UNIVERZA V MARIBORU EKONOMSKO-POSLOVNA FAKULTETA

DIPLOMSKO DELO

SEKTORSKA ANALIZA RAZVITEGA EVROPSKEGA GOSPODARSTVA NA

PRIMERU FINSKE Kandidatka: Mateja Gabrijeli tudentka rednega tudija tevilka indeksa: 81569463 Program: univerzitetni tudijska smer: Splona ekonomija Mentor: doc.dr. Timotej Jagri

Maribor, oktober 2006

2

PREDGOVOR V diplomski nalogi bomo analizirali celotno strukturo finskega gospodarstva v obdobju od leta 1995 do 2003. Predstavili bomo kvantitativne in kvalitativne metode za merjenje vzajemne povezanosti med posameznimi sektorji finskega gospodarstva in na njih temeljeo analizo medsektorskih reprodukcijskih povezav, ki omogoajo identifikacijo kljunih sektorjev. Informacija o kljunih sektorjih gospodarstva bi utegnila koristiti nosilcem ekonomske politike, saj na podlagi ugotovitev lahko drava vodi pravo in uinkovito usmerjanje sistema ekonomskih spodbud v tistih gospodarskih panogah, ki so najbolj primerne za pospeitev ali celo spodbuditev rasti v drugih sektorjih. Identifikacija kljunih sektorjev finskega gospodarstva je temeljila na treh metodah, ki so jih razvili Chenery-Watanabe (1958), Rasmussen (1956) in Dietzenbacher (1992). Na podlagi kvantitativne analize smo kot kljuna sektorja finskega gospodarstva identificirali kmetijstvo, lovski in gozdarski proizvodi in storitve (A) ter proizvodnja hrane, pijae in tobanih izdelkov (DA). Kot zelo pomemben sektor smo, z izjemo leta 1998, identificirali tudi proizvodnji kovin in kovinskih izdelkov (DJ). To pomeni, da so ti sektorji imeli v opazovanem obdobju najintenzivneje multiplikacijske efekte in so s svojo proizvodno aktivnostjo neposredno in posredno najbolj vzpodbujali proizvodno aktivnost v ostalih sektorjih. V nalogi smo obravnavali tudi kvalitativno analizo podatkov iz I-O tabel s pomojo instrumentov, ki temeljijo na teoriji grafov. Kvalitativna medsektorska analiza nam daje kljune informacije o sektorjih v gospodarstvu in povezavami med njimi oziroma omogoa zgostitev podatkov iz matrike reprodukcijskih tokov v pregledni graf. Ugotovili smo, da so se pri kvalitativni analizi dogajale najveje spremembe v letih 1997 in 2000, ko se je spremenila gospodarska struktura in hkrati so bili sektorji v gospodarstvu najbolj povezani. Zahvaljujem se prof. doc. dr. Timoteju Jagriu za mentorstvo pri diplomski nalogi ter svoji

druini in prijateljem za pomo in vzpodbudo tekom tudijskih let.

3

KAZALO VSEBINE

1 UVOD ................................................................................................................................ 7 1.1 Opredelitev in opis problema, ki je predmet raziskave ............................................... 7 1.2 Namen, cilji in osnovne trditve ................................................................................... 7 1.3 Predpostavke in omejitve raziskave ............................................................................ 7 1.4 Predvidene metode raziskovanja ................................................................................. 7

2 GOSPODARSKE RAZMERE NA FINSKEM.............................................................. 9 2.1 Osnovni ekonomski kazalci......................................................................................... 9

2.1.1 Realni sektor ......................................................................................................... 9 2.1.2 Kazalci nominalne konvergence......................................................................... 12 2.1.3 Ekonomski odnosi s tujino ................................................................................. 14

2.2 Razvitost gospodarstva .............................................................................................. 16 2.3 Kljuna podroja ekonomske politike na Finskem.................................................... 19

3 METODOLOKI OKVIR ANALIZE IN METODE OKRIVANJA KLJUNIH SEKTORJEV..................................................................................................................... 20

3.1 Splono o input-output analizi................................................................................... 20 3.1.1 Zgodovina razvoja input-ouput analize .............................................................. 20 3.1.2 Osnovni pojmi in temeljne predpostavke input-output tabel.............................. 21 3.2.3 Opredelitev temeljnih orodij medsektorske input-output analize....................... 23

3.2 Metode odkrivanja kljunih sektorjev ....................................................................... 26 3.2.1 Cheneryjeva-Watanabejeva metoda ................................................................... 26 3.2.2 Rasmussenova metoda........................................................................................ 28 3.2.1 Dietzenbacherjeva metoda.................................................................................. 30

3.3 Kvalitativna medsektorska analiza ............................................................................ 32 3.1.1 Transformacija input-output tabel v binarno obliko........................................... 32 3.3.2 Analiza usmerjenih grafov.................................................................................. 33 3.3.3 Strukturni kazalniki ............................................................................................ 34 3.3.4 Uvedba neusmerjenih grafov.............................................................................. 35 3.3.5 Zgoevanje grafov ............................................................................................ 36 3.3.6 Ekonomsko-politini zaznamek ......................................................................... 37 3.3.7 Izbira med hitrostjo in popolnostjo..................................................................... 37

4 REZULTATI KVANTITATIVNE ANALIZE KLJUNIH SEKTORJEV FINSKEGA GOSPODARSTVA MED LETI 1995 IN 2003.......................................... 39

4.1 Kljuni sektorji finskega gospodarstva med leti 1995 in 2003 (Cheneryjeva in Watanabejeva metoda) .................................................................................................... 39 4.2 Kljuni sektorji finskega gospodarstva med leti 1995 in 2003 (Rasmussenova metoda) ............................................................................................................................ 41 4.3 Kljuni sektorji finskega gospodarstva med leti 1995 in 2003 (Dietzenbacherjeva metoda) ............................................................................................................................ 43

4

4.4 Kljuni sektorji finskega gospodarstva med leti 1995 in 2003 po vseh treh metodah......................................................................................................................................... 45

5 REZULTATI KVALITATIVNE INPUT-OUTPUT ANALIZE................................ 47 6 SKLEP ............................................................................................................................. 68 7 POVZETEK / SUMMARY... Napaka! Zaznamek ni definiran. LITERATURA IN VIRI ................................................................................................... 71

5

KAZALO TABEL TABELA 1: RAST REALNEGA BRUTO DOMAEGA PROIZVODA (V %

GLEDE NA PRETEKLO LETO).............................................................................. 9 TABELA 2: STOPNJA BREZPOSELNOSTI (V %) .................................................... 10 TABELA 3: IZBRANI KAZALCI TRGA DELA V LETIH 1995, 2000 IN 2003....... 11 TABELA 4: GIBANJE STOPENJ PRODUKTIVNOSTI, POVPRENIH

NOMINALNIH IN REALNIH PLA (V % GLEDE NA POVPREJE PRETEKLEGA LETA) ............................................................................................ 12

TABELA 5: RAST IZVOZA IN UVOZA BLAGA NA FINSKEM IN TERMS OF TRADE (V %)............................................................................................................ 14

TABELA 6: PRIMERJAVA BRUTO DOMAEGA PROIZVODA NA PREBIVALCA, PPP STANDARD .......................................................................... 16

TABELA 7: POVEZAVE NAZAJ (BL) IN POVEZAVE NAPREJ (FL) POSAMEZNIH SEKTORJEV MED LETI 1995 IN 2003 (CHENERYJEVA IN WATANABEJEVA METODA)............................................................................... 40

TABELA 8: POVEZAVE NAZAJ (BL) IN POVEZAVE NAPREJ (FL) POSAMEZNIH SEKTORJEV MED LETI 1995 IN 2003 PO RASMUSSENOVI METODI .................................................................................................................... 42

TABELA 9: POVEZAVE NAZAJ (BL) IN POVEZAVE NAPREJ (FL) POSAMEZNIH SEKTORJEV MED LETI 1995 IN 2003 PO DIETZENBACHERJEVI METODI ....................................................................... 44

TABELA 10: KLJUNI SEKTORJI (K), SEKTORJI Z MONIMI POVEZAVAMI NAZAJ (B), SEKTORJI Z MONIMI POVEZAVAMI NAPREJ (F) IN SEKTORJI S IBKIMI POVEZAVAMI NAZAJ IN NAPREJ (L) V MED LETI 1995 IN 2003............................................................................................................... 46

TABELA 11: DESET AGREGIRANIH SEKTORJEV ZA FINSKO.......................... 47 TABELA 12: FILTRIRNI PRAG FS NA OSNOVI 10-SEKTORSKIH

AGREGIRANIH I-O TABEL MED LETI 1995 IN 2003...................................... 49 TABELA 13: STRUKTURNI KAZALNIKI OZ. INDIKATORJI ZA FINSKO V

OBDOBJU MED LETI 1995 IN 2005 ..................................................................... 60

6

KAZALO SLIK SLIKA 1: STOPNJE RASTI AGREGATNEGA POVPRAEVANJA NA FINSKEM

(V % GLEDE NA PRETEKLO LETO) ................................................................... 9 SLIKA 2: DODANA VREDNOST PO DEJAVNOSTIH NA FINSKEM (V % OD

BRUTO DOMAEGA PROIZVODA)................................................................... 10 SLIKA 3: INFLACIJSKE STOPNJE, MERJENE Z HARMONIZIRANIM

INDEKSOM CEN IVLJENJSKIH POTREBIN (V % GLEDE NA POVPREJE PRETEKLEGA LETA) ................................................................... 12

SLIKA 4: PRORAUNSKI PRIMANJKLJAJ NA FINSKEM IN V EU-15 (V % OD BRUTO DOMAEGA PROIZVODA)................................................................... 13

SLIKA 5: JAVNI DOLG NA FINSKEM IN V EU-15 (V % OD BRUTO DOMAEGA PROIZVODA) .................................................................................. 14

SLIKA 6: SALDO TEKOEGA RAUNA IN TRGOVINSKA BILANCA NA FINSKEM (V % OD BRUTO DOMAEGA PROIZVODA) .............................. 15

SLIKA 7: DELE BRUTO INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA V BRUTO DOMAEM PROIZVODU (V %) .......................................................................... 16

SLIKA 8: DELE BRUTO IZDATKOV ZA RAZISKAVE IN RAZVOJ V BRUTO DOMAEM PROIZVODU...................................................................................... 17

SLIKA 9: PRIAKOVANA IVLJENJSKA DOBA OB ROJSTVU V LETU 1995. 18SLIKA 10: PRIAKOVANA IVLJENJSKA DOBA OB ROJSTVU V LETU 2002

..................................................................................................................................... 18SLIKA 11: PRIAKOVANA IVLJENJSKA DOBA OB ROJSTVU, MERJENA S

KAZALCEM HALE V LETU 2002 ........................................................................ 19 SLIKA 12: SHEMATSKI PRIKAZ INPUT-OUTPUT TABELE................................ 22 SLIKA 13: KLJUNI SEKTORJI FINSKEGA GOSPODARSTVA MED LETI 1995

IN 2003........................................................................................................................ 45 SLIKA 14: PREPLETENOST REPRODUKCIJSKIH TOKOV FINSKEGA

GOSPODARSTVA MED LETI 1995 IN 2003 ....................................................... 52 SLIKA 15: PREPLETENOST REPRODUKCIJSKIH TOKOV FINSKEGA

GOSPODARSTVA MED LETI 1995 IN 2003 ....................................................... 64 SLIKA 16: ODNOS MED RELATIVNO POPOLNOSTJO IN RADIJEM

RAZIRJANJA ......................................................................................................... 66

7

1 UVOD 1.1 Opredelitev in opis problema, ki je predmet raziskave Temeljni ekonomski problem vsakega trnega gospodarstva je dosei optimalno alokacijo omejenih sredstev s ciljem doseganja najvejih monih uinkov. Za uspeno reevanje tega problema so potrebne doloene analize, ki prispevajo informacije, potrebne za planiranje gospodarskega razvoja. Ena izmed teh analiz je prouevanje medsektorskih povezav v gospodarstvu in ugotavljanje kljunih sektorjev po razlinih metodah, ki temeljijo na medsektorski oziroma input-output analizi. Ugotavljanje kljunih sektorjev gospodarstva je pomembno zaradi pravilnega vodenja tekoe ekonomske politike, saj na podlagi ugotovitev lahko drava vodi pravo in uinkovito usmerjanje sistema ekonomskih spodbud v tistih gospodarskih panogah, ki so najbolj primerne za pospeitev ali celo spodbuditev rasti v drugih sektorjih. Kljuni sektorji gospodarstva so tisti, katerih razvoj in rast neposredno in posredno, to je preko povezav z ostalimi sektorji, najmoneje vplivata na razvoj celotnega gospodarstva. 1.2 Namen, cilji in osnovne trditve Namen diplomskega dela je ugotoviti in analizirati kljune sektorje finskega gospodarstva v obdobju med 1995 do leta 2003, torej od leta vstopa Finske v Evropsko Unijo. Pomembni cilj naloge je ugotoviti podobnosti in razlike v spreminjanju medsektorskih povezav in s tem strukture gospodarstva v prouevani dravi. Osnovna trditev naloge je, da je kljuni ekonomski sektor finskega gospodarstva predelovalna industrija, predvsem lesna, kovinska, strojna, telekomunikacijska in elektronika. 1.3 Predpostavke in omejitve raziskave Omejitev raziskave predstavlja razpololjivost input-output tabel, kar je v veini drav v domeni statistinih uradov. Ker je izdelava input-outputa tabel asovno zahtevna obdelava podatkovnega materiala, se le-te ne izdelujejo za vsako leto nazaj, ampak prihaja do zamika v letih. Zato ni omogoeno analiziranje podatkov za zadnji dve pretekli leti, 2004 in 2005. 1.4 Predvidene metode raziskovanja Na podlagi razpololjivih input-output tabel za Finsko (od leta 1995 do leta 2003), bomo predstavili kvantitativne in kvalitativne metode za merjenje vzajemne povezanosti med posameznimi sektorji finskega gospodarstva in na njih temeljeo analizo medsektrorskih reprodukcijskih povezav, ki omogoajo identifikacijo kljunih sektorjev.

