Regióny. chudoby. na slovensku. Anton michálek, Peter podolák a kol.

Transcription

1 Regióny chudoby na slovensku Anton michálek, Peter podolák a kol.

2 regióny chudoby na Slovensku Geografický ústav SAV 2016

3 REGIÓNY CHUDOBY NA SLOVENSKU REGIONS OF POVERTY IN SLOVAKIA Editori / Editors Anton Michálek, Peter Podolák Recenzenti / Reviewers Prof. RNDr. Viliam Lauko, CSc. RNDr. PaeDr. Ján Veselovský, PhD. autori a editori Návrh a grafické spracovanie obálky: Mgr. Martin Šveda, PhD Autor fotografie na obálke: Mgr. Martin Šveda, PhD Technická úprava: Erika Mészárosová Náklad: 200 výtlačkov Publikácia neprešla jazykovou úpravou Geografický ústav SAV, 2016 Tlač: Romulus Beňo JUNIOR PRESS, Častá ISBN:

4 OBSAH Predhovor 5 Kto sú chudobní, prečo a kde žijú? 9 Anton Michálek Identifikácia okresov chudoby na Slovensku, ich vývoj a zmeny v rokoch Anton Michálek, Zuzana Veselovská Typizácia okresov chudoby na Slovensku 49 Anton Michálek, Michala Madajová, Zuzana Veselovská Pozícia regiónov chudoby na Slovensku z aspektu vybraných demografických súvislostí 71 Peter Podolák, Michala Madajová Dochádzka do zamestnania v regiónoch chudoby na Slovensku v rokoch 2001 a Daniel Michniak Únik z regiónov chudoby: migrácia alebo zmeny demografického správania? 113 Peter Podolák Chudoba a nezamestnanosť: Regionálna analýza ich vzťahu a jeho špecifiká na Slovensku 135 Anton Michálek Analýza chudoby v okrese Kežmarok 153 Anton Michálek, Zuzana Veselovská Sociálna inklúzia a politika súdržnosti na príklade chudobných okresov Slovenska 171 Eva Rajčáková, Angelika Švecová Pro-poor turizmus ako nástroj rozvoja marginalizovaných komunít (príklad obce Spišský Hrhov) 199 Kvetoslava Matlovičová, Jana Kolesárová, René Matlovič Záver 229 3

5 CONTENS Preface 5 Who are the poor, why and where do they live? 9 Anton Michálek Identification of poverty districts in Slovakia, their development and changes in the years Anton Michálek, Zuzana Veselovská Typification of poverty districts in Slovakia 49 Anton Michálek, Michala Madajová, Zuzana Veselovská Position of poverty regions in Slovakia from demographic perspective 71 Peter Podolák, Michala Madajová Commuting in the regions of poverty in Slovakia in the years 2001 and Daniel Michniak Escape from poverty regions: migration or changed demographic behaviour? 113 Peter Podolák Poverty and unemployment: Regional analysis of this relationship and its specific features in Slovakia 135 Anton Michálek Analysis of poverty in district of Kežmarok 153 Anton Michálek, Zuzana Veselovská Social inclusion and cohesion policy on example of poor Slovakia districts 171 Eva Rajčáková, Angelika Švecová Pro-poor tourism as a tool for development of marginalized communities (example of municipality of Spišský Hrhov) 199 Kvetoslava Matlovičová, Jana Kolesárová, René Matlovič Conclusions 234 4

6 Problémom sveta nie je nasýtiť chudobných, problémom je nasýtiť bohatých. (Matka Tereza) PREDHOVOR Chudoba je zložitý a komplikovaný fenomén, ktorý má množstvo podôb, kontextov, dimenzii a aspektov. Jedným z jej najvýznamnejších atribútov je priestor, ktorý významnou mierou ovplyvňuje jej úroveň, hĺbku, trvanie, charakter, znaky a ďalšie vlastnosti. Priestorový kontext, dimenzia a rôzne geografické aspekty chudoby predstavujú široké spektrum tém, otázok a problémov, pričom v centre v tejto publikácii sú tie, ktoré možno považovať za najvážnejšie a ktoré si zaslúžia najväčšiu pozornosť. Ambíciou publikácie je odborne, no zároveň zrozumiteľne argumentovať, že chudoba ako negatívny sociálno-ekonomický jav má aj významnú priestorovú dimenziu, podmienenosť a súvislosti. V tomto zmysle publikácia, ktorá priestor chápe ako jeden z významných atribútov a determinantov chudoby, resp. jej rôznych kvantitatívnych i kvalitatívnych charakteristík, chce byť určitou geografickou alternatívou k čisto ekonomickému a sociologickému chápaniu chudoby. Cieľom publikácie je prezentovať relevantné priestorové aspekty chudoby na Slovensku a na príklade identifikovaných regiónov chudoby zachytiť jej rôznu podobu, charakter a kontext, ako aj jej regionálne špecifiká a načrtnúť niektoré možnosti a spôsoby jej riešenia. Monografia predstavuje časť z už získaných výsledkov projektov podporených Vedeckou grantovou agentúrou Ministerstva školstva SR a Slovenskej akadémie vied v období Regionálna divergencia, priestorové nerovnosti a marginálne regióny v kontexte sociálno-ekonomického vývoja na Slovensku (VEGA č. 2/0101/15) a projektu Rozvojové trajektórie lokalít a regiónov produkt odvetvových a priestorových politík, teritoriálneho kapitálu a rozhodnutí (VEGA č. 2/0035/15), ktoré sa riešia na Geografickom ústave SAV, projektov Regióny: vývoj, transformácia a regionálna diferenciácia (VEGA č. 1/1143/12) a Sociálne, ekonomické a environmentálne determinanty rozvoja a transformácie regiónov, regionálno-geografický prístup (VEGA č. 1/0540/16) realizovaných na Katedre regionálnej geografie, ochrany a plánovania krajiny Prírodovedeckej fakulty Univerzity Komenského v Bratislave a projektov Pro-poor turizmus ako nástroj trvalo udržateľného rozvoja marginalizovaných komunít a sídiel na východnom Slovensku (VEGA č. 1/0165/15) a Diverzifikácia a posilnenie interdisciplinárneho a aplikačného charakteru geografickej edukácie - vydanie učebnice: Destinačný marketing pre geografov (KEGA č. 046PU-4/2015), ktoré sa riešia na Katedre geografie a aplikovanej geoinformatiky Prešovskej Univerzity. Monotematicky ladená publikácia sa v úvodných príspevkoch sústreďuje na teoretické východiská a koncepty výskumu priestorovej dimenzie chudoby. Následne sa venuje 5

7 priestorovému rozloženiu, diferenciácii chudoby a identifikácii regiónov chudoby na Slovensku. Ďalej si všíma jej charakter, znaky, podmienenosť a hlavné príčiny, ktoré detailne analyzuje na príklade obcí najchudobnejšieho okresu (NUTS IV). Druhá skupina príspevkov je zameraná na dôležité fenomény a špecifiká vyčlenených regiónov chudoby (migrácie, dochádzku do zamestnania, demografické správanie, implementáciu politiky súdržnosti, procesy sociálnej inklúzie a prezentáciu pro-poor turizmu, ako jedného z konkrétnych nástrojov rozvoja chudobných komunít). Editori a autori príspevkov veria, že publikácia bude prínosom nie len pre vedeckú obec, ale aj odbornú a laickú verejnosť, ako aj regionálne a lokálne komunity a združenia, ktoré hľadajú riešenia vedúce k znižovaniu a potláčaniu chudoby. Na záver si dovoľujeme poďakovať všetkým autorom publikovaných príspevkov za energiu, ktorú venovali ich vypracovaniu. Ďakujeme recenzentom Prof. RNDr. Viliamovi Laukovi, CSc. a RNDr. PaeDr. Jánovi Veselovskému, PhD. za posúdenie rukopisov a za cenné pripomienky, ktoré pomohli zlepšiť výsledný text monografie. Rovnako ďakujeme aj Mgr. Martinovi Švedovi, PhD. za grafický návrh a spracovanie obálky, Erike Mészárosovej za jej prácu pri technickom spracovaní monografie a Mgr. Hane Contrerasovej pri preklade resumé. február 2016 Anton Michálek, Peter Podolák editori 6

8 7

9 8

10 KTO SÚ CHUDOBNÍ, PREČO A KDE ŽIJÚ? Anton Michálek Úvod Dňa britská mimovládna organizácia Oxfam vydala stručné vyhlásenie o ďalšom raste extrémnej globálnej nerovnosti vo svete. Okrem iného vo vyhlásení uvádza niekoľko ohromujúcich faktov. Top 20 percent populácie v roku 2014 vlastnilo 94,5 percent svetového zisku (Oxfam 2014). V budúcom roku (2016) bude jedno percento najbohatších ľudí vlastniť viac majetku než ostatných 99 percent obyvateľov planéty. V Oxfame na základe informácií a údajov od Credit Suisse a časopisu Forbes vypočítali, že priemerné bohatstvo dospelej osoby horného 1 percenta populácie predstavuje ohromujúcich 2,3 milióna eur. Podľa odhadu Forbes 80 najbohatších ľudí sveta vlastní bohatstvo, ktoré sa v súčasnosti rovná majetku viac ako polovice svetovej populácie, teda viac ako 3,5 miliardy ľudí. V júni 2015 vydali Capgemini a RBC Wealth Management (2015) Svetovú správu o bohatstve, ktorá je tiež plná fascinujúcich údajov. Okrem iného uvádza, že za posledných päť rokov sa nakumulovalo ohromné množstvo bohatstva, ktoré je sústredené medzi 1 percento ľudí, pričom väčšinu z tohto bohatstva vlastní 1 percento ľudí z tohoto jedného percenta. Najbohatších ľudí je 14,65 milióna, s celkovým bohatstvom 56,4 bilióna USD. Na základe týchto, ale i ďalších údajov možno konštatovať, že ide o obrovskú akumuláciu a koncentráciu bohatstva v rukách úzkej skupiny obyvateľstva. Paradoxom súčasnosti je, že koncentrácia majetku naďalej rastie a ohromujúci rozsah globálnych nerovností neustále zväčšuje priepasť medzi najbohatšími a väčšinou obyvateľstva sveta. Je na mieste položiť si otázku, či naozaj chceme žiť vo svete do neba volajúcich nerovností, kde percento populácie vlastní viac ako ostatných 99 % svetovej populácie. Na skutočnosť, že nožnice nerovnosti sa rýchlo roztvárajú a priepasť medzi veľmi bohatými a zvyškom populácie sa rýchlo prehlbuje, stále viac a častejšie upozorňuje množstvo svetových organizácií a významných osobností z oblasti politiky, vedy, mimovládnych a neziskových organizácií a pod. Na rôznych ekonomických fórach sa čoraz častejšie apeluje na politických lídrov a zodpovedných pracovníkov a odborníkov z rôznych oblastí, na určitú reguláciu osobných záujmov veľkých spoločností a hráčov, ktorí bránia spravodlivejšiemu a viac prosperujúcemu svetu. Napr. Oxfam ústami generálnej riaditeľky Byanyimaovej vyzval krajiny, aby prijali plán boja proti obrovským nerovnostiam a rastu chudoby, a to napríklad potieraním daňových únikov, presadzovaním bezplatných verejných služieb, väčším zdanením kapitálu, zavedením minimálnej mzdy, či zavádzaním sociálnej ochrany pre najchudobnejších ľudí. Chudoba sa stáva dôležitou agendou aj ďalších významných svetových organizácií. Za všetky možno uviesť predovšetkým OSN, UNICEF, Medzinárodný menový fond a Svetovú banku. Práve posledne menovaná v roku 2013 prijala dva zastrešujúce 9

11 a preklenujúce ciele, ktoré sú zamerané na zníženie extrémnej chudoby do roku Prvým cieľom je znížiť podiel ľudí žijúcich v extrémnej chudobe na 3 percentá a druhým podporiť, posilniť a pozdvihnúť prosperitu každej spoločnosti (krajiny) nárastom priemerných príjmov obyvateľov s najnižšími príjmami (obyvateľstva spodných, resp. dolných príjmových kategórií). Zároveň zdôrazňuje, že oba ciele by mali byť dosiahnuté udržateľným spôsobom, tak aby vývoj neohrozil budúcnosť planéty, alebo nasledujúce generácie. Prijatie týchto dvoch cieľov predstavuje významný posun pre celý svet, pričom spoločné zdieľanie prosperity dláždi cestu k zníženiu nerovností, nielen v príležitostiach, ale aj v konečnom spravodlivejšom prerozdelení výsledkov. Hoci Svetová banka sama nemá kapacitu pre realizáciu týchto globálnych cieľov ku ktorým sa zaviazala, má nezastupiteľný potenciál, najmä pri (pre)rozdeľovaní zdrojov a hodnotení efektívnosti politík zameraných na znižovanie chudoby a sociálnej exklúzie. Posudzovanie pokroku smerom k cieľom poskytuje prostriedky na odhalenie nedostatkov a identifikáciu vhodných nástrojov riešenia (napr. zamerať sa na dostupné zdroje, regionálnych a medzinárodných donorov, poskytovanie informácií vládam jednotlivých štátov o vhodných stratégiách zameraných na zníženie chudoby, resp. evaluáciu ich efektívnosti a pod.). Zámerom Svetovej banky je usmerniť krajiny pri zdieľaní spoločnej prosperity, ktorá by mala v sebe spájať rast so znižovaním nerovností. V krokoch zameraných na ukončenie globálnej chudoby chce formovať novú agendu sveta k chudobe, ale aj usmerňovať transformačné politiky smerom k najzraniteľnejším skupinám obyvateľstva. Ostáva veriť, že sa jej podarí naplniť slová napísané nad vchodom do jej ústredia vo Washingtone DC, ktoré znejú: Naším snom je svet bez chudoby. Kto sú chudobní a kde žijú? Na splnenie cieľov týkajúcich sa zníženia chudoby, resp. všetkých jej foriem, musíme vedieť, kto sú chudobní, kde žijú a prečo sú chudobní. Nakoľko úroveň chudoby a formy chudoby vo svete sú značne diferencované, je potrebné sa pri sledovaní jej priestorových aspektov oprieť o známe a uznávané koncepty (absolútny alebo relatívny) závislé od ekonomickej vyspelosti krajiny. Absolútna koncepcia chudoby vychádza z nedosahovania stanoveného absolútneho životného minima, najčastejšie príjmu potrebného na prežitie. Hranica absolútnej chudoby je zväčša stanovená 1,25 USD na deň. V tomto zmysle ide o extrémnu chudobu typickú pre počtom významné populácie krajín rozvojového sveta. Napriek tomu, že absolútna (extrémna) chudoba vo svete sa v posledných troch desaťročiach výrazne znížila (obr. 1), ešte v roku 2010 vo svete stále žilo viac ako 1,2 miliardy ľudí v extrémnej chudobe. Kým v roku 1981 viac ako polovica občanov v rozvojovom svete žila za menej ako 1,25 USD na deň, ich podiel v roku 2010 poklesol na 21 percent (obr. 3). 10

12 Obr. 1. Počet extrémne chudobných v regiónoch sveta (v miliónoch) Zdroj: The World Bank and Poverty Reduction and Equity (2012) Obr. 2. Regionálny podiel extrémne chudobných vo svete (v %) Zdroj: The World Bank and Poverty Reduction and Equity (2012) 11

