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
188
DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-8970-2018-24
MONITORING AKTIVNÍHO PODNIKÁNÍ V OBCÍCH ČESKÉ
REPUBLIKY
Monitoring of active business in the municipalities of the Czech Republic
EVA HAMPLOVÁ
JAROSLAV KOVÁRNÍK
Katedra ekonomie
Fakulta informatiky a managementu
Univerzita Hradec Králové
Department of Economics
Faculty of Informatics and Management
University of Hradec Kralove
 Rokitanského 62, 500 03 Hradec Králové, Czech Republic
E-mail: eva.hamplova@uhk.cz, jaroslav.kovarnik@uhk.cz
Anotace
Příspěvek využívá aktuální data Českého statistického úřadu související s počtem aktivních podnikatelských
jednotek v roce 2017 až na úroveň jednotlivých obcí České republiky. Hlavním cílem je sledování změn
v koncentraci aktivního podnikání v jednotlivých regionech České republiky v letech 2010 – 2017 na úrovni
jednotlivých okresů a monitoring aktivního podnikání až na úroveň jednotlivých obcí vycházející z aktuálních dat
roku 2017. Aktivní podnikání je charakteristické tím, že podnikatel vykazuje činnost z pohledu daňové správy nebo
z pohledu sociálního zabezpečení a k tomuto účelu byla využita interní data Českého statického úřadu, která
nejsou běžně zveřejňována na úrovni okresů ani obcí. Analýza a sledování počtu aktivních podnikatelských
jednotek v okresech je následně vyhodnocena v souvislosti s mírou nezaměstnanosti v roce 2017 a zcela nově je
v rámci tohoto příspěvku hodnocena souvztažnost mezi počtem aktivních podnikatelů na 1 000 obyvatel a velikostí
obcí České republiky, která se nepodařila na této úrovni jednoznačně statisticky prokázat. Analyzovaná kritéria
otevírají otázky k dalším diskuzím na téma podnikatelského prostředí a vyváženého podnikatelského klima, které
jsou zásadní při tvorbě hospodářské politiky a podpory podnikání.
Klíčová slova
podnikání, podnikatelské prostředí, národní hospodářství
Annotation
The contribution uses actual data of the Czech Statistical Office concerning the number of active business units
in 2017 up to the level of individual municipalities of the Czech Republic. The main objective is to monitor changes
in the concentration of effective entrepreneurship in individual regions of the Czech Republic in the years 2010 –
2017 at the level of individual districts and monitoring of active entrepreneurship to the level of individual
municipalities on the basis of actual data from 2017. Active entrepreneurship is characterized by the fact that the
entrepreneur shows activity from the point of view of tax administration or social security and for this purpose
the internal data of the Czech Statistical Office were used. The data are not normally published at the level of
districts or municipalities. The analysis and monitoring of the number of active entrepreneurial units in the
districts are subsequently evaluated in relation to the unemployment rate in 2017 and, quite recently, in this
contribution the correlation between the number of active entrepreneurs per 1,000 inhabitants and the size of the
municipalities of the Czech Republic is assessed. This correlation was not statistically proved at this level. The
criteria analyzed open up questions to further discussions on the business environment and balanced business
environment, which are crucial in creating economic policy and promoting active business.
Key words
business, business environment, national economy
JEL classification: L25, L26, O10
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
189
Úvod
Podnikání a malé a střední podniky, které reprezentují podstatnou část podnikatelského sektoru, se staly stále
důležitější součástí hospodářského rozvoje. Rozvoj států a regionů je závislý na jejich ekonomické úspěšnosti,
přičemž ta je závislá na celé řadě skutečností, mezi něž bezpochyby patří i netržní zásahy států. V České republice
jsou regiony, ve kterých sídlí podniky celostátního, či dokonce evropského významu, jež se výrazně podílejí na
zaměstnanosti obyvatel regionu, a tím významně ovlivňují kupní sílu obyvatel, a tedy i úroveň poptávky v regionu
(Kraft, Kraftová, 2017). V tomto kontextu se ukazuje, že malé a střední podniky mohou být charakterizovány jako
hlavní motor ekonomického růstu. Podniky typu MSP prokazují ve svém chování pre-cykličnost a nelineární vztah
mezi svým vývojem a ekonomickým cyklem regionu, a to má v konečném důsledku vliv na efektivitu opatření,
která kraj navrhne pro podporu rozvoje podniků. Předbíhá-li vývoj HDP regionu světový vývoj, podnikatelská
aktivita klesá. Pokud je tomu naopak, pak díky pomalejšímu růstu HDP v regionu roste počet živnostníků, protože
na trhu práce je nedostatek odpovídajících pracovních míst a podnikat samostatně se zdá být výhodnější
(Šebestová, Čemerková, Palová, 2016). Existuje pozitivní efekt redukce nezaměstnanosti a počtu živnostníků,
který se ukáže až v dlouhodobém horizontu osmi let. To jednoznačně znamená spjatost podnikání s regionem, kde
je podnikatelská činnost vykonávána (Scholman, van Stel a Thurik, 2014). Regionálně vyvážené podnikatelské
klima je zásadní zejména v moderním tržním prostředí. Vývoj počtu statistických jednotek typu podnik a jejich
dynamika výrazným způsobem deklarují vývoj podnikatelského sektoru, stav národního hospodářství dané
ekonomiky a v neposlední řadě i regionální rozdíly v podnikání na úrovni územních jednotek (Carree, 2015).
