3 metodika srovnávací analýzy vybraných regionů

Transkript

Zadavatel
Agentura pro regionální rozvoj, a.s.
Na Jízdárně 7/1245
702 00 Ostrava
Zpracovatel
Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava
Katedra regionální a environmentální ekonomiky
Ekonomická fakulta
Havlíčkovo nábřeţí 38A
701 21 Ostrava 1
Tým řešitelů
Renáta Václavková
Katedra regionální a environmentální
Ekonomická fakulta, VŠB – TU Ostrava
ekonomiky,
Alois Kutscherauer
ekonomiky,
Lucie Holešinská
ekonomiky,
Ivan Šotkovský
ekonomiky,
Jan Malinovský
ekonomiky,
Jiří Adamovský
ekonomiky,
2
OBSAH
1
ÚČEL A ZAMĚŘENÍ STUDIE ................................................................... 6
2
PROFIL VYBRANÝCH REGIONŮ............................................................. 8
2.1
Základní prostorové znaky analyzovaných regionů ...................................... 8
2.1.1
Provincie Lutych (BE33) ................................................................................... 8
2.1.2
Region soudrţnosti Moravskoslezsko (CZ08) .................................................... 11
2.1.3
Slezské vojvodství (PL22) ............................................................................... 13
2.1.4
Region Northumberland & TaW (UKC2) ........................................................... 16
2.2
Vybrané sociální aspekty regionů ............................................................ 20
2.2.1
2.3
Populační vývoj regionů ................................................................................. 22
Základní ekonomická charakteristika regionů ........................................... 24
2.3.1
Provincie Lutych ............................................................................................ 24
2.3.2
Region soudrţnosti Moravskoslezsko ............................................................... 25
2.3.3
Slezské vojvodství .......................................................................................... 25
2.3.4
Northumberland & TaW ................................................................................. 26
2.4
3
Shrnutí kapitoly ..................................................................................... 27
METODIKA SROVNÁVACÍ ANALÝZY VYBRANÝCH REGIONŮ ............... 29
3.1
Provedení srovnávací analýzy dle jednotlivých perspektiv .......................... 29
3.2
Hodnocení vývoje disparit mezi vybranými regiony ................................... 30
4
SROVNÁVACÍ ANALÝZA VYBRANÝCH REGIONŮ ................................. 31
4.1
Ekonomický potenciál a konkurenceschopnost ......................................... 31
4.2
Rozvojový potenciál a inovace ................................................................ 32
4.3
Trh práce (zaměstnanost a nezaměstnanost) ........................................... 34
4.4
Sociální patologie a exkluze .................................................................... 36
4.5
Zdraví a zdravotní stav........................................................................... 37
4.6
Vzdělanost ............................................................................................ 39
4.7
Digitální společnost................................................................................ 41
4.8
Ţivotní prostředí .................................................................................... 42
4.9
Dopravní infrastruktura .......................................................................... 44
4.10
Kvalita ţivota ........................................................................................ 46
5
ZÁVĚREČNÉ SHRNUTÍ A DOPORUČENÍ ............................................... 48
5.1
Ekonomická sféra .................................................................................. 48
Ekonomický potenciál a konkurenceschopnost .............................................................. 48
Rozvojový potenciál a inovace ..................................................................................... 49
Trh práce (zaměstnanost a nezaměstnanost) ................................................................ 49
5.2
Sociální sféra ........................................................................................ 50
Sociální patologie a exkluze ......................................................................................... 50
3
Zdraví a zdravotní stav ................................................................................................ 50
Vzdělanost .................................................................................................................. 50
Digitální společnost ..................................................................................................... 51
5.3
Územní sféra......................................................................................... 51
Ţivotní prostředí .......................................................................................................... 51
Dopravní infrastruktura ............................................................................................... 51
5.4
Kvalita ţivota ........................................................................................ 51
6
SEZNAM ZKRATEK ............................................................................... 53
7
PŘÍLOHA 1 .......................................................................................... 54
1. Ekonomický potenciál a inovace ...................................................................... 54
Hrubý domácí produkt na obyvatele ............................................................................. 54
Přidaná hodnota na obyvatele ...................................................................................... 55
2. Rozvojový potenciál a inovace ........................................................................ 58
Lidské zdroje ve vědě a technologiích ........................................................................... 58
Podané patentové ţádosti k EPO .................................................................................. 59
Podané patentové ţádosti v high-tech k Evropskému patentovému úřadu ...................... 61
Zaměstnanost v high-tech zpracovatelském průmyslu a v high-tech sluţbách ................. 62
Celková zaměstnanost ve znalostně orientovaných high-tech sluţbách ........................... 64
3. Trh práce (zaměstnanost a nezaměstnanost) ................................................... 65
Míra zaměstnanosti ..................................................................................................... 65
Míra nezaměstnanosti.................................................................................................. 67
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti ............................................................................... 68
4. Sociální patologie a exkluze ............................................................................ 69
Míra těţké hmotné nouze ............................................................................................ 70
Populace ohroţená chudobou či sociálním vyloučením ................................................... 71
Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel .......................................................... 73
5. Zdraví a zdravotní stav ................................................................................... 74
Naděje na doţití při narození ....................................................................................... 74
Počet lékařů na 100 000 obyvatel ................................................................................ 76
Počet lůţek v nemocnicích na 100 000 obyvatel ............................................................ 77
6. Vzdělanost .................................................................................................... 78
Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným středním vzděláním ............................................ 78
Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vysokoškolským vzděláním ................................. 80
Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným niţším středním vzděláním .................................. 81
Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vyšším středním vzděláním ................................. 82
7. Digitální společnost........................................................................................ 83
Domácnosti s přístupem k internetu ............................................................................. 83
Jedinci pravidelně pouţívající internet ........................................................................... 85
Jedinci, kteří objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukromé účely ......................... 86
8. Ţivotní prostředí ............................................................................................ 88
4
Produkce komunálního odpadu na jednoho obyvatele ................................................... 88
Znečištění tuhými částicemi PM10 ................................................................................ 89
Vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi PM10 ................. 91
Měrné emise tuhých látek ............................................................................................ 92
Emise skleníkových plynů CO2 ..................................................................................... 93
Měrné emise oxidu uhelnatého CO ............................................................................... 95
Měrné emise oxidu dusíku NO ...................................................................................... 96
9. Dopravní infrastruktura .................................................................................. 97
Dálnice
.................................................................................................................... 97
Silnice mimo dálnice .................................................................................................... 99
Délka ţeleznic ........................................................................................................... 100
Letecká přeprava cestujících - počet cestujících na 1000 obyvatel ................................ 101
Počet vozidel na 1000 obyvatel .................................................................................. 102
10. Kvalita ţivota............................................................................................. 104
Čistý disponibilní důchod domácností ......................................................................... 104
Naděje doţití při narození - muţi ................................................................................ 105
Naděje doţití při narození - ţeny ................................................................................ 107
8
PŘÍLOHA 2 ........................................................................................ 109
Seznam tabulek……………………………………………………………………………………….109
Seznam grafů.…………………………………………………………………………………………111
Seznam map……………………………………………………………………………………………113
5
1 ÚČEL A ZAMĚŘENÍ STUDIE
Studie je vypracována jako podklad pro aktualizaci současné Strategie rozvoje
Moravskoslezského kraje na léta 2009 - 2016 (dále jen SRK) do podmínek programovacího
období EU na léta 2014 - 2020.
Účelem studie je porovnat a zhodnotit postavení Moravskoslezského kraje vůči vybraným
regionům EU na úrovni NUTS 2 a vůči průměru EU (kde to není moţné pak vůči průměru
srovnávaných regionů).
Analýza je orientována tak, aby proporcionálně postihovala vývoj sociální, ekonomické
i územní sféry analyzovaných regionů.
Jednotlivé sféry jsou popsány 39 výchozími indikátory postihujícími všechny tři sféry rozvoje
a dostatečně vypovídajícími o vývoji relevantních procesů probíhajících v analyzovaných
regionech. Pro vlastní komparaci, zejména pro její dostatečnou srozumitelnost, jsou
výchozími indikátory seskupeny do věcně homogenních celků – integrovaných indikátorů.
Integrované indikátory jsou konstruovány tak, aby měly co nejtěsnější vazbu na prioritní
oblasti definované ve Strategii Evropa 2020. Těsnost vazby navrţených integrovaných
indikátorů s prioritními oblastmi Strategie ukazuje incidenční matice (tab1.1).
Za klíčový aspekt rozvoje regionů je povaţován vývoj kvality ţivota obyvatelstva regionů,
k jehoţ posouzení byl zkonstruován integrovaný indikátor Kvalita ţivota, jako průřezový
indikátor přes všechny tři sféry.
Na základě získaných analytických poznatků jsou charakterizovány silné a slabé stránky
Moravskoslezska vůči komparovaným regionům a vůči průměru EU27.
Pro srovnávací analýzu byly vybrány tři regiony mající relevantní společné znaky
s Moravskoslezskem, zejména musely uskutečnit rozsáhlý strukturální manévr jako důsledek
útlumu nebo zániku historicky nosných oborů, resp. výrob. Ze čtyř komparovaných regionů
dva regiony patří do „starých“ zemí EU, v nichţ jádro strukturálních změn probíhalo s cca
dvacetiletým předstihem, a dva patří do „nových“ členských zemí, kde nejpodstatnější
aktivity strukturálního manévru probíhaly v posledních patnácti letech a většina z nich je
v současné době jiţ v závěrečné fázi.
Dle uvedených hledisek byly vybrány regiony NUTS 2:




