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
 
708
DOI: 10.5817/CZ.MUNI.P210-9268-2019-89
REGIONÁLNÍ DISPARITY DETERMINANT ZDRAVOTNÍHO
STAVU OBYVATELSTVA KRAJE VYSOČINA
A ÚSTECKÉHO KRAJE V ROCE 2006 A 2016
Regional disparities of determinants of the health status in the
Vysočina Region and the Ústí Region in 2006 and 2016
DANA HÜBELOVÁ 1
MICHAL HOŘÍNEK 1
ALICE KOZUMPLÍKOVÁ 2
1
Ústav sociálních studií
2
Ústav environmentalistiky a přírodních zdrojů
Fakulta regionálního rozvoje a mezinárodních studií
Mendelova univerzita v Brně
1
Department of Social Studies
2
Department of Environmental and Natural Resources
Faculty of Regional Development and Intern. Studies
Mendel University in Brno
 Trida generala Piky 7, 613 00 Brno, Czech Republic
E-mail: dana.hubelova@mendelu.cz; xhorinek@mendelu.cz, alice.kozumplikova@mendelu.cz
Anotace
Úroveň zdraví a zdravotního stavu obyvatelstva je významným ukazatelem rozvoje regionů, jejich kvality
a konkurenceschopnosti. Cílem příspěvku je stanovit regionální disparity 11 demografických
a 2 socioekonomických determinant zdravotního stavu obyvatelstva a 4 ukazatelů zdravotnických intervencí
v 5 okresech Kraje Vysočina a 7 okresech Ústeckého kraje v roce 2006 a 2016. Pro hodnocení a komparaci
determinant byla použita metoda kompozitního indikátoru a shluková analýza. Z výsledků je zřejmé, že v obou
sledovaných letech vybrané determinanty dosahují příznivějších výsledků v okresech Kraje Vysočina. V čase se
zlepšily hodnoty ekonomických determinant i zdravotnických intervencí, zatímco u demografických determinant se
zlepšení týkalo pouze poklesu počtu rozvodů na 100 sňatků, prodloužení střední délky života a snížení podílu úmrtí
na nemoci oběhové soustavy a novotvary. Nepříznivá změna demografických sub-indikátorů ve srovnání roku 2006
a 2016 znamenala u většiny okresů snížení hodnot kompozitního indikátoru. Naopak k růstu kompozitního
indikátoru došlo pouze u okresů Havlíčkův Brod, Jihlava a Ústí nad Labem. Z výsledků analýz jasně vyplývá, že
mezi zkoumanými okresy stále přetrvávají značné disparity.
Klíčová slova
zdraví, zdravotní stav, regionální disparity, struktura úmrtnosti, demografické a socioekonomické ukazatele,
okresy
Annotation
The level of health of the population is an important indicator of regional development, quality and
competitiveness. The aim of the paper is to determine regional disparities in 5 districts of the Vysočina Region
and 7 districts of the Ústí Region in 2006 and 2016. Disparities are determined according to the values of 11
demographic and 2 economic determinants of health and 4 indicators of health interventions. The composite
indicator method and cluster analysis were used to compare the regions. The determinant values are better in the
Vysočina Region districts in 2006 and 2016 as well. The values of economic determinants and health interventions
have improved over time. Only the divorce indicator improved in demographic determinants, life expectancy
increased and the proportion of deaths (circulatory system diseases and neoplasms) decreased. The adverse
change in demographic sub-indicators in comparison with 2006 and 2016 means a decrease in the composite
indicator values in most districts. Composite indicator growth only occurred in the districts of Havlíčkův Brod,
Jihlava and Ústí nad Labem. The results of the analyses clearly show that there are still considerable disparities
between the districts.
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
709
Key words
health, health status, regional disparities, mortality structure, demographic and socio-economic indicators, LAU 1
JEL classification: J10, I14
1. Úvod
Regionálním rozvojem se rozumí mj. snaha o zlepšení ekonomické, environmentální a zdravotní úrovně
vymezeného území a celkové zkvalitnění životního prostředí obyvatel, kteří v něm žijí. Regionální rozvoj by se
měl odehrávat za společného přispění veřejné správy, podniků, neziskových organizací a místního obyvatelstva.
Podkladem pro rozvoj regionu jsou koncepce regionálního rozvoje vytvořené v souladu se zásadami udržitelného
rozvoje (Korec et al., 2011). Zdraví a zdravotní stav populace jsou důležitou dimenzí udržitelného rozvoje
a konkurenceschopnosti regionů (EC, 2014). Zdraví obyvatelstva se všeobecně považuje za jeden
z nejdůležitějších ukazatelů rozvoje regionu a současně indikátorů vyjadřující složité mezioborové vazby
sociálních, environmentálních, ekonomických (Barton, Grandt, 2006), ale i politických procesů (Fraser, George,
2015). Samotná kvalita zdravotního stavu obyvatelstva je dána souborem řady faktorů sociodemografických
(Marmot, 2017), environmentálních (Berman et al., 2012), ekonomických (Matthews et al., 2005) a dalších.