1. Metodologie a data
Při zpracování dat použitých v tomto příspěvku byla využita interní databáze Českého statistického úřadu získaná
z Registru ekonomických subjektů. Základním rozdílem mezi daty veřejně dostupnými a daty použitými v tomto
příspěvku je v pojetí tzv. podniků vykazujících ekonomickou aktivitu. Dle Českého statistického úřadu je podnik
vykazující ekonomickou aktivitu charakteristický tím, že v roce sledování byla identifikována jeho aktivita
prostřednictvím Finanční správy, Správy sociálního zabezpečení event. jiných administrativních zdrojů. Základní
jednotkou pro hodnocení koncentrace podnikatelské aktivity je počet aktivních podnikatelů na 1 000 obyvatel.
Záznamy o počtu podniků v letech 2010 – 2017 byly získány prostřednictvím Odboru informačních služeb
Českého statistického úřadu. Data o počtu podnikatelských subjektů se zjištěnou aktivitou byla uspořádána dle
jednotlivých okresů České republiky, kterých je 77 a dle jednotlivých obcí České Republiky, kterých bylo
sledováno 6 258. Pro analýzu byla přijata data Českého statistického úřadu (ČSÚ b, 2017) za roky 2017, 2016.
Počet obyvatel v jednotlivých okresech a obcích byl získán z dat Českého statistického úřadu (ČSÚ a, 2017) vždy
k 1. 1. daného období. Pro regionální zhodnocení koncentrace podnikatelské aktivity byly použity charakteristiky
uspořádané statistické řady, zejména kvartily a kvantilový graf rozptýlení – Box plot. Při hodnocení existence
statisticky významného vztahu mezi počtem aktivních podnikatelů na 1 000 obyvatel a nezaměstnaností byla
využita data Ministerstva práce a sociálních věcí (MPSV, 2017), která uvádějí výši ukazatele nezaměstnanosti
ve vybraných obdobích roku 2017, 2016 v jednotlivých okresech. Míra stupně souběžnosti výše uvedených jevů
byla zjišťována Pearsonovým koeficientem korelace a dosažená hladina významnosti (signifikance) testována na
hladině významnosti 0,05.
2. Analýza koncentrace aktivních podnikatelských jednotek v České republice v letech
2010 - 2017
V okrese Hlavní město Praha, Praha-západ, Brno-město, Praha-východ a Plzeň-město jsou v letech 2010 i 2013
vykazovány vyšší koncentrace podnikatelské aktivity než v ostatních okresech ČR. Rok 2016 již mezi touto
skupinou netypických nezahrnuje okres Plzeň-město. Z opačného pohledu, pohledu nízké podprůměrné
koncentrace aktivních podnikatelských jednotek se jeví okres Karviná. Tento okres ve všech sledovaných
obdobích dosahuje minimální hodnotu počtu aktivních podnikatelských jednotek. Medián hodnoty počtu
podnikatelů na 1 000 obyvatel představuje v roce 2016 hodnotu 118,69, v roce 2013 hodnotu 123,12 a v roce 2010
hodnotu 119,52. (Hamplová, Kovárník, 2017).