8

Ugotavljanje kljunih sektorjev finskega gospodarstva bo temeljila na treh metodah, ki so jih razvili avtorji Chenery in Wanatabe (1958), Rasmussen (1956) in Dietzenbacher (1992). Vse omenjene metode temeljijo na ugotavljanju pomembnosti medsebojnih povezav med sektorji, in sicer povezavah nazaj (backward linkages) in povezavah naprej (foward linkages). Opazovali bomo dinamiko spreminjanja povezav med sektorji na temelju vseh treh metod v opazovanem obdobju. Zraven kvantitativne analize bomo v diplomski nalogi predstavili tudi kvalitativno analizo. Le to bomo izvedli iz medsektorskih tabel s pomojo instrumentov, ki temeljijo na teoriji grafov. S pomojo teorije grafov lahko na zelo preprost in uinkovit nain prouujemo hitrost irjenja neposrednih in posrednih gospodarskih impulzov v gospodarstvu, ki jih sproi zaetni povpraevalni impulz. V diplomski nalogi bomo uporabili teoretino podlago klasine kvantitativne input-output analize, ter modelske reitve, ki so jih razvili Holub in Schnabl (1994) in Hauke (1992). Vsi izrauni v diplomski nalogi bodo izvedeni s pomojo obsene raunalnike aplikacije v programu Matlab, ki na podlagi vkljuitev dognanj iz input-output analize in teorije grafov omogoa kvantitativno kot kvalitativno analizo input-output tabel in izraun kljunih sektorjev gospodarstva. V nalogi se uporablja makroekonomska kvantitativna analitina raziskovalna metoda.

9

2 GOSPODARSKE RAZMERE NA FINSKEM 2.1 Osnovni ekonomski kazalci 2.1.1 Realni sektor V zgodnjih devetdesetih letih je Finska doivela izredno mono ekonomsko recesijo; poglavitna razloga za to sta finanna kriza in nenadni propad Finske glavne izvozne partnerice, Sovjetske Zveze. Gospodarsko okrevanje je v veliki meri temeljilo na hitri rasti industrijske proizvodnje, izvoza, inovacijske uspenosti ter pridobivanja znanja.

TABELA 1: RAST REALNEGA BRUTO DOMAEGA PROIZVODA (V % GLEDE NA PRETEKLO LETO) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Finska 3,5 3,7 6,1 5,2 3,9 5,0 2,6 1,6 1,8 3,5 2,9EU-25 1,6 1,8 2,7 3,0 3,0 3,9 2,0 1,2 1,3 2,3 1,7EU-15 1,5 1,7 2,6 2,9 3,0 3,9 1,9 1,1 1,1 2,2 1,5Vir: Eurostat (2006a). Rast v zadnjih desetih letih je bila med najhitrejimi v EU (takoj za Irsko). Med leti 1994-2000 je bruto domai produkt v povpreju rasel 4.7% letno, med leti 2001-2005 pa je bila rast v povpreju 2%. Mono gospodarsko rast konec prejnjega desetletja sta zaznamovala mona izvozna dejavnost in domae povpraevanje. Po letu 2000 se ekonomska aktivnost zniala predvsem zaradi zmanjanja izvoza in podjetnikih investicij, rast pa je v glavnem temeljila na potronji gospodinjstev, investicijah v nepreminine in storitvah podjetnikega sektorja.

SLIKA 1: STOPNJE RASTI AGREGATNEGA POVPRAEVANJA NA FINSKEM (V % GLEDE NA PRETEKLO LETO)

-5

0

5

10

15

20

25

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Leto

Stop

nje

rast

i v %

Zasebna poraba Dravna poraba Bruto nalobeIzvoz Uvoz Rast realnega BDP

Vir: Eurostat (2006a), OECD (2006).

10

V nadaljevanju prikazujemo strukturo finskega gospodarstva na osnovi delea posameznih sektorjev v bruto domaem proizvodu. Iz slike 2 je razvidno, da je imela industrija, v primerjavi z drugimi razvitimi dravami, e vedno visok dele, saj je vloga industrije na finskem malo drugana. Industrializacija se je pojavila nekoliko kasneje kot drugod in zaradi tega sta bila dele izvoza in proizvodnja e vedno relativno visoka. V letu 2000 sta 66% proizvodnje predstavljali gozdarska industrija ter kovinska in strojna industrija, ki sta skupaj predstavljali tudi 82% izvoza dobrin. V zadnjih letih pa dele industrije upada in naraa predvsem dele storitvenega sektorja.

SLIKA 2: DODANA VREDNOST PO DEJAVNOSTIH NA FINSKEM (V % OD BRUTO DOMAEGA PROIZVODA)

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Leto

% o

d B

DP Javne in druge storitve

Poslovne storitveFinanne storitveMednarodna menjavaGradbenitvoIndustrijaKmetijstvo, gozdarstvo in ribolov

Simbol: BDP bruto domai produkt. Vir: Statistics Finland (2006a). Stopnja brezposelnosti, merjena po metodologiji Mednarodne organizacije za delo (MOD), je bila na Finskem bistveno vija od povpreja Evropske unije (tabela 2). Zaradi recesije v zgodnjih devetdesetih letih, je brezposelnost porasla od 3 na 17% v samo treh letih. eprav je recesiji sledila mona gospodarska rast, zaposlenost in brezposelnost e vedno nista dosegli stopnje iz asov pred recesijo.

TABELA 2: STOPNJA BREZPOSELNOSTI (V %) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Finska 15,4 14,6 12,7 11,4 10,2 9,8 9,1 9,1 9,0 8,8 8,4EU-15 10,1 10,2 9,9 9,3 8,6 7,7 7,3 7,6 8,0 8,1 7,9Vir: Eurostat (2006a). Izgubljene slube v asu recesije so nadomestili z novimi, eprav pogosto v drugih sektorjih in s asovnim odlogom, kar je zahtevalo drugane znailnosti in spretnosti zaposlenih. Dela v gradbenitvu, proizvodnji potronikih dobrin in kmetijstvu so bila

11

nadomeena z zaposlitvami v poslovnih storitvah, socialnih slubah in proizvodnji elektronike (Maivli 2006, 2). Razlog za nizko stopnjo zaposlenost lei predvsem v kombinaciji visokih davkov na dohodek in nadpovpreni podpori, kar spodbuja brezposelnost. Le-ta ostaja visoka zaradi pomanjkanja delovnih mest za nizko kvalificirano delovno silo in visoke dolgorone nezaposlenosti, ki je v letu 2003 znaala 60% od celotne brezposelnosti (Ministry of Labour 2004, 7-8). Nizka razpololjiva leta upokojitve (59 let v 2003), prav tako vplivajo na brezposelnost. V letu 2003 je bilo zaposlenih samo 40% oseb starih od 55-64 let (IMF 2003, 6). Zaradi tega so na Finskem uvedli brezposelni oskrbni sistem kjer starejim brezposelnim (nad 57 letom starosti) nudijo dodatne ugodnosti dokler se ne upokojijo pri starosti 62-64 letih (Maivli 2006, 5). To je povealo zaposlenost starejih, kot je razvidno iz tabele 3.

TABELA 3: IZBRANI KAZALCI TRGA DELA V LETIH 1995, 2000 IN 2003

1995 2000 2003 Finska EU-15 Finska EU-15 Finska EU-15

Skupna stopnja zaposlenostia 61,6 60,1 67,2 63,4 67,7 64,3Stopnja zaposlenosti enskb 59,0 49,7 64,2 54,1 64,7 56,0Stopnja zaposlenosti mokihc 64,2 70,5 70,1 72,8 69,7 72,7Dele starejih zaposlenihd 34,4 36,0 41,6 37,8 49,6 41,7Celotna rast zaposlenosti 1,8 0,8 2,2 2,2 0,1 0,4Stopnja brezposelnosti po starostnih skupinah 15-24 29,7 21,1 21,4 15,3 21,8 16,525-64 13,7 8,3 8,1 6,5 7,2 6,8Opombe: atevilo zaposlenih v starosti med 15-64 let v primerjavi s celotnim tevilom prebivalcev v temstarostnem razredu. btevilo zaposlenih ensk v starosti med 15-64 let v primerjavi s celotnim tevilom ensk v tem starostnem razredu. ctevilo zaposlenih mokih v starosti med 15-64 let v primerjavi s celotnim tevilom mokih v tem starostnem razredu. dtevilo zaposlenih v starosti med 55-64 let. Vir: Eurostat (2006a). Gibanje produktivnosti dela (tabela 4) kae na rahla nihanja. Njene stopnje rasti na Finskem praviloma presegajo povpreno produktivnost v EU, podobno pa velja tudi za stopnje rasti pla. Povprena stopnja rasti produktivnosti dela v obdobju od 1995 in 2005 je bila 2.3%, kar je predvsem posledica nove tehnologije in veje fleksibilnosti delovnega trga. Pri tem je potrebno posebej poudariti produktivnost dela v elektronski industriji, kjer je rast nadpovprena (leta 2000 je bila 30%, leta 2003 pa 15%)1. Nominalne plae naraajo v povpreju hitreje kot produktivnost dela, kar pa za gospodarstvo ni dobro, saj povzroa inflacijo in zmanjuje konkurennost.

1 Povzeto po Economic Survey (2001, 2004).

12

TABELA 4: GIBANJE STOPENJ PRODUKTIVNOSTI, POVPRENIH NOMINALNIH IN REALNIH PLA (V % GLEDE NA POVPREJE PRETEKLEGA LETA) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Finska Produktivnosti delaa 2,3 2,5 2,8 2,9 0,8 2,8 -0,4 1,3 2,3 2,5 2,3Nominalne plaeb 2,7 2,6 1,5 4,4 2,2 3,7 4,7 1,9 3,4 3,3 3,4Realne plaec 1,0 0,9 -0,4 2,4 0,9 0,1 1,1 -1,2 1,7 2,7 1,7EU-15 Produktivnosti delaa 1,2 1,1 1,6 1,1 1,2 1,5 0,5 0,6 0,6 1,6 1,5Nominalne plaeb 2,9 2,8 2,5 2,1 2,6 3,5 3,4 2,9 3,1 2,9 2,9Realne plaec 0,3 0,1 0,4 0,4 1,3 1,5 1,1 0,8 1,3 1,2 1,2Opombe: aStopnja rasti produktivnosti dela v industriji. bStopnja rasti povprenih meseno izplaanih nominalnih bruto pla. cStopnja rasti povprenih meseno izplaanih realnih bruto pla; deflator zasebne potronje. Vir: EC (2004), Statistics Finland (2006b). 2.1.2 Kazalci nominalne konvergence V opazovanem obdobju, od leta 1995 do leta 2005, povprena inflacijska stopnja ni presegla 3% in je bila v splonem nija kot povpreje EU-15. Gibanje inflacijskih stopenj, merjene z HCPI2 oz. harmoiziranim indeksom ivljenjskih potrebin, prikazuje slika 3.

SLIKA 3: INFLACIJSKE STOPNJE, MERJENE Z HARMONIZIRANIM INDEKSOM CEN IVLJENJSKIH POTREBIN (V % GLEDE NA POVPREJE PRETEKLEGA LETA)

1,3 1,3

2,92,7

2,0 1,91,7

2,1 2,0 2,0 2,12,0

1,21,00,6

0,1

0,8

1,31,2

1,92,2

1,3

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Leto

Stop

nje

rast

i v %

Finska

EU-15

Vir: Eurostat (2006a).

