Analytický podklad k přípravě Strategie regionálního rozvoje ČR 2021+

Transkript

1 Analytický podklad k přípravě Strategie regionálního rozvoje ČR Verze 4.0 Leden 2018

2 Obsah 1 Úvod a metodické poznámky Charakter dokumentu Struktura dokumentu a přístup k jeho zpracování Ekonomický rozvoj v regionálním pohledu Faktory konkurenceschopnosti Česka Ekonomická výkonnost Věda a výzkum Produktivita práce Globální produkční sítě a globální hodnotové řetězce Přímé zahraniční investice Hrubá přidaná hodnota Podnikatelská základna - ekonomické subjekty Cestovní ruch Nezaměstnanost a trh práce Míra nezaměstnanosti Aktivní politika zaměstnanosti Vzdělávací systém ve vazbě na trh práce Kvalita života a občanské společnosti v regionálním pohledu Sociálně-demografická struktura obyvatelstva Věková struktura Vzdělanostní struktura Migrace Bytová výstavba Chudoba a sociální vyloučení Sociálně vyloučení a ohrožení sociálním vyloučením Sociálně vyloučené lokality Dostupnost veřejných služeb Dostupnost věcných veřejných služeb Dostupnost správních veřejných služeb Sociální kapitál - občanská angažovanost Sítě Dopravní sítě Silniční síť Železniční síť Letištní síť

3 4.1.4 Síť vodních cest Dopravní obslužnost regionů Energetické sítě Dostupnost internetu Kvalita prostředí - životní prostředí a krajina Půda a krajina Eroze, utuženost, acidifikace Sucho Voda Znečištění a jakost vod Povodně Ovzduší Lesy Odpady Staré ekologické zátěže, brownfieldy Staré ekologické zátěže Brownfieldy Veřejná správa a regionální rozvoj Institucionální podpora regionálního rozvoje Podpora regionálního rozvoje Podpora regionálního rozvoje v evropském kontextu Podpora regionálního rozvoje z národní úrovně Podpora regionálního rozvoje z krajské úrovně Podpora regionálního rozvoje z mikroregionální/obecní úrovně Územně správní uspořádání a administrativní členění Zapojení veřejnosti do rozhodovacích procesů Sídelní struktura Seznam zkratek Použité zdroje Příloha 1 Kategorizace vyšších regionálních celků pro účely analytického hodnocení Příloha 2 Tabulková a obrázková příloha

4 1 Úvod a metodické poznámky 1.1 Charakter dokumentu Tento materiál je pracovním podkladem, který slouží jako znalostní báze při přípravě problémové analýzy. Problémová analýza se následně stane součástí Strategie regionálního rozvoje ČR Analytický podklad je členěn dle stěžejních témat regionálního rozvoje, problémová analýza bude členěna dle vybraných problémových témat a bude klíčovým vstupem pro zpracování návrhové části. Analytický podklad vychází z širších analýz, jejichž hlavní závěry byly shrnuty do této podoby a slouží pouze pro účely zpracovatelského týmu a pracovních skupin. Ambicí jednotlivých kapitol nebylo vyčerpávajícím způsobem popsat stav a vývoj v jednotlivých oblastech, ale zaměřit se zejména na vybrané oblasti/problémy/regionální rozdíly, které mohou implikovat následné nastavení regionální politiky ČR. Pro účely zpracování analytického podkladu byla využita dostupná data k dílčím tématům regionálního rozvoje. Dalším významným zdrojem informací byly rešerše studií a dostupných analýz. Před zahájením prací byly stanoveny otázky, na které měla analýza odpovědět. Z důvodu nedostupnosti dat či relevantních analýz v dané oblasti se však na všechny otázky nepodařilo reagovat (pozn. tento poznatek pomohl identifikovat výzkumná témata, která je do budoucna vhodné rozpracovat). 1.2 Struktura dokumentu a přístup k jeho zpracování Není-li uvedeno jinak, jsou jednotlivé kapitoly strukturovány obdobně. Nejprve je vždy uveden obsah tematické kapitoly a otázky, které byly položeny při zahájení prací. Samotná analýza dílčích kapitol v úvodu obsahuje zhodnocení daných ukazatelů na úrovni EU (jsou-li potřebná data dostupná) a postavení Česka v komparaci s vybranými zeměmi. Dále je pozornost zaměřena na národní úroveň, tj. trendy a vývoj na úrovni celého Česka a hlavní důraz kladen na regionální disparity a měření prostorových nerovnoměrností vybraných ukazatelů. Následně jsou uvedeny důsledky pro SRR, které jsou formulovány jako zjištění pro dalším rozpracovaní a řešení v SRR. Zejména v kapitole 3 jsou správní obvody obcí s rozšířenou působností členěny na městské, převážně venkovské a významně venkovské a na ztrátové, stabilizované a růstové. Metodika vymezení těchto typů území je uvedena v příloze 1 analytického podkladu. V rámci některých analýz je využívá analýza LISA (metodika viz např. Spurná, 2008). 4

5 2 Ekonomický rozvoj v regionálním pohledu Analýza se zaměřila na faktory konkurenceschopnosti ČR v mezinárodních souvislostech a na jejich proměnu v čase, především na růst významu inovační výkonnosti ekonomiky pro konkurenceschopnost ČR. Dle dostupnosti dat byly jednotlivé faktory konkurenceschopnosti hodnoceny na úrovni EU (resp. pozice regionů v Česku v kontextu regionů EU), dále byly hodnoceny meziregionální rozdíly (rozdíly mezi kraji) a rozdíly v rámci jednotlivých krajů. Kapitola analyzuje postavení regionů z pohledu faktorů konkurenceschopnosti (resp. jejich kombinace) a věnuje se tématu konvergenčních a divergentních tendencí ČR s důrazem na okolní země/regiony. Obsahem je i vyhodnocení postavení ČR z pohledu pozice zdejších firem v globálních hodnotových řetězcích/globálních produkčních sítích. Dílčím cílem je i vyhodnocení příspěvku cestovního ruchu k celkové ekonomické výkonnosti ČR. Vyhodnocen byl význam segmentu cestovního ruchu v jednotlivých krajích, s přihlédnutím k odlišným specializacím krajů v této oblasti. Kraje byly porovnány v oblasti lákání přímých zahraničních investic a v naplňování průmyslových zón. Pozornost je věnována také analýze pozice českých regionů v oblasti výzkumu a vývoje a inovací ve srovnání s evropskými regiony, s důrazem na aplikovaný výzkum, včetně analýzy jejich výzkumných specializací. Kapitola obsahuje také shrnutí regionálních rozdílů v zaměstnanosti a nezaměstnanosti, včetně vyhodnocení měnící se struktury zaměstnanosti v krajích (např. hlavní specializace a jejich změny v čase). Na základě dostupných strategických dokumentů byly vyhodnoceny i hlavní výzvy a problémy vzdělávacího systému krajů ve vazbě na regionální trh práce a měnící se situace na trhu práce v městském a venkovském prostoru. Vyhodnoceny byly i případné prostorové koncentrace lokalit s velmi vysokou nezaměstnaností. 2.1 Faktory konkurenceschopnosti Česka Ekonomická výkonnost Vývoj HDP v PPS na obyvatele v % průměru EU28 v zemích střední Evropy ukazuje velmi mírné konvergenční změny u hodnocených zemí mezi roky V tomto období se Česko posunulo z 19. na 15. pozici (při srovnání všech zemí EU 28). Při srovnání postsocialistických transformujících se ekonomik ve střední Evropě vykazuje Česko nejvyšší hodnoty HDP v PPS na obyvatele (87 % průměru EU 28). Z tohoto pohledu je patrné, že ačkoliv se Česku mezi ostatními postsocialistickými ekonomikami daří velmi dobře, tak k přibližování ekonomice Rakouska či Německa docházelo jen velmi pozvolna (měřeno dle indexu změny HDP v PPS na obyvatele v % průměru EU28). V období bylo meziroční tempo růstu nižší vůči Rakousku ( i vůči Německu). Naopak od roku 2013 jsou patrné tendence k přibližování k oběma sousedním ekonomikám. Velmi diferencovaný vývoj je patrný na úrovni regionů (NUTS 2 i NUTS 3) a jejich přibližování úrovni EU (Obrázek 1). Většina regionů v hodnoceném období mírně posilovala svoji pozici a zvýšila HDP v 1 U sledovaného období je zapotřebí zdůraznit jeho specifika. Roky 2007 a 2008 byly charakteristické dynamickým rozvojem/růstem, naopak roky byly charakteristické globální hospodářskou krizí. 5

6 PPS na obyvatele v % průměru EU28. Pouze v případě Prahy byl patrný pokles (ze 177 na 173 %) a region Severozápad vykazuje dlouhodobě stagnaci (63 %). Naopak regiony soudržnosti Jihovýchod a Jihozápad zaznamenaly nejrychlejší růst. Tempo růstu odpovídalo vyspělým regionů v Rakousku a Německu a právě tyto regiony v Česku zaznamenaly reálné přibližování ekonomické výkonnosti. I nadále však platí, že hlavním motorem růstu Česka je hlavní město Praha a přirozené zázemí Středočeského kraje, které tvoří stále více integrovaný a funkčně propojený celek. I přes dílčí pokles Prahy z hlediska HDP v PPS v daném období se jedná o jeden z nejbohatších regionů EU. Ve vymezeném území států střední Evropy, které zahrnuje 82 regionů, je Praha třetí nejvyspělejší region. Zbylé regiony Česka vykazují podobnou rychlost růstu jako regiony v Rakousku a Německu, ale např. region Severozápad nedosahuje rychlosti růstu regionů v Rakousku a Německu. Obecně je ale tempo růstu regionů v Česku dynamičtější než u regionů v Polsku, Slovensku a Maďarsku (s výjimkou metropolitních regionů v těchto zemích). Lze také konstatovat, že variabilita v hrubém domácím produktu mezi kraji v čase rostla (Obrázek 2 a Obrázek 3). Regionální diferenciace HDP na obyvatele vykazuje dlouhodobě podobný prostorový vzorec. Hlavní město Praha převyšuje dvojnásobně až trojnásobně ekonomickou výkonností ostatní regiony a z tohoto pohledu je hlavním hnacím regionem celé ekonomiky. V absolutním vyjádření se v Praze tvoří cca čtvrtina celonárodního HDP. Mezi hlavní podmiňující faktory dominance Prahy patří obecně pojaté aglomerační výhody, které ekonomické subjekty v Praze mohou využívat. Jedná se o vysokou koncentraci pracovních sil, znalostí a z hlediska institucí je patrná koncentrace vládních úřadů, bankovních a finančních institucí, vědecko-výzkumných týmů a vysokých škol včetně přítomnosti sídel nadnárodních korporací, které reálně působí ve zbylých krajích. Ve sledovaném období již nedochází ke zvyšování regionálních rozdílů z hlediska HDP na obyvatele. Z pohledu celkové dynamiky ekonomické výkonnosti v období zaznamenal nejvyšší vzestup Plzeňský, Jihomoravský a Zlínský kraj (růst o cca %). Regionální konkurenceschopnosti jednotek NUTS II (v českém kontextu regionům soudržnosti) se věnuje i tzv. Regional Competitiveness Index. Dle jeho výsledků za rok 2016 (EC, 2017) lze české regiony soudržnosti zařadit do čtyř kategorií. Praha se Středočeským krajem vykazují velmi vysokou konkurenceschopnost. Region Jihovýchod tvoří druhou skupinu, třetí kategorie je tvořena regiony soudržnosti Moravskoslezsko, Jihozápad, Severovýchod. Nejhorší výsledky vykazuje region soudržnosti Severozápad. Z pohledu čistého disponibilního důchodu na obyvatele je rovněž zřejmá dominance Prahy (30 % nad průměrem ČR). Dle dat za rok 2015 patří mezi kraje pod hranicí 200 tisíc Kč na obyvatele Ústecký, Karlovarský, Moravskoslezský, Olomoucký, Liberecký a Jihočeský (Obrázek 10, Obrázek 11). V meziregionálních srovnáních je nicméně nutné brát v potaz také rozdílné regionální cenové hladiny, které ovlivňují reálnou kupní sílu domácností. V případě čistého disponibilního důchodu v regionální paritě kupní síly například dochází ke zvýšení reálné kupní síly domácností (díky podprůměrné cenové hladině) v Ústeckém a Karlovarském kraji a v Kraji Vysočina, méně výrazně pak v Olomouckém, Moravskoslezském a Jihočeském kraji. Naopak vysoká hladina životních nákladů v regionu Hlavního města Prahy (17 % nad průměrem ČR) snižuje reálnou kupní sílu vysokého čistého disponibilního důchodu pražských domácností. Rozdíly v cenových hladinách jsou však u ostatních krajů relativně nízké (v řádu jednotek procent). Naproti tomu situace na úrovni okresů je z hlediska cenových hladin 6

7 mnohem pestřejší, např. rozdíl v cenových hladinách mezi Prahou a okresem Bruntál činí cca 24 procentních bodů (Obrázek 4). Obecně lze na základě výsledků provedených studií konstatovat, že vyšší příjmy v regionu zpravidla implikují vyšší regionální cenové hladiny. Díky tomu do jisté míry dochází ke zmírňování meziregionálních rozdílů (Kocourek a Šimanová, 2016). I přes dominanci Prahy z pohledu ekonomické výkonnosti je stále patrná její nedostatečná konkurenceschopnost např. při získávání zahraničních investic ve srovnání např. s Bratislavou, Budapeští, či Vratislaví (IPR, 2015). Důsledky pro SRR Nadále problematická je nízká míra ekonomického růstu strukturálně postižených krajů a jejich trvalé zaostávání za nejvyspělejšími regiony ČR, ztráta atraktivity těchto krajů pro život, práci a podnikání. Výkonnost ekonomiky krajů je v dlouhodobém pohledu až na výjimky v určitých letech nižší než je průměr ČR a za nejdynamičtěji rostoucími regiony výrazněji zaostává. Pokrizový vývoj po roce 2010 a oživení ekonomiky byly pomalejší než v jiných regionech ČR. 2 Dosavadní nástroje regionální politiky nepřinesly přibližování zejména regionu Severozápad k národnímu a evropskému průměru. Je proto nutné hledat jiné cesty pro zlepšení ekonomické výkonnosti tohoto regionu. Nejistý může být i budoucí vývoj průměrných krajů, které nejsou na špici hospodářského růstu v Česku a které se rozvíjejí nerovnoměrně. Výsledkem je pomalejší konvergence, či stagnace ve vztahu k evropskému průměru. Nejdynamičtěji se vyvíjející kraje, které táhnou ekonomiku, mají stále rezervy ve využití svého potenciálu. Regionální politika státu by i do budoucna měla být zaměřena na snižování regionálních rozdílů, ale zároveň na podporu pólů růstu dynamických aglomerací Věda a výzkum Schopnost regionů přispívat k tvorbě inovací a také absorbovat nové poznatky v daných oborech je důležitým mechanismem, který posiluje regionální konkurenceschopnost a současně vede k regionálním diferenciacím. Česko zaznamenalo nejvýznamnější posun z hlediska celkových výdajů na vědu a výzkum v % HDP u všech hodnocených zemí. Tím došlo k přiblížení se podmínkám financování VaV v Rakousku či Německu, ale v těchto zemích již v současné době vynakládají 3,06 % resp. 2, 89 % HDP a tempo dalšího růstu je tedy přirozené nižší (Obrázek 5). V transformačním období se projevily rozdíly v inovačním a VaV potenciálu regionů, které se navíc stále umocňují. Proto i míra regionální variability tohoto ukazatele je vysoká (Obrázek 6). Výdaje na vědu a výzkum na obyvatele v krajích 3 v období jsou silně podmíněny přítomností a koncentrací firem, ale i státních institucí s VaV kapacitami (Obrázek 7). Z hlediska dosažené hodnoty (tj. celkové velikost výdajů na VaV/obyvatele) dosahuje Praha dlouhodobě nejvyšších hodnot. Nicméně dynamika změn výdajů VaV jasně indikuje, že zejména Jihomoravský kraj významně posílil svoji úlohu (růst výdajů o 144 %, což byl nejvýznamnější nárůst ze všech regionů 4 ). Významnou akceleraci finančních vstupů na VaV je možné identifikovat také u Moravskoslezského, Plzeňského a Olomouckého kraje. Významným podnětem bylo financování regionálních VaV center a center 2 Odlišnost Moravskoslezského kraje, ale přesto zaostávání za Prahou a Brnem. 3 Ukazatel zahrnuje celkový součet VaV výdajů ve všech sektorech (vládní, podnikatelský, vysokoškolský, soukromý neziskový (viz kategorizace ČSÚ). 4 Tento fakt je do značné míry dán masivními investicemi do VaV realizované v Jihomoravském kraji (městě Brně) z OP VaVpI. 7

8 excelence v rámci OP VaVpI (nejedná se jen o finanční výdaje na výstavbu samotné infrastruktury nebo technologický upgrade stávajících center a laboratoří, ale také výdaje na provoz a samotný výzkum v období udržitelnosti těchto center). Specificky byla hodnocena nepřímá veřejná podpora výzkumu a vývoje v tis. Kč (Obrázek 8 a Obrázek 9). Počet firem využívajících daňové odpočty na VaV aktivity dlouhodobě v Česku roste (454 podniků v roce 2005 versus 1306 firem v roce 2015). Tempo růstu se však zpomaluje, což naznačuje omezený počet firem s vlastním VaV (v roce 2005 dosáhla nepřímá veřejná podpora 819 mil Kč, ale v roce 2015 již 2,5 mld. Kč). Dlouhodobě uplatňují nepřímou podporu VaV aktivit zejména domácí podniky než subjekty pod zahraniční kontrolou (cca 2,5 krát více), což je přirozené vzhledem k násobně většímu zastoupení takových firem v ekonomice. Z hlediska objemu však 1,4 mld. z celkových 2,5 mld Kč daňových úlev na VaV získávají zahraniční firmy (ČSÚ). Řada zahraničních firem realizuje VaV aktivity v místech svého původu, tj. v mateřských zemích, kde je obvykle lokalizována VaV divize, nicméně se ukazuje nový trend, kdy v Česku postupně "roste počet vývojových center zahraničních firem. Tato centra postupně získávají stále větší roli v koncernové hierarchii" (INKA, s. 22). Tím obecně přispívají k růstu významu i zaměstnanosti ve VaV v Česku. Z hlediska odvětví převažují ekonomické subjekty ve zpracovatelském průmyslu. Druhou nejčetnější skupinou jsou firmy v oblasti informačních a komunikačních činností. Regionální rozložení podniků čerpajících daňové úlevy na VaV aktivity odpovídá geografické koncentraci firem s vlastním VaV (v roce 2015 to bylo 333 firem v Praze, 187 firem v Jihomoravském kraji a 122 firem ve Zlínském kraji). Naopak v případě Karlovarského kraje se jednalo o 14 podniků. Důsledky pro SRR: Regiony s nejvyšším růstovým potenciálem pro VaV aktivity mají rezervy spojené s nedostatečně rozvinutým potenciálem regionálních inovačních systémů (omezená intenzita vzájemných vazeb mezi aktéry, přetrvávající nízká důvěra aj.). V těchto krajích je navíc stále nedostatečné množství tržních i technologických lídrů mezi firmami, ale i špičkových VaV pracovišť schopných pravidelně a intenzivně spolupracovat s těmito firmami. Stále je v regionech nedostatek zahraničních firem, které by měly dostatečnou autonomii pro VaV aktivity a přetrvává závislost, která se jen pomalu mění, ale proměňuje se. Navíc většina českých firem je uzamčena v nevýhodných pozicích globálních produkčních sítích a hodnotových řetězcích a má jen omezenou inovační poptávku (tj. nemají potřebu investovat lidské i finanční zdroje do podnikového VaV a mají tedy omezený potenciál pro spolupráci s VaV institucemi). Jen jen pomalu se rozvíjí potenciál špičkové výzkumné infrastruktury v těchto krajích, díky kterým je možné statisticky vykazovat vysoký růst výdajů do VaV. Ve zbývajících regionech (s nižší intenzitou i potenciálem růstu) je inovační systém obvykle nerovnoměrně rozvinut. Kvalitní výsledky VaV jsou omezeny na malé množství, často nepříliš velkých týmů. Pro tyto regiony jsou typické také nižší výdaje na VaV, a to i v soukromém sektoru (včetně nižšího využívají nepřímé daňové podpory VaV). Navíc je zde omezené množství tržních i technologických lídrů mezi firmami v regionech i krajských metropolích. V případě výdajů na VaV obecně ke konvergenci regionů nedochází, což je přirozené. Každý region má zcela jiné předpoklady pro VaV aktivity, což je důsledek nerovnoměrného rozložení aktérů v oblasti VaV. Nepochybně vhodné by však bylo ustálení a elementární fungování regionálních inovačních systémů na úrovni krajů, které jsou v současnosti v různých stádiích vývoje (pozn. regionální inovační systémy 8

9 by však neměly být uzavřené výhradně na krajské úrovni, ale naopak by měly být otevřené spolupráci na meziregionální i nadnárodní úrovni). Výdaje na VaV včetně výdajů na propojení průmyslových a akademických týmů jsou nepochybně žádoucí. Absorpční kapacita v mnohých krajích pro tyto aktivity je však nízká. Je proto nezbytné hledat cesty pro posílení regionálních VaV kapacit na úrovni firem i výzkumných organizací a zejména cesty k jejich intenzivnějšímu propojení Produktivita práce Produktivita práce i výroby je jedním z klíčových parametrů dlouhodobé konkurenceschopnosti Česka. Klíčová je přitom jednak optimalizace stávající výroby a produkce a podstatná je také tvorba nových hodnot v důsledku inovací a zvýšení produktivity výroby. Pozice Česka se v rámci nominální produktivity práce v PPS v % průměru EU28 mírně zlepšuje, ale její průměrná i mediánová hodnota zaostává za vyspělými zeměmi a je stále pod průměrem EU28 (Obrázek 12 a Obrázek 13). V období docházelo k reálné konvergenci z hlediska produktivity, ale od roku 2007 Česko stagnuje, přičemž mnohé země střední a východní Evropy se významně přiblížili úrovní produktivity Česku a např. Slovensko dosahuje i vyšších hodnot (viz analýzy INKA, 2016). Z hlediska průměrné celkové produktivity práce došlo v letech 2005, 2010 a 2015 ke zvýšení meziregionálních rozdílů 5. Nejvyššímu průměrnému nárůstu v období došlo u Středočeského a Jihomoravského kraje. Pozice Prahy je dlouhodobě dominantní, ale právě např. Jihomoravský kraj vykazoval vyšší průměrnou produktivitu práce v posledních 10 letech, než hlavní metropole. Naopak dosažený stav i tempo průměrného růstu Karlovarského kraje je velmi nízké. Růst produktivity práce je v Česku tažen klíčovým zpracovatelským průmyslem, dále segmentem velkoobchodu a maloobchodu a odvětvím informačních a komunikačních činností. Dlouhodobě se ukazuje, že produktivita u firem pod zahraniční kontrolou je vyšší než u tuzemských firem (až o 40 % vyšší produktivita práce). Nicméně tento rozdíl v produktivitě práce mezi oběma skupinami se již neprohlubuje (INKA). Důsledky pro SRR: V Česku dlouhodobě existují meziregionální rozdíly v produktivitě práce, přičemž celková výkonnost ekonomiky závisí právě na vývoji produktivity. Navíc od roku 2007 Česko stagnuje a nedochází k reálné konvergenci k průměru EU a nejvyspělejším zemím. Jednou z příčin je fakt, že růstový model české ekonomiky byl založen spíše na zvyšování zaměstnanosti, než na růstu produktivity práce. Další růst produktivity a tím vývoj ekonomiky bude významně ovlivněn změnou struktury a proměnou obsahu aktivit nejen zahraničních firem v Česku. V rámci budoucích směrů regionální politiky je nezbytné hledat nové cesty vedoucí ke strukturálním změnám v regionech a tím ke zvýšení produktivity celého Česka Globální produkční sítě a globální hodnotové řetězce Vliv globálních produkčních sítí a globálních hodnotových řetězců je v Česku stále více patrný v důsledku dlouhodobé otevřenosti a exportní závislosti ekonomiky. Dlouhodobá konkurenceschopnost státu, regionů a jednotlivých firem je významně ovlivněna pozicemi v rámci GPN/GVC, na kterých jsou jednotlivé firmy zasazeny a také tím, jaké mají reálné možnosti posunout se v rámci GPN. Dosavadní studie a analýzy prokazují, že u mnoha odvětví v české ekonomice 5 Na národní úrovni byl využit ukazatel nominální produktivity práce na zaměstnance v miliónech PPS v běžných cenách v porovnání k průměru EU28. Na vnitrostátní úrovni byla produktivita dopočtena jako hrubá přidaná hodnota v běžných cenách v mil. Kč na počet zaměstnanců. 9

10 převládají firmy, které jsou v pozici tzv. dodavatelů nižších řádů (Pavlínek 2012, Blažek 2016). Významnějším problémem je ovšem skutečnost, že pro většinu z nich bude velmi obtížné se prosadit do vyšších pater GPN a reálně hrozí efekt zakořenění, který přeroste v celkové uzamčení. Významnou hrozbou je především neustále se stupňující tlak odběratelů na cenu dodávaných komponentů a reálná hrozba nahrazení firem z Česka firmami z jiných zemí. Z pohledu dlouhodobé inovační kapacity země je důležité, že řada těchto firem postupně rozšiřuje aktivity na další části produkčního řetězce a posiluje tím své postavení (INKA). Velký potenciál pro posuny v rámci GPN nabízí zejména období ekonomické konjunktury. Další možnost a velká výzva pro Česko je spojena s geografickou polohou - blízkost obrovského západoevropského trhu spojená se skutečností, že několik velmi významných GPN/GVC je řízeno z Německa, tj. z blízkého okolí a existuje prostor pro funkční upgrading (Blažek 2016). Důsledky pro SRR: V české ekonomice dlouhodobě převládají firmy, které jsou v pozici dodavatelů nižších řádu, což může dlouhodobě znamenat hrozbu pro konkurenceschopnost ekonomiky. Typická je pozice i větších firem obvykle na nižších stupních hodnotových řetězců, s čímž je spojená stále významná závislost na cenové konkurenceschopnosti. Ve většině regionů je stále nedostatečné množství tržních i technologických lídrů mezi firmami. V rámci nástrojů regionální politiky je tedy nezbytné směřovat úsilí v jednotlivých regionech na podporu různých forem upgradingu (v případě firem, které mají pro posun své pozice v GPN potenciál) Přímé zahraniční investice Míra celkových investic v Česku (jako % HDP) je na nadprůměrné úrovni ve srovnání s okolními zeměmi ve střední a východní Evropě (ale i ve srovnání s většinou států EU). Vývoj stavu přímých zahraničních investic v % HDP ve vybraných státech EU prokazuje setrvalý nárůst podílu Česka, který byl vystřídán spíše stagnací či mírným poklesem v posledních 3-4 letech. To je však ovlivněno snahou o změnu struktury zahraničních investic (tj. orientací na znalostně a technologicky náročnější investice s vyšší přidanou hodnotou a nikoliv na zahraniční investory s low-cost strategií). V důsledku rostoucí ceny pracovní síly v Česku není dlouhodobě udržitelné stavět konkurenceschopnost na levné pracovní síle. Studie Úřadu vlády (2016a) se věnovala také efektům a dopadům přímých zahraničních investic v Česku. Výsledky ukazují pozitivní (např. vytváření pracovních příležitostí a růst HDP) efekty, tak rizika spojená s neúměrným odlivem výnosů z české ekonomiky. Náhled na tuto tématiku se může odlišovat mezi různými odborníky a studiemi. Zahraniční kapitál měl v průběhu transformace řadu pozitivních efektů spojených např. s modernizací domácího průmyslu. Tvorba nových pracovních míst je však jen omezeně následována šířením know-how a technologických postupů, což by měl být jeden z nejdůležitějších pozitivních dlouhodobých dopadů zahraničních investic (Pavlínek 2017). Současný stav efektů zahraničního kapitálu v Česku odpovídá dlouhodobým strukturálním charakteristikám ekonomiky. Výsledky regionální dimenze ukazují zvyšující se mozaikovitost regionů, kdy dříve zcela dominantní a výsadní postavení Prahy začíná být doplněno přílivem investic také do dalších regionů jako je např. Plzeňský, Moravskoslezský či Středočeský kraj. Naopak v přílivu zahraničních investic zaostává Olomoucký kraj a strukturálně postižené regiony (např. Ústecký kraj), ve kterých by bylo nezbytné 10

11 proměnit ekonomickou strukturu mj. díky PZI, ale jejich míra vlivu je nižší než v jiných regionech Česka (Obrázek 14 a Obrázek 15). Důsledky pro SRR: Orientovat se do budoucna spíše na přímé zahraniční investice s vyšší přidanou hodnotou spíše než na zahraniční investory s low-cost strategií Hrubá přidaná hodnota Vývoj celkové hrubé přidané hodnoty (HPH) v běžných cenách v mil. Kč prokazuje rozdílnou dynamiku i dosažený stav u jednotlivých regionů (Obrázek 16 a Obrázek 17). V období byl nejvíce dynamický růst zaznamenán u Hlavního města Prahy a Jihomoravského kraje. Naopak mezi roky je patrný nejrychlejší růst přidané hodnoty u Středočeského kraje (index změny 125) a Jihomoravského kraje (index změny 122). Dynamika ostatních regionů je v tomto smyslu výrazně nižší (včetně Prahy). Výsledky variability HPH dle ekonomické činnosti naznačují mírný pokles variability u zpracovatelského průmyslu a naopak narůstající rozdíly v oblasti tržních služeb, které mají tendenci se významně koncentrovat a využívat aglomerační výhody (dostupnost kvalifikované pracovní síly apod.). V oblasti priméru, těžby či energetiky je dlouhodobá variabilita podílu hrubé přidané hodnoty relativně stabilní. Vývoj lokalizačního koeficientu na základě hrubé přidané hodnoty po odvětvích v letech 2005, 2010 a 2015 odhaluje koncentrační tendence vybraných odvětví v regionech ve srovnání s nadřazenou územní jednotkou, tj. celým Českem. Výsledky ukazují, že dlouhodobě dochází překvapivě k vyšší lokalizaci skupin odvětví do vybraných regionů. Svědčí o tom mj. zvyšující se počet odvětví s indexem lokalizace nad 1,5, což odpovídá dominantnímu postavení odvětví v rámci Česka. Nejčastěji dochází k vyšší koncentraci takových odvětví, které mají v daném regionu dlouhodobě stabilní postavení a příznivé podmínky z hlediska dostatečného počtu ekonomických subjektů, lidských zdrojů apod. Dlouhodobě nejvyrovnanější ekonomickou základnu (ve smyslu dominance/zastoupení vybraných odvětví) má Jihomoravský, Pardubický a Olomoucký kraj. Naopak velmi specifickou ekonomickou strukturu s dominancí jednoho až dvou sektorů vykazuje dlouhodobě Karlovarský, Ústecký a Moravskoslezský kraj. Právě v případě Moravskoslezska začalo docházet v posledních letech k podstatným strukturálním posunům z hlediska ekonomické základny. Obecně však regiony v Česku vykazují poměrně značnou inercii koncentrace skupin ekonomických odvětví. Důsledky pro SRR: Regiony s nejméně diverzifikovanou ekonomickou základnou jsou potenciálně nejvíce ohroženy krizí v některých segmentech ekonomiky Podnikatelská základna - ekonomické subjekty Rozhodující počet ekonomických subjektů je v kategorii malých a středních podniků, které tvoří cca 99,8 % všech ekonomických subjektů. Jejich podíl na HDP Česka je v čase poměrně stabilní a tvoří cca jednu třetinu (36 % HDP), současně tvoří cca 60 % pracovních míst a z 51 % se podílí na celkovém exportu. Malé a střední podniky v Česku tak tvoří pružné ekonomické jednotky se znalostí lokálních trhů a potřeb zákazníků. Typická je však také nižší spolupráce MSP a nižší inovační výkonnost (data za rok 2015; MPO, 2016c). 11

