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   426 DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-9268-2019-53 IDENTIFIKACE DEMOGRAFICKÝCH TRENDŮ V PŘÍHRANIČNÍCH REGIONECH ČR V KONTEXTU FINANCOVÁNÍ MÍSTNÍCH VEŘEJNÝCH SLUŽEB Identification of demographic trends in border areas of CZ in context of financing of local public services MACIEJ WOJCIECH MOLAK Katedra veřejné ekonomie Ekonomicko-správní fakulta Masarykova univerzita Department of Public Economics Faculty of Economics and Administration Masaryk University  Lipová 41a, 602 00 Brno, Czech Republic E-mail: 319543@mail.muni.cz Anotace Cílem tohoto příspěvku je identifikace demografických trendů a hlavních faktorů, které negativně ovlivňují strukturu zasídlení příhraničních regionů ČR v kontextu financování místních veřejných služeb. Jako referenční území bylo pro účely analýzy zvoleno česko-polské pohraničí. V rámci tohoto území byla za období let 2007 – 2017 sestavena statistická data (počet obyvatel, index stáří, migrace atd.). Pro komplexnější pohled na tuto tématiku byla analyzována také demografická data pro polské příhraniční regiony. Výsledná data byla zpracována za použití teorie množin a strukturování dat. V druhé části příspěvku byla provedena analýza modelů financování obecních rozpočtů v ČR a předpokládaných dopadů demografických trendů na veřejné místní rozpočty. Za současného modelu financování obcí v ČR v rámci rozpočtového určení daní mají negativní demografické trendy vliv na poskytované veřejné služby jak po příjmové tak i po nákladové stránce. Jako příklad jsou uvedeny nově vznikající mateřské školky financované v rámci IROP. V rámci výzkumu pro tento příspěvek bylo zjištěno, že demografické trendy mají většinou negativní vliv na strukturu zasídlení v příhraničních regionech, což může mít vliv na financování místních veřejných služeb. Klíčová slova demografické změny, pohraničí, místní veřejné služby Annotation The main aim of this paper is to identify the demographic trends and main factors which influence the structure of settlement in border areas in Czech Republic in the context of financing local public services. For purposes of the analysis the Czech-Polish border region has been selected as a reference area within which statistical data (number of inhabitants, median age in the population, migration etc.) for the period 2007 – 2017 were compiled. For more comprehensive and complexed insight into this issue demographic data of Polish border regions were analyzed and involved as well. Resulting data were processed by means of theory of sets and structured data. In current system of financing municipalities in CZ the negative demographic trends in the border area influence providing of the local public services. The influence includes both incomes and costs of municipalities. As an example, the analysis of project for newly-created nursery schools co-financed by IROP has been conducted. The main conclusion of this paper is that demographic trends in border area have negative impacts on the settlement of this regions. That means it can influence financing of the local public services. Key words demographic changes, border area, local public services JEL classification: H72, J11 1. Úvod Existuje celá řada negativních externalit, které ovlivňují poskytování veřejných služeb. Jednou z významných oblastí v rámci výzkumu ekonomie veřejného sektoru bylo zkoumání negativních dopadů finanční krize z roku 2008 na veřejné rozpočty (Warner, Clifton, 2014) a její vliv na poskytování veřejných služeb (Warner, 2014). XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   427 S ohledem na nižší příjmy do veřejných rozpočtů bylo nezbytné provedení úsporných opatření na výdajové straně spojených s poskytováním veřejných služeb (Bel, Warner, 2015). Tyto výzkumy se soustředily mj. na zkoumání možnosti úspor z rozsahu a množství poskytovaných veřejných služeb, a případnou meziobecní spolupráci v této oblasti (Bel, Warner, 2015). Kromě vlivu makroekonomických ukazatelů na kondici veřejných rozpočtů, jsou důležitým aspektem demografické