SICENTER · Osnovni elementi za pripravo predloga prvega nabora indikatorjev za krovni sistem izhajajo iz treh glavnih virov: vsebino dajejo usmeritve SGRS, iz literature so povzete

SICENTER

Center za socialne indikatorje Ljubljana, Slovenija

KROVNI SISTEM INDIKATORJEV ZA SPREMLJANJE SGRS

KONČNO POROČILO

k pogodbi �t. V5-0378-00 v okviru CRP

Osnove Strategije gospodarskega razvoja

Vodja projekta prof.dr. Pavle SICHERL

Ljubljana, maj 2001

[email protected]

mailto:[email protected]

2

PREDGOVOR

Mnogo držav in mednarodnih organizacij posveča, zlasti v zadnjem času, veliko pozornost razvijanju indikatorskih sistemov in njihovi uporabi za diskusijo razvojnih vprašanj in ukrepov politike ter za spremljanje njihovega uresničevanja. V EU se benchmarking in monitoring začenjata razvijati in uvajati kot standardna metodologija na mnogih področjih ter na različnih ravneh uporabe. Krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS seveda izhaja iz naših razvojnih opredelitev, ki so zaenkrat najbolj neposredno predstavljene v predlogu SGRS iz marca 2001. V okviru te faze projekta je bil poudarek na metodologiji krovnega indikatorskega sistema, ni pa bila vključena njegova podrobna opredelitev in kvantifikacija, ki predstavljata nalogo za naslednja leta. Krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS ima svojo posebno vlogo v širšem sistemu indikatorjev za razvojno planiranje. Osnovne ideje o takem širšem sistemu so predstavljene v Sicherl, Vahčič (1999). Osnovni elementi za pripravo predloga prvega nabora indikatorjev za krovni sistem izhajajo iz treh glavnih virov: vsebino dajejo usmeritve SGRS, iz literature so povzete teoretske osnove ter splošni principi in izkušnje o indikatorskih sistemih trajnostnega razvoja, dodatno konkretno podlago pa predstavljajo tudi aktivnosti EU na področju indikatorskih sistemov, posebej sistem strukturnih indikatorjev za sintetično poročilo Evropskemu Svetu. Projekt je potekal v tesnem sodelovanju z UMAR. Na ta način je bilo zagotovljeno, da je bil (in bo še v času nastajanja prihodnjih verzij SGRS) omogočen stalen dialog pri koncipiranju krovnega sistema indikatorjev, ki predstavlja odprt sistem s kontinuiranimi dopolnjevanji in izboljšavami. Tako je po dogovoru, na podlagi idejne skice Sicentra, mag. Bojan Radej pripravil podrobno razdelano shemo ocenjevalnih listov (pri razvoju obeh obrazcev so sodelovali še dr. Janez Šušteršič, mag. Ana Murn in dr. Alenka Kajzer), ki so služili za zbiranje mnenj 15 horizontalnih koordinatorjev UMAR o indikatorjih krovnega sistema in nekaterih operativnih vprašanjih izvedbe. Obdelavo teh odgovorov je opravil Matija Remec v Sicentru. Ker gre za interne podatke UMAR, so podrobnejši rezultati ločeno prikazani v V. delu študije, 'Posebna priloga za UMAR' (delno v tiskani, delno pa v elektronski obliki). Tesno sodelovanje se je nadaljevalo, mag. Bojan Radej je v okviru projekta pripravil osnutek metodološkega lista za indikatorje krovnega sistema, ki je po vsebini in velikosti bistveno obširnejši od podobnih metodoloških listov, ki obravnavajo predvsem podatke o bazah podatkov. III.del prikazuje uporabo metode časovne distance pri prezentaciji rezultatov krovnega sistema in pri vsebinskih razvojnih vprašanjih, zlasti odnosu med rastjo in neenakostjo. Dva angleška teksta odražata uporabo te metode v širšem evropskem kontekstu. Te materiale je direktor Slovenskega gospodarskega in raziskovalnega združenja v Bruslju dr. Boris Cizelj osebno izročil Komisarju EU DG Research g. Philippe-u Busquinu. Namen je bil dvojen. Prvič, da se s pomočjo časovnih distanc dodatno predstavi in dramatizira potreba za povečanjem sredstev za R&D v Evropi. Drugič, ta metoda je kot dodaten pogled uporabna še na večih drugih področjih dela Komisije, kot so benchmarking in monitoring. Oba materiala sta bila tudi dobro sprejeta na MŠZŠ in MID. Iz praktičnih razlogov sta ta dva materiala in še nekaj grafikonov v študiji v angleščini, tako da jih lahko naše institucije neposredno uporabljajo v diskusijah s tujimi partnerji. Ljubljana, maj 2001 Prof.dr. Pavle Sicherl

3

KAZALO

I. del

PRINCIPI PRIPRAVE KROVNEGA SISTEMA INDIKATORJEV ZA SPREMLJANJE SGRS IN PRVI PREDLOG IZBORA INDIKATORJEV

Prof. dr. Pavle Sicherl

NAMEN 1.1 Namen uvajanja indikatorskega sistema za spremljanje SGRS 1.2 Elementi opredelitve ravni in fokusa krovnega sistema indikatorjev ELEMENTI ZA SELEKCIJO INDIKATORJEV ZA KROVNI SISTEM 2.1 Splo�ni principi in izku�nje pri pripravi sistemov indikatorjev 2.1.1 Indikatorji in informacijski sistemi za trajnostni razvoj 2.1.2 Nivo agregacije in kompleksnost sistema 2.1.3 Hierarhija indikatorjev od končnih sredstev do končnih ciljev 2.1.4 Razni kriteriji za kategorizacijo indikatorjev 2.1.5 Osnovni zaključki glede splo�nih principov in izku�enj pri pripravi sistemov indikatorjev 2.2 Osnovni poudarki pri selekciji strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo EU 2.2.1 Začetni koraki za merjenje napredka pri uresničevanju lizbonske strategije 2.2.2 Izku�nje EU pri sodelovanju pri pripravi strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo 2.2.3 Nekatere slabosti sedanjega nabora strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo EU 2.3 Začetno stanje v Sloveniji in razlike s sistemom v EU NEKATERE KONKRETNE ZAHTEVE ZA KROVNI SISTEMI NDIKATORJEV 3.1 Konkretne domače potrebe in opredelitve 3.2 Vključevanje v EU 3.3 Razvojne teorije in strategija 3.4 Metodolo�ki aspekti 3.5 Prezentacija PREDLOG ZAČETNEGA �IR�EGA NABORA INDIKATORJEV KROVNEGA SISTEMA ZA SPREMLJANJE SGRS 4.1 Predlog začetnega �ir�ega nabora: izbor Sicenter 1 4.2 Utemeljitev

4

PREZENTACIJA KROVNEGA SISTEMA INDIKATORJEV NADALJNJE DELO

II. del

PREVERJANJE MNENJ O RELEVANTNOSTI IN TEHNIČNI IZVEDLJIVOSTI INDIKATORJEV TER METODOLO�KI LISTI

Prof. dr. Pavle Sicherl in mag. Bojan Radej

PREVERJANJE MNENJ HORIZONTALNIH KOORDINATORJEV UMAR 1.1 Razvoj ocenjevalnega lista 1.2 Postopek in rezultati 1.3 Dodatni komentarji 1.3.1 Izbrani indikatorji iz nabora strukturnih indikatorjev EU za sintezno poročilo 1.3.2 Dodatni predlagani indikatorji s strani horizontalnih koordinatorjev UMAR METODOLO�KI LISTI 2.1 Osnutek metodolo�kega lista za obdelavo indikatorjev, splo�na navodila 2.2 Metodolo�ki list 2.3 Primer vključevanja nekaterih elementov iz nabora EU strukturnih indikatorjev v metodolo�ki list (primer BDP na prebivalca) 2.4 Literatura za metodolo�ki list PRILOGE 3.1 Navodila za izpolnjevanje ocenjevalnih listov 3.2 Obrazci ocenjevalnih listov za vrednotenje relevantnosti in tehnične izvedljivosti indikatorjev

III. del

ČASOVNA DISTANCA KOT NOVA DODATNA MERA ZA OCENO RAZLIK V RAZVITOSTI IN ZA SPREMLJANJE URESNIČEVANJA SGRS


III.A Časovna distanca kot dodatna statistična mera pri analizi spremljanja uresničevanja SGRS in pri primerjalni analizi z referenčnimi dr�avami 1. Časovna distanca kot dodatna statistična mera pri analizi spremljanja uresničevanja SGRS in pri primerjalni analizi z referenčnimi dr�avami 1.1 Časovna distanca: definicija, statistična mera S-distanca kot analitični in prezentacijski pripomoček ter dvodimenzionalni koncept razlik v razvoju 1.2 Ilustrativni primeri mo�nih oblik uporabe časovne distance pri analizi spremljanja SGRS

5

1.2.1 Primerjava dose�enih s projeciranimi vrednostmi 1.2.2 Ex ante evaluacija projeciranih vrednosti s pomočjo časovne distance 1.2.3 Primerjava z drugimi dr�avami v času in prostoru 2. Zaključek III.B New analytical and policy insights on the severity of the gap between USA, Japan and EU in research and development provided by time distance (S-distance) methodology (A brief illustration) III.C A new dynamic approach to the growth and inequality issue

IV. del

REFERENCE

V. del

POSEBNA DELOVNA PRILOGA ZA UMAR

DELOVNA BAZA POIZVEDB ZA INDIKATORJE ZA SPREMLJANJE SGRS06

1. Rezultati ankete horizontalnih koordinatorjev UMAR 2. Priprava in dokumentacija baze Access na podlagi podatkov ankete 3. Poizvedbe po posameznih kriterijih 4. Prikaz izbranega primera iz baze Access v obliki Excel datotek 4.1 Mnenja o strukturih indikatorjih 4.1.1 Strukturni indikatorji, ki jih UMAR obvladuje podatkovno (sortirano po koordinatorjih) 4.1.2 Strukturni indikatorji, ki jih UMAR obvladuje podatkovno (mnenja različnih koordinatorjev za isti indikator � vrednotenje relevantnosti) 4.1.3 Strukturni indikatorji, ki jih UMAR obvladuje podatkovno (mnenja različnih koordinatorjev za isti indikator � vrednotenje tehnične izvedljivosti) 4.1.4 Strukturni indikatorji, ki jih UMAR obvladuje podatkovno (mnenja različnih koordinatorjev za isti indikator � vrednotenje relevantnosti, sortirano po velikosti se�tevka za 5 mehanizmov uresničevanja strategije)

4.2 Dodatni indikatorji

4.2.1 Vsi predlagani dodatni indikatorji sortirani po koordinatorju 4.2.2 Predlagani dodatni indikatorji vključeni v izbor Sicenter 1 4.2.3 Predlagani dodatni indikatorji za dodatno proučevanje 4.2.4 Ostali predlagani indikatorji

6

I. del

PRINCIPI PRIPRAVE KROVNEGA SISTEMA INDIKATORJEV ZA SPREMLJANJE SGRS IN PRVI PREDLOG IZBORA

INDIKATORJEV


7

NAMEN 1.1 Namen uvajanja indikatorskega sistema za spremljanje SGRS Osnovni namen uvajanja predlaganega indikatorskega sistema izhaja iz �tirih osnovnih potreb: 1. Izbolj�ano odločanje, spremljanje in vrednotenje za doseganje dru�benih ciljev pri večji

učinkovitosti in konkurenčnosti 2. Doseganje večje transparentnosti in demokratizacije odločanja 3. Vskladitev s prakso EU 4. Predstavitev Slovenije tujim partnerjem in javnosti Proces uvajanja indikatorskega sistema ima dve plati: strokovno plat, kjer je treba zagotoviti visoke mednarodne standarde pri vzpostavljanju sistema indikatorjev in pa politično plat, kjer je treba zagotoviti predvsem transparentnost postavljanja prioritet in javnost pri ocenjevanju dose�enih rezultatov. To izvajanje velja tudi za �ir�i pristop pri uporabi indikatorjev v razvojnem planiranju (Sicherl, Vahčič, 1999), kjer je na razpolago �ir�a argumentacija. Vloga krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS pa je, v odnosu na druge sisteme indikatorjev znotraj tematskega sklopa, zagotoviti določeno celovitost pogleda in primerno konzistentnost. Za krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS je torej pomembno, da se osredotoči na tiste elemente in obseg, ki so potrebni za ta specifičen namen. Okraj�ava SGRS za Strategijo gospodarskega razvoja Slovenije nam bo slu�ila tako za opis �ir�ega pomena SGRS v smislu vizije razvoja, mesta za diskusijo in integracijo strategij podjetni�kega sektorja, socialnih partnerjev, civilne dru�be in dr�ave, opredelitev vlade in dru�be za tak razvoj, kot tudi za sam dokument v njegovih različnih verzijah s pripadajočim scenarijem. Ponekod pa bomo z oznako UMAR (2001a) za tekst predloga SGRS z dne 31. 3. 2001 in UMAR (2001b) posebej poudarili, da gre za določeno verzijo teksta in scenarija SGRS. Namen indikatorskega sistema za spremljanje uresničevanja strategije gospodarskega razvoja lahko v določenem smislu nave�emo na pojem monitoringa pri upravljanju projektov. Monitoring se lahko definira kot sistematsko in stalno zbiranje, analiziranje in uporaba informacij za upravljanje in odločanje (European Commission, 1999). Seveda pa je vsebinska usmeritev pri sistemu za spremljanje SGRS drugačna, z dalj�im časovnim horizontom, pogledom s stali�ča dru�be kot celote in opredelitvijo za enakomeren (uravnote�en) trajnostni razvoj, z upo�tevanjem gospodarske, socialne in okoljske razse�nosti razvoja. Če torej gledamo na SGRS (2001a) z vsebinskega stali�ča, je njena opredelitev za novo razvojno paradigmo in trajnostni razvoj prioritetno poudarjena. Različni sistemi spremljanja in odločanja imajo seveda svoje specifičnosti. Vendar se v večini primerov pojavijo sledeče faze v nenehno ponavljajočem se kro�nem procesu:

a) zbiranje podatkov b) ustvarjanje informacije c) analiza d) usklajevanje

8

e) usmerjanje, odločanje f) dejanski rezultati.

Samo spremljanje in analiziranje indikatorjev pa nikakor ne more predstavljati celoto indikatorskega sistema. Bistvo usmerjanja razvoja in procesa odločanja je definiranje ciljev razvoja in s tem ovrednotenje alternativnih mo�nosti razvoja znotraj danih omejitev. Osnovno izhodi�če za pripravo sistema indikatorjev za spremljanje SGRS so torej vizija in cilji, ki bodo opredeljeni v sprejeti verziji SGRS. Tu gre tudi za vrednostne sodbe in opredelitve, ki imajo prioriteto nad strokovnimi elementi, ki jih pri pripravi sistema indikatorjev lahko dobimo tudi iz tujih izku�enj in splo�nih principov priprave sistemov indikatorjev. Seveda pa nam te izku�nje in splo�ni principi lahko pomembno pomagajo pri uvajanju tega sistema in doseganja dveh osnovnih namenov navedenih zgoraj: 1. izbolj�ano odločanje, spremljanje in vrednotenje za doseganje dru�benih ciljev pri večji učinkovitosti in konkurenčnosti, in 2. doseganje večje transparentnosti in demokratičnosti odločanja v Sloveniji. Kot bo razlo�eno kasneje, vzpostavljanje krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS bistveno presega njegovo najbolj pomembno nalogo, da slu�i kot ena od glavnih podlag za letno poročilo o uresničevanju SGRS in s tem podlago za oceno rezultatov in uspe�nosti razvoja ter za potrebne korekcije. Ta sistem bo namreč sčasoma potrebno uskladiti s sistemom strukturnih indikatorjev za pripravo sinteznih poročil Evropskemu svetu, ki so bili v EU letos prvič uporabljeni za zasedanje Evropskega sveta v Stockholmu marca 2001. Ko bo Slovenija sprejeta v EU, bo vzpostavljanje tega sistema strukturnih indikatorjev ena od njenih stalnih obveznosti in je zato smiselno, da se v pripravi na to �e sedaj opredelimo za tiste indikatorje iz tega nabora, ki zadovoljujejo kriterij relevantnosti za spremljanje ciljev SGRS. Hkrati pa bo tako sestavljeni nabor indikatorjev za krovni sistem, ki bo zadovoljeval na�e prioritete glede uresničevanja ciljev strategije in ko bo zadostil tudi visokim mednarodnim standardom, predstavljal pomemben element predstavitve Slovenije tujim partnerjem in javnosti. 1.2 Elementi opredelitve ravni in fokusa krovnega sistema indikatorjev Indikatorski sistem je pomemben metodolo�ki instrument na mnogih področjih. Na ta način lahko opazujemo probleme npr. na �tevilnih ravneh:

1. nivo posameznika 2. nivo enote (dru�ina, podjetje, ustanova, interesne skupine, lokalne skupnosti, itd.) 3. nivo sektorja 4. nivo regije 5. nivo dr�ave kot celote 6. nivo regionalnih skupnosti kot je EU 7. globalni nivo.

Jasni je, da se bo krovni sistem spremljanja SGRS opredelil predvsem glede na opredelitve obsega in vsebine SGRS. To pomeni, da ga bo treba prilagajati naslednjim osnutkom SGRS, na eni strani, in seveda dolgoročno razvijati, na drugi strani. Predvsem bo �lo torej za indikatorje na nivoju dr�ave kot celote. Za vmestitev krovnega sistema indikatorjev za spremljanje v nek �ir�i sistem indikatorjev, ki bo nastajal �e več let, oziroma v �ir�i sistem poročil in postopkov pri odločanju na nivoju

9

dr�ave, je koristno uporabiti smernice EU za pripravo prvega nabora indikatorjev za sintezno poročilo za Evropski svet v letu 2001 (Structural Indicators, COM(2000) 594 final, 27.9.2000). Poročilo navaja dva namena kot motivacijo za uporabo strukturnih indikatorjev in sistematsko redno spremljanje srukturnih performanc na podlagi skupno dogovorjenih kvantitativnih indikatorjev:

1. spremljanje napredka tako pri doseganju identificiranih ciljev kot pri uresničevanju politik

2. ocenjevanje učinkovitosti politik. Prvi namen je la�je uresničiti, čeprav zahteva �e veliko dela tudi na statističnem področju. Drugi namen je veliko te�je uresničiti, ker zahteva razumevanje povezav med akcijo na strani politik in med merljivimi rezultati. V tej začetni fazi je odločitev v EU, da se izbrani indikatorji uporabljajo predvsem kot mera napredka in ne toliko kot mera učinka politik (ibid, str.10). V tej fazi projekta bomo uporabili isto stali�če. ELEMENTI ZA SELEKCIJO INDIKATORJEV ZA KROVNI SISTEM 2.1 Splo�ni principi in izku�nje pri pripravi sistemov indikatorjev 2.1.1 Indikatorji in informacijski sistemi za trajnostni razvoj Diskusija in iskanje primernih indikatorjev ter informacijskih sistemov za trajnostni razvoj imata �e dolgo tradicijo in postajata vse bolj pomembna kot pripomoček in sestavni del iskanja odgovorov na vpra�anja razvoja v dru�bi in v svetu. Na tem mestu seveda ne bomo mogli sistematsko obdelati celotnega področja, temveč se bomo osredotočili samo na nekatere pomembne principe in izku�nje, ki so lahko dobro vodilo pri pripravi krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS. Ena od pomembnih sintez razmi�ljanj na tem področju je �tudija Meadows Donella (1998), ki povzema dolgoletne diskusije skupine Balaton Group. Ta skupina, ustanovljena leta 1981, predstavlja mednarodno mre�o okoli 200 strokovnjakov in aktivistov, ki delajo na trajnostnem razvoju v njihovih de�elah in regijah. Seveda pa interdisciplinarna usmeritev in holistični pristop �e ne pomenita, da imajo vsi člani, in �e bolj splo�no vsi strokovnjaki in javnost, enako mnenje o vseh vpra�anjih. Kljub temu pomembnemu zadr�ku pa nam sistematiziranje nekaterih vpra�anj iz tega področja lahko pomaga tako pri izbiri sistema kot pri njegovi interpretaciji s tem, da se bolj jasno zavedamo pomembnosti nekaterih usmeritev oziroma omejenosti dometa posameznih rezultatov. Omenjena �tudija poudarja, da je uporaba indikatorjev naraven proces, saj jih uporabljamo povsod v vsakdanjem �ivljenju. Indikatorji izhajajo iz vrednot (merimo tisto kar nam je pomembno), indikatorji pa tudi ustvarjajo vrednosti (kar merimo se nam zdi pomembno). Hkrati pa se moramo zavedati, da izbira in uporaba indikatorjev predstavljata proces v katerem je veliko problemov in pasti. Izbira indikatorjev je zato zelo pomembna determinanta obna�anja sistema. Indikatorji so parcialni odsev realnosti, ta pa je zasnovan na negotovosti in na nepopolnih modelih. Uporabljamo mnogo indikatorjev, ker imamo mnogo namenov in ciljev, prav tako pa veliko različnih kultur in pogledov na svet. Kljub tem problemom in negotovosti pa so

10

indikatorji potrebni. Med drugim nam lahko pomagajo kot pripomoček pri zmanj�evanju razlik v mnenjih. Osnovni zaključek je, da je vzpostavljanje sistema indikatorjev evolutivni proces učenja v času. Zato proces iskanja, implementiranja in izbolj�evanja indikatorjev trajnega razvoja po njihovem mnenju ne bo dal pravih rezultatov �e kar v prvem poiskusu. Kljub temu pa je nujno, da se ta proces čimprej začne. Na tem področju se situacija spreminja s procesom globalizacije in hitrih sprememb. V teh pogojih morajo biti indikatorji trajnosti več kot okoljski indikatorji, morajo upo�tevati čas in/ali pragove. Razvojni indikatorji pa morajo biti več kot indikatorji rasti, oni morajo obravnavati učinkovitost, zadostnost, enakopravnost in kvaliteto �ivljenja. Za trajnostni razvoj ne rabimo samo indikatorjev ampak tudi kohorentni informacijski sistem iz katerih lahko izvedemo te indikatorje (ibid). Drug zanimiv splo�en pogled na merjenje in oceno napredka k trajnemu razvoju so zaključki mednarodne skupine pod imenom The Bellagio Principles for Assessment. Ti so proces ocene napredka, ki vključuje izbiro in kreacijo indikatorjev, njihovo interpretacijo ter komunikacijo rezultatov, opredelili kot povezanost posameznih elementov celovitega pristopa. Ti elementi so: 1. vizija in cilji, 2. holistični pogled, 3. nujni elementi, 4. primerna �irina, 5. praktični fokus, 6. odprtost, 7. efektivna komunikacija, 8. �iroka participacija, 9. kontinuirana ocena, 10. institucionalna kapaciteta (Hardi and Zdan, 1997). 1.1.2 Nivo agregacije in kompleksnost sistema

Jasno je, da je za sistem indikatorjev zelo pomembna dostopnost do relevantnih podatkov in da se zelo pomemben del indikatorskega sistema bavi s problemi kako priti do teh podatkov. Vendar bomo zaenkrat ta problem odmislili in obravnavali nekatere druge za�elene karakteristike krovnega sistema indikatorjev. Prvič, celo če bi imeli na razpolago izjemno mno�ico podrobnih podatkov o najrazličnej�ih elementih blaginje, produkcijskih faktorjev, institucionalnih karakteristik itd., je jasno, da iz te mno�ice podatkov ne bi mogli dobiti strate�kega vpogleda v uresničevanje dru�benih ciljev. Po eni strani bi �lo za preveliko mno�ico podatkov, ki jih ne bi mogli asimilirati (�information overload�), po drugi strani pa bi se zaradi različnih vrednostnih pogledov ocene posameznikov o stanju v dru�bi razlikovale. Zato se v procesu odločanja iz osnovnih podatkov oblikujejo informacije na različnih nivojih s pomočjo procesov agregacije in dezagregacije. Tok informacij od najbolj podrobnih informacij do vi�jih nivojev odločanja si lahko zamislimo kot odsekan sto�ec, pri čemer je obseg podatkov na najni�jem nivoju največji, potem pa se na vi�jih nivojih podatki agregirajo v skladu s problemi in zahtevami procesa odločanja. Vzemimo kot primer indikatorja borzne indekse na newyor�ki borzi. Ena mo�nost je pogledati stanje in spremembe v bazi za vsako delnico posebej. Ta informacija je lahko zelo zanimiva za določenega posameznika, vendar se različni posamezniki zanimajo za različne delnice in taka informacija očitno ni primerna kot krovni indikator celotnega stanja na tej borzi. Zato se oblikujejo razne bolj ali manj reprezentativne skupine, ki dajejo splo�nej�o oceno o dogajanju na borzi za posamezne sektorje. Tako se je kot najbolj znan indeks izoblikoval indeks Dow Jones, ki je v tem primeru indikator krovnega sistema stanja na tej borzi. Prednosti takega krovnega indikatorja sta navidezna enostavnost in razumljivost. Nevarnost pa je, da je tak indeks lahko pristranska ocena dogajanja na celi borzi, saj se

11

gibanja delnic, ki ga sestavljajo, lahko bistveno razlikujejo od drugih. Zato za isto borzo obstajajo tudi drugi krovni indikatorji, ki so izračunani na podlagi večjega �tevila delnic, kot sta npr. S&P 500 ali Russell 2000 Stock Index. �e vedno pa gre za agregirane sumarne indikatorje. Tako lahko na tem primeru vidimo pomen indikatorjev v krovnem sistemu. Pomembni so za strate�ko odločanje na vi�jih nivojih upravljanja, hkrati pa so pomembna, čeprav verjetno ne odločujoča informacija za ni�je nivoje odločanja, kot so npr. podjetja. Drugič, indikatorji krovnega sistema za uresničevanje SGRS bodo v tem smislu predstavljali pomembno dodatno informacijo za odločanje na ni�jih nivojih agregacije, tako kot so usmeritve SGRS pomembne kot splo�na indikacija smeri razvoja za domače in tuje subjekte. Dajejo torej splo�ne informacije, za razliko od mnogih podrobnih elementov, ki jih ljudje rabijo za svoje odločanje, zato pa je baza uporabnikov izjemno velika, čeprav seveda ute� teh informacij pri konkretnih odločitvah ni nujno velika. Hkrati pa imajo taki indikatorji pomemben vpliv na javno mnenje, ker so reprezentanti celovitega vpogleda na dano situacijo. Ko pa gledamo na �iroko področje ekonomskega, socialnega in okoljskega razvoja, ki je neprimerno bolj kompleksen kot je obravnavani polo�aj na dani borzi, se kot eno pomembnih vpra�anj postavlja dilema med sinteznim indikatorjem razvoja in izbranim naborom indikatorjev z različnih področjih. Obe varianti imata svoje prednosti in slabosti. Sintezni indikator je enostavnej�i, vpra�anje pa je kak�en je njegov pomen za odločanje. Zdi se, da je za odločanje primerneje izoblikovati �ir�i, vendar omejen nabor indikatorjev. Ta opredelitev je rezultirala tudi v prej omenjeni opredelitvi ponazoritve agregacije in dezagregacije na primeru odrezanega sto�ca. Če bi smatrali, da bi bilo primerneje, da se vse informacije zberejo v eni sami točki edinega sinteznega indikatorja, bi se odločili pri ilustraciji za poln sto�ec. Vseeno pa je pomembno zasledovati enostavnost kot pomembno vrednoto indikatorjev, če se pri tem lahko zadr�i tudi relevantnost za politiko razvoja. 1.1.3 Hierarhija indikatorjev od končnih sredstev do končnih ciljev

Za ilustracijo mo�ne hierarhije indikatorjev glede na razne cilje in sredstva je primerna ilustracija hierarhija v Daly-jevem trikotniku med končnimi cilji (blaginja), vmesnimi cilji (npr. člove�ki in socialni kapital), vmesnimi sredstvi (npr. materialni in nematerialni kapital) in končnimi sredstvi (naravna bogastva). Seveda je mogoče glede na kompleksnost odnosov v dru�bi in naravi postavljati �tevilne pripombe na probleme funkcionalnih povezav in povratnih zvez ter na operativnost sheme v Daly-jevem trikotniku. Vseeno pa je njegova kategorizacija koristen pripomoček za kategorizacijo indikatorjev in za diskusijo povezave posameznih področij s pomočjo tehnologije, ekonomije, politike in etike v celovito shemo. V skladu z opredelitvijo v SGRS, da je glavni cilj blaginja, nas tudi ta shema koristno opozarja na to, da gospodarski razvoj slu�i vi�jim ciljem in da gospodarjenje ni samemu sebi namen. Čeprav gre za teoretsko shemo, je za na�e potrebe zelo koristna razdelava raznih vrst kapitalov, ki nas smiselno opozarja na to, da v na�i statistiki ni dovolj pozornosti posvečeno indikatorjem stanja glede na razne vrste kapitala in da tako prevladujejo tudi v analizah in modelih indikatorji tokov, kar nam daje sicer potrebno, vendar enostransko in nepopolno sliko dolgoročne perspektive. Povzetek Daly-jeve hierarhije od končnih sredstev do končnih ciljev kot integrativnega okvirja za indikatorski sistem trajnostnega razvoja je podan v Meadows Donella (1998). Na ta način so poudarjene povezave znotraj raznih ravni hierarhije od končnih sredstev (naravnih bogastev) do končnih ciljev kot cilja razvoja. Iz tega izhajajo tudi tri osnovne agregatne usmeritve mer za trajnostni razvoj: zadostnost s katero so končni cilji dose�eni za vse ljudi;

12

učinkovitost s katero so končna sredstva pretvorjena v končne cilje; ter trajnost glede na uporabo končnih sredstev. V kratkem lahko osnovne povezave v tej shemi prika�emo na sledeč način. Končna sredstva so naravni kapital (npr. solarna energija, biosfera, biogeokemični cikli, zemeljska bogastva), ki ga znanost in tehnologija pomaga pretvarjati v vmesna sredstva. Vmesna sredstva so ustvarjeni kapital in člove�ki kapital (delo, orodja, tovarne, procesirane surovine). Politična ekonomija je povezava med vmesnimi sredstvi in vmesnimi cilji. Vmesni cilji so predstavljeni kot člove�ki in socialni kapital (zdravje, bogastvo, prosti čas, mobilnost, znanje, komunikacije, potro�ne dobrine). Etika in teologija pa predstavljata subjektivno bazirano povezavo med vmesnimi cilji in končnimi cilji, ki so predstavljeni z raznimi elementi blaginje (sreča, harmonija, indentifikacija, samorealizacija, samospo�tovanje, skupnost, transcedenca, ...) (Ibid, str. 42). Druga zanimiva teoretsko-metodolo�ka predpostavka o medsebojni integraciji indikatorjev na raznih nivojih v obravnavanem informacijskem sistemu je pomen centralnih indikatorjev, ki merijo stanje raznih vrst kapitala na vsakem nivoju, skupaj s tokovi, ki povečujejo, zmanj�ujejo oziroma povezujejo te kapitale. V poenostavljeni shemi industrijski kapital vodi do industrijskega outputa, ta pa je vir za povečanje potro�nih dobrin, kapitala gospodinjstev, kapitala za usluge in za javno infrastrukturo, kakor tudi za voja�ki kapital, kapital za pridobivanje resursov in kapital za odpravljanje onesna�evanja. Pri tem je poudarjeno, da sta ustvarjeni kapital in naravni kapital bolj komplementarna kot substitutivna; isto velja za člove�ki in socialni kapital ter ustvarjeni kapital (ibid, str. 69-70). Taka hierarhija indikatorjev nas pravočasno opozori, da na nivoju blaginje kot končnemu cilju igrajo izjemno pomembno vlogo subjektivni elementi, ki vrednotijo pomen stanja in vlo�kov materialnih faktorjev za blaginjo. V tem je največji problem postavljanja krovnega sistema indikatorjev. Na eni strani se je s stali�ča vrednostnih opredelitev ter razvojne paradigme v SGRS smiselno postaviti na stali�če, da nas zanimajo predvsem indikatorji blaginje kot končnega cilja in da bomo ocenjevali smeri in dose�ke razvoja predvsem glede na take indikatorje. Po drugi strani pa se moramo zavedati zgornje ugotovitve, da so tako za posameznika kot dru�bo marsikateri elementi blaginje odvisni od njegove subjektivne opredelitve in ocene, hkrati pa odvisni tudi od količine in kvalitete sredstev s katerimi razpolagajo. Torej je �e na tej ravni abstrakcije jasno, da je prepad med za�elenimi indikatorji in njihovo operativno izvedbo zelo velik. Zato moramo postavljanje sistema indikatorjev gledati kot dolgoročno nalogo, ki naj ta prepad zmanj�uje, čeprav ga ne bomo mogli nikoli popolnoma odpraviti. Ta razvoj bo �el predvsem v dve smeri. Po eni strani bo rasla potreba za uvajanje novih indikatorjev glede na spremembo v opredelitvah ljudi in dru�be ter novih spoznanj glede medsebojnih povezanosti v dru�bi, gospodarstvu in naravi. Na drugi strani so potrebni napori, da izbrane atribute oziroma indikatorje operativno izpopolnimo in testiramo v uporabi. S tem drugim procesom so neposredno povezane kompleksnej�e metode analize; hkrati pa je jasna tudi potreba za enostavnej�o prezentacijo rezultatov �iroki javnosti. Drugo pomembno splo�no opozorilo je, da glede na dolgoročnost perspektive pri indikatorjih trajnostnega razvoja moramo upo�tevati stanja različnih vrst kapitala, ki nam dajejo potrebno podlago za oceno trenutnega stanja in potencialnih mo�nosti v smislu, da so bistveno stabilnej�i indikatorji kot so indikatorji tokov, pri katerih so kratkoročne fluktuacije lahko zelo velike in s tem nereprezentativne za dolgoročnej�o perspektivo. V tem smislu bo potrebno v

13

Sloveniji bistveno večjo pozornost posvetiti tudi kvantitativnim ocenam stanja kapitala raznih vrst, tako v kvantitativnem kot kvalitativnem smislu. 1.1.4 Razni kriteriji za kategorizacijo indikatorjev

Prvič, ena od pomembnih delitev indikatorjev je delitev na input indikatorje, output indikatorje in indikatorje �ir�ih učinkov (impact indicators). Npr., input indikator so lahko sredstva za cepljenje otrok, output indikator v tem primeru bi bilo �tevilo cepljenih otrok, indikator �ir�ih učinkov pa bi lahko bil učinek cepljenja na zdravje otrok. S stali�ča krovnega sistema indikatorjev s poudarkom na blaginji je torej za�eljeno, da bi bili indikatorji tega sistema čimbolj blizu elementom blaginje, torej indikatorji učinkov v smislu končnih ciljev, sledili bi indikatorji �ir�ih učinkov, nato output indikatorji ter input indikatorji. Na čim vi�jem nivoju agregacije vzpostavljamo sistem indikatorjev, tem bolj bi bila taka razporeditev pomena indikatorjev primerna. Hkrati pa smo videli, da je prav to najte�je opredeliti in kvantitativno oceniti glede na pomen subjektivnih vrednotenj. Ker torej nekatere stvari ne moremo dobro opredeliti oziroma meriti, v sistemu indikatorjev ostajajo tudi indikatorji, ki so manj pomembni s stali�ča končnih ciljev kot so npr. input indikatorji. Tak primer input indikatorja je dele� investicij v dru�benem proizvodu. Koliko bo ta dele� res doprinesel blaginji bo odvisno od večjega �tevila dodatnih vmesnih korakov, ki bi jih morali vzeti v po�tev (npr. kako učinkovito bomo te investicije uporabili, ali bomo proizvajali in po kak�nih cenah tiste stvari, ki so ljudem za blaginjo najbolj pomembni, itd.). Hkrati pa je potrebno ugotoviti, da brez inputov ni outputov in končnih učinkov in da je npr. indikator dele� investicij v BDP eden od tistih indikatorjev, ki se kot pomemben indikator pojavlja v raznih konceptih razvoja in je skoraj vedno element za oceno ekonomske situacije v vsaki dr�avi. Drugič, zlasti na področju okoljskih indikatorjev je uporabljana kategorizacija na indikatorje pritiskov, razmer in odzivov skupnosti. V najbolj enostavni shemi to pomeni, da človekove aktivnosti povzročijo pritiske (npr. onesna�evanje) na okolje, kar povzroči spremembe v razmerah (npr. spremembe v stanju onesna�enosti), dru�ba pa se potem odziva na te pritiske in spremembe v stanju z raznimi politikami in programi, ki naj bi preprečili, zmanj�ali ali pa olaj�evali pritiske in/ali okoljsko �kodo. Druga varianta podobnega pristopa je v tem, da se namesto pritiskov postavijo gonilne sile, ki imajo svoje učinke na razmere glede trajnostnega razvoja, odzivi pa so opcije politik in drugi odzivi, ki prina�ajo spremembe v trajnostnem razvoju. Tretji tako imenovani DPSIR okvir za poročanje o okoljskih problemih pa vključuje pet elementov: gonilne sile, pritiski, razmere, učinki in odzivi. Povratno delovanje odzivov, kot posledica učinkov, pa potem deluje spet na gonilne sile, pritiske in razmere. Tretjič, ena od pomembnih delitev glede na tehnične karakteristike je delitev na indikatorje stanja in indikatorje tokov. Spremenljivke stanja in spremenljivke tokov imajo na eni strani svoje različne tehnične karakteristike, ki se razlikujejo zlasti potem v analitičnih modelih, hkrati pa imajo tudi različen pomen s stali�ča dolgoročnega trajnostnega razvoja. Kot smo �e omenili zgoraj, moramo glede na dolgoročnost perspektive pri indikatorjih trajnostnega razvoja pri nas bolj upo�tevati in več pozornosti dati stanju različnih vrst kapitala, ki so bistveno stabilnej�i indikatorji kot so indikatorji tokov. Hkrati pa seveda običajno bistveno la�je spreminjamo tokove kot stanja in so zato taki indikatorji kljub večjim kratkoročnim fluktuacijam pomembni elementi za oceno sprememb smeri v razvojni politiki in dinamiki sprememb na posameznih področjih. Časovna komponenta je torej v dinamičnih modelih pomemben element tako za tehnične karakteristike modelov in sistemov indikatorjev, kakor tudi za oceno realnosti raznih scenarijev razvoja.

14

Četrtič, povezano s problemi merjenja in različnimi stopnjami točnosti oziroma istovetnosti med nekim teoretskim konceptom in merljivo vrednostjo indikatorja je prav tako pomembno razlikovati različne kategorije. Ena od mo�nih kategorizacij je npr. podana v Forstner (1997), ki razlikuje tri skupine: mera, pribli�ek in indikator. Izraz mera se uporablja za take vrednosti indikatorjev, ki adekvatno prikazujejo analiziran fenomen. Pribli�ek so vrednosti indikatorja takrat, kadar nadome�čajo za�eljeno mero, npr. da kot mero stanja naravnega kapitala vzamemo samo nekatere vrste naravnih bogastev. Indikator pri tej kategorizaciji pomeni spremenljivko, ki je dovolj blizu korelirana z proučevanim fenomenom, da ga lahko �e vedno uporabljamo, če ne razpolagamo z bolj preciznimi kategorijami kot sta zgoraj omenjeni skupini mera in pribli�ek. Seveda se v splo�ni terminologiji ime indikator uporablja za vse tri skupine, vendar je pri interpretaciji indikatorja pomembno upo�tevati, ali gre v smislu te kategorizacije za točno mero, manj točni pribli�ek ali pa za dovolj blizu korelirano spremenljivko. Petič, koristna je tudi delitev na indikatorje, ki jih lahko objektivno verificiramo (objectively verifiable indicators) in indikatorje, ki izra�ajo subjektivna mnenja in stali�ča. Drugi izraz, ki se uporablja za to delitev je delitev na �trde� in �mehke� indikatorje. Če to delitev �e naprej pove�emo s količinsko oceno in kvalitativnimi karakteristikami razvojnih dejavnikov, bi lahko dobili �tiri skupine. Če pri razvojnih faktorjih poenostavimo zadeve in govorimo o tem, da so pomembni tako kvantiteta kot kvaliteta teh faktorjev, potem bi v splo�nem imeli manj problemov z merjenjem kvantitete proizvodnih faktorjev (�trde� spremenljivke) kot z merjenjem kvalitete teh faktorjev (�mehke� spremenljivke). Primer za kvantiteto bi bilo lahko npr. �tevilo let �olanja, za kvaliteto pa uporabno znanje s katerim ta skupina razpolaga. Tako na enem kot na drugem delu te kategorizacije so mo�nosti merjenja in stopnje točnosti različne. Vsekakor pa je zanimivo vsaj razmi�ljati pri analizi in interpretaciji indikatorjev ali gre za �trde� ali �mehke� indikatorje �trdih� spremenljivk ali pa za �trde� ali �mehke� indikatorje �mehkih� spremenljivk. Te in podobne kategorizacije indikatorjev so pomembne za proces razmi�ljanja o izboru indikatorjev za določen namen, pri analizi in interpretaciji teh indikatorjev. Seveda pa so povratne zveze v kompleksni realnosti preveč prepletene, da bi pridajali tem in podobnim sistematizacijam preveliko preciznost oziroma moč pojasnjevanja. Tako je npr. člove�ki in socialni kapital lahko hkrati cilj in sredstvo, delno vmesni cilj in delno vmesni rezultat. Lahko bi navajali �tevilne druge primere, ki ponazarjajo, da je realnost bolj kompleksna kot so delne abstrakcije posameznih kriterijev kategorizacije indikatorjev. To pa seveda ne pomeni, da nam je pri razumevanju kompleksne stvarnosti opazovanje iz večih perspektiv lahko v veliko pomoč. 2.1.5 Osnovni zaključki glede splo�nih principov in izku�enj pri pripravi sistemov indikatorjev

1. Zunanji pogoji (ekonomski, socialni, politični, okoljski) se spreminjajo. Lastne izku�nje in spremembe v opredelitvah dodatno zahtevajo stalne spremembe v razvojni politiki. Zato je jasno, da bo treba tudi sistem indikatorjev razvoja kontinuirano razvijati in dopolnjevati.

2. Relativno lahko je na�teti za�eljene karakteristike posameznih indikatorjev in sistema

indikatorjev, zelo te�ko pa jih je udejanjiti v praksi. Kljub temu predstavljajo ti elementi pomemben splo�en napotek pri izgradnji sistema indikatorjev.

15

3. Indikatorji niso sami sebi namen. Oni predstavljajo del toka informacij, ki nam

pomagajo pri razumevanju dogodkov, pri planiranju in odločanju. Ker je �tevilo namenov, kjer nam indikatorji pomagajo pri odločanju, veliko in so zelo raznovrstni, je pomembno za določen sistem indikatorjev opredeliti specifičnost namena, raven agregacije in hierarhijo indikatorjev.

4. Indikatorji so parcialni odsev realnosti zelo kompleksnega sistema, ki ga �elimo

opazovati in nanj vplivati. Ker so na�a spoznanja o povezanosti v gospodarstvu, dru�bi in naravi zelo omejena, je jasno, da obstajajo lahko zelo različne interpretacije pomena indikatorjev za oceno polo�aja ter oceno učinkov mo�nih ukrepov. Različne svetovnonazorske opredelitve, etični pogledi, kulturne različnosti, na eni strani, in različni teoretski modeli in praktične procedure, na drugi strani, skupaj z osebnimi preferencami jasno ka�ejo na veliko verjetnost, da bo pri�lo do razlik pri interpretaciji pomembnosti in pomena kvantitativnih in kvalitativnih sprememb vrednosti posameznih indikatorjev.

5. Zato lahko pričakujemo različna mnenja posameznikov in skupin o relevantnosti in

pomembnosti indikatorjev za določene namene. Prav tako je potrebno upo�tevati, da isti indikator lahko uporabljamo pri analizi dogajanj v zvezi z večimi cilji ter da uresničevanje danega cilja lahko opazujemo s pomočjo več indikatorjev. Zato pri evolucijskem procesu izbora krovnega sistema indikatorjev ni dovolj upo�tevati le problemov začetnega izbora indikatorjev kot prve faze projekta, ampak upo�tevati tudi nekatere probleme sledečih faz, to je kvantifikacije indikatorjev, njihove analize in �iroke diseminacije. Povratne informacije in mnenja iz teh procesov bodo dodatna pomoč pri izbolj�evanju krovnega sistema indikatorjev.

6. Eden od pomembnih namenov uvajanja krovnega sistema indikatorjev je

transparentnost in demokratičnost odločanja v dru�bi ter pomoč naj�ir�i javnosti, da ocenjuje rezultate razvoja in potrebnih sprememb. �tudija o trajnostnem razvoju ZDA poudarja, da debele knjige statističnih tabel, kupi računalni�kih izpisov, ali pa baze podatkov v vladinih računalnikih niso oblike, v katerih je informacija najbolj dostopna ali izkori�čena. Zato je treba tudi v na�em primeru dodatno razviti poenostavljene formate za prezentacijo in obve�čanje, ki bi pomagali vsem sektorjem dru�be, da bi odločali na osnovi teh informacij. Taki indikatorji rezultatov bodo lahko močna orodja za merjenje napredka glede na dru�bene cilje. Tako javnosti kot odgovornim za politiko razvoja bi omogočali, da bi lahko sproti ocenjevali ali politike delujejo in ali se dru�ba premika v �eljeni smeri. Poleg tega pa mora tak prikaz biti hkrati narejen po mednarodnih merilih in kriterijih, ne pa po predstavah na�ih političnih strank. Ustvarjanje take podobe Slovenije je dolgotrajen proces, ki je v prvi vrsti potreben za razre�evanje na�ih razvojnih problemov.

