INTEGROVANÉ INDIKÁTORY KVANTITATIVNÍ

VŠB-Technická univerzita Ostrava Ekonomická fakulta WD-55-07-1 Regionální disparity v územním rozvoji ČR jejich vznik, identifikace a eliminace PS 5 Pavel Tuleja a kol. INTEGROVANÉ INDIKÁTORY KVANTITATIVNÍ OVĚŘENÍ A INTERPRETACE Případová studie Ostrava, listopad 2010

Autoři kapitol: doc. ing. Pavel Tuleja, Ph.D. úvod, kapitola 1, kapitola 2.4, závěr, tabulková příloha doc. ing. Petr Tománek, CSc. kapitola 2.2 PhDr. Mgr. Hana Fachinelli, Ph.D. kapitola 2.1 ing. Vladimír Koudela, CSc. kapitola 2.3 ABSTRAKT Jak je z názvu případové studie zřejmé, tato práce je zaměřena jak na kvantitativní ověření námi navrţených metod hodnocení regionálních disparit, tak na interpretaci závěrů, k nimţ jsme pomocí těchto metod dospěli. Z námi původně navrţených sedmi metod hodnocení regionálních disparit, jsme v závěru našeho výzkumu vybraly tři nejpřesvědčivější metody, jimiţ jsou metoda semaforu, metoda normované proměnné a bodová metoda. Tyto metody jsme také vyuţili v rámci předloţené studie, a to s cílem zhodnotit regionální disparity ve sféře sociální, ekonomické a územní, a také v oblasti kvality ţivota obyvatel daného regionu. Vlastní ověření pak bylo provedeno pomocí čtrnácti námi navrţených integrovaných indikátorů. Při vlastním hodnocení meziregionálních rozdílností jsme tak nejprve zhodnotili vývoj jednotlivých ukazatelů pomocí metody semaforu a následně jsme vypočetli a interpretovali jednotlivé integrované indikátory. K vlastnímu výpočtu jsme vyuţili jak metodu normované proměnné, tak bodovou metodu, přičemţ v obou případech byly výsledné hodnoty zjištěny jako váţené průměry hodnot přiřazených jednotlivým indikátorům. Váhy jednotlivých indikátorů byly stanoveny na základě expertního odhadu členů řešitelského týmu. Výsledky metody semaforu jsou uvedeny v přehledných tabulkách, jeţ jsou součástí Tabulkové přílohy, kdeţto hodnoty integrovaných indikátorů jsou zachyceny v grafech nacházejících se v samotném textu. ABSTRACT As a case study from the title clearly, this work focuses on both quantitative verification of our proposed methods for assessment of regional disparities, and the interpretation of the conclusions which we reached by these methods. From our previously proposed methods of evaluation of seven regional disparities in the end we chose three of our most compelling research methods, which are the method by semaphore, a method of standardized variables and point method. This method was also used in the context of this study, and to assess regional disparities in the social, economic and geographic, as well as the quality of life of the region. The actual verification of the fourteen was performed using our proposed integrated indicators. The self-evaluation and inter-regional disparities, we first assessed the development of individual indicators using the traffic light and then we calculated and interpreted in different integrated indicators. The actual calculation we have used as a method of standardized variables, the point method, while in both cases, the resulting value as a weighted average of values assigned to each indicator. The weights of individual indicators were based on expert assessment of the team members. The results of the traffic light method are shown in the charts, which are part of the Annex, while the values of integrated indicators are shown in the charts located in the body. 2

OBSAH ABSTRAKT... 2 ABSTRACT... 2 OBSAH... 3 ÚVOD... 5 1. INTEGROVANÉ INDIKÁTORY METODOLOGICKÁ VÝCHODISKA... 6 1.1 Měření regionálních disparit pomocí integrovaných indikátorů... 7 Integrované indikátory v sociální sféře... 7 Integrované indikátory v ekonomické sféře... 8 Integrované indikátory v územní sféře... 10 Průřezový integrovaný indikátor... 11 1.2 Metoda Hodnocení a jejich vyuţití při konstrukci integrovaných indikátorů... 12 Metoda semaforu... 12 Bodová metoda... 12 Metoda normované proměnné... 14 2. KVANTITATIVNÍ OVĚŘENÍ METOD NAVRŽENÝCH PRO VÝPOČET INTEGROVANÝCH INDIKÁTORŮ...16 2.1 Sociální sféra... 16 Integrovaný indikátor ţivotní úroveň (INI 1)... 16 Integrovaný indikátor zdravotní stav (INI 2)... 20 Integrovaný indikátor sociální vybavenost (INI 3)... 22 Integrovaný indikátor bydlení (INI 4)... 24 Integrovaný indikátor sociální patologie (INI 5)... 26 2.2 ekonomická sféra... 29 Integrovaný indikátor ekonomický potenciál (INI 6)... 29 Integrovaný indikátor ekonomická struktura (INI 7)... 33 Integrovaný indikátor nezaměstnanost (INI 8)... 37 Integrovaný indikátor rozvojový potenciál (INI 9)... 40 2.3 Územní sféra... 43 Integrovaný indikátor osídlení (INI 10)... 43 Integrovaný indikátor ţivotní prostředí (INI 11)... 47 Integrovaný indikátor dopravní infrastruktura (INI 12)... 49 3

Integrovaný indikátor technická infrastruktura (INI 13)... 52 2.4 Průřezový integrovaný indikátor... 54 Integrovaný indikátor kvalita ţivota (INI14)... 54 ZÁVĚR...57 LITERATURA...60 SEZNAM TABULEK...61 SEZNAM OBRÁZKŮ...63 TABULKOVÁ PŘÍLOHA...65 4

ÚVOD Mezi stěţejní problémy, s nimiţ se potýkají analytici při hodnocení rozdílností ve vývoji jednotlivých regionů, můţeme zařadit nejen otázky spojené s výběrem ukazatelů, s jejichţ pomocí lze tyto odlišnosti objektivně zhodnotit, ale také rozdílné pohledy na nalezení relevantního způsobu měření regionálních disparit. Vzhledem k tomu, ţe si tyto oţehavé otázky velmi dobře uvědomujeme, stanovili jsme si na počátku našeho výzkumu realizovaného v rámci projektu WD-55-07-1: Regionální disparity v územním rozvoji ČR jejich vznik, identifikace a eliminace jako jeden z jeho stěţejních cílů: nalezení vhodných metod, s jejichţ pomocí budeme schopni objektivně a současně také relativně jednoduše zhodnotit vývoj regionálních disparit. Vycházeje z výše uvedeného cíle, provedli jsme v rámci našeho výzkumu poměrně důkladnou analýzu zaměřenou na studium a následné srovnání těch matematických a statistických metod, jeţ jsou vhodné pro měření meziregionálních rozdílností. Ze skupiny dostupných vědeckých postupů jsme pak na základě této analýzy vybrali sedm technik, jeţ se nám jevily jako nejvhodnější pro konstrukci multikriteriálních indexů, s jejichţ pomocí jsme chtěli hodnotit míru regionálních disparit. Konkrétně se jednalo o metodu průměrné odchylky, bodovou metodu, metodu normované proměnné, metodu vzdálenosti od fiktivního bodu, metodu souhrnného indexu, metodu semaforu a konečně také metodu zaloţenou na škálovacích technikách. Poté co jsme tyto techniky aplikovali na zkušební verzi námi navrţeného integrovaného indikátoru, dospěli jsme k závěru, ţe reálné vyuţití většiny z těchto metod se, vzhledem k finálním výsledkům, jeţ byly v rozporu buďto s obdobně zaměřenými studiemi, nebo s všeobecně přijímanými názory odborníků, jeví jako velmi diskutabilní. Navíc jsme si v této fázi řešení projektu uvědomili, ţe problém měření meziregionálních rozdílností je problémem, jenţ se ve finále rozpadá do dvou samostatných oblastí. Tou první je jiţ výše zmíněné nalezení vhodné metody kvantifikace úrovně regionálních disparit, kdeţto tou druhou oblastí je otázka obsahové náplně vlastního měření, tj. nalezení jednotlivých indikátorů, s jejichţ pomocí budeme schopni onu výše uvedenou kvantifikaci fakticky provést. Vzhledem k tomu, ţe v uplynulých třech letech se náš pohled na tuto problematiku postupně měnil a utvářel, podle toho, jak hluboko jsme do problematiky regionálních disparit pronikali, rozhodli jsme se, ţe v posledním roce námi realizovaného výzkumu zaměříme svou pozornost především na kvantitativní ověření a interpretaci námi navrţených integrovaných indikátorů. Výsledky tohoto procesu jsou součástí předloţené případové studie, jejímţ cílem je ukázat zda jsme schopni námi navrţené integrované indikátory naplnit konkrétními údaji, a pokud ano, tak zda jsme schopni dané výsledky interpretovat či nikoliv, resp. zda tyto výsledky plně či částečně odpovídají našim očekáváním či výsledkům, jichţ bylo dosaţeno pomocí jiných metod a technik. 5