Provincie Lutych (Province de Liège, Provinz Lüttich, BE33) – dále jen Lutych,
Slezské vojvodství (Województwo Śląskie, PL22) - dále jen Slezské vojvodství či
Slezsko,
Region soudrţnosti Moravskoslezsko (Moravskoslezsko, CZ08) - dále jen
Moravskoslezsko,
Region Northumberland, Tyne a Wear (Northumberland and Tyne and Wear, UKC2) dále jen Northumberland & TaW.
6
Tabulka 1.1: Vazba mezi integrovanými indikátory a zadanými prioritními oblastmi
Zdroj: vlastní zpracování
7
2 PROFIL VYBRANÝCH REGIONŮ
Profil čtyř vybraných regionů je popsán z pohledu prostorového, sociálního a ekonomického.
Základní velikostní znaky srovnávaných regionů jsou uvedeny v tabulce 2.1.
Tabulka 2.1: Základní velikostní znaky vybraných území NUTS 2
Kód
NUTS 2
Název
NUTS 2
Rozloha
(km2)
Počet obyv.
(2008, PS)
BE33
Lutych
3 862
1 053 722
CZ08
Moravskoslezsko
5 426
1 249 897
PL22
Slezské vojvodství
12 331
4 654 115
UKC2
Northumberland & TaW
5 516
1 404 528
Zdroj: Eurostat
2.1 Základní prostorové znaky analyzovaných regionů
2.1.1 Provincie Lutych (BE33)
Provincie Lutych je nejvýchodnější provincií Valonska i celé Belgie, s počtem obyvatel 1,068
milionů a rozlohou 3 862 km2. Region Lutych je plošně i populačně menší neţ
Moravskoslezsko. Rozdíly však nejsou velké, coţ umoţňuje jejich dobrou srovnatelnost,
zejména v sociálních charakteristikách.
V Belgii se nachází celkem jedenáct regionů soudrţnosti (NUTS 2). Provincie Lutych je
sedmou nejlidnatější s podílem necelých 10 % na belgické populaci (viz tabulka 2.2).
Provincie Lutych sousedí na severu s provinciemi Vlámský Brabant a Limburk
a s Nizozemskem, na východě s Německem, na jihu s Lucemburským velkovévodstvím
a provincií Lucembursko, na jihozápadě s provincií Namur a na západě s provincií Valonský
Brabant. Východní část provincie patřila aţ do ratifikace Versailleské smlouvy roku 1920
Prusku (města Eupen, Malmedy a Sankt-Vith, mapa 2.1).
Rozlohou je však druhou největší provincií po provincii Lucemburk, s váhou 12,7 %. Nejen
počtem obyvatel, ale i hustotou zalidnění 276 obyv./km2 jde o území velmi podobné
Moravskoslezsku.
8
Tabulka 2.2: Základní znaky regionů soudrţnosti Belgie
Poř.
NUTS 2
Počet obyvatel
(2009, PS)
abs.
Provincie
1
1 744
Antverpy
Provincie
2 Východní
1,432
Flandry
Provincie
3
1 309
Hainaut
Provincie
4 Západní
1 159
Flandry
Region
5
1 089
Brusel
Provincie
6 Vlámský
1 076
Brabant
Provincie
7
1 067
Lutych
Provincie
8
838
Limburk
Provincie
9
472
Namur
Provincie
10 Valónský
379
Brabant
Province
11
269
Lucemburk
regiony
10 839
celkem
%
862
Počet obyvatel (PS)
2005
2000
1995
Rozloha
1990
km 2
%
Hustota
zalidnění
16,1
1 676 858
1 643 972
1 628 710
1 597 310
2 867
9,39
609
326 13,21
1 380 072
1 361 623
1 349 382
1 331 608
2 982
9,77
480
880 12,08
1 286 275
1 279 467
1 286 649
1 278 039
3 786
12,4
346
366
10,7
1 138 503
1 128 774
1 121 135
1 102 501
3 144
10,3
369
538 10,05
1 006 749
959 318
951 580
964 385
161
0,53
6 767
924
9,93
1 037 786
1 014 704
995 266
963 283
2 106
6,9
511
685
9,85
1 034 024
1 019 442
1 015 007
998 213
3 862 12,65
276
505
7,74
809 942
791 178
771 613
745 034
2 422
7,93
346
281
4,36
455 863
443 903
434 446
421 224
3 666 12,01
129
515
3,5
363 776
349 884
336 505
315 358
1 090
3,57
348
023
2,48
256 004
246 820
240 281
230 827
4 440 14,54
61
905
100 10 445 852 10 239 085 10 130 574
9 947 782
30 526
100
355
Zdroj: Eurostat (hustota zalidnění v roce 2009, PS = počáteční stav – počet obyv. k 1. 1.)
Region Lutych (mapa 2.2) se dělí na čtyři okresy (francouzsky arrondissements) a 84 obcí.
Většina obcí je součástí Francouzského společenství Belgie. Pouze 9 germanofonních obcí ve
východní části provincie, při hranicích s Německem v arrondissementu Verviers, tvoří
německo-jazyčné společenství. Populačně největším je stejnojmenný okres Lutych s počtem
obyvatel téměř 600 tisíc, coţ je více neţ polovina (56,6 %) z populace provincie. Rozlohou
necelých 800 km2 (21 % z rozlohy provincie) je druhý, po značně rozlehlém okrese Verviers.
Na tento okres připadá 52 % z rozlohy a 19,2 % z populace celé provincie. Rozlohou
nejmenšími jsou poté okresy Huy (17 %) a Waremme (10 %), na které připadá 10 %, resp.
7 % obyvatelstva provincie.
Hlavním městem provincie je Lutych (Liege), který leţí na řece Máze (Meuse). Nachází se na
východě Belgie v oblasti Valonska, v blízkosti hranic s Nizozemskem a Německem, 25 km
jiţně od Maastrichtu (Nizozemsko) a 40 km západně od Cách (Aachen, Německo). Lutych je
součástí Euroregionu Máza-Rýn, ve kterém ţije 3,7 milionů obyvatel.
9
Mapa 2.1: Geopolitická a administrativní mapa Belgie
Městská aglomerace Lutychu se rozkládá na ploše 265 km². Ţije v ní okolo 500 000 obyvatel
(při maximálním vymezení, včetně přilehlých venkovských oblastí aţ 600 tisíc) a její hustota
zalidnění činí téměř 1 800 obyv/km². Svou váhou je podobná ostravské aglomeraci i tím, ţe
je třetí největší aglomerací v Belgii (větší aglomeraci mají Brusel a Antverpy). Ve Valonsku je
však aglomerací největší a nejlidnatější. Lutych je nejdůleţitějším kulturním centrem
Valonska a jeho obyvatelé jsou převáţně frankofonní. Město je sídlem jediné státní
frankofonní univerzity v Belgii, zaloţené roku 1817. V Lutychu o rozloze necelých 70 km2 ţije
významná italská menšina a celkový počet cizinců ţijících ve městě činí 30 576 (údaj
z 1. července 2006).
Počet obyvatel města Lutych postupně klesá od druhé poloviny sedmdesátých let 20. století
(např. roku 1977, kdy došlo ke sloučení obcí, mělo město 228 tisíc obyvatel, zatímco roku
2005 pouhých 186 tisíc). Naproti tomu počet obyvatel aglomerace se dlouhodobě pohybuje
kolem 600 000. Z toho je zřejmý posun obyvatelstva směrem od centra aglomerace k jejímu
okraji. Díky dobrému vodnímu spojení s Francií, Vlámskem a Nizozemskem má Lutych třetí
největší říční přístav v Evropě (Port autonome de Liège) po Duisburgu a Paříţi (Ports de
Paris).
10
Mapa 2.2: Geopolitická a administrativní mapa regionu Lutych
2.1.2 Region soudržnosti Moravskoslezsko (CZ08)
Matematicko-geografická poloha kraje je dána zeměpisnými souřadnicemi. Nejvýchodnějším
místem kraje, a vzhledem k poloze v rámci ČR i celého státu, je obec Bukovec (18°51’)
v okrese Frýdek-Místek. Zde leţí i nejjiţnější bod kraje obec Bílá (49°23’). V okrese Bruntál
najdeme nejzápadněji poloţenou obec Tvrdkov (17°09’) a nejseverněji leţící obec Slezské
Pavlovice (50°20’) v osoblaţském výběţku (Mapa 2.3). Geopolitická a geo-ekonomická
poloha byla po několik desítek let spíše nevýhodou (z pohledu celostátních poměrů
v podmínkách uzavřených evropských států, od konce 2. sv. války). V tomto období bylo pro
celý prostor ČR, bez ohledu na vnitřní prostorovou úroveň, nejvýraznějším hnacím pólem
zásadních ekonomických, politických, sociálních i kulturních rozhodnutí hlavní město Praha
s jeho nejbliţším zázemím. Čím vzdálenější byla prostorová poloha od Prahy, jako sídla
s vysokou vahou svých komplexních funkcí, tím byla celková dynamika rozvoje oslabována.
V Moravskoslezském regionu je tato skutečnost nejlépe patrná na jeho nedostatečném
vybavení silnicemi nadregionálního významu a moţnostech kvalitativního napojení na silnice
nejvyšší třídy, zejména dálnice. Protoţe je Česko od roku 2004 členem EU, můţeme očekávat
pozitivní zhodnocení centrální evropské polohy při hranicích s Polskem a Slovenskem.
11
Mapa 2.3: Geopolitická a administrativní mapa České republiky
Rozlohou je Moravskoslezsko druhým nejmenším regionem soudrţnosti (6,9 %, tab 2.3).
Tabulka 2.3: Základní znaky regionů soudrţnosti ČR
Poř.
NUTS 2
Počet obyvatel
(2009, PS)
abs.
%
Počet obyv. (PS)
2005
2000
Rozloha
1995
km 2
%
Hustota
zalidnění
1
Jihovýchod
1 662 557 15,88
1 640 354
1 658 761
1 665 042
13 991 17,74
119
2
Severovýchod
1 507 030
14,4
1 480 144
1 489 407
1 493 626
12 440 15,77
121
3
Moravskoslezsko
1 250 255 11,94
1 257 554
1 281 410
1 285 600
5 426
6,88
230
4
Střední Morava
1 233 549 11,78
1 225 832
1 240 355
1 252 299
9 230
11,7
134
5
Praha
1 233 211 11,78
1 170 571
1 186 855
1 214 584
496
0,63
2 486
6
Střední Čechy
1 230 691 11,76
1 144 071
1 111 354
1 108 007
11 015 13,97
112
7
Jihozápad
1 205 955 11,52
1 175 330
1 177 982
1 183 736
17 618 22,34
68
8
Severozápad
1 144 294 10,93
1 126 721
1 131 974
1 130 267
8 649 10,97
132
Regiony celkem
10 467 542
100 10 220 577 10 278 098 10 333 161
78 865
100
133
Zdroj: Eurostat, hustota zalidnění v roce 2009
K základním prostorovým charakteristikám je vhodné doplnit ještě několik dalších údajů.
Moravskoslezsko je druhým nejvíce zalidněným regionem soudrţnosti České republiky.
Dlouhodobě se zde hodnota tohoto ukazatele pohybuje okolo 230 obyvatel na km2. Desetkrát
vyšší hodnotu má hlavní město Praha (2 518 obyv/km2 ke konci roku 2009), ale v pořadí třetí
Střední Morava dosahuje hodnoty zalidněnosti jiţ jen 134 obyv/km2. Průměrná hustota
zalidnění v České republice je 133 obyv./km2.
Počtem 299 obcí je Moravskoslezsko druhou nejmenší oblastí po Praze. Na plochu 100 km2
zde připadá šest obcí, coţ je pod průměrem státu. Naopak ukazatel průměrné velikosti obce
12
(4,2 tisíc obyvatel) je druhý nejvyšší po Praze (celorepubliková hodnota je 1,7 tisíc obyvatel).
Průměrnou populační velikost obce, přes 2 tisíce, má přitom jen region Severozápad.
Závěrem lze zdůraznit vyšší míru koncentrace obyvatel do velkých sídel Moravskoslezska.
Proto je počet základních sídelních jednotek (299) při porovnání s ostatními regiony
soudrţnosti (s výjimkou Prahy) nejniţší, avšak se současně vyšší vahou populačně větších
obcí.
Mapa 2.4: Základní administrativní mapa Moravskoslezska
Ze současných 299 obcí Moravskoslezského kraje je celkem 5 statutárních měst (FrýdekMístek, Havířov, Karviná, Opava a Ostrava), 36 ostatních měst, 3 městysy (Suchdol nad
Odrou, Litultovice, Spálov) a 255 ostatních obcí. Obcí s více neţ desetitisíci obyvateli je na
území Moravskoslezska celkem šestnáct (mapa 2.4). Vedle Ostravy (306 tisíc obyvatel, rok
2009), Havířova (82 tisíc), Karviné (62 tisíc), Frýdku-Místku (58,6 tisíc) a Opavy (58,4 tisíc)
se dále jedná o těchto jedenáct měst: Třinec, Orlová, Nový Jičín, Český Těšín, Krnov,
Kopřivnice, Bohumín, Bruntál, Hlučín, Frenštát pod Radhoštěm a Studénka.
2.1.3 Slezské vojvodství (PL22)
Polská veřejná správa je od 1. ledna 1999 trojstupňová, členěná na vojvodství
(województwo), okresy (powiat) a obce (gmina). Slezské vojvodství (polsky Województwo
Śląskie) je, jako vyšší územně samosprávný celek Polska na úrovni NUTS 2, jedním z 16
13
vojvodství (Tab. 2.4). Přestoţe se jmenuje Slezské, rozkládá se toto vojvodství kromě
východní polské části Slezska také na západě Malopolska. Je to druhé nejlidnatější vojvodství
s podílem přes 12 % na polské populaci. Se svými necelými čtyřmi procenty podílu na ploše
polského státu je však v pořadí regionů NUTS 2 aţ na čtrnáctém místě. Plošně menší jsou
pouze dvě vojvodství, Opolské a Svatokříţské. Hustotou zalidnění téměř 380 obyv/km2 jde
o nejzalidněnější území Polska.
Tabulka 2.4: Základní znaky regionů NUTS 2 Polska
Poř.
NUTS 2 Polska
(vojvodství)
Počet obyvatel
(2009, PS)
abs.
%
Počet obyvatel (PS)
2005
2000
Rozloha
1995
km
2
%
Hustota
zalidnění
1
Mazovské
5 204 495 13,65
5 145 997
5 112 652
5 056 847
35 566 11,37
146
2
Slezské
4 645 665 12,18
4 700 771
4 783 570
4 917 696
12 331
3,94
377
3
Velkopolské
3 397 617
8,91
3 365 283
3 339 749
3 324 822
29 826
9,54
114
4
Malopolské
3 287 136
8,62
3 260 201
3 211 151
3 179 728
15 190
4,86
216
5
Dolnoslezské
2 877 059
7,54
2 893 055
2 917 139
2 988 327
19 948
6,38
144
6
Lodţské
2 548 861
6,68
2 587 702
2 637 438
2 693 688
18 219
5,83
140
7
Pomořské
2 219 512
5,82
2 194 041
2 166 230
2 158 019
18 293
5,85
121
8
Lublinské
2 161 832
5,67
2 185 156
2 209 083
2 244 848
25 114
8,03
86
9
Podkarpatské
2 099 495
5,51
2 097 975
2 098 771
2 100 144
17 844
5,71
118
10 Kujavsko-pomořské
2 067 918
5,42
2 068 258
2 068 864
2 090 331
17 970
5,75
115
11 Západopomořanské
1 692 957
4,44
1 694 865
1 696 925
1 716 700
22 896
7,32
74
12 Varmijsko-mazurské
1 427 073
3,74
1 428 714
1 424 772
1 449 121
24 192
7,74
59
13 Svatokříţské
1 272 784
3,34
1 288 693
1 302 518
1 332 438
11 708
3,74
109
14 Podleské
1 191 470
3,12
1 202 425
1 212 269
1 220 445
20 187
6,46
59
15 Opolské
1 033 040
2,71
1 051 531
1 074 205
1 095 398
9 412
3,01
110
16 Lubušské
1 008 962
2,65
1 009 168
1 007 967
1 012 045
13 989
4,47
72
100 38 173 835 38 263 303 38 580 597
312 685
100
122
Regiony celkem
38 135 876
Zdroj: Eurostat (hustota zalidnění v roce 2009)
Vojvodství má z celkového počtu 167 obcí 19 městských okresů, 17 zemských okresů a 49
měst (mapa 2.6). V případě termínu obec jsou myšleny polské gminy, coţ je pojem spíše
ekvivalentní našemu pojmu obec s pověřeným obecním úřadem. Slezské vojvodství je
rozlohou 2,5krát větší neţ Moravskoslezsko, kdy na území o velikosti 12 331 km2 ţije
4,6 milionů obyvatel (4krát lidnatější). Hustotou zalidnění 377 obyv/km2 výrazně převyšuje
zalidněnost Moravskoslezska.
14
Mapa 2.5: Geopolitická a administrativní mapa Polska
Slezské vojvodství vzniklo v roce 1999 na území dřívějšího vojvodství katovického. Vojvodství
leţí na jihu Polska, přičemţ jiţněji leţí pouze dvě vojvodství: Malopolské a Podkarpatské.
Sousedí nejen s Českou republikou (NUTS 2 Moravskoslezsko) a Slovenskem (NUTS 2
Západní Slovensko), ale na západě také s vojvodstvím Opolským, na východě s vojvodstvími
Malopolským a Svatokříţským a na severu s vojvodstvím Lodţským (mapa 2.5).
Hlavním městem vojvodství jsou Katovice, které jsou od hlavního města Varšavy vzdáleny
přibliţně 600 km. V Polsku existuje oddělené krajské zřízení, kdy samosprávný kraj
představuje vojvodství, v čele s maršálkem, a přenesenou působnost státu na úrovni kraje
představuje vojvodský úřad, v čele s vojvodou. V Česku jsou tyto kompetence sloučeny pod
jednu instituci, kterou je krajský úřad zajišťující samostatnou i přenesenou působnost. Na
území Slezského vojvodství se odlišují čtyři městské aglomerace: hornoslezská, bielská,
czestochowská a rybnická. Největší význam má aglomerace hornoslezská, tvořená 70
kilometrovým pásmem od Dabrowy Gorniczej aţ po Gliwice. Z celé rozlohy vojvodství zabírá
pouze 18 %, ale v tomto prostoru ţije téměř 60 % obyvatel.
15
Mapa 2.6: Geopolitická a administrativní mapa Slezského vojvodství
Celkem 24 měst má více neţ 50 tisíc obyvatel. Největším městem je hlavní město Katovice,
které je počtem necelých 320 tisíc obyvatel srovnatelné s Ostravou. Jsou zde však tři města
s více neţ 200 tisíci obyvateli (Čenstochová, Sosnowiec a Gliwice) a dalších 8 měst s více neţ
100 tisíci obyvateli (Zabrze, Bytom, Bielsko-Biala, Ruda Śląska, Rybnik, Tychy, Dąbrowa
Górnicza a Chorzov). Měst s počtem obyvatel mezi 50 a 100 tisíci je deset (Jaworzno,
Jastrzębie-Zdrój, Mysłowice, Siemianowice Śląskie, Żory, Tarnowskie Góry, Piekary Śląskie,
Będzin, Ratiboř, Świętochłowice, Zawiercie a Wodzisław Śląski).
2.1.4 Region Northumberland & TaW (UKC2)
Podle klasifikace NUTS se Spojené království dělí na 12 regionů NUTS 1 a 37 regionů NUTS 2
(hrabství, Tab. 2.5). Mezi ně patří Northumberland & TaW jako součást regionu
Severovýchod (North East), který je vymezen řekami Tyne a Wear na jihu a řekou Tweed na
severu.
16
Tabulka 2.5: Základní znaky regionů soudrţnosti Spojeného království
Poř.
NUTS 2
počet obyv. (2008, PS)
počet obyv. (PS)
rozloha
hustota
zalidnění
1 Outer London
4 618 552
7,55
4 519 340
4 417 479
4 272 800
-
km2
1 254
2 Inner London
3 016 733
4,93
2 929 668
2 777 832
2 620 500
-
319
0,14
3 682
9 448
3 Surrey, East and West Sussex
2 643 997
4,32
2 587 164
2 545 994
2 466 800
2 442 830
5 456
2,31
485
4 West Midlands
2 613 662
4,27
2 587 313
2 576 802
2 604 700
2 625 542
902
0,38
2 899
5 Greater Manchester
2 572 719
4,20
2 539 638
2 515 913
2 542 900
2 558 112
1 276
0,54
2 016
6 East Anglia
Gloucestershire, Wiltshire and
7
Bristol/Bath area
8 South Western Scotland
2 316 067
3,78
2 249 877
2 165 948
2 091 300
2 051 184
12 570
5,32
184
2 297 114
3,75
2 229 492
2 157 968
2 096 900
2 057 601
7 471
3,16
307
2 289 300
3,74
2 282 800
2 293 500
2 360 979
-
13 033
5,52
176
9 West Yorkshire
Berkshire, Buckinghamshire and
10
Oxfordshire
11 Derbyshire and Nottinghamshire
2 198 235
3,59
2 136 037
2 072 967
2 072 800
2 072 546
2 029
0,86
1 083
2 190 254
3,58
2 131 442
2 088 952
2 012 400
1 954 545
5 743
2,43
381
2 064 466
3,37
2 029 043
1 978 406
1 966 400
1 952 909
4 788
2,03
431
12 Eastern Scotland
1 972 100
3,22
1 927 600
1 898 100
1 957 633
-
17 987
7,62
110
13 West Wales and The Valleys
1 890 979
3,09
1 874 798
1 852 710
1 860 700
-
13 129
5,56
144
14 Hampshire and Isle of Wight
1 849 186
3,02
1 810 739
1 769 787
1 724 200
1 697 581
4 149
1,76
446
15 Northern Ireland
1 767 100
2,89
1 717 400
1 681 000
1 645 336
1 586 162
14 150
5,99
125
16 Essex
1 694 356
2,77
1 647 665
1 602 472
1 561 700
1 541 122
3 677
1,56
461
17 Bedfordshire and Hertfordshire
Leicestershire, Rutland and
18
Northamptonshire
19 Kent
1 672 611
2,73
1 628 233
1 588 427
1 538 800
1 510 025
2 879
1,22
581
1 655 145
2,70
1 603 268
1 545 417
1 506 300
1 466 702
4 918
2,08
337
1 648 570
2,69
1 614 419
1 568 128
1 533 900
1 529 638
3 737
1,58
441
20 Shropshire and Staffordshire
1 515 538
2,48
1 503 834
1 482 312
1 464 400
1 452 300
6 204
2,63
244
21 Lancashire
1 446 394
2,36
1 440 798
1 412 499
1 414 300
1 402 805
3 076
1,30
470
22 Northumberland, Tyne a Wear
1 404 528
2,30
1 395 900
1 399 690
1 429 000
1 436 201
5 516
2,34
255
23 Merseyside
1 351 544
2,21
1 359 066
1 376 131
1 415 100
1 451 562
645
0,27
2 096
24 South Yorkshire
Herefordshire, Worcestershire
25
and Warwickshire
26 Dorset and Somerset
1 303 766
2,13
1 284 068
1 268 131
1 282 000
1 299 610
1 552
0,66
840
1 264 193
2,07
1 244 408
1 211 678
1 184 000
1 167 642
5 898
2,50
214
1 233 096
2,02
1 210 699
1 180 185
1 147 700
1 120 995
6 105
2,59
202
27 Tees Valley and Durham
1 161 014
1,90
1 148 530
1 147 177
1 156 600
1 159 687
3 026
1,28
384
28 Devon
1 134 195
1,85
1 104 299
1 065 833
1 046 000
-
6 710
2,84
169
29 East Wales
1 092 134
1,78
1 071 998
1 051 024
1 027 300
-
7 650
3,24
143
30 Cheshire
East Yorkshire and Northern
31
Lincolnshire
32 North Yorkshire
1 001 909
1,64
993 525
981 252
974 200
959 838
2 343
0,99
428
912 564
1,49
899 216
874 433
882 900
870 198
3 519
1,49
259
abs.
%
2005
2000
1995
1990
%
0,53
785 046
1,28
769 504
741 936
722 600
713 271
8 312
3,52
94
33 Lincolnshire
693 594
1,13
676 972
636 436
609 000
584 495
5 921
2,51
117
34 Cornwall and Isles of Scilly
530 036
0,87
517 999
495 030
478 900
0
3 566
1,51
149
35 Cumbria
496 329
0,81
495 780
487 874
486 900
489 474
6 823
2,89
73
36 North Eastern Scotland
450 200
0,74
438 400
441 200
-
-
-
37 Highlands and Islands
444 900
0,73
438 100
434 900
-
-
39 777
16,85
11
236 109 100,00
259
regiony celkem
61 192 126 100,00 60 039 032 58 785 523 57 157 948 41 154 577
-
-
Zdroj: Eurostat (hustota zalidnění v roce 2008)
Matematicko-geografická poloha území Northumberland & TaW je vymezena 55. severní
rovnoběţkou (mapa 2.7), coţ dělá z hodnocených čtyř regionů NUTS 2 území nejseverněji
poloţené a současně i nejsevernější místo Anglie s velmi chladným podnebím. Průměrné
roční teploty se pohybují od 7,1 do 9,3 °C. Přestoţe území leţí při pobřeţí Severního moře,
má relativně malé sráţky, kdyţ většina jich navíc spadne na hornaté západní hranici.
17
Mapa 2.7: Geopolitická a administrativní mapa Spojeného království
Z hlediska lidnatosti je tento region na 22. místě ve skupině britských NUTS 2 jednotek
s podílem 2,3 % na populaci celého státu (mapa 2.7). Plošně se řadí na 17. pozici rovněţ
s 2,3% podílem na rozloze Spojeného království. Northumberland & TaW je jedním
z devatenácti regionů NUTS 2 s počtem obyvatel mezi jedním a dvěma miliony.
Poloha regionu (mapa 2.6) je vymezena na severu jeho nejdelší suchozemskou hranicí se
skotským územím (NUTS 2 Východní Skotsko), coţ bylo příčinou mnoha válek v minulosti.
Východní hranici tvoří pobřeţní linie Severního moře, v délce okolo 110 km. Na západě region
sousedí s jednotkou NUTS 2 Cumbria a na jihu s územím Tees Valley a Durham.
Northumberland & TaW dosahuje rozlohy srovnatelné s Moravskoslezskem (okolo 5 516
km2). Na tomto území dnes ţije 1,4 milionů obyvatel s hustotou zalidnění velmi blízkou
charakteru Moravskoslezska (255 obyv/km2).
18
Mapa 2.8: Geopolitická a administrativní mapa regionu Northumberland & TaW
Hlavním městem je Newcastle upon Tyne (mapa 2.8). Téměř veškerá populace regionu je
soustředěná na malé ploše okolo obou břehů podél ústí řeky Tyne aţ k břehům, na samém
jihu tekoucí, řeky Wear. Jak naznačuje samotný název je tento region soudrţnosti tvořen
třemi jednotkami NUTS 3. Téměř 91 % území připadá na hrabství Northumberland
a zbývajících 9 % na Tyneside a Sunderland. Obyvatelstvo je však rozmístěno zcela odlišně.
Více neţ 800 tisíc jich ţije v části Tyneside (58 %), kde leţí nejen nejdůleţitější správní
centrum regionu Newcastle upon Tyne (cca 270 tisíc obyvatel), ale i další větší města, jako
Tynemouth, Wallsend, Jarrow, Gateshead nebo South Shields. V hrabství Northumberland
dnes trvale bydlí 22 %, především ve městech Ashington, Berwick upon Tweed a Blyth.
Zbývajících 20 % obyvatel připadá na region Sunderland s městy Sunderland, Washington
a Houghton le Spring. Hrabství Northumberland je známé pro svou nenarušenou krajinu
s mokřinami a baţinami. Toto nejméně zalidněné hrabství Anglie s pouhými 62 obyv/km2 je
dnes přibliţně z jedné čtvrtiny své rozlohy chráněno jako součást Northumberlandského
národního parku.
19
2.2 Vybrané sociální aspekty regionů
V regionu Lutych byl populační vývoj mezi roky 2000 - 2009 zcela odlišný, neţ v případě
Moravskoslezska. Počet obyvatel souvisle rostl a celkový přírůstek dosáhl hodnoty 44 tisíc
při ročním průměrném tempu růstu obyvatel téměř 4,9 tisíc. Nejvyššího počtu obyvatel tak
bylo ve sledovaném období dosaţeno v posledním statisticky doloţeném roce 2009, a to
1,064 milionů.
Roční relativní váha růstu se mírně zvyšovala aţ do roku 2006, kdy dosáhla hodnoty 0,7 %,
stejně jako v roce 2009.
Graf 2.1: Vývoj počtu obyvatel regionuLutych od roku 2000
Zdroj: Eurostat
V Moravskoslezsku bydlelo trvale nejvíce obyvatel v roce 1994, a to v počtu necelých
1,286 milionů. Od roku 1995 počet obyvatel Moravskoslezska klesá. Za posledních šestnáct
let se jedná o úbytek přes 42 tisíc obyvatel. Mezi posledními dvěma cenzy (1991 a 2001)
došlo v regionu k poklesu o téměř 14 tisíc, coţ představovalo roční průměrnou ztrátu pod
1,5 tisíc obyvatel. Od roku 2000 se tempo poklesu počtu obyvatel Moravskoslezska
prohloubilo a průměrné roční propady přesahují hodnotu 2,5 tisíc při celkové ztrátě 30 tisíc
obyvatel. Největší roční poklesy populační velikosti nastaly v letech 1999-2005 (graf 2.2),
a to bezmála o 29 tisíc obyvatel.
Největší roční pokles byl zatím zaznamenán mezi roky 2000 aţ 2002 i přesto, ţe značný díl
změny je spojen s administrativní změnou počtu obyvatel jako důsledek statistické úpravy na
základě censu z roku 2001. Můţeme současně zdůraznit, ţe k reálně největšímu úbytku
obyvatel došlo v Moravskoslezsku v roce 2010.
20
Graf 2.2: Vývoj počtu obyvatel Moravskoslezska od roku 1994
Zdroj: ČSÚ
Rok 2010 tak zřetelně uzavřel naděje spojené s rokem 2008, kdy se počet obyvatel regionu
dokonce zvýšil o téměř 850. Uţ v průběhu roku 2009 došlo k poklesu počtu obyvatel o 2,88
tisíc a v roce 2010 dokonce o 4,15 tisíc. Průměrná relativní roční váha populačního poklesu
za posledních deset let dosahuje 0,2 %.
Dle posledních dostupných dat Eurostatu se v letech 2000 - 2008 počet obyvatel Slezského
vojvodství sniţoval (graf 2.3). V roce 2000 ţilo v regionu 4,775 milionů obyvatel, ale
v polovině roku 2008 jiţ pouze 4,650 milionů. Slezské vojvodství tak v průběhu osmi let
ztratilo 125 tisíc obyvatel. To znamená roční ztrátu přes 15,6 tisíc obyvatel. Roční relativní
váha poklesu se mírně sniţuje z 0,4 % v roce 2000 na 0,3 % v roce 2008. Na této úrovni se
pohybuje i osmiletý průměr.
Graf 2.3: Vývoj počtu obyvatel Slezského vojvodství od roku 2000
Zdroj: Eurostat
Nejkratší dostupnou časovou řadu středních stavů obyvatelstva poskytuje Eurostat za region
Northumberland & TaW. Populační velikost území se během let 2000-2007 zvyšovala
21
(graf 2.4), ale růst byl velice mírný. Za sledované období došlo k celkovému nárůstu pouhých
6 tisíc obyvatel. Roční průměry v absolutních hodnotách se pohybují na úrovni 860 obyvatel,
coţ relativně znamená nárůsty o necelých 0,1 %.
Graf 2.4: Vývoj počtu obyvatel regionu Northumberland & TaW od roku 2000
Zdroj: Eurostat
2.2.1 Populační vývoj regionů
Na růstu počtu obyvatel provincie Lutych se dlouhodobě z více neţ 90 % podílí kladné
migrační saldo, které v posledních letech stále roste a dosahuje roční hodnoty přes 7 tisíc
(přes 6 ‰). Vliv přirozené měny je dlouhodobě nepatrný, dnes prakticky nulový.
Dle ukazatele hrubé míry celkového přírůstku (hmcpp) přes 7 ‰ se region v Evropě řadí
k nejrychleji populačně rostoucím územím.
Graf 2.5: Vývoj přirozené měny a migrace regionu Lutych od roku 2000
Zdroj: Eurostat
22
V Moravskoslezsku (graf 2.6) lze za zcela výjimečné pokládat období let 1994-2006, kdy
došlo k úbytku obyvatel kraje přirozenou měnou o téměř 15 tisíc. Průměrná třináctiletá
hodnota hrubá míra přirozeného přírůstku (hmpp) byla -0,89 ‰. Tento úbytek byl navíc
doprovázen i úbytkem migračním, kdy průměrná hodnota hrubé míry migračního salda
(hmms) byla jen o něco málo niţší (-0,79 ‰). Celkem došlo v tomto období ke sníţení
obyvatel Moravskoslezska o více neţ 27,5 tisíc. Pouze období let 2007 a 2008 naznačovalo
moţnost optimističtějšího vývoje z pohledu mírně kladných hodnot přirozené měny (okolo
0,45 ‰) a jen mírně záporné migrace (-0,14 ‰). Šlo však jen o krátkodobý projev efektu
pronatalitní politiky státu v 70. letech minulého století.
Zatím poslední dva roky (od roku 2009) opět otevírají etapu celkového poklesu obyvatel
Moravskoslezska, kdy se zejména v roce 2010 hodnota hrubé míry migračního salda
posunula k historicky nejvyšší záporné hodnotě na úrovni -3,2 ‰. Současná negativní výše
celkového úbytku je ovlivněna i úbytkem obyvatelstva přirozenou měnou, ten však dosud
není výrazný (-0,2 ‰).
Ve sledovaném jedenáctiletém období se na populační ztrátovosti Moravskoslezska podílelo
ze dvou třetin migrační saldo.
Graf 2.6: Vývoj přirozené měny a migrace Moravskoslezska od roku 2000
Zdroj: ČSÚ
Vývoj přirozené měny Slezského vojvodství je v podstatě obdobný vývoji moravskoslezské
populace, s výjimkou let 2007 - 2008 (krátkodobý dopad vlivů pronatalitní politiky v České
republice). I zde dochází minimálně v poslední dekádě k úbytku obyvatel přirozenou měnou
v hodnotách do -1,5 ‰ (graf 2.7).
Rovněţ na celkové výši úbytku obyvatel se z téměř 70 % podílí migrační chování.
23
Graf 2.7: Vývoj přirozené měny a migrace Slezského vojvodství od roku 2000
Zdroj: Eurostat
Od roku 2004 je hrubá míra celkového přírůstku obyvatelstva regionu Northumberland &
TaW pozitivní a rostoucí, ale svou výši pouze třetinová při porovnání s hodnotami
vykazovanými v provincii Lutych. Rozhodující váhu na populačním vývoji má opět migrační
chování (graf 2.8). V poslední dekádě byl veškerý růst způsoben migračním chováním.
Hodnota přirozené měny se do kladných čísel posunula od roku 2006. Za poslední tři
statisticky uzavřené roky (2008 - 2010) nejsou zatím k dispozici data.
Graf 2.8: Vývoj přirozené měny a migrace regionu Northumberland & TaW od roku 2000
Zdroj: Eurostat
2.3 Základní ekonomická charakteristika region ů
2.3.1 Provincie Lutych
Belgie je spojena s největší těţbou uhlí na evropském kontinentu aţ do roku 1850.
Deindustrializace zde započala počátkem 50. let 20. století. Tato etapa byla provázena
24
výrazným přesunem pracovních příleţitostí ve prospěch třetího sektoru. Uhlí i přes významný
pokles těţby zůstává hlavním energetickým zdrojem, dále se vyuţívá v metalurgii jako zdroj
tepelné energie a surovina pro výrobu koksu a plynu. V letech 1957 aţ 1976 došlo k silné
redukci počtu uhelných dolů (pokles ze 120 na 21). Počet horníků se sníţil ze 140 tisíc na 25
tisíc. Těţba uhlí poklesla z 27 mil. tun na 7 mil. tun. Ke konci 70. let začal být objem
dováţeného uhlí větší neţ objem vlastní těţby. Provincie Lutych je hlavním centrem hutnictví
(černá i barevná metalurgie) v Belgii. Hodnota HDP (podle PPP) na obyvatele přesahuje
21,5 tisíc EUR, obecná míra nezaměstnanosti se pohybuje okolo 12 %.
V Lutychu sídlí provinciální místodrţící a biskup. Jsou v něm státní universita (zaloţena v roce
1817) s hornickou fakultou (École des mines), polytechnika (École des arts et manufacture
a École de mécaniciens) a elektrotechnická škola (Institut Montefiore) s 1511 ţáky. Mimo to
má malířskou akademii, konzervatoř a teologické semináře.
2.3.2 Region soudržnosti Moravskoslezsko
Odvětvová struktura regionu byla v důsledku nedostatečně usměrňované váhy přírodněekonomických podmínek v téměř dvousetletém industristrializačním období výrazně zatíţena
méně produktivními činnostmi (těţba a zpracování černého uhlí, koksárenství, hutnictví,
těţké strojírenství, výroba energie, stavebnictví apod.). Od počátku 90. let minulého století
byla po politických změnách zahájena etapa restrukturalizace ekonomické základny
Moravskoslezska, silně spojená s procesem deindustrializace na pozadí hospodářské, sociální
a politické transformace. V polovině roku 1994 došlo v jádru regionu (město Ostrava)
k ukončení těţby černého uhlí. Hornictví prošlo radikálním sniţováním pracovních příleţitostí
na současných zhruba 25 tisíc z více neţ 100 tisíc pracovních pozic v dobách svého
nejvyššího rozvoje. Velmi podobně probíhalo sniţování pracovních míst v hutnictví, kde došlo
rovněţ ze stotisícové úrovně k poklesu na dnešních necelých padesát tisíc pracovních pozic.
Na jedné straně tak došlo ke zrušení více neţ sta tisíc pracovních příleţitostí převáţně
v odvětvích těţkého průmyslu, na druhé straně ale vznikla nová (mírnější nárůst) pracovní
místa v dopravním strojírenství a především sluţbách. Počet obsazených pracovních míst se
v Moravskoslezsku v současnosti pohybuje okolo 475 tisíc, z toho 35 % je soustředěno
v jádrovém městě Ostravě. Hodnota HDP (podle PPP) na obyvatele přesahuje 18 tisíc EUR,
obecná míra nezaměstnanosti se pohybuje okolo 10,5 %.
Na území Moravskoslezska působí celkem pět vysokých škol. Jedná se o tři školy
univerzitního typu (VŠB – Technická univerzita Ostrava s více neţ 24 tisíci studentů,
Ostravská univerzita v Ostravě a Slezská univerzita v Opavě) a dvě soukromé vysoké školy
neuniverzitního typu (Vysoká škola podnikání Ostrava, a.s. a Vysoká škola sociálně-správní
v Havířově).
2.3.3 Slezské vojvodství
Slezské vojvodství je převáţně průmyslovou oblastí v jedné z největších uhelných pánví
druhé geoekonomické osy Evropy (roční těţba okolo 80 mil. tun). Důlní průmysl dnes
25
zajišťuje 160 společností, které zaměstnávají celkem přes půl milionů lidí. Slezské vojvodství
je největší hutnickou základnou Polska s významnou váhou automobilového průmyslu (italský
Fiat nebo německý Opel). V regionu dominují dvě ekonomické základny: katovická
a czenstochowská.
Hodnota HDP na obyvatele přesáhla hranici 16 tisíc EUR, obecná míra nezaměstnanosti 7 %.
Přitom ještě v roce 2005 zde byla míra nezaměstnanosti enormních 19 %. Slezsko je
zásluhou rozvinutého systému vysokého školství, na čele se Slezskou univerzitou
v Katovicích, Slezskou polytechnikou v Glivicích, Ekonomickou akademií v Katovicích nebo
Hudební akademii v Katovicích, výrazným vysokoškolským centrem Polska.
2.3.4 Northumberland & TaW
V regionu byla zastavena těţba uhlí, ale také těţba ţelezné rudy, olova a stříbra. Největšími
městy jsou Sunderland, Newcastle upon Tyne and Durham. Newcastle je v rámci Anglie na
20. pořadí v počtu obyvatel a Tynesidská konurbace je v rámci Anglie na pátém místě.
V druhé polovině 20. století došlo k poklesu významu těţkého průmyslu města a velký podíl
na jeho ekonomice dnes mají kancelářské komplexy a maloobchody.
Ještě ve dvacátých letech minulého století umoţňovala těţba uhlí obsadit více neţ 220 tisíc
pracovních mís. V letech 1950 aţ 1970 byla více neţ stovka dolů uzavřena. Hodnota HDP na
obyvatele přesahuje 24 tisíc EUR, obecná míra nezaměstnanosti je okolo 10 % podobně jako
u Moravskoslezska. V posledních třiceti letech prošel region velkými změnami. Například mezi
rokem 1981 a 1997 region ztratil přes 110 000 pracovních míst v primárním sektoru
a zpracovatelském průmyslu. Průmyslový rozvoj, hlavně těţba uhlí, vedla k nahromadění
obyvatelstva v jiţním Northumberlandu a ve východním Durhamu. Region prošel
významnými strukturálními změnami díky úpadku loďařského, ocelářského, strojírenského
a těţebního průmyslu.
Sunderland, jako část Durhamské uhelné pánve, má dlouhodobou hornickou tradici. Na
vrcholu rozvoje tohoto odvětví v roce 1923 bylo v uhelné pánvi zaměstnáno asi 170 000
horníků. Pokles těţby po druhé světové válce přinesl postupné uzavírání dolů a velký nárůst
nezaměstnanosti. Poslední místní důl byl uzavřen roku 1994. Tradice výroby skla ve městě
Sunderland trvá asi 1 500 let. Podobně jako u hornictví působí konkurence výrazný pokles
výroby i v tomto odvětví. Podle posledních dostupných údajů je počet obyvatel města o něco
málo vyšší neţ v městě Newcastle upon Tyne (okolo 280 tisíc obyvatel). Durham se nachází
21 km na jihozápad od Sunderlandu. Ačkoli je třetím největším městem regionu, je jeho
populační velikost (okolo 40 tisíc obyvatel) jiţ výrazně niţší neţ dvou hlavních městských
středisek.
V roce 1998 činila nezaměstnanost téměř 8 %. Díky podpoře EU se nezaměstnanost v roce
2006 sníţila na 6,1 %. Ale v roce 2010 se opět překročila hranici 10 %. Vysokoškolské
vzdělání v regionu zajišťují mezinárodně uznávané univerzity v Durhamu (Durham University,
třetí nejstarší univerzita v Anglii po univerzitách v Oxfordu a Cambridge, 11,5 tisíc studentů),
Newcastle University (přes 14 tisíc studentů, člen skupiny Russella) a z novějších univerzit
26
Northumbria University ve městě Newcastle upon Tyne, University of Sunderland a Teesside
University ve městě Middlesbrough.
2.4 Shrnutí kapitoly
1. Moravskoslezsko je druhým nejvíce zalidněným regionem soudrţnosti České republiky
s vysokou hustotou zalidnění 230 obyvatel na km2. Ţije zde celkem 1,2 mil. obyvatel.
Počtem 299 obcí je Moravskoslezsko druhou nejmenší oblastí po Praze (299). Hlavním
správním městem je Ostrava.
2. Lutych je rozlohou druhou největší po provincii Lucemburk, s váhou 12,7 %. Nejen
počtem obyvatel, ale i hustotou zalidnění 276 obyv./km2 jde o území velmi podobné
Moravskoslezsku. Hlavním městem provincie je Lutych (Liege). V Lutychu je třetí
největší říční přístav v Evropě. Ţije zde 1,06 mil. obyvatel.
3. Northumberland & TaW je nejsevernější území s velmi chladným podnebím. Dosahuje
rozlohy srovnatelné s Moravskoslezskem (okolo 5 516 km2). Na tomto území dnes ţije
1,4 milionů obyvatel s hustotou zalidnění velmi blízkou charakteru Moravskoslezska
(255 obyv/km2). Správním městem je v Newcastle upon Tyne.
4. Ve Slezsku ţije nevíce obyvatel (4,6 mil. obyvatel) ze zkoumaných regionů. Je to
druhé nejlidnatější vojvodství s podílem přes 12 % na polské populaci. Vykazuje
nejvyšší hustotu zalidnění ze všech zkoumaných regionů 380 obyvatel na km2. Plošně
patří mezi nejmenší regiony Polska. Správním městem jsou Katowice.
5. Největší nárůst počtu obyvatel vykazuje provincie Lutych s ročním tempem téměř
7 tisíc osob (0,7 %) v posledních letech. Celkové navýšení počtu obyvatel provincie
mezi roky 2000-2009 dosáhlo hodnoty 44 tisíc, coţ odpovídá ročnímu navýšení
populace o 0,5 %.
6. Velice mírný růst lidnatosti pozorujeme v regionu Northumberland & TaW,
s průměrnými ročními přírůstky nepřesahujícími 900 obyvatel (0,1 %). To
v konečném součtu za poslední statisticky doloţené roky 2000-2007 představuje
zvýšení populační velikosti o 6 tisíc.
7. Ztrátu početní velikosti při posuzování lidnatosti území spatřujeme u regionu Slezsko,
které ztrácí populační velikost absolutně i relativně nejvíce (celková ztráta 125 tisíc
obyvatel mezi lety 2000-2008, tzn. přes 0,3 % či 15,6 tis. ročně).
8. Na změny populační velikosti má rozhodující vliv migrační chování. Rozdíl je pouze
v dopadech, které se projevují pozitivně u regionů Lutych a Northumberland & TaW,
ale negativně u regionů Slezské vojvodství a Moravskoslezsko.
9. Nejhorší situace z pohledu absolutního ročního úbytku počtu obyvatel je ve Slezském
vojvodství, kde se ročně počet obyvatel sniţuje o 15 tisíc. U Moravskoslezska
dosahuje pokles necelých 1 900 obyvatel. Avšak při hodnocení relativním ukazatelem
hmcpp vykazuje nejvyšší roční úbytek Moravskoslezsko, a to 3,5 ‰ oproti 2 ‰ ve
Slezském vojvodství.
10. Všechny čtyři analyzované regiony se vyznačovaly významnou těţbou především
černého uhlí, doprovázenou rozvojem hutnické základny.
27
11. Deindustrializační proces provázený změnou struktury zaměstnanosti však započal
v regionech Lutych a Northumberland & TaW jiţ v padesátých letech minulého století
a trval zhruba dvě dekády.
12. Deindustrializace Moravskoslezska započala aţ v letech devadesátých, tedy o téměř
40 let později. Deindustrializace Slezska začala jen v mnohem menší míře. Slezsko je
stále světovým producentem černého uhlí.
13. Tři regiony s rozsáhlou deindustrializací mají dnes vyšší míru nezaměstnanosti (přes
10 %) neţ stále značně industriální Slezské vojvodství se současnou mírou
nezaměstnanosti 7 %. Přitom ještě v roce 2005 zde byla míra nezaměstnanosti
enormních 19 %.
14. Slezské vojvodství je největší hutnickou základnou Polska s významnou váhou
automobilového průmyslu (italský Fiat nebo německý Opel).
15. Provincie Lutych je hlavním centrem hutnictví (černá i barevná metalurgie) i v dnešní
Belgii.
16. Velký podíl na ekonomice správního města Newcastle upon Tyne především
kancelářské komplexy a maloobchody.
17. V Moravskoslezsku dochází v roce 1994 k ukončení těţby černého uhlí v jádru
regionu (město Ostrava). V odvětvích těţkého průmyslu ubylo okolo 130 tisíc
pracovních příleţitostí, na druhé straně došlo (i kdyţ k mírnějšímu) nárůstu nových
pracovních míst v dopravním strojírenství a především sluţbách.
28
3 METODIKA
REGIONŮ
SROVNÁVACÍ
ANALÝZY
VYBRANÝCH
Srovnávací analýza disparit mezi vybranými regiony EU na úrovni NUTS 2 je provedena za
regiony Lutych (Liége, BE33), Moravskoslezsko (CZ08), Slezské vojvodství (Slaskie, PL22)
a Northumberland & TaW (Northumberland, Tyne and Wear, UKC2). Pro analýzu je vybráno
39 indikátorů.
Základními aspekty klasifikace disparit mezi analyzovanými indikátory jsou:
Ve vertikální perspektivě klasifikace:



