XXII. MEZINÁRODNÍ KOLOKVIUM O REGIONÁLNÍCH VĚDÁCH. SBORNÍK PŘÍSPĚVKŮ 22nd INTERNATIONAL COLLOQUIUM ON REGIONAL SCIENCES.CONFERENCE PROCEEDINGS Place: Velké Bílovice (Czech Republic) June 12-16, 2019 Publisher: Masarykova univerzita (Masaryk University Press), 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.) XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, 2019. s. 1–5. ISBN 978-80-210-9268-6. DOI. AUTHOR, A. Title of paper. In Klímová, V., Žítek, V. (eds.) 22nd International Colloquium on Regional Sciences. Conference Proceedings. Brno: Masaryk University Press, 2019. pp. 1–5. ISBN 978-80- 210-9268-6. DOI. 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. © 2019 Masarykova univerzita ISBN 978-80-210-9268-6 (online : pdf)       XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   20 DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-9268-2019-2 KONVERGENČNÉ TENDENCIE V PODMIENKACH REGIÓNOV SR Convergence tendencies in the conditions of regions of the Slovak Republic MICHAL LEVICKÝ MARTA URBANÍKOVÁ JARMILA HUDÁKOVÁ MILAN MAROŠ MICHAELA ŠTUBŇOVÁ Ústav ekonomiky a manažmentu Fakulta prírodných vied Univerzita Konštantína Filozofa v Nitre Institute of Economics and Management Faculty of Natural Sciences Constantine the Philosopher University in Nitra  Tr.A. Hlinku 1, 949 74 Nitra, Slovak Republic E-mail: mlevicky@gmail.com, murbanikova@ukf.sk, jhudakova@ukf.sk, mmaros@ukf.sk, mstubnova@ukf.sk Anotace Regionálne rozdiely, ich intenzita, vývoj ako i ich zdroje sú predmetom skúmania takmer v každej krajine sveta. Cieľom článku je zhodnotenie konvergenčných tendencií v regiónoch Slovenska na úrovni kategórie NUTS III v období rokov 2005 až 2016. K skúmaniu sú použité predovšetkým miery disperzného charakteru, prostredníctvom ktorých kvantifikujeme rozdiely v hodnotách vybraných indikátorov v jednotlivých krajoch Slovenska. Ako indikátory na diagnostiku konvergenčných tendencií sme zvolili ukazovatele regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa, priemerná mesačná nominálna mzda a evidovaná miera nezamestnanosti. Na základe dosiahnutých výsledkov možno konštatovať, že rozdiely vo vývoji bazálneho ukazovateľa regionálny HDP na obyvateľa pretrvávajú a to predovšetkým v dôsledku disproporcií vo výkonnosti regiónov spôsobenej hlavne intenzívnym absolútnym rastom ukazovateľa v Bratislavskom kraji. V prípade ukazovateľov priemerná mesačná nominálna mzda a miera evidovanej nezamestnanosti možno badať klesajúci trend v rozdieloch medzi regiónmi Slovenska, pričom amplitúdach vo vývoji štatistík týchto ukazovateľov sú do istej miery ovplyvnené fázou ekonomického cyklu. V čase hospodárskeho rastu sa rozdiely v uvedených ukazovateľoch v regiónoch Slovenska zmenšovali a naopak, v období poklesu prehlbovali. Napriek snahám vlád o ich redukciu však i naďalej zostávajú podstatným problémom v národnom hospodárstve. Klíčová slova regionálna konvergencia, regionálne disparity, regionálny HDP na obyvateľa, evidovaná miera nezamestnanosti, priemerná mesačná nominálna mzda, NUTS III, variačný koeficient Annotation Regional differences, their intensity, development and their resources are being studied in almost every country in the world. The aim of the article is to evaluate the convergence tendencies in the regions of Slovakia at the level of the NUTS III category in the period 2005 to 2016. Especially dispersion characteristics are used in the analysis, by means of which we can quantify the differences in the values of selected indicators in individual regions of Slovakia. As indicators for the diagnosis of convergence tendencies we chose the indicators of regional gross domestic product per capita, average monthly nominal wage and registered unemployment rate. Based on the results achieved, it can be stated that the differences in the development of the basal indicator regional GDP per capita persist, mainly due to disparities in the performance of the regions caused mainly