ROČENKA KONKURENCESCHOPNOSTI ČESKÉ REPUBLIKY Regionální konkurenceschopnost

ROČENKA KONKURENCESCHOPNOSTI ČESKÉ REPUBLIKY 2006 - 2007 Regionální konkurenceschopnost

KONKURENCESCHOPNOST ● OBSAH

OBSAH Analytická část 1. Komplexní hodnocení konkurenceschopnosti: Anna Kadeřábková, Michal Beneš (CES VŠEM) .......................................... 2 1.1 Plnění cílů Lisabonské strategie a strukturální reformy ...................................................................................................................... Výzkum a inovace ............................................................................................................................................................................. Ekonomické reformy, sociální soudržnost a environmentální udržitelnost......................................................................................... 1.2 Znalostně založená konkurenční výhoda............................................................................................................................................ Rámec znalostní ekonomiky.............................................................................................................................................................. Pilíře znalostně založené konkurenceschopnosti .............................................................................................................................. Evropské inovační skóre ................................................................................................................................................................... Evropské regionální inovační skóre................................................................................................................................................... 1.3 Zpráva o konkurenceschopnosti (WEF).............................................................................................................................................. Konkurenceschopnost ČR v EU-27 ................................................................................................................................................... Lisbon Review ................................................................................................................................................................................... 1.4 Ročenka konkurenceschopnosti (IMD) ...............................................................................................................................................

2 2 3 4 4 5 8 9 10 12 13 13

2. Regionální konkurenceschopnost: Jaroslav Kahoun (CES VŠEM) ......................................................................................... 19 2.1 Regionální konkurenceschopnost a její složky ................................................................................................................................... Regionální ekonomická výkonnost .................................................................................................................................................... Regionální inovační výkonnost .......................................................................................................................................................... Kvalitativní struktura přidané hodnoty a přímé zahraniční investice .................................................................................................. Přímé zahraniční investice a trh práce .............................................................................................................................................. 2.2 Vizitky konkurenceschopnosti krajů ČR.............................................................................................................................................. Hlavní město Praha ........................................................................................................................................................................... Středočeský kraj ................................................................................................................................................................................ Jihočeský kraj .................................................................................................................................................................................... Plzeňský kraj ..................................................................................................................................................................................... Karlovarský kraj ................................................................................................................................................................................. Ústecký kraj ....................................................................................................................................................................................... Liberecký kraj .................................................................................................................................................................................... Královéhradecký kraj ......................................................................................................................................................................... Pardubický kraj .................................................................................................................................................................................. Kraj Vysočina..................................................................................................................................................................................... Jihomoravský kraj.............................................................................................................................................................................. Olomoucký kraj.................................................................................................................................................................................. Zlínský kraj ........................................................................................................................................................................................ Moravskoslezský kraj ........................................................................................................................................................................ 2.3 Případové studie hodnocení regionální konkurenceschopnosti (BermanGroup) ............................................................................... Konkurenceschopnost Karlovarského kraje ...................................................................................................................................... Konkurenceschopnost Pardubického kraje .......................................................................................................................................

19 20 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 38 40

3. Kvalita a flexibilita lidských zdrojů v regionech ČR: Olga Kofroňová, Zdeňka Šímová (NOZV NVF) ................................... 43 3.1 Vzdělanostní charakteristiky lidských zdrojů v regionech ................................................................................................................... Vzdělanostní struktura....................................................................................................................................................................... Vzdělanostní struktura a rozdíly v hrubém domácím produktu .......................................................................................................... Vzdělanostní mobilita ........................................................................................................................................................................ Studující v terciárním vzdělávání v regionech ................................................................................................................................... Účast na dalším neformálním vzdělávání .......................................................................................................................................... 3.2 Zaměstnanost ve znalostně náročných odvětvích v regionech........................................................................................................... Zaměstnanost v technologicky náročném zpracovatelském průmyslu .............................................................................................. Zaměstnanost ve znalostně náročných službách .............................................................................................................................. Zaměstnanost v ICT sektoru.............................................................................................................................................................. Efekty informatiky a přístup k jejich řízení ......................................................................................................................................... 3.3 Podnikání a některé aspekty flexibility zaměstnanosti v regionech..................................................................................................... Podnikání v regionech ....................................................................................................................................................................... Flexibilita zaměstnanosti v regionech ................................................................................................................................................ Částečné pracovní úvazky................................................................................................................................................................. Druhé zaměstnání .............................................................................................................................................................................

43 43 44 45 47 50 50 51 52 52 53 53 53 55 56 57

Statistická část Jaroslav Kahoun (CES VŠEM) Regionální konkurenceschopnost .................................................................................................................................................................. Pořadí krajů podle jednotlivých ukazatelů konkurenční schopnosti – souhrnný indikátor .............................................................................. Regiony NUTS 3 s nejvyšším HDP na obyvatele v PPS v jednotlivých zemích EU v % k EU-27 .................................................................. Vývoj regionálního HDP ve stálých cenách, tempa růstu v %........................................................................................................................ Regionální HDP na obyvatele, ČR = 100....................................................................................................................................................... Produktivita práce, HDP na zaměstnanou osobu, ČR = 100 ......................................................................................................................... Míra registrované nezaměstnanosti, v % pracovní síly .................................................................................................................................. Tvorba hrubého fixního kapitálu v % HDP ..................................................................................................................................................... Stav přímých zahraničních investic................................................................................................................................................................ Technologicky náročná odvětví v % HPH ...................................................................................................................................................... Výdaje a zaměstnanost ve výzkumu a vývoji ................................................................................................................................................. Podíl pracovní síly s vysokoškolským vzděláním v % pracovních sil ............................................................................................................. Počet podnikatelů v % zaměstnaných pracovních sil..................................................................................................................................... Přírůstek obyvatelstva stěhováním v % celkové populace............................................................................................................................. Střední délka života obyvatelstva v letech ..................................................................................................................................................... Kriminalita celkem - počet zjištěných trestných činů na tisíc obyvatel............................................................................................................ Měrné emise oxidu siřičitého v t na km2 .........................................................................................................................................................

0

64 66 66 67 67 68 68 69 69 70 70 71 71 72 72 73 73

KONKURENCESCHOPNOST ČR ● KOMPLEXNÍ HODNOCENÍ

1. Komplexní hodnocení konkurenceschopnosti Komplexní přístupy k hodnocení konkurenceschopnosti zahrnují nejprve soubor strukturálních ukazatelů vytvořených v návaznosti na plnění tzv. Lisabonských cílů. Druhé pojetí je založeno na metodice Světové banky s důrazem na pilíře znalostní ekonomiky ve zdravém institucionálním rámci. Hodnocení uzavírají výsledky publikované v ročenkách konkurenceschopnosti Světového ekonomického fóra a Mezinárodního institutu pro rozvoj managementu. Pozice České republiky je srovnávána s Finskem (jako příkladem nejúspěšnější znalostně založené ekonomiky v EU, která v nedávné minulosti prošla zásadní strukturální transformací) a s průměry za dostupné členské země (resp. za původní patnáctku).

investují 2,67 % HDP při podílu podniků 61,4 %. Postavení Finska je však srovnatelné s USA, v případě podílu podniků na financování VaV je na tom Finsko dokonce výrazně lépe. V České republice se do VaV investovalo pouhých 1,42 % HDP, což je méně než průměr EU-27. Ještě výraznější je zaostávání ČR v patentové aktivitě, zejména vůči Finsku. Oproti vyspělým ekonomikám je pro Českou republiku charakteristický špatný přístup k rizikovému kapitálu, který je přitom velmi důležitý pro financování nových inovativních firem. Tabulka 1: Výdaje na výzkum a vývoj (rok 2005) ČR

1.1 Plnění cílů Lisabonské strategie a strukturální reformy

FIN

Výdaje na VaV 1,42 2,43 v % HDP - podíl podnikových 2) 54,1 69,3 výdajů na VaV Patentové přihlášky u 15,9 305,6 1) EPO na mil. obyvatel 0,44 Rizik. kapit.: poč. fáze, 0,00 (expanze), v ‰ HDP (0,06) (0,52) Podíl high-tech vývozů 14,0 18,0 2) na vývozech Abs. přír. a tech. oborů 8,2 17,7 (v ‰ pop. 20–29 )

Zatím poslední zpráva Evropské komise s využitím souboru strukturálních ukazatelů (structural indicators) plnění Lisabonské strategie byla publikována na konci 1 roku 2006 (viz EC, 2006). Stanovuje čtyři hlavní priority pro další ekonomický rozvoj a konkurenceschopnost (v podstatě dlouhodobě se opakující a zatím tedy nepříliš úspěšně plněné). První zahrnuje zvýšení investic do znalostí a inovací a především jejich zhmotnění v nových produktech a službách (téma výzkumu a inovací). Další prioritu představuje uvolnění podnikatelského potenciálu, zejména zlepšení přístupu na trh malým a středním podnikům snížením administrativní zátěže (téma ekonomické reformy). Vzhledem k rostoucí globální konkurenci, stále vážnějšímu problému stárnutí populace a změnám životního stylu je rovněž nutné modernizovat a zpružnit evropské trhy práce a další složky sociálního systému (témata zaměstnanosti a sociální soudržnosti). Čtvrtá priorita spočívá v integraci energetické politiky, jež by měla zároveň podporovat ekologickou udržitelnost ekonomického 2 rozvoje (téma environmentální udržitelnosti).

Poznámka:1) rok 2003, (2007).

2)

rok 2004.

3)

EU-27 EU-15

USA

1,84

1,91

2,67

2)

54,5

54,8

61,4

1)

128,0

160,7

167,6

0,22 0,35 (1,15) (1,47)

.. 18,0

3)

13,2

17,7

27,0

..

10,6

EU-25. Pramen: EUROSTAT

Používání informačních technologií má významný vliv na růst produktivity ekonomiky. Podíl odvětví ICT v ekonomice je v Evropě mnohem menší než např. v USA. Evropa zaostává také co se týče investic do ICT a do výzkumu v oboru ICT. Pozitivně je však v EU hodnocen vývoj (kvantitativních) ukazatelů v některých oblastech, jako je úroveň připojení škol a domácností k internetu a přístup k širokopásmovému internetu. Příznivý vývoj lze pozorovat i v oblasti internetového obchodování, kdy procento nákupů přes internet na celkovém obratu firem neustále roste. Také e-government se postupně rozšiřuje, avšak této služby využívají spíše podniky než jednotlivci, a to stále v malé míře. Ve srovnání s USA vykazuje EU-27 výrazně nižší podíl výdajů na informační technologie na HDP, avšak větší na telekomunikační technologie.

Výzkum a inovace Cílem Lisabonské strategie je přeměnit Evropu na znalostně založenou ekonomiku, která představuje atraktivní místo pro investice, k čemuž přispívá i účinná politika výzkumu a vývoje. Klíčem ke konkurenceschopnosti členských států je posílení postavení vzdělávacích a výzkumných institucí a zlepšení partnerství soukromého a veřejného sektoru. Překážkou pro akumulaci znalostí a dlouhodobý ekonomický růst je v tradičním pojetí relativně nízká úroveň výdajů na výzkum a vývoj. Vedle zvýšení vstupů je kladen důraz na efektivnost jejich využití a na rozvoj schopnosti přeměny nových poznatků na nové produkty a služby. Za nezbytnou podmínku je považována aktivnější účast podnikového sektoru na produkci i využití výzkumu a vývoje.

Tabulka 2: Výdaje na ICT a jejich využití (rok 2006) Výdaje na informační techno1) logie v % HDP Výdaje na telekomunikační 1) technologie v % HDP % domácností s internetovým přístupem % obratu podniků z e-commerce Míra penetrace širokopásmového připojení % jednotlivců – užívání e-government % podniků - užívání e-government

V roce 2005 členské státy EU investovaly do výzkumu a vývoje (VaV) v průměru 1,84 % svého HDP, z čehož 54,5 % bylo investováno v rámci podniků. V obou případech EU v průměru zaostává za Spojenými státy, které 1

Aktuální hodnoty publikuje na svých stránkách EUROSTAT a jednou ročně tvoří součást zprávy připravované Evropskou komisí pro březnová zasedání Evropské rady. 2 Na nezbytnost strukturálních reforem upozorňují rovněž analýzy OECD. Specificky se na toto téma zaměřuje od roku 2005 pravidelně publikovaná zpráva pod názvem Going for Growth (viz OECD, 2005, 2006, 2007).

ČR

FIN

2,9

3,7

EU-27 EU-15 3,0

2)

3,1

2)

3,3

3,7

3,3

3,4

29

65

49

54

3,1

..

4,0

4,1

8,4

24,9

14,8

16,5

17

47

24

26

76

93

63

64

1)

Poznámka: 1) rok 2005, 2) EU-25. Pramen: EUROSTAT (2007).

Strukturálním specifikem ČR oproti EU-27 jsou dosud poměrně vysoké výdaje na telekomunikační technologie

2

KONKURENCESCHOPNOST ● KOMPLEXNÍ HODNOCENÍ

Tabulka 4: Ukazatele ekonomické reformy (rok 2007)

v podílu na HDP v porovnání s výdaji na informační technologie. Počet domácností s internetovým přístupem je stále velmi nízký, ale postupně se zvyšuje. Příznivý je celkový obrat podniků z e-commerce ve výši 3,1 %, lidé v ČR často využívají internetové obchody, avšak služby e-government jsou pro ně stále nedostupné. To ale neplatí pro podniky, které používají e-government více než je evropský průměr. Základních procedur, které lze vyřídit přes internet, je však v České republice méně ve srovnání s EU-27. Finsko je příkladem země s vysokou úrovní rozvoje informační společnosti, což se projevuje téměř ve všech statistikách týkajících se této oblasti. Zejména v některých ukazatelích (jako je e-government) je jeho náskok oproti průměru EU-27, ale i EU-15 velmi výrazný.

Cena elektřiny pro podniky (EUR/kWh) Cena elektřiny pro domácnosti (EUR/kWh) Celková státní pomoc 1) v % HDP Sektorová a ad hoc státní 1) pomoc v % HDP Intenzita přímých zahranič1) ních investic (toky v % HDP) Investice soukromého sekto1) ru v % HDP Poznámka:

V oblasti vzdělávání se EU vyznačuje nízkým podílem soukromých a individuálních investic, zejména do vyššího a dalšího vzdělávání. Česká republika je v tomto ohledu hluboko pod průměrem EU-27, oproti Finsku zaostává ještě více. V zemích EU přetrvává problém nízkého podílu (alespoň) středoškolských absolventů (při velmi výrazných rozdílech mezi zeměmi) a naopak vysokého podílu mladistvých předčasně ukončujících vzdělávání. Pro Českou republiku to však neplatí, její podíl populace s minimálně středoškolským vzděláním činí více než 90 % celkové mladé populace a podíl studentů mezi 18 až 24 lety, kteří předčasně odcházejí ze školy, je mnohem menší než průměr EU-27 i EU-15. Ve srovnání s EU-27 jsou pro sledované ukazatele vzdělávání populace v ČR charakteristické menší rozdíly mezi pohlavími. Česká republika však velmi zaostává v podílu osob účastnících se celoživotního vzdělávání. To je naopak velmi rozšířeno ve Finsku.

Poznámka:

1)

rok 2004,

2)

ČR

FIN

4,42

6,43

5,09

..

91,8

84,7

77,8

74,8

92,4 91,1

87,0 82,3

80,7 74,8

78,2 71,5

5,5

8,3

15,3

17,0

5,6

22,5

9,7

11,2

rok 2005,

2)

FIN

EU-27 EU-25

0,078

0,054

0,082

0,084

0,090

0,088

0,117

0,121

0,54

1,72

0,59

2)

0,57

0,15

1,37

0,25

2)

0,23

4,8

2,1

1,2

20,0

16,7

17,4

1,4 2)

17,4

EU-25. Pramen: EUROSTAT (2007).

Ukazatele integrace trhů v České republice jsou nejméně příznivé u cen telefonních hovorů, které jsou v případě místních hovorů a hovorů do USA vyšší oproti EU-27. Ceny elektřiny a zemního plynu pro podniky v ČR se rychle přibližují k evropské úrovni, avšak ceny pro domácnosti jsou stále značně rozdílné, přestože i zde dochází v současnosti k rychlému růstu. Trh elektřiny je navíc v nových členských státech ve srovnání s většinou původních států EU velice monopolizovaný. Nové členské státy poskytují v průměru méně státní pomoci než původní státy EU. Státní pomoc v ČR zaznamenala prudký pokles z 3,97 % HDP v roce 2002, což značně převyšovalo průměr EU-27, na pouhých 0,54 % HDP. Poměrně vysokou míru státní podpory vykazuje Finsko. Nadprůměrné jsou pro ČR přímé investice soukromého sektoru a přímé zahraniční investice. Nízká ekonomická výkonnost EU se nepříznivě projevuje ve vývoji sociální koheze. Zejména se zhoršuje pozice na trhu práce u problémových skupin (mladých a s nízkou kvalifikací). Po mírném poklesu dlouhodobé nezaměstnanosti se v některých členských zemích objevuje její opětný nárůst. Regionální rozdíly nezaměstnanosti přetrvávají a promítají se i do rozdílné produktivity práce. Riziko chudoby se v posledních letech v průměru EU-27 mírně zvyšuje.

Tabulka 3: Vzdělávání (rok 2006) Výdaje na vzdělávání v % 1) HDP % populace 20–24 s min. SŠ vzděláním - ženy - muži % pop. 18–24 s předčasně ukončeným vzděláním % pop. 25–64 participující na 2) celoživotním učení

1)

ČR

EU-27 EU-15

Tabulka 5: Ukazatele sociální soudržnosti (rok 2006) % populace v riziku chudoby 1) před soc. transfery % populace v riziku chudoby 1) po soc. transferech 1) Nerovnost rozdělení důchodů Rozpětí regionálních měr zaměstnanosti (VAR) Dlouhodobá nezaměstnanost v % aktivní populace - ženy - muži % populace 18–59 let v domác. bez zaměstnání % dětí 0–17 let v domácnost. bez zaměstnání

rok 2005. Pramen: EUROSTAT (2007).

Ekonomické reformy, sociální soudržnost a environmentální udržitelnost Na zvýšení efektivnosti a pružnosti dílčích trhů, zlepšení podmínek pro podnikání a snížení transakčních nákladů jsou zaměřeny ekonomické reformy. Ani v této oblasti nejsou zatím výsledky v EU příliš výrazné. Integrace trhů zboží sice postupuje přijatelným tempem, avšak pro služby je integrace velice pomalá. Mezi starými a novými členskými státy přetrvávají velké cenové rozdíly i překážky přeshraničních transakcí. I když pokračuje otevírání sektoru síťových služeb, neprojevuje se zde skutečně účinná konkurence, protože mnohdy přetrvává vysoký podíl dřívějších monopolních subjektů. Příznivě je hodnoceno zvýšení průhlednosti trhu veřejných zakázek, dochází ke stabilizaci celkové úrovně státní pomoci. V několika členských zemích se postupně zlepšuje podnikatelské prostředí díky poklesu nákladů na vznik firem a díky opatřením zaměřeným na snižování regulační a administrativní zátěže.

ČR

FIN

21

28

10

12

EU-27 EU-15 26

2)

26

16

2)

16

2)

4,8

3,7

3,6

4,9

5,5

5,5

11,9

10,9

3,9

1,9

3,6

3,1

4,9 3,1

1,8 2,1

4,0 3,3

3,5 2,8

7,3

9,5

9,9

9,5

8,2

4,9

9,7

9,3


Česká republika z hlediska sociální soudržnosti vykazuje relativně příznivé hodnoty. Procento populace pod prahem rizika chudoby je nižší než průměr EU-27, stejně jako podíl populace žijící v domácnosti bez zaměstnání. Výrazně mírnější je i regionální nerovnost měr zaměstnanosti (na úrovni NUTS2). V případě nerovnosti rozdělení důchodů

3


revoluce a globalizace přináší významné příležitosti pro podporu ekonomického a sociálního rozvoje a současně rizika zaostávání při nedostatečné schopnosti přizpůsobení. Vedle nárůstu intenzity konkurence se mění také její charakter. Výrobní náklady nediferencovaných produktů jsou razantně stlačovány, zdrojem dodatečné přidané hodnoty proto mohou být pouze různé formy produktové diferenciace, jako jsou inovační designy, účinné marketingové postupy, efektivní distribuce, renomované značky.

ČR dosahuje v rámci EU-27 jednu z nejnižších hodnot podílu důchodu 20 % nejbohatších obyvatel a důchodu 20 % nejchudších obyvatel. Neuspokojivá je dlouhodobá míra nezaměstnanosti v ČR, zejména u žen je výrazně vyšší než v EU-27. Tabulka 6: Ukazatele životního prostředí (rok 2005) ČR Emise skleníkových 1) plynů Spotřeba energie/HDP, kgoe na 1000 EUR Intenzita nákladní dopravy, t-km/HDP Vytvořený městský odpad v kg/obyv. za rok Elektřina z obnov. zdrojů v % vyrob. elektřiny

FIN

EU-27 2)

EU-15 99,1

74,9

114,5

92,7

823,4

241,5

208,1

83,4

86,1

104,6

289

468

518

567

4,5

26,9

14,0

14,5

2)

Konkurenceschopnost tak závisí na produktivním příspěvku do globálního hodnotového řetězce a vytváření vlastních nových řetězců založených na inovacích a službách s vysokou přidanou hodnotou. Udržitelný ekonomický růst v tomto typu světové ekonomiky závisí na úspěšných strategiích založených na soustavném využívání a vytváření znalostí. Na nižší úrovni rozvoje (obvykle spojené s nižší úrovní vědeckých a technických schopností) konkurenční strategie obvykle zahrnují využití stávajících znalostí a přizpůsobení zahraničních technologií místním potřebám a tím zvýšení domácí produktivity. Na vyšší úrovni rozvoje (s vyšší úrovní vědeckých a technických schopností) znalostní strategie silně závisejí na domácím inovačním úsilí, které umožňuje posun k produktům a službám s vyšší přidanou hodnotou a tím udržení vysokých mezd.

184,9 104,8


Problémy environmentální udržitelnosti jsou v EU spatřovány především v dosud nedostatečném uvědomění si významu obnovitelných energetických zdrojů a v postsocialistických zemích rovněž ve stále výrazné energetické náročnosti průmyslu. Nedaří se tlumit nárůst dopravní zátěže ekonomických aktivit, zejména v nákladní přepravě. Česká republika vyprodukuje relativně málo skleníkových plynů (vzhledem k cíli Kjótského protokolu o snížení emisí o 8 % v rámci EU) a městského odpadu. Dokonce ani nákladní doprava není příliš intenzivní. Její hlavní problém však spočívá ve velmi vysoké spotřebě energie, přičemž jen málo jí je vyráběno z obnovitelných zdrojů. Finsko naopak spotřebovává výrazně méně energie, navíc více než čtvrtina elektřiny pochází z obnovitelných zdrojů. Výrazně však zatím převyšuje cíl stanovený pro emise skleníkových plynů.

Obrázek 1: Hodnoty indexu znalostní ekonomiky

DK SE FI NL UK DE AT BE IE FR LU EE SI ES IT CZ LT PT HU LV GR CY SK PL BG RO

1.2 Znalostně založená konkurenční výhoda Pro široce pojaté hodnocení kvalitativní konkurenceschopnosti jsou nejprve využity výsledky projektu Světové banky Knowledge Assessment Matrix – KAM (World Bank, 2006–2007), který umožňuje mezinárodní srovnání zdrojů a výsledků znalostně založené konkurenční výhody podle strukturované skupiny ukazatelů ve čtyřech základních oblastech. Motorem kvalitativní konkurenceschopnosti je inovační výkonnost jako klíčový zdroj poptávky po znalostních vstupech. Jejich nabídku ovlivňuje zejména vzdělávání, tj. zvyšování kvality lidských zdrojů. Inovační firmy jsou náročné na kvalitní lidské zdroje a jsou (při správném nastavení pobídek) motivovány k investicím do jejich rozvoje. Kombinace inovační výkonnosti a kvalitních lidských zdrojů představuje základní podmínku rozvoje znalostně založené konkurenceschopnosti. Doplňující, resp. tzv. umožňující charakteristikou, je odpovídající kvalita infrastruktury v oblasti informačních a komunikačních technologií a kvalita správy a podnikového prostředí. (Podrobnější informace o použité metodologii viz Chen, Dahlman, 2005.)

5,00

9,23 9,22 9,12 8,73 8,67 8,48 8,39 8,28 8,27 8,21 8,21 8,13 8,04 7,93 7,66 7,57 7,39 7,29 7,28 7,18 7,11 7,10 2006 7,10 1995 7,04 6,13 5,37 6,00

7,00

8,00

9,00

10,00

Poznámka: Vyšší hodnota (max. 10) = lepší výsledek. Pramen: KAM, World Bank 2006–2007.

Rámec znalostní ekonomiky Rychlost tvorby a šíření znalostí se v posledních desetiletích významně zvýšila především díky rozvoji informačních a komunikačních technologií, včetně jejich stále lepší dostupnosti (OECD 2005, 2006). Zrychlená tvorba a šíření znalostí podporují také rychlé šíření efektivních výrobních postupů a tím i růst konkurenceschopnosti a propojenosti světové ekonomiky. Kombinace znalostní

Ve výchozím srovnání pozic členských zemí Evropské unie podle hodnot indexu znalostní ekonomiky (ZE) lze rovněž sledovat vývoj v čase oproti roku 1995 (viz obrázek 1). Index zohledňuje kvalitu prostředí v dané zemi pro účinné využití znalostí pro ekonomický rozvoj. Přibližuje úroveň vyspělosti znalostní ekonomiky (resp. úroveň přechodu ke znalostní ekonomice). Index je vypočí-

4


tán z průměru normalizovaných hodnot3 ukazatelů všech čtyř pilířů znalostní ekonomiky – kvality správy, lidských zdrojů, inovačního systému a informačních a komunikačních technologií.

ty a jejich hodnotou na konci sledovaného období (viz obrázek 2). Z tohoto srovnání je zřejmé, že výraznější změna kvalitativních charakteristik ekonomického rozvoje vyžaduje velmi razantní opatření k dosažení výraznějších výsledků, resp. se dlouhodobě projevuje silný vliv vývoje v předchozím období (trajektorová závislost). Pozice České republiky v případě indexu znalostí byla v roce 2005 mírně lepší než je očekávaná hodnota regresní přímky, v případě institucionální kvality byla výsledná hodnota naopak výrazně horší než by odpovídalo očekáváním. Dále je možno sledovat také silný vztah mezi počáteční úrovní institucionální kvality a výslednou úrovní indexu znalostí, což ukazuje na význam širšího ekonomického prostředí pro kvalitativně založenou konkurenceschopnost. V případě České republiky je vliv zhoršení kvality institucí na vývoj indexu znalostí výrazně záporný.

Na špičce v rámci EU (i v globálním srovnání) se dlouhodobě udržují skandinávské země. Ze starých členských zemí, které v průměru vykazují značný náskok před novými členy, se však pozice zlepšila pouze v Dánsku, Švédsku a Itálii. V ostatních případech se hodnota indexu znalostní ekonomiky snížila, v případě Rakouska a Francie dokonce výrazně. Oproti tomu pozice nových členských zemí se zlepšila ve všech případech (kromě Bulharska), což vede k úspěšnému dohánění znalostní úrovně. Z nových členů si v tomto srovnání vede nejlépe Estonsko a Slovinsko, které zaznamenalo výrazný pokrok oproti výchozímu roku. Česká republika zaujímá v rámci EU stále podprůměrnou pozici a ve sledovaném období byla předstižena Slovinskem. Hodnota indexu znalostní ekonomiky ČR se sice zvýšila, ale celkové pořadí se mírně zhoršilo (je třeba rychleji běžet, abychom alespoň zůstali na místě).

Dále je nutno zmínit specifický vztah mezi složkou inovační výkonnosti a kvality lidských zdrojů, který je v rámci EU silně diferencovaný podle úrovně rozvoje znalostní ekonomiky (viz obrázek 3). Staré členské země vykazují spíše vyšší inovační výkonnost oproti kvalitě lidských zdrojů, opak platí pro nové členské země. Tento nesoulad naznačuje, že samotné zvýšení nabídky kvalifikované pracovní síly je nutnou, nikoli však postačující podmínkou růstu kvalitativní konkurenceschopnosti. Zda bude kvalifikovaná pracovní síla odpovídajícím způsobem využita, závisí zejména na úrovni inovační náročnosti ekonomických aktivit. Relativně lepší výsledky nových členských zemí v oblasti kvality lidských zdrojů oproti inovačnímu systému odráží i odlišný charakter použitých ukazatelů. Zatímco v případě inovací se vychází z mezinárodně standardizovaných údajů, zejména patentových statistik, které zaručují odpovídající standard výstupů, u kvality lidských zdrojů takovýto typ informací v mezinárodním srovnání chybí a zdrojem dat jsou pouze národní údaje o dosažené vzdělanostní úrovni.

Tabulka 7 prezentuje hodnoty dílčích indexů znalostní ekonomiky, a to indexu znalostí a jeho subindexů pro tři nejlepší staré a nové členské země (úplné výsledky jsou uvedeny v příloze). Index znalostí měří schopnost vytváření, přejímání a šíření znalostí. Představuje ukazatel celkového potenciálu rozvoje znalostí v dané zemi. Index je konstruován jako průměr normalizovaných hodnot klíčových proměnných tří pilířů znalostní ekonomiky – kvality lidských zdrojů, inovačního systému a informačních a komunikačních technologií. V hodnocení jsou odlišeny průměrné hodnoty pro nové a staré členské země EU. Noví členové si vedou lépe v případě indexu znalostí oproti indexu znalostní ekonomiky (v důsledku horší úrovně institucionální kvality) a v jeho rámci vykazují nejlepší výsledky v případě kvality lidských zdrojů (hodnocených podle gramotnosti dospělých a středoškolské a vysokoškolské vzdělanostní úrovně), u nichž také nejméně zaostávají za starými členy EU. Nejhorší jsou naopak výsledky nových členských zemí v úrovni rozvoje inovačního systému, který je hodnocen zejména podle hledisek technické a vědecké výkonnosti a podle počtu pracovníků výzkumu a vývoje. V případě pilíře informačních a komunikačních technologií (hodnocených podle využití telefonů, počítačů a internetu) noví členové zatím za starými členskými zeměmi zaostávají nejvíce.

Pilíře znalostně založené konkurenceschopnosti Podrobnější hodnocení struktury jednotlivých složek kvalitativní konkurenceschopnosti podle metodologie KAM na úrovni dílčích ukazatelů je provedeno pro Českou republiku a Finsko. Srovnání umožňuje přesnější identifikaci silných a slabých míst. Sledovány jsou ukazatele ekonomické výkonnosti a efektivnosti ekonomického režimu, na ně navazují ukazatele kvality správy a rovnosti příležitostí mužů a žen. Následují ukazatele indexu znalostí, tj. inovační výkonnosti, kvality lidských zdrojů a rozvoje ICT. Srovnání je provedeno na základě normalizovaných hodnot. Skutečné hodnoty a jejich definice jsou uvedeny v příloze.

Česká republika vykazuje oproti roku 1995 výrazné zhoršení institucionální kvality (největší ze všech sledovaných zemí EU). V případě znalostních pilířů se pozice ČR zlepšila, nejvíce u lidských zdrojů (kde je však stále výsledek slabý), nejméně u inovační výkonnosti (zde je výsledná hodnota dokonce pod průměrem nových členských zemí). Slovinsko naopak pozvedlo kvalitu institucionálního prostředí a v ostatních pilířích zvýšilo svůj náskok oproti České republice, který je největší u kvality lidských zdrojů a inovační výkonnosti. Estonsko a Slovinsko převyšují průměr starých členů u inovací a Estonsko i u ICT.

Ekonomická výkonnost a kvalita správy Ukazatele ekonomické výkonnosti jsou doplněny charakteristikami efektivnosti ekonomického systému. Jeho základním předpokladem je existence pobídek pro efektivní využívání a vytváření znalostí, tj. působení účinných a transparentních makroekonomických a regulačních politik. Efektivní ekonomický systém vykazuje minimum cenových narušení – je otevřený vůči obchodu a tím i konkurenci, což podporuje podnikání. Vládní výdaje a deficity se pohybují na udržitelné úrovni, inflace je stabilní a nízká.

Analýza vztahů mezi hodnotami dílčích indexů a jejich vývojem v čase ukazuje velmi silnou závislost mezi výchozí úrovní indexu znalostí a indexu institucionální kvali-

Domácí ceny nejsou regulovány, směnný kurz je stabilní a odráží skutečnou hodnotu měny. Finanční systém je schopen alokovat zdroje perspektivním investičním příležitostem. Podpůrný institucionální rámec zahrnuje účinnou, zodpovědnou a neúplatnou veřejnou správu a právní

3

Uváděné hodnoty jsou výsledkem normalizace výchozích dat v relaci ke skupině s vysokým indexem lidského rozvoje (HDI>0,8). Hodnoty se pohybují od 10 (nejlepší výsledek) po 0 (nejhorší výsledek).

5


systém, který podporuje a vynucuje základní principy obchodních vztahů a chrání vlastnická práva, včetně práv ochrany duševního vlastnictví. Hodnocení pozice České republiky v oblasti ekonomické výkonnosti, efektivnosti, kvality správy a rovnosti příležitostí ukazují obrázky 4 a 5. V případě ekonomické výkonnosti se ČR vyznačuje relativně velmi vysokou zaměstnaností v průmyslu oproti službám, tj. přetrvává tradiční konkurenční výhoda. Příznivým efektem je vysoká roční růstová výkonnost,

která se projevuje ve zvyšování ekonomické úrovně. Méně příznivá je situace u ratingu politického rizika a rovněž míry nezaměstnanosti. V případě efektivnosti ekonomického systému je jednoznačně pozitivní vysoká úroveň vnější otevřenosti, která podporuje konkurenční tlak na domácím trhu. Oproti tomu velmi nepříznivě jsou hodnoceny institucionální charakteristiky podnikatelského prostředí (včetně úrovně ochrany duševního vlastnictví) a kvality bankovního sektoru.

Tabulka 7: Znalostně založená konkurenceschopnost a její složky Pořadí 1995

2006

Top-EU 2006

5 1 DK 2 2 SE 1 3 FI 24 21 EE 30 22 SI 27 28 CZ Staré členské země EU Nové členské země EU Průměr EU celkem

Znalostní ekonomika 1995 2006

Index znalostí 1995 2006

Ekonomický režim 1995 2006

Inovační systém 1995 2006

Lidské zdroje 1995 2006

9,08 9,13 9,21 7,82 7,21 7,41 8,40 6,59 7,64

9,27 9,44 9,45 7,76 7,89 7,10 8,47 6,77 7,75

8,54 8,23 8,46 8,02 5,20 8,33 8,21 6,06 7,30

9,25 9,66 9,56 7,23 7,79 6,62 8,31 6,35 7,48

9,01 9,01 9,15 7,97 7,63 7,20 8,46 7,09 7,88

9,23 9,22 9,12 8,13 8,04 7,57 8,32 7,12 7,81

9,37 9,49 9,24 8,22 8,28 7,64 8,37 7,22 7,88

8,82 8,41 8,79 7,86 7,33 7,35 8,17 6,83 7,60

9,42 9,72 9,71 7,58 8,04 7,34 8,40 6,73 7,69

9,20 8,98 9,16 8,32 8,56 7,55 8,20 7,59 7,94

Inform. a kom. techn. 1995 2006 9,53 9,63 9,66 8,08 8,24 7,49 8,62 6,85 7,87

9,48 9,77 8,84 8,76 8,23 8,04 8,52 7,34 8,02

Poznámka: Země seřazeny sestupně podle pořadí indexu znalostní ekonomiky v roce 2006. EU bez Malty. Pramen: KAM, World Bank 2006–2007.

Obrázek 2: Vztah mezi úrovní indexů znalostí a institucionální kvality v roce 1995 a 2006

10,0

rok 2006

9,0

8,0

7,0

R2 = 0,60

Index znalostí Institucionální kvalita Lineární (Index znalostí ) Lineární (Institucionální kvalita)

R2 = 0,88

6,0

5,0 5,0

6,0

7,0

rok 1995

8,0

9,0

10,0

9,0

10,0

Obrázek 3: Inovační výkonnost a kvalita lidských zdrojů

Inovační výkonnost

10,0 9,0 EU15 8,0

EU

7,0

EU11

6,0 5,0 5,0

6,0

7,0 8,0 Kvalita lidských zdrojů

Pramen: KAM, World Bank 2006–2007, vlastní úpravy.

6


Obrázek 4: Ekonomická výkonnost a efektivnost, rok 2006

odpovídajícího rozvoje domácích inovačních kapacit (absorpčních schopností).

Růst HDP V ynuc. smluv 10 HDP/obyv. V znik f irmy HDP Nákl. vzniku f irmy

Obrázek 6: Ukazatele inovační výkonnosti, rok 2006

Odliv PZI Hodnot. řetězec 10 Příliv Absorpce technol. Výd. na lic. Soukr. VaV výd. Výd. na lic./rel.

Lidský rozvoj

Soukr. úvěry

Rating rizika

Lokál. konkur.

Nezaměstn.

0

Rozpětí úroků

Hi-tech výv.

Zam. v prům.

V ývozy

Patenty/rel.

Zam. ve služ.

Patenty

Zdraví bank Hrubý kapitál Duševní vlastn. Obchod Obch. přek. CR

Jak již bylo zmíněno velkou slabinou České republiky je nízká kvalita správy a toto zaostávání je zvláště silné vůči skandinávským zemím. Nejhůře je dlouhodobě hodnocena zejména kontrola korupce, což úzce odráží nízkou institucionální kvalitu, pouze mírně lepší je pozice právního řádu a výkonnosti veřejné správy. Výraznější změna tohoto stavu vyžaduje zásadní a komplexní reformy a je nezbytná i pro dosažení odpovídající úrovně účinnosti a efektivnosti podpůrných hospodářsko politických opatření v oblasti přechodu na znalostně založenou ekonomiku. V případě rovnosti příležitostí mužů a žen je zaostávání České republiky opět velmi výrazné. Pouze mírně příznivější je situace v ukazatelích participace žen na trhu práce a dílčích složek indexu lidského rozvoje.

V případě inovačního systému (viz obrázek 6) se projevuje zaostávání České republiky v produkci technických znalostí (patentů a odborných publikací), které odrážejí celkově nižší úroveň rozvoje domácí znalostní základny. Pozitivní je vnější otevřenost systému projevující se zejména v obchodních tocích a přílivech zahraničních investic (jako potenciálních zdrojů technologického transferu), naopak slabší jsou mezinárodní toky technologií v podobě nákupů a prodejů licencí. Poměrně příznivě je hodnocena spolupráce mezi podniky a vysokými školami (i když její rozsah zůstává stále velmi omezený ve srovnání s akademickými ústavy). Velkou slabinou je nízký relativní počet výzkumníků, nízká míra studujících přírodovědných oborů, velmi nízká dostupnost rizikového kapitálu a nepřítomnost úplného hodnotového řetězce.

V ýkonnost vlády

Kvalita lidských zdrojů Vzdělaná a kvalifikovaná populace je klíčovou podmínkou efektivního vytváření, šíření a využívání znalostí. Základní vzdělání zvyšuje kapacitu učení a uplatnění informací. Technické odborné a vyšší vzdělání je nezbytné pro inovační aktivitu i pro přejímání a přizpůsobování vnějších znalostí. Vzdělanější populace je také obvykle technologicky sofistikovanější, což vytváří domácí poptávku po vyspělejších produktech a tím i jejich nabídku. Určitý problém představuje mezinárodní srovnatelnost údajů o výstupech vzdělávacích aktivit, které postrádají objektivní kvalitativní standard.

Demokracie Politická stabilita

Rovnost

Kontrola korupce Svoboda tisku CR

FI


Kvalita regulace 10 Studující ženy V Š Právní řád

Ženy v pracovní síle

Stud. přírod.

CR

Obrázek 5: Kvalita správy a rovnost příležitostí, rok 2006

0

Stud. tech.

Rizik. kap.


Ženy poslankyně

Př. z lic./rel.

0

Odb. články/rel. Výzkumníci Odb. články Výzkumníci/rel. Univ. a podniky V aV výdaje Zpr. Obchod

FI

Studující ženy SŠ

Příjmy z lic.

FI



V mezinárodním srovnání v oblasti kvality lidských zdrojů (viz obrázek 7) je v ČR příznivě hodnocena zejména kvalita přírodovědného a matematického vzdělávání, což naznačují i výsledky studentů v mezinárodním testování znalostí v přírodních vědách. Vysoké je i relativní zastoupení skupiny technických a odborných pracovníků a rovněž délka vzdělávání. Ostatní ukazatele jsou ale spojeny s výraznějším zaostáváním. Nejhorší je situace v podílu veřejných výdajů na vzdělávání a míře studujících. Problém však představují i další charakteristiky vzdělávacího systému – zejména přístup k internetu na školách, kvalita manažerských škol a průměrný rozsah vzdělávání pracovníků v podnicích (ČR vykazuje velmi nízkou účast na celoživotním učení ve srovnání s průměrem EU).

Efektivní inovační systém je klíčovým předpokladem technického pokroku. Zahrnuje síť institucí, pravidel a procedur, které ovlivňují způsoby získávání, vytváření, šíření a využívání znalostí. Inovačními institucemi jsou univerzity, veřejná a soukromá výzkumná pracoviště, neziskové organizace, vládní sektor. Většina technických znalostí je dosud vytvářena v rozvinutých zemích – více než 70 % patentů a vědeckých a technických publikací. Rozdíly v produkci technických znalostí na obyvatele mezi vyspělými a méně vyspělými zeměmi jsou ještě výraznější než rozdíly v ekonomické úrovni. Technologické dohánění nicméně nabízí příležitosti přebírání vnějších technických znalostí za podmínky

7


Obrázek 7: Ukazatele kvality lidských zdrojů, rok 2006

Únik mozků

Gramotnost 10

regionální úrovni. Větší pozornost je také věnována institucionálním charakteristikám inovačních aktivit, resp. tzv. netechnickým inovacím.

Délka vzdělávání

Kval. manaž. škol.

Obrázek 8: Ukazatele ICT infrastruktury, rok 2006

Stud. na SŠ

V zděláv. pracov.

Stud. na V Š

ICT výdaje

0 Kval. přír. a mat.

Délka života

Přírodověd. znal.

Telef ony 10

Tel. linky

Internet v podn.

Mob.telef ony

Internet

Matem. znalosti

V ýd. na vzdělávání

e-Government

Odb. a techn. prac. CR

0

Počítače

Náklady internetu

FI

Domácnosti s TV

Uživatelé internetu


Kapacita internetu CR

FI

Informační a komunikační technologie Pramen: KAM, World Bank 2006–2007, vlastní úpravy.

Infrastruktura informačních a komunikačních technologií ovlivňuje přístupnost, spolehlivost a efektivnost počítačů, telefonů, televizí a různých sítí, které je propojují. V pojetí Světové banky informační a komunikační technologie zahrnují hardware, software, sítě a média pro sběr, uchování, zpracování, přenos a prezentaci informací ve formě hlasů, dat, textu a obrázků. Informační a komunikační technologie představují páteř znalostní ekonomiky a jsou považovány za jeden z klíčových faktorů podpory hospodářského růstu a udržitelného rozvoje. Díky relativně nízkým uživatelským nákladům a schopnosti překonávat vzdálenosti způsobily informační a komunikační technologie revoluční změnu v přenosu informací a znalostí v globální ekonomice. Prorůstový efekt vykazuje jak produkce informačních a komunikačních technologií, tak jejich využívání v dalších odvětvích. Největší přínos lze spatřovat ve snižování nákladů a nejistoty účasti v ekonomických transakcích, což podporuje nárůst outputu a produktivity. Další zvýšení efektivnosti pramení z propojení trhů a ekonomických subjektů na globální úrovni.

První oblast znalostních vstupů tvoří hnací síly inovací (innovation drivers), které přibližují strukturální podmínky nezbytné pro inovační potenciál. Zahrnují především ukazatele vzdělanosti populace a využívání širokopásmového internetového připojení. Druhá oblast znalostních vstupů zahrnuje podmínky pro tvorbu znalostí (knowledge creation). K nim patří zejména ukazatele výdajů na aktivity výzkumu a vývoje. Specificky je sledován podíl výdajů na výzkum a vývoj v odvětvích vysoké a vyšší technologické náročnosti. Třetí hledisko znalostních vstupů zdůrazňuje vztah inovací a podnikání (innovation & entrepreneurship), tj. soustřeďuje se na inovační aktivity na podnikové úrovni. Specificky jsou sledovány inovační charakteristiky malých a středních podniků, nabídka rizikového kapitálu a výdaje na informační a komunikační technologie. Oblast znalostních výstupů je rozdělena na uplatnění inovací a duševní vlastnictví. Hodnocení aplikace inovací (applications) se zaměřuje na jejich dopady na zaměstnanost v odvětvích, která se vyznačují vysokou úrovní produktivity práce (high-tech odvětví), a dále na schopnost podniků uplatnit inovované produkty na trhu a v mezinárodním obchodě (podíl na vývozech a na tržbách). Problémem je však vypovídací schopnost těchto ukazatelů, které pracují s tradičními odvětvovými klasifikacemi a nezohledňují specifika kvalitativně méně náročné pozice zejména nových členských zemí EU v nadnárodních hodnotových řetězcích. Tento problém se týká zejména ukazatele zaměstnanosti v technologicky náročném zpracovatelském průmyslu a podílu high-tech vývozů. Oblast duševního vlastnictví (intellectual property) je hodnocena podle tradičních ukazatelů mezinárodní ochrany Evropským patentem (EPO), patentem v USA (USPTO) a triádními patenty, dále ochrannými známkami a průmyslovými vzory Společenství.

V případě infrastruktury informačních a komunikačních technologií (viz obrázek 8) je pozice České republiky značně proměnlivá podle jednotlivých ukazatelů. Na vysoké úrovni je vybavenost mobilními telefony a rovněž podíl výdajů na ICT na HDP. Horší je situace ve sledovaných charakteristikách internetu, a to v jeho kapacitě, nákladech i využití v domácnostech, podnicích i ve veřejné správě. Výrazné je zaostávání zejména v dostupnosti e-governmentu, tj. v úrovni vnitřního propojení v rámci veřejné správy i v nabídce poskytovaných služeb pro občany. Evropské inovační skóre Komplexní přístup k hodnocení inovačně založené konkurenceschopnosti na úrovni zemí představuje Evropské inovační skóre (European Innovation Scoreboard – EIS). V tomto pojetí je identifikováno několik klíčových pilířů inovační výkonnosti, které jsou měřeny s využitím souboru různorodých ukazatelů zaměřených na kvalitativní charakteristiky znalostních vstupů a výstupů. V posledních letech se objevují pokusy o oživení používané metodologie jak při konstrukci souhrnných inovačních ukazatelů a identifikaci jejich vztahu k ekonomické výkonnosti, tak při podrobnější dezagregaci analýzy na odvětvové nebo

Srovnání na základě souhrnného inovačního indexu (SII) ukazuje (viz obrázek 9), že starší členské země EU dosahují v průměru výrazně lepší pozice. Tradičně nejvyšší hodnoty SII zaznamenává Švédsko následované dalšími severskými zeměmi Finskem a Dánskem. Na opačném pólu jsou jihoevropské země Rumunsko, Řecko a Bulharsko (údaje pro jednotlivé země viz příloha a statistická ročenka).

8


Tabulka 8: Inovačně založená konkurenceschopnost a její složky (2002-2006) Pořadí 2002 2006 1 1 2 2 3 3 14 12 16 13 12 14 Staré čl. země Nové čl. země Průměr celkem

TopEU

2002

2003

2004

2005

2006

20022006

stimuly

SE FI DK SI CZ EE EU-15 EU-12 EU-27

0,76 0,71 0,62 0,32 0,31 0,35 0,47 0,25 0,38

0,76 0,70 0,61 0,33 0,31 0,34 0,47 0,25 0,38

0,75 0,70 0,61 0,34 0,31 0,33 0,47 0,25 0,38

0,73 0,68 0,63 0,34 0,33 0,34 0,47 0,26 0,38

0,73 0,68 0,63 0,35 0,34 0,34 0,47 0,27 0,39

-0,04 -0,03 0,00 0,03 0,03 -0,01 -0,01 0,02 0,00

0,80 0,81 0,77 0,48 0,30 0,51 0,53 0,34 0,44

2006 (složky) tvorba podnik. aplik. 0,81 0,75 0,54 0,39 0,38 0,11 0,5 0,23 0,38

0,81 0,62 0,69 0,32 0,38 0,61 0,47 0,32 0,41

0,60 0,62 0,52 0,49 0,59 0,38 0,48 0,39 0,44

duš.vl. 0,61 0,62 0,59 0,08 0,06 0,03 0,42 0,05 0,25

Pramen: European Commission – European Innovation Scoreboard 2006, vlastní úpravy.

onálního inovačního skóre (European Regional Innovation Scoreboard – RIS). Metodologicky vychází z Evropského inovačního skóre, které hodnotí ekonomiky na národní úrovni. V důsledku horší dostupnosti dat na úrovni regionů však vychází z menšího počtu indikátorů. V posledním šetření RIS jich bylo použito sedm: lidské zdroje ve výzkumu a vývoji, participace na celoživotním učení, veřejné výdaje na VaV, podnikové výdaje na VaV, zaměstnanost v technologicky náročných (high a medium-high) odvětvích zpracovatelského průmyslu, zaměstnanost v technologicky náročných (high-tech) odvětvích služeb, relativní počet patentů u EPO. V roce 2006 bylo srovnáváno 208 evropských regionů na úrovni NUTS2.

Nové členské země EU zaostávají v průměru ve všech oblastech inovačního procesu. Největší mezera se objevuje v případě duševního vlastnictví a tvorby znalostí (viz tabulka 8). Naopak nejvíce se blíží starším zemím EU v oblasti aplikace inovací. Pozice ČR se v mezinárodním srovnání zlepšila, zůstává však stále pod průměrem EU-27. Nejvíce zaostává u hnacích sil (stimulů) inovací a duševního vlastnictví. Naopak v oblasti aplikace inovací zaujímá ČR příznivé 6. místo mezi zeměmi EU-27 (významně je ale tato pozice ovlivněna zkreslením vypovídací schopnosti odvětvově založených ukazatelů). Stagnace inovačně založené konkurenceschopnosti EU se projevuje při srovnání vývoje souhrnného indexu v čase. Jeho hodnota se pro průměr EU-15 nezměnila vůbec, pro EU-12 pouze nepatrně.

Obrázek 10 srovnává nejlépe a nejhůře hodnocené regiony v jednotlivých členských zemích EU a průměry těchto zemí. U menších zemí (Dánsko, Slovinsko, Lucembursko, Estonsko, Lotyšsko, Litva, Kypr a Malta) odpovídá NUTS2 celému území. Ze srovnání národních průměrů vyplývá, že nejlépe jsou hodnoceny skandinávské regiony, naopak nejvíce zaostávají portugalské a řecké regiony. Ve většině zemí jsou značné meziregionální rozdíly. Toto pozorování platí zejména pro Českou republiku a Slovenko, kde dominují metropolitní oblasti. Rozdíl mezi Prahou a Severozápadem je dokonce větší než rozdíl mezi nejlepším a nejhorším regionem v Itálii nebo ve Španělsku, tedy v zemích, charakteristických výraznými meziregionálními rozdíly.