Znalost vývoje a současného stavu zdraví a zdravotního stavu obyvatelstva v kontextu uvedených faktorů je
elementární podmínkou pro tvorbu veřejných politik a pro rozhodování na úrovni státní správy a samosprávy. Při
znalostech současných disparit v oblasti zdraví se jeví jejich zkoumání na úrovni (mikro)regionální jako nanejvýš
významné (Hübelová et al., 2018).
2. Determinanty zdravotního stavu obyvatelstva
Determinanty zdraví a zdravotního stavu obyvatelstva představují ukazatele, které ovlivňují přítomnost a rozvoj
rizikových faktorů onemocnění (Berman et al., 2012). Ve vyspělých zemích včetně České republiky se stále nedaří
snižovat nemocnost a úmrtnost způsobenou neinfekčními onemocněními (Marmot, 2017). Je zřejmé, že zdraví,
nemocnost a úmrtnost obyvatelstva jsou ovlivněny komplexem interakcí individuálního přístupu ke zdraví,
demografickými a socioekonomickými faktory a komunitní sociální úrovní (Barton, Grant, 2006; Pinto et al.,
2016). K demografickým faktorům zdraví a zdravotního stavu obyvatelstva patří především nemocnost a struktura
úmrtnosti, ale také úroveň střední délky života, spontánní potratovosti, plodnosti aj. Sledování struktury úmrtnosti
(tj. podílu úmrtní podle hlavních příčin smrti) je významné především z důvodů možného předcházení nemocnosti
a předčasných úmrtí a současně je jedním z důležitých ukazatelů úspěchu rozvoje regionů, neboť reflektuje
schopnost společnosti přetransformovat ekonomický kapitál do zdraví obyvatel (Shkolnikov et al., 2004).
Působením demografických faktorů se mění struktura populace (Burcin, 2007) a tím také charakter reprodukce a
poměr zastoupení dětské a seniorské složky populace (Drbal, 2008). Daná přeměna poměru věkových skupin
znamená ve svém důsledku stárnutí populace. Lineárně narůstá také střední délka života, tomu ale neodpovídá
vývoj počtu let prožitých ve zdraví (tzv. naděje dožití ve zdraví; Robine et al., 2003). Stárnutí obyvatelstva sebou
současně nese některé negativní důsledky, např. zvýšenou zátěž sociálního a zdravotnického systému, které však
lze zmírnit pomocí politických nástrojů (Castagna et al., 2013).
Migrace může mít významné populační, ekonomické a kulturní důsledky. Kladné migrační saldo se obvykle
projevuje zpomalením stárnutí obyvatelstva a případně nárůstem počtu ekonomicky aktivních obyvatel. Naopak
negativně může znamenat vyšší sociální a zdravotní náklady nebo zhoršení životního prostředí (Hübelová, 2014).
Vliv migrace tak závisí zejména na tom, jakými charakteristikami disponuje stěhující se obyvatel. Zdraví a
zdravotní stav obyvatelstva ovlivňuje také sociální a ekonomické prostředí (Drbal, 2008). Vyšší socioekonomický
status může prodloužit naději dožití až o 5–10 let a naději dožití ve zdraví až o 10–20 let (Elo, 2009). Zdravotnické
intervence a dostupnost lékařské péče jsou také pro zdraví obyvatelstva zásadní. Pokud region nedisponuje dobrou
úrovní zdravotnických intervencí, snižuje se životní úroveň a zhoršuje zdravotní stav obyvatelstva (Mareš, 2000).
Případná špatná dostupnost zdravotní péče ovlivňuje nejvíce obyvatele s nízkými příjmy z periferních oblastí, kteří
nemají finance na dopravu a také seniory, kteří trpí sníženou pohyblivostí. Ti se přitom bez intenzivní lékařské
péče nemusí obejít (Ouředníček et al., 2011).
3. Cíl, výběr ukazatelů, metody a data
Hlavním cílem příspěvku je zhodnotit regionální disparity demografických a socioekonomických determinant
zdravotního stavu obyvatelstva a zdravotnických intervencí v 5 okresech Kraje Vysočina (Žďár nad Sázavou, ZR;
Třebíč, TŘ; Pelhřimov, PEL; Jihlava, JIH a Havlíčkův Brod, HB) a 7 okresech Ústeckého kraje (Děčín, DĚČ;
Chomutov, CHOM; Litoměřice, LITO; Louny, LOU; Most, MOST; Teplice, TEPL a Ústí nad Labem, ÚNL).