by the intense absolute growth of the indicator in the Bratislava region. In the case of indicators, the average monthly nominal wage and the rate of registered unemployment can be seen in a decreasing trend in the differences between the regions of Slovakia, while the amplitudes in the development of these indicators are to some extent influenced by the phase of the economic cycle. At the time of economic growth, the differences in these indicators in the regions of Slovakia XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   21 diminished and, conversely, in the period of decline they deepened. However, despite governments' efforts to reduce them, they remain a major problem in the national economy. Key words regional convergence, regional disparities, regional GDP per capita, registered unemployment rate, average monthly nominal wage, NUTS III, coefficient of variation JEL classification: O11, R11 1. Úvod Vo všeobecnosti pojem disparita vyjadruje nerovnosť, rozdielnosť, rôznosť. Regionálnymi disparitami sa chápu odchýlky od pomysleného referenčného rozloženia znakov, ktoré sú považované za relevantné, pre jednotlivé mierkové úrovne. Regionálne disparity sú v ekonomickom prístupe odrazom úrovne ekonomickej súdržnosti, ktorá existuje vtedy, keď sú všetky segmenty včlenené do národnej ekonomiky tak, aby mohli čeliť medzinárodnej konkurencii. Miera ekonomickej súdržnosti sa zvyšuje vtedy, ak dochádza k poklesu disparít medzi zložkami konkurencieschopnosti (Gozora, 2010) Regionálne disparity sú predmetom skúmania mnohých prístupov, výskumov a skúmajú sa z rôznych hľadiska na rôznych úrovniach, z čoho vyplýva aj nejednotnosť definícií. Po roku 1989 prešlo Slovensko významnými transformačnými zmenami, ktoré ovplyvnili ekonomickú a sociálnu sféru spoločnosti. Intenzita rastu však nebola na celom území Slovenska rovnaká. Na nižších hierarchických úrovniach možno sledovať výrazné regionálne disparity, ktoré sú výsledkom pôsobenia rôznych faktorov. V súčasnosti sú regionálne disparity na Slovensku najzreteľnejšie v miere nezamestnanosti a tvorbe produktu. Na jednej strane je rozvinutejšia západná časť Slovenska a v opačnej situácií sa nachádzajú menej rozvinuté regióny východného a južného Slovenska (Darmo, 2015). Dynamika rastu produktu je pritom vyššia v skupine mestských regiónov a najnižšia v oblasti vidieckych oblastí (Stawicki, 2017). Na regionálne rozdiely pritom markantne vplýva aj aktuálna fáza ekonomického cyklu. Obdobie dynamického ekonomického rastu je charakteristické tendenciou konvergencie HDP na obyvateľa regiónov. Kontrakcia však spôsobuje strácanie vývojovej dynamiky regiónov asymetrickým spôsobom, čo sa odráža vo zvýšení rozptylu ekonomickej výkonnosti v regiónoch (Suchý, Kološta, Kožiak, 2015). Napriek tomu, že definície regionálnych disparít sa rôznia podobne ako pohľady na nich a spôsoby ich riešenia, možno sa zhodnúť v tom, že sa jedná o negatívny jav s ktorým sa snaží dlhodobo vysporiadať mnoho národných ekonomík. Spektrum ich negatívnych dôsledkov je rôzne, avšak vzhľadom na charakter ich zdrojov je často náročné ich úplne odstrániť. Preto je nevyhnutné zo strany exekutívy vykonávať opatrenia v zmysle eliminácie ich pôsobenia (Hudáková, Vojtech, Vrbinčík, 2016). V rámci europriestoru je zo strany Európskej únie zdôrazňovaný v súlade s cieľom Kohézia vyvážený rozvoj, ktorý znižuje rozdiely medzi regiónmi. Na základe uvedeného cieľu sú na znižovanie regionálnych rozdielov vynakladané prostriedky Európskej únie, a to konkrétne najmä prostredníctvom Európskeho sociálneho fondu a Európskeho fondu regionálneho rozvoja. Napriek úsiliu Európskej únie o neustále znižovanie rozdielov medzi regiónmi sú medzi nimi stále značné rozdiely (Palová, 2015a). Ako problematické sa javí predovšetkým to, že aj keď sa regióny krajín nových členov EÚ približujú k priemeru Európskej únie, z hľadiska národnej úrovne rozdiely pretrvávajú, alebo sa dokonca zvyšujú. Paradoxne bol teda cieľ zníženia