Lipanj 2024. ODRICANJE OD ODGOVORNOSTI Ovaj dokument izrađen je uz financijsku pomoć Europske unije. Za gledišta iskazana u ovom dokumentu ni na koji se način ne može smatrati da odražavaju službeno mišljenje Europske unije. Ovaj je izvještaj djelo Međunarodne banke za obnovu i razvoj / Svjetske banke. Rezultati, tumačenja i zakl- jučci iskazani u ovom dokumentu ne odražavaju nužno gledišta izvršnih direktora Svjetske banke, Europske komisije ili vlade. Svjetska banka ne jamči točnost podataka sadržanih u ovom dokumentu. IZJAVA O AUTORSKOM PRAVU © 2024 Svjetska banka 1818 H Street NW, Washington DC 20433 Broj telefona: 202-473-1000; Internet: www.worldbank.org PRAVA I DOPUŠTENJA Materijal u ovom dokumentu podliježe autorskom pravu. Budući da Svjetska banka potiče širenje svojeg znanja, ovaj se dokument može reproducirati, u cijelosti ili djelomično, u nekomercijalne svrhe pod uvjetom da se imenuje autor. Imenovanje autora – Molimo da se dokument citira kako slijedi: „Svjetska banka. 2024. Mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti pomoću administrativnih registara. © Svjetska banka.” Sva pitanja o pravima i dopuštenjima, uključujući sporedna prava, treba uputiti na: World Bank Publications, The World Bank Group, 1818 H Street NW, Washington DC 20433, USA; faks: 202-522-2625; email: pubrights@worldbank.org. Ovo je izvješće isporučeno u lipnju 2024. na temelju Ugovora EK-a br. REFORM/IM2022/004 u okviru TF073805, potpisanog između Europske komisije i Međunarodne banke za obnovu i razvoj. Odgovara Rezultatu 1.2. projekta tehničke pomoći Sveobuhvatna dijagnostika siromaštva i socijalne isključenosti i pregled sustava za praćenje socijalnih politika u Republici Hrvatskoj na temelju prethodno navedenog ugovora. SADRŽAJ POPIS OKVIRA I POPIS SLIKA II POPIS TABLICA II ZAHVALE III POKRATE IV 1. UVOD 1 1.1. Pozadina 1 1.2. Ciljevi 2 1.3. Metodologija 3 1.4. Struktura izvješća 4 2. PREGLED KLJUČNIH POJMOVA I IZVORA PODATAKA U EU-u 5 Službeni pojam siromaštva i socijalne isključenosti 2.1. 5 2.1.1. Izloženost riziku od siromaštva (AROP) 5 2.1.2. Socijalna isključenost 6 2.1.3. Vrlo nizak intenzitet rada 7 2.1.4. Izloženost riziku od siromaštva ili socijalnoj isključenosti (AROPE) 8 2.1.5. Prednosti i ograničenja Eurostatovog okvira 8 Glavni izvori podataka o siromaštvu i socijalnoj isključenosti 2.2. 9 2.2.1. Službena statistika: popis stanovništva i ankete na uzorku 10 2.2.2. Administrativni podaci i registri 10 2.2.3. Prelazak s podataka temeljenih na anketama na podatke administrativnih registra 11 2.2.4. Prelazak na administrativne registre u Hrvatskoj 14 REDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA REPUBLIKE HRVATSKE: 3. S DOSADAŠNJI RAZVOJ 15 Ciljevi te vremenski i pravni okvir 3.1. 15 3.1.1. Ciljevi Središnjeg registra 15 3.1.2. Proračun i vremenski okvir 16 3.1.3. Pravni okvir 16 Obuhvat stanovništva i ključne definicije 3.2. 16 3.2.1. Obuhvat stanovništva 16 3.2.2. Ključne definicije 17 3.3. Administrativni registri koji služe kao izvori podataka 17 Popunjavanje praznina u podacima kako bi se identificirala kućanstva 3.4. 20 3.4.1. Identifikacija stanova 20 3.4.2. Identifikacija kućanstava 22 Varijable te unos i ažuriranje podataka 3.5. 24 3.5.1. Varijable i učestalost ažuriranja 24 3.5.2. Unos, ispravak i provjera podataka 25 3.5.3. Protokoli za ažuriranje osobnih podataka u Registru stanovništva 25 Potencijal za spajanje podataka iz Registra stanovništva i drugih izvora 3.6. 25 3.6.1. Interoperabilnost između Registra stanovništva i drugih izvora podataka 25 3.6.2. Pravni i tehnički aspekti pristupa podacima i njihove razmjene 26 3.7. Otvorena pitanja 27 JERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA 4. M U HRVATSKOJ 29 Postojeće mjere AROP i izvori podataka u Hrvatskoj 4.1. 29 4.1.1. Postojeći pristupi 29 4.1.2. Relevantni izvori administrativnih podataka 30 Izazovi 4.2. 35 4.2.1. Nepotpune ili nedostupne sastavnice podataka o porezu na dohodak 35 4.2.2. Prijavljivanje dohotka nižeg od stvarnoga u podacima o porezu na dohodak 36 4.2.3. Dva skupa procjena AROP-a 37 4.2.4. Prostorne razlike u cijenama 39 Mjerenje siromaštva pomoću administrativnih podataka u državama članicama EU-a 4.3. 40 4.3.1. Razlike među državama u sastavnicama dohotka u EU-SILC-u 40 4.3.2. Podiskazivanje dohotka 44 4.3.3. Dva skupa procjena AROP 47 4.3.4. Prostorne razlike u cijenama 50 Preporuke za Hrvatsku 4.4. 50 4.4.1. Pristup imputaciji 50 4.4.2. Pristup podiskazivanju dohotka 51 4.4.3. Dva skupa procjena AROP 52 4.4.4. Prostorne razlike u cijenama 52 MJERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. PODATAKA U HRVATSKOJ 53 5.1. Pojmovi socijalne isključenosti 53 5.2. Mjerenje socijalne isključenosti u EU 56 5.3. Postojeći pristup mjerenju socijalne isključenosti u Hrvatskoj 58 Preporuke za Hrvatsku 5.4. 59 5.4.1. Pojednostavljena stopa AROPE (AROPE-S) 59 5.4.2. Pokazatelji socijalne isključenosti po područjima 62 5.4.3. Tematske ankete 68 INSTITUCIONALNI OKVIR ZA PRAĆENJE SIROMAŠTVA 6. I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 71 6.1. Aktivnosti i zahtjevi 71 Mogući institucionalni okviri 6.2. 71 6.2.1. MRMSOSP na čelu provedbe 73 6.2.2. Zajednička provedba MRMSOSP-a i Porezne uprave 73 6.2.3. Zajednička provedba MRMSOSP-a i MPUDT-a 75 6.2.4. Zajednička provedba MRMSOSP-a i DZS-a 76 Mogućnost A: DZS računa stopu AROP, stopu AROPE-S i pokazatelje socijalne isključenosti temeljene na dohotku 76 Mogućnost B: DZS djeluje kao olakšavatelj 77 SUSTAV PRAĆENJA SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 7. 79 7.1. Prikupljanje pokazatelja 81 7.2. Obrada pokazatelja 85 7.3. Izvješćivanje o siromaštvu i socijalnoj isključenosti 90 8. SLJEDEĆI KORACI 91 PRILOZI 94 Program i sudionici studijskih posjeta A1. 94 A1.1. Studijski posjet Ljubljani (Slovenija) 94 A1.2. Studijski posjet Tallinnu (Estonija) 97 A2. Očekivane varijable u Registru stanovništva 101 Imputacija troškova za samozaposlene osobe i najmodavce koji podliježu A3. paušalnom oporezivanju 104 A3.1. Bilježenje i prethodne napomene 104 A3.2. Regresijska imputacija 104 A3.3. Imputacija PMM 105 A3.4. Usporedba regresijske imputacije i imputacije PMM 105 A3.5. Procjena uspješnosti različitih imputacijskih postupaka 106 Procjena stope AROP i pokazatelja temeljenih na dohotku A4. 107 A4.1. Procjena stope AROP nakon višestruke imputacije izdataka 107 Procjena pokazatelja socijalne isključenosti na temelju raspoloživog dohotka A4.2. nakon višestruke imputacije izdataka 107 Ekonometrijska procjena nižeprijavljenog dohotka poreznim tijelima A5. 108 A5.1. Osnovni okvir 108 A5.2. Ekstenzija 1: heterogenost u k-u 110 A5.3. Ekstenzija 2: samo zaposlenici u javnom sektoru prijavljuju istinit dohodak 110 Izrada indeksa višestruke socijalne isključenosti A6. 111 A6.1. Postupak u koracima 111 A6.2. Vremenske usporedbe 112 A6.3. Alternativne sheme ponderiranja 112 A6.4. Intenzitet deprivacije 113 LITERATURA 114 POPIS OKVIRA Okvir 1: K ratki povijesni prikaz korištenja registara i administrativnih podataka za EU-SILC u odabranim državama 13 Okvir 2: Sustav registara u nordijskim zemljama 18 Okvir 3: Identifikacija stanova: švedsko i norveško rješenje 21 Okvir 4: Slovenski katastar zgrada i popis nekretnina 23 Okvir 5: Procjena stopa AROP na razini NUTS 3 ili nižoj razini u državama članicama EU-a 29 Okvir 6: Podaci u sustavu Evidencije dohodaka i primitaka (EDIP) 30 Okvir 7: Identifikacija kućanstava i stanova na temelju registara u Estoniji 31 Okvir 8: Izvori podataka za EU-SILC u Sloveniji 33 Okvir 9: R azlike između podataka o dohotku kućanstva dobivenih iz anketa i onih dobivenih iz registara te implikacije za procjene siromaštva 38 Okvir 10: Tehnike imputacije dohotka 48 Okvir 11: Iskazivanje nižeg dohotka od stvarnoga (podiskazivanje dohotka) u anketama u EU 46 Okvir 12: Okviri socijalne isključenosti i primjeri iz država članica EU-a i zemalja s visokim dohotkom 53 Okvir 13: Prednosti i nedostaci raznih metoda prikupljanja anketnih podataka 69 Okvir 14: Upotreba sastavnica pokazatelja u obrascima za unos i obradu pokazatelja 83 I POPIS SLIKA Slika 1: Pojam rizika od siromaštva ili socijalne isključenosti, prema Eurostatu 8 Slika 2: Izvori podataka za budući Registar stanovništva 18 Slika 3: Sustav registara švedskog zavoda za statistiku 19 Slika 4: Poveznice između švedskih registara 19 Slika 5: Švedska metodologija za numeriranje stanova 21 Slika 6: Slovenski katastar zgrada 23 Slika 7: Primjer grafičkog prikaza osoba i mjesta u Estoniji 32 Slika 8: Izvori podataka za EU-SILC u Sloveniji 34 Slika 9: Usporedba stopa AROPE i AROPE-S u Hrvatskoj na temelju podataka EU-SILC 61 Slika 10: Primjer grafičkog prikaza pokazatelja 85 Slika 11: Odabir administrativnih jedinica za izradu grafikona 86 Slika 12: Odabir pokazatelja koji će se prikazati na karti 87 Slika 13: Primjer prikaza vrijednosti pokazatelja u podnacionalnim jedinicama u izvještajnoj godini 88 POPIS TABLICA Tablica 1: Definicije dohotka 6 Tablica 2: S tavke/mogućnosti potrebne da bi se izbjegla teška materijalna i socijalna deprivacija, prema Eurostatu 7 Tablica 3: Zemljopisne podjele u državama članicama EU-a 9 Tablica 4: Korištenje administrativnih podataka i registara u anketi SILC, po državi 12 Tablica 5: Slovenski popis nekretnina 23 Tablica 6: Izvori administrativnih podataka za mjerenje siromaštva u Hrvatskoj 31 Tablica 7: Prednosti i nedostaci klasičnih anketa i anketa oplemenjenih registrima 33 Tablica 8: Korištenje podataka o porezu na dohodak za izradu sastavnica dohotka u anketi EU-SILC 35 Tablica 9: P otencijalni problemi s usporedivošću podataka o dohotku iz EU-SILC-a među državama članicama 40 Tablica 10: R azlike između Austrije, Hrvatske i Finske u razini iscrpnosti podataka prikupljenih za izračun dohotka od kamata, dividendi i dobiti od kapitalnih ulaganja u poduzeće bez pravne osobnosti 41 Tablica 11: Metode imputacije u državama članicama EU-a 42 Tablica 12: P rilagodba za nižeprijavljeni dohodak u administrativnim izvorima u državama članicama EU-a 44 Tablica 13: Izvori podataka u EU za stope AROP na razini NUTS 3 ili nižoj 49 Tablica 14: Područja i okviri socijalne isključenosti 55 Tablica 15: Primjer područja socijalne isključenosti i povezani pokazatelji 57 Tablica 16: Primjeri višedimenzionalnih indeksa u EU 58 Tablica 17: Izvori administrativnih podataka za identifikaciju osoba koje žive u kućanstvima s „vrlo niskim intenzitetom rada” 60 Tablica 18. Predloženi pokazatelji socijalne isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU 63 Tablica 19: Uloge dionika u četiri moguća institucionalna modela 72 Tablica 20: Vremenski okvir za razvoj sustava praćenja siromaštva i socijalne isključenosti 79 Tablica 21: Pregled nositelja podataka u svrhe praćenja 81 Tablica 22: V remenski okvir i aktivnosti za prikupljanje i obradu pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti 84 Tablica 23: Struktura predloženog obrasca za obradu podataka 87 Tablica 24: Postupak obrade pokazatelja po koracima 89 Tablica 25: Predloženi plan djelovanja po koracima 91 II ZAHVALE Ovo izvješće pripremila je Svjetska banka (SB) u bliskoj suradnji s hrvatskim Ministarstvom rada, mirovinskoga sustava, obitelji i socijalne politike (MRMSOSP) i Glavnom upravom Europske komisije za potporu strukturnim reformama (DG REFORM). Izvješće je izrađeno u okviru projekta „Republika Hrvatska: Sveobuhvatna dijagnostika siromaštva i socijalne isključenosti i pregled sustava za praćenje socijalnih politika” koji je financiran sredstvima Europske unije kroz Instrument za tehničku potporu. Tim Svjetske banke koji je sudjelovao u pripremi izvješća činili su Nga Thi Viet Nguyen (voditeljica tima, SB), Ana Šimundža (operativna službenica, SB), Martina Vojković (konzultantica, SB), Ivica Rubil (konzultant, SB), Marko Krištof (konzultant, SB), Vedran Recher (konzultant, SB) i Nataša Filipović (konzultant, SB). Administrativnu podršku pružala je Bogdanka Krtinić (programska asistentica, SB), Marcello Arrigo uredio je izvješće, a Anamarija Perić zaslužna je za grafički dizajn. Mnogobrojne korisne komentare dali su i recenzenti Andrew Dabalen (viši ekonomist, SB), Zurab Sajaia (viši ekonomist, SB) i Roy Van der Weide (viši ekonomist, SB). Tim je zahvalan na dodatnim materijalima i uvidima koje su dali Reena Badiani-Magnusson, Samuel Freije-Rodriguez, Daniel Gerszon Mahler i Dean Mitchell Jolliffe (svi iz SB-a). Posebno zahvaljujemo Remi Hanni (Sveučilište Harvard) što je pregledala izvješće i dala komentare. Tim je zahvalan na vrijednim komentarima koje su dali Milena Koren (voditeljica tima za komponente 1 i 2 projekta ispred MRMSOSP-a), Rima Joujou Deljkić (DG REFORM) i predstavnici Državnog zavoda za statistiku, Porezne uprave Ministarstva f inancija te Ministarstva pravosuđa, uprave i digitalne transformacije. Korisne uvide dali su i Katica Lažeta, Nikola Vinski, Sandra Batlak, Monika Begović, Marija Kalečak, Branka Zečević, Željka Grbac i Gordana Kučan Šarfi (svi iz MRMSOSP-a). Izvješće je obogaćeno i povratnim informacijama koje su dali sudionici savjetodavnih radionica održanih u Zagrebu 29. siječnja 2024. i 1. srpnja 2024. kao i iskustvima koja su s timom podijelile estonska i slovenska vlada tijekom studijskih posjeta u veljači i lipnju 2024. Tim je radio pod vodstvom Marine Wes (direktorice Svjetske banke za Bugarsku, Hrvatsku, Poljsku i Rumunjsku), Jehana Arulpragasama (direktora Ureda Svjetske banke u Republici Hrvatskoj) i Ambara Narayana (menadžera Sektora Svjetske banke za siromaštvo i jednakost). III POKRATE APIS-IT Agencija za podršku informacijskim sustavima i informacijskim tehnologijama APK Anketa o potrošnji kućanstava AROP Izloženost riziku od siromaštva (engl. At risk of poverty) AROPE Izloženost riziku od siromaštva ili socijalne isključenosti (engl. At risk of poverty or social exclusion) BDP Bruto domaći proizvod CATI Telefonsko intervjuiranje putem pozivnog centra DG REFORM Glavna uprava Europske komisije za potporu strukturnim reformama DGU Državna geodetska uprava DZS Državni zavod za statistiku EDIP Evidencija dohodaka i primitaka EK Europska komisija ENC Uvjet koji omogućava provedbu ENDIREH Meksička nacionalna anketa o dinamici odnosa u kućanstvu ERDF Europski fond za regionalni razvoj ERFS Anketa o prihodima od poreza i socijalnih naknada ERR Omjer rashoda i prihoda ESF+ Europski socijalni fond plus ESPON Europska mreža za praćenje prostornog razvoja ESSP Europski stup socijalnih prava ESSPROS Europski sustav integrirane statistike socijalne zaštite EU Europska unija FINA Financijska agencija GIS Geografski informacijski sustav HZZ Hrvatski zavod za zapošljavanje ID Identifikacijska oznaka IPC Indeks potrošačkih cijena IR Indeks razvijenosti ITP Instrument za tehničku potporu IVD Indeks višestruke deprivacije IVSI Indeks višestruke socijalne isključenosti JOPPD Izvješće o primicima, porezu na dohodak i prirezu te doprinosima za obvezna osiguranja LAU Lokalne upravne jedinice MFIN Ministarstvo financija MOO Mehanizam za oporavak i otpornost MPUDT Ministarstvo pravosuđa, uprave i digitalne transformacije MRMSOSP Ministarstvo rada, mirovinskoga sustava, obitelji i socijalne politike MRRFEU Ministarstvo regionalnog razvoja i fondova Europske unije MUP Ministarstvo unutarnjih poslova NKD Nacionalna klasifikacija djelatnosti – Statistička klasifikacija ekonomskih djelatnosti u Europskoj uniji (Nomenclature statistique des activités économiques dans la Communauté européenne) NPOO Nacionalni plan oporavka i otpornosti NRS Nacionalna razvojna strategija IV NSZ Nacionalni statistički zavodi NUTS Nomenklatura prostornih jedinica za statistiku OECD Organizacija za gospodarsku suradnju i razvoj OIB Osobni identifikacijski broj OUZP Opća uredba o zaštiti podataka PKM Paritet kupovne moći PMM Imputacija pomoću sparivanja prema predviđenom prosjeku RMSE Korijen srednje kvadratne pogreške SB Svjetska banka SB-SISBON Baza podataka Banke Slovenije o kreditnom rejtingu klijenata SILC Statistika o dohotku i životnim uvjetima SURS Statistički ured Republike Slovenije TIPSE Prostorna dimenzija siromaštva i socijalne isključenosti u Europi TMSD Teška materijalna i socijalna deprivacija UN Ujedinjeni narodi UNDP Program Ujedinjenih naroda za razvoj UNECE Gospodarska komisija Ujedinjenih naroda za Europu VIS Višedimenzionalni indeks siromaštva V 1. UVOD 1.1. POZADINA Europska unija (EU) dosljedno prepoznaje ključni izazov koji predstavlja siromaštvo i socijalna isključenost te oblikuje sveobuhvatne strategije i izdvaja znatna financijska sredstva kako bi pristupila rješavanju tih problema u svojim državama članicama. Na sastanku na vrhu o socijalnim pitanjima održanom u Portu 2021., čelnici EU-a, institucije i socijalni partneri dogovorili su se da će socijalna pitanja staviti u središte politika EU-a.1 Ponovno su potvrdili svoju predanost europskom stupu socijalnih prava (ESSP) kojim se u okviru njegovog akcijskog plana želi do 2030. barem 15 milijuna ljudi izvući iz rizika od siromaštva i socijalne isključenosti. Ostvarenje tog cilja zahtijeva primjenu cjelovitog pristupa usmjerenog na potrebe ljudi u svakom od stadija njihovog života i na ključne uzroke siromaštva i socijalne isključenosti. Za ovu su strategiju ključna financijska sredstva EU-a, koja se u znatnim iznosima dodjeljuju iz raznih izvora, uključujući Europski fond za regionalni razvoj (EFRR), Europski socijalni fond plus (ESF+), Fond oporavka i otpornosti (FOO) i Instrument EU-a za tehničku potporu (ITP). EFRR je namijenjen jačanju gospodarske, socijalne i prostorne kohezije, a ESF+ je glavni instrument EU-a za promicanje zapošljavanja i socijalne uključenosti. FOO pruža potporu državama članicama da lakše prebrode posljedice bolesti COVID-19 i ruske invazije na Ukrajinu. Instrument EU-a za tehničku potporu pomaže državama članicama oblikovati i provesti reforme u različitim područjima politika kako bi se postupilo u skladu s preporukama za svaku pojedinu zemlju u okviru europskog semestra i proveo POO. Zajedno ta sredstva čine financijsku okosnicu napora koje EU ulaže u stvaranje uključivijeg društva u kojem svi pojedinci imaju priliku u potpunosti sudjelovati u gospodarskim, društvenim i kulturnim aktivnostima. Iako je tijekom proteklog desetljeća Hrvatska ostvarila znatan napredak u smanjenju siromaštva, džepovi siromaštva i dalje postoje. Između 2011. i 2021. udio stanovništva u Hrvatskoj koje živi s manje od 6,85 USD na dan po cijenama izraženima u paritetu kupovne moći za 2017. naglo je pao s 8,1 % na 1,8 % i tako se približio onima drugih država članica EU-a sa sličnim razinama dohotka (Svjetska banka, 2024.). Međutim, određene skupine stanovništva i dalje su vrlo izložene riziku od siromaštva i socijalne isključenosti. Marginalizirane zajednice poput romske imaju stope siromaštva koje su više od četverostruko veće od nacionalnog prosjeka. Godine 2022., 57,9 % starijih osoba u Hrvatskoj koje žive same bile su izložene riziku od siromaštva i socijalne isključenosti, što je znatno više od prosjeka EU-a koji iznosi 31,3 %.2 Sa zemljopisnog gledišta, većina siromašnog stanovništva živi u glavnom gradu Zagrebu i sjevernim dijelovima Hrvatske (Svjetska banka, 2024.). Nadalje, unatoč sveobuhvatnosti sustava socijalne pomoći, znatan broj siromašnih osoba nije pokriven na odgovarajući način. Znatan udio socijalne pomoći koja se temelji na imovinskom censusu otpada na zajamčenu minimalnu naknadu i dječji doplatak, kojima se zajedno pruža potpora otprilike polovici najsiromašnijeg dijela stanovništva. Osim toga, učinci socijalnih transfera (izuzev mirovina) na smanjenje siromaštva u Hrvatskoj nisu samo među najnižima u EU-u, nego i dodatno slabe.3, 4 Hrvatska je ojačala svoju predanost borbi protiv siromaštva i socijalne isključenosti uvrstivši taj cilj i u svoje strateško planiranje, uključujući Nacionalnu razvojnu strategiju (NRS) do 2030. godine, osobito u okviru cilja osiguranja zdravog, aktivnog i kvalitetnog života. Nastavno na NRS, Vlada je usvojila Nacionalni plan borbe protiv siromaštva i socijalne isključenosti (2021.-2027.), u kojemu su izloženi prioriteti i mjere za smanjenje siromaštva i poboljšanje života osoba u riziku od siromaštva. Ključna inicijativa u okviru ovog plana je razvoj robusne metodologije za procjenu siromaštva i socijalne isključenosti koja bi predstavljala temelj učinkovite socijalne politike i omogućila ispunjenje nacionalnih i međunarodnih 1 https://ec.europa.eu/social/main.jsp?langId=en&catId=89&newsId=10004&furtherNews=yes 2 Eurostat 2024. [online code ilc_peps01n] 3 Eurostat 2024. [online code tespm050] 4 Europska komisija (2023a). 1 obveza u pogledu izvješćivanja. To je u skladu s obvezama preuzetima na međunarodnoj razini, kao što su Program Ujedinjenih naroda (UN) o održivom razvoju i ESSP. Nadalje, i hrvatskim Nacionalnim planom oporavka i otpornosti5 (NPOO) i Nacionalnim programom reformi za 2023. godinu6 usvajaju se preporuke Europskog vijeća usmjerene na poboljšanje socijalnih politika, među ostalim integracijom socijalnih naknada kako bi se uspješno provele preporuke po pojedinim zemljama i pospješilo suzbijanje siromaštva, mjerama tržišta rada i digitalnim pristupom, pri čemu Europska komisija prati napredak. Ministarstvo rada, mirovinskoga sustava, obitelji i socijalne politike (MRMSOSP) je uložilo znatne napore u praćenje siromaštva i socijalne isključenosti na podnacionalnim razinama i tako osiguralo da se financijska sredstva EU-a učinkovito raspoređuju za intervencije i reforme u tom području. Poboljšane metode praćenja trebale bi iznjedriti kvalitetnije podatke o potrebama ranjivih skupina u Hrvatskoj te biti temeljem socijalnih politika usmjerenih na smanjenje siromaštva i socijalne isključenosti. To će poboljšati transparentnost i učinkovitost socijalnih politika te je u skladu s ključnim etapama i ciljevima NPOO-a za razdoblje 2021.-2026.7 Osim toga, ta su nastojanja ključna za ispunjenje uvjeta koji omogućavaju provedbu (ENC)8, koji su nužan preduvjet za optimalno korištenje fondova EU-a, uključujući ESF+, u okviru kohezijske politike za razdoblje 2021.-2027. Jednim od ENC-ova se od MRMSOSP-a zahtijeva da provede „dijagnostiku siromaštva i socijalne isključenosti utemeljenu na dokazima”9, kojom će se pristupiti traženju odgovora na široki raspon pitanja od siromaštva djece i pristupa kvalitetnim uslugama za ranjivu djecu, kao i beskućništva, prostorne segregacije i potreba ranjivih osoba svih dobnih skupina. 1.2. CILJEVI Ovo izvješće je drugo od dva u nizu te mu je osnovni cilj pružiti MRMSOSP-u potporu u razvoju metodologije za redovito praćenje siromaštva i socijalne isključenosti na razini NUTS 3 ili LAU. Prvim su izvješćem bili položeni temelji u smislu utvrđivanja i procjene postojeće infrastrukture administrativnih podataka relevantne za procjenu siromaštva i socijalne isključenosti, preciznog određivanja praznina u podacima i predlaganja niza mogućih pristupa popunjavanju tih praznina. Ovim se drugim izvješćem, koje se temelji na sporazumu s MRMSOSP-om i DG REFORM-om, prvenstveno nastoji ukazati na prednosti budućeg Središnjeg registra stanovništva, prethodno poznatog kao Registra stanovnika, obitelji i kućanstava10, za razvoj metodologije za mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti utemeljene na administrativnim podacima na razini NUTS 3 ili LAU. Središnjim registrom stanovništva (dalje u tekstu: Registar stanovništva) bi se trebale premostiti praznine u podacima koje su bile zabilježene u prvom izvješću i tako osigurati bitne podatke potrebne za učinkovito praćenje siromaštva i socijalne isključenosti. Budući da se Registar stanovništva upravo izrađuje, ovo se izvješće oslanja na najnovije informacije dobivene od ključnih dionika, popunjavajući svaku prazninu na informacijama utemeljenim pretpostavkama. Osim toga, u izvješću se precizno određuju izazovi u vezi s podacima i metodologijom i preporučuju moguća rješenja. Konkretno, izvješće obuhvaća sljedeće: 5 https://commission.europa.eu/business-economy-euro/economic-recovery/recovery-and-resilience-facility/country-pages/croa- tias-recovery-and-resilience-plan_en 6 Vlada Republike Hrvatske (2023.). 7 https://planoporavka.gov.hr/dokumenti-113/113 8 Uredba (EU) 2021/1060 Europskog parlamenta i Vijeća od 24. lipnja 2021., Prilog IV., Cilj politike br. 4 „Uključivija Europa s istaknuti- jom socijalnom komponentom provedbom ESSP-a” https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32021R1060 9 Uredba (EU) 2021/1060 Europskog parlamenta i Vijeća od 24. lipnja 2021., Prilog IV., ENC 4.4. „Nacionalni strateški okvir politike za socijalnu uključenost i smanjenje siromaštva” https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:32021R1060 10 https://vlada.gov.hr/UserDocsImages/Vijesti/2024/Velja%C4%8Da/21%20velja%C4%8Da/Sredisnji_registar_stanovnistva.pdf 2 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA 1. UVOD regled ključnih pojmova siromaštva i socijalne isključenosti u EU-u i trenda praćenja siromaštva i • p socijalne isključenosti pomoću administrativnih podataka, azmatranje trenutačnog stadija izrade Registra stanovništva, uključujući najnovije dopune Porezne • r uprave Ministarstva financija, koja je nadležna za njegovu izradu. To obuhvaća vremenski okvir za izradu Registra stanovništva, baza podataka i varijabli i pojašnjenje načina na koji će se Registrom popuniti praznine u podacima koje su bile istaknute u prvom izvješću, rijedlog metodologije za mjerenje pokazatelja izloženosti riziku od siromaštva na temelju Registra • p stanovništva i podataka o porezu na dohodak, rijedlog metodologije za mjerenje pokazatelja socijalne isključenosti na temelju Registra stanovništva • p i drugih odgovarajućih izvora administrativnih podataka, ogući institucionalni okviri za prikupljanje, analizu i objavu podataka, • m rijedlog sustava praćenja i izvješćivanja za praćenje pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti • p na podnacionalnim razinama. 1.3. METODOLOGIJA Procjena se oslanja na višedimenzionalni pristup koji uključuje dokumentarno istraživanje, razgovore s nositeljima odgovarajućih administrativnih podataka i razmjenu informacija s odabranim nacionalnim statističkim zavodima (NSZ) u EU. Dokumentarno istraživanje je bilo usredotočeno na odgovarajuće nacionalne i europske propise, administrativne obrasce za prikupljanje podataka od pojedinaca i drugih strana, mrežne stranice institucija odgovornih za prikupljanje podataka i upravljanje podacima kao i na znanstvene članke i izvješća u kojima se koriste takvi podaci. Tim je održao razgovore s predstavnicima institucija odgovornih za prikupljanje izvora administrativnih podataka i upravljanje tim izvorima, uključujući Poreznu upravu Ministarstva financija (MFIN), Državni zavod za statistiku (DZS), Ministarstvo unutarnjih poslova (MUP), Ministarstvo pravosuđa, uprave i digitalne transformacije (MPUDT), Državnu geodetsku upravu (DGU) i Ministarstvo regionalnog razvoja i fondova Europske unije (MRRFEU). Tim je osim toga razmjenjivao informacije s odabranim NSZ-ima kako bi dobio uvid u načine na koji oni koriste administrativne podatke o dohotku za mjerenje siromaštva, metodologiju koju moguće koriste kako bi izvršili korekcije za dohotke prijavljene u iznosima nižima od stvarnih te korištenje prostornih razlika u cijenama. Izvješće sadrži i uvide stečene tijekom studijskih posjeta Sloveniji i Estoniji, tijekom kojih su hrvatska tijela državne uprave stekla praktična iskustva od svojih kolega u EU. Te dvije zemlje bile su odabrane u dogovoru s MRMSOSP-om i DG REFORM-om zbog nekoliko razloga. Prvo, i Slovenija i Estonija imaju razmjerno svježa iskustva s izgradnjom sveobuhvatne infrastrukture administrativnih registara u usporedbi s dugim tradicijama nordijskih zemalja. Nadalje, i jedna i druga su relevantne za hrvatski kontekst u smislu broja stanovnika i administrativnih podjela kao referentnih vrijednosti pri odabiru opsega i razine složenosti administrativnih registara. Naposljetku, i Slovenija i Estonija Hrvatskoj mogu ponuditi strateški model za razradu detaljnog plana za razvoj podataka. Imajući u vidu regulatornu i administrativnu povijest koju Hrvatska i Slovenija dijele, Hrvatska si kao srednjoročni cilj može zacrtati uspostavu sustava sličnoga slovenskomu. Dugoročno pak Estonski visokodigitalizirani javni sektor predstavlja aspiracijski cilj koji odražava razinu digitalne zrelosti kojoj Hrvatska može stremiti na svojem putu razvoja i provedbe sveobuhvatne infrastrukture administrativnih podataka.11 Studijski posjet Ljubljani, Sloveniji, organiziran 31. siječnja i 1. veljače 2024., uključivao je razgovore sa slovenskim kolegama iz 11 Za usporedbu, prema EU-ovom Indeksu gospodarske i društvene digitalizacije javnih službi Hrvatska je 2022. zauzela 18. mjesto među 27 država članica, dok je Estonija zauzela 1., a Slovenija 13. mjesto. 3 Geodetske uprave Republike Slovenije, Statističkog ureda, Ministarstva kohezije i regionalnog razvoja, Ministarstva rada, obitelji, socijalnih pitanja i jednakih mogućnosti i Ureda za makroekonomske analize i razvoj. Studijski posjet Tallinnu, Estoniji, bio je organiziran između 4. i 6. lipnja i uključivao je razgovore s estonskim kolegama iz Estonskog statističkog ureda, Ministarstva unutarnjih poslova, Ministarstva gospodarstva i komunikacija, estonskog Odbora za poreze i carine i Ministarstva za socijalna pitanja. Prilog A1 sadrži više pojedinosti o studijskim posjetima. 1.4. STRUKTURA IZVJEŠĆA Nakon ovog uvoda, u 2. poglavlju razmatraju se službeni pojmovi siromaštva i socijalne isključenosti u EU, odgovarajući izvori podataka i prelazak EU-a s podataka temeljenih na anketama na administrativne podatke. U 3. poglavlju ocjenjuje se razvoj novoga Središnjeg registra stanovništva koji Hrvatska planira uvesti i način na koji će taj novi registar popuniti praznine u podacima utvrđene u našem prethodnom izvješću. U 4. poglavlju govori se o izazovima povezanima s mjerenjem siromaštva u Hrvatskoj pomoću administrativnih registara temeljenih te se predlažu moguća rješenja. Naglasak 5. poglavlja je na mjerenju socijalne isključenosti. U 6. poglavlju predlažu se mogući institucionalni okviri. U 7. poglavlju preporuča se sustav praćenja pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti. U 8. poglavlju daje se pregled sljedećih koraka. Prilozi sadrže tehničke pojedinosti u vezi s različitim dijelovima izvješća. 4 PREGLED KLJUČNIH POJMOVA 2. I IZVORA PODATAKA U EU-u LUŽBENI POJAM SIROMAŠTVA I SOCIJALNE 2.1. S ISKLJUČENOSTI Uspjeh ove aktivnosti prvenstveno ovisi o zajedničkom shvaćanju pojmova siromaštva i socijalne isključenosti s obzirom na to da različite osobe moguće različito shvaćaju te izraze. U ovom se poglavlju razmatraju službene definicije pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti koje, prema Eurostatovom zahtjevu, treba izraditi i objaviti svaki Nacionalni zavod za statistiku (NSZ) država članica EU-a, uključujući Hrvatsku. U njemu se raspravlja i o prednostima i ograničenjima takvih pokazatelja u smislu odražavanja prostorne raspodjele siromaštva i socijalne isključenosti u visoko raščlanjenim zemljopisnim jedinicama. 2.1.1. Izloženost riziku od siromaštva (AROP) Klasične metode mjerenja siromaštva obično su bile usredotočene na razine dohotka i potrošnje. U mnogim zemljama mjerenja siromaštva izvode se iz minimalnog praga dohotka ili potrošnje koji se smatra bitnim za pokrivanje troškova osnovne košarice potrebnih dobara i usluga. U EU je ključni, s tim povezani pokazatelj stopa izloženosti riziku od siromaštva (AROP). Prema Eurostatovoj definiciji, stopa izloženosti riziku od siromaštva (AROP) je udio stanovništva čiji je ekvivalentni raspoloživi dohodak kućanstva niži od praga AROP. Taj je prag utvrđen na 60 % nacionalnog medijana ekvivalentnog raspoloživog dohotka nakon socijalnih transfera.12 Eurostat pak koristi sljedeće definicije kućanstva, raspoloživog dohotka kućanstva i ekvivalenta odrasle osobe: Kućanstvo: Kućanstvo je društvena jedinica čiji članovi imaju zajedničke aranžmane i „dijele troškove • kućanstva ili dnevnih potreba u zajedničkom domu”. Kućanstvo može uključivati ili jednu osobu koja živi sama ili skupinu osoba (koje nisu nužno u srodstvu) koje žive na istoj adresi sa zajedničkim kućanstvom, npr., dijele barem jedan obrok dnevno ili dnevnu sobu. Raspoloživi dohodak kućanstva: To je iznos novca koji je dostupan kućanstvu za potrošnju i štednju • nakon plaćanja poreza na osobni dohodak i bogatstvo, doprinosa za socijalno osiguranje i privatnih transfera (npr. drugim kućanstvima). Računa se kao zbroj nadnica i plaća, dohotka od samozapošljavanja, primljenih javnih i privatnih transfera i drugih izvora dohotka (kao što je dohodak od kapitala) svih članova kućanstva, umanjen za iznos poreza na dohodak i bogatstvo, doprinosa za socijalno osiguranje i privatnih transfera koje članovi kućanstva isplaćuju (tablica 1). Ekvivalent odrasle osobe: Kako bi se dobio ekvivalentni raspoloživi dohodak kućanstva, raspoloživi • se dohodak kućanstva dijeli brojem ekvivalenata odrasle osobe izračunatim korištenjem OECD-ove prilagođene ljestvice. Kako bi se izračunao broj ekvivalentnih odraslih osoba, svaki član kućanstva se prvo razvrstava među „odrasle osobe” (14 ili više godina) ili među „djecu” (manje od 14 godina). Potom se prvoj odrasloj osobi dodjeljuje ponder 1, svakoj drugoj odrasloj osobi ponder 0,5, a svakom djetetu ponder 0,3. Dobiveni ponderirani brojevi se zbrajaju kako bi se dobio broj ekvivalenata odrasle osobe u kućanstvu. 12 https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:At-risk-of-poverty_rate 5 Tablica 1: Definicije dohotka Pojmovi dohotka Definicija Ukupni dohodak kućanstva prije poreza i doprinosa za Bruto dohodak kućanstva socijalno osiguranje Dohodak zaposlenika, uključujući gotovinski/lako unovčivi + nadnice i plaće i negotovinski dohodak (doprinosi poslodavaca za socijalno osiguranje nisu uključeni) Dohodak od samozapošljavanja (bez dobara proizvedenih + dohodak od samozapošljavanja za vlastitu potrošnju) + mirovine Mirovine koje se primaju iz pojedinačnih privatnih fondova Primljeni tekući transferi (uključujući socijalne naknade i + transferi primljene redovne gotovinske transfere među kućanstvima) + drugi izvori dohotka Npr., dohodak od kapitala Porezi koje je kućanstvo platilo na dohodak i bogatstvo, dopri- Plaćeni porezi i privatni transferi nosi za socijalno osiguranje i poslani privatni transferi (dopri- nosi poslodavaca za socijalno osiguranje nisu uključeni) - porez na dohodak - doprinosi za socijalno osiguranje - redovni porezi na bogatstvo laćeni redovni gotovinski transferi -p među kućanstvima Bruto dohodak kućanstva nakon oduzimanja plaćenih Raspoloživi dohodak kućanstva poreza i privatnih transfera Izvor: Atkison i sur. (2017.). 2.1.2. Socijalna isključenost Mjerenja monetarnog siromaštva ne obuhvaćaju uvijek sve dimenzije blagostanja. Drugi pristup uključuje procjenu deprivacije kroz nekoliko dimenzija, kao što su životni standardi, stanovanje, obrazovanje i zdravstvo. U tom smislu, pojam socijalne isključenosti obuhvaća nedostatak pristupa određenim ključnim aspektima života, kao što su tržište rada, osnovne usluge i potrebna dobra. Eurostat daje jasnu definiciju „teške materijalne i socijalne deprivacije (oskudice)” (TMSD) koja odražava prisilni manjak određenih stavki i mogućnosti koje su Europljaninu potrebne za pristojan život. U tom smislu pojedinci su u stanju deprivacije ne zato što su odabrali odreći se takvih stavki/mogućnosti, nego zato što si ih ne mogu priuštiti ili im nemaju pristup zbog drugih prepreka (npr. onih socijalne naravi). Konkretno, osobama koje žive u TMSD-u nedostaje barem sedam od 13 takozvanih stavki deprivacije (tablica 2).13 13 https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?curid=99141&oldid=534257 6 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA 2. PREGLED KLJUČNIH POJMOVA I IZVORA PODATAKA U EU-u Tablica 2: Stavke/mogućnosti potrebne da bi se izbjegla teška materijalna i socijalna deprivacija, prema Eurostatu Razina Stavka deprivacije Kućanstvo 1. Mogućnost podmirivanja neočekivanih troškova, 2. mogućnost podmirivanja troškova odlaska na tjedan dana godišnjeg odmora izvan doma, 3 mogućnost podmirivanja dospjelih neplaćenih obveza (otplata hipoteke ili plaćanje najamnine, računa za komunalne usluge, rata kredita ili drugih zajmova), 4. mogućnost da si osoba priušti obrok koji sadržava meso, piletinu, ribu ili vegetarijanski ekvivalent svaki drugi dan, 5. mogućnost da si priušti adekvatno grijanje u najhladnijim mjesecima, 6. pristup automobilu/kombiju za vlastite potrebe, 7. mogućnost zamjene istrošenog namještaja, Pojedinac 8. pristup internetskoj vezi, 9. mogućnost zamjene istrošene odjeće novom, 10. ima dva para obuće odgovarajuće veličine (uključujući par obuće za sve vremenske prilike), 11. tjedna potrošnja malog novčanog iznosa na sebe, 12. mogućnost redovitog sudjelovanja u slobodnim aktivnostima, 13. mogućnost okupljanja s prijateljima/obitelji na piću/jelu barem jednom mjesečno. Izvor: Eurostat 2024. 2.1.3. Vrlo nizak intenzitet rada Prepoznavši važnost dohotka od rada za primjereni život, Eurostat uvodi pojam „vrlo niskog intenziteta rada” kako bi obuhvatio isključenost s tržišta rada. Stanovništvom s vrlo niskim intenzitetom rada smatra se udio stanovništva koje živi u kućanstvima čiji su radno sposobni članovi odradili manje od 20 % ukupnog potencijalnog radnog vremena.14 U tom smislu radno sposobne osobe definirane su kao osobe u dobi od 18 do 64 godine, ne uključujući studente u dobi od 18 do 24 godine, umirovljene osobe i osobe starije od 60 godina koje žive u kućanstvu čiji je glavni dohodak mirovina. Kućanstva čiji su jedini članovi osobe mlađe od 18 godina, studenti mlađi od 25 godina ili osobe u dobi od 65 ili više godina isključena su iz izračuna razine intenziteta rada.15 Radno vrijeme se računa na temelju ukupnog broja mjeseci rada radno sposobnih članova kućanstva u godini. U slučaju osoba zaposlenih na nepuno radno vrijeme, radni mjeseci se prilagođavaju ekvivalentu punog radnog vremena – npr., smatra se da je osoba koja je cijelu godinu zaposlena na nepuno radno vrijeme odradila šest mjeseci ekvivalenta punog radnog vremena. Kako bi se odredio ukupni intenzitet rada kućanstva, zbraja se broj mjeseci rada svih njegovih radno sposobnih članova pa se dobiveni zbroj dijeli najvećim mogućim brojem mjeseci tijekom kojih su u razmatranoj godini ti članovi mogli raditi. Smatra se da kućanstvo ima vrlo niski intenzitet rada ako dobiveni omjer padne ispod 0,2. 14 https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Persons_living_in_households_with_low_work_intensity 15 Kada se određuje je li kućanstvo izloženo riziku od siromaštva ili socijalne isključenosti (AROPE) (vidjeti odjeljak 2.1.1.), ne smatra se da takva kućanstva imaju vrlo nizak intenzitet rada. 7 2.1.4. Izloženost riziku od siromaštva ili socijalnoj isključenosti (AROPE) Stopom izloženosti riziku od siromaštva ili socijalnoj isključenosti (AROPE) mjeri se udio stanovništva koje je izloženo riziku od siromaštva ili koje je u teškoj materijalnoj deprivaciji ili koje živi u kućanstvima s vrlo niskim intenzitetom rada (slika 1). Pojam AROPE je u temeljima jednog od triju glavnih ciljeva EU-a za 2030., kako je on prikazan u Europskom stupu socijalnih prava. Konkretno, EU je zacrtala smanjiti broj osoba izloženih riziku od siromaštva ili socijalne isključenosti unutar bloka za najmanje 15 milijuna do 2030. Slika 1: Pojam rizika od siromaštva ili socijalne isključenosti, prema Eurostatu Izvor: Razrada Svjetske banke. 2.1.5. Prednosti i ograničenja Eurostatovog okvira Uporaba službenih definicija siromaštva i socijalne isključenosti omogućava metodološku preciznost i dosljednost, redovito ažuriranje odgovarajućih pokazatelja i međusektorsku analizu siromaštva, socijalne isključenosti i ostalih primjenjivih dimenzija. Prilikom izrade pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti NSZ-i svih država članica EU-a moraju koristiti Eurostatove službene definicije, čime se postiže preciznost i usklađenost metodologije prikupljanja podataka, mjerenja i izvješćivanja. Pokazatelji se dobivaju iz godišnjih anketa SILC (Statistika EU-a o dohotku i životnim uvjetima),16 pa se stoga redovito ažuriraju. Nadalje, SILC je transverzalna longitudinalna anketa koja obuhvaća široki raspon tema, uključujući sastav kućanstva, dohodak, zaposlenost, obrazovanje, zdravstvo i stanovanje, a promjene prati kroz vrijeme. Taj sveobuhvatni pristup omogućava temeljitu analizu siromaštva i socijalne isključenosti, koja uzima u obzir presijecanje raznih obilježja kućanstva (npr., spol, razina obrazovanja i zdravstveni ishodi). Međutim, oslanjanje na anketu SILC i pojam AROPE ograničava zemljopisnu granularnost i ukupan opseg mjerenja siromaštva. Ankete SILC su u pravilu reprezentativne na razini NUTS 2, a dobiveni pokazatelji ne mogu se dodatno raščlaniti. Slijedom toga, u 12 od 27 država članica EU-a17 pokazatelji siromaštva i socijalne isključenosti dobiveni na temelju SILC-a dostupni su za najviše pet regija po državi (tablica 3), a to je slučaj i s Hrvatskom, gdje takvi pokazatelji pokrivaju četiri regije.18 Takav nedostatak granularnosti može prikriti znatne regionalne i lokalne razlike u siromaštvu i socijalnoj isključenosti unutar država i ograničiti učinak kohezijske politike EU-a. Osim toga, pojam AROPE uskog je opsega te se uglavnom usredotočuje 16 https://ec.europa.eu/eurostat/web/microdata/european-union-statistics-on-income-and-living-conditions 17 Hrvatska, Cipar, Danska, Estonija, Finska, Irska, Latvija, Litva, Luksemburg, Malta, Slovačka i Slovenija. 18 Do 2021. pokazatelji koji se odnose na Hrvatsku mogli su se raščlaniti samo do razine dviju regija. 8 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA 2. PREGLED KLJUČNIH POJMOVA I IZVORA PODATAKA U EU-u na gospodarsku, radnu i materijalnu deprivaciju, za razliku od drugih okvira kojima se razmatraju i aspekti kao što su zdravstvo, obrazovanje, vrijeme i sigurnost (UNECE, 2022.). Tablica 3: Zemljopisne podjele u državama članicama EU-a područja NUTS 1 područja NUTS 2 područja NUTS 3 područja LAU Austrija 3 9 35 2095 Belgija 3 11 44 581 Bugarska 2 6 28 265 Hrvatska 1 4 21 556 Cipar 1 1 1 615 Češka 1 8 14 6258 Danska 1 5 11 99 Estonija 1 1 5 79 Finska 2 5 19 309 Francuska 14 27 101 34956 Njemačka 16 38 401 10997 Grčka 4 13 52 6138 Mađarska 3 8 20 3155 Irska 1 3 8 166 Italija 5 21 107 7904 Latvija 1 1 6 43 Litva 1 2 10 60 Luksemburg 1 1 1 102 Malta 1 1 2 68 Nizozemska 4 12 40 345 Poljska 7 17 73 2477 Portugal 3 7 25 3092 Rumunjska 5 8 42 3181 Slovačka 1 4 8 2927 Slovenija 1 2 12 212 Španjolska 7 19 59 8131 Švedska 3 8 21 290 Izvor: Kompilacija Svjetske banke. LAVNI IZVORI PODATAKA O SIROMAŠTVU I 2.2. G SOCIJALNOJ ISKLJUČENOSTI I dok se službeni pokazatelji AROP i AROPE temelje na službenim statističkim podacima, države članice EU-a sve više koriste dopunske administrativne podatke. Time se želi poboljšati razumijevanje trendova u pogledu siromaštva i socijalne isključenosti i dublje ući u prostorne razlike na nižim zemljopisnim razinama. U ovom se odjeljku raspravlja o relevantnim izvorima podataka i prelasku u Europskoj uniji s podataka temeljenih na anketama na administrativne podatke. 