EKONOMSKA STRUKTURA STANOVNIŠTVA REPUBLIKE SRBIJE

Valentina Sokolovska

EKONOMSKA STRUKTURA STANOVNIŠTVA

REPUBLIKE SRBIJE

Novi Sad

2018

Monografija je nastala kao rezultat rada na projektu "Kulturno nasleđe i identitet u kontekstu

modernizacijskih procesa i sociokulturnih i tehnoloških promena" koji je finansiran od strane

Pokrajinskog sekretarijata za visoko obrazovanje i naučnoistraživačku delatnost (br. 114-

451-2790/2016-01).

UNIVERZITET U NOVOM SADU,

FILOZOFSKI FAKULTET NOVI SAD,

21000 Novi Sad,

Dr Zorana Đinđića br. 2

www.ff.uns.ac.rs

Za izdavača

Prof. dr Ivana Živančević Sekeruš

Valentina Sokolovska

EKONOMSKA STRUKTURA STANOVNIŠTVA REPUBLIKE SRBIJE

Recenzenti

prof. dr Mirko Savić

prof. dr Jasmina Petrović

doc. dr Snežana Stojšin

Lektor

Ljiljana Ćuk

Tehnička priprema

Igor lekić

ISBN

978-86-6065-469-6

URL

http://digitalna.ff.uns.ac.rs/sadrzaj/2018/978-86-6065-469-6

Novi Sad

2018

Zabranjeno preštampavanje i fotokopiranje. Sva prava zadržava izdavač i autor.

SADRŽAJ

UVOD ................................................................................................................. 5

2. DEMOGRAFSKI I DRUŠTVENI ČINIOCI EKONOMSKE

STRUKTURE STANOVNIŠTVA ................................................................... 19

3. ODABRANI DEMOGRAFSKI POKAZATELJI EKONOMSKE

STRUKTURE STANOVNIŠTVA ................................................................... 25

4. DEMOGRAFSKE STRUKTURE KAO ODREDNICE AKTIVNOG

STANOVNIŠTVA ............................................................................................ 37

4.1. Ekonomska aktivnost prema polu .................................................. 37

5. AGREGATNI ANALITIČKI POKAZATELJI AKTIVNOG

STANOVNIŠTVA I NJIHOVE OSOBINE ..................................................... 59

6. STRUKTURA STANOVNIŠTVA SRBIJE PREMA OBELEŽJU

DELATNOST ................................................................................................... 63

7. STRUKTURA AKTIVNOG STANOVNIŠTVA PREMA OBELEŽJU

ZANIMANJE .................................................................................................... 69

8. STRUKTURA STANOVNIŠTVA PREMA OBELEŽJU IZVORI

SREDSTAVA ZA ŽIVOT ................................................................................ 77

9. MERE KONCENTRACIJE .......................................................................... 81

9.1. Analiza društvene nejednakosti na osnovu podataka o

ekonomskoj aktivnosti ................................................................... 86

9.2. Analiza nejednakosti na osnovu strukture primanja ...................... 93

10. JOŠ NEKA POJAŠNJENJA DRUŠTVENE NEJEDNAKOSTI ROMA .. 99

11. LITERATURA ......................................................................................... 107

UVOD

Demografska istraživanja možemo razvijati u dva osnovna pravca: ka

istraživanju demografskih procesa ili prema proučavanju demografskih

struktura. Iako su to različiti "pogledi" na populaciju, obično ove dve grane

demografije idu jedna sa drugom. Tako na primer kada pratimo migracije

jednog stanovništva beležimo polnu, starosnu, obrazovnu i ostale

karakteristike stanovnišva koje migrira. Isto tako, skloni smo da

kombinujemo dve i više struktura stanovništva jer želimo da znamo nešto

više populaciji koju istražujemo. Kada se bavimo obrazovnom strukturom

želimo da znamo koliko je učešće muškaraca ili žena u svakom nivou

obrazovanja ili koje starosne grupe i u kolikom obimu su zastupljene u

stanovništvu bez osnovne škole ili u nekoj drugoj kvalifikaciji.

Sve demografske strukture su podjednako važne za jedno

stanovništvo. Međutim, u popisima stanovništva se pojedinim strukturama

pridaje poseban značaj koji se ogleda u različitim pristupima jednoj strukturi,

kao i u konstantnom prisustvu u popisima. Jedna od tih struktura je i

ekonomska. Rezultati poslednjeg popisa stanovništva o ekonomskoj strukturi

u Republici Srbiji, obavljenog 2011. godine, prikazani su u nekoliko

publikacija. Izdvojićemo knjige popisa: Ekonomska aktivnost, Zanimanja,

Delatnost i Izvori sredstava za život.

Ovi podaci, osim što opisuju trenutno stanje jedne populacije, koriste

se i za raznovrsne društvene projekcije ali i kao osnova za planiranje budućeg

Uvod

6

razvoja jedne zemlje. Nadalje, ekonomsku strukturu stanovništva možemo

posmatrati i kao prizmu i kojoj se prelamaju mnoge druge osobine jednog

stanovništva. Tako možemo videti: koje su grupe posebno ranjive i u težem

finansijskom položaju pa tako planirati i karakterističan socijalni program; u

kojim zanimanjima je najveća nezaposlenost a gde se pojavljuje manjak

radne snage pa u skladu sa tim informacijama planirati obrazovne programe;

da li u nekoj populaciji postoje marginalizovane društvene grupe sa

ekonomske tačke gledišta te tako uticati da se novonastali trend zaustavi u

pravcu što manje ekonomske i socijalne isključenosti i mnogo toga drugog.

Nadalje, ekonomska struktura stanovništva značajna je za mnoga

naučna istraživanja. Osim ekonomije, ovu strukturu koristi i sociologija,

psihologija, turizmologija, medicina i druge nauke. Na taj način, demografija

se prepliće sa drugim naukama i predstavlja osnovu na kojoj se razvijaju

mnogobrojni naučni pristupi. U sociologiji, jedan od pristupa gde koristimo

ekonomsku strukturu je proučavanje siromaštva, marginalizovanih društvenih

grupa i socijalne isključenosti u jednoj populaciji. To je samo jedan deo

socioloških istraživanja.

Ovi, ali i drugi razlozi koje nismo naveli u uvodnom delu uticali su na

našu odluku da ovo istraživanje udžbeničko-monografskog karaktera

posvetimo demografskim karakteristikama ekonomske strukture

stanovništva. Stoga smo prvi deo monografije posvetili izvorima podataka o

ekonomskoj strukturi i njihovoj analizi u smislu objašnjenja prednosti i

nedostataka svakog izvora. Potom sledi deo u kojem se bavimo

demografskim pokazateljima pomoću kojih proučavamo ekonomsku

strukturu. Svaki od navedenih pokazatelja ilustrovali smo na podacima


7

rezultata popisa. Uglavnom smo koristili popise iz 2002. i 2011. godine

obavljene u Republici Srbiji zbog uporedivosti prikupljenih podataka. Potom

sledi deo u kojem se analiziraju delatnosti, zanimanja i izvori sredstava za

život. Monografiju završavamo delom posvećenim merenju društvene

nejednakosti zasnovanu na ekonomskim pokazateljima.

1. IZVORI PODATAKA I NJIHOVA OGRANIČENJA

Sva demografska istraživanja, pa i istraživanje ekonomske strukture

stanovništva kao jedan njihov deo, koristi nekoliko raspoloživih izvora

podataka. To su:

1) popisi stanovništva,

2) posebne statističke publikacije koje periodično objavljuje

Republički zavod za statistiku,

3) anketna istraživanja o stanovništvu i

4) različiti registri pojedinih službi.

Popisi. Osnovne i najobuhvatnije izvore podataka o stanovništvu,

teritorijalnom razmeštaju i njegovim strukturama daju popisi stanovništva.

Prvi popis na ovim prostorima zabeležen je 1921. godine u Kraljevini Srba,

Hrvata i Slovenaca, potom 1931. godine u Kraljevini Jugoslaviji. Na teritoriji

SFRJ obavljena su šest popisa i to prvi odmah nakon Drugog svetskog rata,

1948. godine sa ciljem da se dobiju samo najosnovnije informacije o

stanovništvu neposredno nakon rata, potom 1953., 1961., 1971., 1981. i

1991. godine. I na kraju, na teritoriji Republike Srbije 2001. i 2012. godine.

Ozbiljan pristup istraživanju ekonomske strukture stanovništva

zahteva od nas dobro poznavanje metodologije prikupljanja podataka.

Potrebu za ovim zahtevom pronalazimo kako u transverzalnim, tako i u

longitudinalnim istraživanjima. Ukoliko je u pitanju prvi istraživački dizajn,

Izvori podataka i njihova ograničenja

10

dobro poznavanje definicije bilo koje demografske odrednice potrebno je da

bismo znali koje skupove stanovništva koristimo za analizu. Dok se u slučaju

longitudinalnih studija ovaj zahtev dodatno komplikuje uvođenjem

vremenske dimenzije u istraživanje, tj. pravilom praćenja isključivo

jednoznačnih pojava.

Kako je ekonomska struktura stanovništva jedna od najvažnijih

pokazatelja demografskog stanja jedne populacije, pronalazimo opravdan

zahtev zvanične statistike za njeno što preciznije određenje. Međutim, pored

ovog zahteva kod popisnih podataka uočavamo i konstantne izmene u

metodologiji beleženja što uglavnom onemogućava njihovo poređenje.

Razlozi za ove izmene mogu biti različiti. U jednom slučaju, izmene u

metodološkim rešenjima možemo potražiti u novim društvenim okolnostima,

kao i raznovrsnim pojavama i potrebama usled desetogodišnje periodike

sprovođenja popisa. U drugom slučaju, možemo naići na usaglašavanje

metodologije popisa sa međunarodnim standardima u cilju obezbeđivanja

međunarodne uporedivosti popisnih podataka (kao što je slučaj sa popisom

stanovništva, domaćinstva i stanova 2002. i 2011. godine u Republici Srbiji).

Kako su prema međunarodnim preporukama, podaci o ekonomskoj

aktivnosti svrstani u red tzv. osnovnih obeležja jedne populacije, ova pitanja

bila su uključena u sadržaj svih popisa u Republici Srbiji nakon drugog

svetskog rata. Podaci su prikupljani za lica stara 15 i više godina. Kao što se

može primetiti starosni interval ekonomske strukture stanovništva nema

određenu maksimalnu (gornju) starosnu granicu zbog činjenice da lica mogu

da budu ekonomski aktivna i nakon izlaska iz radnog kontigenta (15-64

godina).


11

Takođe, na osnovu međunarodnih preporuka statistika razlikuje dva

koncepta proučavanja ekonomske aktivnosti stanovništva i pruža državama

slobodu opredeljivanja za jednu od njih. Prvi koncept je "tekuća aktivnost"

ili, drugačije nazvan, koncept "radne snage", prema kojem se ekonomska

aktivnost evidentira u odnosu na kraći vremenski interval (dan ili nedelja).

Ovaj koncept je korišćen prilikom popisa 2002. i 2011. godine, pa su svi

podaci o ekonomskim karakteristikama stanovništva Srbije izvedeni na

osnovu odgovora o aktivnosti u nedelji koja je prethodila popisu. Drugi

koncept je "trajna aktivnost" i on je baziran na znatno dužem periodu,

najčešće od jedne godine.

Ekonomska struktura ukupno stanovništvo najpre deli na ekonomski

aktivno i ekonomski neaktivno stanovništvo.

Zvanična statistika pod ekonomski aktivno lice smatra lice koje

obavlja zanimanje ali i nezaposleno lice. Konkretnije, ekonomski aktivno lice

koje obavlja zanimanje je ono:

1. koje je u nedelji pred popis bar jedan sat obavljalo bilo kakav plaćen

posao, nezavisno od toga da li ima formalno-pravni ugovor o

zaposlenju ili ne;

2. koje ima posao, ali je iz objektivnih razloga bilo sprečeno da ga

obavlja u referentnoj nedelji.

Nezaposlena su ona lica koja nisu radila u referentnoj nedelji, koja

aktivno traže posao i koja bi mogla da počnu da rade u naredne dve nedelje u

odnosu na "kritični momenat popisa". Ova kategorija stanovništva razvrstana

je na lica koja su nekada radila i na ona koja traže prvo zaposlenje.


12

Ekonomski neaktivna lica su ona lica koja u nedelji pre popisa nisu

radila i nisu tražila posao, i koja nisu bila u mogućnosti da počnu da rade u

roku od dve nedelje ukoliko bi im posao bio ponuđen. U ekonomski

neaktivna lica mogu da se ubroje deca mlađa od 15 godina (ukoliko u obzir

uzmemo ukupnu populaciju a ne samo one od 15 godina pa naviše),

penzioneri, lica sa prihodima od imovine, učenici/studenti stariji od 15

godina, domaćice, lica nesposobna za rad i ostali.

U odnosu na popis iz 2011. godine, svi raniji popisi u Republici Srbiji

(osim popisa iz 1948. godine) koristili su nešto drugačiji koncept podele

ukupnog stanovništva na osnovu ekonomske aktivnosti. Posle drugog

svetskog rata, u popisu koji je obavljen 1948. godine, aktivno stanovništvo je

činilo deo stanovništva koji ima samostalne izvore prihoda kojima izdržava

sebe i članove svoje porodice. Kako je aktivnost izvođena na osnovu pitanja

o zanimanju, podaci o strukturi stanovništva prema aktivnosti iz ovog popisa

nisu uporedivi sa podacima iz kasnijih popisa.

U periodu od 1953. do 2002. godine Republički zavod za statistiku

koristio je istovetnu klasifikaciju ekonomske aktivnosti. Na osnovu nje,

celokupno stanovništvo grupisano je u tri osnovne kategorije: aktivno

stanovništvo, lica s ličnim prihodom i izdržavano stanovništvo. No, ono što

se primećuje u ovoj klasifikaciji je razlika kod definisanja aktivnog

stanovništva. Aktivno stanovništvo može biti prikazano u užem smislu

(odgovara međunarodno usvojenoj definiciji aktivnog stanovništva) i u širem

smislu u kojem se uključuju lica s ličnim prihodom, nezaposlena lica, ali i

sva ona lica koja privremeno nisu obavljala zanimanje. Naredni popisi

(1961., 1971., 1981.) su koristila istu klasifikaciju ali ih karakteriše veći broj


13

pitanje koja se tiču ekonomske aktivnosti stanovništva. Naročito popisi

sprovedeni 1971. i 1981. godine u kojima je akcenat stavljen na dublje

ispitivanje karakteristika radne snage i na značaj diferenciranja aktivnog i

izdržavanog stanovništva putem odgovora na pitanje o zanimanju. Godine

1991. prvi put su prikupljeni podaci za lica koja traže prvo zaposlenje, ali i

nezaposlena lica su bila samo ona koja su tražila posao jedino preko službe

za zapošljavanje. Ovo određenje nezaposlenih se promenilo 2002. godine i

obuhvatalo je i ona lica koja samostalno traže posao. Najsloženiju i

najkompleksniju sliku ekonomske aktivnosti stanovništva daje popis iz 2011.

godine.

Slika 1.1 Shematski prikaz ekonomske strukture stanovništva na osnovu

koncepta "radne snage"

Izvor: RZS, 2011: 10.

Stanovnici

Ekonomski aktivni

Obavljaju zanimanje Nezaposleni

Nekada radili

Traže prvi posao

Ekonomski neaktivni

Deca mlađa od 15 godina

Penzioneri

Lica sa prihodima od imovine

Učenici/studenti stari 15 i više godina

Domaćice

Ostali


14

U periodu od 1953. do 2002. godine Republički zavod za statistiku

koristio je istovetnu klasifikaciju ekonomske aktivnosti. Na osnovu nje,

celokupno stanovništvo grupisano je u tri osnovne kategorije: aktivno

stanovništvo, lica s ličnim prihodom i izdržavano stanovništvo. No, ono što

se primećuje u ovoj klasifikaciji je razlika kod definisanja aktivnog

stanovništva. Aktivno stanovništvo može biti prikazano u užem smislu

(odgovara međunarodno usvojenoj definiciji aktivnog stanovništva) i u širem

smislu u kojem se uključuju lica s ličnim prihodom, nezaposlena lica, ali i

sva ona lica koja privremeno nisu obavljala zanimanje. Naredni popisi

(1961., 1971., 1981.) su koristila istu klasifikaciju ali ih karakteriše veći broj

pitanje koja se tiču ekonomske aktivnosti stanovništva. Naročito popisi

sprovedeni 1971. i 1981. godine u kojima je akcenat stavljen na dublje

ispitivanje karakteristika radne snage i na značaj diferenciranja aktivnog i

izdržavanog stanovništva putem odgovora na pitanje o zanimanju. Godine

1991. prvi put su prikupljeni podaci za lica koja traže prvo zaposlenje, ali i

nezaposlena lica su bila samo ona koja su tražila posao jedino preko službe

za zapošljavanje. Ovo određenje nezaposlenih se promenilo 2002. godine i

obuhvatalo je i ona lica koja samostalno traže posao. Najsloženiju i

najkompleksniju sliku ekonomske aktivnosti stanovništva daje popis iz 2011.

godine.

Anketna istraživanja imaju svoje karakteristične prednosti, ali i mane

kada su podaci o ekonomskim osobinama određenih populacija u pitanju. Što

se tiče prednosti ovakvih izvora podataka navešćemo sledeće:

1) kreiranje upitnika kojima se otvara mogućnost da se produbljenije

istražuju ekonomske karakteristike populacije, pri čemu postoji


15

mogućnost za primenu raznovrsnih regresiono-korelacionih odnosa sa

mnogobrojnim faktorima,

2) prikupljanje podataka u vremenu koje je prilagođeno istraživačima, a

ne fiksirano kao što je to slučaj sa zvaničnom statistikom,

3) obuhvatanje populacije koja je za istraživački problem najpogodnija,

4) kako se ovom problematikom mogu baviti mnogobrojni istraživački

centri, to je možemo intenzivnije i sveobuhvatnije proučavati.

S druge strane, kao nedostatke možemo navesti sve one mane koje

anketna istraživanja imaju: od pravljenja uzorka i konstruisanja upitnika, pa

preko prikupljanja podataka.

Različiti registri pojedinih službi. Pored popisa stanovništva, podatke

o ekonomski aktivnom stanovništvu, zaposlenosti i nezaposlenosti, kao i

mnoge druge, prikuplja i Nacionalna služba za zapošljavanje. Međutim, zbog

različitih koncepata nezaposlenosti koje koriste Republički zavod za

statistiku (RZS) i Nacionalna služba za zapošljavanje (NSZ) dobijamo i

različite podatke o nezaposlenosti.

