ps1 komparace regionálních disparit ve vybraných - Disparity

Komentáře

Transkript

ps1 komparace regionálních disparit ve vybraných - Disparity
VŠB-Technická univerzita Ostrava
Ekonomická fakulta
WD-55-07-1
Regionální disparity v územním rozvoji ČR – jejich vznik, identifikace a
eliminace
PS1
KOMPARACE REGIONÁLNÍCH DISPARIT
VE VYBRANÝCH ZEMÍCH STŘEDNÍ EVROPY
Případová studie
Ostrava, prosinec 2009
Řešitel:
doc. Ing. Karel Skokan, Ph.D.
Abstrakt
Výzkumná studie je případovou studií hodnocení regionálních disparit středoevropských států
Česka, Maďarska, Polska a Slovenska, které vstoupily do EU v roce 2004 a Rakouska, které
představuje vyspělou ekonomiku. Předkládá hodnocení vybraných disparit za období let 2001
– 2006, případně až 2008, podle dostupných dat. Po vyhodnocení východisek a přehledu
regionální statistiky na úrovni EU srovnává disparity mezi uvedenými státy na národní úrovni
s využitím tzv. strukturálních ukazatelů. Na základě databází Eurostatu pak provádí srovnání
regionálních disparit na úrovni regionů NUTS 2 v oblasti ekonomiky, vědy a výzkumu,
informační společnosti, trhu práce a dopravní infrastruktury s využitím 23 vybraných
indikátorů a formuluje stručné závěry k výsledkům analýzy.
Abstract
The research study is a case study for the assessment of regional disparities of Central
European countries – the Czech Republic, Hungary, Poland and Slovakia, which joined the
EU in 2004 and Austria, the developed economy. The study presents the evaluation of
selected disparities in the period of 2001 – 2006 (2008) depending upon the available data.
It gives the overview of regional statistics of European Statistical Office first and compares
the national disparities of countries with the use of so called structural indicators. Afterwards
it analyses the NUTS 2 regional disparities in mentioned countries in economy, research and
development, information society, labour market and transport infrastructure based on 23
selected indicators and data extracted from Eurostat regional database and derives the brief
conclusions from the analysis.
2
Obsah
1
Úvod ...................................................................................................................... 5
2
Hodnocení národních a regionálních disparit v zemích EU a regionální statistika .......... 7
2.1
Zprávy o hospodářské a sociální soudržnosti v EU ............................................... 7
2.2
Regionální statistika Eurostatu ........................................................................... 8
2.3
Klasifikace regionů pro případovou studii ...........................................................11
2.4
Definice vybraných indikátorů regionálních disparit v případové studii .................13
2.4.1
Obyvatelstvo a území ...................................................................................14
2.4.2
Ekonomika ...................................................................................................14
2.4.3
Věda, výzkum a technika ..............................................................................15
2.4.4
Informační společnost ..................................................................................16
2.4.5
Trh práce.....................................................................................................16
2.4.6
Dopravní infrastruktura.................................................................................17
3
Hodnocení národních disparit vybraných států pomocí strukturálních indikátorů .........18
3.1
Obecné ekonomické prostředí ...........................................................................19
3.2
Zaměstnanost..................................................................................................23
3.3
Inovace a výzkum ............................................................................................25
3.4
Ekonomická reforma ........................................................................................27
3.5
Sociální soudržnost ..........................................................................................28
3.6
Životní prostředí...............................................................................................29
3.7
Závěry ke strukturálním indikátorům pro hodnocení národních disparit ................31
4
Regionální disparity v Česku....................................................................................32
4.1
Regionální struktura Česka ...............................................................................32
4.2
Regionální ekonomické disparity v Česku ...........................................................33
4.3
Regionální disparity trhu práce v Česku .............................................................36
4.4
Regionální disparity výzkumu a vývoje v Česku ..................................................38
4.5
Regionální disparity informační společnosti v Česku............................................40
4.6
Regionální disparity dopravní infrastruktury v Česku...........................................41
4.7
Závěr k regionálním disparitám v Česku ............................................................42
5
Regionální disparity v Maďarsku ..............................................................................43
5.1
Regionální struktura Maďarska .........................................................................43
5.2
Regionální ekonomické disparity v Maďarsku .....................................................44
5.3
Regionální disparity trhu práce v Maďarsku .......................................................47
5.4
Regionální disparity výzkumu a vývoje v Maďarsku ............................................49
5.5
Regionální disparity informační společnosti v Maďarsku......................................51
3
5.6
Regionální disparity dopravní infrastruktury v Maďarsku .....................................52
5.7
Závěr k regionálním disparitám v Maďarsku.......................................................53
6
Regionální disparity v Polsku ...................................................................................54
6.1
Regionální struktura Polska...............................................................................54
6.2
Regionální ekonomické disparity v Polsku ..........................................................55
6.3
Regionální disparity trhu práce v Polsku ............................................................58
6.4
Regionální disparity výzkumu a vývoje v Polsku .................................................60
6.5
Regionální disparity informační společnosti v Polsku ...........................................62
6.6
Regionální disparity dopravní infrastruktury v Polsku ..........................................63
6.7
Závěr k regionálním disparitám v Polsku ............................................................64
7
Regionální disparity na Slovensku............................................................................65
7.1
Regionální struktura Slovenska .........................................................................65
7.2
Regionální ekonomické disparity na Slovensku ...................................................66
7.3
Regionální disparity trhu práce na Slovensku .....................................................69
7.4
Regionální disparity výzkumu a vývoje na Slovensku ..........................................71
7.5
Regionální disparity informační společnosti na Slovensku....................................73
7.6
Regionální disparity dopravní infrastruktury na Slovensku...................................74
7.7
Závěr k regionálním disparitám na Slovensku.....................................................75
8
Regionální disparity v Rakousku ..............................................................................76
8.1
Regionální struktura Rakouska ..........................................................................76
8.2
Regionální ekonomické disparity v Rakousku .....................................................77
8.3
Regionální disparity trhu práce v Rakousku........................................................80
8.4
Regionální disparity výzkumu a vývoje v Rakousku.............................................82
8.5
Regionální disparity informační společnosti v Rakousku ......................................84
8.6
Regionální disparity dopravní infrastruktury v Rakousku .....................................85
8.7
Závěr k regionálním disparitám v Rakousku .......................................................86
9
Závěr.....................................................................................................................87
10
Literatura...............................................................................................................92
Seznam tabulek..............................................................................................................93
Seznam grafů.................................................................................................................94
4
1 Úvod
V rámci řešení výzkumného úkolu WD-55-07-1 byla jedna dílčí úloha věnována problematice
disparit v mezinárodním srovnání. Během řešení byly zpracovány tyto studie:

Regionální disparity v mezinárodním srovnání – pojetí a přístupy v Evropské unii
(leden, 2008);

Regionální disparity v mezinárodním srovnání (červen, 2008);

Komparativní analýza pojetí, přístupů a využití regionálních disparit v regionálním
managementu pěti středoevropských zemí (březen, 2009).
Cílem předkládané studie je zpracovat případovou studii analýzy vybraných ekonomických,
sociálních a územních disparit na národní a zejména regionální úrovni u zemí
středoevropského prostoru a provést jejich vyhodnocení za období 2001-2006, případně
s novějšími dostupnými daty.
Záměrem komparace bylo ukázat a vyhodnotit, jakým způsobem probíhal vývoj
v jednotlivých zemích na národní úrovni z pohledu tzv. Lisabonské strategie, kde se uplatňuje
hodnocení rozvoje v oblasti ekonomické, sociální a environmentální a na regionální úrovni,
kde je používán pohled na regiony z hlediska ekonomického, sociálního a územního.
Předmětem analýzy jsou země „Visegrádské čtyřky“, tj. Česko, Maďarsko, Polsko a Slovensko
jako země, které se staly členy EU před pěti lety a procházely hlubokou politickou a
ekonomickou transformací a dále Rakousko, jako standardní země EU s rozvinutou tržní
ekonomikou.
Případová studie zahrnuje řešení 3 výzkumných otázek, které se zaměřují na řešení
problematiky v následujících oblastech:

Přístupy k hodnocení národních a regionálních disparit v rámci EU a možnosti
regionální statistiky.

Hodnocení národních disparit vybraných států pomocí strukturálních ukazatelů.

Hodnocení regionálních disparit ve vybraných státech V4 a v Rakousku.
Pro řešení první oblasti byla provedena souhrnná analýza indikátorů, které jsou využívány
k hodnocení hospodářské a sociální soudržnosti a byly zkoumány možnosti regionální
statistiky Eurostatu. Aby bylo možné provést srovnání regionální úrovně disparit, byla zvolena
úroveň regionů NUTS2, pro kterou je v Eurostatu k dispozici nejvíce dat. Podle obsahu
databáze pro všechny zkoumané státy byly pak vybrány indikátory, které charakterizují
regionální disparity v oblasti ekonomické, sociální a územní a byla představena definice
těchto indikátorů.
V rámci výzkumu byly také ověřeny možnosti čerpání dat z národních regionálních databází
jednotlivých států. Vzhledem k tomu, že úroveň indikátorů a dat je v různých zemích rozdílná
a bylo by obtížné provádět komparaci různých států, jsou použity ve studii indikátory a data
podle Eurostatu.
Pro řešení druhé zkoumané problematiky na národní úrovni byly využity tzv. Strukturální
indikátory, které byly používány pro hodnocení výsledků Lisabonské strategie. Ve studii jsou
formou grafů prezentovány výsledky komparace mezi státy pro 14 indikátorů podle tzv.
krátkého seznamu strukturálních indikátorů, které jsou v souladu se zaměřením Lisabonské
strategie členěny do 3 typů - ekonomické (8 indikátorů), sociální (3 indikátory) a
environmentální (3 indikátory).
5
Třetí oblast výzkumu, regionální disparity ve vybraných státech, představuje nejobsáhlejší
část studie, která je podrobně rozpracovaná pro všech pět států. Pro srovnání bylo vybráno
celkem 22 indikátorů. Ekonomickou sféru charakterizují indikátory v oblasti ekonomiky (6
indikátorů), vědy a výzkumu (5 indikátorů) a informační společnosti (1 indikátor), sociální
sféru charakterizují indikátory trhu práce (4 indikátory), územní sféru pak indikátory
obyvatelstva a území (3 indikátory) a dopravní infrastruktury (3 indikátory).
Srovnání je provedeno v časových řadách pro období 2001 – 2006, případně 2008, pokud
byla k dispozici dostupná data. Řešení výzkumných otázek odpovídá i rozdělení studie na tři
části.
V prvé části studie (kapitola 2) jsou představeny souhrnné metodické přístupy k hodnocení
národních a regionálních disparit v rámci EU. Hodnocení disparit na národní a regionální
úrovni se objevuje v různých výstupech unijních politik. Jsou to jednak hodnotící zprávy
politiky soudržnosti, jednak hodnocení plnění cílů tzv. Lisabonské strategie. Nejprve je
uveden přehled zpracovaných zpráv pro hodnocení soudržnosti a obsah regionálních statistik
Eurostatu. Pak následuje vymezení regionů pro případovou studii a jejich srovnání z pohledu
rozlohy a počtu obyvatel. V závěru jsou uvedeny definice vybraných indikátorů, které byly
vybrány pro hodnocení regionálních disparit.
Druhá část studie (kapitola 3) se věnuje hodnocení disparit vybraných států na národní
úrovni s využitím strukturálních indikátorů. Hodnocení a srovnání vybraných států je
provedeno pro oblasti obecné ekonomické prostředí, zaměstnanost, inovace a výzkum,
ekonomická reforma, sociální soudržnost a životní prostředí.
Následující části studie (kapitoly 4 – 8) jsou věnovány hodnocení regionálních disparit
v Česku, Maďarsku, Polsku, na Slovensku a v Rakousku. Pro každou zemi je použita stejná
struktura indikátorů definovaných v kapitole 2.
V závěrečné kapitole jsou pak s využitím vybraných indikátorů v oblasti ekonomiky,
zaměstnanosti, vědy a výzkumu a životního prostření prezentovány výsledky, kterých
hodnocené státy dosáhly mezi léty 2001 a 2008 (resp. 2006 a 2007 podle dostupnosti údajů)
a mezi sebou navzájem.
6
2 Hodnocení národních a regionálních disparit v zemích
EU a regionální statistika
Problematika řešení národních a regionálních disparit v zemích EU je předmětem politiky
soudržnosti. Soudržnost vyjadřuje solidaritu mezi členskými státy a regiony EU. Cílem
soudržnosti je vyvážený rozvoj v rámci EU, při kterém dochází ke snižování strukturálních
rozdílů (disparit) mezi regiony a k podpoře rovných příležitostí pro všechny. Hodnocení
disparit na národní a regionální úrovni se objevuje v různých výstupech unijních politik. Je to
jednak v hodnotících zprávách politiky soudržnosti, jednak v hodnocení plnění cílů tzv.
Lisabonské strategie, kde se však jedná převážně o hodnocení národních disparit.
2.1 Zprávy o hospodářské a sociální soudržnosti v EU
Článek 175 Smlouvy o fungování EU (dříve článek 159 o EU) stanoví, že Komise předkládá
každé tři roky Evropskému parlamentu, Radě, Hospodářskému a sociálnímu výboru a Výboru
regionů zprávu o pokroku dosaženém při upevňování hospodářské, sociální a územní
soudržnosti a o způsobu, jakým k tomu přispěly různé prostředky stanovené v tomto článku
(politiky členských států a Unie, strukturální fondy, Evropská investiční banka).
Hodnocení sociální a ekonomické situace v rozvoji regionů Společenství probíhalo v tzv.
periodických zprávách již od roku 1980 (byla vydána tzv. První zpráva), poslední, Šestá
periodická zpráva byla vydána v roce 1999. Zprávy o hodnocení soudržnosti začala Komise
vydávat od roku 1996, do roku 2007 byly vydány 4 zprávy, pátá se očekává v roce 2010. Od
programovacího období 2000-2006 začala Komise navíc vydávat roční tzv. průběžné zprávy o
ekonomické a sociální soudržnosti. Přehled dosud zveřejněných zpráv uvádí následující
tabulka.
Tabulka 2.1: Zprávy o hospodářské a sociální soudržnosti EU
Zpráva
Průběžná
zpráva
1.
6.
2.
Zveřejnění
Název zprávy
1996
1999
První kohezní zpráva
Šestá periodická zpráva o sociální a ekonomické situaci a rozvoji
regionů Evropské unie
Jednota, solidarita, diverzita pro Evropu, její obyvatele a její
území
První průběžná zpráva o ekonomické a sociální soudržnosti
Druhá průběžná zpráva o ekonomické a sociální soudržnosti
Nové partnerství pro soudržnost, konvergenci,
konkurenceschopnost, spolupráci
Třetí průběžná zpráva o ekonomické a sociální soudržnosti. K
novému partnerství pro růst, zaměstnanost a soudržnost
Čtvrtá průběžná zpráva o ekonomické a sociální soudržnosti
Strategie růstu a zaměstnanosti a reforma evropské politiky
soudržnosti
Rostoucí regiony, rostoucí Evropa
Pátá průběžná zpráva o ekonomické a sociální soudržnosti
Rostoucí regiony, rostoucí Evropa
Šestá průběžná zpráva o ekonomické a sociální soudržnosti.
Kreativní a inovativní regiony
2001
1.
2.
2002
2003
2004
3.
2005
4
2006
5.
2007
2008
6.
2009
3.
4.
Zdroj: Vlastní zpracování podle Regional Policy Inforegio, 2009
7
Základní zprávy mají podobný obsah. Hodnotí současnou dosaženou úroveň
soudržnosti a rozdílů mezi státy a regiony v hodnoceném období, dopad politiky
soudržnosti EU na její území a obyvatele, dopady národních politik soudržnosti a
stanoví orientaci politiky soudržnosti v příštím období. Hlavní zaměření zpráv je
vyjádřeno v jejich názvu. Zatímco na národní úrovni je proces konvergence
prokazatelný, na úrovni regionální nelze odvodit jednoznačné závěry. Z textu
hodnotících zpráv vyplývá určitá nesystematičnost skladby indikátorů pro hodnocení disparit.
Vyskytují se přitom indikátory hodnotící disparity na národní úrovni, tj. mezi členskými státy
a mezi regiony v rámci celé EU27. V přílohové části Zprávy je pak zpracován přehled mezi
vybranými indikátory pro regiony na úrovni NUTS2. Skladbu těchto indikátorů uvádí
následující tabulka.
Tabulka 2.2: Regionální indikátory ve 4. Zprávě o hospodářské a sociální soudržnosti, 2007
Skupina
Obyvatelstvo
Ekonomika
Trh práce
Věková struktura (%)
Vzdělání (25-64 let)
Komplexní indikátor
Indikátory
Celkem
Hustota obyvatel
Růst obyvatel v %
1995-2004
HDP na ob. v PPS
HDP na zam. v €
Růst HDP (roční v %) 1995-2004
Zaměstnanost podle sektorů (zemědělství, průmysl a
služby)
Míra zaměstnanosti (%, 2005) ve věku 15-64 let a ženy
a ve věku 55-64 let
Míra nezaměstnanosti (%, 2005) celkem a ženy,
mladiství 15-24 let a dlouhodobá
Do 15 let
15-64 let
64 let a více
Základní
Střední
Vysokoškolské
Lisabonské ekonomické indikátory (průměr hodnot
přepočtených vzhledem k průměru EU27, 2004–2005)
Zdroj: Vlastní zpracování podle 4. Zprávy o hospodářské a sociální soudržnosti (EC, 2007)
Data pro hodnocení regionálních disparit v rámci EU jsou poskytována z regionálních
statistických databází evropského statistického úřadu Eurostat.
2.2 Regionální statistika Eurostatu
Porovnatelné formy regionální statistiky jsou důležitou částí evropského statistického
systému. Jejich sběr vzhledem k množství vyhodnocovaných údajů a charakteristik
jednotlivých regionů, jakož i samotnému počtu těchto regionů je dlouhodobou záležitostí.
Vyhodnocování a následnou tvorbu databází komplikuje kvalita a úplnost sběru dat na území
jednotlivých členských států Unie. Z toho vyplývá, že dostupnost relevantních a kvalitních dat
o regionech je k dispozici až po delší době. Potřebná data lze tak často získat v nejlepším
případě s dvouletým zpožděním až po zpoždění čtyřleté.
8
Eurostat ve své regionální statistice zahrnuje nejdůležitější indikátory ekonomického vývoje
Evropské unie, společenského života, demografie, imigrace, regionálních účtů, zaměstnanosti
i nezaměstnanosti, zdraví, turismu, zemědělství, výzkumu a vývoje a v neposlední řadě
vzdělání.
Regionální statistika je v rámci Eurostatu zařazena v kapitole Všeobecná a regionální
statistika, která zahrnuje (Eurostat, 2009a):




podrobnou klasifikaci regionů NUTS;
statistická data ve dvou formách – v podobě předdefinovaných tabulek a v podobě
on-line databází;
metodiku regionálních statistik;
vybrané publikace regionální statistiky.
Základní metodické členění regionální statistiky Eurostatu udává následující tabulka.
Tabulka 2.3: Základní metodické členění regionální statistiky Eurostatu
Základní členění
Regionální zemědělská statistika
Regionální demografická statistika
Regionální ekonomické účty ESA 95
Regionální statistika vzdělávání
Regionální statistika vědy a techniky
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
strukturální podnikatelská statistika
zdravotní statistika
statistika dopravy a energetiky
statistika trhu práce
Podrobnější členění
Indikátory HDP
Odvozené indikátory ESA 95
Účty domácností ESA 95
Výdaje a zaměstnanci V&V
Lidské zdroje ve vědě a technice (HRST)
Zaměstnanost v high-tech odvětvích
Žádosti o evropské patenty EPO
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
ekonomicky aktivní obyvatelstvo
zaměstnanost
nezaměstnanost
sociálně demografická statistika pracovní síly
trh práce
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Eurostat poskytuje v on-line režimu přístup do dvou skupin regionálních databází ve formě
předdefinovaných tabulek a komplexních databází.
Tabulka 2.4: Veřejně dostupná regionální data Eurostatu
Databáze
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Regionální
Předdefinované tabulky
Regionální demografická statistika
Regionální ekonomické účty ESA 95
Regionální statistika trhu práce
Regionální statistika vědy a techniky
Regionální statistika dopravy
Regionální statistika informační společnosti
Regionální statistika cestovního ruchu
Regionální zemědělská statistika
Regionální zdravotní statistika
demografická statistika
ekonomické účty ESA 95
statistika trhu práce
statistika vědy a techniky
statistika dopravy
statistika informační společnosti
statistika cestovního ruchu
zemědělská statistika
zdravotní statistika
statistika vzdělání
statistika nákladů na pracovní sílu
podniková statistika
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Obsah regionální statistiky v předefinovaných tabulkách pro úroveň regionů NUTS2 uvádí
následující tabulka.
9
Tabulka 2.5: Obsah předdefinovaných tabulek regionální statistiky Eurostatu
Regionální statistika – Hlavní tabulky
Regionální demografická statistika
Průměrný počet obyvatel celkem
Hustota obyvatel
Rozloha území
Regionální ekonomické účty – ESA 95
Regionální HDP (mil. eur)
Regionální HDP (mil. PPS)
Regionální HDP (PPS/obyvatele)
Regionální HDP (PPS/obyvatele v % průměru EU27)
Disperze regionálního HDP na obyvatele
Disponibilní příjem domácností
Primární příjem domácností
Reálná míra růstu regionálního HDP v tržních cenách
Míra růstu reálného regionálního HDP ve stálých cenách, podle regionů NUTS 2
Rozptyl regionálního HDP na obyvatele
Regionální statistika trhu práce
Míra zaměstnanosti (věková skupina 15-64 let)
Míra nezaměstnanosti
Disperze regionální míry zaměstnanosti
Podíl dlouhodobé nezaměstnanosti (12 měsíců a více)
Zaměstnanost ve skupině 55-64 let
Regionální statistika vědy a techniky
Lidské zdroje ve vědě a technice (HRST)
Zaměstnanost v high-tech sektorech (high-tech zpracovatelský průmysl a high-tech
znalostně intenzivní služby)
Patentové přihlášky k EPO
High-tech patentové přihlášky k EPO
Výzkumní pracovníci podle sektorů
Regionální statistika informační společnosti
Domácnosti s přístupem k Internetu
Domácnosti s širokopásmovým přístupem
Osoby pravidelně používající Internet
Osoby, které nikdy nepoužívaly PC
Osoby, které si objednaly zboží nebo služby pomocí Internetu v minulém roce
Regionální statistika cestovního ruchu
Počet lůžek v turistických ubytovnách
Počet lůžek v hotelích
Celkový počet nocí strávených v turistických ubytovnách (residenti i neresidenti)
Celkový počet nocí strávených v hotelích (residenti i neresidenti)
Celkový počet nocí strávených v turistických ubytovnách (neresidenti)
Celkový počet nocí strávených v hotelích (residenti i neresidenti)
Regionální statistika zemědělství
Stavy hospodářských zvířat
Produkce kravského mléka zemědělských podnicích
Regionální statistika zdravotnictví
Standardizovaná míra úmrtnosti
Úmrtí v důsledku rakoviny
Úmrtí v důsledku ischemických nemocí srdečních
Úmrtí v důsledku nehod
Úmrtí v důsledku dopravních nehod
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
10
Kromě databází vydává Eurostat základní publikace Eurostatu, které se zabývají regionálními
statistikami:



Evropská regionální a městská statistika – Referenční průvodce (Eurostat, 2009b);
Regiony v Evropské unii (Eurostat, 2007);
Regionální ročenka Eurostatu 2009 (Eurostat, 2009c).
Regionální ročenka Eurostatu je vydána současně jako text s doprovodnými daty a obsahuje
analýzu regionálních disparit ve struktuře, která je uvedena v následující tabulce.
Tabulka 2.6: Okruhy regionální analýzy v Regionální ročence Eurostatu 2009
Okruhy regionální analýzy
Obyvatelstvo
Evropská města
Trh práce
Hrubý domácí produkt
Účty domácností
Strukturální podnikatelské statistika
Informační společnost
Věda, technika a inovace
Vzdělání
Cestovní ruch
Zemědělství
Zdroj: Eurostat, 2009c
Omezením poskytovaných dat je časové zpoždění, neúplnost časových řad a převážná
orientace na úroveň NUTS 2.
2.3 Klasifikace regionů pro případovou studii
Evropský statistický úřad Eurostat zajišťuje tvorbu regionální statistiky nejen kvůli běžným
analytickým činnostem, ale zejména pro alokování strukturálních fondů a pro dodatečné
hodnocení dopadů politiky soudržnosti EU. Klíčovým pojmem regionální statistiky je pojem
region, který je definován na různých hierarchických úrovních pomocí tzv. Klasifikace
(nomenklatury) územních statistických jednotek (NUTS).
Klasifikaci územních statistických jednotek začal Eurostat používat již v 70. letech minulého
století. Avšak teprve v roce 2003 byly zásady jednotné metodiky tvorby evropské klasifikace
NUTS vydány formou závazného nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 1059/2003
ze dne 26. května 2003, o vytvoření společné klasifikace územních statistických jednotek
(NUTS). V souvislosti s rozšířením EU dochází k aktualizaci tohoto nařízení, první aktualizace
příloh je uvedena v nařízení Komise č. 105/2007 ze dne 1. února 2007, poslední aktualizace
je uvedena v nařízení Evropského parlamentu a Rady č. 176/2008 ze dne 20. února 2008.
V České republice byla zavedena klasifikace regionů CZ NUTS v roce 1998 Českým
statistickým úřadem. Sdělením č. 201/2007 Sb. ze dne 26. července 2007 je klasifikace CZNUTS, v souladu s nařízením Komise č. 105/2007, s účinností od 1. ledna 2008
aktualizována. NUTS je tříúrovňová klasifikace. Nařízení stanoví minimální a maximální
hodnoty pro průměrnou velikost regionů NUTS úrovně 1 až 3, která je uvedena v tabulce.
Tabulka 2.7: Vymezení velikosti NUTS regionů podle počtu obyvatel
Úroveň
NUTS 1
NUTS 2
NUTS 3
Minimum
3 miliony
800 000
150 000
Maximum
7 milionů
3 miliony
800 000
Zdroj: Eurostat 2007
11
Na nižších úrovních mohou existovat okresy a municipality, pro které se používá název místní
administrativní jednotky (Local Administrative Units LAU), které nejsou součástí Nařízení. Pro
regionální struktury ve sledovaných zemích střední Evropy se používají v národních jazycích
názvy, které uvádí tabulka.
Tabulka 2.8: Názvy a počty úrovně NUTS a národních administrativních jednotek (2007)
NUTS 1
CZ
HU
AT
NUTS 2
Území
1
3
Statisztikai
nagyrégiók
Oblasti
Tervezésistatiszti-kai
régiók
3
Gruppen von
Bundesländer
n
6
Regiony
Kraje
9
Gruppen
von
politischen
Bezirken
1
LAU 1
14
20
Megyék +
Budapest
4
Okresy
77
168
Statisztikai
kistérségek
Obce
Telepü
lések
66
8
Kraje
271
6 249
3 152
2 357
Gemei
nden
-
Podregiony
Oblasti
97
LAU 2
35
16
Województwa
-
EU27
8
7
Bundesländer
PL
SK
NUTS 3
379
Powiaty i
miasta na
prawach
powiatu
Okresy
2 478
Gminy
79
1303
Obce
2 928
121 601
8 398
Zdroj: Eurostat 2007
Přestože nařízení Komise vymezují velikosti jednotlivých úrovní regionů, není toto vymezení
závazné a v rámci EU existují velmi výrazné rozdíly mezi regiony jak v jejich rozloze, tak i
v počtu obyvatel, jak uvádějí následující tabulky.
Tabulka 2.9: Území regionů (km2)
NUTS 1
X
EU27
AT
CZ
HU
PL
SK
44
27
77
31
52
49
335
493
263
010
114
034
NUTS 2
X
15
9
9
13
19
12
869
164
658
290
543
259
NUTS 3
X
3
2
5
4
4
6
300
357
519
652
738
129
NUTS 2
Min
Max
13
396
485
6 918
9 412
2 052
153 439
18
17
18
35
16
NUTS 3
Max/Min
929
068
339
566
256
11803
48
43
2,6
3,8
7,9
Min
13
396
485
525
261
2 052
Max
98
4
10
8
12
9
Max/Min
249
556
808
445
098
455
7557,6
11,5
22,3
16,1
46,4
4,6
Zdroj: Upraveno podle Eurostat 2007
Všimněme si v následující tabulce, že nejmenší rozdíly z hlediska počtu obyvatel v regionech
NUTS 2 jsou v Česku, v regionech NUTS 3 na Slovensku.
Tabulka 2.10: Obyvatelstvo regionů 2005 (tis.)
Stát
EU27
AT
CZ
HU
PL
SK
NUTS 1
NUTS 2
NUTS 3
X
5 081
2 755
10 236
3 359
6 360
5 387
X
1 819
918
1 281
1 440
2 385
1 347
X
378
236
732
504
578
674
NUTS 2
Min
27
279
1 127
974
1 009
602
Max
11 360
1 639
1 641
2 848
5 152
1 864
NUTS 3
Max/Min
420,7
5,9
1,5
2,9
5,1
3,1
Min
10
21
304
216
280
554
Max
5 218
1 639
1 252
1 698
1 695
798
Max/Min
521,8
78,0
4,1
7,9
6,1
1,4
Zdroj: Eurostat 2007
Analýza v případové studii bude zaměřena na hodnocení disparit vybraných států na národní
úrovni a na úrovni NUTS 2.
12
2.4 Definice vybraných indikátorů regionálních disparit v případové
studii
Pro analýzu regionů v případové studii byly vybrány indikátory, jejichž přehled uvádí tabulka.
Tabulka 2.11: Přehled vybraných indikátorů pro hodnocení regionálních disparit
Obyvatelstvo a území
Průměrný počet obyvatel v tis.
Rozloha v km²
Hustota obyvatel na km²
Ekonomika
Regionální HDP/ob. v PPS v % EU27
Regionální HDP/obyvatele v PPS
Růst regionálního HDP v % předchozího roku
Rozptyl regionálního HDP (NUTS2) v %
Prvotní důchod domácností na obyvatele v PPCS
Disponibilní důchod domácností na obyvatele (PPCS )
Věda a výzkum
Výdaje na výzkum GERD (% HDP)
Výzkumní pracovníci (% celkové zaměstnanosti)
Lidské zdroje ve VaV (HRST) - %
Zaměstnanost v high-tech odvětvích v %
Patentové žádostí EPO na mil. obyvatel
Informační společnost
Domácnosti s přístupem k Internetu (%)
Trh práce
Míra zaměstnanosti v %
Rozptyl regionální zaměstnanosti (NUTS2) v %
Míra nezaměstnanosti v %
Podíl dlouhodobé nezaměstnanosti v %
Dopravní infrastruktura
Dálnice (km)
Železnice (km)
Oběti silničních nehod (počet na 1 mil. ob.)
Zdroj: Vlastní zpracování
Definice indikátorů byly převzaty z regionální databáze Eurostatu (Eurostat, 2009a) a
Českého statistického úřadu (ČSU, 2009).
Z hlediska klasifikace řešeného výzkumného úkolu patří:

do indikátorů v ekonomické oblasti indikátory skupiny ekonomika a věda a výzkum;

do indikátorů v sociální oblasti indikátory skupiny trhu práce, případně prvotní a
disponibilní důchod domácností ze skupiny ekonomika;

do indikátorů územní oblasti patří indikátory skupiny obyvatelstva a území, informační
společnost a dopravní infrastruktura.
13
2.4.1 Obyvatelstvo a území
Průměrný počet obyvatel (v tisících)
Celkový počet obyvatel v daném regionu. Průměr počátečního a koncového stavu obyvatel
daného roku.
Rozloha celkem a rozloha pevniny (km2)
Výpočet hustoty obyvatelstva by měl vycházet z rozlohy pevniny (bez započtení
vnitrozemských vodních ploch jako jsou jezera nebo řeky). V některých zemích se ovšem
používá celková rozloha (včetně jezer a řek), jakožto jediný dostupný údaj.
Hustota obyvatelstva (počet obyvatel na km2)
Celkový počet obyvatel dělený rozlohou území. Výpočet hustoty obyvatelstva by měl
vycházet z rozlohy pevniny (bez vodních ploch jako jsou jezera nebo řeky). V některých
zemích se ovšem používá celková rozloha (včetně jezer a řek), jakožto jediný dostupný údaj.
2.4.2 Ekonomika
Regionální hrubý domácí produkt na obyvatele (PPS nebo PPS v % průměru
EU27)
HDP (hrubý domácí produkt) je indikátor celkové produkce země nebo regionu. Odráží
celkovou hodnotu veškerých vyrobených výrobků a služeb sníženou o hodnotu výrobků a
služeb použitých na jejich tvorbu. Pokud je HDP uveden ve standardu kupní síly (PPS), stírají
se rozdíly v cenových hladinách mezi zeměmi. Propočet HDP na obyvatele umožňuje
srovnání i ekonomik a regionů, které se výrazně liší svou velikostí. HDP na obyvatele ve
standardu kupní síly (PPS) je klíčová proměnná pro rozhodování o regionech na úrovni NUTS
2 v rámci strukturální politiky Evropské unie.
Míra růstu reálného regionálního HDP ve stálých cenách, podle regionů NUTS 2
(procentní změna k předchozímu roku)
HDP (hrubý domácí produkt) je indikátorem ekonomické činnosti dané země nebo regionu.
Je to hodnota veškerých vyrobených výrobků a služeb snížená o hodnotu výrobků a služeb
použitých na mezispotřebu při jejich tvorbě. V nedávné době začal Eurostat shromažďovat
data ohledně míry růstu reálného regionálního HDP na úrovni NUTS 2 od těch členských
států, které již tento výpočet provádějí, a dělat odhady za ty státy, které tento indikátor
zatím nepočítají. Tento indikátor není součástí programu předávání údajů národních účtů
ESA95 a zatím není k dispozici harmonizovaná metodika výpočtu schválená členskými státy.
Rozptyl regionálního HDP na obyvatele (v procentech národního HDP na
obyvatele)
Pro danou zemi je rozptyl regionálního HDP definován jako suma absolutních rozdílů mezi
regionálními (úroveň NUTS 2 resp. 3) a celonárodním HDP na obyvatele (měřeno v běžných
tržních cenách), vážených regionálními podíly obyvatel na celkové populaci. Hodnota rozptylu
HDP na obyvatele je nula, pokud hodnoty regionálních HDP jsou shodné ve všech regionech
země nebo ekonomické zóny (jako je EU-27), a roste, pokud rozdíly mezi hodnotami
regionálních HDP na obyvatele mezi regiony rostou. Např. hodnota rozptylu 30% znamená,
že HDP všech regionů dané země vážená počtem obyvatel v regionech se liší od národní
hodnoty v průměru o 30 %.
14
Metodická poznámka
HDP měří celkovou produkci v rámci národních nebo regionálních hranic bez ohledu na to,
zda je vytvářen rezidenty nebo nerezidenty. V oblastech, kde je velký podíl dojíždějících do
zaměstnání z jiných regionů, může být regionální HDP na obyvatele extrémně vysoký – viz
příklad Prahy a naopak, může být nízký v okolních regionech. Vliv regionální distribuce příjmů
a jiných příjmů se vyjadřuje v dalších indikátorech, kterými jsou prvotní důchody a
disponibilní příjmy domácností.
Prvotní důchod domácností, podle regionů NUTS 2 (PPCS-standard kupní síly
založený na konečné spotřebě na obyvatele)
Prvotní rozdělení důchodů představuje příjmy domácností vytvářené přímo z tržních
transakcí, a to zejména nákup a prodej produkčních faktorů. To zahrnuje jako hlavní položku
náhradu zaměstnancům, tj. příjem z prodeje práce jako produkčního faktoru. Domácnosti
mohou mít také příjem z majetku, zejména úroky, dividendy a nájmy. Pak je tu také příjem z
čistého provozního přebytku a sebezaměstnání. Placené úroky a nájmy jsou zaznamenány
jako záporné příjmy domácností. Bilance všech těchto transakcí se nazývá prvotní důchod
domácností.
Disponibilní příjem domácností, podle regionů NUTS 2 (euro na obyvatele nebo
PPCS-standard kupní síly založený na konečné spotřebě na obyvatele)
Disponibilní příjem domácností představuje bilanci prvotních důchodů (provozní
přebytek/smíšený důchod plus náhrady zaměstnancům plus přijaté důchody z vlastnictví
mínus vydané důchody z vlastnictví) a přerozdělovaných důchodů v hotovosti. Tyto transakce
zahrnují zaplacené sociální příspěvky, sociální dávky vyplacené v hotovosti, běžné daně z
příjmů a příspěvky na zdravotní pojištění, jakož i ostatní běžné transfery. Disponibilní příjem
nezahrnuje sociální transfery v naturáliích poskytované veřejnou administrativou nebo
neziskovými institucemi sloužícími domácnostem.
2.4.3 Věda, výzkum a technika
Hrubé domácí výdaje na výzkum a vývoj (GERD) podle regionů NUTS 2 (v % HDP)
Výzkum a vývoj (VaV) je tvůrčí práce systematicky prováděná v podniku s cílem zvýšit
zásobu znalostí, včetně znalostí člověka, kultury a společnosti, a využít je při návrhu nových
aplikací (Frascatti manuál, edice 2002). Intenzita VaV vyjádřena pomocí výdajů na VaV jako
% HDP na národní a regionální úrovní je významným politickým indikátorem v EU.
Výzkumní pracovníci celkem – podle regionů NUTS 2 (v % z celkové
zaměstnanosti)
Výzkumní pracovníci jsou základní kategorií pracovníků ve výzkumu a vývoji; zabývají se
nebo řídí projekty zahrnující koncepci nebo tvorbu nových znalostí, výrobků, procesů, metod
a systémů.
Lidské zdroje ve vědě a technologiích (HRST-angl. nebo LZVT), podle regionů
NUTS 2 (procento ekonomicky aktivního obyvatelstva)
Lidské zdroje ve vědě a technologiích (LZVT) jako podíl na ekonomicky aktivním obyvatelstvu
ve věku 15 - 74 let. LZVT jsou definovány jako osoby které buď úspěšně ukončily terciární
vzdělání nebo jsou zaměstnány ve vědeckých a technických oborech. LZVT jsou definovány
prostřednictvím Canberra manuálu, OECD, Paříž, 1995.
15
Zaměstnanost v high-tech odvětvích podle regionů NUTS 2 (podíl na celkové
zaměstnanosti v %)
Podíl zaměstnanosti v high-tech odvětvích (high-tech zpracovatelský průmysl a high-tech
služby) na celkové zaměstnanosti.
Počet patentových přihlášek podaných k Evropskému patentovému úřadu EPO
(počet přihlášek na milión obyvatel)
Údaje se vztahují na přihlášky přímo zaevidované dle Evropské patentové konvence nebo dle
Smlouvy o patentové spolupráci a určené pro EPO (Euro-PCT). Patentové přihlášky jsou
započítávány do toho roku, ve kterém byly zaevidovány v EPO, a člení se podle Mezinárodní
patentové klasifikace (IPC). Jsou také specifikovány podle místa sídla vynálezce při využití
poměrného započítávání, jedná-li se o více vynálezců či tříd IPC, aby se zamezilo duplicitnímu
započítávání.
2.4.4 Informační společnost
Domácnosti s přístupem k internetu podle regionů NUTS 2 (procento)
Osoby, které mají z domova přístup k Internetu bez ohledu na skutečnost, zda jej využívají.
2.4.5 Trh práce
Regionální míra zaměstnanosti věkové skupiny 15-64 let (v %)
Regionální (NUTS 2) míra zaměstnanosti věkové skupiny 15-64 je vypočítána podílem počtu
zaměstnaných osob ve věku 15 až 64 let k počtu všech osob v této věkové skupině. Indikátor
je založen na Šetření pracovních sil EU (EU Labour Force Survey). Předmětem šetření jsou
všechny osoby žijící v soukromých domácnostech a nevztahuje se na osoby žijící v
hromadných ubytovacích zařízeních jako jsou penzióny, studentské ubytovny a nemocnice.
Zaměstnané obyvatelstvo sestává z osob ve věku 15-64 let, které v průběhu referenčního
týdne pracovaly alespoň 1 hodinu za mzdu, plat nebo jinou odměnu, nebo sice nebyly v
práci, ale měly formální vztah k zaměstnání.
Regionální míra nezaměstnanosti, podle regionů NUTS 2 (v %)
Regionální (NUTS 2) míra nezaměstnanosti představuje nezaměstnané osoby jako procentní
podíl z ekonomicky aktivního obyvatelstva (tj. pracovní síly nebo celkového počtu
zaměstnaných a nezaměstnaných osob). Indikátor je založen na Šetření pracovních sil EU
(EU Labour Force Survey). Do nezaměstnaných osob patří osoby ve věku 15 až 74 let, které
(všechny tři podmínky musí být splněny): 1. byly bez práce (nebyly zaměstnané) během
referenčního týdne; 2. jsou k dispozici pro nástup do práce, tzn. jsou připraveny pro výkon
placeného zaměstnání nebo sebezaměstnání (zaměstnání ve vlastním podniku); 3. aktivně
hledají práci, tzn. podnikající aktivní kroky pro hledání placeného zaměstnání nebo
sebezaměstnání (zaměstnání ve vlastním podniku), nebo které našly práci s pozdějším
začátkem, tzn. max. v tříměsíčním období. Zaměstnané osoby jsou takové osoby ve věku 1564 let, které v průběhu referenčního týdne pracovaly alespoň 1 hodinu za mzdu, plat nebo
jinou odměnu, nebo sice nebyly v práci, ale měly formální vztah k zaměstnání.
16
Rozptyl regionální míry zaměstnanosti, v členění podle pohlaví (variační
koeficient míry zaměstnanosti (věk 15-64 let) v regionech na úrovni NUTS 2)
Rozptyl regionální míry zaměstnanosti (NUTS 2) věkové skupiny 15-64 let vypovídá o
regionálních rozdílech v zaměstnanosti v zemích EU. Rozptyl regionální míry zaměstnanosti je
nula, pokud jsou míry zaměstnanosti ve všech regionech shodné, a bude růst přímo úměrně
s rozdíly v mírách zaměstnanosti v jednotlivých regionech. Za některé země (Dánsko, Irsko,
Lucembursko, Kypr, Malta, Estonsko, Litva, Lotyšsko, Malta, Slovinsko, Island) se tento
rozptyl neuvádí, poněvadž na úrovni NUTS 2 je tvoří pouze jeden, resp. v případě Irska dva
regiony. Nicméně míry zaměstnanosti těchto zemí a dvou irských regionů se využívají pro
výpočet rozptylu skupiny zemí (Eurozóna, EU 25 atd.). Regionální míra zaměstnanosti jako
roční průměr se zjišťuje prostřednictvím VŠPS (Výběrového šetření pracovních sil) EU.
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (podíl počtu dlouhodobě nezaměstnaných - 12
měsíců a déle - na celkové pracovní síle v procentech)
Dlouhodobě (12 měsíců a déle) nezaměstnané jsou osoby patnáctileté a starší, nežijící v
kolektivních zařízeních, které nejsou zaměstnané po dobu 14 dnů následujících po šetření,
jsou k disposici okamžitě nebo nejpozději do 14 dnů pro výkon placeného zaměstnání nebo
sebezaměstnání a hledají práci (v průběhu posledních 4 týdnů hledaly aktivně práci nebo
nehledají práci, protože ji již našly a jsou schopny ji nastoupit nejpozději do 14 dnů). Celková
pracovní síla je celkový počet osob s jediným nebo hlavním zaměstnáním plus celkový počet
nezaměstnaných. Doba trvání nezaměstnanosti je definována jako doba hledání práce nebo
jako délka období uplynulého od posledního zaměstnání (pokud je toto období kratší než
doba hledání práce).
2.4.6 Dopravní infrastruktura
Železniční tratě (celková délka v km)
Celková délka železničních tratí.
Dálnice (celková délka v km)
Celková délka dálnic.
Oběti silničních nehod (počet na 1 mil.)
Počet usmrcených osob na milion obyvatel.
V dalším textu bude provedena analýza vybraných indikátorů pro čtyři nové středoevropské
členské státy EU zahrnuté do tzv. visegrádské čtyřky (dále V4), tj. Česka, Maďarska, Polska a
Slovenska a dále Rakouska.
17
3 Hodnocení národních disparit vybraných států
pomocí strukturálních indikátorů
Pro hodnocení výsledků tzv. Lisabonské strategie z roku 2000, podle které se Evropská unie
měla do roku 2010 stát nejkonkurenceschopnější ekonomikou světa, byly vytvořeny
strukturální indikátory, které pokrývají 6 oblastí s celkovým počtem 79 indikátorů. Tzv. krátký
seznam hlavních strukturálních indikátorů pokrývá všechny tři pilíře lisabonského procesu, tj.
ekonomický, sociální a environmentální. Strukturální indikátory byly rozděleny do šesti
základních oblastí (sfér) hodnocení (Eurostat, 2009b):