9 2.2.1. Službena statistika: popis stanovništva i ankete na uzorku Popis stanovništva jedna je od najznačajnijih djelatnosti u okviru nacionalnog statističkog sustava. Sukladno Uredbi EU-a 763/2008 o popisu stanovništva i stanova, države članice EU-a moraju provesti popis stanovništva barem jedanput svakih deset godina. Zadnji krug popisa stanovništva u EU-u održan je 2021. i 2022. Osnovni cilj popisa stanovništva je prikupiti informacije o stanovništvu i dati cjeloviti i pouzdani pregled njegovih demografskih, socijalnih i gospodarskih obilježja kao i uvjeta stanovanja. Nadalje, popis stanovništva služi kao okvir uzorka za tematske ankete na uzorku, kao što je SILC. SILC je od ključne važnosti za prikupljanje podataka koji se odnose na siromaštvo i socijalnu isključenost u EU-u, uz određena ograničenja. Ta godišnja anketa je reprezentativna na razini NUTS 2, pružajući podrobni uvid u dohodak kućanstava, životne uvjete i socijalno sudjelovanje među stanovništvom. Osmišljena je tako da poštuje međunarodno priznate standarde i metodologije i osigura usporedivost nalaza među državama članicama. Međutim, anketa SILC ima i neke značajne nedostatke. Prvo, kao što je prethodno spomenuto, njezina ograničena zemljopisna raščlamba prikriva varijacije na podregionalnoj razini. Kako bi se to prevladalo, mnoge države članice EU-a kombiniraju anketu SILC s popisom stanovništva u svrhu izrade karata siromaštva visoke rezolucije (vidjeti odjeljak 4.1.1.), no redovito ažuriranje takvih karata predstavlja izazov. Drugo, samoiskazani podaci mogu dovesti do netočnosti zbog netočnih ili djelomičnih sjećanja, pristranosti prema društveno poželjnom ponašanju i osobnih tumačenja pitanja. Naposljetku, određene skupine stanovništva mogu biti podzastupljene u SILC-u. Primjerice, pristup etničkim manjinama (kao što su Romi) i beskućnicima može biti otežan ili oni nisu voljni sudjelovati u anketi, što može dovesti do nepotpune slike siromaštva i socijalne isključenosti. 2.2.2. Administrativni podaci i registri Neke države članice EU-a oslanjaju se na administrativne podatke kako bi pribavile pravodobne informacije o siromaštvu i socijalnoj isključenosti za granularne razine zemljopisne raščlambe. Kao što je prikazano u tablici 4, široki raspon pokazatelja novčanog dohotka i socijalne isključenosti temelji se na podacima iz administrativnih evidencija, npr., poreznih evidencija i evidencija socijalnog osiguranja koje daju uvid u zaradu, naknade i doprinose za socijalna osiguranja na osobnoj razini. Ključni su i administrativni podaci o socijalnim transferima, kao što su programi socijalne zaštite, naknade za nezaposlene i potpore za stanovanje. Podaci o zaposlenosti, uključujući evidencije o tržištu rada i obračunu plaća, pomažu pri ocjeni intenziteta rada i obrazaca zaposlenosti. Nadalje, administrativni podaci omogućavaju praćenje pristupa osnovnim uslugama, kao što su zdravstvena skrb i obrazovanje. Međutim, kako bi administrativne podatke koristile učinkovito, države članice EU-a moraju uspostaviti robustan i dobro funkcionirajući podatkovni ekosustav. Takav ekosustav obuhvaća izvore podataka, infrastrukturu, politike i dionike uključene u prikupljanje, obradu i korištenje administrativnih podataka. Razvoj podatkovnog ekosustava podrazumijeva svladavanje pravnih prepreka pristupu podacima i tehničkih izazova u pogledu integracije podataka, osiguravanje kvalitete i točnosti podataka, rješavanje pitanja privatnosti podataka, njegovanje kulture dijeljenja među dionicima i rješavanje drugih pravnih i regulatornih komplikacija. Nekolicina zemalja u EU-u se za statističke svrhe prvenstveno oslanja na administrativne registre. Austrija, Danska, Estonija, Finska, Litva, Latvija, Malta, Nizozemska, Slovenija i Švedska su prigrlile korištenje administrativnih podataka prikupljenih uobičajenim aktivnostima tijela državne uprave, čime su smanjile svoju ovisnost o anketama u svrhu dobivanja statističkih uvida. Taj model uključuje ekosustav digitalnih podataka izgrađen na postojećim administrativnim evidencijama i službenim registrima (npr., registar stanovništva, registar poreznih obveznika, registar stanova, registar socijalnog osiguranja) koje vode 10 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA 2. PREGLED KLJUČNIH POJMOVA I IZVORA PODATAKA U EU-u tijela državne uprave, kao što su porezne uprave i resorna ministarstva. Ono što je važno jest da podaci temeljeni na administrativnim registrima pružaju mogućnost ostvarivanja troškovnih učinkovitosti i prikupljanja cjelovitijih i točnijih informacija, s obzirom na to da se oslanjaju na službene evidencije, a ne na samoiskazane anketne unose. relazak s podataka temeljenih na anketama na podatke 2.2.3. P administrativnih registra Nedavnih je godina u statističkim propisima EU-a došlo do promjene, pri čemu se sve veći naglasak stavlja na korištenje administrativnih podataka za službenu statistiku. Ta je promjena potaknuta potrebom za pravodobnom i troškovno učinkovitom statistikom koja zadovoljava zahtjeve korisnika i dionika. Kao što je istaknuto u prethodnom odjeljku, ključna prednost korištenja administrativnih podataka jest smanjenje izravnog prikupljanja podataka od strane statističkih ureda zato što su razne državne agencije već prikupile mnoge relevantne podatke za vlastite svrhe. U EU-u se ta promjena očituje u mnogim statističkim propisima kojima se snažno ohrabruje, a u nekim slučajevima i nalaže korištenje administrativnih podataka. Primjerice, Uredbom (EU) 223/2009 o europskoj statistici NSZ-ima se daje pravo pristupa izvorima administrativnih podataka za proizvodnju službene statistike. Osim toga, Uredbom (EU) 2019/1700 o integriranoj europskoj socijalnoj statistici uspostavlja se okvir za integraciju raznih izvora podataka, uključujući administrativne evidencije. Objema se uredbama žele rasteretiti anketni ispitanici i pritom osigurati isporuka troškovno učinkovite, pouzdane i visokokvalitetne službene statistike. Nadalje, prelaskom na administrativne podatke otvara se mogućnost izrade statistike za manja zemljopisna područja, na kojima bi pristup temeljen na anketama bio neizvediv ili neekonomičan. Osim toga, službena statistička zajednica ide u smjeru korištenja administrativnih registara za provedbu popisa stanovništva. Očekuje se da će se nacrtom Uredbe EU-a o europskoj statistici o stanovništvu i stanovanju19 od država članica zahtijevati da svake godine Eurostatu dostave osnovne podatke o stanovništvu, a svakih deset godina podrobnije informacije. Nacrtom uredbe će se od država članica zahtijevati i da uspostave statističke registre stanovništva i da za njihovo održavanje koriste izvore administrativnih podataka, čime se napušta klasična metoda popisivanja na terenu. Deset država članica, odnosno Češka, Danska, Estonija, Finska, Litva, Latvija, Malta, Nizozemska, Slovenija i Švedska, uvelo je u primjenu registre stanovništva temeljene na administrativnim podacima koji su bili dijelom njihovih popisa stanovništva iz 2021. Druge države članice EU-a su objavile da planiraju slijediti taj primjer, što upućuje na to da će za krug popisa stanovništva koji će se provoditi 2031. doći do šireg pomaka prema popisima stanovništva temeljenima na administrativnim registrima. Iako registri stanovništva nude ključne informacije o pojedincima, mnogi administrativni sustavi EU-a ne mogu generirati pouzdane informacije o kućanstvima – referentnoj jedinici za mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti. U tom se kontekstu predviđa da će očekivano usvajanje Nacrta uredbe u 2024. biti okosnicom značajnih poboljšanja u administrativnim sustavima diljem EU-a. Nadalje, države članice EU-a su ostvarile znatan napredak kad je riječ o uključivanju administrativnih podataka u klasične ankete, kao što je SILC. Trenutačno 20 od 27 država članica unaprijed ispunjava SILC-ov modul o dohotku podacima iz administrativnih izvora. Konkretno, devet država koje svoj sustav temelje na registrima (Austrija, Danska, Estonija, Finska, Litva, Latvija, Nizozemska, Slovenija i Švedska) prikupljaju većinu podataka u vezi s dohotkom i neke demografske informacije iz administrativnih registara. Jedanaest država (Belgija, Bugarska, Cipar, Francuska, Mađarska, Italija, Irska, Malta, Španjolska 19 https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/12958-Data-collection-European-statistics-on-popula- tion-ESOP-_en 11 i od 2024. Hrvatska i Portugal) koriste kombinaciju administrativnih podataka i anketa kako bi izradile neke dohodovne varijable. Samo se sedam država članica (Češka, Njemačka, Grčka, Luksemburg, Poljska, Rumunjska i Slovačka) još oslanja isključivo na ankete (tablica 4). U okviru 1 sažeto je prikazana povijest korištenja administrativnih podataka za SILC u odabranim državama članicama EU-a. Tablica 4: Korištenje administrativnih podataka i registara u anketi SILC, po državi SILC Države članice EU-a Okvir uzorkovanja (iz Austrija, Belgija, Danska, Estonija, Italija, Latvija, Litva, Luksemburg, registra stanovništva) Nizozemska, Slovenija, Španjolska, Švedska Dohodak Austrija, Belgija, Bugarska, Hrvatska (od 2024.), Cipar (mirovine i dohodak državnih službenika), Danska, Estonija, Finska, Francuska, Mađarska, Irska, Italija, Latvija, Litva, Malta, Nizozemska, Portugal (od 2024.), Slovenija, Španjolska, Švedska Demografija Austrija, Belgija*, Danska, Estonija*, Finska, Italija, Litva*, Luksemburg*, Nizozemska, Slovenija, Španjolska (djelomično), Švedska Obrazovanje Austrija, Danska, Estonija*, Finska, Nizozemska, Slovenija, Švedska Rad Austrija, Danska, Finska, Nizozemska, Slovenija, Švedska Stanovanje Austrija, Danska, Irska, Nizozemska, Slovenija, Švedska Države koje ne koriste Češka, Grčka, Njemačka, Luksemburg, Poljska, Rumunjska, Slovačka administrativne podatke Izvor: Razrada Svjetske banke na temelju Europske komisije (2023b) * Nema informacija u izvješću o kvaliteti, ali podaci postoje u administrativnim izvorima. 12 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA 2. PREGLED KLJUČNIH POJMOVA I IZVORA PODATAKA U EU-u Okvir 1: Kratki povijesni prikaz korištenja registara i administrativnih podataka za EU-SILC u odabranim državama Trenutačno u europskoj statistici (uključujući sustav EU-SILC) prevladava trend promicanja korištenja administrativnih podataka. U središtu EU-SILC-a nalaze se podaci o dohotku, koji se, kada se prikupljaju putem intervjua, često ne iskazuju, zbog čega je nedostajuća opažanja potrebno popuniti imputacijom. Stoga je ključna prednost korištenja administrativnih podataka o dohotku ta što je znatno smanjena potreba za takvim imputacijama. Nadalje, za očekivati je da su podaci o dohotku koji potječu iz administrativnih podataka točniji, a njihovo prikupljanje troškovno učinkovitije, uz znatno rasterećenje i samih ispitanika. Pa ipak, vrste pogrešaka od koji pate ankete mogu biti prisutne i kod administrativnih podataka i registara. Osim toga, među različitim administrativnim izvorima pa čak i među varijablama unutar jednog izvora može biti nedosljednosti. U tablici 7 u odjeljku 4.1.2 niže u tekstu raspravljat će se o nekim prednostima i nedostacima anketa oplemenjenih registrima, dok se ovdje daje pregled iskustava nekih država članica EU-a s prikupljanjem podataka EU-SILC o dohotku iz administrativnih izvora. Nordijske zemlje koriste administrativne podatke u statističke svrhe još od 1960-ih. Njihove su ankete imale koristi od dobro ustrojenog sustava osnovnih registara (za više pojedinosti vidjeti okvir 2). Međutim, kvaliteta Registara stanovnika i stanova varira unutar regije (razvijeniji su u Danskoj, Finskoj i Norveškoj nego na Islandu i u Švedskoj), što ima za posljedicu različite pristupe izradi podataka na razini kućanstva za SILC. Razlikuju se i modaliteti uzorkovanja, od naknadnog slojevitog jednostavnog slučajnog uzorkovanja na Islandu do slojevitog dvofaznog uzorkovanja u Finskoj i jednostavnog slučajnog uzorkovanja u Danskoj, Norveškoj i Švedskoj. Pravna osnova za pristup podacima iz registra dobro je uspostavljena. Tehnička pitanja (npr. povezivanje evidencija) su uglavnom riješena. U Francuskoj su od 1956. administrativni podaci integrirani u anketne podatke. Administrativni podaci o dohotku koriste se za SILC od 2008. Pilot-studija iz 2005. je pokazala da su stope AROP dobivene iz anketa temeljenih na intervjuima i administrativnim podacima slične i da i u jednom i u drugom slučaju iznose približno 13 posto. Prelazak na administrativne podatke tek je u manjoj mjeri utjecao na glavne transverzalne pokazatelje dohodovnog siromaštva, ali je prouzročio rast pokazatelja dohodovne nejednakosti zbog šireg obuhvata i veće točnosti podataka o dohotku. U Austriji je 2012. bio dovršen prelazak na administrativne podatke za SILC. Ta je promjena znatno utjecala na neke pokazatelje koji se temelje na dohotku, kao što su dohodovna nejednakost i stope AROP, čije su vrijednosti porasle, dok su prosječni iznosi dohotka ostali stabilni. U Španjolskoj se dohodovne varijable sustava SILC od 2013. izvode iz administrativnih podataka. Španjolska koristi mješoviti model jer podatke o dohotku dobiva i iz registara i iz upitnika. Ono što se može naučiti od Španjolske jest da je prvo potrebno savladati pravne prepreke. Osim toga, ključno ograničenje je pravodobnost te su mogući prekidi u vremenskim nizovima. U Italiji se podaci SILC od 2004. prikupljaju iz višestrukih izvora. Integracija administrativnih podataka dovela je do primjetnog povećanja u procjenama prosječnog dohotka i broja samozaposlenih osoba, dok je u slučaju zaposlenih osoba porast bio manji. Istodobno su stope nejednakosti i siromaštva bile revidirane na dolje. Izvor: Atkinson i sur. (2017.) 13 2.2.4. Prelazak na administrativne registre u Hrvatskoj Godine 2023. Hrvatska je objavila da planira prijeći na sustav temeljen na administrativnim registrima, što uključuje uspostavu Središnjeg registra stanovništva i provedbu popisa stanovništva 2031. temeljenog na administrativnim registrima. Da će izraditi Središnji registar stanovništva, Porezna uprava MFIN-a službeno je objavila u ožujku 2023. DZS je također naveo da će popis stanovništva iz 2021. biti zadnji koji će se prvenstveno oslanjati na prikupljanje podataka na terenu te da kao glavni izvor za popis stanovništva 2031. planira koristiti Registar stanovništva. Kao što je bilo napomenuto u prethodnom izvješću, Hrvatska posjeduje iscrpne administrativne podatke, ali joj nedostaju ključne informacije kako bi izradila podatke na razini kućanstva, kao što su jedinstvene identifikacijske oznake stanova i informacije o članovima kućanstva. U 3. poglavlju bit će podrobno prikazan plan izrade Središnjeg registra stanovništva, za koji se očekuje da će popuniti te praznine u podacima i učiniti suvišnom potrebu za prikupljanjem podataka na terenu prilikom budućih popisa stanovništva. Hrvatska je nedavno počela koristiti administrativne podatke za određene aspekte SILC-a. Iako DZS već koristi administrativne izvore u raznim statističkim područjima, kao što su plaće, zaposlenost i strukturne poslovne statistike, izravno prikupljanje podataka od ispitanika bilo je i ostalo jedina metodologija za EU-SILC do 2023., kada su pojedinačni pokazatelji dohotka bili prvi put izračunati iz administrativnih podataka. Konkretno, DZS se oslonio na podatke o dohotku od samostalne djelatnosti, mirovinama (starosnim, obiteljskim, invalidskim, prijevremenim) i socijalnim naknadama, koje Porezna uprava prikuplja pomoću obrasca JOPPD. Promjena izvora značila je prekid u vremenskim nizovima u odnosu na prethodne godine kada su se podaci prikupljali isključivo anketama. 14 SREDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA 3. REPUBLIKE HRVATSKE: DOSADAŠNJI RAZVOJ Nedavno najavljenom uspostavom sveobuhvatnog registra stanovništva i kućanstava otklonit će se velika praznina u hrvatskom sustavu registara. Na tu smo prazninu ukazali u prethodnom izvješću iz ovog niza objavljenom u svibnju 2023. U kolovozu iste godine MFIN je donio odluku o osnivanju i imenovanju članova radne skupine zadužene za izradu Središnjeg registra stanovništva.20 Radna skupina se sastoji od 44 člana iz 32 državna tijela, a vode je MFIN i Porezna uprava. Nakon što je Porezna uprava održala dvostrane sastanke s raznim državnim institucijama i analizirala njihove podatkovne potrebe, MFIN je u veljači 2024. predstavio nacrt prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva.21 U prethodnom izvješću iz ovog niza istaknuta su dva ključna problema u razvoju hrvatskog sustava temeljenog na registru: nedostatak jedinstvenih identifikacijskih oznaka stanova i nedostatak jasnog plana za određivanje sastava kućanstava. Iako nije posve jasno kako riješiti ta dva problema (s obzirom na to da trenutačni nacrt prijedloga zakona nije popraćen podrobnim podzakonskim propisima), u odjeljcima 3.4.1. i 3.4.2. navedena su predviđena općenita rješenja, dok se u odjeljku 3.7. govori o otvorenim pitanjima. 3.1. CILJEVI TE VREMENSKI I PRAVNI OKVIR 3.1.1. Ciljevi Središnjeg registra Središnji registar stanovništva zamišljen je kao centralizirani repozitorij podataka koji na više načina smanjuje administrativno opterećenje. Konkretno, ciljevi su mu sljedeći: • omogućiti zamjenu klasičnih desetogodišnjih popisa stanovništva stalno dostupnim podacima o stanovništvu, kućanstvima i stanovima, • omogućiti realan izračun dohotka po članu kućanstva radi boljeg usmjeravanja mjera socijalne politike i potpore za ranjiva kućanstva, • omogućiti pojedincima i kućanstvima ostvarivanje raznih prava bez potrebe za podnošenjem zahtjeva i popratne dokumentacije ili složenim postupcima jer će država imati potrebne podatke da utvrdi tko ima pravo na njihovo ostvarivanje, • omogućiti građanima uvid u sve svoje osobne podatke na jednom mjestu, • s priječiti zlouporabu socijalnih naknada i poreznih olakšica boljim ažuriranjem i međusobnim povezivanjem podataka. MFIN je utvrdio 44 konkretna primjera upotrebe Središnjeg registra. Posebno je naglasio sljedeće: • vođenje jedinstvene elektroničke evidencije rada i evidencije neaktivnih osoba (radi lakšeg otkrivanja prekršitelja i suzbijanja pojedinih oblika neprijavljenoga rada), brzavanje ostavinskih postupaka utvrđivanjem nasljednika na temelju podataka iz Registra, • u naliza tržišta rada, tj. praćenje, analiziranje i istraživanje čimbenika koji utječu na kretanje zaposlenosti • a i zapošljavanja, zračun indeksa razvijenosti i oblikovanje politika regionalnog razvoja, • i lakšavanje upisa djece u predškolske ustanove, škole, učeničke domove i visoka učilišta (jer podnositelji • o zahtjeva više ne bi morali dostavljati popratnu dokumentaciju), rovedba mjera socijalne politike (dječji doplatak, naknada za starije osobe, zdravstveno osiguranje • p na teret državnog proračuna, socijalne naknade i studentske stipendije itd.). 20 https://vlada.gov.hr/UserDocsImages/Vijesti/2024/Velja%C4%8Da/21%20velja%C4%8Da/Sredisnji_registar_stanovnistva.pdf 21 https://esavjetovanja.gov.hr/ECon/MainScreen?entityId=26451 15 3.1.2. Proračun i vremenski okvir Procijenjeni trošak uspostave Središnjeg registra i njegove integracije s drugim službenim registrima iznosi približno 12,8 milijuna EUR, a financirao bi se iz državnog proračuna. Godine 2023. u Nacionalni plan oporavka i otpornosti uključena je izrada Registra stanovništva s planiranim rokom dovršetka u prosincu 2025. Projekt bi trebao imati četiri faze: 1. faza: ustroj i uvođenje sustava za integraciju, pohranu i analizu podataka (rok: prvo tromjesečje • 2024., vrijednost: 2,2 milijuna EUR): definiranje ključnih pojmova: stanovništvo, obitelj i kućanstvo, – utvrđivanje potrebnih podataka i relevantnih izvora, – konsolidacija postojećih podataka o kućanstvima u jedinstvenom repozitoriju, – priprema nacrta prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva, s posebnim naglaskom na – zaštitu osobnih podataka i pravo na dostupnost podataka; . faza: ustroj registra nositelja podataka za Središnji registar (rok: drugo tromjesečje 2024. – treće • 2 tromjesečje 2025., vrijednost: 1,8 milijuna EUR); . faza: uspostava preduvjeta za integraciju službenih evidencija i Registra stanovništva, obitelji i • 3 kućanstava (SOK) za 34 tijela državne uprave (rok: treće tromjesečje 2025., vrijednost: 8,5 milijuna EUR); 4 . faza: lansiranje namjenskog portala za građane u okviru sustava ePorezna/mPorezna (rok: drugo • tromjesečje 2026., vrijednost: 0,2 milijuna EUR). 3.1.3. Pravni okvir Nacrtom prijedloga zakona o Središnjem registru22, koji je izradio MFIN, utvrđuje se pravni okvir za ustroj i vođenje Registra stanovništva. Nacrt je prošao fazu javnog savjetovanja i očekuje se njegovo podnošenje Saboru s ciljem da stupi na snagu 1. siječnja 2025. Međutim, članci 29. do 35.23 stupit će na snagu 1. siječnja 2026., a članci 13., 24., 25. i 28.24 1. lipnja 2026. U nacrtu prijedloga zakona navode se ciljevi i područje primjene Središnjeg registra, definiraju ključni pojmovi i propisuju ključni koraci za određivanje sastava kućanstava. 3.2. OBUHVAT STANOVNIŠTVA I KLJUČNE DEFINICIJE 3.2.1. Obuhvat stanovništva Registar stanovništva će obuhvaćati cjelokupno stanovništvo Republike Hrvatske, odnosno sve stanovnike koji imaju aktivan osobni identifikacijski broj (OIB), uključujući one koji žive u inozemstvu. Definicija stanovnika u Nacrtu prijedloga zakona je istovjetna onoj iz Zakona o prebivalištu, prema kojem je stanovnik hrvatski državljanin ili stranac s prijavljenim prebivalištem ili boravištem. 22 https://esavjetovanja.gov.hr/ECon/MainScreen?entityId=26451 23 Članci 29. do 35. odnose se na povezivanje podataka (s drugim evidencijama Porezne uprave), upotrebu podataka, objavljivanje agregiranih informacija, pristup podacima, upotrebu alata za siguran pristup podacima i obvezu reguliranja pojedinosti u budućem pravilniku. 24 Članak 13. odnosi se na dobrovoljno dostavljanje podataka u vidu pojedinačnih izjava. Članci 24. i 25. odnose se na postupak pod- nošenja izjave o članovima kućanstva, uključujući osobe koje ne nastanjuju istu stambenu jedinicu. Konačno, članak 28. odnosi se na pravo osoba upisanih u Registar stanovništva na pristup podacima. 16 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA REDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA REPUBLIKE HRVATSKE: 3. S DOSADAŠNJI RAZVOJ 3.2.2. Ključne definicije U Nacrtu prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva pojmovi stanovnik, srodstvo, kućanstvo i identifikacijska oznaka kućanstva definirani su na sljedeći način: tanovnik je osoba kojoj je dodijeljen jedinstveni osobni identifikacijski broj (OIB), koji je primarni način • S povezivanja osobnih informacija iz raznih izvora (npr. informacija o dohotku, imovini i obrazovanju). OIB se izdaje svim fizičkim i pravnim osobama u Republici Hrvatskoj. Međutim, Registar neće obuhvaćati samo podatke o stanovnicima, nego i podatke o: rvatskim državljanima s prebivalištem i/ili boravištem u Republici Hrvatskoj, na temelju podataka –h o prebivalištu prijavljenih Ministarstvu unutarnjih poslova, hrvatskim državljanima s prebivalištem i/ili boravištem izvan Republike Hrvatske, na temelju podataka – o prebivalištu prijavljenih Ministarstvu unutarnjih poslova, trancima koji imaju dozvolu dugotrajnog, stalnog ili povremenog boravka u Republici Hrvatskoj, –s na temelju podataka o prebivalištu prijavljenih Ministarstvu unutarnjih poslova i osobama koje se u skladu s odredbama zakona ne smatraju stanovnicima, ali su srodnici ili predstavnici – prijavljenih članova kućanstva. Srodstvom se smatra povezanost jednoznačno određene osobe putem osobnog identifikacijskog • broja s djecom, bračnim drugom, izvanbračnim drugom, životnim partnerom, neformalnim životnim partnerom, roditeljima, bakama i djedovima te braćom i sestrama, putem njihovog osobnog identifikacijskog broja. ućanstvom se smatra skupina osoba koja zajedno nastanjuje stambenu jedinicu ili dio stambene jedinice • K te koje zajedno privređuju i troše. Postupak određivanja sastava kućanstva opisan je u odjeljku 3.4.2. dentifikacijskom oznakom kućanstva smatra se identifikacijska oznaka stambene jedinice, određena • I prema posebnom propisu (vidjeti odjeljak 3.4.1.). Ako u istoj stambenoj jedinici živi više kućanstava, identifikacijsku oznaku kućanstva čini identifikacijska oznaka stambene jedinice kojoj se dodaje redni broj. ADMINISTRATIVNI REGISTRI KOJI SLUŽE KAO 3.3. IZVORI PODATAKA Kako bi obuhvat bio potpun, Registar stanovništva se prvenstveno temelji na podacima iz sustava OIB-a. OIB je ključna osobna identifikacijska oznaka u svim službenim evidencijama u Hrvatskoj, a sustav OIB-a već uključuje podatke Ministarstva unutarnjih poslova o prebivalištu hrvatskih državljana i boravištu stranaca (npr. prijavljene adrese) kao i redovito ažuriranje podataka o ključnim osobnim događajima (npr. rođenju i smrti) iz sustava državnih matica MPUDT-a i drugih subjekata. Nadalje, Porezna uprava najavila je da će u Registar stanovništva ulaziti dodatne kategorije administrativnih podataka (slika 2). Ti podaci uključuju podatke iz e-registara Ministarstva znanosti i obrazovanja, pojedinosti o radnom statusu pojedinaca iz evidencije Ministarstva rada, mirovinskoga sustava, obitelji i socijalne politike te podatke Ministarstva zdravstva o statusu zdravstvenog osiguranja. Registar stanovništva sadržavat će i podatke iz Registra prostornih jedinica i Registra zgrada Državne geodetske uprave. Konačno, Porezna uprava dostavit će podatke o dohotku i imovini iz svojih informacijskih sustava i povezati ih s podacima iz Registra stanovništva u analitičke i administrativne svrhe. Budući da je Registar stanovništva još u fazi razvoja, Okvir 2 prikazuje primjer sustava registara u nordijskim zemljama. 17 Slika 2: Izvori podataka za budući Registar stanovništva Izvori podataka Izvori podataka Analiza rizika – ISPU – IZJAVA STRANKE eGrađani NADZOR DOPRINOSI REGISTRI DOHODAK OIB (Fizičke osobe) DOBIT DOBIT Središnji registar stanovništva KNJIGOVODSTVO PDV NAPLATA Stanovnik REGISTRI UREDSKO Dohotak i GSB DOHODAK primitak LOKALNI PREKRŠAJI srodstvo POTVRDE RAZMJENE Imovina USLUGE i izvori Institucionalna Kućanstva kućanstva Izvori podataka vanjski sustavi Korisnici Državni ured za statistiku Državne Registar osoba Izvještajni sustav Središnji državni ured za demografiju i mlade matice s invaliditetom Središnji sustav interoperabilnosti Zbirka podataka o HZZO pribivalištu i boravištu eMatica Korisnici Registar zgrada i ISVU Ministarstvo branitelja Ministarstvo regionalnoga razvoja i fondova EU DORH Ministarstvo obrane RH Ministarstvo znanosti i obrazovanja FINA Registar birača HZMO Ministarstvo turizma i sporta Državno odvjetničko vijeće REGOS Ministarstvo pravosuđa i uprave Središnji državni ured za Hrvate izvan RH HZZ Ministarstvo unutarnjih poslova MFIN, Carinska uprava HZJZ HZMO Ministarstvo rada, mirovinskoga sustava, obitelji i socijalne politike HZZO Izvor: Porezna uprava. Okvir 2: Sustav registara u nordijskim zemljama Među sustavima registara nordijskih zemalja postoje neznatne razlike. Informacije iz jednog ili više administrativnih izvora integrirane su u osnovne registre. Danska, Finska, Island i Norveška uspostavili su po tri osnovna registra: registar stanovništva, registar zgrada i stambenih objekata te registar poslovnih subjekata. Švedska je pak razvila statistički sustav na temelju četiriju osnovnih registara (slika 3). Za taj su sustav potrebne usklađene osnovne varijable, dobro definirane statističke metodologije, pojedinosti o velikim količinama podataka te smjernice za zaštitu privatnosti (Carlsson i Holmberg, 2008.). Svi su registri integrirani u osnovne registre s pomoću istog osobnog identifikacijskog broja (PIN), identifikacijskog broja poslovnog subjekta ili, u nekim slučajevima, identifikacijske oznake nekretnine i lokacije (slika 4). 18 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA REDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA REPUBLIKE HRVATSKE: 3. S DOSADAŠNJI RAZVOJ Slika 3: Sustav registara švedskog zavoda za statistiku Registar uzroka smrti Švedski jezik za imigrante Registar dodatnih davanja Obrazovanje odraslih Vozila u privatnom vlasništvu Više sekundarno obrazovanje Registar kaznenih osuda Registar učenika devetog razreda Registar obrazovanja Registar nastavnika Registar zaposlenih Registar visokog obrazovanja Registar Popis stanovništva i stanova Registar Osobe u obrazovnom sustavu poslova stanovništva Osobni prihodi i imovina i djelatnosti Registar tržišta rada – obrazovanje Imenovane i izabrane osobe Računi dobiti i gubitka Registar longitudinalnih podataka o Zaposlenici privatnog sektora, plaće prihodima (Linda) Zaposlenici okružnog vijeća, plaće Longitudinalni registar (Louise) Zaposlenici na razini općine, plaće Višegeneracijski registar Zaposlenici lokalnih tijela, plaće Registar plodnosti Državna služba, plaće Strukovni registar Geografska baza podataka Poslovni prihodi Registar cijena nekretnina Demografija poduzeća Registar obnove Platne liste, broj zaposlenika Registar novogradnja Standardizirana financijska izvješća Registar Stambene zgrade s jednim ili dva stana Registar Mjesečni povrati poreza poslovnih nekretnina Višestambene zgrade subjekata Proizvodnja Industrijske nekretnine Registar PDV-a Poljoprivredne nekretnine Registar vanjske trgovine Nekretnine s procijenjenom vrijednosti Vozila u vlasništvu poduzeća Registar poljoprivrednih poduzeća Registar škola Slika 4: Poveznice između švedskih registara PIN ID poslodavca Registar PIN PIN Drugi registri Registar poslova Drugi registri osobnih podataka stanovništva i drugih aktivnosti djelatnosti ID lokacije ID nekretnine ID poslodavca ID lokacije ID poslodavca Adresa Registar Drugi registri Registar Drugi poslovni poslovnih nekretnina nekretnina registri subjekata ID nekretnine ID lokacije Izvor: Jantti i sur. (2013.) 19 POPUNJAVANJE PRAZNINA U PODACIMA KAKO 3.4. BI SE IDENTIFICIRALA KUĆANSTVA U prethodnom izvješću istaknuto je da hrvatski sustav administrativnih podataka trenutačno nije dovoljan za identifikaciju kućanstava jer ne postoje identifikacijske oznake stanova. Eurostat definira kućanstvo kao jednu ili više osoba koje žive na istoj adresi u zajedničkom kućanstvu25. Međutim, u službenom hrvatskom registru adresa nedostaju brojevi stanova u višestambenim zgradama, što je problematično jer 91 % hrvatskih stanovnika živi u vlastitim stanovima26. Osim toga, definicija „adrese” u Zakonu o prebivalištu ne uključuje brojeve stanova, a Registar zgrada Državne geodetske uprave sadržava identifikacijske oznake stanova za tek mali broj stambenih zgrada. Ni u drugim administrativnim evidencijama nije moguće identificirati kućanstva na temelju srodstva. Identifikacija kućanstava na temelju srodstva također je nepotpuna jer sustav državnih matica, koji uključuje matice rođenih, umrlih i vjenčanih i registar životnog partnerstva, ne obuhvaća cjelokupno stanovništvo. Na primjer, u matici rođenih nedostaju identifikacijski brojevi roditelja (OIB ili JMBG) za osobe rođene prije 1986., čime je isključeno 62 % stanovništva27. Slično tome, matica vjenčanih ne uključuje identifikacijske brojeve bračnih drugova za brakove sklopljene prije 1986., zbog čega se oko 17 % stanovništva ne može identificirati na temelju bračnog srodstva.28 3.4.1. Identifikacija stanova Kako bi se riješio problem nepostojanja identifikacijskih oznaka stanova, Ministarstvo prostornoga uređenja, graditeljstva i državne imovine predložilo je 2024. nacrt Zakona o upravljanju i održavanju zgrada29. Nacrtom zakona predlaže se da se svaka zajednica suvlasnika zgrade smatra zasebnom pravnom osobom i da svakoj od njih Državna geodetska uprava dodijeli jedinstveni identifikacijski broj (identifikacijsku oznaku). Takav bi se broj dodijelio svakoj zgradi i njezinim pojedinačnim jedinicama, kao što su stanovi, u trenutku registracije zajednice suvlasnika. Nacrtom zakona propisuje se da svaki upravitelj zgrade mora dostaviti etažni elaborat (ili, ako to nije moguće, skicu tlocrta) s podacima o korisnim površinama svih posebnih dijelova zgrade, a u ovom se izvješću pretpostavlja da će se na temelju tog postupka identificirati stanovi. Metodologija za dodjelu jedinstvenih identifikacijskih oznaka zgradama i svim njihovim zasebnim dijelovima propisat će se budućim pravilnikom, dok će fizičke oznake za svaki stan vjerojatno dodijeliti upravitelji zgrada. Pretpostavljamo i da će Državna geodetska uprava povezati novododijeljene identifikacijske oznake stanova sa stanovima upisanima u zemljišnu knjigu i knjigu položenih ugovora. Te će identifikacijske oznake zatim postati dio službenih adresa i biti upisane u Registar prostornih jedinica i Registar zgrada Državne geodetske uprave. Metodologija koju Državna geodetska uprava primjenjuje za dodjelu identifikacijskih oznaka stanovima nije objavljena. U okviru 3 opisana su rješenja švedske porezne uprave i norveškog zavoda za kartografiju. U skladu s trenutačnim vremenskim okvirom, Zakon će stupiti na snagu 1. siječnja 2025., nakon čega slijedi razdoblje od 12 mjeseci za dodjelu jedinstvenih identifikacijskih oznaka stanovima. 25 https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Household_-_social_statistics 26 Eurostat (2023.). Mrežna oznaka podataka: ilc_lvho02 27 Izračun Svjetske banke na temelju popisa stanovništva iz 2022. dostupan je na poveznici https://podaci.dzs.hr/2023/hr/58063 28 Gornja granica procjene na temelju popisa stanovništva iz 1981., 1991. i 2022. Prosječna dob sklapanja braka 1981. iznosila je 22,3 godine za žene i 25,7 godina za muškarce. Ti su brojevi 1991. iznosili 23,3 godine za žene i 27 godina za muškarce. Procjenjuje se da je prosječna dob sklapanja braka 1986. iznosila 24,6 godina, jer je to sredina između brojeva iz 1981. i 1991. Stoga se pretpostavlja da je otprilike 17 % osoba rođenih prije 1961. moglo biti u braku u vrijeme popisa stanovništva 2022. 29 https://esavjetovanja.gov.hr/ECon/MainScreen?entityId=26518 20 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA REDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA REPUBLIKE HRVATSKE: 3. S DOSADAŠNJI RAZVOJ Okvir 3: Identifikacija stanova: švedsko i norveško rješenje Godine 2010. švedska porezna uprava dobila je zadatak da ustroji i vodi registar stanovništva na razini stanova kako bi se omogućilo prikupljanje statističkih podataka o kućanstvima i stanovima. U odnosu na tradicionalne popise stanovništva i stanova, taj pristup omogućava jeftinije i jednostavnije prikupljanje podataka. Švedska porezna uprava poslala je upitnik osobama prijavljenima na istim adresama i osobama čije su međusobne obiteljske veze unesene u registar stanovništva. Od najstarije osobe iz svake skupine zatraženo je da ispuni upitnik, označi svoj stan u skladu s usklađenom metodologijom (slika 5) i dostavi upitnik poštom, putem interneta ili telefonom. Slika 5: Švedska metodologija za numeriranje stanova Katovi se pobrojavaju počevši od ulaznog kata, kojemu se dodjeljuje broj 10. Katovima iznad ulaznog kata dodjeljuju se brojevi 11, 12 itd. Ako se stanovi nalaze na katovima ispod razine ulaznog kata, katu neposredno ispod ulaznog dodjeljuje se broj 09, sljedećem 08, zatim 07 itd. To se primjenjuje i na polukatove. Brojevi stanova sastoje se od četiri znamenke. Prve dvije znamenke označavaju kat, a druge dvije lokaciju stana na katu. ILUSTRACIJA: LANTMÄTERIET Pobrojavanje stanova na svakom (Švedsko tijelo za kartografiju, katu započinje brojem 01, kojim katastar i uknjižbu zemljišta) se označava prvi stan slijeva iz perspektive osobe koja se penje stepenicama. Brojevi se nastavljaju dodjeljivati redom u smjeru kazaljki na satu. * Sobama i drugim prostorijama koje bi se mogle pretvoriti u stanove također se dodjeljuju brojevi na navedeni način i na njihovu se mjestu ostavlja 4B A i2 praznina u nizu brojeva stanova. 24 Ti će se brojevi koristiti samo N TA ako se odgovarajuće prostorije GA OR pretvore u stanove. ST R: M JE PRI U Norveškoj Zavod za kartografiju zahtijeva da svi stanovi imaju svoju adresu s jedinstvenim brojem stana kao identifikacijskom BILD: LAN TM ÄTERIET oznakom. Broj stana čine jedno slovo i četiri znamenke. Slovo označava nalazi li se stan na donjem katu (U), u podrumu (K), na glavnom katu (H) ili na gornjem katu (L). Prve dvije znamenke označavaju točan broj kata, a druge dvije broj određenog stana, koji se računa slijeva na desno iz perspektive osobe koja se penje stepenicama. Na primjer, broj stana H0201 označava prvi stan slijeva na drugom glavnom katu zgrade. Norveška porezna uprava omogućava pojedincima da na internetskom portalu dodaju ili promijene svoj broj stana u Nacionalnom registru stanovništva. Izvor: švedska Porezna uprava (2010.), norveški Zavod za kartografiju (2023.) i norveška Porezna uprava (2024.) 21 3.4.2. Identifikacija kućanstava Na temelju Nacrta prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva identifikacija kućanstava vjerojatno će uključivati tri koraka:30 Porezna uprava će odrediti kućanstva utvrđivanjem srodstva među osobama koje žive u istoj 1. stambenoj jedinici (uključujući stanove), oslanjajući se pritom na postojeće administrativne izvore. Fokus će biti na „užoj obitelji”, tj. parovima (bračni drugovi ili životni partneri ili izvanbračni drugovi ili neformalni životni partneri) zajedno s djecom ili bez djece (članovima kućanstva smatrat će se samo uzdržavana djeca do prvog zaposlenja) (članci 22. i 23. Nacrta prijedloga zakona). odaci koji se ne mogu prikupiti iz postojećih registara prikupljat će se iz izjava pojedinaca. Time 2. P će se omogućiti i izvješćivanje o većim kućanstvima, uključujući ona koja obuhvaćaju osobe koje ne žive na istoj adresi, nisu u međusobnom srodstvu ili čak borave u inozemstvu. Ako osoba prijavi da je član određenog kućanstva, ostali odrasli članovi tog kućanstva bit će obaviješteni i dobit će mogućnost pobijanja tvrdnje u roku od 10 radnih dana. Sadržaj izjave bit će određen pravilnikom (članak 24. Nacrta prijedloga zakona). Institucionalna kućanstva identificirat će Porezna uprava izravnim kontaktom s relevantnim 3. institucijama (članak 16. Nacrta prijedloga zakona). U ovoj fazi nije jasno kako će se zadanomu vremenskom okviru izrade Registra stanovništva identificirati kućanstva. Nakon upisa identifikacijskih oznaka stanova u Registar prostornih jedinica i Registar zgrada Državne geodetske uprave, osobe koje žive u pojedinom stanu vjerojatno će biti identificirane u trenutku obnove osobne iskaznice. U Nacrtu prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva nije predviđeno da pojedinci dostave identifikacijske oznake svojih stanova Poreznoj upravi radi upisa u Registar stanovništva, nego se čini da će se te informacije prikupljati kad osoba produljuje svoju osobnu iskaznicu ili putovnicu. Međutim, izvedivost tog pristupa u ovoj fazi ostaje nejasna jer bi definiciju službene adrese trebalo izmijeniti tako da uključuje broj stana, a Zakon o prebivalištu tako da se adrese u njemu definiraju sve do razine kućnog broja. Očekuje se da će Registar stanovništva i dodjela jedinstvenih identifikacijskih oznaka stanovima biti dovršeni do 1. siječnja 2026., dok se izmjena Zakona o prebivalištu očekuje tijekom 2024. ili u prvoj polovini 2025. Budući da većina osobnih iskaznica vrijedi pet godina, identifikacija stanova koja je povezana s njihovom obnovom mogla bi potrajati do 2031. Međutim, došlo bi do praznine u podacima o starijim osobama jer osobne iskaznice izdane nakon 2. kolovoza 2021. osobama u dobi od 70 ili više godina vrijede 40 godina. Stoga bi za prikupljanje podataka o tim osobama bio potreban drukčiji mehanizam. Postoje i druge metodologije za povezivanje pojedinaca s kućanstvima. Neke od njih razmotrene su u prethodnom izvješću iz ovoga niza, među ostalim slovenski pristup koji se temelji na administrativnom popisu zgrada (vidjeti okvir 4). 30 Posebna pravila za prikupljanje informacija o kućanstvima i izradu identifikacijskih oznaka te sadržaj izjave o članovima kućanstva MFIN će odrediti pravilnikom. 22 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA REDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA REPUBLIKE HRVATSKE: 3. S DOSADAŠNJI RAZVOJ Okvir 4: Slovenski katastar zgrada i popis nekretnina Od 2000. do 2002. Geodetska uprava Republike Slovenije provela je terensku identif ikaciju i fotogrametrijsko snimanje 1 401 270 zgrada. Do 2024. uspostavljen je katastar zgrada integriranjem podataka o zgradama i dijelovima zgrada iz postojećih evidencija (slika 6). Slika 6: Slovenski katastar zgrada podaci iz zemljišnog katastra podaci iz Registra podaci iz središnje prostornih baze podataka katastra jedinica zgrada Drugi izvori Prikupljanje podataka o zgradama i dijelovima zgrada iz postojećih poslovni – upravitelji evidencija registar višestambenih zgrada Registar korisnika evidencija podataka električne energije za izračun naknade za korištenje građevinskog zemljišta Središnji registar stanovništva Pravna osnova: Zakon o evidentiranju nekretnina, državne granice i prostornih jedinica – ZENDMPE (Službeni list Republike Slovenije, br. 52/2000, 87/2002 – SPZ i 47/2006 – ZEN) U razdoblju od 2006. do 2007. Geodetska uprava provela je popis nekretnina kako bi prikupila podatke o broju stambenih jedinica za sve osobe koje su u to vrijeme imale prijavljeno prebivalište ili boravište u Sloveniji. Pravna je osnova tog popisa Zakon o registraciji nekretnina (Službeni list Republike Slovenije, br. 47/06, 65/07). Tablica 5 sadržava osnovne informacije o provedbi popisa. Tablica 5: Slovenski popis nekretnina Trajanje popisivanja na terenu 9 mjeseci (1. prosinca 2006. – 31. kolovoza 2007.) Aktivna pomoć vlasnicima u do 21. prosinca 2007. evidentiranju neprijavljenih nekretnina Proračun 10,9 milijuna EUR Uključeno osoblje 1983 • 1625 radnika zaduženih za inventuru • 158 nadzornika • 16 državnih nadzornika • 134 asistenta Izvor: Geodetska uprava Republike Slovenije (2024.) 23 3.5. VARIJABLE TE UNOS I AŽURIRANJE PODATAKA 3.5.1. Varijable i učestalost ažuriranja Prema nacrtu prijedloga zakona, Registar stanovništva će se sastojati od općeg i posebnog dijela, pri čemu će popis varijabli za svaki dio biti određen pravilnikom. Opći dio će sadržavati sljedeće vrste podataka: osobne identifikacijske brojeve (OIB) i osobna imena iz Evidencije o osobnim identifikacijskim 1. brojevima Porezne uprave, 2. osobne podatke iz sustava državnih matica MPUDT-a, odatke o brakovima i životnim partnerstvima iz sustava državnih matica MPUDT-a, 3. p odatke o roditeljima i djeci iz sustava državnih matica MPUDT-a, 4. p odatke o zakonskoj skrbi i skrbništvu iz sustava državnih matica MPUDT-a, 5. p podatke o prebivalištu i boravištu iz Zbirke podataka o prebivalištu i boravištu koju vodi Ministarstvo 6. unutarnjih poslova i odatke o invaliditetu iz Registra osoba s invaliditetom Hrvatskog zavoda za javno zdravstvo. 7. p Posebni dio Registra stanovništva će sadržavati sljedeće vrste podataka: p odatke o obrazovanju iz informacijskog sustava osnovnog i srednjoškolskog obrazovanja i 1. informacijskog sustava evidencija u visokom obrazovanju Ministarstva znanosti i obrazovanja, podatke o osnovi zdravstvenog osiguranja iz informacijskog sustava Hrvatskog zavoda za zdravstveno 2. osiguranje, podatke o osnovi mirovinskog osiguranja i zaposlenju te o umirovljenicima iz informacijskog sustava 3. Hrvatskog zavoda za mirovinsko osiguranje, odatke o nacionalnosti iz Registra birača Ministarstva uprave i 4. p podatke o stambenim jedinicama i kvaliteti stanovanja iz informacijskog sustava Državne geodetske 5. uprave. Posebni dio će sadržavati i sljedeće podatke na temelju dobrovoljnih izjava pojedinaca: odatke o izvanbračnim zajednicama ili neformalnim životnim partnerstvima, 1. p odatke o vjeri i materinskom jeziku i 2. p ontaktne podatke. 