XXI. MEZINÁRODNÍ KOLOKVIUM O REGIONÁLNÍCH VĚDÁCH. SBORNÍK
PŘÍSPĚVKŮ.
21ST
INTERNATIONAL COLLOQUIUM ON REGIONAL SCIENCES.
CONFERENCE PROCEEDINGS.
Place: Kurdějov (Czech Republic)
June 13-15, 2018
Publisher: Masarykova univerzita, Brno
Edited by:
Viktorie KLÍMOVÁ
Vladimír ŽÍTEK
(Masarykova univerzita / Masaryk University, Czech Republic)
Vzor citace / Citation example:
AUTOR, A. Název článku. In Klímová, V., Žítek, V. (eds.) XXI. mezinárodní kolokvium
o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, 2018. s. 1–5.
ISBN 978-80-210-8969-3.
AUTHOR, A. Title of paper. In Klímová, V., Žítek, V. (eds.) 21st
International Colloquium
on Regional Sciences. Conference Proceedings. Brno: Masarykova univerzita, 2018. pp. 1–
5. ISBN 978-80-210-8969-3.
Publikace neprošla jazykovou úpravou. / Publication is not a subject of language check.
Za správnost obsahu a originalitu výzkumu zodpovídají autoři. / Authors are fully responsible for the
content and originality of the articles.
© 2018 Masarykova univerzita
ISBN 978-80-210-8969-3
ISBN 978-80-210-8970-9 (online : pdf)
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
237
DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-8970-2018-31
HODNOTENIU VPLYVU ŠTRUKTURÁLNYCH FONDOV EÚ
NA VYBRANÉ MAKROEKONOMICKÉ REGIONÁLNE
UKAZOVATELE V BBK
Impact Evaluation of EU Structural Funds on selected macroeconomic
regional indicators in Banská Bystrica region
RADOSLAV KOŽIAK1
MARTINA DAXNEROVÁ1
GABRIEL GIERTL2
1
Katedra verejnej ekonomiky a regionálneho rozvoja
Ekonomická fakulta
Univerzita Mateja Bela v Banskej Bystrici
1
Depart. of Public Economics and Regional Develop.
Faculty of Economics
Matej Bel University in Banska Bystrica
 Tajovského 10, 974 01 Banská Bystrica, Slovak Republic
E-mail: radoslav.koziak@umb.sk, martina.daxnerova@gmail.com
2
Katedra podnikového hospodárstva
Drevárska fakulta
Technická univerzita vo Zvolene
2
Department of Business Economics
Faculty of Wood Sciences and Technology
Technical University in Zvolen
 T. G. Masaryka 24, 960 53 Zvolen, Slovak Republic
E-mail: gabriel.giertl@tuzvo.sk
Anotácia
Regionálna politika EÚ sa realizuje pomocou finančných nástrojov, medzi ktoré patria predovšetkým finančné
prostriedky rozpočtu EÚ alokované cez štrukturálne fondy a Kohézny fond. Cieľom predloženého príspevku je
vyhodnotenie stavu a procesu implementácie zdrojov zo štrukturálnych fondov Európskej únie v programovom
období 2007 – 2013 (2015/n+2) na území BBK ako regiónu úrovne NUTS 3 a kvantifikácia vplyvu využívania
štrukturálnych fondov na regionálny rozvoj v kraji prostredníctvom vybraných ukazovateľov. Snahou autorského
kolektívu je identifikácia a kvantifikácia pozitívneho/negatívneho vplyvu využívania štrukturálnych fondov
Európskej únie na regionálny rozvoj v BBK, ako aj zodpovedanie otázky, do akej miery ovplyvnilo využívanie
európskych fondov v BBK, pozitívnu zmenu v regionálnom rozvoji skúmaného územia v ukončenom
programovacom období 2007 – 2013 (2015) z pohľadu vybraných regionálnych makroekonomických
ukazovateľov. Náš výskum priniesol pomerne nejednoznačné a rozporuplné výsledky. Na jednej strane sa nám
podarilo, v prípade regionálneho HDP, preukázať určitý, štatisticky významný, avšak opatrný pozitívny vzťah,
medzi vývojom tohto ukazovateľa a úrovňou čerpania ŠF a KF. K opačným záverom sme však dospeli v prípade
skúmania európskych ŠF a KF na celkovú zamestnanosť, či disponibilné príjmy domácností. Regresná a korelačná
analýza preukázala, že na vyššie spomenuté regionálne charakteristiky, majú významnejší vplyv iné, náhodné,
nami neskúmané vplyvy a nie európska regionálna politika.
