Socioekonomické problémy východní Afriky

MENDELOVA UNIVERZITA V BRNĚ Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií

Socioekonomické problémy východní Afriky Bakalářská práce

Autor: Jan POPELÍNSKÝ Vedoucí práce: Mgr. Ondřej KONEČNÝ Brno, 2014

Anotace V práci jsou analyzovány socioekonomické problémy regionu východní Afriky. Je provedeno porovnání hodnot socioekonomických indikátorů mezi státy regionu a poté mezi východní a střední Afrikou. Užitečným nástrojem pro srovnávání byly indexy HDI, MPI a další. Pro znázornění regionální diferenciace bylo využito též kartografických prostředků. Na základě zjištěných poznatků jsou identifikovány nejzávažnější problémy východoafrických států a navržena možná řešení a strategie nutné pro další růst regionu. POPELÍNSKÝ, J.: Socioekonomické problémy východní Afriky. Mendelova univerzita, Brno 2013. Klíčová slova východní Afrika, sociální problémy, ekonomika

Annotation This thesis analyzes socioeconomic problems of eastern Africa. Countries are compared by socioeconomic indicators. It compares also Eastern and Central Africa. Indexes HDI or MPI are useful tool for comparison. Cartographic methods were used for visualization of regional differences. Based on discovered knowledge, the most serious problems of East African countries are identified. Possible solutions and strategies are proposed. These strategies are essential for further growth of the region. POPELÍNSKÝ, J.: The socioeconomic problems of Eastern Africa. Mendel University, Brno 2013. Key words Eastern Africa, social problems, economics

Na tomto místě bych chtěl poděkovat vedoucímu bakalářské práce Mgr. Ondřeji Konečnému za odborné vedení, ochotu, cenné rady a připomínky.

Prohlašuji, že jsem tuto bakalářskou práci vytvořil samostatně s použitím literatury, kterou uvádím v seznamu.

V Brně dne 3. 1. 2014 ………………………………… Podpis

OBSAH 1 ÚVOD .................................................................................................................................. 6 1.1 Metodika a datové zdroje .................................................................................................. 7 1.2 Datové zdroje a jejich limity............................................................................................. 8 2 TEORETICKÁ VÝCHODISKA ......................................................................................... 9 2.1. Literární rešerše ............................................................................................................... 9 2.2 Výběr socioekonomických ukazatelů ............................................................................. 13 2.2.1 Rozvojové cíle tisíciletí ............................................................................................... 13 2.2.2 HDI a IHDI .................................................................................................................. 15 2.2.3 MPI .............................................................................................................................. 15 2.2.4 GII ................................................................................................................................ 16 2.2.5 CPI ............................................................................................................................... 16 3 VYMEZENÍ ÚZEMÍ ......................................................................................................... 17 3.1 Východní Afrika ............................................................................................................. 18 4 ANALÝZA SOCIOEKONOMICKÝCH UKAZATELŮ ................................................. 19 4.1 Lidský rozvoj a nerovnost............................................................................................... 19 4.2 Chudoba .......................................................................................................................... 20 4.3 Další ukazatele ................................................................................................................ 22 4.4 Porovnání se střední Afrikou .......................................................................................... 24 4.4.1 Lidský rozvoj ............................................................................................................... 25 4.4.2 Další ukazatele ............................................................................................................. 25 5 ZHODNOCENÍ – SYNTÉZA ........................................................................................... 27 5.1 Silné a slabé stránky regionu .......................................................................................... 30 5.2 Možnosti a hrozby do budoucna ..................................................................................... 31 6 ZÁVĚR .............................................................................................................................. 34 7 SEZNAM LITERATURY ................................................................................................. 36 8 PŘÍLOHY .......................................................................................................................... 40

1 ÚVOD Afriku je možné bezesporu označit za nejchudší kontinent s největší koncentrací rozvojových problémů. Dokládají to například regionalizace podle Organizace spojených národů (OSN) [1] nebo Světové banky (WB – The World Bank) [2]. OSN rozděluje státy nejen podle geografické příbuznosti, ale také podle stupně jejich rozvoje - na rozvojové či rozvíjející se státy (developing) a státy rozvinuté (developed). Jako rozvojové regiony jsou označeny Karibik, Střední Amerika, Jižní Amerika, Asie (kromě Japonska), Oceánie (kromě Austrálie a Nového Zélandu) a právě Afrika. Toto dělení je značně zobecňující, protože tak velké celky jako kontinenty jsou přirozeně velice heterogenní, tudíž v těchto velkých celcích nalezneme státy s často velmi odlišným stupněm rozvoje. Jižní Korea nemůže být porovnávána s Kambodžou nebo Argentina s Guayanou, proto je zaveden termín Least developed countries (LDCs - nejméně rozvinuté země), který označuje státy s nejnižší úrovní rozvoje. Seznam LDCs reprezentuje nejchudší segment mezinárodní komunity a obsahuje 49 států, z nichž 14 je v Asii a Pacifiku, 1 v Latinské Americe a zbylých 34 v Africe [3]. Afrických států je celkem 59, nejméně rozvinuté z nich tedy tvoří téměř 60 % (viz Obr. 1). Světová banka pak rozděluje státy podle příjmu. Používá indikátor hrubý národní příjem (GNI – Gross National Income) upravený podle tzv. Atlas conversion factor, který má snížit vliv různých směnných kurzů. Vymezuje 4 kategorie – nízký příjem, nižší-střední příjem, vyšší-střední příjem a vysoký příjem. Nízký příjem (do 1035 $) má podle WB [2] celkem 36 zemí, z toho 28 je v Africe; nižší-střední příjem (1036-4085 $) má 18 afrických států, což dohromady dává 46 zemí z 59 v těchto nejnižších příjmových kategoriích.

Obr. 1 Regionalizace Afriky podle OSN (vlastní zpracování) 6

Vzhledem ke skutečnosti, že Afriku a její obyvatele sužují téměř všechny světové rozvojové problémy, bylo nutné výčet těch zkoumaných omezit. Práce se soustředí na problémy socioekonomické – společenské a hospodářské – a z nich vybírá na základě studia literatury ty nejpalčivější. Jak již bylo řečeno, makroregion Afrika [1] je podobně jako ostatní kontinentální regiony značně heterogenní, pro další zkoumání byl proto vybrán subregion východní Afrika. Proč právě východní Afrika? Některé důvody lze vidět na mapě regionalizace Afriky (Obr. 1). Ta znázorňuje africký kontinent rozdělený na subregiony podle OSN [1] odlišené barevně podle indexu lidského rozvoje (HDI - Human Development Index). Dále mapa obsahuje informaci o státech, které náleží do skupiny nejméně rozvinutých (LDCs), resp. do skupiny států s nízkým příjmem podle klasifikace Světové banky. Jak je z mapy patrné, východní Afrika dosahuje společně s regionem západní Afriky nejhorších hodnot, co se týká HDI. Navíc je vidět, že pouze dva státy kontinentální východní Afriky (Keňa a Zimbabwe) nepatří mezi LDCs a pouze jeden mezi nízkopříjmové země (Zambie). Posledním důvodem pro výběr daného území byla existence projektu Africover [4] a stejnojmenné databáze, respektive prvního modulu této databáze - Africover Eastern Africa Module. Tento projekt FAO (Food and Agricultural Organization – Organizace pro výživu a zemědělství) pokrývá především fyzickogeografickými datovými vrstvami mimo jiné státy Burundi, Eritrea, Keňa, Rwanda, Somálsko, Tanzanie, Uganda a území Jižního Súdánu. Motivací bylo tyto volně dostupné vrstvy (skrze portál GeoNetwork [5]) doplnit i socioekonomickými údaji v odpovídajícím formátu. Vytvoření datové vrstvy (a následné vizualizace) obsahující údaje o socioekonomických problémech východní Afriky je spíše vedlejším cílem práce. Těmi hlavními cíli jsou samotné vymezení těchto problémů a analýza odpovídajících socioekonomických ukazatelů, porovnání situace v regionu s referenčním regionem, zhodnocení současné situace a navržení možných způsobů řešení nejzávažnějších problémů regionu.

1.1 Metodika a datové zdroje Hlavní použitou metodou práce je indukce postupující od konkrétních primárních dat k obecnějším závěrům. Teoretická část práce, která je tvořena z velké části literární rešerší, zahrnuje definování základních pojmů, výběr socioekonomických ukazatelů (kapitola 2.2) a vymezení zkoumaného území v kapitole 3. Kromě toho jsou představeny základní datové zdroje, ze kterých bude čerpáno. V praktické části jsou získaná data analyzována mimo jiné formou mapových výstupů a na jejich základě vyvozeny závěry. Zhodnocení výsledků je podpořeno též syntézou některých sekundárních zdrojů vycházející z literární rešerše. Co se týká terminologie, jsou používány většinou anglické zkratky (HDI, MPI atd.), pouze v případech, kdy je zaužívaná česká zkratka (OSN), je použita tato. Pro názvy států jsou použity české termíny Ministerstva zahraničních věcí ČR [6], výjimkou jsou mapy, kde je anglická terminologie převzatá z podkladových dat [7]. 7

1.2 Datové zdroje a jejich limity Analyzovány jsou převážně informace z databází nadnárodních organizací. Světová banka (WB) poskytuje data z kolekce tzv. Africa Development Indicators, tedy indikátorů rozvoje Afriky [8]. OSN vytváří tzv. Human Development Reports, které jsou zaměřeny taktéž na rozvojové problémy [9] – mezi nejpoužívanější indikátory patří MPI (Multidimensional Poverty Index – Multidimenzionální Index Chudoby), HDI (IHDI – Inequality-adjusted Human development Index) nebo GII (Gender Inequality Index - Index nerovnosti pohlaví). Stejná organizace vyhlásila tzv. Rozvojové cíle tisíciletí (MDGs – Millenium Development Goals) a doplnila je velkým množstvím ukazatelů, jež jsou volně k dispozici [10]. ILO (International Labour Organization – Mezinárodní organizace práce) se zaměřuje na ekonomické ukazatele [11]. Hodnotná data lze získat taktéž z databáze CIA (Central Intelligence Agency – Ústřední zpravodajská služba USA), která obsahuje jak sociální, tak ekonomické i jiné ukazatele [12]. Velmi cenné jsou informace o konfliktech dostupné z UCDP (The Uppsala Conflict Data Program) [13]. Užitečným nástrojem je též Google Public Data Explorer [14], který sdružuje data z mnoha světových databází a umožňuje jejich prohlížení a stahování. Zdrojů dat je tedy k dispozici celá řada, důležité je rozpoznat jejich spolehlivost. V této práci byly využity bez výjimky informace z prověřených zdrojů, přesto i tyto mají své limity. Je to především úplnost datových sad – ne vždy jsou k dispozici údaje pro všechny zkoumané státy, nebo databáze neobsahuje ucelenou časovou řadu. Takovéto případy se však objevily zřídka a výrazně proto nenarušily prováděnou analýzu. Pro tvorbu mapových podkladů je použita prostorová vektorová databáze VMAP level 0 v měřítku 1 : 1 000 000 vytvořená americkou National Geospatial–Intelligence Agency (NGA), jenž je volně dostupná pro veřejnost [7]. Administrativní data z VMAP level 0 byla doplněna fyzicko-geografickými daty v měřítku 1 : 10 000 000 pocházejícími z domény Natural Earth [15]. Oba projekty poskytují data ve vektorovém formátu shp (shapefile). Přehled volně dostupných mapových vrstev pro africký kontinent podává Hložková [16]. Dalšími zdroji jsou monografie, odborné články a další vědecké práce. Citovány byly například monografie od autorů, jako jsou například Todaro and Smith (Economic development [17]), Taiwo (How Colonialism Preempted Modernity in Africa [18]), Calderisi (The Trouble with Africa: Why Foreign Aid Isn't Working [19]), Mackinnon and Cumbers (An Introduction to Economic Geography [20]). Ty byly doplněny sborníky odborných článků jako je např. Africa in the World Economy - The National, Regional and International [21], studiemi zahraničních odborníků (např. Alkire and Santos - Acute Multidimensional Poverty: a New Index for Developing Countries [22]) nebo domácími pracemi pocházejícími z Fakulty sociálních studií a Přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity nebo z Fakulty regionálního rozvoje a mezinárodních studií na Mendelově univerzitě.