podmínky a změny (Deller, 1992), které mají vliv na populaci, která veřejných služeb využívá. Současné, hlavně negativní, trendy demografie mají zásadní vliv na fungování veřejných rozpočtů, veřejné správy a poskytování veřejných služeb. To má dopad nejen na lokální a regionální úrovni, ale také na celostátní (LagoPeňas a Martinez-Vazquez 2013). „Za prvé, je ovlivněna státní správa a samospráva, která je nejčastějším poskytovatelem služeb veřejné infrastruktury, a to prostřednictvím příjmové strany veřejných rozpočtů. Snižování počtu ekonomicky aktivních obyvatel totiž zároveň zmenšuje potenciál pro růst příjmů z daní. Za druhé, ve stárnoucí a zmenšující se populaci se mění také poptávka po veřejných službách“ (Rybová 2018). S ohledem na dynamiku demografických procesů spojených se stárnutím společnosti, záporným přirozeným přírůstkem a migračním saldem jednotlivých subregionů, se mění struktura příjmů veřejných rozpočtů, ale také i rozsah, kvalita a náklady spojené s poskytováním místních veřejných služeb. Jedním z typů lokalit nejvíce postižených sníženým rozvojovým potenciálem a negativními demografickými trendy jsou příhraniční oblasti (Data ČSÚ a GUS, 2007-2017). Zde se vyskytují největší rozvojové rozdíly (hlavní ekonomické a demografické ukazatelé) ve srovnání s celostátní úrovní (aktuální data ČSU a GUS, 2019). V roce 2004 Evropská komise vydala Třetí zprávu o hospodářské a sociální soudržnosti, kde konstatovala zvláštní potřebu podpory příhraničních regionů. V rámci politiky soudržnosti bude „věnována zvláštní pozornost především venkovským oblastem, oblastem postiženým průmyslovými přeměnami a regionům, které jsou závažně a trvale znevýhodněny přírodními nebo demografickými podmínkami, jako jsou například nejsevernější regiony s velmi nízkou hustotou obyvatelstva a ostrovní, přeshraniční a horské regiony“ (MV ČR, Lisabonská smlouva, 2019). Následně byl tento směr zapracován do Strategie regionálního rozvoje a dalších právních a strategických dokumentů na národní úrovni. Tyto regiony jsou v rámci celostátních strategických politik často zařazeny do vyloučených lokalit nebo lokalit se strukturálními a demografickými problémy (tzv. znevýhodněné regiony, např. Karvinsko, Jesenicko, část Opolského subregionu) např. dle SRR. Tyto problémy se následně mohou promítat do rozsahu a kvality poskytování veřejných služeb, což je spojeno s modelem financování místních veřejných rozpočtů. To má dopad na snížení příjmů do obecních rozpočtů, které mají vliv na životní úroveň obyvatelstva, úroveň zaměstnanosti a demografickou situaci v regionu. S ohledem na periferní polohu příhraničních regionů vzhledem k centrální časti země, je předpokládaný rozvojový potenciál nižší (územní bariéry, socioekonomická situace, dopravní dostupnost do spádových center regionů atd.) (Molak a Huk, 2012). Cílem tohoto příspěvku je identifikace demografických trendů a hlavních faktorů negativně a pozitivně ovlivňujících strukturu zasídlení v příhraničních regionech ČR v kontextu financování místních veřejných služeb. Tento příspěvek se zabývá následujícími výzkumnými otázkami:  Jaké demografické trendy ovlivňuji strukturu zasídlení v příhraničních regionech ČR?  Jaké negativní a pozitivní faktory ovlivňuji strukturu zasídlení v příhraničních regionech ČR?  Jaký dopad na financování místních veřejných služeb mohou mít tyto trendy? Současné trendy ekonomických výzkumů směřují mj. k finanční analýze typu CBA pro zachování nejvyšší úrovně efektivnosti vynaložených veřejných prostředků (Warner, Clifton, 2014). Jedním ze zkoumaných řešení je spolupráce obcí v oblasti sdílení a společné poskytování některých místních veřejných služeb. Je to právě spojené s nepříznivou demografickou situací a zvyšujícími se náklady udržování a obnovování nezbytné technické a občanské infrastruktury pro poskytování těchto služeb (Warner, Clifton, 2014). 