1. INTEGROVANÉ INDIKÁTORY METODOLOGICKÁ VÝCHODISKA Jak jsme jiţ uvedli v úvodu této případové studie, jedním ze základních problémů hodnocení regionálních disparit je nalezení jednotlivých indikátorů, s jejichţ pomocí je moţno odpovídajícím způsobem popsat či srovnat vývoj jednotlivých regionů. Ačkoliv se tento problém můţe jevit jako zásadní a poměrně jednoduše řešitelný, dá se říci, ţe ani nalezení potřebných indikátorů nemusí znamenat ukončení procesu hledání. Důvod pro toto tvrzení je poměrně jednoduchý a je jím zpravidla příliš velký rozsah takto navrţené soustavy indikátorů. Dá se tedy říci, ţe v tomto okamţiku se regionální teorie i praxe začíná potýkat s dalším poměrně zásadním problémem, jímţ je nutnost redukovat primárně navrţenou soustavu indikátorů do podoby, která by byla vyuţitelná při hodnocení regionálních disparit. Také náš řešitelský tým se musel v průběhu řešení projektu s tímto problém vypořádat a zredukovat původní soubor 165 indikátorů do podoby, jeţ by umoţnila rychle a kvalitně popsat vývoj regionálních disparit na území České republiky. Vyjdeme-li ze zkušeností odborníků, kteří se dlouhodobě zaobírají nejen problematikou regionální disparit, ale také problematikou meziregionálních či mezinárodních komparací, pak dospějeme k závěru, ţe při vlastní analýze lze přehledně vyhodnotit maximálně 10 aţ 15 indikátorů. Tento rozsah se většině zkušených analytiků jeví jako kritický. V okamţiku kdy počet indikátorů překročí výše uvedenou hranici, ztrácejí odborníci nejen přehled o analyzovaných datech, ale také schopnost rychle vnímat všechny souvislosti analyzovaných jevů. V případě většího počtu indikátorů je tak zpravidla navrhováno, aby byl přijat komplexnější přístup, jenţ je spojen s agregací příslušných indikátorů do větších celků, bez toho, aby byla nepřijatelně sníţena hodnota výsledné výpovědi. Na základě výše uvedeného, také náš výzkumný tým dospěl k závěru, z nějţ vyplývá, ţe pro hodnocení regionálních disparit je námi navrţený soubor 165 indikátorů příliš široký a bude jej zapotřebí zúţit tím, ţe vytvoříme několik integrovaných indikátorů. Tyto indikátory by měly mít dostatečnou vypovídací schopnost, určení jejich hodnoty by nemělo být výpočetně náročné a měly by potenciálním uţivatelům přinášet dostatečně srozumitelné informace. Ačkoliv se toto rozhodnutí jeví jako logické a následné seskupení indikátorů do větších celků jako nepříliš náročné, musíme konstatovat, ţe tento proces nebyl procesem jednoduchým a v konečném důsledku vedl k několika návrhům, jeţ byly řešitelským týmem podrobně diskutovány. V rámci těchto diskusí jsme pak dospěli k závěru, ţe v tomto případě existují v podstatě dvě základní cesty, jimiţ se můţeme vydat: první cesta je postavena na seskupování indikátorů do modelových regionů, které typologicky vycházejí z identifikace hospodářského a sociálního potenciálu regionů a jeţ berou v potaz potenciální způsob uţití informací, druhá cesta je zaměřena na seskupování indikátorů do integrovaných indikátorů, jeţ jsou obsahově homogenními celky, mezi něţ řadíme například ţivotní úroveň, nezaměstnanost, dopravní infrastrukturu či kvalitu ţivota. 6

Vzhledem k tomu, ţe cílem této případové studie je pouze kvantitativní ověření a interpretace integrovaných indikátorů, zaměříme v další části tohoto textu svou pozornost právě na tuto cestu seskupování dílčích indikátorů. 1.1 MĚŘENÍ REGIONÁLNÍCH DISPARIT POMOCÍ INTEGROVANÝCH INDIKÁTORŮ Jak jiţ bylo uvedeno výše, v rámci námi realizovaného výzkumu jsme dospěli k závěru, ţe jednou z cest vedoucích k odpovídajícímu způsobu hodnocení regionálních disparit je návrh obsahově homogenních celků, jeţ případným uţivatelům umoţní lépe zhodnotit vývoj meziregionálních rozdílností. Tyto integrované indikátory jsou pak v našem pojetí sloţeny z několika primárních, popř. sekundárních indikátorů, které byly původně součástí námi navrţeného souboru 165 ukazatelů a jeţ do hodnoty příslušného integrovaného indikátoru vstupují předem stanovenou, expertně odhadnutou váhou. Ve finále jsme tak navrhli čtrnáct integrovaných indikátorů, z nichţ pět spadá do sféry sociální, čtyři do sféry ekonomické, čtyři do sféry územní a poslední čtrnáctý integrovaný indikátor je sestaven jako průřezový integrovaný indikátor zachycující kvalitu ţivota v příslušném regionu. Integrované indikátory v sociální sféře Jak jsme jiţ uvedli výše, první skupinu tvoří integrované indikátory popisující oblast sociální sféry. Do této skupiny pak, dle našeho názoru, patří: INI 1 ţivotní úroveň: vzhledem k tomu, ţe tento indikátor je zaměřen na ţivotní úroveň obyvatelstva, jeho součástí jsou nejen ukazatele umoţňující určit objem finančních prostředků, které mají jednotlivci ţijící v daném regionu k dispozici, ale také ukazatele poukazující na kvalitu ţivota spojenou s naplňováním ţivotních standardů obyvatel. Konkrétně se pak jedná o čistý disponibilní důchod domácností na jednoho obyvatele, vybavenost bytových domácností automobilem a vybavenost bytových domácností počítačem. INI 2 zdravotní stav: je indikátorem, jenţ bere v potaz jak střední délku ţivota lidí, jeţ se v daném regionu narodili, tak zdravotní stav obyvatel daného kraje, jenţ je v tomto případě reprezentován nejen počtem dnů pracovní neschopnosti, ale také počtem lidí, kteří v daném regionu zemřou v souvislosti se vznikem novotvarů. Tento indikátor je tak tvořen ukazateli naděje na doţití muţů, naděje na doţití ţen, průměrné procento pracovní neschopnosti a zemřelí na novotvary celkem na 1 tis. obyvatel. INI 3 sociální vybavenost: v rámci tohoto indikátoru jsme svou pozornost zaměřili jak na zdravotní a sociální péči, jeţ hraje roli zejména u starší populace, tak na zabezpečení volnočasové aktivity mladších populačních ročníků. Z tohoto důvodu je tento indikátor tvořen ukazateli počet lékařů na 10 tis. obyvatel, počet lůţek v nemocnicích na 10 tis. obyvatel, počet míst v zařízeních sociální péče na 10 tis. obyvatel a počet středisek pro volný čas dětí a mládeţe na 10 tis. obyvatel. 7