Svesni činjenice da se podaci o stanovništvu mogu prikupljati iz

različitih izvora, kao i postojanje razlika u broju nezaposlenih u zavisnosti od

izvora podataka, u naučnoj javnosti prepoznata je potreba da se ovom

problemu posveti značajna pažnja. Tako Ivković uočava brojne razlike u

metodologiji prikupljanja podataka o nezaposlenosti (tabela 1.1) i na osnovu

njih objašnjava da se dva različita koncepta o nezaposlenosti koji se

primenjuju dopunjuju te da se nijedan ne može zameniti drugim. Zaključuje

da "oba koncepta imaju svoju ulogu i specifičan obim primena u analizi

tržišta rada i prognoziranju" (Ivković, 2016: 53). Međutim, iako


16

komplementarna kada se uporede stope nezaposlenosti izračunate iz ova dva

različita izvora podataka, primećuju se značajane razlike u njihovim

vrednostima, što može da izazove priličnu konfuziju u javnosti. Zbog toga

navodimo najznačajnije razlike u metodologiji prikupljanja podataka koje

primenjuje RZS i NSZ (tabela 1). One se ogledaju: u tome da li se radi o

uzorku ili o osnovnom skupu koji se obrađuje, u različito definisanoj

referentnoj populaciji pa i jedinici posmatranja, o različitoj definiciji

nezaposlenosti, različitim publikovanim periodima, različitim greškama i

nivoima preciznosti na osnovu kojih se izvode zaključci.


17

Tabela 1.1 Metodološka neslaganja u podacima o nezaposlenosti između

Republičkog zavoda za statistiku (Anketa o radnoj snazi) i Nacionalne službe

za zapošljavanje

Izvor neslaganja RZS NSZ

Izvor podataka Uzorak od 800

domaćinstava

Evidencija nezaposlenih

Starosna granica radnog

stanovništva

15-74 15-65

Referentna populacija Stalno stanovništvo

(prema Evropskom

sistemu računa - ESA95)

Državljani Republike

Srbije i stranci sa radnom

dozvolom prijavljeni na

evidenciju nezaposlenih

Jedinica posmatranja Lice u porodičnom

domaćinstvu koje je

izabrano za uzorak

Lica koja ispunjavaju

zakonske uslove za

prijavu na evidenciju

nezaposlenih

Referentni period Nedelja Mesec

Definicija nezaposlenosti Definicija ILO i Evrostata Definicija upotrebljena u

Zakonu1

Objavljivanje podataka Kvartalni i godišnji presek Mesečni, kvartalni i

godišnji presek

Uziračka greška Na nivou od 5% Ne podleže greškama

uzorkovanja

Preciznost Manja preciznost za male

teritorijalne jedinice ili

starosne grupe

Visoka preciznost koja ne

zavisi od ostalih faktora

Izvor: Ivković, 2016: 21-22.

1 Radi se o Zakonu o zapošljavanju i osiguranju za slučaj nezaposlenosti ("Službeni glasnik

Republike Srbije" br. 36/2009).

2. DEMOGRAFSKI I DRUŠTVENI ČINIOCI

EKONOMSKE STRUKTURE STANOVNIŠTVA

Podela na ekonomski aktivno i neaktivno stanovništvo uzrokovana je

fiziološkim mogućnostima stanovništva da učestvuje u procesu rada. Sa

demografskog aspekta, navedene fiziološke mogućnosti određene su

strukturom stanovništva prema polu i starosti. Međutim, na ukupan broj

stanovnika, na njegovu starosno-polnu strukturu, pa i na obim aktivnog

stanovništva deluju procesi fertiliteta i mortaliteta, migraciona kretanja, ali i

brojni društveni činioci.

U literaturi koja se bavi ekonomskom strukturom stanovništva

pronalazimo razlikovanje radnog kontigenta od kontigenta aktivnog

stanovništva. Smatra se da je radni kontigent isključivo demografska

kategorija, definisana na osnovu starosne strukture (za muškarce je to period

od 15 do 64, a za žene od 15 do 59) i predstavlja potencijalnu ponudu radne

snage. Zato se njegov obim i struktura formiraju isključivo pod uticajem

ukupnog kretanja stanovništva. S druge strane, kontigent aktivnog

stanovništva ili drugačije nazvan kontigent "radne snage" je istovremeno

demografska i društveno-ekonomska kategorija, te su promene u njenom

obimu i strukturi uzrokovane zajedničkim delovanjem demografskih i

društvenih faktora. U osnovi ovog razlikovanja nalazi se i objašnjenje za

tvrđenje da je u normalnim uslovima radni kontigent "relativno stabilna i

egzaktno odrediva veličina, dok je kontigent aktivnog stanovništva podložan

Demografski i društveni činioci ekonomske strukture stanovništva

20

čestim, jačim ili slabijim kratkoročnim kolebanjima" (Wertheimer-Baletić,

1999: 423). Za razliku od ovih kontigenata, obim zaposlenih je pod

dominantnim uticajem ekonomskih činilaca.

Često se zbog teorijskih, ali i analitičko-praktičnih razloga, razlikuju

demografski od društvenih činilaca formiranja radne snage. Kako su

demografske varijable (kao što su starost i pol) stabilnije, na njih se ne može

kratkoročno uticati merama ekonomske i socijalne politike. Na starost možda

u dugoročnom periodu i može, ali na pol sigurno ne. Povećanje udela muškog

stanovništva u ukupnom stanovništvu može doprineti povećanju broja

aktivnog stanovništva, dok veća stopa bračnosti i fertiliteta kod žena deluje

na smanjenje udela ženskog stanovništva u ukupnoj radnoj snazi. Suprotno

ovome, obim aktivnog stanovništva se pod uticajem društvenih faktora može

usmeriti ka željenom pravcu.

Shematski prikaz dat u slici 2.1 pomaže nam da shvatimo obim

pojmova o kojima govorimo. Dakle, iz ukupnog stanovništva, kao najšire

kategorije, izdvaja se radna snaga, a iz nje i obim zaposlenih.

Slika 2.1 Šematski prikaz obima pojmova ukupnog stanovništva, radne snage

i obima zaposlenih

Na obim ponude radne snage utiče veličina ukupnog stanovništva, ali

je njen maksimalni broj uvek manji od ukupnog broja stanovnika jer ovde ne

ubrajamo decu i starije građane. Kada bi zanemarili uticaj migracionih

Ukupno stanovništvo

Radna snaga Zaposleni


21

kretanja (govorimo o tzv. "zatvorenim populacijama") onda bi na promenu

broja aktivnog stanovništva (radne snage) i zaposlenih uticao samo prirodni

priraštaj i starenje populacije. Između ovih demografskih činjenica beleži se

pozitivna korelacijska veza, ali različitog intenziteta. Najjača veza se nalazi

između stope priraštaja ukupnog stanovništva i radnog kontigenta, dok se

najslabija očekuje između stope priraštaja ukupnog stanovništva i zaposlenih.

Međutim, pozitivnu značajnu korelaciju pronalazimo i u "otvorenim

populacijima". To su one populacije kod kojih se prilikom proučavanja

uzimaju u obzir migraciona kretanja. Tako je na osnovu podataka iz tabele

2.1 uočena veoma jaka pozitivna veza između ukupnog broja stanovnika i

veličine radnog kontigenta (r=0,915; p<0,01) i nešto slabijeg intenziteta, ali

isto statistički značajnog, između ukupnog broja stanovnika i broja

zaposlenih (r=0,743; p<0,01). Korelacije različitog intenziteta su i pokazatelj

da je varijabla "zaposleni" podložna kako demografskim tako i društveno-

ekonomskim uticajima.

Na veličinu kontigenta radne snage utiče i starosna struktura ukupnog

stanovništva, koja zbog diferencijalnog fertiliteta i mortaliteta prema starosti,

sadrži različit udeo pojedinih starosnih grupa, koje za formiranje radne snage

imaju različit značaj. Analiza pojedinih starosnih grupa iz kojih se formira

radni kontigent čini polaznu osnovu i za analizu izvora formiranja aktivnog

stanovništva. Starosne granice iz kojih nastaje aktivno stanovništvo su uvek

nešto šire. One variraju prostorno, vremenski i prema delatnostima. No i

pored ovih varijabilnosti, kao osnovni izvor radne snage uzima se broj

stanovnika od 15 do 64 godina i to iz razloga što se najveći deo radne snage

formira iz ovog starosnog kontigenta. Ova starosna grupa se često naziva i

Demografski i društveni činioci ekonomske strukture stanovništva

22

radni kontigent. Uvažavajući ovakvu starosnu odrednicu, stanovništvo

možemo da podelimo na predradni kontigent do 14 godina, na radni

kontigent (od 15 do 64 godina) i staračko stanovništvo (65 i više).

Tabela 2.1 Ukupan broj stanovnika, radno aktivno stanovništvo i broj

zaposlenih Republike Srbije, u periodu od 2003. do 2014. godine

Godina Procenjen broj stanovnika

(na dan 30. 06. tekuće godine)

Radno sposobno

stanovništvo

Zaposleni

2003. 7.532.613 1.813.570

2004. 7.463.157 2.050.854

2005. 7.440.769 4.991.743 2.068.964

2006. 7.411.569 4.975.995 2.025.627

2007. 7.381.579 4.967.517 2.002.344

2008. 7.350.222 4.959.456 1.999.476

2009. 7.320.807 1.889.085

2010. 7.291.436 4.955.764 1.796.000

2011. 7.258.753 4.947.477 1.746.138

2012. 7.199.077 4.908.781 1.727.048

2013. 7.164.132 4.860.489 1.715.163

2014. 7.131.787 4.805.961 1.697.686

Izvor: RZS, 2015: 140-151.

Da sumiramo, najznačajnije demografske determinante obima radne

snage su:

1) obim ukupnog stanovništva i radnog kontigenta;

2) polna, starosna, bračna struktura ukupnog stanovništva i njegovog

radno sposobnog dela;

3) demografski procesi, kao što su fertilitet i mortalitet, kao i migraciona

kretanja.

Društvene determinante koje deluju na obim aktivnog stanovništva su

vrlo brojne, ali i podložne čestim promenama. One na ukupni broj aktivnog


23

stanovništva mogu da deluju u pogledu njenog povećanja, ali i obrnuto. U

slučaju kada utiču na porast neaktivnog dela stanovništva onda kao posledicu

imamo manjenje aktivnog dela populacije. Na smanjivanje ekonomske

aktivnosti, doduše u starosnim grupama od 10 do 14 i preko 60 godina, utiču

i promene u smeru smanjivanja poljoprivredne radne snage. Ove promene

uglavnom nastaju tehničko-tehnološkim progresom i kulturnim razvojem

jedne zemlje. Ukoliko je reč o školskoj populaciji, povećan obuhvat

školovanjem u osnovnim i srednjim školama, kao i na fakultetima, može

uticati na smanjenje broja aktivnog stanovništva. Suprotna tendencija u broju

aktivnog stanovništva može se pronaći u starosnoj grupi preko 60 godina.

Tako se pomeranjem starosne granice za sticanje uslova za odlazak u penziju,

kao i rigoroznijim uslovima za dobijanje invalidske penzije može uticati na

povećanje broja aktivnog stanovništva u ovoj starosnoj grupi.

Dakle, u osnovne društvene determinante obima aktivnog

stanovništva ubrajamo:

1) strukturu privrednih grana na jednoj teritoriji

2) potražnja za radnom snagom,

3) trajanje obaveznog školovanja, obuhvaćenost dece i omladine

školovanjem

4) određene odredbe radnog zakonodavstva i

5) ostale determinante (opšti uslovi rada, zdravstvena zaštita na radu, rad

žena i sl.).

3. ODABRANI DEMOGRAFSKI POKAZATELJI

EKONOMSKE STRUKTURE STANOVNIŠTVA

Prilikom analiziranja podataka o ekonomskoj strukturi stanovništvo

imamo na raspolaganju mnogobrojne demografske i statističke tehnike. Kod

upotrebe statističkih metoda jedan od važnih uslova za odabir nekog metoda

je nivo merenja upotrebljen kod ovih podataka. U većini slučajeva,

ekonomska struktura je kvalitativna varijabla nominalnog tipa pa ćemo u

skladu sa ovom informacijom i odabrati metod za analizu ovih varijabli. No,

u ovom delu akcenat ćemo staviti na odabrane pokazatelje razvijene u okviru

demografije koje se koriste za analiziranje podataka kojima se opisuje

ekonomska struktura jednog stanovništva.

Predstavićemo i analizirati tri pokazatelja: bilans radne snage,

ekonomsku iskorišćenost radnog kontigenta i demografsku rezervu radne

snage.

Bilans radne snage. Uloga bilansa radne snage (𝑃𝑎) je da stvori uvid

u starosne izvore formiranja radne snage. On se može zapisati izrazom:

𝑃𝑎 = 𝑃(15−64) + 𝑃𝑎,𝑖 − 𝑃𝑛(15−64)

gde:

- 𝑃(15−64) predstavlja radni kontigent jedne populacije,

Odabrani demografski pokazatelji ekonomske strukture stanovništva

26

- 𝑃𝑛(15−64) čine neaktivne osobe iz radnog kontigenta i

- 𝑃𝑎,𝑖 aktivne osobe izvan radnog kontigenta (osobe do 14, kao i preko

65 godina)

Neaktivne osobe iz radnog kontigenta ili, drugačije rečeno, kategorije

stanovništva koje ne učestvuju u formiranju radne snage su: (1) izdržavane

osobe iz radne dobi (domaćice, učenici i studenti); (2) osobe sa ličnim

prihodom iz radnog kontigenta (penzioneri, primaoci socijalne pomoći i sl.).

Poznavajući elemente bilansa radne snage možemo uticati na

povećanje udela radne snage u ukupnom stanovništvu i to upravo

smanjivanjem neaktivnog dela radnog kontigenta. Kako najveća kategorija

neaktivnih pripada domaćicama, osposobljavanje žena za aktivno

učestvovanje u radu predstavlja jedan od načina povećanja bilansa radne

snage. Druga kategorija po značaju pripada učenicima i studentima.

Tabela 3.1 Bilans formiranja radne snage u Republici Srbiji, popisi 2002. i

2011. godina

Godina

popisa

Radni

kontigent

Neaktivni u

radnom

kontigentu

Aktivni u

radnom

kontigentu

Aktivni van

radnog

kontigenta2

Aktivno

stanovništvo

2002. 5.052.805 1.746.099 3.272.788 109.594 3.398.227

2011. 4.911.268 1.996.149 2.915.119 56.101 2.971.220

Izvor: RZS, 2003; RZS, 2012.

Tabela 3.1 prikazuje osnovne karakteristike formiranja bilansa radne

snage u Republici Srbiji, kao i promene nastale između dva poslednja popisa,

2 U ukupnom broju aktivnog stanovništva van radnog kontigenta nije ubrajana stavka

Nepoznato koja za 2002. godinu iznosi 15.845 stanovnika.


27

2002. i 2011. godine. Usled smanjenja ukupnog broja stanovnika između dva

popisa (u 2002. godini ukupan broj stanovnika iznosio je 7.498.001, dok se

2011. godine taj broj smanjio na 7.186.862 stanovnika), tendencije starenja

stanovništva (veći udeo starog stanovništva u ukupnom broju), ali i mnogih

društveno-ekonomskih činilaca (od kojih izdvajamo dva najznačajnija:

odlaganje traženja posla usled produženog školovanja i nezaposlenost),

primećujemo (1) smanjenje veličine radnog kontigenta, a u okviru njega (2)

smanjenje broja aktivnih stanovnika u okviru radnog kontigenta, kao i (3)

povećanje udela neaktivnog stanovništva u radnom kontigentu. Značajnije (4)

smanjenje primećujemo i kod udela aktivnog stanovništva van radnog

kontigenta. Ove četiri tendencije svaka za sebe, ali i uzete zajedno, prikazuju

proces smanjivanja ekonomske aktivnosti stanovništva u Srbiji zabeležen

između dva popisa. Bilans radne snage izračunat za 2002. godinu iznosi

3.416.300 stanovnika, dok je u 2011. godini on iznosio 2.971.220 stanovnika.

Dakle, bilansom radne snage obuhvaćeno je ukupno aktivno stanovništvo u

Republici Srbiji. Podsetimo, na osnovu metodologije popisa iz 2011. godine,

to su svi oni koji obavljaju zanimanje, ali i nezaposleni (oni koji su nekada

radili i oni koji traže prvi posao). Kao što smo već istakli, tendencije

otkrivaju i povećanje ekonomski neaktivnog dela stanovništva. U njih

zvanična statistika ubraja decu mlađu od 15 godina, penzionere, lica sa

prihodima od imovine, učenike i studente (starije od 15 godina), lica koja

obavljaju samo kućne poslove u svom domaćinstvu i kategoriju ostalih.

Detaljnijim prikazivanjem ekonoskih kategorija stanovništva u tabeli 3.1a,

značajnim za bilans radne snage, dobijamo još precizniji uvid u ekonomsku

strukturu stanovništva Srbije.


28

Tabela 3.1a Struktura formiranja radne snage Republike Srbije prema

popisima 2002. i 2011. godine

Godina popisa

2002. 2011.

Neaktivni u radnom kontigentu 34,56 40,64

Izdržavano stanovništvo u radnom

kontigentu

22,41 21,80

Aktivni 65 godina i više 2,17 1,14

Aktivni iz radnog kontigenta u

ukupnom stanovništvu

43,65 40,56

Zaposleni iz radnog kontigenta u

ukupnom stanovništvu

33,66 31,29

Između dva poslednja popisa u Srbiji raste broj neaktivnih osoba u

radnom kontigentu. Međutim, u okviru ove kategorije primećuje se

povećanje udela izdržavanog stanovništva (učenika i studenata starijih od 15

godina i domaćica) naspram smanjivanja ostalih kategorija (najverovatnije

penzionera). Kako popis iz 2002. godine ne razdvaja izdržavano stanovništvo

na podkategorije ne možemo tačno tvrditi koja se od kategorija izdržavanih

povećava. Pretpostavljamo da se povećava udeo obe kategorije, broja učenika

i studenata i domaćica, ali to ne možemo sigurnije tvrditi. I na osnovu

podataka iz prethodne tabele vidimo smanjivanje aktivnih izvan radnog

kontigenta. Šta konkretnije pokazuje ovaj podatak? Aktivni izvan radnog

kontigenta su osobe starije od 65 godina koji nisu penzioneri nego ili rade ili

traže posao. Njihovo smanjivanje najverovatnije nastaje povećanjem broja

onih lica koja su se opredelila za odlazak u penziju.

Ekonomska iskorišćenost radnog kontigenta. Jedna od najizrazitijih

karakteristika starosne strukture radne snage u Srbiji je najveći udeo


29

stanovništva u radnoj dobi u formiranju ukupne radne snage, uz smanjivanje

aktivnosti najstarije starosne kohorte (65 godine i više). Ova pojava izražava

porast ekonomske iskorišćenosti stanovništva u radnoj dobi.

Stepen ekonomske iskorišćenosti stanovništva u radnom kontigentu

možemo meriti u apsolutnim i relativnim izrazima. U apsolutnom izrazu to je

broj aktivnih osoba u radnoj dobi, koji dobijamo kao razliku broja stanovnika

u radnoj dobi i broja neaktivnih osoba u radnoj dobi.

𝑃𝑎(15−64) = 𝑃(15−64) − 𝑃𝑛(15−64)

gde je:

- 𝑃𝑎(15−64) - broj aktivnih iz radnog kontigenta

- 𝑃(15−64) - radni kontigent

- 𝑃𝑛(15−64) - neaktivne osobe iz radnog kontigenta.

U 2011. godini Srbija je imala 2.915.119 aktivnih stanovnika.