12 Z hlediska vývoje počtu ekonomických subjektů lze identifikovat regionální disparity. Zejména kraje Ústecký a Karlovarský zaznamenaly pokles celkového počtu ekonomických subjektů ve sledovaném období. V případě Libereckého kraje začíná být patrná stagnace. Velmi dynamický relativní i absolutní růst vykazuje hlavní město Praha, Jihomoravský a Středočeský kraj. Tento jev lze spojovat s pokračující koncentrací obyvatel i služeb do nejvýznamnějších středisek osídlení a obecně s aglomeračními efekty, které jsou pro rozvoj malého a středního podnikání klíčové. V případě ekonomických subjektů bez zaměstnanců je dlouhodobě patrný západo-východní gradient na úrovni SO ORP. Nejvyšší ekonomická aktivita nejmenších ekonomických subjektů je patrná zejména v SO ORP v Čechách. Zatímco v roce 2005 se jednalo ještě o určitou mozaikovitost ORP (nejvyšší intenzita byla typická zejména v SO ORP Středočeského, Jihočeského a Plzeňského kraje), tak v roce 2015 se již jedná o ucelené území ORP s vysokým podílem ekonomických subjektů bez zaměstnanců (nebo s nezjištěným počtem zaměstnanců). V kategorii malých podniků byl identifikován jasný trend k územní koncentraci. Obecně byl nejvyšší podíl malých podniků na celkovém počtu ekonomických subjektů patrný v moravsko-slezském prostoru a také na Vysočině (Obrázek 18 a Obrázek 19). Nicméně v průběhu sledovaného období došlo k proměně územní koncentrace a nejvyšší podíl v roce 2015 byl patrný zejména v městských ORP, tj. v regionech s populačně významnějším střediskem osídlení. V případě středních podniků je také jasně identifikovaný trend územní koncentrace do vybraných SO ORP. Na rozdíl od kategorie malých podniků se však u středních podniků jedná spíše o venkovské ORP (často i v oblasti vnitřních periferií) a nikoliv o regiony s vyšším podílem městského obyvatelstva. V těchto venkovských regionech tvoří střední podniky dominantní zaměstnavatele. Specificky vyšší shluky a koncentrace středních podniků byly nalezeny v Kraji Vysočina, ale také v Olomouckém a částečně Pardubickém kraji. Důsledky pro SRR: Karlovarský, Ústecký a Moravskoslezský kraj vykazují dlouhodobě specifickou často úzce specializovanou ekonomickou základnu. V případě Moravskoslezska začalo docházet v posledních letech k podstatným strukturálním posunům z hlediska ekonomické základny. Budoucí nástroje regionální politiky by měly směřovat k podpoře diverzifikace a restrukturalizace těchto krajů a jejich ekonomické základny. Ve zbylých regionech je v rámci regionální politiky vhodné zaměřit snahu využit dlouhodobě akumulované know-how a dovednosti v tradičních oborech k chytré re-specializaci a rozvoji nových ekonomických aktivit ve spojení s technologickou a znalostní přípravou na nadcházející trendy Průmyslu 4.0. Do budoucna bude významné udržení malých a středních podniků, a to zejména ve venkovském prostoru Cestovní ruch Specificky byla pozornost věnována také významu cestovního ruchu. Česko bylo od počátku transformace významnou destinací příjezdového cestovního ruchu. Pozice cestovního ruchu však prošla řadou změn, které často reagovaly na ekonomický vývoj národní i globální ekonomiky. Z hlediska regionální dimenze je zcela dominantní pozice Prahy jako centra pro zahraniční příjezdový cestovní ruch. Podíl ostatních regionů na počtu zahraničních návštěvníků od roku 2000 snížil (s výjimkou Karlovarského kraje), a to často až na úroveň okolo 1 % (Kraj Vysočina, kraj Pardubický, kraj Zlínský, kraj Olomoucký) - Obrázek 20. Na domácí návštěvnosti (HUZ) je naproti tomu podíl Prahy nízký a dosahuje asi 10 %. Podíl zahraničních turistů, kteří navštívili Prahu a zároveň přenocovali v 12

13 jiném regionu mimo Prahu, je velice nízký a nedosahuje ani 7 %. Naopak na domácí klientele tvoří podíl Prahy pouze asi 10 %. Naopak pro zbylé regiony Česka se jedná o podstatnou část návštěvníků (80 90 %). V budoucnu bude tento trend pravděpodobně pokračovat (Koncepce státní politiky cestovního ruchu v ČR na období ). Z hlediska vývoje počtu lůžek v hromadných ubytovacích zařízeních je patrný regionálně odlišný trend mezi regiony v Česku. V období velmi dynamicky rostl počet lůžek v Praze jakožto klíčové destinaci pro zahraniční klientelu (index změny 124), zatímco ve většině zbývajících regionů počet klesal (výjimkou byl mírný růst v Jihomoravském a Středočeském kraji). Naopak dynamika růstu v období se přesunula právě do ostatních regionů a průměrné tempo růstu je vyšší než v Praze. Počet přenocování zahraničních hostů se v posledních letech ( ) zvyšoval, a to zejména ve srovnání s údaji za období ekonomické krize ( ), kdy naopak počet přenocování zahraničních hostů klesal. Obdobný vývoj v čase vykazoval také počet přenocování u tuzemské klientely. Je nicméně otázkou, do jaké míry jsou přenocování v oficiálních ubytovacích zařízeních nahrazeny koncepty sdílené ekonomiky, které jsou v posledních letech na významném vzestupu (např. Airbnb apod.). Některá převážně venkovská území ležící ve spíše periferní poloze mají často značné předpoklady pro rozvoj cestovního ruchu (viz např. Obrázek 21). V těchto územích, kde spíše ustupují tradiční odvětví, může mít cestovní ruch pozitivní dopady na zaměstnanost a místní rozpočty. Důsledky pro SRR: Podíl cestovního ruchu na HDP ČR je stále cca 2,8 % a podíl na zaměstnanosti 4,4 %6. Regionální dopady jsou velmi selektivní. Aktivity v rámci regionální politiky by měly být zaměřeny udržení či zvýšení pozice CR v kontextu regionálních specifik regionů. Jedná se zejména o zvýšení počtu přenocování tuzemských i zahraničních hostů. V odlehlejších (periferních) regionech s nízkým potenciálem ekonomického rozvoje a zároveň vysokým potenciálem cestovního ruchu je vhodné rozvíjet udržitelné aktivity cestovního ruchu. Na druhou stranu by nemělo docházet k nadměrnému přetěžování některých turisticky atraktivních oblastí (např. Šumava, Krkonoše). V regionech je vhodné nadále rozvíjet spolupráci aktérů cestovního ruchu. 2.2 Nezaměstnanost a trh práce Míra nezaměstnanosti Z hlediska vývoje míry registrované nezaměstnanosti vyjádřené podílem nezaměstnaných osob na obyvatelstvu se v hodnoceném období odrazila ekonomická krize a s tím spojené snížení vnější poptávky po řadě výrobků v Česku. Avšak současná úroveň nezaměstnanosti na úrovni státu patří k nejnižším nejen ve střední Evropě, ale i v celé EU. Regionální disparity nezaměstnanosti v Česku 6 Významný je nicméně i multiplikační efekt cestovního ruchu. Dle Koncepce státní politiky cestovního ruchu v ČR na období přináší cestovní ruch v daném místě nejen příjem od návštěvníků přímo poskytovatelům služeb cestovního ruchu, ale podněcuje i rozvoj dalších služeb bezprostředně spjatých s uspokojováním potřeb návštěvníků (např. služby ubytovací, stravovací, zábavní), ale i aktivity s cestovním ruchem jen nepřímo související (např. služby stavební, opravárenské). Multiplikační efekt vyvolává další výdaje, což má kladný vliv nejen na kupní sílu místních obyvatel, ale je také přínosem pro rozvoj obce jako celku i různých aktivit mimo její rámec. 13

14 jsou patrné. Ve srovnání s regiony v Polsku, Maďarsku a na Slovensku jsou absolutní hodnoty nezaměstnanosti i relativní meziregionální rozdíly v Česku nízké (Obrázek 22 a Obrázek 23). Z prostorového hlediska jsou dlouhodobě ustálené regionální vzorce registrované míry nezaměstnanosti, které se nepodařilo ani ve sledovaném období významněji překonat. Na počátku hodnoceného období byl evidentní dopad zpomalení celé ekonomiky v Česku v důsledku hospodářské krize. Výsledkem byl růst nezaměstnanosti, ale i ten byl regionálně diferencovaný. Nejvyšší růst zaznamenal v období krize Olomoucký a Zlínský kraj a také Kraj Vysočina. Naopak meziroční indexy z let 2011/2010 již potvrzují pozvolně klesající tendenci ve většině krajů až na současné hodnoty, které patří k nejnižším v EU. Regionálně však přetrvává problematická situace v regionech s negativní zděděnou ekonomickou specializací (zejména pánevní oblasti), kde převažuje nesoulad mezi nabídkou a poptávkou na trhu práce a v hospodářsky podprůměrných regionech 7. I přes jasný trend snižování regionální míry registrované nezaměstnanosti se mezikrajská variabilita v posledních třech letech ekonomické konjunktury zvyšuje. Ačkoliv je celkový trend míry nezaměstnanosti prokazatelně klesající, tak v post-krizovém období (po obou vlnách krize) je tempo snižování nezaměstnanosti u čtyř nejvýše postavených krajů vyšší (index změny 75) než u čtyř nejníže postavených krajů (index změny 78). Nelze tedy tvrdit, že by se míra nezaměstnanosti snižovala rychleji u hůře postavených regionů. Naopak k takovému přibližování nedochází. I přes degresivní trend dochází v posledních třech letech k pozvolnému růstu meziregionálních rozdílů z hlediska nezaměstnanosti. Regiony se však liší také strukturou nezaměstnaných, která je dostupná na úrovni jednotlivých Úřadů práce a právě dle toho by měly být zacíleny budoucí intervence. Podíl dlouhodobě nezaměstnaných je trvale nejvyšší v Ústeckém a Moravskoslezském kraji. Dlouhodobě nejvyšší je počet uchazečů na 1 volné pracovní místo v Olomouckém kraji (Obrázek 28). Specificky byl sledován vývoj podílu nezaměstnaných osob dle jednotlivých typů SO ORP v letech (Obrázek 24, Obrázek 25, Obrázek 26 a Obrázek 27). Jednotlivé kategorie ORP dle charakteru osídlení (městský x venkovský) i dle stavu rozvoje a rozvojového potenciálu (růstový X ztrátový) vykazují velmi systematické pravidelnosti z hlediska vývoje nezaměstnaných osob. Vývoj ve všech kategoriích jasně kopíruje celonárodní trend nezaměstnanosti, ale mezi kategoriemi jsou patrné prostorové diferenciace, které se v čase téměř nemění. Nejpříhodnější situace na trhu práce je patrná v tzv. městských i venkovských růstových regionech. Rozdíly mezi oběma kategoriemi jsou minimální. Druhou skupinu regionů s relativně příhodnými podmínkami (ne)zaměstnanosti tvoří převážně venkovské, významně venkovské a městské stabilizované regiony. Poslední známé hodnoty nezaměstnanosti se pohybují mírně pod 5 %. Regiony spadající do kategorie městských stabilizovaných území byly až do roku 2011 svým vývojem bližší růstovým městským a venkovským regionům, ale od roku 2014 již korespondují mnohem více s uvedenými stabilizovanými ORP. Vyšší podíl nezaměstnaných byl identifikován v tzv. převážně venkovských a významně venkovských ORP a dlouhodobě nejvyšší nezaměstnanost je spojena s ORP spadajících do tzv. městských ztrátových regionů, které obvykle trpí především strukturální nezaměstnaností. Z uvedených prostorových trendů jsou zřejmé zejména typické podmíněnosti nezaměstnanosti, které jsou v různé míře zastoupeny u jednotlivých kategorií. Jedná se zejména o efekt zděděné ekonomické specializace SO ORP, dále vliv vertikální geografické polohy (tj. pozice významných středisek v hierarchii systému 7 V těchto regionech je problémem i malý počet volných pracovních míst. 14

15 osídlení), ale i horizontální polohy ve smyslu polohy vůči krajským městům (vnitřní, vnější periferie apod.), ale i makrogeografické polohy ve vztahu k západ východ. Důsledky pro SRR: Z hlediska nezaměstnanosti se nedaří snížit meziregionální rozdíly v regionech s negativní zděděnou ekonomickou specializací (zejména pánevní oblasti), kde převažuje nesoulad mezi nabídkou a poptávkou na trhu práce a v hospodářsky podprůměrných regionech. I přes jasný trend snižování regionální míry registrované nezaměstnanosti v Česku jako takovém se mezikrajská variabilita v posledních 3 letech ekonomické konjunktury zvyšuje. Významným trendem, který bude ovlivňovat situaci na trhu práce je rostoucí digitalizace, která zřejmě povede k zániku řady pracovních míst (a ke vzniku nových, nicméně v menším rozsahu). Dle studie Úřadu vlády budou tímto procesem nejvíce postiženy kraje Ústecký a Karlovarský, naopak nejméně Praha a Středočeský kraj (ÚV, 2015) Aktivní politika zaměstnanosti Regionální specifika nezaměstnanosti řeší aktivní politika zaměstnanosti nabízející řadu různorodých programů a aktivit, které jsou cílené na široké spektrum nezaměstnaných osob (zejména rizikové skupiny nezaměstnaných), u kterých se snaží cíleně překonávat znevýhodnění na pracovním trhu. Obecně lze zdůraznit, že jednotlivé nástroje APZ mají diferencované efekty na národní i regionální úrovni a liší se také v čase (krátkodobý vers. dlouhodobý horizont) (VÚPSV 2013). Významnou roli z hlediska implementace nástrojů APZ a jejich efektivity hraje také ekonomický cyklus Česka. Většina programů APZ přinesla v době krize svým účastníkům výrazně vyšší šanci na odchod z evidence než ve srovnatelné skupině neúčastníků (a to navzdory poměrně nepříznivě situaci na trhu práce). I přesto lze mezi jednotlivými programy nalézt diference. Programy zaměřené na tvorbu nových pracovních míst přinesly dobré výsledky, zatímco výsledky rekvalifikačních programů jsou horší. Programy APZ významně pomáhají nezaměstnaným z rizikových skupin. Naopak nezaměstnaní z rizikových skupin bez programu zůstávají dlouhodobě v evidenci. Pravděpodobnost na opuštění nezaměstnaných osob evidenci ÚP je regionálně výrazně diferencovaná. Nejvíce odchodů z evidence je patrné v Praze a ve Středočeském kraji, nejméně odchodů pak v Ústeckém kraji, v Moravskoslezském kraji či v Olomouckém kraji (pozn. v Praze bylo po cca 6 měsících v evidenci 22,4 % nezaměstnaných, v Ústeckém kraji to bylo 52 % nezaměstnaných). Programy tvorby míst nevykazují výraznou regionální variabilitu a dle studií VÚPSV jsou velmi úspěšné (z hlediska návratu účastníků programů do evidence). Půl roku po absolvování programu se do evidence vrátilo % účastníků. Výraznou meziregionální variabilitu naopak vykazují efekty rekvalifikačních programů, kde se úspěšnost mezi kraji velmi významně liší při návratu nezaměstnaných na trh práce. Důvodem je především rozsah strukturálních problémů regionálních ekonomik (VÚPSV 2013). Důsledky pro SRR: Bylo zjištěno, že významnou meziregionální variabilitu vykazují efekty rekvalifikačních programů, kde se úspěšnost mezi kraji velmi významně liší při návratu nezaměstnaných na trh práce. Důvodem je především rozsah strukturálních problémů regionálních ekonomik. Jako jedna z cest lepšího propojení vzdělávacího systému a trhu práce se jeví zavedení prvků duálního vzdělávaní tak, jak to předpokládá například Souhrnný akční plán Strategie restrukturalizace (opatření D. 2. 3) Vzdělávací systém ve vazbě na trh práce Důležitou roli pro stav regionální zaměstnanosti hraje také vzdělávací systém. Specifika jednotlivých krajů v oblasti potřeb, problémů i kapacit vzdělávacího systémů se odlišují, ale i přesto lze 15

16 identifikovat obecné trendy a systematické pravidelnosti spojené s krajským vzdělávacím systémem, které se ve většině regionů opakují (viz krajské akční plány rozvoje vzdělávání). Z pohledu zaměstnavatelů převažuje ve většině regionů spíše nižší spokojenost s připraveností absolventů vstupujících na trh práce. Vzdělávací systémy v krajích Česka nejsou příliš otevřené a dynamické, a proto jen velmi omezeně reagují na změnu potřeb v regionálním trhu práce a absolventi jsou jen omezeně připraveni na výkon své profese. Často se opakujícím handicapem krajských vzdělávacích systémů je nedostatečné kariérové poradenství pro žáky a budoucí absolventy škol. Velmi častým a frekventovaným tématem, které se stalo ve většině krajských akčních plánů rozvoje vzdělávání také prioritou, je dlouhodobě se snižující zájem o odborné a polytechnické vzdělávání. To je způsobeno nízkou motivací žáků v důsledku povrchního společenského přístupu, ale také podfinancováním škol a jejich nedostatečnou infrastrukturní a přístrojovou připraveností a vybavením. V souvislosti s výše uvedeným je nezbytné poukázat specificky na nízkou míru spolupráce firem/zaměstnavatelů a středních odborných škol. Dle analýzy České školní inspekce (2017) nabídka oborů pětiny škol neodpovídá vzdělávací strategii kraje. Důsledky pro SRR: I do budoucna bude významným faktorem zlepšení spolupráce mezi zaměstnavateli a středními odbornými školami. Kraje by měly znovu posoudit vhodnost skladby jejich oborové vzdělávací soustavy (ČSI, 2017). 3 Kvalita života a občanské společnosti v regionálním pohledu V rámci této kapitoly bylo vyhodnoceno, jakými změnami prochází obyvatelstvo z hlediska sociodemografické a sociální struktury, včetně vývojových tendencí. Analyzovány byly i dopady zahraniční migrace do území. Prostor byl věnován i dostupnosti veřejných služeb v území s důrazem na venkovský prostor. Analýza se na regionální úrovni zabývala změnami, jimiž prochází obyvatelstvo krajů, ORP, měst a venkovských obcí z hlediska sociodemografické a vzdělanostní struktury. Vyhodnocena byla i hodnota migračního salda v regionech. V oblasti migrace se analýza soustředila na migraci mezi kraji, migraci mezi metropolitními a periferními regiony, případně na migraci mezi velikostními kategoriemi obcí. Pozornost byla věnována také zahraniční migraci. Kapitola se soustředila i na možnou koncentraci sociálně vyloučených nebo sociálním vyloučením ohrožených osob a na koncentraci chudoby v některých regionech (ORP). 3.1 Sociálně-demografická struktura obyvatelstva Věková struktura Přirozený přírůstek a migrace Vývoj úhrnné plodnosti v Česku reflektuje dlouhodobé demografické tendence a v roce 2015 dosáhla úhrnná plodnost hodnotu 1,57. Od roku 2014 vykazuje Česko nadprůměrné hodnoty celkové míry plodnosti ve státech EU Zbylé okolní země ve střední Evropě zaznamenávají podstatně nižší růst úhrnné plodnosti. Při komparaci regionů NUTS II ve střední Evropě je patrné, že vývoj i dosažený stav úhrnné plodnosti ve většině regionů Česka je nadprůměrný. Meziregionální rozdíly jsou navíc nízké ve srovnání s Polskem, Maďarskem, Slovenskem, ale např. také Rakouskem (Obrázek 29 a Obrázek 30). Nejnižší hodnotu v roce 2015 vykazuje Praha (1,45) a nejvyšší Středočeský kraj (1,61). Úhrnná 8 Hodnota úhrnné plodnosti v Česku je nicméně stále poměrně hluboko pod hranicí 2.1, která je považována za hraniční hodnotu potřebnou pro zachování populace. 16

17 plodnost je úzce svázána s atraktivitou regionů, migračními pohyby obyvatel, procesem suburbanizace a dalšími společenskými procesy. Pořadí regionů je ve sledovaném období poměrně stabilní. Významnější propad zaznamenal region Severozápad, který do roku 2009 vykazoval nejvyšší úhrnnou plodnost. Výsledky disparit přirozeného přírůstku odhalují zvyšující se polarizaci krajů v Česku (Obrázek 31, Obrázek 32, a Obrázek 33). Dlouhodobě nejvyšší přirozený přírůstek na obyvatel vykazuje Středočeský kraj. To lze spojovat především s urbanizačními procesy resp. s procesem suburbanizace a dlouhodobě vysokou atraktivitou zázemí hlavního města Prahy. Ve většině krajů v Čechách se postupně prohlubuje rozdíl mezi Prahou a Středočeským krajem na straně jedné a ostatními kraji, jejichž přirozený přírůstek se v čase snižoval a v současné době je již záporný. Nejrychlejší přirozený úbytek obyvatel vykazuje Karlovarský, Moravskoslezský a Ústecký kraj. Dlouhodobě nepříznivý, ačkoliv ne tak vysoký, úbytek vykazuje také Olomoucký, Plzeňský, Zlínský a Královéhradecký kraj. Na úrovni ORP se podstatně zvýrazňují venkovské a periferní oblasti (vnitřní i vnější periferie) s dlouhodobě záporným přirozeným přírůstkem (Obrázek 34 a Obrázek 35). Počet takových ORP v jednotlivých časových řezech postupně narůstá. Kladný přirozený přírůstek je typický pouze pro ORP s nejvýznamnějšími středisky osídlení (např. krajská města) a jejich nejbližší zázemí. Přirozený přírůstek dle kategorizace SO ORP (městské vers. venkovské, růstové vers. ztrátové) potvrzuje výše naznačené trendy. Nejvyšší hodnoty dlouhodobě vykazují především růstové (a tedy atraktivní) regiony bez ohledu na to, zdali se jedná o městské, převážně či významně venkovské regiony ORP. Vývoj přirozeného přírůstku na obyvatel dle velikostních kategorií obcí potvrzuje očekávanou pravidelnost, kdy se snižující se velikostní kategorií obcí dlouhodobě klesá hodnota přirozeného přírůstku (Obrázek 36). Specifikem jsou obce v kategorii do 100 obyvatel s velmi negativním trendem, kdy dominuje úbytek obyvatel přirozenou měnou. Naopak rozdíly v kategoriích 500 a více obyvatel jsou již minimální. Naděje dožití Vývoj naděje dožití při narození nepřímo vyjadřuje změny kvality života, rozvoj zdravotní péče a další trendy v ekonomikách EU. Základní a dlouhodobou diferenciací je rozdílný vývoj naděje dožití při narození v postsocialistických ekonomikách na straně jedné a v ekonomikách s nepřerušenou trajektorií tržního hospodářství na straně druhé. Ve sledovaném období však došlo ke snížení těchto rozdílů na úrovni států ve střední Evropě (Obrázek 37). Zatímco v Rakousku a Německu došlo k nárůstu o 0,7 resp. 0,9 roku, tak v Česku se naděje dožití prodloužila o 1,5 roku (podobně i v Polsku, Maďarsku a na Slovensku). Dynamika růstu je vyšší v regionech Česka, Polska, Slovenska a Maďarska, ale variabilita dosaženého stavu je nižší v regionech Rakouska a Německa. Zdůraznit lze, že regiony v Česku vykazují nejvyšší výsledky naděje dožití při narození (žen) z hlediska transformujících se ekonomik, tj. ze zemí Visegrádské skupiny. Výrazně nižší než ve vyspělých státech je v Česku délka života ve zdraví, což přináší sníženou kvalitu života a zvýšené náklady na zdravotní služby (MZd, 2014). Přirozenou tendencí je postupné zvyšování střední délky života i na regionální úrovni v Česku, přičemž variabilita z hlediska naděje dožití je zcela minimální. Až na několik výjimek zůstalo i pořadí krajů stejné. Mezi regiony s dlouhodobě nejvyšší nadějí dožití žen (i celkově) patří Praha a Vysočina a Jihomoravský kraj. Také tři regiony s nejnižší nadějí dožití jsou v zásadě stejné, tj. Ústecký, 17

18 Karlovarský a Moravskoslezský kraj. Rozdíl mezi nejvyšší a nejnižší nadějí dožití, tj. mezi Prahou a Ústeckým krajem, je 3,01 roku. Kromě celkově dlouhodobého zvyšování naděje dožití ve všech krajích dochází také k velmi mírným konvergenčním tendencím mezi regiony (Obrázek 38 a Obrázek 39). Index stáří Index stáří 9 v Česku se dlouhodobě přibližuje průměru EU-28, ale hodnoty z roku 2016 ukazují, že současný stav je stále mírně pod průměrem (Obrázek 40). Index stáří je podobný jako v Estonsku nebo Slovinsku. Výsledky analýzy potvrzují velmi nízkou meziregionální variabilitu indexu stáří v Česku, přičemž meziročně dochází k dalšímu snižování. Ze zemí ve střední Evropě jsou meziregionální rozdíly nejnižší. Dlouhodobě je patrný trend zvyšování indexu stáří ve všech regionech Česka. Jedinou výjimkou je Praha, kde dochází od roku k pozvolnému poklesu indexu stáří. Nejvyšší tempo demografického stárnutí vykazují hospodářsky slabé nebo strukturálně postižené regiony (ve kterých je navíc zvýšená míra nezaměstnanosti a celkový nedostatek pracovních míst). Jedná se o Karlovarský a Ústecký kraj, ale také např. Moravskoslezský kraj. Právě migrační pohyby a dostupnost pracovních příležitostí stojí pravděpodobně za nejrychlejším nárůstem indexu stáří. Naopak nejnižší tempo demografického stárnutí je charakteristické pro Středočeský a Jihomoravský kraj. Vývoj indexu stáří dle velikostních kategorií obcí v letech ukazuje, že nejvyšší index stáří je typický ve velikostní kategorii do 100 obyvatel (Obrázek 41 a Obrázek 42). V těchto nejmenších sídlech již nedochází k dalšímu růstu (současná hodnota indexu je 156). Druhou nejvyšší hodnotu (a současně dlouhodobě rostoucí trend) vykazují města nad obyvatel. Nejnižší index stáří dosahují obce ve velikostních kategoriích a Jednoznačně se ukazuje, že nejvyšší hodnoty indexu stáří vykazují obce v oblastech vnitřních periferií Česka (zejména shluky podél krajských hranic Kraje Vysočina a dále na pomezí Jihočeského, Středočeského a Plzeňského kraje). Naopak nejnižší hodnoty jsou přirozené v zázemí populačně velkých sídel v Česku. Důsledky pro SRR: Dosavadní trend přirozeného přírůstku potvrzuje zvyšující se disparity na úrovni krajů i SO ORP. Problematická je situace zejména v hospodářsky slabých a strukturálně postižených krajích. Nejrychlejší přirozený úbytek obyvatel vykazuje Karlovarský, Moravskoslezský a Ústecký kraj. Dlouhodobě nepříznivý, ačkoliv ne tak vysoký, úbytek vykazuje také Olomoucký, Plzeňský, Zlínský a Královéhradecký kraj. Na úrovni ORP se podstatně zvýrazňují venkovské a periferní oblasti (vnitřní i vnější periferie) s dlouhodobě záporným přirozeným přírůstkem. Dlouhodobě je patrný trend zvyšování indexu stáří ve všech regionech Česka. Nejvyšší tempo demografického stárnutí vykazují opět hospodářsky slabé nebo strukturálně postižené regiony. Migrační pohyby a dostupnost pracovních příležitostí stojí pravděpodobně za nejrychlejším nárůstem indexu stáří. Naopak nejnižší tempo demografického stárnutí je charakteristické pro Středočeský a Jihomoravský kraj. Je proto nutné hledat nové cesty pro zlepšení sociodemografické situace zejména ve zmíněných regionech (hospodářsky slabých a 9 Metodická poznámka: vyšší hodnota indexu stáří znamená starší obyvatelstvo. 18

19 strukturálně postižených). Dlouhodobě by oslabení lidského kapitálu mohlo vést k dalším problémům i v ekonomické oblasti a dalších sférách Vzdělanostní struktura Podíl obyvatel bez vzdělání, se základním a nižším středním vzděláním ve státech EU28 se v letech postupně snižoval (Obrázek 43, Obrázek 44, Obrázek 45, Obrázek 46 a Obrázek 47). Pozice Česka je v komparaci se zbylými zeměmi dlouhodobě podprůměrná, resp. podíl obyvatel v této kategorii je minimální (6,6 % v roce 2016). Ve srovnání s okolními zeměmi ve střední Evropě se jedná o nejnižší podíl. Z hlediska meziregionálních diferenciací jsou v Česku rozdíly nižší než v okolních zemích. Dlouhodobě nejnižší hodnotu vykazuje Praha (2,8 %) a nejvyšší (i když postupně snižující) zaznamenává region NUTS II Severozápad (13 %). Všechny zbývající regiony se nachází v rozmezí 4,6 % - 8,2 %, přičemž trend je u všech regionů snižující. Vývoj podílu obyvatel s vysokoškolským vzděláním v zemích střední Evropy může nepřímo indikovat rozvoj znalostní společnosti, ale širší interpretace tohoto ukazatele musí být obezřetná, jelikož každý stát má jinou strategii k rozvoji a zaměření vysokých škol a ke zvyšování podílu osob s vysokoškolským vzděláním. Dynamika růstu tohoto ukazatele v Česku byla ve sledovaném období v Česku poměrně vysoká (došlo k navýšení o 9,9 p. b.), což byl po Polsku druhý nejvyšší nárůst. Dosažený stav v roce 2015 je však stále relativně nízký (23 %) při komparaci s okolními zeměmi. Nižší podíl osob s vysokoškolským vzděláním vykazuje již pouze Slovensko (22 %). Z hlediska pořadí mezi všemi zeměmi v EU-28 zaujímá Česko 24. pozici, přičemž mezi rokem 2005 a 2016 nedošlo k žádné změně pořadí (i přes uvedenou dynamiku růstu). Dynamický růst podílu v Česku je daný jednak nízkými hodnotami osob s dokončeným vysokoškolským vzděláním na počátku sledovaného období a také dlouhodobou politikou na národní úrovni, která skrze financování vysokých škol a další institucionální nastavení přispěla ke zvýšení podílu osob s vysokoškolským vzděláním. Tento ukazatel však nic nevypovídá o souladu poptávaných osob na trhu práce a zaměření vysokých škol a tedy ani o reálném uplatnění těchto osob na trhu práce. Relativní regionální nerovnoměrnosti osob s vysokoškolským vzděláním jsou poměrně nízké a navíc dle měřené variability je evidentní tendence k dalšímu snižování. Dlouhodobě nejvyšší podíl je charakteristický pro Prahu (32,6 %) a Jihomoravský kraj (21,7 %), tj. dvě klíčová města s vysokou koncentrací vysokoškolských institucí a navíc se značnou pracovní atraktivitou. Zbylé regiony již vykazují velmi podobné hodnoty pohybující se okolo 14 %. Důsledky pro SRR: Z hlediska vzdělanosti vykazuje Česko nejnižší podíl obyvatel bez vzdělání, se základním a nižším středním vzděláním ve státech EU28. Současně dynamika růstu podílu obyvatel s vysokoškolským vzděláním je vysoká, ale dosažený stav (23 %) je však stále relativně nízký v EU. Nadprůměrný podíl je charakteristický pro Prahu (32,6 %) a Jihomoravský kraj (21,7 %), zbylé regiony již vykazují velmi podobné hodnoty pohybující se okolo 14 %. Celkově ve sledovaném období docházelo ke konvergenci českých regionů z hlediska podílu osob s VŠ vzděláním (lze to dokumentovat např. vývojem indexu změny 4 nejníže postavených krajů, který byl vždy vyšší než 4 nejvýše postavené kraje). Rychlost zvyšování podílu osob s VŠ vzděláním byla u nejníže postavených regionů vyšší než u čtyř nejvýše postavených krajů. 19