13 Napriek celosvetovému poklesu miery chudoby, existuje región kde počet chudobných jedincov v extrémnej chudobe stále výrazne rastie. Týmto regiónom je subsaharská Afrika, ktorá v roku 2010 zaznamenala oproti roku 1981 viac ako dvojnásobný nárast extrémne chudobných z 205 miliónov na 414 miliónov (obr. 1). Obr. 3. Úroveň a vývoj extrémnej chudoby v regiónoch sveta (v %) Zdroj: The World Bank and Poverty Reduction and Equity (2012) Priemerný príjem extrémne chudobných v rozvojovom svete v uvedenom období mierne vzrástol a pomaličky konverguje k hranici chudoby (na 1,25 dolárov deň). V roku 2010 bol priemerný príjem extrémne chudobných v krajinách rozvojového sveta 87 centov na osobu za deň. V prípade, že by sme vynechali extrémne chudobný región subsaharskej Afriky, kde priemerný príjem extrémne chudobných zostal takmer bezo zmeny (niečo viac ako je polovica príjmu na hranici chudoby) posun priemerného príjmu chudobných vo svete k hranici chudoby by bol ešte rýchlejší (obr. 4). V tomto kontexte je tiež zaujímavým praktickým ukazovateľom hĺbka chudoby, ktorá je obyčajne meraná medzerou chudoby. Pri prepočte k parite kúpnej sily (PPP) predstavuje priemernú výšku dodatočného denného príjmu potrebného na to, aby extrémne chudobní dosiahli hranicu chudoby (1,25 dolár za deň). Z obrázku 4 môžeme vidieť, že priemerný rozdiel extrémne chudobných na svete je 38 centov za deň, alebo približne 140 dolárov za rok (v roku 2005 k PPP). Keďže takýchto extrémne chudobných je vo svete 1,2 miliardy, globálny agregátny rozdiel extrémnej chudoby (teda medzera chudoby) tvorila približne 169 miliárd USD v PPP v roku 2005, alebo 197 miliárd v roku To znamená, že v prípade ak by príjmy každého obyvateľa žijúceho 12

14 v extrémnej chudobe mali vzrásť aspoň na úroveň hranice chudoby 1,25 dolára na deň, bolo by potrebných pre rok 2005 celkovo 169 miliárd dolárov. Táto suma je číselným vyjadrením súhrnnej extrémnej priepasti chudoby vo svete a predstavuje približne 0,25 percenta globálneho HDP. Na prvý pohľad toto vysoké číslo však pri porovnaní napr. s výdavkami na zbrojenie prestavuje len ich desatinu 1. Obr. 4. Vývoj príjmov v extrémne chudobných regiónoch sveta (priemer na obyvateľa) Zdroj: The World Bank and Poverty Reduction and Equity (2012) Samozrejme, že chudobu nemožno redukovať len na záležitosť príjmu, pretože súvisí s množstvom ďalších nežiadúcich podmienok, ako napr. prístup k výžive, pitnej vode, vzdelaniu, zdravotníckej starostlivosti, zlými podmienkami bývania apod. Preto je možné a dokonca oveľa presnejšie ju vyjadriť multidimenzionálne, ako fenomén celého spektra deprivácii. Obr. 5 poukazuje na odlišnú úroveň chudoby z aspektu obidvoch prístupov. Aj multidimenzionálna chudoba je na globálnej úrovni výrazne priestorovo diferencovaná. V jednotlivých regiónoch je ovplyvnená rôznymi významnými udalosťami, ktoré k sledovanému časovému horizontu výrazne ovplyvnili nielen úroveň, ale aj ďalšie jej aspekty. Z obrázku 5 je zrejmé, že 21,9 % svetovej populácie, čo je takmer 1,2 miliardy ľudí, žije v príjmovej chudobe a ešte o takmer 7 % viac, teda 29,2 % (1,5 miliardy) ich žije v multidimenzionálnej chudobe (s dvoma alebo viacerými depriváciami). Ďalších takmer 0,8 mld. obyvateľstva žije blízko hranice chudoby, čo znamená, že až 2,3 miliardy ľudí na zemi žije, resp. má blízko k multidimenzionálnej chudobe. Mnoho ďalších ľudí žije síce nad touto hranicou chudoby, ale stačí nejaký šok v podobe prírodnej katastrofy, neúrody, vojnového, alebo iného násilného konfliktu, alebo straty zdravia a títo ľudia môžu veľmi ľahko spadnúť späť do chudoby. 1 Celosvetové výdavky na zbrojenie v roku 2013 tvorili 1766 miliárd dolárov, teda 2,4 % z globálneho HDP (Freeman, Solmirano 2014). 13

15 Obr. 5. Podiel svetovej populácie na príjmovej a multidimenzionálnej chudobe Zdroj: Human Development Report 2014 Tab. 1. Príjmová a multidimenzionálna chudoba vo vybraných regiónov sveta v roku 2005 Región Počet krajín Príjmová chudoba (%) Blízko príjmovej chudoby (%) Počet krajín Multidimen. chudoba (%) Intenzita deprivácie (%) Blízko multidimen. chudoby (%) Arabské štáty 10 6,5 36,4 9 15,5 48,4 8,7 Východná Ázia a 11 12,7 25,1 10 6,4 44,7 16,2 Pacifický región Európa a centrálna 15 1,4 6,0 15 1,8 37,3 4,5 Ázia Južná Amerika a 20 5,7 7,0 14 6,7 42,8 9,5 Karibská oblasť Južná Ázia 8 30,6 44,4 7 53,4 50,8 17,9 Subsaharská Afrika 40 50,9 27, ,6 55,0 16,2 Zdroj: Human Development Report 2014 Poznámka: % udáva podiel obyvateľov podľa jednotlivých druhov chudoby. 14

16 Príčiny chudoby v rozvojových krajinách Pri riešení chudoby je veľmi dôležité a potrebné poznať hlavné príčiny, ktoré ju spôsobujú a určujú jej charakter. Dopad a vplyv týchto faktorov je pre absolútnu chudobu v rozvojových krajinách značne odlišný od relatívnej chudoby vo vyspelom svete. Absolútnu chudobu v regióne rozvojového sveta determinujú 3 hlavné faktory. Prvým faktorom sú prírodné katastrofy, ktoré čoraz častejšie a intenzívnejšie ničia životy, živobytie, krehké ekosystémy a prírodnú infraštruktúru krajín. V správe o ľudskom rozvoji United Nations Development Programme (UNDP 2014) sa uvádza, že riziká spojené s prírodnými katastrofami môžu výrazne zvýšiť globálne nerovnosti. Ako je zrejmé z obr. 6 frekvencia a intenzita prírodných katastrof sa výrazne zvyšuje. Kým v decéniu rokov 1901 až 1910 bolo zaznamenaných 82 katastrof, v rokoch 2003 až 2012 ich bolo viac ako Aj keď odhliadneme od súčasných lepších možností evidencie, nárast je taký podstatný, že niet pochybností o ich význame a negatívnom vplyve na chudobu. Početnosť a závažnosť vĺn horúčav, záplav, sucha a silné zrážky spojené so zmenou klímy, výrazne zhoršujú podmienky pre poľnohospodárstvo, ktoré zamestnáva a živí populáciu rozvojového sveta a ktorého závislosť na dovoze potravín neustále rastie. Tieto extrémy spôsobujú mimoriadne veľké škody a vysoké hospodárske a sociálne náklady. Globálne otepľovanie zvyšuje pravdepodobnosť závažných, všadeprítomných a nezvratných zmien. Zmena klímy a zhoršovanie životného prostredia sú hlavné hrozby pre ďalšie rozširovanie a zväčšovanie chudoby. Obr. 6. Zaznamenané prírodné katastrofy od roku 1900 do roku 2012 Zdroj: Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED 2013) Poznámka: Hlavné typy prírodných katastrof: klimatologické (extrémne teploty a suchá), meteorologické (búrka), hydrologické (záplavy), geofyzikálne (zemetrasenia) a biologické (epidémie). 15

17 Druhým významným faktorom, ktorý výrazne zvyšuje úroveň chudoby v krajinách tretieho sveta, sú násilné ozbrojené konflikty, ktoré vyžadujú obrovské náklady jednotlivcov, komunít a krajín. Okrem straty životov a živobytia spôsobujú a vytvárajú neistotu, narúšajú sociálne služby, funkčnosť inštitúcií a trhov a častokrát spôsobujú veľké vysídlenia a emigráciu obyvateľstva. Za posledných 18 rokov (do konca roka 2012) okolo 45 miliónov ľudí bolo násilne vysídlených v dôsledku konfliktu a 15,4 milióna z nich sa stali utečencami. Vysídlenci, resp. utečenci sú separovaní od zamestnania, majetku a sociálnych sietí a sú vysoko citliví na ďalšie nepriaznivé životné situácie a protivenstvá (násilie, choroby, chudobu a prírodné katastrofy) a majú výrazne zhoršenú schopnosť sa s nimi vyrovnať. Rovnako vyhrotené občianske nepokoje, ako napr. arabská jar poukázali nielen na potrebu výmeny politických, častokrát autoritatívnych a skorumpovaných režimov, ale aj na potrebu hlbokej transformácie, ktorá by otvorila politický priestor k demokracii a hľadaniu nových prístupov zabezpečenia materiálnych potrieb všetkých skupín obyvateľstva a nielen zisky a rozprávkové bohatstvo úzkej vládnúcej skupine. Rastúce ekonomické a sociálne napätie vznikajúce zo zväčšujúcich sa nerovností nielen v arabských krajinách, ale i v ďalších oblastiach tretieho sveta, bude pravdepodobne aj naďalej hlavným stimulom sociálnych nepokojov, ktoré prinesú ešte väčšie zbedačenie obyvateľstva v dôsledku politickej nestability. Chudobu v rozvojom svete priamo alebo nepriamo spôsobuje aj viacero globálnych faktorov, ako napr. boj o prírodné zdroje, najmä ropu, nadnárodný organizovaný zločin, medzinárodný obchod so zbraňami, šírenie radikálneho extrémizmu (v posledných rokoch najmä radikálny islamizmus) a pod., ktoré vyvolávajú nestabilitu nielen v krajinách blízkeho východu a veľkých častiach afrického kontinentu, ale aj v iných regiónoch sveta. Uvedené, ale i ďalšie faktory výrazne zvyšujú neistotu a zraniteľnosť celých populácii, komunít i krajín, spôsobujú nárast utečencov a v konečnom dôsledku zvyšujú globálne nerovnosti a chudobu. Kto je chudobný vo vyspelých krajinách Aby sme dokázali odpovedať na túto otázku musíme si pomôcť relatívnou koncepciou chudoby, ktorá za chudobného definuje toho, kto nedosahuje relatívne štandardy konkrétnej spoločnosti. Inými slovami takto chápaná chudoba súvisí, resp. je závislá od bohatstva spoločnosti. Chudobný v bohatšej krajine nie porovnateľný s chudobným v rozvojovej krajine, ale ani s chudobným v inej vyspelej krajine s vyššou resp. nižšou životnou úrovňou. Pri definovaní relatívnej chudoby sa najčastejšie vychádza z nedosahovaného určitého percenta z priemerného príjmu v krajine. Pojem relatívnej monetárnej chudoby býva dopĺňaný životnou situáciou. Aj v ekonomicky silných a rozvinutých krajinách mnoho obyvateľov trpí chronickou chudobou a ich finančná neistota a materiálny nedostatok sa stal akousi dlhodobou normou. Už v prvom storočí nášho letopočtu Seneca (rímsky filozof, štátnik a spisovateľ) povedal, že najhorší druh núdze je byť chudobný uprostred bohatstva. V šesťdesiatych rokoch minulého storočia 16

18 publikoval Michael Harrington (1962) svoju prelomovú knihu Other America (Iná Amerika) v ktorej zaznamenal životy ľudí vylúčených z veku blahobytu. Harrington bol morálne pobúrený z veľkých nerovností v bohatých krajinách, pričom sa zamýšľa, prečo v tak bohatej krajine ako USA, je tak veľa ľudí chudobných. Aj dnes, v období zvyšovania nerovností narastá počet ľudí, intelektuálov a odborníkov z rôznych oblastí, ktorí upozorňujú na nemorálnosť, neudržateľnosť a možné nežiadúce dôsledky tohto stavu. Jedným z nich je i Abramsky (2013), ktorý konštatuje, že v Amerike (myslí USA) je chudoba späť v plnej sile. Je tvorená desiatkami miliónmi obetí zlomenej ekonomiky, najmä dlhodobo chronicky chudobnými a novými chudobnými z radov obyvateľov pracujúcich v zlých pracovných podmienkach a za nízke mzdy. V mnohých ohľadoch pre väčšinu Američanov sa finančná neistota stala novou normou. Dôvody tohto stavu Abramsky vidí najmä v rastúcich ekonomických nerovnostiach, pričom súčasne navrhuje spôsoby smerom k spravodlivejšej spoločnosti. Dielo je autorovou odozvou na finančný kolaps z roku 2008 a nasledujúce obdobie, ktoré považuje za éru groteskných ekonomických extrémov. Toto jeho konštatovanie podporuje aj jedna zo zistených skutočností uvedená vo World wealth report 2015 (Capgemini a RBC Wealth management 2015), že v USA žije 4,68 milióna boháčov, s celkovým bohatstvom 16.2 bilióna USD. Je tragédiou súčasnosti, že veľké množstvo ľudí je vylúčených z blahobytu bohatých krajín a chudoba, aj keď relatívna, je dôsledkom obrovských nerovností. V tejto súvislosti možno súhlasiť s Cavettom 2, ktorý konštatoval, že v dobrej spoločnosti je veľa zámožných občanov, ale málo veľmi bohatých a veľmi chudobných. Príjmové nerovnosti v krajinách Európskej únie Vlády, politici a spoločnosť vo všeobecnosti nemôžu bojovať proti chudobe a sociálnemu vylúčeniu bez analýzy nerovností v spoločnosti, či už ekonomickej alebo sociálnej povahy. Údaje o ekonomickej nerovnosti sa stávajú obzvlášť dôležité pre odhad relatívnej chudoby, pretože rozdeľovanie ekonomických zdrojov má priamy vplyv na rozsah a hĺbku chudoby. V EÚ ako celku môžeme dlhodobo sledovať veľké príjmové nerovnosti. V roku 2013 dosiahlo top 20 % populácie s najvyšším príjmom 5 krát väčší príjem ako získalo 20 % populácie s najnižším príjmom. Tento pomer sa značne líšil podľa jednotlivých členských štátov, pričom najmenší 3,4 bol v Českej republike a najvyšší v Bulharsku, Rumunsku a Grécku (zhodne 6,6). Dopad týchto nerovností je diferencovaný podľa rôznych typov a štruktúr populácií a domácností, pričom zvlášť ťaživo dopadajú na ohrozené, resp. rizikové skupiny obyvateľstva ako deti, nezamestnaní, viacdetné a neúplné domácnosti, zdravotne postihnutí a pod. 2 Dick Cavett známy televízny moderátor zameraný na kontroverzné témy a hĺbkové diskusie. 17