7. Kriteriji za grupiranje indikatorjev so �tevilni. Za krovni sistem indikatorjev

trajnostnega razvoja so najbolj pomembni kriteriji nivo agregacije, hierarhija indikatorjev glede na razne cilje in sredstva ter različne plasti indikatorjev za določeni namen analize. Za krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS je nivo agregacije predvsem dr�ava kot celota. Za ilustracijo mo�ne hierarhije indikatorjev glede na razne cilje in sredstva je primerna hierarhija v Daly-jevem trikotniku med končnimi cilji (blaginja), vmesnimi cilji (npr. člove�ki in socialni kapital), vmesnimi sredstvi (npr. materialni in nematerialni kapital) in končnimi sredstvi (naravna bogastva). Za

16

povezavo med različnimi plastmi indikatorjev glede na pomen za analizo in razvojno politiki je relevanten primer kategorizacije plasti indikatorjev Economic Policy Committee pri EU. Način zasnove prve plasti indikatorjev kot indikatorjev krovnega sistema za spremljanje SGRS, sicer s pomembnimi dopolnjevanji, odgovarja prvi plasti strukturnih indikatorjev EU za potrebe sinteznega poročila za sestanek Evropskega Sveta v Stockholmu marca 2001.

8. Obstojajo seveda tudi �tevilni drugi kriteriji za kategorizacijo indikatorjev. Prvič,

delitev na input, output in indikatorje �ir�ih učinkov. Drugič, zlasti na področju okoljskih indikatorjev je uporabljana kategorizacija na indikatorje pritiskov, razmer in odzivov skupnosti. Tretjič, ena od pomembnih delitev glede na tehnične karakteristike je delitev na indikatorje stanja in indikatorje tokov. Četrtič, glede na povezavo med namenom in stopnjo kvantifikacije indikatorja je koristna delitev na indikatorje, ki merijo določeni pojav, indikatorje, ki predstavljajo eno od aproksimacij pojava in indikatorje, ki so z določenim pojavom povezani. Petič, koristna je tudi delitev na indikatorje, ki jih lahko objektivno verificiramo in indikatorje, ki izra�ajo subjektivna mnenja in stali�ča. Drugi izraz, ki se uporablja za to delitev je delitev na 'trde' in 'mehke' indikatorje.

9. Te in podobne kategorizacije indikatorjev so pomembne za proces razmi�ljanja o

izboru indikatorjev za določen namen, pri analizi in interpretaciji teh indikatorjev. Seveda pa so povratne zveze v kompleksni realnosti preveč prepletene, da bi pridajali tem in podobnim sistematizacijam preveliko preciznost oziroma moč pojasnjevanja. Tako je npr. člove�ki in socialni kapital lahko hkrati cilj in sredstvo, delno vmesni cilj in delno vmesni rezultat.

10. Sistem indikatorjev ne more biti nadomestilo za kvalitativno analizo pojavov in

odnosov, lahko pa slu�i kot pomemben pripomoček in tudi kot začeten korak k taki analizi. Vrednosti indikatorjev nam sicer �e same posredujejo neko informacijo, na podlagi katere si glede na svoj subjektivni model ustvarimo začetno percepcijo. Dodaten pomen dobijo vrednosti indikatorjev s pomočjo primerjav. Kot prvi začetni korak v primerjalni analizi so mo�ni �tirje osnovni pristopi pri primerjalni analizi. Vrednosti indikatorjev lahko primerjamo na razne načine: prvič, dose�eno vrednost in projecirano (ciljno) vrednost; drugič, vrednosti časovne serije za Slovenijo; tretjič, vrednost za Slovenijo z drugimi v času in prostoru; četrtič, dose�eno vrednost glede na neko idealno ali s predpisi določeno vrednost.

11. V nadaljnih fazah projekta bi lahko vse ali nekatere zgoraj navedene osnovne korake

primerjav glede na relevantnost pri posameznih indikatorjih lahko dodali �e v bazo podatkov o izbranih indikatorjih, jih na spletni strani sproti obnavljali in tako napravili dostopne naj�ir�i javnosti. Osnovni namen je olaj�evati uporabo rezultatov krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS naj�ir�emu sloju uporabnikov, tako raziskovalcem, civilni dru�bi, �tudentom in dijakom za njihove seminarske naloge ter drugim domačim in tujim interesentom. Poleg sloven�čine naj bi baza podatkov in osnovni koraki primerjalne analize bili dostopni tudi v angle�čini. Podatki in osnovna začetna analiza naj bodo torej javna dobrina. Tako pripravljena baza informacij na spletni strani bo lahko slu�ila kot podlaga za kompleksne analize različnih uporabnikov glede na njihove potrebe in namen.

17

12. Pomembno ni le �tevilo indikatorjev (ki mora na tem nivoju za prvo plast biti vsekakor omejeno), temveč tudi �tevilčnost in kvaliteta informacije, ki jo lahko dobimo iz danih podatkov. Pomembno za oceno situacije in odločanje je, da vrednosti indikatorjev vidimo iz čimveč perspektiv. Projekt v tej fazi v tretjem delu prikazuje uporabo metode časovnih distanc za primerjalno analizo indikatorjev, ki dodaja pomembne prikaze in nove praktične in teoretske zaključke k standardnim metodam primerjalne analize. Uporaba pri analizi razlik med EU, ZDA in Japonsko nakazuje, da lahko ta metoda slu�i tudi kot eden na�ih doprinosov metodologiji primerjav v EU, zlasti za vedno bolj poudarjen sistem benchmarkinga in monitoringa na �tevilnih področjih v EU.

13. Letno poročilo o uresničevanju SGRS bo odgovornost UMAR-ja, ki se bo odločil o

obliki tega poročila in o končnem izboru indikatorjev za spremljanje SGRS. UMAR, skupaj s SURS-om in raznimi ministrstvi, bo torej predstavljal javnosti kako se uresničujejo smeri, vzorci in kakovost razvoja glede na proklamirane cilje in razvoj v svetu. Zgoraj predlagana smer nadaljnega razvoja krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS pa naj bi dodatno omogočala to transparentnost za čim �ir�o domačo in tujo javnost.

14. Kljub temu, da ni pričakovati, da bo �e prvi poskus krovnega sistema indikatorjev

zadovoljiv, je ravno zato treba proces začeti takoj in ga stalno izbolj�evati.

15. Razvoj je predvsem proces učenja. Isto velja za indikatorske sisteme. Gre za kontinuirane spremembe, ki naj odra�ajo mo�ne izbolj�ave, hkrati pa ohranijo dolgoročno perspektivo zahtev trajnostnega razvoja.

2.2 Osnovni poudarki pri selekciji strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo EU 2.2.1 Začetni koraki za merjenje napredka pri uresničevanju lizbonske strategije Njihov najkraj�i povzetek je sledeč. Izbrani indikatorji naj bi omogočili meriti napredek pri uresničevanju lizbonske strategije, vendar naj gre le za omejeno �tevilo indikatorjev. Proces razvijanja sistema indikatorjev je trajen proces. Indikatorji prestavljajo različne elemente iste slike, ki naj bi bila podana v sinteznem poročilu. Izbira indikatorjev naj bi omogočila prezentacijo celotnega ekonomskega okolja v katerem delujejo strukturne reforme, ocenila ustvarjanje zaposlenosti, sposobnost EU za inoviranje, reforme na trgih produktov in kapitala ter socialno kohezijo (Commission of the European Communities (2000a), str. 2-4). V splo�nem se v EU v zadnjem letu daje vse večji poudarek na uporabi benchmarkinga za koordinacijo politik in njihovo spremljanje na različnih področjih. Za sistem indikatorjev za sintezno poročilo je poudarek na zanesljivih indikatorjih, ki so primerljivi v času in med dr�avami EU, za EU kot celoto in za dr�ave, ki slu�ijo kot benchmark. Te dr�ave naj bi bile v principu dr�ave z najbolj�imi rezultati na svetu. Potrebno pa se je tudi zavedati, da mnogi indikatorji neposredno ne omogočajo trdnih normativnih interpretacij. Indikatorji torej niso nadomestilo za poglobljene kvalitativne ocene (ibid, str.6). Omejitev na manj�e �tevilo indikatorjev naj bi pomagalo, da bi bila sporočila preprosta in jasna. Sedanje delo na izbolj�avi obstoječih in razvijanju novih indikatorjev je

18

trajen proces; da bi se vseeno zagotovila relativna stabilnost v času in s tem kontinuiteta sistema indikatorjev pa so za�eljene sledeče karakteristike: a) enostavni za čitanje in razumevanje b) relevantni za politiko c) medsebojno konzistentni d) pravočasno na razpolago e) primerljivi med dr�avami EU in, kolikor mogoče, z ZDA f) izbrani iz zanesljivih virov g) zahteve za podatki naj ne bi preveč obremenile dr�ave članice in podjetja (zato naj bi bili

izbrani indikatorji temeljili čimveč na informacijah Evropskega statističnega sistema) (ibid, str.9).

Konkretna re�itev vsebuje poleg 6 splo�nih ekonomskih indikatorjev spisek 27 izbranih indikatorjev in 11 indikatorjev, ki naj bi jih �e razvili, razporejenih na �tiri tematske skupine: a) zaposlenost b) inovacije in raziskave c) ekonomska reforma d) socialna kohezija Za odgovarjajoči spisek indikatorjev je Eurostat konec decembra 2000 izdal poseben tehnični dokument, ki s statistične strani podrobno podaja stanje glede na definicije, pravne vire, razpolo�ljivost (časovne serije, pogostost obnavljanja baze podatkov, dr�ave, publikacije, elektronske baze podatkov) in kontakte v Eurostatu (oddelek, osebe) (Eurostat, 2000). V Annex 2 (glej Commission of the European Communities (2001a)) poročila Komisije za sestanek Evropskega Sveta v marcu 2001 v Stockholmu pa so �e podane najnovej�e ocene za nekoliko povečano �tevilo strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo. V nadaljnjih fazah dela bo treba tudi v Sloveniji zgraditi tako sistematizacijo podatkovnih baz, na podlagi sodelovanja med Statističnim uradom RS in drugimi relevantnimi institucijam, predvsem UMAR. 2.2.2 Izku�nje EU pri sodelovanju pri pripravi strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo Poleg neposredne enote, ki koordinira izbiro in pripravo indikatorjev so sodelovale �e vsaj �tiri ravni enot oziroma ekspertov:

1. direktorati 2. Eurostat 3. posebne skupine ekspertov 4. komiteji

Tako je sistem nastajal iterativno in se stalno dopolnjuje in prenavlja. Ta postopek bo kratko naveden s primeri in navedbami virov. 1. V komunikaciji Commission of the European Communities (2000a), Structural indicators, http://europa.eu.int/comm/economy_finance/document/misc/com_2000_0594_en.pdf je najprej podan koncept indikatorjev in osnovni spisek predlaganih indikatorjev, ki je bil v osnovi �e podan v prvem delovnem gradivu UMAR za konferenco na Bledu.

http://europa.eu.int/comm/economy_finance/document/misc/com_2000_0594_en.pdfv

19

Aneks 1 daje spisek izbranih indikatorjev, v aneksu 2 so podani definicije, viri, razpolo�ljivost in cilji politike, ki predstavljajo podlago za izbrane indikatorje. 2. Eurostat je 18.12.2000 (Eurostat, 2000) izdal komunikacijo Structural Indicators (Definitions � Data sources � Data availabilty), ki podrobneje opredeljuje definicijo izbranih indikatorjev, vir (pravna podlaga in način izračunavanja), razpolo�ljivost podatkov (dr�ave, časovne serije, način a�uriranja serij, publikacijo ter internetni naslov baze podatkov za določen indikator) ter kontaktno osebo in enoto (običajno Eurostata), ki skrbi za te serije. 3. Tretja pomembna oblika obravnave strukturnih indikatorjev predstavlja poročilo Economic Policy Committee (EPC) ECOFINu »Structural Indicators: an Instrument for Better Structural Policies« Economic Policy Committee (2000), ki s stali�ča koordinacije znotraj ekonomskega področja, hkrati pa tudi z drugimi področji komentira izbiro indikatorjev navedenih pod točko 1 in dodaja svoje predloge. Od 33 indikatorjev pod točko 1 se za 23 indikatorjev popolnoma strinja s prvim predlogom za ostale pa predlaga nekatere spremembe. Ta dokument se nahaja na http://europa.eu.int/comm/economy_finance/epc/ecofin-structural-indicators_en.pdf . Poleg podrobnej�ih primerjav, zlasti s stali�ča ekonomske politike, je posebno pomemben zaključek, ki predlaga logično arhitekturo za tri plasti indikatorjev.

1. Prvi nabor indikatorjev vključuje omejeno �tevilo indikatorjev, ki pokrivajo splo�no ekonomsko okolje in �tiri področja, ki so bila specificirana v strategiji na vrhu v Lizboni. Ta nabor indikatorjev je slu�il za sumarno poročilo za sestanek European Concil v Stockholmu pomladi 2001. Ta nabor je v principu tisti nabor, ki ga i�čemo za krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS kot dodatek na�im prioritetam.

2. Drugi nabor indikatorjev so tisti indikatorji, ki se bolj podrobno navezujejo na Broad Economic Policy Guidelines (BEPGs).

3. Tretji nabor predstavlja zelo podrobne indikatorje, ki se uporabljajo ali pa se bodo pripravili za monitoring in evaluacijo relativnih naporov in napredka v raznih procedurah koordinacije in akcijskih planov na posameznih področjih politike.

Ta njihov pristop naj bi zagotavljal uporabo skupnih glavnih indikatorjev v različnih procesih, hkrati pa bi dovoljeval vsakemu specifičnemu področju politik uporabljati in razvijati podrobne indikatorje, ki so prilagojeni njihovim specifičnim potrebam. Omenjeno poročilo se omejuje na prvi dve plasti indikatorjev, ker je to mandat ECOFIN. Posebna ad hoc ekspertna grupa, ki je pripravila poročilo za EPC predlaga, da se na koncu leta 2001 opravi pregled opravljenega dela in se na ta način zagotovi, da bo naslednje sintezno poročilo upo�tevalo vse izbolj�ave in dodelave sistema indikatorjev v tekočem letu. V tem materialu so podrobno razlo�ene ilustracije prehodov med tremi plastmi indikatorjev za izbrane domene politike v EU, kot tudi primeri, ki vključujejo tudi drugo plast indikatorjev in niso predmet analogije s krovnim sistemom indikatorjev za spremljanje SGRS. Ta sistematizacija na tri plasti indikatorjev je za nas zelo pomembna iz dveh razlogov. Prvič, ker podaja metodolo�ko poudarjeno �logično arhitekturo� za operativno delitev med krovnim sistemom indikatorjev in drugimi bolj podrobnimi sistemi indikatorjev na mnogih področjih in različnih ravneh. Drugič, ko bo Slovenija postala polnopravna članica EU, bo podoben pristop pri koncipiranju na�ega krovnega sistema indikatorjev olaj�eval vključevanje slovenskih indikatorjev v evropsko shemo.

http://europa.eu.int/comm/economy_finance/epc/ecofin-structural-indicators_en.pdf

20

Poleg pristopa in sistematizacije, ki nam lahko slu�i tudi kot pripomoček pri koncipiranju krovnega sistema indikatorjev spremljanja SGRS, je potrebno �e v sedanji fazi določiti način, kako bomo pri�li do podatkov, ki jih vsebujejo baze evropske skupnosti. Te podatke bomo rabili tako za uporabo v analizi kot za pripravo pri pribli�evanju na�ega sistema sistemu EU. V tem pogledu je potrebno vzpostaviti tudi jasno koordinacijo s Statističnim uradom RS. 2.2.3 Nekatere slabosti sedanjega nabora strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo EU Sistemi indikatorjev se v EU uporabljajo na mnogih ravneh, za različne namene in z različnimi stopnjami podrobnosti. Naj omenimo le dva primera. Za področje informacijske dru�be se v okviru DG Information Society pripravlja sistem 23 indikatorjev, ki naj bi pokrivali to področje. Podobno velja za nekatera druga področja. Za nas je �e posebej relevanten tudi način prikazovanja indikatorjev, ki se uporabljajo Dr�avni razvojni program, z raznimi stopnjami dezagregacije in tudi v povezavi z zahtevami posameznih aktivnosti, kot so npr. strukturni fondi. Torej gre za zelo ob�irno in kompleksno področje raznih indikatorjev. V na�em kontekstu za krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS se bomo v pripombah omejili na obstoječi nabor strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo Evropskemu Svetu. Na tem mestu se bomo omejili samo na najpomembnej�e splo�ne pripombe, podrobnej�e razlike bomo upo�tevali v drugi fazi, ko se bodo pojavljala ta vpra�anja v okviru metodolo�kih listov za posamezne indikatorje. Prvič, tipično za sedanji nabor strukturnih indikatorjev je, da ne upo�tevajo okoljske perspektive razvoja, edini pomemben indikator s tega področja je energetska intenzivnost. To seveda ne pomeni, da se v okviru celotnega dela na indikatorjih v EU ne razvijajo tudi podrobni indikatorji glede okoljske perspektive in zahtev, vendar ta dimenzija ni bila do sedaj vključena v omenjeni nabor indikatorjev za sintezno poročilo. Jasno je, da moramo za sistem indikatorjev za spremljanje SGRS �e v prvem izboru dodati nekaj najpomembnej�ih indikatorjev za okoljsko komponento razvoja. Sugestija glede izbora takih indikatorjev je bila podana s strani UMAR (glej II. del in Posebno delovno prilogo za UMAR). Drugič, Eurostat je spletni strani objavil pregled podatkov za izbrane strukturne indikatorje za časovne serije 1991-2000, kar smo tudi posredovali na UMAR. Ta baza podatkov je nedvomno zanimiva, ker ka�e za katere indikatorje in katere dr�ave obstojijo za�elene časovne serije. Na ta način tudi mi lahko vidimo kaj je na razpolago za te indikatorje za 15 dr�av EU poleg tega so za�elene tudi vrednosti za ZDA, Japonsko in nekatere druge evropske dr�ave, kot je npr. Norve�ka, tako da so omogočene tudi primerjave z drugimi po selekciji EU. Slaba stran te baze pa je dejstvo, da so časovne serije v tej bazi skoraj izključno objavljene kot indeks glede na povprečje EU15=100. Zaenkrat torej ne razlikujejo med osnovnimi podatki in izvedeno prezentacijo indikatorjev, o čemer bomo pri na�em krovnem sistemu govorili kasneje. Na ta način onemogočajo dodatne dinamične primerjave, ker so mogoče samo statične primerjave med dr�avami za dani čas ali pa samo primerjava relativnih pozicij v času, ne pa tudi absolutnih vrednosti in dinamike rasti. V zadnji grafični prezentaciji (Commission of the European Communities, 2001a) so sicer deloma odpravili to pomankljivost, vendar niso istočasno podane tudi tabelarne oblike absolutnih vrednosti za samostojno analizo. To pomankljivost bomo v na�em sistemu odpravili. Tretjič, Eurostat sicer na drugem mestu (Eurostat, 2000) izdal komunikacijo, kjer podrobno opisuje kje se nahajajo osnovni podatki za posamezne izbrane indikatorje iz nabora

21

strukturnih indikatorjev. Vendar se večina navedb nana�a na bazo NewCronos, ki je za �iroko javnost dostopna s plačilom. Tu je tretja velika razlika z na�im pristopom za krovni sistem indikatorjev, kjer smatramo, da morajo biti tako osnovni podatki kot izvedene vrednosti indikatorjev in stalni osnovni tabelarni in grafični prikaz izbranih indikatorjev javno dobro in torej dostopno vsem brez plačila. V kolikor to ne bi bilo dose�eno, je eden od namenov uvajanja indikatorskega sistema, to je doseganje večje transparentnosti in demokratizacije odločanja, bistveno ogro�en. V tem je tudi pomembna razlika med pristopom v EU in OECD, na eni strani, ko so samo nekateri podatki dostopni brez plačila, in pristopom v ZDA, kjer je brezplačna desiminacija podobnih indikatorjev pravilo in pomembna usmeritev. Slovenija naj se ravna po najnaprednej�i usmeritvi in krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS naj bo eden od vodilnih primerov v tem pogledu. 2.3 Začetno stanje v Sloveniji in razlike s sistemom v EU V Sloveniji obstojijo �tevilne �tudije v zvezi z uporabo indikatorjev na različnih področjih. Za krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS sta relevantna materiala UMAR (2000a) in UMAR (2000b). Prvi tekst predstavlja prvi osnutek SGRS za konferenco na Bledu in s tem prve indikacije prioritet in torej vsebinskih poudarkov strategije, katere spremljanje naj bi podpiral tudi obravnavani krovni sistem indikatorjev. Drugi tekst, interno delovno gradivo za točko 6, razvojni scenarij in indikatorji za spremljanje razvoja, pa prikazuje nekatere dosedanje rezultate na tem področju in predstavlja dobro osnovo za konkretizacijo prvega osnutka krovnega sistema indikatorjev. Seveda je treba tudi v na�em primeru jasno izraziti stali�če, da je delo na izbolj�avi obstoječih in razvijanju novih indikatorjev trajen proces, tako s teoretskega, metodolo�kega, statističnega in političnega stali�ča. V sedanji verziji SGRS z dne 30. 3. 2001 sta omenjena materiala dodatno dodelana in prezentirana kot UMAR (2001a) in UMAR (2001b). V začetni fazi se bomo zato predvsem osredotočili na komentar nekaterih elementov teksta UMAR (2001a), ki naj vodi k selekciji in konsolidaciji začetnega nabora indikatorjev za krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS. Od �tevilnih relevantnih drugih �tudij za sistematizacijo sistema indikatorjev naj zaenkrat opozorimo na IMAD, UNDP (1999) poročilo o človekovem razvoju, Radej B., Velkavrh, A. P., Globevnik, L. (1999), o indikatorjih o okolju in razvoju, in na MEA (2000), Benchmarking Slovenia, ki predstavlja pregled polo�aja Slovenije glede na evropsko okolje na izbranih področjih. Pomemben je tudi podatkovni del o Sloveniji v IMD, Competitiveness Yearbook, ki ga pripravljata IER in EF. Čeprav te in druge �tudije lahko pomembno prispevajo k pripravi krovnega sistema indikatorjev, posamično ne predstavljajo sistematskega zaokro�enega krovnega sistema indikatorjev, ki ga je potrebno razviti v naslednjih letih. V EU je jasno opredeljeno, da se bo sistem strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo za Evropski Svet naprej dopolnjeval in razvijal. Vendar je pomembno ugotoviti, da je s tehničnim poročilom Eurostata (2000) sistem operativen in je neposredno slu�il za pripravo poročila za Evropski Svet za marec 2001. Seveda pa ni popoln tudi v smislu, da za nekatere indikatorje podatki �e niso na razpolago v za�eljenem obsegu ali obliki, polo�aj je različen za različne indikatorje. Od odločitve v Lizboni v marcu 2000 je s koordinirano akcijo in velikim vlo�kom dela raznih institucij EU pri�lo v devetih mesecih do odločitve za prvi nabor in do njegove trenutne statistične podlage. Slovenija �e nima dolgoletne tradicije harmonizacije podatkov ali stabilnosti institucionalnega okvirja kot EU, �e manj pa trdne koordinacije in dru�benega konsenza za strategijo razvoja.

22

Zato bodo procesi vzpostavljanja odgovarjajočega sistema indikatorjev kot pomoči pri procesu odločanja in spremljanja uresničevanja zahtevali več časa za vzpostavitev relativno stabilnega sistema. Začetne diskusije z eksperti v UMAR so vodile do zaključka, da je iz več razlogov primerno vzeti omenjeni sistem indikatorjev v EU kot prvo aproksimacijo smeri, ki jo velja poleg razvojne paradigme v SGRS upo�tevati za na� krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS. Preden bo kasneje pri�lo do diskusij o posameznih indikatorjev bo potrebno analizirati celoten okvir in opredelitev področij. O prvem problemu bo več omenjeno v naslednji točki. Tukaj je potrebno omeniti dilemo ali se pri formiranju področij za posamezne skupine indikatorjev opredeliti za dosedanje skupine v UMAR (2001a) ali za kategorizacijo v omenjeni opredelitvi EU. Verzija UMAR opredeljuje �tiri področja: področje ekonomskega razvoja, socialnega razvoja, okoljskega razvoja in nacionalne konkurenčnosti. EU grupira strukturne indikatorje, poleg skupine splo�nih ekonomskih indikatorjev, v �tiri skupine po poudarkih v strategiji: zaposlenost, inovacije in raziskovanje, ekonomska reforma in socialna kohezija. Začasna odločitev v UMAR bo verjetno povezana s tem kako bo enostavneje in bolj smiselno povezati sam končni tekst SGRS in odgovarjajoči sistem indikatorjev. Ko bo padla odločitev o prvem naboru indikatorjev, bo seveda mogoča tudi matrična predstavitev obeh pogledov, kar bo mogoče napraviti na podlagi dokončno izbranih indikatorjev v shemi izbor Sicenter 1. NEKATERE KONKRETNE ZAHTEVE ZA KROVNI SISTEMI NDIKATORJEV Pri dolgoročnej�em razvijanju krovnega sistema indikatorjev za spremljanje razvoja lahko postavimo vpra�anje katere so določene splo�ne zahteve, ki nam pomagajo, da trajno prizadevanje za vzpostavljanje in izbolj�ave krovnega sistema indikatorjev usmerjamo v pravo smer. Za sedanjo operativno uporabo lahko take zahteve uvrstimo v pet skupin, glede na to odkod izvirajo: a) konkretne domače potrebe in opredelitve b) vključevanje v EU c) razvojna teorije in strategija d) metodolo�ki aspekti e) prezentacija 3.1 Konkretne domače potrebe in opredelitve Za prvi nabor indikatorjev krovnega sistema za spremljanje SGRS so te zahteve najbolj pomembne v operativnem smislu. Osnovo za vsebinske opredelitve bodo predstavljale nove verzije SGRS. Bistveno vpra�anje na dolgi rok pa je kako spremljanje uresničevanja SGRS vključiti v redni proces operativnega odločanja o gospodarskem razvoju Slovenije. Neposredno se postavlja vpra�anje na makro nivoju kako vmestiti sistematsko vsebinsko in časovno opredeljeno razpravljanje o uresničevanju strate�kih ciljev in o potrebnih operativnih korekcijah npr. med proceduro, ki je �e vzpostavljena za Pomladansko oz. Jesensko poročilo in za dr�avni proračun, dodatno pa �e zvezo z Dr�avnim razvojnim programom. Dilema je �e pri sami proceduri odločanja oziroma v dokumentu, ki naj bi nastal na podlagi krovnega sistema indikatorjev za spremljanje uresničevanja SGRS. Ena stvar je, da so podatki redno prenovljeni in na razpolago vsem, drugo pa, kak�en vpliv imajo na odločanje. Tehnično bi lahko ilustrirali to dilemo na relativen pomen, ki bi ga v tem procesu imela monitoring, na

23

eni, in benchmarking, na drugi strani. Pri prvem je poudarek na odstopanju od načrtovanih ciljev v SGRS, medtem ko drugi istočasno kontinuirano vr�i primerjave z drugimi. EU z zahtevami po časovnih serijah in podatkih o najbolj�ih na svetu očitno poudarja potrebo po zagotovitvi mo�nosti za kontinuirano analizo v obeh pogledih. Če bi pri nas �lo predvsem za letni pregled stanja in iz tega izvedenih zaključkov ter sprememb, bi bilo smiselno vsako leto dodati �irsi benchmarking vsaj za nekatera izbrana področja, ki bi se menjala med leti. Celovit benchmarking in ocena bi bili vsekakor potrebni na polovici obdobja. 3.2 Vključevanje v EU Ko bo Slovenija članica EU, bo morala kot druge članice slediti prakso EU pri pripravi poročil in statistik. Zato je smiselno �e sedaj v čim večji meri pri krovnem sistemu indikatorjev upo�tevati zgoraj omenjeni sistem strukturnih indikatorjev namenjenih za letno poročilo Evropskemu Svetu. V začetnem koraku to ne bo v polni meri mogoče iz dveh razlogov. Prvič, domače potrebe, ki odra�ajo na�o specifično situacijo, imajo prednost, upo�tevati je potrebno �eljo, da tak sistem ne bo preob�iren. Drugič, kljub uspe�ni aktivnosti pri prilagajanju statistike Slovenija �e vedno pri podatkovni bazi pri izbranih indikatorjih marsikje ne premore časovnih serij harmoniziranih podatkov kot so navedeni v statističnem dokumentu Eurostat (2000). Vsekakor pa je to jasna smer, ki jo je za razvoj sistema indikatorjev potrebno upo�tevati v nadaljnjem delu. In tega dela ne smemo odlagati, saj ena od pripomb iz Bruslja na Preliminarni dr�avni razvojni program poudarja, da bi kvantifikacijo indikatorjev morali posredovati predvsem na podlagi mednarodno primerljivih podlagah in ne na osnovi nacionalnih definicij. 3.3 Razvojne teorije in strategija Ena od pomembnih podlag za operativni krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS so teorije razvoja v literaturi in strategije razvoja, ki jih obravnavajo mednarodne organizacije in posamezne dr�ave. V teh teorijah in strategijah se v zadnjem času veliko bolj poudarjajo elementi socialnega, okoljevarstvenega in trajnostnega razvoja. V svetovnem merilu so najbolj zanimive skupne ali posamezne akcije mednarodnih organizacij. Tu zaenkrat ne bomo navajali vseh teh akcij in dokumentov povezanih z njimi, ki so lahko koristen napotek za na� krovni sistem indikatorjev. Eden od zelo zanimivih dokumentov je skupen dokument UN, OECD, IMF, WB (2000), A Better World for All. Na eni strani je zanimivo pregledati uporabo indikatorjev pri postavljanju ciljev (strategija 21 ciljev za 21. stoletje) in njihovega uresničevanja v času. Za nas pa je poučno �e nekaj drugega: na svetovni ravni so se �tiri zelo pomembne mednarodne organizacije uskladile v akciji podpiranja trajnostnega razvoja. Vsaj tako koordinacijo moramo doseči tudi v Sloveniji med raznimi ministrstvi in institucijami. �e podrobnej�e elemente za uporabo indikatorjev predstavljajo razni dokumenti OECD, npr. OECD (2000) in OECD (1999). Poleg znanih dokumentov UNDP, ILO, UNESCO, UNICEF je v dru�ini UN dodatno podrobneje obravnavan problem indikatorjev trajnostnega razvoja v UN (1999) in UN (2000). Za uporabo pri razvijanju sistema indikatorjev s stali�ča razvojne paradigme so relevantne tudi �tudije Higgins (1992), Equity and Efficiency in Development: Basic Concepts,

24

Meadows Donella (1998), Indicators and Information Systems for Sustainable Development, ter Lundvall, Borras (1997), The Globalising Learning Economy. Med domačimi viri so relevantni predvsem IMAD, UNDP (1999), Sicherl, Vahčič (1999), Radej B., Velkavrh, A. P., Globevnik, L. (1999), UMAR (2000b) in Sicherl, Vahčič (2000). V procesu izbora se pojavljata dve glavni dilemi. Prvič, kako kombinirati pri omejenem �tevilu indikatorjev »trde« in »mehke« indikatorje pri »trdih« in »mehkih« razvojnih dejavnikih. Ena od pomembnih nalog krovnega sistema je nuditi oporo pri reintegraciji strategij podjetij, socialnih partnerjev in politik, kar kot eno od zahtev dru�be temelječe na znanju opredeljuje Lundvall (2000). Sicherl in Vahčič (1999) sta opredelila sledečih devet glavnih razlik in razvojnih vrzeli med EU in Slovenijo: 1. Doseganje dru�benega konsenza za strategijo razvoja. 2. Reorganizacija dr�avne uprave 3. Pravni red in varnost ter svoboda podjetni�tva in ustvarjalnosti 4. Zaposlenost in nezaposlenost kot glavni dolgoročni problem 5. Produktivnost in konkurenčnost 6. Izvozna usmeritev 7. Povezava med učenjem, znanostjo in dr�avo, inovacije in tehnolo�ki razvoj 8. Globalizacija in načelo orientacije na kupca in uporabnika 9. Netr�ni sektor kot pomemben element blaginje. Očitno je, je da je npr. za prve tri navedene vrzeli zelo te�ko najti primerne merljive enoznačne indikatorje. In vendar je doseganje dru�benega konsenza za strategijo razvoja verjetno odločilno za uspe�no uresničevanje SGRS, kar dodatno argumentirajo Sicherl, Vahčič (2000), Sočan (2000) in Nicholls (2000). Drugi problem je moč diskriminacije posameznih indikatorjev glede razlik med dr�avami ali med variantami scenarijev. Pri ciljih opredeljenih v UN, OECD, IMF, WB (2000), A Better World for All so nekateri taki, ki so v Sloveniji �e dose�eni, npr. vpis celotne generacije v osnovno �olo. Tak kvantitativen indikator lahko diskriminira stopnjo razvoja med dr�avami na zelo različnih stopnjah, ne pa med dr�avami na visoki stopnji razvoja. Kak�na je lahko razlika med kvantiteto in kvaliteto se je pokazalo pri anketi o funkcionalni pismenosti, kjer se je Slovenija slabo odrezala (Mohorčič, 2000). Tak zanimivej�i indikator pa ima napako, da ni redno na razpolago in je te�ko zagotoviti ustrezno primerljivost med dr�avami in v času. 3.4 Metodolo�ki aspekti Metodolo�ki aspekti v o�jem smislu se nana�ajo predvsem na probleme opredelitve in zbiranja podatkov ter na statistično analizo indikatorjev. Glede prvega je potrebno povezati vsebinske zahteve SGRS in statistično aktivnost. Eurostat in OECD sta glavna vira znanja glede tujih izku�enj. Kar se tiče kvantitativne analiza izbranih indikatorjev, bo poleg standardne statične analize tako razvojnih vrzeli kot odstopa od predvidenih scenarijev (npr. s pomočjo absolutnih oziroma relativnih razlik v določenem trenutku) upo�tevan tudi dinamični aspekt razlik v času s pomočjo metode časovne distance. Metodolo�ki aspekti uporabe metode časovne distance, ki bodo lahko slu�ili tako za spremljanje SGRS kot DRP, so prezentirani v III. delu poročila. Glede na poudarek v EU na časovnih serijah izbranih indikatorjev, bo tak inovativen pristop s pomočjo časovne distance omogočen tako pri monitoringu kot pri benchmarkingu. Dosedanji rezultati (glej npr. Sicherl,Vahčič (2000)) ka�ejo, da so lahko razlike med dr�avami v danem

25

trenutku in v času za različne indikatorje zelo različni. To poleg teoretskih izvajanj tudi praktično podpira hipotezo, da časovna distanca prina�a novo dodatno dimenzijo v oceno razvojnih vrzeli in v teorijo povezav med stopnjo rasti in velikostjo neenakosti. 3.5 Prezentacija Če naj bi spremljanje uresničevanja imelo vpliv ne le na odločanje glede izvedbenih politik, temveč tudi na javno mnenje, je nujno potrebno posvetiti potrebno pozornost prezentaciji indikatorjev in zaključkov izvedenih iz njih. Za doseganje večje transparentnosti in demokratizacije odločanja ameri�ka �tudija Sustainable America obravnava informacije in izobra�evanje kot izjemen potencial za povečanje osve�čanja in sposobnosti dr�avljanov za sodelovanje v odločitvah, ki zadevajo njihovo �ivljenje. Poudariti je potrebno njihovo stali�če, da debele knjige statističnih tabel, kupi računalni�kih izpisov, ali pa baze podatkov v vladinih računalnikih niso oblike v katerih je informacija najbolj dostopna ali izkori�čena. Zato je potrebno tudi v na�em primeru razviti poenostavljene formate za prezentacijo in obve�čanje. Tako javnosti kot odgovornim za politiko razvoja bi omogočali, da bi lahko sproti ocenjevali ali politike delujejo in ali se dru�ba premika v �eljeni smeri. V tem sklopu bo ustrezni poudarek dan tudi predlogu grafične predstavitve. Pri tem velja omeniti, da �tudija Meadows Donella (1998) poudarja, da naj bi v vseh primerih, kjer je to le mogoče, indikatorji bili predstavljeni v časovnih grafikonih in ne kot statične �tevilke. PREDLOG ZAČETNEGA �IR�EGA NABORA INDIKATORJEV KROVNEGA SISTEMA ZA SPREMLJANJE SGRS 4.1 Predlog začetnega �ir�ega nabora: izbor Sicenter 1 Namen tega dela poročila je povezati delo na tem projektu z delom UMAR in iz teh dveh prispevkov pripraviti predlog začetnega �ir�ega nabora indikatorjev krovnega sistema, ki bo kot eden od rezultatov tega projekta pomoč pri končni odločitvi UMAR za prvi nabor indikatorjev krovnega sistema za spremljanje SGRS. Naloga je bila, da se iz zgoraj omenjenih inputov pripravi konzistenten �ir�i predlog za izbor indikatorjev, ki ga imenujemo Izbor Sicenter 1. V drugih delih poročila (glej II. del in Posebno delovno prilogo za UMAR) je podrobneje opisano preverjanje mnenj o relevantnosti in tehnični izvedljivosti indikatorjev krovnega sistema, ki ga je izvedel UMAR po generalni ideji Sicentra med horizontalnimi koordinatorji SGRS znotraj tega urada. Mnenja koordinatorjev so seveda upo�tevana v izboru Sicentra. Seveda pa ta izbor ne predstavlja enostavno uporabo kvantitativnih �tevilk o mnenjih koordinatorjev, temveč predstavlja zaokro�eno stali�če Sicentra in s tem določeno profesionalno stali�če, ki ga bo UMAR ocenil in korigiral po svojih merilih. V prilo�eni tabeli je spisek predlo�enih indikatorjev napravljen v dveh delih. Prvi del (�ir�i izbor 60 indikatorjev) predstavlja predlog, ki bi ga za prvo naslednje leto dela lahko �e zmanj�ali po za�elenih prioritetah koordinatorjev za posamezna področja oziroma nadomestili z drugimi indikatorji, če bi horizontalni koordinatorji smatrali, da so po navedenih kriterijih pomembnej�i od izbranih in v danem trenutku tudi tehnično izvedljivih indikatorjev. Drugi dodatni del spiska se nana�a na parcialne sintezne indikatorje, ki so rezultat ustaljenih mednarodnih primerjav mednarodnih organizacij ali mednarodnih raziskovalnih in�titutov. Pomen drugega dela spiska je v tem, da te mednarodne primerjave neodvisno od na�ega sistema indikatorjev opredeljujejo mesto Slovenije v svetovni javnosti in gospodarskih in profesionalnih krogih.

26

Tabela I.4.1.1 Izbor SICENTER 1

Prvi del spiska (1-36) Indikatorji razse�nosti

razvoja

�t.

Indikator ekonomski socialni okoljski

Oznaka za strukturne indikatorje EU, verzija 7.3.2001

Predlagatelj dodatnega indikatorja

1 BDP p.c. PPP 1 A1

2 Stopnja rasti BDP v stalnih cenah 1 A2 3 Produktivnost dela na zaposlenega 1 C1 4 Produktivnost dela na uro 1 C2 5 Stopnja inflacije 1 D 6 Proračunsko ravnovesje, ciklično korigirano 1 F Glej f in UMAR4 7 Javni dolg kot dele� BDP 1 G UMAR4, UMAR2, 8 Zunanji dolg glede na BDP 1 UMAR4, UMAR2, 9 Plačilno bilančno ravnovesje 1 UMAR4 10 Stopnja rasti realnih stro�kov dela 1 1 E UMAR2 11 Izvoz na prebivalca 1 Sicherl 12 Dele� investicij OS v BDP 1 Sicherl 13 Dele� investicij OS v gosp. infrastrukturo v BDP 1 UMAR13, UMAR14, 14 Stanje neposrednih tujih investicij v BDP 1 UMAR2 15 Stopnja zaposlenosti 1 1 I.1 16 Stopnja zaposlenosti �ensk 1 I.3.1 17 Stopnja zaposlenosti mo�kih 1 I.3.2 18 Stopnja zaposlenosti starej�ih delavcev 1 I.4.1 19 Stopnja nezaposlenosti 1 I.5.1 20 Stopnja nezaposlenosti �ensk 1 I.5.2 21 Stopnja nezaposlenosti mo�kih 1 I.5.3 22 Stopnja nezaposlenosti mladih 1 UMAR2 23 Stopnja dolgoročne nezaposlenosti 1 IV.7 24 Do�ivljensko učenje 1 1 I.7 I.7 def., UMAR7 25 Pričakovana �ivljenska doba �ensk 1 Sicherl 26 Pričakovana �ivljenska doba mo�kih 1 Sicherl 27 Pre�ivetje dojenčkov 1 Sicherl 28 Dele� prebivalstva s končano visoko �olo 1 1 Sicherl 29 Dele� prebivalstva s končano srednjo �olo 1 1 Sicherl 30 Javni izdatki za izobra�evanje 1 1 II.1 31 Izdatki za R&R v BDP 1 II.2 32 R&R osebje na 1000 prebivalcev 1 UMAR1 33 Dostop do interneta doma 1 1 II.4 34 �tevilo internet gostiteljev na 10000 prebivalcev 1 Sicherl 35 Telefonski priključki 1 1 UMAR10, Sicherl 36 Indikator spreminjanja programov 1 UMAR1

27

Prvi del spiska (37-60) Indikatorji razse�nosti

razvoja

�t.

Indikator ekonomski socialni okoljski

Oznaka za strukturne indikatorje EU, verzija 7.3.2001

Predlagatelj dodatnega indikatorja

37 Cena telekomunikacij lokalni klic 1 III.4.1.1 38 Cena telekomunikacij nacionalni klic 1 III.4.1.2 39 Cena telekomunikacij klic v USA 1 III.4.1.3 40 Cena elektrike (industrijski porabniki) 1 1 III.4.2.1 UMAR6 41 Cena elektrike (gospodinjstva) 1 III.4.2.2 42 Javna naročila v BDP 1 III.5.2 UMAR5 43 Sektorske in ad hoc dr�avne pomoči v BDP 1 III.6 44 Delitev dohodka 1 IV.1 45 Stopnja rev�čine pred in po transferih 1 IV.2 46 Vztrajnost rev�čine 1 IV.3 47 Gospodinjstva brez zaposlitve 1 IV.4 48 Medregionalna variacije v BDP p.c. 1 1 49 Medregionalna variacije v stopnji nezaposlenosti 1 IV.5 50 Predčasno prekinjeno �olanje 1 1 IV.6 51 Energetska intenzivnost 1 1 B 52 Izdatki za varstvo okolja 1 UMAR6 53 Voda p.c. 1 Sicherl 54 Intenzivnost blag. izvoza glede na naravne vire 1 UMAR6 55 Dele� dodane vrednosti umazanih industrij 1 UMAR6 56 Dele� cestnega v skupnem blagovnem prometu 1 UMAR6 57 Dele� porabe obnovljivih virov 1 UMAR6 58 Intenzivnost gojenja lesa 1 UMAR6 59 Koncentracija izpustov v urbanih področjih 1 Sicherl, UMAR6 60 Maloprodajna cena bencina 1 UMAR6 �tevilo indikatorjev 35 26 11 34 brez dvojnega računanja, skupaj 60 30 20 10

28

Izbor SICENTER 1 drugi del spiska

Mesto Slovenije v mednarodnih primerjavah parcialnih

sinteznih indikatorjev

�t.

Indikator Predlagatelj dodatnega

indikatorja 61 Indeks človekovega razvoja UMAR15, Sicherl 62 Indeks pristnega varčevanja UMAR6, Sicherl 63 Indikator nacionalne konkurenčnosti IMD UMAR12, Sicherl 64 IMD rang domača ekonomija UMAR12, Sicherl 65 IMD rang ljudje UMAR12, Sicherl 66 IMD rang infrastruktura UMAR12, Sicherl 67 IMD rang management UMAR12, Sicherl 68 IMD rang znanost in tehnologija UMAR12, Sicherl 69 IMD rang finance UMAR12, Sicherl 70 IMD rang internacionalizacija UMAR12, Sicherl 71 IMD rang vlada UMAR12, Sicherl 72 De�elni indeks rizika UMAR12, Sicherl 73 Economic freedom index UMAR12

Prvi osnovni del spiska indikatorjev je dodatno opredeljen v prilo�eni tabeli s tremi elementi. Prvič, na katero od treh razse�nosti razvoja (gospodarska, socialna, okoljska), ki jih poudarja SGRS, se indikator prete�no nana�a. Ta ocena bo seveda podvr�ena oceni horizontalnih koordinatorjev. Pri tem velja omeniti, da bi se v principu te tri kolone indikatorjev razse�nosti razvoja lahko seveda �e naprej dezagregirale na podrobnej�e cilje oziroma mehanizme razvojne politike. V postopku preverjanja mnenj so bila zbrana nekatera mnenja o bolj podrobnih povezavah s posameznimi deli SGRS, vendar zbiranje mnenj v anketi UMAR ni bilo dovolj konzinstentno, da bi pri različnih mnenjih horizontalnih koordinatorjev bilo mogoče �e v tej fazi pripraviti nadaljno dezagregacijo. Drugič, posamezni indikatorji so označeni tudi s �ifro, ki jo tak indikator ima v prikazu strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo za Evropski Svet v Stockholmu, glede na dokument z dne 7. 3. 2001 (Commission of the European Communities, 2001a). Ta oznaka nam torej omogoča hitro primerjavo v smislu, koliko od navedenih strukturnih indikatorjev EU bi lahko po mnenju horizontalnih koordinatorjev UMAR in Sicentra bilo vključeno �e v predlog prvega �ir�ega nabora za spremljanja SGRS. Hkrati pa te oznake omogočajo, da se po končni izbiri indikatorjev za prvo fazo s strani UMAR napravi matrični pregled obeh grupiranj indikatorjev: UMAR (ekonomski, socialni, okoljski) in EU strukturni indikatorji (splo�ni ekonomski indikatorji, zaposlenost, inovacije in raziskovanje, ekonomska reforma in socialna kohezija). Tretjič, k spisku relevantnih in tehnično izvedljivih strukturnih indikatorjev EU po mnenju horizontalnih koordinatorjev UMAR so dodani �e dopolnilni indikatorji, ki dodatno odra�ajo zahteve SGRS oziroma neke druge za�elene elemente strategije in teorije razvoja. V koloni 'predlagatelj' se nahaja �ifra horizontalnega koordinatorja UMAR, ki je tak dopolnilni indikator predlagal, oziroma navedba, da ga predlaga Sicenter. V Posebni delovni prilogi za UMAR je prikazana in analizirana delovna baza poizvedb za indikatorje za spremljanje

29

SGRS06, kjer so podrobno prikazani odgovori posameznih horizontalnih koordinatorjev. Ker pa gre za interno anketo UMAR, bo podrobna razdelava v posebni delovni prilogi po dogovoru na razpolago samo tej instituciji. V nekaterih primerih pa so predlogi za dopolnilne indikatorje istovetni z dodatnimi raz�iritvami, ki so nastale v spisku strukturnih indikatorjev EU od prvega nabora do operacionalizacije za sestanek v Stockholmu marca 2001.