Međutim, u češćoj upotrebi je opšta stopa aktivnosti radnog

kontigenta ili stopa iskorišćenosti radnog kontigenta. Ubrajamo je u relativne

pokazatelje i njime merimo stepen ekonomske iskorišćenosti radnog

kontigenta. Dobijamo je pomoću izraza:

𝑎(15−64)‚ =

𝑃𝑎(15−64)

𝑃(15−64)∙ 100

pri čemu:


30

- 𝑎(15−64)‚

- označava stopu aktivnosti, odn. iskorišćenosti radnog

kontigenta,

- 𝑃𝑎(15−64) - broj aktivnih iz radnog kontigenta i

- 𝑃(15−64) - ukupan radni kontigent.

Tako je opšta stopa aktivnosti radnog kontigenta u Srbiji prema

popisu iz 2002. godine iznosila 65,03%, dok je 2011. godine ona opala i

njena vrednost je bila 59,36%

Pošto je opšta stopa iskorišćenosti radnog kontigenta ukupni

pokazatelj stepena njegove radne iskorišćenosti, ona se može specifičnije

izraziti na različite načine. Činjenica da je iskorišćenost radnog kontigenta

različita ukoliko pogledamo stanovništvo prema polu, starosti ili nekim

drugim obeležjima, daje nam za pravo da se definišemo specifične stope

prema tim obeležjima.

Specifična stopa iskorišćenosti radnog kontigenta prema polu (za

muškarce: 𝑎𝑚(15−64)‚

,

za žene: 𝑎𝑓(15−64)‚

) dobija se odnosom aktivnog muškog/ženskog

stanovništva i ukupnog muškog/ženskog stanovništva u radnom kontigentu:

𝑎𝑚(15−64)‚ =

𝑃𝑎,𝑚(15−64)

𝑃𝑚(15−64)∙ 100 𝑖𝑙𝑖 𝑎𝑓(15−64)

‚ =𝑃𝑎,𝑓(15−64)

𝑃𝑓(15−64)∙ 100

Na isti način možemo definisati i specifične stope prema ostalim

obeležjima značajnim za iskorišćenost radnog kontigenta. Pored starosti i

pola, spomenućemo još i stopu prema poljoprivrednom/nepoljoprivrednom

stanovništvu, delatnošću, zanimanju, obrazovanju i tako dalje. Našu analizu


31

možemo još produbiti, kombinovanjem dve specifične stope. Recimo, prema

polu i obrazovanju. Tako ćemo npr. dobiti stepen radne iskorišćenosti

ženskog stanovništva sa osnovnim obrazovanjem.

U 2011. godini specifična stopa iskorišćenosti muškog stanovništva iz

radnog kontigenta je veća (iznosi 68,03%) od specifične stope iskorišćenosti

ženskog stanovništva u radnom kontigentu (koja je bila 50,76%). Kako je

popisom iz 2011. godine zabeleženo više ženskog stanovništva u radnom

kontigentu (2.466.467 žena naspram 2.444.801 muškaraca), objašnjenje

ovakve razlike u stopama je vrlo očigledno. Naime, udeo ženskog aktivnog

stanovništva je manje od muškog i to je uticalo na značajno različite

specifične stope kod oba pola. To praktično znači da je 2011. godine bilo više

neaktivnih žena iz radnog kontigenta, tj. onih koje ne obavljaju zanimanje ili

ne traže posao. To su uglavnom domaćice, studentkinje ili žene sa prihodima

od imovine. Preciznije objašnjenje uočenih polnih razlika dobijamo

kombinacijom polne i starosne specifične stope iskorišćenosti radnog

kontigenta.

Kao što se može videti iz grafikona 3.1, sve starosne grupe beleže

razlike u vrednostima. Međutim, najniže vrednosti primećujemo u prvoj i

poslednjoj starosnoj grupi. Kod najmlađe starosne grupe dominantan deo

ekonomsko neaktivnih čini studentska populacija i u ovoj grupi uočena je

najmanja razlika između vrednosti stopa. Nasuprot ovoj grupi, kod najstarije

populacije radnog kontigenta uočava se najveća razlika između stopa muškog

i ženskog stanovništva i to od čak 29,4%. Ovoj grupi pripada i najveći broj

domaćica. Iako je kod najstarije kohorte radnog kontigenta primećena


32

najveća razlika između muškaraca i žena, ova razlika se konstanto uvećava

još od starosne grupe od 25 do 29 godina.

Grafikon 3.1 Polne i starosne specifične stope iskorišćenosti radnog

kontigenta (%), popis 2011

Izvor: RZS, 2012a: 42-43;

Kako bismo bolje objasnili poreklo tako velike razlike u polu u

starosnoj grupi od 50 do 64 godina, upotpunićemo naše objašnjenje

iskorišćenosti radnog kontigenta predstavljanjem specifičnih stopa

nepismenog stanovništva. Iz grafikona 3.2 vidimo da su vrednosti stopa

nepismenog muškog stanovništva kroz starosne grupe stabilne, dok kod žena,

osim što su veće, one se i naglo povećavaju u najstarijoj grupi.

15-19 20-24 25-29 30-49 50-59 60-64

13.7

52.6

77.6 86.7

71.3

37.4

8.1

36.6

66

73.8

46.2

8

muškarci žene


33

Grafikon 3.2 Specifične stope iskorišćenosti radnog kontigenta nepismenog

stanovništva, popis 2011

Izvor: RZS, 2012a: 42-43; RZS, 2013: 104.

Demografske rezerve radne snage (𝑅𝐷) možemo izračunati u

apsolutnom i relativnom izrazu. Kada od broja stanovnika u radnoj dobi u

trenutku popisa odbijemo broj ekonomskih aktivnih osoba, dobijamo

ekonomski neaktivno stanovništvo u radnoj dobi. Ono čini demografsku

rezervu radne snage i njen apsolutni izraz možemo zapisati na sledeći način:

𝑃𝑛(15−64) = 𝑃(15−64) − 𝑃𝑎(15−64)

𝑃𝑛(15−64) = 𝑅𝐷

𝑅𝐷 = 𝑃(15−64) − 𝑃𝑎(15−64)

Relativni izraz demografskih rezerva radne snage (𝑎𝑛‚ )pokazuje stopu

ili procenat ekonomske neiskorišćenosti radnog kontigenta. Dobijamo ga

15-1920-34

35-4950-64

0.6 0.6

0.5 0.5

0.7 0.8 0.7

1.2

muškarci žene


34

stavljanjem u odnos neaktivne osobe u radnoj dobi, drugim rečima

demografsku rezervu radne snage, sa brojem stanovnika u radnoj dobi.

𝑎𝑛‚ =

𝑃𝑛(15−64)

𝑃(15−64)∙ 100 𝑖𝑙𝑖 𝑎𝑛

‚ =𝑅𝐷

𝑃(15−64)∙ 100

Obim demografskih rezervi radne snage posebno je važan zemljama

koje beleže niski natalitet, te niski priraštaj stanovništva u radnu dob.

Ukoliko bi se na nekoj teritoriji beležilo povećanje potražnje za radnom

snagom u nepoljoprivrednim delatnostima to bi zahtevalo potpunije

iskorišćavanje do sada nedovoljno korištenih radnih resursa ili ekonomsko

aktiviranje neiskorišćenih radnih resursa u radnom kontigentu.

Najveće potencijalne rezerve radne snage su, kao što smo već videli,

kod ženskog stanovništva i tu bi trebalo sprovesti istraživanje demografskih

rezervi radne snage. Nažalost, poslednji popis pokazuje da je u slučaju Srbije

najveći deo neaktivnih žena u najstarijoj populaciji i to nepismenih. No,

ostale starosne grupe takođe beleže značajan udeo demografske rezerve

ženskog stanovništva koje se može ekonomski aktivirati.

Veličinu demografskih rezervi ženskog stanovništva (𝑅𝐷,𝑓)unutar

radnog kontigenta dobijamo na osnovu razlike između ukupnog broja žena u

radnom kontigentu i broja aktivnih žena u radnom kontigentu. Reč je o

ukupnim demografskim rezervama ženskog aktivnog stanovništva u radnom

kontigentu:

𝑅𝐷,𝑓 = 𝑃𝑓(15−64) − 𝑃𝑎,𝑓(15−64)


35

To je višak žena u radnom kontigentu nad ekonomski aktivnim

ženskim stanovništvom radnog kontigenta. Pri tome treba imati na umu da ni

broj aktivnih žena ne predstavlja stvarno korišteni radni kapacitet ženskog

stanovništva u privrednim i neprivrednim delatnostima, jer aktivno

stanovništvo obuhvata, osim zaposlenih osoba koje u određenom trenutku

čine celovito korištene radne resurse (recimo žene na poljoprivrednim

gazdinstvima) i osobe čiji se proizvođački kapacitet u određenom trenutku

uopšte ne koristi (nezaposlene osobe). Ako se želi oceniti razlika između

stvarno korišćenih radnih resursa, tj. kontigenta zaposlenih i delimično

korišćenih ili uopšte nekorišćenih resursa, to je moguće učiniti na osnovu

razlike između broja žena u radnom kontigentu i broja zaposlenih žena.

Međutim, ako se ima u vidu činjenica da je aktivno stanovništvo, u

određenim uslovima na jednom području stvarno privredno angažovani radni

resurs koji je zaposlen, ili pak traži zaposlenje, onda razlika između broja

žena u radnom kontigentu i broja ekonomski akivnih žena u radnom

kontigentu predstavlja u određenom trenutku stvarno ekonomski neiskorišćen

radni resurs, radnu snagu koja niti je zaposlena niti traži zaposlenje.

Već smo pokazali da ekonomska aktivnost ženske radne snage varira

prema pojedinim starosnim grupama. Stoga bi preciznije bilo demografske

rezerve ženskog stanovništva izračunavati prema pojedinim starosnim

grupama. To bi nam omogućilo da utvrdimo gde su te rezerve najveće.

Demografske rezerve ženskog aktivnog stnovništva prema starosnim

grupama dobijamo na osnovu razlike ukupnog broja ženskog stanovništva u

pojedinoj starosnoj grupi u okviru radnog kontigenta i broja ekonosmki

aktivnih žena u toj istoj starosnoj grupi. Tako na primer demografsku rezervu


36

ženske radne snage u starosnoj grupi od 20 do 24 godine𝑅𝐷,𝑓(20−24),

izračunaćemo pomoću sledećeg obrasca:

𝑅𝐷,𝑓(20−24) = 𝑃𝑓(20−24) − 𝑃𝑎,𝑓(20−24)

𝑅𝐷,𝑓(20−24) = 𝑃𝑛,𝑓(20−24)

Na isti način možemo formirati i obrasce za izračunavanje ostalih

starosnih grupa demografskih rezervi ženskog stanovništva.

4. DEMOGRAFSKE STRUKTURE KAO ODREDNICE

AKTIVNOG STANOVNIŠTVA

Strukture prema polu i starosti su od velikog uticaja na obim

ekonomsko aktivnog stanovništva. Iako su ove strukture primarno biološke,

razlike u ekonomskoj aktivnosti muškaraca i žena uslovljene su i

ekonomskim, kulturnim i drugim faktorima. Tako na odnos muškog/ženskog

stanovništva u aktivnom delu ekonomske strukture utiču migracije, određeni

privredni razvoj, specifični kulturni elementi, obrazovanje i mnoštvo drugih

faktora.

4.1. Ekonomska aktivnost prema polu

Specifične stope aktivnog stanovništva. Ukupan broj aktivnog

stanovništva zavisi najpre od obima muške radne snage. Između veličine

muškog i ukupnog broja aktivnog stanovništva postoji čvrsta pozitivna

korelacijska veza. Takođe je primećena i visoka iskorišćenost radnog

kontigenta kod muškog stanovništva. Ona je uslovljena mnogobrojnim

društveno-ekonomskim činiocima na području potražnje za radnom snagom.

U cilju poređenja stepena ekonomske aktivnosti ukupnog

stanovništva u raznim zemljama i to prema polu, starosnim grupama,

delatnostima, zanimanjima i slično, koristimo specifične stope aktivnosti.

Tako bismo specifičnu stopu aktivnosti ukupnog muškog stanovništva (𝑎𝑚′ )

Demografske strukture kao odrednice aktivnog stanovništva

38

dobili stavljanjem u odnos muškog aktivnog stanovništva (𝑃𝑎,𝑚) i ukupnog

muškog stanovništva (𝑃𝑚):

𝑎𝑚′ =

𝑃𝑎,𝑚

𝑃𝑚∙ 100

Shodno tome, u cilju izračunavanja stope aktivnosti ukupnog ženskog

stanovništva koristili bi sledeći izraz:

𝑎𝑓′ =

𝑃𝑎,𝑓

𝑃𝑓∙ 100

Kako su stope aktivnosti radnog kontigenta muškog stanovništva

znatno veće nego kod ženskog, to su i vrednosti stopa aktivnosti ukupnog

muškog stanovništva veće nego kod žena.

U demografskim analizama često se specifična stopa prema polu

kombinuje sa stopom prema starosnim grupama. Najčešće se to radi da bi se

analizirao radni potencijal sadržan u radnom kontigentu muškog, odnosno

ženskog, stanovništva. Tako dobijamo specifičnu stopu aktivnosti muškog

stanovništva na osnovu izraza:

𝑎𝑚,𝑥′ =

𝑃𝑎,𝑚,𝑥

𝑃𝑚,𝑥∙ 100

gde je:

- 𝑃𝑎,𝑚,𝑥 - broj aktivnog muškog stanovništva određene starosti,

- 𝑃𝑚,𝑥 - broj ukupnog muškog stanovništva određene starosti.


39

Pri tome, uobičajeno je da se stope računaju prema petogodišnjim

starosnim grupama. Međutim, ukoliko želimo da vidimo stopu aktivnosti za

drugačiji starosni interval, a podaci nam to dozvoljavaju, možemo formirati i

drugačije stope. U slučaju tabele 4.1, širine starosnih intervala su istovetne

kao i u knjizi 7, popisa stanovništva iz 2011. godine, pod nazivom

Ekonomska aktivnost.

Ono što primećujemo u tabeli 4.1 je izrazita neujednačenost stopa.

Osim što su sve izračunate specifične stope veće za muškarce nego za žene,

one se veoma razlikuju i po starosnim grupama. Veća iskorišćenost muškog

aktivnog stanovništva ima svoje mnogobrojne uzroke i često je predmet

istraživanja polne diskriminacije na tržištu rada. Osim toga, najmanja

iskorišćenost primećena je u najmlađoj kategoriji stanovništva. Razlog ovako

niske stope možemo tražiti u činjenici da se stanovništvo još uvek školuje.

Starosna grupa od 15-19 godina ukazuje da je to populacija koja pohađa

srednješkolsko obrazovanje i ona je u Srbiji veoma rasprostranjena. Pored

ove starosne grupe, niske vrednosti stopa iskorišćenosti uočavamo i u

marginalnoj grupi "65 godina i više". Napomenućemo da, iako je ova

starosna grupa izvan opsega aktivnog stanovništva, postoje još uvek oni koji

spadaju u ovu kategoriju. U odnosu na ove dve kategorije, ostale starosne

grupe pokazuju visoku stopu ekonomske aktivnosti.


40

Tabela 4.1 Specifične stope aktivnosti stanovništva Republike Srbije prema

polu i starosti, popis 2011. godine (u %)

Starosne grupe Stope aktivnosti

muškaraca žena

15-19 13,7 8,1

20-24 52,6 36,6

25-29 77,6 66,0

30-49 86,7 74,0

50-59 71,3 46,2

60-64 37,4 8,0

65 i više 7,0 3,0

Već smo napomenuli da pored starosne strukture, na visinu stope

aktivnosti muškog (ili ženskog) stanovništva utiču i granska struktura

privrede. Zbog toga je potrebno poznavati i specifične stope aktivnosti prema

polu, delatnostima i obeležjima naselja (gradsko, seosko). Tako možemo

definisati, recimo, specifičnu stopu aktivnosti muškaraca u poljoprivrednim

(ili nepoljoprivrednim) delatnostima:

𝑎𝑚,𝑝′ =

𝑃𝑚,𝑎,𝑝

𝑃𝑚,𝑝∙ 100

ili

𝑎𝑚,𝑛𝑝′ =

𝑃𝑚,𝑎,𝑛𝑝

𝑃𝑚,𝑛𝑝∙ 100

gde je:

- 𝑎𝑚,𝑝′ - stopa aktivnosti muškog poljoprivrednog stanovništva


41

- 𝑎𝑚,𝑛𝑝′ - stopa aktivnosti muškog nepoljoprivrednog stanovništva

- 𝑃𝑚,𝑎,𝑝 - broj muškog aktivnog stanovništva u poljoprivredi,

- 𝑃𝑚,𝑝 - broj ukupnog muškog stanovništva u poljoprivredi.

Još precizniju sliku dobijamo ako u specifičnu stopu uvrstimo i

starosne grupe. Na taj način ćemo saznati učešća svake starosne grupe u

poljoprivrednim (ili nepoljoprivrednim) delatnostima. Ovu stopu

formiraćemo na sledeći način:

𝑎𝑚,𝑝,𝑥′ =

𝑃𝑚,𝑎,𝑝,𝑥

𝑃𝑚,𝑝,𝑥∙ 100

gde pridodati x u indeksu označava starosnu grupu.

Demografske rezerve radne snage. Izračunavaju se na osnovu bilansa

formiranja aktivnog stanovništva. I ovaj pokazatelj se može izračunati u

apsolutnom i relativnom iznosu. Demografska rezerva radne snage u

apsolutnom iznosu (𝑅𝐷) u trenutku popisa izračunava se ako se od broja

stanovnika u radnoj dobi u trenutku popisa (𝑃(15−64)) oduzmemo broj

ekonomski aktivnih osoba u radnoj dobi (𝑃𝑎(15−64)). Tako dobijamo broj

ekonomski neaktivnih stanovnika u radnoj dobi (𝑃𝑛(15−64)) ili drugačije

rečeno demografsku rezervu radne snage.

𝑃𝑛(15−64) = 𝑃(15−64) − 𝑃𝑎(15−64)

𝑃𝑛(15−64) = 𝑅𝐷

𝑅𝐷 = 𝑃(15−64) − 𝑃𝑎(15−64)


42

Relativni izraz demografske rezerve radne snage može da pokazuje

stopu ili procenat ekonomske neiskorišćenosti radnog kontigenta (𝑎𝑛′ ).

Izračunavamo ga stavljanjem u odnos broj neaktivnih osoba u radnoj dobi i

ukupan broj stanovnika u radnoj dobi.

𝑎𝑛′ =

𝑃𝑛(15−64)

𝑃(15−64)∙ 100 𝑖𝑙𝑖 𝑎𝑛

′ =𝑅𝐷

𝑃(15−64)∙ 100

Obim demografske rezerve radne snage se naročito istražuje u

zemljama koje beleže niski natalitet, gde usled veoma slabog priraštaja

stanovništva u radni kontigent, svako povećanje potražnje za radnom snagom

u nepoljoprivrednim delatnostima zahteva:

1) potpunije iskorišćavanje do sada nedovoljno korišćenih radnih resursa

(npr. radnika u poljoprivredi) ili

2) ekonomsko aktiviranje do sada neiskorišćenih radnih resursa u

radnom kontigentu (npr. žene iz radnog kontigenta.