8

2 TEORETICKÁ VÝCHODISKA 2.1. Literární rešerše V podkapitole budou detailněji popsány základní informační a datové zdroje použité v bakalářské práci. Bude zhodnocen jejich přínos a na jejich základě budou dále vybrány konkrétní socioekonomické ukazatele, které by měly nejlépe osvětlit nejzávažnější socioekonomické problémy východní Afriky. Poznatky z odborné literatury budou využity také v kapitole 2 při bližším popisu zájmového území a jeho dalším prostorovém omezení. V závěrečných kapitolách bude možné porovnat závěry bakalářské práce se závěry některých zde probraných studií. Stěžejní pro teoretickou část práce byla publikace Economic Development (Todaro and Smith [17]). Jedná se o velice komplexní dílo, jehož spíše teoretické zaměření je doplněno případovými studiemi, které přibližují realitu v praxi. V těchto studiích se autoři soustředí na nejvážnější rozvojové problémy nebo naopak na úspěchy rozvojových států v sociální či ekonomické oblasti. Dále jsou vysvětleny základní termíny, popsány nejpoužívanější indikátory a indexy rozvoje (například vývoj HDI), rozebrány Rozvojové cíle tisíciletí (MDGs). Každá kapitola významně přispívá k pochopení dané problematiky – autoři se například zamýšlí nad rozdíly mezi dnešní situací rozvojových států a vyspělostí rozvinutých států v raných stádiích jejich vývoje a přichází s osmi zásadními rozdíly (např. kvalita a kvantita fyzických a lidských zdrojů, klima nebo efektivita institucí), jež zabrání dnešním rozvojovým státům prodělat stejný vývoj jako dnešní vyspělé státy. Zaměření spíše na ekonomické problémy, jejich geografické zákonitosti a ekonomickou geografii jako celek přináší An Introduction to Economic Geography (Mackinnon and Cumbers [20]). Autoři se zamýšlí nad globalizací a nerovným rozvojem, popisují předpoklady globalizace, její negativní i pozitivní důsledky, postupný vývoj a změnu povahy globalizace od 16. století až do dnešní doby či zmiňují nejhlasitější kritiky tohoto procesu i jeho zastánce. Publikace se podobně jako [17] zabývá celým světem, je proto vhodná taktéž pro vytvoření teoretického rámce bakalářské práce. Skupinu publikací zkoumajících primárně Afriku reprezentuje zaprvé The Trouble with Africa: Why Foreign Aid Isn't Working od Calderisiho [19]. Hlavním tématem je zahraniční pomoc a její dopady na africké obyvatelstvo a ekonomiku. Autor prokládá politické a ekonomické skutečnosti vlastními zážitky, což činí publikaci pro čtenáře zajímavější. Cituje vysoké úředníky nadnárodních organizací i africké politiky, učitele nebo (ne)obyčejné lidi, proto zde nalezneme mnoho často protichůdných názorů. Někteří zahraniční pomoc chválí, jiní tvrdí, že drží u moci diktátory a přispívá k brzdění rozvoje. Mnoho Afričanů také kritizuje globalizaci a roli Světové banky, s čímž autor polemizuje a částečně tato tvrzení vyvrací. Snaží se též odpovědět na otázky týkající se celkově špatné situace na kontinentu. Skrze analýzu historie a současného stavu identifikuje jako hlavní příčiny koloniální správu a typ myšlení afrických obyvatel. Zatímco první příčina se 9

objevuje v téměř každé podobně zaměřené publikaci, druhou je možné označit za poněkud kontroverzní, ale přesto mající určité opodstatnění. Na závěr popisuje několik cest, jak změnit Afriku k lepšímu. Mimo jiné by autor sjednotil rozvojovou pomoc (aby ji neposkytovalo nezávisle na sobě více nadnárodních institucí – WB, IMF – International Monetary Fund, UNDP atd.), vyžadoval by mezinárodní dozor nad volbami a naléhal by na zrušení cel na primární zemědělské produkty ze strany rozvinutých zemí a na otevření vyspělých trhů (což je těžko dosažitelné vzhledem k ochranářské politice například EU). Koloniální dědictví a jeho kladné i záporné dopady pro dnešní Afriku zkoumá Táíwo (How Colonialism Preempted Modernity in Africa [18]). Autor nesouhlasí se značně generalizujícím tvrzením, že kolonialismus je hlavní příčinou problémů v Africe. Dokládá to vzestupem kolonií v jiných světových regionech, protože některé ze států Latinské Ameriky či Východní Asie byly po získání samostatnosti v mnohem horším stavu než některé africké země a dnes tyto země dokonce v afrických zaostalých zemích investují. Zmiňuje dále rozdíly v kolonialismu. Poukazuje na naprosto odlišný způsob koloniální správy v Africe a kupříkladu v USA, ale i na rozdílnosti v jednotlivých afrických zemích. Poté představuje tři typy kolonií podle Delavignetta – kolonizace osídlením (colonization by settlement), kolonizace vykořisťováním (politicko-ekonomická kolonizace, colonization by exploitation) a kombinovaný typ, který se nejvíce uplatňoval v rovníkové Africe, tedy nejvíce ovlivnil území vymezené v bakalářské práci. Zatřetí se Afrikou a tématy jako jsou MDGs nebo past chudoby (poverty trap) zabývá sborník Africa in the World Economy – The National, Regional and International Challenges [21]. Témata příspěvku jsou zaměřená hlavně na subsaharskou Afriku, jež je zde často porovnávána s Latinskou Amerikou. Jednotlivým tématům se vždy věnuje více článku, což je cenné, protože lze posoudit rozdílné pohledy danou problematiku. Už zmíněné MDGs nejsou zdaleka přijímány ryze kladně. Jako nebezpečí tohoto konceptu je uvedeno zajištění udržitelnosti úspěšně splněných cílů po roce 2015 nebo nedostatečná ambicióznost cílů – je život s jedním dolarem na den dostačující? Rozpory v názorech se objevují i v části zaměřené na lidský kapitál. Podle jedné skupiny je potřeba, aby byl importován z jiných rozvíjejících se států (Číny, Indie), podle druhé není problém v neschopnosti Afričanů se učit, ale v tom, že typická chudá africká ekonomika si nemůže dovolit dát základní vzdělání všem. Za největší problémy regionu sborník označuje: nerozvinuté domácí kapitálové trhy, chybějící národní a regionální infrastrukturu, chybějící úspěšné regionální integrace a závislost na exportu komodit. Závěrečná kapitola, poskytující kvalitní shrnutí celého díla, rozebírá odpovědi na otázky „Co by měly pro Afriku udělat rozvinuté země?“, „Co pravděpodobně budou dělat?“ a „Co by měla dělat Afrika, aby z těchto iniciativ co nejvíce získala?“. Na první by mnoho Afričanů odpovědělo: „Nic pro nás nedělejte, postaráme se sami.“, s tím autor (Martin, M. 206 [21]) hluboce nesouhlasí. Podle něj je pro rozvoj Afriky klíčové právě propojení s mezinárodní komunitou. Martin [21] dále představuje základní oblasti rozvoje Afriky 10

(ekonomická politika a vládnutí, politika snižování chudoby nebo přístup na zahraniční trhy) a na úplný závěr připomíná známou pravdu o velké různorodosti Afriky a potřeb jednotlivých států, nastiňuje také důležitost tzv. spolupráce jih-jih (s Indií, Brazílií) a ještě jednou se zamýšlí nad diskutabilním významem MDGs. Další skupina použitých publikací je zaměřena ještě konkrétněji, a to na jeden určitý stát či na určitý rozvojový problém. Co se týká rozvojových problémů, ve výše uvedených publikacích je možné načerpat dostatek informací pro zpracování ekonomických rozborů a některých sociálních témat, doplněny však musely být informace ohledně problematiky zdravotnictví (nejvýznamnějších nemocí), hladu a bezpečnosti státu (válečných konfliktů). Disertační práce Geografické rysy pandemie HIV/AIDS (Preis [23]) studuje všechny aspekty této celosvětové hrozby – jak lékařské, tak geografické i sociální (původ nemoci, její postupné rozšíření, boj s nemocí apod.). Pro bakalářskou práci je nejcennější případová studie Ugandy, jež se soustředí na specifické rysy pandemie v regionu východní a jižní Afriky. Ve studii se dozvíme, že Uganda je první zemí, která oznámila úmrtí svých občanů na symptomy AIDS (v roce 1982, distrikt Rakai) – do roku 1989 pak byly zasaženy již všechny distrikty a do poloviny 90. let bylo nakaženo 18 % populace. V následujících letech byl zaveden vládní program proti šíření nemoci a v roce 1996 země zaznamenala (také jako první na světě) pokles počtu nakažených oproti předchozímu roku. Preis dále popisuje složení nakažených – z hlediska osídlení je větší prevalence ve městě než na venkově (v celé subsaharské Africe je ale prevalence rovnoměrná), prevalence je taktéž vyšší u bohatých a výrazně vyšší u žen. Poslední skutečnost dokládá nerovnost mezi ženami a muži, žena totiž nemůže odmítnout muži sex, ani ho donutit vzít si kondom, samozřejmostí je polygamie. Svou roli sehrává mýtus, že HIV pozitivní muž se vyléčí sexem s pannou, a také častá prostituce – ženy z chudých rodin často nemají jinou možnost jak vydělávat na studium a přechod ze školy do zaměstnání je ještě složitější. Aby žena získala dobře placené místo, musí v prostituci pokračovat kvůli všudypřítomné korupci. Javorčeková (Problematika hladu v Africe, regionálně geografická analýza [24]) nejprve shrnuje základní fakta o hladu ve světě a poté se zaměřuje již výhradně na Afriku, kde je očividně situace nejkritičtější. Skrze kompilaci zdrojů (především z FAO) hledá příčiny a možná řešení, přičemž se zaměřuje na státy východní Afriky Burundi, Etiopii a Zambii, a dochází k očekávatelným závěrům, že hlad nejvíce ovlivňuje chudoba obyvatel, populační růst nebo malá produktivita zemědělské půdy. Jako řešení vidí autorka zrušení protekcionistických opatření vyspělých států. Zároveň je proti dlouhodobé potravinové pomoci, označuje jí za kontroverzní a vidí v ní spíše negativní dopady. Válečnými konflikty ve východní Africe se zabývá Černohous (Trendy ozbrojených konfliktů a bezpečnostních vztahů ve východní Africe [25]). Nejprve vytváří teoretický rámec – klasifikuje ozbrojené střety podle počtu obětí a tím definuje pojmy konflikt a válka, popisuje fáze konfliktu a především vysvětluje teorii regionálních bezpečnostních komplexů (RSC, regional security complex). Za jeden ze zlomových bodů v historii Afriky 11

považuje konec Studené války, protože v té chvíli došlo k ukončení (případně výraznému utlumení) podpory vládnoucích režimů ze strany obou supervelmocí. Autor analyzuje právě konflikty vzniklé po Studené válce – vymezuje jich celkem 12, z nichž některé byly silně medializované i u nás (konflikty ve Rwandě), zatímco o některých se česká (potažmo evropská) veřejnost vůbec nedozvěděla (občanská válka v Džibutsku). V závěru je provedena regionalizace východní Afriky z hlediska teorie RSC, kdy jsou vymezeny 2 komplexy: RSC Afrického rohu (Džibutsko, Etiopie, Eritrea, Keňa a Somálsko) a RSC Velkých jezer (Burundi, Konžská demokratická republika a Uganda). Velice rozsáhlý Somalia Human Development Report 2012 [26] hodnotí současnou situaci v jedné z nejzaostalejších zemí světa. Jmenuje historické předpoklady od koloniální doby, přes Barreho vládu, až po hladomor v roce 2011 a neustálé konflikty. Připomíná, že Somálsko vlastně není jednotný stát, ale území rozdrobené mezi klanové vůdce, kde jako státy lze označit pouze Somaliland a Puntland. Hlavním tématem této zprávy UNDP je pak mladé obyvatelstvo Somálska. To tvoří velkou část populace, ale kvůli klanové struktuře či tradicím se nemohou prakticky podílet na moci ani získat práci. Místo práce se tak velká část mladých začne živit kriminální činností (pirátství, pašování, obchod se zbraněmi). Určitou inspirací pro mladé by mělo být tzv. Arabské jaro, na kterém se mladí podíleli výraznou měrou. Situaci v Somálsku se zaměřením na bezpečnostní rizika pro okolní státy a organizovaný zločin zkoumá i Hrušková [27]. Uganda již byla zmíněna v souvislosti s pandemií AIDS [23], [17]. To však bohužel není jediný problém trápící tuto rozvojovou zemi. Dalším z celé řady je např. neefektivita kapitálových trhů, jež je popsána v [17]. Článek líčí vydávání státních dluhopisů v 90. letech, které mělo sloužit právě k rozvinutí kapitálových trhů. Neúspěch se podle autora dal očekávat, protože správnou cestou je podle něj jedině reforma penzijního sektoru a zavádění tzv. mikroúvěrů (které se už v rozvojovém světě osvědčily). Na socioekonomické dopady turismu v Ugandě je zacílena práce Novotné [37]. Autorka naráží na další rozvojové problémy státu – z hlediska turismu jím je například nedostatečná infrastruktura nebo nakládání s odpady. Jako největší pozitivum turismu vidí možnost země vymanit se z chudoby. Jedním z problémů Keni je nedostatečně produktivní zemědělství. Todaro and Smith [17] poukazují na důležitost žen v zemědělství nejen v tomto státu, ale v celé subsaharské Africe, kde jsou ženy odpovědné za téměř dvě třetiny zemědělské produkce. Na druhou stranu absolutní chudoba je nejčastější právě u žen, ve venkovských oblastech a v zemědělském sektoru. Je tedy vidět, že role žen je klíčová, a přesto byly programy pro rozvoj zemědělství zaměřeny výhradně na muže (vzhledem ke zkušenostem západního světa). Nebyly příliš úspěšné, mnohem větší úspěch měl program Kenya’s training and visit (T&V), jež zahrnul do výuky efektivních zemědělských postupů i ženy. Ekonomické problémy Keni zmiňuje i Jedličková [36], jako jedno z možných řešení vidí turismus, který má pozitivní dopad hlavně na zaměstnanost. 12

Rozvojové problémy ostatních států a další informace o nich byly čerpány z publikací UNDP nebo WB. Byly jimi MDG Report 2013 [34], Africa Human Development Report 2012 [28], Africa Development Indicators 2012/13 [8], The Little Data Book on Africa 2012/13 [29] či The Little Data Book on Gender in Africa 2012/13 [30]. O Etiopii jsou navíc, jako o „programové“ zemi zahraniční pomoci, dostupné informace v českém jazyce na stránkách ČRA [31]. Tamtéž lze nalézt informace o Zambii, která patří do skupiny „ostatních“ zemí, s těmito zeměmi je spolupráce postupně utlumována.