2. Metody a data Pro účely tohoto příspěvku bylo jako referenční území zvoleno česko-polské pohraničí. Celková délka hranice činí 796 km. Zde sousedí pět krajů (Liberecký, Královéhradecký, Pardubický, Olomoucký a Moravskoslezský) a šest subregionů v klasifikaci NUTS3 (Jelniohorský, Walbrzyski, Nyský, Opolský, Bielský, Rybnický) na polské straně (viz obr. 1). Referenční území je zároveň podporovaným územím v programu EU přeshraniční spolupráce Interreg V-A pro období 2014-20 (navazující na předchozí programy IS CBC Phare, Interreg IIIA, OPPS ČR-PL 2007 – 13). XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   428 Obr. 1: mapa příhraničních regionů NUTS3 Zdroj: CRR ČR, 2014 (www.crr.cz). V příspěvku byla provedena hloubková analýza statistických dat pro pět příhraničních krajů (na úrovni NUTS3 a u některých ukazatelů dodatečně na úrovní NUTS4) a šest polských subregionů podél česko-polské hranice (NUTS 3). S ohledem na různé samosprávní uspořádání v obou státech byly použity pro účely srovnání dat k analýze statistické jednotky v klasifikaci NUTS. Byla provedená analýza následujících statistických ukazatelů: počet obyvatel na úrovní NUTS 3 a 4, věková struktura obyvatel, index stáří a následně byly identifikovány trendy. Data byla následně zpracována s použitím teorie množin a strukturování dat. Pro přesnější sledování demografických procesů byla analyzována data týkající se přírůstku a migrace, a to na úrovní ORP a okresů na PL straně (NUTS4). Na základě výše zmíněné analýzy byly vypočteny indexy jednotlivých demografických ukazatelů ve zvoleném referenční období, které činí 11 let (2007 - 17). Díky takto zvolenému období lze identifikovat trendy a minimalizovat jejich zkreslení dopady silnějších ročníků porodnosti. Byla také provedena analýza aktuálních politik, konkrétně: Strategie regionálního rozvoje ČR 2014-2020 (MMR, 2013), Strategického rámce České republiky 2030 (MMR, 2017), IROP (aktualizováno MMR, 2018), demografických projekcí (ČSÚ, 2018; GUS 2017) a aktuálního právního rámce spojeného s financováním obecních rozpočtů (zákon 243/2000 Sb. v aktuálním znění vč. prováděcích předpisů). Dále byla provedena analýza 20 projektů předložených do Integrovaného regionálního programu, SC 2.4, (výzva 15.), z toho 5 projektů bylo zohledněno ve výsledcích tohoto výzkumu, a to za účelem prověření poměrů fixních nákladů spojených s provozem MŠ jako jednoho z příkladů místní veřejné služby. 3. Výsledky a diskuze Referenční území představuje celkovou rozlohu cca 49 097 km2 , kde na české straně ke konci roku 2017 žilo 3 349 577 obyvatel (cca 31,6 % obyvatelstva ČR) a na polské straně obdobně tj. 3 515 044 (což činí cca 9 % obyvatelstva Polska). Na české straně území změna počtu obyvatelstva za posledních jedenáct let od roku 2007 činí úbytek 39 671 obyvatel. Od roku 2012 se jedná o dvojnásobně rychlejší pokles než v období 2007-2011. Na polské straně řešeného území v letech 2007-2011 bylo saldo kladné (plus 875 obyvatel), avšak za posledních 6 let (2012-17) nastal velmi prudký pokles, a v tomto území ubylo celkově přes 68 000 obyvatel. Celkové saldo obyvatelstva v sledovaném období za řešené území činí -108 173 obyvatel na obou stranách hranice (střední stav, viz tab. 1). XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   429 Tab. 1: Vývoj počtu obyvatel v referenčním území- index 2017-2007 Jednotka NUTS3 Počet obyvatel - index 2017-2007 CZ území 2007 2017 Index Liberecký kraj 433 948 440 934 101,61 Královéhradecký kraj 552 212 550 848 99,75 Pardubický kraj 511 400 517 243 101,14 Olomoucký kraj 641 791 633 133 98,65 Moravskoslezský kraj 1 249 897 1 207 419 96,60 Celkem 3 389 248 3 349 577 98,83 PL území Subregion Bielský 649 695 666 946 102,66 Subregion Rybnický 637 006 635 589 99,78 Subregion Jeleniohorský 579 646 565 430 97,55 Subregion Wałbrzyský 680 111 657 010 96,60 Subregion Nyský 390 074 372 946 95,61 Subregion Opolský 647 014 617 123 95,38 Celkem 3 583 546 3 515 044 98,09 Zdroj: data ČSÚ, GUS (2019), vlastní zpracování. Dále byla provedena analýza a vypočet indexu pro druhý klíčový demografický ukazatel tj. věkovou strukturu obyvatelstva. Zde dle definice ČSÚ a GUS se zohledňují tři věkové skupiny: do 0-14 let, 15-65 a 65 a víc. Tento model odpovídá běžné ekonomické aktivitě obyvatelstva