Obecné ekonomické prostředí (9)
Zaměstnanost (11)
Inovace a výzkum (16)
Ekonomická reforma (15)
Sociální soudržnost (10)
Životní prostředí (18)
Základní, tzv. krátký seznam strukturálních indikátorů tvoří 14 indikátorů na národní úrovni,
které jsou pak doplněny dalšími indikátory.
Tabulka 3.1: Krátký seznam strukturálních indikátorů
Strukturální indikátor
1
HDP na obyvatele v PPS
2
Produktivita práce na
zaměstnanou osobu
Míra zaměstnanosti
Míra zaměstnanosti starších
pracovníků
Hrubé domácí výdaje na
výzkum a vývoj (GERD)
Úroveň dosaženého vzdělání
mládeže
Relativní cenová úroveň
Kapitálové investice
Míra rizika chudoby (po
sociálních dávkách)
Rozptyl regionální míry
zaměstnanosti
Míra dlouhodobé
nezaměstnanosti
Emise skleníkových plynů
Energetická náročnost
národního hospodářství
Objem nákladní dopravy k HDP
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Územní
statistické
jednotky
stát, NUTS 2
Oblast
Typ
Ekonomický
stát, NUTS 2
stát, NUTS 2
Obecné ekonomické
prostředí
Obecné ekonomické
prostředí
Zaměstnanost
Zaměstnanost
stát, NUTS 2
Inovace a výzkum
Ekonomický
stát, NUTS 2
Inovace a výzkum
Ekonomický
stát
stát, NUTS 2
stát
Ekonomická reforma
Ekonomická reforma
Sociální soudržnost
Ekonomický
Ekonomický
Sociální
stát, NUTS 2
Sociální soudržnost
Sociální
stát, NUTS 2
Sociální soudržnost
Sociální
stát
stát
Životní prostředí
Životní prostředí
Environmentální
Environmentální
stát
Životní prostředí
Environmentální
stát, NUTS 2
Zdroj: Eurostat, 2009b
18
Ekonomický
Ekonomický
Ekonomický
3.1 Obecné ekonomické prostředí
Obecné ekonomické prostředí monitoruje prosperitu země, tj. všeobecné ekonomické
podmínky, které poskytují základ strukturálních reforem.
Příklady indikátorů:
HDP na obyvatele v paritě kupní síly (PPS) vyjádřený v procentech (EU27=100);





Produktivita práce na zaměstnance (HDP v PPS na osobu zaměstnanou v EU27);
Růst reálného HDP (míra růstu HDP ve stálých cenách (1995 = 100) – procentní
změna k předchozímu roku);
Míra inflace (roční průměrná míra harmonizovaného indexu spotřebitelských cen
Harmonized Indices of Consumer Prices - HICRs);
Veřejný dluh (celkový veřejný konsolidovaný hrubý dluh jako procento HDP) –
lisabonský cíl 60 %;
Deficit státního rozpočtu v % HDP – lisabonský cíl 3 % HDP.
Hrubý domácí produkt na obyvatele vyjádřený v paritě kupní síly vykazoval u všech
nových zemí EU dlouhodobě v letech 2001-2006 růst kromě Maďarska, kde od roku 2005
dochází k poklesu. Pokles začal od roku 2007 v průměrné hodnotě EU27 a také v Česku, ve
všech sledovaných zemích je znatelný pokles od roku 2008. Největšího růstu dosáhlo v tomto
období Slovensko (10,4 % v roce 2007), největší hodnoty růstu HDP dosáhlo Česko v roce
2006, Polsko v roce 2007.
Důsledky světové hospodářské krize na vývoj ekonomiky znázorňuje následující graf, který
představuje předpokládanou projekci vývoje HDP na obyvatele v letech 2009 – 2011.
Největší propad je očekáván v Maďarsku. V kladných hodnotách, i když s poklesem, se
pohybuje ekonomika Polska.
Graf 3.1: Míra růstu HDP na obyvatele
12,0
10,0
Růst GDP v %
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
-2,0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
-4,0
-6,0
-8,0
Roky
EU27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Pokud jde o srovnání mezi jednotlivými zeměmi a EU27, dosáhlo Rakousko maxima v roce
2003 (126,8 % průměru EU27), v letech 2005-2008 vykazuje hodnota HDP/obyvatele mírný
19
pokles (123,1 % v roce 2008). Nejvýraznější růst HDP za období 2001 – 2008 vykázalo
Slovensko (19,6 %), následované Polskem (10,0 %) a Českem (9,9 %).
Graf 3.2: Srovnání růstu HDP na obyvatele (PPS) v %
71,9
Slovensko
52,3
57,6
47,6
Stát
Polsko
2008
62,8
58,9
Maďarsko
2001
80,1
70,2
Česko
123,1
125,1
Rakousko
0,0
50,0
100,0
150,0
HDP na obyvatele v PPS
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zatímco však Česko překročilo v roce 2007 hodnotu 80 % průměru EU27 (80,3 %), u
Slovenska to bylo 67 % a u Polska 53,8 % v hodnotě HDP/obyvatele v PPS vztažené
k EU27=100%.
Graf 3.3: Hrubý domácí produkt na obyvatele v PPS (EU27=100) v %
HDP/ob. v PPS (EU27=100)
140,0
130,0
120,0
110,0
100,0
90,0
80,0
70,0
60,0
50,0
40,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Roky
EU 27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Podobný průběh až do roku 2008 měl růst produktivity na zaměstnance s výraznou vedoucí
pozici Slovenska. Zatímco však v Rakousku kolísá produktivita práce vyjádřená jako HDP
v PPS na zaměstnanou osobu kolem hodnoty 115 % průměru EU27, v nových členských
20
státech V4 je to kolem hodnoty 60-70%. Česko bylo od roku 2006 předstiženo Slovenskem a
tento rozdíl se v roce 2008 podstatně zvýšil (Česko 71,8 % stagnující, Slovensko 79,0 %
rostoucí).
Graf 3.4: Produktivita práce měřená hodnotou HDP na zaměstnance
130,0
120,0
Produktivita práce
110,0
100,0
90,0
80,0
70,0
60,0
50,0
40,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Roky
EU27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
V celém sledovaném období 2001-2008 vykazuje EU27 tendenci k růstu inflace, největší
výkyvy vykazují Slovensko a Maďarsko, významnější nárůst je zřejmý od roku 2007 – viz
graf.
Graf 3.5: Míra inflace v %
M íra in fla c e v %
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
-2,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Roky
EU 27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
Lineární (EU 27)
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Až do roku 2007 vykazovaly státy (průměr v EU27) i V4 tendenci ve snižování deficitu
státního rozpočtu s výjimkou Maďarska s propadem v letech 2004 - 2006. Hranici 3 %
21
podkročily v roce 2007 všechny státy kromě Maďarska, Česko se dokonce dostalo až na
hodnotu -0,7 %. K prudké změně s výjimkou Rakouska dochází u nových členských států
v roce 2008.
Graf 3.6: Deficit státního rozpočtu v % HDP
Deficit státního rozpočtu v % HDP
EU 27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
0,0
-1,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
-2,0
-3,0
-4,0
-5,0
-6,0
-7,0
-8,0
-9,0
-10,0
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Doporučená hranice 60% dluhu sektoru vládních institucí (konsolidovaného vládní dluhu)
byla překračována jak v průměru EU27 tak Rakouskem a od roku 2005 i Maďarskem. Naopak
ostatní státy – Česko, Slovensko i Polsko jsou hluboko pod limitem.
Vládní dluh jako % HDP
Graf 3.7: Vládní dluh jako % HDP
EU 27
Česko
Polsko
Slovensko
Maďarsko
Rakousko
80
70
60
50
40
30
20
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Polsko se pohybuje pod hranicí 50 %, Slovensko vykázalo v letech 2001 – 2008 výrazný
pokles vládního dluhu o 21 % a je ve středoevropském prostoru kromě Rakouska jediným
státem, který vládní dluh snížil.
22
Graf 3.8: Změny vládního dluhu 2001-2008
2001
27,7
Slovensko
Vládní dluh v % HDP
2008
48,9
Polsko
37,6
47,2
62,6
67,1
Rakousko
Maďarsko
72,9
52,1
30,0
25,1
Česko
61,5
61,0
EU 27
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
3.2 Zaměstnanost
Cílem politiky zaměstnanosti podle Lisabonské strategie mělo být dosažení celkové míry
zaměstnanosti v roce 2010 v EU 70 % a alespoň 60 % pro ženy.
Přestože od roku 2001 prakticky všechny sledované země kromě Maďarska vykazovaly
nárůst tohoto indikátoru, překonalo hranici 70 % v roce 2006 jen Rakousko, v roce 2008 byla
průměrná zaměstnanost v EU27 celkem 65,9 %, Česká republika dosáhla hodnoty 66,6 %,
jak uvádí následující graf.
Graf 3.9: Míra zaměstnanosti v %
75
Míra zaměstnanosti v %
70
65
60
55
50
45
40
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Roky
EU27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Rozdíly v zaměstnanosti přetrvávají mezi regiony v rámci národních států, jak ukazuje
indikátor Rozptyl regionální míry nezaměstnanosti, i když docházelo k jeho postupnému
23
snižování. Všechny sledované státy mají tento indikátor pod průměrem EU27, ke kterému se
přibližuje pouze Maďarsko.
Rozptyl regionální míry
nezaměstnanosti v % (NUTS2)
Graf 3.10: Rozptyl regionální míry nezaměstnanosti
70
60
50
40
30
20
10
0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
EU 27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
2007
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Nezaměstnanost poklesla v EU27 v létech 2001-2008 z 8,5 na 7,0 procent. Největší pokles
nezaměstnanosti zaznamenalo Slovensko z 19,3 % na 9,5 % a Polsko z 18,3 % na 7,1 %.
Nárůst nezaměstnanosti zaznamenalo pouze Maďarsko z 5,7 % na 7,8 % a také Rakousko
z 3,6 % v roce 2001 na 5,8 % v roce 2005 a s následným poklesem na 3,8 % v roce 2008.
Graf 3.11: Míra nezaměstnanosti
Míra nezaměstnanosti v %
25
20
15
10
5
0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Roky
EU27
Rakousko
Česko
Maďarsko
Polsko
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Příznivou tendenci zaznamenala v období 2001 – 2008 zaměstnanost starších pracovníků,
která je definovaná jako zaměstnanost osob ve věku 54-65 let a počítá se jako podíl
zaměstnaných v této kategorii k celkovému počtu obyvatel ve věkovém rozpětí 54-65 let.
Česká republika předstihla u tohoto indikátoru průměr EU27 a v roce 2008 bylo dosaženo
zaměstnanosti 47-6 % proti 37,1 % v roce 2001. Pokles se projevil pouze v Maďarsku.
24
Graf 3.12: Zaměstnanost starších pracovníků
Zaměstnanost starších pracovníků
50
45
40
35
30
25
20
2001
2002
EU 27
2003
Rakousko
2004
Česko
2005
2006
Maďarsko
2007
Polsko
2008
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
3.3 Inovace a výzkum
Pro rozvoj znalostí, nových technologií a růst konkurenceschopnosti jsou rozhodující investice
do lidských zdrojů a výzkumu a vývoje. Pro hodnocení těchto politik jsou vybrány tyto
indikátory:

Hrubé výdaje na vědu a výzkum;

Úroveň dosaženého vzdělání mládeže;

Počet patentů EPO.
Cílem Lisabonské strategie bylo dosáhnout celkových výdajů na vědu a výzkum v roce 2010
3 % z HDP. V rámci EU27 tento indikátor za celé období 2001 – 2007 stagnuje kolem
hodnoty 1,85 %. Výrazný růst zaznamenalo pouze Rakousko z 2,07 % na 2,56 % a Česko
z 1,2 % na 1,54 %, i když zde z hlediska růstu HDP se projevuje tendence ke zpomalení.
Naopak k poklesu došlo např. u Slovenska z 0,63 % na 0,46 % a Polska z 0,62 % na 0,57
%.
Graf 3.13: Výdaje na vědu a výzkum jako % HDP
Výdaje na VaV jako % HDP
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
2001
EU 27
2002
Rakousko
2003
Česko
2004
2005
Maďarsko
2006
Polsko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
25
2007
Slovensko
Nadprůměrné hodnoty dosahují nové členské státy u indikátoru hodnotícího úroveň
středoškolského vzdělání mládeže (procento populace ve věku 20-24 let s minimálně vyšším
středoškolským vzděláním).
Graf 3.14: Úroveň dosaženého vzdělání mládeže
Úroveň dosaženého vzdělání mládeže
100
95
90
85
80
75
70
2001
EU27
2002
2003
Rakousko
2004
Česko
2005
2006
Maďarsko
2007
Polsko
2008
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Indikátorem technologické vyspělosti je počet žádostí o uznání patentů v Evropské patentové
organizaci EPO na jeden milion obyvatel. Jak z grafu vyplývá, existuje propastný rozdíl mezi
průměrem EU27 a zejména Rakouskem a novými členskými státy V4. Zatímco v Rakousku
počet podaných žádostí dosáhl 186 na milion obyvatel, v Česku, podobně jako v jiných
zemích V4 se toto číslo pohybuje kolem hodnoty 10, s minimální hodnotou 3,4 v Polsku
v roce 2006.
Graf 3.15: Patentové žádosti k EPO
200,00
Po čet žád o st í n a m il. o b .
180,00
160,00
140,00
120,00
100,00
80,00
60,00
40,00
20,00
0,00
2001
EU 27)
2002
Austria
2003
Czech Republic
2004
2005
2006
Hungary
Poland
Slovakia
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Pro lepší znázornění rozdílů mezi novými členskými státy V4 je předložen podrobný graf.
26
Počet žádostí k EPO na mil. ob.
Graf 3.16: Patentové žádosti k EPO pro státy V4
18,00
16,00
14,00
12,00
10,00
8,00
6,00
4,00
2,00
0,00
2001
2002
Czech Republic
2003
2004
Hungary
2005
Poland
2006
Slovakia
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
3.4 Ekonomická reforma
Ekonomická reforma má zásadní význam pro růst konkurenceschopnosti tím, že vytváří
prostředí pro zdravé podnikání a tvorbu pracovních míst, snížení chudoby a sociálního
vyloučení. Pro její hodnocení jsou uvedeny dva indikátory: Tvorba hrubého fixního kapitálu a
Relativní cenová úroveň.
Zatímco průměr EU27 a Rakousko vykazují u tvorby hrubého fixního kapitálu mírný růst, u
zemí V4 je to spíše pokles, Česko v posledních letech stagnuje.
Tvorba hrubého fixního kapitálu jako % HDP
Graf 3.17: Tvorba hrubého fixního kapitálu jako % HDP
28
26
24
22
20
18
16
14
2001
EU27
2002
Rakousko
2003
Česko
2004
2005
2006
Maďarsko
Polsko
2007
2008
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Relativní cenová úroveň finální spotřeby domácností se od roku 2001 sblížila a konvergovala
u všech států V4 v roce 2008 k hodnotě 70 %.
27
Graf 3.18: Relativní cenová úroveň
110
Relativní cenová úroveň
100
90
80
70
60
50
40
2001
EU27
2002
Rakousko
2003
Česko
2004
2005
2006
Maďarsko
Polsko
2007
2008
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
3.5 Sociální soudržnost
Pro hodnocení úrovně sociální soudržnosti se používají následující indikátory:

Míra rizika chudoby po sociálních dávkách (celkem). Jedná se o podíl osob s příjmem
pod hranici rizika chudoby po sociálních transferech. Hranice chudoby se stanovuje
jako 60 % národního mediánového disponibilního příjmu po sociálních transferech.

Rozptyl regionální míry zaměstnanosti neboli variační koeficient míry zaměstnanosti
regionů na úrovni NUTS 2 v rámci daného státu.

Míra dlouhodobé nezaměstnanosti. Jedná se o dlouhodobě nezaměstnané (12 měsíců
a déle) jako procento celkového ekonomicky aktivního obyvatelstva ve věku 15 – 64
let.
V hodnocení míry chudoby se kromě Polska pohybují všechny země pod průměrem EU27,
který byl v roce 2008 na hodnotě 17 %, Česko patří k nejlepším zemím s hodnotou 9 %.
Graf 3.19: Míra rizika chudoby
23
Míra rizika chudoby
21
19
17
15
13
11
9
7
5
2005
EU 27
2006
Rakousko
Česko
2007
Maďarsko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
28
2008
Polsko
Slovensko
Ekonomický růst v letech 2003 – 2007 výrazně ovlivnil dlouhodobou nezaměstnanost, kde
největší pokles nastal na Slovensku (z 12,2 % v roce 2002 na 6,6 % v roce 2008 a v Polsku
z 11 % na 2,4 %).
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti
Graf 3.20: Míra dlouhodobé nezaměstnanosti
14
12
10
8
6
4
2
0
2001
EU27
2002
Austria
2003
2004
2005
Czech Republic
2006
Hungary
2007
Poland
2008
Slovakia
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Pokud jde o rozptyl regionální nezaměstnanosti, všechny sledované státy vykazují hodnotu
pod průměrem EU27, který v roce 2008 byl 11,1 %, naproti tomu v Česku a Rakousku
dosáhl hodnoty 4,5 % a 3,8 %.
Graf 3.21: Rozptyl regionální zaměstnanosti
Rozptyl regionální zaměstnanosti
14
12
10
8
6
4
2
0
2001
EU27
2002
Austria
2003
Czech Republic
2004
2005
Hungary
2006
Poland
2007
Slovakia
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
3.6 Životní prostředí
Pro hodnocení úrovně životního prostředí na národní úrovní byly zvoleny tři indikátory:

Celková emise skleníkových plynů, tj. procentní změna od základního roku 1990 a cílů
podle Kjótského protokolu, založeno na ekvivalentech CO2.
29

Energetická náročnost národního hospodářství, tj. hrubá spotřeba energie ve státě
dělená HDP ve stálých cenách v kgoe (kilogram of oil equivalent na 1000 Euro).

