Konkurenceschopnost států Latinské Ameriky LOURDES DAZA ARAMAYO*, MILAN DAMBORSK݆, MAREK VOKOUN‡
Abstrakt: Tato práce předkládá pořadí zemí Latinské Ameriky dle indexu konkurenceschopnosti na bázi srovnávání hodnot (např. HDP, příjem, nezaměstnanost apod.) daného státu s nejpříznivější hodnotou. Na základě tohoto pořadí byly sledovány vybrané společné faktory konkurenceschopnosti u nejlépe a nejhůře umístěných států Latinské Ameriky (např. faktory jako bezpečnost, infrastruktura, liberalizace ekonomiky apod.). Mezi zeměmi nad 3 mil. obyvatel (oblast Jižní Amerika a Mexiko) dominuje Mexiko s 46,2%, následuje Chile (40,2 %) a Argentina (35,2 %). U těchto zemí existuje rozdílná úroveň v oblasti výdajů na zdravotnictví, roli technologií a vzdělávání – tedy faktory související s investicemi do lidského kapitálu. Zbylé faktory na základě provedeného průzkumu nemají zásadní terminující roli pro konkurenceschopnost státu. Konkurenceschopnost států Latinské Ameriky je ve sledovaném období 1999-2010 determinována vhodnou kombinací různých faktorů ve spojení s investicemi souvisejících s rozvojem lidského kapitálu – zdraví, vzdělání a technologie.
Klíčová slova: Konkurenceschopnost, Latinská Amerika, Hospodářský rozvoj a instituce. JEL klasifikace: R11, O54, O57
*
Studentka doktorského studia, Katedra hospodářské a sociální politiky, Národohospodářská fakulta VŠE v Praze, Nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3; e-mail:
[email protected] † Odborný asistent - Katedra regionálních studií, Národohospodářská fakulta VŠE v Praze, Nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3; e-mail:
[email protected] ‡ Student doktorského studia, Katedra institucionální ekonomie, Národohospodářská fakulta VŠE v Praze, Nám. W. Churchilla 4, 130 67 Praha 3; e-mail:
[email protected]
1. Úvod Latinská Amerika a Karibik byly dlouhá léta charakterizovány nízkým a nestabilním tempem ekonomického růstu. Dnes je však tento region charakterizován dynamikou a makroekonomickou stabilitou. Je paradoxem, že vliv Washingtonského konsensu (tj. rigidní a dnes kritizovaná doporučení Světové banky a MMF ohledně makroekonomické stability a obchodní liberalizace) našel právě v LA, přes její levicové reakce na takto zavedený neoliberalismus, poslušné žáky. Latinská Amerika a Karibská oblast proto zažívaly v posledních letech výrazně nadprůměrný ekonomický růst. Roční tempa růstu se v posledních 5 letech pohybovaly kolem 5 %. Světové finanční krize sice dopadla tvrdě na Mexiko (kvůli dominantní vazbě na trh NAFTA), v zemích více na jih se růst držel těsně kolem nuly. Díky tomuto ekonomickému rozjezdu, můžeme říct, že Latinská Amerika má do budoucna značný a stále rostoucí potenciál. Region intenzivně roste díky výraznému zvýšení exportu, který současně stimuluje akumulaci devizových rezerv. Dalším aktuálním rysem je obnovení fiskální důvěryhodnosti latinskoamerických ekonomik, díky dobrému řízení veřejných financí a adekvátní fiskální a měnové politice, které charakterizují současnou nezávislost a autonomii latinskoamerických ekonomik, a to jak při formulování, tak při provádění ekonomických politik. V posledních čtyřiceti letech obyvatelé Latinské Ameriky a Karibiku zažili období bezprecedentního neustálého ekonomického růstu. Během tohoto období tyto státy zažily nejen trvalý hospodářský růst a snížení úrovně chudoby, ale také vylepšily některé významné aspekty jejich makroekonomického řízení a dosáhly snížení vnější zranitelnosti. Toto růstové období podle CEPAL1 skončilo náhle v roce 2008 po řadě vnějších šoků: 1) růstu světových cen energií a potravin, což snížilo některé výdobytky posledních let, jako například zlepšení obchodních podmínek v různých zemích. Největší dopad měla tato situace na nejméně rozvinuté sektory jednotlivých ekonomik tohoto regionu. 2) ekonomické krize ve vyspělých zemích, která rychle expandovala po celém světě, což samozřejmě mělo své důsledky i pro Latinskou Ameriku a Karibik.
1
Hospodářská komise pro Latinskou Ameriku a Karibik
1
Avšak tentokrát většina zemí v tomto regionu byla lépe připravena čelit nepříznivým důsledkům výrazného hospodářského poklesu, a to díky významným politickým změnám v předchozích letech a uskutečnění ekonomických reforem, které vedly ke zvýšení devizových rezerv, udržení fiskálních přebytků a snížení zahraničního dluhu. Tyto státy samozřejmě nebyly imunní k vnějším šokům či nákazám prostřednictvím drastického snížení obchodních a investičních toků a rychlému zhoršení finančních podmínek na mezinárodních trzích. Až do konce roku 2009 a počátkem roku 2010 region Latinské Ameriky a Karibiku úspěšně čelil důsledkům ekonomické krize zejména díky zvýšené poptávce po surovinách ze strany Číny a včasnou reakcí ekonomických politik jednotlivých státům na krizi. Svou roli hrálo i oživení ekonomiky USA, ale i pomalejší oživení evropské ekonomiky. V roce 2010 zaznamenal tento region opět prudké oživení ekonomiky. I když vyšší růst zaznamenala spíše Latinská Amerika než Karibik. Takto rychlé zotavení ekonomiky z krize je právě jeden z nejdůležitějších rysů tohoto období pro Latinskou Ameriku, které je pro tento region historicky bezprecedentní. Významnou roli v tom sehrály ekonomické politiky jednotlivých zemí a jejich makroekonomická stabilita, kterou vykazovaly v posledních dvou letech před krizí. Dalšími faktory, které měly vliv na oživení ekonomik tohoto regionu, byly fiskálně monetární stimuly vlád v kontextu snížení nejistoty a relativní normalizace finančních trhů, lepší přístup k úvěrům a větší dynamika mezinárodní ekonomiky. Tyto faktory, včetně zvýšení soukromé spotřeby, investic a v menší míře i exportu vedly k postupnému oživení ekonomické aktivity v roce 2010 a 2011. I přes uvedené pozitivní zprávy, kdy můžeme pozorovat vysoký hospodářský růst zemí Latinské Ameriky, nezapomeňme, že tento region stále čelí důležitým výzvám, a to se týká zejména konkurenceschopnosti. Latinská Amerika stále ještě nedosáhla úrovně, na kterou by se mohla dostat díky svému potenciálu. To je velká výzva, kterou má Latinská Amerika stále před sebou.
