Benchmark městě v České republice srpen 2012
KPMG Česká republika, s.r.o. Tel +420 222 123 101 Fax +420 222 123 100 Pobřežní 1a 186 00 Praha 8 Czech Republic 17. srpna 2012 Předkládáme Vám studii Benchmark měst v České republice. Cílem práce bylo zpracovat detailní srovnávací analýzu vybraných měst v ČR z mnoha úhlů pohledu. Věříme, že tato studie napomůže primátorům statutárních měst, starostům měst a obcí a dalším zainteresovaným osobám v identifikaci silných a slabých stránek městského života a následně k obhajobě kroků zvyšujících atraktivitu měst a obcí v České republice. Zpracování této studie bylo založeno na sběru podkladových dat formou dotazníkového šetření, kdy byli osloveni zástupci měst a obcí. Dále jsme využili i dostupné zdroje z webových portálů měst či jiných veřejných subjektů (ČSÚ, Policie ČR, apod.) Na základě takto získaných informací jsem definovali a kvantifikovali ukazatele, které nám posloužili k multikriteriálnímu posouzení jednotlivých měst. Definované ukazatele jsme sledovali jak stavově k r. 2011, tak změnově, tj. sledovali jsme jejich vývoj v čase mezi roky 2001 a 2011. Námi předkládaný dokument tvoří 2 oddělené kapitoly věnující se vyhodnocení vybraných měst. První část je věnována středně velkým městům (s 20.000 50.000 obyvateli). Druhá část byla věnovaná malým městům, tedy obcím se 2.000 6.5000 obyvateli. Města jsou mezi sebou navzájem porovnávána v oblastech politického klimatu, demografických kitéií kritérií, socioekonomických i ký ukazatelů nebo dopravní infrastruktury občanské vybavenosti a volnočasové infrastruktury. Rádi bychom vyjádřili poděkování všem osloveným starostům a zástupcům obcí, kteří byli osloveni pro vyplnění dotazníku. Právě oni díky zaslaným vyplněným dotazníkům přispěli významnou měrou k realizaci této studie. S pozdravem, Eva Racková Partner Důležité upozornění Práci na studii jsme započali v červnu2012aukončili 17. srpna 2012. Od tohoto data jsme neučinili jakékoliv aktualizace této zprávy o jakékoliv další události či okolnosti. V průběhu přípravy této studie jsme spoléhali na primární i sekundární zdroje informací. Primární zdroje představovaly především podklady a dotazníky zaslané starosty a zástupci jednotlivých obcí. Sekundární sběr informací čerpal zejména z dostupných webových databází a webových portálů měst a obcí. Vstupní data jsme získali také z Českého statistického úřadu (ČSÚ), apod. V neposlední řadě jsme využili databází a zkušeností odborníků společnosti KPMG. Tento dokument se odkazuje na Analýzu KPMG ; jedná se o případy, p kdy jsme provedli určité analytické procedury na základě dostupných informací, abychom byli schopni prezentovat výsledná data. Nicméně nelze vyloučit případné nesrovnalosti či zkreslení informací způsobené záměrným poskytnutím nepravdivých dat Zdrojovými subjekty. Je nutné poznamenat, že tato práce nebyla předmětem auditu a neobsahuje tak stanovisko nezávislého auditora. Musíme zdůraznit, že provedené kalkulace uvedené v tomto dokumentu jsou závislé na setrvalé platnosti předpokladů, na kterých jsou naše závěry postaveny. Doporučujeme, aby předpoklady a jejich platnost byly v budoucnu podle potřeby ověřovány a aktualizovány v závislosti na měnící se situaci v ČR a vývoji relevantních segmentů. Za budoucí změny provedených kalkulací proto nemůžeme nést odpovědnost. Nutno však zdůraznit, že kalkulace jsou provedeny na základě konzervativních odhadů. Pro bližší informace týkající se omezení našich závěrů se prosím obraťte na osobu zodpovědnou za tento dokument. Tento dokument je určen pouze pro účely adresáta a neměl by být citován či jinak zmiňován, ať už jako celek nebo jeho část, bez předchozího písemného souhlasu KPMG, kromě případů souvisejících s vlastní realizací předmětného projektu. 2012 KPMG Česká republika, s.r.o., a Czech limited liability company and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative ( KPMG International ), a Swiss entity. All rights reserved. Printed in the Czech Republic. Obchodní rejstřík vedený Městským soudem v Praze oddíl C, vložka 326. IČ 00553115 DIČ CZ699001996