Kľúčové slová
regionálna politika EÚ, štrukturálne fondy EÚ, regionálne makroekonomické ukazovatele, korelačná a regresná
analýza
Annotation
EU regional policy is implemented through instruments, which include EU budget funds allocated through the
Structural Funds and the Cohesion Fund. The objective of the submitted contribution is to evaluate the state and
the process of implementation of resources from the EU Structural Funds in the programming period 2007 - 2013
(2015 / n + 2 rule) on the territory of the BBK as a NUTS 3 region and quantify the impact of the use of structural
funds on regional development in the region through selected indicators. The authors' team seeks to identify and
quantify the positive/negative impact of the use of European Union structural funds on regional development in
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
238
BBK as well as the question of the extent to which the use of European funds in the BBK has influenced the positive
change in the regional development of the surveyed territory in the already ended programming period 2007 -
2013 (2015) in terms of selected regional macroeconomic indicators. Our research has produced relatively
ambiguous and contradictory results. On the one hand, we managed to demonstrate, in the case of regional GDP
a certain, statistically significant, but very low positive relationship between the development of this indicator and
the level of SF and CF utilization. However, we have come to the conclusion that European SF and KF have not
affect the total employment or disposable household incomes. The regression and correlation analysis has shown,
that the above-mentioned regional characteristics are more significant affected by other, random, unexamined
impacts and not on european regional policy.
Key words
EU regional policy, EU structural funds, regional macroeconomic indicators, correlation and regression analysis
JEL classification: R11, C10
1. Úvod
V globálnom meradle je Európska únia ako celok jednou z najbohatších oblastí sveta so všeobecne vysokou
životnou úrovňou jej obyvateľov. Napriek tomu aj v rámci EÚ existovali a existujú na začiatku 21. storočia
výrazné disparity medzi regiónmi a štátmi. Túto situáciu možno ilustrovať na ukazovateli HDP na obyvateľa,
ktorý hovorí o celkovej ekonomickej rozvinutosti jednotlivých regiónov. Za rok 2013 vykazovalo zo všetkých
krajín EÚ najlepšie výsledky Luxembursko (264% priemeru EÚ) a najhoršie výsledky Bulharsko (47% priemeru
EÚ).
Problematika regionálnej politiky je aktuálnou a diskutovanou témou, nakoľko rozpočet regionálnej politiky v
období rokov 2007 - 2013 (resp. 2015 podľa pravidla n+2 na dočerpanie) dosiahol takmer 350 miliárd EUR.
Základným cieľom regionálnej politiky na európskej úrovni je zmierňovanie disparít medzi regiónmi EÚ, vedúce
k dosahovaniu súdržnosti a zvyšovaniu konkurencieschopnosti. (Winklerová, Žítek, 2017, s. 194) Regionálna
politika EÚ sa realizuje prostredníctvom nástrojov, medzi ktoré patria predovšetkým finančné prostriedky
rozpočtu EÚ alokované prostredníctvom štrukturálnych fondov a Kohézneho fondu. S narastajúcim množstvom
finančných prostriedkov alokovaných do jednotlivých členských štátov EÚ sa zvyšuje dôraz na hodnotenie
vplyvu, účinnosti a efektívnosti takto vynaložených finančných zdrojov. Podobne to vidia aj (Zdražil, Applová,
2017, s. 76), ktorí sú toho názoru, že po ukončení predchádzajúceho programového obdobia (2007 - 2013) je
nepochybne vhodné evalvovať jeho úspešnosť.
V predloženom príspevku sa zameriame predovšetkým na kvantifikáciu vplyvu štrukturálnych fondov (ďalej ŠF)
a Kohézneho fondu (ďalej KF) na rozvoj jedného z regiónov EÚ a SR, ktorým je Banskobystrický kraj (ďalej
BBK) z pohľadu vybraných regionálnych makroekonomických ukazovateľov.
2. Cieľ, metódy výskumu a použité zdroje dát
Cieľom predloženého príspevku je vyhodnotenie stavu a procesu implementácie zdrojov zo štrukturálnych fondov
Európskej únie v programovom období 2007 – 2013 (2015/n+2) na území BBK ako regiónu úrovne NUTS 3 a
kvantifikácia vplyvu využívania štrukturálnych fondov na regionálny rozvoj v kraji prostredníctvom vybraných
ukazovateľov.
Ambíciou autorského kolektívu je identifikácia a kvantifikácia pozitívneho/negatívneho vplyvu využívania
štrukturálnych fondov Európskej únie na regionálny rozvoj v BBK, ako aj zodpovedanie otázky, do akej miery
ovplyvnilo využívanie európskych fondov v BBK, pozitívnu zmenu v regionálnom rozvoji skúmaného územia
v ukončenom programovacom období 2007 – 2013 (2015) z pohľadu vybraných regionálnych
makroekonomických ukazovateľov.
V práci boli využité štandardné vedecké metódy výskumu, najmä analýza, syntéza, komparácia, abstrakcia,
indukcia a dedukcia, ako aj matematicko-štatistické, kvantitatívne metódy – korelačná a regresná analýza.
Vzhľadom na stanovený cieľ, formulované hypotézy a očakávané výsledky, sme využili sekundárne zdroje dát
z oficiálnej databázy EUROSTATu, Štatistického úradu Slovenskej republiky, príslušných ministerstiev
Slovenskej republiky, ktoré boli riadiacimi orgánmi operačných programov v období 2007 – 2013.
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
239
3. Fondy EÚ ako finančný nástroj regionálneho rozvoja
Od 1. januára 2004 sa otvorila pre SR možnosť čerpania finančných prostriedkov zo štrukturálnych fondov
Európskej únie. ŠF EÚ sú nástroje štrukturálnej politiky EÚ, ktorá je zameraná na zmenšovanie rozdielov medzi
regiónmi a členskými krajinami EÚ v úrovni rozvoja, s cieľom posilniť hospodársku a sociálnu súdržnosť.