19 Obr. 7. Príjmové nerovnosti v krajinách EÚ v roku 2012* Poznámka.: Grafy na obr. 7-9 zachytávajú stav k r Na grafoch sú zachytené aj hodnoty troch krajín mimo EÚ (Švajčiarsko, Island a Nórsko). *Príjmové nerovnosti sú vyjadrené ako podiel sumy ekvivalentného disponibilného príjmu 20 % osôb z populácie s najvyššími príjmami (horný kvintil) a sumy ekvivalentného disponibilného príjmu 20 % osôb z populácie s najnižšími príjmami (dolný kvintil), teda pomerom príjmov horného a dolného kvintilu - S80/S20). Riziko ohrozenia obyvateľov EÚ monetárnou chudobou V roku 2013 bolo v EÚ-28 až 16,6 % populácie v ohrození monetárnou chudobou po sociálnych transferoch. Tento podiel, vypočítaný ako vážený priemer národných výsledkov, skrýva značné rozdiely medzi členskými štátmi EÚ. V piatich členských štátoch, konkrétne v Grécku (23,1 %), Rumunsku (22,4 %), Španielsku (20,4 %), Bulharsku (21,0 %) a Litve (20,6 %) bola viac ako pätina populácie ohrozená chudobou z aspektu príjmu. Najnižší podiel osôb ohrozených monetárnou chudobou bol pozorovaný naopak v Českej republike (8,6 %) a Holandsku (10,4 %). Príjmové nerovnosti majú významný vplyv a dopad aj na ďalší dôležitý ukazovateľ chudoby akým je jej hĺbka (medzera chudoby) 3. Príjem osôb v ohrození chudobou v EÚ-28 v roku 2013 bol 23,5 % pod hranicou chudoby. Z krajín EÚ v roku 2013 najväčšiu medzeru chudoby zaznamenali v Grécku (32,7 %), Rumunsku (32,6 %), Španielsku a Bulharsku (zhodne 30,9 %). Najnižšia medzera chudoby bola vo Fínsku (15,0 %), Holandsku (16,5 %), Českej republike a vo Francúzsku (zhodne 16,6 %). 3 Medzera rizika chudoby je vyjadrená percentom príjmu, ktorý je potrebný na to, aby chudobní dosiahli hranicu chudoby. 18

20 Obr. 8. Riziko ohrozených monetárnou chudobou v krajinách EÚ v roku 2012* * Riziko ohrozených monetárnou chudobou je vyjadrené podielom osôb (v %) v celkovej populácii, ktorých ekvivalentný disponibilný príjem sa nachádza pod hranicou rizika chudoby (60 % mediánu národného ekvivalentného disponibilného príjmu). Obr. 9. Medzera rizika chudoby v krajinách EÚ v roku

21 Riziko ohrozenia obyvateľov EÚ z aspektu aspoň jedného z troch parametrov chudoby Už od roku 1984 platí vymedzenie pojmu chudoba podľa Rady Európy, podľa ktorej chudoba označuje osoby, rodiny alebo skupiny osôb, ktorých zdroje (materiálne, kultúrne a sociálne) sú natoľko limitované, že ich vylučujú z minimálne akceptovaného životného štýlu štátov, v ktorých žijú. Takto možno jasne vidieť zdôraznenie dôsledku chudoby, ktorým je sociálna exklúzia. V roku 2013 bolo v EÚ 28 ohrozených chudobou alebo sociálnym vylúčením viac ako 123 miliónov obyvateľov. Teda takmer každá štvrtá osoba žijúca v EÚ (24,5 % populácie) je v ohrození chudobou a to buď príjmovou, materiálnou, alebo žijú v domácnostiach s veľmi nízkou pracovnou intenzitou. Podiel osôb ohrozených chudobou, alebo sociálnym vylúčením v EÚ 28 bol v roku 2013 vyšší (24,5 %) ako v roku 2008 (23,8 %). Tab. 2. Riziko ohrozených chudobou alebo sociálnou exklúziou v EÚ 28 rokoch 2008 a 2013 Ohrození chudobou alebo sociálnym vylúčením (osoby patriace pod aspoň jedno z týchto troch kritérií) podiel v % v tisícoch Ľudia v riziku chudoby po sociálnych transferoch (%) Osoby ťažko materiálne deprivované (%) Osoby (vek 0-59) v domácnostiach s nízkou pracovnou intenzitou (%) EU Belgium Bulgaria Czech Rep Denmark Germany Estonia Ireland 23.7 : : 15.5 : 5.5 : 13.7 : Greece Spain France Croatia : 29.9 : : 14.7 : 14.8 Italy Cyprus Latvia Lithuania Luxembourg Hungary Malta

22 Netherlands Austria Poland Portugal Romania Slovenia Slovakia Finland Sweden U.Kingdom Iceland Norway Switzerland Zdroj: Eurostat 2014 (EU 27 údaje za rok 2008; EÚ 28 odhady pre rok 2013) Ako je zrejmé z tabuľky 2, najviac ohrozených chudobou alebo sociálnym vylúčením bolo v Bulharsku, najmenej v Českej republike. V roku 2013 viac ako tretina populácie bola ohrozená chudobou, alebo sociálnym vylúčením v piatich členských štátoch: Bulharsku (48,0 %), Rumunsku (40,4 %), Grécku (35,7 %), Lotyšsku (35,1 %) a Maďarsku (33,5 %). Naopak najnižší podiel osôb ohrozených chudobou, alebo sociálnym vylúčením bol zaznamenaný v Českej republike (14,6 %), Holandsku (15,9 %), Fínsku (16,0 %) a vo Švédsku (16,4 %). Vo väčšine členských štátov (za ktoré sú dostupné údaje) bol v sledovanom období zaznamenaný nárast počtu obyvateľov ohrozených chudobou. V siedmych krajinách bol zaznamenaný pokles a len v Belgicku zostal nezmenený (Eurostat 2015). Príčiny chudoby v krajinách EÚ Veľmi mylné sú predstavy, že v bohatom regióne ako je napr. EÚ, nikto nemôže byť chudobný, alebo ak aj niekto chudobný je, jeho chudoba musí byť nevyhnutne dôsledkom jeho osobného zlyhania alebo problémov. Toto môže byť pravda, avšak len v prípade menšej skupiny chudobnej populácie. Z pretrvávajúcej miery chudoby v krajinách EÚ vyplýva, že chudoba je v prvom rade dôsledkom spôsobu, akým spoločnosť je organizovaná a ako sú zdroje rozdeľované (EAPN ). Rozdielny prístup k prideleným prostriedkom a príležitostiam, či už sa jedná o finančné alebo iné zdroje, ako aj prístup k rôznym službám (k zdravotnej starostlivosti a sociálnym službám, vzdelávaniu a k ďalším službám) vedie 4 Európska sieť proti chudobe (EAPN) je najväčšia európska sieť národných, regionálnych a lokálnych sietí zahŕňajúca mimovládne organizácie, rôzne združenia a skupiny obyvateľstva, ako aj európske organizácie, ktoré sú činné v boji proti chudobe a sociálnemu vylúčeniu. Bola založená v roku

23 k rôznym výsledkom. Vo všeobecnosti platí, že krajiny s najmenšou mierou nerovností majú najnižšiu mieru chudoby. Je to predovšetkým preto, že vlády v týchto krajinách sa rozhodli dať prednosť zabezpečeniu primeranej úrovni minimálnych príjmov a dobrému prístupu hlavne k sociálnym a zdravotným službám a to hlavne prostredníctvom systému sociálnej ochrany. Hlavnými príčinami chudoby v krajinách EÚ je stále pretrvávajúca veľká nezamestnanosť, ktorá je dôsledkom nepostačujúcej ekonomickej infraštruktúry, priestorovej a migračnej neschopnosti, nežiadúcej sociálno-profesijnej štruktúry, ale aj subjektívnou neochotou opätovnej integrácie na trh práce (Andrejiová a kol. 2015). Pokiaľ ide o jednotlivcov, za rizikové kľúčové faktory ich chudoby tiež možno považovať faktory podmienené, resp. súvisiace s trhom práce a to hlavne nezamestnanosť, alebo zlé zamestnanie (neisté zamestnanie, nízka mzda apod.), ktoré vzďaľujú ľudí od sociálnych sietí. Ďalej sú to nízka úroveň vzdelania a zručností, pretože tieto obmedzujú schopnosti ľudí a tým aj ich prístup k dôstojným pracovným miestam a plnému zapojeniu do spoločnosti. Významným faktorom chudoby je aj veľkosť a typ rodiny. Veľké a neúplné rodiny majú tendenciu byť vystavené väčšiemu riziku chudoby, pretože majú vyššie náklady, nižšie príjmy a väčšie ťažkosti pri získavaní dobre plateného zamestnania. Zvýšeným rizikom chudoby je ohrozené i zdravotne postihnuté obyvateľstvo alebo obyvatelia so zlým zdravotným stavom, pretože tento výrazne obmedzuje možnosť prístupu k zamestnaniu a tiež vedie k zvýšeným každodenným nákladom. Predurčení k chudobe sú aj členovia menšinových etnických skupín a prisťahovalci. Najmä nelegálni prisťahovalci trpia diskrimináciou, majú menšiu šancu na zamestnať sa, sú nútení žiť v nevyhovujúcich podmienkach a majú horší prístup k základným službám. Často a nezaslúžene trpia chudobou i komunity žijúce v odľahlých či zaostávajúcich regiónoch, kde prístup k zamestnaniu a službám je oveľa horší ako v iných územiach. Významnou skupinou so zvýšeným rizikom chudoby sú ženy, pretože viac pracujú v menej platených odvetviach, sú viac zapojené do neplatených opatrovateľských povinností a za tú istú prácu sú často platené menej ako muži. Všetky tieto, ale aj ďalšie faktory vytvárajú prekážky a spôsobujú mnohé ťažkosti a problémy rôzneho charakteru a mali by byť detailne skúmané v kontexte distribúcie bohatstva a riešenia nerovností v jednotlivých krajinách. Vzťah chudoby k negatívnym fenoménom spoločnosti Geografická distribúcia chudoby a jej poznanie má mnohé praktické a aplikačné využitie. Chudoba má vzťah k mnohým, zväčša negatívnym fenoménom spoločnosti (ku krátkej dĺžke života, nepriaznivému zdravotnému stavu a chorobnosti obyvateľstva, zvýšenej najmä majetkovej a násilnej kriminalite a pod.). Výstižný príklad vzťahu medzi chudobou, resp. úrovňou príjmu a dĺžkou dožitia nám ponúka obrázok 10 (Gapminder World Poster 2015). Obrázok detailne a presne zachytáva nádej dožitia a HDP na obyvateľa v 182 krajinách sveta v roku Každý kruh predstavuje konkrétnu krajinu, pričom jeho veľkosť vyjadruje počet obyvateľov a farba región v ktorom sa nachádza. Ako je zrejmé z obrázku, ľudia 22

24 Micronesia Barb. Mauritius Cyprus Malta žijú dlhšie v krajinách s vyšším HDP na obyvateľa. Možno konštatovať, že každá krajina s vysokými príjmami má vysokú nádej dožitia, teda dlhého veku obyvateľstva a každá krajina s nízkymi príjmami má naopak nízku nádej dožitia obyvateľstva. Napriek tomu existujú obrovské rozdiely v priemernej dĺžke života medzi krajinami na rovnakej úrovni príjmov. Väčšina obyvateľstva žije v krajinách so stredným príjmom, kde rozdiel v dĺžke života medzi krajinami je priepastný, v závislosti na tom, ako sú príjmy rozdelené a ako sú využívané. Hranica dĺžky dožitia svetovej populácie (znázornená horizontálnou líniou) predstavuje necelých 70 rokov a hranica priemerného príjmu na obyvateľa (znázornená vertikálnou líniou) vyjadrená HDP v PPP predstavuje niečo viac ako 10 tisíc US dolárov. Kvadranty vyjadrujú situáciu v jednotlivých krajinách, pričom najlepšia pozícia patrí štátom, ktoré sa nachádzajú v pravom hornom kvadrante s vysokým príjmom i dĺžkou dožitia obyvateľstva. Obr. 10. Vzťah chudoby a dĺžky dožitia v krajinách sveta v roku 2013 Life expectancy SICK HEALTHY HEALTH apminder World 2013 Liberia Niger Burundi Dem. Rep Congo Somalia Malawi Mozambique Central African Rep. Italy Iceland Switzerland Israel Australia Sweden Singapore Qatar France Canada Norway Spain Austria Luxembourg UK Netherlands South Korea Germany Kuwait Costa Rica N. Zeal. Greece Finland Maldives Slovenia Portugal Belgium Denmark Iran USA China Lebanon Cuba Bahrain Brunei Jordan Chile Czech Rep. Bosnia & H. Tunisia Serbia Croatia Panama Uruguay Vietnam Peru Poland Saudi Arabia Sri Lanka Argentina Turkey Nicaragua Macedonia Estonia Algeria Libya United Arab Emirates Slovak Rep. Monten. Romania Jamaica Albania Colombia Hungary Venezuela Latvia Morocco Ecuador Lithuania Oman Palestine Thailand St.Lucia Mexico Malaysia Cape Verde El Salvador Bulgaria Seychelles Armenia Dominican R. Syria Brazil Georgia Paraguay Bahamas St.Vincent. & G. Bolivia Ukraine Azerbaijan Timor-Leste Honduras Guatemala Trinidad & Samoa Grenada Tobago North Korea Moldova Iraq Tajikistan Philippines Nepal Egypt HEALTH & INCOME Belize Sudan Uzbekistan Suriname Belarus Bangladesh Russia OF NATIONS Bhutan Kyrgyzstan Indonesia IN 2013 Sao Tome & P. Myanmar Cambodia This graph compares Life Expectancy Yemen Turkmenistan Kazakhstan & GDP per capita for all 182 nations Fiji Senegal with more than inhabitants, Rwanda Pakistan Laos Botswana recognized by the UN. Benin Mauritania Mongolia Haiti Madagascar Vanuatu Gambia Kenya Ghana Guyana Togo Comoros Solomon Isl. Djibouti Ethiopia Eritrea Guinea Guinea-Bissau Burkina Faso Tanzania Kiribati Papua New G. Uganda Cameroon Cote d'ivoire Sierra Leone Chad South Sudan Mali Zambia Zimbabwe Afghanistan Lesotho POOR Tonga India Nigeria Congo Rep. Swaziland Angola INCOME COLOR BY REGION SIZE BY POPULATION $500 $1 000 $2 000 $ $4 000 $8 000 $ $ $ GDP per capita in international $ DATA SOURCES INCOME: World Bank s GDP per capita, PPP (constant 2011 international $), as ofjan , with a few additions by Gapminder. Wealth axis uses log-scale to show doubling of incomes as same distance on all levels. LIFE EXPECTANCY: IHME Available from (Accessed Jan ). POPULATION: UN World Population Prospects: The 2012 Revision. FREE TEACHING MATERIALS LICENSE: Creative Commons Attribution License 3.0, which means please share! Based on a free chart from Namibia South Africa RICH Gabon Equatorial Guinea Japan Ireland million version 8 Zdroj: GAPMINDER (2015) Poznámka.: Graf bol vyrobený v novembri 2014 a revidovaný v marci 2015 na základe dát Svetovej banky (HDP na obyvateľa v PPP) a OSN (Nádej dožitia). Chudoba v kontexte spoločensko-ekonomického vývoja sveta Je ťažké v súčasnosti anticipovať či, kedy a akým spôsobom sa ľudstvo dokáže v budúcnosti vyrovnať s chudobou. Keďže neexistuje len jediná príčina chudoby, rovnako 23