2 HCPI Harmonised Consumer Price Index. Ta indeks ne prikazuje sprememb v obrestnih merah in cenah nepreminin.

13

Pri pregledu gibanj inflacijskih stopenj v tem obdobju izstopajo leta 1999, 2000 in 2001, ker je bila inflacija vija od povpreja EU-15. Inflacija leta 1999 je posledica rasti cen surove nafte in uvoznih cen. V letu 2000 je inflacija e nadalje narasla na 2,9% (CPI3 3,5%), kar je posledica e nadaljnjih rasti cen surove nafte, e vijih uvoznih cen, nadaljnje depreciacije evra, rasti pla, porasta cen nepreminin in obrestnih mer. Samo nafta je v tem letu prispevala 1% toko. V letu 2001 se je inflacija malo zniala, ker so padle cene surove nafte, surovin in obrestnih mer, medtem ko so cene hrane izjemno porasle. Prav tako pa je v tem letu cena dela poveala pritisk na domae cene, ker produktivnost dela ni porasla, so plae presegle normo pla (kar je razvidno tudi iz tabele 4). V letu 2002 se je inflacija zniala , zaradi apreciacije evra in tako ublaila e vije cene nafte in uvoznih cen4.

SLIKA 4: PRORAUNSKI PRIMANJKLJAJ NA FINSKEM IN V EU-15 (V % OD BRUTO DOMAEGA PROIZVODA)

-3,9-2,9

-1,3

1,6 2,2

7,1

5,24,3

2,5 2,1 2,6

-5,1 -5,4

-2,4-1,7

1,0

-2,0 -2,6 -2,6 -2,4-1,0-0,7

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Leto

Prim

ankl

jaj v

% B

DP

Finska

EU-15

Simbol: BDP bruto domai proizvod Vir: Statistics Finland (2006c), EC (2004). Kljub ekonomski rasti in moni fiskalni politiki se je velik proraunski primanjkljaj iz zgodnjih devetdesetih let spremenil v preseek leta 1998 (1,6% BDP), kar je bil predvsem posledica zmanjanja javnih izdatkov. Pri tem posebej izstopa leto 2000 (slika 7), ko je preseek narasel na 7,1% bruto domaega proizvoda, kljub zmanjanju davkov na dohodek. Na to je vplival padec net obrestnih izplail in mona gospodarska rast. Prav tako je centralna vlada prela iz deficita v prejnjih letih, v suficit 3,4% BDP-ja, kar je bila posledica izjemnih davnih prihodkov. Poasneja ekonomska rast zadnjih let in zaposlenost sta vzrok za zmanjanje preseka v zadnjih letih. Zadolenost javnega sektorja na Finskem je visoka, eprav nija od povpreja EU-15 (slika 5). V letu 1995 je znaala 57,1% bruto domaega proizvoda in se je do konca 2005 zniala za 16%. To znianje je predvsem posledica preseka in privatizacije. Na znievanje je vplivalo tudi zmanjanje izdatkov za nezaposlene.

3 CPI Consumer Price Indeks oz. indeks cen ivljenjskih potrebin. 4 Povzeto po Economic Survey (1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005).

14

SLIKA 5: JAVNI DOLG NA FINSKEM IN V EU-15 (V % OD BRUTO DOMAEGA PROIZVODA)

57,1 57,2 54,148,5 46,6 44,5 43,6 42,3 45,2 45,1 41,1

70,7 72,6 71,0 68,9 68,0 64,2 63,4 62,7 64,2 64,4 64,4

0

10

20

30

40

50

60

70

80

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Leto

Javn

i dol

g v

% B

DP

Finska

EU-15

Simbol: BDP- bruto domai produkt Vir: Statistics Finland (2006c), EC (2004). 2.1.3 Ekonomski odnosi s tujino Po recesiji je obnova Finskega gospodarstva temeljila predvsem na uinkovitosti izvoza. Prvi veji porast izvoza lahko opazimo (tabela 5) v letu 1997, ko je le-ta porasel za 13,7% in predstavljal 40% bruto domaega proizvoda. Dejavniki, ki so vplivali na ta porast so bili predvsem izvozno orientirana ekonomska politika, obseno strokovno znanje in know-how, tako v visoki tehnologiji kot v raziskavah in razvoju ter dobra konkurennost cen (zaradi depreciacije takratne finske marke). Na znianje izvoza v letih 1998 in 1999 sta vplivali Azijska in Ruska kriza, saj je upadel izvoz v te drave in prav tako raven izvoznih cen. Izvozna uinkovitost je bila kronana leta 2000, ko je izvoz porasel za 19,5% in predstavljal 43% bruto domaega proizvoda. Izvoz je porasel v vseh glavnih industrijskih sektorjih, predvsem pa v elektronski, ki je predstavljala 31% izvoza. Prav tako se je poveal izvoz v Azijske drave in Rusijo. V letu 2001 je izvoz upadel, kar bila posledica nizke svetovne gospodarske aktivnosti. V zadnjih letih je izvoz ponovno naraal, vendar pa ne tako hitro kot ob koncu devetdesetih let, ker se je upoasnila prodaja gozdarske in elektronske industrije (Economic Survey 1998, 13-14; Economic Survey 2001, 18-29; Economic Survey 2004, 21-23).

TABELA 5: RAST IZVOZA IN UVOZA BLAGA NA FINSKEM IN TERMS OF TRADE (V %) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Izvoz 8,6 5,7 13,7 9,2 6,0 19,5 -0,8 5,0 1,5 5,5 7,1Uvoz 6,6 6,4 10,7 8,6 3,4 16,0 0,8 2,1 2,6 6,1 10,2TT 0,1 -1,2 -1,6 1,6 -3,1 -3,3 0,3 -2 -3,8 -0,4 -0,7Simbol: TT - Terms of trade Vir: Statistics Finland (2006d), OECD (2006), EC (2004).

15

V devetdesetih letih je uvoz rasel poasneje od izvoza, predvsem zaradi previdnih podjetnikih investicij in pomanjkanja finannih virov med porabniki. Enako kot izvoz, je tudi povean uvoz v letu 1997 posledica mone gospodarske rasti in je le-ta predstavljal 31% bruto domaega proizvoda. Mona rast izvoza je vplivala na hitro poveanje uvoza v letu 2000, saj je uvoz v veliki meri odvisen od izvoza. Uvoz se je poveal za 16%, kar je posledica dviga cen surovin in energije. V prvih letih novega tisoletja (razvidno iz tabele 6) je uvoz naraal hitreje kot izvoz, kar je posledica uvoza porabnikih dobrin in ne ve toliko kritja potreb industrije (Economic Survey 1998, 16-17; Economic Survey 2001, 20-21, Economic Survey 2004, 25-26) . Glavne izvozne dobrine so bile (2004): elektrina in optina oprema (24,7%), vlaknine, papir in papirni izdelki (19,5%), kemini izdelki (12,8%), kovine in kovinski proizvodi (12,7%), stroji (11,6%), transportna oprema (5,7%), les in leseni izdelki (5,4%) ter ostali proizvodi (7.6%). Glavne uvozne dobrine (2004)so bile: elektrina in optina oprema (19,9%), kemini izdelki (16,5%), kovine in kovinski izdelki (10,2%), transportna oprema (10, 1%), stroji (9,5%) ter ostali proizvodi (31,7%) (EK 2006, 1). Poleg dobrin pa uvaa in izvaa predvsem potovalne storitve in zavarovanja. Najpomembneje trgovinske partnerice so vedska, Nemija, Rusija, Velika Britanija in Zdruene drave Amerike.

SLIKA 6: SALDO TEKOEGA RAUNA IN TRGOVINSKA BILANCA NA FINSKEM (V % OD BRUTO DOMAEGA PROIZVODA)

4,1 4,05,5 5,6

6,37,5 7,1 7,5

4,35,0

2,7

9,8 9,6 9,8

11,510,8

10,0 10,6 10,1 10,0

6,8

10,8

0

2

4

68

10

12

14

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Tekoi raunTrgovinska bilanca

Vir: OECD (2006). V mednarodni menjavi je Finska izkazovala izrazito pozitiven saldo tekoega rauna kot tudi trgovinske bilance, kar je posledica vije stopnje izvoza glede na uvoz. Po letu 2000 se je preseek zmanjeval predvsem zaradi slabih pogojev menjave.

16

2.2 Razvitost gospodarstva V tem poglavju predstavljamo nekatera primerjalna gibanja na podroju realne konvergence in razvojnih monosti gospodarstva. Realno konvergenco obiajno ugotavljamo s primerjavo vrednosti bruto domaega proizvoda na prebivalca med razlinimi dravami. Dejavniki, ki omogoajo dravi, da bo dolgorono dosegala gospodarsko rast, so povezani z obsegom in kakovostjo proizvodnih dejavnikov, to je lovekega in fizinega kapitala. Vrednosti bruto domaega proizvoda na prebivalca po pariteti kupne moi nam kae (tabela 6), da Finska po stopnji razvitosti sega v sam vrh najrazvitejih drav. Pri tem presega povpreje EU-15 in tudi naraa hitreje.

TABELA 6: PRIMERJAVA BRUTO DOMAEGA PROIZVODA NA PREBIVALCA, PPP STANDARD 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 V evrih Finska 16100 16900 18700 20000 20700 22600 23300 24100 24300 25700 26900EU-15 16900 17700 18600 19400 20400 21700 22500 23200 23300 24300 25100Indeksi obsega, EU-25=100 Finska 102,1 103,9 108,9 112,1 112,7 114,3 115,5 114,7 112,6 113,7 113,4EU-15 108,9 109,6 109,5 109,5 110,2 110,0 109,6 109,3 109,0 108,6 108,3Vir: Eurostat (2006c), Eurostat (2006b). S slike 7 je razvidno, da so investicije do leta 2001 naraale in nato rahlo upadle. Dele bruto investicij v osnovna sredstva v bruto domaem proizvodu na Finskem so nija od povpreja Evropske unije. Od tega v povpreju predstavljajo privatne investicije 16%, javne pa 3%.

SLIKA 7: DELE BRUTO INVESTICIJ V OSNOVNA SREDSTVA V BRUTO DOMAEM PROIZVODU (V %)

17,0 17,118,3 19,0 19,0 19,4 19,5 17,9 18,1 18,3 18,819,1

19,4 19,4 19,819,419,320,020,520,219,819,3

0

5

10

15

20

25

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Leto

Finska

EU-15

Vir: Eurostat (2006d).

17

Glede na vrsto ekonomske aktivnosti v letu 2001 sestavljajo investicije : stanovanjske investicije (28%), proizvodnja (13,4%), trgovina, hotelirstvo in gostinstvo (5,3%), kmetijstvo in gozdarstvo (5,1%), elektrika, voda in plin (3,6) ter ostale investicije (44,6%). Glede na kapitalsko premoenje pa (v letu 2001): gradbenitvo (50,1%), stavbarstvo (10,2%), strojnitvo in oprema (27,5%) in druge investicije (12,2%) (Economic Survey 2004, 57). Raziskave in razvoj so vodilna sila ekonomskega razvoja, ustvarjanja delovnih mest, rasti produktivnosti, inovacij in bolje kvalitete produktov v splonem, kot tudi napredka v zdravstveni negi in zaite okolja. Cilj, ki si ga je zadala Evropska unija je narediti Evropsko unijo najbolj konkurenno in dinamino gospodarstvo na svetu, ki bo temeljilo na znanju. Cilj je tudi 3% dele izdatkov za raziskave in razvoj v bruto domaem proizvodu. V EU-ji sta Finska in vedska edini dravi, ki dosegata mejo 3%, medtem ko v povpreju Evropska unija tega ne dosega, kar je razvidno iz slike 8. Moderna politika raziskav in razvoja na Finskem se je priela v zaetku osemdesetih let. Takrat je postalo jasno, da Finska ne bi mogla nikoli uspeno tekmovati z industrijo, ki bi temeljila na naravnih bogastvih, medtem ko sta intenzivnost znanja in tehnologije ponujala prilonost za prihodnost Finske. Mona konkurennost Finske temelji danes na vzajemnem razumevanju pomembnosti tehnologije, raziskav in razvoja.

SLIKA 8: DELE BRUTO IZDATKOV ZA RAZISKAVE IN RAZVOJ V BRUTO DOMAEM PROIZVODU

00,5

11,5

22,5

33,5

44,5

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Leto

FinskavedskaEU-15

Vir: Eurostat (2006a). Temeljni kazalec razlinih prikazov zdravja je zmeraj priakovana ivljenjska doba ob rojstvu. Tako na Finskem kot v povpreju petnajsterice so med letoma 1995 in 2002 dosegli napredek na tem podroju (slika 9, slika 10).

