UNIVERZITA KARLOVA V PRAZE
Přírodov ědecká fakulta
Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje
Vymezení periferních oblastí Česka
pomocí sekundárních dat
Delimitation of peripheral areas
in Czechia on secondary data
Diplomová práce
František Babický
2010 Vedoucí diplomové práce: RNDr. Miroslav Marada, Ph.D.
Prohlašuji, že jsem práci vypracoval samostatně s použitím uvedené literatury zdrojů informací.
V Praze, dne ……… 2010 …......
Up římné pod ěkování pat ří všem, kte ří mi b ěhem zpracovávání p ředkládané diplomové práce byli oporou a inspirací. Speciáln ě jej v ěnuji vedoucímu práce panu RNDr. Miroslavu Maradovi, Ph.D.
Obsah Obsah ...... 4 Seznam obrázk ů: ...... 6 Seznam tabulek: ...... 6 Seznam p říloh: ...... 6 Abstrakt ...... 8 1 Úvod ...... 9 1.1 Díl čí cíle práce ...... 10 1.2 Výzkumné p ředpoklady práce ...... 10 1.3 Struktura práce ...... 11 2 Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí ...... 12 2.1 Teoretické p řístupy k problematice perifernosti ...... 12 2.2 Pojmy periferní a marginální ...... 15 2.3 Přístupy vymezování periferních oblastí ...... 16 2.4 Výzkum periferních oblastí v České republice...... 17 2.5 Diplomové práce zahrnuté do metaanalýzy ...... 18 2.6 Problémy vymezování periferních oblastí ...... 24 2.6.1 Kvantitativní a kvalitativní výzkum ...... 24 2.6.2 Problematika řádovostní úrovn ě ...... 25 2.6.3 Problematika výb ěru ukazatel ů ...... 28 3 Metodika práce ...... 32 3.1 Vymezení souboru analyzovaných diplomových prací ...... 32 3.2 Rozd ělení a diskuze ukazatel ů ...... 33 3.3 Aplikace diskutovaných p řístup ů ...... 50 3.3.1 Vlastní komplexní p řístup ...... 51 3.3.2 Metoda prostého po řadí ...... 53 4 Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany ...... 54 4.1 Jednotlivé charakteristiky obcí Rokycanského okresu ...... 54 4.1.1 Ukazatele ekonomického p řístupu ...... 55 4.1.2 Ukazatele sociálního p řístupu ...... 57 4.1.3 Komplexní p řístup ...... 59 4.1.4 Porovnání ekonomického, sociálního a komplexního p řístupu ...... 63 4.2 Jiné p řístupy vymezení periferních oblastí ...... 65 4.2.1 Vymezení periferních území podle Vanduchové (2001) ...... 66 4.2.2 Vymezení periferních oblastí podle Kosti če ...... 69 4.2.3 Vymezení periferních oblastí podle Brabce (2001) ...... 71 5 Záv ěr ...... 73 6 Prameny a literatura ...... 76 7 Přílohy ...... 81
Seznam obrázků: Obrázek č. 1 : Abstraktní vývojové typy polarizace prostoru (jádro/periferie)
Obrázek č. 2: Kontinuum jádro, periferie, marginální území
Obrázek č. 3 : Pokrytí území mobilním operátorem
Obrázek č. 4: Ekonomický p řístup
Obrázek č. 5: Sociální p řístup
Obrázek č. 6: Komplexní p řístup
Obrázek č. 7: Typologie obcí okresu Rokycany podle intenzity perifernosti
Obrázek č. 8: Demograficko strukturální index aplikovaný na obce okresu Rokycany
Obrázek č. 9: Vymezení periferní území na obcích okresu Rokycany podle Brabce (2001)
Seznam tabulek: Tabulka č. 1: Gurung, Kollmair (2005)
Tabulka č. 2: 21 ukazatel ů perifernosti podle Musil, Müller (2009)
Tabulka 3: Ukazatele geometrického p řístupu
Tabulka č. 4 :Ukazatele ekonomického p řístupu
Tabulka č. 5: Ukazatele sociálního p řístupu
Tabulka č. 6: Obce za řazené do jádrových skupin jednotlivých p řístup ů
Tabulka č. 7: Hodnoty faktorových zát ěží
Seznam příloh: Příloha č. 1: Použité ukazatele v analyzovaných diplomových pracích
Příloha č. 2: Shrnutí všech ukazatel ů v analyzovaných diplomových pracích
Příloha č. 3: Poloha okresu Rokycany v rámci Česka
Příloha č. 4: Nezam ěstnanost v obcích rokycanského okresu k 1.4.2010
Příloha č. 5: Index vzd ělanosti (Hampl 2005) v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001
Příloha č. 6: Vybavenost obcí ob čanskou a technickou infrastrukturou
Příloha č. 7: Podíl neobydlených dom ů na 100 trvale obydlených v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001 Příloha č. 8: Podíl EAO zam ěstnaných v priméru na celkovém po čtu EAO v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008
Příloha č. 9: Index stá ří v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008
Příloha č. 10: Zm ěna po čtu obyvatelstva v obcích rokycanského okresu mezi roky 1991 a 2010
Příloha č. 11: Po čet obyvatel na km 2 v obcích rokycanského okresu k 1.1.2010
Příloha č. 12: Index progresivity ekonomicky aktivních obyvatel v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008 (Marada 2001
Příloha č. 13: Index vzd ělanosti v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001
Příloha č. 14: Podíl neobydlených byt ů v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001
Příloha č. 15: Index zatížení (Mikšátková 2007) v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008
Příloha č. 16: Zm ěna po čtu obyvatelstva v obcích rokycanského okresu mezi roky 1930 – 1991
Příloha č. 17: Podíl lesních ploch v obcích rokycanského okresu k 31.12.2008
Příloha č.18: Podíl rodák ů v obcích rokycanského okresu k 31.12.2008
Příloha č. 19: Časová dostupnost z obcí rokycanského okresu do Rokycan k 1.5.2010
Příloha č. 20: Prostorové uplatn ění faktoru 1 „m ěstskost“ na obce v okrese Rokycany
Příloha č. 21: Prostorové uplatn ění faktoru 2 „mladá populace“ na obce v okrese Rokycany
Příloha č. 22: Prostorové uplatn ění faktoru „vysoká nezam ěstnanost“ na obce v okrese Rokycan Abstrakt 8 ______
Abstrakt Předložená diplomová práce se zabývá problematikou vymezování periferních oblastí v diplomových pracích na KSGRR P řF UK v Praze. T ěchto prací zam ěř ujících se na identifikaci periferních oblastí v ur čitém území bylo v posledních 20. letech vytvo řeno celá řada a auto ři t ěchto prací si ve v ětšin ě p řípad ů vytvo řili vlastní metodiku tohoto vymezování. Tato práce se snaží hloub ěji poznat a prozkoumat, jakým zp ůsobem se auto ři snaží identifikovat periferní oblasti pomocí sekundárních dat a pokusit se nalézt případné spole čné znaky tohoto vymezování. Dále tato diplomová práce aplikuje rozdílné metodiky vymezování periferních oblastí z analyzovaných diplomových prací na území okresu Rokycany, popisuje podobnosti či odlišnosti výsledk ů a v záv ěru doporu čuje nejvhodn ější postup vymezování periferních oblastí.
Klí čová slova: periferní oblasti – charakteristiky perifernosti – vymezování periferních oblastí – okres Rokycany
Abstract
This thesis deals with the problem of specifying of peripheral areas in dissertations at the Department of Social Geography and Regional Development of the Faculty of Science at Charles University in Prague. There have been many thesis concentrating on the identification of peripheral areas in particular territory in last twenty years. Authors of these dissertations created their own methodologies of this specifying. This work aims to further discover and examine ways the authors try to identify peripheral areas using secondary data and tries to find potential common features of this identification. The thesis applies different methods of identifying of peripheral areas from analyzed dissertations in the region of Rokycany district. The work describes similarities and differences of results. In the end the most appropriate method of identifying of peripheral areas is recommended.
Key words: peripheral areas – charakteristics peripherality - delimitation of peripheral areas – Rokycany district
Úvod 9 ______
1 Úvod Problematika periferních oblastí se v posledních 20 letech stala velmi frekventovaným tématem. Po pádu totalitního režimu, který nep řipoušt ěl hlubší debatu o jakýchkoliv rozdílech v socialistické spole čnosti, došlo k uvoln ění diskuze o řad ě témat. Jedním z těchto témat je také problematika nerovnom ěrného rozvoje a s tím spojené téma územních rozdíl ů, resp. periferních oblastí.
Se zv ětšením zájmu o tuto problematiku rostl samoz řejm ě i po čet autor ů, kteří se tímto tématem za čali zabývat a p řirozen ě se zv ětšil i po čet p řístup ů, jak na tato území nahlížet. Ší ři p řístup ů a vývoj, jakým se ubírala diskuze a výzkum periferních oblastí v české geografii, zachytili ve své práci Havlí ček, Chromý, Jan čák, Marada (2005). Zviditeln ění problematiky periferních oblastí a snaha o její hlubší poznání p řeneslo přirozen ě tuto problematiku i na akademickou p ůdu respektive ke student ům vysokých škol. Atraktivnost a relativní novost této problematiky vedla ke vzniku pom ěrn ě vysokého po čtu studentských prací, které se v ěnovaly práv ě tomuto tématu. Jednalo se jak o ro čníkové a bakalá řské práce, tak především o práce diplomové a také n ěkolik prací doktorských.
Při hlubším prostudování t ěchto prací nám vyvstala otázka, která byla prvním impulsem k sepsání této práce. Tato otázka nám vlastn ě sama o sob ě vymezuje obecný cíl této práce, kterým je hloub ěji poznat a prozkoumat, jakým zp ůsobem jsou vymezovány periferní oblasti v diplomových pracích na KSGRR P řF UK v Praze, a tak se pokusit nalézt p řípadné spole čné znaky tohoto vymezování, posoudit rozdílné výstupy jednotlivých metodik v území a doporu čit nejvhodn ější postup vymezování periferií.
Vzhledem ke skute čnosti, že tato diplomová práce vzniká na Kated ře sociální geografie a regionálního rozvoje Univerzity Karlovy v Praze a vzhledem k dostupnosti t ěchto prací, se v této práci budeme hloub ěji zabývat práv ě diplomovými pracemi vypracovanými a obhájenými pouze na této kated ře. Pro naši analýzu jsme si vybrali tedy pouze diplomové práce. Vedlo nás k tomu jednak penzum všech t ěchto prací, které je pro jednu diplomovou práci opravdu široké a jednak p ředpoklad, že kvalita a rozsah prací vytvo řených diplomanty by m ěly být p řeci jen na vyšší úrovni než u prací student ů nižších ro čník ů. Čímž samoz řejm ě nechceme jakkoliv snižovat kvalitu prací ro čníkových či bakalá řských, protože i tyto práce mají svou vypovídací hodnotu a řada těchto prací vedla autory k jejich rozší ření a vypracování diplomových prací s podobným zam ěř ením. Úvod 10 ______
1.1 Díl čí cíle práce Uvedený obecný cíl práce lze rozpracovat a konkretizovat do následujících díl čích cíl ů práce:
1. Shrnout a ohodnotit charakteristiky, které byly použity p ři vymezení periferních území ve vybraných starších diplomových pracích.
2. Vybrat nejpoužívan ější charakteristiky a charakteristiky s nejlepší vypovídací hodnotou, a vytvo řit tak soubory charakteristik vhodných pro vymezování periferních oblastí z díl čích hledisek i z hlediska komplexního.
3. Aplikovat tyto soubory charakteristik vytvo řené z nejpoužívan ějších ukazatel ů perifernosti na jednu oblast (bývalý okres Rokycany) a poukázat tak na územní diferenciaci skupin ukazatel ů.
4. Vybrat n ěkolik metodik použitých pro vymezení periferních území v analyzovaných diplomových pracích, aplikovat je na území okresu Rokycany, porovnat výsledky s námi vytvo řenou metodikou, popsat p řípadné odlišnosti a zárove ň demonstrovat metodologická omezení použitých postup ů.
1.2 Výzkumné p ředpoklady práce Na samém za čátku práce nám vyvstalo n ěkolik otázek, které se postupem času prom ěnily v hypotézy čili předpoklady, které by naše práce m ěla potvrdit či vyvrátit. Zaprvé je zde samoz řejmý p ředpoklad, že soubor ukazatel ů v námi analyzovaných diplomových pracích bude velmi široký a jednotlivé ukazatele se budou lišit jak v názvu, tak i zp ůsobem výpo čtu. Tento p ředpoklad vyvstanul p ři práci s diplomovými pracemi zam ěř enými na problematiku periferních periferností. Zaujalo mne množství a různost ukazatel ů, které auto ři pro identifikaci periferních oblastí používají. Dalším důvodem byla vzájemná neporovnatelnost výsledk ů n ěkterých stejn ě nazvaných ukazatel ů v různých pracích. Nap říklad index stá ří byl v různých pracích konstruován odlišn ě, což znemož ňuje vzájemné porovnání oblastí z jiných prací. Po shrnutí a zpracování všech ukazatel ů perifernosti použitých v analyzovaných diplomových pracích dále p ředpokládáme, že i p řes široký soubor ukazatel ů perifernosti najdeme několik shodných či velmi často používaných ukazatel ů. Ke stanovení tohoto druhého předpokladu nás vedl zájem zjistit, zda auto ři prací používají n ěkteré shodné ukazatele a pokud ano, tak jaké ukazatele to jsou a které ukazatele jsou nej čast ější. Po vytvo ření soubor ů ukazatelů z nejpoužívan ějších charakteristik perifernosti a našeho komplexního souboru charakteristik perifernosti vyvozujeme t řetí p ředpoklad, který zní, Úvod 11 ______
že p ři použití námi vytvo řených soubor ů ukazatel ů perifernosti na jedno území, se budou výsledná periferní území prostorov ě lišit. Poslední čtvrtý a nejrozsáhlejší předpoklad zní, že pokud použijeme r ůzné metodiky již vypracované v námi analyzovaných diplomových pracích, budeme je aplikovat na naše území rokycanského okresu a výsledky porovnáme, jak vzájemn ě, tak s námi vytvo řeným komplexním souborem ukazatel ů a naší metodikou, budou se periferní oblasti lišit.
1.3 Struktura práce Práce je v podstat ě rozd ělena do p ěti částí. V první úvodní části je p ředstaven obecný cíl práce, který je dále rozpracován do čty ř díl čích cíl ů. Dále jsou zde definovány čty ři výzkumné p ředpoklady, jejichž platnost se snaží tato diplomová práce potvrdit nebo vyvrátit.
Druhá teoreticko – metodologická část práce zasazuje problematiku periferních oblastí a jejich vymezení do širších teoretických rámc ů. Zabývá se teoretickým přístupy, základní definicí klí čových pojm ů, rozborem odborné literatury a také rešerší analyzovaných diplomových prací. D ůležitou částí této kapitoly i celé práce je definování problém ů p ři vymezování diplomových prací.
Postupy a metodiku použitou v této práci vysv ětluje část t řetí. Od ůvod ňujeme zde výb ěr analyzovaných diplomových prací, diskutujeme jednotlivé ukazatele, konstruujeme rozdílné p řístupy pro vymezování periferních oblastí a vysv ětlujeme použití metody prostého po řadí.
Následující čtvrtou kapitolu lze rozd ělit do dvou okruh ů. V prvním okruhu aplikujeme v předešlé kapitole vytvo řené p řístupy na p říkladu území okresu Rokycany. V této empirické části práce popisujeme územní rozdíly jak jednotlivých ukazatel ů, tak i celých p řístup ů. Na záv ěr této části porovnáváme výstupy všech t ří p řístup ů a snažíme se ukázat rozdílnost výsledk ů. Druhý okruh se v ěnuje jiným p řístup ům vymezování periferních oblastí, které jsme vybrali z analyzovaných diplomových prací, aplikujeme je také na území rokycanského okresu a jejich výstupy porovnáváme s výstupy našeho komplexního p řístupu.
Na základ ě výsledk ů, ke kterým došly předešlé kapitoly, jsme v záv ěre čné části celé práce shrnuli odpov ědi na výzkumné otázky, zaujali stanoviska ke spln ění cíl ů práce a diskutovali potvrzení či vyvrácení výzkumných p ředpoklad ů. V samotném záv ěru jsme navrhli doporu čení budoucím tv ůrc ům diplomových prací a také návrhy na Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 12 ______
budoucí p řípadné rozší ření či dopln ění celé problematiky vymezování periferních oblastí.
2 Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí
2.1 Teoretické p řístupy k problematice perifernosti Každý akademický výzkum musí stát na pevných teoretických základech a nejinak tomu je i p ři výzkumu a vymezování periferních oblastí. Hlavním zdrojem pro tuto teoretickou část práce byla publikace Blažek, Uhlí ř (2002). Stru čný a jasný p řehled k problematice teorie polarizovaného vývoje území podává i článek Havlí ček, Chromý, Jan čák, Marada (2005). Podrobný p řehled teorií týkajících se sledované problematiky byl podán v řad ě p ředchozích diplomových prací. Je ovšem ú čelné je alespo ň stru čně připomenout. Následující stru čný p řehled je sestaven zejména s použitím výše citovaných publikací.
Hlavním teoretickým sm ěrem pro tuto práci je samoz řejm ě skupina teorií jádro – periferie. Jedním z prvních autor ů, který se zabýval problematikou periferních jádrových oblastí, byl Walter Christaler. Jeho teorie centrálních míst, kterou aplikoval především na oblast Bavorska, se zam ěř ovala hlavn ě na geometrickou pravidelnost rozmíst ění center služeb na r ůzných řádovostních úrovních. Christaler došel k záv ěru, že za službami je zákazník ochotný dojížd ět až do té doby či vzdálenosti, dokud se mu to vyplatí. Zam ěř il se tedy na maximální vzdálenost, ze které je zákazník ochotný za službou dojet a na minimální velikost trhu, která umož ňuje služb ě existovat. Za ideálních podmínek tedy p ředpokládá, že prostorové rozmíst ění služeb a tedy i center, bude odpovídat pravidelným šestiúhelník ům. Jde tedy o p řísn ě geometrický p řístup, který ve skute čnosti nem ůže fungovat, protože prostor je siln ě heterogenní. Rozmíst ění center je ovlivn ěno mnoha jinými faktory, než je pouze p řítomnost služeb. Ve své teorii definuje tedy p ředevším centra a periferie jsou jen jakým si vedlejším efektem této teorie Blažek, Uhlí ř (2002). My m ůžeme tedy definovat periferii jako místo, ve kterém se nachází menší nebo žádné množství služeb než v centru či jako prostor ležící mezi centry. V předvále čném období se problematika periferních oblastí objevila ješt ě nap ř. v Haushoferov ě teorii panregion ů Blažek, Uhlí ř (2002).
Po druhé sv ětové válce se problémem nerovnom ěrného rozvoje za čala zabývat celá řada ekonom ů, kte ří se snažili vysv ětlit, pro č se n ěkterá území rozvíjejí a jiná stagnují či ztrácejí. Jmenovat m ůžeme Gunara Myrdala a jeho teorii kumulovaných p říčin, Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 13 ______
v které uvádí, že „zm ěna nevyvolá reakci opa čného sm ěru, ale další zm ěny, které ji umocní“ (Blažek, Uhlí ř 2002 str. 86). To znamená, že pomyslné n ůžky mezi bohatými regiony a chudými regiony se budou stále více rozevírat.
Dalším významným ekonomem, který se zabýval touto problematikou, byl A. Hirschmann s jeho teorií nerovnom ěrného rozvoje, ve které zd ůraz ňuje d ůležitost mobilizace vnit řních zdroj ů region ů. Tento p řístup byl východiskem pro velké množství prací z našeho pracovišt ě, zabývajících se nap ř. lidským kapitálem a rozvojovým potenciálem periferních oblastí a zejména pro jejich kvalitativní výzkum jako nap ř. Jan čák (2001) či diplomové práce Fiala (2009), Vá ňě (2009), Vejvodová (2009) či St řížová (2008) a mnoho dalších. Hirschmann je také p řesv ědčen, že regionání rozdíly jsou pot řebné a nutné pro celkový rozvoj.
Stejný názor na pot řebu regionálních rozdíl ů mají i Perroux a Boudeville. Perrouxova teorie r ůstových pól ů byla aplikovaná i v praxi v mnoha zemích. Autor stanovil pojmy hnací a hnaná odv ětví, kde hnací odv ětví vysílají silné impulsy do okolí a dávají tak pozitivní rozvojové impulsy i ostatním odv ětvím, která také rostou. A tím sílí i celý region. Tato teorie ale bohužel p říliš úsp ěch ů nezaznamenala, protože byla velmi často braná jako universální řešení všech problém ů a slep ě aplikována ve všech regionech, kam byly um ěle umis ťovány podniky hnacích odv ětví, a čekal se automatický rychlý růst t ěchto region ů.
Asi nejucelen ější teorií ze skupiny jádro – periferie je obecná teorie polarizovaného rozvoje J. Friedmanna. Ten definoval pojmy „jádro“ a „periferie“, p řičemž jádro je podle Friedmanna definováno znaky jako nadpr ůměrná míra tvorby inovací a nadpr ůměrná koncentrace řídících funkcí z ve řejného i soukromého sektoru naproti tomu periferie je prostor bez tvorby a vzniku inovací, které sem p řicházejí až se zpožd ěním difuzí z jádra (Havlí ček, Chromý, Jan čák, Marada 2005). P řínosem této teorie je shrnutí a popsání efekt ů, které zvyšují dominanci jádra nad periferií. Jsou to: efekt dominance, efekt vazeb, informa ční efekt, psychologický efekt, moderniza ční efekt a efekt výrobní. Friedmann považoval stav polarizace jádro – periferie jen za jedno ze čty ř stádií vývoje ekonomiky území. Jde o stadia 1) preindustriální spole čnost s ostr ůvky ekonomiky a relativní sob ěsta čností region ů, 2) práv ě zmi ňovaná polarita jádro – periferie, 3) disperze ekonomických aktivit z jádra do periferie a 4) prostorová integrace a vzájemná závislost (Blažek, Uhlí ř 2002). Hampl (2001) zd ůraz ňuje, že ani čtvrtá fáze není kone čná a že tedy jde o cyklický stále trvající proces. Na Friedmanna navazuje celá řada autor ů. D ůležitá je práce Wallersteina (1984), který ozna čil p řechodný prostor Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 14 ______
mezi jádrem a periferií jako semiperiferii. A rozšířil tak kontinuum jádro – periferie o další pojem.
Jelikož tato práce vzniká na Kated ře sociální geografie a regionálního rozvoje Univerzity Karlovy v Praze, nemohu se nezmínit o práci Havlí ček, Chromý (2001), kte ří na základ ě diskuse starších studií definují 4 typy polarizace prostoru, jimiž jsou 1) nar ůstající polarizace, 2) stagnující polarizace, 3) ubývající polarizace, 4) nivelizující polarizace (Obrázek č. 1) a samoz řejm ě o d ůležité teorii hierarchie reality profesora Hampla (nap ř. 1998). Velmi zjednodušen ě m ůžeme říci, že autor v této teorii uvádí, že jsou vytvá řeni stále noví progresivní nositelé diferenciace, zatímco u vývojov ě starších jev ů dochází prost řednictvím difúzních proces ů k postupnému poklesu (regionálních) rozdíl ů.
Obrázek č. 1 : Abstraktní vývojové typy polarizace prostoru (jádro/periferie)
Zdroj: Havlí ček, Chromý (2001)
Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 15 ______
2.2 Pojmy periferní a marginální Již samotné vymezení t ěchto pojm ů je velmi r ůznorodé a česká a zahrani ční literatura se v použití a pojetí t ěchto dvou pojm ů liší. Nový akademický slovník slov vysv ětluje význam slova „periferie“ jako okrajovou část města, vzdálen ější p ředm ěstí či jako okrajovou, vedlejší oblast n ěč eho v ůbec (Kraus, J. a kol. 2005). Pojem „marginální“ vysv ětluje autor v tomtéž slovníku jako „okrajový či mén ě významný“. Česká geografická literatura tyto dva pojmy v ětšinou p říliš nerozlišuje a autor si vybere jeden pojem, který používá v celé práci. Jiné je to ovšem u literatury zahrani ční, p ředevším anglicky psané, v které se rozdíl pojm ů periferní a marginální objevuje velmi často. Nap říklad Leimguber (1998) se tímto d ůležitým problémem zabývá a rozlišuje pojmy periferní a marginální oblast následovn ě. Marginální oblast je podle n ěho území, které není zapojené do spole čenského a ekonomického systému na rozdíl od periferií, které do t ěchto systém ů zapojené dosud jsou, p řestože jejich pozice je slabá, což ukazuje obrázek č. 2. Marginální regiony odlišuje také nap ř. Andreoli (1994) jako jakýsi další extrémní stupe ň perifernosti nebo také Schmidtová (1998), která popisuje marginalitu jako rozší ření kontinua centrum – periferie.