25 neexistuje ani jej jediné riešenie. Chudoba je podmienená množstvom viditeľných ale i skrytých príčin. Mnohé z determinantov chudoby boli už detailne skúmané a analyzované, iné, ktorých vplyv narastá v dôsledku dynamických zmien, zostavajú neprebádané. V súčasnosti jedným z takýchto neprebádaných a významných determinantov chudoby na globálnej a regionálnej úrovni je moc a vplyv nadnárodných korporácií. Tieto v značnej miere ovplyvňujú nielen vývoj svetovej ekonomiky, ale globálnych problémov ľudstva, medzi ktoré bezpochyby patrí i chudoba. V správe World wealth report (Capgemini a RBC Wealth Management 2015) sa okrem iného uvádza, že boháči majú výrazný vplyv na politiku, investície a hospodárstvo. Uvedenú skutočnosť si už v 18 storočí všimol Goldsmith 5, ktorý k rozdeleniu bohatstva a moci trefne poznamenal, že zákony drvia chudobných a bohatí ovládajú zákon. Podľa výskumnej správy The World Bank (2012) medzi 100 najväčších svetových ekonomík patrí 37 veľkých, zväčša nadnárodných korporácií. Predpokladá sa, že ich vplyv bude v budúcnosti ešte narastať a ešte významnejšie ako dnes budú ovplyvňovať vývoj vo svete a mnohé sféry života obyvateľov. Dokonca existujú názory, že budú determinovať územia a regióny, určovať ich hranice, prosperitu, výrazne ovplyvňovať kvalitu života a životnú úroveň obyvateľstva a pod. Ťažko si predstaviť, čo dokážu, alebo čo možno od nich očakávať v sociálnej oblasti, ktorá je v súčasnosti mimo ich záujmu. Je tiež otázkou, ako dokážu implementovať do svojich stratégií sociálny rozmer starostlivosti nielen o svojich zamestnancov, ale i obyvateľov v územiach a regiónoch, ktoré využívajú pre svoju činnosť a zisky. Tab. 3. Sto najväčších svetových ekonomík v r Krajina/mesto/spoločnosť GDP/ Revenue Krajina/mesto/spoločnosť GDP/ Revenue 1 United States 14, Ukraine China 7, Greece Japan 4, Switzerland India 3, Moscow, Russian Fed Germany 2, Hong Kong, China Russian Federation 2, Austria United Kingdom 2, Philippines France 2, Nigeria Brazil 1, Atlanta, USA Italy 1, Romania Mexico 1, San Francisco/Oakland/USA Tokyo, Japan 1, Houston, USA Spain 1, Miami, USA New York, USA 1, Seoul, South Korea Oliver Goldsmith známy anglo-írsky spisovateľ a kritik britskej spoločnosti. 24

26 15 Korea, Republik of 1, Norway Canada 1, Algeria Turkey 1, Toyota Motor Indonesia Czech Republic Iran, Islamic Rep Chevron Los Angeles, USA Toronto, Canada Australia Detroit, USA Taiwan Peru Netherlands Portugal Poland Chile Saudi Arabia Vietnam Chicago, USA Seattle, USA Argentina Shangai, China London, UK Madrid, Spain Paris, France Total Thailand Singapore, Singapore South Africa Sydney, Australia Royal Dutch Shell Bangladesh Egypt, Arab Rep Mumbai, India Pakistan Rio de Janeiro, Brazil ExxonMobil Denmark Osaka/Kobe, Japan Israel Wal-Mart Stores Ireland Colombia Hungary Mexico City, Mexico Finladn Philadelphia, USA General Electric Sau Paulo, Brazil Kazakhstan Malaysia Volkswagen Group Washington, DC, USA ENI Belgium AXA Group Boston, USA Phoenix, USA Buenos Aires, Argentina Minneapolis, USA BP Sinopec-China Petrolum Venezuela San Diego, USA Sweden HSBC Holdings Dallas/Forth Worth, USA Barcelona, Spain 140 Zdroj: Hoornweg et al. (2010), tiež Poznámka.: GDP/Revenues in $ billions PPP (HDP/Tržby v miliardách US$ v PPP). 25

27 Záver Z vyššie uvedeného je zrejmé, že rast nerovností determinuje nielen úroveň, rozsah a hĺbku chudoby, ale aj jej charakter a znaky. Chudoba či už absolútna (každodenný boj o prežitie v rozvojových krajinách), alebo relatívna v ostatných krajinách sveta zostáva naďalej aj v období výrazného rastu svetového bohatstva, neželateľnou súčasťou života významnej časti svetovej populácie. Získané poznatky a uvedené informácie v tomto príspevku zároveň poukazujú na skutočnosť, že chudoba je výrazne priestorovo diferencovaná a koncentrovaná v určitých regiónoch. Typickým nositeľom absolútnej chudoby na globálnej úrovni sú krajiny, resp. obyvatelia afrického kontinentu. Na druhej strane aj relatívna chudoba v bohatých regiónoch je traumatizujúca a vedie k sociálnej exklúzii a izolácii s nedozernými následkami pre spoločnosť i postihnuté populácie. Chudoba uprostred bohatstva vyvoláva mnohé otázky, okrem iných napríklad, kto je nositeľom chudoby v bohatých krajinách, čo je hlavným dôvodom, resp. aké sú ďalšie dôvody ich chudoby, sú tieto dôvody diferencované a podľa čoho, prečo sa chudoba v bohatých krajinách výrazne koncentruje v určitých územiach alebo areáloch, ako a prostredníctvom ktorých faktorov priestor vplýva na úroveň, hĺbku, charakter a rôzne ďalšie aspekty chudoby apod. Niektoré odpovede na uvedené otázky sú súčasťou tohto príspevku, odpovede na ostatné otázky sme hľadali v nasledujúcich kapitolách zameraných na najvýznamnejšie časopriestorové aspekty chudoby. Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0101/15 financovaného grantovou agentúrou VEGA. Literatúra ABRAMSKY, S. (2013). The American Way of Poverty: How the Other Half Still Lives. New York. Nation Books. ANDREJIOVÁ, L., MAGUROVÁ, D., KOLLÁROVÁ, Ž. (2015). Príčiny a vývoj chudoby v členských štátocheurozóny a jej budúce perspektívy. [Online]. Dostupné na: academia.edu/ [cit: ]. CAPGEMINI, RBC WEALTH MANAGEMENT (2015). World Wealth Report 2015 (WWR). [Online]. Dostupné na: [cit: ]. CENTRE FOR RESEARCH ON THE EPIDEMIOLOGY OF DISASTERS (2013). EM-DAT: The International Disaster Database: Disaster trends. Catholic University of Louvain. Belgium. CRED. EUROSTAT (2014). At Risk of Poverty or Social Exclusion in the EU 28. More than 120 Million Persons at Risk of Poverty or Social Exclusion in Almost 1 out of 26

28 every 4 Persons in the EU in this Situation. Eurostat Newsrelease 168. Luxembourg: European Commission: Eurostat. [Online]. Dostupné na: publications/ recently-published? [cit: ]. EUROSTAT (2015). People at Risk of Poverty or Social Exclusion. [Online]. Dostupné na: de=t2020_50& language=en. [cit: ]. FREEMAN, S. P., SOLMIRANO, C. (2014). Trends in World Military Expenditure Sipri Fact Sheet. Sweden: Stockholm International Peace Research Institute (SIPRI). [Online]. Dostupné na: milex_database [cit: ]. GAPMINDER (2015). Gapminder World Poster [Online]. Dostupné na: ]. HARRINGTON, M. (1962). Other America. New York. Macmillan. HOORNWEG, D., P. BHADA, M. FREIRE, C. L. TREJOS GÓMEZ, R. DAVE (2010). Cities and Climate Change: An Urgent Agenda. Washingtone DC, World Bank. OXFAM (2014). Oxfam: Wealthiest 1 Percent Soon to Own More than Everybody Else. DW Made for Minds. [Online]. Dostupné na: 1-percent-soon-to-own-more-than-everybody-else/a [cit: ]. THE EUROPEAN ANTI POVERTY NETWORK - EAPN (2015). Causes of Poverty and Inequality - EAPN. [Online]. Dostupné na: [cit: ]. THE WORLD BANK AND POVERTY REDUCTION AND EQUITY (2012). The State of the Poor: Where are the Poor and where are the Poorest? [Online]. Dostupné na: org/state_of_the_poor_paper_a. [cit: ]. UNITED NATIONS DEVELOPMENT PROGRAMME (2014). Human Development Report Sustaining Human Progress: Reducing Vulnerabilities and Building Resilience New York, UNDP. Who are the poor, why and where do they live? Poverty is a complicated phenomenon with many forms, dimensions and aspects. One of its most important dimensions is space, which influences its level, depth, duration, nature and other characteristics. Spatial dimension and aspects of poverty represent a broad spectre of questions and problems. The aim of this introductory chapter is to briefly present the spatial context and most important spatial aspect of poverty research. The paper offers several interesting topical data and facts about the overwhelming global disparities, which seem to be the main causes of poverty in the world. It tries to find the answer to the question who are the poor and where do they live. Attention 27

29 is given to different forms and manifestation of both, the absolute poverty rooted in the poor countries and the relative one that occurs in advanced and poor countries. The author analyses extreme, monetary and multidimensional poverty by world regions in a comparatively detailed manner. Based on the most recent available data he informs about the number and proportion of the extremely poor, stresses the heterogenity of poverty from the point of view of level and development of income; analyses the different level of multidimensional poverty and first of all, the main causes of poverty in the developing countries. He also contemplates the existence and causes of poverty in rich countries of advanced world with a good disposition to avoid it. Using the example of an advanced EU region, he identifies who is suffering poverty, what is its scale and level differentiated by countries, what is the reason of its comparatively large frequency, and how it develops. On the other side, poverty is presented as the societal phenomenon, which negatively influences many socio-economic factors, demography and behaviour of population on an example of the relationship between the poverty and life expectancy. Eventually the future possible development of poverty in the context of socio-economic development of the world with stress on the main players of global development is contemplated. The themes, problems and facts commented in this chapter represent only a fraction of information about different aspects of poverty but on the other side it particularly concentrates on the geographical aspects of poverty in the context of global disparities and development of poverty in the world. The quoted information and knowledge serve as the basis for the following chapters and form a certain introductory frame for the analysis focused on spatial aspects of poverty in Slovakia. Key words: disparities, extreme poverty, multidimensional poverty, parameters of poverty, material deprivation 28

30 29

31 30

32 IDENTIFIKÁCIA OKRESOV CHUDOBY NA SLOVENSKU, ICH VÝVOJ A ZMENY V ROKOCH Anton Michálek, Zuzana Veselovská Úvod Aj keď od prvej geografickej práce o chudobe, kde boli presne špecifikované primárne problémy jej priestorového výskumu na Slovensku (Michálek 2000) uplynulo už 16 rokov, nebolo doposiaľ vyriešených viacero závažných problémov a otázok umožňujúci komplexný geografický výskum chudoby na Slovensku. Azda najväčším problémom geografického výskumu chudoby na Slovensku ostávajú dáta, ktoré vzhľadom na spoločenské potreby súvisiace s riešením chudoby na regionálnej a lokálnej úrovni stále absentujú. Aj keď i v tejto oblasti sa situácia najmä od roku 2005 posunula k lepšiemu v dôsledku zberu a publikovaniu informácii o chudobe (EU SILC 1 ), dáta o chudobe na nižších priestorových úrovniach (okresoch a obciach) stále neexistujú. Absencia takýchto, pre aplikačnú prax a regionálnu a sociálnu politiku potrebných dát a informácií, vytvára bariéru pre identifikáciu najdôležitejších aspektov chudoby ku ktorých bezpochyby patrí priestor. Z tohto pohľadu sú zvlášť dôležité a významné informácie o chudobe týkajúce sa jej priestorového rozloženia, diferenciácie a koncentrácie, rozdielnej úrovne a hĺbky, ako aj jej znakov, charakteru, podmienenosti a súvislosti. Hlavne z tohto dôvodu sú stále aktuálne koncepty chudoby, ktoré vychádzajú zo sprostredkujúcich faktorov, resp. sprievodných a indikujúcich javov chudoby, ktoré pomocou rôznych exaktných metód dokážu získať uvedené významné priestorové informácie o chudobe v nižších geografických mierkach. V odbornej vedeckej literatúre je populárny a stále neprekonaný najčastejšie používaný koncept mnohonásobnej deprivácie (Townsend 1987), ktorý je stále zdokonaľovaný (Pacione 1995a; 1995b; Nolan, Whelan 1996; Wagle 2008 a iní) a v rôznych modifikáciách použiteľný pre všetky krajiny sveta. Z tohto dôvodu, ale aj z dôvodu jeho moderného teda širokého chápania chudoby, sme koncept využili pri identifikácii okresov chudoby na Slovensku, ako i pri identifikácii chudoby na lokálnej úrovni obcí v najchudobnejšom okrese Slovenska (viď. kapitola 8). Významnou pridanou hodnotou vykonanej priestorovej analýzy je, že sme ju vykonali k dvom časovým horizontom, čo nám okrem identifikácie okresov chudoby (ďalej OCH) umožnilo aj ich časovú komparáciu (zachytenie ich vývoja a zmien z aspektu chudoby). Vykonaná časopriestorová analýza a získané výsledky sa stali podkladom ďalších analýz chudoby 1 EU SILC je výberové zisťovanie o príjmoch a životných podmienkach domácností. Ide o harmonizované zisťovanie členských štátov EÚ, ktorého úlohou je zabezpečiť produkciu pravidelných, včasných a kvalitných údajov o príjmoch, chudobe a sociálnom vylúčení. 31

33 pre potreby tejto monografie. Všetky nasledujúce kapitoly z rôznych aspektov venujú pozornosť vyčleneným chudobným okresom, čím monografia predstavuje ucelený pohľad na okresy chudoby na Slovensku, ale aj prierez najvýznamnejších tém geografie chudoby. Možno bez zveličenia povedať, že ide o jednu z mála prác detailne zameraných na tento aktuálny spoločenský problém nie len v stredoeurópskej, ale i svetovej odbornej literatúre. Koncept mnohonásobnej deprivácie Základ pri hodnotení chudoby a identifikovaní okresov chudoby pomocou konceptu mnohonásobnej deprivácie tvoria zvolené indikátory (Michálek 2004a). Pre obidva roky bolo zvolených šesť indikátorov (nezamestnanosť, nízke vzdelanie, veľkosť rodiny, neúplné rodiny, preplnenosť bytu, bez vody v byte). Indikátory boli zvolené na základe ich silnej korelácie s chudobou. Pri analýze boli použité dáta z Regionálnej databázy Štatistického úradu (ŠÚSR 2014, 2015) a Ústredia práce, sociálnych vecí a rodiny (UPSVaR 2015) za rok 2001 a Hranica deprivácie pre jednotlivé indikátory sa nachádza medzi 4. a 5. pentilom, resp. medzi 1. a 2. pentilom hodnôt štatistického súboru, v závislosti od charakteru indikátora. Dosiahnuté hodnoty, ktoré ležia v piatom (poslednom), resp. prvom pentile (pri indikátore plocha bytu na osobu) určujú najväčšiu depriváciu z hľadiska daného indikátora 2. Indikátory boli podľa ich vzájomnej relatívnej dôležitosti hierarchizované metódou poradia. Každému indikátoru je priradené číslo podľa poradia od 1 najdôležitejší indikátor po N najmenej dôležitý indikátor. Nakoľko dva indikátory (nízke vzdelanie a neúplné rodiny) mali rovnaké poradie (pre relatívne rovnakú dôležitosť k chudobe), bolo potrebné pristúpiť k tzv. štandardizovanému poradiu. Indikátorom tak boli priradené hodnoty od 1 po 5. Každému indikátoru sme teda následne priradili body v intervale od 1 po 5. Pre každý indikátor boli okresy zoradené vzostupne podľa hodnôt indikátora a rozdelené do pentilov. Najvyššie bodové ohodnotenie získali okresy s najnepriaznivejšími hodnotami (v dolnom, resp. hornom kvintile v závislosti od charakteru indikátora). Následne sme bodové ohodnotenie delili štandardizovanou mierou poradia, čo môžeme vyjadriť vzťahom: W j = b j /x j kde W j je váha parametra, b j príslušný počet bodov stanovený transformáciou poradia a x j štandardizované poradie indikátora. 2 V kartografickom zobrazení na mapách (s výnimkou máp 9 a 10), sú okresy, v ktorých bola zistená najväčšia deprivácia z aspektu sledovaných indikátorov, zobrazené najtmavším odtieňom (u týchto indikátorov sa deprivácia zväčšuje rastom hodnôt). V mapách 9 a 10 sú naopak okresy s najväčšou depriváciou zobrazené najsvetlejším odtieňom (u tohto indikátora sa naopak deprivácia zväčšuje s poklesom hodnôt). 32

