Socialinė teorija, empirija, politika ir praktika ISSN 1648-2425 eISSN 2345-0266
2024, vol. 28, pp. 71–85 DOI: https://doi.org/10.15388/STEPP.2024.28.5
Pertekliniai įsiskolinimai – finansinės atskirties pranašas
Daiva Skučienė
Vilniaus universiteto Filosofijos fakulteto
Sociologijos ir socialinio darbo instituto Socialinės politikos katedra
Universiteto g. 9/1, LT-01513 Vilnius
El. paštas: daiva.skuciene@fsf.vu.lt
Viktorija Buržinskaja
Vilniaus universiteto Filosofijos fakulteto
Sociologijos ir socialinio darbo instituto Socialinės politikos katedra
Universiteto g. 9/1, LT-01513 Vilnius
El. paštas: viktorija.burzinskaja@gmail.com
Santrauka. Straipsnyje analizuojama perteklinių įsiskolinimų problematika kaip grėsmė finansinei atskirčiai Lietuvoje. Tyrimo tikslui įgyvendinti naudojama antrinė Registrų centro 1993–2023 metų ir Valstybės duomenų agentūros 2022 metų duomenų analizė. Tyrime orientuojamasi į perteklinių įsiskolinimų santykį su socioekonomine aplinka Lietuvos savivaldybėse bei perteklinius įsiskolinimus pagal gyventojų amžių, taip pat apžvelgta perteklinių įsiskolinimų situacija šalyje apskritai. Rezultatai rodo didėjantį perteklinių įsiskolinimų kiekį Lietuvoje. Matomas netolygus skirtingo amžiaus gyventojų perteklinių įsiskolinimų pasiskirstymas ir įsiskolinimo pobūdis. Nustatyta įsiskolinimo priežasčių skirtumų tarp didžiųjų ir mažųjų savivaldybių.
Raktažodžiai: finansinė atskirtis, pertekliniai įsiskolinimai, Lietuva, savivaldybės, skolininko amžius
Over-indebtedness – a Harbinger of Financial Exclusion
Summary. The article explores the link between financial exclusion and the problems of social exclusion and the at-risk of poverty and highlights relevance in the context of social policy. The study seeks to analyze the problem of over-indebtedness as a threat to financial exclusion. The purpose of the study is implemented by disclosing the concept and causes of financial exclusion, analyzing over-indebtedness measurement and management.
The tendency to over-indebtedness is determined by a whole palette of factors: social, demographic, economic, psychological, behavioral. It examines which groups of society are most likely to face financial difficulties in fulfilling their financial obligations and other household payments and to be over-indebted.
Assessing gross debts of households and the scope of over-indebtedness, links with the socio-economic environment and available demographic data of debtors in Lithuanian municipalities are established. Over-indebtedness figures are analyzed using a secondary analysis of the Centre of Registers (database of open bailiffs’ files, 1995–2023), the Official Statistics Portal, and the Employment Service for 2022. The data are analyzed using descriptive statistics, also Pearson correlation and linear regression were performed.
The result of the study shows alarming increase in the amount of over-indebtedness in Lithuania. Over-indebtedness arrears are unevenly distributed among the population of different ages. The situation is not homogeneous between large and small municipalities. Results show that in large municipalities there is strong positive link between debts per person, poverty rate and amount of average salary.
The problem of financial exclusion, and especially over-indebtedness, requires further extended research and increased attention in the political agenda.
Keywords: financial exclusion, over-indebtedness, Lithuania, municipalities, age of the debtor
Received: 2024-03-10. Accepted: 2024-04-23.
Copyright © 2024 Daiva Skučienė, Viktorija Buržinskaja. Published by Vilnius University Press. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Licence, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.
Įvadas
Pinigai kaip mainų priemonė leidžia kiekvienam iš mūsų užtikrinti tiek kasdienį vartojimą, tiek mūsų poreikius atitinkančius pomėgius, pramogas, atostogas. Deja, pinigai yra riboti ištekliai, todėl žmonės gyvenime susiduria su finansiniais sprendimais, kai reikia atlikti mokėjimus, imti paskolą studijoms finansuoti, pirkti automobilį ar namą, atidaryti banko sąskaitą. Finansinių paslaugų supratimas gali padėti vartotojams planuoti ir valdyti savo pajamas, priimti sprendimus dėl taupymo ar kredito, atkreipti dėmesį į rizikas, kurių gali kilti dėl netinkamų finansinių sprendimų. Taigi galima teigti, kad finansinių instrumentų išmanymas yra vienas iš svarbių žmogaus socialinių įgūdžių, užtikrinančių ekonominį, psichologinį saugumą ir leidžiančių tinkamai veikti visuomenėje. Netinkami finansiniai sprendimai, ypač susiję su kreditais ar kito pobūdžio skolomis, neįvertinant rizikos, gali asmenį nustumti į finansinę atskirtį.
Finansinė atskirtis yra plačiai užsienio šalių mokslininkų (Kempson, 1999; Kumar, 2011; Ozili, 2021; Grant, 2023) nagrinėjamas reiškinys. Dažniausiai pagrindinė finansinės atskirties priežastis yra pertekliniai įsiskolinimai (Anderloni ir Vandone, 2008; Atkinson, McKay, Collard ir Kempson, 2010; Ntsalaze ir Ikhide, 2016).
Lietuvoje labiau orientuojamasi į finansinio raštingumo tematiką moksliniuose tyrimuose nei į finansinės atskirties reiškinį ar įsiskolinimus. Lietuvos banko šviečiamąją ir tiriamąją veiklą įvardija (Deduchova, 2023); finansinio raštingumo įtaką pensijų planavimui (Glinevičius ir Ulbinaitė, 2016; Zonienė ir Židonienė, 2023). Apie finansinio raštingumo svarbą, atsakingą vartojimą ir asmeninių finansų valdymą rašė (Maldeikienė, 2014). Lietuvos namų ūkių finansinę būklę ir finansų sistemos stabilumą analizavo (Rutkauskas, Kulikauskas ir Šumskis, 2015).