INI 4 bydlení: v případě tohoto indikátoru je důraz kladen zejména na prostorovou kvalitu bydlení, coţ se také odráţí v sloţení tohoto indikátoru, jehoţ součástí je počet cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt, počet osob v trvale obydlených bytech na jednu místnost a velikost obytné plochy na jednu osobu v m 2. INI 5 sociální patologie: tento poslední indikátor v oblasti sociální sféry se zaměřuje na jevy, které jsou ve standardní společnosti povaţovány za neţádoucí a ve svém konečném důsledku mohou vést buďto k ohroţení zdraví či ţivota obyvatel, nebo k sociálnímu vyloučení ze společnosti. Konkrétně je pak tento indikátor tvořen následujícími ukazateli: podíl domácností s čistými měsíčními příjmy pod hranicí ţivotního minima, počet zjištěných trestných činů na 10 tis. obyvatel a počet dopravních nehod na jeden kilometr silnic. Tabulka 1 Integrované indikátory v sociální sféře Integrovaný indikátor ŢIVOTNÍ ÚROVEŇ ZDRAVOTNÍ STAV SOCIÁLNÍ VYBAVENOST BYDLENÍ SOCIÁLNÍ PATOLOGIE Pramen: vlastní indikátory Čistý disponibilní důchod domácností na jednoho obyvatele Vybavenost bytových domácností automobilem Vybavenost bytových domácností počítačem Naděje doţití při narození (muţi) Naděje doţití při narození (ţeny) Průměrné procento pracovní neschopnosti Zemřelí na novotvary celkem na 1 tis. obyvatel Počet lékařů na 10 tis. obyvatel Počet lůţek v nemocnicích na 10 tis. obyv. Počet míst v zařízeních soc. péče na 10 tis. obyvatel Počet středisek pro volný čas dětí a mládeţe na 10 tis. obyv. Počet cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt Počet osob v trvale obydlených bytech na jednu obytnou místnost Obytná plocha na jednu osobu v m 2 Podíl domácností s čistými měsíčními příjmy pod hranicí ţivotního minima Počet zjištěných trestných činů na 10 tis. obyvatel Počet dopravních nehod na jeden kilometr silnic Integrované indikátory v ekonomické sféře V případě ekonomické sféry, navrhujeme k deskripci regionálních disparit čtyři integrované indikátory, jimiţ jsou: 8

INI 6 ekonomický potenciál: tento indikátor má za cíl zhodnotit schopnost příslušného regionu dosáhnout dobrých hospodářských výsledků, resp. ve zjednodušené formě popsat souhrn jeho ekonomických schopností. Součástí indikátoru je tedy HDP na jednoho obyvatele, produktivita práce a objem vývozu na jednoho obyvatele regionu. INI 7 ekonomická struktura: vzhledem k tomu, ţe tento integrovaný indikátor má charakterizovat vnitřní uspořádání ekonomiky příslušného regionu a tím pádem také naznačit moţné předpoklady jeho budoucího hospodářského vývoje, dospěli jsme v této oblasti k závěru, ţe jeho součástí by měl být počet zaměstnaných v terciárním sektoru na 1 tis. obyvatel, počet soukromých podnikatelů na 1 tis. obyvatel, počet podniků s 50 a více zaměstnanci na 1 tis. obyvatel a počet podniků pod zahraniční kontrolou s 250 a více zaměstnanci na 1 tis. obyvatel. Tabulka 2 Integrované indikátory v ekonomické sféře Integrovaný indikátor EKONOMICKÝ POTENCIÁL EKONOMICKÁ STRUKTURA NEZAMĚSTNANOST ROZVOJOVÝ POTENCIÁL Pramen: vlastní indikátory HDP na jednoho obyvatele Produktivita práce Objem vývozu na jednoho obyvatele regionu Počet zaměstnaných v terciárním sektoru na 1 tis. obyvatel Počet soukromých podnikatelů na 1 tis. obyvatel Počet podniků s 50 a více zaměstnanci na 1 tis. obyvatel Počet podniků pod zahraniční kontrolou s 250 a více zaměstnanci na 1 tis. obyvatel Míra registrované nezaměstnanosti Míra dlouhodobé nezaměstnanosti Počet uchazečů na jedno volné pracovní místo Výdaje na vědu a výzkum na jednu zaměstnanou osobu Výdaje na vědu a výzkum na jednoho obyvatele Objem přímých zahraničních investic na jednoho obyvatele Hrubá tvorba fixního kapitálu na jednoho obyvatele INI 8 nezaměstnanost: tento ukazatel byl navrţen tak, aby s jeho pomocí bylo moţno odlišit regiony, jeţ se vyznačují výraznými problémy na trhu práce od regionů, které bychom mohli označit za víceméně bezproblémové. Vlastní integrovaný 9