4.2 Utemeljitev Prvih 21 indikatorjev, ki so vključeni v prilo�eni tabeli, je izbranih na podlagi ankete horizontalnih koordinatorjev UMAR o relevantnosti in tehnični izvedljivosti indikatorjev, ki sestavljajo nabor strukturnih indikatorjev EU (Commission of the European Communities, 2000a). Na podlagi mnenj horizontalnih indikatorjev za spisek 32 strukturnih indikatorjev EU je bila napravljena baza odgovorov v programu Access, s pomočjo katere je mogoče po določenih kriterijih izbirati tiste indikatorje in njihove karakteristike, ki zadovoljujejo te kriterije. Horizontalni koordinatorji so odgovarjali na dva anketna lista. Prvi je postavljal 11 vpra�anj o vrednotenju relevantnosti indikatorja za spremljanje realizacije SGRS. Odgovori glede na ta del ankete so v spremljajočih tabelah označeni z D. Drugi anketni list je vseboval 11 vpra�anj glede vrednotenja tehnične izvedljivosti posameznega indikatorja, odgovori na ta del so označeni z F. Postopek in podrobnosti so podane v II. delu in v Posebni delovni prilogi za UMAR. Osnovne zaključke bomo na tem delu povzeli samo na kratko. Če iz spiska strukturnih indikatorjev EU izberemo tiste indikatorje, pri katerih je eden ali več horizontalnih koordinatorjev UMAR pozitivno odgovoril, da ta indikator zadovoljuje tri kriterije (1. izra�a spreminjanje blaginje, 2. ka�e izpolnjenost dveh temeljnih pogojev uspe�nosti SGRS, 3. UMAR predlagani indikator obvladuje podatkovno), dobimo spisek 18 indikatorjev izmed 32 strukturnih indikatorjev EU. Če pa kot kriterij postavimo zahtevo, da UMAR obvladuje predlagani indikator podatkovno, potem se spisek takih indikatorjev podalj�a na 21 indikatorjev. Prva zahteva, da indikator izpolnjuje vse tri postavljene kriterije, je seveda v splo�nem precej bolj zahtevna; v praksi pa je razlika med obema poizvedbama zelo majhna. Zato bomo na tem mestu podali samo sumarni pregled odgovorov za kriterij, da UMAR obvladuje predlagani indikator podatkovno. Posamezni se�tevki v spodnji tabeli predstavljajo povprečno vrednost odgovorov za posamezne skupine postavljenih vpra�anj za dani indikator. Pozitivni odgovor na posamezno vpra�anje je bil označen z 1. Svoja mnenja o posameznem indikatorju so navajali različni horizontalni koordinatorji (za posamezne indikatorje razpolagamo z odgovori od enega do sedmih horizontalnih koordinatorjev). Prvi zaključek, ki ga dobimo iz sumarne tabele (podrobnosti so navedene v II. delu oziroma v Posebni delovni prilogi za UMAR) je ta, da so mnenja posameznih horizontalnih koordinatorjev za dana vpra�anja pri danem indikatorju različna, sicer povprečje se�tevkov posameznih kategorij ne bi bila decimalna �tevila, kar je daleč prevladujoč primer v sumarni tabeli mnenj o strukturnih indikatorjih. Zaključek iz splo�nih principov in izku�enj pri pripravi sistemov indikatorjev, da imajo različni ljudje različna stali�ča do danih vpra�anj, se je pokazal kot pravilno predvidevanje tudi pri analizi mnenj horizontalnih koordinatorjev UMAR glede strukturnih indikatorjev EU.

30

Tabela I.4.2.1 Tabela mnenj horizontalnih koordinatorjev UMAR o strukturnih indikatorjih EU

�t. Indikator Seštevek

D + F Seštevek

D 1 Seštevek

D 2 Seštevek

D 1+2 Seštevek

F 1 BDP p.c., PPP in rast BDP v stalnih cenah 13.4 2.2 2.6 4.8 7.4 2 Produktivnost dela na zaposlenega na uro 16.3 3.5 4.3 7.8 7.0 3 Stopnja inflacije 14.8 2.5 2.3 4.8 9.0 4 Proračunsko ravnovesje, ciklično korigirano 16.1 2.9 3.8 6.7 8.0 5 Stopnja zaposlenosti 15.2 1.2 3.2 4.4 8.8 6 Stopnja zaposlenosti starej�ih delavcev 9.7 0.3 2.3 2.7 5.0 7 Stopnja nezaposlenosti 14.6 1.4 2.4 3.8 8.8 8 Stopnja zaposlenosti �ensk 12.7 0.3 2.3 2.7 8.0 9 Stopnja dolgoročne nezaposlenosti 9.6 1.2 2.6 3.8 3.8 10 Javni izdatki za izobra�evanje 15.6 2.1 3.7 5.9 7.7 11 Izdatki za R&R 14.2 2.3 3.0 5.3 7.8 12 Aktivni dostop do interneta 18.0 2.0 4.0 6.0 10.0 13 Cene v mre�nih industrijah 10.6 2.6 1.6 4.2 5.6 14 Sektorske in ad hoc dr�avne pomoči 13.4 2.6 2.4 5.0 7.4 15 Delitev dohodka - kvintilno dohodkovno razmerje 10.8 1.8 2.0 3.8 5.0 16 Stopnja rev�čine - pred in po soc. transferih 13.2 2.2 2.5 4.7 7.0 17 Vztrajnost rev�čine 11.8 2.3 2.5 4.8 5.0 18 Gospodinjstva brez zaposlitve 10.8 1.3 3.0 4.3 5.0 19 Medregionalna variiacija BDP p.c. PPP 12.3 2.5 2.8 5.3 5.0 20 Predčasno prekinjeno �olanje 10.0 0.8 2.8 3.5 5.0 21 Energetska intenzivnost 12.7 2.0 1.4 3.4 8.4 Povprečje 13.1 1.9 2.7 4.6 6.9

Glede konteksta SGRS je zelo pomembno opazovati se�tevek D2. Ta se�tevek se nana�a na vpra�anje, ali indikator izra�a uresničevanje usmeritev pri enem od mehanizmov za uresničevanje strategije. To vpra�anje je bilo postavljeno glede na 5 ključnih usmeritev SGRS (1. makroekonomska stabilizacija, 2. na znanju temelječa dru�ba, 3. konkurenčnost gospodarstva, 4. učinkovitost dr�ave, 5. skladen regionalni in uravnote�en prostorski razvoj). Kot vidimo v sumarni tabeli je povprečna vrednost v tem se�tevku 2.7 od mo�nih 5 točk (če bi horizontalni indikatorji na ta vpra�anja za posamezni indikator pri vseh petih vpra�anjih odgovorili z 1). Iz tega sledi drugi pomemben zaključek. Zaključek iz splo�nih principov in izku�enj pri pripravi sistemov indikatorjev, da lahko isti indikator uporabljamo pri analizi dogajanj v zvezi z večimi cilji oziroma področji, se je spet pokazal kot pravilno predvidevanje pri analizi mnenj horizontalnih koordinatorjev UMAR glede tega vpra�anja. Tudi pri se�tevku D1, ki predstavlja povprečje se�tevkov odgovorov na vpra�anje ali indikator izra�a potrebo po novi razvojni paradigmi glede �tirih elementov (1. zaključevanja tranzicije, 2. vključevanje v EU, 3. internacionalizacije in globalizacije, 4. integralnega opredeljevanja ciljev), je povprečje teh odgovorov 1.9 od mo�nih 4. Povprečje se�tevkov D1+D2 zna�a 4.6 od mo�nih 9. To pomeni, da pri teh dveh skupinah se�tevkov iz kategorije D (vrednotenje relevantnosti indikatorja iz spiska strukturnih indikatorjev EU za krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS) horizontalni koordinatorji dajejo visoke ocene oziroma mnenja o relevantnosti teh indikatorjev za krovni sistem.

31

Se�tevek F, ki prikazuje vrednotenje tehnične izvedljivosti posameznega indikatorja iz nabora strukturnih indikatorjev EU, daje seveda �e vi�je vrednosti glede na 10 postavljenih vpra�anj glede mednarodne primerljivosti, razpolo�ljivosti primarnih virov ter vpra�anja ali UMAR predlagani indikator obvladuje kadrovsko, podatkovno, ocenjevalno, projekcijsko oziroma ima metodologijo za določeni indikator �e predstavljeno v svojih publikacijah. Mo�ni se�tevek je 10, povprečni se�tevek F je 6.9. Zanimivo in pričakovano je opaziti v sumarni tabeli dejstvo, da so povprečja odgovorov v koloni F za posamezne indikatorje samo v manj�em �tevilu decimalna �tevila. To pomeni, da so mnenja horizontalnih koordinatorjev glede na bolj faktografska vpra�anja kot so razpolo�ljivost informacij, veliko bolj usklajena kot pa v skupini vpra�anj D1+D2, ki izra�ajo relevantnost posameznega indikatorja za spremljanje skupine ciljev oziroma mehanizmov SGRS. Se�tevek D+F ni popolnoma primerljiv s prej�njo analizo, ker se�tevek D upo�teva več mo�nih odgovorov kot je bolj detaljna analiza vpra�anj D1 in D2. Vsekakor pa je zanimivo, da samo v dveh primerih od 21 indikatorjev se�tevek D+F ni večji od 10. Teh 21 strukturnih indikatorjev EU v sumarni tabeli je torej s strani horizontalnih koordinatorjev UMAR ocenjenih kot relevantnih in tehnično izvedljivih in so kot taki vključeni v �ir�i nabor Izbor Sicenter 1. V ta �ir�i izbor pa so vključeni �e drugi indikatorji iz kasnej�e analize strukturnih indikatorjev EU (Commission of the European Communities, 2001a), tako da je celotno �tevilo strukturnih indikatorjev EU v �ir�em naboru 34. Razlika se nana�a na dve skupini teh indikatorjev, ki so vključeni v Izbor Sicenter 1. Nekaj indikatorjev je vključeno iz te kasnej�e verzije EU indikatorjev kot dodatna informacija, ki ni bila na razpolago v času, ko je UMAR izvajal anketo mnenj horizontalnih indikatorjev. Nekaj teh dodatnih indikatorjev pa se pokriva s predlogi horizontalnih koordinatorjev UMAR za dodatne indikatorje (ker jih seveda v prvem naboru strukturnih indikatorjev EU �e ni bilo). Obstojata �e dve skupini dodatnih indikatorjev, ki presegajo �tevilo strukturnih indikatorjev EU in tvorijo razliko med �tevilom 60 indikatorjev v �ir�em naboru in vključenimi 34 strukturnimi indikatorji EU. Ti predlogi za dodatne indikatorje izhajajo iz dveh virov. Glavni vir so predlogi za dodatne indikatorje, ki so jih dali horizontalni indikatorji v anketi UMAR (podrobnosti o tem so prikazane v II. delu in Posebni delovni prilogi za UMAR). Drugi vir za dodatne indikatorje je moje osebno mnenje glede indikatorjev, ki bi jih bilo za�eleno upo�tevati pri končni odločitvi za krovni sistem spremljanja SGRS. V spisku indikatorjev Izbor Sicenter 1 so označeni predlagatelji posameznih dodatnih indikatorjev. Na tem mestu je torej potrebno utemeljiti predvsem tisto skupino dodatnih indikatorjev, ki izra�ajo moj osebni predlog. To so po zaporednih �tevilkah v tabeli indikatorjev Izbor Sicenter 1 indikatorji 11, 12, 25, 26, 27, 28, 29, 34 in 53; pri posameznih predlogih horizontalnih koordinatorjev UMAR pa se pridru�ujem njihovem mnenju z dodatnim mnenjem. Pri ekonomskih kazalcih predlagam, da se dele� zunanje trgovine v BDP v naboru strukturnih indikatorjev EU nadomesti z izvozom na prebivalca. Slovenija je kot majhna dr�ava seveda veliko bolj odvisna od zunanje trgovine kot velike dr�ave, zato bi pričakovana visoka vrednost dele�a zunanje trgovine v BDP bila veliko manj relevantna za na�e cilje in opredelitve kot bolj zahtevni indikator izvoz na prebivalca. �tudija Sicherl, Vahčič (2000) je pokazala, da Slovenija v izvozu na prebivalca zaostaja za Avstrijo in Irsko za več kot deset let in da je ta vrednost npr. v Finski �e enkrat večja. Pomen drugega predlaganega ekonomskega dodatnega indikatorja, dele� investicij v BDP, je razlo�en �e v splo�ni diskusiji o indikatorskih sistemih.

32

Druga skupina predlaganih dodatnih indikatorjev se nana�a na indikatorje socialnega razvoja. To so pričakovana �ivljenjska doba �ensk in mo�kih, pre�ivetje dojenčkov in dele� prebivalstva s končano srednjo ter končano visoko �olo. Omenjena analiza Sicherl, Vahčič (2000) je pokazala, da je pričakovana �ivljenjska doba �ensk v Sloveniji bila dose�ena v EU15 �e pred 12 leti in da torej omenjena dva indikatorja pričakovane �ivljenjske dobe predstavljata v primeru Slovenije izjemno pomembna indikatorja v dveh pogledih. Prvič, ta indikator je nedvomno eden od osnovnih indikatorjev blaginje in je v tem smislu tudi primerno obravnavan v novi razvojni paradigmi. Drugič, zaostanki Slovenije za Evropo so v tem indikatorju izjemno veliki, če upo�tevamo časovne distance in da pri na�i oceni velikosti razlik nismo zavedeni z majhno razliko v odstokih med Slovenijo in EU15 pri teh indikatorjih, kar nedvomno predstavlja pristranskost ocen realne situacije, če se omejimo samo na statične relativne razlike. V omenjeni �tudiji so večje razlike do povprečja EU15 pri časovnih distancah samo �e pri BDP na prebivalca in BDP na zaposlenega. Indikator pre�ivetje dojenčkov je indikator toka, ki ka�e dinamiko spreminjanja na enem delu prej omenjenih indikatorjev, tu se Slovenija nahaja pribli�no na povprečju EU15. Predlagana indikatorja dele� prebivalstva z končano srednjo oziroma visoko �olo sta pomembna kvantitativna elementa stanja člove�kega kapitala, kjer Slovenija tudi bistveno zaostaja za povprečjem EU15. Kot smo navedli v delu o splo�nih principih indikatorskih sistemov, je pri indikatorjih trajnostnega razvoja zelo pomembno vključiti odgovarjajoče indikatorje stanja različnih oblik kapitala. Hitro povečevanje vključenosti generacij v Sloveniji na �olanje na visoki ravni kot indikator toka, bi lahko zameglilo problem pri dokončevanju tega �olanja in problem �e vedno velikih razlik glede na EU pri indikatorjih stanja na tako pomembnem področju člove�kega kapitala. Pri predlogu dodatnih indikatorjev, ki naj bi �ele bili predmet dodatnih raziskav, je pomembno področje indikatorjev informacijske dru�be. Z ozirom na dosedanjo razpolo�ljivost podatkov, kljub problemu primerljivosti pri mednarodnih raziskavah, predlagam vključitev indikatorja �tevilo internet hostov na prebivalca. V sklopu okoljskih indikatorjev bi �elel vključiti neko obliko indikatorja o dolgoročni razpolo�ljivosti vodnih virov in koncentracij onesna�evanja v urbanih področjih. Na tem mestu je verjetno potrebno komentirati tudi pomen in deloma medsebojno povezavo med prvim delom spiska 60 indikatorjev Izbor Sicenter 1 ter drugim delom spiska 13 parcialnih sinteznih indikatorjev, ki nastopajo v mednarodnih primerjavah mednarodnih organizacij ali mednarodnih raziskovalnih in�titucij. Ti rezultati so običajno v rednih intervalih na razpolago mednarodni javnosti in torej predstavljajo pomemben element za oceno Slovenije v tej javnosti. Hkrati pa naj predstavljajo pomembno informacijo tudi za odločitve v Sloveniji in za celotno slovensko javnost. Zato naj bi bili tudi na razpolago v bazah indikatorjev, ki bodo predstavljale bazo podatkov in indikatorjev krovnega sistema spremljanja SGRS. Hkrati pa ti indikatorji predstavljajo �e dva dodatna pomembna elementa v sistemu indikatorjev. Prvi pomembni element je v tem, da gre za parcialne sintezne indikatorje, torej neko vmesno stopnjo v metodolo�kem smislu med posameznimi indikatorji v prvem delu spiska in neko verjetno neoperativno idejo o enem samem indikatorju trajnostnega razvoja. Indeks človekovega razvoja ima �e dolgo mednarodno tradicijo, čeprav je v toku časa prihajalo do nekaterih sprememb tako v konstrukciji kot operacionalizaciji tega indikatorja. Predstavlja neko povsem določeno specifikacijo odnosov med nekaj posameznimi indikatorji, ki se nahajajo v prvem delu spiska (pričakovana �ivljenjska doba, kazalec izobrazbe in BDP po

33

kupni moči). Prednost takih parcialnih sinteznih indikatorjev je v tem, da povezujejo posamezne elemente, njihova slabost pa v tem, da vpliv posamezna�ih področij ni jasno razmejen, da so ute�i posameznih elementov lahko zelo različne na različnih nivojih razvoja in da zaradi svoje usmeritve na pokrivanje dr�av od najvi�jih do najni�jih stopenj razvoja upo�tevajo v večji meri tiste indikatorje, ki so dobri diskriminatorji med zelo različnimi stopnjami razvoja, ti indikatorji pa na dani stopnji razvoja niso zelo selektivni glede različnih usmeritev v razvojni paradigmi. Indeks človekovega razvoja, s svojimi podvariantami in podrobnej�o analizo elementov ostaja pomemben indikator predvsem v smislu osredotočenja na probleme, ki so povezani s končnimi cilji in na probleme, ki presegajo obravnavo ekonomskih aspektov razvoja. Ne moremo pa smatrati, da indeks človekovega razvoja lahko nadomesti �ir�i, čeprav omejeni izbor indikatorjev za krovni sistem spremljanja SGRS. Med njimi velja odnos komplementarnosti. Podoben primer je indeks pristnega varčevanja, ki zelo primerno upo�teva dolgoročne aspekte trajnostnega razvoja, seveda pa so medsebojna razmerja nadome�čanja enih virov z drugimi lahko v različnih vrednostnih sistemih drugačna. Drugi pomemben element za aplikacijo tega drugega dela spiska predlaganih indikatorjev v Izbori Sicenter 1 je posebno poudarjen pri indikatorju nacionalne konkurenčnosti, ki ga pripravlja vsako leto IMD v svoji publikaciji The World Competitiveness Yearbook, slovenski input pa pripravljata IER in EF. Ta indikator je dodatno pomemben tudi kot začasen vir informacij o mehkih dejavnikih razvoja. V II. delu poročila in v Posebni delovni prilogi za UMAR so posebej obravnavani predlogi horizontalnih koordinatorjev UMAR za dodatne raziskave na področjih, ki obravnavajo institucionalne in kvalitativne dejavnike razvoja. Te dodatne raziskave, kakor tudi priprava dodatnih indikatorjev za strukturni nabor indikatorjev EU (ki poteka v raznih organizacijah EU), bodo dale svoje rezultate in nove predloge �ele čez določen čas. �e sedaj pa nam dezagregacija indikatorja nacionalne konkurenčnosti s strani IMD na 8 skupin (in na bazi večjega �tevila indikatorjev izvedene podrobnej�e raziskave kot so npr. Gmeiner, 1999a) lahko pomaga pri ocenjenjevanju razlik in napredka Slovenije na posameznih področjih kot so npr. vlada in internacionalizacija. Obstojajo razne mo�nosti dodatnih obdelav, ki bi lahko pripomogle k podrobnej�imi analizami mehkih dejavnikov razvoja. Za celotno skupino navedenih parcialnih sinteznih indikatorjev je potrebno re�iti problem pravic nadaljnje desiminacije in raznih oblik dodatnega povezovanja s temi institucijami. PREZENTACIJA KROVNEGA SISTEMA INDIKATORJEV Prezentacija ima v sklopu krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS velik pomen, če naj bi se v čimvečji meri uresničili omenjeni osnovni nameni na začetku �tudije (izbolj�ano odločanje, spremljanje in vrednotenje za doseganje dru�benih ciljev pri večji učinkovitosti in konkurenčnosti; doseganje večje transparentnosti in demokratizacije odločanja; vskladitev s prakso EU in predstavitev Slovenije tujim partnerjem in javnosti. Indikatorski sistem naj bi bil tudi pomemben pripomoček za diskusijo razvojnih vpra�anj ter za doseganje dru�benega konsenza za strategijo razvoja in razvojnega partnerstva. Spodnja skica naj pomaga ponazoriti osnovno shemo krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS. Značilnost te sheme je proces kontinuiranega analiziranja situacije, izbolj�evanja sistema in potrebnih ukrepov. Ko pridemo do konca sheme, se v naslednjem krogu proces spet ponovi na podlagi tekoče ocene situacije in odločitev o potrebnem ukrepanju. Prvi dve stopnji v shemi se nana�ata na pristop priprave prve izbire krovnega sistema indikatorjev kot odprtega sistema za nadaljnje izbolj�ave. Ti elementi so podani v prvih �tirih podpoglavjih I. dela. Problem prezentacije pa je potrebno diskutiramo v povezavi z nameni uporabe in z elementi priprave in strukture indikatorske baze, ki so obravnavani tudi v II. delu.

34

SGRS

TEKST SCENARIJ kontekst

UPORABA PR

PRE

LETNO POROČILO O SGRS (UMAR)

Druge dr�avne institucije

doma

Podjetja, socialni partnerji, asociacije, civilna dru�ba, mediji, posamezniki EU sintezno poročilo in drugo

Mednarodne organizacije

tujina

Tuji partnerji in javnost

Proces zbiranja, analize in sinteze informacij relevantnih za strategijo razvoja jedolgoročen process stalnega izbolj�evanja odločanja in ukrepov, priprave novih indikatorjev in njihove statistične osnove ter izbolj�ave metodologij analize in p

POKončn

Ocene (Tuji (EU

osnovizveden

metod

PREZEstalni os

tabe4 a

1. časovne

2. kvantitaprimerava3. komparz drugimi času 4. primerjteoretsko zahtevo

ANALIZE

RAZPRAVE

ODZIVI, UKREPI

KROVNI SISTEM INDIKATORJEV

Izbira, odprt sistem

EU

Splo�ni principiin izku�nje

IPRAVA IN ZENTACIJE

zahteven in relevantnih rezentacije.

DATKI i (SURS,..) UMAR,�) ROSTAT,�)

ni podatki i indikatorji olo�ki listi

NTACIJA novni prikaz le, grafi spekti serije

tivna cilj-rezultati ativna analiza v prostoru in

ava s situacijo ali

35

V shemi se na levi in na desni strani nahajata dve strani silnic ('users' and 'producers'), ki vplivajo na odločitve glede prezentacije rezultatov krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS: potencialni uporabniki, na eni, in dose�eno stanje operativne priprave za�elenega sistema indikatorjev, na drugi strani. Motivacija enih in ponujene mo�nosti drugih rezultirajo v skupnem učinku, ki se ka�e v analizah, razpravah ter odzivih in ukrepih. Sinergija obeh strani je tisto, kar povečuje dru�beno koristnost takega indikatorskega sistema. Ilustrativni spisek uporabnikov na levi strani ponazarja stali�če, da vzpostavljanje krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS bistveno presega njegovo najbolj direktno postavljeno nalogo, da slu�i kot ena od glavnih podlag za letno poročilo o uresničevanju SGRS in s tem podlago za oceno rezultatov in uspe�nosti razvoja ter za potrebne korekcije. V tej uporabi gre za strokovno poročilo vladinega urada, ki torej v principu zagotavlja redno sistematsko poročilo o smereh in dose�kih uresničevanja SGRS in predloge za potrebne korekcije. Namen pa mora biti nedvomno �ir�i, olaj�evati uporabo rezultatov krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS naj�ir�emu sloju uporabnikov, tako raziskovalcem, civilni dru�bi, �tudentom in dijakom za njihove seminarske naloge ter drugim domačim in tujim interesentom. Poleg sloven�čine naj bi baza podatkov in osnovni koraki primerjalne analize bili dostopni tudi v angle�čini. Podatki in osnovna začetna analiza naj bodo javna dobrina, torej tudi brezplačno na razpolago vsem na spletni strani. Tako pripravljena baza informacij na spletni strani bo lahko slu�ila tako kot podlaga za kompleksne analize različnih uporabnikov, glede na njihove potrebe in namen, kot tudi za neposredno informacijo zelo �irokemu krogu različnih uporabnikov. Postavlja pa se vpra�anje kak�ne naj bodo standardizirane oblike predstavitve posameznih elementov in rezultatov krovnega sistema indikatorjev. To je dilema, ki se postavlja tudi pri vseh indikatorskih sistemih mednarodnih organizacij. Ena od pragmatičnih odločitev pri teh sistemih se nana�a na brezplačen dostop ali na dostop na bazi plačila. To bistveno omejuje nadalnje odločitve. O tem je bilo govora na drugem mestu, v na�em primeru je vsekakor potrebno predvideti vse potrebne administrativne korake, da bi bil dostop prost. Drugo pomembno razlikovanje je razlikovanje med osnovnimi podatki in izvedenimi indikatorji, ki so navedeni v obravnavanem spisku nabora krovnega sistema. Medtem ko so osnovni podatki in mnogo specifikacij izvedenih indikatorjev predvsem domena in odgovornost odgovarjajočih statističnih uradov in oddelekov (npr. �tevilo prebivalcev in vrednost BDP pri indikatorju BDP na prebivalca), pa v domeni drugih organizacij ostajajo procesi predhodnih ocen, projekcij in standardiziranih specialnih prezentacij. To je prvi sistematični korak k podrobnej�im raznovrstnim analizam in razpravam. Tu se postavlja vpra�anje, kaj naj bi v tem pogledu UMAR (poleg baz osnovnih podatkov in vrednosti indikatorjev) ponudil v sklopu prezentacije krovnega indikatorskega sistema spremljanja SGRS (�e poleg predlaganega letnega poročila o uresničevanju SGRS). Sistem indikatorjev ne more biti nadomestilo za kvalitativno analizo pojavov in odnosov, lahko pa slu�i kot pomemben pripomoček in tudi kot začeten korak k taki analizi. Vrednosti indikatorjev nam sicer �e same posredujejo neko informacijo, na podlagi katere si glede na svoj subjektivni model ustvarimo začetno percepcijo. Dodaten pomen dobijo vrednosti indikatorjev s pomočjo primerjav. Kot prvi začetni korak v primerjalni analizi so mo�ni �tirje osnovni pristopi pri primerjalni analizi. Vrednosti indikatorjev lahko primerjamo na razne načine: prvič, vrednosti v časovni seriji za Slovenijo; drugič, dose�eno vrednost in projecirano (ciljno) vrednost; tretjič, vrednost za Slovenijo z drugimi dr�avami v času in prostoru; četrtič, dose�eno vrednost glede na neko idealno ali s predpisi določeno vrednost. V nadaljnih fazah projekta bi lahko vse ali nekatere navedene osnovne korake primerjav glede na relevantnost

36

pri posameznih indikatorjih lahko dodali �e v bazo podatkov o izbranih indikatorjih, jih na spletni strani sproti obnavljali in tako napravili dostopne naj�ir�i javnosti.

To sicer zahteva �e veliko dela pri odločitvah pri katerih indikatorjih, ko bodo zbrani potrebni podatki, pridejo v po�tev nekatere od teh primerjav, o njihovih oblikah formulacije ter računalni�kih sistemih prezentacije, vendar bo ta proces bistveno izbolj�al uporabnost in desiminacijo sporočil krovnega indikatorskega sistema. Zato mu je v naslednji fazi dela potrebno posvetiti posebno pozornost. Na tem mestu ne bi bilo smiselno v podrobnosti razvijati tehnične karakteristike predlaganih elementov prezentacije krovnega indikatorskega sistema, ker ga je najbolj racionalno razvijati skupaj z metodolo�kimi listi in testi na �e pridobljenih numeričnih vrednostih indikatorjev oziroma njihovih ocen ali projekcij. Obstajata pa dve osnovni predstavitvi indikatorjev. Ena so omenjeni �tirje tipi primerjav za posamezen indikator, druga pa so primerjave med različnimi indikatorji. Prva oblika primerjav za določeni indikator je tista, ki bi jo lahko dodali kot stalni osnovni prikaz, glede na smisel pri posameznem indikatorju. Druga oblika primerjav je manj standardizirana (npr. profil dr�ave pri odstopanjih faktorjev konkurenčnosti pri IMD ali primer časovnih distanc in procentualnih razlik med Slovenijo in EU15, oziroma med izbranimi indikatorji med ZDA, EU15 in Japonsko, v II. delu) in bi jo bilo potrebno diskutirati skupaj z diskusijo o obliki letnega poročila. Lahko pa vseeno ilustriramo nekatere prezentacijske oblike za primer prikaza primerjav za posamezni indikator. Primerjava vrednosti v časovni seriji za Slovenijo je jasna. Primer primerjave dose�enih in projeciranih (ciljnih) vrednosti je podan za časovne distance v oddelku IIIA, točka 1.2, procentualne ali absolutne razlike ne zahtevajo dodatnih pojasnil. Primerjava Slovenije z drugimi v času in prostoru naj bi imela tri elemente: statično razliko, časovno distanco in stopnjo rasti. Ker bo osnovni fokus na primerjave z dr�avami EU, bo v primeru, ko bodo na�e specifikacije indikatorjev popolnoma vskljajene s strukturnimi indikatorji EU, avtomatično na razpolago nabor vrednosti za te dr�ave in ga bomo lahko primerjali z vrdnostjo za Slovenijo, ne da bi morali sami zbirati podatke za te dr�ave. Če bo EU publicirala osnovne absolutne vrednosti indikatorjev, bodo glede na smiselnost lahko dostopne tudi informacije za stopnje rasti. V oddelku IIIA, točka 1.2, pa je prikazan primer uporabe časovne distance, tako za dani polo�aj Slovenije kakor tudi na oceno, kam nas lahko pripeljejo projecirane vrednosti glede na pričakovane časovne distance. Četrti način primerjave, primerjava dose�ene vrednosti glede na neko idealno ali s predpisi določeno vrednost ne pride v po�tev pri mnogih indikatorjih; primer je lahko dose�ena stopnja onasna�evanja glede na maksimalno dovoljene koncentracije. Osnovna mo�na strukturiranost prezentacije krovnega sistema indikatorjev je predlo�ena, pri praktični izvedbi, ki bo zahtevala �e veliko dela in znanja, pa so pred UMAR �e odločitve glede dilem med ob�irnostjo, razumljivostjo in odmevnostjo, ki stalno spremljajo tudi podobne sisteme mednarodnih organizacij. NADALJNJE DELO Kot je navedeno v prijavi projekta, je v okviru razpisane faze je mo�no obravnavati samo metodologijo krovnega indikatorskega sistema, ne pa njegovo podrobno opredelitev in kvantifikacijo. Končna verzija krovnega sistema indikatorjev bo smiselno mogoča �ele po uradnem sprejetju SGRS, ko bodo sprejete odločitve o usklajenosti poudarkov na posameznih področjih. To pa bo časovno �e po izteku trajanja te pogodbe.

37

2001 2003

SGRS

Krovni sistem indikatorjev

EU

Structural indicators for syntesis report

Pribli�evanje obeh dodelano v mo�nem obsegu Prednost imajo �e vedno na�e prioritete

Prioriteta za prvi nabor krovnega sistema indikatorjev

Usmeritev glede na pristop EU:

• ciljna • metodolo�ka • usklajevalna

Sistematska povezava z drugimi sistemi in nivoji indikatorjev v Sloveniji Institucionalna koordinacija Mednarodna koordinacija

Uporaba

• jeseni 2001 (?) • jeseni 2002 (?)

• Spring Report

for Economic Council 2001

Nadaljnji razvoj sistema indikatorjev

Ker je tudi iz evropskih izku�enj jasno razvidno, da je proces razvijanja sistema indikatorjev dolgotrajen proces, je potrebno, da se skupaj s sofinancerji opredeli zasnova naslednje faze dela na krovnem sistemu indikatorjev za spremljanje SGRS v okviru sedanjega CRP. Osnovne odločitve o dokončni obliki krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS in o raznih mo�nih oblikah uporabe in desiminacije bo sprejel UMAR. Hkrati pa se iz dosedanjih rezultatov projekta ponujajo nekatere točke, ki bi bile lahko uporabljene kot ideje za take odločitve in za elemente nadaljnega dela v naslednjih fazah. Prikazana skica predstavlja eno od mo�nih shematskih ponazoritev osnovnih elementov pri postavljanju, izbolj�evanju in nadaljnemu razvoju krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS. Prva kolona ka�e osnovno strukturo, ki izhaja iz prioritet SGRS in predstavlja v danem trenutku osnutek, ki je začeten kompromis med za�eleno in v tem času izvedljivo strukturo krovnega sistema indikatorjev. Z ozirom na to, da bo Slovenija, ko bo polnopravna članica EU morala podoben sistem indikatorjev pripravljati kot svoj doprinos za nabor strukturnih indikatorjev za sintetsko poročilo za sestanke Evropskega Sveta, so v drugi koloni predstavljeni osnovni elementi tega sistema v EU. Pomen sistema strukturnih indikatorjev v EU je za nas v tem trenutku trojen. Ker so prioriteta na�e opredelitve v SGRS, je v sedanjem trenutku pomen tega sistema v prvi vrsti metodolo�ki, kar je bilo prikazano v drugih delih �tudija. Drugi pomen je usklajevalni na dolgi rok. Logika je jasna. Nabor indikatorjev, ki ga uporablja EU, bomo morali prej ali slej kot minimalni in obvezni nabor uporabljati tudi mi. Zato je bilo smiselno, da smo ta nabor začetno preverili z mnenji ekspertov v UMAR-ju; če ti hkrati zado�čajo tudi zahtevam usmeritve SGRS, potem je smiselno, da jih vključimo �e sedaj v �ir�i izbor krovnega sistema pri nas. Dodaten argument za tako odločitev je dejstvo, da nam to bistveno olaj�uje dve stvari. Prvič, podatki, ki bodo

38

zbrani od Eurostata in drugih organizacij za članice EU, bodo istočasno slu�ili za primerjalno analizo polo�aja Slovenije, ne da bi jih morali mi sami zbirati. Drugič, v tem kontekstu se bodo bolj sistematsko izpostavile eventuelne razlike med na�imi definicijami in zajemanjem podatkov in harmoniziranimi serijami podatkov za EU, pri čemer je posebej poudarjena vlogo SURS. V tem splo�nem kontekstu predvidevamo, da bi nadaljno delo v času vključno z letom 2003 lahko pokrilo nadaljni razvoj krovnega sistema indikatorjev v smislu, da bi se lahko izvedle osnovne potrebne faze za sistematično preverjanje podatkovne baze, novih teoretskih in metodolo�kih postopkov in dopolnjevanja z novimi indikatorji. Kolona z oznako 2003 prikazuje shemo dodatnih potrebnih aktivnosti. V neposrednem nadaljevanju dela na krovnem sistemu indikatorjev za spremljanje SGRS se postavljajo med drugim sledeči elementi:

1. UMAR se odloči za končni izbor prvega nabora indikatorjev krovnega sistema 2. Predvidi se operativno zbiranje podatkov, formiranje časovnih serij indikatorjev in

dokumentiranje po metodolo�kih listih (glej II.del). 3. UMAR se odloči o načinu, obliki in rokih za prvo uradno prezentacijo indikatorjev za

spremljanje SGRS (npr. Letno poročilo o uresničevanju SGRS, rok bi lahko bil jeseni 2001 ali jeseni 2002).

Ti trije elementi so pomembne vmesne odločitve, ki bodo usmerjale nadaljnje delo. Dilema v nadaljevanju je relativna pozornost problemom, ki so povezani s samo pripravo podatkov in sistema indikatorjev, na eni, in s problemi analize, na drugi strani. Razpis CRP v prvi fazi je npr. imel pri projektu Sistem indikatorjev za spremljanje socialnega razvoja večji poudarek na prvem problemu, pri projektu Sociokulturni dejavniki razvojne uspe�nosti pa na drugem problemu; projekt Krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS pa je poudarjal celovitost pogleda in izku�enj. Zdi se, da je tak pristop primeren tudi za naslednji razpis. Po odločitvah UMAR glede zgoraj navedenih treh vpra�anj bo strukturiranje bodočih projektov la�je. Projekt Krovni sistem indikatorjev za spremljanje SGRS ima začrtan nadaljni razvoj sistema s poglabljanjem in izbolj�avami, nadaljnje razči�čevanje tako pri teoretskih in vsebinskih problemih kot tudi pri diskusiji alternativnih tehničnih izvedb in izku�enj pri metodolo�kih listih in prezentaciji. Potrebno pa bo prediskutirati novo fazo povratne sprege izvajalca z UMAR, ker je v principu porazdelitev vlog lahko drugačna v vsaki fazi. V zvezi s tem se postavlja tudi bolj splo�no vpra�anje kako zagotoviti povezave z drugimi. Ena od njih je povezava s Statističnim uradom RS kot osnovnim virom podatkov. Tu gre tako za sistematičnost pri pridobivanju in objavljanju podatkovnih baz, hkrati pa tudi za povezavo z EU in pridobivanjem evropskih podatkov in s tem povezanih administrativnih postopkov in dovoljenj. Druga skupina povezav izhaja iz povezav med raznimi plastmi indikatorjev glede na pogled Economic Policy Committee EU, v konkretnem pri nas za povezavo med SGRS in DRP, pa tudi med UMAR in drugimi vladnimi institucijami. Po eni strani gre za sektorske, območne in institucionalne dezagregacije, po drugi strani pa za kooperacijo in doseganje sinergije tako pri razvijanju, uporabi in povezavi raznih indikatorskih sistemov kot pri doseganju dru�benega konsenza in razvojnega partnerstva. Pomembno mesto je potrebno dati nalogi, da naj bodo podatki in osnovna začetna analiza javna dobrina, dosegljiva brezplačno vsem na spletni strani, kot podlaga za kompleksne analize različnih uporabnikov, glede na njihove potrebe in namen, pa tudi kot neposredna informacija zelo �irokemu krogu različnih domačih in tujih uporabnikov.

39

II. del

PREVERJANJE MNENJ O RELEVANTNOSTI IN TEHNIČNI

IZVEDLJIVOSTI INDIKATORJEV TER METODOLO�KI LISTI

Prof. dr. Pavle Sicherl in mag. Bojan Radej

40

PREVERJANJE MNENJ HORIZONTALNIH KOORDINATORJEV UMAR 1.1 Razvoj ocenjevalnega lista UMAR in Sicenter sta se na sestanku 5. 3. 2001 dogovorila, da se �e v tej fazi projekta pridobi mnenje horizontalnih koordinatorjev UMAR glede posameznih elementov krovnega sistema indikatorjev. Ta način dela naj bi zagotovil, da bo �e v času nastajanja prihodnjih verzij SGRS omogočen dialog pri koncipiranju krovnega sistema indikatorjev. Na prej�njem sestanku v UMAR je bilo dogovorjeno, da je osnovna grupacija indikatorjev v skupine sledeča: ekonomski indikatorji, socialni indikatorji, indikatorji okolja in indikatorji konkurenčnosti. Prav tako je bilo dogovorjeno, da je dolgoročna usmeritev prilagajanja na�ega sistema z navedenim sistemom EU za sintezno poročilo za European Council, pri čemer prioritete seveda izhajajo iz končne verzije SGRS. V sedanji fazi si bomo pomagali pri diskusiji z matrično predstavitvijo obeh pogledov, kot je bilo predlagano v vmesnem poročilu Sicentra. Sicenter je predlagal, da se kot pomembne elemente za tak pogled razi�če mnenja horizontalnih koordinatorjev UMAR v dveh pogledih. V idejni skici za prvi pogled sta bili najprej podani dve matriki, ki povezujeta pet skupin EU domen s �tirimi skupinami po klasifikaciji UMAR. Namen prve tabele je bilo ugotoviti, da vsak posamezni horizontalni koordinator označi s �tevilko 1, če smatra, da bi bilo za�eleno, da je posamezni indikator iz nabora EU za njihovo sintezno poročilo vključen v eno od kolon po razvrstitvi UMAR. Minimalni pričakovani izplen je bil, da po en strokovnjak za �tiri področja po razvrstitvi UMAR da mnenje o njegovem področju. Seveda pa lahko da mnenje tudi o drugih področjih. Namen druge tabele, kjer sedaj ni kriterij samo primernost in pomen indikatorja, ampak tudi mo�nost njegove takoj�nje vključitve v leto�nji nabor indikatorjev, je bil, da skupaj s prvo tabelo na hitro pregledamo pojmovno in operativno usklajenost med EU naborom in mnenji strokovnjakov v UMAR. Drugi pogled naj bi analiziral povezavo posameznih indikatorjev s cilji oziroma mehanizmi strategije, pri čemer naj bi koordinatorji za posamezna področja razvrstili indikatorje tudi po pomenu, ki ga pripisujejo problemu oziroma indikatorjem. Pri tem naj bi bili povabljeni, da tak spisek po pomembnosti problema oziroma indikatorja dopolnijo s katerimikoli indikatorji tudi izven spiska strukturnih indikatorjev EU. UMAR je tako idejno skico razdelal v veliko elementov, ki izhajajo bodisi iz opredelitev SGRS bodisi iz organizacijskih elementov UMAR glede tehnične izvedljivosti posameznih indikatorjev v prvem letu. V prilogi II. dela so podana navodila za izpolnjevanje ocenjevalnih listov (UMAR, 23. 3. 2001) in podrobni obrazci za ta dva ocenjevalna lista, ki so jih potem izpolnjevali horizontalni koordinatorji UMAR. Obe ti prilogi je pripravil mag. B. Radej, pri tem so sodelovali tudi dr. Janez �u�ter�ič, mag. Ana Murn in dr. Alenka Kajzer. 1.2 Postopek in rezultati

Horizontalni koordinatorji so odgovarjali na dva anketna lista o relevantnosti in tehnični izvedljivosti indikatorjev, ki sestavljajo nabor strukturnih indikatorjev EU. Prvi list, vrednotenje relevantnosti predloga za spremljanje realizacije SGRS vsebuje 11 vpra�anj, ki so razdeljena v 4 skupine: 1. ali indikator izra�a spreminjanje blaginje; 2. ali indikator izra�a potrebo po novi razvojni paradigmi glede a) zaključevanja tranzicije, b) vključevanja v EU, c) internacionalizacije in globalizacije, d) integralnega opredeljevanja ciljev; 3. ali indikator izra�a uresničevanje usmeritev pri enem od mehanizmov za uresničevanje strategije a)

41

makroekonomska stabilizacija, b) na znanju temelječa dru�ba, c) konkurenčnost gospodarstva, d) učinkovitost dr�ave, e) skladen regionalni in uravnote�en prostorski razvoj; 4. ali indikator ka�e izpolnjenost dveh temeljnih pogojev uspe�nosti SGRS (usposobitev dr�ave za njeno uresničevanje in oblikovanje čim �ir�ega razvojnega soglasja v dru�bi). Drugi list, vrednotenje tehnične izvedljivosti predloga indikatorjev, vsebuje tudi 11 vpra�anj razdeljenih v 6 skupin: 1. ali ga UMAR pri monitoringu �e uporablja; 2. mednarodna primerljivost a) EU, b) drugo; 3. razpolo�ljivost primarnih virov a) uradne objave, b) podatki na zahtevo; 4. ali UMAR �e obvladuje predlagani indikator a) kadrovsko, b) podatkovno, c) ocenjevalno, d) projekcijsko; 5. da je metodologija �e predstavljena v publikaciji UMAR; 6. da je predlog usklajen s predvidenim/o izvajalcem/ko v UMAR in s kom. Očitno je, da so ocenjevalni listi, pripravljeni v UMAR, pripravili zelo bogato dokumentacijo, ki ne bo slu�ila le kot eden od pomembnih elementov v sedanji fazi dela na tem projektu CRP, ampak tudi za bodočo organizacijo postavljanja krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS v UMAR. Ker gre za interno gradivo UMAR, se bo baza podatkov, pridobljena z ureditvijo odgovorov horizontalnih koordinatorjev, po pripravi prvega Sicentrovega delovnega predloga za izbor indikatorjev, prenesla v uporabo na UMAR. Zato se en del rezultatov projekta nahaja v posebni delovni prilogi za UMAR (delovna baza poizvedb za indikatorje za spremljanje SGRS), ki predstavlja V. del �tudije. Ta del bo dobil od naročnikov samo UMAR, deloma v elektronski obliki, deloma v izpisih, ki prikazujejo izbrane primere iz baze na podlagi programa Access, kot je to omenjeno v kazalu �tudije. Sumarni pregled rezultatov in njihova uporaba pri pripravi Sicentrovega predloga za �ir�i nabor indikatorjev krovnega sistema za spremljanje SGRS Izbor Sicenter 1 sta podana v I. delu, predvsem v točki 4.2. Zato bomo na tem mestu omenili �e nekaj dodatnih zaključkov in elementov za nadaljne delo, podrobni izpiski pa so predstavljeni v Posebni prilogi za UMAR v V. delu. Mnenja horizontalnih indikatorjev iz obeh ocenjevalnih listov, tako o EU strukturnih indikatorjih kot tudi o dodatnih predlaganih indikatorjih, so bila vne�ena v bazo Access. Na podlagi take baze je po tem mogoče pripravljati najrazličnej�e poizvedbe glede na enega ali več specificiranih kriterijev. Priprava take baze, ki je lahko zelo zamudna, je bila koristna iz dveh razlogov. Prvič, slu�ila je za urejevanje zbranih podatkov v tej fazi projekta in predstavlja pripravljeno podlago za sistematizacijo podatkov �e po drugih kriterijih, ki jih lahko sedaj izvaja po potrebi UMAR sam. Drugič, tak postopek je v principu mogoč tudi za veliko bolj kompleksno situacijo pri metodolo�kih listih, ko bodo v nadaljnem delu na krovnem sistemu indikatorjev pripravljeni v UMAR. Na ta način bodo pridobljene izku�nje koristne tudi za nadaljne faze dela. Na vzpostavljeni bazi so bile izvedene poizvedbe na podlagi večih kriterijev. Eno od zanimivih vpra�anj je bilo ugotoviti presek dveh mno�ic: strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo EU in vrednotenje relevantnosti indikatorjev glede na cilje, opredelitve in mehanizme SGRS. Z drugimi besedami, namen je preveriti kje se izbor indikatorjev za sintezno poročilo EU pokriva z potrebami krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS. Kot je bilo omenjeno �e prej pri prikazu strukturiranja dveh ocenjevalnih listov UMAR, gre pri postavljanju na�ega pristopa za dve dimenziji, za�elenost oziroma relevantnost ter tehnično usposobljenost za posamezne indikatorje. �tevilo kombinacij kriterijev je seveda veliko. Eden od zahtevnih presekov je torej presek med tistimi indikatorji, ki so hkrati indikatorji spreminjanja blaginje, izpolnjujejo dva temeljna pogoja uspe�nosti SGRS, so podatkovno na razpolago in se tudi pokrivajo z naborom strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo EU. Na podlagi pozitivnega mnenja vsaj enega od horizontalnih