34 Syntetický ukazovateľ je napokon vypočítaný ako suma bodov ( b j a váh W j ): U = w j.b j n j=1 Najnižšia hodnota syntetického ukazovateľa predstavuje vyhovujúcu hodnotu s najnižšou mierou (úrovňou) chudoby, kým najvyššia hodnota syntetického ukazovateľa indikuje najchudobnejší okres. Nezamestnanosť Pri nezamestnanosti sme vychádzali z údajov o miere evidovanej nezamestnanosti, vypočítanej ako podiel uchádzačov o zamestnanie v sledovanom okrese k celkovému počtu ekonomicky aktívneho obyvateľstva v danom okrese. Mzda predstavuje základný príjem pre domácnosť. Hoci ani zamestnaní nie sú chránení pred chudobou (Simmons 2004; Crettaz 2011), nezamestnanosť zvyšuje pravdepodobnosť rizika chudoby. Nezamestnanosť postihuje najmä ekonomicky a sociálne marginalizované okresy južnej a východnej časti Slovenska (Michálek 2004b). Najvyššiu mieru evidovanej nezamestnanosti mali v roku 2001 okresy Rimavská Sobota (35,5 %), Revúca (35,1 %), Veľký Krtíš 33,8 %), Rožňava (32 %), Trebišov (31,9 %), Sobrance (30,9 %) a Michalovce (30,6 %). V roku 2011 patrili medzi okresy s najvyššou mierou evidovanej nezamestnanosti okresy Rimavská Sobota (34,6 %), Revúca (30,8 %), Rožňava (28,7%), Kežmarok (28,7 %), Trebišov (26,9 %) a Sabinov (26,7 %). V roku 2001 malo až 22 okresov mieru evidovanej nezamestnanosti nad 25 %, z toho až 7 nad 30 %. V roku 2011 malo mieru evidovanej nezamestnanosti nad 25 % šesť okresov a nad 30% len dva okresy (Revúca a Rimavská Sobota). Môžeme teda hovoriť o zlepšení situácie na trhu práce, no na druhej strane rezonuje otázka o výške mzdy. Hoci sa situácia v nezamestnanosti zlepšila, najvyššiu mieru evidovanej nezamestnanosti majú v obidvoch rokoch okresy južného a východného Slovenska. Nedostatok pracovných miest je dôsledkom viacerých príčin, napr. ich zlá dopravná infraštruktúra, slabá úroveň hospodárstva, nízky ekonomický potenciál, zaostávanie a geografická poloha. V týchto okresoch absentujú diaľnice a rýchlostné cesty. Prevládajú cesty druhej a tretej triedy, ktoré sú často v zlom technickom stave. Z hľadiska polohy sa tieto okresy nachádzajú mimo hlavných dopravných koridorov, ďaleko od miest, ktoré by mohli ponúkať prácu a boli zaujímavé pre investorov. Ďalšou dôležitou príčinou nedostatku pracovných miest je absencia kvalifikovanej pracovnej sily, nízke vzdelanie, kriminalita a samotná neochota pracovať. 33

35 Obr. 1. Miera evidovanej nezamestnanosti v okresoch SR v roku 2001 Obr. 2. Miera evidovanej nezamestnanosti v okresoch SR v roku 2011 Nízke vzdelanie Tento indikátor predstavuje podiel osôb s najvyšším dosiahnutým vzdelaním základným k celkovému počtu osôb nad 15 rokov. Kvalifikovaná pracovná sila je základom pre 34

36 vytváranie nových pracovných miest. Obyvateľstvo s nízkym vzdelaním si ťažšie hľadá uplatnenie na trhu práce a preto je vysoká pravdepodobnosť, že sa tieto osoby budú nachádzať pod hranicou chudoby. Rovnako nízke vdelanie predurčuje obyvateľstvo k pomocným prácam, ktorých mzda sa pohybuje na úrovni životného minima. Obr. 3. Obyvateľstvo so základným vzdelaním v okresoch SR v roku 2001 Obr. 4. Obyvateľstvo so základným vzdelaním v okresoch SR v roku

37 Pri porovnaní rokov 2001 a 2011, bol v roku 2001 v jednotlivých okresoch vyšší podiel obyvateľov so základným vzdelaním. Hodnoty nad 30 % malo až 27 okresov, pričom v roku 2011 nad 30 % obyvateľov so základným vzdelaním nemal ani jeden okres. V roku 2001 mali najvyšší podiel obyvateľov so základným vzdelaním okresy Rimavská Sobota (36,3 %), Poltár (34,9 %), Veľký Krtíš (34,9 %), Revúca (34,9 %), Kežmarok (34,7 %) a Komárno (34,5 %). V roku 2011 mali najvyšší podiel obyvateľstva so základným vzdelaním taktiež okresy východného a južného Slovenska a to okresy Kežmarok (28,1 %), Revúca (27,8%), Rimavská Sobota (27,6 %), Sabinov (27,1 %), Gelnica (24,9 %) a Košice-okolie (24,3 %). Veľkosť rodiny Tento indikátor predstavuje podiel domácností s tromi a viac závislými deťmi 3. Takéto domácnosti predstavujú významnú demografickú kategóriu, ktorá je nositeľom chudoby. S každým dieťaťom klesá životná úroveň rodiny, nakoľko deti neprinášajú žiadne príjmy okrem prídavkov na dieťa a iné sociálne dávky na dieťa. Deti predstavujú aj bariéru pre účasť matky na trhu práce a rodina tak dostáva len jeden hlavný príjem (Michálek 2004a). Obr. 5. Viacdetné rodiny v okresoch SR v roku Závislé deti sú osoby do 16 rokov, študenti stredných a vysokých škôl, osoby v domácnosti do 25 rokov, ktoré identifikovali svoj vzťah k osobe na čele domácnosti ako syn/dcéra. 36

38 Obr. 6. Viacdetné rodiny v okresoch SR v roku 2011 Priemerná suma čistého mesačného príjmu na osobu klesá pri domácnostiach s jedným dieťaťom na úroveň 75,3 %, u dvojdetných rodín na 65,2 % a u viacdetných rodín na 51,0 % príjmu bezdetných domácností (Michálek 2004a). V obidvoch sledovaných rokoch prevažovali viacdetné rodiny na severe stredného Slovenska a v okresoch Prešovského kraja. V roku 2001 mali najvyšší podiel viacdetných rodín okresy Námestovo (40,6 %), Stará Ľubovňa (30,5 %), Kežmarok (29,5 %), Tvrdošín (28,7 %) a Sabinov (28,2 %). V roku 2011 prevažovali rodiny s tromi a viac deťmi v okresoch Námestovo (35,2 %), Sabinov (30,9 %), Stará Ľubovňa (28,5 %), Kežmarok (27,5 %) a Tvrdošín (27,2 %). Z týchto hodnôt môžeme vidieť, že okresy s najvyšším podielom viacdetných rodín sú rovnaké v obidvoch rokoch, zmenili sa len ich hodnoty (vo väčšine prípadov pokles) a ich vzájomné poradie. Vyšší podiel rodín s tromi a viac deťmi na severe stredného Slovenska čiastočne súvisí náboženským vierovyznaním, kým v Prešovskom kraji s rómskym etnikom. Neúplné rodiny Ďalším ukazovateľom rizika chudoby je podiel neúplných rodín so závislými deťmi. Rodinný rozpočet je obmedzený na jeden hlavný príjem, ktorý predstavuje mzda, alebo rodičovské a sociálne dávky. Rodič môže byť taktiež obmedzený pri návrate 37

39 do zamestnania svojimi povinnosťami, na ktoré ostal sám. Preto môže byť riešením čiastočný úväzok, čo však znamená aj nižší príjem. Tento príjem potom nemusí byť dostatočný na pokrytie základných životných potrieb a rodina sa tak ocitá pod hranicou chudoby. Kým v roku 2001 prevažovali neúplné rodiny v bratislavských okresoch, o desať rokov neskôr nastal presun do okolitých okresov (Pezinok, Malacky, Senec), čo súvisí so silnou suburbanizáciou. Najvyšší podiel neúplných rodín bol v roku 2001 v okresoch Košice a Bratislava s rovnakou hodnotou 8,7 %. Ďalšie okresy, ktorých podiel neúplných rodín dosiahol hodnotu nad 8 % boli okresy Banská Bystrica (8,5 %) a Martin (8,2 %). V roku 2011 sa najvyššie zastúpenie neúplných rodín evidovalo v okresoch Pezinok (10,3 %), Senec (10,2 %) a Spišská Nová Ves (10,1 %). V priebehu jedného desaťročia tak môžeme sledovať značný nárast podielu neúplných rodín. Zvýšený podiel neúplných rodín v mestských častiach, či v ich suburbánnych okresoch (najmä väčších miest ako je Bratislava) súvisí s vyššou rozvodovosťou, lepšou možnosťou zamestnania a vyššou mzdou 4. Obr. 7. Neúplné rodiny v okresoch SR v roku Pri poberaní vyššej mzdy nie sú jednotlivci odkázaní na príjem partnera a z vlastnej mzdy si dokážu zabezpečiť všetky základné životné potreby. 38

40 Obr. 8. Neúplné rodiny v okresoch SR v roku 2011 Preplnenosť bytov Tento ukazovateľ vyjadruje plochu bytu v metroch štvorcových na osobu. So zvýšujúcim sa počtom osôb v byte sa zmenšuje úžitková plocha pre jednotlivých členov domácnosti. Poukazuje to na sociálne a materiálne pomery rodiny. Preto je preplnenosť bytov významným indikátorom materiálnej deprivácie. V extrémnych prípadoch môže byť preplnenosť bytov zdraviu škodlivá, najmä pri nesprávnej hygiene a infekčných ochoreniach (napríklad rómske osady). Kým v roku 2001 klesala plocha bytu na osobu smerom zo severu na juh Slovenska, v roku 2011 sme zaznamenali najnižšie hodnoty na východnom Slovensku. V roku 2001 bola najmenšia plocha bytu (v m 2 ) na osobu v okresoch Košice (12,9), Sabinov (13,9), Námestovo (14,2), Kežmarok (14,3) a Považská Bystrica (14,7). V roku 2011 mali najmenšiu plochu bytu (v m 2 ) na osobu okresy Sabinov (15,2), Kežmarok (15,6) a Spišská Nová Ves (16,6) 5. Okresy s najmenšou plochou bytu na osobu v obidvoch sledovaných rokoch sú okresy, u ktorých bol zaznamenaný aj vyšší podiel viacdetných domácností. S počtom detí sa zmenšuje úžitková plocha bytu na osobu a členovia domácnosti tak môžu pociťovať depriváciu z materiálneho hľadiska. 5 Uvedomujeme si, že veľká plocha bytu v niektorých prípadoch (napr. v okresoch Myjava, Medzilaborce, Sobrance) môže byť zavádzajúca. V uvedených okresoch veľká plocha bytu je z veľkej časti dôsledkom emigrácie mladších populácií, obyčajne starým ľuďom ostávajú veľké plochy bytov, pričom títo sú obvykle chudobní. 39

41 Obr. 9. Plocha bytu na osobu v okresoch SR v roku 2001 Obr. 10. Plocha bytu na osobu v okresoch SR v roku 2011 Domácnosti bez vody Voda je dôležitým indikátorom životnej úrovne. Jej nedostatok je charakteristický pre rozvojové krajiny, ale aj vo vyspelom svete existujú lokality a domácnosti bez zavedenej vody. Voda je nielen dôležitá pre pitný režim, ale aj pre hygienu. Domácnosti bez 40

42 vody sú typické v rómskych osadách a starších bytoch a domoch. Obyvatelia nemajú dostatok financií na zavedenie vodovodu a tak využívajú spoločný zdroj vody, ktorý nie vždy musí spĺňať hygienické požiadavky. Obr. 11. Domácnosti bez vody v okresoch SR v roku 2001 Obr. 12. Domácnosti bez vody v okresoch SR v roku

43 V obidvoch sledovaných rokoch prevažujú okresy s domácnostiami bez vody na juhu a východe Slovenska, hoci v roku 2011 sme zaznamenali pokles takýchto domácnosti. V roku 2001 sme zaznamenali najvyšší podiel domácnosti bez vody v okresoch Gelnica (10,9 %), Veľký Krtíš (10,5 %), Rimavská Sobota (9,5 %), Medzilaborce (9,3 %) a Levice (8,1 %). V roku 2011 mali najvyšší podiel domácností bez vody okresy Rimavská Sobota (7,9 %), Kežmarok (7 %), Medzilaborce (6,1 %), Sabinov 6 %), Gelnica (5,9 %), Revúca (5,9 %) a Veľký Krtíš (5,8 %). Okresy s vysokým podielom domácnosti bez vody sú prevažne okresy s najvyšším podielom rómskeho etnika. Rómovia často žijú v osadách v provizórnych podmienkach, kde sa nachádza len jeden centrálny zdroj pitnej vody. Chudobné okresy a zmena úrovne ich chudoby Po spracovaní všetkých indikátorov sme dostali vysledný obraz o priestorovej diferenciácii úrovne chudoby na Slovensku v obidvoch sledovaných rokoch. Najvyššie hodnoty dosiahli v obidvoch rokoch okresy na juhu a východe Slovenska. Zo 14 okresov s navyššou úrovňou chudoby v roku 2001 až 12 okresov patrilo medzi najrizikovejšie aj o desať rokov neskôr, hoci sa zmenilo ich poradie v rámci najchudobnejších. Okresy, ktoré v roku 2001 patrili medzi najrizikovejšie a o desať rokov neskôr už nie, boli okresy Michalovce a Sobrance. Tieto okresy boli v roku 2011 nahradené okresmi Rožňava a Krupina. Môžeme teda hovoriť o miernom posunutí smerom na juhozápad. Obr. 13. Úroveň chudoby v okresoch SR v roku