Starosna i polna struktura ukupnog stanovništva i radnog kontigenta

važni su činioci obima ekonomsko aktivnog stanovništva. Tako nizak

maskulinitet u radnom kontigentu ne pogoduje povećanju broja aktivnog

stanovništva, jer je ekonomska aktivnost muškog stanovništva ili, drugačije

rečeno, ekonomska iskorišćenost radnog kontigenta u Srbiji znatno veća kod

muškog nego kod ženskog stanovništva. Zbog toga se najveće rezerve

potencijalne radne snage mogu očekivati upravo kod ženskog stanovništva iz

radnog kontigenta (grafikon 4.1).


43

Grafikonom 4.1 smo obuhvatili i starosnu grupu 65 godina i više.

Iako ona izlazi iz radnog kontigenta, potrebno ju je prikazati upravo zbog

toga što još uvek postoji jedan deo stanovnika koji su aktivni, tj. zaposleni.

Grafikon 4.1 Ukupno, ekonomski aktivno i zaposleno stanovništvo Republike

Srbije, popis 2011. godine

Ekonomska aktivnost ženskog stanovništva. Da bismo preciznije znali

kolika je demografska rezerva ženskog stanovništva unutar radnog kontigenta

možemo formirati apsolutni pokazatelj demografske rezerve ženskog

stanovništva iz radnog kontigenta:

𝑅𝐷,𝑓 = 𝑃𝑓(15−64) − 𝑃𝑎,𝑓(15−64)

Ovako definisan pokazatelj zapravo pokazuje višak radno sposobnih

žena nad ekonomski aktivnim ženskim stanovništvom iste starosti. Međutim,

treba istaći da čak ni broj aktivnih žena ne predstavlja stvarno korišćeni radni


44

kapacitet ženskog stanovništva. Podsetimo da aktivno stanovništvo obuhvata,

pored zaposlenog i one koje rade ali nisu sklopili nikakav ugovor (nazovimo

ih delimično iskorišćeni radni resurs, kao na primer poljoprivrednici), kao i

osobe koje trenutno ne rade. Zbog toga u analizu treba uvesti i razliku između

ukupnog broja žena u radnom kontigentu i broja zaposlenih žena.

Budući da je ekonomska aktivnost ženske radne snage veoma različita

u odnosu na starosne grupe, potrebno je formirati specifične pokazatelje

demografske rezerve ženskog aktivnog stanovništva prema starosti, kako

bismo videli gde su rezerve najveće. Dobijamo ih kada od ukupnog broja

ženskog stanovništva u pojedinoj starosnoj grupi u okviru radnog kontigenta

oduzmemo broj ekonomsko aktivnih žena u istoj starosnoj grupi. Tako ćemo

na primer demografsku rezervu ženskog stanovništva starosti od 20 do 24

godina dobiti na sledeći način:

𝑅𝐷,𝑓(20−24) = 𝑃𝑓(20−24) − 𝑃𝑎,𝑓(20−24)

Grafikon 4.2 Ukupno žensko stanovništvo i ekonomsko aktivno prema

starosti, popis 2011. godine

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

ekonomsko aktivne

žene

ukupno žene


45

Navedene razlike možemo i grafički prikazati. Tako se na osnovu

grafikona 4.2 vidi da se najveće rezerve ženskog aktivnog stanovništva

nalaze u starosnim grupama od 15 do 19 i od 60 do 64 godina, zatim od 20 do

24 godina, pa od 50 do 59 godina.

Međutim, još nepovoljniji ekonomski položaj žena opisuje naredni

grafikon (grafikon 4.3). U njemu je prikazan odnos ukupnog, aktivnog i

zaposlenog ženskog stanovništva, po starosnim grupama unutar radnog

kontigenta, na teritoriji Republike Srbije 2011. godine. Izuzetno nisko učešće

zaposlenih žena ukazuje na marginalan položaj ženske radne snage u okviru

zaposlenog stanovništva Srbije, što doprinosi većoj ekonomskoj, a time i

društvenoj, nejednakosti u odnosu na muškarce. U okviru prve i druge

starosne grupe niska zaposlenost žena se može objasniti obrazovanjem, što se

u ostalim starosnim grupama ne može reći.

Grafikon 4.3 Ukupno, ekonomsko aktivno i zaposleno žensko stanovništvo,

prema starosti u Republici Srbiji, popis 2011. godine

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

15-19 20-24 25-29 30-49 50-59 60-64

zaposlene žene

ekonomsko aktivne žene

ukupno žene


46

Ekonomska aktivnost muškog stanovništva. Ukupan broj aktivnog

stanovništva na jednoj teritoriji zavisi ponajviše od obima muške radne

snage. Tako se između obima ukupne i muške radne snage beleži čvrsta

pozitivna korelacija. To znači da je uz ostale nepromenjene uslove obim

ukupne radne snage veći utoliko ukoliko je povećan kontigent muške radne

snage i obrnuto. Kako je stopa aktivnosti muškog stanovništva unutar radnog

kontigenta visoka, broj neaktivnih muškaraca unutar radnog kontigenta

mnogo manji u odnosu na broj neaktivnih žena unutar radnog kontigenta.

Neaktivni muškarci su, da podsetimo, oni koji se školuju, koji su se

penzionisali pre navršene 65 godine, kao i oni koji su nesposobni za rad.

Grafikon 4.4 Ukupno muško stanovništvo i ekonomsko aktivno prema

starosti, popis 2011. godine

U odnosu na grafikon 4.3 kojim smo prikazali aktivno žensko

stanovništvo u Republici Srbiji 2011. godine, grafikon 4.4 pokazuje veće

učešće svih starosnih grupa ekonomski aktivnih muškaraca.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

15-19 20-24 25-29 30-49 50-59 60-64

ekonomsko aktivni

muškarci

ukupno muškarci


47

Osnovni demografski činilac koji ima uticaja na obim muške radne

snage je starosna struktura muškog stanovništva. Upravo zbog toga, obim

muške radne snage funkcionalno zavisi od veličine radnog kontigenta

muškog stanovništva, jer je stepen iskorišćenosti muškog stanovništva u

ovom kontigentu veoma visok.

Specifične stope aktivnosti prema polu. Služe za poređenje stepena

ekonomske aktivnosti ukupnog stanovništva u različitim populacijama,

prema starosti, delatnostima, zanimanjima itd. Možemo formirati stopu

muškog i ženskog stanovnišva. Stopu aktivnosti ukupnog muškog

stanovništva (𝑎𝑚′ ) dobijamo stavljanjem u odnos muško aktivno stanovništvo

(𝑃𝑎,𝑚) i ukupno muško stanovništvo (𝑃𝑚):

𝑎𝑚′ =

𝑃𝑎,𝑚

𝑃𝑚∙ 100

Isto tako, stopu aktivnosti ukupnog ženskog stanovništva dobijamo

pomoću obrasca:

𝑎𝑓′ =

𝑃𝑎,𝑓

𝑃𝑓∙ 100

Budući da je stopa aktivnosti radnog kontigenta muškog stanovništva

veća nego kod ženskog, to je i stopa aktivnosti ukupnog muškog stanovništva

veća nego kod žena.

Dok je stopa aktivnosti muške radne snage u radnoj dobi pod

primarnim uticajem starosne strukture, kod stope aktivnosti ženske radne

snage, pored starosne strukture, možemo govoriti i o uticaju mnogih

društveno-ekonomskih, kulturnih i tradicijskih činilaca. Demografski činioci


48

koji značajno deluju na ekonomsku aktivnost žena su mnogobrojni.

Navešćemo starost, veličinu radnog kontigenta, bračno stanje, prosečnu

starost stupanja u brak, broj dece i njihovu starost, prebivalište (selo, grad),

delatnost, zanimanje i nivo obrazovanja. Nasuprot demografskih, od

društveno-ekonomskih najznačajniji su nivo ekonomskog razvoja, tip

privrede, obim ukupne ponude radne snage, kao i odnos muške i ženske

radne snage u toj ponudi, obim i strukturu potražnje radne snage prema

delatnostima i granama, visina dohotka i mnogi drugi.

Specifične stope aktivnosti stanovništva prema starosti. Specifične

stope aktivnosti muškog stanovništva prema starosti su od posebnog značaja

za analizu radnih potencijala sadržanih u radnom kontigentu muškog

stanovništva.

𝑎𝑚,𝑥′ =

𝑃𝑎,𝑚,𝑥

𝑃𝑚,𝑥∙ 100

gde:

- 𝑃𝑎,𝑚,𝑥 predstavlja broj aktivnog muškog stanovništva određene

starosti, a

- 𝑃𝑚,𝑥 broj ukupnog muškog stanovništva te starosti.

Kako je ekonomska aktivnost muškaraca manje podložna

varijabilitetu među zemljama, nego što je to slučaj kod žena, to se one koriste

za međunarodna poređenja stepena ekonomske aktivnosti ukupnog

stanovništva.


49

Za žensko stanovništvo, specifična stopa aktivnog stanovništva prema

starosti se može zapisati na sledeći način:

𝑎𝑓,𝑥′ =

𝑃𝑎,𝑓,𝑥

𝑃𝑓,𝑥∙ 100

Krivulje stopa aktivnosti žena i muškaraca u Srbiji imaju unimodalni

karakter sa širokim vrhom, tj. sa najvećim brojčanim vrednostima u starosnoj

grupi od 30-49. godina. Takođe, stope aktivnosti žena u svim starosnim

grupama značajno su niže nego kod muškog stanovništva. Grafikon 4.5

pokazuje najveće razlike u vrednostima kod populacije između 50 i 64

godina. To znači da, ukoliko bismo poredili ove stope u ranijim popisnim

periodima da bi razlike bile umnogome značajnije nego što popis iz 2011.

beleži.

Informacije iz prethodnih popisa dozvoljavaju nam uvid u promene

unutar ove strukture. Tako su u narednoj tabeli (tabeli 4.2) prikazana učešća

ekonomski aktivnog stanovništva, lica sa ličnim prihodom i izdržavana lica

prema polu u popisima 1981. i 2002. godina. Za ekonomski aktivno

stanovništvo možemo reći da opada u istraživanom periodu. Šobot objašnjava

da je ovaj pad "rezultat bitno drugačijih socio-ekonomskih uslova do 1990.

godine i duboke društvene i ekonomske krize u poslednjoj deceniji

dvadesetog veka" (Šobot, 2010: 275.). U navedenom periodu raste, i to

dvostruko, učešće lica s ličnim prihodom i to kako muškaraca tako i žena.


50

Grafikon 4.5 Specifične stope aktivnog stanovništva prema polu i starosti,

popis 2011. godine

Tabela 4.2 Ekonomska aktivnost stanovništva Srbije, popisi 1981. i 2002.

godine

Ekonomska aktivnost

stanovništva

Godine popisa

1981. 2002.

Ekonomsko aktivni 62,1 53,8

Muško 75,8 63,3

Žensko 49,2 45,0

Lica s ličnim prihodom 11,0 23,9

Muško 11,7 24,0

Žensko 10,3 23,8

Izdržavana lica 26,9 22,1

Muško 12,5 12,5

Žensko 40,5 31,0

Izvor: Šobot, 2010: 276.

U slučaju muškog stanovništva (grafikon 4.6), u periodu od 1981. do

2011. godine najveći pad stope ekonomske aktivnosti odigrao se kod

najstarije muške populacije i to u iznosu od 37.2%. Pad je u navedenom

periodu primetan i u svim ostalim starosnim grupama.

13.7

52.6

77.6 86.7

71.3

37.4

6.9 8.1

36.6

66 73.8

46.2

7.9 2.7

15-19 20-24 25-29 30-49 50-59 60-64 65 i više

muškarci

žene


51

Grafikon 4.6 Specifične stope ekonomske aktivnosti muškog stanovništva

prema odabranim starosnim grupama, 1981. i 2011. godine

Grafikon 4.7 Specifične stope ekonomske aktivnosti ženskog stanovništva

prema odabranim starosnim grupama, 1981. i 2011. godine

U periodu između 1981. i 2011. godine i kod žena se u svim

starosnim grupama primećuje pad ekonomske aktivnosti. On je najveći u

ekonomskoj aktivnosti kod mladih žena između 20 i 24 godina (grafikon

4.7). Kada se uporedi muško i žensko stanovništvo, najveća razlika se

0

20

40

60

80

100

15-19 20-24 25-29 60-64 65 i više

24.5

75.5

93.6

53.1 44.1

13.7

52.6

77.6

37.4

6.9

1981

2011

0

10

20

30

40

50

60

70

80

15-19 20-24 25-29 60-64 65 i više

19.6

61.6

73.9

31.9

20.5

8.1

36.6

66

7.9 2.7

1981

2011


52

primećuje kod najstarije populacije 1981. godine. Ovde je ekonomsko

aktivnih žena upola manje nego muškaraca.

Ukoliko podaci to dozvoljavaju možemo pratiti ekonomsku aktivnost

žena i prema bračnom stanju i prosečnoj starosti ulaska u brak. Kod bračnog

statusa možemo razdvojiti udate žene od neudatih i razvedenih pa posmatrati

njihovu aktivnost. Ili, specifične stope ekonomske aktivnosti žena možemo

formirati prema bračnom stanju i starosti žene i to na sledeći način:

𝑎𝑓,𝑠(𝑥)′ =

𝑃𝑎,𝑓,𝑠(𝑥)

𝑃𝑓,𝑠(𝑥)∙ 100

Pored bračnog statusa, na nivo stope ekonomske aktivnosti žena

snažno deluje i obrazovanje, ekonomski i društveni status bračnog druga,

postojeća proizvodna struktura zemlje i mnogi drugi činioci. Što je nivo

obrazovanja viši, to je uz iste ostale uslove, veća sklonost ka zaposlenju.

Budući da žene sa višim nivoom obrazovanja obično kasnije stupaju u brak i

imaju manji broj dece, u odnosu na žene sa nižom stručnom spremom,

njihove su stope aktivnosti u svim starosnim grupama veće. Što se

društvenog položaja supruga tiče, nivo aktivnosti žena i visina dohotka

supruga često su u inverznom odnosu.

Da bi se eliminisao uticaj različitih starosnih struktura na nivo

aktivnosti stanovništva u različitim zemljama, formiraju se standardizovane

stope aktivnosti i primenjuju na odgovarajuće starosne grupe onog

stanovništva koje biramo za standardno. Ona se izračunava pomoću sledećeg

izraza:


53

𝑎𝑠𝑡,𝑚,𝑥′ =

∑(𝑎𝑚,𝑥′ ∙ 𝑃𝑚,𝑥

𝑠𝑡 )

∑ 𝑃𝑚,𝑥𝑠𝑡 ∙ 100

pri čemu:

- 𝑎𝑠𝑡,𝑚,𝑥′ označava standardizovanu stopu aktivnosti muškog

stanovništva prema starosti,

- 𝑃𝑚,𝑥𝑠𝑡 pokazuje standardno muško stanovništvo po starosti.

Pored starosne strukture, na nivo stope aktivnosti muškog

stanovništva utiče struktura privrednih grana preko ekonomske strukture

stanovništva. Radi se u podeli muškog stanovništva na poljoprivredne i

nepoljoprivredne delatnosti, te na seoska i gradska naselja. Stoga je potrebno

definisati i specifične stope aktivnosti muškaraca prema delatnostima i vrsti

naselja.

Specifične stope aktivnosti muškaraca u poljoprivrednim odnosno

nepoljoprivrednim delatnostima izračunavaju se na sledeći način:

𝑎𝑚,𝑝′ =

𝑃𝑚,𝑎,𝑝

𝑃𝑚,𝑝∙ 100

ili

𝑎𝑚,𝑛𝑝′ =

𝑃𝑚,𝑎,𝑛𝑝

𝑃𝑚,𝑛 𝑝∙ 100

Da bismo videli uticaj različitih mogućnosti koje za ekonomsko

aktiviranje stanovništva pružaju poljoprivredne i nepoljoprivredne delatnosti

i tendencije koje se u pojedinim društvima odvijaju, potrebno je izračunati


54

stopu ekonomske aktivnosti muškog poljoprivrednog i nepoljoprivrednog

stanovništva u pojedinim starosnim grupama.

𝑎𝑚,𝑝,𝑥′ =

𝑃𝑚,𝑎,𝑝,𝑥

𝑃𝑚,𝑝,𝑥∙ 100

𝑎𝑚,𝑛𝑝,𝑥′ =

𝑃𝑚,𝑎,𝑛𝑝,𝑥

𝑃𝑚,𝑛 𝑝,𝑥∙ 100

Na sličan način izračunavamo specifične stope aktivnosti muškog

stanovništva prema starosnim grupama u seoskim i gradskim sredinama.

Bruto godine ekonomski aktivnog života stanovništva. Predstavljaju

sintetički pokazatelj sklonosti prema sudelovanju u radnoj snazi. Ukazuju na

prosečan broj ekonomski aktivnih godina u životu jedne generacije

muškaraca/žena, koja bi u svakoj starosnoj grupi imala istu specifičnu stopu

aktivnosti kao prilikom poslednjeg popisa stanovništva, gde se pri tom ne

uzima u obzir broj umrlih pre navršene krajnje godine svog potencijalno

aktivnog života. Takođe je važno napomenuti da ovaj pokazatelj zavisi od (1)

starosnih granica potencijalne ekonomski aktivne starosti muškaraca ili žena,

kao i (2) specifičnih stopa aktivnosti muškaraca (žena) po starosti popisanih

stanovnika u poslednjem popisu.

Bruto godine aktivnog života muškaraca (𝐵𝑔,𝑚), odnosno žena (𝐵𝑔,𝑓)

izračunavamo po formuli:

𝐵𝑔,𝑚 = ∑ (𝑎𝑚,𝑥

′ ∙ 𝑖

100)

𝑡

15

i - pokazuje broj godina obuhvaćenim starosnim intervalom x.


55

Ukupan broj potencijalnih godina ekonomski aktivnog života kod

muškaraca može da iznosi 55 godina, što je raspon između 15 i 70 godine

života. Svaki muškarac dotične generacije prolazeći kroz tu starost učestvuje

u ekonomskoj aktivnosti prema specifičnim stopama aktivnosti prema starosti

zabeleženim u popisu koji je obavljen.

Ovaj pokazatelj služi kao mera opšteg nivoa specifičnih stopa

aktivnosti prema starosti, ne uzimajući u obzir starosnu strukturu

stanovništva. Pogodan je za poređenje nivoa ekonomske aktivnosti između

pojedinih zemalja, kao i potencijalne dužine aktivnog veka prema razdoblju

koje dotična generacija muškaraca (ili žena) provede u statusu ekonomske

aktivnosti.

Neto godine ekonomski aktivnog života stanovništva. To je prosečni

broj aktivnih godina neke generacije (muškaraca ili žena) koja bi u svakoj

starosnoj grupi imala istu specifičnu stopu aktivnosti kao prilikom poslednjeg

popisa, ali uzimajući u obzir mortalitet muškaraca ili žena tokom ekonomski

aktivnog perioda života. Upravo zbog toga što uzima u obzir broj umrlih

prilikom izračunavanja, neto godina ekonomski aktivnog života stanovništva

predstavlja realniju meru broja aktivnih godina. Neto godine aktivnog života

se računaju pomoću tablica mortaliteta, pa zavise od ukupnog očekivanja

života na dan rođenja i od očekivanog radnog (aktivnog) života u navršenoj

15-oj godini života.