Středně ě velká městaě 1. Vybraná města, metodika 2. Dílčí výsledky a. Politické klima b. Demografická kritéria c. Socioekonomická kritéria d. Dopravní infrastruktura e. Občanská vybavenost f. Volnočasová infrastruktura 3. Celkové výsledky
Středně velká města popis, kritéria, sledované hodnoty Pro průzkum měst bylo vybráno těchto patnáct zástupců menších měst (tj města s počtem obyvatel od 20.000 do 50.000): Blansko Česká Lípa Děčín Chomutov Chrudim Klatovy Krnov Mladá Boleslav Otrokovice Pelhřimov Písek Přerov Sokolov Tábor Trutnov Města byla vybrána z těchto následujících důvodů: Z každého kraje bylo vybráno alespoň jedno město Při výběru bylo přihlédnuto k tomu, že jednotlivá města jsou rozdílná z hlediska: historického vývoje odlišné kulturně-společenské funkce v historii pozice v rámci systému osídlení rozdílných přírodních podmínek U měst byla sledována a porovnávána tato kritéria: Politické klima 2000 2012 Demografická kritéria Socioekonomická kritéria Dopravní infrastruktura Občanská vybavenost Volnočasová infrastruktura V benchmarku jsou rozlišeny jak ukazatele stavové, tak změnové. Stavové ukazatele: Porovnávají jednotlivé ukazatele v roce 2011. Vybrané indikátory byly sledovány každoročně, např. příjmy a výdaje rozpočtu města. Změnové ukazatele: Poukazují na změnu, která ve sledovaném období nastala. Výjimku v tomto sledování tvoří politická kritéria, která do změnových veličin nebyla zahrnuta. 3
Vybraná města pro analýzu středně velká města 4
Středně velká města vyjádření výsledků, politické klima Grafické vyjádření výsledků analýzy Pro zobrazení celkového vyhodnocení a vyhodnocení subkritérií jsme použili následující metodu grafického vyjádření výsledků: do mapy České republiky je zakresleno umístění města v jednotlivých kritériích. Nejvyšší ohodnocení je diamant, který byl udělen za nejvyšší počet bodů v dané kategorii. Při rovném počtu bodů bylo toto ocenění uděleno více městům. Ostatní hodnocení byla proporčně rozdělena mezi ostatní města. Diamantové ocenění Zlaté ocenění Stříbrné ocenění Bronzové ocenění Na závěr prezentace velkých měst je umístěno souhrnné vyjádření výsledků analýzy v jednotlivých kritériích. Zároveň je zde vyznačeno č město, ě které se umístilo nejvýše (jak ve změnových, ě tak ve stavových ukazatelích), tj. absolutní vítěz. ě Politické klima Sledované parametry: politická stabilita vytvořených koalic v letech 1998 2002, 2002 2006, 2006 2010 a 2010 2012 (2014) politická stabilita na úrovni čelního představitele města (starosty / primátora) Politické klima (stabilita zvolených orgánů a čelního představitele) bylo sledováno pouze stavově. 5
Středně velká města demografická kritéria (stav, změna) Demografická kritéria stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Počet živě narozených dětí na 1000 obyvatel Podíl dětí do 14 let Podíl seniorů nad 65 let Podíl ženatých / vdaných Podíl rozvedených Podíl vysokoškolsky vzdělaných obyvatel Rozdíl vystěhovalých / přistěhovalých (kumulativně v letech 2001 2010) Demografická kritéria změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu obyvatel Změna počtu narozených dětí Změna podílu dětí do 14 let Změna podílu seniorů nad 65 let Změna podílu ženatých/vdaných na celkovém počtu obyvatel Změna podílu rozvedených na celkovém počtu obyvatel Změna podílu vysokoškolsky vzdělaných na obyvatelích obce Všechna kritéria byla zjišťována v letech 2001 a 2011, kdy v ČR probíhalo sčítání osob, domů a bytů 6
