SPECIALIZACE, PROSTOROVÁ KONCENTRACE A DIVERZIFIKACE V ČESKÝCH A SLOVENSKÝCH KRAJÍCH

Podobné dokumenty
9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

P1: Úvod do experimentálních metod

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Testování statistických hypotéz

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

C V I Č E N Í 4 1. Představení firmy Splintex Czech 2. Vlastnosti skla a skloviny 3. Aditivita 4. Příklady výpočtů

1. Základy měření neelektrických veličin

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

11. Časové řady Pojem a klasifikace časových řad

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

VY_52_INOVACE_J 05 01

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Deskriptivní statistika 1

Chyby přímých měření. Úvod

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC

Spolehlivost a diagnostika

Rekonstrukce vodovodních řadů ve vztahu ke spolehlivosti vodovodní sítě

Statistika - vícerozměrné metody

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2

APLIKOVANÁ STATISTIKA

8 NELINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

Úvod do korelační a regresní analýzy

Testy statistických hypotéz

9.3.5 Korelace. Předpoklady: 9304

2. Vícekriteriální a cílové programování

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

METHOD OF THE URBAN MASS TRANSPORTATION QUALITY EVALUATION

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů

P2: Statistické zpracování dat

Optimalizace portfolia

HODNOCENÍ LIDSKÉHO POTENCIÁLU, EKONOMICKÉ A INOVAČNÍ VÝKONNOSTI V KRAJÍCH ČR

1.1 Definice a základní pojmy

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra tělesné výchovy

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Ing. Ivana Foldynová urbanismus a územní plánování, bydlení

APLIKACE REGRESNÍ ANALÝZY NA VÝPOČET BODU ZVRATU

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

Závislost slovních znaků

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

TĚŽIŠTĚ A STABILITA. Těžiště tělesa = bod, kterým stále prochází výslednice tíhových sil všech jeho hmotných bodů, ať těleso natáčíme jakkoli

1 Měření závislosti statistických znaků. 1.1 Dvourozměrný statistický soubor

Petr Šedivý Šedivá matematika

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

[ jednotky ] Chyby měření

Úvod do teorie měření

KVALITA REGRESNÍHO MODELU Radek Fajfr

12. Neparametrické hypotézy

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

14. Korelace Teoretické základy korelace Způsoby měření závislostí pro různé typy dat

Téma 6: Indexy a diference

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Pravděpodobnostní modely

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

Střední hodnoty. Aritmetický průměr prostý Aleš Drobník strana 1

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

T e c h n i c k á z p r á v a. Pokyn pro vyhodnocení nejistoty měření výsledků kvantitativních zkoušek. Technická zpráva č.

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

Časové řady, regresní analýza, finanční ukazatele, náklady, výnosy, zisk

ÚVOD DO PRAKTICKÉ FYZIKY I

III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

REGRESNÍ DIAGNOSTIKA. Regresní diagnostika

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

BIVŠ. Pravděpodobnost a statistika

Statistické zpracování dat

ZÁKLADY STAVEBNÍ MECHANIKY

Srovnání kapitálového požadavku na kreditní riziko dle NBCA s ekonomickým kapitálem dle CreditMetrics

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

523/2006 Sb. VYHLÁŠKA

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

Digitální učební materiál

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Soustava momentů. k s. Je-li tedy ve vzorci obecného momentu s = 1, získáme vzorec aritmetického průměru.