2.2 Výběr socioekonomických ukazatelů Výběr ukazatelů by měl co nejlépe korespondovat s cíli práce, tedy měl by umožnit co nejlépe popsat socioekonomické problémy oblasti i formulovat možná řešení těchto problémů a umožnit porovnání s referenčním regionem. Vzhledem k existenci velkého množství ukazatelů a k omezenému formátu této práce, bylo nutné pro pokrytí co nejširšího spektra rozvojových problémů použít indexové ukazatele (MPI, IHDI, GII), které dávají komplexní informaci o více oblastech rozvoje. 2.2.1 Rozvojové cíle tisíciletí Na základě studia literatury byly identifikovány nejvážnější problémy regionu a není překvapením, že odborné práce se nejčastěji zmiňují o chudobě, závažných nemocech, ozbrojených konfliktech, hladu, korupci či nerovnoprávnosti žen a mužů. Navzájem spolu všechny úzce souvisí, je proto těžké jednoznačně určit příčinu a následek, mělo by na ně být pohlíženo jako na komplex a stejně komplexní pak hledat i řešení. O to se snaží již zmíněné Rozvojové cíle tisíciletí (viz Obr. 2), i když už samo rozdělení na 8 cílů značí jistou ztrátu komplexity, nehledě na poměrně častou kritiku ze strany odborníků. Přesto si myslím, že mají rozhodně pozitivní dopady, ať už se jedná o samotné zlepšování situace v rozvojových státech nebo zlepšení povědomí o problémech rozvojového světa ve vyspělejších zemích. Každý rozvojový cíl má 1 a více dílčích cílů, každý dílčí cíl je monitorován pomocí vybraných indikátorů (viz příloha 1). Při výběru ukazatelů pro bakalářskou byly zohledněny i MDGs a jejich indikátory [10]. Cílem bylo zahrnout především prvních 6 cílů: vymýtit extrémní chudobu a hlad, zpřístupnit základní vzdělání pro všechny, prosazovat rovnost pohlaví a posílit postavení žen, omezit dětskou úmrtnost, zlepšit zdraví matek a bojovat proti AIDS/HIV, malárii a jiným nemocem. Cíl 7 zabývající se trvalou udržitelností životního prostředí se již vzdaluje od tématu práce a i přesto, že je udržitelnost životního prostředí pevně propojena se socioekonomickou sférou, nebyl zohledňován. Cíl 8 (vytvořit globální partnerství pro rozvoj) je velice obecně definován a obsahuje určité kontroverzní ukazatele. Několik z nich měří oficiální rozvojovou pomoc (ODA), jejíž dopad není zdaleka jen pozitivní.

13

Obr. 2 Rozvojové cíle tisíciletí (zdroj: [32]) Analýzou indikátorů Rozvojových cílů tisíciletí a další literatury [17], [20] nebo [28] byly vybrány (také s ohledem na dostupnost dat) následující ukazatele: hrubý národní příjem na osobu PPP1 (GNI), podíl populace pod 1 $ PPP na den, výskyt podvyživených dětí ve věku do 5 let, naděje dožití, míra úmrtnosti dětí do 5 let, gramotnost, míra úmrtnosti matek, prevalence HIV/AIDS, počet mrtvých v ozbrojených konfliktech, saldo zahraničního obchodu; které byly doplněny a částečně nahrazeny indexy IHDI, MPI, GII a CPI. Výběr ukazatelů shrnuje Tab. 1, kde oranžově jsou zvýrazněny vybrané ukazatele. Tab. 1 Výběr socioekonomických ukazatelů (vlastní zpracování) ekonomika chudoba hlad zdravotnictví zdravotnictví zdravotnictví vzdělání nemoci bezpečnostní situace zahraniční obchod příjmová nerovnost nerovnost pohlaví korupce

1

ukazatel hrubý národní příjem na osobu (PPP) podíl populace pod 1 $ (PPP) na den výskyt podvýživy u dětí do 5 let naděje dožití míra úmrtnosti dětí do 5 let míra úmrtnosti matek míra gramotnosti prevalence HIV/AIDS počet mrtvých v ozbrojených konfliktech saldo zahraničního obchodu -

HDI IHDI MPI GII CPI

Parita kupní síly

14

2.2.2 HDI a IHDI Index lidského rozvoje [33] kombinuje indikátory naděje dožití, dosažení vzdělání a příjem (viz. Obr. 3). Stanovuje maximum a minimum pro každou z dimenzí (zdraví, vzdělání a životní standard) a na jejich základě normalizuje indikátor do indexu s hodnotou 0 až 1. V současné době je vzdělání měřeno průměrnou dobou studia pro dospělé ve věku 25 let (min. 0, max. 13,3) a očekávanou délkou studia u dětí dosahujících školního věku (0-18). Indikátory vychází z dat (censy a průzkumy) Institutu statistiky UNESCO. Naděje dožití je spočítána s využitím minimální hodnoty 20 let a maximální 83,57. Minimum GNI je stanoveno na 100 $ na osobu a maximum na 87 478 $, použita je logaritmická stupnice (zohledňuje klesající důležitost příjmu při jeho růstu). HDI je pak spočten jako geometrický průměr tří dimenzí.

Obr. 3 Konstrukce HDI (zdroj: [35]) Zohledněním nerovností v rozložení dimenzí HDI mezi obyvatele vznikl v roce 2010 Inequality-adjusted Human Development Index [33]. Zatímco HDI může být chápáno jako index potenciálního lidského rozvoje, IHDI měří aktuální úroveň lidského rozvoje. Dosahuje toho pomocí Atkinsonova indexu nerovnosti. Pokud žádná nerovnost nevzniká, bude IHDI rovno HDI, jak nerovnost roste, hodnota IHDI vzhledem k HDI klesá. Průměrná ztráta kvůli nerovnosti na světě byla v roce 2012 přibližně 23 %, nejhoršího výsledku dosáhla Angola (43,9 %) a nejlepšího Česká republika (5,4 %) [9]. 2.2.3 MPI Multidimezionální index chudoby vytvořili v roce 2010 Alkire and Santos [22] na základě dat z domovních průzkumů ve 104 rozvojových zemích včetně ČR či Slovenska. Jeho dimenze odpovídají HDI, obsahuje však celkem 10 indikátorů, které mají návaznost na MDG (viz příloha 2). Na rozdíl od HDI musí indikátory pocházet ze stejného průzkumu. Index identifikuje nedostatky jednotlivých domácností tak, že hodnotí splnění indikátorů (např. jestliže žádný člen domácnosti nemá ukončených 5 let školní docházky, pak MPI vzroste o 16,7 %) a jednotlivé výsledky sčítá. Celkem může nabývat hodnot od 0 do 100 %, případně od 0 do 1 – domácnost žije v multidimenzionální chudobě, pokud suma převyšuje 15

33,3 %. Hodnota MPI za celý stát je určena jako aritmetický průměr hodnot za jednotlivé domácnosti. Index je vzhledem ke složení indikátorů vhodný pro rozvojové země, pro rozvinuté země by bylo třeba ukazatele modifikovat a měřit např. zaměstnanost [22].

Obr. 4 Konstrukce MPI (zdroj: [9]) 2.2.4 GII Index nerovnosti pohlaví [33] kvantifikuje nerovnosti vzniklé na základě pohlaví ve třech rozměrech (viz příloha 3) – reprodukční zdraví (reproductive health), zplnomocnění (empowerment) a trhu práce (labour market). Nabývá hodnot od 0, kdy jsou si ženy a muži rovni, do 1, kdy jedno pohlaví dominuje ve všech rozměrech indexu. Pro úmrtnost matek jsou použita data WHO (World Health Organization – Světová zdravotnická organizace), míra plodnosti mladistvých vychází z dat Oddělení ekonomiky a sociálních věcí OSN (UNDESA), podíl žen v parlamentu z IPU (Inter-Parlimentary Union – Meziparlamentní unie), dosažení středoškolského a vyššího vzdělání z Institutu statistiky OSN. Matematické vyjádření je oproti předchozím indexům složitější, nebude zde proto rozebíráno více než konstatováním, že jsou využity jak aritmetický, tak geometrický i harmonický průměr. 2.2.5 CPI Index vnímání korupce vydává od roku 1995 nadnárodní organizace Transparency International. Zaměřuje se na korupci ve veřejném sektoru a řadí země podle stupně vnímání korupce. Není tedy založen na empirických datech, protože počty zatčených či počty soudních případů nevypovídají reálnou úroveň korupce. Nejvhodnější metoda pro sběr dat je využití osobních zkušeností podnikatelů či obchodních komor, kteří se s korupcí více či méně setkávají. Index se pohybuje v rozpětí od 0 do 100, kde 100 označuje zemi téměř bez korupce a 0 znamená velmi vysokou míru korupce. Česká republika například získala v roce 2012 49 bodů a umístila se společně s Lotyšskem, Malajsií a Tureckem na 54. místě, což podle Transparency International odráží rozloženou státní správu nedotažení protikorupční politiky státu. Nejlépe jsou na tom z hlediska korupce Dánsko, Finsko a Nový Zéland (90), nejhůře naopak Afghánistán, Severní Korea a Somálsko (8). [34] 16

3 VYMEZENÍ ÚZEMÍ Termín východní Afrika není v literatuře definován zcela jednoznačně, každý autor vymezuje území za jiným účelem a na základě jiných parametrů. Například Černohous [25] jako region východní Afriky označuje z bezpečnostního hlediska Burundi, Konžskou demokratickou republiku, Džibutsko, Etiopii, Eritreu, Keňu, Rwandu, Somálsko, Tanzanii, a Ugandu. Vychází přitom také z existence dvou regionálních integrací sdružujících státy této oblasti – EAC (Východoafrické společenství) a IGAD (Mezivládní úřad pro rozvoj). Členy EAC jsou Burundi, Keňa, Rwanda, Tanzanie a Uganda; v IGAD spolupracují Džibutsko, Eritrea, Keňa, Somálsko, Uganda, Súdán a Jižní Súdán. Značně širší klasifikace OSN [1], jež byla použita již v kapitole Úvod, zahrnuje pod pojem východní Afrika celkem 20 států a závislých území (viz Tab. 2). V tabulce lze dále vidět, že ani jednotlivé sekce OSN nemají shodnou metodiku (UNODC, FAO), některé dokonce ani tento region nevymezují (WHO, WB, ILO). Světová banka dělí Afriku na severní a subsaharskou, Světová zdravotnická organizace a Mezinárodní organizace práce se, podobně jako Evropská unie, spokojují s rozdělením světa na světadíly. V bakalářské práci bude základem pro vymezení území právě klasifikace OSN, přičemž hlavním důvodem je její rozsah, aktuálnost a spolehlivost jakožto klasifikace jedné z nejodbornějších a nejvýznamnějších nadnárodních organizací na světě. I přesto musela být pro účely bakalářské práce upravena – nebudou zkoumány závislá území (zámořské departmenty Francie Mayotte a Reunion), Seychely a Mauritius kvůli své fyzické i socioekonomické vzdálenosti od ostatních států (jako jediné dvě země východní Afriky spadají do vyššístřední příjmové skupiny podle WB, jejich hrubý národní příjem na obyvatele je 11 640 $ resp. 8 570 $, zatímco průměr ostatních zemí východní Afriky je 590 $ [2]), ani Jižní Súdán, který se stal nezávislým až 9. července 2011, a nejsou pro něj tudíž dostupná téměř žádná data [9]. Výsledné vymezení území pro bakalářskou práci je následující: Burundi, Džibutsko, Eritrea, Etiopie, Keňa, Komory, Madagaskar, Malawi, Mosambik, Rwanda, Somálsko, Tanzanie, Uganda, Zambie a Zimbabwe (viz Tab. 2 a Obr. 5). Tab. 2 Vymezení východní Afriky (vlastní zpracování) Burundi Konžská d. r. Džibutsko Eritrea Etiopie Jižní Súdán Keňa Komory Madagaskar Malawi Mauritius Mayotte Mosambik Reunion

OSN Černohous EAC IGAD UNODC WB FAO WHO ILO -

EU -

BP

17

Rwanda Seychely Somálsko Súdán Tanzanie Uganda Zambie Zimbabwe

OSN Černohous EAC IGAD UNODC WB FAO WHO ILO -

EU -

BP

3.1 Východní Afrika Východní Afrika, jak je vymezená v této práci, se rozkládá přibližně mezi obratníkem Raka na severu a obratníkem Kozoroha na jihu. Ze západu sousedí s dalšími africkými státy – Súdánem, Jižním Súdánem, Konžskou demokratickou republikou, Angolou, Namibií, Botswanou, Jihoafrickou republikou a Svazijskem; z východu je omývána Indickým oceánem. Převládá středně vlhký tropický podnebný pás, výjimku tvoří pás území na tzv. Rohu Afriky (Somálsko, část Džibutska a Eritrey), kde je klima podstatně sušší. Většina území je z hlediska geologického stáří štítem – to znamená, že se jedná o nejstarší nepřeměněné horniny na Zemi. Oblast Afriky je též geologicky činná především v místě Východoafrické příkopové propadliny táhnoucí se od Eritrey až po Mosambik. Za její vznik je zodpovědné vzdalování núbijské litosférické desky od somálské desky, v tektonickém zlomu se postupem času vytvořila jezera Tanganika nebo Malawi, která jsou zdrojem přírodního bohatství – jak z hlediska celého ekosystému, tak z hlediska využití člověkem. [38]

Obr. 5 Vymezení regionu východní Afrika (vlastní zpracování) 18

4 ANALÝZA SOCIOEKONOMICKÝCH UKAZATELŮ Analýza využívá ukazatele vybrané v kapitole 2.2 podíl populace pod 1 $ PPP na den, prevalence HIV/AIDS, počet mrtvých v ozbrojených konfliktech, saldo zahraničního obchodu a indexy IHDI, MPI, GII a CPI. Pro některé státy nebyla dostupná hodnota indexu IHDI, proto byl do srovnání zařazen také HDI. Veškerá data byla zjišťována za rok 2012. Ta v několika málo případech nebyla k dispozici, byla proto použita data za nejbližší možný rok. To ale nebylo možné u indexů MPI a GII, protože v roce 2012 proběhlo první měření. Veškerá zdrojová a vypočtená data jsou uvedena v přílohách 4.1, 4.2.