Objem nákladní dopravy k HDP, tj. Index objemu nákladní dopravy ve státě vztahující
se k HDP měřený v tkm.
Energetická náročnost ekonomiky
Graf 3.22: Energetická náročnost ekonomiky
900,00
800,00
700,00
600,00
500,00
400,00
300,00
200,00
100,00
0,00
2001
EU 27
2002
Rakousko
2003
Česko
2004
2005
Maďarsko
2006
Polsko
2007
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Jak z grafu vyplývá, všechny státy V4 mají 2-3-krát náročnější energetickou náročnost
ekonomiky, přitom Rakousko (140) se pohybuje mírně nad průměrem EU27 (169). V roce
2007 patřilo Česko s hodnotou indikátoru 553 k nejnáročnějším ekonomikám.
Opačná je situace v emisi skleníkových plynů, které mají státy V4 hodnoty pod průměrem
EU27.
Graf 3.23: Emise skleníkových plynů
Emise skleníkových plynů
140,0
120,0
100,0
80,0
60,0
40,0
2001
EU 27
2002
Rakousko
2003
Česko
2004
2005
Maďarsko
2006
Polsko
2007
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Konečně v indikátoru vnitrozemské nákladní dopravy vykazují výrazný nárůst Maďarsko a
Polsko.
30
Graf 3.24: Objem vnitrozemské nákladní dopravy vztažené k HDP
140,0
Objem nákladní dopravy
130,0
120,0
110,0
100,0
90,0
80,0
2001
EU 27
2002
Rakousko
2003
Česko
2004
2005
Maďarsko
2006
Polsko
2007
Slovensko
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
3.7 Závěry ke strukturálním indikátorům pro hodnocení národních
disparit
Období 2001 – 2006 resp. 2008 představovalo pro státy střední Evropy a současně nové
členské státy EU Česko, Maďarsko, Polsko a Slovensko etapu příznivého ekonomického
vývoje, kterou lze pro většinu indikátorů charakterizovat jako etapu společných trendů, růstu
a národní konvergence.
V ekonomické oblasti došlo s výjimkou Maďarska ke znatelnému nárůstu HDP, který byl
mimořádný zejména u Slovenska. Velmi výrazný byl nárůst zaměstnanosti pokles
nezaměstnanosti, bohužel zastavený světovou ekonomickou krizí.
V oblasti rozvoje inovačního potenciálu se po mírném nárůstu projevuje stagnace a rozevírají
se nůžky mezi průměrem EU27, případně Rakouskem jak ve výdajích na podporu výzkumu a
vývoje, tak např. u přihlášek patentů.
Přestože dochází ke sbližování relativní cenové úrovně, stále zůstává výrazný rozdíl mezi
průměrem EU27 o 30 %. Na druhé straně vykazují státy V4 převážně nízkou míru rizika
chudoby a došlo k podstatnému poklesu dlouhodobé nezaměstnanosti.
V oblasti životního prostředí existuje podstatný rozdíl v energetické náročnosti ekonomiky
v neprospěch států V4, na druhé straně v emisi skleníkových plynů zůstávají tyto státy
hluboko pod průměrem EU27.
31
4 Regionální disparity v Česku
Česko, oficiální název Česká republika, patří v rámci EU mezi střední státy s počtem obyvatel
10,3 mil. a rozlohou 77,3 tis. km2.
4.1 Regionální struktura Česka
Pro regionální členění území České republiky je využita metodika Nomenklatury územně
statistických jednotek (NUTS). Konkrétní rozdělení je provedeno následujícím způsobem:
Tabulka 4.1: Regionální struktura Česka podle NUTS
NUTS
Počet
Název
NUTS 1
1
Území ČR
NUTS 2
8
Oblasti
NUTS 3
14
Kraje
LAU 1
77
Okresy
LAU 2
6254
Obce
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Samosprávnou funkci plní kraje na úrovni NUTS 3.
Tabulka 4.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Česku
Region/stát - 2007
Celkový
Hustota
počet
Rozloha
obyvatel
obyvatel km²
na km²
v tis.
cz01:Praha
1200,1
485.1
cz02:Strední Čechy
1188,5
10809.7 110,0
cz03:Jihozápad
1189,4
17068.6 69,7
cz04:Severozápad
1133,2
8480.1
cz05:Severovýchod
1492,9
12258.9 121,8
cz06:Jihovýchod
1649,2
13727.0 120,2
cz07:Střední Morava
1231,2
9017.3
135,0
cz08:Moravskoslezsko
1249,6
5421.9
235,2
cz: Česko
10334,1 77268,6 133,7
2472,9
133,7
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Z hlediska počtu obyvatel neexistují mezi regiony NUTS 2 velmi výrazné rozdíly – poměr
mezi nejlidnatějším a nejmenším regionem je pouze 1,45.
32
Tabulka 4.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Česku
NUTS 2
NUTS 3
Zdroj: Eurostat, 2007
4.2 Regionální ekonomické disparity v Česku
V České ekonomice se projevuje vysoce dichotomní situace mezi Prahou, která patří mezi
nejvyspělejší regiony v rámci EU27 s hodnotou HDP/ob. 162,3% (2006) a zbytkem republiky,
kde se úroveň regionů v tomto ukazateli pohybuje v rozmezí 60,1 % do 73 %. Všechny
regiony vykazují ve vztahu k EU27 růst HDP/obyvatel a Česká republika je nejvyspělejší zemí
v rámci V4.
Graf 4.1: Vývoj regionálního HDP v Česku v % EU27
cz01:Praha
cz02:Strední Cechy
cz03:Jihozápad
cz04:Severozápad
cz05:Severovýchod
cz06:Jihovýchod
cz07:Strední Morava
cz08:Moravskoslezsko
180,0
HDP /ob. P P S v % E U27
160,0
140,0
120,0
100,0
80,0
60,0
40,0
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
33
2006
Graf 4.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Česku (2006)
2006
2006
cz01:Praha
162,3
17200
cz02:Strední Cechy
73,0
cz03:Jihozápad
16800
cz03:Jihozápad
71,2
cz06:Jihovýchod
16400
cz02:Strední Cechy
HDP/ob. PPS
cz01:Praha
38400
cz08:Moravskoslezsko
cz06:Jihovýchod
cz05:Severovýchod
15300
cz04:Severozápad
14400
cz07:Strední Morava
14200
64,7
cz08:Moravskoslezsko
15300
cz05:Severovýchod
69,3
64,6
cz04:Severozápad
61,1
cz07:Strední Morava
60,1
0,0
0
20,0
40,0
5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000
60,0
80,0
100,0 120,0 140,0 160,0 180,0
HDP/ob PPS v % EU27
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Podíl mezi nejvyšší hodnotou HDP na obyvatele v Praze a nejnižší na Střední Moravě je 2,7.
Největší meziroční růsty HDP v období 2001 – 2006 po Středních Čechách a Praze byl
v regionu Moravskoslezsko.
Graf 4.3: Meziroční růst regionálního HDP v Česku 2001-2006
2001-2006
cz02:Strední Cechy
31,8
cz01:Praha
26,8
cz08:Moravskoslezsko
26,2
cz03:Jihozápad
26,1
cz06:Jihovýchod
24,2
cz05:Severovýchod
23,0
cz07:Strední Morava
22,8
cz04:Severozápad
19,2
0
5
10
15
20
25
30
35
Růst HDP v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Na rozdíl od EU27, kde vykazuje rozptyl regionálního HDP spíše pokles či stagnaci, v Česku
má rozptyl HDP/ob. mírně rostoucí průběh, což signalizuje nárůst rozdílů mezi ekonomickou
výkonností regionů. Je to dáno zejména rychlejším růstem Prahy.
34
Graf 4.4: Rozptyl regionálního HDP v Česku
eu: EU27
cz:Česko
40,0
Rozptyl regionálního HDP v %
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zatímco rozdíly v HDP na obyvatele jsou mezi Prahou a ostatními regiony velké, rozdělení
prvotního a disponibilního důchodu v domácnostech (vyjádřených pomocí PPS a PPCS – viz
definice) je regionálně poměrně vyrovnané.
Graf 4.5: HDP a důchody na obyvatele v Česku (2006)
2006
Regionální HDP/ob, v PPS
Prvotní důchod PPCS
Disponibilní důchod PPCS
cz08:Moravskoslezsko
cz07:Strední Morava
cz06:Jihovýchod
cz05:Severovýchod
cz04:Severozápad
cz03:Jihozápad
cz02:Strední Cechy
cz01:Praha
0
5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000
HDP a důchody na obyvatele
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
35
4.3 Regionální disparity trhu práce v Česku
Česko patří ke státům s vysokou mírou zaměstnanosti, Praha překračuje trvale hranici 70 %,
další 4 regiony se pohybují nad hodnotou 65 % a výrazný růst zaznamenalo také poslední
Moravskoslezsko, které dosáhlo v roce 2008 hodnoty 63,2 %.
Graf 4.6: Míra zaměstnanosti v Česku
cz01:Praha
cz02:Strední Cechy
cz03:Jihozápad
cz04:Severozápad
cz05:Severovýchod
cz06:Jihovýchod
cz07:Strední Morava
cz08:Moravskoslezsko
75,0
70,0
65,0
60,0
55,0
50,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Míra zaměstnanosti
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Ve srovnání s průměrem EU27 je rozptyl regionální zaměstnanosti v NUTS2 regionech
poloviční, v posledních čtyřech letech klesal, což svědčí o snižování rozdílů v zaměstnanosti
mezi regiony.
Graf 4.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Česku
eu27:EU27
cz:Česko
Rozptyl regionální zaměstnanosti v %
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
36
2006
2007
Míra nezaměstnanosti vykazovala v letech 2005 – 2008 trvalý pokles u všech regionů,
výrazného poklesu bylo dosaženo zejména u průmyslových regionů postižených
restrukturalizací, tj. regionu Moravskoslezsko (ze 14,4 % na 8,5 %) a regionu Severozápad
(z 11,8 % na 9,5 %).
Graf 4.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Česku
cz01:Praha
cz02:Strední Cechy
cz03:Jihozápad
cz04:Severozápad
cz05:Severovýchod
cz06:Jihovýchod
cz07:Strední Morava
cz08:Moravskoslezsko
M íra ne za m ě s tna nos ti v %
16,0
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Po mírném nárůstu v roce 2004 docházelo až do roku 2008 k významnému poklesu
dlouhodobé nezaměstnanosti ve všech regionech.
Podíl dlouhodobé nezaměstnanosti
v%
Graf 4.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Česku
cz01:Praha
cz02:Strední Cechy
cz03:Jihozápad
cz04:Severozápad
cz05:Severovýchod
cz06:Jihovýchod
cz07:Strední Morava
cz08:Moravskoslezsko
10,0
9,0
8,0
7,0
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
1,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
37
2007
2008
4.4 Regionální disparity výzkumu a vývoje v Česku
Česko patří k zemím s průměrnou podporou vědy a výzkumu. Jeho průměr výdajů na VaV
(1,54 % HDP) se blíží průměru EU27 (1,85 % HDP). Dva regiony – Praha a střední Čechy
tento průměr překračují, výrazného nárůstu bylo dosaženo v roce 2006 v regionu
Moravskoslezsko. Z grafu však také vyplývá přílišné soustředění podpory výzkumu
v uvedených dvou regionech na úkor ostatních regionů.
Graf 4.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Česku
cz01:Praha
cz02:Strední Cechy
cz03:Jihozápad
cz04:Severozápad
cz05:Severovýchod
cz06:Jihovýchod
cz07:Strední Morava
cz08:Moravskoslezsko
3,50
Výdaje na výzkum v % HDP
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zaměstnanost pracovníků ve výzkumu v podstatě kopíruje finanční podporu výzkumu
s výjimkou regionu Jihovýchod, ve všech regionech došlo ke zvýšení zaměstnanosti ve
výzkumu.
Graf 4.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Česku
2007
2001
2,09
cz01:Praha
0,77
cz06:Jihovýchod
0,33
cz05:Severovýchod
0,40
cz02:Strední Cechy
0,40
0,55
0,53
0,31
cz07:Strední Morava
0,45
0,38
cz03:Jihozápad
0,00
0,98
0,56
cz08:Moravskoslezsko
cz04:Severozápad
3,03
0,38
0,12
0,15
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
38
3,00
3,50
Ve všech regionech došlo v období 2001 – 2008 ke zvýšení počtu a kvalifikace lidských
zdrojů, mezi regiony přitom neexistují kromě Prahy podstatné rozdíly.
Graf 4.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % v Česku
2008
2001
52,5
cz01:Praha
29,9
cz06:Jihovýchod
25,9
cz02:Strední Cechy
37,2
34,4
29,0
34,2
L
cz03:Jihozápad
59,8
27,2
cz05:Severovýchod
32,4
cz07:Strední Morava
27,6
31,6
cz08:Moravskoslezsko
29,6
31,2
24,8
27,4
cz04:Severozápad
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
Lidské zdroje ve VaV (HRST) v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Česko vykazuje v rámci států střední Evropy průměrný počet patentových žádostí k EPO.
Průměr Česka 10,8 na mil. obyvatel však překračuje pouze Praha.
Graf 4.13: Patentové žádosti EPO v Česku
2005
11,789
cz01:Praha
8,242
cz05:Severovýchod
5,402
cz02:Strední Cechy
5,034
cz08:Moravskoslezsko
4,705
cz03:Jihozápad
cz04:Severozápad
3,284
cz06:Jihovýchod
3,274
1,795
cz07:Strední Morava
0
2
4
6
8
10
12
14
Patentové žádosti EPO
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zaměstnanost v high-tech odvětvích je soustředěná do Prahy a Středních Čech.
39
Graf 4.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Česku
2007
cz01:Praha
7,74
cz06:Jihovýchod
5,23
cz03:Jihozápad
5,14
cz05:Severovýchod
4,61
cz08:Moravskoslezsko
4,55
cz02:Strední Cechy
3,97
cz07:Strední Morava
3,82
cz04:Severozápad
3,09
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00
9,00
Zaměstnanost v high-tech odvětvích v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
4.5 Regionální disparity informační společnosti v Česku
Počet domácností, které mají přístup k Internetu je v českých regionech poměrně vyrovnán a
s výjimkou Prahy (62 %) je podprůměrný.
Graf 4.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Česku
2008
cz01:Praha
62
cz02:Strední Cechy
48
cz08:Moravskoslezsko
45
cz06:Jihovýchod
44
cz05:Severovýchod
44
cz03:Jihozápad
42
cz07:Strední Morava
40
cz04:Severozápad
39
0
10
20
30
40
50
Domácnosti s přístupem k Internetu v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
40
60
70
4.6 Regionální disparity dopravní infrastruktury v Česku
Celková délka dálnic v Česku 691 km je výrazně podprůměrná proti vyspělým státům EU.
Její rozložení v regionech je vázáno na historickou dálnici D1 mezi Prahou a Brnem.
Graf 4.16: Délka dálnic v Česku
2008
cz06:Jihovýchod
227,0
cz02:Strední Cechy
194,0
125,0
cz03:Jihozápad
53,0
cz04:Severozápad
cz07:Strední Morava
29,0
cz08:Moravskoslezsko
28,0
24,0
cz05:Severovýchod
11,0
cz01:Praha
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
Délka dálnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Počet obětí silničních dopravních nehod na mil. obyvatel je u 4 regionů nad hodnotou 100,
což odpovídá tendencím v okolních státech.
Graf 4.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel
2006
cz02:Strední Cechy
151
cz03:Jihozápad
120
cz05:Severovýchod
115
cz06:Jihovýchod
102
cz07:Strední Morava
98
cz04:Severozápad
96
cz08:Moravskoslezsko
89
cz01:Praha
58
0
20
40
60
80
100
120
Oběti silničních nehod na mil. ob.
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
41
140
160
Celková délka železnic dosáhla v roce 2007 hodnoty 9588 km.
Graf 4.18: Délka železnic v Česku
2008
1809
cz05:Severovýchod
1689
cz03:Jihozápad
1514
cz04:Severozápad
1420
cz06:Jihovýchod
1279
cz02:Strední Cechy
958
cz07:Strední Morava
673
cz08:Moravskoslezsko
246
cz01:Praha
0
200
400
600
800
1000 1200 1400 1600 1800 2000
Délka železnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
4.7 Závěr k regionálním disparitám v Česku
Mezi českými regiony na úrovni NUTS 2 neexistují podstatné rozdíly v počtu obyvatel.
Výrazný je však rozdíl mezi ekonomickou výkonností Prahy a zbytkem republiky, který
z hlediska HDP/obyvatele je 2,7 násobkem a jak ukazuje hodnota rozptylu, dochází k jeho
prohlubování. Největší regionální růst po Středních Čechách a Praze zaznamenal v minulém
období 2001 – 2006 region Moravskoslezsko (26,2 %), který byl postižen rozsáhlou
restrukturalizací. Příznivý ekonomický vývoj v regionech byl přerušen světovou ekonomickou
krizí a nestabilní politickou situací v Česku.
Z hlediska zaměstnanosti vykazuje Česko nadprůměrné hodnoty (66,6 %) a překročilo
průměr EU27 (65,9 %). Rozptyl regionální míry zaměstnanosti v tomto období poklesl. Až do
roku 2008 byl zaznamenán v regionech významný pokles nezaměstnanosti i dlouhodobé
nezaměstnanosti a došlo v této oblasti ke snižování rozdílů mezi regiony, jak dokazuje
průběh hodnot indikátoru rozptylu regionálních hodnot.
Česko patří k zemím s průměrnou podporou vědy a výzkumu jak v podílu výdajů na VaV, tak
v počtu patentových žádostí ve srovnání se zeměmi V4. Podpora vědy a výzkumu je však
soustředěna převážně do Prahy a Středních Čech.
Ve srovnání se zeměmi V4 vykazuje Česko lepší železniční dopravní infrastrukturu,
nedostatečná je délka dálniční sítě.
42
5 Regionální disparity v Maďarsku
Maďarsko, oficiální název Maďarská republika, patří v rámci EU mezi střední státy s počtem
obyvatel 10,055 mil. a rozlohou 93,031 tis. km2.
5.1 Regionální struktura Maďarska
Maďarsko má dvojstupňové administrativně správní členění. V prvním stupni je to 19
samosprávných žup (megyék), které odpovídají našim krajům a město Budapešť. Základní
lokální samosprávnou jednotkou pak jsou obce, kterých je 3 145. Pro regionální členění
území Maďarska je využita metodika Nomenklatury územně statistických jednotek (NUTS).
Konkrétní rozdělení je provedeno následujícím způsobem:
Tabulka 5.1: Regionální struktura Maďarska podle NUTS
NUTS
Počet
Název
NUTS 1
3
Velké regiony (statisztikai nagyrégiók)
NUTS 2
7
Regiony, statistické regiony, (tervezési-statisztikai régiók)
NUTS 3
20
Župy (megyék) – samosprávné územní celky
LAU 1
168
Okresy (kistérségek, subregiony, maloregiony)
LAU 2
3145
Obce (települések), samosprávné jednotky
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Samosprávnou funkci plní regiony na úrovni NUTS 3, tzv. župy.
Tabulka 5.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Maďarsku
Region/stát - 2007
Celkový
Rozloha
počet
obyvatel km²
v tis.
Hustota
obyvatel
na km²
hu10:Közép-Magyarország
2885,0
6919,0
417,0
hu21:Közép-Dunántúl
1106,1
11117,0 99,5
hu22:Nyugat-Dunántúl
998,7
11329,0 88,2
hu23:Dél-Dunántúl
963,9
14169,0 68,0
hu31:Észak-Magyarország
1244,1
13429,0 92,6
hu32:Észak-Alföld
1519,7
17729,0 85,7
hu33:Dél-Alföld
1338,4
18339,0 73,0
hu: Maďarsko
10055,9
93031,0 108,1
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Z hlediska počtu obyvatel existují mezi regiony velmi výrazné rozdíly – poměr mezi
nejlidnatějším regionem Közép-Magyarország a regionem Dél-Dunántúl je téměř 3.
43
Tabulka 5.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Maďarsku
NUTS 2
NUTS 3
Zdroj: Eurostat, 2007
5.2 Regionální ekonomické disparity v Maďarsku
Maďarské regiony mají ve srovnání s ostatními státy V4 netypický průběh vývoje HDP. Kromě
růstu centrálního regionu s hlavním městem Budapeští došlo ve všech regionech od roku
2003 k poklesu HDP z hlediska jejich postavení v EU27. Typický je dichotomní charakter
ekonomiky, kdy HDP/ob. u regionu Közép-Magyarország je 2,6 krát vyšší než u
nejzaostalejšího regionu Észak-Alföld.
Graf 5.1: Vývoj regionálního HDP v Maďarsku v % EU27
hu10:Közép-Magyarország
hu21:Közép-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu23:Dél-Dunántúl
hu31:Észak-Magyarország
hu32:Észak-Alföld
hu33:Dél-Alföld
110,0
HDP/ob. v PPS v % EU27
100,0
90,0
80,0
70,0
60,0
50,0
40,0
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
44
2006
Graf 5.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Maďarsku (2006)
hu32:Észak-Alföld
9500
hu31:Észak-Magyarország
9600
hu33:Dél-Alföld
9900
hu32:Észak-Alföld
40,1
hu31:Észak-Magyarország
40,7
hu33:Dél-Alföld
42,1
hu23:Dél-Dunántúl
42,9
10100
hu23:Dél-Dunántúl
13600
hu21:Közép-Dunántúl
hu21:Közép-Dunántúl
15100
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
24900
hu10:Közép-Magyarország
0
5000
10000
15000
57,6
20000
25000
63,8
hu10:Közép-Magyarország
30000
105,5
0,0
Regionální HDP/ob. v PPS
20,0
40,0
60,0
80,0 100,0 120,0
HDP/ob.v PPS v % EU27
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zajímavá je vyrovnanost ekonomické výkonnosti či spíše ekonomického zaostávání u 4
regionů. Největší meziroční růsty HDP v období 2000 – 2005 vykázaly regiony KözépMagyarország (33,8 %) a Közép-Dunántúl (28,9 %), což je v silném kontrastu s růstem
pouze 15,2 % u dvou nejméně výkonných regionů.
Graf 5.3: Meziroční růst regionálního HDP v Maďarsku
2000-2005
hu10:KözépMagyarország
33,8
Růst HDP v %
hu21:KözépDunántúl
28,9
26,2
hu32:Észak-Alföld
hu31:ÉszakMagyarország
25,2
hu33:Dél-Alföld
18,5
hu23:Dél-Dunántúl
15,2
hu22:NyugatDunántúl
15,2
0
5
10
15
20
25
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
45
30
35
40
V EU27 jako celku vykazuje rozptyl regionálního HDP spíše pokles a stagnaci, v Maďarsku má