regionálnych rozdielov v rámci EÚ uspokojený, z vnútroštátneho hľadiska sa rozdiely zvyšujú (Zdražil, Applová, 2016). Do akej miery sa to vládam darí môžeme analyzovať na základe sledovaných makroekonomických indikátorov odrážajúcich výkonnosť regiónu. Vlastná kvantifikácia regionálnych disparít sa najčastejšie uskutočňuje na základe bazálnych makroekonomických ukazovateľov, predovšetkým výška regionálneho hrubého produktu na obyvateľa (napr. Zdražil, Applová, 2016; Stawicki, 2017). Odhad regionálnych rozdielov na základe konvenčných deskriptorov je vhodné doplniť i o alternatívne ukazovateľov zohľadňujúcich kvalitu hospodárskeho rastu. Príkladom môžu byť ukazovatele zo sociálnej oblasti ako sú miera životnej úrovne, sociálna patológia, rozvinutosť sociálnych služieb, alebo zdravotný stav obyvateľstva (Palová, 2015a). Na konkrétnu kvantifikáciu regionálnych rozdielov sa najčastejšie používajú metódy bodového hodnotenia (Palová, 2015b), prístup sigma konvergencie (Zdražil, Applová, 2016; ), Gini koeficient, variačný koeficient (Klamar, 2016; Abrham, Burda, Havlíčková, 2017) ale napríklad i Markovove modely (Decewicz, 2013). V súvislosti sa znižovaním regionálnych rozdielov sa najčastejšie uvádza podpora priamych zahraničných investícií a podpora inovácií. Priame zahraničné investície sú v plnej miere spojené so znižovaním regionálnych disparít, pretože pomáhajú rozvíjať ekonomiku a ovplyvňujú produktivitu práce, poskytujú nový kapitál a technologické know-how. (Palová, 2015-2). Inovácie sú zas hybnou silou každého hospodárstva, hospodárskej konkurencieschopnosti a nevyhnutnou zložkou znalostnej ekonomiky, ktorá je založená na výrobe vyššej pridanej hodnoty (Fiľa, Kučera, 2015). XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   22 2. Metódy a cieľ práce Cieľom príspevku bude zhodnotenie vývoja regionálnych rozdielov na Slovensku. Regionálnu konvergenciu budeme posudzovať na základe makroekonomických kategórií, na základe ktorých možno vyjadriť ekonomickú výkonnosť regiónu, resp. jeho ekonomickú úroveň. Vychádzať teda budeme z ukazovateľov regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa, regionálna hodnota evidovanej nezamestnanosti a z hodnoty regionálnych nominálnych miezd za sledované obdobie. Zdrojom údajov pritom budú dostupné databázy údajov zostavované Štatistickým úradom Slovenskej republiky. Medzi frekventovane využívané ukazovatele používané na meranie regionálnych disparít sa zaraďujú miery disperzného charakteru. V štatistike pod pojmom disperzia (odchýlka) rozumieme rozptyl dát od seba navzájom, resp. od vopred udanej, pre súbor typickej priemernej hodnoty. Medzi najčastejšie používané nástroje patrí štandardná odchýlka a variačný koeficient. Nevýhodou ukazovateľa štandardná odchýlka je fakt, že je závislá od nameraných hodnôt vstupných ukazovateľov. Z uvedeného dôvodu sa preto ako vhodnejší javí ukazovateľ variačný koeficient, ktorý predstavuje relatívnu mieru disperzie odvodenú od štandardnej odchýlky. Patrí medzi relatívne miery variability, pretože nevyjadruje variabilitu v pôvodných merných jednotkách, ale ako pomer smerodajnej odchýlky a priemeru, ktorý sa obvykle prezentuje v percentách. Hodnota koeficientu potom udáva, o koľko percent sa v priemere odchyľujú jednotlivé hodnoty od aritmetického priemeru (Souček, 2007). Možno ho vypočítať podľa nasledovného vzťahu (1): 𝑉𝑘 ∑ 𝑥 𝑥 𝑛 ∙ 1 1 𝑛 ∙ ∑ 𝑥 (1) kde n je počet pozorovaných jednotiek, xi je hodnota indikátora x pre i-tu oblasť, x je priemerná miera indikátora v celku vyššieho rádu. Pomocou variačného koeficientu možno posúdiť nielen veľkosť regionálnych rozdielov z aspektu vybraných parametrov, ale je tiež možné tieto rozdiely vzájomne porovnať, prípadne analýzou časových radov variačných koeficientov identifikovať zmenu pozície regiónov. (Hamada, Kasagranda, 2013; Michálek, 2012). Možno sa však stretnúť s názorom, že vyjadrenie regionálnych disparít štandardnou odchýlkou je viac vhodné, ak sa rozdiely merajú na základe faktorov, pre ktoré je typická hodnota blízka nule (napr. miera nezamestnanosti) a naopak, v prípade ak disparity vyjadrujeme na základe premennej s vyššími hodnotami (napr. úroveň miezd alebo hrubý domáci produkt) je vhodnejšie ich posúdenie na základe variačného koeficientu (Monfort, 2008; Mičúch, Tvrz, 2015). Navrhovaný postup budeme používať i v našom prípade. 