2. Problematika konkurenceschopnosti Pojem konkurenceschopnost je v ekonomii a ekonomické geografii relativně novým termínem. Universální definice fakticky neexistuje. Definice se obvykle vztahují ke 2
konkrétnímu účelu. Mikroekonomicky orientované definice spojují konkurenceschopnost s úspěchem zboží a služeb na otevřených trzích. Tento úspěch je v případě rozvinutých ekonomik determinován zejména schopností inovovat (např. Porter, 1990). Amiti (2001) uvádí, že regionální konkurenceschopnost je velmi úzce spojená s technologickým pokrokem, kompatibilitou starších technologií s novými a zachování napojení vertikálně závislých odvětví. Regionální konkurenceschopnost je úzce spojena se schopností regionů adaptovat se na aktuální trendy v oblasti využívání tržně nejsilnějších technologií a jejich vertikálním propojením. Malmberg, Solvell a Zander (1996) obdobně uvádí, že konkurenceschopnost je spojena s udržením si pozice na regionálním i mezinárodní úrovni, a to zejména v kontextu ekonomické globalizace. Madies, Prager (2008) uvádí, že regionální konkurenceschopnost je dána spojena se schopností přilákat mezinárodní mobilní zdroje, tj. investice, kvalifikovaná pracovní síla apod. Takto pojatá konkurenceschopnost je velmi blízká ekonomické produktivitě a má blízko k lokalizační teorii. Konkurenceschopnost regionu je determinována všeobecnými a specifickými výhodami plynoucími z geografické blízkosti k materiálovým vstupům, dodavatelům, trhu, dopravní infrastruktuře apod.
(OECD, 2005). Drezner (1998) v této
souvislosti také zmiňuje pozici na trhu. Makroekonomický pohled je podstatně variabilnější (Tvrdoň, Šuranová, 2007). Často je spojován s ekonomickým rozvojem, který má dlouhodobě udržitelný charakter. Vedle ekonomického růstu je tedy sledována také udržitelnost v sociální, environmentální oblasti a také je sledováno, zda je nebo není ekonomický růst realizován na úkor jiných regionů. Fakticky každý region poskytuje určitou konkurenční výhodu. V případě rozvinutých („inteligentních“) regionů jsou to například kvalifikovaná pracovní síla, dobrá dopravní dostupnost, přístup na trhy. Naopak, v případě méně rozvinutých regionů („učících se“) jsou to zejména levná pracovní síla nebo přírodní zdroje. Jako specifický faktor je zmiňována efektivita veřejného sektoru (např. OECD, 2006) nebo například bezpečnost, zdravotní péče, vzdělání, kvalita životního prostředí, lidský kapitál (OECD, 2009). Jako obvyklou příčinu ztráty konkurenceschopnosti uvádí Amiti (2001) nárůst ceny práce v hnacích odvětvích. Dále uvádí, že konkurence regionů má konvergenční charakter, protože zavádění nových technologií a zvyšování konkurenceschopnosti je pravděpodobnější v zaostávajících regionech s nižšími mzdami a cenami imobilních výrobních faktorů. 3
S ohledem na rozdílná pojetí pojmu regionální konkurenceschopnost existují i značně rozdílná
pojetí
měření
regionální
konkurenceschopnosti.
Pokud
je
uvažována
konkurenceschopnost v pojetí schopnosti uplatnění zboží a služeb na trzích, je jako základní ukazatel obvykle uváděna výše HDP na obyvatele. Anderson (2008) zmiňuje jako zásadní faktor pro rozvoj konkurenceschopného ekonomického prostředí dopravu. A to nejen v rámci úvah o dopravní dostupnosti, ale také v rámci v souvislosti s fungováním trhu dopravních služeb. Na základě výše zmíněných teorií lze regionální konkurenceschopnost definovat jako schopnost (možnost) regionu (společenství) v dlouhém období se ekonomicky prosadit v soutěži s ostatními společenstvími při zachování sociální soudržnosti a ekologické udržitelnosti. V návaznosti na výše uvedená teoretická východiska byl stanoven cíl článku, kterým je zhodnotit regionální konkurenceschopnost států Latinské Ameriky.
3. Data Data pocházejí z relevantních statistických zdrojů pracujících s mezinárodním srovnáním. Konzistence a srovnatelnost dat byla pro nás důležitá, časové řady pocházejí z následujících institucí:
World Bank (WB, WDI)
Economic
Commission
for
Latin
US Bureau of Census
Carbon Dioxide Information Center
America and the Caribbean (ECLAC,
(CDIAC)
CEPAL)
Národní statistické úřady zemí LA
Pokud to bylo možné, proměnné vždy pocházely z jednoho zdroje a byly tak použity v jedné metodě měření pro každou ze sledovaných zemí. V případě prázdných pozorování v časové řadě ukazatele se nejprve hledala ve stejné metodě měřená hodnota ukazatele na národním statistickém úřadě. Poslední možností byl odhad prázdných pozorování v časové řadě. Základní metodou odhadu bylo OLS, lineární predikce s časovou a územní binární (dummy) proměnnou. Pokud to bylo možné, byly použity i vhodné vysvětlující proměnné, případně zpožděná proměnná v panelu dat všech zemí.
4
4. Proměnné Ukazatel HDP – hrubý domácí produkt na obyvatele v umělé jednotce PPP (Purchasing Power Parity) respektující ekonomickou, nikoliv cenovou úroveň (PPP je měřeno v konstantních cenách mezinárodního dolaru roku 2005). Tento ukazatel přidané hodnoty byl získán z databáze World Bank a patřil k jednomu z nejkompletnějších ukazatelů v databázi. Pouze v případě Kuby bylo k dispozici jen HDP v Dolarech ve stálých cenách a muselo být odhadnuto na HDP v PPP. Průměrná nezaměstnanost – dle metody měření odpovídá skutečné míře nezaměstnanosti, přičemž data spravuje CEPAL/ECLAC. Skutečná míra je získávána z národních statistických úřadů. Proto jsme neváhali některá chybějící data doplnit právě z národních zdrojů. Zbylé jednoleté chybějící údaje v časové řadě byly odhadnuty pomocí naivního odhadu přes první zpoždění vysvětlované proměnné5. V případě Dominiky, Grenady, Sv. Kryštofa a Nevise jsme použili základní OLS lineární odhad (s časovou a územní proměnnou a ukazatelem HDP). Pracovní síla s vysokoškolským vzděláním – je procentním vyjádřením podílu nejvíce zdatných zaměstnanců odlišujících se dosaženým vzděláním. Jsme si vědomi faktu, že díky povaze šetření – sběru dat, zde existuje jisté zkreslení. Data pocházejí z “Processing of household surveys” od World Bank a z národních statistických úřadů. V některých případech (Kostarika, Panama, Mexiko a Peru) jsme měli k dispozici obě dvě časové řady, které měly využívat stejnou metodu měření. Data tak pocházely jak z World Bank tak národních statistických úřadů. Pokud se tyto časové řady odlišovaly o 5 až 10 %, preferovali jsme raději národní zdroj před World Bank. Chybějící – prázdná pozorování byla odhadnuta základní metodou lineární predikce. V případě těchto zemí: Antigua a Barbuda, Bahamy, Barbadosu, Belize, Dominiky, Grenady, Guyany, Haiti, Jamaiky, Sv. Kryštofa a Nevise, Sv. Lucia, Sv. Vincenta a Grenadiny, Surinam, Trinidad a Tobago a Venezuela je zkreslení v našich odhadech značné, protože časová řada obsahuje velmi málo skutečných pozorování, přesto doufáme, že reflektujeme a v indexu garantujeme průměrnou úroveň dané země.