Obrázek 9: Souhrnný inovační index (rok 2006)

SE FI DK DE LU UK NL FR AT EU-15 IE BE EU-27 SI IT CZ EE ES MT LT HU CY SK PL LV PT BG GR RO

0,38 0,35 0,35 0,34 0,33 0,31 0,30 0,27 0,26 0,24 0,23 0,22 0,22 0,22 0,21 0,21 0,19 0,0

0,2

0,73 0,68 0,62 0,59 0,54 0,53 0,49 0,49 0,48 0,48 0,48 0,48

0,4

0,6

Při rozkladu celkového indexu na dílčí složky (viz tabulka 9) lze vypozorovat silné a slabé stránky českých oblastí. Výsadní pozice Prahy uvnitř ČR je dána především úrovní rozvoje lidských zdrojů, rozvinutým veřejným VaV a také silným zastoupením sektoru znalostních služeb. Ve srovnání s dalšími českými oblastmi však Praha nikterak nevyniká v ostatních ukazatelích, zejména v podnikových výdajích na VaV a v zaměstnanosti v technologicky náročném zpracovatelském průmyslu. To je důsledkem odvětvové struktury s výrazně vyšším podílem služeb oproti zpracovatelskému průmyslu. Podnikový VaV je však velmi rozvinut ve Středních Čechách, kde je úroveň výdajů dokonce vyšší než v případě některých z pěti nejlépe hodnocených regionů v celé EU. V případě dalších ukazatelů ale ostatní české oblasti výrazně zaostávají. Pozice Prahy (15. místo) je nicméně velmi dobrá i v celoevropském srovnání. Z hlediska srovnání v čase je pozice českých oblastí poměrně stabilní. Nepříjemné je však mírné zhoršení pozice nejhůře hodnocených českých oblastí, zejména Severozápadu. Srovnání v čase je však v šetření RIS problematické kvůli metodologickým změnám, kdy došlo například ke snížení počtu indikátorů.

0,8


Evropské regionální inovační skóre Inovační výkonnost je od roku 2002 na regionální úrovni komplexně hodnocena prostřednictvím Evropského regi-

9


Obrázek 10: Souhrnný regionální inovační index (rok 2006) 1,00 Stockholm Nejlepší region

0,90 Oberbayern

Etela-Suomi 0,80

South East

Praha

Wien

Vlaams Gewest Lazio

0,60

Bratislavský kraj

Kozép-Magyaroszág Mazowieckie

Comunidad de Madrid

0,50 Mellersta Norrland

Průměr země

Ile de France

Noord-Brabant

0,70

Nejhorší region

Lisboa

Attiki

Région Wallonne

0,40 Northern Ireland 0,30

Friesland Aland

0,20

Dessau

Corse

Podkarpackie

Burgenland

Dél-Alfold

Notio Aigaio

Regiao Autónoma da Madeira

Východné Slovensko Illes Balears Severozápad

Calabria

0,10 0,00 SE

FI

DK

UK

DE

NL

BE

FR

SI

AT

IE

LU

IT

CZ

HU

ES

EE

SK

LT

PL

CY

LV

MT

PT

GR

Poznámka: Údaje pro Irsko nejsou na NUTS2 k dispozici. Pramen: European Commission – European Regional Innovation Scoreboard (2006 RIS), vlastní úpravy.

Tabulka 9: Souhrnný regionální inovační index a jeho složky (rok 2006) Poř.

1 2 3 4 5 15 100 101 138 139 150 180 198

Stockholm (SE) Västsverige (SE) Oberbayern (DE) Etelä-Suomi (FI) Karlsruhe (DE) Praha Jihovýchod Střední Čechy Jihozápad Severovýchod Střední Morava Moravskoslezko Severozápad

2002

2003

2004

2005

Celkem

Lidské zdroje

0,92 0,81 0,82 0,80 0,80 0,72 0,48 0,45 0,32 0,34 0,33 0,27 0,17

0,91 0,78 0,82 0,81 0,82 0,72 0,47 0,50 0,35 0,32 0,34 0,30 0,18

0,91 0,82 0,80 0,80 0,78 0,73 0,47 0,46 0,31 0,32 0,32 0,28 0,19

0,89 0,81 0,77 0,77 0,76 0,67 0,41 0,43 0,32 0,35 0,33 0,29 0,18

0,90 0,83 0,79 0,78 0,77 0,70 0,43 0,43 0,34 0,34 0,31 0,24 0,12

0,17 0,13 0,10 0,12 0,08 0,13 0,05 0,02 0,04 0,02 0,03 0,03 0,00

Celoživot- Medium/hi ní učení tech prům

0,17 0,16 0,08 0,13 0,08 0,11 0,07 0,05 0,05 0,05 0,05 0,04 0,03

0,07 0,12 0,12 0,09 0,14 0,06 0,08 0,08 0,09 0,09 0,08 0,06 0,04

Hi-tech služby

0,17 0,10 0,10 0,12 0,10 0,15 0,07 0,05 0,05 0,05 0,03 0,03 0,02

Veřejný Podnikový Patenty VaV VaV

.. .. 0,10 0,10 0,13 0,12 0,07 0,05 0,05 0,03 0,04 0,02 0,01

0,16 0,18 0,14 0,11 0,10 0,05 0,04 0,14 0,03 0,05 0,05 0,03 0,01

0,15 0,13 0,15 0,12 0,13 0,09 0,06 0,04 0,05 0,05 0,04 0,03 0,01

Pramen: European Commission – European Regional Innovation Scoreboard (2006 RIS), vlastní úpravy.

subindex, který je tvořen podle hodnocení čtyř základních charakteristik mikroekonomického prostředí: faktorové vstupy (efektivnost, kvalita a specializace), poptávka (přítomnost náročných a sofistikovaných spotřebitelů), příbuzná a podpůrná odvětví (dostupnost místních dodavatelů), kontext firemní strategie a rivality (pobídky pro investice a produktivitu v konkurenčním prostředí).

1.3 Zpráva o konkurenceschopnosti (WEF) Ročenka konkurenceschopnosti WEF prezentuje dva souhrnné indexy – index globální konkurenceschopnosti (Global Competitiveness Index – GCI, nástupce dříve používa4 ného indexu růstové konkurenceschopnosti) a index podnikové konkurenceschopnosti (Business Competitiveness Index – BCI). Souhrnný index globální konkurenceschopnosti (podle nově zavedené metodologie X. Sala-i-Martiho) rozlišuje devět klíčových pilířů konkurenceschopnosti, které jsou rozděleny do tří skupin: základní předpoklady, faktory zvyšující efektivnost a inovační faktory. Podle převažujícího významu dané skupiny faktorů jsou odlišeny tři úrovně rozvoje konkurenceschopnosti: tažené výrobními faktory, efektivností a inovacemi (viz box 1). Mezi jednotlivými úrovněmi jsou identifikovány dvě fáze přechodu. Do příslušné úrovně a fáze vývoje konkurenceschopnosti je země zařazena podle výše HDP na obyvatele. Index podnikové konkurenceschopnosti (podle metodologie M. Portera) je rozdělen na složku úrovně rozvoje podnikových operací a strategií a složku kvality podnikového prostředí. Větší váhu má druhý

Pořadí zemí je založeno na kombinaci veřejně dostupných tvrdých dat a výsledků šetření názorů manažerů. V posledním kole soubor respondentů dosáhl rekordního počtu 11 tisíc a hodnocení zahrnulo 125 zemí. Vedle celkového pořadí zemí jsou zveřejňovány i přehledy nejvýznamnějších slabých a silných stránek na národní úrovni, což umožňuje identifikaci klíčových oblastí vyžadujících zlepšení. Poslední vydání Zprávy o globální konkurenceschopnosti (GCR) zařazuje v roce 2006 na první místo Švýcarsko následované skandinávskými zeměmi (viz tabulka 10). Spojené státy naopak zaznamenaly oproti loňsku propad z prvního na šesté místo. Podle slov ředitele Světového ekonomického fóra, Augusta Lopeze-Clarose, vůdčí pozice Švýcarska a severských zemí ukazuje, že kvalitní instituce a makroekonomický management ve spojení s prvotřídní vzdělanostní úrovní a důrazem na technologie a inovace představují

4

V roce 2004 index sestával z 12 pilířů, souhrn otázek byl však velmi podobný se současnou verzí, proto jsou příslušná data srovnatelná.

10


vysokými obchodními deficity. Německo a Velká Británie si udržují přední místa, nicméně v jejich zdrojích konkurenceschopnosti se objevují některé rozdíly. Velká Británie exceluje díky vysoké efektivnosti trhů (s nejrozvinutějšími finančními trhy na světě), její pružný trh práce provázený nízkou nezaměstnaností ostře kontrastuje se situací v Německu. To naopak zaujímá lepší pozici v inovačních ukazatelích a sofistikovanosti podnikových aktivit.

úspěšnou strategii konkurenceschopnosti ve stále komplexnější globální ekonomice. Dobře rozvinutý institucionální rámec v těchto zemích charakterizuje fungující právní řád, efektivní soudnictví, vysoká transparentnost a zodpovědnost veřejných institucí. Stále významnějším motorem růstu produktivity je vyšší vzdělání a další vzdělávání. Box 1 – Fáze vývoje konkurenceschopnosti podle WEF Ve výchozí vývojové fázi konkurenceschopnosti tažené výrobními faktory firmy konkurují zejména cenou, tedy využívají výhody levných vstupů s využitím převzatých technologií. V této fázi je podmínkou konkurenceschopnosti splnění základních předpokladů – makroekonomické stability, institucionální kvality a bezpečnosti, technické infrastruktury a kvality lidského kapitálu (zdraví a základního vzdělání). Ve fázi tažené efektivností určuje produktivitu firem zejména kvalita výrobků (nikoli už pouze jejich cena) a efektivní výrobní postupy. Klíčovou kvalitativní charakteristiku konkurenceschopnosti představuje zejména technologická připravenost (kapacita), tj. přístup firem k nejlepším dostupným technologiím, byť převzatým ze zahraničí, a schopnost jejich efektivního využití. Další významné faktory zahrnují efektivnost trhů (produktových, finančních a pracovních) a dostupnost rozvinutého lidského kapitálu. Ve fázi tažené inovacemi, tedy v kvalitativně nejvyšší fázi, nabývá na klíčovém významu pro konkurenční výhodu inovační výkonnost, tedy schopnost vytvářet nové produkty a procesy s využitím nejmodernějších výrobních a organizačních postupů. Firmy konkurují jedinečnými strategiemi založenými na sofistikovaných operacích, jejichž významnou charakteristikou se stává (kvalitativní) rozvoj klastrů (jejich vnitřních a vnějších vazeb). Inovační výkonnost podporují související specifické instituce a pobídky.

Obrázek 11: Index globální konkurenceschopnosti v EU

FI SE DK DE NL UK AT FR BE EU-15 IE LU EE EU-27 ES CZ SI PT LV SK MT LT HU EU-12 IT CY GR PL RO BG

Švýcarsko se na prvním místě žebříčku umisťuje poprvé díky zdravému institucionálnímu prostředí, vynikající infrastruktuře, efektivním trhům a vysoké úrovni technologické inovačnosti. Dobře rozvinutá je infrastruktura pro výzkum a vývoj, který je štědře financován na podnikové úrovni, silná je ochrana duševního vlastnictví, stabilní a transparentní jsou veřejné instituce. Skandinávské země dlouhodobě zaujímají přední místa. Vykazují rozpočtové přebytky a nižší veřejné zadlužení oproti evropskému průměru. Úsporné fiskální politiky umožňují silné investice do vzdělávání, infrastruktury a široké sítě sociálních služeb. Kvalita institucí je řazena k nejlepším na světě. Tabulka 10: Pořadí konkurenceschopnosti zemí – rok 2006

3,50

Nejlepší patnáctka a ostatní země EU Švýcarsko (1) Tchaj-wan (13) Portugalsko (34) Finsko (2) Island (14) Lotyšsko (36) Švédsko (3) Izrael (15) Slovensko (37) Dánsko (4) Rakousko (17) Malta (39) Singapur (5) Francie (18) Litva (40) USA (6) Belgie (20) Maďarsko (41) Japonsko (7) Irsko (21) Itálie (42) Německo (8) Lucembursko (22) Kypr (46) Nizozemsko (9) Estonsko (25) Řecko (47) V. Británie (10) Španělsko (28) Polsko (48) Hongkong (11) Česká rep. (29) Rumunsko (68) Norsko (12) Slovinsko (33) Bulharsko (72)

5,8 5,7 5,7 5,6 5,6 5,5 5,3 5,3 5,3 5,2 5,2 5,2 5,1 4,9 4,8 4,7 4,6 4,6 4,6 4,6 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,4 4,3 4,3 4,0 4,0 4,00

2006 2004

4,50

5,00

5,50

6,00

Poznámka: Vyšší hodnota = lepší výsledek (max. 7). Pramen: WEF (2004, 2006).

Nejkonkurenceschopnějšími asijskými ekonomikami jsou Singapur, Japonsko, Hongkong a Tchaj-wan. Tyto ekonomiky charakterizuje vysoce kvalitní infrastruktura, pružné a efektivní trhy, vysoce vzdělaná pracovní síla a vysoká technologická připravenost a inovační kapacita. V případě Tchaj-wanu a Koreje se však projevuje problém nižší institucionální kvality. Pozice ekonomických obrů Číny a Indie zůstávají zatím slabší. Indie dosahuje výborných výsledků u inovační kapacity, technologického transferu a sofistikovanosti firemních operací. Šíření technologií však zatím brání nízká ekonomická úroveň a slabý rozvoj základních předpokladů konkurenceschopnosti. Pozice Číny se zhoršila a její výkonnost je nevyrovnaná. Vynikající jsou výsledky makroekonomických ukazatelů, přetrvávají však některé strukturální slabiny, zejména u efektivnosti finančních trhů. Nízká ekonomická úroveň a nízká kvalita lidského kapitálu omezují šíření technologií. Výrazně se zhoršila kvalita institucionálního prostředí.

Poznámka: Hodnoty ukazují pozice v celkovém souboru zemí. Pramen: WEF(2006).

Spojené státy se i nadále vyznačují vynikajícím podnikatelským prostředím, efektivními trhy a pozicí globálního centra technologického rozvoje. Celková konkurenceschopnost je však ohrožována velkými makroekonomickými nerovnováhami, zejména rostoucí úrovní veřejného zadlužení v důsledku opakovaných fiskálních deficitů a

11


Konkurenceschopnost ČR v EU-27

vestic, vybavenost mobilními telefony a dostupnost vědců a techniků. Slabé stránky jsou nejvýraznější v pilířích kvality institucí (60. pozice) a efektivnosti trhů (41. pozice). V případě institucí je jmenováno dvanáct slabých stránek a jediná silná, v případě efektivnosti dokonce třináct slabých oproti pouhým čtyřem silným stránkám. V oblasti podnikové sofistikovanosti nevykazuje ČR ani jedinou výraznější konkurenční výhodu. Podrobnější přehled slabých a silných stránek konkurenceschopnosti České republiky je uveden v následující části (uvedeny jsou ukazatele s hodnotou vyšší nebo horší oproti průměrné pozici).

Podle úrovně rozvoje konkurenceschopnosti patří Česká republika do fáze přechodu mezi konkurenceschopností taženou efektivností a inovacemi. V celkovém hodnocení si ČR udržela 29. pozici, což je příznivá zpráva, pokud uvažujeme situaci v ostatních nových členských zemích. Pouze Estonsko (nejlepší pozice z nových členů v EU), Lotyšsko a Malta si polepšily, ostatní nové členské státy ztratily – nejvíce Litva, Maďarsko, Kypr a Polsko (vůbec nejhorší pozice mezi členy EU), mírně se zhoršilo Slovinsko a Slovensko. Při srovnání ve skupině nových členských zemí EU se Česká republika pohybuje ve většině pilířů na průměru. Za první ligou s inovačně založenou konkurenceschopností však stále výrazně zaostává, nejvíce právě v kvalitě institucí a inovačnosti.

Nejvýznamnější konkurenční výhody ČR • •

Nové členské země se dlouhodobě potýkají s nízkou kvalitou institucionálního prostředí, korupcí, protěžováním a klientelismem, snadnou ovlivnitelností soudního rozhodování, neúčinnou vymahatelností vlastnických práv a neefektivností dílčích trhů (nadměrná a přitom neefektivní regulace, špatný přístup k financování). V řadě případů je důsledkem nekompetentního makroekonomického managementu a neschopnosti realizace zásadních strukturálních reforem rostoucí fiskální nerovnováha. Srovnání pozice České republiky s Finskem a její vývoj v čase v klíčových pilířích globální konkurenceschopnosti ukazuje obrázek 12. K výraznějšímu zlepšení oproti roku 2004 došlo v ukazateli podnikové sofistikovanosti, inovačnosti a vyšším a dalším vzdělávání. Zhoršilo se naopak (byť pouze mírně) hodnocení makroekonomické stability, infrastruktury a základního lidského kapitálu. Pouze k mírnému zlepšení došlo v oblasti kvality institucí, technologické připravenosti a efektivnosti trhů.

• • • • • •

Nejvýznamnější konkurenční nevýhody ČR

Obrázek 12: Skóre pilířů konkurenceschopnosti WEF

•

Instituce Inovačnost

Infrastruktura

Podniková sofistikovanost Technologická připravenost Efektivnost trhů

ČR 2004

Makroekonomika

• •

Zdraví a základní vzdělání Vyšší a další vzdělávání ČR 2006

Instituce: nízké náklady terorismu pro podnikatele (28) Infrastruktura: kvalita nabídky elektřiny (23), rozvoj železniční infrastruktury (27) Makroekonomika: míra inflace (16), vládní dluh (22) Vyšší a další vzdělávání: kvalita matematického a technického vzdělávání (8), dostupnost výzkumných a vzdělávacích služeb (20) Efektivnost trhů: omezenost zahraničního vlastnictví (6), vztah mezd a produktivity (18), intenzita konkurence (23), obchodní bariéry (23) Technologická připravenost: mobilní telefony (5), zahraniční investice a technologický transfer (10), použití internetu (20), technologická absorpce (26) Sofistikovanost podniků: množství dodavatelů (18), kvalita dodavatelů (22), sofistikovanost výrobních procesů (23), přítomnost hodnotového řetězce (27) Inovačnost: dostupnost vědců a techniků (7), spolupráce univerzit a podnikového výzkumu (26), inovační kapacita (27)

• •

FIN 2006

Pramen: WEF (2004, 2006), vlastní úpravy.

Při hodnocení jednotlivých skupin faktorů globální konkurenceschopnosti je nutno rozlišovat výsledné skóre (nejlepší výsledek je 7) a pořadí ze 125 zemí. Česká republika je podle skóre nejlépe hodnocena u základních předpokladů konkurenceschopnosti (zejména kvality lidského kapitálu), což však v celkovém pořadí postačuje pouze na 42. pozici. Lepší umístění (ale horší skóre) je dosaženo u faktorů efektivnosti a inovačnosti (27. pozice).

• •

Instituce: zátěž regulace (112), neefektivnost vládních výdajů (96), důvěra v politiky (88), spolehlivost politických služeb (73), ochrana zájmů menšinových akcionářů (71), zneužití veřejných prostředků (69), vlastnická práva (64), protěžování v rozhodnutích vládních úředníků (59), soudní nezávislost (57), účetní a auditorské standardy (51), náklady zločinnosti (49), etické chování firem (48) Infrastruktura: kvalita infrastruktury letecké dopravy (45) Makroekonomika: reálný efektivní směnný kurz (112), vládní deficit (74) Vyšší a další vzdělávání: podíl terciárně studujících (38) Efektivnost trhů: praktiky přijímání a propouštění (103), rozsah a dopad zdanění (89), efektivnost právního rámce (73), časová náročnost zahájení podnikání (68), přístup na akciový trh (68), snadnost získání půjčky (65), dostupnost rizikového kapitálu (60), zdraví bankovního sektoru (58), spolupráce zaměstnavatelů a zaměstnanců (54), sofistikovanost finančního trhu (51), odliv mozků (44), pružnost mezd (33) Technologická připravenost: zákony v oblasti ICT (44), technologická připravenost (33) Inovačnost: vládní zakázky technologických produktů (53), ochrana duševního vlastnictví (52), kvalita vědeckých a výzkumných institucí (29).

Doplňující hledisko průzkumu WEF představuje pořadí závažnosti podmínek podnikání v jednotlivých zemích. Nejproblémovější faktory podnikání v České republice podle hodnocení respondentů v roce 2006 (ve srovnání s rokem 2006) ukazuje obrázek 13. Nejhůře je hodnocena

Silné stránky konkurenceschopnosti (pořadí v první desítce) zahrnují zejména kvalitu matematického a technického vzdělání, slabá omezení zahraničního vlastnictví, rozsah technologického transferu zahraničních in-

12

KONKURENCESCHOPNOST KONKURENCESCHOPNOST ●● KOMPLEXNÍ KOMPLEXNÍHODNOCENÍ HODNOCENÍ

míra a systém daňového zatížení, neefektivnost veřejné správy a s ní související korupce. Za podobně problémovou je považována regulace trhu práce a dostupnost financování. V roce 2004 byla za nejzávažnější problém považována neefektivní veřejná správa, dostupnost financování a daňové sazby. Oproti roku 2004 se výrazně zvýšilo nepříznivé hodnocení daňového systému a regulace trhu práce.

za průměrem nových členských zemí je velmi výrazné. Podobně špatně jsou hodnoceny také finanční služby, kde je velkým problémem zejména obtížný přístup firem k rizikovému kapitálu. Oproti poslednímu šetření WEF z roku 2004 došlo v ČR k mírnému zlepšení situace (viz obrázek 14). V případě hodnocení podnikového prostředí ale došlo ke zhoršení již tak špatné situace, v ostatních oblastech je vývoj pozitivnější. V porovnání s Finskem je zaostávání nadále velmi výrazně, především v inovační výkonnosti a VaV, kde je však Finsko hodnoceno nejlépe v rámci celé Evropské unie.

Obrázek 13: Nejproblémovější faktory podnikání v České republice (% respondentů)

Obrázek 14: Hodnocení Lisabonské strategie

Daňový systém

17

Daňové sazby

Inf ormační společnost

14

Neefektivní veřejná správa

7

Udržitelný rozvoj

12

Dostupnost financování

12

Regulace trhu práce

12

Korupce

2004

Soc. začlenění

2006

Podnikové prostředí

Lisbon Review ČR 2004

ČR 2006

FIN 2006


1.4 Ročenka konkurenceschopnosti (IMD) Alternativu k hodnocení WEF představuje Ročenka světové konkurenceschopnosti (World Competitiveness Yearbook) publikovaná Mezinárodním institutem pro rozvoj managementu v Lausanne (IMD). Cílem je analyzovat a seřadit země podle jejich schopnosti vytvářet a udržovat prostředí, které podporuje podnikovou konkurenceschopnost, neboť právě mikroekonomická úroveň je považována za klíčový zdroj tvorby bohatství. Sledovány jsou čtyři základní faktory: ekonomická výkonnost, efektivnost vlády, efektivnost podniků a infrastruktura. Dále se každý faktor člení na pět subfaktorů. Metodologicky se hodnoty v IMD získávají kombinací tvrdých a měkkých dat, přičemž výrazně významnější je oproti publikaci WEF úloha tvrdých dat. Souhrnné výsledky za poslední rok pro členské země EU ukazuje obrázek 15.

Tabulka 11: Hodnocení Lisabonské strategie (2006) FI 5,41 5,90 5,58 5,93 6,29 5,24 5,35 6,23 5,74

Síťová odvětví Finanční služby

Světové ekonomické fórum od roku 2002 sleduje plnění Lisabonské strategie v rámci dokumentu Lisbon Review, který vychází ve dvouleté periodicitě. Vychází ze stejné metodiky jako Zpráva o konkurenceschopnosti. Sledovány jsou jak celková skóre, tak hodnocení osmi klíčových oblastí (v některých případech dále členěných): informační společnost, inovace a výzkum a vývoj, liberalizace, síťová odvětví, finanční služby, podnikové prostředí, sociální koheze a udržitelný rozvoj. Šetření v současnosti pokrývá všechny členské státy EU, kandidátské a potenciálně kandidátské země, USA a pět asijských ekonomik.

CZ 4,10 3,85 4,96 5,16 4,84 3,99 4,44 4,90 4,53

Liberalizace

1

11


Informační společnost Inovace, výzkum a výv. Liberalizace Síťová odvětví Efektiv. a int. fin. služby Podnikové prostředí Sociální začlenění Udržitelný rozvoj Celkem

Inovace, V aV

EU-12 EU-15 EU-27 4,02 4,83 4,47 3,56 4,62 4,15 4,37 5,19 4,83 4,59 5,76 5,24 4,84 5,99 5,48 4,14 4,82 4,51 3,95 4,60 4,31 4,22 5,47 4,91 4,21 5,16 4,74

Hodnocení v roce 2007 zahrnuje 55 zemí a 323 kritérií rozdělených podle čtyř hledisek: ekonomická výkonnost (makro hodnocení domácí ekonomiky, mezinárodního obchodu, mezinárodních investic, zaměstnanosti a cenového vývoje), efektivnost vlády (vliv vládních politik na konkurenceschopnost v oblasti veřejných financí, fiskální politiky, institucionálního rámce, podnikové legislativy a společenského rámce), efektivnost firem (vliv národního prostředí na podnikovou inovačnost, ziskovost a odpovědnost podle ukazatelů produktivity a efektivnosti, trhu práce, financí, manažerských praktik, postojů a hodnot), infrastruktura (míra uspokojení firemních potřeb v oblasti základní infrastruktury, technologií, vědy, zdravotnictví, životního prostředí a vzdělávání). Zdrojem informací jsou ze dvou třetin tvrdá

Pramen: WEF (2006).

Česká republika podle posledního šetření Lisbon Review (viz tabulka 11) v průměru nadále zaostává za EU-15, ale i EU-27. Relativně dobře si však stojí v ukazatelích liberalizace, sítových odvětví, sociálního začlenění a udržitelného rozvoje, naopak velmi zaostává v kvalitě podnikového prostředí, inovacích a VaV, rovněž tak v efektivnosti a integrovanosti finančních služeb. Alarmující je především hodnocení podnikového prostředí, které je v tomto šetření zaměřeno především na situaci začínajících firem a administrativní bariéry, jimž musí čelit. V pořadí podle tohoto ukazatele se ČR umístila až na 21. pozici a její zaostávání i

13


data a z jedné třetiny výsledky šetření názorů řídících pracovníků působících ve sledovaných zemích.

Novinkou ročenky je vývoj konkurenceschopnosti zemí v čase podle průměrného ročního tempa růstu v uplynulé dekádě. Z tohoto tempa je vyjádřena schopnost dohánění vůdčí ekonomiky, kterou jsou Spojené státy (nebo naopak oslabování výchozí pozice). Ve srovnání s předchozím rokem se pozice České republiky kupodivu zhoršila, a to z 28. (dosud nejlepší výsledek) na 32. místo. Z nových členských zemí je příznivěji hodnoceno Estonsko (22) a dokonce i čerstvě zařazená Litva (31), ostatní nováčci jsou za námi (Slovensko, Maďarsko, Slovinsko, Bulharsko, Rumunsko a Polsko). Při pohledu zpět vývoj hodnocení konkurenceschopnosti ČR v poslední dekádě zaznamenává soustavný pokles od roku 1997 (33. místo) až do roku 2000 (40. místo). Potom dochází k postupnému zlepšení až na 29. pozici v roce 2002, následně k opětnému oslabení kombinovanému s (bohužel pouze) přechodným zlepšením v roce 2006.

Obrázek 15: Skóre světové konkurenceschopnosti (2007)

DK NL SE AT IE DE FI UK EE BE FR ES LT CZ SK HU GR PT SI BG IT RO PL

92 86 84 83 82 78 77 75 74 72 63 61 61 60 58 58 57 56 55

V průměrném hodnocení vývoje konkurenceschopnosti po roce 1997 se ČR sice řadí k zemím, které úspěšně dohánějí světovou jedničku USA, ale celkový posun za celou dekádu (tj. mezi rokem 1997 a 2007) činí pouze 1 místo (!). Oproti roku 2003 (i proti roku 2006) se výrazně zhoršilo zejména hodnocení složky vlády, o mnoho lépe si však nevedou ani podniky (viz tabulka 13). Jinými slovy, ČR zatím neprokazuje soustavnější a výrazný tah na branku. Jako by zlepšená očekávání vyvolaná příznivějším ekonomickým vývojem zůstala nenaplněna.

49 48 47

Tabulka 13: Vývoj konkurenceschopnosti ČR a jejích složek

43 40

60

80

100

Ekonomika Vláda Podniky Infrastruktura Celkem

Pramen: IMD (2007).

Zajímavé je srovnání s výsledky konkurenční Zprávy o globální konkurenceschopnosti Světového ekonomického fóra. Výsledky jsou v řadě zemí značně odlišné. USA zde zaujímají až 6. místo, na prvním místě je Švýcarsko (paradoxně domovská země IMD) následované trojicí skandinávských zemí (Finsko, Švédsko, Dánsko) a Singapurem. Hodnocení Finska vychází v pojetí WEF výrazně lépe, Lucemburska naopak hůře než u IMD. U ostatních zemí v první patnáctce, resp. u členských zemí EU, nejsou rozdíly mezi oběma ročenkami příliš výrazné i přes proklamované odlišnosti v metodice hodnocení (liší se např. poměr zastoupení tvrdých a měkkých dat).

2003 25 31 41 25 31

2004 26 41 41 28 36

2005 32 37 29 25 30

2006 23 29 30 25 28

2007 29 41 36 27 32

Poznámka: Hodnoty ukazují pozice ČR v celkovém souboru zemí. Pramen: IMD (2007).

Pravděpodobným důvodem kolísání konkurenceschopnosti po roce 2000 však může být i změna jejích zdrojů, jak ukazuje podrobnější identifikace nejvýznamnějších silných a slabých stránek ve vývoji v čase. Vhodné je přitom rozlišovat mezi ukazateli založenými na tvrdých a na měkkých datech – horší je většinou hodnocení ve druhém případě. Tzv. krajina konkurenceschopnosti ukazuje dílčí kritéria podrobně (viz obrázek 16). Výrazně příznivěji je v roce 2007 oproti předchozímu roku hodnoceno zejména hledisko produktivity a efektivnosti, které se také soustavně zlepšuje v čase. Z větší části jde o tvrdá data celkové a sektorové produktivity (úrovně a reálného růstu), kterou lze považovat i za výsledek zlepšování konkurenční pozice v užším slova smyslu.

Tabulka 12: Pořadí konkurenceschopnosti zemí (2007) Nejlepší patnáctka a ostatní země EU USA (1) Austrálie (12) Litva (31) Singapur (2) Norsko (13) Česká rep. (32) Hongkong (3) Irsko (14) Slovensko (34) Lucembursko (4) Čína (15) Maďarsko (35) Dánsko (5) Německo (16) Řecko (36) Švýcarsko (6) Finsko (17) Portugalsko (39) Island (7) V. Británie (20) Slovinsko (40) Nizozemsko (8) Estonsko (22) Bulharsko (41) Švédsko (9) Belgie (25) Itálie (42) Kanada (10) Francie (28) Rumunsko (44) Rakousko (11) Španělsko (30) Polsko (52)

Poměrně příznivě je hodnocen i trh práce, v jeho případě však došlo ke zhoršení oproti loňskému roku. Toto zhoršení vyplynulo zejména z průzkumu expertních názorů, tj. zahrnuje měkká data a v jejich rámci kvalitativní charakteristiky pracovní síly (pokles dostupnosti specifických, resp. vysokých kvalifikací a nedostatečná podpora jejich rozvoje ze strany podniků). Uvedený vývoj expertních hodnocení může odrážet rostoucí kvalifikační nároky ekonomických aktivit, které jsou stále obtížněji uspokojovány nabídkou domácího trhu práce.

Poznámka: Hodnoty ukazují pozice v celkovém souboru zemí. Pramen: IMD (2007).

14


V případě makroekonomické výkonnosti je silnou stránkou zejména vnější otevřenost vůči obchodním tokům, naopak slabinou je vnější nerovnováha a také nízký vývoz komerčních služeb (což odráží skutečnost, že tradiční konkurenční výhoda čerpá převážně ze zpracovatelského průmyslu).

Obrázek 16: Dílčí ukazatele konkurenceschopnosti ČR – rok 2007 (srovnání s rokem 2004)

Domácí ekonomika

29 (40)

Mezinárodní obchod Mezinárodní investice

29 (33) Ekonomika

30 (7) 32 (45)

Zaměstnanost Ceny Veřejné finance

30 (51)

Fiskální politika Institucionální rámec

38 (40) 40 (42)

Vláda

Podniková legislativa

35 (51)

Společenský rámec

35 (30)

Produktivita a efektivn.

27 (19) 39 (50)

Podniky

44 (55)

Manažerské praktiky Postoje a hodnoty Základní infrastruktura

41 (50)

Zdraví a životní prostř. Vzdělání

V případě infrastruktury jsou příznivě hodnoceny základní charakteristiky zdravotního stavu populace, energetické nabídky a hustoty využívání mobilních telefonů.

15 (22)

Technologická infrastr. Vědecká infrastr.

Efektivnost podnikové sféry je podpořena nízkými jednotkovými pracovními náklady ve zpracovatelském průmyslu a přitažlivostí pro vysoce kvalifikované zahraniční pracovníky (v řídících pozicích). Slabou stránku představuje nedostatečné zavádění etických praktik ve firmách a nízké využití akciových trhů jako zdroje podnikového financování.

13 (34)

Trh práce Finance

U vládní politiky jsou příznivě hodnoceny investiční pobídky, náklady kapitálu a krátkodobé úrokové sazby, oproti tomu (dlouhodobě) nepříznivé je hodnocení relativní výše dotací soukromých i veřejných podniků (podle posledních údajů se tento podíl výrazně snížil), odvodů zaměstnavatelů, demotivující pracovní legislativy a vysokého deficitu veřejných rozpočtů.

36 (22)

28 (35) Infrastruktura

30 (43)

Oproti tomu slabinou jsou kvalitativně náročnější předpoklady konkurenceschopnosti jako výdaje na vzdělávání, terciární vzdělanostní úroveň populace a podpora technologického rozvoje. Vykázaný velký nárůst počtu pracovníků ve výzkumu a vývoji je způsoben převážně změnou metodiky přepočtu na tzv. ekvivalenty plných úvazků a nikoli skutečným zvýšením výzkumných kapacit. Výraznější zhoršení vykazuje hodnocení adekvátnosti vzdělávacího systému potřebám konkurenceschopné ekonomiky v kombinaci s nedostatečnou nabídkou technických kvalifikací.

28 (39) 35 (38)

Poznámka: Pozice v závorce – rok 2004. Pramen: IMD (2004, 2007).

V případě ukazatelů, které hodnotí výkonnost ekonomiky (makro prostředí), došlo ke zhoršení zejména u mezinárodního obchodu a investic, přičemž toto zhoršení má spíše relativní charakter – tj. ostatní země se zlepšují výrazněji. Oslabení pozice ČR v mezinárodní soutěži o obchodní a investiční toky může signalizovat právě nedostatečné přesměrování konkurenceschopnosti od vyčerpávající se nákladové výhody.

Z dílčích ukazatelů hodnocení konkurenceschopnosti v ročence IMD lze v souhrnu konstatovat, že vykazované zhoršení oproti loňskému roku při současně příznivých růstových výsledcích domácí ekonomiky naznačuje vyčerpávání stávajících zdrojů konkurenční výhody. Zejména expertní šetření odrážejí rostoucí nedostatek nabídky vyšších kvalifikací při soustavně podprůměrných výdajích na vzdělávání a nedostatečné pozornosti věnované rozvoji lidských zdrojů v samotných podnicích.

Problémy neefektivnosti vládních politik je už možno považovat v České republice za chronické. Nicméně i v tomto případě dochází k výraznému zhoršení především u institucionálního a společenského rámce hodnoceného převážně měkkými daty.5 Ukazatele infrastruktury se v průměru jen mírně zhoršily. Velmi příznivá je nabídka základní infrastruktury, což však k rozvoji kvalitativně založené konkurenční výhody nestačí. Alarmující je zejména velmi špatné hodnocení vzdělávání, jen mírně lepší je hodnocení technologické a vědecké infrastruktury.

Objektivně nedostatečný rozvoj domácích výzkumných a technologických kapacit zatím není řazen k výraznějším problémům. Je tedy zřejmé, že přejímání zahraničních technologií je dosud považováno za dostatečné při překonávání technologické mezery (technologie jsou dle potřeby dováženy a přizpůsobovány lokálním potřebám). Nedostatek kvalifikovaných lidských zdrojů i podrozvinutost vzdělávací infrastruktury jsou však pociťovány jako rostoucí problém (lidské zdroje nelze oproti technologiím ve větší míře importovat, musí být dostupné na místě).

Ve srovnání s rokem 2004 došlo ke zlepšení téměř ve všech sledovaných ukazatelích, mnohdy velmi výraznému. Výjimku představuje význam zahraničních investic, vývoj cen, kvalita společenského rámce a trh práce. K nejvýraznějšímu zlepšení došlo v oblasti veřejných financí, produktivitě a efektivnosti a kvalitě vědecké infrastruktury.

Výrazné zhoršení subjektivního hodnocení efektivnosti vládní politiky lze zčásti nepochybně připsat problémům při řešení povolební situace a tím i dalšímu odkládání systémových (strukturálních) reforem. Na hodnocení úspěšnosti politiky nové vlády si tak budeme muset nejspíše počkat až do následující ročenky. Výzvy v této oblasti pro Českou republiku formulované opětovně v letošní ročence IMD zahrnují především právě reformu fiskální a daňové politiky, zdravotního, sociálního a důchodového systému, zlepšení právního rámce a státní administrativy, zefektivnění formulace vládních politik a zákonů, snížení byrokracie a zvýšení transparentnosti.

Silné a slabé stránky konkurenceschopnosti ČR podle IMD Slabé a silné stránky konkurenceschopnosti ČR v souboru srovnávaných zemí jsou stanoveny na základě pořadí dílčích ukazatelů a jejich zlepšení či zhoršení v čase. 5

Zajímavé je srovnání pozice výkonnosti ekonomiky a efektivnosti vlády, na které upozorňuje Stephan Garelli (člen autorského týmu ročenky IMD). Výrazně horší pozice vlády ukazuje na škodlivý dopad jejích politik na konkurenceschopnost ekonomiky. To je případ většiny jihoamerických zemí a bohužel právě i České republiky.

15


Tabulka 1A: Hodnoty ukazatelů KAM (poslední dostupný rok)

Ekonomická výkonnost

Ekonomický režim

Kvalita správy

Inovační systém

Lidské zdroje

Rovnost pohlaví

Informační a komunikační technologie

Roční růst HDP (%), 2001-2005 HDP na obyvatele (běžné USD PPP), 2005 HDP (USD, mld., b.c.), 2005 Index lidského rozvoje, 2006 Rating rizika, 09/2005-08/2006 Míra nezaměstnanosti (% pracovní síly), 2004 Zaměstnanost v průmyslu (%), 2003 Zaměstnanost ve službách (%), 2003 Tvorba hrubého kapitálu v % HDP, 1995-2004 Obchod v % HDP, 2004 Celní a necelní překážky obchodu (0–5), 2006 Ochrana duševního vlastnictví (1–7), 2006 Zdraví bankovního sektoru (1–7), 2006 Vývoz zboží a služeb v % HDP, 2004 Rozpětí úrokových sazeb, 2004 Intenzita lokální konkurence (1–7), 2006 Domácí úvěry soukromého sektoru v % HDP, 2005 Náklady registrace firmy v % HND na obyvatele, 2006 Počet dnů nutných k zahájení podnikání, 2006 Náklady vynucení smlouvy (% dluhu), 2006 Kvalita regulace, 2006 Kvalita prvního řádu, 2005 Výkonnost vlády, 2005 Demokracie a zodpovědnost, 2005 Politická stabilita, 2005 Kontrola korupce, 2005 Svoboda tisku (1–100), 2006 Odlivy PZI v % HDP, 2000-2004 Přílivy PZI v % HDP, 2000-2004 Výdaje na licenční poplatky (USD mil.), 2004 Výdaje na licenční poplatky (USD/obyv.), 2004 Příjmy z licenčních poplatků (USD mil.), 2004 Příjmy z licenčních poplatků (USD/obyv.), 2004 Míra studujících technických a přírodovědných oborů (%), 2004 Počet výzkumníků, 2004 Počet výzkumníků/mil. obyv., 2004 Celkové výdaje na výzkum a vývoj, v % HDP, 2004 Zpracovatelský obchod v % HDP, 2004 Spolupráce mezi univerzitami a podniky (1–7), 2006 Články ve vědeckých a technických časopisech, 2003 Články ve věd. a technických časopisech/mil. obyv., 2003 Dostupnost rizikového kapitálu (1–7), 2006 Patenty udělené USPTO, průměr 2001-2005 Patenty udělené USPTO/mil. obyv., průměr 2001-2005 High-tech vývozy v % zpracovatelských vývozů, 2004 Výdaje soukromého sektoru na výzkum a vývoj (1–7), 2006 Absorpce technologií na podnikové úrovni (1–7), 2006 Přítomnost hodnotového řetězce (1–7), 2006 Míra gramotnosti (% věkové skupiny 15+), 2004 Průměrná délka vzdělávání v počtu let, 2000 Míra studujících na středních školách, 2004 Míra studujících na vysokých školách, 2004 Očekávaná délka života při narození, 2004 Přístup k internetu na školách (1–7), 2006 Veřejné výdaje na vzdělávání v % HDP, 2003 Odborní a techničtí pracovníci v % pracovní síly, 2004 Výsledky 15letých v matematice, 2003 Výsledky 15letých v přírodních vědách, 2003 Kvalita přírodovědného a matem. vzdělávání (1–7), 2006 Rozsah vzdělávání pracovníků (1–7), 2006 Kvalita manažerských škol (1–7), 2006 Únik mozků (1–7), 2006 Index rovnosti mužů a žen v lidském rozvoji, 2006 Ženy jako pracovní síla (% celkové pracovní síly), 2005 Poslanecká místa žen (% celkového počtu), 2006 Míra studujících na SŠ u žen (% hrubé míry), 2004 Míra studujících na VŠ u žen (% hrubé míry), 2004 Počet telefonů na 1000 obyvatel, 2004 Telefonní linky na 1000 obyvatel, 2004 Mobilní telefony na 1000 obyvatel, 2004 Počítače na 1000 obyvatel, 2004 Kapacita internetového připojení (bity na osobu), 2004 Uživatelé internetu na 1000 obyvatel, 2004 Dostupnost služeb e-Government (1–7), 2006 Využití internetu v podnicích (1–7), 2006 Výdaje na ICT v % HDP, 2005

Česká republika skutečné normal. 3,6 5,38 21317 4,04 122 4,81 0,88 4,44 78,8 3,92 8,3 3,60 39,7 9,80 55,8 1,57 29,2 9,04 143,8 8,11 2,0 3,89 3,9 2,08 5,6 2,45 71,2 8,04 4,7 3,83 5,5 5,58 37,6 2,41 8,9 3,33 24,0 5,00 14,1 4,17 1,04 4,44 0,70 3,52 0,94 3,89 1,01 4,63 0,69 4,81 0,42 2,78 20 5,19 0,27 2,08 7,25 7,78 172,0 3,62 16,9 2,77 56,8 4,47 5,6 3,62 30,0 7,95 16300 4,90 1594 4,29 1,28 5,42 111,7 8,87 4,0 5,66 2950,0 5,19 289,2 5,37 3,2 1,51 31,0 4,63 3,04 4,63 12,9 4,72 4,0 5,28 5,4 5,66 4,8 5,28 100,0 6,11 9,48 6,74 95,7 3,65 43,2 3,85 75,7 3,70 5,3 5,09 4,6 3,14 31,3 8,20 520 5,86 539 7,59 5,7 8,68 4,7 5,09 4,8 4,34 3,8 3,40 0,88 4,51 45,2 5,19 15,7 3,77 96,4 3,85 45,3 3,73 1392 337,7 1054,3 239,8 2450,5 469,8 2,9 5,0 7,24

Pramen: KAM, World Bank (2006).

16

6,85 3,70 9,07 4,26 5,69 5,56 1,73 6,04 7,00

Finsko skutečné normal. 2,3 3,08 31245 7,31 193 5,93 0,95 7,96 87,5 9,02 8,9 3,40 26,3 5,10 68,2 5,69 19,3 2,31 68,7 2,45 2,0 3,89 6,4 9,43 6,6 6,79 37,1 3,14 3,3 7,23 5,7 7,12 76,1 5,00 1,1 7,92 14,0 6,88 5,9 9,17 1,74 9,26 1,96 8,89 2,07 9,26 1,49 9,63 1,48 9,63 2,39 9,63 9 9,63 6,12 8,11 4,20 6,30 805,2 5,53 154,9 8,30 849,9 7,66 163,4 8,72 38,3 9,32 41004 7,35 7832 9,80 3,51 9,38 46,9 4,72 5,5 9,25 5202,0 6,67 1000,4 9,26 5,4 9,25 854,8 7,41 164,38 9,07 20,9 7,17 5,5 8,87 6,0 8,49 6,0 7,74 100,0 6,11 9,99 7,83 109,4 7,88 89,5 9,81 78,7 5,93 6,4 9,25 6,5 7,84 33,2 8,80 520 5,86 535 6,55 6,1 9,43 5,6 8,30 5,7 8,30 5,4 8,30 0,94 7,45 47,8 9,07 37,5 9,25 112,1 8,08 97,8 9,41 1407 452,9 954,1 481,1 4326,0 628,5 5,3 5,4 6,86

7,22 5,74 7,41 6,30 7,25 8,52 7,88 7,17 6,00


Tabulka 2A: Znalostně založená konkurenceschopnost a její složky (KAM) Pořadí

Znal. ekonomika

Znalosti

Ekonom. režim

Inovace

Lidské zdroje

Infor., kom.

1995

2005

Změna

5

1

4

DK

9,08

9,23

9,27

9,37

8,54

8,82

9,25

9,42

9,01

9,20

9,53

9,48

2

2

0

SE

9,13

9,22

9,44

9,49

8,23

8,41

9,66

9,72

9,01

8,98

9,63

9,77

1

3

-2

FI

9,21

9,12

9,45

9,24

8,46

8,79

9,56

9,71

9,15

9,16

9,66

8,84

9

8

1

NL

8,87

8,73

8,97

8,80

8,56

8,51

8,67

8,63

9,12

8,67

9,14

9,08

10

10

0

UK

8,84

8,67

8,93

8,77

8,56

8,36

8,74

8,62

9,12

8,44

8,94

9,25

13

13

0

DE

8,63

8,48

8,73

8,57

8,36

8,19

8,82

8,80

8,67

8,07

8,68

8,85

12

15

-3

AT

8,71

8,39

8,59

8,34

9,06

8,51

8,41

8,48

8,75

8,07

8,60

8,48

17

16

1

BE

8,51

8,28

8,69

8,38

7,98

7,98

8,50

8,52

9,30

8,65

8,28

7,97

1995

2005

1995

2005

1995

2005

1995

2005

1995

2005

1995

2005

18

17

1

IE

8,23

8,27

8,19

8,24

8,33

8,36

7,70

8,10

8,61

8,54

8,26

8,06

19

18

1

LU

8,08

8,21

7,98

8,00

8,38

8,84

8,59

8,51

6,16

6,11

9,19

9,38

16

19

-3

FR

8,52

8,21

8,75

8,34

7,83

7,81

8,66

8,46

8,96

8,44

8,62

8,13

24

21

3

EE

7,82

8,13

7,76

8,22

8,02

7,86

7,23

7,58

7,97

8,32

8,08

8,76

30

22

8

SI

7,21

8,04

7,89

8,28

5,20

7,33

7,79

8,04

7,63

8,56

8,24

8,23

22

23

-1

ES

7,93

7,93

7,76

7,95

8,45

7,88

7,34

7,75

8,40

8,41

7,55

7,69

25

26

-1

IT

7,61

7,66

7,73

7,85

7,25

7,07

7,53

7,14

7,77

7,84

7,88

8,58

27

28

-1

CZ

7,41

7,57

7,10

7,64

8,33

7,35

6,62

7,34

7,20

7,55

7,49

8,04

41

29

12

LT

6,05

7,39

6,36

7,45

5,11

7,23

6,20

6,88

7,15

8,30

5,74

7,17

28

30

-2

PT

7,39

7,29

7,21

7,11

7,93

7,81

6,48

7,14

7,30

6,84

7,84

7,37

32

31

1

HU

6,78

7,28

7,09

7,25

5,84

7,40

6,84

7,10

7,35

7,60

7,07

7,04

44

32

12

LV

5,81

7,18

5,83

7,23

5,75

7,02

3,98

6,20

7,23

8,33

6,30

7,15

29

33

-4

GR

7,29

7,11

7,30

7,10

7,27

7,15

6,78

6,95

7,54

7,52

7,57

6,82

31

34

-3

SK

6,80

7,10

6,81

7,08

6,79

7,15

6,66

6,84

6,81

6,85

6,95

7,56

34

35

-1

CY

6,48

7,10

6,46

6,85

6,55

7,83

5,95

6,32

5,82

6,50

7,61

7,74

35

37

-2

PL

6,48

7,04

6,99

7,11

4,92

6,82

6,49

6,44

7,99

8,08

6,51

6,80

36

40

-4

BG

6,31

6,13

6,68

6,58

5,17

4,79

6,75

6,12

7,01

7,41

6,29

6,21

48

49

-1

RO

5,34

5,37

5,45

5,72

5,02

4,31

5,39

5,17

5,87

5,94

5,08

6,05

EU-15

8,40

8,32

8,47

8,37

8,21

8,17

8,31

8,40

8,46

8,20

8,62

8,52

Staré členské země Nové členské země

EU-12

6,59

7,12

6,77

7,22

6,06

6,83

6,35

6,73

7,09

7,59

6,85

7,34

Průměr EU celkem

EU-27

7,64

7,81

7,75

7,88

7,30

7,60

7,48

7,69

7,88

7,94

7,87

8,02

Poznámka: Země jsou seřazeny sestupně podle pořadí indexu znalostní ekonomiky v roce 2005. Nové členské země EU bez Malty. Pramen: KAM, World Bank 2006–2007.

Tabulka 3A: Dílčí ukazatele EIS (poslední dostupný rok) Hnací síly inovací

Tvorba znalostí

Inovace a podnikání

Aplikace inovací

Duševní vlastnictví

Noví absolventi technických a přírodovědných oborů (v ‰ populace 20–29) % populace 25–64 s terciárním vzděláním Penetrace širokopásmového internetu (v %) Participace na celoživotním učení (v % populace 25–64) % populace 20–24 s min. SŠ vzděláním Veřejné výdaje na VaV (v % HDP) Podnikové výdaje na VaV (v % HDP) Podíl VaV v medium high-tech a high-tech na celkovém VaV ve zpracovat. průmyslu (v %) Firmy získávající veřejnou podporu pro inovace (v %) Podíl inovujících malých a středních firmy (v %) Spolupracující inovující malé a střední firmy (v % malých a středních firem) Výdaje na inovace (v % tržeb) Rizikový kapitál – počáteční fáze (v % HDP) Výdaje na ICT (v % HDP) Malé a střední firmy zavádějící organizační inovace (v % malých a středních firem) Zaměstnanost v high-tech službách (v % pracovní síly) Podíl high-tech výrobků na celkovém exportu (v %) Tržby z produkce nové pro trh (v % celkových tržeb) Tržby z produkce nové pro firmu, ale nikoliv pro trh (v % celkových tržeb) Zaměstnanost v medium high-tech a high-tech zprac. průmyslu (v % celkové pracovní síly) Nové patenty EPO (na mil. obyv.) Nové patenty USPTO (na mil. obyv.) Nové triádní patenty (na mil. obyv.) Nové známky Společenství (na mil. obyv.) Nové průmyslové vzory (na mil. obyv.)