Taigi, Lietuvoje perteklinių įsiskolinimų tematika mažai tirta. Galima aptikti tik fragmentinių pranešimų žiniasklaidoje apie Lietuvos Respublikos socialinės apsaugos ir Darbo ministerijos pastangas turintiems perteklinių įsiskolinimų asmenims dalyvauti oficialioje darbo rinkoje, mažinant jiems išskaitų dalį, arba Nacionalinio skurdo mažinimo tinklo atstovų siekį atkreipti dėmesį į įsiskolinusių žmonių problematiką.
Tikimasi, kad šis tyrimas prisidės prie perteklinių įsiskolinimų ir finansinės atskirties tematikos plėtojimo moksliniuose tyrimuose. Šio tyrimo tikslas – išanalizuoti perteklinius įsiskolinimus Lietuvoje. Tikslui įgyvendinti keliami šie uždaviniai: išnagrinėti perteklinių įsiskolinimų mastą Lietuvos savivaldybėse; išanalizuoti perteklinių įsiskolinimų sąsajas su socioekonomine aplinka Lietuvos savivaldybėse; išnagrinėti perteklinius įsiskolinimus pagal skolininko amžių.
Finansinė atskirtis ir pertekliniai įsiskolinimai
Pagal Fondeville et al. (2010), finansinė atskirtis yra situacija, kai asmuo patiria sunkumų siekdamas gauti ir (arba) naudotis finansinėmis paslaugomis ir produktais tiek, kiek tai tenkintų jo poreikius ir leistų gyventi įprastą socialinį gyvenimą.
Finansinė atskirtis apima visų finansinių paslaugų apribojimus taupymo, kreditavimo ir draudimo srityse (Domańska-Szaruga, 2016; Caplan, Birkenmaier ir Bae, 2020). Atskirtis gali atsirasti dėl problemų, susijusių su prieiga, sąlygomis, kainomis, rinkodara ar pasišalinimu iš finansų sistemos.
Dėl finansinės atskirties namų ūkiai dažnai turi naudoti alternatyvius finansinius produktus ir paslaugas, kurie gali būti daug brangesni nei oficialių finansų įstaigų teikiami produktai, ir turėti mažiau vartotojų apsaugos (Caplan et al., 2020). Pasaulio bankas į finansinę įtrauktį žiūri kaip į vieną iš pagrindinių skurdo mažinimo veiksnių, padedantį didinti visuomenės gerovę, ir ekonomikos augimo skatinimo priemonę.
Finansinė atskirtis įvardijama kaip daug platesnės socialinės atskirties sampratos dalis. Visuomenės grupės, negalinčios pasinaudoti finansinėmis paslaugomis, dažnai negali gauti kitų svarbių socialinių paslaugų, o finansinė atskirtis neretai gali padidinti kitokią socialinę atskirtį. Finansinę atskirtį visada patiria skurdesni visuomenės nariai. Akivaizdu, kad daug mažas pajamas gaunančių žmonių negali naudotis finansinėmis paslaugomis, apimančiomis įvairius pagrindinius produktus, įskaitant kredito, draudimo, sąskaitų apmokėjimo paslaugas ir indėlių sąskaitų paslaugas. Atrodo, kad finansinė atskirtis taip pat sutelkta tiek geografiškai, tiek pagal tam tikras žmonių grupes (Carbó, Gardener ir Molyneux, 2005).
Socialiniai ir demografiniai veiksniai turi įtakos finansinei atskirčiai – prieigai prie banko paslaugų. Bankų atskirtis linkusi paliesti vyresnio amžiaus žmones, turinčius pradinį ar profesinį išsilavinimą, kurie ilgesnį laiką buvo užsiregistravę Darbo biržoje (Lietuvoje – Užimtumo tarnyba). Pinigų taupymo įgūdžiai taip pat skiriasi atsižvelgiant į išsilavinimo lygį. Bedarbiai, kurie turėjo aukštąjį išsilavinimą, dažniau matė poreikį taupyti pinigus. Švietimas yra lemiamas veiksnys teikiamų banko paslaugų spektrui, požiūriui į taupymą (Nowacka, Szewczyk-Jarocka ir Zawiślińska, 2021).
Išsivysčiusiose šalyse bedarbiai, migrantai, prieglobsčio prašytojai, išlaikomi suaugusieji ir asmenys, neturintys kredito istorijos, susiduria su didele rizika būti finansiškai atskirti dėl savo socialinės padėties. Neturintiems kredito istorijos, darbo ir teisinio asmens tapatybės, šiems žmonėms gali būti sunku gauti oficialų kreditą iš oficialios finansų institucijos (Ozili, 2021).
Finansinę atskirtį – mažesnį aktyvumą naudojantis bankų sąskaitomis – lemia daug veiksnių, susijusių banko įkainių padidėjimu, veiklos reguliavimu, mokesčiais. Viena iš finansinės atskirties priežasčių yra pertekliniai įsiskolinimai (Fernandez-Olit, Paredes-Gazquez ir Cuesta-Gonzalez, 2016; Ozili, 2021).
Daugelis žmonių naudojasi kreditais visą savo gyvenimą ir niekada nesusiduria su problemomis. Tačiau yra atvejų, kai skolos tampa problemiškos: kartais žmonių aplinkybės pasikeičia, todėl skola, kuri buvo puikiai valdoma, kai ji buvo prisiimta, tampa nevaldoma. Kartais skolų prisiimama neįvertinus savo galimybių arba paskolos siūlomos netinkamai (Lea, 2021; Leandro ir Botelho, 2022).
Polinkį į perteklinį įsiskolinimą lemia daug veiksnių: socialiniai, demografiniai, ekonominiai, psichologiniai, elgesio (Anderloni ir Vandone, 2008; Pettersson, 2022).