Evropská unie (EU27),
členská země EU,
region NUTS 2.
V horizontální perspektivě klasifikace:



sociální sféra,
ekonomická sféra,
územní sféra.
3.1 Provedení
perspektiv
srovnávací
analýzy
dle
jednotlivých
Vertikální perspektiva klasifikace analyzovaného vývoje regionů:
Analýza je provedena na úrovni regionů NUTS 2. Komparace je provedena vůči průměru
indikátoru na úrovni EU27. Kde tato hodnota není dostupná, je pouţit průměr analyzovaných
regionů.
U indikátorů nedostupných na regionální úrovni je srovnání provedeno na úrovni země,
s identifikací pozice Česka vůči Belgii, Spojenému království a Polsku. Následně je
vyhodnocena pozice regionu soudrţnosti Moravskoslezsko vůči Česku.
Horizontální perspektiva klasifikace analyzovaného vývoje regionů
Základní horizontální členění analyzovaných jevů, resp. procesů za ekonomickou, sociální
a územní sféru je provedeno pomocí 39 vybraných indikátorů.
Indikátory jsou v rámci jednotlivých sfér vyhodnoceny individuálně. Vzhledem k jejich počtu
je pro dosaţení dobré vypovídací schopnosti výsledného hodnocení následně provedena
jejich integrace do deseti věcně homogenních celků – integrovaných indikátorů (INI).
Jejich vazba na obsahové celky (priority) „Strategie 2020“ je provedena incidenční maticí.
Formální úprava analýzy a hodnocení
Pro analýzu a následné hodnocení vývoje jsou jednotlivé indikátory i integrované indikátory
zpracovány ve formě tabulky, spojnicového grafu a doprovodného komentáře. Tam kde je to
pro zvýšení přehlednosti, resp. vypovídací schopnosti tabulky vhodné, je při její finalizaci
pouţita metoda semaforu.
29
3.2 Hodnocení vývoje disparit mezi vybranými regiony
Hodnocení je provedeno v desetileté časové řadě za léta 2000 aţ 2009. Některé indikátory
dosud nejsou dostupné za celé desetileté období. Po posouzení jejich relevantnosti pro
analyzovanou problematiku jsou do individuálního hodnocení zařazeny, i kdyţ jsou sledovány
v kratším období. Nejsou však zařazeny do výpočtu integrovaných indikátorů, resp.
integrovaný indikátor je vypočítán za období odpovídající časové řadě indikátoru s nejkratší
dobou sledování.
Vzhledem k záměru posoudit především průběh a rozptyl disparit mezi analyzovanými
1
regiony, byla pro výpočet integrovaných indikátorů upřednostněna bodová metoda .
Základními aspekty hodnocení vývoje disparit výchozích indikátorů i integrovaných indikátorů
v analyzovaném období jsou:

vývoj hodnot indikátoru ve srovnání s jejich vývojem v EU27 (konvergence,
divergence, stagnace, intenzita změn v čase),

rozptyl disparity indikátoru (rozdíl mezi nejlépe a nejhůře hodnoceným regionem)
v prvním roce analýzy,

rozptyl disparity indikátoru (rozdíl mezi nejlépe a nejhůře hodnoceným regionem)
v posledním roce analýzy,

vývoj hodnot disparity indikátoru v meziregionálním srovnání
divergence, stagnace, setrvalost vývoje, resp. relevantní změny),

tendence (očekávatelná trajektorie) dalšího vývoje indikátoru, resp. integrovaného
indikátoru.
(konvergence,
Základní metodou výpočtu integrovaných indikátorů je bodová metoda s váţeným součtem
indikátorů. Výpočet je proveden s expertně stanovenými vahami indikátorů. Kde nebylo
moţné váhu jednotlivých indikátorů zřetelně odlišit, jsou pouţity stejné váhy.
Dosavadní vývoj a tendence vývoje jevů, resp. procesů probíhajících v daném časovém
horizontu v analyzovaných regionech jsou závěrem vyhodnoceny za celou ekonomickou,
sociální a územní sféru. Součástí závěrečné kapitoly jsou závěry a doporučení, která vyplývají
ze zjištěných poznatků a dají se uplatnit pro další strategickou orientaci rozvoje regionu
soudrţnosti Moravskoslezsko.
1
Podstatou bodové metody (autor M. K. Bennet), je nalezení subjektu, který u analyzovaného
indikátoru dosahuje z hlediska účelu analýzy optimální hodnoty a slouţí jako srovnávací základna
(kriteriální hodnota). Minimální hodnota je brána v potaz, kdyţ je za progresivní označován pokles
příslušného indikátoru, maximální hodnota pak v opačném případě, tj. kdyţ je za progresi povaţován
růst hodnoty příslušného indikátoru. Tento subjekt je oceněn hodnotou 1.000 bodů, přičemţ ostatní
subjekty jsou ohodnoceny body v závislosti na výši promile, kterou činí hodnota jejich indikátoru ze
stanovené kriteriální hodnoty. Pokud je za kritérium povaţována hodnota minimální, pak se ve výpočtu
vyuţívá převrácená hodnota tohoto poměru.
30
4 SROVNÁVACÍ ANALÝZA VYBRANÝCH REGIONŮ
Srovnávací analýza vybraných regionů Lutych, Moravskoslezsko, Slezské vojvodství a
Northumberland & TaW je provedena komparací deseti integrovaných indikátorů, jimiţ jsou:
1. Ekonomický potenciál a konkurenceschopnost
2. Rozvojový potenciál a inovace
3. Trh práce (zaměstnanost a nezaměstnanost)
4. Sociální patologie a exkluze
5. Zdraví a zdravotní stav
6. Vzdělanost
7. Digitální společnost
8. Ţivotní prostředí
9. Dopravní infrastruktura
10. Kvalita ţivota
4.1 Ekonomický potenciál a konkurenceschopnost
Integrovaný (souhrnný) indikátor EKONOMICKÝ POTENCIÁL A KONKURENCESCHOPNOST
ukazuje nejen současnou ekonomickou sílu regionu, ale také jeho schopnost se dále rozvíjet
(po jaké trajektorii a s jakou dynamikou).
Pro jeho vyjádření byly z dostupných relevantních indikátorů vybrány tři indikátory
s uvedenými vahami, a to:



HDP na obyvatele
Hrubá přidaná hodnota na obyvatele
Tvorba hrubého fixního kapitálu na obyvatele
0,5
0,3
0,2
Pro zvýšení reprezentativnosti (vypovídací schopnosti) tohoto integrovaného indikátoru by
výrazně přispěly indikátory Exportní výkonnost regionu a Důchody obyvatelstva, které však
v potřebné podobě nejsou v Eurostatu k dispozici. Přesto integrovaný indikátor sloţený
z uvedených tří indikátorů dostatečně vypovídá o vzájemné relaci (disparitě) ekonomických
potencí mezi analyzovanými regiony.
Hodnoty disparit tohoto integrovaného indikátoru v jednotlivých letech a vývoj v letech 2000
aţ 2008 mezi čtyřmi analyzovanými regiony jsou patrné z tabulky 4.1 a grafu 4.1.
Tabulka 4.1: Ekonomický potenciál a konkurenceschopnost
Zdroj: vlastní výpočet
31
Vývoj disparit mezi regiony Lutych, Moravskoslezsko, Slezské vojvodství a Northumberland &
TaW ve vývoji jejich ekonomické výkonnosti v letech 2000 - 2008, vypočítaný k průměru
Evropské unie z výše uvedených indikátorů bodovou metodou, má celkově konvergentní
průběh (viz graf 4.1). Rozptyl disparity se ze 734 bodů v roce 2000 zmenšil na 482 bodů
v roce 2008. Přibliţování se ekonomické výkonnosti a konkurenceschopnosti regionů
v nových členských zemích (Moravskoslezsko, Slezské vojvodství) ekonomické výkonnosti
regionů ve starých členských zemích (Lutych, Northumberland) je z pohledu Moravskoslezska
pozitivní jev, negativní ale je, ţe se tak děje při sniţování ekonomické potence obou regionů
patřících do zemí EU-15.
Nejvyšších hodnot vůči průměru EU dlouhodobě dosahoval Northumberland & TaW, ve
kterém však došlo za osm let k poklesu o 148 bodů, a s malým odstupem region Lutych. Oba
tyto regiony se v roce 2008 ale jiţ prakticky ztotoţnily s průměrem EU (1022 resp. 1000
bodů).
Graf 4.1: Vývoj ekonomického potenciálu a konkurenceschopnosti v letech 2000-2008
1300
1200
1100
body
1000
900
800
700
600
500
400
2000
2001
2002
Lutych
2003 2004
rok
2005
2006
2007
2008
Moravskoslezsko
Nejniţších hodnot dosahoval v celém analyzovaném období region Slezské vojvodství. Ten,
ale stejně jako region Moravskoslezsko, vykazoval v celém analyzovaném období pozitivní
růst. Nejvyšších růstových hodnot dosahoval region Moravskoslezsko (růst o 199 bodů).
Z výchozí hodnoty představující 44 % průměru EU se touto dynamikou růstu dostal na
hodnotu 64 % v roce 2008.
4.2 Rozvojový potenciál a inovace
Integrovaný indikátor ROZVOJOVÝ POTENCIÁL A INOVACE ukazuje na nutnost posilování
úlohy inovací ve strategickém rozhodování o ekonomickém ţivotě firem, jeţ přispívají
32
k udrţitelnému ekonomickému růstu regionů. Inovační aktivity se pak stávají významným
zdrojem konkurenceschopnosti regionů. Rychlý technologický vývoj a rostoucí, zejména
cenová, konkurence asijských zemí dávají nový rozměr pojetí inovací jako faktoru
regionálního rozvoje.
Pro jeho vyjádření bylo vybráno pět indikátorů:





Lidské zdroje ve vědě a technologiích (% z celkové populace),
Podané patentové ţádosti k EPO – European Patent Organisation (na mil. obyv.)
Podané patentové ţádosti v high-tech k EPO – European Patent Organisation (na mil.
obyv.)
Zaměstnanost v high-tech zpracovatelském průmyslu a v high-tech sluţbách (%
z celkové zaměstnanosti)
Zaměstnanost ve znalostně orientovaných high-tech sluţbách (% z celkové
zaměstnanosti)
Souhrnný indikátor sloţený z výše uvedených indikátorů dostatečně vypovídá o vzájemné
relaci mezi analyzovanými regiony. Výsledky jsou patrné z tabulky 4.2 a grafu 4.2. Jedná se
váţený součet regionů vůči vztaţné rovině EU27 (1000 bodů). Váhy pro jednotlivé indikátory
byly stanoveny rovnoměrně.
Tabulka 4.2: Rozvojový potenciál a inovace
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Lutych
901
862
822
898
884
823
771
804
Moravskoslezsko
473
406
489
500
394
445
536
568
362
321
404
399
328
395
457
443
723
808
705
690
760
794
775
770
Tabulka a graf znázorňují vývoj disparit mezi regiony Lutych, Moravskoslezsko, Slezské
vojvodství a Northumberland & TaW v oblasti rozvojového potenciálu a inovací v letech
2000–2007. Vývoj sedmiletého období má celkově konvergentní průběh (viz graf 4.2).
Rozptyl disparity se z hodnoty 538 bodů v roce 2000 zmenšil na 361 bodů v roce 2007.
Tento vývoj necharakterizuje pouze přibliţování Moravskoslezského kraje a Slezského
regionu, ale také pokles úrovně vyspělého regionu Northumberland & TaW či velmi mírná
dynamika růstu regionu Lutych.
Z grafu 4.2 je patrná polarizace vyspělejších regionů (Lutych, Northumberland & TaW)
a regionů méně vyspělých (Moravskoslezsko, Slezsko), které jsou hluboce pod průměrem
EU27. Moravskoslezsko dosahuje 56 % procent průměru EU, s nízkou dynamikou růstu.
Slezské vojvodství vykazuje dokonce pouhých 44 % průměru EU, s trendem dalšího
klesajícího vývoje. Také regiony Lutych a Northumberland & TaW nedosahují evropské
úrovně. Nejlépe hodnocený region Lutych se propadl z výchozí hodnoty 904 bodů na úroveň
804 bodů v roce 2007, přesto se stále jedná o nejlépe hodnocený region. Northumberland &
TaW má velmi mírnou dynamiku růstu (nárůst o 47 bodů). Z výsledků je patrné, ţe vybrané
regiony nepatří do evropské špičky v oblasti inovačního rozvoje.
33
Graf 4.2: Vývoj rozvojového potenciálu a inovací v letech 2000-2007
1000
900
800
body
700
600
500
400
300
200
2000
2001
2002
2003
2004
rok
Lutych
2005
2006
2007
Moravskoslezsko
4.3 Trh práce (zaměstnanost a nezaměstnanost)
Integrovaný indikátor TRH PRÁCE charakterizuje situaci na trhu práce z hlediska nabídky
práce a poptávky po práci.
Je tvořen ze tří indikátorů se shodnými vahami:



Míra zaměstnanosti (ve věkové skupině 15 - 64 let)
Míra nezaměstnanosti (ve věkové skupině od 15 let)
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (12 měsíců a déle)
Vývoj hodnot tohoto integrovaného indikátoru ve čtyřech analyzovaných regionech
znázorňuje tabulka 4.3 a graf 4.3.
Tabulka 4.3: Trh práce
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Lutych
812
805
791
814
709
723
709
678
Moravskoslezsko
702
664
713
672
674
663
687
805
836
896
623
513
509
513
530
509
596
788
1 049
1 239
1 188
1 328
1 574
2 084
1 795
1 817
1 546
1 357
1 159
970
688
2009
714
V letech 2000-2009 docházelo na trhu práce daných regionů k postupné konvergenci.
Rozptyl disparity se v roce 2009 sníţil o 7 % oproti roku 2000. Nicméně z tabulky i grafu jsou
34
patrné protichůdné trendy východních a západních regionů. Zatímco vývoj na trhu práce
v Moravskoslezsku a především Slezsku je v rámci výše uvedených indikátorů pozitivní,
v Lutychu a obzvláště v regionu Northumberland & TaW je trend zcela opačný.
Northumberland & TaW přitom dlouhodobě dosahoval výrazně nadprůměrných hodnot vůči
průměru Evropské unie, ovšem tento příznivý vývoj byl narušen jiţ v roce 2004 a dále byl
postupně utlumován. V roce 2009 se dostal integrovaný indikátor v tomto regionu aţ mírně
pod průměr EU27 (o 30 bodů). S relativně stabilní tendencí bez výraznějších vychýlení se pod
tímto průměrem trvale nachází i region Lutych, který však z původní úrovně 81,2 % průměru
EU27 klesl na 71,4 % v roce 2009.
Ve Slezsku, kde indikátor trhu práce nabýval nejniţších hodnot z analyzovaných regionů aţ
do roku 2006, se situace výrazně zlepšila v posledních třech uvedených letech (2007-2009).
Od roku 2000 se zde vlivem nárůstu zaměstnanosti a markantního sníţení nezaměstnanosti
hodnota integrovaného indikátoru zvýšila o 98 % (2009). Vyjádříme-li tuto dynamiku růstu
k průměru Evropské unie, pak z původní úrovně 62,3 % dosáhl na 123,9 % průměru EU27.
Shodný trend od roku 2006 zaznamenáváme rovněţ v Moravskoslezsku, i kdyţ dynamika
růstu je zde mnohem niţší neţ v sousedním Slezsku. Z původní úrovně 70,2 % se jeho
postavení zvýšilo na téměř 90 % průměru EU27.
Graf 4.3: Vývoj trhu práce v letech 2000-2009
2 500
body
2 000
1 500
1 000
500
0
2000
2001
2002
2003
2004
2005
rok
Lutych
35
2006
2007
2008
2009
Moravskoslezsko
4.4 Sociální patologie a exkluze
Integrovaný indikátor SOCIÁLNÍ PATOLOGIE A EXKLUZE postihuje neţádoucí jevy, které
vedou k sociálnímu vyloučení nebo negativně ovlivňují společnost z hlediska zdraví, ţivota či
bezpečnosti.
Je tvořen čtyřmi následujícími indikátory se shodnými vahami:




Míra těţké hmotné nouze (% z celkové populace)
Populace ohroţená chudobou či sociálním vyloučením (% z celkové populace)
Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel2
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (12 měsíců a déle)
K tvorbě integrovaného indikátoru bylo v důsledku chybějících dat za regiony Lutych
a Northumberland přistoupeno na úrovni jednotlivých zemí, ve kterých se dané regiony
nacházejí. Srovnání na regionální úrovni je provedeno pouze za Moravskoslezsko a Slezsko.
Vývoj hodnot integrovaného indikátoru sociální patologie a exkluze v Belgii, České republice,
Polsku, Spojeném království a uvedených dvou regionech v letech 2004 - 2009 znázorňuje
tabulka 4.4 a graf 4.4.
Tabulka 4.4: Sociální patologie a exkluze
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Belgie
1 354
1 121
1 074
1 050
1 016
1 049
Česká republika
1 294
1 303
1 349
1 422
1 396
1 579
762
785
853
954
1 113
1 161
Spojené království
2 044
1 970
1 775
1 599
1 381
1 456
Moravskoslezsko
1 071
1 066
1 084
1 105
1 092
1 211
742
750
821
916
1 083
1 167
Polsko
V oblasti sociální patologie a exkluze docházelo ve vývoji let 2004-2009 ke vzájemné
konvergenci zemí (rozptyl disparity se mezi roky 2004-2009 sníţil o 58,6 %). Ovšem stejně
jako v případě hodnocení trhu práce, je tento trend ovlivněn negativním vývojem
v západních zemích, Belgii a Spojeném království (viz graf 4.4.).
Zatímco západní země se z pozitivních nadprůměrných hodnot přibliţují k průměru Evropské
unie, východní země (Česká republika, Polsko) se od něj naopak příznivě vzdalují. Nejvyšší
míru pozitivní disparity, tedy nejvyššího počtu bodů, dosahuje Česká republika, kde je tento
vývoj ovlivněn nízkým procentním zastoupením populace ohroţené chudobou či sociálním
2
V případě počtu zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel byl optimální hodnotou pro výpočet bodovou
metodou zvolen průměr zemí, a to z důvodu nedostupnosti dat za EU-27. U zbylých tří indikátorů jsou výpočty
vztaţeny k průměru EU-27.
36
vyloučením a niţší kriminalitou v porovnání se západními zeměmi. Pozitivní trend byl nastolen
také v Polsku, které jiţ v této oblasti dosáhlo o 9,6 % (2009) vyššího hodnocení neţ Belgie.
Graf 4.4: Vývoj sociální patologie a exkluze v letech 2004-2009
2 200
2 000
1 800
body
1 600
1 400
1 200
1 000
800
600
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Belgie
rok
Česká republika
Polsko
Moravskoslezsko
V meziregionálním srovnání (Slezsko a Moravskoslezsko) dochází k výrazné konvergenci,
způsobené zejména vyšší dynamikou poklesu jevů sociální patologie a exkluze v polském
regionu. Rozptyl disparity se do roku 2009 sníţil o 86,7 % a oba tyto východní regiony
dosahují nadprůměrných hodnot vůči EU27 (to znamená niţší úroveň patologických jevů),
coţ jej pozitivní trend.
V Moravskoslezském regionu došlo za sledované období ke zvýšení pozitivní disparity
v oblasti sociální patologie a exkluze o 11,6 %. Ve srovnání s Českou republikou ale region
stále dosahuje pouze 77 % jejího průměru. Vyjma úrovně kriminality (vyjádřené počtem
zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel) vykazuje Moravskoslezsko vyšší hodnoty u všech
zbylých zahrnutých indikátorů. Je ale nutno podotknout, ţe jeho pozice je v této oblasti nad
úrovní Belgie, Polska i Slezska.
4.5 Zdraví a zdravotní stav
Integrovaný indikátor ZDRAVÍ A ZDRAVOTNÍ STAV je komponován z hlediska délky lidského
ţivota a zabezpečení zdravotní péče pro obyvatele. Je tvořen ze tří následujících dostupných
indikátorů se shodnými vahami:

Naděje na doţití při narození
37


Počet lékařů na 100 000 obyvatel3
Počet lůţek v nemocnicích na 100 000 obyvatel
Tento souhrnný indikátor byl vypočten pouze pro tři analyzované regiony – Lutych,
Moravskoslezsko4 a Slezsko, a to z důvodu nedostupných dat ke stavům lékařů a lůţek
v nemocnicích v Eurostatu pro region Northumberland & TaW. Výsledné hodnoty
integrovaného indikátoru v letech 2000-2009 znázorňuje tabulka 4.5 a graf 4.5.
Tabulka 4.5: Zdraví a zdravotní stav
2000
Lutych
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
1 153
1 137
1 137
1 158
1 181
1 192
1 166
1 159
1 158
Moravskoslezsko
961
965
975
994
1 011
1 018
1 016
1 024
1 022
948
968
984
933
943
918
932
936
946
Trendy v oblasti zdraví a zdravotního stavu nejsou v uvedených třech regionech homogenní.
Mezi regiony vývoj téměř stagnuje, nicméně mírně divergentní průběh zaznamenat lze,
neboť rozptyl disparity se za uvedené období zvýšil o 3,3 % (7 bodů). Ve vztahu k Evropské
unii vykazoval za sledované období trvale nadprůměrné hodnoty region Lutych a od roku
2004 rovněţ Moravskoslezsko. Jediným regionem, který se trvale drţel mírně pod úrovní
průměru Evropské unie, bylo Slezsko, kde vývoj v letech 2003 - 2005 způsobil dočasné
vychýlení, ale v roce 2006 byl opětovně nastolen pozvolný trend přibliţování EU.
Východní regiony však stále výrazně zaostávají za úrovní západního regionu Lutych, kde je
zabezpečení lékařské péče a lůţkových kapacit, stejně jako statistická naděje na doţití
jednoznačně vyšší.
3
Údaje k počtu lékařů nejsou za jednotlivé státy a EU-27 v databázi Eurostatu k dispozici, proto byl v případě
tohoto indikátoru optimální hodnotou pro výpočet bodovou metodou zvolen průměr tří analyzovaných regionů.
U zbylých dvou indikátorů (naděje na doţití, počet lůţek v nemocnicích) jsou výpočty vztaţeny k průměru EU-27.
4
Pro region Moravskoslezsko jsou data Eurostatu k počtu lékařů a lůţek velmi omezena a nejsou dostupná
v časové řadě. Proto bylo přistoupeno k převzetí těchto statistických dat z českého portálu regionálního
informačního servisu (RIS). Je zapotřebí upozornit na silný nesoulad dat vykazovaných RIS a Eurostatem, kdy
v případě počtu lékařů uvádí RIS řádově o 50-70 lékařů na 100 000 obyvatel více a zhruba o 130 lůţek na daný
počet obyvatel méně neţ Eurostat.
38
Graf 4.5: Vývoj zdraví a zdravotního stavu v letech 2000-2008
1 200
1 150
body
1 100
1 050
1 000
950
900
2000
2001
2002
Lutych
2003
2004 2005
rok
Moravskoslezsko
2006
2007
2008
Hodnota souhrnného indikátoru v Moravskoslezsku se za uvedených devět let zvýšila
o 6,3 %. V roce 2008 tak dosahoval 88 % úrovně dosahované v Lutychu a 108 % úrovně
Slezska. Ve všech regionech pozvolna roste naděje na doţití a klesá lůţková kapacita
nemocnic. V Moravskoslezsku ale, jako v jediném z analyzovaných regionů, vzrostl počet
lékařů v přepočtu na obyvatele, coţ je pozitivní trend (ve Slezsku došlo k poklesu, v Lutychu
jejich počet stagnuje).
4.6 Vzdělanost
Integrovaný indikátor VZDĚLANOST ukazuje úroveň vzdělanostní struktury. Vzdělanost je
významná nejen jako klíčový sociální, resp. společenský faktor rozvoje, ale také jako faktor
konkurenceschopnosti regionů a úzce souvisí s předpokladem udrţitelného rozvojového
a inovačního potenciálu regionu.
Pro jeho vyjádření byly vybrány 4 indikátory s následujícími vahami:




Osoby
Osoby
Osoby
Osoby
ve
ve
ve
ve
věku 25
věku 25
věku 25
věku 25
-
64
64
64
64
let
let
let
let
s
s
s
s
dosaţeným
dosaţeným
dosaţeným
dosaţeným
středním vzděláním (%)
vysokoškolským vzděláním (%)
niţším středním vzděláním (%)
vyšším středním vzděláním (%)
0,3
0,5
0,1
0,4
Integrovaný indikátor sloţený ze čtyř výše uvedených indikátorů vypovídá o vzdělanostní
struktuře jednotlivých regionů. Hodnoty disparit tohoto integrovaného indikátoru jsou
zachyceny v jednotlivých letech a ukazují jejich tříletý vývoj od roku 2008 do roku 2010.
Informace jsou patrné z tabulky 4.6 a grafu 4.6. Jedná se váţený součet čtyř sledovaných
regionů vůči průměru Evropské unie s výjimkou indikátoru Osoby ve věku 25-64 let
s dosaţeným vysokoškolským vzděláním, kde nebyl údaj za EU27 dostupný a jako vztaţná
39
rovina byl zvolen průměr regionů. Pro rozvoj znalostní společnosti je důleţitý indikátor Osoby
s dosaţeným vysokoškolským vzděláním. Z tohoto důvodu byla tomuto indikátoru přiřazena
nejvyšší váha (0,5).
Tabulka 4.6: Vzdělanost
2008
Lutych
2009
2010
1003
1004
1011
Moravskoslezsko
631
660
674
719
753
768
943
940
930
Vývoj disparity mezi regiony Lutych, Moravskoslezsko, Slezské vojvodství a Northumberland
& TaW má celkově konvergentní průběh. Rozptyl disparity se z hodnoty 372 bodů v roce
2008 sníţil na 337 bodů v roce 2010. Tento konvergentní průběh má za následek poměrně
vysokou dynamiku růstu u Moravskoslezského kraje (42 b) a Slezského regionu (49 b)
a naopak téměř stagnující vývoj u regionu Lutych (8 b) a sniţující se úroveň vzdělanostní
struktury v regionu Northumberland & TaW (-13 b.).
Graf 4.6: Vývoj vzdělanostní struktury v letech 2008-2010
1100
body
1000
900
800
700
600
2008
2009
rok
Lutych
2010
Moravskoslezsko
Z grafu je opět patrná polarizace vyspělých Evropských regionů. Co se týče vzdělanostní
struktury, nejlepšího výsledku dosáhl region Lutych, který vykazuje hodnoty na úrovni
Evropské unie (1011 b). Region Northumberland & TaW zaznamenává mírný pokles, přesto
se drţí hodnot průměru EU (930 b). Moravskoslezsko je ze zkoumaných regionů hodnoceno
40
nejhůře a jeho vzdělanostní struktura se pohybuje na úrovni 67 % průměru. Pozitivní je, ţe
Moravskoslezsko vykazuje výraznou dynamiku růstu, coţ znamená, ţe se podíl vysokoškolsky
vzdělaných osob neustále zvyšuje. Při zachování stejné dynamiky růstu se ovšem
Moravskoslezsku nepodaří do roku 2020 dosáhnout současného stavu Evropské unie. Slezské
vojvodství je ve srovnání s Moravskoslezskem hodnoceno lépe, ovšem i tento region
dosahuje pouze 76 % úrovně a vykazuje obdobnou dynamiku růstu jako Moravskoslezsko.
4.7 Digitální společnost
Plně vyvinutý digitální jednotný trh má zásadní význam pro růst evropské ekonomiky a můţe
řídit produktivitu a inovace v mnoha odvětvích s velkým přínosem pro společnost jako celek.
Digitální program pro Evropu 2020 je zaměřen na urychlení rozvoje vysokorychlostního
internetu a vyuţití jednotného digitálního trhu domácnostmi a podniky.
Pro vyjádření vývoje v oblasti digitální společnosti byly vybrány 3 indikátory:



Domácnosti s přístupem k internetu doma (% domácností)
Jedinci pravidelně pouţívající internet (% jedinců)
Jedinci, kteří objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukromé účely (% jedinců)
Integrovaný indikátor DIGITÁLNÍ SPOLEČNOST sloţený ze tří výše uvedených indikátorů
vypovídá o stavu a rozvoji vysokorychlostního internetu a jeho vyuţívání domácnostmi
a podniky. Hodnoty disparit integrovaného indikátoru jsou zachyceny v jednotlivých letech
a ukazují jejich tříletý vývoj od roku 2008 do roku 2010. Informace jsou patrné z tabulky 4.7
a grafu 4.7. Jedná se váţený součet čtyř sledovaných regionů vůči vztaţné rovině. Jako
vztaţná rovina zde slouţí průměr regionů (1000 bodů), jelikoţ data za EU27 nebyla
dostupná. Váhy jednotlivých indikátorů byly stanoveny rovnoměrně.
Tabulka 4.7: Digitální společnost
2008
2009
2010
Lutych
984
929
1028
Moravskoslezsko
827
725
771
826
808
872
1362
1538
1330
Z tabulky 4.7 vidíme nepříliš pozitivní divergentní průběh vývoje disparity mezi regiony
Lutych, Moravskoslezsko, Slezské vojvodství a Northumberland & TaW. Rozptyl disparity se
z hodnoty 536 bodů v roce 2008 zvýšil na 559 bodů v roce 2010. Dva regiony zaznamenaly
během tříletého vývoje pokles v oblasti vyuţívání internetové sítě. Největší pokles
zaznamenal Moravskoslezský region (-56 b.) a region Northumberland & TaW (-32 b).
Naopak nárůst při vyuţívání moţností internetu vidíme u regionu Slezska (46 b) a Lutychu
(44 b).
Z grafu 4.7 je patrný výrazný odstup regionu Northumberland & TaW (1330 b), který vysoce
převyšuje průměr srovnávaných regionů. Vzhledem k charakteru výchozích indikátorů je
41
zřejmé, ţe v analyzovaném období zde došlo k dynamickému rozvoji vyuţívání informačních
technologií v domácnostech (zejména k nekomerčnímu vyuţívání internetu). Průměru
regionů dosáhl ve svém vývoji také region Lutych s hodnotou 1028 bodů. Průměru regionů
nedosahuje Slezsko (87 %), které však ve svém vývoji naznačuje růst. Nejhorší situace je
v Moravskoslezsku, které dosahuje pouze 77 % průměru regionů a jeho trend je klesající.
Graf 4.7: Vývoj rozvoje digitální společnosti v letech 2008-2010
1600
1400
body
1200
1000
800
600
2008
rok
2009
2010
Lutych
Moravskoslezsko
4.8 Životní prostředí
Ţivotní prostředí v regionech Evropské unie není sledováno. Přes velkou závaţnost této
problematiky pro rozvoj všech regionů, v databázi Eurostatu nejsou tato data dosud
dostupná. Ve velmi omezené míře jsou dostupné některé indikátory na úrovni členských
zemí.
Proto jsou výsledky výpočtu tohoto integrovaného indikátoru jen orientační, ukazující jaká je
relace disparity ţivotního prostředí v zemích, z nichţ jsou analyzované regiony.
Pro souhrnné vyjádření vývoje ţivotního prostředí byly z dostupných indikátorů vybrány
následující indikátory s uvedeným váţeným postavením:



Znečištění tuhými částicemi PM10
Vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi PM10
Emise skleníkových plynů CO2 (t/km²)
Citelně zde chybí dostupnost indikátoru Emise oxidů síry (SOx/SO2).
42
0,4
0,2
0,4
Vzájemná relace (disparita) stavu ţivotního prostředí mezi zeměmi analyzovaných regionů
a její vývoj v letech 2000-2007 jsou patrné z tabulky 4.8 a grafu 4.8a.
Tabulka 4.8: Ţivotní prostředí v Belgii, České republice, Polsku a Spojeném království
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Belgie
634
803
815
842
817
897
895
878
Polsko
1522
1504
1449
1501
1522
1487
1384
1407
1101
1181
1228
1255
1216
1277
1250
1187
Česká republika
1281
1365
1326
1316
1301
1395
1372
1346
Překvapivé (v rozporu s tradovanými názory) je, ţe hluboce podprůměrných hodnot (100 aţ
200 bodů), a tím i největší negativní disparitu vykazuje Belgie a naopak nejlepších hodnot
(400 aţ 500 bodů nad průměrem) a tím i největší pozitivní disparitu dosahuje Polsko.
Disparita integrovaného indikátoru Ţivotní prostředí má v měřeném osmiletém období
celkově konvergentní průběh. Rozptyl disparity 888 bodů v roce 2000 se zmenšil na 529
bodů v roce 2007. Podílí se na tom zejména zlepšování ţivotního prostředí v Belgii, která
však i v koncovém roce analýzy zůstává s velkým odstupem nejhorší.
Negativním jevem je, ţe se ve všech analyzovaných zemích po roce 2005 začalo ţivotní
prostředí zhoršovat, v roce 2007 došlo k částečnému zlepšení jedině v Polsku.
Graf 4.8a: Vývoj ţivotního prostředí v Belgii, České republice, Polsku a Spojeném království
v letech 2000-2008
1600
1500
1400
body
1300
1200
1100
1000
900
800
700
600
2000
2001
2002
2003
2004
rok
Belgie
43
2005
2006
Polsko
Česká republika
2007
Graf 4.8b: Vývoj měrných emisí oxidu dusíku (NOx) ve Slezsku a Moravskoslezsku
1 100
1 000
900
800
body
700
600
500
400
300
200
100
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
rok
Moravskoslezsko
Průměr Polsko + ČR
Z indikátorů dostupných v národních statistikách poslouţí pro orientaci pozice Slezského
vojvodství a Moravskoslezska vůči průměru obou zemí indikátor Měrné emise oxidu dusíku
(NO) v t/km2. Jeho relace a vývoj jsou patrné z grafu 8.2. Především je z něj zřejmé, ţe oba
regiony jsou hluboko pod průměrem obou zemí, tzn., vykazují vůči němu velkou zápornou
disparitu.
4.9 Dopravní infrastruktura
Srovnání stavu a vývoje infrastruktury v analyzovaných regionech muselo být pro
nedostupnost potřebných indikátorů omezeno jen na silniční dopravní infrastrukturu.
Pro výpočet integrovaného indikátoru byly pouţity následující indikátory s uvedeným
váţeným postavením:



Dálnice (km/100km²)
Silnice mimo dálnice (km/100km²)
Počet vozidel na 1000 obyvatel
0,25
0,50
0,25
Hodnoty disparit tohoto integrovaného indikátoru v jednotlivých letech a osmiletý vývoj
v letech 2000-2008 mezi čtyřmi analyzovanými regiony jsou patrné z tabulky 4.9 a grafu 4.9.
44
Tabulka 4.9: Silniční dopravní infrastruktura
2000
Lutych
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2332
2318
2311
2308
2268
2263
2241
2204
2164
Moravskoslezsko
340
339
348
342
340
345
349
389
418
680
694
692
693
733
742
756
760
776
648
648
649
657
659
650
654
647
641
Vývoj meziregionální disparity tohoto integrovaného indikátoru je mírně konvergentní při
velmi velkém rozptylu (1.684 resp. 1.523 bodů). Je to způsobeno velkým odstupem regionu
Lutych, který vykazuje výrazně vyšší hodnoty ve všech výchozích indikátorech, zejména
v délce dálnic.
Disparita mezi ostatními třemi regiony není velká (rozptyl pouze 308, resp. 223 bodů).
Nejniţších hodnot dosahuje region Moravskoslezsko. Za povšimnutí stojí, ţe region Slezské
vojvodství dosahuje téměř po celé období dvojnásobných hodnot proti Moravskoslezsku, to
začíná velmi mírně sniţovat svůj odstup aţ od roku 2006.
Graf 4.9: Vývoj silniční dopravní infrastruktury v letech 2000-2008
2500
2000
body
1500
1000
500
0
2000
2001
2002
2003
2004
rok
2005
2006
2007
Lutych
Moravskoslezsko
45
2008
4.10 Kvalita života
Integrovaný indikátor kvalita ţivota tvořený šesti indikátory s následujícími vahami:






Čistý disponibilní důchod domácností
Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel
Naděje doţití při narození – muţi
Naděje doţití při narození - ţeny
Produkce komunálního odpadu na obyvatele
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti
0,20
0,15
0,20
0,20
0,10
0,15
dobře vypovídá o všestrannosti podmínek vytvářených v analyzovaných regionech pro ţivot
jejich obyvatel. Srovnání zde však nemohlo být provedeno ve vztahu k průměru EU, vztaţnou
rovinou je průměr analyzovaných regionů.
Hodnoty disparit tohoto integrovaného indikátoru v jednotlivých letech a osmiletý vývoj
v letech 2000 aţ 2008 mezi čtyřmi analyzovanými regiony jsou patrné z tabulky 4.10 a grafu
4.11.
Tabulka 4.10: Kvalita ţivota v regionech
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Lutych
1055
1098
1065
1088
1046
1048
1020
984
983
Moravskoslezsko
1096
1110
1123
1114
1108
1087
1047
1056
1019
945
937
940
922
941
938
974
1014
1110
1249
1373
1489
1776
1635
1707
1477
1294
1185
Z pohledu disparity integrovaného indikátoru Kvalita ţivota, charakterizujícího všestrannost
vytváření dobrých podmínek pro ţivot obyvatelstva, lze vysledovat dvě odlišné fáze jeho
průběhu. V letech 2000 - 2003 byl vývoj jeho meziregionální disparity silně divergentní a od
roku 2005 naopak silně konvergentní.
Je to dáno trajektorií vývoje tohoto indikátoru v regionu Northumberland & TaW, kde se do
roku 2003 podmínky pro ţivot obyvatel zlepšovaly, ale od roku 2005 se dosti razantně
zhoršují (o 522 bodů). Přesto, z hlediska vytváření všestranných podmínek pro ţivot
obyvatelstva, si region Northumberland & TaW mezi analyzovanými regiony udrţuje nejlepší
pozici (vykazuje nejvyšší vzájemnou pozitivní disparitu).
Regiony Lutych a Moravskoslezsko vykazují při vzájemném srovnání podobný průběh. Po celé
období se drţí mírně nad průměrem, avšak při setrvale klesajícím trendu. Region Lutych se
v roce 2007 jiţ dostal pod průměr, Moravskoslezsko se mu silně přiblíţilo.
Slezsko s nejniţšími hodnotami (nejvyšší negativní disparitou) po téměř celé období,
zaznamenalo v roce 2007 celkové zlepšení podmínek ţivota, jeho hodnoty jsou jiţ
nadprůměrné a v posledním roce analýzy jiţ zaujalo druhou pozici, při trajektorii vývoje,
která ho rychle přibliţuje nejlepšímu regionu.
46
Graf 4.10: Vývoj kvality ţivota v letech 2000-2007
2000
1800
body
1600
1400
1200
1000
800
2000
2001
2002
2003
2004
rok
Lutych
2005
2006
2007
2008
Moravskoslezsko
Z hlediska celkového hodnocení vývoje tohoto indikátoru je třeba konstatovat, ţe
zmenšování disparity mezi regiony je pozitivní jev, negativní však je, ţe se to děje,
s výjimkou Slezska, při poklesu kvality ţivota ve třech ostatních regionech.
47
5 ZÁVĚREČNÉ SHRNUTÍ A DOPORUČENÍ
Provedená srovnávací analýza regionů Lutych, Moravskoslezsko, Slezské vojvodství
a Northumberland & TaW ukazuje, ţe polarizace regionů „starých“ a „nových“ členských zemí
EU přetrvává.
Regiony Moravskoslezsko a Slezské vojvodství po celé analyzované období výrazně
zaostávaly za Lutychem i Northumberlandem & TaW a v mnoha indikátorech také za
průměrem EU. Pozitivním jevem je, ţe v Moravskoslezsku a Slezském vojvodství lze u většiny
z 39 srovnávaných indikátorů zaznamenat pozitivní trajektorii vývoje, její dynamika je však
nedostatečná, protoţe u klíčových, zejména ekonomických indikátorů by umoţnila dosaţení
průměru EU za cca 20 aţ 25 let.
Komparace dále ukázala fakt, ţe sousední region Slezské vojvodství měl v roce 2000
u většiny indikátorů horší startovací základnu, ale v současné době jiţ v řadě indikátorů
dosahuje vyšších kvalitativních parametrů, či vyšší dynamiky růstu neţ Moravskoslezsko.
Vzhledem ke „křehkému“ vztahu obou regionů, kdy na jedné straně usilují o spolupráci, ale
na druhé straně si v mnoha směrech konkurují, je toto zjištění závaţné.
Z výsledků analýzy tří základních rozvojových sfér a komparovaných integrovaných indikátorů
vyplývají následující závěry.
5.1 Ekonomická sféra
Analýza ekonomických indikátorů svědčí o polarizaci východních a západních regionů,
z aspektu jejich ekonomického i rozvojového potenciálu, konkurenceschopnosti a inovační
potence. Moravskoslezsko a Slezsko v této oblasti stále výrazně zaostávají vůči Lutychu,
Northumberlandu & TaW i průměru dosahovanému v EU27, i kdyţ průběh v posledních
deseti letech je většinou mírně konvergentní.
Ekonomický potenciál a konkurenceschopnost
Ekonomický potenciál i konkurenceschopnost Moravskoslezska se vůči srovnávaným
regionům i vůči průměru EU zlepšuje, avšak při nedostatečné dynamice růstu. Při zachování
stejné dynamiky růstu i v dalších letech by mohl dosáhnout region průměru EU cca v roce
2023.
Proto by přijímaná opatření neměla mít jen strategický charakter, váhu by měla mít opatření
taktická v rámci aktualizace Programu rozvoje kraje a zejména v Regionálním operačním
programu na léta 2014-2020.
V tomto horizontu je třeba dokončit rozsáhlý strukturální manévr zejména v ostravskokarvinském jádru regionu, s větším důrazem neţ dosud na nahrazování utlumovaných, resp.
zanikajících oborů a výrob obory a výrobami s vyšší přidanou hodnotou a dostatečným
inovačním potenciálem.
Více neţ dosud je třeba vyuţít pro další rozvoj potenciálu regionu jiţ dříve realizované aktivity
(vybudovaný vědecko-technologický park, vybudované podnikatelské inkubátory aj.)
48
a cílevědomě dokončit přestavbu zaměření odborného a vysokého školství v souladu
s očekávanými budoucími potřebami ekonomické sféry regionu.
Rozvojový potenciál a inovace
Při zachování současné dynamiky vývoje lze konstatovat, ţe Moravskoslezsko do roku 2020
nedosáhne průměru Evropské unie. Moravskoslezsko má stále silnou konkurenční výhodu
relativně levné pracovní síly, která se však postupem času vytrácí pod rostoucím tlakem
konkurence z jiných regionů. Řešením tohoto stavu je zvyšování konkurenceschopnosti firem
a přidané hodnoty jejich výroby a prosazování inovativních výrobních postupů a produktů.
Posílení inovačních schopností vyţaduje uskutečnění sledu vzájemně podmíněných kroků.
Obecně se podpora inovačního potenciálu regionu provádí prostřednictvím zvyšování
veřejných výdajů na VaV, coţ stimuluje tvorbu inovací, především tam, kde je lokalizovaná
silná výzkumná infrastruktura.
Druhým základním směrem je významná podpora transferu technologií. Inovace musí být
jednoznačně taţeny poţadavky výrobního sektoru a vědecké a výzkumné subjekty musí být
schopny na ně pruţně a efektivně reagovat, případně i pomáhat identifikovat a aplikovat
nové trendy. Významný impuls k prosazování inovací představuje podpora celého řetězce
majícího počátek v kvalitním vědeckém zázemí. Nutné bude také dlouhodobě nastavit
racionální systém podpory aplikovaného výzkumu s jasným a praktickým propojením s trendy
a potřebami v podnikové sféře.
Trh práce (zaměstnanost a nezaměstnanost)
Odlišný trend však nastává na pracovních trzích. Západní regiony, na rozdíl od východních,
zaznamenávají negativní vývoj. Především ve Slezsku dochází k velmi výrazným pozitivním
změnám (dosahuje nadprůměrných hodnot EU27), jejichţ dynamika je mnohem vyšší neţ
v Moravskoslezsku (blíţí se k průměrným podmínkám trhu práce v EU27).
Situace na trhu práce se v Moravskoslezském regionu postupně zlepšuje. Ve srovnání se
západními regiony zde dochází k pozitivním změnám, avšak v porovnání se sousedním
Slezskem je jejich dynamika výrazně niţší. Při zachování daného trendu by mohl
Moravskoslezský region dosáhnout průměru nebo mírného nadprůměru EU27 v roce 2011.
Příznivý vývoj byl v Moravskoslezsku způsoben především dřívějším růstem ekonomiky,
příchodem řady zahraničních investorů a rozšiřováním výrobních kapacit firem. Pro udrţení či
zvýšení dynamiky růstu v této oblasti by bylo vhodné se zaměřit na podporu vzdělávání
v technických a řemeslných profesích, jejichţ absolventů je na regionálním trhu práce
nedostatek.
Dále je zapotřebí přilákat kvalifikované, vysokoškolsky vzdělané pracovníky a zastavit odchod
těchto, zejména mladých, pracovníků z regionu. S tím souvisí i nutnost zvyšování atraktivity
Moravskoslezského regionu a změna jeho image s ohledem na ekologické zátěţe, dopravní
infrastrukturu z hlediska dojíţďky za prací, apod. Nadále je důleţité podporovat rekvalifikační
programy a kurzy a efektivněji uplatňovat dlouhodobě nezaměstnané osoby formou veřejně
prospěšných prací. Neméně podstatná je uţší spolupráce vzdělávacích institucí s firmami
a zvyšování jazykové vybavenosti obyvatelstva v předproduktivním i produktivním věku.
49
5.2 Sociální sféra
V sociální sféře je rovněţ stále zjevná polarizace regionů především v oblasti zdraví
a zdravotní péče a úrovně dosahované vzdělanosti obyvatelstva. Ve srovnání se Slezskem je
Moravskoslezsko na vyšší úrovni v oblasti zdraví a zdravotní péče, avšak ve vývoji úrovně
vzdělání je tomu jiţ naopak.
Chudoba a sociální vyloučení jsou trvalým problémem všech srovnávaných regionů, ve všech
čtyřech regionech však lze vysledovat pozitivní trend vývoje. Slezsko se při klesajícím trendu
stále ještě pohybuje vysoko nad průměrem EU, Moravskoslezsko od roku 2007 dosahuje
lepších hodnot neţ je průměr EU. Vůči České republice však vykazuje Moravskoslezsko stále
značně vyšší míru takto postiţeného obyvatelstva.
Sociální patologie a exkluze
Soubor jevů spojený se sociální patologií a exkluzí je závaţným společenským problémem.
Závaţnost tohoto problému v České republice je ale niţší neţ v některých členských zemích
Evropské unie, čemuţ nasvědčuji výrazně nadprůměrné hodnoty souhrnného indikátoru (viz
graf 4.4.). Pozice Moravskoslezska je zatím stále pod průměrnou úrovní dosahovanou v ČR,
avšak mírně nad průměrem EU. Varovným signálem můţe být mírný nárůst trestných činů
v regionu v letech 2007-2009. V rámci potírání patologických jevů je důleţité podporovat
začleňování dlouhodobě nezaměstnaných, především obtíţně umístitelných skupin
obyvatelstva do pracovního procesu a rovněţ společenskou integraci menšin.
Zdraví a zdravotní stav
Nastolený trend v Moravskoslezsku je pozitivní a je třeba jej i nadále udrţet. Zdravotní stav
obyvatelstva je ale velmi výrazně ovlivňován stavem a kvalitou ţivotního prostředí. Opatření
v této oblasti by tak měla směřovat zejména ke zlepšování jeho kvality, především
k omezování znečištění ovzduší.
Vzdělanost
Významný propad v oblasti vzdělávací struktury Moravskoslezska, který se týká zejména
oblasti vysokoškolsky vzdělaných osob, ovlivňuje také neblahý demografický vývoj
Moravskoslezského regionu a sílící migrační saldo. Kromě propadu v oblasti vysokoškolského
vzdělávání je ovšem nutno také sledovat úroveň vědomostí a kompetencí ţáků a studentů
a existující další faktory, které se výrazně projeví na strukturování a fungování trhu práce
v nadcházejících letech. Důraz by proto měl být kladen na zvýšení úrovně vzdělávání
a vytvoření vhodných podmínek pro vzdělávání a motivaci, pro široké uplatnění celoţivotního
učení. V neposlední řadě je nutno opět apelovat na zvyšování podmínek kvality ţivota
v regionu tak, aby nedocházelo k odlivu mozků.
50
Digitální společnost
Skutečnost ukazuje na nevyhovující stav rozvoje digitalizace společnosti v Moravskoslezském
regionu a naznačuje nevyuţitý potenciál v oblasti vyuţívání internetu. Při zachování
současného trendu nebude moţné v dohledné době dosáhnout na průměr analyzovaných
regionů. Skutečnost by měla být reflektována a za pomoci vhodných nástrojů by měl být
nastartován rozvoj v oblasti komunikačních technologií a sítí a jejich širšího vyuţívání ve
prospěch rozvoje konkurenceschopnosti a inovační kapacity regionu. Rozvojové pilíře jsou
zejména v oblasti podpory: spolupráce a moderních aplikací v reálném čase; sluţeb
a obchodování s vyuţitím internetu; vzdělávání v oblastech vyuţívání internetu a další
rozšiřování jeho dostupnosti. Samozřejmě je třeba uvaţovat také v rovině podpory zachování
bezpečnosti digitálního ţivotního stylu občanů regionu.
5.3 Územní sféra
Ţivotní prostředí na úrovni NUTS 2 není dostatečně sledováno. Přes velkou závaţnost této
problematiky pro rozvoj všech regionů, v databázi Eurostatu nejsou tato data dosud
dostupná. Proto jsou výsledky výpočtu tohoto integrovaného indikátoru jen orientační.
Úroveň dopravní infrastruktury se vůči ostatním srovnávaným regionům zcela vymyká
v regionu Lutych, jehoţ síť je výrazně vyšší neţ v ostatních regionech. Moravskoslezsko
v této sféře silně zaostává, přičemţ i ve Slezsku je dopravní infrastruktura na vyšší úrovni.
Životní prostředí
Česko a Polsko jako země vykazují v kontextu sledovaných indikátorů v kvalitě ţivotního
prostředí pozitivní disparitu. Regiony Slezské vojvodství a Moravskoslezsko jsou však podle
dostupných indikátorů hluboko pod úrovní průměru obou zemí.
Dopravní infrastruktura
Nejhorší pozice regionu Moravskoslezsko ze všech čtyř srovnávaných regionů v silniční
dopravní infrastruktuře ukazuje na velkou rozvojovou rezervu, kterou zde region má.
Ve strategickém (dlouhodobém) horizontu proto musí být dobudování a zkvalitnění páteřní
silniční sítě, jako základního komunikačního spojení významných center osídlení regionu
a propojení mezi okresy a sousedními kraji a státy, na úroveň evropského standardu, jednou
z klíčových priorit strategie rozvoje kraje na nejbliţší dekádu. V taktickém (střednědobém)
horizontu jde především o dobudování dálnice D1 a zkvalitnění sítě rychlostních silnic.
5.4 Kvalita života
Průřezový indikátor kvality ţivota ukazuje na klesající úroveň vytvářených všestranných
podmínek pro ţivot ve všech regionech, s výjimkou Slezska. Pokles kvality ţivota je citelný
především v Northumberlandu & TaW. V Moravskoslezsku jsou podmínky pro ţivot na vyšší
úrovni neţ v regionu Lutych, avšak horší neţ v regionu Slezsko. Varující je, ţe stav kvality
ţivota v Moravskoslezsku se i nadále zhoršuje oproti růstové tendenci Slezska.
51
Vzhledem k tomu, ţe vytváření všestranných podmínek pro ţivot svých obyvatel je nejvyšší
strategickou prioritou rozvoje kaţdého regionu, je nutné poznání nepříznivého průběhu
tohoto indikátoru v Moravskoslezsku v poslední dekádě povaţovat za velmi závaţné.
Opatření vedoucí ke změně jeho dosavadní trajektorie je třeba zohlednit v cílech a prioritách
všech připravovaných strategických i taktických rozvojových dokumentů regionu (ve Strategii
rozvoje kraje, Programu rozvoje kraje i Regionálním operačním programu na léta 2014-2020)
a ve strategických plánech a programech rozvoje všech klíčových měst kraje, zejména
statutárních.
52
6 SEZNAM ZKRATEK
Co
oxid uhelnatý
CO2
oxid uhličitý
ČR
Česká republika
ČSÚ
Český statistický úřad
EPO
Evropský patentový úřad - European Patent Office
EU
Evropská unie
GUS
statistický úřad Polska - Główny Urząd Statystyczny
HDP
hrubý domácí produkt
hmcpp
hrubá míra celkového přírůstku
hmms
hrubá míra migračního salda
hmpp
hrubá míra přirozeného přírůstku
INI
integrovaný indikátor
MSK
Moravskoslezský kraj
NUTS
nomenklatura územních statistických jednotek
PM 10
pevné prachové částice, které projdou velikostně-selektivním vstupním
filtrem, který vykazuje pro aerodynamický průměr 10 µm
PS
počáteční stav
RIS
regionální informační servis
53
7 PŘÍLOHA 1
VÝCHOZÍ
INDIKÁTORY
SROVNÁVACÍ
VYBRANÝCH REGIONŮ NUTS 2
ANALÝZY
1. Ekonomický potenciál a inovace
Hrubý domácí produkt na obyvatele
Hrubý domácí produkt v přepočtu na obyvatele je jedním z hlavních indikátorů ekonomických
či prostorových analýz, uţívaných k vyjádření ekonomické úrovně/vyspělosti daného regionu.
Právě vztaţení k absolutnímu počtu obyvatel umoţňuje sledovat procesy konvergence ţivotní
úrovně v rámci Evropské Unie.
Tabulka 7.1: HDP na obyvatele (v PPS)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Lutych
18 100 18 300 19 000 18 800 19 300 19 700 20 500 21 300 21 400
Moravskoslezsko
10 200 10 800 11 100 11 800 13 300 14 400 15 200 16 800 17 400
9 900 10 100 10 800 11 000 12 300 12 500 13 000 14 400 15 200
18 200 19 400 21 000 21 200 22 200 23 500 24 200 24 300 23 900
EU-27
19 100 19 800 20 500 20 800 21 700 22 500 23 700 25 000 25 100
Zdroj: Eurostat, 2011
Graf 7.1: Vývoj HDP na obyvatele (v PPS)
54
HDP na obyvatele se v EU27 soustavně zvyšuje, nicméně jiţ v posledním roce sledovaného
období došlo k viditelnému zpomalení tempa růstu, a to vlivem ekonomické recese. Obdobný
vývoj lze pozorovat i v analyzovaných regionech. V regionu Northumberland & TaW, který se
drţel od roku 2002 nad průměrem EU27, došlo jiţ v roce 2007 k určité stagnaci a jiţ v roce
2008 k poklesu ekonomické úrovně, zatímco ve zbylých regionech se dopady krize začaly
projevovat později.
V porovnání s průměrem EU27, i s oběma západními regiony, zaostává z hlediska
ekonomické úrovně Slezsko i Moravskoslezský region. Moravskoslezský region se ale
průměru EU27 postupně přibliţuje, zatímco Slezsko navíc diverguje i vůči Moravskoslezskému
regionu (rozdíl mezi východními regiony byl v roce 2008 7,3 krát vyšší neţ v roce 2000).
I přes pokles hodnot sledovaného ukazatele v regionu Northumberlad & TaW je díky nízké
dynamice růstu ţivotní úrovně ve Slezsku nutno konstatovat, ţe za zvolené období let
2000-2008 jsou tendence ve sbliţování ekonomické úrovně regionů spíše divergentní
(disparita mezi nejlépe a nejhůře hodnoceným regionem byla v roce 2008 zhruba o 5 %
vyšší neţ v roce výchozím).
Moravskoslezský region zaţíval zejména v posledních letech, před nástupem ekonomické
krize, výrazný rozmach. Nastolené procesy restrukturalizace, postupné diverzifikace
hospodářské základny a přílivu zahraničních investic umoţnily nastartovat pozitivní trendy
vývoje. V roce 2000 dosahoval Moravskoslezský region pouze 53,5% úrovně HDP na
obyvatele vykazované v rámci průměru EU27, v roce 2008 jiţ 69,3 %. Vliv hospodářské
recese byl citelný především v roce 2009, jiţ od roku 2010 však dochází k postupnému
oţivování ekonomiky, takţe lze i do budoucna předpokládat růst ekonomické úrovně regionu
a jeho další konvergenci k úrovni Evropské unie.
Přidaná hodnota na obyvatele
Ukazatel hrubé přidané hodnoty představuje hodnotu veškerých nově vytvořených finálních
výrobků a sluţeb, po odečtení mezispotřeby. V přepočtu na obyvatele tak umoţňuje obdobné
srovnání jako hrubý domácí produkt na obyvatele. K dynamickému vývoji tohoto ukazatele
obecně přispívá sniţování podílu priméru a sekundéru ve struktuře hospodářství, zvyšování
podílu terciárního sektoru, technologické změny a globalizace.
Tabulka 7.2: Přidaná hodnota v základních cenách na obyvatele (v EUR)
2000
Lutych
Moravskoslezsko
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
16 444 16 874 17 163 17 520 18 304 18 936 19 838 20 766 21 509
4 228
4 645
4 731
5 223
5 466
5 273
5 566
4 811
6 341
5 333
7 396
6 077
8 314
6 639
9 344 11 027
7 564 8 994
18 849 19 795 21 410 20 303 21 388 22 724 23 804 24 654 21 555
Průměr regionů
11 042 11 655 12 328 12 050 12 841 13 783 14 649 15 582 15 771
Tento ukazatel není běţně dostupný, data za hrubou přidanou hodnotu jsou proto
přepočtena k absolutním hodnotám obyvatelstva k 1.1. daného roku, přičemţ číselná data za
55
EU27 nejsou v ročním členění dostupná. Z tohoto důvodu byl pro srovnání zvolen pouze
průměr analyzovaných čtyř regionů.
Graf 7.2: Přidaná hodnota v základních cenách na obyvatele (v EUR)
Grafické znázornění silně koresponduje s vývojem HDP na obyvatele, uvedeným výše.
V průměru těchto regionů se hrubá přidaná hodnota na obyvatele stále zvyšuje. Za
sledované období vzrostla o 30 %. Mírný pokles lze zaznamenat pouze v roce 2003, určitou
stagnaci v letech 2007-2008. Vyjma 12,6% degrese zaznamenané v roce 2008
v Northumberland & TaW, docházelo ve všech zbylých regionech k pozitivnímu vývoji.
Nadprůměrné hodnoty vyspělejších regionů se tak v roce 2008 téměř vyrovnaly. Výrazně
podprůměrných hodnot dosahovaly na začátku sledovaného období sousední regiony
Moravskoslezsko a Slezsko. Zde, na rozdíl od vývoje hodnot HDP na obyvatele, Slezsko ještě
v roce 2001 mírně překračovalo hodnoty dosaţené v Moravskoslezském regionu. Od roku
2002 ale dynamika růstu v Moravskoslezském regionu předstihla vývoj ve Slezsku, a lze tak
opět spatřovat divergentní tendence těchto dvou regionů (rozdíl mezi hodnotami indikátoru
byl v roce 2008 10,5 krát vyšší neţ v roce 2002).
Celkově dochází při meziregionálním srovnání ke konvergenci. Diference mezi
Moravskoslezským regionem a nejlépe hodoceným Northumnberlandem & TaW se do roku
2008 sníţila o 28 %, avšak vlivem niţší intenzity růstu ve Slezsku došlo celkově jen ke 14%
sníţení disparity.
I přes progresivní růst tohoto ukazatele v Moravskoslezsku je hrubá přidaná hodnota na
obyvatele stále výrazně pod průměrem sledovaných regionů. Vzhledem k zaměření kraje, ale
i v souvislosti se zahraničními investicemi, jsou zde stále soustředěny převáţně výrobní
56
a montáţní aktivity, u kterých je generována niţší přidaná hodnota. Předpokladem růstu je
podpora vysoce kvalifikovaných a znalostně orientovaných high-tech oborů.
Tvorba hrubého fixního kapitálu na obyvatele
Investice výrazně ovlivňují tvorbu HDP. Úroveň investičních aktivit lze zjednodušeně měřit
pomocí ukazatele tvorby hrubého fixního kapitálu (THFK), neboť ukazuje, jak ekonomické
subjekty rozšiřují své kapacity k výrobě, apod. V přepočtu na obyvatele pak ukazatel
představuje hodnotu těchto investic na hlavu.
Tabulka 7.3: Tvorba hrubého fixního kapitálu na obyvatele (v EUR)
2000
Lutych
Moravskoslezsko
EU-27
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
3 938
3 463
3 352
3 308
3 524
3 745
4 021
4 356
1 199
1 025
1 522
898
1 700
950
1 341
847
1 431
918
1 674
1 056
2 378
1 364
2 210
1 755
4 000
4 000
4 000
4 200
4 500
4 900
5 300
3 632
Po tříleté stagnaci mezi roky 2001-2003 začala v EU27 tvorba hrubého fixního kapitálu na
obyvatele opět růst. Tento příznivý trend byl narušen aţ hospodářskou krizí. Data za
Northumberland & TaW jsou dostupná pouze v roce 2000, takţe bez zřetele k tomuto
regionu, dosahují zbylé regiony podprůměrných hodnot a lze rovněţ konstatovat postupný
divergentní vývoj vůči průměru Evropské unie, neboť dynamika růstu není dostatečná.
V meziregionálním srovnání dominuje v hodnotě hrubých fixních investic na obyvatele region
Lutych. Zahrneme-li i pozici regionu Northumberland & TaW ve výchozím roce (3 632 EUR),
získáme hodnotu ukazatele o 7,8 % niţší neţ v Lutychu, ale zároveň o 71,7 % vyšší neţ ve
Slezsku. Rozdíly jsou tak opět markantní z pohledu rozdělení na tzv. západní a východní
regiony. Dynamika tvorby investic ve Slezsku je, stejně jako u předchozího indikátoru, niţší
neţ v Moravskoslezském regionu.
Disparita tohoto indikátoru vykazuje konvergentní průběh (s výchozím rozptylem 74 %
a rozptylem v koncovém roce analýzy 8,1 p.b.). Moravskoslezský region se odchyluje od
hodnot průměrně dosahovaných v Evropské unii, ale i od úrovně Lutychu. Region se snaţí
být přitaţlivým místem pro investory, o čemţ svědčí uskutečnění řady velkých či menších
investic v posledních letech do budoucna bude tyto aktivity nutno nadále podporovat.
57
Graf 7.3: Vývoj tvorby hrubého fixního kapitálu na obyvatele (v EUR)
2. Rozvojový potenciál a inovace
Lidské zdroje ve vědě a technologiích
Vysoká míra zapojení lidských zdrojů do vědy a inovačních technologií je jedním z klíčových
předpokladů dlouhodobě udrţitelného rozvojového a inovačního potenciálu regionu.
Tabulka 7.4: Lidské zdroje ve vědě a technologiích (% z celkové populace)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
Moravskoslezsko
22,90 25,10 25,30 28,00 26,50 29,00 28,60 29,80
19,10 19,80 19,70 19,20 18,50 20,00 20,70 21,00
28,5 31,00
21,2 23,00
11,60 14,00 15,20 15,90
16,4 17,90 19,30 19,80
20,3 22,90
EU-27
19,70 20,60 20,90 21,50 22,90 21,80 22,90 23,80
22,10 22,50 22,80 23,60 24,50 25,30 26,00 26,60
25,2 25,10
27,4 27,90
V průměru Evropské unie pracuje v odvětvích vědy a progresivních technologií cca čtvrtina
zaměstnaných se setrvalým procentním růstem (v roce 2000 to bylo 22,1 %, v roce 2009 jiţ
27,9 %).
Z analyzovaných regionů se jen region Lutych trvale pohybuje nad průměrem Evropské unie,
ostatní tři regiony se pohybují zřetelně pod tímto průměrem, se specificky progresivním,
velmi dynamickým, průběhem v regionu Slezsko. Slezské vojvodství na tom bylo v roce 2000
vůči ostatním regionům s velkým odstupem nejhůře (s procentuálním podílem 11,6 %
zaměstnaných a s odstupem 10,5 p.b. od průměru EU). Díky velmi dynamickému růstu
58
zaměstnanosti v těchto odvětvích, dohnalo Slezsko jiţ v roce 2009 Moravskoslezský region,
který od něj měl ve výchozím roce analýzy odstup 7,5 p.b.
Graf 7.4: Vývoj zapojení lidských zdrojů do vědy a technologií
Disparita tohoto indikátoru vykazuje konvergentní průběh (s výchozím rozptylem 11,3 p.b.
a rozptylem v koncovém roce analýzy 8,1 p.b.). Pokud ale nebudeme brát v úvahu specifický
vývoj Slezska, vývoj disparity mezi ostatními regiony má silně divergentní charakter (z 3,8 na
8,0 p.b. mezi lety 2000-2009). Divergentní průběh disparity mezi srovnatelnými regiony je
negativním jevem, za pozitivní je však třeba povaţovat, ţe k tomu došlo při celkovém růstu
zaměstnanosti ve všech srovnávaných regionech.
Moravskoslezský region za všemi srovnávanými regiony zaostává (za Lutychem
a Northumberlandem & TaW absolutně, za Slezskem v dynamice růstu). Způsobil to zejména
pokles zaměstnanosti v odvětvích vědy a progresivních technologií mezi lety 2001-2004
a malá dynamika jejího růstu v letech 2005 aţ 2008. Ke zvětšení dynamiky došlo aţ v roce
2009 (meziroční nárůst dynamiky o 1,8 p.b.). Lze predikovat, ţe při jejím zachování by se
hodnota tohoto indikátoru přiblíţila průměru EU kolem roku 2015.
Podané patentové žádosti k EPO
Evropský patentový úřad (EPO) zajišťuje ochranu práv duševního vlastnictví na území
Evropské Unie. Účelem jednotné patentové ochrany je zlevnit a zjednodušit zavádění inovací
pro podniky a vynálezce po celé Evropě a přinést tak nové impulzy pro Evropské inovace.
59
Tabulka 7.5: Podané patentové ţádosti k EPO (na milion obyvatel)
Lutych
Moravskoslezsko
EU-27
2000
2001
113,76
121,84
7,33
0,67
50,56
106,79
2002
2003
2004
2005
2006
2007
95,11
115,48
113,81
91,21
92,15
60,27
5,96
1,36
6,06
1,45
9,73
1,54
10,19
2,025
5,43
1,95
7,23
3,83
2,45
1,88
37,10
105,72
37,30
105,22
51,73
107,51
58,97
111,76
45,29
113,80
52,91
115,10
20,96
117,62
V roce 2007 byl Evropský průměr 118 patentových ţádostí na jeden milion obyvatel.
Z analyzovaných regionů jsou na konci sledovaného období všechny regiony pod průměrem
Evropské unie. Od roku 2006 zaznamenávají všechny regiony výrazný pokles v oblasti
patentové aktivity.
Disparita vykazuje konvergentní průběh, bohuţel na úkor poklesu patentové činnosti u všech
regionů. Ve výchozím období vykazovala disparita rozptyl 113 p.b., na konci sledovaného
období to bylo jiţ pouze 58 p.b. Výrazně slabší výkon vykazuje jak Slezsko, tak
Moravskoslezský kraj. Nejvýznamnější dynamiku poklesu zaznamenal region Lutych
(58 p. b.), který se jako jediný na počátku sledovaného období pohyboval nad průměrem
Evropské unie.
Graf 7.5: Vývoj počtu podaných patentových ţádostí k EPO (na milion obyvatel)
60
Moravskoslezský region a Slezsko výrazně zaostávají za průměrem Evropské unie. Od roku
2006 vykazuje Moravskoslezsko velmi nízkou aktivitu patentové činnost s větší dynamikou
poklesu neţ Slezsko. Ve strategii by bylo vhodné zaměřit se na podporu patentové činnosti
a provést analýzu moţných příčin slabé aktivity. Lze predikovat, ţe při zachování současného
trendu se Moravskoslezsko v dohledné době nedostane na průměr Evropské unie.
Podané patentové žádosti v high-tech k Evropskému patentovému úřadu
Tabulka 7.6: Podané patentové ţádosti v high-tech k EPO (na milion obyvatel)
2000
Lutych
Moravskoslezsko
10,37
2001
7,92
2002
9,10
EU-27
2003
8,66
0,79
2004
9,83
2,22
0,05
5,12
24,49
3,55
24,96
5,50
23,44
6,04
21,47
3,73
21,73
2005
2006
2007
9,63
0,80
8,41
2,14
9,20
0,07
0,91
0,71
4,46
20,74
5,64
20,32
1,09
20,22
Graf 7.6: Vývoj počtu podaných patentových ţádostí v high-tech (na mil. obyv.)
Výše uvedený graf vysvětluje počet podaných patentových ţádostí v oblasti high-tech.
Patentová aktivita ve specializovaných high-tech sektorech je v Evropské unii na úrovni 20
patentů na mil. obyvatel. Ţádný ze sledovaných regionů nedosahuje evropského průměru.
Nejlepší výsledky v rámci meziregionálního srovnávání vykazuje region Lutych (10
patentů/milion obyvatel), i tento region je ovšem pouze na úrovni 50 % evropského
61
průměru. Výsledek ukazuje, ţe vybrané regiony nepatří mezi evropskou špičku v high-tech
oborech.
Na základě srovnání grafu celkových podaných patentových ţádostí a podaných ţádostí
v high-tech můţeme určit poměr patentové aktivity v oblasti high-tech k celkovému počtu
podaných patentů: Evropská unie vykazuje 24 % high-tech patentů z celkového počtu
podaných patentů; Lutych 5%; Northumberland & TaW 1,2 %; Moravskoslezsko 0,05 %;
Slezsko 0,01%.
Disparita tohoto indikátoru vykazuje spíše stagnující průběh (s výchozím rozptylem v roce
2003 8,6 p.b. a rozptylem v roce 2007 8,4 p. b.).
Moravskoslezský region výrazně zaostává za evropským průměrem, rovněţ procentuální
poměr high-tech patentů (0,05 %) vůči celkovému počtu podaných patentů je výrazně niţší
neţ v rámci EU (24 %).
Slabé výsledky Moravskoslezska ukazují na potřebu aplikovat účinnější opatření při
aktualizaci inovační strategie MSK na zvýšení patentové aktivity high-tech podniků.
Zaměstnanost v high-tech zpracovatelském průmyslu a v high-tech
službách
Obory lidské činnosti, které vyuţívají nejprogresivnější technologie, podstatným způsobem
stimulují ekonomický růst. Pro jejich označení se vţil termín high-tech činnosti a obvykle jsou
do nich zahrnována technologicky středně náročná (medium-high-tech) a náročná (hightech) odvětví zpracovatelského průmyslu a technologicky náročné (high-tech) sluţby.