Středně velká města socioekonomická kritéria (stav, změna) Socioekonomická kritéria stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Podíl obydlených domů z celkové počtu domů Cena nájemného bytu 3+1 (plocha cca 80 m2) Tržní cena bytu 3+1 (plocha cca 80 m2) Výdaje na obyvatele na byty Výdaje na obyvatele na nebyty (nemovitosti) Počet násilných činů na 1000 obyvatel Počet majetkových činů na 1000 obyvatel Celková kriminalita na 1000 obyvatel Míra nezaměstnanosti Počet uchazečů o zaměstnání v roce 2010 na 1000 obyvatel obce Běžné výdaje na obyvatele Kapitálové příjmy a výdaje na obyvatele Socioekonomická kritéria změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu domů Změna v obydlenosti domů Změna počtu bytů Změna v obydlenosti bytů Změna výdajů na byty Změna počtu násilných trestných činů Změna počtu majetkových trestných činů Změna celkové kriminality Změna míry nezaměstnanosti Změna běžných výdajů v roce 2001 ke 10 roku 2011 Změna kapitálových příjmů v roce 2001 ke 10 roku 2011 Změna kapitálových výdajů v roce 2001 ke 10 roku 2011 7
Středně velká města dopravní infrastruktura (stav, změna) Dopravní infrastruktura stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Podíl rozpočtu na dopravní infrastrukturu Podíl rozpočtu na dopravní infrastrukturu bez MHD Podíl rozpočtu na veřejnou hromadnou dopravu Počet spojů autobusových linek na 1000 obyvatel Počet spojů MHD linek na 1000 obyvatel Délka sítě MHD v km na 1000 obyvatel Dopravní infrastruktura změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna podílu rozpočtu na dopravní infrastrukturu Změna podílu rozpočtu na dopravní infrastrukturu bez MHD Změna podílu rozpočtu na hromadnou dopravu 8
Středně velká města občanská vybavenost (stav, změna) Občanská vybavenost stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Počet mateřských školek a počet míst v mateřských školkách připadajících na 1000 obyvatel Počet základních škol a počet míst v základních školách připadajících na 1000 obyvatel Počet středních škol Počet lůžek na 1000 obyvatel Počet míst v domovech o pro seniory připadající padaj na 1000 obyvatel starších 65 let Počet dětských hřišť Výše rozpočtu na vzdělávání, sociální služby na obyvatele Výdaje na děti a mládež, místní správu, cestovní ruch, komunální služby a odpady na obyvatele Občanská vybavenost změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu mateřských škol Změna kapacity mateřských škol Změna počtu základních škol Změna kapacity základních škol Změna počtu středních škol Změna využití lůžkového fondu Změna průměrné ošetřovací doby Změna počtu dětských hřišť v letech Změna podílu rozpočtu na vzdělávání a sociální služby Změna podílu rozpočtu na sociální věci Změna výdajů na děti a mládež, místní správu, cestovní ruch, komunální služby a odpady 9