Amžius ir pajamų lygis yra labiausiai paplitę kintamieji, į kuriuos atsižvelgiama tyrimuose (Anderloni ir Vandone, 2008). Paprastai kalbant, labiausiai su per didelio įsiskolinimo rizika susiduria trisdešimtmečiai (30–39 metų) žmonės (Atkinson, McKay, Collard ir Kempson, 2007). Didėjant gyventojų amžiui (nuo 40–45 ir vyresnių) bei mažėjant pajamoms, skolinimosi poreikis paprastai mažėja, nes skolinimasis tampa konservatyvesnis, didesnė dalis pajamų skiriama būtiniausioms namų ūkio išlaidoms padengti.
Pajamos yra dar vienas veiksnys, išsamiai analizuojamas tiriant namų ūkių per didelio įsiskolinimo reiškinį (Anderloni ir Vandone, 2008; Galariotis ir Monne, 2023). Darbo praradimas arba darbo valandų mažinimas ir pajamų sumažėjimas labai dažnai yra susiję su per didelio įsiskolinimo rizika ir minimi kaip finansinių sunkumų priežastys (Anderloni ir Vandone, 2008).
Iš socialinių veiksnių taip pat minimos šeimos aplinkybės: namų ūkio dydis ir vaiko gimimo įtaka bei ekonominės veiklos statusas ir išsilavinimo lygis (Anderloni ir Vandone, 2008; Ntsalaze ir Ikhide, 2016, Galariotis ir Monne, 2023).
Taip pat minimi ir kiti veiksniai: elgesio veiksnys toks kaip materializmas (Rahman, Azma, Masud ir Ismail, 2020) ir psichologiniai poreikiai (Plessis, Jordaan ir Westhuizen, 2024), būsto valdymas, taupymas, požiūris į mokėjimus, kreditų bei pinigų valdymą, sveikata ir etninė kilmė (Anderloni ir Vandone, 2008; Majamaa ir Lehtinen, 2022).
Tyrimo metodika
Pertekliniai įsiskolinimai šiame tyrime suprantami kaip įsiskolinimai, kurie yra perduoti išieškoti antstoliams.
Tyrime naudojama antrinė administracinių duomenų iš Registrų centro duomenų bazės analizė. Naudojama akumuliuota nuo 1993 metų iki 2023 metų spalio mėnesio visų antstolių vykdomųjų bylų informacija. Antstolių atvirų duomenų bazėse yra pateikiami tik vykdomųjų bylų duomenys. Atliekama dviejų duomenų masyvų analizė: esančių vykdomųjų bylų duomenys pagal bylų kiekį ir duomenys apie skolininkus fizinius asmenis. Duomenų formavimo data 2023 metų spalio 3 diena.
Duomenų apribojimai. Duomenų paruošimas darbui. Bylų skaičius yra nurodomas suminis pagal agreguotus kintamuosius, gyvenamąją vietą ir amžių, bet jei bylų skaičius yra mažesnis negu 6, skaičius yra netikslus ir duomenų masyve žymimas <6. Analizei šio kintamojo reikšmė buvo pakeista į vidutinę reikšmę 3. Eliminavus visus savivaldybės, amžiaus, išieškojimo dalyko įrašus su požymiu „nenustatytas“ bei bylų išieškomas sumas, lygias nuliui (=0), duomenų bazę sudaro 3 019 įrašų. Bendras antstolių vykdomųjų bylų skaičius 905 499 bei 2 454 452 611 eurų išieškoma skolų suma.
Siekiant identifikuoti jautriausią pertekliniams įsiskolinimams gyventojų amžių, naudojama antrinė Registrų centro aprašomoji statistinė 1993–2023 metų duomenų analizė.
Paprastai pertekliniai įsiskolinimai yra analizuojami siejant juos su pajamų ar nedarbo kriterijais (Anderloni ir Vandone, 2008). Tikimybė atsirasti įsiskolinimų yra didesnė, kai disponuojamų pajamų nepakanka padengti būtinosioms išlaidoms, o pajamų pakankamumo lygį gali indikuoti socialinių išmokų gavėjo statusas ir skurdo rizikos lygis. Trūkstant individualaus lygio duomenų pagal perteklinius įsiskolinimus ir asmens sociodemografinę situaciją, šiame tyrime orientuojamasi į agreguotą pajamų ir socioekonominių sąlygų analizę pagal savivaldybes. Socioekonominės sąlygos tyrime matuojamos šiais rodikliais:
a. Socialinės pašalpos gavėjų skaičius, tenkantis 1 tūkst. gyventojų (2022 metai);
b. Vidutinis darbo užmokestis, Eur (mėnesinis) (2022 metai);
c. Skurdo rizikos lygis (eksperimentinė statistika), % (2022 metai).
Duomenys yra pasitelkiami iš Valstybės duomenų agentūros Oficialios statistikos portalo (osp.stat.gov.lt).
Duomenys apie vidutinį registruotą nedarbą (vidutinis metinis bedarbių skaičius nuo darbingo amžiaus gyventojų) 2022 metais pagal savivaldybes naudojami iš Užimtumo tarnybos duomenų bazės.
Lietuvos savivaldybėms klasifikuoti naudojama Laisvosios rinkos instituto leidinio „Lietuvos savivaldybių indeksas 2022. Finansinis tvarumas ir investicinė aplinka“ metodika. Remiantis šiuo Laisvosios rinkos instituto leidiniu buvo identifikuotos didžiosios ir mažosios savivaldybės, kurios suskirstytos pagal gyventojų tankį. Didžiosioms savivaldybėms priskiriamos Vilniaus miesto, Kauno miesto, Klaipėdos miesto, Šiaulių miesto, Alytaus miesto bei Panevėžio miesto savivaldybės, visos kitos savivaldybės priskirtos mažosioms savivaldybėms.
