of 70 /70
Prof. dr Gorana Krstić Prof. dr Branko Radulović SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017 Procena obima, karakteristike učesnika i determinante Beograd, februar 2018.

SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017 - naled.rsnaled.rs/images/preuzmite/analiza-obima-sive-ekonomije-2017.pdf · Izdavač Nacionalna alijansa za lokalni ekonomski razvoj Za izdavača Violeta

Embed Size (px)

Text of SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017 -...

  • Prof. dr Gorana KrstiProf. dr Branko Radulovi

    SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    Procena obima, karakteristike uesnika i determinante

    Beograd, februar 2018.

  • IzdavaNacionalna alijansa za lokalni ekonomski razvoj

    Za izdavaaVioleta Jovanovi

    AutoriProf. dr Gorana KrstiProf. dr Branko Radulovi

    Recenzentdr Duan Vasiljevi

    Dizajn korica i prelomStefan Ignjatovi

    tampaBIROGRAF COMP doo, Beograd

    Tira300

    2018 NALEDNacionalna alijansa za lokalni ekonomski razvojwww.naled.rs

    Izrada ove publikacije podrana je kroz projekat Reforma javnih finansija, Nemake razvojne saradnje, koji sprovodi Deutsche Gesellschaft fr Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH. Korienje, kopiranje i distribucija sadraja ovog dokumenta dozvoljena je iskljuivo u neprofitne svrhe i uz odgovarajue naznaenje imena, odnosno priznavanje autorskih prava NALED-a. Uinjeni su svi napori kako bi se osigurala pouzdanost, tanost i aurnost informacija iznetih u ovom dokumentu. NALED i GIZ ne prihvataju bilo kakav oblik odgovornosti za eventualne greke sadrane u dokumentu ili nastalu tetu, finansijsku ili bilo koju drugu, proisteklu iz ili u vezi sa korienjem ovog dokumenta.

  • Predgovor 1Rezime 3

    I UVOD 5

    II PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017. 72.1. Makroekonomska kretanja i poslovni ambijent 72.2. Pregled metoda procene sive ekonomije u Jugoistonoj Evropi i baltikim zemljama 92.3. Metodologija procene sive ekonomije 122.4. Rezultati procene sive ekonomije 16

    III SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIKA 213.1. Oblici sive ekonomije i karakteristike uesnika 213.2. Tranzicija privrednih subjekata izmeu sive i regularne ekonomije 343.3. Pregled kljunih faktora koji utiu na ukljuivanje u sivu ekonomiju 373.4. Determinante ukljuivanja u sivu ekonomiju 433.5. Determinante nivoa ukljuenosti u sivu ekonomiju 52

    IV ZAKLJUAK 59

    Literatura 61Aneks 64

    SADRAJ

  • 1

    PREDGOVOR

    dr Birger Nerr vii voa projekta Reforma javnih finansija, GIZ

    Sa velikim zadovoljstvom vam predstavlja-mo studiju Siva ekonomija u Srbiji 2017: Procena obima, karakteristike uesnika i determinante koju je NALED sproveo u okviru projekta Podrka Vladi Srbije u borbi protiv sive ekonomije u saradnji sa projektom Nemake razvojne saradnje Reforma javnih finansija.

    Siva ekonomija predstavlja sveprisutni feno-men. Pri tome se ne radi o pojavi karakteristinoj samo za novije vreme. Jo 1939. Duan Jovanovi-Jovi ustanovio je u radu na temu Direktni po-rezi u Jugoslaviji njihov moral i tehnika da je u velikoj meri prisutna utaja poreza (procenio je prisustvo utaje poreza delimino na 8090%). Deo srpske poreske kulture stoga je i postojea siva ekonomija.

    Suzbijanje sive ekonomije predstavlja veliki izazov za sve vlade sveta, jer ova pojava nigde nije u potpunosti iskorenjena. Prosean obim sive ekonomije u Evropskoj uniji iznosi oko 18% BDP-a, a npr. u Nemakoj oko 12%. Dodue,

    procene se uvek moraju uzimati s rezervom, po-to se siva ekonomija utvruje preko posrednih procena, npr. preko stope energetske potronje ili potranje za novcem. Evropska komisija definie pojam sive ekonomije kao skup ilegalnih aktivno-sti kojima se obavljaju ekonomske transakcije ili skup aktivnosti koje nisu protivzakonite, ali se ne registruju ili prijavljuju, kako bi se na taj nain iz-beglo plaanje poreza i nadzor nadlenih organa. Nesporno je da siva ekonomija moe u znaajnoj meri da bude prisutna u privredi jedne zemlje te da stoga drava uopte ne doe do dobrog dela novca kojim bi, u suprotnom, mogla da finansira kole, bolnice, puteve, parkove, itd.

    Vlada Srbije je vrlo ozbiljno shvatila problem sive ekonomije i nelojalne konkurencije na koji je u proteklim godinama ukazivala privreda i meunarodna zajednica. U decembru 2014. formirano je Koordinaciono telo za suzbijanje sive ekonomije, a godinu dana kasnije usvojen je Nacionalni program i akcioni plan kao prvi

  • 2

    PREDGOVOR

    sistemski dokument koji sadri konkretne mere za efikasniji nadzor nad tokovima sive ekonomije, unapreenje funkcionisanja fiskalnog sistema, smanjenje administrativnog i parafiskalnog optereenja privrede i graana, i podizanje svesti o znaaju suzbijanja sive ekonomije.

    Analiza koja se nalazi pred vama je prva stu-dija koja osvetljava stanje sive ekonomije u Srbiji jo od 2013. godine. Ona prua vane uvide u di-namiku kretanja obima sive zone, karakteristike uesnika u sivoj ekonomiji, kao i kljune faktore od kojih zavisi da li e i u kojoj meri privredni subjekti poslovati ispod radara. Podaci do ko-jih se dolo su ohrabrujui jer pokazuju da se u

    poslednjih pet godina siva ekonomija smanjila za vie od pet procentnih poena meu registro-vanim preduzeima, sa 21,2% u 2012. na 15,4% u 2017. godini, to znai da sistemski pristup re-avanju ovog problema daje rezultate. Efekti su primetni i na polju jaanja poreskog morala prema rezultatima istraivanja ak 80% privred-nih subjekata smatra da poslovanje u sivoj zoni nije opravdano.

    Nadamo se da e Analiza biti od koristi strunoj javnosti i donosiocima odluka za postavljanje jo ambicioznijih ciljeva i osmiljavanje mera koje e doprineti izgradnji fer konkurencije u Srbiji za dobrobit njenih graana i privrede.

  • 3

    REZIME

    Obim sive ekonomije je danas na niem nivou nego pre pet godina. Kod registro-vanih privrednih subjekata, u pogledu prometa proizvoda i isplate zarada, siva ekono-mija je smanjena sa 21,2% u 2012. na 15,4% BDP u 2017. godini. Prema novom anketnom metodu procene Indeks sive ekonomije, koji se zasniva na podacima o neprijavljenim zaradama zaposle-nih i neprijavljenom profitu preduzea, dobija se priblino isti obim sive ekonomije od 14,9% BDP. Ova procena predstavlja donju granicu sive eko-nomije, budui da je istraivanje obuhvatilo samo registrovana preduzea i preduzetnike.

    U poreenju sa drugim zemljama gde je pri-menjen inovirani anketni metod, siva ekonomi-ja u Srbiji (14,9% BDP) je nia nego u Crnoj Gori (24,5%) i Letoniji (20,3%), a priblina nivou u Estoniji (15,4%) i Litvaniji (16,5%). Meutim, ue-e neregistrovanih preduzea, koja nisu obu-hvaena ovom procenom, je u Srbiji znatno vee u odnosu na baltike zemlje prema proceni

    privrednika 17,2% preduzea u njihovoj delatno-sti nije registrovano.

    U pogledu strukture sive ekonomije u Srbiji, neformalna zaposlenost, odnosno delimina ili potpuna isplata zarada u gotovini, ine znatno vei deo sive ekonomije nego neprijavljeni po-slovni viak (profit). Od 100 dinara sive ekonomije, priblino 62 dinara ine neprijavljene plate zapo-slenih, a 38 dinara neprijavljeni profit.

    Na smanjenje sive ekonomije u ovom peto-godinjem periodu uticalo je vie faktora, a to je pre svega poboljanje poslovnog ambijenta i makroekonomska stabilnost, rast registrovanog BDP-a, oporavak trita rada, kao i unapreen rad inspekcija, otrija kaznena politika i efikasni-ja naplata poreskih prihoda.

    Panel podaci koji su obuhvatali ista predu-zea u 2012. i 2017. godini ukazuju da do sma-njenja sive ekonomije nije dolo samo zbog toga to je znatan broj privrednih subjekata forma-lizovao svoju aktivnost, ve je posledica velike

  • 4

    REZIME

    mobilnosti privrednih subjekata izmeu sive i regularne ekonomije. Tranzicija privrednih su-bjekata je bila takva da je vei broj privrednih subjekata preao iz sive ekonomije u regular-nu ekonomiju, nego obrnuto, to govori u prilog tome da su se uslovi za poslovanje u formalnom sektoru poboljali.

    Dodatno, ak 86% anketiranih privrednih su-bjekata prikazalo je dobit dok je samo 25% pre-duzea beleilo pad prometa, u odnosu na pad prometa kod gotovo polovine anketiranih u 2012. godini, to potvruje pozitivne trendove u ma-kroekonomskom okruenju.

    Na smanjenje sive ekonomije uticalo je i unapreenje prevencije i efikasnije sankci-je. Oekivanja privrednih subjekata u pogledu verovatnoe otkrivanja nelegalnog poslovanja i percepcija teine sankcije su sada na znaaj-no viem nivou u odnosu na period od pre pet godina. Prema rezultatima analize, kompozitna oekivana verovatnoa da e privredni subjekt

    snositi sankcije zbog poslovanja u sivoj ekono-miji (verovatnoe detekcije, kao i verovatnoe da e kazna biti i izreena i izvrena) u 2017. godini iznosi 24,1%, to je za dve treine vie u odnosu na 2012. godinu (14,5%).

    Na kraju, savest je bitan faktor za ukljuiva-nje u sivu ekonomiju. Stav privrednih subjekata da je poslovanje u sivoj ekonomiji opravdano znaajno utie na to da li e se, i u kom obi-mu, privredni subjekt ukljuiti u sivu ekonomi-ju. ak 80% privrednih subjekata u 2017. godi-ni smatra da je takvo poslovanje neopravdano ili uglavnom neopravdano, dok je taj procenat u 2012. bio 72%. Samo 3% privrednih subjekata u 2017. godini smatra da je poslovanje u sivoj zoni uglavnom opravdano, dok je u 2012. godini 8% njih smatralo da je ono uglavnom ili u pot-punosti opravdano. Rezultati pokazuju da ulaga-nja u edukativne kampanje za jaanje poreskog morala i svesti graana i privrede o problemu sive ekonomije imaju efekta.

  • 5

    I

    UVOD

    K rajem 2017. godine Nacionalna alijansa za lokalni ekonomski razvoj (NALED) je uz podrku Nemake razvojne saradnje, sai-nila studiju o sivoj ekonomiji u Srbiji. Uraena je procena obima sive ekonomije u formalnom sektoru (kod registrovanih preduzea), izdvoje-ne su kljune karakteristike privrednih subjeka-ta koji u njoj uestvuju, kao i faktori koji do-prinose tome da li e neko preduzee poslovati legalno ili u sivoj zoni.

    Analizirane su determinante koje objanja-vaju verovatnou da e se privredni subjekt nai u sivoj ekonomiji, pri emu se za poslovanje u sivoj ekonomiji podrazumeva da je ispunjen je-dan od dva uslova privredni subjekt vri aktiv-nosti neprijavljenog radnog angaovanja, odno-sno neprijavljivanja ili deliminog prijavljivanja radnika ili koristi plaanja u gotovini u sluaju preduzea koja su u sistemu PDV-a odnosno obavlja plaanja u gotovini koja nisu prikazana u knjigama.

    Za potrebe analize tokom septembra i ok-tobra 2017. sprovedena je Anketa o uslovima poslovanja u Srbiji na reprezentativnom uzor-ku od 1.049 registrovanih privrednih subjekata (privredna drutva i preduzetnici) na teritoriji Srbije. U proceni obima sive ekonomije korie-na su dva metoda. Prvi je anketni metod koji je uporediv sa poslednjim istraivanjem Fonda za razvoj ekonomske nauke iz 2012. godine. Drugi je unapreeni anketni metod pod nazivom

    Indeks sive ekonomije koji je korien za pro-cenu sive ekonomije tri baltike zemlje (Putnis and Sauska, 2015) i Crne Gore (Reilly and Krsti, 2017) ovaj metod se zasniva na prihodnom obraunu BDP i podacima ankete preduzea o neprijavljenim zaradama zaposlenih i neprijav-ljenom profitu preduzea.