Štrukturálna politika je prioritou Európskeho spoločenstva, o čom svedčí aj skutočnosť, že na podporu
štrukturálnej politiky je určená jedna tretina z celkového rozpočtu EÚ.
EÚ má na plnenie cieľov regionálnej politiky a celkovej politiky súdržnosti vytvorené štrukturálne nástroje.
Politika súdržnosti (Kohézna politika) sa v programovom období 2007 - 2013 uskutočňovala prostredníctvom
sústreďovania príspevkov z fondov na tri hlavné ciele. Prvým je cieľ Konvergencia, ktorý bol zameraný na
podporu ekonomického rastu a zamestnanosti v regiónoch na úrovni NUTS II, ktorých HDP je pod úrovňou 75%
priemeru EÚ a na podporu štátov, ktorých priemerný HDP nepresahuje 90% priemeru EÚ. Druhým cieľom bola
Regionálna konkurencieschopnosť a zamestnanosť, zameriava sa na podporu výkonnosti a konkurencieschopnosti
regiónov využitím inovácií a nových technológií, budovanie spoločnosti založenej na vedomostiach, na
udržateľný rozvoj a na podporu zamestnanosti (prostredníctvom vytvárania nových pracovných miest,
zlepšovania prístupu na trh práce a zvyšovania adaptability). Tretím cieľom bola Európska územná spolupráca,
ktorá sa sústredila na cezhraničnú spoluprácu regiónov na úrovni NUTS III, nadnárodnú spoluprácu v rámci celej
EÚ a financovanie spolupráce s regiónmi pozdĺž vonkajšej hranice EÚ.
4. Výsledky a diskusia
Hodnotenie vplyvu fondov EÚ na regionálny rozvoj
Regionálna politika Európskej únie predstavuje široký záber činností (od infraštruktúry, cez vedu až po ľudské
zdroje). Medzi základné princípy zaraďujeme snahu o ekonomickú a sociálnu kohéziu európskeho priestoru. Jej
praktická realizácia sa uskutočňuje najmä prostredníctvom ŠF. Väčšina analýz na agregátnej úrovni identifikovala
pozitívny prínos transferov zo ŠF na najzaostalejšie regióny, osobitnou otázkou však zostáva, aké sú efekty tejto
podpory smerom k dosiahnutiu cieľov, ktoré si regionálna politika stanovuje a najmä ako sú tieto ciele dosahované
z pohľadu maximalizácie výstupov pri minimalizácií vstupov. Ide teda o dosahovanie účinnosti a efektívnosti
regionálnej politiky. Väčšina štúdií akceptuje fakt, že účinnosť regionálnej politiky EÚ je na pomerne dostatočnej
úrovni, výrazne sa rozchádzajú v názoroch na efektívnosť európskej regionálnej politiky (napr. Ederveen, 2006,
Molle, 2007, Bradley, 2008). Dôvodom je najmä extrémne vysoká náročnosť vyhodnotenia dopadov regionálnej
politiky. Je síce možné spočítať, napríklad koľko pracovných miest bolo vytvorených vďaka podporeným
projektom, kľúčové otázky sú však iné - koľko by ich vzniklo, ak by podporené projekty neboli realizované alebo
koľko by ich vniklo, ak by sa vyčlenené zdroje použili iným spôsobom (Molle, 2007). Tieto kľúčové otázky
merania efektívnosti sa však dajú ťažko merať agregátne vzhľadom na absenciu alternatívnych scenárov. Pri
realizácii regionálnej politiky počas programového obdobia dochádza k výrazným zmenám aj v rámci rôznych
národných faktorov ako sú demografické, legislatívne, či daňové zmeny, čím vyhodnotenie vplyvu stráca
použiteľnú bázu pre hodnotenie. Pri odhade „alternatívneho scenára“ sa potom vychádza alebo z trendov minulých
rokov pred aplikovaním podpory alebo z vývoja iných regiónov, ktoré neboli podporované alebo vývoja celej EÚ
v priebehu daného obdobia. Tieto prístupy však neposkytujú uspokojivú odpoveď, ako by vývoj regiónu vyzeral
bez podpory.
Tak ako uvádza Esposti a Bussoletti (2008) úlohu zohráva aj oneskorenosť efektov pôsobenia štrukturálnych
fondov a ich ťažká oddeliteľnosť od ostatných používaných nástrojov regionálnej politiky. Veľká časť štúdií, ktorá
sa zaoberá najmä celkovým dopadom použitia štrukturálnych fondov na krajinu prostredníctvom použitia
makromodelov sa tak môže sústrediť len na otázku účinnosti, ale len veľmi problematicky na otázku efektívnosti.