Analizėje naudojamas apskaičiuotas kintamasis „Skola vienam gyventojui“, kuris lygus bendrojo nuolatinių gyventojų skaičiaus metų pradžioje (Valstybės duomenų agentūros duomenys) ir bendros skolų sumos eurais, santykiui. Šis kintamasis naudojamas eliminuoti absoliučių skaičių galimą įtaką rezultatui.
Įsiskolinimų atsiradimo ir socioekonominių rodiklių Lietuvos savivaldybėse ryšiui rasti naudojamas Pirsono koreliacijos koeficientas. Siekiant nustatyti šio ryšio dėsnį taikomas tiesinės regresijos modelis, priklausomo kintamojo „skola vienam gyventojui, Eur“ ir nepriklausomų kintamųjų „skurdo rizikos lygis, proc.“, „vidutinis darbo užmokestis, Eur“, „socialinės pašalpos gavėjų skaičius, tenkantis vienam tūkstančiui gyventojų“ ir „vidutinis registruotas nedarbas“.
Pertekliniai įsiskolinimai Lietuvoje
Kiekvienais metais antstoliams išieškoti atiduodama apie 200 tūkstančių bylų, išieškojimo pareikalauta suma nuo 600 iki 700 mln. Eur (Antstolių informacinė sistema).
Nors nemaža dalis skolų išieškoma, pavyzdžiui, nuo 2023 metų pradžios iki liepos 1 dienos antstolių kontorose baigta 121 tūkst. vykdomųjų bylų, iš kurių 60 procentų (Antstolių rūmai) įvykdyta visa apimtimi, antstolių informacinėje sistemoje matome, jog vis dar vykdomų antstolių bylų skaičius ir suma įspūdingi. 2023 metų spalio mėnesio duomenimis, Lietuvoje antstolių vykdomųjų bylų bendra suma siekia net 4 milijardus eurų (4 059 201 840 Eur), bendras bylų kiekis 1,4 mln. Iš 1 paveikslo galima matyti, kad vykdomos bylos yra nuo 1993 metų, o didžiausias vis dar nebaigtų bylų skaičius ir sumos yra 2014 metų, 2021 metų ir 2022 metų.
1 pav. Antstolių vykdomųjų bylų suma ir kiekis pagal pareikalavimo metus. Duomenys nurodyti iki apribojimų taikymo
Šaltinis: Antstolių informacinė sistema
Net 96 procentai visų antstolių vykdomųjų bylų ir 83 procentai visų pareikalautų skolų sudaro fizinių asmenų skolos (žr. 1 lentelę). Lietuvos Respublikos juridinių asmenų vykdomųjų bylų skolos sudaro 10 procentų visų vykdomųjų skolų, o bylų skaičius sudaro 3 procentus. Dalis duomenų antstolių bazėje yra su požymiu „nenustatyta“. Šie duomenys į tolesnę analizę nėra įtraukti.
Antstolių informacinėje sistemoje išskirtos 22 išieškomų dalykų kategorijos. Visos išieškomų dalykų kategorijos suskirstomos į piniginio ir nepiniginio pobūdžio išieškojimus (Sprendimų vykdymo instrukcija, 4.1. p., 119 p., 120 p.):
Pagal bylų skaičių 88 procentus visų bylų sudaro pinigų išieškojimas (visos skolos, išskyrus baudos, hipotekos ir išlaikymo skolas) (46 %) ir Administracinių teisės pažeidimų kodekso baudos (42 %).
Remiantis antstolių informacinės sistemos duomenimis, didžiausia gyventojų įsiskolinimo suma patenka į piniginių įsiskolinimų kategoriją (70 %, 2 364 mln. Eur), po 9 procentus sudaro priverstinis skolos išieškojimas pagal hipoteką (318 mln. Eur) bei kitų kategorijų vykdomieji dokumentai ir teismo pavedimai (288 mln. Eur), 5 procentus sudaro išlaikymo išieškojimas (158 mln. Eur), 5 procentus – Administracinių teisės pažeidimų kodekso ir kriminalinės baudos (186 mln. Eur).
Pagal bylų skaičių dominuoja ta pati kategorija, bet antroje vietoje matome Administracinių teisės pažeidimų kodekso baudas, kas sudaro didelį mastą bylų skaičiumi (42 %), bet mažesnę apimtį finansiškai (4 %). Vidutinis įsiskolinimas dėl administracinės baudos yra mažiausio dydžio ir siekia 247 Eur, kas lemia ir mažą išieškomų skolų sumą. Įsivertinę, kad vidutinė išieškojimo suma išties maža, o atvejų skaičius didelis, galime daryti prielaidą, jog turime nemažą visuomenės dalį, kai skolingi asmenys išties susiduria su finansiniais sunkumais.
1 lentelėje galima matyti, kaip atrodo išieškomų skolų, bylų ir vidutinė išieškojimo suma pagal išieškojimo tipą.
1 lentelė. Antstolių vykdomų išieškojimų suma pagal išieškojimo dalyką. Bendra išieškojimų skolų suma, bylų skaičius, vidutinė išieškoma suma
|
Išieškojimo tipas pagal antstolių |
Vykdomų |
Skolų |
Bylų |
Vidutinė |
|
Lėšų išieškojimas |
2 364 043 000 |
70 % |
619 188 |
3 818 |
|
Priverstinis skolos išieškojimas pagal hipoteką (įkeitimą) |
317 548 177 |
9 % |
3 663 |
86 691 |
|
Kitų kategorijų vykdomieji dokumentai ir teismo pavedimai |
288 138 498 |
9 % |
73 145 |
3 939 |
|
Dėl išlaikymo išieškojimo |
157 801 839 |
5 % |
42 730 |
3 693 |
|
Administracinių teisės pažeidimų kodekso bauda |
139 063 996 |
4 % |
563 517 |
247 |
|
Kriminalinė bauda |
47 282 327 |
1 % |
17 062 |
2 771 |
|
Keli išieškojimo dalykai |
46 347 878 |
1 % |
6 826 |
6 790 |
|
Dėl laikinųjų apsaugos priemonių taikymo |
6 553 564 |
0 % |
2 203 |
2 975 |
|
Žala dėl suluošinimo ar maitintojo netekimo |
4 051 298 |
0 % |
454 |
8 924 |
|
Dėl turto konfiskavimo vykdymo |
2 209 123 |
0 % |
6 867 |
322 |
|
Civilinio proceso kodekso bauda |
1 920 470 |
0 % |
2 149 |
894 |
Šaltinis: Antstolių informacinė sistema
Matome, kad vidutinė išieškoma suma pagal hipoteką yra didžiausia – beveik 87 tūkst. Eur. Antroje vietoje pagal vidutinį įsiskolinimą – beveik 7 tūkst. Eur – tais atvejais, kai yra keli išieškojimo dalykai vienu metu. Lėšų, išlaikymo išieškojimų bei kitų kategorijų vykdomųjų dokumentų ir teismo pavedimų atveju vidutinė išieškoma suma yra apie 4 tūkst. Eur.