42

koordinatorjev UMAR je takih indikatorjev 18. Zanimivo je bilo tudi to, da se �tevilo indikatorjev ni povečalo na več kot 21, če smo s stali�ča Slovenije vzeli samo kriterij razpolo�ljivosti podatkov. Kot je bilo �e rečeno v sumarnem prikazu, horizontalni koordinatorji dajejo visoke ocene oziroma mnenja o relevantnosti strukturnih indikatorjev za sintezno poročilo EU za krovni sistem za spremljanje SGRS (glej tabelo v I. delu, točka 4.2). 1.3 Dodatni komentarji Za nadaljnje delo je pomembno �e enkrat poudariti zaključek, da so se mnenja posameznih horizontalnih koordinatorjev o istih vpra�anjih tudi razlikovala. Te razlike so bile bistveno večje glede vpra�anj o relevantnosti posameznih indikatorjev za krovni sistem ter razumljivo manj�e pri oceni o razpolo�ljivosti podatkov. Pri tem pa je pri nadaljnem delu potrebno razmisliti do katere mere je sploh smiselno posku�ati poenotiti mnenja horizontalnih koordinatorjev do posameznih vpra�anj. Za nekatere odločitve pri praktičnem delu je to potrebno, za druge pa je potrebno upo�tevati tudi splo�ne izku�nje pri koncipiranju sistemov indikatorjev, ki ka�ejo, da se vrednostne opredelitve lahko razlikujejo iz najrazličnej�ih vzrokov. Poleg tega je potrebno omeniti, da odgovori niso omogočali bolj podrobnega opredeljevanja o povezavi indikatorjev s cilji in mehanizmi SGRS. Odgovori so relevantni in sistematizirani po petih �iroko opredeljenih mehanizmih za uresničevanje strategije v prvem ocenjevalnem listu. Odgovori pa niso konzistentni za podrobnej�o razdelavo po pododdelkih teh petih skupin, ker bi moral vsak horizontalni koordinator oddati oba ocenjevalna lista za vsakega od pododdelkov, za katere bi �elel podati svoje stali�če. V kolikor bi UMAR v naslednjih fazah ponovil ta postopek ocenjevalnih listov, bi bilo potrebno to predvideti �e v navodilih koordinatorja. Druga dodatna pomembna komponenta vpra�alnika bi bila tudi rangiranje pomembnosti indikatorjev za posamezno področje, ne glede na to ali gre za predlog dodatnega indikatorja ali pa za indikator iz skupine strukturnih indikatorjev EU. Kot je �e bilo navedeno v I. delu, je predlog začetnega �ir�ega nabora indikatorjev krovnega sistema SGRS Izbor Sicenter 1 sestavljen iz treh skupin. Prvo skupino tvorijo strukturni indikatorji za sintezno poročilo EU, ki so dobili pozitivne ocene od horizontalnih koordinatorjev UMAR in so bili obdelani v raznih prikazih. Drugo skupino tvorijo dodatni indikatorji, ki so jih predlagali horizontalni koordinatorji. Pri predlogih dodatnih indikatorjev horizontalnih koordinatorjev pa moramo ločiti tri podskupine. Ena od podskupin so dodatni indikatorji, ki jih koordinatorji predlagajo za dodatno proučevanje. Drugo podskupino tvorijo predlagani indikatorji, ki so sicer lahko zelo pomembni za analize, vendar po splo�nih principih krovnega sistema ne spadajo v prvo plast indikatorjev takega sistema. To so predvsem sektorski indikatorji in nekatere druge dezagregacije, ki npr. po predlaganih principih Economic Policy Committee EU spadajo v drugo ali tretjo plast indikatorjev. Tretjo skupino tvorijo indikatorji, ki jih dodatno k naboru strukturnih indikatorjev EU in dodatno glede na predlog horizontalnih indikatorjev predlaga Sicenter. Utemeljitev predloga za to tretjo skupino je podajo v I. delu, točka 4.2. 1.3.1 Izbrani indikatorji iz nabora strukturnih indikatorjev EU za sintezno poročilo Tabela II.1.3.1.1 prikazuje spisek 21 indikatorjev, ki so po mnenju horizontalnih koordinatorjev UMAR tehnično izvedljivi glede na razpolo�ljivost podatkov, med njimi 18 indikatorjev izpolnjuje �e dodatna pogoja, da indikator izra�a spreminjanje blaginje in izpolnjenost dveh temeljnih pogojev uspe�nosti SGRS. Od tabele I.4.2.1 se razlikuje v tem, da so tukaj indikatorji razvr�čeni glede na se�tevek D2 od najvi�je do najni�je vrednosti (�tevilke pri indikatorjih pomenijo zaporedne �tevilke v omenjeni tabeli iz I. dela). Se�tevek D2 izra�a

43

povprečje mnenj horizontalnih koordinatorjev UMAR glede na relevantnost za 5 glavnih mehanizmov uresničevanja SGRS. V I. delu je bil �e podan komentar glede različnih mnenj horizontalnih koordinatorjev UMAR glede na isto postavljeno vpra�anje. Diskusija o tem za interne potrebe UMAR je mogoča glede na podrobne analitične tabele pripravljene v Posebni prilogi za UMAR. Splo�en zaključek pa je, da horizontalni koordinatorji smatrajo, da so posamezni indikatorji iz tega spiska relevantni za več glavnih mehanizmov uresničevanja SGRS (v povprečju za 2.7 mehanizmov od 5 maksimalno mogočih, oziroma v primerjavi z 1, če bi smatrali, da se določeni indikator nana�a samo na eno od teh 5 glavnih skupin). Tabela II.1.3.1.1 Tabela mnenj horizontalnih koordinatorjev UMAR o strukturnih indikatorjih EU

�t. Indikator Se�tevek

D + F Se�tevek

D 1 Se�tevek

D 2 Se�tevek

D 1+2 Se�tevek

F 2 Produktivnost dela na zaposlenega na uro 16.3 3.5 4.3 7.8 7.0 12 Aktivni dostop do interneta 18.0 2.0 4.0 6.0 10.0 4 Proračunsko ravnovesje, ciklično korigirano 16.1 2.9 3.8 6.7 8.0 10 Javni izdatki za izobra�evanje 15.6 2.1 3.7 5.9 7.7 5 Stopnja zaposlenosti 15.2 1.2 3.2 4.4 8.8 11 Izdatki za R&R 14.2 2.3 3.0 5.3 7.8 18 Gospodinjstva brez zaposlitve 10.8 1.3 3.0 4.3 5.0 19 Medregionalna variiacija BDP p.c. PPP 12.3 2.5 2.8 5.3 5.0 20 Predčasno prekinjeno �olanje 10.0 0.8 2.8 3.5 5.0 1 BDP p.c., PPP in rast BDP v stalnih cenah 13.4 2.2 2.6 4.8 7.4 9 Stopnja dolgoročne nezaposlenosti 9.6 1.2 2.6 3.8 3.8 16 Stopnja rev�čine - pred in po soc. transferih 13.2 2.2 2.5 4.7 7.0 17 Vztrajnost rev�čine 11.8 2.3 2.5 4.8 5.0 7 Stopnja nezaposlenosti 14.6 1.4 2.4 3.8 8.8 14 Sektorske in ad hoc dr�avne pomoči 13.4 2.6 2.4 5.0 7.4 3 Stopnja inflacije 14.8 2.5 2.3 4.8 9.0 6 Stopnja zaposlenosti starej�ih delavcev 9.7 0.3 2.3 2.7 5.0 8 Stopnja zaposlenosti �ensk 12.7 0.3 2.3 2.7 8.0 15 Delitev dohodka - kvintilno dohodkovno razmerje 10.8 1.8 2.0 3.8 5.0 13 Cene v mre�nih industrijah 10.6 2.6 1.6 4.2 5.6 21 Energetska intenzivnost 12.7 2.0 1.4 3.4 8.4 Povprečje 13.1 1.9 2.7 4.6 6.9 Teh 21 indikatorjev izmed 33 indikatorjev iz začetnega spiska EU je bilo vključeno v Izbor Sicenter 1. Za sestanek Evropskega Sveta v Stockholmu pomladi 2001 pa je bil ta spisek, s katerim so koordinatorji UMAR razpolagali v ocenjevalnih listih, �e dopoljnjen glede na dodatno delo v EU. Tabela II.1.3.1.2 prikazuje spisek 53 indikatorjev, vrednosti katerih so podane v grafični statistični prilogi 2 pri poročilu za stockholmski sestanek (Commission of the European Communities, 2001a). V tej tabeli so prikazana imena teh indikatorjev in njihov operativni izraz ter leta (dve točki v preteklosti), ki so bila uporabljena v grafičnem prikazu. Poleg zgoraj navedenih 21 (22) indikatorjev je bilo v Izbor Sicenter 1 vključenih �e 12 indikatorjev iz tega podalj�anega spiska v grafični statistični prilogi, tako da je v naboru 60 indikatorjev v prvem delu tabele I.4.1.1 skupno 34 indikatorjev iz nabora EU. V tabeli I.4.1.1 so ti indikatorji označeni s �iframi EU, iz spiska v tabeli II.1.3.1.2. Tako je sestavljen �ir�i nabor indikatorjev, ki jih bo UMAR po svoji presoji zmanj�al za prvo obdelavo v metodolo�kih listih.

Tabela II. 1.3.1.2 Structural Indicators: Annex 2 to the Stockholm Report Source: COM(2001) 79 final/2, VOLUME II, Brussels 7.3.2001

Indicator year 1 year 2 DescriptionGeneral economic background indicators

a1 GDP per capita 1995 2000 GDP per head in PPS (EU 15 = 100)a2 Real GDP grow th rates 1999 2000 Real GDP grow th, percentage change on preceding year

b Energy Intensity of the Economy 1995 1998Gross inland consumption of energy/GDP (tonnes of oil equivalent/1995 million euro)

c1 Labour productivity (per employee) 1995 2000(1) GDP in PPS per person employed (EU 15 = 100)c2 Labour productivity (per hour worked) 1995 1998 Level of productivity per hour worked (US = 100)d Inflation rate 1999 2000 Annual percentage change in Consumer Price Indexe Grow th of real unit labour costs 1999 2000 Annual percentage change in real unit labour costsf Public balance 1998 1999 General governement net balance as percentage of GDP

g General Government Consolidated Gross Debt 1996 1999 General governement consolidated gross debt as percentage of GDP

EmploymentI.1 Employment rate 1995 2000 As a percentage of population aged 15-64I.2.1 Employment Growth 1998 1999 Percentage change in employment on preceding year

I.2.2 Female Employment Growth 1998 1999 Percentage change in female employment on preceding yearI.2.3 Male Employment Growth 1998 1999 Percentage change in male employment on preceding yearI.3.1 Female Employment Rate 1995 1999 Percentage of female population aged 15-64I.3.2 Male Employment Rate 1995 1999 Percentage of male population aged 15-64I.4.1 Emploment rate of older workers 1995 1999 Pecentage of population aged 55-64I.4.2 Employment rate of female older workers 1995 1999 Percentage of female population aged 55-64I.4.3 Employment rate of male older workers 1995 1999 Percentage of male population aged 55-64I.5.1 Unemployment rate 1995 2000 Unemployment as a percentage of active population

I.5.2 Female unemployment rate 1995 2000 Unemployment females as a percentage of female active population

I.5.3 Male unemployment rate 1995 2000 Unemployment males as a percentage of male active population

I.6 Tax rate on low-wage earners 1995 1999

Income tax plus employer and employee contributions, as a % of labour costs (Family type is married couple with one earner of a 100 % of the average production worker`s earnings, with two children)

I.7 Life-long learning 1995 1999Percentage of population, aged 25-64, participating in recent education and training

Innovation and Research

II.1 Public expenditure on education 1996 1998(3) Total public expenditure on education as a percentage of GDPII.2 R&D expenditure (BERD and Public R&D) 1995 1998 R&D expenditure as a percentage of GDP

II.3 ICT Expenditure 1995 2000Expenditure on Information and Communication Technology (ICT) as a percentage

II.4 Level of Internet Access apr.2000 oct.2000 Percentage of citizens who have Internet access at home

II.5 Patents 1996 1999 Number of patent applications at the EPO per million inhabitants

II.6 Exports of high-tech products 1995 1999 Exports of high-technology products as a percentage of total exports

Economic reformIII.1.1 Trade intergration (Intra-EU trade) 1995 1999 Intra-EU trade to GDP ratio (%)III.1.2 Trade intergration (Total trade) 1995 1999 Total trade to GDP ratio (%)III.2 Business investment 1995 1999 As a percentage of GDP in current pricesIII.3.1 Relative Price levels (incl. Indirect taxes, EU15=100) 1995 1999(1) Price level index (EU 15 = 100)III.3.2 Price level dispersion in the EU-15 Data is for EU 15 up to 1993, then EU 15III.4.1.1 Price of telecommunications - local call 1997 2000 Price in Euro (excl. tax) (EU 15 = 100)III.4.1.2 Price of telecommunications - national call 1997 2000 Price in Euro (excl. taxes) (EU 15 = 100)III.4.1.3 Price of telecommunications - call to USA 1997 2000 Price in Euro (excl. taxes) (EU 15 = 100)

III.4.2.1 Electricity prices (industry users) 1997 2000

Prices in Euro per 100 kWh (excl. taxes) Industrial standard consumer consuming 2 GWh annually with a maximum demand of 500 kW and a annual load of 4000 hours

III.4.2.2 Electricity prices (Households) 1997 2000

Electricity prices in Euro per 100 kW (excl. taxes) Domestic standard consumer Dc consuming 3.500 kWh anually among which 1.300 kWh overnight with a reduced rate for a standard dwelling of 90 M2.

III.4.3.1 Gas prices (industry users) 1997 2000

Gas prices in Euro per Gigajoule (excl. taxes) Industrial standard consumer I3-1 consuming 41 860 GJ annually with a daily load factor of 200 days and an hourly load factor of 1 600 hours

III.4.3.2 Gas prices (Households) 1997 2000

Prices in Euro/Gigajoule (excl. taxes) Domestic standard consumer: consuming 83.7 GJ annually for cooking, water heating and central heating

III.5.1 Value of public procurement tenders published in the Official Journal 1996 1998 As a percentage of total public procurementIII.5.2 Value of public procurement tenders published in the Official Journal 1998 1999 As a percentage of GDP

III.6 Sectoral and ad hoc State aid 1997-1999 1995-1997Sectoral and ad hoc State aid as a percentage of GDP (Provisional Date)

III.7 Capital raised on stock markets 1997 1999Amount of new capital raised by domestic companies as a percentage of GDP

Social cohesionIV.1 Distribution of income 1995 1996 S80/20 radio (ratio of highest-earning 20 % to lowest-earning 20 %)

IV.2 Poverty rate before and after social tranfers, 1996 Before AfterShare of population below the poverty line defined as 60 % of the median equivalised income

IV.3 Persistence of poverty 1996Share of population consistently below the poverty line for 3 years. Poverty line defined as 60 % of the median-equivalised income

IV.4 Jobless households 1995 1999Share of households in which no member is in employment among all households in which at least one person is active

IV.5 Variation in unemployment rate across regions 1995 1999Variation coefficient (standard deviation/average) of all NUTS level 3 regions in percent

IV.6 Early school leavers 1995 1999Percentage of the population aged 18-24 with only lower secondary education and not in education or training

IV.7 Long-term unemployment rate 1995 2000 As a percentage of population aged 15-64

46

1.3.2 Dodatni predlagani indikatorji s strani horizontalnih koordinatorjev UMAR V ocenjevalnih listih je bila vsakemu horizontalnemu koordinatorju dana mo�nost, da predlaga, poleg svojega mnenja o indikatorjih s spiska strukturnih indikatorjev EU za sintezno poročilo, po svoji presoji �e 10 dodatnih indikatorjev za krovni sistem. S strani horizontalnih koordinatorjev UMAR je bilo predlaganih več kot 100 dodatnih indikatorjev. �tevilka je tu zaokro�ena, ker se pri nekaterih indikatorjih mnenja horizontalnih koordinatorjev za dodatne indikatorje pokrivajo, pri nekaterih predlogih za dodatna raziskovanja pa lahko gre za več kot le en indikator za predlagano področje. V Posebni prilogi za UMAR (V. del) v tabeli 4.2.1 so zbrana mnenja o relevantnosti in tehnični obvladljivosti za 100 predlaganih dodatnih indikatorjev. Kot je bilo �e povedano, je Sicenter razvrstil teh 100 dodatnih indikatorjev v tri skupine. Tabela 1.3.2.1 Prva skupina dodatnih indikatorjev Koordinator/ica Predlog dodatnih indikatorjev za spremljanje SGRS06, ki so vključeni v

izbor Sicenter 1 UMAR12 Indikatorji ekonomske svobode UMAR12 Indikatorji nacionalne konkurenčnosti UMAR15 Indeks človekovega razvoja UMAR2 Stro�ki dela na enoto proizvodnje/ rast UMAR2 Stopnja brezposelnosti mladih UMAR7 Razvoj vse�ivljenjskega učenja UMAR4 Plačilnobilančno ravnovesje UMAR2 Primanjkljaj v plačilni bilanci v primerjavi z BDP UMAR2 Javnofinančni primanjkljaj/prese�ek v primerjavi z BDP UMAR4 Javni dolg glede na BDP UMAR2 Javni dolg v primerjavi z BDP (po ESA 95) UMAR4 Zunanji dolg glede na BDP UMAR2 Zunanja zadol�enost dr�ave v primerjavi z BDP UMAR2 Stanje neposrednih tujih investicij v primerjavi z BDP UMAR14 Bruto investicije v gospodarsko infrastrukturo, skupaj, dele� v BDP UMAR13 Nalo�be v gospodarsko infrastrukturo v % BDP UMAR5 Dr�avne pomoči v BDP UMAR1 Indikator spreminjanja programov ((novi - opu�čeni programi)/(novi +

opu�čeni programi)) UMAR1 R&D-osebje na 1000 prebivalcev UMAR10 �t.fiksnih/mobil. telef priključkov UMAR6 Indeks pristnega varčevanja UMAR6 Izdatki za varstvo okolja UMAR6 Intenzivnost blagovnega izvoza glede na naravne vire UMAR6 Dele� dodane vrednosti umazanih industrij UMAR6 Dele� cestnega v skupnem blagovnem prometu UMAR6 Intenzivnost gojenja lesa UMAR6 Dele� porabe obnovljivih virov UMAR6 Cena elektrike za industrijo, maloprodajna, OECD UMAR6 Maloprodajna cena NMB95

47

Prvo skupino izmed 100 dodanih indikatorjev tvorijo predlagani dodatni indikatorji, ki so vključeni v Izbor Sicenter 1. Podrobnosti o teh indikatorjih so podane v Posebni prilogi za UMAR (V. del) v tabeli 4.2.2. Gre za 29 predlogov, pri čemer je včasih določen indikator predlagalo več horizontalnih koordinatorjev, kar je razvidno iz te tabele oziroma podrobnih tabel v V. delu. Izbrani indikatorji so uvr�čeni v Izbor Sicenter 1 v tabeli I.4.1.1. Nekateri od njih se tudi pokrivajo z dodatnimi indikatorji EU v tabeli II.1.3.1.2, kar je razvidno iz pozicije v Izboru Sicenter 1. V kratkem lahko komentiramo skupine indikatorjev v tabeli 1.3.2.1. Prvi trije indikatorji so vključeni v drugi del spiska Izbor Sicenter 1 med parcialne sintetične indikatorje iz mednarodnih primerjav. Naslednji trije indikatorji so s področja socialnih indikatorjev. Naslednja skupina indikatorjev je povezana s plačilnobilančnim in javnofinančnim ravnovesjem ter s stanjem dolga, kar je v tranzicijskih dr�avah pomemben pogoj za trajnostni in uravnote�en razvoj. Dodani so �e nekateri indikatorji s področja investicij, dr�avne pomoči, spreminjanja programov, osebja v R&D ter telefonskih priključkov. �e prej je bilo omenjeno, da nabor strukturnih indikatorjev EU za sintezno poročilo ne moremo smatrati kot uravnote�en nabor s stali�ča trajnostnega razvoja, zato je nujno dodati med drugim tudi skupino indikatorjev o okoljski dimenziji razvoja. Osnovni izbor s tega področja je podan s strani horizontalnega koordinatorja UMAR. Drugo skupino izmed 100 dodanih indikatorjev predstavljajo indikatorji za dodatno proučevanje. V to skupino je bilo izbranih 23 indikatorjev. V tej skupini so se pojavili �tevilni indikatorji s področja institucionalnih indikatorjev, tu je tudi poudarek na povezavo z regionalnim razvojem. Nedvomno so institucionalni indikatorji zelo pomembni za razvojno paradigmo v SGRS oziroma predstavljajo pomemben del mehkih dejavnikov razvoja. Povezani so tudi s prvimi tremi od devetih glavnih razlik in razvojnih vrzeli med EU in Slovenijo, kot sta jih opredelila Sicherl in Vahčič (1999): 1. doseganje dru�benega konsenza za strategijo razvoja, 2. reorganizacija dr�avne uprave, 3. pravni red in varnosti ter svoboda podjetni�tva in ustvarjalnosti. Od treh skupin v tabeli 1.3.2.2 prva skupina splo�nih institucionalnih indikatorjev predstavlja indikatorje elementov, ki se v marsičem med seboj povezujejo v dveh smislih. Eno je, kako se ti posamezni elementi povezujejo v koncept in percepcijo blaginje neposredno, drugi pomen pa je njihova vloga kot mehanizma za doseganje večje učinkovitosti v gospodarstvu in dru�bi. Za indeks trajnostnega razvoja bi bilo za�eleno nadaljno proučevanje empiričnih karakteristik uporabe v različnih situacijah. Kot je �e bilo omenjeno v splo�nem delu, tak tip sinteznega indikatorja ne more predstavljati alternativo omejenemu �ir�emu naboru indikatorjev krovnega sistema, lahko pa se obe smeri med seboj koristno dopolnjujeta. Tretja skupina v tabeli 1.3.2.2 se nana�a na javno upravo �e na bolj operativnem nivoju in je verjetno mogoče z dodatnim proučevanjem doseči operativne rezultate bistveno prej kot pri bolj splo�nih institucionalnih indikatorjih v prvi skupini. Sledeča skupina predstavlja dva pomembna elementa. Prvič, učinkovitost investicij je ena od mogočih sumarnih ocen o kvantiteti in kvaliteti uporabljenih razvojnih dejavnikov, predvsem podjetni�tva v naj�ir�em pomenu besede, to je od nivoja podjetja do nivoja dr�ave. V teh �tevilkah se odra�ajo skupni učinki, torej tudi učinki stopnje dru�benega konsenza o strategiji razvoja in razvojnega partnerstva pri njegovi implementaciji. Ena od pomankljivosti dosedanjega pristopa analizi indikatorjev pri nas je v tem, da se verjetno zaradi velikih sprememb in fluktuacij na začetku tranzicije ni pristopilo k sistematski analizi učinkovitosti kapitala in učinkovitosti investicij. Tudi s statističnega stali�ča je pomanjkanje podatkov o primernih in primerljivih serijah raznih vrst kapitala, pa tudi osnovnih sredstev, velika praznina v primerjavah z drugimi dr�avami EU in zahtevami trajnostnega razvoja.

48

Tabela 1.3.2.2 Druga skupina dodatnih indikatorjev Koordinator/ica Predlog dodatnih indikatorjev za spremljanje SGRS06, za dodatno

proučevanje UMAR12 Indikatorji napredka tranzicije UMAR12 Indikatorji varnosti lastninskih pravic UMAR12 Indikatorji kakovosti politike UMAR12 Indikatorji socialnega kapitala UMAR7 Indikator varovanja človekovih pravic UMAR7 Indikator razvitosti civilne dru�be UMAR7 Indikator kakovosti socialnega partnerstva UMAR6 Indeks trajnostnega razvoja UMAR12 Indikatorji učinkovitosti pravosodja UMAR12 Indikatorji učinkovitosti uprave UMAR8 Reforma javne uprave* UMAR8 Birokracija* UMAR8 Registracija podjetja (postopki)* UMAR3 Učinkovitost investicij UMAR13 Inovacijska dejavnost UMAR13 Investicije v neopredmetena osnovna sredstva v % BDP UMAR13 Demografija poslovnega sektorja- ustanovitve in prenehanja podjetij po

panogah UMAR10 E-poslovanje UMAR10 Dele� novoustanovljenih podjetij s področja ICT in storitev v celotnem �t.

novih podjetij UMAR10 �t. Operaterjev telekomunik.storitev UMAR7 Funkcionalna pismenost skupaj in regionalna struktura UMAR11 Z dokončanjem Dr�avnega razvojnega programa bo potrebno identificirati

indikatorje za področje skladnega regionalnega razvoja, zato predlagam posebno raziksavo, ki bo obdelala to področje.

UMAR15 Dodati bo treba �e krovne indikatorje za področje kulturnega razvoja, ki pa jih bo potrebno �e identificirati, zato predlagam, da se izvede raziskava, ki bo obdelala to področje.

Tukaj se postavlja tudi pomembna dilema, kaj nam sami indikatorji institucionalnih faktorjev lahko povedo o dose�enih rezultatih in potencialih za razvoj. Slovenija ima pri raznih indikatorjih tranzicije slabe izku�nje z nekaterimi mednarodnimi organizacijami oziroma tujimi raziskovalnimi institucijami. Ti indeksi tranzicije nimajo običajno neke zadostne teoretske oziroma empirične podlage in so zato bolj ali manj spisek za�elenih karakteristik institucionalnega stanja, ki je pa velikokrat dosti bolj pogojeno z ideolo�kim pogledom kot pa s konkretnimi operativnimi zahtevami posameznih dr�av glede na njihovo specifično situacijo. Osnovni problem je sinergija raznih dejavnikov v določeni situaciji in zato je potrebno opazovati oboje. Eno so indikatorji posameznih elementov institucionalnih faktorjev, drugo pa njihovi celotni učinki. Zato je nujno, da se istočasno analizira učinkovitost raznih razvojnih faktorjev. Eden od pomembnih takih indirektnih indikatorjev preverjanja

49

delovanja institucionalnih faktorjev in medsebojnih povezav v gospodarstvu in dru�bi je prav učinkovitost kapitala oziroma investicij. Na tem področju, na integraciji in celovitosti pogleda je največji problem v usmerjanju dru�benih in gospodarskih procesov v Sloveniji (Sicherl, 1999d). Zdi se, da je tudi v scenariju SGRS (UMAR, 2001b), zlasti v začetnih letih, marginalna učinkovitost kapitala oziroma učinkovitost investicij �e nizka. Problem s pomanjkanjem odgovarjajočih statističnih podatkov in njihovo primerljivostjo z drugimi trenutno ote�uje decidirane zaključke v tem smislu. Je pa jasno, da to predstavlja eno od pomembnih prioritet za dodatno proučevanje. Inovacijska dejavnost in drugi mehki razvojni dejavniki so vsekakor področje, kjer so potrebna dodatna proučevanja in upo�tevanje razvoja v svetu. Eno od teh področij so indikatorji informacijske dru�be. Kjub njihovemu pomenu je mednarodna primerljivost teh podatkov �e nizka in tudi v EU se �ele sedaj vzpostavljajo spiski prioritetnih indikatorjev za eEurope. To je primer, kjer bi se UMAR koristno povezal z Ministrstvom za informacijsko dru�bo in bi se na ta način lahko v tem ali drugem CRPu vzpostavilo potrebno dodatno proučevanje takega področja. Predlog horizontalnih koordinatorjev UMAR glede regionalne strukture oziroma kulturnega razvoja ne zahteva komentarja. V okviru problema indikatorjev za krovni sistem spremljanja SGRS pa se skupaj z institucionalnimi indikatorji postavlja tudi vpra�anje, kako opazovati v SGRS omenjeni problem implementacijskega deficita. V poročilu EU o uresničevanju lizbonske strategije je v Prilogi 1 (Commission of the European Communities, 2001c) za nekatere elemente strategije pripravljena tabela po sledečih elementih: 1. zaključki iz Lizbone, 2. predlogi zakonodaje in politike s strani Komisije, 3. sprejeta zakonodaja, 4. benchmarking in druge iniciative. Tu torej ne gre za indikatorski system v smislu nabora kvantitativnih indikatorjev, kot je to v slučaju Priloge 2 za stockholmski sestanek, ampak za spremljanje plana uresničevanja predlogov zakonodaje in ukrepov politike. V primerih, ko se je na�a vlada pripravljena opredeliti tako vsebinsko kot časovno glede potrebne zakonodaje in ukrepov politike, bi podobno spremljanje lahko predstavljalo pomemben doprinos pri preverjanju in odpravljanju inplementacijskega deficita. Izmed 100 dodanih indikatorjev je bilo 29 predlogov uvr�čeno v Izbor Sicenter 1, 23 predlogov v skupino za dodatno proučevanje, skupaj 52 predlogov. Ostalih 48 predlogov po predlogu Sicentra ni vključeno v nadaljevanje dela v naslednjem letu. Spisek teh indikatorjev je podan v Posebni prilogi za UMAR v V. delu tabela 4.2.4. V naslednjem oddelku je predstavljen predlog metodolo�kih listov za nadaljno delo, ki ga je pripravil mag. Bojan Radej. Ta predlog metodolo�kih listov bo skupaj z drugimi rezultati tega projekta �e predmet diskusije v skupini za indikatorje na UMAR in bo torej lahko �e spremenjen, preden bo �el v nadaljnjo obdelavo odgovarjajočim ekspertom UMAR. Potrebno pa je poudariti, da gre za predlog metodolo�kega lista, ki je bistveno ob�irnej�i po vsebini in velikosti od podobnih metodolo�kih listov, ki obravnavajo samo podatke o podatkovnih bazah. V tem metodolo�kem listu je poleg te komponente, ki se nana�a na podatkovno stran problema (primerljivo z dokumentom Eurostata (2000)), obravnavano veliko elementov, ki so povezani z analizo in tolmačenjem in profesionalnimi ter administrativnimi postopki, ki jih graditev in vzpostavljanje krovnega sistema indikatorjev zahteva od UMAR kot institucije. Na ta način se bo v doglednem času vzpostavila baza pomembnih informacij, ki bo poleg osnovnega okvirja krovnega sistema indikatorjev za spremljanje SGRS pomagala pri razre�evanju operativnih problemov vzpostavljanja in učinkovitega posredovanja rezultatov krovnega sistema indikatorjev naj�ir�i javnosti.

50

METODOLO�KI LISTI

2.1 Osnutek metodolo�kega lista za obdelavo indikatorjev, predlaganih z rezultati CRP1 (indikatorji za spremljanje izvajanja strategije gospodarskega razvoja Slovenije do leta 2006)

Okvirna zamisel postopka priprave metodolo�kih listov za opis indikatorjev

1. Priprava prvega osnutka metodolo�kega lista za obdelavo indikatorjev in njegova znotrajprojektna uskladitev 2. Oblikovanje osnutka metodolo�kega lista za obdelavo indikatorjev - glej Prilogo 1: Metodolo�ki list indikatorjev Strategije gospodarskega razvoja Slovenije do leta 2006, VERZIJA3; 3. Projektno testiranje metodolo�kega lista za obdelavo indikatorjev na primeru strukturnih indikatorjev (le za vsebine iz smernice) � glej posebno prilogo za UMAR na disketi; 3. Vzorčne izvode izpolnjenih metodolo�kih listov uporabiti kot material za delavnico, namenjeno pripravi predvidenih izpolnjevalcev/k metodolo�kih listov - naslednja projektna faza 4. Priprava končne verzije metodolo�kih listov in izpolnjevanje - naslednja projektna faza 5. Centralni vnos, ki je predviden v nekaterih kategorijah pomeni, da bodo te vrednosti vne�ene v metodolo�ke liste preden bodo �li v izpolnjevanje.

Splo�na navodila za izpolnjevanje metodolo�kega lista

Večfunkcionalnost metodolo�kega lista in minimalne zahteve za izpolnjevanje

Za spremljanje SGRS so izbrani zelo različni indikatorji, od BDP do �tevila internet priključkov. Metodolo�ki list zato vsebuje �tevilna vpra�anja, ki v vsakem primeru sicer ne bodo enako pomembna, zagotavljajo pa oblikovanje ne prenizkega, a tudi ne previsokega skupnega imenovalca. Ker gre za sklop raznolikih problemov, je enotnost obdelave s stali�ča UMAR vsaj tako pomembna, kot s stali�ča posameznega poznavalca natančnost obdelave posamičnega indikatorja. Neobvezne dimenzije metodolo�kega lista ka�ejo smer prizadevanj za razvoj metodologij v prihodnje, s čimer bolj razdelan list lahko slu�i kot usmerjevalec tistim, ki bi lahko samostojno razvijali svoj indikator, ne da bi jih metodolo�ki problemi drugih po nepotrebnem zaustavljali. To pa pomeni, da bi bilo smiselno metodolo�ki list uporabiti kot enovito podlago za usmerjanje porabe raziskovalnih sredstev UMAR in dr�ave na področju, ki ga pokriva UMAR. Zato jse bolj razdelan metodolo�ki list, kot bi bilo potrebno s stali�ča trenutne operativnosti, lahko uporabi za pripravo aneksov k pogodbam, s katerimi bomo naročali ekspertize za indikatorje, ki �e niso obdelani. Strokovni sodelavci, ki bodo izpolnjevali metodolo�ke liste bi bili zavezani izpolniti le vpra�anja, ki niso označena kot neobvezna. Ta bodo �la v izpolnjevanje v kasnej�ih fazah projekta priprave monitoringa izvajanja SGRS06.

1 Pripravil Bojan Radej, UMAR

51

Upo�tevati pred začetkom vnosa odgovorov:

(1) Metodolo�ki listi so orodje metodolo�kega enotenja med različnimi problemskimi področji, poznavalci metodolo�ko različno razvitih področij, med različnimi analitičnimi metodami, itd. Metodolo�ki list je namenjen koncentraciji učinkov analitike na UMAR, zato bodo koristi za posamezne sodelavke/ce samo posredne, koristi za UMAR pa neposredne in zato v ospredju.

(2) Pri pripravi odgovorov bo potrebno izhajati iz usklajenih odgovorov na Ocenjevalna lista 1 in 2 (glej projekt CRP/Indikatorji za spremljanje SGRS06, Sicenter, april 2001). Nekateri deli metodolo�kih listov bodo zato obdelani v naprej, �e preden bodo �li v izpolnjevanje. Pribli�no desetina metodolo�kega lista zahteva le obkro�evanje v naprej ponujenih odgovorov.

(3) Vsi podatki se zbirajo na letni ravni. (4) Metodolo�ki listi gredo v izpolnjevanje izključno strokovnim sodelavcem UMAR, ki

bodo zadol�eni za a�uriranje kvantitativnih podlag. (5) Sistem indikatorjev, ki se bo oblikoval v okviru pričujočega projekta, bo morala

komplementirati manj�a baza osnovnih denominatorjev, torej podatkov o pojavih, na katere se izra�a (nominira) ostele pojave: �tevilo prebivalcev, absolutna raven BDP, povr�ina ozemlja, itd. Ta podsklop bi pripravili v bilančnem sektorju izven projekta, saj gre za temeljne rutine UMAR.

Mesto indikatorja v vzročno posledični verigi

Se ne izpolnjuje, vne�eno bo centralno, kot vmesni rezultat naslednje faze projekta. Zaradi principa reprezentativnosti indikatorjev, je monitoringu izvajanja SGRS06 vsiljena parcialnost. Vsak indikator se bo uporabljal kot reprezentant svojega področja, čeprav se praviloma ne nana�a na celoto svojega področja ampak je izbran le kot najbolj�a dosegljiva rezervna re�itev. Organizacija indikatorjev v vzročno posledične verige naj to slabost omeji s tem, ko izbrane indikatorje uredi na vi�ji ravni kavzalnosti. V vzročno posledični verigi indikator lahko prikazuje pojave, ki so bodisi (i) gonilna sila sprememb (na primer indikatorji, ki prikazujejo dejavnike apreciiranja

valut tranzicijskih dr�av), (ii) prikaz izhodi�čnega stanja (na primer tečaj SIT do EUR v t0), (iii) prikaz sprememb (tečaja v obdobju med t0 in t1), (iv) prikaz občutljivosti (na primer predhodne apreciiranosti in zgodovinskega dogajanja)

in (v) prikaz odzivov na spremembe (na primer indikator valutne strukture varčevanja ali

plačilnobilančnih gibanj). Gre za ambicijo, ki je komplementarna pobudi oblikovanja hierarhičnega drevesa ciljev SGRS06.

Dimenzije prikaza

Ambicija projekta je oblikovati indikatorje za spremljanje SGRS06, to pa je le končni rezultat dolgega procesa razvoja kompleksnih statističnih podlag, ki se praviloma začne s strukturiranjem evidentiranim pojavov in njihovim bilančnim in matričnim urejanjem. Vsak pojav torej lahko prika�emo na več načinov: (1) Skalarno: indikator, izra�en točkovno (npr. inflacija = 2.0% v letu 200X); (2) Vektorsko: tabelarično razdelan indikator (npr. nalo�be po tehnični strukturi). (3) Bilančno: indikator je prikazan dvostavno (npr. formiranje in poraba BDP, prebivalstvene

bilance, itd.).

52

(4) Matrično: indikator je prikazan kot sistem bilanc (npr. sistem dru�benih računov).

Časovni horizonti

Pri spremljanju izvajanja SGRS bi mogli razlikovati med različnimi časovnimi horizionti, kar bi nam v več smereh koristilo. Pokazalo bi razvojno problematiko v časovnem prerezu, na primer ali so kratkoročni problemi dr�ave večji od dolgoročnih, ipd. Usmerilo bi razvoj metodologij najprej k odpravi metodolo�kih problemov projekcije najkraj�ih, nato pa postopno vse dalj�ih projekcijskih intervalov. Razlikuje se med naslednjimi časovnimi horizonti, ki bi jih indikatorji za spremljanje izvajanja SGRS06 projekcijsko obvladali: (i) (t+1) je kratkoročna perspektiva ki jo določa izvr�evanje proračuna, (ii) (od t+2 do t+4) je srednjeročni horizont DRP, NRP in dolgoročne proračunske

projecije; (iii) (od t+5 do t+7) je dolgoročni razvojni horizont SGRS; (iv) (več kot t+7) je horizont razvojne paradigme SGRS.

Legenda

Pri izpolnjevanju naj se upo�tevajo naslednje osnovne konvencije: (i) '-' pomeni, da pojav ne obstaja; (ii) nr pomeni, da ni relevantno; (iii) 0 pomeni, da je pojav v razponu med (-0,5 do 0,5 enote). (iv) vrednosti se vna�ajo največ na eno decimalko za pojave, večje od 100 merskih enot -

za to uporabi decimalne vejice; (v) za ločevanje tisočic uporabimo decimalno piko; (vi) nominale se praviloma pi�ejo v 1,000 (tisoč) denarnih enot, v tekočih cenah

Izpolnjevanje

Pred izpolnjevanjem bodo pripravljena posebna navodila, ki bodo temeljila na pripombah in izku�njah iz prototipnega razvoja metodolo�kega lista. Pri testnem izpolnjevanju vpra�amo, koliko časa bi zahtevalo izpolnjevanje tega lista ob normalnih delovnih obremenitvah; Prvo izpolnjevanje opravi vsak sam, za kasneje se predvidi vsaj delna centralizacija a�uriranja v UMAR/POP.

Spremljanje izvajanja sgrs in odpiranje javnosti

Verjetno najbolj UMARjeva izmed vseh nalog, ki jih dr�avnemu uravljanju prina�a SGRS06, razen samega monitoringa, je zagotavljanje predpogojev za krepitev razvojnega partnerstva v dr�avi, kot predpogoja avtonomnega, endogenega razvoja. Organizacijsko in projektno gledano gre za vpra�anja, ki se bo končno odgovorilo s prenosom urejenih metodolo�kih, podatkovnih in analitičnih zbirk na Internet s sintezo ugotovitev razvojnega monitoringa. Konkretno gre za več različnih mo�nih ukrepov UMAR v smeri krepitve razvojnega partnerstva v dr\avi na podlagi verodostojnega razvojnega monitoringa: 1. Za promocijo razvojnega monitoringa bi bilo potrebno izkristalizirati predvsem legitimizacijsko (kontrolno) vlogo, ki jo ima razvojni monitoring za tekočo ekonomsko politiko. 2. Da okrepi zaupanje med akterji, bi bilo potrebno javnosti čim transparentneje predstaviti mehanizem, ki ga dr�ava sama uporablja za 'notranjo' kontrolo � monitoring razvojnih gibanj. Zato bi bilo potrebno usmerjeno promovirati pojem in mesto razvojnega monitoringa pri usmerjanju razvoja ter izpostaviti mo�nosti, ki jih ima javnost za uporabo tega mehanizma.

53

3. Sistematično bi bilo treba skrbeti za izobra�evanje ključnih spremljevalcev rezultatov razvojnega monitoringa (mediji, civilna in strokovna zdru�enja, dr�avni informacijski in promocijski sistemi, projekti / produkti in aktivnosti). Podrobna navodila za izpolnjevanje bodo pripravljena v naslednji fazi projekta, ko bo oblika lista usklajena v UMAR. 2.2 Metodolo�ki list

Naslovna maska metodolo�kega lista

Ime in priimek Vpi�i

Usklajevanje in kontrola Podpis predstojnika/ce

Sektor / delovni team Vpi�i

Potrditev, da so odgovori pravilni

Podpis vodje sektorja / teama

Datum izpolnjevanja d a n /m e s e c/2001

Skladnost s SGRS06 Podpis horizontalne/ga koordinatorke/ja

54

Priloga 1: OSNUTEK METODOLO�KEGA LISTA INDIKATORJEV STRATEGIJE GOSPODARSKEGA RAZVOJA SLOVENIJE DO LETA 2006 Kategorije metodolo�kega lista Obdelava Navodilo za obdelavo Opombe

A B C D E

I. OSEBNA IZKAZNICA INDIKATORJA 1 �ifra �ifra bo določena projektno in centralno. To bo do 4 mestna �ifra, ki bo med indikatorji razlikovala glede na lastnosti, ki bodo �ele opredeljene (golo

razlikovanje, oznaka pripadnosti, npr kot gospodarski, socialni, okoljksi indikator, ipd). �ifrant bo uporaben pri pripravi diospozicij poročila o izvajanjuSGRS, pri organizaciji raziskav, za povezavo z drugimi shemami indikatorjev UMAR, ipd.

1a �ifra v javnih sistemih indikatorjev ministrstev, BS, agencij, ipd

Predvidevamo, da tega doslej �e ni, vendar pa pričakujemo, da se bo sčasoma razvilo.

1b �ifra v sistemu indikatorjev Eurostat, UNDP, UNCSD, ipd.

Neobvezno

Indikatorji so praviloma povsod �ifrirani.

2 Ime indikatorja Navedi polno ime, brez merskih enot, nujni opise gredo v stolpec desno, med opombe

-

2a Ime indikatorja � angle�ko Neobvezno - 3 Mesto indikatorja v vzročno

posledični verigi To polje bo izpolnjeno centralno Gonilne sile / Stanja / Spremembe / Vplivi / Odzivi Pobuda ni usklajena - obdelati in prikazati

v naslednji fazi; Izhajati iz OECD, UNCSD in EEA

4 Kontaktna oseba na UMAR in sektor UMAR

Ime, priimek (na UMAR oseba, ki skrbi za analitiko tega indikatorja; v tujini oseba, zadol�ena za razvoj indikatorja)

-

4a Zunanje/i stalne/i sodelavke(ci) pri razvoju indikatorja

Vpi�i; neobvezno -

4b Kontaktna oseba na Eurostat, SB, OECD,�

-

5 Način prikaza Kvantitativno, grafično, z zemljevidom ali tekstualno, drugo

Obkro�i (vpi�i) Indikatorje, za katere ni statističnih podatkov, obstajajo pa redne, a fragmentarne druge informacije (časopisje,�) obdelamo tekstualno, grafično ali z zemljevidom

6 Dimenzije prikaza � skalar DA / NE Obkro�i - 6a Vektor DA / NE Neobvezno - 6b Bilanca DA / NE - 6c Matrika DA / NE - 7 Merska enota, osnovne

standardizacije Vpi�i Minimalno je treba obdelati nominale in

prikazati indikatorje nominalnih porastov 7a Prikaz na prebivalca DA / NE Naj bo prikazan per capita? Obkro�i 7b Ga �eli� prikazati na km2 ozemlja DA / NE 7c Ga �eli� prikazati na BDP, v 1000

EUR, tekoči tečaj? DA / NE Obkro�i

7č Ga namerava� prikazati v stalnih cenah (1995=100)?