Ukupne neto godine aktivnog života, recimo muškog, stanovništva

(𝐺𝑛,𝑚), izračunavamo na sledeći način:


56

𝐺𝑛,𝑚 =(∑ 𝐿𝑥 ∙ 𝑎𝑚,𝑥

′ ): 100

𝑙𝑥

𝐿𝑥 označava srednji broj živih iz tablica mortaliteta iz razdoblja za koje

izračunavamo neto godine,

𝑙𝑥 pokazuje broj živih starih x godina (takođe iz tablica mortaliteta).

Ujedinjene nacije su 1962. godine objavile izveštaj u kojem navode

podatke o bruto i neto godinama aktivnog života za drugu polovinu 20. veka

(popisi između 1949. i 1959. godine) za tri grupe zemalja: poljoprivredne,

poluindustrijske i industrijske zemlje. Rezultati ovog istraživanja prikazani su

u narednoj tabeli 4.3 i na osnovu njih možemo i konkretnije da vidimo

primenu pokazatelja bruto i neto godina aktivnog ekonomsko aktivnog života

stanovništva. Kako se radi o muškom stanovništvu, primećujemo povećanje

neto godina aktivnog života krećući se od poljoprivrednih do industrijskih

društava. Podsetimo da ovaj pokazatelj uzima u obzir smrtnost muškog

stanovništva, što nam govori o produženom životnom veku muškog

stanovništva u razvijenijim, indutrijskim društvima u odnosu na nerazvijenije

poljoprivredne zemlje. Tako je i gubitak godina zbog uticaja mortaliteta

duplo manji u industrijskim zemljama (iznosi 4,8 godina) nego u

poljoprivrednim (gde je zabeležen gubitak od čak 11,4 godina). S druge

strane, bruto godine ekonomski aktivnog života muškaraca najmanje su u

industrijskim zemljama, što pokazuje da muškarci u tim zemljama imaju

relativno kraće radno razdoblje života. Ono je, nasuprot poljoprivrednim

zemljama, skraćeno usled boljih društveno-ekonomskih standarda.


57

Tabela 4.3 Prosečne bruto i neto godine ekonomski aktivnog života u

"industrijskim", poluindustrijskim" i "poljoprivrednim" zemljama

Zemlje Bruto godine

aktivnog života

(15-69)

Neto godine

aktivnog života

(15-69)

Gubitak godina

zbog uticaja

mortaliteta

Industrijske 48,4 43,6 4,8

Poluindustrijske 49,6 41,1 8,5

Poljoprivredne 50,8 39,4 11,4

Izvor: UN (1962). Demographic Aspects of Manpower. Report I. Sex and

Age Patterns of Participation in Economic Activities, prema Wertheimer-

Baletić, A. 1999: 449.

5. AGREGATNI ANALITIČKI POKAZATELJI

AKTIVNOG STANOVNIŠTVA I NJIHOVE OSOBINE

Opšta stopa aktivnosti ukupnog stanovništva predstavlja osnovni

pokazatelj o udelu ekonomski aktivnog u ukupnom stanovništvu. Kao takva,

ova stopa predstavlja agregat različitih specifičnih stopa aktivnosti prema

demografskim i drugim društvenim obeležjima. To je grubi sintetički

pokazatelj i služi ili kao početno ili kao završni pokazatelj analize ukupnih

radnih resursa nekog stanovništva. No bilo da je na početku ili na kraju

analize, opštu stopu aktivnosti uvek treba da prate rezultati specifičnih stopa

aktivnosti prema odabranim obeležjima.

Opšta stopa aktivnosti je udeo ekonomski aktivnog stanovništva u

užem smislu u ukupnoj populaciji:

𝑎′ =𝑃𝑎

𝑃∙ 100

Kao što smo na prethodnim stranicama i pokazali, brojilac opšte stope

aktivnosti krije u sebi različite demografske i društvene strukture: prema

polu, starosti, bračnom stanju, delatnosti, zanimanju, mestu boravka,

strukturu privrede, obim rasta i strukturu investicija, dužinu obrazovanja...

Zbog toga, iako dve zemlje mogu imati iste opšte stope aktivnosti

stanovništva, njihovo stanovništvo se može veoma razlikovati. Sledeći

nedostatak ovog pokazatelja je što uzima u obzir ukupno stanovništvo, koji

Agregatni analitički pokazatelji aktivnog stanovništva i njihove osobine

60

sadrži u sebi deo koji ne učestvuje u procesu rada. Drugačije rečeno, nisu

uzete u obzir fiziološke granice radno sposobnog stanovništva.

Na veličinu opšte stope aktivnosti deluje niz faktora. Ona varira od

regiona do regiona i na nju deluju različiti demografski činioci, razvijenost

regiona u ekonomskom pogledu, kao i od toga na koji način definišemo

aktivno stanovništvo. Od demografskih činioca navešćemo nivo nataliteta i

prirodnog priraštaja, kao i karakteristike starosne i polne strukture

stanovništva. Dok od društvenih najviše deluju: struktura privrede po

granamam, ekonomska struktura stanovništva, tempo razvoja i potražnja za

radnom snagom u nepoljoprivrednim delatnostima, prosečno trajanje

školovanja, radno zakonodavstvo, zdravstvena i socijalna zaštita itd.

Sve ove karakteristike pokazuju da opštu stopu aktivnosti ne treba

koristiti:

- za poređenje stvarno korišćenih radnih resursa u pojedinim zemljama;

- kao indikator nivoa dostignutog društvenog i privrednog razvoja

pojedinih zemalja koje se nalaze na različitim nivoima privrednog i

kulturnog razvoja; te

- za poređenje stvarnog nivoa ekonomske aktivnosti stanovništva u

različitim zemljama.

Stopa aktivnosti radnog kontigenta (stopa iskorišćenosti radnog

kontigenta). Formirana je s ciljem da se izbegnu nedostaci opšte stope

aktivnosti i da bi se utvrdilo u kojoj je meri stanovništvo u radnoj dobi

angažovano kao radna snaga.


61

𝑎(15−64)′ =

𝑃𝑎(15−64)

𝑃(15−64)∙ 100

Ukoliko uporedimo stopu aktivnosti radnog kontigenta sa opštom

stopom aktivnosti dobićemo razliku u udeo radnog kontigenta u ukupnom

stanovništvu. Ova stopa polazi od pretpostavke da se aktivno stanovništvo

formira samo iz radnog kontigenta stanovništva.

Koeficijent aktivnosti. Za razliku od opšte stope aktivnosti i stope

aktivnosti radnog kontigenta, koeficijent aktivnosti predstavlja relativni broj

koordinacije. Izračunava se prema formuli:

𝑎𝑘′ =

𝑃𝑎

𝑃(15−64)∙ 100

Pokazuje broj aktivnih osoba iz svih starosnih grupa iz kojih se može

očekivati aktivno stanovnitšvo (i onih pre 65 jer se iz te starosne grupe može

očekivati udeo poljoprivrednog stanovništva) na 100 osoba u radnoj dobi.

Ovaj pokazatelj se često upotrebljava za analizu ekonomske strukture

stanovništva zemalja u razvoju, jer se u njima ekonomski aktivno

stanovništvo formira od starosnih granca koje su šire od 15 do 64 godine.

Koeficijent ekonomske zavisnosti. U užem smislu, koeficijent

ekonomske zavisnosti ili koeficijent izdržavanosti predstavlja odnos između

broja ekonomski neaktivnog stanovništva u užem smislu i broja aktivnog

stanovništva u užem smislu.

𝑘𝑒′ =

𝑃𝑛

𝑃𝑎∙ 100

Agregatni analitički pokazatelji aktivnog stanovništva i njihove osobine

62

U širem smislu, koeficijent ekonomske zavisnosti predstavlja odnos

broja neaktivnih u širem smislu i aktivnih u užem smislu:

𝑘𝑒′′ =

𝑃𝑁

𝑃𝑎∙ 100 =

𝑃𝑎 + 𝑃𝑙𝑝

𝑃𝑎∙ 100

Dok koeficijent ukupne ekonomske zavisnosti pokazuje opterećenost

stanovništva radne obi stanovništvom u starosnim grupama van radne dobi

(predradni i starački kontigent) i uticaj postojećeg tipa starosne strukture na

brojčane odnose tih velikih starosnih grupa, koeficijent ekonomske zavisnosti

u užem smislu pokazuje u određenim uslovima stvarnu opterećenost aktivnog

stanovništva izdržavanim. On takođe pokazuje i zajednički, kombinovani

uticaj starosne strukture i specifičnih stopa ekonomske aktivnosti prema

starosti, polu i drugim obeležjima, na brojčani odnos izdržavanog i aktivnog

stanovništva.

6. STRUKTURA STANOVNIŠTVA SRBIJE PREMA

OBELEŽJU DELATNOST

Struktura ekonomski aktivnog stanovništva koje obavlja zanimanje

prema delatnosti značajna je za veliki broj društveno-ekonomskih i

socioloških istraživanja. Smatra se da su ovi podaci jedan od pouzdanijih

elemenata koji realno oslikavaju dostignuti stepen socio-ekonomskog razvoja

jedne zemlje. Oni su i osnov za izradu državnih strategija za unapređenje

ekonomskog i uopšte društvenog razvoja jedne zemlje. U našoj zemlji podaci

o ovoj ekonomskoj strukturi bili su deo svih popisa stanovništva u periodu od

1953. do 2011. godine.

Starosna granica stanovništva koje obavlja zanimanje ima oblik

jednog poluotvorenog intervala, jer ovde spadaju sva aktivna lica starija 15 i

više godina. Razlog za nedefinisanje gornje starosne granice je činjenica da

postoje aktivna lica koja obavljaju zanimanje i nakon završene 64 godine, tj.

izvan radnog kontigenta.

Na osnovu metodologije popisa stanovništva Republičkog zavoda za

statistiku iz 2011. godine, ekonomsko aktivno stanovništvo koje obavlja

zanimanja definisano je prema konceptu tekuća aktivnost i obuhvata:

1) lica koja su u nedelji pred popis (od 24. do 30 septembra 2011.

godine) bar jedan sat obavljala bilo kakav posao koji je plaćen ili će

Struktura stanovništva srbije prema obeležju delatnost

64

to biti, bez obzira da li lice ima sklopljen ugovor sa poslodavcem ili

ne, ili je zaposlen u sopstvenom preduzeću; kao i

2) lica koja su zaposlena ali iz nekog razloga nisu obavljali zanimanje u

referentnoj nedelji (RZS, 2014a: 10).

Delatnost je definisana kao vrsta proizvodnje ili aktivnosti koja se

obavlja u preduzeću ili u nekoj drugoj ustanovi u kojoj pojedinac radi (RZS,

2014a: 10). Kada se radi o poljoprivredi, osim što je upisavana delatnost koja

se pretežno obavlja na imanju, postoji još i odrednica mešovita

poljoprivredna proizvodnja za one koji obavljaju više delatnosti i za koje nije

moguće ustanoviti pretežnu delatnost.

Najjednostavnija podela delatnosti koju pronalazimo u literaturi je na

poljoprivredne i nepoljoprivredne delatnosti. Druga podela, koja se takođe

često koristi je trihotomna podela Kolina Klarka na primarne, sekundarne i

tercijalne delatnosti. Zavod za statistiku Republike Srbije koristi nešto

razrađeniju tipologiju delatnosti. Za razliku od određenja drugih struktura

stanovništva, definicija obeležja "delatnost" se nije značajno menjala od

1953. godine. Međutim, prikupljanje podataka o delatnosti pratile su izvesne

metodološke promene koje poređenje ovih podataka čine otežanim ili pak i

nemogućim. Radi se o promenama u iskazivanju podataka o ekonomsko

aktivnom stanovništvu, grupisanje prema osnovnoj ili sporednoj delatnosti

preduzeća, kao i promene u klasifikaciji delatnosti (o ovim promenama vidi

više u metodološkim objašnjenjima publikacije RZS, 2014a: 11-12). Tako je

popis iz 2011. godine koristio klasifikaciju delatnosti koja je obuhvatala 21

sektor u okviru kojih su delatnosti raspoređene, popis iz 2002. godine 17

sektora, popisi 1981. i 1991. su koristili istu klasifikaciju od 16 sektora itd.


65

Najjednostavnija klasifikacija delatnosti bila je 1953. godine i obuhvatala je

samo 10 sektora.

Različitim etapama društvenog razvoja odgovaraju različiti oblici

ekonomske strukture stanovništva. Tako se u uslovima nerazvijene društvene

podele rada pojavljuje dominacije poljoprivrednog i seoskog stanovništva.

Nasuprot tome, razvijenija društva karakteriše smanjivanje udela

poljoprivrednog i seoskog stanovništva, te povećanje nepoljoprivrednih

delatnosti i urbanog stanovništva. Dakle, možemo istaći da promene u

strukturi ukupnog stanovništa prema delatnosti odgovaraju po smeru

promene struktura ukupnog stanovništva prema tipu naselja. Tako je

deagrarizacija, iako brži proces, praćena povećanjem urbanizacije. Takođe je

zanimljiv odnos razvijanja industrije i poljoprivrede i broja zaposlenih

radnika. Tako porast nepoljoprivrednog stanovništva na račun smanjenja

poljoprivrednog, proizilazi iz činjenice da u industrijskom sektoru uporedo sa

povećanjem proizvodnje apsolutno raste broj zaposlenih radnika, dok u

poljoprivredi uporedo sa intenziviranjem proizvodnje na jednom

poljoprivrednom dobru, proj potrebnih radnika apsolutno opada.

Osim povezanosti deagrarizacije i urbanizacije, struktura stanovništva

prema delatnosti koje obavlja povezana je i sa polom. Postoje delatnosti koje

pretežno obavlja muško stanovništvo, kao i one u kojima su zaposlene

prevashodno žene. Detaljnija analiza zanimanja po polu u Republici Srbiji

data je u grafikonu 6.1. koji prikazuje rezultate popisa iz 2011. godine.


66

Tako na osnovu rezultata popisa vidimo da su delatnosti u kojima

najviše dominira muško stanovništvo: građevinarstvo (sektor F; 87,7%

muškaraca od ukupno zaposlenih), rudarstvo (sektor B; zapošljavao je 83,6%

muškog stanovništva), saobraćaj i skladištenje (sektor H), potom dolazi

snabdevanje električnom energijom, gasom, parom i klimatizacija (sektor D),

snabdevanje vodom, upravljanje otpadnim vodama, kontrolisanje procesa

uklanjanja otpada i slične aktivnosti (sektor E) i poljoprivreda, šumarstvo i

ribarstvo (sektor A). Sa učešćem u rasponu od 60% do 70% muška zanimanja

su i prerađivačka industrija (sektor C), administrativne i pomoćne uslužne

delatnosti (sektor N) i informisanje i komunikacija (sektor J). Skoro

podjednako učešće muškaraca i žena primećuje se u delatnostima: trgovina

na veliko i malo, popravka motornih vozila i motocikala (sektor G), usluge

smeštaja i ishrane (sektor I), poslovanje nekretninama (sektor L) i stručne,

naučne, inovacione i tehničke delatnosti (sektor M), državna uprava i

odbrana, obavezno socijalno osiguranje (sektor O), umetnost, zabava i

rekreacija (sektor R) i delatnost eksteritorijalnih organizacija i tela (sektor U).

Ubedljivo najveće učešće žena je u sektoru T kojim je označena delatnost

demaćinstva kao poslodavca, delatnost domaćinstava koja proizvode robu i

usluge za sopstvene potrebe, zdravstvenoj i socijalnoj zaštiti (sektor Q),

potom u obrazovanju (sektor P) i na kraju u finansijskim delatnostima i

delatnostima osiguranja (sektor K)3.

3 Detaljniju klasifikaciju delatnosti vidi u: RZSa, 2014: 252-254.


67

Grafikon 6.1 Ekonomski aktivno stanovništvo koje obavlja zanimanje prema

sektoru delatnosti, po polu, popis 2011. godine

Izvor: RZS, 2014a: 20

U odnosu na prethodni popis iz 2002. godine (vidi RZS, 2004: 12-13),

učešće u delatnostima po polu se 2011. godine nije promenio u mnogim

sektorima. Najznačajnije promene ogledaju se u delatnostima gde dominiraju

žene i to na sledeči način: u delatnosti domaćinstva koja zapošljavaju poslugu

ili proizvode robu i usluge za sopstvene potrebe 2002. godine je bilo 18%

sektor A

sektor B

sektor C

sektor D

sektor E

sektor F

sektor G

sektor H

sektor I

sektor J

sektor K

sektor L

sektor M

sektor N

sektor O

sektor P

sektor Q

sektor R

sektor S

sektor T

sektor U

70

83.6

64.3

79.7

78.3

87.7

48.6

80.9

50.4

61.3

36.5

53

50.5

62.2

57.4

29.2

22.9

57.5

44.3

3.4

48.9

30

16.4

35.7

20.3

21.7

12.3

51.4

19.1

49.6

38.7

63.5

47

49.5

37.8

42.6

70.8

77.1

42.5

55.7

96.6

51.1

muškarci žene


68

muškaraca, dok je 2011. zabeležen drastičan pad muškaraca na 3,4%4. U

sektoru obrazovanja se javlja ista tendencija. Godine 2002. zabeleženo je

učešće od 35% muškaraca, dok je ono 2011. godine opalo na 29%. Suprotan

proces primećuje se u sektoru poljoprivrede, šumarstva i ribarstva. U ovom

slučaju između dva popisa zabeležena je razlika od skoro 10% u korist

muškaraca.

4 Za podatke za 2011. godinu vidi grafikon 3.1.

7. STRUKTURA AKTIVNOG STANOVNIŠTVA PREMA

OBELEŽJU ZANIMANJE

Za razliku od delatnosti koja se odnosi na delatnost preduzeća u

kojem je neko lice zaposleno, zanimanje naglašava individualnost rada svake

osobe. Struktura aktivnog stanovništva prema obeležju zanimanje detaljnija

je struktura od strukture prema obeležju delatnost. Zanimanje je jedno od

osnovnih karakteristika radne snage i na osnovu njega se određuje pripadnost

neaktivnog stanovništva naspram aktivnog. U širem značenju, zanimanje

predstavlja vrstu posla koju neki pojedinac obavlja radi sticanja sredstava za

život. Preduslov da bi se neko bavio određenim zanimanjem je sticanje

potrebnih kvalifikacija. Popis na zanimanje gleda kao na posao koji neki

pojedinac obavlja u trenutku popisa, bez obzira ima li on za taj posao

potrebne kvalifikacije ili ne. Isto tako, prema metodologiji popisa, ukoliko je

neko lice u nedelji pre popisa obavljalo više poslova, zanimanje je

predstavljao posao na kojem je lice provelo najveći deo radnog vremena ili

na kojem je ostvarilo najveći prihod (RZS, 2014b: 10). Ovakvo određenje

zanimanja ima svoju tehnološku (određena vrsta posla), vremensku (jer se

temelji na pretežnom radnom vremenu) i ekonomsku (sticanje prihoda)

dimenziju.