Zastoupení těchto činností je analyzováno prostřednictvím jejich podílu na celkové
zaměstnanosti.
Ukazatel zaměstnanosti v high-tech zpracovatelském průmyslu podává rámcovou představu
o zastoupení těchto odvětví v ekonomice. Je však třeba si uvědomit, ţe v jednotlivých zemích
se tato odvětví nemusejí vyznačovat stejnými charakteristikami z hlediska skutečné
technologické náročnosti, resp. intenzity výzkumu a vývoje. Při interpretaci ukazatele je třeba
brát tuto skutečnost v úvahu. Nelze tedy jednoznačně vyvozovat závěr, ţe vyšší hodnota
tohoto ukazatele odráţí i vyšší technologickou vyspělost země. S ohledem na uvedené
metodologické problémy je nutné pojímat zaměstnanost v high-tech a medium-high-tech
průmyslu jako dílčí ukazatel.
Tabulka 7.7: Zaměstnanost v high-tech zpracovatelském průmyslu a v high-tech sluţbách
(% z celkové zaměstnanosti)
Lutych
Moravskoslezsko
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
4,02
2,90
3,73
2,48
3,73
3,19
3,76
3,34
3,71
2,10
3,30
2,83
3,10
3,66
3,84
4,55
3,74
3,95
2,59
2,97
2,97
3,24
5,06
4,37
4,87
4,40
5,61
4,40
4,33
EU-27
4,85
4,48
6,15
4,74
4,57
4,62
62
4,10
4,53
4,48
4,33
Průměrné procento zaměstnaných v této oblasti se v Evropské unii pohybuje kolem hranice
4,5 % z celkové zaměstnanosti, trend vývoje je z dlouhodobého hlediska stagnující. Stagnaci
pravděpodobně ovlivňuje rozšiřování členské základny EU o další země a opatření kohézní
politiky nejsou dostatečně účinná. Pro účinnější meziregionální srovnávání byla vytvořena
lineární spojnice trendu. U sledovaného indikátoru dochází ke konvergenci, kdy zaostalejší
regiony mají růstovou tendenci a naopak vyspělejší, Lutych a Northumberland & TaW
zaznamenaly v posledních letech výrazný pokles v zaměstnanosti ve vysoce kvalifikovaných
odvětvích.
Největší dynamiku růstu zaznamenal Moravskoslezský kraj (1,5 p.b.). Můţeme být mírně
optimističtí, neboť je vidět, ţe podíl na trendu růstu má zejména oblast high-tech ve
zpracovatelském průmyslu, do které patří, podle CZ-NACE, oblast: výroba léčiv, chemických
látek, rostlinných přípravků a dalších prostředků pro zdravotnické účely, výroba
kancelářských strojů a počítačů, výroba rádiových, televizních a spojových zařízení
a přístrojů, výroba zdravotnických, přesných, optických a časoměrných přístrojů, výroba
a opravy letadel.
Mírný pokles v posledních letech je opět odrazem celosvětové krize, ovšem jinak je velmi
pozitivní pro Moravskoslezsko, které se v roce 2007 dostalo nad úroveň evropského průměru.
V současné době zaujímá druhou pozici v rámci vybraných regionů po Northumberlandu &
TaW a je mírně pod úrovní evropského průměru.
Graf 7.7: Vývoj zaměstnanosti v high-tech zpracovatelském průmyslu a v high-tech sluţbách
63
Celková zaměstnanost ve znalostně orientovaných high-tech službách
Zastoupení technologicky náročných sluţeb a kvalita lidských zdrojů v nich jsou společně se
zastoupením technologicky náročných odvětví zpracovatelského průmyslu jedním z důleţitých
ukazatelů vyspělosti ekonomiky a jejího směřování k ekonomice zaloţené na znalostech.
Tabulka 7.8: Procento z celkové zaměstnanosti ve znalostně orientovaných high-tech
sluţbách (% z celkové zaměstnanosti v oborech I64,K72, K73)
Lutych
Moravskoslezsko
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
3,47
2,44
3,20
1,87
3,03
2,71
3,30
2,72
3,27
1,73
3,11
2,30
2,77
2,94
3,49
3,03
3,17
2,81
2,15
2,63
2,45
2,43
3,08
3,21
4,57
3,42
3,47
3,37
2,89
3,32
3,66
3,23
4,39
3,28
3,82
3,32
4,76
3,29
3,98
EU-27
Procento zaměstnanosti ve znalostně orientovaných high-tech sluţbách je v rámci
Evropského průměru na úrovni 3,2 % a jeho vývoj je stagnující. Pouze region
Northumberland & TaW je nad průměrem EU27. V rámci sledovaného indikátoru dochází
v meziregionálním srovnávání k mírné divergenci. Argumentovat lze dosaţenými hodnotami
rozptylu disparity, kdy v roce 2000 činil rozdíl mezi nejlépe a nejhůře hodnoceným regionem
1,03 p.b. a v posledním roce analýzy se zvýšil na 1,55 p.b.
V rámci sledovaného období zaznamenal mírný pokles pouze Lutych. Ostatní regiony rostou,
největší dynamiku růstu má Northumberland & TaW.
Situace v Moravskoslezsku se přibliţuje průměru EU27 s poměrně výraznou dynamikou růstu,
nicméně region se stále ještě nevyrovnal hodnotám vybraných západních regionů. Rozdíl
mezi Moravskoslezskem v roce 2008 a nejlépe hodnoceným regionem Northumberland &
TaW je 1,17 p.b. Lze predikovat, ţe při zachování vývoje trendu se Moravskoslezsko dostane
na úroveň EU27 kolem roku 2014.
Do strategického plánu Moravskoslezského kraje by bylo vhodné zapojit aktivity zaměřené na
podporu high-tech sluţeb, mezi které patří sluţby v oblasti spojů, výpočetní techniky a vědy
a výzkumu.
64
Graf
7.8:
Vývoj zaměstnanosti ve znalostně orientovaných
(% z celkové zaměstnanosti v oborech I64, K72, K73)
high-tech
sluţbách
3. Trh práce (zaměstnanost a nezaměstnanost)
Míra zaměstnanosti
Zaměstnanost v podstatě vyjadřuje uspokojenou nabídku práce. Zvyšování zaměstnanosti je
proto dlouhodobým strategickým cílem.
Tabulka 7.9: Míra zaměstnanosti (ve věkové skupině 15-64 let, v %)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
Moravskoslezsko
EU-27
54,9
58,4
55,3
58,3
54,7
59,1
55,6
57,7
54,9
57,7
56,1
59,3
56,8
59,5
56,4
61,4
57,1
63,2
56,7
62,1
48,7
48,2
46,9
46,9
48,1
49,5
51,1
54,1
56,3
57,5
63,9
63,7
65,6
63,4
66,6
63,2
67,8
63,3
66,5
63,5
67,2
68,6
68,1
69,6
68,3
65,3
67,6
65,8
66,6
64,6
Lisabonská strategie vymezila cíl dosaţení 70% zaměstnanosti obyvatel ve věku 15-64 let
v Evropské unii do roku 2010. Z grafu je patrné, ţe vývoj v EU27 tomu velice silně
nasvědčoval mezi roky 2005-2006, kdy se vlivem příznivého hospodářského vývoje zvýšila
zaměstnanost aţ na 69,9 %. Do roku 2009 však, především vlivem nastalé recese, klesla
o 5 p.b. Cíl se tedy nepodařilo naplnit (v roce 2010 činila míra zaměstnanosti v EU27
65
64,2 %), a to ani v rámci hodnocených regionů, kde je evidentní konvergence k průměrným
hodnotám Evropské unie.
Graf 7.9: Vývoj míry zaměstnanosti (ve věkové skupině 15-64 let, v %)
Nejvyšší míru zaměstnanosti vykazuje region Northumberland & TaW, který, s výjimkou let
2005-2006, přesahuje průměr EU27 a Lisabonskému cíli se tak přiblíţil nejvíce. Průměru
EU27, ale i regionu Northumberland & TaW se výrazně přiblíţil Moravskoslezský region, kde
je míra zaměstnanosti dokonce vyšší neţ ve vyspělejším regionu Lutych,
s nepatrnou intenzitou růstu. Vývoj v Lutychu tak způsobuje od roku 2006 divergenci vůči
Moravskoslezsku a od roku 2009 jej dokonce předstihlo Slezsko. V polském regionu
docházelo ještě do roku 2002 k poklesu míry zaměstnanosti, následná stagnace však byla
vystřídána progresivním růstem, dokonce i v roce 2009. Celkový nárůst zaměstnanosti mezi
lety 2003-2009 činil ve Slezsku 10,6 p.b.
V oblasti zaměstnanosti dochází mezi regiony k výrazné konvergenci. Rozdíl mezi mírou
zaměstnanosti Slezska a Northumberlandu & TaW byl v roce 2009 niţší o 6,1 p.b. oproti roku
2000.
Situace na trhu práce se vyvíjí v souladu s hospodářským cyklem, proto lze očekávat, ţe
s oţivením ekonomiky bude zaměstnanost v Moravskoslezském regionu opětovně narůstat,
ovšem zapotřebí je i nadále řešit ekonomické, sociální a ekologické problémy tohoto regionu,
které byly recesí ještě oddáleny. Nadále by měla být podporována tvorba nových pracovních
míst. V rámci dotačních programů aktivní politiky zaměstnanosti je stále zapotřebí
podporovat především obtíţně umístitelné skupiny obyvatel na trhu práce.
66
Míra nezaměstnanosti
Nesoulad mezi nabídkou a poptávkou na trhu práce, který je zde vyjádřen mírou
nezaměstnanosti, je palčivým problémem v řadě zemí a regionů, především v důsledku
restrukturalizačních změn či nedostatku pracovních příleţitostí daných polohou,
hospodářskou situací, apod.
Tabulka 7.10: Míra nezaměstnanosti (ve věkové skupině od 15 let, v %)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
10,2
10,4
10,8
11,2
13,3
11,9
11,5
10,9
10,5
12,1
Moravskoslezsko
14,5
17,5
14,4
19,7
13,4
20,1
14,8
20,2
14,6
19,3
13,9
19,0
12,0
14,2
8,5
8,1
7,4
6,6
9,7
6,7
9,1
7,1
6,4
5,6
5,8
6,2
6,9
6,3
7,3
9,9
EU-27
9,0
8,4
9,0
9,1
9,2
8,9
8,4
7,2
7,0
8,9
Průměrná míra nezaměstnanosti v EU27 se pohybuje okolo 9 %, s poklesem v letech
2006-2008. Grafické znázornění vývoje tohoto ukazatele umoţňuje konstatovat, ţe
v průměru, ale i jednotlivě, s výjimkou Lutychu, regiony konvergují k průměru EU27. Lutych
je jediným z hodnocených regionů, kde se míru nezaměstnanosti nepodařilo sníţit ani pod
hodnotu výchozího roku a od roku 2007 se tak stal nejhůře postaveným regionem v oblasti
nezaměstnanosti (v rámci této analýzy).
Graf 7.10: Míra nezaměstnanosti (ve věkové skupině od 15 let, v %)
67
I kdyţ se míra nezaměstnanosti s určitými výkyvy sniţovala ve všech zbylých regionech,
nejvyšší dynamiku můţeme zaznamenat především ve Slezsku, kde došlo od roku 2003 do
roku 2008 k poklesu nezaměstnanosti o 13,6 p.b., čímţ se tento region dostal v letech
2007-2008 jako jediný aţ pod průměr EU27. Region s nejvyšší nezaměstnaností v bazickém
roce se tak stal nejlépe hodnoceným regionem v posledním roce. Od počátku sledovaného
období se pod průměrem EU27 pohybovala nezaměstnanost v Northumberlandu & TaW.
Nicméně vlivem událostí, spojených s celosvětovou krizí, došlo jiţ v roce 2008 k nárůstu,
zatímco ve zbylých regionech došlo k negativním projevům aţ rok poté, tedy v roce 2009.
Postupná vzájemná konvergence uvedených regionů je zjevná. Rozptyl disparity v roce 2000
činil 8,4 p.b., v roce 2009 se sníţil na 5,4 p.b.
V Moravskoslezském regionu se v období let 2004-2008 sníţila nezaměstnanost o 7,4 p.b.
Její hodnoty jsou tak v posledních letech téměř shodné s vývojem v Northumberlandu &
TaW. V posledním zkoumaném roce (2009) byla v Moravskoslezsku nezaměstnanost na
úrovni 9,7 %, coţ je mírně vyšší hodnota neţ evropský průměr (8,9 %). Dlouhodobý
nesoulad mezi nabídkovou a poptávkovou stranou pracovního trhu se zde projevuje zejména
v řemeslných a technických profesích. Restrukturalizační procesy stále doznívají, dopady
hospodářské krize byly rovněţ velmi citelné. S oţivením ekonomiky a investičních záměrů ale
můţeme očekávat další postupné sniţování nezaměstnanosti.
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti
Míra dlouhodobé nezaměstnanosti, převyšující 12 měsíců, poukazuje především na
nevyhovující strukturu nabídky práce, a z tohoto hlediska je závaţnější z hlediska dopadů na
společnost.
Tabulka 7.11: Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (12 měsíců a déle, v %)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
6,46
6,78
6,48
6,04
4,94
5,63
Moravskoslezsko
7,84
8,48
7,89
8,65 8,73
8,48
7,57 11,77 12,54 12,19 11,85 12,13
5,65
7,45
8,12
4,88
4,75
4,33
2,12
3,68
1,99
EU-27
2,84
4,46
1,54
3,76
1,63
3,07
1,75
2,61
3,04
2,98
2,35
4,15
6,25
1,86
4,21
5,63
1,19
4,23
7,36
1,53
4,21
1,35
4,10
Průměr EU27 se pohyboval okolo 4 %, od roku 2008 se hodnoty tohoto ukazatele sníţily pod
3 %. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti s drobnými odchylkami kopíruje vývoj celkové
nezaměstnanosti, uvedený výše. Tudíţ platí stejné závěry, a to, ţe vyjma Lutychu, konvergují
zbylé regionu k průměru EU27.
Výrazně pod průměrem EU27, dokonce pod 2% mírou dlouhodobé nezaměstnanosti, se
nacházel aţ do roku 2008 Norhumberland & TaW. V témţe roce se tomuto regionu
významně přiblíţilo Moravskoslezsko, kde došlo od roku 2004 k výraznému poklesu hodnot
ukazatele, a to o 5 p.b. Největší dynamiku poklesu míry dlouhodobé nezaměstnanosti
zaznamenalo Slezsko. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti se zde od roku 2002 sníţila
o neuvěřitelných 10,5 p.b., na hodnotu niţší téměř o 1 p.b. oproti průměru EU27.
68
Graf 7.11: Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (12 měsíců a déle, v %)
14,0
12,0
%
10,0
8,0
6,0
4,0
2,0
0,0
2000
2001
2002
2003
2004 2005
rok
Lutych
EU-27
2006
2007
2008
2009
Moravskoslezsko
V roce 2000 činil rozdíl mezi nejhůře hodnoceným Moravskoslezskem a nejlépe hodnoceným
Northumberlandem & TaW 5 p.b., v roce 2009 uţ pouhých 0,64 p.b. Avšak uvedený vývoj
zvrátil pořadí jednotlivých regionů, takţe v posledním roce analýzy lze největší disparitu
spatřovat mezi Lutychem a Slezskem, kde měříme rozdíl ve výši 3,64 p.b.
Moravskoslezský region dosáhl významných pozitivních změn, i přesto je zde dlouhodobá
nezaměstnanost mírně nad úrovní EU. Ukazuje se, ţe struktura pracovní síly stále
nevyhovuje potřebám zaměstnavatelů. Je třeba i nadále uskutečňovat dotační a rekvalifikační
programy a zvyšovat šance na uplatnění na trhu práce, především u rizikových skupin.
4. Sociální patologie a exkluze
Data v oblasti sociální patologie a exkluze nejsou v mnoha zemích dostupná za niţší úrovně
územního členění. Pro následující indikátory bylo moţné vyuţít pouze data za regiony
Moravskoslezsko a Slezsko. Ke komparaci je proto v tomto případě přistupováno z pohledu
států, v nichţ se analyzované regiony nacházejí, přičemţ pozice dvou uvedených regionů
bude srovnána mezi sebou a vůči danému státu. Do této oblasti byly zahrnuty čtyři
indikátory, včetně indikátoru míry dlouhodobé nezaměstnanosti, který byl jiţ charakterizován
v části analýzy trhu práce a nebude jiţ duplicitně uváděn.
69
Míra těžké hmotné nouze
Osoby postiţené těţkou hmotnou nouzí trpí nedostatečnými zdroji a pociťují to nejméně ve
čtyřech případech z celkových devíti následujících deprivací: neschopnost platit nájem či
účty, neschopnost adekvátně vytápět domov, čelí neočekávaným výdajům, jedí maso, ryby
nebo ekvivalentní bílkoviny kaţdý druhý den, nemohou si dovolit týden dovolené, auto,
pračku, barevnou televizi či telefon. Snahou Evropské unie je čelit těmto patologickým jevům
a sniţovat míru chudoby, coţ se stalo i cílem Strategie Evropa 2020.
Tabulka 7.12: Míra těţké hmotné nouze (% z celkové populace)
2004
2006
2007
2008
2009
6,5
6,4
5,7
5,6
5,2
Polsko
11,8
33,8
9,6
27,6
7,4
22,3
6,8
17,7
6,1
15,0
EU-27
5,3
11,0
4,5
10,0
4,2
9,1
4,5
8,4
3,3
8,1
Moravskoslezsko
19,9
28,7
13,9
23,5
11,7
20,6
10,5
17,8
8,5
15,7
Belgie
Česká republika
4,7
2005
V rámci průměru EU27 bylo v roce 2009 postiţeno hmotnou nouzí 8,1 % obyvatelstva. Za
sledované období tak došlo k pozitivnímu poklesu o 2,9 p.b. Tento příznivý trend je nastolen
i ve všech uvedených zemích a regionech, a dochází tak k postupnému sbliţování. Výrazněji
pod průměrem Evropské unie se nachází Spojené království a Belgie. Hodnoty ukazatele
v České republice se pod průměrné procento EU27 dostaly v roce 2006, ovšem Polsko ještě
v roce 2009 evidovalo o 6,9 p.b. vyšší míru indikátoru.
Díky výraznému poklesu (o 15,9 p.b.) populace postiţené těţkou hmotnou nouzí zaostává
Česká republika za Belgií jiţ pouze o 0,9 p.b., za Spojeným královstvím o 2,8 p.b. V Polsku
byla zaznamená nejvyšší dynamika poklesu (o 18,8 p.b.), nicméně, vzhledem k počátečním
velmi vysokým hodnotám, je Polsko stále o 8,9 p.b. nad úrovní dosahovanou v České
republice.
Z grafu je rovněţ patrné, ţe míra těţké hmotné nouze v Moravskoslezském regionu stále
převyšuje průměr ČR, avšak dostává se k průměru EU27. Poněkud odlišný vývoj spatřujeme
ve Slezsku, kde byly hodnoty ukazatele pod celonárodním průměrem ještě v roce 2007,
nicméně ve zbylé části země došlo zřejmě k intenzivnějším změnám, které způsobily, ţe se
Slezsko ocitlo mírně nad průměrem Polska.
Konvergence je tedy zjevná v rámci jednotlivých států i dvou uvedených regionů. Rozptyl
disparity mezi nejlépe a nejhůře hodnoceným státem se v posledním roce sníţil o 16,8 p.b.,
u regionů o 1,6 p.b.
Pozice Moravskoslezského regionu se vůči České republice zlepšuje. Rozdíl mezi
dosahovanou měrou indikátoru se od roku 2005 sníţil o 5,7 p.b., a vzhledem
k nastoupenému trendu je moţné očekávat další zlepšení. To ovšem bude silně záleţet i na
70
prosazení legislativních změn v otázkách nezaměstnanosti a dávek státní sociální podpory.
Moravskoslezský region (8,5 %) je ve výrazně lepší pozici vůči Slezsku (15,7 %) v roce 2009,
nedosahuje však hodnot vyspělejších států ani průměru ČR.
Graf 7.12: Vývoj míry těţké hmotné nouze (% z celkové populace)
Populace ohrožená chudobou či sociálním vyloučením
Indikátor populace ohroţené chudobou či sociálním vyloučením v sobě zahrnuje osoby, které
jsou buď ohroţené chudobou a/nebo jsou postiţeny hmotnou nouzí a/nebo ţijí
v domácnostech s velmi nízkou pracovní intenzitou.
Tabulka 7.13: Populace ohroţená chudobou či sociálním vyloučením (% z celkové
populace)
2004
Belgie
21,6
2005
2006
2007
2008
2009
22,6
21,5
21,6
20,8
20,2
Česká republika
Polsko
19,6
45,3
18,0
39,5
15,8
34,4
15,3
30,5
14,0
27,8
EU-27
24,8
26,0
23,7
25,0
22,8
24,5
23,2
23,6
22,0
23,1
Moravskoslezsko
30,6
39,1
26,8
34,3
23,2
30,6
21,6
29,0
18,6
26,7
71
Podíl osob ohroţených chudobou či sociálním vyloučením v EU27 přesahuje 23 %. Výraznou
dynamiku poklesu (o 17,5 p.b.) zaznamenalo Polsko, a tím se přiblíţilo k průměru EU.
Pozitivní je, ţe ostatní státy se nacházejí pod průměrem EU27, přičemţ Česká republika
vykazuje nejniţší míru ukazatele, a zároveň také větší dynamiku poklesu, čímţ se pozitivně
odchyluje od hodnot Evropské unie.
Graf 7.13: Populace ohroţená chudobou či sociálním vyloučením (% z celkové populace)
Vzájemná komparace zemí ukazuje konvergentní vývoj západních zemí a Polska. Vývojový
trend v západních zemích však není natolik výrazný, aby se přiblíţil trendu nastolenému
v České republice. Hovořit tak lze pouze o konvergenci České republiky a Polska, kde klesla
disparita za dané období o 11,9 p.b. Pozice Slezska a Moravskoslezského regionu je odlišná,
avšak vývojové trendy jsou velice podobné. Slezsko ale eviduje v průměru o zhruba 8 p.b.
vyšší podíl populace ohroţené chudobou či sociálním vyloučením neţ Moravskoslezsko, kde
poklesly hodnoty ukazatele jiţ v roce 2007 pod průměr EU27. Nicméně i mezi těmito dvěma
regiony dochází k určité, ne příliš znatelné, konvergenci (rozdíl disparity v roce 2009 byl
oproti roku 2005 jen 0,4 p.b. niţší).
Moravskoslezský region vykazuje vyšší podíl takto ohroţené populace neţ je průměr České
republiky. Významný úbytek (o 12 p.b. do roku 2009) ale přispěl ke zlepšení jeho postavení,
neboť rozdíl disparity vůči ČR poklesl z původních 11 p.b. na 4,6 p.b. (2009). Při zachování
tendencí vývoje lze do budoucna očekávat pokračující shodný trend, jehoţ tempo bude
záviset na řadě faktorů, včetně prosazení jiţ zmiňovaných vládních reforem.
72
Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel
Bezpečnost a nízká úroveň kriminality jsou velice důleţitými faktory pro fungování ekonomiky
a celé společnosti. V případě ukazatele počtu zjištěných trestných činů je ovšem důleţité brát
zřetel na různorodost právních předpisů daných zemí, kdy se můţe lišit skutková podstata
naplňující povahu trestného činu, stejně jako efektivita fungování orgánů činných v trestním
řízení a rovněţ fakt, ţe východní země jsou postiţeny niţší kriminalitou i v důsledku bývalého
totalitního reţimu.
Pro tento ukazatel zároveň nejsou dostupná data za EU27, ke srovnání byl proto pouţit
pouze průměr analyzovaných zemí.
Tabulka 7.14: Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Belgie
93,7
97,8
96,7
96,7
94,9
96,3
96,0
93,1
ČR
Polsko
34,9
36,3
36,5
35,8
35,1
38,4
34,4
38,3
33,7
36,1
32,8
33,8
34,7
30,2
33,1
28,4
103,1
67,0
110,5
70,1
110,2
70,1
103,8
68,3
101,5
66,6
98,8
65,4
89,6
62,7
84,8
59,9
30,0
30,0
30,0
40,8
28,0
43,0
28,0
41,2
30,0
39,3
32,0
35,3
32,0
33,0
VB
Průměr zemí
Moravskoslezsko
2009
33,0
33,9
Průměrný počet zjištěných trestných činů v roce 2009 činil 60,7 a za uvedené desetiletí klesl
o 9,4 %. Významný rozdíl lze spatřovat v počtu zjištěných trestních činu v západních zemích,
kde je na 1000 obyvatel evidováno zhruba o 2/3 více zjištěných trestných činů neţ v zemích
východních. Ve Spojeném království došlo do roku 2008 k poklesu ukazatele o 17,7 %,
v Belgii jsou však dosahované hodnoty stále téměř na stejně vysoké úrovni. Kriminalita
v České republice mírně poklesla, v Polsku se postupně sníţila aţ pod úroveň hodnot
vykazovaných v České republice. Z hlediska regionů Moravskoslezska a Slezska dochází ke
konvergenci, i kdyţ pro český region negativním směrem. Zatímco ve Slezsku klesl počet
zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel o téměř 17 %, v Moravskoslezském regionu
vzrostl o 10 % (2009), coţ není příznivý jev.
Rovněţ v této hodnocené oblasti lze hovořit o určité pozitivní konvergenci vybraných zemí.
Rozdíl disparity nejlépe (Česká republika) a nejhůře hodnocené země (Spojené království)
v prvním roce analýzy dosahoval 68,2 trestných činů na 1000 obyvatel, v posledním roce
analýzy se diference mezi těmito zeměmi sníţila o 24 %. Vezmeme-li v úvahu změnu ve
vývojových tendencích a zaměříme-li se na nejhůře (Belgie) a nejlépe hodnocenou zemi
(Polsko) v posledním roce, rozdíl je oproti roku 2001 jiţ pouhých 5,1 %.
Moravskoslezský region, který zprvu dosahoval podprůměrných hodnot indikátoru vůči České
republice, v posledních letech zaznamenal určitý nárůst v počtu zjištěných trestných činů na
1000 obyvatel. Tento jev by neměl být podceňován. Nárůst kriminality můţe být důsledkem
propouštění v období hospodářské krize, nicméně chystané legislativní reformy, které
zasáhnou především sociálně slabší populaci, mohou vést k dalším negativním projevům.
73
Graf 7.14: Vývoj počtu zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel
5. Zdraví a zdravotní stav
Naděje na dožití při narození
Průměrná délka ţivota se s rozvojem lékařských technologií stále zvyšuje. Naděje na doţití
ale silně závisí na úrovni lékařské péče, společenských a stravovacích návycích, stavu
ţivotního prostředí a dalších faktorů, lišících se v závislosti na ţivotních poměrech
jednotlivých zemí, regionů a oblastí.
Tabulka 7.15: Naděje na doţití při narození
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Lutych
76,8
76,9
77,0
77,0
78,0
77,8
78,3
78,4
Moravskoslezsko
74,1
73,3
74,3
74,4
74,0
74,3
74,2
74,8
74,4
75,2
74,5
75,7
74,8
76,1
74,8
76,0
75,0
EU-27
76,9
77,3
77,3
77,7
77,5
77,8
77,8
78,4
78,5
78,5
78,7
79,0
78,9
79,2
79,4
Naděje na doţití se zvyšuje i v průměru zemí Evropské unie, průměrný věk v EU27 byl v roce
2008 79,4 let. Pozice západních regionů, především Northumberlandu & TaW je však
průměru EU27 výrazně blíţe, neţ v případě regionů východních. Northumberland & TaW
74
i Lutych zároveň konvergují k průměru Evropské unie, zatímco u Slezska dochází, vlivem niţší
dynamiky růstu, k divergenci a Moravskoslezský region vůči EU27 de facto stagnuje.
Graf 7.15: Vývoj naděje na doţití při narození
Meziregionální srovnání prokazuje divergentní tendence. Slezsko, jako region s nejniţší nadějí
na doţití při narození, dosahovalo v roce 2000 o 3,6 let niţší průměrnou délku ţivota, neţ
vykazoval Northumberland & TaW, avšak v roce 2008 se rozdíl zvýšil na 4,1. Slezsko
diverguje i vůči Moravskoslezskému regionu.
Moravskoslezský region zaznamenal za sledované období nárůst naděje na doţití o téměř dva
roky (76 let v roce 2008). Přibliţně stejnou dynamiku růstu sledujeme také v průměru
Evropské unie i v rámci regionu Northumberland & TaW, takţe i přes pozitivní růst,
nedochází ke konvergenci. Průměrná délka ţivota se v Moravskoslezském regionu přibliţuje
pouze k regionu Lutych a je zároveň o jeden rok vyšší neţ ve Slezsku (2009).
Zdravotní stav významnou měrou ovlivňuje zejména špatné ţivotní prostředí
v Moravskoslezsku. Kvalita zdravotní péče a stravovací návyky nehrají v případě tohoto
regionu významnou roli, jelikoţ se příliš neodlišují od průměru země. Do strategie MSK je
vhodné zakomponovat důraznější opatření na zlepšení kvality ţivotního prostředí, které má
dopad na zdravotní stav obyvatel regionu, a tím i na délku ţivota.
75
Počet lékařů na 100 000 obyvatel
Dostupnost lékařské péče je důleţitým faktorem z hlediska ţivotních podmínek a zdraví
obyvatelstva. V případě tohoto indikátoru nejsou dostupná data za region Northumberland &
TaW, ani za EU27, takţe komparace se dotkne pouze tří zvolených regionů a jejich
5
průměru .
Tabulka 7.16: Počet lékařů na 100 000 obyvatel
Lutych
Moravskoslezsko (RIS)
Moravskoslezsko (Eurostat)
Průměr regionů
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
452,7
330,0
447,6
340,0
450,4
350,0
454,9
360,0
454,5
360,0
454,6
360,0
453,1
360,0
450,6
370,0
452,4
380,0
305,8
308,3
307,7
308,3
309,6
241,7
340,5
214,0
334,2
225,7
336,6
230,7
339,9
224,0
341,5
244,4
342,4
275,1
354,2
278,3
359,6
240,7
351,9
Zdroj: Eurostat, 2011, RIS, 2011
Graf 7.16: Vývoj počtu lékařů na 100 000 obyvatel
5
Zde je nutné podotknout, ţe byla zjištěna značná nejednotnost údajů za Moravskoslezský region
v databázi Eurostatu a českého regionálního informačního systému. Z tohoto důvodu jsou znázorněny
obě moţnosti, přičemţ při popisu budeme vycházet z českého statistického zdroje.
76
Z grafického znázornění jsou v uvedených regionech zcela zjevné značné rozdíly
v dostupnosti lékařské péče. Průměrný počet lékařů na 100 000 obyvatel se zde pohybuje
okolo 350, přičemţ v Lutychu připadá na stejný počet obyvatel přibliţně o 22 % lékařů více,
zatímco ve Slezsku zhruba o 1/3 méně.
Moravskoslezský region dosahuje od roku 2003 nadprůměrných hodnot a konverguje
směrem ke stagnujícím hodnotám Lutychu. Ve Slezsku došlo naopak ke sníţení počtu lékařů
o 8,3 % na daný počet obyvatel a projevuje se divergence vůči zbylým regionům.
Moravskoslezský region vykázal za sledované období zvýšení počtu lékařů na daný počet
obyvatel o 15 %. Při zachování stávajícího trendu je moţno předpokládat ještě mírné
navýšení. V Moravskoslezsku se dá hovořit o kvalitní a dostupné zdravotní péči lékařů,
problémy nastávají pouze v určitých lokalitách regionu.
Počet lůžek v nemocnicích na 100 000 obyvatel
Počet lůţek v nemocnicích k přepočtu na obyvatele vypovídá o kapacitních moţnostech
těchto lékařských zařízení. Stejně jako u předchozího indikátoru nejsou dostupná data za
6
region Northumberland & TaW, takţe komparace se dotkne pouze tří zvolených regionů .
Tabulka 7.17: Počet lůţek v nemocnicích na 100 000 obyvatel
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Lutych
738,6 734,2 727,7 725,4 724,6 721,5 670,9 660,2 653,3
Moravskoslezsko (RIS)
Moravskoslezsko (Eurostat)
620,0 620,0 620,0 610,0 610,0 600,0 590,0
EU-27
763,1 747,2 764,8 706,2 699,2 686,5 681,2 671,9 695,0
643,8 634,4 623,5 608,2 597,5 588,8 577,4 567,8 561,9
580
560
709,1 694,1
V Evropské unii (561 lůţek na 100 tis. obyvatel v roce 2008) došlo za sledované období
k redukci nemocničních lůţek na 100 000 obyvatel o 12,7 %. V roce 2008 tak připadalo na
jedno lůţko asi 178 pacientů. Obdobný vývoj je zřetelný rovněţ v Moravskoslezském regionu.
Počet lůţek klesal rovněţ v Lutychu a Slezsku, nicméně tamější kapacity jsou výrazně vyšší
neţ v průměru EU27 a Moravskoslezsku. Jednotlivé regiony však konvergují vůči průměru
Evropské unie, vyjma Slezska, kde došlo v roce 2008 k navýšení kapacity nemocničních lůţek
a odchýlení od předchozího trendu. Velice zajímavý je fakt, ţe Slezsko disponuje největším
počtem nemocničních lůţek, ale zároveň nejniţším počtem lékařů na 100 000 obyvatel.
Celkově dochází k mírné konvergenci i mezi regiony. Diference v počtu lůţek k obyvatelstvu
mezi Slezskem a Moravskoslezským regionem klesla o 5,6 %.
6
Rovněţ podotýkáme, ţe i v tomto případě byla zjištěna, tentokrát enormní, nejednotnost údajů za
Moravskoslezský region v databázi Eurostatu a českého regionálního informačního systému. Při popisu
budeme opět vycházet z českého statistického zdroje.
77
Další vývoj tohoto ukazatele v Moravskoslezsku bude silně záviset na rozhodování ohledně
redukce lůţkových kapacit nemocnic.
Graf 7.17: Vývoj počtu lůţek v nemocnicích na 100 000 obyvatel
6. Vzdělanost
Zvyšování kvalifikace lidských zdrojů je jedním z klíčových předpokladů dlouhodobě
udrţitelného rozvojového a inovačního potenciálu regionu. Pro lepší analytické zpracování
úrovně vzdělanosti členských zemí Evropské unie je dnes sledována řada vzdělanostních
ukazatelů. Bohuţel u dosaţených stupňů vzdělání obyvatel EU jsou data Eurostatu k dispozici
pouze za časovou řadu let 2008 aţ 2010.
Osoby ve věku 25-64 let s dosaženým středním vzděláním
Tabulka 7.18: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným středním vzděláním (%)
2008
2009
2010
Lutych
Moravskoslezsko
71,0
88,1
69,7
85,9
68,5
84,6
82,4
79,5
78,0
EU-27
73,2
75,7
72,5
74,8
72,2
74,1
78
Průměr EU u ukazatele dosaţeného středoškolského vzdělání se pohybuje okolo 74 %. Za
poslední tři sledované roky je patrný setrvalý pokles středoškolsky vzdělaných osob
v prostoru celé Evropské unie (v roce 2008 to bylo 75,7 %, v roce 2010 jiţ 74,1 %). Stejný
trend zaznamenávají rovněţ všechny zkoumané regiony.
Graf 7.18: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným středním vzděláním (%)
Z analyzovaných regionů se trvale nad průměrem Evropské unie pohybuje Moravskoslezsko
(84,6 %) a Slezsko (78 %). Pod průměrem EU jsou oba zbývající regiony: Northumberland &
TaW (72 %) a Lutych (68,5 %). U všech regionů je trend poklesu váhy obyvatel ve věku 25
aţ 64 let s nejvyšším ukončeným středoškolským vzděláním shodný. O málo vyšší dynamiku
poklesu zaznamenávají regiony s nejvyšším zastoupením této vzdělanostní kategorie, tzn.
Moravskoslezsko (pokles o 3,5 p.b.) a Slezsko (pokles o 4,4 p.b.). V roce 2010 byl rozdíl
mezi regionem s největším a nejmenším podílem středoškolsky vzdělaných osob 16,1 p.b.,
v roce 2008 to bylo 17,1 p.b. Vývoj disparity mezi regiony má tedy mírně konvergentní
charakter.
Pozitivním jevem je moţno označit trend poklesu váhy občanů s ukončeným středoškolským
stupněm vzdělání. Toto tvrzení je oprávněné proto, ţe pokles váhy tohoto ukazatele je
zapříčiněn růstem velikosti skupiny občanů s dosaţeným VŠ vzděláním. Moravskoslezsko