20 3.2 Migrace Hrubá míra migrace v Evropě se v průběhu posledních 10 let zvyšuje a pozice Česka resp. jeho objem migrace je mírně nadprůměrný v komparaci s EU-28. Nejvyšší hodnoty hrubé míry migrace v transformujících se ekonomikách jsou spojeny s metropolitními regiony a dalšími významnými regiony s populačně silnými středisky osídlení. Z regionálního pohledu v Česku je patrná nejvyšší hrubá míra migrace ve Středních Čechách. Velmi kolísavý a proměnlivý vývoj zaznamenává Praha. Zbylé regiony v Česku v posledních pěti letech vykazují setrvalý stav hrubé míry migrace. Vývoj migračního salda v zemích střední Evropy v období odráží dlouhodobý pokles přirozeného přírůstku obyvatel v EU a ukazuje různorodou atraktivitu národních i regionálních ekonomik (Obrázek 48). Imigrace se postupně stává hlavním motorem populačního růstu (75 % všech regionů ve střední Evropě má kladné migrační saldo versus 25 % záporné). Regionální diferenciace odráží základní trend v transformujících se ekonomikách. Dlouhodobě jsou atraktivní především hlavní metropolitní regiony a jejich zázemí, ve kterých je koncentrováno vysoké množství pracovních příležitostí i dalších služeb. To je základní rozdíl ve srovnání s okolními státy jako Německo a Rakousko, kde tak vysoká meziregionální diferenciace není patrná (ačkoliv např. elementární polarita východní a západní Německo je stále zřejmá). Celkově pouze 3 kraje vykazují po celé sledované období kladné migrační saldo (Obrázek 49). Jedná se o Středočeský kraj, kde jsou kladné přírůstky nejvyšší, a dále Jihomoravský a Jihočeský kraj. Ačkoliv nadále platí, že míra migrační aktivity je v Česku ve srovnání s jinými zeměmi nízká, tak je patrné, že i v důsledku ekonomické krize a dalších faktorů se začal profilovat regionální vzorec dlouhodobě migračně růstových regionů. Vzhledem ke koncentraci pracovních příležitostí i dalších obslužných aktivit do nejvýznamnějších středisek bude tento trend pravděpodobně i v dalších letech pokračovat. Naopak strukturálně postižené a hospodářsky slabé regiony vykazují v posledních deseti letech záporné migrační saldo a ztrácí obyvatele. Vývoj migračního salda na obyvatel dle velikostních kategorií obcí ukazuje nejvyšší kladné hodnoty u středně velkých obcí ( a obyvatel). Největší sídla vykazovala pokles zejména v období ekonomické recese a následné stagnace, od roku 2013 došlo k dílčímu nárůstu (Obrázek 50, Obrázek 51 a Obrázek 52). Obecně však saldo migrace v populačně větších sídlech je nejnižší ze všech kategorií (případně záporné). Česko je dlouhodobě imigrační zemí. Významný vliv hraje geografická poloha i ekonomická stabilita. Ve srovnání s okolními zeměmi ve střední Evropě jako např. Rakousko a Německo je intenzita obratu i salda mezinárodní migrace podprůměrná, ale ve srovnání s Maďarskem či Slovenskem je mezinárodní migrace v Česku intenzivnější. Imigrace do Česka má převážně pracovní charakter, mezi nově příchozími dlouhodobě mírně převládají muži a osoby na počátku pracovní kariéry. Navzdory přetrvávajícímu silnému růstu ekonomiky a stále intenzivněji artikulovanému problému nedostatku zaměstnanců příliv pracovní síly ze zahraničí v posledních letech výrazně nesílil (ČSÚ 2016, s. 47). Počet cizinců se mírně zvyšuje v posledních šesti letech (počet legálních cizinců v roce 2015 dosáhl 464 tisíc). Cizinci tak zaujímají cca 4,5 %, což je ve srovnání s ostatními zeměmi minimální podíl (Česko patří mezi 10 zemí s nejnižším podílem). Za 10 let podíl vzrostl o 2,5 p.b. (ČSU 2016). Nejčetnější zastoupení vykazují osoby ze sousedních států ČR (např. Slovensko), Ukrajiny, Ruska a Vietnamu, které tvořily skoro tři čtvrtiny všech cizinců. Největší počet vykazují občané Ukrajiny (cca 20

21 105 tisíc) a Slovenska (cca 100 tisíc). Zvyšuje se počet občanů Ruska. Územní rozložení cizinců pobývajících v ČR je dlouhodobě nerovnoměrné. Největší váhu na celkovém počtu obyvatel měli v roce 2015 cizinci v Praze (13,5 %), mezi 6,5 až 8 % dosahovali na Karlovarsku, v bezprostředním okolí Prahy, v Brně, Plzni a v okrese Mladá Boleslav. Naopak pouze 1,5 % tvořili v krajích Zlínském, Olomouckém a Vysočina (ČSÚ 2016). Faktorem (megatrendem), který je třeba brát do budoucna v potaz při odhadech mezistátních i meziregionálních migračních toků, je nelegální migrace, která je v posledních letech v evropském kontextu významným fenoménem. Budoucí vývoj mezinárodních migračních toků a jejich dopad na Česko je obtížné odhadnutelný, lze nicméně předpokládat, že i vzhledem k změnám klimatu, rostoucí světové populaci a nárůstu nerovností bude rostoucí objem migrace i do budoucna významným tématem i v českém prostředí (Úřad vlády 2016b). Důsledky pro SRR: V silných metropolitních oblastech lze i do budoucna očekávat přírůstek obyvatelstva. V tomto kontextu je zapotřebí zajistit dostatečný rozsah veřejných služeb a dostatečné kapacity veřejné dopravy. Naopak v oblastech ve spíše periferní poloze (vnitřní a vnější periferie) je nutné nalézt kroky, které povedou ke zlepšení kvality života a k udržení mladé a vzdělané části populace Bytová výstavba Bytová výstavba na obyvatel nepřímo odráží migrační atraktivitu regionů, ale také koupěschopnost a tedy životní úroveň obyvatel. Tento ukazatel je navíc podmíněn celkovou ekonomickou situací na národní úrovni i celou řadou legislativních vlivů (nové vyhlášky, regulace apod.) spojených s nákupem či prodejem nemovitostí a výstavbou jako takovou. Mezikrajská variabilita tohoto ukazatele je poměrně vysoká a systematické pravidelnosti a trendy nejsou zcela patrné. V regionech se však v souvislosti s celkovým zpomalením ekonomiky projevovala také realitní bublina a ve všech regionech došlo k celkovému poklesu bytové výstavby v průběhu sledovaného období. Nejvyšší pokles zaznamenal Liberecký, Zlínský a Olomoucký kraj. Obecně je patrné, že v roce 2015 se zvýšila polarizace bytové výstavby v Čechách a zejména kraje spádující na Prahu (potažmo Střední Čechy) vykazují spíše stagnaci nebo pokles bytové výstavby (viz Plzeňský či Liberecký kraj). Naopak v moravskoslezské části Česka se zvýraznila atraktivita a ekonomická vyspělost Brna, resp. Jihomoravského kraje (která byla dokumentována u jiných ukazatelů ekonomické dimenze). Pro vývoj bytové výstavby na obyvatel dle velikostních kategorií obcí je typický pokles ve všech kategoriích od roku 2010 do současnosti (Obrázek 53). V dlouhodobém trendu poklesu jsou patrné dílčí (jednoleté) nárůsty, např. ve velikostní kategorii do 100 obyvatel. Prostorová analýza potvrdila především základní dichotomii vysokých hodnot v pražské a brněnské aglomeraci na straně jedné a shluky obcí v oblasti vnitřních i vnějších periferií v méně rozvinutých krajích Česka. Faktorem ovlivňujícím oblast bydlení jsou rovněž demografické změny obyvatelstva. V souvislosti s nimi dochází i ke zvyšování podílu jednočlenných domácností. Potřeba vyššího počtu bytů tak může nastat i při stagnující, nebo klesající populaci. Důsledky pro SRR: Celkově pouze tři kraje vykazují po celé sledované období kladné migrační saldo. Jedná se o Středočeský kraj, kde jsou kladné přírůstky nejvyšší, a dále Jihomoravský a Jihočeský kraj. 21

22 Naopak strukturálně postižené a hospodářsky slabé regiony vykazují v posledních deseti letech záporné migrační saldo a ztrácí obyvatele. Vzhledem ke koncentraci pracovních příležitostí i dalších obslužných aktivit do nejvýznamnějších středisek bude tento trend pravděpodobně i v dalších letech pokračovat. Migrační atraktivita regionů se navíc odráží také v diferencované bytové výstavbě. Dosavadní nástroje regionální politiky nepřinesly zastavení úbytku obyvatel v hospodářsky slabých a strukturálně postižených regionech a je nezbytné hledat nové cesty ke stabilizaci. V některých regionech s nízkou intenzitou bytové výstavby může absence nové výstavby způsobovat neatraktivnost těchto území, vyšší provozní náklady bydlení a snížení reziduálních příjmů domácností (což může mít negativní dopady pro místní ekonomiku). 3.3 Chudoba a sociální vyloučení Sociálně vyloučení a ohrožení sociálním vyloučením Podíl osob ohrožených chudobou ve státech EU28 v letech reagoval na hospodářskou situaci v jednotlivých zemích. V období hospodářské recese se podíl osob ohrožených chudobou celkově zvyšoval, zatímco v období konjunktury dochází ke snižování (Obrázek 54 a Obrázek 56). Nicméně pozice Česka je dlouhodobě stabilní a především lze zdůraznit, že podíl osob ohrožených chudobou je velmi nízký (aktuálně 9,7 %) 10. Z regionálního hlediska v Česku je patrná souvislost s ekonomickou vyspělostí krajů. Nejvyšší podíl osob ohrožených chudobou v českých regionech (Obrázek 55) vykazuje Moravskoslezsko (16,9 %) a kraje v rámci regionu Severozápad (16 %). Z hlediska celkového trendu se v těchto regionech nedaří podíl stabilně snížit na úroveň zbývajících regionů v Česku. V posledních třech letech se navíc podíl nadále zvyšuje. Nejnižší podíl (mírně přes 5 %) je dlouhodobě patrný v Praze a Středních Čechách. V návaznosti na vývoj podílu osob ohrožených chudobou byla pozornost zaměřena také na problematiku exekucí a prostorových/regionálních rozdílů. Nejnižší podíl exekucí na počet obyvatel je ve Zlínském kraji (5,7 %) a v Kraji Vysočina (5,57 %). Průměrný podíl na úrovni celého Česka je 9,33 %. Dlouhodobě nejvyšší podíl exekucí je v Ústeckém (16,62 %) a Karlovarském kraji (15,81 %). Nicméně i uvnitř těchto krajů existuje značná prostorová variabilita (např. rozdíl v Ústeckém kraji okres Litoměřice s hodnotou 10,71 % versus okres Most 20,03 %) 11. Dle šetření MPSV (2016) je ztrátou bydlení v ČR ohroženo téměř 119 tisíc osob. Největší absolutní počet ohrožených osob byl identifikován v Moravskoslezském a Ústeckém kraji, v přepočtu na počet obyvatel je nejhorší situace v Karlovarském kraji. Naopak mezi kraje nejméně ohrožené ztrátou bydlení patří kraje Královéhradecký, Jihomoravský, Zlínský a Středočeský. Specificky byla pozornost zaměřena na vyplacené dávky státní sociální podpory v tis. Kč na obyvatele v krajích v letech 2006, 2010 a 2015 (Obrázek 57). Výsledky ukazují zvyšující se mozaikovitost českých regionů. V současné době jsou dávky státní sociální podpory významně více koncentrovány pouze do vybraných regionů (zejména Ústecký a Moravskoslezský kraj), v omezenější míře potom Karlovarský, Jihomoravský kraj a Praha. V roce 2010 nebyly meziregionální rozdíly téměř patrné. Důsledky pro SRR: 10 Dle jiných zdrojů nicméně v Česku existuje značný podíl osob ve složité ekonomické situaci, a to zejména proto, že metodika Eurostatu nezohledňuje exekuce, insolvence a regionální rozdíly v nákladech na pokrytí základních potřeb, zejména bydlení. 11 Zdroj: 22

23 Pozice Česka je dlouhodobě stabilní a především lze zdůraznit, že podíl osob ohrožených chudobou je velmi nízký. Z regionálního hlediska v Česku je patrná souvislost s ekonomickou vyspělostí krajů. Nejvyšší podíl osob ohrožených chudobou v českých regionech vykazuje Moravskoslezsko (16,9 %) a kraje v rámci regionu Severozápad (16 %). Z hlediska celkového trendu se v těchto regionech nedaří podíl stabilně snížit na úroveň zbývajících regionů v Česku. V posledních třech letech se navíc podíl nadále zvyšuje. Dosavadní nástroje regionální politiky tedy nepřinesly snížení podílu obyvatel ohrožených chudobou a problematické jsou zejména hospodářsky slabé a strukturálně postižené regiony a je nezbytné hledat nové cesty k řešení v těchto oblastech Sociálně vyloučené lokality V českém prostředí byly doposud realizovány dvě analýzy výskytu sociálně vyloučených lokalit v letech 2006 a Z výsledků obou studií je zřejmé, že prostorové rozmístění sociálně vyloučených lokalit zůstalo v zásadě nezměněno a je nejvýznamnějším problémem v Ústeckém a Moravskoslezském kraji. Klastry sociálně vyloučených lokalit mohou vznikat především v odlehlých oblastech či vnitřních periferiích (MPSV, 2015). Faktorem, přispívajícím ke vzniku sociálně vyloučených lokalit, je i nedostatečné pokrytí sociálními službami, zejména službami sociální prevence a sociálního poradenství. Nabídka těchto typů sociálních služeb je limitována zejména v menších městech a v odlehlých regionech (MPSV, 2015). Důsledky pro SRR: Za účelem minimalizace rizika vzniku sociálně vyloučených lokalit je důležité zajistit adekvátní pokrytí sociálními službami, a to především ve vnitřních a vnějších periferiích. Jako významné se její zajištění dlouhodobé a nepřerušované podpory v sociálně vyloučených lokalitách. Mělo by se jednat především o poradenství poskytované terénními pracovníky, a to například v oblastech dluhového poradenství, komunikace s úřady, komunikace s rodiči dětí ohledně školní docházky apod. 3.4 Dostupnost veřejných služeb Na dostupnost veřejných služeb lze pohlížet dvojím způsobem (viz např. MV, 2017). Na jedné straně se jedná o dostupnost věcných veřejných služeb (např. školské, sociální, zdravotní), na druhé straně o dostupnost správních služeb (např. úřady obcí s rozšířenou působností, okresní správy sociálního zabezpečení, katastrální úřady) Dostupnost věcných veřejných služeb Z hlediska dostupnosti zdravotnických služeb vykazuje problematický (snižující se) trend počet samostatných ordinací praktického lékaře pro dospělé na obyvatel v krajích, kde ve většině regionů došlo k poklesu praktických lékařů. Výjimkou byl kraj Vysočina a Ústecký kraj, ve který došlo k nepatrnému růstu cca o 2-3 %. Zbylé kraje vykazují setrvalý pokles tohoto podílu. V případě Středočeského kraje se jednalo o 11% snížení počtu samostatných ordinací praktického lékaře pro dospělé na obyvatel (Obrázek 59 a Obrázek 60). Tento pokles je zapříčiněn kombinací dvou efektů. Jednak se jedná o příliv nových obyvatel do Středočeského kraje v důsledku suburbanizace, jehož následkem se zvyšuje počet obyvatel na jednoho lékaře. Druhým efektem může být i samotný nedostatek lékařů resp. nedostatečná generační obměna praktických lékařů zejména v oblasti vnitřních periferií Středočeského kraje. Ještě větší pokles je patrný v případě počtu samostatných ordinací praktického lékaře pro děti na obyvatel v krajích (celkový pokles 11 %), přičemž 23

24 k dílčím poklesům došlo ve všech krajích bez výjimky. Nejhorší situace je v tomto smyslu ve Středočeském kraji (pokles o 15 % mezi roky 2005 a 2014). Oblast sociálních služeb je široká a její síť je zajišťována prostřednictvím organizací státních, krajských, obecních i církevních. Obecným trendem evropským i národním, je deinstitucionalizace sociálních služeb. Mezi základní trendy ovlivňující potřeby sociálních služeb, patří rovněž stárnutí populace a růst sociálně vyloučených lokalit. Dle Analýzy sociálně vyloučených lokalit (Čada et. al., 2015) patří nedostatečná nabídka sociálních služeb mezi faktory přispívající k migraci sociálně vyloučených rodin od jednoho nevyhovujícího bydlení k jinému (jedná se o problém především v tzv. vnitřních periferiích). Analýza sociálně vyloučených lokalit (Čada et al., 2015) rovněž uvádí, že nabídka sociálních služeb je limitovaná především v menších městech a v odlehlých regionech. Na obecní úrovni se jako klíčový faktor dostatečného zabezpečení dostupnosti sociální péče jeví přístup vedení dané obce (Bareš a Průša, 2016). Z provedených analýz dostupnosti základních škol (Kučerová a Kučera, 2009) vyplývá, že prostorový vzorec rozmístění oblastí s nejvyšší intenzitou zániku základních škol a vymezením periferních území (Musil a Müller, 2008) je v zásadě totožný. Je pravděpodobné, že jak ve vnitřních, tak ve vnějších periferiích je zánik školy více důsledkem, než příčinou perifernosti (Kučerová a Kučera, 2009). V oblasti dostupnosti veřejných služeb byla v roce 2016 zpracována metodika Standardy dostupnosti veřejných služeb (MMR, 2016), která by měla napomoci efektivnímu plánování veřejné infrastruktury odpovídající typu sídla a charakteru území v rámci územního plánování. Důsledky pro SRR: Z hlediska dostupnosti veřejných služeb vykazuje problematický (snižující se) trend počtu samostatných ordinací praktického lékaře pro dospělé, ale i pro děti, na obyvatel v krajích Dostupnost správních veřejných služeb Na základě analýzy provedené MV (2017), lze identifikovat horší dostupnost určitých území ke správním veřejným službám. Lze identifikovat čtyři typy území vykazující zhoršenou dostupnost vnější periferie, vnitřní periferie, zázemí metropolí a okolí vojenských újezdů. Oblast vnějších periferií lze dále členit na vysokohorské oblasti a odlehlé pohraniční oblasti. Mezi odlehlé pohraniční oblasti se špatnou dostupností správních veřejných služeb patří zejména Šluknovský a Osoblažský výběžek, Českovelenicko, a Dačicko, Telčsko a Jemnicko. V případě výběžků se jedná o území, ve kterých neleží žádné významnější správní centrum, které by zajistilo výkon veřejné správy na nižší řádovostní úrovni (MV, 2017). V kategorii vnitřních periferií je nejhorší dostupnost k úřadům veřejné správy zpravidla na pomezí krajů. Jedná se především o pomezí Karlovarského a Plzeňského kraje (Tepelsko, Žluticko, Lubenecko), Plzeňského a Středočeského kraje (Zbirožsko, Březnicko), Středočeského a Jihočeského kraje (Blatensko, Milevsko, Voticko, Mladovožicko), Středočeského kraje a kraje Vysočina (Zručsko- Ledečsko, Střední Posázaví), a Středočeského kraje s krajem Pardubickým a Královéhradeckým (Novobydžovsko, Chvaleticko), na kterou navazuje pás podél severní a východní hranice kraje Vysočina, na kterou dále navazuje oblast podél západní, jižní a východní hranice okresu Svitavy (MV, 2017). 24

25 Horší dostupnost správních veřejných služeb vykazují i některé oblasti v zázemí metropolí jedná se především o oblasti bývalých okresů Praha-východ, Praha-západ a Brno-venkov. Důvodem špatné dostupnosti správních veřejných služeb je nepřirozené vymezení spádových regionů a velikost aglomerací, z jejichž okraje je relativně horší dostupnost správních úřadů (MV, 2017). Hůře dostupné je i okolí vojenských újezdů, u nichž je blízkost vojenského újezdu významným faktorem, který obce izoluje a omezuje potenciál jejich rozvoje (MV, 2017). Důsledky pro SRR: Dostupnost veřejných služeb je problémem především ve vnějších periferiích, vnitřních periferiích, zázemí metropolí a okolí vojenských újezdů. 3.5 Sociální kapitál - občanská angažovanost Jako jedna ze stěžejních charakteristik při zkoumání diferenciace sociálního kapitálu občanské angažovanosti vystupuje počet kandidátů na volené pozice a volební účast ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR (Obrázek 61 a Obrázek 62). Srovnání posledních tří voleb do Poslanecké sněmovny poukazuje na snižující se volební účast ve většině krajů. Pokles je prostorově relativně rovnoměrný. Dlouhodobě nižší volební účast je spojena se strukturálně postiženými regiony (Ústecký, Moravskoslezský a Karlovarský kraj) a naopak tradičně vyšší účast vykazuje hlavní město Praha a kraj Vysočina 12. Snižování volební účasti ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR byl zaznamenán ve všech velikostních kategoriích. Relativně nejvyšší volební účast je v populačně nejmenších obcích do 100 obyvatel (v roce 2006 byla průměrná volební účast 75 %, v roce %). Se zvyšující se velikostní kategorií obce klesá relativní účast ve volbách. V obcích nad obyvatel to bylo v roce 2013 již jen 58,70 %. Vedle statistických ukazatelů z voleb se dále často do výpočtů zahrnuje aktivita místních obyvatel ve volnočasových sdruženích. Z výsledků zkoumání územní diferenciace sociálního kapitálu na PřF UK publikovaných v recenzovaných časopisech vyplývá že, nejvýznamnější kategorií spolku z hlediska rozšíření členské základny je Sdružení dobrovolných hasičů, jež je zastoupeno v 85 % obcí. Geograficky jsou sdružení hasičů nejvíce koncentrovány do venkovských oblastí vnitřní periferie Jihočeského a Plzeňského kraje a kraje Vysočina. Sdružení, která zastřešují sportovní a rekreační činnosti, kulturu a zábavu pro děti organizačně zastřešené pod ČUS, Sokolem apod. jsou koncentrovány zejména do větších měst nad obyvatel. U obou těchto kategorií platí, že jsou relativně méně zastoupeny v moravských krajích, přičemž ale nelze tvrdit, že by společenský život a s ním související potenciál vzniku sdružení byl nižší na Moravě než v Čechách, kde je na čele hl. m. Praha, Kraj Vysočina a Jihočeský kraj (Kůsová 2013). Ve výsledcích publikace Pileček, Jančák (2010) na úrovni okresů jsou jako nejlepší uvedeny okresy Praha-Západ, Semily a Uherské Hradiště. Mezi nejhorší okresy patřily strukturálně postižené okresy vnější periferie Sokolov, Chomutov, Most a Děčín. Za hlavní kategorie ukazatelů byly zvoleny: Lokální společenský život, Institucionální život, Důvěra a sklon ke kolektivnímu jednání, Důvěra v instituce a Vnější vztahy. 12 Podobných výsledků dopadlo srovnání volební účasti při volbách do krajských zastupitelstev v roce 2016, kde nejnižší účast zaznamenaly Ústecký, Karlovarský a Moravskoslezský kraj (28 30 %) a nejvyšší účast mezi kraji, %, bylo dosaženo v krajích Královéhradeckém, Vysočina a Zlínském. U voleb do místních zastupitelstev v roce 2014 byly nejméně navštěvované volební místnosti v Moravskoslezském, Karlovarském a Ústeckém kraji, naopak nejlepší účast byla v KKraji Vysočina. 25

26 Studie IDEA o volební soutěži a charakteristice komunálních zastupitelů ČR prokázala, že s klesající velikostí obcí klesá podíl zastupitelů, kteří jsou vysokoškolsky vzdělaní a také, že klesá podíl zastupitelů, kteří před zvolením měli manažerská a řídící zaměstnání. Z toho lze usuzovat provázanost lidského kapitálu na velikostní úroveň sídel. Důsledky pro SRR: V meziregionálním srovnání u charakteristik sociálního kapitálu lze sledovat vertikálně i horizontálně polohový vzorec. Na čele v občanské angažovanosti vévodí podle shrnujících výsledků hlavní město Praha, jež je následovaná oblastí jihozápadních a východních Čech a jižní Moravou. Naopak špatné výsledky se pravidelně vykreslují v prostoru dosídlených a strukturálně postižených severních Čech a v menší míře také v Moravskoslezském kraji. S výjimkou severních Čech dále platí, že sociální kapitál je provázán s vertikální polohou a tedy městy s vyšším počtem obyvatel. V horizontální poloze jsou oblasti s nižším sociálním kapitálem v korelaci s oblastí periferie. 4 Sítě Cílem této kapitoly bylo charakterizovat dopravní a energetické sítě, definovat z toho vyplývající specifika a hlavní nedostatky jednotlivých typů sítí, které výrazně ovlivňují možnosti rozvoje daného území nebo negativně působní na kvalitu života v něm. Z hlediska dopravní i energetické infrastruktury byla analýza na národní úrovni zaměřena na určení pozice Česka v evropském systému včetně základní charakteristiky sítí a informace o naplňování cílů plynoucí z nadnárodních dokumentů. Cílem analýzy na regionální úrovni bylo identifikovat nedostatky infrastruktury (z hlediska kvality a kapacity) a rozdíly mezi regiony s důrazem na ty, jejichž rozvoj je těmito nedostatky omezen. 4.1 Dopravní sítě Kvalita dopravní infrastruktury je pro Česko vzhledem k jeho poloze na křižovatce transevropských cest velmi podstatnou oblastí. Česko z hlediska celkového pohledu na dopravní infrastrukturu patří k průměru EU, přičemž existují značné rozdíly v kvalitě jednotlivých typů dopravní infrastruktury. Zatímco letecká a železniční infrastruktura je v evropském kontextu hodnocena mírně nadprůměrně, v případě kvality silniční infrastruktury se Česko řadí na 21. příčku v žebříčku členských států EU (Evropská komise, 2016). Z hlediska hustoty dopravní sítě patří Česko k předním státům Evropské unie, což je pozitivním faktem z hlediska možností propojení jednotlivých sídel, na druhou stranu je tento fakt spojen s vyššími náklady ohledně její údržby, modernizaci i rozvoje. Nutno dodat, že prostředky nejsou v adekvátní míře zajištěny na národní, regionální ani lokální úrovni a rozvoj páteřní dopravní infrastruktury je v poslední době závislý na evropských zdrojích Silniční síť Délka silniční sítě se v Česku v posledních letech významně neměnila (asi 58 tis. km, MD ČR 2016a), s výjimkou legislativní změny přibývá nových úseků dálnic jen pozvolna a jejich rozvoj zaostává za stanovenými cíli ve strategických dokumentech. Délka v současnosti plánované sítě dálnic je cca km. V kontextu mezinárodní tranzitní dopravy lze za nedostatek silniční sítě označit chybějící kapacitní spojení s Rakouskem (D3, D52) nebo Polskem (D11) a také nedokončený silniční okruh Prahy, kde se protíná většina českých dálnic. 26

27 Na páteřní silniční síť jsou nedostatečně napojeny zejména Karlovarský a Jihočeský kraj, problematická je rovněž absence alternativy k D1 v podobě D11 + D35, obzvláště nyní v době intenzivní modernizace D1. Závažnou překážku představují úseky silnic I. tříd, které jsou vedeny skrze intravilán obcí s negativním vlivem na život místních obyvatel (znečištění, hluk), bezpečnost a plynulost dopravy. Rovněž délka silnic sítě nižších kategorií se regionálně liší (ŘSD 2016), s čímž úzce souvisí nároky na financování v tomto případě především silnic II. a III. tříd, resp. místních komunikací. Celkové délce silnic II. a III. tříd odpovídají nastavené koeficienty podílu na dotacích jednotlivých krajů ze SFDI. Z jejich celkového počtu asi 48,5 tis. km se 8,5 tis. km nachází na území Středočeského kraje, asi 5,5 tis. km v kraji Jihočeském a 4,6 tis. km v Plzeňském. Na opačném konci žebříčku jsou kraje Liberecký (2,1 tis. km), Karlovarský (1,8 tis. km) a Zlínský (1,7 tis. km). Intenzita dopravy nadále narůstá, od roku 2010 stoupla v průměru o 13 %, a to jak na dálnicích, tak na silniční síti. Nárůst intenzity dopravy těžkých vozidel byl úměrný významu komunikací, nejvyšší byl na dálnicích - o 21 %. Nejzatíženějšími úseky jsou především krajní úseky dálnic na hranicích velkých měst, zejména Prahy a Brna, a na ně navazující komunikace v intravilánech měst (ŘSD 2017). V tomto kontextu se jako zásadní problém jeví nedokončení dálničního okruhu kolem Prahy. Důsledky pro SRR Existují regionální rozdíly v kvalitě napojení regionů na páteřní silniční síť, které se daří zlepšovat jen pozvolna. S ohledem na předpokládaný pokles objemu finančních prostředků z evropských zdrojů v budoucím období a závislost rozvoje dálniční i silniční sítě se dá očekávat spíše zpomalení tohoto procesu. Do budoucna se jako vhodné jeví i využití dalších evropských zdrojů, například Evropského fondu pro strategické investice. Potřeby rozvoje dopravní infrastruktury jsou již delší dobu definovány, v důsledku jejich finanční náročnosti se je však nedaří uspokojit. Proto by měly být jasně stanoveny priority a určeny zdroje financování včetně možnosti PPP projektů. V některých případech je možné dopravní situaci pozitivně ovlivnit nejen výstavbou či zkapacitněním již existujících úseků, ale také inteligentním řízením dopravy Železniční síť Hustota železniční sítě v Česku patří k nejvyšším v Evropě. S tím však souvisí i její postupná optimalizace, kdy především po roce 1989 dochází k zrušení některých tratí, zejména v periferních oblastech. Z přibližně km železničních tratí není km elektrifikovaných. Do transevropské sítě patří asi km, přičemž km z nich tvoří železniční koridory (MD ČR 2016a). Železniční síť zahrnutá do TEN-T je na území Česka dokončena z 63 %, co se týče konvenční železnice, a prozatím zcela chybí úseky umožňující provoz vysokorychlostních spojení. Problémem železniční sítě je její nízká provozní rychlost, nízká časová spolehlivost související s vysokou intenzitou na hlavních tratích, které jsou převážně pouze dvoukolejné a tak si na nich silně konkuruje také nákladní a osobní doprava. Postupně se zvyšuje komfort vozového parku, přičemž u vozidel provozovaných na regionálních tratí, jejichž nákup byl s využitím evropských zdrojů (regionálních operačních programů), existuje určitý paradox spočívající v nemožnosti provozovat tyto soupravy na spojích překračujících hranice krajů. 27