Struktura stanovništva prema zanimanju (ili drugačije rečeno

profesionalna struktura aktivnog stanovništva) predstavlja grupisanje

ekonomski aktivnog stanovništva prema obeležju zanimanje. Ona može biti

Struktura stanovništva prema obeležju izvori sredstava za život

70

šire ili uže koncipirana što zavisi od toga koliko su detaljna grupisanja

zanimanja. Popis iz 2011. godine koristi desetočlanu klasifikaciju zanimanja.

To je Međunarodna standardna klasifikacija (MS K3-08) i sadrži spisak od

434 skupina, 129 podvrsta, 43 vrsta i 10 osnovnih grupa zanimanja:

1) rukovodioci, funkcioneri i zakonodavci,

2) stručnjaci i umetnici,

3) inženjeri, stručni saradnici i tehničari,

4) administrativni službenici,

5) uslužna i trgovačka zanimanja,

6) poljoprivrednici, šumari, ribari i srodni,

7) zanatlije i srodni,

8) rukovaoci mašinama i postrojenjima, monteri i vozači,

9) jednostavna zanimanja i

10) vojna zanimanja.

Raspodela aktivnog stanovništvu prema zanimanju i polu pokazuje da

su mnoge grupe zanimanja i polno određene. Tako se u nekim zanimanjima

pretežno zapošljavaju muškarci, a u nekim žene. Na osnovu ove rapodele,

naročito kod saznanja da se na pozicijama najbolje plaćenih zanimanja

pretežno zapošljavaju muškarci, bazirane su i mnogobrojne inicijative koje

nastoje da uspostave rodnu ravnopravnost u područjima gde je ona vidno

narušena5. Popis iz 2011. godine pokazuje da se na teritoriji Srbije

dominantno učešće muškaraca ogleda u sledećim zanimanjima: vojna

zanimanja, rukovodioci, funkcioneri i zakonodavci, rukovaoci mašinama i

5 Više o problemu rodne ekonomske nejednakosti vidi u Babović, 2010.


71

postrojenjima, monteri i vozači, zanatlije, kao i poljoprivrednici, šumari i

ribari. S druge strane, žene dominiraju u zanimanjima: stručnjaka i umetnika,

inženjera, stručnih saradnika i tehničara, adnimistrativni službenici, uslužna i

trgovačka zanimanja kao i u jednostavnim zanimanjima (grafikon 7.1.).

Jednu zanimljivu perspektivu na zanimanja u Srbiji dobijamo

jednostavnim poređenjem rezultata dva poslednja popisa. Iz podataka

predstavljenih u grafikonu 7.2. vidimo koja zanimanja beleže pad, porast ili

isto interesovanje stanovništva. Ovi podaci su, između ostalog, pokazatelji

nestabilne privredne aktivnosti, kao i moguće neusklađenosti obrazovnih

profila sa potrebama tržišta rada. Ukoliko obratimo pažnju na zanimanja za

koja se gubi potreba ili interesovanje u društvu, onda možemo videti da je

ono najintenzivnije kod poljoprivrednika, šumara, ribara i srodnih zanimanja.

Između dva poslednja popisa beleži se pad od čak 7,3%. Potom umanjenje

beleže rukovaoci mašinama i postrojenjima, kao i monteri i vozači od 4,1%.

Pad od 1,7% zabeležen je kod rukovodioca, funkcionera i zakonodavaca, kao

i kod inženjera, stručnih saradnika i tehničara od 0,9%. Povećani broj,

između popisa 2002. i 2011. godine, primećuje se kod stručnjaka i umetnika i

to za 7%, u sektoru usluga i trgovine za 5,7%, kod zanatlija i srodnih

zanimanja za 2,5% i kod administrativnih službenika za 1,6%. Za razliku od

ovih tendencija, stabilne strukture se primećuju kod vojnih i jednostavnih

zanimanja.


72

7.1. Ekonomski aktivno stanovništvo koje obavlja zanimanje, prema

zanimanju i polu, popis 2011. (%)

Izvor: RZSb, 2014: 22.

Neujednačen razvoj regiona u Srbiji, ali i privrednu i poljoprivrednu

regionalnu specifičnost možemo pratiti i pomoću podataka predstavljenih u

tabeli 7.1. Tako region Beograda karakteriše najveće učešće rukovodioca,

funkcionera i zakonodavaca (39,6%), stručnjaka i umetnika (40,42%)

inženjera, stručnih saradnika i tehničara (34,56%), kao i administrativnih

službenika (32,46%). Možemo reći da je ovo očekivana raspodela s obzirom

da je Beograd politički, administrativni i finansijski centar Republike Srbije.

S druge strane, očekivali bismo najveći udeo poljoprivrednika u regionu

Vojvodine. Međutim, podaci popisa iz 2011. godine nam pokazuju da je od

dominantno poljoprivrednog regiona Vojvodina postala region u kojem

dominiraju usluge i trgovina (27.91%), ali i jednostavna zanimanja (32,53%).

Poljoprivredom (51,55%) se najviše bavi stanovništvo Šumadije i Zapadne

Srbije. Potom u ovom regionu dominiraju i zanatlije i srodna zanimanja

0 20 40 60 80 100

rukovodioci, funkcioneri i…

stručnjaci i umetnici

inženjeri, stručni saradnici i…

administrativni službenici

uslužna i trgovačka zanimanja

poljoprivrednici, šumari, ribari i…

zanatlije i srodni

rukovaoci mašinama i…

jednostavna zanimanja

vojna zanimanja

67.5

41.5

46.6

43

46.7

71.1

82.5

87.4

47.4

94.9

32.5

58.5

53.4

57

53.3

28.9

17.5

12.6

52.6

5.1

muško

žensko


73

(31,01%), kao i rukovaoci mašinama i postrojenjima, monteri i vozači (sa

udelom od 28,80%). I na kraju, u Istočnoj i Južnoj Srbiji vidimo najučestaliju

raspodelu vojnih zanimanja u odnosu na ostatak zemlje (34,76%).

Grafikon 7.2. Ekonomski aktivno stanovništvo koje obavlja zanimanje, prema

zanimanju, po popisima 2002. i 2011. (%)

Izvor: RZSb, 2014: 22.

0 5 10 15 20

rukovodioci, funkcioneri i…

stručnjaci i umetnici

inženjeri, stručni saradnici i…

administrativni službenici

uslužna i trgovačka zanimanja

poljoprivrednici, šumari, ribari i…

zanatlije i srodni

rukovaoci mašinama i…

jednostavna zanimanja

vojna zanimanja

nepoznato

4.2

7.8

17.1

5.7

10.4

19.1

11.1

12.4

7.3

0.8

4.1

2.5

14.8

16.2

7.3

16.1

11.8

13.6

8.3

7.9

0.9

0.7

2011

2002


74

Tabela 7.1. Ekonomski aktivno stanovništvo koje obavlja zanimanje, prema

zanimanju, po oblastima, popis 2011. godine (%)

Zanimanja

Region

UKUPNO Beogradski Vojvodina

Šumadija i

Zapadna

Srbija

Južna i

Istočna

Srbija

Rukovodioci... 39,6 26,76 19,91 14,26 100,00

Stručnjaci.. 40,42 23,59 20,00 15,99 100,00

Inženjeri... 34,56 25,38 22,46 17,60 100,00

administracija 32,46 27,94 22,19 17,40 100,00

Usluge... 26,77 27,91 26,09 19,24 100,00

poljoprivrednici 2,40 18,08 51,55 27,97 100,00

zanatlije 18,39 29,11 31,01 21,50 100,00

Vozači... 19,98 31,64 28,80 19,57 100,00

Jednostavna 21,14 32,53 26,33 20,00 100,00

vojna 23,08 19,02 23,15 34,76 100,00

nepoznato 28,38 15,81 28,05 27,76 100,00

Izvor: RZS, 2014b: 26-27.

Tendencije koje smo uočili u prethodnim tabelama, kao i one koje

pokazuju mnoga društva u okruženju, Baletić (Wertheimer-Baletić, 1999:

514-515.) svodi na sledeće pravilnosti u promenama kada su delatnosti i

zanimanja u pitanju:

1) promene nastale u strukturi stanovništva prema zanimanju

korespondiraju sa promenama u strukturi stanovništva u delatnostima

i ogledaju se u sve većem učešću nepoljoprivrednih i gradskih

zanimanja u ukupnom broju zanimanja;

2) promene u strukturi radne snage prema zanimanju (sve veća

specijalizacija) pokazuju razvoj tehničke podele rada unutar procesa


75

proizvodnje dobara i usluga u preduzećima (veća raščlanjenja unutar

proizvodnih jedinica);

3) promene u strukturi radne snage prema delatnostima i granama

uslovljavaju promene u strukturi radne snage prema zanimanjima koje

mogu biti kvalitativne i kvantitativne. Kvalitativne se ogledaju kao

promene u sadržaju rada u okviru obavljanja određenog zanimanja,

dok se kvantitativne odnose na sve detaljniju preraspodelu radne

snage unutar pojedinih delatnosti i grana na pojedina zanimanja.

8. STRUKTURA STANOVNIŠTVA PREMA OBELEŽJU

IZVORI SREDSTAVA ZA ŽIVOT

Popisni podaci o izvorima sredstava za život odnose se na osnovne

izvore prihoda iz kojih se finansira potrošnja stanovništva tokom godine koja

je prethodila popisu. Ovi podaci ne spadaju u osnovna obeležja stanovništva.

To znači da države same odlučuju da li će prikupljati ove podatke ili ne.

Popisi iz 2002. i 2011. godine u Srbiji uključivali su ove podatke o

sanovništvu, jer oni osvetljavaju jedinstvene aspekte socioekonomskog života

stanovništva. Zajedno sa obrazovnom strukturom stanovništva predstavljaju

jedinstveni pogled na ekonomski razvoj stanovništva ili pak na objašnjenje

siromaštva u jednoj populaciji.

Pod izvore sredstava za život, naša zvanična statistika podrazumeva:

1) zaradu ili druga primanja na osnovu rada (prihodi (u novcu ili u

naturi) ostvareni na osnovu stalnog, privremenog ili povremenog rada

bez obzira da li tim radom ostvaruju ili ne pravo na radni staž; druga

primanja na osnovu rada kao što su naknade za vreme odsustva zbog

privremene sprečenosti za rad iz zdravstvenih razloga, otpremnine,

socijalna primanja, naknade za rad hranitelja itd.)

2) penziju (starosna, invalidska, porodična, poljoprivredna ili iz

privatnih fondova)

3) prihode od imovine (davanje u zakup kuće, stana, radnje, zemljišta;

posedovanje vrednosnih papira kao što su akcije ili deonice i sl.)


78

4) socijalna primanja (dečiji dodatak, materijalno obezbeđenje i sl.)

5) stipendije i kredite (učeničke i studentske)

6) zajam ili ušteđevinu

7) novčanu naknadu za nezaposlena lica (dobijanu od Nacionalne službe

za zapošljavanje)

8) kao izdržavano lice (povremena ili stalna pomoć u novcu ili naturi

drugih lica, kao i lica koja primaju alimentaciju)

9) ostalo.

Na osnovu grafikona 8.1. vidimo da muškarci više od žena primaju

zaradu ili neka druga primanja po osnovu rada, novčanu naknadu za

nezaposlena lica, žive od zajma ili ušteđevine ili od prihoda od imovine. Za

razliku od njih više žena prima penziju ili socijalna primanja. Žene su takođe

u većem broju izdržavana lica ili dobijaju stipendiju ili studentski kredit.

Grafikon 8.1. Stanovništvo prema izvorima za život prema polu, popis 2011.

godine (%)

Izvor: RZS, 2014c: 18

0 20 40 60 80 100

zarada ili druga primanja po…

penzija

prihodi od imovine

socijalna primanja

stipendija i studentski kredit

zajam, ušteđevina

novčana naknada za nezaposlena…

izdržavana lica

ostalo

58

43

63.8

44.5

43.5

64

60.4

42.4

65.9

42

57

36.2

55.5

56.5

36

39.6

57.6

34.1

muško

žensko


79

U Beogradskom regionu preovlađuje stanovništvo koje živi od zarade

i kao izdržavano stanovništvo i to skoro u istom procentu, dok su na trećem

mestu penzioneri. Za razliku od ovog regiona, za koji kažemo i da je

najrazvijeniji u ekonomskom pogledu, ostali regioni beleže veće učešće

izdržavanog stanovništva od onog kojima je glavni izvor prihoda zarada.

Tabela 8.1. Stanovništvo prema izvorima za život, po oblastima (%)

Izvori sredstava

za život

Region

Beograd Vojvodina Šumadija i

Zapadna

Srbije

Istočna i

Južna Srbija

Zarada 35,27 29,99 28,54 26,71

Penzija 23,42 21,26 22,14 24,36

Prihodi od

imovine

0,60 2,19 1,81 1,44

Socijalna

primanja

0,88 2,56 2,06 2,30

Stipendije/krediti 0,05 0,08 0,08 0,07

Zajam/ušteđevina 0,40 0,35 0,35 0,34

Novčana naknada

za nezaposlene

0,50 0,51 0,61 0,52

Izdržavana lica 35,74 38,89 40,42 39,76

Ostalo 3,14 4,17 3,99 4,50

Ukupno 100,00 100,00 100,00 100,00

Izvor: RZS, 2014c: 22-23

Uočljivije regionalne razlike u ekonomskoj strukturi stanovništva

Srbije vidimo u narednoj tabeli. Severni deo zemlje karakteriše veći udeo

onih kojima je glavni izvor zarada od penzionera, dok južni deo Srbije ima

više penzionera od onih koji su 2011. godine izjavili da im je glavni izvor

prihoda zarada. Od prihoda od imovine (verovatno najviše od davanja zemlje

za obrađivanje u zakup) i od socijalnih primanja najviše žive Vojvođani i jug

Srbije.


80

Tabela 8.2. Stanovništvo prema izvorima za život, po oblastima (%)

Izvori sredstava za

život

Region UKUPNO

Beograd Vojvodina Šumadij

a i

Zapadna

Srbije

Istočna i

Južna

Srbija

Zarada 27,07 26,79 26,82 19,32 100,00

Penzija 23,84 25,19 27,60 23,37 100,00

Prihodi od imovine 8,88 38,04 32,93 20,15 100,00

Socijalna primanja 10,34 34,82 29,52 25,32 100,00

Stipendije/krediti 17,23 29,70 30,71 22,36 100,00

Zajam/ušteđevina 25,86 26,07 27,38 20,70 100,00

Novčana naknada

za nezaposlene

21,31 25,31 32,29 21,09 100,00

Izdržavana lica 21,28 26,95 29,46 22,31 100,00

Ostalo 18,34 28,39 28,52 24,75 100,00

Izvor: RZS, 2014c: 22-23

9. MERE KONCENTRACIJE

Mere koncentracije su jedne od često korišćenih pokazatelja kojima

se objašnjava ekonomska nejednakost. Ovom prilikom odabrali smo tri mere

koncentracije: Đinijev koeficijent, Tejlov indeks i Atkinsonovu meru razlika

u dohotku. Prikazaćemo izraze na osnovu kojih se ove mere računaju,

vrednosti koje mogu da poprime i njihova tumačenja. Kako ove mere nisu

obuhvaćene programskim paketom SPSS, pokazaćemo postupak

izračunavanja u R programu za statističku obradu podataka. Rezultati koje

ćemo pri tom dobiti izračunati su na osnovu podataka koji se odnose na

ekonomsku aktivnost i izvore prihoda stanovništva Srbije prikupljeni

popisom iz 2011. godine. Podatke popisa o ukupnom stanovništvu

poredićemo sa podacima popisa Roma koji žive na teritoriji Republike Srbije.

Uobičajeno je da se ekonomska nejednakost najčešće izučava na

podacima kojima se pokazuje različita raspodela u dohotku. Ona može biti

izvor razlike u sposobnostima pojedinaca, u različitim zanimanjima koje

pojedinci obavljaju, različitim investicijama u ljudski kapital, diskriminaciji i

razlilitim dohotcima od vlasništva. Međutim, razlike u ekonomskim

strukturama različitih populacija nam mogu ukazati na jednu sasvim novu

dimenziju ekonomske nejednakosti. Reč je o strukturnoj ekonomskoj

nejednakosti.

Raspodela društvenog dohotka i bogatstva dugo godina zaokuplja

pažnju kako naučne, tako i šire javnosti (Clarke et al, 2003). Međutim, kako

Mere koncentracije

82

Addison i saradnici (2001) s pravom ističu, društvena nejednakost se od

poslednjih decenija XX veka do danas povećava u svim društvima.

Ekonomski rast zavisi od stepena nejednakosti u raspodeli bogatstva, pa

velika nejednakost u raspodeli usporava rast dok je umerena ubrzava.

Posledice nejednake raspodele društvenog bogatstva su vidljive u svim

populacijama, a posebno su izražene kod marginalizovanih društvenih grupa.

Već smo istakli da je uobičajena analiza društvene nejednakosti

merama koncentracije, ali Coll (2011) upozorava da je pokazatelj

nejednakosti pouzdan ukoliko zadovoljava princip prenosa, nezavisnost od

skale merenja, anonimnost i nezavisnost od veličine populacije. Ova četiri

svojstva zadovoljavaju Đinijev i Tejlov koeficijent čime je omogućeno

poređenje raspodele bogatstva između različitih regiona ili zemalja.

Đinijev koeficijent. Mnogi istraživači često upotrebljavaju Đinijev

koeficijent u svojim istraživanjima, usled jednostavnijeg izračunavanja i

mogućnosti grafičkog prikazivanja. Lorencova kriva, dakle, grafički

prikazuje nejednakost u raspodeli dohotka. Počinje i završava se na liniji od

45 stepeni, tj. na liniji potpune jednakosti u raspodeli. Lorencova kriva je

definisana tačkama (𝑋𝑖, 𝑌𝑖), 𝑖 = 1, … , 𝑁 , gde je 𝑋𝑖 kumulativ strukture

nosilaca bogatstva rangiranih prema veličini bogatstva pojedinih društvenih

grupa, dok je 𝑌𝑖 kumulativ strukture agregata bogatstva u pojedinim grupama.

Ona je rastuća prava i prolazi kroz tačke (0, 0) i (1, 1). Dakle, kod potpuno

ravnomerne distribucije, Lorencova kriva ima oblik prave 𝑌 = 𝑋 u intervalu

[0, 1]. Što se više udaljavamo od linije jednakosti, veća je nejednakost u

raspodeli, tj. veća je i površina između prave 𝑌 = 𝑋 i krive u intervalu [0, 1].


83

Ako sa 𝐿(𝑥) obeležimo Lorencovu krivu, Đinijev koeficijent možemo

zapisati izrazom:

𝐺 = 1 − 2 ∫ 𝐿(𝑥)

1

0

Ovaj izraz predstavlja odnos površine između prave 𝑌 = 𝑋 i

Lorencove krive u intervalu [0, 1] i ukupne površine trougla određenog

tačkama (0, 0), (0, 1) i (1, 1).

Neparametarski pristup izračunavanja Đinijevog koeficijenta

zasnovan je aproksimaciji integrala Lorencove krive:

𝐺 = |1 − ∑(𝑋𝑘+1 − 𝑋𝑘) ∙ (𝑌𝑘+1 + 𝑌𝑘)

𝑁−1

𝑘=0

|

Tejlov indeks spada u mere neodređenosti (entropije), pri čemu se

maksimalna entropija javlja u slučaju ravnopravne raspodele bogatstva.