18

SLIKA 9: PRIAKOVANA IVLJENJSKA DOBA OB ROJSTVU V LETU 1995

76,7

77,5

80,4

80,1

72,9

74,1

68 70 72 74 76 78 80 82

Finska

EU-15

MokienskeSkupaj

Vir: WHO (2006).

SLIKA 10: PRIAKOVANA IVLJENJSKA DOBA OB ROJSTVU V LETU 2002

78,5

78,1

81,8

82

75

76

70 72 74 76 78 80 82 84

Finska

EU-15

MokienskeSkupaj

Vir: WHO (2006). Za oceno ravni lovekega kapitala pa ni pomembna le priakovana ivljenjska doba, temve tudi njena kakovost, zaradi esar v nadaljevanju predstavljamo podatek o popravljeni priakovani ivljenjski dobi, ki upoteva zdravje (t.i. HALE healthy life expectancy). Ta kazalec nam v povpreju pove, koliko zdravih let lahko priakuje novorojenec. Pri izraunu tega kazalca upotevamo podatke o smrtnosti in podatke o deleu bolnih.

19

SLIKA 11: PRIAKOVANA IVLJENJSKA DOBA OB ROJSTVU, MERJENA S KAZALCEM HALE V LETU 2002

71,1

73,5

68,7

66 68 70 72 74

Finska

Moki

enske

Skupaj

Vir: WHO (2004). Prebivalci Finske, rojeni leta 2002, lahko priakujejo, da bodo v povpreju doakali 71,1 zdravih let, od tega moki 68,7 in enske 73,5 let. 2.3 Kljuna podroja ekonomske politike na Finskem Glavni izzivi s katerimi se sreuje ekonomska politika Finske so posledica sprememb strukture prebivalstva in regionalne razporeditve, pospeene globalizacije in hitrega tehnolokega napredka. Kljuna podroja finske ekonomske politike izhajajo iz ciljev, ki si jih je za obdobje 2003-2007 zadala Finska vlada. Glavni ekonomski cilj je poviati zaposlenost in ustvariti vsaj 100000 delovnih mest. To bi naj povealo stopnjo zaposlenosti na 70%. Da bi dosegli ta cilj, bo vlada nadaljevala z ekonomsko politiko, ki bo spodbujala ekonomsko rast, izboljala delovanje trga dobrin, kapitala in dela ter zagotovila mednarodno konkurenno okolje za podjetnitvo in industrijo. Najprej pa bi morala vlada zniati davke na dohodek zaposlenih in zmanjati ugodnosti za brezposelne (Ministry of Finance 2005, 3-5). Kljuni cilj vlade je tudi zagotoviti stabilnost javnih financ, kar zahteva: ohranitev fiskalnega preseka do konce desetletja, dokonati shemo prezgodnjega upokojevanja in izboljati uinkovitost javnega in privatnega sektorja. Srednjeroni cilj je zmanjati davke na dohodek, kljub poveanim izdatkom zaradi staranja prebivalstva (OECD 2006, 1). Glede na dokument Evropske unije iroke smernice ekonomske politike, predstavljajo glavne izzive za Finsko gospodarstvo 1) znianje visoke stopnje strukturne brezposelnosti in poveanje stopnje zaposlenosti starejih delavcev ter 2) povianje konkurennosti doloenih sektorjih in uinkovitost javnega sektorja. Za dosego teh ciljev priporoa Evropska Komisija, da mora Finska (Ministry of Finance 2005, 6): nadalje preoblikovati davni in podporni sistem v smislu naj delo plaa, zagotoviti, da plae odsevajo produktivnost, izboljati konkurennost v mreni industriji in storitvah, poveati uinkovitost javnega sektorja in omejiti izdatke javnega sektorja.

20

3 METODOLOKI OKVIR ANALIZE IN METODE OKRIVANJA KLJUNIH SEKTORJEV 3.1 Splono o input-output analizi 3.1.1 Zgodovina razvoja input-ouput analize Input-output (v nadaljevanju I-O) analiza zavzema pomembno mesto na podroju ekonomskih analiz. Predstavlja analitini okvir, ki ga je v poznih 30. letih prejnjega stoletja razvil ameriki ekonomist ruskega rodu, profesor Wassily Leontief (Miller and Blair 1985, 1). Zaradi tega pogosto govorimo o Leontijefovem modelu, ko imamo v mislih input-outpu analizo. Kljub temu pa tevilni avtorji zagovarjajo, da se je prvotna ideja I-O koncepta pojavila e vsaj pred priblino etrt tisoletja in da je Leontief zgolj eden izmed inkrementalnih lenov evolucijske I-O verige od Quesnaya dalje (Sekuli 1980, 273). Oporekajo jim avtorji, ki trdijo, da I-O analiza ni le izid nadgradnje del predhodnikov, temve gre za povsem nov, revolucionarni analitini instrument, ki je namenjen empirinim raziskavam in analizam na tevilnih podrojih (Baumol and Blinder 2000, 218). Konceptualne korenine I-O analize segajo e v obdobje francoskega ekonomista in predstavnika fiziokratizma, Francoisa Quesnaya. V svojem glavnem delu Tableau economique, ki je bilo objavljeno leta 1758, je na shematien in sistematien nain v obliki kronega toka blaga in denarja kot prvi predstavil medsebojne odvisnosti gospodarske aktivnosti5: posestnik, ki prejme denar v obliki rente, polovico te vsote porabi za nakupe kmetijskih izdelkov, polovico pa za izdelke obrtnikov. V zameno za prejeti denar kmetje kupijo industrijske proizvode, obrtniki pa hrano in surovine itd. Ve kot sto let kasneje je Leon Walras, francoski predstavnik marginalistine ole, ponovno oivel Quesnayeve ideje. V svojem delu leta 1874, Elemnts d'economie politique pure, je razvil teorijo splonega ravnoteja v gospodarstvu s pomojo uporabne matematike. Podal je definicijo tehninega koeficienta kot koliine produkcijskih faktorjev, ki se uporabi pri proizvodnji posameznega proizvoda, ter ga takrat poimenoval koeficient proizvodnje (Nori 2000, 243). S tem je postavil odlino izhodie. Walrasov koncept koeficienta proizvodnje je postavljal odskoie Wassilyju Leontiefu, ki je leta 1941 s teoretinim osnovanjem I-O analize v knjigi The Structure of American Economy, 1919-1939 obogatil ekonomsko znanost z empirino uporabnim orodjem, primernim za spremljanje gospodarskega dogajanja. Poleg tega je Leontief izdelal tudi medsektorski model, za katerega je leta 1973 dobil Nobelovo nagrado za ekonomijo. Sam Leontief je I-O analizo definiral kot neoklasino teorijo splonega ravnoteja, prilagojeno za empirine raziskave kvantitativne soodvisnosti med povezanimi gospodarskimi aktivnostmi (Kurz and Slavadori 2000, 26). 5 Quesnay je glede na ekonomsko vlogo v reprodukcijskem procesu definiral tre osnovne sektorje oziroma razrede gospodarstva: 1.) produktivni razred (poljedelstvo), 2.) sterilni razred (industrija, trgovina) in 3.) razred lastnikov zemlje in naravnih virov (Kurz and Salvadori 2000,7).

21

Danes se v osrju I-O analize nahajajo I-O modeli, ki so z razvojem raunalnike tehnologije zavzeli primarno vlogo na podroju strukturne ekonomske analize in planiranja. Njihova uporaba je privlana zaradi tega, ker na preprost nain povezujejo agregatne in parcialne analitine pristope ter hkrati omogoajo sistematien pristop k spremljanju odnosov in gibanj posameznih, med seboj povezanih delov nekega gospodarstva (Sekuli 1980, 67). 3.1.2 Osnovni pojmi in temeljne predpostavke input-output tabel I-O tabela je matrini prikaz reprodukcijskih odvisnosti in proizvodno-potronih razmerij med sektorji, na katere je ekonomija dezagregirana. Izpeljana je iz rauna proizvodnje in v bistvu pomeni njegovo razgradnjo na ve sektrojev, odvisno od sistem klasifikacije in ravni agregacije. Kot taka je I-O tabela torej integralni del sistema nacionalnih raunov in pomeni pomembno analitsko orodje pri modeliranju ekonomske realnosti (Straek in Jagri 2004, 94-95). Sestavljanje in uporaba I-O tabel v analizi medsebojnih odvisnosti v proizvodnem sistemu temelji na nekaj bistvenih predpostavkah (traser 1995, 9; Babi 1990, 2): vsak sektor proizvaja en sam proizvod s popolnoma enolino proizvodno strukturo, ki je stalna (neobutljiva na spremembe v okolju) in doloena eksogeno, s tehnologijo, obstojeo v danem trenutku. To predpostavko imenujemo predpostavka o homogenosti proizvodnih sektorjev. Iz nje izhaja, da so proizvodi posaminega sektorja med seboj popolni substituti, in da substitucija med proizvodi razlinih sektorjev ne obstaja. To predpostavko imenujemo tudi predpostavka o enoznanosti klasifikacije proizvodov posameznih sektorjev. V praksi je realizaciji teh dveh predpostavk skoraj nemogoe zadostiti, saj je za dananja gospodarstva namre znailno veliko tevilo tako proizvodnih sektorjev kot tevilo proizvodov in tehnolokih postopkov, ki se uporabljajo v proizvodnem procesu. Lahko se jima bolj ali manj pribliamo, odvisno od stopnje razlenjenosti ekonomskega sistema na sektorje. Vejo stopnjo homogenosti proizvodnih sektorjev in s tem tudi realneji posnetek medsektorskih povezav je mo dosei z vejim tevilom proizvodnih sektorjev, torej z nijo stopnjo sektorske agregacije, kar pa povea obseg in stroke izdelave. V praksi se ponavadi skua dosei kompromis med vejim tevilom sektorjev ter vejimi stroki in manjim tevilom sektorjev ter nijimi stroki sestave I-O tabel. vsi inputi doloenega sektorja so v linearni odvisnosti od outputa sektorja, v katerem so potroeni, kar pomeni, da je proizvodna funkcija sektorja linearna. V tem primeru govorimo o predpostavki proporacionalnosti modela, pri emer je faktor te proporacionalnosti tehnini koeficient. To linearno razmerje med inputi in outputi je doloeno s tehnologijo, ki je v I-O sistemu eksogeno dana. Iz predpostavke proporacionalnosti modela izhaja, da so proizvodni faktorji med seboj popolni komplimenti, kar pomeni, da substitucija med proizvodi razlinih faktorjev ni mogoa.

22

Tako grajena I-O tabela ignorira tehnoloki razvoj in zakon padajoih in rastoih donosov. Glede na to lahko izpeljemo pomembni znailnosti I-O tabele, in sicer kratkoronost uporabe in statinost prikazanih proizvodno-potronih razmerij. Simetrine I-O tabele, pogosto poimenovane tudi kot kvadratne (ang. square) ali Leontiefove I-O tabele, nam prikazujejo proizvodne povezave v narodnem gospodarstvu in so sestavljene iz treh kvadrantov, od katerih vsak prikazuje doloeno ekonomsko aktivnost. Slika 12 nam prikazuje shematski prikaz zgradbe I-O tabele. V prvem (centralnem) kvadrantu, imenovan tudi kvadrant vmesne (intermediarne) porabe, je prikazana reprodukcijska poraba vseh panog, na katere je gospodarstvo razlenjeno, glede na sektorje, iz katerih posamezni proizvodi in storitve izvirajo. Taken prikaz nam omogoa vpogled v velikost in strukturo proizvodnih odvisnosti med posaminimi sektorji. Drugi kvadrant je kvadrant finalne (konne) porabe, v katerem je prikazana struktura komponent konne potronje glede na izvore proizvodov in storitev. Tretji kvadrant nam prikazuje strukturo bruto domaega proizvoda po posameznih elementih primarnih vlaganj (inputov) oziroma sestavo dodane vrednosti po sektorjih (Straek in Jagri 2004, 96).

SLIKA 12: SHEMATSKI PRIKAZ INPUT-OUTPUT TABELE

RAZDELJENA SREDSTVA I.

REPRODUKCIJSKA POTRONJA

(materialni stroki)

II.

KONNA POTRONJA

RA

ZPO

LOJ

IVA

SR

EDST

VA

PRO

IZV

OD

NJA

III.

BRUTO DOMAI PROIZVOD

UVOZ

Vir: traser 1995, 10. Iz povedanega lahko doloimo osnovno znailnost I-O tabele, namre, da mora imeti prvi kvadrant obliko kvadratne matrike, saj se mora tevilo proizvajalcev ujemati s tevilom sektorjev porabnikov.