Obrázek č. 2: Kontinuum jádro, periferie, marginální území
Zdroj: Walter Leimgruber, konference Quo Vadis Periphery, Praha 23. 11. 2005, převzato z Čermák (2006), vlastní zpracování Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 16 ______
Už z této r ůznorodosti a složitosti ve vymezování a rozlišování uvedených pojm ů vidíme, že nalezení spole čných charakteristik periferních oblastí musí být ješt ě mnohem složit ější a tyto problémy se odrážejí tak řka ve všech diplomových pracích.
2.3 Přístupy vymezování periferních oblastí Tato kapitola se v ěnuje pro naši práci velmi důležitému tématu a tím je vymezování periferních oblastí podle r ůzných p řístup ů, s čímž je spojen i r ůznorodý výb ěr ukazatel ů perifernosti, které jsou zapot řebí pro identifikaci problémových (periferních) území.
V tomto ohledu je pro nás velmi d ůležitým autorem Leimguber, který se ve své práci Leimgruber (2004) snaží o velmi komplexní vymezení periferních oblastí a používá k tomu 4 základních p řístup ů.
1. Geometrický přístup
Území vymezené tímto p řístupem charakterizuje jako geometricky, tj. na základ ě kilometrické vzdálenosti vymezenou okrajovou část státu či regionu, která ale nemusí být nijak jinak problémová či izolovaná nap ř. sociáln ě, ekonomicky či politicky naopak tato oblast m ůže využívat výhod své okrajové polohy nap ř. výhody hranice s jiným státem. Autor uvádí jako p říklad n ěkterá m ěsta na hranicích USA a Mexika. Diskutabilní a prakticky nemožnou je aplikace tohoto přístupu na ostrovy, kdy centra leží v ětšinou na pob řeží a periferie se nacházejí uvnit ř ostrova.
2. Ekonomický přístup
K vymezení ekonomické periferie lze použít celou řadu r ůzných ukazatel ů od často používaných ekonomických ukazatel ů (HDP, ob čanské vybavenosti či technické infrastruktury atd.) p řes syntetické ukazatele, které vzniknou kombinací klasických ukazatel ů s ukazateli nap ř. fyzickogeografickými či demografickými. Výb ěr t ěchto ukazatel ů a hranice, za kterou již jsou regiony ozna čovány jako periferní, jsou velmi subjektivní, což může být problém, pokud bychom cht ěli nap ř. vzájemn ě porovnat periferní území z různých prací.
3. Sociální p řístup
Tato periferie je specifická koncentrací či segregací r ůzných menšin. M ůže jít o menšiny etnické, jazykové, náboženské, sociáln ě slabé či jinak slab ě integrované skupiny obyvatel. To m ůže vést ke vzniku slum ů či ghett. Tyto oblasti můžeme vymezit různými dalšími charakteristikami jako kriminalita atd. a mohou se často nacházet i v siln ě jádrových oblastech jako jsou nap ř. velkom ěsta. Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 17 ______
4. Ekologický přístup
Zvláštnost vymezení ekologické periferie m ůžeme ukázat na jejím dvojzna čném chápání. V tomto p řístupu mohou být jádrem oblasti s kvalitním životním prost ředím, málo využívaným člov ěkem s málo narušenými ekosystémy, opakem k nim m ůžeme vymezit narušené a člov ěkem siln ě pozm ěněné až zdevastované území. Jako p říklad můžeme uvést národní parky a protiklad těžbou nerostných surovin zasažené oblasti. Z tohoto pohledu mohou být tedy centrální oblasti periferní, i když v ostatních hlediscích nám periferní nevychází.
Leimgruber ješt ě dopl ňuje, že p ři vymezování periferních území jsou nej čast ěji používány aspekty ekonomické a sociální, ale jmenuje i další možné p řístupy jako přístup politický, kulturní či subjektivní vnímání perifernosti území r ůznými aktéry. Tyto další p řístupy rozlišuje a p řidává i Schmidtová (1998).
2.4 Výzkum periferních oblastí v České republice Vzhledem k tomu, že námi analyzované diplomové práce vznikly na kated ře sociální geografie a regionálního rozvoje P řF UK v Praze, je nezbytné se hned na za čátku této kapitoly v ěnovat práv ě autor ům, kte ří p ůsobí, či p ůsobili na této kated ře.
Problematice periferních oblastí se nep římo jako sou částí výzkumu transforma čních proces ů, regionálního vývoje a územní správy věnoval ve svých pracích prof. Hampl (1996, 2001). Také pouze jako částí problematiky regionálního rozvoje, regionální politiky a strukturáln ě postižených region ů se v ěnuje tomuto tématu Blažek (1999, 2001). Hlavním znakem t ěchto výzkum ů jsou analýzy socioekonomické vysp ělosti region ů a ú činku „vn ějších“ ekonomických proces ů na polarizaci prostoru.
Vedoucí diplomových prací, které v této práci rozebíráme, byli jeden čas řazeni do tzv. „Slupské školy“. Člen ění na alternativní školy se v dnešní dob ě již nepoužívá, protože se problematikou periferních oblastí v ěnuje i celá řada autor ů, které bychom do žádné specifické školy za řadit nemohli nap ř. Halás (2008) z Olomoucké univerzity.
Výzkum periferních oblastí v rámci „Slupské školy“ má n ěkolik specifik, jedním specifikem je identifikace problémový oblastí na r ůzných řádovostních úrovních: kraj ů (Marada, Chromý 1999), okres ů (Marada 2001), ale i na mikroregionální úrovni (Jan čák 2001). I zp ůsob výzkumu se liší od extenzivního výzkumu s využitím vícerozm ěrných statistických metod za použití tvrdých statistických dat (Marada 2001) přes intenzivní výzkum m ěkkých dat (Jan čák 2001) až po kombinaci obou t ěchto forem Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 18 ______
výzkumu (Chromý 2003). Mezi námi vybranými pracemi zabývajícími se periferními oblastmi jsou také práce vedené Doc. Bi číkem zabývajícím se p ředevším dlouhodobými zm ěnami využití ploch (Bi čík 2002) či problémem druhého bydlení a rekreace (Bi čík a kol. 2001, Vágner, Fialová a kol. 2004). Nesmíme opomenout ale i jiné sm ěry výzkumu, které jsou s tématem periferních oblastí úzce spjaty jako problematika výzkumu venkova (Perlín, 1998) či problematika pohrani čí (Je řábek, Dokoupil, Havlí ček a kol. 2004)
Auto ři shromážd ění kolem Ústavu geoniky AV ČR se v ěnují periferním oblastem na mikroregionální až lokální ůrovni a to p ředevším jejich socio-kulturním proces ům a jejich vlivu na polarizaci prostoru. D ůležitou sou částí jejich výzkumu je také mezinárodní porovnání t ěchto proces ů.
Problematika periferních oblastí nabrala v posledních dvaceti letech na atraktivit ě a zabývá se jí celá řada pracoviš ť. Obecn ě m ůžeme říci, že zp ůsob výzkumu t ěchto území se postupem času zm ěnil od extenzivního výzkumu až k dnes velmi často praktikovanému intenzivní výzkumu na nízkých řádovostních úrovních.
2.5 Diplomové práce zahrnuté do metaanalýzy Tato kapitola obsahuje stru čný popis vybraných diplomových prací zabývajících se periferními oblastmi. U jednotlivých prací jsou popsány jejich cíle a metodika, kterou auto ři použili k vymezení periferních oblastí. V metodice nerozebíráme použité ukazatele, protože tomuto se v ěnuje samostatná kapitola 3.2. Výpis a seznam všech ukazatel ů se nachází v příloze č. 1.
Čermák (2006): Vymezení periferních oblastí Vyso činy a nástin jejich využití pro regionální politiku
Autor si v této práci stanovil cíl definovat oblasti vhodné pro využití prost ředk ů pro regionální politiku pro periferní oblasti v kraji Vyso čina. Periferní oblasti zkoumal autor na m ěř ítkové úrovni obcí III. stupn ě tedy obcí s rozší řenou p ůsobností. Pro vymezení periferií uvažoval autor dv ě úrovn ě a to sídeln ě-produk ční úrove ň a úrove ň komunitární. Pro toto člen ění se rozhodl na základ ě teorie regionální organizace spole čnost, která mimo tyto dv ě organiza ční úrovn ě vymezuje ješt ě úrove ň ekologickou a institucionální (Hampl 2004). Každou ze dvou použitých úrovní charakterizuje pomocí osmi ukazatel ů.
Metodika a způsob vymezení periferních oblastí: Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 19 ______
Autor použil metodiku bodování dle po řadí v souboru. Soubor 15 region ů řadil postupn ě vzestupn ě či sestupn ě tak, aby nízké bodové hodnocení dostávaly regiony, jejichž ukazatele nazna čují perifernost. Region ům byly p řid ěleny body podle po řadí a stejným zp ůsobem pokra čoval autor u všech osmi ukazatel ů obou úrovní. Po přid ělení všech bod ů byly body se čteny a byly vytvo řeny charakteristiky „Exponovanost v rámci 1. úrovn ě“ a „Exponovanost v rámci 2. úrovn ě“. Tyto charakteristiky byly následn ě rozd ěleny do 4 interval ů a zaneseny do mapového výstupu, z kterého je patrné, které regiony jsou podle autora málo exponované čili periferní.
Pile ček (2006): Problémy rozvoje periferních oblastí českého pohrani čí: p říklad modelového území Volarsko
Autor se v práci zabývá výzkumem diferenciace území ORP Prachatice na úrovni obcí a p řesn ěji se zabývá jeho nejperifern ější částí Volarsko. V práci si autor stanovil 3 cíle. Prvním cílem je tedy zhodnotit sou časný charakter a rozsah polarizace prostoru, což znamená vymezit jádrové a periferní obce (oblasti), na úrovni správního obvodu obce s rozší řenou p ůsobností Prachatice. Druhým cílem je identifikovat hlavní problémy rozvoje jednotlivých obcí periferního území Volarska a pokusit se navrhnout možnosti řešení a t řetím cílem je zhodnotit roli lidského kapitálu pomocí dotazníkového šet ření.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Autor použil pro zjišt ění perifernosti sedmi ukazatel ů, které zpracoval pomocí dvou metod. První metodou bylo rozd ělení všech sedmi ukazatel ů do šesti t říd (interval ů) na základ ě odchylky každého ukazatele za obec od pr ůměrné hodnoty ukazatele pro celé území tedy okres. Tyto intervaly byly v rozsahu od 150 % a více u extrémní nadpr ůměrné odchylky po 49,9 % a mén ě u extrémn ě podpr ůměrné odchylky. Na základ ě toho byly následn ě obcím p řid ělovány body pro každý ukazatel od 3 do -3 a nakonec celkov ě se čteny a výsledky rozd ěleny do p ěti interval ů od teoretických -21 bod ů u periferních až po 21 bod ů u jádrových obcí.
Druhou metodou bylo použití tzv. syntetického ukazatele kde W s = syntetický index, y ij = standardizovaná hodnota ukazatele j pro obec i, n = po čet použitých ukazatel ů. Tímto byla pro každou obec vypo čítána hodnota tohoto indexu a výsledky byly také rozd ěleny do p ěti interval ů a to od 0,69 u periferních obcí po 4,31 u jádrových obcí.
Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 20 ______
n
Ws = 1/n ∑ yij j=1
Brabec (2002): Diferenciace periferních území Plze ňského kraje v letech 1991 a 2001
Autor ve své práci kategorizoval jednotlivé obce Plze ňského kraje podle úrovn ě jejich perifernosti a díky porovnání výsledk ů dat ze SLDB 1991 a 2001 dokázal zachytit i vývoj této perifernosti v transforma čním období. Pokusil se dokázat vztah mezi malou polohovou exponovaností a socioekonomickou či demografickou marginalitou území a také se pokusil potvrdit existenci tzv. vnit řních periferií podél krajských a také okresních hranic.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Pro zjišt ění geografické polohy použil dv ě charakteristiky a pro zjišt ění socioekonomické struktury obcí použil ukazatel ů p ět. Pro zpracování dat a zjišt ění perifernosti použil autor jednu z metod vícekriteriálního rozhodování (Fiala a kol. 1997), kterou si ješt ě upravil do tvaru (a-a min)/(a prum – a min), kde „a min“ je minimální hodnota daného ukazatele a „a prum“ je aritmetický pr ůměr hodnot konkrétního ukazatele. Výsledný soubor hodnot všech obcí rozd ělil autor hodnotami 15, 30 a 60 % a vznikly mu tak 4 kategorie obcí siln ě, st ředn ě a slab ě periferní obce a obce neperiferní.
Kosti č (2004): Vnit řní periferie v Česku: příklad st ředo česko-jiho českého pomezí
Autor této práce se soust ředil na území vnit řní periferie na hranici St ředo českého a Jiho českého kraje přesn ěji na okresy Benešov, P říbram, Strakonice, Písek a Tábor. Cíle práce byly tedy analýza míry a charakteru polarizace prostoru v této oblasti, vysv ětlení p řípadných zm ěn v rozmíst ění periferních oblastí v letech 1991 a 2001 a také analýza aktivity místních subjekt ů (starostové, ob čani atd.) a spolupráce obcí díky dotazníkovému šet ření.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Ke zjišt ění perifernosti obcí si vytvo řil autor dva indexy. Demograficko-strukturální index (DSI), který se skládá ze čty ř ukazatel ů a dále index polohové exponovanosti Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 21 ______
(IPE), který je vyjád řen jako pr ůměr dvou kilometrických vzdáleností. Pro up řesn ění zjišt ění, které z periferních oblastí jsou nejvíce zaostávající a zda zaostávají i z jiných hledisek, zvolil autor ješt ě 8 dalších dopl ňujících ukazatel ů.
Pro zjišt ění které obce jsou nejvíce periferní, byly za periferní obce ozna čeny ty, které v případ ě DSI mají hodnotu menší než 60 vztaženo k modelovému území. U IPE rozd ělil soubor na 5 interval ů od 0 -14,9 u nejvíce exponovaných po 30 – 49,5 po nejmén ě exponované obce.
Flachs (2003): Strakonicko: problematika periferních území
Práce je strukturována tak, že se autor nejd říve zabývá periferními oblastmi na úrovni okresu Strakonice a následn ě autor sníží m ěř ítkovou úrove ň pouze na správní obvod Strakonice. Hlavním cílem této práce je identifikovat periferní oblastí v tomto území jejich analýza a následný návrh budoucího rozvoje tohoto území.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Autor práce použil pro zjišt ění perifernosti obcí osm ukazatel ů, které následn ě zpracoval pomocí metody faktorové analýzy. Faktorovou analýzou vytvo řil čty ři interpretované faktory, které pojmenoval „faktor urbanizovanosti“, „faktor rozvoje“, „faktor izolovanosti“ a „faktor nepracujících“. Výsledné hodnoty rozd ělil u každého faktoru do čty ř interval ů (kategorií) podle hodnoty faktorového skóre.
Hazuková (2008): Potenciál rozvoje periferní a p říhrani ční oblasti na p říkladu českomoravského pomezí
Na modelové území čty ř ORP a to Jind řich ův Hradec, Da čice, Tel č a Moravské Bud ějovice se snažila autorka zhodnotit pozici této oblasti v regionálním systému Česka, posoudit vnit řní homogenitu či heterogenitu území, analyzovat význam administrativních hranic na polarizaci území a také zjistit existenci a posoudit možnosti rozvoje vztah ů mezi obcemi. Ke spln ění posledního cíle použila dotazníkového šet ření.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Pro vymezení periferních oblastí si autorka práce zvolila 8 ukazatel ů. Jedná se především o socioekonomické ukazatele a jeden ukazatel polohový. Tyto ukazatele použila p ři zjišt ění perifernosti obcí dv ěmi metodami a to zaprvé po řadovou statistikou, kdy byly obcím p řid ělovány body podle umíst ění v každém ukazateli a celkový bodový Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 22 ______
sou čet byl rozd ělen na pentily, p řičemž nejnižší po čet bod ů m ěly obce periferní a zadruhé komponentní analýzou, kdy na základ ě jednotlivých charakteristik byla každé obci p řid ělena hodnota komponentního skóre a dále byly obce op ět rozd ěleny do pentil ů a periferní obce byly samoz řejm ě obce s nejnižším komponentním skórem.
Vanduchová (2001): Periferní území a možnosti jejich rozvoje (na modelovém území Křinec – Rož ďalovice na Nymbursku)
V této práci si autorka dala za cíl podrobn ěji identifikovat periferní oblasti v dnes již bývalém okrese Nymburk. Tento okres se nachází v jedné z nejv ětších vnit řních periferií Česka (Musil 1988) a tato práce se tedy snaží o hlubší poznání vnit řní diferenciace tohoto území.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Pro identifikaci periferních území aplikovala autorka na oblast soubor osmi ukazatel ů, které vložila do faktorové analýzy a vytvo řila 3 faktory. Tyto faktory pojmenovala „m ěstskost“, „mladá populace“ a „vysoká nezam ěstnanost“. Faktory vysv ětlovaly celkem 78 % variability souboru. Na základ ě t ěchto faktor ů vymezila t ři skupiny obcí a to jádrové oblasti a oblasti více či mén ě periferní.
Stockmann (2003): Vliv periferní a příhrani ční polohy na rozvoj mikroregionu (p říklad: Moravské Kopanice)
Autor práce se v ěnuje oblasti na česko-slovenské hranici, p řesn ě Uherskobrodsku. Hlavními cíli je zhodnocení socioekonomického vývoje v regionu v období transformace, vymezení periferních oblastí v okrese Uherské hradišt ě a také zjišt ění jaký vliv m ělo rozd ělení Československa a vzniku hranice na vývoj regionu.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Ke spln ění výše zmín ěných cíl ů používá autor 8 charakteristik, které zpracovává faktorovou analýzou. Touto statistickou metodou vytvo řil jeden faktor nazvaný „m ěstskost“, tudíž bylo pro každou obec vypo čítáno faktorové skóre, na jehož základ ě byly obce rozd ěleny do p ěti skupin, p řičemž obce v intervalu s nejnižšími hodnotami tohoto skóre byly ozna čeny za periferní.
Nýdr (2008): Analýza problém ů rozvoje jihozápadního Krušnoho ří (p říspěvek k výzkumu periferních oblastí v Česku) Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 23 ______
Cíli této práce bylo vymezení periferních oblastí v rámci bývalého okresu Chomutov a zhodnocení rozsahu a charakteru polarizace prostoru, identifikace hlavních problém ů rozvoje jednotlivých obcí modelového území a navržení jejich řešení. Autor se také pomocí dotazníkového šet ření pokusil analyzovat roli lidského potenciálu na rozvoj obcí a míru angažovanosti představitel ů místní samosprávy.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Pro vymezení periferních oblastí si zvolil autor soubor 7 ukazatel ů, které p řevzal z již vypracovaných prací (Marada 2001, Pile ček 2005, Kosti č 2005, Novotná 2005). Při hodnocení periferity použil autor metodiku p řiřazování bod ů jednotlivým obcím podle jejich po řadí v jednotlivých charakteristikách s tím, že nejperifern ější obce mají nejvyšší po čet bod ů a jádrové nejnižší po čet bod ů. Pro grafický výstup rozd ělil hodnoty do čty ř interval ů.
Mikšátková (2007): Hranice v jesenické oblasti: analýza vlivu hranic na polarizaci prostoru
Autorka se v této práci v ěnuje problematice vlivu hranic na vývoj území na mikroregionální úrovni v oblasti Jeseník ů, p řesn ěji okresy Jeseník a Bruntál. Jejím cílem je zjistit, zda a jak vybrané hranice území ovliv ňují jeho vývoj a to ve smyslu teoretického konceptu polarizace prostoru.
Metodika a zp ůsob vymezení periferních území:
Pro ov ěř ení perifernosti území použila autorka 9 ukazatel ů a jako metodu zpracování použila výše popsanou metodiku Pile čka (2005) s jedinou úpravou a to, že výsledné hodnoty rozd ělila do šesti interval ů od jádra po okrajové oblasti.
Pokorný (2005): Polarizace mikroregion ů St ředo českého kraje
Autor této práce si zvolil za úrove ň, na které bude sledovat periferní oblasti úrove ň obcí s pov ěř eným obecním ú řadem. Cílem práce je zachytit potencionální regionální zaostávání mezi roky 1991 a 2001.
Autor vychází ze čty ř úrovní geografické organizace spole čnosti a to úrovn ě ekologické, sídeln ě-produk ční, komunitární a institucionální a pro každou z těchto úrovní vybral ukazatele, podle kterých hodnotí perifernost. Celkov ě vybral 11 ukazatel ů. T ěchto 11 ukazatel ů zpracovával podobnou metodikou jako výše zmín ěný Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 24 ______
Brabec (2002), ale s několika rozdíly. Jedním z rozdíl ů byl vzore ček standardizace dat a to vzorec (a-a min)/(a max – a min) jehož výsledky následn ě vynásobil 10 a zaokrouhlil. A druhým rozdílem bylo kone čné rozd ělení celkové sumy výsledných ukazatel ů do p ěti kategorií a to podílu 15, 20, 25, 30 a 60 % na výsledné hodnot ě perifernosti a to v po řadí od nejhorší (siln ě periferní) kategorie, která p ředstavuje 15 % z celkové hodnoty perifernosti až ke kategorii „jádrové“.
2.6 Problémy vymezování periferních oblastí Předchozí rešerše odborné literatury i diplomových prací umož ňuje stanovit n ěkolik obecných problém ů, se kterými se setkáme při vymezování periferních oblastí. Zmi ňujeme je a rozvádíme v následujících kapitolách. Jedná se o rozdílu a použití extenzivního a intenzivního výzkumu, problematice řádovostní úrovn ě a problematice výb ěru ukazatel ů.
2.6.1 Kvantitativní a kvalitativní výzkum
Než se za čneme v ěnovat problematice řádovosti, musíme se zmínit o rozdílu mezi výzkumným p řístupem kvantitativním (extenzivním) a výzkumným p řístupem kvalitativním (intenzivním). Tato odlišnost je úzce spjata s problematikou řádovostní úrovn ě, a proto jí v ěnujeme samostatnou kapitolu.
Kvantitativní (extenzivní) výzkum pracuje s tzv. sekundárními daty. Zdroje pro tyto data jsou velmi r ůzné. Mezi nej čast ěji používaná data pat ří samoz řejm ě data z jednotlivých cenz ů, statistických lexikon ů atd., které vytvá ří Český statistický ú řad. Dalšími zdroji mohou být webové stránky jednotlivých obcí, ú řad ů či ministerstev, ale také soukromých subjekt ů, jako jsou velké firmy. Jde tedy o široké spektrum dat, které je ale také velmi závislé na řádovostní úrovni a obecn ě platí, že na čím nižší řádovostní úrovni chceme výzkum provád ět, tím je dat mén ě. Marada (2001, str. 13) říká že, „snaha o vymezení periferních území ČR byla od po čátku omezena datovou základnou na úrovni menších územních jednotek, které umož ňují p řesn ější územní vymezení periferních region ů. Aktuální statistické podklady jsou dostupné převážn ě z oblasti demografie a limitují tedy snahu o komplexní postižení tématu. Naopak na úrovni okres ů je dostatek informací ze všech oblastí hospodá řství i spole čnosti.“
Podle Hendla (2008) jsou p řednostmi kvantitativního výzkumu jeho zobecnitelnost na populaci, relativní rychlost a p římo čarost sb ěru p řesných numerických dat a relativní Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 25 ______
nezávislost výsledk ů na výzkumníkovi. Naopak nevýhodu vidí v tom, že získaná znalost m ůže být p říliš abstraktní a obecná pro p římou aplikaci v místních podmínkách.
Kvalitativní (intenzivní) výzkum m ůžeme chápat jako dopln ěk či protipól k extenzivnímu výzkum, ale v dnešní dob ě jsou oba p řístupy rovnocenné. Data kvalitativní povahy lze získat nejr ůzn ějšími zp ůsoby, z nichž nej čast ějšími jsou dotazníková šet ření. Jak velmi trefn ě vystihuje Hendl (2008) na stran ě 48. „Práce kvalitativního výzkumníka je přirovnávána k činnosti detektiva. Výzkumník vyhledává a analyzuje jakékoliv informace, které p řispívají k osv ětlení výzkumných otázek, provádí deduktivní a induktivní záv ěry. Seznamuje se s novými lidmi a pracuje p římo v terénu, kde se něco d ěje.“ Tento p řístup se nej čast ěji používá na nízkých řádovostních úrovních z důvodu nap říklad nedostate čné datové základny či proto, že výzkumník pot řebuje zkoumanou oblast hloub ěji poznat. Jak zmi ňujeme níže, tak práv ě tyto d ůvody jsou hlavní p říčinou, pro č celá řada autor ů diplomových prací dopl ňuje svoje práce, práv ě dotazníkovým šet řením.