Od roku 1989 sú prostriedky zo štrukturálnych fondov prideľované prostredníctvom viacročného plánovania na
základe rozvojových plánov spravidla na 5 až 7 rokov, ktoré spracúvajú vlády členských krajín v spolupráci s
dotknutými regiónmi, pričom podliehajú schváleniu Európskou komisiou. V súčasnosti prebieha už piate
programové obdobie (2014 - 2020). Na výsledky, ktoré regionálna politika EÚ dosiahla počas prvých dvoch
období (1989-1993 a 1994 - 1999) v zaostalých regiónoch, poukazuje analýza, ktorú publikovali v renomovanom
geografickom periodiku Regional Studies A. Rodríguez-Pose a U. Fratesi (2004). Podľa ich výskumu sa rozvojová
pomoc EÚ v zaostávajúcich regiónoch v rokoch 1989-1999 sústreďovala do nasledovných štyroch oblastí: 1.
podpora poľnohospodárstva a rozvoj vidieka, 2. podpora podnikania a turizmu, 3. investície do dopravnej
infraštruktúry a životného prostredia a 4. investície do vzdelávania a ľudských zdrojov. Zaujímavejší je pohľad na
návratnosť týchto „investícií vo verejnom záujme“ a ich vplyv na hospodársky rast v zaostalých regiónoch.
Podpora poľnohospodárstva a rozvoja vidieka prináša len okamžitý krátkodobý pozitívny efekt, ktorý sa postupne
stráca a zo strednodobého pohľadu sa javí ako strata. Ide o klasický príklad dotačnej politiky bez pozitívneho
vplyvu na ekonomický rast. Nedostatočnú návratnosť však preukazujú i investície do oblasti podpory podnikania
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
240
a turizmu, ako i dopravnej infraštruktúry a životného prostredia, kam putovali spolu takmer tri štvrtiny celkovej
pomoci pre zaostávajúce regióny. Nízky vplyv podpory podnikania na regionálny hospodársky rast vyplýva i z
faktu, že subvencie často prúdia k podnikom, ktorým neraz chýba patričná konkurencieschopnosť a know-how,
aby mohli po ukončení prijímania pomoci obstáť v konkurencii na voľnom trhu. Absencia pozitívnych
strednodobých dopadov investícií do dopravnej infraštruktúry, ktoré sú trvalo atraktívnou témou najmä pre
vládnuce politické strany, vyplýva i z faktu, že budovanie ciest, železníc, či letísk samo o sebe nevytvára
hospodársky rast.
Výsledky priestorovej analýzy dokumentujú jednoznačné zlyhanie regionálnej politiky EÚ. Zo 44 regiónov, ktoré
v roku 1989 spĺňali kritérium zaostalosti čiže ich ekonomická úroveň nedosahovala 75 percent HDP na obyvateľa
priemeru EÚ v parite kúpnej sily, sa v súčasnosti v tejto spoločnosti nachádza stále 43 z nich. Taktiež niet známok
o konvergencii, teda o trende približovania ich hospodárskej úrovne k zvyšku EÚ. Svedčí to o tom, že regionálna
politika EÚ je typickým príkladom centrálne plánovanej redistribučnej stratégie, ktorá len dopomáha ku
konzervácii aktuálneho stavu. Neexistuje žiadny pozitívny vzťah medzi podporou zo štrukturálnych fondov a
regionálnym hospodárskym rastom, a to ani po viacerých rokoch od poskytnutia pomoci (Sen o súdržnosti,
Konzervatívny Inštitút M.R. Štefánika, 2015).
Definovanie hypotézy výskumu
Na základe získaných poznatkov v oblasti skúmanej problematiky a pre účely spracovania tohto príspevku, sme
definovali jednu výskumnú hypotézu H0.
H0: Finančné prostriedky čerpané ERDF, KF, ESF v rokoch 2007 – 2013 (n+2) mali štatisticky významný
pozitívny vplyv na vývoj vybraných ukazovateľov rozvoja na regionálnej úrovni za inak nezmenených podmienok
(ceteris paribus).
V prípade, že zamietneme H0, potvrdíme alternatívnu hypotézu H1.
H1: Finančné prostriedky čerpané ERDF, KF, ESF v rokoch 2007 – 2013 (n+2) nemali štatisticky významný
pozitívny vplyv na vývoj vybraných ukazovateľov rozvoja na regionálnej úrovni za inak nezmenených podmienok
(ceteris paribus).
Banskobystrický kraj, disparity a faktory rozvoja
Banskobystrický kraj sa zaraďuje medzi ekonomicky slabšie regióny a potrebuje pomoc pri eliminácii vlastných
regionálnych disparít. Jeho aktívna participácia na politike súdržnosti môže pozitívne ovplyvniť súčasný
nepriaznivý stav.
Hospodársky vývoj v BBK je dlhodobo nepriaznivý. Správa o hospodárskom vývoji v krajoch SR za rok 2014
uvádza nasledovné údaje o BBK: kraj disponoval v roku 2014 priemerným počtom voľných pracovných miest
1 449. V porovnaní s ostatnými krajmi ide o kraj s druhým najvyšším počtom a zároveň bola v BBK evidovaná
najvyššia miera nezamestnanosti 18,3%. Priemerná nominálna mesačná mzda dosiahla v kraji v roku 2014
hodnotu 730 EUR, menej to už bolo len v Prešovskom kraji. BBK sa zaradil na posledné miesto zo všetkých
krajov SR v počte dokončených bytov. Kraj sa zaraďuje aj na základe ďalších ukazovateľov ako je stavebná
produkcia, tržby za vlastné výkony a tovar v priemysle, stavebníctve, či s hodnotami vo vybraných trhových
službách na posledné resp. predposledné miesto v SR.
