Zeszyty Demograficzne. JANINA JÓŹWIAK Demograficzne uwarunkowania rynku pracy w Polsce. wobec zmian demograficznych. Rynek pracy

Transkrypt

1 Zeszyty Demograficzne JANINA JÓŹWIAK Demograficzne uwarunkowania rynku pracy w Polsce 1 Rynek pracy wobec zmian demograficznych

2 Cel 2: dr Bogna Gawrońska-Nowak makroekonomistka, adiunkt w Katedrze Ekonomii Uczelni Łazarskiego w Warszawie i ekspertka Centre for Socio-Economic Enquiry (SEE Centre). Jej doktorat dotyczył problematyki bezrobocia regionalnego w Polsce. Aktualnie zajmuje się modelowaniem zjawisk kryzysowych na rynkach finansowych. Jej najnowsza książka traktuje o reżimach kursowych w europejskich gospodarkach wschodzących (Reżimy kursowe wobec niestabilności dotykających europejskie gospodarki wschodzące, Warszawa 2013). dr Joanna Konieczna-Sałamatin adiunkt w Instytucie Socjologii Uniwersytetu Warszawskiego i ekspertka Centre for Socio-Economic Enquiry (SEE Centre). Jej zainteresowania naukowe obejmują transformację społeczeństw Europy Wschodniej, w szczególności Ukrainy, oraz zagadnienia związane z rynkiem pracy w Polsce. 199

3 Bogna Gawrońska-Nowak Joanna Konieczna-Sałamatin Szara strefa Aspekty pojęciowe i metodologiczne Definicja i pomiar szarej strefy Definicja szarej strefy nie jest jednoznacznie formułowana w literaturze. Już na etapie nazewnictwa pojawia się widoczna różnorodność. Często wymiennie stosuje się pojęcia takie jak: szara strefa, szara gospodarka, podziemna gospodarka, czarny rynek, gospodarka równoległa lub drugiego obiegu. Istotą zjawiska jest ukrywanie przed władzami dochodu uzyskanego przez podmioty gospodarcze. Stąd powstaje rozbieżność pomiędzy produktywnością określaną na podstawie wytworzonego PKB a faktycznym poziomem tejże produktywności. Podstawowa definicja szarej strefy powinna zatem obejmować te działania gospodarcze, które mogą mieć wpływ na wzrost PKB, ale pozostają w nim nieujęte z powodu braku rejestracji. Jak wskazuje Gołębiowski 1, dla potrzeb definicyjnych a zatem i badawczych odpowiednio albo uwypukla się właśnie problem nierejestrowania działalności, albo czyni się odwołania do aspektu behawioralnego, tj. uchylania się od określonych obowiązków (np. podatkowych) nałożonych przez prawo. Dość powszechnie zamiast twardej definicji stosuje się również wyliczanie i/lub charakteryzowanie działań występujących w szarej strefie. Np. Cichocki 2 klasyfikuje takie działania według kryterium łamania reguł : gospodarka nielegalna (ang. illegal economy) wszelkie działania gospodarcze łamiące przepisy prawne (np. produkcja narkotyków, nielegalny handel walutami obcymi); gospodarka niezgłoszona (ang. unreported economy) działania przynoszące dochód nieraportowany organom podatkowym; gospodarka niezarejestrowana (ang. unrecorded economy) działania niezgłoszone rządowym instytucjom statystycznym; gospodarka nieformalna (ang. informal economy) działania mające na celu unikanie kosztów wynikających z obowiązujących regulacji, jednocześnie nieobjęte korzyściami wynikającymi z tych reguł. 1 G. Gołębiowski, Zjawisko szarej strefy z uwzględnieniem gospodarki polskiej, Współczesna Ekonomia, nr 1, S. Cichocki, Metody pomiaru szarej strefy, Gospodarka Narodowa, nr 1 2, 2006, s