    Jedna od prednosti anketnih metoda jeste to, pored makro procene obima sive ekonomi-je, omoguuju da se identifikuju specifini fak-tori koji utiu na nivo ukljuenosti privrednih

  • 6

    I | UVOD

    subjekata u aktivnosti sive ekonomije, to moe biti od koristi za dizajniranje i evaluaciju mera politika za smanjenje sive ekonomije. Procena obima sive ekonomije dobijena je na osnovu indirektnih odgovora ispitanika o ukljuenosti drugih preduzea iz iste delatnosti u ove aktiv-nosti. Karakteristike preduzea koja se bave si-vom ekonomijom kao i specifini faktori koji su statistiki znaajni za odluku preduzea da se bavi ovim aktivnostima analizirani su na osnovu njihovog sopstvenog priznanja o ukljuenosti u neformalno poslovanje.

    Siva ekonomija se definie kao skup svih le-galnih trinih aktivnosti koje se namerno prikri-vaju od dravnih organa (Schneider, Buehn and Montenegro, 2010). To znai da se ne ukljuuje dohodak ostvaren od proizvodnje ilegalnih roba i usluga, poto to nije obuhvaeno definicijom sive ekonomije koja je koriena u ovom istraivanju.

    Procenjena je siva ekonomija registrovanih pre-duzea i preduzetnika, budui da je istraivanje obuhvatilo samo preduzea (i preduzetnike) koji su registrovani kao posebni entiteti.

    U drugom poglavlju ovog izvetaja daje se pregled metoda procene sive ekonomije zemalja Jugoistone Evrope i baltikih zemalja, sa fokusom na direktne metode, zatim se prikazuje metodolo-gija procene sive ekonomije u Srbiji i dizajn an-kete, dok se poslednji deo odnosi na rezultate procene sive ekonomije Srbije. U treem poglavlju izvetaja analizaju se oblici sive ekonomije prema relevatnim karakteristikama privrednih subjekata, kao i tranzicija preduzea izmeu sive i regularne ekonomije. Takoe se ocenjuju faktori koji utiu na njihovu odluku da uestvuju u sivoj ekonomiji, kao i faktori koji utiu na nivo njihove ukljueno-sti u sivu ekonomiju. U poslednjem poglavlju daju se zakljuci i preporuke.

  • 7

    II

    PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    2.1. MAKROEKONOMSKA KRETANJA I POSLOVNI AMBIJENT

    Srbija je u poslednjih nekoliko godina ostvarila dobre rezultate koji se ogledaju u postizanju ma-kroekonomske stabilnosti, uspeno sprovedenoj fiskalnoj konsolidaciji, rastu BDP (koji je bio neto nii od proseka zemalja u okruenju), stabilizaciji inflacije na niskom nivou i poboljanju na tritu rada. Mere fiskalne konsolidacije, koja je zapoeta krajem 2014. godine, obuhvatale su smanjenje pen-zija i plata u javnom sektoru, poveanje odreenih poreza i akciza, ali je pored toga dolo i do velikog poveanja naplate javnih prihoda. Prvi put posle dueg niza godina, ostvaren je fiskalni suficit, pored ostalog, i zbog znatno vee naplate javnih prihoda od planirane. Najvei doprinos znaajnom rastu javnih prihoda imala je efikasnija naplata poreza,

    zahvaljujui sprovedenim merama za suzbijanje sive ekonomije koje je Poreska uprava realizovala na terenu (Petrovi, Brerevi, Mini, 2017). Efikasnost naplate prihoda od PDV znaajno je poboljana od 2013, a najvei rast je ostvaren u 2016. godini (FREN, 2017), to je posledica bolje kontrole poreskih obve-znika, otrije kaznene politike, kao i edukacije pore-skih obveznika. Pored toga, poboljanje trendova na tritu rada, kroz rast formalne zaposlenosti, doveo je do poveanja prihoda od doprinosa za socijalno osiguranje u odnosu na inicijalni plan.

    Podaci Ankete o radnoj snazi ukazuju na opo-ravak trita rada od 2012. godine, koji se ogleda u znaajnom rastu stope zaposlenosti i smanjenju stope nezaposlenosti. Stopa zaposlenosti je porasla sa 50,7% u 2014. na 59,2% u III kvartalu 2017. godine, a stopa nezaposlenosti se smanjila u istom periodu sa 19,9% na 13,5%. Stopa neformalne zaposlenosti1

    1 Neformalno zaposleni prema definiciji Republikog zavoda za statistiku obuhvataju zaposlene u neregistrovanim preduzeima, zaposlene u registrovanim preduzeima bez ugovora, kao i pomaue lanove domainstva.

  • II | PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    8

    ostala je takorei nepromenjena (21,2% u 2014. i 21,8% u III kvartalu 2017), dok je poveano uee nestandardnih oblika zaposlenosti, posebno pri-vremeno zaposlenih radnika, to ukazuje da sa ra-stom ukupne zaposlenosti nije dolo do pobolja-nja kvaliteta zaposlenosti.

    Znaajan napredak u poboljanju poslovne klime ostvaren je, pre svega pojednostavljenjem procedure za otvaranje novih preduzea, sma-njenjem vremena i trokova pokretanja biznisa, pojednostavljem procedure izvravanja ugovo-ra, reformama u oblasti izdavanja graevinskih dozvola i inspekcijskog nadzora, ukidanjem pa-rafiskalnih nameta, kao i reformom u oblasti tr-ita rada u cilju smanjenja trokova otputanja radnika i pojednostavljenja zapoljavanja. Prema istraivanju Svetske banke Doing Business 2018 (World Bank, 2017) Srbija se nalazi na 43. mestu na listi od 190 zemalja i tako je, u poreenju sa prolom godinom, ostvarila dodatni napredak za 4 mesta, pre svega zbog reformi u oblasti izda-vanja graevinskih dozvola. U odnosu na 2012. godinu kada je vreno prethodno merenje sive ekonomije, ovaj napredak je daleko vei, i iznosi ak 49 mesta.

    Pozitivni rezultati u makroekonomskoj sta-bilnosti i u kreiranju boljeg poslovnog ambijenta vidljivi su i na osnovu vrednosti Indeksa globalne konkurentnosti prema izvetaju Svetskog eko-nomskog foruma za 2017. godinu. Prema vred-nosti ovog indeksa, Srbija je napredovala za 12 mesta u odnosu na prolu godinu, ali je i dalje

    relativno loe rangirana (78. pozicija od 139 zema-lja) zbog slabe trine efikasnosti, poslovne so-fisticiranosti, institucija i kapaciteta za inovacije. Kao ograniavajue faktore za poslovanje u Srbiji, prema rezultatima Ankete o uslovima poslovanja privrednih subjekata u Srbiji iz 2017. godine, pri-vrednici navode slabu kupovnu mo stanovnitva (53%), visoke poreske stope (41%), este prome-ne propisa koje prate nepotrebni trokovi (35%), kao i pristup finansiranju (31%). Pored toga, opti uslovi poslovanja koji se odnose na efikasnu za-titu svojine i ugovora, ravnopravan tretman ue-snika na tritu i finansijsku disciplinu jo uvek nisu vidno poboljani.

    Iako je Srbija ostvarila znaajne reforme u ra-zliitim oblastima, jedna od najveih prepreka u poslovanju je i dalje konkurencija neformalnog sektora. Meutim, prema rezultatima Ankete o uslovima poslovanja preduzea u Srbiji iz 2017, procenat privrednika koji je naveo da nema sma-njene godinje prihode zbog postojanja nelojal-ne konkurencije neformalnog sektora je vei u odnosu rezultate dobijene iz iste ankete spro-vedene 2012. godine (25% u odnosu na 17,8%). Prema Anketi o stavovima graana o sivoj ekono-miji iz 2017. godine, preovladava izvestan optimi-zam kada je u pitanju smanjenje sive ekonomije. Znatno vie graana smatra da se siva ekonomi-ja smanjila od onih koji smatraju da je dolo do poveanja sive ekonomije (51% prema 27%), dok 22% graana nije znalo da oceni. Slini rezultati dobijeni su i prema pomenutoj Anketi preduzea.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    9

    Priblino treina menadera/vlasnika preduzea (33%) percipira da se siva ekonomija smanjila u poslednjih 5 godina, 19% smatra da je porasla, 39% da je ostala na istom nivou, dok 9% ispitani-ka ne zna ili odbija da odgovori.

    Prethodne procene sive ekonomije Srbije odnosile su se na 2010. i 2012. godinu (Schneider et al. 2015). Obim sive ekonomije (u procentu od BDP) za 2010. godinu procenjen je u rasponu od 23,6% primenom HTC metoda do 30% kori-enjem MIMIC metoda, dok je siva ekonomija u 2012. godini procenjena na 21% BDP na osno-vu podataka ankete o neformalnom poslovanju preduzea. U ovom izvetaju, obim sive ekono-mije u 2017. godini procenjen je anketnim me-todom koji je korien za procenu sive ekono-mije 2012. godine da bi se omoguilo poreenje u ovom petogodinjem periodu. Takoe, obim sive ekonomije je po prvi put procenjen i ko-rienjem novog metoda pod nazivom Indeks sive ekonomije koji je korien za procenu sive ekonomije tri baltike zemlje (Estonija, Letonija i Litvanija) (Putnis and Sauska, 2015) i Crne Gore (Reilly and Krsti, 2017). Ovaj metod se zasniva na prihodnom obraunu BDP i podacima ankete preduzea o neprijavljenim zaradama zaposle-nih i neprijavljenom profitu preduzea.

    2.2. KRATAK PREGLED METODA PROCENE SIVE EKONOMIJE ZEMALJA JUGOISTONE EVROPE I BALTIKIH ZEMALJA

    Procene sive ekonomije zemalja jugoistone Evrope uglavnom su se zasnivale na indirektnim metodama koji polaze od saznanja da obavljenje ekonomskih aktivnosti, bilo registrovanih ili ne-registrovanih, ostavlja vidljive tragove u razliitim oblastima, kao to je potronja elektine energi-je, korienje gotovine, obim transakcija, stope aktivnosti i slino. Ovi metodi najee polaze od ekonomskih i drugih indikatora koji u sebi sadr-e efekte sive ekonomije, jer se po svojoj prirodi (definiciji) odnose na ukupnu ekonomsku aktiv-nost (registrovanu i neregistrovanu), pa se siva ekonomija procenjuje oduzimanjem registro-vane ekonomske aktivnosti od stvarne, ukupne ekonomske aktivnosti.

    Veliina i kretanje sive ekonomije u zemlja-ma centralne i istone Evrope procenjuje se ovim metodama od kraja osamdesetih godina, poevi od radova Kaufmana i Kaliberde (Kaufmann and Kaliberda, 1996), Donsona (Johnson et al., 1997) i Lacka (Lacko, 2000). Ovi autori su koristili metod fizikog inputa (potronje elektrine energije) koji se zasniva na pretpostavci da je dinamika potro-nje elektrine energije dobar indikator kretanja ukupnog BDP, pa je razlika u kretanju ukupnog BDP (ukljuujui sivu ekonomiju) i registrovanog BDP posledica postojanja sive ekonomije. Navedene

  • II | PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    10

    studije se kritiki razmatraju u radovima Krsti (Krsti, 2002) i Beljua (Belew, 2003), gde se zastu-pa stav da u neregularnim ekonomskim uslovima ovaj metod ne daje dobre rezultate i da je proce-njena veliina sive ekonomije u velikoj meri isto-rijski fenomen (vezan za komunistiku prolost svih navedenih zemalja), kao i da je u odreenoj meri odreuju institucionalni inioci.

    Kristi i Holcner (2004) analizirali su zemalje iz regiona jugoistone Evrope (SEE) i srednje i istone Evrope i Baltika (CEB). Njihov pristup se zasniva na principu potovanja poreskih propisa kod domainstava (household tax compliance, HTC metod) i podataka potronje domainstava i ukupnih prihoda drave od poreza na doho-dak graana i doprinosa za socijalno osiguranje. Stopa sive ekonomija u sektoru domainstva, definisana kao uee neprijavljenog dohotka domainstava u BDP-u, izraunava se kao razli-ka izmeu ukupnog, oporezivog, dohotka doma-instava i prijavljenog i oporezovanog dohotka domainstava. Siva ekonomija u Srbiji za 2010. godinu takoe je procenjena korienjem ovog metoda (Schneider et al. 2015).

    U veini indirektnih metoda kojima je proce-njivan obim sive ekonomije razmatrao se samo jedan indikator koji pokazuje sve njene efek-te. Meutim, posledice sive ekonomije javljaju se istovremeno na tritima proizvodnje, radne snage i novca. Viestruki uzroci koji odreuju obim sive ekonomije uzeti su u obzir samo u pojedinim studijama koje primenjuju monetarni

    pristup, koje obino razmatraju jedan uzrok poresko optereenje.