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

1 EXPLORATORNÍ ANALÝZA PROMĚNNÝCH. Čas ke studiu kapitoly: 120 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět použít

České vysoké učení technické v Praze. Fakulta dopravní. Semestrální práce. Statistika

Transkript:

Sborík příspěvků VII. mezárodí kolokvum o regoálích vědách Hustopeče 8. 0. 6. 04 DOI: 0.587/CZ.MUNI.P0-6840-04-40 SPECIALIZACE, PROSTOROVÁ KONCENTRACE A DIVERZIFIKACE V ČESKÝCH A SLOVENSKÝCH KRAJÍCH SPECIALISATION, SPATIAL CONCENTRATION AND DIVERSIFICATION IN CZECH AND SLOVAK REGIONS ING. VLADIMÍR ŽÍTEK, PH.D. Katedra regoálí ekoome a správy Ekoomcko-správí fakulta Masarykova uverzta Lpová 4 a, 60 00 Bro, Czech Republc E-mal: ztek@eco.mu.cz Depart. of Regoal Ecoomcs ad Admstrato Faculty of Ecoomcs ad Admstrato Masaryk Uversty Aotace Příspěvek se zabývá problematkou mplemetace vybraých metod hodoceí odvětvové struktury zaměstaost a regoálí úrov. K ejčastěj používaým metodám patří dex specalzace, lokalzačí kvocet a hrubý dex dverzfkace. Jejch mplemetací a reálých regoálích datech za české a sloveské kraje v roce 0, byla emprcky ověřea obecá očekáváí. Idex specalzace je ve všech krajích velm ízký, lokalzačí kvocet dosahuje vysokých hodot v ěkterých odvětvích zejméa v regoech hlavích měst a hodoty hrubého dexu dverzfkace dokládají ízkou míru dverzfkace. Prokázalo se, že regoálí struktura zaměstaost má obdobé parametry v obou zemích. Klíčová slova specalzace, prostorová kocetrace, dversfkace, struktura zaměstaost Aotato Ths paper exames the ssue of mplemetato of selected methods for evaluato ofsector employmet structure o the regoal level. The most used methods are the dex of specalsato, the localsato quotet ad the gross dex of dversfcato. By ther mplemetato o real data of the Czech ad the Slovak regos 0 some geeral expectatos were verfed. The values of the dex of specalsato are very low all regos. Hgh values of the localsato quotet are reached some sectors especally captal regos ad values of the gross dex of dversfcato prove low rate of dversfcato. It was proved that regoal employmet structure has smlar parameters both coutres. Key words specalsato, spatal cocetrato, dversfcato, employmet structure JEL classfcato: R, R, J Úvod V cetru zájmu aalýz regoálího rozvoje je hodoceí odvětvové specalzace, a to jak z hledska výzamu prostorové kocetrace aktvt, tak z hledska posuzováí ekoomcké stablty. Za tímto účelem exstuje ěkolk metod, které jsou obvykle využíváy, přčemž často bývá růzě zaměňová způsob jejch aplkace jejch ázvy. V ásledujícím textu je pozorost věováa především dexu specalzace a dverzfkace. Ukazatelem propojující tyto metody je lokalzačí kvocet, který ejčastěj vychází z podílu zaměstaost v jedotlvých odvětvích. Je to právě zaměstaost, která se jeví jako ejvíce vhodý ukazatel pro měřeí odvětvové struktury regoálích árodích ekoomk. 36