tzv. produktivního věku. Zde je patrné zvyšování podílu skupiny v poprodukčním věku ve vztahu k zbývajícím skupinám, a to v celém referenčním území. Ve všech regionech jsou tyto trendy poměrně významné (viz tab. 2). Nejvýraznější tempo růstu podílu této skupiny je na polské stráně v regionech Jeloniohorským (z 15,59 v roce 2007 na 22,14 v roce 2017) a Walbrzyským (z 17,13 v roce 2007 na 23,35 v roce 2017, což je nejvíce v celém území). Na české straně byl nejvýznamnější růst v Libereckém kraji (z 13,35 v roce 2007 na 19,50 v roce 2017), který se zároveň, jako jeden z mála, vyznačuje celkově kladným saldem počtu obyvatel, které činí ve sledovaném období 101,61 (viz tab. 1). Nejvyšší podíl této věkové skupiny na české straně referenčního území v roce 2017 byl v Královéhradeckém kraji tj. 20,7, a to při velmi nepatrném celkovém úbytku obyvatel na sledované území (index 99,75). Tab. 2: Podíl obyvatel v poprodukčním věku 2017-2007 Podíl obyvatel v poproduktivním věku CZ území 2007 2017 PL území 2007 2017 Liberecký kraj 13,35 19,50 Subregion Bielski 16,15 20,91 Královéhradecký kraj 15,07 20,70 Subregion Rybnicki 14,76 20,41 Pardubický kraj 14,69 19,60 Subregion Jeleniogórski 15,59 22,14 Olomoucký kraj 14,49 19,80 Subregion Wałbrzyski 17,13 23,35 Moravskoslezský kraj 13,73 19,13 Subregion Nyski 16,07 21,51 Subregion Opolski 16,53 21,39 Průměr za CZ území 14,27 19,75 Průměr za PL území 16,06 21,62 Zdroj: data ČSÚ, GUS (2019), vlastní zpracování. Dalším analyzovaným demografickým ukazatelem je tzv. index stáří, který je vypočítán na základě počtu obyvatel ve věku 65 let a více na 100 dětí ve věku 0-14 let. Index stáří je přímo ovlivněn celkovým poklesem obyvatel, migračním saldem, a tedy i zvyšováním podílu obyvatel v poprodukčním věku. Celorepublikový průměr indexu staří ČR v roce 2017 byl 122,1 %, v referenčním území byl však nadprůměrný a činil 127,2 % na české straně a na polské dokonce až 154 %. Je zajímavé, že s ohledem na záporné migrační saldo se zde nachází obce, které vykazovaly index staří dokonce na úrovní 224 % (Jeleni Hora). Zde je patrné významné zrychlení trendu stárnutí společnosti v posledních letech. Od roku 2011 došlo ke zrychlení tohoto demografického procesu. Na referenčním území, obzvlášť ve Walbrzyském subregionu na polské straně a Královéhradeckém kraji, se tyto procesy projevily nejvýznamněji (viz Graf 1). XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   430 Graf 1: Index stáří 2007 – 2011 – 2017, referenční území Zdroj: data ČSÚ, GUS (2019), vlastní zpracování. Na základě výše analyzovaných statistických dat lze identifikovat následující demografické trendy:  Záporný přirozený přírůstek obyvatel v referenčním území. Přirozený přírůstek pro celou ČR a Polsko v referenčním období (2007-17) byl většinou kladný (vyjma roku 2013 a 2015), avšak v referenčním území byl každoročně přirozený přírůstek záporný (vyjma několika ORP hlavně v Libereckém kraji a Bielském subregionu).  Záporné migrační saldo, které negativně ovlivňuje celkový počet obyvatel v příhraničních ORP. Migrační saldo bylo v referenčním období záporné pro téměř celé referenční území, až na několik výjimek, které jsou spojené s mj. procesem suburbanizace (Arltová, Langhamrová, 2010).  Zvyšující se index stáří, který významně ovlivňuje strukturu zasídlení. Poměr obyvatel ve věku 65 a více let narůstá neproporčně rychle ve vztahu k věkové skupině 0-14. V souladu s demografickými prognózami (ČSÚ, 2018, GUS, 2017) tento trend se bude nadále rychle prohlubovat.  