Kvantifikácia vplyvu využívania štrukturálnych fondov na regionálny rozvoj v kraji prostredníctvom
vybraných ukazovateľov
Cieľom príspevku a snahou autorského kolektívu je kvantifikovať vplyv využívania štrukturálnych fondov na
regionálny rozvoj v kraji prostredníctvom vybraných ukazovateľov. V rámci uvedeného cieľa sme sformulovali
nulovú hypotézu H0 ako aj jej alternatívnu hypotézu H1, v prípade, že H0 zamietneme. Predpokladáme, že
finančné prostriedky čerpané zo ŠF EÚ v rokoch 2007 – 2013 (n+2) mali štatisticky významný pozitívny vplyv
na regionálny rozvoj Banskobystrického kraja za inak nezmenených podmienok (ceteris paribus).
Na overenie našich tvrdení sme využili matematicko - štatistické metódy na meranie tesnosti závislosti medzi
premennými, a to regresnú a korelačnú analýzu. Z časového hľadiska sme vždy posudzovali dáta za dostupné
obdobia v horizonte rokov 2007 – 2016. Pre celkovú ilustráciu priebehu čerpania ŠF v predmetnom programovom
období, uvádzame nasledovný graf 1.
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
241
Graf 1: Čerpanie ŠF v BBK v jednotlivých rokoch PO 2007 - 2013 (2015, podľa pravidla n+2)
Prameň: vlastné spracovanie podľa údajov z ITMS.
Regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa (PKS v EUR)
V rámci ukazovateľa regionálneho HDP na obyvateľa v BBK sme vyhodnocovali vzťah s čerpaním finančných
prostriedkov zo štrukturálnych fondov ako celku (ERDF, KF, ESF). V rámci regresnej a korelačnej analýzy
merania tesnosti závislosti sme realizovali 7 pozorovaní za obdobie, v ktorom sme získali dáta, t.j. za roky 2009
až 2015. Dosiahnutie pozitívnej zmeny bolo podmienené dosiahnutím rastu regionálneho HDP na obyvateľa
v sledovanom období. Z pohľadu časového vývoja regionálneho HDP v rokoch 2009 – 2015 nebolo možné
vyvodiť klesajúcu/stúpajúcu hodnotu ukazovateľa. Najnižšiu hodnotu dosiahol sledovaný ukazovateľ
(pravdepodobne pod vplyvom hospodárskej krízy) v roku 2009, kedy výška regionálneho HDP na obyvateľa bola
12 734,857 EUR, ktorá bola ešte nižšia ako v roku 2007 (12 835,012 EUR). Najvyššiu hodnotu dosiahol
regionálny HDP v BBK v roku 2016 (16 190,611 EUR).
V rámci merania tesnosti závislosti dosiala regresná funkcia (Intercept koeficient) hodnotu y = 11 919,836 EUR.
To znamená, že ak by BBK neprijal zo štrukturálnych fondov ako celku (ERDF, KF, ESF) žiadnu finančnú pomoc,
výška regionálneho HDP na obyvateľa v BBK by za skúmané obdobie dosiahla 11 919,84 EUR (so štandardnou
odchýlkou 976,459 EUR). Každý preinvestovaný 1 mil. EUR v BBK zo štrukturálnych fondov ako celku (ERDF,
KF, ESF) v uvedenom období zvyšuje podľa výsledkov regresnej a korelačnej analýzy hodnotu HDP meranú
v PKS o 14,78 EUR.
Ukazovateľ signifikancie F v ANOVA teste dosiahol hodnotu F = 0,05 (po zaokrúhlení smerom nadol), t.j.
identickú hodnotu hladiny významnosti alfa (0,05). Model, ktorý sme zvolili na vyhodnotenie závislosti meraní
paritou kúpnej sily (regionálneho HDP na obyvateľa) a výškou čerpaných finančných prostriedkov zo
štrukturálnych fondov ako celku (ERDF, KF, ESF), je ako celok štatisticky významný.
Tab. 1: Regresná a korelačná analýza merania tesnosti závislosti medzi paritou kúpnej sily BBK a výškou
čerpaných finančných prostriedkov zo štrukturálnych fondov ako celku (ERDF, KF, ESF)
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0,746616812
R Square 0,557436663
Adjusted R Square 0,468923996
Standard Error 845,7961456
Observations 7
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 4505277,063 4505277,063 6,297817927 0,053857908
Residual 5 3576855,599 715371,1198
Total 6 8082132,662
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept 11919,8363 976,4594645 12,20720034 6,5237E-05 9409,76734 14429,90527
X Variable 1 1,47786E-05 5,88896E-06 2,509545363 0,053857908 -3,59441E-07 2,99167E-05
V regresnej štatistike dosiahol ukazovateľ závislosti Multiple R hodnotu h = 0,7466. To znamená, že medzi
premennými x a y (t.j. regionálnym HDP a výškou preinvestovaných prostriedkov) je závislosť na úrovni 74,66%.