Sborík příspěvků VII. mezárodí kolokvum o regoálích vědách Hustopeče 8. 0. 6. 04 Do aalýz vstupuje buď jako součást kostrukce ějaké varaty souhrých ukazatelů společě s dalším charakterstkam, tak jako je tomu v čláku Vturka, Žítek, Klímová Toev (0), ebo samostatě jako reprezetat velkost odvětví, jako je tomu v případě tohoto příspěvku. Kellma a Shachmurove (0) ve svém čláku zaměřeém a dversfkac a specalzac v exportu a mportu vybraých rozvojových zemí kostatují, že celá řada jevů je sce předpokládáa, ale současě eí dostatečě emprcky prokázáa a změřea. Na regoálí úrov lze ajít ěkteré zahračí stude zaměřeé a hodoceí dversfkace a specalzace. Příkladem je práce O`Dooghue a Towshed (005) zaměřeá a hodoceí změ ve struktuře zaměstaost brtských měst, tzv. TTWAs (travel-to-work areas). Cílem tohoto příspěvku je tedy propojt teoretcký základ daé problematky se statckým daty, charakterzujícím strukturu zaměstaost v odvětvích ekoomky českých a sloveských krajů za rok 0. Za tímto účelem jsou využty metody dex specalzace, lokalzačí kvocet a hrubý dex dverzfkace. Jejch mplatace a reálých datech umoží vyslovt závěry týkající se jedotlvých krajů ČR a SR a současě též porovat odvětvovou strukturu zaměstaost obou zemí mez sebou avzájem. Specalzace Má-l být zkoumáa specalzace regou, zameá to, že předmětem zájmu je odvětvová struktura z pohledu daého regou. Pojem specalzace elze zaměňovat s prostorovou kocetrací, která aopak hodotí rozložeí ějakého odvětví do jedotlvých regoů, tedy z árodohospodářského hledska. (Čadl 00) Pro aalýzu specalzace lze použít dex specalzace, který je defová takto: ( ) = IS =, = kde je počet zaměstaých v odvětví v regou. Idex specalzace abývá hodot od 0 do, čím vyšší je hodota dexu, tím vyšší je specalzace regou (za vysokou hodotu lze považovat IS > 0,7). Hodoty IS v českých krajích jsou velm ízké, pohybují se od 0,076 v Hlavím městě Praze až po 0,70 ve Zlíském kraj. K výrazější specalzac tedy edochází. Tab. : Idex specalzace v krajích ČR (0) PHA SČK JČK PLK KVK ULK LIK KHK PUK VYS JMK OLK ZLK MSK ČR 0,076 0,3 0,9 0,33 0,3 0, 0,68 0,4 0,55 0,46 0,5 0,43 0,70 0,3 0,7 Prame: data ČSÚ (03), vlastí výpočty Také sloveské kraje vykazují je ízké hodoty specalzace, ejžší Bratslavský kraj 0,089, ejvyšší Trečíský kraj 0,04. Hodota IS v ČR a SR se pak lší o pouhou jedu tsícu. Tab. : Idex specalzace v krajích SR (0) Lokalzačí kvocet BLK TTK TNK NRK ZIK BBK PVK KEK SR 0,089 0,44 0,04 0,33 0,4 0, 0,9 0,09 0,6 Prame: data ŠÚ SR (04), vlastí výpočty Jak jž bylo uvedeo, achází př hodoceí prostorové kocetrace ejčastěj využtí lokalzačí kvocet, který lze zapsat tímto vzorcem: 37