4.1 Lidský rozvoj a nerovnost Východní Afrika je společně se střední a západní Afrikou regionem s nejnižším Indexem lidského rozvoje. Dvanáct nejzaostalejších zemí světa podle tohoto indexu je z těchto tří regionů, z východní Afriky jsou to Mosambik (HDI = 0,327), Eritrea (0,351) a Burundi (0,355). Navíc by sem jistě spadalo i Somálsko, pokud by za rok 2012 byla dostupná data (pro vizualizaci na Obr. 6 je použita hodnota z roku 2010 – 0,285 [26]). Kromě zmíněných zemí jsou extrémně nízké hodnoty i v Etiopii (0,396) a Zimbabwe (0,397). Při pohledu na mapu (Obr. 6 vlevo) je vidět, že země s nízkým HDI se koncentrují na jihu a na severu regionu, zatímco střed (s výjimkou Burundi) a ostrovy mají vyšší hodnoty HDI. Nejvyšší HDI pak má Keňa (0,519), což jí ale v celosvětovém porovnání řadí až na 145. místo ze 186 států. [35]

Obr. 6 Mapy HDI, IHDI a nerovnosti ve východní Africe (vlastní zpracování) 19

Nyní se blíže podívejme na jednotlivé složky HDI – zdraví, vzdělání a příjem, které jsou v mapě znázorněny sloupcovým diagramem. Ve třinácti z patnácti zemí tvoří největší část HDI složka zdraví (naděje dožití), pouze ve dvou (Zambie a Zimbabwe) je to vzdělání (průměrná doba školní docházky, očekávaná doba školní docházky), příjem je naopak u deseti zemí tou nejslabší složkou indexu. Největší rozdíly mezi jednotlivými složkami jsou v Eritrei, kde index zdraví je 0,66, zatímco vzdělání 0,27 a příjem pouze 0,25. Celkově nejnižší index zdraví je v Zambii (0,46), vzdělání v Somálsku (0,12) a příjmu v Zimbabwe (0,21). [35] Prostorové rozmístění IHDI přibližně odpovídá HDI – nejhorší výsledky mají Burundi (0,177), Mosambik (0,22), Komory (0,24), Džibutsko (0,252) a Etiopie (0,269). Pro Eritreu a Somálsko nejsou bohužel dostupná data, ale lze předpokládat, že jejich hodnoty by patřily k nejnižším). Podle IHDI jsou nejlépe hodnoceny Madagaskar (0,335), Keňa (0,344) a Tanzanie (0,346), což odpovídá třem nejlepším podle HDI. V rámci celého světa jde ale o velmi nízké hodnoty – Tanzanie se umístila na 100. pozici ze 132 zahrnutých zemí. Jestliže HDI měří úroveň lidského rozvoje a IHDI měří tuto úroveň sníženou o nerovnost, pak jejich rozdíl musí dát právě nerovnost v distribuci lidského rozvoje – zdraví, vzdělání a příjmu. Ukazatel získaný jako procentuální ztráta IHDI proti HDI [44]33 poskytuje velice cenné a zajímavé údaje. Největší ztrátu zaznamenalo Burundi, kde je nerovnost 50 % (IHDI je dvakrát menší než HDI), a Komory (44 %), tedy země, v nichž je nízký jak HDI, tak IHDI. Velká nerovnost však byla změřena též v zemích s relativně vysokým HDI – v Džibutsku (43 %), Zambii (37 %), Ugandě (37 %) a Keni (37 %).

4.2 Chudoba Pro měření chudoby byly použity dva ukazatele – Multidimenzionální index chudoby a podíl obyvatel pod hranicí chudoby (viz Obr. 7). U druhého zmíněného je třeba vysvětlit jeho konstrukci. Existují dva základní přístupy k definování tohoto indikátoru. První možností je, že se stanoví celosvětově platná „hranice chudoby“ a obyvatelé žijící s menším obnosem na den jsou označeni za žijící v chudobě – nejčastěji se používá hranice 1,25 $ PPP (případně 1 dolar na den). Takto definuje chudobu například Světová banka [2]. Zadruhé je možné využít národní hranici chudoby, kterou stanovuje vláda dané země. Data získaná tímto způsobem prezentuje například CIA Factbook [12]. Protože každý z indikátorů má své výhody i svá omezení, a protože ani jeden není k dispozici pro všechny státy východní Afriky, bylo nutné oba indikátory kombinovat. Pro státy, kde byly k dispozici oba, byl použit jejich aritmetický průměr. V ostatních státech byl použit dostupný ukazatel (pro Somálsko nebyl dostupný ani jeden).

20

Obr. 7 Mapy chudoby ve východní Africe (vlastní zpracování) MPI je počítán pro jednotlivé domácnosti a na základě aritmetického průměru je posléze spočten index pro celý stát. Jde tedy odlišnou metodiku oproti předchozímu ukazateli a výrazně odlišné jsou i výsledky. Zatímco v Etiopii žije nejméně obyvatel pod hranicí chudoby (30 %), je zde nejhorší situace podle MPI (0,564). Opačná situace je v Zimbabwe, kde je pod hranicí chudoby 72 % lidí, ale MPI je na relativně dobré úrovni (0,17), což značí, že velká část populace sice má minimální příjmy, ale relativně dobře jimi dokáže zajistit své základní potřeby (zdraví, vzdělání a životní standard). V ostatních regionech rozvojového světa je MPI přesto ještě mnohem nižší (například průměr států severní Afriky je 0,02). Velké rozdíly v obou indikátorech jsou i v Keni, v Zambii nebo na Madagaskaru. Mosambik a Burundi dosahují po Etiopii nejhorších výsledků MPI, stejně tak patří mezi nejchudší státy podle podílu obyvatel pod hranicí chudoby (POPHC). Využít předností obou indikátorů – individuality MPI a komplexnosti POPHC – se pokouší nově navržený indikátor pojmenovaný Index chudoby. Byl pro potřeby této bakalářské práce spočítán jako aritmetický průměr normalizovaného POPHC (na hodnoty od 0 do 1 – pokud je POPHC roven 72 %, pak normalizovaný je na 0,72) a MPI. Jeho výhodou je kombinace informací o celkovém počtu chudých obyvatel i o konkrétní chudobě jednotlivých domácností. Ve srovnání států podle Indexu chudoby (viz Obr. 7) dopadlo nejhůře Burundi (0,63) a Mosambik (0,54). Nejlépe naopak Džibutsko, protože POPHC je tady pouze 30 % (s Etiopií nejlepší výsledek) a nejnižší je i MPI (0,14).

21

4.3 Další ukazatele Obr. 8 vizualizuje situaci v pěti poměrně odlišných oblastech socioekonomické sféry. Je otázkou, zda mezi nimi existuje nějaký vztah, a pokud ano, zda je tento vztah možné vyčíst z vytvořených map. Pro lepší orientaci a názornost byly ukazatele znázorněny takto: v první mapě prevalence HIV a Gender Inequality Index, ve druhé počty mrtvých v ozbrojených konfliktech na území daného státu během let 1989 až 2010 a konflikty s více než 1 000 obětí, ve třetí saldo zahraničního obchodu a Corruption Perceptions Index. Zatímco korelaci mezi počtem nemocných HIV a indexem GII lze předem očekávat, vliv korupce na saldo zahraničního obchodu je spíše teoretickou konstrukcí.

Obr. 8 Mapy rozvoje východní Afriky (vlastní zpracování) Výskyt HIV ve východní Africe je vysoký na jihu (Zambie, Zimbabwe, Mosambik a Malawi) a ve středu regionu, naopak výrazně nižší je v severních a ostrovních státech. Jižní část regionu je, co se týká této nemoci, po jižní Africe nejohroženější na světě. Sousedství s jižní Afrikou též částečně zapříčiňuje vysoké hodnoty v Zimbabwe (14,9 %), Zambii (12,5 %), Mosambiku (11,3 %) či Malawi (10 %). Vyšší prevalenci HIV než Zambie a Zimbabwe mají jen čtyři státy – Jihoafrická republika (17,3 %), Lesotho (23,3 %), Botswana (23,4 %) a Svazijsko (26 %). V ostrovních a severních oblastech je situace mnohem příznivější vzhledem ke vzdálenosti od ohnisek nemoci. Nejnižší nemocnost je na Komorách (0,1 %) a na Madagaskaru (0,3 %), na severu se prevalence pohybuje kolem 1 %. [10]

22

Propojení mezi nerovností žen a mužů a výskytem HIV zmiňuje například Preis [23] a Obr. 8 tuto skutečnost poměrně názorně dokumentuje. Ve všech státech s vysokou prevalencí HIV je i vysoká nerovnost žen a mužů měřená pomocí GII. Nejhorší je situace v Zambii (GII 0,62 x prevalence 12,5 %), Keni (0,61 x 6,2 %), Mosambiku (0,58 x 11,3 %) a Malawi (0,57 x 10 %). V rámci 148 porovnávaných zemí celého světa je Zambie 13. nejhorší, Keňa, Mosambik a Malawi patří mezi 25 nejhorších. Menší nerovnost než ve Rwandě, která je s GII 0,414 mezi těmito státy nejlepší, je na světě ještě v 75 státech. Hodnoty v této zemi a v Burundi (0,476) dále potvrzují korelaci mezi oběma indikátory – ve Rwandě je prevalence 2,9 %, v Burundi 1,3 %. Pro definitivní uznání platnosti korelace by bylo vhodné mít i data ze států, kde je velice nízká prevalence (Komory, Madagaskar, Eritrea nebo Somálsko), i přesto je však vztah mezi GII a výskytem HIV dobře patrný. Ozbrojené konflikty (viz Obr. 8 uprostřed) probíhaly během let 1989 – 2010 nejvíce na severu regionu [13]. Proč? Nachází se zde politicky nestabilní Somálsko (občanská válka probíhá téměř nepřetržitě od roku 1991) a o osamostatnění se také snažily některé etiopské provincie – konflikt o status provincie Ogaden (Somálský regionální stát) či o status státu Oromia. Větší ozbrojené konflikty s nejméně 1000 obětí se koncentrují u hranic Etiopie s Eritreou, Eritrea-Džibutsko, v Etiopii a Somálsku. Dále samozřejmě v Burundi a ve Rwandě. V tomto malém státu bylo zaznamenáno nejvíce přímých obětí ozbrojeného konfliktu (230 656), přičemž celkové počty mrtvých jsou prakticky nezjistitelné a zajisté jsou mnohem vyšší. Na tomto čísle se nejvíce podílela občanská válka ve Rwandě v letech 1990 – 1994, navíc k obětem přímých bojů musíme připočítat i oběti jednostranného násilí ze strany rwandského režimu, které byly vyčísleny na 507 890. Druhý největší počet (140 595) přímých obětí má Eritrea, kde probíhala mezi lety 1998 a 2000 válka s Etiopií (válka měla sama o sobě 98 192 obětí). Nesrovnatelně méně je válečnými konflikty zatížena jižní část regionu – žádnou přímou oběť neměli v Malawi, pouze 48 v Zambii a 61 v Tanzanii. [25] Zahraniční obchod (viz Obr. 8 vpravo) je bezesporu ve východní Africe na špatné úrovni, protože jediným státem s kladným saldem je Zambie (1 453 mil. $). Záporné saldo ostatních zemí se pohybuje od 188 mil. $ v Komorách až po 8 872 mil. $ v Keni. Obecně lze říci, že největší záporné saldo mají logicky ekonomiky s největším objemem obchodu. Etiopie s druhým nejvyšším záporným saldem má třetí nejvyšší import (10 250 mil. $), ale až šestý nejvyšší export (3 039 mil. $). Tanzanie je na třetím místě v exportu (5 912 mil. $) stejně jako v importu (10 320 mil. $). [12] V žebříčku Transparency International podle Indexu vnímání korupce (viz Obr. 8 vpravo) se nejlépe ze států východní Afriky umístila možná poněkud překvapivě Rwanda (53). Má dokonce lepší výsledek než Česká republika (49). Neznamená to ale nutně, že ve Rwandě je méně korupce než u nás, protože index hodnotí pouze to, jak je korupce vnímána občany. Přesto však indikátor má určitou vypovídací hodnotu a pro porovnání států východní Afriky mezi sebou je dostatečný. V ostatních státech s výjimkou Somálska se index 23

pohybuje mezi 19 a 37, nedochází tedy k žádným větším výkyvům, a ani z geografického hlediska není patrný v rozmístění hodnot CPI nějaký vzor. Tyto státy se v porovnání s ostatními státy světa umístily do 88. místa (ze 174 států), Somálsko (8) zaznamenalo spolu se Severní Koreou a Afghánistánem nejhorší výsledek vůbec. [34]

4.4 Porovnání se střední Afrikou Střední Afrika, která podle OSN [1] zahrnuje státy Angola, Kamerun, Středoafrická republika, Čad, Kongo, Konžská demokratická republika, Rovníková Guinea, Gabon a Svatý Tomáš a Princův ostrov, byla jako referenční region vybrána z několika důvodů. Zaprvé to je srovnatelná úroveň lidského rozvoje v regionech měřená pomocí HDI (viz kapitola 1). V tomto komplexním ukazateli jsou na tom lépe státy střední Afriky s průměrem 0,477, ve východní Africe je průměr nižší o přibližně 5 setin (0,424). Tato kapitola bude zaměřena na zjištění diferenciace i z hlediska jiných indikátorů, a tím potvrdí, či vyvrátí předpoklad, že střední Afrika je rozvinutějším regionem. Druhým společným znakem je zeměpisná poloha – střední Afrika se nachází podobně jako východní Afrika mezi obratníky Raka a Kozoroha, přičemž oproti ní má větší rozsah v severních zeměpisných šířkách a naopak rozsah menší v jižních zeměpisných šířkách; střední Afrika je taktéž omývána oceánem (Atlantským), i když pobřeží je přibližně dvakrát kratší než v případě východní Afriky (viz Obr. 1). S polohou souvisí též příbuzné klimatické poměry – převládají vlhký a středně vlhký tropický podnebný pás. Zatřetí to je velikost regionu, protože rozloha obou je téměř totožná – střední Afrika se rozkládá na 6 612 664 km2, východní Afrika na 6 356 145 km2 (zpracováno podle dat [12]).