    Nasuprot veini indirektnih metoda koji se baziraju samo na jednom indikatoru sive eko-nomije, u MIMIC (Multiple Indicator Multiple Causes) modelu obuhvataju se viestruki uzroci postojanja i rasta sive ekonomije (npr. poresko optereenje, regulatorno optereenje, poreski moral, nezaposlenost itd), kao i viestruki efekti sive ekonomije ili indikatori (npr. stopa aktivno-sti, nedeljni asovi rada, itd). MIMIC model tretira obim sive ekonomije kao latentnu neopaenu varijablu, a strukturne jednaine povezuju sivu ekonomiju sa njenim uzrocima i indikatorima. Na osnovu raspoloivih podataka o uzrocima i indi-katorima, koeficijenti modela se ocenjuju meto-dom maksimalne verodostojnosti. Ovaj metod korien je za procenu sive ekonomije zemalja centralne i istone Evrope (Schneider, Buehn and Montenegro, 2010; Vesna Garvanlieva, Vlatko Andonov and Marjan Nikolov 2012) ukljuujui i Srbiju (Schneider et al., 2015). Ostali indirektni metodi, metod transakcija, metod tranje goto-vine, metod razlike izmeu dohotka i potronje domainstva manje su korieni u proceni sive ekonomije zemalja Jugoistone Evrope.

    Prednost indirektnih metoda je to njihova primena ne zahteva previe vremena i novca, i to se relativno lako mogu primeniti za pore-enje sive ekonomije po zemljama i/ili tokom vremena. Glavna ogranienja ovih metoda su (Putnins and Sauka, 2014):

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    11

    (a) nije jasno koji deo sive ekonomije je obuhvaen; (b) veoma esto se zasnivaju na uproenim pret-

    postavkama; (c) metodi nisu stabilni, pa promena pretpostavki

    znaajno utie na dobijene rezultate.

    Do nedavno, direktni metodi koji se zasnivaju na direktnim anketnim podacima ili na podaci-ma statistike o prihodima poreskih obveznika, nisu obilato korieni za procenu sive ekonomi-je. Veina istraivanja bazirala se na anketama domainstva (Brugt Kazemier and Rob van Eck 1992, Reilly and Krsti 2003; Jan Hanousek and Filip Palda 2004; Klarita Gerxhani 2007; European Commission 2007, 2014; SELDI, 2016), a znatno manje istraivanja se zasnivalo na anketama preduzea u analizi karakteristika i determinanti njihovog ukljuivanja u aktivnosti sive ekonomije (Colin Williams 2006; Lindsay M. Tedds 2010; John Hudson et al. 2012; Putnin and Sauka 2012, 2015). Prema naem saznanju, samo nekoliko novijih studija koristilo je ankete preduzea za procenu sive ekonomije.

    Putnin i Sauka (2012, 2015, 2016) su razvi-li metod za procenu sive ekonomije tri balti-ke zemlje (Estonija, Letonija i Litvanija), koji se zasniva na prihodnom metodu obrauna BDP i podacima ankete preduzea o neprijavljenim zaradama zaposlenih i neprijavljenom profitu preduzea. Ovaj metod primenjen je u proce-ni sive ekonomije Crne Gore i delimino Srbije (Reilly i Krsti, 2017). Istraivanje sive ekonomije

    Srbije iz 2012. godine (Krsti i Schneider 2015) bazirano je na slinoj metodologiji prema kojoj su dva najvanija oblika sive ekonomije, nepri-javljene zarade i nelegalni promet proizvoda, korieni za makro procenu sive ekonomije na osnovu anketnih podataka o neformalnom po-slovanju preduzea. Centar za istraivanje de-mokratije u Bugarskoj (2016) definisao je indeks sive ekonomije preduzea, na osnovu anketnih podataka, koji ukljuuje nekoliko komponenata, a jedna od njih je obim sive ekonomije koji je baziran na subjektivnoj percepciji predstavnika preduzea o veliini sive ekonomije u zemlji i u njihovoj delatnosti.

    Iako primena direktnih metoda mnogo kota i zahteva puno vremena, direktni metodi otklanja-ju mnoge nedostatke indirektnih metoda. Prvo, mogu se primenjivati u zemljama u tranziciji gde veina indirektnih metoda ne prua pouzdane procene sive ekonomije, budui da se oslanjaju na mnoge pretpostavke koje najee nisu is-punjene. Drugo, uporedivost sive ekonomije iz-meu zemalja i tokom vremena moe se postii korienjem skupa standardizovanih anketnih pitanja za merenje aktivnosti sive ekonomije. To moe biti veoma korisno za dizajniranje i evalu-aciju mera politike za smanjenje sive ekonomije tokom vremena. Tree, ovaj metod daje podatke o strukturi sive ekonomije (izmeu sektora, regi-ona i drugih karakteristika privrednih subjekata koji ih obavljaju) i determinantama ukljuivanja preduzea u sivu ekonomiju, to moe biti od

  • II | PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    12

    koristi za donosioce politika. Na kraju, jo jedna prednost ovog metoda je brza dostupnost poda-taka procene, ak pre samog obrauna BDP za godinu u kojoj je anketa sprovedena. Nedostatak direktnih metoda koji se zasnivaju na anketama je potcenjivanje sive ekonomije koje se moe ja-viti zbog deliminog ili potpunog prikrivanja ovih aktivnosti od strane ispitanika. U narednom delu pokazaemo kako se ovaj problem moe deli-mino otkloniti.

    2.3. METODOLOGIJA PROCENE SIVE EKONOMIJE

    Dizajn ankete

    Procena sive ekonomije u Srbiji zasniva se na anketi o uslovima poslovanja preduzea. Anketa je sprovedena tokom septembra i oktobra 2017. godine na teritoriji Srbije, a uzorak je obuhva-tio 1.049 privrednih subjekata, odnosno 540 privrednih drutava i 509 preduzetnika. Veina ispitanika su bili vlasnici ili menaderi privred-nih subjekata. Podaci su prikupljeni metodom licem u lice.

    Anketa je sprovedena na jednoetapnom stratifikovanom uzorku privrednih subjekata. Uzoraki okvir je zasnovan na listi svih aktivnih privrednih subjekata (preduzea i preduzetni-ka) registrovanih u Agenciji za privredne registre (baza za 2016. godinu). Stratumi su definisani na

    osnovu regiona, sektora ekonomske aktivnosti i veliine privrednog subjekta prema broju zapo-slenih. Alokacija uzorka po stratumima je pro-porcionalna veliini stratuma. Podaci su repre-zentativni na nacionalnom nivou i po navedenim stratumima (region, delatnost i veliina privred-nog subjekta). Realizovani uzorak je obuhvatio 461 privredni subjekat koji je uestvovao u istoj anketi sprovedenoj 2012. godine, to omoguu-je praenje promene njihovog statusa u perodu od 5 godina (20122017).

    Kako bi se smanjio uticaj prikrivanja neregu-larnog poslovanja na rezultate ankete, sadrina pitanja u upitniku, njihov redosled i formulacija, kao i pristup anketara, prilagoeni su tako da to manje utiu na pristrasnost ispitanika. Koriene su razne tehnike koje su se u prethodnim istra-ivanjima pokazale kao dobre u dobijanju to iskrenijih odgovora (npr. Kazemier and van Eck, 1992; Hanousek and Palda, 2004, Krsti i dr. 1998, Gerxhani, 2007, Krsti i Schneider 2015). To znai, pored ostalog, da se ispitanici postupno uvode u pitanja koja su najosetljivija, koja obino sle-de posle manje osetljivih pitanja. Naziv ankete Anketa o uslovima poslovanja preduzea (pri-vrednih drutava i preduzetnika) u Srbiji takoe je paljivo formulisan tako da ne izaziva negati-van stav potencijalnih ispitanika.

    Pored pitanja koja se odnose na ukljue-nost anketiranog preduzea u pojedine oblike sive ekonomije, postavljena su i pitanja koja se odnose na subjektivan stav vlasnika/direktora

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    13

    preduzea o ukljuenosti drugih preduzea iz iste delatnosti u te aktivnosti. Ovaj pristup je opisan kao metod koji daje iskrenije odgovo-re (Gerxhani, 2007) i korien je u istraivanju Hanousek and Palda (2004), Sauka (2008), kao i Putnin i Sauka (2012). Kod najvanijih obli-ka sive ekonomije, ista pitanja su postavljena vlasniku/direktoru preduzea o ukljuenosti sopstvenog preduzea u aktivnosti sive eko-nomije kao i o ukljuenosti drugih preduzea iz iste delatnosti prema njegovoj subjektivnoj oceni. Istraivanje Sauka (2008), kao i Krsti i Schneider (2015) su pokazala da iako se pitanja postavljaju indirektno, odgovori vlasnika/direk-tora se mogu odnositi na konkretno preduzee koje predstavlja.

    Upitnik se sastoji iz nekoliko modula. Prvi modul se odnosi na opte informacije o predu-zeu, kao to su tip, veliina, svojinska struktura, godina osnivanja, delatnost, vrednost profita i prodaje i sl. Drugi modul prikuplja informacije o poslovanju preduzea i problemima sa koji-ma se susreu, polazei od manje osetljivih pi-tanja pa do onih osetljivijih koja se odnose na ukljuenost sopstvenog preduzea i drugih pre-duzea iz iste delatnosti u aktivnosti sive eko-nomije. Trei modul obuhvata pitanja koja se odnose na trinu poziciju preduzea u odnosu na konkurente. etvrti modul upitnika se odno-si na uzroke neformalnog poslovanja i motive uesnika, kao i na sposobnost poreske uprave i inspekcijskih organa da otkriju i kazne uesnike

    sive ekonomije, dok poslednji modul obuhvata pitanja koja se odnose na predloge za politiku smanjenja neformalnog poslovanja. Najvei broj pitanja su identina kao u prethodnoj Anketi koja je sprovedena 2012. godine.

    Anketom su obuhvaena samo preduzea i preduzetnici koji su registrovani kod Agencije za privredne registre, dok neregistrovana pre-duzea i/ili mala privatna preduzea koja nisu formalno konstituisana kao pravni entite-ti, nisu obuhvaena. To znai da je obuhvaen samo jedan deo sive ekonomije, i to onaj koji se odnosi na formalni sektor (registrovana predu-zea). Prema procenama vlasnika/menadera o procentu neregistrovanih preduzea u nji-hovoj delatnosti, uee takvih preduzea je 17,2%, to je priblino procentu registrovanih preduzea koji se bave sivom ekonomijom (vidi poglavlje 3). Treba imati u vidu da procene ILO (2011) skoro svih zemalja sveta, kada je u pitanju neformalna zaposlenost, govore da zaposlenost u neregistrovanim preduzeima nadmauje ne-formalnu zaposlenost u registrovanim preduze-ima i domainstvima.

    Metodi procene

    Razliiti metodi procene imaju razliit obuhvat sive ekonomije, pa poreenje ima smisla samo u sluaju korienja istog metoda. Zbog toga smo u ovom izvetaju koristili dva metoda za procenu sive ekonomije. Prvi je anketni metod

  • II | PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    14

    koji je uporediv sa 2012. godinom, a drugi je nov anketni metod koji se prvi put koristi za procenu sive ekonomije u Srbiji. Oba metoda polaze od indirektnih odgovora ispitanika o neformalnom poslovanju drugih preduzea u istoj delatno-sti, ali procenjene komponente sive ekonomije nisu iste, kao ni sam nain njihovog obrauna u odnosu na BDP.

    Anketni metod iz 2012.

    Ovaj metod je primenjen za procenu sive eko-nomije u 2012. godini (Schneider et al. 2015) i omoguuje poreenje obima sive ekonomije u 2017. sa 2012. godinom. Zasniva se na meto-dologiji prema kojoj su dva vana oblika sive ekonomije, neprijavljene zarade i nelegalni pro-met proizvoda, korieni za makro procenu sive ekonomije na osnovu anketnih podataka o ne-formalnom poslovanju preduzea u Srbiji. Ova dva oblika sive ekonomije procenjena su na osnovu pitanja koja se odnose na subjektivan stav vlasnika/menadera preduzea o ukljue-nosti drugih preduzea iz iste delatnosti u ove aktivnosti.

    U narednom koraku je procenjeni iznos ova dva oblika sive ekonomije izraunat u procen-tu od BDP. Da bi se dobio odnos neprijavljenih zarada prema bruto dodatoj vrednosti (BDV) ko-rieno je uee zarada preduzea u ukupnim zaradama, kao i uee zarada u BDV. Da bi se dobio odnos neprijavljenog prometa prema BDV

    korieno je uee BDV preduzea u ukupnoj BDV i pretpostavka da je uee preduzea u ukupnom prometu proizvoda priblino jednako ueu BDV preduzea u ukupnoj BDV.