4 Jak słusznie zatem zauważa Bednarski, gospodarka nieobserwowalna nie musi być nielegalna 3. Warto odnotować, że w literaturze tematu można np. znaleźć opracowania próbujące łączyć występowanie ducha przedsiębiorczości z istnieniem gospodarki nieformalnej 4. Nie zmienia to oczywiście negatywnych ocen dotyczących licznych aspektów etycznych działalności prowadzonej w nieformalnej gospodarce. Jednak niektórzy autorzy zwracają uwagę, że szczególnie w państwach rozwijających się i wschodzących nieformalna gospodarka jest naturalnym nośnikiem zmian strukturą, której powstanie i istnienie może być silnie związane ze zmysłem przedsiębiorczości. Metody mierzenia szarej strefy można podzielić na dwie grupy bazowe: metody bezpośrednie i metody pośrednie. Pierwsza grupa obejmuje głównie badania ankietowe skupiające się na problemie unikania płacenia podatków. Wykorzystuje się tutaj także oświadczenia majątkowe i deklaracje podatkowe. Istotnym mankamentem tego podejścia jest konieczność polegania na deklaracjach badanych podmiotów. Trudno założyć, że osoby unikające płacenia podatków ujawnią w badaniach swoje faktyczne dochody, nawet jeśli mają zagwarantowaną pełną anonimowość. W ramach metod pośrednich należy wymienić 5 : podejście oparte na rachunkach makroekonomicznych, polegające na określaniu rozbieżności pomiędzy np. PKB liczonym poprzez sumowanie dochodów a PKB liczonym poprzez sumowanie wydatków, czy rozbieżności pomiędzy agregatami dochodów gospodarstw domowych a ich wydatków oraz różnicami między oficjalnym a faktycznym zasobem siły roboczej; ujęcie monetarne, koncentrujące się na szybkości obiegu pieniądza w gospodarce oraz popycie na pieniądz; metody uwzględniające rozmiary zużycia energii elektrycznej. Wymienione metody są od dawna używane dla potrzeb opracowań empirycznych poświęconych szarej strefie, poczynając od drugiej połowy lat pięćdziesiątych XX wieku 6. Są one jednak często poddawane krytyce, przede wszystkim z powodu braku ugruntowanych podstaw teoretycznych oraz zawodności stosowanych technik ekonometrycznych. Bardziej szczegółowa krytyka obejmuje m.in. uznaniowość kryteriów klasyfikowania 3 M. Bednarski, Wykluczenie społeczne a szara strefa w gospodarce, Polityka Społeczna, nr 10, 2010, s Zob.: A. Gurtoo, C.C. Williams, Entrepreneurship and the informal sector: some lessons from India, The International Journal of Entrepreneurship and Innovation, nr 10 (1), 2009; J.W. Webb, L. Tihanyi, R.D. Ireland, D.G. Sirmon, You say illegal, I say legitimate: Entrepreneurship in the informal economy, Academy of Management Review, nr 34 (3), 2009; Entrepreneurship and Policy Implications. Entrepreneurship in the Informal Economy: Models, Approaches, and Prospects for Economic Development, M. Thi Thanh Thai, E. Turkina (red.), Routledge, London T. Lichard, J. Hanousek, R. Filer, Measuring the shadow economy: Endogenous switching regression with unobserved separation, IZA Discussion Paper, nr 6901, Zob. np.: P. Cagan, The demand for currency relative to total money supply, [w:] The Demand for Currency Relative to Total Money Supply, UMI, New York 1958, s

5 analizowanych prób. Dzieli się je bowiem na te składające się z osób unikających płacenia podatków i te nieunikające ich płacenia, uznając na ogół, że wynagradzani pracownicy najemni nie unikają obciążeń podatkowych, podczas gdy samozatrudnieni tak. Jak wykazują np. rezultaty badań Kolma i Nielsena 7, takie upraszczanie założeń jest zbyt daleko idące. Posłużenie się estymacjami krzywych Engla jako bazą do szacowania rozbieżności pomiędzy prognozowanymi i raportowanymi dochodami gospodarstw domowych także budzi wiele kontrowersji 8. Przyczyny występowania szarej strefy teoria a kontekst polski Do przyczyn występowania szarej strefy można zaliczyć te, które należy łączyć z nadmiernym fiskalizmem państwa, oraz te związane z tzw. jakością instytucji 9. W pierwszym przypadku chodzi o prostą konstatację, że podmioty w gospodarce nie są skłonne ponosić wysokich obciążeń podatkowych i innych nałożonych na nie obowiązków płatniczych np. na ubezpieczenia społeczne w związku z czym uciekają ze swoją aktywnością do szarej strefy. Druga kategoria przyczyn wskazuje na biurokrację, zbyt dużą uznaniowość regulacyjną, korupcję oraz słaby system prawny jako główne siły sprawcze powstawania szarej strefy. Interesujące studium fiskalizmu w Polsce i ewentualnych powiązań tego zjawiska z występowaniem szarej strefy prezentuje Dynus 10. Autorka wyraźnie zaznacza, że obiektywne określenie granicznego poziomu obciążeń fiskalnych jest trudne. Składa się na to zarówno ogólnie negatywne nastawienie do ponoszenia obciążeń, jak i rzeczywiste, nieefektywne zarządzanie budżetem państwa, dopełniające negatywną ocenę. Po stronie skutków nadmiernego fiskalizmu należy odnotować spowolnienie rozwoju gospodarczego wraz z nasileniem się problemów społeczno-gospodarczych, włączając w to istnienie szarej strefy. Do uznanych mierników fiskalizmu należą: obciążenia fiskalne odniesione do PKB, wysokość podatków bezpośrednich oraz pośrednich, zakres ingerencji systemu publicznego (łączna wartość wszystkich dochodów i wydatków publicznych) w PKB. Opierając się na danych raportów statystycznych Eurostatu z 2012 i 2013 roku 11, można zauważyć, że Polska ma relatywnie wysokie obciążenia fiskalne (32,4% PKB dla 2011 roku), choć znajdujące się poniżej średniej unijnej (38,8% dla 2011 roku). Ponadto mimo niskich stawek CIT Polska plasuje się w czołówce pod względem poziomu podatku VAT. Zarówno dochody, jak i wydatki publiczne w Polsce 7 A.S. Kolm, S. Bo Nielsen, Under reporting of Income and Labor Market Performance, Journal of Public Economic Theory, nr 10 (2), P. Lyssiotou, P. Pashardes, T. Stengos, Estimates of the black economy based on consumer demand approaches, The Economic Journal, nr 114 (497), A. Dreher, C. Kotsogiannis, S. McCorriston, How do institutions affect corruption and the shadow economy?, International Tax and Public Finance, nr 16 (6), M. Dynus, Fiskalizm w Unii Europejskiej, Bank i Kredyt, Narodowy Bank Polski, Warszawa, luty Taxation trends in the European Union. Data for the EU Member States, Iceland and Norway 2013 edition, Eurostat; Government finance statistics Summary tables 2/2012 Data edition, Eurostat. 202