23

Tako nam posamezna vrstice simetrine I-O tabele (obiajno jo oznaimo z indeksom i) prikazuje namensko razdelitev oziroma strukturo potronje razpololjivih sredstev, posamezni stolpec (obiajno ga oznaujemo z indeksom j) pa nam nudi informacijo o strukturi razpololjivih sredstev v nekem gospodarstvu. Pri I-O tabelah je potrebno poudariti, da obstajata dva mona naina vkljuevanja uvoznih tokov v gospodarstvo. Domai in uvozni tokovi so lahko prikazani skupaj v tabeli skupnih tokov: reprodukcijski tokovi v prvem kvadrantu in tokovi konne porabe v drugem kvadrantu vsebujejo poleg doma proizvedenih trnih dobrin tudi uvozne dobrine. V tem primeru se uvoz v I-O tabelah prikazuje kot stolpec (odbitna postavka) v drugem kvadrantu ali pa kot vrstica v tretjem kvadrantu. Uvozni tokovi pa se lahko prikazujejo tudi loeno, v tabeli z loenim uvozom. Tako se izdelujejo posebne tabele domaih tokov in tabele uvoznih tokov oz. uvozne matrike, ki imajo isto klasifikacijsko shemo kot I-O tabele skupnih tokov. Uvozna tabela ima le dva kvadranta, kvadrant reprodukcije in kvadrant konne porabe, ker uvoz ne prispeva k ustvarjanju bruto domaega produkta v nekem gospodarstvu (Miller and Blair 1985, 34). 3.2.3 Opredelitev temeljnih orodij medsektorske input-output analize S tem ko poznamo osnovne znailnosti, omejitve in predpostavke, na katerih temelji I-O tabela lahko pristopimo k podrobneji analizi strukture I-O tabel. Proizvodno-porabna razmerja in odvisnosti znotraj posameznih kvadrantov I-O tabele ter med njimi je mogoe formalno zapisati v obliki matrine algebre (Jagri in Kovai 2006, 12). Osnovni princip je, da mora vsota ustvarjene vrednosti v posameznem sektorju zmeraj ustrezati vsoti porabe ustvarjene vrednosti tega sektorja oziroma vsota nakljuno izbrane vrstice se mora ujemati z vsoto odgovarjajoega stolpca. Da bi metode ugotavljanja kljunih sektorjev gospodarstva predstavili na preprost nain, lahko sumarne izraze za celoten gospodarski sistem, ki predstavljajo osnovo za enabo splonega ravnoteja6, zapiemo v matrini obliki. Enabo namenske razdelitve proizvodnje ima naslednjo obliko:

X = Q e + Y (1),

pri emer so: X = {Xi}: vektor (n x 1) sektorskih vrednosti proizvodnje oz. vektor sektorskih

vrednosti skupne potronje, Q = {Qij}: vektor (n x n) vrednosti reprodukcijske potronje, njen tipini element Qij

predstavlja vrednost proizvodnje sektorja i, ki se porabi pri reprodukcijski potronji sektorja j,

Y = {Yi}: vektor (n x 1) sektorskih vrednosti konne potronje,

jV6 Enaba splonega ravnoteja: . Iz nje izhaja, da je finalni produkt

ekonomije enak bruto domaemu produktu (Straek in Jagri 2004, 104). 1 1 1 1

n n n n

i i ii i i i

Y M F= = = =

= =

24

e = {1j}: enotski vektor (n x 1), i, j = 1,2n t. sektorjev v I-O tabeli.

Iz enabe (1) je razvidno, da je setevek vrednosti proizvodnje po sektorjih enak setevku vrednosti inputov po posameznih sektorjih, ki se porabijo v reprodukcijske namene, in setevku komponent konne porabe proizvodov po sektorjih. Izhaja iz povpraevalno-orientiranega I-O modla, ki ga je utemeljil Leontief (1966), in predstavlja osnovo za izraun povezav nazaj (BL) po vseh treh metodah7. Za celotno narodno gospodarstvo enabo vrednostne strukture zapiemo kot (1): XT = eT Q + V + M (2), pri emer so: V = {Vj}: vektor (1 x n) sektorskih vrednosti ustvarjenega bruto domaega proizvoda

oz. sektorskih dodanih vrednosti, M = {Mj}: vektor (1 x n) sektorskih vrednosti uvoenih proizvodov. Iz enabe (2) je razvidno, da je setevek vrednosti proizvodnje po sektorjih enak setevku vrednosti inputov po posameznih sektorjih, ki so uporabljeni v reprodukcijske namene, in setevku vseh komponent dodane vrednosti ter neto davkov in uvoza po sektorjih. Enaba izhaja iz Goshevega8 ponudbeno-orientiranega I-O modela, na katerem temeljijo izrauni za povezave naprej (FL) po vseh treh metodah (Jagri in Kovai 2006, 13). Za laje razumevanje vseh treh metod identifikacij kljunih sektorjev, ki jih bomo predstavili v nadaljevanju, moramo iz povpraevalno-orientiranega I-O modela izpeljati e matriko tehninih koeficientov, ki je pomembno analitino orodje. Matrika tehninih koeficientov ali tehnoloka matrika je osnova I-O modelov. Vsak njen element, imenovan tehnini koeficient, ki ga oznaujemo z aij, kae velikost proizvodnje sektorja i, ki je neposredno pogojena z enoto proizvodnje sektorja j, kar zapiemo:

;ijijj

Xa

X= i, j = 1,2,,n (3),

pri emer so: - aij tehnini koeficient, - Xij vmesna potronja proizvodov sektorja i pri proizvodnji sektorja j, - Xj proizvodnja sektorja j.

7 Vse tri metode Chenery-Watanabe, Rasmessenova in Ditzenbacherjeva bodo predstavljene v poglavju 3.2. 8 Ghosh (1958) je opozoril na pomembnost ponudbene strani in tako izpeljal ponudbeno-orientiran model. Oporekal je idealni situaciji z popolnoma elastino ponudbo Leontiefovega modela, ker v realnosti, ko viri postanejo nezadostni, je gospodarstvo ponudbeno naravnano. Zato je predlagal alternativni model, kjer je povpraevanje popolnoma elastino (Overbeek 2006, 4).

25

Tehnini koeficienti se obiajno izraunavajo za prvi kvadrant I-O tabele, na podlagi esar dobimo matriko tehninih koeficientov ali tehnoloko matriko, ki jo oznaujemo s simbolom A: 1ijA a QX

= = (4), Pri emer so: A = { aij }; matrika (n x n) tehninih koeficientov,

1X = {Xii}; diagonalna matrika (n x n) sektorskih vrednosti proizvodnje oz. skupne potronje.

Drugo pomembno orodje I-O analize predstavlja Leontiefov multiplikator, ki se v literaturi pogosto imenuje tudi inverzna matrika tehninih koeficientov ali matrika matrinih multiplikatorjev. Sestavljen je iz sektorskih multiplikatorjev, ki jih bomo oznaevali z lij. Sektorski multiplikator nam pokae vrednost proizvodnje sektorja i, ki je direktno in indirektno pogojena s finalno porabo ene enote proizvoda sektorja j.

iij dj

Xl

Y= ; i, j = 1,2,,n. (5),

pri emer so: lij sektorski multiplikator,

djY finalna poraba proizvoda sektorja j.

Leontiefov multiplikator nam izraa kvantitativne uinke obutljivosti spremembe proizvodnje, ki je stimulirana z avtonomnim poveanje enote konnega povpraevanja. Na podlagi enabe (4) sledi: 1( )L I A = (6), pri emer sta: L = {lij} matrika (n x n) Leontiefovih multiplikatorjev, I = {1ii} enotska (n x n) matrika. Analogno lahko iz ponudbeno-orientiranega modela izpeljemo matriko tehninih koeficientov outputa in output multiplikatorjev, ki ju je prva prikazala in razvila madarska ekonomistka Maria Augustinovics (1970). Output koeficienti prikazujejo razmerje med konno porabo sektorja j in proizvodnjo sektorja i. Posamezni output koeficient nam tako pove, za koliko se bo poveala proizvodnja v sektorju i, e se konna poraba sektorja j povea za enoto :

ijiji

Qb

X= i, j= 1,2,,n. (7),

pri emer je: bij koeficient outputa.

26

Matriko tehninih koeficientov outputa zapiemo sledee: 1B X Q= (8), pri emer je: B = {bij} predstavlja matriko (n x n) koeficientov outputa. Na podlagi enabe (8) lahko v matrini obliki uvedemo e multiplikator outputa, ki je definiran kot skupna vrednost proizvodnje v vseh sektorjih gospodarstva, ki je potrebna, da se zadovolji enota konne porabe po outputu sektorja j. Output multiplikator nam tako pove, za koliko bi se poveala proizvodnja preuevanega sektorja, gledano vrednostno, e se konna poraba (npr. izdatki drave) povea za enoto: 1( )G I B = (9), pri emer je: G = {gij} pomeni matriko (n x n) multiplikatorjev outputa. 3.2 Metode odkrivanja kljunih sektorjev e v uvodnem poglavju smo zapisali, da so kljuni sektorji gospodarstva tisti sektorji, katerih razvoj in rast neposredno in posredno, to je preko povezav z ostalimi sektorji, najmoneje vplivata na razvoj celotnega gospodarstva. Poznavanje teh sektorjev nam omogoa pravilno usmerjanje ukrepov tekoe ekonomske politike, predvsem investicijske politike. Analiza in prouevanje povezav med sektorji ter izpeljava metod odkrivanja kljunih sektorjev gospodarstva so postale pripomoek ekonomske politike e zelo zgodaj. e v 60. letih so avtoji Chenery in Watanabe (1958) ter Rasmussen (1956) razvili prve metode odkrivanja kljunih sektorjev gospodarstva9. Med zadnjimi metodami najbolj izstopa metoda nizozemskega ekonomista Dietzenbacherja (1992). Medtem ko prvi dve temeljita na tradicionalnem pristopu merjenja na podlagi matrike tehninih koeficientov oz. matrinih multiplikatorjev, temelji slednja na izraunu dominantne lastne vrednosti in pripadajoega lastnega vektorja. 3.2.1 Cheneryjeva-Watanabejeva metoda Zaetnika na podroju ugotavljanja kljunih sektorjev gospodarstva sta bila Hollis B Chenery in Tsunehiko Watanabe (Chenery and Watanabe 1958, 487-521). V svoji analizi medsektorskih odvisnosti sta izhajala iz dveh vidikov: v koliknem obsegu proizvodnja sektorja i uporablja posredne inpute drugih sektorjev j v primerjavi z neposredno uporabo dela in kapitala v svoji proizvodnji oz. 9 Koncept povezav je prvi predstavil v letu 1958 Albert Hirschman. Prav tako je bil prvi, ki je rangiral sektorje po pomembnosti.

27

povedano drugae, koliken je dele primarnih inputov, uporabljen v proizvodnji sektorja, ki proizvaja nek proizvod i, analogno sta analizirala kakno je razmerje med vmesno porabo in konno porabo za doloen proizvod sektorja i. Ta metoda temelji na predpostavki, da je velikost medsektorskega vloka proizvodnih dejavnikov in medsektorske porabe mera gospodarske strukture. Povezavo nekega sektorja z njegovo ekonomsko okolico sta izrazila z deleem proizvodnih in storitvenih tokov v celotnih transakcijah opazovanega sektorja. Impulzi rast, ki izhajajo iz kljunega sektorja, privlaijo k rasti ostala podroja produkcije. Ta mehanizem impulzov rasti uinkuje v dveh smereh: skozi poveano porabo produkcijskih faktorjev in s tem vejo proizvodnjo

dobaviteljev (povezava nazaj) in skozi poveanje ponudbe niji stroki povzroijo znianje cen proizvodov

(povezava naprej). Pri tem sta Chenery in Watanabe uporabila dva koeficienta kot merilo medsektorske vzajemne povezanosti. Prvi predstavlja vrednostno izraen dele reprodukcijske potronje vseh sektorjev gospodarstva v enoti vrednosti proizvodnje opazovanega sektorja. Visok dele medsektorskih dobav (veja kot je vrednost koeficienta) v vrednosti proizvodnje pomeni, da se z veanjem proizvodnje tega sektorja poveuje povpraevanje tega sektorja po vhodnih inputih in s tem dviga proizvodnjo tudi v ostalih sektorjih. Oznaila sta ga z u in nam kae povezave nazaj (BL). Za posamezen sektor se BL izrauna kot vsota pripadajoih stolpcev matrike tehninih koeficientov A (4): (10). Tu e A= Drugi koeficient predstavlja vrednostno izraen dele enote proizvodnje opazovanega sektorja, ki se uporabi oziroma absorbira pri proizvodnji vseh ostalih sektorjev na vijih ravneh reprodukcijske verige. Oznaila sta ga z w in nam kae povezave naprej (FL). Za posamezen sektor se FL izrauna kot vsota pripadajoih vrstic v matriki koeficientov outputa B10(8): (11). w Be= V prid Chenery in Watanabejevi metodi govori njena preprostost, zato je primerna za neposredno rangiranje sektorjev. Ima pa tudi doloene pomankljivosti (Lumas 1975, 64): prvi, metoda upoteva le neposredne uinke poveanja proizvodnje in zanemarja

posredne uinke. To pomanjkljivost odpravlja Rasmussenova metoda, ki jo bomo predstavili v naslednjem razdelku,

drugi, koeficienti u in w so le povpreja, ki ne izraajo nesimetrinosti (odklonov) v porabi in dobavi posameznih sektorjev,

10 Prvotno se je w izraunal kot vsota pripadajoih vrstic v matriki tehninih koeficientov A. Kasneje se je zael uporabljati koncept izrauna na matriki outputov B, ki ga je leta 1976 utemeljil Jones v izogib dvojnemu tetju vzronih povezav za izraun FL.