Povećana nejednakost podrazumeva povećanje vrednosti Tejlovog indeksa i

smanjenje entropije.

Ako je 𝑇𝑇 = ln (�̅�

�̅�) − ∑

𝑌𝑖

�̅�

𝑁𝑖=1 ln

𝑋𝑖

𝑌𝑖, a 𝑇𝐿 = ln (

�̅�

�̅�) − ∑

𝑋𝑖

�̅�

𝑁𝑖=1 ln

𝑌𝑖

𝑋𝑖,

uvođenjem 𝑝𝑖 =𝑌𝑖

�̅�, 𝑤𝑖 =

𝑋𝑖

�̅�, sledi da srednji Tejlov indeks možemo izraziti

izrazom:

𝑇𝑆 =𝑇𝑇+𝑇𝐿

2, odnosno 𝑇𝑆 =

1

2∑ (𝑝𝑖 − 𝑤𝑖) ln

𝑝𝑖

𝑤𝑖

𝑁𝑖=1 .

Mere koncentracije

84

Standardizovan Tejlov indeks 𝑇 = 1 − 𝑒−𝑇𝑠 uvek se nalazi u intervalu

[0, 1]. Pri tom je njegovo tumačenje isto kao i kod Đinijevog koeficijenta.

Vrednost 0 pokazuje savršenu jednakost u raspodeli društvenog bogatstva,

dok vrednost 1 ukazuje na totalnu nejednakost. Teorijski to može da znači da

je celokupno bogatstvo u rukama jedne ispitivane jedinice.

S druge strane, standardizovani Tejlov indeks, u poređenju sa

Đinijevim koeficijentom, nudi mogućnost razlaganja na komponente koje

pokazuju varijabilitet unutar (𝑇𝑢)i između grupa (𝑇𝑖). Vrednosti dobijene

Tejlovim indeksom su samim tim preciznije i bolje objašnjavaju nejednako

učešće društvenih grupa u raspodeli ekonomskog bogatstva. Odnosno, na

osnovu osobine razlaganja varijabiliteta na grupe, informaciju o ekonomskoj

nejednakosti za ceo region možemo dobiti na osnovu Tejlovih indeksa za

oblasti pojedinačnih regiona (grupa). Zbir prva dva sabirka u narednom

izrazu pokazuje varijabilitet unutar grupa, dok zbir sledeća dva ukazuje na

varijabilitet između grupa.

𝑇𝑆 =1

2(∑ 𝑠𝑗 ∙ 𝑇𝑇𝑗

𝐾

𝑗=1

+ ∑ 𝑤𝑗 ∙ 𝑇𝐿𝑗

𝐾

𝑗=1

+ ∑ 𝑠𝑗 ∙ ln𝑠𝑗

𝑤𝑗

𝐾

𝑗=1

+ ∑ 𝑤𝑗 ∙ ln𝑤𝑗

𝑠𝑗

𝐾

𝑗=1

)

Kako su Đini i Tejlov indeks kompatibilne mere, s obzirom na to da

mogu da zauzmu vrednosti od 0 do 1, očekivano je da su i rangovi izračunati

na osnovu njihovih rezultata isti. Međutim, kako Allison (Allison, 1978)

objašnjava kada je jedna Lorencova kriva dominantna u odnosu na drugu

(jedna je iznad druge), onda su rangovi uvek u saglasnosti. U slučaju kada se

Lorencove krive seku (slike 1, 2 i 5), rangovi se ne moraju poklapati (tabele 1

i 2).


85

Atkinsonov indeks ili Atkinsonova mera nejednakosti je pokazatelj

kojim se iskazuje nejednakost kroz gubitke u blagostanju koje društvo trpi

zbog neravnomerne raspodele. Izračunava se pomoću izraza:

𝐴 = 1 −𝑦𝑒

�̅�

gde

𝑦𝑒 predstavlja individualni dohodak

�̅� obeležava prosečan dohodak

Na primer, ukoliko je vrednost ovog pokazatelja 0,20 to znači da se

isti nivo blagostanja mogao postići sa 80% ukupnog dohotka samo da je taj

dohodak bio ravnomerno raspoređen po grupama.

9.1. Analiza društvene nejednakosti na osnovu

podataka o ekonomskoj aktivnosti

Postupak analize u programskom paketu R

Za analizu nejednakosti koristimo programski paket "Ineq". Prvi

korak analize je učitavanje tog programskog paketa.Takođe, koristimo i paket

"Knitr" za iscrtavanje tabela.

library(ineq)

library(knitr)

Potom sledi učitavanje dve matrice:

1) Matrica koja sadrži strukturu ekonomske aktivnosti prema okruzima u

Srbiji za sve građane

2) Matrica koja sadrži strukturu ekonomske aktivnosti Roma, takođe prema

okruzima u Srbiji.

M1<-as.data.frame(read.csv("U_A.csv"))

M2<-as.data.frame(read.csv("R_A.csv"))

Nakon toga se iz svake matrice izdvajaju varijable koje nas trenutno

zanimaju i odnose se na ekonomsku aktivnost.

varijable<-c("zaposleni","nezaposleni","penzioneri","domacice","ucenici")

Cilj analize je da za svaku matricu uradimo koeficijente nejednakosti i

da rezultate predstavimo tabelarno.

Za početak treba napraviti praznu tabelu sa rezultatima.


87

rezultati1<-matrix(NA,3,5)

colnames(rezultati1)<-varijable

row.names(rezultati1)<-c("Djini","Tejl","Atkinson")

Sada je potrebno za svaku varijablu iz prve matrice da izračunamo

Đini, Tejlov i Etkisonov koeficijent.

rezultati1[1,1]<-ineq(M1$zaposleni,type="Gini")

rezultati1[1,2]<-ineq(M1$nezaposleni,type="Gini")

rezultati1[1,3]<-ineq(M1$penzioneri,type="Gini")

rezultati1[1,4]<-ineq(M1$domacice,type="Gini")

rezultati1[1,5]<-ineq(M1$ucenici,type="Gini")

rezultati1[2,1]<-ineq(M1$zaposleni,type="Theil")

rezultati1[2,2]<-ineq(M1$nezaposleni,type="Theil")

rezultati1[2,3]<-ineq(M1$penzioneri,type="Theil")

rezultati1[2,4]<-ineq(M1$domacice,type="Theil")

rezultati1[2,5]<-ineq(M1$ucenici,type="Theil")

rezultati1[3,1]<-ineq(M1$zaposleni,type="Atkinson")

rezultati1[3,2]<-ineq(M1$nezaposleni,type="Atkinson")

rezultati1[3,3]<-ineq(M1$penzioneri,type="Atkinson")

rezultati1[3,4]<-ineq(M1$domacice,type="Atkinson")

rezultati1[3,5]<-ineq(M1$ucenici,type="Atkinson")

Prikaz rezultata za prvu matricu:

rezultati1<-formatC(rezultati1,digits=3)

kable(rezultati1)

zaposleni nezaposleni penzioneri domaćice učenici

Đini 0.394 0.367 0.355 0.315 0.405

Tejl 0.369 0.267 0.315 0.176 0.368

Atkinson 0.147 0.115 0.125 0.082 0.149

Mere koncentracije

88

Možemo ponoviti postupak za drugu matricu.


colnames(rezultati2)<-varijable


rezultati2[1,1]<-ineq(M2$zaposleni,type="Gini")

rezultati2[1,2]<-ineq(M2$nezaposleni,type="Gini")

rezultati2[1,3]<-ineq(M2$penzioneri,type="Gini")

rezultati2[1,4]<-ineq(M2$domacice,type="Gini")

rezultati2[1,5]<-ineq(M2$ucenici,type="Gini")

rezultati2[2,1]<-ineq(M2$zaposleni,type="Theil")

rezultati2[2,2]<-ineq(M2$nezaposleni,type="Theil")

rezultati2[2,3]<-ineq(M2$penzioneri,type="Theil")

rezultati2[2,4]<-ineq(M2$domacice,type="Theil")

rezultati2[2,5]<-ineq(M2$ucenici,type="Theil")

rezultati2[3,1]<-ineq(M2$zaposleni,type="Atkinson")

rezultati2[3,2]<-ineq(M2$nezaposleni,type="Atkinson")

rezultati2[3,3]<-ineq(M2$penzioneri,type="Atkinson")

rezultati2[3,4]<-ineq(M2$domacice,type="Atkinson")

rezultati2[3,5]<-ineq(M2$ucenici,type="Atkinson")

rezultati2<-formatC(rezultati2,digits=3)

Na kraju možemo ispisati dve tabele jednu ispod druge.

Tabela 9.1.1. Ukupno stanovništvo prema ekonomskoj aktivnosti, popis 2011


Đini 0.394 0.367 0.355 0.315 0.405

Tejl 0.369 0.267 0.315 0.176 0.368

Atkinson 0.147 0.115 0.125 0.082 0.149


89

Tabela 9.1.2. Romsko stanovništvo prema ekonomskoj aktivnosti, popis 2011


Đini 0.471 0.46 0.465 0.449 0.454

Tejl 0.413 0.365 0.397 0.347 0.369

Atkinson 0.186 0.17 0.178 0.163 0.167

Vrednosti koeficijenata u tabelama 1 i 2 pokazuju da je u svim

kategorijama ekonomsko aktivnog i neaktivnog stanovništva veća

nejednakost u raspodeli prema opštinama kod romskog stanovništva u

odnosu na ukupno. To, međutim, mora pažljivo da se objašnjava. Potrebno je

ispitati i ravnomernost teritorijalnog razmeštaja Roma po opštinama. U

slučaju da su Romi prisutni uglavnom u jednom regionu Republike Srbije to

bi moglo da bude objašnjenje i nejednake raspodele u ekonomskoj strukturi.

No, i pored toga koeificijenti pokazuju određene pravilnosti. Najveća

nejednakost uočena je kod zaposlenog i nezaposlenog stanovništva, kao i kod

penzionera. Domaćice i učenici su ravnomernije raspoređeni. Ovakvu

pravilnost pokazuje i Tejlov indeks.

S druge strane, struktura ukupnog stanovništva je ravnomernije

raspoređena po opštinama. Vrednosti Đinijevog koeficijenta (kao i Tejlovog

indeksa) su manje nego kod romskog stanovništva.

Pored toga možemo da uradimo i Lorencove krive za svaku varijablu

iz svake matrice. Lorencova kriva za ukupnu populaciju označena je crnom

bojom, a za Rome crvenom.

Lorencova kriva zaposlenih

plot(Lc(M1$zaposleni),main ="")

lines(Lc(M2$zaposleni),col=2)

Mere koncentracije

90

Lorencova kriva nezaposlenih

plot(Lc(M1$nezaposleni),main ="")

lines(Lc(M2$nezaposleni),col=2)

Slika 9.1.1 Lorencova kriva zaposlenih Slika 9.1.2 Lorencova kriva za

nezaposlene

Na slici 9.1.1 možemo videti veću nejednakost u broju zaposlenih kod

Roma u odnosu na opštu populaciju. Nejednakost je najuočljivija u intervalu

od 40% do 60% opština. Naime, u prvih 60% opština poređanih po ukupnom

broju zaposlenih Roma nalazi se samo 20% svih zaposlenih Roma. Drugim

rečima, 80% zaposlenih Roma skoncentrisano je u samo 40% opština. Kada

je opšta populacija u pitanju, nejednakost je nešto manja pošto se u polovini

opština sa najmanjim brojem zaposlenih nalazi otprilike trećina svih

zaposlenih, što je manje drastična razlika u odnosu na Rome.

Slika 9.1.2 prikazuje koncentraciju nezaposlenih i u ovom slučaju

nejednakost Roma dolazi do izražaja u intervalu od 60% do 80% opština.

Naime, u prvih 70% opština nalazi se samo 30% ukupnog broja


91

nezaposlenih, što znači da je se u nešto manje od trećina ukupnog broja

opština u Republici Srbiji nalazi čak 70% svih nezaposlenih Roma.

Lorencova kriva penzionera

plot(Lc(M1$penzioneri),main ="")

lines(Lc(M2$penzioneri),col=2)

Lorencova kriva domaćica

plot(Lc(M1$domacice),main ="")

lines(Lc(M2$domacice),col=2)

Slika 9.1.3 Lorencova kriva za

penzionere

Slika 9.1.4 Lorencova kriva za

domaćice

Na slici 9.1.3 imamo primer veće nejednakosti Romske populacije u

odnosu na opštu populaciju, koja je gotovo konstantna u intervalu od 40% do

80% svih opština. Tako se u onoj polovini opština sa najmanjim brojem

penzionera nalazi samo 20% svih romskih penzionera, dok je se u opštoj

populaciji nalazi 30% svih penzionera. Slična odstupanja na Lorencovoj

Mere koncentracije

92

krivi, odnosno veću nejednakost vidimo i na slici 9.1.4. Ovde je takođe broj

romskih domaćica u 50% opština približno 20%.

plot(Lc(M1$ucenici),main ="Lorencova kriva učenika")

lines(Lc(M2$ucenici),col=2)

Slika 9.1.5 Lorencova kriva za učenike

Lorencova kriva na slici 9.1.5 pokazuje male razlike u nejednakosti

raspodele broja učenika. U polovini opština sa najmanjim brojem učenika

nalazi se nešto manje od 20% svih romskih učenika i nešto više od 20% svih

učenika. Uzrok ovako malom odstupanju možemo tražiti u obaveznom

osnovnom obrazovanju koje uspeva da obuhvati i decu iz romskih porodica.


93

9.2. Analiza nejednakosti na osnovu strukture primanja

Učitavanje matrica i izbor varijabli.

I1<-read.csv("U_I.csv")

I2<-read.csv("R_I.csv")

varijable2<-c("Zarada","Penzije","Imovina","Socijalna","Povremeno","Bez

primanja")

Nakon učitavanja podataka napravićemo praznu matricu za ispis rezultata.


colnames(rezultati3)<-varijable2


Sada je potrebno da za svaku varijablu iz prve matrice prema izvorima

prihoda uradimo Đini, Tejlov i Atkisonov koeficijent.

rezultati3[1,1]<-ineq(I1$zarada,type="Gini")

rezultati3[1,2]<-ineq(I1$penzije,type="Gini")

rezultati3[1,3]<-ineq(I1$imovina,type="Gini")

rezultati3[1,4]<-ineq(I1$socijalna,type="Gini")

rezultati3[1,5]<-ineq(I1$povremeno,type="Gini")

rezultati3[1,6]<-ineq(I1$bez,type="Gini")

rezultati3[2,1]<-ineq(I1$zarada,type="Theil")

rezultati3[2,2]<-ineq(I1$penzije,type="Theil")

rezultati3[2,3]<-ineq(I1$imovina,type="Theil")

rezultati3[2,4]<-ineq(I1$socijalna,type="Theil")

rezultati3[2,5]<-ineq(I1$povremeno,type="Theil")

rezultati3[2,6]<-ineq(I1$bez,type="Theil")

rezultati3[3,1]<-ineq(I1$zarada,type="Atkinson")

rezultati3[3,2]<-ineq(I1$penzije,type="Atkinson")

rezultati3[3,3]<-ineq(I1$imovina,type="Atkinson")

rezultati3[3,4]<-ineq(I1$socijalna,type="Atkinson")

rezultati3[3,5]<-ineq(I1$povremeno,type="Atkinson")

rezultati3[3,6]<-ineq(I1$bez,type="Atkinson")

Ponavljamo postupak za drugu matricu, koja se odnosi na primanja Roma.

Mere koncentracije

94


colnames(rezultati4)<-varijable2

row.names(rezultati4)<-c("Djini","Tejl","Etkinson")

rezultati4[1,1]<-ineq(I2$zarada,type="Gini")

rezultati4[1,2]<-ineq(I2$penzije,type="Gini")

rezultati4[1,3]<-ineq(I2$imovina,type="Gini")

rezultati4[1,4]<-ineq(I2$socijalna,type="Gini")

rezultati4[1,5]<-ineq(I2$povremeno,type="Gini")

rezultati4[1,6]<-ineq(I2$bez,type="Gini")

rezultati4[2,1]<-ineq(I2$zarada,type="Theil")

rezultati4[2,2]<-ineq(I2$penzije,type="Theil")

rezultati4[2,3]<-ineq(I2$imovina,type="Theil")

rezultati4[2,4]<-ineq(I2$socijalna,type="Theil")

rezultati4[2,5]<-ineq(I2$povremeno,type="Theil")

rezultati4[2,6]<-ineq(I2$bez,type="Theil")

rezultati4[3,1]<-ineq(I2$zarada,type="Atkinson")

rezultati4[3,2]<-ineq(I2$penzije,type="Atkinson")

rezultati4[3,3]<-ineq(I2$imovina,type="Atkinson")

rezultati4[3,4]<-ineq(I2$socijalna,type="Atkinson")

rezultati4[3,5]<-ineq(I2$povremeno,type="Atkinson")

rezultati4[3,6]<-ineq(I2$bez,type="Atkinson")

Na kraju, ispisujemo tabele jednu ispod druge.

Tabela 9.2.1. Ukupno stanovništvo Republike Srbije prema izvorima prihoda

- vrednosti pokazatelja

Zarada Penzije Imovina Socijalna

primanja

Povremena Bez

primanja

Đini 0.411 0.348 0.292 0.287 0.415 0.366

Tejl 0.404 0.305 0.143 0.133 0.338 0.285

Atkinson 0.16 0.121 0.072 0.0652 0.145 0.12


95

Tabela 9.2.2. Romi u Republici Srbiji prema izvorima prihoda - vrednosti

pokazatelja

Zarada Penzije Imovina Socijalna

primanja

Povremena Bez

primanja

Đini 0.493 0.465 0.547 0.38 0.525 0.45

Tejl 0.461 0.395 0.472 0.232 0.397 0.363

Atkinson 0.205 0.177 0.264 0.117 0.257 0.166

Lorencova kriva zarada

plot(Lc(I1$zarada),main ="Lorencova kriva zarada")

lines(Lc(I2$zarada),col=2)

Lorencova kriva penzija

plot(Lc(I1$penzije),main ="Lorencova kriva penzija")

lines(Lc(I2$penzije),col=2)

Slika 9.2.1. Lorencova kriva zarada Slika 9.2.2. Lorencova kriva penzija

Na osnovu slike 9.2.1 može se zaključiti da se u polovini opština sa

najmanjim brojem stanovnika koji prihoduju od zarade nalazi tek oko 15%

svih Roma koji zarađuju i oko 20% svih stanovnika koji zarađuju. Slika 9.2.2

prikazuje identičan raspored koncentracije kao i slika 3.

Mere koncentracije

96

Lorencova kriva primanja po osnovu imovine

plot(Lc(I1$imovina),main ="Lorencova kriva imovine")

lines(Lc(I2$imovina),col=2)

Lorencova kriva socijalne pomoći

plot(Lc(I1$socijalna),main ="Lorencova kriva socijalne pomoći")

lines(Lc(I2$socijalna),col=2)

Slika 9.2.3 Lorencova kriva prihoda od

imovine

Slika 9.2.4 Lorencova kriva socijalne

pomoći

Slika 9.2.3 ilustruje primer veoma izražene nejednakosti u raspodeli

broja stanovnika koji ostvaruju prihode od imovine. Naime, nejednakost u

opštoj populaciji nije toliko izražena jer se u 50% opština sa najmanjim

brojem stanovnika koja prihoduju od imovine, nalazi nešto manje od 40% tih

stanovnika, dok u 60% opština nalazimo 10% svih roma koji ostvaruju

prihode od imovine. To bi značilo da je čak 90% Roma koji ostvaruju

prihode od imovine, skoncentrisano u 40% opština.