Sborík příspěvků VII. mezárodí kolokvum o regoálích vědách Hustopeče 8. 0. 6. 04 LQ = = Y = Y, kde čtatel vyjadřuje podíl zaměstaých v odvětví v regou a celkové zaměstaost v regou a jmeovatel podíl zaměstaých v odvětví v árodí ekoomce a celkové zaměstaost v árodí ekoomce. Nabývá-l hodot <, odvětví je v regou zastoupeo relatvě méě a statky č služby produkovaé daým odvětvím jsou pravděpodobě dovážey z jých regoů. Je-l hodota LQ>, potom uvedeé platí aalogcky opačě. Proto bývá lokalzačí kvocet používá také pro matematcké vysvětleí teore exportí báze (Hamalová a kol. 997). Jak je patré z ásledující tabulky, která prezetuje hodoty lokalzačího kvocetu všech odvětví (sekcí dle CZ-NACE) vypočteé za jedotlvé české kraje, lze detfkovat ěkolk regoů s vysokou kocetrací ěkterého odvětví. Z tohoto pohledu jsou jstě výzamé především stuace, kdy hodota LQ>. Takových hodot dosahuje v Hlavím městě Praze pět odvětví, a to Iformačí a komukačí čost J (,673), Čost v oblast emovtostí L (,34), Profesí, vědecké a techcké čost M (,37), Peěžctví a pojšťovctví K (,35) a Kulturí, zábaví a rekreačí čost R (,6). V dalších pět krajích pak exstuje vždy po jedom odvětví s hodotou LQ>, v Jhočeském kraj odvětví Výroba a rozvod elektřy, plyu, tepla D (,43), v Kraj Vysoča odvětví Zemědělství, lesctví a rybářství A (,3). V dalších třech krajích se pak jedá o odvětví Těžba a dobýváí B, s hodotam LQ v Ústeckém kraj,533, v Karlovarském kraj 3,673 a v Moravskoslezském kraj 4,000. Tab. 3: Lokalzačí kvocet v krajích ČR (0) pro jedotlvá odvětví (sekce) dle CZ-NACE PHA SČK JČK PLK KVK ULK LIK KHK PUK VYS JMK OLK ZLK MSK A 0,7 0,849,83,45 0,780 0,708 0,77,39,68,3 0,956,56 0,90 0,70 B 0,7 0,367 0,33 0,588 3,673,533 0,564 0,38 0,000 0,899 0,348 0,3 0,000 4,000 C 0,336 0,943,06,9 0,970,00,35,73,53,9 0,978,6,357,5 D 0,85 0,763,43 0,997 0,88,964 0,30 0,957 0,984,39 0,996 0,498 0,60 0,953 E 0,70 0,97 0,730,3,3,67,06,064 0,50,0,08,08,6,6 F 0,984,000,53,07 0,9,08,009 0,843,063 0,983 0,994 0,980 0,983 0,83 G,07,077,04 0,905 0,875 0,999 0,967 0,990,09 0,839 0,97 0,984 0,97,04 H 0,896,370,004 0,99 0,975,37 0,877 0,936 0,939 0,834 0,953 0,953 0,834 0,943 I,95,07,04,04,948 0,85,7,078 0,790,005 0,96 0,67 0,80 0,90 J,673,3 0,580 0,785 0,354 0,384 0,67 0,804 0,737 0,504,74 0,55 0,470 0,673 K,35,77 0,96 0,7 0,575 0,67 0,883 0,736 0,70 0,60 0,933 0,533 0,557 0,740 L,34,073 0,347 0,643,0,87 0,459 0,973 0,645 0,574 0,807 0,475 0,83 0,70 M,37 0,988 0,604 0,830 0,689 0,79 0,936 0,808 0,7 0,658,084 0,73 0,839 0,67 N,575,38 0,573 0,665,04 0,89 0,873 0,477 0,574 0,633,096 0,880 0,847,304 O, 0,867,06 0,98,006,039 0,897,046 0,854 0,97,08,3 0,864 0,86 P,00 0,964 0,804,09 0,883 0,896 0,89 0,90 0,96 0,970,4,033 0,99,07 Q 0,946 0,844 0,837,03,39,070 0,77,55 0,93 0,943,068,97,040,083 R,6,049 0,805 0,573,343 0,95 0,776 0,836 0,364 0,636,053 0,550 0,738 0,734 S,33 0,96 0,965,05 0,98 0,95 0,70 0,789 0,986 0,953,0 0,856 0,759,04 Prame: data ČSÚ (03), vlastí výpočty 38