6 w 2011 roku kształtują się poniżej średniej unijnej (dochody: Polska 38,5% PKB; UE 44,7% PKB; wydatki: Polska 43,6% PKB; UE 49,1% PKB), jednak niepokoi sukcesywny (od 2001 roku) wzrost ingerencji sfery publicznej w gospodarkę. Występują więc pewne przesłanki do utrzymania i rozwoju szarej strefy w Polsce. W omawianiu związków między korupcją a szarą strefą należy brać pod uwagę ich dwubiegunowość korupcja może oddziaływać na szarą strefę, a szara strefa może wpływać na zjawisko korupcji. Analizując relacje pomiędzy korupcją a szarą strefą, autorzy zastanawiają się często, czy relacje te mają charakter komplementarny, czy substytucyjny 12. Dreher i Schneider 13 zakładają, że w przypadku krajów z wysokimi poziomami dochodów korupcja i szara strefa są dla siebie substytutami, podczas gdy w przypadku krajów o niskich poziomach dochodów występuje między nimi komplementarność. Na podstawie oszacowań otrzymanych dla 120 i 70 krajów w podziale na te z niskim i wysokim poziomem dochodu dla okresu autorzy uzyskują potwierdzenie swoich hipotez. Szara strefa obniża zatem poziom korupcji w krajach z wysokimi dochodami i powoduje wzrost korupcji w krajach z niskimi dochodami. Polski dorobek w zakresie badań nad korupcją jest raczej ograniczony, zwłaszcza gdy chodzi o opracowania łączące wątek korupcji z występowaniem szarej strefy. Według klasyfikacji Transparency International, pozwalającej na porównanie krajów pod względem percepcji korupcji (na podstawie wartości indeksu postrzeganej korupcji, ang. corruption perceptions index), w 2012 roku Polska zajmowała 41 miejsce (im wyżej w klasyfikacji, tym mniejszy poziom postrzeganej korupcji) na 174 wszystkich możliwych lokat 14. Nie jest to bardzo zły wynik. Nieco bardziej szczegółowy przegląd czynników powodujących wzrost szarej strefy w gospodarce proponuje Gołębiowski 15. Oprócz fiskalizmu i ogólnie zakresu regulacji państwowych wskazuje on na transfery socjalne, a także szczególne uregulowania dotyczące rynku pracy jako na ważne przyczyny. Co więcej, wymuszona redukcja tygodniowego czasu pracy, odchodzenie na wcześniejsze emerytury oraz wzrastająca stopa bezrobocia zostały wymienione jako należące do jednej z trzech kluczowych grup kategorii determinujących (obok obciążeń podatkowych i tzw. moralności podatkowej) zjawisko szarej strefy. Na uwagę zasługuje także hipoteza dotycząca wpływu cyklicznych wahań koniunktury na występowanie szarej strefy. Jak dowodzi Pasternak-Malicka, kryzys jest jedną z ważniejszych przyczyn nasilających wzrost szarej strefy 16. Autorka prezentuje wyniki własnych 12 Zob. np.: A. Dreher, F. Schneider, Corruption and the shadow economy: an empirical analysis, Public Choice, nr 144, 2010, s. 1 2; B. Torgler, F. Schneider, The impact of tax morale and institutional quality on the shadow economy, Journal of Economic Psychology, nr 30, 2009, s A. Dreher, F. Schneider, Corruption and the shadow economy: an empirical analysis, op. cit. 14 Corruption Perceptions Index 2012, Transparency International, (dostęp dnia 13 maja 2013). 15 G. Gołębiowski, Zjawisko szarej strefy z uwzględnieniem gospodarki polskiej, op. cit., s M. Pasternak-Malicka, Wpływ koniunktury gospodarczej na aktywność gospodarstw domowych i podmiotów gospodarczych w szarej strefie, Studia i Prace Kolegium Zarządzania, 2011, s