0,00
50 000 000,00
100 000 000,00
150 000 000,00
200 000 000,00
250 000 000,00
300 000 000,00
Ročná výška preinvestovaných finančných prostriedkov na území BBK v EUR (EÚ zdroje a ŠR)
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
242
Hodnota koeficientu determinácie R Square (h = 0,5574) však značí, že kvantifikovaným regresným modelom bol
vysvetlený len 55,74% podiel variability. Vplyv ostatných, náhodných činiteľov na daný model v tomto prípade
predstavuje podiel až 44,26%, čo znamená, že na výšku regionálneho HDP na obyvateľa v BBK významným
spôsobom ovplyvňujú aj iné atribúty, nielen výška preinvestovaných finančných prostriedkov zo štrukturálnych
fondov ako celku (ERDF, KF, ESF).
Regresná a korelačná analýza merania tesnosti závislosti potvrdila, že závislosť medzi regionálnym HDP v BBK
a výškou skúmaných preinvestovaných prostriedkov v BBK je na úrovni 74,66%. Každý preinvestovaný jeden
milión EUR prináša zvýšenie regionálneho HDP o 14,78 EUR, čím potvrdzujeme pozitívny dopad využívania
finančných prostriedkov zo štrukturálnych fondov ako celku (ERDF, KF, ESF) na výšku regionálneho HDP
v BBK. Preinvestované finančné prostriedky podľa ukazovateľa R Square netvoria jediný, avšak dôležitý atribút
vplývajúci na hodnotu regionálneho HDP v BBK.
Celková zamestnanosť
V rámci ukazovateľa zamestnanosti (spolu pre BBK) sme vyhodnocovali jeho vzťah s čerpaním finančných
prostriedkov z OP ZaSI. V rámci regresnej a korelačnej analýzy merania tesnosti závislosti sme realizovali 8
pozorovaní za roky 2007 - 2014. Dosiahnutie pozitívnej zmeny bolo podmienené rastom celkovej zamestnanosti.
Z dostupných štatistických údajov je však možné ešte pred samotnou realizáciou regresnej a korelačnej analýzy
pozorovať trend rastu celkovej zamestnanosti, pričom v rokoch 2007 a 2008, kedy z OP ZaSI neboli v BBK
poskytnuté žiadne finančné prostriedky, celková zamestnanosť stagnovala, mierne klesla. V roku 2014 bolo na
oblasť zamestnanosti vynaložených 457 200,40 EUR zo skúmaných fondov, pričom celková zamestnanosť bola
ešte nižšia ako v roku 2008.
Tab. 2: Regresná a korelačná analýza merania tesnosti závislosti medzi celkovou zamestnanosťou a výškou
čerpaných finančných prostriedkov zo skúmaných štrukturálnych fondov
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0,445241233
R Square 0,198239756
Adjusted R Square 0,064613048
Standard Error 4084,652275
Observations 8
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 24751850,25 24751850,25 1,48353394 0,268941754
Residual 6 100106305,3 16684384,21
Total 7 124858155,5
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept 234143,1527 2062,998047 113,496546 3,15411E-11 229095,1784 239191,1271
X Variable 1 -0,000665889 0,000546705 -1,218004081 0,268941754 -0,002003627 0,00067185
V rámci tesnosti závislosti sme zistili, že regresná funkcia (Intercept koeficient) dosiahla hodnotu y = 234 143. To
znamená, že ak by BBK neprijal z analyzovaných štrukturálnych fondov žiadnu pomoc, celková zamestnanosť by
za skúmané obdobie dosiahla ročnú hodnotu 234 143 osôb so štandardnou odchýlkou 2 063 zamestnaných. Počet
viac ako 234 000 zamestnaných osôb bol v BBK prekročený len v roku 2008 (viac ako 238 000 zamestnaných
osôb) a 2011 (takmer 236 000 zamestnaných osôb). Každý preinvestovaný 1 mil. EUR tak podľa analýzy
v konečnom dôsledku nezvyšoval, ale znižoval zamestnanosť o 665 osôb.
Ukazovateľ signifikancie F v ANOVA teste dosiahol hodnotu F = 0,2689, ktorá je vyššia ako hladina významnosti
alfa (0,05). Model, ktorý sme zvolili na vyhodnotenie závislosti medzi celkovou zamestnanosťou a výškou
čerpaných finančných prostriedkov zo skúmaných fondov, je tak v konečnom dôsledku ako celok štatisticky
nevýznamný.
V regresnej štatistike dosiahol ukazovateľ závislosti Multiple R hodnotu h = 0,4452. To znamená, že medzi
premennými x a y (t.j. medzi celkovou zamestnanosťou a výškou preinvestovaných prostriedkov) je pomerne
nízka závislosť na úrovni 44,52%. Hodnota koeficientu determinácie R Square (h = 0,1982) však značí, že
kvantifikovaným regresným modelom bol vysvetlený iba 19,82% podiel variability. Vplyv iných, náhodných
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
243
činiteľov na daný model v tomto prípade predstavuje podiel 80,18%, čo znamená, že celková zamestnanosť je
významným spôsobom determinovaná inými faktormi, než výška poskytnutej podpory zo skúmaných fondov.