17

ČR 7,4 13,1 4,3 5,9 90,3 0,50 0,92 85,4 6,1 23,3 12,9 2,15 0,000 6,6 35,0 3,10 13,7 7,7 7,8 9,42 15,9 4,3 1,5 25,7 40,9

FIN 17,4 34,6 18,7 24,8 84,8 0,99 2,46 86,4 15,2 23,8 17,3 2,5 0,036 7,0 47,0 4,51 17,8 9,7 .. 6,76 305,6 104,6 101,7 106,8 95,5


Tabulka 4A: Souhrnný ukazatel inovační výkonnosti a jeho změna – EIS (2002–2006) Pořadí 2002

2006

1 2 3 4 11 5 9 7 10 6 8 14 16 12 13 15 20 17 19 18 21 22 26 25 23 24 27

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Změna

0 0 0 0 -6 1 -2 1 -1 4 3 -2 -3 2 2 1 -3 1 0 2 0 0 -3 -1 2 2 0 Staré členské země Nové členské země Průměr EU celkem

SE FI DK DE LU UK NL FR AT BE IE SI CZ EE IT ES CY MT LT HU SK PT LV PL EL BG RO EU-15 EU-12 EU-27

2002

2003

2004

2005

2006

Změna

0,76 0,71 0,62 0,60 0,46 0,56 0,49 0,51 0,47 0,51 0,50 0,32 0,31 0,35 0,34 0,31 0,25 0,29 0,25 0,26 0,24 0,22 0,19 0,20 0,21 0,20 0,15 0,47 0,25 0,38

0,76 0,70 0,61 0,60 0,46 0,56 0,50 0,50 0,48 0,51 0,49 0,33 0,31 0,34 0,34 0,31 0,27 0,30 0,25 0,26 0,24 0,23 0,20 0,20 0,21 0,20 0,16 0,47 0,25 0,38

0,75 0,70 0,61 0,60 0,47 0,55 0,51 0,50 0,48 0,51 0,48 0,34 0,31 0,33 0,34 0,31 0,26 0,31 0,25 0,27 0,23 0,22 0,20 0,21 0,21 0,20 0,17 0,47 0,25 0,38

0,73 0,68 0,63 0,60 0,53 0,54 0,49 0,48 0,48 0,49 0,48 0,34 0,33 0,34 0,34 0,31 0,30 0,29 0,24 0,25 0,22 0,23 0,22 0,21 0,22 0,21 0,18 0,47 0,26 0,38

0,73 0,68 0,63 0,59 0,54 0,53 0,49 0,48 0,48 0,48 0,48 0,35 0,34 0,34 0,34 0,31 0,30 0,30 0,27 0,26 0,23 0,23 0,22 0,22 0,22 0,21 0,19 0,47 0,27 0,39

-0,04 -0,03 0,00 -0,01 0,08 -0,03 -0,01 -0,03 0,01 -0,04 -0,03 0,03 0,03 -0,01 0,00 0,00 0,06 0,01 0,02 -0,01 -0,01 0,01 0,03 0,02 0,01 0,01 0,04 -0,01 0,02 0,00


Tabulka 5A: Hodnocení Lisabonské strategie podle WEF (2006)

Belgie Bulharsko Česká republika Dánsko Estonsko Finsko Francie Irsko Itálie Kypr Litva Lotyšsko Lucembursko Maďarsko Malta Německo Nizozemsko Polsko Portugalsko Rakousko Rumunsko Řecko Slovensko Slovinsko Španělsko Švédsko Velká Británie EU-15 EU-12 EU-27

Celkem

Informační společnost

Inovace, výzkum a výv.

Liberalizace

Síťová odvětví

Efekt.a integr. fin. služby

Podnikové prostředí

Sociální začlenění

Udržitelný rozvoj

5,15 3,31 4,53 5,76 4,93 5,74 5,21 5,09 4,17 4,28 4,31 4,25 5,29 4,40 4,38 5,53 5,59 3,76 4,64 5,30 3,59 4,19 4,38 4,44 4,49 5,74 5,50 5,16 4,21 4,74

4,44 3,09 4,10 5,53 5,49 5,41 4,91 4,55 4,06 3,90 3,97 3,76 5,05 3,74 5,22 4,98 5,63 3,32 4,06 5,24 3,21 3,17 3,97 4,50 3,93 5,93 5,61 4,83 4,02 4,47

4,67 2,92 3,85 5,15 4,06 5,90 4,66 4,47 3,73 3,30 3,69 3,63 3,96 3,92 3,23 5,31 4,82 3,57 3,81 4,55 3,17 3,77 3,44 3,96 3,89 5,73 4,82 4,62 3,56 4,15

5,25 3,49 4,96 5,58 4,98 5,58 5,17 5,34 4,29 4,46 4,18 4,32 5,26 4,55 4,46 5,71 5,62 4,02 4,74 5,35 3,89 4,32 4,82 4,30 4,62 5,43 5,59 5,19 4,37 4,83

5,84 3,86 5,16 6,24 5,01 5,93 6,18 4,95 4,82 5,02 4,86 4,57 6,16 4,80 4,64 6,38 6,01 3,86 5,37 5,87 3,51 5,09 4,76 5,07 5,41 6,14 5,97 5,76 4,59 5,24

5,91 3,80 4,84 6,28 5,72 6,29 6,19 6,13 4,80 5,12 4,96 4,79 6,14 5,22 5,44 6,39 6,23 4,23 5,66 6,15 4,19 5,27 4,84 4,88 5,65 6,36 6,47 5,99 4,84 5,48

4,77 3,43 3,99 5,63 5,10 5,24 4,87 5,35 3,71 4,25 4,57 4,78 4,91 4,18 3,83 4,69 5,48 3,60 4,50 4,43 3,81 4,14 4,33 3,76 4,33 5,07 5,13 4,82 4,14 4,51

4,83 2,87 4,44 5,49 4,37 5,35 4,25 4,82 3,54 4,30 3,95 3,87 5,05 4,16 4,35 4,53 5,06 3,41 4,10 4,75 3,62 3,79 4,09 4,02 3,63 5,09 4,74 4,60 3,95 4,31

5,47 3,00 4,90 6,17 4,69 6,23 5,44 5,10 4,40 3,86 4,26 4,29 5,82 4,61 3,84 6,23 5,87 4,10 4,90 6,09 3,33 3,98 4,76 5,00 4,48 6,15 5,69 5,47 4,22 4,91

Pramen: WEF(2006).

18

KONKURENCESCHOPNOST ● REGIONY

2. Regionální konkurenceschopnost Hodnocení regionální konkurenceschopnosti vychází z identifikace tří jejích klíčových složek: ekonomické a inovační výkonnosti a kvality života. Nejprve je srovnána výsledná pozice regionů ČR podle těchto tří hledisek a jejich souhrnu a dynamika její změny oproti výchozímu období roku 2001. Specifická pozornost je v rámci inovační výkonnosti věnována významu přímých zahraničních investic a jejich dopadu na trh práce (hodnocenému v rámci ukazatelů ekonomické výkonnosti). Po vstupním mezikrajovém srovnání jsou podrobněji prezentovány výkonnostní charakteristiky na úrovni jednotlivých krajů v relaci k průměru ČR. Uvedeny jsou dále dvě případové studie hodnocení kvalitativně založené konkurenceschopnosti pro Karlovarský a Pardubický kraj založené na terénním šetření.

měrné úrovni těchto ukazatelů, i tak však určité prohlubování regionálních disparit existuje a obecně platí, že regiony s nízkou úrovní konkurenceschopnosti dosahují spíše nižší dynamiky vývoje a naopak. Tabulka 1: Celkové pořadí úrovně a dynamiky vývoje konkurenceschopnosti krajů ČR

PHA STC JHC PLZ KVA UNL LIB KVH PAR VYS JHM OLO ZLI MVS

2.1 Regionální konkurenceschopnost a její složky Ekonomická výkonnost je chápána jako rámcový předpoklad i výsledek regionální konkurenceschopnosti. Podrobněji jsou následně hodnoceny klíčové ukazatele inovační (kvalitativně založené) výkonnosti a jejich dynamika. Tabulka 1 a obrázek 1 shrnují pozice (pomocí aritmetického průměru), kterých dosahují kraje v jednotlivých sledovaných ukazatelích ekonomické výkonnosti, inovační výkonnosti a kvality života. Rozdíly v průměrné dynamice všech ukazatelů nejsou zdaleka tak výrazné jako v prů-

Úroveň (2005) Hodnota Pořadí 84 1 69 2 63 4 60 5 13 14 22 13 42 10 54 7 54 8 60 6 69 3 38 11 44 9 28 12

Dynamika (2001–2005) Hodnota Pořadí 51 7 65 1 48 11 60 3 24 14 40 13 48 9 52 6 48 10 61 2 51 8 55 4 53 5 45 12

Pramen: Vlastní výpočty.

Obrázek 1: Úroveň a dynamika vývoje konkurenceschopnosti krajů ČR (2001–2005, 2005)

Úroveň Dynamika

PHA

JHM

STC

JHC

VYS

PLZ

PAR

KVH

ZLI

LIB

OLO

MVS

UNL

KVA

Úroveň

84

69

69

63

60

60

54

54

44

42

38

28

22

13

Dynamika

51

51

65

48

61

60

48

52

53

48

55

45

40

24

Obrázek 2: Složky konkurenceschopnosti krajů v ČR, rok 2005

100 PHA

PA R LIB


50

JHM STC

ZLI VYS OLO

JHC MV S

KV A

UNL

PLZ

KV H

Ekonomická výkonnost

0 0

50

100

Poznámka: Hodnoty vyjadřují průměry percentil za jednotlivé ukazatele. Velikost bublin = hodnota indexu kvality života. Barevně odlišené jsou regiony s podprůměrnou kvalitou života. Pramen: ČSÚ, MPSV, ČNB, Policejní prezídium ČR, ČHMÚ, vlastní výpočty.

19


Srovnání konkurenceschopnosti krajů podle tří klíčových složek ukazuje obrázek 2. Na základě hodnot jednotlivých subindexů je možno identifikovat tři skupiny regionů. Nejpříznivější je pozice Prahy, Středočeského a Jihomoravského kraje, které vykazují nadprůměrnou ekonomickou i inovační výkonnost. Slabinou Středočeského kraje je podprůměrná kvalita života. Regiony s opačnými charakteristikami jsou v nejhorší pozici, jde o Karlovarský, Ústecký a Moravskoslezský kraj. Všechny tyto kraje navíc dosahují velmi nízké kvality života. Třetí skupina regionů se vyznačuje vysokou ekonomickou výkonností a mírně podprůměrnou inovační výkonností. Do této skupiny lze zařadit Vysočinu, Plzeňský, Jihočeský a Královéhradecký kraj. Všechny tyto regiony se vyznačují vysokou kvalitou života, Vysočina dokonce nejvyšší v celé ČR. Poslední skupinu tvoří regiony s nižší ekonomickou a nadprůměrnou inovační výkonností. K nim patří Pardubický, Liberecký a Zlínský kraj. Do skupiny s podprůměrnou ekonomickou a inovační výkonností patří Olomoucký kraj, ale vykazuje nadprůměrnou kvalitu života.

Určité oživení lze pozorovat v méně rozvinutých moravských regionech. V Moravskoslezském kraji se rozhodujícím faktorem stala zejména výroba oceli, v Olomouckém kraji řada odvětví zpracovatelského, např. elektrotechnického průmyslu. Značný nárůst přidané hodnoty v chemickém průmyslu a ve výrobě elektřiny je příčinou zlepšující se pozice Ústeckého kraje. Pozice zdaleka nejvýkonnějšího regionu Prahy je v oblasti dynamiky vývoje podstatně horší. Příčinou je výrazný nárůst průmyslové produkce, která je koncentrována v ostatních regionech. Efekty vstupu do EU a investičních pobídek, které stojí za současným růstem české ekonomiky, nemohou být v Praze v takové míře využity (což bude pokračovat i do budoucna, navíc i kvůli menšímu přílivu prostředků ze strukturálních fondů EU). Obrázek 3: Úroveň a dynamika ekonomické výkonnosti krajů ČR (percentily, 2001–2005, 2005)

100

Regionální ekonomická výkonnost

dynamika

Index ekonomické výkonnosti zahrnuje ukazatele HDP na obyvatele (ekonomická úroveň), produktivity práce, míry nezaměstnanosti a tvorby hrubého fixního kapitálu na obyvatele. Souhrnná úroveň indexu je vyjádřena jako průměr percentil, které odrážejí pořadí kraje v rámci jednotlivých dílčích ukazatelů (v případě míry nezaměstnanosti je použito obrácené pořadí).1 Ekonomická úroveň a její vývoj v čase samozřejmě působí příznivě na další vývoj konkurenceschopnosti (tzv. pozitivní kruh) včetně inovační výkonnosti. Souvisejícím příznivým faktorem je rovněž kvalita života daná např. životním prostředím, vybaveností infrastruktury, nízkou mírou kriminality atd.

STC

PLZ

80 UNL

60

MVS

OLO

40

KVH PAR

ZLI

JHC JHM

PHA

VYS

LIB

20

KVA 0 0

20

40 60 úroveň

80

100

Pramen: ČSÚ, vlastní propočty.

Při srovnání úrovně a změny ekonomické výkonnosti (viz obrázek 3) je zřejmé pokračující prohlubování regionálních disparit v České republice po roce 2001. Regiony s vysokou ekonomickou výkonností si udržují i dobré pořadí v dynamice růstu ekonomických ukazatelů, a to zejména Středočeský a Plzeňský kraj. Jde o regiony, kam v 90. letech směřovalo nejvíce zahraničních investic do nových výrobních závodů, a které díky své geografické poloze příznivě ovlivnila vyspělost sousedních regionů. Na opačném konci žebříčku stojí zejména Karlovarský a Liberecký kraj. Jde o regiony bez významnějších center, s koncentrací převážně jednodušších forem zpracovatelského průmyslu, v případě Karlovarska zaostávají tradičně silná odvětví výroby skla, keramiky a výroby kovodělných výrobků, v případě Liberecka jde především o úpadek odvětví textilního průmyslu, výroby skla a keramiky, problémy těchto odvětví se promítají i v zaostávání odvětví služeb.

Regionální inovační výkonnost Přes omezenost ukazatelů výzkumu a vývoje z hlediska jejich vypovídací schopnosti pro objasnění inovační výkonnosti je jejich používání zatím nejlépe propracované a tudíž i nejčastěji používané. Každopádně přibližují jeden z významných předpokladů inovační aktivity a technologické schopnosti. Je třeba současně upozornit, že u regionálních celků mohou výsledky nebo pozitivní externality výzkumu a vývoje snadno sloužit k rozvoji jiných regionů. Přesto samotné výdaje a zaměstnanost v této oblasti jsou významným indikátorem možností rozvoje regionu s přímým dopadem na růst HDP i na kvalitu lidských zdrojů. Základní údaje o aktivitách výzkumu a vývoje na krajské úrovni ukazuje tabulka 2. V tomto srovnání výrazně vybočuje pozice Prahy v případě výdajů i zaměstnanosti s výjimkou náročnosti přidané hodnoty na výzkum a vývoj. Druhé významné centrum inovační výkonnosti představuje Jihomoravský kraj. Oproti tomu pozice Moravskoslezského kraje je dlouhodobě výrazně podprůměrná. Relativně velmi příznivá je pozice Středočeského kraje zejména díky koncentraci výzkumných a vývojových kapacit automobilového průmyslu. Mezi kraji jsou značné rozdíly v úrovni relativní intenzity výzkumných aktivit (zaměstnanost ve výzkumu a vývoji ve srovnání s výdaji na výzkum a vývoj na obyvatele nebo náročnost regionálního HDP na výzkum a vývoj).

1 Pro hodnocení relativní úspěšnosti krajů v ČR u konkrétních ukazatelů je nejvhodnější porovnat hodnoty ukazatele s průměrnou hodnotou za ČR. Pokud chceme souhrnně porovnávat více ukazatelů, je kvůli přiřazení stejné váhy regionálním odlišnostem u všech ukazatelů vhodnější porovnat pořadí jednotlivých krajů. V našem případě pořadí hodnotíme prostřednictvím percentil, vyjadřujících procento regionů, které u daného ukazatele dosahují horších hodnot než sledovaný kraj. Stejným způsobem hodnotíme dosaženou úroveň sledovaných ukazatelů i regionální úspěšnost ve vývoji v čase, která je určující pro posouzení rovnováhy regionálního rozvoje. K porovnání stejné časové řady dostupné u všech zvolených ukazatelů je použit ve všech případech vývoj za posledních pět let.

20


Tabulka 2: Výdaje a zaměstnanost ve výzkumu a vývoji a v krajích ČR

ČR PHA STC JHC PLZ KVA UNL LIB KVH PAR VYS JHM OLO ZLI MVS

pro rychlejší růst HDP a dosahují vyšší míry konkurenceschopnosti na světových trzích. (Regionální údaje jsou spočítány za místní jednotky v členění na NUTS 3 a jejich regionální reprezentativnost je tedy vysoká.) Pomineme-li opět výjimečnou pozici Prahy, vykazuje nejvyšší úroveň hrubé přidané hodnoty na pracovníka v technologicky a znalostně náročných aktivitách Středočeský kraj následovaný Pardubickým a Královehradeckým krajem (s výrazným zvýšením oproti roku 2002). Naopak nejhorší je pozice Karlovarského, Moravskoslezského a Ústeckého kraje.

Výdaje na Výdaje Zaměstn. Podíl na obyvatele v % HDP na tisíc zam. v % ČR = 100 (GERD) obyvatel ČR 2001 2005 2001 2005 2001 2005 2001 2005 100 100 1,20 1,42 5,1 6,4 100 100 314 327 1,83 2,22 18,1 22,7 40,7 40,8 232 181 3,00 2,76 3,7 4,4 8,0 7,7 47 62 0,62 0,99 3,0 3,9 3,6 3,7 43 50 0,55 0,74 3,3 4,2 3,5 3,5 8 6 0,12 0,11 0,8 0,5 0,4 0,2 22 17 0,33 0,30 1,2 1,2 2,0 1,5 61 63 0,84 1,12 3,4 3,7 2,8 2,5 45 52 0,59 0,82 2,8 4,1 3,0 3,5 71 78 1,01 1,35 4,0 5,2 3,9 4,0 22 34 0,31 0,57 1,1 1,7 1,1 1,3 97 100 1,27 1,54 8,0 10,1 17,6 17,4 42 52 0,64 0,95 2,9 4,7 3,6 4,6 42 65 0,60 1,14 2,4 3,8 2,8 3,4 50 42 0,78 0,73 2,9 3,1 7,1 5,9

Především v nově se rozvíjejících ekonomikách je významným indikátorem inovační schopnosti (resp. předpokladu pro technologický transfer) příliv přímých zahraničních investic. Ty jsou důležitým nositelem technologických změn, ale mají i pozitivní dopad na zaměstnanost a na celkovou ekonomickou výkonnost regionu. Stav přímých zahraničních investic (s pominutím výjimečné pozice Prahy) vykazuje v roce 2004 nejvyšší úroveň ve Středočeském a Libereckém kraji (zde s velmi vysokým nárůstem oproti roku 2002). Vzhledem ke skutečnosti, že údaje se vztahují k sídlům ekonomických subjektů, je jejich regionální reprezentativnost poněkud zkreslena, což je patrné na hodnotách za hlavní město Prahu (dlouhodobě tak přibližně polovina PZI směřuje do subjektů sídlících v Praze).

Pramen: ČSÚ – Ukazatele výzkumu a vývoje v ČR za roky 2001– 2005; vlastní výpočty.

Odlišnosti podle inovační výkonnosti na sektorové úrovni lze sledovat i v regionálním členění (viz obrázek 4). Podle vztahu k průměru ČR lze odlišit kraje s vysokou inovační výkonností v obou sektorech (Praha, Jihomoravský, Olomoucký, Zlínský, Vysočina), kraje s vyšším podílem inovujících podniků ve zpracovatelském průmyslu (Pardubický, Středočeský a Královéhradecký) a ve službách (Karlovarský, Plzeňský, Moravskoslezský a Jihočeský) a kraje s podprůměrnou inovační aktivitou (Ústecký a Liberecký).

Zajímavé je srovnání pozice krajů podle stavu přímých zahraničních investic a úrovně přidané hodnoty (viz obrázek 5). Mezikrajové rozdíly jsou v tomto srovnání značné a ukazují na čtyři skupiny podle kombinace úrovně obou ukazatelů. Nejpříznivější je situace v krajích s vysokou úrovní přímých zahraničních investic a technologicky náročné přidané hodnoty – Praha, Středočeský, Liberecký a Plzeňský kraj. Naopak nízkou technologickou náročnost PZI naznačuje pozice Ústeckého, Jihomoravského a Jihočeského kraje. Nejhorší je pozice regionů s nízkou úrovní investic i technologické náročnosti, tj. Karlovarského, Moravskoslezského a Olomouckého. (Regionální údaje jsou spočítány za místní jednotky v členění na NUTS 3 a jejich regionální reprezentativnost je tedy vysoká.)

Obrázek 4: Podíl inovačních podniků podle krajů ČR (v %) 50 VYS PHA

Služby

PLZ 40

KVA

JHC

35

MVS ČR

ZLI

OLO JHM

UNL

30

LIB

Obrázek 5: Pozice regionů podle stavu přímých zahraničních investic (rok 2004) a úrovně hrubé přidané hodnoty v technologicky náročných odvětvích (rok 2005), percentily

STC

PAR

100

KVH

25 30

40 50 Zpracovatelský průmysl

STC PAR

80 Přidaná hodnota

45

60

Pramen: ČSÚ (2006), vlastní úpravy.

Kvalitativní struktura přidané hodnoty a přímé zahraniční investice

KVH LIB VYS

60

PLZ ZLI

40

JIH JHM OLO

20

Z hlediska technologické a znalostní náročnosti je hodnocena struktura regionální přidané hodnoty. Technologicky náročná odvětví průmyslu a služeb jsou seskupena podle klasifikace OKEČ (odvětvová klasifikace ekonomických činností). Regiony vytvářející vyšší podíl své přidané hodnoty v těchto odvětvích mají předpoklad

PHA

KVA

UNL

MVS

0 0

20

40 60 80 Přímé zahraniční investice

Pramen: ČSÚ, ČNB, vlastní propočty.

21

100


Tabulka 3: Hrubá přidaná hodnota v technologicky náročném průmyslu a službách a stav přímých zahraničních investic

ČR Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský

HPH/obyv. v Kč 2002 2005 31 942 39 475 68 020 75 050 45 275 56 343 26 219 31 734 27 735 35 184 13 506 17 098 18 927 27 816 30 338 38 787 30 038 39 369 33 599 40 398 28 448 36 917 25 043 31 111 22 924 30 883 28 004 32 135 19 187 25 775

HPH/obyv., ČR=100 2002 2005 100 100 213 190 142 143 82 80 87 89 42 43 59 70 95 98 94 100 105 102 89 94 78 79 72 78 88 81 60 65

PZI na obyv. v Kč 2002 2004 114 249 125 130 527 648 508 981 101 542 111 848 61 456 66 174 91 133 85 882 48 603 50 700 93 034 92 151 52 227 101 835 41 707 47 157 52 953 68 636 35 647 65 597 52 638 80 464 41 824 52 864 52 016 48 912 40 594 65 500

PZI na obyv., ČR=100 2002 2004 100 100 462 407 89 89 54 53 80 69 43 41 81 74 46 81 37 38 46 55 31 52 46 64 37 42 46 39 36 52

Poznámka: Klasifikace je pro regionální statistiku mírně upravena na dvojmístnou úroveň OKEČ (podle metodologie používané v EUROSTATu). Mezi technologicky náročná patří odvětví: 30 – výroba kancelářských strojů a počítačů, 32 – výroba rádiových, televizních a spojových zařízení a přístrojů, 33 – výroba zdravotnických, přesných optických a časoměrných přístrojů. Do uvedeného přehledu zařazujeme i technologicky středně náročná odvětví: 24 – výroba chemických látek, přípravků, léčiv a chemických vláken, 29 – výroba a opravy strojů a zařízení, 31 – výroba elektrických strojů a zařízení, 34 – výroba motorových vozidel, přívěsů a návěsů, 35 – výroba ostatních dopravních prostředků a zařízení. Do technologicky náročných služeb jsou řazena podle kritéria výdajů na výzkum a vývoj odvětví 64 – spoje, 72 – činnosti v oblasti výpočetní techniky a 73 – výzkum a vývoj. Pramen: ČSÚ, ČNB, vlastní propočty.

Přímé zahraniční investice a trh práce

Tabulka 4 zahrnuje zásobu (stav) PZI na pracovníka (ke konci roku 2005). Míra nezaměstnanosti (v metodice MPSV) se vztahuje ke konci června 2007 (časové období pro působení efektu na trh práce je tedy dostatečné). Na úrovni krajů není souvislost mezi oběma ukazateli zjevná, proto je nutno přejít na podrobnější (okresní) členění.

Specifické hledisko hodnocení významu přímých zahraničních investic v regionální ekonomice představuje jejich vliv na trh práce. Podrobnější analýza je motivována tím, že právě pružnost tohoto trhu a kvalita pracovní síly jsou klíčovou podmínkou pro průběh technologického transferu (viz Srholec, 2003; Fosfuri a kol., 2001; Benáček, 2000), tj. ovlivňují tedy významně tzv. absorpční kapacitu pro přejímání vnějších technologických znalostí. Druhým významným aspektem vztahu mezi PZI a lokálním trhem práce je důraz kladený zastánci investičních pobídek na jejich přínos pro řešení problému nezaměstnanosti. PZI v tomto pojetí vytvářejí nová pracovní místa v problémových regionech, čímž přispívají ke snižování nezaměstnanosti na lokální úrovni. K hodnocení platnosti tohoto argumentu je použita analýza dat PZI a charakterristik trhu práce v krajích a okresech.

Tabulka 5 zahrnuje 10 okresů s nejvyšší úrovní PZI na pracovníka, jejich míru nezaměstnanosti ke konci června 2007, pořadí z hlediska tohoto ukazatele ze všech okresů a meziroční změnu v míře nezaměstnanosti mezi červnem 2006 a červnem 2007. Evidentní je vliv PZI v Mladé Boleslavi, Berouně a Plzni. Na druhé straně okresy s mimořádně vysokou relativní zásobou PZI, jako Most (11. pozice), Ostrava (8. pozice) a Teplice (12. pozice) i Česká Lípa (4. pozice) nebo Kutná Hora (10. pozice), vykazují nadprůměrně vysoké míry nezaměstnanosti v zemi. Zkreslení by mohlo vyplývat z toho, že pracovníci v rámci sousedních okresů dojíždějí za prací. Potom by i okresy s nižším přílivem PZI mohly mít relativně nízkou nezaměstnanost.

Tabulka 4: Zásoba PZI a míra nezaměstnanosti v krajích ČR

PHA STC JHC PLZ KVA UNL LIB KVH PAR VYS JHM OLO ZLI MVS

PZI na pracovníka 1) (tis. Kč) 1106,6 250,1 171,0 160,5 95,6 142,4 205,2 84,2 135,7 131,6 99,2 85,7 96,6 139,4

Pořadí 1 2 4 5 12 6 3 14 8 9 10 13 11 7

Míra nezaměstna2) nosti 2,4 4,4 4,4 4,7 7,6 11,9 6,2 4,7 5,2 5,6 7,1 6,9 6,1 10,7

Pořadí 1 2 3–4 3–4 11–12 14 8 5 6 7 10 11–12 9 13

Tabulka 5: Okresy ČR s nejvyšší relativní zásobou PZI (konec roku 2005) a jejich míra nezaměstnanosti PZI mld. Kč Ml. Boleslav Beroun Č. Budějov. Česká Lípa Plzeň–město Jihlava Litoměřice Ostrava Zlín Kutná Hora

Poznámka: 1) ke dni 31. 12. 2005, 2) ke dni 30. 6. 2007. Pramen: ČNB (2007c); MPSV, Měsíční statistiky nezaměstnanosti (31. 7. 2007), vlastní úprava.

67,6 20,9 43,3 22,5 35,0 21,2 10,0 43,3 24,3 8,6

PZI na pra1) covn. 915,4 510,5 462,5 426,8 349,6 341,3 314,0 249,4 239,8 225,7

Míra nezaměstn. 2,6 4,0 3,5 6,8 4,3 4,9 8,4 11,2 5,2 6,5

Pořadí míry nezam. 4 13 9 52 15 25 60 72 29 48

Změna neza2) měst. -0,7 -0,4 -0,4 -0,8 -0,8 -0,5 -1,5 -3,0 -1,5 -1,6

Poznámka: 1) v tis. Kč, 2) meziroční změna v p.b. Pramen: ČNB (2007c); MPSV: Měsíční statistiky nezaměstnanosti (31. 7. 2007), vlastní úprava.

22


Obrázek 6: Míra nezaměstnanosti (2007) a zásoba PZI (ke konci roku 2005) v okresech ČR

Obrázek 7: Míra nezaměstnanosti (v %) 13 12

15

10 okresů s nejnižší zásobou PZI

11 10

10

9

10 okresů s nejvyšší zásobou PZI

8

5

7 6

0

06

/0

7

6

6

/0 12

5

/0 06

5

/0 12

5

/0 06

4

/0 12

3

/0 06

3

/0 12

2

/0 06

/0 12

06

Zásoba PZI na pracovníka (mil. Kč)

2

5

600

1

500

/0

400

06

300

1

200

/0

100

/0

0

12

Míra nezaměstnanosti (v %)

20

Pramen: ČNB (2007c); MPSV: Měsíční statistiky nezaměstnanosti (31. 7. 2007), vlastní úprava.

vynakládané na investiční pobídky pomáhají částečně řešit nezaměstnanost sousedních zemí.

Zjištění, že okresy s vysokou zásobou investic mají relativně vysokou nezaměstnanost tím ale ovlivněno není. Jistý signál zlepšení je viditelný na tom, že v případě Ostravy, Kutné Hory i Zlína došlo k nadprůměrnému meziročnímu poklesu nezaměstnanosti. V každém případě je ale jasné, že dlouhodobé rozdíly v regionální struktuře nezaměstnanosti jsou diferencovaným přílivem PZI jen slabě ovlivněny. Slabou souvislost mezi úrovní investic v regionu a mírou nezaměstnanosti ukazuje i obrázek 6. Obdobně obrázek 7 ilustruje vývoj míry nezaměstnanosti v 10 okresech s nejvyšší, resp. nejnižší, zásobou PZI. Vývoj nezaměstnanosti v obou skupinách okresů je obdobný – v souladu s vývojem celkové míry nezaměstnanosti. Míra nezaměstnanosti v okresech s nejvyšší úrovní PZI skončila v polovině roku 2007 na prakticky stejné hodnotě jakou měla průměrná míra nezaměstnanosti v okresech s nejnižší úrovní PZI.

Tabulka 6: Korelační koeficienty mezi proměnnými Relativní zásoba PZI (konec roku 2005) a míra nezaměstnanosti k datu Třídění – kraje Třídění – okresy 31.12. 31.12. 31.1. 31.12. 31.12. 31.1. 2005 2006 2007 2005 2006 2007 -0,35 -0,32 -0,22 -0,24 -0,22 -0,16 Relativní zásoba PZI (konec roku 2005) a meziroční změna míry nezaměstnanosti k datu Třídění – kraje Třídění – okresy 31.12. 31.12. 31.1. 31.12. 31.12. 31.1. 2005 2006 2007 2005 2006 2007 -0,14 -0,52 -0,58 0,06 -0,26 -0,27 Relativní zásoba PZI (konec roku 2005) a volná pracovní místa k datu Třídění – kraje Třídění – okresy 31.12. 31.12. 31.1. 31.12. 31.12. 31.1. 2005 2006 2007 2005 2006 2007 0,81 0,87 0,86 0,54 0,62 0,59

Tabulka 6 obsahuje korelační koeficienty mezi relativní zásobou PZI (relativně na 1 pracovníka), mírou nezaměstnanosti, volnými pracovními místy a změnou míry nezaměstnanosti za posledních 12 měsíců. Korelace byla propočtena jednak pro 13 krajů (s vyloučením Prahy, která je naprosto specifická) a 76 okresů. Souvislost mezi oběma ukazateli je velmi slabá na obou regionálních úrovních. Obdobně je na úrovni okresů nevýrazný vztah mezi zásobou PZI a vývojem nezaměstnanosti. Korelační koeficient navíc naznačuje negativní závislost, tedy, že s rostoucí zásobou PZI nezaměstnanost klesala pomaleji.

Pramen: ČNB (2007c); MPSV (2007), Měsíční statistiky nezaměstnanosti (31. 7. 2007), vlastní úprava.

2.2 Vizitky konkurenceschopnosti krajů ČR Konkurenceschopnost jednotlivých krajů je hodnocena podle dílčích ukazatelů ekonomické a inovační výkonnosti a kvality života v relaci k průměru ČR. Úvodní charakteristika zahrnuje základní geografické a demografické údaje. Následuje vývoj a postavení regionů v základních ekonomických ukazatelích – HDP (zde i ve srovnání celků NUTS 2 s průměrnou úrovní EU-27), produktivity práce, míry investiční aktivity (tvorby hrubého fixního kapitálu a míry přímých zahraničních investic), míry nezaměstnanosti a odvětvové skladby hrubé přidané hodnoty včetně identifikace klíčových zaměstnavatelů v regionech. V oblasti inovačních ukazatelů je kladen důraz na vytvořenou hrubou přidanou hodnotu v hightech průmyslu a službách, podíl výdajů na výzkum a vývoj na HDP a podíl počtu vysokoškoláků na pracovní síle. Charakteristiku kraje uzavírají informace o jeho postavení v oblasti kvality života (především z hledisek emisí znečištění ovzduší, střední délky života a počtu trestných činů na obyvatele).

Silnější pozitivní souvislost je naopak viditelná mezi PZI a nabídkou volných pracovních míst. Při tvorbě nových pracovních příležitostí PZI zřejmě skutečně sehrávají pozitivní úlohu. Rozpor mezi tím, že investice nepůsobí na nezaměstnanost, ale působí na nabídku práce je celkem snadno objasnitelný. I při relativně vysoké nezaměstnanosti v regionu, zahraniční investoři, mající zájem nabírat nové pracovníky, často nenaleznou na trhu práce adekvátní zájemce. O hůře placená místa nemají nezaměstnaní zájem díky stále relativně štědrému sociálnímu systému. Investoři proto velmi často obsazují volná místa cizinci, kteří jsou ochotni pracovat za nižší mzdy než čeští občané. Dílčí informace, které jsou k dispozici od jednotlivých investorů, hovoří o tom, že v některých případech výstavby na zelené louce nabírají podniky pod zahraniční kontrolou až polovinu zahraničních pracovníků, především z Polska a Slovenska. Paradoxně tedy finanční prostředky

23


Hlavní město Praha

České republiky – z 20,0 % na 23,0 % v letech 1995– 1999 a dále v letech 2000–2005 o další procentní bod na 24,0 %. V posledních letech, v souvislosti s růstem průmyslové výroby a HDP v ostatních regionech, není již předstih Prahy před ostatními kraji tak velký. Úroveň ukazatele HDP na jednoho obyvatele dosahuje v hlavním městě 209 % průměru ČR (viz obrázek 8). Úroveň produktivity práce je v důsledku zahrnutí dojížďky do zaměstnání výrazně nižší – 146 %, i zde se však jedná o nejvyšší úroveň, je přibližně o polovinu vyšší než ve Středočeském kraji.

Postavení hlavního města Prahy je ve srovnání s ostatními kraji zcela specifické. Území regionu je vymezeno přesně hranicemi města a nezahrnuje ani nejbližší okolí, které je jeho bezprostřední spádovou oblastí. Metropole je sídlem většiny orgánů státní správy a jsou zde soustředěny centrály většiny firem s celostátní působností. Význam regionu dokládá skutečnost, že na jeho území v roce 2005 žilo 11,5 % obyvatel České republiky, pracovalo zde 15,2 % pracovních sil a vytvořilo se zde 24 % HDP celého státu. Mimořádný předstih ekonomické výkonnosti v přepočtu na obyvatele je způsoben několika klíčovými faktory, kterými jsou: vysoká míra dojížďky do zaměstnání (v roce 2005 činila 18,4 % všech zaměstnaných v Praze); koncentrace hrubé přidané hodnoty vytvořené sektorem vlády; koncentrace většiny odvětví služeb (peněžnictví, pojišťovnictví, telekomunikace); vyšší cenová hladina, která není zohledněna v regionálně odlišných přepočtech HDP na paritu kupní síly a vysoké náhrady zaměstnancům, které slouží jako klíč k regionální alokaci hrubé přidané hodnoty za multiregionální organizace.

Mimořádné postavení Prahy má navíc v souvislosti s reálnou konvergencí české ekonomiky k úrovni EU za následek také mimořádné postavení metropole v rámci celé EU. Již v roce 2004 se stala Praha podle údajů EUROSTATu 12. nejbohatším regionem NUTS 2 v EU se 157 % průměru EU měřeno hrubým domácím produktem na obyvatele ve standardu kupní síly. Tak velký předstih je dán mimo jiné také tím, že většina zemí EU má hlavní město jako součást širšího územního celku a HDP na obyvatele je zde proto nižší. Míra investic není oproti jiným ekonomickým ukazatelům v Praze výrazně nadprůměrná – podílem tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP s 28,8 % dosahoval region v roce 2005 druhé nejvyšší hodnoty. Stav přímých zahraničních investic sice představoval v roce 2005 112,2 % HDP (1. místo), ale tento údaj je zkreslen vykazováním přímých zahraničních investic podle sídel společností. V nižší míře investic se projevuje specifická odvětvová struktura s větším podílem služeb, které nejsou tak investičně náročné jako odvětví průmyslu.

Obrázek 8: Pozice hl. m. Prahy v ČR (ČR = 100)

HDP na obyv.

209

Produkt. práce Nezaměstnanost

146 35

THFK v % HDP

115

Výdaje na V a V

156

PZI v % HDP

223

VŠ vzdělaní HPH v high-tech Trestné činy Emise znečištění

Od počátku transformace vykazovala Praha nejmenší míru nezaměstnanosti v zemi (v roce 2006 dosáhla 2,7 %). Tato hodnota je hluboko pod celostátním průměrem (v roce 1995 dosahovala pouhých 10 % průměru a v roce 2006 35 % průměru ČR). Nejnižší v zemi je také míra dlouhodobé nezaměstnanosti (24,3 %). Příčinou tak nízké nezaměstnanosti je, že restrukturalizace průmyslu se v Praze projevovala jen v omezené míře, metropole vykazuje řadu let vysokou dynamiku růstu ekonomické výkonnosti a nabídka pracovních míst v metropoli na ústředích firem a ve státních institucích je dlouhodobě největší.

199 91 231 223

Poznámka: Údaje roku 2006 – nezaměstnanost (registrovaná míra), VŠ vzdělaní (v % pracovních sil), trestné činy (na obyvatele). Emise znečištění (v úhrnu oxid siřičitý, dusíku a uhelnatý v t na km2) za rok 2004, ostatní 2005. Výdaje na výzkum a vývoj a HPH v high-tech v % HDP. Pramen: ČSÚ, MPSV, ČNB, Policejní prezídium ČR, ČHMÚ, vlastní výpočty.

Z průmyslových odvětví dosahují významnějšího podílu jen výroba elektřiny, plynu, teplé vody a páry s 3,1 % a výroba potravin s 1,7 % podílu na hrubé přidané hodnotě v roce 2005. Největším průmyslovým zaměstnavatelem je gumárenský podnik Mitas. V oblasti služeb jsou největšími zaměstnavateli firmy v odvětví dopravy (Dopravní podnik hl. m. Prahy má 13 tisíc zaměstnanců, viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006) a samozřejmě také instituce ve veřejné správě, v peněžnictví a pojišťovnictví a v telekomunikacích.

V odvětvích služeb bylo v roce 2005 vytvořeno 82 % celkové hrubé přidané hodnoty hlavního města. Podíl Prahy na vytvořené celostátní HPH představuje při podrobnějším odvětvovém členění například v peněžnictví 70,5 %, v pojišťovnictví 55 %, ve výzkumu a vývoji 53,8 %, v telekomunikacích a spojích 52,2 %, ve velkoobchodě a zprostředkování 38,4 %, v pohostinství a ubytování 35,8 % a podobných podílů dosahuje Praha ve většině dalších odvětví služeb. Mimořádnou pozici má Praha v oblasti příjmů z cestovního ruchu (koncentruje se zde zhruba 60 % ubytovaných cizinců), postavení ostatních krajů je ve srovnání s ní spíše okrajové.

V ukazatelích inovační výkonnosti je Praha v přepočtu na obyvatele rovněž nejvýkonnějším regionem, avšak toto postavení poněkud ztrácí při vztažení k HDP. Výdaje na výzkum a vývoj na obyvatele dosahují 327 % průměru ČR (1. místo), ale s 2,22 % podílu na HDP se region umísťuje až na druhém místě za Středočeským krajem. Ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách v přepočtu na obyvatele (190 % průměru ČR) dosahuje region také nejlepšího postavení, avšak podílem na HDP s 12,4 % je až na 9. místě. Výrazně nejvyšší ze všech krajů je v Praze podíl počtu vysokoškoláků na pracovní síle (28,2 % v roce 2006, tj. zhruba dvojnásobek průměru ČR).

Dynamika růstu hrubého domácího produktu byla v letech 1995–2005 po Středočeském kraji druhá nejvyšší v ČR (nárůst o 47,5 % ve stálých cenách). Přitom vývoj v letech 1995–1999 byl vůbec nejúspěšnější ze všech krajů vlivem absence strukturálních změn, které probíhaly v ostatních regionech. Významně se proto zvýšil v uplynulém desetiletí podíl hlavního města na tvorbě HDP

24


srovnatelných hodnot ekonomického růstu dosahovala pouze Praha. Vedle Prahy je také jediným krajem, jehož podíl na tvorbě HDP České republiky se zvýšil, z 9,3 % na 10,4 %, což představuje nárůst podílu tempem o polovinu větším než samotný růst HDP v přepočtu na jednoho obyvatele. Středočeský kraj má výrazně největší kladné saldo vnitrostátní migrace – za posledních jedenáct let 80 tis. osob. Svou hospodářskou silou (podílem na celostátním HDP) se Střední Čechy posunuly ze čtvrtého místa v roce 1995 na druhé místo v roce 2005.

Život v metropoli přináší vedle pozitivních faktorů souvisejících s vysokou ekonomickou výkonností a rozvinutou infrastrukturou také určitá negativa v podobě zhoršeného stavu životního prostředí a vyšší míry kriminality. Počet trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 nejvyšší v zemi. Emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km2 jsou třetí nejvyšší v ČR (byť jejich celkový objem není tak velký, koncentrace na plochu je značná). Naproti tomu střední délka života mužů i žen je nejvyšší v ČR a přírůstek obyvatelstva stěhováním byl v letech 1996–2006 druhý nejvyšší po Středočeském kraji. Kvalita života v Praze je tak bezprostředně ovlivněna klady a zápory vyplývajícími z velkoměstského charakteru regionu.

Při přepočtu na standard kupní síly (PPS) dosáhl kraj 70 % průměru EU v HDP na 1 obyvatele v roce 2004. Vzhledem k vysoké dynamice růstu HDP je v současnosti region NUTS 2 Střední Čechy nejohroženějším regionem, co se týče dosažení úrovně 75 % průměru EU a z toho plynoucí ztráty nároku na čerpání prostředků ze strukturálních fondů EU. Ještě lepšího postavení než u HDP na obyvatele (3. místo, 93 % průměru ČR) dosahuje kraj v produktivitě práce (2. místo, 107 % průměru ČR, viz obrázek 9). Promítá se zde omezení ukazatele HDP na jednoho obyvatele pomíjející vyjížďku do zaměstnání.

Středočeský kraj Středočeský kraj je rozlohou největším krajem v České republice. Počtem obyvatel je po Praze a Moravskoslezském kraji na třetím místě. Poloha v centru republiky určuje do velké míry jeho ekonomickou a sociální charakteristiku, která je v mnoha směrech jedinečná. Kraj tvoří prstenec okresů kolem hlavního města, pro něž je společným rysem příslušnost k širšímu spádovému zázemí metropole. Na rozdíl od všech ostatních krajů však přirozené centrum regionu leží mimo jeho území.

Kromě role zázemí hlavního města těží Střední Čechy z dostupnosti infrastruktury a z tradice vyspělého průmyslu. Kvůli těmto faktorům se staly krajem, kam směřovalo hned po Praze nejvíce přímých zahraničních investic (stav PZI v poměru k HDP byl v roce 2005 51,5 %). Současně průmyslová struktura ve Středních Čechách byla od počátku transformace velmi diversifikovaná, a proto kraj neprocházel tak obtížnou restrukturalizací jako jiné průmyslově založené regiony. Postavení kraje velmi dobře dokládá jeho podíl na zahraničním obchodě – údaje za kraje má ČSÚ sice jen podle sídel společností, přesto v případě Středních Čech je takový ukazatel dostatečně reprezentativní. Podíl kraje na exportu celé ČR dosahoval v letech 2004 a 2005 20 % – z toho v roce 2004 představoval 42 % export silničních motorových vozidel, v něm dosahuje váha kraje na hodnotě exportu za ČR 56 % (viz Adámek a kol., 2006). Uvedené údaje ještě zcela nezahrnují vliv automobilky TPCA v Kolíně. Významný podíl průmyslu na HPH se promítá i do vysoké míry tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP (27,5 %, 4. místo v roce 2005).

Výše uvedená skutečnost má za následek snížení reprezentativnosti porovnávání údajů s ostatními regiony, což se nejvíce projevuje v oblasti ekonomických ukazatelů v přepočtu na obyvatele. Středočeský kraj vytváří zázemí pracovních sil pro hlavní město – v roce 2005 dojíždělo do zaměstnání do Prahy podle Výběrového šetření pracovních sil 90 tis. obyvatel Středočeského kraje. To představuje 16,3 % všech zaměstnaných Středočechů podle místa bydliště a tento počet navíc neustále narůstá. Stejně jako v případě každé jiné oblasti v okolí metropole dochází v důsledku dojížďky do zaměstnání k nadhodnocování produkce v Praze a podhodnocování v jejím blízkém okolí (při přepočtu na jednoho obyvatele podle místa bydliště); takto prezentované údaje nemohou být proto adekvátním ukazatelem produktivity ani životní úrovně. Obrázek 9: Pozice Středočeského kraje v ČR (ČR = 100)

HDP na obyv.

107


69 110

THFK v % HDP Výdaje na V a V

194 103

PZI v % HDP VŠ vzdělaní

78

Hospodářství kraje je silně orientováno na průmyslovou výrobu – podíl zpracovatelského průmyslu na přidané hodnotě dosahuje 35,1 %. Automobilový průmysl, který je největším odvětvím, představoval v roce 2005 10,4 % vytvořené hrubé přidané hodnoty Středočeského kraje. Na dalších místech jsou činnosti v oblasti nemovitostí s 6,3 % a stavebnictví s 5,7 %.

154

HPH v high-tech Trestné činy Emise znečištění

Vysoká dynamika růstu HDP se odráží v relativně nízké míře nezaměstnanosti. Ta byla v roce 2006 s 5,3 % druhá nejnižší v ČR. Od roku 1995 vzrostla registrovaná míra nezaměstnanosti o 2,8 p.b., zatímco v průměru ČR o 4,7 p.b. Ekonomická aktivita se však vyvíjí značně nerovnoměrně, a proto dochází k disproporcím v míře nezaměstnanosti mezi jednotlivými okresy – Praha-východ, Praha-západ, Mladá Boleslav, Benešov a Beroun jsou okresy s nejnižší mírou nezaměstnanosti v ČR (1,8 %– 4,2 %), ale v ostatních okresech je míra nezaměstnanosti dlouhodobě výrazně vyšší (5,7 %–7,8 %, údaje MPSV za březen 2007).

93

97 77

Zatímco míra vyjížďky do zaměstnání ekonomické údaje Středočeského kraje podhodnocuje, samotná blízkost metropole má pozitivní dopady na dynamiku vývoje ekonomické výkonnosti v kraji. HDP se v letech 1995– 2005 zvýšil nejvíce ze všech krajů – v úhrnu o 51 % a

Nejlepšího postavení mezi kraji dosahuje region ve výdajích na výzkum a vývoj (2,76 % podílu na HDP). Výdaje na výzkum a vývoj jsou vynakládány z 86,9 % podnikatelským sektorem, což dokládá vyspělost průmyslové zá-

25


kladny a mimořádnou inovační schopnost podniků ve Středočeském kraji. Kraj je také na prvním místě v podílu hrubé přidané hodnoty v high-tech průmyslu a službách na HDP (20,9 %). Naproti tomu podílem pracovní síly s vysokoškolským vzděláním s 11 % v roce 2006 patří mezi podprůměrné (čtvrté nejhorší místo). Příčina spočívá v tom, že kraji chybí městské centrum na úrovni krajského města se zavedenými univerzitami a průmyslové podniky jsou často řízeny ze svých centrál v Praze. Administrativní pracovní síla je proto v kraji méně zastoupena než v jiných krajích.

růstu HDP se pohybují v posledních letech v blízkosti průměrných temp za celou republiku (např. 6,5 % v roce 2005). V mezinárodním kontextu ekonomickou úroveň Jižních Čech ovlivňuje skutečnost, že na regionální úrovni statistických jednotek NUTS 2 se kraj spojuje společně s rovněž poměrně úspěšně se vyvíjejícím krajem Plzeňským. Podle údajů EUROSTATu se jedná o třetí nejrozvinutější celek NUTS 2 v ČR s 69,6 % průměru EU v HDP na obyvatele v PPS v roce 2004. Jako region NUTS 3 dosahuje Jihočeský kraj 89 % průměru ČR u tohoto ukazatele, což představovalo šesté místo v roce 2005. Stejného postavení dosahuje kraj i v ukazateli produktivity práce (90 % průměru ČR, viz obrázek 10).

Blízkost metropole a průmyslová aktivita má dopad na postavení kraje v ukazatelích kvality života. Emise látek znečišťujících ovzduší jsou mírně horší než ve většině ostatních krajů, stejně tak i míra kriminality (čtvrtá nejvyšší hodnota na obyvatele v roce 2006). Vzhledem ke své rozloze a neprovázanosti jednotlivých částí kraje mezi sebou existují ve Středních Čechách poměrně značné oblastní rozdíly. Zatížení průmyslovým znečištěním a kriminalitou je větší v blízkosti Prahy, ale v některých odlehlejších částech kraje je zanedbatelné.

Kromě menších strukturálních problémů v období transformace se významným impulsem hospodářského oživení kraje staly investice směřující do výstavby jaderné elektrárny Temelín. Podíl odvětví výroby elektřiny na tvorbě HPH činil v roce 2005 7 % a po celé období devadesátých let, v průběhu výstavby elektrárny, byl Jihočeský kraj regionem s největším podílem tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP (49,2 % v roce 1995). Také v posledních letech se tento podíl pohybuje mírně nad celostátním průměrem a nejvyšší hodnoty THFK dosahuje v kraji i nadále odvětví energetiky. Kraj je dosud na prvním místě v podílu tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP (27,5 % v roce 2005) a na druhém místě v tvorbě hrubého fixního kapitálu v přepočtu na obyvatele (105 % průměru ČR). Stav přímých zahraničních investic dosahoval v roce 2005 35,1 % HDP, tj. čtvrté nejvyšší hodnoty mezi kraji. Tento výsledek není překvapivý vzhledem k výhodné geografické poloze v sousedství vyspělých zemí, na druhou stranu však míru zahraničních investic na jihu Čech lze považovat za úspěch vzhledem k menšímu zastoupení zpracovatelského průmyslu a spíše agrárnímu charakteru regionu.