7 badań ankietowych, przeprowadzonych w maju 2010 roku na próbie 250 małych i średnich przedsiębiorstw z województwa podkarpackiego. Interesująca jest zwłaszcza opinia wyrażona przez ponad połowę respondentów, że przejście do szarej strefy w czasie kryzysu ułatwia firmom przetrwanie kryzysu, i to nie tylko słabszym (38% odpowiedzi), ale wszystkim podmiotom (20,4% odpowiedzi). Zatrudnienie w szarej strefie w świetle badań Badania szarej strefy na polskim rynku pracy są prowadzone przez kilka instytucji. Systematycznie robi to Główny Urząd Statystyczny, stosując metodę ankietową odpowiedni moduł kwestionariusza jest dołączany w niektórych edycjach do Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności (BAEL). Badanie tego segmentu rynku pracy zostało zainicjowane w 1995 roku, a następnie powtarzane w latach: 1998, 2004, 2009 i Wśród innych przedsięwzięć badawczych mających na celu nie tylko oszacowanie rozmiarów, ale także głębsze poznanie zjawiska pracy nierejestrowanej, należy wymienić projekt Ministerstwa Pracy i Spraw Socjalnych z 2007 roku, zatytułowany Przyczyny pracy nierejestrowanej, jej skala, charakter i skutki społeczne. W ramach tego projektu zrealizowano dwa niezależne badania (Instytutu Pracy i Spraw Socjalnych oraz Fundacji Naukowej CASE), których wyniki opublikowano w raporcie dostępnym w wersji książkowej i on-line 17. Zjawiskiem pracy nierejestrowanej interesują się również inne instytucje i organizacje, prowadząc badania dotyczące różnych aspektów szarej strefy na rynku pracy 18. Definicja i klasyfikacja pracy nierejestrowanej Praca nierejestrowana jest zjawiskiem skomplikowanym i w różny sposób definiowanym. GUS przyjmuje następującą definicję pracy nierejestrowanej 19, która została przyjęta we wspomnianym projekcie Ministerstwa Pracy i Polityki Społecznej Przyczyny pracy nierejestrowanej : praca najemna wykonywana bez nawiązania stosunku pracy, czyli bez umowy o pracę, umowy zlecenia, umowy o dzieło lub jakiejkolwiek innej pisemnej umowy pomiędzy 17 Przyczyny pracy nierejestrowanej w Polsce, M. Bednarski, E. Kryńska, K. Pater, M. Walewski, (red. nauk.) Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Warszawa Raport można pobrać ze strony MPiPS: pl/praca/programy/raport-przyczyny-pracy-nierejestrowanej-jej-skala-charakter-i-skutki-spoleczne/ (dostęp dnia 28 kwietnia 2013). 18 Np. Polska Konfederacja Pracodawców Prywatnych Lewiatan w 2012 roku przeprowadziła własne badanie na ten temat wśród polskich przedsiębiorców. Niestety, dostępne jest tylko jego omówienie w artykule Rzeczpospolitej : J. Ćwiek, Co trzecia firma w szarej strefie; Rzeczpospolita, 13 sierpnia 2012, (dostęp dnia 28 kwietnia 2013) 19 Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, Warszawa 2011, htm (dostęp dnia 28 kwietnia 2013). 204

8 pracodawcą i pracownikiem, bez względu na sektor własności (również u osób fizycznych i w indywidualnych gospodarstwach rolnych); praca nie może być również wykonywana na podstawie powołania, mianowania lub wyboru; z tytułu wykonywania pracy nierejestrowanej pracownik nie uzyskuje ubezpieczenia społecznego, a więc uprawnień do korzystania ze świadczeń społecznych; okres wykonywania tej pracy nie jest także zaliczany jako składkowy z punktu widzenia ZUS, a pracodawca nie odprowadza na konto ZUS i Funduszu Pracy odpowiednich sum z tytułu wypłacanego wynagrodzenia; od dochodów z pracy nierejestrowanej nie są płacone podatki dochodowe; praca na rachunek własny, jeśli z tytułu prowadzonej działalności gospodarczej nie są realizowane obowiązki finansowe wobec państwa (np. podatki). Badacze rynku pracy zwracają uwagę, że uwzględnienie szarej strefy w analizach rynku pracy pozwala na przedstawienie bogatszego w stosunku do tradycyjnych analiz obrazu rynku pracy, w którym obok aktywności zawodowej, bezrobocia i pozostawania poza rynkiem pracy możliwy jest także czwarty stan podejmowanie pracy nierejestrowanej. W samym zjawisku zatrudnienia nierejestrowanego można wyróżnić pięć form, które zostały ujęte w tabeli 1. Tabela 1. Klasyfikacja pracy nierejestrowanej Typ pracy nierejestrwanej Grupa pracowników Praca w pełni nierejestrowana Praca częściowo nierejestrowana Pracownicy najemni Umowa ustna (bez umowy pisemnej) Umowa pisemna na kwotę niższą od faktycznie wypłacanej Umowa pisemna, ale bez odprowadzania należnych podatków i składek Samozatrudnieni Działalność w ogóle niezarejestrowana Działalność zarejestrowana, ale część przychodów niewykazywana organom podatkowym Źródło: Przyczyny pracy nierejestrowanej w Polsce, Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Warszawa 2008, s. 21. Skala i dynamika szarej strefy na polskim rynku pracy Jak już wspomniano, szacunki dotyczące skali szarej strefy na polskim rynku pracy opierają się głównie na badaniach ankietowych prowadzonych przez GUS w ramach corocznego badania aktywności ekonomicznej ludności. Najnowsze dostępne dane dotyczą okresu od stycznia do września 2010 roku i zostały opublikowane przez GUS w