Obr. 9 Porovnání HDI a IHDI východní a střední Afriky (vlastní zpracování) 24

4.4.1 Lidský rozvoj Přestože průměr HDI (viz Tab. 3) je vyšší ve střední Africe, z mapy (Obr. 9) by se mohlo zdát, že tomu je právě naopak. Je to způsobeno velkými rozdíly lidského rozvoje mezi jednotlivými státy střední Afriky. Na východě se totiž nachází tři země s extrémně nízkými hodnotami, jež je řadí mezi 10 nejméně rozvinutých na světě – Konžská demokratická republika (0,304), Čad (0,340) a Středoafrická republika (0,352). Zato na západě leží dvě země se střední úrovní rozvoje (medium human development [35], v mapě tmavě zeleně) Gabon (0,683) a Rovníková Guinea (0,554). Tato nerovnoměrnost je pak největším rozdílem mezi oběma regiony, to dokladuje vypočtená hodnota rozptylu obou souborů – u států střední Afriky je rozptyl více než třikrát větší (0,013 vs. 0,004). Rozložení hodnot IHDI přibližně kopíruje HDI, nejvyšší jsou v Gabonu (pro Rovníkovou Guineu nejsou data dostupná), následují Kongo, Svatý Tomáš a Princův ostrov, Kamerun a Angola. Nejhorší je situace ve Středoafrické republice, Čadu a Konžské demokratické republice, která je na posledním místě mezi všemi státy světa. Průměr pro střední Afriku je 0,311 a rozptyl 0,013, pro východní Afriku je průměr 0,259 a rozptyl 0,002. Ve východní Africe lze tedy mluvit o velmi malých rozdílech mezi státy, zatímco střední Afrika vykazuje i v hodnotách IHDI velkou diferenciaci. Tab. 3 Porovnání socioekonomických ukazatelů ve východní a střední Africe (zdroj: [2], [9], [13], [34]) HDI

IHDI

MPI

GII

CPI HIV

střední Afrika 0,477 0,311 0,277 0,613 26,3 3,6 východní Afrika 0,423 0,259 0,363 0,544 30 5,1

saldo zahr. obch. (mil. $) 7 580 -2 167

rozloha (km2) součet průměr 6 612 664 734 740 6 356 145 423 743

4.4.2 Další ukazatele Větší ozbrojené konflikty ve střední Africe se až na výjimky odehrály v Konžské demokratické republice (KDR) a Angole (viz Obr. 10). Z velké části je za to zodpovědná tzv. Druhá válka v Kongu, která měla dle UCDP [13] 25 207 přímých obětí, a které se zúčastnila mimo jiné právě Angola. Druhým faktorem zapříčiňujícím velkou koncentraci konfliktů v KDR je sousedství s Burundi a Rwandou, kde nejvíce obětí během let 1989– 2010 způsobila občanská válka, a kde probíhalo nesčetně dalších menších konfliktů (viz Obr. 8). Při porovnání map obou regionů je patrné, že kromě ohniska KDR–Burundi– Rwanda proběhlo nejvíce konfliktů v severní části východní Afriky (Etiopie, Eritrea, Somálsko a Džibutsko), pro tento region tedy vyznívá nepříznivě i srovnání z hlediska bezpečnostní situace. Právě naopak je tomu ale v případě Indexu vnímání korupce (CPI). Lepšího výsledku dosáhly státy východní Afriky s průměrným CPI 30, na čemž se největší měrou podílí Rwanda (53). Oproti ukazatelům lidského rozvoje (kapitola 4.4.1) je v tomto regionu i větší nerovnoměrnost, což je vidět jak z mapy (např. Rwanda x Somálsko na Obr. 10), tak z rozptylu hodnot obou souborů (východní Afrika 96 x střední Afrika 51,3). Průměr CPI ve 25

střední Africe je 26,3, přičemž kladně se na něm podílí nejvíce Svatý Tomáš a Princův ostrov (42) a Gabon (35), záporně Čad (19) a Rovníková Guinea (20). Výskyt HIV je jednoznačně vyšší ve státech východní Afriky (průměr 5,1 %), což je znázorněno hustší šrafou na Obr. 10 vlevo, kde se v jižní části nachází 7 států s prevalencí HIV vyšší než 5 %. Takto vysokou hodnotu nepřesahuje ani jeden ze států druhého regionu (průměr 3,6 %). Gabon (5 %), Rovníková Guinea (4,7 %), Čad (4,6 %) a Kamerun (4,6 %) se této hranice dotýkají.

Obr. 10 Porovnání rozvoje východní a střední Afriky (vlastní zpracování) Co se týká zahraničního obchodu, jsou rozdíly mezi regiony nejmarkantnější. Státy střední Afriky mají, až na tři výjimky – Svatý Tomáš a Princův ostrov, Kamerun a Středoafrická republika, kladné saldo. Dominuje Angola s 47 370 mil. $, následují Kongo, Gabon a Rovníková Guinea se saldem mezi 6 000 a 7 000 mil. $, dále Čad (1 454 mil. $) a KDR (685 mil. $). Vzhledem k tomu, že státy se záporným saldem se blíží vyrovnané bilanci obchodu, je výsledné průměrné saldo 7 580 mil. $. To je v kontrastu se státy východní Afriky, které vykazují mimo Zambii (1 453 mil. $) záporné saldo – v průměru to dělá 2 167 mil. $. Předpoklad, že střední Afrika je vyspělejším regionem, potvrdily téměř všechny socioekonomické ukazatele. Index lidského rozvoje i jeho varianta zohledňující nerovnost, Multidimenzionální index chudoby, prevalence HIV a saldo zahraničního obchodu hovoří v neprospěch východní Afriky, alespoň ve dvou oblastech – (ne)rovnost pohlaví a korupce – dosahuje výsledků lepších. Nad důvody se zamýšlí následující kapitola. 26

5 ZHODNOCENÍ – SYNTÉZA Analýzou socioekonomických ukazatelů bylo potvrzeno, že východní Afrika je velice málo rozvinutý region, který sužují takřka všechny rozvojové problémy. Ovšem velmi se liší intenzita, s jakou ten který problém ovlivňuje jednotlivé státy. Stejně tak lze i v tomto celkově nerozvinutém regionu nalézt státy s diametrálně odlišnou úrovní rozvoje. Celkem bylo pomocí indikátorů HDI, IHDI, nerovnosti, MPI, CPI, GII, salda zahraničního obchodu a ozbrojených konfliktů identifikováno 6 států, jež výrazněji zaostávají za ostatními. Jsou to Somálsko, Eritrea, Etiopie, Burundi, Zimbabwe a Mosambik. Státy tzv. Rohu Afriky (Somálsko, Eritrea a Etiopie) mají vesměs nízké hodnoty HDI (Somálsko 1. nejhorší, Eritrea 3. a Etiopie 5.), vysoké hodnoty zabitých při ozbrojených konfliktech (4., 2. a 3.), nejslabší MPI a vysokou míru korupce. Některé příčiny tohoto stavu jsou společné pro všechny tři země. Zaprvé je v této oblasti mnohem méně příznivé klima než ve zbytku východní Afriky. Častá sucha nevytváří dobré podmínky pro zemědělství, které je navíc zaměřeno subsistenčně bez přístupu k odpovídajícím technologiím, a státy tak často čelí nedostatku potravin a hladu. Ekonomiky všech tří států jsou na zemědělství závislé, protože i přes jeho neefektivitu a nevhodné podmínky tvoří podstatnou část hrubého domácího produktu a je v něm zaměstnána většina obyvatel. Již zmíněné ozbrojené konflikty mohou být jak následkem, tak příčinou problémů. Somálsko je zahrnováno do skupiny tzv. zhroucených států, tzn. států bez silné centrální autority, která neplní své základní funkce. Konflikty mezi jednotlivými klany jsou proto na denním pořádku. Podobná situace panuje na hranici mezi Etiopií a Eritreou už od umělého vytvoření Eritrey, protože tímto krokem OSN ztratila Etiopie přístup k důležité námořní tepně vedoucí skrze Adenský záliv a Rudé moře. Somálsko tento strategický přístup má, ovšem i z důvodů roztříštěnosti země ho nedokáže využít (pokud nepočítáme pirátské skupiny, které jej ale spíše zneužívají). Co se týká zásob nerostných surovin, pouze Eritrea má k dispozici jejich větší množství. Těžba mědi a zlata by do budoucna mohla stimulovat ekonomický růst, zatím jsou ovšem prostředky z ní získané použity na rostoucí výdaje armády. Somálsko disponuje nevelkými zásobami hnědého uhlí, další exportní komodity k dispozici téměř nemá, a tak je ekonomika závislá na remitencích. Zahraniční obchod Etiopie je založen na exportu kávy, jeho objem je ale závislý na světových cenách této komodity a na počasí, tedy na faktorech, které stát nedokáže ovlivnit. Tyto příčiny a nedostupnost námořní dopravy způsobily druhé největší záporné saldo mezi zeměmi východní Afriky v roce 2012. Mezi státy Rohu Afriky patří také Džibutsko, které je zbylými zeměmi obklopeno, má podobně nepříznivé klimatické podmínky i podobný historický vývoj. Ozbrojené konflikty se zde též výrazně podepsaly, byla to především občanská válka v letech 1990 až 2001. Ani nerostné suroviny se na jeho území téměř nenachází. Přesto se však v socioekonomických indikátorech pohybuje na úplně jiné úrovni než Somálsko, Etiopie a Eritrea – v porovnání HDI se řadí na páté místo v celé východní Africe, v CPI na čtvrté a má dokonce nejlepší 27

výsledek MPI. Proč je na tom Džibutsko o tolik lépe? Dokázalo totiž mnohem efektivněji využít své polohy u Rudého moře a Adenského zálivu – funguje jako tranzitní země při exportu komodit z jiných států (např. Etiopie). Bohatství, které sem plyne z obchodu a přidružených služeb, je ale distribuováno značně nerovnoměrně, což dokazuje hodnota nerovnosti (3. nejhorší – 43 %) vypočítána z HDI a IHDI (4. nejhorší). I proto je země stejně jako celý Roh Afriky závislá na zahraniční pomoci. Dalšími zeměmi z šestice nejzaostalejších jsou jižněji položené Burundi a Zimbabwe. Obě se nachází ve vnitrozemí bez přímého přístupu k moři a obě doplácejí na vnitrostátní rozepře. I když to je slabé slovo, protože zdaleka nevystihuje hrůzy a dopady občanské války mezi Hutuy a Tutsii v Burundi, ani vládu Roberta Mugabeho v Zimbabwe. Etnicky založená občanská válka způsobila kromě tisíců přímých obětí i útěk statisíců uprchlíků a podepsala se na všech oblastech života, ekonomiku nevyjímaje. Navíc Burundi nemá takřka žádné nerostné suroviny, kterými by mohlo stimulovat hospodářství, a tak je dnes závislé na neproduktivní zemědělství s minimální mechanizací. Zbytek státního rozpočtu je nutné doplňovat zahraniční pomocí. Ale vzhledem k tomu, že v Burundi je nejvyšší nerovnost (čtvrtý nejnižší HDI a nejnižší IHDI) a druhá nejvyšší korupce ve východní Africe, je otázkou, zda zahraniční pomoc doputuje k těm nejpotřebnějším. Otázka je to samozřejmě zbytečná, odpověď je nasnadě. Stačí jen říci, že v Burundi se pod hranicí chudoby stále nalézá 81,3 % obyvatel [2] resp. 68 % [12]. Tyto údaje společně s druhým nejhorším MPI činí zemi nejchudší v rámci celého regionu. Zimbabwe je další zemí, kde se ve větší míře projevuje více rozvojových problémů – zaznamenalo pátý nejhorší výsledek HDI, potýká se jak s chudobou svých obyvatel (2. nejvyšší), tak s korupcí (3. nejvyšší) a k tomu je zde nejvyšší prevalence HIV (14,9 %). Oproti výše zmíněným zemím je Zimbabwe bohatší na nerostné suroviny (platina, zlato nebo železo), jež je možné vyvážet. Má tedy předpoklady pro hospodářský růst, hospodářství je však poznamenáno některými kroky vlády (Mugabeho). Devastující účinek měla hlavně pozemková reforma v roce 2000, jež vyústila v odchod bílých farmářů a totálně rozvrátila ekonomiku. Dodnes se musí velká část potravin dovážet. Hyperinflace způsobená neodbornými kroky Státní banky v roce 2009 má možná ještě dalekosáhlejší dopady. I přes to všechno se Mugabe i za pomoci manipulace s volebními výsledky a zastrašování oponentů a voličů drží u moci už od roku 1980. Takto dlouhodobá vláda jedné skupiny je ideálním prostředím pro růst korupce (což potvrzuje i CPI) a pro zamezování potřebným reformám. Největší potenciál z šestice států má pobřežní Mosambik – přístup k moři, relativně dobré klimatické podmínky a bohaté přírodní zdroje jsou dobrým základem pro zlepšení životních podmínek. Ty jsou stále velice špatné. I přes poměrně rychlý růst hrubého domácího produktu byl v roce 2012 Mosambik na předposledním místě v HDI, IHDI a byl čtvrtý nejhorší v MPI. Kromě toho tu panuje velká nerovnost mezi muži a ženami a s ní související vysoká prevalence HIV (11,3 %). Záporné saldo zahraničního obchodu (4. 28