DA / NE Obkro�i. S katerim deflatorjem?

Standardni denominatorji za vse indikatorje bi bili kompletirani v bilančnem sektorju, ločeno od CRP, a za potrebe monitoringa SGRS skupaj uporabljani (deflatorji, �tevilo prebivalcev, povr�ina ozemlja, povprečje EU15).

RE

55

7d Ga namerava� prikazati po stalnem tečaju ECU95?

DA / NE

7e Ga namerava� prikazati glede na povprečje EU15 (leto 1995, 2000)?

DA / NE Obkro�i

8 Časovna serija na UMAR (1995 - 2000)

DA / NE Obkro�i (manjkajoče vpi�i med opombe; upo�tevaj odgovore k vpra�anju 4d na Ocenjevalnemu listu 2

-

8a 1990-1994 DA / NE - 8b 1980-1989 DA / NE

Neobvezno -

8c Za tekoče leto DA / NE - 8č Za prihodnje koledarsko leto DA / NE - 8d Od t+2 do t+4 DA / NE - 8e Od t+5 do t+7 DA / NE

Obkro�i (manjkajoče vpi�i med opombe; upo�tevaj odgovore k vpra�anju 4d na Ocenjevalnemu listu 2

- 8f Za več kot t+7 DA / NE Neobvezno - 9 Strukturiranost prikaza 9a Po dr�avah (EU15, Vi�egrajske) DA / NE Obkro�i; manjkajoče vpi�i med opombe - 9b &EFTA po dr�avah, dr�ave,

nastale po razpadu SFRJ DA / NE -

9c &ZDA, Kanada, Rusija, Avstralija DA / NE - 9č &Romunija, Bolgarija DA / NE - 9d Po regijah (statističnih SURS) DA / NE - 9e &po regijah, uveljavljenih do EU DA / NE - 9f &po ustanovljenih regijah DA / NE - 9g &po občinah DA / NE

Neobvezno; manjkajoče vpi�i med opombe

- 9h Po področjih predelovalnih

dejavnosti SKD (predelovalne po podpodročjih)

DA / NE Neobvezno; obkro�i; manjkajoče vpi�i med opombe

-

9i &po problemskih področjih DA / NE

Neobvezno; obkro�i; opredeli problemska področja.

Problemska področja bi bila opredeljena za vsak indikator posebej in po potrebi, npr: delovno ali izvozno intenzivni, pod(pod)ročja kjer prevladuje tuji kapital (ali dr�avna lastnina), tehnolo�ko intenzivni, obmejne regije, ipd.

9j Prikaz po institucionalnih sektorjih DA / NE - 9k &po proračunskih porabnikih DA / NE - 9l &po ekonomskih namenih DA / NE

Neobvezno; manjkajoče vpi�i med opombe -

II. METODOLO�KA OBDELAVA INDIKATORJA 10

Povezanost z drugimi SGRS indikatorji

10a Metodolo�ke alternative obravnavanemu indikatorju

Na�tej indikatorje in za vsakega opi�i, v čem je alternativa obravnavanemu

Npr. pri javnofinančnem deficitu sta se en čas podvajala MF&UMAR; pri dr�avnih pomočeh in inflaciji - MG&UMAR; pri izdatkih za okolje - SURS&UMAR, itd.

RE

56

10b Je vhodni podatek kateremu drugemu SGRS indikatorju?

DA (&pojasnilo) / NE

10c Ali vsebuje katerega drugega izmed SGRS indikatorjev?


Npr. BDP je vhodni podatek indikatorju Energetska intenziovnost (poraba energije / BDP)

10č Se s katerim izmed ostalih SGRS indikatorjev da izpeljati sekundarni indikator?

DA (&pojasnilo) / NE Če 'DA', navedi njegovo �ifro in opi�i povezavo

Na primer: [(izvoz/preb.) / (BDP/preb.) = (izvoz/BDP)]

11 Opis metodologije 11a Mednarodni uradni statistični opis V primeru konkurenčnih metodologij imajo

prednost standardi Eurostat, OECD, ECB, MDS, SB, EBRD, ZN in ostali (v navedenem vrstnem redu).

11b Kje je indikator obdelan na slovenskih razmerah?

-

11c V kateri publikaciji UMAR je indikator metodolo�ko razdelan ?

Upo�tevaj odgovore k Ocenjevalnemu listu 2/2; Navedi polni uradni naslov ali prevod najpopolnej�ega opisa.

-

11č Na kratko opredeli indikator Vsaj 100 do največ 400 znakov

Posebej opozori na morebitno nedodelanost, omejitve primerljivosti in druge metodolo�ke atipičnosti

12 Podatkovni viri 12a Za a�uriranje preteklega leta ali

serije 'za nazaj'; na UMAR Citiraj primarne uradne vire; Ime, priimek, e-posta, ustanova za

vire, ki so dostopni le na zahtevo -

12b Za oceno tekočega leta - 12c Za t+1 projekcije UMAR - 12č Za projekcije UMAR od t+2 do t+4 - 12d Za projekcije UMAR od t+5 do t+7

Citiraj primarne uradne vire; Ime, priimek, e-posta, ustanova za vire, ki so dostopni le na zahtevo, in za vire, ki so le na zahtevo predčasno na voljo. Upo�tevaj odgovore 4a-4c na Ocenjevalnemu listu 2. -

12e Za projekcije UMAR za več kot t+7 Neobvezno - III. ANALIZA IN TOLMAČENJE

Relevantnost indikatorja 13 Utemelji relevantnost indikatorja

za vsako izmed nosilnih tem SGRS06

Za vsak indikator bodo v naprej ponujene le povezave med indikatorji ki so bile navedene na Ocenjevalnemu listu 2.

- -

13a Zaključevanje tranzicije - 13b Vključevanje v EU - 13c Internacionalizacija in globalizacija - 13č Integralno opredeljevanje ciljev - 13d Makroekonomska stabilizacija - 13e Na znanju temelječa dru�ba - 13f Konkurenčnost gospodarstva - 13g Učinkovitost dr�ave - 13h Skladen regionalni in uravnote�en

prostorski razvoj

V SGRS06 poi�či tekst, ki opisuje naravo medsebojne povezave z zornega kota UMAR/SGRS. Upo�tevaj, da so povezave med kategorijami, na katerih sloni SGRS06 obravnavane dvakrat: v paradigmi, in v strate�kem delu.

-

57

14 Na katero prednostno usmeritev SGRS se nana�a?

Navedi v formatu: �tevilka poglavja, brez pik, črka alineje, na primer tretja alineja v poglavju 5.1.1.1 se zapi�e kot "5111c"

Kot prednostno usmeritev SGRS obravnavamo na�tevanje prednostnih usmeritev na koncu vsakega podpoglavja v 5. In 6. Poglavju SGRS

15 Na katere domače sektorske razvojne dokumente in nj. cilje se nana�a indikator?

Navesti cilj in stran. Navesti objavo v Uradnem listu (po formatu: UL �t. xxxx-XX/XXXX) ali �tevilko seje vlade in točko dnevnega reda, na kateri je bil sprejet)

-

16 Na katere razvojne dokumente / cilje EU se nana�a indikator?

Navesti cilj in stran dokumenta po formatu EU [COM,DIR, REG, ipd; �t.(leto sprejema)]

-

17 Tolmačenje 17a Interpretacija glavnih pričakovanih

smeri sprememb obravnavanega indikatorja glede na SGRS06 cilj

-

17b &glede na normativne podlage in pravni red

Pri interpetaciji je potrebno izhajati iz sistemskih formulacij (pričakovanja, izra�ena v SGRS06 in drugih strategijah, programih; dikcija predpisov, itd). -

17c &glede na mednarodni cilj ali standard

Navedi vir (uradna izdaja), stran -

17č &glede na �ir�e usklajeno znanstveno priporočilo ali ugotovitev raziskav

Navedi vir, z do 300 znaki predstavi znanstveno priporočilo in oceno sprejemljivosti teh ciljev za vrednotenje SGRS gibanj

-

17d Interpretacija glavnih pričakovanih sprememb obravnavanega indikatorja za izbolj�anje slovenske globalne konkurenčnosti?

-

17e &razdelati interpretacijo po dejavnikih globalne konkurenčnosti po metodah IMD in WEF

-

17f Slabosti predlaganega indikatorja kot reprezentanta, s katerim se spremlja izvajanje posameznega cilja (usmeritve, ipd) SGRS06

Opi�i; vsakič v dol�ini do 500 znakov

-

18 Koledar a�uriranja in objav 18a Do kdaj predvidoma bo serija 'za

nazaj' vsako leto a�urirana? -

18b Do kdaj bo vsako leto pripravljena ocena tekočega leta?

-

18c Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja za t+1

-

18č Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja od t+2 do t+4

-

18d Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja od t+5 do t+7

-

18e Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja za več kot t+7

Mesec, v katerem se bo indikator vsako leto praviloma �e lahko uporabil. Upo�tevaj odgovore na Ocenjevalnemu listu 2/4

-

58

18f Koledar objav standardnih analiz - v kateri �tevilki Ekonomskega ogledala bo vsako leto praviloma predstavljen a�urirani indeks za t+1?

Vpi�i v mesec/rubrika; upo�tevaj tudi odgovore na Ocenjevalnemu listu 2/5

Standardna' (analiza) v smislu Ekonomskega ogledala, tj. vnaprej dogovorjena standardna tabela, analitični tekst, v naprej dogovorjen standardni graf; vse skupaj na eni strani standardne gostote zapisa.

IV. VZPOSTAVITEV IN RAZVOJ 19 Vnos podatkov v skupno

standardizirano predlogo Skupna standardizirana predloga za vnos podatkov na UMAR ne obstaja. Ker bodo vnosi precej neizenačeni po formatu, lahko pričakujemo probleme. Prediskutirati z Igorjem.

19a Obseg dela za a�uriranje indikatorja za tekoče in prihodnje leto

19b Za a�uriranje projekcije do t+4 19c Za prikaz po področjih SKD

(predelovalne po podpodročjih)

V človek-dnevih

19č Za preračun na statistične regije

Človek-dan je mera za obseg dela, ki ga v 7 urah lahko opravi en človek. Če mo�nosti za a�uriranje �e ni, navesti trajanje raziskav, ki bi vspostavile indikator, ki bi ga bilo mo�no rutinsko vzdr�evati.

20 Negotovosti in pričakovani problemi pri zagotavljanju minimalnih zahtev

20a Pri a�uriranju projekcij 20b Pri organizaciji v sistem 20c Pri analizi in sintezi

Opi�i; vsakič v dol�ini npr. do 300 znakov

Minimalno' je potrebno oblikovati naslednje: (i) časovno serijo 2000-2006; (ii) za Slovenijo, EU15 in kandidatke; (iii) ter jo vrednotiti nasproti ciljem SGRS06.

21 Načrt metodolo�kega razvoja indikatorja v naslednjih 3 letih

-

22 Navedi do 5 elementov iz tega pregleda, ki potrebuje dodelavo, v prednostnem vrstnem redu

V naslednjem formatu: �t.vrstice & črka stolpca (oznaka te celice bi potemtakem bila 19D)

-

23 Opombe izpolnjevalke/ca 23a Na izbor indikatorjev - 23b Sestavo metodolo�kega lista - 23c Na proces usklajevanja - 23č Drugo

Vpi�i (npr. do 300 znakov)

- Viri, literatura: glej posebno prilogo. Pripravil: Bojan Radej. Verzija1: 14. maj 2001; Verzija2: 21. maj 2001 (prevedba v eno dimenzijo, pripombe prof. dr. Sicherla); Verzija3: 25. Maj 2001(oddano Sicentru za pripravo končnega poročila)

59

2.3 Primer vključevanja nekaterih elementov iz nabora EU strukturnih indikatorjev v metodolo�ki list (primer BDP na preb.)

Priloga 1: OSNUTEK METODOLO�KEGA LISTA INDIKATORJEV STRATEGIJE GOSPODARSKEGA RAZVOJA SLOVENIJE DO LETA 2006 Kategorije metodolo�kega lista Obdelava Navodilo za obdelavo Opombe

A B C D E

I. OSEBNA IZKAZNICA INDIKATORJA 1 �ifra �ifra bo določena projektno in centralno. To bo do 4 mestna �ifra, ki bo med indikatorji razlikovala glede na lastnosti, ki bodo �ele opredeljene (golo

razlikovanje, oznaka pripadnosti, npr kot gospodarski, socialni, okoljksi indikator, ipd). �ifrant bo uporaben pri pripravi diospozicij poročila o izvajanjuSGRS, pri organizaciji raziskav, za povezavo z drugimi shemami indikatorjev UMAR, ipd.

1a �ifra v javnih sistemih indikatorjev ministrstev, BS, agencij, ipd

Predvidevamo, da tega doslej �e ni, vendar pa pričakujemo, da se bo sčasoma razvilo.

1b �ifra v sistemu indikatorjev Eurostat, UNDP, UNCSD, ipd.

Neobvezno

Indikatorji so praviloma povsod �ifrirani.

2 Ime indikatorja GDP per capita in PPS

Navedi polno ime, brez merskih enot, nujni opise gredo v stolpec desno, med opombe

-

2a Ime indikatorja � angle�ko GDP per capita in PPS

Neobvezno -

2b Definicija indikatorja GDP per capita in Purchasing Power Standard (PPS) GDP levels expressed in PPS divided by total population. This indicator is expressed in relation to EU 15 = 100. Purchasing Power Standards are indicators of the average price ratios between different countries. Use of them makes it possible to compare the volumes of, for example, GDP per capita, of different countries. Use of ordinary exchange rates does not allow a real comparison because they quite often reflect other elements than price level differences alone.

-

3 Mesto indikatorja v vzročno posledični verigi

To polje bo izpolnjeno centralno Gonilne sile / Stanja / Spremembe / Vplivi / Odzivi Pobuda ni usklajena - obdelati in prikazati v naslednji fazi; Izhajati iz OECD, UNCSD in EEA

4 Kontaktna oseba na UMAR in sektor UMAR

Ime, priimek (na UMAR oseba, ki skrbi za analitiko tega indikatorja; v tujini oseba, zadol�ena za razvoj indikatorja)

-

4a Zunanje/i stalne/i sodelavke(ci) pri razvoju indikatorja

Vpi�i; neobvezno -

60

4b Kontaktna oseba na Eurostat, SB, OECD,�

Eurostat Unit B2 Roberto Barcellan [email protected] PPS: Eurostat Unit B3 Matti Sikstrom [email protected]

-

5 Način prikaza Kvantitativno, grafično, z zemljevidom ali tekstualno, drugo

Obkro�i (vpi�i) Indikatorje, za katere ni statističnih podatkov, obstajajo pa redne, a fragmentarne druge informacije (časopisje,�) obdelamo tekstualno, grafično ali z zemljevidom

6 Dimenzije prikaza � skalar DA / NE Obkro�i - 6a Vektor DA / NE Neobvezno - 6b Bilanca DA / NE - 6c Matrika DA / NE - 7 Merska enota, osnovne

standardizacije Vpi�i Minimalno je treba obdelati nominale in

prikazati indikatorje nominalnih porastov 7a Prikaz na prebivalca

DA Naj bo prikazan per capita? Obkro�i

7b Ga �eli� prikazati na km2 ozemlja DA / NE 7c Ga �eli� prikazati na BDP, v 1000

EUR, tekoči tečaj? DA / NE Obkro�i

7č Ga namerava� prikazati v stalnih cenah (1995=100)?

DA / NE Obkro�i. S katerim deflatorjem?

7d Ga namerava� prikazati po stalnem tečaju ECU95?

DA / NE

7e Ga namerava� prikazati glede na povprečje EU15 (leto 1995, 2000)?

DA / NE Obkro�i

Standardni denominatorji za vse indikatorje bi bili kompletirani v bilančnem sektorju, ločeno od CRP, a za potrebe monitoringa SGRS skupaj uporabljani (deflatorji, �tevilo prebivalcev, povr�ina ozemlja, povprečje EU15).

8 Časovna serija na UMAR (1995 - 2000)

DA / NE Obkro�i (manjkajoče vpi�i med opombe; upo�tevaj odgovore k vpra�anju 4d na Ocenjevalnemu listu 2

-

8a 1990-1994 DA / NE - 8b 1980-1989 DA / NE

Neobvezno -

8c Za tekoče leto DA / NE - 8č Za prihodnje koledarsko leto DA / NE - 8d Od t+2 do t+4 DA / NE - 8e Od t+5 do t+7 DA / NE

Obkro�i (manjkajoče vpi�i med opombe; upo�tevaj odgovore k vpra�anju 4d na Ocenjevalnemu listu 2

- 8f Za več kot t+7 DA / NE Neobvezno - 9 Strukturiranost prikaza 9a Po dr�avah (EU15, Vi�egrajske) DA / NE Obkro�i; manjkajoče vpi�i med opombe - 9b &EFTA po dr�avah, dr�ave,

nastale po razpadu SFRJ DA / NE Neobvezno; manjkajoče vpi�i med opombe -



61

9c &ZDA, Kanada, Rusija, Avstralija DA / NE - 9č &Romunija, Bolgarija DA / NE - 9d Po regijah (statističnih SURS) DA / NE - 9e &po regijah, uveljavljenih do EU DA / NE - 9f &po ustanovljenih regijah DA / NE - 9g &po občinah DA / NE

- 9h Po področjih predelovalnih

dejavnosti SKD (predelovalne po podpodročjih)

DA / NE Neobvezno; obkro�i; manjkajoče vpi�i med opombe

-

9i &po problemskih področjih DA / NE

Neobvezno; obkro�i; opredeli problemska področja.

Problemska področja bi bila opredeljena za vsak indikator posebej in po potrebi, npr: delovno ali izvozno intenzivni, pod(pod)ročja kjer prevladuje tuji kapital (ali dr�avna lastnina), tehnolo�ko intenzivni, obmejne regije, ipd.

9j Prikaz po institucionalnih sektorjih DA / NE - 9k &po proračunskih porabnikih DA / NE - 9l &po ekonomskih namenih DA / NE

Neobvezno; manjkajoče vpi�i med opombe -

II. METODOLO�KA OBDELAVA INDIKATORJA 10

Povezanost z drugimi SGRS indikatorji

10a Metodolo�ke alternative obravnavanemu indikatorju

Na�tej indikatorje in za vsakega opi�i, v čem je alternativa obravnavanemu

Npr. pri javnofinančnem deficitu sta se en čas podvajala MF&UMAR; pri dr�avnih pomočeh in inflaciji - MG&UMAR; pri izdatkih za okolje - SURS&UMAR, itd.

10b Je vhodni podatek kateremu drugemu SGRS indikatorju?


10c Ali vsebuje katerega drugega izmed SGRS indikatorjev?


Npr. BDP je vhodni podatek indikatorju Energetska intenziovnost (poraba energije / BDP)

10č Se s katerim izmed ostalih SGRS indikatorjev da izpeljati sekundarni indikator?

DA (&pojasnilo) / NE Če 'DA', navedi njegovo �ifro in opi�i povezavo

Na primer: [(izvoz/preb.) / (BDP/preb.) = (izvoz/BDP)]

11 Opis metodologije

RE

62

11a Mednarodni uradni statistični opis Purchasing Power Standards are indicators of the average price ratios between different countries. Use of them makes it possible to compare the volumes of, for example, GDP per capita, of different countries. Use of ordinary exchange rates does not allow a real comparison because they quite often reflect other elements than price level differences alone. For the time being there is no legal instrument covering directly production of PPPs.

V primeru konkurenčnih metodologij imajo prednost standardi Eurostat, OECD, ECB, MDS, SB, EBRD, ZN in ostali (v navedenem vrstnem redu).

11b Kje je indikator obdelan na slovenskih razmerah?

-

11c V kateri publikaciji UMAR je indikator metodolo�ko razdelan ?

Upo�tevaj odgovore k Ocenjevalnemu listu 2/2; Navedi polni uradni naslov ali prevod najpopolnej�ega opisa.

-

11č Na kratko opredeli indikator Vsaj 100 do največ 400 znakov


11d V kateri tuji publikaciji je indikator metodolo�ko opisan?

Recent publications: • Statistics in focus theme 2 • Main aggregates of National Accounts • Accounts of the Union/The economic portrait of the Union • Purchasing Power Parities and related economic indicators, Results for 1997 (published annually).


12 Podatkovni viri 12a Za a�uriranje preteklega leta ali

serije 'za nazaj'; na UMAR Citiraj primarne uradne vire; Ime, priimek, e-posta, ustanova za

vire, ki so dostopni le na zahtevo -

12b Za oceno tekočega leta - 12c Za t+1 projekcije UMAR - 12č Za projekcije UMAR od t+2 do t+4 - 12d Za projekcije UMAR od t+5 do t+7

Citiraj primarne uradne vire; Ime, priimek, e-posta, ustanova za vire, ki so dostopni le na zahtevo, in za vire, ki so le na zahtevo predčasno na voljo. Upo�tevaj odgovore 4a-4c na Ocenjevalnemu listu 2. -

12e Za projekcije UMAR za več kot t+7 Neobvezno - 12f Mednarodna podatkovna baza NewCronos:

theme2/na_aggr/annual/best_of/y_bo_/y_bo_h_t

-

63

12g Mednarodna pokritost in serija Coverage: all MS and Japan. Comparable data not available for the US. Time series: 1991-1999. The backward calculation of German data (Western part only) referring to the years before 1990 will be ready in 2002. After this backward calculation, a complete set of data will be available from 1980. However, it will be a break in time series in 1991 because of German reunification. Update: As soon as Member States send new data.

-

III. ANALIZA IN TOLMAČENJE Relevantnost indikatorja

13 Utemelji relevantnost indikatorja za vsako izmed nosilnih tem SGRS06

Za vsak indikator bodo v naprej ponujene le povezave med indikatorji ki so bile navedene na Ocenjevalnemu listu 2.

- -

13a Zaključevanje tranzicije - 13b Vključevanje v EU - 13c Internacionalizacija in globalizacija - 13č Integralno opredeljevanje ciljev - 13d Makroekonomska stabilizacija - 13e Na znanju temelječa dru�ba - 13f Konkurenčnost gospodarstva - 13g Učinkovitost dr�ave - 13h Skladen regionalni in uravnote�en

prostorski razvoj

V SGRS06 poi�či tekst, ki opisuje naravo medsebojne povezave z zornega kota UMAR/SGRS. Upo�tevaj, da so povezave med kategorijami, na katerih sloni SGRS06 obravnavane dvakrat: v paradigmi, in v strate�kem delu.

-

14 Na katero prednostno usmeritev SGRS se nana�a?

Navedi v formatu: �tevilka poglavja, brez pik, črka alineje, na primer tretja alineja v poglavju 5.1.1.1 se zapi�e kot "5111c"

Kot prednostno usmeritev SGRS obravnavamo na�tevanje prednostnih usmeritev na koncu vsakega podpoglavja v 5. In 6. Poglavju SGRS

15 Na katere domače sektorske razvojne dokumente in nj. cilje se nana�a indikator?

Navesti cilj in stran. Navesti objavo v Uradnem listu (po formatu: UL �t. xxxx-XX/XXXX) ali �tevilko seje vlade in točko dnevnega reda, na kateri je bil sprejet)

-

16 Na katere razvojne dokumente / cilje EU se nana�a indikator?

Navesti cilj in stran dokumenta po formatu EU [COM,DIR, REG, ipd; �t.(leto sprejema)]

-

17 Tolmačenje 17a Interpretacija glavnih pričakovanih

smeri sprememb obravnavanega indikatorja glede na SGRS06 cilj

-

17b &glede na normativne podlage in pravni red

Pri interpetaciji je potrebno izhajati iz sistemskih formulacij (pričakovanja, izra�ena v SGRS06 in drugih strategijah, programih; dikcija predpisov, itd). -

17c &glede na mednarodni cilj ali standard

Navedi vir (uradna izdaja), stran -

64

17č &glede na �ir�e usklajeno znanstveno priporočilo ali ugotovitev raziskav

Navedi vir, z do 300 znaki predstavi znanstveno priporočilo in oceno sprejemljivosti teh ciljev za vrednotenje SGRS gibanj

-

17d Interpretacija glavnih pričakovanih sprememb obravnavanega indikatorja za izbolj�anje slovenske globalne konkurenčnosti?

-

17e &razdelati interpretacijo po dejavnikih globalne konkurenčnosti po metodah IMD in WEF

-

17f Slabosti predlaganega indikatorja kot reprezentanta, s katerim se spremlja izvajanje posameznega cilja (usmeritve, ipd) SGRS06

Opi�i; vsakič v dol�ini do 500 znakov

-

18 Koledar a�uriranja in objav 18a Do kdaj predvidoma bo serija 'za

nazaj' vsako leto a�urirana? -

18b Do kdaj bo vsako leto pripravljena ocena tekočega leta?

-

18c Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja za t+1

-

18č Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja od t+2 do t+4

-

18d Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja od t+5 do t+7

-

18e Do kdaj bodo na voljo a�urirane projekcije indikatorja za več kot t+7

Mesec, v katerem se bo indikator vsako leto praviloma �e lahko uporabil. Upo�tevaj odgovore na Ocenjevalnemu listu 2/4

-

18f Koledar objav standardnih analiz - v kateri �tevilki Ekonomskega ogledala bo vsako leto praviloma predstavljen a�urirani indeks za t+1?

Vpi�i v mesec/rubrika; upo�tevaj tudi odgovore na Ocenjevalnemu listu 2/5

Standardna' (analiza) v smislu Ekonomskega ogledala, tj. vnaprej dogovorjena standardna tabela, analitični tekst, v naprej dogovorjen standardni graf; vse skupaj na eni strani standardne gostote zapisa.

IV. VZPOSTAVITEV IN RAZVOJ 19 Vnos podatkov v skupno

standardizirano predlogo Skupna standardizirana predloga za vnos podatkov na UMAR ne obstaja. Ker bodo vnosi precej neizenačeni po formatu, lahko pričakujemo probleme. Prediskutirati z Igorjem.

19a Obseg dela za a�uriranje indikatorja za tekoče in prihodnje leto

19b Za a�uriranje projekcije do t+4 19c Za prikaz po področjih SKD

(predelovalne po podpodročjih)

V človek-dnevih

19č Za preračun na statistične regije

Človek-dan je mera za obseg dela, ki ga v 7 urah lahko opravi en človek. Če mo�nosti za a�uriranje �e ni, navesti trajanje raziskav, ki bi vspostavile indikator, ki bi ga bilo mo�no rutinsko vzdr�evati.

65

20 Negotovosti in pričakovani problemi pri zagotavljanju minimalnih zahtev

20a Pri a�uriranju projekcij 20b Pri organizaciji v sistem 20c Pri analizi in sintezi

Opi�i; vsakič v dol�ini npr. do 300 znakov

Minimalno' je potrebno oblikovati naslednje: (i) časovno serijo 2000-2006; (ii) za Slovenijo, EU15 in kandidatke; (iii) ter jo vrednotiti nasproti ciljem SGRS06.

21 Načrt metodolo�kega razvoja indikatorja v naslednjih 3 letih

-

22 Navedi do 5 elementov iz tega pregleda, ki potrebuje dodelavo, v prednostnem vrstnem redu

V naslednjem formatu: �t.vrstice & črka stolpca (oznaka te celice bi potemtakem bila 19D)

-

23 Opombe izpolnjevalke/ca 23a

Na izbor indikatorjev -

23b Sestavo metodolo�kega lista - 23c Na proces usklajevanja - 23č Drugo

Vpi�i (npr. do 300 znakov)

- Viri, literatura: glej posebno prilogo. Pripravil: Bojan Radej. Verzija1: 14. maj 2001; Verzija2: 21. maj 2001 (prevedba v eno dimenzijo, pripombe prof. dr. Sicherla); Verzija3: 25. Maj 2001(oddano Sicentru za pripravo končnega poročila)

V tej tabeli 2.3 je prikazan primer kako lahko v osnutek metodolo�kega lista vključimo podatke o strukturnih indikatorjih EU, kot jih je pripravil Eurostat (2000). Tukaj je primer za indikator BDP na prebivalca po kupni moči, na disketi bodo UMAR prilo�eni �e tako izpolnjeni metodolo�ki listi za ostale strukturne indikatorje iz Eurostat (2000), ki so vključeni v Izbor Sicenter 1. Vpisani podatki so jasno razvidni s tem, da so posredovani v angle�čini kot so predstavljeni v Eurostat (2000). Ta prikaz ima dva namena. Prvič, strokovnjaki UMAR, ki odgovarjajo za posamezne indikatorje, imajo lahko v podrobnostih primerjajo operativno definicijo, obseg vzpostavljene baze Eurostata in njeno lokacijo na spletu z odgovarjajočimi elementi za Slovenijo. Na ta način je odgovor na komparabilnost na�ih definicij in obsega z EU podvr�en veliko bolj preciznim kriterijem kot je bil ta odgovor v ocenjevalnih listih. Komentar o tem je podan v V. delu. Drugič, tako preverjanje bo prispevalo tudi k diskusiji o optimalni strukturi metodolo�kega lista pred operativno uporabo. V zgornjem primeru za BDP na prebivalca po kupni moči smo dodali vrstice 2b, 11c, 12f in 12g, da bi lahko povsem izrabili informacije o indikatorju iz Eurostat (2000).

66

2.4 Literatura za metodolo�ki list Commission of The European Communities, COM(2000) 594 final - Communication from the commission on structural indicators. Brussels, 27.9.2000. EEA. 1998. EU State of the Environment Report 1998: Guidelines for Data Collection and Models. Revised Working Draft. Koebenhaven: European Environment Agency, 310 str. EEA. 1996. Guidelines for Data Collection for The Dobri�+3 Report. Koebenhaven: European Environment Agency. Eurostat. 1994. European System for the Collection of Economic Information on the Environment. Eurostat. 1996a. Environmental Indicators and Green Accounting. Commision of the European Communities: DGXI, DG XII, Bk, 14 str. Eurostat. 1998. Statistical Requirements Compendium. Unit A5. July 1998. Luxemburg, 150 str. IMF. Guide to the data dissemination standards - The special data dissemination standard. Washington, May 1996, 87 str. OECD. 1993. OECD Core set of indicators for Environmental performance reviews. A synthesis report by the Group on the State of the Environment. Environment monographs No. 83. Paris, 35 str. OECD. 1994. Environmental Indicators: OECD Core set. Paris, 146 str. Radej B. Razvoj indikatorjev o okolju in razvoju. Ljubljana: Urad za makroekonomske analize in razvoj, Delovni zvezki 10/1998, 65 str. Radej B. Navodila za izpolnjevanje ocenjevalnih listov. Interno gradivo UMAR, 23. Marec 2001. System of National Accounts 1993. New York: United Nations, 1993. 711 str. UNDESA. 1997. Guidelines for National Testing of ISDs. http://www.un.org/esa/sustdev/indi8.htm, a�urirano 19. XII 1997, 7 str. UNDESA. 1998. Format for Reporting on Progress of the National Testing of Indicators of Sustainable Development. http://www.un.org/esa/sustdev/format.htm, a�urirano 15. I 1998, 14 str. UNDPCSD. 1996. Indicators of Sustainable Development: Framework and Methodologies. New York, 428 str. World Bank. 1997. World Development Indicators. Washington, 339 str.

67

PRILOGA 1 ZA II. DEL

3.1 NAVODILA ZA IZPOLNJEVANJE OCENJEVALNIH LISTOV2 (indikatorji za spremljanje SGRS06)

Obrazec izpolnjujejo horizontalni/e koordinatorji/ke SGRS06. Dodatno bo izpolnjen tudi obrazec za indikatorje s področja razvoja infrastrukture. Pripravljena sta dva obrazca: prvi za ocenjevanje relevantnosti predloga glede na poante SGRS06, drugi za oceno tehnične operativnosti predlogov indikatorjev za spremljanje realizacije SGRS06. V obrazca se vpisuje le v naprej predvidene odgovor 1 oziroma 0, ki sta opredeljena kot relevantno oziroma nerelevantno za proučevani namen. Morebitne vmesne situacije je potrebno pojasniti z opombami pod črto (ki se nana�ajo na odgovor 1 ali 0).

VREDNOTENJE RELEVANTNOSTI PREDLOGA ZA SPREMLJANJE REALIZACIJE SGRS06 (Ocenjevalni list I)

S prvim ocenjevalnim listom ugotavljamo, v kolik�ni meri je predlog indikatorjev za spremljanje SGRS06 relevanten z glavnimi razvojnimi področji SGRS06. Ocenjevalni list sestavlja 11 stolpcev oziroma vpra�anj in sicer: 1. Ali indikator izra�a spreminjanje blaginje? Z odgovori na to vpra�anje �elimo

preveriti, ali lahko predlagani indikator uporabimo za spremljanje osnovnega cilja Strategije, ki je ��povečevanje blaginje �, ki jo � opredeljujemo kot uravnove�eno celoto gospodarske, socialne in okoljske sestavine blaginje. Blaginja � poleg materialnih vključuje tudi nematerialne sestavine, kot so osebnostni razvoj in samouresničevanje, vključenost v dru�bo in varnost, sodelovanje, razvoj individualne in kulturne identitete. Doseganje razvojnega cilja se izrazi v celovitem povečanju blaginje, izmerjene s tradicionalnimi ekonomskimi merami razvoja (bruto domači proizvod) in novimi merami razvoja (indeks človekovega razvoja, indeks pristnega varčevanja, kazalec trajnostnega razvoja).� (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 2).

2. Ali indikator izra�a potrebo po novi razvojni paradigmi glede: a. Zaključevanja tranzicije? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če se z

indikatorjem lahko ugotavlja: �Izčrpanost dosedanjega razvojnega vzorca in spremenjen pomen razvojnih dejavnikov. Dosedanje razvojne strategije so v tranzicijskih razmerah poudarjale predvsem potrebo po makroekonomskem stabiliziranju in mikroekonomskem prestrukturiranju ter ustrezno prilagoditev in�titucionalnega okvira za oblikovanje uspe�nega tr�nega gospodarstva. Oblikovanje lastne dr�ave, vzpostavitev pravil tr�nega gospodarstva in priprave na vstop v EU so pomenili velike sistemske spremembe, ki pa niso v celoti dokončane, niti uravnove�ene, kar označujemo s pojmom implementacijskega deficita. Zaradi njegovega asimetričnega učinkovanja prihaja do sistematičnega divergiranja razvojnih pobud, kar vodi v prevlado finančnih oziroma omejitvenih nad vsebinskimi argumenti selekcije alternativnih razvojnih pobud. Pospe�eno dokončanje prestalih tranzicijskih nalog je zato nujno, vendar samo po sebi ne more zagotoviti dinamičnega razvoja v prihodnjem obdobju. Tega je mo�no zagotoviti le s spoznanjem in krepitvijo sodobnih razvojnih dejavnikov, kot jih razume nova razvojna paradigma� (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 1).

2 Pripravi Bojan Radej, UMAR.

68

b. Vključevanja v EU? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če se z indikatorjem lahko ugotavlja proces, ki se bo spro�il �z vstopom v EU � [ko se, op. BR] na eni strani povečuje potreba po poenotenju, na drugi strani pa tudi po izra�anju posebnosti v razvojnem pogledu� (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 1-2).

c. Internacionalizacije in globalizacije? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem lahko spremljamo odzive Strategije na procese globalizacije, ki jo označuje naslednje: �a/ Fleksibilno, stalno prilagodljivo vključevanje v mednarodne ekonomske odnose� b/ Podpora prilaganju gospodarskih subjektov bistveno povečanemu notranjemu trgu �[ki obsega, op. BR]: (i) specializacija na področje najmočnej�ih konkurenčnih prednosti�; (ii) oblikovanje strate�kih povezav in omre�ij med podjetji�; (iii) vse večji pomen strategije posnemanja ob modernih komunikacijah... Dr�ava mora tak�no poslovno usmeritev podpreti zlasti s spodbujanjem vhodnih in izhodnih nalo�b, sporazumi o mednarodnem gospodarskem sodelovanju in podporo strate�kemu povezovanju podjetij; c/ Ustrezno odzivanje na socialna tveganja globalizacije in prevzemanje odgovornosti za globalni trajnostni razvoj� (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 15).

d. Integralnega opredeljevanja ciljev? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem lahko spremljamo razvoj v eni ali več izmed glavnih sestavin trajnostnega razvoja: gospodarski, socialni ali okoljski.

3. Ali indikator izra�a uresničevanje usmeritev pri enem od mehanizmov za uresničevanje strategije? Ti pa so, skladno z zapisanim v zadnji različici SGRS06: a. Makroekonomska stabilizacija? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s

predlaganim indikatorjem lahko spremljamo sprminjanje makroekonomske stabilnosti v naslednjih smereh: (a) monetarna politika: sprostitev kapitalskih tokov s tujino, uveljavljanje referenčne obrestne mere skozi operacije odprtega trga in deindeksacija obresti; vključitev v ERM 2; (b) dohodkovna politika: dogovor o politiki plač v privatnem sektorju; sistemska ureditev razmerij plač v javnem sektorju; (c) fiskalna politika: postopno odpravljanje javnofinančnega deficita in ob tem zmanj�anje dose�enega dele�a javnofinančnih odhodkov v BDP in njegovo stabiliziranje pribli�no na ravni 42% BDP; vključitev privatnega sektorja v izvajanje javnih storitev in prenos dela teh storitev v privatno financirane storitve; z dohodki iz privatizacije zmanj�evati javni dolg; doseči prestrukturiranje javnofinančnih odhodkov v smeri povečanja dele�a razvojnih odhodkov (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 37-40).

b. Na znanju temelječa dru�ba? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem lahko spremljamo prehod v na znanju temelječo dru�bo, ki jo tvori: �(i) politika razvoja člove�kih virov�, (ii) politika trga delovne sile in zaposlovanja v povezavi z migracijsko politiko�, (iii) izgradnja informacijske infrastrukture in razvoj novih storitev, (iv) raziskovalno razvojna politika in tehnolo�ki razvoj �, (v) ohranjanje relativno visokih standardov socialnega razvoja ter povečevanje socialne kohezivnosti in vključenosti� z razvojem ustvarjalnosti člove�kih virov� (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 4).

c. Konkurenčnost gospodarstva? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem lahko spremljamo krepitev konkurenčnosti gospodarstva, �ki obsega (i) oblikovanje odzivnega podjetni�kega sektorja na spremembe v tehnologiji in na svetovnem trgu, ki bo konkurenčnost dosegal s povečanjem intenzivnosti proizvoda glede uporabe visoko usposobljenih člove�kih virov in z zni�anjem intenzivnosti uporabe energije in naravnih virov, (ii) povezovanje in internacionalizacijo majhnih in srednjih podjetij, (iii) razvoj učinkovitega finančnega sistema, (iv) oblikovanje učinkovitega javnega sektorja s povečevanjem vloge

69

zasebnih ponudnikov storitev ter individualizacijo ponudbe, (v) oblikovanje učinkovitega nemenjalnega sektorja s cenovno regulacijo, licenciranjem, koncesijami in umetno konkurenco.

d. Učinkovitost dr�ave? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če predlagani indikatorj ustreza za spremljanje izbolj�anja učinkovitosti dr�ave, �ki bo sposobna z ukrepi ekonomske politike ter z ustvarjanjem konkurenčnih pogojev gospodarjenja in razvojno privlačnih lokacij izbolj�ati nacionalno konkurenčnost ter ustvariti ugodne pogoje za pritok tujega gospodarskega in člove�kega kapitala. V tem okviru je bistvena reforma javne in dr�avne uprave, ki bo omogočila tudi ustreznej�o organiziranost za načrtovanje in spremljanje oziroma vrednotenje razvojne politike, ter zagotavljanje večje razvojne vloge javnih financ (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 4).

e. Skladen regionalni in uravnote�en prostorski razvoj? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem lahko spremljamo skladnost regionalnega razvoja, ki �obsega� splet �politik prostorskega načrtovanja, zemlji�ke politike, politike razvoja pode�elja, politike za�čite kulturne dedi�čine -, ki v povezavi s povečano samostojnostjo regij pri spodbujanju lastnega razvoja zmanj�ujejo regionalne razlike v razvitosti. Poudarek politike regionalnega razvoja bo na preprečevanju nastajanja novih območij z razvojnimi problemi, razvoju okoljskega kapitala, kulturne dedi�čine ter ohranjanju poseljenosti oziroma policentričnega sistema poselitve� (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 5).

4. Ali indikator ka�e izpolnjenost dveh temeljnih pogojev uspe�nosti SGRS? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem lahko identificiramo izpolnjevanje dveh temeljnih pogojev uspe�nosti SGRS: �(i) usposobitev dr�ave za njeno uresničevanje: oblikovanje prilagodljive in profesionalne uprave, večjo usklajenost pri oblikovanju in izvajanju razvojne in gospodarske politike ter razumevanje sodobne vloge dr�ave pri usmerjanju razvoja; (ii) oblikovanje čim �ir�ega razvojnega soglasja v dru�bi: z vključevanjem čim �ir�ega kroga dru�benih akterjev v upravljavske procese, zlasti partnerstvo med dr�avo in civilno dru�bo ter gospodarstvom, razvoj mehanizmov za neposredno vplivanje nevladnih organizacij in ljudi pri odločanju, decentralizacijo odgovornosti in pristojnosti za razvoj (oblikovanje pokrajin), zmanj�evanje pristojnosti dr�ave za neposredno upravljanje in določanje pogojev gospodarske dejavnosti (deregulacija), zagotovitev pravne za�čite človekovih pravic in osnovne socialne varnosti za vsakogar ter razvoj individualne in kolektivne identitete� (povzeto po SGRS, verzija marec 2001, str. 7).

VREDNOTENJE TEHNIČNE IZVEDLJIVOSTI PREDLOGA INDIKATORJEV (Ocenjevalni list II)

Z drugim ocenjevalnim listom ugotavljamo, v kolik�ni meri je predlog indikatorjev za spremljanje SGRS06 tehnično obvladljiv oziroma morda celo �e obvladan v rednem razvojnem monitoringu Urada. Ocenjevalni list sestavlja 10 stolpcev oziroma vpra�anj in sicer: 1. Ali Urad pri monitoringu �e uporablja predlagani indikator? Z odgovori na to

vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem �e razpolagamo v funkcionalnosti, primerni za uporabo pri obstoječem razvojnem monitoringu, predvsem v naslednjih dokumentih: pomladansko in jesensko poročilo o gospodarskih gibanjih, marčnem poročilu o makroekonomskih gibanjih in v pooročilo o človekovem razvoju.

2. Mednarodna primerjivost? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti, če s predlaganim indikatorjem zadovoljujemo osnovne statistične opredelitve in standarde a. EU

70

b. Drugod, predvsem mislimo na uporabo v publikacijah OECD, OZN, Svetovne banke in Mednarodnega denarnega sklada.

3. Razpolo�ljivost primarnih virov? Z odgovori na to vpra�anje �elimo preveriti te�avnost pridobivanja vhodnih podatkov za izračun predlaganega indikatorja. Razlikujemo dva osnovna vira podatkov: a. Uradne objave? Zanima nas, če je zagotovljena pasivna dostopnost podatkov, tj. da

so podatki za izračun predlaganega indikatorja na voljo rutinirano, v predvidljivih periodah in publikacijah?

b. Podatki na zahtevo? Se za izračun indikatorja zahteva aktivna dostopnost podatkov, tj. da je (bo) potrebno podatke za izračun predlaganega indikatorja zbrati �ele s posebnimi zaprosili, predvsem se misli na SURS, BS, ministrstev, ipd?

4. Ali Urad �e obvladuje predlagani indikator? Horizontalni/a koordinator/ka naj z zaposlenim Urada, ki naj bi indikator v prihodnje vzdr�eval: (i) prediskutira relevantnost svojega predloga, predvsem glede na morebitne metodolo�ke alternative, ki jih �e tehnično obvladujemo; (ii) preveri izpolnjenost tehničnih pogojev za tekoče vzdr�evanje predlaganega indikatorja v Uradu. Resursi, brez katerih ne moremo obvladovati predloga indikatorja, so vsaj naslednji: a. Kadrovski: zanima nas, če polno in tretjinsko zaposleni �e izračunavajo predlagani

indikator. Redni zunanji izvajalci projektov Urada ne �tejejo kot notranji, rutinsko obvladovani resurs UMAR.

b. Podatkovni: zanima nas, če ima Urad vse potrebne podatke za izračun predlaganega indikatorja za zadnje leto, za katero so �e bili objavljeni vsi vhodni podatki?

c. Ocenjevalni: zanima nas, če Urad obvladuje ocenjevanje indikatorja za tekoče leto (2001)?

d. Projekcijsko: zanima nas, če Urad obvladuje projekcije indikatorja za 4 leta vnaprej (2002-2006)?

5. Je metodologija �e predstavljena v publikaciji Urada? Misli se na metodologijo, ki bi predstavila vsebine, po katerih se spra�uje s tem ocenjevalnim listom (tehnična operativnost predloga) tako, da bi z razumnimi napori lahko vsakdo v Uradu izračunal predlagani indikator.

6. Je predlog usklajen s predvidenim/o izvajalcem/ko v UMAR in s kom? To je vpra�anje, s katerim preverimo, če je na izvedbeni ravni predlog indikatorja operativen. Vpra�anje je pomembno za vse predloge indikatorjev, ki naj bi jih obvladoval kdo drug kot predlagatelj/ica.