97

Lorencova kriva broja lica koja prihoduju od socijalne pomoći veoma

je slična distribuciji broja nezaposlenih, kako za opštu populaciju, tako i za

Rome. Izražena nejednakost kod Roma odgleda se u činjenici da manje od

trećine svih korisnika socijalne pomoći živi u čak 60% opština.

Lorencova kriva povremenih primanja

plot(Lc(I1$povremeno),main ="Lorencova kriva povremenih primanja")

lines(Lc(I2$povremeno),col=2)

Lorencova kriva lica bez primanja

plot(Lc(I1$bez),main ="Lorencova kriva lica bez primanja")

lines(Lc(I2$bez),col=2)

Slika 9.2.5 Lorencova kriva povremenih

primanja

Slika 9.2.6 Lorencova kriva lica bez

primanja

Slika 9.2.5 ilustruje primer izraženih razlika u nejednakosti

distribucije Roma i opšte populacije na određenom delu intervala. U polovini

opština sa najmanjim brojem Roma sa povremenim primanjima nalazi se

samo 10% svih Roma sa takvim primanjima, odnosno u drugoj polovini

opština živi 90% svih Roma sa povremenim primanjima. Na slici 9.2.6

Mere koncentracije

98

vidimo distribuciju koja je slična onoj prikazanoj na Lorencovoj krivi

nezaposlenih, s tim što su razlike između Roma i opšte populacije manje u

intervalu 60-80% svih opština.

10. JOŠ NEKA POJAŠNJENJA DRUŠTVENE

NEJEDNAKOSTI ROMA6

Ekonomska aktivnost Roma

U tabeli 10.1 predstavljeni su podaci o ekonomskoj aktivnosti Roma u

Republici Srbiji, prikupljeni popisima stanovništva 2002. i 2011. godine. Na

osnovu samih razlika učešća u pojedinim kategorijama može se uočiti da je u

periodu od 10 godina značajno opao procenat zaposlenih Roma i to za 5,95%,

dok povećanje beleže kategorije lica koja obavljaju samo kućne poslove u

svom domaćinstvu (domaćice) i to za 2,19%, kao i lica iz kategorije ostali za

3,57%. Radi se o visoko statistički značajnim razlikama, jer je realizovani hi

kvadrat test prilagođenosti (koji iznosi 5.233,6) znatno veći od teorijskih

(12,6 za stepen slobode 6 i nivo značajnosti od 5%, kao i 16,8 za isti stepen

slobode i 1% nivoa značajnosti).

U poređenju sa ekonomskom aktivnošću Roma u čitavoj Republici

Srbiji, region Vojvodine pokazuje nešto manje smanjenje zaposlenih Roma

(ali još uvek značajno), povećani broj domaćica i lica iz kategorije ostali

(tabela 10.2). Razlike uočene između dva popisa su i u ovom slučaju visoko

statistički značajne iako empirijski hi kvadrat test prilagođenosti ima nešto

manju vrednost od vrednosti za celu Srbiju. On iznosi 1.337,2, dok se najveće

6 Ovo istraživanje deo je rada koji je objavljen u koautorstvu sa Isidorom Jarić u

Sociološkom pregledu 2014. godine (Sokolovska, Jarić, 2014)

Još neka pojašnjenja društvene nejednakosti roma

100

razlike između empirijskih i teorijskih frekvencija vide u kategoriji

zaposlenih Roma, domaćica i ostalih. Međutim, njegova vrednost upućuje na

zaključak o odbacivanju nulte hipoteze da raspored frekvencija prema

kategorijama stanovništva iz 2011. godine prati raspored struktura iz 2002.

godine.

Tabela 10.1 Stanovništvo romske nacionalne pripadnosti prema ekonomskoj

aktivnosti u Republici Srbiji7 (%)

Popis Ekonomski aktivni Ekonomski neaktivni Ostali8

Lica sa ličnim

prihodom

Izdržavano

stanovništvo

Obavljaju

zanimanje

Nezaposleni

Penzioneri Imaju

prihode

od

imovine

Deca,

učenici i

studenti

Domaćice

2002. 17,40 15,60 4,62 0,14 35,60 15,09 11,55

2011. 11,45 16,50 4,40 0,10 35,15 17,28 15,12

razlike -5,95 0,9 -0,22 -0,04 -0,45 2,19 3,57


aktivnosti u Vojvodini (%)

Popis Ekonomski aktivni Ekonomski neaktivni Ostali

Lica sa ličnim prihodom Izdržavano

stanovništvo

Obavljaju

zanimanje

Nezaposleni

Penzioneri Imaju

prihode

od imovine

Deca,

učenici i

studenti

Domaćice

2002. 16,85 15,30 2,68 0,17 35,74 14,63 14,63

2011. 11,85 13,76 2,75 0,14 35,84 18,72 16,94

razlike -5,00 -1,54 0,07 -0,03 -0,10 4,09 2,31

7 U tabeli nisu prikazani podaci za lica na radu – boravku u inostranstvu kraćem od 1 godine.

8 Radi poređenja rezultata dva popisa u kategoriji ostalo spadaju: lica sa drugim ličnim

prihodima (kategorija „lica sa ličnim prihodom“), kao i nesposobni za rad i ostali koji ne

obavljaju zanimanje iz kategorije „izdržavano stanovništvo“.


101

Za razliku od regiona Vojvodine, u Centralnoj Srbiji (region

Beograda, Šumadija i Zapadna Srbija, kao i Istočna i Južna Srbija) beleži se

najveći pad zaposlenih Roma u odnosu na popis iz 2002. godine, ali i manji

porast žena iz kategorije domaćica (tabela 10.3). Ovo povećanje je za samo

1,43%, dok je u regionu Vojvodine ova kategorija porasla za 4,09%. Takođe

se uočava da u Vojvodini opada procenat nezaposlenih lica za 1,54%, koji se

2011. godine verovatno nalaze u kategoriji ostalih gde su lica sa drugim

ličnim prihodima, ali i primaoci socijalne pomoći. U Centralnoj Srbiji ova

kategorija Roma raste za 1,91% u odnosu na popis iz 2002. godine. Razlike

između dva popisa, prikazane u tabeli 10.1, takođe su visoko statistički

značajne i vrednost empirijskog hi kvadrat testa prilagođenosti je mnogo veći

u odnosu na region Vojvodine, što ukazuje na veće razlike između dva popisa

zabeležene u Centralnoj Srbiji. On iznosi 4.423 i takođe upućuje na zaključak

da odbacimo nultu hipotezu o jednakosti struktura između dva popisa.


aktivnosti u Centralnoj Srbiji (%)

Popis Ekonomski aktivni Ekonomski neaktivni Ostali

Lica sa ličnim

prihodom

Izdržavano

stanovništvo

Obavljaju

zanimanje

Nezaposleni

Penzioneri Imaju

prihode

od

imovine

Deca,

učenici i

studenti

Domaćice

2002. 17,61 15,70 5,33 0,13 35,54 15,27 10,42

2011. 11,28 17,61 5,08 0,07 34,87 16,70 14,39

razlike -6,33 1,91 -0,25 -0,06 -0,67 1,43 3,97


102

Regionalne razlike ekonomske aktivnosti romske populacije na osnovu

popisa 2011. godine

U tabeli 10.4 prikazana je ekonomska aktivnost Roma po regionima u

2011. godini. 8Značajnost hi kvadrata u ovom slučaju posledica je velikog

uzorka, što je potvrđeno Kramerovim V pokazateljem, te možemo zaključiti

da između regiona i ekonomske (ne)aktivnosti Roma nema izražene

asocijativnosti. Drugim rečima, neopravdano je izdvojiti bilo koji region

Republike Srbije (formiran po NUTS 2 kriterijumu) i reći da u njemu žive

Romi koji su npr. više zaposleni ili izdržavani. Ekonomska struktura Roma je

dakle ravnomerno raspoređena na čitavoj teritoriji Srbije.

Tabela 10.4 Romi prema ekonomskoj aktivnosti i regionima, popis 2011. Region Ekonomsko aktivni Ekonomsko neaktivni UKUPNO

Vojvodina 10.855 31.536 42.391

Beograd 7.115 20.210 27.325

Šumadija i

Zapadna Srbija

5.909 14.740 20.649

Istočna i Južna

Srbija

17.358 39.881 57.239

UKUPNO 41.237 106.367 147.604

Romsko stanovništvo prema izvorima sredstava za život u godini koja je

prethodila popisu 2011. godine

Na teritoriji Republike Srbije, od ukupne populacije Roma samo je

njih 27,95% ekonomsko aktivno, dok 72,05% Republički zavod za statistiku

Srbije ubraja u ekonomsko neaktivne. Međutim, prema rezultatima popisa

obavljenog 2011. godine samo je 11,45% Roma zaposleno. Naredna tabela

(tabela 9) prikazuje romsko stanovništvo prema izvorima za život u godini


103

koja je prethodila popisu 2011. godine.9 Vezu između regiona i izvora

sredstava za život ispitali smo, kao i u prethodnom slučaju, hi kvadrat testom

nezavisnosti. On u ovom slučaju iznosi 2584,371 (za 24 stepena slobode, p

vrednost<2.2e-16) i pokazuje statističku značajnost. Međutim, i u ovom

slučaju radi se o uticaju veličine uzorka na njegovu vrednost, a ne o

pokazatelju asocijacije (koeficijent kontigencije je 0,131, Kramerov V

0,076), te ne možemo govoriti da između prostornog, regionalnog razmeštaja

Roma i izvorima sredstava za život postoji zavisnost.

Iako je, u statističkom pogledu, veza između regiona i izvora

sredstava za život statistički beznačajna, u narednoj tabeli kontigencije (tabeli

10.6) prikazali smo raspodelu izvora sredstava za život prema regionima. Na

osnovu nje vidimo da region Južne i Istočne Srbije prednjači u zapošljavanju

Roma (3,39%), odmah potom region Vojvodine (3,00%), dok je u ostala dva

regiona ovo učešće ispod 3%. Od ukupnih sredstava za život, od zarada ili

drugih primanja na osnovu rada živi samo 10,68% Roma. Ukupno učešće

Roma penzionera je veoma nisko i ono iznosi 4,31% za celu populaciju. Ako

se pogleda ova raspodela prema regionima, region Južne i Istočne Srbije ima

najveći procenat penzionera (1,98%), dok ostali regioni beleže manje od 1%

penzionera.

9 Prema metodologiji prikupljanja podataka Republičkog zavoda za statistiku Srbije u tabeli

9 su prikazana lica prema glavnom izvoru prihoda, tj. o izvoru koji je bio najveći ili

najvredniji tokom godine, ali i podaci o svim izvorima sredstava (stalnih ili povremenih).

Takođe, tabela 9 prikazuje prihode tokom 2010. godine, dok su u prethodnim tabelama

(tabele 5-8) prikazani podaci o ekonomskoj aktivnosti Roma u referentnoj nedelji (nedelji

pred popis) u skladu sa međunarodnim preporukama. Zbog toga se u tabeli 9 mogu naći lica

koja su tokom 2010. godine radila i navela zaradu kao glavni izvor prihoda, dok su u

tabelama o ekonomskoj aktivnosti oni svrstani kao nezaposleni ili penzioneri, ukoliko im se

status promenio.


104

Tabela 10.5 Romsko stanovništvo prema izvorima za život u 2010. godini,

prema regionima

Beogradski

region

Region

Vojvodine

Region

Šumadije i

Zapadne

Srbije

Region

Južne i

Istočne

Srbije

UKUPNO

zarada ili druga

primanja po

osnovu rada

3937 4420 2386 4999 15742

penzija 1283 1115 1033 2920 6351

prihodi od

imovine 37 95 45 47 224

socijalna primanja 2525 8728 3758 10036 25047

stupendija za

učenike/studente,

studentski kredit

9 27 7 34 77

zajam, ušteđevina 37 110 81 192 420

novčana naknada

za nezaposlena

lica

75 135 47 143 400

izdržavana lica 16633 23857 11273 32396 84159

ostalo 2789 3904 2019 6472 15184

UKUPNO 27325 42391 20649 57239 147604

S druge strane, socijalna primanja su, osim učešća izdržavanih lica, najveće

učešće u ukupnoj strukturi Roma prema izvorima sredstava za život. Za

teritoriju cele Republike Srbije ovaj procenat iznosi 16,97%. Ukoliko

uzmemo u obzir niska novčana primanja koja primaoci socijalne pomoći

dobijaju, onda ova kategorija Roma zajedno sa zaposlenim Romima,

penzionerima i veoma malim učešćem Roma koji imaju prihod od imovine

(0,15%), žive od zajma ili ušteđevine (0,28%), kao i onih koji primaju

novčanu naknadu za nezaposlena lica (0,27%), izdržava više od polovine

romske populacije na teritoriji Republike Srbije. Ukupno učešće Roma koji

pripadaju kategoriji izdržavanih lica (a to su deca, domaćice i nesposobni za

rad) iznosi 57,02%.


105

Tabela 10.6 Romsko stanovništvo prema izvorima za život u 2010. godini,

prema regionima (%) Beogradski

region

Region

Vojvodine

Region

Šumadije i

Zapadne

Srbije

Region

Južne i

Istočne

Srbije

UKUPNO

zarada ili druga

primanja po

osnovu rada

2,67 3,00 1,62 3,39 10,68

penzija 0,87 0,76 0,70 1,98 4,31

prihodi od

imovine 0,03 0,06 0,03 0,03 0,15

socijalna primanja 1,71 5,91 2,55 6,80 16,97

stupendija za

učenike/studente,

studentski kredit

0,0010

0,02 0,0011

0,02 0,04

zajam, ušteđevina 0,03 0,07 0,05 0,13 0,28

novčana naknada

za nezaposlena

lica

0,05 0,09 0,03 0,10 0,27

izdržavana lica 11,27 16,16 7,64 21,95 57,02

ostalo 1,89 2,64 1,37 4,38 10,28

UKUPNO 18,52 28,71 13,99 38,78 100,00

10

Veoma malo učešće, jer apsolutna frekvencija iznosi svega 9 primaoca

učeničkog/studentskog kredita ili stipendije. 11

Veoma malo učešće, jer apsolutna frekvencija iznosi svega 7 primaoca

učeničkog/studentskog kredita ili stipendije

11. LITERATURA

Allison, D. P. (1978). Measures of Inequality. American Sociological Review

43(6): 865-880.

Addison, T. and A. G. Cornia (2001). Income Distribution Policies for Faster

Poverty Reduction. WIDER Discussion Paper No 2001/93, World

Institute for Development Economic Research.

Babović, M. (2010). Rodne ekonomske nejednakosti u komparativnoj

perspektivi. Beograd: ISIFF, SeConS.

Bobić, Mirjana (2007). Demografija i sociologija. Veza ili sinteza. Beograd:

Službeni glasnik.

Clarke, G., L. Colin, F. X. Zou (2003). Finance and Income Inequality: Test

of Finance and Income Inequality: Test of Alternative Theories,

World Bank Policy, Research Working Paper 2984, Washington

D.C.: World Bank.

Coll, J. A. C. (2011): Understanding income inequality: concept, causes and

measurement. International Journal of Economics and Management

Sciences 1(3): 17-28.

Granovetter, M. S. (1973). The strenght of weak ties. The American Journal

of Sociology 78(6): 1360-1380

Literatura

108

Đurđev, Branislav (2001). Osnovne tehnike u demografiji. Novi Sad i

Beograd: ZMAJ i Društvo demografa Srbije.

Ivković, Ivan (2016). Metodološka neslaganja između evidencije Nacionalne

službe za zapošljavanje i Ankete o radnoj snazi. Master rad.

Raduški, Nada (2000-2002). Društveni položaj i demografske odlike romske

populacije. Srpska politička misao (1-4): 169-184.

Raduški, Nada (2003). Socio-demografske i etničke osobenosti Roma u

Srbiji. Sociološki pregled 37(3-4): 271-284.

Raduški, Nada (2009). Obrazovanje kao ključ za integraciju Roma u društvo.

Politička revija 8(1): 189-202.

RZS (2003). Aktivnost i pol. Beograd: Republički zavod za statistiku.

RZS (2004). Delatnost i pol. Beograd: Republički zavod za statistiku.

RZS (2012). Ekonomska aktivnost. Beograd: Republički zavod za statistiku.

RZS (2012a). Starost i pol. Beograd: Republički zavod za statistiku.

RZS (2013). Školska sprema, pismenost i kompjuterska pismenost. Beograd:

Republički zavod za statistiku.

RZS (2014). Osnovni skupovi stanovništva. Podaci po regionima. Beograd:

Republički zavod za statistiku.

RZS (2014a). Delatnost. Beograd: Republički zavod za statistiku.


109

RZS (2014b). Zanimanja. Beograd: Republički zavod za statistiku.

RZS (2014c). Izvori sredstava za život. Beograd: Republički zavod za

statistiku.

RZS (2015) Opštine i regioni u Republici Srbiji. Beograd: Republički zavod

za statistiku.

Sokolovska, Valentina (2011). Socijalne mreže, socijalni kapital i društveni

status. Sociološki pregled 45(2): 221-234.

Sokolovska, Valentina, (2012). Regionalne razlike u Srbiji. U: Sokolovska,

Marinković (ur.). Regioni i regionalizacija. Sociološki aspekti. Novi

Sad: Mediterran Publishing, str. 137-155.

Sokolovska Valentina i Isidora Jarić (2014). Obrazovno-ekonomski status

Roma u Srbiji i njegova regionalna zastupljenost. Sociološki pregled

48(3): 383-395.

Šobot, Ankica (2010). Promene strukturnih karakteristika stanovništva Srbije.

Sociološki pregled 44(2): 265-282.

Wertheimer-Baletić, Alice (1999). Stanovništvo i razvoj. Zagreb: MATE.

UNIVERZITET U NOVOM SADU,

FILOZOFSKI FAKULTET NOVI SAD,

21000 Novi Sad,

Dr Zorana Đinđića br. 2

www.ff.uns.ac.rs

CIP - Каталогизација у публикацији

Библиотека Матице српске, Нови Сад

314.93(497.11)

СОКОЛОВСКА, Валентина

Ekonomska struktura stanovništva Republike Srbije [Elektronski izvor] /

Valentina Sokolovska. - Novi Sad : Filozofski fakultet, 2018

Način dostupa (URL): http://digitalna.ff.uns.ac.rs/sadrzaj/2018/978-86-

6065-469-6. - Nasl. sa naslovnog ekrana. - Opis zasnovan na stanju na dan:

7. 9. 2018. - Napomene i bibliografske reference uz tekst. - Bibliografija.

ISBN 978-86-6065-469-6

a) Становништво - Економска структура - Србија

COBISS.SR-ID 325305607

Documents

EKONOMSKA STRUKTURA STANOVNIŠTVA REPUBLIKE SRBIJE