    Unapreen anketni metod (Indeks sive ekonomije)

    Ovaj metod koji se po prvi put koristi u proce-ni sive ekonomije Srbije je primenjen u istrai-vanju Putnin i Sauka (2012, 2016) za procenu sive ekonomije tri baltike zemlje i istraivanju Krsti and Reilly (2017) za procenu sive ekono-mije Crne Gore. On se zasniva na prihodnom metodu obrauna BDP i podacima ankete pre-duzea o neprijavljenim zaradama zaposlenih i neprijavljenom profitu preduzea.

    BDP prema prihodnom metodu ine bruto plate zaposlenih i bruto poslovni viak i me-oviti dohodak (profit preduzea). Prema tome, siva ekonomija se moe proceniti kao zbir ne-prijavljenih naknada zaposlenih i neprijavlje-nog profita preduzea. Neprijavljene zarade zaposlenih obuhvataju zarade neregistrovanih zaposlenih (zaposleni bez ugovora), kao i za-rade registrovanih radnika kojima je deo plate isplaen u gotovini (bez plaanja poreza i dopri-nosa za socijalno osiguranje).

    Podaci o ovim komponentama sive ekono-mije mogu se dobiti iz ankete privrednih su-bjekata, budui da su anketirani menaderi ili vlasnici preduzea najbolje upoznati sa ovim

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    15

    aktivnostima, i kada je u pitanju sopstveno preduzee, i kada su u pitanju druga preduzea u istoj delatnosti. Ankete stanovnitva su po-godne za izraunavanje samo prve komponente sive ekonomije, jer najee sadre podatke o zaposlenima bez ugovora, kao i podatke o za-poslenima sa ugovorom kojima se deo plate isplauje u gotovini. Meutim, druga kompo-nenta se moe proceniti samo na osnovu po-dataka ankete menadera/vlasnika preduze-a. Zbog toga je Anketa o uslovima poslovanja preduzea (privrednih drutava i preduzetnika) u Srbiji koncipirana tako da sadri sva neop-hodna pitanja za procenu sive ekonomije po ovom metodu, po uzoru na upitnik korien u Crnoj Gori za procenu sive ekonomije po tom metodu.

    U prvom koraku, neprijavljeni poslovni vi-ak (profit) privrednog subjekta i (NPpvi) pro-cenjen je direktno na osnovu pitanja iz ankete2. Neprijavljene naknade zaposlenih sastoje se iz dve komponente: neprijavljivanja dela zarada (plata) zaposlenih koja se isplauje u gotovini

    (NPpi) i dela neprijavljenih zaposlenih radnika (NPzi) kojima se celokupna zarada isplauje u gotovini. Pretpostavlja se da su zarade nepri-javljenih radnika u proseku jednake zaradama prijavljenih radnika. Uzimajui u obzir obe kom-ponente na osnovu odgovarajuih pitanja iz upitnika3, ukupna neprijavljena proporcija na-knada zaposlenih (NPnzi) je:

    NPnzi=1(1NPpi)(1NPzi) (1)

    U sledeem koraku definie se ponderisani pro-sek neprijavljenog linog i poslovnog dohotka za svakog privrednog subjekta koji predstavlja procenu neprijavljene (sive) proporcije dohotka privrednog subjekta:

    Sivaproporcijai= NPnzi +(1)NPpvi (2)

    gde je odnos naknada zaposlenih i zbira na-knada zaposlenih i bruto poslovnog vika pri-vrednih subjekata. Ponderisanje prosenih ne-prijavljenih vrednosti umesto korienje obinog

    2 Pitanje glasi: Molim Vas priblino procenite procenat neprijavljivanja poslovnog vika (profita) od strane preduzea/preduzet-nika u Vaoj delatnosti?

    3 To su sledea dva pitanja: P1. Neki ljudi kau da se jednom delu radnika koji rade u preduzeima poput Vaeg, u Vaoj delatnosti uplauju doprinosi samo na jedan deo plate, a da ostatak na koji se ne plaaju pripadajui porezi i doprinosi primaju u gotovini. ta mislite, na koji deo ukupne zarade se, u proseku, ne uplauju pripadajui porezi i doprinosi u preduzeima poput Vaeg u istoj delatnosti?P2. Vae procene su nam jako vane. Po Vaoj proceni, od ukupnog broja radnika koji su angaovani u istoj delatnosti kojom se vae preduzee bavi (organizacijama, institucijama), kom procentu radnika se uplauju puni doprinosi na plate, za koliko se uplauju samo delimino doprinosi na plate, a za koliko se uopte ne uplauju doprinosi?

  • II | PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    16

    proseka ovih vrednosti je vano kako bi indeks sive ekonomije mogao biti interpretiran kao pro-porcija BDP4.

    U poslednjem koraku, indeks sive ekonomije zemlje dobija se kao ponderisani prosek nepri-javljene proizvodnje (siva proporcijai) privrednih subjekata u reprezentativnom uzorku.

    INDEXse= Ni=1 wi Sivaproporcijai (3)

    Ponderi wi predstavljaju relativan doprinos sva-kog privrednog subjekta formiranju BDP, koji se aproksimiraju relativnim iznosom isplaenih zarada privrednog subjekta, odnosno, ueem isplaenih zarada privrednog subjekta u ukupnoj sumi zarada svih privrednih subjekata u repre-zentativnom uzorku. Kao i u prethodnom koraku, ova ponderacija obezbeuje da indeks sive eko-nomije odraava proporciju BDP.

    2.4. REZULTATI PROCENE SIVE EKONOMIJE

    Anketni metod iz 2012.

    Procena sive ekonomije u oblasti zarada, prema rezultatima Ankete o uslovima poslovanja pre-duzea, zasniva se na proceni dela zarada pre-duzea na koji se ne uplauju porezi i doprinosi, koja u 2017. godini iznosi 16,8%. Poto je uee zarada preduzea u ukupnim zaradama u 2014. godni iznosilo 67%, a zarade preduzea ine 51.9% bruto dodate vrednosti (BDV) (RZS, 2017), dolazimo do procene sive ekonomije u oblasti zarada od 5,9% BDP5.

    Procena sive ekonomije u oblasti prometa proizvoda zasniva se na proceni nelegalnog pro-meta kod preduzea, odnosno ueu gotovin-skih plaanja u odnosu na ukupna plaanja, koja u 2017. godini iznose 15,8%. Imajui u vidu da je uee BDV preduzea u ukupnoj BDV u 2014. go-dini iznosilo 59,5% i polazei od pretpostavke da je uee preduzea u ukupnom prometu proi-zvoda priblino jednako ueu BDV preduzea u

    4 Na primer, pretpostavimo da stvarni BDP od 100 jedinica ine plate zaposlenih koje iznose 80 i poslovni viak od 20. Pretpostavimo da su plate potcenjene za 50%, a poslovni viak za 10% to daje registrovani BDP od 40+18=58. U ovom primeru siva ekonomija iznosi 42% stvarnog BDP, to je (100-58)/100. Ponderisani prosek ove dve proporcije predstavlja procenu sive ekonomije: (0.8)(50%)+(1-0.8)(10%)=42%.

    5 Ovaj podatak je u drugom metodu (Indeks sive ekonomije) korigovan da uzme u obzir procenat radnika bez ugovora ije se zarade u celosti isplauju u gotovini, polazei od pretpostavke da ispitanici njih nisu obuhvatili, ve samo prijavljene radnike iji se deo zarade isplauje u gotovini. U tom sluaju je procenat zarada koji se isplauje u gotovini znatno vei, pa je i agregatna procena sive ekonomije u domenu zarada vea u odnosu na BDP. Detaljnije o ovoj metodologiji vidi: Putnin, T. J and Sauka, A. (2011). The size and determinants of shadow economies in the Baltic States, Baltic Journal of Economics 11(2).

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    17

    ukupnoj BDV, dolazimo do procene sive ekonomi-je preduzea u oblasti prometa od 9,5% BDP.6

    Korienjem anketnog metoda koji je pri-menjen u prethodnoj studiji (Schneider at al. 2015), obim sive ekonomije u oblasti zarada i prometa proizvoda u Srbiji u 2017. je procenjen na 15,4% BDP (Tabela 1), to predstavlja sma-njenje od oko 6 procentnih poena u odnosu na 2012. godinu.

    Unapreen anketni metod (Indeks sive ekonomije)

    Siva ekonomija u Srbiji za 2017. godinu procenje-na je takoe korienjem unapreenog anketnog metoda, kao to je objanjeno u metodolokom delu. Koeficijent iz jednaine 2 (deo 2.3), koji predstavlja odnos naknada zaposlenih i zbi-ra naknada zaposlenih i bruto poslovnog vika

    privrednih subjekata izraunat je na osnovu pri-hodnog metoda obrauna BDP Srbije (Republiki zavod za statistiku RZS, 2017). Indeks sive eko-nomije dobijen iz jednaine (3) odnosi se na eko-nomsku aktivnost etiri institucionalna sektora7. Anketa je pored nefinansijskih i finansijskih pre-duzea, opte drave koja je dominantno pred-stavljena javnim preduzeima, obuhvatila i pre-duzetnike koji spadaju u sektor domainstva.

    Siva ekonomija u Srbiji procenjena na osno-vu unapreenog anketnog metoda iznosi 14,9% BDP u 2017. godini. Iako direktni metodi koji se zasnivaju na anketi predstavljaju donju granicu sive ekonomije (Feld and Schneider 2010), zbog prirode pojave koja se ispituje, smatramo da prikazana procena nuno ne predstavlja donju granicu, jer za procenu komponenata sive eko-nomije nisu koriena pitanja koja se odnose na sopstveno preduzee, ve za druga preduzea u

    6 Zbog uporedivosti sa 2012. godinom procena je raena za nefinansijski i finansijski sektor preduzea.

    7 Sektor neprofitnih institucija koje pruaju usluge domainstvima nije obuhvaen.

    Tabela 1. Obim sive ekonomije Srbije (u % od BDP) na osnovu razliitih metoda, 20102017.

    Metod procene Godina Siva ekonomija u % BDP

    HTC metod 2010. 23,6

    MIMIC metod 2010. 30,1

    Direktan anketni metod 2012. 21,2

    Direktan anketni metod 2017. 15,4

    Izvor: Procene za 20102012. prema Schneider at al. (2015).

  • II | PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    18

    istoj delatnosti. Potreba prikrivanja podatka koji se odnose na druga preduzea je znatno manja u odnosu na potrebu prikrivanja kada je u pita-nju sopstveno preduzee, pa je uobiajeno da su svi oblici sive ekonomije znatno vie zastupljeni kada su u pitanju druga preduzea u istoj de-latnosti nego kada je u pitanju sopstveno predu-zee (Reilly i Krsti 2017). Meutim, ovo poree-nje nije izvreno zbog malog broja ispitanika koji su odgovorili na pitanje o ukljuenosti sopstve-nog preduzea u aktivnosti sive ekonomije (tj. na pitanje o procentu zarade koja nije prijavljena), a pitanje o procentu neprijavljivanja profita pre-duzea nije postavljeno za sopstveno preduzee, ve samo za druga preduzea, imajui u vidu da se radi o veoma osetljivom indikatoru.

    Na grafikonu 1 prikazane su komponente sive ekonomije u Srbiji u 2017. godini prema prikaza-nom metodu procene. Neprijavljene plate zapo-slenih, odnosno delimina ili potpuna isplata zarada u gotovini (u sluaju neregistrovanih za-poslenih), ine znatno vei deo sive ekonomije nego neprijavljeni poslovni viak (profit). Od 100 dinara sive ekonomije, priblino 62 dinara ine neprijavljene plate zaposlenih, a 38 dinara ne-prijavljeni profit.