3. k Opseg prikupljenih podataka bit će propisan pravilnikom. Na prvom sastanku radne skupine Porezna uprava je dostavila okvirni popis varijabli koji će služiti kao osnova za pravilnik. Prošireni popis varijabli na temelju informacija iz nacrta prijedloga zakona dostupan je u Prilogu A2. Treba napomenuti da će Registar stanovništva uključivati identifikacijske oznake stanova, koje trenutačno nisu dostupne u administrativnim registrima. Budući da će se u Registar stanovništva integrirati više izvora administrativnih podataka, varijable u općem dijelu ažurirat će se čim dođe do promjena u izvornim bazama podataka. S druge strane, budući da će neke varijable zahtijevati samo periodična ažuriranja, podaci u posebnom dijelu ažurirat će se svaka tri mjeseca iz administrativnih izvora. 24 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA REDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA REPUBLIKE HRVATSKE: 3. S DOSADAŠNJI RAZVOJ 3.5.2. Unos, ispravak i provjera podataka Nakon integracije postojećih izvora podataka u Registar stanovništva, Porezna uprava će uspostaviti novi internetski portal. Svi hrvatski državljani s odgovarajućim digitalnim vjerodajnicama31 moći će putem tog portala pristupiti svojim osobnim podacima, unijeti podatke koji nedostaju i/ili ispraviti netočne podatke u Registru stanovništva. Podaci se mogu provjeriti kad pojedinci produljuju svoje osobne isprave, kao što su osobne iskaznice i putovnice, kako je navedeno u odjeljku 3.4.2. Novi portal trebao bi biti dodan postojećoj internetskoj platformi ePorezna/mPorezna. Porezna uprava razmatra uspostavu tog portala oslanjajući se na uspjeh hrvatskog sustava e-Građani, koji je već omogućio prikupljanje pouzdanih podataka o kućanstvima u velikom dijelu stanovništva.32 Nadalje, ključno je da Porezna uprava uspostavi protokole koji pojedincima omogućavaju prijavu članova kućanstva. Očekuje se da će portal biti pušten u funkciju 1. lipnja 2026.. Protokoli za ažuriranje osobnih podataka u Registru stanovništva 3.5.3. Prema nacrtu prijedloga zakona, pojedinci će moći obavijestiti Poreznu upravu o svim osobnim podacima u Registru stanovništva koje treba ažurirati ili ispraviti, ali će izmjene morati biti izvršene u izvornim administrativnim izvorima. U nacrtu prijedloga zakona navodi se da Registar stanovništva neće utjecati na ulogu i način vođenja drugih registara. Pojedinci će moći izvršiti uvid u svoje osobne podatke zabilježene u Registru stanovništva. Ako pojedinac ili Porezna uprava utvrdi pogrešku u podacima, Porezna uprava će stupiti u kontakt s nositeljem izvornog administrativnog izvora radi provjere točnosti podataka. Ako neki pojedinac i dalje sumnja u točnost podataka, Porezna uprava će objasniti koji izvori podataka sadrže izvorne informacije i obavijestiti pojedinca o njegovu pravu na ispravljanje bilo koje pogreške u izvoru. POTENCIJAL ZA SPAJANJE PODATAKA IZ 3.6. REGISTRA STANOVNIŠTVA I DRUGIH IZVORA nteroperabilnost između Registra stanovništva i drugih izvora 3.6.1. I podataka Za potrebe mjerenja siromaštva i socijalne isključenosti važno je spojiti podatke iz Registra stanovništva i drugih registara, kao što je Registar poreznih obveznika. Porezna uprava namjerava iskoristiti postojeći sustav Evidencije dohodaka i primitaka (EDIP) za provjeru informacija o pojedincima. Mogući pristupi i institucionalni aranžmani za izračun pokazatelja obrađeni su u 6. poglavlju. Važno je napomenuti da će Registar stanovništva biti osnovni registar jer će sadržavati barem jednu vjerodostojnu informaciju – u ovom slučaju informacije o članovima kućanstva. Podaci iz Registra stanovništva mogu se dijeliti s drugim državnim tijelima u skladu sa Zakonom o državnoj informacijskoj infrastrukturi. Kako je opisano u prethodnom izvješću iz ovoga niza, tim se zakonom uspostavlja okvir za učinkovitu i sigurnu razmjenu podataka. Nadalje, Nacrt prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva pravna je osnova na temelju koje će Porezna uprava spajati podatke iz Registra s drugim podacima u svojem informacijskom sustavu radi provedbe zadaća koje su joj dodijeljene. U Nacrtu prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva 31 Popis prihvaćenih vjerodajnica za pristup sustavu e-Građani dostupan je na poveznici https://gov.hr/hr/lista-prihvacenih-vjeroda- jnica/1792 32 Sustav e-Građani ima 1 819 779 aktivnih korisnika, koji čine 50 % ukupnog stanovništva i 76,5 % stanovništva u dobi od 18 do 64 godine. 25 isto se tako navodi da će se na podatke iz Registra stanovništva primjenjivati odredbe Općeg poreznog zakona o poreznoj tajni, osim ako nije drukčije određeno. 3.6.2. Pravni i tehnički aspekti pristupa podacima i njihove razmjene Nacrtom prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva utvrđuju se opća pravila i postupci za pristup podacima iz Registra i njihovo korištenje. Konkretno, zakonom su određena prava registriranih osoba na pristup, prava na povezivanje podataka iz Registra stanovništva i drugih izvora te prava na upotrebu takvih podataka u administrativne svrhe. Prava na pristup mogu se raščlaniti na prava ispitanika i prava ostalih strana. U skladu s Općom uredbom EU-a o zaštiti podataka (OUZP), osoba ima pravo dobiti od izvršitelja obrade osobnih podataka iz registra informacije o i) svojim osobnim podacima unesenima u Registar stanovništva ili njihovu nepostojanju, ii) svrsi i pravnoj osnovi obrade podataka i iii) državnim tijelima i drugim fizičkim i pravnim osobama koje imaju pravo na pristup podacima u Registru stanovništva. U članku 28. Nacrta prijedloga Zakona navodi se da osoba upisana u Registar stanovništva ima pravo na uvid u upisane podatke koji se odnose na nju kao i na izdavanje potvrde o njima. Općom uredbom o zaštiti podataka ispitanicima se također daje pravo na brisanje njihovih podataka. Međutim, podaci iz Registra stanovništva trebali bi biti obuhvaćeni jednim od izuzeća iz članka 23. OUZP-a jer se obrađuju u svrhu ispunjenja zakonske obveze (koja bi trebala biti utvrđena Zakonom o Središnjem registru stanovništva). Trebalo bi razmotriti daljnja ograničenja prava ispitanika, u skladu sa Smjernicama Europskog odbora za zaštitu podataka o ograničenjima na temelju članka 23. OUZP-a.33 Odredbe nacrta prijedloga zakona koje se odnose na zaštitu podataka vjerojatno će se dodatno razraditi nakon što se o tome očituje Agencija za zaštitu osobnih podataka. Nadalje, pristup Registru stanovništva i drugim službenim evidencijama uređen je OUZP-om34. Konkretno, svako državno tijelo dužno je: • provesti potrebne tehničke, kadrovske i organizacijske mjere za zaštitu osobnih podataka od slučajnog gubitka, uništenja ili neovlaštenog pristupa, • voditi evidenciju osoba koje su pristupile traženim podacima, • snositi odgovornost za sve radnje kojima se krše odgovarajuće zakonske odredbe, • zahtijevati od zaposlenika uključenih u obradu podataka da potpišu izjavu o povjerljivosti, • pridržavati se obveze čuvanja povjerljivosti podataka čak i nakon prestanka njihovih službenih dužnosti. U skladu s Nacrtom prijedloga Zakona o Središnjem registru stanovništva, Registru se može pristupiti sigurnim kanalima koje je uspostavio MPUDT. Upis podataka u Registar stanovništva u skladu je s propisima kojima se uređuje državna informacijska inf rastruktura, a sustav Registra za provjeru autentičnosti zahtijeva korištenje vjerodajnica prihvaćenih u sustavu državne informacijske infrastrukture. Upravitelji izvora podataka i korisnici podataka moraju poduzeti mjere kako bi osigurali sigurnu komunikaciju s Registrom stanovništva. 33 Guidelines 10/2020 on restrictions under Article 23 GDPR ) (Smjernice 10/2020 o ograničenjima na temelju članka 23. Opće uredbe o zaštiti podataka) | Europski odbor za zaštitu podataka (europa.eu) 34 Slične odredbe za državna tijela prethodno su postojale u Zakonu o zaštiti osobnih podataka (Narodne novine, br. 103/2003, 118/2006, 41/2008, 130/2011 i 106/2012) koji je zamijenjen Općom uredbom o zaštiti podataka. 26 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA REDIŠNJI REGISTAR STANOVNIŠTVA REPUBLIKE HRVATSKE: 3. S DOSADAŠNJI RAZVOJ 3.7. OTVORENA PITANJA Čini se da se u postupku identifikacije i dodjele identifikacijskih oznaka stanova zanemaruju manji objekti, što bi moglo utjecati na starije stanovnike. Prijedlog Zakona o upravljanju i održavanju zgrada primjenjuje se na građevine s najmanje četiri stambene jedinice. Međutim, još nije određen postupak i vremenski okvir za dodjelu identifikacijskih oznaka stanova u zgradama s manjim brojem jedinica. Nedostaju službeni podaci o raširenosti zgrada koje imaju do tri jedinice i o demografiji njihovih stanara, no MRMSOSP navodi da u takvim manjim zgradama obično žive starije osobe. Čak i za velike višestambene zgrade rok za dovršetak djeluje ambiciozno. Kako je navedeno u odjeljku 3.4.1., prijedlogom Zakona o upravljanju i održavanju zgrada propisuje se da upravitelj zgrade mora dostaviti etažni elaborat koji uključuje pojedinačne stanove. Trenutačno nemaju sve zgrade imenovanog upravitelja. Iako nema službenih podataka o broju zgrada koje nemaju upravitelja, zato što upravitelji zgrada trenutačno nisu dužni prijaviti svaku zgradu pod svojim nadzorom, medijska izvješća upućuju da samo u Osijeku postoji više od 100 zgrada bez imenovanog upravitelja.35 Prijedlogom zakona propisuje se i da zgrade od najmanje četiri stana moraju imati imenovanog upravitelja te se njime utvrđuje obvezan postupak imenovanja koji provodi lokalno tijelo u slučaju kada suvlasnici ne mogu postići dogovor. Taj bi postupak mogao produljiti vrijeme potrebno za dovršetak dodjele identifikacijskih oznaka stanova. Iako su prijedlogom zakona propisane sankcije za neprijavljivanje bitnih podataka Državnoj geodetskoj upravi, unos u registar zgrada i adresa svih stanova u svih 20 županija i Gradu Zagrebu do 1. siječnja 2026. djeluje kao teško ostvariv cilj.36 Postupak povezivanja stanova s kućanstvima nije jasno određen, čak i da postoji registar zgrada s identifikacijskim oznakama stanova. U Nacrtu prijedloga Zakona o Središnjem registru stanovništva navodi se da će se kućanstva u početku utvrđivati na temelju obiteljskih veza iz postojećih evidencija, a ako ti podaci ne budu dostatni, na temelju osobnih izjava. U prethodnom izvješću iz ovoga niza istaknuta su ograničenja upotrebe podataka o srodstvu iz administrativnih izvora podataka, kao što su matice rođenih, umrlih i vjenčanih i registar životnog partnerstva, za identifikaciju kućanstava jer ti izvori ne obuhvaćaju cjelokupno stanovništvo. Osim toga, u nacrtu prijedloga zakona ne navodi se kako će Porezna uprava provjeravati i validirati izjave pojedinaca o članovima kućanstva niti se opisuje postupak povezivanja određenih stanova s kućanstvima. Postoji i mogućnost identif ikacije kućanstava na temelju prebivališta, ali u tom slučaju rok Porezne uprave neće biti dostižan. Kako bi se kućanstva identificirala na temelju prebivališta, Zakon o prebivalištu mora se izmijeniti na način da brojevi stanova postanu dio službene adrese. Ta se izmjena zakona očekuje najkasnije u prvoj polovini 2025. Nakon što 1. siječnja 2026. postane dostupan registar zgrada s identifikacijskim oznakama stanova, stanare pojedinog stana bit će moguće identificirati kad budu obnavljali svoje osobne iskaznice. Međutim, s obzirom na to da hrvatske osobne iskaznice u pravilu vrijede pet godina, cijeli postupak mogao bi trajati do 2031., čime se ne bi ostvario cilj puštanja Registra stanovništva s identifikacijskim oznakama stanova i kućanstava u funkciju do drugog tromjesečja 2026. Identifikacija starijih građana u dobi od 70 ili više godina predstavlja dodatan izazov jer njihove osobne iskaznice, ako su izdane nakon 2. kolovoza 2021., vrijede 40 godina. Za njih će biti potreban zaseban 35 U medijskim izvješćima navodi se da je samo u Osijeku više od 100 zgrada bez imenovanog upravitelja 36 TDržavna geodetska uprava je u jednoj županiji provela pilot-projekt za prikupljanje podataka za e-Registar zgrada. Projekt je trajao više od dvije godine. 27 sustav, na primjer, može se odrediti da službene osobe 2031. obiđu i potvrde prebivališta osoba koje još nisu prijavljene, čime se omogućava njihova prijava na licu mjesta. Nisu dostatno razrađene pojedinosti o pristupu državnih tijela (osim DZS-a) i istraživača podacima u Registru stanovništva u statističke i istraživačke svrhe. Prema Nacrtu prijedloga zakona o Središnjem registru stanovništva, neka državna tijela imaju pravo na pristup podacima iz Registra stanovništva radi obavljanja službenih dužnosti, u skladu s načelima zaštite osobnih podataka, povjerenja i točnosti, obično na pojedinačnoj osnovi (npr. kad ministarstvo zatraži osobne podatke pojedinca koji podnosi zahtjev za potporu), a ne u vidu pristupa cijeloj bazi podataka ili nasumičnom podskupu podataka. Trenutačno je samo DZS ovlašten upotrebljavati podatke u statističke svrhe. Budući da su podaci iz Registra stanovništva ključni za istraživačke i operativne potrebe drugih ministarstva, kao što je MRMSOSP, važno je da Porezna uprava utvrdi pravila pristupa u Zakonu o Središnjem registru stanovništva ili u naknadnom pravilniku kojim će se utvrditi uvjeti, sadržaj i opseg pristupa podacima za različite kategorije korisnika. Na primjer, prema estonskom Zakonu o registru stanovništva37 državne i lokalne vladine agencije imaju pravo na pristup podacima iz registra stanovništva radi obavljanja javnih dužnosti. Zakon omogućava i objavu podataka za potrebe konsolidacije statističkih podataka pod uvjetom da podaci ne sadržavaju izravne ili neizravne identifikacijske oznake. U Zakonu se navode i postupci za odobravanje pristupa, primjerice putem posebnog softvera za postupke povezane s registrom stanovništva, sigurnog internetskog okruženja ili šifriranog digitalnog medija. 37 Zakon o registru stanovništva – Riigi Teataja 28 MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU 4. ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U HRVATSKOJ OSTOJEĆE MJERE AROP I IZVORI PODATAKA 4.1. P U HRVATSKOJ 4.1.1. Postojeći pristupi DZS daje službene procjene stope AROP u Hrvatskoj na temelju podataka iz godišnje ankete EU-SILC. Te su procjene dostupne na nacionalnoj razini (NUTS 1) i regionalnoj razini (NUTS 2), u skladu s reprezentativnošću ankete. Od 2021.38 Hrvatska je podijeljena na četiri statističke regije 2. razine (NUTS 2): Panonska Hrvatska, Jadranska Hrvatska, Grad Zagreb i Sjeverna Hrvatska. Najnovije procjene temelje se na anketi EU-SILC iz 2023.39, a to je bilo prvo izdanje ankete u kojem su se koristili podaci o dohotku djelomično utemeljeni na administrativnim izvorima (a ne isključivo na samoiskazivanju anketnih ispitanika) i kojem je okvir uzorka bio popis stanovništva iz 2021. (umjesto popisa stanovništva iz 2011. i 2001. koji su se koristili prethodnih godina). Jedine raspoložive procjene stope AROP za razine niže od NUTS 2 temelje se na kartama siromaštva koje su 2016. jednokratno izradili MRRFEU i DZS u suradnji sa SB-om. Konkretno, procjene stope AROP temeljene na potrošnji i dohotku bile su izrađene korištenjem metoda procjene za mala područja koje anketne podatke (iz APK-a iz 2011. i ankete EU-SILC iz 2012.) kombiniraju s podacima iz popisa stanovništva iz 2011. Prvi korak u postupku sastojao se od procjene korelacije između potrošnje (ili raspoloživog dohotka) i skupa objašnjavajućih varijabli iz anketa. Potom su se ti parametri koristili za imputaciju potrošnje (ili raspoloživog dohotka) u podatke prikupljene popisom stanovništva kako bi se dobile stope AROP na razinama NUTS 3 (županija) i LAU (općina) (MRRFEU 2016.). U okviru 5 izloženi su pristupi koje su države članice EU-a primijenile za izradu stopa AROP na razini NUTS 3 ili nižoj razini. Okvir 5: Procjena stopa AROP na razini NUTS 3 ili nižoj razini u državama članicama EU-a Mnoge države članice EU-a su prikupljale podatke radi identifikacije džepova siromaštva na razini NUTS 3 ili nižoj razini, iako su to u pravilu bile jednokratne inicijative. Ističu se dvije takve inicijative: procjena siromaštva za mala područja koju je uveo SB i karte u okviru projekta Prostorna dimenzija siromaštva i socijalne isključenosti u Europi (TIPSE), koji je razvio Nordijski centar za prostorni razvoj kao dio programa EU-a ESPON (Europska komisija, 2018.). Metodologija SB-a bila je primijenjena na sedam država članica EU-a – Estoniju, Mađarsku, Latviju, Poljsku, Rumunjsku, Slovačku i Sloveniju – tijekom programskog razdoblja 2014.-2020. za strukturne i investicijske fondove EU-a u suradnji s EK-om i relevantnim NSZ-ima (Simler, 2016.). Potom je ta inicijativa bila na isti način provedena u drugim državama članicama EU-a, uključujući Hrvatski i Bugarsku (Republika Bugarska, 2018.). U istom su razdoblju u okviru ESPON-ovog projekta TIPSE bile izrađene karte za dvije države članice EU-a te za Švicarsku, Norvešku, Island i Lihtenštajn. 38 Do 2021. Hrvatska je ima samo dvije regije NUTS 2: Kontinentalnu Hrvatsku i Jadransku Hrvatsku. 39 Procjene su dostupne na https://podaci.dzs.hr/2024/hr/77038. 29 4.1.2. Relevantni izvori administrativnih podataka Kako bi se stopa AROP u Hrvatskoj mjerila u skladu s Eurostatovom definicijom, ključno je integrirati podatke iz Registra stanovništva i podatke o porezu na dohodak. Kao što je prikazano u odjeljku 2.1.1., izračun stope AROP temelji se na mikropodacima o sastavu kućanstva, raspoloživom dohotku i pojmu ekvivalenta odrasle osobe. Registar stanovništva je ključan za određivanje kućanstva i ekvivalenta odrasle osobe, a pritom je i izvor sveobuhvatnih demografskih podataka o kućanstvima u Hrvatskoj. On osigurava da su svi segmenti stanovništva zastupljeni u procjeni stope AROP, uključujući one koji možda nisu aktivni na tržištu rada ili vidljivi u poreznim evidencijama, kao što je slučaj s djecom. Nasuprot tomu, podaci o porezu na dohodak u sustavu EDIP (vidjeti okvir 6) izvor su podrobnih financijskih informacija bitnih za procjenu ekonomskih resursa dostupnih pojedincima i kućanstvima. Spajanje tih dvaju izvora podataka omogućava iznijansirano razumijevanje društveno-gospodarskih uvjeta, pomaže identificirati pojedince, kućanstva i skupine koji su najranjiviji u pogledu siromaštva te razviti ciljane politike učinkovitije borbe protiv siromaštva. Ovim se pristupom osigurava da mjerenje siromaštva odražava i strukturu stanovništva i raspodjelu dohotka, u skladu s Eurostatovim standardima mjerenja siromaštva. U tablici 6 navedeni su izvori podataka za svaki element koji je potreban za izračun stope AROP. Važno je istaknuti i da Registar stanovništva identificira kućanstva na temelju njihovog registriranog mjesta prebivališta, što možda nije u skladu s njihovim stvarnim životnim prilikama. Te razlike mogu dovesti do iskrivljene statistike o kućanstvima. U okviru 7 objašnjeno je kako je Estonski statistički ured odgovorio na sličan izazov. Okvir 6: Podaci u sustavu Evidencije dohodaka i primitaka (EDIP) U sustavu EDIP Porezna uprava upravlja sveobuhvatnom evidencijom dohodaka, pri čemu taj sustav uključuje informacije iz: • obrazaca JOPPD kojima se izvješćuje o primicima, porezu na dohodak, prirezi i doprinosima za obvezna osiguranja, • godišnjih prijava poreza na dohodak, • rješenja o paušalnom utvrđivanju poreza na dohodak od samostalne djelatnosti, • rješenja o izdavanju u najam ili zakup pokretnina ili nekretnina, • rješenja o paušalnom utvrđivanju poreza na dohodak ostvarenog iznajmljivanjem stanova, soba i postelja putnicima i turistima te organiziranjem kampova i • akata o otuđenju imovine. 30 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ Tablica 6: Izvori administrativnih podataka za mjerenje siromaštva u Hrvatskoj Sastavnice AROP-a Varijabla Izvor podataka Kućanstvo Identifikacijska oznaka kućanstva Registar stanovništva Dohodak od nesamostalnog rada EDIP Dohodak od samozapošljavanja EDIP Drugi dohodak EDIP Mirovine EDIP Raspoloživi Primljeni transfer EDIP dohodak kućanstva Porezi na dohodak EDIP Doprinos za socijalno osiguranje EDIP Redovni porezi na bogatstvo EDIP Plaćeni redovni gotovinski transferi Nijedan među kućanstvima Član kućanstva Registar stanovništva Ekvivalent odrasle osobe Dob člana kućanstva Registar stanovništva Izvor: Kompilacija Svjetske banke. Okvir 7: Identifikacija kućanstava i stanova na temelju registara u Estoniji Estonski Registar stanovništva ne sadrži točne adrese stanovanja za približno 20 % stanovništva i to zbog raznoraznih razloga, primjerice, zato što stanari žele dobiti pristup nekim općinskim uslugama i naknadama, utajiti porez na dohodak od iznajmljivanja ili smatraju da je prijava nepotrebna. Stoga se uvidom u podatke Registra stanovništva stječe dojam da su mnoga kućanstva i obitelji fragmentiraniji nego što doista jesu, budući da su njihovi članovi prijavljeni na zasebnim adresama. U pilot-popisu stanovništva koji je 2016. proveo Estonski statistički ured, sastav kućanstva je izveden iz podataka o prebivalištu upisanom u Registar stanovništva. Rezultati su pokazali veliko odstupanje u statistikama kućanstava i obitelji iz popisa stanovništva provedenog 2011., npr., broj samohranih roditelja bio je 67 % viši nego 2011. Kako bi se povećala točnost statistika o kućanstvima i obiteljima, Estonski statistički ured je razvio metodologiju utemeljenu na grafičkom prikazu koja koristi podatke iz 17 registara, kao što su Registar stanovništva, prometni registar i informacijski sustav zdravstvenog osiguranja, kao i podatke iz dviju anketa – EU-SILC i ankete o radnoj snazi. To podrazumijeva utvrđivanje sastava kućanstava uspostavom veza između pojedinaca na temelju odnosa kao što su brak i roditeljstvo, kao i poveznica između osoba i stanova na temelju prebivališta, vlasništva nekretnina, ugovora o opskrbi električnom energijom, kako je prikazano na slici 7. Modeli vjerojatnosti, obučeni na podacima o kućanstvima iz postojećih anketa, predviđaju vjerojatnost da neke osobe žive zajedno ili na nekoj adresi. Dobivena statistika kućanstva je dosljednija procjenama iz EU-SILC i predstavlja značajno poboljšanje u odnosu na statistiku izvedenu isključivo iz Registra stanovništva. 31 Slika 7: Primjer grafičkog prikaza osoba i mjesta u Estoniji stan B stan A , LIŠ O, IJA IVA TV RG EB NIŠ NE TE PR LAS NA E Čestica zemlje F V IČ PREBIVALIŠTE VLASNIŠTVO, TR EK EL VL AS NIŠ TV O CEPT M59 VOZILO, RE RAZ VOD RECEPT, ZA OCA Ž52 BRA KA M81 ELEKTRIČNA ENERGI VOZILO, VOZ VLASNIŠTVO, PREBIVA JA, OTAC ILO LIŠTE , ZA Ž60 EPT U VO BRAK REC AJK stan C IŠT PR M EB MAJKA SN IVA M40 VLA LIŠ Ž81 TE Debljina crte ELEKTR stan D VLAS IVALIŠTE PREB ENER IČNA 0–0,2 PREBIV GIJA, NIŠT ALIŠTE 0,2–0,4 VO, 0,4–0,6 0,6–0,8 stan E 0,8–1 Napomena: Čvorišta su osobe (natpisi prikazuju spol i dob) i mjesta (stanovi i jedna čestica zemlje). Crte povezuju osobe s drugim osobama (svjetlosiva) ili mjestima (tamnosiva). Debljina crte predstavlja vjerojatnost da osobe žive u istom kućanstvu ili da neka osoba živi na određenoj adresi. Natpisi uz crte prikazuju vrstu odnosa. Izvor: Estonski statistički ured (2024.) Srednjoročno i dugoročno DZS može prijeći na prikupljanje podataka za EU-SILC temeljeno na administrativnim registrima, oslanjajući se pritom, osim na Registar stanovništva i sustav poreza na dohodak, i na niz izvora administrativnih podataka. Kao što je bilo istaknuto u odjeljku 2.2.4., Hrvatska je počela koristiti administrativne podatke za EU-SILC 2023. Korištenje registara ima brojne koristi, kao što su uklanjanje složenih i osjetljivih, s dohotkom povezanih pitanja, precizniji podaci, manji izvještajno opterećenje za ispitanike i djelotvornije i troškovno učinkovitije anketiranje (Inglic, 2007.). Ovaj pristup nije bez izazova, poput, primjerice, komplikacija vezanih za spajanje (integraciju) podataka, dugotrajnosti čišćenja, uređivanja i obrade podataka, pitanja neprijavljenih pojedinaca, nepodudaranja administrativnih i statističkih definicija i pitanja ažurnosti podataka (Jäntti i sur., 2013.). Tablica 7 sažeto prikazuje prednosti i nedostatke anketa temeljenih na administrativnih registrima, a okvir 8 izvore podataka korištene u slovenskom EU-SILC-u. 32 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ Tablica 7: Prednosti i nedostaci klasičnih anketa i anketa oplemenjenih registrima Klasične ankete Ankete oplemenjene registrima • anji teret za ispitanike. M • Točniji odgovori ispitanika. leksibilnost upitnika. • F • Niski troškovi prikupljanja podataka. • Svi podaci prikupljeni u • Gotovo potpuni obuhvat stanovništva. isto vrijeme. Prednosti • Mogućnost izvješćivanja o malim • Mogućnost vršenja zemljopisnim područjima, regionalna usporedbi među statistika. državama. • Mogućnost vršenja usporedbi kroz vrijeme (longitudinalnost). • Nefleksibilnost prikupljenih informacija eliki teret za ispitanike. • V (nije moguće pitati ili promijeniti pitanja). valiteta odgovora ovisi • K • Ovisnost o obuhvatu stanovništva izvora o vremenu koje ispitanik administrativnih podataka, njegovim ima na raspolaganju, ciljevima i definicijama varijabli. njegovoj spremnosti na • Raskorak između trenutka izvješćivanja suradnju, pamćenju i Nedostaci za administrativne podatke i statističke razumijevanju pitanja. podatke utječe na pravovremenost. načajan trošak • Z • Izazovi u vršenju usporedbi među prikupljanja podataka. državama zbog razlika u sustavima iska kvaliteta procjena • N administrativnih podataka. za mala zemljopisna • Niska kvaliteta varijabli koje nisu toliko područja. važne za administrativne svrhe. Izvor: Wallgren i Wallgren (2014.), Jäntti i sur. (2013.) Okvir 8: Izvori podataka za EU-SILC u Sloveniji Statistički ured Republike Slovenije (SURS) počeo je koristiti registre i administrativne podatke još davnih 1970-ih. Danas je jedan od devetero statističkih tijela u EU40 koja pretežito koriste registre i administrativne izvore za razne module EU-SILC-a, uključujući one koji se odnose na dohodak. Tijekom godina SURS je postepeno integrirao dodatne izvore administrativnih podataka koji su relevantni za EU-SILC, najnoviji među kojima je baza podataka Banke Slovenije o kreditnom rejtingu klijenata (SB-SISBON). Budući da je anketa prethodno popunjena administrativnim podacima, upitnik može ostati kratak, a intervjui traju otprilike 20 minuta. Glavni izazov kod korištenja administrativnih izvora za EU-SILC je pravovremenost, iako je s godinama ostvaren napredak i u ovom pogledu.41 Na slici 8 prikazani su izvori podataka korišteni za slovenski EU-SILC od 2024. 40 Pored onih iz Austrije, Danske, Estonije, Finske, Litve, Latvije, Nizozemske i Švedske. 41 Atkinson i sur. (2017.). Monitoring Social Inclusion in Europe. Eurostat Statistical Book. Luxembourg. 33 Slika 8: Izvori podataka za EU-SILC u Sloveniji ADMINISTRATIVNI BAZA PODATAKA STATISTIČKE OUTPUT IZVORI O DOHOTKU ANKETE Financijska Zaposlene OBRADA STATISTIČKIH PODATAKA Ministarstvo osobe uprava unutarnjih poslova (uzorak, ponderi) Zavod za Socioekonomska mirovinsko obilježja varijable Zavod za zdravstveno i invalidsko stanovništva Integracija osiguranje i migranata POKAZATELJI osiguranje + Ministarstvo rada, Struktura mikropodaci obitelji, socijalnih stanovništva zaposlene neaktivne pitanja i jednakih publikacija osobe osobe mogućnosti Nacionalni zavod za javno zdravstvo Zavod za (bolovanje) zapošljavanje UPITNIK EU-SILC Ankete u području ~ 20 minuta Agencija za obrazovanja poljoprivredna tržišta i ruralni razvoj Ministarstvo unutarnjih poslova Središnji registar stanovništva, Evidencija kućanstava Banka Slovenije – Kreditni rejting klijenata (SISBON) (novo) Izvor: Statistički ured Republike Slovenije (2024.). 34 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ 4.2. IZAZOVI 4.2.1. Nepotpune ili nedostupne sastavnice podataka o porezu na dohodak U ovom se odjeljku razmatraju načini izračuna sastavnica dohotka u anketi EU-SILC iz podataka o porezu na dohodak kako bi se postigla što je moguće veća podudarnost s Eurostatovom definicijom. U tablici 8 nalazi se popis varijabli EU-SILC korištenih za izradu raspoloživog dohotka kućanstva te procjenjuje dostupnost podataka u sustavu poreza na dohodak za repliciranje tih varijabli. Od 20 varijabli razmatranih u anketi EU-SILC, njih četiri nije moguće replicirati podacima o porezu na dohodak zbog nepostojanja ili nepotpunosti relevantnih informacija. Tablica 8: Korištenje podataka o porezu na dohodak za izradu sastavnica dohotka u anketi EU-SILC Dostupnost u Varijabla Dostupnost u bazi podataka Opis nekom drugom EU-SILC porezne uprave admin. izvoru Bruto gotovinski ili lako unovčivi PY010G Dostupno - dohodak zaposlenika PY021G Službeni automobil Dostupno - Djelomično dostupno: poslovni Bruto novčane naknade ili gubici izdaci paušalno oporezovanih PY050G od samozapošljavanja (uključujući Nedostupno samozaposlenih osoba nisu dostupni; dohodak od autorskih prava) dostupni su samo njihovi prihodi Mirovine koje se primaju iz PY080G pojedinačnih privatnih fondova (osim Dostupno - onih obuhvaćenih ESSPROS-om) PY090G Davanja za nezaposlenost Dostupno - PY100G Davanja za starost Dostupno - PY110G Davanja za nadživjele osobe Dostupno - PY120G Davanja za slučaj bolesti Dostupno - PY130G Davanja za invalidnost Dostupno - PY140G Naknade za obrazovanje Dostupno - Djelomično dostupno; izdaci osoba Dohodak od najma/zakupa koje iznajmljuju smještaj u turizmu HY040G Nije dostupno nekretnine ili zemljišta nisu dostupni; dostupni su samo njihovi prihodi HY050G Obiteljski doplatak/doplatak za djecu Dostupno - Davanja za socijalnu isključenost HY060G Dostupno - koja nisu drugdje klasificirana HY070G Naknade za troškove stanovanja Dostupno - Primljeni redovni gotovinski transferi HY080G Nije dostupno Nije dostupno među kućanstvima Kamate, dividende, dobit od HY090G kapitalnih ulaganja u poduzeće bez Dostupno - pravne osobnosti Dohodak koji primaju osobe mlađe HY110G Dostupno - od 16 godina HY120G Redovni porezi na bogatstvo Dostupno - Plaćeni redovni gotovinski transferi HY130G Nije dostupno Nije dostupno među kućanstvima Porez na dohodak i doprinosi za HY140G Dostupno - socijalno osiguranje Izvor: Razrada Europske komisije (2022.) i Svjetske banke. 35 Podaci o porezu na dohodak ne uključuju dvije dohodovne varijable iz EU-SILC-a: „plaćene redovne transfere među kućanstvima” i „primljene redovne transfere među kućanstvima”. Ti transferi često nisu zahvaćeni izvorima administrativnih podataka jer privatni aranžmani između pojedinaca često ostaju izvan dosega državnih agencija. Iako bi neka plaćanja između kućanstava, kao što su alimentacija između rastavljenih roditelja, u teoriji mogla biti dokumentirana u administrativnim evidencijama (npr. sudskim odlukama), u praksi se dobivanje takvih podataka može pokazati izazovnim. Isključivanje transfera među kućanstvima iz izračuna raspoloživog dohotka kućanstva može dovesti do precjenjivanja raspoloživog dohotka kućanstava koja su neto platitelji, odnosno podcjenjivanja raspoloživog dohotka kućanstava koja su neto primatelji. Učinak tih netočnosti na stopu AROP može se teoretski procijeniti na temelju veličine i distribucije transfera među kućanstvima korištenjem hrvatske ankete EU-SILC. Međutim, znatne stope nedavanja odgovora u anketama čine nužnim pribjegavanje imputacijama, što potencijalno ugrožava točnost takvih procjena. Primjerice, u EU-SILC iz 2021., DZS je morao imputirati 22,2 % primljenih transfera među kućanstvima i 9,6 % plaćenih transfera (Državni zavod za statistiku, 2022.). Iz podataka o porezu na dohodak moguće je dobiti samo djelomične informacije za dvije varijable o dohotku iz EU-SILC-a: „bruto novčane naknade ili gubici od samozapošljavanja (uključujući dohodak od autorskih prava)” i „dohodak od najma/zakupa nekretnine ili zemljišta”. Što se tiče prve varijable, za točan su izračun potrebne informacije i o poslovnim prihodima i o poslovnim izdacima (tj. troškovima nastalima u proizvodnji dobara ili pružanju usluga). Neto rezultat (dobit ili gubitak) predstavlja razliku između prihoda i izdataka. Međutim, podaci o porezu na dohodak ne uključuju informacije o rashodima samozaposlenih osoba koje plaćaju paušalni porez na dohodak. Prema Zakonu o porezu na dohodak,42 te su osobe dužne prijaviti samo prihode, koji čine osnovicu za njihovu poreznu obvezu. S druge pak strane, za samozaposlene osobe koje plaćaju redovni porez na dohodak, podaci o porezu na dohodak uključuju i prihode i rashode. Slično tomu, „dohodak od najma/zakupa nekretnine ili zemljišta” se računa kao neto razlika prihoda i rashoda, kao što su troškovi održavanja nekretnine. Ta kategorija uključuje i dohodak osoba koje iznajmljuju smještaj u turizmu i podliježu paušalnom oporezivanju dohotka. Prema Zakonu o porezu na dohodak i Pravilniku o paušalnom oporezivanju djelatnosti iznajmljivanja i organiziranja smještaja u turizmu,43 tporezna obveza tih osoba računa se na temelju nepromjenjive stope koja je određena brojem kreveta ili smještajnih jedinica u kampu i stopom po jedinici koju utvrđuju lokalna tijela vlasti. Stoga te osobe nisu dužne prijaviti svoje rashode Poreznoj upravi. Neprijavljivanje rashoda može dovesti do precjenjivanja raspoloživog dohotka kućanstava čiji su članovi samozaposlene osobe koje plaćaju paušalni porez na dohodak ili iznajmljuju smještaj u turizmu. Slijedom toga, vjerojatnost izloženosti takvih kućanstava riziku od siromaštva može se učiniti manjom nego što ona stvarno jest. Učinak tih nedostataka na stopu AROP ovisi o veličini i distribuciji neprijavljenih rashoda. rijavljivanje dohotka nižeg od stvarnoga u podacima o porezu 4.2.2. P na dohodak Podaci o porezu na dohodak se u pravilu dobivaju iz prijava poreznih obveznika ili trećih. Samozaposlene osobe su dužne prijaviti vlastiti dohodak, dok su neke strane obvezne prijaviti neke financijske informacije koje se odnose na druge strane. Poslodavci, primjerice, daju informacije o plaćama svojih zaposlenika, a klijenti prijavljuju plaćanja izvršena izvođačima na temelju ugovora o djelu. 42 Narodne novine, br. 115/16, 106/18, 121/19, 32/20, 138/20, 151/22, 114/23. 43 Narodne novine, br. 1/2019. 36 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ I samoprijavljivanje i prijavljivanje od strane trećih podložni su netočnostima, kako onima koje su posljedica prijavljivanja iznosa koji su niži od stvarnih tako i onima koji su posljedica neprijavljivanja. Međutim, prijavljivanje iznosa nižih od stvarnih manje je vjerojatno kad prijavljivanje vrši netko treći budući da to pretpostavlja uzajamno razumijevanje (izričito ili prešutno) između poreznog obveznika i relevantnog trećeg (npr., poslodavca) (Kleven i sur., 2011.). Iako se prijavljivanje nižih iznosa od stvarnih može činiti uzajamno korisnim, potencijalne koristi nužno ne nadilaze rizike koje to podrazumijeva, uključujući mogućnost otkrivanja od strane poreznih tijela. I teorija (Kleven i sur., 2016.) i dokazi (Bjorneby i sur., 2021.) sugeriraju da su tajni sporazumi između poslodavaca i zaposlenika vjerojatniji u manjim poduzećima te da nisu vjerojatni u javnom sektoru (Besim i Jenkins, 2005.; Paulus 2015.). Nekoliko čimbenika, među kojima želja za utajom poreza i nastavkom primanja nekih naknada temeljenih na dohotku, objašnjava zašto dolazi do prijavljivanja dohotka koji je niži od stvarnoga. Poticaji da se utaje porezi prisutni su u svim dohodovnim razredima (Christian, 1994.; Johns i Slemrod, 2010.; DeBacker i sur., 2020.; Auten i Langetieg, 2023.). Pojedinci s nižim dohotkom mogu namjerno prijaviti još niži dohodak kako bi ostvarili pravo na socijalne naknade utemeljene na provjeri materijalnog stanja: primjerice, osoba možda ostvaruje gotovinski dohodak u neformalnom sektoru gospodarstva kako bi formalno ostala ispod praga dohotka na temelju kojeg se utvrđuje ima li ili ne netko pravo primati zajamčenu minimalnu naknadu ili doplatak za djecu. Utvrđivanje prevalentnosti tog pitanja u Hrvatskoj iziskuje, međutim, provedbu dodatnih istraživanja. Prijavljivanje dohotka nižeg od stvarnoga proteže se i na zarade iz stranih izvora. Godine 2022. „osobni transferi i naknade zaposlenicima” ili „osobne doznake” iznosile su 7,6 % hrvatskog BDP-a, što je daleko najviši postotak u EU-u.44 Prema Zakonu o porezu na dohodak, hrvatski su državljani dužni prijaviti Poreznoj upravi inozemni dohodak bez obzira na to jesu li u zemlji podrijetla već platili poreze i doprinose za socijalno osiguranje. Kada je dohodak ostvaren u državi koja je s Hrvatskom sklopila ugovor o izbjegavanju dvostrukog oporezivanja, moguća su dva pristupa poreznoj obvezi, ovisno o odredbama ugovora. Prema prvom pristupu, oni koji su porez već platili u inozemstvu, oslobođeni su plaćanja svih dodatnih poreza u Hrvatskoj. Prema drugom pristupu, porez plaćen u zemlji u kojoj je ostvaren dohodak odbija se od hrvatske porezne obveze. Ako je iznos poreza plaćenog u inozemstvu manji od iznosa koji se plaća na ime poreza prema hrvatskom pravu, porezni obveznik mora platiti razliku u Hrvatskoj, što može potaknuti na neprijavljivanje inozemnog dohotka. Razmjer takvog neprijavljivanja nije dostatno dokumentiran. Jedini dostupni podaci sugeriraju da je u razdoblju od 2004. do 2016. Hrvatska ostvarila prosječni gubitak poreznih prihoda od 0,64 % BDP-a godišnje zbog međunarodne utaje poreza od strane pojedinaca, što je mnogo više od prosjeka EU-a od 0,46 % BDP-a u istom razdoblju (Vellutini i sur., 2019.). 4.2.3. Dva skupa procjena AROP-a Očekuje se da će se zbog razlika u definicijama dohotka kao i razlika u ponašanjima između ispitanika koji sudjeluju u anketama, s jedne strane, i poreznih obveznika koji prijavljuju poreze, s druge strane, stope AROP dobivene iz registara i izvora administrativnih podataka razlikovati od onih izračunatih na temelju ankete EU-SILC. Ankete EU-SILC primjenjuju širok pojam dohotka, dok se porezni podaci usredotočuju na oporeziv dohodak. Kao što je bilo spomenuto u odjeljku 4.2.1., hrvatski podaci o porezu na dohodak ne sadrže cjelovite informacije o četiri od ukupno 20 dohodovnih varijabli koje se prikupljaju u anketama EU-SILC. Nadalje, čimbenici kao što su ponašanje ispitanika prilikom odgovaranja na anketna pitanja te njihovo ponašanje prilikom prijave dohotka, prakse podnošenja poreznih prijava i promjene u 44 Drugi najviši zabilježila je Latvija s 3,2 % BDP-a. Prosjek EU-a iznosio je 0,8 % BDP-a. https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-ex- plained/index.php?title=File:Inflows_of_personal_transfers_and_compensation_of_employees,_2022_(%25_of_GDP).png 37 gospodarskim, demografskim i zakonodavnim okvirima različito utječu na anketne i porezne podatke (Bartels i Metzing, 2019.). Primjerice, na ponašanje prilikom podnošenja porezne prijave mogu utjecati promjene fiskalnih politika u vezi s dohotkom i socijalnim naknadama – što može unijeti pristranost u podatke, osobito u godinama neposredno prije i nakon provedbe reformi. Nadalje, gospodarski rast sklon je nesrazmjerno pogodovati radnicima s najvišim dohocima (Roine i sur., 2009.), što potencijalno dovodi do viših vrijednosti pokazatelja nejednakosti dobivenih iz poreznih podataka nego iz anketnih podataka (u kojima su radnici s visokim dohocima podzastupljeni). Razne evaluacijske studije koje su proveli NSZ-i u EU upućuju na to da odluka hoće li se koristiti podaci o dohotku temeljeni na administrativnim podacima ili oni temeljeni na anketi može prouzročiti znatne razlike u dobivenim procjenama nejednakosti i siromaštva (Atkinson i sur., 2017., Méndez 2015., Nordberg i sur., 2004., Austrijski savezni statistički ured, 2014.), o čemu je moguće više pročitati u okviru 9. Okvir 9: Razlike između podataka o dohotku kućanstva dobivenih iz anketa i onih dobivenih iz registara te implikacije za procjene siromaštva Razlike između dohodaka kućanstava mjerenih anketama i onih mjerenih administrativnim registrima utječu na točnost procjena siromaštva kao i na odluke o politikama koje će se primjenjivati, a koje se temelje na tim procjenama. Angel i sur. (2018.) su istraživali austrijske ankete SILC koje su se provodile između 2008. i 2011. te u istom razdoblju i za isti skup kućanstava procjenjivali i podatke o dohotku temeljene na registru i one temeljene na anketama. Utvrdili su da su stope siromaštva bile više kada su se računale iz podataka iz registra, a ne podataka iz anketa, i to prije svega zbog razlika u dohotku od rada. Nadalje, i vjerojatnost i razmjer navođenja nižeg dohotka od stvarnoga znatno se povećavaju kako dohodak raste, što potvrđuju i nalazi Flachairea, Lustiga i Vigorita (2021.). Razlike u procjenama siromaštva među državama ovisno o tome oslanjaju li se one na podatke iz registra ili na one iz anketa proizlaze i iz odnosa između radnog statusa i rizika od siromaštva. Lohmann (2011.) istražuje razlike u nalazima EU-SILC-a među državama ovisno o tome jesu li oni bili izračunati na temelju podataka iz registra ili podataka iz anketa, a koje su posljedica različitih definicija „radnog statusa”. Analiza je u pravilu utvrdila manju dosljednost između informacija o dohotku od rada i onih o radnom statusu u državama koje koriste podatke iz administrativnih registra. Ta nepodudarnost može utjecati na objavljene stope siromaštva koje se temelje na radnom statusu osobe i, posljedično, percipiranu razliku u riziku od siromaštva između onih koji su zaposleni i onih koji nisu. U znatnom podskupu država mogli bi se izvesti različiti zaključci o učinku zaposlenosti na smanjenje rizika od siromaštva ovisno o tome potječu li podaci na kojima se temelji zaključak iz anketa (u kojima pojedinci navode vlastite primitke i radni status) ili administrativnih registara (za koje se informacije prikupljaju iz službenih evidencija). Navedeno ističe važnost pristupa prikupljanja podataka za točnu procjenu ulogu zaposlenosti u ublažavanju siromaštva. Izvor: Jäntti i sur., 2013. Stoga će barem kratkoročno Hrvatska vjerojatno imati dva zasebna skupa procjena AROP-a i nejednakosti na nacionalnoj (NUTS 1) i regionalnoj (NUTS 2) razini kao i za različite demografske skupine. Godišnje DZS-ove ankete EU-SILC daju procjene nacionalne stope AROP i regionalnih stopa AROP. Istovremeno, stope AROP dobivene iz Registra stanovništva i podataka o porezu na dohodak mogu biti granularnije, pokrivajući nacionalnu (NUTS 1), regionalne (NUTS 2), županijske (NUTS 3) i općinske (LAU) razine. Supostojanje tih dvaju 38 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ skupova stopa AROP i na nacionalnoj i na regionalnim razinama može zbuniti širu javnost, državna tijela i istraživačku zajednicu. Nadalje, moguće su razlike između stopa AROP izračunatih na temelju anketa i onih izračunatih na temelju registra za različite segmente stanovništva, kao što su djeca i starije osobe, što dodatno usložnjuje razumijevanje i tumačenje stopa i trendova siromaštva. Taj problem može biti riješen kada DZS započne koristiti administrativne registre kao okvir uzorka za EU-SILC. U državama koje se oslanjaju na registre, kao što su Danska, Finska, Norveška i Nizozemska, mnoge statistike o dohotku kao i pokazatelji nejednakosti i siromaštva proizvode se isključivo iz izvora temeljenih na registrima (Jäntti i sur. 2013.) – koji nisu ograničeni veličinom uzorka i mogu dati iscrpne longitudinalne informacije i visoko raščlanjene podatke za mala zemljopisna područja. U Sloveniji se stope AROP na razini NUTS 3 mogu dobiti iz anketa EU-SILC temeljenih na registrima.45 4.2.4. Prostorne razlike u cijenama Podatke o dohotku kućanstva može biti potrebno prilagoditi kako bi odražavali razlike u troškovima života po regijama ili područjima (npr., urbana naspram ruralnih) te se tako izbjegla pristranost u mjerenju siromaštva uzrokovana prostornim razlikama u cijenama. Iako možda ostvaruju sličan dohodak, pojedinci koji žive u različitim regijama države plaćaju različite cijene za ista dobra i usluge. U razvijenim državama razlike u cijenama razmjenjivih dobara obično su male zbog učinkovitog prijevoza i integriranih distribucijskih mreža (Deaton i Zaidi, 2002.). Međutim, prostorne razlike u cijenama mogu biti velike u slučaju nerazmjenjivih dobara i usluga kao što je stanovanje. Osim toga, regionalne razlike u indeksu cijena neprehrambenih proizvoda mogu biti mnogo veće od onih u indeksu cijena prehrambenih proizvoda (Amendola i sur., 2023.). Ne izvrše li se prilagodbe za prostorne razlike u cijenama, nacionalna granica siromaštva mogla bi precijeniti siromaštvo u područjima s nižim cijenama i obratno (Ayala i sur., 2014; Ferreira i sur., 2016.). Međutim, u praksi ne postoji jedinstveni pristup prilagođavanju za razlike u cijenama u procjenama siromaštva. Mnogobrojne su studije istraživale korištenje indeksa cijena stambenih objekata kao zamjenu za razine lokalnih cijena, pod pretpostavkom da se cijene ostalih dobara ne razlikuju (Early i Olsen, 2013., Jolliffe, 2006., Moretti, 2010., Renwick, 2009.). Drugi su pokušali primijeniti koeficijente regionalnih pariteta kupovne moći (PKM), no taj je pristup suočen s mnogobrojnim teorijskim i empirijskim izazovima, uključujući osiguranje da je odabrana košarica dobara ne samo usporediva, nego i reprezentativna za svaku od regija (Ahmad, 2003.). Empirijski dokazi pokazuju da su procjene siromaštva osjetljive na prostorne metode mjerenja cijena (Ayala i sur., 2014., Chen i sur., 2020.). Nadalje, u mnogim zemljama dobivanje pouzdanih i pravodobnih podnacionalnih podataka o cijenama predstavlja izazov. Dok se nacionalni indeksi potrošačkih cijena (IPC) često ažuriraju te su naširoko priznati, među regionalnim IPC-ima mogu postojati značajne razlike kao posljedica razlika u metodologijama prikupljanja podataka, razmatranoj košarici dobara i usluga i vremenu prikupljanja podataka. Te neusklađenosti mogu ugroziti preciznost mjerenja siromaštva. Primjerice, Deaton i Aten (2014.) su istaknuli da se osnovna pogreška u podacima izraženima u PKM-u za 2005. ticala međuregionalnog indeksa cijena koji je koristio različiti skup roba za određivanje cijena dobara koja nisu bila specifična ni za koju regiju. Nadalje, razvoj i provedba mjera regionalnih IPC-a suočeni su s mnogobrojnim logističkim i metodološkim preprekama kao što su: složenost izračuna potrošnje kućanstva po regijama kako bi se dobili točni cjenovni ponderi, izazovnost cjelovitog zahvaćanja svih kategorija potrošačke potrošnje u okviru ograničenja anketnih podataka i razlike u veličinama uzorka među regijama, što može dovesti do problema s reprezentativnošću (Dawber i sur., 2019.). 