Středně velká města volnočasová infrastruktura (stav, změna) Volnočasová infrastruktura stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Počet kulturních památek na 1000 obyvatel Počet fotbalových stadionů s tribunou ve městě / obci Počet zimních stadionů ve městě / obci Počet plaveckých areálů ve městě / obci Počet jiných rozsáhlých sportovních areálů na 1000 obyvatel Podíl rozpočtu na kulturu a akce v % z rozpočtu Podíl rozpočtu na sport v % z rozpočtu Podíl rozpočtu na kulturu a akce na obyvatele Podíl rozpočtu na sport na obyvatele Volnočasová infrastruktura změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu fotbalových stadionů Změna počtu zimních stadionů Změna počtu plaveckých areálů Počet jiných rozsáhlých sportovních areálů na 1000 obyvatel Změna podílu rozpočtu na kulturní akce Změna podílu rozpočtu na sport Změna podílu rozpočtu na kulturu na obyvatele Změna podílu rozpočtu na sport na obyvatele 10
Středně velká města celkové umístění Písek Chrudim Blansko Klatovy Otrokovice Přerov Trutnov Mladá Boleslav Pelhřimov Tábor Česká Lípa Děčín Chomutov Krnov Sokolov 11
Středně velká města souhrnné výsledky 12
Grafické zobrazení vybraných veličin středně velká města Závislost kumulovaného dluhu na obyvatele a běžných výdajů na obyvatele v roce 2010 90 000 80 000 Chomutov Písek Česká Lípa Tábor Vlevo uvedený graf znázorňuje závislost kumulovaného dluhu na obyvatele Běžné výdaj e na obyvatele v roce 2010 70 000 60 000 50 000 40 000 Pelhřimov Krnov Chrudim Otrokovice Děčín Přerov Klatovy Trutnov Mladá Boleslav a běžných výdajů na obyvatele v roce 2010 (u středně velkých měst). 30 000 20 000 Sokolov Blansko 0 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000 12 000 14 000 Kumulovaný dluh v roce 2010 na obyvatele Vpravo uvedený graf znázorňuje závislost celkové kapacity MŠ a ZŠ a výše výdajů na vzdělávání, děti a mládež na obyvatele v roce 2011. Regresní přímka potvrzuje skutečnost, kdy rostoucí kapacita MŠ a ZŠ vede k poklesu výdajů na vzdělávání, děti a mládež (u středně velkých měst). i a mládež na obyvatel Výše výda ajů na vzdělávání a dět v roce 2011 4 500 4 000 3 500 3 000 2 500 2 000 1 500 Závislost celkové kapacity MŠ a ZŠ a výše výdajů na vzdělávání, děti a mládež na obyvatele v roce 2011 Otrokovice Pelhřimov Blansko Krnov Sokolov Chrudim Klatovy Trutnov Tábor Písek Česká Lípa Chomutov Mladá Boleslav Přerov 1 000 2 500 3 500 4 500 5 500 6 500 7 500 8 500 9 500 10 500 Celková kapacita mateřských a základních škol v roce 2011 Děčín 13
Grafické zobrazení vybraných veličin středně velká města Majetková kriminalita a na 1000 obyvatel v ro oce 2011 40 35 30 25 20 15 10 Závislost podílu vysokoškolsky vzdělaných obyvatel a majetkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011 Pelhřimov Blansko Klatovy Chrudim Tábor Přerov Krnov Písek Otrokovice Chomutov Mladá Boleslav Děčín Česká Lípa 5 5% 6% 7% 8% 9% 1 11% 12% 13% Podíl vysokoškolsky vzdělaných v roce 2011 Trutnov Sokolov Vlevo uvedený graf znázorňuje závislost podílu vysokoškolsky vzdělaných obyvatel a majetkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011. Regresní přímka potvrzuje skutečnost, kdy rostoucí podíl vysokoškolsky vzdělaných obyvatel vede k vyšší majetkové kriminalitě (u středně velkých měst). Závislost míry nezaměstnanosti a celkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011 Vpravo uvedený graf znázorňuje závislost míry nezaměstnanosti a celkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011. Trendová linie potvrzuje skutečnost, kdy rostoucí nezaměstnanost vede k rostoucí celkové kriminalitě (u středně velkých měst). 1000 obyvatel v roce 2011 Celková kriminalita na 60 55 Chomutov 50 45 Blansko Sokolov Mladá Boleslav 40 Česká Lípa Děčín 35 30 Pelhřimov Přerov Klatovy Trutnov Krnov 25 Otrokovice Chrudim Tábor 20 Písek 15 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1 11% 12% 13% 14% 15% Míra nezaměstnanosti v roce 2011 14