28 Právě provozní rychlosti je ze strany vlády věnována pozornost. Jednak jsou modernizovány tranzitní železniční koridory a v roce 2017 byl schválen Program rozvoje rychlých železničních spojení, kdy v současné době probíhá zpracování studie proveditelnosti jednotlivých úseků. Nedostatečné napojení na železniční infrastrukturu je v krajích Jihočeském, Karlovarském, Libereckém, Královéhradeckém, Vysočina a Zlínském (MD ČR 2017). Vzhledem k chybějící silniční alternativě je z hlediska celkové dostupnosti nejzávažnější situace v Karlovarském a Jihočeském kraji. Důsledky pro SRR Stejně jako v případě silniční sítě jsou mezi regiony patrné kvalitativní rozdíly v oblasti napojení na železniční infrastrukturu. V případě Karlovarského a Jihočeského kraje je napojení na silniční i železniční síť v porovnání s ostatními kraji horší. Zprovoznění rychlých železničních spojení bude mít značný dopad na města, která budou do tohoto systému zapojena, přičemž dle současného návrhu vedení rychlých spojení bude horší pozice zmíněných regionů prohloubena. Role železnice jako kapacitního prostředku veřejné hromadné dopravy má nezastupitelný význam v integrovaných dopravních systémech zejména v příměstské dopravě. Velmi podstatné pro efektivitu integrovaných systémů je pak důsledné plánování návaznosti spojů, a to i mezi dalšími druhy veřejné dopravy. Vhodné by bylo dořešení problematiky brněnského železničního nádraží Letištní síť Dle Mezinárodní organizace pro civilní letectví se bude v následujících letech poptávka po letecké dopravě trvale zvyšovat. Ve vyspělých zemích pravděpodobně nebude nárůst tak výrazný jako v zemích rychle se rozvíjejících, přesto je potřeba být na tento fakt připraven. Vzhledem k velikosti Česka se bude jednat o nárůst poptávky takřka výhradně po mezinárodních spojích. S budoucím zvýšeným provozem je nutné brát v potaz také negativní vliv letecké dopravy na životní prostředí obecně i v jeho bezprostředním okolí. Z pěti mezinárodních letišť je jediným letištěm mezinárodního významu Letiště Václava Havla (MD ČR 2016b), které s 13 mil. přepravených cestujících v roce 2016 uzavírá 4. desítku evropských mezinárodních letišť. V oblasti střední Evropy se však jeho role významná a počet cestujících se dlouhodobě zvyšuje, i když oproti konkurenci je tempo růstu nižší. Letiště regionálního významu (obsluha typu 2 dle Koncepce letecké dopravy, MD ČR 2016b) mohou být podstatným faktorem pozitivně ovlivňujícím, ať už přímo či nepřímo, rozvoj daného území (Rodrigue, 2017). Počet odbavených cestujících na těchto letištích je řádově nižší v porovnání s Letištěm Václava Havla a navzdory součnému hospodářského růstu, který podporuje růst výkonů letecké dopravy, se provozovatelé regionálních letišť (kraje) potýkají s úbytkem cestujících a nedostatkem prostředků pro zajištění jejich provozu. Tato problematika je aktuálně diskutována v souvislosti s možnou finanční podporou ze strany státu. Důsledky pro SRR Zda se stát bude podílet na financování provozu a případných investic do modernizace regionálních letišť by mělo být důkladně zváženo. Při nastavování systému podpory je nutné zvažovat jak potenciál regionu, který by měl být dostatečně velký na to, aby zajistil celkový ekonomický přínos investic pro region, ať už přímo, např. z poplatků od leteckých společností, nebo nepřímo, např. zvýšením atraktivity regionu z hlediska cestovního ruchu. Při hledání zdrojů by měly být zvažovány také využití 28

29 soukromých zdrojů např. formou PPP projektů. Zvažovány by měly být rovněž investice do dalších druhů dopravy, které mohou mít vliv na dostupnost okolních letišť Síť vodních cest Na rozdíl od silniční a železniční sítě, je hustota sítě vodních (říčních) cest v Česku velmi nízká, čemuž odpovídá také podíl vodní dopravy na celkových dopravních výkonech. Splavné úseky Labe a Vltavy mají délku asi 350 km. Labsko-vltavská vodní cesta umožňuje ekologický a energeticky méně náročný způsob přepravy nákladů do významných evropských hospodářských center a námořních přístavů. Z důvodu nedostatečné spolehlivosti plavebních podmínek způsobených změnou klimatu a nedokončenou infrastrukturou vodních cest je podíl nákladní vodní dopravy na přepravních výkonech velmi nízký. Vzhledem k podmínkám v Česku prakticky nelze provozovat tzv. door-to-door přepravu zboží pouze na síti vodních cest. V tomto ohledu hrají významnou roli multimodální překladiště umožňující kombinovanou přepravu nákladu. K případnému navýšení významu vodní dopravy může přispět výstavba vodního koridoru Dunaj-Odra- Labe. Nicméně vzhledem k očekávané finanční náročnosti, podstatnému vlivu na krajinu a nutnost mezinárodní spolupráce (kdy Rakousko zastává negativní postoj k tomuto záměru) je tento projekt prozatím ve fázi posuzování. Vodní cesty v kombinaci s rekreačním potenciálem krajiny hrají významnou roli v oblasti cestovního ruchu (např. Baťův kanál). Důsledky pro SRR Plné splavnění vodních cest vytvoří podmínky pro častější využití vodní dopravy zejména při přepravě nákladů. SRR by měla přistoupit k rozvoji vodních cest s ambicí změny podílu jednotlivých druhů dopravy na dopravních výkonech a její pozitivní vliv na dopravní situaci v daném regionu. 4.2 Dopravní obslužnost regionů Výsledná dopravní obslužnost území je dnes výsledkem rozhodnutí na úrovni národní, krajské a obecní, což souvisí s tzv. regionalizací veřejné dopravy. Všechny tři zmíněné úrovně jsou objednatelem spojů veřejné dopravy, přičemž jejich vzájemnou kooperací dochází ke zvýšení efektivity systému veřejné dopravy. V Česku má však tato spolupráce ještě značný prostor pro zlepšení zejména v oblasti regionální uzavřenosti (MD, 2014), v jejímž důsledku je nedostatečné mezikrajské spojení obcí na hranicích krajů, špatná návaznost spojů mezi jednotlivými systémy nebo jejich vzájemná nekompatibilita, co se týče podmínek přepravy. Spolupráce při plánování dopravní obslužnosti by tedy neměla být jen vertikální (stát-kraje-obce), ale také horizontální (mezikrajská a meziobecní). Také by měl být systém veřejné dopravy nastaven tak, aby byly jasně definovány role jednotlivých módů a ty si vzájemně konkurovali co nejméně. Dalším důvodem pro vzájemnou spolupráci by měla být snaha o co nejefektivnější využití veřejných prostředků, na nichž je veřejná hromadná doprava závislá. I z příkladů okolních zemí se potvrzuje, že kvalitní veřejná doprava není ekonomicky výnosnou oblastí. Nicméně je nutné brát v potaz její ostatní vesměs pozitivní vlivy, zejména v porovnání s individuální automobilovou dopravou. Při zohlednění pozitivní a negativních externalit však v případě veřejné dopravy převažují její přínosy, i když se nejedná o benefity peněžní. 29

30 Také by měl být systém veřejné dopravy nastaven tak, aby byly jasně definovány role jednotlivých módů a ty si vzájemně konkurovali co nejméně. V nabídce veřejné dopravy je patrný západovýchodní gradient. Obce na území Čech jsou obsluhovány v menší míře, než je tomu u obcí na Moravě. Což při zobecnění do určité míry souvisí s charakterem osídlení, kdy na Moravě a ve Slezsku jsou obce územně i populačně větší a lze je efektivněji obsloužit veřejnou dopravou. Jako hůře vybavené regiony veřejnou dopravou lze označit části krajů Plzeňského, Jihočeského a Vysočina, zejména pak oblast Třebíče, Jindřichova Hradce, Vimperka, Kralovic či Nýřanska (Koběluš, 2013, Chvátal, 2013). Značnou roli hrají vztahy jádra a jejich zázemí, na něž musí systémy veřejné dopravy reagovat. Obce v blízkosti silných jader jsou často součástí integrovaných dopravních systémů a jejich dopravní obslužnost je na vysoké úrovni. V některých případech, kdy došlo k dynamickému nárůstu počtu obyvatel obce či celé oblasti v rámci procesu suburbanizace, však ani několik desítek spojů denně nemusí být dostačující. Městské regiony se vyznačují dobrou obslužností veřejnou dopravou, k čemuž mnohdy přispívá provázanost městské dopravy s dopravou regionální/příměstskou. Zajištění/udržení kvalitní obslužnosti veřejné dopravy je v případě městských regionů klíčové pro konkurenceschopnost vůči intenzivní automobilové dopravě, která se v těchto regionech potýká s kapacitními problémy a způsobuje zásadní dopady na životní prostředí. Velmi důležité je také využití čistých druhů dopravy, zejména cyklistické a pěší. Díky morfologii jsou odlišné podmínky mezi jednotlivými oblastmi Česka pro využití cyklodopravy 13, např. rozdíly mezi Pardubickým a Libereckým krajem. Dá se předpokládat, že s rozvojem elektrokol se tyto rozdíly budou stírat. Největší potenciál je ve velkých městech (MD 2013) díky cestám na kratší vzdálenosti, na kterých kolo konkuruje automobilu i MHD, ale také v příměstské, intermodální dopravě, např. pro jízdu k nejbližší zastávce veřejné dopravy. Pro zvýšení podílu cyklistické dopravy je kvalita infrastruktury zajišťující bezpečný pohyb cyklistů, včetně infrastruktury doplňkové, např. pro úschovu kol u zastávek veřejné dopravy. Patrné rozdíly jsou mezi obcemi i dle jejich velikostních kategorií. S rostoucím počtem obyvatel, a tím i významem obce v sídelní struktuře, roste také počet dostupných spojů. Téměř polovina obcí do obyvatel, převážně na území Čech, není v sobotu obsluhována veřejnou dopravou (Marada, Květoň, 2011). Právě u malých obcí se jako řešení jeví častější využití alternativ v podobě provozně levnějších mikrobusů, obecního taxi nebo sdílené jízdy. Důsledky pro SRR Nedostatečná dopravní obslužnost negativně ovlivňuje rozvoj obcí, týká se zejména malých obcí v periferních oblastech a na hranicích krajů převážně na území Čech. V konečném důsledku může mít také sociální rozměr, kdy výrazněji jsou negativně ovlivněny osoby bez přístupu k automobilu (např. děti, hendikepování, starší osoby). Téma dopravní obslužnosti má také vazbu na veřejnou správu z důvodu potřebnosti koordinovat objednávání veřejné dopravy jak horizontálně (mezi jednotlivými kraji), tak vertikálně (stát-kraje-obce). V případě nerentabilních spojů je vhodné prosazovat levnější alternativy ve snaze pokud možno zachovat obslužnost obcí. Dopravní obslužnost v rámci jednotlivých krajů by měla být řešena primárně ve Strategiích rozvoje kraje. Doprava by na úrovni 13 Pro účely této analýzy není zahrnuta cykloturistika. 30

31 měst a jejich zázemí měla být plánována jako celek, tedy vzájemně koordinovat jednotlivé módy s důrazem na upřednostňování jejích udržitelných forem na úkor individuální dopravy. 4.3 Energetické sítě Česko je členem sítě ENTSO-E, k jehož hlavním cílům patří dotvoření a fungování vnitřního trhu a přeshraničního obchodu s elektřinou, zajištění optimálního řízení a rozvoje evropských elektroenergetických přenosových soustav v rámci koordinované spolupráce provozovatelů přenosových soustav. Celkové množství vyrobené elektřiny v Česku v posledních letech mírně klesá, naopak spotřeba nepatrně rostla, přesto dlouhodobě výroba převyšuje spotřebu. Na nárůstu spotřeby elektřiny se největší měrou podílejí domácnosti, přičemž nejvýrazněji spotřeba narostla v domácnostech Středočeského kraje. Celkově byl meziročně nejvyšší nárůst spotřeby v Moravskoslezském kraji především vyššími dodávkami do sektoru energetiky o 347 GWh. Nejvyšší nárůst dodávek do stavebnictví byl v Praze o 8,4 GWh, kde byl oproti jiným krajům řádově vyšší nárůst také do sektoru obchod, služby, školství, zdravotnictví o 517 GWh (ČEPS, 2017). Na výrobě energie se v Česku podílí především jaderné a tepelné elektrárny, z nich pak zejména ty hnědouhelné, které jsou prostorově koncentrovány do oblasti severozápadních Čech. Podíl obou typů zdrojů energie je v porovnání se státy EU nadprůměrný. Česko nedisponuje vhodnými podmínkami pro výrobu elektrické energie z obnovitelných zdrojů, zejména prostřednictvím vodních a větrných elektráren, jako např. Norsko nebo Rakousko. Vodní toky nemají potřebný spád ani množství vody a vhodné větrné podmínky jsou téměř výhradně pouze v pohraničních pásmech Krušných hor, Jeseníků a částečně také Českomoravské vysočiny (MMR, 2017c). Přesto podíl obnovitelných zdrojů na výrobě energie roste, zejména díky fotovoltaickým elektrárnám a zdrojům na biomasu (OTE, 2017). Fotovoltaické elektrárny zaznamenaly dynamický rozvoj v důsledku podpory z úrovně státu, výroba energie z těchto zdrojů je však aktuálně v porovnání s ostatními drahá. Trend navyšování podílu obnovitelných zdrojů na výrobě elektrické energie odpovídá závazkům Česka v oblasti energetických politiky EU, kdy Národní akční plán předpokládá 15,3% podíl energie vyrobené z obnovitelných zdrojů na celkové hrubé konečné spotřebě v roce 2020 (MPO, 2016a). Přenosová soustava se musí rozvíjet s ohledem na požadavky jednotlivých investorů v území, jejichž aktivita má vliv na využití kapacity soustavy, a plánovaný rozvoj zdrojové základny a její územní průmět. Z tohoto pohledu určuje Plán rozvoje přenosové soustavy České republiky následující požadavky na posílení přenosové soustavy. Modernizace a rozvoj zdrojů v severozápadních Čechách v důsledku potřeby vyvedení výkonu nového bloku v Ledvicích a již připojeného zdroje v Počeradech. Výstavba nového jaderného zdroje ETE 3, 4 a EDU 5 s potřebou zajistit vyvedení jejich výkonu Připojení OZE do přenosové soustavy větrné parky na Chomutovsku a Karlovarsku Úroveň spotřeby energie se do značné míry odvíjí od hospodářské situace daného území. S očekáváným ekonomickým růstem Česka se očekává plošný postupný nárůst spotřeby energie, přičemž lze identifikovat oblasti s vyšší koncentrací poptávky po spotřebě elektrické energie (ČEPS 2017). Jedná se o 1)připojení oblasti Ostravska, kde i přes nedávné investice a zvýšení výkonu sítě je i nadále v distribuční soustavě na její další navýšení, 2) nárůst transformačního výkonu soustavy v západních Čechách, mj. s ohledem na plánovanou výstavbu obnovitelných zdrojů v karlovarské 31

32 oblasti, 3) zajištění spolehlivosti dodávek energie pro pražskou aglomeraci a 4) zvýšení výkonu uzlové oblasti Milín. Důsledky pro SRR Nároky na rozvoj přenosové a distribuční soustavy mají regionální specifika v důsledku plánovaných investic i stavu zahraniční infrastruktury. V mezinárodním kontextu se jedná o zajištění bezpečnosti v podobě dostatečné kapacity sítě, která bude schopna čelit neplánovaným přetokům energie ze zahraničních zdrojů. Na národní úrovni se očekává výraznější růst nároků na kapacitu distribuční soustavy v oblasti Ostravy a Prahy nebo v západních Čechách. Rozvoj distribuční sítě by měl rovněž umožnit vyšší míru instalace decentrálních zdrojů výroby elektřiny. 4.4 Dostupnost internetu Informační a komunikační technologie umožňují překonat prostorovou vzdálenost a eliminují tak v některých případech potřebu dopravního pohybu. Stejně jako dopravní spojení přispívají informační a komunikační technologie k prostorovému přibližování jednotlivých sídel. Tyto technologie tak mají potenciál pozitivně ovlivnit rozvoj regionů vzdálených od městských aglomerací. Jako nejdůležitější se v této oblasti jeví pokrytí signálem mobilního operátora a dostupnost vysokorychlostního internetu. Dostupnost vysokorychlostního internetu pozitivně ovlivňuje hospodářské, např. podporuje zavádění inovací, i sociální prostředí, např. podporuje sociální začleňování či zaměstnanost (MPO, 2016b). Realizace těchto možností je však úzce závislá na plošném pokrytí cenově dostupným přístupem k vysokorychlostní internetové infrastruktuře a na ní poskytovaným službám. Vzhledem k tomu, že rozvoj infrastruktury poskytující vysokorychlostní připojení k internetu, je v Česku záležitostí především soukromých subjektů, dochází tak k jejímu rozvoji zejména v lokalitách s vysokou perspektivou poptávky. Tím se postupně zvětšují rozdíly v dostupnosti vysokorychlostního internetu mezi městem a venkovem, resp. periferiemi. Oblasti s omezeným přístupem k informační infrastruktuře, tzv. šedá a bílá místa pokrytí vysokorychlostním internetem 14 (ČTÚ, 2016), ve spojení s omezeným přístupem také k infrastruktuře dopravní mohou mít výrazné problémy v udržení populace s vyšším vzděláním a kvalifikovaných odborníků. Z tohoto důvodu je třeba uvažovat o posilování infrastruktury zejména v oblastech, které jinak vykazují všechny předpoklady pro naplnění svých ekonomických a residenčních funkcí, primárně tedy ve stabilizovaných územích (Pokorný, Marek, Perlín, Klečková, 2015). Disponibilní finanční prostředky pro rozšíření dostupnosti vysokorychlostního internetu v OP PIK zůstávají prozatím nevyužity. Proinvestování vyčleněných 14 mld. Kč bude mít výrazný vliv na jeho zlepšení také v oblastech pro soukromý sektor méně atraktivních, kterými jsou do značné míry oblasti periferní. Důsledky pro SRR 14 Dle dat ČTÚ k 21. říjnu 2016 je z celkového počtu základních sídelních jednotek 25,25 % označováno jako bílých, 9,72 % jako šedých a 65,04 % jako černých. Při výpočtu barevného charakteru ZSJ se v první řadě počítal poměr adresních míst, u kterých byla uvedena alespoň jedna vysokorychlostní disponibilní přípojka, ke všem adresním místům v ZSJ. Pokud byl tento poměr nižší než 50 %, byla ZSJ vyhodnocena jako bílá. Pokud byl poměr vyšší, zkoumal se počet podnikatelů, kteří v dané ZSJ uvedli nenulový počet disponibilních přípojek. Pokud byl takový podnikatel právě jeden, byla ZSJ vyhodnocena jako šedá, v ostatních případech pak jako černá (ČTÚ, 2016). 32

33 V některých oblastech přístupová síť nové generace neexistuje vůbec nebo v nedostatečné kvalitě a ani není pravděpodobné, že ji zde v příštích letech tržní subjekty zavedou (bílá místa). Takové oblasti nejsou z hlediska potenciálních investorů v přijatelné míře ekonomicky atraktivní, a proto v nich nelze očekávat fungování klasických tržních mechanismů. Pro zavádění vysokorychlostní internetové infrastruktury, která může pozitivně ovlivnit atraktivitu těchto oblastí, bude nezbytné zajistit cílenou investiční podporou z veřejných zdrojů. 5 Kvalita prostředí - životní prostředí a krajina Cílem kapitoly byla analýza základního stavu jednotlivých složek životního prostředí, podchycení základních trendů na národní úrovni ve srovnání s EU, jako kontextová informace pro analýzu regionálních rozdílů a specifik. Analýza se zaměřila na otázku, které regiony jsou nejvíce ohroženy environmentálními riziky (přírodními, antropogenními). Cílem analýzy bylo identifikovat složky životního prostředí, ve kterých existují významné problémy národního významu. Analýza zhodnotila rovněž vývoj využití land-use v regionech a zmapování změny využití půdy zejména v zázemí velkých měst. Pozornost byla zaměřena i na brownfields, s důrazem na jejich koncentraci v prostoru a na území, ve kterých představují bariéru rozvoje. 5.1 Půda a krajina Struktura využití půdy v ČR je charakteristická vysokou lesnatostí (33,8 %) a vysokým stupněm zornění zemědělské půdy (70,6 %). Zřetelnými trendy v období je pokles výměry orné půdy o 110 tis. ha (3,6 %) a nárůst plochy trvalých travních porostů o 39,6 tis. ha (4,1 %). Tento vývoj, podpořený dotační politikou státu a aplikací principů Společné zemědělské politiky EU, je z pohledu ochrany životního prostředí i zachování biodiverzity pozitivní, neboť potenciální zátěže ze zemědělského hospodaření na orné půdě tak klesají. Celková výměra zemědělské půdy zvolna klesá, v období poklesla celkem o 67,9 tis. ha (1,6 %). Úbytek zemědělské půdy způsobuje jednak její zábor v důsledku rozšiřování zastavěných a ostatních ploch v období o 31,2 tis. ha (3,9 %) a dále pozvolný růst plochy lesů a vodních ploch. Rychlost nárůstu vodních ploch se po roce 2010 zvýšila, v období se vodní plochy rozšířily o 6,1 tis. ha (3,9 %) a zaujímaly 2,1 % území ČR. Růst vodních ploch byl způsoben mimo jiné zatopením bývalých dobývacích ploch v Karlovarském a Ústeckém kraji. Využití území v jednotlivých krajích ČR (Obrázek 63) je ovlivněno přírodními podmínkami, charakterem hospodářství kraje a úrovní urbanizace. Nejvyšší podíl zemědělské půdy na celkovém půdním fondu, (cca 60 %), mají kraje Středočeský, Pardubický a Vysočina, ve všech těchto krajích převládá zemědělské hospodaření na orné půdě. Trvalé kultury jsou nejvíce zastoupeny v Jihomoravském kraji, kde vinice v roce 2015 zaujímaly 4,3 % zemědělské půdy a v Ústeckém kraji, kde leží 59,7 % celkové plochy chmelnic v ČR. V hornatých krajích Karlovarském a Libereckém, které mají v rámci ČR nejvyšší lesnatost přesahující 40 %, převládá zemědělské hospodaření na trvalých travních porostech. Zastavěné a ostatní plochy jsou nejvíce zastoupeny v kraji Hl. m. Praha, tvořeném největší městskou aglomerací ČR, a dále v Karlovarském a Ústeckém kraji, kde se jedná o důsledek povrchové těžby hnědého uhlí a průmyslové výroby. Trendy využití území jsou ve všech krajích ČR charakteristické: 33

34 poklesem výměry orné půdy zejména ve prospěch ploch trvalých travních porostů, největší dynamiku těchto procesů má Liberecký kraj. zastavěné a ostatní plochy nejvíce přibývají v metropolitním zázemí Prahy přesahujícím do Středočeského kraje a Jihomoravském kraji, na druhou stranu úbytek antropogenních ploch zaznamenávají kraje Karlovarský a Ústecký, kde dochází k útlumu těžby uhlí. V období docházelo k největším změnám krajinného pokryvu v okrese Prachatice (krajinný kryt se změnil na 10,0 % území) v souvislosti s odlesňováním v NP Šumava a v okrese Most (8,4 % změn), kde postupně ubývá dobývacích ploch. Celkově se krajinný kryt více mění v pohraničních hornatých, značně zalesněných územích a dále v urbanizovaných územích, naopak relativně stabilní je v oblastech s intenzivním zemědělstvím ve Středočeském kraji (okres Nymburk, 0,5 % změn), Jihomoravském kraji (Vyškov, 0,6 % změn) a v Kraji Vysočina (Žďár nad Sázavou, 0,7 % změn). Důsledky pro SRR: Jeden z důsledků hospodářského rozvoje jednotlivých regionů je zábor zemědělské půdy zejména pro ekonomický rozvoj. Jedná se zejména o výstavbu dopravní infrastruktury nebo o výstavbu skladovacích areálů, nejčastěji podél dálnic a významných dopravních uzlů. Mezi oblasti s největší koncentrací ekonomických činností mimo hranice měst patří zázemí velkých měst podél dálničních a silničních tahů. Metropolitní oblasti jsou také charakteristické zvýšeným rozvojem residenční suburbanizace, která má také vliv na zábor zemědělské půdy. Jedná se o oblasti, kde vlivem silného tlaku ekonomických činností dochází k záboru půdy, ale také fragmentaci krajiny, její nepropustnosti a ztrátě její biologické rozmanitosti. 5.2 Eroze, utuženost, acidifikace Mezi nejvýznamnější degradační vlivy půdy, jako zemědělského prostředku státu, negativně působící na půdu patří a) eroze, b) utužování půd nebo c) acidifikace. Degradace má obecně za následek omezení či úplnou ztrátu produkčních a mimoprodukčních funkcí půdy. Za normálních podmínek představuje eroze přirozený a pozvolný proces. Intenzita antropogenně podmíněné zrychlené eroze zemědělské půdy, zapříčiněná zejména nevhodným způsobem hospodaření (např. masivním scelováním pozemků, pěstováním monokultur, rušením hydrografických a krajinných prvků, absencí zatravněných pásů či teras, obhospodařováním půdy bez ohledu na svažitost pozemků, či pěstováním erozně nebezpečných plodin, např. kukuřice), může být krát vyšší než v případě normální (geologické) eroze. Eroze následně vede k odnosu půdních částic v takovém rozsahu, na který nedokáže půdotvorný proces adekvátně reagovat odpovídající tvorbou půdy. Díky intenzifikaci zemědělské výroby v minulosti, jsou v ČR největší půdní bloky v Evropě, které průběh eroze ještě více podporuje. Každý rok se z pozemků v ČR spláchne nebo odvane přes 20 mil t půdy 15. Půda podléhá erozi, ale je zároveň i degradovaná (ztrácí organickou hmotu a strukturu). Na území ČR je potenciálně ohroženo 16 47,3 % zemědělské půdy vodní erozí Množství odpovídá 2 tunám na každého obyvatele. 20 mil. tun půdy odpovídá množství, které by D1 z Prahy do Brna pokrylo třímetrovou vrstvou. (Zdroj: eagri.cz) 16 Potenciální ohroženost zemědělské půdy vodní erozí vyjádřená dlouhodobým průměrným smyvem půdy G vyšším než 2,1 t.ha -1.rok

35 (Obrázek 64) a 18,0 % větrnou erozí (Obrázek 65). Z toho extrémně ohroženo vodní erozí je 11,4 % zemědělských půd a nejohroženějších zemědělských půd větrnou erozí je 3,2 %. Rámcový způsob hospodaření, zabraňující další erozi půdy, je doporučen celkem u 46,1 % hodnocené výměry zemědělské půdy v ČR. Ostatní plochy zemědělské půdy (53,9 %) nemají omezení. Největší problém z dlouhodobého hlediska představuje ztráta půdy v oblastech s výskytem bonitně nejcennější půdy (parhorkatinné až mírně svažité oblasti Polabí a Moravské úvaly), kde se nachází největší podíl půd s extrémním ohrožením. Jednou z nejzávažnějších forem ohrožení půd je její utužení 18. Utužení se vyznačuje degradací půdní struktury, mající za následek změnu pórovitosti, objemové hmotnosti, snížení infiltrace a propustnosti a snížení retenční kapacity půdy. V ČR je ohroženo kolem 49 % zemědělské půdy, přičemž necelých 30 % těchto půd je zranitelných tzv. genetickým utužením (daným přirozenými vlastnostmi půd) a přes 70 % technologickým utužením (příčiny antropogenního charakteru, např. pojezdy těžké zemědělské a lesní techniky, jinými způsoby nevhodné kultivace např. orba na stejnou hloubku, vysokou závlahou půdy, pěstováním monokultur, vysokým hnojením a úbytkem půdní organické hmoty). Potenciální zranitelnost spodních vrstev půdy utužením je typická pro nížinné a pahorkatinné oblasti Polabí, moravských úvalů a nížin, Plzeňská a Středočeská pahorkatina, Českomoravská vrchovina. Utužení a eroze jsou ještě v důsledku dlouhotrvajícího sucha, se kterým se ČR v současné době potýká, ještě více umocněny, a řešení problémů do budoucna bude vyžadovat komplexní řešení. V důsledku činnosti člověka dochází k větší acidifikaci neboli okyselování půd. Okyselování půd je způsobeno používáním kysele působících průmyslových hnojiv, účinkem imisí a kyselých dešťů (přísun oxidů slabých kyselin síry a dusíku), odebíráním bazických prvků (Ca) z půdy plodinami, intenzivními závlahami ale i pěstováním monokultur nebo nízkým zastoupením víceletých pícnin. Důsledkem je pokles hodnoty půdní reakce (ph). Nižší hodnoty ph pak můžou mít negativní vliv na výnos pěstovaných rostlin, ale i zvýšení náchylnosti půdy k erozi v souvislosti s destrukcí půdní struktury. Acidifikací je v ČR vysoce ohroženo 43 % půd, vysoká náchylnost půd je zejména v Kraji Vysočina, Jihočeském, Plzeňském a Karlovarském kraji (v bramborářských oblastech) 19 Důsledky pro SRR: Využití území a jeho změny způsobené lidskou činností ovlivňuje krajinný ráz a funkce krajiny. Lesy a trvalé travní porosty mají v krajině vodohospodářskou a protierozní funkci a jsou důležitou pro ochranu biodiverzity. Rozvoj zástavby a dalších umělých ploch snižuje retenční schopnost krajiny, zvyšuje ohroženost území povodněmi, v letních měsících ovlivňují teplotní a vlhkostní podmínky s možnými dopady na zdraví obyvatel. Zrychlená eroze (podmíněná i okyselováním půd), která je v současné době zvýrazněna obdobím sucha nebo velkými půdními bloky, způsobuje snížení kvality půdy odnosem jejich nejúrodnějších částí, ztrátu ekologických funkcí půdy až po snížení hektarových výnosů. Škody způsobené erozí se projeví i na míře znečištění vodních toků, zanášení vodních nádrží, 17 Kvůli vodní erozi se každoroční škody podle odhadů Ministerstva zemědělství vyšplhají na 9 miliard Kč. Částka odpovídá veškerým eurodotacím pro tuzemskou přírodu a krajinu v období Utužení půd neboli pedokompakce se vyznačuje degradací půdní struktury, které mají za následek změny pórovitosti, objemové hmotnosti, snížení infiltrace a propustnosti a snížení retenční kapacity. Je způsobováno utužováním půd těžkými stroji zvláště za nevhodných vlhkostních podmínek a jinými způsoby nevhodné kultivace (orba na stejnou hloubku), vysokou závlahou půdy, pěstování monokultur s nízkým nebo žádným zastoupením víceletých pícnin v osevním postupu, vysokým hnojením draselnými hnojivy, acidifikací půdy a úbytkem půdní organické hmoty. 19 Dle dat VUMOP, v.v.i. 35