5
Na příkladu odhadu Philipsovy křivky vidíme, že základní AR (1) odhad má lepší predikční schopnost pro ekonomické veličiny než jiné komplikovanější modely (Atkeson, 2001). Pro naše účely by nám stačila i průměrná hodnota dané země do celkového indexu, avšak tato jednoduchá metoda byly preferována s pevným efektem časově neměnných národních odlišností.
2
Čistá míra migrace – ukazatel je měřen na 1000 obyvatel a vypovídá o saldu emigrantů a imigrantů. Data pocházejí z US Bureau of Census. Avšak pro Chile a Belize nebyla dostupná data a byly použity pouze odhady (OLS s časovou binární proměnnou a přidanou nezaměstnaností jako dodatečnou vysvětlující proměnnou). Ačkoliv data pocházejí z censu a jsou považována za relevantní, některé časové řady jsou pochybné. V případě Paraguaye, Brazílie a Barbadosu pozorujeme konstantní míry po celou sledovanou dobu. Snažili jsme se najít odpovídající data z národních zdrojů, avšak nebyla k dispozici, nebo nebyla přítomna metoda měření. Příjem – Hrubý národní příjem na obyvatele měřený metodou World Bank Atlas v běžných cenách amerického dolaru. Ukazatel odráží průměrný příjem obyvatele dané země a díky vyhlazení časové řady metodou Atlas do určité míry i cenovou hladinu a směnný kurz. Tyto časové řady jsou relativně kompletní. Tři chybějící pozorování byla doplněna pomocí naivního odhadu přes první zpoždění vysvětlované proměnné. Pro Haiti bylo 5 pozorování odhadnuto základním OLS přístupem (OLS s HDP a roky jako binární proměnnou). Nezaměstnanost mladých – je měřena jako procentní podíl mladých lidí ve věku 15 až 24 let, kteří jsou ve sledovaném vzorku pracovní síly momentálně bez práce a práci hledají. Ukazatel pochází z CEPAL/ECLAC databáze a je velice neúplný. Jedenáct zemí (Antigua a Barbuda, Belize, Dominika, Grenada, Guatemala, Guyana, Haiti, St. Kitts a Nevis, St. Vincent a Grenadines, Surinam) má méně než 3 pozorování (většinou cenzus kolem let 20002005-2010). Prázdná pozorování byla odhadnuta za pomocí OLS (HDP, nezaměstnanost, územní binární proměnná a roční trend jako vysvětlující proměnné). Skleníkové plyny – ukazatel negativního socioekonomického dopadu na životní prostředí byl aproximován ukazatelem oxidu uhličitého. Množství těchto CO2 emisí ze spalování pevných paliv je měřeno v tisících kubických metrech vydělených ukazatelem HDP na obyvatele v PPP. Chybějící data byla odhadnuta za pomoci náhodného efektu 6 zpožděné vysvětlované proměnné. Data pocházejí z Carbon Dioxide Information Center (CDIAC, Oak Ridge National Laboratory).
6
Pro účely výpočtu indexu a použití (random) náhodného efektu se zpožděnou proměnnou, tj. sledování průměrných agregátních veličin, jsme provedli i Hausmanův test (Cameron, 2010). Ten byl proveden za účelem dalšího ověření vhodnosti použití náhodného efektu oproti pevnému (fixed) efektu s výslednou statistikou Prob > chi2 = 0.3390.
3
5. Souhrnné statistiky V indexu interpretujeme balancovaný panel dat, která jsou částečně odhadnuta. Některé extrémní hodnoty např. nezaměstnanost 70 % a nezaměstnanost mladých 100 % jsou odhady pro Haiti pro některé roky. Maximálního HDP i příjmů na obyvatele dosahují Bahamy. V Příloze č. 1 je počet odhadnutých koeficientů pro dané země a ukazatele. Nejproblémovější ukazatelé jsou nezaměstnanost mladých a pracovní síla s terciárním vzděláním, kdy do indexu byla odhadnuta více než polovina všech pozorování. Kontrolní proměnná v sociální dimenzi je příjem obyvatel a doplňuje jej dále čistá míra migrace. Země, kde jsou největší pochyby: více jak 21 chybějících pozorování z 84 celkem tj. cca čtvrtina bylo možné z analýzy vynechat, avšak jednalo se převážně o země malé a Kubu, které jsou specifické, a také jsme je interpretovali zvlášť. Země, které mají odhadnuto všech 12 pozorování pro daný ukazatel, jsou také zdrojem pochyb, jde opět o malé země, Sv. Lucii, Jamajku a Guatemalu z velkých zemí pro ukazatel nezaměstnanost mladých. Tabulka č. 1: Souhrnné statistiky sledovaných proměnných 33 zemí Latinské Ameriky
Proměnná
HDP Nezaměstnanost Pracovní síla Čistá míra migrace Příjem Nezaměstnanost mladých Skleníkové plyny
Průměr
8585,18 12,28 21,37 -3,13 4917,59 21,39 1,315933
Std. odch.
Min
Max
5244,24 1000,00 26083,00 9,59 1,08 70,00 10,27 6,11 52,90 4,62 -22,10 5,90 3951,83 271,70 21400,00 13,96 3,10 100,00 2,54238 0,0022674 11,72994
Počet pozorování vždy 396 pro 33 zemí LA a 12 let (1999-2010) Zdroj dat: Vlastní výpočty dle dat WB, ECLAC/CEPAL, CENSUS.GOV, CDIAC/ORNL, NSO
6. Metoda výpočtu indexu Pro zhodnocení regionální konkurenceschopnosti států Latinské Ameriky byl sestaven index vytvořený na Vysoké škole ekonomické v Praze v rámci projektu MasterCard česká centra rozvoje (jednotlivé indikátory jsou uvedeny v části Data). Index pracuje na bázi srovnávání hodnot daného regionu (resp. státu) s nejpříznivější hodnotou. Využívá se jednoduchého vzorce: Pi = Ii / I
4
kde „P“ vyjadřuje procentní podíl i-tého regionu vůči nejlepšímu regionu „I“. Nejlepší region tak dosahuje hodnoty 100 %. Tímto způsobem jsou získána standardizovaná data pro další výpočet. Dalším krokem při konstrukci MasterCard indexu je stanovení vah indikátorů. V daném případě pro hodnocení států Latinské Ameriky byly stanoveny hodnoty expertní metodou upravené za využití směrodatné odchylky. Váhy jsou stanoveny tak, aby celková suma vah jednotlivých indikátorů dosahovala hodnoty 100 %. Úprava za využití směrodatné odchylky se provádí za využití následujícího vzorce: uj = vj / smodchi, kde „u“ představuje upravenou váhu indikátoru, „v“ představuje expertně stanovenou váhu indikátorů, „smodch“ značí směrodatnou odchylku hodnot daného indikátoru a j představuje indikátor. Tímto krokem je zrušena dominace indikátorů s vysokým rozptylem. Na tuto úpravu navazuje dělení konstantou tak, aby celková suma vah dosahovala znovu 100 %. Výsledkem je výsledná váha „c“. Závěrečnou částí sestavení MasterCard indexu je stanovení bodů pro jednotlivé regiony. Tento výpočet je stanoven vzorcem: Ri = ∑ Pij * cij, kde „R“ představuje regionální konkurenceschopnost, „P“ značí procentní hodnotu vůči nejlepšímu kraji, „c“ je celková váha indikátoru a „j“ je indikátor.