Středně velká města poměr běžných a kapitálových výdajů (rok 2011=10) 30 20 10 Blansko 60 40 20 Klatovy 30 20 10 Písek 60 40 20 Česká Lípa 15 10 5 Krnov 20 Přerov 10 20 10 Děčín 30 20 10 Mladá Boleslav 40 20 Sokolov 150 100 50 Chomutov 15 10 5 Otrokovice 30 20 10 Tábor 30 Chrudim 20 10 30 20 10 Pelhřimov 40 20 Trutnov BĚŽNÉ VÝDAJE KAPITÁLOVÉ VÝDAJE 15
Malá městaě 1. Vybraná města, metodika 2. Dílčí výsledky a. Politické klima b. Demografická kritéria c. Socioekonomická kritéria d. Dopravní infrastruktura e. Občanská vybavenost f. Volnočasová infrastruktura 3. Celkové výsledky
Malá města popis, kritéria, sledované hodnoty Pro průzkum měst bylo vybráno těchto patnáct zástupců menších měst (tj města s počtem obyvatel od 2.000 do 6.500): Bojkovice Města byla vybrána z těchto následujících důvodů: Broumov Hluboká nad Vltavou Horní Jelení Horní Slavkov Kojetín Mníšek pod Brdy Nová Bystřice Nýrsko Podbořany Přibyslav Strážnice Telč Vítkov Železný Brod Z každého kraje bylo vybráno alespoň jedno město Při výběru bylo přihlédnuto k tomu, že jednotlivá města jsou rozdílná z hlediska: historického vývoje odlišné kulturně-společenské funkce v historii pozice v rámci systému osídlení rozdílných přírodních podmínek U měst byla sledována a porovnávána tato kritéria: Politické klima 2000 2012 Demografická kritéria Socioekonomická kritéria Dopravní infrastruktura Občanská vybavenost Volnočasová infrastruktura V benchmarku jsou rozlišeny jak ukazatele stavové, tak změnové. Stavové ukazatele: Porovnávají jednotlivé ukazatele v roce 2011. Vybrané indikátory byly sledovány každoročně, např. příjmy a výdaje rozpočtu města. Změnové ukazatele: Poukazují na změnu, která ve sledovaném období nastala. Výjimku v tomto sledování tvoří politická kritéria, která do změnových veličin nebyla zahrnuta. 17
Vybraná města pro analýzu malá města 18
Malá města vyjádření výsledků, politické klima Grafické vyjádření výsledků analýzy Pro zobrazení celkového vyhodnocení a vyhodnocení subkritérií jsme použili následující metodu grafického vyjádření výsledků: do mapy České republiky je zakresleno umístění města v jednotlivých kritériích. Nejvyšší ohodnocení je diamant, který byl udělen za nejvyšší počet bodů v dané kategorii. Při rovném počtu bodů bylo toto ocenění uděleno více městům. Ostatní hodnocení byla proporčně rozdělena mezi ostatní města. Diamantové ocenění Zlaté ocenění Stříbrné ocenění Bronzové ocenění Na závěr prezentace velkých měst je umístěno souhrnné vyjádření výsledků analýzy v jednotlivých kritériích. Zároveň je zde vyznačeno město, které se umístilo nejvýše (jak ve změnových, tak ve stavových ukazatelích), tj. absolutní vítěz. Politické klima Sledované parametry: politická stabilita vytvořených koalic v letech 1998 2002, 2002 2006, 2006 2010 a 2010 2012 (2014) politická stabilita na úrovni čelního představitele města (starosty / primátora) Politické klima (stabilita zvolených orgánů a čelního představitele) bylo sledováno pouze stavově. 19
Malá města demografická kritéria (stav, změna) Demografická kritéria stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Počet živě narozených dětí na 1000 obyvatel Podíl dětí do 14 let Podíl seniorů nad 65 let Podíl ženatých / vdaných Podíl rozvedených Podíl vysokoškolsky vzdělaných obyvatel Rozdíl vystěhovalých / přistěhovalých (kumulativně v letech 2001 2010) Demografická kritéria změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu obyvatel Změna počtu živě narozených dětí Změna podílu dětí do 14 let Změna podílu seniorů nad 65 let Změna podílu ženatých/vdaných na celkovém počtu obyvatel Změna podílu rozvedených na celkovém počtu obyvatel Změna podílu vysokoškolsky vzdělaných na obyvatelích obce Všechna kritéria byla zjišťována v letech 2001 a 2011, kdy v ČR probíhalo sčítání osob, domů a bytů 20