36 čímž zprostředkované ohrožují i lidské zdraví (v důsledku větrné eroze se zvyšuje prašnost ovzduší). Eroze spojená s povodňovými splachy z polí může rovněž způsobit i škody na majetku lidí a obcí (budovy, komunikace). Eroze rovněž vede také k snižování ceny za půdu. Základ pro udržitelné hospodaření v krajině musí být zakotveno v zemědělské politice státu. 5.3 Sucho Sucho je přirozený jev, kdy se jedná o dočasnou negativní a výraznou odchylku od průměrné odchylky srážek (dlouhodobého normálu), trvá značné období a postihuje velké části území. Je možné rozlišovat meteorologické, zemědělské (půdní), hydrologické a socioekonomické sucho v závislosti na její velikosti a trvání (MZe, MŽP, VÚV TGM 2017 Koncepce ochrany před následky sucha pro území České republiky). Meteorologické (klimatické) sucho je dáno jen atmosférickými podmínkami (srážky, teplota, vlhkost vzduchu) a bilancí mezi srážkami a výparem. Podmínky v krajině a v půdě ovlivňují rozvoj hydrologického a půdního sucha, nikoliv klimatického sucha, které je jejich prvotní příčinou. Příčina sucha jsou ovšem komplexnější, dalšími faktory jsou interakce mezi teplotou a vlhkostí vzduchu, podmínky v krajině a v půdě před nástupem sucha. Mezi zranitelná území patří oblasti jižní Moravy, moravské úvaly, Polabská nížina, Žatecko, Lounsko. Meteorologické sucho obvykle přechází v zemědělské (půdní) sucho a je charakterizované dlouhodobým nedostatkem vody v krajině. Na vliv a průběh sucha má vliv řada faktorů 20. Z výsledků porovnání dostupnosti půdní vláhy mezi období a vyplývá, že na většině území v polohách pod 600 m n.m. došlo ke zvýšení počtu dní s nedostatkem vláhy o dní v období od dubna do června (kritické období pro růst zemědělských plodin). Nejvíce zranitelné oblasti jsou jižní Morava (Dolnomoravský a Dyjskosvratecký úval), oblast soutoku Labe a Vltavy, Poodří, Ústecký kraj (Mostecká pánev), oblast středního toku Ohře, Východolabská tabule (Hradec Králové, Pardubice), Českobudějovická pánev. Hydrologické sucho vzniká v důsledku deficitu srážek a projevuje se poklesem průtoků vodních toků a poklesu stavu podzemních vod. Příčinou je střednědobé meteorologické sucho. Mezi zranitelná území v povrchových vodách patří povodí na střední a jižní Moravě (moravské úvaly), povodí řek v oblasti Polabí (oblast od Pardubic po soutok Labe a Ohře), Berounky, dolního toku Ohře, oblasti středního toku Vltavy. Hydrologické sucho v podzemních vodách lze hodnotit prostřednictvím kolísání hladiny podzemní vody nebo základního odtoku. Od roku 1961 se nejvýznamnější sucho vyskytlo začátkem 90. let a především v letech 2015 a Z hlediska zásob podzemních vod se sucho v reakci na srážkový deficit nejrychleji projevuje v oblastech s nízkými úhrny srážek s vysokým výparem v kombinaci s malou zásobou podzemní vody. Tyto oblasti jsou z hlediska zranitelnosti podzemních vod v období sucha nejvíce ohrožené. Jedná se o moravské úvaly, území charakteristická terciérními a křídovými pánevními sedimenty, východní část České tabule a oblast západně od Prahy (oblast ohraničena Prahou, Brdskou vrchovinou, Plzní, Karlovarskou vrchovinou, Mosteckem, Českým Středohořím). 20 Faktory, které ovlivňují vznik a průběh zemědělského sucha jsou kromě atmosférických srážek také teplota vzduchu, rychlost větru, sluneční radiace, retenční a infiltrační vlastnosti půdy, terénní poměry, hladina podzemních vod a také vývojová fáze rostlin. 36

37 Přírozená klimatická variabilita, antropogenní vlivy na klima a také charakter využití krajiny ovlivńovaly, ovlivňují a budou ovlivňovat výskyt a dopady období sucha. V současnosti je hlavním projevem klimatické změny proces oteplování. Na základě scénářů hodnocení a modelování změny klimatu v ČR se dopady projeví v několika oblastech. Jednou z oblastí jsou dopady na vláhovou bilancí půdy, kdy modely počítají s negativním vývojem vláhové bilance v období od dubna do června, v období klíčovém pro většinu zemědělských plodin i lesních dřevin v období v porovnání s obdobím Změny klimatu se projevuje u většiny scénářů poměrně výrazným poklesem ročních odtoků zvláště pak v oblasti jižní Moravy a středních a severozápadních Čech. S měnícím se klimatem lze očekávat výrazné snížení poměru povrchového odtoku a srážek, v průměru o 10 %. Počet dílčích povodí s exterémně nízkým povrchovým odtokem se zdvojnásobuje a dochází k výraznému snižování odtoku i ve středních polohách (např. Českomoravská vrchovina). (MZe, MŽP, VÚV TGM 2017 Koncepce ochrany před následky sucha pro území České republiky) Důsledky pro SRR: Sucho není v českých zemích mimořádný jev, v minulých stoletích docházelo k mimořádným epizodám sucha. Na výskyt a dopad sucha bude mít vliv přirozená klimatická variabilita a antropogenní vlivy na klima. Dopady sucha budou mít zřetelný negativní vývoj na vláhovou bilanci půdy, zejména od dubna do června, tedy v období klíčovém pro většinu zemědělských plodin a lesních dřevin. Dopady sucha se mohou projevovat i výrazným poklesem ročních odtoků řek, zvláště v oblastech jižní Moravy a v oblasti středních severozápadních Čech nebo i v povodí ve vyšších polohách (např. Českomoravská vrchovina). Vlivem zmenšení průtoků a snížení rychlosti proudění může docházet k řadě změn jakosti povrchových vod. Během sucha lze předpokládat i zhoršení jakosti podzemních vod, což může způsobit problémy při procesu úpravy na vodu pitnou. Proto je nutné přikročit k opatřením proti plošnému znečišťování podzemních vod nejen ze zemědělské výroby, které pokud nebudou provedeny, povedou ke zvýšeným investicím obcí a měst do vodárenské infrastruktury a technologií a následně do celkové ceny za vody pro obyvatele. Dopady sucha jsou výrazně postiženy vodní ekosystémy, biodiverzita vodních toků, hospodaření vodou v krajině, v půdě a zároveň umocňují problém eroze, která se projevuje degradací a ztrátou přirozené funkcí půdy. Nutná jsou i opatření pro zadržení vody v krajině, např. budováním malých vodních nádrží v lokalitách, které jsou nejvíce postiženy suchem. 5.4 Voda Znečištění a jakost vod Celkový objem vypouštěných odpadních vod od 90. let má klesající tendenci jen s občasným výskytem meziročního zvýšení objemu. Z celkového pohledu struktura vypouštění odpadních vod odráží strukturu odběratelů, největší podíl zaujímá kanalizace pro veřejnou spotřebu (48,5 %) a energetika (32,5 %) 21. Významným zdrojem znečištění jsou také průmyslové odpadní vody a specifickým znečišťovatelem je zemědělství (pomocí splachů znečišťujících látek ze zemědělské půdy v rámci rostlinné nebo živočišné výroby). Sledování množství znečištění ve vypouštěných odpadních vodách je důležité proto, že výrazně ovlivňuje jakost povrchové a podzemní vody. Pro zlepšení jakosti povrchových a podzemních vod je důležité snižování znečištění vypouštěného jak z bodových, tak z difuzních a plošných zdrojů. Zatímco v 90. letech 20. stol. a na začátku 21. stol

38 vývoj koncentrací hodnocených ukazatelů v ČR ovlivňovaly především změny související s množstvím vypouštěných odpadních vod, přístup k čištění odpadních vod a socioekonomický a politický vývoj (restrukturalizace průmyslu, zvyšování životní úrovně, vstup do EU), v posledních letech se již množství vypouštěného znečištění z bodových zdrojů nemění tak výrazně a významnou roli v meziročních výkyvech jakosti povrchových vod hrají zejména meteorologické poměry daného roku. Regionálně má vliv koncentrace průmyslových aktivit, výskyt starých ekologických zátěží nebo intenzita zemědělské činnosti. V současné době je za významné zdroje znečištění povrchových a podzemních vod v ČR považováno difuzní a plošné znečištění živinami, znečištění obtížně odstranitelnými látkami vypouštěnými z bodových zdrojů a havarijní znečištění. Většina toků v ČR je znečištěná (III. stupeň jakosti) 22 (Obrázek 71). Od roku 2000 sice došlo k redukci úseků zařazených do V. třídy jakosti, přesto lze i dnes velmi silně znečištěné vody na některých vodních úsecích zaznamenat. Dlouhodobě vykazuje V. třídu řeka Trkmanka v Jihomoravském kraji, kde se projevuje intenzivní zemědělská činnost, dále úsek Lužnice pod soutokem s Nežárkou v Jihočeském kraji (zemědělské a komunální znečištění a v případě velkých rybníků také intenzivním rybářským využíváním). Na V. třídu znečištění se oproti hodnocení za dvouletí zhoršily dva úseky Lomnice (Jihočeský kraj), střední tok Úpy (Královéhradecký kraj) a dolní tok Jičínky (Moravskoslezský kraj). Naopak v Litavce (Středočeský kraj) se jakost vody zlepšila z V. a IV. třídy jakosti na III. třídu, v Bystřici (Ústecký kraj) z V. třídy na I. II. třídu a ve Vlkavě (Středočeský kraj) z V. třídy na IV. třídu. Značné znečištění povrchových vod přetrvává v průmyslově orientovaných krajích Ústeckém, Moravskoslezském a Středočeském, ale také v Jihočeském a Jihomoravském kraji, ve kterých se projevuje vliv plošného znečištění z intenzivního zemědělství a množství bodových komunálních zdrojů. Neznečištěná nebo jen mírně znečištěná voda byla hodnocena v horských oblastech Karlovarského, Libereckého, Královéhradeckého, Olomouckého a Moravskoslezského kraje a také na většině toku Ohře a Vltavy. Důsledky pro SRR: Množství odpadních vod z průmyslu a zemědělství, produkované znečištění a znečištění vypouštěné odpadními vodami do povrchových vod přímo ovlivňuje jejich jakost vodních toků, a tím i ekosystémy vázané na vodní prostředí (např. říční nivy). Nadměrné množství nutrientů (především fosforu) přispívá k eutrofizaci vod a má také negativní vliv na možnost využívání vod člověkem a zavádění efektivnějších technologií do vodárenské infrastruktury spravované municipalitami. Eutrofizace způsobuje problémy při využití vody pro pitné účely a představuje přímé zdravotní riziko při využívání povrchových vod ke koupání. Nebezpečné látky obsažené v povrchových vodách (např. Hg, Ni, Cd, DDT) se mohou následně akumulovat v sedimentech a v tkáních vodních živočichů a vstupovat tak do potravního řetězce celé řady dalších organismů včetně člověka. Při povodňových situacích pak dochází k nárazovému uvolňování sedimentů a s nimi i sedimentovaných nebezpečných látek Povodně Povodeň představuje výrazné zvýšení hladiny vodních toků nebo jiných povrchových vod, při kterém voda již zaplavuje území mimo koryto vodního toku a může způsobit škody. Povodní je i stav, kdy voda může způsobit škody tím, že z určitého území nemůže dočasně přirozeným způsobem odtékat 22 Dle souhrnného hodnocení základních ukazatelů jakosti vody sledovaných dle normy ČSN v hodnoceném dvouletí

39 nebo její odtok je nedostatečný, případně dochází k zaplavení území při soustředěném odtoku srážkových vod. Ochranu před povodněmi se rozumí činnosti a opatření k předcházení a zvládání povodňového rizika. Nejefektivnější formou ochrany jsou preventivní opatření. Mezi hlavní zásady prevence patří zejména: omezování aktivit v záplavových územích zhoršující odtokové poměry, zajišťovat efektivní návrhy preventivních protipovodňových opatření na základě kvalitních podkladů, optimalizace variant koncepcí řešení povodňové ochrany s uplatňováním rizikové analýzy, analýzy nákladů a užitků, při návrhu protipovodňových opatření hledat vhodnou kombinaci opatření v krajině i v urbanizovaných území zvyšující přirozenou akumulaci a zpomalení odtoku vody z území a technických opatření ovlivňující průtoky a objemy povodňových vln, nezbytná jsou i opatření v hospodaření na zemědělské a lesní půdě, aby nedocházelo ke zhoršování retenční schopnosti půdy a negativnímu ovlivňování vodního režimu v krajině, zlepšování technického stavu vodních děl a jejich provoz s ohledem na zvýšení jejich bezpečnosti za povodní, do oblasti prevence patří také organizační a technická opatření, příprava povodňové služby, příprava a vybavení složek IZS, hlásné a předpovědní služby a systémů pro informování obyvatelstva až po osvětu obyvatel a lidí pracující v oblastech se zvýšeným povodňovým rizikem. Na základě Plánů pro zvládání povodňových rizik ČR (2015) v povodí Labe, Dunaje a Odry vypracovaným MŽP a MZe bylo vymezeno celkem 272 oblastí s významnými povodňovými riziky, které byly v rámci zpracování dokumentací oblastí s významným povodňovým rizikem sdruženy do 187 oblastí. Celková délka úseků vodních toků s významným povodňovým rizikem činí ve všech povodí km (Obrázek 73). Rozlivem povodní s pravděpodobností výskytu 1 % (Q 100 ) mohou být dotčeny územní jednotky měst a obcí s celkovým podílem 84 % obyvatel ČR. 23 Hodnota majetku měst a obcí, jejichž základní územní jednotka je dotčena rozlivy Q 100 dosahuje 82 % hodnoty fixních aktiv ČR. 24 Důsledky pro SRR: Povodně představují největší přímé nebezpečí v oblasti přírodních katastrof a jsou příčinou krizových situací, které provázejí nejenom rozsáhlé materiální škody (v domácnostech, infrastruktuře a podnikatelským subjektům), ale rovněž ztráty na životech obyvatel postižených oblastí a rozsáhlé devastace krajiny vč. ekologických škod. Některé povodně se vyvíjejí pomalu, zatímco jiné, jako přívalové povodně, se mohou vyvinout během několika minut, a to i daleko od vodních toků (např. z erozí ohrožených polí, rozsáhlých nepropustných ploch). Povodně mohou být lokální, ovlivňující blízké okolí vzniku, nebo velmi rozsáhlé, ovlivňující celé povodí. V současné době, kdy si ČR připomíná 20 let, popř. 15 let od katastrofálních povodní na Moravě v roce 1997 a v Čechách 2002 nejsou do dnešní doby vybudovaná všechna protipovodňová opatření na ochranu měst a obcí a jejich majetku. 23 doba prováděných analýz: Zdroj: VÚV TGM pobočka Brno: A otevřelo se nebe aneb vývoj povodňové situace v ČR od roku Citace z chystané publikace. 24 hodnota za rok Zdroj: VÚV TGM pobočka Brno: A otevřelo se nebe aneb vývoj povodňové situace v ČR od roku Citace z chystané publikace. 39

40 5.5 Ovzduší Emise skleníkových plynů v ČR klesají a byly tak o 36,7 % nižší oproti roku Vývoj celkových emisí skleníkových plynů výrazně ovlivnil pokles emisí z energetiky (spalovací procesy), kdy emise výrazněji klesají již od roku Emise z dopravy mají rostoucí trend, který byl nejvýraznější na počátku 21. století, pokles emisí v období byl pouze přechodný, v roce 2014 emise z dopravy narostly v meziročním srovnání o 3 %. Výrazně rostou emise fugitivních plynů (fluorované skleníkové plyny) z používaných produktů nahrazujících freony, které od roku 2000 narostly více než desetinásobně. Kvůli růstu průmyslové výroby mírně narůstají nespalovací emise z průmyslových procesů a použití produktů, zvolna stoupají i emise z odpadů. Emisní náročnost ekonomiky ČR setrvale klesá, měrné emise na jednotku HDP poklesly v období na méně než polovinu (o 57,4 %), od roku 2000 o 40,4 %. Klesající trend emisní náročnosti je provázán s poklesem energetické a materiálové náročnosti ekonomiky ČR. Emise okyselujících látek (SO 2, NO x a NH 3 ) a emise prekurzoru ozonu (VOC, NO x, CO, CH 4 ) do ovzduší od roku 1990 setrvale klesají. Od roku 1990 se celkové množství emisí okyselujících látek snížilo o 85,4 % a emise prekurzoru ozonu o 68,7 % 25. K nejvýznamnějším poklesům došlo zejména na počátku 90. let 20. stol. v důsledku restrukturalizace národního hospodářství. Emise primárních částic (PM 10 ) a prekurzorů sekundárních částic (NO x, SO 2, NH 3 ) od 90. let 20. století klesají. Mezi lety se emise prekurzorů sekundárních částic snížily o 83,9 %, mezi roky pak o 40,7 %. Produkce emisí znečišťujících látek v jednotlivých krajích ČR úzce souvisí s hospodářským zaměřením krajů. Na celkových emisích znečišťujících látek v ČR se nejvíce podílí Moravskoslezský kraj, na jehož území bylo v roce 2015 vyprodukováno celkem 219,1 tis. t emisí znečišťujících látek, což představuje celkem 22,2 % emisí znečišťujících látek v ČR, dále Středočeský kraj a Praha (175,1 tis. t emisí) a Ústecký kraj (115,5 tis. t emisí znečišťujících látek), u nichž jsou emise způsobeny vysokou koncentrací průmyslových a energetických závodů 26. Tyto tři kraje se tak v roce 2015 podílely na celkovém množství emisí znečišťujících látek vypouštěných do ovzduší ze 49,1 %. Naopak nejméně emisí znečišťujících látek pochází z Libereckého kraje, a to z důvodu většího zaměření hospodářství tohoto kraje na služby a obchod. Mezi nejvýznamnější znečišťující látky z pohledu lidského zdraví dlouhodobě patří suspendované částice frakce PM10, PM2,5, včetně ultrajemných částic frakce menší než 0,1 μm. Na suspendované částice se váží PAH27, vyjádřené benzo(a)pyrenem. Hlavním zdrojem těchto látek je stavební a zemědělská činnost vč. nedokonalého spalování fosilních paliv, tedy emise pocházející z lokálních topenišť, z dopravy, z provozu technologií na výrobu koksu a železa, ale také z otěrů pneumatik, nebo z resuspenze zvířených částic např. dopravou. Mapy oblastí s překročením alespoň jednoho imisního limitu bez zahrnutí přízemního ozónu podává ucelenou informaci o kvalitě ovzduší v ČR. V roce 2015 bylo vymezeno 20,4 % území (2 632 obcí tj obyvatel). 28 Kvalita ovzduší v ČR je sledována prostřednictvím sítě měřících stanic imisního monitoringu (Obrázek 74). Při tvorbě map znečišťujících látek mohou být výsledky stacionárních měření ze stanic imisního monitoringu doplněny modelováním a indikativním měřením, aby výsledný odhad poskytoval 25 Na celkovém úhrnu emisí okyselujících látek se v roce 2015 podílely emise NH3 z 35,4 %, SO2 z 33,4 % a emise NOx z 31,2 %. U emisí ozonu se naopak nejvíce podílely emise NOx (50,7 %), VOC (33,9 %), CO (13,8 %), CH4 (1,9 %). 26 V Praze je nicméně primárním důvodem spíše vysoká koncentrace automobilové dopravy. 27 polycyklické aromatické uhlovodíky 28 pro porovnání: rok 2010 (1 839 obcí tj obyvatel) 40

41 dostatečné informace o prostorovém rozložení znečišťujících látek v ovzduší. Největší nejistotou při odhadu prostorového rozložení koncentrací znečišťujících látek je zatíženo určení roční koncentrace benzo(a)pyrenu, především kvůli nízkému počtu měřicích stanic v malých sídlech a specifickému rozložení zdrojů benzo(a)pyrenu, kterými jsou především lokální topeniště. V sídlech s počtem obyvatel do 10 tisíc žije v ČR téměř polovina populace (v roce 2015 se jednalo o 48,1 % obyvatelstva). V nejvíce postižených malých sídlech může být znečištění ovzduší srovnatelné se zátěží velkých městských aglomerací. Důvodem zhoršené kvality ovzduší v malých sídlech je kombinace několika základních faktorů, kterými jsou morfologie území, představující zejména údolní lokality s výskytem teplotní inverze, dopravní zátěž spojená s tranzitní dopravou hlavně v místech bez existence objízdných trasa v souvislosti s plynulostí provozu, a vytápění domácností pevnými palivy. Důsledky pro SRR: Antropogenní produkce emisí skleníkových plynů a změna klimatu s tím spojená je jeden z největších globálních environmentálních problémů se značnými dopady na ekosystémy a lidskou společnost. Růst koncentrací skleníkových plynů zesiluje skleníkový efekt atmosféry, a tím narušuje energetickou rovnováhu klimatického systému. Projevy změny klimatu, mezi které patří růst teplot, vyšší územní i časová variabilita srážek a častější výskyt nebezpečných hydrometeorologických jevů, jako jsou extrémně vysoké teploty, povodně a sucha, představují hrozbu pro zdraví a kvalitu života obyvatel, ekosystémy i národní hospodářství. Mezi účinky krátkodobě zvýšených denních koncentrací suspendovaných částic všech frakcí PM patří nárůst celkové nemocnosti i úmrtnosti, zejména na onemocnění srdce a cév, onemocnění dýchacího ústrojí, zvýšení kojenecké úmrtnosti a prohlubování potíží astmatiků. Ultrajemné částice (velikost nm) mohou proniknout i do krevního oběhu, odkud se dále dostanou do všech orgánů. U benzo(a)pyrenu jsou navíc prokázány karcinogenní účinky. Pro přesnější hodnocení kvality ovzduší je nutné rozšířit síť stanic imisního pozorování v menších sídlech menších 10 tis. obyv. Špatný zdravotní stav populace následně vede k většímu tlaku na zdravotní péči a její financování. 5.6 Lesy Poškození lesních porostů je způsobováno nejen přirozenými škodlivými činiteli, ale také vlivem imisního zatížení životního prostředí. Dělí se na poškození primární (přímé poškození dřevin působením polutantů na jejich asimilační orgány) a sekundární (nepřímé, chronické poškození, způsobené změnou faktorů prostředí, např. acidifikací půd, změnou klimatu atd.). Indikátor hodnotí zdravotní stav jehličnatých a listnatých porostů, rozdělených podle věku na dvě kategorie starší (60 let a starší) a mladší (do 59 let). Zdravotní stav je vyjádřený % defoliace 29. Poškození lesních porostů v ČR vyjádřené procentem defoliace30 zůstává stále na vysoké úrovni, nepostupuje tak rychle jako v minulosti. Jedná se o reakci lesních porostů na zlepšení imisních podmínek v uplynulých dvou desetiletích, pozitivně se na zdravotním stavu porostů projevuje též dlouhodobá snaha o změnu druhové skladby porostů. 29 Defoliace je definována jako relativní ztráta asimilačního aparátu v koruně stromu v porovnání se zdravým stromem, rostoucím ve stejných porostních a stanovištních podmínkách. Hodnoty defoliace se rozdělují do pěti základních tříd (0 4), z nichž třídy 2 4 charakterizují významné poškození stromů. 30 Hodnoty defoliace (odlistění) se rozdělují do pěti základních tříd, z nichž poslední tři charakterizují významně poškozené stromy: 0 žádná (0 10 %); 1 mírná (> %); 2 střední (> %); 3 silná (> 60 < 100 %); 4 odumřelé stromy (100 %). 41

42 V kategorii starších porostů (60 let a více) činil součet tříd defoliace 2 až 4 u jehličnanů 73,0 % a u listnáčů 39,3 %. V mladších porostech (do 59 let) je situace příznivější, v případě jehličnanů spadalo do 2. až 4. třídy 25,6 % porostů, u listnáčů pak 22,7 %. Po zlepšení stavu ve 2. polovině 90. let 20. století je možné po roce 2000 sledovat oscilující dynamiku defoliace, která v roce 2015 znamenala mírné meziroční zhoršení, a to ve všech kategoriích, kromě starších listnáčů. Největší podíl jehličnatých stromů je zastoupen v Kraji Vysočina (71,7 %), Jihočeském kraji a Plzeňském kraji (cca 70 %) a Karlovarském kraji (67,9 %). Významným indikátorem udržitelnosti hospodaření v lesích je certifikace lesů, jež se v ČR rozvinula především po roce V roce 2016 bylo podle certifikace PEFC certifikovanáno 67,2 % plochy lesů a 2,0 % plochy lesů podle certifikace FSC. Podíl certifikovaných lesů se odráží na využití vytěženého dřeva ve dřevozpracujícím průmyslu, a zároveň ovlivňuje i vývoz a dovoz nezpracovaného dřeva. Lesy v ČR jsou rovněž poškozovány i kůrovcovou kalamitou a plošným odumíráním lesa vlivem sucha. Důsledky pro SRR: Dobrý zdravotní stav lesa je zásadní jak v zájmu udržení trvalé produkce dřeva a ostatních produktů, tak i pro plnění mimoprodukčních funkcí (ochrana půdy před erozí, podpora vodního režimu, ochrana přírody, kvalita ovzduší, regulace povodní a sucha, zdravotně-hygienická funkce, rekreační a duchovní funkce). Zhoršování zdravotního stavu lesa má proto dopad nejen na samotné lesní ekosystémy a druhy žijící v něm, ale na celou lidskou společnost. 5.7 Odpady Celková produkce odpadů (součet celkové produkce ostatních a nebezpečných odpadů) od roku 2009 spíše stagnovala až do roku 2015, kdy meziročně narostla o 16,6 % na hodnotu ,3 tis. t. Mezi lety se jednalo o 15,7% zvýšení, celková produkce odpadů na obyvatele v roce 2015 činila 3 541,5 kg.obyv. -1. V období let došlo ke zvýšení hodnoty ukazatele o 466,0 kg.obyv. -1. Hodnota indikátoru je ovlivňována několika faktory. Nejvíce se v něm ovšem odráží stavební činnost plynoucí ze státních zakázek, neboť 65,1 % vyprodukovaných odpadů pochází ze stavebnictví (stavební a demoliční odpady). Produkce této skupiny odpadů v průběhu roku 2015 razantně stoupla především v souvislosti s investicemi do modernizace a výstavby dopravní infrastruktury (silniční i železniční). V jednotlivých krajích ČR se celková produkce odpadů i poměr mezi produkcí ostatních a nebezpečných odpadů a také celková produkce odpadů na obyvatele liší s ohledem na různé hospodářské zaměření jednotlivých krajů. Nejvyšší celková produkce ostatních odpadů, a tím i celková produkce odpadů, je v krajích Hl. m. Praha, Moravskoslezském a Středočeském, nejvyšší celková produkce odpadů na obyvatele pak v krajích Plzeňském, Moravskoslezském a Jihomoravském. Celková produkce komunálních odpadů 31 od roku 2009 stagnuje, resp. kolísá nad 5 mil. t. Vzhledem k tomu, že komunální odpad je úzce spjat s místem pobytu každého jedince, je významným ukazatelem vývoj jeho produkce v přepočtu na obyvatele. V období odpovídala průměrná produkce komunálních odpadů v přepočtu na obyvatele hodnotě 503,2 kg.obyv. -1. V roce 2015 dosahoval indikátor hodnoty 500,3 kg.obyv. -1. Od roku 2009 tak došlo k mírnému poklesu o 7,2 kg.obyv. -1. Nejvyšší celkovou produkci komunálních odpadů v roce 2015 vykazovaly kraje Hl. m. Praha, 31 Komunální odpad zahrnuje například směsný komunální odpad, separovaně sbírané složky (papír, plast, sklo, nápojové kartony), objemný odpad, ale také nebezpečný odpad. 42

43 Středočeský a Moravskoslezský, nejvyšší celkovou produkci komunálních odpadů na obyvatele pak kraje Hl. m. Praha, Pardubický a Středočeský.. Do kategorie směsný komunální odpad je zařazen nevytříděný odpad, pocházející z domácností, ale i z firem, kde vzniká při nevýrobní činnosti. Pozitivní je skutečnost, že od roku 2009 dochází ke snižování produkce směsného komunálního odpadu. Mezi lety se produkce směsného komunálního odpadu snížila o 13,6 % na celkových 2 836,8 tis. t. Podíl směsného komunálního odpadu na celkové produkci komunálních odpadů činí 53,8 %. Stejně jako u celkové produkce komunálního odpadu je i u směsného komunálního odpadu významným ukazatelem pro porovnání přepočet na obyvatele. Mezi lety 2009 a 2015 došlo k poklesu množství směsného komunálního odpadu na obyvatele o 43,9 kg.obyv. -1. Do roku 2024 podle zákona č. 229/2014 Sb., o odpadech má být zásadně omezeno skládkování směsného komunálního odpadu vč. recyklovatelných a využitelných odpadů. Tohoto cíle má být dosaženo pomocí nástroje Plánu odpadového hospodářství ČR pro období Na základě Plánu odpadového hospodářství bude nezbytné se dále zaměřit na předcházení vzniku odpadů, zvýšení recyklace, materiálové využití odpadů a na program předcházení vzniku odpadů včetně stanovení a koordinace sítě zařízení k nakládání s odpady v regionech. Odpadové hospodářství je důležitou oblastí i v řadě strategických dokumentů EU, která klade důraz na přechod k oběhovému hospodářství a vnímání odpadů jako významného zdroje surovin pro další využití. Důsledky pro SRR: Míra produkce odpadů částečně odráží i hospodářskou vyspělost regionů. Vysoká produkce odpadů má vliv na rostoucí počet skládek, které pak mohou kontaminovat zemědělskou půdu, povrchové a podpovrchové vody, ale i na rostoucí množství emisí ze spaloven odpadu nebo vyšší využití surovin pro spotřebu. Vše se projevuje zvýšenými finančními náklady ze stran municipalit a krajů pro nakládání a využití odpadů. Oblast odpadového hospodářství patří mezi oblasti, které jsou často zmiňovány (např. Soukopová, 2016) jako vhodné pro meziobecní spolupráci, a to i s ohledem na zvyšující se náklady na nakládání s odpady (Soukopová, 2016). 5.8 Staré ekologické zátěže, brownfieldy Staré ekologické zátěže Přetrvávající rozsáhlý výskyt starých ekologických zátěží (silně kontaminovaných lokalit) na území ČR je jedním z historických pozůstatků, kdy ochrana životního prostředí a nakládání se závadnými látkami při průmyslové a další výrobě byly na nízké úrovni. Staré ekologické zátěže vyžadují často dlouhodobou a nákladnou sanaci zemin, stavebních konstrukcí a často i podzemních vod, a jejich řešení je proto v kompetenci MŽP a jemu podřízených organizací (ČIŽP, SFŽP ČR). Za období byly při nápravných opatřeních evidovaných v SEKM 33 ukončeny sanace 272 lokalit starých ekologických zátěží a dalších 51 nápravných opatření bylo ukončeno v nevyhovujícím vláda ČR schválila nový Plán odpadového hospodářství ČR (POH ČR) pro období Rovněž schválila nařízení vlády, kterým se vyhlašuje závazná část POH ČR, nařízení vlády č. 352/2014 Sb., o Plánu odpadového hospodářství České republiky pro období POH ČR, jako strategický rámec pro rozvoj nakládání s odpady, je plně v souladu s evropskou odpadovou legislativou. POH ČR nabyl účinnosti 1. ledna POH ČR je určujícím dokumentem pro tvorbu plánů odpadového hospodářství jednotlivých krajů. 33 SEKM je veřejnou databází, která obsahuje informace o lokalitách, na nichž se nacházejí staré ekologické zátěže, resp. kontaminovaná místa řešená především v rámci projektů MF ČR, MŽP, OPŽP, a dále informace o stavu odstraňování starých 43