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
710
Hodnoty vybraných determinant jsou komparovány mezi roky 2006 a 2016. Hlavní cíl je řešen postupnými kroky,
které jsou specifikovány dílčími cíli:
 porovnat změny v úrovni determinant zdravotního stavu obyvatelstva a zdravotnických intervencí na úrovni
okresů v roce 2006 a 2016,
 stanovit území disparity determinant zdraví a zdravotního stavu obyvatelstva a zdravotnických intervencí na
úrovni okresů v roce 2006 a 2016.
V analýzách bylo hodnoceno celkem 18 determinant (sub-indikátorů), které byly rozděleny do oblasti
1) demografické (11 sub-indikátorů) a 2) socioekonomické (2 sub-indikátory) a 3) zdravotnických intervencí
(4 sub-indikátorů; tab. 1).
Tab. 1: Vybrané demografické, socioekonomické a zdravotnické indikátory zdraví
Oblast Č. indikátoru Název indikátoru
Demografická
(1) Saldo migrace (přírůstek stěhováním na 1 000 obyvatel), (‰)
(2) Index stáří (65+ / 0–14)
(3) Rozvody na 100 sňatků (%)
(4) Podíl narozených dětí s porodní váhou do 2500 g ze všech živě narozených
(%)
(5) Podíl samovolných potratů na všech potratech (%)
(6) Kojenecká úmrtnost (‰)
(7) Podíl úmrtí na novotvary (%)
(8) Podíl úmrtí na nemoci oběhové soustavy (%)
(9) Podíl úmrtí na nemoci dýchací soustavy (%)
(10) Podíl úmrtí na nemoci trávicí soustavy (%)
(11) Podíl úmrtí na vnější příčiny úmrtnosti (%)
Ekonomická
(12) Podíl nezaměstnaných osob (na obyvatelstvu ve věku 15–64 let), (%)
(13) Příspěvky na bydlení v Kč na jednoho obyvatele
Zdravotnické
intervence
(14) Podíl lékařů na 1 000 obyvatel (‰)
(15) Ordinace praktických lékařů pro dospělé na 10 000 obyv. starších 20 let
(16) Ordinace praktických lékařů pro děti a dorost na 10 000 obyvatel do 19 let
(17) Ordinace stomatologů na 10 000 obyvatel
(18) Ordinace gynekologů na 10 000 žen
Zdroj: vlastní zpracování
Změny vybraných determinant byly hodnoceny metodou kompozitního indikátoru (KI), který je komplexním
ukazatelem složeným z jednotlivých sub-indikátorů. Hodnota kompozitního indikátoru byla stanovena v každém
z 12 okresů, a to vždy pro rok 2006 a rok 2016. Výpočtu kompozitního indikátoru předcházelo zpracování
korelační matice a standardizace dat metodou min-max. Dále byla provedena shluková analýza, která měla za cíl
odhalit vnitřní strukturu v krajích. Jako míra vzdálenosti byla použita Eukleidovská vzdálenost (Meloun, Militký,
2012).
Výběr krajů byl záměrný a byly zvoleny takové kraje, které vykazují vzájemné odlišnosti. Pro Kraj Vysočina je
typická značně roztříštěná sídelní struktura, vysoký podíl obcí ve velikostní kategorii do 500 obyvatel, zaměření
na zemědělství a strojírenský průmysl se spíše podprůměrnou ekonomickou výkonností nebo delší dojezdovou
vzdálenost do zdravotnických zařízení. Ústecký kraj se vyznačuje relativní nejednotností regionu (průmyslové
oblasti s vysokou koncentrací obyvatelstva a velkými sídly; zemědělská oblast Poohří a oblast Krušných hor
s relativně nízkým hospodářským potenciálem a podprůměrnou lidnatostí), dobrou dostupností zdravotní péče
nebo zvýšeným podílem obyvatelstva s nižším socioekonomickým statutem (Antošová, Kold, 2014). Data pro
analýzy byla editována z webového portálu Českého statistického úřadu, a to zejména z Demografických ročenek
okresů (ČSÚ, 2016; 2017), Statistických ročenek krajů (ČSÚ, 2018a) a veřejné databáze CZSO (ČSÚ, 2018b).
4. Výsledky - hodnocení determinant zdravotního stavu
Seřazením výsledného KI ve 12 okresech vybraných krajů pro rok 2006 (tab. 2 vlevo) a rok 2016 (tab. 2 vpravo)
bylo dosaženo celkového pořadí okresů.