28

tretji, metoda prav tako ne uporablja sistema utei (ponderacije), kar pomeni, da so vsi sektorji v I-O tabeli enako pomembni oz. sektorji z visoko porabo produkcijskih faktorjev so uvreni visoko ne glede na uinkovitost njihove porabe.

Problem reimo z normalizacijo. To pomeni, da povpreje dobav oz. prodaj za posamezni sektor primerjamo s povprejem dobav oz. prodaj za celotno ekonomijo, tako da je povpreje koeficientov povezav nazaj in povezav naprej enako 1. Zato je kljuni sektor tisti sektor, ki ima normalizirana koeficienta un in wn veja od 1 (Pfajfar and Lotri Dolinar 2000, 4). Vrednosti obeh koeficientov dobimo s pomojo naslednje enabe (Jagri in Kovai 2006, 18) (glej enabi 4 in 8):

T

T

ne Ae Ae

un = (12), T

nBewne Be

= (13), pri emer so: un = {unj} vektor (1 x n) normaliziranih deleev vrednosti reprodukcijske potronje

vseh sektorjev gospodarstva v enoti vrednosti proizvodnje opazovanega sektorja j,

wn = {wnj} vektor (n x 1) normaliziranih deleev enote vrednosti proizvodnje opazovanega sektorja i, ki se uporabi oz. absorbira pri proizvodnji vseh ostalih sektorjev.

3.2.2 Rasmussenova metoda Danski ekonomist Nrregaard Rasmussen je izpopolnil Cheneryjevo in Watanabejevo metodo ugotavljanja kljunih sektorjev gospodarstva (Rasmussen 1956, 133-142)11. Namesto tehninih koeficientov je uporabil vrednosti koeficientov matrike matrinih multiplikatorjev. Prednosti Rasmussenove metode v primerjavi z Cheneryjevo in Watanabejevo so naslednje (Lumas 1976, 309): po definiciji nam elementi matrike matrinih multiplikatorjev merijo tako

neposredne kot posredne uinke povezav med sektorji gospodarstva. Element matrike matrinih miltiplikatorjev lij nam pove, kolikno poveanje proizvodnje je potrebno v sektorju i, e se konna poraba po proizvodih sektorja j povea za enoto, ceteris paribus. S tem je odpravljena temeljna pomanjkljivost Cheneryjeve in Watanabejeve metode,

elementi matrike matrinih multiplikatorjev so ustrezno tehtani, zato natanneje opisujejo pomembnost kljunih sektorjev gospodarstva,

prav tako je mona medsektorska primerjava med dravami in regijami. Pri merjenju povezav nazaj in povezav naprej gre pri Rasmussenovi metodi za primerjavo med povpreno spodbudo, ki jo ustvari posamezni sektor na ostale sektorje, in povpreno spodbudo, ki jo ustvari na celotno ekonomijo, ki jo povzroi eksogena sprememba v 11 Svoj koncept je predstavil v doktorski dizertaciji z naslovom Studies in Inter-Sectoral Relations (1956/57).

29

vsakem sektorju. Pri tem je definiral dva indeksa. Prvi indeks, indikator povezav nazaj (BL), imenujemo indeks moi disperzije (p) in ga izraunamo kot vsoto pripadajoih stolpcev iz Leontiefove inverzne matrike A, za vsak sektor. Drugi indeks, indikator povezav naprej (FL), imenujemo indeks obutljivosti disperzije (s) in ga izraunamo kot vsoto pripadajoih vrstic iz matrike multiplikatorjev outputa G12. Formalni postopek izrauna obeh indeksov v matrini obliki poteka sledee (6,8): (14), 1( )Tp I Ae = = T Le

e (15), 1( )s I B e G= = pri emer sta: p indeks moi disperzije, s indeks obutljivosti disperzije. Vrednost indeksa moi disperzije za posamezen sektor predstavlja nujno poveanje proizvodnje vseh sektorjev, ki je potrebno za zadovoljitev enote konnega povpraevanja po tem sektorju. Vrednost indeksa obutljivosti disperzije za doloen sektor predstavlja nujno poveanje proizvodnje vseh sektorjev, da se absorbira vpliv poveanja enote dodane vrednosti ali njenih posaminih komponent (Jagri in Kovai 2006, 19). Ponovno uporabimo postopek normalizacije za boljo primerljivost med sektorji in izraunamo e standarizirane vrednosti za p in s:

T

T

ne Lpne Le

= (16),

TnGesne Ge

= (17), pri emer sta: pn ={pnj} vektor (1 x n) normaliziranih indeksov moi disperzije; sn = {sni} vektor (n x 1) normaliziranih indeksov obutljivosti disperzije. Kljuni sektorji po Rasmussenovi metodi so torej tisti, pri katerih sta oba normalizirana indeksa veja od 1. To pomeni, da je mo vplivanja teh sektorjev na ostale sektorje veja od povpreja, in da so tudi nadpovpreno obutljivi na spremembe v konni porabi ostalih sektorjev.

12 V skladu z Jonesovo modifikacijo.

30

3.2.1 Dietzenbacherjeva metoda Dietzenbacherjeva metoda (1992) odkrivanja kljunih sektorjev v gospodarstvu, ki je predstavljena v nadaljevanju, je ena izmed najnovejih metod. Drugo ime zanjo je metoda lastnega vektorja, ker pri identifikaciji kljunih sektorjev temelji na izraunu dominantne vrednosti lastne vrednosti matrike (eigenvalue) in pripadajoega lastnega vektorja (eigenvector). Dietzenbacher je pokazal, da se elementi lastnega vektorja, ki pripadajo prevladujoi lastni vrednosti matrike tehninih koeficientov (A) ali matrike matrinih multiplikatorjev (B), lahko uporabljajo za merjenje medsektorskih povezav. Tako dobimo vrednost normaliziranih koeficientov povezav nazaj in povezav naprej z naslednjima enabama (Pfajfar 2000, 10):

T

T

nqqnq e

= ; Tq A qT= (18),

Tnzzne z

= ; Bz z= (19), pri emer so: qn = {qnj} vektor (1 x n) normaliziranih koeficientov povezav nazaj po sektorjih, zn = {znj} vektor (n x 1) normaliziranih koeficientov povezav naprej po sektorjih, prevladujoa lastna vrednost. Elementi vektorjev in z so elementi t.i. levega Perronovega ali lastnega vektorja in desnega Perronovega ali lastnega vektorja. Elementi levega Perronovega vektorja matrike tehninih koeficientov so indikatorji povezav nazaj, elementi desnega Perronovega vektorja matrike output koeficientov pa so indikatorji povezav naprej (Dietzenbacher 1992, 420).

Tq

Izpeljava povezav nazaj (BL) in povezav naprej (FL) po Dietzenbacherju (Dietzenbacher 1992, 420-423; Jagri in Kovai 2006, 20-22): Dietzenbacher je pri izpeljavi povezav nazaj in naprej uporabil tehtano povpreje elementov v pripadajoih kolonah matrike tehninih koeficientov A oziroma matrike koeficientov outputa B. Na tak nain definiramo tehtan Chenery-Watanabejev indikator povezav nazaj kot:

1

TT

T

nr Amr Ae

= (20), kjer (>0) predstavlja (1 x n) vektor sektorskih utei, Tr

1Tm ={ }1Tjm : pa vektor (1 x n) normaliziranih tehtanih Chenery-Watanabejevih

indikatorjev v prvi iteraciji. Inputi (produkcijski vloki) iz sektorjev z vijimi povezavami nazaj prejmejo veje ponderje, kot inputi iz sektorjev z nijimi povezavami nazaj. V tem smislu lahko vektor

31

1Tm uporabimo kot vektor sektorskih utei, kar nas pripelje do izpopolnjenega merila za

merjenje povezav nazaj (BL). Tako definiramo:

12

1

TT

T

nm Amm Ae

= (21), in iz tega sledi:

2

2

3 2

T

TTT

T T

T

nr Anr Ar Aem n

nr A e nr A er Ae

= = 2 (22),

in splona formula za izraun povezav nazaj:

11

T T kT kk T T

k

nm A nr Amm Ae nr A e

= = k (23).

Predpostavljamo, da je A13 primitivna matrika z dominantno lastno vrednostjo (>0). V kolikor s q oznaimo pripadajoi levi Perronov vektor in z y pripadajoi desno Perronov vektor, lahko zapiemo: T Tq A q= in Ay y= (24). Matrika /kA k konvergira k . Posledino tevec izraza (22) konvergira k

, imenovalec izraza (22) pa k . Zato lahko zapiemo:

/( )( )T T Tyq e y q e( ) /( )(T T T Tnq r y e y q e) ( )( ) /( )( )T T T Tn e y r y e y q e

lim( )

TTk Tk

nqmq e

= (25), kar pomeni, da vektor povezav nazaj , kovergira k noramiliziranemu levemu Perronovemu vektorju matrike A. Pri tem lahko opazimo, da (24) ni odvisen od prvotnega vektorja sektorskih utei in ga zato lahko izberemo tudi poljubno. e bi vzeli npr.

, bi to pomenilo, da smo v prvi fazi uporabili obiajne Chenery-Watanabejeve indikatorje.

Tkm

TrTr e= T

Podobno kot smo izpeljali izraun za povezave nazaj lahko izpeljemo e izraun povezav naprej, pri emer iz izraza:

k

k T k

nB rge B r

= (26), sledi, da

13 Primitivna matrika je nenegativna kvadratna matrika, e obstaja k, tako da je oziroma vsak njen element veji ali enak ni (Jagri in Kovai 2006, 21).

kAkija

32

lim( )k Tk

nzge z

= (27), kjer z predstavlja desno Perronov vektor matrike B. 3.3 Kvalitativna medsektorska analiza14 Drugana metoda analize sektorjev, ki upoteva tehnoloke spremembe, je grafini prikaz strukture proizvodnje oz. kvalitativna input-output analiza (QIOA). V osnovi gre za Trade-off med kvantitativnimi in kvalitativnimi podatki, saj nas pri kvalitativni analizi ne zanima velikost (vrednost) reprodukcijskih tokov, temve monost zanemaritve manj pomembnih reprodukcijskih tokov (Holub und Schnabl 1994, 314). 3.1.1 Transformacija input-output tabel v binarno obliko Izhodie klasine kvalitativne I-O analize predstavlja matrika reprodukcijskih tokov, ki jo vsebuje I-O tabela: (1) Definicija: Z { }*, 1...( ) ( ; 0 )ij i j nQ Q M n n== opredelimo matriko reprodukcijskih tokov z nenegativnimi vrednostmi. n definira tevilo gospodarskih sektorjev, ki jih oznaimo z , pri emer

n n

, 1...( )i i j ns = (M n n ;S) predstavlja splono oznako za koliino n x m dimenzionalne matrike s koeficienti iz S. Smisel kvalitativne analize je zgostitev podatkov matrike reprodukcijskih tokov (transformacija v binarno obliko), da bi lahko pridobili imbolj realistino sliko najpomembnejih medsektorskih proizvodnih povezav v narodnem gospodarstvu. Pri tem se pojavi problem, ker v I-O tabelah praktino med vsemi sektorji obstajajo vzajemne gospodarske povezave, tako da se z narodno gospodarskega vidika pojavlja vpraanje relevantnosti vseh posameznih povezav. Problem lahko razreimo s pomojo filtrirnega praga FS. To pomeni, da vse elemente oz. vrednosti v matriki reprodukcijskih tokov Q, ki ne doseejo v naprej doloenega filtrirnega praga zanemarimo in izloimo iz nadaljnje analize. Vse ostale elemente oz. vrednosti, ki pa doloen filtrirni prag presegajo, pa vkljuimo v nadaljnje postopke prouevanja. Filtrirni prag FS lahko doloimo tako, da upotevamo tono doloeno tevilo medsektorskih reprodukcijskih tokov veje vrednosti. Na ta nain elimo ovrednotiti zanimive informacije o spremembi najpomembnejih medsektorskih reprodukcijskih povezav v daljem asovnem obdobju (Jagri 2004, 4). (2) Definicija: Pod pojmom matrike neposrednih reprodukcijskih povezav (matrika sosednosti usmerjenega grafa) razumemo matriko { }, 1...( ) ( ; 0,1ij i j nW w M n n== )

, ki je

opredeljena z: ij1 v primeru, ko x FS in i j;

0 sicer .ijw

=

14 Povzeto po Jagri (2004), Jagri in Kovai (2006).

33

Pri tem moramo opozoriti, da s tem izrazom zavestno izloimo iz nadaljnje obravnave vrednosti proizvodnih tokov, ki jih posamezen sektor v okviru reprodukcijske porabe dobavi samemu sebi, saj nas v prvi vrsti zanimajo reprodukcijske dobave in prodaje, ki se vrijo med posameznimi sektorji. 3.3.2 Analiza usmerjenih grafov V tem podpoglavju bomo predstavili pojme it teorije grafov: (3) Definicija: Usmerjen graf je sestavljen iz neprazne mnoice sG , mnoice KG in preslikave : K sG G sG . Elemente v sG in KG imenujemo vozlia, pa predstavlja grafu pripadajoo usmerjeno povezavo. V diplomski nalogi bomo preuevali samo konne grafe (card( sG );card( KG ) pri emer

ustreza odgovarjajoemu koeficientu matrike .