Proces suburbanizace, který má celoevropský charakter. Nelze jednoznačně určit, zda má negativní nebo pozitivní vliv na strukturu zasídlení. V referenčním území lze konstatovat, že na základě statistických dat vnitrostátní migrace postupuje ve směru z periferních, příhraničních oblastí směrem k větším městským celkům. Téměř všechna příhraniční ORP ve všech referenčních regionech vykazuje záporné saldo na úkor větších měst lokalizovaných blíž centru země. Tento proces pro tyto ORP je jednoznačně negativní a je spojen s celou řadou socioekonomických faktorů. Pro větší městská střediska tento proces je většinou pozitivní, což se odráží v růstu základních ekonomických ukazatelů (ČSÚ, GUS, 2019), kde dochází k celkovému nárůstu počtu obyvatel. Při analýze je však potřeba zohlednit také objektivní skutečnosti mající vliv na trendy zalidnění, např. reliéf území (nedemografický faktor). Je potřeba konstatovat že v referenčním území se nacházejí významná horská pásma, která stanoví přirozenou geografickou překážku a většinou stanoví rozvojovou barieru, která se negativně odráží v demografických trendech (Molak, Huk, 2012). Tyto geografické překážky způsobují horší dopravní dostupnost, ovlivňují spádovou oblast rozvojových pólů, snižují investiční atraktivitu regionu, a tím pádem se negativně odráží v hospodářské kondici regionu ve srovnání s centrem regionu (např. Jesenické pohoří ve vztahu k Olomouci, Přerovu atd.). Potvrzují to i negativní demografické trendy, kde hustota zalidnění Jesenicka činí pouze 54 obyvatel/km2 a vykazuje záporné trendy, ve srovnání s moravskoslezskou aglomerací, kde hustota osídlení dosahuje 993 obyvatel/km2 (např. ORP Havířov) či na polské straně NUTS4 - okres Bielsko (1377 obyvatel/km2). Dlouhodobé projekce demografického vývoje na obou stranách hranice dosahují období do roku 2050 až roku 2100 (ČSÚ, 2018). Dle středního modelu se na obou stranách hranice budou prohlubovat stávající procesy stárnutí a migrace směrem do zahraničí a větších městských středisek. Trendy ve struktuře obyvatelstva budou obdobné jako doposud. Předpokládaný pokles počtu obyvatel do roku 2045 bude na české straně v referenčním území činit mezi 5 až 14 % (prohlubování negativních trendů v Moravskoslezském kraji) a na polské straně území tyto trendy budou výrazněji hlubší a dosáhnou úbytku obyvatelstva řádově až 20% (např. subregion Walbrzyský). Stárnutí obyvatelstva (ČSÚ, 2018; GUS, 2017) bude kopírovat dosavadní trend. Na české straně tento proces bude 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 140.0 160.0 180.0 200.0 2007 2011 2017 Liberecký kraj Královéhradecký kraj Pardubický kraj Olomoucký kraj Moravskoslezský kraj Průměr za CZ území PL území Subregion Bielski Subregion Rybnicki Subregion Jeleniogórski Subregion Wałbrzyski Subregion Nyski Subregion Opolski Průměr za PL území XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   431 pomalejší, nicméně na území všech pěti krajů překročí index staří 200%. Na polské straně dokonce v některých regionech 300% (GUS, 2017). Tyto demografické trendy můžou mít zásadní vliv na omezení zdrojů příjmu obecních rozpočtů a posléze i rozsahu, dostupnosti a kvality poskytovaných místních veřejných služeb a také změny proporci počtu uživatelů jednotlivých služeb (např. snížení počtu dětí v MŠ na úkor uživatelů sociálních služeb pro seniory). Je to spojeno jak s údržbou, provozem a obnovou nezbytné infrastruktury (technické, sociální, socioekonomické atd.), tak se zajištěním kvalifikovaných pracovních sil. Toto zjištění potvrzuje také Rybová (2018), která konstatuje: „Lze tedy shrnout, že současný demografický vývoj a zejména pokles počtu obyvatel a změna jejich struktury vedou ke zvyšování regionálně podmíněných disparit mezi velikostí nabídky a poptávky po technické infrastruktuře. To vytváří tlak na veřejné i soukromé rozpočty, protože v krátkodobém až střednědobém horizontu dochází, resp. bude do budoucna docházet ke zvýšení průměrných nákladů na technickou infrastrukturu.“ (Rybová, 2018). Financování místních veřejných služeb Dle platné legislativy jsou obce ve výrazné většině financované z tzv. rozpočtového určení daní (dále RÚD) 1 . Od roku 2018 se zvýšily podíly na přerozdělování výnosů z DPH, podíly ze zbývajících typů dani zůstaly na stejné úrovni jako v minulých letech. Plánování příjmů veřejných rozpočtů zohledňuje demografické trendy (zde bez aspektů sociálního a zdravotního zabezpečení, které představují separátní téma, a které má také přímou vazbu na demografické ukazatele). Po poslední novelizaci zákona nadále hlavním kritériem přerozdělování příjmů pro obce zůstává počet obyvatel složený z prostého počtu a váženého