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
711
Tab. 2: Výsledné pořadí KI determinant zdravotního stavu obyvatelstva v roce 2006 (vlevo) a 2016 (vpravo),
okresy Kraje Vysočina a Ústeckého kraje
Pořadí Okres KI (2006)
1. Pelhřimov 65,3
2. Třebíč 60,5
3. Jihlava 60,1
4. Žďár nad Sázavou 58,3
5. Litoměřice 57,2
6. Havlíčkův Brod 55,5
7. Louny 49,5
8. Ústí nad Labem 46,4
9. Děčín 44,8
10. Teplice 42,5
11. Chomutov 38,9
12. Most 38,2
Pořadí Okres KI (2016)
1. Havlíčkův Brod 65,7
2. Jihlava 65,0
3. Litoměřice 56,5
4. Pelhřimov 55,6
5. Ústí nad Labem 50,4
6. Žďár nad Sázavou 50,1
7. Třebíč 49,3
8. Teplice 41,5
9. Most 35,7
10. Louny 35,2
11. Chomutov 34,9
12. Děčín 32,2
Zdroj: data ČSÚ 2016; 2017; 2018a; 2018b; vlastní výpočty
V roce 2006 dosáhl nejvyšší hodnoty KI okres PEL (65,3). K tomuto stavu přispěly zejména pozitivní hodnoty
demografických sub-indikátorů: nízký podíl dětí narozených s váhou do 2 500 g (6,2 %), nízký podíl samovolných
potratů (21,4 %), nízká kojenecká úmrtnost (1,4 ‰) a relativně nízká úmrtnost na novotvary (25,6 %), nejnižší
podíl nezaměstnaných osob (3 %) a nízké příspěvky na bydlení (149 Kč na obyvatele). Naopak nejnižší KI byl v
roce 2006 zaznamenán u okresu MOST (38,2), a to především díky negativním hodnotám podílu živě narozených
dětí s porodní váhou do 2 500 g (10,7 %), nejvyššímu podílu nezaměstnaných osob v produktivním věku (14,8
%), nejvyššímu čerpání příspěvků na bydlení (638 Kč na obyvatele) a pouze 4,28 ordinací stomatologů na 10 000
obyvatel. Také v ostatních sub-indikátorech je tento okres převážně podprůměrný. Při komplexním hodnocení
okresů v roce 2006 můžeme konstatovat, že okresy Kraje Vysočina vykazují vyšší úroveň determinant zdravotního
stavu obyvatelstva. Okresy Ústeckého kraje se sice profilují všeobecně nižším indexem stáří, ale mají vyšší
rozvodovost, podíl narozených dětí do 2 500 g i podíl úmrtí na nemoci trávící soustavy a vnější příčiny, stejně tak
vyšší nezaměstnanost a příspěvky na bydlení. V sub-indikátorech zdravotnických intervencí nejsou rozdíly mezi
okresy tak výrazné.
V roce 2016 dosáhl nejvyššího KI okres HB (65,7). Tento okres zaznamenal nejvýraznější zlepšení situace oproti
roku 2006 a hned čtyři sub-indikátory dosahovaly nejlepších hodnot: nejnižší kojenecká úmrtnost (v roce 2016
nulová), nejnižší podíl úmrtí na novotvary (23,5 %) a nemoci trávící (2,6 %) a dýchací soustavy (4,7 %). Dobrá
situace byla v okrese HB i v čerpání příspěvků na bydlení (339 Kč na obyvatele) a disponoval nejvyšším počtem
ordinací stomatologů (5,5 na 10 000 obyvatel). Naopak nejnižší hodnoty KI dosáhl okres DĚČ (32,2), který
vykazoval 13 podprůměrných sub-indikátorů (např. nejvyšší podíl rozvodů na 100 sňatků (68,2), podíl narozených
dětí s váhou do 2 500 g (12,6 %), úmrtí na novotvary (28 %), úmrtí na nemoci dýchací soustavy (6,9 %) nebo
nejnižší počet lékařů (2,8 na 1 000 obyvatel starších 20 let). Při celkovém hodnocení KI okresů v roce 2016 lze
okresy Kraje Vysočina charakterizovat sice vyšším indexem stáří, ale nižším počtem rozvodů na 100 sňatků,
nižším podílem narozených dětí s váhou do 2 500 g, nižším podílem úmrtí na nemoci trávící soustavy, nižší
nezaměstnaností, nižšími příspěvky na bydlení a mírně vyšším počtem ordinací praktických lékařů pro děti a
dorost.
Z komparace výsledků let 2006 a 2016 je patrné, že se hodnoty KI i pořadí okresů změnilo. Pouze okres CHOM
zůstal na stejné pozici v obou letech. Nejvíce se od roku 2006 zlepšil okres HB (z 6. pořadí na 1.), naopak výrazný
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
712
pokles zaznamenal okres TŘ (z 2. pořadí na 7.). Mezi okresy, které stouply meziročně v pořadí KI, patří HB, JIH,
LITO, ÚNL, TEPL a MOST. To však vždy neznamená zlepšení výsledného KI, neboť jeho hodnota u okresů
LITO, TEPL a MOST meziročně poklesla, ale jejich zhoršení KI nebylo tak razantní jako u dalších okresů,
zejména pak u okresu DĚČ (z KI 44,8 v roce 2006 na 32,2 v roce 2016; tab. 2).