44 Najhoršie hodnoty mali v obidvoch rokoch okresy Kežmarok a Gelnica. V roku 2001 mal okres Kežmarok hodnotu indexu chudoby 59,1 a Gelnica 54,9. V roku 2011 bola ich hodnota zhodná a to 61,1. Naopak najnižšie hodnoty mali v obidvoch sledovaných rokoch okresy západného Slovenska. V roku 2011 dosiahli najnižšie hodnoty okresy Bratislava (4,2), Piešťany (5,1), Trnava (5,4). Obr. 14. Úroveň chudoby v okresoch SR v roku 2011 Pre identifikáciu hĺbky nerovností v obidvoch rokoch sme odčítali od hodnoty najrizikovejšieho okresu hodnotu najmenej rizikového. Hodnota za rok 2001 bola 52,1, kým o desať rokov neskôr 56,9. Nerovnosti medzi okresmi sa tak prehlbujú, o čom svedčí aj to, že v roku 2001 malo hodnotu pod 10 jedenásť okresov a hodnotu nad 50 štyri okresy, kým v roku 2011 malo hodnotu pod 10 pätnásť okresov a hodnotu nad 50 deväť okresov. Odčítaním hodnoty za rok 2001 od hodnoty za rok 2011 sme získali zmenu úrovne chudoby v 72 okresoch. Zlepšenie situácie (pokles hodnoty indexu) sme zaznamenali v 35 okresoch, zhoršenie (nárast hodnoty indexu) v 30 okresoch a v siedmich prípadoch sa hodnota indexu nezmenila. Nárast hodnoty bol zaznamenaný v 11 okresoch, ktoré boli identifikované ako najrizikovejšie v roku 2001 a v 13 okresoch identifikovaných ako najrizikovejšie v roku Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný v okresoch Rožňava (16,5) a Poltár (13,5). Naopak najvýraznejšie zlepšenie bolo zaznamenané v okresoch Nové Zámky (-13,6) a Zlaté Moravce (-12,5). 43

45 Obr. 15. Zmena úrovne chudoby v okresoch SR v období Záver Získané výsledky nám poskytujú nielen obraz o priestorovej lokalizácii, diferenciácii a koncentrácii chudoby, ale súčasne nám odkrývajú i rozsah chudoby v identifikovaných OCH. Zároveň nám umožňujú spoznať ich pozíciu z aspektu sledovaného fenoménu, ako aj možnosti ich vzájomného porovnania. Pri hodnotení výsledkov a ich interpretácii však treba byť opatrný, pretože získané hodnoty na základe ktorých boli identifikované OCH sú len priemerom, čo znamená, že i v rámci nich existujú relatívne bohatšie lokality (zväčša sú to mestá a väčšie obce) a vrecká chudoby napr. rómske osady, ktoré predstavujú jadrá chudoby. Ide teda o určitú vnútornú heterogenitu podmienenú špecifickými lokálnymi podmienkami. Druhým významným faktorom je hranica na základe ktorej boli vyčlenené. Aj tu treba mať na pamäti, že najmä okresy dosahujúce hodnoty tesne alebo okolo tejto hranice majú potenciál, ktorý by mohol znamenať ich vyradenie, resp. zaradenie do skupiny OCH. Ako ukazujú výsledky analýzy tento predpoklad sa nám v plnej miere potvrdil, čo zároveň poukazuje na určitú dynamiku podmienenú či už pozitívnymi, alebo negatívnymi zmenami v chudobných okresov. V sledovanom decéniu zo skupiny 14 chudobných okresov 2 vypadli a iné 2 sa do nej zaradili. Na druhej strane pri okresoch, ktoré sa nachádzajú ďaleko od hranice chudoby (hodnoty indexu chudoby) môžeme hovoriť o ich dlhodobo nepriaznivých podmienkach spojených s chudobou, čo nám do značnej miery indikuje, že tieto okresy chudoby trpia permanentnou, tzv. chronickou chudobou. V obidvoch sledovaných rokoch boli 44

46 ako najchudobnejšie okresy identifikované tie, ktoré sa nachádzajú na juhu a východe Slovenska. Tieto okresy nesú všetky znaky chronickej chudoby. Dôležitým zistením je aj hĺbka nerovností medzi okresmi. Kým v roku 2001 rozdiel medzi najchudobnejším a najmenej chudobným (najbohatším) okresom dosiahol hodnotu 52,1; o desať rokov neskôr jeho hodnota narástla na 56,9. Tento fakt svedčí o prehlbovaní chudoby medzi okresmi. Odráža sa to aj na hodnotách indexu chudoby v jednotlivých OCH. Kým v chudobnejších okresoch došlo za jedno decénium k nárastu jeho hodnoty, v menej chudobných naopak k poklesu jeho hodnoty. Uvedené zistenie okrem iného indikuje, že menej chudobné okresy sa stávajú bohatšími a chudobné ešte chudobnejšími. Zistené nerovnomerné rozmiestnenie chudoby, jej rozsah a hĺbka sú multikauzálne späté s mnohými historickými, prírodnými, politickými, ekonomickými, sociálnymi javmi a procesmi, ktoré sa v okresoch odlišne uplatnili a uplatňujú. Sme si vedomí, že tak ako je nemožné obsiahnuť chudobu v celej jej komplexnosti, je ťažké zvládnuť aj jej všetky priestorové aspekty a súvislosti, pretože sú zložito prepojené medzi sebou, ale i navonok s mnohými makro a mikro javmi spoločenského života a života v regiónoch. Aj predvedená identifikácia okresov chudoby nemusí úplne presne odrážať skutočný stav, no objektívne stanovené východiská, výber s chudobou súvisiacich relevantných indikátorov, vhodne zvolený koncept i metóda, nás priviedli k výsledkom veľmi blízkym realite. Zistená silná priestorová diferencovanosť a koncentrácia chudoby na Slovensku nás nabáda venovať osobitnú pozornosť najpostihnutejším okresom, ktoré sme identifikovali ako OCH, kde obyvateľstvo v mnohých prípadoch trpí nezaslúženou a chronickou chudobou z objektívnych dôvodov, napr. v dôsledku celkového zaostávania regiónu. Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0101/15 financovaného grantovou agentúrou VEGA. Literatúra CRETTAZ, E. (2011). Fighting Working Poverty in Post-industrial Economies. Cheltenham, Edward Elgar Publishing Limited. MICHÁLEK, A. (2000). Chudoba, jej koncepty a geografické dimenzie. Geografický časopis, 52, 3, MICHÁLEK, A. (2004a). Meranie chudoby v regiónoch (okresoch SR). Sociológia, 36, 1, MICHÁLEK, A. (2004b). Nepeňažné miery chudoby. In ŠEBOVÁ, M., ed. Otázky merania chudoby. Bratislava, Friedrich Ebert Stiftung, s NOLAN, B., WHELAN, CH. (1996). Measuring Poverty using income and Deprivation Indicators. Alternative Approaches. Journal of European Social Policy, 6,

47 PACIONE, M. (1995a). The Geography of Multiple Deprivation in Scotland. Applied Geography, 15, PACIONE, M. (1995b). The Geography of Deprivation in Rural Scotland. Transactions of the Institute of British Geographers. [online]. London, The Royal Geographical Society, 20, 2, Dostupné na: [cit ] SIMMONS, L. (2004). Welfare, the Working Poor, and Labor. New York, M. E. Sharpe, Inc. ŠTATISTICKÝ ÚRAD SLOVENSKEJ REPUBLIKY (2013). Sčítanie obyvateľov, domov a bytov 2001 [Online]. Dostupné na: sk/tabulky. html [cit: ]. ŠTATISTICKÝ ÚRAD SLOVENSKEJ REPUBLIKY (2014). Sčítanie obyvateľov, domov a bytov 2011 [Online]. Dostupné na: sk/tabulky. html [cit: ]. TOWNSEND, P. (1987). Deprivation. Journal of Social Policy, 16, 2, UPSVaR - ÚSTREDIE PRÁCE, SOCIÁLNYCH VECÍ A RODINY (2015). Nezamestnanosť: štvrťročné štatistiky. [Online]. Dostupné na: statistiky/ nezamestnanost-stvrtrocne-statistiky/ [cit: ]. WAGLE, U. (2008). Multidimensional Poverty Measurement. Concepts and Applications. New York, Springer Science. IDENTIFICATION OF POVERTY DISTRICTS IN SLOVAKIA, THEIR DEVELOPMENT AND CHANGES IN THE YEARS The greatest concern of the geographical research of poverty in Slovakia is the nonexistent data on the regional (NUTS 4 or LAU 1) and (NUTS 5 or LAU 2) levels. Absence of such data necessary for the applied use, regional and social policies is a barrier in identification of the most important poverty aspects such as the space and the context. Particularly important information about poverty concerns its spatial distribution, differentiation and concentration, different depth and levels as well as its nature, traits, causality and circumstance. As the aim of this paper is identification of poverty districts in Slovakia, it was necessary to use the mediating data and factors indicating poverty in space. For this reason and for the modern broader interpretation of poverty the concept of multiple deprivation was chosen as it is usable for all countries of the world. Identification of poverty districts (PD) has been made by means of the abovequoted concept for two time horizons as it made it possible to compare and capture its development and changes. Such time-spatial analysis and results represent the background for further analyses of poverty for the needs of this monograph. Results not only 46

48 provide the picture about spatial location, differentiation and concentration of poverty in Slovakia, but they also disclose the scale of poverty in identified PDs. They also offer the option to compare them and track their positions and developments in terms of the phenomenon in question. Evaluation of the results and their interpretation revealed that identified PDs are located in the south and east of the country, which can be classified from the point of view of time (developments and changes in the studied decade) into two groups. The first, larger group contains permanently poor districts (10) that were poor in the two time horizons and possessed the traits of the chronic poverty. The values of their poverty index are deep below the poverty limit indicating that there are hardly any changes; the second group comprises four districts where the index oscillates around the established poverty limit. Some dynamics (positive and negative) was observed there in the analysed period, a fact that led to their reclassification into or out of the PD group. Another important find is also the depth of disparities between districts. While in 2001 the difference between the poorest and least poor districts was 52.1 ten years later it was It means deepening of poverty in districts. Index values reflect it. They increased in poor districts and decreased in the less poor ones. Less poor districts became richer and poor districts became even poorer. The found irregular distribution of poverty, its scope and depth are connected with many historical, natural, political, economic and social phenomena that apply in different way in districts. Identified PDs are situated in areas with accumulated adverse conditions. The sorted out PDs deserve special attention on the side of decision-making sphere and concentration on the reduction of poverty in the most afflicted territories. Presented results, first of all identification of poverty districts may represent the obligatory basic frame for further poverty research in Slovakia. Key words: scale of poverty, concept of multiple deprivation, indicators, method of order, multidimensional poverty 47

49 48

50 TYPIZÁCIA OKRESOV CHUDOBY NA SLOVENSKU Anton Michálek, Michala Madajová, Zuzana Veselovská Úvod V ekonomických a priestorových vedách sme už viacero rokov svedkami kľúčových teoretických debát a empirického overovania vplyvu ekonomického rastu na regionálnu konvergenciu alebo divergenciu. V súčasnosti sú aktuálne najmä otázky zaoberajúce sa vzťahom medzi ekonomickým rastom, regionálnymi nerovnosťami a prehlbovaním problémov niektorých regiónov. Ekonomický rast v krajinách EÚ (okrem obdobia finančnej krízy) viedol k zlepšeniu mnohých ekonomických a sociálnych podmienok, parametrov životnej úrovne a kvality života na národnej úrovni, ale oveľa menej sa prejavil na regionálnej úrovni. Agregovaná konvergencia na národnej úrovni sa stala protikladom k divergencii na regionálnej úrovni. Táto skutočnosť okrem iného prehĺbila nerovnosti medzi regiónmi a spôsobila ich ešte väčšiu polarizáciu. Tento všeobecný trend je typický i pre Slovensko, kde existujú bohaté, resp. relatívne bohaté regióny s dynamickým rastom, ale aj regióny zaostávajúce a marginalizované s pomalým rastom a bez možností ich rozvoja. Ako tvrdí Polese (2011) kumulácia výhod v určitých regiónoch spôsobuje koncentráciu hospodárskych aktivít a obyvateľstva a spôsobuje ich ďalší rozvoj. Na druhej strane však vytvára biedu ostatných regiónov, ktoré možno považovať za regióny chudoby (ďalej RCH). Regióny chudoby majú mnoho spoločných, ale aj odlišných znakov, ktorých skúmanie a poznanie má mimoriadny praktický význam. Poznatky o charaktere, znakoch a typoch chudoby nám okrem iného pomáhajú pri identifikácii jej hlavných nositeľov, čo možno veľmi dobre využiť pri rôznych programoch zameraných na znižovanie chudoby a sociálnu inklúziu postihnutých populácií. Z uvedeného dôvodu typizácia chudobných regiónov je vhodným východiskom pri riešení konkrétneho (prevažujúceho) typu chudoby (detská, etnická...) v chudobných regiónoch. Cieľom tohto príspevku je vykonať typizáciu identifikovaných (viď. kapitola 2) okresov chudoby (ďalej OCH) a na základe získaných výsledkov určiť hlavných nositeľov chudoby v jednotlivých vyčlenených okresoch. Takáto typizácia OCH na Slovensku má okrem poznávacieho aspektu aj významné aplikačné využitie a je reakciou na spoločenské požiadavky, súvisiace s tvorbou nových prístupov sociálnej a regionálnej politiky. Ukazuje sa, že plošné uplatňovanie politík zameraných na riešenie chudoby na Slovensku, bez zohľadnenia jej hlavných nositeľov a diferencovaného charakteru v regiónoch, môže byť obmedzené a v konečnom dôsledku bez dosiahnutia žiadúceho efektu. Výsledky typizácie chudoby v OCH jednoznačne identifikujú charakter, resp. prevažujúci typ chudoby v jednotlivých okresoch a skupiny obyvateľov, na ktoré treba zamerať pozornosť a ktoré by mali byť prioritne riešené. 49

51 Prístupy k výskumu charakteru a typov chudoby Z dôvodu malého zastúpenia prác zameraných na problematiku klasifikácie regionálnych typov chudoby predstavuje príspevok pilotný výskum, základný rámec a jeden z možných spôsobov, ako možno uvedenú problematiku riešiť. Príspevok koncepčne i metodicky ukazuje, ako možno analyzovať a identifikovať najvýznamnejšie atribúty a nositeľov chudoby. S riešením problematiky sa otvára veľa významných otázok spojených s dlhodobo znevýhodnenými regiónmi, ktoré sa vyznačujú znásobenou, najmä sociálno - ekonomickou marginalitou. Aby sme mohli analyzovať charakter chudoby a identifikovať typy chudoby, je nutné najprv definovať, k čomu má typizácia slúžiť a čo je jej cieľom. Treba mať na zreteli, že typizácia RCH závisí od viacerých faktorov, predovšetkým od sledovaného cieľa, dostupnosti zdrojov, resp. štatistických údajov, teritoriálnej mierky, použitej metódy, výberu kritérií, možností hodnotenia a interpretácie získaných výsledkov a pod. Pri konceptualizácii charakteru chudoby v OCH sme vychádzali zo skutočnosti, že chudoba, podobne ako iné sociálne fenomény vyskytujúce sa v priestore, môže byť kategorizovaná, resp. triedená podľa viacerých štrukturálnych znakov. Štrukturálny prístup identifikovania charakteru chudoby je zameraný hlavne na ekonomickú organizáciu a vzťahy, sociálne podmienky a status a demografické štruktúry. Súčasne však zahŕňa ďalšie štrukturálne faktory podmieňujúce úroveň rizika chudoby (podstatu a charakter ekonomického systému, regionálnu diferenciáciu trhu práce a pod). Tieto, ale i ďalšie štrukturálne faktory môžu byť mapované v rozličných sociálnych a ekonomických skupinách obyvateľstva a ich pomocou môžeme identifikovať skupiny obyvateľstva s vyšším rizikom chudoby. Teória štrukturálnych faktorov determinuje charakter chudoby, ale v mnohých prípadoch aj dĺžku jej trvania. Štrukturálny koncept, ktorý dokáže zachytiť charakter, ale aj dobre odhadnúť a vysvetliť trvanie chudoby, je základom pre tvorbu diferencovaných riešení chudoby. Hlavným štrukturálnym parametrom (faktorom) chudoby sa vo svojej práci venovala napr. Farrrigan (2012), ktorá porovnávala vybrané parametre a ich úroveň v metropolitných a nemetropolitných regiónoch. Zistila, že nemetropolitné regióny, ktoré považovala za rurálne, majú vo všetkých sledovaných parametroch horšiu pozíciu. K podobným výsledkom už skôr dospela aj Ghelfi (2001), ktorá sa však zamerala viac na analýzu trvania chudoby, ale aj Wimberley a Morrisá (2002), ktorí v rámci chudobného rurálneho územia hovoria o black belt south, teda o južnom čiernom páse (južné štáty USA) chudoby. Samotný termín súčasne poukazuje na etnickú skladbu obyvateľstva a z veľkej časti indikuje ďalšie znaky a charakter chudoby. Pri analýzach zameraných na identifikáciu charakteru a regionálnych typov chudoby dávame do pozornosti súbor piatich skupín všeobecne platných kritérií (faktorov) determinujúcich chudobu. Ide o faktory bezprostredne spojené s trhom práce, s vekovou a etnickou štruktúrou obyvateľstva, s veľkosťou a skladbou domácností a faktorov spojených s ruralitou (s menšími sídlami, so spôsobom života, nízkou životnou úrovňou obyvateľov a pod.). Táto skupina kritérií zastupuje a určuje tzv. profil a charakter regiónov chudoby vo všetkých sledovaných krajinách. Ich výskyt a vzájomné zastúpenie (proporcionalita) 50