45 Vidjeti, primjerice, slovenske stope AROP po statističkim regijama: https://www.stat.si/StatWeb/en/News/Index/9624 39 JERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU 4.3. M ADMINISTRATIVNIH PODATAKA U DRŽAVAMA ČLANICAMA EU-a 4.3.1. Razlike među državama u sastavnicama dohotka u EU-SILC-u Usklađivanje podataka o porezu na dohodak sa sastavnicama dohotka EU-SILC-a predstavlja izazov ne samo za Hrvatsku nego i za druge države članice EU-a. Metodološke složenosti smjernica EU-SILC često dovode do dvosmislene kategorizacije izvora dohotka, što otežava usporedbu podataka među državama (Lynn i Lyberg, 2022.). Nadalje, u poredbenoj studiji 26 država koje koriste EU-SILC46, a koju su 2020. proveli Goedemé i Zardo Trindade, ističu se ključna pitanja u vezi s usporedivošću podataka o dohotku – i koja obuhvaćaju razlike između administrativnih evidencija i anketnih podataka, različite definicije varijabli, pogrešno razvrstavanje i/ili odsustvo određenih sastavnica dohotka, razlike u razini detalja prikupljenih podataka i nepostojanje jedinstvenog pristupa prikupljanju podataka na neto ili bruto osnovi. U tablici 9 podrobno su prikazani mogući problemi s usporedivošću podataka o dohotku iz EU-SILC-a među državama. Tablica 9: Potencijalni problemi s usporedivošću podataka o dohotku iz EU-SILC-a među državama članicama Potencijalni problemi s usporedivošću agregiranih dohodovnih varijabli Odstupanja od Pogrešna raspo- Izostavljanje drugih standardne definicije djela ili izostav- Varijable ukupnog dohotka dohodovnih ciljnih ( jednadžbe za izračun ljanje sastavnica varijabli varijable) dohotka HY010 (ukupan bruto Srbija dohodak kućanstva) HY020 (ukupan raspoloživi Francuska i Slovenija Srbija dohodak kućanstva) HY022 (ukupan raspoloživi dohodak kućanstva prije Španjolska, Francuska, socijalnih transfera, osim Belgija i Srbija Danska Nizozemska i Slovenija davanja za starost i davanja za nadživjele osobe) HY023 (ukupan raspoloživi dohodak kućanstva Španjolska, Francuska, prije socijalnih transfera, Belgija i Srbija Danska Nizozemska i Slovenija uključujući davanja za starost i davanja za nadživjele osobe) Izvor: Lynn i Lyberg (2022.) Odstupanja od Eurostatovih smjernica primijećena su u nekoliko država, uključujući Francusku, Nizozemsku, Sloveniju i Španjolsku. Francuska i Slovenija, primjerice, računaju dohodovne varijable korištenjem neto, a ne bruto dohotka, iako to ne mora utjecati na usporedivost ako njihovi sustavi poreza i socijalnih naknada točno zahvaćaju neto dohodak. Španjolska pak koristi neto dohodak za određene varijable, ali nije objavila nikakve prilagodbe kako bi povećala usporedivost s drugim državama. Iako je Nizozemska izjavila da se pridržava Eurostatovih metoda za izračun ukupnog raspoloživog dohotka 46 Baza podataka dostupna je na: https://timgoedeme.com/tools/metasilc-2015/ 40 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ kućanstva, ona u praksi odstupa od standardne definicije poreza na dohodak i socijalnih doprinosa i u svojim izračunima previđa socijalne transfere (Goedemé i Zardo Trindade, 2020.). Osim toga, granularnost podataka o dohotku ovisi o metodi koja se koristila za njihovo prikupljanje (tj. temelji li se na registrima ili anketama). Čak i u slučaju pridržavanja Eurostatovih smjernica, očite su razlike u razini iscrpnosti po državama. Primjerice, u EU-SILC-u podaci o dohotku od kamata, dividendi i dobiti od kapitalnih ulaganja u poduzeće bez pravne osobnosti označavaju se s HY090. I Austrija i Hrvatska i Finska različito pristupaju prikupljanju te sastavnice dohotka. Austrija koristi jedno, široko pitanje u anketi EU-SILC, dok Hrvatska koristi dva različita pitanja, izdvajajući dohodak od kamata na štednju. Finska pak prikuplja ove informacije iz registara, što omogućava razdvajanje raznih podsastavnica – kao što je prikazano u tablici 10. Prema mišljenju Goedeméa i Zarde Trindadea (2020.), druge dohodovne varijable za koje je ovo pitanje relevantno uključuju naknade za troškove stanovanja (HY070), davanja za nadživjele osobe (PY110), davanja za slučaj bolesti (PY120), davanja za invalidnost (PY130), naknade za obrazovanje (PY140), dohodak od najma/zakupa nekretnine ili zemljišta (HY040), dohodak koji primaju osobe mlađe od 16 godina (HY110), novčane naknade ili gubici od samozapošljavanja (PY050), primljene redovne gotovinske transfere među kućanstvima (HY080) i porez na dohodak i doprinose za socijalno osiguranje (HY140). Tablica 10: Razlike između Austrije, Hrvatske i Finske u razini iscrpnosti podataka prikupljenih za izračun dohotka od kamata, dividendi i dobiti od kapitalnih ulaganja u poduzeće bez pravne osobnosti Austrija Hrvatska Finska (anketa) (anketa) (registri) ohodak od dividendi kao zarađeni dohodak • D • Nedefinirano povećanje kapitala i drugi kapitalni dohodak od oporezivanja ohodak od kamata na • D • Dohodak od dividendi kao dohodak od štednju kapitala ohodak • D laganja u • U • Inozemni dohodak od dividendi od kamata, vrijednosnice (tj. • Dohodak od kamata na zadružni kapital dividendi i dohodak od dividendi, • Udio u uzajamnom fondu zarade od udjela u dobiti • Dohodak od kamata oporezovanih po imovine trgovačkih društava, odbitku kamata na obveznice i • Ostali dohodak od kamata druge vrijednosnice) • Mirovine i drugi dohodak temeljen na privatnom osiguranju • Naknada za gubitak zarađenog dohotka na temelju privatnog osiguranja Izvor: Goedemé i Zardo Trindade (2020.) Različite države primjenjuju različite tehnike imputacije za izračun dohodovnih varijabli. Kao što su to 2022. Lynn i Lyberg podrobno prikazali, trenutačno se koristi 11 metoda imputacije. Najuobičajenije među njima su imputacija medijana/aritmetičke sredine unutar posebnih kategorija, metoda unutrašnjih darivatelja podataka i regresija. Uobičajeno je i da države kombiniraju različite metode: 17 od 25 država članica47 primjenjuje barem dvije tehnike (tablica 11). U okviru 10 dan je pregled ključnih metoda imputacije. 47 Ukupan broj država isključuje Dansku, koja se posve oslanja na registre, i Portugal, koji koristi mikrosimulacijski model „bruto u neto” kako bi dobio varijablu neto dohotka. 41 Tablica 11: Metode imputacije u državama članicama EU-a Imputacija Imputacija medijana/ Imputacija Regresijska Metoda Sparivanje Metoda ukupnog aritmetičke pomoću imputacija s vanjskih Model Višestruka Frakcijska prema unutrašnjih Ostalo medijana/ sredine jednostavne uključivanjem darivatelja mikrosimulacije imputacija imputacija predviđenom darivatelja aritmetičke unutar regresije nasumičnosti podataka prosjeku sredine razreda Austrija Belgija Bugarska Hrvatska Cipar Češka Estonija Finska Francuska Njemačka Grčka Mađarska Irska Italija Latvija Litva Luksemburg Malta Nizozemska Poljska Rumunjska Slovenija Slovačka Španjolska Švedska Ukupan broj država 11 12 9 9 4 3 3 3 1 1 1 Izvor: Kompilacija Svjetske banke iz Lynn i Lyberg (2022.) i kvalitativnih studija EU-a. 42 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ Okvir 10: Tehnike imputacije dohotka Najjednostavnije metode imputacije su deduktivna imputacija i imputacija aritmetičke sredine. Deduktivna imputacija je metoda koja se koristi za pronalazak nedostajućih ili nedosljednih vrijednosti u anketnim podacima. Uključuje izvođenje nedostajućih vrijednosti s približnom sigurnošću, često na temelju obrazaca odgovora na druga pitanja u anketi.48 Ovaj pristup se temelji na logici ili razumijevanju odnosa između varijabli i jedinica kako bi se popunile nedostajuće vrijednosti. Primjeri uključuju izvođenje vrijednosti kao funkcije drugih vrijednosti, preuzimanje vrijednosti od povezane jedinice i preuzimanje vrijednosti iz ranije vremenske točke. Ova se metoda u pravilu primjenjuje kada je stvarnu vrijednost moguće izvesti sa sigurnošću ili osobito visokom vjerojatnošću. S druge pak strane, imputacija aritmetičke sredine popunjava nedostajuće vrijednosti aritmetičkom sredinom promatranih podataka – no ne održava odnose između varijabli, koji su ključni za većinu istraživačkih svrha. Imputacija aritmetičke sredine može dovesti do podcjenjivanja stvarnog odnosa između varijabli i umjetno povećati ili smanjiti korelacije, ovisno o tome koja varijabla nedostaje. Osim toga dovodi do podcjenjivanja standardnih pogrešaka jer imputirane vrijednosti tretira kao stvarne podatke ne uzimajući u obzir pogrešku procjene – što potencijalno dovodi do pogrešaka tipa I (Bruch, 2023.). Imputacija aritmetičke sredine unutar razreda podiže tehniku standardne imputacije aritmetičke sredine na višu razinu. Umjesto da se ukupni prosječni dohodak koristi za imputaciju nedostajućih vrijednosti, računa se prosječni dohodak unutar posebnih skupina (razreda) određenih relevantnim obilježjima. Kao što je vidljivo iz Tablica 11, ovo je metoda koju države članice najčešće koriste. Regresijska imputacija rješava problem nedostajućih podataka o dohotku oslanjajući se na odnose između varijabli u anketi. Umjesto da naprosto koristi aritmetičku sredinu, ona gradi statistički model koji predviđa dohodak na temelju drugih poznatih obilježja kao što su dob, obrazovanje i lokacija. Potom taj model popunjava nedostajuće vrijednosti dohotka, što potencijalno dovodi do točnijih i manje pristranih rezultata. Kod imputacije metodom darivatelja, nedostajuća vrijednost za neku varijablu se popunjava podacima od sličnog ispitanika, na temelju zajedničkih obilježja. Taj se pristup može protegnuti i na istodobno popunjavanje više varijabli odjednom, što pomaže očuvati netaknutom njihovu zajedničku distribuciju. U okviru ove metodologije, metoda unutrašnjih darivatelja, za razliku od metode vanjskih darivatelja, kao zamjenske vrijednosti koristi podatke iz istog skupa podataka. Te se dvije metode razlikuju s obzirom na način kako određuju i identificiraju sličnosti među slučajevima. Determinističke metode unutrašnjih darivatelja temelje se na odabiru jednog, najsličnijeg darivatelja na temelju prethodno definirane funkcije sličnosti. Nasuprot tome, imputacija metodom najbližeg susjeda pronalazi darivatelja minimiziranjem udaljenosti između darivatelja i primatelja korištenjem funkcije udaljenosti. 48 UNSD, Handbook on Population and Housing Census Editing Revision 1, serija F br. 82/Izm.1. 43 4.3.2. Podiskazivanje dohotka Čini se da u državama članicama EU-a prilagodba za prijavljeni niži dohodak od stvarnoga nije standardna praksa. Kao što smo rekli u odjeljku 4.2.2., podaci o dohotku iz administrativnih izvora mogu biti iskazani kao niži od stvarnih, što moguće iskrivljava procjene siromaštva. Međutim, nijedna od 20 država koje koriste administrativne podatke za dohodovne varijable u EU-SILC-u nije izvijestila da ispravlja tu pristranost (tablica 12). Tablica 12: Prilagodba za nižeprijavljeni dohodak u administrativnim izvorima u državama članicama EU-a Dohodovne varijable u EU-SILC-u Korekcije za nižeprijavljeni Država temeljene na administrativnim dohodak poreznim tijelima izvorima Austrija Da Ne Belgija Da Ne Bugarska Da Ne Hrvatska Od 2024. Ne Cipar Da Ne Češka Ne Danska Da Ne Estonija Da Ne Finska Da Ne Francuska Da Ne Njemačka Ne Ne Grčka Ne Mađarska Da Ne Irska Da Ne Italija Da Ne Latvija Da Ne Litva Da Ne Luksemburg Ne Malta Da Ne Nizozemska Da Ne Poljska Ne Portugal Od 2024. Ne Rumunjska Ne Slovačka Ne Slovenija Da Ne Španjolska Da Ne Švedska Da Ne Izvor: Kompilacija Svjetske banke na temelju izvješća Europske komisije (2023b) i dvostranih razgovora s NSZ-ima. 44 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ Međutim, budući da prijavljivanje nižeg dohotka od stvarnoga utječe i na anketne podatke, nejasno je je li prilagodba administrativnih podataka opravdana. Pristranost prema društveno poželjnom ponašanju može biti značajan izvor greške mjerenja za dohodak od plaća i mirovina iskazan u EU-SILC-u (Angel i sur., 2019.). Osim toga, Bollinger i Taseva (2023.) su utvrdili značajne netočnosti u iskazivanju naknada za nezaposlenost u austrijskom SILC-u od 2008. do 2011., što je dovelo do podcjenjivanja povrata na obrazovanje te je moglo izmijeniti ishode vrednovanja programa osposobljavanja za rad. Konkretno, mnogi ispitanici su razne kombinacije naknada i zarada iskazali samo kao „zarade”. U okviru 11 dan je sažeti prikaz empirijskih nalaza o iskazivanju dohotka koji je niži od stvarnoga (podiskazivanje dohotka) u anketama u EU. Osim toga, ankete u pravilu ne zahvaćaju vrh distribucije dohotka, što može utjecati na pragove AROP kao i na mjerenje pokazatelja nejednakosti. Za osobe koje ostvaruju visoki dohodak manje je vjerojatno da će sudjelovati u anketama ili mogu navesti niži dohodak zabrinutosti oko zaštite privatnosti, oporezivanja ili društvene poželjnosti. Nadalje, budući da predstavljaju mali udio stanovništva, te osobe mogu biti podzastupljene u uzorcima na kojima se provode ankete. Empirijski dokazi prikupljeni u EU i diljem svijeta pokazuju da se najveći jaz između anketa i administrativnih podataka odnosi na vrh distribucije dohotka (Blanchet i sur., 2022., Burkhauser i sur., 2018., Carranza i sur., 2023., Flachaire i sur., 2021., Yonzan i sur., 2020.). 45 Okvir 11: Iskazivanje nižeg dohotka od stvarnoga (podiskazivanje dohotka) u anketama u EU Postoji zamjetna prevalencija podiskazivanja dohotka u anketama, uključujući EU-SILC. Kukk i sur. (2020.) su istraživali razmjer podiskazivanja dohotka od strane samozaposlenih osoba u 14 država članica EU-a korištenjem metode izdataka i harmoniziranih mikropodataka. Prema nji- hovim osnovnim procjenama, neiskazani dohodak od samozapošljavanja u prosjeku se proteže u rasponu od manje od 10 % stvarnog dohotka na Cipru i u Bugarskoj do više od 30 % stvarnog dohotka u Grčkoj – što upućuje na postojanje značajnih razlika u EU u stupnju pridržavanja poreznih propisa. Studija pripisuje podiskazivanje dohotka od strane samozaposlenih osoba višestrukim čimbenicima, kao što su nepostojanje prijavljivanja dohotka od strane trećega i značajna diskrecija koju samozaposlene osobe imaju prilikom odabira što prijaviti poreznim i statističkih tijelima. Podiskazivanje dohotka je osobito prevalentno među samozaposlenima i najmodavcima. Törmälehto (2019.) uspoređuje dohodovne agregate iz EU-SILC-a i nacionalnih računa i otkriva najveće nepodudarnosti u dohotku povezanom s nekretninama i dohotku od samozapošlja- vanja. Studija ističe da su takvi raskoraci posljedica pogrešaka mjerenja i razlika u pojmovnim definicijama. Međutim, kada se mikropodaci prilagode za te raskorake, učinak na stope AROP je skroman. Među državama uključenima u studiju, najveće razlike u raspoloživom dohotku kako je on iskazan u SILC-u u odnosu na nacionalne račune bile su primijećene u Rumunjskoj i Grčkoj, gdje su vrijednosti iz SILC-a iznosile samo 33 %, odnosno 50 % BDP-a zabilježenog u nacionalnim računima. Kao što se i očekivalo, najmanji raskoraci bili su utvrđeni u državama koje se oslanjaju na podatke iz administrativnih registara, kao što su Norveška, Danska i Švedska, gdje su vrijednosti dohotka iz SILC-a iznosile gotovo 100 % raspoloživog dohotka iskazanog u nacionalnim računima. U Švicarskoj, Schmutz (2018.) procjenjuje da udio neiskazanog dohotka među samozaposlenim osobama iznosi oko 20 % stvarnog dohotka u osnovnom scenariju. Ta je stopa razmjerno niska usporedi li se s drugim procjenama dobivenima istom metodologijom, koje se kreću u rasponu od najmanje 14 % u Finskoj do znatnih 62 % u Estoniji. Kompilirani prosjek neiskazanog dohotka u svim državama i razdobljima obuhvaćenima ovom studijom iznosi 27,6 % stvarnog dohotka. U Italiji, Albarea i sur. (2019.) nisu utvrdili postojanje nikakvog statistički značajnog podiskazivanja dohotka od rada, ali su otkrili znatno podiskazivanje dohotka od samozapošljavanja i najma/ zakupa. Studija podcrtava važnost kvalitete podataka u istraživanju utaje poreza i sugerira da bi integracija administrativnih i anketnih podataka mogla poboljšati razumijevanje utaje poreza. 46 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ 4.3.3. Dva skupa procjena AROP Države članice EU-a se u pravilu, prilikom iskazivanja stopa AROP na različitim prostornim razinama, uključujući NUTS 3, oslanjaju na EU-SILC – bez obzira na to potječu li varijable o dohotku iz administrativnih podataka ili iz ankete. Nacionalne i regionalne procjene prve razine (u pravilu NUTS 1 i NUTS 2, ovisno o veličini države)49 izvode se iz anketa EU-SILC.50,51 U devet država članica EU-a – Bugarskoj, Cipru,52 Estoniji, Latviji, Luksemburgu,53 Malti, Slovačkoj i Sloveniji – ankete EU-SILC su reprezentativne i na razini NUTS 3 i mogu biti osnovica za izračun relevantnih stopa AROP na toj zemljopisnoj razini. Drugih pet država članica EU-a – Danska, Francuska, Nizozemska, Španjolska i Švedska – za izračun stopa AROP na razini NUTS 3 ili nižoj koristi izvore administrativnih podataka (tablica 13). U Danskoj, Francuskoj, Nizozemskoj, Španjolskoj i Švedskoj, koje koriste administrativne podatke za iskazivanje stopa AROP na razini NUTS 3 ili nižoj, može se pojaviti više procjena stope AROP za istu zemljopisnu razinu. Situacija u svakoj od država objašnjena je u nastavku: Danska izrađuje dvije procjene AROP na nacionalnoj razini: jedna se izvodi iz ankete EU-SILC, a • druga iz Registra dohodovne statistike,54 koji sadrži administrativne podatke o godišnjem dohotku i pojedinaca i obitelji.55 Osim što koriste različite podatke, dvije se procjene temelje na različitim pojmovima dohotka: SILC ne uzima u obzir imputirani dohodak od najma/zakupa nekretnine i kamate na hipotekarni kredit, dok Registar dohodovne statistike to čini. Nadalje, SILC primjenjuje definiciju kućanstva koja se razlikuje od definicije obitelji koja se koristi u Registru dohodovne statistike.56 Francuska računa dvije stope AROP za većinu svojih regija NUTS 1 kao i za širu Metropolitansku • Francusku. Nacionalna razina se sastoji od Metropolitanske Francuske (tj. područja države koje je zemljopisno u Europi) i pet prekomorskih teritorija.57 Razina NUTS 1 uključuje 13 regija te dodatnu regiju koja okuplja prekomorske teritorije. Za tih 13 regija NUTS 1 postoje po dvije procjene AROP: jedna izvedena iz EU-SILC-a, a druga iz administrativnog skupa podataka FiLoSoFi, koji integrira porezne evidencije i evidencije socijalnih naknada.58,59 Slično tomu, za Metropolitansku Francusku se izrađuju dvije procjene: jedna na temelju baze podataka FiLoSoFi, druga na temelju Ankete o prihodima od poreza i socijalnih naknada (ERFS),60,61 pri čemu ova druga služi kao referentna vrijednost. Anketa ERFS, iako veća i bez longitudinalne sastavnice, koristi iste administrativne izvore za podatke o dohotku kao EU-SILC.62 49 U Malti se podudaraju razine NUTS 1 i NUTS 2. U Cipru i Luksemburgu se podudaraju razine NUTS 1, NUTS 2, i NUTS 3. 50 Općenito, ankete EU-SILC su reprezentativne na razinama NUTS 1 i NUTS 2. 51 Te procjene objavljuje i Eurostat: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ilc_li41/default/table?lang=en. 52 Cijela država se smatra područjem NUTS 3. Vidjeti tablicu 3. 53 Cijela država se smatra područjem NUTS 3. Vidjeti tablicu 3. 54 Vidjeti stopu siromaštva izračunatu na temelju danskog Registra dohodovne statistike: https://statbank.dk/ifor12p 55 https://www.dst.dk/en/Statistik/dokumentation/documentationofstatistics/income-statistics 56 https://www.dst.dk/en/Statistik/dokumentation/documentationofstatistics/income-statistics/comparability 57 Guadeloupe, Martinique, Francuska Gijana, La Réunion i Mayotte. 58 https://www.insee.fr/fr/metadonnees/source/serie/s1172 59 Vidjeti stope siromaštva utemeljene na podacima FiLoSoFi: https://www.insee.fr/fr/statistiques/7756729 60 https://www.insee.fr/en/metadonnees/source/serie/s1231 61 Vidjeti stope siromaštva utemeljene na podacima ERFS: https://www.insee.fr/fr/statistiques/7710966 62 Anketa ERFS prethodi EU-SILC-u. Nadalje, EU-SILC prikuplja više podataka o životnim uvjetima ne ograničavajući se na dohodovno siromaštvo te daje i longitudinalnu sastavnicu (Burricand, 2013.). 47 izozemska izrađuje dvije zasebne mjere siromaštva na nacionalnoj razini NUTS 1 i na razini • N NUTS 2. To su, s jedne strane, stope AROP dobivene iz EU-SILC-a i, s druge, metrika „niskog dohotka63 iz podataka Dohodovne statistike, koja se temelji na poreznim evidencijama. Te dvije metodologije primjenjuju različite definicije dohotka i ljestvice ekvivalencije. Primjerice, za razliku od Eurostata, nizozemski NSZ isključuje potpore za dijete i roditeljske doprinose za djecu koja ne žive kod kuće iz svojeg pojma dohotka. Nadalje, NSZ u svojim izračunima ne uzima u obzir kućanstva koja se sastoje od studenata i koristi vlastitu granicu siromaštva poznatu kao „granica niskog dohotka” – koja je postavljena neznatno iznad razine na kojoj osoba stječe pravo na socijalnu pomoć i koja je prilagođena za promjene cijena kroz vrijeme.64 panjolska izrađuje dva skupa procjena AROP na razini NUTS 2. Jedan je izveden iz administrativnih • Š poreznih evidencija,65 drugi iz EU-SILC-a. Prvotno su se procjene iz administrativnog skupa podataka smatrale eksperimentalnima i nisu se smatrale dijelom službene statistike. Međutim, kako su s vremenom postale pouzdanije i stabilnije, a kvaliteta podataka bolja, u konačnici se zaključilo da su dovoljno robusne da se uključe u službenu statistiku.66 vedska ima dvije nacionalne procjene AROP: jedna se temelji na EU-SILC-u, druga na poreznim • Š evidencijama i s njima povezanima administrativnim izvorima. Iako obje koriste iste administrativne baze podataka, razlikuju se prema korištenoj ljestvici ekvivalencije odrasle osobe. Procjena AROP utemeljena na SILC-u primjenjuje Eurostatovu standardnu ljestvicu ekvivalencije odrasle osobe (vidjeti odjeljak 2.1.1.), dok ljestvica koja se koristi za stopu AROP temeljenu na administrativnom registru uzima u obzir djecu na koju se primjenjuju planovi o zajedničkom stanovanju kada im roditelji žive odvojeno.67 63 https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/nl/dataset/85678NED/table?ts=1714637802285 64 https://www.cbs.nl/-/media/_pdf/2023/51/armoede-en-sociale-uitsluiting-2023.pdf 65 https://www.ine.es/dynt3/inebase/en/index.htm?padre=5650 66 https://www.ine.es/en/experimental/experimental_en.htm 67 https://www.statistikdatabasen.scb.se/pxweb/en/ssd/START__HE__HE0110__HE0110F/TabVX1DispInkN/ 48 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ Tablica 13: Izvori podataka u EU za stope AROP na razini NUTS 3 ili nižoj Procjene stope AROP dostupne EU-SILC reprezentativan Skup podataka za procjene Država na razini NUTS 3 ili nižoj na razini NUTS 3 na razini NUTS 3 ili nižoj Austrija Nisu dostupne Nije dostupan Belgija Nisu dostupne Nije dostupan Bugarska Dostupne Dostupan EU-SILC Hrvatska Nisu dostupne Nije dostupan Cipar Dostupne A Dostupan EU-SILC Češka Nisu dostupne Nije dostupan Danska Dostupne B, C Nije dostupan Administrativni Estonija Dostupne Dostupan EU-SILC Finska Nisu dostupne Nije dostupan Francuska Dostupne Nije dostupan Administrativni Njemačka Nisu dostupne Nije dostupan Grčka Nisu dostupne Nije dostupan Mađarska Nisu dostupne Nije dostupan Irska Nisu dostupne Nije dostupan Italija Nisu dostupne Nije dostupan Latvija Dostupne Dostupan EU-SILC Litva Nisu dostupne Nije dostupan Luksemburg Dostupne A Dostupan EU-SILC Malta Dostupne Dostupan EU-SILC Nizozemska Dostupne C Nije dostupan Administrativni Poljska Nisu dostupne Nije dostupan Portugal Nisu dostupne Nije dostupan Rumunjska Nisu dostupne Nije dostupan Slovačka Dostupne Dostupan EU-SILC Slovenija Dostupne Dostupan EU-SILC Španjolska Dostupne Nije dostupan Administrativni Švedska Dostupne C Nije dostupan Administrativni Izvor: Kompilacija Svjetske banke na temelju konzultacija s NSZ-ima i dokumentarnog istraživanja (npr., Poljska: https://bdl.stat.gov. pl/bdl/metadane/cechy/2712; Mađarska: https://statinfo.ksh.hu/Statinfo/QueryServlet?ha=OB1119; Portugal: https://www.ine.pt/xportal/ xmain?xpid=INE&xpgid=ine_indicadores&indOcorrCod=0009821&contexto=bd&selTab=tab2) Napomene: A Cijela država se smatra područjem NUTS 3. B Procjene su dostupne na razini LAU. C Definicija siromaštva nije istovjetna Eurostatovoj. 49 4.3.4. Prostorne razlike u cijenama Unatoč teorijskoj privlačnosti same vježbe, nijedna država članica EU-a trenutačno ne uzima u obzir prostorne razlike u cijenama pri izračunu procjena siromaštva. Svi NSZ-i koji su bili kontaktirani u okviru ovog pregleda potvrdili su da njihove metodologije za izračun stopa AROP i drugih pokazatelja temeljenih na dohotku, kao što je Ginijev koeficijent, ne uzimaju u obzir razlike u cijenama među regijama. To se može pripisati dvama glavnim čimbenicima. Prvo, čini se da Eurostatove metodološke publikacije ne uzimaju u obzir mogućnost prilagodbe za takve varijacije (vidjeti Atkinson, Guio i Marlier, 2017.; Guio, Marlier i Norman, 2021.). Drugo, samo četiri od 27 država članica EU-a, odnosno Francuska, Njemačka, Poljska i Španjolska, prikupljaju IPC-e na regionalnoj razini. Francuska ima podatke o IPC-u za svoje metropolitansko područje, prekomorske departmane, parišku regiju, Korziku i metropolitansko područje bez Pariza i Korzike.68 Njemačka iskazuje IPC-e za svoje savezne države (regije NUTS 1).69 Poljska ima regionalne IPC-e za svoja vojvodstva70, a Španjolska za svoje autonomne zajednice,71 pri čemu i vojvodstva i autonomne zajednice odgovaraju regijama NUTS 2. U stvari, četiri od pet najmnogoljudnijih država EU-a imaju podatke o IPC-u po regijama, izuzev Italije. 4.4. PREPORUKE ZA HRVATSKU 4.4.1. Pristup imputaciji Podaci o rashodima koji nisu obuhvaćeni dvama sastavnicama dohotka, „bruto novčane naknade ili gubici od samozapošljavanja” i „dohodak od najma/zakupa nekretnine ili zemljišta”, mogu se procijeniti primjenom imputacije. Kao što je prikazano u odjeljku 4.2.1., hrvatski podaci o porezu na dohodak ne sadrže informacije o rashodima samozaposlenih osoba i najmodavaca na koje se primjenjuje režim paušalnog oporezivanja dohotka. U ovom se odjeljku uvodi pojmovni statistički model koji bi mogao poslužiti u imputacijske svrhe. Cjelovita razrada tog modela zahtijevala bi pristup mikropodacima o porezu na dohodak od MFIN-a te prelazi okvire ovoga izvješća. Od uobičajenih imputacijskih pristupa prikazanih u odjeljku 4.3.1., za ovaj su slučaj najprikladnije regresijske tehnike. Regresija bi mogla biti osobito korisna za izvođenje nedostajućih podataka o rashodima samozaposlenih osoba i najmodavaca na koje se primjenjuje režim paušalnog oporezivanja dohotka i to tako da se krene od podataka o rashodima njihovih kolega na koje se primjenjuje režim redovnog poreza na dohodak. I jedna i druga skupina osoba prijavljuje svoje prihode,72 i iskazuje dodatne informacije kao što su prebivalište/boravište/lokacija i sektor djelatnosti (sukladno klasifikaciji NKD). Metoda imputacije uključuje parametarski model kojim se istražuje odnos između omjera rashoda i prihoda (ERR), s jedne strane, i prediktorskih varijabli kao što su prihodi, prebivalište/boravište/lokacija i sektor NKD, s druge. Parametri procijenjeni na temelju podataka prikupljenih od redovno oporezovanih samozaposlenih osoba bi se potom koristili za izračun nedostajućih ERR-ova za paušalno oporezovanu skupinu. Nakon toga bi se izračunali rashodi množenjem imputiranih ERR-ova odgovarajućim prihodima. Važno je voditi računa o slučajnoj pogrešci u 68 Dostupno na: https://www.insee.fr/en/metadonnees/source/operation/s2124/publications. 69 Dostupno na: https://www-genesis.destatis.de/genesis/online?operation=table&code=61111-0010&bypass=true&levelindex=0&lev- elid=1714654225189#abreadcrumb. 70 Dostupno na: https://stat.gov.pl/en/topics/prices-trade/price-indices/consumer-price-indices-by-voivodships-in-the-fourth-quarter- of-2021,12,17.html. 71 Dostupno na: https://www.ine.es/jaxiT3/Tabla.htm?t=50913. 72 Samozaposlene osobe na koje se primjenjuje paušalno oporezivanje prijavljuju svoje prihode putem obrasca PO-SD (https://www. porezna-uprava.hr/HR_obrasci/Documents/POREZ%20NA%20DOHODAK/PO-SD.pdf) ) i obrasca PO-SD-Z (https://www.porez- na-uprava.hr/HR_obrasci/Documents/POREZ%20NA%20DOHODAK/PO-SD-Z.pdf). Najmodavci na koje se primjenjuje paušalno oporezivanje prijavljuju svoje prihode putem obrasca EP (https://www.porezna-uprava.hr/HR_obrasci/Documents/POREZ%20 NA%20DOHODAK/EP.pdf) ) i obrasca TZ-2 (https://www.porezna-uprava.hr/HR_obrasci/Documents/OSTALO/TZ%202.pdf) 50 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA MJERENJE SIROMAŠTVA POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA U 4. HRVATSKOJ ovom modelu i intervalima pouzdanosti procijenjenih parametara. Nedostajući rashodi se mogu imputirati mnogo puta, što rezultira skupom M imputiranih vrijednosti za svakog pojedinca čiji rashodi nedostaju. Ti razni skupovi imputiranih izdataka se potom koriste za izgradnju M iznosa raspoloživog dohotka kućanstva. Stopa AROP se procjenjuje M puta, pri čemu se prosjek koristi kao konačna procjena. Tehničke pojedinosti imputacijskog pristupa i procjena stope AROP iz imputiranih podataka prikazane su u prilozima A3 i A4. Dvije nedostajuće sastavnice dohotka, „plaćeni transferi među kućanstvima” i „primljeni transferi među kućanstvima”, mogu se isključiti iz procjena stope AROP i drugih mjera temeljenih na dohotku pod uvjetom da je to isključenje jasno dokumentirano. Kao što je rečeno u odjeljku 4.2.1., te su stavke u pravilu nedostupne u hrvatskim administrativnim evidencijama ili ih je teško izdvojiti iz njih. Kako bi se postigla potpuna usklađenost s Eurostatovom definicijom dohotka, treba provesti anketu namijenjenu prikupljanju podataka o transferima među kućanstvima. Primjerice, u Sloveniji, Statistički ured prikuplja većinu sastavnica dohotka EU-SILC iz administrativnih baza podataka – osim transfera među kućanstvima, za koja se podaci prikupljaju pomoću kratke godišnje ankete EU-SILC.73 Dugoročno, kad DZS krene putem prihvaćanja pristupa EU-SILC temeljenog na administrativnim registrima, koji primjenjuju mnoge države članice EU-a, mogao bi razmisliti o uvođenje skraćene ankete EU-SILC kako bi dopunio administrativne podatke. U međuvremenu se u svrhu izračuna stopa AROP i drugih, na dohotku utemeljenih pokazatelja koje koristi MRMSOSP transferi među kućanstvima mogu zanemariti. Međutim, ključno je da MRMSOSP dokumentira da će se zbog ovog isključenja mjerenja dohotka razlikovati od Eurostatovih. Odstupanja od Eurostatovih pojmova dohotka već su prisutna u drugim državama članicama EU-a, kao što su Danska, Nizozemska, Švedska, što je vidljivo i iz tablice 13. 4.4.2. Pristup podiskazivanju dohotka U skladu s uobičajenom praksom među državama članicama EU-a, preporuča se ne prilagođavati podatke o porezu na dohodak za možebitno nižeprijavljeni dohodak. Kao što je bilo rečeno u odjeljku 4.3.2., podaci o dohotku dobiveni kako iz anketa tako i iz administrativnih evidencija podliježu raznim stupnjevima pristranosti. Potreba korekcije podataka o porezu na dohodak nije opravdana. Nadalje, praksa neprilagođavanja podataka poreza na dohodak zbog podiskazivanja uobičajena je u cijeloj EU (vidjeti tablicu 12). Ipak, korisno je procijeniti stupanj u kojemu je prijavljeni dohodak iz podataka o porezu na dohodak niži od stvarnoga kako bi se shvatili potencijalni učinci te pojave na procjene stope AROP i drugih pokazatelja utemeljenih na dohotku. Iako „stvarnu” distribuciju dohotka nije moguće opaziti, neprijavljeni dohodak moguće je približno odrediti tako da se pomoću anketnih podataka izradi zamjena za stvarnu distribuciju dohotka iz anketnih podataka (Pissarides i Weber, 1989.). Jedan od mogućih pristupa podrazumijeva razvrstavanje kućanstava u anketnim podacima na zaposlena ili samozaposlena pod pretpostavkom da ona prva prijavljuju cijeli svoj dohodak, dok ova druga to ne čine. Opseg prijavljivanja nižeg dohotka može se procijeniti usporedbom dohotka i izdataka – pod pretpostavkom da, ako samozaposlena kućanstva imaju slične rashode kao zaposlena kućanstva, ali niži prijavljeni dohodak, jaz između te dvije varijable ukazuje na prijavljivanje dohotka koji je niži od stvarnoga. Ovaj model uzima u obzir i dodatne čimbenike, kao što su bogatstvo i sastav kućanstva (za tehničke pojedinosti vidjeti prilog A5). Jedina dostupna procjena podiskazivanja dohotka u Hrvatskoj, koja se temelji na podacima iz APK-a iz 2010., daje naslutiti da je prijavljeni dohodak samozaposlenih kućanstva niži od stvarno ostvarenoga za prosječnih 16,8 posto. Međutim, ta procjena nije statistički značajna (Kukk i sur., 2020.). Ta bi se analiza mogla doraditi korištenjem novijih podataka, osobito onih iz APK-a iz 2019. i APK-a iz 2022. 73 Statistički ured Republike Slovenije (2024.). Materijali pripremljeni za studijski posjet Sloveniji – Korištenje podataka za mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti i povezane politike, 31. siječnja – 1. veljače 2024. Ljubljana, Slovenija. 51 4.4.3. Dva skupa procjena AROP Procjene AROP na nacionalnoj i regionalnoj razini (NUTS 1 i NUTS 2) utemeljene na SILC-u treba priznati kao jedine službene procjene. DZS – koji postupa u skladu s Eurostatovim protokolima za prikupljanje, obradu i objavu podataka – je odgovoran za te mjere,74 koje su dostupne javnosti u bazama podataka i DZS-a i Eurostata.75 Procjene AROP na svim zemljopisnim razinama (NUTS 1, NUTS 2, NUTS 3 i LAU) utemeljene na administrativnim registrima mogle bi se nazvati eksperimentalnima. Važno je pomno dokumentirati i javno objaviti metodološke razlike između pokazatelja AROP dobivenih iz Registra stanovništva i podataka o porezu na dohodak, s jedne strane, i onih dobivenih iz EU-SILC-a, s druge, u skladu s trenutačnom praksom u drugim državama članicama EU-a, kao što su Danska, Francuska, Nizozemska i Švedska. Mogućnost da se takva eksperimentalna statistika prizna kao službena ovisi o institucionalnim okvirima njihove izrade i validacije, kao što je prikazano u 6. poglavlju. Kad bi DZS izradio i validirao tu statistiku, ona bi mogla steći službeni status, kao što se to dogodilo u Španjolskoj (vidjeti odjeljak 4.3.3.). Ako se metodološke razlike između njih jasno dokumentiraju, objave i komuniciraju, supostojanje dvaju skupova procjena AROP za isto zemljopisno područje je prihvatljivo. Kao što je bilo navedeno u odjeljku 4.3.3., dvostruki skupovi procjena izrađuju se u pet država članica EU-a koje koriste administrativne podatke za izradu stopa AROP na razini NUTS 3 ili nižoj (tj. Danskoj, Francuskoj, Nizozemskoj, Španjolskoj i Švedskoj). 4.4.4. Prostorne razlike u cijenama Kako bi svoj pristup uskladila s onim ostalih država članica EU-a kao i zbog nepostojanja regionalnih IPC-ova, Hrvatskoj se preporuča da ne uzima u obzir prostorne razlike u cijenama u kontekstu mjerenja siromaštva. Kao što je bilo rečeno u odjeljku 4.3.4., svi NSZ-i diljem EU-a su potvrdili da ne uzimaju u obzir takve razlike u cijenama. Nadalje, u Hrvatskoj DZS izrađuje samo nacionalni IPC. Izrada IPC-a na bilo kojoj podnacionalnoj razini, uključujući četiri regije NUTS 2, nije izvediva u ovom stadiju zbog dvaju glavnih razloga. Prvo, APK – koji je ključan za izradu referentne košarice potrošnje – je reprezentativan samo na nacionalnoj razini. Drugo, prikupljanje podataka o cijenama je trenutačno ograničeno na devet gradova (Zagreb, Slavonski Brod, Osijek, Sisak, Rijeka, Pula, Split, Dubrovnik i Varaždin), što ne dopušta izračun regionalnih IPC-a. 74 Vidjeti hrvatski izvještaj o kvaliteti za EU-SILC: https://circabc.europa.eu/ui/group/853b48e6-a00f-4d22-87db-c40bafd0161d/library/ 011ca788-7678-42fe-bc74-f68b087257bc 75 https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ilc_li02/default/table?lang=en 52 MJERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 5. POMOĆU ADMINISTRATIVNIH PODATAKA U HRVATSKOJ 5.1. POJMOVI SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI Pojam „socijalne isključenosti” višedimenzionalan je i nema jednu, općeprihvaćenu definiciju. Pojam je nastao kasnih 1970-ih kako bi se priznalo pitanje marginalizacije u francuskom društvu i pristupilo njegovu rješavanju. Međutim, nepostojanje precizne definicije socijalne isključenosti otežava mjerenje njezinih razmjera ili određivanje točnog broja osoba koje ona zahvaća. Za razliku od pojma siromaštva, koji je usredotočen na ishod, pojam socijalne isključenosti ističe i ishode i proces koji vodi do njih, tj. do isključenja pojedinaca i skupina iz društva (UNECE, 2022.). Mjerenje socijalne isključenosti omogućava bolje razumijevanje skupina u nepovoljnom položaju jer mu fokus nadilazi okvire monetarnog siromaštva. Empirijski dokazi pokazuju da socijalna isključenost može smanjiti prodruštveno ponašanje i naglašavaju važnost njegovanja uključenosti radi promicanja potpore u zajednici i suradnje (Twenge i sur., 2007.). Osim toga, socijalna isključenost može štetno utjecati na duševno zdravlje i sposobnost pojedinaca da budu uspješni u društvu (North i Fiske, 2013.). Stoga je mjerenje socijalne isključenosti ključno da bi stvaratelji politika mogli identificirati sustavno marginalizirane pojedince i zajednice i shvatiti mehanizme njihova isključivanja, što će im omogućiti da oblikuju učinkovite intervencije. Danas su pokazatelji socijalne isključenosti ugrađeni u nacionalne i međunarodne politike u tom području. Primjerice, Australija76 i Kanada77 su usvojile mjere politike za procjenu i poboljšanje socijalne uključenosti. Nadalje, socijalna uključenost je ključni element Ciljeva održivog razvoja do 2030. i strategije Europa 2030. Unatoč njegovoj naširoko priznatoj važnosti, ne postoji harmonizirani pristup mjerenju socijalne isključenosti. Procjenjivanje socijalne isključenosti ili uključenosti u pravilu je usredotočeno na posebna područja ili aspekte života koji su povezani s teorijama o socijalnoj isključenosti, ciljevima politika ili i jednim i drugim. Različiti pokazatelji zahvaćaju različite aspekte svakog od područja. Područja uključuju, među ostalim, siromaštvo temeljeno na dohotku, isključenost s tržišta rada, obrazovanje i vještine, zdravstvo i invalidnost i pristup javnim uslugama. U okviru 12 sažeto su prikazani okviri socijalne isključenosti koji se koriste u zemljama s visokim dohotkom diljem svijeta. U tablici 14 prikazana su ključna područja, i okviri u kojima se ona primjenjuju. Okvir 12: Okviri socijalne isključenosti i primjeri iz država članica EU-a i zemalja s visokim dohotkom Pokazatelj AROPE u EU-u: Eurostat preporuča primjenu pokazatelja izloženosti riziku od siromaštva ili socijalne isključenosti (AROPE) za mjerenje ciljeva usmjerenih na borbu protiv siromaštva i socijalne isključenosti povezanih sa strategijom Europa 2030. Cilj strategije je osigurati uključivi rast i izbaviti barem 15 milijuna osoba diljem EU-a, uključujući barem 5 milijuna djece, iz siromaštva i socijalne isključenosti u razdoblju od 2019. do 2030.78 Pojam AROPE je podrobnije objašnjen u odjeljku 2.1.4. Koriste ga i Albanija i Rumunjska kao glavnu mjeru socijalne isključenosti. Višedimenzionalni pokazatelji siromaštva: Višedimenzionalni indeks siromaštva (VIS) se koristi za utvrđivanje udjela stanovništva koje bi moglo biti siromašno s obzirom na razne aspekte života (Alkire i Foster, 2011.). Odabrani pokazatelji se mogu prilagoditi potrebama i fokusima politika svake 76 Australian Social Inclusion Board (2012). Social Inclusion in Australia: How Australia is faring. Department of the Prime Minister and Cabinet. 