Přednostmi kvalitativního výzkumu a jím vytvo řených primárních dat jsou podle Hendla (2008) především takové, že intenzivní výzkum zkoumá fenomén v přirozeném prost ředí, reaguje na místní situace a podmínky a hledá lokální p říčinné souvislosti. Naopak nevýhody spat řuje v ovlivnitelnosti výsledk ů samotným výzkumníkem a jeho preferencemi a ve faktu, že získaná znalost nemusí být zobecnitelná na populaci a do jiného prost ředí.
2.6.2 Problematika řádovostní úrovn ě
Tato kapitola obsahuje rozbor prací, v kterých se auto ři zabývali periferními oblastmi od globální až po mikroregionální úrove ň. Z každé řádovostní úrovn ě je vybráno jen několik d ůležitých prací, které mi byly nápomocny p ři tvorb ě této práce a p ři pochopení problematiky řádovosti. Kapitola se hloub ěji nezabývá ukazateli, které auto ři použili pro vymezení periferních oblastí, protože této problematice je v této práci v ěnována samostatná kapitola 2.6.3.
Problém řádovosti je jedním z hlavních problém ů vymezování a chápaní periferních oblastí. Hodnocení perifernosti m ůžeme používat na všech řádovostních úrovních. Na makroregionální úrovni nap ř. pozice stát ů, seskupení stát ů či prostorov ě v ětších region ů v rámci sv ěta či kontinentu na mezoregionální úrovni jako pozici region ů či mikroregion ů v rámci rozsahov ě v ětších region ů, ale i na mikroregionální úrovni nap ř. Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 26 ______
pozice obcí či ješt ě menších jednotek v rámci region ů či mikroregion ů resp. v rámci různých úrovní. Je nezbytné vždy velmi pe čliv ě posoudit, jaká řádovostní úrove ň je pro naši práci nejlepší a zda co možná nejp řesn ěji charakterizuje námi zvolenou problematiku a zda odpovídá námi definovaným cíl ům.
V globálním m ěř ítku se na problém perifernosti zam ěř il ve své teorii ekonom Wallerstein (1984). Ten vytvo řil systém rozd ělení stát ů do t ří skupin a to na státy sv ětového jádra, státy sv ětové periferie a státy sv ětové semiperiferie. Státy sv ětového jádra charakterizuje jako státy „s vysokou ekonomickou výkonností, vysokými p říjmy, vysp ělými technologiemi, kapitálov ě náro čnou produkcí a pestrou odv ětvovou skladbou výroby a služeb“, naopak státy sv ětové periferie se vyzna čují „nízkými p říjmy, jednoduchými až primitivními technologiemi, produkcí náro čnou na pracovní sílu a neúplnou odv ětvovou skladbou“a semiperiferii ozna čil jako „p řechodnou oblast se sm ěsicí znak ů jádra a periferie“ (Sýkora 2000, str. 74). Podle tohoto vymezení m ůžeme Česku p řiřadit pozici státu ležícího na hranici semiperiferie a jádra a stále více využívající pom ěrn ě malé vzdálenosti ke sv ětovému jádru.
Na m ěř ítkové úrovni Evropy se zam ěř ením na Českou republiku p řichází Hampl (1996). Zd ůraz ňuje existenci hlavní evropské geoekonomické osy, která za číná ve st řední Anglii a postupuje až do Pádské nížiny. Zároveň ale p ředpokládá ješt ě vedlejší geoekonomickou osu od Kodan ě p řes Berlín a Prahu až po Víde ň a Budapeš ť. „ Česká republika by se m ěla díky této sekundární geoekonomické ose posunout z semiperiferního postavení do postavení relativn ě centrálního, by ť v rámci „pouze“ sekundárního evropského jádrového prostoru .“ (Hampl 1996, str. 97)
Na řádovostní úrovni státu resp. Česka se polarizací území zabývali Hampl, Gardavský, Kühnl (1987) a to na bázi míry exponovanosti území. Za komunistického režimu byla jakákoliv debata o nerovnom ěrném územním rozvoji velmi složitá, a tak i v této práci byly periferní (neexponované) oblasti spíše vedlejším tématem k oblastem jádrovým (exponovaným). Pro vymezení exponovaných území byla použita velikost a významnost samotných jednotek, vzdálenost a dostupnost v ůč i vyšším jednotkám a centr ům osídlení a byla brána i hustota osídlení v okolí t ěchto jednotek. Na základ ě těchto ukazatel ů bylo rozd ěleno území Československa na exponovaná a neexponovaná území, p řičemž periferní území bylo dále d ěleno na slab ě, st ředn ě a siln ě periferní. Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 27 ______
V práci Marady (2001) se autor zam ěř il na vymezení periferních oblastí Česka na úrovni bývalých okres ů pomocí komponentní analýzy. Marada definoval periferii jako území ležící mimo ekonomicky intenzivn ě využívané oblasti, které se vyzna čuje vysokým podílem venkovského osídlení a malou hustotou zalidn ění. Okresní úrove ň byla hodnocena také v pracích Fialová (2001) či Marada, Chromý (1999). Okresní úrove ň je velmi vhodná pro obecn ější (hrubší) vymezení periferií a jejímu častému používání nahrává pom ěrn ě dobrá dostupnost dat na okresní úrovni. Musíme p řesto zd ůraznit, že okresy jsou stále ješt ě pom ěrn ě vysoká řádovostní úrove ň. A že okresy jsou velmi heterogenními jednotkami a že pro p řesn ější vymezení periferií pot řebujeme s vymezením jít ješt ě na řádovostn ě nižší úrove ň.
Na nižší úrovni se periferními oblastmi zabýval Musil (1988), pro vymezení periferií použil tzv. generelové jednotky (celkem 916) a jeho cílem bylo vymezit oblasti, které pot řebují zvláštní pé či kv ůli ekonomickému a sociálnímu zaostávání. Pomocí vybraných charakteristik vymezil Musil 27 periferních území, které až na n ěkolik výjimek nap ř. Osoblažsko ozna čujeme jako vnit řní periferie. Výsledkem práce jsou velmi dob ře patrné periferní oblasti podél administrativní hranic kraj ů. Jediné, co lze této dodnes velmi citované a používané práci vytknout, je nezachycení periferních oblastí v pohrani čí a to z důvodu nevhodné konstrukce generelových jednotek v pohrani čí, které jsou v ětšinou slou čeny s obslužným centrem ve vnitrozemí (Ryšavý in Vanduchová 2001, s. 30).
V roce 2008 Musil navázal na práci z roku 1988 spole čně s Müllerem a vznikla práce Musil, Müller (2008). V této práci se cht ěli auto ři vrátit k použití generelových jednotek, ale z důvodu častého slu čování a rozlu čování obcí v posledních zhruba 30 až 40 letech se rozhodli pro zpracování zcela nového člen ění České republiky, na jehož základ ě rozd ělili území do 1424 subregionálních jednotek. T ěchto 1424 subregionálních jednotek tvo ří v ětšinou obce se základními st řediskovými funkcemi a jejích zázemím. Na tyto subregionální jednotky aplikovali auto ři následn ě soubor ukazatel ů, pomocí kterých rozd ělili tyto oblasti do čty ř skupin: 1. Periferní území p ři širším vymezení, 2. Ostatní území, 3. Území regionálních center, 4. Metropolitní území.
Na mikroregionální úrove ň periferních oblastí se zam ěř ili nap ř. Jančák (2001) či Havlí ček, Chromý (2001). Jan čák (2001) zd ůraz ňuje, že z důvodu nedostate čné datové základny na úrovni nižších územních jednotek je d ůležité prostudovat území ne jen pomocí kvantitativního šet ření a hodnocením vybraných ukazatel ů čili tzv. „tvrdých Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 28 ______
dat“, ale také pomocí terénního šet ření, dotazníkového šet ření či řízenými rozhovory s klí čovými osobnostmi obcí a jiných metod, kterými lze získat tzv. „m ěkká data“.
Výzkum periferních oblastí na mikroregionální úrovni otevírá v ětší možnosti kvalitativnímu výzkum nap ř. ve form ě dotazníkových šet ření, což m ůže vést k mnohem hlubšímu poznání problém ů zkoumaných region ů. Kvalitativní výzkum formou dotazníkového šet ření či vedených rozhovor ů uplatnili ve své diplomové práci nejnov ěji nap ř. Fiala (2009), Ván ě (2009), Vejvodová (2009) či St řížová (2008). Tato práci si dala za cíl výzkum kvantitativních charakteristik, takže otázkou kvalitativního výzkumu se nebudeme dále více zabývat.
Výzkum na nižších řádovostních úrovních zt ěžuje nedostate čná datová základna, ale přesto hlavn ě studenti používají řádovostní úrove ň obcí ve svých pracích nej čast ěji. Zde nám nastává problém s vymezováním periferních oblastí a používáním nejr ůzn ějších charakteristik. Neexistuje žádný ucelený či jednotný systém, podle kterého by bylo možné tyto periferní oblasti vymezovat a který by nám pomohl nap říklad p ři následném srovnávání r ůzných oblastí, protože to je p ři použití r ůzných charakteristik velmi obtížné a n ěkdy i nemožné. Leimguber (2004, s. 50) uvádí názor, že „region je marginální, protože n ěkdo chce, aby marginálním byl“ . Tento názor je sice svérázný a jist ě neplatí ve všech p řípadech, ale je možné, že n ěkdo (výzkumník, student, regionální či místní politik) si m ůže pomoci výb ěrem nap ř. jen n ěkterých faktor ů perifernosti a může tímto velmi ovlivnit výsledky svého výzkumu. Tomuto ovlivn ění výsledk ů ze strany výzkumníka či tv ůrce práce by se dalo p ředejít používáním podobné metodiky vymezovaní periferních oblastí, p řestože je to velmi obtížné a v některých p řípadech i nemožné.
2.6.3 Problematika výb ěru ukazatel ů
V této kapitole uvádím p říklady prací s výpisem ukazatel ů perifernosti, které auto ři v těchto pracích použili pro vymezení periferních oblastí. Z těchto n ěkolika p říklad ů je zřejmé, že auto ři používají jak r ůzné ukazatele, tak i ukazatel shodné, které najdeme u všech autor ů. Práce se také liší i v po čtech použitých ukazatel ů.
Copus (2001) vydal práci, ve které uvádí p řehled indikátor ů perifernosti, které použili k vymezení periferních území r ůzní auto ři v pr ůběhu 80. a 90. let na úrovni stát ů členských stát ů Evropské unie. Mezi t ěmito ukazateli výrazn ě dominují ukazatele ekonomického charakteru jako HDP či nezam ěstnanost. Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 29 ______
Gurung a Kollmair (2005) ut řídili ve své práci množství ukazatel ů perifernosti použitých při r ůzných výzkumech a vytvo řili tabulku ukazatel ů o osmi kategoriích. Jsou to kategorie sociální sféra, stav infrastruktury, zdravotní stav, vzd ělanost, politika, ekonomika, životní prost ředí a indexy rozvoje. Ukazatele shrnuje následující tabulka č. 1.
Tabulka č. 1: Gurung, Kollmair (2005)
subjekt ukazatele
sociální sféra dětská práce, nerovnost pohlaví,
sociální vylou čení, porušování lidských práv
infrastruktura přístup k čisté vod ě, vzdálenost k doprav ě, banky,
komunika ční vybavení, dodávky energie
zdraví pr ůměrná délka života, d ětská úmrtnost, podvýživa
vzd ělanost gramotnost, procento zapsaných do škol
politika volební ú čast, index korupce, stav bezpe čnosti
(násilné činy, kriminalita)
ekonomika HDP na obyv., procento nezam ěstnaných
životní prost ředí zne čišt ění životního prost ředí, stav p řírodních zdroj ů
indexy rozvoje index vývoje obyvatelstva, index chudoby,
index rovnosti pohlaví
Zdroj: Gurung, Kollmair (2005), vlastní zpracování
Marada (2001) zvolil pro vymezení periferních oblastí na úrovni okres ů 6 ukazatel ů, jsou jimi hustotu zalidn ění, podíl venkovského obyvatelstva, podíl obyvatelstva žijícího v obcích do 499 obyvatel, podíl ekonomicky aktivních obyvatel zam ěstnaných v primárním sektoru a v bankovním sektoru a pr ůměrnou výši mzdy. Jedná se tedy o charakteristiky spadající do ekonomického a sociálního p řístupu. Pomocí t ěchto znak ů byla komponentní analýzou vytvo řena jedna komponenta, kterou autor nazval „míra perifernosti“ a tu aplikoval na okresy Česka. Podobným zp ůsobem se autor pokusil zohlednit i faktory p řírodní a zjistit, jakou vazbu mají v dnešní dob ě p řírodní faktory na perifernost. K tomuto použil tedy ukazatele perifernost, nadmo řská výška, svažitost zem ědělské p ůdy, produk ční schopnost p ůdy a podíl lesních ploch na nezem ědělské p ůdě a pomocí korelace zjistil, že na úrovni okres ů Česka je vliv Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 30 ______
přírodních faktor ů na rozmíst ění periferních oblastí v dnešní dob ě již jen velmi volný s výjimkou souvislosti s lesnatostí (Marada 2001). Pro nalezení faktor ů ovliv ňujících perifernost autor aplikoval jak na všechny, tak i jen na zúžený soubor 31 periferních okres ů další charakteristiky a zkoumal, zda a jak korelují. Šlo o soubor 14 ukazatel ů a autorovi vyšlo při jejich aplikaci, „že periferní oblast (v podmínkách Česka) je území charakteristické řidším zalidn ěním, menší progresivitou ekonomické struktury (spojenou s menším po čtem podnikatel ů), dále nižší mírou hmotných investic, menší vybaveností st ředními školami a menším po čtem trestných čin ů. Tato území leží často ve v ětší vzdálenosti od krajských center.“ (Marada 2001 in Sborník ČGS 106 str. 21)
Podle Musila (1988) se periferní oblasti vyzna čovaly úbytkem a stárnutím obyvatelstva, úbytkem ekonomicky aktivních osob, vysokým podílem zam ěstnaných v zem ědělství, chudším vybavením domácností, nízkou úrovní ob čanské vybavenosti, nízkou úrovní vzd ělanosti, vyšším podílem neobydlených byt ů a často špatnou dopravní obslužností. Pomocí t ěchto charakteristik vymezil Musil již výše zmi ňovaných 27 periferních území, které až na n ěkolik výjimek ozna čujeme jako vnit řní periferie, a které se nej čast ěji rozkládají podél administrativní hranic kraj ů.
Musil a Müller 2009 použili pro vymezení periferních oblastí pom ěrn ě vysoký počet ukazatel ů a to celkem 52. Nejprve aplikovali na jimi vytvo řené subregionální jednotky soubor 17 ukazatel ů, a podle nich vytvo řili 4 kategorie t ěchto subregionálních jednotek, z nichž jednu nazvali „Periferní území p ři širším vymezení“ a aplikovali na ně dalších 35 indikátor ů, tudíž celkem 52 indikátor ů. A sledovali odchylky hodnot periferií od hodnot za celou republiku. Na základ ě odchylek a úvahy vybrali auto ři nakonec 21 ukazatel ů, které považovali za ukazatele, které významn ě indikují perifernost území a rozd ělili je ješt ě podle odchylky do t ří kategorií největší, st řední a menší odchylka viz tabulka č. 2. Auto ři práce tedy definují periferní oblasti jako „venkovské zem ědělské oblasti, které dokumentují vysoké podíly pracovních míst v primárním ekonomickém sektoru a rovn ěž vysoké hodnoty podílu ekonomicky aktivních obyvatel v primárním sektoru. Území, která zaznamenala nejvyšší hodnoty negativních p řirozených přír ůstk ů obyvatelstva a která se také vyzna čují vysokým podílem neobydlených byt ů a byt ů p řechodn ě obydlených nebo sloužících rekreaci, což vše indikuje vylid ňování, ale p řesto jako území která však zárove ň zaznamenala od 90. let nejvyšší p řír ůstky obyvatelstva zp ůsobené imigrací.“ (Musil, Müller 2008 in Czech Sociological Review str. 339)
Teoretické a metodologické p řístupy k vymezování periferních oblastí 31 ______
Tabulka č. 2: 21 ukazatel ů perifernosti podle Musil, Müller (2009)
Nejv ětší odchylky St řední odchylky Menší odchylky
1. Podíl pracovních míst v 8. Po čet obyvatel na km2 14. Podíl domácností priméru s po číta čem
2. Podíl ekonomicky 9. Podíl byt ů v RD 15. Po čet pracovních aktivních v priméru obydlených p řechodn ě + míst na 100 ekonomicky sloužících k rekreaci aktivních
3. P řír ůstky p řirozenou 10. Podíl vyjížd ějících za 16. Podíl pracovních míst v měnou 2001–06 prací z obce terciéru
4. P řír ůstky p řirozenou 11. Podíl byt ů s plynem 17. Podíl byt ů v RD měnou 1991–2006 v byt ě z bytové výstavby 1997–2006
5. P řír ůstky migrací 12. Podíl byt ů p řipojených 18. Podíl ekonomicky 2001–06 na kanalizaci aktivních v terciéru
6. Podíl neobydlených byt ů 13. Podíl cizinc ů na úhrnu 19. Podíl obcí s kanalizací obyvatel
7. P řír ůstky migrací 20. Míra nezam ěstnanosti 1991–2006
21. Podíl obyvatel 15+ bez maturity
Zdroj: Musil, Müller (2009), vlastní zpracování
Pozn. pořadí jednotlivých ukazatel ů je stanoveno podle výše hodnoty odchylky od pr ůměru Česka tzn., že po řadí ukazuje, co jsou hlavní, st ředn ě významné a mén ě významné socio-ekonomické znaky vnit řních periferií Česka.
Metodika práce 32 ______
3 Metodika práce
3.1 Vymezení souboru analyzovaných diplomových prací Jelikož se tato práce zabývá problematikou vymezování periferních oblastí v diplomových pracích, bylo prvním a st ěžejním úkolem prostudovat práv ě tyto práce. Nejprve bylo zapot řebí stanovit si soubor prací, které budeme podrobn ěji studovat a ze kterých budeme vybírat ukazatele použité p ři vymezování periferních oblastí. Soubor prací jsme si ohrani čili t ěmito požadavky. Muselo se jednat o diplomovou práci, která byla obhájena na kated ře sociální geografie a regionálního rozvoje Univerzity Karlovy v Praze a metodika resp. soubor ukazatel ů, které byly v této práci použity pro vymezení periferních oblastí, nesm ěly být shodné s metodikou resp. souborem ukazatel ů použitými v jiné práci.
Všechny tyto požadavky mají za cíl jasn ě definovat vybraný soubor prací a omezit tento soubor prací na únosný po čet, který je možné zvládnou podrobn ě zpracovat, ale přesto bude dostate čně platný pro tuto práci. Požadavek neopakující se metodiky (ukazatel ů) jsme stanovili proto, že v několika pracích byla použita metodika vymezení periferních oblastí, kterou vytvo řil ve své práci Kosti č (2004), a proto jsme z důvodu neopakování stejných ukazatel ů použili práv ě jen práci Kosti če (2004). Mezi práce, které používali Kosti čovu metodiku a ukazatele pro ur čení perifernosti pat ří nap ř. práce Fiala (2009), Ván ě (2009), Vejvodová (2009), St řížová (2008) či Kubínová (2007).
Práce, které spl ňovali tyto požadavky, jsme následn ě podrobn ě zpracovali a jejich ukazatele jsme použili v dalších částech této práce. Jednalo se nakonec o soubor deseti diplomových prací. Jsou to práce Vanduchová (2001), Brabec (2002), Flachs (2003), Stockmann (2003), Kosti č (2004), Čermák (2006), Pile ček (2006), Mikšátková (2007), Hazuková (2008), Nýdr (2008). Podrobn ější popis t ěchto prací v kap. 2.5 a rozbor ukazatel ů v kap. 3.2.
Postup práce p ři ut říd ění ukazatel ů perifernosti
Nejv ětší část práce s vybranými diplomovými pracemi bylo ut říd ění všech ukazatel ů, které jednotliví auto ři aplikovali na svá území a ur čovali podle nich periferní oblasti. Těchto ukazatel ů bylo veliké množství, a tak prvním krokem bylo vypsání všech t ěchto ukazatel ů. Soubor všech t ěchto ukazatel ů obsahuje tabulka v příloze č. 2.
Při výb ěru ukazatel ů, které použiji pro vymezení periferních oblastí v mém území podle jednotlivých p řístup ů, jsem se zam ěř il na nejvíce aplikované ukazatele v mnou Metodika práce 33 ______
prostudovaných diplomových pracích. Pokud byl ukazatel nejpoužívan ějším ukazatelem ve své podskupin ě, použil jsem ho. V některých podskupinách se stalo, že se na postu nejpoužívan ějšího ukazatele sešlo n ěkolik stejn ě často aplikovaných ukazatel ů perifernosti. V těchto p řípadech jsem vybral jeden ukazatel, který jsem považoval za nejpr ůkazn ější a nejlépe použitelný pro vymezení periferních oblastí. Podskupiny a po čty použití jednotlivých ukazatelů jsou zobrazeny v tabulkách č. 4, č. 5 a č. 6. Nejpoužívan ější ukazatele jsem za řadil pouze do p řístup ů sociálního a ekonomického, do komplexního p řístupu jsem za řadil již ukazatele podle mého názoru s nejlepší vypovídací schopností.
3.2 Rozd ělení a diskuze ukazatel ů V následující kapitole jsme soubor všech ukazatel ů rozd ělily do čty ř skupin, p řičemž jsme se nechali inspirovat Leimgruberovými p řístupy. Vymezily jsme tak 4 skupiny ukazatel ů a to ukazatele geometrického, ekonomického, sociálního a ekologického přístupu, p řičemž každý p řístup má ješt ě své podskupiny podle svého bližšího zam ěř ení.
Za každou skupinou ukazatel ů následuje pro zp řehledn ění tabulka se shrnutím všech ukazatel ů daného p řístupu.
Ukazatele geometrického p řístupu
Jak jsme již zmi ňovali v kapitole 2.1 u Christalerovy teorie centrálních míst, není možné uplat ňovat v realit ě p řísn ě geometrické p řístupy. Reálný povrch je siln ě heterogenní povahy, tudíž musíme vnímat geometrický p řístup ší řeji spíše jako hodnocení polohy. Tedy nejen nap ř. prostou vzdálenost od st ředu (jádra), ale i vzdálenost časovou. Ukazatele, které m ůžeme za řadit do tohoto p řístupu, jsou celkov ě velmi často používanými ukazateli. Pokud n ějaká oblast vykazuje odlišné hodnoty od ostatních oblastí, m ůžeme tuto oblast ozna čit jako geometrickou či polohovou periferii. Jde zejména o ukazatele kilometrické vzdálenosti nebo časové dostupnosti nap říklad od centra regionu.
„časová dostupnost“ – tento ukazatel se na úrovni obcí tvo ří jako po čet minut, které obyvatele jednotlivých obcí pot řebují na to, aby se dostali do své ORP (Stockmann 2003, Nýdr 2008). D ůležité je jaké autor zvolí kriterium. M ůžeme si vybrat časovou dostupnost automobilem, kde musíme zohlednit nejkratší cestu, kterou si obyvatelé k cest ě do centra vyberou, ale také zohlednit silnice r ůzných t říd, po kterých se lze do centra dostat. Rychlostní komunikace jsou v tomto ohledu velmi d ůležité, a pokud Metodika práce 34 ______
našim zkoumaným územím žádná rychlostní komunikace či dálnice nevede, je to jeden z možných znak ů periferity. Ukazatel „nejvyšší t řída pr ůjezdové silni ční komunikace“ (Brabec 2002) je tedy použitelný, ale musíme dát pozor p ředevším u silnic vyšších t říd a dálnic. Dálnice sama o sob ě nemá žádný ekonomický efekt na území, kterým vede. Pokud v našem území není sjezd z dálnice, absolutn ě nic pozitivního naší oblasti nep řináší, naopak ji to m ůže ješt ě více od říznout od okolí a ješt ě zhoršit její problémy. Podobn ě m ůžou p ůsobit i obchvaty obcí, které sice odvedou dopravu z center obcí a zlepší tak úrove ň života v obcích hlavn ě po ekologické a bezpe čnostní stránce, ale na druhou stranu odvedou z obce potenciální ekonomický p řínos od řidi čů , kte ří v obci nezastaví a nevyužijí místních služeb nap ř. restaura čních za řízení, maloobchodních prodejen či místních servis ů. Z toho vyplývá, že p řítomnost silnic vyšších t říd nemusí do naší oblasti vždy p řinést pozitivní efekty a my musíme být p ři používání tohoto ukazatele velmi obez řetní.