3. Analýza stavu a vývoja regionálnych rozdielov na základe vybraných ukazovateľov Úroveň regionálnych disparít sme sa v prvom kroku rozhodli merať prostredníctvom základného makroekonomického indikátora, ktorým je hrubý domáci produkt. Tabuľka 1 poskytuje prehľad údajov o stave a vývoji ukazovateľa regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa a hodnoty vypočítaného aritmetického priemeru a variačného koeficientu (VK) za obdobie rokov 2005 až 2016. Z údajov uvedených v tabuľke 1 je zrejmé, že v celom sledovanom období dosahuje najvyššie hodnoty regionálneho hrubého domáceho produktu na obyvateľa Bratislavský kraj. Za sledované obdobie dosiahol v uvedenom indikátore nárast až o 56,22 %, čo je však o 2,92 % menej, ako zmena priemernej hodnoty indikátora za národné hospodárstvo. Najnižšiu hodnotu dosahoval od roku 2005 vždy Prešovský kraj. Bratislavský kraj v roku 2016 ako jediný región Slovenska dosiahol v ukazovateli HDP na obyvateľa vyššiu hodnotu ako priemer v ukazovateli za EU28, ktorý bol v bežných cenách na úrovni 29 300 €. XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   23 Tab. 1: Vývoj ukazovateľa regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa a hodnôt vybraných štatistík (v € ak nie je uvedené inak) Zdroj: Štatistický úrad Slovenskej republiky (2019), vlastné výpočty a spracovanie V súlade s navrhovaným metodickým postupom v tabuľke 1 tiež vyčíslujeme zvolené štatistiky, ktoré nám umožnia zhodnotiť vývoj regionálnych rozdielov meraných na základe indikátora regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa. Grafické znázornenie štatistík je súčasťou obrázku 1. V prvom kroku sme zhodnotili vývoj variačného koeficientu medzi všetkými regiónmi Slovenska, ktoré sú súčasťou kategórie NUTS III. Na základe jeho vývoja nemožno jednoznačne konštatovať, že rozdiely vo výške hrubého domáceho produktu na obyvateľa sa medzi krajmi Slovenska v sledovanom období signifikantne znižujú. Najnižšiu úroveň dosiahol indikátor v roku 2008, v ktorom už boli zrejmé negatívne tendencie vo vývoji globálnej ekonomiky. Následne došlo k nárastu indikátora a jeho roka v poslednom roku sledovaného obdobia sa mierne znížila na úroveň roku 2007. Obr. 1: Vývoj hodnôt variačného koeficientu indikátora regionálny HDP na obyvateľa a) za všetky kraje Slovenska b) okrem Bratislavského kraja Zdroj: vlastné spracovanie, Štatistický úrad Slovenskej republiky (2019) Z tabuľky 1 ako i z predchádzajúceho textu je zrejmé, že Bratislavský kraj je dlhodobo najvýkonnejším regiónom Slovenska. Hodnota indikátora v absolútnom vyjadrení narástla v sledovanom období o 12 793 €. V absolútnom vyjadrení zmeny nasledoval Trnavský kraj s hodnotou 6 217, čo je menej ako polovica z nárastu Bratislavského 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Bratislavský kraj 22757 24310 27636 29187 28833 30207 32310 32431 33645 33792 35116 35550 Trnavský kraj 10060 12671 13966 14464 12993 13668 14543 15022 15057 15713 15533 16277 Trenčiansky kraj 8275 9774 10774 11470 10492 11140 11506 11873 11908 12182 12600 12815 Nitriansky kraj 8291 8919 9705 10685 9953 10251 11614 12044 12027 12203 12326 12940 Žilinský kraj 7686 8434 9759 10993 10200 10816 11264 11581 11668 12105 12571 12886 Banskobystrický kraj 6732 7736 8690 9565 8657 9139 9195 9559 9937 9996 10536 10930 Prešovský kraj 5497 5702 6401 7421 6820 7153 7621 7966 8034 8299 8625 9061 Košický kraj 7910 8818 9634 10437 9239 9862 10154 10504 10688 11020 11635 11743 Hodnoty štatistík bez Bratislavskéh o kraja Súčet 54450 62053 68929 75036 68354 72028 75896 78550 79319 81519 