indikátor je pak sloţen z následujících ukazatelů: míra registrované nezaměstnanosti, míra dlouhodobé nezaměstnanosti a počet pracovníků na jedno volné pracovní místo. INI 9 rozvojový potenciál: podobně jako integrovaný indikátor ekonomický potenciál, také integrovaný indikátor rozvojový potenciál byl navrţen jako ukazatel, jenţ analytikům umoţní zhodnotit schopnosti regionu dosáhnout dobrých výsledků v oblasti investic a vědecko-výzkumného rozvoje. Dá se tedy říci, ţe tento indikátor je jakýmsi souhrnem investičních a výzkumných schopností daného regionu. Součástí tohoto indikátoru tak jsou výdaje na vědu a výzkum na jednu zaměstnanou osobu, výdaje na vědu a výzkum na jednoho obyvatele, objem přímých zahraničních investic na jednoho obyvatele a hrubá tvorba fixního kapitálu na jednoho obyvatele. Integrované indikátory v územní sféře Poslední větší skupinu integrovaných indikátorů tvoří indikátory navrţené pro hodnocení regionální disparit v oblasti územní sféry. Také v tomto případě pak vyuţíváme čtyři indikátory, jimiţ jsou: INI 10 osídlení: prvním z indikátorů zachycující disparity v oblasti územní sféry, je indikátor, jenţ je zaměřen na problematiku osídlení, které povaţujeme za jeden z hlavních faktorů regionálního rozvoje ve všech vyspělých trţních ekonomikách světa. Jelikoţ tento ukazatel zaměřuje svou pozornost na urbanisticko-sociální stránku ţivota regionu, je tvořen podílem městského obyvatelstva, celkovou hustotou obyvatel na 1 km 2, podílem zastavěných ploch z území kraje v procentech a hustotou obyvatel na 1 hektar zastavěné plochy. INI 11 ţivotní prostředí: tento indikátor byl navrţen tak, aby co moţná nejlépe popsal disparity, jeţ v daném regionu vznikají v oblasti přírodních, umělých a sociálních sloţek materiálního světa, které jsou anebo mohou být s obyvateli daného regionu v neustále interakci. Tento indikátor by tak měl popsat jak rozdíly ve tvorbě přirozených podmínek existence organismů v daném regionu, tak předpoklady jeho dalšího vývoje. Součástí tohoto indikátoru jsou emise oxidu siřičitého na 1 km 2, měřené emise tuhých znečišťujících látek na 1 km 2, měrná produkce komunálních odpadů na jednoho obyvatele a délka toků zařazené do tříd čistoty 4 a 5 v kilometrech. INI 12 dopravní infrastruktura: je indikátorem, jenţ má za úkol popsat regionální disparity, jeţ mezi jednotlivými regiony vznikají v oblasti veřejné a neveřejné osobní a nákladní dopravy, jakoţto jednoho z hlavních faktorů podmiňujících ekonomický a sociální rozvoj regionu. Konkrétně je pak tento indikátor tvořen ukazateli: hustota dálnic a silnic v kilometrech na 100 km 2, počet obyvatel cestujících veřejnou dopravou na 1 km 2, hustota ţelezničních tratí v km na 1 km 2 a počet veřejných letišť z celkového počtu letišť pro mezinárodní přepravu. INI 13 technická infrastruktura: tento indikátor, na rozdíl od výše uvedeného indikátoru, nepopisuje meziregionální rozdílnosti v oblasti dopravy, ale naopak v oblasti vodovodní a kanalizační sítě. Na rozdíl od předchozích dvanácti indikátorů, tento indikátor je pak tvořen pouze dvěma ukazateli, a to podílem obyvatel připojených na veřejné vodovody a podílem obyvatel napojených na kanalizaci s ČOV. 10

Tabulka 3 Integrované indikátory v územní sféře Integrovaný indikátor OSÍDLENÍ indikátory Podíl městského obyvatelstva Celková hustota obyvatel na 1 km 2 Podíl zastavěných ploch z území kraje v procentech Hustota obyvatel na 1 ha zastavěné plochy ŢIVOTNÍ PROSTŘEDÍ Emise oxidu siřičitého na 1 km 2 Měrné emise tuhých znečišťujících látek na 1 km 2 Měrná produkce komunálních odpadů na jednoho obyvatele Délka toků zařazených do tříd čistoty 4 a 5 v kilometrech DOPRAVNÍ INFRASTRUKTURA Hustota dálnic a silnic v kilometrech na 100 km 2 TECHNICKÁ INFRASTRUKTURA Pramen: vlastní Průřezový integrovaný indikátor Počet obyvatel cestujících veřejnou dopravou na 1 km 2 Hustota ţelezničních tratí v km na 1 km 2 Počet veřejných letišť z celkového počtu letišť pro mezinárodní přepravu Podíl obyvatel připojených na veřejné vodovody Podíl obyvatel napojených na kanalizaci s ČOV Posledním čtrnáctým indikátorem, je indikátor průřezový, jenţ v sobě zahrnuje významné ukazatele ze sféry územní, ekonomické i sociální, přičemţ jeho cílem je popsat meziregionální rozdílnosti, jeţ na území daného státu či přeshraničního regionu, vznikají v oblasti kvality ţivota. Z tohoto důvodu jsme tento indikátor sloţili z pěti ukazatelů, mezi něţ patří čistý disponibilní důchod domácností na 1 obyvatele, počet zjištěných trestných činů na 1 tis. obyvatel, naděje na doţití při narození jak u muţů, tak u ţen a konečně také produkce emisí SO 2 na jeden kilometr čtvereční. 11

Tabulka 4 Průřezový integrovaný indikátor kvality života Integrovaný indikátor Průřezový indikátor KVALITA ŢIVOTA Pramen: vlastní indikátory Čistý disponibilní důchod domácností na 1 obyvatele Počet zjištěných trestných činů na 1 tis. obyvatel Naděje doţití při narození (muţi) Naděje doţití při narození (ţeny) Produkce emisí SO 2 na 1 km 2 1.2 METODA HODNOCENÍ A JEJICH VYUŽITÍ PŘI KONSTRUKCI INTEGROVANÝCH INDIKÁTORŮ Metoda semaforu Metoda semaforu je specifickou podobou metody škálování, která se svým pojetím poměrně výrazně přibliţuje proceduře očíslování. Tato metoda, na rozdíl od vlastní metody škálování, přiřazuje hodnotám indikátorů specifické symboly, které odpovídají určité procentuální úrovni sledovaného indikátoru. Tyto symboly mají nejčastěji podobu tří kruhů v barvách světel semaforu, od čehoţ je také odvozen její název. Vyjdeme-li z tohoto jednoduchého principu, pak je zřejmé, ţe pokud regionu A přiřadíme červený kruh, regionu B kruh ţlutý a regionu C kruh zelený, pak jsme pomocí této metody schopni určit přibliţné rozdíly mezi jednotlivými regiony, ale současně nejsme schopni stanovit konkrétní úroveň regionu C jak vůči regionu B, tak vůči regionu A. Dá se tedy říci, ţe u této metody je její významnou devizou zejména její dobrá přehlednost, rychlost a bezproblémová vyuţitelnost při analyzování různě širokých skupin indikátorů. Z výše uvedeného tedy zcela jednoznačně vyplývá, ţe metoda semaforu je ve své podstatě ideálním nástrojem pro konstrukci nemetrických škál, které lze vyuţít při výběru jednotlivých ukazatelů, jeţ budou následně tvořit základ pro konstrukci jednotlivých souhrnných indikátorů regionálních disparit. Bodová metoda Východiskem bodové metody, jejímţ autorem je americký matematik M. K. Bennet, je nalezení regionu, jenţ v případě analyzovaného indikátoru dosahuje buďto maximální, nebo naopak minimální hodnoty. Zatímco minimální hodnota je brána v potaz v okamţiku, kdy je za progresivní označován pokles příslušného indikátoru, maximální hodnoty analytikové vyuţívají v opačném případě, tj. v situaci, kdy je za progresi povaţován růst hodnoty příslušného indikátoru. Tento region je pak v rámci bodového hodnocení oceněn 1.000 bodů, přičemţ ostatní regiony jsou ohodnoceny body v intervalu o 0 do 1.000, a to v závislosti na výši promile, kterou činí hodnota jejich vlastního indikátoru z dříve stanovené kriteriální hodnoty. Pokud je za kritérium povaţována hodnota minimální, pak se, zcela v souladu s logikou věci, v rámci výpočtu vyuţívá převrácená hodnota tohoto poměru. Bodovou hodnotu příslušného indikátoru tak v případě maxima určíme pomocí rovnice: 12