44 stavu (např. z důvodů nedostatku finančních prostředků, nepředpokládaného většího rozsahu kontaminace apod.). Databáze starých ekologických zátěží resp. kontaminovaných míst (SEKM), nebyla naplňována systematickou inventarizací, ale je tvořena postupným doplňováním lokalit, jelikož řešení problematiky odstraňování starých ekologických zátěží není řízeno žádným zákonem a neexistuje jednotný postup v této oblasti. Z toho důvodu databáze SEKM nedává přehled o celkovém počtu kontaminovaných nebo potenciálně kontaminovaných míst na území ČR. Databáze SEKM v současnosti obsahuje lokalit 34, z nichž je schválených lokalit 35. Nejvíce lokalit starých ekologických zátěží evidovaných v SEKM se nachází v Olomouckém, Moravskoslezském a Středočeském kraji. Většinou se jedná o bývalé průmyslové objekty, skládky odpadů, čerpací stanice apod. V územně analytických podkladech 36, které jsou určeny pro územní plánování, je evidováno kontaminovaných a potenciálně kontaminovaných lokalit. I přes nespornou prospěšnost a rozsah již provedených nápravných opatření zůstává v ČR stále velké množství (řádově tisíce) starých ekologických zátěží, u nichž není znám rozsah rizik na životní prostředí a lidské zdraví Brownfieldy Jedná se převáženě opuštěné, deprivované a velmi znečištěné lokality. Oblasti vyžadují revitalizaci původní nebo nalezení nové funkce. Zejména tyto lokality by měly být v rozvojových materiálech podle možností upřednostňovány před výstavbou na zelené louce. V Česku doposud neexistuje ucelená databáze brownfileds, byť existují dílčí, více nebo méně kvalitní (úplné) databáze, které spravuje CzechInvest, či jednotlivé kraje 37. Tato skutečnost ztěžuje regionální analýzu brownfields. Analýza CzechInvestu (2016) označuje pět krajů (Moravskoslezský, Jihomoravský, Zlínský, Liberecký a Olomoucký) za velmi aktivní v podpoře brownfields. V některých ze zbývajících krajů (Ústecký a Pardubický) je významným tématem pro krajská města. Tématu se intenzivně věnují i jiná krajská města - jedná se zejména o Brno a Ostravu (CzechInvest, 2016). Analýza Czechinvestu (2016) zmiňuje nižší podporu regenerace brownfields v Ústeckém kraji, byť se jedná o kraj s relativně větším podílem lokalit typu brownfield. Menší podpora byla identifikována i v Plzeňském kraji, kde již byla velká část potenciálních lokalit ze strany investorů revitalizována. Důsledky pro SRR (kapitoly 5.8.1, 5.8.2): Staré ekologické zátěže představují z hlediska životního prostředí riziko znečištění zdrojů povrchových a podzemních vod, půdy, horninového prostředí, stavebních prostředí či ovzduší. Kontaminace podzemních vod představuje ohrožení v případě jejich využití pro pitné účely. V důsledku kontaminace horninového prostředí či stavebních konstrukcí budov může dojít k zhoršení lidského zdraví nebezpečnými a karcinogenními látkami. Sanace kontaminovaných území má přispívat ke snížení zdravotních rizik u obyvatelstva a regeneraci přirozených vazeb v krajině. ekologických zátěží vzniklých pobytem sovětské armády na území ČR a prioritních lokalitách řešených ČIŽP. Obsahuje také testovací data převzatá z okresních úřadů z období vzniku databáze v roce 2004 a lokality skládek uzavřených před přijetím zákona č. 238/1991 Sb., o odpadech. Databáze SEKM nezahrnuje informace o nápravných opatřeních krajů, SFŽP ČR, dalších resortů a neeviduje ani soukromé investice. 34 k , 35 k územně analytické podklady SO ORP a krajů 37 Od roku 2007 byly realizovány vyhledávací studie a mapování ve všech krajích mimo Prahy (CzechInvest, 2016). 44

45 6 Veřejná správa a regionální rozvoj Tato kapitola se zaměřila specificky na ty charakteristiky veřejné správy, které mají přímou vazbu na podporu regionálního rozvoje. Jednotlivé podkapitoly hodnotí institucionální podporu regionálního rozvoje, věnují se podpoře regionálního rozvoje z úrovně evropské, národní, krajské a obecní/mikroregionální. Analýza se zabývá administrativním členěním a jeho implikacemi pro regionální rozvoj, zaměřuje se na kompetence a zdroje financování systému veřejné správy. Pozornost je věnována zhodnocení zapojení veřejnosti do rozhodovacích procesů na jejích různých úrovních a hodnocení spolupráce pro lepší správu a rozvoj území. 6.1 Institucionální podpora regionálního rozvoje Působnost správních úřadů, krajů a obcí při podpoře regionálního rozvoje je stanovena Zákonem o podpoře regionálního rozvoje, 14. Ze znění tohoto zákona vyplývá, že aktéry v oblasti regionálního rozvoje jsou Ministerstvo pro místní rozvoj, ostatní ústřední správní úřady, kraje, obce a obce s rozšířenou působností. Zákon o podpoře regionálního rozvoje stanovuje cíle české regionální politiky. Cílem podpory regionálního rozvoje je zajistit dynamický a vyvážený rozvoj území České republiky se zřetelem na kvalitu života a životního prostředí, přispět ke snižování regionálních rozdílů a zároveň umožnit využití místního potenciálu pro zvýšení hospodářské a sociální úrovně jednotlivých regionů. Ministerstvo pro místní rozvoj má uloženo navrhnout ve spolupráci s ostatními dotčenými správními úřady a kraji vymezení regionů, jejichž rozvoj je třeba podporovat s ohledem na dynamický a vyvážený rozvoj ČR. V předchozí SRR ( ) byly vymezeny tzv. hospodářsky slabé regiony tj. regiony, které za ostatními regiony ČR zaostávají. Vzhledem k tomu, že novela zákona o podpoře regionálního rozvoje předpokládá vymezení území pro dynamický a vyvážený rozvoj, nabízí se vymezení jak území potenciálně růstového (dynamicky se vyvíjejícího), tak území zaostávajícího. Vymezení dynamicky se vyvíjejícího se území by následně bylo využitelné pro účely využití Integrovaných územních investic (Integrated Territorial Investment; ITI), případně Integrovaných plánů rozvoje území (IPRÚ). S využitím urbánních i venkovských (CLLD) integrovaných přístupů se počítá i v programovém období (MMR 2017a). Významnou úlohou MMR, krajů a obcí s rozšířenou působností je také metodická podpora obcí v oblasti regionálního rozvoje. Do budoucna se jako vhodné jeví pokračování v podpoře plánování regionálního rozvoje v intencích funkčních regionů, které překračují administrativní hranice a lépe odpovídají (dojížďkovým) vztahům v území. V období byly v oblasti strategického plánování regionálního rozvoje zavedeny Akční plány SRR. Akční plány jsou vytvářeny ve dvouletých intervalech ( , , ) a do značné míry čerpají z regionálních akčních plánů (RAP). Hlavním smyslem akčních plánů je konkretizace opatření stanovených v SRR. V období byl přidanou hodnotou Akčních plánů i kompletní výčet národních dotačních titulů. Udržení systému akčních plánů se jeví jako žádoucí také do budoucna. Specifický akční plán byl, poprvé pro období , vytvořen i pro Ústecký, Moravskoslezský a Karlovarský kraj, který navázal na Strategii hospodářské restrukturalizace tří strukturálně postižených 45

46 krajů. Jedná se o regiony, ve kterých se koncentrují problémy ekonomického, sociálního i environmentálního charakteru. Ne zcela vyjasněn byl doposud vztah mezi strategií regionálního rozvoje a strategiemi rozvoje kraje (SRK) 38. V období byl nejasný vztah například mezi typologií využívanou na centrální úrovni a typologií využívanou v jednotlivých krajích pro účely Strategie rozvoje kraje. Nesoulad byl identifikován i ve věci Zprávy o uplatňování SRR, resp. SRK. Zákon o podpoře regionálního rozvoje stanovuje pro SRR i pro všechny SRK termín zpracování Zprávy o uplatňování strategického dokumentu na polovinu programového období EU. V období byly Zprávy o uplatňování SRR a krajských strategií naplánovány na stejné období, tj Z tohoto důvodu nebylo možné, aby Zpráva o uplatňování SRR vycházela z krajských Zpráv. Vzhledem ke skutečnosti, že Zpráva o uplatňování SRR by měla vycházet z dílčích zpráv k SRK, bylo by žádoucí, aby byl termín předložení Zpráv SRK dřívější (alespoň o cca 6 měsíců) než předložení Zprávy o uplatňování SRR. Vzhledem ke skutečnosti, že SRR je dokumentem, který má ambici stanovit územní dimenzi sektorových politik, je do budoucna zapotřebí dbát na provázání SRR a sektorových koncepcí. Důsledky pro SRR: Doposud není jednoznačný vztah mezi Strategií regionálního rozvoje (SRR) a Strategiemi rozvoje krajů (SRK). To se týká například i typologie území. Nově vznikající SRR by měla jednotlivým SRK doporučit priority, které by měly být zahrnuty a dále rozpracovány. S ohledem na cíle české regionální politiky se jako vhodné jeví nové vymezení hospodářsky problémových regionů, ale také regionů s růstovým potenciálem. Systém akčního plánování v oblasti regionálního rozvoje zavedený v období by bylo vhodné udržet i do budoucna. Příležitostí by mohlo být lepší (užší) provázání akčních plánů SRR a regionálních akčních plánů SRR a krajských strategií a SRR a sektorových koncepcí. I v budoucím programovém období se předpokládá využití urbánních a venkovských integrovaných nástrojů. 6.2 Podpora regionálního rozvoje Podpora regionálního rozvoje v evropském kontextu Kohezní politika Jedním ze stěžejních zdrojů pro realizaci české regionální politiky jsou od roku 2004 evropské strukturální fondy. V letech bylo v ČR vyčerpáno 2,6 miliardy EUR, a to prostřednictvím sedmi rozvojových programů. V daném období bylo realizováno pět operačních programů, které byly určeny pro celé území ČR, s výjimkou hlavního města Prahy a dva pražské programy (Jednotný programový dokument pro Cíl 2 a Jednotný programový dokument pro Cíl 3). V období bylo v ČR vyčerpáno 26,7 miliardy EUR. Finanční prostředky byly čerpány prostřednictvím 19 operačních programů. V období bylo k dispozici 23,9 miliardy EUR. Z analýzy územního rozložení evropských fondů v období (Obrázek 79) vyplývá, že jsou alokovány spíše do ekonomicky vyspělejších území a do urbánních center. 38 Stejně tak, není vždy jasný vztah mezi SRR a sektorovými strategiemi jednotlivých resortů. 46

47 Pro účely realizace Evropských strukturálních a investičních fondů v období iniciovalo MMR vytvoření Národního dokumentu k územní dimenzi, který stanovoval, ve kterých specifických cílech operačních programů je žádoucí územní dimenzi zakomponovat. Územní dimenze je zde chápána jako možnost koncentrace prostředků ve specifických typech území. Koncentrace prostředků by přitom měla podporovat jako konkurenceschopnost, tak vyrovnávání územních disparit (ekonomických, sociálních i environmentálních). Dle analýzy Ministerstva pro místní rozvoj (2017b) jsou evropské fondy hlavním zdrojem financování kapitálových výdajů v řadě oblastí 39 v některých oblastech jejich podíl na financování překračuje 90 %. Jedná se například o kapitálové výdaje do silniční a železniční dopravy. Podíl evropských fondů na běžných výdajích je menší (zpravidla méně než 10 %), například aktivní politika zaměstnanosti je nicméně na evropských fondech do značné míry závislá - v roce 2015 pokrývaly takřka veškeré výdaje na aktivní politiku zaměstnanosti. Česko patří jednoznačně mezi země s relativně významným příspěvkem Kohezní politiky na tvorbě celkového ekonomického produktu, byť se její podíl v čase zmenšuje a lze očekávat jeho další pokles v období po roce Na základě evaluace programového období v zemích Visegradské skupiny (V4; Česko, Polsko, Slovensko, Maďarsko) bylo zjištěno, že hodnota HDP ve státech V4 byla vyšší o téměř 6 % ve srovnání s hypotetickým stavem, kdy by ve státech V4 Kohezní politika nebyla realizována. I přes nedostatky spojené s čerpáním evropských fondů bylo významného pokroku dosaženo v oblasti inovací, trhu práce, dostupnosti dopravních sítí, environmentální ochranu a posílení energetické efektivity. Evaluace nicméně prokázala, že realizace Kohezní politiky má pozitivní ekonomické dopady i pro tzv. staré členské státy (EU 15). V souvislosti s programovým obdobím došlo v Česku, stejně jako v řadě jiných členských států, ke zvýšené podpoře tzv. růstových pólů. Tento fakt byl do určité míry způsobem zavedením nového integrovaného nástroje (ITI Integrated Territorial Investments) využívaného ve většině členských států pro účely urbánního rozvoje. V českém prostředí byl tento nástroj uplatněn v sedmi metropolitních oblastech (Pražská, Brněnská, Ostravská, Plzeňská, Olomoucká, Hradecko-Pardubická a Ústecko-Chomutovská). Pro zbylá krajská města (a Mladou Boleslav) byl implementován ryze český nástroj Integrované plány rozvoje území. Integrované přístupy nebyly v období dostupné pro středně velká města (cca v rozmezí tisíc obyvatel). Ve venkovském prostoru je období realizován nástroj CLLD (Community-led Local Development, komunitně vedený místní rozvoj). Ostatní finanční mechanismy EU Od vstupu do EU, je Česko na základě dohody mezi EU a zeměmi Evropského sdružení volného obchodu příjemcem podpory od Norska, Islandu a Lichtenštejnska. Od roku 2004 byly prostřednictvím tzv. Norských fondů podpořeny projekty za více než 6 miliard Kč (MF, 2017). Finanční podpora je časově rozdělena do druhého grantového období (ČR vyhrazeno 3,6 miliardy 39 Podpora z evropských fondů je v daném finančním období nicméně omezena pouze na určité tematické investiční priority, přičemž jsou stanoveny i tzv. negativní priority, tedy oblastí, které z evropských fondů v daném období podporovat nelze v období jsou příkladem negativní priority místní komunikace jejichž podpora je (alespoň do určité míry) řešena prostřednictvím národních zdrojů. 47

48 Kč) a třetího grantového období (ČR vyhrazeno téměř 5 miliard Kč). Česko také realizuje projekty v rámci Programu švýcarsko-české spolupráce. Doposud bylo na projekty alokováno 2,3 miliardy Kč, a to například i prostřednictvím záručního programu INOSTART Vedle finančních prostředků z plynoucích do Česka prostřednictvím Kohezní politiky a norských a švýcarských fondů jsou potenciálním zdrojem pro realizaci cílů regionální politiky i tzv. komunitární programy (např. CEF, COSME, Erasmus+, H2020, nebo LIFE). Jedná se o programy přímo řízené Evropskou komisí. V rámci jednotlivých výzev probíhá soutěž mezi žadateli napříč evropskými státy, a na rozdíl od kohezní politiky nejsou finanční prostředky rozděleny jednotlivým členským státům. Některé z komunitárních programů jsou realizovány prostřednictvím finančních nástrojů (COSME). Z analýzy Ministerstva pro místní rozvoj (2016) nicméně vyplývá, že čeští žadatelé nejsou v rámci komunitárních programů příliš aktivní. Důvodem preferování evropských fondů a národních dotačních titulů může být nižší náročnost kladená na projektové žádosti, ve srovnání s komunitárními programy (MMR, 2016) Podpora regionálního rozvoje z národní úrovně Cíle a nástroje regionální politiky jsou v evropském srovnání odlišné. Tradiční dilematem regionální politiky je míra zacílení na efektivitu (efficiency) a rovnost (equity), kdy efektivita je chápána jako maximalizace přínosu určitého regionu k národnímu růstu, zatímco rovnost jako snaha o snížení meziregionálních rozdílů. Ve většině států nicméně dochází ke kombinaci obou přístupů. I česká regionální politika by se dle zákona o podpoře regionálního rozvoje měla zaměřovat na oba tyto aspekty. Regionální politiku státu lze chápat ze dvou úhlů pohledu. Explicitní regionální politika prováděna v českém prostředí MMR, disponuje poměrně omezenými finančními zdroji a cílí aktuálně spíše na malé obce (do obyvatel). Řádově větší územní dopad mají nicméně ostatní finanční mechanismy státu sektorové politiky a národní dotační tituly. Empirické studie (např. Blažek a Macešková, 2010) dokazují, že finanční prostředky investované v rámci sektorových politik mají tendenci se koncentrovat do hospodářsky nejvyspělejších regionů (v českém prostředí do Prahy) a nejsou tak v souladu se snahou o snižování regionálních rozdílů. Existují nicméně takové sektorové politiky, které v sobě mají zabudovánu určitou územní dimenzi. Jedná se například o aktivní politiku zaměstnanosti, v rámci níž jsou finanční prostředky alokovány v přímé závislosti na počtu nezaměstnaných v daném regionu. Na základě dat zjištěných při přípravě Akčních plánů SRR je celkový objem podpory poskytovaný z národních dotačních titulů odpovídá zhruba hodnotě ⅓ ½ alokace evropských fondů za rok. Z pohledu plnění cílů regionální politiky (resp. cílů SRR ) je zásadní, aby finanční prostředky z evropských i národních zdrojů, které mají zabezpečit plnění těchto cílů, měly zakotvenu územní dimenzi. Pro účely zakotvení územní dimenze v národních dotačních titulech doposud nebyl vytvořen obdobný dokument jako Národní dokument k územní dimenzi v případě kohezní politiky. Na základě mapování národních dotačních titulů pro účely Akčních plánů SRR a je přitom zřejmé, že územní dimenze je zakotvena jen u relativně malého množství národních dotačních titulů. Mezi dotační tituly zohledňující územní dimenzi patřil například finanční nástroj REVIT na podporu 48

49 malých a středních podnikatelů vyhlašovaný Ministerstvem průmyslu a obchodu, který byl realizován výhradně v Moravskoslezském kraji. Ministerstvo zdravotnictví cíleně podporovalo zdravotní péči ve venkovských/odlehlých příhraničních regionech v rámci tohoto dotačního titulu byly podporovány oblasti s omezenou dostupností zdravotní péče. Ministerstvo pro místní rozvoj podporuje demolice budov v obcích, které leží v obcích s rozšířenou působností, v nichž se nachází sociálně vyloučená lokalita. Efektivní zakomponování územní dimenze do operačních programů/národních dotačních titulů úzce souvisí s geografickým a tematickým vymezením jednotlivých typů územní dimenze. V období nebyly jednotlivé typy územní dimenze jednoznačně geograficky stanoveny. Pro účely zjištění potenciálních územních dopadů strategií, či významných projektů lze využít nástroj territorial impact assessment (TIA), který je v některých státech využíván pro ex-ante hodnocení územních dopadů. Nejrozšířenější je tento nástroj v Rakousku a v Německu. Pro účely možného budoucího uplatnění TIA v českém prostředí bylo ze strany MMR iniciováno vytvoření metodiky s názvem Hodnocení územně determinovaných projektů. Metodika byla finalizována v roce 2016 a je zaměřena především na hodnocení projektových záměrů na místní a regionální úrovni. Nastavení podpory ze strany státu (formou dotací i finančních nástrojů) by do budoucna mělo vést k plnění cílů české regionální politiky tak, jak je definuje Strategie regionálního rozvoje. Podpora by tedy například měla směřovat k zajištění dostupnosti veřejných služeb v území Podpora regionálního rozvoje z krajské úrovně Dle údajů Ministerstva financí (2017) jsou v roce 2017 očekávané příjmy krajů v hodnotě 179,4 mld. Kč, z toho daňové příjmy jsou očekávány v hodnotě 64,9 mld. Kč. Příjmy krajů jsou do větší míry než u obcí odvislé od transferů ze státního rozpočtu, a to především vzhledem ke skutečnosti, že prostřednictvím krajských rozpočtů jsou administrovány prostředky na platy učitelů školských zařízení zřizovaných kraji a obcemi (cca 85 % objemu transferů). Z tohoto důvodu je také výrazný (větší než u obcí) podíl běžných výdajů na celkových výdajích krajů (v roce 2017 předpoklad: 89 %). 40 Dle šetření prováděných pro účely akčních plánů SRR spravují kraje zhruba 400 dotačních titulů v celkové alokaci cca 5 miliard Kč ročně. Klíčovými dokumenty pro podporu regionálního rozvoje na krajské úrovni jsou Strategie rozvoje kraje. Krajům je na základě právních norem uloženo významně se podílet na řešení řady témat spojených s regionálním rozvojem. Kraje však často podporují regionální rozvoj na svém území nad rámec jim uložených povinností. Příkladem mohou být krajské dotační tituly zaměřené na podporu podnikání. Na úrovni krajů byly v roce 2014 pro účely posilnění principu partnerství zřízeny regionální stálé konference (RSK), zástupci RSK se účastní Národní stálé konference (NSK). Na těchto platformách bylo doposud diskutováno především naplňování územní dimenze v rámci programového období EU Do budoucna by bylo vhodné využít těchto platforem i pro diskuzi o budoucím směřování regionální politiky a zakotvení územní dimenze i v národních dotačních titulech. Od roku 2015 jsou ze strany RSK vytvářeny regionální akční plány. Tyto dokumenty byly využity též pro mapování absorpční kapacity v jednotlivých regionech, a to zejména pro potřeby řídicích orgánů operačních programů. 40 Jedná se odhad ze srpna

50 6.2.4 Podpora regionálního rozvoje z mikroregionální/obecní úrovně Dle údajů Ministerstva financí (2017) jsou v roce 2017 očekávané příjmy obcí v hodnotě 296,7 mld. Kč, z toho daňové příjmy jsou očekávány v hodnotě 206,7 mld. Kč. Na výdajové stránce je dlouhodobě vyšší podíl kapitálových výdajů u obcí (pro rok 2017 je očekávaný podíl kapitálových výdajů 25,5 %), než u krajů, a to především z důvodů uvedených výše 41. Dle údajů Ministerstva financí se kapitálové výdaje obcí ročně pohybují zhruba na hranici 80 miliard Kč a tvoří zpravidla % výdajů obcí. Celková výše kapitálových výdajů je ovlivněna výší čerpaných dotací. Kapitálové výdaje obcí (i krajů) se v období v souvislosti s globální ekonomickou recesí snižovaly. Investiční aktivita obcí vzrostla až v roce 2014, a to zřejmě i v souvislosti se snahou dočerpat finanční prostředky dostupné v rámci Kohezní politiky Podíl dotací (zejména evropských) na kapitálových výdajích obcí se pohybuje v průměru na úrovni 40 %. Česko patří mezi země, ve kterých dochází k poměrně častým změnám nastavení rozpočtového určení daní. Významnější novela zákona o rozpočtovém určení daní nabyla účinnosti od 1. ledna V rámci této novelizace došlo ke zvýšení podílu obcí na výnosu DPH z 20,83 % na 21,4 %. Současně došlo ke zrušení tzv. motivačního podílu 30 % z výnosu záloh na daň z příjmu fyzických osob podávajících daňové přiznání, které mají na území obce bydliště. S účinnosti od 1. ledna 2018 dochází k navýšení podílu obcí na DPH na 23,58 %, což znamená posílení daňových příjmů obcí o 9 mld. Kč. Pro úplnost je třeba dodat, že od 1. ledna 2016 došlo k navýšení podílů krajů na výnosu DPH ze 7,86 % na 8,92 %. Možnosti obcí jsou odlišné s ohledem na jejich velikost. Ve velkých městech není výjimkou podpora sofistikovaných aktivit, například pod hlavičkou smart cities. U menších měst je klíčová role města například při vytváření prostor pro podnikání a při komunikaci se stávajícími/potenciálními investory. V oblasti podpory regionálního rozvoje na mikroregionální úrovni je vhodné využívat i tzv. bottom-up přístup, který je založen na využití endogenního rozvojového potenciálu daného území (například prostřednictvím komunitně vedeného místního rozvoje). Důsledky pro SRR (kapitoly 6.1, 6.2, 6.3, 6.4): Hlavním zdrojem realizace české regionální politiky jsou od roku 2004 evropské fondy. V ČR patří jejich podíl mezi na tvorbě HDP mezi nejvyšší v EU. Také kapitálové výdaje obcí jsou do značné míry založeny na evropských fondech. V období byl kladen větší důraz na územní dimenzi vynaložených finančních prostředků v rámci EU fondů. Jako klíčové se do budoucna jeví ukotvení územní dimenze i v národních dotačních titulech tam, kde je to relevantní. Pro tyto účely by bylo vhodné lépe územně vymezit jednotlivé typy územní dimenze. Národní dotační tituly by měly jednoznačně navázány na cíle SRR. 6.3 Územně správní uspořádání a administrativní členění Problémem české veřejné správy zůstává dle Strategického rámce rozvoje veřejné správy skutečnost, že současně platí územně správní členění státu z roku 1960 a územně správní členění veřejné správy 41 Jedná se odhad ze srpna

51 z roku 1999, kdy vzniklo 14 vyšších územních samosprávných celků, 205 obcí s rozšířenou působností a 388 obcí s pověřeným obecním úřadem. Na základě usnesení vlády ze dne 28. listopadu 2016 č byla schválena preferovaná varianta územně správního členění státu, které spočívá ve zrušení krajů dle zákona č. 36/1960 Sb., o územním členění státu, ponechání územních obvodů okresů, ale zanesení správních obvodů obcí s rozšířenou působností a samosprávných krajů jako základních skladebních prvků územně správního členění státu při zachování speciálních členění. Jednou z hlavních charakteristik českého sídelního systému je velký počet malých obcí. Tento stav je významný na jedné straně vzhledem k roztříštěné veřejné správě. Jednou z možných cest pro řešení problémů plynoucích z roztříštěné sídelní struktury je spolupráce mezi obcemi. V českém prostředí jsou v případě, kdy obec nedisponuje dostatečnými personálními kapacitami pro výkon určité agendy, možným nástrojem tzv. veřejnoprávní smlouvy 42. Prostřednictvím těchto dobrovolných smluv lze delegovat příslušné úkony na jinou obec. V roce 2016 byl tento nástroj nejvíce využíván v Jihomoravském kraji, v Kraji Vysočina a v Plzeňském kraji. Údaje v zásadě korespondují s počty obcí v jednotlivých krajích. V některých evropských zemích s obdobnou sídelní strukturou je spolupráce mezi obcemi rozšířeným nástrojem. Jedná se zejména o Francii, kde je legislativně ukotveno několik možných forem spolupráce mezi obcemi, zejména Společenství obcí, Společenství aglomerací a Městská společenství všechny tyto formy spolupráce mají vlastní fiskální pravomoci a fiskální příjmy. Roztříštěná sídelní struktura je významným faktorem i v diskuzích o dostupnosti základních veřejných služeb (viz také kapitola 3.4). Zajištění základních služeb v obcích s mnoha malými částmi (zejména v Čechách, na Vysočině) je finančně náročné a často neudržitelné. V oblasti zajištění základních veřejných služeb na venkově by měla být zásadní role státu. Téma dostupnosti veřejných služeb na venkově je řešeno také prostřednictvím pracovní skupiny pod Radou vlády pro veřejnou správu. Způsobem, jak se vyrovnat s velmi vysokým počtem obcí, je v oblasti podpory regionálního rozvoje strategické plánování na území funkčních regionů, včetně metropolitních oblastí. Od roku 2014 došlo k rozvoji tohoto způsobu strategického plánování a to vzhledem k využití tzv. integrovaných nástrojů (ITI, IPRÚ, CLLD). Území metropolitních oblastí nebylo v období vymezováno jednotnou metodikou, ale dle uvážení jednotlivých metropolitních oblastí. Mezi nejčastěji používané metody patřilo využití dat o dojížďce ze Sčítání lidu, domů a bytů z roku 2011, které byly v některých případech kombinovány s dalšími indikátory. Pro vymezení Pražské metropolitní oblasti byla využita data mobilních operátorů. Regionální politika je implementována především prostřednictvím státu a krajů. Po zrušení okresních úřadů není v českém systému podpory regionálního rozvoje zakotvena mikroregionální úroveň. Ta by mohla být zastoupena například prostřednictvím obcí s rozšířenou působností. U jednotlivých aspektů regionálního rozvoje (doprava, bydlení, podpora podnikání apod.) jsou kompetence státu, krajů a obcí nastaveny odlišně. Zákonné povinnosti jednotlivých aktérů v daném tématu jsou uvedeny v příloze. 42 Veřejnoprávní smlouvy byly zavedeny v roce 2002 novelou zákona č. 128/2000 Sb. o obcích, přičemž se mělo jednat o dočasný prostředek pro řešení situace, kdy po ukončení činnosti okresních úřadů některé obce nebyly schopny v nových podmínkách zabezpečit výkon přenesené působnosti v plném rozsahu a kvalitě. 51

52 Důsledky pro SRR: Charakteristikou, která významně ovlivňuje možnosti plánování regionálního rozvoje, je rozdrobená sídelní struktura. Vzhledem k velkému množství obcí by bylo vhodné i nadále pokračovat ve strategickém plánování na bázi funkčních a metropolitních regionů. Na zvážení je posílení role obcí s rozšířenou působností v podpoře regionálního rozvoje. 6.4 Zapojení veřejnosti do rozhodovacích procesů V českých obcích a regionech je poměrně rozšířeno uplatňování principů udržitelného rozvoje na bázi mezinárodní iniciativy OSN místní Agenda 21 a postupy podle mezinárodního programu Zdravé město WHO. Uvedené nástroje se soustředí na systematický postup k udržitelnému rozvoji a kvalitě života v lokálních a regionálních podmínkách, včetně zapojování veřejnosti. Na národní úrovni vznikl v roce 2003 dobrovolný nástroj MA21 (v gesci MŽP), uznaný v roce 2006 též jako metoda zvyšování kvality veřejné správy v ÚSC (v gesci MV). Postup obcí a regionů z pohledu MA21 pravidelně hodnotí mezirezortní pracovní skupina při Radě vlády pro udržitelný rozvoj, která zařazuje uživatele do kategorií dle naplnění stanovených kritérií. Mezinárodní program Zdravé město WHO reprezentuje v Česku od roku 1994 asociace Národní síť Zdravých měst, obcí a regionů (NSZM). Asociace je zaměřena na vytváření metodických návodů, expertní spolupráci, vzdělávání pro obce a sdílení dobré praxe. Její členové jsou díky know-how a síťové spolupráci dlouhodobě úspěšní ve využívání metod kvality, strategickém řízení i zapojování veřejnosti. Nejrozšířenější platformou pro zapojení veřejnosti je MAS, neboť s pomocí metody LEADER a principu bottom-up zapojuje popsané aktéry v území, a to plošně s minimem nezapojených obcí v ČR 43. Na výběhu projektů se podílejí aktéři ze všech sektorů z daného území. Euroregiony jsou oblasti na obou stranách hranic ČR se sousedními státy, ve kterých mohou žadatelé čerpat zdroje z takzvaného fondu malých projektů z přeshraniční spolupráce. Území těchto společenství jsou vymezena katastrálním územím obcí, ale žadatelé mohou být ze všech sektorů, tedy veřejného, soukromého i neziskového. Některá česká města, případně městské části se v posledních letech pokouší zavést principy tzv. participativního rozpočtování, kdy občané rozhodují o projektech/prioritách městského rozpočtu, resp. jeho (participativní) části. Na druhou stranu, některé zahraniční studie (např. Institut Obywatelski, 2014) ukazují, že v Polsku jen jeden z deseti participativních rozpočtů splňuje kritéria pro participativní rozpočty. Jedná se například o konzultace s občany (vysvětlení celého procesu), jednoznačné definování vynaložené částky, zahrnutí celého města/městské části, právně závazný a opakující se proces, apod. 43 Zapojování veřejnosti do rozvojových a rozhodovacích procesů zejména ve venkovském prostoru probíhá i prostřednictvím spolků jako jsou např. hasiči, sportovci, rybáři a myslivci. 52