pomoci koeficientů tak, aby byl zachován maximálně spravedlivý systém přerozdělování daní. V rámci RÚD se používají koeficienty postupových přechodů, které mají zabránit většímu propadu příjmů obce z důvodů nepatrného poklesu počtu obyvatel. Nicméně význam těchto koeficientů na celkovém propočtu příjmů obcí v rámci RÚD byl nepatrně snížen. Na úkor kritéria počet obyvatel došlo k posílení kritéria počet dětí v MŠ a ZŠ o 2 p.b. Celkové příjmy obcí v roce 2018 dosahovaly cca 300 mld. Kč v rámci RÚD. To znamená růst konstantně od roku 2009 ze 143 mld. Kč. Dle údajů Finanční správy zůstávaly obce v rozpočtovém přebytku, a to v celkové výši cca 40,5 mld. Kč v roce 2016 (MF ČR, 2018). Současný kladný výsledek hospodaření obecních rozpočtů je mj. spojen s makroekonomickými ukazateli (ekonomický růst, zvyšování mezd a odvodů, snižování nákladů spojených s podporou nezaměstnaných atd.) a obecnou konjukturou v celorepublikovém a evropském kontextu (vlastní zpracování, data ČSÚ, 2019; GUS, 2019). Bylo to také spojeno s pomalejším čerpáním externích finančních zdrojů (transfery do rozpočtů) z národních a evropských dotací. Tímto se v obecních rozpočtech nečerpaly prostředky na spolufinancování největších investic pro mj. výstavbu, rozšiřování a modernizaci infrastruktury nezbytné pro poskytování veřejných služeb. Tyto faktory byly uvedené v každoroční Analýze stupně ekonomické sladěnosti České republiky s Eurozónou za rok 2016, 2017 a 2018 (ČNB, 2019). Díky lepším výsledkům výnosů státního rozpočtu, také obce dosáhly lepších výsledků hospodaření. Proto na první pohled nejsou patrné negativní dopady demografických faktorů na příjmovou a nákladovou část veřejných rozpočtů, zejména rozpočtů menších obcí, které se potýkají s výrazným poklesem obyvatel. Dle platného znění zákona 243/2000 Sb. existuje přímá vazba příjmů veřejných rozpočtů, jejich dopadů na příjem obecního rozpočtu proporčně k počtu obyvatel, a tímto i počtem potencionálních uživatelů veřejných služeb. V rámci novelizace zákona 243/2000 Sb. byly po příjmové stránce RÚD pro obce zohledněné dva demografické aspekty: byl ponechán významný vliv výpočtu na základě počtu obyvatel a bylo posíleno kritérium počtu dětí v MŠ a ZŠ. Negativní demografické trendy v příhraničních obcích májí a budou mít negativní dopad na jejich rozpočet, a tím pádem i na alikvotní prostředky na organizaci a poskytování veřejných služeb, které jsou v jejich gesci (Kolektiv autorů, publikace projektu ADAPT2DC). Náklady spojené s rozsahem poskytované služby a velikosti skupiny jejich uživatelů jsou hlavním faktorem pro řešení maximální efektivnosti jejich poskytování např. v rámci meziobecní spolupráce (Bel, Warner, 2015). Předškolní vzdělávání je dobrým příkladem veřejné služby, která může mít významné dopady na obecní rozpočty v případě výskytů negativních, výše popsaných demografických trendů. Fixní náklady spojené s poskytováním veřejných služeb často dosahují cca 75-80 % celkových nákladů bez ohledu na počet uživatelů (analýza 5 studií proveditelnosti předložených projektů pro výzvu IROP, výzva 15, SC 2.4, data CRR ČR, 2019). Je to většinou spojené s vysokými náklady na výstavbu, provoz a údržbu technické a občanské infrastruktury a také s makroekonomickými trendy např. prudkým růstem mezd odborného personálu (financováno z krajského příspěvku dle požadavku zákona, ve kterém jsou určeny minimální podmínky pro provoz MŠ a počty                                                              1  Pravidla pro financování obecních rozpočtů upravuje zákon 243/2000 Sb., o rozpočtovém určení výnosů některých daní územním samosprávným celkům a některým státním fondům, ve znění pozdějších předpisů, jehož poslední novelizace vstoupila v platnost k 1. 1. 