x ij B ij (1a) x imin kdeţto v případě minima pomocí rovnice: x imin Bij (1b) x ij kde: B ij bodová hodnota i-tého indikátoru pro j-tý region x ij hodnota i-tého indikátoru pro j-tý region x i max maximální hodnota i-tého indikátoru x i min minimální hodnota i-tého indikátoru Sečtením takto vypočtených bodů pak regionalisté dospějí k finální hodnotě souhrnného indikátoru, který vypovídá o sledované úrovni regionu a jiţ tak lze vyuţít ke stanovení míry disparit vznikajících mezi jednotlivými regiony. Dá se tedy říci, ţe za hlavní výhodu této metody můţeme označit její schopnost shrnout do jedné syntetické charakteristiky, jiţ je bezrozměrné číslo, indikátory, které jsou zachyceny v různých měrných jednotkách. Tuto charakteristiku pak budeme označovat jako integrovaný indikátor vypočtený pomocí bodové metody (INI B ). Prostřednictvím takto získaného syntetického indikátoru můţeme následně stanovit jak pořadí jednotlivých regionů, tak můţeme určit celkové či pouze dílčí regionální rozdíly, díky čemuţ dospějeme k závěru, ţe buďto region A celkově zaostává za regionem B, nebo je jejich úroveň stejná, přičemţ region A dosahuje lepších výsledku u indikátoru x, kdeţto region B u indikátoru y. Místo pouhého prostého součtu bodů, pak můţeme příslušný integrovaný indikátor vypočíst také pomocí prostého či váţeného aritmetického průměru počtu bodů, které jednotlivé regiony za příslušné indikátory získaly. V tomto případě k výpočtu souhrnného indikátoru vyuţijeme následující rovnici: p 1 INI B; j Bij (2) p i 1 kde: p počet indikátorů Pomocí takto stanoveného integrovaného indikátoru můţeme následně určit pořadí regionů dle míry regionálních disparit, popřípadě stanovit jednotlivé meziroční rozdíly. 13

Při praktickém vyuţití bodové metody je kromě výše uvedeného postupu vyuţívána také jedna ze dvou následujících modifikací této techniky výpočtu souhrnného indikátoru: kriteriální hodnota indikátoru není stanovena na základě maxima či minima dosaţeného v rámci analytiky sledované skupiny regionů, ale pomocí hodnoty příslušného indikátoru dosaţené v jednom konkrétně stanoveném regionu, jenţ je tak zpravidla povaţován za region, který se vyznačuje optimálním vývojem. V případě této modifikace, pak můţe bodová hodnota daného indikátoru přesáhnout hranici 1.000 bodů. kriteriální hodnota indikátoru je předem stanovena, a to na základě expertního odhadu příslušného analytika. Zpravidla se tedy jedná o analytikem stanové optimum, jehoţ by měl daný subjekt u příslušného indikátoru dosáhnout. Také v tomto případě nemůţeme hodnotu integrovaného indikátoru ohraničit 1.000 bodů. Na závěr této části se pak jeví jako vhodné poznamenat, ţe např. český statistik Jaroslav Jílek se domnívá, ţe vhodný výběr indikátorů a vhodné určení jejich počtu můţe stanovit váhy dílčích částí indexu, takţe není zapotřebí určovat váhy jednotlivých indikátorů. K tomuto závěru pak autor dospěl na základě předpokladu, ţe příslušný souhrnný indikátor bude sloţen z několika skupin indikátorů, do nichţ budou zahrnuty různé počty ukazatelů. Metoda normované proměnné Druhou statisticko-matematickou metodou, jiţ mohou analytici vyuţít při konstrukci souhrnného indikátoru, je metoda normované proměnné, kterou lze vyjádřit pomocí následujících rovnic: u ij x x ij i max (3a) s x i resp.: u ij x i min ij (3b) s x x i kde: u ij normovaná veličina i-tého indikátoru pro j-tý region s xi směrodatná odchylka i-tého indikátoru I v tomto případě můţeme normovanou proměnnou označit za bezrozměrnou veličinu, která má jak nulový, tak jednotkový průměr, z čehoţ vyplývá, ţe takto vypočtené veličiny lze bez problémů sčítat. 14

Pro potřeby měření meziregionálních rozdílů se jako vhodné jeví pouţití průměrné hodnoty normované proměnné, neboť tímto způsobem odstraníme problémy, jeţ vznikají v okamţiku, kdy při porovnání výsledků pouţíváme různé počty indikátorů. Vlastní integrovaný indikátor vypočtený pomocí metody normované proměnné (INI N ), tak můţeme vypočíst pomocí následující rovnice: p 1 INI N; j uij (4) p i 1 Pokud tuto metodu srovnáme s výše uvedenou bodovou metodou, pak dospějeme k závěru, ţe za její hlavní výhodu můţeme označit zejména to, ţe přihlíţí k relativní proměnlivosti indikátorů zahrnutých do příslušného indexu, díky čemuţ potírá absolutní proměnlivost, s níţ počítá bodová metoda. Za nevýhodu tohoto vědeckého přístupu k hodnocení regionálních disparit pak můţeme označit nemoţnost jejího pouţití v okamţiku, kdy je naším záměrem vyuţít při komparaci podílové veličiny. Jinými slovy řečeno, pomocí této metody nejsme schopni dospět k závěru, ţe region A zaostává za regionem B. 15

2. KVANTITATIVNÍ OVĚŘENÍ METOD NAVRŽENÝCH PRO VÝPOČET INTEGROVANÝCH INDIKÁTORŮ V předchozí části této případové studie jsme konstatovali, ţe v průběhu námi realizovaného výzkumu jsme dospěli k závěru, z nějţ vyplývá, ţe pro hodnocení regionálních disparit se jako ideální jeví tři základní metody, jimiţ jsou metoda semaforu, metoda normované proměnné a bodová metoda. Poté co jsme si všechny tři výše uvedené metody představili, vyvstávají před námi poslední dvě důleţité otázky: Jsme pomocí námi vybraných metod schopni určit míru regionálních disparit? a Odpovídají výsledky, k nimţ pomocí těchto metod dospějeme obecnému povědomí analytiků o disparitách v jednotlivých oblastech?. Odpověď na tyto otázky by nám měla dát následující část této případové studie. Vlastní proces kvantitativního ověření navrţených metod bude realizován pro kaţdý ze čtrnácti výše uvedených indikátorů samostatně, přičemţ nejprve zaměříme svou pozornost na zhodnocení regionálních disparit u jednotlivých ukazatelů tvořících příslušný integrovaný indikátor, a to pomocí metody semaforu a následně popíšeme regionální disparity prostřednictvím integrovaných indikátorů vypočtených jak pomocí metody normované proměnné, tak pomocí bodové metody. Součástí deskripce regionálních disparit pomocí jednotlivých integrovaných indikátorů bude také krátké shrnutí, v jehoţ rámci budou stručně popsány pozitivní či negativní stránky námi zvolených metod. 2.1 SOCIÁLNÍ SFÉRA Jak jiţ bylo uvedeno výše, pro oblast sociální sféry jsme navrhli pět integrovaných indikátorů, které jsou zaměřeny na oblast ţivotní úrovně (INI 1), zdravotního stavu (INI 2), sociální vybavenosti (INI 3), bydlení (INI 4) a sociální patologie (INI 5). Pojďme si proto nyní ukázat, jak lze pomocí těchto indikátorů popsat regionální disparity, jeţ vznikají v jednotlivých krajích České republiky a zda takto určené meziregionální rozdílnosti odpovídají jak našim představám o regionálních disparitách, tak obecnému povědomí o daných rozdílech. Integrovaný indikátor životní úroveň (INI 1) Kaţdý námi navrţený integrovaný indikátor je indikátorem, jenţ se skládá z několika primárních či sekundárních ukazatelů, které však v daném indikátoru nemají stejnou, ale naopak rozdílnou váhu. Váhy jednotlivých indikátorů jsme určili na základě expertního odhadu, jenţ byl dále diskutován v rámci celého řešitelského týmu. V případě integrovaného indikátoru ţivotní úroveň mají jednotlivé ukazatele následující váhu: čistý disponibilní důchod domácností na 1 obyvatele: váha 0,70, vybavenost bytových domácností automobilem: váha 0,20 a vybavenost bytových domácností počítačem: váha 0,10. Metoda semaforu Z tabulky 5 je zřejmé, ţe se čistý disponibilní důchod domácností v přepočtu na obyvatele zvyšuje ve všech krajích. Z hlediska stavu disparit je situace ve sledovaném období 16