Jihočeský kraj Jižní Čechy jsou rozlohou po Středočeském kraji druhým největším krajem, avšak počtem obyvatel jsou až na sedmém místě. Právě s ohledem na nízkou hustotu zalidnění jsou tradičně spojeny se zachovalým životním prostředím a silným zastoupením zemědělské výroby. Již za minulého režimu byly regionem s nejmenším podílem průmyslu, což mělo za následek, že v období transformace se potýkaly s relativně menšími strukturálními problémy než jiné kraje (nebylo zde navíc téměř žádné zastoupení těžkého průmyslu). V současnosti také pozitivně působí sousedství vyspělých zemí a podmínky vhodné pro rozvoj cestovního ruchu. Všechny tyto okolnosti způsobují poměrně bezproblémovou pověst Jihočeského kraje.

Menší dopad strukturálních změn v období transformace a příznivý vývoj HDP se dlouhodobě odráží ve velmi nízké míře registrované nezaměstnanosti. Ta je čtvrtá nejnižší v ČR (5,7 % v roce 2006, přičemž v roce 1995 činila pouhá 2 %) a podíl dlouhodobě nezaměstnaných je 30,2 % (druhá nejnižší hodnota v ČR) oproti 41,2 % průměru ČR. Nejvyšších hodnot dosahuje nezaměstnanost na Českokrumlovsku (7,7 %), nejnižších naopak na Českobudějovicku (3,8 %) (údaje MPSV za březen 2007) .

Obrázek 10: Pozice Jihočeského kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

89

Produkt. práce

90

Nezaměstnanost

74

THFK v % HDP

117

Výdaje na V a V

70

PZI v % HDP

70

VŠ vzdělaní

94

HPH v high-tech

90

Trestné činy Emise znečištění

Největšími odvětvími v kraji jsou stavebnictví se 7,9 % a výroba elektřiny se 6,5 % podílu na tvorbě hrubé přidané hodnoty v roce 2005. Tradičně silné zemědělství má klesající význam a podílí se 5,5 %. Silná pozice Jihočeského kraje v rámci ČR zůstává především v odvětvích lesnictví a rybolovu (u obou 1. místo). Největším odvětvím zpracovatelského průmyslu je výroba potravin se 4,5 %, následována výrobou automobilových dílů se 3,9 % podílu na HPH. Největšími zaměstnavateli v průmyslu jsou firmy Robert Bosch a Madeta v Českých Budějovicích (1,9 tis. a 1,5 tis. zaměstnanců, viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

78 35

Na rozdíl od poměrně dobrých výsledků faktorů ekonomické výkonnosti, Jihočeský kraj spíše zaostává v klíčových faktorech inovační výkonnosti. Podíly výdajů na výzkum a vývoj (0,99 % HDP, 7. místo) a hrubé přidané hodnoty v high-tech průmyslu a službách (12,3 % HDP, 10. místo) jsou zde pod celostátním průměrem. Příčina spočívá v celkově slabší průmyslové základně Jihočeského kraje, která generuje méně přímých zahraničních

Ačkoli podíl Jihočeského kraje na vytvořeném HDP České republiky od roku 1995 do roku 2005 poklesl z 5,7 % na 5,5 %, v celostátním měřítku se jedná o úspěšnější kraj. Vedle Prahy, Vysočiny, Středočeského a Královehradeckého kraje zaznamenal nejvyšší vzestup HDP v uplynulém desetiletí (celkový nárůst o 25 %). Výrazně úspěšnější vývoj než u většiny ostatních regionů byl zaznamenán v letech 1995–1999 (nárůst o 3,9 %). Tempa

26


za uplynulých deset let nezměnil a zůstal na úrovni 5,2 %, zatímco ostatní kraje, kromě rychle se rozvíjející Prahy a Středních Čech, zaznamenaly klesající podíly. To dokazuje, že přes poměrně obtížnou průmyslovou restrukturalizaci mohl Plzeňský kraj profitovat z mimořádně příznivých vnitřních a především vnějších podmínek umožňujících rychlý ekonomických rozvoj.

investic i výdajů na výzkum a vývoj. Na druhou stranu s podílem vysokoškolsky vzdělané populace 13,3 % v roce 2006 je kraj na pátém nejlepším místě. Zachovalé životní prostředí se promítá do relativně dobrého postavení Jihočeského kraje v oblasti ukazatelů kvality života. Emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km2 jsou po Jižní Moravě a Vysočině třetí nejnižší v ČR a střední délkou života mužů a žen je kraj na šestém a osmém místě. Hodnot pod celostátním průměrem dosahuje Jihočeský kraj také v počtu trestných činů na obyvatele. Přírůstkem obyvatelstva stěhováním v letech 1996–2006 je kraj na čtvrtém místě a i zde se odráží zachovalé životní prostředí a poměrně dobré výsledky ekonomické výkonnosti.

Region NUTS 2 Jihozápad byl v roce 2004 podle údajů EUROSTATu na úrovni 69,6 % průměru EU v HDP na obyvatele v PPS a vzhledem ke své dynamice vývoje se již v současnosti pohybuje blízko hranice 75 % potřebné pro nárok na čerpání prostředků ze strukturálních fondů EU. V mezikrajském srovnání dosahoval Plzeňský kraj v HDP na obyvatele 96 % průměru ČR v roce 2005 (viz obrázek 11), což představovalo hned po Praze druhé místo. V produktivitě práce (93 % průměru ČR) jej na čtvrtém místě předstihují ještě kraje Středočeský a mírně také Jihomoravský.

Určitou překážkou pro rozvoj kraje je nedostatečně rozvinutá infrastruktura (především chybí kvalitní spojení s hlavním městem) a větší odlehlost některých pohraničních oblastí. Do budoucna je proto další rozvoj Jihočeského kraje spojen s výstavbou dálnice D3 a železničního koridoru z Prahy na jih Čech.

Významným impulsem pro růst HDP se stal příliv přímých zahraničních investic. Jejich stav v poměru k HDP se v posledních letech pohyboval ve srovnání s ostatními regiony spíše na průměrných hodnotách (31,7 % v roce 2005), ale velice důležitá byla struktura těchto investic. Ve většině případů šlo o investice do výstavby nových průmyslových závodů (především v průmyslové zóně Borská pole v Plzni), což mělo významný multiplikační efekt pro další rozvoj. Nejatraktivnější průmyslové zóny mají již vyčerpány svou kapacitu, a to se promítá do zpomalení investiční aktivity směřující do výstavby nových závodů. Podíl tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP byl v roce 2005 24,9 % (6. místo), zatímco například v roce 1996 dosahoval 38 % (2. místo). Současně však stávající investice a probíhající oživení výroby v koncernu Škoda vytvářejí dostatečné předpoklady pro udržitelný růst HDP v budoucnosti.

Plzeňský kraj Charakteristika Plzeňského kraje je v mnoha směrech podobná sousednímu kraji Jihočeskému. Oba kraje rovněž vytváří společně jeden celek NUTS 2 Jihozápad. Také Plzeňský kraj je pohraničním regionem těžícím ze sousedství vyspělých zemí, s druhou nejnižší hustotou zalidnění v ČR a s předpoklady pro rozvoj cestovního ruchu. Jeho určitým specifikem je silná role krajského města, ve kterém žije téměř třetina obyvatelstva regionu, a které tak vytváří silné spádové centrum. Na rozdíl od Jižních Čech je Plzeňský kraj ve větší míře průmyslově orientován a má také rozvinutější dopravní infrastrukturu. Obrázek 11: Pozice Plzeňského kraje v ČR (ČR = 100)

HDP na obyv.

96


73


100 52

PZI v % HDP

63

VŠ vzdělaní

Největšími odvětvími v kraji jsou stavebnictví se 7,3 % a výroba potravin se 6,5 % podílu na tvorbě hrubé přidané hodnoty v roce 2005. Mezi průmyslovými odvětvími následují výroba kovodělných výrobků se 4,3 %, výroba elektřiny a elektrotechnický průmysl (shodně se 3,3 %). Význam má i zemědělství se 3 % a lesnictví s 1,1 % – zde má region třetí nejsilnější pozici ze všech krajů. Největšími průmyslovými podniky v kraji jsou Lasselsberger (výroba keramických dlaždic) s 2,3 tisíci a Panasonic (výroba televizorů) s 1,7 tisíci zaměstnanců (viz MMR, 2006).

82


Vlivem přílivu přímých zahraničních investic a poměrně úspěšného vývoje HDP je míra registrované nezaměstnanosti výrazně pod celostátním průměrem (5,6 %, třetí nejnižší hodnota v roce 2006). Podíl dlouhodobě nezaměstnaných je se 34,7 % pátý nejnižší v ČR. Nejvyšší míra registrované nezaměstnanosti je na Tachovsku (7,4 %) a Klatovsku (6,9 %), v okresech Plzeň – jih (3,7 %) a Plzeň – město (4,3 %) je naopak nejnižší (údaje MPSV za březen 2007).

93

93 77 46

Hrubý domácí produkt Plzeňského kraje zaznamenal v letech 1995 až 2005 čtvrtý nejvyšší nárůst v ČR (kumulativní růst ve stálých cenách o 30,1 %). Téměř celý tento nárůst byl koncentrován do let 1999 až 2005, kdy kraj dosáhl třetího nejvyššího růstu HDP v zemi. V tomto období zde došlo k významnému oživení průmyslové výroby. Tradiční průmyslová orientace však byla na druhou stranu příčinou strukturálních potíží v době hospodářské transformace, které souvisely především s úpadkem největšího strojírenského podniku na území České republiky Škody Plzeň (ten zaměstnával na konci osmdesátých let 33 tisíc pracovníků). Podíl na vytvořeném HDP České republiky se

Výdaji na výzkum a vývoj ve výši 0,74 % HDP je Plzeňský kraj až na 11. místě a hrubou přidanou hodnotou v hightech průmyslu a službách s 12,6 % podílu na HDP na 8. místě mezi kraji (údaje za rok 2005). Výsledky jsou ovlivněny skutečností, že kromě nových zahraničních investic, je průmyslová základna kraje orientována od dob minulého režimu spíše na těžší formy kovodělného průmyslu nebo na potravinářský průmysl. V době studené války nebyl zájem koncentrovat výzkum a vývoj a modernější výrobu do regionu ležícího na západní

27


hranici státu. To je zřejmě i příčinou nižšího podílu počtu vysokoškoláků na pracovní síle (11,7 % v roce 2006, 6. nejhorší výsledek v zemi).

sáhla nejen transformace plánovaného hospodářství, ale také silná konkurence zemí s levnou pracovní silou, především z Asie.

Pro rozvoj Plzeňského kraje je důležitým impulsem existující dálniční napojení na západní Evropu a na hlavní město. Délka dálnic je třetí nejdelší v ČR. Atraktivitu regionu dokládá vedle Středočeského kraje a Prahy dlouhodobě nejvyšší přírůstek obyvatelstva stěhováním (0,6 % populace v roce 2006). Svou roli zde sehrává především rozvinutá infrastruktura, dostatečná nabídka volných pracovních míst a zachovalé životní prostředí – emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na 2 km jsou v úhrnu páté nejnižší v ČR.

Region NUTS 2 Severozápad, který tvoří společně Karlovarský a Ústecký kraj, dosahoval v roce 2004 60,7 % průměru EU v HDP na obyvatele v paritě kupní síly (2. nejnižší hodnota v ČR) a patří mezi celky, které s velkou pravděpodobností budou moci čerpat prostředky ze strukturálních fondů EU i po roce 2013. Karlovarský kraj jako region NUTS 3 je na úrovni 78 % průměru ČR v HDP na obyvatele a na úrovni 76 % průměru v produktivitě práce (viz obrázek 12) – v obou případech se jedná o poslední místo mezi kraji.

Karlovarský kraj

Podstatně lepší hodnoty vykazuje Karlovarský kraj v ukazateli tvorby hrubého fixního kapitálu (podíl na HDP byl v roce 2005 27,6 %, tj. třetí nejlepší výsledek mezi kraji). Důvodem je průmyslový charakter kraje, nutnost restrukturalizace těžebního průmyslu a velký je také podíl investic ve veřejné správě, což má zřejmě souvislost se vznikem plnohodnotné krajské samosprávy v relativně malém regionu. Významný je rovněž podíl investic v odvětví zdravotnictví (zde měla vliv výstavba nových areálů nemocnice v Karlových Varech). Naproti tomu nízký je stav přímých zahraničních investic, které byly v roce 2005 v přepočtu na obyvatele na úrovni 36 % průměru ČR, a celkový stav v poměru k HDP je 23,4 %, tj. pátý nejhorší výsledek v zemi. Kraji tak ani nepomáhá výhodná geografická poloha v sousedství SRN (byť z větší části bývalé NDR). Zahraniční investory odrazuje především nedostatečně rozvinutá infrastruktura a nízká kvalifikace obyvatelstva.

Karlovarský kraj je nejméně lidnatým krajem České republiky (v roce 2005 zde žilo pouhých 305 tisíc obyvatel) a třetím nejmenším co do rozlohy. Je tvořen územím třech okresů: Karlovy Vary, Cheb a Sokolov. Kraj se vyznačuje nejvyšším stupněm urbanizace v České republice (podíl městského obyvatelstva dosahuje 81 %) a dosti specifickou skladbou obyvatelstva (největší podíl národnostních menšin a druhý nejmenší podíl obyvatel starších 65 let). Významným potenciálem regionu je lázeňství a cestovní ruch, ale tyto faktory nestačí vyvážit zátěž upadajícího průmyslu koncentrovaného převážně na odvětví s nízkým podílem hrubé přidané hodnoty na produkci, jakými jsou výroba skla a keramiky, textilní průmysl a těžba hnědého uhlí a kaolinu. Obrázek 12: Pozice Karlovarského kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

78

Produkt. práce

76

Nezaměstnanost

120

THFK v % HDP Výdaje na V a V PZI v % HDP VŠ vzdělaní HPH v high-tech Trestné činy Emise znečištění

Zaostávání ve vývoji HDP má přirozený dopad na vývoj míry registrované nezaměstnanosti v Karlovarském kraji. Ta je třetí nejvyšší v České republice (9,2 % v roce 2006) a na rozdíl od Ústeckého a Moravskoslezského kraje, kde nezaměstnanost od roku 2000 poklesla, na Karlovarsku se v letech 2000–2006 zvýšila zhruba o 15 %. Podíl dlouhodobě nezaměstnaných (43,1 %) byl v roce 2006 třetí nejvyšší v České republice. Nejvyšší míra registrované nezaměstnanosti je na Sokolovsku, o něco nižší pak na Chebsku a v Karlových Varech.

111 8 47

Největšími odvětvími v průmyslu jsou těžba uhlí se 7,9 %, výroba skla a keramiky se 4,6 % a výroba kovodělných výrobků se 3,8 % podílu na tvorbě hrubé přidané hodnoty v roce 2005. Významné je zastoupení odvětví pohostinství a ubytování – 4 %, tj. největší podíl ze všech krajů. Naproti tomu zemědělství a lesnictví má vlivem vysokého podílu městského obyvatelstva podíl jen 2,1 %. Zdaleka největším zaměstnavatelem v kraji zůstává Sokolovská uhelná s 5,4 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

58 56 95 114

Hrubý domácí produkt Karlovarského kraje se ve stálých cenách v roce 2005 pohyboval jen 3 % nad úrovní roku 1995. Jak poklesem HDP ve druhé polovině devadesátých let (-8,9 %), tak následným oživením růstu po roce 2000 dosahoval kraj nejméně příznivých hodnot ze všech krajů. V důsledku toho poklesl v ukazateli HDP na obyvatele z 5. místa v roce 1995 na 14. (poslední) místo v roce 2005. Podíl na tvorbě HDP České republiky se snížil z 2,8 % na 2,3 %. Znepokojující skutečností je, že zaostávání kraje pokračuje i nadále v podmínkách výrazné hospodářské konjunktury české ekonomiky posledních let. V období transformace byl významným faktorem hospodářské recese útlum těžby hnědého uhlí, avšak problémy Karlovarského kraje jsou hlubšího rázu a souvisí s celkově nižší konkurenceschopností tradičních průmyslových odvětví v regionu. Nejsilnější odvětví za-

Poslední místo zaujímá Karlovarský kraj také ve výdajích na výzkum a vývoj (0,11 % podílu na HDP) a ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách (43 % průměru ČR v přepočtu na obyvatele a 7,6 % podílu na HPH). Stejně tak poslední místo zaujímá kraj v podílu počtu vysokoškoláků na pracovní síle (8,2 %). Také v těchto inovačních ukazatelích se odráží málo vyspělá průmyslová základna a skutečnost, že v kraji nesídlí žádná univerzita. Počet obyvatel Karlovarského kraje se i přes přírůstek obyvatelstva stěhováním vyvíjí vedle Moravskoslezského a Olomouckého kraje nejméně příznivým tempem ze všech krajů. Střední délka života mužů je šestá nejnižší a žen druhá nejnižší v ČR (72,2 a 77,6 let v roce 2005).

28


podíl Ústeckého kraje na tvorbě HDP České republiky ze 7,6 % na 6,5 %, přesto však zůstává region pátým hospodářsky nejsilnějším krajem.

Počet zjištěných trestných činů na obyvatele je pátý nejvyšší v ČR. Čtvrté nejvyšší je množství emisí znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého v úhrnu na km2. Tyto faktory společně s rostoucí nezaměstnaností a stagnujícím HDP snižují atraktivitu kraje pro život. Nadějí pro budoucnost by mohlo být postavení rychlostní komunikace z Prahy do Karlových Varů a případný příchod významného zahraničního investora. Nic z toho se však nerýsuje v nejbližší době.

Region NUTS 2 Severozápad, který tvoří Ústecký kraj společně s Karlovarským krajem, dosahoval v roce 2004 60,7 % průměru EU v HDP na obyvatele v paritě kupní síly (2. nejnižší hodnota v ČR) a patří tak mezi celky, které s velkou pravděpodobností budou moci čerpat prostředky ze strukturálních fondů EU i po roce 2013. Ústecký kraj dosahuje úrovně 81 % průměru ČR v HDP na obyvatele (viz obrázek 13), což představuje pátou nejslabší pozici mezi kraji. Poněkud lepší postavení vlivem menšího podílu zaměstnaných v populaci má region v ukazateli produktivity práce (88 % průměru ČR, šestá nejnižší hodnota v rámci ČR).

Ústecký kraj Charakter Ústeckého kraje je ovlivněn na jedné straně silnou koncentrací průmyslové výroby se zaměřením na těžbu uhlí, chemický průmysl a výrobu elektřiny a na druhé straně poválečným odsunem německého obyvatelstva s následným novým osídlením, se kterým se pojila řada sociálních problémů. Odvětvová struktura průmyslové výroby představuje hospodářskou zátěž především v souvislosti s nutnou restrukturalizací a poznamenává nepříznivě životní prostředí. Na druhou stranu výhodou Ústeckého kraje je jeho strategická poloha v místě důležitých dopravních cest a poměrně snadná dostupnost do hlavního města. Demografické charakteristiky regionu jsou významně ovlivněny větším zastoupením romského obyvatelstva v populaci (s čímž souvisí mimo jiné vyšší porodnost a nejmenší podíl obyvatel starších 65 let). Typickým rysem kraje je také velká koncentrace lidnatých měst (pět jich má více než 50 tisíc obyvatel a 79 % obyvatelstva žije ve městech).

Průměrného postavení ve srovnání s ostatními kraji dosahuje Ústecko v tvorbě hrubého fixního kapitálu na HDP (23,8 %, 7. místo). Průmyslový charakter kraje sice na jedné straně generuje větší potřebu tvorby fixního kapitálu, ale na druhé straně region vykazuje celkově nižší dynamiku hospodářského rozvoje. Velmi dobré postavení má Ústecký kraj v přílivu přímých zahraničních investic – jejich stav v poměru k HDP byl v roce 2005 na úrovni 32 %, tj. pátá nejvyšší hodnota, srovnatelná s úrovní Jihočeského a Plzeňského kraje. Rozhodujícím faktorem pro zahraniční investory je výhodná geograffická poloha na spojnici důležitých mezistátních cest a poměrně dobře rozvinutá infrastruktura. Nejhoršího postavení ze všech krajů dosahuje dlouhodobě Ústecký kraj v míře registrované nezaměstnanosti. Ta byla v roce 2006 13,8 % a za uplynulých jedenáct let se více než zdvojnásobila (v roce 1995 byla 5,8 %). Od roku 2003, kdy dosáhla 17,9 %, se sice pozvolna snižuje, ale přesto okresy Ústeckého kraje patří i nadále mezi nejvíce postižené nezaměstnaností v ČR. Nejvyšší nezaměstnanost v zemi má tradičně Mostecko (registrovaná míra 18,5 %), nejmenší v rámci kraje vykazuje Litoměřicko (registrovaná míra 9,9 %, údaje MPSV za březen 2007). Podíl dlouhodobě nezaměstnaných 50,8 % je vedle Moravskoslezského kraje nejvyšší v republice (ostatní kraje se pohybují v intervalu 24 % až 43 %).

Obrázek 13: Pozice Ústeckého kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

81

Produkt. práce

88

Nezaměstnanost

180


95 21

PZI v % HDP

64

VŠ vzdělaní

61


Největšími průmyslovými odvětvími jsou výroba elektřiny s 9,5 %, chemický průmysl s 5,5 % a těžba uhlí se 4,6 % podílu na tvorbě HPH. Podíl zemědělství a lesnictví je vlivem vysokého podílu městského obyvatelstva jen 1,7 %, což je třetí nejnižší hodnota v ČR. Největšími zaměstnavateli v kraji jsou Mostecká uhelná se 4,6 tis., Severočeské doly s 3,9 tis., Chemopetrol s 2,7 tis. a ČEZ s 2,1 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

87 122 346

Hrubý domácí produkt Ústeckého kraje vzrostl v letech 1995–2005 o pouhých 7,9 %, což je po Karlovarském kraji druhý nejhorší výsledek v zemi. V letech 1997 – 1999 došlo k poklesu HDP ve stálých cenách o 11 % (téměř pětkrát více než průměr ČR) a ani po roce 2000 nedosahuje Ústecký kraj, s výjimkou roku 2003, nadprůměrných temp růstu ve srovnání s ostatními kraji. Na rozdíl od Karlovarského kraje je však patrné přece jen větší oživení růstu HDP v posledních třech letech související především s růstem produkce v odvětví výroby elektřiny a v chemickém průmyslu. Největší část hospodářských potíží regionu v období transformace souvisela s útlumem těžby uhlí, jejíž negativní dopad do HDP již odeznívá a do popředí se dostává nárůst produkce v energetice i nově se rozvíjejících odvětvích (elektrotechnickém a automobilovém průmyslu). Za uplynulé desetiletí se snížil

V ukazatelích inovační výkonnosti a v ukazatelích vypovídajících o kvalitě lidského kapitálu vykazuje Ústecko jedny z nejhorších hodnot v ČR. Předposlední místo zaujímá ve výdajích na výzkum a vývoj na HDP (0,3 %) a čtvrté nejhorší místo ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách v poměru k HDP (11,8 % v roce 2005). Předposlední místo zaujímá Ústecký kraj v podílu počtu vysokoškoláků na pracovní síle (8,6 %, tj. jen o něco více než polovina oproti celostátnímu průměru). Příčina uvedených zaostávání spočívá především v tradiční orientaci regionu na těžší formy průmyslové výroby. Přes výše uvedené hospodářské potíže se počet obyvatel Ústeckého kraje vlivem stěhování v uplynulém desetiletí zvyšoval, v letech 2001–2005 byl přírůstek

29


značně úpadek odvětví textilního průmyslu a výroby skla a keramiky. Problémy těchto odvětví se pak promítly také v odvětví služeb. Rekordní růst HDP o 8,3 %, podpořený vývojem ve většině odvětví průmyslu, zde byl zaznamenán až v roce 2005. S hodnocením, zda skutečně došlo ke změně trendu, bude třeba počkat až na výsledky za delší časové období. Faktem však je, že při podrobnějším pohledu na vývoj odvětvové struktury Libereckého kraje můžeme pozorovat i ve srovnání s jinými regiony mimořádnou restrukturalizační schopnost průmyslu – proti hlubokému úpadku textilního a sklářského průmyslu působil velmi výrazný impuls v podobě rozvoje elektrotechnického a automobilového průmyslu. Liberecký kraj vděčí do jisté míry za příliv investic do těchto odvětví blízkosti automobilky Škoda Auto v Mladé Boleslavi. Bez těchto impulsů by hospodářské výsledky kraje byly jedny z nejhorších v ČR. Podobně jako u většiny ostatních krajů však došlo k poklesu podílu regionu na tvorbě HDP České republiky – z 3,8 % na 3,3 % mezi lety 1995 a 2005.

dokonce třetí nejvyšší v ČR. Příčinu lze vidět v dlouhodobém charakteru regionu jako nově osídlovaného území, kterým je kraj od druhé světové války, přistěhovalé obyvatelstvo má příbuzenské vazby v zahraničí, zejména na Slovensku, čímž se stává zázemím pro nově příchozí. Důležitým faktorem jsou také v rámci ČR nejnižší ceny domů a bytů. Sociální a ekonomické problémy se promítají negativně do některých ukazatelů kvality života Ústeckého kraje. Střední délka života mužů i žen je nejnižší v zemi a počet zjištěných trestných činů na obyvatele je po Praze druhý nejvyšší. Velmi negativně se projevuje průmyslová aktivita v kvalitě životního prostředí – emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km2 jsou v úhrnu po Ostravsku největší v ČR. Vlivem modernizace průmyslu, přísnějších ekologických předpisů a poměrně rozvinuté infrastruktury lze přesto očekávat pozvolné zlepšování řady ukazatelů ekonomické výkonnosti a kvality života regionu. Perspektivy Ústeckého kraje lze proto hodnotit jako vcelku příznivé.

Na úrovni celku NUTS 2 tvoří Liberecko spolu s Královéhradeckým a Pardubickým krajem region Severovýchod. HDP na obyvatele v paritě kupní síly zde dosahuje 63,7 % průměru EU, což představuje mírně podprůměrnou úroveň mezi mimopražskými celky NUTS 2 (ta se pohybuje od 59,8 % do 69,9 % průměru EU). Jako region NUTS 3 je Liberecký kraj na úrovni 80 % průměru ČR v HDP na obyvatele (viz obrázek 14), což představuje třetí nejslabší pozici mezi kraji, o devět procentních bodů nižší úroveň než sousední Královéhradecký kraj. Ještě horší postavení má region v ukazateli produktivity práce (84 % průměru ČR, druhá nejhorší pozice). Přestože HDP na obyvatele je v kraji poměrně nízký, míra zaměstnanosti patří spíše mezi nadprůměrné.

Liberecký kraj Liberecký kraj je co do rozlohy po Praze nejmenším regionem a počtem obyvatel je druhý nejmenší po Karlovarsku. Podobně jako jiné regiony na severu republiky má i Liberecko výrazně průmyslový charakter. Město Liberec bylo již v období největšího průmyslového rozvoje v 19. století třetím největším městem v Čechách a současně největším německým městem v českých zemích, v důsledku čehož se stalo důležitým centrem rozvoje průmyslu. Kvůli poválečnému odsunu obyvatelstva docházelo k novému osídlování soustředěnému převážně do městských center a dnes 78 % obyvatelstva žije ve městech. Mnohé charakteristiky jsou společné s Ústeckým a Karlovarským krajem, na druhou stranu však Liberecko, i přes úpadek tradičně silných odvětví textilního a sklářského průmyslu, vykazuje o něco příznivější trendy ekonomického vývoje (hlavně zásluhou zahraničních investic). Region má největší podíl lesů v ČR (44 % rozlohy) a významný potenciál pro rozvoj cestovního ruchu, především v zimní sezoně.

Zatímco tvorba hrubého fixního kapitálu v poměru k HDP zaostává za ostatními kraji (22,2 %, 9. místo v roce 2005), podstatně lepší výsledky má kraj v přílivu přímých zahraničních investic – jejich stav v poměru k HDP byl v roce 2005 na úrovni 46,4 %, tj. třetí nejvyšší hodnota po Praze a Středočeském kraji. Příčina této disproporce spočívá ve zmíněném nárůstu produkce automobilového a elektrotechnického průmyslu pod kontrolou zahraničních investorů a u celkového objemu tvorby kapitálu naopak ve váze velmi zaostalého tradičního průmyslu, který nemá prostředky na investice do dalšího rozvoje.

Obrázek 14: Pozice Libereckého kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

80


92

THFK v % HDP

89

Výdaje na V a V

79

PZI v % HDP VŠ vzdělaní

Registrovaná míra nezaměstnanosti (7 %) je ve srovnání s ostatními kraji podprůměrná a stejně tak i míra dlouhodobé nezaměstnanosti (35,7 %, obojí osmá nejnižší hodnota v ČR v roce 2006). Od roku 1995 vzrostla míra nezaměstnanosti o 4,6 p.b., což je o něco lepší výsledek než ve většině ostatních krajů. S ohledem na zaostávání ve vývoji HDP jde o poměrně příznivé výsledky. Mezi jednotlivými okresy nejsou velké rozdíly: registrovaná míra se pohybuje od 5,6 % na Jablonecku do 7,5 % na Českolipsku (údaje MPSV za březen 2007).

84

92 69

HPH v high-tech

123


Největšími odvětvími průmyslu v kraji jsou při dvoumístném odvětvovém členění výroba aut a automobilových dílů se 7,8 %, výroba skla s 5,5 %, výroba nábytku, šperků, hudebních nástrojů, hraček se 4,6 % a výroba elektrických strojů a přístrojů se 4,5 % podílu na tvorbě HPH. Podíl zemědělství a lesnictví je vlivem vysokého podílu městského obyvatelstva jen 1,6 %, což je po Praze druhá nejnižší hodnota v ČR. Největšími zaměstnavateli v kraji jsou Preciosa (bižuterie) se 4 tisíci a Delphi Packard Electric s 2,6 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

105 64

Hrubý domácí produkt Libereckého kraje vykazoval po celé období let 1995–2005 spíše podprůměrné tempo růstu – celkově se HDP zvýšil ve stálých cenách o 16,5 %. Příčinou hospodářských potíží regionu byl jedno-

30


V ukazatelích inovační výkonnosti vykazuje Liberecký kraj zásluhou zahraničních investorů poměrně příznivé trendy. 6. místo zaujímá ve výdajích na výzkum a vývoj (1,12 % HDP) a 3. místo ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách (16,7 % HDP). Naopak třetí nejhorší místo zaujímá v podílu počtu vysokoškoláků na pracovní síle (9,8 %) – zde se zejména odráží převaha jednodušších forem výroby v minulosti.

mimo Mladou Boleslav (Kvasiny a Vrchlabí) jsou v hradeckém regionu. Význam tohoto odvětví narůstá s multiplikačním efektem v podobě rozvoje výroby u dodavatelských subjektů. Přitom jak míra podílu zpracovatelského průmyslu, tak míra podílu zemědělství na tvorbě HPH je ve srovnání s ostatními kraji nadprůměrná. Podobně jako u většiny ostatních krajů, i v případě hradeckého regionu došlo mezi lety 1995 a 2005 k poklesu podílu na tvorbě HDP České republiky – z 5 % na 4,8 %. Tento výsledek však lze označit v rámci mezikrajského srovnání za relativně úspěšný.

Podobně jako v Ústeckém kraji se i na Liberecku odráží některé sociální aspekty poválečného osídlování spojené s obtížnou přizpůsobivostí nově příchozího obyvatelstva. Počet trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 třetí nejvyšší v ČR a střední délka života mužů i žen patří mezi mírně podprůměrné. Naproti tomu emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km2 jsou vlivem absence těžších forem průmyslu více než pětkrát nižší než v Ústeckém kraji.

Na úrovni celku NUTS 2 tvoří Královéhradecký kraj spolu s Libereckým a Pardubickým krajem region Severovýchod. HDP na obyvatele v paritě kupní síly zde dosahuje 63,7 % průměru EU, což představuje mírně podprůměrnou úroveň mezi mimopražskými celky NUTS II (příčinou je především horší ekonomická úroveň dvou zbývajících krajů). Samotný Královéhradecký kraj jako NUTS 3 dosahuje 89 % průměru ČR v HDP na obyvatele (viz obrázek 15), což představuje páté nejlepší místo. Úroveň produktivity práce je na úrovni 90 % průměru ČR, přičemž v tomto případě se jedná až o sedmé místo mezi kraji (předstihují jej regiony s nižším HDP na obyvatele, ale s výrazněji menší mírou zaměstnanosti – Vysočina a Moravskoslezský kraj).

Královéhradecký kraj Jednou z významných charakteristik Královéhradeckého kraje je jeho velmi pestrý krajinný reliéf, který zahrnuje jak největší horská pásma, tak i část největší nížiny v České republice. Tato skutečnost má vliv na to, že region dosahuje současně nadprůměrného postavení v zemědělské produkci, ale také pozice jedné z nejvýznamnějších lokalit rozvoje cestovního ruchu. Strukturální problémy v období transformace byly spojeny především s úpadkem textilního průmyslu, jinak však region zaznamenal v uplynulém desetiletí nejúspěšnější hospodářský vývoj ze všech krajů ležících při severních hranicích republiky. Od těchto regionů jej také odlišuje podprůměrný podíl obyvatelstva žijících ve městech (68 %) a menší problémy pojící se s poválečným osídlováním. Pouze tři města regionu mají více než dvacet tisíc obyvatel.

Oproti poměrně příznivým výsledkům ve vývoji HDP stojí velmi slabé postavení Královéhradeckého kraje v míře investiční aktivity. V podílu tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP s 18,1 % zaujímal region v roce 2005 poslední místo. Stejně špatný výsledek (poslední místo) zaznamenal v přílivu přímých zahraničních investic – jejich stav v poměru k HDP byl v roce 2005 na úrovni 17,3 %. Z hlediska odvětvové struktury sice roste podíl investic ve zpracovatelském průmyslu, ale ostatní odvětví, zejména obchod a doprava, silně zaostávají. Částečnou příčinu lze vidět ve venkovském a relativně více agrárním charakteru regionu.

Obrázek 15: Pozice Královéhradeckého kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

89

Produkt. práce

90

Nezaměstnanost

82

THFK v % HDP

73

Výdaje na V a V PZI v % HDP

58 34

VŠ vzdělaní

98


Velmi dobré postavení má hradecký region v míře registrované nezaměstnanosti. Ta byla v roce 2006 se 6,3 % pátá nejnižší v ČR. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti činila 32,4 %, což byla třetí nejnižší hodnota. Odráží se zde menší dopad strukturálních změn ve srovnání s ostatními kraji. Mezi jednotlivými okresy jsou však poměrně velké rozdíly – nejnižší registrovaná míra nezaměstnanosti je díky vlivu automobilového průmyslu na Rychnovsku (3,7 %), nejvyšší na Trutnovsku (7,9 %, údaje za březen 2007). Největšími průmyslovými odvětvími v kraji jsou již zmíněná výroba aut a automobilových dílů s 5 % a kovodělný průmysl se 3,8 % podílu na tvorbě HPH. Podíl zemědělství a lesnictví byl v roce 2005 4,5 %, což je pátá nejvyšší hodnota v ČR. Nejvýznamnějšími průmyslovými zaměstnavateli jsou Škoda Auto s 2,3 tisíci a Rubena s 2,2 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006). Významně klesá počet zaměstnanců v textilním průmyslu, který je kompenzován nárůstem zaměstnanosti v automobilovém průmyslu a ve službách.

112 64 58

Královéhradecký kraj zaznamenal po Středních Čechách a Praze třetí nejvyšší přírůstek HDP v zemi v letech 1995–1999. Vývoj od roku 2000 již není ve srovnání s ostatními kraji tak výrazně nadprůměrný, přesto však nadále patří mezi poměrně úspěšné regiony (v roce 2005 vzrostl HDP o 6,7 %). Celkově se HDP v letech 1995– 2005 zvýšil o 24,9 %. Významným faktorem příznivého hospodářského vývoje v uplynulém desetiletí byl automobilový průmysl. Ten se stal největším průmyslovým odvětvím v Královéhradeckém kraji (s 5 % podílu na celkové hrubé přidané hodnotě) – oba závody Škody Auto

V oblasti ukazatelů inovační výkonnosti a kvality lidských zdrojů dosahuje Královéhradecký kraj v úhrnu průměrného postavení. Úspěšné 4. místo zaujímá ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách (100 % průměru ČR v přepočtu na obyvatele, 15,2 % podílu na HDP), ale naproti tomu až 9. místo má ve výdajích na výzkum a vývoj (0,82 % HDP v roce 2005). Projevuje se zde koncentrace

31


o 21,4 %, což představuje až devátou nejvyšší hodnotu, avšak odchylka od průměrné hodnoty za ČR není nijak výrazná. Mezi lety 1995 a 2005 došlo k poklesu podílu Pardubického kraje na tvorbě HDP České republiky ze 4,4 % na 4,1 %.

nových moderních průmyslových kapacit, ale bez současné lokalizace výzkumných center. Na druhou stranu zlepšující se postavení má region v podílu počtu vysokoškoláků na pracovní síle (13,8 %, třetí místo v roce 2006). Venkovský charakter kraje, s poměrně zachovalou přírodou chráněnou v horských pásmech, má pozitivní dopad na některé ukazatele kvality života v hradeckém regionu. Střední délka života mužů a žen je druhá, respektive čtvrtá nejvyšší v ČR. Emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km2 jsou poměrně nízké (7. místo, několikanásobně nižší hodnoty než ve čtyřech nejpostiženějších krajích). Počet trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 čtvrtý nejnižší v ČR. Poměrně dobré perspektivy regionu vyplývají z podmínek vhodných pro rozvoj cestovního ruchu a budovaného dálničního spojení z Prahy do Hradce Králové.

Na úrovni regionu NUTS 2 vytváří Pardubický kraj spolu s Královéhradeckým a Libereckým krajem oblast Severovýchod. HDP na obyvatele v paritě kupní síly zde dosahuje 63,7 % průměru EU, což představuje mírně podprůměrnou úroveň mezi mimopražskými celky NUTS 2. Jako region NUTS 3 Pardubický kraj dosahoval v roce 2005 úrovně 82 % průměru ČR v HDP na obyvatele (viz obrázek 16, osmá nejvyšší hodnota). Úroveň produktivity práce je na úrovni 85 % průměru ČR, přičemž v tomto případě se jedná o třetí nejslabší pozici mezi kraji. Příčinou je, že přes nepříliš vysokou hodnotu HDP na obyvatele je míra zaměstnanosti v kraji relativně vysoká.

Pardubický kraj

Míra investiční aktivity je stejně jako v hradeckém regionu dosti nízká a podobně lze vidět příčinu v relativně více venkovském charakteru regionu. Podílem tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP s 19,7 % dosahoval region v roce 2005 třetí nejnižší hodnoty. O něco lepší výsledek zaznamenal kraj v přílivu přímých zahraničních investic (především do elektrotechnického průmyslu – Foxconn) – jejich stav v poměru k HDP byl v roce 2005 na úrovni 29,8 %, tj. osmá nejvyšší hodnota.

Pardubický kraj se svojí ekonomickou, sociální a geografickou charakteristikou příliš neliší od sousedního Královéhradeckého kraje. Oba regiony na východě Čech mají pestrý reliéf – zahrnují jak oblasti rovinatého Polabí, tak pohraniční horská pásma. Pardubický kraj má ještě zřetelněji zemědělský charakter a větší podíl obyvatelstva žijícího na venkově (urbanizace dosahuje pouze 61 %). Současně má i rozvinutější průmysl, ale menší podíl služeb. Nejvýchodnější části regionu jsou již historicky součástí Moravy a jedná se o oblast velmi vzdálenou od krajského města i jiných větších center, což se promítá v nižší ekonomické výkonnosti. Území kraje však zahrnuje také průmyslové oblasti s velkou hustotou zalidnění a horší kvalitou životního prostředí. Oproti hradeckému regionu je zde méně rozvinut cestovní ruch, avšak hospodářství regionu profituje z důležitých dopravních cest (především hlavního železničního spojení mezi Čechami a Moravou), které územím Pardubického kraje procházejí.

Míra registrované nezaměstnanosti dosáhla v Pardubickém kraji v roce 2006 6,9 %, což byla šestá nejnižší hodnota mezi kraji. Stejného postavení dosáhl kraj také v případě dlouhodobé nezaměstnanosti, která činila 35 %. Příčinu relativně nízké nezaměstnanosti lze vidět v menším rozsahu strukturálních změn v ob-dobí transformace a v posledních letech také v přílivu přímých zahraničních investic. Avšak vzhledem ke zmíněným odlehlostem některých částí kraje jsou mezi jednotlivými okresy poměrně velké rozdíly – nejnižší registrovaná míra nezaměstnanosti je v okrese Pardubice (4,5 %), nejvyšší na Svitavsku (9,5 %, údaje MPSV za březen 2007).

Obrázek 16: Pozice Pardubického kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

82


90

THFK v % HDP

79


95 59

VŠ vzdělaní

85


Největšími průmyslovými odvětvími v kraji jsou výroba strojů a přístrojů se 4,8 % a kovodělný průmysl s 3,9 % podílu na tvorbě HPH. Podíl zemědělství a lesnictví byl v roce 2005 5,3 %, což byla čtvrtá nejvyšší hodnota v ČR. Nejvýznamnějšími průmyslovými zaměstnavateli jsou Aliachem s 2,9 tis., AVX (elektronika) s 2,5 tis. a Foxconn (výroba počítačů) s 2,1 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006). Zájem největších investorů se soustřeďuje do Pardubic a nejbližšího okolí, zatímco okolí Svitav, Moravské Třebové a Ústí nad Orlicí zůstávají stranou zájmu, což má za následek nerovnoměrný hospodářský vývoj regionu.

85

124 58

Zásluhou nynější koncentrace náročnějších forem průmyslu a přílivu zahraničních investic do krajského města je Pardubický kraj poměrně úspěšný v rozvoji ukazatelů inovační výkonnosti. Ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách v přepočtu na obyvatele (102 % průměru ČR) dosahuje třetího nejlepšího postavení mezi kraji a podílem na HDP (16,9 %) dokonce druhého nejlepšího. Rovněž ve výdajích na výzkum a vývoj (1,35 % HDP v roce 2005) je se čtvrtým místem ve velmi dobré pozici. V podílu počtu vysokoškoláků na pracovní síle (12 % v roce 2006) je Pardubický kraj na sedmém místě. Ve většině těchto ukazatelů má region lepší postavení než sousední Královéhradecký kraj, což souvisí s rozvinutější

99

Průmyslová struktura Pardubického kraje neprošla v období transformace ve srovnání s ostatními kraji příliš velkými změnami, i když klíčová odvětví zaznamenala omezení rozsahu výroby a zaměstnanosti. Rozhodujícími odvětvími zůstávají strojírenský, kovodělný, elektrotechnický a chemický průmysl, nicméně váha chemického průmyslu klesá a v posledních letech se úspěšně rozvíjí také automobilový průmysl (např. Karosa Vysoké Mýto). Hrubý domácí produkt se v letech 1995–2005 zvýšil

32


meckého koncernu Bosch se stal jedním z největších podniků v celostátním měřítku). Podíl kraje na tvorbě HDP České republiky se snížil za deset let jen nepatrně ze 4,3 % na 4,2 %, což je ve srovnání s ostatními kraji velmi dobrý výsledek.

průmyslovou základnou (přestože ekonomická úroveň vyjádřená ukazatelem HDP na obyvatele je zde nižší). Ekologická zátěž v podobě většího zastoupení chemického průmyslu má za následek horší postavení Pardubického kraje v některých ukazatelích kvality života. Emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého 2 na km jsou páté nejvyšší v ČR. Naproti tomu počet trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 třetí nejnižší v ČR, což může souviset s větším podílem venkovského obyvatelstva. Střední délka života byla v roce 2005 u mužů čtvrtá nejvyšší a u žen šestá nejvyšší v ČR. Významným impulsem pro budoucí hospodářský rozvoj kraje se může stát plánovaná výstavba rychlostní silnice R35, která má vést napříč celým regionem a zajišťovat alternativní spojení dálničního typu mezi Čechami a Moravou.

Region NUTS 2 Jihovýchod, který tvoří společně Vysočina s Jihomoravským krajem, dosáhl v roce 2004 67,4 % průměru EU v HDP na obyvatele v paritě kupní síly, což je po Praze, Středních Čechách a Jihozápadu nejvyšší hodnota. Kraj Vysočina jako NUTS 3 dosahoval v roce 2005 úrovně 84 % průměru ČR v HDP na obyvatele (viz obrázek 17, sedmá nejvyšší hodnota). Úroveň produktivity práce je na úrovni 92 % průměru ČR, přičemž v tomto případě se jedná dokonce o pátou nejvyšší hodnotu mezi kraji.

Kraj Vysočina

Podobně jako v případě dalších regionů venkovského charakteru je míra investiční aktivity poměrně nízká. Podílem tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP s 23,2 % dosahoval region v roce 2005 osmé nejvyšší hodnoty. Stav přímých zahraničních investic činil v roce 2005 28,3 % HDP, což představovalo až deváté místo, důležité však bylo, že zahraniční investice směřovaly do rozvoje nových výrobních kapacit. Zde je potřeba také zdůraznit, že výchozí podmínky dané rozsahem průmyslové základny a množstvím zahraničních investic byly v polovině devadesátých let na Vysočině velmi slabé.

Kraj Vysočina zasahuje jako jediný na území třech bývalých krajů (Jižní Moravy, Východních a Jižních Čech). Rozlohou se jedná o jeden z největších našich krajů, ale i tak celé jeho území vykazuje mnohé společné charakteristiky. Těmi jsou, kromě podobného krajinného reliéfu, vysoký podíl venkovského obyvatelstva (urbanizace dosahuje pouze 60 %) a administrativní roztříštěnost – sídla jsou populačně malá, jen dvě města přesahují 25 tisíc obyvatel. S tím souvisí větší význam zemědělství a zachovalé životní prostředí vhodné pro rozvoj cestovního ruchu. V posledních letech region zaznamenává rostoucí zájem zahraničních investorů a zvyšující se podíl hrubé přidané hodnoty v odvětvích průmyslu s vysokou technologickou náročností. Navíc průmyslová základna na Vysočině byla v minulosti dost diversifikovaná, s menším zastoupením strukturálně postižených odvětví v období transformace. Všechny tyto faktory napomohly poměrně příznivému hospodářskému vývoji v uplynulém desetiletí.

Míra registrované nezaměstnanosti zůstává s ohledem na úspěšný vývoj HDP poměrně vysoká (7,1 % v roce 2006, 7. nejvyšší hodnota). Její pokles je poměrně pozvolný a růst HDP je tudíž tažen především růstem produktivity práce. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti je 38,9 % (rovněž 7. místo). Velmi výrazné, vůbec největší ze všech krajů, jsou rozdíly v nezaměstnanosti mezi jednotlivými okresy (nejnižší míra registrované nezaměstnanosti je na Pelhřimovsku (3,6 %) a nejvyšší na Třebíčsku (10,5 %, údaje MPSV za březen 2007).

Obrázek 17: Pozice kraje Vysočina v ČR (ČR = 100) HDP na obyv. Produkt. práce

92

Nezaměstnanost

93

THFK v % HDP

93

Výdaje na V a V

40

PZI v % HDP

Ukazatele inovační výkonnosti na Vysočině jsou ovlivněny koncentrací nových moderních výrobních kapacit, ale bez současné přítomnosti univerzit a výzkumných pracovišť. Ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách v přepočtu na obyvatele (94 % průměru ČR v roce 2005) dosahuje region šestého místa, podílem této hodnoty na HDP (15,1 %) dokonce pátého místa. Naproti tomu výdaje na výzkum a vývoj na obyvatele dosáhly v roce 2005 pouze 0,57 % podílu na HDP, což představuje třetí nejnižší hodnotu. Podíl počtu vysokoškoláků na pracovní síle byl v roce 2006 11,4 %, tj. pátá nejnižší hodnota v zemi. V obou předchozích indikátorech se projevuje skutečnost, že krajské město Jihlava není ve srovnání s jinými krajskými městy zavedeným centrem výzkumných a vysokoškolských institucí.

56

VŠ vzdělaní

81

HPH v high-tech

111


V roce 2005 byla největším odvětvím z hlediska podílu na vytvořené hrubé přidané hodnotě výroba aut a dílů pro automobilový průmysl se 7,2 %. Tradičně nejsilnější zemědělství skončilo na druhém místě se 6,9 %. Největšími zaměstnavateli v kraji jsou Bosch Diesel se 4,5 tisíci a Žďas se 3 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

84

49 30

I když Vysočina patřila tradičně spíše mezi zaostalé české regiony, tvořené převážně venkovskými, průmyslově málo rozvinutými okresy, s hůře dostupnou infrastrukturou a menším předpokladem pro hospodářský rozvoj, kraj jako celek zaznamenal v uplynulém desetiletí třetí nejvyšší růst HDP v zemi (vzestup HDP v letech 1995–2005 činil 33,7 %). Ještě v roce 1997 šlo o kraj s nejnižším HDP na obyvatele, avšak v roce 2005 se dostal do první poloviny nejrozvinutějších. Odráží se zde především rychlý rozvoj výroby automobilových dílů v Jihlavě (zdejší závod ně-

Venkovský ráz Vysočiny se promítá pozitivně do vývoje řady ukazatelů kvality života. Emise znečištění ovzduší 2 oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km jsou druhé nejnižší v ČR. Střední délka života mužů je třetí nejvyšší v ČR a žen pátá nejvyšší. Počet trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 vůbec nejnižší ze všech krajů. Spo-

33


lečně s příznivým hospodářským vývojem tyto charakteristiky řadí Vysočinu v současnosti mezi poměrně úspěšné regiony České republiky.

celostátního HDP se za uplynulých deset let (1995 až 2005) snížil z 10,7 % na 10,2 %, což představovalo udržení stabilní čtvrté nejsilnější pozice mezi kraji, přičemž Jihomoravskému kraji se podařilo předstihnout kraj Moravskoslezský, ale byl sám předstižen krajem Středočeským.

Na druhou stranu se v posledních letech prohlubuje závislost Vysočiny na konjunktuře ve vybraných odvětvích průmyslu (především výroby dílů pro automobilový průmysl) a případný úpadek celosvětové poptávky by mohl mít závažný dopad na zaměstnanost a na růst HDP. Osou regionu je dálnice D1, která zajišťuje kvalitní spojení krajského města s hlavními centry republiky, avšak odlehlejší části kraje jsou hůře dopravně dostupné, což limituje další rozvoj (a prohlubuje vnitrokrajské disparity). Výhoda, kterou Vysočina měla v podobě menších strukturálních změn v transformačním období ve srovnání s jinými kraji, se již také v současné době postupně vyčerpává.