53 S výjimkou dobrovolných nástrojů je zapojování veřejnosti do rozhodovacích procesů u dokumentů nadkrajského významu zajišťováno v rámci procesu SEA (posuzování vlivu koncepcí na životní prostředí). V oblasti územního plánování je nezbytný rozsah účasti veřejnosti stanoven Aarhuskou úmluvou, jejíž principy jsou implementovány do stavebního práva. Jedná se o právo na rozumné informování, právo účastnit se v počátečním stadiu rozhodování a právo na braní v úvahu výsledku účasti veřejnosti. Důsledky pro SRR: Zapojení veřejnosti do rozhodovacích procesů je v ČR stále častější. Žádoucí je i do budoucna, mělo by nicméně splňovat minimální standardy a vést k dlouhodobé úzké komunikaci mezi vedením města/regionu a jeho občany. 53

54 7 Sídelní struktura Kapitola je zpracována v rámci dokumentu Sídelní struktura České republiky, Návrh kategorizace center osídlení ČR a vymezení hlavních vazeb center v celorepublikovém a středoevropském kontextu. Zadavatelem dokumentu je Odbor územního plánování. Dokument byl poskytnut krajům k připomínkování souběžně s analytickým podkladem. 54

55 55

56 Seznam zkratek APZ Aktivní politika zaměstnanosti CEF Společný evropský referenční rámec (Common European Framework) COSME Průběžné hodnocení programu pro konkurenceschopnost podniků a malých a středních (Competitiveness podniků of Enterprises and Small and Medium-sized Enterprises) CR cestovní ruch ČEPS Česká energetická přenosová soustava ČIŽP Česká inspekce životního prostředí ČR Česká republika ČTÚ Český telekomunikační úřad ČSÚ Český statistický úřad ČŠI Česká školní inspekce ČUS Česká unie sportu EDU Jaderná elektrárna Dukovany ENTSO-E Evropská síť provozovatelů přenosových soustav elektřiny (European Network of Transmission System Operators for Electricity) ETE Jaderná elektrárna Temelín EU Evropská unie GPN Globální produkční sítě (Global production networks) GVC Globální hodnotové řetězce (Global value chains) H2020 Horizont 2020 HDP Hrubý domácí produkt HPH Hrubá přidaná hodnota HUZ Hromadná ubytovací zařízení IDEA Institut pro demokracii a ekonomickou analýzu INKA Projekt mapování inovační kapacity IPRÚ Integrovaný plán rozvoje území ITI Integrované územní investice (Integrated Territorial Investment) IZS Integrovaný záchranný systém MD Ministerstvo dopravy MF Ministerstvo financí MMR Ministerstvo pro místní rozvoj MPO Ministerstvo průmyslu a obchodu MPSV Ministerstvo práce a sociálních věcí MSP Malé a střední podniky MV Ministerstvo vnitra MZd Ministerstvo zdravotnictví MZe Ministerstvo zemědělství MŽP Ministerstvo životního prostředí NP Národní park 56

57 NSK Národní stálá konference NUTS Nomenklatura územních statistických jednotek (Nomenclature des Unites Territoriales Statistiques) OP VaVpI Operační program Výzkum a vývoj pro inovace OPŽP Operační program Životní prostředí ORP obec s rozšířenou působností PAH polycyklické aromatické uhlovodíky POH ČR Plán odpadového hospodářství ČR PPP Partnerství veřejného a soukromého sektoru (Public Private Partnerships) PPS standard kupní síly (Purchasing Power Standard) Přf UK Přírodovědecká fakulta Univerzity Karlovy PZI přímé zahraniční investice RAP Regionální akční plán REVIT národní program podpory malých a středních podnikatelů RSK Regionální stálá konference ŘSD Ředitelství silnic a dálnic SEA posuzování vlivu koncepcí na životní prostředí SEKM Systém evidence kontaminovaných míst SFDI Státní fond dopravní infrastruktury SFŽP Státní fond životního prostředí SO ORP Správní obvod obce s rozšířenou působností SRK Strategie rozvoje kraje SRR Strategie regionálního rozvoje TEN-T Transevropská dopravní síť (Trans-European Transport Networks) TIA territorial impact assessment ÚP Úřad práce V4 Visegrádská skupina VaV věda a výzkum VŠ vysoká škola VUMOP Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy VÚPSV Výzkumný ústav práce a sociálních věcí 57

58 Použité zdroje Blažek, J., & Macešková, M. (2010). Regional analysis of public capital expenditure: To which regions is public capital expenditure channelled To rich or to poor ones? Regional Studies, 44(6), Čada, K. (2015). Analýza sociálně vyloučených lokalit v ČR. ČEPS (2017): Plán rozvoje přenosové soustavy České republiky ČSÚ (2015): Nepřímá veřejná podpora výzkumu a vývoje v České republice, 61 s. ČSÚ (2016): Tendence makroekonomického vývoje a kvality života v České republice v roce Zahraniční migrace. ČSÚ (2017): Územní přehledy o volební účasti Volby do zastupitelstev obcí ČSÚ (2017): Územní přehledy o volební účasti Volby do zastupitelstev krajů konané dne Česká školní inspekce (2017). Tematická zpráva. Vzdělávání ve středních školách s vysokou mírou neúspěšnosti žáků ve společné části maturitní zkoušky, 29 s. ČTÚ (2016): Mapování NGA Evropská komise (2016): Srovnávací přehled o dopravě v EU. Hora, Sirovátka (2012): Srovnání efektů aktivní politiky zaměstnanosti v České republice v období růstu (2007) a během první fáze krize (2009). VÚPSV, v.v.i., 61 s. Chvátal, Filip (2013): Vliv dopravní dostupnosti a obslužnosti na ekonomickou úroveň obcí v České republice INKA Inovační kapacita ČR: hlavní závěry ověřovacích analýz, Technologická agentura České republiky, 48 s. Institut plánování a rozvoje (2015): Aktualizace strategického plánu Hlavního města Prahy Analytická část. Národohospodářský ústav AV ČR (2017): Studie Institutu pro demokracii a ekonomickou analýzu. Ján Palguta: Kdo je váš starosta: volební soutěž a charakteristiky zastupitelů v ČR Institut Obywatelski (2014). Budzet partycypacyjny: Ewaluacja, 64 s. Koběluš, M. (2013): Analýza faktorů ovlivňujících úroveň dopravní obslužnosti v obcích ČR Kocourek, A., Šimanová, J. (2016): Spatial modelling of nominal and real net disposable household incomes in the districts of the czech republic. Kraft, J., Bednářová P., Kocourek A., Laboutková Š., Rozkovec, J. Šimanová, J., Šmída J. (2015). Regionální cenové hladiny v ČR teorie, metodika a praxe. 58

59 Krajské akční plány rozvoje vzdělávání. Kůsová, T. (2013): Volný čas a sociální kapitál: prostorová diferenciace spolkové aktivity v Česku. Geografie, 118, č. 4, str Marada, M., Květoň, V. (2010): Diferenciace nabídky dopravních příležitostí v českých obcích a sociogeografických mikroregionech. Ministerstvo dopravy (2013): Národní strategie rozvoje cyklistické dopravy České republiky Ministerstvo dopravy (2016a). Ročenka dopravy 2015, xx s. Ministerstvo dopravy (2016b). Koncepce letecké dopravy Ministerstvo dopravy (2017). Dopravní sektorové strategie 2. fáze aktualizace, dokument v MPŘ Ministerstvo financí (2017). Státní rozpočet 2017 v kostce, 118 s. Ministerstvo pro místní rozvoj (2014). Výsledky intervencí ze strukturálních fondů a Fondu soudržnosti dosažené v tematických oblastech v letech , 84 s. Ministerstvo pro místní rozvoj (2016a): Vstupní analýza Strategie hospodářské restrukturalizace Ústeckého, Moravskoslezského a Karlovarského kraje, 87 s. Ministerstvo pro místní rozvoj (2016b). Analýza programů EU v souvislosti s doplňkovostí s programy ESI fondů. Závěrečná zpráva, 91 s. Ministerstvo pro místní rozvoj (2017a). Východiska pozice ČR k budoucnosti politiky soudržnosti po roce Ministerstvo pro místní rozvoj (2017b). Veřejné výdaje a fondy EU, 30 s. Ministerstvo pro místní rozvoj (2017c). Územně analytické podklady pracovní verze, xx s. Ministerstvo průmyslu a obchodu (2016a). Národní akční plán pro energii z obnovitelných zdrojů, xx s. Ministerstvo průmyslu a obchodu (2016b): Národní plán rozvoje sítí nové generace, xx s. Ministerstvo průmyslu a obchodu (2016c): Zpráva o vývoji malého a středního podnikání a jeho podpoře v roce Ministerstvo životního prostředí (2014). Plán odpadového hospodářství ČR pro období , 182 s. Ministerstvo vnitra (2016). Strategický rámec rozvoje veřejné správy, 84 s. Ministerstvo vnitra (2017). Analýza dostupnosti služeb veřejné správy (včetně poštovních služeb) na venkově, 64 s. Ministerstvo zdravotnictví (2014). Zdraví 2020: Národní strategie ochrany a podpory zdraví a prevence nemocí, 118 s. 59

60 Ministerstvo zemědělství, Ministerstvo životního prostředí a Výzkumný ústav vodohospodářský T. G. Masaryka (2017): Koncepce ochrany před následky sucha pro území České republiky. MPSV (2016): Vyhodnocení průzkumu řešení bezdomovectví v obcích s rozšířenou působností, 55 s, OTE (2017): Národní energetický mix. Pileček, J., Jančák, V. (2010): Je možné měřit sociální kapitál? Analýza územní diferenciace okresů Česka. Geografie, 115, č. 1, str Ředitelství silnic a dálnic (2016). Dálnice a silnice ČR, xx s. Soukopová, J. (2016): Meziobecní spolupráce jako faktor nákladové efektivnosti a odpadové hospodářství obcí. Spurná, P. (2008): Prostorová autokorelace všudypřítomný jev při analýze prostorových dat? Úřad vlády (2015). Dopady digitalizace na trh práce v ČR a EU, 20 s. Úřad vlády (2016a): Analýza odlivů zisků: Důsledky pro českou ekonomiku a návrhy opatření. Příspěvek k debatě o udržitelnosti českého hospodářského modelu, 64 s. Úřad vlády (2016b): Analýza podpory ekonomického růstu prostřednictvím stimulace investic. Úřad vlády České republiky Odbor analýz a informací, 68 s. Úřad vlády (2016c): Globální megatrendy pro aktualizovaný Strategický rámec udržitelného rozvoje, 21s. VÚV TGM pobočka Brno: A otevřelo se nebe aneb vývoj povodňové situace v ČR od roku Citace z chystané publikace 60

61 Příloha 1 Kategorizace vyšších regionálních celků pro účely analytického hodnocení Velikostní struktura obcí v rámci Česka je analyzována v návaznosti na zpracovanou metodiku k analytické části Strategie regionálního rozvoje ČR , v níž byla navržena kategorizace vyšších regionálních celků pro účely analytického hodnocení vývoje vybraných ukazatelů. Kategorizace byla provedena na úrovni SO ORP s využitím kvantitativních dat. Pro vymezení byla použita jednoznačná statistická kritéria (počet obyvatel, hustota zalidnění, index změny počtu obyvatel), která vycházejí se ze současné odborné literatury i z aktuálně platných dokumentů. SO ORP byly kategorizovány na základě údajů za rok 2015 (Obrázek 80). Hustota zalidnění společně s podílem obyvatel žijících ve venkovských obcích (za venkovské obce považovány obce, které mají méně než 3000 obyvatel) umožňuje rozlišení tří typů v rámci statického kritéria: I. městské oblasti splněna dvě kritéria: hustota zalidnění větší než 150 obyv./km 2 a podíl obyvatel žijících ve venkovských obcích menší než 50 % II. převážně venkovské oblasti splněno právě jedno kritérium: hustota zalidnění menší než 150 obyv./km 2 nebo podíl obyvatel žijících ve venkovských obcích větší než 50 % III. významně venkovské oblasti splněna dvě kritéria: hustota zalidnění menší než 150 obyv./km 2 a podíl obyvatel žijících ve venkovských obcích větší než 50 % Index změny počtu obyvatel (pětileté období ) umožňuje rozdělit oblasti z hlediska populační dynamiky na tři základní typy v rámci dynamického kritéria: I. růstové oblasti index změny 105 % a více II. stabilizované oblasti index změny 100 % - 104,9 % III. ztrátové oblasti index změny menší než 100 % Z mapy (Obrázek 81) je patrná souvislost dynamického kritéria založeného na indexu změny počtu obyvatel s polohovým faktorem, konkrétně se suburbánními a periferními oblastmi. Výsledné počty a podíly SO ORP dle příslušnosti do jednotlivých kategorií vymezených na základě statického a dynamického kritéria pro rok 2015 jsou uveden v Tabulka 4. Kombinací statického a dynamického kritéria získáme výslednou kategorizaci SO ORP (Obrázek 82). Procentuální zastoupení obcí dle pěti velikostních kategorií (do 100 obyvatel, obyvatel, obyvatel, obyvatel a nad 2999 obyvatel) v jednotlivých kategoriích SO ORP dle dynamického kritéria je uveden na Obrázek 83. Obrázek 84 a Obrázek 85 znázorňují počet a podíl obcí dle velikostních kategorií ve výsledných navržených devíti kategoriích SO ORP. 61

62 Příloha 2 Tabulková a obrázková příloha Seznam tabulek a obrázků v příloze Tabulka 1 Hodnoty parametrů základních hledisek předběžného vyhodnocení povodňového rizika pro rozlivy s dobou opakování Q Tabulka 2 Podíl alokace Kohezní politiky na HDP státu roční průměr Tabulka 3 Kompetence státu, krajů a obcí v podpoře jednotlivých aspektů regionálního rozvoje Tabulka 4 Počty a podíly SO ORP dle jednotlivých kategorií v roce Obrázek 1 HDP v PPS na obyvatele v % průměru EU28 v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 2 Variabilita HDP na obyvatele v tis. Kč v krajích, Obrázek 3 Vývoj HDP na obyvatele v tis. Kč v krajích, Obrázek 4 Regionální cenové hladiny Obrázek 5 Celkové výdaje na vědu a výzkum v % HDP v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2009 a Obrázek 6 Variabilita výdajů na vědu a výzkum na obyvatele v Kč v krajích, Obrázek 7 Vývoj výdajů na vědu a výzkum na obyvatele v Kč v krajích, Obrázek 8 Variabilita nepřímé veřejné podpory výzkumu a vývoje na soukromý podnik v tis. Kč v krajích, Obrázek 9 Vývoj nepřímé veřejné podpory výzkumu a vývoje na soukromý podnik v tis. Kč v krajích, Obrázek 10 Variabilita hrubé měsíční mzdy v Kč dle ekonomické činnosti v krajích v letech 2005, 2010 a Obrázek 11 Čistý disponibilní důchod domácností na obyvatele v PPS v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 12 Variabilita průměrné celkové produktivity práce v tis. Kč v krajích, Obrázek 13 Vývoj průměrné celkové hrubé produktivity práce v tis. Kč v krajích, Obrázek 14 Přímé zahraniční investice na obyvatele v tis. Kč v krajích v letech 2005, 2010 a Obrázek 15 Vývoj přímých zahraničních investic na obyvatele v tis. Kč v krajích, Obrázek 16 Hrubá přidaná hodnota v běžných cenách v mil. Kč celkem a podle ekonomické činnosti v krajích v letech 2005, 2010 a Obrázek 17 Vývoj celkové hrubé přidané hodnoty v běžných cenách v mil. Kč, Obrázek 18 Podíl malých podniků na celkovém počtu ekonomických subjektů v SO ORP v letech 2005, 2010 a Obrázek 19 Podíl středních podniků na celkovém počtu ekonomických subjektů v SO ORP v letech 2005, 2010 a Obrázek 20 Vývoj počtu hostů v ubytovacích zařízeních v krajích, Obrázek 21 Rajonizace cestovního ruchu Obrázek 22 Míra nezaměstnanosti v % v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a

63 Obrázek 23 Vývoj podílu nezaměstnaných osob v krajích, Obrázek 24 Podíl nezaměstnaných osob v % v SO ORP v letech 2005, 2010 a Obrázek 25 Kategorizace SO ORP dle výsledků analýzy LISA pro podíl nezaměstnaných osob v letech 2005, 2010 a Obrázek 26 Vývoj podílu nezaměstnaných osob dle jednotlivých typů SO ORP, Obrázek 27 Vývoj podílu nezaměstnaných osob dle velikostních kategorií obcí, Obrázek 28 Vývoj počtu uchazečů na 1 volné pracovní místo v krajích, Obrázek 29 Celková míra plodnosti v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 30 Vývoj celkové míry plodnosti v českých regionech NUTS 2, Obrázek 31 Přirozený přírůstek na 1000 obyvatel v krajích v tříletých průměrech let , a Obrázek 32 Variabilita přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel v krajích, Obrázek 33 Vývoj přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel v krajích, Obrázek 34 Přirozený přírůstek na 1000 obyvatel v SO ORP v tříletých průměrech let , a Obrázek 35 Vývoj přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel dle jednotlivých typů SO ORP, Obrázek 36 Vývoj přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, Obrázek 37 Naděje dožití při narození v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 38 Vývoj naděje dožití žen při narození v krajích, Obrázek 39 Vývoj naděje dožití žen při narození dle jednotlivých typů SO ORP, Obrázek 40 Index stáří v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 41 Vývoj indexu stáří dle velikostních kategorií obcí, Obrázek 42 Kategorizace obcí dle výsledků analýzy LISA pro index stáří v letech 2006, 2010 a Obrázek 43 Vývoj podílu obyvatel bez vzdělání, se základním a nižším středním vzděláním v českých regionech NUTS 2, Obrázek 44 Podíl obyvatel bez vzdělání, se základním a nižším středním vzděláním v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 45 Vývoj podílu obyvatel s vysokoškolským vzděláním ve vybraných státech EU, Obrázek 46 Vývoj podílu obyvatel s vysokoškolským vzděláním v českých regionech NUTS 2, Obrázek 47 Podíl obyvatel s vysokoškolským vzděláním v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 48 Hrubá míra migrace v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a Obrázek 49 Saldo migrace (přírůstek stěhováním) na 1000 obyvatel v krajích v tříletých průměrech let , a Obrázek 50 Vývoj migračního salda na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, Obrázek 51 Kategorizace obcí dle výsledků analýzy LISA pro migrační saldo na 1000 obyvatel v tříletých průměrech let , a

64 Obrázek 52 Vývoj migračního obratu na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, Obrázek 53 Vývoj bytové výstavby na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, Obrázek 54 Vývoj podílu osob ohrožených chudobou ve vybraných státech EU, Obrázek 55 Vývoj podílu osob ohrožených chudobou v českých regionech NUTS 2, Obrázek 56 Vývoj podílu osob ohrožených chudobou nebo sociálním vyloučením ve vybraných státech EU, Obrázek 57 Vyplacené dávky státní sociální podpory v tis. Kč na obyvatele v krajích v letech 2006, 2010 a Obrázek 58 Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel v krajích v letech 2005, 2010 a Obrázek 59 Počet samostatných ordinací praktického lékaře pro dospělé na obyvatel v krajích v letech 2005, 2010 a Obrázek 60 Počet samostatných ordinací praktického lékaře pro děti na obyvatel v krajích v letech 2005, 2010 a Obrázek 61 Vývoj volební účasti ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR dle velikostních kategorií obcí v letech 2006, 2010 a Obrázek 62 Kategorizace obcí dle výsledků analýzy LISA pro volební účast ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v letech 2006, 2010 a Obrázek 63 Struktura využití území v krajích ČR a podíl zemědělské půdy na ploše okresu [%], Obrázek 64 Potenciální ohroženost zemědělské půdy vodní erozí vyjádřená dlouhodobým průměrným smyvem půdy G v ČR [t.ha-1.rok-1], Obrázek 65 Potenciální ohroženost zemědělské půdy větrnou erozí v ČR, Obrázek 66 Potenciální zranitelnost spodních vrstev půdy utužením na území ČR v r Obrázek 67 Potenciální zranitelnost půd acidifikací Obrázek 68 Zranitelnost území vůči meteorologickému suchu (rozdíl ročního úhrnu srážek a potenciální evapotranspirace) Obrázek 69 Hodnocení zranitelnosti území ČR z hlediska výskytu zemědělského sucha Obrázek 70 Povodí nejvíce ohrožených hydrologickým suchem (zjednodušený obrázek) Obrázek 71 Regionalizace zranitelnosti hydrogeologických rajonů vůči suchu stanovená podle velikosti průměrného základního odtoku za období Obrázek 72 Jakost vody v tocích ČR, Obrázek 73 Oblasti s významnými povodňovými úseky Obrázek 74 Oblasti ČR s min. jedním překročeným imisním limitem (např. PM10, PM2,5, včetně ultrajemných částic frakce menší než 0,1 μm) pro ochranu lidského zdraví (bez zahrnutí přízemního ozonu), Obrázek 75 Druhová skladba lesů v krajích ČR [%], Obrázek 76 Celková produkce odpadů, celková produkce ostatních a nebezpečných odpadů v územním členění na kraje v r Obrázek 77 Celková produkce komunálních odpadů, celková produkce směsného komunálního odpadu v územním členění na kraje v r. 2015) Obrázek 78 Rozmístění lokalit starých ekologických zátěží s prioritou pro průzkum a pro sanaci evidovaných v SEKM v ČR, Obrázek 79 Územní rozložení finančních prostředků alokovaných prostřednictvím evropských fondů v období

65 Obrázek 80 Kategorizace SO ORP na základě hustoty zalidnění a podílu obyvatel žijících ve venkovských obcích, rok Obrázek 81 Kategorizace SO ORP na základě indexu změny počtu obyvatel mezi roky 2010 a Obrázek 82 Kategorizace SO ORP na základě statického a dynamického kritéria v roce Obrázek 83 Podíl obcí dle velikostních kategorií v kategoriích SO ORP dle dynamického kritéria Obrázek 84 Počet obcí dle velikostních kategorií v navržených devíti kategoriích SO ORP Obrázek 85 Podíl obcí dve velikostních kategorií v navržených devíti kategoriích SO ORP

66 Tabulka 1 Hodnoty parametrů základních hledisek předběžného vyhodnocení povodňového rizika pro rozlivy s dobou opakování Q 100 Trvalé osoby bydlící Komunikace [km] Zastavěné [ha] plochy Hodnota [mil. Kč] Celkem za ČR Celkem v obcích dotčených rozlivem Q 100 Dotčeno rozlivem Q Podíl v dotčených obcích [%] 4,64 4,47 8,10 7,36 majetku Zdroj: VÚV TGM pobočka Brno: A otevřelo se nebe aneb vývoj povodňové situace v ČR od roku Citace z chystané publikace. Tabulka 2 Podíl alokace Kohezní politiky na HDP státu roční průměr Podíl alokace Kohezní politiky na HDP státu roční průměr ,5 4 % Maďarsko 3 3,5 % Estonsko, Litva, Lotyšsko Lotyšsko 2,5 3 % Bulharsko, Polsko Bulharsko, Chorvatsko, Estonsko, Maďarsko, Litva, Polsko, Slovensko 2 2,5 % Česko, Rumunsko, Slovensko Rumunsko 1,5 2 % Malta, Portugalsko, Slovinsko Česko, Portugalsko 1 1,5 % Řecko Řecko, Malta, Slovinsko 0,5 1 % Kypr 0,1 0,5 % Finsko, Francie, Německo, Itálie, Španělsko Kypr, Finsko, Francie, Itálie, Španělsko méně než 0,1 % Rakousko, Belgie, Dánsko, Irsko, Lucembursko, Nizozemsko, Švédsko, Velká Británie Rakousko, Belgie, Dánsko, Německo, Irsko, Lucembursko, Nizozemsko, Švédsko, Velká Británie Zdroj: European Policies Research Centre, Paper No

67 Tabulka 3 Kompetence státu, krajů a obcí v podpoře jednotlivých aspektů regionálního rozvoje Červeně označené položky označují dokumenty, jejichž zpracování je krajům/obcím zákonem uloženo. Černě označené položky představují kompetence/povinnosti/možnosti státu, krajů a obcí, které jsou jim uloženy příslušnou právní normou. Téma Regionální rozvoj Územní plánování Gestor - stát Stát Zákonem svěřené kompetence/povinnosti/možnosti Kraje Obce MMR MMR zpracovává Kraje zpracovávají Zastupitelstvu obce Strategii regionálního rozvoje (SRR) Strategii územního obvodu kraje je vyhrazeno schvalovat s platností pro programové období s platností pro programové program rozvoje obce. Evropské unie. období Evropské unie. SRR určuje zaměření a Strategie rozvoje cíle regionálního rozvoje, zejména územního obvodu kraje určuje ve s ohledem na dynamický a stanoveném období zaměření a vyvážený rozvoj státu a jeho cíle rozvoje kraje zejména s jednotlivých regionů, a stanoví ohledem na dynamický a základní podmínky pro naplňování vyvážený rozvoj kraje a těchto cílů. jednotlivých částí jeho území a stanoví základní podmínky pro naplňování těchto cílů. MMR Politika územního rozvoje (pořizuje MMR pro celé území republiky a schvaluje ji vláda, je závazná pro pořizování a vydávání zásad územního rozvoje, územních plánů, regulačních plánů a pro rozhodování v území) Doprava MD Plán dopravní obslužnosti Stát prostřednictvím své organizační složky zajišťuje dopravné obslužnost veřejnými službami v přepravě cestujících veřejnou drážní osobní dopravou vlaky celostátní dopravy, které mají nadregionální nebo mezinárodní Zásady územního rozvoje Územně analytické podklady (krajský úřad pořizuje územně analytické podklady pro území kraje v podrobnosti a rozsahu nezbytném pro pořizování zásad územního rozvoje) Kraje ve své samostatné působnosti stanoví rozsah dopravní obslužnosti a zajišťují dopravní obslužnost veřejnými službami v přepravě cestujících veřejnou drážní osobní dopravou a veřejnou linkovou dopravou a jejich propojením. Územní plán Regulační plán Územně analytické podklady (zpracovávají úřady územního plánování tj. obecní úřady s rozšířenou působností pro svůj správní obvod v podrobnosti a rozsahu nezbytném pro pořizování územních plánů a regulačních plánů. Obce ve své samostatné působnosti stanoví rozsah dopravní obslužnosti a zajišťují dopravní obslužnost veřejnými službami v přepravě cestujících veřejnou drážní osobní Právní úprava Zákon č. 248/2000 Sb. (Zákon o podpoře regionálního rozvoje). Zákon č. 128/2000 Sb. (Zákon o obcích). Zákon č. 183/2006 Sb. (Zákon o územním plánování a stavebním řádu). Zákon č. 13/1997 Sb. (Zákon o pozemních komunikacích). Zákon č. 194/2010 Sb. (Zákon o veřejných službách v přepravě cestujících a o změně dalších zákonů). 67

68 Téma Gestor - Zákonem svěřené kompetence/povinnosti/možnosti stát Stát Kraje Obce charakter. Plán dopravní Správa dálnic a silnic I. obslužnosti kraje třídy Správa silnic II. a III. třídy komunikací Školství MŠMT Dlouhodobý záměr Dlouhodobý záměr vzdělávání a rozvoje vzdělávací vzdělávání a rozvoje vzdělávací soustavy ČR soustavy v kraji Veřejné vysoké školy se Kraj zřizuje střední školy zřizují a zrušují zákonem v souladu jako školské právnické osoby se Zákonem o vysokých školách. nebo příspěvkové organizace podle zvláštního právního předpisu. Sociální služby Věda výzkum a MPSV Řídí a kontroluje výkon státní správy v oblasti sociálních služeb, včetně činností sociální práce v oblasti sociálních služeb. Zpracovává národní strategii rozvoje sociálních služeb, sleduje a vyhodnocuje její plnění a ve spolupráci s kraji určuje parametry dostupnosti sociálních služeb. Ministerstvo může zřídit zařízení sociálních služeb jako státní příspěvkovou organizaci. MŠMT/ Úřad vlády MŠMT odpovídá za: Mezinárodní spolupráci České republiky ve výzkumu a Na území svého správního obvodu koordinuje poskytování sociálních služeb. Zpracovává střednědobý plán rozvoje sociálních služeb ve spolupráci s obcemi na území kraje. Informuje ministerstvo o plnění plánů rozvoje sociálních služeb. Zajišťuje dostupnost poskytování sociálních služeb na svém území v souladu se střednědobým plánem rozvoje sociálních služeb. Určuje síť sociálních služeb na území kraje; přitom přihlíží k informacím obcí. Strategie inteligentní specializace obsahuje 14 regionálních strategií ve formě 68 dopravou a veřejnou linkovou dopravou a jejich propojením. Správa místních Kraj, obec a dobrovolný svazek obcí, jehož předmětem činnosti jsou úkoly v oblasti školství, zřizuje školy a školská zařízení jako školské právnické osoby nebo příspěvkové organizace podle zvláštního právního předpisu Mohou zřizovat zařízení sociálních služeb. Mohou vytvářet střednědobé plány sociálních služeb. Je jim uloženo zjišťovat potřeby poskytování sociálních služeb osobám nebo skupinám na svém území. Je jim uloženo zabezpečovat dostupnost informací o možnostech a způsobech poskytování sociálních služeb na svém území. Je jim uloženo spolupracovat s krajem při přípravě střednědobého plánu sociálních služeb. Právní úprava Zákon č. 111/1998 Sb. (Zákon o vysokých školách) Zákon č. 561/2004 Sb. (Školský zákon) Zákon č. 108/2006 Sb. (Zákon o sociálních službách) Zákon č. 130/2002 Sb. (Zákon o podpoře výzkumu, experimentálního vývoje a inovací)