( )mijw

mW

34

Koeficient matrike podaja tevilo poti, sestavljenih iz natanno m robov od vozlia s

( )mijw

mWi k vozliu sj.

Po definiciji znaa maksimalna mona dolina reprodukcijske poti n-1 in sicer takrat, ko so vsi sektorji med seboj linearno razporejeni, tako da mora iz prvega do n-tega vozlia grafa potekati natanno n-1 povezav. Iz matrike oddaljenosti je razvidno, med katerima sektorjema (sektorji) obstajajo neposredne in posredne reprodukcijske povezave. To lahko ponazorimo z matriko odvisnosti. (5) Definicija: Matriko odvisnosti { }, 1...( ) ( ; 0,1 )ij i j nC c M n n== opredelimo kot:

pri emer ustreza odgovarjajoemu koeficientu

matrike oddaljenosti E.

ij1 v primeru, ko e 0

0 sicer .ijc

= ije

Matrika odvisnosti C, z razliko od matrike W, odraa neposredne in posredne proizvodne tokove. 3.3.3 Strukturni kazalniki Iz matrike oddaljenosti in matrike odvisnosti, lahko opredelimo celo vrsto strukturnih kazalnikov doloenega grafa (Jagri 2004, 7): (6) Definicija: Naj bosta in koeficienta matrike E oziroma C, potem predstavlja: ije ijc { }ij, 1...max e :i j nDM == premer grafa,

1 1:

n nKk ik

i jD e e

= == + kj razprenost vozli (k=1n), ks

ij1 1

e :n n

G

i jD

= == celotna razprenost grafa,

ij1 1

:G

dn n

i j

DDc

= =

=

povprena oddaljenost sektorjev,

, 1...max :Ik i j n ikR e== input-radij vozlia (k=1n), ks

, 1...max :Ok i j n kjR e== output-radij vozlia (k=1n), ks

1 :

nIk

I kR

Rn

==

povpreni input-radij grafa,

35

1 :

nok

O kR

Rn

==

povpreni output-radij grafa,

:IkR DM= sektor porabe in ks:OkR DM= sektor izvora. ks

Navedeni kazalci do doloene stopnje opredelijo strukturo in povezave v grafu in so namenjena predvsem za medsebojne primerjave. Nije vrednosti za premer, razprenost in radij kaejo na tesneje povezave v grafu in vejo prepletenost narodnega gospodarstva. 3.3.4 Uvedba neusmerjenih grafov Za izpopolnjeno predstavo o narodnem gospodarstvu bomo v obravnavo vkljuili e neusmerjene grafe, pri emer nas bo zanimalo, ali med dvema sektorjema sploh obstajajo kakrni koli reprodukcijski tokovi. Matriko sosednosti neusmerjenega grafa W pridobimo z Boolovo vsoto matrik sosednosti usmerjenega grafa W

TW W W= . Naj bo obiajen produkt matrik A in B, pri emer eventualno setevanje in mnoenje nadomestimo z Boolovimi substituti

A B15. Potem lahko za

1:

m mW W W W W

= = 1m (pri emer upotevamo dogovor 1 :W =W ), analogno primeru usmerjenega grafa, dokaemo naslednji izrek: (2) Izrek: Koeficient ijw iz

mW

je enak 1 natanko takrat, ko sta v

neusmerjenem grafu sektorja in preko poti doline m povezana med seboj. is js (7) Definicija: Matriko odvisnosti neusmerjenega grafa (matrika povezanosti)

{ }, 1...( ) ( ; 0,1 )ij i j nH h M n n== opredelimo kot: (1) (2) (n-1)

w w ... w v primeru, ko i j; 0 sicer

ijh =

.

Pri tem simbolizira

( )mijw odgovarjajoi koeficient matrike

mW

. Izraz pomeni, da

sta v neusmerjenem grafu sektorja in neposredno ali posredno medsebojno povezana. 1ijh =

is js Na osnovi tako opredeljenih matrik odvisnosti lahko sedaj stopnjo povezanosti obravnavanih gospodarskih sektorjev na preprost nain predstavimo v obliki matrike stopnje povezanosti K. 15 Boolove operaterje uporabimo z namenom, da ohranimo binarne strukture.

36

(8) Definicija: Matriko stopnje povezanosti { }, 1...( ) ( ; 0,1,2,3 )ij i j nK k M n n== opredelimo kot: : TK C C H= + + . (9) Definicija: Dva sektorja in , opredelimo kot: is js

izolirana v primeru, ko je 0ijk = , kvazi povezana v primeru, ko je 1ijk = , enosmerno oz. enostransko povezana v primeru, ko je , 2ijk = dvosmerno oz. obojestransko povezana v primeru, ko je , 3ijk =

pri emer ustreza odgovarjajoemu koeficientu matrike stopnje povezanosti K. ijk Ko sta sektorja izolirana pomeni, da med njima ne obstaja nobena povezava. Kvazi povezava pomeni, da med njima obstaja sicer neka povezava, ki pa niti v eno niti v drugo smer ne predstavlja neprekinjene reprodukcijske poti. Pri enostranski povezavi obstaja povezava v eno smer, medtem ko pri dvostranski povezavi obstajajo medsebojno povezane produkcijske poti. Mnoico obojestransko povezanih sektorjev lahko opredelimo kot mnoico kronih poti. V primeru, ko matrika povezanosti H in posledino tudi matrika stopnje povezanosti K izven glavne diagonale ne izkazujeta nielnih koeficientov, izraa to odsotnost izoliranih sektorjev. 3.3.5 Zgoevanje grafov Naslednji korak k zgoevanju, ki slui za bolji vpogled v prepletenost proizvodne strukture gospodarstva, predstavlja zdruevanje zgolj tistih sektorjev, ki so obojestransko povezani. (10) Definicija: Mnoica sektorjev 0B se imenuje dvostranska komponenta : velja , pri emer ustreza odgovarjajoemu koeficientu matrike stopnje povezanosti K. e obstaja B samo iz enega ali vseh sektorjev, potem govorimo o nepravi, v ostalih primerih pa o pravi dvostranski komponenti.

z in z ii s B j s B= j

37

Izhajajo iz izolirane komponente, lahko razlikujemo med naslednjimi temeljnimi strukturnimi tipi: enotirni linearni tip: vse komponente so enosmerno povezane, izkazujejo pa najve

en vhodni ali izhodni reprodukcijski tok; vetirni linearni tip: vse komponente so enosmerno povezane, obstajajo pa

komponente, ki glede na izhodni reprodukcijski tok izkazujejo ve kot en vhodni reprodukcijski tok;

kvazi povezan tip: najmanj dve komponenti nista med seboj povezani enostransko, temve sta samo kvazi povezani.

3.3.6 Ekonomsko-politini zaznamek Osnovni cilj kvalitativne I-O analize je poiskati tiste sektorje, ki vzpodbujeni z ukrepi procikline ekonomske politike v najveji meri irijo razvojne impulze na ostala gospodarska podroja. Konkretno to pomeni, da izberemo neko mnoico sektorjev, ki preko reprodukcijskih povezav od vseh ostalih sektorjev izven te mnoice prejmejo najmanj enega njihovih elementov, pri tem pa ti izbrani sektorji reprodukcijsko medsebojno niso povezani. (11) Definicija: Mnoica sektorjev 0I se imenuje vhodna baza

, tako da = 1, in z I in z I ii s j s= j ijc 1 , , z , 1pq p qk p q p q s s . in ustrezata odgovarjajoim koeficientom matrike odvisnosti C oziroma matrike stopnje povezanosti K.

ijc

i

pqk

V kondenziranih grafih zadoa, da doloimo m komponent porabe: . S tem razumemo tiste komponente, iz katerih ne izvira noben izhodni reprodukcijski tok. Mnoica vseh monih reprodukcijskih baz pa je podana iz njihovega kartezijskega produkta:

, 1...( )ij i j nB =

11 12 1...

ni iB B B .

3.3.7 Izbira med hitrostjo in popolnostjo Pri izbiri vhodne baze kot izhodie za ekonomsko-politine ukrepe se zasleduje kriterij popolnega zajema pri vseh izraunih. Na ta nain lahko vsi gospodarski sektorji preko uinkov poveanega povpraevanja pridobijo oz. poveajo obseg proizvodnje. Eden izmed kriterijev je tudi hitrost, s katero se ti uinki poveanja proizvodnje irijo po gospodarstvu. Idealno bi bilo, e bi ti pozitivni uinki v najkrajem monem asu zajeli celotno gospodarstvo, kar pa zaradi konfliktnih odnosov med zmonostjo irjenja in hitrostjo ponavadi ni mogoe. Pri tem bomo zadevo poenostavili in predpostavili, da se uinki poveanega povpraevanja v neki asovni enoti razirjajo sorazmerno z razdaljo doloenega neposrednega reprodukcijskega toka. V kolikor se torej v nekem gospodarskem sektorju v doloeni asovni toki povea povpraevanje po njegovih izdelkih, bo ta sektor znotraj asovne enote najprej razirjal te impulze na sektorje, ki so v (nekondenziranem) grafu preko

38

neposrednih reprodukcijskih poti medsebojno povezani. asovni okvir razirjanja tega impulza je doloen z oddaljenostjo v grafu. Pri tem smo implicitno izpostavili, da podjetja ne razpolagajo oz. ne mobilizirajo eventualnega obsega zalog. Iz tega izpeljemo naslednjo opredelitev: (12) Definicija: Naj n predpostavlja tevilo skupnih sektorjev narodnega gospodarstva, m tevilo komponent porabe in tevilo sektorjev, ki imajo fiksno vhodno bazo znotraj danega radia oddaljenosti r.

( )av r

Potem lahko izraz: ( )

( ) : arv r

v rn m

= imenujemo relativna popolnost, { }: min : ( ) 1v rr Nr r v r= = popolnostni radij in

: vr

zn m

= merilo centralnosti grafa glede na izbrano vhodno bazo. Pri tem je razvidno, da je pogoju [ ]0,1z in 1z = zadoeno natanko takrat, ko imamo opravka z (enotirnim) linearno-strukturnim tipom. Izbira med hitrostjo in popolnostjo je toliko bolj izrazita, kolikor veji je radij oziroma merilo centralnosti.