Tab. 3: Změny KI determinant zdravotního stavu v roce 2006 a 2016, okresy Kraje Vysočina a Ústeckého
kraje
Okres 2006*
2016*
Změnax
2006 a 2016
Žďár nad Sázavou + + Třebíč
+ + Pelhřimov
+ + Jihlava
+ + +
Havlíčkův Brod + + +
Děčín - - Chomutov
- - Litoměřice
+ + Louny
- - Most
- - Teplice
- - Ústí
nad Labem - + +
Pozn. *
ve sloupci (+) vyjadřuje nadprůměrnou, (-) podprůměrnou hodnotu KI;
x
ve sloupci (+) vyjadřuje zlepšení, (-) zhoršení ve změně hodnoty KI v komparaci roku 2006 a 2016
Zdroj: vlastní zpracování na základě vlastních výpočtů
Nejvíce se zlepšil KI v okrese HB (růst KI o 10), a to díky pozitivním hodnotám 11 sub-indikátorů.
K nejvýraznějšímu zhoršení KI došlo v okrese LOU (pokles KI o 14), a to díky nežádoucím změnám 12 subindikátorů.
Z hodnot KI roku 2006 a 2016 lze usoudit, že je dlouhodobě nejhorší situace jak v demografických,
tak v ekonomických sub-indikátorech spolu se zdravotnickými intervencemi v okrese CHOM. Mezi přetrvávající
problémy patří zejména nízký počet lékařů, nízký počet ordinací s praktickým lékařem pro dospělé nebo vysoká
sociální zátěž při čerpání příspěvku na bydlení. Do roku 2016 se navíc objevil problém s nejvyšším podílem
narozených dětí s váhou do 2 500 g (13,3 %) nebo vysokým podílem úmrtí na novotvary (27,9 %).
Za využití shlukové analýzy byly okresy v roce 2006 rozřazeny do pěti shluků (obr. 1 vlevo). Okresy byly
shlukovány na základě sub-indikátorů použitých při tvorbě KI. V roce 2016 jsou patrné ve vzdálenosti spojů
výraznější rozdíly a okresy byly rozřazeny do tří shluků (obr. 1 vpravo)
Obr. 1: Dendrogram shlukování sub-indikátorů zdravotního stavu obyvatelstva v roce 2006 (vlevo) a 2016
(vpravo), okresy Kraje Vysočina a Ústeckého kraje.
 
Zdroj: data ČSÚ 2016; 2017; 2018a; 2018b; vlastní zpracování
Dílčí výsledky shlukové analýzy a hodnocení sub-indikátorů za využití dekompozice KI jsou zpracovány jak pro
rok 2006 (tab. 4), tak pro rok 2016 (tab. 5).
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
713
Tab. 4: Shrnutí výsledků shlukové analýzy okresů Kraje Vysočina a Ústeckého kraje, rok 2006
Shluk Okres Charakteristika shluku
1
Žďár nad
Sázavou,
Pelhřimov,
Havlíčkův
Brod,
Jihlava
+ Demografické aspekty: kladné saldo migrace, podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl narozených
dětí s váhou do 2500 g, kojenecká úmrtnost, podíl úmrtí na nemoci trávící soustavy a vnější
příčiny.
- Demografické aspekty: index stáří, podíl samovolných potratů, úmrtí na nemoci oběhové
soustavy.
+ Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
+ Zdravotnické intervence: počet lékařů a ordinací praktických lékařů pro dospělé, počet ordinací
pro děti a dorost.
- Zdravotnické intervence: počet ordinací gynekologů.
2 Litoměřice
+ Demografické aspekty: podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl narozených dětí s váhou do 2 500
g, úmrtí na nemoci oběhové soustavy a dýchací soustavy.
+/- Demografické aspekty: podíl samovolných potratů, kojenecká úmrtnost a úmrtí na novotvary.
- Demografické aspekty: saldo migrace, index stáří, úmrtí na nemoci trávící soustavy a vnější
příčiny.
+/- Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
+/- Zdravotnické intervence: všechny sub-indikátory zdravotnických intervencí.
3
Třebíč,
Louny, Ústí
nad Labem
+ Demografické aspekty: saldo migrace.
+/- Demografické aspekty: index stáří, podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl narozených dětí
s váhou do 2500 g, úmrtí na novotvary a vnější příčiny a podíl samovolných potratů.
+/- Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
+ Zdravotnické intervence: počet ordinací gynekologů.