nejvyšší) by postupem času mohly zvrátit zahraniční investice do těžby zemního plynu, uhlí či titanu. Ostatní státy východní Afriky – Uganda, Keňa, Rwanda, Tanzanie, Zambie, Malawi, Komory a Madagaskar – dosahují ve většině ukazatelů vesměs lepších výsledků. Vliv na to zajisté mají příhodnější přírodní podmínky, které zajišťují větší zemědělské výnosy. Lepší podmínky ale také zapříčinily větší koncentraci obyvatel do těchto oblastí, což vytváří tlak na produkci potravin, a ta pak často nestačí (Rwanda, Malawi či Komory). Zemědělství je důležitým zdrojem příjmů a hlavně pracovních míst, problémem je znovu jeho neefektivita, malá mechanizace a zastaralé postupy. Přitom na exportu zemědělských komodit (převážně kávy a čaje) je závislá Keňa, Tanzanie nebo Uganda. Další výhodou je přístup k nerostným surovinám. Nemají jej (nebo mají jen v omezené míře) pouze Malawi, Komory a Madagaskar. Podobně jako v případě kávy a čaje ale toto bohatství má i negativní efekty, které mohou postupně vyústit až ve fenomén prokletí přírodních zdrojů. Jedním jeho projevem, jenž je dnes patrný například v Zambii (měď) nebo Tanzanii (zlato), je závislost na exportu dané suroviny, a tím i na kolísajících cenách na světových trzích. Nerosty vyvážejí i Uganda a Rwanda, ale ty mají nesrovnatelně menší zásoby mědi a zlata, resp. cínové rudy. Většina států se navíc nachází ve vnitrozemí (Uganda, Rwanda, Zambie, Malawi), což brání lepšímu zapojení do mezinárodního obchodu a nutí tyto státy využívat jako prostředníky jiné země. Největším problémem jižní části východní Afriky od Ugandy a Keni až po Zambii a již zmiňované Zimbabwe a Malawi je epidemie HIV/AIDS. K vyřešení této hrozby nepřispívá malá vzdělanost a osvěta obyvatel, zaostalé zdravotnictví, chudoba, náboženské zvyklosti, nerovnost mužů a žen, ani rozsáhlé přesuny obyvatel způsobené ozbrojenými konflikty. Ostrovní státy Komory a Madagaskar jsou před šířením nemoci chráněny přirozenou bariérou oceánu. Nejcennější energetickou surovinou je v současné době ropa. A pro celý region budou její zásoby zvláště klíčové, pokud se začne zvyšovat podíl energeticky náročného průmyslu na domácím produktu. Ani jeden ze států východní Afriky zatím ropu ve větším množství netěží, pouze v Keni byla teprve nedávno objevena naleziště (2012). Nedostatek nerostného bohatství je jedním z hlavních důvodů zaostávání východní Afriky za Afrikou střední potažmo jižní a severní. Ve střední Africe totiž ropu nebo zemní plyn těží Angola, Gabon, Kongo, Kamerun, Rovníková Guinea i Čad. Konžská demokratická republika pak má zásoby diamantů (stejně jako Středoafrická republika), mědi, zlata a kobaltu. Pouze Svatý Tomáš a Princův ostrov nemá významné nerostné zásoby. K vyšším příjmům se v těchto zemích váže (oproti východní Africe) větší míra korupce (viz Tab. 3) a větší nerovnost jak celková, tak mezi muži a ženami (viz Tab. 3). Celková nerovnost vycházející z HDI a IHDI je ve východní Africe 32 %, ve střední Africe 35 %. Nedostatek surovin se ve východní Africe projevuje primárně vysokým záporným saldem zahraničního obchodu, což má vliv na výši GNI a tím se projevuje i v indikátorech HDI, 29

IHDI a MPI. Vyspělost ekonomiky má samozřejmě vliv i na investice do vzdělání nebo zdravotnictví (boj s HIV). Surovinové bohatství tak nepřímo ovlivňuje hodnoty všech zkoumaných socioekonomických ukazatelů, většinou pozitivně, v případě nerovnosti a korupce lze hovořit o negativním působení. Stejně tak má svůj vliv, i když menší a ne tak jednoznačně vyjádřitelný, poloha států uvnitř kontinentu/přístup k moři. To je nejlépe patrné v Burundi, Malawi či Zimbabwe. Frekvence a intenzita ozbrojených konfliktů jsou dalším důvodem pro lepší výsledky států střední Afriky. Občanské války ve Rwandě, Burundi, Somálsku nebo konflikt mezi Etiopií a Eritreou tyto země výrazně oslabil, s následky v podobě milionů uprchlíků či zničené infrastruktury se musejí potýkat nejen ony, ale i mnoho sousedních zemí. Klimatické podmínky též přispívají k lepší ekonomické i sociální situaci ve střední Africe, zvláště ve srovnání se sušší severní částí východní Afriky. Žádný z faktorů nelze označit za globální či za vše vysvětlující a platný pro celý region, protože každý stát je specifický a k jeho vyspělosti přispívá komplex dílčích, méně patrných skutečností. Z nich vycházející silné a slabé stránky, možnosti a hrozby identifikuje následující podkapitola.

5.1 Silné a slabé stránky regionu Předchozí text mnoho silných stránek nenabídl, protože se zaměřuje převážně na problémy, a analýza socioekonomických ukazatelů odkryla spíše další skrytější slabé stránky než ty silné. Přesto minimálně ve dvou oblastech východní Afrika vyniká. Stejně jako o silných stránkách lze hovořit o možnostech – jsou to: dostatek mladé pracovní síly a oproti jiným regionům světa neporušená příroda. V průměru velice mladé obyvatelstvo a vysoký přirozený přírůstek zabezpečují do budoucna dostatek pracovníků při nezbytné expanzi průmyslové výroby. Předpokladem pro úspěšný rozvoj je ale pracovní síla kvalifikovaná. Pokud se nepodaří zvýšit přísun prostředků do vzdělání a následně vytvořit dostatek pracovních míst, zvýší se nezaměstnanost a mladí lidé budou hledat živobytí jinde. Buď se přesunou do jiného státu či regionu, nebo budou pracovat v neformálním sektoru či dokonce vydělávat kriminální činností, jako je tomu například v Somálsku. Potom to nebude možnost ani silná stránka, ale hrozba. Téměř neporušené a jedinečné ekosystémy s endemickými výskyty rostlin a živočichů zajisté zaznamenají jistou újmu při rostoucím počtu obyvatel a rozvoji průmyslu, východoafrické státy by však měly dělat maximum pro minimalizaci těchto dopadů. Bohatství rostlinné a živočišné říše je při absenci větších nerostných zásob jedním z mála využitelných přírodních zdrojů, který lze zhodnotit nejlépe skrze turistický ruch. Slabých stránek je o poznání více a jejich řešení bude dlouhodobou záležitostí, protože ani samotné problémy se neobjevily ze dne na den, ale formovaly se a gradovaly během historického vývoje regionu. Nesnášenlivost jednotlivých etnik (Hutuové x Tutsiové) či klanových skupin (Somálsko), postavení žen (Zambie), slabé vlády nebo autoritářské režimy (Zimbabwe). To všechno je historickým dědictvím, jež sahá mnohem dál než jen do období koloniální správy. Přesto si myslím, že rozhodující vliv na dnešní situaci měl vývoj 30

států těsně po získání nezávislosti, kdy se k moci dostali bojovníci proti koloniální nadvládě, z nichž většina se, přes počáteční snahy o demokracii, stala diktátory. Následovala doba převratů a období vlád úzkých skupin vyvolených. Pozůstatkem tohoto období jsou korupce ve státních organizacích i příjmová nerovnost obyvatel. Většina států též trpí slabou ekonomikou, chudobou velké části obyvatel, s tím související malou vzdělaností a zaostalým zdravotnictvím (tzv. začarovaný kruh chudoby). Kromě toho trpí region i nedostatečnou spoluprací mezi zeměmi. Státní integrace (EAC, Africká unie) nejsou dostatečně funkční, protože se musí stále potýkat s historickými křivdami a rozepřemi i etnickými rozdíly. Samostatnou kapitolou jsou závažné nemoci, které sužují všechny státy regionu a spolu s nedostatkem potravy se podílejí na téměř veškerých úmrtích. Epidemie HIV/AIDS je spolu s Malárií nejvážnějším problémem východní Afriky.

5.2 Možnosti a hrozby do budoucna Existuje několik možností, které při jejich správném využití dokáží zlepšit situaci v regionu a vypořádat se alespoň částečně s některými rozvojovými problémy a slabými stránkami: o Posílení role žen. Že je role žen v rozvojovém světě klíčová, je už dobře známo, zmiňují to kupříkladu Todaro and Smith [17]. Pokud se totiž zlepší zdravotní stav a vzdělání žen, zlepší se zákonitě i vzdělání dětí, o které se starají. Následně z toho pak profituje celá společnost. o Investice do vzdělání. Vzdělání je klíčovým faktorem, který může přinést danému státu neocenitelnou konkurenční výhodu. Zlepšení gramotnosti a prodloužení průměrné školní docházky je nutným předpokladem pro vymanění se z chudoby. Investice by měl ideálně doplňovat motivační systém pro rodiče, aby své děti posílali do školy, místo do práce. o Změna struktury hospodářství. Prakticky všechny země východní Afriky mají většinu pracujících zaměstnaných v neproduktivním zemědělství. To je především na venkově jedinou možnou formou obživy a pro většinu států má prvořadý význam. Proto nesmí být potlačováno, ale musí dojít k jeho intenzifikaci (mechanizace, používání hnojiv, nové postupy). To zajistí stejné výnosy při mnohem menších nárocích na pracovní sílu. Struktura ekonomiky by však měla být upravována směrem k vyššímu podílu průmyslu a služeb. Nejlepší předpoklady mají země regionu pro průmysl potravinářský – zpracované zemědělské komodity atd. budou posléze vhodnější pro export z důvodu jejich vyšší přidané hodnoty. Zde se musí zapojit i „rozvinutý svět“ a uvolnit celní bariéry a sankce na takovýto typ zboží. o Přímé zahraniční investice. Větší příliv investic souvisí se změnami ve struktuře hospodářství. Průmysl či těžba surovin lákají investory spolehlivě, musí však být doplněna vybudováním dostatečné infrastruktury, potlačením korupce a snížením byrokratické zatíženosti firem. 31

o Funkční integrace států. Sdružení odlišných států má své výhody i nevýhody, přesto však tvoří jistotu, na kterou se může členský stát spolehnout, pokud je integrace efektivní. Především z bezpečnostního a ekonomického hlediska je pro slabší stát užitečné být součástí většího celku, který ale musí respektovat jeho suverenitu. o Turistický ruch. Většímu zhodnocení turistického ruchu zatím brání nedostatečná infrastruktura (dopravní, ubytovací), která je pro jeho rozvoj nezbytná. Investice do infrastruktury jsou potřebné i pro zlepšení výkonu hospodářství jako celku. o Strategická poloha Poloha Somálska, Eritrey a Džibutska při dopravní tepně procházející Adenským zálivem a Rudým mořem tyto země předurčuje k zaměření své ekonomiky na obchod a služby s ním spojené. Této možnosti zatím využívá pouze Džibutsko. Hrozeb je v kontextu současné situace ve východní Africe celá řada, ty které jsou nejvýznamnější či je velice pravděpodobné, že nastanou, popisuje následující text: o Epidemie HIV/AIDS, malárie a dalších nemocí. HIV/AIDS je dnes nejvážnějším problémem zdravotnictví jižní části východní Afriky. Pokud se nepřijmou dostatečná opatření na snížení prevalence (osvěta, používání antikoncepce atd.) a nedojde ke zvýšení rovnoprávnosti žen a mužů, problém bude eskalovat a rozšíří se i na sever regionu. o Občanské, etnické a náboženské nepokoje. Velká etnická a náboženská heterogenita v kombinaci s hranicemi uměle vytvořenými během koloniálního období s sebou budou vždy přinášet rozpory jednotlivých skupin obyvatel. o Závislost na zahraniční pomoci. Již dnes je toto slabou stránkou mnoha států východní Afriky. Dosažení větší soběstačnosti je důležitým krokem na cestě k rozvinutému státu. o Prokletí přírodních zdrojů. S využíváním nerostných zdrojů přicházejí i vedlejší negativní efekty. Jedním z nich je ekonomická závislost na těžbě a exportu dané suroviny. Tu dnes zažívá například Zambie těžící měď. o Likvidace přírodního bohatství. S nárůstem průmyslové produkce zákonitě poroste znečištění vody, ovzduší i půdy. Poroste i intenzita dopravy. Ochrana přírodního bohatství bude často omezovat ekonomický rozvoj – nesmí dojít k situaci, kdy bude preferována pouze ekonomická stránka a na ochranu 32