Regresná a korelačná analýza merania tesnosti závislosti v konečnom dôsledku nepotvrdili pozitívny vzťah medzi
celkovou zamestnanosťou a výškou poskytnutej podpory zo skúmaných fondov. Aj napriek skutočnosti, že ročná
výška preinvestovaných FP zo skúmaných štrukturálnych fondov v rokoch 2010 – 2012 rástla, celková
zamestnanosť napríklad medzi rokmi 2010 a 2011 poklesla (pričom išlo o roky, v ktorých boli FP z OP ZaSI
poskytnuté v najväčšom rozsahu).
Čisté peňažné príjmy domácností v EUR
V rámci ukazovateľa čistých peňažných príjmov domácností v EUR sme vyhodnocovali ich vzťah s čerpaním
finančných prostriedkov z vybraných štrukturálnych fondov. V rámci regresnej a korelačnej analýzy merania
tesnosti závislosti sme realizovali 9 pozorovaní za obdobie, v ktorom sme získali dáta, t.j. za roky 2007 až 2015.
Dosiahnutie pozitívnej zmeny bolo determinované rastom čistých peňažných príjmov domácností v EUR
v sledovanom období.
Z pohľadu časového vývoja týkajúceho sa čistých peňažných príjmov sme (s výnimkou rokov 2008 – 2009, kedy
došlo k medziročnému poklesu čistých mesačných príjmov domácností v BBK) zistili, že v rokoch 2007 – 2015
dosahoval tento ukazovateľ trvalý rast. Najnižšia hodnota ukazovateľa bola dosiahnutá v roku 2007 (309,99 EUR),
najvyššia hodnota v roku 2015 (420,93 EUR). Ročná výška preinvestovaných finančných prostriedkov na území
BBK v EUR nevykazovala lineárny rast. Najnižšiu hodnotu dosiahla výška preinvestovaných prostriedkov v roku
2014 (457 tis. EUR), najvyššiu v roku 2012 (viac ako 7,6 mil. EUR).
Tab. 3: Regresná a korelačná analýza merania tesnosti závislosti medzi celkovými čistými peňažnými príjmami
domácností a výškou čerpaných finančných prostriedkov zo skúmaných štrukturálnych fondov
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0,074194006
R Square 0,00550475
Adjusted R Square -0,136565999
Standard Error 34,28162094
Observations 9
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 45,53608207 45,53608207 0,038746543 0,849544851
Residual 7 8226,60674 1175,229534
Total 8 8272,142822
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
Intercept 347,5210157 16,46938794 21,10102798 1,35073E-07 308,5771016 386,46493
X Variable 1 0,897974999 4,56192E-06 0,196841417 0,849544851 -9,88925E-06 1,1685E-05
Pri meraní tesnosti závislosti sme zistili, že regresná funkcia (Intercept koeficient) dosiahla hodnotu y = 347,521.
To znamená, že ak by BBK neprijal v rámci OP Zamestnanosť a sociálna inklúzia žiadnu pomoc, dosiahli by čisté
peňažné príjmy domácností v EUR ročnú výšku 347,52 EUR so štandardnou odchýlkou 16,47 EUR.
Ukazovateľ signifikancie F v ANOVA teste však dosiahol hodnotu F = 0,8495, ktorá je vyššia ako hladina
významnosti alfa (0,05). Model, ktorý sme zvolili na vyhodnotenie závislosti medzi celkovými čistými peňažnými
príjmami domácností v EUR v BBK a výškou čerpaných finančných prostriedkov v rámci OP Zamestnanosť
a sociálna inklúzia, nie je v konečnom dôsledku ako celok štatisticky významný.
Uvedenú skutočnosť potvrdili aj výsledky regresnej štatistiky, kde ukazovateľ závislosti Multiple R dosiahol
hodnotu h = 0,0742. To znamená, že medzi premennými x a y (t.j. celkovými čistými peňažnými príjmami
a výškou preinvestovaných prostriedkov v rámci OP Zamestnanosť a sociálna inklúzia) existuje závislosť na
úrovni 7,42%. Hodnota koeficientu determinácie R Square (h = 0,0055) zároveň znamená, že kvantifikovaným
regresným modelom bol vysvetlený len 0,55% podiel variability. Vplyv ostatných, náhodných činiteľov na daný
model v tomto prípade predstavuje mimoriadne výrazný podiel 99,45%. To znamená, že ročná výška
preinvestovaných finančných prostriedkov zo štrukturálnych fondov (v rámci skúmaného OP Zamestnanosť
a sociálna inklúzia) nemá vplyv na celkovú výšku čistých peňažných príjmov domácností v EUR v BBK.
Regresná a korelačná analýza merania tesnosti závislosti tak nepotvrdila pozitívny vzťah medzi čistými príjmami
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
244
domácností v BBK (v EUR) a výškou preinvestovaných finančných prostriedkov z ESF v BBK v rámci OP
Zamestnanosť a sociálna inklúzia.