+/- Zdravotnické intervence: počet lékařů, ordinací praktických lékařů pro dospělé
a stomatologů.
4
Děčín,
Teplice,
Chomutov
+ Demografické aspekty: index stáří, podíl samovolných potratů, úmrtí na nemoci oběhové
soustavy.
- Demografické aspekty: podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl narozených dětí s váhou do 2 500
g, kojenecká úmrtnost, úmrtí na novotvary, nemoci trávící soustavy a vnější příčiny.
- Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
- Zdravotnické intervence: počet lékařů, ordinací praktických lékařů pro dospělé, děti a dorost,
ordinací gynekologů.
5 Most
+ Demografické aspekty: index stáří, podíl samovolných potratů, úmrtí na nemoci dýchací
soustavy.
- Demografické aspekty: podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl narozených dětí s váhou do 2500 g,
kojenecká úmrtnost, úmrtí na novotvary, nemoci oběhové soustavy.
- Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
+ Zdravotnické intervence: počet ordinací pro děti a dorost a ordinací gynekologů.
+/- Zdravotnické intervence: počet lékařů a ordinací pro dospělé obyvatele.
Pozn. + pozitivní; - negativní; +/- průměrné hodnoty
Zdroj: vlastní zpracování dle dat ČSÚ 2016; 2017; 2018a; 2018b
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
714
Tab. 5: Shrnutí výsledků shlukové analýzy okresů Kraje Vysočina a Ústeckého kraje, rok 2016
Zdroj: vlastní zpracování dle dat ČSÚ 2016; 2017; 2018a; 2018b
Pozn. + pozitivní; - negativní; +/- průměrné hodnoty
5. Shrnutí výsledků a závěr
Na základě výsledků analýz je možné identifikovat okresy vyznačující se spíše pozitivním demografickým
a ekonomickým stavem obyvatelstva: Havlíčkův Brod, Jihlava, Pelhřimov a Litoměřice. Naopak negativní situace
je zřejmá v okresech: Chomutov, Most a Louny. Při srovnání obou krajů jako celku jsou jednoznačně příznivější
determinanty zdravotního stavu obyvatelstva v Kraji Vysočina. Při porovnání změn hodnot determinant v roce
2006 a 2016 je patrné, že má trend sledovaných ekonomických sub-indikátorů a zdravotnických intervencí spíše
pozitivní vývoj. K dané situaci přispívá zejména:
 klesající nezaměstnanost,
 přesun zaměstnanců do sektoru služeb, tzn. sektoru s nižším zdravotním rizikem nebo fyzickou zátěží
(MacMillan, 2018),
 nárůst hodnot zdravotnických intervencí.
Změnu demografických determinant nelze od roku 2006 do roku 2016 tak jednoznačně vystihnout. Na jedné straně
je možné zaznamenat pozitivní vývoj těchto sub-indikátorů:
 pokles počtu rozvodů na 100 sňatků,
 prodloužení střední délky života,
 pokles podílu úmrtí na nemoci oběhové soustavy a novotvary.
Relativně negativní vývoj se naopak může jevit u následujících sub-indikátorů:
 stěhování obyvatel mimo zájmové okresy,
 stárnutí populace,
 nárůst podílu narozených dětí s váhou do 2 500 g,
 nárůst podílu samovolných potratů na všech potratech,
 mírný nárůstem kojenecké úmrtnosti.
Nepříznivý trend vývoje některých demografických determinant se projevil i v hodnotách KI. Mezi roky 2006
a 2016 došlo ke snížení hodnot KI u všech okresů mimo Havlíčkův Brod, Jihlavu a Ústí nad Labem. Z výsledků
analýz jasně vyplývá, že ačkoliv v řadě sub-indikátorů dochází v čase k jejich zlepšení, mezi jednotlivými okresy
Shluk Okresy Charakteristika shluku
1
Žďár nad
Sázavou,
Pelhřimov,
Havlíčkův
Brod,
Jihlava,
Litoměřice,
Třebíč
+ Demografické aspekty: podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl narozených dětí s váhou
do 2 500 g, kojenecká úmrtnost, úmrtí na novotvary a nemoci trávící soustavy.
+/- Demografické aspekty: úmrtí na nemoci oběhové soustavy a dýchací soustavy.
- Demografické aspekty: index stáří, podíl samovolných potratů.
+ Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
+ Zdravotnické intervence: počet ordinací praktických lékařů pro dospělé a ordinací
praktických lékařů pro děti a dorost.
+/- Zdravotnické intervence: počet lékařů a ordinací stomatologů.
2
Děčín,
Teplice,
Chomutov,
Louny, Ústí
nad Labem
+ Demografické aspekty: index stáří, podíl samovolných potratů, úmrtí na nemoci
oběhové soustavy.
