Autoři:
Ing. Ondřej Svoboda, Ph.D.
Bc. Veronika Cichá
Univerzita Pardubice
Fakulta ekonomicko-správní
Ústav regionálních a bezpečnostních věd
XVIII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách
17. – 19. 6. 2015 Hustopeče
Obsah prezentace
 východiska a cíl výzkumu
 metodika, výzkumné hypotézy
 výsledky výzkumu
Východiska zkoumání
 Definice ekonomické odolnosti:
 Hill a kol. :„schopnost ekonomiky regionu zotavit se
úspěšně z vychýlení, jež mělo negativní dopad na dosavadní
vývoj regionu“.
 V tomto ohledu jsou regiony považovány za více či naopak
méně odolné.
 V příspěvku je analyzován vliv rozdílné délky časového
horizontu na hodnocení ekonomické odolnosti
regionů v souvislosti s hospodářskou krizí na příkladu
regionů NUTS 2 vybraných států EU.
Cíl příspěvku
 Cílem tohoto příspěvku je posoudit efekt rozdílné
délky zkoumaného období.
 Efekt rozdílného časového horizontu je zkoumán
 pomocí klasifikace typů regionů z hlediska
ekonomické odolnosti a
 v druhé řadě také pomocí zhodnocení odlišností v síle
vazby mezi determinanty ekonomické odolnosti
regionů a ukazatelem odolnosti.
Metodika výzkumu 1
 Rešerše literatury:
 Minimální délka období pro posuzování ekonomické
odolnosti v návaznost na hospodářskou krizi jsou 4 roky
(Duval, Vogel, 2008).
 Determinanty ekonomické odolnosti (5 oblastí): trh práce,
lidský kapitál, ekonomická aktivita regionu, inovační a R&D
aktivita, ekonomická výkonnost a socio-demografické
charakteristiky regionu.
 Celkem bylo použito 13 ukazatelů z roku 2007 získané z databáze
EUROSTAT.
 V práci použity dva časové horizonty:
 4,5 let (18 čtvrtletí) – 1Q2008 – 3Q2012,
 6 let (24 čtvrtletí) – 1Q2008 – 1Q2014.
Metodika výzkumu 2
 H1: S rostoucí délkou časového období roste počet
zotavených regionů.
 H2: Intenzita korelačních vztahů mezi vybranými
determinanty ekonomické odolnosti a změnou regionální
zaměstnanosti se nemění s nárůstem zkoumaného
horizontu z 4,5 na 6 let od začátku ekonomické krize.
 Použité metody: Pearsonův korelační koeficient a test
shody dvou korelačních koeficientů.
Klasifikace regionů
Pro klasifikaci regionů podle jejich ekonomické odolnosti byla využita
metodika používaná v rámci výzkumného projektu ECR2 (ESPON, 2014):
 Resistant regions (RS) – regiony, které nezaznamenaly pokles
regionální zaměstnanosti.
 Recovered regions (RC) – regiony, které sice zaznamenaly pokles
regionální zaměstnanosti, ale byly schopné se již zotavit na
předkrizovou úroveň (dosaženo stejné nebo větší úrovně).
 Not-recovered, but in upturn (NR1) – regiony, které zaznamenaly
pokles regionální zaměstnanosti a byť zažily oživení, nebyly stále
schopny dosáhnout předkrizové úrovně.
 Not-recovered, still in decline (NR2) – regiony, které zaznamenaly
pokles regionální zaměstnanosti a stále zaznamenávají její pokles.
 NR = NR1 a NR2
Zkoumaný vzorek regionů
Do vzorku byly zařazeny regiony NUTS 2 splňující následující podmínky:
 zkoumané regiony musí pocházet ze členských států EU,
 vybrané regiony jsou součástí EU nejpozději od rozšíření v roce 2004.
Z uvedeného vzorku byly vyřazeny regiony, u kterých nebylo
prokázáno, že u regionu došlo k poklesu HDP/ob. alespoň v jednom ze
zkoumaných období (2007–2008 a 2008–2009).
 => celkem 131 regionů (48 % NUTS 2) z těchto zemí: Analyzovaný
vzorek se skládá z regionů NUTS 2 těchto 9 států: AT, CZ, DE, ES, FR,
IT, PL, SK, UK.
Měření ekonomické odolnosti
Pro měření ekonomické odolnosti regiony byl použit ukazatel odvozený
od regionální zaměstnanosti regionu (Martin, 2011):
 CH =𝐸𝑡2/𝐸𝑡1 × 100 (1)
 CH procentuální změna zaměstnanosti (v %),
 Et2 regionální zaměstnanost na konci sledovaného období,
 Et1 regionální zaměstnanost na začátku sledovaného období.