9 roku w opracowaniu Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r. Pochodzące z tego samego opracowania dane porównawcze z poprzednich lat również dotyczą okresu od stycznia do września. Badania GUS wskazują, że liczba osób wykonujących pracę nierejestrowaną systematycznie spada. W okresie od stycznia do września 2010 roku pracę nierejestrowaną wykonywało 732 tysiące osób, co stanowiło poniżej 5% (4,6%) ogólnej liczby pracujących. W tym samym okresie 2009 roku w szarej strefie pracowało nieco więcej, bo 785 tysięcy osób. Warto również zauważyć, że rozmiar szarej strefy zmniejszył się ponad dwukrotnie od 1995 roku, gdy po raz pierwszy przeprowadzono badania tego zjawiska (wykres 1). Wykres 1. Liczba osób czerpiących dochody z pracy nierejestrowanej (w tysiącach, z uwzględnieniem podziału na pracę główną i pracę dodatkową*) Ogóem pracagówna pracadodatkowa *) Podział na pracę główną i pracę dodatkową był oparty na deklaracjach respondentów. Praca główna to ta, która zajmuje więcej czasu, zaś w przypadku jednakowej ilości czasu ta, która przynosi większy dochód. Źródło: Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, Warszawa Wydaje się, że kryzys ekonomiczny, który zaczął się w 2008 roku, nie przyniósł skutków w postaci zwiększenia się szarej strefy na rynku pracy, choć spowodował pewne pogorszenie się sytuacji na legalnym rynku pracy, objawiające się np. wzrostem stopy bezrobocia rejestrowanego. Wykres 1 pokazuje również, że w badanym okresie zmieniało się znaczenie pracy wykonywanej w szarej strefie. Początkowo była to częściej praca dodatkowa, zaś w 2004 roku po raz pierwszy liczba osób, dla których szara strefa była głównym miejscem pracy, przewyższyła liczbę tych, którzy traktowali ją jako uzupełnienie dochodów z pracy podstawowej. Ta tendencja była zauważalna również w kolejnych badaniach i utrzymała się do 2010 roku. Z relatywnie częstym traktowaniem przez badanych pracy w szarej strefie jako głównej kontrastują dane z tego samego badania GUS, wskazujące, że dla większości pracujących 206

10 na czarno nieformalne zatrudnienie miało charakter krótkotrwały: statystyczny pracownik tego segmentu rynku pracy przepracował w nim w 2010 roku jedynie 47 dni, a więc około dwóch miesięcy. Jedynie co czwarty zatrudniony na czarno miał pracę przez co najmniej 60 dni, pozostali pracowali krócej, w tym około 20% miało nieformalną pracę nie dłużej niż pięć dni. W świetle tych danych trudno traktować szarą strefę jako realną alternatywę dla zatrudnienia rejestrowanego, choć wydaje się, że wiele pracujących nieformalnie osób tak właśnie postrzega pracę na czarno. Wykres 2. Liczba dni przepracowanych w szarej strefie w 2010 roku 91dniiwicej 15% 20% 17% 16% 15% 8% 9% 61 90dni 41 60dni 21 40dni 11 20dni 6 10dni 5dniimniej Źródło: Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, Warszawa Obliczenia własne. Ważne z punktu widzenia analizy szarej strefy rynku pracy jest scharakteryzowanie osób, które podejmują się nieformalnego zatrudnienia, i porównanie ich z głównym nurtem, czyli z pracownikami legalnymi. Szanse jednostki na rynku pracy zależą zazwyczaj od posiadanych kwalifikacji, których najprostszą miarą jest poziom wykształcenia, oraz od doświadczenia, którego miarą, jakkolwiek niedoskonałą, może być wiek. Dane GUS wskazują, że w szarej strefie nadreprezentowane są osoby legitymujące się najniższymi poziomami wykształcenia (gimnazjalnym i niższym oraz zasadniczym zawodowym), a niedoreprezentowani są absolwenci wyższych uczelni i szkół policealnych. Co piąty pracujący na czarno i tylko 8% wszystkich pracujących miało wykształcenie gimnazjalne lub niższe. Wśród wszystkich pracujących co trzecia osoba ukończyła co najmniej szkołę policealną, podczas gdy wśród podejmujących nieformalne zatrudnienie absolwenci wyższych uczelni i szkół policealnych stanowili jedynie 13%. Widać wyraźnie, że w szarej strefie znajdują zatrudnienie przede wszystkim osoby słabiej wykształcone, a więc mające relatywnie mniejsze szanse na zalezienie zatrudnienia w legalnym segmencie rynku pracy. 207

11 Wykres 3. Struktura wykształcenia podejmujących zatrudnienie w szarej strefie w porównaniu do struktury wszystkich pracujących 21% 35% 31% 13% pracujcywszarejstrefie 8% 28% 33% 32% pracujcyogóem gimnazjalneinisze zasadniczezawodowe redniezawodoweiogólnoksztacce policealneiwysze Źródło: Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, Warszawa Obliczenia własne. Szanse na rynku pracy są związane także z posiadanym doświadczeniem, które jest ważnym atutem potencjalnego pracownika. Dlatego moment wejścia na rynek pracy młodych pracowników jest zazwyczaj trudny, jeśli nie mogą oni pochwalić się udokumentowanym doświadczeniem zawodowym. Struktura wiekowa osób podejmujących zatrudnienie w szarej strefie wskazuje, podobnie jak zaprezentowany wyżej rozkład wykształcenia, że mamy do czynienia z osobami o niższych niż przeciętne szansach na znalezienie zatrudnienia. Wśród pracowników z szarej strefy blisko połowa nie ukończyła 35 lat, a co piąty ma poniżej 25 lat (wśród ogółu zatrudnionych odsetki te wynoszą odpowiednio 39% i 10%). Z kolei pracownicy, którzy przekroczyli 45 lat, są w tej grupie niedoreprezentowani i stanowią 29% podejmujących nieformalne zatrudnienie (wśród ogółu pracujących jest to 37%). Badania przeprowadzone przez CASE 20 pokazują, że ludzie młodzi relatywnie chętniej podejmują pracę w szarej strefie niż pracownicy ze stażem. Nie boją się wiążącego się z tą formą zatrudnienia braku zabezpieczenia socjalnego, gdyż nie mają jeszcze zazwyczaj własnych rodzin, a w razie czego mogą często liczyć na wsparcie rodziców lub dalszych krewnych. Sądzą także, że mają jeszcze czas na wyrobienie emerytury. Liczą za to na korzyści, które ich zdaniem są trudne do osiągnięcia w pracy legalnej 21 : są przekonani, że w szarej strefie mogą osiągnąć wyższe dochody (dane z badań z 2008 roku pokazują, że jest to oczekiwanie nieuzasadnione); praca taka nie wiąże na dłużej, czyli, jak piszą autorzy badania CASE, pozwala im zachować»czujną otwartość«: w każdej chwili można taką pracę porzucić, jeśli trafi się coś lepszego; osoby znajdujące się w szczególnej sytuacji są zdania, że w pracy nierejestrowanej łatwiej o elastyczne formy zatrudnienia ruchome godziny, pracę w niepełnym wymiarze itp. 20 Przyczyny pracy nierejestrowanej w Polsce, op. cit. 21 Ibidem, s