přírody bude rezignováno. Země východní Afriky by se měly poučit z chyb dnes rozvinutých zemí a neopakovat je. o Zanedbávání zemědělství. S rozvojem průmyslu a služeb souvisí i nutná změna role zemědělství. Bude klesat zaměstnanost v tomto sektoru, což může vážně narušit tradiční strukturu společnosti u zemědělsky zaměřených států. o Růst nerovnosti a korupce. Dojde-li k bohatnutí východoafrických států a neprovedou-li se potřebné reformy státní správy, zvýší se s největší pravděpodobností nerovnost v rozložení nových příjmů. Stejný scénář lze očekávat, i co se týká míry korupce. Podobnou situaci dnes totiž zažívá region střední Afriky. o Nástup nových autoritářských režimů (náboženských režimů apod.). Jak už se v nedávné historii mnohokrát stalo, svržení jednoho diktátora vede ke změně režimu, jež ale nemusí být vždy změnou k lepšímu. K moci se znovu může dostat jedinec či úzká skupina lidí, vláda potlačující ostatní náboženství nebo etnické skupiny. Ve všech těchto případech opět dojde k ozbrojeným konfliktům, což zabrání rozvíjení státu. o Uprchlíci. Miliony lidí, které opustily dobrovolně či nedobrovolně svůj domov, svoji zemi, jsou dnes závislé na zahraniční pomoci rozvinutých států a humanitárních organizací. Uprchlické tábory vytvářejí ekonomická, hygienická i bezpečnostní rizika a při jejich rozšiřování budou stále větší hrozbou pro region. o Nezaměstnanost. Pokud se nepodaří zvýšit nabídku pracovních míst, kvalifikaci mladých obyvatel a rovnoprávnost z hlediska věku, bude růst nezaměstnanost a ekonomika nebude dostatečně výkonná. Naopak poroste zaměstnanost v neformálním sektoru a kriminalita.

33

6 ZÁVĚR Práce se zabývá analýzou problémů regionu východní Afriky, přičemž se zaměřuje na problémy sociální a ekonomické. Zjišťuje, že z těchto hledisek je region jedním z absolutně nejméně rozvinutých na světě. Dále bylo vypozorováno několik konkrétních poznatků: (1) Z hlediska socioekonomických problémů lze v regionu východní Afriky vymezit dva subregiony – severní a jižní. Pro každý z nich je platné odlišné spektrum problémů. Severní státy (Roh Afriky) doplácí na horší klimatické podmínky nepříznivé pro zemědělství a na historii tvořenou ozbrojenými konflikty. Některé z nich stále probíhají i z důvodu slabých vlád těchto států. Celkově je zde špatná úroveň HDI, IHDI i MPI, naopak nižší než na jihu je prevalence HIV. Jižní státy jsou celkově vyspělejší, těží z většího nerostného bohatství a příznivějších přírodních podmínek, mají proto vyšší hodnoty indexů lidského rozvoje i chudoby. Nejvážnější problém tvoří epidemie HIV/AIDS. (2) Jako nejzaostalejší státy východní Afriky byly zkoumáním zvolených indikátorů vyhodnoceny Somálsko, Eritrea, Etiopie, Burundi, Zimbabwe a Mosambik. Příčiny malé vyspělosti jsou u každého státu odlišné, nelze identifikovat jediný obecný faktor, který tento stav způsobuje. Většinou se jedná o kombinaci těchto předpokladů – vnitrozemská poloha, nepříznivé přírodní podmínky, neproduktivní zemědělství, slabá vláda, etnická, náboženská či národnostní nesnášenlivost nebo nevyužití konkurenční výhody. (3) Region střední Afriky dosáhl oproti východní Africe lepších výsledků ve většině indikátorů. Mezi faktory, které tento rozdíl způsobují, patří nerostné bohatství a způsob jeho využití, klimatické podmínky nebo intenzita ozbrojených konfliktů. Střední Afrika je na tom lépe z hlediska indikátorů HDI, IHDI, MPI, prevalence HIV a salda zahraničního obchodu. Východní Afrika má nižší nerovnost mužů a žen (GII) i celkovou nerovnost a míru korupce (CPI). (4) Socioekonomické ukazatele nedokáží určit, zda daný problém je příčinou či následkem, protože všechny oblasti jsou v reálném světě úzce propojené. Strategie, jež by pomohla zlepšit současný stav států, proto musí zohlednit všechny problémy a lokální specifika. Musí zahrnout lokální (domácnosti), státní, regionální (integrační uskupení) i globální aktéry (nadnárodní organizace, rozvinutý svět). Je chudoba příčinou či následkem nedostatečného vzdělání? Pokud dítě nebude chodit do školy, nezíská potřebnou kvalifikaci a poté těžko sežene dobře placené zaměstnání. Pokud v dospělosti nebude vydělávat dostatek peněz, dětem nebude moci zajistit adekvátní vzdělání, nebo děti dokonce budou muset pracovat, aby se rodina vůbec uživila. Podobně vzájemný vztah je mezi všemi rozvojovými problémy. Jak tedy z tohoto začarovaného 34

kruhu ven? Klíčové je zajištění dostupného vzdělání pro celou populaci se zaměřením na ženy. Role žen jako nositelek vzdělanosti pro další generaci je neoddiskutovatelná a je nutné jí co nejlépe využít. Toto je návrh strategie na nejnižší (lokální) úrovni, který musí být doplněn kroky na státní úrovni. Protože předpokladem pro rozvoj regionu je silný stát, který dokáže plnit své základní funkce – jak vzdělávání, tak zdravotní péči či budování infrastruktury. Z makroekonomického pohledu je nejdůležitější změna struktury a efektivity hospodářství – vyšší podíl zaměstnanosti musí získat průmysl a služby, snížit se musí zaměstnanost v zemědělství, zde musí dojít k reformám směřujícím k jeho intenzifikaci. Reformy je nutné provést i ve státní správě a snížit tak míru korupce a nerovnosti. Výkonné hospodářství a přehledná státní správa jsou předpokladem pro přilákání přímých zahraničních investic. Současně se zvyšováním výkonu hospodářství musí být budována nová infrastruktura, jež bude dále zvyšovat atraktivitu pro investory i turisty. I přes úspěšné implementování takovéto či podobné strategie ale dle mého názoru nedojde k rapidnímu zlepšení situace celého regionu, pokud se nezmění i postoj vyspělejšího světa – globální úroveň. Nezbytně nutné je uvolnění obchodních bariér na komodity vyvážené z Afriky, protože vývoz produktů potravinářského průmyslu by mohl být cestou jak efektivně využít tradiční role zemědělství i přírodních podmínek daných zemí. Měla by být přehodnocena i role a struktura zahraniční pomoci, aby se ze závislosti na ní vymanilo co nejvíce států. V tomto směru by pomohla existence funkční a efektivní integrace afrických států – regionální úroveň. Protože různorodost je jak překážkou, tak velkou zbraní Afriky.

35

7 SEZNAM LITERATURY [1] UN: Composition of macro geographical (continental) regions, geographical subregions, and selected economic and other groupings [online]. United Nations, 2012, aktualizováno 31. 10. 2013 [cit. 2013-11-21]. Dostupné z: http://unstats.un.org/unsd/methods/m49/m49regin.htm#africa [2] The World Bank: Data [online]. The World bank Group, 2013 [cit. 2013-11-22]. Dostupné z: http://data.worldbank.org/ [3] UN: About LDCs [online]. UN-OHRLLS, 2013, [cit. 2013-11-21]. Dostupné z: http://unohrlls.org/about-ldcs/about-ldcs/ [4] GLCN: Africover [online]. FAO, 2012, aktualizováno 18. 6. 2013 [cit. 2013-11-21]. Dostupné z: http://www.glcn.org/activities/africover_en.jsp [5] FAO: Geonetwork [online]. 2013 [cit. 2013-11-21]. Dostupné z: http://www.fao.org/geonetwork/srv/en/main.home [6] Ministerstvo zahraničních věcí ČR: Afrika [online]. MZV ČR, 2013 [cit. 2013-11-31]. Dostupné z: http://www.mzv.cz/jnp/cz/encyklopedie_statu/afrika/index.html [7] GIS LAB: VMap0 data in ESRI shape format [online]. GIS LAB, 2002–2013 [cit. 201311-15]. Dostupné z: http://gis-lab.info/qa/vmap0-eng.html [8] The World Bank: Africa Development Indicators 2012/13. The World bank Group, Washington 2013. Dostupné z: https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/13504/9780821396162.pdf? sequence=1 [9] UNDP: International Human Development Indicators [online]. UN 2013 [cit. 2013-1119]. Dostupné z: http://hdrstats.undp.org/en/countries [10] UN Statistics Division: Millennium Development Goals Indicators [online]. UN 2013 [cit. 2013-11-19]. Dostupné z: http://mdgs.un.org/unsd/mdg/ [11] LABORSTA: Statistics [online]. ILO, 2013 [cit. 2013-11-21]. Dostupné z: http://laborsta.ilo.org/

36

[12] CIA: The World Factbook [online]. Central Intelligence Agency 2013 [cit. 2013-1125]. Dostupné z: https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/ [13] SUNDBERG, R., LINDGREN, M. and PADSKOCIMAITE, A.: UCDP GED Codebook version 1.0-2011. Department of Peace and Conflict Research, Uppsala University 2010. Dostupné z: http://www.pcr.uu.se/research/ucdp/datasets/ [14] GOOGLE: Public Data Explorer [online]. Google 2012 [cit. 2013-11-25]. Dostupné z: http://www.google.com/publicdata/directory?hl=en_US&dl=en_US#! [15] Natural Earth [online]. 2013 [cit. 2013-11-25]. Dostupné z: http://www.naturalearthdata.com/ [16] HLOŽKOVÁ, M.: Příprava kartografických učebních materiálů pro výuku regionální geografie Afriky. Masarykova univerzita, Brno 2012. [17] TODARO, M. P., and SMITH, S. C.: Economic Development. Eleventh Edition. Addison–Wesley, 2012. Dostupné z: http://www.slideshare.net/soskmn/economic-development-todaro-smith-11thedition [18] TAIWO, O. How Colonialism Preempted Modernity in Africa. Indiana University Press, Bloomington 2010. Dostupné z: http://www.google.cz/books?hl=cs&lr=&id=733G1g60q9sC&oi=fnd&pg=PR7&dq=How+ Colonialism+Preempted+Modernity+in+Africa&ots=VXOGr_3UVY&sig=i3rZHZO89YB _gyM6FU1mbgbVYks&redir_esc=y#v=onepage&q=How%20Colonialism%20Preempted %20Modernity%20in%20Africa&f=false [19] CALDERISI, R.: The Trouble with Africa : Why Foreign Aid Isn't Working. Yale University Press, New Haven 2007. Dostupné z: http://site.ebrary.com/lib/alltitles/docDetail.action?docID=10150415&ppg=9 [20] MACKINNON, D. and CUMBERS, A.: An Introduction to Economic Geography : Globalization, Uneven development and Place. Pearson/Prentice Hall, Harlow 2007. Dostupné z: http://books.google.cz/books?id=5bld7mawDLQC&printsec=frontcover&dq=Introduction+ to+economic+geography&hl=cs&sa=X&ei=tMkUufMPIiCzAPwi4KYDg&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=Introduction%20to%2 0economic%20geography&f=false 37