a Slezsko tak stále zůstávají nad průměrem EU i obou západních regionů, avšak na úkor
niţšího zastoupení vysokoškolsky vzdělaných osob, oproti uvedeným.
Do budoucna lze předvídat mírný pokles váhy středoškolsky vzdělaných osob v důsledku
dalšího očekávaného růstu počtu vysokoškolsky vzdělaných.
79
Osoby ve věku 25-64 let s dosaženým vysokoškolským vzděláním
Tabulka 7.19: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vysokoškolským vzděláním (%)
2008
2009
2010
Lutych
Moravskoslezsko
29,0
11,9
30,4
14,1
31,4
15,4
17,6
20,5
22,0
EU-27
26,7
24,3
27,5
25,2
27,8
25,9
Úroveň dosaţeného vysokoškolského vzdělání se v EU27 pohybuje v průměru okolo 26 %,
přičemţ za poslední tři sledované roky je patrný setrvalý vzestup hodnot ukazatele (v roce
2008 to bylo 24,3 %, v roce 2010 25,9 %). Vzestupný trend v této oblasti zaznamenávají
rovněţ všechny zkoumané regiony.
Z analyzovaných regionů se nad průměrem Evropské unie trvale pohybuje region Lutych
(31,4 %) a Northumberland & TaW (27,8 %). Za průměrem EU výrazně zaostává
Moravskoslezsko (15,4 %) a mírně také Slezsko (22,0 %). U všech regionů je patrný
vzestupný trend váhy obyvatel ve věku 25 aţ 64 let s ukončeným vysokoškolským vzděláním.
K největší změně procentuální váhy došlo ve Slezském vojvodství (nárůst o 4,4 %).
V roce 2011 činil rozdíl mezi regionem s největším (provincie Lutych) a nejmenším
(Moravskoslezsko) podílem vysokoškoláků 16 %, v roce 2008 to bylo 17,1 %. Vývoj disparity
mezi regiony má opět mírný konvergentní charakter.
Graf 7.19: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vysokoškolským vzděláním (%)
80
Rozdíly v zastoupení vysokoškolsky vzdělaných osob odhalují dlouhodobé rozdíly vývoje
vysokého školství mezi všemi regiony a státy. Zaostávání podílů osob s VŠ vzděláním
v Moravskoslezsku je způsobeno nejen dlouhodobě niţší potřebou těchto kapacit v regionu
(s výraznou váhou průmyslového sektoru), ale také niţším počtem vysokoškolských
pracovišť. Zejména ve Slezském vojvodství je vyšší hustota sítě soukromých vysokých škol,
a proto za ním Moravskoslezský region zaostává o více neţ 6,5 %. K průměru Evropské unie
by se Moravskoslezsko mohlo přiblíţit aţ v dekádě let 2020-2030.
Osoby ve věku 25-64 let s dosaženým nižším středním vzděláním
Tabulka 7.20: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným niţším středním vzděláním (%)
2008
Lutych
Moravskoslezsko
EU-27
2009
2010
35,8
10,7
34,0
10,1
34,8
9,2
8,7
7,6
7,5
29,5
28,6
29,1
28,0
27,6
27,3
Ukazatel dosaţeného niţšího středoškolského vzdělání se v průměru EU27 pohybuje okolo
27 %, přičemţ od roku 2008 dochází k setrvalému poklesu (v roce 2008 to bylo 28,6 %,
v roce 2010 27,3 %). Pokles váhy daného ukazatele zaznamenávají všechny zkoumané
regiony, s výjimkou provincie Lutych, kde došlo v posledním roce ke zvýšení o 0,8 p.b.
Graf 7.20: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným niţším středním vzděláním (%)
81
Z analyzovaných regionů se trvale výrazně nad průměrem Evropské unie pohybuje pouze
region Lutych (34,8 %). Region Northumberland & TaW, s hodnotou 27,6 %, je jen mírně
nad průměrem EU. Výrazně pod průměrem nalézáme oba východní regiony: Moravskoslezsko
(9,2 %) a Slezsko (7,5 %). U všech analyzovaných regionů je patrný mírně sestupný trend
váhy obyvatel ve věku 25 aţ 64 let s ukončeným niţším středoškolským vzděláním. K největší
změně procentuální váhy došlo v regionu Northumberland & TaW (pokles o 1,9 %).
V roce 2010 činil rozdíl mezi regionem s největším (Lutych) a nejniţším (Slezsko) podílem
osob s dosaţeným niţším středním vzděláním 27,3 %, v roce 2008 to bylo 27,1 %. Vývoj
disparity mezi regiony tak má ve sledovaném období téměř neměnný charakter.
Z grafu je zjevný výrazný rozdíl sledovaného ukazatele mezi západními a východními regiony.
V západních regionech Lutych a Northumberalnd & TaW se podíl osob ve věku 25 aţ 64 let
s dokončeným niţším středním vzděláním pohybuje mezi 27-35 %. Ve východních regionech
Slezsko a Moravskoslezsko se podíly stejného ukazatele pohybují mezi 7-9 %.
Osoby ve věku 25-64 let s dosaženým vyšším středním vzděláním
Tabulka 7.21: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vyšším středním vzděláním (%)
2008
2009
2010
Lutych
Moravskoslezsko
35,2
77,4
35,7
75,8
33,7
75,4
73,7
71,9
70,5
EU-27
43,7
47,1
43,4
46,8
44,6
46,8
Hodnoty ukazatele dosaţeného vyššího středoškolského vzdělání se v průměru EU27
pohybují okolo 47 %. Od roku 2008 můţeme pozorovat mírný pokles osob s vyšším středním
vzděláním v prostoru celé Evropské unie (v roce 2008 to bylo 47,1 %, v roce 2010 46,8 %).
Pokles váhy tohoto ukazatele zaznamenávají všechny zkoumané regiony s výjimkou regionu
Northumberland & TaW, kde došlo v posledním roce k nárůstu o 1,2 p.b.
Z analyzovaných regionů se trvale výrazně nad průměrem Evropské unie pohybuje
Moravskoslezsko (75,4 %) a Slezsko (70,5 %). Region Northumberland & TaW, s hodnotou
44,6 % je jen mírně pod průměrem EU27. Značně pod průměrem se nachází Lutych
(33,7 %). U tří regionů, s výjimkou Northumberlandu & TaW, je tedy patrný mírný sestupný
trend váhy obyvatel ve věku 25 aţ 64 let s ukončeným vyšším středoškolským vzděláním.
K největší změně procentuální váhy došlo ve Slezsku (pokles o 2,2 %).
V roce 2010 činil rozdíl mezi regionem s největším (Moravskoslezsko) a nejmenším (Lutych)
podílem osob s vyšším středoškolským vzděláním 41,7 %, v roce 2008 to bylo 42,2 %.
Vývoj disparity mezi regiony má tak mírný konvergentní charakter. I v případě tohoto
ukazatele jsou zřetelné rozdíly mezi západními a východními regiony. V regionech Lutych
a Northumberalnd & TaW se podíl osob ve věku 25 aţ 64 let s dokončeným vyšším středním
vzděláním pohybuje mezi 33 -45 %, v Moravskoslezsku a Slezsku dosahuje tento podíl
70-75 %.
82
Graf 7.21: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vyšším středním vzděláním (%)
Do budoucna lze předpokládat další mírné sniţování váhy osob v této kategorii vzdělanosti,
zejména v Moravskoslezsku a Slezsku, a to v souvislosti s nutnou potřebou zvyšování váhy
osob s dosaţeným vysokoškolským vzděláním.
7. Digitální společnost
Domácnosti s přístupem k internetu
Míra domácností s přístupem k internetu vypovídá o úrovni regionů z hlediska vyuţívání
a přístupu společnosti k internetu. Čím vyšší míra je, tím více lze hovořit o společnosti jako
o společnosti digitální, pro níţ je přístup k internetu nutností.
Jelikoţ indikátor nebyl za EU27 dostupný, je jako srovnávací rovina vyuţit průměr
analyzovaných regionů.
Tabulka 7.22: Domácnosti s přístupem k internetu doma (% domácností)
2007
Lutych
Moravskoslezsko
Průměr regionů
33
41
55
46
2008
2009
57
45
49
68
55
57
50
60
75
60
83
2010
65
54
62
69
63
Ukazatel má progresivní charakter, v průběhu sledovaného období vzrostl počet připojených
domácností v průměru ze 46 % aţ na 63 % v roce 2010.
Graf 7.22: Vývoj počtu domácností s přístupem k internetu doma (% domácností)
Pozn: Průměr regionů pro rok 2007 je tvořen hodnotami regionů mimo Lutychu.
Z analyzovaných regionů je pouze region Moravskoslezsko po celou dobu pod průměrem
regionů, avšak vykazuje stálý nárůst a v roce 2010 jiţ lze hovořit o nadpoloviční většině
domácností s přístupem k internetu doma, přesněji o 54 % domácností. Slezsko
charakterizuje v tomto ohledu stabilní tempo růstu, jeţ dosahuje od roku 2009 průměrných
hodnot analyzovaných regionů, s hodnotou 62 % v roce 2010. V tomtéţ roce vykázal region
Lutych o 3 p.b. více, a to po počáteční stagnaci vlivem růstu od roku 2009. Northumberland
& TaW dosahoval v roce 2010 hodnot na úrovni 69 %.
Disparita tohoto indikátoru vykazuje konvergentní průběh (s výchozím rozptylem 22 p.b.
a rozptylem v koncovém roce analýzy 15 p.b.). Vývoj je však ovlivněn výrazně progresivním
trendem regionu Northumberland & TaW do roku 2009, kdy byl rozptyl 25 p.b. Pokles
hodnot indikátoru v regionu Northumberland & TaW na 69 % v roce 2010 je tak příčinou
konvergentního výsledku z pohledu celkového hodnocení disparity. Je nutno podotknout, ţe
podobný pokles hodnot mezi lety 2009 a 2010 v Northumberlandu & TaW je moţno
pozorovat i u ostatních indikátorů v oblasti digitální společnosti.
Moravskoslezský region za všemi srovnávanými regiony zaostává, a to o téměř shodný počet
p.b. na začátku i konci sledovaného období. Příčinou je pomalejší tempo růstu od roku 2008.
Za předpokladu udrţení stejného tempa růstu by se Moravskoslezsko mohlo ostatním
regionům v následujících dvou letech výrazněji přiblíţit.
84
Jedinci pravidelně používající internet
Počet jedinců pravidelně pouţívajících internet vypovídá o úrovni regionů z hlediska vyuţívání
a přístupu domácností k internetu. Čím více osob internet pravidelně pouţívá, tím více lze
hovořit o společnosti jako o digitální společnosti, pro níţ je pravidelné pouţívání internetu
nutností.
Jelikoţ ukazatel nebyl dostupný za EU27, jako srovnávací rovina zde poslouţí průměr
analyzovaných regionů. Ten byl počítán pro období mezi lety 2008-2010, kdy byla dostupná
data za všechny pozorované regiony
Tabulka 7.23: Jedinci pravidelně pouţívající internet (% jedinců)
2007
Lutych
Moravskoslezsko
Průměr regionů
36
40
2008
2009
60
47
45
55
52
66
49
52
86
63
2010
71
51
55
75
63
Graf 7.23: Vývoj počtu jedinců pravidelně pouţívajících internet (% jedinců)
Ukazatel má progresivní charakter, v průběhu sledovaného období stoupl v průměru počet
jedinců pravidelně pouţívajících internet z 52 % na 63 % v roce 2010, coţ odpovídá
85
průměrné hodnotě předchozího indikátoru (Domácnosti s přístupem k internetu doma), ve
stejném časovém intervalu.
Z analyzovaných regionů byly Moravskoslezsko a Slezsko po celé sledované období pod
průměrem regionů, avšak i zde lze pozorovat trvalý nárůst hodnot ukazatele. V roce 2010
dosahovaly oba regiony nadpoloviční většiny jedinců pravidelně pouţívajících internet,
přesněji 51 % v Moravskoslezsku a 55 % ve Slezském vojvodství. Západoevropské regiony
Lutych a Northumberland & TaW dosahují hodnot o 15-20 p.b. vyšších.
Disparita tohoto indikátoru vykazuje divergentní průběh (s výchozím rozptylem 10 p.b. v roce
2008 a rozptylem 20 p.b. v koncovém roce analýzy). Divergentní průběh disparity mezi
srovnávanými regiony je negativním jevem, je moţno zde pozorovat výrazný rozdíl v tempu
růstu pravidelného pouţívání internetu mezi zkoumanými regiony západní Evropy
a sousedícími východními regiony Moravskoslezska a Slezska.
Moravskoslezský region za všemi srovnávanými regiony zaostává, ve vztahu ke Slezsku se na
konci sledovaného období jednalo o stejný počet p.b. jako na jeho počátku, coţ je
způsobeno pomalejším tempem růstu od roku 2008. Ve vztahu k západoevropským regionům
se však ztráta velmi výrazně navýšila. Moravskoslezsko zaostávalo v roce 2008 za regionem
Lutych o 13 p.b, v roce 2010 to bylo však jiţ o 20 p.b. Ještě výraznější je odstup od
Northumberlandu & TaW, který činil v roce 2010 24 p.b., ačkoliv v roce 2008 byl pouze
8 p.b. To ukazuje, ţe je v Moravskoslezském regionu stále nevyuţitý potenciál pro rozvoj
digitální společnosti. Tato skutečnost by měla být reflektována a za pomoci vhodných
nástrojů, jako jsou např. školení pro vyuţívání internetu, je nutné stimulovat progresivnější
vývoj v oblasti pravidelného vyuţívání internetu jednotlivci.
Jedinci, kteří objednali zboží či služby přes internet pro soukromé účely
Počet jedinců, kteří objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukromé účely vypovídá
o úrovni regionů z hlediska sofistikovanějšího vyuţívání internetu domácnostmi.
Jelikoţ ani v tomto případě nebyl ukazatel dostupný za EU27, jako srovnávací rovina je zde
pouţit průměr analyzovaných regionů. Ten byl počítán pro období mezi lety 2008-2010, kdy
byla dostupná data za všechny srovnávané regiony.
Tabulka 7.24: Jedinci, kteří objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukromé účely (%)
2007
Lutych
Moravskoslezsko
Průměr regionů
15
2008
2009
19
19
18
45
25
29
21
22
73
36
86
2010
33
23
27
61
36
Graf 7.24: Vývoj počtu jedinců, kteří objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukromé
účely (%)
Ukazatel má progresivní charakter. V průběhu sledovaného období stoupl v průměru počet
jedinců, kteří objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukromé účely, z 25 % na 36 %
v roce 2010. Nutno však podotknout, ţe průměrné hodnoty jsou silně ovlivněny odlehlými
hodnotami regionu Northumberland & TaW – jeho hodnoty se blíţí hodnotám, kterých region
dosahoval u předchozího indikátoru, popisující počet jedinců pravidelně pouţívající internet.
Z toho vyplývá, ţe většina osob, které pravidelně pouţívají internet, jej vyuţívá i pro nákup
zboţí či sluţeb pro soukromé účely. V tomto ohledu je velmi důleţité prostředí, tedy zda se
tato forma nakupování stala v dané zemi běţnou, coţ závisí mimo jiné na míře
důvěryhodnosti a bezpečnosti transakcí. Spojené království se v tomto ohledu řadí beze
sporu mezi světovou špičku, čímţ lze vysvětlit dosaţené hodnoty popisovaného indikátoru.
Z analyzovaných regionů je pozorován nejméně progresivní vývoj u regionu
Moravskoslezsko, kde v období mezi lety 2008-2010 ukazatel vzrostl pouze o 4 p.b., zatímco
ve Slezsku o 9 p.b., v Lutychu o 14 p.b. a u Northumberlandu & TaW o 16 p.b. Z toho je
patrné, ţe disparita tohoto indikátoru vykazuje divergentní průběh (s výchozím rozptylem
27 p.b. v roce 2008 a rozptylem 38 p.b.v koncovém roce analýzy).
Divergentní průběh disparity mezi srovnatelnými regiony je negativním jevem, především pro
region Moravskoslezsko, u něhoţ je pozorováno nejpomalejší tempo růstu tohoto ukazatele.
Z tohoto zjištění vyplývá nutnost aplikace vhodných nástrojů, jeţ zlepší vnímání internetu
společností. Pouze pokud se stane internet pro lidi důvěryhodným prostředkem k objednání
či nákupu zboţí a sluţeb pro soukromé či pracovní účely, povede to ke standardní úrovni
digitalizace, jako v jiných vyspělých regionech.
87
8. Životní prostředí
Produkce komunálního odpadu na jednoho obyvatele
Indikátor produkce komunálního odpadu na jednoho obyvatele vyjadřuje velikost zatíţení
ţivotního prostředí odpadem, jehoţ producenty jsou zejména obyvatelé daného regionu. Čím
méně odpadu je produkováno, tím menší je zátěţ ţivotního prostředí.
Data za EU27 nejsou v databázi Eurostatu dostupná, srovnávací rovinou byl proto zvolen
7
průměr analyzovaných regionů .
Tabulka 7.25: Produkce komunálního odpadu na jednoho obyvatele (kg)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
Moravskoslezsko
353
359
397
394
426
427
427
438
272
429
302
436
325
334
324
304
287
277
332
348
353
348
355
Průměr regionů
555
418
Pozn: Průměr regionů je počítán pouze pro rok 2009, kdy byla dostupná data ze všech regionů.
Průběh ukazatele má po prvotním růstu spíše stagnující charakter, coţ lze připsat v poslední
době se zvyšujícímu povědomí o nutnosti ochrany ţivotního prostředí a recyklaci obecně.
Z tohoto pohledu je pozoruhodný, ne-li alarmující, progresivní rostoucí trend u regionu
Moravskoslezsko, jeţ můţe představovat budoucí hrozbu. Vhodnou politikou by mohlo být
dosaţeno zastavení tohoto trendu.
Stávající produkce odpadu v regionu Moravskoslezsko je ze všech analyzovaných regionů
nejniţší, přičemţ v roce 2009 to bylo 325 kg na obyvatele. Slezské vojvodství dosáhlo ve
stejném období hodnoty 355 kg na obyvatele, avšak se stagnujícím trendem v období
posledních tří let. Podobný trend je pozorován i u regionu Lutych, kde je ovšem o poznání
vyšší hladina produkce, dosahující hodnoty 436 kg na obyvatele v roce 2009. Jelikoţ hodnoty
ukazatele regionu Northumberland & TaW jsou k dispozici pouze za rok 2009, nelze hovořit
o trendu.
I tak je však moţno srovnat hladinu produkce komunálního odpadu v tomto regionu
s ostatními regiony. Northumberland & TaW dosahoval v roce 2009 hodnoty 555 kg na
obyvatele, coţ je mnohem více, neţ u kteréhokoliv z ostatních srovnávaných regionů.
7
Průměr regionů byl počítán pro období mezi lety 2007-2009, přičemţ pro rok 2009 byla dostupná
data za všechny regiony, v letech 2007 a 2008 vyjma regionu Northumberland & TaW. Rok 2009 je
proto zatím jediným rokem zobrazujícím úroveň produkce komunálního odpadu ve všech
srovnávaných regionech.
88
Graf 7.25: Vývoj produkce komunálního odpadu na jednoho obyvatele (kg)
Znečištění tuhými částicemi PM10
Ukazatel znečištění tuhými částicemi PM10 vyjadřuje velikost zátěţe ovzduší, přičemţ velikost
je vyjádřena jednotkou t/km². Čím méně tuhých částic polétavého prachu je produkováno
a uvolňováno do ovzduší, tím menší je zátěţ ţivotního prostředí.
Ukazatel není dostupný na úrovni Evropské unie, jako srovnávací rovina zde byl zvolen
průměr analyzovaných zemí. Z důvodu nedostupnosti ukazatele na úrovni regionů NUTS II,
byl indikátor zpracován na úrovni NUTS I, tedy za území komparovaných zemí. Jelikoţ
všechny analyzované regiony jsou svým charakterem obdobné, je velmi pravděpodobné, ţe
budou vykazovat vyšší míru znečištění, neţli uvádí průměr dané země.
Tabulka 7.26: Znečištění tuhými částicemi PM10 (t/km²)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Belgie
Polsko
16,0
6,0
15,4
6,6
14,6
6,4
14,4
6,3
14,4
6,0
13,6
6,0
12,8
6,2
12,3
5,9
11,0
10,5
9,7
9,7
9,1
8,7
8,6
8,0
Česká republika
Průměr zemí
7,5
10,1
6,7
9,8
6,4
9,3
6,5
9,2
6,4
9,0
5,6
8,5
5,5
8,3
5,6
7,9
Vysoce nad celkovým průměrem zemí se nachází Belgie, coţ je důsledkem charakteru
rovinatého, hustě osídleného, industrializovaného a hustou sítí silnic a dálnic protkaného
území. Průměrných hodnot dosahuje Spojené království, jenţ pojí silnou industrializaci
89
i rurální typ krajiny. Převaha rurální krajiny Polska je důvodem nízkých hodnot, u České
republiky také, spolu s mnoţstvím horských a podhorských oblastí.
Graf 7.26: Vývoj znečištění tuhými částicemi PM10 (t/km²)
Analyzované regiony, či obecně také městské oblasti však dosahují odlišných hodnot, coţ
detailně dokumentuje v případě Moravskoslezska následující indikátor Vystavení městského
obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi PM10, zobrazující průměrné 24 hodinové
koncentrace znečištění tuhými částicemi PM10.
Důleţitým srovnávacím aspektem je trend, jenţ sledovaná území v daném období vykazují.
Především Belgie v tomto ohledu vyčnívá, neboť vykazuje silně klesající trend, přičemţ byly
pozorovány hodnoty 16 t/km² na počátku sledovaného období a 12,3 t/km² na konci.
Klesající trend je u tohoto indikátoru ţádoucí, především jedná-li se o vysokou úroveň
hodnot, jakých Belgie dosahuje. Podobný trend je moţno pozorovat i u Spojeného království,
se sníţením zátěţe ovzduší o 3 t/km² ve sledovaném období. Mírně klesající trend je patrný
také v České republice, kde bylo znečištění sníţeno o 1,9 t/km². Nutno podotknout, ţe ČR
vykazuje nejniţší hodnoty ze všech sledovaných zemí. Polsko je zde charakterizováno
stagnujícím vývojem, coţ je v době tlaku na sniţování emisí negativním jevem.
Pozitivní je celkový vývoj disparity, vykazující konvergentní průběh (s výchozím rozptylem
10 b. v roce 2000 a rozptylem v koncovém roce analýzy 6,7 b.).
90
Vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi
PM10
Ukazatel vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi vyjadřuje
velikost zátěţe ovzduší v městských oblastech, kde ţije většina populace pozorovaných zemí,
a má tak přímě dopady na velkou část obyvatelstva země. Velikost je vyjádřena pomocí 24 h
koncentrace µg/m³. Čím méně tuhých částic je produkováno a uvolňováno do ovzduší, tím
menší je zátěţ dopadající na obyvatelstvo a ţivotní prostředí.
Tabulka 7.27: Vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi PM10
(24 h koncentrace µg/m³)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Belgie
Polsko
32,9
41,8
33,9
37,9
33,2
45,0
36,5
44,4
30,3
35,1
29,6
38,9
30,7
44,6
26,3
34,0
26,0
33,4
23,4
24,2
23,2
25,8
22,6
23,5
24,6
23,3
20,4
Česká republika
Moravskoslezsko
32,7
34,9
35,6
42,0
40,2
42,9
47,0
50,1
38,4
39,9
39,6
46,7
40,6
46,9
31,9
38,5
29,8
36,4
EU-27
27,7
27,1
28,1
31,2
27,8
29,2
30,8
29,0
26,8
Graf 7.27: Vývoj vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi
PM10 (24 h koncentrace µg/m³)
Zdroj: Eurostat, CHMI, 2011
Spojené království je jediné z analyzovaných zemí, jeţ dosahuje po celé sledované období
niţších hodnot ve vztahu k průměru Evropské unie, coţ by mohlo být způsobeno niţší úrovní
91
industrializace v nejvíce zalidněných městech, především metropolitní oblasti Londýna, a také
koncentrací tradičního průmyslu v přístavních oblastech s ostrovním, přímořským
charakterem klimatu.
V roce 2000 vykazovaly Česká republika a Belgie téměř shodné hodnoty, Moravskoslezsko
jen o 2 µg/m³ vyšší, následný průběh byl však značně odlišný. Zatímco u Belgie pozorujeme
nejvíce klesající trend za všech regionů, který se po roce 2006 dostal pod úroveň EU27,
v České republice a Moravskoslezsku je pozoruhodný především strmý nárůst znečištění do
maxima v roce 2003, kdy byla průměrná 24h koncentrace v ČR 47 µg/m³, v Moravskoslezsku
pak dokonce 50,1 µg/m³ (nadlimitní stav průměrných denních hodnot). Poté nastal v České
republice postupný pokles na 29,8 µg/m³ v roce 2008, stále se však jedná o hodnotu
překračující průměr EU27, konkrétně o 3 µg/m³. Po skokovém sníţení a opětovném nárůstu
hodnot, sníţilo Moravskoslezsko od roku 2006 hodnoty koncentrace na 36,4 µg/m³ v roce
2008, coţ je však více neţ na počátku sledovaného období (34,9 µg/m³). Vyšší hladinu na
počátku sledovaného období vykazovalo pouze Polsko (41,8 µg/m³), avšak s poklesem
hodnot oproti roku 2000 na 33,4 µg/m³ v roce 2008.
Obecně nelze u tohoto indikátoru hovořit o stabilním trendu, nýbrţ o kolísavosti s maximy
v letech 2003 a 2006, a to včetně průměru EU27. Celkový pokles hodnot ve sledovaném
období je pozorován u všech zemí, přičemţ rozdíl mezi roky 2000 a 2008 činí u Belgie
6,9 µg/m³, u ČR 2,9 µg/m³, u Spojeného království 3 µg/m³ a největší u Polska 8,4 µg/m³.
V průměru EU došlo pouze k nepatrnému sníţení, a to o 0,9 µg/m³. Z tohoto pohledu je
celkový nárůst hodnot v Moravskoslezsku (o 1,5 µg/m³) velmi negativním jevem.
Disparita tohoto indikátoru vykazuje konvergentní průběh (s výchozím rozptylem 18,4 b.
a rozptylem v koncovém roce analýzy 16 b.), avšak Česká republika a především Polsko
a Moravskoslezsko jsou dosahovanými hodnotami ukazatele stále velmi vzdáleny průměru
Evropské unie.
Měrné emise tuhých látek
Ukazatel měrné emise tuhých látek vyjadřuje velikost zátěţe ovzduší, přičemţ velikost je
vyjádřena jednotkou t/km². Čím méně tuhých látek je produkováno a uvolňováno do
ovzduší, tím menší je zátěţ ţivotního prostředí. Tento indikátor slouţí k vyjádření relace mezi
zeměmi a pozorovanými regiony, v případě Polska a ČR.
Tabulka 7.28: Měrné emise tuhých látek (t/km²)
2000
2001
Polsko
2002
2003
2004
2005
1,50
7,20
1,50
7,50
1,40
7,60
1,50
6,80
2006
2007
2008
Moravskoslezsko
1,33
1,21
1,27
1,04
1,05
1,26
0,56
Česká republika
0,61
0,60
0,59
0,43
0,42
0,42
0,41
Zdroj: RIS, GUS, 2011
Analyzované regiony, charakteristické těţkým průmyslem, jsou z hlediska znečištění,
především ovzduší, vzdáleny od průměrných hodnot dané země. Jelikoţ velká část produkce
těţkého průmyslu připadá na tyto regiony a naopak z hlediska země převládá rurální krajina,
92
především u Polska a částečně u České republiky, spolu s mnoţstvím horských
a podhorských oblastí, nejsou ve sledovaných regionech hodnoty znečištění několikanásobně
překračující hodnoty země výjimkou.
Graf 7.28: Vývoj měrných emisí tuhých látek (t/km²)
Vývoj tohoto indikátoru v Moravskoslezsku zaznamenával postupný pokles hodnot (od
1,33 t/km² v roce 2000) se skokovým sníţením v roce 2008 (na 0,56 t/km²), kdy se dostal
na hodnoty blízké průměru země (0,41 t/km² v roce 2008). Ve vztahu k Polsku je tato
skutečnost velice pozitivní, neboť hodnoty Moravskoslezska se pohybují pod průměrnými
hodnotami Polska. Slezské vojvodství dosahuje naopak hodnot aţ pětinásobně vyšších neţ
průměr země. Takto vysoké hodnoty jsou způsobeny především stále masivní produkcí
těţkého průmyslu, niţší technologickou úrovní, benevolencí úřadů či výrobou energie
primárně spalováním černého uhlí.
Emise skleníkových plynů CO2
Ukazatel emise skleníkových plynů CO2 vyjadřuje velikost zátěţe ovzduší, přičemţ velikost je
vyjádřena jednotkou t/km². Čím méně skleníkových plynů CO2 je produkováno a uvolňováno
do ovzduší, tím menší je zátěţ ţivotního prostředí.
Ukazatel není dostupný na úrovni Evropské unie, jako srovnávací rovina zde poslouţí průměr
analyzovaných zemí. Z důvodu nedostupnosti ukazatele na úrovni NUTS II, byl indikátor
zpracován na úrovni NUTS I, tedy za území komparovaných zemí. Jelikoţ všechny
analyzované regiony jsou svým charakterem obdobné, je velmi pravděpodobné, ţe budou
vykazovat vyšší míru znečištění, neţli uvádí průměr dané země. Pro vyjádření relace mezi
93
Českou republikou a Moravskoslezskem byl dále pouţit ukazatel Měrné emise oxidu
uhelnatého CO (t/km²).
Tabulka 7.29: Emise skleníkových plynů CO2 (t/km²)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Belgie
4,76
4,75
4,70
4,78
4,81
4,68
4,51
4,35
4,43
4,08
Polsko
1,25
1,23
1,19
1,23
1,23
1,24
1,29
1,28
1,27
1,20
2,75
2,77
2,68
2,70
2,69
2,67
2,64
2,60
2,54
2,32
Česká republika
1,87
1,90
1,84
1,83
1,84
1,83
1,85
1,86
1,79
1,69
Průměr zemí
2,66
2,66
2,60
2,63
2,64
2,61
2,57
2,53
2,51
2,32
Graf 7.29: Vývoj emisí skleníkových plynů CO2 (t/km²)
Hodnot vysoko nad celkovým průměrem dosahuje v této oblasti opět Belgie, a to následkem
charakterem rovinatého, hustě osídleného, industrializovaného území s vysokou úrovní
dopravy a hustou silniční a dálniční sítí. Průměrných hodnot dosahuje Spojené království, jeţ
snoubí jak silnou industrializaci a dopravu, tak i rurální typ krajiny. Převaha rurální krajiny je
důvodem nízkých hodnot u Polska (1,2 t/km² v roce 2009) a částečně také u České republiky
(1,69 t/km² v roce 2009), spolu s mnoţstvím horských a podhorských oblastí.
Nejvíce klesající trend ze všech pozorovaných území vykazuje Belgie se sníţením emisí
o 0,68 t/km² ve sledovaném období. Klesající trend je u tohoto indikátoru ţádoucí, především
jedná-li se o vysokou úroveň hodnot, kterých Belgie dosahuje. Mírně klesající trend je moţno
pozorovat i u ostatních území, přičemţ ve sledovaném období byly emise skleníkových plynů
CO2 sníţeny ve Spojeném království o 0,43 t/km² a v České republice o 0,18 t/km². Polsko
94
vykazuje téměř stagnující trend, se sníţením emisí pouze o 0,05 t/km², avšak s nejniţší
úrovní hodnot.
Celkový vývoj disparity vykazuje mírně konvergentní průběh (s výchozím rozptylem 3,51 b.
v roce 2000 a rozptylem v koncovém roce analýzy 2,88 b.).
Měrné emise oxidu uhelnatého CO
Ukazatel měrné emise oxidu uhelnatého CO vyjadřuje velikost zátěţe ovzduší, avšak zde
slouţí především jako nejbliţší dostupný komplement, za něţ jsou zjistitelná data za
Moravskoslezsko, a to vůči předchozímu indikátoru Emise skleníkových plynů CO2, pro
vyjádření relace mezi regionem Moravskoslezsko a Českou republikou.
Čím méně oxidu uhelnatého je produkováno a uvolňováno do ovzduší, tím menší je zátěţ
ţivotního prostředí. Velikost je vyjádřena jednotkou t/km². Důleţitá je však především úroveň
vzájemně vykazovaných hodnot ukazatele.
Tabulka 7.30: Měrné emise oxidu uhelnatého CO (t/km²)
Moravskoslezsko
Česká republika
2000
2001
25,02
4,05
24,71
4,00
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
26,81
3,51
23,90
3,06
25,33
3,03
30,21
3,34
22,54
2,82
Zdroj: RIS, 2011
Graf 7.30: Vývoj měrných emisí oxidu uhelnatého CO (t/km²)
Zdroj: RIS, 2011
Moravskoslezsko dosahovalo na počátku sledovaného období (v letech 2000 a 2001) hodnot
přibliţně 5 krát vyšších neţ byl průměr České republiky, přičemţ docházelo k dalšímu nárůstu
95
hodnot
znečištění
v regionu.
Na
počátku
sledovaného
období
dosahovaly
hodnoty 25,02 t/km², v roce 2006 byly hodnoty oproti ČR více neţ sedminásobné, s dále
rostoucím trendem, jenţ se zastavil na devítinásobku v roce 2007 (30,21 t/km²). V roce 2008
byl zaznamenán propad hodnot na 22,54 t/km², tedy pod úroveň roku 2000. V průměru
hodnot České republiky je zjevný klesající trend po celé sledované období, z hodnoty 4,05
t/km² v roce 2000 na 2,82 v roce 2008.
Měrné emise oxidu dusíku NO
Ukazatel měrné emise oxidu dusíku NO vyjadřuje velikost zátěţe ovzduší, přičemţ velikost je
vyjádřena jednotkou t/km². Čím méně emisí oxidu dusíku je produkováno a uvolňováno do
ovzduší, tím menší je zátěţ ţivotního prostředí. Tento indikátor slouţí k vyjádření relace mezi
zeměmi a pozorovanými regiony, a to v případě Polska a České republiky.
Tabulka 7.31: Měrné emise oxidu dusíku NO (t/km²)
2000
2001
Polsko
2002
2003
2004
2005
2,50
9,20
2,60
9,50
2,60
9,10
2,60
9,70
2006
2007
2008
Moravskoslezsko
4,10
4,41
4,30
4,58
4,34
4,38
3,77
Česká republika
2,06
2,10
2,08
1,96
1,94
1,97
1,77
Graf 7.31: Vývoj měrných emisí oxidu dusíku NO (t/km²)
96
Analyzované regiony, charakteristické těţkým průmyslem, jsou z hlediska znečištění,
především ovzduší, velmi vzdáleny od hodnot, kterých dosahuje daná země. Jelikoţ velká
část produkce těţkého průmyslu připadá na tyto regiony a naopak z hlediska země převládá
rurální krajina u Polska a částečně také u ČR, spolu s mnoţstvím horských a podhorských
oblastí, hodnoty znečištění ve sledovaných regionech několikanásobně překračující hodnoty
země nejsou výjimkou.
Vývoj tohoto indikátoru v Moravskoslezsku zaznamenal po prvotním růstu hodnot, z 4,10
t/km² v roce 2000 na 4,58 v roce 2005, pokles se skokovým sníţením v roce 2008 (na 3,77
t/km²). Relace k ČR hovoří o mírném zvětšování disparity, hodnoty Moravskoslezska se však
po celé sledované období pohybují těsně nad dvojnásobkem hodnot průměrně vykazovaných
za Českou republiku. Polsko dosahuje oproti ČR hodnot jen nepatrně vyšších, cca
o 0,6 t/km², avšak Slezsko více neţ dvojnásobně přesahuje hodnoty Moravskoslezska,