Význam komunikací vyšší kvality zohled ňuje ve své práci Marada (2003), kde r ůzn ě významným komunikacím p řiřazuje r ůzné váhy.
„dopravní dostupnost“ – ukazatel dopravní dostupnosti lze vyjád řit různým zp ůsobem. Můžeme ho vytvo řit jako po čet spoj ů ve řejné dopravy do centra regionu ve všední den (Hazuková 2008). Což znamená po čet spoj ů autobusové a vlakové dopravy. Pro mnoho obyvatel je tento zp ůsob dopravy mnohdy jedinou možností jak se dostat z jejich obce do školy, práce, nemocnice a všemi ostatními službami, které se v jejich obci nenacházejí a je tedy velmi d ůležité kolik spoj ů denn ě do a z obce mí ří. Pile ček (2006) používá ukazatel „dostupnost“ jako podíl časové dostupnosti do nejbližší ORP a po čtu p římých a nep římých linek ve všední den, p řičemž obce s nejvyššími hodnotami jsou v ětšinou nejvíce vzdáleny od ORP.
„Ukazatel exponovanosti“ použil pro zjišt ění polohové atraktivity Pokorný (2005), když využíval mezopolohu a makropolohu jednotlivých st ředisek, kdy mezopolohu vyjád řil ukazatelem KFV a sílou aglomera čních vztah ů a makropolohu stanovil pomocí prostorové vzdálenosti st ředisek od integrovaných systém ů st ředisek pomocí jejich polohy na hlavních silni čních komunikacích a železni čních tazích, podrobn ěji o t ěchto ukazatelích hovo ří Hampl, Gardavský, Kühnl (1987)
Nejpodrobn ěji se problematikou geometrické perifernosti v ěnoval ve své diplomové práci Kosti č (2004). Ten vytvo řil pro svoji práci „index polohové exponovanosti“ (IPE), který do několika dalších pracích p řevzali a použili i další studenti Vejvodová (2009), Metodika práce 35 ______
Ván ě (2009), St řížová (2008), Kubínová (2007). Tento index je syntetickým ukazatelem vytvo řeným jako aritmetický pr ůměr n ěkolika kilometrických vzdáleností a to:
1. kilometrická vzdálenost centra obce (sídlo obecního ú řadu) k nejbližšímu m ěstu (min. 2 tis. obyvatel a status m ěsta) (Fiala 2009).
Tento údaj má zjednodušen ě charakterizovat dostupnost základních služeb, ale obsahuje i řadu problém ů, s kterými musíme p ři jeho používání po čítat. Jde nap říklad o obce, které se skládají z více částí, které mohou být od sebe v některých p řípadech vzdáleny i n ěkolik kilometr ů a ur čení u nich tedy práv ě zmi ňovaného centra (sídlo obecního ú řadu) je nep řesné či problém velikostní hranice m ěsta, ke kterému budeme vzdálenost m ěř it. Velikost sídel je v každém okrese či území ORP jiná a po okresním měst ě resp. sídle ORP už nemusí být v námi vybraném regionu žádné v ětší sídlo.
2. kilometrická vzdálenost centra obce (sídlo obecního ú řadu) do okresního m ěsta či sídla ORP jako st řediska hierarchicky vyšších služeb a řady d ůležitých institucí.
Tento údaj by m ěl nejlepší vypovídací schopnost, pokud by katastry ORP resp. bývalé okresy byly stejn ě veliké a homogenního tvaru nap říklad šestiúhelníky, které uvažoval ve své teorii centrálních míst Walter Christaler (Blažek, Uhlí ř 2002). Ve skute čnosti tomu tak samoz řejm ě není a tím i klesá vypovídací hodnota této vzdálenosti. Tvar okresu resp. území ORP m ůže být nap říklad protáhlého tvaru a jeho centrum m ůže ležet na jednom konci, tudíž mají p řirozen ě obce z druhého konce do n ěho nejdále. To nemusí znamenat, že tyto obce jsou periferní. Za službami mohou dojížd ět nap ř. do sousedního okresního m ěsta či ORP, které m ůže ležet blíže než jejich nad řízené centrum. Tento ukazatel sám o sob ě použil ve své práci Flachs (2003).
3. kilometrická vzdálenosti k d ůležitým komunikacím.
Kvalitní dopravní infrastruktura je samoz řejm ě velikým p řínosem pro každý region. Zde bych zmínil Hirschmanana (in Blažek, Uhlí ř 2002), který je p řesv ědčen, „že dostatek infrastruktury nevyvolá nutn ě rozvoj výroby, zatímco opa čně tato vazba existuje – rozvoj výroby vyvolá silný tlak na rozvoj infrastruktury.“ Za rozvoj výroby si m ůžeme dosadit rozvoj jako takový a vyvstává nám jasná otázka. Zna čí v ětší vzdálenost od komunikací vyšších t říd či jejich nep řítomnost v regionu jasn ě a ve všech p řípadech perifernost?
Přes tyto problémy, které musíme p ři konstrukci „indexu polohové exponovanosti“ zohlednit, je tento index nejkomplexn ějším ukazatelem použitým v námi Metodika práce 36 ______
prostudovaných diplomovaných pracích zabývajících se periferními oblastmi a jeho používání v dalších diplomových pracích zna čí, že výsledky, které prost řednictvím tohoto indexu vzniknou, jsou dob ře interpretovatelné a m ůžou nám n ěco říci o geometrické perifernosti.
Tabulka č.3: Ukazatele geometrického p řístupu
název ukazatele počet použití časová dostupnost 2 dostupnost 1 vzdálenost obce od centra (ORP) 1 dopravní dostupnost 1 nejvyšší třída průjezdové silniční komunikace 1 ukazatel exponovanosti 1 Zdroj: vlastní zpracování
Ekonomický p řístup
Charakteristiky, které m ůžeme za řadit do ekonomického p řístupu, jsou velmi různorodé, a proto si v ekonomickém p řístupu rozd ělíme tyto ukazatele do n ěkolika podskupin.
Zam ěstnanost
Nejpoužívan ějším indikátorem perifernosti v diplomových pracích je „míra nezam ěstnanosti“. Tato charakteristika je velmi jednoduše interpretovatelná a datová základna je v tomto ohledu dostate čná. Míra nezam ěstnanosti nám tedy říká, že čím vyšší je míra nezam ěstnanosti, tím je region perifern ější.
S mírou nezam ěstnanosti je siln ě propojena skupina charakteristik, které by se daly ozna čit jako „podnikatelská aktivita“. V diplomových pracích se nalézá celá řada charakteristik, které se práv ě touto ekonomickou aktivitou zabývají. Obecn ě lze říci, že jejich cílem je jediné a to vymezit periferní oblasti jako oblasti s nízkou podnikatelskou aktivitou. Základním ukazatelem této aktivity je „po čet fyzických osob na 100 obyvatel“ (Čermák 2006). Tento ukazatel nám jednozna čně ukazuje aktivitu místních obyvatel a jejich ochotu podstoupit i ur čité riziko p ři založení vlastní živnosti, protože fyzická osoba je odpov ědna za škody zp ůsobené svým podnikáním a ru čí za n ě celým svým majetkem (Zákon č. 455/1991 Sb. ,o živnostenském podnikání). Do tohoto souboru pat ří p ředevším menší živnostníci nabízející širokou škálu služeb. Metodika práce 37 ______
Velmi podobným ukazatelem je „po čet právnických osob na 100 obyvatel“ ( Čermák 2006). Stejn ě jako výše zmín ěný ukazatel po čtu fyzických osob nám ukazatel po čtu právnických osob ukazuje aktivitu místních obyvatel. Do skupiny právnických osob pat ří již v ětší spole čnosti, které mohou i vytvá řet pracovní místa pro místní obyvatelstvo a mohou také spolupracovat s ve řejným sektorem nap říklad obcemi, které mohou po spln ění p ředepsaných norem (nap ř. výb ěrové řízení) zadávat t ěmto spole čnostem zakázky.
Ukazatel „podnikatelská aktivita“ použil své práci Flachs (2003) a vymezil tento ukazatel jako po čet zaregistrovaných ekonomických subjekt ů na 1 pracujícího. Nep řesností tohoto ukazatele m ůže být, že po čet zaregistrovaných ekonomických subjekt ů se nemusí shodovat s reálným po čtem ekonomických subjekt ů, které jsou opravdu aktivní.
Komplexn ěji na problematiku faktor ů podnikatelské aktivity zam ěř ila Mikšátková (2007) ve svém ukazateli „podnikavost“. Podle autorky lze podnikavost vymezit jako míru podnikatelské aktivity p ředstavovanou podílem akciových, družstevních, obchodních spole čností a podnikatel ů mínus fyzických osob na celkový po čet obyvatel.
Do podskupiny zam ěstnanost musíme samoz řejm ě také za řadit indikátory, které se zam ěř ují na podíl zam ěstnaných v jednotlivých sektorech. Nejpoužívan ějším z těchto faktor ů je „podíl EAO zam ěstnaných v priméru“, který se vztahuje k celkovému po čtu EAO mj. tento faktor používá Pile ček (2006), Kosti č (2004). U tohoto ukazatele se musíme pozastavit a zamyslet se nad tím, zda je vysoká zam ěstnanost v primárním sektoru opravdu takovým problémem, abychom území vykazující vysoký podíl takto zam ěstnaných ozna čili za periferní. Podle mého názoru je problémem spíše nepropor čnost zam ěstnání v jednotlivých sektorech a proto by se měl tento indikátor používat radši ve form ě indexu, v čemž m ě svým ukazatelem „sektorová zam ěstnanost“ utvrzuje Pokorný (2005), který indexovou podobu tohoto ukazatele vyjad řuje pom ěrem po čtu EAO v primárním a terciárním sektoru.
Často používaný „Index progresivity EAO“ aplikuje ve své práci také Čermák (2006). Index konstruuje jako 1* primér + 2* sekundér + 3,5* terciér) / (primér + sekundér + terciér) a zna čí nám významnost jednotlivých sektor ů na zam ěstnanosti. U tohoto indexu je problematické zvolení vah u jednotlivých odv ětví. Marada (2001) zvolil nap ř. u terciéru váhu 4. Další možností jak používat tato data je používat index progresivity EAO jako index zm ěny. Ten se vyskytuje v pracích Čermák (2006) a Mikšátková Metodika práce 38 ______
(2007). Jelikož jde o index zm ěny, musíme porovnávat zm ěnu v ur čitém časovém intervalu. V tomto p řípad ě jde o interval mezi lety 1991 a 2001, kdy prob ěhly s čítání lidu. Tato zm ěna nám indikuje aktivitu místních obyvatel a jejich schopnost p řizp ůsobit se nap říklad novému zam ěstnání ve zcela jiném sektoru, což od obyvatel vyžaduje pom ěrn ě velkou životní zm ěnu a nemalou investici a snahu nap říklad o další vzd ělání. Jednodušeji po čítal progresivitu ekonomické aktivity Brabec (2002) a to jen jako podíl EAO v terciéru a EAO v priméru.
Do podskupiny zam ěstnanost musíme také za řadit velmi často používaný ukazatel „podíl vyjížd ějících obyvatel za prací“ ( Čermák 2005, Brabec 2002, Kosti č 2004, Hazuková 2008, Mikšátková 2007). Tento ukazatel nám indikuje dv ě vlastnosti regionu a to akceschopnost obyvatelstva dojížd ět za prací i mimo obec a také nám indikuje, že obec nemá dostate čný trh práce a místní obyvatelé jsou nucení vyjížd ět za prací mimo jejich bydlišt ě. Pro up řesn ění toho indikátoru by bylo jist ě zajímavé rozd ělit vyjíž ďku jak časov ě, tak i sm ěrov ě, ale ú čel ke kterému byl tento indikátor zvolen, tedy pro zjišt ění periferních či problémových obcí je toto zjednodušené vymezení dostate čné. P řesto musíme p ři používání této charakteristiky být obez řetní, zejména u obcí, které leží v zázemí v ětšího m ěsta či v blízkosti n ějakého d ůležitého podniku zam ěstnávajícího veliký po čet osob. Z t ěchto obcí bude samoz řejm ě vysoké procento obyvatel dojížd ět za prací práv ě do tohoto m ěsta či podniku a p řesto tyto obce v ětšinou nemusí být podle jiných ukazatel ů periferní nap říklad ukazatel geografické vzdálenosti od centra regionu.
Pro svou práci, ve které se v ěnuje St ředo českému kraji, si Pokorný (2005) upravil ukazatel vyjíž ďky za prací jako „podíl Prahy na celkové denní pracovní vyjíž ďce EAO“. Z tohoto ukazatele se autor snaží zjistit vliv Prahy, ale také najít st řediska, která mají sama o sob ě dostate čnou ekonomickou základnu, tudíž mají lepší p ředpoklady pro rozvoj. Tento ukazatel by mohl být samoz řejm ě podle pot řeby použit i na jiném regionu než je St ředo český kraj.
Dalším ukazatelem použitým Pokorným (2005) je „po čet pracovních p říležitostí“. Tento ukazatel je po čítán jako sou čet po čtu EAO v dané obci a po čtu dojížd ějících EAO do dané obce, zárove ň autor ode četl po čet nezam ěstnaných.
Posledním z ukazatel ů zohled ňujícím zam ěstnanost použitý v diplomových pracích je ukazatel „pracovní velikost vybraných sídel v mikroregionu“ podle Hampla (2005). Tento ukazatel použil Čermák (2006). Pracovní velikost regionu nám udává po čet Metodika práce 39 ______
ekonomický aktivních obyvatel o čišt ěných od nezam ěstnaných. Velikou výhodou tohoto ukazatele je zahrnutí sm ěrové dojíž ďky a vyjíž ďky. Mírnou nevýhodou je nezahrnutí všech obcí regionu, ale pouze vybraných st ředisek a také fakt, že veliká část sm ěrové vyjíž ďky a dojíž ďky se odehrává pouze v rámci regionu a nikoliv navenek. I p řes tyto nevýhody je tento ukazatel dob ře použitelný p ředevším pro hodnocení kvalitativn ě vyšší povahy regionu.
Vzd ělanost
Ukazatel vzd ělanosti obyvatel se objevuje prakticky v každé diplomové práci. S vysokým po čtem využití tohoto ukazatele se také zvyšuje r ůznorodost jeho tvorby či výpo čtu. Z hlediska r ůznorodosti výpo čtu je ukazatel zohled ňující vzd ělanost obyvatelstva nejpoužívan ějším ukazatelem perifernosti v diplomových pracích. Všechny podoby tohoto ukazatele mají za úkol jediné a to charakterizovat periferní oblasti jako území s nízkou úrovní vzd ělanosti.
Úrove ň vzd ělanosti zjiš ťují tv ůrci diplomových prací od jednoduchých ukazatel ů jako je „podíl vysokoškolsky vzd ělaného obyvatelstva“ ( Čermák 2006, Kosti č 2004), který auto ři po čítají jako (po čet osob s VŠ) / (po čet osob ve v ěku 15+) * 100 či „po čet obyvatel starších 15 let se SŠ a VŠ vzd ěláním (Kosti č 2004, Hazuková 2008).
Složit ější jsou ukazatele zahrnující do sebe více stup ňů vzd ělání, kterým jsou přid ělovány r ůzné váhy. Pile ček (2006), Mikšátková (2007) použili ve svých pracích „index vzd ělanosti“, který vytvo řili jako sou čet st ředoškolsky vzd ělaných obyvatel + 5ti násobek vysokoškolsky vzd ělaných obyvatel to celé pod ělené po čtem obyvatel starších 15 ti let tedy (SŠ + 5* VŠ)/ obyv. 15+ dle Hampla (2003).
Stockmann (2003) vytvo řil index vzd ělanosti jako podíl st ředoškolsky + dvojnásobek vysokoškolsky vzd ělaného obyvatelstva na celkovém po čtu obyvatel. Autor si je vědom, že podíl vysokoškoláku v menších obcích je téměř vždy velmi nízký a že na dění v obci mají veliký vliv i další skupiny obyvatel s nižším vzd ěláním a proto dal VŠ vzd ělání jen váhu 2. Velmi komplexn ě vytvo řil „index vzd ělanosti“ ve své práci Nýdr (2008) a to takto : (ZŠ +2x SŠ + 3.5x VŠ)/ celkový po čet vzd ělaných, který p řevzal z práce Kuldová (2005). Podobn ě p řistoupil k vytvo ření „indexu vzd ělanosti“ Pokorný (2005), který tento index složil jako sou čet jednonásobku st ředoškolského vzd ělání s maturitou plus dvojnásobku vyššího odborného a nástavbového studia plus trojnásobku vysokoškolského studia to celé d ěleno obyvateli staršími 15 let. Metodika práce 40 ______
Vybavenost území
Do ekonomického p řístupu pat ří samoz řejm ě ukazatele, které se zabývají vybaveností obcí, ale i samotných domácností. Jedním z těchto ukazatel ů je „míra internetizace“ (Čermák 2006, Kosti č 2004). Pro tento ukazatel byla v těchto pracích použita data z roku 2001, a jak zmi ňuje Čermák (2006 s. 49) „…dostupnost internetu, který v tomto roce nebyl stejn ě rozší řený ve všech regionech a nebyl také tak cenov ě dostupný jako nyní…“. V dob ě tvorby této práce, tedy v roce 2010 je internet dostupný prakticky na celém území a není vázaný ani na pevné p řipojení, tudíž tento ukazatel nepovažuji v dnešní dob ě za dobrý p ři hodnocení perifernosti. Obyvatelé se sami mohou rozhodnout, zda si internet po řídí či nikoliv a je jen na nich, zda dokážou využít možnosti internetu ku svému prosp ěchu. Tento ukazatel nám m ůže tedy ukázat, zda lidé této možnosti, vlastnit internetové p řipojení, využívají či nikoliv. Toto však neznamená, že v dřív ější dob ě tento ukazatel nem ěl vypovídací schopnost. Problematice informa čních technologií a komunika čních technologií a jejich vlivu na periferní oblasti se v ěnuje Reinöhlová (2005), která mimo jiné uvádí, že „internet m ůže pomoci p řekonat vzdálenost a nevýhody, plynoucí z geografické polohy a tím vyrovnat rozdíly mezi regiony“ (Reinöhlová 2005 in: Novotná 2005 s. 38)
K mí ře pokrytí internetem lze p řirovnat studii zabývající se vývojem pokrytí území mobilním signálem na obrázku č. 3 (Havlí ček, Chromý 2001). Na obrázku č. 3 vidíme vývoj pokrytí území Česka signálem mobilního operátora. Část obrázku „a“ ukazuje pokrytí signálem k 30.6.2000 a část obrázku „b“ k 31. 12. 2000. Na obrázcích vidíme pro operátora neatraktivní (nepokryté) oblasti, které jsou znázorn ěny černou barvou. Z části obrázku „a“ je patrné, že pro operátora bylo nejd ůležit ější pokrytí velkých m ěst a jejich zázemí, hust ě zalidn ěných oblastí a také oblastí podél d ůležitých dopravních tras. Na části obrázku „b“ je patrné, že je pokryto signálem tém ěř celé území Česka vyjma území, která mají složit ější reliéf, jako jsou pohrani ční oblasti či ve vnitrozemí nap říklad Brdy.
Kosti č (2004), Vanduchová (2001), Stockmann (2003) použili pro stanovení úrovn ě vybavenosti ukazatel „vybavenost obcí technickou a ob čanskou infrastrukturou“. Tento ukazatel se tvo ří tak, že se zjiš ťuje, kolik ze sedmi v ěcí se nachází v obci. Jsou to vodovod, kanalizace, plynovod, pošta, škola, zdravotní za řízení a policie. Za každou z těchto v ěcí dostane obec bod (pokud je v obci jen první stupe ň ZŠ tak 0,5 bodu) a obce s nejnižším po čtem bod ů jsou ozna čeny za periferní. Metodika práce 41 ______
Obrázek č. 3 : Pokrytí území mobilním operátorem
Zdroj: Havlí ček, Chromý (2001)
Ukazatele vybavenosti v sob ě skrývají také n ěkolik problém ů, které musíme zmínit. Jedním problémem je, že úrove ň vybavenosti je pom ěrn ě siln ě závislá na samotné velikosti obce, kdy nap říklad velmi malé obce v ětšinou nemají a p ředevším tém ěř nepot řebují kanalizaci či plynofikaci, nehled ě na to, že jsou tyto stavby finan čně velmi náro čné a jejich p řípadná realizace často n ěkolikanásobn ě p řevyšuje rozpo čet obcí. Metodika práce 42 ______
Důležitým faktorem je také charakter reliéfu obce, který tyto stavby m ůže ješt ě mnohonásobn ě zdražit.
„zájmová sdružení“ (Pokorný 2005) jsou velice specifickým ukazatelem. Autor se snažil nalézt ukazatel, kterým by zm ěř il místní aktivitu obyvatelstva. Uvažoval tři kategorie s přid ělením r ůzných vah od hodnoty 1 u obcí, které tímto zájmovým sdružením podporují ochranu životního prost ředí, p řes váhu 2 pro obce, které aktivn ě t ěmito sdruženími podporují rozvoj technické infrastruktury, až po váhu 3 u obcí, jejichž zájmová sdružení poskytují prostor vzájemnou pomoc, pro řešení spole čenských problém ů a rozvoj sociální infrastruktury. A č je tento ukazatel velice zajímavý je také velmi diskutabilní jak subjektivním zvolením jednotlivých vah, tak i výb ěrem kategorií těchto zájmových sdružení a jeho vypovídací hodnota a interpretace m ůže být problémová.
Bydlení
Další podskupinou ukazatel ů, kterou jsme za řadily do ekonomického p řístupu je podskupina ukazatel ů charakterizujících nám obsazenost dom ů a byt ů a podíly chat či chalup na trvale obydlených domech, což nám také zna čí atraktivitu či neatraktivitu regionu pro druhé bydlení p řesn ěji pro chata ření a chalupa ření.
Ukazatel „podíl neobydlených dom ů na 100 trvale obydlených“ použili Pile ček (2006), Brabec (2002), Nýdr (2008). Tento ukazatel m ůže výzkumníkovi o jeho oblasti vypov ědět n ěkolik skute čností a záleží pouze na něm, jaký záv ěr z tohoto ukazatele vyvodí. Vysoký podíl neobydlených dom ů m ůže charakterizovat nízký stav obyvatelstva, který ve v ětšin ě p řípad ů m ůže zna čit perifernost. Vysoký podíl neobydlených dom ů nám m ůže indikovat také vysoký potenciál pro druhé bydlení, ale my již z tohoto ukazatele nedokážeme zjistit, zda je tento potenciál využit či nikoliv a zda je náš region pro druhé bydlení atraktivní. Zavád ějící m ůže být tento ukazatel také v oblastech se starší v ěkovou strukturou, kde m ůže být veliký po čet dom ů obydlen pouze jedním člov ěkem nej čast ěji v pokro čilém v ěku, což také zna čí neatraktivnost regionu nap ř. pro mladší obyvatele a tím tedy i perifernost.
Podobn ě vymezil tuto charakteristiku Kosti č (2004) a to jako podíl neobydlených dom ů na po čet všech dom ů. Tato charakteristika má prakticky stejné problémy s interpretací jako výše uvedená charakteristika a my musíme být velmi obez řetní p ři jejím používání. Metodika práce 43 ______
Velmi zajímav ě a podle mého názoru nejp řesn ěji zohlednil ve své práci tuto problematiku Čermák (2006). Charakteristiku, kterou nazval „podíl pustých dom ů“ tvo ří následovn ě: (domy neobydlené – domy rekrea ční) / domy celkem * 100. Tento ukazatel je velmi dob ře použitelný pro vyjád ření ur čité neatraktivnosti území, kde tedy vyšší po čet pustých dom ů ukazuje neatraktivnost území jak z hlediska trvalého bydlení, tak z hlediska druhého bydlení. Menší zkreslení tohoto ukazatele m ůže nastat u obcí či měst, ve kterých se nacházejí bytové domy. Jelikož neobydlené byty tento ukazatel nezahrnuje.