77 https://www.canada.ca/en/employment-social-development/programs/poverty-reduction/reports/strategy.html 78 https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_3782 53 pojedine države. Brojne države uspostavljaju nacionalni VIS u sklopu svojih službenih statistika siromaštva. Neke zemlje s visokim dohotkom, kao što su Čile i SAD, ih već koriste, a Njemačka upravo razmatra usvajanje jednog takvog indeksa. U Čileu, primjerice, VIS obuhvaća obrazovanje, zdravstvo, zaposlenost i socijalnu sigurnost te osnovni životni standard. Okvir i pokazatelji blagostanja: OECD-ov okvir blagostanja (Inicijativa za bolji život) obuhvaća 11 dimenzija koje zahvaćaju ključne elemente sadašnjeg blagostanja i četiri dimenzije relevantne za buduće blagostanje. Pokazatelji sadašnjeg blagostanja obuhvaćaju dohodak i bogatstvo, kvalitetu radnog mjesta i zaposlenost, uvjete stanovanja, zdravstveno stanje, znanje i vještine, kvalitetu okoliša, osobno blagostanje, sigurnost, ravnotežu između poslovnog i privatnog života, društvene veze i građansko sudjelovanje. Dimenzije budućeg blagostanja uključuju prirodni kapital, ljudski kapital, društveni kapital i ekonomski kapital. Primjerice, Italija primjenjuje višedimenzionalnu metodu za mjerenje „pravičnog i održivog blagostanja”, koja osim klasičnih pokazatelja proizvodnje i gospodarske djelatnosti obuhvaća i pokazatelje blagostanja, nejednakosti i održivosti. Koristi se ukupno 130 pokazatelja kroz 12 područja blagostanja: ekonomsko blagostanje; obrazovanje i osposobljavanje; okoliš; zdravstvo; inovacije, istraživanje i kreativnost; krajobraz i kulturna baština; politika i institucije; kvaliteta usluga; sigurnost; društveni odnosi; subjektivno blagostanje; i ravnoteža između poslovnog i privatnog života. Okvir društvenog kapitala i društvene kohezije: Pojam društvenog kapitala odražava vrijednost društvenih mreža za ekonomsko blagostanje i dobrobit objašnjavajući kako ponašanja, stavovi i međuljudski odnosi poboljšavaju razne aspekte života pojedinca. On obuhvaća načela kao što su povjerenje, sigurnost i osjećaj pripadnosti. Koristi od društvenog kapitala mogu biti pojedinačne (npr., obiteljska potpora) ili na razini cijele zajednice (npr., volonterski rad), a razina društvenog kapitala povezana je s gospodarskim rastom, održivošću i ukupnim blagostanjem. Primjerice, Ujedinjeno Kraljevstvo se usredotočilo na četiri područja društvenog kapitala: međuljudski odnosi, potpore kroz društvene mreže, građansko sudjelovanje i povjerenje te norme suradnje. Te domene pokriva 25 pokazatelja, pri čemu se većina relevantnih podataka prikuplja nizom postojećih anketa. Nizozemska mjeri i društveni kapital i društvenu koheziju. Društveni kapital obuhvaća dvije dimenzije: sudjelovanje i povjerenje (Van Beuningen i Schmeets, 2013.). Potom se svaka dimenzija dijeli na tri poddimenzije: društvenu, organizacijsku i političku. Društveno sudjelovanje obuhvaća smislen društveni kontakt; organizacijsko sudjelovanje uključuje članstvo u organizacijama, prisustvovanje događajima i sudjelovanje u radnoj snazi ili obrazovanju; političko sudjelovanje obuhvaća glasovanje, članstvo u političkim strankama i politički angažman. Naposljetku, društveno povjerenje se odnosi na stvaranje pozitivnih veza s drugima; organizacijsko povjerenje obuhvaća povjerenje u raznorazne institucije; a političko povjerenje se odnosi na povjerenje specifično u političke institucije. Okviri primjenjivi na skupine izložene osobitom riziku od nepovoljnog položaja: Napori koji se ulažu u mjerenja usredotočena na skupine izložene visokom riziku od nepovoljnog položaja ključni su za pronalaženje odgovora na pitanja socijalne isključenosti i uključenosti kao i šireg blagostanja. Iako su takve skupine često obuhvaćene širim mjerenjima, sveobuhvatno razumijevanje teškoća s kojima se one susreću i identifikacija učinkovitih rješenja može iziskivati prilagođene pristupe. Istaknuti primjeri uključuju Strategiju blagostanja djece i mladih na Novom Zelandu i višedimenzionalni indeks za mjerenje siromaštva i deprivacije među romskim stanovništvom na zapadnom Balkanu. Primjerice, Novi Zeland je 2019. usvojio Strategiju blagostanja djece i mladih, kojom se uspostavlja kohezivan okvir za procjenu blagostanja djece i definira što za njih predstavlja dobar život. Strategija se ažurira svake tri godine kako bi ostala relevantna i odražavala društvene promjene. 54 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ Okvir obuhvaća šest međupovezanih područja kojima se procjenjuje: pružaju li se djeci ljubav, sigurnost i skrb; imaju li ona sve što im je potrebno; jesu li sretna i zdrava; uče li i razvijaju li se; jesu li prihvaćena, poštuje li ih se i jesu li povezana; jesu li uključena i osnažena. Drugi primjer je UNDP-ov višedimenzionalni indeks izrađen za mjerenje siromaštva i deprivacije među romskim stanovništvom na zapadnom Balkanu, koji olakšava ciljanije intervencije politika. Podaci za indeks bili su prikupljeni Regionalnim anketama o romskom stanovništvu provedenima 2011. i 2017., koje su dale uvid u iskustva romskih zajednica u regiji. Prilagođena anketa omogućila je temeljito proučavanje pitanja relevantnih za Rome, kao što su ograničene mogućnosti političkog sudjelovanja, ograničen pristup socijalnim i zdravstvenim uslugama i izazovi u vezi s dobivanjem osobnih identifikacijskih isprava. Indeks obuhvaća 12 jednako ponderiranih pokazatelja koji se odnose na šest bitnih dimenzija: osnovna prava, zdravstvo, obrazovanje, stanovanje, životni standard i zaposlenost. Izvor: UNECE (2022.) Tablica 14: Područja i okviri socijalne isključenosti Područje Okviri relevantni za to područje Pokazatelj EU AROPE; EU Laeken; njemački pokazatelji blagostanja; UNDP-ov okvir socijalne isključenosti (2012.); švicarski okvir socijalne isključenosti; kanadski indeks Dohodovno blagostanja zajednice; okvir višedimenzionalne nejednakosti; mjera pojedinačne siromaštvo deprivacije (International Women’s Development Agency); Meksička nacionalna anketa o dinamici odnosa u kućanstvu (ENDIREH). Tržište rada Promatrač socijalne isključenosti (Social Exclusion Monitor); EU Laeken; njemački (isključenost pokazatelji blagostanja ; UNDP-ovi pokazatelji socijalne isključenosti (2012.); bristolska ili uključenost matrica socijalne isključenosti; izvješće o napretku po pitanju siromaštva, nejednakosti u pogledu i socijalne isključenosti (Quebec); kanadski indeks blagostanja zajednice; okvir participacije višedimenzionalne nejednakosti; mjera pojedinačne deprivacije (International na tržištu Women’s Development Agency); talijanska anketa o pristupu LGBT osoba tržištu rada i rada) njihovoj uključenosti na radnom mjestu. Promatrač socijalne isključenosti (Social Exclusion Monitor); EU Laeken; njemački pokazatelji blagostanja ; UNDP-ovi pokazatelji socijalne isključenosti (2012.); bristolska Obrazovanje matrica socijalne isključenosti; izvješće o napretku po pitanju siromaštva, nejednakosti (stupanj i socijalne isključenosti (Quebec); kanadski indeks blagostanja zajednice; svjetski obrazovanja) višedimenzionalni indeks siromaštva; okvir višedimenzionalne nejednakosti; mjera pojedinačne deprivacije (International Women’s Development Agency). Zdravstvo Promatrač socijalne isključenosti (Social Exclusion Monitor); EU Laeken; njemački (status pokazatelji blagostanja; UNDP-ov okvir socijalne isključenosti (2012.); izvješće o pojedinaca napretku po pitanju siromaštva, nejednakosti i socijalne isključenosti (Quebec); turski i članova nacionalni pokazatelji poštovanja prava osoba s invaliditetom (na temelju Konvencije njihovog o pravima osoba s invaliditetom); svjetski višedimenzionalni indeks siromaštva; kućanstva okvir višedimenzionalne nejednakosti; mjera pojedinačne deprivacije (International u pogledu Women’s Development Agency); Meksička nacionalna anketa o dinamici odnosa u invaliditeta) kućanstvu (ENDIREH). UNDP-ov okvir socijalne isključenosti (2012.); UNDP-ov okvir socijalne uključenosti (Bosna i Hercegovina); nizozemski okvir socijalne isključenosti; bristolska matrica Pristup socijalne isključenosti; izvješće o napretku po pitanju siromaštva, nejednakosti infrastrukturi i socijalne isključenosti (Quebec); okvir višedimenzionalne nejednakosti; mjera pojedinačne deprivacije (International Women’s Development Agency); Meksička nacionalna anketa o dinamici odnosa u kućanstvu (ENDIREH). Izvor: Kompilacija Svjetske banke na temelju UNECE-a (2022.) 55 Socijalnu isključenost moguće je mjeriti pomoću skupa zasebnih pokazatelja ili pomoću kompozitnog (složenog) indeksa. Pojedinačni pokazatelji su prilagođeni korisniku i jednostavno se izrađuju, ali supostojanje više pokazatelja i nepostojanje kohezivne ukupne procjene može biti problematično. Indeksi pak sintetiziraju više pokazatelja u jedan broj. To predstavlja jasan sažetak, ali zahtijeva više tehničkog angažmana na izradi indeksa i može potencijalno prikriti određene pojedinosti. Indeksi zahtijevaju pomno ponderiranje i standardizaciju pokazatelja kako bi se dobio smisleni prikaz relevantnih područja socijalne isključenosti. Oni moraju točno odražavati poboljšanja ili pogoršanja u svojim temeljnim sastavnicama te ih mora biti moguće raščlaniti kako bi se mogao procijeniti učinak svakog pokazatelja na ukupni indeks. Osim toga, kako bi učinkovito usmjeravali politike, indeksi bi trebali omogućiti prostorne usporedbe i praćenje promjena kroz vrijeme. 5.2. MJERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI U EU U Europi se glavni pojam socijalne isključenosti temelji na pokazatelju izloženosti riziku od siromaštva ili socijalne isključenosti (AROPE) opisanom u odjeljku 2.1.4. Pokazatelj AROPE se, kao i stopa AROP, izvodi iz podataka ankete EU-SILC. Anketom se prikupljaju informacije o teškoj materijalnoj i socijalnoj deprivaciji na pojedinačnoj razini i razini kućanstva tako da se određuje priuštivost 13 stavki nabrojanih u tablici 2. Smatra se da je osoba u položaju teške materijalne i socijalne deprivacije ako si ona, ili kućanstvo čiji je ona član, ne može priuštiti barem sedam takvih stavki. Istodobno, nizak intenzitet rada na razini kućanstva se računa iz anketnih podataka o dobi članova kućanstva, njihovom samoiskazanom ekonomskom statusu, njihovom dohotku iz raznih izvora i njihovom uobičajenom radnom vremenu tijekom mjeseci u kojima su bili zaposleni. Kombinacija teške deprivacije i niskog intenziteta rada iskazana je ukupnom stopom AROPE. Pokazatelj AROPE uglavnom je reprezentativan na razini NUTS 2, što otežava razvoj političkih intervencija usmjerenih na manja područja. Njegova nereprezentativnost na nižim zemljopisnim razinama može prikriti džepove socijalne isključenosti unutar regije, što ograničava njegovu korisnost za izradu i provedbu strategija kojima se nastoji odgovoriti na regionalne izazove. Većina država članica EU-a koristi pokazatelj AROPE kao glavnu mjeru socijalne isključenosti te ga dopunjuje raznovrsnim lokalno relevantnim pokazateljima. Taj pristup omogućava i stjecanje uvida u lokalne uvjete i provedbu usporedbi među državama. Primjerice, Njemačka polazi od pokazatelja AROPE pa dodaje druge mjere povezane sa stanovanjem, zdravstvom, blagostanjem i kvalitetom života kao i pokazatelje koji su specifični za djecu. Blagostanje se procjenjuje pomoću 46 pokazatelja kroz 12 dimenzija, ne primjenjuje se nikakvo hijerarhijsko ponderiranje, a svaki se pokazatelj smatra podjednako značajnim. Potom se metrika blagostanja prikazuje na interaktivnoj kontrolnoj ploči primjenom raznih oblika prikaza podataka (UNECE, 2022.). Osim toga, države članice EU-a su osmislile niz metodologija namijenjenih istraživanju socijalne isključenosti izvan okvira Eurostatovih definicija i anketa, kao i stjecanju uvida u prostorne razlike na nižim zemljopisnim razinama. U tu svrhu, napori koji se ulažu u prikupljanje podataka prelaze okvire NSZ-a i uključuju središnju i lokalne vlasti, uključujući resorna ministarstva nadležna za obrazovanje, rad i socijalnu politiku. Relevantni izvori podataka obuhvaćaju nacionalne račune, popis stanovništva i razne administrativne baze podataka. Nadalje, NSZ-i sve više surađuju s akademskim institucijama na razvoju sofisticiranih statističkih pristupa. Kao što je bilo razmatrano u odjeljku 5.1., pojam socijalne isključenosti je složen, što dovodi do korištenja širokog spektra pokazatelja diljem EU-a. Za razliku od mjerenja siromaštva, u čijem je središtu interesa prvenstveno novčani dohodak, mjerenja koja se odnose na socijalnu isključenost moraju uzeti u obzir razne 56 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ aspekte života, kao što su zdravstvo, obrazovanje, stanovanje i demografija (UNECE, 2022.). Osim toga, socijalna isključenost je dinamična i određena kontekstom, što pak dodatno komplicira razvoj jedinstvenog pristupa njezinu mjerenju – primjerice, čimbenici koji pridonose socijalnoj isključenosti u ruralnoj zajednici mogu se razlikovati od onih u velegradskom području. Tablica 15 sadrži popis područja koja se obično uzimaju u obzir prilikom mjerenja socijalne isključenosti u EU kao i primjere pokazatelja unutar svakog područja. Tablica 15: Primjer područja socijalne isključenosti i povezani pokazatelji Područje Pokazatelji Države članice EU-a Belgija, Danska, Njemačka, Raspoloživi dohodak Španjolska, Portugal, Švedska Fiskalni prihod po stanovniku Estonija, Poljska Dohodak Prosječna plaća (po satu, mjesečna, Francuska, Poljska, Slovenija bruto, neto) BDP po stanovniku Njemačka, Španjolska Gustoća stanovništva Većina država članica Distribucija stanovništva po dobnim Francuska, Njemačka, Grčka, skupinama Slovenija Demografija Omjer dobne ovisnosti Mađarska, Luksemburg, Slovenija Etničko podrijetlo Rumunjska, Slovačka Broj bolničkih postelja na 1000 Češka, Italija, Poljska, Rumunjska stanovnika Broj liječnika, medicinskih sestara na Češka, Italija, Poljska, Rumunjska, Zdravstvo 1000 stanovnika Španjolska Stopa smrtnosti (dojenčad, djeca do Češka, Italija, Poljska, Rumunjska, pet godina) Španjolska Distribucija stanovništva po stupnju Češka, Francuska, Italija, Latvija, obrazovanja Rumunjska, Švedska Obrazovanje Omjer učenika i učitelja Italija, Poljska Rezultati istraživanja PISA Češka, Italija, Poljska Najamnina po četvornom metru Danska Stopa prenapučenosti Portugal Stanovanje i energija Broj stambenih jedinica na 1000 Slovenija stanovnika Dostupnost grijanja u stambenoj Češka, Italija, Rumunjska, Španjolska jedinici Češka, Danska, Mađarska, Italija, Stopa nezaposlenosti Poljska Stopa participacije radne snage u Češka, Italija, Poljska, Rumunjska, radno sposobnom stanovništvu Španjolska Tržište rada Stopa aktivnosti Austrija Gustoća radnih mjesta Njemačka Izvor: Kompilacija Svjetske banke. 57 Osim toga, mnoge države članice EU-a su usvojile raznolike pristupe i razvile višedimenzionalne indekse siromaštva i socijalne isključenosti. Najveći izazov prilikom stvaranja takvog indeksa proizlazi iz nepostojanja konsenzusa glede pokazatelja koje bi takav indeks trebao obuhvaćati. Dionici – od središnje vlasti do lokalnih tijela vlasti i resornih ministarstava – mogu imati različite prioritete i perspektive u pogledu toga koje su dimenzije najrelevantnije za blagostanje ili razvoj. Drugi izazov se tiče ponderiranja područja i pokazatelja unutar indeksa s obzirom na to da njihova relativna važnost može varirati ovisno o lokalnom kontekstu i cilju indeksa. Određivanje skupa pondera može uključivati i donošenje subjektivnog suda – npr., o vrijednosti obrazovanja u odnosu na zdravstvo ili vrijednosti zaposlenosti u odnosu na uvjete stanovanja. Tablica 16 daje nam naslutiti širinu raspona višedimenzionalnih indeksa koji se koriste u EU. Tablica 16: Primjeri višedimenzionalnih indeksa u EU Indeks Države članice EU-a Indeks životnih uvjeta Austrija Indeks bogatstva temeljen na fiskalnim prihodima Belgija Indeks siromaštva Belgija Indeks višestruke deprivacije Bugarska, Hrvatska, Portugal (Lisabon) Indeks ranjivosti na gubitak radnog mjesta Francuska Indeks deprivacije Francuska, Irska Atlas nejednakosti među spolovima Njemačka Regionalni atlas dohotka, ljudskog kapitala, Njemačka socijalne isključenosti Složeni indeks blagostanja Grčka Indeks segregacije Mađarska Indeks socijalne i materijalne deprivacije Italija Socioekonomski indeks Luksemburg Indeks lokalnog ljudskog kapitala Poljska, Rumunjska Indeks regionalnog razvoja Portugal Atlas marginaliziranih zajednica Rumunjska Atlas romskih zajednica Slovačka Indeks demografske ranjivosti Švedska Izvor: Kompilacija Svjetske banke. POSTOJEĆI PRISTUP MJERENJU SOCIJALNE 5.3. ISKLJUČENOSTI U HRVATSKOJ Stopa AROPE je glavna mjera socijalne isključenosti u Hrvatskoj. Godine 2023. nacionalna stopa AROPE iznosila je 20,7 posto,79 sa znatnim razlikama među regijama NUTS 2: 31,3 % u Panonskoj Hrvatskoj, 11,9 % u Gradu Zagrebu, 18,9 % u Jadranskoj Hrvatskoj i 18,6 % u Sjevernoj Hrvatskoj.80 Ti brojevi upućuju na razlike čak i unutar širih regija NUTS 2. 79 https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ilc_peps01n/default/table?lang=en&category=livcon.ilc.ilc_pe.ilc_peps 80 https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/tgs00107/default/table?lang=en&category=t_ilc.t_ilc_pe 58 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ Osim toga, Hrvatska je uvela dodatne metode za procjenu socijalne isključenosti na općinskoj (LAU) razini, poput indeksa razvijenosti (IR) i indeksa višestruke deprivacije (oskudice) (IVD). Godine 2010. MRRFEU je uspostavio IR u svrhu periodične procjene stupnja razvijenosti jedinica lokalne i područne samouprave.81 Taj se kompozitni pokazatelj računa iz metrike kao što su stopa nezaposlenosti, dohodak po stanovniku, proračunski prihodi jedinica lokalne, odnosno područne samouprave po stanovniku, opće kretanje stanovništva, stopa obrazovanosti (tercijarno obrazovanje) i indeks starenja.82 U skladu s člankom 36. Zakona o regionalnom razvoju Republike Hrvatske, status potpomognutih područja imaju općine koje su prema vrijednosti IR-a ispod prosjeka razvijenosti. Otkako je uveden, IR je bio ažuriran 2013., 2017. i 2024. te je bio temeljem za četiri odluke Vlade o razvrstavanju jedinica lokalne i područne samouprave prema stupnju razvijenosti. Osim toga, MRRFEU je razvio IVD na temelju pokazatelja koji se odnose na demografiju, socijalno stanje, obrazovni status, ekonomsku snagu i potencijal jedinica lokalne samouprave, gustoću stanovništva i koeficijent za područja pogođena ratom.83 Taj je indeks bio korišten 2015. za određivanje područja najveće deprivacije u državi, koja su nakon toga primila financijska sredstva iz Programa integrirane fizičke, gospodarske i socijalne regeneracije malih gradova na ratom pogođenim područjima, koji financira EU. Godine 2017. MRRFEU je u suradnji sa Svjetskom bankom osnažio IVD kako bi se omogućila procjena deprivacije u smislu ekonomskih čimbenika, socijalnih čimbenika i pristupa uslugama kroz 8 podpodručja: tržište rada, fiskalnu sposobnost, gospodarski razvoj, socijalnu zaštitu, zdravstvo i obrazovanje, demografiju, socijalne usluge i fizičku infrastrukturu. Za izradu IVD-a su se koristili podaci iz popisa stanovništva provedenog 2011., nacionalne statistike i odabranih administrativnih izvora. 84 Međutim, budući da je IVD bio izrađen na jednokratnoj osnovi, njegov potencijal za kontinuirano praćenje politika je ograničen. 5.4. PREPORUKE ZA HRVATSKU Preporuke dane u ovom odjeljku proizlaze iz podrobnih savjetovanja s MRMSOSP-om te iz dokumentarnog istraživanja i analize podataka. Tim se naporima preporuke željelo prilagoditi potrebama MRMSOSP-a i osigurati i njihovu primjenjivost i njihovu ostvarivost. 5.4.1. Pojednostavljena stopa AROPE (AROPE-S) Kao što je bilo rečeno u odjeljku 2.1.4, izrada stope AROPE koja je posve u skladu s Eurostatovom definicijom pretpostavlja postojanje administrativnih podataka o tri sastavnice: (i) stopi AROP te (ii) pojedincima koji su u položaju „teške materijalne i socijalne deprivacije”, koji (iii) žive u kućanstvima s „vrlo niskim intenzitetom rada.” Hrvatske administrativne baze podataka imaju potencijal osigurati podatke o sastavnicama (i) i (iii), ali ne i o sastavnici (ii) – teškoj materijalnoj i socijalnoj deprivaciji. Na temelju službene definicije pokazatelja, utvrđivanje tko je u položaju „teške materijalne i socijalne deprivacije” u velikoj se mjeri oslanja na podatke koje sami ispitanici navedu u anketama (samoiskazani podaci). U tablici 2 u odjeljku 2.1.2. nalazi se popis 13 takozvanih stavki deprivacije koje su relevantne za „tešku materijalnu i socijalnu deprivaciju.” Hrvatske administrativne baze podataka ne sadrže informacije o nekima od tih stavki, poput, primjerice, mogućnosti „okupljanja s prijateljima i obitelji na piću/jelu barem jednom 81 U skladu sa Zakonom o regionalnom razvoju Republike Hrvatske (Narodne novine, br. 147/14, 123/17 i 118/18). 82 https://razvoj.gov.hr/o-ministarstvu/regionalni-razvoj/indeks-razvijenosti/112 83 https://razvoj.gov.hr/UserDocsImages/O%20ministarstvu/Regionalni%20razvoj/Odluka%20o%20pilot%20podru%C4%8Djima.pdf 84 https://razvoj.gov.hr/UserDocsImages/O%20ministarstvu/Regionalni%20razvoj/Index%20of%20Multiple%20Deprivation%20-%20Con- ceptual%20framework_22_10_2018.pdf 59 mjesečno”, mogućnosti „zamjene istrošene odjeće novom” i posjedovanja „dvaju parova obuće odgovarajuće veličine (uključujući par obuće za sve vremenske prilike).” Stoga se Eurostatov pokazatelj „teške materijalne i socijalne deprivacije” ne može u potpunosti replicirati korištenjem samo administrativnih podataka. S druge pak strane, Registar stanovništva i podaci o porezu na dohodak omogućavaju izračun stopa AROP koje su uvelike usklađene s Eurostatovom definicijom. Relevantna metodologija, podrobno opisana u 4. poglavlju, uzima u obzir sve sastavnice dohotka koje je odredio Eurostat, osim privatnih transfera među kućanstvima. Iako u podacima o porezu na dohodak postoje neke praznine, osobito u vezi s rashodima samozaposlenih osoba i najmodavaca koji se oporezuju paušalno, nedostajući podaci se mogu imputirati pomoću statističkih modela koji se uobičajeno koriste u EU. Mjere „vrlo niskog intenziteta rada” mogle bi se procijeniti pomoću podataka iz Registra stanovništva i Registra poreznih obveznika. Stanovništvo relevantno za tu procjenu uključuje osobe u dobi od 18 do 64 godine, osim četiri posebne skupine: studenti u dobi od 18 do 24 godine, umirovljenici, primatelji dohotka od mirovine,85 i osobe starije od 60 godina koje ne rade i žive u kućanstvima koja se prvenstveno oslanjaju na dohodak od mirovine.86 Nacrt prijedloga Zakona o Središnjem registru stanovništva daje naslutiti da bi podaci u Registru stanovništva (vidjeti prilog A2) trebali biti dovoljni za identifikaciju takvih skupina (tablica 17). Tablica 17: Izvori administrativnih podataka za identifikaciju osoba koje žive u kućanstvima s „vrlo niskim intenzitetom rada” Skupina stanovništva Izvor podataka Osobe u dobi od 18 do 64 godine Registar stanovništva Studenti u dobi od 18 i 24 godine • Srednjoškolsko obrazovanje Registar stanovništva • Tercijarno obrazovanje Umirovljenici Registar stanovništva Registar stanovništva i Registar poreznih obveznika (za Primatelji dohotka od mirovine novčane primitke od mirovina) Osobe starije od 60 godina koje Registar stanovništva i Registar poreznih obveznika (za ne rade i žive u kućanstvima čiji je radni status i novčane primitke od mirovina) glavni dohodak mirovina Za radnike, broj radnih sati Registar poreznih obveznika Registar poreznih obveznika (napomena: ovaj izvor ne Za samozaposlene osobe i radnike u uključuje informacije o broju radnih sati za ove skupine drugim djelatnostima, broj mjeseci radnika. Stoga se pretpostavlja da su u mjesecima u rada kojima su bili aktivni, radili puno radno vrijeme.) Identifikacijska oznaka kućanstva Registar stanovništva Izvor: Razrada Svjetske banke. Predloženi pokazatelj pojednostavljenog AROPE (AROPE-S) sadrži dvije od triju sastavnicama Eurostatovog pojma AROPE: (i) stopu AROP i (iii) kućanstva s „vrlo niskim intenzitetom rada.” Iz ove je pojednostavljene inačice izostavljen jedan element cjelovite mjere AROPE, odnosno „teška materijalna 85 Osim obiteljskih mirovina, invalidskih mirovina i mirovina iz osobnih planova. 86 Osim obiteljskih mirovina, invalidskih mirovina i mirovina iz osobnih planova. 60 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ i socijalna deprivacija”. Međutim, u teoriji, odgovor na pitanje mogu li si ili ne kućanstva priuštiti 13 stavki deprivacije iz tablice 2 pokazuje mogu li si ona općenito priuštiti određena dobra i usluge – kao što su namještaj, odjeća, obuća i odmor – na način koji nedvojbeno korelira s njihovim raspoloživim dohotkom. Osim toga, budući da dohodak od rada u pravilu predstavlja znatan udio ukupnog dohotka, priuštivost takvih stavki je vjerojatno čvrsto povezana s radnim intenzitetom kućanstva. Stoga se može očekivati da će pokazatelj AROPE-S visoko korelirati s pokazateljem AROPE. Usporedba stopa AROPE i AROPE-S izračunatih na temelju podataka ankete EU-SILC otkriva manje razlike, koje opravdavaju provedbu dodatnih istraživanja. Budući da je 2021. Eurostat izmijenio definiciju „vrlo niskog intenziteta rada”,87 usporedili smo stope AROPE-S i AROPE za Hrvatsku primjenom i stare i nove definicije (slika 9). Rezultati sugeriraju da stope AROPE-S u velikoj mjeri odražavaju stope AROPE prema Eurostatovoj izmijenjenoj definiciji „vrlo niskog intenziteta rada.” Graf 9a prikazuje usporedbu za razdoblje od 2015. do 2020. prema staroj definiciji, pri čemu omjer stopa AROPE-S i AROPE fluktuira između 0,81 i 0,88. Graf 9b prikazuje tu usporedbu nakon retroaktivne primjene ažurirane definicije i otkriva značajnu konvergenciju dvaju stopa tijekom vremena – od 0,90 2015. do 0,97 2023. Primjerice, 2023. stopa AROPE-S iznosila je 20 %, što je samo 0,6 % niže od stope AROPE. Važno je dodatno ispitati pojam pojednostavljenog AROPE (AROPE-S) primjenom novijih podataka iz ankete EU-SILC, kako oni postaju dostupni, kao i izračunati te dvije stope za razne skupine stanovništva (npr., korištenjem raščlambi po spolu i dobi) kako bi se utvrdilo jesu li manje razlike primijećene u ukupnim vrijednostima prisutne i po podskupinama. Slika 9: Usporedba stopa AROPE i AROPE-S u Hrvatskoj na temelju podataka EU-SILC Graf 9a: Usporedba prema Eurostatovoj staroj definiciji „vrlo niskog intenziteta rada” 87 Do 2021. odrasle radno sposobne osobe bile su definirane kao osobe u dobi od 18 do 59 godina, ne uključujući studente u dobi od 18 do 24 godine. Izmijenjena definicija radno sposobnog stanovništva uključuje osobe starosti do 64 godine, ne uključujući neaktivne osobe u dobi od 60 do 64 godine koje žive u kućanstvu čiji je glavni izvor dohotka mirovina. Nejasno je pridonosi li ova promjena postupnom smanjivanju jaza između stopi AROPE-S i AROPE. 61 Graf 9b: Usporedba prema Eurostatovoj izmijenjenoj definiciji „vrlo niskog intenziteta rada” Izvor: Izračun Svjetske banke na temelju Eurostata: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/ilc_pees01n__custom_11602706/ default/table?lang=en 5.4.2. Pokazatelji socijalne isključenosti po područjima Pojam pojednostavljenog AROPE (AROPE-S) moguće ne zahvaća u cijelosti složenu narav socijalne isključenosti, što ukazuje na potrebu za širim rasponom područja i pokazatelja. Pojam AROPE-S usredotočen je isključivo na raspoloživi dohodak i nizak intenzitet rada. Čak i pojam AROPE, koji uzima u obzir širi raspon stavki deprivacije, previđa nekoliko ključnih aspekata socijalne isključenosti – poput onih koji se odnose na zdravstvo, obrazovanje i pristup osnovnim uslugama. Sveobuhvatniji pristup bi morao uzeti u obzir višestruka područja i pokazatelje kako bi pružio potporu osmišljavanju sektorski vezanih politika i ulaganja u skladu s ciljevima vlade. U suradnji s MRMSOSP-om identificirano je devet odgovarajućih područja zajedno s povezanim pokazateljima koji se mogu dobiti iz postojećih izvora administrativnih podataka. U tablici 18 prikazana su područja, tj. dohodak kućanstva, socijalna zaštita, tržište rada, obrazovanje, zdravstvo, demografija, infrastruktura, poslovna djelatnost i kategorija „razno”, kao i predloženi pokazatelji i odgovarajući izvori podataka. Pokazatelji unutar svakog od područja bili su odabrani na temelju njihove relevantnosti za politiku (tj. koliko točno odražavaju učinak političkih intervencija) i izvedivosti (tj. koliko ih je praktično procjenjivati na temelju dostupnih podataka). Imajući u vidu tehničku složenost izračuna nekih pokazatelja, preporuča se da MRMSOSP usredotoči svoje vrijeme i financijska sredstva na izradu onih pokazatelja koji su najrelevantniji za njegove potrebe i prioritete. Procjenjivanje nekih pokazatelja, kao što je broj liječnika opće prakse na 1000 stanovnika na razini općine, je razmjerno jednostavno. Izračun pak drugih podrazumijeva pronalaženje odgovora na složena pitanja definicija i uključenosti višestrukih dionika. Primjerice, jedan predloženi pokazatelj odnosi se na gustoću autobusnih linija koje prometuju u nekoj općini, kao zamjena za dostupnost javnog prijevoza. Međutim, u Hrvatskoj bi definicija javnog prijevoza možda trebala uključivati autobusne linije koje održavaju privatna prijevoznička poduzeća na temelju ugovora s lokalnim tijelima vlasti. Nadalje, budući da autobusne linije često prometuju na području nekoliko općina, ključno je točno definirati 62 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ pokazatelj kako bi se spriječilo dvostruko brojanje. Naposljetku, prikupljanje podataka za taj pokazatelj i njegovo ažuriranje svake godine zahtijevalo bi suradnju različitih dionika, uključujući lokalna tijela vlasti i privatna trgovačka društva u svakoj općini, što bi dodatno usložnilo zadatak. Mnogi predloženi pokazatelji mogu se izraditi za pojedine ranjive skupine stanovništva, uključujući žene, djecu, osobe starije životne dobi i osobe s invaliditetom. Pokazatelje koji su svojstveni određenoj skupini moguće je izračunati na temelju mikropodataka na pojedinačnoj razini kada su dostupne potrebne demografske informacije (kao što su spol, dob i status osobe s invaliditetom). Konkretno, svi pokazatelji koji se temelje na Registru stanovništva i podacima o porezu na dohodak mogu se raščlaniti prema tim obilježjima. Neka područja i pokazatelje moguće je povezati s ciljevima nekoliko akcijskih planova za koje je nadležan MRMSOSP: Akcijski plan borbe protiv siromaštva i socijalne isključenosti, Akcijski plan izjednačavanja mogućnosti za osobe s invaliditetom, Akcijski plan za provedbu Nacionalnog plana za rad, zaštitu na radu i zapošljavanje i Akcijski plan za provedbu Nacionalnog plana za ravnopravnost spolova. Ti planovi uključuju posebne ciljeve kao što su smanjenje siromaštva i socijalne isključenosti ranjivih skupina, sprečavanje siromaštva djece, poboljšanje pristupa nezaposlenih i neaktivnih osoba tržištu rada, poboljšanje sustava zapošljavanja osoba s invaliditetom i poboljšanje položaja žena na tržištu rada. Napredak u postizanju tih ciljeva može se zahvatiti predloženim pokazateljima u područjima dohotka kućanstva, socijalne zaštite i tržišta rada. Predloženi pokazatelji mogu poslužiti i kao osnova za izradu složenog (kompozitnog) indeksa kojim bi se, prema potrebi, mjerila socijalna isključenost. Podrobno objašnjenje postupka izrade takvog indeksa dano je u prilogu A6. Pristup je sličan onome iz odjeljka 5.3. koji se primjenjuje za izradu IVD-a, no sadrži područja i pokazatelje koji su relevantniji s obzirom na potrebe MRMSOSP-a. Tablica 18. Predloženi pokazatelji socijalne isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU Naziv pokazatelja Opis Izvori podataka Područje: Dohodak kućanstva Prosječni raspoloživi Prosječni raspoloživi dohodak kućanstva Registar stanovništva povezan s dohodak po ekvivalentu odrasle osobe. podacima Porezne uprave Medijalni raspoloživi Medijalni raspoloživi dohodak po Registar stanovništva povezan s dohodak ekvivalentu odrasle osobe. podacima Porezne uprave Prosječni raspoloživi dohodak kućanstva Prosječni raspoloživi po ekvivalentu odrasle osobe za 40% dohodak za 40% najsiromašnijeg stanovništva, definiranog Registar stanovništva povezan s najsiromašnijeg kao stanovništvo čiji je raspoloživi dohodak podacima Porezne uprave stanovništva kućanstva ispod 40. percentila distribucije u općini/gradu Prosječni raspoloživi Prosječni raspoloživi dohodak kućanstva dohodak za 40% prije socijalnih transfera po ekvivalentu Registar stanovništva povezan s najsiromašnijeg odrasle osobe za 40% najsiromašnijeg podacima Porezne uprave stanovništva prije stanovništva, kako je prethodno socijalnih transfera definirano. Stanovništvo bez Osobe koje žive u kućanstvu bez tržišnog Registar stanovništva povezan s tržišnog dohotka ili dohotka ili starosne mirovine, izraženo kao podacima Porezne uprave mirovina udio u stanovništvu. 63 Područje: Socijalna zaštita Osobe koje žive u kućanstvu koje prima socijalne transfere, izraženo kao udio u Stanovništvo koje stanovništvu. Socijalni transferi uključuju Registar stanovništva povezan s prima socijalne sve transfere primljene od tijela središnje podacima Porezne uprave transfere ili lokalne vlasti koji se temelje na provjeri materijalnog stanja. Osobe koje žive u kućanstvu u kojem socijalni transferi čine više od 50% Stanovništvo koje raspoloživog dohotka kućanstva, izraženo Registar stanovništva povezan s živi uglavnom od kao udio u stanovništvu. Socijalni transferi podacima Porezne uprave socijalnih transfera uključuju sve transfere primljene od tijela središnje ili lokalne vlasti. Stanovništvo koje prima socijalne Osobe koje žive u kućanstvu koje prima transfere na temelju socijalne transfere na temelju Zakona o Registar stanovništva povezan s Zakona o socijalnoj socijalnoj skrbi i Zakona o inkluzivnom podacima Porezne uprave skrbi i Zakona dodatku, izraženo kao udio u stanovništvu. o inkluzivnom dodatku Područje: Tržište rada Stopa zaposlenosti za osobe u dobi od 15 do 64 godine. Zaposlene osobe su Registar stanovništva povezan s Stopa zaposlenosti osobe koje plaćaju doprinose za obvezno podacima Porezne uprave mirovinsko osiguranje u relevantnoj godini, bez obzira o kojem je iznosu riječ. Registar stanovništva i Hrvatski zavod za zapošljavanje za Stopa Stopa nezaposlenosti za osobe u dobi od broj osoba koje sudjeluju na nezaposlenosti 15 do 64 godine. tržištu rada; Hrvatski zavod za zapošljavanje za broj nezaposlenih osoba. Registar stanovništva za Stopa dugotrajne nezaposlenosti za osobe stanovništvo u dobi od 15 do Stopa dugotrajne u dobi od 15 do 64 godine. Dugotrajno 64 godine; Hrvatski zavod za nezaposlenosti nezaposlene osobe su osobe koje su bile zapošljavanje za broj dugotrajno nezaposlene godinu dana ili dulje. nezaposlenih osoba u dobi od 15 do 64 Registar stanovništva za stanovništvo u dobi od 15 do 64 Stopa participacije za osobe u dobi od 15 godine; Registar stanovništva do 64 godine. Osobe koje sudjeluju na povezan s podacima Porezne Stopa participacije tržištu rada su osobe koje su ili zaposlene uprave i Hrvatskim zavodom za ili nezaposlene. zapošljavanje, za broj sudionika na tržištu rada u dobi od 15 do 64 godine Područje: Obrazovanje Registar stanovništva za stanovništvo u dobi od 1 godine Stopa upisa djece u dobi od 1 godine do 5 do 5 godina; Ministarstvo Upis u vrtić godina u vrtić (%). znanosti i obrazovanja za broj upisane djece u dobi od 1 godine do 5 godina 64 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ Rezultati državne Nacionalni centar za vanjsko Stopa neprolaznosti (%) državne mature. mature vrednovanje obrazovanja Broj učitelja po Broj učitelja po učeniku u osnovnim Ministarstvo znanosti i učeniku školama. obrazovanja Područje: Zdravstvo Registar stanovništva za veličinu populacije; Hrvatski zavod za Gustoća liječnika Broj liječnika na 1000 stanovnika. zdravstveno osiguranje za broj liječnika Registar stanovništva za veličinu populacije; Hrvatski zavod Gustoća Broj liječnika specijalista obiteljske za zdravstveno osiguranje i specijalista medicine na 1000 stanovnika. Hrvatska liječnička komora obiteljske medicine (Digitalni atlas hrvatskog liječništva) za broj specijalista Registar stanovništva za veličinu dječje populacije; Hrvatski zavod za zdravstveno osiguranje Gustoća pedijatara Broj pedijatara na 1000 djece. i Hrvatska liječnička komora (Digitalni atlas hrvatskog liječništva) za broj specijalista Registar stanovništva za veličinu Gustoća dječje i adolescentne populacije; specijalista školske Broj specijalista školske i adolescentne Hrvatski zavod za zdravstveno i adolescentne medicine na 1000 djece i adolescenata. osiguranje i Hrvatska liječnička medicine komora (Digitalni atlas hrvatskog liječništva) za broj specijalista Registar stanovništva za veličinu ženske populacije; Hrvatski Gustoća zavod za zdravstveno osiguranje Broj ginekologa na 1000 žena. ginekologa i Hrvatska liječnička komora (Digitalni atlas hrvatskog liječništva) za broj specijalista Registar stanovništva za veličinu populacije; Hrvatski zavod za zdravstveno osiguranje i Gustoća psihijatara Broj psihijatara na 1000 stanovnika Hrvatska liječnička komora (Digitalni atlas hrvatskog liječništva) za broj specijalista Registar stanovništva za veličinu Gustoća populacije djece i adolescenata; specijalista dječje Broj specijalista dječje i adolescentne Hrvatski zavod za zdravstveno i adolescentne psihijatrije na 1000 djece i adolescenata osiguranje i Hrvatska liječnička psihijatrije komora (Digitalni atlas hrvatskog liječništva) za broj specijalista 65 Registar stanovništva za veličinu populacije starije od 75 godina; Gustoća Broj specijalista gerijatrije na 1000 Hrvatski zavod za zdravstveno specijalista stanovnika starijih od 75 godina osiguranje i Hrvatska liječnička gerijatrije komora (Digitalni atlas hrvatskog liječništva) za broj specijalista Registar stanovništva za veličinu Gustoća populacije; Hrvatski zavod za Broj stomatologa na 1000 stanovnika. stomatologa zdravstveno osiguranje za broj stomatologa Udaljenost (u metrima) do najbližeg centra primarne zdravstvene zaštite, tj. Hrvatski zavod za zdravstveno Najbliži centar udaljenost između težišta (centroida) osiguranje za adrese centara primarne općine/grada i centra primarne primarne zdravstvene zaštite; zdravstvene zaštite zdravstvene zaštite (prema koordinatama Državna geodetska uprava za adrese) na temelju podataka iz podatke iz GIS-a Geografskog informacijskog sustava (GIS). Udaljenost (u metrima) do najbliže bolnice, tj. udaljenost između težišta Hrvatski zavod za zdravstveno (centroida) općine/grada i bolnice osiguranje za adrese bolnica; Najbliža bolnica (prema koordinatama adrese) na temelju Državna geodetska uprava za podataka iz Geografskog informacijskog podatke iz GIS-a sustava (GIS). Područje: Demografija Promjena Promjena stanovništva (tj. broja Registar stanovništva stanovništva stanovnika), u %, od godine T-1 do godine T. Promjena radno Promjena radno sposobnog stanovništva sposobnog (u dobi od 15 do 64 godine) od godine T-1 Registar stanovništva stanovništva do godine T. Broj osoba mlađih od 15 godina ili starijih Omjer ovisnosti od 64 godine na jednu radno sposobnu Registar stanovništva osobu (u dobi od 15 do 64 godine). Registar stanovništva za veličinu Gustoća Broj stanovnika po četvornom kilometru. populacije; Državni zavod za stanovništva statistiku za površinu Područje: Infrastruktura Ministarstvo mora, prometa Dužina asfaltiranih cesta (u kilometrima, Gustoća i infrastrukture za dužinu na temelju podataka iz GIS-a) po asfaltiranih cesta asfaltiranih cesta; Državni zavod četvornom kilometru. za statistiku za površinu Tijela lokalne vlasti i trgovačka društva koja obavljaju prijevozničku djelatnost za broj Pristup autobusnih linija (potencijalni Broj autobusnih linija koje opslužuju autobusnom izvor: Ministarstvo mora, općinu ili grad na 1000 stanovnika prijevozu (*,**) prometa i infrastrukture, registar dozvola iz Zakona o prijevozu u cestovnom prometu); Registar stanovništva za stanovništvo 66 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ Dužina vodovodnih cijevi (u kilometrima) Hrvatske vode za dužinu Gustoća po četvornom kilometru površine općine/ vodovodnih cijevi; Državni zavod vodovodnih cijevi grada. za statistiku za površinu Tijela lokalne vlasti i trgovačka društva odgovorna za Pokrivenost Udio kućanstava priključenih na kanalizacijske sustave za stanje kanalizacijskom kanalizacijsku mrežu priključenosti na kanalizacijsku mrežom (*) mrežu; Registar stanovništva za stanovništvo Područje: Poslovna djelatnost Registar stanovništva za veličinu Gustoća poslovnih Broj aktivnih poslovnih subjekata po populacije; Državni zavod subjekata stanovniku. za statistiku za broj aktivnih poslovnih subjekata Registar stanovništva za veličinu Gustoća obrta Broj aktivnih obrta po stanovniku. populacije; Državni zavod za statistiku za broj aktivnih obrta Područje: Razno Registar stanovništva za Broj registriranih osobnih vozila po veličinu populacije; Ministarstvo Osobna vozila stanovniku. unutarnjih poslova za broj registriranih osobnih vozila Registar stanovništva za veličinu Osobe protiv kojih je pokrenuta ovrha Osobe protiv kojih populacije; Financijska agencija zbog dospjelih nepodmirenih obveza, je pokrenuta ovrha (FINA) za broj osoba protiv kojih izraženo kao udio u stanovništvu. je pokrenuta ovrha Izvor: Razrada Svjetske banke. Napomena: (*) MRMSOSP treba procijeniti izvedivost prikupljanja ovih podataka. (**) Definiciju i pojam autobusne linije i javnog prijevoza treba uskladiti sa Zakonom o prijevozu u cestovnom prometu.88 88 Zakon o prijevozu u cestovnom prometu (Narodne novine, br. 41/18, 98/19, 30/21, 89/21 i 114/22). 67 5.4.3. Tematske ankete Iako administrativne baze podataka mogu biti mnogostruko korisne, one same po sebi ne mogu uvijek zahvatiti sve aspekte socijalne isključenosti ili ponuditi točan trenutačni prikaz ranjivih skupina stanovništva. Administrativni izvori podataka sadrže sveobuhvatne i raznovrsne socioekonomske informacije, od onih o ljudskom kapitalu do zaposlenosti i dohotka. Međutim, oni pate od određenih ograničenja, osobito kada trebaju zahvatiti složenije aspekte socijalne isključenosti i iskustva ranjivih skupina. Naime, takve se baze podataka često oslanjaju na evidencije koje moguće ne pokrivaju neke marginalizirane skupine stanovništva ili ne sagledavaju dubinski pitanja koja se tih skupina tiču nesrazmjerno više nego ostalih skupina. Primjerice, slučajevi seksualnog uznemiravanja ili nasilja nad djevojčicama i ženama u pravilu su podiskazani u službenim evidencijama zbog stigme, straha od odmazde ili nepovjerenja u tijela vlasti. Slično tomu, administrativni sustavi ne omogućavaju uvijek dosljedno praćenje nomadskih ili marginaliziranih skupina, kao što su Romi ili beskućnici, zbog čega nedostaju pouzdani podaci o uvjetima u kojima te skupine žive. Stoga su ankete ključna dopuna administrativnim podacima jer kompenziraju njihove nedostatke i popunjavaju praznine. Zahvaljujući pomno osmišljenim upitnicima i intervjuima ankete mogu razotkriti prevalenciju nekih pojava, kao što su nasilje i zlostavljanje, koje drugi izvori podataka ne zahvaćaju na odgovarajući način. Njima se isto tako može doći do skupina stanovništva koje su često nevidljive u administrativnim bazama podataka i tako steći uvid u potrebe tih skupina, izazove s kojima se one nose i prepreke s kojima su one suočene. Odgovarajuće metodologije, kao što su anonimni odgovori ili participativno istraživanje unutar zajednice, mogu pridonijeti stvaranju sigurnog prostora za sudionike, u kojem će oni moći podijeliti svoja iskustva bez straha od stigme ili odmazde. Tako se može dobiti točnija i zaokruženija slika društvenih pitanja, koja će omogućiti učinkovitije i ciljanije političke intervencije. Prilikom planiranja tematskih anketa, MRMSOSP treba pomno razmotriti ključne čimbenike rasta troškova za Ministarstvo: i) razina reprezentativnosti, ii) razina iscrpnosti upitnika i iii) metode i učestalost prikupljanja podataka. Primjerice, u pogledu i) je u prethodnom izvješću iz ovoga niza bilo navedeno da bi u Hrvatskoj reprezentativan uzorak na razini NUTS 1 (nacionalna razina) trebao sadržavati približno 5000 kućanstava, dok bi onaj na razini NUTS 2 (regionalna razina) trebao sadržavati približno 12500 kućanstava. Međutim, da bi uzorak bio reprezentativan na razini NUTS 3 (županija), trebao bi sadržavati između 23000 i 28000 kućanstava. Broj kućanstava potrebnih za svaku anketu ovisi o ciljevima ankete i zahtjevima u pogledu kvalitete, a to pak utječe na odgovarajuće troškove. Navedimo kao primjer da je DZS nedavno predvidio da bi troškovi provedbe ankete EU-SILC na razini NUTS 3 iznosili između 750,000 eura i milijun eura. Sveobuhvatnost upitnika je još jedan ključan aspekt koji utječe na trošak provedbe anketa. Sveobuhvatan i iscrpan upitnik zahtijeva da i anketar i ispitanik za njega izdvoje dosta vremena, moguće nekoliko sati te nekoliko posjeta. Anketa pak koja bi se sastojala od petnaestominutnog intervjua bila bi jeftinija, ali se njome možda ne bi prikupili jednako sveobuhvatni podaci. Dubinu i širinu upitnika treba odvagnuti u odnosu na financijska ograničenja i ciljeve ankete kako bi se osiguralo ekonomski održivo i učinkovito prikupljanje potrebnih informacija. Nadalje, odabir metoda prikupljanja podataka ima implikacije i na trošak ankete i na anketom pokrivene skupine stanovništva. Osobni intervjui daju osobni dodir i imaju potencijalno više stope odaziva, ali su obično skupi zbog troškova putovanja i drugih, s vremenom povezanih troškova. Telefonske ankete i e-obrasci mogu biti jeftiniji i logistički jednostavniji, ali možda nisu podjednako učinkoviti u dopiranju do određenih skupina stanovništva, poput onih koji nemaju pouzdan pristup internetu ili više vole komunikaciju uživo. Svaka metoda ima svoje prednosti i nedostatke (okvir 13) koje MRMSOSP mora odvagnuti u odnosu na ciljeve ankete i obilježja ciljne populacije kako bi mogao odabrati troškovno najučinkovitiji i najreprezentativniji pristup. 