prokazatelně rostoucí průběh, což signalizuje nárůst rozdílů mezi ekonomickou výkonností
regionů.
Graf 5.4: Rozptyl regionálního HDP v Maďarsku
EU27
hu:Maďarsko
45,0
Rozptyl regionálního HDP v %
40,0
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zatímco rozdíly v HDP na obyvatele jsou v maďarských regionech velké, rozdělení prvotního
a disponibilního důchodu v domácnostech (vyjádřených pomocí PPS a PPCS – viz definice) je
regionálně poměrně vyrovnané, i když centrální region s hlavním městem zaujímá výrazně
vedoucí postavení.
Graf 5.5: HDP a důchody na obyvatele v Maďarsku (2006)
2006
Regionální HDP/ob. v PPS
Prvotní důchod PPCS
Disponibilní důchod PPCS
hu32:Észak-Alföld
hu31:Észak-Magyarország
hu33:Dél-Alföld
hu23:Dél-Dunántúl
hu21:Közép-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu10:Közép-Magyarország
0
5000
10000
15000
20000
25000
HDP a důchody na obyvatele
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
46
30000
5.3 Regionální disparity trhu práce v Maďarsku
Maďarsko patří ke státům s nízkou mírou zaměstnanosti, 3 regiony se pohybují v rozmezí 60
– 65 %, avšak u dalších 4 regionů je zaměstnanost pod 55 %.
Graf 5.6: Míra zaměstnanosti v Maďarsku
hu10:Közép-Magyarország
hu21:Közép-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu23:Dél-Dunántúl
hu31:Észak-Magyarország
hu32:Észak-Alföld
hu33:Dél-Alföld
Míra zaměstnanosti v %
65,0
60,0
55,0
50,0
45,0
40,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Ve srovnání s průměrem EU27 je rozptyl regionální zaměstnanosti v NUTS 2 regionech nižší,
v posledních třech letech spíše stagnuje, což svědčí o zachování rozdílů mezi regiony.
Graf 5.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Maďarsku
eu27:EU27
hu: Maďarsko
14,0
Rozptyl míry zaměstnanosti v %
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Míra nezaměstnanosti vykazovala v letech 2004 – 2008 růst prakticky u všech regionů, což je
pro období růstu evropské ekonomiky spíše neobvyklé a odráží situaci v maďarském
hospodářství. Mírný pokles nezaměstnanosti je zřejmý jen u centrálního regionu s výrazným
ekonomickým růstem a regionu Nyugat-Dunántúl.
47
Graf 5.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Maďarsku
hu10:Közép-Magyarország
hu21:Közép-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu23:Dél-Dunántúl
hu31:Észak-Magyarország
hu32:Észak-Alföld
hu33:Dél-Alföld
16,0
Míra nezaměstnanosti v %
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Jen tři regiony vykazují pokles dlouhodobé nezaměstnanosti, u zbývajících 4 regionů je její
růst významný a dosahuje až 7 %.
Graf 5.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Maďarsku
hu10:Közép-Magyarország
hu21:Közép-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu23:Dél-Dunántúl
hu31:Észak-Magyarország
hu32:Észak-Alföld
hu33:Dél-Alföld
Dlouhodobá nezaměstnanost v %
8,0
7,0
6,0
5,0
4,0
3,0
2,0
1,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
48
2007
2008
5.4 Regionální disparity výzkumu a vývoje v Maďarsku
Maďarsko patří k zemím s nízkou podporou vědy a výzkumu. Jeho průměr výdajů na VaV
(0,97 % z HDP) vysoce podkračuje průměr EU (1,85 %), přitom pouze centrální region je
nad hodnotou 1,4 % a úroveň dvou regionů je kolem hodnoty 0,4 %.
Graf 5.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Maďarsku
hu10:Közép-Magyarország
hu21:Közép-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu23:Dél-Dunántúl
hu31:Észak-Magyarország
hu32:Észak-Alföld
hu33:Dél-Alföld
Výdaje na výzkum v % HDP
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zaměstnanost pracovníků ve výzkumu v podstatě kopíruje finanční podporu výzkumu, mezi
regiony však existuje výrazný rozdíl. Zaměstnanost ve výzkumu v centrálním regionu je více
jak trojnásobná.
Graf 5.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Maďarsku
2007
hu33:Dél-Alföld
0,63
hu32:Észak-Alföld
hu31:Észak-Magyarország
0,60
0,39
hu23:Dél-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu21:Közép-Dunántúl
0,70
0,43
0,36
1,54
hu10:Közép-Magyarország
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80
Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
49
Ve všech regionech došlo v období 2001 – 2008 ke zvýšení počtu a kvalifikace lidských
zdrojů, mezi regiony přitom neexistují kromě centrálního regionu podstatné rozdíly.
Graf 5.12: Lidské zdroje ve V a V (HRST) v % v Maďarsku
2001
hu33:Dél-Alföld
2008
28,6
21,3
hu32:Észak-Alföld
27,4
23,9
hu31:ÉszakMagyarország
26,0
24,1
27,6
25,5
hu23:Dél-Dunántúl
hu22:NyugatDunántúl
25,9
24,7
hu21:KözépDunántúl
24,0
27,6
hu10:KözépMagyarország
36,2
0,0
10,0
20,0
30,0
44,1
40,0
50,0
Lidské zdroje ve VaV (HRST) v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Maďarsko vykazuje ve srovnání se státy střední Evropy velmi nízký počet patentových
žádostí. Průměr Maďarska v roce 2005 byl 13,7 patentů na mil. obyvatel, v regionech má
klesající tendenci.
Graf 5.13: Patentové žádosti EPO v Maďarsku
hu10:Közép-Magyarország
hu21:Közép-Dunántúl
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu23:Dél-Dunántúl
hu31:Észak-Magyarország
hu32:Észak-Alföld
hu33:Dél-Alföld
Počet patentů EPO na mil. ob.
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
2001
2002
2003
2004
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
50
2005
Zaměstnanost v high-tech odvětvích je ve srovnání s ostatními státy V4 nadprůměrná.
Graf 5.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Maďarsku
2007
8,16
hu10:Közép-Magyarország
6,47
hu22:Nyugat-Dunántúl
6,34
hu23:Dél-Dunántúl
6,16
hu21:Közép-Dunántúl
4,71
hu31:Észak-Magyarország
3,24
hu32:Észak-Alföld
2,62
hu33:Dél-Alföld
0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00
Zaměstnanost v high-tech odvětvích v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
5.5 Regionální disparity informační společnosti v Maďarsku
Počet domácností, které mají přístup k Internetu, je v maďarských regionech poměrně
vyrovnán, avšak nedosahuje ve většině případů 50 %.
Graf 5.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Maďarsku
2008
44
hu33:Dél-Alföld
40
hu32:Észak-Alföld
hu31:Észak-Magyarország
42
hu23:Dél-Dunántúl
42
49
hu22:Nyugat-Dunántúl
hu21:Közép-Dunántúl
52
58
hu10:Közép-Magyarország
0
10
20
30
40
50
60
Počet domácností s přístupem k Internetu
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
51
70
5.6 Regionální disparity dopravní infrastruktury v Maďarsku
Celková délka dálnic v Maďarsku 858 km je výrazně nadprůměrná proti sousedním státům
V4 střední Evropy a v období 2001 – 2007 se prakticky zdvojnásobila.
Graf 5.16: Délka dálnic v Maďarsku
2006
hu21:Közép-Dunántúl
188
hu31:Észak-Magyarország
140
hu10:Közép-Magyarország
129
hu33:Dél-Alföld
121
hu32:Észak-Alföld
108
hu22:Nyugat-Dunántúl
96
hu23:Dél-Dunántúl
76
0
50
100
150
200
Délka dálnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Počet obětí silničních dopravních nehod na mil. obyvatel kromě centrálního regionu vysoce
překračuje hodnotu 100 a je ve srovnání s ostatními sousedními státy nadprůměrný.
Graf 5.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel
2006
186
hu33:Dél-Alföld
151
hu32:Észak-Alföld
146
hu31:Észak-Magyarország
140
hu23:Dél-Dunántúl
128
hu22:Nyugat-Dunántúl
117
hu21:Közép-Dunántúl
94
hu10:Közép-Magyarország
0
50
100
150
Počet obětí silničních nehod na mil. ob.
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
52
200
Celková délka železnic dosáhla v roce 2007 hodnoty 7446 km. Od roku 2001 se však snižuje.
Graf 5.18: Délka železnic v Maďarsku
2007
1510
hu32:Észak-Alföld
1362
hu33:Dél-Alföld
hu23:Dél-Dunántúl
1090
hu21:Közép-Dunántúl
1080
948
hu31:Észak-Magyarország
hu10:Közép-Magyarország
802
hu22:Nyugat-Dunántúl
654
0
200
400
600
800 1000 1200 1400 1600
Délka železnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
5.7 Závěr k regionálním disparitám v Maďarsku
Mezi maďarskými regiony existují podstatné rozdíly v počtu obyvatel a také v ekonomické
výkonnosti, kdy hodnota HDP/ob. nejvyspělejšího centrálního regionu s hlavním městem
(Közép-Magyarország - 24900 PPS) je 2,6-násobná proti regionu nejzaostalejšímu (ÉszakAlföld, 9500 PPS). Centrální region má HDP/ob. mírně nad průměrem EU27, avšak 4 ze 7
regionů nedosahují ani hodnoty 48 %. Rozptyl regionálního HDP/ob. se v posledních letech
v Maďarsku zvětšuje, růst centrálního regionu v období 2000 – 2005 přesáhl hodnotu 33 %
proti 15,2 % nejzaostalejšího regionu.
Z hlediska zaměstnanosti vykazuje Maďarsko podprůměrné hodnoty v rámci EU27. Všechny
regiony jsou pod hodnotou 65 %, z toho 4 se dokonce pohybují kolem hodnoty 50 %. Míra
nezaměstnanosti u nejvyspělejších regionů i v období růstu stagnovala a u ostatních rostla.
Rozptyl regionální zaměstnanosti a zejména nezaměstnanosti se zvětšoval, což signalizuje
prohlubování regionálních disparit.
Maďarsko patří k zemím s velmi nízkou podporou vědy a výzkumu jak v podílu výdajů na VaV
a podpora vědy a výzkumu stagnuje.
Ve srovnání se zeměmi V4 vykazuje Maďarsko lepší dopravní infrastrukturu, zejména pokud
jde o délku dálniční sítě.
53
6 Regionální disparity v Polsku
Polsko, oficiální název Polská republika, patří v rámci EU mezi velké státy s počtem obyvatel
38,1 mil. a rozlohou 312,7 tis. km2.
6.1 Regionální struktura Polska
Pro regionální členění území Polska je využita metodika Nomenklatury územně statistických
jednotek (NUTS). Z hlediska administrativně-správního je v Polsku uplatněna třístupňová
struktura v členění na vojvodství (województwo), okresy (powiat) a obce (gmina).
Tabulka 6.1: Regionální struktura Polska podle NUTS
NUTS
Počet
Název
NUTS 1
NUTS 2
NUTS 3
LAU 1
LAU 2
6
16
45
379
2489
Regiony - spojuje několik vojvodství
Vojvodství (wojewódstwa) - vyšší územně samosprávný celek
Podregiony, které jsou uměle vytvořeny spojením několika okresů
Okresy (powiaty) a města s právy okresu, resp. tzv. pověřené obce
Obce (gminy)
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Samosprávnou funkci plní vojvodství na úrovni NUTS 2.
Tabulka 6.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Polsku
Region/stát (2007)
pl11:Lódzkie
pl12:Mazowieckie
pl21:Malopolskie
pl22:Slaskie
pl31:Lubelskie
pl32:Podkarpackie
pl33:Swietokrzyskie
pl34:Podlaskie
pl41:Wielkopolskie
pl42:Zachodniopomorskie
pl43:Lubuskie
pl51:Dolnoslaskie
pl52:Opolskie
pl61:Kujawsko-Pomorskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
pl63:Pomorskie
pl: Polsko
Počet
obyvatel
v tis.
2561,0
5180,1
3275,1
4661,6
2169,5
2097,5
1277,7
1194,4
3382,7
1692,6
1008,5
2880,4
1039,5
2066,3
1426,5
2207,3
38120,7
Rozloha
v km²
18219
35579
15190
12331
25114
17844
11691
20180
29826
22896
13989
19948
9412
17970
24203
18293
312685
Hustota
obyvatel
na km²
140,6
145,6
215,6
378,0
86,4
117,5
109,3
59,2
113,4
73,9
72,1
144,4
110,4
115,0
58,9
120,7
121,9
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Z hlediska počtu obyvatel existují mezi regiony velmi výrazné rozdíly – poměr mezi
nejlidnatějším regionem Mazowieckie a nejmenším Lubuskie je více než 5-ti násobný.
54
Tabulka 6.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Polsku
NUTS 2
NUTS 3
Zdroj: Eurostat, 2007
6.2 Regionální ekonomické disparity v Polsku
Polské regiony mají v rámci států V4 typický průběh vývoje HDP. U všech regionů došlo
k růstu HDP, který však byl velmi nerovnoměrný. Projevuje se silná dichotomie mezi
regionem kolem hlavního města Mazowieckie (není totožný jen s hlavním městem), který v
HDP/obyvatele v roce 2006 dosáhl úrovně 83,6% k průměru EU27, a zejména regiony ve
východním Polsku (Lubelskie a Podkarpackie) s hodnotou pouze těsně nad 35 % průměru
EU27.
Vývoj regionálního HDP v Polsku
v % EU27
Graf 6.1: Vývoj regionálního HDP v Polsku v % EU27
pl11:Lódzkie
pl12:Mazowieckie
pl21:Malopolskie
pl22:Slaskie
pl31:Lubelskie
pl32:Podkarpackie
pl33:Swietokrzyskie
pl34:Podlaskie
pl41:Wielkopolskie
pl42:Zachodniopomorskie
pl43:Lubuskie
pl51:Dolnoslaskie
pl52:Opolskie
pl61:Kujawsko-Pomorskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
pl63:Pomorskie
90,0
80,0
70,0
60,0
50,0
40,0
30,0
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
55
2006
Graf 6.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Polsku (2006)
2006
2006
19700
pl12:Mazowieckie
pl12:Mazow ieckie
83,6
pl51:Dolnoslaskie
13200
pl51:Dolnoslaskie
56,0
pl22:Slaskie
13100
pl22:Slaskie
55,5
13000
pl41:Wielkopolskie
pl41:Wielkopolskie
12200
pl63:Pomorskie
pl11:Lódzkie
pl42:Zachodniopomorskie
pl11:Lódzkie
11300
pl42:Zachodniopomorskie
11000
pl43:Lubuskie
pl21:Malopolskie
pl61:Kujaw sko-Pomorskie
10700
pl21:Malopolskie
9900
pl52:Opolskie
47,7
46,5
45,7
45,4
pl52:Opolskie
9400
pl33:Sw ietokrzyskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
9300
pl62:Warminsko-Mazurskie
pl34:Podlaskie
9100
pl33:Swietokrzyskie
51,5
48,0
pl43:Lubuskie
10800
pl61:Kujawsko-Pomorskie
55,1
pl63:Pomorskie
11400
42,1
39,8
39,5
pl34:Podlaskie
38,4
pl32:Podkarpackie
8500
pl32:Podkarpackie
35,8
pl31:Lubelskie
8400
pl31:Lubelskie
35,3
0
5000
10000
15000
20000
25000
0,0
10,0
20,0
HDP/ob. PPS
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
HDP/ob. v PPS % EU27
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Rozdíl mezi nejvyšší hodnotou HDP na obyvatele mezi regionem Mazowieckie s hlavním
městem Varšavou a zaostalým regionem Lubelskie je téměř 2,4 násobný a vzrostl z hodnoty
2,2 v roce 2002.
Největší meziroční růsty HDP v období 2000 – 2005 nad 20 % vykázaly regiony Welkopolskie
a Mazowieckie, ostatní regiony měly růst nad 10 %.
Graf 6.3: Meziroční růst regionálního HDP v Polsku
2001-2006
24,7
pl41:Wielkopolskie
24,7
pl12:Mazowieckie
20,7
pl21:Malopolskie
pl11:Lódzkie
20,2
pl43:Lubuskie
20,1
19,9
pl34:Podlaskie
19,1
pl61:Kujawsko-Pomorskie
19,1
pl22:Slaskie
17,9
pl63:Pomorskie
17,5
pl52:Opolskie
17,0
pl62:Warminsko-Mazurskie
16,8
pl51:Dolnoslaskie
15,5
pl32:Podkarpackie
14,9
pl33:Swietokrzyskie
14,2
pl31:Lubelskie
11,3
pl42:Zachodniopomorskie
0
5
10
15
20
25
30
Růst HDP v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zatímco v EU27 jako celku vykazuje rozptyl regionálního HDP spíše stagnující tendenci,
v Polsku má prokazatelně rostoucí průběh, což signalizuje nárůst rozdílů mezi ekonomickou
výkonností regionů. Skoková změna v roce 2004 je způsobená změnou vykazování –
zavedení vojvodství na úrovni NUTS 2.
56
Graf 6.4: Rozptyl regionálního HDP v Polsku
40,0
Rozptyl regionálního HDP v %
35,0
30,0
25,0
EU27
20,0
pl:Poland
15,0
10,0
5,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Přestože rozdíly v HDP na obyvatele jsou v polských vojvodstvích velké, rozdělení prvotního a
disponibilního důchodu v domácnostech (vyjádřených pomocí PPS a PPCS – viz definice) je
regionálně vyrovnanější. Je však vidět výrazně výhodnější pozice regionu hlavního města
(Mazowieckie) a Slaskie. Např. rozdíl u disponibilního důchodu na obyvatele v roce 2006 byl
9214 PPCS v regionu Mazowieckie k 6136 PPCS v regionu Opolskie.
Graf 6.5: HDP a důchody na obyvatele v Polsku (2006)
2006
HDP/PPS
Prvotní důchod
Disponibilní důchod
pl63:Pom orskie
pl62:Warm insko-Mazurskie
pl61:Kujaw sko-Pom orskie
pl52:Opolskie
pl51:Dolnoslaskie
pl43:Lubuskie
pl42:Zachodniopom orskie
pl41:Wielkopolskie
pl34:Podlaskie
pl33:Sw ietokrzyskie
pl32:Podkarpackie
pl31:Lubelskie
pl22:Slaskie
pl21:Malopolskie
pl12:Mazow ieckie
pl11:Lódzkie
0
5000
10000
15000
HDP a důchody na obyvatele
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
57
20000
25000
6.3 Regionální disparity trhu práce v Polsku
Polsko patří ke státům s nízkou mírou zaměstnanosti, jen region Mazowieckie s hlavním
městem se blíží k hodnotě 65 %, nad 60 % je jen 5 dalších regionů. Přesto lze pozorovat
z grafu celkový růst zaměstnanosti ve všech polských regionech.
Graf 6.6: Míra zaměstnanosti v Polsku
pl11:Lódzkie
pl12:Mazowieckie
pl21:Malopolskie
pl22:Slaskie
pl31:Lubelskie
pl32:Podkarpackie
pl33:Swietokrzyskie
pl34:Podlaskie
pl41:Wielkopolskie
pl42:Zachodniopomorskie
pl43:Lubuskie
pl51:Dolnoslaskie
pl52:Opolskie
pl61:Kujawsko-Pomorskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
pl63:Pomorskie
Míra taměstnanosti v %
70,0
65,0
60,0
55,0
50,0
45,0
40,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Ve srovnání s průměrem EU27 je rozptyl regionální zaměstnanosti v NUTS2 regionech měně
než poloviční, v posledních třech letech před vypuknutím ekonomické krize vykazoval
znatelný pokles, což svědčí o konvergenci mezi regiony v tomto indikátoru.
Graf 6.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Polsku
eu27:EU 27
pl:Polsko
Rozptyl regionální zaměstnanosti v %
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
58
2006
2007
Míra nezaměstnanosti zaznamenala v letech 2003 – 2008 významný pokles u všech regionů
z nejvyšší hodnoty 24,3% (Lubuskie) v roce 2001 na nejvyšší hodnotu 9,5 v roce 2008
(Zachodniopomorskie).
Graf 6.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Polsku
pl11:Lódzkie
pl21:Malopolskie
pl31:Lubelskie
pl33:Sw ietokrzyskie
pl41:Wielkopolskie
pl43:Lubuskie
pl52:Opolskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
pl12:Mazow ieckie
pl22:Slaskie
pl32:Podkarpackie
pl34:Podlaskie
pl42:Zachodniopomorskie
pl51:Dolnoslaskie
pl61:Kujaw sko-Pomorskie
pl63:Pomorskie
Míra nezaměstnanosti v %
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Po nárůstu do roku 2003 došlo až do roku 2008 k významnému poklesu dlouhodobé
nezaměstnanosti ve všech regionech z hodnoty v intervalu mezi 8 až 16 % pod 4 % u všech
regionů.
Graf 6.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Polsku
Dlouhodobá nezaměstnanost v %
pl11:Lódzkie
pl21:Malopolskie
pl31:Lubelskie
pl33:Sw ietokrzyskie
pl41:Wielkopolskie
pl43:Lubuskie
pl52:Opolskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
pl12:Mazow ieckie
pl22:Slaskie
pl32:Podkarpackie
pl34:Podlaskie
pl42:Zachodniopomorskie
pl51:Dolnoslaskie
pl61:Kujaw sko-Pomorskie
pl63:Pomorskie
18,0
16,0
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
59
2007
2008
6.4 Regionální disparity výzkumu a vývoje v Polsku
Polsko patří k zemím s malou a klesající podporou vědy a výzkum – na národní úrovni byl
pokles v letech 2001-2006 z 0,62 % na 0,57 % HDP. K poklesu došlo u 8 regionů, výrazný je
pokles u vedoucího regionu Mazowieckie, který jediný přesáhl hodnotu 1 % HDP.
Graf 6.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Polsku
2001
2006
pl12:Mazow ieckie
pl21:Malopolskie
pl11:Lódzkie
pl63:Pom orskie
pl41:Wielkopolskie
pl31:Lubelskie
pl32:Podkarpackie
pl22:Slaskie
pl61:Kujaw sko-Pom orskie
pl51:Dolnoslaskie
pl34:Podlaskie
pl42:Zachodniopom orskie
pl62:Warm insko-Mazurskie
pl52:Opolskie
pl43:Lubuskie
pl33:Sw ietokrzyskie
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
Výdaje na VaV v % HDP
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zaměstnanost pracovníků ve výzkumu v podstatě kopíruje finanční podporu výzkumu, mezi
regiony však existují výrazné rozdíly.
Graf 6.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Polsku
2005
1,24
pl12:Mazow ieckie
1,04
pl21:Malopolskie
0,81
pl63:Pomorskie
pl51:Dolnoslaskie
0,76
pl41:Wielkopolskie
0,66
pl31:Lubelskie
0,65
0,56
pl22:Slaskie
pl61:Kujaw sko-Pomorskie
0,54
pl42:Zachodniopomorskie
0,54
pl11:Lódzkie
0,54
pl34:Podlaskie
0,53
pl62:Warminsko-Mazurskie
0,40
0,36
pl52:Opolskie
0,34
pl32:Podkarpackie
0,29
pl43:Lubuskie
pl33:Sw ietokrzyskie