12 Przeprowadzone przez CASE wywiady biograficzne prowadzą do wniosku, że praca w szarej strefie jest jednak pułapką zatrudnione tam osoby pozbawiają się udokumentowanego doświadczenia zawodowego i stażu pracy, nabywają szereg niekoniecznie korzystnych nawyków. Wszystko to z czasem coraz bardziej utrudnia wejście na legalny rynek pracy. Popyt na pracę nierejestrowaną Wyniki badań nad zjawiskiem pracy nierejestrowanej zweryfikowały jeszcze jeden obiegowy sąd dotyczący pracodawców oferujących nieformalne zatrudnienie. Okazało się bowiem, że głównymi pracodawcami szarostrefowych pracowników były i są głównie osoby prywatne (gospodarstwa domowe). Zatrudniają one ponad dwie trzecie wszystkich osób czerpiących dochody z pracy w szarej strefie. Nie jest więc prawdą, że rynek ten jest zdominowany przez niewielkie firmy prywatne, których nie stać na legalne zatrudnianie pracowników. Wykres 4 pokazuje strukturę pracodawców osób czerpiących dochody z pracy w szarej strefie. Wykres 4. Struktura pracodawców osób zatrudnionych w szarej strefie (2010) 5% 28% osobaprywatna 67% firmaprywatnalubspódzielnia pracanawasnyrachunek (samozatrudnienie) Źródło: Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, Warszawa Obliczenia własne. Warto zwrócić także uwagę, że wśród pracodawców w 2010 roku zupełnie nie występują firmy państwowe lub komunalne. We wcześniejszych badaniach występowały, choć ich udział był marginalny: np. 1,7% w 1998 roku, 0,7% w 2004 roku. Jeśli weźmiemy pod uwagę podział na pracę główną i pracę dodatkową, proporcje kształtują się nieco inaczej. Udział firm prywatnych wśród pracodawców głównych jest znacząco większy i wynosi 46,3%. Z kolei dla osób, które zatrudnienie nieformalne traktowały jako pracę dodatkową, osoby prywatne stanowiły 88,4% pracodawców, a firmy prywatne tylko 7,7%. Struktura pracodawców nieformalnego segmentu rynku pracy wiąże się z rodzajem zajęć, które są w tym segmencie wykonywane niemal wszystkie prace to różnego rodzaju usługi. 209

13 Jedynym zajęciem, które nie mieści się w szeroko pojętej kategorii usług, jest działalność produkcyjna, zadeklarowana przez 41 tysięcy osób. Wykres 5. Rodzaj zajęć wykonywanych w szarej strefie przez mężczyzn i kobiety (w tysiącach osób) Wykres pokazuje rozkład odpowiedzi na pytanie o ostatnio wykonywaną nierejestrowaną pracę. Źródło: Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, Warszawa Obliczenia własne. Nieformalny rynek pracy jest silnie podzielony na prace męskie i kobiece: remonty, transport i praca na budowach to domena mężczyzn, podczas gdy kobiety świadczą usługi opiekuńcze i pielęgniarskie, ale także udzielają korepetycji. Również dochody uzyskiwane z pracy w szarej strefie różnią się w zależności od płci: średnie dochody mężczyzn to 826,90 złotych, a średnie dochody kobiet 540,19 złotych. Wynika stąd, że w pracy nierejestrowanej dysproporcja dochodów jest jeszcze większa niż na legalnym rynku pracy. Różnica wysokości dochodów z pracy nierejestrowanej kobiet i mężczyzn jest szczególnie widoczna wśród osób, dla których praca w szarej strefie jest pracą dodatkową: w tej grupie mężczyźni zarabiają blisko trzykrotnie więcej niż kobiety, podczas gdy w przypadku traktowania zatrudnienia w szarej strefie jako pracy głównej różnica wynosi 29% na korzyść mężczyzn. 210