83826 86652 Priemer 7779 8865 9847 10719 9765 10290 10842 11221 11331 11646 11975 12379 ŠO 1417 2113 2277 2120 1886 1990 2178 2219 2162 2297 2119 2216 VK 0,18 0,24 0,23 0,20 0,19 0,19 0,20 0,20 0,19 0,20 0,18 0,18 Hodnoty štatistík za všetky kraje SR Súčet 77208 86362 96565 104223 97187 102235 108206 110981 112964 115311 118942 122202 Priemer 9651 10795 12071 13028 12148 12779 13526 13873 14120 14414 14868 15275 ŠO 5456 5800 6633 6818 6964 7279 7853 7775 8139 8114 8413 8445 VK 0,57 0,54 0,55 0,52 0,57 0,57 0,58 0,56 0,58 0,56 0,57 0,55 XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   24 kraja. Vývoj variačného koeficientu bol teda do značnej miery spôsobený touto disproporciou. Preto sme sa v druhom kroku rozhodli zhodnotiť rozdiely v krajoch Slovenska s abstrahovaním Bratislavského kraja. Hodnoty vypočítaných štatistík v tejto alternatíve sú uvedené v tabuľke jedna a ich grafické znázornenie je súčasťou obrázku 1. Z grafu je zrejmý intenzívnejší nárast rozdielov v roku 2006. Od tohto roku až po posledný rok sledovaného obdobia dosahovala štatistika klesajúci trend a teda možno konštatovať, že rozdiely v indikátore regionálny domáci produkt na obyvateľa sa medzi uvedenými krajmi Slovenska zmenšovali. Hodnota variačného koeficientu z posledného roku 2016 je však totožná s jeho hodnotou v roku 2005, čo naznačuje, že rozdiely medzi regiónmi Slovenska sa z pohľadu tohto ukazovateľa v sledovanom období neznížili. Za indikátor, ktorý nám umožňuje odhaliť trend vo vývoji regionálnych rozdielov, možno považovať i výšku priemernej mesačnej nominálnej mzdy. Z hľadiska dostupných údajov je v tomto prípade sledované obdobie roky 2009 až 2017. Pred rokom 2009 sa hodnoty indikátora určovali vyčerpávajúcim zisťovaním prostredníctvom ročného výkazu. Od tohto obdobia prebieha určovanie hodnoty indikátora štvrťročným rezortným výkazom. Výhodou je v prípade potreby teda periodickejšia dostupnosť údajov vhodných na bližšiu analýzu. Podobne ako pri vývoji hodnôt ukazovateľa regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa, j ukazovateľ priemerná nominálna mesačná mzda dosahuje rastúci trend a najvyššie hodnoty sú detekované vždy pri Bratislavskom kraji. Zaujímavé je však v tomto prípade sledovať časové zmeny v ukazovateli. Pokiaľ pri ukazovateli regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa dosahoval Bratislavský kraj v absolútnom vyjadrení zmeny oveľa intenzívnejšie ako zvyšné regióny Slovenska, v prípade mzdy mu už prvenstvo nepatrí. V absolútnom vyjadrení bol nárast priemernej mesačnej nominálnej mzdy dokonca nižší ako je priemer Slovenska. Najväčší rast v absolútnom i relatívnom vyjadrení dosahoval Trenčiansky kraj nasledovaný Žilinským krajom. Oba tieto kraje predstavujú regióny Slovenska, v ktoré majú významné postavenie v automobilovom priemysle na Slovensku. V prípade Bratislavského kraja možno v uvedenom ukazovateli sledovať najmenej intenzívny nárast. V roku 2017 dosahoval ukazovateľ najnižšie hodnoty v Prešovskom a Banskobystrickom kraji. Tab. 2: Vývoj ukazovateľa priemerná mesačná nominálna mzda a hodnôt vybraných štatistík (v € ak nie je uvedené inak) Zdroj: Štatistický úrad Slovenskej republiky (2019), vlastné výpočty a spracovanie Obrázok 2 zobrazuje vývoj štatistiky variačný koeficient, prostredníctvom ktorého môžeme odhadnúť vývoj rozdielov v hodnotách ukazovateľa priemerná nominálna mesačná mzda. Z grafu je zrejmé, že v sledovanom období mala hodnota variačného koeficientu klesajúci trend. K miernemu nárastu došlo len v roku 2014. V porovnaní s rokom 2009 klesá hodnota štatistiky z úrovne 0,23 na hodnotu 0,16 v roku 2017. Možno teda konštatovať, že rozdiely medzi regiónmi Slovenska sa v ukazovateli nominálna mesačná mzda počas sledovaného obdobia znižovali. 