71

PRILOGA 2 ZA II. DEL 3.2 Obrazci ocenjevalnih listov za vrednotenje relevantnosti in tehnične izvedljivosti indikatorjev

HORIZONTALNI/A KOORDINATOR/KA SGRS HORIZONTALNO PODROČJE ROK IZDELEK ODLO�ITI PRVA POMOČ Ponedeljek,

26. III 2001 O:/SGRS/INDIKATORJI/TvojPriimek.doc [email protected]

Priloga I: Vrednotenje relevantnosti predloga za spremljanje realizacije SGRS061 Ali indikator izra�a potrebo po novi razvojni

paradigmi glede� Ali indikator izra�a uresnicevanje usmeritev pri enem od

mehanizmov za uresničevanje strategije? Ali indikator izra�a spre-

minjanje blaginje?

�zaključe-vanja

tranzicije?

�vključeva-nja v EU?

�internacio-nalizacije in

globalizacije?

�integral-nega opre-deljevanja

ciljev?

Makroeko-nomska

stabilizacija?

Na znanju temelječa dru�ba?

Konkuren-čnost gos-podarstva?

Učinkovitost dr�ave?

Skladen regionalni in uravnote�en

prostorski razvoj?

Ali indikator ka�e izpol-

njenost dveh temeljnih po-gojev uspe-

�nosti SGRS? Predlog indikatorjev za spremljanje SGRS06 Odgovarja se z vpisovanjem 1 oziroma 0 STRUKTURNI INDIKATORJI EU [COM2000(594)] Spo�ni ekonomski indikatorji BDP p.c., PPP in rast BDP v stalnih cenah

Energetska intenzivnost Produktivnost dela na zaposlenega in na uro

Stopnja inflacije Proračunsko ravnovesje, ciklično korigirano

Zaposlovanje Stopnja zaposlenosti Stopnja zaposlenosti �ensk Stopnja zaposlenosti starej�ih delavcev

Stopnja nezaposlenosti Stopnja dolgoročne nezaposlenosti Obdavčenje prejemnikov nizkih dohodkov

Udele�ba odraslih v izobra�evanju in usposabljanju

Strukturni indikatorji � Inovacije in raziskave Javni izdatki za izobra�evanje Izdatki za R&R Izdatki za informacijsko in komunikacijsko tehnologijo


72

Aktivni dostop do interneta Patenti v visokih tehnologijah Izvoz visokotehnolo�kih izdelkov Tvegani kapital Ekonomske reforme Trgovinska integracija Relativne ravni cen in cenovna konvergenca

Cene v mre�nih industrijah Javna naročila Sektorske in ad hoc dr�avne pomoči

Čezmejna bančna penetracija Kapital ustvarjen na borzi Socialna kohezija Delitev dohodka � kvintilno dohodkovno razmerje

Stopnja rev�čine � pred in po socialnih transferih

Vztrajnost rev�čine Gospodinjstva brez zaposlitve Medregionalna variiacija BDP p.c., PPP

Predčasno prekinjeno �olanje, brez nadaljevanja izobra�evanja ali usposabljanja

DODATNO PREDLAGANI INDIKATORJI HORIZONTALNE/GA KOORDINATORJA/ICE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Opomba: 1 Pri razvoju obrazca so sodelovali dr. Janez �u�ter�ič, mag. Ana Murn in dr. Alenka Kajzer.

73

HORIZONTALNI/A KOORDINATOR/KA HORIZONTALNO

PODROČJE ROK IZDELEK ODLO�ITI PRVA POMOČ

Ponedeljek, 26. III 2001 O:/SGRS/INDIKATORJI/TvojPriimek.doc [email protected]

Priloga II: Vrednotenje tehnične izvedljivosti predloga indikatorjev1 Mednarodna primerjivost

Razpolo�ljivost primarnih virov: Ali Urad �e obvladuje predlagani indikator� Ali ga Urad

pri monito-ringu �e

uporablja? �EU �drugo uradne objave?

podatki na zahtevo?

�kadrov-sko?

�podat-kovno?

�ocenje-valno?

�projekcij-sko?

Je metodolo-gija �e preds-

tavljena v publikaciji

Urada?

Je predlog us-klajen s pred-videnim/o iz-vajalcem/ko v

UMAR & s kom? Predlog indikatorjev za spremljanje

SGRS06 Odgovarja se z vpisovanjem 1 oziroma 0 STRUKTURNI INDIKATORJI EU [COM2000(594)] Spo�ni ekonomski indikatorji BDP p.c., PPP in rast BDP v stalnih cenah

Energetska intenzivnost Produktivnost dela na zaposlenega in na uro

Stopnja inflacije Proračunsko ravnovesje, ciklično korigirano

Zaposlovanje Stopnja zaposlenosti Stopnja zaposlenosti �ensk Stopnja zaposlenosti starej�ih delavcev

Stopnja nezaposlenosti Stopnja dolgoročne nezaposlenosti Obdavčenje prejemnikov nizkih dohodkov

Udele�ba odraslih v izobra�evanju in usposabljanju

Strukturni indikatorji � Inovacije in raziskave Javni izdatki za izobra�evanje Izdatki za R&R Izdatki za informacijsko in komunikacijsko tehnologijo

Aktivni dostop do interneta Patenti v visokih tehnologijah Izvoz visokotehnolo�kih izdelkov Tvegani kapital


74

Ekonomske reforme Trgovinska integracija Relativne ravni cen in cenovna konvergenca

Cene v mre�nih industrijah Javna naročila Sektorske in ad hoc dr�avne pomoči

Čezmejna bančna penetracija Kapital ustvarjen na borzi Socialna kohezija Delitev dohodka - kvintilno dohodkovno razmerje

Stopnja rev�čine � pred in po socialnih transferih

Vztrajnost rev�čine Gospodinjstva brez zaposlitve Medregionalna variiacija BDP p.c., PPP

Predčasno prekinjeno �olanje, brez nadaljevanja izobra�evanja ali usposabljanja

DODATNO PREDLAGANI INDIKATORJI HORIZONTALNE/GA KOORDINATORJA/ICE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Opomba: 1 Pri razvoju obrazca so sodelovali dr. Janez �u�ter�ič, mag. Ana Murn in dr. Alenka Kajzer.

75

III. del

ČASOVNA DISTANCA KOT NOVA DODATNA MERA ZA OCENO

RAZLIK V RAZVITOSTI IN ZA SPREMLJANJE URESNIČEVANJA SGRS


III.A Časovna distanca kot dodatna statistična mera pri analizi spremljanja uresničevanja SGRS in pri primerjalni analizi z referenčnimi dr�avami III.B New analytical and policy insights on the severity of the gap between USA, Japan and EU in research and development provided by time distance (S-distance) methodology (A brief illustration) III.C A new dynamic approach to the growth and inequality issue

76

Uvod Metode analize spremljanja uresničevanja SGRS, za ugotavljanje sprememb v trendih in poziciji Slovenije glede na okolje in potrebe za spremembami v ekonomski, socialni in okoljski politiki bodo nedvomno �tevilne in raznovrstne. Obravnavanje teh metod ni naloga tega projekta. V splo�nem je potrebno poudariti, da mora biti krovni sistem indikatorjev odprt ne samo glede novih indikatorjev in področij, ampak tudi glede raznovrstnosti metod analize. Kot enega od primerov splo�ne metodologije primerjav, tako za spremljanje uresničevanja SGRS kot tudi za relevantne primerjave z drugimi dr�avami, lahko vzamemo tip kvantitativne analize, ki bo kasneje na podlagi kvantificiranih indikatorjev lahko slu�il kot ena od standardnih prvih oblik analize na praktično vseh izbranih področjih. Tukaj bomo poleg standardne statične analize tako razvojnih vrzeli kot odstopa od predvidenih scenarijev (npr. s pomočjo absolutnih oziroma relativnih razlik v določenem trenutku) upo�tevali tudi dinamični aspekt razlik v času s pomočjo metode časovne distance. Uporaba metode časovne distance tako pri SGRS kot pri DRP bo poleg uporabe za bolj�e razumevanje situacije v Sloveniji slu�ila tudi kot inovacija v razpravah z EU. 1. Časovna distanca kot dodatna statistična mera pri analizi spremljanja uresničevanja SGRS in pri primerjalni analizi z referenčnimi dr�avami Količina in dostopnost podatkov, zlasti pa mo�nosti njihove računalni�ke obdelave, se spreminjajo z izjemno hitrostjo. Vse bolj jasno pa postaja tudi dejstvo, da je korist za bolj�e odločanje v kritični meri odvisna od tega, kar bom imenoval "human interface": razumevanje informacije vsebovane v podatkih in obdelavah ter komunikacija tega razumevanja. V tem prispevku se bom omejil na koncept časovne distance in njegove operativne statistične mere S-distance kot dveh inovacij v tem pogledu, ki jih lahko koristno uporabimo tudi za bolj�e razumevanje problemov razvoja in neenakosti in enega od dodatnih pripomočkov za seznanjanje javnosti s temi problemi in za komunikacijo med civilno dru�bo in vladinimi institucijami. 1.1 Časovna distanca: definicija, statistična mera S-distanca kot analitični in

prezentacijski pripomoček ter dvodimenzionalni koncept razlik v razvoju Časovna distanca je v splo�nem razdalja v času med dvema dogodkoma. S-distanca pa je posebna kategorija časovne distance, ki je definirana za dani nivo indikatorja. Za razliko od statičnih mer, ki so definirane glede na določeno časovno enoto, je S-distanca definirana za določeno raven indikatorja in meri razliko v času, ko primerjani enoti dose�eta dano raven opazovanega indikatorja. Tako določeno distanco v času (npr. �tevilo let, mesecev, dni, itd.) uporabljamo kot dinamično mero neenakosti med opazovanima enotama v istem smislu kot določeno razliko (absolutno ali relativno) v določenem trenutku uporabljamo kot statično mero razlik med opazovanima enotama.1 1 Za opis časovne S-distance v sloven�čini glej npr. P. Sicherl, "Dinamični aspekti merjenja razlik v razvitosti", v Vloga statistike v dru�benem razvoju, Slovensko statistično dru�tvo, Radenci, 1989

77

Ko dve funkciji ali seriji s časovnimi subskripti primerjamo za dani nivo indikatorja X, razlika v času med dobljenima vrednostima za čas t1 in t2 predstavlja časovno distanco med tema dvema enotama za dani nivo indikatorja X. Za dani nivo indikatorja XL, XL = Xi(ti) = Xj(tj), S-distanco med enoto (i) in enoto (j) za dani nivo XL napi�emo kot Sij(XL) = ∆T(XL) = ti(XL) - tj(XL) (1) Kjer je T določen z XL. V posebnih primerih je T lahko funkcija nivoja indikatorja XL, v splo�nem pa lahko pričakujemo, da lahko dobimo več vrednosti za čas T, kadar je bil dani nivo indikatorja dose�en v večih časovnih točkah oziroma časovnih intervalih. Takrat je S-distanca vektor, katerega elementi so poleg nivoja indikatorja XL povezani tudi s časom. V splo�nem je torej S-distanca med enotama (i) in (j) opredeljena z nivojem indikatorja XL v določenem času (t). Rabimo tri subskripte za označitev specifične vrednosti S-distance: (1 in 2) med katerima dvema enotama merimo časovno distanco in (3) za kateri nivo indikatorja X (na isti način kot uporabljamo časovni subskript za označevanje statičnih mer razlik). V splo�nem pa rabimo �e četrti subskript, ki ka�e glede na katero časovno točko je časovna distanca opredeljena (T1, T2... Tn). Pri predznaku časovne distance pri primerjavi dveh enot je pomembno razlikovati ali gre za časovno prednost (-), ali za časovni zaostanek (+) (razumljeno v statističnem smislu in ne kot funkcionalno povezavo) Sij(XL) = -Sji(XL). (2) Namen uvajanja časovne distance v analizo razlik ni v nadomestitvi običajno uporabljanih statičnih metod in meritev, temveč v njihovi dopolnitvi in raz�iritvi celotnega teoretskega in metodolo�kega pristopa. Uporaba koncepta časovne distance in njena operacionalizacija s pomočjo statistične mere S-distance omogočata kot dodatni instrumentarij k obstoječim metodam analize dodatno razumevanja problema in izbolj�ave na dveh področjih, konceptualnem in analitičnem. Prvič, na teoretski ravni se postavlja problem celovite ocene velikosti razlik oz. neenakosti. Izhaja se iz predpostavke, da ima neenakost svojo statično in svojo dinamično dimenzijo in da nobena od njih sama za sebe (bodisi statična razlika ali časovna distanca) ne moreta predstavljati adekvatne ocene celotne velikosti neenakosti. Ta naj bi bila v splo�nem neka ponderirana kombinacija statične in dinamične dimenzije. Drugič, za praktično uporabo ima S-distanca vsaj dve izredno zanimivi lastnosti. Izra�ena je v enotah časa, zato lahko razumljiva za vse, od ministrov in poslancev do javnosti. To je ena od idealnih lastnosti, ki naj jih ima nek instrument prezentacije in komunikacije. Hkrati pa je pričakovati, da bo zaradi te lastnosti analiza in diskusija časovnih distanc imela velik vpliv na javnost. Dodatna prednost je lastnost, da vse dosedanje metode in rezultati (ne pa nujno tudi zaključki!) ostanejo nespremenjeni, saj časovna distanca dodaja novo dimenzijo in ne nadome�ča drugih pogledov. Tako �ir�i teoretski pogled kot izbolj�ana semantika sta zanimivi tako za nosilce razvojne politike kot tudi za civilno dru�bo. Predlagana metodologija uvaja v literaturo nov pogled na stopnjo neenakosti v razvoju in blagostanju in s tem bolj�o analitično podlago za vrednostne sodbe, ki jih o svoji relativni poziciji v dru�bi in svetu oblikujejo posamezniki in skupine na različnih ravneh. V tej svoji vlogi lahko pomembno pomaga kot analitični, prezentacijski in komunikacijski pripomoček

78

za civilno dru�bo pri razumevanju razvojnih procesov in polo�aja v dru�bi. �e preden pa se osredotočimo na to vlogo, lahko omenimo splo�en pomen koncepta časovne distance in statistične mere S-distance v smislu učinkovitosti izkori�čanja informacije v obstoječih podatkih. Z ozirom na to, da je S-distanca teoretsko univerzalna in intuitivno razumljiva, je te�ko razumeti, da dosedanje metode v ekonomiji in statistiki niso v polni meri izkoristile informacijo o določenih elementih časovne dimenzije, ki �e na razpolago v obstoječih podatkih. Dejstvo, da lahko iz istih podatkov - dveh vektorjev vrednosti danega indikatorja s časovnimi subskripti - razvijemo teoretsko univerzalno in praktično relevantno statistično mero, je jasna indikacija, da lahko informacijo vsebovano v danih podatkih bolj učinkovito izkori�čamo. S-distanca pomeni v splo�nem novi, dodatni pristop k iskanju informacije iz danih podatkov. Bistvo tega pristopa je v tem, da zamenjamo razmerje med časom in vrednostjo indikatorja na ta način, da nivoje vrednosti indikatorja (indikatorjev) opredelimo kot klasifikatorje in čas postane fokus primerjave in 'numeraire'. V dosedanjih pristopih je v primerjavah čas uporabljen predvsem kot informacija o lokaciji posameznega podatka, to je kot koordinate v parameterskem okvirju, ki oblikuje koordinatni sistem, ki ga uporabljamo da organiziramo (indeksiramo) skupino spremenljivk. Z drugimi besedami čas je igral vlogo deskriptorja, subskripta (indeksa) ali klasifikatorja. V tem pristopu izkoristimo �e dodatno informacijo, ki je omogočena s tem, da podatkovno bazo prestrukturiramo na tak način, da izbrane vrednosti indikatorja prevzamejo vlogo deskriptorja ali subskripta (indeksa) ali klasifikatorja, čas pa postane 'numeraire' v katerem lahko izrazimo in merimo določene distance med primerjanimi enotami in indikatorji.Ta pristop je mogoče generalizirati na določenem področju tudi na druge spremenljivke razen časa (Sicherl, 1998)2. Vendar je časovna distanca za nas najbolj zanimiva zaradi svoje intuitivne narave in pomena časovne dimenzije v semantiki opisovanja raznih situacij v gospodarskem razvoju in dru�bi ter formiranju na�ih percepcij o teh dogodkih in polo�aju v dru�bi in svetu. Seveda pa je potrebno poudariti, da v dinamični komparativni analizi polo�aj lahko izgleda bistveno drugačen kot v konvencionalni statični analizi in da ignoriranje dinamičnih karakteristik v literaturi in raziskavah lahko pomeni osiroma�enje doprinosa, ki ga dru�bene vede lahko dajo k razumevanju razlik v razvoju in problemu neenakosti v dru�be in politiki re�evanja teh problemov. Ta �ir�i pojmovni in analitični pogled odpira, če �e ne more dati dokončnih odgovorov, �tevilna pomembna vpra�anja o percepciji razlik v razvoju in neenakosti, o adekvatnosti statističnih mer na tem področju ter o novih načinih povezovanja problemov rasti in problemov neenakosti v teoriji in praksi.3 2 P.Sicherl, "Measuring Disparities in Two Dimensions: Proximity in Time and Proximity in Indicator Space", paper presented at the International Conference on Socio-Economics Vienna, Austria 13-16 July 1998, SICENTER, Ljubljana, June 1998 3 Glej Sicherl (1989).

79

Odnos med stopnjo gospodarske rasti in stopnjo neenakosti je eden od najpomembnej�ih in najbolj kontraverznih elementov, ki karakterizirajo posamezne strategije dru�benega in ekonomskega razvoja. Čeprav se bom v nadaljevanju osredotočil na o�je področje uporabe časovne distance v pripravi SGRS, bi �elel izpostaviti mnenje, da je področje neenakosti v dohodku in v dostopnosti nasploh, zlasti do uslug dru�benih dejavnosti, element v strategiji razvoja Slovenije brez katerega bo SGRS bistveno osiroma�ena. Vključitev regionalne dimenzije je potrebna, ne more pa biti zadovoljiv nadomestek za ta problem. Sliki 1 in 2 na poenostavljen način prikazujeta obe perspektivi razlik med dvema enotama, ki jih potem slika 3 spoji v prikaz koncepta celotne stopnje neenakosti, kjer gre za simultano dojemanje in merjenje razlik v dveh dimenzijah (statična razlika v vrednostih indikatorja v določenem času in časovna distanca za določeni nivo indikatorja). Slika 3 ka�e dva primera, pri obeh je vrednost indikatorja za enoto 1 za 50% večja od vrednosti za enoto 2 za vsa leta opazovanega razdobja. V zgornjem delu slike obe enoti rasteta po letni stopnji rasti 4%, v spodnjem delu pa po 1% letno. Različna stopnja rasti privede do bistvene razlike v oceni situacije pri dvodimenzionalnem konceptu celotne stopnje neenakosti, časovna distanca je v prvem primeru 10 let, v drugem pa kar 40 let. Konvencionalne relativne statične mere neenakosti ocenjujejo obe situaciji kot enako stopnjo neenakosti (statično razmerje 1.5, oziroma 50%, je v tem primeru iste stopnje rasti obeh enot enako, isto velja za Ginijev koeficient za primer več enot), dinamična analiza pa ju ocenjuje kot bistveno različni stopnji neenakosti. �e ta poenostavljeni primer omogoča zaključek, da konvencionalna statična analiza neenakosti ne more v zadovoljivi meri prikazati kompleksne realnosti v dana�njem dinamičnem svetu. Vzemimo drug primer, ko se dinamika razvoja v določeni dr�avi spremeni. Naj se stopnja rasti spremeni z 2% na 4%. Tri različne mere neenakosti med opazovanima enotama (npr. bolj razvito področje in manj razvito področje) bodo dale tri različne zaključke celo o smeri spremembe. Relativne razlike bodo ostale nespremenjene, časovna distanca bo manj�a, absolutne razlike pa večje. Lahko se predstavljamo, kako bi razne politične stranke glede na svoje interese lahko isto objektivno situacijo prikazovale na tri različne načine. Tisti, ki bi �eleli argumentirati, da se ni nič spremenilo v pogledu stopnje razlik, bi se sklicevali na relativno mero razlik. Drugi, ki bi �eleli pokazati, da so se stvari v tem pogledu poslab�ale, bi poudarjali absolutne razlike. Tretji bi lahko poudarjali časovno distanco in trdili, da so se razlike zmanj�ale. Na stroki je naloga, da opozori na dejstvo, da je situacija bolj kompleksna kot se običajno prikazuje, da vsaka od teh treh mer ka�e na enega od mo�nih pogledov na dejansko situacijo. Kar je �e bolj pomembno, učinkovitost in neenakost sta po tej teoriji povezana �e na drugačen način. Večja učinkovitost omogoča večjo stopnjo rasti pri istih sredstvih, vi�ja stopnja rasti pri dani distribucijski politiki zmanj�uje časovno distanco, to zmanj�a eno dimenzijo neenakosti in povečuje kohezijo v dru�bi, bolj kohezivna dru�ba je bolj fleksibilna pri sprejemanju odločitev za potrebne spremembe, to pa spet vodi v bolj učinkovit razvoj. Lahko si seveda zamislimo začarani krog v obratni smeri. Tako lahko tudi ukrepi, ki izbolj�ujejo učinkovitost gospodarstva, na indirekten način pomagajo v določeni meri pri re�evanju problema neenakosti, oziroma neučinkovitost �e poslab�uje problem neenakosti. Če je ta teorija pravilna, bo potrebno mnoge stvari gledati v spremenjeni perspektivi.

80

Slika 1 in slika 2. Dojemanje in merjenje razlik v dveh dimenzijah (v vrednosti indikatorja in v času)

Razlika v vrednosti indikatorja v določenem času

Slika 2.

Razlika v času za dani nivo indikatorja

4.6

4.8

5

5.2

5.4

5.6

5.8

6

6.2

6.4

6.6

1945 1955 1965 1975 1985 1995 2005 2015 2025

Time

Per

cap

ita in

com

e (ln

)

Unit1

Unit2

S

Fig ure 1b : A schematic presen tation of time d ista nceExample 1: R12 (t)=1.5, r1=r2=2%

∆T

4.6

4.8

5

5.2

5.4

5.6

5.8

6

6.2

6.4

6.6

1945 1955 1965 1975 1985 1995 2005 2015 2025

Time

Per

cap

ita in

com

e (ln

)

Unit1

Unit2

R

Figure 1a : A schematic presen tation of static comparisonExamp le 1: R1 2 ( t)=1.5, r1=r2=2%

81

Slika 3. Koncept celotne stopnje neenakosti: simultano dojemanje in merjenje razlik v dveh dimenzijah (v vrednosti indikatorja in v času)

Statična relativna razlika in časovna distanca: Primer vi�je (4%) stopnje rasti R=1.5, S=10 let; Primer ni�je (1%) stopnje rasti R=1.5, S=40 let.

Slika 4. Povezava med relativno statično razliko R, stopnjami rasti r1 in r2, časovno distanco S in

časom potrebnim za popolno izenačenje SE

4.5

5

5.5

6

6.5

7

7.5

8

8.5

9

1945 1955 1965 1975 1985 1995 2005 2015 2025

Time

Per

cap

ita in

com

e (ln

)

S 122(t)

S 121(t)

R12(t)

unit 1

unit 2

SE12

Figure 4: A schematic p resenta tion o f two dimensions o f d isparityExample 4: R12 (1985)=1.5 , r1= 1 .5%, r2=2 .5%

4.5

5

5.5

6

6.5

7

7.5

8

8.5

9

1945 1955 1965 1975 1985 1995 2005 2015 2025

Time

Per

cap

ita in

com

e (ln

)

S 122(t)

S 121(t)

R12(t)

unit 1

unit 2

S 122(t)

S 121(t)

R12(t)

unit 1

unit 2

Figure 3: A schematic p resenta tion o f two dimensions o f d isparityExamples: R 12 (t)=1.5 , r1= r2=4%; and R 12 (t)=1.5 , r1= r2=1%

82

1.2 Ilustrativni primeri mo�nih oblik uporabe časovne distance pri analizi spremljanja SGRS

1.2.1 Pomembno razlikovanje med ex post in ex ante časovno distanco pri uporabi Z ozirom na to, da so standardne metode statične statistične analize dobro poznane, se bomo na tem mestu osredotočili samo na primere operativne uporabe časovne distance pri analizi in prezentaciji indikatorjev za spremljanje SGRS. To pa nikakor ne pomeni, da bi se v stalnem osnovnem prikazu omenjenem v drugih delih �tudije uporabljala le metoda časovne distance. Na drugem mestu je bilo navedeno, da njen namen ni nadomestiti ali celo izpodriniti drugih statističnih mer, temveč jih dopolniti in s tem omogočati bolj�e razumevanje situacije in diskusijo razvojnih problemov. Hkrati se bomo v tem delu omejili na najbolj pomembne mo�ne načine uporabe časovne distance pri krovnem sistemu indikatorjev. Časovna distanca ima namreč �e �tevilne druge mo�ne oblike aplikacij, ki pa jih v tej fazi ne bomo uporabljali, ampak bomo predstavili samo najbolj razumljive oblike njene uporabe. V drugem delu �tudije smo kot stalni osnovni prikaz s tabelami in grafi predlagali �tiri osnovne aspekte analize. Vrednosti indikatorjev lahko primerjamo: prvič, gibanje vrednosti časovne serije za Slovenijo; drugič, dose�eno vrednost in projecirano (ciljno) vrednost; tretjič, vrednost za Slovenijo z drugimi v času in prostoru; četrtič, dose�eno vrednost glede na neko idealno ali s predpisi določeno vrednost. Preden preidemo na konkretne oblike uporabe časovne distance je koristno �e enkrat poudariti razliko med ex post in ex ante uporabo časovne distance. Ex post in ex ante vrednosti časovne distance za dani indikator se nana�ajo na različna obdobja, preteklost in prihodnost. Ex post časovna distanca spada v domeno statističnih mer, ki so bazirane na znanih dejstvih; ex ante časovna distanca je pomembna za opisovanje časovne dimenzije rezultatov alternativnih scenarijev za bodočnost. To je pomembno razlikovanje, tako glede na vire informacij na podlagi katerih ocenjujemo te vrednosti časovnih distanc, kakor tudi za njihovo aplikacijo. Če gledamo nazaj v preteklost, ex post časovna distanca ka�e koliko let prej je razvitej�a enota imela dano vrednost indikatorja za manj razvito enoto. Ex post časovna distanca torej predstavlja faktografsko deskripcijo obstoječe situacije v času. Seveda pa za diskusijo raznih opcij razvojnih politik �elimo večkrat tudi projecirati bodoče vrednosti časovne distance, ki pa seveda niso preproste ekstrapolacije trendov v preteklosti. V bodočnost gledana ex ante časovna distanca kot projecirana vrednost za nek bodoči nivo indikatorja bo zavisela od dane začetne situacije, izbranih politik ter mer in pogojev za njihovo implementacijo. Način izračunavanja in ilustracija razlik med ex post in ex ante vrednostmi časovne distance so za indikator BDP na prebivalca za centralno in vzhodnoevropske pridru�ene članice nazorno prikazani v grafikonu 4.4.1 iz �tudije Sicherl, Vahčič (2000). Na levi strani grafikona je podana časovna serija indikatorja BDP na prebivalca za povprečje EU15 (vrednost za leto 1998=100). Za posamezno pridru�eno članico vzamemo vrednost indikatorja za leto 1998 in posku�amo v seriji povprečja EU15 ugotoviti tisto leto, ko je EU15 imela ta nivo indikatorja. Slovenija je npr. v letu 1998 dosegla nivo 68 % povprečja EU15. Zato gledamo v časovni seriji za povprečje EU15 kdaj je to povprečje doseglo 68 % vrednosti povprečja EU15 v letu 1998. To se je dogodilo pribli�no v letu 1980, kar pomeni da zna�a časovna distanca za preteklo obdobje 18 let. Podobno so izračunane časovne distance za Če�ko 22 let, Mad�arsko 29 let, Slova�ko 30 let, Poljsko 34 let in Estonijo 35 let. Vrednosti za Romunijo, Litvo, Latvijo in Bolgarijo na ta način ni mogoče bolj določeno izračunati, ker je v časovni seriji za povprečje EU15 za leto 1960 vrednost zna�ala 32 % vrednosti za leto 1998 (vrednosti za te

Distance in time (projected) at the level of EU15 average GDP per capita for 1998 Scenario: growth rate 4% CEEC

30

40

50

60

70

80

90

100

1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040

Time

EU15

ave

rage

for 1

998=

100

EU15SLOCZEHUNSVKPOLEST

EST 26 years

POL 24 years

SVK 20 years

HUN 18 years

CZE 13 years

SLO 10 years

Backward looking S-distances for EU15 average Forward looking S-distances for EU15 average for 1998

Backward looking S-distance for SLO 18 years

Backward looking S-distance for CZE 22 years

Backward looking S-distance for HUN 29 years

Backward looking S-distance for SVK 30 years

Backward looking S-distance for POL 34 years

Backward looking S-distance for EST 35 years

Graph 4.4.1

84

dr�ave v letu 1998 pa so bile ni�je), zato za te dr�ave ni preseči�ča po letu 1960, kar pomeni, da njihov nivo BDP na prebivalca v letu 1998 zaostaja za povprečjem EU15 vsaj za 38 let. S pomočjo leve strani grafikona so predstavljene ex post vrednosti časovnih distanc, na desni strani pa je prikazan primer uporabe ex ante časovne distance. V grafikonu je predpostavljeno, da bi od leta 1998 naprej vrednosti BDP na prebivalca v prikazanih pridru�enih članicah rasle po povprečni stopnji 4% letno. Tu ne gre za predvidevanje, temveč za shematski prikaz uporabe predpostavk ali projekcij za vnaprej. Če bi obveljala taka predpostavka, ex ante časovna distanca na grafikonu pove npr. kak�na bi bila razlika v času med EU15 in posameznimi dr�avami na nivoju indikatorja, ki predstavlja vrednost EU15 v letu 1998 (lahko bi seveda to izračunali tudi za kak�en drugi nivo indikatorja). Slovenija bi pri predpostavki rasti indikatorja 4% nivo EU15 za leto 1998 dosegla v letu 2007, na tem nivoju bi torej zmanj�ala časovno distanco na 10 let. Pri mo�ni uporabi časovne distance pri predvidevanju bodočih situacij je prav tako potrebno razlikovati dve situaciji. Prvič, časovna distanca je lahko uporabljena sama za sebe ali z drugimi merami za projeciranje vrednosti indikatorjev, tu je verjetnost uporabe relativno majhna. Zato pa je v drugem primeru, ko je projekcija vrednosti indikatorjev napravljena po kakr�nikoli metodi, časovna distanca izjemno koristna in splo�no uporabna kot dodatna dimenzija opis rezultatov na podlagi izbranih drugih predpostavk, to je v svoji deskriptivni vlogi. Obravnavani primer uporablja časovno distanco s poudarkom na deskriptivni uporabi in ta uporaba je zelo primerna za �tevilne indikatorje in problemska področja. 1.2.2 Ex ante evaluacija projeciranih vrednosti s pomočjo časovne distance Ex ante evaluacija je obvezna procedura pri diskusiji Dr�avnega razvojnega programa z EU. Na tem mestu bomo ilustrirali mo�no uporabo časovne distance kot dodatne kvantitativne mere analize scenarijev oziroma projekcij, bodisi da gre za SGRS, DRP ali kak�ne druge scenarije na makro, mezo ali mikro ravni. Nekatere cilje opredeljujemo kvantitativno in tako je olaj�ana mo�na primerjava z drugimi dr�avami. Pri takih primerjavah imajo svoje prednosti in slabosti tako konvencionalne statične mere v določenem trenutku kot tudi časovne distance. Vzemimo zgornji primer indikatorja BDP na prebivalca. Predpostavljen je bil določen scenarij o vrednost stopnje rasti indikatorja za nekatere pridru�ene članice. Postavlja se vpra�anje kak�ne bodo razlike med njimi in EU15 v prihodnjem obdobju, npr. ali se bodo povečale ali zmanj�ale. Da bi lahko izračunali te statične razlike v bodočih razdobjih, bi morali predpostaviti �e scenarij za EU15; torej, da bi dobili �e to dimenzijo razlik, bi morali imeti več podatkov. V grafikonu zgoraj smo predpostavili samo velikost stopenj rasti za pridru�ene članice, torej smo z manj podatki vseeno dobili informacijo o bodočih vrednostih časovnih distanc kot eni dimenziji velikosti razlik. Pri navedeni predpostavki se bodo časovne distance za ta indikator zmanj�ale. Analiza časovnih distanc nam torej omogoča nov dodatni pogled na bodoče razlike in bilo bi nespametno zavreči tako dodatno informacijo. Ta informacija sicer ni nadomestek za oceno o tem kak�ne bodo statične razlike v prihodnjosti, je pa pomembna ocena o tem, kak�en je pogled na neenakost iz druge, časovne perspektive. V angle�kem prispevku III.C je pokazano, da je pri oceni o konvergenci ali divergenci potrebno upo�tevati spremembe v obeh dimenzijah, t.j. v razliki med vrednostima v določenem času in v razliki v času za določeno vrednost indokatorja. Celotna ocena neenakosti zavisi od obeh perspektiv, to pa bistveno raz�irja kompleksnost in realističnost diskusij o razvoju.

85

V kontekstu SGRS lahko to sicer generalno stali�če prevedemo v eno od mo�nih aplikacij, da se vpra�amo, ali so na�i scenariji dovolj ambiciozni, poleg standardnega vpra�anja, ali so realistični, t.j. izvedljivi. V tabeli 1.2.2.1 so prikazane vrednosti scenarija SGRS (UMAR, 2001b) za pričakovano �ivljensko dobo �ensk in mo�kih za obdobje 2001-2006. Kak�na vpra�anja si smiselno lahko postavimo v zvezi s neko kvantifikacija cilja? Ali je scenarij postavljen ambiciozno ali neambiciozno, realistično ali nerealistično? V pomoč pri takem razmi�ljanju so vsekakor primerjave z drugimi. Ena od dodatnih mo�nosti, ki jih ponuja koncept časovne distance, je primerjava z razvitej�imi dr�avami. Prednost take primerjave je v tem, da lahko pridemo do nekega zaključka, čeprav nam ni treba poznati ali projecirati razvoj razvitej�ih v prihodnjosti, slabost pa v tem, da na ta način opazujemo razdaljo do razvitej�ih le v eni dimenziji razlik za dani indikator. Seveda imajo to slabost tudi konvencionalne analize statičnih razlik, ker ne i�čejo svoje dopolnitve s časovno distanco. Tak �ir�i pogled in analiza omogočata bolj raznovrstno postavljanje vpra�anj o razvojnih problemih in razlikah, kar je nedvomno pomemben element diskusij o trajnostnem razvoju. Če je razvoj predvsem proces učenja, potem je jasno, da je postavljanje vpra�anj, in ne samo iskanje odgovorov na standardna vpra�anja, eden od osnovnih karakteristik inovativnosti. Tudi v razvojnem planiranju poteka stalni kro�ni proces med raznimi fazami takega odločanja. Tabela 1.2.2.1 nas navaja na sledeče misli. Glede na projekcijo indikatorja pričakovana �ivljenska doba �ensk v Sloveniji opazimo, da bo časovna distanca z EU15 stalno ostala pri 13 letih, pri mo�kih pa pri 16 letih zaostajanja. Z drugimi besedami, projecirani nivo tega indikatorja za Slovenijo v letu 2006 bi odgovarjal stanju v EU15 za leto 1993 pri �enskah in letu 1990 pri mo�kih.

Tabela 1.2.2.1 Primerjava scenarija SGRS za pričakovano �ivljensko dobo �ensk in mo�kih za Slovenijo z stanjem v EU15

Pričakovana �ivljenjska doba �ensk - leta Pričakovana �ivljenjska doba mo�kih - leta SLO EU15 SLO EU15

2001 79.1 1988 79.1 2001 71.53 1985 71.7 2002 79.29 1989 79.2 2002 71.76 1986 71.9 2003 79.47 1990 79.4 2003 71.98 1987 72.3 2004 79.65 1991 79.9 2004 72.2 1988 72.4 2005 79.83 1992 79.9 2005 72.42 1989 72.6 2006 80.01 1993 80.3 2006 72.64 1990 72.9 Vir: za Slovenijo scenarij SGRS (UMAR, 2001b), za EU15 Eurostat. Kak�ne bodo statične razlike v letu 2006 s temi podatki ni mogoče specificirati, hkrati pa �e na podlagi teh vrednosti lahko zaključimo, da scenarij ne pričakuje nobenega zmanj�evanja časovnih distanc glede na EU15. Drugo podobno vpra�anje, ki bazira na najnovej�i razdelavi koncepta časovnih distanc, ki v metodolo�kem delu te �tudije z enačbami �e ni razdelan, pa je primerjava porasta nivoja indikatorja v časovnem obdobju petih let (2001-2006 za Slovenijo in 1988-1993 oziroma 1985-1990 za EU15). Porast je pribli�no enak za Slovenijo in EU15. Postavlja pa se vpra�anje, ali oziroma zakaj Slovenija poldrugo desetletje kasneje pri nedvomnem napredku znanosti ne more doseči bolj�ih rezultatov kot jih je dosegalo povprečje EU15 okoli leta 1990. S tem ne moremo biti zadovoljni in tu je potrebno ponoviti krog z preverjanjem mo�nosti in potem postaviti nov (ali isti) scenarij, kakr�enkoli bo zaključek analize. Seveda ne gre le za ta indikator, časovne distance nam lahko pomagajo postavljati dodatna vpra�anja znotraj celotnega sistema indikatorjev. Indikatorji sami po sebi niso re�itev problemov, kot pomemben pripomoček za diskusije pa moramo zagotoviti njihovo analizo z večih zornih kotov. Časovna distanca je ena od teh perspektiv.

86

1.2.3 Primerjava dose�enih s projeciranimi vrednostmi Podobno vlogo ima časovna distanca v procesih spemljanja SGRS tudi pri kontinuiranem procesu primerjav med dejanskimi in projeciranimi vrednostmi. Točka 3 v angle�kem tekstu III.B podrobneje obravnava razse�nosti novih pogledov, ki jih v primerjavo projeciranih in dose�enih vrednsoti prina�a koncept časovne distance. Cilji so običajno istočasno opredeljeni z nivojem indikatorja in z časom. Zato se tudi stopnja implementacije lahko ocenjuje istočasno v dveh dimenzijah: odstopanje v vrednosti indikatorja v določenem času, na eni, in odstopanje v času za določeni nivo indikatorja (časovna distanca), na drugi strani.

Tabela 1.2.3.1 Tabela vhodnih podatkov: indeksi dejanskih vrednosti in vrednosti za scenarij in scenarij � za SGRS 1995 (1994=100)

BRUTO DOMAČI PROIZVOD IZVOZ Leto Scenarij(+) Scenarij(-) Dejansko

Leto Scenarij(+) Scenarij(-) Dejansko

1994 100.0 100.0 100.0 1994 100.0 100.0 100.0 1995 105.0 103.0 104.1 1995 106.9 104.5 106.9 1996 110.8 105.6 107.7 1996 114.7 108.7 110.7 1997 117.4 108.2 112.7 1997 123.5 113.0 123.6 1998 124.5 111.5 117.0 1998 132.8 118.1 131.9 1999 131.3 114.8 122.8 1999 142.2 123.4 134.1 2000 137.9 118.2 128.1 2000 151.6 129.1 145.8

Vir: UMAR, Automn Report 2000, Ljubljana.

Tabela 1.2.3.2 Tabela odstopanj dejanskih vrednosti od vrednosti predvidenih v scenarijih v odstotkih in v času

BRUTO DOMAČI PROIZVOD

IZVOZ

razlika v %

razlika v letih (časovna distanca)

razlika v %

razlika v letih (časovna distanca)

Leto Scenarij(+) Scenarij(-) Scenarij(+) Scenarij(-) Leto Scenarij(+) Scenarij(-) Scenarij(+) Scenarij(-)1994 0 0 0 1994 0 0 1995 -0.9 1.1 -0.3 1995 2.3 -0.4 1996 -2.7 2.1 0.5 -0.6 1996 -3.5 1.9 0.5 -0.5 1997 -4.0 4.1 0.7 -0.9 1997 0.1 9.4 0.0 -0.8 1998 -6.0 5.0 1.1 -1.3 1998 -0.7 11.7 0.1 -1.4 1999 -6.5 7.0 1.2 -1.5 1999 -5.7 8.7 0.9 -2.0 2000 -7.1 8.3 1.5 -1.8 2000 -3.9 12.9 0.6 -2.3 Tabela 1.2.3.2 predstavlja primer rezultatov dvodimenzionalne analize odstopanj (v odstotkih in v času) dejanskih vrednosti od vrednosti predvidenih v scenarijih (+) in (-) v obdobju na katerega se je nana�al prej�nji dokument SGRS. Procentualne razlike ne zahtevajo posebnih pojasnil. Pri BDP so dejanske vrednosti pristale nekje v sredini med scenarijem (+) in scenarijem(-), pri izvozu bli�e vi�jemu scenariju. Časovne distance v letu 2000 ka�ejo, da so dose�ene vrednosti pri BDP zaostajale pribli�no 1.5 leta za vi�jim scenarijem, pri izvozu pa za okoli 0.6 leta (oziroma so bile dose�ene 1.8 leta prej kot je predvideval ni�ji scenarij pri BDP in 2.3 leta prej pri izvozu). Podobni postopek pri spremljanju nove SGRS bo postopoma ocenjeval ta odstopanja iz leta v leto. Drugi ilustrativni primer uporabe je tabela 3.1 v III.B, točka 3, na osnovi podatkov publikacije A Better World for All, skupnega projekta UN, OECD, IMF in WB. Infromacija o časovnih distancah izgleda enako relevantna za omogočanje pravilne precepcije doseganja ali nedoseganja ciljev kot procentualne razlike v določenem času.

87

1.2.4 Primerjava z drugimi dr�avami v času in prostoru Časovna distanca ima poleg dveh zgoraj opisanih specifičnih oblik aplikacij za indikatorski sistem spremljanja SGRS �e �tevilne druge mo�nosti uporabe pri analizi in prezentaciji pri pripravi in spremljanju uresničevanja razvojne strategije. Dve taki glavni skupini problemov sta ocena startnega polo�aja (baseline situation) in permanentno opazovanje sprememb glede na druge dr�ave. Pri prezentaciji v letnih poročilih o SGRS bi lahko v posameznih letih poglobljena predstavitev bila na izbranih področjih različnih iz leta v leto, v sredini obdobja pa celovit pregled. Pri tem je seveda metoda prezentacije odvisna od fokusa analize problema. Zato v tej �tudiji ne bomo diskutirali vsebinskih zaključkov, ki izhajajo iz uporabljenih grafikonov na podlagi časovne distance. Ti zaključki so predstavljeni v Sicherl, Vahčič (2000). Tukaj bodo grafikoni iz omenjene �tudije slu�ili samo kot predstavitev vizualnega vtisa posameznih mo�nih predstavitev, kot prototipov za standardizirane oblike prezentacije na spletu ali v poročilih, o čemer bo kasneje odločal UMAR. Prva najenostavnej�a oblika (poleg samih časovnih serij za Slovenijo, česar tukaj ne obravnavamo) je dodatek slovenskih podatkov prezentiranim grafikonom (podatkom) iz sinteznega poročila EU za Evropski Svet. To velja za tiste indikatorje krovnega sistema, ki se v poplnosti vsklajeni z metodologijo EU. Na ta način imamo najpreprostej�o primerjavo z najpomembnej�o ciljno skupino. Grafikon 4.4.2 ponazarja drugi pogled na na� polo�aj glede na indikator BDP na prebivalca s pomočjo časovne distance. Prikazana je časovna distanca od povprečja EU15 za vse dr�ave članice in izbrane pridru�ene članice. Tako dobimo primerjavo časovnih distanc z najpomembnej�o ciljno skupino. Za tak izračun potrebujemo časovno serijo indikatorja za EU15 za nazaj. Grafikon 4.4.3 je primer dvodimenzionalne prezentacije razlik za ta indikator, istočasno so za leto 1998 prikazane razlike za posamezno dr�avo v odstotkih in v ex post časovni distanci. Te tri variante vključevanja časovnih distanc bodo mo�ne za veliko �tevilo indikatorjev iz krovnega sistema indikatorjev. V kasnej�i fazi se bo o tej izbiri odločal UMAR. Grafikon 4.4.12 spada v naslednjo skupino mo�nih prezentacij, ko istočasno prikazujemo časovne distance za več indikatorjev, torej primerjamo časovne distance med indikatorji oziroma področji. Tak primer je tudi analiza razlik med raznimi področji v III.B za razlike med EU15, ZDA in Japonsko, s pomembnim sporočilom za politiko na področju raziskav in razvoja. Grafikon 4.4.13 pa ka�e istočasni prikaz razlik med dvema dr�avama ali enotama za več indikatorjev v dveh dimenzijah: odstotkih in časovnih distancah. Grafikona 4.4.14 je zanimiv dodatek kot prikaz zaključka, da se Slovenija ne razlikuje bistveno od polo�aja skupine �panija, Portugalska in Grčija za izbranih 12 indikatorjev, ker so časovne distance med njimi majhne. Tak prikaz je vsem razumljiv, ker je čas univerzalna mera, in tak grafikon lahko nadomesti pri prezentaciji veliko teksta. Grafikon 4.4.17 ka�e to za primerjavo Slovenije s Portugalsko, pri izbranih indikatorjih je podobnost izjemno velika. Taki prikazi so izjemno sredstvo, da se izničijo trditve nakaterih politikov, kot je npr. dr. Haider, oziroma nekaterih tujih institutov, da se Slovenija nahaja 15-25 let za manj razvitimi članicami EU.