[21] TEUNISSEN, J. J. and AKKERMAN, A. (eds.): Africa in the World Economy - The National, Regional and International Challenges. The Hague: Fondad, 2005. Dostupné z: http://www.fondad.org/product_books/pdf_download/5/Fondad-AfricaWorldBookComplete.pdf [22] ALKIRE, S. and SANTOS, M. E.: Acute Multidimensional Poverty: a New Index for Developing Countries. Human Development Research Paper 2010/11 [online].: United Nations Development Programme. New York 2011 [cit. 2012-03-11]. Dostupné z: http://www.ophi.org.uk/wp-content/uploads/ophi-wp38.pdf [23] PREIS, J.: Geografické rysy pandemie AIDS/HIV. Masarykova univerzita, Brno 2011. [24] JAVORČEKOVÁ, K.: Problematika hladu v Africe, regionálně geografická analýza. Masarykova univerzita, Brno 2013. [25] ČERNOHOUS, T.: Trendy ozbrojených konfliktů a bezpečnostních vztahů ve východní Africe. Masarykova univerzita, Brno 2013. [26] UNDP: Somalia Human Development Report 2012. Empowering Youth for Peace and Development. UNDP 2012. Dostupné z: http://hdr.undp.org/en/reports/national/africa/somalia/Somalia%20Report%202012.pdf [27] HRUŠKOVÁ, A.: Padlý stát jako bezpečnostní hrozba a zdroj nestability - komparace následků selhání Somálska na Etiopii a Keňu. Masarykova univerzita, Brno 2012. [28] UNDP: Africa Human Development Report 2012. Towards a Food Secure Future. United Nations Publications, New York 2012. Dostupné z: http://mirror.undp.org/angola/LinkRtf/Afhdr_2012.pdf [29] The World Bank: The Little Data Book on Africa 2012/13. IBRD, Washington 2013. Dostupné z: https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/13195/9780821397831.pdf? sequence=1 [30] The World Bank: The Little Data Book on Gender in Africa 2012/13. IBRD, Washington 2013. Dostupné z: http://documents.worldbank.org/curated/en/2013/04/17610820/little-databook-gender-africa-201213 [31] ČRA: Projekty [online]. Česká rozvojová agentura 2009 [cit. 2013-12-15]. Dostupné z: http://www.czda.cz/cra/projekty/etiopie.htm [32] European Comission: The EU and the Millennium Development Goals [online]. EC, 2012, aktualizováno 10. 2. 2013 [cit. 2013-12-18]. 38

. Dostupné z: http://ec.europa.eu/europeaid/what/millenium-development-goals/ [33] UNDP: Human Development Report: Technical Notes. UN 2013. Dostupné z: http://hdr.undp.org/en/media/HDR%202013%20technical%20notes%20EN.pdf [34] Transparency International: Indexy [online]. Transparency International [cit. 2013-1204]. Dostupné z: http://www.transparency.cz/indexy/ [35] UNDP: Human Development Report 2013. UN 2013. Dostupné z: http://hdr.undp.org/en/reports/global/hdr2010/chapters/ [36] JEDLIČKOVÁ, R.: The development of tourism and its importance to the economic development of Kenya. Mendelova univerzita, Brno 2010. [37] NOVOTNÁ, K.: Dopady turismu na socioekonomický a environmentální rozvoj Ugandy. Mendelova univerzita, Brno 2013. [38] Kol.: Školní atlas dnešního světa. Terra, Praha 2001.

39

8 PŘÍLOHY Příloha 1 Oficiální seznam Rozvojových cílů tisíciletí (převzato z [10])

Official list of MDG indicators All indicators should be disaggregated by sex and urban/rural as far as possible. Effective 15 January 2008

Millennium Development Goals (MDGs) Goals and Targets Indicators for monitoring progress (from the Millennium Declaration)

Goal 1: Eradicate extreme poverty and hunger Target 1.A: Halve, between 1990 and 2015, the proportion 1.1 Proportion of population below $1 (PPP) per day2 1.2 Poverty gap ratio of people whose income is less than one dollar a day 1.3 Share of poorest quintile in national consumption Target 1.B: Achieve full and productive employment and decent work for all, including women and young people

1.4 Growth rate of GDP per person employed 1.5 Employment-to-population ratio 1.6 Proportion of employed people living below $1 (PPP) per day 1.7 Proportion of own-account and contributing family workers in total employment Target 1.C: Halve, between 1990 and 2015, the proportion 1.8 Prevalence of underweight children under-five years of age of people who suffer from hunger 1.9 Proportion of population below minimum level of dietary energy consumption Goal 2: Achieve universal primary education Target 2.A: Ensure that, by 2015, children everywhere, boys 2.1 Net enrolment ratio in primary education 2.2 Proportion of pupils starting grade 1 who reach last and girls alike, will be able to complete a full course of grade of primary primary schooling 2.3 Literacy rate of 15-24 year-olds, women and men Goal 3: Promote gender equality and empower women Target 3.A: Eliminate gender disparity in primary and 3.1 Ratios of girls to boys in primary, secondary and tertiary education secondary education, preferably by 2005, and in all levels of 3.2 Share of women in wage employment in the noneducation no later than 2015 agricultural sector 3.3 Proportion of seats held by women in national parliament Goal 4: Reduce child mortality Target 4.A: Reduce by two-thirds, between 1990 and 2015, 4.1 Under-five mortality rate 4.2 Infant mortality rate the under-five mortality rate 4.3 Proportion of 1 year-old children immunised against measles Goal 5: Improve maternal health Target 5.A: Reduce by three quarters, between 1990 and 5.1 Maternal mortality ratio 5.2 Proportion of births attended by skilled health 2015, the maternal mortality ratio personnel

2

For monitoring country poverty trends, indicators based on national poverty lines should be used, where available.

40

Target 5.B: Achieve, by 2015, universal access to reproductive health

5.3 Contraceptive prevalence rate 5.4 Adolescent birth rate 5.5 Antenatal care coverage (at least one visit and at least four visits) 5.6 Unmet need for family planning

Goal 6: Combat HIV/AIDS, malaria and other diseases Target 6.A: Have halted by 2015 and begun to reverse the 6.1 HIV prevalence among population aged 15-24 years 6.2 Condom use at last high-risk sex spread of HIV/AIDS 6.3 Proportion of population aged 15-24 years with comprehensive correct knowledge of HIV/AIDS 6.4 Ratio of school attendance of orphans to school attendance of non-orphans aged 10-14 years Target 6.B: Achieve, by 2010, universal access to treatment 6.5 Proportion of population with advanced HIV infection with access to antiretroviral drugs for HIV/AIDS for all those who need it Target 6.C: Have halted by 2015 and begun to reverse the 6.6 Incidence and death rates associated with malaria 6.7 Proportion of children under 5 sleeping under incidence of malaria and other major diseases insecticide-treated bednets 6.8 Proportion of children under 5 with fever who are treated with appropriate anti-malarial drugs 6.9 Incidence, prevalence and death rates associated with tuberculosis 6.10 Proportion of tuberculosis cases detected and cured under directly observed treatment short course Goal 7: Ensure environmental sustainability Target 7.A: Integrate the principles of sustainable 7.1 Proportion of land area covered by forest 7.2 CO2 emissions, total, per capita and per $1 GDP development into country policies and programmes and (PPP) reverse the loss of environmental resources 7.3 Consumption of ozone-depleting substances 7.4 Proportion of fish stocks within safe biological limits 7.5 Proportion of total water resources used Target 7.B: Reduce biodiversity loss, achieving, by 2010, a 7.6 Proportion of terrestrial and marine areas protected significant reduction in the rate of loss 7.7 Proportion of species threatened with extinction Target 7.C: Halve, by 2015, the proportion of people without 7.8 Proportion of population using an improved drinking water source sustainable access to safe drinking water and basic 7.9 Proportion of population using an improved sanitation sanitation facility Target 7.D: By 2020, to have achieved a significant 7.10 Proportion of urban population living in slums3 improvement in the lives of at least 100 million slum dwellers Goal 8: Develop a global partnership for development Target 8.A: Develop further an open, rule-based, Some of the indicators listed below are monitored predictable, non-discriminatory trading and financial system separately for the least developed countries (LDCs), Africa, landlocked developing countries and small island Includes a commitment to good governance, development developing States. and poverty reduction – both nationally and internationally Official development assistance (ODA) 8.1 Net ODA, total and to the least developed countries, Target 8.B: Address the special needs of the least 3

The actual proportion of people living in slums is measured by a proxy, represented by the urban population living in households with at least one of the four characteristics: (a) lack of access to improved water supply; (b) lack of access to improved sanitation; (c) overcrowding (3 or more persons per room); and (d) dwellings made of non-durable material.

41

developed countries

as percentage of OECD/DAC donors’ gross national income 8.2 Proportion of total bilateral, sector-allocable ODA of Includes: tariff and quota free access for the least OECD/DAC donors to basic social services (basic developed countries' exports; enhanced programme of debt education, primary health care, nutrition, safe water relief for heavily indebted poor countries (HIPC) and and sanitation) cancellation of official bilateral debt; and more generous 8.3 Proportion of bilateral official development assistance ODA for countries committed to poverty reduction of OECD/DAC donors that is untied 8.4 ODA received in landlocked developing countries as a proportion of their gross national incomes 8.5 ODA received in small island developing States as a Target 8.C: Address the special needs of landlocked proportion of their gross national incomes developing countries and small island developing States Market access (through the Programme of Action for the Sustainable 8.6 Proportion of total developed country imports (by value Development of Small Island Developing States and the and excluding arms) from developing countries and outcome of the twenty-second special session of the least developed countries, admitted free of duty General Assembly) 8.7 Average tariffs imposed by developed countries on agricultural products and textiles and clothing from developing countries 8.8 Agricultural support estimate for OECD countries as a percentage of their gross domestic product Target 8.D: Deal comprehensively with the debt problems of 8.9 Proportion of ODA provided to help build trade developing countries through national and international capacity measures in order to make debt sustainable in the long term Debt sustainability 8.10 Total number of countries that have reached their HIPC decision points and number that have reached their HIPC completion points (cumulative) 8.11 Debt relief committed under HIPC and MDRI Initiatives 8.12 Debt service as a percentage of exports of goods and services Target 8.E: In cooperation with pharmaceutical companies, 8.13 Proportion of population with access to affordable essential drugs on a sustainable basis provide access to affordable essential drugs in developing countries Target 8.F: In cooperation with the private sector, make available the benefits of new technologies, especially information and communications

8.14 Fixed telephone lines per 100 inhabitants 8.15 Mobile cellular subscriptions per 100 inhabitants 8.16 Internet users per 100 inhabitants

The Millennium Development Goals and targets come from the Millennium Declaration, signed by 189 countries, including 147 heads of State and Government, in September 2000 (http://www.un.org/millennium/declaration/ares552e.htm) and from further agreement by member states at the 2005 World Summit (Resolution adopted by the General Assembly - A/RES/60/1, http://www.un.org/Docs/journal/asp/ws.asp?m=A/RES/60/1). The goals and targets are interrelated and should be seen as a whole. They represent a partnership between the developed countries and the developing countries “to create an environment – at the national and global levels alike – which is conducive to development and the elimination of poverty”.

42

Příloha 2 Konstrukce MPI (převzato z [35])

43

Příloha 3 Konstrukce GII (převzato z [35])

44

Příloha 4.1 Použitá data (vlastní zpracování podle [2], [9], [10], [12], [13], [34])

Burundi Comoros Djibouti Eritrea Ethiopia Kenya Madagascar Malawi Mozambique Rwanda Somalia Tanzania Uganda Zambia Zimbabwe

Lidský rozvoj Ženy x muži HDI_2012 HDI_old IHDI_2012 IHDI_old Nerovnost Zdraví Vzdělání Příjem GII 0,355 0 0,177 0,177 50 0,487 0,368 0,25 0,476 0,429 0 0,24 0,24 44 0,654 0,359 0,338 1 0,445 0 0,252 0,252 43 0,604 0,313 0,466 1 0,351 0 0 0 0 0,663 0,265 0,246 1 0,396 0 0,269 0 32 0,627 0,289 0,342 1 0,519 0 0,344 0 34 0,594 80,404 0,404 0,608 0,483 0 0,335 0 31 0,74 0,49 0,312 1 0,418 0 0,287 0 31 0,549 0,443 0,302 0,573 0,327 0 0,22 0 33 0,485 0,222 0,325 0,582 0,434 0 0,287 0 34 0,564 0,403 0,36 0,414 0 0,285 0 0 0 0,486 0,118 0,253 1 0,476 0 0,346 0 27 0,614 0,454 0,388 0,556 0,456 0 0,303 0 34 0,544 0,482 0,363 0,517 0,448 0 0,283 0 37 0,464 0,503 0,385 0,623 0,397 0 0,284 0 28 0,516 0,571 0,213 0,544

Příloha 4.2 Použitá data (vlastní zpracování podle [2], [9], [10], [12], [13], [34])

Burundi Comoros Djibouti Eritrea Ethiopia Kenya Madagascar Malawi Mozambique Rwanda Somalia Tanzania Uganda Zambia Zimbabwe

MPI_2012 0,53 0 0,139 0 0,564 0,229 0,357 0,334 0,512 0,35 0,514 0,332 0,367 0,328 0,172

Chudoba WB CIA 81,3 68 46,1 60 18,8 42 0 50 30,7 29,2 43,4 50 81,3 50 61,6 53 59,6 52 63,2 44,9 0 0 67,9 36 38 24,5 74,5 64 0 72,3

Průměr 75 53 30 50 30 47 66 57 56 54 0 52 31 69 72

Index 0,63 0 0,204 0 0,411 0,328 0,485 0,436 0,535 0,435 0 0,415 0,337 0,476 0,352

Zahraniční obchod export import saldo 135 886 -751 20 208 -188 88 574 -486 455 972 -517 3039 10250 -7211 6228 15100 -8872 592 2755 -2163 1224 2151 -927 3470 6168 -2698 512 1871 -1359 516 1263 -747 5912 10320 -4408 2811 5187 -2376 9414 7961 1453 3314 4569 -1255

Korupce Nemoci CPI HIV 19 1,3 28 0,1 36 1,4 25 0,6 33 1,4 27 6,2 32 0,3 37 10 31 11,3 53 2,9 8 0,7 35 5,8 29 7,2 37 12,5 20 14,9