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 absolútna zmena percentuálna zmena Bratislavský kraj 1178 1160 1124 1159 1182 1286 1319 1356 1426 248 21,05% Trnavský kraj 752 787 815 831 841 892 930 965 1050 298 39,63% Trenčiansky kraj 688 732 774 797 809 863 902 945 1020 332 48,26% Nitriansky kraj 678 707 753 783 782 829 855 908 959 281 41,45% Žilinský kraj 709 759 801 830 820 875 918 950 1018 309 43,58% Banskobystrický kraj 675 702 756 783 779 837 861 897 940 265 39,26% Prešovský kraj 636 659 697 715 721 767 799 830 875 239 37,58% Košický kraj 761 792 848 851 855 908 945 972 1025 264 34,69% Súčet 6077 6298 6568 6749 6789 7257 7529 7823 8313 2236 305,49% Priemer 760 787 821 844 849 907 941 978 1039 280 38,19% Štandardná odchýlka 174 157 131 134 141 159 160 160 166 - Variačný koeficient 0,23 0,20 0,16 0,16 0,17 0,18 0,17 0,16 0,16 - - XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   25 Obr. 2: Vývoj hodnôt variačného koeficientu indikátora priemerná mesačná nominálna mzda Zdroj: vlastné spracovanie, Štatistický úrad Slovenskej republiky (2019) Veľmi často používaným ukazovateľom, ktorý dokáže poskytnúť obraz o stave regionálnych disparít je i hodnota regionálnej nezamestnanosti. V našom prípade sa zameriame na dostupné hodnoty evidovanej nezamestnanosti. Vývoj hodnôt ukazovateľa v regiónoch Slovenska v období rokov 2005 až 2016 poskytuje tabuľka 3. Možno na základe nej vidieť, že najnižšie hodnoty dosahuje Bratislavský kraj s výnimkou roku 2016 kedy ho prvýkrát predstihol v tomto ukazovateli Trnavský kraj. Najvyššiu nezamestnanosť stále dosahuje Prešovský kraj, za ktorým nasledujú Banskobystrický a Košický kraj. Z hľadiska časových zmien v hodnotách ukazovateľa možno konštatovať, že v sledovanom období došlo k poklesu nezamestnanosti vo všetkých krajoch s výnimkou Bratislavského kraja, v ktorom stúpla nezamestnanosť z hodnoty 2,6 % v roku 2005 na hodnotu 4,51 % v roku 2016. Stále sa však jedná o hodnotu na úrovni približne polovice priemeru krajiny. Vo všetkých ostatných krajoch nezamestnanosť klesala. Najintenzívnejší pokles nezamestnanosti bol zaznamenaný v Trnavskom kraji a naopak najmenší pokles v Prešovskom kraji. Tab. 3: Vývoj ukazovateľa evidovaná miera nezamestnanosti a hodnôt vybraných štatistík (v %) Zdroj: Štatistický úrad Slovenskej republiky (2019), vlastné výpočty a spracovanie Nakoľko úroveň ukazovateľa nezamestnanosť dosahuje priemerné hodnoty blízke nule, použijeme na zhodnotenie rozdielov medzi regiónmi štatistiku smerodajná odchýlka. Grafické znázornenie vývoja jej hodnôt je dostupné v obrázku 3. Na základe neho možno konštatovať znižujúce sa rozdiely v indikátore evidovaná miera nezamestnanosti medzi krajmi Slovenska v sledovanom období. V grafe je zrejmý pokles rozdielov od roku 2005 do roku 2008 a následne nárast až do maxima v roku 2012. Od uvedeného roku až po posledný rok sledovaného obdobia dosahuje štatistika intenzívnejší pokles. V roku 2016 zároveň štatistika dosiahla v sledovanom období najnižšiu hodnotu. Vývoj štatistiky je predpokladom na potvrdenie skutočnosti vplyvu stavu ekonomiky na nezamestnanosť, a nakoľko rozdiely v nezamestnanosti sa v čase krízy zvyšovali a naopak, v čase pozitívneho vývoja ekonomiky znižovali. Uvedené naznačujú i Papcunová – Gecíková (2011). 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 absolútna zmena percentuálna zmena Bratislavský kraj 2,60 2,29 1,98 2,27 4,36 4,63 5,41 5,72 6,17 6,13 5,34 4,51 1,91 73,4 Trnavský kraj 7,15 5,22 4,30 4,29 8,37 8,17 8,88 9,43 9,16 8,03 6,71 4,41 -2,74 -38,3 Trenčiansky kraj 6,80 5,19 4,50 4,95 10,13 9,51 9,95 10,89 10,74 9,56 7,71 5,85 -0,95 -13,9 Nitriansky kraj 11,39 9,09 7,10 7,41 11,72 11,76 13,27 14,08 12,52 11,21 9,71 6,96 -4,43 -38,8 Žilinský kraj 9,33 7,03 5,55 6,20 10,89 10,86 11,91 12,79 12,51 10,91 8,86 6,92 -2,41 -25,8 Banskobystrický kraj 18,32 16,12 14,10 14,25 19,19 18,86 19,83 20,81 18,26 17,22 14,94 12,80 -5,52 -30,1 Prešovský kraj 15,77 13,68 12,05 12,86 18,29 17,75 18,95 20,66 19,35 17,45 15,50 13,91 -1,86 -11,7 Košický kraj 17,50 15,18 13,02 13,50 17,30 16,78 18,76 19,58 17,23 15,92 14,39 12,76 -4,74 -27,0 Súčet 88,86 73,80 62,60 65,73 100,25 98,32 106,96 