Ostrava

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 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 (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 Slezské vojvodství

2003 2004 rok

2005

2006

2007

2008

Moravskoslezsko Northumberland & TaW


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 Slezské vojvodství Zdroj: vlastní zpracování

35

2006

2007

2008

2009


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


2010 Moravskoslezsko Northumberland & TaW


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

Northumberland & TaW Zdroj: vlastní výpočet

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 Spojené království Zdroj: vlastní zpracování

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

Slezské vojvodství Northumberland & TaW


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


2005

2006

2007

2008



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 Slezské vojvodství

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 Slezské vojvodství

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 Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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

Northumberland & TaW 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 Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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

Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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


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 (% z celkové zaměstnanosti)


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)


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



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 Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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


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


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


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 Slezské vojvodství EU-27

2006

2007

2008

2009



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

Spojené království EU-27

5,3 11,0

4,5 10,0

4,2 9,1

4,5 8,4

3,3 8,1


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

Spojené království EU-27

24,8 26,0

23,7 25,0

22,8 24,5

23,2 23,6

22,0 23,1


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 Slezské vojvodství

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


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


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) Slezské vojvodství 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

Slezské vojvodství 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


71,0 88,1

69,7 85,9

68,5 84,6


82,4

79,5

78,0


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


29,0 11,9

30,4 14,1

31,4 15,4


17,6

20,5

22,0


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 Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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


35,2 77,4

35,7 75,8

33,7 75,4


73,7

71,9

70,5


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 Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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)

Zdroj: Eurostat, 2011 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 Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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 Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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

Northumberland & TaW Průměr regionů

555 418

Zdroj: Eurostat, 2011 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 Slezské vojvodství

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 Slezské vojvodství

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

Zdroj: Eurostat, 2011 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


167 143

167 144

168 144

168 144

168 143

168 144

203

201

200

204

173 146

173 145

172 145

173 147

Zdroj: Eurostat, 2011 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

Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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 analyzovaných regionů. 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


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 analyzovaných regionů. Tabulka 7.37: Čistý disponibilní důchod domácností na obyvatele (v EUR) Lutych Moravskoslezsko Slezské vojvodství Northumberland & TaW 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 analyzovaných regionů.

105

Tabulka 7.38: Naděje doţití při narození - muţi (roky) 2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


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


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


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


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 (% z celkové zaměstnanosti)

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 (24 h koncentrace µg/m³)

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 (% z celkové zaměstnanosti) 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 (24 h koncentrace µg/m³)

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

Ostrava

Recommend Documents