| Abstract | U okvirima izučavanja javnog sektora i institucionalnih subjekata jednu od najvažnijih uloga u
funkcioniranju javnog sektora kao i održavanja javnog sustava imaju gradovi. Važnost gradova
u Republici Hrvatskoj proizlazi iz činjenice da su gradovi (127 gradova i Grad Zagreb kao
jedinica s posebnim statusom) u 2018. godini potrošili 17,9 milijardi kuna na svoje rashode, što
u odnosu na rashode državnog proračuna (129,6 milijardi u istoj godini) ukazuje na financijski
kapacitet i ulogu gradova u javnom sektoru. Bez obzira na sigurne i stabilne izvore financiranja,
tijekom 2018. godine 116 gradova u Republici Hrvatskoj imalo je 684 milijuna kuna dospjelih,
neplaćenih obveza. Upravo utvrđivanje čimbenika koji utječu na nemogućnost plaćanja
dospjelih obveza gradova u Republici Hrvatskoj predstavlja osnovni cilj analize i istraživanja
ove doktorske disertacije. S obzirom da u Republici Hrvatskoj ne postoji zakonska mogućnost
stečaja gradova i da se stečajni postupak najčešće provodi zbog dugotrajne nemogućnosti
plaćanja obveza u doktorskoj disertaciji nije bilo moguće istraživati koje varijable utječu na
stečaj gradova. U provedenim istraživanjima korištena je zamjenska (zavisna) varijabla
kreirana putem omjera dospjelih, neplaćenih obveza i ukupnih rashoda i izdataka
(default_proxy). Temeljem dosadašnjih znanstvenih spoznaja te dostupnih podataka za sve
gradove u Republici Hrvatskoj kreiran je set podataka za 33 nezavisne varijable, koje su
podijeljene u tri skupine (financije i proračun, likvidnost i dug, stanovništvo), a čiji je utjecaj
testiran na kretanje zavisne varijable u vremenskom razdoblju od 2014. do 2018. godine.
Ključna je značajka ovoga istraživanja u praćenju dinamike kretanja različitih varijabla kroz
petogodišnje vremensko razdoblje. Korištenjem različitih statističkih metoda izdvojeno je
sedam statistički značajnih čimbenika, pri čemu je kreiran višestruki regresijski model temeljen
na tri nezavisne varijable. Varijable preneseni manjak prihoda, potraživanja za prihode
poslovanja te omjer kratkotrajne imovine i kratkoročnih obveza imaju najveću snagu u
objašnjenju varijacija zavisnih varijabla. Prediktivna sposobnost modela značajna je te
odabrane nezavisne varijable višestrukog regresijskog modela objašnjavaju 60,1% varijacija
zavisne varijable. Predstavljena jednadžba za izračun buduće vrijednosti prosječnog omjera
dospjelih neplaćenih obaveza u ukupnim rashodima i izdacima (default_proxy') omogućava
jednostavno aplikativno rješenje koje može poslužiti kao sustav ranog upozorenja svim
gradovima, ali i nadležnom ministarstvu te kreditorima. Kako bi se smanjile dospjele, neplaćene
obaveze gradova, nužno je da čelnici gradova racionalnije upravljaju svojom likvidnošću i
proračunskim sredstvima, da zakonodavna i izvršna vlast poboljšaju postojeći zakonodavni
okvir, te u konačnici da se izrade i koriste kreditni rejtinzi gradova. Također, ažurniji i
sveobuhvatniji, primarno gospodarski, podaci omogućit će budućim istraživačima dodatno
usavršavanje predstavljenog modela. |
| Abstract (english) | Within the framework of studying the public sector and institutional entities cities have one of
the most important roles in the functioning of the public sector, as well as in the maintenance
of the public system. The importance of cities in the Republic of Croatia stems from the fact
that in year 2018 cities (127 cities and the City of Zagreb as a unit with a special status) spent
HRK 17.9 billion on their expenditures, what, in relation to state budget expenditures (129.6
billion in the same year), indicates the financial capacity and the role of cities in the public
sector. Regardless of secure and stable sources of financing during 2018, 116 cities in the
Republic of Croatia had HRK 684 million in overdue, unpaid liabilities. Determining the factors
that affect the inability to pay due obligations, e.g. default factors, of cities in the Republic of
Croatia is the main objective of the analysis and research of this doctoral thesis. Because of the
fact that in the Republic of Croatia there is no legal possibility of bankruptcy of cities and that
bankruptcy proceedings are most often carried out due to long-term inability to pay obligations,
further research on variables that affect the bankruptcy of cities was not possible in this doctoral
thesis. The conducted research used a replacement (dependent) variable created through the
ratio of overdue, unpaid liabilities and total expenses and expenditures (default_proxy). Based
on previous scientific knowledge and available data for all cities in the Republic of Croatia, a
set of data was created for 33 independent variables, which are divided into three groups
(finance and budget, liquidity and debt, population), and whose impact was tested on the
dependent variable in time period from year 2014 to year 2018. A key feature of this study is
in monitoring the dynamics of the movement of different variables over a five-year period.
Using different statistical methods, seven statistically significant factors were singled out,
creating a multiple regression model based on three independent variables. The variables of
transferred revenue shortfall, of operating income receivables and the ratio of current assets to
current liabilities have the greatest strength in explaining the variations of the dependent
variables. The predictive ability of the model is significant, and the selected independent
variables of the multiple regression model explain 60.1% of the variations of the dependent
variable. The presented equation for calculating the future value of the average ratio of overdue
liabilities in total expenditures and expenditures (default_proxy ') provides a simple application
solution that can serve as an early warning system for all cities, but also for the relevant ministryand creditors. In order to reduce overdue, unpaid liabilities of cities, it is necessary that city
leaders manage their liquidity and budget funds more rationally, that the legislature and the
executive improve the existing legislative framework, and finally, that credit ratings of cities
are created and used. Also, more up-to-date and comprehensive, primarily economic, data will
enable future researchers to refine the presented model further. |