Region NUTS 2 Jihovýchod, který tvoří Jihomoravský kraj společně s Vysočinou, dosáhl v roce 2004 67,4 % průměru EU v HDP na obyvatele v paritě kupní síly, což je po Praze, Středních Čechách a Jihozápadu čtvrtá nejvyšší hodnota. Jako region NUTS 3 dosahoval Jihomoravský kraj v roce 2005 úrovně 92 % průměru ČR v HDP na obyvatele (tj. čtvrté nejvyšší hodnoty). Úroveň produktivity práce je na úrovni 93 % průměru ČR – v tomto případě se jedná dokonce o třetí nejvyšší hodnotu hned po Praze a Středočeském kraji. Také ve velmi dobrých výsledcích v HDP a produktivitě práce se u tohoto regionu projevuje strategický význam krajského města (viz obrázek 18).

Jihomoravský kraj Ekonomická struktura a sociální charakter Jihomoravského kraje jsou do velké míry ovlivněny významem krajského města Brna, ve kterém žije přibližně třetina obyvatel regionu a sídlí zde řada firem s celostátní působností a orgánů státní správy (především soudních a kontrolních institucí). Jako hospodářské centrum se Brno vyvíjelo již v 19. století zásluhou statutu zemské metropole, nevelké vzdálenosti od Vídně a příznivých klimatických podmínek v okolí, které umožnily rozvoj zemědělské výroby. Více než ve všech ostatních krajích je v Jihomoravském kraji patrný kontrast mezi rozvinutým městským centrem a zaostalejšími venkovskými oblastmi. Odlehlejší pohraniční okresy regionu jako Znojemsko a Hodonínsko jsou málo atraktivní pro investory a patří k nejzaostalejším oblastem v celostátním měřítku, postiženým vysokou nezaměstnaností. Pozitivním faktorem je, že okolí Brna má velmi rozvinutou dopravní infrastrukturu a je zdrojem kvalifikovaných pracovních sil, což zvyšuje atraktivitu pro investice s vysokou přidanou hodnotou.

Poměrně vysoký je s ohledem na nižší podíl zpracovatelského průmyslu na přidané hodnotě podíl tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP (25,9 %, pátá nejvyšší hodnota v ČR v roce 2005). Strategický význam Brna je pro míru investiční aktivity zřejmě důležitějším faktorem než menší zastoupení průmyslové produkce na tvorbě HPH. Naproti tomu relativně nízký je stav přímých zahraničních investic (19,5 % HDP, třetí nejhorší místo v roce 2005). Míra registrované nezaměstnanosti je v důsledku zaostávání ve vývoji HDP v uplynulém desetiletí poměrně vysoká (8,8 %, tj. pátá nejvyšší hodnota v roce 2006). Ještě horšího postavení dosahuje region u dlouhodobé nezaměstnanosti (41,4 %, čtvrtá nejvyšší hodnota). Regionální rozdíly uvnitř kraje jsou z pochopitelných důvodů značné, avšak vysoká míra registrované nezaměstnanosti zůstává i v samotném Brně (7,3 %). Vůbec nejvyšší míra je pak na Znojemsku (13,6 %) a Hodonínsku (12,5 %, údaje MPSV za březen 2007).

Obrázek 18: Pozice Jihomoravského kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

92

Produkt. práce

93

Nezaměstnanost

115

THFK v % HDP

104

Výdaje na V a V

108

PZI v % HDP

39

VŠ vzdělaní

120

HPH v high-tech

86

Trestné činy

86

Emise znečištění

Největšího podílu na tvorbě hrubé přidané hodnoty dosahuje při dvoumístném odvětvovém členění se 7,8 % stavebnictví, následováno jinými obchodními službami a velkoobchodním zprostředkováním, což dokládá postavení krajského města. Současně je však patrné, že žádné odvětví nemá v kraji příliš dominantní pozici a hospodářská struktura je poměrně dost diversifikovaná. Z odvětví průmyslu je největší výroba strojů a přístrojů se 3,9 % a výroba potravin se 3,1 % podílu na HPH. Zemědělství a lesnictví se podílí 3,5 %, což je výrazně méně než v okolních regionech (opět vliv brněnské aglomerace). Největším průmyslovým zaměstnavatelem je Tyco Electronics Kuřim s 1,9 tisíci zaměstnanců, jinak však v první desítce největších zaměstnavatelů jsou pouze organizace z odvětví služeb a vládního sektoru (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006). Ve srovnání s Vysočinou jsou v regionu zásluhou postavení Brna vysoké hodnoty podílu výdajů na výzkum a vývoj na HDP (1,54 %, třetí nejvyšší hodnota v ČR). Podíl vysokoškoláků na pracovní síle je se 17 % hned po Praze druhý nejvyšší v zemi a ostatní kraje následují až s velkým odstupem (údaje za rok 2006). Naproti tomu v hrubé přidané hodnotě v high-tech průmyslu a službách v přepočtu na obyvatele (79 % průměru ČR) dosahoval v roce 2005 region až desátého místa, podílem této hodnoty na HDP (11,6 %) dokonce až dvanáctého místa. Projevuje se zde vysoká váha méně náročných odvětví průmyslu a služeb a také význam odvětví veřejné správy v celkovém objemu hrubé přidané hodnoty Jihomoravského kraje.

24

Meziroční vývoj HDP ve stálých cenách v Jihomoravském kraji po celé uplynulé desetiletí mírně zaostával za průměrným vývojem v ČR. Zejména pokles ve druhé polovině devadesátých let (-3,6 %) byl o něco větší. Vyšší podíl služeb však způsoboval, že vývoj HDP nepodléhal takovým výkyvům v důsledku restrukturalizace jako v řadě jiných krajů a nižší či záporná tempa vývoje HDP byla způsobena spíše horším vývojem příjmů obyvatelstva a celkové koupěschopné poptávky. Podíl regionu na tvorbě

34


Relativně méně průmyslový charakter jižní Moravy má zásluhu na některých příznivě se vyvíjejících ukazatelích kvality života obyvatelstva. Emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km2 jsou vůbec nejnižší v České republice. Střední délka života žen je druhá nejvyšší a mužů pátá nejvyšší v ČR (údaje za rok 2005). Počtem trestných činů na obyvatele byl region v roce 2006 až na sedmém místě, v tomto případě se příliš neprojevuje velkoměstský charakter krajského města.

časnosti negativní dopad na vývoj HDP v kraji. Podíl Olomouckého kraje na tvorbě HDP České republiky se v letech 1995–2005 snížil z 5,3 % na 4,9 %. Na úrovni oblasti NUTS 2 je Olomoucký kraj společně se Zlínským krajem součástí celku Střední Morava. Tento celek byl v roce 2004 s 59,8 % na posledním místě ze všech českých oblastí NUTS 2 v HDP na obyvatele k průměru EU v paritě kupní síly a s velkou pravděpodobností bude moci čerpat prostředky ze strukturálních fondů EU i po roce 2013. Jako celek NUTS 3 dosahoval region v roce 2005 úrovně 78 % průměru ČR v HDP na obyvatele (viz obrázek 19, druhá nejnižší hodnota v ČR). Úroveň produktivity práce dosáhla 86 % průměru ČR. V tomto případě se jedná o čtvrtou nejnižší hodnotu a kraj tak předstihuje dva regiony s vyšší ekonomickou úrovní vyjádřenou ukazatelem HDP na obyvatele, ale současně vyšší mírou zaměstnanosti (Liberecký a Pardubický kraj).

Olomoucký kraj Olomoucký kraj je tvořen v centrální části úrodnými, hustě zalidněnými oblastmi Hané, s velkými městskými centry jako Přerov, Prostějov, příslušejícími vesměs do širší spádové oblasti krajského města Olomouce, a v severní části rozsáhlým výběžkem táhnoucím se až k polským hranicím, s odlehlými horskými oblastmi Jesenicka a Šumperska, které kvůli geografické odlehlosti a nedostatečně rozvinuté infrastruktuře patří k nejzaostalejším oblastem v České republice. Přes větší hustotu zalidnění v okolí Olomouce, žije ve městech pouhých 58 % obyvatel regionu. Olomoucký kraj jako celek vykazuje dlouhodobě jedny z nejnižších hodnot ukazatelů ekonomické výkonnosti v České republice. Příčinou je velká vzdálenost od největších městských center v zemi, málo rozvinutý průmysl a existující přesah strukturálních potíží ze sousedního Moravskoslezského kraje, který negativně ovlivnil především koupěschopnou poptávku v regionu.

Ukazatele investiční aktivity jsou vzhledem k málo rozvinuté průmyslové základně a zemědělskému charakteru regionu poměrně nízké. Podílem tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP s 19,6 % dosahoval region v roce 2005 druhé nejnižší hodnoty. Stav přímých zahraničních investic představoval v roce 2005 19,4 % HDP – zde se jednalo o druhou nejnižší hodnotu mezi kraji. Zájem zahraničních investorů se regionu dlouho spíše vyhýbal, avšak faktor levné pracovní síly a vysoké nezaměstnanosti se pro některé investory stal naopak podnětem pro výstavu nových výrobních kapacit, které vznikly v posledních letech zejména v centrální oblasti regionu (LG Philips v Hranicích na Moravě, Siemens v Mohelnici apod.).

Obrázek 19: Pozice Olomouckého kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv. Produkt. práce

86

Nezaměstnanost

117

THFK v % HDP

79


67 39

VŠ vzdělaní

94

HPH v high-tech

Z průmyslových odvětví dosahují nejvýznamnějšího zastoupení výroba potravin s 5,2 % a výroba strojů a přístrojů se 4,3 % podílu na hrubé přidané hodnotě v roce 2005. Podíl zemědělství a lesnictví dosahuje 5,5 %, což je shodně s Jihočeským krajem po Vysočině druhý nejvyšší podíl v zemi. Největším průmyslovým zaměstnavatelem je Oděvní podnik Prostějov s 3,7 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

100


Míra registrované nezaměstnanosti byla v roce 2006 9 %, tj. čtvrtá nejvyšší úroveň v ČR a míra dlouhodobé nezaměstnanosti byla se 39,9 % šestá nejvyšší. Významně k této vysoké úrovni přispívají odlehlejší okresy regionu – Jeseník a Šumperk (registrovaná míra 14,2 %, resp. 9,7 %). Naopak nejnižší míra nezaměstnanosti je na Prostějovsku (5,6 %, údaje MPSV za březen 2007). V severní části kraje k vysoké míře nezaměstnanosti přispívaly kromě geografické odlehlosti i strukturální problémy sousedního Moravskoslezského kraje, kde mnoho lidí z regionu dříve pracovalo.

78

67 44

Olomoucký kraj sice patří mezi hospodářsky nejslabší regiony v ČR, vývojem HDP v uplynulém desetiletí se však zařadil na podstatně lepší pozice (růst o 24,1 % v letech 1995–2005, 7. nejlepší místo). Region vykazoval oproti sousedním krajům úspěšnější vývoj v období transformace (v roce 1999 bylo vytvořeno 100,8 % HDP roku 1995). Při hodnocení dynamiky vývoje je však třeba brát v úvahu, že výchozí srovnávací základna byla vůbec nejnižší ze všech krajů. V letech 1995–2003 měl Olomoucký kraj, s jedinou výjimkou roku 1997, nejnižší hodnotu HDP na obyvatele v ČR. Teprve v posledních dvou letech se na tuto pozici dostal Karlovarský kraj. Nejvyšší růst HDP v Olomouckém kraji o 7,1 % byl zaznamenán v roce 2004 (v daném roce třetí nejvyšší růst v zemi) – v tomto roce ještě působil náběh výroby televizorů koncernu Philips v Hranicích na Moravě. Úpadek této společnosti od roku 2005 má v sou-

Odvětví textilního a potravinářského průmyslu, které mají v regionu tradičně silný podíl, příliš nepřispívají k dobrému postavení kraje v ukazatelích inovační výkonnosti. Na druhou stranu příchod několika významných zahraničních investorů a význam Olomouce, jako metropole střední Moravy, přináší v některých směrech poněkud lepší výsledky než by se dalo očekávat. Ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách v přepočtu na obyvatele (78 % průměru ČR) dosahuje region sice až jedenáctého místa, ale podílem této hodnoty na HDP (13,6 %) sedmého místa. Podíl počtu vysokoškoláků na pracovní síle byl v roce 2006 13,4 %, což je po Praze, Jihomoravském a Královéhradeckém kraji dokonce třetí nejvyšší podíl. Promítá se zde skutečnost, že Olomouc je tradičně významné univerzitní město. Výdaje na výzkum a vývoj

35


ním, zda skutečně došlo ke změně nepříznivého trendu, bude třeba počkat až na výsledky za delší časové období. Podíl Zlínského kraje na tvorbě HDP České republiky se v letech 1995–2005 snížil výrazně – z 5,2 % na 4,6 %.

na obyvatele dosahují 0,95 % podílu na HDP (2005), což představuje osmý nejvyšší podíl v ČR. Na některé ukazatele kvality života obyvatelstva na střední Moravě má pozitivní vliv málo rozvinutý průmysl s absencí odvětví zatěžujících životní prostředí. Emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na 2 km jsou v úhrnu čtvrté nejnižší v ČR. Střední délka života mužů byla v roce 2005 osmá a žen sedmá nejvyšší v ČR. Počtem trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 region na páté nejnižší pozici. Významně se do těchto faktorů promítá také relativně více venkovský charakter regionu.

Na úrovni oblasti NUTS 2 je Zlínský kraje společně s Olomouckým krajem součástí celku Střední Morava. Tento region byl v roce 2004 s 59,8 % průměru EU v HDP na obyvatele v paritě kupní síly na posledním místě ze všech českých regionů NUTS 2 a s velkou pravděpodobností bude moci čerpat prostředky ze strukturálních fondů Evropské unie i po roce 2013. Ekonomická úroveň obou krajů v této oblasti NUTS 2 je přibližně na srovnatelné úrovni. Jako NUTS 3 dosahoval Zlínský kraj v roce 2005 úrovně 80 % průměru ČR v HDP na obyvatele (čtvrtá nejnižší hodnota) a úroveň produktivity práce byla na 88 % průměru ČR (pátá nejnižší hodnota, viz obrázek 20).

Zlínský kraj Region východní Moravy patří s ohledem na odlehlou geografickou polohu a krajinný ráz tvořený z velké části horskými oblastmi a vrchovinami (pouze z menší části přesahem rovinaté oblasti Hané) k regionům s omezenými podmínkami pro hospodářský rozvoj. Přesto si vybudoval ve dvacátém století pověst jednoho z nejvýznamnějších průmyslových center České republiky. Přispěla k tomu rozhodující měrou podnikatelská aktivita firmy Baťa, která se stala základem pro rozvoj řady průmyslových odvětví v regionu (nejen obuvnictví, ale i gumárenství, strojírenství, výroba letadel apod.). V období ekonomické transformace však hospodářství kraje v důsledku útlumu činnosti většiny těchto odvětví značně utrpělo. Zlínský kraj má také nejdelší hranice se Slovenskem a kvůli hospodářské provázanosti byl krajem hospodářsky nejvíce poznamenaným rozdělením společného státu. Podíl obyvatelstva žijícího ve městech je 61 %, což je po Olomouckém kraji a Vysočině nejnižší hodnota v ČR.

Přes průmyslový charakter regionu jsou ukazatele míry investiční aktivity dosti nízké. Především zájem zahraničních investorů je na Zlínsku relativně malý. Stav přímých zahraničních investic činil v roce 2005 jen 21,5 % HDP, což představovalo čtvrtou nejnižší hodnotu mezi kraji. Podílem tvorby hrubého fixního kapitálu na HDP s 20,2 % dosahoval region v roce 2005 rovněž čtvrté nejnižší hodnoty. Projevuje se zde především geograficky nevýhodná poloha a nerozvinutá infrastruktura. Míra registrované nezaměstnanosti byla 7,8 % v roce 2006, tj. šestá nejvyšší v ČR a míra dlouhodobé nezaměstnanosti byla se 40 % pátá nejvyšší v ČR. Rozdíly mezi jednotlivými okresy nejsou, v porovnání s jinými kraji, příliš velké – nejvyšší registrovaná nezaměstnanost je na Vsetínsku (9,2 %), nejnižší pak v okresech Zlín (6 %) a Uherské Hradiště (6,2 %, údaje MPSV za březen 2007). K vysoké nezaměstnanosti přispěly jednoznačně největší měrou strukturální potíže v období transformace.

Obrázek 20: Pozice Zlínského kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

80


101

THFK v % HDP

81

Výdaje na V a V

80

PZI v % HDP

43

VŠ vzdělaní

88


Z průmyslových odvětví dosahuje největšího podílu na tvorbě hrubé přidané hodnoty při dvoumístném odvětvovém členění s 9,9 % výroba pryže a plastů, s odstupem pak výroba strojů a přístrojů (4,2 %). Výroba kůže a obuvi činila v roce 2005 již jen 0,7 %. Podíl zemědělství a lesnictví dosáhl 3,3 %, což je výrazně méně než v sousedním Olomouckém kraji. Největším průmyslovým zaměstnavatelem regionu je Barum Continental s 3,9 tisíci zaměstnanců (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

88

Tradiční postavení Zlínského kraje jako centra některých průmyslových odvětví se, i přes celkové ekonomické zaostávání, promítá pozitivně do řady faktorů inovační výkonnosti. Výdaje na výzkum a vývoj na obyvatele dosahují 1,14 % podílu na HDP, což představuje pátý nejvyšší podíl v ČR (údaje z rok 2005). Ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách v přepočtu na obyvatele (81 % průměru ČR v roce 2005) dosahuje region osmého místa, podílem této hodnoty na HDP (13,8 %) šestého místa. Podíl počtu vysokoškoláků na pracovní síle činil v roce 2006 12,5 %, což je šestý nejvyšší podíl v zemi.

102 51 47

Hrubý domácí produkt se v letech 1995–2005 zvýšil o pouhých 16,7 % (vedle Ústecka, Karlovarska a Liberecka nejméně). Rozsah strukturálních potíží Zlínského kraje dokládá také čtvrtý největší pokles HDP v rámci ČR ve druhé polovině devadesátých let (v roce 1999 bylo vytvořeno 96,6 % hrubé přidané hodnoty roku 1995). Příčina spočívala v úpadku obuvnického průmyslu (Svit) a výroby letadel (Let Kunovice), tedy odvětví, kde kraj dosahoval za minulého režimu mimořádných pozic i v mezi-národním měřítku. Naproti tomu v roce 2005 zaznamenal Zlínský kraj nárůst HDP ve stálých cenách o 8,2 %, což bylo způsobeno růstem průmyslové výroby ve většině odvětví, největší vahou působilo odvětví výroby pryže a plastů (Barum Otrokovice). S hodnoce-

Poměrně zachovalé životní prostředí na velké části území Zlínského kraje a největší podíl věřícího obyvatelstva v ČR příznivě ovlivňuje některé demografické a ekologické podmínky regionu. Střední délka života obyvatelstva byla v roce 2005 u žen třetí nejvyšší v ČR, u mužů však až dvanáctá. Počet trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 druhý nejnižší v zemi. Emise znečištění 2 ovzduší oxidy dusíku, siřičitého a uhelnatého na km jsou šesté nejnižší v ČR. Přes poměrně rozvinutý průmysl jsou ukazatele znečištění ovzduší poměrně příznivé. Perspek-

36


v paritě kupní síly (nejméně po Střední Moravě a Severozápadu). Vztaženo k průměru České republiky dosahoval v roce 2005 82 %, tj. deváté nejvyšší hodnoty. Podstatně lepších výsledků dosáhl v ukazateli produktivity práce (vzhledem k nižší míře zaměstnanosti obyvatelstva) – zde se jednalo o 91 % průměru ČR a šestou nejvyšší hodnotu mezi kraji (viz obrázek 21).

tivy Zlínského kraje jsou pozitivně spojeny s probíhající výstavbou dálnice D1 do regionu a rychlým hospodářským rozvojem v sousedních krajích a na Slovensku. Moravskoslezský kraj Moravskoslezský kraj patří mezi naše nejvýznamnější regiony. Jedná se o nejlidnatější kraj, žije zde téměř 1,3 mil. obyvatel, ale rozlohou je až na šestém místě. Hustota zalidnění 241 obyvatel na km2 je mimo Prahu nejvyšší v České republice. Koncentrace obyvatelstva je na území kraje rozložena značně nerovnoměrně – velmi přelidněnou ostravsko-karvinskou aglomeraci na jedné straně vyvažují na druhé straně méně zalidněná horská pásma Beskyd a Jeseníků. Pět měst má více než 50 tisíc obyvatel a podobné koncentrace velkých měst dosahuje již jen Ústecký kraj. S Ústeckým krajem spojují Moravskoslezský kraj také podobné hospodářské charakteristiky. Za minulého režimu představoval sever Moravy nejdůležitější průmyslové centrum státu s velkou koncentrací těžebního a hutního průmyslu. Do období ekonomické transformace proto vstupoval s největší zátěží v podobě nutných strukturálních reforem a odstraňování ekologické zátěže. Tyto faktory se rozhodující měrou podepsaly na sociálních a ekonomických problémech Moravskoslezského kraje po roce 1990.

Míra investic byla i přes velký podíl průmyslové výroby na HDP po celé uplynulé desetiletí poměrně nízká. V roce 2005 dosáhl podíl THFK na HDP 21,9 % HDP (10. místo). Stav přímých zahraničních investic činil v roce 2005 29,9 % HDP, což představovalo sedmou nejvyšší hodnotu mezi kraji. Geografická odlehlost a nižší kvalifikace obyvatelstva snižují atraktivitu regionu, na druhou stranu podpora investic ze strany státu, velká nabídka pracovních sil a celkové oživení české ekonomiky začínají v současné době působit jako silný faktor přílivu zahraničních investic. Klíčovým se v této souvislosti stal příchod korejské automobilky Hyundai do Nošovic, s níž do regionu přichází i celá řada subdodavatelských firem. Míra registrované nezaměstnanosti byla v roce 2006 12,6 %, což je po Ústecku druhá nejvyšší hodnota v ČR. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti byla s 50,8 % rovněž druhá nejvyšší. Vysoká míra registrovaná nezaměstnanosti existuje ve všech okresech regionu, nejvyšší je na Karvinsku (16,1 %), nejnižší na Novojičínsku (8,3 %, údaje MPSV za březen 2007). K vysoké nezaměstnanosti přispěly jednoznačně největší měrou strukturální potíže v období transformace.

Obrázek 21: Pozice Moravskoslezského kraje v ČR (ČR = 100) HDP na obyv.

82

Produkt. práce

91

Nezaměstnanost THFK v % HDP Výdaje na V a V PZI v % HDP

88 51 60

VŠ vzdělaní

83

HPH v high-tech

80


Největším odvětvím v regionu zůstává výroba kovů a kovových výrobků s 10,8 % hrubé přidané hodnoty v roce 2005, následována těžbou uhlí s 6,4 %. Podíl zemědělství a lesnictví činil pouze 1,9 %. Největším průmyslovým zaměstnavatelem regionu jsou OKD (těžba uhlí) se 17,5 tisíci zaměstnanců, následovány podniky z odvětví výroby železa a oceli (viz MMR: Česká republika – portréty krajů, 2006).

164

Dlouhodobá orientace kraje na průmyslová odvětví s nízkou přidanou hodnotou se negativně projevuje v zaostávání ukazatelů inovační schopnosti regionu. Ve vytvořené HPH v high-tech průmyslu a službách v přepočtu na obyvatele (65 % průměru ČR) dosahuje kraj předposledního místa, stejně tak podílem této hodnoty na HDP (10,9 %, údaje za rok 2005). Výdaje na výzkum a vývoj na obyvatele jsou jen 0,74 % HDP, což představuje čtvrtou nejnižší hodnotu mezi kraji. Podíl počtu vysokoškoláků na pracovní síle činil v roce 2006 11,8 %, což je osmý nejvyšší podíl v zemi. V posledním uvedeném případě alespoň částečně napomáhá význam krajského města, přítomnost několika vysokých škol i hospodářský význam regionu za minulého režimu.

90 413

Moravskoslezský kraj byl ještě v polovině devadesátých let, po Praze, regionem s druhým největším podílem na tvorbě HDP České republiky. V důsledku restrukturalizace průmyslu se však posunul až na současné čtvrté místo. Hrubý domácí produkt se v letech 1995–2005 zvýšil o 18,7 % (pátý nejhorší výsledek). Největší pokles HDP ve stálých cenách (o 5,1 %) byl zaznamenán v roce 1998. Propad hrubé přidané hodnoty ve stálých cenách představoval v daném roce například ve zpracovatelském průmyslu 15,6 %. Problémy ve výrobě kovů a kovových výrobků a v těžebním průmyslu se tehdy promítaly do vývoje ve všech dalších odvětvích průmyslu a služeb. Na druhou stranu od roku 2003 patří Moravskoslezský kraj k regionům s největším přírůstkem HDP. Rekordního růstu HDP ve stálých cenách o 9 % v důsledku celosvětového oživení výroby oceli bylo dosaženo v roce 2004. Kraji však také od konce devadesátých let napomáhá aktivní regionální politika české vlády, působení investičních pobídek a výstavba dopravní infrastruktury.

Tradiční průmyslová odvětví v Moravskoslezském kraji mají negativní dopad na čistotu životního prostředí a zdraví obyvatelstva. Emise znečištění ovzduší oxidy dusíku, siřiči2 tého a uhelnatého na km jsou v úhrnu nejvyšší v ČR. Střední délka života mužů je druhá nejnižší v zemi a žen třetí nejnižší. Počet trestných činů na obyvatele byl v roce 2006 šestý nejvyšší. V důsledku ekonomických, sociálních a ekologických problémů je v Moravskoslezském kraji nejvyšší úbytek obyvatelstva stěhováním ze všech krajů (pokles populace o 1,02 % v letech 1996–2006). Avšak vzhledem k probíhajícímu hospodářskému oživení a výrazným státním investicím do výstavby dopravní infrastruktury lze v současnosti hodnotit perspektivy Moravskoslezského regionu jako vcelku příznivé.

Jako region NUTS 2 byl Moravskoslezský kraj v roce 2004 na úrovni 61,1 % průměru EU v HDP na obyvatele

37


kapitálu do podniků Karlovarského kraje, nicméně jejich postupný růst znamená pro tyto podniky problém, který by mohl vyústit i v jejich odchod.

2.3 Případové studie hodnocení regionální konkurenceschopnosti Podrobnější hodnocení zdrojů a překážek rozvoje (kvalitativně založené) konkurenceschopnosti na regionální úrovni provedla společnost Berman Group na základě dotazníkového průzkumu, a to pro Karlovarský a Pardubický kraj. Výsledky hodnocení prezentují následující dvě pří2 padové studie.

Česká ekonomika je tradičně exportně orientovaná a export dosahuje téměř 40 % HDP. Stejně tak je tomu i v případě ekonomiky Karlovarského kraje jako celku – 52 % produkce dotazovaných firem míří za hranice ČR, dominantní (39 %) je orientace na západní Evropu, kam směřuje dokonce téměř 69 % zboží a služeb podniků zahraničních majitelů. Exportně orientované jsou dále především velké a střední průmyslové podniky v oborech jako je chemický průmysl a výroba plastů, výroba skla, keramiky a porcelánu nebo strojírenství zatímco malé podniky a podniky z odvětví stavebnictví a služeb obvykle slouží potřebám měst a kraje.

Konkurenceschopnost Karlovarského kraje V Karlovarském kraji byl průzkum prostředí pro konkurenceschopnost a inovace v podnicích realizován u 86 respondentů v únoru roku 2007. Průzkum proběhl v rámci prací na Strategii rozvoje hospodářské konkurenceschopnosti Karlovarského kraje (průzkum byl realizován ve spolupráci s Agenturou projektového a dotačního managementu Karlovarského kraje, p.o.). Otázky se týkaly kontextu aktivit podniků v kraji, vývoje a struktury zaměstnanosti, informací o nemovitostech a plánovaných investicích, názorů na služby veřejné správy, strategií konkurenceschopnosti, inovační kapacity firem a kvality podnikatelského prostředí.

Obrázek 22: Celková obchodní orientace (v %)

Západní Evropa; 38,6

Mezi faktory negativně působícími na současný a další rozvoj firem (viz tabulka 7) je na prvním místě zahraniční konkurence (51 % dotazovaných, přičemž v případě exportujících firem je to 56 %) – což ukazuje na velkou interakci místní ekonomiky se zahraničními trhy – a náklady na energie (50 %). Na třetím místě je dostupnost kvalifikovaných pracovních sil (38 %, nejvíce v případě firem s oddělením VaV – 44 %). Ukazuje se, že relativně vyšší míra nezaměstnanosti v určitých oblastech kraje se neodráží v dostatečné nabídce kvalitních pracovníků pro firmy v regionu.

Stř. a vých. Evropa; 10,0

KV kraj; 9,1

ČR; 38,9

Podíl vysokoškolsky vzdělaných zaměstnanců během posledních pěti let trvale roste, a to i přesto, že celkový počet zaměstnanců se do roku 2007 zmenšoval. Podíl vysokoškoláků je nicméně stále velmi nízký (4,0 %). Podíl zaměstnanců, se kterými v podnicích nejsou spokojeni a které by manažeři rádi nahradili jinými, dosahuje významných 11 %. Při hodnocení slabých stránek zaměstnanců existuje poměrně jednoznačný rozdíl mezi zaměstnanci ve výrobě a řídícími či vývojovými pracovníky (viz obrázek 23).

Tabulka 7: Firmami vnímané bariéry rozvoje podnikání v Karlovarském kraji (v %) Zahraniční konkurence Náklady na energie Dostupnost kvalifikovaných pracovníků Náklady na mzdy Ceny dodavatelů Situace na trhu v oboru Domácí konkurence Náklady na suroviny a materiál Legislativní omezení Zastaralá technická zařízení Nedostatečné prostory Přístup místní správy

Svět; 2,7

51 50 38 35 30 30 24 21 15 12 10 8

Obrázek 23: Slabé stránky lidských zdrojů (% firem) Zaměstnanci ve výrobě

Řídící a vývojoví pracovníci

70 60

65

53

50 40

Dalšími potenciálními bariérami rozvoje kraje jsou především vstupní náklady, a to zejména náklady na mzdy (35 %) a ceny dodavatelů (30 %). V případě zahraničních firem hraje výše vstupních nákladů dokonce ještě větší význam – mezi šesti nejvýznamnějšími bariérami dalšího rozvoje jsou čtyři tohoto typu – náklady na energie, pracovní sílu, ceny dodavatelů a náklady na suroviny a/nebo materiál. Dalšími dvěma bariérami je zahraniční konkurence a dostupnost kvalifikovaných pracovníků. Ukazuje se tedy, že relativně nižší vstupní náklady mohly být významnou motivací vstupu zahraničního

31

30 20

15

30

30

34

17 6 7

10 0 Přístup k práci

Praktické Jazykové Odborné dovednosti kompetetnce znalosti

ICT kompetence

V obou případech byla často zmíněna nepřipravenost absolventů (a to vysokých i středních, případně učňovských škol), jejichž odborné znalosti pro praxi jsou nedostatečné a vyžadují další zaškolení v rámci podniku, což představuje dodatečné přímé finanční i časové náklady. Na problém nedostatečné nabídky lidských

2

Shrnutí výsledků průzkumu s komentářem bylo poskytnuto k publikaci v Ročence konkurenceschopnosti společností Berman Group.

38


zdrojů ukazují také odpovědi podniků, které v 65 % uvedly, že nemohou sehnat kvalitnější náhradu za zaměstnance, se kterými nejsou spokojeni.

se inovacemi vůbec nezabývá. Většina podniků se pak kromě inovací stávajících produktů (zlepšení kvality), zaměřuje také na zavádění nových výrobků na trh. Významné je také zavádění nových technologií a nové organizace výroby nebo řízení. Nezanedbatelný podíl zaujímá také snižování materiálové a energetické náročnosti produkce, které souvisí s rostoucími vstupními náklady. S důrazem na kvalitu ve strategii konkurenceschopnosti dotazovaných podniků pak jednoznačně souvisí zavádění kontroly kvality, kterou během posledních let realizovalo více než 50 % podniků (viz tabulka 8).

Spokojenost se zaměstnanci se nezlepší ani do budoucna, protože 28 % podniků chybí zaměstnanci s klíčovými dovednostmi a kvalifikací a dalších 32 % podniků počítá, že v nedaleké budoucnosti budou tento problém rovněž řešit. Podobně jako v dalších částech republiky se zde významně projevuje pokles zájmu o technické obory a jejich studium, nicméně zde je umocněn ještě možností vyšších výdělků v sousedících oblastech Německa. S nespokojeností se zaměstnanci ovšem nekoresponduje intenzita firmou placeného vzdělávání – celkově se vzdělávacích aktivit účastní pouze 13 % zaměstnanců. Nejčastěji se jedná o školení a rekvalifikace zaměřené na osvojení nové technologie a další profesní vzdělávání.

Ze srovnání firem s oddělením výzkumu a vývoje a ostatních je možné říci, že firmy bez oddělení VaV se i z hlediska inovací mnohem více soustřeďují na tradiční úspory z rozsahu (economy of scale), neboť pro ně jsou významnější ty inovace, které přinášejí rozšíření výrobních kapacit; naopak firmy s VaV oddělením se více soustřeďují na rozšíření a specializaci sortimentu své produkce (economy of scope) a také na zavádění nové technologie či organizace výroby, které s tím může mnohdy i souviset.

Pro více než polovinu (51 %) dotazovaných podniků Karlovarského kraje je hlavní konkurenční strategií maximální kvalita a pro 21 % je to jedinečný produkt. Nejnižší je podíl těchto dvou faktorů u zahraničních podniků, což odpovídá tomu, že řada z nich (zejména ze sousedního Německa) přichází do Karlovarského kraje právě kvůli stále relativně nižším cenám. Strategie založená na neustálých inovacích je klíčová zhruba pro pětinu podniků, vyšší je zcela logicky u podniků s oddělením VaV (přibližně 30 %). Nicméně, u těchto podniků by bylo možné očekávat podíl ještě výrazně vyšší. I proto je možné se domnívat, že VaV těchto podniků není často výzkumem ani vývojem v pravém slova smyslu.

Mezi hlavní faktory omezující inovační aktivity (viz tabulka 9) lze podle provedeného průzkumu zařadit příliš vysoké náklady na inovace (pro 50 % firem), nedostatek finančních zdrojů (41 %) a již po několikáté zmiňovaný nedostatek kvalifikovaných pracovních sil (36 %). Za zmínku stojí také nadměrná ekonomická rizika (23 %). Tento faktor souvisí pravděpodobně s obecně relativně nízkou ochotou podnikatelů v České republice podstupovat rizika, která jsou s aktivitami VaV a inovacemi vždy nutně spjata.

Hodnocení potenciálu výzkumu a vývoje ve zkoumaných firmách není příliš pozitivní – pouze šestnáct podniků (nejčastěji v oboru strojírenství, elektronickém a elektrotechnickém průmyslu) uvedlo, že má oddělení 3 výzkumu a vývoje , další tři uvažují o jeho založení. Přibližně třetina podniků pak poptává služby VaV u jiných organizací – nejčastěji se v tomto případě jedná o vývoj nových technologií. Celkově v odděleních VaV pracuje pouze 120 zaměstnanců, což je méně než jedno procento z celkového počtu zaměstnanců dotazovaných podniků. Průměrný podíl nákladů na činnosti VaV oddělení na celkových nákladech tvoří 6 %.

Tabulka 9: Faktory omezující inovační aktivity (% firem)

Příliš vysoké náklady Nedostatek finančních zdrojů Nedostatek kvalifikovaných pracovníků Nadměrná ekonomická rizika Nedostatečně pružné regulace a normy Malý zájem zákazníků o nové produkty Nedostatek informací o trzích Nepružnost podnikové organiz. struktury Nedostatek informací o technologii

Tabulka 8: Význam inovačních aktivit (% firem)

Zlepšení kvality Rozšíření sortimentu Snížení mater. a energ. náročnosti Růst produktivity Rozšíření výrobních kapacit Rozšíření trhu Zlepšení vlivu na životní prostředí Splnění regulačních opatření Nemají význam

Všechny firmy 69 48 45 35 33 29 10 7 5

Firmy s VaV 94 69 44 50 19 31 13 13 0

Všechny firmy 50 41 36 23 10 9 5 3 2

Firmy s VaV 63 44 50 25 13 0 6 6 6

Část dotazníku obsahovala dvě sady otázek, jejichž cílem bylo zjistit potenciál vzniku klastru v daném oboru/hodnotovém řetězci. Otázky se týkaly přítomnosti znaků čtyř částí tzv. Porterova diamantu konkurenční výhody v daném oboru v kraji. Jedná se o podmínky na straně (1) vstupů, (2) poptávky, (3) firemní strategie, struktury a vzájemné rivality a (4) souvisejících a podpůrných odvětví (viz obrázek 24). Firmy v kraji ve svém oboru podnikání spíše nebo určitě nenacházejí specializované vstupy pro svou činnost. Podnikům chybí zejména specializované lidské zdroje a kvalitní infrastruktura (v tomto případě pouze 5, resp. 4 % podniků odpověděly, že takové zdroje mají k dispozici). Velmi nízká je z tohoto pohledu spokojenost firem hned z několika odvětví, kde se nenašel žádný podnik, který by s výrokem určitě souhlasil (textilní a potravinářský průmysl, výroba skla, keramiky a porcelánu, chemický průmysl, stavebnictví a obchod a služby).

Naopak pozitivní je, že inovační aktivity jsou podle vlastního vyjádření pro podniky velmi významné, pouze 5 firem 3

Nicméně z provedených rozhovorů vyplývá, že v řadě případů nejde o samostatný výzkum, ale spíše jednoduchý vývoj, což dokládá i fakt, že v některých odděleních VaV nepracují žádní vysokoškoláci.

39


Obrázek 24: Dostupnost specializovaných vstupů (% firem)

Určitě ano

Spíše ano

Spíše ne

průměrnou známku místní úřady (magistrát, městský nebo obecní úřad) dle místa působnosti podniku. Nejhůře byla hodnocena činnost CzechTrade a krajského zastoupení CzechInvestu. Toto hodnocení může souviset i s tím, zda daná firma přišla s agenturou do styku či nikoliv a zda proběhl kontakt podle jejích představ. Hodnocení kraje jako místa pro podnikání je také průměrné.

Určitě ne

Lidské zdroje Kapitálové zdroje

Tabulka 10: Hodnocení institucí Karlovarského kraje

Infrastruktura Přírodní zdroje 0%

20%

40%

60%

80%

100%

Hodnocení dalších faktorů vyznívá lépe, zejména pro faktory na straně poptávky – 41 % podniků zcela a 35 % spíše souhlasí s tím, že dodává své výstupy náročným zákazníkům, tedy těm, kteří svými požadavky na kvalitu výrobků mohou předvídat celkové budoucí trendy v oboru. Nejvíce s tímto výrokem souhlasily firmy s VaV oddělením (93 %) a firmy elektrotechnického a elektronického průmyslu (90 %). Naopak nejméně souhlasily firmy odvětví služeb (33 %) a chemického průmyslu (50 %). Přibližně 65 % manažerů podniků si myslí, že v kraji mají schopné a přizpůsobivé místní subdodavatele (viz obrázek 25).

Spíše ano

Spíše ne

2,92

CzechInvest

2,74

Poradenské/ konzultační firmy

2,72

Krajská hospodářská komora

2,67

Úřad práce

2,60

Magistrát, MÚ, OÚ

2,51

Kraj jako místo pro podnikání

2,51

Krajský úřad

2,31

Banky/finanční instituce

2,25

Místní dodavatelé

2,18

Poznámka: Vyšší hodnota = horší hodnocení.

Za silnou stránku kraje byla jednoznačně označena jeho geografická poloha, zejména díky blízkosti západní Evropy. Dále podniky zmínily jako výhodu stále relativně nižší vstupní náklady, především na pracovní sílu, a tradici průmyslové výroby a lázeňství v kraji. Naopak slabou stránkou je podle podniků nejčastěji kvalifikace pracovní síly a v kontrastu s dobrou geografickou polohou kraje jeho špatná dopravní dostupnost. Kromě toho byl častěji zmíněn také určitý nezájem veřejné správy o dění v kraji a nedostatečný patriotismus ve vztahu k místním podnikům a podnikatelům.

Obrázek 25: Význam podmínek podnikání v oboru (% firem)

Určitě ano

CzechTrade

Určitě ne

oborové investice náročná poptávka

Konkurenceschopnost Pardubického kraje V Pardubickém kraji proběhl průzkum prostředí pro spolupráci v oblasti výzkumu a vývoje v roce 2006 mezi 142 významnými podnikatelskými subjekty a zaměstnavateli. Průzkum byl realizován v rámci společného výzkumného projektu ve spolupráci s fakultou Ekonomicko-správní Univerzity Pardubice. Důraz byl kladen na inovace, výzkum a vývoj a potenciál klastrování v daném oboru podnikání.

schopní dodavatelé kooperace, sítě 0%

20%

40%

60%

80%

100%

Zajímavé jsou odpovědi u zahraničních firem, neboť vazby s místními firmami jsou klíčové pro udržitelnost jejich investice a také pro celkový ekonomický přínos. V tomto případě je hodnocení podprůměrné – pouze 55 % podniků zahraničních majitelů souhlasí s tímto výrokem. Nejhůře byly hodnoceny vzájemné vztahy podniků v daném oboru. Firmy zde působí spíše nebo úplně izolovaně (56 %). Výrazně pozitivně jsou tyto vztahy hodnoceny podniky s oddělením VaV, které tedy mají blíže ke svým partnerům než podniky ostatní.

Na prvním místě mezi faktory negativně působícími na současný a další rozvoj firem (viz tabulka 11) je zahraniční konkurence (42 % dotazovaných, přičemž exportéři 59 % a investující 55 %) – to ukazuje na velkou vazbu místní ekonomiky na zahraniční trhy. Na druhém místě je už cena materiálu (39 %, nejvíce 59 % u exportérů a 57 % u firem, které hodlají investovat, zatímco zahraniční a VaV podniky hlásí pouze 36 %), která naopak naznačuje, že podniky se často snaží prosadit nízkou cenou.

Naopak podprůměrný podíl podniků souhlasil s tímto výrokem v případě zahraničních majitelů – i toto číslo, společně s hodnocením dodavatelů, může ukazovat, že zahraniční podniky nejsou v kraji zatím významněji zakotveny a svázány s místním prostředím a aktivitami (duální sektorová struktura).

Situaci na trhu (ekonomickou situaci ČR) považuje za bariéru dalšího rozvoje 36 % firem (43 % pardubické firmy, 19 % zahraniční podniky) – tento faktor postupně ztrácí svůj význam od poloviny 90. let, kdy jej uvádělo přes 80 % podniků. Na čtvrtém místě je dostupnost kvalifikovaných pracovníků s 35 % odpovědí. I v souvislosti s odpověďmi na další otázky se ukazuje, že 8–16% nezaměstnanost (v některých regionech) sama o sobě není zárukou dostatečné nabídky pracovníků.

Hodnocení institucionální kvality se v Karlovarském kraji pohybuje na průměrné úrovni (viz tabulka 10). Poměrně dobře byl hodnocen Krajský úřad, který obdržel na pětistupňové škále známku 2,31. Ještě lépe byly hodnoceny banky a jiné finanční instituce a také místní dodavatelé. Ze zbylých veřejných institucí obdržely

S určitým odstupem jsou na pátém místě společně náklady na pracovní sílu a energetické náklady s 27 % odpo-

40


– více než 60 % odpovědí určitě ano a spíše ano nacházíme v chemickém a strojírenském průmyslu a ve stavebnictví, naopak nejhorší hodnocení obdržela kovovýroba a slévárenství (20 % spokojených) a překvapivě i tradiční textil a elektrotechnika (40 %), i když u každého z nich je důvod jiný – zaměstnanci z textilu přirozeně ubývají (odcházejí do důchodu), zatímco v elektrotechnickém průmyslu je velká poptávka (viz obrázek 26).

vědí, ovšem opět různě zastoupeny v jednotlivých kategoriích podniků – pro investující a VaV podniky představují mzdové náklady problém ve více než třetině případů. Náklady na energie nejčastěji (36 %) zmiňují rovněž investující podniky, nejméně pak zahraniční podniky (14 %). Opět jde o nákladové faktory, které nejčastěji uvádějí podniky prosazující se nižší cenou svých výrobků nebo v ostré konkurenci asijských ekonomik. Proto není překvapující, že problematika vysokých mzdových nákladů není zmiňována podniky, které platí absolutně nejvyšší mzdy.

Obrázek 26: Dostupnost specializovaných vstupů (% firem)

Určitě ano

Tabulka 11: Překážky rozvoje podnikání (% firem) Zahraniční konkurence Cena materiálu Situace na trhu Dostupnost kvalifikovaných pracovníků Náklady na pracovní sílu Energetické náklady Domácí konkurence Legislativní omezení Zastaralé stroje Dostupnost financí Nedostatečné prostory

42 39 36 35 27 27 24 22 14 13 11

Spíše ano

Spíše ne

Určitě ne

Lidské zdroje Kapitálové zdroje Infrastruktura Přírodní zdroje 0%

20%

40%

60%

80%

100%

Kapitálové zdroje hodnotí jako dostatečné 45 % podniků – opět nadpoloviční spokojenost je v Pardubicích a také u firem s VaV – zde hraje roli tradice a ukotvení těchto firem. Není překvapením, že přírodní zdroje nepovažují firmy v kraji za důležité s výjimkou několika výrobců stavebních hmot, potravinářských a chemických podniků.

Domácí konkurence společně s legislativními omezeními (šedá ekonomika, vymahatelnost práva, neplacení faktur) je uváděna nejčastěji (24 %, resp. 34 %) jako bariéra rozvoje. Pardubické podniky označily také nejčastěji za bariéru rozvoje zastaralé technické vybavení (18 %) a dostupnost finančních prostředků (24 %).

Obrázek 27 ukazuje vztah ke třem dalším faktorům, kde za relativně nejlepší je možno považovat podmínky poptávky – tedy to, že firmy dodávají pro náročné koncové zákazníky, světové lídry ve svém oboru. S tímto tvrzením souhlasí 75 % všech firem, opět nejvíce (přes 80 %) v chemickém a strojírenském průmyslu, v elektrotechnickém pak 77 %, nejméně v potravinářství a výrobě nábytku (kolem 50 %).

Ekonomika Pardubického kraje jako celek je velmi významně exportně orientovaná, dominantní (65 %) je orientace na západní Evropu, kam míří dokonce více než 80 % zboží a služeb pardubických firem stejně jako podniků zahraničních majitelů (na trh v ČR míří 22 % firem, do Pardubického kraje 4 % a do východní Evropy 7 %). Tyto pozitivní údaje však musí být vnímány v celém kontextu, spolu s exportem roste i závislost místní ekonomiky na možných recesích ekonomiky globální. Naopak podniky s vlastní VaV základnou exportují do zahraničí přibližně polovinu své produkce, druhá míří na domácí trh, především mimo Pardubický kraj.

Obrázek 27: Firemní strategie, faktory poptávky, podpůrná odvětví (% firem)

Určitě ano

Spíše ano

Spíše ne

Určitě ne

A

Místním výrobcům se dosud nepodařilo nalézt dostatek místních dodavatelů přírodních zdrojů a subdodavatelů a spolu s vývozem tak rostou i dovozy, takže peníze přicházející do regionu v něm nezůstávají v žádoucí míře. Poměrně vysoká závislost zahraničních výrobců na dovozu by měla být výzvou pro domácí subdodavatele.

B C D E

Při zjišťování potenciálu spolupráce (klastrování) v daných oborech byla při hodnocení přítomnosti specializovaných vstupů nejvýše hodnocena infrastruktura (fyzická, administrativní, informační, vědeckotechnologická) s téměř 60 % odpovědí určitě ano a spíše ano. Ovšem je zde patrná koncentrace spokojenosti s infrastrukturou do centra kraje. Zde dosahuje spokojenost 90 %, což znamená, že na jiných místech kraje negativní odpovědi převažují. Významnou subjektivně vnímanou podmínku faktorů průzkum neodhalil.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Poznámka: A – Firmy mají agresivní, na inovacích založenou konkurenční strategii (silná rivalita), B – Podnikatelské klima vede k trvalým investicím a kontinuální snaze zlepšovat a inovovat, C – Firmy dodávají pro náročné zákazníky, D – V kraji fungují přizpůsobiví místní subdodavatelé a firmy v navazujících odvětvích, E – Vztahy firem lze charakterizovat spíše jako kooperační/ multilaterální než jako izolované.

Pozitivní a podněcující podnikatelské klima, firemní strategii zaměřenou na inovace, můžeme nejčastěji najít v chemickém průmyslu (80 % pozitivních odpovědí), dále pak ve službách (87,5 % na menším vzorku) a ve stavebnictví a výrobě stavebních hmot. Elektrotech-

Lidské zdroje jsou považovány za dostatečně dostupné v méně než 50 % podniků. Nejlepší výsledky jsou opět v Pardubicích (55% spokojenost) a u zahraničních firem (53%). Zajímavý je pohled na jednotlivá odvětví průmyslu

41


uváděn CzechInvest, CzechTrade, podnikatelské svazy a sdružení, dodavatelé a odběratelé. Přibližně polovina těchto firem má také vlastní oddělení VaV (především v chemickém a textilním průmyslu).

nický průmysl je pak v rámci průzkumu průměrný s 66% mírou souhlasu s tímto tvrzením. Jenom o něco méně než 65 % firem souhlasí s tvrzením, že v kraji existují schopní dodavatelé a firmy v návazných odvětvích. Nejlépe z tohoto hodnocení vychází strojírenství a kovozpracující průmysl s více než 80% podporou, následuje elektrotechnický (75 %) a chemický (70 %) průmysl.

Celkově v odděleních VaV pracuje pouze 714 pracovníků, což představuje 2,73% podíl na celkovém počtu zaměstnanců všech firem. Ze všech dotazovaných podniků uvedly pouze tři, že mají vlastní výzkum, v těchto podnicích ovšem pracuje skoro polovina všech zaměstnanců oddělení VaV. Další firmy se zabývají buď inovacemi stávajících výrobků nebo přizpůsobením výrobků specifickým podmínkám různých trhů.

Klíčová průmyslová odvětví kraje dávají v této odpovědi velmi pozitivní obraz o schopnostech místních malých a středních podniků zapojit se do daných hodnotových řetězců. Pozitivní je i fakt, že více než 75 % zahraničních podniků s tímto tvrzením souhlasí – v řadě případů v jiných městech nedošlo k takovému provázání nově příchozích investorů a existujících místních firem. Problematické z pohledu potenciálu vytvoření klastru zůstávají pouze vztahy mezi firmami, které jsou častěji hodnoceny jako izolované než jako kooperační. Nejlépe se hodnotí kovozpracující (75 %) a strojírenský průmysl (68 %), v menším vzorku i služby (75 %), naopak chemický průmysl udává pouze 40% a elektrotechnický 33% souhlas.

Třicet devět VaV podniků je kromě nevyššího tempa růstu podílů vysokoškoláků a středoškoláků v čele i v jiných statistikách, především se jedná o nová pracovní místa spojená s investicemi v následujících 2–3 letech. Z celkového počtu 1600 jich 1200 připadá na VaV podniky, čímž se zvýší jejich zaměstnanost o 10,5 p.b. VaV podniky také nejaktivněji participují na dotačních titulech. Více než 82 % podniků se uchází, je připraveno nebo zvažuje ucházet se o spolufinancování projektů ze Strukturálních fondů EU, případně dotací od státu/kraje. Na druhé straně musíme uvést, že VaV podniky mají nejnižší prodej na zaměstnance (2 mil. Kč) a nižší export (pouze 56 % hodnoty produkce míří do zahraničí) než jiné podniky v průzkumu.