2 paveiksle matomas perteklinių įsiskolinimų pasiskirstymas pagal Lietuvos savivaldybes.
2 pav. Antstolių vykdomųjų bylų suma ir kiekis pagal savivaldybes
Šaltinis: Antstolių informacinė sistema
2 lentelė. Antstolių vykdomųjų bylų suma ir kiekis pagal didžiąsias bei mažąsias savivaldybes
|
Bendras bylų |
Procentas nuo |
Bendra skolų |
Procentas nuo |
Vidutinė skola, |
|
Didžiosios savivaldybės |
||||
|
373 497 |
41 % |
1 283 424 363 |
52 % |
3 436 |
|
Mažosios savivaldybės |
||||
|
532 002 |
59 % |
1 171 038 248 |
48 % |
2 201 |
|
Bendri skaičiai |
||||
|
905 499 |
100 % |
2 454 452 611 |
100 % |
2 711 |
Šaltinis: Antstolių informacinė sistema. Laisvosios rinkos instituto leidinys „Lietuvos savivaldybių indeksas 2022, finansinis tvarumas ir investicinė aplinka“.
Įsiskolinimų pasiskirstymas tarp savivaldybių nėra tolygus. Net 41 procentas visų antstolių vykdomųjų bylų bei 52 procentai visų analizuojamų įsiskolinimų tenka didžiosioms savivaldybėms. Didžiosiose savivaldybėse vidutinė skola sudaro 3,4 tūkst. Eur, o mažosiose savivaldybėse ji daugiau negu tūkstančiu eurų mažesnė ir sudaro 2,2 tūkst. Eur. Tokį vidutinės skolos pasiskirstymą lemia ne tik mažesnis vidutinis atlygis mažosiose savivaldybėse, bet ir pigesnis nekilnojamasis turtas, kas lemia mažesnius hipotekos įsiskolinimus.
Socioekonominė aplinka ir pertekliniai įsiskolinimai savivaldybėse
Perteklinių įsiskolinimų riziką patiria ir ypač jautrūs ekonominiams svyravimams yra mažiausias pajamas gaunantys namų ūkiai.
Lietuva vis dar turi iššūkių su skurdo problema. „Eurostat“ duomenimis, analizuojant gyventojų, kurie patiria skurdo ir socialinės atskirties riziką, Lietuvos rodiklis siekia beveik 25 procentus ir yra vienas iš aukščiausių Europos Sąjungoje. Palyginti, Europos Sąjungos šalių vidurkis 21,6 procento. Pagal pajamų nelygybės rodiklį (S80/S20) Lietuva taip pat užima lyderiaujančias pozicijas Europos Sąjungoje ir 2022 metais šis rodiklis siekė 6,4, o Europos Sąjungos vidurkis buvo ties 4,7 riba. Pagrindinis tarptautinis EBPO rodiklis, kuris matuoja šalies skurdo lygį – Gini koeficientas. Lietuvoje jau daug metų yra vienas iš didžiausių tarp išsivysčiusių šalių – 35,7 procento.
Tai rodo, kad Lietuvoje yra labai didelė, palyginti su kitomis Europos Sąjungos šalimis, dalis visuomenės, kuri ypač jautri ekonominiam nestabilumui.
3 lentelė. Ryšys tarp skolos vienam gyventojui (Eur) ir socioekonominių rodiklių savivaldybėse
|
Nepriklausomas |
Koreliacijos |
Statistinis |
|
Didžiosios savivaldybės |
||
|
Socialinės pašalpos gavėjų skaičius, tenkantis 1 tūkst. gyventojų |
0,656 |
0,157 |
|
Vidutinis darbo užmokestis (mėnesinis), Eur |
0,978 |
0,00 |
|
Skurdo rizikos lygis (eksperimentinė statistika), proc. |
0,867 |
0,025 |
|
Vidutinis registruotas nedarbas |
0,403 |
0,428 |
|
Mažosios savivaldybės |
||
|
Socialinės pašalpos gavėjų skaičius, tenkantis 1 tūkst. gyventojų |
0,274 |
0,045 |
|
Vidutinis darbo užmokestis (mėnesinis), Eur |
0,131 |
0,346 |
|
Skurdo rizikos lygis (eksperimentinė statistika), proc. |
0,330 |
0,015 |
|
Vidutinis registruotas nedarbas |
0,265 |
0,053 |
Didžiosiose savivaldybėse su skola vienam gyventojui statistiškai reikšmingai koreliuoja tik vidutinis darbo užmokestis ir skurdo rizikos lygis. Mažosiose savivaldybėse skola vienam gyventojui statistiškai reikšmingai koreliuoja su socialinės pašalpos gavėjų skaičiumi, tenkančiu 1 tūkst. gyventojų – nors koreliacija yra silpna 27,4 % (žr. 3 lentelę). Taip pat mažosiose savivaldybėse skola vienam gyventojui statistiškai reikšmingai koreliuoja ir su skurdo rizikos lygiu, nors koreliacija taip pat yra silpna 33 % (žr. ٣ lentelę).