4

GENERAL ECONOMIC BACKGROUNDIndicator a1: GDP per capita

0 50 100 150 200

EL

P

E

F

I

UK

FIN

S

D

B

A

NL

DK

IRL

L

EU15

Japan

US

GDP per head in PPS (EU 15 = 100)

1995

2000

Source: Eurostat

GDP per capita (ppp): time distance for EU15 and selected CEEC from EU average for 1998

ESTPOL

SVKHUN

CZEGRE

SLOPRT

ESPFRASVE

EU15FINIRLUK

ITANED

DEUAUT

DANBEL

LUX

-30 -20 -10 0 10 20 30

Time distance (years): - time lead, + time lag

34 years

35 years

Graph 4.4.2

GDP per capita (ppp): static difference and time distance for EU15 and selected CEEC from EU average for 1998

ESTPOL

HUNSVK

CZE

SLO

EU15

GREPRT

ESP

IRLFINUKSVEITA

NED

FRA

DEUAUTBELDAN

LUX

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40


Per c

ent d

iffer

ence

from

EU

15 a

vera

ge

Graph 4.4.3

Time distances between Slovenia and EU15 average around 1998 (Slovenia=0)S-distance in years, - time lead, + time lag

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

GD

P pe

r cap

ita (p

pp)

1

GD

P pe

r em

ploy

ed2

Exp

orts

per

cap

ita3

Impo

rts p

er c

apita

4

Shar

e of

wor

king

popu

latio

n5

Life

exp

ecta

ncy

(fem

ale)

6

Infa

nt s

urvi

val r

ate

7

Tele

phon

es p

erca

pita

8

Mob

ile p

hone

s pe

rca

pita

9

Inte

rnet

hos

ts p

erca

pita

10

Car

s pe

r cap

ita11

Em

issi

ons

CO

2 pe

rca

pita

12

EU15

Graph 4.4.12

Static difference and time distance between EU15 and Slovenia for selected indicators around 1998 (Slovenia=0)

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20

S-distance (years): - time lead, + time lag

Per c

ent d

iffer

ence

from

Slo

veni

a's

leve

l

1. GDP per capita 2. GDP per employed 3. Export per capita 4. Import per capita 5. Share of working population 6. Life expectancy (female) 7. Infant survival rate 8. Telephones per capita 9. Mobile phones per capita 10. Internet hosts per 10000 inhabitants 11. Cars per capita 12. Emissions CO2 per capita

12

3

4

5

6

7

9

10

11

8

12

Graph 4.4.13

Time distance from Slovenia for Spain, Portugal and Greece for around 1998 in years (Slovenia=0: positive value advantage of Slovenia, negative values advantage against Slovenia)

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

GD

P p

er c

apita

(ppp

)1

GD

P pe

r em

ploy

ed2

Exp

orts

per

cap

ita3

Impo

rts p

er c

apita

4

Shar

e of

wor

king

popu

latio

n5

Life

exp

ecta

ncy

(fem

ale)

6

Infa

nt s

urvi

val r

ate

7

Tele

phon

es p

erca

pita

8

Mob

ile p

hone

s pe

rca

pita

9

Inte

rnet

hos

ts p

erca

pita

10

Car

s pe

r cap

ita11

Em

issi

ons

CO

2 pe

rca

pita

12

ESPPRTGRE

Graph 4.4.14

Time distances between Slovenia and Portugal around 1998 (Slovenia=0)S-distance in years, - time lead, + time lag

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

GD

P pe

r cap

ita (p

pp)

1

GD

P pe

r em

ploy

ed2

Exp

orts

per

cap

ita3

Impo

rts p

er c

apita

4

Shar

e of

wor

king

popu

latio

n5

Life

exp

ecta

ncy

(fem

ale)

6

Infa

nt s

urvi

val r

ate

7

Tele

phon

es p

er c

apita

8

Mob

ile p

hone

s pe

rca

pita

9

Inte

rnet

hos

ts p

erca

pita

10

Car

s pe

r cap

ita11

Em

issi

ons

CO

2 pe

rca

pita

12

PRT

Graph 4.4.17

95

2 ZAKLJUČEK Pri uveljavljanju vloge javnosti v odločanju o gospodarskem in dru�benem razvoju ima pomembno vlogo tudi izbira pojmovnega okvirja, izrazov, statističnih mer in indikatorjev, ki izbolj�ujejo način informiranja javnosti o naravi problemov, mo�nih alternativnih scenarijih in polo�aju posameznih skupin v dru�bi oziroma v �ir�em okolju v pogojih globalizacije. Potrebno je povečati dostop do informacij in razviti poenostavljene formate za prezentacijo in obve�čanje, ki bi pomagali vsem sektorjem v dru�bi sodelovati v odločitvah. V takem �ir�em okvirju je predstavljen pojem časovne distance in statistična mera S-distanca. Po eni strani gre za generičen koncept in statistično mero, ki je novost tudi v svetovni literaturi in prispeva novo dimenzijo informacije iz obstoječih podatkov. Kot komplementarna mera konvencionalnim meram razlik ima zelo obse�no potencialno uporabo pri analizi časovno opredeljenih podatkov pri primerjavah med raznimi enotami, regresijah, modelih, predvidevanjih in monitoringu. Po drugi strani pa predlagana metodologija uvaja v literaturo nov pogled na stopnjo neenakosti v razvoju in blagostanju in s tem bolj�o analitično podlago za vrednostne sodbe, ki jih o svoji relativni poziciji v dru�bi in svetu oblikujejo posamezniki in skupine na različnih ravneh, kakor tudi za nove hipoteze o načinih povezovanja problemov rasti in problemov neenakosti v teoriji in praksi. Celo v primeru, če nove teoretske povezave med dinamiko rasti in dvodimezionalnim opazovanjem stopnje neenakosti in iz njih izhajajoči zaključki za strategijo in politiko razvoja ne bi bile v praksi uporabljeni, bi bilo te�ko najti argumente zakaj ne bi časovne distance uporabljali kot izjemno uporaben analitični, prezentacijski in komunikacijski pripomoček za civilno dru�bo pri razumevanju razvojnih procesov in polo�aja v dru�bi. Izra�ena je v enotah časa, zato je lahko razumljiva za vse, od ministrov in poslancev do javnosti. To je ena od idealnih lastnosti, ki naj jih ima nek instrument prezentacije in komunikacije. Hkrati pa je pričakovati, da bo zaradi te lastnosti analiza in diskusija časovnih distanc imela velik vpliv na javno mnenje. Zato je časovna distanca tudi eden od mo�nih elementov, ki bi jih uporabljali v zgoraj omenjenih poenostavljenih formatih za prezentacijo in obve�čanje. Dodatna prednost je dejstvo, da vse dosedanje metode in rezultati ostanejo nespremenjeni, saj časovna distanca dodaja novo dimenzijo in ne nadome�ča drugih pogledov. Zaključki pa so v dinamičnem kontekstu lahko bistveno drugačni, kar so pokazali tudi primeri v prispevku. Zato sta tako �ir�i teoretski pogled kot izbolj�ana semantika zanimivi za civilno dru�bo. V prispevku so navedeni nekateri konkretni primeri, kako bi lahko uporabili to metodologijo pri pripravi in spremljanju SGRS. Poudarjena je bila razumljivost prezentacij s pomočjo časovne distance in sporočilna moč takega prikaza. Hkrati s tem poudarkom pa so bili predstavljeni tudi nekateri splo�ni pogledi na problematiko priprave take strategije v sedanjih pogojih. Poudarjen je pomen celovitosti in sinergije in na tem področju, na integraciji in celovitosti, je po mojem mnenju največji problem v usmerjanju dru�benih in gospodarskih procesov v Sloveniji. Tudi iz tujih izku�enj je videti, da je poleg znanja dru�beni konsenz osnovni predpogoj za uresničitev bodočega razvoja. Pri obravnavi problema dru�bene organiziranosti pri pripravi strategije je bil poudarjen pomen razpolo�ljivosti informacij, ki lahko vplivajo na izbolj�anje kvalitete �ivljenja in odločanje posameznih subjektov in dru�be kot celote. Omenjena ameri�ka �tudija obravnava informacije in izobra�evanje kot izjemen potencial za povečanje osve�čanja in sposobnosti dr�avljanov za sodelovanje v odločitvah, ki zadevajo njihovo �ivljenje. Glavni elementi njihove strategije v tem pogledu so bolj�e

96

upravljanje z informacijami, povečan pristop k odločanju in bolj celovito merjenje napredka pri doseganju dru�benih ciljev. Predvidena je tudi vključitev mer in indikatorjev, ki izobra�ujejo in usposabljajo subjekte odločanja in posameznike za odločitve, ki so ekonomsko, okoljevarstveno in dru�beno bolj sprejemljive. Taki indikatorji rezultatov bodo lahko močna orodja za merjenje napredka glede na dru�bene cilje. Tako javnosti kot odgovornim za politiko razvoja bi omogočali, da bi lahko sproti ocenjevali ali politike delujejo in ali se dru�ba premika v �eljeni smeri. Kombinacija teh splo�nih usmeritev s konkretnimi izbolj�avami, ki jih ponuja pristop s pomočjo časovne distance tako pri analizi kot pri prezentaciji, lahko pomembno prispeva k diskusiji o razvojnih vpra�anjih in oblikovanju dru�benega razvojnega konsenza.

97

SICENTER Ljubljana, Slovenia

New analytical and policy insights on the severity of the gap between USA, Japan and EU in research and development

provided by time distance (S-distance) methodology

(A brief illustration)

Professor Pavle Sicherl SICENTER and University of Ljubljana

Email: [email protected]

Ljubljana, February 2001

© P. Sicherl. All rights reserved.


98

Table of contents

SUMMARY CONCLUSIONS

1. Methodology 2. Policy conclusions

EXAMPLES FOR SELECTED ISSUES

ISSUE 1. Awareness of the severity of the gap in R&D and the need to increase the resources devoted to R&D ISSUE 2. Are Internet users per capita in Europe growing fast enough to close the gap(s) with North America? ISSUE 3. New measure and insights for monitoring plans, budgets, projections and scenarios REFERENCES DATA SOURCES FOR INDICATORS USED ANNEX Annex 1. Additional figures Annex 2. Methodological paper: A new dynamic approach to the growth and inequality issue (separate paper attached).

99

SUMMARY CONCLUSIONS

1. METHODOLOGY

1.1 Relevance and some possible uses

In empirical research the art of handling and understanding of different views of data is crucial for discovering the relevant patterns. The suggested new time distance (S-distance) analytical and conceptual framework for measuring disparities, cohesion and convergence could be of relevance for some of the professional work in the Commission and for improved semantics for policy analysis and public debate. One of its immediate practical uses is also benchmarking, target setting, and monitoring. This can be very useful for the future work of the Commission for benchmarking RTD policies as well as for the proposed approach for the indicators and benchmarks for the synthesis report of the Commission to the European Council. In this paper S-distance methodology will be used mainly as a descriptive statistical tool to raise awareness of the magnitude of the selected gaps between USA, Japan and the EU and to indicate the corresponding policy conclusions. In more general terms, under the new circumstances of accelerated change there is a need that the conceptual and statistical framework employed to deal with the problems of benchmarking, convergence and interrelationships between growth, efficiency, inequality and social exclusion reaches beyond the conventional predominantly static approach to provide a broader dynamic framework for policy analysis and debate. Time distance approach is not a methodology oriented towards some specific substantive problem, it presents an additional view to many problems and applications. By analogy, there is a wide-open possibility to apply this methodology to numerous business problems at the micro, corporate and sector levels. 1.2 Benefits and advantages The shortest description of its benefits is new insight from existing data, as a new dimension is added to exploit the information content left undiscovered by existing methods. S-distance as a statistical measure has two important advantages. One big advantage is that it is defined in time, which means that everybody comprehends the notion of the time lead or time lag between two compared units for a given level of the indicator. Policy makers, managers, professionals, media and the general public can easily understand the S-distance measure. This makes it not only a transparent analytical measure but also an excellent presentation and communication device, which is of great importance for its practical use and which could have considerable influence on public opinion. The second big advantage of this approach is that the results and conclusions based on the two-dimensional analysis add a new dimension and new insight, while none of the earlier results are lost or replaced. It is intended to complement rather than replace the conventional static measures of disparity. For a better perception of the reality all of the perspectives have to be studied simultaneously. It will be shown that the degree of disparities may be very different in static terms and in time.

100

SUMMARY CONCLUSIONS

2. POLICY CONCLUSIONS

General comment Data used in this paper should to be considered as provisional. I have used only data that were available to me in a short period of time without paying for the databases that contain a large number of indicators over extended periods of time. However, it seems that the qualitative analytical and policy conclusions provided are rather robust and it is expected that they will hold also when applied to a more detailed set of data. Time distance methodology is a novelty in the literature. Thus there exists no standard software package on the market for the purpose of the two-dimensional analysis of distances (proximity) in time and in indicator space. However, for my own use a fully operational version of such computer program was developed thus allowing immediate application of the approach for a larger set of relevant indicators using the corresponding databases of the Commission services.

ISSUE 1.

AWARENESS OF THE SEVERITY OF THE GAP IN R&D AND THE NEED TO INCREASE THE RESOURCES DEVOTED TO R&D

Two graphs attached show the position of the average for EU15 in relation to the USA and Japan for a selection of 10 indicators from four domains: 1. economic indicators, 2. social indicators, 3. indicators of R&D, and 4. communication and information infrastructure indicators. The intention is to compare the time distances not only among the three compared units of the Triad but also among the four chosen fields of concern. The time lag of EU15 behind the USA and Japan is the greatest for the group of R&D indicators. The strategic conclusion is obvious: if the EU is in accordance with the Lisbon strategy to become ‘the most competitive and dynamic knowledge-based economy in the world capable of sustainable economic growth with more and better jobs and greater social cohesion’, it has to make serious attempts to close the gap in the R&D domain where the delay is even more pronounced than in other three analysed broad domains. This means that there is an urgent need to increase the material and human resources devoted to R&D. The gap is so large that it cannot be expected that better organization and better utilization of the current levels of R&D expenditures alone can lead to a significant improvement in the relative position of the EU. The dimension of the time distances in this domain is alarming. The statistical measure of time distance in this paper is backward looking S-distance, which means that it shows the time interval between the present values of the indicators for the EU15 and the time when the same value was attained in the USA or Japan. The share of research scientists and engineers in total labour force for EU15 in 1997 was achieved in USA already in 1976 and in Japan in 1979, time distances were 21 and 18 years, respectively.

101

Even greater are time distances for the share of R&D in GDP. The share of 1.9 percent for EU15 in 1998 was achieved in the USA in 1956 and in Japan in 1979. Time distance shows that EU is behind the USA for around 40 years and behind Japan for 19 years. This means that for this period the two compared units may have been spending about one quarter to one third higher share of GDP for the R&D. In relative terms not much is changed if estimated civil GERD as share of GDP is evaluated, in 1998 the respective percentages were 2.6 in Japan, 2.3 in USA and 1.7 in EU15. It may be important to emphasise that the historical time distances do not mean that so much time is needed to close the gap in the share of GDP spent on R&D. There is a distinction between backward looking (ex post) and forward looking (ex ante) time distances. They relate to different periods, past and future. The first belongs to the domain of statistical measures based on known facts; the second is important for describing the time distance outcomes of the results of alternative policy scenarios for the future. How fast can EU reach a one quarter to one third higher share of R&D in GDP depends on the determination to increase the share, material resources and absorptive capacity. In the past Japan needed about 15 years to increase the civil R&D share in GDP from the present 1.7 percent in EU to the present USA level of 2.3 percent (reached already in mid-1980s) and USA needed about 20 years in the last two decades to do that. The size and speed of the increase of the share of R&D in EU cannot be determined by such benchmarking but there is no doubt that EU has to move in this direction. Comparing shares in GDP does not tell the whole story. Both USA and Japan have higher values of per capita GDP (the time distances for GDP per capita at purchasing power parity for EU15 are 17 year in the case of USA and 7 years for Japan) therefore the relative gap will be even greater when calculated per capita at purchasing power parity. R&D in industry per capita (ppp) is 150 percent higher in the USA and 120 percent higher in Japan than in the EU15. The corresponding time distances are 40 years and 14 years. If following the past performance of Japan it would take 14 years to reach their present level. The conclusion based on the analysis of time distances that the time lag of EU15 behind the USA and Japan is the greatest for the group of R&D indicators can be confirmed also by analyzing static percentage differences at the end of 1990s (see figures in Annex 1). If the corresponding values at purchasing power parity for EU15=100, GDP per capita for the USA is 156, the R&D in industry per capita is 250; for Japan GDP per capita is 108, while R&D in industry per capita is 220. In percentage terms the lead of the USA is the highest in Internet hosts per capita but due to very fast growth rate in this domain time distances are the smallest. Thus the ranking of the indicators is not the same by time distance and by percentage differences. Ranking indicators by the degree of the disparity in terms of time distances puts without exception the three indicators of the R&D domain on top of the 10 selected indicators indicating that this dimension of the gap is the largest, both in comparison with the USA and with Japan. Breaking down EU15 data into country values would show that some European countries could in certain aspects also in the R&D domain compare favourably with the USA or Japan. However, this would also mean that for some other countries the gaps would be even larger which raises the problem how to prevent an ‘exclusion’ in the R&D domain of some EU and candidate countries. Notwithstanding this additional problem, the comparison with Triad in several dimensions showed that there is an urgent need to increase the material and human resources devoted to R&D.

102

ISSUE 2.

ARE INTERNET USERS IN EUROPE GROWING FAST ENOUGH TO CLOSE THE GAP(S) WITH NORTH AMERICA?

There is a major distinction between the issue 1, which deals with the awareness of the severity of the gap in R&D and the need to increase the resources devoted to R&D, and issue 2, where the new broader conceptual and statistical framework is addressing the question whether the indicator Internet users per capita in Europe is growing fast enough to close the two dimensions of the gap with North America. In the first case the policy concern was not only that the gap in R&D is large, a major concern was also the lack of dynamism in EU in this respect. GERD per capita, measured at constant prices, was for EU stagnant between 1990 and 1998. With the second issue there is a different focus. The number of Internet users in Europe has been growing very fast. This is commendable. However, benchmarking would mean that we should not jump to conclusions before comparing this progress with performance of others. Section 2 in the more detailed analysis of chosen examples shows the projection of Internet users per capita until 2005 by Computer Almanac Inc. At this point the focus is on the improved methodology that leads to better conclusions rather than on the numerical accuracy of the projections used. Different statistical measures show different conclusion about the gap in this indicator between North America and Europe. Between 1998 and 2005 the absolute differences stay about the same, percentage differences decrease and time distances increase. This is a surprising and counterintuitive conclusion that can be systematically obtained only within the outlined broader conceptual framework. The fact that growth rates for the same period are higher in Europe than in North America does not tell the whole story. When compared for given levels, at least until the projected level of 500 per 1000 people, the diffusion of Internet is shown to be always faster in North America than in Europe. Such a conclusion is simply absent from the conventional measures. A country or a company that reduces the static percentage disparity by growing faster than its benchmark may erroneously believe that it is sufficiently improving its competitive position. These were two ways to compare that produced different conclusions: one was to compare growth rates for the same period; the other was comparing dynamics for the change between the same two levels of the indicator. In other words, over given segments of the diffusion curve America was growing faster, which is no doubt a relevant comparison to complement the calculation that for the present period growth rate in Europe is faster than in North America. This is the reason that time distance is increasing even though the percentage gap is decreasing. For a better evaluation of the reality the magnitude of the gap as well as change in the magnitude of the gap for a given indicator should be measured in two dimensions: the widespread measures of disparity in the indicator for a given point in time should be complemented by time distance measuring disparity in time for a given level of the indicator. In other words, the evaluation of the magnitude of the gap and of convergence may be different when both dimensions, static difference and time distance, are taken into account and could lead to different policy conclusions.

103

ISSUE 3.

NEW INSIGHTS FOR MONITORING PLANS, BUDGETS, PROJECTIONS AND SCENARIOS

This methodology can be usefully applied also to benchmarking, target setting and monitoring of progress for a large number of indicators in many areas of concern, either for long-term, medium-term or short-term analysis. Generally speaking, whenever there are two series with time subscripts, e.g. actual values and estimated (forecast, budgeted, planned, targeted, etc.) values, it is possible to study deviations in two dimensions: deviation in the indicator space (at a given point of time) and deviation in time (for a given level of the indicator). Targets are usually expressed not only in terms of the indicator values but simultaneously also in time. As processes towards their implementation are related to time, it is very natural and useful to describe e.g. the degree of implementation in two dimensions: 1 per cent below the target at the target date, and 2 months behind in terms of the achieved level. In other words, the target line (estimate) is 1 per cent too high and 2 months too early. There are alternative ways of expressing these matters, but it is obvious that the interpretation for how to overcome the time delay may be a very relevant additional practical procedure to be routinely applied to a large number of physical and financial indicators before turning to the more complicated programs. It is obvious that this new view (dimension) of the situation can be routinely provided to the Commission services responsible for monitoring, evaluation and controlling (by analogy to company management) if the respective services (companies) or software providers would integrate the S-distance measure into their information technology. S-distance is relevant for decision-making also in these rather numerous standard applications. The use of the additional measure of deviation of the actual implementation from the plan, budget, target or forecats at a project or activity level is straightforward and does not need at this point further elaboration. It would be advisable, however, to test the application in the cases where the targets are clearly established and monitoring is already a legal or administrative requirement. Benchmarking RTD policies would have to result in goals and scenarios the implementation of which will be closely followed to measure the progress and take the necessary actions. The goals have to be set in precise terms, usually measured in numbers, to ensure accountability. The time distance information seems to be at least as helpful in providing a proper perception of the progress in implementation or the lack of it as is the percentage difference. This can be a standard procedure in numerous other activities of the Commission like monitoring and evaluation of implementation of structural funds policy and of development plans, as well as for the relevant budgets.

104

EXAMPLES FOR SELECTED ISSUES

ISSUE 1.

AWARENESS OF THE SEVERITY OF THE GAP IN R&D

AND THE NEED TO INCREASE THE RESOURCES DEVOTED TO R&D

The severity of the gaps between USA and Japan, on the one hand, and EU15, on the other, can be measured in several ways. For quantitative indicators the conventional approach is to express these differences in terms of ratios, indices or percentages. This is a good first step for looking at the disparities at a given point in time. Second, growth rates are used when certain dynamic characteristics are examined. However, we could do better than that. Without interfering with the above two types of measures a third natural way of comparing will be added. The special category of time distances S-distance measures the distance between two points in time when the two compared units achieved the same level of the indicator. Time is one of the most important reference frameworks in a modern society. People have memories of the past and expectations about the future; they compare over many dimensions and over time. S-distance represents an additional theoretically universal, intuitively understandable and practically relevant measure, complementing present approaches.

In addition to the use of S-distance as a descriptive statistical measure, the broader conceptual framework poses new interesting questions for growth and welfare theory, and the related policy issues. The complex perception of the overall degree of disparity cannot be based on a single measure. The notions of the overall degree of disparity (proximity) and of convergence are based on a simultaneous perception of proximity in indicator space and proximity in time, as both of them matter. In the previous section, Summary conclusion, 2. Policy conclusions, Issue 1, the important conclusion about the severity of the gaps and the need to increase resources devoted to R&D were outlined. In this section the background material for the earlier summary conclusions will be presented briefly. The emphasis will be on the novel time distance measure, additional figures of the corresponding percentage disparities are presented in Annex 1. The focus of comparison is twofold. Time distances are not to be compared only for a given indicator among three members of Triad, but also ranked by the magnitude of the gap among indicators from various domains in the USA-EU and Japan-EU comparisons. The next two pages show the graphical presentation of the time distance dimension of the gaps for 10 selected indicators for USA-EU and Japan-EU comparisons, respectively. These 10 indicators are grouped into four domains: 1. economic indicators, 2. social indicators, 3. indicators of R&D, and 4. communication and information infrastructure indicators. Data sources for the indicators used are presented after references. The graphical presentations of the time distances for the four domains speak for themselves. For both comparisons, USA-EU and Japan-EU the time distances are largest for the group of R&D indicators (group 3). Their magnitude is alarming. In the case of the USA-EU comparison the present EU values of the selected R&D indicators were attained in the USA from 21 to 40 years ago, and in Japan about 17 years ago.

105

-17

-13

6

5

-21

-7

-10

-4

-40

-40

-40-30-20-10010203040

GDP per capita(ppp)

GDP peremployed (ppp)

Life expectancy(female)

Infant survivalrate

Scientists, Eng. inR&D/1000 labour

force

R&D/GDP

R&D in industryper capita (ppp)

PC per 100inhabitants

Main telephonelines per 100inhabitants

Internet hosts per10000 inhabitants

Time distances between USA and EU15 in years

EU15 lead in years USA lead in years

R&

D IN

DIC

ATOR

SC

OM

MU

NIC

ATION

AND

IN

FOR

MATIO

N IN

DIC

ATOR

SS

OC

IAL IND

ICATO

RS

EC

ON

OM

IC IN

DIC

ATOR

S

© P.Sicherl 2001

106

-7

7

-11

-12

-18

-19

-14

-1

0

0

-40-30-20-10010203040

GDP per capita(ppp)



Infant survivalrate


force

R&D/GDP





Time distances between Japan and EU15 in years

EU15 lead in years Japan lead in years

R&

D IN

DIC

ATOR

SC

OM

MU

NIC

ATION

AND

IN

FOR

MATIO

N IN

DIC

ATOR

SS

OC

IAL IND

ICATO

RS

EC

ON

OM

IC IN

DIC

ATOR

S

© P.Sicherl 2001

107

In the following tables the indicators are presented in the descending order from those with the largest time distances in favour of USA or Japan relative to the EU to the indicators where the position of the EU is more favourable. First the values of time distances and percentage differences are presented, followed by the respective rankings of indicators in each comparison. It is evident that the time dimension of disparities provides new insight for the perception and evaluation of the magnitude of the gaps within Triad. The time distance results are definitively adding a new view of the situation that is distinct from that based on the static disparities and growth rates alone. In the USA-EU comparison the ranking of the selected indicators by the magnitude of time distance shows a very systematic pattern: S-distance in favour of USA is largest for R&D indicators (group 3), followed by general economic indicators (group 1), communications and information infrastructure indicators (group 4), while for social indicators (group 2) EU is ahead of USA. If one would take into account only static percentage differences, groups 3 and 4 would be showing approximately equal position of average ranks, followed by general economic indicators in group 1, while the position of social indicators is the same as earlier. This means that group of R&D indicators is joined by indicators PC and Internet hosts per capita. If the average of ranks by time distance and by percentage difference would be calculated, then the average rank for the R&D group would be 3, followed by average rank about 5.5 for groups 2 and 4. While the weights to be assigned to the static and temporal dimension of the gap are dependent on the subjective evaluation of the user, giving them in the first approximation an equal weight R&D group still shows the largest disparities. Table 1.1 USA and Japan compared to EU15: gap in time distance and in percent Values and ranking for 10 selected indicators grouped in 4 domains, most recent years

Values Ranking USA USA JAP JAP USA USA JAP JAP

GroupRanking of indicators by the magnitude of time distance

S years

P %

S years

P %

Rank S

Rank P

Rank S

Rank P

3 R&D in industry per capita (ppp) -40 150 -14 120 1 2 3 1 3 R&D/GDP -40 37 -19 58 2 6 1 4 3 Scientists, eng. in R&D/1000 labour force -21 61 -18 80 3 4 2 3 1 GDP per capita (ppp) -17 56 -7 8 4 5 6 6 1 GDP per employed (ppp) -13 21 7 -11 5 8 10 10 4 Main telephone lines per 100 inhabitants -10 24 0 4 6 7 9 7 4 PC per 100 inhabitants -7 105 -1 15 7 3 7 5 4 Internet hosts per 10000 inhabitants -4 725 0 89 8 1 8 2 2 Infant survival rate 5 0 -12 0 9 9 4 9 2 Life expectancy (female) 6 -2 -11 3 10 10 5 8

S=S-distance in years, S=TEU – Ti for a given level of the indicator, T= time For S-distance – time lead, + time lag as compared with EU15 P= percentage difference, P=((value(i)/value (EU15)) x 100 – 100) (ppp)= purchasing power parity

108

This is very clear also in the Japan-EU comparison. However, the relative position of the groups of indicators is different than in the USA-EU comparison, and is different for ranking by time distance and percentage differences as well. By time distance criterion group 3 is followed by social indicators (group 2), while the average ranks for groups 1 and 4 are very close. Social indicators are a good example how misleading could be an evaluation of the magnitude of the gap by percentage differences alone. Life expectancy (female) in Japan is only 3 percent higher than in EU15. Comparing among indicators it would appear that this is a negligible disparity. However, as this is a slowly growing indicator that is not easy to change the time distance of 11 years gives a better perception of the degree of disparity. When the average ranks for both dimensions are calculated, the average rank for R&D group is 2.3, for groups 2 and 4 about 6.5, and the least disparities are for the general economic indicators of group 1 on account of smaller labour productivity in Japan as compared with EU.

Table 1.2 USA and Japan compared to EU15: years when the recent values for EU15 were attained by USA and Japan

Group Ranking of indicators by the magnitude of time distance EU15 USA Japan

3 R&D in industry per capita (ppp) 1998 1956 1982 3 R&D/GDP 1998 1956 1979 3 Scientists, eng. in R&D/1000 labour force 1997 1976 1979 1 GDP per capita (ppp) 1999 1982 1992 1 GDP per employed (ppp) 1999 1986 (1992) 4 Main telephone lines per 100 inhabitants 1999 1989 1998.7 4 PC per 100 inhabitants 1999 1992 1998 4 Internet hosts per 10000 inhabitants 1999 1995 1998.5 2 Infant survival rate 1998 (1993) 1986 2 Life expectancy (female) 1997 (1991) 1986

() years in brackets indicate the year in which EU15 attained the recent value of the indicator for USA or Japan, respectively.

The lengthy time lags of EU for R&D indicators contain another information. This is that sudden leaps in the aggregate values of these indicators are not to be expected, as distinct from the indicators like penetration rates for mobile telephones. There is an urgent need to increase the material and human resources devoted to R&D in the EU to make a serious attempt to close the gap in the R&D domain where the delay is even more pronounced than in other three analysed broad domains. This broader conceptual and methodological approach can be usefully further applied to many additional indicators in different field at the macro, mezzo and micro levels.

109

ISSUE 2.

ARE INTERNET USERS IN EUROPE GROWING FAST ENOUGH TO CLOSE THE GAP(S) WITH NORTH AMERICA?

New insight from existing data:

different statistical measures show diverse conclusions of the gap between North America and Europe in Internet users per capita

Table 2.1. Internet users per 1000 people by region

Time North America W. Europe/Scandinavia 1995 104.9 22.1

1998 311.2 105.8

2000 492.6 220.5

2005 720.6 529.9 Source: Computer Industry Almanac Inc. http://www.c-i-a.com/199908iu.htm

Table 2.2. Average percentage rate of increase per year Period North America W. Europe/Scandinavia

1998/1995 44 69

2000/1998 26 44

2005/2000 8 19 Table 2.3. Three measures of differences in internet users per 1000 people

between North America and W.Europe/Scandinavia Time Absolute

difference Percentage difference

Time distance in years

1995 83 375

1998 205 194 -3.0

2000 272 123 -3.3

2005 191 36 -4.2 Table 2.4. Internet users per capita: comparing different views of the gap between

North America and W.Europe/Scandinavia

Measure 1 Level of the indicator

HIGHER IN NORTH AMERICA

NAM > WES

Measure 2

Growth rate per year

HIGHER IN W.EUROPE/SCANDINAVIA

NAM < WES

Measure 3

GAP: Absolute difference

CONSTANT

=

Measure 4

GAP: Relative difference

DECREASING

↓↓↓↓

Measure 5

GAP: Time distance

INCREASING

↑↑↑↑

http://www.c-i-a.com/199908iu.htm

110

Data used shows the projection of Internet users per capita until 2005 by Computer Almanac Inc. While there may be more relevant projections for the EU; this data can still serve the purpose of demonstrating the usefulness of the suggested methodology. Absolute difference is constant; at both compared points in time about 200 more people per 1000 people are Internet users in NAM as compared to WES. Percentage difference is decreasing substantially; in 2005 it is projected that the value of the indicator in NAM will be only 36 per cent higher than in WES. This degree of relative disparity would in 2005 be already lower than the disparity in GDP per capita in 1999. However, time distance would be increasing, in 1998 the time lead of NAM for Internet users per capita was according to this set of data 3 years, while for 2005 the projected time lead will be 4.2 years. This is a surprising and counterintuitive conclusion that can be systematically obtained only within the outlined broader conceptual framework. The perception of and the conclusions about the degree of disparity that are based here on two-dimensional analysis of proximity (proximity in time and proximity in the indicator space) provide a better understanding of the situation. A new dimension is added to complement the conventional static measures of disparity, and all of the perspectives have to be studied simultaneously for a better perception of the reality. The fact that growth rates for the same period are higher in Europe than in North America does not tell the whole story. When compared for given levels, at least until the projected level of 500 per 1000 people, the diffusion of Internet is shown to be always faster in North America than in WES. Such a conclusion is simply absent from the conventional measures. A country or a company that reduces the static percentage disparity by growing faster than its benchmark may erroneously believe that it is sufficiently improving its competitive position. However, in the present rapid changes in the economy it may be for a company much more important not to increase the lag in time behind its competition. It would be advisable that also the eEurope Initiative targets would be checked and that the implied reduction in various aspects of the gap with North America would be made explicit with the use of this broader framework. Such broader analysis can be usefully applied to benchmarking and monitoring of progress for a large number of indicators in many areas of concern.

111

ISSUE 3.

NEW INSIGHTS FOR MONITORING PLANS, BUDGETS, PROJECTIONS AND SCENARIOS

Time distance (S-distance) methodology can be usefully applied also to benchmarking, target setting and monitoring of progress for a large number of indicators in many areas of concern. In addition to the application to the medium-term and long-term analysis discussed earlier, the field of application is wide open with respect to short-term economic analysis. Generally speaking, whenever one has two series with time subscripts, e.g. actual values and estimated (forecast, budgeted, planned, targeted, etc.) values, it is possible to study deviations in two dimensions: deviation in the indicator space (at a given point of time) and deviation in time (for a given level of the indicator). It can be used to compare results of alternative estimation forms and procedures, forecasts and policy scenarios, and for two-dimensional monitoring of implementation. Targets are usually expressed not only in terms of the indicator values but simultaneously also in time. As processes towards their implementation are related to time, it is very natural and useful to describe e.g. the degree of implementation in two dimensions: 1 per cent below the target at the target date, and 2 months behind in terms of the achieved level. In other words, the target line (estimate) is 1 per cent too high and 2 months too early. There are alternative ways of expressing these matters, but it is obvious that the interpretation for how to overcome the time delay may be a very relevant additional practical procedure to be routinely applied to a large number of physical and financial indicators before turning to the more complicated programs. It is obvious that this new view (dimension) of the situation can be routinely provided to the Commission services responsible for monitoring, evaluation and controlling (by analogy to company management) if the respective services (companies) or software providers would integrate the S-distance measure into their information technology. The incorporation of the time distance measure should be straightforward as a S-distance column could be added in the usual table of actual-planned deviation for both values and quantities. Obviously time distance concept and measure is practical and relevant for decision-making also in these rather numerous standard applications. The use of the additional measure of deviation of the actual implementation from the plan, budget, target or forecats at a project or activity level is straightforward and does not need at this point further elaboration. It would be advisable, however, to test the application in the cases where the targets are clearly established and monitoring is already a legal or administrative requirement. Here an example will be shown for an application for indicators at the national level. The graphs below are from a A Better World for All, a joint UN, OECD, IMF, WB action to reduce poverty in the world. The goals are set in precise terms, measured in numbers, to ensure accountability.

112

Examples of these goals are to reduce infant mortality and under-5 mortality by two thirds by the year 2015, and to achieve 100 percent in net primary enrolment rate by that date. When the progress in the period 1990-1998 is examined against the average path to goal, as in the above graphs, it is obvious that the deviation from the target can be measured in two dimensions mentioned earlier. The arrows added to the graphs from the Better World for All show both the vertical conventionally measured deviation from the target and the horizontal arrow indicating the time distance approach. The two graphs indicate two indicators where the direction of the desirable movement (goal) is decreasing and increasing. For static comparison one has to be careful since in the first case the desirable actual values lie below the target line, in the second case above the target line, and one may use the convention to put a negative sign to static deviation for an unfavourable case even in the first example. S-distance has another convenient characteristic. It is invariant to monotonic transformation of the indicator series. For instance, whether one defines the indicator as infant mortality or infant survival rate, time distance between two series will stay unchanged while the relative static disparity will be different. For time distance it means that the desired position is in both cases left of the target line so that the difference between the time when actual and target line respectively reach a given level of the indicator is negative.

Table 3.1 Monitoring implementation of progress towards set targets

Infant mortality rate Under 5 mortality rate

S

years P %

S Years

P %

East Asia & Pacific 5.0 -19.6 2.4 -10.0 Europe & Central Asia 2.5 -10.5 1.9 -8.0

Latin America & Caribbean 1.6 -7.0 2.2 -9.3 Middle East & North Africa 1.5 -6.2 2.2 -9.2

South Asia 4.6 -18.4 1.0 -4.4 Sub-Saharan Africa 5.9 -22.8 7.4 -27.8 High income group 1.5 -6.2 -1.2 5.5

S=S-distance in years, S=Tactual – Ttarget for a given level of the indicator, T= time For S-distance – time lead, + time lag as compared to the target (average path to goal) P= percentage difference, P=((value(actual)/value (target)) x 100 – 100)

Numerical examples in Table 3.1 are shown with the purpose of providing a feeling on real figures of public (nonconfidential) data of how the S-distance column could be added in the usual table of actual-planned deviation measured at a given point in time. Within the 8 year period of implementation quite substantial delays in meeting the average path to goals are evident. Only the high income group for under-5 mortality rate was more than one year ahead of such average path to target, but slightly more behind it for a similar target in the case of infant mortality rate. The time distance information seems to be at least as helpful in providing a proper perception of the progress in implementation or the lack of it as is the percentage difference.

113

REFERENCES Commission of the European Communities (2000), Commission Staff Working Paper, Better, but not yet the Best, SEC (2000) 1942, Brussels, 9 November Computer Industry Almanac Inc. http://www.c-i-a.com/199908iu.htm European Commission (2000), Towards a European Research Area; Science, Technology and Innovation, Key Figures 2000, Luxembourg Eurostat, Eurostat Yearbook, Various editions, Luxembourg ITU (1997), Challenges to the Network, Geneva ITU (1998), International Telecommunication Union Database, Geneva National Science Foundation (1994), National Patterns for R&D Resources, Washington D.C National Science Foundation (2000), Science and Engineering Indicators 2000, Washington D.C., Sicherl P. (1992), ‘Integrating Comparisons Across Time and Space: Methodology and Applications to Disparities within Yugoslavia’, Journal of Public Policy 12, 4 Sicherl P. (1997), Cohesion in the EU and Accession of Slovenia: Comparison with Selected Smaller EU Countries, East European Series No. 50, Institute for Advanced Studies, Vienna Sicherl P. (1999), 'The Time Dimension of Disparities in the World', XII World Congress of the International Economic Association, Associacion Argentina de Economia Politica, Buenos Aires, avgust 1999 Sicherl P. (2000), Digital divide and the gap between North America and European Internet users per capita: new insight from existing data, Informatica vol. 24 P. Sicherl (2001), Measuring Disparities in Two Dimensions: Proximity in Time and Proximity in Indicator Space, in Hollingsworth J.R., Müller K. H. (eds.), Advancing Socio-Economics, 2 vol. Trenton:Rowman&Littlefield (forthcoming) Payson S. (1999), R&D as a Percentage of GDP Continues Upward Climb, Data Brief, NSF, October 4, 1999 UN, OECD, IMF, WB (2000), A Better World for All, http://www.paris21.org/betterworld/home.htm, accessed 16.9.2000 World Bank, (2000), Little Data Book, Washington D.C.


http://www.paris21.org/betterworld/home.htm

114

DATA SOURCES FOR INDICATORS USED

Data sources for indicators Indicators used for sections dealing with Issue 1 1. GDP per capita, purchasing power parity For 1999 Key Figures 2000, Table 1.1 Time series Commission Staff Working Paper, Better, but not yet the Best, SEC (2000) 1942 2. GDP per employed, purchasing power parity For 1999 and time series Commission Staff Working Paper, Better, but not yet the Best, SEC (2000) 1942 3. Life expectancy (female) For 1997 Eurostat Yearbook, Edition 2000 Time series data Eurostat Yearbook, various issues 4. Infant mortality For 1998 Eurostat Yearbook, Edition 2000 Time series data Eurostat Yearbook, various issues 5. Research Scientists and Engineers, share in 1000 labor force For 1997 EU15 Key Figures, Table 3.1.1, for USA and Japan, National Science Foundation, Science and Engineering Indicators 2000, Appendix Table 3-25, for time series National Science Foundation, Science and Engineering Indicators 2000 6. GERD/GDP For 1998 Key Figures, Table 2.2.2 Time series for Japan NSF, National Patterns for R&D Resources, Washington 1994, time series for USA Steven Payson, R&D as a Percentage of GDP Continues Upward Climb, Data Brief, NSF, October 4, 1999 7. R&D in industry per capita, purchasing power parity For 1998 Key Figures, Table 2.2.2 Time series data for USA, EU15 and Japan National Science Foundation, Science and Engineering Indicators 2000, Appendix table 7-11, current purchasing power parity, deflated by USA deflator 8. PC per 100 inhabitants For 1999 ITU web site Time series for USA ITU database

115

9. Main telephone lines per 100 inhabitants For 1999 ITU web site Time series for USA ITU, Challenges to the Network, Geneva 1997 10. Internet hosts per 10000 inhabitants For 1999 ITU web site Time series for USA ITU database Indicators used for sections dealing with Issue 2 Computer Industry Almanac Inc. http://www.c-i-a.com/199908iu.htm Indicators used for sections dealing with Issue 3 UN, OECD, IMF, WB (2000), A Better World for All, http://www.paris21.org/betterworld/home.htm, accessed 16.9.2000 World Bank, (2000), Little Data Book, Washington D.C.



116

ANNEX

Annex 1. Additional graphs

117

56

21

-2

0

61

37

150

105

24

725

-200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200

GDP per capita(ppp)



Infant survivalrate


force

R&D/GDP




Internet hostsper 10000

inhabitants

Percentage differences between USA and EU15(EU15 = 0)

EU15 lead in % USA lead in %

R&

D IN

DIC

ATOR

SC

OM

MU

NIC

ATION

AND

IN

FOR

MATIO

N IN

DIC

ATOR

SS

OC

IAL IND

ICATO

RS

EC

ON

OM

IC IN

DIC

ATOR

S

© P.Sicherl 2001

118

8

-11

80

58

120

15

4

3

0

89

-200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200

GDP per capita(ppp)



Infant survivalrate


force

R&D/GDP





Percentage differences between Japan and EU15 (EU15 = 0) `

EU15 lead in % JAP lead in %

R&

D IN

DIC

ATOR

SC

OM

MU

NIC

ATION

AND

IN

FOR

MATIO

N IN

DIC

ATOR

SS

OC

IAL IND

ICATO

RS

EC

ON

OM

IC IN

DIC

ATOR

S

© P.Sicherl 2001

119

SICENTER Ljubljana, Slovenia

A NEW DYNAMIC APPROACH TO THE GROWTH AND INEQUALITY ISSUE

Professor Pavle Sicherl SICENTER and University of Ljubljana


Ljubljana, February 2001

© P. Sicherl 2000,2001. All rights reserved.


120

A new dynamic approach to the growth and inequality issue

Pavle Sicherl SICENTER and University of Ljubljana


1. New insights and conclusions from existing data The nexus between growth and inequality is again at the forefront of economic and social policy considerations. Lundvall (2000) brings to attention two important characteristics of the emerging knowledge based economy: the major impact of the information technology revolution is that it speeds up the process of change in the economy, while the most important inherent contradiction of the learning economy has to deal with polarization and social exclusion. Now, more than ever, there is a need that the conceptual and statistical framework employed to deal with these problems goes beyond the conventional static approach and provides a broader dynamic framework for policy analysis and debate. Time is one of the most important reference frameworks in a modern society. People have memories of the past and expectations about the future; they compare over many dimensions and over time. Furthermore, existing methods in economics and statistics do not fully utilise the information content with regard to certain aspects of the time dimension that is embodied in the existing data. The novel methodology for analysing disparities in economic and social indicators will show that the degree of disparities may be very different in static terms and in time. The time distance measure will provide new insights from existing data. Also, two concepts, degree of inequality and convergence, will be redefined and broadened by the concept of time distance. The novelties in conceptual and statistical framework will have important policy implications, especially for interrelationship between efficiency, growth and inequality. First, a broader theoretical framework is required. The conventional approach does not realise that in addition to the disparity (difference, distance) in the value of the indicator at a given point in time, in principle there exist a theoretically equally universal disparity (difference, distance) in time when a certain level of the indicator is attained by the two compared units. The perception of and the conclusions about the degree of disparity based on two-dimensional analysis of proximity (proximity in time and proximity in the indicator space) provide a better understanding of the situation. A new dimension is added to complement the conventional static measures of disparity. Second, a statistical measure S-distance is defined to suggest a possibility how the broader concept and reference framework can be measured in operational terms and integrated with the conventional statistical measures. Time distance in general means the difference in time when two events occurred. We define a special category of time distance, which is related to the level of the analysed indicator. The suggested statistical measure S-distance measures the distance (proximity) in time between the points in time when the two series compared reach a specified level of the indicator X. The observed distance in time (the number of years, quarters, months, etc.) is used as a dynamic (temporal) measure of disparity between the two series in the same way that the observed difference (absolute or relative) at a given point in time is used as a static measure of disparity.


121

S-distance as a statistical measure has two important advantages. One big advantage is that it is defined in standardised units - time - which means that everybody understands the notion of the time lead or time lag between two compared units for a given level of the indicator. This makes it not only a transparent analytical measure but also an excellent presentation and communication device, which is of great importance for its practical use and which could have considerable influence on public opinion. The second big advantage of this approach is that the results and conclusions based on the two-dimensional analysis add new information and new insight, while none of the earlier results are lost or replaced. Figure 1.