Po sečtení hodnocení všech charakteristik má nejblíže ke splnění podmínek vzniku (existence) klastru chemický průmysl následován strojírenstvím. Ve vztazích firem ovšem existují bariéry, firmy působí izolovaně a nespolupracují. V chemickém průmyslu je tedy v kraji nevyužitý potenciál spolupráce. Elektrotechnický průmysl je sice velmi rozvinutý a táhne např. exportní orientaci místní ekonomiky, ale firmy působí spíše izolovaně, mají problémy s lidskými zdroji a nemají takové zastoupení výzkumu a vývoje – a koneckonců jim chybí i silná tradiční vysoká škola v oboru.

Inovační aktivity jsou podle vlastního vyjádření pro všechny podniky velmi významné, nejčastěji (z 56 %) kvůli zlepšení kvality výrobků nebo služeb, dále pro rozšíření sortimentu výrobků (37 %) a pro rozšíření trhu nebo zvýšení tržního podílu (35 %). Firmy s odděleními VaV přikládají těmto třem tvrzením ještě větší význam, naopak snížení nákladů práce na jednotku produkce (tedy zvýšení produktivity práce) je pro ně méně důležité. 53 % pardubických firem klade důraz na rozšíření trhu, 34 % exportujících a 31 % zahraničních firem spojuje inovační aktivity se snížením materiálové a energetické náročnosti a pro 38 % investujících firem mají inovační aktivity význam pro rozšíření výrobní kapacity. Na druhé straně spektra je zlepšení vlivu na životní prostředí a splnění regulačních opatření.

Od veřejné správy podniky neočekávají aktivní roli při organizaci a zřizování klastru, nicméně uvítají, pokud následně do již vytvořeného klastru vstoupí jako rovnoprávný člen. S těmito názory, které signalizují obecnou nedůvěru k veřejným sektorem organizovaným akcím typu klastrování pro soukromý sektor, jsme se setkali napříč pohovory v podnicích. Velmi příznivé jsou informace o nově plánovaných investicích. Investovat do rozšíření výroby a modernizace technologií se chystalo více než polovina všech podniků a to v roce 2006 i 2007, dalších 26 % firem tuto možnost zvažuje. Celková investiční aktivita přes 1,3 miliardy korun však ve srovnání s obratem zkoumaných firem není příliš vysoká (1,5 %), v přepočtu na jednoho zaměstnance dosahuje cca 50 tisíc korun. Podniky dále uvedly, že tyto investice vytvoří téměř 1600 nových pracovních míst (téměř 40 % jich připadá na Pardubice – především novou průmyslovou zónu), přestože jsou většinou zaměřené na zvýšení efektivity a kvality výroby, což je naopak vyšší relativní podíl (cca 6 % celkového počtu zaměstnanců) než v jiných průzkumech.

Tabulka 12: Omezení inovačních aktivit (% firem)

Příliš vysoké náklady Nedostatek finančních zdrojů Nedostatek kvalifikovaných pracovníků Nadměrná ekonomická rizika Nedostatečně pružné regulace a normy Malý zájem zákazníků o nové produkty Nedostatek informací o trzích Nedostatek informací o technologii Nepružnost podnikové organ. struktury

Pozitivní údaje byly zjištěny u potenciálu výzkumu a vývoje ve zkoumaných firmách. Více než 34 % podniků (nejčastěji v tradičních oborech – strojírenství, elektronický a elektrotechnický průmysl) má vlastní oddělení výzkumu a vývoje, která se podílejí na vývoji nových výrobků a technologií, a dalších téměř 10 % podniků se je chystá vytvořit. Více než 16 % podniků odpovědělo, že služby VaV nakupují u jiných institucí, nejvíce u místních výzkumných ústavů a VŠ. Mezi dalšími institucemi, se kterými podniky v oblasti VaV spolupracují, byl nejčastěji

Všechny firmy 49 37 25 22 7 6 4 3 2

Firmy s VaV 62 54 33 23 8 5 8 3 0

Současně je důležité znát důvody, které podnikům brání více inovovat (viz tabulka 12) – na prvním místě jsou to vysoké náklady a nedostatek finančních zdrojů. Následuje nedostatek kvalifikovaných pracovníků, kteří jsou schopni inovovat, a nadměrná ekonomická rizika. Velkou aktivitu lze pozorovat ve vztahu ke Strukturálním fondům EU, kde 36 % všech podniků připravuje projekty a dalších 36 % o této možnosti uvažuje, nejčastěji v oblasti výzkumu a vývoje, nákupu technologií a vzdělávání.

42

KVALITA LIDSKÝCH ZDROJŮ ● KVALITA LIDSKÝCH ZDROJŮ V REGIONECH

3. Kvalita a flexibilita lidských zdrojů v regionech ČR Kvalita lidských zdrojů je významným faktorem potenciálních možností rozvoje a konkurenceschopnosti jednotlivých regionů ČR. Rozhodujícími faktory, které ovlivňují kvalitu lidských zdrojů, jsou především vzdělávací příležitosti a pracovní příležitosti v daném regionu. V neposlední řadě hraje důležitou roli i regionální politika v oblasti veřejného sektoru, zejména ve vzdělávání a při podpoře podnikání. Proto za analytickou jednotku byly zvoleny kraje, jejichž zastupitelstva mohou v rámci svých samosprávných pravomocí do určité míry ovlivnit směřování jednotlivých krajů ke znalostně založeným ekonomickým celkům. Krajské měřítko má však na druhé straně určitou nevýhodu, neboť jednotlivé kraje nemají stejnou velikost a v počtu obyvatelstva se liší až čtyřnásobně.

Praha jako nejvýznamnější vysokoškolské centrum ČR s vysokou koncentrací nejen orgánů celorepublikové státní správy, ale i znalostně náročných odvětví průmyslu a služeb vykazuje zásadně odlišnou vzdělanostní strukturu od ostatních krajů ČR. V roce 2006 zde nedosahoval podíl obyvatelstva se základním vzděláním a bez vzdělání ani 5 %, naproti tomu podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva tvořil více jak jednu čtvrtinu. Praha má ve srovnání s ostatními kraji i vysoké procento maturantů, takže celkový podíl obyvatelstva, které disponuje středoškolským vzděláním s maturitou a vysokoškolským vzděláním, se blíží třem čtvrtinám. Obrázek 1: Srovnání vzdělanostní struktury krajů (2006)

Pozornost je věnována analýze rozdílů mezi kraji co do různých aspektů kvality lidských zdrojů. Je sledována úroveň vzdělání populace jednak celkem a jednak v rámci jednotlivých věkových skupin, dále kvalifikační náročnost pracovních příležitostí a také vybrané charakteristiky flexibility lidských zdrojů v podobě podnikání a pružných pracovních úvazků.

8

8

15

13

16

9

5

8 28

10

11 11

3.1 Vzdělanostní charakteristiky lidských zdrojů v regionech

14

9

10

11

12 11 12

11

10

8 16

11

Tato část se zaměřuje na základní charakteristiky vzdělanosti lidských zdrojů v regionech jako jsou vzdělanostní struktura a vzdělanostní mobilita. Zvláštní pozornost je věnována studujícím v terciární sféře, kteří představují budoucí potenciál kvalifikovaných pracovních sil, a také účasti na dalším vzdělávání, která vypovídá o tom, do jaké míry si dospělí doplňují a inovují potřebné znalosti a dovednosti.

12

9

12

8

Vzdělanostní struktura +

Jednou ze základních charakteristik kvality lidských zdrojů je vzdělanostní struktura populace vyjádřená podílem obyvatelstva ve věku 25–64 let, které dosáhlo jednotlivých úrovní vzdělání, na celkovém počtu obyvatel této věkové skupiny. Vzdělanostní struktura ekonomicky aktivních obyvatel v jednotlivých krajích vypovídá o kvalitě lidských zdrojů, které má daný region k dispozici. Vzhledem k tomu, že podíl nekvalifikovaných činností stále klesá, stává se základním předpokladem pro uplatnění na trhu práce alespoň středoškolské vzdělání a odborná kvalifikace. Pro ekonomický rozvoj krajů je důležité zejména zastoupení obyvatel s vyšší úrovní vzdělání, kteří jsou schopni vytvářet a aplikovat nové poznatky a podílet se na rozvoji znalostně náročných oborů činnosti a odvětví hospodářství kraje.

ISCED 0–2

ISCED 3,4

ISCED 5,6

+

-

-

+

+

-

-

+

-

-

+

+

-

-

+

procentuální zastoupení vyšší než průměr ČR

-

procentuální zastoupení nižší než průměr ČR

6

podíl ISCED 0–2 na populaci 25–64 let (%)

6

podíl ISCED 5,6 na populaci 25–64 let (%)

Pramen: ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.

Druhým regionem s výraznějším podílem terciárně vzdělaného obyvatelstva (16 %) je Jihomoravský kraj s významným vysokoškolským centrem Brnem. Nicméně zde tvoří lidé se středoškolským vzděláním s maturitou a s vysokoškolským vzděláním již pouze polovinu obyvatelstva. Je nutno si ovšem uvědomit, že Praha je vyčleněna jako region samostatně, kdybychom ji posuzovali společně se Středočeským krajem obraz by byl poněkud jiný. Na druhé straně spektra regionů s nejnižší úrovní vzdělanosti se nacházejí kraje severozápadních Čech – Ústecký, Karlovarský a Liberecký. Zdaleka nejhorší vzdělanostní strukturu v celé ČR má Ústecký kraj s největším podílem populace se základním vzděláním a bez vzdělání (15,5 %) a nejmenším podílem populace s terciárním vzděláním (8,2 %). Avšak i tento kraj přesahuje cíl, který si v rámci Lisabonské strategie dala Evropská unie, tj. alespoň 80 % obyvatelstva ve věku 25–64 let se středoškolským a vyšším vzděláním. Přestože ve dvou z těchto krajů (Ústeckém a Libereckém) existují již dlouhodobě veřejné vysokoškolské instituce, jejich vliv se dosud výrazněji neprojevil ve zvýšení podílu terciárně vzdělaných. Jiná situace je v Karlovarském kraji, kde se teprve postupně buduje vysokoškolská instituce, která je soukromá a zatím pouze bakalářského typu.

Jak ukazuje obrázek 1 a podrobněji tabulka 1A v příloze, vzdělanostní struktura je v krajích ČR poměrně rovnoměrná, co se týká středoškolsky vzdělaného obyvatelstva (ISCED 3). Regionální rozdíly se ovšem projevují v zastoupení osob se základním vzděláním a bez vzdělání (ISCED 0–2) a terciárně vzdělaných osob (ISCED 5, 6). Tyto rozdíly kromě jiného odrážejí i odlišnosti ve struktuře pracovních příležitostí lokalizovaných v jednotlivých krajích a v jejich kvalifikační náročnosti. Může se však projevit i vliv dojížďky do zaměstnání, kdy kvalifikovaná pracovní síla s trvalým bydlištěm v daném kraji dojíždí do zaměstnání mimo kraj, stejně jako skutečnost, že kvalifikovaná pracovní síla zastává pracovní pozici s nižší kvalifikační náročností.

43


Obrázek 3: Podíl terciárně vzdělaných na populaci 25–64 let (v %)

Obrázek 2: Podíl osob se základním vzděláním a bez vzdělání na populaci 25–64 let (v %) 20,6

UNL

15,7

LIB

12,9 15,2

STC

18,7

10,2

OLO

9,8

8,8

ČR

9,7

VYS

8,3

JHC

PAR

14,0

ZLI

13,4

8,2

JHM

JHC

14,1

10,6

MVS

13,1

VYS

13,0

STC

12,6

PLZ

9,6

KVH

7,9

PAR

8,8

PHA

4,8

0,0

5,0

PLZ

11,7

LIB

2000

10,5

KVA

2006

6,2

UNL 10,0

15,0

20,0

25,0

Pramen: ČSÚ (2000, 2006f), vlastní výpočty.

13,6

13,5 10,0 12,1 9,3 11,9 9,3 11,7 9,1 11,5 9,1 11,5 8,1 10,7 6,8 10,7 8,9 10,7 7,9 9,1 7,6 8,4 7,1 8,2

OLO

14,6

10,9

ZLI

11,0

ČR

16,6

MVS

9,4

KVH

17,9

27,5

14,0 16,0

JHM

18,3

KVA

24,1

PHA

0,0

5,0

10,0

15,0

2000 2006

20,0

25,0

30,0

35,0

Pramen: ČSÚ (2000, 2006f), vlastní výpočty.

Vzdělanostní struktura a rozdíly v hrubém domácím produktu

Sledujeme-li vývoj od roku 2000 (viz obrázky 2 a 3), projevuje se v něm především snižování podílu obyvatelstva se základním vzděláním a bez vzdělání. Dochází k tomu nejen v krajích, kde je zatím relativně vysoký podíl nízkokvalifikovaného obyvatelstva (např. Ústecký kraj), ale i v krajích charakterizovaných jeho malým podílem (Praha). V krajích s nepříznivou strukturou, tj. s vysokým zastoupením populace se základním vzděláním je vývoj charakteristický rychlejší dynamikou, tedy vyšším poklesem tohoto podílu. V některých dalších krajích došlo mezi roky 2000 a 2006 ke skutečně dynamickému snižování podílu obyvatel se základním vzděláním a bez vzdělání. Příkladem je Středočeský kraj s poklesem o 7,7 p.b., a Olomoucký kraj s poklesem o 6,1 p.b.

Rozdíly v hrubém domácím produktu připadající na terciárně vzdělanou pracovní sílu v krajích ČR ukazuje obrázek 4. Znázorňuje vztah mezi podílem terciárně vzdělané pracovní síly (obyvatelstva ve věku 25–64 let) a výší hrubého domácího produktu připadajícího na jednoho obyvatele v jednotlivých krajích České republiky. Z tohoto vztahu můžeme odvodit rozdíly v přínosech terciárně vzdělané pracovní síly k ekonomické úrovni jednotlivých krajů, pokud budeme abstrahovat od dalších faktorů ovlivňujících výši hrubého domácího produktu. Z obrázku je patrné, že Praha zásadně ovlivňuje průměr České republiky co se týká podílu terciárně vzdělaného obyvatelstva i výše hrubého domácího produktu. Tato pozice Prahy jako hlavního města ČR není v evropském měřítku nijak výjimečná. Tam, kde se hlavní město statisticky uvažuje jako samostatný region bez svého přirozeného zázemí, kterým je v případě ČR Středočeský kraj, je nutno počítat s atypickými charakteristikami v oblasti sociální i ekonomické. Mezi příčiny např. patří, že do hlavního města jsou situovány největší vysoké školy v zemi a centra kulturních institucí, že se sem soustřeďují sídla firem, realizuje se zde velký podíl maloobchodního i velkoobchodního obratu, je zde centrum dopravní infrastruktury a logistiky apod.

Podíl obyvatelstva se středoškolským vzděláním zůstal ve všech krajích relativně stabilní, projevila se však diferenciace uvnitř této skupiny, a to mírný posun ve prospěch středoškolského vzdělání s maturitou. Pozitivní vývoj, který vedl ke zvýšení podílu terciárně vzdělaných osob v populaci, se projevil s největší dynamikou v Královéhradeckém kraji (4,2 p.b.) a ve Středočeském kraji (3,9 p.b.). Lze se domnívat, že ve Středočeském kraji to byl důsledek zejména expanze pražské aglomerace do satelitních městeček, kam se pravděpodobně stěhuje obyvatelstvo s relativně vysokou úrovní dosaženého vzdělání. V případě Královéhradeckého kraje lze uvažovat o pozitivním vlivu tamějších institucí terciárního vzdělávání a rovněž skladby pracovních příležitostí, která je relativně příznivá z hlediska náročnosti na dosaženou kvalifikaci. Absolventi terciárního studia, zejména vysokých škol, nacházejí odpovídající uplatnění v regionu a nemají důvod tento kraj opouštět a stěhovat se za prací do jiných částí republiky.

Vzhledem k mimořádné pozici Prahy se všechny ostatní kraje ocitají pod průměrem České republiky. Většinou se proto nacházejí ve čtvrtém kvadrantu zmíněného obrázku. V rámci tohoto kvadrantu lze dále identifikovat různé skupiny krajů vyznačujících se obdobnými sociálně ekonomickými charakteristikami.

44


Obrázek 4: Terciárně vzdělaná populace (2006) a HDP na obyvatele (2005) 400 000

650 000 PHA 550 000

300 000

ČR PLZ STC LIB

250 000

KVA

VYS MVS ZLI UNL

450 000

JHC PAR

KVH

JHM

350 000

OLO

200 000

HDP na obyvatele (Praha)

HDP na obyvatele

350 000

250 000

150 000

150 000 5

10

15

20

25

30

Podíl obyvatelstva s terciárním vzděláním na populaci 25-64 let (%)

Poznámka: HDP Prahy je z důvodu čitelnosti grafu znázorněno na vlastní ose (vpravo), HDP ostatních krajů je znázorněno na levé ose, skutečná vzdálenost Prahy od ostatních regionů je ve směru osy x ještě výraznější než na obrázku. Pramen: ČSÚ (2006c, 2006d), vlastní výpočty.

Ve čtvrtém kvadrantu se nacházejí kraje, které mají nízký podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva a zároveň nízký hrubý domácí produkt – Karlovarský, Ústecký a Liberecký. V těchto krajích není dostatečný potenciál vzdělaného obyvatelstva, které by mohlo táhnout ekonomický rozvoj. Dále se zde nachází skupina krajů, jejichž situace je z hlediska zkoumaného vztahu také málo příznivá, tzn. že mají vyšší podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva, ale nízký hrubý domácí produkt – k nim patří moravské kraje Olomoucký, Zlínský a Moravskoslezský.

mladá generace musí nalézt odpovídající pracovní uplatnění, aby z daného kraje neodcházela. Pro konkurenceschopnost ekonomiky je důležité, aby věkové skupiny vstupující na trh práce dosáhly vyšší úrovně vzdělání než věkové skupiny, které trh práce opouštějí. Proto je analýza vzdělanostní mobility založena na porovnání vzdělanostní úrovně obyvatelstva ve věku 25–29 let a ve věku 60–64 let. Vzdělanostní úroveň je vyjádřena jako podíl osob s terciárním vzděláním v příslušné věkové skupině.

Do skupiny krajů, které také nevyužívají dostatečně svůj potenciál, patří i Vysočina a Pardubický kraj. Tyto kraje zhodnocují svůj potenciál terciárně vzdělaného obyvatelstva pouze o něco málo lépe než předchozí tři kraje. Další skupina krajů se vyznačuje vyšší hodnotou hrubého domácího produktu při podobném podílu terciárně vzdělaného obyvatelstva jako předchozí skupina. Lze tedy konstatovat, že tyto kraje zhodnocují svůj potenciál terciárně vzdělané pracovní síly lépe – je to Plzeňský kraj, Středočeský kraj a Jihočeský kraj.

Obrázek 5: Podíl terciárně vzdělaných ve věkových skupinách 25–29 a 60–64 (rok 2006, v %)

PHA

24,2 22,9

KVH

8,2

20,6

JHM

12,9

MVS

Královéhradecký a Jihomoravský se v uvedeném obrázku umístily ve třetím kvadrantu; mají v rámci ČR vyšší hrubý domácí produkt srovnatelný s předchozí skupinou, ale také po Praze nejvyšší podíl terciárně vzdělané populace. V těchto krajích tedy vzdělaná pracovní síla přináší adekvátní příspěvek k ekonomické úrovni – k hrubému domácímu produktu statisticky vykazovanému v těchto krajích.

OLO

Vzdělanostní mobilita

UNL

Růst vzdělanostní úrovně obyvatelstva je předurčován vzestupnou vzdělanostní mobilitou, která vyjadřuje skutečnost, že děti dosahují vyšší úrovně vzdělání než jejich rodiče, resp. že mladší věkové skupiny převyšují svojí vzdělanostní úrovní starší věkové skupiny. Dynamika mezigenerační mobility je výrazně ovlivněna výchozí vzdělanostní úrovní, tj. podílem terciárně vzdělaného obyvatelstva ve věkových skupinách, které jsou základnou pro srovnávání. Nezanedbatelný je rovněž vliv změn v kvalifikační náročnosti pracovních příležitostí. Vzdělaná

JHC

11,7

17,8

7,3

ČR

17,2

11,7

17,2

PAR

9,2

13,3

3,9

12,2 8,5

STC LIB PLZ 6,8

KVA

11,7 10,5 10,9

14,2

25–29

8,8 9,4

60–64

10,5

0,0

5,0

10,0

15,0


45

18,0

7,6

ZLI

18,8 18,0

11,5

VYS

27,3

20,0

25,0

30,0


Jak ukazuje obrázek 5, v roce 2006 se ve většině krajů prosadila pozitivní vzdělanostní mobilita (podrobněji viz tabulka 2A v příloze). Výjimku tvoří Karlovarský, Liberecký a Plzeňský kraj. Tyto kraje mají také nejnižší podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva ve věkové skupině 25–29 let z celé ČR. Zdaleka nejhorší je situace v Karlovarském kraji, který vykazuje pouze necelých 7 % terciárně vzdělaného obyvatelstva v této věkové skupině. Tento podíl je dokonce o 3,7 p.b. nižší než ve věkové skupině 60–64 let, což znamená negativní vzdělanostní mobilitu. Snižování podílu kvalifikovaných pracovních sil v těchto krajích snižuje jejich schopnost absorbovat investice do znalostně náročných odvětví průmyslu a rozvíjet znalostně náročné služby. To má nepříznivý vliv na jejich konkurenceschopnost v rámci ČR a samozřejmě i v rámci přeshraniční spolupráce, protože dva z těchto krajů sousedí s Německem.

nejvyšší podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva ve věkové skupině 60–64 let (24,2 %) v rámci ČR. Tato výchozí situace ani neumožňuje příliš dynamickou vzdělanostní mobilitu, nicméně rozdíl v podílu terciárně vzdělaných mladých lidí je zde oproti skupině 60–64 let 3 p.b. Obrázek 7: Podíl terciárně vzdělaných ve věkových skupinách 25–29 a 30–34 (2003, v %)

JHM

10 10 10

MVS KVH

8

VYS JHC 5

ZLI PAR PLZ 3

PLZ LIB

UNL

7

KVA

3

0,0

5,0

30–34

7

25–29 8

10,0

15,0

20,0

25,0

Pramen: ČSÚ (2003b), vlastní výpočty.

Sledujeme-li vývoj od roku 2000 (viz obrázky 6, 7, 8) je především důležité poukázat na to, že podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva je v roce 2000 skoro ve všech krajích vyšší ve věkové skupině 30–34 let než v mladší věkové skupině 25–29 let, kdy mladí lidé tradičně dokončují vysokoškolské studium. Nejvýrazněji se tato situace projevila v Praze, kde rozdíl v podílu terciárně vzdělaných ve věku 25–29 let a 30–34 let činil 11,7 p.b. V roce 2003 se tento trend láme a v roce 2006 je již ve všech krajích kromě Prahy vyšší podíl terciárně vzdělaných ve věkové skupině 25–29 let oproti následující věkové skupině 30– 34 let. To může být ovlivněno tím, že studenti dokončovali terciární vzdělání v průměru později, protože z důvodu nedostatečných kapacit vysokoškolského systému později studium zahajovali nebo jej častěji přerušovali z důvodu získání praxe, studia v zahraničí, změny studijního oboru apod. V současné době se situace normalizuje, přičemž určitý vliv jistě mělo zavedení poplatků za prodlužování studia oproti standardní době a také rozmach kratších bakalářských vysokoškolských programů, které mladí lidé ukončují v nižším věku. Sledujeme-li vývoj od roku 2000 v jednotlivých krajích, můžeme identifikovat skupinu krajů – Karlovarský, Liberecký a Ústecký, kde sice podíl terciárně vzdělaných od roku 2000 do roku 2006 stoupá ve věkové skupině 25–29 let, ale naopak klesá ve věkové skupině 30–34 let. V Plzeňském kraji dokonce mezi roky 2003 a 2006 klesal podíl terciárně vzdělaných v obou těchto věkových skupinách. I tím se tedy potvrzuje, že terciárně vzdělané obyvatelstvo tyto kraje opouští krátce po ukončení vysokoškolského studia a zřejmě hledá uplatnění jinde. To se

25–29

10

30,0

5

0,0

30–34

20,0

6

KVA

14 14

10,0

8

UNL

14

12

10 12 10 10 11 9 11 12 13 11

PAR

20

10

7

OLO

11

9

LIB

14

8

ZLI

11

6 7

OLO

9

STC

7 7

11 10

JHC

11

8 9 8

STC

13 13

14

9

VYS

32

ČR

11

KVH

Obrázek 6: Podíl terciárně vzdělaných ve věkových skupinách 25–29 a 30–34 (2000, v %)

JHM

21

12 12

MVS

Podobnou dynamiku ve vzdělanostní mobilitě má i Zlínský kraj (10,5 p.b.) a kraj Vysočina (10,4 p.b.), které mají také nadprůměrný podíl terciárně vzdělaných ve věkové skupině 25–29 let v rámci ČR. Tyto kraje mají tedy silný kvalifikační potenciál, který je do budoucna předpokladem jejich konkurenceschopného ekonomického rozvoje. Velmi významné je to pro Ústecký kraj, který tak rychle vyrovnává své dosavadní handicapy, co se týká vzdělanostní struktury populace.

16

16

ČR

Jiná situace je v Ústeckém kraji, který má sice také podprůměrný podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva ve věkové skupině 25–29 let (13,3 %), nicméně vykazuje vysokou změnu v podílu terciárně vzdělaných v rozsahu 9,4 p.b. oproti věkové skupině 60–64 let. Takto dynamická pozitivní vzdělanostní mobilita není ovšem nejvyšší v ČR. Nejvyšší mobilitu vykazuje Královéhradecký kraj (14,7 p.b.), který má vedle Prahy také vysoký podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva ve věkové skupině 25–29 let (22,9 %).

PHA

22 22

PHA

40,0

Pramen: ČSÚ (2000), vlastní výpočty.

Praha je opět specifická v tom, že vedle celkově vysoké vzdělanostní úrovně ve všech věkových skupinách má i

46


děje i v případě Ústeckého kraje, který vykazuje jinak velmi dynamický nárůst počtu terciárně vzdělaných ve věkové skupině 25–29 let.

v blízké budoucnosti, tzn. do jaké míry ovlivní současní studenti budoucí kvalifikační strukturu a tím i ekonomický rozvoj svých regionů. S ohledem na to jsou analyzovány jak údaje o podílu všech studentů, kteří studují v daném regionu, bez ohledu na místo trvalého bydliště, tak i údaje o podílu studentů, kteří studují v regionu svého trvalého bydliště a mimo něj (viz obrázek 9 a tabulka 3A v příloze).

Obrázek 8: Podíl terciárně vzdělaných ve věkových skupinách 25–29 a 30–34 (2006, v %)

PHA

27 15

JHM ČR

13

MVS

13

KVH

11

VYS

11

JHC

11

STC

10

ZLI

10

PAR

10

OLO

10

33

Obrázek 9: Podíly studentů v krajích na populaci příslušného kraje ve věku 25–29 let (2005, v %)

21 17 19

ZLI

23

8

LIB 6

UNL 5

KVA 0,0

5,0

4,5

12

13,2

OLO VYS

17 18

5,0

11

25,0

30,0

35,0


9,8

5,3

PLZ LIB

Naproti tomu lze vysledovat skupinu jiných krajů, které měly v roce 2000 podprůměrný podíl terciárně vzdělaného obyvatelstva ve věku 25–29 let, ale vykazují od roku 2000 velmi dynamický vývoj. Je to zejména Královéhradecký kraj (změna o 15,3 p.b.), Pardubický kraj (změna o 11 p.b.), kraj Vysočina (změna o 9,5 p.b.) a Zlínský kraj (změna o 10,8 p.b.).

16,1 16,0

3,1

JHC 20,0

11,5 16,1

PAR

25–29

7

15,0

16,1

3,9

ČR

30–34

15,9 10,6 14,5 8,9

4,0

UNL

3,6 6,2

20,5

13,1 10,5 12,0 11,9

STC

10,2

KVA 0,0

Studující v terciárním vzdělávání v regionech

32,1

15,8 16,5

0,5 0,8

KVH

17,7

17,4 10,3 16,4 16,9

MVS

13

10,0

8,7

12 18

47,1

19,1

JHM

18

8 9

PLZ

19,5 17,0

PHA

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

Podíl všech studentů s trvalým bydlištěm v daném kraji, kteří studují v ČR, na obyvatelstvu kraje ve věku 20–29 let (%) Podíl studentů, kteří studují v kraji svého trvalého bydliště, na obyvatelstvu kraje ve věku 20–29 let (%)

Vzhledem k tomu, že další rozvoj regionů se neobejde bez kvalitního a široce dostupného terciárního vzdělávání, je v dalším textu věnována pozornost počtu studujících v tomto stupni vzdělávání. Terciární vzdělávání je zúženo pouze na vzdělávání ve veřejných vysokých školách, je abstrahováno od studujících na soukromých vysokých 1 školách a vyšších odborných školách .

Podíl studentů studujích v daném kraji na obyvatelstvu kraje ve věku 20–29 let (%)

Rozsah přípravy mladých odborníků pro kvalifikované profese je analyzován pomocí počtu studentů veřejných vysokých škol vztaženého k věkové skupině obvyklé pro 2 absolvování tohoto vzdělání (20–29 let) . Zatímco v předchozím textu byly analyzovány údaje o terciárně vzdělaném obyvatelstvu, údaje o studujících ve veřejných vysokých školách by měly pomoci osvětlit situaci krajů

Poznámka: Údaje jsou počítány za fyzické osoby – občany ČR; údaje o studentech UK a VŠE jsou počítány po fakultách. Pramen: UIV (2006a); ČSÚ (2006a), vlastní výpočty.

Sledujeme-li podíl studujících na školách v daném kraji, je z obrázku 9 patrné, že jsou v ČR dva kraje, které nemají žádnou veřejnou vysokou školu. Zatímco Středočeský kraj je spádovou oblastí Prahy, pro Karlovarský kraj je tato situace značně nepříznivá, protože potenciální studenti musí odcházet do jiných krajů, což je nákladnější, a také se již do kraje nemusí vracet. Tato nepříznivá situace je částečně vyvažována přítomností soukromé Vysoké školy Karlovy Vary, o.p.s., ve které v roce 2005 studovalo 904 studentů s českým státním občanstvím, z toho 437 obyvatel Karlovarského kraje, tj. 48 % všech studujících.

1 Podle údajů ÚIV byl podíl studentů na soukromých vysokých a vyšších odborných školách v roce 2005 pouze 16,4 % celkového počtu studentů terciárního sektoru. Tito studenti nejsou do výpočtu zařazeni z důvodu velkého počtu soukromých škol a složité identifikace jejich sídla. 2 Věková skupina 20–29 let, ke které je počet studentů vztahován, byla vybrána podle obvyklého věku absolvování VŠ. Podle statistik ÚIV spadalo v roce 2005 do věkového rozmezí 20–29 let 84 % z celkového počtu absolventů veřejných vysokých škol.

47


Obrázek 10: Podíl studujících* a zaměstnanost v kvalifikačně náročných profesích (2006, v %) 50 PHA

Podíl studentů na věkové skupině 20–29 let (%)

45 40 35 JHM

30 25

PLZ

20

OLO

15

ČR PAR

10

JHC

LIB

5 KVA

0 25

30

VYS

MVS

KVH

ZLI

UNL STC 35

40

45

50

55

60

65

Podíl KZAM 1,2,3 na celkové zaměstnanosti (%)

Poznámky: Korelační koeficient 0,870; * Podíl studentů studujících v daném kraji na počtu obyvatel kraje ve věku 20–29 let, rok 2005. Pramen: UIV (2006a); ČSÚ (2006a); ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.

O mnoho lepší není situace ani v kraji Vysočina, který má minimální podíl studujících v daném kraji z důvodu malé kapacity zde lokalizované veřejné vysoké školy. Dále jsou zde kraje, které mají vysoký podíl studujících na školách v daném kraji, to znamená, že zde často studují mladí lidé i z jiných krajů. To je charakteristické zejména pro Prahu s největší univerzitou v ČR, Karlovou univerzitou, pro Jihomoravský kraj s druhou největší univerzitou, Masarykovou univerzitou, ale také pro Plzeňský kraj.

ný podíl domácích studentů má ještě Plzeňský a Moravskoslezský kraj. Na druhé straně studenti ze Středočeského a Karlovarského kraje a z kraje Vysočina studují v jiných krajích. Obrázek 11: Podíl studentů, kteří studují v místě svého bydliště a kteří studují jinde v ČR (2005, %)

PHA

Jednotlivé kraje se významně liší v tom, jaký podíl studentů studuje v kraji, kde mají místo svého trvalého bydliště. Největší podíl takových studentů je opět v krajích s největšími univerzitami (Praha a Jihomoravský kraj) a dále v Moravskoslezském kraji.

85

JHM PLZ

60

40

58

42

42

JHC

58

33

LIB

67

30

70

OLO

30

70

UNL

29

71

KVH

24

76

ZLI

23

77

PAR

Je evidentní, že pro potenciální studenty je velmi důležitým aspektem dostupnost vysokoškolského vzdělání v místě nebo v regionu bydliště. Klíčovou roli však hraje zájem mladých lidí o studium jako takové. Důležitá je nejen dostupnost školy, ale také nabízené obory vzdělání a kvalita studia. Regionální vysoké školy, zejména nově založené v devadesátých letech dvacátého století, se často potýkají s nedostatkem vysoce kvalifikovaných pedagogů a kvalita vzdělávacích programů se na nich teprve postupně zvyšuje.

27

MVS ČR

Jiný pohled získáme, sledujeme-li, jaký podíl mladé populace kraje studuje na vysoké škole ať již v domovském kraji či jinde v ČR. V tomto ukazateli se jednotlivé kraje neliší již tak nápadně. Je však jasně patrné, že největší podíl studující mládeže má opět Praha a také Jihomoravský kraj, tedy vysokoškolská centra ČR, a nejnižší kraje Karlovarský a Středočeský, kde se veřejné vysoké školy nenacházejí vůbec. Zajímavý je v tomto ohledu Zlínský kraj, který podílem studující mládeže předčil dokonce i kraj Jihomoravský. Ze Zlínského kraje studenti ovšem nejčastěji vyjíždějí za vzděláním do jiných krajů v ČR.

15

73

19

81

VYS 3

97

KVA 0

100

STC 0

100

0,0

20,0

40,0

60,0

Studuje v kraji svého bydliště

80,0

100,0

Studuje jinde v ČR

Poznámka: 100 % = studenti veřejných VŠ s trvalým bydlištěm v daném kraji, kteří studují v ČR. Pramen: UIV (2006a).

Rozdílný podíl studující mládeže v regionech naznačuje, že zdroje pro příliv mladých odborníků do kvalifikovaných profesí nejsou tedy v jednotlivých krajích ČR stejné. Předmětem další analýzy je proto očekávaný přínos budoucí vysokoškolsky vzdělané pracovní síly ke kvalifikační, profesní a oborové struktuře zaměstnanosti v jednotlivých krajích.

Obrázek 11 podává názorný přehled o tom, kolik studentů veřejných vysokých škol studuje v místě svého bydliště a kolik v jiných regionech ČR. I z něho je patrné, že v místě nebo regionu svého bydliště studuje nejvíce pražských studentů a studentů z Jihomoravského kraje. Nadprůměr-

48


Obrázek 12: Podíl studentů** (2005) a zaměstnanost v kvalifikačně náročných profesích v krajích ČR vyjma Prahy a Jihomoravského kraje (2006, v %)

Podíl studentů na věkové skupině 2029 let (%)

12 MVS

10 PLZ 8 6

JHC

OLO

KVH

ZLI

4

LIB

UNL

ČR*

PAR

2 VYS

KVA

STC

0 30

32

34

36

38

40

42

Podíl KZAM 1,2,3 na celkové zaměstnanosti (%) Poznámky: Korelační koeficient 0,483; * nevážený aritmetický průměr,** podíl studentů studujících v daném kraji a s trvalým bydlištěm v daném kraji na počtu obyvatel kraje ve věku 20–29 let. Prameny: UIV (2006a); ČSÚ (2006a); ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.

Mezikrajové rozdíly v tomto očekávaném přínosu lze odvodit ze vztahu mezi podílem studujících ve veřejných vysokých školách v krajích a zaměstnaností v kvalifikačně náročných profesích, který znázorňují obrázky 10 a 12.

Ve čtvrtém kvadrantu obrázku 10 se nachází většina krajů ČR, které mají podprůměrný podíl vysokoškolských studentů a také podprůměrný podíl zaměstnanosti v kvalifikačně náročných profesích. Královéhradecký kraj se nachází ve třetím kvadrantu, má podprůměrný podíl studentů, ale lehce nadprůměrný podíl zaměstnaných ve vysoce kvalifikovaných profesích, který je tedy sycen i z jiných krajů. Druhý kvadrant zahrnuje Jihomoravský kraj a Prahu, které mají jak vysoký podíl studentů, tak vysokou zaměstnanost v kvalifikačně náročných profesích, tzn. že zde vzdělaná pracovní síla přináší největší příspěvek k ekonomickému rozvoji.

Nejtěsnější závislost měřená úrovní korelačního koeficientu mezi podílem studentů a zaměstnaností v kvalifikačně náročných profesích se ukazuje v případě, že uvažujeme podíl studentů, kteří studují v daném kraji bez ohledu na místo bydliště (viz obrázek 10). Je patrné, že čím více studentů v kraji studuje, tím je v kraji i vyšší podíl kvalifikačně náročných profesí na celkové zaměstnanosti. O něco menší míra závislosti se ukazuje v případě, že uvažujeme podíl studentů, kteří studují v kraji, kde mají zároveň trvalé bydliště. Nejmenší, i když stále významná míra závislosti se ukazuje, uvažujeme-li podíl všech studentů, kteří z daného kraje pocházejí, tj. mají v něm trvalé bydliště, ale studují na různých vysokých školách v České republice.

Vzhledem k tomu, že Praha jako hlavní město má specifické postavení v ČR a její charakteristiky silně ovlivňují celorepublikový průměr, byly v obrázku 12 uvedeny kraje bez Prahy. Obrázek znázorňuje podíl studentů na školách v kraji s trvalým bydlištěm v daném kraji. Na první pohled je patrné, že rozmístění krajů v kvadrantech je diferencovanější. Olomoucký a Ústecký kraj se ocitají v prvním kvadrantu, tzn., že poměrně vysoký podíl studentů nepřispívá k potřebnému růstu kvalifikované zaměstnanosti tak, jak by mohl. Ve čtvrtém kvadrantu se nacházejí Karlovarský kraj a kraj Vysočina s žádným nebo minimálním podílem studentů v kraji. Znamená to, že v těchto krajích není dostatečný potenciál pro rozvoj zaměstnanosti v kvalifikovaných profesích. Zároveň jsou zde další dva kraje (Pardubický a Liberecký), které mají sice vyšší podíl studentů, ale ne takový, aby dostatečně sytil kvalifikovanou zaměstnanost, která zůstává podprůměrná.

Z výše uvedeného lze vyvodit, že v průměru za celou ČR platí, že kvalifikační potenciál kraje nejvíce ovlivňují studenti, kteří v kraji studují, bez ohledu na místo svého trvalého bydliště, neboť většinou hledají uplatnění v kvalifikačně náročných profesích v regionu svého studia. To se týká zejména vysokoškolských center Prahy a Jihomoravského kraje (tj. Brna), i když vysoký podíl zaměstnanosti v kvalifikačně náročných profesích má samozřejmě také další ekonomické důvody. Z obrázku 10, který znázorňuje podíl všech studentů studujících v daném kraji bez ohledu na místo trvalého bydliště, lze zjistit nerovnoměrné rozdělení krajů v jednotlivých kvadrantech. V prvním kvadrantu se nacházejí kraje, které s vyšším podílem vysokoškolských studentů než je průměr ČR, mají podprůměrný podíl zaměstnanosti v kvalifikačně náročných profesích. V těchto krajích (Plzeňském, Moravskoslezském a také Olomouckém) dochází zřejmě k tomu, že absolventi odcházejí jinam a přispívají méně než by mohli k růstu kvalifikačního potenciálu těchto krajů.

Třetí kvadrant zahrnuje Středočeský kraj, který s nulovým podílem studentů v kraji vykazuje vyšší podíl kvalifikované zaměstnanosti. Zde je evidentní, že potenciálním zdrojem zaměstnanosti pro zdejší kvalifikované profese jsou studenti, kteří získali vzdělání v Praze. Dále se zde nachází Královéhradecký kraj, který s průměrným podílem studentů vykazuje vysokou zaměstnanost v kvalifikačně náročných profesích, studenti zde přinášejí tedy vysoký příspěvek k rozvoji.

49


Druhý kvadrant zahrnuje Jihočeský a Zlínský kraj, o kterých lze říci, že potenciál studentů je adekvátní úrovni kvalifikované zaměstnanosti. Moravskoslezský a Plzeňský kraj využívá významně potenciálu svých studentů k rozvoji kvalifikované zaměstnanosti, avšak vzhledem k jejich vysokému podílu by jejich přínos mohl být vyšší.

rou jejich ekonomiky, protože účast na dalším vzdělávání se liší významně zejména podle odvětví. Praha vykazuje nejvyšší účast, mimo jiné jistě i proto, že se zde soustřeďuje velká nabídka kurzů neformálního vzdělávání. V roce 2006 měly po Praze nejvyšší účast kraje Královéhradecký a Zlínský (5,8 %). Právě moravské kraje Zlínský a Olomoucký zaznamenaly od roku 2003 nejvyšší vzestup zájmu o další vzdělávání. Mnohé ostatní kraje včetně Prahy zaznamenaly naopak pokles v účasti, což není dobrý signál. Projevují se zde jistě takové faktory, jako je rozdílná úroveň nabídky kurzů dalšího vzdělávání, vliv důležitých zaměstnavatelů včetně zahraničních investorů, kteří proškolují své zaměstnance, a rovněž vliv regionálních politik.

Účast na dalším neformálním vzdělávání Dalším vzděláváním se rozumí vzdělávání, které se realizuje po ukončení počátečního vzdělávání v dospělém věku jedince. Význam dalšího vzdělávání se zvyšuje s tím, jak se zrychlují toky inovací a technologických změn a jejich aplikace ve všech oblastech pracovního života. Nové pracovní příležitosti i nové požadavky při výkonu existujících profesí kladou nároky na změny profesní dráhy a rekvalifikace. Pro zachování zaměstnatelnosti po celý produktivní život je proto důležité stále se učit i v dospělém věku. Vzhledem k tomu je hledisko účasti na dalším vzdělávání důležitým pohledem na konkurenceschopnost lidských zdrojů.

Obrázek 14: Průměrný počet hodin neformálního vzdělávání za poslední 4 týdny (u osob, které se vzdělávaly)

MVS

V další části analýzy je sledována účast dospělé populace na dalším neformálním vzdělávání, tzn. na vzdělávacích kurzech, které nejsou ukončeny oficiálním certifikátem o dosažení stupně vzdělání, ale jsou zpravidla koncipovány ke zlepšení uplatnění na trhu práce a jsou vedeny odborným lektorem.

OLO

KVH LIB

4,8 4,3

VYS

4,4 4,0 4,7 3,0

3,6 4,1

UNL 1,7

KVA

2,4

STC

2,5

16,8

10,9

14,1 11,4 12,8

8,7

10,0

2003

14,7 11,7

5,0

2006

14,8

15,0

20,0

25,0

Důležité jsou i charakteristiky vypovídající o rozsahu vzdělávání, které v průměru účastníci absolvovali. Mezikrajové rozdíly v průměrné délce vzdělávání jsou kolem 10 hodin, tedy poměrně velké. Vývoj za poslední tři roky ukazuje, že uvedené rozdíly mezi kraji se příliš nemění.

4,6

Jak ukazuje obrázek 14, dobrým signálem není ani snížení průměrného počtu hodin vzdělávání od roku 2003, ke kterému došlo ve většině krajů ČR, nejvíce ve Středočeském kraji (o 6 hodin). Výjimkou je naopak Olomoucký kraj, kde se od roku 2003 markantně zvýšila nejen účast na vzdělávání, ale i jeho průměrná délka (o 7,3 hodiny).

2006 2003

3,1 3,9 6,9

PHA

17,0

Pramen: ČSÚ (2003b, 2006f), vlastní výpočty.

5,4

4,8 4,5

JHC

13,0

0,0

4,3

PLZ

KVA

PHA

5,8 5,3

KVH LIB

13,0

STC

5,1

JHM PAR

UNL

PLZ

5,8

15,3

9,8 9,9

JHC

4,1 3,2

11,2 12,5 11,0

PAR

3,8 4,2

OLO

13,9 14,3 14,4 14,7

VYS

4,6 4,4

ZLI

11,5

JHM

Obrázek 13: Podíl osob účastnících se v posledních 4 týdnech neformálního vzdělávání na populaci 25–64 let

MVS

17,9 14,7 16,2 18,8

ZLI

Analýza je založena na datech výběrových šetření pracovních sil realizovaných ve druhém čtvrtletí příslušného roku. Účast na dalším vzdělávání je vyjádřena jako podíl osob ve věku 25–64 let, které se účastnily v posledních 4 týdnech předcházejících šetření vzdělávání, na celkovém počtu osob dané věkové skupiny.

ČR

13,2 14,5 15,6

ČR

7,6

Pramen: ČSÚ (2003b, 2006f), vlastní výpočty.

3.2 Zaměstnanost ve znalostně náročných odvětvích v regionech

Jak ukazuje obrázek 13, míra účasti dospělé populace na dalším vzdělávání se v jednotlivých krajích liší. V roce 2006 tvořil rozdíl mezi krajem s nejvyšší účastí – Prahou a krajem s nejnižší účastí – Karlovarským krajem 5,2 p.b. Rozdíly mezi kraji jsou dány zejména odvětvovou struktu-

Tato část je zaměřena na regionální rozdíly v charakteristikách zaměstnanosti ve znalostně náročných odvětvích hospodářství včetně sektoru ICT. Dále se zabývá zastoupením kvalifikačně náročných profesí (vedoucích pracovníků, odborníků a techniků) v ekonomice jednotlivých krajů. Kraje mají odlišný charakter a strukturu hlavních

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

50


2006 v Libereckém kraji (16,8 %), kde od roku 2000 stoupla o více než 6 p.b. Vyrábí se zde především motorová vozidla. Středně technologicky náročný zpracovatelský průmysl dále vykazuje podíl více než 10 % na zaměstnanosti v polovině krajů ČR. Kromě Libereckého kraje došlo od roku 2000 k největšímu nárůstu tohoto podílu v Plzeňském a Zlínském kraji, kde je orientace především na automobilový průmysl.

odvětví hospodářství a tedy i odlišnou strukturu zaměstnanosti. Specifické postavení má opět Praha, kde dominují odvětví terciárního a kvartérního sektoru a průmysl hraje až druhořadou roli. Ve všech ostatních krajích je průmysl na prvním místě v podílu zaměstnanosti. Potenciál ekonomického rozvoje představují především odvětví s vysokou kvalifikační a technologickou náročností, tedy technologicky náročná odvětví zpracovatelského průmyslu a znalostně náročná odvětví služeb. Zaměstnanost v těchto odvětvích podává rámcovou představu o ekonomickém rozvoji kraje, při časovém srovnání i představu o tom, zda kraj směřuje ke znalostní ekonomice či nikoliv. Pro přesnější závěry je tento pohled doplněn ještě ukazatelem struktury zaměstnanosti podle zastoupení kvalifikačně náročných profesí. Vyšší podíl těchto zaměstnanců odráží také vyšší technologickou a znalostní náročnost ekonomiky kraje.

Zaměstnanost v technologicky vysoce náročných odvětvích je tedy ve všech krajích výrazně nižší než zaměstnanost ve středně technologicky náročných odvětvích. V průměru ČR je tento rozdíl více jak pětinásobný, mezikrajové rozdíly jsou značné. Zatímco v průmyslovém Libereckém kraji je rozdíl více jak sedmnáctinásobný, Pardubický a méně průmyslový Jihočeský kraj mají vyrovnanější bilanci, rozdíl je zde méně než trojnásobný. Obrázek 16 : Podíl krajů na celkové zaměstnanosti v technologicky vysoce a středně náročném průmyslu (2006, v %)

Zaměstnanost v technologicky náročném zpracovatelském průmyslu Do technologicky náročného zpracovatelského průmyslu jsou zařazena odvětví středně technologicky náročná a vysoce technologicky náročná (podrobněji viz box 5 v kapitole 2.1)

MVS

Obrázek 15: Podíl zaměstnanosti v technologicky náročných odvětvích zpracovatelského průmyslu na celkové zaměstnanosti (2006, v %)

JHM

LIB 0,9 PAR 2,3

OLO

2,2

ZLI

11,2

STC 1,3

10,7

KVA

0,6 1,5

JHČ ČR

11,3

JHM

8,7

2,2

MVS

7,3

UNL 0,7

7,0

PHA 1,1 0,0

7,4 8,0 5,4

10,9 9,6

5,0

0,0

5,0

14,3

9,2

10,0

15,0

20,0

technologicky středně náročná odvětví zpracovatelského průmyslu

3,4

5,0

2,5 1,8

PHA

7,4

0,7

6,1

3,2

STC

7,7

KVA 1,0

8,0 2,5

JHC

7,6

1,6

5,1

13,8

6,3

PLZ

10,1

2,8

5,4

LIB UNL

VYS

1,9

KVH

9,5 11,6

14,7

6,5

PAR

10,5

KVH

6,8 7,7 8,6 9,4

VYS

1,6

ZLI

5,8

OLO

16,8 4,4

PLZ

9,2 4,9

10,0

15,0

technologicky vysoce náročná odvětví zpracovatelského průmyslu

20,0

technologicky vysoce náročná odvětví technologicky středně náročná odvětví

Poznámka: 100 % = zaměstnanost v technologicky středně/vysoce náročném průmyslu v celé ČR. Pramen: ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.


Jiný pohled na zaměstnanost v technologicky náročném průmyslu znázorňuje obrázek 16. Z něho je patrné, ve kterých krajích jsou pracovní místa a zaměstnanost v rámci těchto odvětví soustředěna nejvíce a ve kterých krajích méně.

Z porovnání hodnot jednotlivých krajů v obrázku 15 (viz tabulka 4A v příloze) vyplývá, že nejvyšší podíl na zaměstnanosti v technologicky vysoce náročných odvětvích v roce 2006 měl Pardubický kraj (4,4 %), kde šlo především o výrobu televizních přístrojů a dále Jihočeský kraj (2,8 %). Zatímco podíl zaměstnanosti v těchto odvětvích v uvedených krajích od roku 2000 stoupal, ve Zlínském kraji, který vykazoval největší podíl z ČR v roce 2000 (2,6 %), došlo naopak k poklesu. Tento vývoj je ovlivněn zejména alokací přímých zahraničních investic.

Technologicky středně náročný zpracovatelský průmysl je soustředěn především ve Středočeském, Jihomoravském a dále pak v Moravskoslezském kraji. Technologicky vysoce náročný zpracovatelský průmysl zaměstnává nejvíce pracovníků v Jihomoravském, Pardubickém a také v Jihočeském kraji. O Jihomoravském kraji je tedy možno říci, že soustřeďuje největší zaměstnanost v ČR v těchto náročných odvětvích.

Zaměstnanost v technologicky středně náročných odvětvích je v ČR mnohem výraznější, nejvyšší byla v roce

51


Zaměstnanost ve znalostně náročných službách

ještě ve Středočeském, Moravskoslezském a Ústeckém kraji.