68 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA JERENJE SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH 5. M PODATAKA U HRVATSKOJ Okvir 13: Prednosti i nedostaci raznih metoda prikupljanja anketnih podataka Odabir prave metode prikupljanja podataka ključan je za uspjeh ankete. Odabrana tehnika mora osigurati široku pokrivenost, visoku stopu odaziva i točnost u prikupljanju podataka, pritom smanjujući što je moguće više teret za ispitanike i držeći troškove pod kontrolom. Budući da sve te ciljeve nije moguće ostvariti istodobno, odabir često ovisi o posebnih zahtjevima ankete. Intervju uživo omogućava anketaru da personaliziranjem intervjua i tumačenjem pitanja i anketnih pojmova poveća stopu odaziva i poboljša kvalitetu prikupljenih informacija (Ujedinjeni narodi, 2022.). Ova metoda omogućava prikupljanje podrobnih podataka kroz neposrednu interakciju, što može rezultirati boljom kvalitetom podataka i manjim brojem nesporazuma. Ona je osobito korisna za složene ili osjetljive teme za koje je pomoć anketara korisna ili kada su ispitanici slabo pismeni. Međutim, budući da iziskuju obučene anketare i mnogo putovanja, takve su ankete često skupe i vremenski neekonomične. Osim toga, osjetljive su na pristranost prema društveno poželjnom ponašanju, odnosno ispitanici mogu dati odgovor koji smatraju društveno poželjnim, a ne onaj koji istinito odražava njihova vjerovanja. Telefonske ankete su pristupačne i praktične za ispitanike te mogu povećati stope odaziva. Telefonsko intervjuiranje putem pozivnog centra (Computer-Assisted Telephone Interview, CATI) je tehnika pomoću koje anketar postavlja pitanja tijekom telefonskog razgovora (preko fiksne ili mobilne linije) i unosi odgovore u računalni sustav. Ovom se metodom postižu dobre stope odaziva po umjerenoj cijeni. Telefonski intervjui su brži i jefiniji od intervjua uživo jer uklanjaju troškove putovanja i smanjuju vrijeme potrebno da se dođe do ispitanika. Isto tako olakšavaju kontrolu kvalitete jer se postupak intervjuiranja može učinkovito nadzirati. Međutim, pate od ograničenja u pogledu duljine intervjua i složenosti upitnika jer su ispitanici manje skloni sudjelovati u dugim ili zamršenim intervjuima kada se oni vode preko telefona, a ne uživo. Nadalje, i korištenje mobilnih telefona utjecalo je na telefonske intervjue: izrada okvira uzorka koji na odgovarajući način pokriva ciljnu populaciju postala je složenijom, dok su stope odaziva neznatno pale jer je zbog funkcije identifikacije pozivatelja vjerojatnost da će korisnik mobilnog telefona odgovoriti na poziv s nepoznatog broja manja nego u slučaju korisnika fiksnog telefona (iako komunikacijske kampanje i kampanje podizanja svijesti prije provedbe same ankete ili prethodna najava telefonskog poziva ispitaniku može ublažiti ovaj problem). U tom kontekstu CATI je i nadalje učinkovita metoda provedbe anketa koje se ponavljaju ili naknadnih anketa, posebno kada su ispitanici prethodno već dali pouzdane kontaktne podatke i pristali sudjelovati. Elektroničke ankete su troškovno učinkovite i mogu brzo doći do široke publike (Evans i Mathur, 2005.). Elektroničke ankete omogućavaju laki pristup raznovrsnoj populaciji u različitim regijama ili zemljama po vrlo niskoj cijeni. Omogućavaju i anonimnost ispitanika, što može smanjiti pristranost prema društveno poželjnom ponašanju (Duffy i sur., 2005.). Međutim, elektroničke ankete mogu potaknuti davanje kratkih i pojednostavljenih odgovora, a njihova kvaliteta može biti kompromitirana zbog višestrukog podnošenja odgovora, neozbiljnih odgovora i nepostojanja fizičkog nadzora (Chang i Vowles, 2013.). Nadalje, kod takvih anketa postoji rizik isključenja osoba koje nemaju pristup internetu, što dovodi do grešaka obuhvata i pristranosti u rezultatima (Andrade, 2020.), a one potiču i slabije sudjelovanje ispitanika u odnosu na druge metode, što rezultira lošijom kvalitetom podataka (Evans i Mathur, 2018., Mavletova 2013.). Zbog svega navedenoga, elektroničke ankete su idealne za slučajeve prikupljanja podataka širokih razmjera koji imaju za cilj obuhvatiti veće zemljopisno područje uz ograničeni proračun. 69 Primjerice, prilikom provedbe popisa stanovništva u Hrvatskoj 2021. koristio se mješoviti pristup. Pandemija bolesti COVID-19 prouzročila je šestomjesečnu odgodu referentnog datuma, a podaci su se prikupljali i elektroničkim samopopisivanjem i intervjuima uživo. Prvo je stanovništvo bilo pozvano da između 13. i 26. rujna 2021. dostavi informacije putem elektroničkog sustava e-Građani. Potom su od 27. rujna do 14. studenog popisivači vodili intervjue uživo. Kao i u nekim drugim državama članicama EU-a, kontrolni popis koji se obično provodi nakon provedenog popisa nije bio proveden zbog i dalje prisutnog epidemiološkog rizika.89 89 https://zadarskilist.novilist.hr/novosti/hrvatska/osim-hrvatske-jos-24-clanice-eu-nisu-provele-kontrolni-popis/ 70 INSTITUCIONALNI OKVIR ZA 6. PRAĆENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI U ovom poglavlju razmatraju se mogući institucionalni aranžmani za procjenu, analizu i dijeljenje pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU. Dok MRMSOSP ima ključnu ulogu u svakom scenariju, postoji nekoliko mogućnosti koje predviđaju različite stupnjeve uključenosti drugih ključnih dionika: Porezne uprave, DZS-a i MPUDT-a. 6.1. AKTIVNOSTI I ZAHTJEVI Redovito praćenje siromaštva i socijalne isključenosti zasniva se na izvršenju sljedećih triju ključnih aktivnosti: Izračunu stopa AROP i AROPE-S: Ti se izračuni temelje na mikropodacima iz Registra stanovništva i 1. Registra poreznih obveznika, kojeg i jednog i drugog vodi Porezna uprava. Izradi pokazatelja ili indeksa socijalne isključenosti: To podrazumijeva izradu skupa pokazatelja ili 2. složenog indeksa koji točno odražavaju višedimenzionalnu narav socijalne isključenosti, na način koji je relevantan za MRMSOSP. Pritom je moguće osloniti se na administrativne evidencije iz Registra stanovništva, Registra poreznih obveznika i druge izvore podataka, kao što su podaci DZS- a, Ministarstva znanosti i obrazovanja, Hrvatskog zavoda za zdravstveno osiguranje i Ministarstva mora, prometa i infrastrukture. Izrade vizualnih materijala namijenjenih izvješćivanju: Takvi materijali – npr., tablice, dijagrami, karte 3. i infografike – ključne nalaze dvaju prethodnih koraka moraju sažeto prenijeti raznolikoj publici, uključujući stvaratelje politika, dionike i širu javnost. Cilj takvih materijala je osigurati dostupnost i sveobuhvatnost uvida stečenih na temelju podataka kao i mogućnost njihove ugradnje u relevantne nacionalne planove, pritom podižući svijest šire javnosti i olakšavajući informirano odlučivanje o pitanjima vezanima za siromaštvo i socijalnu isključenost. Ključni će biti institucionalni aranžmani namijenjeni izvršenju takvih aktivnosti. Konačni uspjeh tih nastojanja ovisit će o međuinstitucionalnim sporazumima o ulogama i odgovornostima svakog od dionika. Odgovarajući institucionalni okvir trebao bi ispuniti tri ključna zahtjeva: ostupnost podataka: Ključno je osigurati pouzdan pristup potrebnim mikropodacima, što predstavlja 1. D osnovu svih daljnjih aktivnosti. ehnički kapacitet: Prethodne aktivnosti zahtijevaju tehničku stručnost svih dionika. Konkretno, 2. T MRMSOSP, Porezna uprava, DZS i MPUDT moraju imati kapacitete potrebne za spajanje podataka, procjenjivanje njihove kvalitete i računanje pokazatelja. uradnja: Za MRMSOSP, Poreznu upravu, DZS i MPUDT bit će presudno da surađuju na aktivnostima 3. S koje izlaze izvan okvira njihovog uobičajenog posla. 6.2. MOGUĆI INSTITUCIONALNI OKVIRI U ovom su odjeljku izložena četiri moguća institucionalna okvira za provedbu triju aktivnosti nabrojenih u odjeljku 6.1. Do tih se mogućnosti došlo u razgovorima s MRMSOSP-om i relevantnim dionicima. Redoslijed njihova razmatranja ne implicira davanje prednosti ili prvenstva bilo kojoj od navedenih mogućnosti. 71 1. mogućnost: MRMSOSP vodi provedbu. Prema ovom scenariju, MRMSOSP bi bio zadužen za provedbu svih triju aktivnosti. Ovaj centralizirani pristup zahtijeva značajna ulaganja MRMSOSP-a u zaposlenike i podatkovnu infrastrukturu. 2. mogućnost: zajednička provedba MRMSOSP-a i Porezne uprave. Prema ovom scenariju Porezna uprava bi spojila podatke, izračunala stopu AROP i pridonijela procjeni nekih pokazatelja socijalne isključenosti, kao što je stopa AROPE-S. Zatim bi MRMSOSP izračunao preostale pokazatelje socijalne isključenosti i izvijestio o svim provedenim aktivnostima. Ovim se suradničkim modelom žele iskoristiti specijalizirana znanja i sredstva obaju ministarstava za poboljšanje postupka upravljanja i analize. 3. mogućnost: zajednička provedba MRMSOSP-a i MPUDT-a. Ovaj se pristup oslanja na prednosti napredne infrastrukture MPUDT-a u cilju poboljšanja obrade i analize podataka u svim svojim aktivnostima. 4. mogućnost: zajednička provedba MRMSOSP-a i DZS-a. Prema ovom scenariju, DZS bi bio uključen u rasponu od neposrednog izvršenja ključnih statističkih aktivnosti do olakšavanja izvršenja aktivnosti davanjem pristupa podacima, stručnim savjetovanjem, osiguranjem statističkih metodologija i pružanjem drugih oblika potpore. U sljedećem odjeljku je podrobnije opisana svaka od predloženih mogućnosti te je dana procjena njihovih prednosti i nedostataka. U tablici 19 sažeto su prikazane uloge relevantnih dionika u svakom od scenarija. Tablica 19: Uloge dionika u četiri moguća institucionalna modela Mogući Dionik odgovoran za: institucionalni pristup sigurnu procjenu stope procjenu sustav okvir informacijsko- AROP, stope drugih praćenja/ podacima tehnološku AROPE-S, pokazatelja izvješćivanja infrastrukturu pokazatelja socijalne o podacima socijalne isključenosti isključenosti (tehnički temeljenih na manje dohotku zahtjevno) (tehnički zahtjevnije) 1. mogućnost: MRMSOSP vodi MRMSOSP MRMSOSP MRMSOSP MRMSOSP MRMSOSP provedbu 2. mogućnost: zajednička provedba Porezna Porezna Porezna MRMSOSP – Porezna MRMSOSP MRMSOSP uprava uprava uprava uprava 3. mogućnost: zajednička provedba MRMSOSP MPUDT MRMSOSP MRMSOSP MRMSOSP MRMSOSP – MPUDT Mogućnost 4A: zajednička provedba MRMSOSP – DZS DZS DZS DZS MRMSOSP MRMSOSP (kao provoditelj) Mogućnost 4B: DZS-ov/ovi zajednička provedba prethodno MRMSOSP – DZS DZS DZS MRMSOSP MRMSOSP odobren(-i) (kao olakšavatelj) istraživač(-i) Izvor: Razrada Svjetske banke. 72 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA INSTITUCIONALNI OKVIR ZA PRAĆENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE 6. ISKLJUČENOSTI 6.2.1. MRMSOSP na čelu provedbe Kako bi se mogao primijeniti pristup za koji je isključivo nadležan MRMSOSP, Ministarstvo treba ispuniti određene ključne zahtjeve. Oni se tiču, konkretno, pristupa podacima i tehničkih kapaciteta. Zahtjevi u pogledu pristupa podacima: Preporuča se da Porezna uprava odobri MRMSOSP-u pristup Registru stanovništva i podacima o porezu na dohodak. Kako bi se zaštitila privatnost pojedinaca, obje vrste podataka mogu se dosljedno anonimizirati kako bi se omogućila njihova integracija na pojedinačnoj razini u svrhu podrobne analize. Zahtjevi u pogledu tehničkih kapaciteta: U svrhu analize podataka, preporuča se da MRMSOSP ustroji: obustan tehnički tim koji je vješt u korištenju naprednih statističkih programa – kao što su Stata, • r SAS, R ili Python – u svrhu analize podataka i izrade, testiranja i validiranja ekonometrijskih modela, nažan tim odgovoran za praćenje i vrednovanje, koji će prikupljati, analizirati i pratiti kretanja širokog • s niza pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti, igurno IT okruženje kako bi se spriječile povrede i gubitak osjetljivih podataka. • s Glavna prednost pristupa u kojem je na čelu MRMSOSP je ta što će u tom slučaju Ministarstvo imati središnju kontrolu nad svakim aspektom procesa. Neposredna odgovornost omogućava MRMSOSP-u da određuje i prilagođava rokove, određuje prioritete u obavljanju zadataka i ustroji postupak tako da on odgovara njegovim potrebama. To je osobito važno kada su potrebni ključni podaci da bi Ministarstvo moglo donijeti odluke o politikama ili da bi se mogla raspodijeliti financijska sredstva ili da bi se moglo izvijestiti dionike, kao što je MRRFEU. Ključni izazovi za MRMSOSP uključuju pristup Registru stanovništva i mikropodacima o porezu na dohodak te zapošljavanje osoblja. Kao što je bilo rečeno u odjeljku 3.7., Nacrt prijedloga Zakona o Središnjem registru stanovništva ništa izrijekom ne kaže o pravima vladinih agencija na pristup mikropodacima Registra niti propisuje postupak kako bi se to činilo. Važno je da MRMSOSP u razgovorima s Poreznom upravom razjasni to pitanje zakonodavnog okvira. Drugi izazov se odnosi na zapošljavanje osoblja s vještinama ekonometrijskog modeliranja. Unatoč nedavnom porastu plaća u javnom sektoru, privlačenje osoba s pravim vještinama može i dalje predstavljati izazov. MRMSOSP-u se preporuča da izradi iscrpne opise poslova za te uloge kako bi osigurao da su one intelektualno poticajne, da ispunjavaju profesionalnim zadovoljstvom i da podrazumijevaju primjenu svih njihovih znanja i vještina. Druga mogućnost je da MRMSOSP razmotri suradnju s istraživačkim institutom. Podjednako je važno da MRMSOSP osigura tijesnu suradnju svojeg tima za praćenje i vrednovanje s timom koji nadgleda napredak u provedbi nacionalnih planova Ministarstva kako bi pojednostavio i racionalizirao odgovarajuće aktivnosti i povećao učinkovitost. 6.2.2. Zajednička provedba MRMSOSP-a i Porezne uprave Smisao ove suradničke strategije je optimizirati korištenje resursa i stručnih znanja i vještina oba tijela državne uprave. Budući da Porezna uprava vodi Registar stanovništva i Registar poreznih obveznika, ona bi u ovom scenariju bila odgovorna za procjenu stopa AROP i AROPE-S kao i pokazatelja socijalne isključenosti temeljenih na dohotku korištenjem statističkih programa i ekonometrijskih modela. Nadalje, bila bi odgovorna za održavanje sigurnog informacijsko-tehnološkog (IT) okruženja. MRMSOSP bi se pak usredotočio na izračun preostalih pokazatelja socijalne isključenosti, njihovo tumačenje i analizu kao i na izvješćivanje šire javnosti i dionika, uključujući MRRFEU, o nalazima i njihovu objavu na pristupačan i 73 informativan način. U ovom scenariju kapaciteti Porezne uprave u pogledu obrade podataka osiguravaju točnost i sigurnost podataka, dok MRMSOSP-ove snage leže u analizi i komunikaciji i omogućavaju da ti nalazi doista postanu dijelom politika i javne svijesti. Ovakva podjela rada omogućava i jednom i drugom ministarstvu da radi učinkovito unutar svojeg područja stručnosti, što dovodi do učinkovitijih ishoda. Kako bi ovaj aranžman bio učinkovit, Porezna uprava treba ispuniti određene tehničke zahtjeve: naliza podataka: Porezna uprava ili agencija koja joj pruža podršku, APIS IT, bi trebala osnažiti • A stručna znanja i vještine svojih timova za obradu podataka i tako osigurati potrebnu razinu umijeća u korištenju naprednih statističkih programa – kao što su Stata, R ili Python – u svrhu upravljanja velikim skupovima podataka i njihove analize. igurno IT okruženje: Porezna uprava je već uspostavila sigurnu podatkovnu infrastrukturu pa nema • S potrebe za dodatnim ulaganjima u tom području. ijeljenje podataka: MFIN bi trebao dijeliti pokazatelje izračunate na razinama NUTS 3 i LAU s • D MRMSOSP-om na godišnjoj razini kako bi se osiguralo pravodobno i dosljedno objavljivanje ključnih podataka u svrhu dodatne analize i daljnjeg dijeljenja. Što se pak MRMSOSP-a tiče, on bi trebao ispuniti drukčiji skup tehničkih zahtjeva: rikupljanje i analiza podataka: MRMSOSP bi trebao procijeniti pokazatelje socijalne isključenosti koji se • P ne temelje na dohotku. Odgovarajući tehnički zahtjevi ovise o odabranim pokazateljima ili indeksima. Većina pokazatelja socijalne isključenosti iz tablice 15 može se izračunati pomoću osnovnih analitičkih alata, kao što je program Microsoft Excel. Međutim, pokazatelji koji se odnose na pristup infrastrukturi mogli bi zahtijevati posjedovanje vještina za korištenje softvera GIS. Osim toga, složeni indeks (ako se usvoji) bi zahtijevao složeniju integraciju i analizu podataka i stoga višu razinu statističke stručnosti. zvješćivanje: MRMSOSP bi bio odgovoran za izradu grafikona, tablica i karata u svrhe izvješćivanja. To • I zahtijeva napredna znanja i vještine iz vizualizacije podataka, moguće u vidu korištenja specijaliziranih softvera, kako bi se osigurala informativnost i korisnička prilagođenost izvješća. Usvoji li se ovaj pristup, MRMSOSP ne bi trebao neposredno pristupati osjetljivim mikropodacima niti ulagati u sigurnu podatkovnu infrastrukturu. Registar stanovništva i podaci o porezu na dohodak bi se spojili i obrađivali unutar sigurnog IT sustava Porezne uprave bez potrebe za daljnjim izdvajanjem financijskih i ljudskih resursa u osiguranje zaštite podataka. Stoga bi se MRMSOSP mogao usredotočiti na druge bitne funkcije. Osnovna neizvjesnost u pogledu ovog aranžmana tiče se volje i spremnosti Porezne uprave da izvršava zadaće koje moguće izlaze iz njezinog uobičajenog djelokruga. Budući da obrada podataka i ekonometrijsko modeliranje zahtijevaju visokokvalificirano osoblje, ključna je posvećenost Porezne uprave poboljšanju stručnosti svojega tima. Moguće je da su u MFIN-u, osobito u Zavodu za makroekonomske i fiskalne analize i projekcije, već zaposlene osobe s potrebnim temeljnim znanjima koje bi se mogle osposobiti za obavljanje tih poslova. Utvrđivanje tko su te osobe i njihova obuka pretpostavljaju svjesnu preraspodjelu vremena među zaposlenicima i proračunskih sredstava. Ovaj prijedlog institucionalnog okvira zahtijeva i potpisivanje službenog međuagencijskog sporazuma između MRMSOSP-a i MFIN-a / Porezne uprave kojim bi se jasno odredile odgovornosti, dostupna proračunska sredstva i slijed odvijanja aktivnosti za svaku od strana. 74 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA INSTITUCIONALNI OKVIR ZA PRAĆENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE 6. ISKLJUČENOSTI 6.2.3. Zajednička provedba MRMSOSP-a i MPUDT-a Institucionalni aranžman razmatran u ovom odjeljku pretpostavlja korištenje digitalne infrastrukture MPUDT-a za obradu podataka. Prema nacrtu Zakona o izmjenama i dopunama Zakona o državnoj informacijskoj infrastrukturi,90 državna tijela će biti obvezna koristiti središnji sustav interoperabilnosti za razmjenu podataka među raznim registrima. Takav sustav uključuje protokol putem kojega će korisnici podataka tražiti ovlaštenje za pristup podacima, a nositelji podataka davati takvo ovlaštenje. Potom će podaci biti sigurno preneseni drugim vladinim agencijama putem šifrirane veze. Digitalna infrastruktura Podatkovno jezero (Data Lake) MPUDT-a mogla bi omogućiti MRMSOSP-u da pristupi i analizira administrativne podatke, uključujući one iz Registra stanovništva i sustava poreza na dohodak. Infrastruktura Podatkovnog jezera je u cijelosti u funkciji, no iz fondova EU-a će se financirati niz poboljšanja, od obuke korisnika do nadogradnje opreme i programa, kako bi se proširile njezine mogućnosti u pogledu preuzimanja, obogaćivanja, pohrane, analize i prikaza podataka. Očekuje se da će projekt završiti do srpnja 2026., a MPUDT planira razviti alate – kao što su kontrolne ploče i automatizirana izvješća – koji bi mogli biti osobito korisni MRMSOSP-u za izračun odgovarajućih pokazatelja. Očekuje se da bi infrastruktura Podatkovno jezero MPUDT-a trebala posredovati između nositelja podataka, kao što je Porezna uprava, i korisnika podataka, kao što je MRMSOSP. Nositelji podataka prvo moraju odobriti pristup MRMSOSP-u, a potom odgovarajuće podatke prenijeti u Podatkovno jezero. Nakon toga MPUDT mora MRMSOSP-u dati pristup svojem sigurnom IT sustavu, čime će mu omogućiti da koristi podatke za izradu agregirane statistike, kao što su stope AROP i AROPE-S. Da bi se primijenio ovaj pristup, MPUDT mora ispuniti jedan dodatan zahtjev. Budući da projekt Podatkovnog jezera financira EU, važno je da MPUDT pronađe druge održive izvore financiranja kako bi osigurao njegovu dugoročnu operativnost. Očekuje se da će određena sredstva biti dodijeljena iz državnog proračuna s obzirom na to da je Podatkovno jezero dio usluga Državnog oblaka. Nadalje, trenutno se izrađuju planovi za osiguranje financiranja iz NPOO-a nakon što projekt završi. Zahtjevi koje mora ispuniti MRMSOSP tiču se i pristupa podacima i tehničkih mogućnosti. Da bi pristupio anonimiziranim mikropodacima iz Registra stanovništva i sustava poreza na dohodak, MRMSOSP treba dobiti odobrenje Porezne uprave. Nadalje, MRMSOSP treba osigurati dostupnost tehničkog tima koji posjeduje visoku razinu stručnosti iz statističkog i ekonometrijskog modeliranja kao i specijaliziranog tima za praćenje i evaluaciju, kao što je opisano u odjeljku 6.2.1. Ovaj se pristup oslanja na prednosti i koristi skorašnjih MPUDT-ovih mogućnosti sigurne obrade podataka. Korištenjem infrastrukture Podatkovnog jezera, MRMSOSP može izbjeći znatna ulaganja u uspostavu vlastitog sigurnog IT sustava. Nadalje, ovaj je pristup u skladu s očekivanim zahtjevima u pogledu korištenja interoperabilne platforme za razmjenu podataka, kao što je prikazano u nacrtu Zakona o izmjenama i dopunama Zakona o državnoj informacijskoj infrastrukturi. Time se osigurava ne samo usklađenost s budućim propisima, nego i pojednostavljuje i racionalizira postupak dijeljenja podataka i suradnje među državnim tijelima, čime se povećava učinkovitost i štiti cjelovitost podataka. Izazovi uključuju pristup podrobnim mikropodacima, zapošljavanje sposobnog tehničkog tima i pravodobno puštanje u funkciju MPUDT-ova sustava Podatkovnog jezera. Kao što je bilo rečeno u 90 https://esavjetovanja.gov.hr/ECon/MainScreen?entityId=26663 75 odjeljku 6.2.1., nejasno je hoće li i, ako hoće, na koji će način Porezna uprava odobriti drugim državnim tijelima pristup svojim podacima. Osim toga, budući da će MRMSOSP obrađivati sve podatke, ključno je da uloži u jak tehnički tim. Napredne značajke sustava Podatkovnog jezera koje su relevantne za MRMSOSP-ove aktivnosti, kao što su povećan kapacitet pohrane podataka i ažurirani softver, možda neće biti stavljeni u funkciju prema planiranom rasporedu, a svaka odgoda bi mogla utjecati na MRMSOSP- ove aktivnosti obrade podataka i raspored aktivnosti. Također, MRMSOSP-u se preporuča da održava aktivnu komunikaciju s MPUDT-om kako bi dobio potvrdu da su proračunska sredstva za dugoročne operacije Podatkovnog jezera osigurana. 6.2.4. Zajednička provedba MRMSOSP-a i DZS-a DZS je već ovlašten koristiti administrativne podatke – uključujući iz baza podataka o porezu na dohodak i, u bliskoj budućnosti, Registra stanovništva – u statističke svrhe. Zakon o službenoj statistici i Uredba EU-a o europskoj statistici ovlašćuju nacionalne statističke zavode da pristupe izvorima administrativnih podataka u svrhu izrade službene statistike. DZS već naveliko koristi administrativne podatke pri izradi statistike i pritom stalno integrira nove administrativne izvore. Primjerice, DZS koristi podatke iz obrasca JOPPD Porezne uprave za izradu statistike o plaćama i zaposlenosti, godišnja financijska izvješća za izradu strukturnih poslovnih statistika, a nedavno je ugradio određene podatke o porezu na dohodak u anketu EU-SILC. S obzirom na to da se očekuje da će Registar stanovništva olakšati provedbu popisa stanovništva temeljenog na registru 2031., DZS će vjerojatno dobiti pristup njegovim mikropodacima, koji se onda mogu koristiti za statističke aktivnosti. Uloga DZS-a može poprimiti dva različita oblika. Jedan podrazumijeva aktivno izvršavanje ključnih aktivnosti, dok se drugi sastoji od olakšavanja njihove provedbe davanjem pristupa podacima, osiguranjem stručnih statističkih znanja i pružanjem dodatne pomoći. U sljedeća dva pododjeljka podrobnije su opisana ta dva moguća uređenja. ZS računa stopu AROP, stopu AROPE-S i pokazatelje socijalne isključenosti Mogućnost A: D temeljene na dohotku U okviru ovog pristupa, DZS bi korištenjem Registra stanovništva i podataka o porezu na dohodak izračunao stope AROP i AROPE-S kao i pokazatelje socijalne isključenosti temeljene na dohotku. MRMSOSP bi pak procijenio preostale pokazatelje ili indekse socijalne isključenosti i upravljao stadijima analize i objave podataka. Da bi se DZS upustio u izradu takvih pokazatelja, oni moraju biti predviđeni statističkim programom. Konkretno, mjerenja siromaštva i mjera socijalne isključenosti temeljene na administrativnim registrima trebalo bi uvrstiti u DZS-ov Godišnji provedbeni plan statističkih aktivnosti, čija provedba ovisi o raspoloživosti resursa. DZS posjeduje tehničke mogućnosti za izradu takvih procjena. Međutim, mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU smatra se eksperimentalnom statistikom s obzirom na to da oni nisu dio Europskog statističkog programa. DZS ima sve što je potrebno da bi ispunio sve zahtjeve u pogledu pristupa podacima, tehničke stručnosti i sigurnosti IT infrastrukture. Ovo pozicionira DZS kao značajnog pružatelja usluga obrade podataka MRMSOSP-u. Prema članku 12. Zakona o službenoj statistici, DZS može pružati svoje usluge drugim tijelima i tako ostvarivati prihode. Financijski trošak izračuna stopa AROP i AROPE-S te pokazatelja socijalne isključenosti temeljenih na dohotku trebao bi snositi MRMSOSP, koji bi potrebna sredstva trebao osigurati iz vlastitog godišnjeg proračuna. 76 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA INSTITUCIONALNI OKVIR ZA PRAĆENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE 6. ISKLJUČENOSTI Što se pak MRMSOSP-a tiče, tehnički zahtjevi u pogledu prikupljanja i analize podataka ovise o tome koji će se pokazatelji i indeksi odabrati. Njihov izračun može zahtijevati korištenje alata različite složenosti, od programa Microsoft Excel do sofisticiranijih statističkih softvera i GIS-a. Kad je riječ o izvješćivanju, zaposlenici MRMSOSP-a moraju imati potrebna znanja i vještine iz vizualizacije podataka, od programa Microsoft Excel do drugih alata kao što je Shiny-R. Ključna prednost ovog pristupa leži u visokoj kvaliteti i pouzdanosti DZS-ovih izračuna. DZS već ima pristup ključnim administrativnim mikropodacima te raspolaže stručnim tehničkim timom. Iako su prvotno bile klasificirane kao eksperimentalna statistika, mjere siromaštva i socijalne isključenosti temeljene na administrativnim registrima imaju potencijal da s vremenom sazriju te bi u konačnici mogle postati službenom statistikom – kao u španjolskom slučaju o kojem je bilo riječi u odjeljku 4.3.3. Osim toga, DZS-ova IT infrastruktura je izuzetno sigurna, zbog čega nema potrebe za namjenskim ulaganjem MRMSOSP-a. Glavna prepreka primjeni ovog pristupa je manjak ljudskih resursa u DZS-u, čak i ako pretpostavimo da bi MRMSOSP financirao sve izravne troškove. DZS je već sada preopterećen, s ograničenim proračunom za izradu službene statistike (i naglaskom na statistiku koju zahtijeva EU). To može prouzročiti probleme u pogledu broja raspoloživih zaposlenika, njihove razine stručnosti i njihove sposobnosti nošenja s većim radnim opterećenjem a da pritom ne ugroze kvalitetu i pravodobnost tekućih projekata. Prije preuzimanja dodatnih odgovornosti, DZS-u se preporuča da pomno procijeni svoje mogućnosti i ograničenja. Ako DZS odluči sudjelovati u ovoj aktivnosti, važna će biti dobro osmišljena strategija upravljanja resursima. To bi moglo podrazumijevati racionaliziranje procesa, unapređivanje vještina zaposlenika provedbom osposobljavanja ili potencijalno povećanje broja zaposlenih. Ono što bi se moglo pokazati izazovnim za MRMSOSP jest pronalazak dostatnih financijskih sredstava svake godine kojima bi se podupro rad DZS-a. Mogućnost B: DZS djeluje kao olakšavatelj Ovaj pristup je sličan modelu provedbe s MRMSOSP-om na čelu, koji je prikazan u odjeljku 6.2.1., samo što u ovom slučaju MRMSOSP-u pomaže DZS. Konkretno, DZS bi dao Ministarstvu pristup potrebnim podacima i sigurnoj IT inf rastrukturi. Ova mogućnost se temelji na pretpostavci da će Registar stanovništva biti usvojen kao službeni izvor statistike. Očekuje se da će DZS svojim korisnicima odobriti pristup Registru stanovništva i tako omogućiti spajanje svojih podataka s onima iz drugih administrativnih izvora. Uvjeti pristupa bi odražavali one koji se trenutačno primjenjuju na aktivnosti koje se provode u istraživačke svrhe, a koji uključuju pristup sigurnoj sobi i strogo pridržavanje prethodno određene procedure.91 DZS ima kapacitete potrebne za upravljanje početnim stadijima pripreme podataka, koji uključuju spajanje Registra stanovništva i mikropodataka o porezu na dohodak. Taj temeljni zadatak stvara osnovu za složene statističke aktivnosti potrebne za procjenu stopa AROP i AROPE-S te pokazatelja socijalne isključenosti temeljenih na dohotku. Očekuje se da MRMSOSP financira DZS-usluge pripreme podataka. Prema DZS-ovoj politici pristupa podacima, samo odabrana skupina prethodno odobrenih istraživača može doći u doticaj sa provjerljivim statističkim podacima. Stoga je važno da MRMSOSP surađuje s jednim ili više takvih istraživača, koji odgovarajuće statističke aktivnosti mogu provesti u ime Ministarstva – uključujući izračun stopa AROP i AROPE-S te pokazatelja socijalne isključenosti temeljenih na dohotku. MRMSOSP bi i dalje bio odgovoran za izradu manje složenih pokazatelja ili indeksa kao i za 91 https://dzs.gov.hr/podaci-za-znanstvene-svrhe/348 77 analizu i izvješćivanje. Odgovarajući tehnički zahtjevi istovjetni su onima opisanima u okviru mogućnosti A, od znanja potrebnih za korištenje programa Microsoft Excel i/ili GIS-a i statističkih softvera u svrhu prikupljanja i analize podataka do vještina prikaza podataka. U okviru ovog pristupa, MRMSOSP ne bi trebao izravno postupati s osjetljivim mikropodacima ili ulagati u sigurnu podatkovnu infrastrukturu. Umjesto toga, DZS bi pripremio i spojio Registar stanovništva i podatke o porezu na dohodak unutar vlastitih sigurnih IT sustava. Ovaj pristup se oslanja na činjenicu da DZS ima ovlaštenje koristiti izvore administrativnih podataka kao i da posjeduje uspostavljene sigurnosne mjere, što pak omogućava MRMSOSP-u da zaobiđe komplikacije u vezi sa zahtjevima za pristup podacima i troškovima povezanima s uspostavom i održavanjem sigurne podatkovne infrastrukture. S druge pak strane, kad je riječ o izvršavanju važnih statističkih aktivnosti, ovaj se pristup uvelike oslanja na vanjske istraživače. Istraživači koji imaju prethodno odobrenje DZS-a bili bi zaduženi za provedbu složenih analiza podataka i ekonometrijsko modeliranje, moguće uz tek ograničeni nadzor MRMSOSP-a nad njihovim metodama i rezultatima. Ta ovisnost mogla bi dovesti u pitanje kvalitetu i integritet izvršenog posla. Nadalje, ovaj pristup pretpostavlja sklapanje istraživačkog ugovora između MRMSOSP-a i DZS-a. 78 SUSTAV PRAĆENJA SIROMAŠTVA 7. I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI MRMSOSP-u se savjetuje da do 2028. uspostavi sveobuhvatan sustav za praćenje siromaštva i socijalne isključenosti. U tablici 20 prikazan je preporučeni vremenski okvir, od dovršetka Registra stanovništva do MRMSOSP-ove uspostave cjelovitog sustava praćenja. Tablica 20: Vremenski okvir za razvoj sustava praćenja siromaštva i socijalne isključenosti Očekivani vremenski Ključna etapa Odgovorni dionik okvir Dovršetak Registra stanovništva Porezna uprava sredina 2026. Procjene stope AROP i pojednostavnjene stope AROPE (AROPE-S) na temelju MRMSOSP / Porezna kraj 2026. podataka iz Registra stanovništva i uprava / MPUDT / DZS (*) Registra poreznih obveznika Procjene pokazatelja ili indeksa socijalne MRMSOSP u suradnji s 2025. – 2026. isključenosti nositeljima podataka (**) Sveobuhvatan sustav praćenja MRMSOSP 2027. – 2028. siromaštva i socijalne isključenosti Izvor: Razrada Svjetske banke. Napomena: (*) Ovisno o institucionalnim aranžmanima obrađenima u 6. poglavlju. (**) Vidjeti tablicu 15 za odgovarajuće nositelje podataka. Predloženi sustav praćenja obuhvaća prikupljanje i obradu pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti i izvješćivanje o njima na razini NUTS 3 i/ili LAU. Sve tri aktivnosti će provoditi MRMSOSP, a faza prikupljanja uključivat će i druge dionike, odnosno nositelje podataka, kako bi se izračunali pokazatelji i sastavnice pokazatelja na temelju Registra stanovništva i drugih izvora administrativnih podataka. Razina uključenosti svakog dionika ovisit će o odabranim pokazateljima i institucionalnom okviru za mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti, kako je opisano u 6. poglavlju. Preporučuje se da MRMSOSP godišnje prikuplja i obrađuje pokazatelje siromaštva i socijalne isključenosti i izvješćuje o njima na podnacionalnoj razini. Prikupljanje podataka moglo bi se provoditi u siječnju i veljači svake godine za prethodnu godinu, dok bi MRMSOSP mogao obraditi pokazatelje do travnja. Za potrebe izvješćivanja preporučuje se da MRMSOSP objavi pokazatelje do svibnja. U sljedećim odjeljcima razmatra se organizacija posebnih aktivnosti u fazama prikupljanja, obrade i izvješćivanja. Pridržavanje navedenog vremenskog okvira može pridonijeti usklađivanju praćenja siromaštva i socijalne isključenosti s praćenjem nacionalnih i akcijskih planova o socijalnim politikama92 u nadležnosti MRMSOSP-a.93 U tom slučaju ažurirani pokazatelji siromaštva i socijalne isključenosti mogu poslužiti kao temelj za rasprave o učincima, ishodima i postignućima tekućih mjera socijalne politike. Konkretno, pokazatelji bi mogli ukazati na promjene ukupne socijalne slike i pomoći u utvrđivanju načina kako bolje ispuniti potrebe ranjivih skupina stanovništva i područja. 92 Prijedlog sustava praćenja nacionalnih i akcijskih planova o socijalnim politikama, uključujući alate za prikupljanje i obradu poda- taka, predstavljen je u okviru 2 komponente ovog projekta, „Izrada metodologije za sustav praćenja socijalnih politika s naglaskom na angažman dionika”. 93 Tekući nacionalni i akcijski planovi s mjerama za suzbijanje siromaštva i socijalne isključenosti uključuju: 1. Nacionalni plan borbe protiv siromaštva i socijalne isključenosti za razdoblje 2021. – 2027. s akcijskim planom za razdoblje 2021. – 2024., 2. Nacionalni plan za izjednačavanje mogućnosti za osobe s invaliditetom za razdoblje 2021. – 2027. s akcijskim planom za razdoblje 2021. – 2024., 3. Nacionalni plan razvoja socijalnih usluga za razdoblje 2021. – 2027. s akcijskim planom za razdoblje 2021. – 2024., 4. Nacionalni plan za prava djece za razdoblje 2022. – 2026. s akcijskim planom za razdoblje 2022. – 2024. i 5. Nacionalni plan za borbu protiv seksualnog nasilja i seksualnog uznemiravanja za razdoblje do 2027. s akcijskim planom za razdoblje do 2024. 79 Dugoročno bi MRMSOSP trebao povezati praćenje siromaštva i socijalne isključenosti s praćenjem akata strateškog planiranja o socijalnim politikama. Primjerice, pokazatelji siromaštva i socijalne isključenosti mogli bi postati dijelom okvira pokazatelja socijalne politike, npr. kao pokazatelji ishoda i rezultata za akte strateškog planiranja. Taj se pristup može primijeniti u pripremi novih akata strateškog planiranja o socijalnim politikama i pri preoblikovanju akata koji su trenutno u provedbi. Integrirano praćenje može pridonijeti pojednostavnjenju postupaka prikupljanja i obrade podataka o svim pokazateljima relevantnima za planiranje, provedbu, praćenje i vrednovanje politika za suzbijanje siromaštva i socijalne isključenosti te izvješćivanja o njima. To će omogućiti MRMSOSP-u da izravno poveže pokazatelje siromaštva i socijalne isključenosti s donesenim mjerama politike i njihovim rezultatima. MRMSOSP bi trebao uspostaviti IT sustav namijenjen praćenju siromaštva i socijalne isključenosti. Napredan IT sustav optimizirao bi upravljanje podacima i smanjio zahtjevnost prikupljanja podataka putem e-pošte i/ili službene korespondencije i s time povezan rizik od gubitka podataka. Obrazac za prikupljanje i obradu pokazatelja izrađen u okviru ovog projekta u formatu Excel tablice mogao bi poslužiti kao osnova za oblikovanje budućeg IT sustava, odnosno za uspostavu protokola za prikupljanje i pravila obrade pokazatelja te određivanje formata za potrebe izvješćivanja. Specijalizirani IT sustav trebao bi biti uspostavljen do 2027.-2028., nakon operacionalizacije podatkovnog sustava koji omogućava procjene stopa AROP i AROPE-S te drugih pokazatelja socijalne isključenosti. Ključna obilježja IT sustava za praćenje siromaštva i socijalne isključenosti su: • fleksibilnost u odnosu na izmjene okvira pokazatelja, npr. u sustav bi se morala moći dodavati nova područja i pokazatelji, • mogućnost da više korisnika istodobno pristupa sustavu i unosi podatke u sustav, apacitet za prikupljanje, pohranu i automatsku obradu velikih količina podataka, pri čemu se prikupljanje • k odnosi na podatke koje su nositelji podataka izračunali za pokazatelje ili sastavnice pokazatelja, a obrada na analizu pokazatelja na temelju unaprijed definiranih pravila. Ako je primjenjivo, obrada uključuje i procjenu pokazatelja na temelju podataka koje su izračunali i dostavili nositelji podataka za sastavnice pokazatelja, ogućnost izrade strukturiranih izvješća i dijagrama, • m nteroperabilnost s drugim sustavima praćenja koji su već uspostavljeni ili se razvijaju (više pojedinosti • i u nastavku). Novi sustav trebao bi biti interoperabilan barem sa sustavom MRMSOSP-a za praćenje akata strateškog planiranja o socijalnim politikama te s informacijskim sustavom za strateško planiranje MRRFEU-a. Nekoliko pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti već bi se moglo pratiti u okviru akata strateškog planiranja o socijalnim politikama. Stoga interoperabilnost relevantnih sustava može omogućiti učinkovitije praćenje siromaštva i socijalne isključenosti i smanjiti administrativno opterećenje za nositelje podataka. Nadalje, interoperabilni sustavi mogu pridonijeti osiguravanju dosljednosti podataka tijekom vremena i na razini cijele javne uprave te pružiti dodatan kontekst (npr. ciljne vrijednosti za pokazatelje). Za praćenje provedbe nacionalnih i akcijskih planova o socijalnim politikama MRMSOSP prvo planira upotrebljavati posebno razvijeni obrazac u Excelu sličan prethodno navedenom, a potom naprednije informatičko rješenjem povezano s informacijskim sustavom za strateško planiranje koji MRRFEU namjerava uspostaviti do kraja 2025.za praćenje pripreme strateških dokumenata, provedbe i evaluacije javnih politika, procjena učinka i izvješćivanja o napretku u provedbi. Međutim, interoperabilnost ne bi trebala biti ograničena na ta dva sustava, nego bi umjesto toga MRMSOSP pri osmišljavanju IT sustava za praćenje siromaštva i socijalne isključenosti trebao istražiti načine za pojednostavljenje razmjene pokazatelja i s nositeljima podataka. 80 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA SUSTAV PRAĆENJA SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 7. 