Tiesinės regresijos modelis (4 lentelė) parodė, kad didžiosiose savivaldybėse nepriklausomi kintamieji paaiškina 95,7 % priklausomo kintamojo pokyčio (sig. 0,009). Tuo tarpu mažosiose savivaldybėse, nors ryšys tarp priklausomo ir nepriklausomų kintamųjų yra statistiškai reikšmingas, tačiau paaiškinama tik 11,8 % pokyčio.
4 lentelė. Skola vienam gyventojui priklausomai nuo socioekonominių kintamųjų tiesinės regresijos modelyje
|
Nepriklausomi |
Paaiškintų atvejų |
Statistinis |
|
Didžiosios savivaldybės |
||
|
Vidutinis darbo užmokestis (mėnesinis), Eur Skurdo rizikos lygis (eksperimentinė statistika), proc. |
95,7 % |
0,009 |
|
Mažosios savivaldybės |
||
|
Socialinės pašalpos gavėjų skaičius, tenkantis 1 tūkst. gyventojų Skurdo rizikos lygis (eksperimentinė statistika), proc. |
11,8 % |
0,041 |
Regresijos lygtis naudojant šešių didžiųjų savivaldybių duomenis: Skola vienam gyventojui, Eur = -1993,213+3,918*Skurdo rizikos lygis, proc.+1,467*Vidutinis darbo užmokestis, Eur.
Jei formulėje prognozuosime, kad skurdo rizikos lygis mažės 1 p.p. iki 17,45 % (didžiosiose savivaldybėse vidutinis skurdo lygis 18,45 %), o vidutinis darbo užmokestis išliks nepakitęs ir bus lygus 1 831 Eur, skola vienam gyventojui bus lygi 761,23 Eur (vidutinė skola vienam gyventojui pagal esamą vidurkį siekia 765,15 Eur).
Analizuojant mažųjų savivaldybių atvejį tiesinės regresijos modelis dėl mažo paaiškinamo priklausomo kintamojo pokyčio neanalizuojamas.
Regresijos lygtis naudojant mažųjų savivaldybių duomenis: Skola vienam gyventojui, Eur = 2489,521–55,849*Skurdo rizikos lygis, proc.–7,486*Socialinės pašalpos gavėjų skaičius, tenkantis 1 tūkst. gyventojų.
Pertekliniai įsiskolinimai pagal skolininko amžių
Pagal skolininko amžiaus tarpsnius matome, kad didžiausias kiekis skolų yra, kai skolininkui nuo 35 iki 44 metų, o didžiausia įsiskolinimų suma nuo 45 iki 54 metų amžiaus skolininkų.
Galima matyti, kad įsiskolinimų proporcija labai artima tradiciniam gyvenimo pajamų pasiskirstymui, kai pajamos didėja palaipsniui ir ties 50 metų riba pasiekia savo piką, o ties pensinio amžiaus riba sumažėja staigiau (žr. 3 pav.). Vadinasi, įsiskolinimai didėja, didėjant pajamoms, atitinkamai sumažėja, kai pajamos mažėja. Galimas paaiškinimas, kad čia turi įtakos elgesio veiksnys ir miopija (trumparegystė), būdinga žmonių elgesiui planuojant finansus ir galvojant apie ateitį.
Skolų pasiskirstymas pagal skolininko amžių turi pastebimų skirtumų priklausomai nuo vietovės, mūsų atveju priklausomybės didžiosioms (Vilniaus, Kauno, Klaipėdos, Šiaulių, Alytaus ir Panevėžio miestams) arba mažosioms savivaldybėms.
3 paveiksle galime matyti didžiųjų ir mažųjų savivaldybių įsiskolinimų pasiskirstymą pagal skolininkų amžių. Didžiosiose savivaldybėse matoma tendencija labai panaši į bendrą skolų pasiskirstymo paveikslą, kai skolos didėja ir pasiekia savo piką ties 50 metų. Mažosiose savivaldybėse įsiskolinimai tampa problema labai jauno amžiaus skoloninkams, o nuo 35 iki 65 metų pasiskirstymo procentas labai panašus.
Galimai tai priklauso nuo darbo užmokesčio dydžio. Mažosiose savivaldybėse darbo užmokestis yra mažesnis negu didžiosiose savivaldybėse, bet to, darbo užmokesčio svyravimai ir nelygybė yra ne tokie dideli kaip didelėse savivaldybėse. Kita priežastis galėtų būti studijos aukštojo mokslo įstaigose, kurios yra didžiosiose savivaldybėse, ir atidėtos paskolos. Mažosiose savivaldybėse gyventojai galimai anksčiau įsilieja į darbo rinką ir naudojasi paskolomis.
Pagal išieškojimo dalyką, kilmę ir amžių matomos tendencijos rodo, kad visose amžiaus grupėse dominuoja išieškojimo dalykas „Lėšų išieškojimas“, kuris apima visas skolas (išperkamosios nuomos, vartojamųjų kreditų, komunalinių paslaugų bei telekomunikacijų ir kt.), išskyrus baudas, hipotekos ir išlaikymo įsiskolinimus.
Jauniausio amžiaus grupėse (0–24 ir 25–34) antroje vietoje baudos – Administracinių teisės pažeidimų kodekso bauda. Kitų amžiausgrupių 35–44 bei 45–54 antroje vietoje būsto paskolų skolos – Priverstinis skolos išieškojimas pagal hipoteką (įkeitimą). Taip pat būsto paskolų įsiskolinimai tampa našta ir yra antras pagal dydį įsiskolinimas 65–84 amžiaus grupėje bei trečioje vietoje 85+ amžiaus grupėje. Galime daryti prielaidą, jog tėvai laiduoja už savo vaikus, kurie įsigyja būstą su hipotekos sutartimi, ir perima įsiskolinimus, kai vaikai nebevykdo įsipareigojimų finansų institucijai.