Z Tab. 1 lze sledovat změnu počtu aktivních podnikatelských jednotek na 1 000 obyvatel od roku 2010. Okresy
s vysokou podnikatelskou koncentrací zůstávají v nezměněném pořadí a ve sledovaném roce 2017 se výrazně
změnila i výše tohoto centrálního ukazatele např. v okrese Hlavní město Praha jde o změnu ve výši 4,43 %. Tento
okres vykazuje více jak dvojnásobnou koncentraci podnikatelů ve vztahu ke střední hodnotě. I okresy s nízkou
koncentrací nezměnily své pořadí v roce 2017, ale okres Karviná má nejvyšší přírůstek počtu aktivních
podnikatelských jednotek na 1 000 obyvatel (4,9 %) v celé České republice. Druhý nejvyšší přírůstek zaznamenal
okres Ostrava-město (4,83 %) a třetí bylo Hlavní město Praha.
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
190
Tab. 1: Změna počtu aktivních podnikatelských jednotek na 1000 obyvatel od roku 2010 dle okresů ČR
Okres 2017/2016 2017 2016 2013 2010
1. Hlavní město Praha 4,43 % 261,1 250,0 248,4 217,6
2. Brno-město 4,28 % 187,6 179,9 183,5 174,5
3. Praha-západ 3,59 % 181,9 175,6 186,5 176,7
4. Praha-východ 1,40 % 164,4 162,2 167,5 165,6
5. Plzeň-město 1,53 % 148,8 146,6 160,5 162,6
:
73. Děčín 0,88 % 95,5 94,7 101,9 101,8
74. Chomutov 0,50 % 90,9 90,5 98,9 96,0
75. Most 1,40 % 91,2 89,9 94,5 91,8
76. Sokolov 0,96 % 80,1 79,3 88,0 88,0
77. Karviná 4,90 % 75,5 71,9 75,3 71,8
medián 121,17 118,69 123,12 119,52
Zdroj: vlastní zpracování s použitím dat Českého statistického úřadu (ČSÚ a,b, 2017)
V okrese Hlavní město Praha, Praha-západ, Brno-město, Praha-východ jsou v letech 2016 i 2017 vykazovány
vyšší koncentrace podnikatelské aktivity než v ostatních okresech ČR obr. č. 1. Tato skutečnost je zřejmá již od
sledovaného roku 2010. Z opačného pohledu, pohledu nízké podprůměrné koncentrace aktivních podnikatelských
jednotek se i v roce 2017 jeví okres Karviná a to opět od roku 2010.
Tento okres ve všech sledovaných obdobích dosahuje minimální hodnotu počtu aktivních podnikatelských
jednotek. Medián hodnoty počtu podnikatelů na 1 000 obyvatel představuje v roce 2017 hodnotu 121,17 v roce
2016 118,69. Koncentrace aktivních podnikatelů v České republice vzrostla meziročně o 2 %.
Obr. 1: Kvantilové grafy rozptýlení statistické řady – počet podnikatelů v okresech ČR na 1 000 obyvatel v letech
2016 - 2017
Zdroj: vlastní zpracování s použitím dat Českého statistického úřadu (ČSÚ a,b, 2017)
Pro účely další analýzy byl klíčový ukazatel sledován z pohledu jednotlivých obcí České republiky. Z počtu 6 258
obcí je určen nový medián pro rok 2017, a to ve výši 119,04.
2016 2017
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
191
Obr. 2 Kvantilový graf rozptýlení statistické řady – počet podnikatelů v obcích ČR na 1 000 obyvatel v roce 2017
Zdroj: vlastní zpracování s použitím dat Českého statistického úřadu (ČSÚ a,b, 2017)
3. Nezaměstnanost a podnikatelská aktivita
V příspěvku (Hamplová, Kovárník, 2017) jsme se zabývali otázkou, zdali existuje statisticky významný vztah
mezi nezaměstnaností a počtem podnikatelských jednotek. Podařilo se prokázat na hladině významnosti 0,05, že
výše zmiňované veličiny (tab. 2) jsou na sobě závislé. Prostřednictvím korelačního koeficientu, který byl měřen
pro jednotlivá období r. 2016, 2013 a 2010 lze konstatovat, že existuje nepřímá souvislost mezi sledovanými jevy,
ale síla korelačního koeficientu v čase klesá. Rozšiřujeme měření o další rok a můžeme potvrdit, že nejslabší
závislost se jeví v roce 2017 (– 0,376). S růstem počtu aktivních podnikatelů na 1 000 obyvatel, klesá míra
nezaměstnanosti. Nacházíme se v období velmi nízké míry nezaměstnanosti, ale nelze potvrdit, že by příčinou
nízké nezaměstnanosti byla prokazatelně zvýšená podnikatelská aktivita.