    Tabela 2 prikazuje obim sive ekonomije Srbije i zemalja u kojima je sive ekonomija pro-cenjena po istom metodu. Siva ekonomija Srbije (u procentu od BDP) je nia nego u Crnoj Gori i Letoniji, a priblina nivou u Estoniji i Litvaniji. Meutim, treba imati u vidu da je procenjeno

    uee neregistrovanih preduzea u ukupnom broju preduzea znatno vee u Srbiji nego u baltikim zemljama, to nije obuhvaeno ovim metodom. U Srbiji je procenjeno uee nere-gistrovanih preduzea prema miljenju vlasni-ka/menadera u njihovoj delatnosti 17,2%, dok je u Letoniji 5,4%, Litvaniji 6,2% i Estoniji 7,6%. Takoe, treba imati u vidu da je obuhvat sive ekonomije razliit po zemljama, jer se procene sive ekonomije Srbije i Crne Gore odnose na sve institucionalne sektore, a procene baltikih

    Grafikon 1. Komponente sive ekonomije, Srbija, 2017

    Neprijavljene naknade zaposlenih Neprijavljeni profit

    38,7 61,3%

    Izvor: Proraun autora. Anketa o uslovima poslovanja preduzea (privrednih drutava i preduzetnika) u Srbiji, 2017. Ipsos i NALED.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    19

    Tabela 2. Procena sive ekonomije u Srbiji i izabranim zemljama primenom direktnog anketnog metoda procene (indeks sive ekonomije)

    Drava Godina Siva ekonomija u % BDP

    Srbija 2017. 14,9

    Crna Gora 2014. 24,5

    Estonija 2016. 15,4

    Letonija 2016. 20,3

    Litvanija 2016. 16,5

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja preduzea (privrednih drutava i preduzetnika) u Srbiji, 2017. Ipsos i NALED.Napomena: Procena autora. Podaci za Crnu Goru prema Reilly and Krsti (2017), za Estoniju, Letoniju i Litvaniju prema Putnins i Sauka (2017).

    Grafikon 2. Siva ekonomija u zemljama June i Istone Evrope (u % od BDP), 2015.

    2925

    2731

    2219

    22

    13

    21 2225

    22 21

    13

    2024

    30

    0%

    5

    10

    15

    20

    25

    30

    35%

    Italija

    panij

    aTur

    ska Grka

    Portug

    alija

    Poljsk

    a

    Rumu

    nija

    eka

    Repub

    lika

    Maa

    rska

    Bugar

    ska

    Hrvats

    ka

    Sloven

    ija

    Slova

    ka Rep

    ublika

    Litvan

    ija

    Leton

    ija

    Eston

    ija

    Bosna

    i Herc

    egovin

    a

    Izvor: Medina and Schneider (2017), Shadow Economies around the World: New Results for 158 Countries over 1991-2015.

  • II | PROCENA SIVE EKONOMIJE U SRBIJI U 2017.

    20

    zemalja se odnose na privatni sektor. To znai da bi prikazane procene za baltike zemlje bile manje kada bi se odnosile na sve sektore. Ako bi govorili o moguem ukupnom obimu sive ekonomije koji obuhvata i neregistrovana pre-duzea, oba ova faktora uticala bi na poveanje razlike u proceni sive ekonomije izmeu Srbije i baltikih zemalja.

    Procene po MIMIC metodu daju neto vei obim sive ekonomije nego prema direktnom metodu, to se vidi na primeru Srbije (Tabela 2), Estonije, Letonije i Litvanije, za koje je mo-gue izvriti poreenje sive ekonomije po oba metoda (Grafikon 2). To je, pored ostalog, zbog toga to MIMIC metod obuhvata i sivu ekonomi-ju neregistrovanih privrednih subjekata za razli-ku od ovde korienog direktnog metoda pro-cene. Meutim, iako daje znatno vei obim sive ekonomije u odnosu na direktne metode, MIMIC metod moemo koristiti za sagledavanje dina-mike kretanja sive ekonomije, budui da upo-redivih procena baziranih na istom metodu za dui vremenski period nema. Procene na osnovu tog metoda ukazuju da je dolo do blagog sma-njenja sive ekonomije u Srbiji u perodu od 2009. do 2013. godine, sa 31.6% na 27.9% BDP (Hassan and Schneider, 2016), dok za kasniji period, procene nisu raspoloive.

    Autori ovog rada (Hassan and Schneider, 2016) takoe su ukazali na potrebu revidiranja makro procena sive ekonomije dobijene MIMIC meto-dom zbog relativno visokih iznosa procene, pa su izvrili korekciju obima sive ekonomije oduzi-manjem legalno kupljenog materijala za obavlje-nje aktivnosti sive ekonomije, nelegalnih aktiv-nosti, kao i aktivnosti uradi sam (do it yourself activities) od ukupno procenjenog obima sive ekonomije. Na taj nain obim sive ekonomije 157 zemalja sveta je smanjen za 35%. U sluaju Srbije posle ove korekcije, siva ekonomija je u proseku iznosila 22.3% u periodu 19992013, a u 2013. go-dini 18.1% GDP (Hassan and Schneider, 2016), to je znatno blie procenama na osnovu prikazanog direktnog i HTC metoda.

    Pored toga, potrebno je naglasiti da prikaza-na procena sive ekonomije po direktnom anket-nom metodu (Indeks sive ekonomije) ne po-kazuje za koliko procenata je potrebno uveati BDP da bi siva ekonomija bila obuhvaena ovim agregatom, jer je izvestan deo sive ekonomije ve ukljuen prilikom obrauna BDP. Meutim, prednost ovog metoda jeste u tome to se zna koji deo sive ekonomije je obuhvaen procenom, pa se ovaj metod moe koristiti za prilagoava-nje BDP za deo sive ekonomije koji nije ukljuen u obraun BDP.8

    8 Pod pretpostavkom da je poznato koji deo sive ekonomije je obuhvaen registrovanim BDP.

  • 21

    3.1. OBLICI SIVE EKONOMIJE I KARAKTERISTIKE UESNIKA

    U ovom delu, pored procene osnovnih oblika neformalnog poslovanja, identifikuju se katego-rije privrednih subjekata koje su najvie uklju-ene u aktivnosti sive ekonomije, specifini faktori koji su statistiki znaajni za odluku preduzea da uestvuje u ovim aktivnostima i faktori koji utiu na intenzitet obavljanja tih aktivnosti, kao i njihov neto uticaj. Za razliku od prethodnog dela gde je procena sive ekono-mije bazirana na subjektivnom stavu ispitanika o ukljuenosti drugih preduzea u istoj delat-nosti u neformalne oblike poslovanja, ovde se oblici sive ekonomije posmatraju na osnovu priznanja ispitanika o sopstvenoj ukljuenosti u ove aktivnosti.

    Dosadanja istraivanja ovog fenomena, kako u Srbiji (izuzev ankete o preduzeima sprovedene 2012), tako i u drugim zemljama

    jugoistone Evrope, uglavnom su se bazirala na anketama domainstva na osnovu kojih su analizirane socio-ekonomske karakteristike lica koja su ukljuena u ove aktivnosti. Istraivanja bazirana na anketama preduzea, koja su ana-lizirala karakteristike preduzea i uzrocima koji ih podstiu da posluju neformalno, bila su spo-radina. Prema naem saznanju, takva istrai-vanja sprovedena su samo u nekoliko zemalja (Bugarska, baltike zemlje, Srbija, Crna Gora), kao i regionalno istraivanje o uticaju sive eko-nomije na poslovanje preduzea u Jugoistonoj Evropi i njihovu konkurentnost BEEPS (Kyle at al. 2001; Williams, 2006; Tedds, 2010; Hudson et al., 2012; Center for the Study of Democracy, 2016; Putnin and Sauka, 2012, 2015, 2016; Krsti and Radulovi, 2015; Ekonomski fakultet i UNDP, 2013; Ipsos 2014). Anketa o uslovima poslova-nja preduzea u Srbiji omoguila je da se siva ekonomija u Srbiji drugi put po redu sagleda iz ugla preduzea.

    III

    SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIKA

  • 22

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    Privredni subjekti koji se bave sivom eko-nomijom definisani su, na osnovu ove Ankete, tako da obuhvate registrovana preduzea i preduzetnike koji imaju neformalno zaposle-ne i/ili koji plaanja obavljaju gotovinski, a obveznici su PDV-a. Pod pojmom neformalno zaposleni obuhvaeni su zaposleni koji rade u registrovanoj firmi (tj. preduzeu ili kod pre-duzetnika) bez ugovora i zaposleni koji imaju ugovor, ali nisu prijavljeni na celokupnu zara-du, pa jedan deo zarade primaju u gotovini9. To znai da su obuhvaeni neformalno zaposleni u formalnom sektoru, dok neformalno zaposleni u neformalnom sektoru (tj. u neregistrovanim preduzeima) nisu, budui da je Anketa obu-hvatila samo registrovane privredne subjekte. Drugim reima, anketom o preduzeima obu-hvaen je samo jedan deo neformalno zapo-slenih za razliku od ankete domainstava na osnovu koje je mogue obuhvatiti celokupnu neformalnu zaposlenost, i u formalnom i u ne-formalnom sektoru.10

    Iako je procena sive ekonomije u prethod-nom delu, pored neprijavljivanja zarada, obu-hvatala neprijavljivanje profita preduzea, tu komponentu sive ekonomije ne analiziramo u

    ovom delu. To je zbog toga to pitanje o pro-centu neprijavljivanja profita nije bilo postav-ljeno direktno, zbog mogunosti dobijanja pri-strasnih odgovora, ve tako da se odnosi samo na druga preduzea u istoj delanosti u kojoj ispitanik posluje.

    Budui da je koriena ista definicija pri-vrednih subjekata koji se bave sivom ekonomi-jom kao u prethodnom istraivanju (Krsti and Radulovi, 2015), omogueno je poreenje obli-ka sive ekonomije u 2017. sa 2012. godinom.

    Prema podacima Ankete o uslovima poslova-nja preduzea, 16,9% registrovanih privrednih subjekata u Srbiji se bavilo aktivnostima sive ekonomije u 2017. godini. Posmatrano prema oblicima sive ekonomije, priblino jedna dese-tina privrednih subjekata (10,8%) imala je nefor-malno zaposlene, dok je 6,9% obavljalo plaanja u gotovini, iako su obveznici PDV, dok su plaanja u gotovini koja nisu zabeleena u poslovnim knji-gama bila prisutna u 11,1% privrednih subjekata. Neto manje od 1% privrednih subjekata imala su zastupljena oba oblika sive ekonomije (0,6%) odnosno neto manje od 2% ako je re o plaa-nju u gotovini koja nisu zabeleena u poslovnim knjigama (1,9%).

    9 Ova definicija neformalno zaposlenih se razlikuje od definicije Meunarodne organizacije rada (ILO, 2013), jer obuhvata i zapo-slene koji nisu prijavljeni na celokupnu zaradu, ve jedan deo zarade primaju u gotovini. Ovakva definicija neformalno zaposlenih, odnosno, zaposlenih koji imaju neprijavljene zarade (potpuno ili delimino) koriena je kod procene sive ekonomije prema inovi-ranom anketnom metodu Indeks sive ekonomije.

    10 Prema definiciji Meunarodne organizacije rada (ILO, 2011), neformalna zaposlenost moe postojati u formalnom sektoru, nefor-malnom sektoru i sektoru domainstva.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    23

    Prema miljenju vlasnika/menadera, tri fak-tora (od ponuenih 12) koja najvie doprinose ne-formalnom poslovanju u Srbiji su vezana za regu-lativu od strane drave visoki doprinosi i druge obaveze prema dravi (82%), visoke poreske sto-pe (79%), kao i brojni i visoki parafiskalni nameti (78%).11 Prema njihovom miljenju, od svih oba-veza i trokova u Srbiji se najee izbegava pla-anje poreza i dopronosa na zarade zaposlenih (86%), kao i poreza na dobit (75%), dok skoro 60% privrednika veruje da se esto izbegava i plaa-nje PDV-a (59%). Ostale obaveze, kao to su carine, akcize, takse, se izbegavaju u manjoj meri.12

    U poslednjih pet godina, dolo je do znaaj-nog smanjenja uea privrednih subjekata koja se bave sivom ekonomijom, sa 28,4% u 2012. na 16,9% u 2017. godini. Neto vei procenat se dobija ako se umesto gotovinskih plaanja PDV obveznika koriste plaanja koja nisu zabelee-na u poslovnim knjigama: 23%. To je oekivano s obzirom na iri obuhvat preduzea koja vre gotovinska plaanja u odnosu na ona koja su u sistemu PDV-a.

    Uee preduzea koja imaju neformalno zaposlene, kao i uee PDV obveznika koji vre gotovinska plaanja je smanjeno za priblino 10 procentnih poena (Grafikon 3). I pored znaajnog smanjenja u ovom periodu, uee preduzea koja se bave sivom ekonomijom je umereno, imajui u

    vidu da prikazani podaci predstavljaju donju gra-nicu sive ekonomije, zbog sklonosti ispitanika da prikriju svoje neregularno poslovanje, ali i zbog toga to je obuhvaena samo siva ekonomija u re-gistrovanim preduzeima. Prema oceni vlasnika/menadera preduzea o ueu neregistrovanih preduzea u njihovoj delatnosti, takvih preduzea

    11 Mogua su tri odgovora.

    12 Mogua su tri odgovora.

    Grafikon 3. Procenat privrednih subjekata (PS) ukljuenih u aktivnosti sive ekonomije prema

    oblicima sive ekonomije, 2012. i 2017.