69 Téma Gestor - stát Zákonem svěřené kompetence/povinnosti/možnosti Stát Kraje Obce vývoji, včetně jednání s orgány a tzv. regionálních příloh pro institucemi Evropských jednotlivé kraje ČR. V každém společenství a jednotlivých států kraji je ustanovena krajská Evropských společenství s koordinační platforma pro RIS3 působností pro výzkum a vývoj a strategii pro sdružení klíčových včetně užití prostředků na výzkum regionálních aktérů. a vývoj z fondů Evropské unie. Koncepci podpory velké infrastruktury. Specifický vysokoškolský výzkum. Výkon správní funkce ústředního správního úřadu pro výzkum a vývoj. Usnesením vlády č. 1028/2014 byl místopředseda vlády pro vědu, výzkum a inovace pověřen převzetím řízením Strategie inteligentní specializace Kraj zodpovídá za organizaci a zajištění lékařské pohotovostní služby, lékárenské pohotovostní služby a pohotovostní služby v oboru zubní lékařství. Krajské hygienické stanice zpracovávají ve spolupráci s krajem a složkami Zdravotnictví MZd Ministerstvo zdravotnictví vykonává zřizovatelskou funkci vůči fakultním nemocnicím. Životní prostředí MŽP MŽP zpracovává ve spolupráci s příslušným krajským úřadem nebo obecním úřadem pro integrovaného záchranného systému pandemický plán kraje, který stanoví opatření směřující k redukci dopadů pandemie infekčního onemocnění pro obyvatelstvo kraje. Kraje zpracovávají ve spolupráci s Ministerstvem životního prostředí prognózy, 69 Právní úprava Nařízení Evropského parlamentu a Rady č. 1303/2013 Návrh nařízení Evropského parlamentu a Rady _policy/sources/docoffic/offi cial/regulation/pdf/2014/pro posals/regulation/general/ge neral_proposal_cs.pdf Usnesení vlády č. 1028/2014 o Národní výzkumné a inovační strategii pro inteligentní specializaci České republiky Zákon č. 372/2011 Sb. (Zákon o zdravotních službách) Zákon č. 258/2000 Sb., (Zákon o ochraně veřejného zdraví) Zákon č. 201/2012 Sb. (Zákon o ochraně ovzduší)

70 Téma Gestor - stát Zákonem svěřené kompetence/povinnosti/možnosti Stát Kraje Obce danou zónu nebo aglomeraci (v níž koncepce a strategie ochrany byly překročeny imisní limity) přírody ve své územní program zlepšování kvality ovzduší. působnosti, nejde-li o národní MŽP dále podle zákona č. park nebo chráněnou krajinnou 254/2001 Sb. pověřuje, zřizuje oblast, národní přírodní rezervaci, nebo zakládá správce povodí, jež národní přírodní památku a zjišťují a hodnotí stav povrchových ochranná pásma těchto zvláště a podzemních vod chráněných území anebo o vojenské újezdy. Kultura MK MK zpracovává: Koncepci památkové péče Státní kulturní politiku ČR Koncepci rozvoje muzejnictví Podpora podnikání MPO Agentura pro podporu podnikání a investic CzechInvest: poskytuje podporu malým a středním podnikatelům poskytuje podporu podnikatelům na základě programů schválených vládou podle zvláštního zákona plní funkci určené organizace při poskytování investičních pobídek dle zvláštního zákona plní další úkoly v oblasti podpory podnikání Agentura pro podnikání a inovace: vykonává činnost zprostředkujícího subjektu po poskytování podpory podnikatelům z finančních prostředků EU V rámci Koncepce památkové péče a Koncepce rozvoje muzejnictví je hejtmanům doporučeno, aby se s Koncepcí seznámili a využili ji při zpracování vlastních dokumentů a naplňování vlastních záměrů vyjadřuje souhlas s investiční pobídkou, pokud je v jeho vlastnictví pozemek, na kterém bude realizována investiční akce vyjadřuje souhlas s investiční pobídkou, pokud je v jeho vlastnictví pozemek, na kterém bude realizována investiční akce Právní úprava Zákon č. 114/1992 Sb. (Zákon České národní rady o ochraně přírody a krajiny) Zákon č. 254/2001 Sb. (Zákon o vodách a o změně některých zákonů) Zákon č. 185/2001 Sb. (Zákon o odpadech a o změně některých dalších zákonů) Zákon č. 203/2006 Sb. (Zákon o některých druzích podpory kultury) Zákon č. 47/2002 Sb. (Zákon o podpoře malého a středního podnikání) Zákon č. 72/2000 Sb. (Zákon o investičních pobídkách) Zákon č. 2/1969 Sb. (Zákon o o zřízení ministerstev a jiných ústř. orgánů státní správy ČR) MPO je podle zákona č. 2/

71 Téma Gestor - stát Zákonem svěřené kompetence/povinnosti/možnosti Stát Kraje Obce Sb. ústředním orgánem st. správy pro průmyslový výzkum, rozvoj techniky a technologií Sport MŠMT MŠMT: (a) vypracovává návrh plánu státní politiky ve sportu a předkládá jej vládě ke schválení, (b) koordinuje uskutečňování vládou schváleného plánu, (c) zabezpečuje finanční podporu sportu ze státního rozpočtu Brownfields MŽP/ MZe Kompetenci u silně kontaminovaný ch míst mají podle zákonů č. 254/2001 Sb. o vodách a 185/2001 a o odpadech a dále podle směrnice 2000/60/ES Evropského parlamentu a Rady pro činnost Kraje ve své samostatné působnosti vytvářejí podmínky pro sport, zejména: (a) zabezpečují rozvoj sportu pro všechny a přípravu sportovních talentů, včetně zdravotně postižených občanů, (b) zajišťují výstavbu, rekonstrukce, udržování a provozování svých sportovních zařízení (c) zabezpečují finanční podporu sportu ze svého rozpočtu, (d) zpracovávají plán rozvoje sportu v kraji a zajišťují jeho provádění Obce ve své samostatné působnosti vytvářejí podmínky pro sport, zejména: (a) zabezpečují rozvoj sportu pro všechny, zejména mládež, (b) zabezpečují přípravu sportovních talentů, včetně zdravotně postižených občanů, (c) zajištují výstavbu, rekonstrukce, udržování a provozování svých sportovních zařízení a poskytují je pro sportovní činnost občanů, (d) kontrolují účelné využívání svých sportovních zařízení, (e) zabezpečují finanční podporu sportu ze svého rozpočtu Obec zpracovává v samostatné působnosti pro své území plán rozvoje sportu v obci a zajišťuje jeho provádění. Podle rozhodnutí Evropského parlamentu a Rady č. 1386/2013/EU se v prioritním cíli č. 8 pro posílení udržitelnosti měst a Nařízení Evropského parlamentu a Právní úprava Zákon č. 115/2000 Sb. (Zákon o podpoře sportu) Zákon č. 254/2001 Sb. (Zákon o vodách a o změně některých zákonů) Zákon č. 185/2001 Sb. (Zákon o odpadech a o změně některých dalších zákonů) 71

72 Téma Cestovní ruch Gestor - stát Zákonem svěřené kompetence/povinnosti/možnosti Stát Kraje Obce Společenství v oblasti vodní politiky členských států v působnosti MŽP a MZe. Bydlení MMR MMR má v působnosti Státní fond rozvoje bydlení, jehož veřejným posláním je podporovat rozvoj bydlení v ČR v souladu s koncepcí schválenou vládou ČR. Vláda podle zákona č. 378/2005 rozhoduje o částce použité pro výpočet dotace a úvěru pro bytová družstva, postupu a podrobnosti při splácení úvěru. Výše finančních částek je určena podle obvyklé úrovně nákladů na výstavbu bytů a předpokládané finanční účasti členů bytového družstva Energetika MPO MPO: zpracovává Státní energetickou koncepci, Kraje a hlavní město Praha jsou povinni přijmout na vlastní náklady Územní Rady č. 1301/2013 podporuje EFRR jako jednu z investičních priorit přijímání opatřením ke zlepšování městského prostředí, regeneraci a dekontaminaci brownfields. Územní energetickou koncepci může přijmout obec nebo městská část Právní úprava Směrnice 2000/60/ES Evropského parlamentu a Rady Rozhodnutí Evropského parlamentu a Rady č. 1386/2013/EU o všeobecném akčním programu Unie pro životní prostředí na období do roku 2020 Nařízení Evropského parlamentu a Rady č. 1301/2 013 o Evropském fondu pro regionální rozvoj, o zvláštních ustanoveních týkajících se cíle Investice pro růst a zaměstnanost a o zrušení nařízení (ES) č. 1080/2006 Oblast podpory cestovního ruchu není ukotvena žádnou právní normou. Zákon č. 211/2000 Sb. (Zákon o Státním fondu rozvoje bydlení) Zákon č. 378/2005 Sb. (Zákon o podpoře výstavby družstevních bytů) Zákon č. 406/2000 Sb. (Zákon o hospodaření energií) 72

73 Téma Gestor - stát Zákonem svěřené kompetence/povinnosti/možnosti Stát Kraje Obce energetickou koncepci, jejíž návrh posuzuje před jejím vydáním MPO, zda splňuje požadavky zákona a zda-li je v souladu se státní energetickou koncepcí kterou schvaluje vláda na období 25 let hlavního města Prahy pro svůj územní obvod. Územní energetická koncepce zpřesňuje a rozvíjí cíle státní energetické koncepce, určuje strategii pro naplňování a stanoví cíle a zásady nakládání s energií na územní kraje, hl. m. Prahy, jeho městských částí nebo obce. Zdroje: Zákonné úpravy uvedené ve sloupci právní úprava, strategické mapy krajů. Právní úprava 73

74 Tabulka 4 Počty a podíly SO ORP dle jednotlivých kategorií v roce 2015 Kritérium Typ SO ORP 2015 městský 49 (24 %) statické převážně venkovský 80 (39 %) významně venkovský 77 (37 %) růstový 13 (6 %) dynamické stabilizovaný 67 (33 %) ztrátový 126 (61 %) Zdroj: ČSÚ, vlastní výpočty 74

75 Obrázek 1 HDP v PPS na obyvatele v % průměru EU28 v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2015 Zdroj: Eurostat (tabulka nama_10r_2gdp), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 75

76 hrubý domácí produkt na obyvatele v tis. Kč Obrázek 2 Variabilita HDP na obyvatele v tis. Kč v krajích, Zdroj: ČSÚ (Regionální účty), vlastní zpracování Obrázek 3 Vývoj HDP na obyvatele v tis. Kč v krajích, HP JM PL ST ZL KH JC MS VY PA OL LB US KA kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ (Regionální účty), vlastní zpracování 76

77 Obrázek 4 Regionální cenové hladiny Zdroj: Technická univerzita v Liberci, Ekonomická fakulta 77

78 Obrázek 5 Celkové výdaje na vědu a výzkum v % HDP v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2009 a 2013 Poznámka: Údaje za Rakousko pro rok 2005 odpovídají z důvodu nedostupnosti roku Zdroj: Eurostat (tabulka nama_10r_2gdp), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 78

79 výdaje na vědu a výzkum na obyvatele v Kč Obrázek 6 Variabilita výdajů na vědu a výzkum na obyvatele v Kč v krajích, Zdroj: ČSÚ (Veřejná databáze, Regionální účty), vlastní zpracování Obrázek 7 Vývoj výdajů na vědu a výzkum na obyvatele v Kč v krajích, HP JM PL ST LB PA OL ZL MS JC KH VY US KA kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ (Veřejná databáze, Regionální účty), vlastní zpracování 79

80 nepřímá veřejná podpora VaV na soukromý podnik v tis. Kč Obrázek 8 Variabilita nepřímé veřejné podpory výzkumu a vývoje na soukromý podnik v tis. Kč v krajích, Zdroj: ČSÚ (Nepřímá veřejná podpora výzkumu a vývoje v České republice), vlastní zpracování Obrázek 9 Vývoj nepřímé veřejné podpory výzkumu a vývoje na soukromý podnik v tis. Kč v krajích, ST PL LB HP VY PA MS JM ZL KA KH OL US JC kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ (Nepřímá veřejná podpora výzkumu a vývoje v České republice), vlastní zpracování 80

81 Obrázek 10 Variabilita hrubé měsíční mzdy v Kč dle ekonomické činnosti v krajích v letech 2005, 2010 a 2015 Zdroj: ČSÚ (Časové řady základních ukazatelů statistiky práce), vlastní zpracování 81

82 Obrázek 11 Čistý disponibilní důchod domácností na obyvatele v PPS v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2013 Zdroj: Eurostat (tabulka nama_10r_2hhinc), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 82

83 průměrná celková produktivita práce v tis. Kč Obrázek 12 Variabilita průměrné celkové produktivity práce v tis. Kč v krajích, Zdroj: ČSÚ (Regionální účty), vlastní zpracování Obrázek 13 Vývoj průměrné celkové hrubé produktivity práce v tis. Kč v krajích, HP ST JM KH PL US MS ZL JC VY LB OL PA KA kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ (Regionální účty), vlastní zpracování 83

84 přímé zahraniční investice na obyvatele v tis. Kč Obrázek 14 Přímé zahraniční investice na obyvatele v tis. Kč v krajích v letech 2005, 2010 a 2015 Zdroj: ČNB (Statistika platební bilance), ČSÚ (Veřejná databáze), ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 15 Vývoj přímých zahraničních investic na obyvatele v tis. Kč v krajích, ST PL MS JC LB JM VY KH ZL US PA KA OL kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Hlavní město Praha není znázorněno, protože dosahuje extrémně vysokých hodnot přímých zahraničních investic na obyvatele v porovnání s ostatními kraji (od roku 2005 do roku 2015 hodnoty 681, 748, 877, 955, 954, 1002, 1015, 1114, 1146, 1209 a 1312, index změny mezi lety byl 147, mezi lety ). Zdroj: ČNB (Statistika platební bilance), ČSÚ (Veřejná databáze), vlastní zpracování 84

85 celková hrubá přidaná hodnota v běžných cenách v mil. Kč Obrázek 16 Hrubá přidaná hodnota v běžných cenách v mil. Kč celkem a podle ekonomické činnosti v krajích v letech 2005, 2010 a 2015 Zdroj: ČSÚ (Regionální účty), ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 17 Vývoj celkové hrubé přidané hodnoty v běžných cenách v mil. Kč, HP ST JM MS US PL JC ZL OL KH PA VY LB KA kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ (Regionální účty), vlastní zpracování 85

86 Obrázek 18 Podíl malých podniků na celkovém počtu ekonomických subjektů v SO ORP v letech 2005, 2010 a 2015 Poznámka: Pro rok 2005 je pro Prahu znázorněna hodnota z roku Zdroj: ČSÚ (Registr ekonomických subjektů), ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 19 Podíl středních podniků na celkovém počtu ekonomických subjektů v SO ORP v letech 2005, 2010 a 2015 Poznámka: Pro rok 2005 je pro Prahu znázorněna hodnota z roku Zdroj: ČSÚ (Registr ekonomických subjektů), ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 86

87 počet hostů v ubytovacích zařízeních Obrázek 20 Vývoj počtu hostů v ubytovacích zařízeních v krajích, HP JM JC KH KA ST LB MS ZL PL OL US VY PA kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ, MMR, vlastní zpracování Obrázek 21 Rajonizace cestovního ruchu Zdroj: Institut cestovního ruchu Masarykovy univerzity. 87

88 podíl nezaměstnaných osob v % Obrázek 22 Míra nezaměstnanosti v % v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2016 Zdroj: Eurostat (tabulka lfst_r_lfu3rt), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 23 Vývoj podílu nezaměstnaných osob v krajích, PL HP KH PA JC ST ZL VY LB OL KA JM MS US kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: MPSV Úřad práce, vlastní výpočty a zpracování 88

89 Obrázek 24 Podíl nezaměstnaných osob v % v SO ORP v letech 2005, 2010 a 2016 Poznámka: Podíl nezaměstnaných osob v % je definován jako podíl dosažitelných uchazečů o zaměstnání evidovaných na úřadech práce k celkovému počtu obyvatel ve věku let. Zdroj: MPSV Úřad práce, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 89

90 Obrázek 25 Kategorizace SO ORP dle výsledků analýzy LISA pro podíl nezaměstnaných osob v letech 2005, 2010 a 2016 Poznámka: Podíl nezaměstnaných osob v % je definován jako podíl dosažitelných uchazečů o zaměstnání evidovaných na úřadech práce k celkovému počtu obyvatel ve věku let. Zdroj: MPSV Úřad práce, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 90

91 podíl nezaměstnaných osob v % podíl nezaměstnaných osob v % Obrázek 26 Vývoj podílu nezaměstnaných osob dle jednotlivých typů SO ORP, rok městský, ztrátový převážně venkovský, ztrátový významně venkovský, ztrátový významně venkovský, růstový významně venkovský, stabilizovaný městský, stabilizovaný převážně venkovský, stabilizovaný převážně venkovský, růstový městský, růstový Poznámka: Podíl nezaměstnaných osob v % je definován jako podíl dosažitelných uchazečů o zaměstnání evidovaných na úřadech práce k celkovému počtu obyvatel ve věku let. Podíly nezaměstnaných osob v jednotlivých typech SO ORP byly vypočteny na základě údajů za obce. Zdroj: MPSV Úřad práce, vlastní výpočet a zpracování Obrázek 27 Vývoj podílu nezaměstnaných osob dle velikostních kategorií obcí, ,0 7,5 7,0 6,5 6,0 5,5 5,0 4,5 počet obyvatel v obcích více než 2999 méně než ,0 3, rok Poznámka: Podíl nezaměstnaných osob v % je definován jako podíl dosažitelných uchazečů o zaměstnání evidovaných na úřadech práce k celkovému počtu obyvatel ve věku let. Zdroj: MPSV Úřad práce, vlastní výpočet a zpracování 91

92 počet uchazečů na 1 volné pracovní místo Obrázek 28 Vývoj počtu uchazečů na 1 volné pracovní místo v krajích, HP PL PA JC ST KH LB ZL KA VY OL JM US MS kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ (Regionální časové řady), vlastní zpracování 92

93 celková míra plodnosti Obrázek 29 Celková míra plodnosti v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2015 Zdroj: Eurostat (tabulka demo_r_find2), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 30 Vývoj celkové míry plodnosti v českých regionech NUTS 2, ,70 1,65 1,60 1,55 Střední Čechy Severovýchd Jihovýchod 1,50 1,45 1,40 1,35 1,30 1,25 1, rok Zdroj: Eurostat (tabulka demo_r_find2), vlastní zpracování Jihozápad Severozápad Střední Morava Moravskoslezsk o Praha 93

94 Obrázek 31 Přirozený přírůstek na 1000 obyvatel v krajích v tříletých průměrech let , a Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 32 Variabilita přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel v krajích, Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočty a zpracování 94

95 přirozený přírůstek na 1000 obyvatel Obrázek 33 Vývoj přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel v krajích, ,0 2, ,0 1,5 1,0 0,5 0,0-0,5-1,0-1,5-2,0-2,5 KA MS US OL PL ZL JC KH PA LB VY JM ST HP kraj Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočty a zpracování Obrázek 34 Přirozený přírůstek na 1000 obyvatel v SO ORP v tříletých průměrech let , a Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 95

96 přirozený přírůstek na 1000 obyvatel přirozený přírůstek na 1000 obyvatel Obrázek 35 Vývoj přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel dle jednotlivých typů SO ORP, rok městský, růstový převážně venkovský, růstový významně venkovský, růstový městský, stabilizovaný převážně venkovský, stabilizovaný významně venkovský, stabilizovaný převážně venkovský, ztrátový významně venkovský, ztrátový městský, ztrátový Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočet a zpracování Obrázek 36 Vývoj přirozeného přírůstku na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, počet obyvatel v obcích více než méně než rok Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočet a zpracování 96

97 Obrázek 37 Naděje dožití při narození v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2015 Zdroj: Eurostat (tabulka demo_r_mlifexp), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 97

98 naděje dožití žen při narození Obrázek 38 Vývoj naděje dožití žen při narození v krajích, HP VY JM PA OL KH ZL JC LB ST PL MS KA US kraj Poznámka: Popisky dat odpovídají indexu změny mezi lety a Zdroj: ČSÚ Úmrtnostní tabulky, vlastní výpočty a zpracování 98

99 naděje dožití žen při narození Obrázek 39 Vývoj naděje dožití žen při narození dle jednotlivých typů SO ORP, ,5 82,0 81,5 81,0 80,5 80,0 79,5 79,0 78,5 78, rok městský, stabilizovaný převážně venkovský, růstový převážně venkovský, ztrátový převážně venkovský, stabilizovaný významně venkovský, ztrátový významně venkovský, stabilizovaný městský, ztrátový městský, růstový významně venkovský, růstový 99

100 Obrázek 40 Index stáří v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2016 Zdroj: Eurostat (tabulka demo_r_pjangroup), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 100

101 indext stáří Obrázek 41 Vývoj indexu stáří dle velikostních kategorií obcí, počet obyvatel v obcích méně než 100 více než rok Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočet a zpracování 101

102 Obrázek 42 Kategorizace obcí dle výsledků analýzy LISA pro index stáří v letech 2006, 2010 a 2015 Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 102

103 podíl obyvatel bez vzdělání, se základním a nižším středním vzděláním Obrázek 43 Vývoj podílu obyvatel bez vzdělání, se základním a nižším středním vzděláním v českých regionech NUTS 2, Severozápad 14 Moravskoslezsko 12 Severovýchd 10 Jihozápad 8 Střední Morava 6 Střední Čechy rok Jihovýchod Praha Poznámka: Jedná se o podíl na obyvatelstvu ve věku let. Zdroj: Eurostat (tabulka edat_lfse_04), vlastní zpracování 103

104 Obrázek 44 Podíl obyvatel bez vzdělání, se základním a nižším středním vzděláním v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2016 Poznámka: Jedná se o podíl na obyvatelstvu ve věku let. Zdroj: Eurostat (tabulka edat_lfse_04), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 104

105 podíl obyvatel s vysokoškolským vzděláním podíl obyvatel s vysokoškolským vzděláním Obrázek 45 Vývoj podílu obyvatel s vysokoškolským vzděláním ve vybraných státech EU, Litva Estonsko Lotyšsko Rakousko ,0 22,2 21,5 20,5 19,3 18,2 16,8 15,5 14,5 13,1 13,5 13, rok Slovinsko Polsko Německo Maďarsko Česko Slovensko Poznámka: Jedná se o podíl na obyvatelstvu ve věku let. Nárůst podílu obyvatel s vysokoškolským vzděláním v Rakousku mezi lety 2013 a 2014 je dán změnou metodiky, kdy došlo k rozdílnému zařazení obyvatel do kategorií Upper secondary and post-secondary non-tertiary education (levels 3 and 4) a Tertiary education (levels 5-8). Zdroj: Eurostat (tabulka edat_lfse_04), vlastní zpracování Obrázek 46 Vývoj podílu obyvatel s vysokoškolským vzděláním v českých regionech NUTS 2, Praha Jihovýchod Střední Čechy Moravskoslezsko Jihozápad Střední Morava Severovýchd rok Severozápad Poznámka: Jedná se o podíl na obyvatelstvu ve věku let. Zdroj: Eurostat (tabulka edat_lfse_04), vlastní zpracování 105

106 Obrázek 47 Podíl obyvatel s vysokoškolským vzděláním v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2016 Poznámka: Jedná se o podíl na obyvatelstvu ve věku let. Zdroj: Eurostat (tabulka edat_lfse_04), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 106

107 Obrázek 48 Hrubá míra migrace v regionech NUTS 2 ve střední Evropě v letech 2005, 2010 a 2015 Zdroj: Eurostat (tabulka demo_r_gind3), EuroGeographics pro administrativní hranice, vlastní zpracování 107

108 migrační saldo na 1000 obyvatel Obrázek 49 Saldo migrace (přírůstek stěhováním) na 1000 obyvatel v krajích v tříletých průměrech let , a Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 50 Vývoj migračního salda na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, počet obyvatel v obcích méně než 100 více než rok Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočet a zpracování 108

109 Obrázek 51 Kategorizace obcí dle výsledků analýzy LISA pro migrační saldo na 1000 obyvatel v tříletých průměrech let , a Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 109

110 počet nově postavených bytů na 1000 obyvatel migrační obrat na 1000 obyvatel Obrázek 52 Vývoj migračního obratu na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, počet obyvatel v obcích méně než více než rok Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočet a zpracování Obrázek 53 Vývoj bytové výstavby na 1000 obyvatel dle velikostních kategorií obcí, ,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 počet obyvatel v obcích méně než 100 více než , rok Zdroj: ČSÚ Územně analytické podklady, vlastní výpočet a zpracování 110

111 podíl osob ohrožených chudobou podíl osob ohrožených chudobou Obrázek 54 Vývoj podílu osob ohrožených chudobou ve vybraných státech EU, Lotyšsko Litva Estonsko Polsko Německo Maďarsko Slovinsko ,4 9,9 9,6 9,0 8,6 9,0 9,8 9,6 8,6 9,7 9,7 Rakousko Slovensko rok Česko Poznámka: Osoby ohrožené chudobou mají disponibilní příjem pod hranicí chudoby, která je stanovena na 60 % národního mediánu disponibilního příjmu. Zdroj: Eurostat (tabulka tgs00103), vlastní zpracování Obrázek 55 Vývoj podílu osob ohrožených chudobou v českých regionech NUTS 2, Moravskoslezsko Severozápad Střední Morava 12 Jihovýchod 10 Jihozápad 8 Severovýchd 6 Střední Čechy rok Praha Poznámka: Osoby ohrožené chudobou mají disponibilní příjem pod hranicí chudoby, která je stanovena na 60 % národního mediánu disponibilního příjmu. Zdroj: Eurostat (tabulka tgs00103), vlastní zpracování 111

112 podíl osob ohrožených chudobou nebo sociálním vyloučením Obrázek 56 Vývoj podílu osob ohrožených chudobou nebo sociálním vyloučením ve vybraných státech EU, ,6 18,0 15,8 15,3 14,0 14,4 15,3 15,4 14,6 14,8 14, rok Lotyšsko Poznámka: Osoby ohrožené chudobou nebo sociálním vyloučením mají disponibilní příjem pod hranicí chudoby, která je stanovena na 60 % národního mediánu disponibilního příjmu, nebo jsou vážně materiálně deprivováni (například nemohou odjet na týdenní dovolenou, koupit si auto apod.) nebo žijí v domácnosti s velmi nízkou pracovní intenzitou (vysoká nezaměstnanost). Zdroj: Eurostat (tabulka tgs00107), vlastní zpracování Litva Maďarsko Estonsko Polsko Německo Slovinsko Slovensko Rakousko Česko Obrázek 57 Vyplacené dávky státní sociální podpory v tis. Kč na obyvatele v krajích v letech 2006, 2010 a 2015 Zdroj: ČSÚ Veřejná databáze, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 112

113 Obrázek 58 Počet zjištěných trestných činů na 1000 obyvatel v krajích v letech 2005, 2010 a 2014 Zdroj: ČSÚ Regionální informační servis, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 59 Počet samostatných ordinací praktického lékaře pro dospělé na obyvatel v krajích v letech 2005, 2010 a 2014 Zdroj: ČSÚ Regionální informační servis, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 113

114 volební účast Obrázek 60 Počet samostatných ordinací praktického lékaře pro děti na obyvatel v krajích v letech 2005, 2010 a 2014 Zdroj: ČSÚ Regionální informační servis, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování Obrázek 61 Vývoj volební účasti ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR dle velikostních kategorií obcí v letech 2006, 2010 a ,0 75,0 počet obyvatel v obcích méně než ,0 65,0 60, více než , rok Zdroj: ČSÚ Volby, vlastní výpočet a zpracování 114

115 Obrázek 62 Kategorizace obcí dle výsledků analýzy LISA pro volební účast ve volbách do Poslanecké sněmovny Parlamentu ČR v letech 2006, 2010 a 2013 Zdroj: ČSÚ Volby, ArcČR 500, verze 3.3 pro administrativní hranice, vlastní zpracování 115

116 Obrázek 63 Struktura využití území v krajích ČR a podíl zemědělské půdy na ploše okresu [%], Zdroj: ČÚZK (In Souhrnná zpráva o ŽP v krajích ČR 2015) 116

117 Obrázek 64 Potenciální ohroženost zemědělské půdy vodní erozí vyjádřená dlouhodobým průměrným smyvem půdy G v ČR [t.ha-1.rok-1], Zdroj: VÚMOP, v.v.i. (In Zpráva o ŽP ČR 2015) 117

118 Obrázek 65 Potenciální ohroženost zemědělské půdy větrnou erozí v ČR, Zdroj: VÚMOP, v.v.i. (In Zpráva o ŽP ČR 2015) 118

119 Obrázek 66 Potenciální zranitelnost spodních vrstev půdy utužením na území ČR v r Zdroj: VÚMOP, v.v.i. (In Statistická ročenka ŽP ČR 2015) 119

120 Obrázek 67 Potenciální zranitelnost půd acidifikací. Zdroj: MZe, VÚMOP, v.v.i. Situační a výhledová zpráva Půda (2015). 120

121 Obrázek 68 Zranitelnost území vůči meteorologickému suchu (rozdíl ročního úhrnu srážek a potenciální evapotranspirace). Zdroj: VÚV (In Koncepce ochrany před následky sucha pro území České republiky, 2017). 121

122 Obrázek 69 Hodnocení zranitelnosti území ČR z hlediska výskytu zemědělského sucha. Zdroj: CzechGlobe, MENDELU (In Koncepce ochrany před následky sucha pro území České republiky, 2017). 122

123 Obrázek 70 Povodí nejvíce ohrožených hydrologickým suchem (zjednodušený obrázek). Zdroj VÚV (In Koncepce ochrany před následky sucha pro území České republiky,

124 Obrázek 71 Regionalizace zranitelnosti hydrogeologických rajonů vůči suchu stanovená podle velikosti průměrného základního odtoku za období Zdroj: VÚV (In Koncepce ochrany před následky sucha pro území České republiky, 2017). 124

125 Obrázek 72 Jakost vody v tocích ČR, Zdroj: VÚV T.G.M. v.v.i. (In Zpráva o ŽP ČR 2015). 125

126 Obrázek 73 Oblasti s významnými povodňovými úseky Zdroj: MŽP (2015) Plány pro zvládání povodňových rizik ČR. 126

127 Obrázek 74 Oblasti ČR s min. jedním překročeným imisním limitem (např. PM10, PM2,5, včetně ultrajemných částic frakce menší než 0,1 μm) pro ochranu lidského zdraví (bez zahrnutí přízemního ozonu), Zdroj: ČHMÚ (In. Zpráva o ŽP ČR 2015). Pozn.: LV: imisní limit. 127

128 Obrázek 75 Druhová skladba lesů v krajích ČR [%], Zdroj: ÚHUL, ČSÚ (In Souhrnná zpráva o životním prostředí v krajích ČR 2015) 128

129 Obrázek 76 Celková produkce odpadů, celková produkce ostatních a nebezpečných odpadů v územním členění na kraje v r Zdroj: CENIA (In Statistická ročenka ŽP ČR 2015). 129

130 Obrázek 77 Celková produkce komunálních odpadů, celková produkce směsného komunálního odpadu v územním členění na kraje v r. 2015). Zdroj: CENIA (In Statistická ročenka ŽP ČR 2015) 130

131 Obrázek 78 Rozmístění lokalit starých ekologických zátěží s prioritou pro průzkum a pro sanaci evidovaných v SEKM v ČR, Zdroj: MŽP (In Zpráva o ŽP ČR 2015) 131

132 Obrázek 79 Územní rozložení finančních prostředků alokovaných prostřednictvím evropských fondů v období

133 Obrázek 80 Kategorizace SO ORP na základě hustoty zalidnění a podílu obyvatel žijících ve venkovských obcích, rok 2015 Zdroj: ČSÚ, vlastní výpočty a zpracování 133

134 Obrázek 81 Kategorizace SO ORP na základě indexu změny počtu obyvatel mezi roky 2010 a 2015 Zdroj: ČSÚ, vlastní výpočty a zpracování 134

135 Obrázek 82 Kategorizace SO ORP na základě statického a dynamického kritéria v roce 2015 Zdroj: ČSÚ, vlastní výpočty a zpracování 135