„Podíl trvale obydlených byt ů postavených 91 a 01“ podle Kosti če (2004 s. 64) vyjad řuje tento ukazatel „jak úsp ěšnost obcí v období transformace, tak p ředpoklady obcí pro udržení obyvatel i budoucí rozvoj“.
Flachs (2003), Vanduchová (2001) použili ukazatel „podíl chalup na po čet dom ů“ (na 100 trvale obydlených dom ů. Tento ukazatel použila také Fialová (2001). Podíl chalup nám ukazuje, jak je region atraktivní pro druhé bydlení.
Ostatní ukazatele ekonomického p řístupu
„Projekty“ Pokorný (2005). Tento, do naší struktury práce, t ěžko za řaditelný ukazatel nám ukazuje po čet podaných žádostí o finan ční podporu ze strukturálních fond ů Evropské unie. Autor zvolil systém vah a kategorií, o které se rozepisuje ve své práci (Pokorný 2005) na stran ě 58. Jde op ět o velmi diskutabilní ukazatel, už jen z toho důvodu, že uvažuje po čet podaných žádostí a ne po čet žádostí schválených. Po čet podaných žádostí nám zajisté říká n ěco o aktivit ě a snaze o prosazení místních zájm ů, ale na reálný život mají v pozitivním smyslu dopad žádosti schválené a p ředevším samotné realizované projekty a naopak žádosti neschválené nemají p řirozen ě dopad žádný či v nějakých p řípadech mohou mít na život obyvatel i dopad negativní nap ř. nep řid ělení dotace na rekonstrukce budov, památek či infrastruktury obce atd. Ukazatel by šel za řadit i do p řístupu sociálního a to jako znak lidského kapitálu.
Metodika práce 44 ______
Tab. č. 4 :Ukazatele ekonomického p řístupu
po čet podskupina po čet po čet podskupina zam ěstnanost podskupina vybavenost použití vzd ělanost použití použití vybavenost obcí technickou a ob čans. míra nezam ěstnanosti 9 podíl VŠ 2 3 infrastrukturou podíl podíl EAO zam ěstn. v obyvatel priméru na celkovém po čtu 8 2 míra internetizace 2 15+ s SŠ a EAO VŠ podíl vyjížd ějících obyvatel index nejvyšší třída průjezdové silniční 5 2 1 za prací vzd ělanosti komunikace index index progresivity EAO 2 1 zájmová sdružení 1 vzd ělanosti pracovní velikost vybraných sídel v index 1 1 mikroregionu (Hampl vzd ělanosti 2005) zm ěna indexu progresivity index po čet ekonomické aktivity 1 1 podskupina bydlení vzd ělanosti použití obyvatelstva 1991 a 2001 po čet fyzických osob na podíl neobydlených dom ů na 100 1 3 100 obyvatel trvale obydlených po čet právnických osob na po čet 1 ostatní podíl chalup na po čet dom ů 2 100 obyvatel použití progresivita ekonomické 1 projekty 1 podíl pustých dom ů 1 aktivity podíl neobydlených dom ů / po čet podnikatelská aktivita 1 1 všech dom ů podíl trvale obydlených byt ů podnikavost 1 1 postavených 91 a 01 sektorová zam ěstnanost 1 Zdroj: vlastní zpracování po čet pracovních 1 příležitostí podíl Prahy na celkové denní pracovní vyjíž ďce 1 EAO
Pozn. pokud se shodují názvy ukazatelů a nalézají se v samostatných řádcích např. „index vzdělanosti“, použili autoři jiný způsob výpočtu a ukazatel se shoduje pouze v názvu
Sociální p řístup
Pro ukazatele sociálního p řístupu vymezování periferních oblastí jsou nej čast ěji používána demografická data. V diplomových pracích jsou to ukazatele týkající se struktury obyvatelstva regionu, vývoje či zm ěny obyvatelstva v regionu a rozložení obyvatelstva regionu.
Struktura obyvatelstva
Ve vytvo řené podkategorii „struktura obyvatelstva“ se nacházejí ukazatele, které se zam ěř ují p ředevším na v ěkové složení obyvatel regionu. Používaným ukazatelem je „index stá ří“, který auto ři po čítají r ůznými zp ůsoby. Flachs (2003) jej po čítá jako pom ěr mezi obyvateli ve v ěku 60+ a obyvateli do 14 let, p řičemž po čet obyvatel ve v ěku 60+ je brán jako 100% a pokud je hodnota v ětší než 1 znamená to, že v obci p řevažují Metodika práce 45 ______
obyvatelé starší 60 let nad obyvateli do 14 let, což je velmi nep říznivá v ěková struktura obyvatelstva. Jiným zp ůsobem po čítají „index stá ří“ či „index poproduktivní populace“ Hazuková (2008) a to jako pom ěr po čtu osob ve v ěkových kategoriích 0-15 a 65 a více let a osob ve v ěku 16-64 či Stockmann (2003) a to jako podíl po čtu obyvatel v poproduktivním v ěku ku po čtu obyvatel v předproduktivním 1 věku.
Pod jiným názvem „index v ěkového složení“ po čítá tuto charakteristiku obyvatelstva Vanduchová (2001). Konstruuje ji jako po čet osob ve v ěku 0 – 14 let na 100 osob ve věku 60 a více let.
Další index zabývající se v ěkovým složením obyvatelstva použila ve své práci Mikšátková (2007), která vytvo řila „index zatížení“. Tento index je podíl obyvatel předproduktivního a postproduktivního v ěku ku po čtu EAO v roce 2001.
Dalšími ukazately, které nám mohou prozradit n ěco o struktu ře obyvatelstva je ukazatel „podíl EAO na celkové populaci“ (Kosti č 2004) či „podíl pracujících“ (Flachs 2003).
Ukazatele struktury obyvatelstva podle v ěku nám dávají velmi zajímavé a díky dostate čné datové základn ě i velmi p řesné výsledky. Obecn ě lze říci, že čím je obyvatelstvo v regionu starší, tím je region problémov ější jak v dob ě našeho výzkumu, tak i do budoucna. Obez řetní ale musíme být p ři aplikaci t ěchto ukazatel ů na pohrani ční oblasti, které díky částe čnému dosídlení v transforma čním období, vykazují pom ěrn ě mladou v ěkovou strukturu i vzhledem k celorepublikovému pr ůměru (příloha č. 23) a p řesto většinu oblastí, které tvo řily tzv. Železnou oponu, řadíme do skupiny vn ějších periferií.
Do podskupiny „struktura obyvatelstva“ lze p řiřadit i jiné charakteristiky než je v ěková struktura obyvatelstva. Jedním z ukazatel ů, který se v ěnuje struktu ře obyvatelstva z jiného pohledu je ukazatel „podíl rodák ů“ ( Čermák 2006, Pokorný 2005). Tento ukazatel nám m ůže ukázat, jaký vztah mají obyvatelé k místu bydlení a i to, zda je toto místo dobré pro dlouhodobé bydlení nebo zda mají pot řebu se z obce odst ěhovat jinam. Rodáci mají v ětšinou siln ější vztah ke své rodné obci a jsou ochotn ější k nějaké akci, která m ůže vést ke zm ěně a zlepšení celkového života v regionu. Pokorný (2005, s. 57) naopak říká, že „ pokud bude hodnota tohoto ukazatele relativn ě vysoká, můžeme usuzovat, že život v daném mikroregionu nabízí ur čité životní výhody pro
1 Ve s čítání 1991 obyvatelstvo v poproduktivním v ěku zahrnuje muže ve v ěku 60 a více a ženy ve v ěku 55 let a více. Ve s čítání 2001 je definován jako všechno obyvatelstvo starší 60 let. Metodika práce 46 ______
obyvatele, kte ří se zde narodili, není však atraktivní pro ostatní. Usuzujeme tedy, že vyšší podíl rodák ů je známkou ur čité vývojové stagnace a bude vykazovat vyšší míru perifernosti.“ Nad tímto rozporem, zda je p řítomnost rodák ů v mikroregionu pozitivním či negativním jevem se musíme zamyslet a podle mého názoru není na tento rozpor jednozna čná odpov ěď . Tento protiklad ale nic nem ění na tom, že vyšší podíl rodák ů mají perifern ější mikroregiony (obce) a ť je náš názor na podíl rodák ů kladný či záporný.
Obyvatelstvo m ůžeme strukturovat podle nejr ůzn ějších kritérií, dalším z t ěchto kritérií je také náboženské vyznání či víra. Ukazatel „podíl v ěř ících“ použil Pokorný (2005), který ihned zd ůraz ňuje, že bychom tento ukazatel nem ěli primárn ě považovat za ukazatel perifernosti, ale že na základ ě analýz bylo ov ěř eno, že lze tímto ukazatelem periferní prostory identifikovat. Podle mého názoru je použití tohoto ukazatele velice diskutabilní a problémové a záleží na tom, do jaké míry je tento ukazatel skute čně pr ůkazný.
Vývoj a zm ěna po čtu obyvatelstva
Ukazatele vývoje a zm ěny obyvatelstva jsou v diplomových pracích velmi často používanými ukazateli. Auto ři používají r ůzn ě dlouhá období, která jsou závislá na datové základn ě, kterou tvo ří s čítání lidu. Auto ři používají r ůzná s čítání lidu a r ůzná období z několika d ůvod ů. T ěmito d ůvody jsou specifický vývoj obyvatelstva v jimi zkoumaném území nap ř. povále čný odsun obyvatelstva či vznik a pád železné opony a samoz řejm ě rok vytvo ření jejich práce. N ěkte ří auto ři používají data i mimo cenzové roky a to data ze Statistických ro čenek jednotlivých kraj ů.
„Index zm ěny po čtu obyvatel 2001/1930“ (Vanduchová 2001, Stockmann 2003). Rok 1930 byl v těchto pracích zvolen zám ěrn ě, protože v tomto období byl po čet obyvatel ješt ě relativn ě stabilní (Hampl 1996) a nedocházelo k nějakému masivnímu vylid ňování venkova sm ěrem do m ěst. Rok 1930 je brán jako 100 % a podle toho zda je v roce 2001 po čet obyvatel vyšší či nižší než v roce 1930 je ozna čeno území za úbytkové či nikoliv. Rok 1930 je pro dlouhodobé porovnání vývoje vhodný jen u oblastí, které nebyly zasaženy povále čným odsunem n ěmeckého obyvatelstva, protože v tomto případ ě by bylo zcela z řejmé, že p ůjde o úbytkové území, protože v ětšina t ěchto území nebyla nikdy pln ě dosídlena do p ředvále čného stavu.
„index zm ěny po čtu obyvatel 1991 a 2001“ (Pile ček 2006, Vanduchová 2001, Nýdr 2008, Pokorný 2005, Kosti č 2004). Zm ěna po čtu obyvatel v tomto období, které můžeme nazvat „transforma čním obdobím“ nám m ůže velmi dob ře nastínit atraktivnost či neaktraktivnost území projevující se p řír ůstkem či úbytkem obyvatelstva Metodika práce 47 ______
v demokratických podmínkách bez omezení jakým byl nap říklad p říhrani ční pás. Zm ěnu po čtu obyvatel b ěhem transforma čního období použila také Hazuková (2008) a to „saldo zm ěny po čtu obyv. 91 a 04 p řepo čtené na 1000 obyvatel“ p řičemž se periferní oblasti vyzna čují výraznou ztrátou obyvatelstva.
Stejný časový interval použila také Mikšátková (2007) „vývoj po čtu obyvatel mezi lety 2004 – 1991“, která použila také interval „vývoj počtu obyvatel mezi lety 1991 – 1930“ a zohlednila tak ve své práci dva rozdílné časové intervaly, které zahrnují dv ě významné události, p ři kterých docházelo k výrazným zm ěnám, což autorce umožnilo mnohem hloub ěji pochopit problematiku vývoje po čtu obyvatelstva v jí vybraném území.
Rok 1950 je dalším datem, které najdeme v ukazatelích vývoj a zm ěny po čtu obyvatelstva. Toto datum je specifické tím, že oblasti postižené povále čným odsunem německého obyvatelstva jsou již částe čně dosídleny a obyvatelstvo, které doosidlovalo tato území, je často m ěstského p ůvodu, což znamená, že úbytkem obyvatelstva mohou být postižena m ěsta. M ěsta tedy m ůžeme ozna čit za popula čně ztrátové regiony. Pro specifi čnost tohoto data se ve své práci pro toto datum rozhodl pouze Flachs (2003) v ukazateli „index vývoje po čtu obyvatel 1950/2001“.
Brabec (2002), Kosti č (2004) a Pokorný (2005) použili „index zm ěny po čtu obyvatel 91/80“. Použití tohoto intervalu je velmi zajímavé, protože v sob ě obsahuje poslední sčítání lidu za totalitního režimu a první s čítání lidu po revoluci, tudíž období, kdy prob ěhly d ůležité spole čensko-politické zm ěny, jejichž d ůsledky m ěly samoz řejm ě dopad i na zm ěny po čtu obyvatelstva v ur čitých územích naší zem ě kup říkladu otev ření hranic a zp řístupn ění pohrani čí. Tyto zm ěny se samoz řejm ě musely promítnout i do hodnocení periferních území a zpracování t ěchto výsledk ů musí být velmi složité a ur čitých oblastí i zavád ějící.
Rozložení obyvatelstva
Do podskupiny rozložení obyvatelstva jsem shrnul n ěkolik ukazatel ů, které charakterizují velikost území, jeho sídelní systém a koncentraci obyvatelstva v něm.
„po čet obyvatel mikroregionu“ ( Čermák 2006). Tento jednoduchý ukazatel nám říká, kolik obyvatel žije v ur čitém čase na námi zvoleném území. P ři používání tohoto ukazatele musíme brát z řetel na to, že každé námi zvolené území nap ř. obce mají různ ě veliké katastry a tudíž srovnávání pouze prostého po čtu po čtu obyvatel je Metodika práce 48 ______
prakticky nemožné. Možné by bylo, pokud by námi zvolená území byla alespo ň přibližn ě podobn ě veliká. P řesto nám tento ukazatel m ůže o našem území vypov ědět něco o celkovém významu našeho území v systému n ějakého řádovostn ě vyššího celku.
Jedním z nejpoužívan ějších ukazatel ů celkem je „hustota zalidn ění“ ( Čermák 2006, Pile ček 2006, Kosti č 2004, Flachs 2003, Hazuková 2008, Vanduchová 2001, Stockmann 2003, Nýdr 2008, Pokorný 2005). P řestože tento ukazatel pat ří k obecn ě nejpoužívan ějším ukazatel ům pro ur čení perifernosti, musíme být p ři jeho používání a hlavn ě jeho interpretaci opatrní, protože hustota zalidn ění velice siln ě závisí na velikosti území našich zkoumaných jednotek nap ř. katastr ů obcí. P ři používání a interpretaci tohoto ukazatele musíme vycházet z hlubšího poznání zkoumaného regionu a znalosti nap ř. jeho sídelního systému, protože u rozdrobeného sídelního systému m ůže být interpretaci tohoto ukazatele zcela jiná než u sídelního sytému „centralizovaného“.
Dalším možným ukazatelem pro p řesn ější rozpoznání rozmíst ění obyvatelstva v území a celého sídelního sytému jsou ukazatele ur čující, jaké procento obyvatel žije v různých velikostech obcí či procento malých obcí na všech obcích v území. Tyto ukazatele použil Čermák (2006) a jsou to ukazatele „podíl obyvatel žijících v obcích do 500 obyvatel“ a „podíl obcí do 200 obyvatel v mikroregionu“. Prvn ě zmín ěný ukazatel charakterizuje, jaký význam mají obce z hlediska celkového po čtu obyvatel regionu, zatímco druhý zmín ěný ukazatel charakterizuje rozdrobenost sídelního systému. Oba tyto ukazatele se snaží dokázat, že vysoká rozdrobenost sídelní struktury a vysoký podíl obyvatel žijící v malých obcích jsou znakem perifernosti. Čermák (2006) použil ješt ě ukazatel „míra urbanizace“ a to jako podíl obyvatel žijících v obcích se statutem města.
Metodika práce 49 ______
Tabulka č. 5: Ukazatele sociálního p řístupu
podskupina struktura počet počet počet podskupina vývoj obyvatelstva podskupina rozložení obyvatelstva obyvatelstva použití použití použití
index změny počtu obyvatel 1991 a index stáří 3 2001 5 hustota zalidnění v mikroregionu 9 podíl EAO na celkové Index změny počtu obyvatel populaci 2 2001/1930 2 počet obyvatel mikroregionu 1
Index zatížení 1 index změny počtu obyvatel 91/80 2 podíl obcí do 200 oby. v mikroreg. 1 index věkového index vývoje počtu obyvatel složení 1 1950/2001 1 míra urbanizace 1 saldo změny počtu ob. 91 a 04 podíl obyvatel žijících v obcích do podíl rodáků 2 přepočtené na 1000 obyvatel 1 500 oby. 1 Vývoj počtu obyvatel mezi lety 1991 podíl věřících 1 – 1930 1 Vývoj počtu obyvatel mezi lety 2004 – 1991 1 Zdroj: vlastní zpracování
Ekologický p řístup
Ukazatele, které bychom mohli za řadit do tohoto p řístupu, se v diplomových pracích příliš nevyskytují. Je to z několika d ůvod ů. Prvním a nejzásadn ějším d ůvodem je nedostatek až p římo neexistence údaj ů na nižší než okresní úrovni. Dalším z důvod ů je pom ěrn ě složitá interpretace výsledk ů, což jsem již zmi ňoval v kapitole 2.3. Díky ekologickému p řístupu se m ůže zcela oto čit vnímání polarizace jádro – periferie, protože oblast vymezená všemi ostatními p řístupy (geografický, sociální, ekologický) jako jádro, se v ekologickém p řístupu m ůže jednoduše stát periferií a periferie naopak jádrem.
Jedním z použitých ukazatel ů je ukazatel „podíl les ů“ (Flachs 2003). Tento ukazatel je pro vymezení periferních oblastí používán ve smyslu, kde v ětší podíl les ů na ploše katastru obce zna čí v ětší perifernost. P ři zamyšlení nad tímto faktorem perifernosti můžeme ale dojít k záv ěru, že v ětší podíl lesních m ůže zna čit v ětší potenciál pro turistiku a turistika by velmi ovlivnila perifernost našeho území. V potaz musíme brát také intenzivn ě zem ědělsky využívané oblasti, kde lesy ustupují zem ědělské p ůdě, přesto to však neznamená, že obce v siln ě zem ědělsky obd ělávané krajin ě nemohou být periferní. V tomto nás utvrzují také velmi často používané ukazatele podílu zaměstnaných v priméru tedy lesnictví a zem ědělství (Pile ček 2006), p řičemž v ětší podíl zam ěstnaných v této sfé ře zna čí perifernost. Marada (2001) zjistil, že lesnatost okres ů statisticky významn ě koreluje s periferností a proto má tento ukazatel velmi dobrou vypovídací schopnost a bude také použit v námi vytvo řeném komplexním přístupu. Metodika práce 50 ______
3.3 Aplikace diskutovaných přístup ů Po ut říd ění a prodiskutování všech ukazatel ů jsme vybrali nej čast ěji používané ukazatele u ekonomického a sociálního p řístupu a vytvo řili z nich soubory ukazatel ů, které budeme následn ě aplikovat na naše modelové území. Nejpoužívan ější ukazatele v jednotlivých podskupinách jsme použili jen u ekonomického a sociálního p řístupu. Pro p řístup komplexní jsme aplikovali ukazatele podle našeho názoru s nejlepší vypovídací hodnotou.
Ekonomický p řístup
Podle tab. č. 5 jsme si pro vymezení periferních oblastí ekonomickým p řístupem zvolili 5 ukazatel ů a to podle po čtu použití v diplomových pracích. Použili jsme nejpoužívan ější ukazatele z každé námi vytvo řené podskupiny (zam ěstnanost, vzd ělanost, vybavenost, bydlení) což byly ukazatele „míra nezam ěstnanosti“, „index vzd ělanosti“ dle Hampla (2005), „vybavenost obcí technickou a ob čanskou infrastrukturou“ a „podíl neobydlených dom ů na 100 trvale obydlených“. K těmto 4 ukazatel ům jsme ješt ě p řiřadili ukazatel pátý a to „podíl ekonomicky aktivních obyvatel zam ěstnaných v priméru na celkovém po čtu ekonomicky aktivních obyvatel“, protože tento ukazatel se v celkovém po čtu všech použitých ukazatel ů za řadil na celkov ě druhé místo, nemohli jsme ho tedy opomenout, viz příloha č 2.
Sociální p řístup
Ukazatele spadající pod sociální p řístup jsme rozd ělili do t ří podskupin (struktura obyvatelstva, vývoj obyvatelstva, rozložení obyvatelstva). Nejpoužívan ějšími ukazateli byly ukazatele „index stá ří“, „index zm ěny po čtu obyvatel 1991 a 2001“ a „hustota zalidn ění mikroregionu“. U ukazatele zm ěny po čtu obyvatelstva je jasný d ůvod jeho nej čast ějšího používání, čímž je dostupnosti dat ze s čítání lidu a také časové období, v kterém vznikaly mnou prostudované diplomové práce. Protože tato práce vzniká v roce 2010 a i data „indexu stá ří“ a „hustoty zalidn ění“ jsou po čítány z nejaktuáln ějších možných dat, nepoužiji pro ukazatel zm ěny obyvatelstva rok 2001, nýbrž rok 2010.
Geometrický p řístup
Pro vymezení geometrické periferie použijeme pouze jeden ukazatel a tím je ukazatel „časová dostupnost“. Jedná se o časovou dostupnost automobilem z jednotlivých sídel do jejich nad řízené ORP. Jelikož tento ukazatel používám k vymezení naší komplexní periferie, zmi ňuji se o n ěm v kapitole 3.3.1 a grafický výstup je v příloze 19. Metodika práce 51 ______
Ekologický p řístup
Do tohoto p řístupu se nám z prostudovaných diplomových prací zařadil pouze jeden ukazatel a to ukazatel „podíl les ů“ a proto nebudeme v našem území ekologickou periferii vymezovat. Tento ukazatel také používáme v našem komplexním p řístupu, tudíž výsledky tohoto ukazatele najdeme v příloze č. 17.
3.3.1 Vlastní komplexní p řístup
V tomto komplexním p řístupu se pokusíme vybrat z každé podskupiny ukazatel ů alespo ň jeden ukazatel, který by m ěl co možná nejlepší vypovídací hodnotu. V tomto přístupu tedy nezáleželo na po čtu použití jednotlivých ukazatel ů, ale na jejich vypovídací hodnot ě. Vybrali jsme 9 ukazatel ů a to:
„index progresivity ekonomicky aktivních obyvatel“ (Marada 2001)
Tento index jsem zvolil z toho d ůvodu, že si myslím, že problémem ur čitých oblastí není vysoký po čet zam ěstnaných v priméru, protože primární sektor je d ůležitou a nezbytnou sou částí ekonomiky a pokud je primární sektor vysp ělý, nemusí to znamenat žádný problém. Problémem n ěkterých oblastí je podle mého názoru nepropor čnost jednotlivých sektor ů a tuto nepropor čnost zachycuje práv ě tento index. Index se po čítá s po čtů zam ěstnaných v jednotlivých sektorech ekonomiky takto: (1* primér + 2* sekundér + 3* terciér)/(primér + sekundér + terciér)
„index vzd ělanosti“
Pro komplexní vymezení jsem si upravil „Index vzd ělanosti“ podle Stockmanna (2003). Ten jsem si zvolil z důvodu jeho jednoduché a srozumitelné aplikace a také z důvodu jakým Stockmann tento index obhajuje. Autor poukazuje na to, že na d ění zvlášt ě v menších obcích mají silný vliv i jiné složky obyvatelstva než vysokoškoláci. Je to především z důvodu malého po čtu pracovních míst, ve kterých by mohli tito ob čané uplatnit své vzd ělání, a proto jsou nuceni pracovat hlavn ě ve v ětších m ěstech a často se do t ěchto m ěst i p řest ěhují. V menších obcích tudíž z ůstávají lidé v ětšinou s nižším vzd ěláním a je na nich, aby ovliv ňovali d ění v těchto obcích. Stockmann (2003) po čítá tento index takto (SŠ+ 2* VŠ)/ po čet všech obyvatel. Já jsem za po čet všech obyvatel obce dosadil pouze obyvatelstvo starší 15 let tudíž takto: SŠ + 2* VŠ/ obyvatelstvo 15+
„podíl neobydlených byt ů“ Metodika práce 52 ______
V ekonomickém p řístupu pat řil mezi nejpoužívan ější ukazatele perifernosti „podíl pustých dom ů“ Čermák (2006). P řestože se jedná o často používanou charakteristiku, má tato charakteristika n ěkolik mínus ů. Pro m ě je nejv ětším problémem této charakteristiky nezahrnutí neobydlených byt ů, a proto použiji tento ukazatel takto: (byty neobydlené – byty rekrea ční) / byty celkem * 100). Tento ukazatel nám automaticky zahrne neobydlené byty v bytových i v rodinných domech a je tudíž p řesn ější, než když se tato charakteristika po čítá jen se samotnými domy.