Záver
Predložená stať, v ktorej sme si ako autorský kolektív stanovili za cieľ kvantifikovať úroveň vplyvu
implementovania ŠF a KF v programovom období 2007 – 2013 (resp. 2015), je čiastkovým výstupom dizertačnej
práce, ktorá komplexnejšie hodnotí vplyv finančných nástrojov európskej regionálnej politiky na jeden z najmenej
rozvinutých regiónov SR – Banskobystrický kraj. Uvedomujeme si, že analýza nie je vyčerpávajúca a ideálna,
predstavuje však náš pohľad na meranie vplyvu – efektívnosti, či účinnosti a adresnosti regionálnej politik nielen
na Slovensku. Faktom je, že preukázať kauzálnu súvislosť medzi európskymi fondmi a zlepšujúcimi sa
makroekonomickými regionálnymi ukazovateľmi je náročné. Parciálny výsledok našej analýzy ponúkame
čitateľovi v našom príspevku. Sme presvedčení o tom, že takéto skúmanie je nevyhnutné, nielen v SR ale naprieč
všetkými členskými štátmi/regiónmi EÚ, ktoré sú objektom politiky súdržnosti. Tá je pochopiteľne založená na
princípe redistribúcie. Redistribúciu ako takú neodmietame, no odmietame nadmernú – pre subjekty i objekty
regionálnej politiky demotivujúcu redistribúciu. Ide o zdroje nás všetkých, ktoré nie sú zadarmo, ako sa to
pomerne často uvádza v médiách z úst nielen politických predstaviteľov.
Výsledky nášho skúmania priniesli rozporuplné výstupy. V prípade regionálneho HDP sa nám podarilo preukázať
určitý, štatisticky významný, avšak veľmi mierny pozitívny vzťah, medzi vývojom tohto ukazovateľa a úrovňou
čerpania ŠF a KF. Nemôžeme to však tvrdiť o ich vplyve na celkovú zamestnanosť, či disponibilné príjmy
domácností. Ako preukázala regresná a korelačná analýza, na vyššie spomenuté regionálne charakteristiky, majú
významnejší vplyv iné, náhodné, nami neskúmané vplyvy a nie európska regionálna politika.
Pre úplnosť ešte uvádzame, že všetky analýzy sme uskutočnili s dvojročným časovým oneskorením, nakoľko
priemerná dĺžka trvania projektov na Slovensku osciluje okolo tohto časového úseku. Jednotný názor na úroveň
oneskorenia finančných nástrojov regionálnej politiky EÚ však doposiaľ absentuje. Odborníci sa však zhodujú
v tom, že oneskorenie nesporne existuje.
Literatura
[1] BRADLEY J., UNTIEDT G. (2008). EU cohesion policy and “conditional” effectiveness: What do crosssection
regressions tell us? Münster: GEFRA. ISSN 1862-8923.
[2] EDERVEEN, S., GROOT, N. (2006). Fertile Soil for Structural Funds? Panel Data Analysis of the
Conditional Effectiveness of European Cohesion Policy. Kyklos, 59 (1): 17-42. [online]. [cit. 15. 1. 2018].
Dostupné z http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1467-6435.2006.00318.x/full.
[3] ESPOSTI R., BUSSOLETTI S. (2008). Impact of Objective 1 Funds on Regional Growth Convergence in the
European Union: A Panel-data Approach, Regional Studies, , vol. 42:2, p. 159-173. ISSN 0034-340. DOI:
10.1080/00343400601142753.
[4] EUROSTAT Európsky štatistický úrad. [online]. [cit. 1. 2. 2018]. Dostupné z http://ec.europa.eu/eurostat.
[5] MOLLE, W. (2007). European Cohesion Policy. London and New York: Routledge. ISBN 0–203–94527-1.
[6] Program hospodárskeho, sociálneho a kultúrneho rozvoja Banskobystrického samosprávneho kraja pre roky
2007 – 2013, aktualizovaná verzia z roku 2011.
[7] RODRÍFGUEZ-POSE, A., FRATESI, U. (2004). Between development and social policies: the impact of
European Structural Funds in Objective 1 regions Regional Studies, 38:1, p. 97 – 113. ISSN 1360-0591.
DOI: 10.1080/00343400310001632226.
[8] Sen o súdržnosti. Konzervatívny inštitút M. R. Štefánika. (2015) [online]. [cit. 1. 2. 2018]. Dostupné z
http://www.konzervativizmus.sk/article.php?203.
[9] Štatistický úrad Slovenskej republiky. [online]. [cit. 5. 2. 2018]. Dostupné z https://slovak.statistics.sk/wps/
portal/ext/home.
[10]WINKLEROVÁ, L., ŽÍTEK, V. (2017) Inovační potenciál regionů jako zrcadlo ekonomické výkonnosti. In
XX. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 193
– 200. ISBN 978-80-210-8587-9. DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-8587-2017-9.
[11]ZDRAŽIL, P., APPLOVÁ, P. (2017) Dopady programového období 2007 – 2013 regionální politiky EU na
rozvoj českých mikroregionů. In XX. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno:
Masarykova univerzita, pp. 75 – 82. ISBN 978-80-210-8587-9. DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-8587-2017-9.
Príspevok bol spracovaný v rámci grantu 1/0151/18 Kauzalita výberu miestnych daní a výdavkov na výkon
samosprávnych funkcií v ekonomicky rozvinutých a zaostávajúcich územiach v kontexte Industry 4.0.