- Demografické aspekty: saldo migrace, podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl
narozených dětí s váhou do 2 500 g, kojenecká úmrtnost, úmrtí na novotvary a nemoci
trávící soustavy.
- Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
+/- Zdravotnické intervence: počet ordinací praktických lékařů pro dospělé a ordinací
stomatologů.
- Zdravotnické intervence: počet lékařů, ordinací praktických lékařů pro děti a dorost.
3 Most
+ Demografické aspekty: index stáří, podíl samovolných potratů, úmrtí na nemoci
dýchací soustavy a vnější příčiny.
- Demografické aspekty: saldo migrace, podíl rozvodů na 100 sňatků, podíl
narozených dětí s váhou do 2500 g, kojenecká úmrtnost, úmrtí na nemoci oběhové
soustavy a trávící soustavy.
- Socioekonomické aspekty: nezaměstnanost a příspěvek na bydlení.
+ Zdravotnické intervence: počet ordinací gynekologů.
- Zdravotnické intervence: počet lékařů, ordinací praktických lékařů pro dospělé, děti
a dorost a ordinací stomatologů.
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
715
stále přetrvávají značné disparity. Výsledky dokazují, že sledování stavu a změn demografických, ekonomických
nebo sociálních indikátorů na nižší regionální úrovni je z pohledu kvality zdravotního kapitálu obyvatel významné,
neboť tato znalost umožňuje lépe formovat sociálně a zdravotně odpovědnou politiku (Khreis et al. 2016;
Hübelová et al., 2018). Je známo, že změny demografického chování jsou ve vzájemném vztahu se změnami
ekonomické a sociální povahy (Lakes et al., 2014). Informace o vývoji a současném stavu faktorů zdraví a
zdravotního stavu obyvatelstva jsou elementární podmínkou pro tvorbu veřejných politik a pro rozhodování na
úrovni státní správy a samosprávy. Zdraví a zdravotní stav populace jsou důležitou dimenzí udržitelného rozvoje
a konkurenceschopnosti regionů (EC, 2014; Marmot, 2017).
Literatura
[1] ANTOŠOVÁ, D., KODL, M., (2014). Zpráva o zdraví obyvatel České republiky. Praha: Ministerstvo
zdravotnictví České republiky. ISBN 978-80-85047-49-3.
[2] BARTON, H., GRANT, M., (2006). A Health Map for the Local Human Habitat. The Journal for the Royal
Society for the Promotion of Health, vol. 126, no. 6, pp. 252-253. ISSN 1466-4240. DOI
10.1177/1466424006070466.
[3] BERMAN, J. D., FANN, N., HOLLINGSWORTH, J. W., PINKERTON, K. E., ROM, W. N., SZEMA, A.
M. et al., (2012). Health Benefits from Large-Scale Ozone Reduction in the United States. Environmental
Health Perspectives, vol. 120, no. 10, pp. 1404-1410. ISSN 1552-9924. DOI 10.1289/ehp.1104851
[4] BURCIN, B., (2007). Úmrtnost. In Fialová, L. Populační vývoj ČR 2001–2006. Praha: Přírodovědecká fakulta
Univerzity Karlovy. ISBN 978-80-7419-024-7.
[5] CASTAGNA, A., FURIA, D., RAFFAELLA, M., MATTOSCIO N., (2013). Demographics and health in the
EU27 development process. Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 93, pp. 704-708. ISSN 1877-
0428. DOI 10.1016/j.sbspro.2013.09.265.
[6] ČSÚ., (2016). Demografická ročenka okresů - 2006 až 2015. [online]. [cit. 2019-01-09]. Dostupné z:
https://www.czso.cz/csu/czso/demograficka-rocenka-okresu-2006-az-2015
[7] ČSÚ., (2017). Demografická ročenka okresů – 2007 až 2016. [online]. [cit. 2019-01-12]. Dostupné z:
https://www.czso.cz/csu/czso/demograficka-rocenka-okresu-2007-az-2016
[8] ČSÚ., (2018a). Ročenky. [online]. [cit. 2019-01-14]. Dostupné z:
https://www.czso.cz/csu/czso/rocenky_souhrn
[9] ČSÚ., (2018b). Veřejná databáze. [online]. [cit. 2019-01-26]. Dostupné z:
https://vdb.czso.cz/vdbvo2/faces/cs/index.jsf?page=uziv-dotaz#
[10]DRBAL, C., (2008). Budoucnost zdraví a zdravotnictví. Praha: Nakladatelství ČVUT. ISBN 80-86729-39-7.
[11]EC, (2014). Priority na rok 2014–2020. [online]. [cit. 2019-02-28]. Dostupné z:
http://ec.europa.eu/regional_policy/cs/policy/how/priorities
[12]ELO, I. T., (2009). Social class differentials in health and mortality: Patterns and explanations in comparative
perspective. Annual Review of Sociology, vol. 35, pp. 553-572. ISSN 0360-0572. DOI
10.1146/annurev-soc-070308-115929.