„index zatížení“ (Mikšátková 2007)
Pro zjišt ění v ěkového složení obyvatelstva jsem použil „index zatížení“ Mikšátkové (2007) s daty ze Statistického lexikonu m ěst a obcí 2008. Tento index se tvo ří jako podíl obyvatel v předproduktivním věku a obyvatel v poproduktivním v ěku ku 2 po čtu EAO za ur čitý rok. Tento index nám m ůže ukázat velmi zajímavá data, protože nám vyjde reálné zatížení EAO tj. kolik ekonomicky neproduktivních obyvatel připadá na ekonomicky aktivní obyvatele. Mírnou nep řesnost nám m ůžou zp ůsobovat nezam ěstnaní EAO u obcí s vysokou nezam ěstnaností a také obyvatelé v poproduktivním v ěku, kte ří si stále vyd ělávají i v důchodovém v ěku. Tito lidé do tohoto indexu zahrnuti nejsou a my tuto chybu pomíjíme, ale pokládáme za d ůležité na ni upozornit.
„Zm ěna po čtu obyvatelstva v letech 1930 – 1991“
Porovnání cenzových rok ů 1930 a 1991 jsem bylo zvoleno z důvodu zjišt ění, zda je námi zvolený region úbytkový či r ůstový i z dlouhodobého hlediska. Jedná se o data z posledního p ředvále čného a prvního porevolu čního s čítání.
„Zm ěna po čtu obyvatelstva v letech 1991 – 2010“
Pro zjišt ění zm ěny po čtu obyvatel v tzv. transforma čním období jsme si zvolili roky 1991 jako první porevolu ční s čítání a rok 2010 jako nejaktuáln ější data.
„podíl lesních ploch“
Tento ukazatel jsme za řadili do komplexního p řístupu ze dvou hlavních d ůvodu. Prvním d ůvodem byl fakt, že se jedná o jediný ukazatel, který m ůžeme za řadit do
2 Ve Statistickém lexikonu m ěst a obcí 2008 tvo ří soubor obyvatel poproduktivního v ěku všichni obyvatelé starší 65 let. Metodika práce 53 ______
ekologického p řístupu a druhým d ůvodem je potvrzení skute čnosti, že zalesn ění okresu siln ě koreluje s periferností (Marada 2001).
„podíl rodák ů“
Jak jsme již popisovali v kapitole 3.2, není na p řítomnost rodák ů jednozna čný pohled názor. My tento ukazatel p řesto používáme, protože již z obrázku v příloze č. 18 je patrné, že v našem území má ur čit ě dobrou vypovídací schopnost.
„časová dostupnost“
Tento ukazatel jsme si zvolili z důvodu zahrnutí do našeho komplexního p řístupu i geometrické hledisko. Ukazatel zahrnuje pouze nejkratší časovou vzdálenost z jednotlivých obcí do centra bývalého okresního m ěsta a nyn ější ORP Rokycany.
3.3.2 Metoda prostého po řadí
Metodiku prostého po řadí jsme si vybrali z důvodu její velmi dobré zpracovatelnosti, vysoké vypovídací schopnosti a p řehledné interpretovatelnosti výsledk ů. P ři standardizaci po řadím se nám nezkreslují výsledky jako při použiti n ěkterých statistických metod, což se d ěje nap říklad u faktorové analýzy. Nevýhodou této metodiky je ztráta informace, jak hodn ě či málo se liší hodnoty jednotlivých ukazatel ů mezi jednotlivými obcemi.
Po získání všech dat za všech 68 obcí a pro všechny námi zvolené charakteristiky a jejich zpracování do tabulek, nám vznikly tabulky s velikým množstvím údaj ů. Tyto údaje se musely tedy ut řídit. Prvním krokem bylo se řazení obcí podle četnosti daného jevu. Abychom mohli s daty dále pracovat, museli jsme každé obci p řiřadit za její po řadí v dané charakteristice body. Obce jsme tedy bodovali od 1 do 68., kdy 1 bod byl přiřazen obci s nejhorší hodnotou jevu, což v některém p řípad ě znamenalo nejnižší hodnotu jako nap ř. u „indexu vzd ělanosti“, či naopak nejvyšší hodnotu jako nap říklad u „nezam ěstnanosti“. Pokud dv ě či více obcí dosáhly stejné hodnoty ur čité charakteristiky, byla obcím p řid ělena pr ůměrná hodnota po řadí, které jim náleželo.
Touto jednoduchou metodou jsme získali po řadí obcí u všech charakteristik. Jelikož jsme vytvo řili soubory ukazatel ů ekonomických a sociálních ukazatel ů, museli jsme ješt ě se číst všechny body ze všech ukazatel ů a vytvo řit po řadí obcí v rámci ekonomického a sociálního přístupu. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 54 ______
4 Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany V práci používáme pojem okres, protože p ři zániku okres ů v roce 2002 a vzniku nových jednotek ORP se celý okres Rokycany bez výjimky p řem ěnil na ORP Rokycany a také proto, že ČSÚ sbírá a poskytuje svá data stále za bývalé okresy.
Okres Rokycany leží v severo-východní části Plze ňského kraje. Ve sm ěru východ- západ m ěř í okres p řibližn ě 22 km, ve sm ěru sever-jih p řibližn ě 36 km. Jeho rozloha činí 575 km 2, což je po okresu Jeseník druhý nejmenší okres v České republice. Celkový po čet obyvatel okresu je k 31.12. 2008 47 341 obyvatel (CZSO.cz). Poloha okresu v rámci státu a kraje je znázorn ěna v příloze č. 3.
Dnešní oblast obce s rozší řenou p ůsobností Rokycany se shoduje s územím bývalého okresu Rokycany. Za okres Rokycany jsou stále vedena data na Českém statistickém úřad ě. T ěchto dat je pom ěrn ě veliké množství a proto není problém tato data použít pro základní charakteristiku našeho území.
Oblast bývalého okresu jsem si vybral pro aplikaci ukazatel ů perifernosti z několika důvod ů. Jedním d ůvodem je, že jsem se narodil práv ě v Rokycanech a v sou časnosti žiji v měst ě Hrádku. Tudíž tuto oblast osobn ě znám a mohu tak lépe popsat a vysv ětlit výsledky naší práce.
Dalším d ůvodem je specifická sídelní struktura této oblasti. V Rokycanském okrese se nalézá 68 obcí, z čehož p řesn ě 50 obcí jsou obce do 500 obyvatel (26,1 % obyvatel okresu) a 67 obcí leží v intervalu do 5000 obyvatel (61,6 % obyvatel okresu). Rokycany jako bývalé okresní m ěsto a dnešní centrum ORP s po čtem 14 274 obyvatel p řevyšují siln ě ostatní obce. Druhou po čtem obyvatel nejv ětší obcí v Rokycanském okrese je město Hrádek s 2990 obyvateli. Z této sídelní struktury je patrné, že Rokycanský okres je pom ěrn ě siln ě venkovským okresem. P řesto najdeme i tomto okrese r ůzn ě silné či zaostávající oblasti.
4.1 Jednotlivé charakteristiky obcí Rokycanského okresu V této kapitole stru čně popíšeme rozložení hodnot jednotlivých charakteristik podle obcí v Rokycanském okrese. Obrazové výstupy jsou zařazené v přílohách.
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 55 ______
4.1.1 Ukazatele ekonomického p řístupu
„Nezam ěstnanost“
Pr ůměrná nezam ěstnanost v okrese Rokycany je podle dat ČSÚ k 1.4.2010 8,4%. Do intervalu s nejvyšší procentuální nezam ěstnaností nám spadá 5 obcí a to obce Sm ěč ice, Sirá, Ka řízek, Chomle a Ostrovec-Lhotka. Z přílohy č. 4 je patrné, že nadpr ůměrnou nezam ěstnaností trpí p ředevším severní část okresu a naopak st řední a jižní část okresu má spíše pr ůměrnou až podpr ůměrnou nezam ěstnanost. Najdou se ovšem i výjimky jako v severní části okresu obce Čilá a Bujesily, které k 1.4.2010 m ěly nulovou nezam ěstnanost či naopak v jižní části okresu obec Mešno s nadpr ůměrnou nezam ěstnaností. Celkov ě nejvyšší nezam ěstnanost m ěla obec Sirá a to 28,1 %. Okresní m ěsto Rokycany se vyzna čuje pr ůměrnou nezam ěstnaností.
„Index vzd ělanosti (Hampl 2003)“
Index vzd ělanosti podle Hampla (2003) nám vyšel v intervalu od 48,9 pro obec Liblín s nejmén ě vzd ělaným obyvatelstvem do hodnoty 140,9 pro obec Štítov s nejvzd ělan ějším obyvatelstvem. Pr ůměr indexu vzd ělanosti pro okres je 95. Z přílohy č. 5 je patrné, že nejvzd ělan ější obyvatelstvo se nachází ve v ětších obcích jako Zbiroh a Hrádek, samoz řejm ě v okresním m ěst ě Rokycany a také ve dvou obcích na západ ě okresu Sm ědčice a Bušovice, které nejspíše využívají menší vzdálenost od Plzn ě jako centra vzd ělanosti kraje.
„Vybavenost obcí technickou a ob čanskou infrastrukturou“
Charakteristika ob čanské vybavenosti m ůže nabývat hodnot od 0 do 7 podle toho kolika ze sedmi stanovených v ěcí je obec vybavena. 0,5 bodu mohly dostat obce, ve kterých se nacházela ZŠ pouze s prvním stupn ěm. V obrazové p říloze jsou tedy rozd ěleny obce do osmi interval ů (v četn ě nuly). Z přílohy č. 6 je patrné že nejvyššího možného stupn ě vybavenosti (tedy 7 bod ů) dosáhly 3 nejv ětší obce Rokycany, Hrádek, Zbiroh a také menší Radnice. Lépe vybavené jsou obce ve st řední části Rokycanského okresu zatímco na jihu a severu h ůř e. Nejh ůř e vybavenými obcemi, které nezískaly ani jeden bod jsou obce Vísky, Líšná, Tý ček, Ka řízek, Čilá, Kamenec a Sm ědčice.
„Podíl neobydlených dom ů na 100 trvale obydlených“
Tento ukazatel nabývá hodnot od 0 % až po 27,6 % u obce Ka řízek. Hodnoty 0 % neobydlených dom ů dosáhlo 5 obcí a to obce Vísky, Plískov, Veselá, Čilá a H ůrky. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 56 ______
Z obrázku v příloze č. 7 je patrné, že vyšší procento neobydlených dom ů vykazují spíše obce v severní části okresu, i když v této části leží práv ě i obce s nulaprocentní hodnotou ( Čilá, Plískov). Vysoké procento neobydlených dom ů obsahuje i n ěkolik obcí na jihu okresu nap ř. Trokavec.
„Podíl EAO zam ěstnaných v priméru na celkovém po čtu EAO“
Interval hodnot tohoto ukazatele je opravdu široký a to od 1,1 % u m ěsta Hrádku do 77.8 % zam ěstnaných EAO v priméru u obce Čilá. V příloze č. 8 je jasn ě vid ět, že nejvyšší procentuální podíly takto zam ěstnaných obyvatel mají obce na severu okresu a částe čně na východ ě a úplném jihu okresu. Naopak velmi nízké procentuální zastoupení EAO zam ěstnaných v priméru mají obce v okolí Rokycan a p ři západní hranici okresu.
Ekonomický p řístup
Pro vymezení ekonomického p řístupu jsme zvolili stejnou metodiku jako u přístupu předchozího, tedy rozd ělení dat do pentil ů a barevnou škálu od nejtmavší tentokráte pro „ekonomicky periferní“ obce a po nejsv ětlejší pro „ekonomicky jádrové“ obce. Z obrázku č. 4 je patrné jasné ekonomické jádro v okolí okresního m ěsta Rokycany a naopak vysoký po čet ekonomicky periferních a slabých obcí na severu a také úplném jihu okresu.
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 57 ______
Obrázek č. 4: Ekonomický p řístup
4.1.2 Ukazatele sociálního p řístupu
„Index stá ří“
Index stá ří dosahuje hodnot od 44,4 u obce Vísky po hodnotu 588,2 u obce Liblín. Index stá ří nám říká, že pokud má obec hodnotu indexu 100, je v obci pom ěr předproduktivních a poproduktivních obyvatel stejný. Pokud je index vyšší než 100, je v obci více obyvatel 65 let a starší než obyvatel do 14 let v ěku. Pr ůměr indexu stá ří v celém okrese je 145,5 což ukazuje na nep říznivou v ěkovou situaci v celém okrese. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 58 ______
Z obrázku v příloze č. 9 je patrné, že obce s nejvyšším indexem stá ří čili s nejhorším pom ěrem obyvatel p ředproduktivního a poproduktivního v ěku leží v severní části okresu. Naopak obce s nejnižší hodnotou indexu se nacházejí v blízkosti okresního města a také severovýchodní části okresu.
„Index zm ěny obyvatelstva 2010/1991“
Index zm ěny po čtu obyvatel jasn ě ukazuje, do či z kterých obcí se p řist ěhovalo či vyst ěhovalo obyvatelstvo. Pokud má index hodnotu 100, nachází se v obci v roce 2010 stejný po čet obyvatel jako v roce 1991. Pokud je index nižší než 100 je obec úbytková v opa čném p řípad ě je po čet obyvatel v roce 2010 vyšší nežli byl v roce 1991. Příloha č. 10
„Hustota zalidn ění“
Pr ůměrná hustota zalidn ění okresu Rokycany je 72 obyvatel na km 2 medián hustoty zalidn ění je dokonce pouze 44 obyvatel na km 2. Což je pom ěrn ě nízké hodnoty, protože pr ůměrná hustota zalidn ění Česka k 1.1.2010 je podle Českého statistického úřadu 133 obyvatel na km 2. Z obrázku v příloze č. 11 jasn ě vidíme, že hust ěji zalidn ěný je jih okresu, p ředevším okolí okresního m ěsta. V severní části má vyšší hustotu zalidn ění jen obec Radnice.
Sociální p řístup
Po obodování jednotlivých obcí podle jejich celkového po řadí a po se čtení t ěchto bod ů můžeme na následujícím obrazovém výstupu vid ět, jakým zp ůsobem jsou v okrese Rokycany rozmíst ěny sociáln ě slabé či silné obce. Soubor obcí jsme si rozd ělili do pentil ů podle po čtu bod ů a a t ěchto p ět skupin obcí, jsme pojmenovali od nejslabších jako „sociáln ě periferní“, „sociáln ě slabé“, „sociáln ě semiperiferní“, „sociáln ě silné“ a „sociáln ě jádrové“ obce. Na obr. č. 5 jsou znázorn ěné obce od nejtmavší barvy pro „sociáln ě periferní“ do nejsv ětlejší barvy pro „sociáln ě jádrové“. Okres je jasn ě rozd ělený na sociáln ě slabou severní část, ve které se nachází sociáln ě periferní obce Sebe čice, Terešov a Hradišt ě s Čilou. Zajímavé je, že tyto obce tvo ří jakési dvojice, když spolu vždy dv ě obce přímo sousedí. P řesto i v severní části okresu najdeme sociáln ě jádrové obce, kterými jsou velké obce Zbiroh a Radnice. Na druhou stranu obce jižní a západní části okresu spadají nej čast ěji do skupiny sociáln ě silných a sociáln ě jádrových přičemž m ěsto Rokycany je ve skupin ě sociáln ě silné. Sociáln ě semiperiferní obce tvo ří shluk obcí na západ ě okresu a také na samotném jihu. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 59 ______
Obr. č. 5: Sociální p řístup
4.1.3 Komplexní p řístup
„index progresivity ekonomicky aktivních obyvatel“ (Marada 2001)
Tento index říká, že čím vyšší je hodnota tohoto indexu, tím vyšší je podíl zam ěstnaných v terciéru, protože terciér má nejvyšší váhu. Naopak nízká hodnota indexu zna čí vysokou zam ěstnanost v primárním sektoru. Pr ůměrná hodnota tohoto indexu je pro celý okres 223 a je prakticky stejná jako je hodnota mediánu 223,5. Na obrázku v příloze č. 12 vidíme nejsv ětlejší barvou dv ě obce s nejnižší hodnotou indexu Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 60 ______
a to obce Lhotka u Radnic a Čilá a dále v ětšinu severní části okresu, která spadá do druhého intervalu s podpr ůměrnými hodnotami. Naopak ne intervalu s nevyššími hodnotami znázorn ěném nejtmavší barvou pat ří 6 obcí, z nichž absolutn ě nejvyšší hodnotu má obec Liblín a to 265 přičemž ze 85 EAO pracuje jen 5 v priméru 15 v sekundéru a celých 51 v terciéru. Hned na druhém míst ě se umístilo m ěsto Rokycany, kde je p řirozen ě nejvyšší koncentrace služeb.
„index vzd ělanosti“
Z přílohy č. 13 jsou z řetelné dv ě oblasti, které vykazují u indexu vzd ělanosti vysoké hodnoty. První je obec Zbiroh, která vystupuje z jinak slabšího severu okresu. Druhou důležit ější oblastí je okolí okresního m ěsta a také obce na západ ě okresu. Vysoké hodnoty indexu vzd ělanosti v těchto obcí m ůžeme vysv ětlit p řítomností st ředních škol v měst ě Rokycany a také dobré dostupnosti a relativní blízkosti Plzn ě jako centra vzd ělanosti s vysokou koncentrací jak st ředních, tak i vysokých škol. Zárove ň m ůžeme vyšší hodnoty tohoto indexu ve v ětších obcích od ůvodnit vyšší možností uplatn ění v zam ěstnání pro vysokoškolsky vzd ělané obyvatelstvo. Pr ůměrná hodnota tohoto indexu je pro okres 77,3 p řičemž nejnižší hodnotu vykázala obec Liblín (43,7) a nejvyšší p řekvapiv ě obec Bušovice (95,1).
„podíl neobydlených byt ů“
Pr ůměrná hodnota neobydlených byt ů v Rokycanském okrese je rovných 10 % (medián 9,5%). Obce Čilá, Vísky a H ůrky vykázaly dokonce 0 % neobydlených byt ů, naopak nejvyšší podíl neobydlených byt ů jsme zaznamenali u obcí Ka řízek a Chlum a to p řes 25 %. Geograficky m ůžeme popsat zajímavou skupinu čty ř obcí na jihovýchod ě okresu s velmi nízkým procentem neobydlených byt ů, což ukazuje, že tato oblast je atraktivní nap ř, pro druhé bydlení. Další obce s nízkým podílem t ěchto byt ů se nacházejí na úplném severu a st ředu okresu, ale ty netvo ří tak celistvou oblast. Jak můžeme v příloze č. 14 jasn ě vid ět, tak jsou obce s nejvyšším podílem neobydlených dom ů rozmíst ěny v různých částech okresu a nevykazují žádnou tendenci k vytvo ření interpretovatelné neatraktivní oblasti.
„index zatížení“ (Mikšátková 2007)
Hodnota indexu zatížení nám říká, že pokud by byl po čet obyvatel v před- a poproduktivním v ěku shodný s po čtem EAO je jeho hodnota 100. Pokud je nižší je EAO mén ě než ekonomicky neproduktivních, v opa čném p řípad ě je po čet EAO vyšší. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 61 ______
Z obrazového výstupu v příloze č. 15 jasn ě vidíme, že v ětšina okresu leží pod touto stobodovou hranicí indexu (pr ůměr 71,8 a medián 66,1). Nad 100 bodovou hranici se dostalo pouze 6 obcí, přičemž obec Cekov m ěla práv ě rovných 100 bod ů. Index tedy ukazuje celkov ě vysoké zatížení EAO ve v ětšin ě okresu.
„Zm ěna po čtu obyvatelstva v letech 1930 – 1991“
Zm ěnu po čtu obyvatelstva v delším časovém intervalu nám zachycuje práv ě tento ukazatel. Zm ěna je v procentech, kde za 100% stav obyvatelstva je brán rok 1930. Převažující sv ětla barva na obrázku v příloze č. 16 říká, ve srovnání s rokem 1930 je většina obcí popula čně úbytková. P řičemž pouze 6 obcí dokázalo oproti tomuto roku po čet svých obyvatel navýšit. Absolutn ě nejv ětší navýšení po čtu obyvatel obyvatel zaznamenalo m ěsto Hrádek (327 %), naopak nejv ětší úbytek prokázala obec Vísky jen z 16 % stavu obyvatelstva oproti roku 1930. Z přílohy č. X je tedy patrné, že celý sever a st řed okresu mimo obec Zbiroh je v tomto časovém horizontu siln ě popula čně úbytkový.
„Zm ěna po čtu obyvatelstva v letech 1991 – 2010“
Na rozdíl od p ředcházející charakteristiky zm ěny po čtu obyvatel 1930 a 1991 je projevila v ětšina obcí rokycanského okresu nár ůst po čtu svých obyvatel. Z přílohy č. 10 můžeme vy číst, že nejv ětší nár ůst po čtu obyvatel zaznamenaly obce v zázemí okresního m ěsta Rokycany, zatímco samy Rokycany zaznamenaly mírný úbytek a oproti roku 1991 žije v roce 2010 95,6 % obyvatel. Nejv ětší nár ůst obyvatelstva zaznamenaly once Vísky, Kornatice a Veselá na jihu okresu a Sm ědčice na západ ě. Do intervalu s nejv ětším úbytkem obyvatel spadá op ět část obcí na severu okresu, přičemž nejsevern ější obec okresu Hradišt ě vykázala také nejv ětší úbytek a to tém ěř 61 %. Celková pr ůměrná hodnota obce okresu je 104,9 %.
„podíl lesních ploch“
Pr ůměrná hodnota ukazatele podílu lesních ploch pro obce rokycanského okresu je 34,3 %, ale najdeme zde i n ěkolik obcí, které mají více jak 60 % zem ědělské p ůdy pokrytou lesními porosty. Obcí s nejvyšším podílem lesním ploch je obec Medový Újezd s 85,1 %. Na opa čné stran ě se nacházejí obce, které mají mén ě než 1 % lesních ploch a to obce Veselá, Bezd ěkov, Kakejcov, Vísky a Štítov. Obecn ě m ůžeme podle přílohy č. 17 říci, že nejv ětší procento lesních porost ů mají obce na východ ě až severovýchod ě okresu. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 62 ______
„podíl rodák ů“
Příloha č. 18 ukazuje rozložení obcí s procentuálním zastoupením rodák ů. Podle tohoto zobrazení bychom mohli hrub ě rozd ělit okres na dv ě poloviny a to pásem obcí táhnoucím se jihovýchodním sm ěrem od obce Bujesily až po obec T ěně. Severn ě od tohoto pásu mají obce vyšší podíl rodák ů než obce ležící jižn ě od tohoto rozhraní, samoz řejm ě na n ěkolik výjimek. Pr ůměrná hodnota tohoto ukazatele pro obce okresu Rokycany je 46,4 % podílu rodák ů na trvale žijícím obyvatelstvu. Maximem je 73 % rodák ů v obci Bujesily a minimem 22,5 % v obci Liblín.
„časová dostupnost“
U geometrického ukazatele časové dostupnosti bylo p ředem jasné, že obce, které jsou kilometricky nejvzdálen ější od okresního m ěsta, budou mít také nejvyšší časové hodnoty. P řesto je zde i n ěkolik výjimek nap ř. u obce Všenice, která leží v pásu obcí, z kterých pot řebují lidé kratší čas pro cestu do Rokycan než práv ě lidé z této obce. Tudíš vyšlo, že lidé z nejvzdálen ějších obcí tzn. obce ze severovýchodu okresu, pot řebují více jak 30 min., aby se dopravili automobilem do okresního m ěsta. Přesné rozložení časové vzdálenosti je znázorn ěno v příloze č. 19.