2018  XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   432 pedagogických pracovníků v přepočtu na děti). Většina zdrojů příjmů je přímo vázaná na počet dětí (cca 82% příjmů). Pokles počtu obyvatel bude mít negativní dopad na příjmové stránky rozpočtu při současném zachování výše fixních nákladů na poskytování veřejné služby např. v podobě sníženého příjmu ze školkovného, dotaci na žáka, atd. (viz tab. 3)2 . Tab. 3: Přehled podílů nákladů a příjmů pro novou školku dle studií proveditelnosti (2016 - 2026) – průměrováno za 5 projektů předložených do IROP, SC 2.4, výzva 15. Model pro průměrovaný počet dětí v MŠ – 48 Typ nákladu – provozní náklady Podíl nákladu na provoz MŠ dle typu nákladu Příjem dle typu a zdroje Podíl příjmů na celkových příjmech na provoz MŠ Náklady na energie 4,8% Školkovné (za dítě) 29,3% Náklady na vodu 2,8% Stravné (za dítě) 9,9% Náklady na teplo 4,2% Provozní dotace na žáka – SR (za dítě, diskontovaný průměr za dítě – 35 404Kč/rok). 42,8% Opravy a běžná údržba 4,5% Příspěvek obce na provoz (dle spotřeby, za budovu) 16% Náklady na pedagogický a nepedagogický personál (hlavně financováno z krajského a obecního rozpočtu) 59,1% Vedlejší příjmy, např. pronájem prostor, mimoškolské aktivity. 2% Spotřební matriál a režie 22,3% Ostatní 2,3% Celkem 100% Celkem 100% Zdroj: studii proveditelnosti pro výzvu IROP, výzva 15, SC 2.4, data CRR ČR, vlastní zpracování.   4. Závěr Na základě analýzy statistických dat a výpočtů hlavních demografických indexů lze konstatovat, že demografické trendy v příhraničních regionech mají hlavně negativní dopady do struktury zasídlení těchto regionů. Tyto trendy se prohlubují mnohem rychleji, než předpokládaly aktuální prognózy ČSÚ a GUS ze začátku referenčního období. Pro oblasti lokalizované v přímé blízkosti hranic dochází k vylidňování na úkor větších regionálních středisek, zvyšování podílu obyvatel v poprodukčním věku a stárnutí společnosti. Kladným trendem pro větší městská střediska je kladné migrační saldo způsobené postupujícím procesem suburbanizace. Výše popsané demografické trendy, na příkladu referenčního území, po očištění o nejvýznamnější proměnné makroekonomické ukazatele, budou mít přímý a nepřímý vliv na obecní rozpočty (vlastní zpracovaní, data MF ČR, 2019; ČSÚ, 2018), tím pádem i na zdroje financování pro poskytování místních veřejných služeb. S ohledem na fakt, že celorepublikové projekce demografických ukazatelů jsou mnohem příznivější než ty pro příhraniční obce, které se dlouhodobě vyznačují trvalými a posilujícími negativními trendy základních demografických ukazatelů, a proto je patrné, že tyto ukazatelé budou mít do budoucna dopad hlavně na příjmovou stránku obecních rozpočtů (nižší příspěvek z RÚD, poplatky za užívání, fixní náklady na údržbu a provoz nezbytné infrastruktury atd.). Jedním z řešení, jakým způsobem zvýšit nákladovou efektivnost ve vztahu k úspoře nákladů spojených s nižším počtem uživatelů daně veřejné služby vyplývajícím z demografických trendů, může být meziobecní spolupráce (Bel, Warner, 2015). V případě, kde počet uživatelů dané služby zásadně klesá při zachování obdobných fixních nákladů, je meziobecní spolupráce (jak na národní úrovni, tak i dvou nebo více obcí i přes hranici) jednou z variant, jak šetřit náklady v propočtu na uživatele. Potvrzují to dosavadní analýzy a výzkumy prováděné v posledních letech (Bel, Warner, 2015; Soukopová 2016). Většina odborných publikací týkajících se meziobecní spolupráce spojené s poskytováním veřejných služeb je zaměřená na absorpční kapacity veřejné správy, vodohospodářství, odpadové hospodářství nebo zdravotní péči. Aspekty demografických trendů na poskytování veřejných služeb a jejich nákladovou efektivnost budou předmětem následného výzkumu.                                                              2  Na základě analýzy 5 studií proveditelnosti pro výzvu IROP, výzva 15, SC 2.4, data CRR ČR).  XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019   433 Literatura [1] ARLTOVÁ, M.; LANGHAMROVÁ, J. (2010). Migration and ageing of the population of the Czech Republic and the EU countries. Prague Economic Papers, vol. 19, no 1, pp. 54–73. ISSN 1210-0455. DOI 10.18267. [2] BEL, G., WARNER, M., (2015). Inter-municipal and costs: Expectations and evidence. Public Administration, vol. 93, vyd. 1, pp. 52-67. ISSN 1467-9299. DOI 10.1111. [3] CRR ČR, (2019). Analýza 5 projektů předložených do IROP, výzva SC 2.4, výzva č. 15 - Informace o projektech IROP dostupné v interní databázi. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: https://msiu.mssf.cz a www.crr.cz. [4] CRR ČR, (2014). Evropská územní spolupráce – mapa. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: www.crr.cz. [5] ČNB, (2019). Analýza stupně ekonomické sladěnosti České republiky s Eurozónou za rok 2016, 2017 a 2018. [online]. [cit. 25. 3. 2019]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/cs/menova_politika/strategicke_dokumenty/pristoupeni_emu.html. [6] ČSÚ, (2019). Data za období 2007 – 2017 - Databáze demografických údajů za obce ČR. [online]. [cit. 25. 3. 2019]. Dostupné z https://www.czso.cz/csu/czso/databaze-demografickych-udaju-za-obce-cr. [7] ČSÚ, (2018). Demografická prognóza CSÚ do roku 2100. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/projekce-obyvatelstva-ceske-republiky-do-roku-2100-n-fu4s64b8h4. [8] DELLER, S., (1992). Production efficiency in local government: a parametric approach. Public Finance, vol. 47(1), pp. 32-44. eISSN 15527530. [9] GUS, (2019). Bank Danych Lokalnych. [online]. [cit. 25. 3. 2019]. Dostupné z https://bdl.stat.gov.pl/BDL/dane/teryt/jednostka. [10]GUS, (2017). Prognoza ludności gmin na lata 2017-2030. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/ludnosc/prognoza-ludnosci/prognoza-ludnosci-gmin-na-lata-2017- 2030-opracowanie-eksperymentalne,10,1.html. [11]KOLEKTIV AUTORŮ, editor Lívia Kelenné Török, (2014). New Innovative Solutions to Adapt Governance and Managment of Public Infrustractures to Demographic Change. Publikace projektu: ADAPT2DC. [online]. [25. 3. 2019]. Dostupné z: https://www.kr- ustecky.cz/assets/File.ashx?id_org=450018&id_dokumenty=1684777 [12]LAGO-PEñAS, S., MARTINEZ-VAZQUEZ, J., (2013). The Challenge of Local Government Size: Theoretical Perspectives, International Experience, and Policy Reform. Cheltenham, Edward Elgar Publishing, ISBN 978 1 78254 430. [13]MF ČR, (2018, 2019). Zprávy MF pro obce a kraje. [online]. [cit. 25. 3. 2019]. Dostupné z: https://www.mfcr.cz/cs/legislativa/zpravy-mf-pro-obce-a-kraje. [14]MMR, (2013). Strategie regionálního rozvoje ČR 2014-2020. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: https://www.databaze-strategie.cz/cz/cr/strategie. [15]MMR, (2017). Strategický rámec Česká republika 2030. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: https://www.databaze-strategie.cz/cz/cr/strategie. [16]MMR, (aktualizováno, 2018). Program IROP. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: http://www.crr.cz/cs/irop/. [17]MOLAK, M., HUK, M. (2012). The Emergence of Cross-Border Functional Areas - Evaluation Study: Evaluation study on the territorial dimension of cohesion policy - the emergence of cross-border functional areas, Saarbrucken, LAP LAMBERT Academic Publishing, ISBN 9783659151224. [18]MV ČR (2019). Lisabonská smlouva. [online]. [cit. 5. 4. 2019]. Dostupné z: https://www.mvcr.cz/clanek/agenda-eu-na-mv-lisabonska-smlouva.aspx. [19]RYBOVÁ, K. (2018). Vliv demografických změn na technickou infrastrukturu obcí v České republice případová studie odpadového hospodářství. [Disertační práce]. Praha: Univerzita Karlova. [20]SOUKOPOVÁ, J. (2016). Meziobecní spolupráce jako faktor nákladové efektivnosti a odpadového hospodářství. In XIX. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Sborník příspěvků. Brno: Masarykova univerzita, pp. 753-759. ISBN 978-80-210-8273-1. DOI 10.5817/CZ.MUNI.P210-8273-2016-96. [21]WARNER, M., CLIFTON J., (2014). Marketization, Public Services and the City: The Potential for Polanyian Counter Movements, Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, vol. 7, no. 1, pp. 45-61. ISSN 1752-1378. DOI 10.1093. [22]WARNER, M., (2014). Municipal size, Resources and Effeciency: Theoretical Bases for Shared Services and Consolidation, In Henderson A., Holzer, M., Municipal Shared Services and Consolidation, Routledge, Newark, pp. 3-16. ISBN 9780765637239. Výsledek vznikl v rámci řešení projektu specifického výzkumu MUNI/A/1118/2018 „Aktuální ekonomické a institucionální problémy veřejných politik".