7. Výsledky Index pro země LA byl spočítán souhrnně. Pro účely interpretace a vlivem nedokonalosti datové základny jsme velmi malé země do 3 milionů obyvatel vyčlenili zvlášť k ostrovním státům v oblasti Antil. Tím jsme také zvýšili interpretační vlastnosti environmentální dimenze, která se jeví jako důležitá právě pro tyto země a částečně pro země Střední Ameriky. Velké země jsou si však v této dimenzi natolik podobné, že interpretace pořadí zde má smysl jen na základě vývoje ekonomicko-sociální dimenze a geografické
5
dimenze. Velké země dělíme dále na státy Střední a Jižní Ameriky + Mexiko. Výklad a popis velkých zemí bude společný. Nejprve budou diskutovány a popsány výsledky dosažené ve vypočteném indexu zemí a následně budou uvedeny do kontextu a reálií nejlépe a nejhůře umístěných zemí. Tím se budeme snažit odhalit faktory a determinanty konkurenceschopnosti vedoucí k tomuto pořadí, které jsou představeny v úvodu. Ty jsou v závěru představeny v Tabulce č. 2 a brány dle přehlednějšího geografického hlediska. Tabulka č. 2: Výsledky 1999-2010, Větší země nad 3 miliony obyvatel, oblast Jižní Amerika a Mexiko Země
Mexiko Chile Argentina Bolívie Peru Brazíle Venezuela Ekvádor Uruguay Paraguay Kolumbie Průměr Jižní Amerika
Index
46.2% 40.2% 35.2% 34.1% 33.7% 32.6% 32.6% 32.2% 31.9% 29.2% 28.4% 34.2%
Počet obyvatel Ekonomická Sociální
108468 16804 39939 9694 28836 192004 28121 13485 3350 6238 45011 44 723
20.68% 15.08% 13.51% 9.97% 11.14% 12.85% 12.58% 11.11% 12.94% 8.98% 9.35% 12.6%
25.49% 25.08% 21.69% 24.11% 22.55% 19.78% 19.97% 21.03% 18.69% 20.04% 19.02% 21.6%
Environmentální
0.01% 0.04% 0.01% 0.07% 0.04% 0.00% 0.01% 0.05% 0.31% 0.19% 0.02% 0.1%
Zdroj dat: Vlastní výpočty dle dat WB, ECLAC/CEPAL, CENSUS.GOV, CDIAC/ORNL, NSO
Mexiko je mezi velkými zeměmi první díky vyššímu skóre v ekonomické oblasti oproti všem ostatním velkým zemí LA. Dosáhlo toho díky skóre v HDP a nezaměstnanosti. Ve vybavenosti ekonomicky aktivních obyvatel vysokoškolským vzdělání a v migraci má však mezi velkými zeměmi skóre průměrné. Argentina a Chile jsou na tom ve sledovaných dimenzích až na lepší environmentální oblast podobně. Přesto jsou tyto země v detailu odlišné. Chile je silnější v HDP, ale ztrácí na Argentinu díky nezaměstnanosti a nezaměstnanosti mladých lidí. Bolívie, Kolumbie, Peru a Ekvádor jsou země ekonomicky průměrné, Bolivie a Kolumbie dokonce podprůměrné. Bolívie dosahuje však nadprůměrných hodnot v sociální dimenzi. Oproti Argentině a Kolumbii mají Bolivie a Peru lepší skóre ve vybavenosti terciárním vzděláním. Kolumbie exceluje při zaměstnávání mladých lidí. Brazílie, Venezuela a Ekvádor uzavírají top ten mezi všemi velkými zeměmi LA a dají se označit za země průměrné. 6
Tabulka č. 3: Výsledky: Větší země nad 3 miliony obyvatel, oblast Střední Ameriky, 1999-2010 Země
Kostarika Panama Honduras Guatemala El Salvador Nicaragua Průměr Střední Amerika
Index
41.1% 36.3% 33.6% 29.0% 27.4% 25.1% 32.1%
Počet obyvatel Ekonomická
4518 3399 7326 13689 6133 5675 6 790
15.42% 12.63% 11.87% 13.46% 12.48% 7.57% 12.2%
Sociální
Environmentální
25.44% 23.35% 21.64% 15.44% 14.77% 17.43% 19.7%
0.25% 0.30% 0.08% 0.07% 0.18% 0.11% 0.2%
Zdroj dat: Vlastní výpočty dle dat WB, ECLAC/CEPAL, CENSUS.GOV, CDIAC/ORNL, NSO
Ekvádorem s průměrnou ekonomickou a sociální oblastí budeme pokračovat ve výčtu zemí, které se umístily dále v indexu. Zde tolik nehraje roli velikost HDP na obyvatele a nezaměstnanost – ekonomická dimenze zde nabízí země jako Uruguay, které dosahují podobných výsledků HDP, jako má např. Mexiko, nebo jsou nadprůměrné jako Guatemala či El Salvador, avšak mají vždy podprůměrné hodnoty v sociální oblasti, tj. v migraci, terciární vzdělanosti pracovní síly a zaměstnanosti mladých lidí. Uruguay je průměrnou ekonomickou zemí, avšak od průměru v sociální oblasti zaostává v zaměstnávání mladých lidí. Paraguay naopak udržuje průměrnou sociální dimenzi a v ekonomické dimenzi díky nízkému HDP ztrácí. Guatemala a El Salvátor podobně jako Uruguay dosahují nadprůměrné hodnoty v ekonomické dimenzi díky nižším hodnotám nezaměstnanosti, avšak ztrácí dále ve většině ukazatelů od průměru v sociální dimenzi. Panama a Argentina jsou velmi blízko ukazatelům Kostariky, a ač jsou silnější země díky HDP v čase, ztrácejí velmi mnoho díky nezaměstnanosti a nezaměstnanosti mladých lidí. Dominikánská republika převážně díky nezaměstnanosti ztrácí v ekonomické dimenzi. V sociální oblasti je téměř průměrná a ztrácí především v příjmové oblasti. Nikaragua a Haiti poslední země v našem indexu a patří mezi země silně podprůměrné, Haiti i díky přírodní katastrofě, humanitární krizi a kontextu současné ekonomické krize je stále na poměrně zdlouhavé cestě k prosperitě.