Komplexní p řístup
Pokud se podíváme na obr. č. 6 je zcela z řejmé, kde leží podle použité metodiky periferní a slabé oblasti. P ři rozd ělení do pentil ů se do skupiny „komplexn ě periferní“ za řadilo 10 obcí, které se všechny nalézají v severní části okresu. Jako nejvíce periferní se nám ukázala obec Líšná. Taktéž druhý interval „komplexn ě slabé“ zahrnuje obce v severní a východní části s výjimkou dvou obcí na samém jihu okresu. Obce komplexn ě semiperiferní jsou již rozmíst ěné prakticky nerovnom ěrn ě po celém území okresu. U obcí komplexn ě silných m ůžeme jako zajímavost jmenovat obce Radnice a Zbiroh jako menší centra v jinak slabém severu. Obce za řazené do skupiny „komplexn ě jádrové“ jsou p ředevším obce v zázemí Rokycan spole čně s nimi, p řičemž jako nejvíce jádrové nám v našem komplexním p řístupu vyšly p řekvapiv ě Strašice, když Rokycany se umístily na druhém míst ě.
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 63 ______
Obr. č. 6: Komplexní p řístup
4.1.4 Porovnání ekonomického, sociálního a komplexního p řístupu
V této kapitole porovnáme výsledky t ří p řístup ů, které jsme uplatnili na území okresu Rokycany. Zjistíme, zda vyšly n ěkteré obce periferní ve více p řístupek a pokud ano, tak které to jsou.
Při porovnání všech t ří p řístup ů na obr. č. 3, 4 a 5 a i z jejich popisu výše je z řejmé, že okres je pom ěrn ě siln ě diferencován na slabší severní část a siln ější jižní část. Pokud vezmeme obce, které jsou za řazeny do nejslabšího periferního intervalu, zjistíme, že Aplikace p řístup ů na příklad ě okresu Rokycany 64 ______
žádnou z obcí nenajdeme ve všech t řech p řístupech zárove ň jako periferní. Lze najít obce, které se vyskytují ve dvou nejslabších skupinách, ale vždy je to pouze kombinace sociáln ě a komplexn ě periferní obec Sebe čice nebo kombinace ekonomicky a komplexn ě periferní obce Sirá, P řív ětice, Lhotka u Radnic, Líšná, Chlum a Zvíkovec. Tudíž nenajdeme žádnou obec, která by se nacházela najednou v nejslabších skupinách u sociálního a ekonomického p řístupu. To nám jasn ě ukazuje, že ukazatele jak sociálního, tak ekonomického p řístupu identifikují každý jako periferní jiné obce, což dokazuje naši t řetí hypotézu, že se budou periferní oblasti lišit při použití různých soubor ů ukazatel ů.
Naopak u skupin nejsiln ějších obcí jsme nalezli t ři obce, které se ve skupin ě „jádrových“ obcí objevily pokaždé, tedy t řikrát. Jsou to obce Strašice, Hrádek a Kamenný Újezd. Řada obcí se za řadila do jádrových skupin ve dvou p řípadech, a tak jsme je pro p řehlednost vypsali v následující tabulce č. 6.
U zbývajících t ří skupin (slabé, semiperiferní, silné) se soubor obcí pom ěrn ě dost m ěnil a prolínal a tak vybereme jen p říklady. Obec Draho ňů v Újezd se pokaždé za řadila do skupiny „slabé“, obec Kornatice t řikrát vyšla jako „semiperiferní“ a obec Mirošov se vždy projevila jako „silná“.
Obecn ě m ůžeme p řesto říci, že pokud se podíváme na celkové rozd ělení okresu Rokycany, tak je u všech t ří p řístup ů z řetelné, je tento okres diferencován na slabší, problémov ější či perifern ější severní část a siln ější či jádrov ější část jižní. Tento pohled platí, p řestože jsou v našem modelovém území četné výjimky.
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 65 ______
Tabulka č. 6: Obce za řazené do jádrových skupin jednotlivých p řístup ů
Název obce Ekonomický p řístup Sociální p řístup Komplexní p řístup
Strašice x x x
Hrádek x x x
Kamenný Újezd x x x
Rokycany x x
Volduchy x x
Osek x x
Holoubkov x x
Bezd ěkov x
Klabava x
Ejpovice x
Štítov x
Veselá x
Vísky x
Dob řív x
Sm ědčice x
Radnice x
Zbiroh x
Ka řez x
Lhota pod Rad čem x
Zdroj: vlastní zpracování
4.2 Jiné p řístupy vymezení periferních oblastí V této kapitole vymezíme periferní oblasti pomocí několika odlišných metodik, které byly použity v námi analyzovaných diplomových pracích. Pro vymezení jsme aplikovali metodiku Vanduchové (2001), která vymezovala periferní oblasti pomocí faktorové analýzy, metodiku Brabce (2002), který pro zpracování dat a zjišt ění perifernosti využil jednu z metod vícekriteriálního rozhodování a jako třetí metodiku jsme vybrali často citovaný a v diplomových pracích používaný demograficko-strukturální index (DSI) Kosti če (2004). Více o jednotlivých metodikách v kapitole 2.5 a souhrn jimi používaných ukazatel ů v příloze č. 1. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 66 ______
Jednotlivé metodiky jsme tvo řili podle naprosto stejného klí če, jaký používali p ůvodní auto ři prací.
4.2.1 Vymezení periferních území podle Vanduchové (2001)
K vymezení periferních oblastí podle této metodiky bylo zapot řebí zpracovat data pomocí statistického programu SPSS. Tímto softwarem jsme zpracovali všech osm ukazatel ů uvedených v příloze č. 1 a vytvo řili pomocí funkce faktorové analýzy t ři faktory p řesn ě tak, jak ve své práci vytvo řila autorka. Vznikly nám tedy faktory „m ěstskost“, „mladá populace“, „vysoká nezam ěstnanost“. Tyto t ři faktory nám celkov ě vysv ětlovaly 74,66 % variability souboru (u Vanduchové 78%). V tabulce č. 7 je jasn ě vid ět, které ukazatele nejvíce sytily jednotlivé faktory. Následn ě byly hodnoty faktorových skóre za jednotlivé faktory p řevedeny programem ArcGIS do grafických výstup ů p řílohy č. 20, 21 a 22.
V tuto chvíli jsme, ale m ěli jen t ři faktory, ze kterých m ůžeme již vyvozovat ur čité záv ěry v území okresu Rokycany. Nap říklad m ůžeme jasn ě vid ět na p říloze č. 20, že faktor „m ěstskost, se opravdu nejsiln ěji projevil u popula čně nejv ětších obcí (Rokycany, Hrádek), ale také u obcí s nejvyšší hustotou zalidnění (Holoubkov). Naopak u popula čně malých obcí nap ř. Čilá a u obcí s nízkou hustotou zalidn ění nap ř. Hradišt ě je hodnota faktorového skóre nízká. Jedná se p ředevším o obce na severu a úplném jihu okresu.
Naším cílem bylo zjistit periferní obce či oblasti v rokycanském okrese a porovnat je s výsledky námi vytvo řeného komplexního vymezení. Proto jsme ješt ě museli podle Vanduchové (2001) se číst u každé obce její faktorové skóry u všech t ří faktor ů, zanést je do mapy a až poté provést souhrnné ohodnocení vzniknuvších periferních oblastí. Pro jednodušší srovnání s naším komplexním vymezením jsme pro mapový výstup na obrázku č. 7 použili stejné barevné spektrum pro intervaly, tedy nejtmavší pro obce s nejnižší hodnotou skór ů, tedy pro nejperifern ější obce.
Porovnání s komplexním p řístupem
S porovnání obrázk ů číslo 6 a 7 je patrné, že u vymezení periferií podle Vanduchové (2001) spadá do nejslabšího intervalu hodnot a vykazuje tak nejv ětší perifernost mén ě obcí než je tomu u našeho komplexního p řístupu p řesn ěji čty ři nejperifern ější obce u vymezení Vanduchové a deset obcí u komplexního vymezení. Jediná obec, která je v nejslabších intervalech v obou vymezeních je obec Lhotka u Radnic. P ři celkovém Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 67 ______
pohledu na vymezení podle Vanduchové (2001) je z řejmé, že periferní obce vycházejí touto metodikou na severu okresu, velmi podobn ě jako naší komplexní metodikou. Vanduchová (2001) definuje periferní oblasti tak, že alespo ň 3 obce, které se nacházejí ve dvou nejvyšších (nejtmavších) stupních (intervalech) perifernosti, spolu musejí sousedit. Jen tak m ůže v území identifikovat periferní oblast. Tímto nám tedy na území okresu Rokycany vychází jedno periferní území a to veliká periferie na severu okresu. Zajímavé je, že autorka by jako periferní oblast nevymezila obce Hradišt ě a Čilá, protože ty nemají za souseda žádnou obec z dvou nejvyšších interval ů perifernosti. A ozna čila by je pouze jako periferní obce, kdy Vanduchová ozna čuje obec jako periferní, pokud spadá do t ří nejvyšších (nejtmavších) interval ů perifernosti, což je podle mého názoru p říliš široký interval hodnot a sta čilo by ozna čit za periferní jen obce ve dvou nejhorších intervalech.
Tabulka č. 7: Hodnoty faktorových zát ěží
Faktory
Mladá Vysoká Ukazatele městskost populace nezam ěstnanost
nezam ěstnanost -,004 ,057 ,906
hustota zalidn ění ,910 ,063 -,087
zam ěstnaní v primér/EAO -,589 -,426 -,253
index zm ěny oby. 10/91 ,016 ,840 ,293
index zm ěny oby. 91/30 ,921 ,021 -,166
(0-14/65+) ,286 ,723 -,292
chalupy/domy -,705 -,296 -,169
% variability souboru 37,17 21,50 15,99
Extrak ční metoda: Principal Component Analysis, rotace Varimax
Zdroj: vlastní zpracování
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 68 ______
Obrázek č. 7: Typologie obcí okresu Rokycany podle intenzity perifernosti
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 69 ______
4.2.2 Vymezení periferních oblastí podle Kosti če
Jak jsme již zmi ňovali výše, Kosti č (2004) používá ve své práci pro vymezení periferních území sv ůj „demograficko-strukturální index“. My použijeme jeho index jen v jeho základní podob ě tedy pouze p ět resp. čty ři základní ukazatele, protože ukazatel index zm ěny populace 1980-1991 a 1991-2001 používá jen kv ůli srovnání stavu periferních oblastí za dv ě časová období ve své práci, čemuž se mi v této práci nev ěnujeme a navíc ji i sám autor po korelaci nepoužil. Nebudeme již také výslednou perifernost ov ěř ovat dalšími osmi dopl ňujícími ukazateli.
Jednoduchý p řehled metodiky a souhrn všech ukazatel ů je již uveden v kapitole 2.5 a p říloze č. 1. Na tomto míst ě uvedu ješt ě n ěkolik up řesn ění tvorby DSI a toho, z jakých hodnot je vlastn ě vytvo řeno kone čné vymezení periferních oblastí. Čty ři použité ukazatele se nejprve musí p řepo čítat a hodnoty standardizovat pomocí jednoduchého vzorce, který je (hodnota ukazatele/ pr ům. hodnota ukazatele za okres)*100. Hodnota demograficko-strukturálního indexu je vlastn ě pr ůměrná hodnota ze všech čty ř index ů.
Srovnání DSI s komplexním p řístupem
Kosti č (2004) řadí mezi periferní obce ty obce, které spadají pod hodnotu DSI 60, Podle rozd ělení do interval ů tedy vidíme, že na obrázku č. 9 spadá do nejnižších dvou interval ů veliká část obcí na severu okresu, dále se vytvo řila skupina periferních obcí ve st řední části okresu a také periferní oblast na samém jihu okresu. Do nejslabšího intervalu spadá 10 obcí, což je stejný po čet jako u námi vytvo řeného komplexního přístupu a celkov ě pod hodnotu DSI 60 spadá 25 obcí. Pokud srovnáme obrázek č. 8 s obrázkem č. 6, zjistíme, že se vymezené periferní oblasti oblasti liší velmi málo. Pokud vezmeme pouze obce, které spadají do nejnižších interval ů, najdeme 6 obcí, které se v těchto intervalech objevují jak ve vymezení podle DSI, tak v našem komplexním p řístup. Jsou jimi obce Čilá, Hlohovice, Lhotka u Radnic, Chlum, Ostrovec-Lhotka a Líšná. Mírnou nep řesností je navíc rozd ělení do interval ů, protože Kosti č používá šest interval ů a komplexní p řístup p ět. Sjednocením tohoto rozd ělení, by se po čet t ěchto obcí ješt ě zvýšil.
Jako nejsiln ější, jádrové obce, které dosahují hodnoty DSI v ětší než 100 vyšly obce Rokycany, Hrádek, Holoubkov, Strašice, což se shoduje s naším vymezením, ale je to menší po čet než u našeho komplexního přístupu. I tento fakt p řičítáme vyššímu po čtu interval ů. Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 70 ______
Obecn ě m ůžeme říci, že výsledky DSI se siln ě shodují s výsledky našeho komplexního přístupu.
Obrázek č. 8: Demograficko strukturální index aplikovaný na obce okresu Rokycany
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 71 ______
4.2.3 Vymezení periferních oblastí podle Brabce (2001)
Třetí metodikou, kterou jsme si vybrali pro vymezení periferních oblastí a porovnání jejích výsledk ů s naším komplexním p řístupem je metodika Brabce používající jednu z metod vícekriteriálního rozhodování. Podle vzore čku uvedeného v kapitole 2.5, který aplikoval na p ět ukazatel ů (p říloha č. 1) standardizoval hodnoty jednotlivých charakteristik perifernosti, následn ě hodnoty se četl, vyd ělil po čtem ukazatel ů a vynásobil stem. Tyto hodnoty jsme následn ě rozd ělili do stejných interval ů jako ve své práci Brabec (2001) tedy do čty ř interval ů 15, 30,60 % a 60 a více procent. Práv ě toto rozd ělení nám velmi ovlivnilo výsledný vzhled obrázek č. 9, protože v ětšina obcí rokycanského okresu spadá do intervalu 30 až 60 %. Tento interval je podle mého názoru p říliš široký, stejn ě tak po čet pouhých 4 interval ů je p říliš nízký. P řehledn ější grafické znázorn ění a lepší vypovídací schopnost by tedy vy řešilo jiné rozd ělení interval ů a navýšení jejich po čtu.
Srovnání výsledk ů s komplexním p řístupem
Přes výše uvedené námitky s rozd ělením interval ů, m ůžeme z obr. č 9 vy číst n ěkolik zajímavých informací. Nejperifern ější obce, které se ocitly v nejslabším intervalu do 15 % hodnot, se nám ukazují nejtmavší barvou, a tak je m ůžeme jednoduše popsat. Jedná se o osm obcí, z nichž čty ři leží v severní části okresu, jedna na západní hranici okresu a t ři na jihu našeho modelového území. T ři obce, které nám díky Brabcov ě metodice vyšly jako nejperifern ější, se jako periferní ukázaly i v našem komplexním vymezení. Jde o obce Chlum, Lhotka u Radnic a Líšná. V Brabcov ě vymezení nám jako neperiferní obec z ůstalo jen okresní m ěsto Rokycany.
Tato metodika je pom ěrn ě snadná na zpracování, ale pro lepší interpretovatelnost výsledk ů by bylo zapot řebí zm ěnit rozd ělení interval ů a zv ětšení jejich po čtu.
Aplikace p řístup ů na p říklad ě okresu Rokycany 72 ______
Obrázek č. 9: Vymezení periferní území na obcích okresu Rokycany podle Brabce (2001)
Záv ěr 73 ______
5 Záv ěr Tato práce si dala za obecný cíl hloub ěji poznat a prozkoumat, jakým zp ůsobem jsou vymezovány periferní oblasti v diplomových pracích na KSGRR P řF UK v Praze a pokusit se nalézt p řípadné spole čné znaky tohoto vymezování a posoudit rozdílné výstupy jednotlivých metodik v území. Tohoto obecného cíle se snažila práce dosáhnout pomocí čty ř díl čích cíl ů a čty ř základních p ředpoklad ů. Potvrzení nebo vyvrácení t ěchto p ředpoklad ů se budeme v ěnovat v následující záv ěre čné kapitole.
Po shrnutí a ohodnocení charakteristik, které byly použity pro vymezení periferních oblastí v námi analyzovaných diplomových pracích, jsme mohli ov ěř it první p ředpoklad této práce. Tímto p ředpokladem bylo, že soubor t ěchto ukazatel ů bude široký a jednotlivé ukazatele se budou lišit jak v názvu, ale i zp ůsobem výpo čtu. Tento předpoklad se nám v plném rozsahu poda řilo potvrdit, protože z jedenácti analyzovaných diplomových pracích jsme shrnutím všech použitých charakteristik vytvo řili soubor 55 r ůzných ukazatel ů perifernosti, jejichž seznam s po čtem použití najdeme v příloze č. 2. Potvrdila se tedy nejen ší ře souboru, ale prostý p ředpoklad shodnosti názvu a r ůzného výpo čtu, což m ůžeme vid ět nap říklad u charakteristiky „index vzd ělanosti“ v kapitola 3.2.
Po spln ění prvního cíle jsme za čali soubor všech charakteristik podrobn ě studovat a zjiš ťovat, zda lze potvrdit i druhý p ředpoklad, který říká, že p řestože je soubor ukazatel ů pom ěrn ě široký a r ůznorodý, najdou se v něm shodné či velmi často používané ukazatele. I tento p ředpoklad se nám poda řilo potvrdit, jak m ůžeme vid ět v příloze č. 2 na po čtu použití jednotlivých ukazatel ů, tak z tabulek č. 4, 5 a 6 a podle nich vytvo řených soubor ů charakteristik ekonomického a sociálního p řístupu. Potvrzením tohoto p ředpoklady byl spln ěn i druhý cíl, protože byly vytvo řeny výše zmi ňované soubory nejpoužívan ějších charakteristik a také soubor charakteristik s podle nás s nejlepší vypovídací hodnotou, tedy náš „komplexní p řístup“.
Spln ěním dvou p ředcházejících cíl ů a p ředpoklad ů se nám otev řel prostor pro aplikaci námi vytvo řených soubor ů ukazatel ů perifernosti na modelové území a porovnání jejich výsledk ů. Předpokladem bylo, že území ozna čená jednotlivými p řístupy za periferní, se budou vzájemn ě lišit. Tento p ředpoklad se povedlo potvrdit jen částe čně. P řestože obce za řazené jednotlivými p řístupy do nejslabších interval ů čili ozna čené jako nejperifern ější se tém ěř neshodovaly, protože jsme nenašli ani jednu obec, která by se v těchto intervalech vyskytla ve všech t řech p řístupech, tak p ři pohledu na celý okres Záv ěr 74 ______
Rokycany je patrné, že všechny t ři p řístupy vymezily sice s řadou výjimek severní oblast okresu jako periferní a jižní část okrasu jako jádrovou.
Podobnému srovnání jakým bylo p ředchozí srovnání výsledk ů jednotlivých p řístup ů, jsme se v ěnovali i ve čtvrtém cíli a posledním p ředpokladu. Pro toto porovnání jsme si vybrali t ři r ůzné metodiky vymezení periferních oblastí, které jsme vybrali z analyzovaných diplomových prací. A porovnali jsme je s výstupy našeho komplexního p řístupu. Předpoklad zn ěl podobn ě jako p ředchozí, jen s tím rozdílem, že jsme porovnávali r ůzné metodiky a jejich výstupy na modelovém území. Výsledky metodik a jejich srovnání s naší metodikou jsou jednotliv ě popsány v kapitolách 4.2.1, 4.2.2 a 4.2.3. Na tomto míst ě musíme konstatovat, že stanovená hypotéza se nám povedla potvrdit op ět jen částečně, i když shoda výsledk ů u jednotlivých metodik byla různá.
Nejpodobn ější výsledky v porovnání s komplexním p řístupem m ěla metodika Kosti če (2004) a jeho demograficko-strukturální index. V nejslabším intervalu se nám poda řilo najít 6 spole čných obcí z našich nejperifern ějších deseti. A pokud by Kosti č používal stejný po čet interval ů jako naše metodika, toto číslo by mohlo být vyšší. U Metodiky Vanduchové (2001) jsme v nejslabším intervalu našli shodu pouze s jedinou obcí a u metodiky Brabce (2001) jsme se shodli na t řech nejperifern ějších obcích. Z tohoto je patrné, že shoda na úrovni obcí byla až na Kostičovo vymezení pom ěrn ě nízká a náš p ředpoklad neshody výsledk ů v území by se tím potvrdil. P řesto op ět p ři pohledu na celé území okresu Rokycany m ůžeme konstatovat, že krom ě metodiky Brabce (2001), nám metodiky rozd ělily území na severní slabší periferní část a jižní siln ější jádrovou část, tudíž musíme konstatovat, že periferní území na úrovni okresu se pom ěrn ě siln ě shodují.
Jako záv ěre čné shrnutí se pokusíme stru čně sepsat n ěkolik doporu čení, která by m ěli zohlednit studenti a budoucí tv ůrci diplomových prací, kte ří si zvolí jako téma vymezení periferních oblastí na ur čitém území. Po dokon čení této práce je z řejmé, že minimální řádovostní úrove ň, na které by m ěli budoucí tv ůrci diplomových prací identifikovat periferní oblasti, pokud cht ějí podrobn ě popsat územní rozdíly, je úrove ň jednotlivých obcí. Naprostým ideálem by samoz řejm ě byla úrove ň jednotlivých sídel, protože některé obce skládající se z více sídelních částí mohou být pom ěrn ě siln ě vnit řně diferencované. Bohužel na nízkých řádovostních úrovních jsou veliké problémy s dostate čnou datovou základnou, což může vést k zavád ějícím jednostranným výsledk ům, protože na t ěchto nižších úrovních jsou dostupná prakticky jen Záv ěr 75 ______
demografická data. Rozdíly ve výsledcích jednostrann ě zam ěř ených vymezení periferních oblastí m ůžeme vid ět na výše vypracovaném srovnání sociálního a ekonomického p řístupu.
Aby se auto ři vyhnuli jednostrann ě ovlivn ěným výsledk ům, m ěli by používat charakteristiky perifernosti ze všech sfér. Tudíž jak ukazatele demografické a sociální, tak ukazatele ekonomické, geometrické a pokud to datová základna dovoluje, tak i ukazatel ekologické, politické či kulturní. Podle našeho názoru lze jen tímto širokým spektrem ukazatel ů co možná nejp řesn ěji vymezit komplexn ě periferní oblasti. Doporu čil bych také, p řestože se tato diplomová práce tomuto výzkumu p říliš nev ěnovala, aby auto ři zapojili do svých prací i intenzivní formu výzkumu, protože tato forma výzkumu jim umožní hloub ěji poznat jimi zkoumanou oblast a pom ůže jim k lepšímu pochopení problém ů a vnit řní diferenciace t ěchto území.
Pokud auto ři použijí široké spektrum ukazatel ů, je d ůležité je ješt ě zpracovat metodou, prost řednictvím které budou moci dostate čně p řehledn ě a p řesn ě interpretovat svoje výsledky. Po porovnání r ůzných metodik, které se nacházejí v kapitole 4.2, jsem dosp ěl k záv ěru, že čím jednodušší je samotná metodika, tím lepší a p řesn ější je interpretace jejích výsledk ů. Proto bych se snažil vyvarovat nap říklad metodám vícekriteriální statistiky, jakou je nap říklad faktorová analýza, a osobn ě bych se p řiklonil k jednoduché metod ě prostého standardizování po řadím. Velmi d ůležité je podle mého názoru grafické znázorní výsledk ů, které nám nejp řehledn ěji ukáže prostorové rozmíst ění všech jev ů a oblastí, tudíž i periferních území.
Problematika vymezování periferních oblastí p řináší celou řadu problém ů, z nichž na některé se snažila upozornit práv ě tato práce. A ť už se jedná o problém řádovosti, problém výb ěru ukazatel ů, problém získání a zpracování dat atd. Tato práce si nekladla za cíl osv ětlit všechny tyto problémy, ale pokusila se vyzvednout problematiku vymezení periferních oblastí pomocí sekundárních dat. Rozsah diplomové práce je bohužel omezený a my vidíme, čím by se tato práce dala rozší řit a doplnit. Velice zajímavé a podle našeho názoru p řínosné by bylo zpracování v ětšího po čtu diplomových prací zabývajících se problematikou periferních oblastí z jiných univerzit, čímž by se samoz řejm ě rozší řil i soubor ukazatel ů a analýzy území by mohly být přesn ější. Jelikož jsme v práci tém ěř úpln ě opomenuli intenzivní výzkum, bylo by velmi zajímavé komparovat práv ě tento výzkum nap ř. dotazníková šet ření a pokusit se zjistit, zda také obsahují podobnosti či pravidelnosti jako námi studovaný problém využití dat sekundárních. Prameny a literatura 76 ______
6 Prameny a literatura ANDREOLI, M. (1994): Development and marginalization in Liguria region. In: Chang, Chang-Yi D. (ed.): Marginality and development issues in marginal regions. National Taiwan University, Taipei, s. 41–61.