bez velkých výkyvů; s výjimkou kraje Ústeckého a Karlovarského, kde zaznamenáváme prohloubení disparity, a krajů Pardubického a Vysočina, kde naopak došlo ke zmírnění disparity. Krajní póly hodnoty indikátoru čistého disponibilního důchodu domácností jsou v krajích vymezeny Hlavním městem Praha a Ústeckým krajem, v posledních letech i Karlovarským krajem. Obrázek 1 Integrovaný indikátor životní úrovně vypočtený pomocí metody normované proměnné Pramen: vlastní výpočet Indikátor vybavenosti bytových domácností automobilem (viz tabulka 6) je sledován aţ od roku 2003. Rozloţení disparit v krajích je po celé období stabilní. Nejvyšší vybavenost zaznamenáváme v Praze a ve Středočeském kraji, ale také v krajích Jihomoravském a Moravskoslezském, coţ lze mimo jiné přičítat charakteru sídelní struktury a charakteru pracovních příleţitostí a jejich lokalizace do velkých měst. Z opačného pohledu je disparita nejvyšší v kraji Karlovarském. Vybavenost bytových domácností počítačem je rovněţ sledována aţ od roku 2003 (tabulka 7). Rozloţení disparit má podobný charakter a z hlediska časového v zásadě neměnný jako u vybavenosti automobilem. Pomyslné nůţky jsou nejvíce rozevřeny mezi skupinou krajů Hlavní město Praha, Středočeský kraj, Jihomoravský a Moravskoslezský kraj, s dominantním postavením Prahy, a Karlovarským krajem, v němţ byla zjištěna vybavenost bytových domácností počítačem dlouhodobě nejniţší. Metoda normované proměnné Z obrázku 1 je zřejmé, ţe ve velikosti indikátoru disparity se Praha výrazně odchyluje od ostatních krajů a tato odchylka se časem zvyšuje, i kdyţ v posledních letech pomalejším tempem. Disparity mezi ostatními kraji nejsou aţ tak výrazné, i kdyţ rozdíly jsou zřetelné; ve prospěch vyšší ţivotní úrovně v kraji Středočeském a Jihomoravském, v neprospěch zejména 17

kraje Karlovarského. Pokud při sledování disparit vyjmeme Prahu (obrázek 2) je rozptyl v hodnotě disparit zřetelnější a zřetelnější jsou i rozdíly v čase. Ve většině krajů neznamenáváme výrazné rozdíly, s výjimkou dílčích výkyvů v čase. Potvrzuje se však větší rozptyl zejména v případě Středočeského kraje a Karlovarského kraje. Celkově lze konstatovat, ţe se disparity v ţivotní úrovni obyvatel krajů prohlubují. Obrázek 2 Integrovaný indikátor životní úrovně vypočtený pomocí metody normované proměnné bez Hl. m. Prahy Pramen: vlastní výpočet Bodová metoda Bodovou metodou vyhodnocený indikátor ţivotní úrovně (obrázek 3) rovněţ ukazuje na výraznou pozitivní disparitu u Prahy. Kraje jsou z hlediska disparit rozloţeny do tří pásem: první je reprezentováno Prahou; se zřetelným odstupem následuje druhé pásmo, zahrnující kraje Středočeský, Jihomoravský a Moravskoslezský; třetí pásmo zahrnuje ostatní kraje a je z hlediska disparit nejzahuštěnější, s výjimkou většího odstupu (propadu) Karlovarského kraje. Uplatníme-li bodovou metodu na srovnání dosaţené úrovně v krajích bez Hl. města Prahy, je disparita krajů Středočeského, Jihomoravského a Moravskoslezského zřetelnější (obrázek 4). Shrnutí Z hodnocení indikátorů ţivotní úrovně s pomocí metody bodové a metody normované proměnné vyplývá, ţe umoţňují vyhodnotit situaci z rozdílných hledisek a je proto vhodné tyto metody v zájmu zvýšení vypovídací schopnosti kombinovat. 18

Obrázek 3 Integrovaný indikátor životní úrovně vypočtený pomocí bodové metody Pramen: vlastní výpočet Obrázek 4 Integrovaný indikátor životní úrovně vypočtený pomocí bodové metody bez Hl. m. Prahy Pramen: vlastní výpočet 19

Integrovaný indikátor zdravotní stav (INI 2) Druhým indikátorem v oblasti sociální sféry, na nějţ zaměříme svou pozornost je integrovaný indikátor zdravotní stav. V případě tohoto indikátoru mají jednotlivé ukazatele následující váhu: naděje muţů na doţití při narození: váha 0,30, naděje ţen na doţití při narození: váha 0,30, průměrné procento pracovní neschopnosti: váha 0,30 a zemřelí na novotvary na 1. tis. obyvatel: váha 0,10. Metoda semaforu Z hodnot uvedených v tabulce 8 je zřejmé, ţe střední délka života při narození je u mužů v krajích rozdílná. Nejvyššího věku mají šanci se doţít muţi v Praze, příznivá situace je pro ně i v kraji Královehradeckém. Naopak v kraji v Moravskoslezském, Ústeckém a Karlovarském je naděje doţití u muţů relativně nejniţší. Situace v ostatních krajích nevykazuje v hodnotách ukazatele velké rozdíly. Naděje dožití u žen (tabulka 9) je ve srovnání s muţi příznivější. Ţeny se doţívají nejvyššího věku v kraji Vysočina a v Praze, zatímco v Karlovarském kraji a zejména v kraji Ústeckém je střední délka ţivota ţen při narození nejniţší. V zásadě i v případě ţen lze konstatovat, ţe na úrovni krajů nejsou disparity výrazné. Obrázek 5 Integrovaný indikátor zdravotní stav vypočtený pomocí metody normované proměnné Pramen: vlastní výpočet 20