1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040

100

1000

S

unit 1

unit 2

A shematic presentation of time distanceExample 2.: R12(t)=1.5, r1=r2=2%

Time

1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040

100

1000

R

unit 1

unit 2

A shematic presentation of static comparisonExample 1.: R12(t)=1.5, r1=r2=2%

Time

Perceiving and measuring differences in two dimensions (in value and in time)

1. Static dimension: difference in value at a given point in time

2. Time dimension: difference in time for a given value of the indicator

Per c

apita

inco

me

(ln)

Per c

apita

inco

me

(ln)

∆∆∆∆T

For a given level of XL, XL = Xi(ti) = Xj(tj), S-distance is the time separating unit (i) and unit (j) for the level XL Sij(XL) = ∆T(XL) = ti(XL) - tj(XL) (1) where T is determined by XL. In special cases T can be a function of the level of the indicator XL, while in general it may take more values when the same level is attained at more points in time, i.e. it is a vector which can in addition to the level XL be related to time (T1,T2,...,Tn). In Table 1 it is demonstrated that time distance is a generic concept like relative disparity or growth rate (for more details consult Sicherl, 1998 and 1999a).

122

Table 1

Points of comparison for static difference, change over time and time distance (Comparing two units)

TIME UNIT LEVEL Measure TIME same 2 2 static difference UNIT 2 same 2 change over time LEVEL 2 2 same time distance The first two rows in Table 1 describe data requirements for two standard measures. The first one represents the static type of comparison; the second one measures the dynamic properties of the indicator, like growth rate, for each unit separately. For the novel statistical measure S-distance, following the same logic, in row three level is the same, level and unit serve as identifiers, and time is used as numeraire for calculating time distance. It is remarkable that the notion of time distance, which can be in principle developed from the same information used in steps one and two, has not been developed theoretically and as a standard statistical measure. It follows that time distance concept represents an inherent dimension in comparative analysis over time. While there may be different problems involved in the calculation of these three types of measures, in terms of availability and comparability of data, in principle these three types of measure can be integrated into a formally consistent analytical framework. There are alternative ways of doing this, following from the distinction between backward looking (ex post) and forward looking (ex ante) time distances. They relate to different periods, past and future. The first belongs to the domain of statistical measures based on known facts; the second is important for describing the time distance outcomes of the results of alternative policy scenarios for the future. The conventional analysis of disparity is mainly developed for the evaluation of the degree of disparity at a given point in time. This method, however, enables two-dimensional analysis of disparity: disparity in the level (for a given point in time) and disparity in time (for a given level of the indicator). From this idea of the multidimensional notion of disparity it follows that the overall degree of disparity is conceived here as a weighted combination of the static and dynamic (temporal) dimensions of disparity (Sicherl, 1992). The degree of disparity between the two compared units can thus be expressed simultaneously in at least two dimensions: a static measure (e.g. that per capita product in region 1 was in 2000 50 per cent higher than in region B) and the time distance (e.g. that the time lag amounted to 20 years, as the current 2000 level of the per capita income of region 2 was achieved in region 1 already in 1980 as shown in the figure above). Either cannot in itself describe the complex notion of the overall degree of disparity. A very important relationship shows that, ceteris paribus, time distance is a decreasing function of the magnitude of the growth rate of the indicator. Let us assume for simplicity that the rate of growth of the analysed indicator is the same for both compared regions, but different for two scenarios (1 per cent and 4 per cent annual growth rate). The ratio between region 1 and region 2 is 1.5 in both scenarios. Conventional relative static measures would describe these two situations as equal degree of disparity (same value of the ratio in this case of two units or same Gini coefficient in the case of many units). S-distance would amount to 40 years in the low growth case, and 10 years for the 4 per cent growth rate.

123

Figure 2.

1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040

100

1000

10000

S121(t)

S122(t)

R12(t)

S122(t)

S121(t)

R12(t)

unit 1

unit 2

unit 1

unit 2

A shematic presentation of two dimensions of disparityExamples: R12(t)=1.5, r1=4%; and R12(t)=1.5, r1=r2=1%

Time

Concept of overall degree of disparity: simultaneously perceiving andmeasuring differences in two dimensions (in value and in time)

Static relative disparity and time distance: higher (4%) growth example R=1.5, S=10 years;lower (1%) growth example R=1.5, S=40 years.

Per c

apita

inco

me

(ln)

The broader two-dimensional concept of overall degree of disparity can lead to very different analytical and policy conclusions than those based on conventional percentage difference, Gini coefficient or Theil index. It is highly improbable that people would follow the conclusion of the conventional analysis and perceive these two situations as equal as far as the degree of disparity is concerned, not to mention the difference in the absolute level. In the dynamic world of today it is hardly satisfactory to rely only on static measures of disparity which are insensitive to the magnitudes of the growth rates and take into account only differences in the growth rates between the units. This conclusion shows that the S-distance as a dynamic (temporal) measure of disparity offers a perspective that can be quite distinct from that provided by static measures (Sicherl 1992). In this stage it is possible to conclude that the novel measure will in general give us the benefit of an additional descriptive and presentation concept/measure that offers an easily understandable fresh perspective in all time series applications. Even if this would be the only benefit of its use, it would be unwise not to take advantage of a new analytical tool. However, in numerous cases the broader conceptual and analytical framework can lead to very different conclusions than conventional static analysis, not only in quantitative but also in qualitative terms. Time distance framework has the potential to provide new understanding of the situation for a variety of situations in economics, politics, business and statistics, asking new questions and formulating new hypotheses.

124

2. Policy implications of the broader perspective A question can be posed whether policy makers and professionals in the social sciences, which for this type of analysis use mainly conventional static measures of disparity, like coefficient of variation, standard deviation, or Gini coefficient and Theil index, should not look for a broader dynamic conceptual and analytical framework suggested here to complement their analysis and discussion of policy options. This is not a question of a greater precision in empirical analysis. It is first and foremost a question of the perception of disparities and the welfare and political consequences which arise from using an analytical framework which is closer to the dynamic reality and the way in which people perceive disparities and react to them. This framework also offers improved semantics for analysis and policy debate. The concept of the time dimension of disparity is by no means an unfamiliar notion in everyday business and political discussions or in sports. Let us make a digression to sports where the notion of comparing situations simultaneously in time and space is a familiar way of thinking. In skiing and multiple heats in competitive qualifications it is difficult to imagine any better practical arrangement than ranking participants by time distances. In Formula-1 racing, for example, track competition and swimming the results are most often, if not exclusively, presented in times achieved and/or time differences. In racing the position of two cars can be monitored in at least two dimensions: the distance in space (the distance in meters that can be visually observed) and in terms of the time lag when the two cars cross a common point (which is monitored by computers and exhibited on the TV screen). On the straight portions of the track the distance in meters is greater than in curves, but the time lag may be the same. A broader analytical framework, including both dimensions, presents the situation better. The same is true in economics, business and everyday life, but this has been neglected in theory and practice. In Table 1 we have demonstrated in abstract rigorous analytical terms that time distance (S-distance) is a generic concept like static difference or growth rate, which are included in the present state-of-the-art of comparative analysis. Here it has been argued that also in terms of subjective perceptions time distance is a familiar way of thinking and thus one of the elements on which people base the evaluation of their relative position in the society. Furthermore, the overall degree of disparity and the related degree of social cohesion will depend not only on the static measures of disparity, but also on time distances for the relevant economic, social and other considerations/indicators. In policy oriented research three types of issues are involved:

1) estimation of statistical measures of disparities, which can be thought of as ‘objective’ measures of the multidimensional notion of distances in time and space for a set of indicators,

2) value judgments that are associated with them and that give subjective weights to the ‘objective’ measures within and across various dimensions and fields of concern,

3) analysis of behavior related to reactions of people to the level and change in the degree of disparity (Sicherl, 1992).

For assessing one’s position a framework is needed that involves both static and dynamic aspects and consists of elements from two types of information (Sicherl, 1989):

125

1) Information about the present and intertemporal position of the observed unit, without regard to the position of other units. The level and the growth rate of the relevant welfare attributes can present this.

2) Information about the position of the observed unit in relation to other units. Quantitative measures of static relative position have to be supplemented by time distance to incorporate the dynamic relative position as an essential element of analysis.

The value judgment that people attach to the time dimension of disparities and to the static dimension of disparity is an open question. However, it may be safe to assume that a situation with 50 per cent static difference and time distance of 10 years is preferable to the situation with the same static difference and time distance of 20 years. As mentioned before, the conventional analysis based on only Gini coefficients or Theil indexes does not distinguish these situations as different degrees of disparity. Let us illustrate the different possible perceptions of what happened to the degree of disparity when the rate of growth of an indicator increases from one period to another, but is for simplicity reasons the same for the two compared units (e.g. from 2 per cent to 4 per cent). Even the direction of change will be completely different:

1) Relative static measures will stay unchanged. 2) Absolute static differences will increase. 3) Time distance will decrease.

There is no inconsistency in these statements if one recognises that there are multiple aspects or views of disparity for a given indicator (Sicherl, 1989). However, if one does not use explicitly the broader framework outlined here, there is a possibility that in political debate and policy formulation various interest groups would intentionally look only at the measure which will suit their particular interest. Those who would like to argue that disparities increased, would peak absolute static measure, relative static measure would be used to claim that there has been no change, and time distance would show that this aspect of disparity decreased. Obviously, one should take into account all these aspects simultaneously. This has repercussions also on the concept of convergence. Table 2

Convergence viewed in two dimensions: proximity in time and in space (3 x 3 classification of cases)

Distance in indicator space

Distance

1 Ratio ↑↑↑↑ S-distance ↑↑↑↑

4 Ratio = S-distance ↑↑↑↑

7 Ratio ↓↓↓↓ S-distance ↑↑↑↑

in time 2 Ratio ↑↑↑↑ S-distance ====

5 Ratio ==== S-distance ====

8 Ratio ↓↓↓↓ S-distance ====

3 Ratio ↑↑↑↑ S-distance ↓↓↓↓

6 Ratio ==== S-distance ↓↓↓↓

9 Ratio ↓↓↓↓ S-distance ↓↓↓↓

126

Following the previous argument, also the concept of convergence should be looked upon in two dimensions: convergence in proximity in time and convergence in proximity in the indicator space. For the lack of space this point cannot be elaborated further, although it has interesting repercussions for the discussion of convergence in the new growth theory. Of the three empirical illustrations used in this paper GDP per capita between EU countries has shown convergence both in relative measure of disparity and in time (field 9 in the table), for the indicator Internet users per capita between North America and W. Europe/Scandinavia percentage gap has been decreasing substantially, but the time distance increased (field 7), or Internet hosts per capita percentage disparities within EU have not changed much, but time distances have been increasing (field 4). If this theory is right in suggesting that people take into account also time distance as one element of their subjective evaluation of the (overall) degree of disparity, a new set of hypotheses with important economic, social and political consequences follows. An important hypothesis about the interrelationship between efficiency, growth and disparity can be formulated. In the conventional theory the trade-off between growth and inequality is emphasised. In this framework a high growth rate (with appropriate distribution policy) is not only a means for reaching higher levels of satisfaction of needs faster, but can be also a means of reducing disparities, at least in the time dimension. Increased efficiency leads to higher growth from the same resources, this leads to smaller time distances that in turn could mean greater social cohesion, enabling a more conducive environment for timely adjustment to changes supporting increased efficiency and effectiveness, and the ’virtuous’ circle can continue. Figure 3.

Greater social cohesion

More conducive environmentfor timely adjustment

Increased efficiency

Higher growth from thesame resources

Smaller time distances

Easier decisions for change

VIRTUOUS CIRCLEIncreased efficency could promote

greater social cohesion

127

The ‘vicious’ circle would work in the other direction; inefficiency has important negative economic and political consequences as far as disparities are concerned (Sicherl, 1992). Lower growth rates should signal to politicians that an increase in the degree of disparity may be felt and that social tension may be increasing and cohesion decreasing. The analytical conclusion that higher magnitudes of growth rates lead, ceteris paribus, to smaller time distances, and vice versa, is important in explaining past developments and in preparing policy recommendations. For instance, for the analysis of convergence and the degree of cohesion in the EU a very important policy conclusion arising from this framework is that the degree of disparity and thus cohesion will depend also on how fast, and not only how much faster than the average, will the less developed regions (countries) and the potential member countries grow in the future. For instance, scenario A of 5 per cent growth for the less developed countries (regions) and 3 per cent for the more developed countries (regions), on the one hand, and scenario B with 4 per cent and 2 per cent, respectively, will produce the same convergence in static terms, but time distance in catching up with the previous levels of the more developed units will be shorter in the higher growth scenario A. In technical terms, the reduction of relative difference (expressed as a ratio of the values of the indicator for the two compared units) will depend only on the difference between the respective growth rates (r2 – r1), while the time distance will depend also on the absolute magnitude of the respective growth rates. An action program to reduce disparities and alleviate poverty must be concerned also with the absolute magnitudes of the growth rates of the indicator (r2 and r1), and not only with the difference in the growth rates (r2 – r1). Higher magnitude of the growth rates brings a net reduction in time distance in addition to whatever reduction in time distance has been achieved by the improvement in the relative difference. Factors that influence the magnitude of overall and sectoral growth rates also influence the overall degree of disparity via time distance, if at the same time appropriate distributional policies are being followed in the general strategic orientation for growth and equity (Sicherl, 1992). Higher growth can thus produce both positive and negative effects on social cohesion. Introduction of innovations and competence building will, on one hand, present a danger of polarization and social exclusion that has to be dealt with and targeted in an explicit way to avoid negative effects on the economic and social cohesion. On the other hand, innovation and competence building increase efficiency and from the same resources bring a higher growth in the economy and/or in particular fields of concern. In the view of the broader understanding of the growth-inequality nexus developed here better performance can have a positive effect on social cohesion via smaller time distances. Testing such hypothesis is not easy since we do not know what relative weights people assign to the static disparity and time distance in their perception of the overall degree of disparity. However, the stakes are high. If this theory is right, it will have important repercussions on the perception and evaluation of existing situations with respect to disparities within and between countries. Due to lack of space it is possible here only to mention a few indications. The very high rate of growth of the Chinesse economy may be an important factor why disparities have not been a major problem yet. Acceleration of economic growth in the USA in 1990s was very important in fighting poverty (Blank, 2000). On the subjective side also the ‘tunnel effect’ (Hirschman, 1973) is consistent with the hypotheses developed here.

128

3. Some illustrative empirical examples

3.1 Disparities in GDP per capita among EU member states and selected CEE candidate countries

Gross domestic product (GDP) is one of the most frequently used indicators in economic analysis and policy debate. Two of derived indicators – GDP per capita and growth rate of GDP – are furthermore principal indicators used in assessing the level of development and the results of diverse development strategies and policies. In many cases they are used as variables in which the targets of economic policy options are expressed and the success of the implementation measured. In the EU, for instance, GDP per capita at purchasing power parity is the indicator by which the degree of cohesion in the EU is measured and it is one of the important criteria for evaluation of the need for structural funds. Although we shall use GDP per capita to illustrate the application of the time distance approach, it should be mentioned that it cannot be considered as the relevant or representative indicator across a whole set of development and welfare issues. First, at the conceptual level GDP measures economic activity and not welfare. GDP does not measure many items that are important for welfare in most societies, like distribution of income and wealth, position at work, security of work and possibilities for advancement, excess to health and educational services, unpaid services, quality of environment and climatic conditions. Second, empirical analysis has shown that for a large number of economic and social indicators the degree of disparity between Central and Eastern European countries and the EU is considerably smaller than the disparity in GDP per capita at purchasing power parity (Sicherl, 1997). Since the conversion of national currencies into a common currency using the exchange rates poses many problems, international comparisons are usually done in comparing GDP per capita at purchasing power parity. Eurostat (1998, 2000) has issued the comparison of GDP per capita at current prices and exchange rates and current prices and purchasing power standards for the European Union and ten CEE Candidate Countries for the period 1993-1998. Calculations for the earlier years for EU countries and EU15 average are based on adjusted information from Eurostat (1998). For more details of the time distance methodology in comparing countries or regions Sicherl (1999b) or Sicherl (1997) can be consulted. Table 3 shows the time distance for GDP per capita for below the average countries of EU15 and the candidate countries for the period 1993-1998. In other words, the values of S-distance in Table 3 show how many years earlier did the average for EU15 achieved same value of GDP per capita as it was achieved in the respective country in the specified year. Two interesting conclusion can be drawn from the results in Table 3 and Figures 4 and 5. First, in 1998 for three EU countries the time lag behind the EU15 average was more than 10 years: Spain 11 years, Portugal 15 years, and Greece 19 years. Slovenia and Czech Republic with time distance of 18 years and 23 years were close to the least developed EU countries, for Slovak Republic and Hungary the time distance was around 29 years, for Poland 34 years and for Estonia 35 years. For the other four candidate countries their level of GDP per capita was in 1998 lower than the respective value for EU15 average in 1960. Figure 4 shows the respective time distances from EU15 average for 1998 also for all EU countries. The time distances among them are very small, except for Luxembourg on the upper end, and Spain, Portugal and Greece, on the lower end.

129

Figure 4.

Figure 5.

GDP per capita (ppp): static difference and time distance for EU countries and selected CEEC from EU15 average for 1998

ESTPOL

HUNSVK

CZE

SLO

EU15

GREPRT

ESP

IRLFINUKSVEITA

NED

FRA

DEUAUTBELDAN

LUX

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

-40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40


Per c

ent d

iffer

ence

from

EU1

5 av

erag

e

GDP per capita (ppp): time distance for EU countries and selected CEECfrom EU15 average for 1998

ESTPOLSVK

HUNCZE

GRESLO

PRTESP

FRASVE

EU15FINIRLUK

ITANED

DEUAUT

DANBEL

LUX

-30 -20 -10 0 10 20 30


34 years

35 years

130

Table 3. Lag in time (in years) behind the EU15 average for GDP per capita for below the average member countries and candidate countries (1993-1998)

Time distance for GDPpc (ppp) in years Change

Country 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1998-1993

EUR15 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

SVE 2.8 0.8 -0.1 0.7 1.2 0.4 -2.4 UK 2.4 0.6 1.8 1.1 0.2 -0.4 -2.8 FIN 5.2 5.6 1.5 2.1 0.7 -0.4 -5.6 IRL 8.6 6.5 5.3 5.0 0.7 -0.4 -9.0 ESP 11.8 12.5 11.5 11.3 11.1 11.0 -0.8 PRT 17.9 18.1 18.3 18.9 18.7 14.5 -3.4 GRE 20.4 18.9 19.2 18.7 18.4 19.2 -1.2

SLO 21.1 21.0 19.4 18.8 18.5 18.4 -2.7 CZE 22.3 22.2 22.1 20.3 21.1 22.6 0.3 SVK 30.8 30.7 30.3 29.6 29.0 29.9 -0.9 HUN 28.4 28.7 29.1 28.9 29.0 28.8 0.3 POL 34.0 33.4 32.9 33.9 -0.1 EST 35.7 34.4 35.4 -0.3

Figure 5 is an example of the two-dimensional presentation of disparities from the EU15 average in 1998; the time distances for respective levels simultaneously complement the conventional percentage differences. It is clear that such form of presentation can be very useful for many indicators. Second, results in Table 3 also show that between 1993 and 1998 all below the average countries in the EU shortened their time lag behind the EU15 average. Thus in this case the convergence has taken place both in static ratios and in time. Especially successful were Ireland and Finland. Among the candidate countries Slovenia was able to follow this pattern. Results in Table 3 can also be used as an illustration of the statement that ex post time distance should not be automatically projected in the future. For example, in 1993 Ireland was for GDP per capita lagging behind EU15 average for nearly 9 years. It would take 9 years for Ireland to reach level of the EU15 in 1993 if Ireland would grow at the past growth rate of the EU15 average. However, Ireland grew much faster and had not only reached the 1993 EU15 average much earlier, it had in 1998 achieved full equalization with the EU15 average. Similar analysis of GDP per capita would be very useful in assessing cohesion among EU regions. Let us illustrate the gap between the USA and EU15 to complement the analysis of Soete (2000) from time distance point of view. According to OECD (2000) USA index of GDP per capita (ppp) was in 1995 44 per cent and in 1999 53 per cent higher than in EU15. This would roughly mean a time lag for EU15 behind USA of about 17 years in 1995 and about 20 years in 1999. While there are many problems in such comparisons, this view gives a very meaningful picture of the lag that can be compared with time distances for other indicators. For instance, the S-distance for life expectancy is about 7 years; in this case the USA is lagging the EU15 average.

131

3.2. Different measures give different perceptions of the magnitude and the change in the gap between North America and Europe for Internet users per capita The indicator Internet users per capita is an example of an indicator with a much higher rate of growth than that of GDP per capita. As time distance is a negative function of the growth rate of the indicator, it is expected that the time distance for some of the information society indicators with very high growth rates will be substantially smaller than that for GDP per capita. This is so despite the fact that static disparities for some of these indicators are larger than that of GDP per capita. In this section the illustrative example is done for the indicator Internet users per 1000 people by region. Data from Computer Industry Almanac Inc. include also projections for this indicator until the year 2005. Despite the great importance of the information society indicators in shaping the tehnological change and the economy, the accuracy of international comparisons for these indicators leaves much to be desired. Our focus in this paper is in the first instance methodological, showing that different statistical measures lead to different perceptions of the magnitude and the change in the gap between North America and Europe for Internet users per capita. Therefore we simply take the values and the geographical division from Computer Industry Almanac Inc. for granted.

Table 4. Internet users per 1000 people by region

Time North America W. Europe/Scandinavia 1995 104.9 22.1

1998 311.2 105.8

2000 492.6 220.5

2005 720.6 529.9 Source: Computer Industry Almanac Inc. http://www.c-i-a.com/199908iu.htm

This data source shows that in 1998 the value for the indicator Internet users per capita was in North America (NAM) nearly three times higher than in Western Europe/Scandinavia (WES). This gap is in static terms much higher than that for GDP per capita. The time distance is roughly between 3 and 4 years, as shown in Table 6. Table 5 shows the average growth rates for NAM and WES for three observed periods. For each of these periods the rate of growth of WES is higher than for NAM. If one would be using only relative static measures of the gap the conclusion would be uncomplicated. Since the growth rate is higher for WES the conclusion would be that the gap is decreasing and that convergence is well under way. Table 5. Average percentage rate of increase per year

Period North America W. Europe/Scandinavia

1998/1995 44 69

2000/1998 26 44

2005/2000 8 19 The broader conceptual and statistical framework suggested here looks at the situation from more perspectives. Table 6 shows the numerical results for three views of the gap between NAM and WES, while Table 7 draws the main conclusions for the five statistical measures


132

used in the discussion of the existing and projected gaps for the Internet users per capita. In this case all three measures of the gap (absolute difference, percentage difference and S-distance) show diverse conclusions about the directions of the change of the gap between NAM and WES for the period 1998-2005. Absolute difference is constant, at both compared points in time about 200 more people per 1000 people are Internet users in NAM as compared to WES. Percentage difference is decreasing substantially, in 2005 it is projected that the value of the indicator in NAM will be only 36 per cent higher than in WES. This degree of relative disparity would in 2005 be already lower than the disparity in GDP per capita in 1999. However, time distance would be increasing, in 1998 the time lead of NAM for Internet users per capita was according to this set of data 3 years, while for 2005 the projected time lead will be 4.2 years. This is a surprising and counterintuitive conclusion that can be systematically obtained only within the broader conceptual framework. The fact that growth rates for the same period are higher in Europe than in North America does not tell the whole story. When compared for given levels, at least until the projected level of 500 per 1000 people, the diffusion of Internet is shown to be always faster in North America than in Europe. The eEurope Initiative targets should be checked and made explicit with the use of this broader framework.

Table 6. Three measures of differences in internet users per 1000 people between North America and W.Europe/Scandinavia

Time Absolute

difference Percentage difference

Time distance in years

1995 83 375

1998 205 194 -3.0

2000 272 123 -3.3

2005 191 36 -4.2

Table 7. Internet users per capita: comparing different views of the gap between North America and W.Europe/Scandinavia

Measure 1 Level of the indicator

HIGHER IN NORTH AMERICA

NAM > WES

Measure 2

Growth rate per year

HIGHER IN W.EUROPE/SCANDINAVIA

NAM < WES

Measure 3

GAP: Absolute difference

CONSTANT

=

Measure 4

GAP: Relative difference

DECREASING

↓↓↓↓

Measure 5

GAP: Time distance

INCREASING

↑↑↑↑

133

3.3. The time distances for Internet host density in EU are increasing Another example of the information society indicators is Internet host density per capita. Sicherl (1999c) examined the development of the disparities in this indicator for EU and selected candidate countries for the period 1993-August 1999 on the basis of data presented by ITU (1998) and RIPE (2000). Results for EU countries are presented in Figure 6. While the most important element is the content for which the Internet is used, further increase of time distances among EU countries in this indicator should be a signal for action. Of the CEE candidate countries Estonia and Slovenia have higher values than EU15 average. Figure 6.

4. Summary and conclusions Accelerated change and continuous learning are two of the underlying trends in the learning society. To deal effectively with the new opportunities and threats we need both adequate changes in the strategies at various levels and their integration as well as appropriate adjustments in the state-of-the-art of socio-economic analysis in line with the new circumstances. This paper suggests one of such improvements. It proposes that the conventional analysis of disparities should be complemented by the time distance concept and measure to ensure a more comprehensive vision for analysis and policy decisions in a dynamic context. The novel time distance methodology offers a new insight to the problems, an additional statistical measure, and a presentation tool for policy analysis and debate expressed in time units, readily understood by policy makers, media and general public. In empirical research the art of handling and understanding of different views of data is crucial for discovering the relevant patterns. The time distance approach offers two improvements in the present state-of-the-art of comparative analysis: it provides a new view

Time distance for Internet host density per 10000 inhabitants from EU15 average

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1994 1995 1996 1997 1998 1999

Time

Tim

e di

stan

ce (i

n ye

ars)

: - ti

me

lead

, + ti

me

lag

LUXDANBELAUTDEUFRANEDITASVEUKFINIRLESPPRTGREUSAEU15

EU15

134

of data that is exceptionally easy to understand and communicate, and it may allow for developing and exploring new hypotheses and perspectives that cannot be adequately dealt without the new concept. The first field of possible applications as a novel descriptive statistical measure is very broad indeed. Sicherl distance as a special category of time distances provides from practically the same time series data an additional theoretically universal, intuitively understandable and practically relevant measure, complementing present approaches. The concept of time lead or time lag for a given level of the indicator can be usefully applied to many issues in economics, politics, business and statistics. By analogy, there is a wide-open possibility to apply this methodology to numerous business problems at the micro, corporate and sector levels. The shortest description of benefits is new insight from existing data, as a new dimension is added while no earlier results are lost or replaced. In addition to the use of S-distance as a descriptive statistical measure, the broader conceptual framework poses new interesting questions for growth and welfare theory, and the related policy issues. Here the definitions of the overall degree of disparity (proximity) and of convergence are based on a simultaneous perception of proximity in indicator space and proximity in time, as both of them matter. The complex perception of the overall degree of disparity cannot be based on a single measure, as also the empirical examples showed that the degree of disparities for the analysed economic and social indicators might be very different in static terms and in time. The discussion of the interrelationship between growth and inequality in the learning society can also benefit from this broader approach. For example, it can be used to discuss the links between innovation, competence building and social cohesion. Cohesion in a society is first and foremost a question of the state of mind. However, the quantitative indicators and measures used in the semantics of discussing these issues, in setting the targets and following their implementation have an influence on the perceptions, decisions and behavior. Time distance can contribute to greater transparency and broader semantics in policy debate, and can provide an excellent presentation and communication tool understandable to general public that can be used also for describing various scenarios and targets (e.g. for “eEurope An Information Society for All”) as well as for monitoring. In the EU the main indicator used to measure economic and social cohesion is the degree of disparity in the GDP per capita. A very important policy conclusion arising from this framework for the analysis of the degree of cohesion and convergence in the EU is that the degree of disparity and thus cohesion will depend also on how fast, and not only how much faster than the average, will the less developed regions (countries) and the potential member countries grow in the future. If Europe becomes more efficient there could be also a beneficial effect on cohesion, at least in one aspect. Last but not least, it is reasonable to assume that the European research community and policy makers are applying their proclaimed emphasis on innovation and competence building also within their own domain and that they will be interested to test what new insights can be obtained by applying the time distance methodology. As time distance is a generic concept, it is not a methodology oriented towards some specific substantive problem, it presents an additional view to many problems and applications. In its role as a descriptive statistical measure, complementing existing approaches, time distance can be applied literally to thousands of cases of time series comparisons so that additional information content

135

embodied in countless databases in different fields of concern for socio-economic research is not left unutilized. There are several important policy implications of this broader approach. The analytical conclusion that higher magnitudes of growth rates lead, ceteris paribus, to smaller time distances, and vice versa, is important for the overall strategy. It relates performance and efficiency in a novel way to the overall degree of disparity. Higher efficiency and thus higher growth may mean smaller time distances and greater cohesion. Higher growth can thus produce both positive and negative effects on social cohesion. Introduction of innovations and competence building will, on one hand, present a danger of polarization and social exclusion, while, on the other hand, they will increase efficiency and growth rate and shorten the time dimension of disparities. These conclusion provide important elements for policy formulation at the regional, national and European levels. References Blank R.M. (2000), ‘Fighting Poverty: Lessons from Recent U.S. History’, The Journal of Economic Perspectives, Spring 2000 Computer Industry Almanac Inc. http://www.c-i-a.com/199908iu.htm Eurostat (1998), Statistics in Focus, Economy and Finance, 28/1998 Eurostat (2000), Statistics in Focus, Economy and Finance, 07/2000 in 11/2000 Eurostat (1998), European Economy, No. 65 ITU (1998), International Telecommunication Union Database, Geneva Hirschman A. (1973), ‘Changing Tolerance for Income Inequality in the Course of Economic Development’, Quarterly Journal of Economics Lundvall B-A. (2000), ‘Europe and learning economy - on the need for reintegrating the strategies of firms, social partners and policy makers’, Lisboa seminar on socio-economic research and European policy, May 28-30 OECD (2000), Main Economic Indicators, March RIPE (2000), http://www.ripe.net Sicherl P. (1989), Methods of Measuring Disparity Between Men and Women, UN International Research and Training Institute for the Advancement of Women, Santo Domingo Sicherl P. (1992), ‘Integrating Comparisons Across Time and Space: Methodology and Applications to Disparities within Yugoslavia’, Journal of Public Policy 12, 4 Sicherl P. (1997), Cohesion in the EU and Accession of Slovenia: Comparison with Selected Smaller EU Countries, East European Series No. 50, Institute for Advanced Studies, Vienna Sicherl P. (1998), 'Time Distance in Economics and Statistics, Concept, Statistical Measure and Examples', in Ferligoj A. (ed.), Advances in Methodology, Data Analysis and Statistics, Metodoloski zvezki 14, FDV, Ljubljana Sicherl P. (1999a), 'A New View in Comparative Analysis', IB revija, 1/1999 Sicherl P. (1999b), ‘The Time Dimension of Disparities in Our World’, XIIth World Congress of International Economic Association, Buenos Aires, August Sicherl P. (1999c), 'A New Perspective in Comparative Analysis of Information Society Indicators', Informatica 23 Soete L. (2000), ‘Towards a Learning Society’, Lisboa seminar on socio-economic research and European policy, May 28-30


136

IV. DEL

REFERENCE

Adam F., Makarovič M., Rončevič B., Tom�ič (2001), Sociokulturni dejavniki razvojne uspe�nosti, Slovenija v primerjalni perspektivi, FDV, Ljubljana Anderson L. S. (1999), Nurturing the IT Culture: The Leadership Challenge, National Center for Technology Planning, Mississippi State Arrow, K.J. (1994), �Methodological individualism and social knowledge�, Richard T.Ely Lecture, in AEA Papers and proceedings, Vol. 84, No.2, May Banovec (1999), �Informacijska dru�ba in izobra�evanje�, Razgledi � priloga Dosje, november Bertrand G., Michalski A., Pench L. R. (1999), Scenarios Europe 2010, Five Possible Futures for Europe, European Commission, Forward Studies Unit, Brussels Bevc M. (2000), �Education�, Background paper for chapter 2, Ministry for Economic Affairs (2000), Benchmarking Slovenia, Ljubljana Caf (1999), �Informacijska dru�ba v Sloveniji � v evropskem ogledalu', Razgledi � priloga Dosje, november Commission of the European Communities (2000a), Structural indicators, Communication from the Commission, COM (2000) 594 final, Brussels, 27.9.2000 Commission of the European Communities (2000b), Making a Reality of the European Research Area: Guidelines for EU research activities (2002-2006), COM (2000) 612 final Commission of the European Communities (2000c), The eEurope 2002, Communication from the Commission to the Council and European Parliament, Update, COM (2000) 783 final, Brussels, 29.11.2000 Commission of the European Communities (2000d), Benchmarking Enterprise Policy, First results from the Scoreboard, Commission Staff Working Document, SEC (2000) 1814, Brussels, 27.10.2000 Commission of the European Communities (2001a), Structural Indicators, Annex 2 to the Stockholm Report, COM (2001) 79 final/2, vol. II, Brussels, March 7 Commission of the European Communities (2001b), eEurope 2002, Impact and Priorities, A communication to the Spring European Council in Stockholm, 23-24 March 2001, COM (2001) 140 final, Brussels, March 13

137

Commission of the European Communities (2001c), Policy Progress on the Lisbon Strategy, Annex 1 to the Stockholm Report, COM (2001) 79 final, vol. I, Brussels, 7. 2. 2001 Council of the EU, Commission of the EC (2000), eEurope 2002, An Information Society For All, Action Plan prepared by the Council and the European Commission for the Feira European Council, Brussels, 14.6.2000 Dr�avni zbor (2000), Informacijska dru�ba kot izziv Sloveniji, javna predstavitev mnenj, maj, Ljubljana Economic Policy Committee (2000), Report by the Economic Policy Committee to ECOFIN on �Structural Indicators: an Instrument for Better Structural Policies�, EPC/ECFIN/608/00-fin, Brussels, 26. 10. 2000 European Commission and Eurostat (2000), SINE � Statistical Indicators for the New Economy, IST, Version 2000.2, 12.10. 2000 European Commission (1999), Project Cycle Management, Training Handbook, prepared by ITAD, Hassocks European Commission (2000a), eWork 2000, Status Report on New Ways to Work in the Information Society, Brussels European Commission (2000b), Towards a European Research Area; Science, Technology and Innovation, Key Figures 2000, Luxembourg European Commission (2000c), European Economy No. 71 European Commission (2000d), What Policies in Support for R&D?, Forward studies unit, Working Paper, Brussels Eurostat (2000), Structural Indicators: Definitions, Data sources, Data availability, Doc. Eurostat/D2/SBS/IPS/DEC00/EN, Luxembourg, 18.12.2000 Faleskini R. (2000), �Informacijska dru�ba kot izziv Sloveniji�, Informacijska dru�ba kot izziv Sloveniji, javna predstavitev mnenj, Dr�avni zbor RS, Odbor za znanost in tehnologijo Faleskini R., Per�in A., (2000), �Telecommunication and information technology infrastructure�, Background paper for chapter 6, Ministry for Economic Affairs (2000), Benchmarking Slovenia, Ljubljana

138

Forstner H., (1997), �Constructing a system of industrial development indicators (SIDI): A note on method, framework and procedure�, Discussion paper I, UNIDO Expert Group Meeting on Industrial Development Indicators, Vienna Galtung J., (1990), �Goals and Processes of Development, An Integrated View�, Forum for Utviklingsstudier, 1/1990 Gmeiner P. (1999a), �Diagnoza delovanja slovenske vlade in dr�avne uprave kot institucionalnega dejavnika za izbolj�anje nacionalne konkurenčnosti�, v , v Sicherl P., Vahčič A. (1999), Model indikatorjev za podporo odločanju o razvojni politiki in za spremljanje izvajanja SGRS, II. del, SICENTER Ljubljana Gmeiner P. (1999b), Zasnova za merjenje in rezultati nacionalne konkurenčne sposobnosti Slovenije, IB revija, �t. 2-3, letnik XXXIII, 1999 Han�ek M., Javornik J., Gregorčič M., (2000), �Social welfare�, Background paper for chapter 9, Ministry for Economic Affairs (2000), Benchmarking Slovenia, Ljubljana Hardi P., Zdan T. J. (eds.), Sustainable development � Evaluation, International Institute for Sustainable Development, Winnipeg, 1997 Hertin J., Berkhout F., Moll S., Schepelmann P., (2001), Final Report, Indicators for Monitoring Integration of Environment and Sustainable Development in Enterprise Policy, University of Sussex, Brighton Higgins B. (1992), Equity and Efficiency in Development: Basic Concepts, in Savoie D. J. and Brecher I. (eds.), Equity and Efficiency in Economic Development, Intermediate Technology Publications, � IMAD, UNDP (1999), Human Development Report, Slovenia 1999, Ljubljana IMD (2000), The World Competitiveness Yearbook 2000, Lausanne Kajzer A., Skledar �., Kraigher T., Kovačič S., (2000), �Labour market�, Background paper for chapter 3, Ministry for Economic Affairs (2000), Benchmarking Slovenia, Ljubljana, Lundvall B-A.(2000), �Europe and learning economy-on the need for reintegrating the strategies of firms, social partners and policy makers�, Lisboa seminar on socio-economic research and European policy, May 28-30 Lundvall B.-A., Borras S. (1997), The globalising learning economy: Implications for innovation policy, European Commission, Luxembourg Meadows Donella (1998), Indicators and Information Systems for Sustainable Development, Sustainability Institute, Hartland Four Corners VT

139

Ministry for Economic Affairs (2000), Benchmarking Slovenia, Ljubljana Mohorčič �polar V. A. (2000), Pismenost odraslih in udele�ba v izobra�evanju, tiskovna konferenca, Ljubljana Mosley H., Mayer A. (1998), Benchmarking National Labour Market Performance: A Radar Chart Approach, Final Report, Wissenschaftszentrum Berlin für Socialforschung, Berlin Mosse R., Sontheimer L.E. (1996), Performance Monitoring Indicators Handbook, World Bank Technical Paper No. 334, The World Bank, Washington, D.C. Nicholls A. (2000), The model for success, Business Central Europe, September OECD (1999), Metadata for International Comparisons, http://www.oecd.org/std/metagen.htm, accessed 13.8.1999 OECD (2000), Development Indicators, A Working Set of Indicators of Development Progress, http://www.oecd.org/dac/indicators, accessed 20.10.2000 Osberg L. (2000), Comparisons of Trends in GDP and Economic Well-being � the Impact of Social Capital, Symposium on the Contribution of Human and Social capital to Sustained Economic Growth and Well Being, Quebec, 20.3.2000 Petrin T. (ur.), Sicherl P. (ur.), Kukar S. (ur.), Me�l M. (ur.), Vitez R. (ur.) (2000), Benchmarking Slovenia: an evaluation of Slovenia's competitiveness, strengths and weaknesses, Ljubljana, Ministry of Economic Affairs Radej B. (1998), Razvoj indikatorjev za vrednotenje okoljske kakovosti gospodarske rasti, Delovni zvezek �t. 10, letnik VII, UMAR, Ljubljana Radej B. (1999), Izbor okoljskih indikatorjev, v Sicherl P., Vahčič A. (1999), Model indikatorjev za podporo odločanju o razvojni politiki in za spremljanje izvajanja SGRS, SICENTER, Ljubljana Radej B., Velkavrh, A. P., Globevnik, L. (1999), Indikatorji o okolju in razvoju, Zbirka Analize, raziskave, razvoj, ZMAR, Ljubljana Radej B. (2000), �State of the environment�, Background paper for chapter 10, Ministry for Economic Affairs (2000), Benchmarking Slovenia, Ljubljana Radej B., Pov�nar J., Kovač M., Zakotnik I., Gmeiner P., Han�ek M., Seljak J. (2000), Shema indikatorjev monitoringa okoljskega razvoja, Delovni zvezki UMAR, Ljubljana, november 2000

http://www.oecd.org/std/metagen.htm

http://www.oecd.org/dac/indicators

140

Radej B., (2001a), Navodila za izpolnjevanje ocenjevalnih listov, UMAR, Ljubljana, 23. marec Radej B., (2001b), Usmeritve Sicentru za obdelavo odgovorov horizontalnih koordinatorjev SGRS06, UMAR, Ljubljana, 8. april Sicherl P., (1989), "Dinamični aspekti merjenja razlik v razvitosti", v Vloga statistike v dru�benem razvoju, Slovensko statistično dru�tvo, Radenci Sicherl P. (1990), Slovenija zdaj, Gospodarski vestnik, Ljubljana Sicherl P. (1994), �Razvojne teme�, Slovenska ekonomska revija 1-2/1994 Sicherl P. (1995), Scenarij gospodarskega razvoja Slovenije � izhodi�čno stanje, v SGRS, Splo�ni pogoji za gospodarski razvoj, UMAR, Ljubljana Sicherl P. (1998), 'Time Distance in Economics and Statistics, Concept, Statistical Measure and Examples, in Ferligoj A. (ed.), Advances in Methodology, Data Analysis and Statistics, Metodoloski zvezki 14, FDV, Ljubljana Sicherl P. (1998a), "Measuring Disparities in Two Dimensions: Proximity in Time and Proximity in Indicator Space", paper presented at the International Conference on Socio-Economics Vienna, Austria 13-16 July 1998, SICENTER, Ljubljana, June Sicherl P. (1999a), 'A New View in Comparative Analysis', IB revija, 1/1999 Sicherl P. (1999b), 'The Time Dimension of Disparities in the World', referat na XII svetovnem kongresu International Economic Association, objavljen na CD Associacion Argentina de Economia Politica, Buenos Aires, avgust 1999 Sicherl P. (1999c), 'A New Perspective in Comparative Analysis of Information Society Indicators', Informatica 23 Sicherl P. (1999d), 'Časovna distanca � koncept in neenakost v razvoju', Civilna dru�ba v Sloveniji in Evropi, SAZU, 23. marca 1999, Občanski Forum, Ljubljana Sicherl P. (2000a), Development Distances in Southeast Europe, Countdown Project, European Union Enlargement, Regionalism and Balkan Integration, An EU-Interreg II/C project coordinated by WIIW, Vienna Sicherl P. (2000b), Digital divide and the gap between North America and European Internet users per capita: new insight from existing data, Informatica vol. 24 Sicherl P., Vahčič A.(1999), Model indikatorjev za podporo odločanju o razvojni politiki in za spremljanje izvajanja SGRS, I. del, SICENTER, Ljubljana

141

Sicherl P., Vahčič A. (2000), Indikatorji razvojnih razlik med EU in Slovenijo kot podlaga za pripravo SGRS in DRP, Končno poročilo, SICENTER, Ljubljana Sočan L. (2000), 'Vzvodi za razvoj Slovenije v globalnem gospodarstvu', Razvojni izzivi pred Slovenijo, posvetovanje Zdru�enja raziskovalcev Slovenije, maj, Ljubljana Soete L. (2000), 'Towards a Learning Society', Lisboa seminar on socio-economic research and European policy, May 28-30 Stanovnik T., Stropnik N. (2001), Sistem indikatorjev za spremljanje socialnega razvoja, IER, Ljubljana, februar Temple J. (2000), Growth Effects of Education and Social Capital in the OECD Countries, Economics Department Working Paper No. 263, OECD, Paris UMAR (2000a), �Vodenje gospodarske in razvojne politike v Sloveniji�, IB revija, 2/2000, letnik XXXIV UMAR (2000b), �Nova razvojna paradigma�, (osnutek), Ljubljana, 12.5.2000 UMAR (2001a), Slovenija v Evropski Uniji, Strategija gospodarskega razvoja Slovenije, (predlog), Ljubljana, 31. marec 2001 UMAR (2001b), SGRS, Razvojni scenarij, (predlog), Ljubljana,31. marec 2001 UMAR, UNDP (2001), Poročilo o človekovem razvoju, Slovenija 2000-2001, Ljubljana UN (1999), Indicators of Sustainable Development: Framework and Methodologies, http://www.un.org/esa/sustdev/indisd/english/english.htm, accessed 17.1.2001 UN (2000), Sustainable Development Indicators, Extract from a Report of DPCSD, http://www.nssd.net/References/SDInd/UNDSD.html, accessed 17.1.2001 UN, OECD, IMF, WB (2000), A Better World for All, http://www.paris21.org/betterworld/home.htm, accessed 16.9.2000 U.S. Department of Commerce (1999), Falling Through the Net: Defining the Digital Divide, A Report on the Telecommunication and Infromation Technology Gap in America, July Vehovar V. (1999a), �Spremljanje informacijske dru�be�, v Sicherl P., Vahčič A. (ur.), Model indikatorjev za podporo odločanju o razvojni politiki in za spremljanje izvajanja SGRS, II. del, SICENTER, Ljubljana Vehovar V. (1999b), 'Informacijska dru�ba v mrtvem teku�, Razgledi � priloga Dosje, november

http://www.un.org/esa/sustdev/indisd/english/english.htm

http://www.nssd.net/References/SDInd/UNDSD.html


142

http://www.whitehouse.gov/PCSD/Publications/TF_Reports/amer-chap3.html White House (2000), �The Clinton-Gore administration: A national call to action to close the digital divide�, Office of the Press Secretary, April 4 Woolcock M. (2000), The Place of Social Capital in Understanding Social and Economic Outcomes, Symposium on the Contribution of Human and Social capital to Sustained Economic Growth and Well Being, Quebec, 20.3.2000 World Bank (1999), World Development Report 1999/2000, Washington D.C., 1999 ZMAR (2000a), Slovenija v Evropski uniji, Strategija gospodarskega razvoja Slovenije, Prvi osnutek, november 2000 ZMAR (2000b), Slovenija v Evropski uniji, Strategija gospodarskega razvoja Slovenije, Prvi osnutek, Točka 6, Interno delovno gradivo, november 2000

http://www.whitehouse.gov/PCSD/Publications/TF_Reports/amer-top.html

Documents

SICENTER · Osnovni elementi za pripravo predloga prvega nabora indikatorjev za krovni sistem izhajajo iz treh glavnih virov: vsebino dajejo usmeritve SGRS, iz literature so povzete