7.1. PRIKUPLJANJE POKAZATELJA Nositelji podataka trebali bi s MRMSOSP-om dijeliti pokazatelje siromaštva i socijalne isključenosti i/ili sastavnice pokazatelja iz svoje nadležnosti. Za svaki pokazatelj ili sastavnicu pokazatelja u okviru predloženog okvira pokazatelja utvrđen je relevantni nositelj podataka (vidjeti tablicu 21). Nositelj podataka je institucija zadužena za izračun pokazatelja ili sastavnice na temelju Registra stanovništva i/ili vlastitih izvora administrativnih podataka i za njihovu dostavu MRMSOSP-u. Popis institucija koje su identificirane kao nositelji podataka nalazi se u prvom listu predloženog obrasca za prikupljanje i obradu pokazatelja. Za pokazatelje ili sastavnice koji se temelje na mikropodacima iz Registra stanovništva, obrazac upućuje na sve tri institucije iz 6. poglavlja, tj. Poreznu upravu, MPUDT i DZS. List sadržava i pregled pokazatelja ili sastavnica u nadležnosti svake institucije. Tablica 21: Pregled nositelja podataka u svrhe praćenja Nositelj podataka Pokazatelj ili sastavnica pokazatelja MRMSOSP / Porezna uprava / Stopa AROP MPUDT / DZS (*) Stopa AROPE-S Prosječni raspoloživi dohodak Medijan raspoloživog dohotka Prosječni raspoloživi dohodak za najsiromašnijih 40 % Prosječni raspoloživi dohodak za najsiromašnijih 40 % prije socijalnih transfera Stanovništvo bez tržišnog dohotka ili mirovina Stanovništvo koje prima potporu Stanovništvo koje prima socijalne transfere Stanovništvo koje uglavnom živi od socijalnih transfera Stanovništvo koje prima socijalne transfere u skladu sa Zakonom o socijalnoj skrbi i Zakonom o inkluzivnom dodatku Stopa zaposlenosti Promjena stanovništva Promjena radno sposobnog stanovništva Omjer ovisnosti Stanovništvo u dobi od 1 do 5 godina Stanovništvo u dobi od 15 do 64 godine Broj stanovnika Djeca i adolescenti Žensko stanovništvo Stanovništvo starije od 75 godina Kućanstva 81 Broj osoba u dobi od 15 do 64 godine koje sudjeluju Hrvatski zavod za zapošljavanje na tržištu rada Broj nezaposlenih osoba u dobi od 15 do 64 godine Broj dugotrajno nezaposlenih osoba u dobi od 15 do 64 godine Ministarstvo znanosti i obrazovanja Broj djece u dobi od 1 do 5 godina upisane u vrtić Broj učitelja po učeniku Nacionalni centar za vanjsko Rezultati državne mature vrednovanje obrazovanja Hrvatski zavod za zdravstveno Broj liječnika osiguranje Broj stomatologa Hrvatski zavod za zdravstveno Broj specijalista obiteljske medicine osiguranje ili Hrvatska liječnička Broj pedijatara komora Broj specijalista školske i adolescentne medicine Broj ginekologa Broj psihijatara Broj specijalista dječje i adolescentne psihijatrije Broj specijalista gerijatrije Adrese centara primarne zdravstvene zaštite Adrese bolnica Državni zavod za statistiku Područje – NUTS 3 ili LAU Broj aktivnih poslovnih subjekata Broj aktivnih obrta Državna geodetska uprava Udaljenost između centra zdravstvene zaštite (po koordinatama adrese) i središta općine/grada na temelju podataka iz GIS-a Udaljenost između bolnice (po koordinatama adrese) i središta općine/grada na temelju podataka iz GIS-a Ministarstvo mora, prometa i Dužina asfaltiranih cesta infrastrukture Hrvatske vode Dužina vodovodnih cijevi Ministarstvo unutarnjih poslova Broj prijavljenih osobnih vozila Financijska agencija Broj osoba protiv kojih je pokrenuta ovrha Broj autobusnih linija koje se zaustavljaju na općinskim ili Lokalne upravne jedinice (LAU) gradskim kolodvorima Broj kućanstava priključenih na kanalizacijski sustav Izvor: Razrada Svjetske banke. Napomena: (*) Ovisno o institucionalnim aranžmanima obrađenima u 6. poglavlju. MRMSOSP bi pokazatelje i sastavnice pokazatelja trebao prikupljati na strukturiran i dosljedan način. Predloženi obrazac za prikupljanje i obradu pokazatelja uključuje obrazac za unos podataka u obliku zasebnog lista za svaku instituciju za koju je utvrđeno da je nositelj podataka, koji sadržava pokazatelje i sastavnice iz njezine nadležnosti. Kako bi se MRMSOSP-u olakšala naknadna obrada, svi obrasci za unos podataka imaju istu strukturu i format. Preko poveznice na popisu nositelja podataka u prvom listu predloženog obrasca za 82 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA SUSTAV PRAĆENJA SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 7. prikupljanje i obradu pokazatelja svaka institucija može pristupiti obrascu za unos podataka o pokazateljima iz svoje nadležnosti. U budućem IT sustavu za praćenje svaki nositelj podataka mogao bi pristupiti relevantnim obrascima za unos podataka putem posebnih sučelja koja su kreirana za svaku instituciju i vidljiva prilikom pristupanja sustavu. Osim modula za unos podataka o pokazateljima ili sastavnicama, svako sučelje trebalo bi uključivati pregled svih pokazatelja ili sastavnica za koje je odgovorna određena institucija kako bi se nositeljima podataka olakšala priprema za postupak prikupljanja. Pojam „podaci” odnosi se na vrijednosti pokazatelja ili sastavnica koje su izračunali nositelji podataka. Trenutačni prijedlog okvira pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti uključuje dvije kategorije pokazatelja. Prva obuhvaća pokazatelje kao što su, među ostalim, stope AROP i AROPE-S, stanovništvo koje prima socijalne transfere, broj učitelja po učeniku i omjer ovisnosti, koje trebaju izračunati nositelji podataka pomoću Registra stanovništva i/ili vlastitih izvora administrativnih podataka. Druga uključuje pokazatelje koje izračunava MRMSOSP na temelju sastavnica koje su izračunali nositelji podataka na temelju podataka iz Registra stanovništva i/ili vlastitih administrativnih izvora, kao što su stopa nezaposlenosti, stopa participacije (vidjeti okvir 14), gustoća liječnika, gustoća stanovništva i gustoća poduzeća. U predloženom okviru pokazatelja, polovina pokazatelja pripada drugoj kategoriji. U skladu s kategorizacijom pokazatelja, u prvom listu obrasca za prikupljanje i obradu pokazatelja te obrascima za unos podataka za određene institucije navedene su sastavnice relevantnih pokazatelja. U okviru 14 prikazan je primjer upotrebe sastavnica pokazatelja u obrascu za unos i obradu pokazatelja. Okvir 14: Upotreba sastavnica pokazatelja u obrascima za unos i obradu pokazatelja Razmotrimo primjer pokazatelja „stopa participacija” koji se odnosi na broj osoba u dobi od 15 do 64 godine koje sudjeluju na tržištu rada izražen kao postotak stanovništva u dobi od 15 do 64 godine. Kako bi procijenio stopu participacije na razini NUTS 3 i/ili LAU, MRMSOSP prvo mora od Hrvatskog zavoda za zapošljavanje (HZZ) prikupiti podatke o broju osoba u dobi od 15 do 64 godine koje sudjeluju na tržištu rada, a od institucije zadužene za izračun pokazatelja na temelju podataka iz Registra stanovništva (odnosno Ministarstva financija, Ministarstva pravosuđa, uprave i digitalne transformacije ili Državnog zavoda za statistiku) podatke o stanovništvu u dobi od 15 do 64 godine u odgovarajućoj zemljopisnoj jedinici. Stoga se „stopa participacije” ne nalazi na popisu pokazatelja koje nositelji podataka trebaju izračunati i proslijediti MRMSOSP-u, kao ni u obrascima za unos podataka za HZZ, Ministarstvo financija, Ministarstvo pravosuđa, uprave i digitalne transformacije ili Državni zavod za statistiku. Umjesto toga, popis pokazatelja uključuje dvije navedene sastavnice pokazatelja „stopa participacije” i odgovarajuće nositelje podataka, uz upućivanje na odgovarajući obrazac za unos podataka za svaku sastavnicu. Od nositelja podataka očekuje se da na zahtjev MRMSOSP-a dostave ispunjene obrasce za unos podataka o relevantnim pokazateljima ili sastavnicama. Pokazatelje ili sastavnice trebalo bi svake godine izračunati za svaku regiju razine NUTS 3 i/ili LAU te ih unijeti u obrazac za unos koji se dijeli s MRMSOSP-om putem IT sustava za praćenje u skladu s vremenskim okvirom koji je utvrdio MRMSOSP. Stupci u predloženim obrascima za unos podataka navode pokazatelje i izvještajnu godinu, a reci regije, gradove i općine. Pristupom sustavu trebao bi upravljati MRMSOSP i odobriti ga osoblju nositelja podataka koje je imenovano za sudjelovanje u postupku praćenja. Budući IT sustav za praćenje pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti trebao bi omogućiti podnošenje samo onih obrazaca koji sadržavaju sve tražene podatke. 83 Tablica 22: Vremenski okvir i aktivnosti za prikupljanje i obradu pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti Aktivnost Output Vremenski okvir* Ažurirani obrasci za unos za Ažuriranje obrazaca za unos u IT pojedine institucije dostupni u do 15. siječnja sustavu za praćenje IT sustavu za praćenje RMSOSP treba ažurirati obrasce – M za unos za pojedine institucije koji se upotrebljavaju za prikupljanje pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti od nositelja podataka. Ažuriranja bi trebala odražavati sve izmjene okvira pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti. Identifikacija osoba koje su uime nositelja podataka odgovorne za Popis osoba koje su imenovali do 15. siječnja dostavu pokazatelja siromaštva i nositelji podataka socijalne isključenosti RMSOSP treba od nositelja podataka – M zatražiti da imenuju osobe zadužene za ispunjavanje obrazaca za unos podataka u njihovo ime (ili da potvrde njihovo imenovanje). ositelji podataka trebaju imenovati ili – N potvrditi osobe zadužene za dostavu pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti. IT sustav za praćenje dostupan Omogućavanje pristupa IT sustavu za osobama koje su imenovali do 15. veljače praćenje za nositelje podataka nositelji podataka RMSOSP treba odobriti pristup – M sustavu za praćenje osobama koje su imenovali nositelji podataka. RMSOSP treba pozvati imenovane – M osobe da ispune obrasce za unos podataka uime nositelja podataka. Obrasci za unos podataka Dostava pokazatelja siromaštva i za pojedine institucije koje socijalne isključenosti putem do kraja veljače podnose nositelji podataka IT sustava za praćenje putem IT sustava za praćenje sobe koje su imenovali nositelji – O podataka trebaju izračunati pokazatelje ili sastavnice. menovane osobe trebaju ispuniti – I obrasce za unos podataka uime nositelja podataka. *Svi datumi odnose se na godinu u kojoj se provodi izvješćivanje, npr. 2025. za izvješćivanje o pokazateljima na temelju podataka iz 2024. 84 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA SUSTAV PRAĆENJA SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 7. 7.2. OBRADA POKAZATELJA Pokazatelji se obrađuju kako bi se izradile i prikazale sveobuhvatne informacije o siromaštvu i socijalnoj isključenosti na podnacionalnoj razini. Te su informacije ključne za MRMSOSP-ovu misiju poboljšanja socijalnih politika te transparentnosti, primjerenosti i obuhvata socijalnih naknada. Predloženi okvir za obradu uključuje sljedeće ključne korake: • prijenos prikupljenih podataka u obrazac za obradu podataka u okviru IT sustava za praćenje pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti, ko je primjenjivo, izračun pokazatelja na temelju podataka prikupljenih za sastavnice primjenom • a unaprijed definiranih pravila, nalizu pokazatelja pomoću grafičkih prikaza i odabranih statistika i • a zradu karata s vrijednostima ključnih pokazatelja. • i Predloženi obrazac za obradu podataka omogućava automatski prijenos podataka o pokazateljima i njihovim sastavnicama iz obrasca za unos podataka za svaku pojedinu instituciju. Pokazatelji koje su nositelji podataka izračunali i unijeli u svoje obrasce prenose se odmah. Za pokazatelje koje izračunava MRMSOSP na temelju podataka o sastavnicama koje dostavljaju nositelji podataka, obrazac za obradu automatski će izvršiti izračun na temelju podataka o sastavnicama u obrascima za unos. Zato obrazac za obradu sadržava samo pokazatelje siromaštva i socijalne isključenosti, a ne i njihove sastavnice. Nadalje, u obrascu za obradu pohranjuju se pokazatelji za izvještajnu godinu i za prethodne godine kako bi se omogućila analiza napretka tijekom vremena. Obrazac za obradu uključuje i definiciju svakog pokazatelja i objašnjenje metode izračuna za pokazatelje koje MRMSOSP izračunava na temelju podataka o njihovim sastavnicama. Za svaki pokazatelj mogu se izraditi grafički prikazi koji se odnose na jednu ili više regija razine NUTS 3 i LAU. Nakon obrade podataka u zasebnim se listovima predloženog se obrasca za prikupljanje i obradu pokazatelja generira niz grafičkih prikaza. Jedan je list namijenjen prikazu napretka u stopi AROP, jedan se odnosi na stopu AROPE-S, dok su ilustracije za druge predložene socijalne pokazatelje organizirane prema području, s posebnim listom za svako od devet predloženih područja. Grafikonom se može prikazati i kretanje jednog pokazatelja tijekom vremena u jednoj ili više regija razine NUTS 3 ili LAU, kako je prikazano pomoću simuliranih podataka na slici 10 u nastavku. Slika 10: Primjer grafičkog prikaza pokazatelja 85 Odabir relevantnih zemljopisnih područja omogućen je putem padajućeg izbornika (slika 11). Slika 11: Odabir administrativnih jedinica za izradu grafikona Jedinica Jedinica BJELOVARSKO-BILOGORSKA ISTARSKA BRODSKO-POSAVSKA KARLOVAČKA GRAD ZAGREB KOPRIVNIČKO-KRIŽEVAČKA ISTARSKA KRAPINSKO-ZAGORSKA KARLOVAČKA LIČKO-SENJSKA KOPRIVNIČKO-KRIŽEVAČKA MEĐIMURSKA KRAPINSKO-ZAGORSKA OSJEČKO-BARANJSKA LIČKO-SENJSKA POŽEŠKO-SLAVONSKA MEĐIMURSKA PRIMORSKO-GORANSKA OSJEČKO-BARANJSKA SISAČKO-MOSLOVAČKA POŽEŠKO-SLAVONSKA SPLITSKO-DALMATINSKA PRIMORSKO-GORANSKA ŠIBENSKO-KNINSKA SISAČKO-MOSLOVAČKA VARAŽDINSKA SPLITSKO-DALMATINSKA VIROVITIČKO-PODRAVSKA U drugom koraku postupka obrade MRMSOSP može, među ostalim, utvrditi prosjek, medijan te najvišu i najnižu vrijednost svakog pokazatelja ili opseg promjena vrijednosti tijekom vremena. U tu se svrhu u predloženom obrascu za obradu podataka upotrebljavaju funkcije Excela za izračun ključnih statističkih vrijednosti. Preporuča se izrada informativnog lista o svakom pokazatelju siromaštva i socijalne isključenosti u kojem su sažete njegove odabrane ključne vrijednosti. U budućnosti bi se takva analiza mogla provoditi putem IT sustava za praćenje na temelju kriterija za automatiziranu obradu. 86 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA SUSTAV PRAĆENJA SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 7. Tablica 23: Struktura predloženog obrasca za obradu podataka List Opis podataka aj list sadržava stupce koji se odnose na sve pokazatelje u • T predloženom okviru. Pokazatelji su razvrstani prema području. U Pregled trendova listu se navode definicija i izvori podataka za svaki pokazatelj te za: i) sve predložene objašnjava metoda izračuna za pokazatelje koji se izračunavaju na pokazatelje siromaštva i temelju podataka o njihovim sastavnicama. Vrijednosti pokazatelja za socijalne isključenosti izvještajnu godinu i dvije prethodne godine navedene su u tri posebna i ii) sve regije razine stupca. NUTS 3 i LAU • Reci se odnose na regije razine NUTS 3 i LAU. • Ćelije su povezane s pojedinačnim obrascima za unos podataka, čime se omogućava automatski prijenos i/ili izračun pokazatelja. tim dvama listovima preuzimaju se podaci o stopi AROP i stopi • U AROPE-S iz obrasca za obradu radi daljnje analize. Padajući izbornici omogućavaju odabir prostornih jedinica za koje treba izraditi prikaz Prikazi stopa AROP i trendova. AROPE-S • Listovi omogućavaju automatsko generiranje informativnih listova o pokazateljima koji uključuju prosjek, medijan te najvišu i najnižu vrijednost svakog pokazatelja kao i najveće i najmanje promjene vrijednosti u odnosu na prethodnu godinu. Listovi za pojedina i listovi imaju iste prethodno opisane funkcije, ali za sve pokazatelje u • T područja socijalnih određenom području. pokazatelja U trećem koraku trebalo bi vrijednosti pokazatelja iscrtati na karti kako bi se omogućila jednostavna usporedba među zemljopisnim područjima. Primjerice, na automatiziranoj kontrolnoj ploči94 mogle bi se izraditi interaktivne karte koje prikazuju odabrane pokazatelje siromaštva i socijalne isključenosti u odabranim područjima (vidjeti sliku 12). Da bi se podaci mogli pretvoriti u karte, kontrolna ploča trebala bi biti povezana s obrascem za obradu podataka. Slika 12: Odabir pokazatelja koji će se prikazati na karti Odaberite područje Tržište rada Dohodak kućanstva Socijalna zaštita Tržište rada Obrazovanje Zdravstvo Demografija Infrastruktura Poslovna djelatnost Odaberite jedan od pokazatelja kako biste dobili njegov prikaz na karti Stopa zaposlenosti Stopa nezaposlenosti Stopa dugotrajne nezaposlenosti Stopa participacije 94 Npr. aplikacija Shiny (https://shiny.posit.co/). 87 Karta bi trebala prikazivati pokazatelje na željenoj administrativnoj razini. Svaki odjeljak karte koji odgovara regiji razine NUTS 3 ili LAU trebao bi biti drugačije boje ili nijanse koje označavaju raspone vrijednosti za odabrani pokazatelj u izvještajnoj godini (kako je prikazano na slici 13). Karta bi trebala imati i opciju prikaza pokazatelja za određenu prostornu jedinicu kad se pokazivač drži iznad željenog područja na karti. Iako bi karte trebalo izraditi barem za stope AROP i AROPE-S, MRMSOSP se poziva da ih upotrijebi i za ostale pokazatelje kako bi se lakše utvrdila područja koja zaostaju i kojima je potrebno posvetiti pozornost. Slika 13: Primjer prikaza vrijednosti pokazatelja u podnacionalnim jedinicama u izvještajnoj godini 88 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA SUSTAV PRAĆENJA SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI 7. Tablica 24: Postupak obrade pokazatelja po koracima Aktivnost Output Vremenski okvir* Ispunjeni obrazac za obradu Prijenos prikupljenih podataka o koji sadrži sve pokazatelje do kraja veljače pokazateljima u obrazac za obradu na razini NUTS 3 ili LAU za izvještajnu godinu odaci o pokazateljima se automatski – P prenose u obrazac za obradu kad ih nositelji podataka unesu u pojedinačne obrasce za unos. a pokazatelje koji se temelje na – Z raznim sastavnicama u obrascu za obradu automatski se izračunavaju odgovarajuće vrijednosti na temelju podataka o sastavnicama koje dostave nositelji podataka putem pojedinačnih obrazaca za unos. Grafički prikazi trendova za sve (ili odabrane) pokazatelje Analiza pokazatelja siromaštva i u svim (ili odabranim) do kraja ožujka socijalne isključenosti regijama razine NUTS 3 ili LAU; informativni list za svaki pokazatelj RMSOSP treba izraditi pregled – M trendova za sve (ili neke) pokazatelje u svim (ili nekim) regijama razine NUTS 3 ili LAU u obliku grafičkih prikaza (npr. za trendove zabilježene u određenom području i usporedbu napretka među područjima). RMSOSP treba izraditi pregled – M vrijednosti pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti, npr. za područja s najvišim i najnižim vrijednostima za svaki pokazatelj, prosjek i medijan pokazatelja te promjene vrijednosti. Izrada karata za pokazatelje siromaštva Karte dostupne za sve ili do kraja travnja i socijalne isključenosti odabrane pokazatelje RMSOSP treba omogućiti prijenos – M pokazatelja iz obrasca za obradu podataka u odabrani alat kontrolne ploče. RMSOSP treba definirati raspone – M podataka za izradu karata povezane sa svim ili odabranim pokazateljima. RMSOSP treba izraditi karte. – M *Svi datumi odnose se na godinu u kojoj se provodi izvješćivanje, npr. 2025. za izvješćivanje o pokazateljima na temelju podataka iz 2024. 89 ZVJEŠĆIVANJE O SIROMAŠTVU I SOCIJALNOJ 7.3. I ISKLJUČENOSTI Pokazatelji siromaštva i socijalne isključenosti na podnacionalnoj razini trebali bi se objavljivati svake godine nakon ažuriranja odgovarajućih podataka u IT sustavu praćenja. Za učinkovitu komunikaciju s javnošću potrebno je koristiti formate prilagođene korisnicima, npr. kontrolne ploče na internetskim stranicama MRMSOSP-a za prikaz podataka o stopama AROP i AROPE-S (kao i drugim pokazateljima), kako bi se povećalo sudjelovanje dionika i potaknuo javni dijalog o prevladavanju izazova na koje upućuju ti podaci. Izvješćivanje o siromaštvu i socijalnoj isključenosti također može imati važnu ulogu u savjetovanju s dionicima tijekom planiranja i praćenja provedbe socijalnih politika. Podaci bi se trebali objaviti zajedno s metodološkim napomenama (uključujući definicije pokazatelja) i kratkom analizom do kraja svibnja kako bi se vrijeme njihove objave podudaralo s objavom podataka MRMSOSP-a o napretku u provedbi nacionalnih i akcijskih planova o socijalnim politikama. 90 8. SLJEDEĆI KORACI MRMSOSP-u se savjetuje da usvoji jasni plan djelovanja, poput onog predloženog u tablici 25, kako bi se ubrzala uspostava sveobuhvatnog sustava za praćenje siromaštva i socijalne isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU na temelju administrativnih podataka. Provedba predloženog plana djelovanja ovisi o napretku u izradi Registra stanovništva, pod pretpostavkom da su na sva pitanja navedena u odjeljku 3.7. dani zadovoljavajući odgovori. Stoga se procjenjuje da bi sustav praćenja mogao biti uspostavljen najranije do 2027.-2028. Tablica 25: Predloženi plan djelovanja po koracima Korak Nadležni dionici Vremenski okvir Izrada popisa pokazatelja socijalne isključenosti u skladu s MRMSOSP-ovim MRMSOSP 2025. potrebama Odrediti važne teme socijalne isključenosti koje nisu dostatno ili uopće pokrivene MRMSOSP 2025. administrativnim podacima Procijeniti pokazatelje socijalne isključenosti MRMSOSP i odgovarajući 2025.-2026. po području nositelji podataka (*) Razviti i validirati statističke modele za imputaciju nedostajućih dohodovnih MRMSOSP/Porezna uprava/ 2025.-2026. sastavnica pomoću podataka o porezu na DZS (**) dohodak Osmisliti ankete pomoću kojih će se popuniti MRMSOSP 2025.-2026. praznine u administrativnim podacima Dovršiti Registar stanovništva Porezna uprava sredina 2026. Procijeniti stopu AROP, stopu AROPE-S i pokazatelje socijalne isključenosti temeljene MRMSOSP/Porezna uprava/ kraj 2026. na dohotku pomoću podataka iz Registra DZS (**) stanovništva i podataka o porezu na dohodak Izraditi georeferenciranu bazu podataka za pokazatelje siromaštva i socijalne MRMSOSP 2027. isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU Izraditi IT sustav za praćenje koji raznim dionicima omogućava unos podataka i MRMSOSP 2027.-2028. generira vizualne prikaze za izvješćivanje i objavu Provodi dijagnostiku siromaštva i socijalne MRMSOSP 2027.-2028. isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU Izvor: Razrada Svjetske banke. Napomena: (*) Vidjeti tablicu 15 za odgovarajuće nositelje podataka. (**) Ovisno o institucionalnim aranžmanima obrađenima u 6. poglavlju. 91 MRMSOSP-u se preporuča da sastavi popis pokazatelja socijalne isključenosti kojima se postiže ravnoteža između primjerenosti i praktičnosti. MRMSOSP bi trebao pomno procijeniti o kojim dimenzijama socijalne isključenosti ili uključenosti treba izvješćivati te koliko često i do koje zemljopisne razine to treba činiti. Nadalje, ključno je razmotriti izvedivost odgovarajućih izračuna, koja može znatno varirati ovisno o tehničkim razmatranjima i rasponu uključenih dionika. Naposljetku, odabrani bi pokazatelji trebali odražavati kompromis između potreba MRMSOSP-a, s jedne strane, i njegovih mogućnosti ulaganja u financijske i ljudske resurse potrebne za izradu tih izračuna, s druge. Budući da administrativne baze podataka ne obuhvaćaju uvijek sve relevantne aspekte socijalne isključenosti, bitno je da MRMSOSP odredi teme za koje se podaci trebaju prikupljati pomoću anketa i da se temeljito pripremi za takve ankete. Provedba tematskih anketa je u pravilu skuplja od preuzimanja podataka iz postojećih administrativnih evidencija. Stoga je od presudne važnosti da MRMSOSP pažljivo odabere teme koje će biti obrađene anketama (npr., beskućništvo, seksualno nasilje i pitanja koja se tiču romske zajednice), precizira potrebnu zemljopisnu razinu i odredi učestalost izvješćivanja. Potom bi MRMSOSP trebao pomno isplanirati sve anketne stadije, od odabira odgovarajućih metoda prikupljanja podataka, izrade strategije uzorkovanja (kojom se precizira okvir uzorka, veličina uzorka, stratifikacija i metodologija ponovnog utežavanja), sastavljanja anketnog upitnika do izrade smjernica namijenjenih nadzirateljima i popisivačima. MRMSOSP-u se također preporuča da prije provedbe ankete u punom opsegu provede pilot-anketu. Naposljetku, ključno je da MRMSOSP osigura proračunska sredstva potrebna za pripremu i provedbu anketa. Od presudne je važnosti da MRMSOSP sudjeluje u razgovorima s Poreznom upravom, MPUDT-om i DZS-om kako bi ustrojio odgovarajući institucionalni okvir za izračun pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU. Odabrani okvir treba formalizirati sklapanjem sporazuma kojim se jasno određuju odgovornosti i financijske obveze svake od strana te vremenski okviri za izvršenje raznih aktivnosti. Pitanja koja treba utanačiti sporazumom uključuju: ristup podacima: sporazumom se treba uglaviti koja će strana imati pristup potrebnim mikropodacima, • p uvjete pod kojima se odobrava pristup i protokole kojima se osigurava privatnost i sigurnost podataka, • IT infrastrukturu: sporazumom se treba odrediti subjekt odgovoran za osiguranje sigurne IT infrastrukture namijenjene sigurnoj razmjeni, obradi i pohrani podataka, • procjenu pokazatelja: sporazumom se mora jasno naznačiti tko je zadužen za procjenu ključnih pokazatelja kao što su stope AROP i AROPE-S te ostali pokazatelji ili indeksi socijalne isključenosti, • analizu podataka: sporazumom se trebaju utanačiti uloge i odgovornosti u pogledu analize izrađenih pokazatelja kako bi se osigurala njihova robusnost, pouzdanost i prikladnost da posluže kao temelj za donošenje odluka o politikama, • izradu prikaza i objavu nalaza: sporazumom se treba odrediti tko je odgovoran za izradu vizualnih prikaza nalaza, kako bi se olakšalo njihovo tumačenje, kao i za njihovu objavu odgovarajućoj publici. MRMSOSP-se savjetuje da sporazumom jasno uredi financijska pitanja i vremenske rokove u vezi s izradom, analizom i objavom pokazatelja. Sporazum treba sadržavati podrobnu raščlambu troškova koje snosi svaka od strana kao i plan održivog financiranja kako bi se tim aktivnostima osigurala dugoročna potpora. I konačno, sporazumom bi se trebalo izrijekom odrediti rokovi isporuke svake od sastavnica na koje se sporazum odnosi, uzimajući u obzir svaki pojedini stadij, od prikupljanja podataka do objave nalaza. Nakon što se postigne dogovor o institucionalnom okviru, strani odgovornoj za procjenu stopa AROP i AROPE-S (tj. MRMSOSP-u, Poreznoj upravi ili DZS-u) se preporuča da te procjene izvrši u dva koraka koja prate dostupnost podataka iz Registra stanovništva. U prvom bi koraku, prije nego što podaci 92 MJERENJE SIROMAŠTVA I SOCIJALNE ISKLJUČENOSTI POMOĆU ADMINISTRATIVNIH REGISTARA SLJEDEĆI KORACI 7. iz Registra stanovništva postanu dostupni, odgovarajuće tijelo trebalo razviti ekonometrijski model za procjenu nedostajućih dohodovnih sastavnica na pojedinačnoj razini. Konkretno, model će koristiti podatke o porezu na dohodak za izračun raspoloživog dohotka u skladu s Eurostatovom definicijom. Kako bi se osigurala točnost modela, treba provesti ispitivanja osjetljivosti kojima se procjenjuje učinak varijacija u pretpostavkama ili specifikacijama modela. Ovaj korak uključuje i utvrđivanje pojedinačnih statusa AROPE-S na temelju raspoloživih podataka o porezu na dohodak. Nakon što Registar stanovništva postane dostupan, slijedi drugi korak koji uključuje spajanje procjena raspoloživog dohotka i statusa AROPE-S temeljenih na podacima o porezu na dohodak s demografskim podacima i podacima o kućanstvima iz Registra stanovništva, što pak omogućava izračun stopa AROP i AROPE-S. Bitno je pomno dokumentirati metodologiju za oba koraka, odnosno precizirati postupke koji su bili primijenjeni te istaknuti i obrazložiti moguća metodološka odstupanja od Eurostatovih smjernica. Cjelovitost dokumentacije osigurava transparentnost i omogućava buduće promjene u metodologiji usporedo s pristizanjem novih podataka ili produbljivanjem razumijevanja dinamike siromaštva i socijalne isključenosti. MRMSOSP-u se savjetuje da ustroji namjenski IT sustav za praćenje i analizu pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti. Taj bi se sustav trebao bezbolno uklopiti u MRMSOSP-ovu postojeću IT inf rastrukturu, koja podupire razne programe socijalne politike, kako bi se osigurala dosljednost i učinkovitost. Osim toga, pri njegovu osmišljavanju trebalo bi voditi računa o interoperabilnosti kako bi se omogućila nesmetana razmjena podataka i usklađenost s IT sustavom MRRFEU-a. Predviđeni IT sustav bi služio kao središnji repozitorij za georeferenciranu bazu podataka pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti na razinama NUTS 3 i LAU, što će MRMSOSP-u omogućiti da utvrdi i shvati zemljopisnu raspodjelu siromaštva i socijalne isključenosti. Korisnicima prilagođeno sučelje bi pomoglo MRMSOSP-u da svake godine prikupi ulazne podatke od raznih dionika, osiguravajući tako aktualnost informacija i praćenje promjena kroz vrijeme. Nadalje, IT sustav treba ponuditi robusne mogućnosti analize i prikaza podataka i tako ojačati MRMSOSP-ove sposobnosti učinkovitog tumačenja podataka, razabiranja trendova i donošenja informiranih odluka. Alati za prikaz podataka bi imali ključnu ulogu i u aktivnostima izvješćivanja, omogućavajući pripremu jasnih i uvjerljivih izlaganja podataka za razne vrste publike. MRMSOSP-u se savjetuje da predvidi godišnji proračun za razvoj i tekuće održavanje takvog sustava. Ključno je da MRMSOSP osigura da stručnost njegova osoblja prati njegov široki raspon odgovornosti. Ministarstvo bi moglo razmotriti zapošljavanje tehničkog osoblja s visokostručnim znanjima iz ekonometrijskog modeliranja i korištenja naprednih statističkih softvera, odnosno vještinama bitnima za procjenu pokazatelja siromaštva i socijalne isključenosti. Osim toga, MRMSOSP bi trebao razmotriti dodatno osposobljavanje osoblja već zaduženog za praćenje siromaštva i socijalnih politika i ponuditi strukturirane programe osposobljavanja kao i mogućnosti iskustvenog učenja, kao što su razmjene znanja među kolegama i sesije suradničkog učenja. 93 PRILOZI A1. PROGRAM I SUDIONICI STUDIJSKIH POSJETA A1.1. Studijski posjet Ljubljani (Slovenija) Svjetska banka je između 31. siječnja i 1. veljače 2024. organizirala studijski posjet 31 hrvatskog službenika Ljubljani (Slovenija). Hrvatsko izaslanstvo uključivalo je predstavnike MRMSOSP-a, Porezne uprave MFIN-a, DZS-a, MPUDT-a, MUP-a, DGU-a i MRRFEU-a. U nastavku je program studijskog posjeta. Vrijeme Tema i govornik Mjesto održavanja srijeda, 31. siječnja 2024. Teme: Sustav administrativnih podataka Uvodne riječi: Margareta Mađerić, državna tajnica, Ministarstvo rada, mirovinskoga sustava, obitelji i socijalne politike Republike Hrvatske Jana Poljak, načelnica Sektora za međunarodna i gospodarska pitanja, Ministarstvo financija Republike Slovenije Best Western 09:30 – 10:15 Premier Hotel Slon Jehan Arulpragasam, direktor Svjetske banke za Hrvatsku i Sloveniju Rima Joujou-Deljkic, rezidentni koordinator, DG REFORM Ambar Narayan, voditelj sektora, Svjetska banka uvodni Tour de table Tomaž Banovec, bivši ravnatelj Statističkog ureda Republike Slovenije Sustav registara u Sloveniji Best Western 10:15 - 11:15 – Ideja Premier Hotel Slon – Historijat – Ustroj – Korištenje Best Western 11:15 - 11:30 Stanka za kavu Premier Hotel Slon Tomaž Banovec, bivši ravnatelj Statističkog ureda Republike Slovenije (nastavak) Best Western 11:30 – 12:30 Premier Hotel Slon Sustav registara u Sloveniji Best Western 12:30 – 14:00 Ručak Premier Hotel Slon 94 Ema Pogorelčnik, načelnica Sektora za katastar građevina, Geodetska uprava Republike Slovenije Informacije o stanovima u slovenskom katastru građevina Best Western 14:00 – 15:00 – Pregled korištenja, varijabli i periodičnosti Premier Hotel Slon ažuriranja – Uspostava registra nekretnina – Razlike između katastra građevina i registra nekretnina – Popis nekretnina iz 2006. Četvrtak, 1. veljače 2024. Teme: Korištenje administrativnih podataka za mjere i politike borbe protiv siromaštva Ana Božič Verbič, načelnica sektora, Sektor za demografiju i socijalnu statistiku, Statistički ured Republike Slovenije Korištenje administrativnih podataka u službenoj statistici – Pregled najvažnijih izvora Best Western 9:30 – 10:30 – Statističko postupanje i metodološka prilagodba Premier Hotel Slon prilikom korištenja izvora administrativnih podataka (uključujući imputaciju) – Povratne informacije nositeljima podataka – Suradnja prilikom uspostave novih administrativnih izvora Best Western 10:30 – 11:00 Stanka za kavu Premier Hotel Slon Stanka Intihar, viša savjetnica za mjerenje siromaštva i nejednakosti, Sektor za demografiju i socijalnu statistiku, Statistički ured Republike Best Western 11:00 – 12:00 Slovenije Premier Hotel Slon Mjerenja siromaštva i socijalne isključenosti u Sloveniji Best Western 12:00 – 13:30 Ručak Premier Hotel Slon Danijel Bratušek, savjetnik u Odjelu za odnose s korisnicima, Sektor za objavu podataka i komunikaciju, Statistički ured Republike Slovenije Sustav pristupa administrativnim podacima za Best Western 13:30 – 14:30 istraživačke svrhe Premier Hotel Slon – Pregled dostupnih podataka – Pravila pristupa – Mogućnosti spajanja podataka – Primjeri uporabe Best Western 14:30 – 15:00 Stanka za kavu Premier Hotel Slon 95 Panel-diskusija – korištenje administrativnih podataka i službenih statistika za svrhe politika Aša Rogelj, ravnateljica za regionalni razvoj, Ministarstvo kohezije i regionalnog razvoja Republike Slovenije (korištenje administrativnih podataka i službenih statistika za regionalni razvoj) Gonzalo Carlos Caprirolo Cattoretti, načelnik Jedinice za analizu i razvoj, Ministarstvo rada, Best Western 15:00 – 16:30 obitelji, socijalnih pitanja i jednakih mogućnosti Premier Hotel Slon Republike Slovenije (korištenje administrativnih podataka i službenih statistika za socijalne politike i programe) Marta Gregorčič, načelnica Odjela za socijalnu politiku, Ured za makroekonomske analize i razvoj Republike Slovenije (korištenje administrativnih podataka i službenih statistika za istraživanje siromaštva i socijalne isključenosti) Best Western 16:30 – 17:00 Zatvaranje, zaključci, rasprava među sudionicima Premier Hotel Slon 96 A1.2. Studijski posjet Tallinnu (Estonija) Svjetska banka je između 4. i 6. lipnja 2024. organizirala studijski posjet 11 službenika MRMSOSP-a, Porezne uprave i DZS-a Tallinnu (Estonija). Program je u nastavku. Vrijeme Tema i govornik Mjesto održavanja 1. dan – utorak, 4. lipnja 2024. Uvodne riječi gđa. Milena Koren, načelnica sektora, Ministarstvo rada, mirovinskoga sustava, obitelji i socijalne politike gđa. Nga Thi Viet Nguyen, viša ekonomistica, Akademija e-uprave, 09:30 – 10:00 Svjetska banka Ulica Rotermanni 8, Tallinn Pregled trenutačnih okolnosti s aspekta razvoja digitalne uprave gđa. Annela Kiirats, načelnica odjela, Osposobljavanje iz područja digitalne uprave, eGA Važnost središnje koordinacije i planiranja politika Digitalne uprave za održivost sigurne obrade podataka radi donošenja odluka Politike e-uprave, strategije – Održivi razvoj digitalne uprave – 10:00 – 11:00 Akademija e-uprave Ključni elementi arhitekture digitalne uprave – Digitalni registri – g. Arvo Ott, načelnik Centra za kompetencije, Digitalna arhitektura, eGA / prvi glavni službenik za IT estonske vlade (1994.-2003.) 11:00 – 11:15 Stanka za kavu Upravljanje usredotočeno na krajnjeg korisnika Kako organizirati dijeljenje informacija na – siguran i zakonit način. 11:15 – 12:00 Uloga okružja za razmjenu podataka u – Akademija e-uprave donošenju odluka. gđa. Annela Kiirats, načelnica odjela, Osposobljavanje iz područja digitalne uprave, eGA Važnost digitalnog identiteta u svim državnim procesima Stvaranje digitalnog identiteta na temelju – Registra stanovništva Rješenja u pogledu digitalnog identiteta – 12:00 – 13:00 – Postupak provjere osobnog identiteta prije Akademija e-uprave poduzimanja radnji Jamstvo da su online identitet i radnje neke – osobe sigurni g. Mark Erlich, Seviši stručnjak za e-identitet, eGA 97 13:15 – 14:30 Ručak 14:30 – 14:45 Prijevoz do Ministarstva unutarnjih poslova Registar stanovništva i državne matice Načela prikupljanja podataka za Registar – (određivanje čiji se podaci nalaze u Registru) Poveznice, ažuriranja i dijeljenje podataka – Ministarstvo Zakon o Registru stanovništva – 14:45 – 16:45 unutarnjih poslova, gđa. Enel Pungas, ravnateljica Odjela za Pikk 61, Tallinn činjenice o stanovništvu gđa. Mairis Kungla, zamjenica ravnateljice Odjela za činjenice o stanovništvu Prijevoz do hotela 2. dan – srijeda, 5. lipnja 2024. Upravljanje podacima i podatkovna znanost kao potpora vladinom odlučivanju Estonski program digitalne uprave do 2030. i – Ministry of Economic vladina Podatkovna strategija Affairs and Dionici u upravljanju podacima – 09:30 – 11:00 Communications, Zahtjevi u pogledu podataka za društvo koje se – Suur-Ameerika 1, temelji na podacima Tallinn Otvoreni podaci – g. Ott Velsberg, glavni službenik vlade za podatke 11:00 – 11:15 Prijevoz do Estonskog statističkog ureda 11:15 – 11:30 Stanka za kavu Predstavljanje Estonskog statističkog ureda. Mogućnosti izrade korisne statistike pomoću Estonski statistički 11:30 – 12:00 registara. ured, Tatari 51, Tallinn g. Kaido Paabusk, Dzamjenik glavnog ravnatelja Od 70 milijuna podatkovnih točaka do 1,3 milijuna popisanih stanovnika – korištenje registara za izradu demografske statistike u Estonski statistički 12:00 – 12:30 Estoniji ured, Tatari 51, Tallinn gđa. Terje Trasberg, voditeljica tima, Tim za demografsku i obrazovnu statistiku 98 Definicija kućanstva, sastavljanje kućanstava na temelju registarskih podataka Estonski statistički 12:30 – 13:00 gđa. Helle Visk, vodeća stručnjakinja za ured, Tatari 51, Tallinn metodologiju, Tim za matematičku statistiku 13:15 – 14:00 Ručak Mjerenje siromaštva – postupak dohvata podataka iz registara Estonski statistički 14:15 – 14:45 g. Taivo Gross, voditelj tima, Tim za prikupljanje ured, Tatari 51, Tallinn podataka Uloga eksperimentalne statistike u izradi službene (na registru utemeljene) statistike Estonski statistički 14:45 – 15:15 gđa. Marre Karu, voditeljica tima, Tim za ured, Tatari 51, Tallinn eksperimentalnu statistiku Korištenje novih izvora podataka u statističke svrhe (primjer korištenja podataka iz računa za električnu energiju za urbanističko planiranje) Estonski statistički 15:15 – 15:45 ured, Tatari 51, Tallinn g. Arko Kesküla, podatkovni znanstvenik, Tim za eksperimentalnu statistiku Izazovi i budućnost statistike temeljene na registrima gđa. Terje Trasberg, voditeljica tima, Tim za Estonski statistički 15:45 – 16:00 demografsku i obrazovnu statistiku ured, Tatari 51, Tallinn gđa. Marre Karu, voditeljica tima, Tim za demografsku i obrazovnu statistiku 16:00 – 16:15 Prijevoz do Zavoda za zdravstveno osiguranje Pregled baze podataka estonskog Zavoda za zdravstveno osiguranje Zavod za zdravstveno 16:15 – 16:30 gđa. Eda Palm, voditeljica Službe zdravstvenog osiguranje osiguranja Podaci kojima raspolaže estonski Zavod za zdravstveno osiguranje Zavod za zdravstveno 16:30 – 16:50 gđa. Ksenia Niglas, podatkovni analitičar, Odjel osiguranje analitike 99 Sustav e-recepata u Estoniji Zavod za zdravstveno 16:50 – 17:15 gđa. Maris Veermae, Služba za zdravstveno osiguranje osiguranje. 3. dan – četvrtak, 6. lipnja 2024. Podaci kojima raspolaže estonski Odbor za poreze i carine – Estonski porezni sustav i raspodjela poreza – Prikupljanje i korištenje podataka (izračun plaća u registru poreza) Estonski Odbor za 09:30 – 11:00 – Povezivanje s raznim dionicima u svrhu poreze i carine, Lõõtsa prikupljanja podataka 8a, Tallinn – Načela dijeljenja podataka (zakonom utvrđeni zahtjevi) g. Janek Rozov, zamjenik glavnog ravnatelja, estonski Odbor za poreze i carine 11:00 – 11:30 Prijevoz do Ministarstva za socijalna pitanja Estonski sustav obiteljske politike i obiteljskih Ministarstvo za naknada socijalna pitanja, 11:30 – 12:15 gđa. Kadri Raid, načelnica nadležna za Suur-Ameerika 1, obiteljsku politiku, Odjel za djecu i obitelji Tallinn Siromaštvo, naknada za zadovoljenje osnovnih Ministarstvo za životnih potreba i podaci socijalna pitanja, 12:15 – 13:00 gđa. Kati Nolvak, načelnica nadležna za pitanja Suur-Ameerika 1, gospodarske sigurnosti Tallinn 13:00 – 14:30 Ručak Rasprava za okruglim stolom, sažetak tjedna, 14:30 – 16:00 razmišljanja o naučenim lekcijama Akademija e-uprave Zatvaranje 100 ČEKIVANE VARIJABLE U REGISTRU A2. O STANOVNIŠTVA Odje Dio registra -ljak Opis varijable Izvor Opće 1 Osobna identifikacijska oznaka Evidencija o OIB-ima Opće 1 Prezime Evidencija o OIB-ima Opće 1 Ime Evidencija o OIB-ima Evidencija o OIB-ima / Sustav Opće 2 Spol državnih matica Evidencija o OIB-ima / Sustav Opće 2 Datum rođenja državnih matica Opće 2 Mjesto rođenja – grad/općina Sustav državnih matica Opće 2 Mjesto rođenja – naselje Sustav državnih matica Opće 2 Mjesto rođenja – inozemstvo Sustav državnih matica Prvo prebivalište (grad/općina) – općina Opće 2 Sustav državnih matica prebivališta majke u vrijeme rođenja osobe Prvo prebivalište (naselje) – naselje Opće 2 Sustav državnih matica prebivališta majke u vrijeme rođenja osobe Prvo prebivalište (inozemstvo) – država Opće 2 Sustav državnih matica prebivališta majke u vrijeme rođenja osobe Opće 2 Državljanstvo Sustav državnih matica Opće 2 Državljanstvo (drugo) Sustav državnih matica Opće 3 Bračno stanje Sustav državnih matica Vrsta registrirane zajednice (brak, Opće 3 Sustav državnih matica registrirano partnerstvo) Opće 3 Identifikacijska oznaka bračnog druga Sustav državnih matica Opće 3 Ime i prezime bračnog druga Sustav državnih matica Opće 3 Osobna identifikacijska oznaka majke Sustav državnih matica Opće 4 Broj živorođene djece Sustav državnih matica Opće 4 Ime i prezime majke Sustav državnih matica Opće 4 Država rođenja majke Sustav državnih matica Opće 4 Osobna identifikacija oca Sustav državnih matica Opće 4 Ime i prezime oca Sustav državnih matica Opće 4 Država rođenja oca Sustav državnih matica Opće 5 Ime i prezime posvojitelja/skrbnika Sustav državnih matica Opće 5 Država rođenja posvojitelja/skrbnika Sustav državnih matica Osobni identifikacijski broj posvojitelja/ Opće 5 Sustav državnih matica skrbnika Opće 6 Grad/općina boravišta/prebivališta Sustav prebivališta i boravišta 101 Opće 6 Naselje boravišta/prebivališta Sustav prebivališta i boravišta Opće 6 Ulica boravišta/prebivališta Sustav prebivališta i boravišta Opće 6 Broj boravišta/prebivališta Sustav prebivališta i boravišta Opće 6 Dodatak kućnom broju boravišta/prebivališta Sustav prebivališta i boravišta Razlog prijave prebivališta – posao, Opće 6 Sustav prebivališta i boravišta obrazovanje, obiteljski razlozi, ostali razlozi Razlog prijave boravišta – posao, obrazovanje, Opće 6 Sustav prebivališta i boravišta obiteljski razlozi, ostali razlozi Opće 6 Datum prijave prebivališta/boravišta Sustav prebivališta i boravišta Datum odlaska iz prebivališta/boravišta Opće 6 Sustav prebivališta i boravišta (datum do kad je valjano) Opće 6 Prethodno prebivalište/boravište (općina) Sustav prebivališta i boravišta Opće 6 Prethodno prebivalište/boravište (naselje) Sustav prebivališta i boravišta Opće 6 Prethodno prebivalište/boravište (inozemstvo) Sustav prebivališta i boravišta Država zadnjeg prebivališta/boravišta Opće 6 u inozemstvu (ako ste ikada Sustav prebivališta i boravišta prebivali/boravili u inozemstvu) Opće 6 Datum zadnjeg povratka iz inozemstva Sustav prebivališta i boravišta Opće 6 Datum prve dozvole boravka za strance Sustav prebivališta i boravišta Datum isteka valjanosti dozvole Opće 6 Sustav prebivališta i boravišta boravka za strance Opće 6 Datum odlaska u inozemstvo Sustav prebivališta i boravišta Opće 6 Država odlaska Sustav prebivališta i boravišta Očekivano razdoblje izbivanja iz Opće 6 Sustav prebivališta i boravišta Republike Hrvatske Opće 6 Razlog odlaska u inozemstvo Sustav prebivališta i boravišta Opće 7 Informacije o invalidnosti Registar osoba s invaliditetom Opće Vrijeme rođenja Sustav državnih matica Opće Datum smrti Sustav državnih matica Opće Vrijeme smrti Sustav državnih matica Posebno 1 Najviša stručna sprema Ministarstvo obrazovanja – e-sustav Posebno 1 Pohađanje nastave i razina koja se pohađa Ministarstvo obrazovanja – e-sustav Posebno 1 Mjesto obrazovanja – grad/općina Ministarstvo obrazovanja – e-sustav Posebno 1 Mjesto obrazovanja – naselje Ministarstvo obrazovanja – e-sustav Posebno 1 Mjesto obrazovanja – ulica Ministarstvo obrazovanja – e-sustav 102 Mjesto obrazovanja – kućni broj i dodatak Posebno 1 Ministarstvo obrazovanja – e-sustav kućnom broju Ministarstvo obrazovanja Posebno 1 Mjesto obrazovanja – inozemstvo – e-sustav **** Hrvatski zavod za zdravstveno Posebno 2 Osnova osiguranja osiguranje Hrvatski zavod za mirovinsko Posebno 3 Radnopravni status osiguranje Hrvatski zavod za mirovinsko Posebno 3 Klasifikacija djelatnosti NKD osiguranje Hrvatski zavod za mirovinsko Posebno 3 Zanimanje osiguranje ** Hrvatski zavod za mirovinsko Posebno 3 Radno mjesto osiguranje ** Hrvatski zavod za mirovinsko Posebno 3 Mjesto rada – grad/općina osiguranje Hrvatski zavod za mirovinsko Posebno 3 Mjesto rada – naselje osiguranje Hrvatski zavod za mirovinsko Posebno 3 Mjesto rada – ulica osiguranje Mjesto rada – kućni broj i dodatak Posebno 3 Porezna uprava – sustav JOPPD** kućnom broju Sustav državnih matica – Registar Posebno 4 Nacionalnost birača Državna geodetska uprava Identifikacijski broj stana na čijoj je adresi Posebno 5 (identifikacijske oznake stanova se prijavljeno prebivalište/boravište tek trebaju dodijeliti) Posebno 5 Informacije o kvaliteti života Državna geodetska uprava Utemeljeno Podaci o izvanbračnoj zajednici ili podaci o na dobro- 1 Utemeljeno na dobrovoljnoj izjavi neformalnom životnom partnerstvu voljnoj izjavi Utemeljeno na dobro- 2 Materinski jezik Utemeljeno na dobrovoljnoj izjavi voljnoj izjavi Utemeljeno na dobro- 2 Vjera Utemeljeno na dobrovoljnoj izjavi voljnoj izjavi Utemeljeno na dobro- 3 Informacije za kontakt Utemeljeno na dobrovoljnoj izjavi voljnoj izjavi Dodatne Izvor dohotka Porezna uprava – sustav JOPPD informacije Porezna uprava/prikupljanje Dodatne Vrsta kućanstva podataka o institucionalnim informacije kućanstvima Dodatne Ministarstvo obrazovanja – e-sustav Mjesto obrazovanja – inozemstvo informacije **** Dodatne NEPOZNATO, vjerojatno utemeljeno Mjesto rada – inozemstvo informacije na dobrovoljnoj izjavi 103 MPUTACIJA TROŠKOVA ZA SAMOZAPOSLENE A3. I OSOBE I NAJMODAVCE KOJI PODLIJEŽU PAUŠALNOM OPOREZIVANJU Ovaj prilog sadrži podroban tehnički opis pristupa korištenog za imputaciju troškova samozaposlenih osoba i najmodavaca u slučaju kojih Poreznoj upravi nedostaju podaci o rashodima. Pristup koji se koristi je takozvani pristup višestruke imputacije, pri čemu se izraz „višestruki” odnosi na činjenicu da se svaka vrijednost izdataka koja nedostaje imputira mnogo puta. Postupak se sastoji od dva dijela: procjene i imputacije. U dijelu koji se odnosi na procjenu rashodi se modeliraju kao funkcija nekih drugih varijabli korištenjem podataka o samozaposlenim osobama koje plaćaju regularan porez na osobni dohodak. Potom se u dijelu koji se odnosi na imputaciju procijenjeni model koristi kako bi se rashodi koji nedostaju imputirali samozaposlenim osobama i najmodavcima koji taj porez plaćaju paušalno. Ovdje se razmatraju dva postupka. Jedan je takozvana regresijska imputacija, a drugi takozvana imputacija pomoću sparivanja prema predviđenom prosjeku (PMM). I jednom i drugom je zajednički dio koji se odnosi na procjenu te se razlikuju jedino u dijelu koji se odnosi na imputaciju. A3.1. Bilježenje i prethodne napomene U podacima postoje potpuna i nepotpuna opažanja. Prva se odnose na samozaposlene osobe koje plaćanju redovni porez na osobni dohodak i čiji su rashodi dostupni. Druga se odnose na samozaposlene osobe i najmodavce čiji rashodi nedostaju. Neka broj potpunih opažanja bude ! a nepotpunih !. Ukupan broj opažanja je = ! + ". Pojedinačna opažanja su indeksirana s = 1, 2, … , . Neka se s = ! , " , … , # $ označi vektor omjera izdataka i prihoda (ERR) za sva opažanja, i potpuna i nepotpuna. Među njima nedostaju neka opažanja koja se odnose " na ona nepotpuna. se dijeli na vektor ! (dimenzije ! ×1) koji se odnosi na potpuna opažanja i na vektor " " " ! (dimenzije ! ×1) koji se odnosi na nepotpuna opažanja. Particija se piše = ! , # . Donji indeks se odnosi na vrijednosti koje su „opažene”, a na vrijednosti koje „nedostaju”. % Neka postoje prediktori i neka ! = !" , !