 Z důvodu čtvrtletní struktury dat byla data před použitím upravena
metodou X12-ARIMA (odstranění sezónní složky).
 Regiony, které mají hodnotu CH rovnu 100 % a větší, je možné
považovat za odolné.
Efekt rozdílného časového horizontu 1
Zdroj: vlastní zpracování podle Labour Fource Survey
Změna regionální zaměstnanosti – délka horizontu 4,5 let a 6 let
Region
CH 1Q2008
- 3Q2012
CH 1Q2008
- 1Q2014
rozdíl
RC
3Q2012
RC
1Q2014
Změna
kategorie
Praha
97.9 100.0 2.1 0 1 Změna
Střední Čechy
103.4 105.6 2.3 1 1 Stejná
Jihozápad 95.1 97.3 2.3 0 0 Stejná
Severozápad
94.9 98.1 3.2 0 0 Stejná
Severovýchod
96.5 97.9 1.3 0 0 Stejná
Jihovýchod
98.5 100.8 2.4 0 1 Změna
Střední Morava
95.8 95.2 -0.5 0 0 Stejná
Moravskoslezsko
94.7 98.4 3.7 0 0 Stejná
Efekt rozdílného časového horizontu 2
Typ regionu / Stát AT CZ DE ES FR IT PL SK UK Total
RC (3Q 2012) 4 1 19 0 4 2 1 0 14 45
NR (3Q 2012) 1 7 7 18 12 16 6 4 15 86
Type of region /
State AT CZ DE ES FR IT PL SK UK Total
RC (1Q 2014) 3 3 22 1 3 1 2 1 12 48
NR (1Q 2014) 2 5 4 17 13 17 5 3 17 83
Změna počtu RC
reg. -1 2 3 1 -1 -1 1 1 -2 3
Zdroj: vlastní zpracování podle Labour Fource Survey – 3Q2012
Počet regionů typu RC a NR v 3Q2012 – délka horizontu 4,5 let
Zdroj: vlastní zpracování podle Labour Fource Survey – 1Q2014
Počet regionů typu RC a NR v 1Q2014 – délka horizontu 6 let
Efekt rozdílného časového horizontu 3
Factor Index
CH
3Q2012
CH
1Q2014
Labour Market The job vacancy rate 0.723 0.719
Human Capital Human Resources in Science and Technology
(HRST) – according to occupation
0.528 0.472
Human Capital Percentage of people with age 25-64 with upper
secondary or tertiary education according to
ISCED-97 (level from 3 to 6)
0.513 0.611
Sectoral Structure Financial and insurance activities (K) 0.485 0.258
Innovation and R&D Number of patent applications per million
inhabitants
0.469 0.484
Innovation and R&D Total intramural R&D expenditure (in PPS) 0.404 0.331
Economic
Performance
Labour productivity (gross value added of the
number of persons employed)
0.318 0.171
Labour Market Employment rate with age 15 to 64 years 0.255 0.292
Sectoral Structure Industry, mining (B, C, D, E) -0.133 -0.025
Labour Market The Unemployment Rate -0.175 -0.099
Sectoral Structure Agriculture, forestry and fishing (A) -0.348 -0.184
Socio-demogr.
Characteristic
The proportion of people at risk of poverty -0.379 -0.392
Human Capital Percentage of people with age 25-64 with lower
secondary education according to ISCED-97 (level
2)
-0.535 -0.623
Zdroj: vlastní zpracování podle Labour Fource Survey a EUROSTAT
Závěr
 H1: S rostoucí délkou časového období roste počet
zotavených regionů. => nebyla zamítnuta
 H2: Intenzita korelačních vztahů mezi vybranými
determinanty ekonomické odolnosti a změnou regionální
zaměstnanosti se nemění s nárůstem zkoumaného
horizontu z 4,5 na 6 let od začátku ekonomické krize.
 => zamítnuta
 Výsledky ukazují, že rozdílná délka časového horizontu ovlivňuje
jak klasifikaci regionů z hlediska jejich odolnosti, tak i intenzitu
vazeb mezi determinanty a ukazatelem odolnosti.
Četnosti bodů zlomů zkoumaných regionů
Zdroj: Vlastní zpracování dle LFS microdata
Modelový vývoj regionální
zaměstnanosti
Zdroj: Vlastní zpracování
Identifikace bodů zlomu
Zdroj: Zpracováno na základě LFS
microdata