52 ovplyvňuje typ chudoby v regiónoch. V regióne môže dominovať jeden typ chudoby, alebo môže ísť o RCH so zmiešaným typom chudoby. Na základe výsledkov vykonanej analýzy a následnej typizácii OCH z aspektu charakteru chudoby sa pokúsime zistiť, či odlišné podmienky a rozdielne štruktúry OCH podmieňujú, resp. určujú charakter chudoby. Vychádzame z predpokladu, že diferencovaná úroveň, resp. zastúpenie uvedených kritérií a sledovaných faktorov determinuje rozdielny charakter chudoby v regiónoch. Súčasný stav a význam výskumu problematiky na SlovenskU Napriek tomu, že existuje viacero významných dôvodov, prečo skúmať charakter, resp. typy chudoby v regiónoch, je problematika vo svetovej odbornej literatúre málo zastúpená. Existujúce práce sa danej problematiky dotýkajú len implicitne, pričom sú zväčša zamerané len na kritéria, resp. indikátory chudoby a sociálneho vylúčenia. Prezentujú dôležitosť niektorých sociálnych, ekonomických, politických, kultúrnych a iných javov a ich vzťahy. Zahŕňajú hlavne dimenzie z oblasti trhu práce, vzdelania, štruktúr obyvateľstva, etnickej skladby, nízkej účasti v občianskom a politickom živote, sociálnej izolácie a schopnosti podieľať sa na moci. Podobná situácia je aj na Slovensku, kde doposiaľ nebola problematike venovaná žiadna pozornosť, napriek pomerne výraznej heterogenite regionálnych typov chudoby. Z uvedeného explicitne vyplýva, že skúmanie charakteru a vyčlenenie typov chudoby v RCH (v rôznych priestorových mierkach) na Slovensku je veľmi dôležité, a to najmä z troch dôvodov. Prvým je skutočnosť, že precizuje chudobu regiónov (prevahu určitého druhu chudoby), druhým, že poskytuje významné informácie o jej hlavných nositeľoch a tretím, že určenie typov chudoby je základným predpokladom a východiskom pri hľadaní programov zameraných na konkrétne skupiny obyvateľstva, ktoré sú najviac postihnuté chudobou. Ako sme uviedli v úvode, pri typizácii budeme vychádzať zo známych, precízne identifikovaných OCH k rokom 2001 a 2011 (Michálek, Veselovská 2016). Autori na základe vypočítaného indexu mnohonásobnej deprivácie pomocou 6 indikátorov, vyčlenili na Slovensku v obidvoch rokoch 14 okresov chudoby. Ide o najchudobnejšie okresy z hľadiska relevantných indikátorov chudoby 1. Avšak nejde o 14 totožných okresov, nakoľko v r zo skupiny regiónov chudoby vypadli okresy Michalovce a Sobrance, a naopak, do tejto skupiny sa začlenili okresy Rožňava a Krupina. V tejto súvislosti treba povedať, že aj táto skutočnosť poukazuje na určitú dynamiku regiónov (okresov) chudoby na Slovensku. Z uvedeného dôvodu sme do analýzy zahrnuli všetkých 16 okresov, teda tie, čo boli chudobné v obidvoch sledovaných rokoch (12), ale aj tie, 1 Neznamená to však, že v okresoch, ktoré sa nejavia ako chudobné, sa chudoba nenachádza. Aj v takýchto okresoch existujú chudobné skupiny obyvateľov, ale ich zastúpenie, resp. koncentrácia je natoľko nízka, že na ich zachytenie by bolo potrebné vybrať a použiť niektorý z konceptov zameraných na špecifické skupiny obyvateľstva. 51

53 ktoré do skupiny chudobných patrili len v jednom sledovanom roku (4). Základným predpokladom určenia charakteru chudoby a precízneho zaradenia OCH do určitých typov je výber relevantných indikátorov. Pre typizáciu okresov chudoby na Slovensku sme vybrali 9 indikátorov, resp. ukazovateľov (podiel obyvateľov v predproduktívnom a v poproduktívnom veku, so základným vzdelaním, rodín s troma a viac deťmi, neúplných rodín, rómskeho obyvateľstva, obyvateľov žijúcich v malých obciach, mieru evidovanej nezamestnanosti a priemernú mesačnú mzdu). Ich diferencovaná úroveň do značnej časti podmieňuje a určuje charakter chudoby v OCH. Stručná analýza okresov chudoby v kontexte vybraných indikátorov Na obrázkoch 1 a 2 môžeme vidieť, že okresy chudoby sú z aspektu úrovne hodnôt sledovaných indikátorov značne diferencované. Obr. 1 zachytáva pozíciu, resp. hodnoty jednotlivých indikátorov (charakteristík) v OCH pomocou logaritmickej škály, ktorá umožňuje porovnať aj hodnoty indikátora mzdy, ktoré sa v relatívnom vyjadrení výrazne líšia od hodnôt ostatných indikátorov. Obr. 1. Hodnoty vybraných indikátorov v okresoch chudoby Zdroj: Štatistický úrad Slovenskej Republiky (2012); Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny (2013) Vysvetlivky k legende: 1. predproduktívny vek (0-14); 2. poproduktívny vek (65+); 3.miera evidovanej nezamestnanosti; 4. priemerná mzda; 5. neúplné rodiny; 6. rodiny s 3 a viac deťmi; 7. základné vzdelanie; 8. obyvatelia v obciach do 500 obyvateľov; 9. Rómovia. 52

54 Obr. 2 zachytáva hodnoty vybraných indikátorov v mierke (aj) záporných hodnôt, ktorá zase umožňuje porovnanie indikátorov v OCH s priemernými hodnotami za celú krajinu 2. Vo všetkých sledovaných rizikových skupinách s výnimkou podielu poproduktívneho obyvateľstva (mierne nižší podiel), okresy chudoby ako celok vykazujú horšie až výrazne horšie hodnoty, ako je národný priemer. Výrazne nepriaznivé hodnoty ako celok vykazujú najmä z aspektu podielu Rómov. Kým ich národný priemer je na úrovni 6,5 %, ich priemerný podiel v OCH je 18,7 %, čo je takmer 3-násobok. Zaujímavosťou je tiež, že podiel Rómov vo všetkých OCH je väčší, ako je ich podiel na obyvateľstve Slovenska. Najviac obyvateľov rómskeho pôvodu analyzovanej skupiny chudobných regiónov žije v okrese Rimavská Sobota, kde Rómovia tvoria viac ako štvrtinu (25,9 %) z celkového počtu obyvateľstva okresu. Obr. 2. Hodnoty vybraných indikátorov v okresoch chudoby Zdroj: Štatistický úrad Slovenskej Republiky (2012); Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny (2013) Vysvetlivky k legende: 1. predproduktívny vek (0-14); 2. poproduktívny vek (65+); 3.miera evidovanej nezamestnanosti; 4. priemerná mzda; 5. neúplné rodiny; 6. rodiny s 3 a viac deťmi; 7. základné vzdelanie; 8. obyvatelia v obciach do 500 obyvateľov; 9. Rómovia. 2 Mierku záporných hodnôt sme zvolili z dôvodu zachytenia a komparácie indikátora - mzdy, ktorého záporné číselné hodnoty s výnimkou okresu Trebišov (TV) vyjadrujú, o koľko percent má okres nižšiu priemernú mzdu, ako je národný priemer za Slovensko. 53

55 Veľmi nepriaznivo vyznieva pre skupinu OCH aj podiel obyvateľstva v najmenších obciach (do 500 obyvateľov). Kým národný priemer obyvateľov žijúcich v tejto veľkostnej skupine tvorí len 5,7 %, v OCH je to viac ako 2-násobok, presne 12,1 %. Najviac obyvateľov v najmenších obciach chudobných okresov žije v okrese Veľký Krtíš, kde viac ako štvrtina obyvateľstva (25,9 %) žije v tejto veľkostnej kategórii obcí. Negatívne pre skupinu OCH vyznieva aj vysoká priemerná miera nezamestnanosti (25 %), ktorá je takmer 2-násobkom národného priemeru (13,6 %). Záporne tiež vyznieva, že vo všetkých OCH je miera nezamestnanosti väčšia, ako je jej priemer na Slovensku. Najväčšiu mieru vykazuje okres Rimavská Sobota (34,6 %), čo je viac ako 2,5 násobok národného priemeru. Výrazne zvýšený podiel oproti národnému priemeru (12,2 %) vykazujú OCH aj z aspektu viacdetných domácností (18,6 %), ako aj z aspektu podielu obyvateľstva s nízkym vzdelaním (17,7:24,3). Kým najvyšší podiel viacdetných domácností vykazuje okres Sabinov (30,9 %) čo predstavuje viac ako 2,5 násobok priemeru), najvyšší podiel obyvateľstva s nízkym vzdelaním mal okres Kežmarok (28,1 %). U zvyšných troch rizikových skupín (predproduktívny vek, mzdy a neúplné rodiny) sa priemerné hodnoty (národný priemer a skupiny OCH ako celku) výrazne nelíšia. Na úrovni jednotlivých regiónov možno len spomenúť vyššie hodnoty predproduktívneho obyvateľstva v okresoch Kežmarok 24,1 %, Sabinov 22,3 % a Spišská Nová Ves 20,5 % (priemer za SR 15,3 %) a nízku úroveň miezd v okresoch Rimavská Sobota (na úrovni 69,6 % z národného priemeru), Gelnica (70,1 %), Veľký Krtíš (72,5 %) a Kežmarok (72,7 %). Uvedené informácie a pozorovania sú zreteľne a detailne zachytené na obr. 3, ktorý porovnáva podiel jednotlivých OCH z aspektu sledovaných ukazovateľov rizika chudoby. Čím viac tmavšia farba prekrýva konkrétny národný priemer, tým horšie hodnoty dosahuje v sledovaných charakteristikách. Už na prvý pohľad je zrejmé (podľa hrúbky plochy /prekryvu), v ktorých ukazovateľoch dosahujú jednotlivé OCH výrazne horšie hodnoty. Výrazne vyššie hodnoty niektorého, prípadne viacerých ukazovateľov súčasne indikujú charakter chudoby a jej hlavných nositeľov v konkrétnom okrese. Obr. 3. Komparácia hodnôt indikátorov v okresoch chudoby (OCH) s ich hodnotami za SR 54

56 55

57 56

58 Vysvetlivky skratiek : PP- predproduktívny vek (0-14); PO- poproduktívny vek (65+); MN- miera evidovanej nezamestnanosti; M- priemerná mzda; NR- neúplné rodiny; VR-rodiny s 3 a viac deťmi; V- základné vzdelanie; 500- obyvatelia v obciach do 500 obyvateľov; R- Rómovia. V legende skratka konkrétneho OCH. Zaujímavý je pohľad z hľadiska disperzie hodnôt v rámci skupiny. Najväčšie rozdiely možno sledovať z aspektu podielu obyvateľstva v malých obciach. Kým podiel obyvateľov v najmenších obciach okresu Veľký Krtíš tvoril 25,9 %, v okrese Spišská Nová Ves v obciach do 500 obyvateľov žilo len 2,9 % obyvateľov. Rozdiel medzi nimi je 23 %. Veľké rozdiely možno sledovať aj z aspektu viacdetných rodín (20,8 %), pričom v okrese Sabinov viacčlenné domácnosti tvorili až 30,9 %, kým v okrese Lučenec len 10,9 %. Výrazné rozdiely medzi OCH možno sledovať aj v zastúpení Rómskeho obyvateľstva a miery nezamestnanosti. Výber a zdôvodnenie metód Vo vybranom súbore 16 chudobných okresov sa pokúsime identifikovať podobné zoskupenia a jednotlivé okresy klasifikovať do relatívne homogénnych celkov typov chudoby. Vhodným prostriedkom na prerozdelenie objektov do systému kategórií, ktoré majú istú typickú vlastnosť alebo skupinu vlastností, sú metódy zhlukovej analýzy. Jednotlivé objekty, ktoré chceme zatriediť, sú zväčša charakterizované multidimenzionálne, t. j. na základe viacerých premenných (ukazovateľov). Cieľom zhlukovej analýzy je nájsť taký rozklad množiny objektov (okresov) charakterizovaných skupinou premenných (indikátorov) na niekol ko podmnožín (zhlukov), aby okresy patriace do toho istého zhluku boli čo najpodobnejšie a zároveň, aby sa minimalizoval stupeň asociácie medzi okresmi v rôznych kategóriách. Na posúdenie podobnosti objektov, ktoré majú byť priradené do spoločného zhluku, existuje viacero kritérií, tzv. mier (ne)podobnosti. Medzi najčastejšie používané patria miery vzdialenosti, pri ktorých je podobnosť medzi objektmi daná malými rozdielmi v hodnotách premenných. 57