# , … , !$ označava vrijednosti prediktora ! za opažanje . Prediktori su prihodi, indikatori-varijable za boravište/prebivalište/mjesto i indikatori-varijable za sektore djelatnosti prema NKD-u. Matrica prikuplja vektore ! po svim opažanjima: = ! , " , … , # . Podijeljena je na matrice ! (dimenzije ! × ) i ! (dimenzije ! × ). Particija se piše = ! , " . Pretpostavlja se da je ERR generiran normalnim linearnim regresijskim modelom koji se piše kao !| ! ~ !" , # (1) gdje ⋅,⋅ označava normalnu distribuciju, = ! , " , … , # vektor nepoznatnih regresijskih koeficijenata , a ! nepoznatu varijancu. koji odgovaraju prediktorima A3.2. Regresijska imputacija S obzirom na prethodno bilježenje i postavljeni okvir, regresijska imputacija uključuje sljedećih nekoliko koraka: 104 1. korak: Linearni regresijski model !| ! ~ !" , # se procjenjuje za podatke ! , ! , odnosno opažanja za $ koja su dostupni rashodi. Tako se dobiju procjene parametara i !  . Te procjene označite s !"#, odnosno ! "#. 2. korak: Novi parametri ∗ i ∗ " se dobivaju simulacijom pod pretpostavkom da su vjerojatnosti i !  proporcionalne 1⁄ !. Simuliraju se u dva stadija: 2 ~ 2 ⋅ − ⋅ −2 ∗ 1. 0 0 − , gdje je distribucija skalirana inverzna hi-kvadrat distribucija s ! − stupnjeva slobode, " " ' () 2. ∗| ∗ ~ #$% , ∗ ⋅ & & . 3. korak: Jedan skup imputiranih vrijednosti, ! " # ⋅ dobiva se simulacijom iz normalne distribucije ! ∗ , ∗ $!×$! , gdje !!×!! predstavlja jediničnu matricu ! × ! (jedinice leže na dijagonali, a svi ostali elementi su nule). " # $ 4. korak: Koraci 2 i 3 se ponavljaju puta kako bi se dobilo skupova imputiranih vrijednosti: ! , ! , … , !. " , # , … , $ 5. korak: Pomnožimo imputirane ERR-ove ! ! ! prihodima kako bi se dobili odgovarajući rashodi " # $ ! , ! , … , ! . 1. do 4. korak se mogu provesti korištenjem zapovijedi mi impute regress u programu Stata. A3.3. Imputacija PMM 1., 2., 4. i 5. korak su istovjetni onima u regresijskoj imputaciji. Jedina je razlika ona u 3. koraku, koji se ovdje izvodi na sljedeći način: "#$% 3. korak: Označimo s ! linearno predviđanje ! -a na temelju prediktora ! i simuliranih parametara ∗: !"#$% = !& ∗. Ovo se predviđanje radi za sva opažanja (i potpuna i nepotpuna). Potom za svako nepotpuno ) potpunih opažanja (indeksiranih s ) čija je najmanja apsolutna opažanje pronađemo odabrani broj ( "#$% "#$% udaljenost ! − & -a i njihove indekse označimo s . Ta opažanja nazovemo najbližim susjedima "#$ "#$ "#$ = ! , % , … , & . Potom nasumično odaberemo jednog od najbližih susjeda i njegovu stvarnu vrijednost ! (ne onu predviđenu !"#$%) imputiramo nepotpunom opažanju . Nakon što ovo ponovimo za sva nepotpuna " opažanja, dobit ćemo jedan skup imputiranih vrijednosti ! . Koraci od 1. do 4. mogu se provesti korištenjem zapovijedi mi impute pmm u programu Stata. Postupak se može provesti za različite brojeve najbližih susjeda, recimo = 1, 5, 10. A3.4. Usporedba regresijske imputacije i imputacije PMM Regresijska imputacija je u cijelosti parametarski postupak. Parametarski su i dio koji se odnosi na procjenu i imputacijski dio. Dio koji se odnosi na procjenu je parametarski jer se oslanja na parametarski model -a, odnosno normalni linearni regresijski model. Imputacijski dio je parametarski jer se nedostajuće vrijednosti -a zamjenjuju vrijednostima koje su se predvidjele na temelju normalne linearne regresije korištene u dijelu koji se odnosi na procjenu. Imputacija PMM je samo djelomično parametarska (poluparametarska). Samo dio koji se odnosi na procjenu je parametarski, utemeljen na istom parametarskom modelu kao u regresijskoj imputaciji. Imputacijski je dio, međutim, neparametarski. Nakon što se skup najbližih susjeda odredi na temelju parametarski predviđenih vrijednosti -a, nedostajuće vrijednosti se ne predviđaju parametarski, nego se zamjenjuju vrijednostima opaženima među najbližim susjedima. 105 Parametarska narav imputacijskog dijela regresijske imputacije utječe na način na koji se imputiraju nedostajuće vrijednosti. Normalni linearni regresijski model koji se koristi u dijelu koji se odnosi na procjenu ne ograničava da predviđene vrijednosti padnu unutar određenih razumnih granica varijable . Konkretno, u ovom slučaju, gdje predstavlja ERR, nula je prirodna donja granica jer rashodi ne mogu biti negativni. Međutim, ništa ne "#$% , ! priječi da predviđanje za opažanje = !& ∗, bude negativno. Tako regresijska imputacija može nedostajuće rashode popuniti vrijednostima koje nisu vjerojatne i koje prije korištenja podataka u analizama treba zamijeniti vjerojatnima. Negativna predviđena vrijednost izdataka sugerira da, prema modelu, opažanje ima vrlo niske rashode. Budući da je nula prirodna donja granica, zamjena negativnih predviđanja nulama čini se razumnom. To se, međutim, ne može dogoditi u slučaju imputacije PMM jer se vrijednosti koje treba imputirati ne predviđaju parametarski, kao što je to slučaj kod regresijske imputacije. Samo se skup najbližih susjeda određuje na temelju parametarski predviđenih izdataka. Nakon što se taj skup odredi za opažanje s nedostajućim rashodima, ono što se imputira jest opaženi (a ne parametarski predviđeni) ERR opažanja koje je nasumično odabrano iz skupa najbližih susjeda. Slijedom toga, imputirani ERR ne može biti negativan jer je imputirana vrijednost ona koja je opažena u podacima. Stoga se imputacijom PMM postiže to da je svaka imputirana vrijednost unutar raspona opaženog u podacima. A3.5. Procjena uspješnosti različitih imputacijskih postupaka Prije nego što se odluči hoće li se koristiti regresijska imputacija ili imputacija PPM, valja procijeniti koliko je svaka od njih uspješna. Usporedba treba uzeti u obzir PMM za različite brojeve najbližih susjeda. To je moguće učiniti samo s potpunim opažanjima. Validacijski pristup koji se primjenjuje je takozvana K-struka unakrsna validacija. Neka postoji različitih imputacijskih postupaka indeksiranih s = 1, 2, … , . Postupak = 1 može biti regresijska imputacija, postupak = 2 može biti imputacija PMM s 5 najbližih susjeda, postupak = 3 može biti PMM s nekim drugim brojem najbližih susjeda i tako dalje. Usporedba imputacijskih uspješnosti postupaka korištenjem K-struke unakrsne validacije sastoji se od sljedećih koraka: 1. korak: Uzmite sva potpuna opažanja i nasumično ih podijelite u skupina (skupova) približno jednake veličine. se odabire tako da skupovi budu dovoljno veliki da budu reprezentativni za sva potpuna opažanja. Odnosno, svaki skup treba biti reprezentativan uzorak populacije potpunih opažanja. Najčešće odabrani broj skupova iznosi = 5 i = 10. Skupove označite s F1, F2, …, FK, a broj opažanja u njima odgovarajućim N1, N2, …, NK. 2. korak: Uzmite jedan skup, Ff , f = 1,2,…, . Napravite duplikat varijable , nazovite ga , , i za svako opažanje u skupu ! postavite njegovu vrijednost na „nedostaje”. Tako, u svrhu validacije, skup ! oponaša nepotpuna opažanja. Preostali skupovi, sagledani zajedno, oponašaju potpuna opažanja. 3. korak: Provedite imputacijski postupak tako da skup ! uzmete kao nepotpuna opažanja, a preostale " , , " , , …, " , . skupove kao potpuna opažanja. To daje skupova imputacija: ! ! ! " , , " , , …, " , , izračunajte srednje kvadratno odstupanje imputiranih 4. korak: Za svaki ! ! ! vrijednosti od opaženih vrijednosti (imajte na umu da su opažene vrijednosti dostupne u varijabli ). Izračunajte korijene srednjih kvadratnih pogrešaka (RMSE) ! , , ! , , …, ! , između i ! " , , " " odnosno ! , , …, ! , . Formula za ! , glasi (2) , 106 i slično tomu za ! , , …, ! , . Uprosječite te RMSE-e kako biste dobili , = 1⁄ ⋅ ! , + ⋯ + " , . (3) 5. korak: Ponovite 2., 3. i 4. korak za svaki skup = 1,2, … , kako biste dobili RMSE-e 1, , 2, ,…, , i uprosječite ih kako biste dobili: = 1⁄ ⋅ 1, + ⋯ + , . (4) 6. korak: Ponovite 2., 3., 4. i 5. korak za svaki imputacijski postupak = 1, 2, … , kako biste dobili RMSE-e 1 , 2 ,…, . 7. korak: Usporedite RMSE-a dobivena u 6. koraku. Postupak s najmanjim RMSD-om je najuspješniji. ROCJENA STOPE AROP I POKAZATELJA A4. P TEMELJENIH NA DOHOTKU A4.1. Procjena stope AROP nakon višestruke imputacije izdataka Nakon što se odredi najuspješniji imputacijski postupak na način objašnjen u odjeljku 8.1.5., stopa AROP se procjenjuje na temelju podataka koji uključuju rashode imputirane pomoću najuspješnijeg postupka. Procjena se vrši na sljedeći način: " # $ 1. korak: Pomoću najuspješnijeg imputacijskog postupka izradite skupova imputiranih izdataka, ! , ! , … , ! , kako je opisano u 4. koraku regresijske imputacije i imputacije PMM. 2. korak: Stvorite novih varijabli !, !, …, !, s nedostajućim vrijednostima za sva opažanja. Za potpuna opažanja (redovno oporezivane samozaposlene osobe) svaka od tih varijabli sadržavat će opažene rashode. Za nepotpuna opažanja (paušalno oporezovane samozaposlene osobe i najmodavci) svaka varijabla sadržavat će odgovarajuće imputirane rashode: ! će sadržavati imputirane vrijednosti ! " ! , će sadržavati imputirane " , i tako dalje. ! 3 korak: Pomoću novih izdataka !, !, …, !, izradite, zajedno s drugim varijablama, odgovarajućih % % % raspoloživih dohodaka kućanstva, !"#$, !"#$, …, !"#$. % % % 4. korak: Na temelju !"#$, !"#$, …, !"#$, izračunajte odgovarajućih pragova AROP i stopa AROP !, !, …, !. Uprosječite stope kako biste dobili 1 = ⋅ ! + " + ⋯ + # (5) . rocjena pokazatelja socijalne isključenosti na temelju A4.2. P raspoloživog dohotka nakon višestruke imputacije izdataka Neki od pokazatelja socijalne isključenosti definirani na razini općine/grada (vidjeti odjeljak 5.4.1.) temelje se na raspoloživom dohotku kućanstva izračunatom na temelju podataka Porezne uprave. To su pokazatelji svrstani u skupinu „dohodak kućanstva”. 107 Njihova procjena nakon višestrukih imputacija nedostajućih izdataka uključuje isti 1., 2. i 3. korak kao procjena stope AROP opisana u prethodnom odjeljku. Jedina razlika je u 4. koraku, u kojem se umjesto . Tada 4. korak glasi kako slijedi: stope AROP procjenjuje drugi pokazatelj. Neka se taj pokazatelj označi s % % % 4. korak: Na temelju !"#$, !"#$, …, !"#$ -a: !, ! …, !. Uprosječite ih , izračunajte odgovarajućih procjena kako biste dobili 1 = ⋅ ! + " + ⋯ + # . (6) KONOMETRIJSKA PROCJENA NIŽEPRIJAVLJENOG A5. E DOHOTKA POREZNIM TIJELIMA A5.1. Osnovni okvir Uzmimo da postoje dvije vrste poreznih obveznika: zaposleni i samozaposleni. Neka se onda sva kućanstva razvrstaju ili na „zaposlena” ili na „samozaposlena” kućanstva, ovisno o izvoru dohotka zaposlenih članova kućanstva. U svrhu pojednostavljenja, mješovita kućanstva neće biti uzeta u obzir. Za zaposlena kućanstva se pretpostavlja da svoj dohodak prijavljuju istinito (prijavljeni dohodak jednak je stvarnom dohotku), dok se za samozaposlena kućanstva pretpostavlja da prijavljuju samo dio stvarnog dohotka (prijavljeni dohodak je niži od stvarnog dohotka). Cilj je procijeniti dio stvarnog dohotka koji nije prijavljen. , definiran jednadžbom !"#$%$& = ⋅ '%()$#*)+&, koji se potom pretvara u neprijavljeni Cilj je procijeniti faktor udio stvarnog dohotka, odnosno udio stvarnog dohotka koji je skriven od poreznog tijela: !"#$%$& − '%()$#*)+& !,%(#+& − 1 = !"#$%$& = . (7) !"#$%$& U studijama koje primjenjuju ovaj pristup obično se iskazuje ovaj udio, a ne . Identifikacija -a se temelji na odnosu između izdataka za potrošnju i dohotka – takozvanoj Engelovoj krivulji. Kako bi si priuštila određenu razinu izdataka, i zaposlena i samozaposlena kućanstva trebaju određene iznose dohotka. Za opažajno istovjetna zaposlena i samozaposlena kućanstva ti iznosi dohotka su jednaki. Međutim, ako samozaposlena kućanstva prijave niži dohodak od zaposlenih kućanstava, razlika se može smatrati procjenom nižeprijavljenog dohotka od strane samozaposlenih kućanstava. Procjena se temelji na podacima iz ankete o potrošnji kućanstava. Uzorak je obično ograničen na kućanstva s dvije odrasle radno sposobne osobe kao jedine članove, u kojima barem glava kućanstva radi (zaposlena ili samozaposlena). To se radi u svrhu homogenizacije uzorka budući da sastav kućanstva može biti odrednica izdataka. Drugo uobičajeno ograničenje uzorka je to da se u obzir uzimaju samo kućanstva čiji je glavni izvor dohotka dohodak od nesamostalnog rada ili dohodak od samozapošljavanja. Kućanstva se razvrstavaju kao zaposlena ili samozaposlena na sljedeći način. Da bi se kućanstvo smatralo samozaposlenim, njegov glavni izvor dohotka mora biti dohodak od samostalne djelatnosti i barem jedan član kućanstva mora biti samozaposlen. Da bi se kućanstvo smatralo zaposlenim, glavni izvor dohotka mora biti dohodak od nesamostalnog rada i niti jedan član kućanstva ne smije biti samozaposlen. Procjene ključnih parametara dobivaju se iz Engelove „krivulje” koju predstavlja sljedeća jednadžba linearne regresije: 108 # ln ! = + ln ! + ! + + " !" + ! , (8) "$% u kojoj je: indeks kućanstva, • n !  prirodni logaritam izdataka za hranu, • l n !!"#$ prirodni logaritam trajnog dohotka (instrumentiran kako je objašnjeno u nastavku), • l ! indikator-varijabla koja iznosi jedan ako je i samozaposleno kućanstvo, a nula ako nije, • !", ..., !" obilježja kućanstva (npr. demografija, mjesto), • ! normalno distribuiran izraz slučajne pogreške sa srednjom vrijednošću nula, • , , , 1 , ..., parametri koje treba procijeniti. • U gotovo svim studijama koje koriste ovaj pristup u obzir se uzimaju izdaci za hranu, a ne ukupni izdaci. Greška mjerenja smatra se manjom za izdatke za hranu nego za ostale stavke potrošnje u anketama o potrošnji kućanstava. Podaci o izdacima za hranu (uključujući bezalkoholna pića) prikupljaju se od ispitanika pomoću dnevnika koji vode sami ispitanici tijekom dvotjednog razdoblja, dok se podaci o ostalim izdacima temelje na prisjećanju ispitanika o iznosu potrošenom tijekom određenog prethodnog razdoblja (recimo tijekom prethodnih triju, šest ili dvanaest mjeseci). U načelu, što je dulje razdoblje prisjećanja, to je veća i greška izvješćivanja. Osim toga, hrana predstavlja znatan udio u proračunima mnogih kućanstava. Prema takozvanoj hipotezi trajnog dohotka, potrošnju određuje trajni, a ne trenutačni dohodak. Trenutačni dohodak kućanstva sastoji se od trajne i privremene sastavnice. Budući da je određuju ljudski kapital i imovina, trajna sastavnica je manje promjenjiva i stoga predvidljivija. Privremena je sastavnica pak, budući da je određuju privremeni čimbenici kao što su trenutačne djelatnosti članova kućanstva, promjenjivija i stoga razmjerno nepredvidiva. Međutim, anketama o potrošnji kućanstava prikupljaju se podaci o trenutačnom dohotku (u prethodnoj kalendarskoj godini ili proteklih dvanaest mjeseci). Budući da trenutačni dohodak pozitivno korelira sa svojom trajnom sastavnicom, on mjeri trajnu sastavnicu uz određenu grešku. Ako pretpostavimo da je greška mjerenja klasična (tj. ako je greška aditivna i neovisna o stvarnoj vrijednosti), onda bi korištenje trenutačnog umjesto trajnog dohotka u gore navedenoj regresiji uzrokovalo pristranost -a na niže. Kako bi se izbjegla atenuacijska pristranost, trenutačni se dohodak (tj. trajni dohodak s greškom mjerenja) mora instrumentirati. To se čini specificiranjem sljedeće regresijske jednadžbe # ln ! = + ! + ) " !" + ! (9) "$% , u kojoj je: • ! instrument za trajni dohodak, obično stručna sprema glave kućanstva, !", ..., !" iste varijable kao u jednadžbi (8), • ! normalno distribuiran izraz slučajne pogreške sa srednjom vrijednošću nula, • • , , ! , ..., " parametri koje treba procijeniti. Na temelju procjena parametara, predviđaju se ln ! i ta se predviđanja označavaju s ln !"#$%,i uvrštavaju u jednadžbu (8) umjesto ln !. Osim toga, dobivaju se predviđeni regresijski reziduali, !"#$% = ln ! − ln !"#$% , # $ a njihova varijanca se računa za samozaposlena kućanstva ( !" ) i zaposlena kućanstva ( !"# ).Procjena vrijednosti se računa kao intervalna procjena , , čije su granice95 1 # # = exp − − "$% , (10) 2 !" 95 Za derivaciju, vidjeti, primjerice, Kukk i sur. (2020.). 109 1 # # = exp + − "$% . (11) 2 !" & # U posebnom slučaju intervalna procjena se svodi na procjenu jednim brojem ako !" # = "$% : % = = exp # = . ' A5.2. Ekstenzija 1: heterogenost u k-u Jedna ekstenzija je da se dopusti da za različita samozaposlena kućanstva s različitim obilježjima poprima različite vrijednosti (Cabral, Gemmel i Alinaghi, 2021.). Uzmimo primjer nekog obilježja modaliteta, koja su indeksirana s ℓ = 1, 2, ..., . To bi primjerice, mogao biti spol, s dva modaliteta, ili regija, s onoliko modaliteta koliko postoji regija. Obilježje od interesa može biti jedno od obilježja !" , ..., !# . Regresijska jednadžba (1) se modificira tako da se uvrste interakcije indikatora-varijable samozaposlenost sa svim modalitetima obilježja od interesa: # ' ln ! = + ln ! + ) ℓ ! !ℓ + ) & !& + !, (12) ℓ$% &$% za kućanstva koja obilježava modalitet ℓ, a u suprotnome nula, dok je sve ostalo isto kao u jednadžbi (1). # ℓ , gdje je Postoji intervalnih procjena ℓ , ℓ 1 $ $ ℓ = exp − − #%& 2 "# , (13) ℓ 1 $ (14) " ℓ = exp $ + − #%& 2 "# , " ℓ = ℓ = exp ℓ ⁄ ako !" " ℓ = ili samo # # = "$%. kstenzija 2: samo zaposlenici u javnom sektoru prijavljuju istinit A5.3. E dohodak U ovoj se ekstenziji istinito prijavljuju samo dohoci zaposlenika u javnom sektoru, dok oni zaposlenika u privatnom sektoru i samozaposlenih mogu biti nižeprijavljeni (Paulus, 2015.). Samozaposlena kućanstva su identificirana u osnovnom okviru: za samozaposleno kućanstvo glavni izvor dohotka mora biti dohodak od samostalnog rada i barem jedan član kućanstva mora biti samozaposlen. Kućanstva zaposlena u javnom sektoru se razlikuju od onih zaposlenih u privatnom sektoru. Da bi se kućanstvo smatralo kućanstvom zaposlenim u javnom sektoru, glavni izvor dohotka mora biti dohodak od rada, nijedan član kućanstva ne smije biti samozaposlen i barem jedan član mora biti zaposlen u javnom sektoru. U svrhu provedbe ove ekstenzije, regresijska jednadžba (1) se modificira na sljedeći način: ln ! = + ln ! + "# !"# + #$%& !#$%& + ∑" ' ' '() ! + ! . (15) Osim indikatora-varijable koja predstavlja samozaposlena kućanstva, i koja je ovdje označena s !"# (ali je inače istovjetna !-u u jednadžbi (1)), postoji i indikator-varijabla koja označava kućanstva zaposlena u privatnom sektoru, !"#$% . 110 : : !" Sada postoje dvije intervalne procjene -a: !" $, !" , $ !" i !"#$ , # !"#$ . Uzmemo li da !"#$ % % i !"#$ označavaju varijance predviđenih regresijskih reziduala za kućanstva zaposlena u privatnom, odnosno javnom sektoru, granice intervalne procjene su !" 1 # # !" = exp − !" − "$%& , (16) 2 !" 1 # " !" = exp # + !" − "$%& , (17) 2 !"#$ 1 % !"#$ = exp % − !"#$ − !"&' , (18) 2 !"#$ 1 % " !"#$ = exp % + !"#$ − !"&' , (19) 2 koje se svode na procjene jednim brojem ako su varijance reziduala jednake. IZRADA INDEKSA VIŠESTRUKE SOCIJALNE A6. ISKLJUČENOSTI A6.1. Postupak u koracima Polazišna točka su pokazatelji socijalne isključenosti predloženi u odjeljku 5.4.2. U svrhu ovog izlaganja, zamislimo da postoji pokazatelja, indeksiranih s = 1, 2, …, . Indeksirajmo 555 općina i gradova u Hrvatskoj " s = 1, 2, …, 555. Vrijednost pokazatelja za općinu/grad je označena kao ! . 1. korak: Za svaki pokazatelj , izračunajte korelacijski koeficijent između pokazatelja i stope AROP (prethodno procijenjene). Pokazatelje podijelite u dvije skupine: (A) pokazatelje koji pozitivno koreliraju sa stopom AROP i (B) pokazatelje koji negativno koreliraju sa stopom AROP. Za pokazatelje u skupini A (skupini B), viša vrijednost označava višu (nižu) razinu socijalne isključenosti. 2. korak: Za svaki pokazatelj u skupini A, poredajte općine/gradove prema vrijednosti pokazatelja silaznim redoslijedom tako da općina/grad s najvišom (najnižom) vrijednošću zauzme 1. (555.) mjesto. Za svaki pokazatelj u skupini B, poredajte općine/gradove prema vrijednosti pokazatelja uzlaznim redoslijedom tako da općina/ grad s najnižom (najvišom) vrijednošću zauzme 1. (555.) mjesto. Redni broj mjesta za pokazatelj označite s !. Tada se redni broj mjesta općine/grada za pokazatelj označava kao ! " . " ! " pretvorite u percentilni redni broj mjesta " = 3. korak: Redni broj mjesta ! ⋅ 100. Vrijednost ! " je ! 555 " postotak svih općina/gradova koja su na rednom broju mjesta koji je niži ili jednak !-u, odnosno postotak svih općina/gradova čija je razina socijalne isključenosti prema pokazatelju viša. 4. korak: Odaberite granični percentilni redni broj mjesta ∗ koji je viši od nule i niži od 100. ! " " < ∗ ( ! ≥ ∗ ) označava da se smatra da općina/grad ima visoku (nisku) razinu socijalne isključenosti prema pokazatelju " . Primjerice, ∗ bi mogao biti medijan ( ∗ = 50). Stvorite varijablu ! < , te nula ! koja iznosi jedan ako " ∗ ako ! " ≥ ∗ . 111 5. korak: Pokazateljima dodijelite pondere ! , " , …, # koji je svaki veći od nule i manji od jedan i čiji zbroj ! iznosi jedan: ∑" ! !#$ = 1. Često se koristi poseban slučaj kada su svi ponderi jednaki: = = ⋯ = = # . ! " # Ponder pokazatelja mjeri važnost koja mu se pripisuje, u odnosu na druge pokazatelje. 6. korak: Za svaku općinu/grad , izračunajte ‚prosječnu socijalnu isključenost’, ! : (20) , 1 gdje je druga nejednakost posljedica ! = " = ⋯ = # = . Indeks višestruke socijalne isključenosti za općinu/grad jednak je ! . -u. A6.2. Vremenske usporedbe Indeks višestruke socijalne isključenosti, kako je prethodno dobiven, dopušta samo usporedbe među općinama/ gradovima u danoj godini. To je korisno za određivanje općina/gradova koji zaostaju za ostalima. Međutim, to ne omogućava izradu smislenih vremenskih usporedbi. Razlog tomu je što je granični ∗ odabran u 4. koraku relativna vrijednost te se kao takav može mijenjati kroz vrijeme. Pretpostavimo da u svim općinama/ gradovima dođe do poboljšanja prema svim pokazateljima tako da percentilni redni brojevi mjesta svih općina/gradova i svi pokazatelji ostanu isti. Indeks višestruke socijalne isljučenosti se ne bi promijenio unatoč tome što je došlo do poboljšanja. U svrhu izrade smislenih vremenskih usporedbi graničnu vrijednost treba usidriti za neku godinu . Neka " , # , …, $ granična vrijednost za tu godinu, !∗ odgovara vrijednostima pokazatelja ∗ ∗ ∗ u godini . Primjerice, ako ∗ ! " , # , …, $ = 50, onda su ∗ ∗ ∗ medijani pokazatelja u godini . U godini +1, umjesto jedne granične vrijednosti ∗# ∗% ∗& koja se primjenjuje na sve pokazatelje, svaki će pokazatelj imati svoju graničnu vrijednost: !"# , !"# , …, !"#, " , # , …, $ " # $ što odgovara vrijednostima ∗ ∗ ∗∗ , ∗ , …, ∗ . Razmotrimo, primjerice, pokazatelj . Pretpostavimo da u odnosno ∗ godini sidrenja granična vrijednost iznosi ! = 50, što znači da je ∗ " medijan u godini . Međutim, u godini +1 " ne treba biti medijan. Pretpostavimo umjesto toga da je medijan 40. percentil. Tada je granični vrijednost ∗ ∗% percentil za pokazatelj u godini +1 jednak !"# = 40. Granične vrijednosti za sve godine nakon godine moraju biti usidrene za godinu . A6.3. Alternativne sheme ponderiranja Ponderi izloženi u 5. koraku ne trebaju biti jednaki za sve pokazatelje. Budući da oni odražavaju relativnu važnost pokazatelja, može se odlučiti dati veću važnost jednom pokazatelju, a manju drugome. To se čini tako da se poveća ponder onoga prvoga i smanji ponder ovoga drugoga tako da ponderi ostanu strogo između nule i jedan i da njihov zbroj ostane jedan. Na taj je način pokazateljima moguće dodijeliti pondere sukladno prioritetima politika. Primjerice, moguće je da se veća pozornost želi pridati čimbenicima socijalne isključenosti povezanima sa zdravstvenom skrbi, u kojem će se slučaju povećati ponderi pokazatelja povezanih sa zdravstvenom skrbi (npr., broj liječnika na 1000 stanovnika) i na odgovarajući način smanjiti neki drugi ponderi. Povezana alternativa u pogledu sheme ponderiranja sastoji se u tome da se pokazatelji podijele u nekoliko skupina zvanih ‚područja’ socijalne isključenosti, npr., gospodarstvo, zdravstvo, obrazovanje, infrastruktura itd. U tom se slučaju određuju dvije razine pondera: ponderi područja i ponderi pokazatelja. Na svakoj razini zbroj pondera iznosi jedan. Osim toga, zbroj pondera pokazatelja unutar područja jednak je ponderu tog područja. Ponderi mogu, ali ne moraju biti jednaki za sva područja. Isto tako, ponderi pokazatelja mogu, ali ne moraju biti jednaki za sve pokazatelje unutar područja. 112 Da bismo navedeno pretočili u formulu, pretpostavimo da postoji područja indeksiranih s = 1, 2, …, . Neka područje obuhvaća ( ) pokazatelja indeksiranih s = 1, 2, …, . Ponder područja je označen s !, dok je ponder pokazatelja unutar područja označen s !,# . Slijedom toga, ∑ ! !#$ = 1, i, za svaki $(!) , ∑#'( !,# = ! . Stoga se ! :iz 6. koraka računa kao %(") ",$ ⋅ ",$ , ! = ∑ " "() ∑$() ⋅ ! (21) ",$ ! dobiva na isti način kao u 4. koraku osim što se sada on ne odnosi na pokazatelj , nego na gdje se pokazatelj unutar područja . Da bismo navedeno bolje dočarali, pretpostavimo da postoje dva područja, 1 i 2, čiji su ponderi ! odnosno !. Područje A obuhvaća dva pokazatelja (s ponderima !,! i !,#), a područje B četiri pokazatelja (s ponderima !,# , !,! , !,$ ,i !,#). Tada je ! + " = 1, pri čemu je ! = !,! + !,# i ! = !,# + !,! + !,$ + !,% . U tom se slučaju ! računa na sljedeći način: . (22) Određivanje pondera ne treba biti ‚arbitrarna’ odluka kao što je to ovdje opisano. Druga je mogućnost osloniti se na statistički postupak kao što je analiza glavnih sastavnica ili neki drugi razuman način predlaganja skupine pondera. Decancq i Lugo (2013.) daju iscrpan pregled dostupnih pristupa. Međutim, nema dvojbe da je svaki pristup ‚arbitraran’. A6.4. Intenzitet deprivacije " ∗ ! dobivena u 4. koraku samo pokazuje je li općina/grad ispod graničnog , ali ne i za koliko. Varijabla Slijedom toga, ! izračunat u 6. koraku nije osjetljiv na intenzitet socijalne isključenosti općine/grada . Kako bismo to slikovito prikazali, uzmimo kao primjer dvije općine/grada koji oba imaju visoku razinu socijalne isključenosti prema svakom pokazatelju. Jedan je, međutim, rangiran lošije nego drugi prema svakom pokazatelju. Pa ipak, i jedan i drugi će imati istu vrijednost ! pa će se stoga smatrati da imaju jednake razine socijalne isključenosti. Kako bi se konačni indeks učinio osjetljivim na intenzitet socijalne isključenosti, 4. i 6. korak treba izmijeniti na sljedeći način: 4. korak (izmijenjen): Odredite granični percentilni redni broj mjesta ∗ koji je viši od nule i niži od " 100. ! " < ∗ ( ! ≥ ∗ ) označava da se smatra da neka općina/grad ima visoku (nisku) razinu socijalne " koja je jednaka razlic ∗ − # za općine s " isključenosti prema pokazatelju . Stvorite varijablu ! i " ! < ∗ , " i nula za općine s ! ≥ ∗ . 6. korak (izmijenjen): Za svaku općinu/grad , izračunajte ‚prosječni jaz socijalne isključenosti’, ! = ∑# " " ! , "$% ⋅ (23) ili ‚kvadrat prosječnog jaza socijalne isključenosti’, # ! = ∑$ " "%& ⋅ ! " . (24) Indeks višestruke socijalne isključenosti za općinu/grad jednak je vrijednosti ! ili !. I ! i ! su osjetljivi na intenzitet socijalne isključenosti, pri čemu je ovaj drugi osjetljiviji od onog prvog. 113 LITERATURA Ahmad, Sultan. 2003. „Purchasing Power Parity (PPP) for International Comparison of Poverty: Sources and Methods.” Svjetska banka, Washington, DC. https://thedocs.worldbank.org/en/doc/113771487098064473- 0050022017/original/AhmadPovertyF.pdf Albarea, A., Bernasconi, M., Marenzi, A. i Rizzi., D. 2020. „Income Underreporting and Tax Evasion in Italy: Estimates and Distributional Effects.” Review of Income and Wealth 66 (4): 904-30 Alkire, S. i Foster, J. E. 2011. „Counting and Multidimensional Poverty Measurement.” Journal of Public Economics 95 (7-8): 476-87. Amendola, N., Mancini, G., Redaelli, S. i Vecchi, G. 2023. „Price Adjustments and Poverty Measurement.” Policy Research Working Paper 10426, Svjetska banka, Washington, DC. Andrade, C. 2020. „The Limitations of Online Surveys.” Indian Journal of Psychological Medicine 42: 575-6. https://doi.org/10.1177/0253717620957496. Angel, S., Disslbacher, F., Humer, S. i Schnetzer, M. 2019. „What Did You Really Earn Last Year? Explaining Measurement Error in Survey Income Data.” Journal of the Royal Statistical Society Series A: Statistics in Society 182 (4): 1411-37. Atkinson, A. B., Guio, A.-C. i Marlier, E. (ur.) 2017. Monitoring Social Inclusion in Europe, izd. 2017. Luxembourg: Ured za publikacije Europske unije. Australian Social Inclusion Board. 2012. Social Inclusion in Australia: How Australia is Faring. Department of the Prime Minister and Cabinet. https://apo.org.au/sites/default/files/resource-files/2012-08/apo-nid30582.pdf Auten, G. i Langetieg, P. 2023. „The Distribution of Underreported Income: What Can We Learn from the NRP.” Rukopis, Internal Revenue Service. https://www.irs.gov/pub/irs-soi/23rpdistributionunderreported nrp.pdf. Ayala, L., Jurado, A. i Pérez‐Mayo, J. 2014. „Drawing the Poverty Line: Do Regional Thresholds and Prices Make a Difference?” Applied Economic Perspectives and Policy 36 (2): 309-32. Bartels, C. i Metzing, M. 2019. „An Integrated Approach for a Top-Corrected Income Distribution.” Journal of Economic Inequality 17: 125-43. Besim, M. i Jenkins, G. P. 2005. „Tax Compliance: When Do Employees Behave Like the Self-Employed?” Applied Economics 37: 1201-08. Bjorneby, M., Altstadsæter, A. i Telle, K. 2021. „Limits to Third-Party Reporting: Evidence from a Randomized Field Experiment in Norway.” Journal of Public Economics 203. Blanchet, T., Flores, I. i Morgan, M. 2022. „The Weight of the Rich: Improving Surveys Using Tax Data.” Journal of Economic Inequality 20 (1). 114 Bollinger, C. R. i Tasseva, I. V. 2023. „Income Source Confusion Using the SILC.” Public Opinion Quarterly 87 (S1): 542-74. Bruch, C. 2023. „Imputation of Missing Values in Survey Data.” GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences, Mannheim. DOI: 10.15465/gesis-sg_en_044 Burricard, C. 2013. „Transition from Survey Data to Registers in the French EU-SILC Survey”. U Jäntti, M., Veli-Matti, T. i Marlier, E. (ur.), The Use of Registers in the Context of EU–SILC: Challenges and Opportunities, 8. pogl. Luxembourg: Ured za publikacije Europske unije. Burkhauser, R. V., Hérault, N., Jenkins, S. P. i Wilkins, R. 2018. „Top Incomes and Inequality in the UK: Reconciling Estimates from Household Survey and Tax Return Data.” Oxford Economic Papers 70 (2): 301–26. Cabrall A. C. G., Gemmell, N. i Alinaghi, N. 2021. „Are Survey‑Based Self‑Employment Income Underreporting Estimates Biased? New Evidence from Matched Register and Survey Data.” International Tax and Public Finance 28: 284–322. Carlsson, F. i Holmberg, A. 2008. „Availability, Infrastructure, Use and Reuse of Administrative Data in Statistical Production – A Scandinavian Example.” Rad pripremljen za „Seventh Management Seminar for the Heads of National Statistical Offices in Asia and the Pacific,” Šangaj, 13.–15. listopada. Carranza, R., Morgan, M. i Nolan, B. 2023. „Top Income Adjustments and Inequality: An Investigation of the EU‐SILC.” Review of Income and Wealth 69 (3): 725-54. Chang, T. i Vowles, N. 2013. „Strategies for Improving Data Reliability for Online Surveys: A Case Study.” International Journal of Electronic Commerce Studies 4: 121-30. https://doi.org/10.7903/IJECS.1121. Chen, X., Mungai, R., Nakamura, S., Pearson, T., Wambile, A. i Yoshida, N. 2020. „How Useful is CPI Price Data for Spatial Price Adjustment in Poverty Measurement? A Case from Ghana.” Policy Research Working Paper 9388, Svjetska banka, Washington, DC. Christian, C. W. 1994. „Voluntary Compliance with the Individual Income Tax: Results from the 1988 TCMP Study.” IRS Research Bulletin 1993/1994: 35–42. Hrvatska, Ministarstvo regionalnog razvoja i fondova Europske unije i Svjetska banka. 2016. Hrvatska – Ocjena siromaštva za mala područja temeljem potrošnje (Karte siromaštva). https://razvoj.gov.hr/ UserDocsImages/Istaknute%20teme/Kartom%20siroma%C5%A1tva/Croatia%20Small-Area%20Estimation%20 of%20Consumption-Based%20Poverty%20(Poverty%20Maps).pdf Hrvatska, Ministarstvo regionalnog razvoja i fondova Europske unije i Svjetska banka. 2017. Hrvatska – Indeks višestruke deprivacije – Konceptualni okvir za utvrđivanje općina i gradova u Hrvatskoj koji zaostaju u razvoju. https://razvoj.gov.hr/UserDocsImages/O%20ministarstvu/Regionalni%20razvoj/Index%20of%20 Multiple%20Deprivation%20-%20Conceptual%20framework_22_10_2018.pdf Državni zavod za statistiku. 2022. Izvještaj o kvaliteti za EU-SILC 2021. https://ec.europa.eu/eurostat/web/ income-and-living-conditions/quality 115 Dawber, J., Wurz, N. i Smith, P. 2019. „The Development of Regional CPIH: Assessment of Small Area Estimation for Regional Expenditure Weights.” Office for National Statistics. https://www.ons.gov.uk/economy/inflationandpriceindices/ methodologies/thedevelopmentofregionalcpihassessmentofsmallareaestimationforregionalexpenditureweights. Deaton, A. i Zaidi, S. 2002. „Guidelines for Constructing Consumption Aggregates for Welfare Analysis.” LSMS Working Paper No. 135. Deaton, A. i Aten, B. 2017. Trying to Understand the PPPs in ICP 2011: Why are the Results so Different?. American Economic Journal: Macroeconomics, 9 (1), 243-264. DeBacker, J., Heim, B., Tran, A. i Yuskavage, A. 2020. „Tax Noncompliance and Measures of Income Inequality.” Tax Notes Federal 166: 1103–18. Decancq, K. i Lugo, M. A. 2013. „Weights in Multidimensional Indices of Wellbeing: An Overview.” Econometric Reviews 32: 7–34. Duffy, B., Smith, K., Terhanian, G. i Bremer, J. 2005. „Comparing Data from Online and Face-to-Dace Surveys.” International Journal of Market Research 47: 615-39. https://doi.org/10.1177/147078530504700602. Early, D. W. i Olsen, E. O. 2011. „Geographical Price Variation, Housing Assistance and Poverty.” U Jefferson, P. M. (ur.), The Oxford Handbook of the Economics of Poverty. Oxford: Oxford University Press. Europska komisija. 2018. „Territorial Manifestation of Poverty in the 2014-2020 Cohesion Policy.” DG REGIO Policy Note. Europska komisija. 2022a. Methodological Guidelines and Description of EU-SILC Target Variables. 2022 Operation (7. inačica). Europska komisija. 2022b. Special Eurobarometer 529 – Fairness, Inequality, and Inter-generational Mobility. https://europa.eu/eurobarometer/surveys/detail/2652 Europska komisija. 2023a. Izvješće za Hrvatsku 2023. https://economy-finance.ec.europa.eu/document/ download/ca39aba8-9b5d-4c6c-b3d0-6bf365a6ec47_en?filename=HR_SWD_2023_611_en.pdf Europska komisija. 2023b. EU Comparative Quality Reports. https://ec.europa.eu/eurostat/web/ income-and-living-conditions/quality Evans, J. i Mathur, A. 2005. „The Value of Online Surveys.” Internet Research 15: 195-219. https://doi. org/10.1108/10662240510590360. Evans, J. i Mathur, A. 2018. „The Value of Online Surveys: A Look Back and a Look Ahead.” Internet Research 28: 854-87. https://doi.org/10.1108/IntR-03-2018-0089. Flachaire, E., Lustig, N. i Vigorito, A. 2021. „Underreporting of Top Incomes and Inequality: An Assessment of Correction Methods Using Linked Survey and Tax Data.” Na „36th International Association for Research in Income and Wealth virtual general conference (IARIW)”, 23.–27. kolovoza 2021. (str. 23–27) 116 Goedemé, T. i Trindade, L. Z. 2020. MetaSILC 2015: A Database on the Contents and Comparability of the EU-SILC Income Variables [Data File]. DOI: https://doi.org/10.7910/DVN/TLSZ4S. Geodetska uprava Republike Slovenije. 2024. „Materijali pripremljeni za studijski posjet Sloveniji – Korištenje podataka za mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti i povezane politike.” Ljubljana, 31. siječnja–1. veljače. Vlada Republike Hrvatske. 2023. Nacionalni program reformi. https://commission.europa.eu/document/ download/fec2933e-154c-45b7-ac6a-51795ca12a78_en?filename=2023_CROATIA_NRP_EN.pdf Guio, A. C., Marlier, E. i Nolan, B. (ur.) 2021. Improving the Understanding of Poverty and Social Exclusion in Europe, 2021 Edition. Luxembourg: Ured za publikacije Europske unije. Inglic, R. T. 2007. „Administrative Data and Registers in EU-SILC.” Paper presented at the “Seminar on Registers in Statistics – Methodology and Quality,” Helsinki, 21.–23. svibnja. Jäntti, M., Veli-Matti, T. i Marlier, E. (ur.) 2013. The Use of Registers in the Context of EU–SILC: Challenges and Opportunities. Luxembourg: Ured za publikacije Europske unije. Johns, A. i Slemrod, J. 2010. „The Distribution of Income Tax Noncompliance.” National Tax Journal 63: 397–418. Jolliffe, D. 2006. „Poverty, Prices, and Place: How Sensitive is the Spatial Distribution of Poverty to Cost of Living Adjustments?” Economic Inquiry 442: 296–310. Kleven, H. J., Knudsen, M. B., Kreiner, C. T., Pedersen, S. i Saez, E. 2011. „Unwilling or Unable to Cheat? Evidence from a Tax Audit Experiment in Denmark.” Econometrica 79. Kleven, H. J., Kreiner, C. T. i Saez, E. 2016. „Why Can Modern Governments Tax So Much? An Agency Model of Firms as Fiscal Intermediaries.” Economica 83: 219–46. Kukk, M., Paulus, A. i Staehr, K. 2020. „Cheating in Europe: Underreporting of Self-Employment Income in Comparative Perspective.” International Tax and Public Finance 27: 363–90. Lohmann, H. 2011. „Comparability of EU-SILC Survey and Register Data: The Relationship among Employment, Earnings, and Poverty.” Journal of European Social Policy 21 (1): 37-54. Lynn, P. i Lyberg, L. 2022. „Improving the Measurement of Poverty and Social Exclusion in Europe: Reducing Non-Sampling Errors.” Eurostat Statistical Working Paper, Eurostat, Luxembourg. https://ec.europa.eu/ eurostat/web/products-statistical-working-papers/-/ks-01-21-385 Martinez-Lopez, D. 2013. „The Underreporting of Income by Self-Employed Workers in Spain.” SERIEs 4 (4): 353–71. Mavletova, A. 2013. „Data Quality in PC and Mobile Web Surveys.” Social Science Computer Review 31: 725-43. https://doi.org/10.1177/0894439313485201. Martin, J. M. M. 2015. „The Change of Data Sources in the Spanish SILC.” Rad izložen na „EU-SILC Best Practices Workshop,” London, 16.–17. rujna. 117 Moretti, E. 2010. „Poverty, Inequality and Cost of Living Differences.” Discussion Paper Series DP 2010-07, University of Kentucky Center for Poverty Research. Nordberg, L., Rendtel, U. i Basic, E. 2004. „Measurement Error of Survey and Register Income”. U Harmonization of Panel Surveys and Data Quality, 65-88. Wiesbaden: Statistisches Bundesamt. North, M. S. i Fiske, S. T. 2013. „Driven to Exclude: How Core Social Motives Explain Social Exclusion.” U DeWall, C. N. (ur.) The Oxford Handbook of Social Exclusion. Oxford: Oxford University Press. Paulus, A. 2015. „Income Underreporting Based on Income-Expenditure Gaps: Survey vs Tax Records.” ISER Working Paper Series No. 2015-15, Institute for Social and Economic Research, University of Essex. Pissarides, C. A. i Weber, G. 1989. „An Expenditure-Based Estimate of Britain’s Black Economy.” Journal of Public Economics 39 (1): 17–32. Renwick, T. 2009. „Alternative Geographic Adjustments of U.S. Poverty Thresholds: Impact on State Poverty Rates.” Working Paper 2009-11, U.S. Department of Commerce, Census Bureau, Washington, DC. Republika Bugarska i Svjetska banka. 2018. Poverty Mapping in the Republic of Bulgaria. Sofia. https:// www.nsi.bg/sites/default/files/files/publications/povmap_en.pdf Jesper, R., Vlachos, J. i Waldenström, D. 2009. „The Long-Run Determinants of Inequality: What Can We Learn from Top Income Data?” Journal of Public Economics 93 (7-8): 974-88. Schmutz, F. 2018. „Income Underreporting by the Self-Employed in Switzerland: An International Comparison.” Finanz-Archiv: Zeitschrift für das Gesamte Finanzwesen 74 (4): 481-534. Simler, K. 2016. „Pinpointing Poverty in Europe: New Evidence for Policy Making.” Svjetska banka, Washington, DC. Statistički ured Republike Slovenije. 2024. „Materijali pripremljeni za studijski posjet Sloveniji – Korištenje podataka za mjerenje siromaštva i socijalne isključenosti i povezane politike.” Ljubljana, 31. siječnja–1. veljače. Statistics Austria. 2014. „Documentation on the Register-based Back Calculation of EU-SILC 2008-2011 in Austria.” Statistics Estonia. 2024. „Materijali pripremljeni za studijski posjet Estoniji – Određivanje kućanstava i stanova na temelju registara korištenjem grafičkih prikaza.” Tallinn, 5. lipnja. The Norwegian Mapping Authority. 2023. „Finding a Utility Unit Number.” https://www.kartverket.no/ eiendom/adressering/finn-bruksenhetsnummer-bolignummer The Norwegian Tax Administration. 2024. „Add or Change a Property Unit Number.” https://www.skatteetaten. no/en/person/national-registry/change/dwelling-number-bolignummer/ Törmälehto, V. M. 2019. „Reconciliation of EU Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC) Data and National Accounts.” Statistical Working Paper, Eurostat, Luxembourg. 118 Twenge, J. M., Baumeister, R. F., Dewall, C. N., Ciarocco, N. J. i Bartels, J. M. 2007. „Social Exclusion Decreases Prosocial Behavior.” Journal of Personality and Social Psychology 92 (1): 56-66. https://doi. org/10.1037/0022-3514.92.1.56. UNECE (Gospodarska komisija Ujedinjenih naroda za Europu). 2022. Approaches to Measuring Social Exclusion. Ženeva: Ujedinjeni narodi. Ujedinjeni narodi, Odjel za ekonomska i socijalna pitanja. 2022. The Handbook on Management and Organization of National Statistical Systems: 4th Edition of the Handbook of Statistical Organization. Van Beuningen, J. i Schmeets, H. 2013. „Social Capital in 2009: An Index for the Netherlands.” Procedia – Social and Behavioral Sciences 72: 73-90. Vellutini, C., Casamatta, G., Bosquet, L. i Poniatowski, G. 2019. „Estimating International Tax Evasion by Individuals.” Taxation Papers, Working Paper No. 76-2019, Europska komisija. https://taxation-customs. ec.europa.eu/system/files/2019-10/2019-taxation-papers-76.pdf Wallgren, A. i Wallgren, B. 2014. Register-Based Statistics: Statistical Methods for Administrative Data. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. Svjetska banka. 2024. Croatia – Sistemska dijagnostika zemlje za Hrvatsku. Washington, DC: Svjetska banka. Yonzan, N., Milanovic, B., Morelli, S. i Gornick, J. 2020. „Drawing a Line: Comparing the Estimation of Top Incomes Between Tax Data and Household Survey Data.” Stone Center Working Paper Series 27: 1–50. 119 Ured Svjetske banke u Hrvatskoj Radnička cesta 80/IX, Zagreb | Tel: +385 (01) 2357 222 www.worldbank.org/croatia | WorldBankCroatia