s maximem 9,7 t/km² v roce 2005. To představuje téměř čtyřnásobně vyšší znečištění oproti
průměru Polska. Ve vztahu k Polsku je tato skutečnost, stejně jako u indikátoru Emise tuhých
látek, pozitivní, ačkoli při nepříznivých rozptylových podmínkách je území Moravskoslezska
zasaţeno polským znečištěním.
9. Dopravní infrastruktura
Dálnice
Délka dálnic vypovídá o dostupnosti regionu a úrovni dálniční infrastruktury. Velikost je
vyjadřována pomocí přepočtu délky dálnic k velikosti daného území, tedy k rozloze regionu.
Je nutno poznamenat, ţe do indikátoru jsou zavrţeny pouze dálnice se statusem. Jelikoţ
ukazatel není dostupný za EU27, byl vypočten průměr analyzovaných regionů, a to z lokalit
s kompletními daty časové řady, tedy bez regionu Lutych.
Tabulka 7.32: Dálnice (km/100km²)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
6,82
6,91
6,90
6,90
6,90
Moravskoslezsko
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,00
0,28
0,52
1,00
0,20
0,24
0,24
0,24
0,53
0,53
0,59
0,59
0,67
0,81
0,21
0,21
0,21
0,21
0,21
0,21
0,21
0,21
0,22
0,22
Průměr regionů
0,14
0,15
0,15
0,15
0,25
0,25
0,27
0,36
0,47
0,67
Pozn: Průměr regionů počítán z lokalit s kompletními daty časové řady (mimo Lutych).
Region Lutych disponuje dálniční infrastrukturou velmi vysoké úrovně, neboť je propojen
s okolím sedmi dálnicemi, coţ zapříčiňuje vysoké hodnoty tohoto ukazatele
(6,90 km/100km²).
V Northumberlandu & TaW dochází u tohoto indikátoru k dlouhodobé stagnaci. Region
disponuje sítí dálnic a rychlostních silnic pouze v okolí centrální oblasti Newcastle upon Tyne,
s napojením na dálniční síť jiţním směrem. Nutno podotknout, ţe tím jsou propojeny
97
všechny hustě zalidněné oblasti a napojení na dálniční síť jiným, neţ jiţním směrem, by
ztrácelo smysl.
Graf 7.32: Vývoj délky dálnic (km/100km²)
Slezské vojvodství jako výrazně nejrozlehlejší a nejlidnatější ze všech pozorovaných oblastí
protíná dálnice vedoucí západo-východním směrem, jeţ zabezpečuje spojení s Německem.
V provozu je také první z uvaţovaných propojení Katovické konurbace, a to ze severní části
oblasti jiho-východním směrem. Ačkoli je dálniční infrastruktura takto významného a velkého
regionu nedostačující a schází také napojení na ČR, jedná se o nejlépe dálnicemi propojenou
oblast v rámci Polska.
Moravskoslezsko aţ do roku 2007 nedisponovalo dálničním napojením, coţ bezesporu brzdilo
rozvoj této oblasti. Od tohoto roku docházelo k postupnému navyšování počtu dálničních
kilometrů, aţ na hodnotu 1km/100km² v roce 2009. Dálnicemi a rychlostními komunikacemi
jsou propojeny nejhustěji zalidněné oblasti regionu se zbytkem země. Ţádoucí pro
Moravskoslezsko je dokončení plánovaného napojení na Polsko, řešení dopravní situace mezi
západní a střední částí regionu (úsek Opava-Ostrava) a na hlavním tahu spojující region se
Slovenskem. Patrný je progresivní trend hodnot v pozorovaném období, z čehoţ je zjevné, ţe
dochází k dalšímu navyšování délky dálničních úseků a rozvoji dopravní infrastruktury.
Tento indikátor vykazuje mírně konvergentní průběh (s výchozím rozptylem 6,82 b. v roce
2000 a rozptylem v koncovém roce analýzy 6,68 b.), coţ je způsobeno výstavbou dálnice
v regionu Moravskoslezsko a dlouhodobou stagnací hodnot ukazatele v Northumberlandu &
TaW. Pozitivně lze hovořit o rostoucím trendu v Moravskoslezsku, neboť chybějící dálnice
byla všeobecně povaţována za brzdu rychlejšího rozvoje oblasti.
98
Silnice mimo dálnice
Délka silnic vypovídá o úrovni dopravní infrastruktury. Velikost je vyjadřována pomocí
přepočtu délky dálnic k velikosti daného území, tedy k rozloze regionu. Jelikoţ ukazatel není
dostupný za EU27, byl vypočten průměr analyzovaných regionů, a to z lokalit s kompletními
daty časové řady, tedy bez regionu Lutych.
Tabulka 7.33: Silnice mimo dálnice (km/100km²)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
Moravskoslezsko
483
61
483
60
483
61
483
61
62
387
62
387
62
60
60
62
200
204
202
202
202
203
Průměr regionů
167
143
167
144
168
144
168
144
168
143
168
144
203
201
200
204
173
146
173
145
172
145
173
147
Pozn.: Průměr regionů počítán z lokalit s kompletními daty časové řady (mimo Lutych).
Graf 7.33: Vývoj délky silnic - mimo dálnice (km/100km²)
Region Lutych disponuje silniční a dálniční infrastrukturou velmi vysoké úrovně, coţ
zapříčiňuje vysoké hodnoty tohoto ukazatele (387 km/100km² v roce 2009). Řádově
podobných hodnot dosahují po celé sledované období regiony Northumberland & TaW
(173 km/100km² v roce 2009) a Slezské vojvodství (204 km/100km² v roce 2009), ačkoli
prvně jmenovaný je svým charakterem, s venkovskými a horskými oblastmi, podoben spíše
Moravskoslezsku, jenţ však dosahuje hodnot niţších (62 km/100km² v roce 2009).
99
Z analyzovaných regionů tedy Moravskoslezsko disponuje nejméně hustou silniční sítí.
Hodnoty u všech tří posledně jmenovaných regionů stagnují, coţ znamená, ţe ve
sledovaném období nedošlo k výraznější výstavbě silniční infrastruktury.
Délka železnic
Délka ţeleznic vypovídá o hustotě ţelezniční sítě. Velikost je vyjadřována pomocí přepočtu
délky ţeleznic k velikosti daného území, tedy k rozloze regionu. Indikátor nezohledňuje
kvalitu ţeleznic, tedy zda se jedná o koridor, nebo zda je ţeleznice elektrifikována.
V důsledku chybějících dat je tento ukazatel de facto relací komparovaných východních
regionů, s moţností srovnání s regionem Lutych pouze v jednom roce sledovaného období.
Tabulka 7.34: Délka ţeleznic (km/100km²)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
Moravskoslezsko
12,0
12,1
12,2
11,5
12,1
12,1
12,4
12,4
11,9
12,4
12,4
15,9
15,6
18,9
18,4
17,2
17,2
17,4
17,4
17,4
17,5
Zdroj: Eurostat, RIS, GUS, 2011
Hustota ţelezniční sítě v Lutychu dosahovala v roce 2008 11,9 km/100km². Obdobných
hodnot, cca o 0,5 km/100km² vyšších dosahuje Moravskoslezsko. Ve Slezsku pozorujeme ke
konci sledovaného období (od roku 2006) hodnoty vyšší o cca 5 km/100km². Stagnace
vývoje daného ukazatele svědčí o tom, ţe nedochází, v případě Slezska jen nepatrně,
k výstavbě nových ţelezničních úseků ani v jednom z regionů.
Graf 7.34: Vývoj délky ţeleznic (km/100km²)
Zdroj: Eurostat, RIS, GUS, 2011
100
Letecká přeprava cestujících - počet cestujících na 1000 obyvatel
Počet cestujících letecké přepravy ukazuje vytíţenost letiště daného regionu, přičemţ kaţdý
z analyzovaných regionů disponuje terminálem mezinárodní přepravy. Letecká doprava, jako
nejrychlejší a jedna z nejdůleţitějších forem, především mezinárodní osobní přepravy,
v dnešním světě determinuje vzdálenosti. Přímá spojení s jinými městy a regiony zvyšují
dostupnost regionu a umoţnují nárůst přepravy cestujících, vţdy v závislosti na charakteru
a podmínkách pro leteckou přepravu. Čím vyšší je hodnota tohoto indikátoru, tím vyšší
úrovně dosahuje letecká přeprava v daném regionu.
Velikost je vyjadřována pomocí přepočtu počtu přepravených cestujících k populaci daného
regionu. Jelikoţ ukazatel nebyl dostupný na úrovni Evropské unie, byl vypočten průměr
analyzovaných regionů. Ten byl počítán pro všechny regiony v letech 2006-2009.
Tabulka 7.35: Letecká přeprava cestujících - počet cestujících na 1000 obyvatel
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
Moravskoslezsko
0,11
0,13
2,43
2,80
0,19
Průměr regionů
2,25
2,42
3,37
3,71
0,29
0,22
0,31
0,24
0,37
0,25
0,33
0,22
0,29
0,39
0,51
0,50
3,86
1,16
4,01
1,24
3,58
1,18
3,26
1,08
Graf 7.35: Vývoj letecké přepravy cestujících - počtu cestujících na 1000 obyvatel
101
Průměr je silně ovlivněn odlehlými hodnotami regionu Northumberland & TaW, jeţ dosahuje
v roce 2009 (i přes propad od roku 2007) hodnoty 3,26. Ostatní regiony dosahují hodnot
v rozmezí 0,22 (Moravskoslezsko) aţ 0,50 (Slezsko).
Významnou roli při počtu přepravených cestujících můţe mít spádová oblast, ačkoli hodnoty
jsou přepočteny na obyvatele. V tomto ohledu má výrazně nejlepší pozici Slezské vojvodství,
jeţ je také nejvíce rostoucím regionem v tomto ohledu. Minimální pokles v roce 2009 na
hodnotu 0,50, i přes celosvětovou krizi v letecké přepravě cestujících, signalizuje výrazné
zlepšení místních podmínek. Ačkoli jsou lety ze Slezska zajišťovány pouze čtyřmi leteckými
společnostmi, z čehoţ 90% letů operují nízkonákladové společnosti, cestujícím je nabízeno
přímé spojení s 27 městy. Celosvětový trend v letecké přepravě směřuje k tlaku na co
nejniţší cenu, proto spolupráce se dvěma významnými nízkonákladovými společnostmi,
z čehoţ jedna pojala katovické letiště za domovskou základnu, přineslo vzrůstající počet
cestujících dosahujících celkově jiţ téměř 2,4 milionu. Letišti však stále chybí kvalitnější
napojení na města v oblasti.
Ačkoli Northumberland & TaW disponuje spádovou oblastí jen o málo větší neţ je tomu
u Moravskoslezska, počet přepravených cestujících dosáhl za rok 2007 hodnoty 5 624 000
osob, zatímco maximum z roku 2008 čítá za Moravskoslezsko 311 000 osob. Nejen v počtu
přepravených cestujících se Northumberland & TaW u tohoto ukazatele zcela vymyká. Letiště
v Newcastle nabízí přímé spojení s 84 městy (i zaoceánskými), je napojeno na město
a region metrem, dálnicí i ţeleznicí a úroveň zázemí a sluţeb je nesrovnatelná s kterýmkoli
jiným letištěm z analyzovaných regionů. K tak masivnímu rozvoji letecké přepravy došlo
především díky odlehlejší poloze regionu od centrální oblasti, horší dopravní dostupnosti,
boomu v letecké přepravě cestujících či investicemi do samotného letiště a potřebné
infrastruktury. Naopak poloha v blízkosti centrální oblasti, vynikající dostupnost a dopravní
infrastruktura regionu Lutych je příčinou nízké úrovně vyuţívání letecké přepravy cestujících
v této oblasti. Místní letiště se soustřeďuje pouze na přímořské destinace, jichţ nabízí
v současné době 19, ale jedná se o pravidelná spojení.
Hodnoty nejniţší úrovně dosahuje Moravskoslezsko, přičemţ letiště v Mošnově nabízí pouze
dvě pravidelné linky a mnoţství sezónních, nepravidelných, tzv. charterových letů. Při
zachování stávající politiky letiště lze očekávat stagnující vývoj, nebo mírný pokles, jeţ
způsobuje celkovou divergenci disparity, a tedy velký nevyuţitý potenciál. Ten spočívá
především ve vynikajících parametrech letiště, velké spádové oblasti, plánovanému
vlakovému napojení na dopravní terminál v Ostravě-Svinově, moţnosti napojení na blízkou
dálnici a především nevyuţité kapacity z hlediska dopravců, kdy by měly být podle
současného trendu, či po vzoru katovického letiště osloveny především nízkonákladové
společnosti.
Počet vozidel na 1000 obyvatel
Vývoj počtu vozidel (všech vozidel s výjimkou přípojných vozidel a motocyklů) na 1000
obyvatel zde vypovídá o úrovni dopravy, neboť vozidla představují hlavní dopravní
prostředek. Lze předpokládat, ţe čím vice je vozidel, tím vyšší je frekvence dopravy a tím
vyšší jsou nároky na kvalitní silniční a dopravní infrastrukturu.
102
Jelikoţ ukazatel není dostupný za EU27, jako srovnávací rovina zde poslouţí průměr
Tabulka 7.36: Počet vozidel na 1000 obyvatel
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Lutych
Moravskoslezsko
477
298
481
309
485
329
489
324
496
335
500
351
502
365
506
386
511
402
515
403
310
320
332
342
358
378
404
435
474
487
Průměr regionů
366
363
377
371
389
384
409
391
427
404
422
413
425
424
431
439
436
456
436
460
Ukazatel má silně progresivní charakter, v průběhu sledovaného období stoupl v průměru
počet vozidel - všech vozidel s výjimkou přípojných vozidel a motocyklů na 1000 obyvatel
o 97 (z 363 v roce 2000 na 460 v roce 2009). Takovéto tempo růstu přibliţně odpovídá
tempu růstu v regionu Moravskoslezsko, pomalejší tempo vykazují regiony Northumberland
& TaW a Lutych, který však dosahuje vysoce nadprůměrných hodnot (477 v roce 2000, 515
v roce 2009) a disponuje vysoce rozvinutou silniční a dálniční infrastrukturou (viz indikátory
délka dálnic a délka silnic).
Graf 7.36: Vývoj počtu vozidel na 1000 obyvatel
Nejrychlejší tempo růstu je pozorováno u Slezska (růst z 310 v roce 2000 na 487 v roce
2009), které je od roku 2007 nad úrovní ukazatele vykazovaného v regionu Northumberland
& TaW i nad průměrem regionů. To můţe znamenat hrozbu, neboť ve stejném období nebyl
103
v tomto regionu pozorován adekvátní rozvoj silniční a dálniční infrastruktury (viz indikátory
délka dálnic a délka silnic). Stejná hrozba platí také pro Moravskoslezsko, jeţ disponuje
nejméně hustou silniční sítí a trend růstu počtu vozidel (růst z 298 v roce 2000 na 403 v roce
2009) neodpovídá adekvátnímu rozvoji silniční a dálniční infrastruktury (viz indikátory délka
dálnic a délka silnic). Takto vysoké tempo růstu lze přičíst zvýšené dostupnosti vozidel
obyvatelstvu a celosvětovému trendu v nárůstu počtu vozidel.
Vzhledem k vysokému tempu růstu ukazatele u Moravskoslezska a Slezského vojvodství,
vykazuje disparita tohoto indikátoru konvergentní průběh (s výchozím rozptylem 179 v roce
2000 a rozptylem v koncovém roce analýzy 112).
10. Kvalita života
Oblast kvality ţivota zahrnuje rovněţ indikátory, které jiţ byly charakterizovány v předešlých
částech, a proto jiţ nebudou duplicitně uváděny. Jedná se o indikátory počtu zjištěných
trestných činů na 1000 obyvatel, produkce komunálního odpadu na obyvatele a míru
dlouhodobé nezaměstnanosti.
Čistý disponibilní důchod domácností
Čistý disponibilní důchod domácností představuje částku, kterou mohou domácnosti věnovat
na konečnou spotřebu, na úspory finančních aktiv a na akumulaci hmotných i nehmotných
aktiv. Ukazatel do velké míry naznačuje úroveň materiálního bohatství domácností trvale
bydlících v jednotlivých regionech. Tedy čím vyšší je čistý disponibilní důchod domácností,
tím vyšší je ţádoucí úroveň materiálního bohatství domácností.
Jelikoţ ukazatel není dostupný za EU27, jako srovnávací rovina byl zvolen průměr
Tabulka 7.37: Čistý disponibilní důchod domácností na obyvatele (v EUR)
Lutych
Moravskoslezsko
Průměr regionů
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
13 000
2 884
13 592
3 186
13 630
3 663
13 739
3 655
14 031
3 811
14 327
4 394
15 023
4 883
15 547
5 484
3 740
4 393
4 307
3 890
3 983
4 708
5 076
5 646
14 758
8 595
15 458
9 157
15 751
9 338
14 987
9 068
15 762
9 397
16 168
9 899
16 940
10 480
17 048
10 931
Ukazatel má progresivní charakter, v průběhu sledovaného období vzrostl v průměru o 2 336
Euro na obyvatele za rok (z 8 595 Euro v roce 2000 na 10 931 Euro v roce 2007).
Všechny analyzované regiony vykazují podobné tempo růstu, avšak je zde patrná výrazná
polarizace mezi regiony západní Evropy (Northumberland & TaW a Lutych) a východními
reigoiny (Moravskoslezsko a Slezsko). Západoevropské regiony dosahují hodnot
několikanásobně vyšších, na konci sledovaného období jde přibliţně o trojnásobek. Tento
propastný rozdíl, charakteristický při srovnání regionů západní Evropy a bývalého východního
bloku, je způsoben odlišným historickým vývojem, kulturou a vyspělostí ekonomik.
104
Nejvyšších hodnot dosahuje region Lutych (růst z 14 758 Euro v roce 2000 na 17 048 Euro
v roce 2007), následuje Northumberland & TaW (růst z 13 000 Euro v roce 2000 na 15 547
Euro v roce 2007). Naopak nejniţší hodnoty na počátku sledovaného období vykazovalo
Moravskoslezsko (růst z 2 884 v roce 2000 na 5 484 v roce 2007). Ačkoli byl rozdíl mezi
Moravskoslezskem a Slezským vojvodstvím na počátku sledovaného období 856 Euro,
v posledním roce analýzy činil rozdíl jen 162 Euro.
Disparita tohoto indikátoru vykazuje jen velmi mírně konvergentní průběh (s výchozím
rozptylem 11 874 Euro v roce 2000 a rozptylem v koncovém roce analýzy 11564 Euro). To
stále svědčí o propastném rozdílu v úrovni materiálního bohatství obyvatelstva jednotlivých
regionů, ač svým charakterem velmi podobných. Z tohoto pohledu je situace
Moravskoslezska nelichotivá, neboť stále zaostává i za sousedícím Slezským vojvodstvím.
Graf 7.37: Vývoj čistého disponibilního důchodu domácností na obyvatele (v EUR)
Naděje dožití při narození - muži
Naděje doţití při narození – muţi (téţ střední délka ţivota) vyjadřuje počet let, který
v průměru ještě proţije právě narozený muţ. Jedná se tedy o hypotetický údaj, který říká,
kolika let by se člověk muţského pohlaví při narození měl doţít, pokud by úroveň a struktura
úmrtnosti zůstala stejná, jako v daném roce.
Jelikoţ ukazatel není dostupný za EU27, jako srovnávací rovina byl zvolen opět průměr
105
Tabulka 7.38: Naděje doţití při narození - muţi (roky)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Lutych
Moravskoslezsko
73,4
70,2
73,7
70,5
73,7
70,7
73,9
70,6
74,8
71,0
74,7
71,7
75,2
72,2
75,4
72,4
72,3
69,4
69,9
70,3
70,2
70,5
70,6
70,7
70,9
Průměr regionů
74,6
71,9
74,7
72,3
75,2
72,5
75,5
72,9
76,3
73,3
76,5
73,6
76,7
73,8
74,8
Ukazatel má progresivní charakter, v průběhu sledovaného období stoupla v průměru naděje
doţití při narození muţů o 1,9 roku (z 71,9 let v roce 2000 na 73,8 let v roce 2007).
Graf 7.38: Vývoj naděje doţití při narození – muţi (roky)
Nicméně i přes růstový trend vykazuje vývoj mezi analyzovanými regiony mírně divergentní
průběh, coţ je velmi negativním jevem. Rozptyl disparity se v roce 2007 zvýšil 0,7 roku
oproti výchozím hodnotám roku 2000. Opět je zde patrný rozdíl mezi regiony bývalého
východního bloku a regiony západní Evropy.
Nejmenší dynamiky růstu dosahuje ukazatel ve Slezském vojvodství, kde jsou také
vykazovány jeho nejniţší hodnoty po celé sledované období. To je způsobeno především
špatným stavem ţivotního prostředí a podílem těţkých prací. Ostatní analyzované regiony
vykazují podobné tempo růstu, avšak je zde patrný výrazný rozdíl mezi Moravskoslezskem
a regiony západní Evropy. Naděje na doţití u muţů byla v Moravskoslezsku v roce 2007
o 3 roky niţší neţ v Lutychu a o 4,3 roky niţší neţ v regionu Northumberland & TaW.
106
Ačkoli je dynamika růstu v Moravskoslezsku nejvyšší z analyzovaných regionů, stále se
hodnotami i charakterem řádí spíše ke Slezskému vojvodství, a to především rovněţ
z důvodu zhoršeného ţivotního prostředí a těţké práce. Vyšší hodnoty ukazatele v regionu
Lutych je moţno připsat především vyšší ţivotní úrovni, z čehoţ vychází také nejlepší
postavení Northumberlandu & TaW, kde se k ţivotní úrovni přidává, mimo jiné, také lepší
ţivotní prostředí.
Naděje dožití při narození - ženy
Naděje doţití při narození – ţeny (téţ střední délka ţivota) vyjadřuje počet let, který
v průměru ještě proţije právě narozená ţena. Jedná se tedy o hypotetický údaj, který říká,
kolika let by se člověk ţenského pohlaví při narození měl doţít, pokud by úroveň a struktura
úmrtnosti zůstala stejná jako v daném roce.
Vztaţnou rovinou je v tomto případě opět průměr regionů, z důvodu chybějících dat za
EU27.
Tabulka 7.39: Naděje doţití při narození - ţeny (roky)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
Lutych
Moravskoslezsko
80,1
78,0
80,0
78,1
80,2
78,1
80,0
78,1
81,0
78,5
80,7
78,7
81,2
79,2
81,3
79,7
79,7
77,2
78,1
78,1
78,5
78,5
79,0
78,9
79,1
Průměr regionů
79,0
78,6
79,8
79,1
79,8
79,0
80,1
79,5
80,7
79,7
80,7
80,0
81,0
80,2
79,8
Graf 7.39: Vývoj naděje doţití při narození – ţeny (roky)
107
Ukazatel má i přes mírnou kolísavost v jednotlivých regionech celkově progresivní charakter.
V průběhu sledovaného období vzrostla v průměru naděje doţití při narození ţen o 1,6 let,
(z 78,6 let v roce 2000 na 80,2 let v roce 2007).
Vývoj mezi analyzovanými regiony vykazuje divergentní průběh, stejně jako u muţů, ovšem
věkové rozdíly mezi nejhůře a nejlépe hodnoceným regionem jsou v případě ţen niţší.
Rozptyl disparity se v roce 2007 zvýšil o 1,3 roky oproti výchozím hodnotám roku 2000. Opět
je zde patrný rozdíl mezi regiony bývalého východního bloku a regiony západní Evropy.
Nejniţší dynamiku růstu vykazovalo Slezsko, kde je však zároveň naděje na doţití u ţen
nejniţší ze všech analyzovaných regionů. Důvody jsou shodné jako v případě tohoto
ukazatele u muţů. Ostatní analyzované regiony vykazují, i přes mírné kolísání, vyšší tempo
růstu, přičemţ nejvyšší vykazují Northumberland & TaW (nárůst o 2 roky) a Moravskoslezsko
(nárůst o 1,7 let).
Moravskoslezsko zaostávalo u tohoto ukazatele v roce 2007 za Northumberlandem & TaW
o 1,3 roky, za regionem Lutych o 1,6 let. To je výrazně méně, neţ ve stejném roce u muţů,
coţ lze přičíst těţké práci, často ve zdraví škodlivých podmínkách, kterou muţi vykonávají. Ve
vztahu ke Slezsku je v Moravskoslezském regionu naděje na doţití u ţen vyšší o 0,8 roku.
108
8 PŘÍLOHA 2
SEZNAM TABULEK
Tabulka 1.1: Vazba mezi integrovanými indikátory a zadanými prioritními oblastmi
7
Tabulka 2.1: Základní velikostní znaky vybraných území NUTS 2
8
Tabulka 2.2: Základní znaky regionů soudrţnosti Belgie
9
Tabulka 2.3: Základní znaky regionů soudrţnosti ČR
12
Tabulka 2.4: Základní znaky regionů NUTS 2 Polska
14
Tabulka 2.5: Základní znaky regionů soudrţnosti Spojeného království
17
Tabulka 4.1: Ekonomický potenciál a konkurenceschopnost
17
Tabulka 4.2: Rozvojový potenciál a inovace
33
Tabulka 4.3: Trh práce
34
Tabulka 4.4: Sociální patologie a exkluze
36
Tabulka 4.5: Zdraví a zdravotní stav
38
Tabulka 4.6: Vzdělanost
40
Tabulka 4.7: Digitální společnost
41
Tabulka 4.8: Ţivotní prostředí v Belgii, České republice, Polsku a Spojeném království
43
Tabulka 4.9: Silniční dopravní infrastruktura
45
Tabulka 4.10: Kvalita ţivota v regionech
46
Tabulka 7.1: HDP na obyvatele (v PPS)
54
Tabulka 7.2: Přidaná hodnota v základních cenách na obyvatele (v EUR)
55
Tabulka 7.3: Tvorba hrubého fixního kapitálu na obyvatele (v EUR)
57
Tabulka 7.4: Lidské zdroje ve vědě a technologiích (% z celkové populace)
58
Tabulka 7.5: Podané patentové ţádosti k EPO (na milion obyvatel)
60
Tabulka 7.6: Podané patentové ţádosti v high-tech k EPO (na milion obyvatel)
61
Tabulka 7.7: Zaměstnanost v high-tech zpracovatelském průmyslu a v high-tech sluţbách
62
Tabulka 7.8: Procento z celkové zaměstnanosti ve znalostně orientovaných high-tech sluţbách
(% z celkové zaměstnanosti v oborech I64,K72, K73)
64
109
Tabulka 7.9: Míra zaměstnanosti (ve věkové skupině 15-64 let, v %)
65
Tabulka 7.10: Míra nezaměstnanosti (ve věkové skupině od 15 let, v %)
67
Tabulka 7.11: Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (12 měsíců a déle, v %)
68
Tabulka 7.12: Míra těţké hmotné nouze (% z celkové populace)
70
Tabulka 7.13: Populace ohroţená chudobou či sociálním vyloučením (% z celkové populace)
71
Tabulka 7.14: Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel
73
Tabulka 7.15: Naděje na doţití při narození
74
Tabulka 7.16: Počet lékařů na 100 000 obyvatel
76
Tabulka 7.17: Počet lůţek v nemocnicích na 100 000 obyvatel
77
Tabulka 7.18: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným středním vzděláním (%)
78
Tabulka 7.19: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vysokoškolským vzděláním (%)
80
Tabulka 7.20: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným niţším středním vzděláním (%)
81
Tabulka 7.21: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vyšším středním vzděláním (%)
82
Tabulka 7.22: Domácnosti s přístupem k internetu doma (% domácností)
83
Tabulka 7.23: Jedinci pravidelně pouţívající internet (% jedinců)
85
Tabulka 7.24: Jedinci, kteří objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukromé účely (%)
86
Tabulka 7.25: Produkce komunálního odpadu na jednoho obyvatele (kg)
88
Tabulka 7.26: Znečištění tuhými částicemi PM10 (t/km²)
89
Tabulka 7.27: Vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi PM10
91
Tabulka 7.28: Měrné emise tuhých látek (t/km²)
92
Tabulka 7.29: Emise skleníkových plynů CO2 (t/km²)
94
Tabulka 7.30: Měrné emise oxidu uhelnatého CO (t/km²)
95
Tabulka 7.31: Měrné emise oxidu dusíku NO (t/km²)
96
Tabulka 7.32: Dálnice (km/100km²)
97
Tabulka 7.33: Silnice mimo dálnice (km/100km²)
99
Tabulka 7.34: Délka ţeleznic (km/100km²)
100
Tabulka 7.35: Letecká přeprava cestujících - počet cestujících na 1000 obyvatel
101
110
Tabulka 7.36: Počet vozidel na 1000 obyvatel
103
Tabulka 7.37: Čistý disponibilní důchod domácností na obyvatele (v EUR)
104
Tabulka 7.38: Naděje doţití při narození - muţi (roky)
106
Tabulka 7.39: Naděje doţití při narození - ţeny (roky)
107
SEZNAM GRAFŮ
Graf 2.1: Vývoj počtu obyvatel regionu Lutych od roku 2000
20
Graf 2.2: Vývoj počtu obyvatel Moravskoslezska od roku 1994
21
Graf 2.3: Vývoj počtu obyvatel Slezského vojvodství od roku 2000
22
Graf 2.4: Vývoj počtu obyvatel regionu Northumberland & TaW od roku 2000
22
Graf 2.5: Vývoj přirozené měny a migrace regionu Lutych od roku 2000
23
Graf 2.6: Vývoj přirozené měny a migrace Moravskoslezska od roku 2000
24
Graf 2.7: Vývoj přirozené měny a migrace Slezského vojvodství od roku 2000
24
Graf 2.8: Vývoj přirozené měny a migrace regionu Northumberland & TaW od roku 2000
24
Graf 4.1: Vývoj ekonomického potenciálu a konkurenceschopnosti v letech 2000-2008
32
Graf 4.2: Vývoj rozvojového potenciálu a inovací v letech 2000-2007
34
Graf 4.3: Vývoj trhu práce v letech 2000-2009
35
Graf 4.4: Vývoj sociální patologie a exkluze v letech 2004-2009
37
Graf 4.5: Vývoj zdraví a zdravotního stavu v letech 2000-2008
39
Graf 4.6: Vývoj vzdělanostní struktury v letech 2008-2010
40
Graf 4.7: Vývoj rozvoje digitální společnosti v letech 2008-2010
42
Graf 4.8a: Vývoj ţivotního prostředí v Belgii, České republice, Polsku a Spojeném království
v letech 2000-2008
43
Graf 4.8b: Vývoj měrných emisí oxidu dusíku (NOx) ve Slezsku a Moravskoslezsku
44
Graf 4.9: Vývoj silniční dopravní infrastruktury v letech 2000-2008
45
111
Graf 4.10: Vývoj kvality ţivota v letech 2000-2007
47
Graf 7.1: Vývoj HDP na obyvatele (v PPS)
54
Graf 7.2: Přidaná hodnota v základních cenách na obyvatele (v EUR)
56
Graf 7.3: Vývoj tvorby hrubého fixního kapitálu na obyvatele (v EUR)
58
Graf 7.4: Vývoj zapojení lidských zdrojů do vědy a technologií
59
Graf 7.5: Vývoj počtu podaných patentových ţádostí k EPO (na milion obyvatel)
60
Graf 7.6: Vývoj počtu podaných patentových ţádostí v high-tech (na mil. obyv.)
61
Graf 7.7: Vývoj zaměstnanosti v high-tech zpracovatelském průmyslu a v high-tech sluţbách
Graf 7.8: Vývoj zaměstnanosti ve znalostně orientovaných high-tech sluţbách (% z celkové
zaměstnanosti v oborech I64, K72, K73)
63
65
Graf 7.9: Vývoj míry zaměstnanosti (ve věkové skupině 15-64 let, v %)
66
Graf 7.10: Míra nezaměstnanosti (ve věkové skupině od 15 let, v %)
67
Graf 7.11: Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (12 měsíců a déle, v %)
69
Graf 7.12: Vývoj míry těţké hmotné nouze (% z celkové populace)
71
Graf 7.13: Populace ohroţená chudobou či sociálním vyloučením (% z celkové populace)
72
Graf 7.14: Vývoj počtu zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel
74
Graf 7.15: Vývoj naděje na doţití při narození
75
Graf 7.16: Vývoj počtu lékařů na 100 000 obyvatel
76
Graf 7.17: Vývoj počtu lůţek v nemocnicích na 100 000 obyvatel
78
Graf 7.18: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným středním vzděláním (%)
79
Graf 7.19: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vysokoškolským vzděláním (%)
80
Graf 7.20: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným niţším středním vzděláním (%)
81
Graf 7.21: Osoby ve věku 25-64 let s dosaţeným vyšším středním vzděláním (%)
83
Graf 7.22: Vývoj počtu domácností s přístupem k internetu doma (% domácností)
84
112
Graf 7.23: Vývoj počtu jedinců pravidelně pouţívajících internet (% jedinců)
85
Graf 7.24: Vývoj počtu jedinců, kt. objednali zboţí či sluţby přes internet pro soukr. účely (%)
87
Graf 7.25: Vývoj produkce komunálního odpadu na jednoho obyvatele (kg)
89
Graf 7.26: Vývoj znečištění tuhými částicemi PM10 (t/km²)
90
Graf 7.27: Vývoj vystavení městského obyvatelstva znečištění ovzduší tuhými částicemi PM10
91
Graf 7.28: Vývoj měrných emisí tuhých látek (t/km²)
93
Graf 7.29: Vývoj emisí skleníkových plynů CO2 (t/km²)
94
Graf 7.30: Vývoj měrných emisí oxidu uhelnatého CO (t/km²)
95
Graf 7.31: Vývoj měrných emisí oxidu dusíku NO (t/km²)
96
Graf 7.32: Vývoj délky dálnic (km/100km²)
98
Graf 7.33: Vývoj délky silnic - mimo dálnice (km/100km²)
99
Graf 7.34: Vývoj délky ţeleznic (km/100km²)
100
Graf 7.35: Vývoj letecké přepravy cestujících - počtu cestujících na 1000 obyvatel
101
Graf 7.36: Vývoj počtu vozidel na 1000 obyvatel
103
Graf 7.37: Vývoj čistého disponibilního důchodu domácností na obyvatele (v EUR)
105
Graf 7.38: Vývoj naděje doţití při narození – muţi (roky)
106
Graf 7.39: Vývoj naděje doţití při narození – ţeny (roky)
107
SEZNAM MAP
Mapa 2.1: Geopolitická a administrativní mapa Belgie
10
Mapa 2.2: Geopolitická a administrativní mapa regionu Lutych
11
Mapa 2.3: Geopolitická a administrativní mapa České republiky
12
Mapa 2.4: Základní administrativní mapa Moravskoslezska
13
Mapa 2.5: Geopolitická a administrativní mapa Polska
15
113
Mapa 2.6: Geopolitická a administrativní mapa Slezského vojvodství
16
Mapa 2.7: Geopolitická a administrativní mapa Spojeného království
18
Mapa 2.8: Geopolitická a administrativní mapa regionu Northumberland & TaW
19
114

3 metodika srovnávací analýzy vybraných regionů

Transkript

Podobné dokumenty

Industriální město v postindustriální společnosti (1. díl)

fenomén shrinking cities

Folie 1 - SHARE - cerge-ei

Historie vysokorychlostní železniční dopravy

VYbralI jsme Za VÁs NěKolIK ZajÍmaVýcH KNIH, Které jsou prÁVě

Přílohy k závěrečné zprávě

jessica - Regionální rada regionu soudržnosti Moravskoslezsko

Informační list o uvádění regionálních hodnot CO2 při

Přeshraniční mobilita pracovník sil

Vznikající podnikatelská zóna Business Park Ostrava může

proces proces - Česká Třebová

safranek_michal_bakalarka_kluky

Přichází JESSICA... - Regionální rada regionu soudržnosti

Jiří Krist pro 20 představ: Už teď se ostrůvky pozitivní deviace propojují

(PDF 1,62 MB). - DEBRUJÁŘI - Asociace malých debrujárů České