7
Tabulka č. 4: Výsledky indexu zemí Latinské Ameriky, 1999-2010, Menší země pod 3 miliony obyvatel Země
Sv. Kryštof a Nevis Kuba Bahamy Antigua a Barbuda Barbados Trinidad a Tobago Dominika Grenada Belize Surinam Sv. Lucie Dominikánská republika Sv. Vincent a Grenadina Jamajka Haiti Guyana Průměr Malé země, Antily
Index
63.6% 59.6% 53.8% 46.3% 45.5% 40.5% 34.0% 30.0% 29.8% 28.8% 28.7% 28.0% 26.8% 24.0% 14.7% 13.5% 35.5%
Počet obyvatel Ekonomická Sociální Environmentální
51 11202 334 87 272 1331 68 104 299 515 171 9638 109 2720 9765 752 2 339
27.34% 27.27% 23.98% 16.83% 19.75% 22.23% 8.25% 7.73% 9.38% 9.87% 9.41% 8.46% 9.34% 9.61% 1.80% 4.69% 13.5%
25.19% 32.30% 27.60% 22.25% 23.08% 18.13% 14.72% 16.39% 17.83% 18.47% 15.00% 19.43% 10.52% 14.32% 12.85% 8.51% 18.5%
11.03% 0.04% 2.25% 7.20% 2.71% 0.11% 11.04% 5.85% 2.61% 0.50% 4.26% 0.06% 6.91% 0.12% 0.10% 0.32% 3.4%
Zdroj dat: Vlastní výpočty dle dat WB, ECLAC/CEPAL, CENSUS.GOV, CDIAC/ORNL, NSO
Sv. Kryštof a Nevis patří mezi země, u kterých máme málo dat a pouze odhadujeme jeho úroveň nezaměstnanosti a nezaměstnanosti mladých. Jeho pomyslné prvenství je tedy založeno na pozitivním vývoji nezaměstnanosti, avšak konkrétní data nejsou k dispozici. Právě za nezaměstnanost dostává velký počet bodů v indexu. Pokud bychom se podívali na podobný vývoj v blízké zemi Antigua a Barbuda, kde nezaměstnanost postupně rostla, pak by v ekonomické i sociální oblasti dostal cca o 10-15 bodů méně, resp. dosahoval by podobné úrovně v ekonomické oblasti jako Antigua a Barbuda. Přesto zemi řadíme mezi nadprůměrné mezi menšími zeměmi s vysokou prémií v environmentální oblasti. Kuba patří mezi země odlišné institucionálním uspořádáním a interpretace výsledku je kapitola sama pro sebe, zvažujme tedy její důležitou roli v regionu, avšak nebudeme ji srovnávat s ostatními zeměmi. Bahamy budou naší referenční zemí pro malé země, jednak jsou dominantní zemí díky HDP na obyvatele a jednak příjmy obyvatel. Ztrácejí od průměrné hodnoty malých zemí pouze v nezaměstnanosti mladých a environmentální dimenzi. Antigua a Barbuda společně s Barbadosem jsou země, které jsou v HDP a příjmu dominantní. Bahamy předhánějí pouze v lepším migračním saldu, environmentální oblasti a dosahují podobné průměrné nebo slabší úrovně v nezaměstnanosti mladých. Pomyslné top 5 (bez Kuby) uzavírá Trinidad a Tobago, které díky svému průmyslu ztrácejí v environmentální oblasti a vybavenosti pracovní síly terciárním vzděláním, přesto jsou ekonomicky výrazně silné a dosahují nadprůměrného HDP 8
a příjmů obyvatel. Další skupina obyvatel jsou země malé a relativně podprůměrné. Dominika je první z těchto zemí, která má vysokou hodnotu environmentální oblasti, avšak ekonomickým výkonem zaostává. Skupina zemí Grenada, Belize, Surinam a Sv. Lucie jsou ekonomicky podprůměrné mezi malými zeměmi a průměrné celkově a shodně zde země dosahují HDP na obyvatele v posledních letech 2008-2010 kolem hodnoty 6000 - 8000 v PPP a stálých cenách. Bahamy dosahují hodnoty HDP 22000 a Mexiko hodnoty 13000 v PPP. Je to tedy skupina zemí v regionu tzv. dohánějících a s relativně vysokou nezaměstnaností v případě Sv. Lucie a Grenady, která má dále snížený index díky environmentální oblasti. Tyto země se dotahují na průměrnou hodnotu v sociální oblasti, přesto zde je v roce 2010 nižší úroveň vybavenosti terciárním vzděláním kolem 17 % (v průměru převládá v regionu 25 %) a vyšší nezaměstnanost mladých lidí. Další v pořadí jsou Sv. Vincent a Grenadiny a Jamaika, země jinak lišící se pouze v migračním saldu pro Jamajku a environmentální oblasti lepší hodnoty pro Sv. Vincenta a Grenadiny. Poslední je Guyana, která dosahuje na průměr regionu pouze v úrovni vybavenosti terciárním vzděláním a nezaměstnanosti mladých, tj. částečně v sociální oblasti, avšak samotné tyto hodnoty nestačí překonat slabý ekonomický výkon a nízké příjmy obyvatel.
8. Analýza faktorů vedoucí k dosažené míře konkurenceschopnosti Státy Latinské Ameriky jsou stále pozadu v konkurenceschopnosti v oblasti inovací a produktivity, což představuje hlavní překážku pro úspěch strategie rovnoměrného hospodářského růstu. Aby se zvýšila konkurenceschopnost latinskoamerických států, je potřeba pokročit v důležitých oblastech vnímaných vyspělými ekonomikami za zásadní faktory růstu, jako je infrastruktura, logistika, bezpečnost, odbourávání překážek obchodu, snížení asymetrie mezi výrobními odvětvími a využívat nových globálních příležitostí, tj. podporovat obchodně investiční vztahy s novými partnery jako je Asie, Pacifik a samozřejmě Evropská unie. Velkou roli může hrát vytváření kvalitních pracovních míst doplněných sociálními politikami, které by pravděpodobně mohly zlepšovat přístup ke vzdělání a sociálním službám, čímž by se snižovaly existující velké sociální rozdíly (příjmové, zaměstnanost žen) a tím podporovala sociální soudržnost a lidská práva. Následující tabulky sumarizují pohledem teorií konkurenceschopnosti jejich vybrané ukazatele s dosaženými výsledky vypočteného indexu. Výčet reálií není úplný a do jisté míry je zde problém selekce na základě dostupných dat, nicméně jde o především mezinárodně dostupná
data,
na
základě
kterých
si 9
veřejnost
tvoří
svá
očekávání.