Įdomu, kad 25–34 ir 35–44 amžiaus kategorijose trečioje vietoje pagal didžiausią įsiskolinimo sumą atsiranda pozicija „Dėl išlaikymo išieškojimo“. Nuo 2018 metų „Sodra“ perėmusi Vaikų išlaikymo fondo, iš kurio mokamos išmokos tėvams ar globėjams, kurie vieni augina vaikus ir nesulaukia priteistų alimentų, funkcijas, pradėjo aktyvų skolų išieškojimą. Esant aktyviems „Sodra“ veiksmams, tyrimo dieną antstolių sistemoje buvo vykdoma 42 730 bylų, bendra išieškoma pinigų suma 157 801 839 Eur, vidutinė vienos bylos suma 3 693 Eur.
|
Didžiosios savivaldybės |
|
|
|
Mažosios savivaldybės |
|
|
3 pav. Antstolių vykdomųjų bylų skolų pasiskirstymas pagal skolininkų amžių ir savivaldybės dydį
Šaltinis: Antstolių informacinė sistema
Tyrimo rezultatų aptarimas
Finansinę atskirtį sukelia nelegalus darbas, negalėjimas pasiekti finansinių paslaugų (kompiuterinio raštingumo stoka, interneto ryšio apribojimai, sunkumai pasiekti finansų įstaigos padalinį), pertekliniai įsiskolinimai. Perteklinius įsiskolinimus dažniausiai patiria asmenys dėl nepakankamo pajamų lygio. Taip pat pastebimos perteklinių įsiskolinimų tendencijos pagal įsiskolinusiojo amžių, kai dažniausiai įsiskolina 30–39 metų amžiaus asmenys.
Tyrimo rezultatai atskleidė, kad Lietuvoje perteklinių įsiskolinimų daugėja kiekvienais metais per pastarąjį dešimtmetį, o piniginė įsiskolinimų našta yra didesnė didžiosiose savivaldybėse ir ji sietina su būsto paskolos įsiskolinimais.
Didžiosiose savivaldybėse nustatytas teigiamas darbo užmokesčio ir perteklinių įsiskolinimų ryšys, ir tai lemia gyventojų galimybes skolintis būstui pirkti ar vartojimo paskoloms. Didžiosiose savivaldybėse kartu matomas teigiamas skurdo rizikos lygio ir perteklinių įsiskolinimų ryšys. Mažosiose savivaldybėse yra silpnas socialinių išmokų gavėjų, skurdo rizikos lygio ir perteklinių įsiskolinimų ryšys. Ir tai rodo, kad didesnei daliai gyventojų gyvenant skurde nedaug didėja ir perteklinių įsiskolinimų rizika.
Teigiamas skurdo ir perteklinių įsiskolinimų ryšys patvirtina tyrėjų išvadas (Anderloni ir Vandone, 2008; Glanz, Fox, 2021), kad skurdas yra viena iš pagrindinių finansinės atskirties bei perteklinių įsiskolinimų priežasčių.
Vertinant perteklinius įsiskolinimus pagal skolininko amžių, matoma, kad Lietuvoje didžiausia įsiskolinimų suma yra 45–54 metų amžiaus gyventojų, bet daugiausia yra 35–44 metų gyventojų įsiskolinimų bylų. Šiuose amžiaus tarpsniuose didžiausią įsiskolinimų dalį sudaro lėšos (vartojamųjų kreditų, komunalinių paslaugų, telekomunikacijų ir kitos piniginės skolos), antroje vietoje – hipotekos įsiskolinimai, o 35–44 metų amžiaus skolininkų nemažą dalį sudaro išlaikymo įsiskolinimai. Didžiosiose savivaldybėse skolų problema pradeda ryškėti tarp gyventojų nuo 35 metų, o mažųjų savivaldybių gyventojai su skolomis susiduria anksčiau. Tai iš dalies patvirtina Anderloni ir Vandone (2008) tyrimų išvadas, kad su per didelio įsiskolinimo rizika susiduria trisdešimtmečiai (30–39 metų) žmonės. Savivaldybių analizėje matome skirtumus, jog tikėtina dėl anksčiau pradedamo savarankiško gyvenimo mažųjų savivaldybių gyventojai patiria perteklinių įsiskolinimų riziką anksčiau ir tai patvirtina Atkinson et al. išvadą, jog tikimybė patirti finansinių sunkumų yra jauniems namų ūkio gyventojams, o jauniems žmonėms, vis dar gyvenantiems su tėvais, rizika nedidelė.
Atliktų tyrimų rezultatai leidžia pasiūlyti keletą rekomendacijų, susijusių su perteklinių įsiskolinimų valdymu bei mažinimu.
Visų pirma yra būtini tolesni išplėstiniai perteklinių įsiskolinimų tyrimai Lietuvoje. Rekomenduojama išplėsti ir papildyti tyrimą socialiniais ir demografiniais rodikliais: lytis, miestas / kaimas, išsilavinimas, šeiminė padėtis, pajamos ir kt. Analizuojant būtina išplėsti skolų kilmės supratimą, kas yra lėšų išieškojimo ieškovas: telekomunikacijų įmonė, valstybės valdoma komunalinių paslaugų įmonė, kredito bendrovė ir kt.
Antra, matome, kad ir didelės pajamos neapsaugo nuo perteklinių įsiskolinimų rizikos, tad rekomenduojama plėsti ir stiprinti finansinio raštingumo mokymąsi, pradedant nuo ankstyvo amžiaus. Finansinis raštingumas gali apsaugoti žmones nuo blogų sprendimų priėmimo, įskaitant netinkamo kredito paėmimą, moko suprasti, kas yra geras sandoris skolinantis pinigus.