Průměrné procento pracovní neschopnosti (tabulka 10) má v krajích v čase sestupnou tendenci. Hodnoty ukazatele vykazované v Praze nasvědčují tomu, ţe obyvatelé hlavního města jsou výrazně méně nemocni, nebo navštěvují méně lékaře za účelem přiznání pracovní neschopnosti, na rozdíl zejména od obyvatel Zlínského, Moravskoslezského, ale i Libereckého kraje. Ostatní kraje se nacházejí ve středním pásmu, kde disparity mezi nimi jiţ nejsou tak výrazné. V souboru příčin úmrtí byl pro účely sledování zdravotního stavu vybrán, z důvodu závaţnosti i frekvenci výskytu, ukazatel počtu zemřelých na novotvary v relaci k počtu obyvatel (tabulka 11). Přestoţe rozdíly v krajích nejsou výrazné, vykázané hodnoty v krajích rozdělují kraje zhruba na dvě skupiny. Do první skupiny patří většina českých krajů (Hl. město Praha, kraj Středočeský, Jihočeský, Plzeňský, Karlovarský a Ústecký), v nichţ jsou zjištěné hodnoty vyšší, a skupina ostatních krajů, kde zaznamenáváme hodnoty příznivější, s dlouhodobě nejniţším počtem zemřelých na 1 tis. obyvatel v kraji Zlínském. Metoda normované proměnné Vyhodnocení integrovaného indikátoru metodou normované proměnné (obrázek 5) ukazuje v krajích na značnou rozkolísanost v čase, s výjimkou kraje Ústeckého, jehoţ relativní pozice je v zásadě stabilní, s výjimkou prvních let tohoto desetiletí. Na druhou stranu v roce 2002 byla v tomto kraji zjištěna největší disparita. Obrázek 6 Integrovaný indikátor zdravotní stav vypočtený pomocí bodové metody Pramen: vlastní výpočet Bodová metoda Vyhodnocení integrovaného indikátoru metodou bodovou (obrázek 6) potvrzuje rozkolísanost vývoje disparit mezi kraji ČR. 21

Shrnutí Provedená vyhodnocení integrovaného indikátoru zdravotního stavu metodou bodovou a metodou normované proměnné vedou řešitele k přesvědčení, ţe o stavu disparit v krajích nejvíce vypovídá metoda normované proměnné, i kdyţ ani u metody bodové nelze zpochybnit její účelnost. Integrovaný indikátor sociální vybavenost (INI 3) Indikátorem zaměřeným na problematiku sociální vybavenosti je integrovaný indikátor INI 3, u nějţ platí, ţe: počet lékařů na 10 tis. obyvatel má váhu 0,30, počet lůţek v nemocnicích na 10 tis. obyvatel má váhu 0,30, počet míst v zařízeních sociální péče na 10 tis. obyvatel má váhu 0,30 a počet středisek pro volný čas dětí a mládeţe na 10 tis. obyvatel má váhu 0,10. Metoda semaforu Tabulka 12 ukazuje, ţe pomyslné nůţky v hodnotě ukazatele počet lékařů na 10 tis. obyvatel jsou nejvíce rozevřeny mezi Hl. městem Praha a Středočeským krajem, coţ naznačuje, ţe Praha je mimo jiné pojímána (vnímána) pro obyvatele (obyvateli) Středočeského kraje jako přirozené spádové zázemí lékařské péče. Původně nízké hodnoty ukazatele dosahovaly i kraje Vysočina, Pardubický, Zlínský, Ústecký a Liberecký, ale v čase zaznamenáváme v těchto krajích zlepšení, resp. zmírnění disparity. Pro počet lůžek v nemocnicích vztažených k počtu obyvatel kraje (tabulka 13) se potvrzuje podobný vztah mezi hlavním městem a Středočeským krajem jako u předcházejícího ukazatele (relativní počet lékařů). Disparity mezi ostatními kraji jsou méně výrazné, zejména od roku 2003. Je to především Jihomoravský kraj a za ním Královéhradecký kraj, které se úrovní pozitivní disparity nejvíce přibliţují, i kdyţ s velkým odstupem, úrovni Praze. Počet míst v zařízeních sociální péče (tabulka 14) je na počet obyvatel nejniţší v Praze. Vezmeme-li v úvahu vysoký podíl starší populace v hlavním městě, pak je to situace vyţadující přinejmenším zvýšenou pozornost. (V tomto případě se nepotvrzuje těsná vazba mezi Prahou a Středočeským krajem jako u předchozích ukazatelů vybavenosti sluţeb zdravotní péče, abychom mohli očekávat, ţe disparita v Praze bude, tentokrát naopak, vykompenzována vyšší kapacitou zařízení sociální péče v Středočeském kraji.) Největší disparita, naopak v pozitivním slova smyslu, je dlouhodobě v kraji Ústeckém, Zlínském a Olomouckém. Vybavenost krajů středisky pro volný čas dětí a mládeže je zatím sledována pouze do roku 2006 (tabulka 15). Metodou semaforu zjišťujeme, ţe z dlouhodobého hlediska je situace ve vybavenosti těmito středisky horší spíše v českých krajích, i kdyţ v současné době uţ to tak jednoznačné není. Například ve Středočeském kraji disparita zásadně změnila svůj charakter v roce 2005 a vybavenost středisky v tomto kraji je nyní druhá nejvyšší po Pardubickém kraji. Největší disparita ve smyslu nízké vybavenosti je zjištěna v hlavním městě, Jihočeském a Ústeckém kraji. Vyhodnocená úroveň vybavenosti v Praze však můţe 22

být sice důsledkem relativně nízkého počtu těchto zařízení, ale můţe také odráţet skutečnost, ţe malý počet středisek disponuje velkou kapacitou, coţ by pak zásadně hodnocení úrovně (disparity) vybavenosti v Praze změnilo. Metoda normované proměnné Na obrázku 7 je zřetelná výrazná disparita v sociální vybavenosti Prahy po roce 2000. Disparity mezi ostatními kraji mají v čase proměnlivý charakter. Obrázek 7 Integrovaný indikátor sociální vybavenost vypočtený pomocí metody normované proměnné Pramen: vlastní výpočet Bodová metoda Metoda bodová (obrázek 8) v průběhu sledovaného období více zdůrazňuje kolísavý vývoj sociální vybavenosti v krajích. Po roce 2000 se disparita mezi Prahou a ostatními kraji v úrovni sociální vybavenosti výrazně prohloubila. Ani období let 2003 a 2004 (zmenšení disparity mezi Prahou a ostatními kraji) tento vývoj zásadně nezměnilo; v dalších letech se hlavní město svojí úrovní vybavenosti opět od ostatních krajů vzdaluje, i kdyţ pomalejším tempem. Shrnutí Srovnání výsledků pouţitých metod pro vyhodnocení disparit integrovaného indikátoru sociální vybavenosti ukazuje, ţe metoda bodová umoţňuje lépe postihnout rozdíly v jednotlivých krajích. 23