0,25
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
Výzkumní pracovníci v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
60
1,2
1,4
Ve všech vojvodstvích došlo v období 2001 – 2008 ke zvýšení počtu a kvalifikace lidských
zdrojů ve výzkumu s hodnotou až plus 10 %.
Graf 6.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % v Polsku
2001
2008
20,0
25,0
pl12:Mazowieckie
pl63:Pomorskie
pl42:Zachodniopomorskie
pl22:Slaskie
pl51:Dolnoslaskie
pl21:Malopolskie
pl11:Lódzkie
pl52:Opolskie
pl43:Lubuskie
pl32:Podkarpackie
pl34:Podlaskie
pl31:Lubelskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
pl33:Swietokrzyskie
pl41:Wielkopolskie
pl61:Kujawsko-Pomorskie
0,0
5,0
10,0
15,0
30,0
35,0
40,0
45,0
Lidské zdroje ve VaV (HRST) v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Polsko vykazuje ve srovnání se státy střední Evropy velmi nízký počet patentových žádostí.
Průměr Polska 3,4 na mil. obyvatel je nejnižší ze všech sledovaných zemí.
Graf 6.13: Patentové žádosti EPO v Polsku
2005
9,0
pl43:Lubuskie
5,0
pl32:Podkarpackie
3,1
pl12:Mazowieckie
pl11:Lódzkie
2,4
pl51:Dolnoslaskie
2,4
2,4
pl42:Zachodniopomorskie
2,2
pl41:Wielkopolskie
1,7
pl22:Slaskie
1,5
pl21:Malopolskie
1,4
pl52:Opolskie
1,2
pl61:Kujawsko-Pomorskie
1,0
pl33:Swietokrzy skie
0,9
pl63:Pomorskie
0,8
pl34:Podlaskie
pl31:Lubelskie
pl62:Warminsko-Mazurskie
0,0
0,5
0,4
2,0
4,0
6,0
Počet patentů na m il. ob.
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
61
8,0
10,0
Zaměstnanost v high-tech odvětvích je nízká a mezi regiony silně nevyrovnaná, což odpovídá
rozložení high-tech odvětví v Polsku.
Graf 6.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Polsku
2007
pl12:Mazow ieckie
5,51
pl63:Pomorskie
4,85
pl51:Dolnoslaskie
4,28
pl42:Zachodniopomorskie
3,54
pl21:Malopolskie
3,31
pl22:Slaskie
3,24
pl11:Lódzkie
2,57
pl41:Wielkopolskie
2,42
pl61:Kujaw sko-Pomorskie
2,38
pl52:Opolskie
2,33
pl34:Podlaskie
2,30
pl32:Podkarpackie
2,19
pl62:Warminsko-Mazurskie
2,02
pl31:Lubelskie
1,88
pl43:Lubuskie
1,84
pl33:Sw ietokrzyskie
1,41
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
Zaměstnanost v high-tech odvětvích v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
6.5 Regionální disparity informační společnosti v Polsku
Počet domácností, které mají přístup k Internetu není v databázi Eurostatu uveden pro
regiony NUTS 2 ale jen pro regiony NUTS 1. Průměr v celém Polsku je 48 %, rozdělení
odpovídá vyšší vyspělosti polských západních regionů a zaostalosti polských východních
regionů.
Graf 6.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Polsku
2008
50
p4: Pólnocno-Zachodni
p5:Poludniowo-Zachodni
49
p2: Poludniowy
49
p6:Pólnocny
47
p1:Centralny
47
p3:Wschodni
44
41
42
43
44
45
46
47
48
49
Počet domácností s přístupem k Internetu v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
62
50
51
6.6 Regionální disparity dopravní infrastruktury v Polsku
Celková délka dálnic v Polsku vzrostla z 398 km v roce 2001 na 663 km v roce 2007, ale je
výrazně podprůměrná proti sousedním státům střední Evropy. Dálnice jsou vybudovány jen
v 7 ze 16 vojvodství.
Graf 6.16: Délka dálnic v Polsku
2007
195
150
pl51:Dolnoslaskie
88
75
73
pl11:Lódzkie
60
pl21:Malopolskie
22
0
0
0
0
0
0
0
0
0
pl63:Pomorskie
pl61:Kujawsko-Pomorskie
pl34:Podlaskie
pl32:Podkarpackie
pl12:Mazowieckie
0
50
100
150
200
250
Délka dálnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Počet obětí silničních dopravních nehod na mil. obyvatel je kromě dvou vojvodství výrazně
nad hodnotou 100 a je vyšší než v okolních státech.
Graf 6.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel
2006
pl62:Warminsko-Mazurskie
174
pl34:Podlaskie
173
172
pl33:Swietokrzy skie
pl61:Kujawsko-Pomorskie
168
pl12:Mazowieckie
165
156
pl31:Lubelskie
152
pl41:Wielkopolskie
146
pl43:Lubuskie
pl42:Zachodniopomorskie
138
pl32:Podkarpackie
124
122
pl52:Opolskie
119
pl51:Dolnoslaskie
116
pl63:Pomorskie
94
pl21:Malopolskie
91
pl22:Slaskie
0
50
100
150
Počet silničních nehod na m il. ob.
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
63
200
Celková délka železnic dosáhla v roce 2007 hodnoty 20107 km a od roku 2001 se snižuje
(21119).
Graf 6.18: Celkové dálka železnic
2007
2148
pl22:Slaskie
2057
pl41:Wielkopolskie
2007
geo/time
1730
pl51:Dolnoslaskie
1708
pl12:Mazowieckie
1308
pl61:Kujawsko-Pomorskie
1241
pl63:Pomorskie
1214
pl42:Zachodniopomorskie
1209
pl62:Warminsko-Mazurskie
1113
pl11:Lódzkie
1108
pl21:Malopolskie
1075
pl31:Lubelskie
975
pl32:Podkarpackie
958
pl43:Lubuskie
851
pl52:Opolskie
707
pl33:Swietokrzyskie
0
500
1000
1500
2000
2500
Délka železnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
6.7 Závěr k regionálním disparitám v Polsku
Mezi Polskými regiony na úrovni vojvodství existují podstatné rozdíly v počtu obyvatel a také
v ekonomické výkonnosti, kdy hodnota HDP/ob. nejvyspělejšího regionu s hlavním městem
Varšavou (region Mazowiecki) je dvojnásobná (19700 PPS) proti nejzaostalejšímu regionu
Poslaskie (9100 PPS). Polské regiony vykázaly po roce 2001 výrazný ekonomický růst, který
dosahoval u pěti regionů více jak 20% a byl zabrzděn světovou ekonomickou krizí.
Z hlediska zaměstnanosti vykazuje Polsko podprůměrné nízké hodnoty a průměru EU27 nad
65 % se přibližuje pouze jeden region (Mazowiecki – 64,6 %). U 10 vojvodství je
zaměstnanost pod 60 %.
Na druhé straně došlo až do roku 2008 k významnému snížení nezaměstnanosti u všech
regionů z původní maximální hodnoty 24% pod hodnotu 9 %. Podobný radikální pokles se
týká dlouhodobé nezaměstnanosti.
Polsko patří k zemím s výrazně nízkou podporou vědy a výzkumu jak v podílu výdajů na VaV,
tak v počtu patentových žádostí ve srovnání se zeměmi V4. Podpora VaV za poslední
sledované období dokonce poklesla u 10 regionů.
Ve srovnání se zeměmi V4 vykazuje Polsko výrazně horší dopravní infrastrukturu, zejména
pokud jde o délku dálniční sítě.
64
7 Regionální disparity na Slovensku
Slovensko, oficiální název Slovenská republika, patří v rámci EU mezi malé státy s počtem
obyvatel 5,4 mil. a rozlohou 49 tis. km2.
7.1 Regionální struktura Slovenska
Pro regionální členění území Slovenska je využita metodika Nomenklatury územně
statistických jednotek (NUTS). Konkrétní rozdělení je provedeno následujícím způsobem:
Tabulka 7.1: Regionální struktura Slovenska podle NUTS
NUTS
NUTS 1
NUTS 2
NUTS 3
LAU 1
LAU 2
Počet
1
4
8
79
2891
Název
Území Slovenska
Oblasti (sdružené kraje pro pomoc EU)
Samosprávné kraje (vyšší územní celky)
Okresy
Obce
Zdroj: Eurostat 2007
Samosprávnými regiony jsou kraje na úrovni NUTS 3.
Tabulka 7.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 na Slovensku
Region NUTS 2/stát 2007
sk01:Bratislavský kraj
sk02:Západné Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk04:Východné Slovensko
sk: Slovensko
Počet
obyvatel
v tis.
608,8
1863,0
1350,7
1574,8
5397,3
Rozloha
v km²
2052
14993
16256
15733
49034
Hustota
obyvatel
na km²
296,7
124,3
83,1
100,1
90,8
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Z hlediska počtu obyvatel neexistují mezi regiony NUTS 2 i NUTS 3 výrazné rozdíly
s výjimkou Bratislavského kraje u NUTS 2.
Tabulka 7.3: Počet obyvatel v krajích na Slovensku
Region NUTS 3 (2007)
Počet
obyvatel
sk010
sk021
sk022
sk023
sk031
sk032
sk041
sk042
609,1
555,9
600,1
706,9
695,5
655,1
801,2
773,8
Bratislavský kraj
Trnavsky kraj
Trenčiansky kraj
Nitransky kraj
Žilinský kraj
Banskobystrický kraj
Prešovský kraj
Košický kraj
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
65
Tabulka 7.4: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 na Slovensku
NUTS 2
NUTS 3
Zdroj: Eurostat, 2007
7.2 Regionální ekonomické disparity na Slovensku
Slovenské regiony NUTS 2 vykázaly ve sledovaném období v rámci EU27 výrazný růst
HDP/obyvatele. Z grafu vyplývá dichotomní charakter ekonomiky s výraznou převahou
Bratislavského kraje, který se ekonomickou výkonností již dostal nad úroveň 150 % průměru
EU27. Úroveň ostatních regionů se pohybuje od 44 % do 62 % a rozdíl se zvětšuje. Je-li
poměr mezi regiony NUTS 2 v HDP/obyvatele 3,38, pak mezi kraji na úrovni NUTS 3 je tento
poměr větší – pro nejchudší Prešovský kraj je to 4,29.
Graf 7.1: Vývoj regionálního HDP na Slovensku v % EU27
sk01:Bratislavský kraj
sk02:Západné Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk04:Východné Slovensko
160,0
HDP/ob. v PPS v % EU27
140,0
120,0
100,0
80,0
60,0
40,0
20,0
0,0
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
66
2006
Graf 7.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS na Slovensku (2006)
2006
sk04:Východné
Slovensko
2006
10400
sk04:Východné
44,0
Slovensko
sk03:Stredné
Slovensko
sk03:Stredné
11600
49,2
Slovensko
sk02:Západné
sk02:Západné
Slovensko
14800
62,8
Slovensko
sk01:Bratislavský
sk01:Bratislavský
kraj
148,7
kraj
35100
0,0
0
5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000
20,0
40,0 60,0
80,0 100,0 120,0 140,0 160,0
HDP/ob. PPS v % EU27
HDP/ob. v PPS
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Největší meziroční růsty HDP v období 2000 – 2005 vykázal Bratislavský kraj (32,8 %), což
prohloubilo jeho náskok nad ostatními regiony. Střední a východní část Slovenska výrazně
za tímto růstem zaostává.
Graf 7.3: Meziroční růst regionálního HDP v Slovensku
2001-2006
sk01:Bratislavský
kraj
32,8
sk02:Západné
Slovensko
29,2
sk04:Východné
Slovensko
21,1
sk03:Stredné
Slovensko
18,4
0
5
10
15
20
25
30
35
Růst HDP v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
V EU27 jako celku rozptyl regionálního HDP spíše v posledních letech stagnoval,
na Slovensku došlo k významnému růstu – za léta 2001 – 2006 se rozptyl zvýšil z 27,4 % na
34,5 %, což signalizuje zvýšení rozdílů mezi ekonomickou výkonností regionů a divergenci.
67
Graf 7.4: Rozptyl regionálního HDP na Slovensku
EU27
sk:Slovensko
40,0
Rozptyl regionálního HDP v %
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zatímco rozdíly v HDP na obyvatele jsou u slovenských regionů velké (3,4 násobek),
rozdělení prvotního a disponibilního důchodu v domácnostech (vyjádřených pomocí PPS a
PPCS – viz definice) je mezi regiony (max/min) v poměru 2,3 a 1,8.
Graf 7.5: HDP a důchody na obyvatele na Slovensku (2006)
2006
Regionální HDP/ob, v PPS
Prvotní důchod
Disponibilní důchod
sk04:Východné
Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk02:Západné
Slovensko
sk01:Bratislavský kraj
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
HDP a důchody na obyvatele
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
68
35000
40000
7.3 Regionální disparity trhu práce na Slovensku
Slovensko patří ke státům, jehož míra zaměstnanosti (62,3 %) se přibližuje průměru EU27
(65,9 %). Jak z grafu vyplývá, Bratislavský region již v roce 2006 dosáhl cílové lisabonské
hodnoty 70 %. Zaměstnanost snižují regiony na středním a východním Slovensku, její
průběh měl však výrazně růstovou tendenci.
Graf 7.6: Míra zaměstnanosti na Slovensku
sk01:Bratislavský kraj
sk02:Západné Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk04:Východné Slovensko
75
Míra zaměstnanosti v %
70
65
60
55
50
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Ve srovnání s průměrem EU27 je rozptyl regionální zaměstnanosti v NUTS2 regionech nižší,
v posledních třech letech sledovaného období klesal, což svědčí o snižování rozdílů mezi
regiony.
Graf 7.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti na Slovensku
eu27: EU27
sk:Slovensko
Rozptyl regionální zaměstnanosti v %
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
69
2006
2007
Přestože míra nezaměstnanosti vykazovala v letech 2005 – 2008 významný pokles u všech
regionů, je stále kromě Bratislavského kraje vysoká a u dvou regionů byla v roce 2008 nad
10 %.
Graf 7.8: Regionální míra nezaměstnanosti na Slovensku
sk01:Bratislavský kraj
sk02:Západné Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk04:Východné Slovensko
30
Míra nezaměstnanosti v %
25
20
15
10
5
0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Po významném nárůstu do roku 2005 u dvou kritických regionů došlo až do roku 2008
k významnému poklesu dlouhodobé nezaměstnanosti ve všech NUTS 2 regionech.
Graf 7.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti na Slovensku
sk01:Bratislavský kraj
sk02:Západné Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk04:Východné Slovensko
20,0
Dlouhodobá nezaměstnanost v %
18,0
16,0
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
70
2007
2008
7.4 Regionální disparity výzkumu a vývoje na Slovensku
Slovensko patří k zemím s malou a klesající podporou vědy a výzkumu. Jeho průměr výdajů
na VaV (0,46 % z HDP) vysoce podkračuje průměr EU (1,85), přitom jen jeden region se
pohybuje kolem 1 %, ostatní regiony se propadly pod 0,4 % HDP.
Graf 7.10: Výdaje na VaV jako % HDP na Slovensku
sk01:Bratislavský kraj
sk02:Západné Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk04:Východné Slovensko
Vádaje na výzkum v % HDP
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zaměstnanost pracovníků ve výzkumu kromě Bratislavského kraje se pohybuje kolem
hodnoty 0,5 %, což odpovídá většině regionů mimo hlavní město u sledovaných zemí V4.
Graf 7.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti na Slovensku
sk01:Bratislavský
kraj
sk04:Východné
Slovensko
2007
0,62
0,54
0,42
2,74
0
0,5
1
1,5
2
2,5
Výzkum ní pracovníci v % zam ěstnanosti
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
71
3
Ve všech regionech došlo v období 2001 – 2008 ke zvýšení počtu a kvalifikace lidských
zdrojů, mezi regiony přitom neexistují kromě Bratislavského kraje podstatné rozdíly.
Graf 7.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % na Slovensku
2001
sk04:Východné
Slovensko
2008
26,4
22,5
sk03:Stredné
Slovensko
28,6
24,3
sk02:Západné
Slovensko
28,0
23,8
sk01:Bratislavský
kraj
52,8
46,9
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
Lidské zdroje ve VaV (HRST) v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Slovensko vykazuje ve srovnání se státy střední Evropy nízký počet patentových žádostí k
EPO. U nejvýznamnějšího kraje s výzkumným potenciálem trvá od roku 2002 pokles. Průměr
6 patentů za Slovensko je téměř zanedbatelný vůči průměru 114 EU.
Graf 7.13: Patentové žádosti EPO na Slovensku
sk01:Bratislavský kraj
sk02:Západné Slovensko
sk03:Stredné Slovensko
sk04:Východné Slovensko
25
Počet patentů na mil. ob.
20
15
10
5
0
2001
2002
2003
2004
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
72
2005
Zaměstnanost v high-tech odvětvích je s výjimkou Bratislavského kraje vyrovnaná a
odpovídá okolním zemím
Graf 7.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích na Slovensku
2007
sk04:Východné
Slovensko
4,05
sk03:Stredné
Slovensko
3,73
sk02:Západné
Slovensko
4,87
sk01:Bratislavský
kraj
6,92
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
Zam ěstnanost v high-tech odvětvích v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
7.5 Regionální disparity informační společnosti na Slovensku
Počet domácností, které mají přístup k Internetu ve slovenských regionech odpovídá
vyspělosti těchto regionů.
Graf 7.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu na Slovensku
Počet domácností s přístupem k Internetu v %
2008
sk04:Východné
Slovensko
58
sk03:Stredné
Slovensko
56
sk02:Západné
Slovensko
59
sk01:Bratislavský
kraj
62
52
54
56
58
60
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
73
62
64
7.6 Regionální disparity dopravní infrastruktury na Slovensku
Celková délka dálnic na Slovensku 372 km je nedostatečná z hlediska potřeb rozvoje státu,
zejména v odlehlých částech země na středním a východním Slovensku
Graf 7.16: Délka dálnic na Slovensku
2007
sk04:Východné
Slovensko
45,7
sk03:Stredné
Slovensko
69,1
sk02:Západné
Slovensko
147,6
sk01:Bratislavský
kraj
110,1
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Délka dálnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Počet obětí silničních nehod je v krajích vyrovnaný.
Graf 7.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel na Slovensku
2001
2006
104
sk04:Východné
Slovensko
99
117
sk03:Stredné
Slovensko
130
125
sk02:Západné
Slovensko
124
91
sk01:Bratislavský
kraj
112
0
20
40
60
80
100
120
140
Oběti silničních nehod na 1 mil. ob.
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Celková délka železnic dosáhla v roce 2007 hodnoty 3629 km a od roku 2001 se snižuje.
74
Graf 7.18: Celkové délka železnic
2007
sk04:Východné
Slovensko
1129
sk03:Stredné Slovensko
1057
sk02:Západné
Slovensko
1200
sk01:Bratislavský kraj
243
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
Délke železnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
7.7 Závěr k regionálním disparitám na Slovensku
Mezi slovenskými regiony na úrovni krajů neexistují podstatné rozdíly v počtu obyvatel, avšak
jsou podstatné rozdíly v ekonomické výkonnosti, kdy hodnota HDP/ob. nejvyspělejšího
regionu s hlavním městem Bratislavou je trojnásobná (35100 PPS) proti nejzaostalejšímu
regionu Východné Slovensko (10400 PPS). Slovenské regiony vykázaly po roce 2001 výrazný
ekonomický růst, který byl v rozsahu 18-32% a byl zabrzděn světovou ekonomickou krizí.
Z hlediska zaměstnanosti vykázalo Slovensko významný růst a Bratislavský region přesáhl
hodnotu 70%. Na druhé straně došlo až do roku 2008 k významnému snížení
nezaměstnanosti u všech regionů, pokles byl viditelný zejména na Východním Slovensku
z 23,9 % na 13,2 %.
Slovensko patří k zemím s výrazně nízkou podporou vědy a výzkumu jak v podílu výdajů na
VaV, tak v počtu patentových žádostí ve srovnání se zeměmi V4. Podpora VaV za poslední
sledované období poklesla u 3 ze 4 regionů.
Dopravní infrastruktura zejména u dálniční sítě je nedostatečná u zaostávajících regionů na
středním a východním Slovensku.
75
8 Regionální disparity v Rakousku
Rakousko, oficiální název Republika Rakousko, patří v rámci EU mezi střední státy s počtem
obyvatel 8,3 mil. a rozlohou 83 tis. km2.
8.1 Regionální struktura Rakouska
Pro regionální členění území Republiky Rakousko je využita metodika Nomenklatury územně
statistických jednotek (NUTS). Konkrétní rozdělení je provedeno následujícím způsobem:
Tabulka 8.1: Regionální struktura Rakouska podle NUTS
NUTS
Počet
Název
NUTS 1
3
Skupiny spolkových zemí
NUTS 2
9
Spolkové země
NUTS 3
35
Skupiny okresů
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Samosprávnou funkci plní spolkové země na úrovni NUTS 2.
Tabulka 8.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Rakousku
Region/stát
Počet
obyvatel
v tis.
Rozloha
km²
Hustota
v obyvatel
na km²
at11:Burgenland (A)
280,7
3681
76,3
at12:Niederösterreich
1593,4
18929
84,2
at13:Wien
1671,0
396
4219,7
at21:Kärnten
560,8
9364
59,9
at22:Steiermark
1204,9
16247
74,2
at31:Oberösterreich
1406,9
11744
119,8
at32:Salzburg
530,1
7053
75,2
at33:Tirol
702,0
12529
56,0
at34:Vorarlberg
365,7
2536
144,2
at: Rakousko
8315,5
82479
100,8
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Z hlediska počtu obyvatel existují mezi regiony velmi výrazné rozdíly – poměr mezi
nejlidnatější Vídní a Burgenlandem je téměř 6.
76
Tabulka 8.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Rakousku
NUTS 2
NUTS 3
Zdroj: Eurostat, 2007
8.2 Regionální ekonomické disparity v Rakousku
Rakouské regiony mají ve srovnání se státy V4 netypický průběh vývoje HDP. Kromě