Malá města socioekonomická kritéria (stav, změna) Socioekonomická kritéria stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Podíl obydlených domů z celkové počtu domů Cena nájemného bytu 3+1 (plocha cca 80 m2) Tržní cena bytu 3+1 (plocha cca 80 m2) Výdaje na obyvatele na byty Výdaje na obyvatele na nebyty (nemovitosti) Počet násilných činů na 1000 obyvatel Počet majetkových činů na 1000 obyvatel Celková kriminalita na 1000 obyvatel Míra nezaměstnanosti Počet uchazečů o zaměstnání v roce 2010 na 1000 obyvatel obce Běžné výdaje na obyvatele Kapitálové příjmy a výdaje na obyvatele Socioekonomická kritéria změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu domů Změna v obydlenosti domůů Změna počtu bytů Změna v obydlenosti bytů Změna výdajů na byty Změna počtu násilných trestných činů Změna počtu majetkových trestných činů Změna celkové kriminality Změna míry nezaměstnanosti Změna běžných výdajů Změna kapitálových příjmů Změna kapitálových výdajů 21
Malá města dopravní infrastruktura (stav, změna) Dopravní infrastruktura stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Podíl rozpočtu na dopravní infrastrukturu Podíl rozpočtu na dopravní infrastrukturu bez MHD Podíl rozpočtu na veřejnou hromadnou dopravu Počet spojů autobusových linek na 1000 obyvatel Počet spojů MHD linek na 1000 obyvatel Délka sítě MHD v km na 1000 obyvatel Dopravní infrastruktura změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna podílu rozpočtu na dopravní infrastrukturu Změna podílu rozpočtu na dopravní infrastrukturu bez MHD Změna podílu rozpočtu na hromadnou dopravu 22
Malá města občanská vybavenost (stav, změna) Občanská vybavenost stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Počet mateřských školek a počet míst v mateřských školkách připadajících na 1000 obyvatel Počet základních škol a počet míst v základních školách připadajících na 1000 obyvatel Počet středních škol Počet lůžek na 1000 obyvatel Počet míst v domovech o pro seniory připadající padaj na 1000 obyvatel starších 65 let Počet dětských hřišť Výše rozpočtu na vzdělávání, sociální služby na obyvatele Výdaje na děti a mládež, místní správu, cestovní ruch, komunální služby a odpady na obyvatele Občanská vybavenost změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu mateřských škol Změna kapacity mateřských škol Změna počtu základních škol Změna kapacity základních škol Změna počtu středních škol Změna využití lůžkového fondu Změna průměrné ošetřovací doby Změna počtu dětských hřišť v letech Změna podílu rozpočtu na vzdělávání a sociální služby Změna podílu rozpočtu na sociální věci Změna výdajů na děti a mládež, místní správu, cestovní ruch, komunální služby a odpady 23
Malá města volnočasová infrastruktura (stav, změna) Volnočasová infrastruktura stavové ukazatele Vyhodnocovali jsme ukazatele za kritéria pro rok 2011: Počet kulturních památek na 1000 obyvatel Počet fotbalových stadionů s tribunou ve městě / obci Počet zimních stadionů ve městě / obci Počet plaveckých areálů ve městě / obci Počet jiných rozsáhlých sportovních areálů na 1000 obyvatel Podíl rozpočtu na kulturu a akce v % z rozpočtu Podíl rozpočtu na sport v % z rozpočtu Podíl rozpočtu na kulturu a akce na obyvatele Podíl rozpočtu na sport na obyvatele Volnočasová infrastruktura změnové ukazatele Vyhodnocovali jsme změnu kritérií mezi roky 2001 a 2011: Změna počtu fotbalových stadionů Změna počtu zimních stadionů Změna počtu plaveckých areálů Počet jiných rozsáhlých sportovních areálů na 1000 obyvatel Změna podílu rozpočtu na kulturní akce Změna podílu rozpočtu na sport Změna podílu rozpočtu na kulturu na obyvatele Změna podílu rozpočtu na sport na obyvatele 24