    13,8

    24,5

    10,8

    20,516,9

    28,4

    30%

    25

    20

    15

    10

    5

    0%

    2012 2017

    % PS kojiposluju u sivoj

    ekonomiji

    % PS koji imaju neformalno zaposlene

    % PDV obveznika koji imaju gotovinska plaanja

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji, 2012. i 2017. Ipsos i NALED.

  • 24

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    je bilo 17,2%.13 Kada se tome doda priblino isti procenat registrovanih preduzea koja se bave aktivnostima sive ekonomije (16,9%), dolazimo do toga da je svako tree preduzee u Srbiji ukljue-no u aktivnosti sive ekonomije. U nastavku, ana-lizu ograniavamo samo na registrovana predu-zea, budui da jedino za njih imamo podatke o njihovom karakteristikama.

    Posmatrano prema tipu neformalne zaposle-nosti, neto je vei procenat privrednih subjekta koji angauju radnike bez ugovora u odnosu one koji zaposlenima isplauju deo zarade u gotovini (9,1% prema 7,6 respektivno), dok su kod pribli-no svakog drugog preduzea koje ima neformalno zaposlene prisutna oba oblika neformalno zapo-slenih (Tabela A1 i Tabela 3). Relativno mali pro-cenat privrednih subjekata koji zaposlenima deo zarade isplauje u gotovini (7,6%) se potvruje i kod pitanja o dinamici uplate poreza i doprinosa. Naime, devet od deset vlasnika/menadera navo-di da uspeva redovno da izmiri pripadajue pore-ze i doprinose na zarade zaposlenih (88%), dok s druge strane, skoro svako deseto preduzee ima nekih zaostataka u izmirivanju ovih obaveza za koje trai reenje (8%). Vano je napomenuti da postoji mali broj preduzea koja imaju veih pro-blema sa kanjenjima u izmirivanju ovih obaveza usled teke ekonomske situacije u zemlji (3%).

    Posmatrano prema tipu privrednog subjekta, privredna drutva su vie sklona aktivnostima sive ekonomije nego preduzetnici (18,2% prema 16,4% respektivno), jer vei procenat privrednih drutava ima neformalno zaposlene i izbegava plaanje PDV-a nego to je to sluaj kod predu-zetnika. Iako su privredna drutva vie sklona gotovinskim plaanjima u odnosu na preduzet-nike (7,6% prema 6,6%, respektivno), posmatrano u odnosu na skup PDV obveznika uee predu-zetnika koji vre gotovinska plaanja je dva puta vee od uea privrednih drutava (18,3% u od-nosu na 9%, respektivno). To je zbog toga to je znatno manje preduzetnika meu obveznicima PDV-a.

    Takoe se uoava da su novija preduzea i preduzetnici, osnovani 2014. godine i kasnije, neto vie ukljuena u aktivnosti sive ekonomi-je nego starija (17,2% prema 16,8% respektivno). Meutim, razlika izmeu njih se znatno smanjila u odnosu na 2012. godinu, to se moe, pored ostalog, objasniti poboljanjem poslovne klime i smanjenom nelojalnom konkurencijom ne-formalnog sektora, to je verovatno imalo vie odraza na mlade firme koje se obino lake od-luuju da putem neformalnog zapoljavanja i/ili prometa na crno smanje svoje trokove i pove-aju konkurentnost.

    13 U 2012. godini nije postojalo takvo pitanje u Anketi, ve samo pitanje da li u vaoj delatnosti postoje neregistrovana preduzea. Priblino 60% ispitanika koji su dali odgovor smatra da postoje takva preduzea.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    25

    Tabela 3. Procenat privrednih subjekata (PS) koji se bave sivom ekonomijom prema njihovim karakteristikama

    % PS koji se bave sivom

    ekonomijom

    % PS koji imaju neformalno zaposlene

    % PS koji plaanja obavljaju

    gotovinski a PDV su obveznici

    % PDV obveznika koji plaanja

    obavljaju gotovinski

    UKUPNO 16,9 10,8 6,9 13,8Tip privrednog subjekta

    Privredno drutvo 18,2 12,3 7,6 9,0Preduzetnik 16,4 10,2 6,6 18,3

    Starost preduzeaNova preduzea, 12 godine 17,2 14,3 3,1 18,7Ostala 16,8 10,5 7,2 13,6

    Broj zaposlenihDo 4 15,9 10,5 6,2 17,0519 17,7 7,5 10,2 12,320 i vie 24,2 19,8 6,8 7,1

    DelatnostPoljoprivreda 20,8 18,5 4,9 8,2Proizvodnja 18,2 9,5 9,5 15,0Gradjevinarstvo 17,3 11,3 8,5 18,2Trgovina 17,0 7,4 10,7 15,4Saobraaj 18,0 12,9 5,4 18,8Ugostiteljstvo 19,6 15,1 5,3 15,7Ostale usluge 14,7 11,8 2,9 7,9

    RegionBeograd 19,2 10,4 10,4 16,9Vojvodina 14,8 10,3 5,2 11,9umadija i Zapadna Srbija 17,3 10,9 6,5 14,7Juna i Istona Srbija 15,2 12,0 3,9 8,3

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • 26

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    Sklonost ka aktivnostima sive ekonomije ra-ste sa rastom veliine preduzea, to je suprotno od uobiajene veze izmeu sive ekonomije i ve-liine preduzea prema kojoj preduzea sa ma-njim brojem zaposlenih su vie ukljuena u ove aktivnosti (Rice 1992; Hanlon, Mills, and Slemrod 2007; Tedds 2010; Williams 2006). Sivom ekono-mijom su se najvie bavila najvea preduzea, sa 20 i vie zaposlenih (24,2%), i ona su dominirala kada je u pitanju neformalno radno angaovanje (19,8%), dok su mikro preduzea sa najvie 4 za-poslena dominirala meu PDV obveznicima koji obavljaju promet na crno (17%). O tome u ko-joj meri je veza izmeu sive ekonomije i veliine preduzea ouvana kada se iskljui uticaj drugih karakteristika preduzea, kao to je tip privred-nog subjekta, delatnost, region i sl. bie rei u narednom delu gde se analiziraju determinante ukljuenosti preduzea u sivu ekonomiju.

    Posmatrano prema delatnosti, najvei procenat privrednih subjekata koji se bavi ak-tivnostima sive ekonomije je u poljoprivredi (20,8%) i ugostiteljstvu (19,6%). Ove dve delat-nosti su dominirale i u 2012. godini, pored gra-evinarstva koje je imalo najvee uee pri-vrednih subjekata u sivoj ekonomiji, a koje je sada samo neznatno vee od proseka (17,3%). Potencijalno objanjenje smanjenja sive eko-nomije u sektoru graevinarstva je reforma u oblasti izdavanja graevinskih dozvola, ali i re-forma inspekcijskog nadzora, a posebno aktiv-nosti inspekcije rada.

    Poljoprivreda ima najvei procenat pri-vrednih subjekata sa neformalno zaposlenima (18,5%), dok je procenat PDV obveznika koji pla-anja obavljaju gotovinski znatno nii od prose-ka (8,2%). Svi problemi vezani za ova preduzea na koje smo ukazivali u prethodnom istraivanju sive ekonomije i dalje su prisutni. Veliko uee privrednih subjekata u poljoprivredi koji se bave sivom ekonomijom, uglavnom preduzea sa ma-lim brojem zaposlenih, onemoguava dobijanje finansijske podrke od drave ili podizanje kre-dita za tekue poslovanje ili unapreenje pro-izvodnje. Posledica toga je gubitak mogunosti za dalji razvoj i podizanje ivotnog standarda, budui da ih takvo poslovanje vezuje za sitne posede i mali obim proizvodnje. Ako posmatra-mo oblike nefomalne zaposlenosti pojedinano, najvei procenat privrednih subjekata koji anga-uje radnike bez ugovora, ili sa ugovorom ali bez prijavljivanja na celokupnu zaradu je u poljo-privredi (16,3% i 14% respektivno). Poljoprivreda, takoe, ima najvei procenat privrednih subje-kata koji istovremeno ima oba oblika neformal-no zaposlenih (11,7%).

    U ugostiteljstvu, 15,1% privrednih subjekata ima neformalno zaposlene, a 15,7% PDV obvezni-ka obavlja promet na crno. Posle poljoprivrede, najvei procenat privrednih subjekata koji an-gauje zaposlene bez ugovora je u ugostiteljstvu (Tabela A1).

    Posmatrano prema regionima, privredni su-bjekti sa seditem u Beogradu su najvie skloni

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    27

    aktivnostima sive ekonomije, a oni u Vojvodini najmanje (19,2% naspram 14,8%). Beograd tako-e dominira meu PDV obveznicima kada je u pitanju promet na crno (16.9%), a region June i Istone Srbije kada je u pitanju neformalno radno angaovanje (12%). Ostaje da se vidi da li e regionalne razlike u sklonosti bavljenja si-vom ekonomijom biti i dalje izraene kada se iskljui uticaj nekih karakteristika preduzea (veliina preduzea, delatnost i sl.).

    Uee neformalno zaposlenih u ukupno zaposlenima nije raunato zbog malog broja opservacija. Iako je jedna desetina privred-nih subjekata priznala da ima neformalno zaposlene, samo je mali broj ispitanika dalo odgovor o broju takvih radnika i njihovim za-radama. Zbog toga smo u narednoj Tabeli 4 prikazali samo podatke dobijene na osnovu

    njihovog subjektivnog stava o ukljuenosti dru-gih preduzea u istoj delatnosti u ove aktiv-nosti. Podaci ukazuju na znaajno smanjenje svih oblika sive ekonomije u odnosu na 2012. godinu. Smanjenje je bilo vee kod uea ne-formalne zaposlenosti (kod oba tipa), koji su u 2012. godini iznosili priblino 2425%, nego kod uea gotovinskog u ukupnim plaanjima PDV obveznika koje je iznosilo 21.6%. Smanjenju sive ekonomije u ovom petogodinjem periodu do-prinela je makroekonomska stabilnost, pobolj-anje poslovnog ambijenta, oporavak trita rada, kao i efikasnija naplata poreskih prihoda i otrija kaznena politika (vidi detaljnije o tome u uvodnom delu). Procenjuje se da su mere za suzbijanje sive ekonomije u prethodne tri go-dine poveale poreske prihode za oko 1.5%2% BDP (Ranelovi, 2017).

    Tabela 4. Subjektivan stav ispitanika o ukljuenosti preduzea u istoj delatnosti u aktivnosti sive ekonomije

    Oblici sive ekonomije 2012. 2017.

    % zaposlenih koji radi bez ugovora u ukupno zaposlenima 23,9 5,3

    % zaposlenih koji ima ugovor ali nisu prijavljeni na celokupnu zaradu u ukupno zaposlenima

    24,7 7,5

    % prometa bez plaanja PDV 21,6 15,8

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • 28

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    PDV obveznici koji plaanja obavljaju gotovinski

    U nastavku analiziramo karakteristike poslo-vanja PDV obveznika koji plaanja obavljaju u gotovini.

    Uee PDV obveznika koji plaanja obav-ljaju u gotovini i uee takvih gotovinskih u ukupnim plaanjima za PDV obveznike je pri-blino isto (13,8% prema 13,3%). Posmatrano

    po karakteristikama preduzea, uoava se da je uee gotovinskih plaanja u ukupnim plaanji-ma za PDV obveznike znatno vee kod privred-nih drutava (14,9%) i starijih preduzea (13,8%), iako je znatno vei procenat preduzetnika i novih privrednih subjekata obavljalo gotovinska plaa-nja. Gotovinska plaanja imaju najvee uee u saobraaju (26,3%) gde je i najvei procenat privrednih subjekata obavljalo ova plaanja. Posmatrano po regionima, Beograd sa ueem

    Grafikon 4. Udeo gotovinskih plaanja u odnosu na ukupna plaanja, PDV obveznici

    koji plaanja obavljaju u gotovini

    24,2

    6,4

    25,8

    43,6%

    do 5% 610%

    1130% preko 50%

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

    Grafikon 5. Udeo gotovinskih plaanja PDV obveznika koja nisu prikazana

    u poslovnim knjigama

    do 5% 610%

    1130% preko 50%

    18,7

    6,6

    16,6

    40,5%

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    29

    gotovinskog prometa od 20,9% prednjai u od-nosu na ostale regione, to je u skladu sa znat-no veim ueem preduzea u Beogradu koja obavljaju promet na crno.

    Najvei broj ispitanika je izjavilo da je uee gotovinskih plaanja u ukupnim plaanjima ma-nje od 5% (43,6%), jedna etvrtina od 6%10%, i isto toliko njih od 1130%, dok je samo 6% ispita-nika imalo uee gotovinskog prometa od preko 50%. (grafikon 4).