Do těchto služeb jsou zařazeny technologicky náročné služby a další služby náročné na znalosti, kam patří tržní, finanční a ostatní znalostně náročné služby (podrobněji viz box 6 v kapitole 2.1).

Zatímco Středočeský kraj představuje rozšířenou aglomeraci hlavního města, údaje z dalších dvou krajů a zejména jejich vývoj od roku 2000 ukazují na vhodné směřování dosud problematických regionů ke znalostní ekonomice. Ostatní znalostně náročné služby včetně tržních a finančních služeb představují významný sektor kromě Prahy a Jihomoravského kraje také v ekonomice Královéhradeckého kraje. Nadprůměrnou zaměstnanost v ostatních znalostních službách (tj, vzdělávání, zdravotní péče a rekreační a kulturní činnosti) má i Jihočeský kraj.

Obrázek 17: Podíl zaměstnanosti ve znalostně náročných službách (2006, v %)

PHA

5,9

25,3

JHM

3,4

ČR

3,0

17,7

KVH 2,4

18,3

MVS

2,9

17,5

UNL

2,9

17,5

STC

3,1

16,3

18,7

JHC 2,0

16,6

PAR 2,5

15,8

ZLI 1,7

15,9

KVA 1,4

15,9

PLZ 2,5

14,4

LIB 2,0

14,8

VYS 1,9

14,8

OLO 2,0

14,5

0,0

Obrázek 18 ukazuje souhrnný pohled na regiony podle intenzity zaměstnanosti ve všech technologicky a znalostně náročných sektorech průmyslu i služeb. Nejvyšší podíl na zaměstnanosti vykazuje Praha a Liberecký kraj. Zatímco Praha, podobně jako Jihomoravský kraj, vykazuje vysoký podíl především technologicky a znalostně náročných služeb, v Libereckém kraji je těžiště především v průmyslu.

10,0

20,0

Nad průměrem ČR se pohybuje i Královéhradecký, Pardubický a Středočeský kraj. Zatímco v Pardubickém kraji je těžiště opět především v průmyslu, ostatní dva kraje vykazují nadprůměrný podíl na zaměstnanosti ve znalostně náročném průmyslu i službách. O těchto krajích můžeme tedy říci, že jsou nejrozvinutější v ČR z hlediska zastoupení odvětví znalostní ekonomiky. Zaměstnanost v těchto odvětvích se od roku 2000 zvýšila ve většině krajů, významnější propad nastal pouze v Karlovarském kraji (z 30% na 26% podíl).

30,0

technologicky náročné služby zbývající znalostně náročné služby

Zaměstnanost v ICT sektoru Informační a komunikační technologie (ICT) jsou uznávány jako jeden z hlavních zdrojů ekonomických a sociálních změn. Elektronický sběr, uchovávání, přenos a zobrazení dat a informací urychluje hospodářský a společenský vývoj. Využití potenciálu ICT v ekonomice předpokládá jednak dostatek odborníků, kteří v této oblasti přímo pracují, ale také dostatek pracovníků vybavených dovednostmi s touto technikou odpovídajícím způsobem zacházet. Vzhledem k pronikání ICT do všech oblastí života společnosti se stává její ovládání alespoň na základní úrovni i nezbytnou součástí běžného občanského života.


Jak ukazuje obrázek 17 (podrobněji viz tabulka 6A v příloze), podíl zaměstnanosti ve znalostně náročných službách na celkové zaměstnanosti byl nejvyšší v Praze (více než 30 %), kde se tyto služby koncentrují vzhledem k postavení Prahy jako vysokoškolského centra, a v Jihomoravském kraji s přirozeným centrem Brnem (22 %). Zaměstnanost v technologicky náročných službách, která je důležitou charakteristikou ekonomické vyspělosti regionu, je kromě těchto dvou center výraznější

Obrázek 18: Podíl zaměstnanosti v technologicky a znalostně náročných odvětvích na celkové zaměstnanosti (2006, v %) Technologicky náročné služby

8 17

18

17

20

8 31 5 17

12

19

14

12

Technologicky Znalostně vysoce a středně náročné služby náročný průmysl

-

-

-

21 12

-

-

+

-

+

+

18

+

-

+

+

+

-

13

14

8 20

17

17

10

12

10

19 22

+

procentuální zastoupení vyšší než průměr ČR

-

procentuální zastoupení nižší než průměr ČR

5

podíl zaměstnanosti v technologicky a znalostně náročných službách na celkové zaměstnanosti (%)

5

podíl zaměstnanosti v technologicky vysoce a středně náročném průmyslu na celkové zaměstnanosti (%)

18


52


Obrázek 20: Podíl zaměstnaných v kvalifikačně náročných profesích (KZAM 1,2,3) na celkové zaměstnanosti (2006, v %)

Vzhledem k významu ICT je specificky analyzována zaměstnanost v ICT sektoru v jednotlivých krajích. Vymezení odvětví, která spadají do ICT sektoru, je obsaženo v boxu 4 v kapitole 2.1. Jak ukazuje obrázek 19 (podrobněji viz tabulka 4A v příloze), ICT sektor je v ČR soustředěn v Praze a v Pardubickém kraji, kde jeho podíl na zaměstnanosti dosahuje téměř 6 %. V průměru za celou ČR se podíl těchto odvětví na zaměstnanosti celkově zvyšuje (z 2,8 % v roce 2000 na 3,6 % v roce 2006). Vývoj v jednotlivých krajích byl nerovnoměrný. Pokud porovnáme situaci v roce 2000, 2003 a 2006, pouze ve třech krajích se podíl zaměstnanosti v ICT plynule zvyšoval (Středočeský, Plzeňský a Moravskoslezský). V roce 2006 došlo v porovnání s rokem 2000 naopak k poklesu tohoto podílu, nejvíce ve Zlínském kraji (ze 4 % na 3,5 %).

PHA

5,9

PAR

5,9

JHM PLZ

29

JHM

6

11

25

7

10

23

ČR

7

11

22

MVS

6

9

22

PLZ

6

8

23

STC

6

8

ZLI

8

JHC

7

21

8

20

9

9

19

9

PAR

5

8 8

17 22

UNL

5

OLO

6

VYS

5

8

20

KVA

6

8

17

0,0

4,6

23

KVH

LIB

Obrázek 19: Podíl ICT sektoru na celkové zaměstnanosti (2006, v %)

PHA

9

9

21

KZAM 1

18

20,0

KZAM 2 KZAM 3

40,0

60,0

80,0


4,2

JHC

Druhý největší podíl kvalifikačně náročných profesí má Jihomoravský kraj, a to jak celkově (KZAM 1, 2, 3), tak v kategoriích vědeckých a odborných pracovníků i techniků. Kolem průměru ČR se dále pohybují Královéhradecký a Moravskoslezský kraj. Zatímco podíl kvalifikačně náročných profesí v ekonomice většiny krajů od roku 2000 stoupá, opačný trend se projevil mezi roky 2003 a 2006 u Karlovarského kraje. Zde došlo nejen k relativnímu, ale i k absolutnímu poklesu kvalifikačně náročných profesí. Na tento nepříznivý vývoj má vliv zejména poměrně silný úbytek profesí spadajících do KZAM 2, tedy úbytek vědeckých a odborných duševních pracovníků (cca 2 tis. pracovníků). K poklesu, i když mírnějšímu, došlo v Karlovarském kraji i u vedoucích a řídících pracovníků (KZAM 1, cca 1 tis. pracovníků).

3,8

ČR

3,6

ZLI

3,5

STC

3,1

UNL

2,7

MVS

2,6

KVH

2,4

KVA

2,2

OLO

2,2

LIB

2,1

VYS

V případě vědeckých a odborných pracovníků klesá od roku 2000 podíl i absolutní počet pracujících na těchto pozicích také u Jihomoravského a Moravskoslezského kraje. Znamená to určitý odliv kvalifikovaných pracovníků z těchto krajů, i když může jít jen o meziroční výkyvy.

1,9

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0


3.3 Podnikání a některé aspekty flexibility zaměstnanosti v regionech

Zastoupení kvalifikačně náročných profesí v ekonomice krajů

Tato část je zaměřena na regionální rozdíly v oblasti podnikání a v oblasti flexibility zaměstnanosti. Podnikání má nezastupitelný význam pro rozvoj ekonomiky krajů, je důležitým zdrojem růstu pracovních příležitostí a jejich vyšší kvality a realizace inovací. Flexibilita zaměstnanosti přispívá k rychlejšímu přizpůsobování krajů měnícím se požadavkům na trhu práce, umožňuje rovněž rychlejší přesun zaměstnanosti do rozvojových odvětví nebo do profesí, které jsou žádány na trhu práce.

Pohled na ekonomickou vyspělost regionů vhodně doplňuje také mezikrajové srovnání podílu kvalifikačně náročných profesí, tj. vedoucích pracovníků (KZAM 1) a zejména pak vědeckých a odborných pracovníků (KZAM 2) a techniků (KZAM 3), kteří se zabývají vývojem, aplikací a využitím moderních technologií (viz box 2 v kapitole 1). Jak ukazuje obrázek 20 (podrobněji viz tabulka 5A), tyto profese jsou nejvíce zastoupeny v Praze, kde tvoří více jak 60% podíl na celkové zaměstnanosti. Největší rozdíl oproti ostatním krajům vykazuje Praha v kategorii vědeckých a odborných pracovníků, kteří zde tvoří skoro čtvrtinový podíl na zaměstnanosti, tj. dvojnásobně více než ostatní kraje. U vedoucích pracovníků a techniků včetně příbuzných profesí již nejsou rozdíly tak zásadní.

Podnikání v regionech Rozvoj podnikání v jednotlivých krajích ovlivňuje řada faktorů, k nimž patří zejména celková ekonomická situace a množství a kvalita pracovních příležitostí, poptávka místních podniků i obyvatelstva po produktech i službách. Na druhé straně je neméně důležitá kvalifikace a odborná připravenost lidí k podnikání, jejich ochota nést podnika-

53


telské riziko i schopnost rozpoznávat podnikatelské příležitosti, které nabízejí příslušné trhy. Podnikatelské prostředí vymezené právními předpisy působí celorepublikově, nicméně krajské orgány mohou svou další podporou nebo opatřeními podnikatelské prostředí výrazně ovlivnit. Regionální rozdíly jsou také ovlivněny individualitou samotných podnikatelů, jejich kreativitou, motivací a také vzdělanostní úrovní.

Bližší zkoumání skupiny podnikatelů je dále zaměřeno na vyhodnocení údajů o vzdělanostní struktuře podnikatelů v jednotlivých krajích. Lze předpokládat, že čím vyšší je vzdělání, tím jsou lepší předpoklady pro úspěšnost v podnikání. To však neplatí absolutně, zejména ne u podnikatelů bez zaměstnanců, kteří se např. orientují na řemeslné činnosti nebo soukromé služby. Jak ukazuje obrázek 22, ve většině krajů ČR převažovali v roce 2006 podnikatelé se středním vzděláním bez maturity, tzn. zpravidla vyučení, kteří tvoří většinou 40–50 % z celkového počtu podnikatelů. Výjimkou je Moravskoslezský a Plzeňský kraj, kde mírně převažují podnikatelé se středním maturitním vzděláním. Výrazně se odlišuje Praha, kde silně převažují podnikatelé – středoškoláci s maturitou a výrazné zastoupení mají také podnikatelé s terciárním vzděláním (více jak 30 %). To samozřejmě odráží i zdejší vzdělanostní strukturu obyvatel. Podobně je tomu v Jihomoravském kraji s vysokoškolským centrem Brnem, kde mají terciárně vzdělaní podnikatelé rovněž výrazné zastoupení (25 %). Naopak nejméně z celé ČR se podnikatelé s nejvyšším vzděláním prosazují v kraji Vysočina (necelých 7 %).

Jak se podnikání vyvíjí v jednotlivých krajích ČR je patrné z obrázku 21 (podrobněji viz tabulka 7A v příloze), který porovnává podíl podnikatelů na celkové zaměstnanosti v krajích, tj. na celkovém počtu pracujících. Počty podnikatelů v krajích ČR se pohybovaly v rozmezí od 11,3 % v Moravskoslezském kraji až po téměř dvojnásobný podíl (21,3 %) v Praze. Nadprůměrný podíl podnikatelů v rámci ČR mají jak kraje s vyšším hrubým domácím produktem na obyvatele (zejména Praha, ale i Středočeský, Královéhradecký nebo Jihomoravský kraj), tak i regiony s nižším hrubým domácím produktem (Karlovarský, Liberecký, Zlínský kraj). Vyšší počet podnikatelů v ekonomicky rozvinutějších krajích může ovlivňovat např. vyšší poptávka po soukromých službách, v ekonomicky méně rozvinutých krajích může být podnikání spíše reakcí na nedostatek jiných pracovních příležitostí.

Obrázek 22: Struktura vzdělání podnikatelů (2006, v %)

Obrázek 21: Podíl podnikatelů na celkové zaměstnanosti (2006, v %)

PHA

3,7

ZLI

4,3

KVA

3,8

KVH

4,2

JHM

13,3

MVS 3

11,9

PLZ 2

11,6

3,8

10,3

OLO

3,8

9,7

UNL PAR

2,9

10,1

VYS

2,9

9,8

MVS

3,1

0,0

Podnikatel se zaměstnanci Podnikatel bez zamestnanců

10,0

15,0

20,0

26 38

44 39 39

18

36

18

41

16

43

15 33

15

PAR 2

52

32

14

44

40

51 47 49

LIB 4

48

KVA 4

50

VYS 1 0,0

49

20,0

40,0

60,0

14

33

13

35

13

37

12

37

11

36

10

44

6

80,0

100,0

základní nebo bez vzdělání (ISCED 0–2) SŠ bez maturity (ISCED 3c) SŠ s maturitou (ISCED 3b, 3a, 4) VŠ (ISCED 5, 6)

8,3

5,0

41

50

OLO 2

8,6

4,7

31 35

UNL 5

9,9

JHC

42 37

KVH 3

11,4

4,7

23

ZLI 2 STC 2

12,7

4,1

PLZ

JHC 3

12,1

3,1

ČR

ČR 3

12,6

4,7

LIB

JHM 2

15,8

5,5

STC

PHA 3

25,0



Z dat o vývoji podílu podnikatelů od roku 2000 nelze vysledovat významné regionální rozdíly, projevují se zde různé mezikrajové a meziroční výkyvy. Ve většině krajů ČR došlo od roku 2000 do roku 2003 k vzrůstu podílu podnikatelů, ale v roce 2006 nastal opět pokles, nikoliv ovšem (kromě dvou krajů) pod úroveň roku 2000. Změny v počtu podnikatelů mají různé důvody. Nezanedbatelné jsou především finanční, resp. daňové důvody, které např. vedou ke snižování podílu podnikatelů se zaměstnanci a zvyšování podílu podnikatelů bez zaměstnanců. Vysoké zdanění námezdní práce, včetně pojistného, stimuluje do určité míry zaměstnavatele k tomu, aby dali přednost najímání osob pracujících na živnostenské oprávnění. Finanční důvody působí i na straně sebezaměstnaných, protože mohou lépe ovlivnit výši odváděných daní.

Vzdělanostní struktura podnikatelů se ovšem liší podle toho, zda jde o podnikatele bez zaměstnanců nebo se zaměstnanci. Ve skupině podnikatelů bez zaměstnanců převažuje střední vzdělání s vyučením kromě Moravskoslezského kraje (kde mají mírnou převahu podnikatelé s maturitou) a samozřejmě kromě Prahy, kde mají i v této kategorii převahu podnikatelé se středním maturitním vzděláním a s terciárním vzděláním. Ve skupině podnikatelů se zaměstnanci převažují ve všech krajích (kromě Královéhradeckého) naopak podnikatelé se středním maturitním vzděláním. Také vysokoškoláci jsou zde výrazně zastoupeni, přičemž v Praze, Jihomoravském a Moravskoslezském kraji tvoří dokonce více než 30 % podnikatelů se zaměstnanci.

54


Vysokoškoláci se uplatňují jako podnikatelé se zaměstnanci ve všech krajích (kromě Ústeckého) mnohem výrazněji než jako podnikatelé bez zaměstnanců. V Praze je ovšem podíl terciárně vzdělaných podnikatelů se zaměstnanci a bez zaměstnanců prakticky stejný (31,5 %).

k polovičnímu podílu. To je ovlivněno velkým počtem malých firem a jednotlivců, kteří ve stavebnictví působí. Také lze předpokládat, že v tomto odvětví je silně zastoupeno tzv. falešné podnikání, kdy zaměstnavatelé dávají místo zaměstnanců přednost osobám pracujícím na vlastní účet, což jim přináší úsporu nákladů práce. Tím se vytvářejí „nepraví sebezaměstnaní“ pracující jen pro jeden subjekt a mající tudíž charakter zaměstnanců. O tom svědčí i skutečnost, že v tomto sektoru je v ČR většina podnikatelů bez zaměstnanců. Celkový podíl podnikatelů na zaměstnanosti ve stavebnictví činí 36 %, z toho 29 % tvoří podnikatelé bez zaměstnanců a 6 % se zaměstnanci. Výjimku tvoří Plzeňský kraj, kde jsou z celkového podílu podnikatelů ve stavebnictví přibližně dvě třetiny bez zaměstnanců a jedna třetina se zaměstnanci. Může to být ovlivněno i skutečností, že „falešné podnikání“ mohou postihovat finanční úřady a její míra závisí tedy i na přístupu krajských úředníků k výkonu státní správy.

Ze srovnání vzdělanostní struktury skupiny podnikatelů a zaměstnaných (viz tabulka 8A v příloze) vyplývá, že v převážné většině krajů (kromě Olomouckého, Vysočiny a Královéhradeckého) mají vysokoškoláci vyšší podíl mezi podnikateli než mezi zaměstnanci. Tím se potvrzuje hypotéza, že lidé s vyšším vzděláním mají pro podnikání lepší předpoklady. Naopak lidé se základním vzděláním mají vyšší podíl mezi zaměstnanými než mezi podnikateli. Středoškoláci jsou zastoupení přibližně stejně jak mezi podnikateli, tak mezi zaměstnanými. Obrázek 23: Podíl podnikatelů na zaměstnanosti v sektorech ekonomiky (2006, v %)

LIB

25

8 8

KVA

43

24

KVA 6

27

7

ZLI STC

41

23 25

9

7

48

24

13

7 7

20

11

7

OLO

17 6 7

PHA

8

JHM

36 20

5

JHC

14 14

6 6

VYS

5

MVS

6

10,0

33

22

Stavebnictví 25

30

Flexibilitu lze v obecné rovině vymezit jako schopnost jednotlivce přizpůsobit se měnícím se požadavkům a podmínkám v různých oblastech života. Z ekonomického hlediska je důležitá schopnost přizpůsobit se novým požadavkům trhu práce. Flexibilita je ovlivněna na jedné straně postoji a vzděláním jednotlivců, na druhé straně systémovým prostředím upravujícím pracovně právní vztahy. Pro posouzení flexibility v regionech byly zvoleny dva ukazatele: podíl osob pracujících na částečný úvazek a podíl osob, které mají druhé zaměstnání. Tyto formy pracovních poměrů jsou využívány zejména v sektorech, které musí rychle reagovat na změny v poptávce (především služby), a pro některé pracovníky, kteří jsou zaměstnavateli hodnoceni jako rizikovější (např. mladí lidé bez praxe nebo ženy s malými dětmi) nebo jejichž práce je založená na specifických znalostech (např. ekonomičtí poradci apod.). Zatímco v některých odvětvích služeb

Služby soukromé Zemědělství

30

18 21

20,0

Flexibilita zaměstnanosti v regionech

33

20

10

3 7

0,0

33

24 24

7

V sektoru veřejných služeb je pochopitelně podíl podnikatelů výrazně menší, pohybuje se kolem 8 %, přičemž nejvyšší podíl má Praha (14,3 %) a Středočeský kraj, tedy regiony, kde lze předpokládat největší poptávku a ochotu lidí platit za tyto služby. Také v sektoru průmyslu má nejvyšší podíl podnikatelů Praha (15,3 %), více jak dvojnásobný oproti ostatním krajům ČR.

34

22 23

8 7

PAR

34

25

14 15

8 8

PLZ

36

20

8 11 7

UNL

36

22

18

9

Podíl podnikatelů v zemědělství je ovlivněn historickým vývojem, kdy byla tradice soukromého zemědělství přerušena kolektivizací. Podíl podnikatelů v zemědělství byl v roce 2006 17,5 %, přičemž vyšší podíl mají příhraniční regiony jako je Karlovarský a Liberecký kraj. V tomto sektoru také výrazně převažují podnikatelé bez zaměstnanců, skoro v polovině krajů téměř výlučně, protože se jedná o rodinné farmy. Naproti tomu (pomineme-li Prahu), nižší podíl podnikatelů mají např. Olomoucký kraj nebo kraj Vysočina, kde zřejmě ve větší míře funguje družstevní zemědělské hospodaření.

40

22

8

ČR

Také sektor soukromých služeb má vysoký (téměř čtvrtinový) podíl podnikatelů na celkové zaměstnanosti. Nejvyšší podíl má Liberecký kraj, dále pak Praha, Plzeňský a Královéhradecký kraj, ale také kraj Vysočina. Podnikatelé v tomto sektoru mají vyšší podíl v krajích, kde lze předpokládat vyšší poptávku, naproti tomu nejnižší je tento podíl v Ústeckém a Moravskoslezském kraji (17 %, resp. 18 %), kde je v důsledku vysoké nezaměstnanosti a nižší koupěschopnosti obyvatel i nižší poptávka po těchto službách.

49

29

Služby veřejné Průmysl

30,0

40,0

50,0

60,0


Obrázek 23 ilustruje podíl podnikatelů na zaměstnanosti ve čtyřech základních ekonomických sektorech vymezených klasifikací OKEČ: A–B – zemědělství, C–E – průmysl, F – stavebnictví, G–K – služby soukromé, L–Q – služby veřejné. Největší podíl ve všech krajích mají podnikatelé v sektoru stavebnictví, a to v rozmezí od třetinového až

55


nebo u rizikových skupin populace představuje práce na částečný pracovní úvazek často nedobrovolnou volbu, v případě specifických činností (např. krizový management, účetní služby apod.) jsou částečné pracovní úvazky a druhé zaměstnání cestou, jak využít časově ohraničených služeb vysoce kvalifikovaných odborníků.

V Praze pracuje skoro pětina pracujících se základním vzděláním na částečný pracovní úvazek, v Pardubickém kraji 11,5 %. Zastoupení osob pracujících na částečný úvazek se mezi skupinami zaměstnanců se středním vzděláním a s vysokoškolským vzděláním příliš neliší. Přesto je v převážné většině krajů podíl vysokoškoláků o něco vyšší (např. v Pardubickém kraji pracuje 5,4 % vyučených, 6 % středoškoláků s maturitou a 8 % vysokoškoláků na částečný pracovní úvazek). Ukazuje se tedy, že částečné pracovní úvazky jsou v České republice doménou nekvalifikované práce, zejména v ekonomicky vyspělejších regionech.

Částečné pracovní úvazky Jak ukazuje obrázek 24 (podrobněji viz tabulka 9A v příloze), nejvyšší podíl práce na částečný pracovní úvazek vykazovala v roce 2006 Praha a Pardubický kraj (6,3 %), přičemž nejčastěji jsou takto zaměstnáni lidé, kteří dosáhli nejvýše základního vzdělání.

Nejnižší podíl částečných pracovních úvazků mají Ústecký a Karlovarský kraj (přes 3 %), přičemž pracující se základním vzděláním zde nijak výrazně nedominují. Sledujeme-li vývoj od roku 2000, celkový podíl částečných úvazků se v krajích výrazně nemění, kolísá ovšem podíl lidí se základním vzděláním pracujících na částečný úvazek. To zřejmě souvisí s měnící se nabídkou nekvalifikované práce a jejími sezónními výkyvy.

Obrázek 24: Podíl osob pracujících v jediném nebo hlavním zaměstnání na částečný úvazek na všech zaměstnaných podle vzdělání (2006, v %)

PHA

7,7

5,6

4,0

18,1 8,0

6,0 5,4

PAR

4,7 5,4 5,7

MVS VYS

11,6

6,5

3,9

7,6 14,0

6,2 5,3 4,4 6,5 5,8 5,0 4,2

JHM ČR

4,0 4,3

KVH

3,7

12,9 6,8

5,0

Obrázek 25: Podíl částečných úvazků – rozptyl v odvětvích mezi kraji ČR (2006, v %)

4,0 4,7 4,8

JHC

4,6 3,8

STČ

3,5

PLZ

Míra využívání částečných pracovních úvazků, vyjádřená jako jejich podíl na celkové zaměstnanosti, se v rámci odvětví mezikrajově významně liší. Mezikrajový rozptyl hodnot uvnitř vybraných odvětví ukazuje obrázek 25, ve kterém jsou vyznačeny zkratkou svého názvu kraje s nejvyšším a nejnižším podílem částečných pracovních úvazků v daném odvětví.

10,1

5,3

4,0

ZLI

Podíl částečných pracovních úvazků se výrazně liší podle odvětví. Nejvyšší podíl vykazují odvětví ostatních veřejných, sociálních a osobních služeb (O), dále vzdělávání (M), činnosti v oblasti nemovitostí a pronájmu a podnikatelských činností (K), nadprůměrný je tento podíl dále v odvětví zdravotní a sociální péče a veterinárních činností (N), v odvětví obchodu (H) a ubytování a stravování (G) (viz obrázek 25).

11,5

8,9

25

6,0 10,3

VYS

5,5

3,4

20 11,8

PHA JHC

4,7

3,4 3,8

OLO LIB

2,6

4,6

UNL 0,0

5,0

LIB

15

7,7

4,1 3,7 3,1 4,4 3,5 2,7 3,1

KVA

PAR

12,4 6,6

MVS

10

7,0

10,0

15,0

ZLI

5

20,0

vysokoškolské (ISCED 5, 6) SŠ s maturitou (ISCED 3b, 3a, 4)

UNL

PHA

G

H

LIB

UNL

KVA

0

SŠ bez maturity (ISCED 3c) Základní vzd. a bez vzdělání (ISCED 0–2)

K

M

N

O

Poznámka: Graf znázorňuje primárně rozptyl mezi kraji, nikoli hodnoty za jednotlivé kraje. Vodorovnou čárkou je vyznačen údaj za celou ČR, popiskami jsou označeny kraje s extrémními hodnotami. Pramen: ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.

Poznámka: Kraje jsou seřazeny podle celkového podílu částečných úvazků na všech zaměstnaných. Pramen: ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.

56


Podíl částečných pracovních úvazků se liší rovněž i podle jednotlivých kategorií profesí. Obrázek 26 ukazuje mezikrajový rozptyl podílu částečných pracovních úvazků s vyznačením kraje s nejvyšším a nejnižším podílem částečných pracovních úvazků v dané kategorii profesí.

V rámci analýzy částečných pracovních úvazků bylo zkoumáno, zda a jaký vliv má tato forma zaměstnanosti na nezaměstnanost v jednotlivých krajích (viz obrázek 27). Ze záporného korelačního koeficientu (-0,56) vyplývá, že čím nižší je podíl částečných pracovních úvazků, tím vyšší je v daném kraji nezaměstnanost.

Obrázek 26: Podíl částečných úvazků – rozptyl v profesích mezi kraji ČR (2006, v %)

Obrázek 27: Závislost mezi mírou nezaměstnanosti a podílem částečných úvazků v krajích ČR (2006)

40 KVH

7

35

PHA

6

30

UNL

Podíl část. úvazků (%)

VYS ZLI

25

PAR

20 PHA

STC

15 10 5 JHC

0

PAR

23

PLZ, KVA, LIB,

33

5

JHC STC PLZ

4

OLO

LIB KVA

3

UNL

2

1

KVA, VYS

42

MVS

JHM

KVH

0

91

0


5

10

15

Míra nezaměstnanosti (%) Pramen: ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.

Druhé zaměstnání

Nejčastěji pracují na částečný pracovní úvazek pomocní a nekvalifikovaní pracovníci zaměření na prodej a služby (KZAM 91), a to v plné čtvrtině případů. Více jak 10% podíl částečných pracovních úvazků mají v průměru celé České republiky rovněž nižší administrativní pracovníci – úředníci ve službách a obchodě (KZAM 42) a dále pedagogičtí pracovníci (KZAM 33) a odborní pedagogičtí pracovníci (KZAM 23). Jde tedy o pracovníky vybavené středoškolským nebo vysokoškolským vzděláním.

O flexibilitě zaměstnanosti vypovídá i podíl osob, které vykonávají vedle svého hlavního zaměstnání ještě druhé zaměstnání. Podle nového zákoníku práce z roku 2004 bylo druhé zaměstnání (dříve tzv. vedlejší pracovní poměr) z právního hlediska zrovnoprávněno s hlavním zaměstnáním se stejnými právy a povinnostmi, týkajícími se např. uzavírání nebo ukončení pracovního poměru. V ČR je ovšem podíl pracujících, kteří mají ještě druhé zaměstnání, velmi malý, ze všech zaměstnaných je to asi 2,2 %, přičemž největší podíl osob s druhým zaměstnáním pracuje v kraji Vysočina (3,3 %), v Pardubickém (3,3 %) a Královéhradeckém kraji (3,1 %).

Lze tedy soudit, že částečné pracovní úvazky mohou do určité míry řešit nezaměstnanost zejména nekvalifikovaných osob. V případě vyšší nabídky nekvalifikované práce se o ni může podělit větší počet lidí pracujících v hlavním zaměstnání na zkrácený pracovní úvazek. U pedagogických pracovníků, z nichž pracuje také vysoký podíl na částečný pracovní úvazek, může jít jak o nedobrovolnou volbu v důsledku snižující se potřeby učitelů, tak i o specifický způsob využívání kvalifikace kombinací částečných pracovních úvazků u několika zaměstnavatelů.

Jak ukazuje tabulka 10A v příloze, druhé zaměstnání je doménou především vysoce kvalifikovaných vysokoškolsky vzdělaných osob. Podíl osob s druhým zaměstnáním celkově klesá s klesající úrovní vzdělání, nicméně v některých krajích je situace odlišná. Největší podíl vysokoškoláků s druhým zaměstnáním je v Pardubickém kraji, v kraji Vysočina a dále pak v Moravskoslezském a Plzeňském kraji. Královéhradecký kraj, který má celkově jeden z největších podílů pracujících s druhým zaměstnáním, vykazuje naopak vyšší podíl středoškoláků s maturitou než vysokoškoláků. Zcela výjimečný je pak Liberecký kraj, kde vysokoškoláci mají oproti ostatním pracujícím s nižší úrovní vzdělání nejnižší podíl druhých zaměstnání.

U nekvalifikovaných pracovníků je situace v jednotlivých krajích relativně vyrovnaná, v ostatních uvedených profesích je mezi kraji opět velký rozptyl. U pedagogických pracovníků je tato situace ovlivněna zřejmě i politikou krajských úřadů při zaměstnávání učitelů a jiných pedagogických pracovníků. Při snižujícím se počtu dětí klesá i potřeba učitelů, kteří buď musejí ze školství odcházet nebo přijímají částečné pracovní úvazky.

57


v oblasti nemovitostí 2,9 %. Jsou to odvětví, kde charakter pracovních činností umožňuje kumulovat pracovní poměry u různých zaměstnavatelů. Svědčí o tom i skutečnost, že všechna tato odvětví patří k těm, kde je vykazován relativně vysoký podíl částečných pracovních úvazků a zároveň jsou to odvětví, kde je největší podíl osob, které mají druhé zaměstnání ve stejném odvětví. Vůbec největší podíl osob, které mají hlavní i druhé zaměstnání ve stejném odvětví, je v odvětví vzdělávání, kde tvoří více jak třetinu pracovníků.

Podíl osob s druhým zaměstnáním se také výrazně liší podle odvětví. Pro ucelenější obrázek byly zvoleny různé pohledy. Jednak byla sledována odvětví, kde pracuje největší podíl osob s druhým zaměstnáním. Dále bylo sledováno, do jaké míry pracují lidé ve stejném odvětví v hlavním i druhém zaměstnání. Obrázek 28: Odvětví činnosti druhého zaměstnání 2006 – rozptyl mezi kraji (2006, v %)

Dále se podíl osob s druhým zaměstnáním liší také podle kategorií profesí. Obrázek 30 ukazuje mezikrajový rozptyl podílu druhých zaměstnání s vyznačením kraje s nejvyšším a nejnižším podílem druhých zaměstnání podle kategorií profesí.

40

35

JHM 30

25

ZLI

Obrázek 29: Druhé zaměstnání podle profesí – rozptyl mezi kraji (2006, v %)

PHA

30

JHC

20

15

25

PLZ

10

20

UNL 5

OLO, JHC

PAR

PHA

JHC

0

PAR

15 D

G

K

UNL

M


JHM

10

VYS

5

Obrázek 29 ukazuje mezikrajový rozptyl podílu druhých zaměstnání s vyznačením kraje s nejvyšším a nejnižším podílem druhých zaměstnání podle odvětví činnosti. Nejčastěji pracují lidé v druhém zaměstnání v celé ČR v oblasti nemovitostí a pronájmu a v dalších podnikatelských činnostech (K) 18,1 %, ve zpracovatelském průmyslu (D) 11,7 %, v obchodě a opravách (G) 11,72 %, dále ve vzdělávání (M) 11,3 %. Je zřejmé, že mezikrajové rozdíly jsou značné.

0 11

12

13

22

23

33

Poznámka: Graf znázorňuje primárně rozptyl mezi kraji, nikoli hodnoty za jednotlivé kraje. Vodorovnou čárkou je vyznačen údaj za celou ČR, popiskami jsou označeny kraje s maximálními hodnotami. Pramen: ČSÚ (2006f), vlastní výpočty.

Zatímco ve zpracovatelském průmyslu má nejvyšší podíl druhých zaměstnání Zlínský kraj, v oblasti obchodu je to Praha. Je tedy evidentní, že druhá zaměstnání souvisejí především se zvýšenou poptávkou po pracovních silách v daném odvětví a v daném regionu, příp. i s určitým nedostatkem pracovníků. V oblasti vzdělávání jsou mezikrajové rozdíly stěží vysvětlitelné a souvisejí víceméně se vzdělávací politikou kraje a s podmínkami pro pedagogickou práci. Vysoký podíl částečných pracovních úvazků a zároveň vysoký podíl druhých zaměstnání v tomto odvětví ukazuje na specifika této profese, kdy jeden člověk často kumuluje několik částečných pracovních úvazků např. na různých školách nebo v různých vzdělávacích zařízeních podle své konkrétní specializace.

Nejčastěji v ČR přijímají druhé zaměstnání – jak už vyplynulo z analýzy odvětví – odborní pedagogičtí pracovníci (KZAM 23) 7,9 %, a pedagogičtí pracovníci (KZAM 33) 5,9 %, tedy středoškolsky i vysokoškolsky vzdělaní pracovníci v oblasti vzdělávání. Dále jsou to vedoucí pracovníci, a to jak vyšší úředníci (KZAM 11) 4,8 %, tak ředitelé a manažeři velkých podniků (KZAM 12) 3,7 % i malých podniků (KZAM 13) 4 %. Vyšší podíl druhých zaměstnání mají dále také vědci, odborníci a inženýři v biologických, lékařských a příbuzných oborech (KZAM 22) 3,9 %. Druhé zaměstnání je tedy záležitostí převážně vysoce kvalifikovaných lidí, jejichž know-how je šíře využitelné v různých oborech činností. V případě pedagogů a odborníků v lékařských oborech jde navíc o specifickou situaci, kdy tito pracovníci i z důvodu nižších platů ve srovnání se stejně vysoce kvalifikovanými odborníky jiných profesí častěji kumulují dvě nebo více zaměstnání.

Jiný pohled na tuto problematiku se ukazuje při sledování odvětví, kde lidé pracující v hlavním zaměstnání nejčastěji vyhledávají druhé zaměstnání. Pomineme-li pro ČR netypické odvětví rybolovu, je to opět nejčastěji v oblasti vzdělávání 6,2 %, zdravotní a sociální péče 3,4 %, v ostatních veřejných, sociálních a osobních službách 4,6 % a

58

Tabulka 1A: Vývoj vzdělanostní struktury obyvatelstva 25–64 (2000, 2003, 2006)

SŠ bez maturity (ISCED 3c)

SŠ s maturitou (ISCED 3b, 3a, 4)

vysokoškolské (ISCED 5,6)

bez vzdělání (ISCED 0)

základní vzd. (ISCED 1, 2)









2006 Nejvyšší dosažené vzdělání



bez vzdělání (ISCED 0) Hl. m. Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský Česká republika


0,1 0,4 0,0 0,1 0,4 1,3 0,4 0,1 0,2 1,7 0,4 0,3 0,5 0,5 0,5

6,1 17,5 13,0 12,5 17,9 19,3 18,3 11,6 10,3 11,6 12,6 16,3 13,6 14,0 13,6

27,5 43,8 45,2 45,5 42,7 45,8 44,8 46,8 48,8 45,1 41,8 44,6 46,2 45,8 42,9

42,1 31,5 32,4 33,0 31,4 26,6 28,5 32,0 31,4 33,4 31,1 28,8 30,5 30,5 32,1

24,1 6,8 9,3 8,9 7,6 7,1 7,9 9,4 9,3 8,1 14,0 10,0 9,1 9,1 11,0

0,1 0,2 0,1 0,1 0,1 0,4 0,1 0,2 0,4 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,2

5,5 13,4 11,7 10,0 16,8 18,4 11,4 9,4 10,2 8,9 11,3 11,3 11,1 12,4 11,4

27,5 44,6 42,2 45,3 42,2 47,2 46,3 45,3 47,2 52,2 41,8 47,1 44,6 47,5 43,4

41,3 32,3 35,6 34,4 32,7 27,9 32,1 34,8 32,0 29,8 31,6 32,3 32,9 30,0 33,0

25,5 9,5 10,4 10,2 8,1 6,0 9,9 10,2 10,2 8,9 15,0 9,0 11,2 10,1 11,9

0,0 0,1 0,1 0,2 0,2 0,3 0,0 0,1 0,1 0,2 0,0 0,2 0,0 0,2 0,1

4,7 10,1 10,4 9,4 15,0 15,5 12,9 7,7 8,7 8,0 8,2 9,6 8,8 10,7 9,6

23,4 42,7 42,9 41,9 45,5 42,9 47,4 43,7 47,6 47,0 41,5 48,8 46,8 45,0 41,9

44,3 36,4 34,7 37,7 30,8 33,2 30,6 34,8 31,9 34,0 34,2 29,3 32,9 32,7 34,9

27,5 10,7 11,9 10,7 8,4 8,2 9,1 13,6 11,7 10,7 16,0 12,1 11,5 11,5 13,5

Pramen: ČSÚ (2000, 2003b, 2006f), vlastní výpočty.

Tabulka 2A: Vzdělanostní mobilita, terciárně vzdělaná populace na trh práce vstupující (25-29let) a z trhu práce vystupující (60-64let)

Hl. m. Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský Česká republika

VŠ % 25–29

2000 VŠ % 60–64

p.b. rozdíl

VŠ % 25–29

2003 VŠ % 60–64

p.b. rozdíl

VŠ % 25–29

2006 VŠ % 60–64

p.b. rozdíl

20,1 5,5 8,3 9,2 2,8 6,7 3,0 7,5 6,1 8,4 13,4 13,8 7,0 10,5 9,8

18,7 3,8 9,7 6,0 10,4 2,5 7,4 5,9 5,3 1,9 12,9 5,8 3,6 5,6 7,7

1,3 1,7 -1,3 3,2 -7,5 4,2 -4,4 1,7 0,8 6,5 0,5 8,0 3,5 4,9 2,1

21,8 7,2 10,2 13,1 5,1 6,3 7,6 10,7 10,9 13,6 16,4 11,4 10,3 10,9 11,9

25,3 6,5 8,1 12,6 4,8 4,8 9,6 8,4 7,1 6,0 12,2 5,2 10,0 6,5 10,0

-3,5 0,6 2,1 0,6 0,3 1,4 -2,1 2,3 3,8 7,5 4,2 6,3 0,3 4,5 1,9

27,3 11,7 12,2 8,8 6,8 13,3 10,9 22,9 17,2 18,0 20,6 18,0 17,8 18,8 17,2

24,2 10,5 8,5 9,4 10,5 3,9 14,2 8,2 9,2 7,6 12,9 11,5 7,3 11,7 11,7

3,1 1,3 3,7 -0,6 -3,7 9,4 -3,3 14,7 8,0 10,4 7,7 6,5 10,5 7,1 5,5


59

36 128 20 875 15 338 12 056 4 753 15 339 8 653 13 317 12 497 13 132 31 275 16 968 17 538 33 253

33,7 0,0 3,9 6,6 0,0 3,1 2,7 3,7 2,9 0,2 21,9 6,1 3,1 12,1

Počet obyvatel ve věkové skupině 25–29 (střední stav obyv. 2005)

Podíl studentů studujících v daném kraji na všech studentech studujících v ČR (%)

Počet všech studentů s trvalým bydlištěm v daném kraji, kteří studují v ČR

Jiné bydliště 55 692 0 5 072 9 675 0 3 349 4 302 6 237 5 173 178 33 296 10 818 3 843 11 664

Podíl všech studentů s trvalým bydlištěm v daném kraji, kteří studují v ČR, na obyvatelstvu kraje ve věku 20–29 let (%)

31 476 0 5 150 7 378 0 4 563 2 679 3 259 2 450 437 23 350 5 081 4 138 19 655

1 580 758 1 580 758 185 237 174 719 96 629 83 160 46 815 127 916 66 174 82 712 77 912 79 665 176 385 100 651 91 984 190 799

Podíl studentů kteří studují v kraji svého trvalého bydliště na obyvatelstvu kraje ve věku 20–29 let (%)

254 160 258 915 87 168 0 10 222 17 053 0 7 912 6 981 9 496 7 623 615 56 646 15 899 7 981 31 319

Podíl studentů studujících v daném kraji na obyvatelstvu kraje ve věku 20–29 let (%)

Česká republika (fyz. os.) Česká republika (fak.) Hl. m. Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhradecký Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslezský

Bydliště v kraji VŠ

Kraj VŠ

Česká republika

Tabulka 3A: Studenti VŠ v krajích

16,08 16,38 47,06 0,00 10,58 20,51 0,00 6,19 10,55 11,48 9,78 0,77 32,11 15,80 8,68 16,41

16,99 0,00 5,33 8,87 0,00 3,57 4,05 3,94 3,14 0,55 13,24 5,05 4,50 10,30

19,50 11,95 15,87 14,50 10,15 11,99 13,08 16,10 16,04 16,48 17,73 16,86 19,07 17,43

Poznámka: Údaje jsou za fyzické osoby, občany ČR, kteří studují v ČR. U škol, které mají fakulty ve více krajích, (UK, VŠE), jsou počty studentů počítané po jednotlivých fakultách, studenti, kteří studují na těchto školách více fakult, jsou tedy u těchto škol započítáni vícekrát. K těmto číslům se pak vztahuje údaj za ČR (fak.). Pramen: UIV (2006a); ČSÚ (2006a); ČSÚ (2006f); vlastní výpočty.


KZAM 2

KZAM 3

KZAM 1–3

KZAM 1

KZAM 2

KZAM 3

KZAM 1–3

2006

KZAM 1

Hl. m. Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhrad. Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslez.. Česká rep.

2003

KZAM 1–3

2000

KZAM 3

2000 2003 2006 4,8 4,8 5,9 2,2 2,8 3,1 2,9 2,4 3,8 2,6 3,8 4,2 2,3 3,1 2,2 2,2 2,2 2,7 2,5 2,8 2,2 2,5 2,5 2,4 3,8 5,9 5,9 2,2 1,0 1,9 3,1 2,8 4,6 1,8 1,5 2,2 4,0 3,3 3,5 1,8 2,1 2,6 2,8 3,0 3,6

KZAM 2

Hl. m. Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Královéhrad. Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Moravskoslez. Česká rep.

Tabulka 5A: Podíl zaměstnaných v kvalifikačně náročných profesích (KZAM 1, 2, 3) na celkové zaměstnanosti (%)

8,6 7,1

22,6 7,6

23,1 15,5

54,3 30,1

8,5 7,0

22,0 7,6

25,8 16,9

56,2 31,5

8,9 6,4

23,1 8,3

28,6 21,3

60,7 36,0

8,4

6,4

17,7

32,5

6,5

7,5

19,6

33,5

6,6

9,1

19,5

35,1

5,3

6,7

21,4

33,4

4,6

7,5

23,8

35,9

5,9

8,1

22,7

36,6

5,9

10,9

13,7

30,5

6,8

8,8

16,8

32,4

6,2

7,7

17,4

31,3

5,9

7,5

17,9

31,3

4,0

6,2

15,9

26,0

5,4

7,7

20,7

33,8

5,0

8,6

13,3

27,0

9,1

7,7

16,1

32,9

8,6

8,5

17,0

34,1

5,6

8,6

19,0

33,2

5,5

9,2

20,4

35,2

7,0

10,0

23,0

40,0

6,0

9,3

18,6

33,9

5,2

7,6

19,3

32,1

4,5

7,7

21,7

33,9

KZAM 1

Tabulka 4A: Podíl ICT sektorů na celkové zaměstnanosti (v %)

4,8

8,2

17,1

30,1

5,2

6,5

15,8

27,6

5,3

8,1

19,6

33,0

4,5

12,9

19,4

36,7

4,9

12,1

22,4

39,4

5,7

11,1

25,1

41,9

4,9

7,5

17,8

30,2

5,5

7,5

19,3

32,3

6,0

9,2

17,8

33,1

4,7

7,6

18,8

31,0

7,3

9,0

19,2

35,5

8,4

7,6

19,7

35,7

6,0

12,1

17,5

35,5

5,2

10,0

20,8

36,0

5,5

9,4

22,2

37,1

6,1

10,8

18,4

35,3

6,1

10,2

20,0

36,4

6,5

10,7

22,1

39,3


60

Tabulka 6A: Podíl zaměstnanosti v technologicky a znalostně náročných odvětvích na celkové zaměstnanosti (%)


6,7 2,4 2,4 2,7 1,8 1,9 2,3 1,9 3,4 2,3 3,7 1,5 2,4 2,4 3,0

2,3 1,2 0,5 0,6 1,0 1,6 0,4 0,4 0,6 0,4 0,6 0,9 0,5 1,0 1,0

3,6 1,7 1,9 2,0 1,9 1,7 1,4 1,7 2,5 1,3 1,9 1,6 1,9 1,8 2,0

17,4 13,4 11,3 11,4 17,7 13,0 12,9 15,1 13,5 12,5 16,1 14,6 13,5 14,3 14,3

1,1 0,8 1,6 1,6 0,9 0,6 1,0 1,4 2,3 0,9 1,4 1,8 2,6 0,5 1,2

3,5 10,4 7,9 8,8 6,5 5,9 10,2 9,8 10,2 9,0 7,0 9,3 8,0 6,4 7,7

34,4 30,0 25,7 27,1 29,8 24,7 28,2 30,1 32,5 26,3 30,7 29,6 28,8 26,2 29,2

7,1 2,9 2,4 2,4 1,7 2,5 2,6 2,6 3,1 1,3 3,8 2,0 1,8 2,7 3,2

1,7 1,5 0,3 0,8 1,0 1,6 0,5 0,5 0,4 0,4 1,0 0,7 0,5 0,5 0,9

5,2 2,1 1,7 1,7 1,6 1,5 1,6 1,7 2,1 1,4 1,7 1,1 1,7 1,0 2,1

19,0 12,7 13,7 14,5 14,6 11,8 12,8 14,2 12,2 12,2 15,7 15,2 12,2 14,8 14,4


61

0,7 1,4 1,4 1,8 1,1 0,4 1,3 0,9 3,6 0,6 0,8 1,9 2,3 0,6 1,2

3,3 9,1 6,9 10,7 5,7 5,5 9,9 8,3 9,5 9,0 7,3 9,0 8,0 6,9 7,4

37,0 29,6 26,6 31,8 25,6 23,4 28,7 28,1 30,9 24,9 30,3 29,9 26,6 26,5 29,2

5,9 3,1 2,0 2,5 1,4 2,9 2,0 2,4 2,5 1,9 3,4 2,0 1,8 2,9 3,0

2,5 1,5 0,2 1,1 0,7 2,4 0,6 0,3 0,5 0,3 1,0 0,4 0,6 0,8 1,1

4,3 2,3 1,2 1,5 1,1 1,3 2,0 2,1 1,6 1,4 1,8 1,1 1,2 1,3 1,9

18,5 12,6 15,2 11,9 14,2 13,8 12,2 15,9 13,8 13,1 15,9 13,0 14,2 15,4 14,6

1,1 1,3 2,8 2,3 1,0 0,7 0,9 1,5 4,4 0,6 2,2 2,2 1,6 0,7 1,6

3,4 10,7 7,6 11,6 7,4 7,0 16,8 10,1 9,5 11,3 7,7 11,2 10,5 7,3 8,8

technologicky a znalostně náročná odvětví celkem

technolog. středně náročná odvětví zprac. průmyslu

technolog. vysoce náročná odvětví zprac. průmyslu

ostatní znalostně náročné služby

finanční služby

tržní služby

technologicky náročné služby



2006 technolog. vysoce náročná odvětví zprac. průmyslu


finanční služby

tržní služby




2003 technolog. vysoce náročná odvětví zprac. průmyslu


finanční služby

tržní služby


2000

35,8 31,5 29,0 30,8 25,7 28,0 34,6 32,2 32,2 28,7 32,0 30,0 29,8 28,4 31,0

Tabulka 7A: Podíl podnikatelů na celkové zaměstnanosti (v %)

5,5 4,7 3,8 4,7 3,8 4,7 3,7 4,2 2,9 2,9 3,1 3,8 4,3 3,1 4,1

15,8 12,6 10,3 9,9 12,1 8,6 13,3 11,6 10,1 9,8 12,7 9,7 11,9 8,3 11,4

21,7 18,6 15,5 14,1 16,9 15,5 17,8 17,4 17,5 13,9 16,5 14,1 15,5 12,7 16,5

Podnikatelé celkem

Podnikatel bez zaměstnanců

15,9 13,9 11,8 11,5 12,6 11,8 13,2 13,1 13,8 11,1 11,8 10,0 11,5 9,2 12,4

Podnikatel se zaměstnanci

5,8 4,6 3,7 2,6 4,3 3,6 4,6 4,3 3,7 2,8 4,7 4,1 3,9 3,5 4,2

19,9 15,3 14,4 13,9 13,3 11,9 15,7 14,3 13,8 11,5 14,7 10,9 15,2 10,7 4,1

Podnikatelé celkem


14,2 10,5 10,7 10,3 8,6 7,6 12,4 10,6 9,6 8,1 10,1 8,4 11,9 7,0 10,2

2006


5,7 4,8 3,7 3,6 4,7 4,3 3,3 3,7 4,2 3,4 4,6 2,5 3,3 3,6 4,1


Podnikatelé celkem


2003


2000

21,3 17,3 14,1 14,6 15,9 13,3 17,0 15,8 13,1 12,7 15,8 13,5 16,3 11,3 15,5


Tabulka 8A. Vzdělání podnikatelů a zaměstnaných (2006, %)


62

22,9 43,3 43,8 42,5 47,8 43,5 48,6 43,6 48,9 47,3 40,5 50,2 46,9 44,5 42,0

44,7 38,4 37,2 39,3 33,3 37,7 33,7 37,6 33,4 35,6 36,8 30,5 34,9 36,5 37,3

Celkem

3,6 7,0 5,8 6,5 9,8 8,9 8,1 4,5 5,2 5,5 4,9 5,2 5,5 6,0 5,9


0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0


Celkem 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

VŠ (ISCED 5, 6)

31,5 13,9 17,5 15,4 10,3 12,8 11,3 13,0 14,2 6,5 25,8 12,5 14,6 16,0 18,1


42,4 40,0 35,9 43,4 35,9 35,5 36,9 33,5 31,7 43,5 34,8 36,9 33,2 41,2 38,2


23,1 44,0 43,8 39,0 49,7 47,2 47,5 50,6 51,9 48,9 37,0 48,9 50,1 39,4 40,9

Zaměstnaní celkem VŠ (ISCED 5, 6)

3,0 2,2 2,8 2,3 4,2 4,5 4,3 2,9 2,2 1,1 2,4 1,8 2,1 3,4 2,8


0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0





Podnikatelé celkem

28,8 11,4 13,3 11,7 9,2 9,9 9,6 14,3 12,6 11,6 17,8 14,0 12,6 13,0 14,9

100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Tabulka 9A: Podíl osob pracujících na částečný úvazek

4,6 3,8 4,4 5,0 4,9 2,2 4,7 5,2 6,0 6,1 3,2 4,5 7,4 4,6 4,5

6,9 4,6 3,4 7,2 5,6 2,8 6,3 6,3 5,8 4,8 5,3 4,5 6,9 4,1 5,3

5,4 3,7 2,1 4,6 8,6 3,6 8,0 4,4 8,4 2,7 6,1 0,2 4,6 2,0 4,5

6,0 5,1 4,7 6,6 5,8 2,8 5,9 5,9 6,5 5,5 5,0 4,1 7,0 4,4 5,2

18,2 9,0 8,6 9,2 6,7 3,9 9,7 17,5 8,9 11,1 6,7 10,8 13,8 8,2 9,5

4,0 3,5 4,1 5,4 2,3 2,8 2,9 6,4 4,0 5,4 3,5 4,0 6,3 5,2 4,3

6,6 3,8 4,8 5,0 2,6 3,4 3,2 5,5 5,7 5,9 5,6 3,4 4,1 3,7 4,7

9,2 2,2 3,4 6,2 1,7 1,8 4,4 7,5 2,5 4,1 5,1 4,4 5,1 3,2 5,4

7,0 4,0 4,7 5,6 2,9 3,1 3,6 6,8 4,7 5,7 4,7 4,3 5,8 4,6 4,9

18,1 10,3 8,9 11,8 4,4 7,0 7,7 12,9 11,5 14,0 6,5 12,4 5,0 11,6 10,1

4,0 3,8 4,8 3,4 3,1 3,1 2,6 5,3 5,4 3,9 4,4 3,8 3,7 5,7 4,2

5,6 4,6 4,7 5,5 3,7 2,7 4,6 4,3 6,0 6,6 5,3 3,4 6,8 5,4 5,0

7,7 6,0 4,0 3,5 4,1 3,5 6,6 4,0 8,0 7,7 6,2 4,7 4,0 4,7 5,8

Celkem

SŠ bez maturity (ISCED 3c) SŠ s maturitou (ISCED 3b, 3a, 4) VŠ (ISCED 5, 6)


Celkem

2006



9,3 11,8 14,1 14,5 7,7 4,3 8,0 10,0 10,7 7,7 10,4 5,3 8,5 7,9 9,4

Celkem

0,0 22,9 0,0 0,0 0,0 63,7 0,0 0,0 0,0 21,4 30,2 0,0 0,0 0,0 19,6

2003





2000

6,3 4,8 4,9 4,8 3,5 3,3 4,1 5,1 6,3 5,8 5,2 4,3 4,9 5,8 5,1

Poznámka: Podíl osob bez vzdělání pracujících na částečný úvazek byl v letech 2003 a 2006 roven 0 ve všech krajích. Pramen: ČSÚ (2000, 2003b, 2006f), vlastní výpočty.