Tab. 2: Statistická závislost jevů sledovaných v letech 2017, 2016, 2013 a 2010
podn./1000_2017 %nezam_2017
podn./1000_2017
Pearson Correlation 1 -,376**
Sig. (2-tailed) 0,001
N 77 77
%nezam_2017
Pearson Correlation -,376**
1
Sig. (2-tailed) 0,001
N 77 77
podn./1000_2016 %nezam_2016
podn./1000_2016
Pearson Correlation
1 -,416**
%nezam_2016 -,416**
1
podn./1000_2013 %nezam_2013
podn./1000_2013
Pearson Correlation
1 -,496**
%nezam_2013 -,496**
1
podn./1000_2010 %nezam_2010
podn./1000_2010
Pearson Correlation
1 -,640**
%nezam_2010 -,640**
1
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Zdroj: vlastní zpracování s použitím dat Českého statistického úřadu (ČSÚ a,b, 2017) a MPSV (2017)
počet jednotek 6 258
medián 119,04
5 percentil 73,72
95 percentil 186,67
extremní hodnoty:
nejvyšší 1 516,13 Vlkov
2 500 Čilá
3 484,38 Horská Kvilda
4 401,52 Malá Úpa
5 385,45 Hřensko
nejnižší
1 4,52 Bražec
2 10,42 Polná na Šumavě
3 18,02 Luboměř pod
Strážnou
4 20,41 Kyjov
5 22,15 Město Libavá
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
192
4. Velikost obce a podnikatelská aktivita
V tomto příspěvku máme možnost díky datům získaným z Českého statistického úřadu analyzovat otázku
vzájemné souvztažnosti mezi velikostí zvolené oblasti a počtem podnikatelských jednotek. Při testování jsme
dospěli k následujícím závěrům. Při analýze závislosti velikosti kraje se podařilo prokázat na hladině významnosti
0,05, že výše zmiňované veličiny (tab. 3) jsou na sobě závislé. Výše korelace je v roce 2017 nejvyšší, a to 0,686
a naznačuje, že s větší územní jednotkou – okresem – roste i koncentrace podnikatelské aktivity. Znamená to, že
ve větších okresech se prosazuje i vyšší počet aktivních podnikatelských jednotek na 1 000 obyvatel a naopak.
Tab. 3: Statistická závislost jevů sledovaných v letech 2017, 2016, 2013 a 2010
podn./1000_2017 okres_2017
podn./1000_2017
Pearson Correlation 1 ,686**
Sig. (2-tailed) 0,000
N 77 77
okres_2017
Pearson Correlation ,686**
1
Sig. (2-tailed) 0,000
N 77 77
podn./1000_2016 okres_2016
podn./1000_2016
Pearson Correlation
1 -,666**
okres_2016 -,666**
1
podn./1000_2013 okres_2013
podn./1000_2013
Pearson Correlation
1 -,618**
okres_2013 -,618**
1
podn./1000_2010 okres_2010
podn./1000_2010
Pearson Correlation
1 -,640**
okres_2010 -,640**
1
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Zdroj: vlastní zpracování s použitím dat Českého statistického úřadu (ČSÚ a,b, 2017)
Naše testování jsme provedli i pro jednotlivé obce České republiky. Získané výsledky jsou viditelné v tab. č. 4.
Pokud sledujeme závislost velikosti jednotlivých obcí České republice a počtu aktivních podnikatelských
jednotek, můžeme tvrdit, že mezi těmito veličinami neexistuje souvztažnost.
Tab. 4: Statistická závislost jevů sledovaných v roce 2017
podn./1000_2017 obec_2017
podn./1000_2017
Pearson Correlation 1 ,041**
Sig. (2-tailed) 0,001
N 6 258 6 258
obec_2017
Pearson Correlation ,041**
1
Sig. (2-tailed) 0,001
N 6 258 6 258
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Zdroj: vlastní zpracování s použitím dat Českého statistického úřadu (ČSÚ a,b, 2017)
Závěr
Hlavním cílem příspěvku bylo regionální zhodnocení koncentrace aktivní podnikatelské aktivity v České
republice v letech 2010 – 2017. Zvolené kritérium koncentrace – počet aktivních podnikatelů na 1 000 obyvatel –
zohledňuje počet aktivních podnikatelských jednotek v jednotlivých okresech ČR a počet obyvatel těchto okresů,
stejně jako i počet aktivních podnikatelských jednotek v jednotlivých obcích ČR a počet obyvatel těchto obcí.