Sborík příspěvků VII. mezárodí kolokvum o regoálích vědách Hustopeče 8. 0. 6. 04 Ze sloveských krajů dosahuje lokalzačí kvocet vysoké hodoty ve třech odvětvích v Bratslavském kraj, a to Iformačí a komukačí čost J (,583), Profesí, vědecké a techcké čost M (,500), Peěžctví a pojšťovctví K (,678). Jde tedy o podobý výsledek, jako v případě Prahy. Z ostatích krajů už pouze v kraj Trečíském odvětví Těžba a dobýváí B dosahuje LQ vůbec ejvyšší hodoty 4,856. Tab. 4: Lokalzačí kvocet v krajích SR (0) pro jedotlvá odvětví (sekce) dle SK NACE BLK TTK TNK NRK ZIK BBK PVK KEK A 0,0,73,0,763 0,855,99,85 0,893 B 0,466 0,647 4,856 0,9 0,67 0,835 0,66 0,7 C 0,489,47,654,56,85 0,987 0,949 0,893 D 0,644,00 0,838,5,099 0,695 0,946,594 E 0,345,360 0,868,66,054,67,388,69 F 0,900,3 0,845,40,30,03,65 0,676 G,7 0,906 0,933 0,959,067 0,94 0,907 0,865 H,49,00 0,665 0,963 0,870,047 0,805,68 I,49 0,608 0,736 0,750 0,850 0,73,367 0,954 J,583 0,6 0,90 0,47 0,700 0,639 0,98,55 K,678 0,499 0,374 0,465 0,493 0,67 0,595 0,550 L,573 0,998 0,796 0,705,00 0,635 0,766 0,98 M,500 0,50 0,435 0,74 0,48 0,657 0,58 0,603 N,593,85 0,5 0,984 0,580 0,569 0,756,093 O 0,946 0,785 0,83 0,975 0,86,338,3,6 P 0,75,09 0,898 0,948,05,055,338,36 Q 0,786 0,84 0,680 0,869,07,33,8,303 R,33 0,55 0,876,046 0,930 0,995,00 0,955 S,309 0,733 0,336,04 0,685 0,80,6,54 Prame: data ŠÚ SR (04), vlastí výpočty Lokalzačí kvocet achází díky své dobré vypovídací schopost, resp. jasé terpretovatelost, šroké uplatěí v sofstkovaějších regoálích aalýzách, kde zpravdla představuje určtý druh východska. Takovým případem může být apříklad mapováí klastrů. Dverzfkace Dalším jevem, který lze zkoumat v souvslost s hodoceím rozložeí odvětví v regoech, je dverzfkace. Jedá se faktcky o alteratvu specalzace. Pro aalýzu se používá ejčastěj hrubý dex dverzfkace, který je pro každý rego defová takto: HID = = + = + = + = + = + = 3 +... + = +... + = Jak je z uvedeého vzorce patré, vstupují do výpočtu postupě podíly zaměstaost v jedotlvých odvětvích regou. Pořadí je staoveo v ávazost a výpočet těchto podílů tak, že podíly jsou seřazey sestupě (od ejvětšího k ejmešímu). Pokud by byla veškerá zaměstaost v regou soustředěa do jedoho odvětví, HID by dosáhl maxma, apř. př 0 odvětvích v árodí ekoomce 39