Malá města celkové umístění Hluboká nad Vltavou Horní Jelení Bojkovice Nová Bystřice Podbořany Strážnice Železný Brod Mníšek pod Brdy Nýrsko Přibyslav Broumov Horní Slavkov Kojetín Telč Vítkov 25
Malá města souhrnné výsledky 26
Grafické zobrazení vybraných veličin malá města Závislost kumulovaného dluhu na obyvatele a běžných výdajů na obyvatele v roce 2010 2010 e na obyvatele v roce Běžné výdaj 70 000 60 000 50 000 40 000 30 000 20 000 10 000 Podbořany Železný Brod Strážnice Vítkov Nová Bystřice Kojetín Bojkovice Mníšek pod Brdy Nýrsko Horní Slavkov Horní Jelení Přibyslav Hluboká nad Vltavou Broumov Telč Vlevo uvedený graf znázorňuje závislost kumulovaného dluhu na obyvatele a běžných výdajů na obyvatele v roce 2010. Regresní přímka potvrzuje skutečnost, kdy města ě s vysokým zadlužení (na obyvatele) disponují nižším rozpočtem na běžné výdaje. - 0 2 000 4 000 6 000 8 000 10 000 12 000 14 000 16 000 Kumulovaný dluh v roce 2010 na obyvatele Vpravo uvedený graf znázorňuje závislost celkové kapacity MŠ a ZŠ a výše výdajů na vzdělávání, děti a mládež na obyvatele v roce 2011. Regresní přímka potvrzuje skutečnost, kdy rostoucí kapacita MŠ a ZŠ vede k rostoucím výdajům na vzdělávání, děti a mládež (u malých měst). ž na Výše výdajů na vzdě ělávání a děti a mláde obyvate l v roce 2011 18 000 16 000 14 000 12 000 10 000 8 000 6 000 Závislost celkové kapacity MŠ a ZŠ a výše výdajů na vzdělávání, děti a mládež na obyvatele v roce 2011 Horní Slavkov Vítkov 4 000 Strážnice Horní Jelení Nová Bystřice Mníšek pod Brdy Podbořany 2 000 Broumov Bojkovice Železný Brod Kojetín Přibyslav Hluboká n/v - Nýrsko 400 600 800 1 000 1 200 1 400 1 600 1 800 Celková kapacita mateřských a základních škol v roce 2011 Telč 27
Grafické zobrazení vybraných veličin malá města ce 2011 Majetková kriminalita a na 1000 obyvatel v ro 400 350 300 250 200 150 100 50 0 Závislost podílu vysokoškolsky vzdělaných obyvatel a majetkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011 Broumov Nýrsko Nová Bystřice Horní Slavkov Podbořany Kojetín Vítkov Železný Brod Horní Jelení Přibyslav Bojkovice Telč Strážnice Mníšek pod Brdy Hluboká n/v 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1 11% 12% 13% 14% 15% Vlevo uvedený graf znázorňuje závislost podílu vysokoškolsky k vzdělaných obyvatel a majetkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011. Regresní přímka potvrzuje skutečnost, kdy rostoucí podíl vysokoškolsky vzdělaných ě obyvatel vede k vyšší majetkové kriminalitě (u malých měst). Podíl vysokoškolsky vzdělaných v roce 2011 Vpravo uvedený graf znázorňuje závislost míry nezaměstnanosti a celkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011 (u malých měst). Ce elková kriminalita na 10 000 obyvatel v roce 20 011 700 600 500 400 300 200 100 Závislost míry nezaměstnanosti a celkové kriminality na 1000 obyvatel v roce 2011 Mníšek pod Brdy Hluboká n/v Horní Jelení Přibyslav Nýrsko Horní Slavkov Nová Bystřice Bojkovice Broumov Telč Železný Brod Podbořany Strážnice Vítkov 0 4% 5% 6% 7% 8% 9% 1 11% 12% 13% 14% 15% 16% 17% Míra nezaměstnanosti v roce 2011 Kojetín 28