Tabulka 10A: Podíl osob, které mají ještě další zaměstnání, na celkovém počtu zaměstnaných v daných vzdělanostních úrovních (%)


63

1,7 1,5 0,8 2,4 1,4 1,2 2,0 2,3 1,4 2,0 0,5 1,0 1,7 1,7 1,5

3,2 2,5 1,8 3,4 4,1 3,1 3,4 5,1 2,9 3,2 2,5 1,4 3,0 2,4 2,9

0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

2,5 0,3 0,7 0,0 0,7 1,1 0,9 2,2 2,7 2,8 1,6 0,0 0,0 0,0 1,0

2,0 1,3 0,8 1,7 1,2 0,7 2,0 1,9 2,2 1,6 0,8 0,6 1,2 1,4 1,3

1,5 2,5 1,9 3,5 2,5 3,5 2,5 4,4 3,1 4,7 2,1 2,1 2,4 3,0 2,7

VŠ (ISCED 5, 6)

9,1 4,3 3,3 4,1 3,0 3,0 4,2 8,1 6,2 6,0 5,9 3,2 6,2 4,4 6,0

SŠ bez maturity (ISCED 3c) SŠ s maturitou (ISCED 3b, 3a, 4)


0,0 2,1 1,5 1,6 0,0 0,6 1,5 2,1 2,5 1,1 1,2 0,0 1,3 0,0 1,1


0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0


6,2 2,9 3,0 8,1 1,2 5,5 8,6 6,9 8,4 6,2 5,7 3,6 7,5 6,1 5,8

2006 VŠ (ISCED 5, 6)

3,0 1,9 3,1 3,9 5,1 2,2 4,5 4,1 4,6 3,9 1,9 2,4 4,2 2,3 3,0


3,1 1,4 1,1 2,5 2,7 1,2 1,6 2,9 1,7 2,1 1,5 2,0 1,3 1,4 1,8


6,3 1,0 0,5 0,4 1,0 1,1 0,5 0,8 4,2 2,2 0,9 1,2 0,9 1,2 1,5

VŠ (ISCED 5, 6)

0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

2003





2000

3,1 3,8 3,8 5,8 3,2 4,1 0,8 3,7 8,2 6,8 5,0 2,3 3,3 5,8 4,2

STRUKTURÁLNÍ KONKURENCESCHOPNOST ● REGIONY

Regionální konkurenceschopnost

kud zkreslena, zejména pokud jde o údaje za hlavní město Prahu.

Druhé hledisko hodnocení strukturální konkurenceschopnosti české ekonomiky představuje regionální ekonomická a inovační výkonnost na úrovni krajů (NUTS 3). Doplňujícím aspektem jsou vybrané ukazatele regionální kvality života. Ukazatele byly vybrány zejména s ohledem na regionální reprezentativnost, tzn. do jaké míry je lze považovat za významné a metodu jejich regionálního zjišťování za dostatečně vypovídající s ohledem na územní příslušnost údajů.

8) Význam technologicky náročných odvětví (v % HPH) je sledována za místní jednotky na základě vybraných odvětví v členění podle dvoumístné OKEČ (podle metodologie používané v EUROSTATu). 9) Výdaje a zaměstnanost ve výzkumu a vývoji (v % HDP) jsou zjišťovány za jednotlivá pracoviště podle regionu. Šetření zahrnuje sektory podnikatelský, vládní, vyššího školství a neziskových soukromých institucí. Ukazatele výzkumu a vývoje se sledují podle krajů od roku 2001, kdy bylo odlišeno kromě sídla jednotky také sídlo pracoviště u jednotlivých zpravodajských jednotek pro potřeby regionálního třídění.

● Metodologie 1) Reálný růst regionálního HDP (v %) – regionální hrubý domácí produkt je počítán z větší části výrobní metodou, z menší části (za finanční a vládní sektor) metodou důchodovou. Představuje hodnotu produkovaných statků a služeb ve všech odvětvích na určitém území a za určité období (kalendářní čtvrtletí, rok). Výpočet probíhá za kraje na základě údajů za jednotlivá pracoviště (místní jednotky). K přepočtu do stálých cen se používají z důvodu absence regionálně odlišných cenových indexů národní odvětvové deflátory.

10) Podíl zaměstnanců ve vědě a výzkumu (v % zaměstnaných) je zjišťován ze stejné úrovně jako výdaje na výzkum a vývoj. Zaměstnanci jsou výzkumní pracovníci, kteří provádějí přímo výzkum a vývoj, a dále pomocní, techničtí, administrativní a jiní pracovníci pracující na pracovištích výzkumu a vývoje v jednotlivých zpravodajských jednotkách. 11) Podíl pracovní síly s vysokoškolským vzděláním (v % pracovních sil) je odhadem získaným z výběrového šetření pracovních sil podle místa bydliště. Předmětem šetření jsou všechny osoby obvykle bydlící v soukromých domácnostech. Šetření se nevztahuje na osoby bydlící dlouhodobě v hromadných ubytovacích zařízeních. Z toho důvodu jsou údaje za určité skupiny obyvatelstva, zejména za cizí státní příslušníky žijící a pracující na území republiky, k dispozici v omezené míře.

2) Regionální HDP na obyvatele (ČR, resp. EU-27=100) se pro účely mezinárodního srovnání přepočítává na standard kupní síly (PPS). Dochází tedy k přepočtu hodnoty všech složek HDP na průměrnou cenovou hladinu v EU a tím k vyloučení rozdílů v cenových hladinách na národní úrovni. Nezohledněny však zůstávají rozdíly v cenových hladinách na regionální úrovni uvnitř jednotlivých států. 3) Produktivita práce je vyjádřena jako HDP ve stálých cenách na zaměstnanou osobu (ČR=100). Za zaměstnané jsou považováni zaměstnanci i podnikatelé bez ohledu na to, jestli patří mezi rezidenty nebo nerezidenty na daném teritoriu. Samotný HDP se obvykle uvádí v přepočtu na rezidenty.

12) Podíl kvalifikované pracovní síly podle klasifikace zaměstnání (KZAM 1–3, v % zaměstnaných pracovních sil). Klasifikace zaměstnání v tomto ukazateli zahrnuje následující skupiny: zákonodárci, vedoucí a řídící pracovníci; vědečtí a odborní duševní pracovníci; techničtí, zdravotničtí a pedagogičtí pracovníci (vč. příbuzných oborů).

4) Míra registrované nezaměstnanosti (v %) zahrnuje osoby zaevidované v určitém okamžiku u úřadů práce podle místa trvalého bydliště v poměru k celkové pracovní síle (součtu zaměstnaných a nezaměstnaných).

13) Podíl podnikatelů (v % zaměstnaných pracovních sil) vychází z údajů o postavení zaměstnání ve výběrovém šetření podle místa bydliště jako součet zaměstnavatelů (podnikatelů se zaměstnanci) a pracujících na vlastní účet (podnikatelů bez zaměstnanců).

5) Podíl dlouhodobě nezaměstnaných (v %) vyjadřuje procento uchazečů déle než 1 rok v evidenci u úřadů práce v celkovém počtu nezaměstnaných.

14) Podíl zaměstnaných žen (v % zaměstnaných pracovních sil) je zjišťován z výběrového šetření.

6) Tvorba hrubého fixního kapitálu (v % HDP, ČR=100) je na regionální úrovni zjišťována v členění do úrovně krajů podle místa, kde je pořízený majetek fakticky užíván. Představuje hodnotu pořízeného hmotného i nehmotného investičního majetku, který bude sloužit k další produktivní činnosti (stroje, zařízení, budovy, ostatní stavby apod.).

15) Přírůstek obyvatelstva stěhováním (v % celkové populace) je migrační saldo jako rozdíl mezi počtem přistěhovalých a vystěhovalých osob za stejné období v daném území. Přistěhováním se rozumí změna obce trvalého nebo dlouhodobého pobytu osoby na území ČR (vnitřní stěhování) nebo přes hranici ČR (zahraniční stěhování). U osob, které nejsou v ČR přihlášeny k trvalému pobytu (např. u cizinců s krátkodobým pobytem) se stěhování nesleduje. Do vykazovaných hodnot není zahrnuto stěhování uvnitř sledovaného území.

7) Stav přímých zahraničních investic (v % HDP, ČR=100) je na regionální úrovni zjišťován Českou národní bankou. Ta publikuje statistiku vypracovanou na základě auditovaných bilancí, které zahrnují celkový stav přímých zahraničních investic do základního kapitálu, reinvestované zisky a úvěrové vztahy mezi podnikem v tuzemsku a přímým investorem. Výsledky jsou od roku 2000 zpracovávány i podle územního rozložení přímých zahraničních investic v ČR (za kraje). Údaje se vztahují k sídlům ekonomických subjektů, proto je jejich regionální reprezentativnost poně-

16) Podíl cizinců (na obyvatelstvu) vychází z počtu cizinců, který je zveřejňován Ředitelstvím služby cizinecké a pohraniční policie MV ČR. Zahrnuje cizí státní příslušníky s trvalým pobytem či s dlouhodobými typy pobytu na území ČR k 31.12. daného roku. Údaje ČSÚ

64


Na druhém místě se umísťuje Středočeský kraj. Jeho pozice je významně ovlivněna vysokou dynamikou růstu ekonomické výkonnosti v uplynulém desetiletí (nejvyšší průměrný meziroční růst HDP), ale také úspěšným postavením v ukazatelích inovační výkonnosti (první místo ve výdajích na výzkum a vývoj v poměru k HDP a v podílu vytvořené hrubé přidané hodnoty v technologicky náročných odvětvích).

dále člení v souladu s požadavky mezinárodních definic na cizince, kteří k příslušnému datu měli v ČR platný azyl, cizince bez azylantů a cizince, kteří jsou zahrnuti do populace ČR. Cizinci zařazení do populace ČR splňují podmínku dlouhodobého pobytu (tj. pobytu delšího než 1 rok), tak jak je vyžadováno mezinárodními definicemi. 17) Střední délka života obyvatelstva vyjadřuje počet let, jež pravděpodobně prožije narozený člověk za předpokladu, že po celou dobu jeho dalšího života se nezmění řád vymírání zjištěný úmrtnostní tabulkou zkonstruovanou pro daný kalendářní rok nebo jiné období.

Na dalších místech se s velmi podobnými výsledky umísťují kraje Jihočeský, Plzeňský, Jihomoravský a Vysočina. Jde o regiony, které těží buď z výhodné geografické polohy v sousedství vyspělých zemí nebo strategického významu krajského města (Jihomoravský kraj). V případě Vysočiny je současná pozice dána především vysokou dynamikou růstu HDP v uplynulém desetiletí hlavně v důsledku rozvoje technologicky náročné průmyslové výroby a přílivu přímých zahraničních investic spojených s růstem produktivity práce. Všechny uvedené regiony dosahují také nejlepších pozic v emisích znečištění ovzduší.

18) Počet obyvatel ve věku 65 let a více (v % populace) se vztahuje vždy k 31. 12. daného roku. Do počtu obyvatel jsou zahrnuty všechny osoby, které mají na území České republiky trvalé bydliště, a to bez ohledu na jejich státní občanství, od roku 2001 včetně cizinců s tzv. dlouhodobým pobytem. 19) Kriminalita (počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel) zahrnuje násilné, mravnostní a majetkové trestné činy, podvody a zpronevěry, ostatní majetkové a kriminální trestné činy, zbývající kriminalitu, hospodářské a vojenské trestné činy, trestné činy proti ústavnímu zřízení. Data jsou bez trestných činů evidovaných referáty cizinecké a pohraniční policie, protože tyto údaje nejsou k dispozici v členění podle krajů.

Královéhradecký, Pardubický a Liberecký kraj dosahují průměrného postavení. Královéhradecký region vyniká v ekonomické výkonnosti (páté nejlepší místo v HDP na obyvatele a v míře nezaměstnanosti) a zaostává v inovačních ukazatelích (poslední místo ve stavech PZI i celkových investicích k HDP). Právě opačná je pozice Libereckého kraje (12. místo v HDP na obyvatele, 3. místo ve stavu PZI v % HDP). Zlínský a Olomoucký kraj dosahují tradičně nejnižších hodnot ekonomické výkonnosti, mají však relativně vysoký podíl vysokoškoláků v populaci a výdajů na výzkum a vývoj k HDP. V posledních letech zde dochází k vyšší dynamice růstu ekonomické a inovační výkonnosti (z části zásluhou nízkých výchozích srovnávacích hodnot).

20) Počet objasněných trestných činů (v %) je vztažen k trestným činům, které byly spáchány ve vykazovaném roce. Počet zjištěných trestných činů i počet objasněných trestných činů jsou údaji Policejního prezidia ČR. 21) Měrné emise oxidu siřičitého (t/km2) jsou sledovány ČHMÚ v Registru emisí a zdrojů znečišťování ovzduší (REZZO), který je členěn v závislosti na druhu zdrojů a jejich tepelných výkonech.

Ústecký a Moravskoslezský kraj jsou regiony, jejichž nepříznivá pozice je spojena se strukturálními problémy v transformačním období. To se projevuje hlavně v míře nezaměstnanosti, kde oba regiony obsazují tradičně poslední a předposlední místo. Jinak však z hlediska dynamiky vývoje se v důsledku růstu průmyslové výroby v posledních letech nevyvíjejí perspektivy obou regionů tak špatně (zejména u Moravskoslezského kraje).

22) Průměrné procento pracovní neschopnosti je vyjádřením odpadu z fondu kapacity kalendářních dnů sledovaného období z důvodu pracovní neschopnosti. Ukazatel zahrnuje nově hlášené případy pracovní neschopnosti ve sledovaném roce na základě hlášení o pracovní neschopnosti nemocensky pojištěných zaměstnanců.

Nejhoršího postavení v celkovém pořadí i většině sledovaných ukazatelů dosahuje Karlovarský kraj. Stejně tak dosahuje nejnižší dynamiky vývoje sledovaných ukazatelů – průmyslová odvětví v regionu upadají a region leží mimo zájem zahraničních investorů.

● Meziregionální srovnání Z hlediska souhrnného indikátoru regionální konkurenceschopnosti se potvrzuje dlouhodobě nejúspěšnější postavení hlavního města Prahy. K její pozici přispívají především mimořádné výsledky ekonomické výkonnosti (HDP na obyvatele dosahoval 209 % průměru ČR v roce 2005). Ukazatele inovační výkonnosti již nejsou v Praze tak mimořádné, zejména pokud jsou vztaženy k celkovému HDP. V období ekonomické transformace se výsadní postavení Prahy ještě více upevňovalo. V důsledku ukončení restrukturalizace a přílivu přímých zahraničních investic do ostatních krajů však relativní pozice Prahy od roku 2001 spíše stagnuje. Metropolitní charakter regionu se pak nepříznivě promítá do některých ukazatelů kvality života (první místo v počtu trestných činů na obyvatele, čtvrté v emisích znečištění ovzduší SO2 na plochu v roce 2004).

● Informační zdroje ČSÚ – Regiony, města, obce, Cizinci v ČR, Obyvatelstvo, Práce a mzdy, Zaměstnanost a nezaměstnanost, Věda a výzkum, Životní prostředí: www.czso.cz. ČSÚ – Regionální účty 2005. ČSÚ – Ukazatele výzkumu a vývoje v ČR 2001 – 2005. ČNB – Stav přímých zahraničních investic: www.cnb.cz EUROSTAT – Databáze Regional statistics 2007. Ministerstvo vnitra ČR – Policejní prezídium ČR – statistické přehledy kriminality členěné do VÚSC: http://www.mvcr.cz/statistiky/index.html. MPSV – Zaměstnanost. (Integrovaný portál MPSV): http://portal.mpsv.cz/s

65


Pořadí krajů podle jednotlivých ukazatelů konkurenční schopnosti – souhrnný indikátor Ekonomická výkonnost

Hlavní město Praha Středočeský kraj Jihočeský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Vysočina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj


Kvalita života

HDP/ obyv.

Produktivita

Nezam.

Investice

Zahr. investice

Tech. nároč.

Výzkum a výv.

Vysokoškol.

Imigrace

Kriminalita

Nemocnost

Emise SO2

1 3 6 2 14 10 12 5 8 7 4 13 11 9

1 2 8 4 14 9 13 7 12 5 3 11 10 6

1 2 4 3 12 14 7 5 6 8 10 11 9 13

2 4 1 6 3 7 9 14 12 8 5 13 11 10

1 2 4 6 10 5 3 14 8 9 12 13 11 7

9 1 10 8 14 11 3 4 2 5 12 7 6 13

2 1 7 10 14 13 6 9 4 12 3 8 5 11

1 11 5 9 14 13 12 3 7 10 2 4 6 8

2 1 4 3 12 5 6 8 9 10 7 13 11 14

14 11 7 6 10 13 12 4 3 1 8 5 2 9

1 2 9 7 3 4 12 5 8 6 10 11 13 14

11 9 3 6 12 14 4 7 10 1 2 5 8 13

Průměrné pořadí

3,8 4,1 5,7 5,8 11,0 9,8 8,3 7,1 7,4 6,8 6,5 9,5 8,6 10,6

Poznámka: Souhrnný indikátor je prostým aritmetickým průměrem pořadí v jednotlivých dílčích ukazatelích. Pramen: ČSÚ, MPSV, ČNB, Policejní prezídium ČR, ČHMÚ, vlastní výpočty.

Regiony NUTS3 s nejvyšším HDP na obyvatele v PPS v jednotlivých zemích EU (v % k EU-27)

BE Bruxelles BG Sofia CZ Praha DK København DE München EE Estonia IE Dublin GR Voiotia ES Álava FR Paris IT Milano CY Cyprus LV Riga LT Vilniaus LU Luxembourg HU Budapest MT Malta NL Amsterdam AT Wien PL Warszawa PT Lisboa RO Bucuresti SI Osrednjeslovenska SK Bratislavský kraj FI Uusimaa SE Stockholms län UK Inn. London - West

1995 257,7 56,3 122,5 195,8 269,0 35,1 133,1 206,0 122,6 342,2 188,3 85,8 46,8 42,2 209,6 92,5 .. 183,6 190,7 .. 126,4 .. 97,6 100,0 143,8 158,6 470,5

1996 254,3 50,2 127,2 191,8 274,1 36,5 143,2 224,0 124,5 343,5 187,4 84,9 48,7 43,7 206,8 94,5 .. 185,6 193,1 . 125,6 .. 99,4 102,9 147,1 162,3 479,1

1997 247,5 38,4 129,1 195,3 287,9 40,1 155,9 201,6 125,1 338,4 185,0 83,2 52,3 48,6 201,2 97,5 .. 192,4 186,9 .. 129,4 .. 101,3 106,2 153,0 165,3 501,3

1998 246,7 42,8 132,7 186,6 301,8 41,3 164,0 195,0 130,6 336,8 189,0 84,8 58,3 52,3 204,1 99,6 .. 196,6 184,2 .. 133,8 46,9 103,1 107,6 163,9 165,8 509,8

1999 245,8 48,1 135,3 192,6 315,5 40,7 169,2 184,8 136,0 337,0 188,1 85,5 61,3 51,6 228,6 103,6 .. 200,2 186,7 .. 135,1 45,4 108,1 104,9 166,4 172,4 503,1

2000 248,2 45,6 135,6 200,1 364,1 44,1 171,4 148,3 133,5 338,0 190,5 86,3 64,1 53,0 233,0 .. 83,3 203,4 185,6 139,2 137,9 55,9 106,5 107,9 170,5 173,5 549,3

2001 249,6 53,9 142,7 195,9 365,0 45,8 174,2 156,2 134,6 339,9 188,3 88,5 66,4 57,4 224,9 120,0 78,7 198,5 181,7 137,8 136,5 60,1 108,8 112,4 172,6 165,8 522,0

2002 250,4 57,1 148,3 190,0 355,6 48,9 178,2 154,7 138,9 330,5 181,2 86,4 73,5 62,8 230,9 130,6 79,7 206,9 178,6 139,8 136,0 63,1 109,8 120,7 167,8 164,3 539,9

2003 249,4 60,7 154,8 187,8 371,6 53,5 183,7 160,7 139,2 315,3 173,5 89,0 76,3 70,5 247,2 130,1 79,1 203,7 182,5 145,1 125,1 63,4 116,3 124,1 155,3 164,2 515,7

2004 248,3 63,2 157,1 192,7 368,1 55,7 186,4 151,2 139,1 316,1 166,0 91,4 83,3 73,3 251,0 131,3 75,7 206,4 179,7 142,9 123,9 67,1 119,0 129,3 157,3 165,7 513,4

Poznámka: Přehled zahrnuje za každou zemi vždy jeden region NUTS3 s nejvyšším HDP na obyvatele. Estonsko není členěno na menší územní jednotky. Pramen: EUROSTAT – Regional statistics, k 1. 8. 2007.

66


Vývoj regionálního HDP ve stálých cenách (tempa růstu v %) 1996 4,0 4,3 3,0 5,4 5,9 0,8 3,9 2,7 3,9 1,7 5,1 3,6 7,6 -2,1 6,4

Česká republika Hlavní město Praha Středočeský kraj Jihočeský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Vysočina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj

1997 -0,7 3,3 0,9 -1,2 -2,4 -5,2 -5,8 0,6 2,0 -1,1 -4,5 -2,6 -2,8 3,9 -3,4

1998 -0,8 4,6 3,4 -0,8 -4,2 -3,6 -3,4 -4,0 -3,2 -0,3 -2,0 -0,3 -5,0 -4,0 -5,1

1999 1,3 3,1 5,9 0,6 1,1 -1,1 -1,5 2,9 1,6 -1,0 5,3 -0,7 1,5 -1,2 -1,8

2000 3,6 4,3 5,1 3,0 4,7 4,3 0,8 4,0 5,3 4,0 5,0 3,2 3,4 3,1 1,5

2001 2,5 5,9 2,9 0,1 2,9 -2,6 -1,7 0,7 0,1 0,8 6,7 2,5 0,4 1,6 1,5

2002 1,9 0,6 6,3 2,3 0,2 4,7 1,9 2,7 0,7 2,5 2,0 1,3 1,8 2,8 0,6

2003 3,6 3,8 3,1 2,9 5,3 2,1 7,2 -4,3 2,3 5,6 2,9 4,4 3,1 3,0 4,0

2004 4,6 4,7 3,4 4,1 7,3 0,2 2,5 2,3 3,3 2,3 1,6 3,4 7,1 0,8 9,0

2005 6,5 5,0 8,3 6,5 6,5 4,0 4,4 8,3 6,7 5,4 8,0 5,7 5,5 8,2 5,5

Pramen: ČSÚ – Regionální účty 2005.

0,4

0,8

1,6

1,6

1,8

2,0

2,1

JHC KV H OLO JHM PA R MV S ZLI

2,0

2,3

2,3

ČR

2,3

2,6

2,7

3,0

4,0

4,0

6,0 4,2

Průměrný růst (1996–2005)

0,0 STC PHA V Y S PLZ

LIB

UNL KV A

Regionální HDP na obyvatele (ČR = 100) 1995 100 171 86 94 97 93 95 91 93 90 85 96 83 90 88


1996 100 170 86 95 98 90 94 90 93 88 86 96 86 86 89

1997 100 178 87 94 97 87 89 91 96 88 82 94 84 89 87

1998 100 189 90 94 93 85 87 88 93 88 82 94 80 87 83

1999 100 195 93 93 93 83 85 89 93 86 83 93 79 84 80

2000 100 200 94 92 94 84 82 89 95 85 84 92 80 84 78

2001 100 207 93 90 94 80 79 88 92 84 88 93 78 83 78

2002 100 209 95 90 92 81 79 88 91 84 87 92 77 83 77

2003 100 210 94 89 93 80 82 81 90 85 86 93 77 82 78

2004 100 209 93 89 96 78 82 80 89 84 84 92 79 79 81

2005 100 209 93 89 96 78 81 80 89 82 84 92 78 80 82

Pramen: ČSÚ – Regionální účty 2005.

HDP/obyv. (EU-27 = 100)

160,0 140,0 120,0 100,0 80,0 60,0 40,0 20,0

2005 1995

PHA

ČR

PLZ STC JHM KV H JHC PA R V Y S UNL MSL LIB OLO ZLI KV A

67


Produktivita práce (HDP na zaměstnanou osobu, ČR=100) 1995 100 138 96 92 94 93 97 89 92 89 90 98 89 96 92


1996 100 139 94 94 94 90 101 90 91 89 90 97 91 88 93

1997 100 145 94 93 94 85 96 91 92 89 86 96 89 91 92

1998 100 147 98 93 92 85 94 91 92 89 84 95 85 89 90

1999 100 146 105 91 91 81 94 91 91 86 90 93 84 87 89

2000 100 147 104 90 90 80 93 91 92 89 87 93 89 86 89

2001 100 154 101 89 91 77 87 89 90 86 89 95 86 86 88

2002 100 154 102 90 89 82 87 90 88 87 91 95 84 88 86

2003 100 150 105 89 92 79 90 83 89 87 93 94 83 87 89

2004 100 153 101 89 93 78 87 80 92 85 88 94 88 83 93

2005 100 146 107 90 93 76 88 84 90 85 92 93 86 88 91

0,8

1,9

2,0

2,0

2,3

2,4

2,4

2,6

2,6

2,7

2,7

2,7

3,0

2,9

4,0

3,2

5,0

3,4

Průměrný růst (1996–2005)

4,0

Pramen: ČSÚ – Regionální účty 2005, vlastní výpočty.

1,0 0,0 STC PHA V Y S ČR MV S PLZ KV H JHC OLO PA R JHM

LIB

ZLI UNL KV A

Míra registrované nezaměstnanosti (v % pracovní síly) 1996 3,5 0,4 3,0 2,5 2,6 2,7 7,1 3,0 2,6 3,4 4,0 3,4 5,3 3,2 5,7


1997 5,2 0,9 4,6 4,0 4,2 4,6 10,0 5,2 4,0 4,7 5,7 5,4 7,6 4,7 7,9

1998 7,5 2,3 6,1 5,8 6,1 6,9 13,2 7,0 6,1 6,6 7,5 7,9 10,2 7,0 11,5

1999 9,4 3,5 7,5 6,7 7,4 9,0 15,9 7,8 7,5 9,0 9,2 9,9 12,4 8,7 14,9

2000 8,8 3,4 6,8 5,8 6,5 8,0 16,2 6,4 5,9 7,9 7,5 9,4 11,9 8,1 15,1

2001 8,9 3,4 6,8 6,0 6,5 8,7 15,8 7,4 6,3 7,9 7,0 9,7 11,8 8,5 15,1

2002 9,8 3,7 7,2 6,7 7,1 10,1 17,1 8,7 7,3 8,7 8,3 11,2 12,2 10,2 15,9

2003 10,3 4,0 7,4 7,0 7,6 10,6 17,9 9,5 7,9 9,4 9,2 11,5 12,5 10,6 16,8

2004 9,5 3,6 6,9 6,6 6,7 10,8 15,9 8,2 7,7 8,9 8,9 10,7 11,7 9,5 15,7

2005 8,9 3,2 6,3 6,7 6,4 10,3 15,4 7,7 7,3 8,3 8,2 10,2 10,6 9,3 14,2

2006 7,7 2,7 5,3 5,7 5,6 9,2 13,8 7,0 6,3 6,9 7,1 8,8 9,0 7,8 12,6

Pramen: Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR.

% dlouhodobě nezaměstnaných

60,0

2006

50,0

1996

40,0 30,0 20,0 10,0 0,0 UNL MV S KV A JHM

ČR

ZLI OLO V Y S LIB

68

PA R PLZ STC KV H JHC PHA


Tvorba hrubého fixního kapitálu v % HDP (míra investic) 1995 31,5 31,7 30,1 49,2 29,6 25,5 28,1 23,9 28,4 25,0 23,2 28,8 22,5 26,4 47,2


1996 32,1 33,5 34,5 34,8 37,8 30,2 26,4 22,7 31,8 23,5 23,6 30,3 24,2 29,0 44,6

1997 29,9 33,1 31,3 30,3 32,2 25,5 30,2 23,1 25,0 27,8 26,9 28,7 23,5 25,2 35,7

1998 28,2 28,0 35,1 30,7 29,1 22,8 27,8 21,6 22,3 26,5 27,1 28,4 28,5 22,9 30,0

1999 27,0 26,0 32,0 33,6 25,5 22,8 24,1 24,1 21,9 25,6 24,5 25,4 27,7 25,2 32,0

2000 28,0 29,2 29,7 31,2 36,3 20,4 24,8 27,8 27,3 23,7 30,7 26,8 26,9 24,6 25,7

2001 28,0 24,2 30,8 35,7 26,7 52,8 27,1 22,8 20,8 26,5 26,5 23,8 37,4 27,3 32,5

2002 27,5 31,1 24,6 25,4 25,9 28,8 26,7 26,1 28,8 26,2 23,8 24,3 27,0 30,6 28,3

2003 26,7 37,7 24,4 28,9 23,7 28,6 23,5 28,6 20,0 17,5 20,7 25,8 20,5 20,5 20,2

2004 26,2 30,6 29,2 25,5 26,1 27,6 23,0 29,7 23,3 22,8 23,5 25,7 24,2 23,7 20,4

2005 24,9 28,8 27,5 29,3 24,9 27,6 23,8 22,2 18,1 19,7 23,2 25,9 19,6 20,2 21,9

Pramen: ČSÚ – Regionální účty 2005, vlastní výpočty.

THFK na obyv. (ČR=100)

250,0

2005

200,0

1995

150,0 100,0 50,0 0,0 PHA

JHC STC JHM PLZ KV A V Y S UNL MV S

LIB

PA R

ZLI KV H OLO

Stav přímých zahraničních investic 2001 41,8 87,5 43,7 27,1 32,8 20,0 46,3 20,6 16,9 28,2 23,4 24,2 21,1 23,3 17,2


Stav PZI v % HDP 2002 2003 2004 47,3 45,1 46,0 104,5 87,2 90,1 44,3 50,0 44,6 28,3 23,4 27,3 41,1 38,4 32,8 24,8 22,5 23,9 48,5 39,8 41,5 24,7 33,1 47,1 19,0 19,5 19,4 26,1 36,5 30,1 17,3 28,8 28,7 23,5 26,6 32,1 22,3 25,0 24,6 26,0 23,0 22,6 21,8 28,8 29,4

2005 50,2 112,2 51,5 35,1 31,7 23,4 32,0 46,4 17,3 29,8 28,3 19,5 19,4 21,5 29,9

Stav PZI na obyvatele (ČR = 100) 2001 2002 2003 2004 2005 100 100 100 100 100 433 463 406 409 467 97 89 105 90 95 59 54 46 53 62 74 80 80 69 61 38 43 40 41 36 88 81 73 74 52 43 46 59 81 74 37 36 39 38 31 57 46 69 55 49 50 32 55 52 47 54 46 55 64 36 39 36 42 42 30 46 45 42 39 34 32 36 49 52 49

Pramen: ČNB, vlastní výpočty.

Stav PZI na obyv. (ČR=100)

500,0

2005

400,0

2001

300,0 200,0 100,0 0,0 PHA STC

LIB

JHC PLZ UNL PA R MV S V Y S KV A JHM

69

ZLI KV H OLO


Technologicky náročná odvětví (v % HPH) Podíl na celkové HPH (v %)

2002 13,2 13,4 19,7 12,1 12,5 6,9 9,9 14,3 13,7 16,6 13,6 11,3 12,3 14,0 10,3


2003 13,1 13,5 19,1 11,4 12,0 6,9 10,2 14,4 14,2 16,3 13,3 10,8 13,2 13,9 10,1

2004 13,1 12,2 19,6 11,7 12,4 7,3 11,1 15,9 14,4 16,1 14,3 11,2 13,4 13,6 10,4

HPH na zaměstnanou osobu (ČR = 100)

2005 13,6 12,4 20,9 12,3 12,6 7,6 11,8 16,7 15,2 16,9 15,1 11,6 13,6 13,8 10,9

2002 100 158 150 83 83 43 66 96 91 109 93 81 78 92 67

2003 100 157 150 78 84 41 71 91 95 108 93 78 83 91 69

2004 100 144 149 80 88 44 76 96 101 104 95 80 89 85 74

2005 100 137 159 81 85 43 79 101 100 104 99 80 85 86 73

Pramen: ČSÚ, vlastní výpočty.

HPH/zaměstn. (ČR=100)

2005

150,0

2002

100,0 50,0 0,0 STC PHA PA R

LIB

KV H V Y S

ZLI

PLZ OLO JHC JHM UNL MV S KV A

Výdaje a zaměstnanost ve výzkumu a vývoji Výdaje na VaV v % HDP (GERD)

2001 1,20 1,83 3,00 0,62 0,55 0,12 0,33 0,84 0,59 1,01 0,31 1,27 0,64 0,60 0,78


2002 1,20 1,74 2,94 0,62 0,68 0,13 0,29 0,85 0,55 0,99 0,40 1,25 0,73 1,04 0,60

2003 1,25 1,92 2,58 0,73 0,55 0,15 0,35 0,94 0,63 1,16 0,39 1,31 0,73 0,74 0,98

2004 1,26 2,00 2,51 0,75 0,58 0,15 0,28 0,94 0,88 1,18 0,45 1,40 0,77 0,62 0,79

2005 1,42 2,22 2,76 0,99 0,74 0,11 0,30 1,12 0,82 1,35 0,57 1,54 0,95 1,14 0,73

Pracovníci ve VaV v % zam. osob

2001 1,05 2,75 0,83 0,61 0,66 0,15 0,28 0,71 0,57 0,85 0,23 1,70 0,66 0,52 0,68

2002 1,08 2,83 0,91 0,63 0,77 0,12 0,25 0,75 0,60 0,90 0,31 1,70 0,69 0,60 0,61

2003 1,13 2,89 1,05 0,69 0,64 0,20 0,23 0,77 0,68 0,89 0,30 1,77 0,76 0,60 0,69

2004 1,22 3,16 1,02 0,72 0,71 0,18 0,29 0,80 0,82 0,95 0,33 1,91 0,89 0,68 0,72

2005 1,31 3,33 1,00 0,80 0,81 0,10 0,27 0,79 0,85 1,08 0,36 2,08 1,04 0,82 0,71

Pramen: ČSÚ – Ukazatele výzkumu a vývoje v ČR za roky 2001–2005; vlastní výpočty.

Pracovníci VaV (% zam. )

4,0

2005

3,0

2001

2,0 1,0 0,0 PHA JHM

ČR

PA R OLO STC KV H ZLI

70

PLZ JHC LIB MV S V Y S UNL KV A


Podíl pracovní síly s vysokoškolským vzděláním (v % pracovních sil) 2000 11,2 24,6 7,4 8,8 9,2 7,5 6,9 7,5 9,8 9,3 8,0 13,8 9,8 10,0 9,8

ČR Hlavní město Praha Středočeský kraj Jihočeský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Vysočina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj

2001 11,6 25,2 8,8 9,6 9,8 7,7 6,6 8,3 10,2 9,0 7,6 13,2 11,3 9,8 10,5

2002 12,5 27,5 8,9 11,5 11,1 7,5 7,7 9,0 10,4 9,0 9,3 15,9 9,6 10,6 10,5

2003 12,7 27,1 9,6 11,6 10,1 8,5 6,4 9,3 11,6 10,3 9,9 15,8 10,0 11,3 10,8

2004 13,2 28,1 10,8 11,9 11,3 8,1 6,7 8,1 11,5 10,4 9,9 16,6 11,6 11,6 10,7

2005 13,7 28,5 11,1 11,4 10,8 8,5 7,6 10,3 11,2 11,9 11,3 16,6 13,0 12,4 11,5

2006 14,2 28,2 11,0 13,3 11,7 8,2 8,6 9,8 13,8 12,0 11,4 17,0 13,4 12,5 11,8

Pramen: ČSÚ – VŠPS.

% prac. KZAM 1–3

60,0

2006

50,0

2000

40,0 30,0 20,0 10,0 0,0 PHA JHM KV H ČR MV S PLZ STC JHC ZLI

LIB OLO UNL PA R V Y S KV A

Počet podnikatelů (v % zaměstnaných pracovních sil) 2000 14,4 19,4 15,4 14,9 14,0 13,1 12,1 15,0 14,3 14,0 12,3 14,8 11,5 15,0 11,1


2001 14,5 19,4 16,1 14,7 13,7 14,0 12,0 13,9 14,8 13,3 14,0 14,6 13,2 14,1 11,1

2002 15,4 21,6 18,0 15,0 14,1 15,6 13,0 15,8 15,2 15,3 14,0 14,2 11,6 14,7 12,1

2003 16,4 21,5 18,2 15,7 14,3 16,5 14,2 18,0 17,8 16,5 14,0 16,7 13,8 15,9 13,0

2004 16,2 21,0 19,3 16,7 14,4 14,9 13,3 16,3 16,7 13,7 13,5 16,5 13,8 17,5 12,4

2005 15,3 20,4 17,7 14,4 14,9 14,6 13,0 15,3 15,2 13,2 13,9 15,1 13,5 16,3 11,6

2006 15,5 20,9 16,6 14,6 14,6 15,7 13,2 16,4 16,2 12,8 12,7 15,8 14,0 16,0 12,2

Pramen: ČSÚ – VŠPS.

% zaměstn. žen

47,0 46,0 45,0 44,0 43,0 42,0 41,0 40,0

2006 2000

PHA KVH PLZ MVS ČR

JHM ZLI KVA JHC PAR STC OLO

71

LIB VY S UNL


Přírůstek obyvatelstva stěhováním (v % celkové populace) 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 0,10 0,12 0,09 0,09 0,06 -0,08 0,12 0,25 0,18 0,35 0,34 0,06 0,05 -0,21 -0,16 -0,15 -0,59 0,47 0,61 0,58 1,00 0,53 0,22 0,40 0,50 0,59 0,59 0,43 0,59 0,84 0,84 1,28 1,41 0,11 0,16 0,14 0,07 0,08 0,02 0,16 0,20 0,11 0,37 0,32 0,11 0,11 0,13 0,13 0,09 -0,01 0,15 0,37 0,08 0,42 0,57 0,03 0,08 -0,03 0,02 -0,10 -0,17 0,13 0,08 0,15 -0,11 0,03 0,21 0,17 0,27 0,18 0,08 0,00 0,17 0,25 0,19 0,15 -0,02 0,13 0,10 0,14 0,09 0,13 -0,12 0,06 0,19 -0,03 0,33 0,33 0,09 0,09 0,09 0,03 -0,01 -0,13 -0,02 0,01 0,05 0,25 0,27 0,10 0,07 0,05 0,00 0,07 -0,10 -0,01 -0,07 0,04 0,20 0,32 0,09 0,07 0,01 -0,01 -0,02 -0,07 -0,04 0,10 -0,02 0,18 0,11 0,11 0,13 0,14 0,13 0,07 -0,13 -0,07 0,25 0,14 0,09 0,21 0,06 0,05 0,01 0,00 0,04 -0,05 -0,10 0,05 -0,12 0,01 0,09 0,11 0,08 0,07 0,08 0,07 -0,02 -0,05 -0,01 -0,07 0,01 0,00 -0,04 -0,01 -0,06 -0,08 -0,14 -0,17 -0,13 -0,04 -0,12 -0,13 -0,10

Česká republika Hlavní město Praha Středočeský kraj Jihočeský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Vysočina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj Pramen: ČSÚ, vlastní výpočty.

% cizinců

2006

8,0

2001

6,0 4,0 2,0 0,0 PHA KV A STC UNL

ČR

LIB

PLZ JHM KV H JHC MV S PA R V Y S OLO

ZLI

Střední délka života obyvatelstva (roky) 2001 78,5 79,0 78,0 78,5 78,1 77,0 76,6 77,9 79,0 78,6 78,7 79,0 78,6 78,8 77,9


Střední délka života - ženy 2002 2003 2004 2005 78,5 78,5 79,0 78,7 78,9 79,2 79,6 79,5 78,3 78,2 78,4 78,3 78,6 78,8 79,1 78,9 78,3 78,6 78,6 78,6 77,5 77,5 77,5 77,6 76,5 76,9 77,2 76,9 78,3 78,1 78,3 78,5 78,8 78,8 79,2 79,2 78,7 78,8 78,8 79,0 79,0 79,2 79,4 79,2 79,2 79,3 79,6 79,5 78,6 78,8 79,1 79,0 79,0 79,0 79,5 79,3 77,9 78,0 78,2 78,2

2001 72,1 73,6 71,7 72,4 72,2 70,7 70,2 71,3 72,6 72,7 72,7 72,3 71,5 71,4 70,4

Střední délka života - muži 2002 2003 2004 2005 72,1 72,0 72,6 72,3 73,7 73,7 74,1 74,1 72,1 72,0 72,0 72,1 72,3 72,5 72,8 72,7 72,5 72,3 72,3 72,6 71,2 71,5 71,3 72,2 69,9 69,7 70,2 70,3 71,3 71,7 72,4 72,0 73,1 73,1 73,1 73,3 72,7 72,6 72,9 72,9 72,9 72,8 73,3 73,1 72,6 72,5 72,9 72,8 71,6 72,1 72,6 72,4 72,0 72,0 71,8 72,0 70,4 70,7 70,9 70,9

Pramen: ČSÚ.

% obyv. 65+

17,0 16,0 15,0 14,0 13,0 12,0 11,0 10,0

2005 2002

PHA KV H JHM PLZ

ZLI PA R V Y S OLO ČR STC JHC MV S LIB KV A UNL

72


Kriminalita celkem – počet zjištěných trestných činů (na tis. obyvatel) 1996 38 82 39 27 26 37 41 38 26 25 18 31 31 22 36


1997 39 87 43 29 28 37 42 40 25 24 18 33 27 21 36

1998 1999 41 41 95 101 47 47 31 31 31 33 41 38 44 42 41 39 27 26 24 25 20 19 33 33 31 30 22 22 38 36

2000 38 90 41 30 31 35 39 37 24 23 18 32 29 22 33

2001 35 86 37 27 28 34 36 34 24 21 16 28 25 21 30

2002 36 89 37 26 29 37 38 38 24 22 17 32 26 21 30

2003 35 85 34 25 29 35 38 37 23 21 17 31 25 19 30

2004 34 83 33 26 31 34 39 36 23 21 16 29 24 18 28

2005 34 81 32 27 28 33 40 35 21 20 16 27 23 17 28

2006 33 76 32 26 25 31 40 34 21 19 16 28 22 17 29

Pramen: Policejní prezídium ČR, vlastní výpočty.

% objasněnosti 60,0

2006

50,0

2000

40,0 30,0 20,0 10,0 0,0 KV A UNL

LIB KV H VY S ZLI OLO PA R PLZ JHC MV S JHM

ČR STC PHA

Měrné emise oxidu siřičitého (v t na km2) 1998 5,5 11,4 9,3 1,4 2,1 6,4 26,4 2,4 2,7 8,2 1,0 0,7 2,6 2,6 7,1


1999 3,3 7,2 2,6 1,4 1,9 6,3 15,6 2,9 2,4 3,8 1,0 0,6 1,8 2,1 5,7

2000 3,3 5,9 2,6 1,3 1,6 6,6 16,7 2,3 2,1 4,2 0,8 0,5 1,6 2,1 5,2

2001 3,1 6,1 2,7 1,2 1,7 6,6 13,7 2,0 2,0 4,7 0,8 0,5 1,4 2,1 5,3

2002 2,9 4,0 2,5 1,1 1,6 5,2 15,1 1,5 1,6 4,1 0,6 0,5 1,2 1,8 5,2

2003 2,9 3,8 2,4 1,1 1,5 4,8 13,6 1,4 1,8 4,7 0,6 0,6 1,2 2,0 5,4

2004 2,8 4,9 2,3 1,2 1,6 5,2 13,4 1,3 1,9 3,7 0,6 0,6 1,4 2,2 5,2

Pramen: ČSÚ, ČHMÚ – REZZO (1–3, bez mobilních zdrojů znečištění).

% prac. neschop.

9,0

2006 1996

6,0 3,0 0,0 MVS ZLI

LIB OLO JHM JHC PA R PLZ V Y S KV H ČR

73

UNL KV A STC PHA

Centrum ekonomických studií Vysoké školy ekonomie a managementu www.cesvsem.cz Centrum ekonomických studií VŠEM je výzkumné pracoviště Vysoké školy ekonomie a managementu. Výzkum je zaměřen zejména na analýzu faktorů konkurenceschopnosti české ekonomiky v mezinárodním srovnání a na identifikaci souvisejících hospodářsko politických implikací pro podporu ekonomického dohánění a přechodu na znalostně založenou ekonomiku. Realizace výzkumných aktivit probíhá od roku 2005 v rámci dvou dlouhodobých výzkumných projektů (Růstová výkonnost a kvalitativní konkurenceschopnost české ekonomiky, GA402/05/2210; Centrum výzkumu konkurenční schopnosti české ekonomiky, MŠMT 1M0524). Tematicky je výzkum zaměřen na tři oblasti: (1) Růstová výkonnost a stabilita, (2) Institucionální kvalita, (3) Konkurenční výhoda a inovační výkonnost. Specifická pozornost je věnována strukturálním aspektům konkurenceschopnosti na odvětvové a regionální úrovni. CES je odborným garantem magisterského studijního programu Vysoké školy ekonomie a managementu (www.vsem.cz). CES spolupracuje rovněž na řadě mezinárodních výzkumných projektů v problematice znalostně založené konkurenceschopnosti a podílí se na expertizních aktivitách pro veřejnou správu v oblasti růstové výkonnosti a stability, výzkumu a vývoje a inovační výkonnosti. Kontakt: Centrum ekonomických studií VŠEM, I.P.Pavlova 3, 12000 Praha 2

Národní observatoř zaměstnanosti a vzdělávání Národního vzdělávacího fondu www.nvf.cz/observatory Národní observatoř zaměstnanosti a vzdělávání (NOZV) působí od roku 1996 jako analytickovýzkumná sekce Národního vzdělávacího fondu. Je zakládajícím členem Národního konsorcia evropské sítě ReferNet, v jehož rámci plní periodicky roli národního koordinátora. NOZV poskytuje informace, shromažďuje data, analyzuje tendence a provádí výzkum v oblasti rozvoje lidských zdrojů, trhu práce, vzdělávání a předvídání kvalifikačních potřeb. Od roku 2005 je členem Centra výzkumu konkurenční schopnosti české ekonomiky (MŠMT 1M0524), v jehož rámci je garantem a zpracovává komponentu Kvalita lidských zdrojů. Další dlouhodobé výzkumné projekty jsou zpracovávány pro MPSV a jsou zaměřeny na (1) nerovnosti v šancích na vzdělávání, (2) nároky společnosti vědění na kvalifikaci lidských zdrojů a na vzdělávání. NOZV spolupracovala na tvorbě Strategie celoživotního učení kterou přijala vláda v roce 2007. Jako součást mezinárodního konsorcia se NOZV podílela na přípravě studie o odborném vzdělávání pro summit ministrů členských zemí EU zodpovědných za vzdělávání v roce 2004 v Maastrichtu. Dále realizovala několik mezinárodních pilotních projektů ve spolupráci s podnikovou sférou zaměřených na progresivní přístupy a metody ve vzdělávání. Kontakt: Národní observatoř zaměstnanosti a vzdělávání NVF, Opletalova 25, 11000 Praha 1

Vybrané kapitoly z publikace: A. Kadeřábková a kol., Ročenka konkurenceschopnosti ČR 2006 – 2007 2007 Vydalo: Linde nakladatelství s.r.o., Jeseniova 1, 130 00 Praha 3, ISBN 80-86131-64-5 © Centrum ekonomických studií VŠEM, Národní observatoř zaměstnanosti a vzdělávání NVF

2006-2007

ROČENKA KONKURENCESCHOPNOSTI ČESKÉ REPUBLIKY Regionální konkurenceschopnost

Recommend Documents