Burgenlandu dosahuje jejich výše úrovně nad průměrem EU27, avšak u vedoucí Vídně došlo
v posledních letech k poklesu z hodnoty 180 % na 166 % průměru, ostatní regiony spíše
stagnují. To však neznamená, že nebyl vykázán růst HDP v regionech (viz níže).
Graf 8.1: Vývoj regionálního HDP v % EU27
at11:Burgenland (A)
at12:Niederösterreich
at13:Wien
at21:Kärnten
at22:Steiermark
at31:Oberösterreich
at32:Salzburg
at33:Tirol
at34:Vorarlberg
Regionální HDP PPS v % EU27=100
200,0
180,0
160,0
140,0
120,0
100,0
80,0
60,0
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
77
2006
Graf 8.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Rakousku (2006)
2006
2006
at13:Wien
39200
at32:Salzburg
165,9
at13:Wien
32900
at32:Salzburg
139,4
at33:Tirol
30700
at33:Tirol
129,9
at34:Vorarlberg
30600
at34:Vorarlberg
129,5
at31:Oberösterreich
28700
at22:Steiermark
at21:Kärnten
101,4
at12:Niederösterreich
19400
0
106,0
at21:Kärnten
23900
at11:Burgenland (A)
107,6
at22:Steiermark
25000
at12:Niederösterreich
121,3
at31:Oberösterreich
25400
82,1
at11:Burgenland (A)
5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000
0,0
20,0
Regionální HDP/ob. v PPS
40,0
60,0
80,0
100,0 120,0 140,0 160,0 180,
Regionální HDP/ob. PPS v % EU27
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Rozdíl mezi nejvyšší hodnotou HDP na obyvatele mezi Vídní a zaostalým Burgenlandem je
více jak dvojnásobný. Největší meziroční růsty HDP v období 2000 – 2005 nad 10 % vykázaly
regiony Burgenland a Tirol.
Graf 8.3: Meziroční růst regionálního HDP v Rakousku
2000-2005
at11:Burgenland (A)
10,7
at33:Tirol
10,6
at34:Vorarlberg
9,4
at31:Oberösterreich
8,8
at22:Steiermark
7,3
at21:Kärnten
7,2
at13:Wien
6,5
at32:Salzburg
5,6
at12:Niederösterreich
4,8
0
2
4
6
8
10
12
Růst HDP v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
V EU27 jako celku vykazuje rozptyl regionálního HDP spíše rostoucí tendenci, v Rakousku má
prokazatelně klesající průběh, což signalizuje pokles rozdílů mezi ekonomickou výkonností
regionů.
78
Graf 8.4: Rozptyl regionálního HDP v Rakousku
EU27
at:Rakousko
Disperze regionálního HDP
40,0
35,0
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zatímco rozdíly v HDP na obyvatele jsou v rakouských spolkových zemích velké, rozdělení
prvotního a disponibilního důchodu v domácnostech (vyjádřených pomocí PPS a PPCS – viz
definice) je ve srovnání se státy V4 nejvyrovnanější.
Graf 8.5: HDP a důchody na obyvatele v Rakousku (2006)
HDP/ob.
Prvotní důchod/ob.
Disp. důchod/ob.
at13:Wien
at33:Tirol
at31:Oberösterreich
at21:Kärnten
at11:Burgenland (A)
0
5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 45000
HDP a důchody na obyvatele
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
79
8.3 Regionální disparity trhu práce v Rakousku
Rakousko patří ke státům s vysokou mírou zaměstnanosti, 5 regionů (spolkových zemí)
v roce 2007 překročilo lisabonský cíl 70 %.
Graf 8.6: Míra zaměstnanosti v Rakousku
at11:Burgenland (A)
at12:Niederösterreich
at13:Wien
at21:Kärnten
at22:Steiermark
at31:Oberösterreich
at32:Salzburg
at33:T irol
at34:Vorarlberg
Míra zaměstnanosti v %
76,0
74,0
72,0
70,0
68,0
66,0
64,0
62,0
60,0
58,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Ve srovnání s průměrem EU27 je rozptyl regionální zaměstnanosti v NUTS2 regionech
třetinový, v posledních třech letech spíše stagnuje, což svědčí o zachování rozdílů mezi
regiony.
Graf 8.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Rakousku
eu27:European Union 27
at: Rakousko
Rozptyl regionální zaměstnanosti
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
80
2006
2007
Přestože míra nezaměstnanosti vykazovala v lezech 2005 – 2008 pokles u všech regionů, je
netypické, že největší nezaměstnanost je vykazována po celé období v hlavním městě Vídni
s téměř dvojnásobkem k průměru ostatních regionů.
Graf 8.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Rakousku
at11:Burgenland (A)
at12:Niederösterreich
at13:Wien
at21:Kärnten
at22:Steiermark
at31:Oberösterreich
at32:Salzburg
at33:Tirol
Míra nezaměstnanosti v %
at34:Vorarlberg
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Po významném nárůstu do roku 2004 docházelo až do roku 2007 k významnému poklesu
dlouhodobé nezaměstnanosti ve všech spolkových zemích.
Graf 8.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Rakousku
at11:Burgenland (A)
at12:Niederösterreich
at13:Wien
at21:Kärnten
at22:Steiermark
at31:Oberösterreich
at32:Salzburg
at33:Tirol
at34:Vorarlberg
Vývoj dlouhodobé
nezaměstnanosti v %
4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
81
2007
2008
8.4 Regionální disparity výzkumu a vývoje v Rakousku
Rakousko patří k zemím s výraznou podporou vědy a výzkumu. Jeho průměr výdajů na VaV
(2,56 % z HDP) vysoce překračuje průměr EU (1,85 %), přitom 2 spolkové země výrazně
přesahují cílovou lisabonskou hodnotu 3 %.
Graf 8.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Rakousku
2006
3,54
at13:Wien
3,47
Výdaje na VaV % HDP
at22:Steiermark
2,65
at21:Kärnten
2,45
at33:Tirol
at31:Oberösterreich
2,27
at34:Vorarlberg
1,31
at12:Niederösterreich
1,15
at32:Salzburg
1,09
at11:Burgenland (A)
0,60
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zaměstnanost pracovníků ve výzkumu v podstatě kopíruje finanční podporu výzkumu, mezi
regiony však existuje výrazný rozdíl ve prospěch hlavního města Vídně.
Graf 8.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Rakousku
Výzkumní pracovníci v %
at13:Wien
2,89
1,61
at22:Steiermark
at33:T irol
1,34
0,90
at21:Kärnten
at31:Oberösterreich
0,82
at32:Salzburg
0,79
at34:Vorarlberg
at12:Niederösterreich
at11:Burgenland (A)
0,00
0,52
0,36
0,22
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Ve všech spolkových zemích došlo v období 2001 – 2008 ke zvýšení počtu a kvalifikace
lidských zdrojů, mezi regiony přitom neexistují kromě Vídně podstatné rozdíly.
82
Graf 8.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % v Rakousku
2001
2008
20,0
25,0
at13:Wien
at32:Salzburg
at12:Niederösterreich
at34:Vorarlberg
at33:Tirol
at31:Oberösterreich
at11:Burgenland (A)
at21:Kärnten
at22:Steiermark
0,0
5,0
10,0
15,0
30,0
35,0
40,0
45,0
Lidské zdroje v e VaV (HRST ) v %
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Rakousko vykazuje ve srovnání se státy střední Evropy vysoký počet patentových žádostí.
Průměr Rakouska 185 na mil. obyvatel však překračuje pouze spolková země Vorarlberg.
Graf 8.13: Patentové žádosti EPO v Rakousku
2005
353,7
at34:Vorarlberg
146,0
at33:Tirol
123,4
at32:Salzburg
at31:Oberösterreich
106,3
at22:Steiermark
106,1
at21:Kärnten
104,6
at13:Wien
102,2
97,5
at12:Niederösterreich
37,4
at11:Burgenland (A)
0,0
50,0
100,0
150,0
200,0
250,0
300,0
350,0
400,0
Patentové žádostí k EPO
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Zaměstnanost v high-tech odvětvích je s výjimkou Vídně vyrovnaná.
83
Graf 8.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Rakousku
Zaměstnanost v high-tech odvětích
2006
6,57
at13:Wien
4,29
at21:Kärnten
4,00
at12:Niederösterreich
at22:Steiermark
3,47
at31:Oberösterreich
3,42
at34:Vorarlberg
3,17
at11:Burgenland (A)
3,16
at32:Salzburg
3,08
2,88
at33:Tirol
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
8.5 Regionální disparity informační společnosti v Rakousku
Počet domácností, které mají přístup k Internetu, je v rakouských regionech poměrně
vyrovnán a blíží se průměrné hodnotě 70 %. To je ve srovnání se zeměmi V4 nadprůměrná
hodnota.
Graf 8.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Rakousku
at13:Wien
75
at33:Tirol
69
at32:Salzburg
69
at31:Oberösterreich
69
at34:Vorarlberg
68
at11:Burgenland (A)
67
at22:Steiermark
66
at12:Niederösterreich
66
at21:Kärnten
62
0
10
20
30
40
50
60
Počet dom ácností s přístupem k internetu (2008)
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
84
70
80
8.6 Regionální disparity dopravní infrastruktury v Rakousku
Celková délka dálnic v Rakousku 1688 km je výrazně nadprůměrná proti sousedním státům
střední Evropy. Její rozložení v regionech odpovídá rozloze území.
Graf 8.16: Délka dálnic v Rakousku
2008
at13:Wien
328
at34:Vorarlberg
308
at11:Burgenland (A)
290
at32:Salzburg
243
at33:Tirol
189
144
at21:Kärnten
at31:Oberösterreich
80
63
at22:Steiermark
at12:Niederösterreich
43
0
50
100
150
200
250
300
350
Délka dálnic v km
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Celková délka železnic dosáhla v roce 2007 hodnoty 6256 km, v databázích Eurostatu není
uvedeno rozložení v jednotlivých spolkových zemích.
Počet obětí silničních dopravních nehod na mil. obyvatel je kromě dvou spolkových zemí pod
hodnotou 100, což je nižší než v okolních státech V4.
Graf 8.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel
2006
140
at12:Niederösterreich
120
at21:Kärnten
99
at31:Oberösterreich
97
at32:Salzburg
93
at22:Steiermark
85
at33:Tirol
72
at34:Vorarlberg
20
at13:Wien
0
20
40
60
80
100
120
Oběti silničních nehod na mil. ob
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
85
140
160
8.7 Závěr k regionálním disparitám v Rakousku
Mezi rakouskými spolkovými zeměmi existují podstatné rozdíly v počtu obyvatel a také
v ekonomické výkonnosti, kdy hodnota HDP/ob. nejvyspělejšího regionu (Vídeň) je
dvojnásobná proti regionu nejzaostalejšímu (Burgenland). Na rozdíl od zemí V4 však nemá
Vídeň sama tak výrazné ekonomické postavení a ani nevykázala v minulých 6 letech 2000 –
2005 nejvyšší ekonomický růst. Rozdíly v ekonomické výkonnosti regionů se snižují.
Z hlediska důchodů na obyvatele je situace v regionech dost vyrovnaná.
V zaměstnanosti vykazuje Rakousko nadprůměrné vysoké hodnoty u 7 spolkových zemí nad
70 %, zajímavou je nejvyšší míra nezaměstnanosti u hlavního města Vídně (6,7 % v roce
2008), která je dvojnásobná proti ostatním regionům. Z hlediska zaměstnanosti i
nezaměstnanosti došlo v posledních letech ke snižování rozdílů mezi regiony, jak dokazuje
průběh hodnot ukazatele rozptylu regionálních hodnot.
Rakousko patří k zemím s výraznou podporou vědy a výzkumu jak v podílu výdajů na VaV,
tak v počtu patentových žádostí ve srovnání se zeměmi V4. Počtem patentů 185 na mil.
obyvatel výrazně překračuje průměr EU27 (115). Výjimečné postavení má region Vorarlberg
s 353 patenty.
Ve srovnání se zeměmi V4 vykazuje Rakousko výrazně lepší dopravní infrastrukturu, zejména
pokud jde o délku dálniční sítě.
Rakousko je jedinou zemí v rámci provedeného průzkumu, kde dochází ke snižování
regionálních disparit v ekonomické a sociální oblasti.
86
9
Závěr
Předložená studie uzavírá formou případové studie studium problematiky regionálních
disparit v mezinárodním srovnání zaměřené na hodnocení vybraných středoevropských
zemích. Po vstupu do EU nové členské státy prohloubily svou regionální statistiku směrem
k větší kompatibilitě s oficiální evropskou regionální statistikou představovanou Eurostatem.
Struktura dat pro Eurostat je závazná, kromě toho si však každý členský stát realizuje
regionální statistiku podle svých potřeb. Rozhodujícím měřítkem je úroveň realizace
samosprávných funkcí. Ve státech, kde jsou samosprávné funkce realizovány na úrovní NUTS
2 regionů, v našem případě je to Polsko a Rakousko, jsou z hlediska řízení rozhodující data
na této úrovni. Pro státy s realizací samosprávných funkcí na úrovni regionů NUTS 3, tj. pro
Česko, Maďarsko a Slovensko, mají větší význam data této úrovně.
Provádíme-li srovnání regionálních disparit, je prvním omezujícím faktorem velikost regionů
z hlediska počtu obyvatel. Přestože v Nařízeních pro klasifikaci územních statistických
jednotek jsou uvedeny doporučené limity, je v rámci EU27 podíl mezi maximálním a
minimálním počtem obyvatel na úrovni NUTS 2 regionu vyjádřen hodnotou 420,7, na úrovni
NUTS 3 dokonce hodnotou 521,8. Pro sledované státy ve studii se tento rozdíl u regionů
NUTS 2 pohybuje od 5,9 (Rakousko) po 1,5 (Česko), u regionů NUTS 3 je to 78 (Rakousko)
a 1,5 (Slovensko). Z tohoto pohledu je úroveň komparace pro regiony NUTS 2 vhodnější.
Z analýzy národních disparit s využitím strukturálních indikátorů vyplývá, že země
středoevropského prostoru se ve svém vývoji pohybují po podobných trajektoriích, určitou
negativní odchylku vykazuje Maďarsko. Základním rozdílem je „ekonomická vyspělost“
charakterizovaná úrovní HDP/obyvatele. Přitom státy V4 s hodnotou v rozpětí 57,6 – 80,1
vykázaly ve zkoumaném období 2001 – 2006 (2008) významný ekonomický růst ve srovnání
s průměrem EU, pro Rakousko znamenalo rozšíření EU v tomto ukazateli pokles. Pozitivní
jsou národohospodářské ukazatele Slovenska, které jako jediný stát snížilo vládní dluh. Podle
hodnocení tzv. rozptylu regionálního HDP však nedošlo kromě Rakouska ke snížení
regionálních rozdílů v této oblasti, ale k nárůstu, který je nejvýraznější v Polsku (z 16,2 % na
34,4 %). Nejmenší nárůst rozptylu regionálního HDP na obyvatele o 0,9 % v období 2001 –
2006 vykazuje Česko (z 24,4 % na 25,3 %). Z hlediska ekonomické reformy však dochází ke
sbližování relativní cenové úrovně.
Graf 9.1: Indikátory HDP ve vybraných zemích v letech 2001 a 2008
Rozptyl regionálního HDP
(NUTS2)
HDP na obyvatele PPS
EU27
170,0
Slovensko
EU27
60,0
120,0
Rakousko
70,0
Slovensko
20,0
20,0
Rakousko
0,0
Polsko
Česko
Polsko
Maďarsko
2001
40,0
Česko
Maďarsko
2001
2006
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
87
Ve sledovaném období také došlo k významným změnám u základních makroekonomických
indikátorů, jak uvádí následující graf.
Graf 9.2: Makroekonomické indikátory ve vybraných zemích
Inflace v %
Růst HDP v %
EU27
8,0
Slovensko
EU 27
10,0
6,0
4,0
Slovensko
Rakousko
2,0
0,0
Polsko
Česko
2001
2008
Polsko
EU 27
0,0
Slovensko
Rakousko
-2,0
-4,0
-6,0
-8,0
Polsko
Česko
Rakousko
Česko
Maďarsko
Maďarsko
2001
2008
Deficit státního rozpočtu v %
Změny vládního dluhu (%HDP)
Slovensko
Česko
Maďarsko
Maďarsko
EU 27
80,0
60,0
40,0
20,0
0,0
Rakousko
0,0
Polsko
2001
5,0
2001
2008
2008
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Porovnáme-li míru růstu reálného HDP, pak proti roku 2001 byl vykázán výrazný růst u
Slovenska a Polska a výrazný pokles u Maďarska a také u EU27 jako celku. Pokles inflace
proti výchozímu roku vykázaly Maďarsko, Polsko i Slovensko, naproti tomu v Česku,
Rakousku a EU27 došlo k nárůstu. Významný je nárůst vládního dluhu u Česka, Maďarska a
Polska a výrazný nárůst deficitu státního rozpočtu u Česka a Slovenska.
V sociální oblasti vykázaly všechny státy kromě Maďarska příznivé ukazatele (růst
zaměstnanosti, pokles nezaměstnanosti (zde s výjimkou Rakouska), pokles dlouhodobé
nezaměstnanosti). Míra zaměstnanosti přitom vzrostla nejvíce v Polsku a na Slovensku, což
se odrazilo v největším poklesu nezaměstnanosti v obou těchto zemích proti výchozímu roku
2001. Většina států kromě Maďarska vykazuje pokles rozptylu regionální míry zaměstnanosti,
nárůst rozptylu regionální míry nezaměstnanosti se objevuje zejména u Maďarska a
Slovenska, ale také u Česka a snad překvapivě u Rakouska. Tento ukazatel je sledován pro
úroveň NUTS2 i NUTS 3 a v obou případech má podobný průběh s tím, že pro úroveň
regionů NUTS 3 jsou rozdíly větší.
88
Graf 9.3: Indikátory zaměstnanosti a nezaměstnanosti ve vybraných zemích
Míra nezaměstnanosti v %
Míra zaměstnanosti v %
EU27
80
EU27
20,0
70
Slovensko
Rakousko
60
Slovensko
Rakousko
10,0
50
0,0
40
Polsko
Polsko
Česko
Česko
Maďarsko
Maďarsko
2001
2001
2008
Rozptyl regionální míry
nezaměstnanosti (NUTS 2)
Rozptyl regionální míry
nezaměstnanosti (NUTS 3)
EU 27
80,0
EU 27
80,0
60,0
60,0
Slovensko
Slovensko
Rakousko
40,0
20,0
0,0
0,0
Polsko
Česko
Rakousko
40,0
20,0
Polsko
Česko
Maďarsko
2001
2008
Maďarsko
2002
2007
2007
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Slabou stránkou zůstává podpora výzkumu a inovací, kde k výraznému nárůstu ve výdajích
na VaV došlo jen u Rakouska a k mírnému přechodně také u Česka, naopak k poklesu došlo
ve výdajích na VaV u Polska a Slovenska.
Graf 9.4: Indikátory vědy a výzkumu ve vybraných zemích
Patentové žádostí k EPO
Výdaje na VaV jako % HDP
Česko
15,00
EU 27
3,00
Slovensko
2,00
1,00
10,00
Rakousko
5,00
Slovensko
0,00
Polsko
Maďarsko
0,00
Česko
Maďarsko
2001
Polsko
2007
2001
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
89
2006
Velké řádové rozdíly zůstávají mezi Rakouskem (a průměrem EU27) a státy V4 v počtu
přihlášek patentů EPO. Zatímco průměr EU27 byl v roce 2006 114 a u Rakouska dokonce 185
podaných žádostí na mil. obyvatel, je tento ukazatel u zemí V4 o řád nižší, i když proti roku
2001 se v roce 2006 téměř zdvojnásobil.
V oblasti životního prostředí na národní úrovni je významný ukazatel energetické náročnosti
ekonomiky, který u zemí V4 trojnásobně překračuje průměr EU a Rakouska. Proti roku 2001
došlo u něj u všech zemí V4 k výraznému poklesu zejména na Slovensku. Na druhé straně se
státy V4 pohybují pod 80% u emise skleníkových plynů, tento stav se proti roku 2001 v roce
2007 prakticky nezměnil. Pro úroveň regionů data v této oblasti nejsou v databázi dostupná.
Zajímavým je nárůst objemu nákladní dopravy u Polska a Maďarska a také objemu osobní
přepravy v automobilech u Polska, Slovenska i Česka.
Graf 9.5: Environmentální a územní indikátory ve vybraných zemích
Emise skleníkových plynů
Energetická náročnost ekonomiky
EU 27
EU 27
150,0
1000,00
800,00
Slovensko
600,00
Rakousko
400,00
Slovensko
200,00
0,00
Rakousko
50,0
0,0
Polsko
Česko
Polsko
Česko
Maďarsko
Maďarsko
2001
100,0
2001
2007
2007
Objem osobní přepravy
v automobilech
Objem nákladní dopravy
EU 27
EU27
150,0
90
Slovensko
80
100,0
Rakousko
Slovensko
50,0
Rakousko
70
60
50
0,0
Polsko
Polsko
Česko
Česko
Maďarsko
Maďarsko
2001
2001
2007
2007
Zdroj: Eurostat 2009a, vlastní zpracování
Pro hodnocení regionálních disparit v 5 vybraných zemích bylo zvoleno celkem 23 indikátorů
v 6 oblastech, pro které byla data vygenerována z databází Eurostatu. V oblasti obyvatelstva
a území to byly indikátory průměrného počtu obyvatel, rozlohy a hustoty obyvatel. V oblasti
ekonomiky to byly ukazatele regionálního HDP, jeho růstu a rozptylu a ukazatele prvotního a
disponibilního důchodu. U vědy a výzkumy to byly indikátory výdajů na vědu a výzkum,
90
zaměstnanost a lidské zdroje ve vědě a výzkumu, zaměstnanost v high-tech odvětvích a
patentové žádosti. V oblasti informační společnosti se jedná o počet domácnosti s přístupem
k Internetu. Trh práce je popsán mírou zaměstnanosti a nezaměstnanosti a jejich rozptylem
a podílem dlouhodobé nezaměstnanosti. Konečně pro dopravní infrastrukturu byly použity
indikátory délky dálnic, železnic a počtu obětí silničních nehod.
U analýzy regionálních disparit na úrovni jednotlivých států se projevuje u ekonomických
disparit silné dichotomní postavení regionů hlavních měst, největší rozdíly jsou zejména u
Česka a Slovenska, méně pak u Maďarska a Polska. Podle vývoje rozptylu regionálního HDP
nedochází ke sbližování regionů NUTS2 v případě Česka (stagnace), nárůst je u Maďarska a
Polska, pokles je u Slovenska a Rakouska.
Výrazné bylo snižování v nezaměstnanosti u Česka, Polska a Slovenska i Rakouska.
K výraznému rozevírání regionálních rozdílů v nezaměstnanosti dochází u Maďarska
Analýza regionálních rozdílů v oblasti vědy a výzkumu ukazuje na prioritní postavení regionů