Trečia, matome, jog skurdo rizikos mažinimas turi teigiamą įtaką įsiskolinimams mažėti. Nepakankamos pajamos yra viena iš labiausiai varginančių problemų, dėl kurios žmonės atsiduria net tik socialinėje, bet ir finansinėje atskirtyje.
Literatūra
Anderloni, L., Vandone, D. (2008). Households over-indebtedness in the economic literature. State University of Milan. 5-11.
Atkinson, A., McKay, S., Collard, Sh., Kempson, E. (2007). Levels of Financial Capability in the UK. Public Money & Management, 27(1). 29-36. DOI: 10.1111/j.1467-9302.
Caplan, M. A., Birkenmaier, J., Bae, J. (2020). Financial exclusion in OECD countries: A scoping review. International Journal of Social Welfare, John Wiley & Sons, 30(1). 58-71. https://doi.org/10.1111/ijsw.12430.
Carbó S., Gardener, E., Molyneux, P. (2005). Financial exclusion. Macmillan Studies in Banking and Financial Institutions book series (SBFI). 4–13.
Deduchova, S. (2023). Financial Literacy in Lithuania – the Road Ahead. https://kurklt.lt/projektai/finansinis-rastingumas-lietuvoje-kelias-i-prieki?lang=en.
Domańska-Szaruga, B. (2016). Wybrane aspekty wykluczenia kredytowego w świetle założeń zrównoważonego rozwoju. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. 91-101. DOI: 10.15611/pn.2015.378.07
Fernandez-Olit, B., Paredes-Gazquez, J. D., Cuesta-Gonzalez, M. (2016). Are Social and Financial Exclusion Two Sidesof the Same Coin? An Analysis of the Financial Integration of Vulnerable People. Springer Science, Business Media Dordrecht, 135(1). 245-268 DOI: 10.1007/s11205-016-1479-y
Fondeville, N., Őzdemir, E., Ward, T. (2010). Social Europe; Financial exclusion in the EU. Research note 3/2010. Applica (BE), European Centre for the European Centre for Social WelfarePolicy and Research (AT), ISER – University of Essex (UK) and Tárki (HU)
Galariotis, E., Monne, J. (2023). Basic debt literacy and debt behavior. International Review of Financial Analysis, 88(C). DOI: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.102673
Glantz, E., Fox, P. (2021). A Wrinkle in the Process: Financial Inclusion Barriers in an Ageing Europe. Finance Watch Report.
Glinevičius, Ž., Ulbinaitė, A. (2016). Pensijų fondų dalyvių finansinis raštingumas ir investicijų bei rizikos valdymas planuojant pensiją. VU EF studentų mokslinės draugijos konferencija: straipsnių rinkinys. Vilniaus universitetas. 46–63.
Lea, S. E. G. (2020). Debt and Overindebtedness: Psychological Evidenceand its Policy Implications; Social Issues and Policy Review. 146-179.
Leandro, J. C., Botelho, D. (2022). Consumer over-indebtedness: A review and future research agenda. Journal of Business Research, 145(C). 535-551 DOI: 10.1016/j.jbusres.2022.03.023
Lietuvos savivaldybių indeksas 2022, finansinis tvarumas ir investicinė aplinka (2022). Lietuvos laisvosios rinkos institutas.
Maldeikienė, A. (2014). Finansinio raštingumo vaikus turi mokyti ne bankų ekspertai. https://www.15min.lt/verslas/naujiena/finansai/ekonomiste-ausra-maldeikiene-finansinio-rastingumo-vaikus-turi-mokyti-ne-banku-ekspertai-662-404811
Majamaa, K., Lehtinen, A. R. (2022). An Analysis of Finnish Debtors Who Defaulted in 2014-2016 Because of Unsecured Credit Products. Journal of Consumer Policy. 595-617. DOI: 10.1007/s10603-022-09525-4
Nowacka, A., Szewczyk-Jarocka, M., Zawiślińska, I. (2021). Socio-demographic determinantsof financial exclusion of the unemployedon the local labour market: a case study. Ekonomia i Prawo. Economics and Law, 20(1). 155–171. DOI:10.12775/EiP.2021.010.
Ntsalaze, L., Ikhide, S. (2016). Household Over-indebtedness: Understanding its Extent and Characteristics of those Affected. Journal of Social Sciences, 48(1,2). 79-93. DOI: 10.1080/09718923.2016.11893573.
Ozili, P. K. (2021). Financial inclusion-exclusion paradox: how banked adults become unbanked again. Financial Internet Quarterly, 17. 44-50. https://doi.org/10.2478/fiqf-2021-0012
Pettersson, J. (2022). The problematization of consumers in Swedish financial literacy education. Cultural Studies. 929-952. DOI: 10.1080/09502386.2021.1936586
Rahman, M., Azma, N., Masud, A. K., Ismail, Y. (2020). Determinants of Indebtedness: Influence of Behavioral and Demographic Factors. International Journal of Financial Studies, 8(1). 1-14. DOI: 10.3390/ijfs8010008.
Plessis, L., Jordaan, Y., Westhuizen, L-M. (2024). Psychological needs and financial well-being: the role of consumer spending self-control. Journal of Financial Services Marketing. https://doi.org/10.1057/s41264-024-00270-y
Rutkauskas, V., Kulikauskas, D., Šumskis, V. (2015). Lietuvos namų ūkių finansinę būklė ir finansų sistemos stabilumas. Pinigų studijos, 2015/2. 63-73.
Sprendimų vykdymo instrukcija, patvirtinta Lietuvos Respublikos teisingumo ministro. 2005 m. spalio 27 d. Nr. 1R-352 (galiojanti redakcija nuo 2023-01-01).
Zonienė, A., Židonienė ,R. (2023). Klaipėdos miesto fizinių asmenų finansinio raštingumo ir dalyvavimo II pakopos pensijų fonduose tarpusavio ryšio vertinimas. Regional Formation and Development Studies. 107-117.