113,96 105,94 96,43 83,16 68,12 - Priemer 11,11 9,23 7,83 8,22 12,53 12,29 13,37 14,25 13,24 12,05 10,40 8,52 - Štandardná odchýlka 5,66 5,18 4,59 4,66 5,26 5,05 5,34 5,63 4,67 4,31 4,00 3,97 - - 0.10 0.13 0.15 0.18 0.20 0.23 0.25 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   26 Obr. 3: Vývoj hodnôt smerodajnej odchýlky indikátora evidovaná miera nezamestnanosti Zdroj: vlastné spracovanie, Štatistický úrad Slovenskej republiky (2019) 4. Závěr V príspevku sme sa zaoberali diagnostikou stavu a vývoja regionálnych disparít na Slovensku v rokoch 2005 až 2016. Na základe ekonomického indikátora regionálny HDP na obyvateľa, ktorý reflektuje výkonnosť regiónu, sa potvrdila skutočnosť, že najvýkonnejším regiónom krajiny je Bratislavský kraj. Naopak k najmenej výkonným patrí Prešovský kraj, pri ktorom bola hodnota ukazovateľa regionálny hrubý domáci produkt na obyvateľa v roku 2016 len na úrovni 25,49 % z hodnoty najvýkonnejšieho kraja, resp. 57,04 % z priemernej hodnoty ukazovateľa za krajinu. Na analýzu stavu a vývoja konvergenčných tendencií sme použili miery disperzného charakteru variačný koeficient a smerodajnú odchýlku. . Na základe dosiahnutých výsledkov možno konštatovať, že rozdiely vo vývoji bazálneho ukazovateľa regionálny HDP na obyvateľa pretrvávajú a to predovšetkým v dôsledku disporoporcií vo výkonnosti regiónov spôsobenej hlavne intenzívnym absolútnym rastom ukazovateľa v Bratislavskom kraji. V prípade ukazovateľov priemerná mesačná nominálna mzda a miera evidovanej nezamestnanosti možno badať klesajúci trend v rozdieloch medzi regiónmi Slovenska, pričom amplitúdach vo vývoji štatistík týchto ukazovateľov sú do istej miery ovplyvnené fázou ekonomického cyklu. V čase hospodárskeho rastu sa rozdiely v uvedených ukazovateľoch v regiónoch Slovenska zmenšovali a naopak, v období poklesu prehlbovali. Napriek snahám vlád o ich redukciu však i naďalej zostávajú podstatným problémom v národnom hospodárstve. Nástroje na zvýšenie intenzity konvergencie regiónov Slovenska by mali byť zamerané predovšetkým na politiku priamych zahraničných investícií v zaostávajúcich regiónoch (Fabuš, Csaby, 2018) špecificky v oblasti výskumu, vývoja a vzdelávania (Fiľa, Kučera, 2015; Korenková, 2014), aktivizáciu malého a stredného podnikania a riešenie problému migrácie obyvateľstva z týchto regiónov s cieľom zvýšenia domácej spotreby (Filip, Filipová, Chovanová-Supeková,, 2016; Petrášová, Beresecká, 2012). Literatura [1] ABRHAM, J., BURDA, P., HAVLICKOVA, B., (2017). Regional differentation of economic level in the European Union. In XX. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků.. Brno : Masarykova univerzita, pp. 60-66. ISBN 978-80-210-8586-2. DOI 10.5817/CZ.MUNI.P210-8587-2017-6. [2] DARMO, L., (2015). Regional disparities in unemployment and economic performacne of slovak regions – the estimation of Okun´s coefficient. In International Scientific Conference on Knowledge for Market Use Women in Business in the Past and Present. Olomouc : Societas Scientiarum Olomucensis II, pp. 75-84. ISBN 978-80-87533-12-3. [3] FABUŠ, M., CSABAY, M., (2018). State aid and investment: case of Slovakia. Entrepreneurship and Sustainability Issues, vol. 6, no. 2, pp. 480-488. ISSN 2345-0282. DOI 10.9770/jesi.2018.6.2(1). [4] FILIP, S., FILIPOVÁ, Ľ., CHOVANOVÁ-SUPEKOVÁ, S., (2016). Migrácia - faktor rozvoja cestovného ruchu vybraných štátov EÚ a Slovenskej republiky. In Region v rozvoji společnosti 2016 : Sborník příspěvků z mezinárodní vědecké konference. Brno: Mendelova univerzita v Brně, pp. 229-238. ISBN 978-80-7509-459- 9. [5] FIĽA, M., KUČERA, J., (2015). Innovation performance of the Slovak Republic and its regional disparities. In IMACS (Innovation Management and Corporate Sustainability) 2015. Proceedings of the 3rd International Conference. Praha : Vysoká škola ekonomická v Praze, pp. 39-51. ISBN 978-80-245-2092-6. 