hlavních měst z hlediska výdajů, počtu výzkumných pracovníků a lidských zdrojů ve VaV a
také patentů.
Studie byla vypracovaná na základě dat Eurostatu, která nepostihují všechny potřebné
indikátory pro hodnocení. Z provedené analýzy vyplývá, že regionální statistiky Eurostatu
jsou zaměřeny převážně na indikátory disparit v ekonomické a sociální oblasti, oblast
životního prostředí, resp. rozvoje území je podceněna. Pro detailní analýzu by bylo třeba
využít národní regionální statistiky jednotlivých států, což přesáhlo rozsah této studie.
91
10 Literatura
ČSÚ (2009): Český statistický úřad. Obecná databáze Eurostatu (v češtině).
http://apl.czso.cz/ode/index.htm.
EC (2007): Rostoucí regiony, rostoucí Evropa. 4. zpráva o hospodářské a sociální
soudržnosti. Lucembursko: Úřad pro úřední tisky EC, 2007. ISBN 92-79-05700-7.
Eurostat (2007): Regions in the European Union. Nomenclature of territorial units for
statistics. NUTS 2006/EU27. Luxemburg: OOPEC, 2007. ISBN 978-92-79-04756-5.
Eurostat 2009a): Regionální Statistiky a databáze Eurostatu.
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/themes.
Eurostat (2009b): European Regional and Urban Statistics - Reference guide.
Luxemburg: OOPEC, 2009. ISBN 978-92-79-12406-8.
Eurostat (2009c): Eurostat regional yearbook 2009. Luxemburg: OOPEC, 20097. ISBN
978-92-79-11696-4.
Regional Policy Inforegio (2009): http://ec.europa.eu/regional_policy/index_en.htm.
92
Seznam tabulek
Tabulka 2.1: Zprávy o hospodářské a sociální soudržnosti EU............................................. 7
Tabulka 2.2: Regionální indikátory ve 4. Zprávě o hospodářské a sociální soudržnosti, 2007 8
Tabulka 2.3: Základní metodické členění regionální statistiky Eurostatu .............................. 9
Tabulka 2.4: Veřejně dostupná regionální data Eurostatu................................................... 9
Tabulka 2.5: Obsah předdefinovaných tabulek regionální statistiky Eurostatu .....................10
Tabulka 2.6: Okruhy regionální analýzy v Regionální ročence Eurostatu 2009.....................11
Tabulka 2.7: Vymezení velikosti NUTS regionů podle počtu obyvatel..................................11
Tabulka 2.8: Názvy a počty úrovně NUTS a národních administrativních jednotek (2007)....12
Tabulka 2.9: Území regionů (km2) ...................................................................................12
Tabulka 2.10: Obyvatelstvo regionů 2005 (tis.) ................................................................12
Tabulka 2.11: Přehled vybraných indikátorů pro hodnocení regionálních disparit ................13
Tabulka 3.1: Krátký seznam strukturálních indikátorů .......................................................18
Tabulka 4.1: Regionální struktura Česka podle NUTS ........................................................32
Tabulka 4.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Česku .........................................32
Tabulka 4.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Česku ......................................................33
Tabulka 5.1: Regionální struktura Maďarska podle NUTS ..................................................43
Tabulka 5.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Maďarsku ...................................43
Tabulka 5.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Maďarsku ................................................44
Tabulka 6.1: Regionální struktura Polska podle NUTS .......................................................54
Tabulka 6.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Polsku.........................................54
Tabulka 6.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Polsku .....................................................55
Tabulka 7.1: Regionální struktura Slovenska podle NUTS ..................................................65
Tabulka 7.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 na Slovensku .................................65
Tabulka 7.3: Počet obyvatel v krajích na Slovensku ..........................................................65
Tabulka 7.4: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 na Slovensku ..............................................66
Tabulka 8.1: Regionální struktura Rakouska podle NUTS...................................................76
Tabulka 8.2: Základní charakteristiky regionů NUTS 2 v Rakousku....................................76
Tabulka 8.3: Mapa regionů NUTS 2 a NUTS 3 v Rakousku.................................................77
93
Seznam grafů
Graf 3.1: Míra růstu HDP na obyvatele .............................................................................19
Graf 3.2: Srovnání růstu HDP na obyvatele (PPS) v % ......................................................20
Graf 3.3: Hrubý domácí produkt na obyvatele v PPS (EU27=100) v % ...............................20
Graf 3.4: Produktivita práce měřená hodnotou HDP na zaměstnance .................................21
Graf 3.5: Míra inflace v % ...............................................................................................21
Graf 3.6: Deficit státního rozpočtu v % HDP.....................................................................22
Graf 3.7: Vládní dluh jako % HDP....................................................................................22
Graf 3.8: Změny vládního dluhu 2001-2008......................................................................23
Graf 3.9: Míra zaměstnanosti v %....................................................................................23
Graf 3.10: Rozptyl regionální míry nezaměstnanosti..........................................................24
Graf 3.11: Míra nezaměstnanosti .....................................................................................24
Graf 3.12: Zaměstnanost starších pracovníků ...................................................................25
Graf 3.13: Výdaje na vědu a výzkum jako % HDP ............................................................25
Graf 3.14: Úroveň dosaženého vzdělání mládeže ..............................................................26
Graf 3.15: Patentové žádosti k EPO .................................................................................26
Graf 3.16: Patentové žádosti k EPO pro státy V4 ..............................................................27
Graf 3.17: Tvorba hrubého fixního kapitálu jako % HDP ...................................................27
Graf 3.18: Relativní cenová úroveň ..................................................................................28
Graf 3.19: Míra rizika chudoby.........................................................................................28
Graf 3.20: Míra dlouhodobé nezaměstnanosti ...................................................................29
Graf 3.21: Rozptyl regionální zaměstnanosti .....................................................................29
Graf 3.22: Energetická náročnost ekonomiky....................................................................30
Graf 3.23: Emise skleníkových plynů ................................................................................30
Graf 3.24: Objem vnitrozemské nákladní dopravy vztažené k HDP .....................................31
Graf 4.1: Vývoj regionálního HDP v Česku v % EU27 ........................................................33
Graf 4.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Česku (2006)...........................................34
Graf 4.3: Meziroční růst regionálního HDP v Česku 2001-2006...........................................34
Graf 4.4: Rozptyl regionálního HDP v Česku .....................................................................35
Graf 4.5: HDP a důchody na obyvatele v Česku (2006) .....................................................35
Graf 4.6: Míra zaměstnanosti v Česku ..............................................................................36
Graf 4.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Česku ..........................................................36
Graf 4.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Česku ..........................................................37
Graf 4.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Česku................................37
Graf 4.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Česku ................................................................38
94
Graf 4.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Česku..............................................38
Graf 4.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % v Česku ......................................................39
Graf 4.13: Patentové žádosti EPO v Česku........................................................................39
Graf 4.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Česku ...................................................40
Graf 4.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Česku ...........................................40
Graf 4.16: Délka dálnic v Česku .......................................................................................41
Graf 4.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel ............................................................41
Graf 4.18: Délka železnic v Česku ....................................................................................42
Graf 5.1: Vývoj regionálního HDP v Maďarsku v % EU27 ..................................................44
Graf 5.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Maďarsku (2006) ......................................45
Graf 5.3: Meziroční růst regionálního HDP v Maďarsku......................................................45
Graf 5.4: Rozptyl regionálního HDP v Maďarsku ...............................................................46
Graf 5.5: HDP a důchody na obyvatele v Maďarsku (2006) ...............................................46
Graf 5.6: Míra zaměstnanosti v Maďarsku ........................................................................47
Graf 5.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Maďarsku ....................................................47
Graf 5.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Maďarsku ....................................................48
Graf 5.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Maďarsku..........................48
Graf 5.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Maďarsku...........................................................49
Graf 5.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Maďarsku ........................................49
Graf 5.12: Lidské zdroje ve V a V (HRST) v % v Maďarsku ..............................................50
Graf 5.13: Patentové žádosti EPO v Maďarsku..................................................................50
Graf 5.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Maďarsku..............................................51
Graf 5.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Maďarsku .....................................51
Graf 5.16: Délka dálnic v Maďarsku .................................................................................52
Graf 5.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel ............................................................52
Graf 5.18: Délka železnic v Maďarsku ..............................................................................53
Graf 6.1: Vývoj regionálního HDP v Polsku v % EU27 ......................................................55
Graf 6.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Polsku (2006) ..........................................56
Graf 6.3: Meziroční růst regionálního HDP v Polsku...........................................................56
Graf 6.4: Rozptyl regionálního HDP v Polsku.....................................................................57
Graf 6.5: HDP a důchody na obyvatele v Polsku (2006) ....................................................57
Graf 6.6: Míra zaměstnanosti v Polsku .............................................................................58
Graf 6.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Polsku..........................................................58
Graf 6.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Polsku .........................................................59
Graf 6.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Polsku ...............................59
Graf 6.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Polsku................................................................60
95
Graf 6.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Polsku .............................................60
Graf 6.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % v Polsku......................................................61
Graf 6.13: Patentové žádosti EPO v Polsku .......................................................................61
Graf 6.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Polsku...................................................62
Graf 6.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Polsku ..........................................62
Graf 6.16: Délka dálnic v Polsku ......................................................................................63
Graf 6.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel ............................................................63
Graf 6.18: Celkové dálka železnic ....................................................................................64
Graf 7.1: Vývoj regionálního HDP na Slovensku v % EU27 ................................................66
Graf 7.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS na Slovensku (2006) ....................................67
Graf 7.3: Meziroční růst regionálního HDP v Slovensku......................................................67
Graf 7.4: Rozptyl regionálního HDP na Slovensku .............................................................68
Graf 7.5: HDP a důchody na obyvatele na Slovensku (2006) .............................................68
Graf 7.6: Míra zaměstnanosti na Slovensku ......................................................................69
Graf 7.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti na Slovensku ..................................................69
Graf 7.8: Regionální míra nezaměstnanosti na Slovensku ..................................................70
Graf 7.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti na Slovensku........................70
Graf 7.10: Výdaje na VaV jako % HDP na Slovensku ........................................................71
Graf 7.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti na Slovensku......................................71
Graf 7.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % na Slovensku ..............................................72
Graf 7.13: Patentové žádosti EPO na Slovensku................................................................72
Graf 7.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích na Slovensku ...........................................73
Graf 7.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu na Slovensku ...................................73
Graf 7.16: Délka dálnic na Slovensku ...............................................................................74
Graf 7.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel na Slovensku ........................................74
Graf 7.18: Celkové délka železnic ....................................................................................75
Graf 8.1: Vývoj regionálního HDP v % EU27.....................................................................77
Graf 8.2: Regionální HDP na obyvatele v PPS v Rakousku (2006) .....................................78
Graf 8.3: Meziroční růst regionálního HDP v Rakousku ......................................................78
Graf 8.4: Rozptyl regionálního HDP v Rakousku................................................................79
Graf 8.5: HDP a důchody na obyvatele v Rakousku (2006)................................................79
Graf 8.6: Míra zaměstnanosti v Rakousku.........................................................................80
Graf 8.7: Rozptyl regionální zaměstnanosti v Rakousku.....................................................80
Graf 8.8: Regionální míra nezaměstnanosti v Rakousku.....................................................81
Graf 8.9: Vývoj regionální dlouhodobé míry nezaměstnanosti v Rakousku ..........................81
Graf 8.10: Výdaje na VaV jako % HDP v Rakousku ...........................................................82
96
Graf 8.11: Výzkumní pracovníci v % zaměstnanosti v Rakousku ........................................82
Graf 8.12: Lidské zdroje ve VaV (HRST) v % v Rakousku ..................................................83
Graf 8.13: Patentové žádosti EPO v Rakousku ..................................................................83
Graf 8.14: Zaměstnanost v high-tech odvětvích v Rakousku ..............................................84
Graf 8.15: Počet domácnosti s přístupem k Internetu v Rakousku......................................84
Graf 8.16: Délka dálnic v Rakousku .................................................................................85
Graf 8.17: Oběti silničních nehod na mil. obyvatel ............................................................85
Graf 9.1: Indikátory HDP ve vybraných zemích v letech 2001 a 2008 .................................87
Graf 9.2: Makroekonomické indikátory ve vybraných zemích .............................................88
Graf 9.3: Indikátory zaměstnanosti a nezaměstnanosti ve vybraných zemích......................89
Graf 9.4: Indikátory vědy a výzkumu ve vybraných zemích ...............................................89
Graf 9.5: Environmentální a územní indikátory ve vybraných zemích..................................90
97

Podobné dokumenty

Příbalová informace: informace pro uživatele Topamax 15 mg

Příbalová informace: informace pro uživatele Topamax 15 mg U malého počtu osob léčených antiepileptiky jako je Topamax se vyskytly myšlenky na sebepoškození nebo sebevraždu. Pokud se u Vás kdykoli takové myšlenky vyskytnou, okamžitě vyhledejte lékaře. Dalš...

Více

Stáhnout - Marlenka

Stáhnout - Marlenka In 2003 Armenian Gevorg Avetisjan founded the company MARLENKA international Ltd. in Frýdek-Místek, where he launched the production of MARLENKA® honey cakes using his original family recipe. At fir...

Více

Predicative Possession in Medieval Slavic Bible Translations

Predicative Possession in Medieval Slavic Bible Translations dřěvu jahodě mořské: Vyvrat' sě a přesad' sě u moře, uposlúchá vás.

Více

Souhrnná teritoriální informace Polsko

Souhrnná teritoriální informace Polsko Před druhou světovou válkou bylo Polsko mnohonárodnostním státem. Poláků bylo méně než 70%, Ukrajinci tvořili 14%, Židé 9%, Bělorusi a Němci po 3%. Dnes je Polsko homogenní s 97% podílem obyvatel p...

Více