BI ČÍK, I. (2002): Dynamic Land Use in the Czech Republic: Data Sources, Research Methods and Compatibility. In: Himiyama, Y., Hwang, M., Ichinose, T. (eds.): Land Use Changes in Comparative Perspectives. Oxford & IBH Publishing, New Delhi, s. 21–30.
BI ČÍK, I. a kol. (2001): Druhé bydlení v Česku. Univerzita Karlova v Praze, . P řF UK v Praze, KSGRR, Praha, 167 s.
BLAŽEK, J. (1999): Teorie regionálního vývoje: Je na obzoru nové paradigma či jde o pohyb v kruhu? Geografie – Sborník ČGS, 104, č. 3, ČGS, Praha, s. 141–160.
BLAŽEK, J. (2001): Velké firmy a subjekty progresivního terciéru jako akté ři regionálního rozvoje v České republice. In: Hampl, M. a kol.: Regionální vývoj: specifika české transformace, evropské integrace a obecná teorie. P řF UK v Praze, KSGRR, Praha, s. 227–249.
BLAŽEK, J., UHLÍ Ř, D. (2002): Teorie regionálního rozvoje. Nástin, kritika, klasifikace. Univerzita Karlova v Praze, Nakladatelství Karolinum, Praha, 212 s.
BRABEC, J. (2002): Diferenciace periferních území Plze ňského kraje v letech 1991 a 2001. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 95 s.
COPUS, A., K. (2001): From Core-periphery to polycentik development : concept of spatial and aspatial peripherality. European planning studies, 9, č. 4, s. 539-552
ČERMÁK, L. (2006): Vymezení periferních oblastí Vysočiny a nástin jejich využití pro regionální politik. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 107 s.
FIALA, J. (2009) : Lidský a sociální kapitál ve vnit řních periferiích Česka : P říklad Rakovnicka. Diplomová práce. P řF UK v Praze, KSGRR, Praha, 98 s.
FIALA, P., JABLONSKÝ, J., MANAS, M., (1997): Vícekriteriální rozhodování. VŠE, Praha, 316 s.
FIALOVÁ, D. (2001): Druhé bydlení a jeho vztah k periferním oblastem. Geografie, 106, č. 1, s. 36–47.
FLACHS, R. (2003): Strakonicko: Problematika periferních území. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 120 s.
GURUNG, G.,S., KOLLMAIR, M. (2005): Marginality: concepts and their limitations. IP6 Working paper, č. 4, Development Study Group, Zurich, 21 s. Prameny a literatura 77 ______
HALÁS, M. (2008): Priestorová polarizácia spole čnosti s detailným poh ĺadom na periferné regióny Slovenska, P řF Univezzity Palackého v Olomouci, Olomouc, Sociologický časopis/Czech Sociological Review,2008, Vol.44, No. 2: 349-369
HAMPL, M. (1998): Výzkumné trendy v sociální geografii. Geografie – Sborník ČGS,103, č. 4, ČGS, Praha, s. 437–444.
HAMPL, M. (2001): Teorie regionálního vývoje: principy a/nebo problémy. In: Hampl, M. a kol.: Regionální vývoj: specifika české transformace, evropská integrace a obecná teorie. P řF UK v Praze, KSGRR, Praha, s. 275–328.
HAMPL, M. (2003): Diferenciace a zvraty regionalniho vyvoje Karlovarska: unikatni připad nebo obecny vzor? Geografie–Sbornik ČGS, 108, č. 3, s. 173–190.
HAMPL, M. a kol. (1996): Geografická organizace spole čnosti a transforma ční procesy v České republice. P řírodov ědecká fakulta Univerzity Karlovy, Praha, 396 s.
HAMPL, M., GARDAVSKÝ, V., KÜHNL, K. (1987): Regionální struktura a vývoj systému osídlení ČSR. Univerzita Karlova, Praha, 256 s.
HAVLÍ ČEK, T., CHROMÝ, P. (2001): P řísp ěvek k teorii polarizovaného vývoje území se zam ěř ením na periferní oblasti. Geografie, 106, č. 1, s. 1–9.
HAVLÍ ČEK, T., CHROMÝ, P., JAN ČÁK, V., MARADA, M. (2005): Vybrané teoreticko - metodologické aspekty a trendy geografického výzkumu periferních oblastí. In: Novotná, M. (ed.): Problémy periferních oblastí. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, s. 6-24.
HAZUKOVÁ (2008): Potenciál rozvoje periferní a p říhrani ční oblasti na p říkladu českomoravského pomezí. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 106 s.
HENDL, J. (2008): Kvalitativní výzkum: základní teorie, metody a aplikace. Praha, Portál, 2008, 2. aktualizované vydání, 407 s.
CHROMÝ, P. (2003): Formování regionální identity: nezbytná sou část geografických výzkum ů. In: Jan čák, V., Chromý, P., Marada, M. (eds): Geografie na cestách poznání. Univerzita Karlova, Praha, s. 163-178.
JAN ČÁK, V. (2001): P řísp ěvek ke geografickému výzkumu periferních oblastí na mikroregionální úrovni. Geografie – Sborník ČGS, 106, č. 1, s. 26–35.
JE ŘÁBEK, M., DOKOUPIL, J., HAVLÍ ČEK, T. a kol. (2004): České pohrani čí – bariéra nebo prostor zprost ředkování? Academia, Praha, 304 s.
KOSTI Ć, M. (2004): Vnit řní periferie v Česku: p říklad st ředo česko – jiho českého pomezí. Diplomová práce. P řF UK v Praze, KSGRR, Praha, 126 s. + p řílohy.
KRAUS, J. a kol. (2005) : Nový akademický slovník cizích slov: A-Ž. Praha, Academia, 2005, 879 s. Prameny a literatura 78 ______
KUBÍNOVÁ, K. (2007): Vliv administrativních hranic na polarizaci prostoru: p říklad vnit řní periferie st ředo česko-západo českého pomezí. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 78 s.
KULDOVÁ, S. (2005): P řísp ěvek ke kulturn ěgeografickému výzkumu: možnosti hodnocení kultruních aspekt ů pomocí statistických metod. Geografie – Sborník ČGS, 109, č. 4, s. 300–314.
LEIMGRUBER, W. (1994): Marginality and marginal regions: Problems of definition. In: Chang-Yi, Chang, D. (eds.): Marginality and Development Issues in Marginal Regions. Proceedings of Study Group on Development Issues in Marginal Regions, IGU, Taipei, s. 1–18.
LEIMGRUBER, W. (1998): From highlands and high-latitude zones to marginal regions. In: Jussila, H., Leimgruber, W., Majoral, R. (eds.): Perception of Marginality, Ashgate, Aldersrot, s. 27–33.
LEIMGRUBER, W. (2004) : Between Global and Local. Marginality and Marginal Regions in the Context of Globalization and Deregulation. Ashgate, Aldershot, s. 7-24
MARADA, M. (2001): Vymezení periferních oblastí Česka a studium jejich znak ů pomocí statistické analýzy. Geografie-Sborník ČGS, 106, č. 1, s. 12–25.
MARADA, M. (2003): Dopravni infrastruktura a hierarchie st ředisek v českem pohrani či. Geografie–Sbornik ČGS, 108, č. 2, s. 130–145.
MARADA, M., CHROMÝ, P. (1999): Obyvatelstvo Česka: hustota zalidn ění a sektorová struktura. Geografické rozhledy, 8, č. 4, s. I–III.
MIKŠÁTKOVÁ, A. (2007): Hranice v jesenické oblasti: analýza vlivu hranic na polarizaci prostoru. Diplomová práce. UK v Praze, PřF, KSGRR, Praha, 103 s.
MUSIL, J. (1988): Nové pohledy na regeneraci našich m ěst a osídlení. Územní plánování a urbanismus, XV, s. 67–72
NOVOTNÁ, M., ed. (2005): Problémy periferních oblastí. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 184 s.
NÝDR, J. (2008): Anylýza problém ů rozvoje jihozápadního Krušnoho ří (p řísp ěvěk k výzkumu periferních oblastí v Česku). Dipomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 80 s. v četn ě p říloh.
PERLÍN, R. (1998): Typologie českého venkova. Zem ědělská ekonomika, 44, č. 8, ČAZV, Praha, s. 349–358.
PILE ČEK, J. (2006): Problémy rozvoje periferních oblastí českého pohrani čí : p říklad modelového území Volarsko. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 110 s. Prameny a literatura 79 ______
POKORNÝ, O. (2005): Polarizace mikroregion ů St ředo českého kraje. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 117 s.
SCHMIDT, M. H. (1998): An integrated systematic approach to marginal regions: from definition to development policies. In: Jussila, H., Leimgruber, W., Majoral, R. (eds.): Perceptions of marginality. Ashgate, Aldershot, s. 45–66.
STOCKMANN (2003) : Vliv periferní a p říhrani ční polohy na rozvoj mikroregionu (p říklad: Moravské Kopanice). Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 120 s.
ST ŘÍŽOVÁ, A. (2008) : Krajská administrativní hranice jako problém rozvoje periferií na jihozápapadní Morav ě. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 115 s.
SÝKORA, L. (2000): Globalizace a její spole čenské a geografické d ůsledky. In: Jehli čka, P., Tomeš, J., Dan ěk, P. (eds.): Stát, prostor, politika. P řírodov ědecká fakulta Univerzity Karlovy, Praha, s. 59–79.
TĚŠITEL, J., KUŠOVÁ D., BARTOŠ M. (1999): Nemarginální parametry marginálních území, Ekológia , Bratislava, 18, (2), s. 39 – 47.
VÁGNER, J., FIALOVÁ, D. a kol. (2004): Regionání diferenciace druhého bydlení v Česku. PřF UK v Praze, KSGRR, Praha, 286 s.
VANDUCHOVÁ, M. (2001) : Periferní území a možnosti jejich rozvoje (na modelovém území K řinec – Rož ďalovice na Nymbursku), Diplomová práce. UK v Praze, PřF, KSGRR, Praha,119 s.
VÁN Ě, P. (2009): Potenciál rozvoje vnit řních periferií Česka : P říklad P říbramska. Diplomová práce. P řF UK v Praze, KSGRR, Praha, 114 s.
VEJVODOVÁ, M. (2009): Problematika periferních oblastí v českém pohrani čí – přiklad okrasu Cheb. Diplomová práce. UK v Praze, P řF, KSGRR, Praha, 75 s.
WALLERSTEIN, I. (1984) : The Politics of the World-Economy : the States, the Movements and the Civilizations. Cambridge : Cambridge University Press, 191 str.
Internetové zdroje
Český statistický ú řad (2010): Retrospektivní lexikon obcí České republiky 1869 - 2005 [online]. 2010. Dostupné z: < http://www.czso.cz/csu/2004edicniplan.nsf/p/4128-04>.
Český statistický ú řad Plze ňský kraj (2010): Podrobné údaje o obcích [online]. 2010. Dostupné z: < http://www.czso.cz/lexikon/mos_vdb.nsf/okresy/CZ0326/ >. Prameny a literatura 80 ______
Geografický výzkum periferních oblastí (2010): Výzkum [online]. 2010. Dostupné z: < http://periphery.cz/index.php?id=vyzkum >.
Portál ve řejné správy České republiky (2010): ARCDATA ČR [online]. 2010. Dostupné z < http://geoporatl.cenia.cz >.
Města a obce online (2010): Ú řední desky a weby m ěst a obcí [online]. 2010. Dostupné z:< http://mesta.obce.cz/ >.
Ve řejná database ČSÚ (2010): sčítání lidí, dom ů a byt ů 2001 [online]. 2010. Dostupné z:< http://vdb.czso.cz/vdbvo/uvod.jsp >.
Živnostenský zákon (2010): Zákon č. 455/1991 Sb., o živnostenském podnikání [online]. 2010. Dostupné z: < http://business.center.cz/business/pravo/zakony/zivnost/ >
7 Přílohy Příloha č. 1: Použité ukazatele v analyzovaných diplomových pracích
Čermák (2006): Vymezení periferních oblastí Vyso činy a nástin jejich využití pro regionální politiku
Názvy ukazatel ů 1. úrovn ě:
1. po čet obyvatel mikroregionu 2. hustota zalidn ění v mikroregionu 3. podíl obcí do 200 obyvatel v mikroregionu 4. míra urbanizace 5. podíl obyvatel žijících v obcích do 500 obyvatel 6. pracovní velikost vybraných sídel v mikroregionu 7. míra nezam ěstnanosti 8. podíl pustých dom ů
Názvy ukazatel ů 2. úrovn ě:
1. index progresivity EAO 2. zm ěna indexu progresivity ekonomické aktivity obyvatelstva 1991 a 2001 3. podíl VŠ 4. podíl vyjížd ějících obyvatelstva za prací 5. po čet fyzických osob na 100 obyvatel 6. po čet právnických osob na 100 obyvatel 7. podíl rodák ů 8. míra internetizace (podíl domácností s internetem z celkového po čtu domácností)
Pile ček (2006): Problémy rozvoje periferních oblastí českého pohrani čí : p říklad modelového území Volarsko
Názvy ukazatel ů:
1. hustota zalidn ění 2. index zm ěny po čtu obyvatel 1991 a 2001 3. index vzd ělanosti 4. podíl ekonomicky aktivních obyvatel zam ěstnaných v priméru 5. míra nezam ěstnanosti
6. podíl neobydlených dom ů na 100 trvale obydlených 7. dostupnost
Brabec (2002): Diferenciace periferních území Plze ňského kraje v letech 1991 a 2001
Názvy ukazatel ů:
1. index zm ěny po čtu obyvatel 91/80 v % 2. progresivita ekonomické aktivity 3. vyjížd ějící EAO v % 4. podíl neobydlených byt ů na 100 trvale obydlených v % 5. nejvyšší t řída pr ůjezdové silni ční komunikace
Kosti č (2004): Vnit řní periferie v Česku : příklad st ředo česko-jiho českého pomezí
Názvy ukazatel ů:
1. hustota zalidn ění 2. podíl EAO na trvale bydlícím obyvatelstvu v % 3. podíl zam ěstnaných v priméru / celkovém po čtu EAO 4. podíl neobydlených dom ů / po čet všech dom ů (v %)
Názvy dopl ňujících ukazatel ů:
1. podíl zam ěstnaných obyvatel vyjížd ějících za prací 2. podíl nezam ěstnaných / EAO 3. podíl obyvatel 15+ s VŠ 4. podíl obbyvatel 15+ s SŠ a VŠ 5. podíl trvale obydlených byt ů postavených 91 a 01 6. podíl domácností s PC s připojením na internet 7. vybavenost obcí technickou a ob čanskou infrastrukturou 8. po čet ekonomických subjekt ů na 100 obyvatel (2004)
Flachs (2003): Strakonicko: problematika periferních území
Názvy ukazatel ů na úrovni okresu:
1. nezam ěstnaní v % 2. dopravní poloha 3. index obyvatel 1950/2001 v % 4. hustota zalidn ění
5. index stá ří 6. podíl EAO zam ěstananých v priméru
Názvy ukazatel ů na úrovni obcí:
1. podíl pracujících/celkový po čet obyvatel obce 2. podnikatelská aktivita 3. index obydlených byt ů 01/91 4. podíl chalup na po čet dom ů 5. ob čanská a technická vybavenost 6. intenzita ve řejné dopravy 7. mikroregionální poloha 8. podíl lesních ploch
Hazuková (2008): Potenciál rozvoje periferní a p říhrani ční oblasti na p říkladu českomoravského pomezí
Názvy ukazatel ů:
1. hustota zalidn ění 2. saldo zm ěny po čtu obyvatel mezi lety 1991 - 2004 na 1000 obyvatel 3. index poproduktivní populace 4. EAO v priméru na celkový po čet obyvatel 5. míra nezam ěstnanosti 6. podíl EAO vyjížd ějících z obce 7. dopravní dostupnost na základ ě po čtu spoj ů ve všední den 8. index vzd ělanosti
Vanduchová (2001): Periferní území a možnosti jejich rozvoje (na modelovém území Křinec – Rož ďalovice na Nymbursku)
Názvy ukazatel ů:
1. hustota zalidn ění na km 2 2. míra nezam ěstnanosti 3. podíl EAO v I 4. Index zm ěny po čtu obyvatel 2000/1991 5. Index zm ěny po čtu obyvatel 2000/1930 6. Index věkového složení (0-14/60+)
7. podíl chalup na po čet dom ů
Stockmann (2003): Vliv periferní a p říhrani ční polohy na rozvoj mikroregionu (p říklad : Moravské Kopanice)
Názvy ukazatel ů:
1. hustota zalidn ění 2. časová dostupnost 3. index zm ěny po čtu obyvatel 4. úrove ň ob čanské a technické vybavenosti 5. index stá ří obyvatelstva 6. míra nezam ěstnanosti 7. index vzd ělanosti 8. podíl ekonomicky aktivních v priméru
Nýdr (2008): Analýza problém ů rozvoje jihozápadního Krušnoho ří (p řísp ěvěk k výzkumu periferních oblastí v Česku)
Názvy ukazatel ů:
1. hustota zalidn ění 2. index zm ěny po čtu obyvatel mezi roky 1991 a 2001 3. index vzd ělanosti 4. podíl ekonomicky aktivních v priméru 5. Míra nezam ěstnanosti 6. Podíl neobydlených dom ů na 100 trvale obydlených 7. časová dostupnost
Mikšátková (2007): Hranice v jesenické oblasti: analýza vlivu hranic na polarizaci prostoru
Názvy ukazatel ů:
1. Vývoj po čtu obyvatel mezi lety 1991 – 1930 2. Vývoj po čtu obyvatel mezi lety 2004 – 1991 3. Index zatížení 4. Index vzd ělanosti 5. nezam ěstnanost
6. podíl zam ěstnaných v priméru z ekonomicky aktivních v roce 2001 7. podnikavost 8. progresivita zam ěstnanosti/index zam ěstnanosti 9. vyjíž ďka
Pokorný (2005): Polarizace mikroregion ů St ředo českého kraje
1. Ekologická úrove ň • hustota zalidn ění • ukazatel exponovanosti 2. Sídeln ě produk ční úrove ň • zm ěna po čtu obyvatel mezi jednotlivými cenzy (11191/1980 a 2001/1991) • sektorová zam ěstnanost • podíl Prahy na celkové denní pracovní vyjíž ďce EAO po čet pracovních pílezitostí
3. a 4. Komunitární a institucionální úrove ň • index vzd ělanosti (SŠ + 2*vyšší odborné a nástavbové a + 3* VŠ) • ukazatel podílu žijících rodák ů • podíl v ěř ících osob • zájmová sdružení • projekty
Příloha č. 2: : Shrnutí všech ukazatel ů z analyzovaných diplomových prací
název charakteristiky počet použití kdo je použil Čermák, Pileček, Kostič, Flachs, Hazuková, Vanduchová, Stockmann, míra nezaměstnanosti 9 Nýdr,Mikšátková Čermák, Pileček, Kostič, Flachs, Hazuková, Vanduchová, Stockmann, Nýdr, hustota zalidnění v mikroregionu 9 Pokorný podíl EAO zaměstn. v priméru na celkovém počtu EAO 8 Pileček, Kostič, Flachs, Hazuková, Vanduchová, Stockmann,Nýdr, Mikšátková podíl vyjíždějících oby. za prací 5 Čermák, Brabec, Kostič, Hazuková, Mikšátková index změny počtu obyvatel 1991 a 2001 5 Pileček, Vanduchová, Nýdr, Kostič, Pokorný vybavenost obcí technickou a občans. infrastrukturou 3 Kostič, Vanduchová, Stockmann podíl neobydlených domů na 100 trvale obydlených 3 Pileček, Brabec, Nýdr index stáří 3 Flachs, Hazuková,Stockmann index změny počtu obyvatel 91/80 3 Brabec, Kostič, Pokorný index progresivity EAO 2 Čermák, Mikšátková podíl VŠ 2 Čermák, Kostič podíl ob. 15+ s SŠ a VŠ 2 Kostič, Hazuková index vzdělanosti 2 Pileček, Mikšátková míra internetizace 2 Čermák, Kostič podíl chalup na počet domů 2 Flachs, Vanduchová časová dostupnost 2 Stockmann, Nýdr podíl EAO na celkové populaci 2 Kostič, Flachs Index změny počtu obyvatel 2001/1930 2 Vanduchová, Stockmann podíl rodáků 2 Čermák, Pokorný podíl lesů 1 Flachs pracovní velikost vybraných sídel v mikroregionu (Hampl 2005) 1 Čermák, změna indexu progresivity ekonomické aktivity obyvatelstva 1991 a 2001 1 Čermák, počet fyzických osob na 100 oby. 1 Čermák, počet právnických osob na 100 oby. 1 Čermák, progresivita ekonomické aktivity 1 Brabec podnikatelská aktivita 1 Flachs podnikavost 1 Mikšátková index vzdělanosti 1 Stockmann index vzdělanosti 1 Nýdr podíl pustých domů 1 Čermák, podíl neobydlených domů / počet všech domů 1 Kostič podíl trvale obydlených bytů postavených 91 a 01 1 Kostič dostupnost 1 Pileček vzdálenost obce od centra (ORP) 1 Flachs dopravní dostupnost 1 Hazuková nejvyšší třída průjezdové silniční komunikace 1 Brabec Index zatížení 1 Mikšátková index věkového složení 1 Vanduchová index vývoje počtu obyvatel 1950/2001 1 Flachs saldo změny počtu ob. 91 a 04 přepočtené na 1000 obyvatel 1 Hazuková Vývoj počtu obyvatel mezi lety 1991 – 1930 1 Mikšátková Vývoj počtu obyvatel mezi lety 2004 – 1991 1 Mikšátková počet obyvatel mikroregionu 1 Čermák, podíl obcí do 200 oby. v mikroreg. 1 Čermák, míra urbanizace 1 Čermák, podíl obyvatel žijících v obcích do 500 oby. 1 Čermák, ukazatel exponovanosti 1 Pokorný sektorová zaměstnanost 1 Pokorný podíl Prahy na celkové dení vyjížďce EAO 1 Pokorný počet pracovních příležitostí 1 Pokorný index vzdělanosti 1 Pokorný podíl věřících osob 1 Pokorný zájmová sdružení 1 Pokorný projekty 1 Pokorný Pozn. pokud se shodují názvy ukazatelů a nalézají se v samostatných řádcích např. „index vzdělanosti“, použili autoři jiný způsob výpočtu a ukazatel se shoduje pouze v názvu
Příloha č. 3: Poloha okresu Rokycany v rámci Česka
Příloha č. 4: Nezam ěstnanost v obcích rokycanského okresu k 1.4.2010
Příloha č. 5: Index vzd ělanosti (Hampl 2005) v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001
Příloha č. 6: Vybavenost obcí ob čanskou a technickou infrastrukturou
Příloha č. 7: Příloha č. 7: Podíl neobydlených dom ů na 100 trvale obydlených v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001
Příloha č. 8: Podíl EAO zam ěstnaných v priméru na celkovém po čtu EAO v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008
Příloha č. 9: Index stá ří v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008
Příloha č. 10: Zm ěna po čtu obyvatelstva v obcích rokycanského okresu mezi roky 1991 a 2010
Příloha č. 11: Po čet obyvatel na km 2 v obcích rokycanského okresu k 1.1.2010
Příloha č. 12: Index progresivity ekonomicky aktivních obyvatel v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008 (Marada 2001)
Příloha č. 13: Index vzd ělanosti v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001
Příloha č. 14: Podíl neobydlených byt ů v obcích rokycanského okresu k 1.1.2001
Příloha č. 15: Index zatížení (Mikšátková 2007) v obcích rokycanského okresu k 1.1.2008
Příloha č. 16: Zm ěna po čtu obyvatelstva v obcích rokycanského okresu mezi roky 1930 – 1991
Příloha č. 17: Podíl lesních ploch v obcích rokycanského okresu k 31.12.2008
Příloha č.18: Podíl rodák ů v obcích rokycanského okresu k 31.12.2008
Příloha č. 19: Časová dostupnost z obcí rokycanského okresu do Rokycan k 1.5.2010
Příloha č. 20: Prostorové uplatn ění faktoru 1 „m ěstskost“ na obce v okrese Rokycany
Příloha č. 21: Prostorové uplatn ění faktoru 2 „mladá populace“ na obce v okrese Rokycany
Příloha č. 22: Prostorové uplatn ění faktoru „vysoká nezam ěstnanost“ na obce v okrese Rokycany
Příloha č. 23: Prostorové uplatn ění faktoru „vysoká nezam ěstnanost“ na obce v okrese Rokycany
Zdroj: Český statistický úřad