14 Przyczyny podejmowania pracy w szarej strefie Jak już wcześniej wspominano, w literaturze dotyczącej szarej strefy w gospodarce wskazuje się na ogół, że zjawisko to jest pochodną obciążeń podatkowych 22. W szczególności skala nierejestrowanego (całkowicie lub częściowo) zatrudnienia wiąże się z kosztami pracy, wynikającymi przede wszystkim ze składek na ubezpieczenie społeczne. Im większa różnica między kosztami pracy a wysokością dochodów z tejże pracy po opodatkowaniu, tym większa pokusa uniknięcia tych kosztów i zatrudnienia się w szarej strefie. Badanie opinii publicznej wskazuje jednak, że najczęściej dostrzeganą motywacją do podjęcia zatrudnienia w szarej strefie jest nie tyle chęć uniknięcia obciążeń podatkowych, ile brak możliwości podjęcia pracy legalnej. Na poniższym wykresie pokazano przyczyny podejmowania pracy na czarno wskazywane przez wszystkich pracujących oraz przez osoby, które mają za sobą doświadczenia takiej pracy. Zwracają uwagę niewielkie różnice w strukturze przyczyn wskazywanych przez obie grupy badanych. Wykres 6. Opinie na temat przyczyn podejmowania zatrudnienia w szarej strefie Źródło: Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, Warszawa Obliczenia własne. Autorzy badania Przyczyny pracy nierejestrowanej poszukiwali najważniejszych czynników sprzyjających podejmowaniu zatrudnienia w szarej strefie. Okazało się, że około 9,4% gospodarstw domowych można scharakteryzować jako takie, w których istnieje silna preferencja do podejmowania pracy nierejestrowanej. Po pierwsze, są to gospodarstwa, w których żyją osoby o bardzo niskich kwalifikacjach dla nich praca na czarno może być jedyną dostępną opcją. Druga grupa to gospodarstwa o umiarkowanym deficycie do- 22 Dodatkowo obszerną bibliografię na temat szarej strefy w gospodarce można znaleźć w opracowaniu Przyczyny pracy nierejestrowanej w Polsce, op. cit. 211

15 chodu, tworzone zazwyczaj przez ludzi młodych (do 30 roku życia), o pośrednich typach wykształcenia oznacza to, że osoby te nie są prawdziwymi fachowcami (ukończyły szkołę zawodową, a nie np. technikum), nie są też prawdziwymi inteligentami (bo np. ukończyły liceum ogólnokształcące, ale nie uniwersytet). Dla takich osób motywacją do podjęcia pracy na czarno jest uzyskanie dodatkowego dochodu, dzięki któremu może dokonać się materialny awans gospodarstwa domowego. Trzecia kategoria gospodarstw domowych o wysokiej skłonności do interesowania się pracą w szarej strefie to niewielkie gospodarstwa (1 3 osoby) ludzi młodych, które subiektywnie odczuwają silny deficyt dochodów, ale który występuje albo w kontekście istotnie niskich dochodów (I i II kwartyl) albo w kontekście wysokich dochodów (IV kwartyl). Wydaje się więc, że szara strefa na rynku pracy jest w znacznym stopniu tworzona przez gospodarstwa na dorobku. Koresponduje to z danymi GUS, pokazującymi nadreprezentację ludzi młodych (w porównaniu do ogółu pracujących) wśród podejmujących nieformalne zatrudnienie. Zamiast podsumowania Zaprezentowane powyżej rozważania dotyczące szarej strefy w gospodarce miały na celu zwrócenie uwagi na wieloaspektowość i niejednoznaczność tego zjawiska. Choć z punktu widzenia państwa i jego instytucji negatywne aspekty i konsekwencje istnienia tego swoistego drugiego obiegu gospodarczego przeważają nad pozytywnymi, warto mieć świadomość istnienia tych ostatnich. Nierejestrowana działalność ekonomiczna to utracone przychody budżetu państwa z tytułu niezapłaconych podatków. Szara strefa przynosi jednak również redukcję wydatków, np. na pomoc społeczną. Należy także podkreślić, że znaczna część wynagrodzeń za pracę w szarej strefie podlega jednak w sposób pośredni opodatkowaniu. Dzieje się tak wtedy, gdy pracujący w tym segmencie gospodarki nabywają za zarobione pieniądze towary i usługi wytworzone w legalnym obrocie gospodarczym. Analizując omawiane zjawisko pracy nierejestrowanej, trudno nie dostrzec, że w wielu przypadkach jest ona uzupełnianiem różnego rodzaju deficytów w gospodarstwach domowych. Jeśli rodzice pomagają swoim dzieciom odrobić lekcje albo opanować trudniejsze fragmenty programu nauczania nie zaliczymy ich pracy do szarej strefy. Inaczej jest, jeśli brakuje im kompetencji lub czasu, by wykonać to zadanie. Wówczas wynajmują korepetytora, tworząc nierejestrowane miejsce pracy. Podobnie dzieje się z rozmaitymi pracami remontowymi, pracą na roli itp., czyli zajęciami, które dominują na rynku pracy na czarno. Nie jest przypadkiem, że ponad dwie trzecie szarostrefowych pracodawców to osoby prywatne: są to osoby i rodziny, które okresowo odczuwają deficyt istotnych zasobów: wiedzy, umiejętności lub wolnego czasu. Mają rację wspominani w artykule badacze dostrzegający związek istnienia szarej strefy w gospodarce z występowaniem w społeczeństwie ducha przedsiębiorczości. Pracownicy 212