Tabulka č. 5: Přehled dosažených výsledků a reálie nejlépe a nejhůře umístěných zemí Jižní Ameriky – část 1.
Jižní Amerika konkurenceschopnost
Mexiko
Nejlépe umístěné země Chile
Argentina
Uruguay
Nejhůře umístěné země Paraguay
Kolumbie
Index %
46,2
40,2
35,2
31,9
29,2
28,4
Malá, otevřená Velký neformální trh. Neoliberální ekonomický Jedna z nejsilnějších Smíšená ekonomika, silné Považována za nově ekonomika, s rostoucím Politická nejistota, Ekonomická liberilizace a model od roku 1980, ekonomik v LA. vládní intervence Fiskální industrializovanou zemi s zahraničním trhem korupce, nedostatky Institucionální změna důraz na liberalizaci Neoliberální ekonomický politika + monetární dobře rozvíjející se charakteristickým pro institucionálních a obchodu. model od 1973. expanze, rizika inflace. ekonomikou. rozvíjející se ekonomiku. strukturálních reforem. Relativně technicky Nejlepší širokopásmové Jedna z nejnižších úrovní Nízkou až střední úroveň Nejvíce ocenění v oblasti Lídrem LA v oblasti míry vyspělá odvětví a např. připojení v LA a je druhá vybavenosti vybavenosti Technologie vědy v LA, druhá v LA ve rozšíření počítačů a vyspělé zdravotní po Chile v počtu technologiemi společně s technologiemi s vědeckých publikacích. internetu. technologie ve srovnání připojených domácností a Kubou. pozitivním výhledem. mezi zeměmi LA. firem na internet .
Mezinárodní trhy
Vzdělání
Pracovní síla
Mercosur a Unie Světový lídr v oblasti Světový lídr v oblasti jihoamerických národů. dohod o volném obchodu - dohod o volném obchodu Podpora národní více než 50 zemí, velice více než 58 zemí, velice ekonomiky na úkor plné otevřená ekonomika. otevřená ekonomika. mezinárodní otevřenosti. Jeden z nejvyšších stupňů Vysoká kvalita vzdělávání kvality systému v LA po Argentině. vzdělávání po Kostarice a Odkládání důležitých Uruguayi zejména reforem v systému v technických oborech. vzdělávání.
Vysoká úroveň vzdělávání. Má jednu z nejvyšších úrovní gramotnosti (96,9%).
Uruguay je členem Mercosuru a Unie jihoamerických národů.
Patří do rozsáhlé sítě volného obchodu podobně jako Chile.
Vysoká vzdělanost obyvatel a nejvyšší Jedna z nejnižších úrovní úroveň systému vzdělání obyvatel spolu s vzdělávání v LA. Má jednu Haiti. z nejvyšších úrovní školní docházky.
Volnější pracovní Vysoké platové rozdíly Striktnější pracovní Z hlediska flexibility mezd zákonodárství. mezi muži a ženami. Nízká zákonodárství v LA, např. Velmi pružný pracovní trh Uruguay je na poslední Neformální pracovní trhu. participace žen. Nízký ve flexibilitě pracovních díky neformálnímu trhu. místě v Latinské Americe Velký "odliv mozků". "odliv mozků". smluv.
Zdroj: vlastní zpracování na základě dat Světového ekonomického fóra, WB, ECLAC/CEPAL
10
Snaha prohloubit mezinárodní spolupráci.
Střední kvalita vzdělávacího systému v LA a průměrný počet let školní docházky v pořadí za Brazílí a Chile. Nejvyšší náklady na pracovní sílu v LA.
Tabulka č. 6: Přehled dosažených výsledků a reálie nejlépe a nejhůře umístěných zemí Jižní Ameriky – část 2.
Jižní Amerika konkurenceschopnost
Mexiko
Chile
Argentina
Uruguay
Paraguay
Kolumbie
Index %
46,2
40,2
35,2
31,9
29,2
28,4
Bezpečnost
Životní prostředí
Dopravní a informační infrastruktura
Nejlépe umístěné země
Nejhůře umístěné země
Podobně dobrá úroveň Boj proti FARC a proti Považuje se za bezpečný Nízká až střední úroveň zabezpečení jako v drogovým kartelům, stát podobně jako Chile a zabezpečení, podobně Panamě. Zvýšená problémy na hranici s Kostarika. jako Nikaragua. kriminalita. Venezuelou. Nedostatek zařízení pro Dobrovolné cíle pro Nedostatečná likvidace Nedostatečná likvidace Problémy odlesňování, nakládání s odpady. Odlesňování, typické emise skleníkových plynů. odpadů. Typické odpadů. Typické nadužívání pesticidů, Typické průmyslové průmyslové znečištění. Typické průmyslové průmyslové znečištění. průmyslové znečištění. horší kvalita pitné vody. znečištění. znečištění. Odlesňování. Vysoká úroveň Kvalitní dopravní síť a Patří mezi 5 zemí LA s Druhá nejlepší kvalita infrastruktury zejména v Velmi nízká úroveň Nižší-střední úroveň rozvodu elektřiny v LA. nejlepší infrastrukturou, železniční síťe v LA, dobrá oblasti komunikačních infrastruktury, patří mezi infrastruktury, avšak lepší Nejnižší přístavní náklady podobně jako v Panamě, úroveň silnic a letišť. technologií a rozvodu tři nejnižší v LA. než ve Venezuele. na kontejner v LA. Chile a Uruguayi. vody. Nejistota pro obyvatele, boj proti kriminalitě a obchodu s drogami.
Jedna z nejvíce bezpečných zemí LA.
13,8% z HDP
8,2% z HDP
9,5% z HDP
7,4% z HDP
7,1% z HDP
6,4% z HDP
4,86
5,97
7,38
9,58
4,57
5,26
1,6 lůžek
2,1 lůžek
4 lůžek
2,9 lůžek
1,3 lůžek
1 lůžek
Zdravotní péče - 2011 Výdaje na zdravotnictví (% z HDP) Úmrtnost (na 1000 obyvatel) Nemocničních lůžek (na 1 000 obyvatel)
Zdroj: vlastní zpracování na základě dat Světového ekonomického fóra, WB, ECLAC/CEPAL
11
Tabulka č. 7: Přehled dosažených výsledků a reálie nejlépe a nejhůře umístěných zemí Střední Ameriky – část 1. Střední Amerika konkurenceschopnost
Kostarika
Nejlépe umístěné země Panama
Honduras
Guatemala
Salvador
Nikaragua
Index %
41,1
36,3
33,6
29,0
27,4
25,1
Neoliberální model. Privatizace v telekomunikacích a distribuci elektrické energie, bankovnictví a penzijních fondech.