Sborík příspěvků VII. mezárodí kolokvum o regoálích vědách Hustopeče 8. 0. 6. 04 HID = 000,0. To představuje ejvyšší specalzac a ejmeší dverzfkac. Naopak ejvyšší míru dverzfkace by v takovém případě představovala hodota HID = 550,0. (Macháček, Toth, Wokou 0) Klasfkace CZ-NACE SK NACE čleí zaměstaost v ekoomce do 9 odvětví (tj. sekcí, euvažováy sekce T a U). To zameá, že HID leží v tervalu <000,0; 900,0>. Hodoty HID v českých krajích se pohybují mez 359,4 v Hlavím městě Praze a 56,0 ve Zlíském kraj, př euvažováí Prahy je rozptyl hodot ještě o pozáí meší. Lze tedy kostatovat (obdobě jako v případě dexu specalzace), že odvětvová dverzfkace eí přílš velká (hodoty se pohybují mírě ad středem tervalu) a regoálí rozdíly jsou evýzamé (s výjmkou Prahy). Tab. 5: Hrubý dex dverzfkace v českých krajích (0) PHA SČK JČK PLK KVK ULK LIK KHK PUK VYS JMK OLK ZLK MSK 359,4 47,0 5,6 504,3 46,9 480,0 550,0 57, 55, 58,8 47, 543,7 56,0 486,4 Prame: data ČSÚ (03), vlastí výpočty Hodoty HID sloveských krajů se pohybují v rozmezí 43,4 v Bratslavském kraj a 600,6 v Trečíském kraj. Lze tedy shodě s případem českých regoů kostatovat, že regoálí rozdíly ejsou přílš výzamé. Tab. 6: Hrubý dex dverzfkace ve sloveských krajích (0) Závěr BLK TTK TNK NRK ZIK BBK PVK KEK 43,4 55,6 600,6 59, 548,3 59,3 55, 48,5 Prame: data ŠÚ SR (04), vlastí výpočty Z hledska zájmu regoálích aalýz zaujímá klíčové místo hodoceí odvětvové struktury. K tomuto účelu lze využít řadu metod a ástrojů, k ejčastěj používaým patří dex specalzace, lokalzačí kvocet a hrubý dex dverzfkace. Jejch mplemetací a reálých regoálích datech lze získat zajímavé výsledky a emprcky tak ověřt obecé předpoklady. V tomto příspěvku byla použta statcká data roku 0 za české a sloveské kraje. Jedalo se o počty zaměstaých v jedotlvých odvětvích (sekcích) dle CZ-NACE, resp. SK NACE. Výsledky prokázaly relatví podobost obou zemí, což dobře dokládá dex specalzace, jehož hodota je v ČR je o jedou tsícu vyšší ež v SR, a úrov krajů jsou pak hodoty obecě velm ízké. Lokalzačí kvocet prokázal exstec odvětví s vysokou kocetrací zaměstaost zejméa v Hlavím městě Praze (5 odvětví s hodotou LQ>) a Bratslavském kraj (3 odvětví s hodotou LQ>). V ostatích krajích stojí za pozorost odvětví Těžba a dobýváí, výzamě kocetrovaé v Moravskoslezském, Karlovarském, Ústeckém a Trečíském kraj. Hodoty hrubého dexu dverzfkace se pohybují mírě ad středem tervalu možých hodot, odvětvová dverzfkace tedy eí přílš velká. Prokázalo se tedy, že regoálí struktura zaměstaost má obdobé parametry v obou zemích, určtou odchylku vykazují pouze regoy hlavích měst. Lteratura [] ČADIL, J., (00). Regoálí ekoome. Teore a aplkace. Praha: C. H. Beck. ISBN 978-80-7400-9-8. [] ČSÚ, (03). Zaměstaost a ezaměstaost podle VŠPS ročí průměry 0. [ct. 8.7.03] Dostupé z: <http://www.czso.cz/csu/03edcpla.sf/publ/35-3-r_03>. [3] HAMALOVÁ, M. a kol. (996) Prestorová ekoomka. Bratslava: Ekoóm. ISBN 80507504. [4] KELLMAN, M., SHACHMUROVE, Y., (0). Dversfcato ad Specalsato Paradox Developg Coutry Trade. Revew of Developmet Ecoomcs, vol. 5, ss., pp. -. ISSN 467-936. DOI 0./j.467-936.0.00603.x. [5] MACHÁČEK, J., TOTH, P., WOKOUN, R., (0). Regoálí a mucpálí ekoome. Praha: Vysoká škola ekoomcká. ISBN 97880458367. 330

Sborík příspěvků VII. mezárodí kolokvum o regoálích vědách Hustopeče 8. 0. 6. 04 [6] O`DONOGHUE, D., TOWNSHEND, I. J. (005) Dversfcato, Specalsato, Covergece ad Dvergece of Sectoral Employmet Structures Brtsh Urba System, 99-00. Regoal Studes, vol. 39, ss.5, pp. 585-60. ISSN 0034-3404. DOI 0.080/003434005005830. [7] ŠÚ SR (04). 3-8. Premerý evdečý počet zamestacov podľa ekoomckých čostí. I Štatstcká ročeka regóov Sloveska 03. Bratslava: ŠÚ SR. [8] VITURKA, M., ŽÍTEK, V., KLÍMOVÁ, V., TONEV, P. (0) Applcato of Mcroecoomc ad Macroecoomc Approach to Evaluatg Dspartes the Regoal developmet. Ekoomcký časops, vol. 59, ss. 7, pp. 655-668. ISSN 003-3035. 33