Hodnocení konkurenceschopnosti regionů EU

Prezentace na téma: "Hodnocení konkurenceschopnosti regionů EU"— Transkript prezentace:

1 Hodnocení konkurenceschopnosti regionů EU
Ing. Milan Damborský, Ph.D. Národohospodářská fakulta VŠE v Praze Středisko regionálních a správních věd

2 Různá chápání regionální konkurenceschopnosti
Mikroekonomicky orientované definice spojují konkurenceschopnost s úspěchem zboží a služeb firem z regionu na otevřených trzích (např. Porter). Pojetí vázané na inovace (vychází ze Schumpetera): regionální konkurenceschopnost je velmi úzce spojená s technologickým pokrokem, kompatibilitě starších technologií s novými a zachování napojení vertikálně závislých odvětví. Vázané na lokalizační teorie - regionální konkurenceschopnost je spojena se schopností přilákat mezinárodní mobilní zdroje, tj. investice, kvalifikovaná pracovní síla apod. Makroekonomický pohled je spojován s ekonomickým rozvojem, který má dlouhodobě udržitelný charakter (ve vazbě na sociální a environmentální rozvoj). Regionální konkurenceschopnost vázaná na sektorovou strukturu říká, že rozhodující je potenciál (podíl) růstových odvětví.

3 Různá chápání regionální konkurenceschopnosti
Negativní postoj - P. Krugman uvádí, že konkurenceschopnost je jen nová módní vlna, která fakticky nepřináší nic nového. V tomto pojetí není fakticky rozdíl mezi regionální konkurenceschopností a regionálním rozvojem. Na základě zmíněných teorií lze regionální konkurenceschopnost definovat jako využití potenciálu společenství daného území se v dlouhém období ekonomicky prosadit v soutěži s ostatními společenstvími při zachování sociální soudržnosti a ekologické udržitelnosti. Má velmi blízko k udržitelnému rozvoji, což se projevilo také ve volbě indikátorů.

4 Zhodnocení konkurenceschopnosti regionů EU
S ohledem na dostupnost dat byla zvolena úroveň NUTS II (267 regionů). Zdroj dat EUROSTAT. Časové rozpětí: 2004 až 2009. Indikátory byly rozděleny do 3 oblastí: Ekonomická Sociální Environmentální (problém) Účel: poučit se z příkladů „nejlepších“ a „nejhorších“.

5 Environmentální oblast
Ekonomická oblast Hrubý domácí produkt na obyvatele (PPS, v EURO) Míra nezaměstnanosti (v %) Sociální oblast Podíl VŠ populace na populaci ve věku 24 až 64 let (v %) Průměrné roční migrační saldo v přepočtu na 1000 obyvatel 2004/2008 (v %) Přijem (v PPS na obyvatele) Podíl dlouhodobé nezaměstnanosti - více než 12 měsíců Environmentální oblast Produkce skleníkových plynů s tunách na 1 mil. HDP v EURO (státy)

6 Pi = Ii / I, Porovnání s nejlepším
Pro zhodnocení regionální konkurenceschopnosti byl sestaven index vytvořený na Vysoké škole ekonomické v Praze v rámci projektu MasterCard česká centra rozvoje. Index pracuje na bázi srovnávání hodnot daného regionu (resp. státu) s nejpříznivější hodnotou (nejlepším regionem). Využívá se jednoduchého vzorce: Pi = Ii / I, kde P vyjadřuje procentní podíl i-tého regionu vůči nejlepšímu regionu (I). Nejlepší region tak dosahuje hodnoty 100 %. Tímto způsobem jsou získána standardizovaná data pro další výpočet.

7 Stanovení vah Dalším krokem při konstrukci MasterCard indexu je stanovení vah indikátorů. V daném případě pro hodnocení byly stanoveny hodnoty expertní metodou upravené za využití směrodatné odchylky. Váhy jsou stanoveny tak, aby celková suma vah jednotlivých indikátorů dosahovala hodnoty 100 %.

8 uj = vj / smodch(i), Úprava vah
Úprava za využití směrodatné odchylky se provádí za využití následujícího vzorce: uj = vj / smodch(i), kde u představuje upravenou váhu indikátoru, v představuje expertně stanovenou váhu indikátorů, smodch značí směrodatnou odchylku hodnot daného indikátoru a j představuje indikátor. Tímto krokem je zrušena dominance indikátorů s vysokým rozptylem. Na tuto úpravu navazuje dělení konstantou tak, aby celková suma vah dosahovala znovu 100 %. Výsledkem je výsledná váha c.

9 Expertně stanovené váhy
Ekonomická oblast (40) Hrubý domácí produkt na obyvatele (PPS, v EURO) 20 % Míra nezaměstnanosti (v %) Sociální oblast (35) Podíl VŠ populace na populaci ve věku 24 až 64 let (v %) 7 % Průměrné roční migrační saldo v přepočtu na 1000 obyvatel 2004/2008 (v %) 8 % Přijem (v PPS na obyvatele) 10 % Podíl dlouhodobé nezaměstnanosti - více než 12 měsíců (v %) Environmentální oblast (25) Produkce skleníkových plynů s tunách na 1 mil. HDP v EURO (státy) 25 %

10 Stanovení výsledné hodnoty
Závěrečnou částí sestavení indexu je stanovení bodů pro jednotlivé regiony. Tento výpočet je stanoven vzorcem: Ri = ∑ Pij * cij, kde R představuje hodnotu regionální konkurenceschopnosti, P značí procentní hodnotu vůči nejlepšímu kraji, c je celková váha indikátoru a j je indikátor.

11 TOP 20 1 Inner London 62,1% Velká Británie 2 Luxembourg 61,6%
Lucembursko 3 Stockholm 59,7% Švédsko 4 Utrecht 57,9% Nizozemí 5 North Eastern Scotland 57,5% 6 Salzburg 57,0% Rakousko 7 Tirol 56,5% 8 Zeeland 54,8% 9 Provincia Autonoma Bolzano/Bozen Itálie 10 Åland 53,9% Finsko 11 Noord-Holland 53,6% 12 Västsverige 52,0% 13 Sydsverige 51,7% 14 Småland med öarna 51,5% 15 Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire 16 Noord-Brabant 51,4% 17 Oberösterreich 50,8% 18 Gelderland 50,5% 19 Hovedstaden Dánsko 20 Praha Česká republika TOP 20

12 248 Sud-Vest Oltenia 22,2% Rumunsko 249 Dolnoslaskie Polsko 250 Észak-Magyarország 21,9% Maďarsko 251 Podlaskie 252 Lubuskie 21,5% 253 Zachodniopomorskie 21,2% 254 Sud-Est 255 Opolskie 21,1% 256 Sud - Muntenia 20,9% 257 Centru 20,8% 258 Kujawsko-Pomorskie 20,6% 259 Yugoiztochen 20,5% Bulharsko 260 Warminsko-Mazurskie 261 Podkarpackie 20,4% 262 Swietokrzyskie 20,2% 263 Yuzhen tsentralen 20,1% 264 Lubelskie 20,0% 265 Severoiztochen 18,6% 266 Severen tsentralen 18,2% 267 Severozapaden 17,4%

13 Regiony České republiky
20 Praha 50,5% 165 Střední Čechy 36,3% 193 Jihozápad 32,0% 226 Jihovýchod 28,3% 228 Severovýchod 27,3% 232 Strední Morava 25,7% 241 Moravskoslezsko 23,2% 245 Severozápad 22,7%

14 Zdůvodnění bude v dalším příspěvku.