[13]FRASER, S. D. S., GEORGE, S., (2015). Perspectives on differing health outcomes by city: Accounting for
Glasgow´s excess mortality. Risk Management and Healthcare Policy, vol. 8, pp. 99-110. ISSN 1179-1594.
DOI 10.2147/RMHP.S68925.
[14]HÜBELOVÁ, D., (2014). Regional Disparities of the Human Resources Quality of the Czech Republic in the
Context of Demographic and Economic Development. Geographia Cassoviensis, vol. 8, no. 1, pp. 34-49.
ISSN 1337-6748.
[15]HÜBELOVÁ, D., KOZUMPLÍKOVÁ, A., JADCZAKOVÁ, V., ROUSOVÁ, G. 2018. Spatial differentiation
of selected health factors of the South Moravian Region population. Geographia Cassoviensis, vol. 12, no. 1,
pp. 34-52. ISSN 1337-6748.
[16]KHREIS, H., WARSOW, K. M., VERLINGHIERI, E., GUZMAN, A., PELLECUER, L., FERREIRA, A. J.
et al., (2016). The health impacts of traffic-related exposures in urban areas: Understanding real effects,
underlying driving forces and co-producing future directions. Journal of Transport & Health, vol. 3, no. 3,
pp. 249-267. ISSN 2214-1413. DOI 10.1016/j.jth.2016.07.002.
[17]KOREC, P., MAČANGA, M., SOPKULIAK, A., (2011). Regionálna konkurencieschopnosť v kontexte
globalizácie, novej ekonomickej geografie a inovačných procesov. Geographia Cassoviensis, vol. 5, no. 2,
pp. 57-66. ISSN 1337-6748.
[18]LAKES, T., BRÜCKNER, M., KRÄMER, A., (2014). Development of an environmental justice index to
determine socio- economic disparities of noise pollution and green space in residential areas in Berlin. Journal
of Environmental Planning and Management, vol. 57, no. 4, pp. 538-556. ISSN 0964-0568. DOI
10.1080/09640568.2012.755461
[19]MARMOT, M., (2017). Social justice, epidemiology and health inequalities. European Journal of
Epidemiology, vol. 32, no. 7, pp. 537-546. ISSN 0393-2990. DOI 10.1007/s10654-017-0286-3
XXII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách Sborník příspěvků Velké Bílovice 12.–14. 6. 2019
 
716
[20]MATTHEWS, R. J., SMITH, L. K., HANCOCK, R. M., JAGGER, C., SPIERS, N. A., (2005). Socioeconomic
factors associated with the onset of disability in older age: a longitudinal study of people aged 75
years and over. Social Science & Medicine, vol. 61, no. 7, pp. 1567-1575. ISSN 0277-9536.DOI
10.1016/j.socscimed.2005.02.
[21]MELOUN, M., MILITKÝ, J., (2012). Interaktivní statistická analýza dat. Praha: Karolinum. ISBN 978-80-
246-2173-9.
[22]OUŘEDNÍČEK, M., TEMELOVÁ, J., POSPÍŠILOVÁ L., (2011). Atlas of Socio-spatial Differentiation of
the Czech Republic. Prague: Nakladatelství Karolinum. ISBN 978-80-246-1889-0.
[23]PINTO, D. A, GLATTSTEIN-YOUNG, G., MOHAMED, A., BLOCH G., LEUNG, F. R. H., GLAZIER, R.
H., (2016). Building a Foundation to Reduce Health Inequities: Routine Collection of Sociodemographic
Data in Primary. The Journal of the American Board of Family Medicine, vol. 29, no. 3, pp. 348-355. ISSN
1557-2625.
[24]ROBINE, J. M., JAGGER, C., MATHERS, C. D., CRIMMINS, E. M., SUZMAN, R. M., (2003): Determining
Health Expectancies. Chichester UK: Wiley. ISBN 978-2-87812-388-3.
[25]SHKOLNIKOV, V. M., ANDREEV, E. M., LEON, D. A., McKEE, M., MESLÉ, F., VALLIN, J., (2004).
Mortality Reversal in Russia The story so far. Hygiea Internationalis an Interdisciplinary Journal for the
History of Public Health, vol. 4, no. 1, pp. 29-80. ISSN 1403-8668.
Příspěvek byl zpracován v rámci grantu „Index zdravotního stavu jako nástroj pro podporu rovnosti
a odstraňování regionálních disparit v České republice“ s registračním číslem 2019/017 podpořeného Interní
grantovou agenturou Fakulty regionálního rozvoje a mezinárodních studií Mendelovy univerzity v Brně.