    Skoro 41% ispitanika smatra da manje od 5% gotovinskih plaanja koja su izvrili nisu prika-zana u njihovim poslovnim knjigama (Grafikon 5). Procenat privrednih subjekata se dalje smanjuje sa rastom intervala uea gotovinskih neregu-larnih plaanja, tako da je samo 7% ispitanika priznalo da je vie od 50% gotovinskih plaanja koja su obavili bio neregularno.

    Kao osnovnu svrhu plaanja u gotovini pri-blino polovina ispitanika je navelo nabavku robe, jedna petina plaanje usluga, dok su ostali naveli plaanje reprezentacije (9,6%), plaanje potronih sredstava poput goriva i sl. (7,5%) ili zakupa poslov-nog prostora (6,2%). Samo 5,6% ispitanika je kao osnovnu svrhu plaanja u gotovini navelo isplatu zarada zaposlenih (tabela 5), to je neto nie u od-nosu na procenat privrednih subjekata koji zapo-ljavaju radnike bez ugovora (9.1%) ili onih koji deo zarade zaposlenih isplauju u gotovini (7.6%).

    Najvaniji razlozi gotovinskog plaanja su nie cene (62,9%), bolji kvalitet (10,6%) i zahtev druge strane, odnosno, dobavljaa (8,7%), dok bo-lju uslugu ili pruanje usluge prijateljima, roaci-ma, kao i nemogunost nabavke takvih dobara i usluga na regularnom tritu navodi znatno manji broj ispitanika (tabela 6).

    Tabela 5. Najea svrha plaanja gotovinom za PDV obveznike (%)

    Svrha plaanja gotovinom UeeNabavka robe 49,1Plaanje usluga 20,2Isplata zarada zaposlenih 5,6Plaanje zakupa poslovnog prostora 6,2Reprezentacija 9,6Potrona sredstva (gorivo...) 7,5Odbija da odgovori 1,8Ukupno 100

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • 30

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    Tabela 6. Razlog plaanja u gotovini za PDV obveznike (%)

    Razlog plaanja u gotovini UeeNia cena 62,9Bolja usluga 5,2Bolji kvalitet 10,6Na taj nain pomaem socijalno ugroenima 0,8Usluga prijateljima, roacima 2,4Zahtev druge strane, dobavljaa 8,7Takva dobra i usluge nije mogue nabaviti 4,6Ne znam 2,0Odbija da odgovori 2,9Ukupno 100

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

    Tabela 7. Od koga PDV obveznici najee nabavljaju robu ili usluge koje plaaju u gotovini (%)

    Dobavljai u gotovini UeePreduzetnik 24,0Malo ili srednje preduzee 26,8Veliko preduzee 11,1Prijatelj/roak 10,8Drugo preduzee u mom vlasnitvu 8,6Fiziko lice 2,6Drugi 6,5Ne znam 2,6Odbija da odgovori 6,9Ukupno 100

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    31

    Robu ili usluge najee nabavljaju od ma-log ili srednjeg preduzea (26,8%), preduzetnika (24%), a ree od velikog preduzea ili prijatelja/roaka (Tabela 7). Kada je u pitanju uestalost takvih plaanja, skoro 40% ispitanika gotovinska plaanja obavlja jednom meseno, blizu jedne treine jednom nedeljno, jedna petina jednom godinje, dok je 7,2% onih koji to rade svakod-nevno (Grafikon 6).

    Inspekcijski nadzor

    Nain sprovoenja inspekcijskog nadzora u zna-ajnoj meri utie na odluku privrednih subjekata da uzmu uee u sivoj ekonomiji. Prema nalazi-ma istraivanja, prosean broj inspekcijskih pose-ta se nije poveao u poslednje tri godine. Tokom 2016. godine inspekcije su posetile privredne su-bjekte u proseku neto manje od 2 puta (1,8), to je neznatno vie u odnosu na 2015. i 2014. godi-nu (1,7). Predstavnici privrednih drutava navode

    Tabela 8. Prosean broj poseta koje su inspekcije ostvarile u prethodne tri godine za privredne subjekte sa razliitim brojem zaposlenih

    Broj zaposlenih 2014. 2015. 2016.< 4 1,3 1,4 1,45 19 1,9 2,2 2,4> 20 4,2 4,1 4,2Total 1,7 1,7 1,8

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

    Grafikon 6. Uestalost plaanja u gotovini za PDV obveznike

    Jednom godinje Jednom meseno Jednom nedeljno

    Svakodnevno Ne znam

    30,6

    7,2

    39,8

    21,2

    %

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • 32

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    neto vei broj prosenih poseta (2,3) nego predu-zetnici (1,6). Znatno uestaliji broj poseta u prose-ku belee preduzea sa veim brojem zaposlenih. Takoe, neto uestalije inspekcijske posete na-vode i privrednici iz sektora proizvodnje, kao i oni iz June i Istone Srbije (2,6 2,8 puta).

    etvrtina privrednika navodi da tokom 2016. godine njihova firma nije nijednom bila poseena od strane inspektora (26%). Neto vie od etvrtine (27%) preduzea poseeno je jednom u prethodnoj godini, dok je oko treine imalo godinje izmeu 2 i 5 inspekcijskih poseta (35%). Neto preko treine

    inspekcijskih poseta tokom 2016. godine je bilo na-javljeno (37%). Polovina privrednika koji su naveli da ih je inspekcija posetila bar jednom tokom 2016. godine istie da nijedna od tih poseta nije bila na-javljena, to ini 31% svih privrednih subjekata bez obzira da li su bili poseeni od strane inspekcija u prethodnoj godini. Nasuprot tome, 28% privrednih subjekata koji su u toku prethodne godine posee-ni od strane inspektora jednom ili vie puta navodi da su sve posete bile najavljene, to ini 18% svih privrednih subjekata bez obzira da li ih je inspek-cija poseivala tokom 2016. godine.

    Grafikon 7. Broj inspekcijskih poseta u periodu od 2014-2016. godina (%)

    272526

    232627

    171717

    1415

    18333

    1614

    9

    Nijednom

    1

    2

    35

    6 i vie puta

    Ne zna/ odbija

    2014 2015 2016

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    33

    Istraivanje je posebno analiziralo rad tri in-spekcije inspekcije rada, poreske i trine in-spekcije. Tri od pet privrednih subjekata navodi da su poseeni u toku posmatranog perioda jed-nom ili vie puta od strane bar jedne od nave-denih inspekcija. Najee je re o poseti samo jedne od tri inspekcije (29%), dok je u 19% slua-jeva privredni subjekt bio poseen od strane dve, a svaki deseti od strane sve tri inspekcije (11%). S druge strane, preko treine predstavnika poslov-nog sektora istie da nije poseeno od strane ni jedne od pomenutih inspekcija (38%).

    Privredni subjekti sa dvadeset ili vie zapo-slenih, oni ija je osnovna delatnost proizvodnja, kao i oni koji su iz June i Istone Srbije u pro-seku ee navode da su bili predmet nadzora

    sve tri inspekcije. Takoe, privredni subjekti koji se bave trgovinom u proseku navode vei broj poseta trine inspekcije.

    U posmatranom periodu najuestalije su bile posete inspekcije rada. To odgovara i zva-ninim podacima inspekcije rada koja je uveala broj poseta za ak 76% u odnosu na 2014. godinu (sa 30.226 na 52.069 poseta). Uee privrednih subjekata koji nisu bili poseeni od strane in-spekcije rada je 53%, dok je procenat privrednika koji navode da nisu bili poseeni od strane pore-ske uprave i trine inspekcije znatno vei (65% u sluaju trine inspekcije i 71% u sluaju poreske uprave). Od ukupnog broja privrednih subjekata koje je posetila inspekcija rada, oko 5% je ka-njeno, dok je ovaj procenat neto vei kada je

    Grafikon 8. Ocena zastupljenosti korupcije/podmiivanja inspektora (%)

    6

    43

    48

    27

    21

    6

    25

    Nikada

    Sporadino

    Nikada/ sporadino

    Veoma esto/ esto

    esto

    Veoma esto

    Ne zna/ odbija

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • 34

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    u pitanju trina inspekcija gde je 8% poseenih firmi bilo kanjeno.14 Blizu polovine privrednih subjekata se slae da se davanje mita inspek-torima kako bi se izbeglo plaanje kazne deava sporadino (43%), dok oko etvrtine (27%) veruje da je to esta i veoma esta pojava.

    Oko 50% privrednih subjekata nema ni-kakvih zamerki na rad razliitih inspekcijskih organa pri emu je ovaj stav jo zastupljeniji u Junoj i Istonoj Srbiji, gde oko dve treine pri-vrednika navodi da nema primedbi na njihov rad. Percepcija osnovnih problema kod subjekata koii su se izjasnili u pogedu inspekcija varira zavisno od toga o kojoj je inspekciji re.

    3.2. TRANZICIJA PRIVREDNIH SUBJEKATA IZMEU SIVE I REGULARNE EKONOMIJE

    Poreenjem uea preduzea koja su se bavila aktivnostima sive ekonomije u 2012. sa 2017. go-dinom, mogao bi se stei utisak da je do smanje-nja tog uea (sa 28,4% na 16,9%, respektivno)

    dolo jer je znatan broj preduzea formalizovao svoju aktivnost. Meutim, panel podaci Ankete o uslovima poslovanja preduzea u Srbiji koji su obuhvatali ista preduzea (registrovana) u 2012. i 2017. godini ukazuju na znatno sloenija kreta-nja15. Tabela 9 prikazuje tranzicione verovatnoe prelaska preduzea iz jednog sektora u drugi i ostanka u istom sektoru, tako da razlikujemo ukupno etiri tranziciona toka i odgovarajue verovatnoe, od kojih se dve na glavnoj dija-gonali odnose na verovatnou ostanka u istom sektoru. Priblino osam od deset preduzea koja su bila u regularnoj ekonomiji (formal-nom sektoru) u 2012. godini (82,5%) ostalo je u istom sektoru pet godina kasnije, dok je dva (od deset) preduzea prelo u sivu ekonomiju (neformalni sektor). Meutim, samo dva od de-set preduzea koja su bila u sivoj ekonomiji u 2012. godine (19,3%), ostalo je u istom sektoru 2017. godine, a preostalih osam prelo je u re-gularnu ekonomiju, to ukazuje na postojanje znaajnih podsticaja za formalizaciju njihove aktivnosti. Na osnovu ovoga moemo izvesti dva zakljuka:

    14 Privredni subjekti iz Beograda ee su bivali kanjeni od strane inspekcije rada. Znaajan i zabrinjavajui je podatak da je svako tree preduzee uspelo da izbegne kaznu inspekcije rada (7 od 22 preduzea kojima je izreena kazna) i poreske uprave (5 od 15 preduzea kojima je izreena kazna), to je sluaj sa svakim etvrtim preduzeem kada je u pitanju izvrenje ili plaanje kazne koje je izrekla trina inspekcija (6 od 25 preduzea kojima je izreena kazna). Najvei broj kanjenih privrednika slae se da je kazna koju im je odredila inspekcija rada bila blaga (45%), dok 23% smatra da je primerena, a 19% pak da im je izreena preotra kazna. Kazne koje je izrekla poreska uprava bile su preotre za 6 od 15 kanjenih preduzea (37%), to je sluaj sa svakim etvrtim preduzeem koje je u toku 2017. dobilo kaznu od trine inspekcije (27%).

    15 Realizovani uzorak od 1049 privrednih subjekata obuhvatio je 461 privredni subjekat koji je uestvovao u istoj anketi sprovedenoj 2012. godine.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    35

    (1) mobilnost preduzea u sivoj ekonomiji je znat-no vea u odnosu na regularnu ekonomiju;

    (2) u apsolutnim iznosima, odliv preduzea iz sive ekonomije je bio vei od priliva u sivu

    ekonomiju, to je dovelo do smanjenja pro-centa preduzea koja se bave sivom ekono-mijom sa 23,8% u 2012. (Tabela A2) na 17,9% u odnosu na 2017. godinu16.

    Grafikon 9. Zamerke na rad inspekcijskih organa (%)

    514948

    106776

    106

    95433345

    344

    161819

    Nema zamerki

    Nedoslednostu primeni propisa

    Postojanje korupcije

    Strogost u primeni propisa

    Neprimenjivanje propisa

    Uestalost posetai njihovo dugo zadravanje

    prilikom posete

    Nerazumevanje propisa

    Ne zna/Odbija

    Inspekcija rada Poreska uprava Trina inspekcija

    Izvor: Anketa o uslovima poslovanja privrednih subjekata (preduzea i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

    16 Ovi procenti se razlikuju od podataka koji su dati na poetku ovog dela, jer se odnose sa uzorak istih preduzea u 2012. i 2017. godine.

  • 36

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    Ukoliko posmatramo odakle potiu preduzea u sivoj ekonomiji u 2017. godini, vidimo da je samo jedna etvrtina bila u sivoj ekonomiji i pre pet godina, a da tri etvrtine njih potie iz regularne ekonomije (tabela A2 u Aneksu).