Obrázek 8 Integrovaný indikátor sociální vybavenost vypočtený pomocí bodové metody Pramen: vlastní výpočet Integrovaný indikátor bydlení (INI 4) Integrovaný indikátor bydlení má následující sloţení: ukazatel počet cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt: váha 0,10, počet osob v trvale obydlených bytech na jednu obytnou místnost: váha 0,60 a obytná plocha na jednu osobu v metrech čtverečních: váha 0,30. Metoda semaforu Počet cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt (tabulka 16) zjištěný v roce 2003 umoţňuje popsat stav disparit v krajích pouze v tomto jednom roce a nelze z něj vyvozovat jiné závěry neţ pro tento rok. Hodnota ukazatele signalizuje v regionech v podstatě vyváţenou situaci, přesto největší disparita je mezi Karlovarským krajem (nejméně příznivá situace) a Prahou, Jihočeským a Ústeckým krajem a krajem Vysočina, kde byly dosaţeny hodnoty nejniţší, tj. nejpříznivější. Tabulka 17 poskytuje informace o stavu disparit v regionech z hlediska počtu osob v trvale obydlených bytech na jednu obytnou místnost. Největší disparita je mezi Karlovarským krajem (relativně nejvyšší počet osob) a většinou regionů v Čechách; v posledním sledovaném roce i Jihomoravským krajem (relativně nejniţší počet osob na jednu místnost). Situace v hlavním městě, kraji Pardubickém a v ostatních moravských krajích se blíţí středním hodnotám. Disparity mezi kraji ve velikosti obytné plochy připadající na jednu osobu v m 2 (tabulka 18) jiţ lze posoudit v delším časovém horizontu. V tomto případě je dlouhodobě 24

největší disparita v hodnotě ukazatele opět mezi Karlovarským krajem, ke kterému se v čase stále více přibliţuje Praha (méně příznivá situace) a Královéhradeckým krajem, kde je naopak situace dlouhodobě nejpříznivější; v těsném závěsu za ním je pak i Jihočeský kraj. Obrázek 9 Integrovaný indikátor bydlení vypočtený pomocí metody normované proměnné 1 Pramen: vlastní výpočet Metoda normované proměnné S ohledem na důvody výrazně omezující vypovídací schopnost ukazatele počtu cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt (tabulka 16) je v tomto případě integrovaný indikátor bydlení vypočítán pouze ze dvou ukazatelů, a to ukazatele počet osob v trvale obydlených bytech na jednu obytnou místnost a ukazatele obytná plocha na jednu osobu v m 2. Výpočty provedené metodou normované proměnné ukazují na výraznou zápornou disparitu u Karlovarského kraje, avšak s trendem k jejímu zmírnění. Naopak kraj Královéhradecký prohlubuje svoji disparitu, v tomto případě však ve prospěch obyvatel kraje (obrázek 9). Bodová metoda Bodová metoda rovněţ při výpočtu absentovala od hodnot ukazatele počtu cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt, a to ze stejných důvodů. Z obrázku 10 je v krajích patrná rozdílná úroveň bydlení. Výpočet provedený metodou bodovou ukazuje na relativně velkou disparitu Karlovarského kraje oproti jiným krajům. Ostatní kraje nejsou jiţ od sebe tak zásadně vzdáleny, přesto je lze rozdělit do dvou skupin 1 Upravená verze bez indikátoru počet cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt. 25

kraje, které sice prohlubují svoji disparitu, avšak ve prospěch obyvatel (zejména Královéhradecký) a kraje, které sice sniţují svoji disparitu, avšak pro obyvatele v krajích se tímto situace zhoršuje (zřetelné u Středočeského kraje). Obrázek 10 Integrovaný indikátor bydlení vypočtený pomocí bodové metody 2 Pramen: vlastní výpočet Shrnutí Vypovídací schopnost integrovaného indikátoru byla sice omezena tím, ţe do něho byly zahrnuty pouze dva oproti původním třem uvaţovaným ukazatelům; svoji hodnotu však neztratila jak v případě uplatnění metody normované proměnné, tak i při pouţití metody bodové. Obě dvě metody lze pro potřeby zjištění disparit v takto definovaných podmínkách bydlení v krajích pouţít, s mírným upřednostněním metody bodové, jejíţ výsledky se jeví řešitelům přehlednější. Integrovaný indikátor sociální patologie (INI 5) Poslední z námi navrhovaných integrovaných indikátorů, jeţ mají zachytit vývoj v sociální sféře, je integrovaný indikátor sociální patologie, jenţ je sloţen z ukazatelů: podíl domácností s čistým měsíčním příjmem pod hranicí ţivotního minima: váha 0,60, počet zjištěných trestných činů na 10 tis. obyvatel: váha 0,30 a počet dopravních nehod na jeden kilometr silnic: váha 0,10. 2 Upravená verze bez indikátoru počet cenzových domácností na jeden trvale obydlený byt. 26

Metoda semaforu Disponibilní údaje o podílu domácností s čistým měsíčním příjmem pod hranicí životního minima, zachycené v tabulce 19, ukazují, ţe nejvíce a dlouhodobě je chudobou ohroţeno obyvatelstvo v Ústeckém kraji a v posledním sledovaném období i v Moravskoslezském a Olomouckém kraji, kde se situace z tohoto hlediska časem zhoršuje. Avšak i v krajích s relativně příznivou příjmovou situací je zaznamenáno zhoršení situace, zejména v posledním sledovaném roce (Praha). Údaje za rok 2008 ukazují, ţe největší rozdíl v hodnotě ukazatele je mezi Ústeckým a Plzeňským krajem. Hodnotíme-li vývoj v krajích z pohledu trestné činnosti (tabulka 20), můţeme konstatovat, ţe postavení krajů se z hlediska počtu zjištěných trestných činů na počet obyvatel v čase výrazně nemění. Na jednom krajním pólu pomyslné škály je Hl. město Praha, které po celé sledované období vykazuje nejvyšších hodnot; na druhém, s nejniţším počtem zjištěných trestných činů v přepočtu na obyvatele, je pak ve všech sledovaných letech kraj Vysočina a Zlínský kraj. Dlouhodobě příznivá se situace jeví i v krajích Pardubickém a Královéhradeckém. Obrázek 11 Integrovaný indikátor sociální patologie vypočtený pomocí metody normované proměnné Pramen: vlastní výpočet Nehodovost na silnicích, měřená počtem zjištěných dopravních hodnot na 1 km silnic (tabulka 21), je z hlediska relací mezi kraji také dlouhodobě ustálena. Nejvíce zjištěných nehod je zjištěno v Praze. Pásmo krajů s nejniţší zjištěnou nehodovostí je však širší; zahrneme do něj kromě kraje Vysočina i kraj Jihočeský, Plzeňský; přiklání se k němu i kraj Pardubický a Královéhradecký. Třetí pásmo tvoří ostatní kraje. 27

Metoda normované proměnné Výpočet integrovaného indikátoru metodou normované proměnné (obrázek 11) ukazuje, ţe celkově dochází ke zmenšení disparit, zejména v důsledku vývoje v Hl. městě Praha a v Pardubickém kraji. Vývoj disparit ve skupině ostatních krajů má sice kolísavý charakter, avšak z hlediska celku má rozptyl hodnot v podstatě neměnnou podobu. Bodová metoda Integrovaný indikátor sociální patologie vypočtený metodou bodovou graficky znázorňuje obrázek 12. Z hlediska vývoje disparit znamenal rok 2006 a 2007 mezník, vedoucí u řady krajů k výraznému vzestupu nebo poklesu hodnot integrovaného indikátoru sociální patologie. S ohledem na charakter vývoje hodnot indikátoru v průběhu sledovaných čtyř let je však obtíţné prostřednictvím bodové metody popsat trend ve vývoji sledované disparity, k tomu je zapotřebí indikátor sledovat v delším časovém úseku. Obrázek 12 Integrovaný indikátor sociální patologie vypočtený pomocí bodové metody Pramen: vlastní výpočet Shrnutí Souhrnně moţno konstatovat, ţe pro vyhodnocení integrovaného indikátoru sociální patologie je vhodné pouţití obou metod, s ohledem na to, ţe úhly pohledu na disparity se u tohoto indikátoru vzájemně doplňují. 28