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   27 [6] GOZORA, V., (2010). Regional disparities in economic and social enviroment. In Proceedings of the 8th international conference on economic policy in the European union member countries. Karviná : Silesian University in Opava, pp. 122-127. ISBN 978-80-7248-601-4. [7] HAMADA, R., KASAGRANDA, A., (2013). Analýza stavu a vývoja regionálnych disparít v okresoch Trnavského kraja v rokoch 2001 - 2010. In Folia Geographica 21. Prešov : Prešovská univerzita v Prešove, pp. 21-37. ISSN 1336-6157. [8] HUDÁKOVÁ, M., VOJTECH, F., VRBINČÍK, M., (2016). The Strategy of Sustainable Development in the Programming Documents of Self-governing Regions of Slovakia. In Proceedings of the 1st International Conference Contemporary Issues in Theory and Practice of Management. Czestochowa : WWZPC, pp 137- 142. ISBN 978-83-65179-43-2. [9] KLAMAR, R., (2016). Development tendencies of regional disparities in the Slovak Republic. Geographica pannonica, vol. 20, issue 3, pp. 136-151. ISSN 0354-8724. DOI 10.5937/GeoPan1603136K. [10]KORENKOVÁ, M., (2014). Influence of the regional differences on the possibilities of education of employess in the company. In XVII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 264-269. ISBN 978-80-210-6840-7. DOI 10.5817/CZ.MUNI.P210-6840-2014- 32. [11]MIČÚCH, M., TVRZ, S., (2015). Konvergencia slovenských regiónov v pokrízovom období pokračuje: analytický komentár NBS č. 23. [online]. [cit. 2019-03-02]. Dostupné z: http://www.nbs.sk/_img/Documents/_komentare/AnalytickeKomentare/2015/AK23_konvergence.pdf. [12]MONFORT, P., (2008). Convergence of EU regions – Measures and evolution. European Comission, Regional Policy Working Papers, No. 01/2008. [online]. [cit. 2019-03-10]. Dostupné z: https://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/work/200801_convergence.pdf. [13]PALOVÁ, Z., (2015a). The measurment of regional disparities in the Moravian-silesian and Zilina region and their relationship to FDI. In 12th International Scientific Conference on Economic Policy in the European Union Member Countries. Opava : Silesian university, pp. 606-613. ISBN 978-80-7510-114-3. [14]PALOVÁ, Z., (2015b). Measuring of Social Disparities in Selected Regions in the Czech Republic. In 12th International Conference Liberec Economic Forum 2015. Liberec : Technical university, pp. 424-430. ISBN 978-80-7494-225-9. [15]PAPCUNOVÁ, V., GECÍKOVÁ, I., (2011). Economic crisis from the perspective of local self-government . In XIV. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 175–180. ISBN 978-80-210-5513-1. [16]PETRÁŠOVÁ, V., BERESECKÁ, J., (2012). Creativity and public administration as opportunity for development of regional economy. In XV. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 399-409. ISBN 978-80-210-5875-0. [17]SUCHÝ, M., KOLOŠTA, S., KOŽIAK., R., (2015). Regional disparities in European Union in the pre-crisis and crisis periods. In XVIII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků.. Brno: Masarykova univerzita, pp. 19 -24. ISBN 978-80-210-7861-1. DOI 10.5817/CZ.MUNI.P210-7861-2015-1. [18]SOUČEK, E., (2007). Statistika pro ekonomy. Praha : Vysoká škola ekonomie a managementu, 267 p. ISBN 978-80-86730-066. [19]STAWICKI, M., (2017). Regional disparities in level and dynamics of fross domestic product at NUTS-3 regions in central Europe and the Baltic states. Economic Science for Rural Development, issue 45. pp. 228- 234. ISSN 1691-3078. [20]ŠTATISTICKÝ ÚRAD SLOVENSKEJ REPUBLIKY, (2019). Databáza DataCUBE. [online]. [cit. 2019-03- 8]. Dostupné z: http://datacube.statistics.sk/. [21]ZDRAŽIL, P., APPLOVÁ, P., (2016). Growth disparities among regions of the visegrad group countries: an evidence of their extent and nature. E&M Ekonomie a amanagement, vol. 19, no. 2, pp. 34-54. ISSN 1212- 3609. DOI 10.15240/tul/001/2016-2-003.   Tento príspevok bol podporený Univerzitnou grantovou agenturou Univerzity Konštantína Filozofa v Nitre prostredníctvom projektu výskumnej úlohy UGA VII/10/2019.