Medián hodnoceného kritéria naznačuje, že se koncentrace v roce 2017 ve vztahu k roku 2016, 2013 i 2010
zvyšuje, a že ve všech sledovaných obdobích jsou diagnostikovány stejné netypické okresy s velmi vysokou
hodnotou koncentrace a jeden s velmi nízkou hodnotou koncentrace. Netypicky vysoká koncentrace se jeví
v okrese Hlavní město Praha, Brno–město, Praha–západ, Praha–východ. Naopak netypicky velmi nízká
koncentrace se jeví v okrese Karviná. Zjištěné disparity byly posuzovány v tomto příspěvku z pohledu územní
nezaměstnanosti. Byl nalezen nepřímý vztah mezi koncentrací aktivních podnikatelských jednotek a
nezaměstnaností v jednotlivých okresech a jednotlivých sledovaných obdobích, jejichž korelace ve sledovaných
obdobích postupně klesá. Analyzována byla také závislost mezi velikostí okresů a počtem aktivních
Sborník příspěvků XXI. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Kurdějov 13.–15. 6. 2018
193
podnikatelských jednotek na 1 000 obyvatel, kde byla zjištěna kladná závislost. V případě analýzy závislosti mezi
velikostí obcí České republiky a počtem aktivních podnikatelských jednotek na 1 000 obyvatel se žádná závislost
nepotvrdila. Nelze tedy tvrdit, že by s menší obcí byla spojena i menší koncentrace podnikatelské aktivity a
naopak. Nelze ani tvrdit, že by s menší obcí byla spojena větší koncentrace a že by tímto způsobem bylo podnikání
v malých obcích častějším východiskem k zajištění příjmu jejich obyvatel a ekonomické nezávislosti.
Literatura
[1] CARREE, M., CONGREGADO, E., GOLPE, A., van STEL, A. (2015). Self-employment and job generation
in metropolitan areas, 1969-2009. Entrepreneurship and Regional Development, vol. 27, no. 3-4, pp. 181-
201. ISSN 0898-5626. DOI: 10.1080/08985626.2015.1025860
[2] ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD - ČSÚ a (2017). Počet obyvatel ve správních obvodech obcí s rozšířenou
působností. [online]. [cit. 2018-03-15]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/pocet-obyvatel-v-obcich
[3] ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD – ČSÚ b (2017). Subjekty se zjištěnou aktivitou. Registr ekonomických
subjektů. Interní dokument, neveřejný.
[4] HAMPLOVÁ, E., KOVÁRNÍK, J. (2017). Regional Disparities of Concentration of Active Business Entities
in the Czech Republic in the Years 2010 - 2016. In XX. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník
příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 178-184. ISBN 978-80-210-8586-2. DOI:
10.5817/CZ.MUNI.P210-8587-2017-22.
[5] KRAFT, J., KRAFTOVÁ, I. (2017). Does the Form of SMEs Aid Determine its Impact? In XX. mezinárodní
kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 170-177. ISBN 978-
80-210-8586-2. DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-8587-2017-21.
[6] Ministerstvo práce a sociálních věcí – MPSV, (2018). Integrovaný portál MPSV. Statistiky nezaměstnanosti
z územního hlediska. [online]. [cit. 2018-03-30]. Dostupné z: http://portal.mpsv.cz/sz/stat/nz/uzem
[7] SCHOLMAN, G., van STEL, A., THURIK, R. (2014). The relationship among entrepreneurial activity,
business cycles and economic openness. International Entrepreneurship and Management Journal ,vol. 11,
no.2, pp.307-319. ISSN 1554-7191. DOI: 10.1007/s11365-014-0340-5.
[8] ŠEBESTOVÁ, J., ČEMERKOVÁ, Š., PALOVÁ, Z. (2016). Does the Form of SMEs Aid Determine its
Impact? In XIX. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova
univerzita, pp. 218-225. ISBN 978-80-210-8586-2. DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-8273-2016-27.
Příspěvek byl zpracován s finanční podporou Specifického výzkumu Univerzity Hradec Králové, Fakulty
informatiky a managementu s názvem „Investice v podmínkách konceptu Industry 4.0”, IGA 2018 FIM UHK
„Podpora pedagogické práce, technického vybavení a komunikace s odborníky“ a s podporou studenta
doktorského studia na katedře ekonomie Ing. Martina Krále.