    Tabela 10 prikazuje tranzicione verovatnoe koje se odnose na komponente sive ekonomije, odnosno, na preduzea koja imaju neformalno zaposlene i PDV obveznike koji plaanja obavlja-ju gotovinski. Priblino 85,3% preduzea koja su

    Tabela 9. Tranzicija privrednih subjekata izmeu sive i regularne ekonomije, 2012-2017 (%)

    2 0 1 7

    Regularna ekonomija

    Siva ekonomija UKUPNO

    20

    12

    Regularna ekonomija 82,5 17,5 100,0

    Siva ekonomija 80,7 19,3 100,0

    UKUPNO 82,1 17,9 100,0

    Napomena: Posmatra se uzorak istih privrednih subjekata u 2012. i 2017. godini (panel podaci). Neformalni privredni subjekti su oni koji se bave sivom ekonomijom (videti definiciju na prethodnoj strani).Izvor podataka: Anketa o uslovima poslovanja preduzea (privrednih drutava i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

    Tabela 10. Tranzicija preduzea koja imaju formalno i neformalno zaposlene, 2012-2017 (%)

    2 0 1 7

    Formalna zaposlenost

    Neformalna zaposlenost UKUPNO

    20

    12

    Formalna zaposlenost 90,3 9,7 100,0

    Neformalna zaposlenost 85,3 14,7 100,0

    UKUPNO 89,5 10,5 100,0

    Napomena: Posmatra se uzorak istih privrednih subjekata u 2012. i 2017. godini (panel podaci). Izvor podataka: Anketa o uslovima poslovanja preduzea (privrednih drutava i preduzetnika) u Srbiji, Ipsos i NALED.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    37

    imala neformalno zaposlene u 2012. godini regi-strovali su ih (tako da imaju ugovor i celokupnu zaradu primaju preko rauna), a 9,7% preduze-a sa formalno zaposlenima u 2012. godini sada imaju neformalno zaposlene. Ovakva tranzicio-na kretanja preduzea iz jednog u drugi status, zajedno sa onima koji su ostali u istom statusu, uticala su na smanjenje uea preduzea koja imaju neformalno zaposlene.

    Slina kretanja mogu se videti kada su u pitanju PDV obveznici koji plaanja obavljaju gotovinski (Tabela 11). ak 83,8% PDV obveznika koji su plaanja obavljali gotovinski u 2012. go-dini pet godina kasnije plaanja obavaju preko rauna. Istovremeno, 10,9% PDV obveznika koji su u 2012. poslovanje obavljali preko rauna, u 2017. godini izbegava plaanje PDV-a. Meutim,

    kao i kod neformalne zaposlenosti, broj PDV obveznika koji plaanja obavljaju gotovinski se smanjio, jer je vei broj PDV obveznika formali-zovao svoju aktivnost od onih koji su otpoeli sa nelegalnim prometom.

    3.3. PREGLED KLJUNIH FAKTORA KOJI UTIU NA UKLJUIVANJE U SIVU EKONOMIJU

    U ovom delu prikazujemo teorijski okvir koji smo koristili prilikom formiranja empirijskog modela, kao i faktore koji utiu na odluku pri-vrednih subjekata da uestvuju u sivoj ekono-miji. U ekonomskoj literaturi uobiajeni pri-stup kojim se objanjavanja poreska evazija je

    Tabela 11. Tranzicija PDV obveznika koji plaanja obavljaju preko rauna i onih koji plaanja obavljaju gotovinski, 2012-2017 (%)

    2 0 1 7

    Preko rauna Gotovinski UKUPNO

    20

    12

    Preko rauna 89,1 10,9 100,0

    Gotovinski 83,8 16,2 100,0

    UKUPNO 88,3 11,7 100,0

    Napomena: Posmatra se uzorak istih privrednih subjekata u 2012. i 2017. godini (panel podaci). Izvor podataka: Anketa o uslovima poslovanja preduzea (privrednih drutava i preduzetnika) u Srbiji 2017. Ipsos i NALED.

  • 38

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    model prevencije.17 Model prevencije poiva na modelu racionalnog izbora poreske evazije (Allingham and Sandmo, 1972), a isti okvir kori-sti se i za razmatranje odluke privrednih subje-kata da posluju u sivoj ekonomiji (Putnin and Sauka, 2015). Preduzetnici ili preduzea stavljaju u odnos oekivane koristi i trokove od pore-ske evazije i uea u sivoj ekonomiji, odnosno porede ostvarene utede od poreske evazije i trokove u sluaju da budu snose sankcije. Ako su koristi vee od trokova (zapreene kazne), onda privredni subjekti imaju podsticaj da ba-rem deo svoji poslovnih aktivnosti obavljaju u sivoj ekonomiji.

    Oekivani trokovi zavise od verovatnoe detekcije, veliine i vrste kazne (npr. oduzima-nje dozvole, novane kazne, konfiskacija itd), kao i verovatnoe da e kazna biti i izreena i izvrena.18 Model predvia da poveanje vero-vatnoe otkrivanja i poveanje zapreene kazne poveava usklaenost sa propisima. Drugim

    reima, to je zapreena kazna vea, odnosno to je vea verovatnoa da e kazna biti prime-njena, manji je i stepen ukljuivanja u sivu eko-nomiju. Pored formalnih, vanu ulogu mogu da imaju i neformalne sankcije, pre svega gubitak reputacije, ali i oseanje neprijatnosti, krivice i sramote. Takoe, izmeu formalnih i neformal-nih sankcija postoji interakcija, jer formalne po pravilu dovode do neformalnih sankcija.

    Odluka privredog subjekta o tome da li, i u kojoj meri, e poslovati u sivoj ekonomiji, pored kazne i verovatnoe da e snositi sankciju, zavisi i od njegovog odnosa prema riziku. Iako veliki broj privrednih subjekata ima averziju spram rizika, pojedini subjekti su skloni riziku, a neki posmatraju uee u sivoj ekonomiji kao svoje-vrsnu igru u kojoj veruju da e pobediti ili ele da oprobaju svoje vetine i znanje u izbegavanju poreskih obaveza.

    Navedeni model prevencije samo delimi-no moe da objasni empirijske nalaze, a i same

    17 Bekerov model prevencije poiva na teoriji racionalnog izbora, prema kojoj subjekti donose svoje odluke poredei oekivane koristi i trokove alternativnih izbora kako bi maksimizovali sopstvenu korist (Becker, 1968). Motiv se u Bekerovom modelu zasniva na odnosu oekivane koristi i oekivane vrednosti kazne koja je jednaka proizvodu zapreene kazne i verovatnoe da e ta kazna biti primenjena na prestupnika, odnosno verovatnoa da e prestupnik biti otkriven, pravnosnano osuen, a kazna izvrena.

    18 Pored prethodno navedenih trokova, na odluku o ueu u sivoj ekonomiji utiu i trokova usklaivanja. Privredni subjekti e naravno biti spremniji da usaglase svoje poslovanje, ako je to relativno lako uiniti. Ako je obaveza znaajna (i potencijalno ugro-ava tekuu likvidnost i odrivost poslovanja), vlasnik moe izbei ispunjavanje takvog zahteva u potpunosti, ili ga samo delimino ispuniti. U ekonomskom literaturi trokovi ne znae samo materijalne trokove, ve obuhvataju sve relevantne trokove (trokovi mogu obuhvatati i psiholoke trokove kao to je stres, koji proizilazi iz nesigurnosti u vezi toga da li su ispunjeni svi propisi ili ak u vezi spoznaje o tome ta sve potpada pod relevantne propise. Visoko regulatorno optereenje poslovanja podstie privredne subjekte da svoje poslovne aktivnosti obavljaju u suprotnosti sa regulatornim zahtevom. Pojedini autori (Friedman et al., 2000) navode da privredni subjekti odluku o ukljuivanju u neformalni sektor pre ine kako bi izbegli birokratiju (i korupciju), nego radi izbegavanja poreza. Jedan od segmenata regulatornog optereenja administrativno optereenje se uobiajeno percipira kao vaan uzrok neusaglaavanja sa propisima.

  • NALED | SIVA EKONOMIJA U SRBIJI 2017

    39

    preporuke modela imaju ogranienu upotrebnu vrednost. Vee oekivane kazne ne moraju uvek da dovedu do manje sive ekonomije, dok vee zapreene kazne i vie resursa usmerenih ka prevenciji nisu uvek izvodljive ili isplative. Stoga razmatranje determinanti koje poiva iskljuivo na modelu prevencije i ideja o racionalnom li-nom interesu i maksimizaciji profita kao jedinoj motivaciju za usklaenost predstavlja pojedno-stavljeni okvir za analizu odluke u pogledu ue-a u sivoj ekonomiji.

    S obzirom da na odluku o poslovanju u sivoj ekonomiji utiu i brojni drugi faktori, potrebno je razmotriti i njihov uticaj. Ovi faktori se razliku-ju u zavisnosti od geografskog podruja, sektora privrede, veliine i starosti preduzea i drugih karakteristika privrednog subjekta. Empirijske studije nalaze da je stvarni nivo sive ekonomije nii ili vii u odnosu na predvianja modela ra-cionalnog izbora usled druge grupe faktora koji se odnose se na bihevioralne aspekte, stavo-ve i socijalne norme u pogledu opravdanosti poreske evazije i sive ekonomije, odnosno po-reskog morala (Hordonic, Williams, 2016). Tako je za potrebe analize mogue koristiti stavove (percepcije) subjekata u pogledu opravdanosti izbegavanja poreza, tretmana poreskih obvezni-ka (nejednakosti) kako bi se razmotrio efekat verovanja da je sistem nepravian. Ako subjek-ti smatraju da je sistem u veoj meri nepravi-an, onda je verovatnoa da e potovati pro-pise manja. To takoe znai i da je verovatnoa

    da e se takvi privredni subjekti ukljuiti u sivu ekonomiju i opravdavati poslovanje u sivoj eko-nomiji vea.

    Konano, uee u sivoj ekonomiji moe biti privremeno i rezultat kratkotrajnih poslovnih te-koa, posebno u okolnostima trenutne ekonom-ske krize, pa je i tu injenicu potrebno uzeti u obzir. Stoga modeli ukljuuju i specifine karakteristike privrednih subjekata i bitne aspekte njihovog po-slovanja prilikom empirijske ocene determinanti uea u sivoj ekonomiji. Radi uporedivosti sa prethodnom studijom, razmatramo u kojoj meri uee u sivoj ekonomiji zavisi i od drutvenih normi, odnosno stavova privrednih subjekata o prihvatljivosti poslovanja u sivoj ekonomiji.

    Verovatnoa detekcije i kanjavanja

    Kako smo naveli u prethodnom delu, u literaturi percepcija verovatnoe sankcija ima veoma zna-ajnu ulogu u objanjenju uzroka poreske eva-zije, a time i sive ekonomije. Prema rezultatima istraivanja za 2017. godinu, ini se da je u tom pogledu dolo do znaajne promene percepci-je preduzea i preduzetnika u odnosu na pret-hodno istraivanje iz 2012. godine (Grafikon 10). Vei broj privrednih subjekata smatra da je ve-rovatnoa da e privredni subjekt biti otkriven u 2017. vea u odnosu na 2012. godinu, a slina poveanja su zabeleena i za druge dve perci-pirane verovatnoe verovatnoe kanjavanja i verovatnoe plaanja kazne.

  • 40

    III | SIVA EKONOMIJA U SEKTORU PREDUZEA I PREDUZETNIK A

    Iako oekivanja, i dalje pogoduju odlukama privrednih subjekata da se ukljue u sivu eko-nomiju, uoljiva je znaajna promena percep-cija detekcije, kanjavanja i plaanja kazne.19 Grafikon 10 prikazuje da je uee privrednih subjekata koji dodeljuju veu verovatnou otkri-vanja i kanjavanja u odnosu na 2012, znaajno vei. Uee privrednih subjekata koji smatraju da su anse da e privredni subjekt koji poslu-je u sivoj ekonomiji biti otkriven vee ili jednake

    50% porasla je na 61% u 2017. godini u odnosu na samo 47% u 2012. godini. Promena percepcije je jo izraenija u sluaju oekivanog kanjavanja, jer je uee privrednih subjekata koji smatraju da e platiti kaznu u sluaju da budu otkriveni porastao na 67%.

    Prilikom donoenja odluke o poslovanju u sivoj ekonomiji, subjekt razmatra ne samo ve-rovatnou da e biti otkriven, ve simultano uzi-ma u obzir i verovatnoe da e tu kaznu zaista

    Grafikon 10. Poreenje oekivanja u pogledu detekcije i kanjavanja sive ekonomije 2012. i 2017.

    25%