Malá města poměr běžných a kapitálových výdajů (rok 2011=10) 100 50 Bojkovice 100 Kojetín 50 60 40 20 Přibyslav 15 10 5 Broumov 40 20 Mníšek pod Brdy 30 Strážnice 20 10 40 20 Hluboká nad Vltavou 15 10 5 Nová Bystřice 15 Telč 10 5 60 40 20 Horní Jelení 60 40 20 Nýrsko 30 20 10 Vítkov 15 10 5 Horní Slavkov Podbořany 40 20 30 20 10 Železný Brod BĚŽNÉ VÝDAJE KAPITÁLOVÉ VÝDAJE 29
Závěryě
Závěry studie Diamantové ocenění získala města Písek (kategorie středně velkých měst) Hluboká nad Vltavou (kategorie malých měst) Zlaté ocenění získala tato města Chrudim, Mladá Boleslav, Pelhřimov a Tábor (kategorie středně velkých měst) Horní Jelení, Mníšek pod Brdy, Nýrsko a Přibyslav (kategorie malých měst) Města s diamantovým či zlatým oceněním vykazují především tyto obdobné dílčí parametry hodnocení a charakteristiky: ve většině těchto měst jsme ve sledovaném období (2000 11) evidovali stabilní politické klima města vykazovala pozitivní stav a tendence v demografických ukazatelích, jako je struktura obyvatel, vyšší podíl vysokoškolsky vzdělaného obyvatelstva či kladné saldo migrace také z hlediska sledovaných socioekonomických ukazatelů dosahovala nejlepších výsledků, především při hodnocení nezaměstnanosti, bytové politiky nebo míry kriminality nejvýše oceněná města vykázala mezi roky 2001 a 2011 výrazné zlepšení v občanské vybavenosti nicméně oceněná města vykazují rezervy ve vybavenosti zařízení pro volnočasové aktivity v kategorii malých měst napomáhala lepšímu umístění poloha hodnoceného města v blízkosti jiného většího města s výjimkou Nýrska se všechna oceněná města nachází v jádrové oblasti Čech, tedy území, které je stabilně historicky osídleno a přirozeně spádově podléhá k hlavnímu městu ČR Města s bronzovým oceněním disponují především těmito obdobnými dílčími parametry hodnocení a charakteristikami: města nevykazovala pozitivní hodnoty demografických ukazatelů podíl vysokoškolsky y vzdělaných obyvatel byl nižší než průměr, města většinou vykazovala záporné saldo migrace přestože nedosahují příliš dobrých výsledků z hlediska hodnocení socioekonomických parametrů k r. 2011, také hodnocení změny těchto parametrů mezi roky 2001 a 2011 nevyznívá pro tato města pozitivně města se nacházela především v příhraničních oblastech ČR, tedy v území, které bylo ovlivněno poválečným odsunem původního německého obyvatelstva a příchodem nových osídlenců, původem z českého vnitrozemí či ze Slovenska. U středně velkých měst byla identifikována závislost mezi efektivitou výdajů na vzdělání a počtem žáků a studentů vzdělávacích institucí ve městě. Města s vyšší kapacitou ve vzdělávacích zařízeních byla při nakládání se zdroji v přepočtu na jednoho žáka efektivnější (nižší příspěvky na vzdělání z městských rozpočtů v přepočtu na obyvatele města) než města, která disponovala a zjišťovala početně nižší kapacitu vzdělávacích institucí. Analýza potvrdila, že ve středně velkých městech s vyšší mírou nezaměstnanosti je vyšší míra celkové kriminality. Naopak tato hypotéza se nepotvrdila u malých měst, kde vliv na celkovou kriminalitu má především poloha města vůči jiným velkým sídlům. Tedy ypokud se v blízkosti nacházejí větší města, mají taková malá města vyšší míru celkové kriminality (např. Mníšek pod Brdy či Hluboká nad Vltavou). 31
Ondřej Špaček ospacek@kpmg.cz +420 602 265 851 2012 KPMG Česká republika, s.r.o., a Czech limited liability company and a member firm of the KPMG network of independent member firms affiliated with KPMG International Cooperative ( KPMG International ), a Swiss entity. All rights reserved. Printed in the Czech Republic. The KPMG name, logo and cutting through complexity are registered trademarks or trademarks of KPMG International Cooperative (KPMG International).