39

4 REZULTATI KVANTITATIVNE ANALIZE KLJUNIH SEKTORJEV FINSKEGA GOSPODARSTVA MED LETI 1995 IN 2003 4.1 Kljuni sektorji finskega gospodarstva med leti 1995 in 2003 (Cheneryjeva in Watanabejeva metoda) Spomnimo se, da sta Chenery in Watanabe pri ugotavljanju kljunih sektorjev gospodarstva izhajala iz dveh deleev. Prvi dele, ki meri povezave nazaj posameznih sektorjev, nam pove, koliken je dele primarnih inputov v skupni vrednosti proizvodnje sektorja, ki proizvaja nek proizvod i. Drugi dele, ki nam meri povezave naprej posameznih sektorjev, pa nam kae na razmerje med vmesno porabo in konnim povpraevanjem za nek proizvod i. Oba delea nam oznaujeta gospodarsko strukturo neke drave v doloenem trenutku ali obdobju, e gre za medasovna razmerja. Tabela 7 (str. 39) nam prikazuje normalizirane vektorje koeficientov povezav nazaj in povezav naprej po Cheneryjevi in Watanabejevi metodi na Finskem v obdobju od leta 1995 do leta 2003. Kljune sektorje smo obarvali s temnejo sivo barvo. To so tisti sektorji, ki imajo nadpovprene vplive na proizvodnjo ostalih sektorjev tako na strani povezav nazaj kot tudi na strani povezav naprej (vrednost obeh koeficientov je veja od 1). Vidimo lahko, da so bili v vseh preuevanih letih na Finskem tirje kljuni sektorji: kmetijski, lovski in gozdarski proizvodi in storitve (A), rude in kamnine, surova nafta in zemeljski plin (C), proizvodnja hrane, pijae in tobanih izdelkov (DA) ter proizvodnja kovin in kovinskih izdelkov. Kot pomemben sektor se je z izjemo BL v letu 1995 pokazal e sektor drugih nekovinskih in mineralnih izdelkov (DI) in z izjemo FL v letih 1995, 1997 in 2002 sektor proizvodnja lesa in lesenih izdelkov (DD). Pri obeh so bile vrednosti indikatorjev v preostalih letih veje od 1. Kljunim sektorjem sta se v letu 1996 prikljuila tudi sektorja proizvodnje vlaknin, papirja in zalonitva (DE) ter proizvodnja kemikalij in keminih izdelkov (DG), v letu 2002 pa e sektor ribe in drug ribiki ulov, storitve za ribitvo (B). Identificirani sektorji so v analiziranem obdobju v najvejem obsegu razprili razvojne impulze in s svojo proizvodno dejavnostjo neposredno spodbujali proizvodno aktivnost ostalih delov gospodarstva. Z vidika BL so v analiziranem obdobju po posameznih letih pomembni sektorji proizvodnja vlaknin, papirja in zalonitva (DE), proizvodnja strojnih naprav in opreme (DK), gradbenitvo (F) in sektor gostinskih storitev (H). Z vidika FL pa sektorji proizvodnja izdelkov iz gume in plastinih mas (DH), oskrba z elektriko , plinom, paro in vodo (E) ter prometne in telekomunikacijske storitve (I).

40

TABELA 7: POVEZAVE NAZAJ (BL) IN POVEZAVE NAPREJ (FL) POSAMEZNIH SEKTORJEV MED LETI 1995 IN 2003 (CHENERYJEVA IN WATANABEJEVA METODA) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003

Naziv dejavnosti BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL

1 A Kmetijski, lovski in gozdarski proizvodi in storitve 1,055 1,735 1,066 1,752 1,070 1,795 1,093 1,832 1,053 1,805 1,153 1,990 1,041 1,771 1,022 1,795 1,047 1,744

2 B Ribe in drug ribiki ulov, storitve za ribitvo 0,889 0,945 0,911 0,894 0,883 0,928 0,965 0,970 0,918 0,920 0,880 0,813 0,914 1,054 1,014 1,045 0,909 1,222

3 C Rude in kamnine, surova nafta in zemeljski plin 1,144 1,892 1,199 1,831 1,225 1,813 1,211 1,784 1,221 1,741 1,308 1,777 1,262 1,874 1,304 1,930 1,304 1,862

4 DA Hrana, pijae, tobani izdelki 1,723 1,140 1,672 1,256 1,657 1,291 1,624 1,263 1,623 1,255 1,712 1,120 1,665 1,075 1,636 1,106 1,626 1,070

5 DB Tekstil, tekstilni izdelki in krzneni izdelki, oblaila 0,732 0,632 0,682 0,509 0,700 0,552 0,694 0,596 0,709 0,593 0,728 0,651 0,734 0,638 0,669 0,478 0,737 0,663

6 DC Usnje, obutev in usnjeni izdelki 0,892 0,638 0,840 0,626 0,832 0,662 0,819 0,660 0,859 0,700 0,783 0,481 0,774 0,487 0,799 0,478 0,826 0,664

7 DD Les, leseni, plutov., pletarski izdelki (razen pohitva) 1,370 0,866 1,461 1,075 1,414 0,995 1,403 1,003 1,421 1,010 1,482 0,989 1,489 1,005 1,470 1,016 1,474 1,053

8 DE Vlaknine, papir, pap. izd.; zalonike in tiskarske st. 1,373 0,994 1,398 1,037 1,442 0,942 1,370 0,913 1,339 0,929 1,250 0,868 1,183 0,831 1,254 0,812 1,332 0,910

9 DF Koks, naftni derivati, jedrsko gorivo 0,667 1,218 0,483 1,274 0,402 1,235 0,518 1,185 0,481 1,152 0,448 1,007 0,422 0,916 0,402 0,908 0,370 0,993

10 DG Kemikalije, kemini izdelki in umetna vlakna 0,993 1,169 1,035 1,122 0,962 1,025 0,944 1,021 0,910 1,016 0,910 0,930 0,914 0,958 0,957 0,863 0,963 0,923

11 DH Izdelki iz gume in plastinih mas 0,909 1,278 0,838 1,243 0,812 1,226 0,828 1,278 0,792 1,268 0,837 1,322 0,892 1,212 0,827 1,177 0,867 1,143

12 DI Drugi nekovinski mineralni izdelki 0,998 1,618 1,082 1,548 1,064 1,587 1,014 1,581 1,031 1,564 1,043 1,566 1,057 1,561 1,040 1,519 1,039 1,467

13 DJ Kovine in kovinski izdelki 1,225 1,313 1,212 1,273 1,236 1,250 1,215 1,248 1,227 1,289 1,095 1,285 1,093 1,241 1,122 1,178 1,104 1,184

14 DK Strojne naprave in oprema 1,045 0,669 1,065 0,635 1,083 0,618 1,074 0,601 1,080 0,606 1,016 0,742 1,123 0,811 1,187 0,904 1,129 0,856

15 DL Elektrina in optina oprema 0,779 0,573 0,802 0,630 0,798 0,584 0,829 0,523 0,865 0,534 0,941 0,576 0,967 0,527 0,864 0,532 0,748 0,328

16 DM Vozila in plovila 0,916 0,464 0,824 0,400 0,856 0,444 0,886 0,451 0,944 0,452 0,991 0,305 1,083 0,255 1,015 0,362 1,100 0,440

17 DN Pohitvo; drugi izdelki; reciklaa 0,869 0,684 0,916 0,661 0,942 0,682 0,971 0,816 0,986 0,865 0,992 0,874 0,994 0,920 1,037 0,919 1,048 0,989

18 E Elektrina energija, plin, para, voda 0,666 1,726 0,734 1,717 0,748 1,749 0,788 1,731 0,820 1,738 0,767 1,875 0,750 1,894 0,684 1,935 0,712 1,786

19 F Gradbenitvo 1,211 0,531 1,205 0,526 1,231 0,522 1,212 0,484 1,199 0,479 1,252 0,512 1,289 0,527 1,297 0,574 1,268 0,559

20 G Prod. in popravila motornih vozil in izd. iroke porabe 0,813 0,606 0,805 0,637 0,796 0,647 0,776 0,683 0,777 0,695 0,742 0,751 0,702 0,810 0,737 0,765 0,755 0,427

21 H Gostinske storitve 1,244 0,471 1,275 0,465 1,311 0,550 1,234 0,533 1,234 0,506 1,233 0,536 1,204 0,649 1,212 0,733 1,173 0,762

22 I Prometne, telekomunikacijske storitve 0,724 1,208 0,730 1,241 0,761 1,244 0,749 1,196 0,725 1,207 0,690 1,314 0,693 1,293 0,685 1,271 0,701 1,260

23 S Ostale trne in netrne storitve 0,764 0,631 0,765 0,649 0,776 0,659 0,783 0,649 0,785 0,677 0,747 0,716 0,757 0,692 0,769 0,702 0,768 0,698

Vir: iz Input-Output tabel za Finsko med leti 1995 in 2003

41

4.2 Kljuni sektorji finskega gospodarstva med leti 1995 in 2003 (Rasmussenova metoda) Rasmussen je za razliko od Cheneryja in Watanabeja, ki sta pri raunanju koeficientov povezav nazaj in povezav naprej upotevala le neposredne povezave med sektorji, upoteval tudi posredne uinke, ki so pri nekaterih sektorjih e pomembneji od neposrednih. V ta namen je pri prouevanju medsektorskih povezav uporabil matriko matrinih multiplikatojev, ki poleg neposrednih uinkov upoteva tudi posredne uinke povezav med sektorji. Z njeno pomojo je izpeljal indeks moi disperzije in indeks obutljivosti disperzije, ki nam kaeta razmerje med povpreno spodbudo, ki jo ustvari posamezen sektor na ostale sektorje in povpreno spodbudo na celotno ekonomijo, ki jo povzroi eksogena sprememba v vsakem sektorju, prvi na strani povezav nazaj in drugi na strani povezav naprej med sektorji. Tabela 8 (stran 41) nam prikazuje normalizirane vrednosti koeficientov povezav nazaj in povezav naprej po Rasmussenovi metodi na Finskem v obdobju med 1995 in 2003. Kljuni sektorji gospodarstva smo ponovno obarvali s temnejo sivo barvo. Z uporabo Rasmussenove metode smo prili do podobnih rezultatov kot s Cheneryjevo in Watanabejevo metodo. Tudi uporaba Rasmussenove metode je v analiziranem obdobju kot kljune sektorje pokazala sektor kmetijstvo, lovski in gozdarski proizvodi in storitve (A), pridobivanje rud in kamnin, surove nafte in zemeljskega plina (C), proizvodnja hrane, pija in tobanih izdelkov (DA) in proizvodnjo kovin in kovinskih izdelkov (DJ), pri katerih so normalizirane vrednosti indeksa moi ter obutljivosti disperzije veje od 1. Navedeni sektorji so imeli v opazovanem obdobju najintenzivneje razvojno multiplikacijske efekte in so s svojo proizvodno aktivnostjo neposredno in posredno najbolj vzpodbujali proizvodno aktivnost v ostalih sektorjih gospodarstva. Podobno kot pri Cheneryjevi in Watanabejevi metodi se je kot pomemben sektor pokazala e proizvodnja drugih nekovinskih in mineralnih izdelkov (DI), pri kateri so, z izjemo BL v letih 1995 in 1998, normalizirane vrednosti indeksov moi in obutljivosti disperzije presegale vrednost 1. Prav tako se kot kljuna sektorja v letu 1996 pokaeta sektorja proizvodnja vlaknin, papirja in zalonitva (DE) in proizvodnja kemikalij in keminih izdelkov (DG). Z razliko od Cheneryjeve in Watanabejeve metode se sektor ribitvo (B) pokae kot kljuen v letih 1998 in 2002, proizvodnja lesa in lesenih izdelkov pa se pokae kot kljuen sektor samo e v letu 1996. Z vidika povezav nazaj (BL) so po posameznih letih pomembni sektorji proizvodnja lesa in lesenih izdelkov (DD), proizvodnja vlaknin, papirja in zalonitva (DE), proizvodnja strojnih naprav in opreme (DK), gradbenitvo (F) ter gostinske storitve (H). Z vidika povezav naprej (FL) pa proizvodnja izdelkov iz gume in plastinih mas (DH), oskrba z elektrino energijo, plinom, paro in vodo (E), prometne in telekomunikacijske storitve (I) ter z izjemo v letu 2002 proizvodnja koksa, naftnih derivatov in jedrskega goriva (DF).

42

TABELA 8: POVEZAVE NAZAJ (BL) IN POVEZAVE NAPREJ (FL) POSAMEZNIH SEKTORJEV MED LETI 1995 IN 2003 PO RASMUSSENOVI METODI

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Naziv dejavnosti BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL BL FL

1 A Kmetijski, lovski in gozdarski proizvodi in storitve 1,034 1,443 1,047 1,526 1,043 1,540 1,058 1,592 1,032 1,559 1,099 1,660 1,034 1,464 1,027 1,474 1,041 1,4702 B Ribe in drug ribiki ulov, storitve za ribitvo 0,963 1,012 0,978 0,992 0,958 1,023 1,005 1,055 0,983 1,022 0,980 0,927 0,973 1,057 1,004 1,052 0,953 1,1773 C Rude in kamnine, surova nafta in zemeljski plin 1,036 1,491 1,064 1,428 1,079 1,425 1,075 1,404 1,081 1,385 1,105 1,413 1,099 1,487 1,121 1,526 1,120 1,5174 DA Hrana, pijae, tobani izdelki 1,395 1,101 1,378 1,168 1,361 1,191 1,345 1,181 1,343 1,172 1,407 1,096 1,331 1,068 1,321 1,085 1,325 1,0645 DB Tekstil, tekstilni izdelki in krzneni izdelki, oblaila 0,872 0,812 0,847 0,754 0,857 0,775 0,852