Jedna z nejchudších zemí v regionu po Haiti.
Nízké výdaje na výzkum a vývoj. Dobré postavení v komunikačních technologiích.
Nejhorší míra vybavenosti technologiemi. Nedostatek výzkumných vědeckých center.
Ekonomická liberilizace a Rozvíjející se ekonomika s Institucionální změna vysokou mírou inflace.
Neoliberální ekonomický model od 1990. Snaha odstranit dvojí zdanění.
Nejhůře umístěné země
V posledních dvaceti Problémy se zneužíváním letech má značné úsilí s veřejných prostředků, cílem modernizovat a problémy institucí, řízená otevřít svou ekonomiku. inflace.
Technologie
Lídr v oblasti dostupnosti pevného a bezdrátového připojení k internetu v LA.
Díky Panama Canal projektu je lídrem v LA, pokud je o vybavenost technologiemi.
Mezinárodní trhy
Investiční pobídky. DRCAFTA, podpora exportu.
Snaha prohloubit spolupráci. Bezcelní zóna Colon, oficiální měna i dolar.
Člen DR-CAFTA, podpora exportu.
Člen DR-CAFTA, podpora exportu.
Podpora volného obchodu a investiční pobídky, DR-CAFTA.
Je málo zapojena, DRCAFTA, značné celní překážky a předpisy.
Nejvyšší úroveň vzdělání obyvatel v LA.
Velmi kvalitní vzdělávací systém v pořadí po Kostarice.
Honduras má podobnou úroveň vzdělání jako Panama.
Nízká úroveň v oblasti vzdělávání. Gramotnost (73,5%), horší je už jen Haiti.
Průměrná až podprůměrná země v úrovni vzdělávání, nízká úroveň gramtonosti 82 %.
Haiti, Guatemala a Nikaragua jsou země s nejnižší úrovni v oblasti vzdělávání. Gramotnost (78%).
V LA patří mezi nejlépe kvalifikovanou.
Problematický způsob najímání a propuštění zaměstnanců, nepružnost trhu práce.
Velké rozdíly v příjmech a Pracovní síla je na nízké kvalifikaci, neformální úrovni vzdělanosti. trh. Nízká zaměstnanost Středně flexibilní pracovní žen, nízká produktivita trh. práce.
Vysoká flexibilita mezd.
Pracovní síla je na nízké úrovni vzdělanosti. Středně flexibilní pracovní trh.
Vzdělání
Pracovní síla
Honduras patří mezi země s nejnižší úrovní připojení Nízká kvalita vědeckého k internetu. Je otevřena kapitálu. novým technologiím.
Zdroj: vlastní zpracování na základě dat Světového ekonomického fóra, WB, ECLAC/CEPAL
12
Tabulka č. 8: Přehled dosažených výsledků a reálie nejlépe a nejhůře umístěných zemí Střední Ameriky – část 1. Střední Amerika konkurenceschopnost
Kostarika
Panama
Honduras
Guatemala
Salvador
Nikaragua
Index %
41,1
36,3
33,6
29,0
27,4
25,1
Bezpečnost
Životní prostředí
Dopravní a informační infrastruktura
Nejlépe umístěné země
Nejhůře umístěné země
Země s velmi dobrou Nejvíce bezpečná v LA pro Špatná situace, počet úrovní bezpečnosti, lepší nadnárodní společnosti. vražd nejvyšší ve střední úroveň je v Chile a Velmi blízko úrovně Americe. Uruguayi. Kostariky a Chile. Daně za znečištění. Problémy znečištění vod, Problémy odlesňování a Problémy odlesňování, odlesňování. Hrozí eroze půdy. Průmyslové nakládání s odpady a zanášení z Panamského znečištění. znečištění vzduchu. průplavu.
Spolu s Hondurasem a Salvadorem jsou nejvíce nebezpečné země v SA. Kriminalita a násilí.
Jedna z nejvíce Mnoho bezpečnostních nebezpečných zemí v SA. problémů, přesto dobrá v Kriminalita, násilí a provonání v regionu. organizovaný zločin.
Problémy s odlesňováním, půdní erozí a znečištění vody.
Problémy odlesňování, eroze půdy, znečištění vod, kontaminace půd.
Problémy s odlesňováním, erozí půdy, znečištění vod.
Stření-vyšší úroveň infrastruktury v LA.
Nejlepší infrastruktura v LA.
Postupně lepší úroveň silnic, přístavů a mezinárodních letišť.
Infrastruktura je na střední úrovni po Salvadoru.
Velice dobrá střední-vyšší úroveň v LA.
Poslední zemí ve SA. Nejhorší v oblastech nových technologií a v dopravě.
10,5 % z HDP
8,3% z HDP
7,3% z HDP
5,7% z HDP
3,9% z HDP
9,5% z HDP
4,33
4,65
5,02
4,98
5,62
5,03
1,2 lůžek
2.2 lůžek
0,8 lůžek
0,6 lůžek
1,1 lůžek
0,9lůžek
Zdravotní péče - 2011 Výdaje na zdravotnictví (% z HDP) Úmrtnost (na 1000 obyvatel) Nemocničních lůžek (na 1 000 obyvatel)
Zdroj: vlastní zpracování na základě dat Světového ekonomického fóra, WB, ECLAC/CEPAL
13
9. Závěr Pojem konkurenceschopnost je v ekonomii a ekonomické geografii relativně novým termínem. Universální definice fakticky neexistuje. V článku pracujeme s následující definicí: „Regionální konkurenceschopnost představuje schopnost (možnost) regionu (společenství) v dlouhém období se ekonomicky prosadit v soutěži s ostatními společenstvími při zachování sociální soudržnosti a ekologické udržitelnosti.“ Pro zhodnocení regionální konkurenceschopnosti států Latinské Ameriky byl využit index vytvořený na Vysoké škole ekonomické v Praze v rámci projektu MasterCard česká centra rozvoje (jednotlivé indikátory jsou uvedeny v části Data). Index pracuje na bázi srovnávání hodnot daného regionu (resp. státu) s nejpříznivější hodnotou. Pro hodnocení byly využity ukazatele hrubý domácí produkt na obyvatele (v PPP), míra nezaměstnanosti, podíl pracovní síly s vysokoškolským vzděláním, čistá migrace, hrubý národní příjem na obyvatele, nezaměstnanost mladých (15 až 24 let). Tyto socioekonomické indikátory doplňuje environmentální ukazatel emise CO2 na jednotku HDP na obyvatele. Na základě hodnot těchto ukazatelů je zhodnocena konkurenceschopnost jednotlivých zemí Latinské Ameriky. Index pro země LA byl spočítán souhrnně. Pro účely interpretace a vlivem nedokonalosti datové základny byly malé země do 3 milionů obyvatel vyčleněny zvlášť k ostrovním státům v oblasti Antil. Mezi zeměmi nad 3 mil. obyvatel (oblast Jižní Amerika a Mexiko) dominuje Mexiko s 46,2%, následují Chile (40,2 %) a Argentina (35,2 %). Naopak jako nejméně konkurenceschopné byly vyhodnoceny Kolumbie, Paraguay a Uruguay.