16 z drugiego obiegu charakteryzują się przecież wieloma cechami pożądanymi na rynku pracy: cierpliwością, pracowitością oraz nierzadko skłonnością do ryzyka. Są to także cechy dobrego przedsiębiorcy. Dlaczego umiejętności te nie wzbogacają oficjalnego rynku? Warto zastanowić się, czy nadmierny fiskalizm państwa i niedostateczna jakość instytucji nie stanowią bariery rozwojowej w tym zakresie. Nieformalny rynek pracy to jednak również pułapka, o czym przekonują zarówno badania GUS, obszernie omawiane w niniejszym artykule, jak również badania prowadzone wśród bezrobotnych 23. Pracujący w szarej strefie pozbawiają się referencji, udokumentowanego doświadczenia zawodowego oraz nabywają nawyków niekorzystnych z punktu widzenia legalnego segmentu rynku. Z czasem coraz trudniej im zmienić swoją sytuację. Jak widać, przeciwdziałanie szarej strefie w gospodarce przypomina rozwiązywanie kwadratury koła: jak zwalczyć negatywne konsekwencje, nie pozbawiając się jednocześnie tego, co przynosi społeczne korzyści? Doświadczenia najbardziej rozwiniętych krajów świata pokazują, że można bardziej lub mniej zbliżać się do rozwiązania tego problemu, ale całkowicie wyeliminować szarej strefy się nie da. A może i nie warto? Bibliografia M. Bednarski, Wykluczenie społeczne a szara strefa w gospodarce, Polityka Społeczna, nr 10, 2010, s. 24. P. Cagan, The demand for currency relative to total money supply, [w:] The Demand for Currency Relative to Total Money Supply, UMI, New York 1958, s S. Cichocki, Metody pomiaru szarej strefy, Gospodarka Narodowa, nr 1 2, 2006, s. 5. Corruption Perceptions Index 2012, Transparency International, org/cpi2012/results (dostęp dnia 13 maja 2013). J. Ćwiek, Co trzecia firma w szarej strefie, Rzeczpospolita, 13 sierpnia 2012, artykul/10, co-trzecia-firma-w-szarej-strefie.html (dostęp dnia 13 maja 2013). 23 Patrz np.: B. Jancewicz, J. Konieczna-Sałamatin, M. Pańków, A. Stasik, J. Stasiowski, Zjawisko długotrwałego bezrobocia w województwie podlaskim, WUP Białystok, Publikacja dostępna w wersji drukowanej oraz on-line: pops.up.podlasie.pl/uploads/upload/raporty/drugi/zjawisko_dlugotrwalego_bezrobocia_w_pel2.pdf (dostęp dnia 16 maja 2013). W publikacji tej obszernie omówiono strategie przetrwania bezrobotnych, wśród których praca na czarno zajmuje ważne miejsce. 213

17 A. Dreher, C. Kotsogiannis, S. McCorriston, How do institutions affect corruption and the shadow economy?, International Tax and Public Finance, nr 16 (6), A. Dreher, F. Schneider, Corruption and the shadow economy: an empirical analysis, Public Choice, nr 144, 2010, s M. Dynus, Fiskalizm w Unii Europejskiej, Bank i Kredyt, Narodowy Bank Polski, Warszawa, luty Entrepreneurship and Policy Implications. Entrepreneurship in the Informal Economy: Models, Approaches and Prospects for Economic Development, M. Thi Thanh Thai, E. Turkina (red.), Routledge, London G. Gołębiowski, Zjawisko szarej strefy z uwzględnieniem gospodarki polskiej, Współczesna Ekonomia, nr 1, Government finance statistics Summary tables 2/2012 Data edition, Eurostat. A. Gurtoo, C.C. Williams, Entrepreneurship and the informal sector: some lessons from India, The International Journal of Entrepreneurship and Innovation, nr 10 (1), B. Jancewicz, J. Konieczna-Sałamatin, M. Pańków, A. Stasik, J. Stasiowski, Zjawisko długotrwałego bezrobocia w województwie podlaskim, WUP Białystok, Publikacja dostępna w wersji drukowanej oraz on-line: drugi/zjawisko_dlugotrwalego_bezrobocia_w_pel2.pdf (dostęp dnia 16 maja 2013). A.S. Kolm, S. Bo Nielsen, Under-reporting of Income and Labor Market Performance, Journal of Public Economic Theory, nr 10 (2), T. Lichard, J. Hanousek, R. Filer, Measuring the shadow economy: Endogenous switching regression with unobserved separation, IZA Discussion Paper, nr 6901, P. Lyssiotou, P. Pashardes, T. Stengos, Estimates of the black economy based on consumer demand approaches, The Economic Journal, nr 114 (497), M. Pasternak-Malicka, Wpływ koniunktury gospodarczej na aktywność gospodarstw domowych i podmiotów gospodarczych w szarej strefie, Studia i Prace Kolegium Zarządzania, 2011, s Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., htm GUS, Warszawa 2011, (dostęp dnia 28 kwietnia 2013). Przyczyny pracy nierejestrowanej w Polsce, M. Bednarski, E. Kryńska, K. Pater, M. Walewski, (red. nauk.) Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Warszawa 2008, 214

18 pl/praca/programy/raport-przyczyny-pracy-nierejestrowanej-jej-skala-charakter-i-skutkispoleczne/ (dostęp dnia 28 kwietnia 2013). Taxation trends in the European Union. Data for the EU Member States, Iceland and Norway 2013 edition, Eurostat. B. Torgler, F. Schneider, The impact of tax morale and institutional quality on the shadow economy, Journal of Economic Psychology, nr 30, 2009, s. 2. J.W. Webb, L. Tihanyi, R.D. Ireland, D.G. Sirmon, You say illegal, I say legitimate: Entrepreneurship in the informal economy, Academy of Management Review, nr 34 (3),