Dominantní
postavení Mexika je dáno zejména jeho postavením v ekonomické oblasti. Mexico a Chile jsou naopak lepší v environmentální oblasti. Specifická situace je v Bolívii (čtvrtá v pořadí 34,1 %), která dosahuje nadprůměrných hodnot v sociální oblasti, dobré podmínky v rámci terciárního vzdělávání, avšak v ekonomické oblasti zaostává. Mezi zeměmi nad 3 mil. obyvatel (oblast Střední Amerika) vykazují nejlepší výsledky Kostarika (41,1 %), Panama (36,3 %) a Honduras (33,6 %). Tyto země vykazují v rámci sledovaných ukazatelů značné rozdíly a oproti zemím umístěným v indexu níže mají viditelně vyšší skóre v sociální oblasti.
14
Mezi zeměmi pod 3 mil. obyvatel vykazuje nejlepší výsledky Sv. Kryštof a Nevis (63,6 %), následuje Kuba (59,6 %) a Bahamy (53,8 %). V souvislosti s hodnocením těchto zemí lze však zdůraznit problematičnost získání a ověření správnosti dat. Hodnocení těchto zemí je tak třeba brát se značnou rezervou. V další
části
analýzy
byla
pozornost
zaměřena
na
vybrané
faktory
konkurenceschopnosti nejlépe umístěných a nejhůře umístěných států Latinské Ameriky i podle geografického členění (Jižní Amerika a Střední Amerika + Mexiko). V této souvislosti byla uvažována ekonomická liberalizace, role technologií v ekonomice, postavení na mezinárodních trzích, vzdělávací systém, situace na trhu práce, bezpečnost, zdravotnictví, životní prostředí a dopravní a informační infrastruktura. Existuje rozdílná úroveň mezi nejlépe umístěnými zeměmi v indexu zemí Latinské Ameriky v oblasti výdajů na zdravotnictví, a roli technologií a vzdělávání – tedy faktory související s investicemi do lidského kapitálu. Zbylé faktory na základě provedeného průzkumu nemají zásadní terminující roli pro konkurenceschopnost
státu.
Konkurenceschopnost
států
Latinské
Ameriky
je
tak
determinována vhodnou kombinací různých faktorů ve spojení s investicemi souvisejících s rozvojem lidského kapitálu – zdraví, vzdělání a technologie.
15
LITERATURA Amiti, M. (2001): Regional Specialization and Technological Leapfrogging. Journal of Regional Science. Vol. 41. No. 1. pp. 149 – 172 Anderson, S. P. (2008): Spatial Competition, Pricing and Market Power in Transportation: A Dominant Firm Model. Journal of Regional Science. Vol. 48. No. 2. Pp. 367 – 397 Atkeson, A. a. (2001): Are Phillips curves useful for forecasting inflation? Quarterly Review (issue Win). pp. 2-11 Cameron, A. C. (2010). Microeconometrics Using Stata (Revised ed.). Stata Press. Pp.692 Drezner, Z. (1998): On the Logit Approach to Competitive Facility Location. Journal of Regional Science, Vol. 38. No. 2. pp. 313 – 327 Madies, T. – Prager, J. C. (2008): Innovation et la compétitivité La documentation Francoise, Paris. citace dne dostupné na: www.ladocumentationfrancaise.fr/rapportspublics/084000589/index.shtml (24/01/2012) Malmberg, A. – Solvell, O. – Zander, I. (1996): Spatial Clustering, Local Accumulation of Knowledge and Firm Competitiveness. Human Geography. Vol. 78. No. 2. pp. 85 – 97 OECD (2005): Building Competitive Regions: Strategies and Governance. Paris. OECD. 141 p. OECD (2006): Competitive Cities in the Global Economy, Paris. OECD. 446 pp. OECD (2009): Regions at Glance, Paris. OECD. 198 pp. Porter, M. (1990): The Competitive Advantage of Nations. New York. Free Press. 855 pp. Tvrdoň, J. – Šuranová, J. (2007): Teoretické a praktické otázky vyjadrenia regionalnej konkurenceschopnosti v ekonomike Slovenska In: 2nd Central European Conference in Regional Science. Košice. Technical University of Košice. 1089 – 1098 pp. Ostatní zdroje World Bank (WB, WDI) Economic Commission for Latin America and the Caribbean (ECLAC, CEPAL) US Bureau of Census Carbon Dioxide Information Center (CDIAC) Národní statistické úřady zemí LA
16
Přílohy Příloha 1: Počet odhadnutých hodnot v časových řadách dle zemí a ukazatele
Proměnná/Země
Nezam. CO2 Celkem mladých 0 10 2 35
HDP Nezam. Prac. síla Mig. Příjem
Belize
0
1
11
11
St. Kitts and Nevis
0
11
11
0
0
11
2
35
Dominica
0
9
11
0
0
10
2
32
Grenada
0
8
11
0
0
11
2
32
Haiti
0
0
12
0
5
12
2
31
Guyana
0
6
12
0
0
10
2
30
St. Vincent and Grenadines
0
5
12
0
0
11
2
30
Suriname
1
4
12
0
1
10
2
30
12
1
2
0
2
8
2
27
Antigua and Barbuda
0
0
11
0
0
11
2
24
Barbados
1
0
11
0
0
7
2
21
Guatemala
0
5
2
0
0
12
2
21
Nicaragua
0
1
8
0
0
9
2
20
St. Lucia
0
0
12
0
0
6
2
20
Bahamas
0
2
9
0
0
5
2
18
Jamaica
0
0
12
0
0
4
2
18
Venezuela
0
0
11
0
0
4
2
17
Chile
0
0
0
12
0
1
2
15
Trinidad and Tobago
0
0
8
0
0
5
2
15
Uruguay
0
0
7
0
0
4
2
13
Dominican Republic
0
0
1
0
0
9
2
12
Bolivia
0
0
0
0
0
9
2
11
Honduras
0
1
0
0
0
6
2
9
Ecuador
0
1
0
0
0
5
2
8
El Salvador
0
0
0
0
0
6
2
8
Paraguay
0
0
0
0
0
5
2
7
Brazil
0
0
0
0
0
3
2
5
Colombia
0
0
0
0
0
3
2
5
Panama
0
0
0
0
0
3
2
5
Argentina
0
0
0
0
0
2
2
4
Costa Rica
0
0
0
0
0
2
2
4
Peru
0
0
0
0
0
2
2
4
Mexico
0
0
0
0
0
1
2
3
Cuba
Celkový součet 14 55 186 23 8 217 66 569 Zdroj: Vlastní výpočty dle dat WB, ECLAC/CEPAL, CENSUS.GOV, CDIAC/ORNL, NSO
Příloha I