59 V našom prípade sme primárne pracovali s 9 indikátormi Podiel obyvateľov v predproduktívnom veku (0-14 r.), Podiel obyvateľov v poproduktívnom veku (nad 65 r.), Miera evidovanej nezamestnanosti, Rodiny s troma a viac deťmi, Podiel obyvateľov so základným vzdelaním, Priemerná mesačná mzda, Neúplná rodina, Podiel obyvateľov v malých obciach (do 500 obyvateľov) a Podiel rómskeho obyvateľstva dostupnými za 16 identifikovaných okresov chudoby. Keďže pracujeme s pomerne malým súborom (N=16), po predbežnej analýze pravidiel, na základe ktorých môžu byť jednotlivé objekty spájané do podobných skupín (typov), sme zvolili Wardovu metódu, ktorá sa radí medzi tzv. hierarchické aglomeratívne metódy zhlukovej analýzy. Ako miera podobnosti bola zvolená štvorcová euklidovská vzdialenosť. Tab. 1. Korelačná matica vybraných indikátorov chudoby Rómske obyvateľstvo Predprodukt. vek Poprodukt. vek Miera ev. nezamestnanosti Priemer. mesačná mzda Neúplná rodina Rodina s 3 a viac deťmi Základné vzdelanie Obyv. v obciach do 500 Rómske obyvateľstvo Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Pearson Correlation Sig. (2-talied) Predprod. vek Poprod. vek 1 -,915** -,915**,000,066,807 -,091, ,359,887**,000,566*,022 -,628**,009,564*,023,066,000, ,083 -,083,761 -,026,925 -,384,142 -,731**,001 -,502*,048,719**,002 -,619*,011 Miera ev. nezamestnanosti Priemerná mesačná mzda -,091,737 -,026,761, ,063 -,063,817,036,896 -,118,664,694**,003,041,880,628**,009 Neúplná rodina,246,359 -,384,142,036,817,896 1,054,054,842 -,194,472 -,423,102 -,018,948 -,109,688 Rodiny s 3 a viac deťmi,887**,000 -,731**,001 -,118,664 -,194,842, ,030 -,030,913,270,313 -,614*,011,477,062 Základné vzdelanie,566*,022 -,502*,048,694**,003 -,423,102,270,913,313 1,420,420,105 -,425,101,228,395 Obyv. v obciach do 500 -,628**,009,719**,002,041,880 -,018,948 -,614*,011 -,425,105, ,274 -,274,304,784**,000,564*,023 -,619**,011,628**,009 -,108,688,477,062,228,395,784**,304, ,527* -,527*,036,036 1 ** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) * Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed) 58

60 Aplikácia vyššie uvedeného prístupu si vyžaduje nezávislosť vstupných premenných. Vzhľadom na to, že sme predpokladali významný vzťah medzi niektorými indikátormi chudoby, na overenie závislosti boli vypočítané párové koeficienty korelácie. Ako je zrejmé z korelačnej matice (tab. 1), na hladine významnosti 5 % (*) a 1 % (**) sa preukázal štatisticky významný korelačný vzťah medzi viacerými premennými. Tieto dvojice ukazovateľov je preto potrebné buď z analýzy vylúčiť, alebo tento problém vyriešiť transformáciou vstupných premenných na nové hypotetické premenné, ktoré budú vzájomne nezávislé. Keďže v našom prípade sa jedná o relatívne vysoký počet indikátorov, ktoré by bolo nutné vynechať, ako vhodná sa javí aplikácia faktorovej analýzy (ďalej FA). Prostredníctvom tejto viacrozmernej štatistickej techniky možno v súbore viacerých korelovaných premenných identifikovať určité dimenzie, ktoré vysvetľujú práve tento vzťah a rovnaký objem informácií popísať menším počtom nových premenných za podmienky čo najmenšej straty informácie. FA teda vychádza z existencie korelácií medzi sledovanými premennými, v našom prípade deviatimi indikátormi chudoby. Korelačná matica naznačila, že viaceré indikátory sú navzájom previazané, medzi niektorými dvojicami sa naopak preukázal slabší vzťah (mzda, neúplná rodina, nezamestnanosť). Tieto indikátory sme však z analýzy hneď nevylúčili, nakoľko vhodnosť použitia FA je dôležité posúdiť aj na základe ďalších kritérií veľkosti tzv. Kaiser-Meyer-Olkinovej miery (KMO), ktorá porovnáva jednoduché a parciálne koeficienty korelácie, Bartlettovho testu sféricity, ktorý vedie k zamietnutiu nulovej hypotézy, že korelačná matica skúmaných premenných je jednotková a posúdenia odhadnutých komunalít (komunalita pozorovanej premennej vyjadruje časť rozptylu vysvetleného pôsobením všetkých faktorov; vysvetlená by mala byť aspoň polovica variability danej premennej). Výsledky Bartlettovho testu poukázali na vhodnosť dát (na hladine významnosti 0,000 sme zamietli nulovú hypotézu o nezávislosti premenných). Celková miera KMO 0,611 bola síce v tolerancii, odporúčaná je ale hodnota vyššia ako 0,7. Keďže skúmanú vzorku nie je možné doplniť o ďalšie pozorovania (rozsah 16 jednotiek pre 9 premenných nemožno považovať za dostatočný), odporúčaným riešením je použiť len tie premenné, ktorých individuálna miera KMO je vyššia ako 0,5 (Stankovičová, Vojtková 2007). Čiastkové miery adekvátnosti premenných, ako aj vypočítané komunality ukázali, že nevyhovujúce hodnoty dosahuje indikátor Priemerná mesačná mzda (individuálna KMO 0,207; komunalita 0,454). Po jej vylúčení sa celková miera KMO zvýšila na 0,658. Spočiatku sme v súbore ponechali aj indikátor Neúplná rodina 3, napokon sme ale pristúpili k vynechaniu aj tejto premennej, nakoľko v ďalších krokoch FA dochádzalo aj pri testovaní viacerých metód odhadu parametrov modelu ku komplikovanej interpretácií faktorov (korelácia s viacerými faktormi). Pôvodný súbor deviatich indikátorov chudoby sa teda zredukoval o dve premenné (Mzda a Neúplná rodina). Neznamená to, že tieto ukazovatele sú nepodstatné, len sa 3 hoci individuálna miera KMO 0,493 naznačovala jeho vylúčenie 59

61 nehodia do FA a v ďalších analýzach môžu byť uvažované samostatne (Stankovičová, Vojtková 2007). Zvyšných sedem ukazovateľov (Predproduktívny vek, Poproduktívny vek, Miera evidovanej nezamestnanosti, Rodiny s troma a viac deťmi, Základné vzdelanie, Obyvateľstvo v obciach do 500 obyvateľov, Rómske obyvateľstvo) vystihuje maximálne množstvo informácií o pôvodnom súbore a na základe Bartlettovho testu, celkovej miery KMO 0,702 (tab. 2), čiastkových mier adekvátnosti premenných (tzv. anti-image matica matica záporných parciálnych korelačných koeficientov s hodnotami KMO na diagonále, tab. 3), ako aj vysvetlenej variability (tab. 4) ich možno považovať za vhodné na použitie FA. Tab. 2. Výsledky miery KMO a Bartlettovho testu sféricity Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,702 Bartlett s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 96,968 df 21 Sig.,000 Tab. 3. Anti-image matica Predprod. vek (0-14) Poproduk. vek (nad 65) Miera ev. nezamestnanosti Rodiny s 3 a viac deťmi Základné vzdelanie Rómske obyvateľstvo Obyv. v obciach do 500 Predproduk.vek,679 a,569,095 -,822,099 -,485 -,004 (0-14) Poproduktívny vek,569,846 a,028 -,141 -,137,102 -,293 (nad 65) Miera evidovanej,095,028,698 a,097 -,495 -,251 -,250 nezamestnanosti Rodiny s 3 a viac -,822 -, ,566 a -,435,664 -,014 deťmi Zákl.vzdelanie,099 -,137 -,495 -,435,711 a -,548 -,136 Rómske -,485,102 -,251,664 -,548,641 a,,300 obyvateľstvo Obyv. v obciach do 500 -,004 -,293 -,250 -,014 -,136,300,879 a Tab. 4. Komunality vypočítané pre sedem indikátorov chudoby Predproduktívny vek (0-14) Poproduktívny vek (nad 65) Miera ev. nezamestnanosti Rodiny s 3 a viac deťmi Základné vzdelanie Rómske obyvateľstvo Obyvateľstvo v obciach do 500 Extraction Method: Principal Component Analysis Initial 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Extraction,947,905,911,766,859,861,587 60

62 Pri transformácii pôvodného vektora vybraných indikátorov chudoby sme použili procedúru Dimension reduction Factor uskutočnenú v programe IBM SPSS Statistics 22. Faktorové dimenzie možno zo súboru premenných extrahovať viacerými metódami. Testovaných bolo viacero metód metóda hlavných komponentov, faktorov a imidžanalýza, ktoré poskytovali takmer identické riešenia. Parametre sme nakoniec odhadli metódou hlavných komponentov, ktorá je založená na aplikácii analýzy hlavných komponentov. Počet štatisticky významných faktorov sme určili na základe kritéria tzv. eigenvalue (vlastné číslo korelačnej matice udávajúce rozptyl vyčerpaný faktorom) vyššieho ako 1. Takto zvolené dva komponenty vysvetľujú vyše 84 % variability premenných (tab. 5). Podľa Hendl (2009) by sa mal zvoliť taký počet prvých q faktorov, ktoré vysvetlí aspoň 90 % rozptýlenosti premenných. Stankovičová a Vojtková (2007) uvádzajú pre spoločenské vedy aspoň %. Tab. 5. Celková vysvetlená variabilita Total 4,064 1,771,718,187,163,073,024 Initial Eigenvalues % of Variance 58,062 25,301 10,255 2,669 2,322 1,048,343 Component Cumulative % 58,062 83,363 93,618 96,267 98,610 99, ,000 Extraction Method: Principal Component Analysis Extraction Sums of Squared Loadings Total 4,064 1,771 % of Variance 58,062 25,301 Cumulative % 58,062 83,363 Rotation Sums of Squared Loadings Total 3,412 2,423 % of Variance 48,744 34,618 Cumulative % 48,744 83,363 O vhodnom počte faktorov pomáha rozhodnúť aj bod v sutinovom grafe (tzv. scree plot, obr. 4), v ktorom je zreteľný náhly prechod vlastných hodnôt z prudkého klesania do mierneho. Podľa neho a v súlade s Labudová et al. (2010), ktorí za prijateľný podiel vysvetlenej variability príslušným faktorom považujú hodnotu aspoň 5 %, by do úvahy mohol pripadať ešte jeden komponent (keďže podiel variability vysvetlený tretím komponentom je primeraný 10,3 %). Tieto tri komponenty by síce spolu vysvetľovali takmer 94 % celkovej variability, ale tento krok sa ukázal ako nevhodný, nakoľko aj po skúške viacerých rotácií neboli niektoré indikátory faktorovo čisté (saturácia s dvoma faktormi). Výsledkom je nerotovaná faktorová matica, v ktorej niektoré premenné (slabo) korelovali s viacerými faktormi. Aby sa minimalizoval počet významných saturácií v každom riadku faktorovej matice, pristúpili sme k rotácii faktorových dimenzií, čím sa získaná faktorová štruktúra sprehľadnila. Tab. 6 ukazuje výstup rotovaných hodnôt komponentných váh (saturácií) po ortogonálnej rotácii Varimax (rozptyl maximalizujúca rotácia, zachováva vzájomnú nezávislosť pôvodných faktorových dimenzií). Za významné komponentné saturácie sme považovali váhy väčšie ako 0,5. 61

63 Obr. 4. Sutinový graf Tab. 6. Rotovaná komponentná matica Predproduktívny vek (0-14) Poproduktívny vek (nad 65) Rodiny s 3 a viac deťmi Obyvateľsvo v obciach do 500 Miera ev. nezamestnanosti Základné vzdelanie Rómske obyvateľstvo Component 1 2,943 -,916,875 -,756,937,850,827 Extraction Method: Principal Component Analysis Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization Rotation converged in 3 iterations Získali sme čisté faktorové riešenie, v ktorom má každý indikátor chudoby významnú saturáciu práve pri jednom komponente. Môžeme konštatovať, že prvý komponent je pozitívne korelovaný s indikátormi Predproduktívny vek a Rodiny s troma a viac deťmi. Premietli sa sem aj ich opačné póly, a síce Poproduktívny vek a Obyvateľstvo v obciach do 500 obyvateľov. Túto hypotetickú premennú možno nazvať ako Chudoba súvisiaca s vekom. S druhým komponentom sú zviazané Miera evidovanej nezamestnanosti, Základné vzdelanie a Rómske obyvateľstvo. Táto dimenzia sa dá 62

64 interpretovať ako Chudoba súvisiaca s neschopnosťou uplatniť sa na trhu práce. Vzhľadom na to, že poznáme vzťahy medzi hlavnými komponentami a jednotlivými indikátormi chudoby, ktoré ich vytvárajú, môžeme za dané dva komponenty vypočítať hodnoty komponentného skóre pre jednotlivé okresy Slovenska. Tieto dve premenné sú už navzájom nezávislé, a preto ich možno použiť na klasifikáciu okresov prostredníctvom zhlukovej analýzy. Do zhlukovej analýzy (ZA) nám celkovo vstupovali štyri premenné, okrem dvoch hlavných komponentov sme použili aj predtým z faktorovej analýzy vynechané indikátory Priemerná mesačná mzda a Neúplná rodina, ktoré bolo potrebné štandardizovať. Jednotlivé ukazovatele sú tak porovnateľné, majú priemer 0, štandardnú odchýlku 1 a sú navzájom nezávislé (tab. 7). Vzhľadom na charakter dát sme sa rozhodli pre aplikáciu Wardovej metódy, ktorej snahou je vytvoriť stabilné a približne rovnaké skupiny (Stankovičová, Vojtková 2007). Je to zhlukovacia technika, ktorá nie je založená na minimalizácii vzdialenosti medzi zhlukmi (ako iné, najčastejšie používané hierarchické metódy ZA), ale na optimalizácii homogenity zhlukov. Na tvorbu zhlukov sa využíva analýza rozptylu. Podstata spočíva v minimalizácii prírastku celkového vnútroskupinového súčtu štvorcov odchýlok objektov od zhlukového priemeru. Metóda postupne zlučuje objekty od najpodobnejších až po najodlišnejšie (aglomeratívna metóda).výsledkom je hierarchická štruktúra, ktorá sa graficky zobrazuje ako stromový diagram dendrogram, v ktorom sú objekty (okresy) radené tak, aby bolo možné sledovať ich postupné spájanie do zhlukov (obr. 5). Tab. 7. Korelačná matica štyroch premenných vstupujúcich do zhlukovej analýzy Chudoba súvisiaca s vekom (1. komponent) Chudoba súvisiaca s neschopnosťou uplatniť sa na trhu práce (2. komponent) Priemer. mesač. mzda Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Pearson Correlation Sig. (2-tailed) 1. komponent 2. komponent Mzda Neúplná rodina,000 1,000 -,063,817 1,000 1,000 -,187,487 -,063, ,187,487,314,236,234,383 1,054,842 Neúplná rodina Pearson Correlation Sig. (2-tailed),314,236,234,383,054,

65 Obr. 5. Stromový graf Wardova metóda, štvorcová euklidovská vzdialenosť Typy okresov chudoby Po rozbore získaných výsledkov sme dospeli k vytvoreniu štyroch významných zhlukov, ktoré možno označiť za regionálne typy chudoby. Východiskom pre interpretáciu jednotlivých skupín okresov sú zhlukové centroidy (priemerné hodnoty príslušného ukazovateľa chudoby v danom zhluku tab. 8, v prípade dvoch hypotetických (zástupných) premenných sme sa opreli o pôvodné ukazovatele, z ktorých boli dané komponenty vytvorené tab. 9). Získané zhluky sme charakterizovali aj vzhľadom na pomer priemerných hodnôt jednotlivých ukazovateľov k priemerným hodnotám za Slovensko (tab. 9). Priestorové rozloženie regionálnych typov chudoby znázorňuje obr. 6. Prvý zhluk (typ) predstavuje región rómskej chudoby, ktorý zahŕňa okresy Revúca a Rimavská Sobota. Sú to okresy s najvyšším podielom rómskeho obyvateľstva a obyvateľstva so základným vzdelaním a zároveň s najvyššou priemernou mierou evidovanej nezamestnanosti. Všetky tri spomínané indikátory vykazujú výraznú odchýlku od priemeru Slovenska (3,85; 1,57 a 2,4 násobok priemeru SR). Okresy v tomto type charakterizuje aj najvyšší podiel neúplných rodín spomedzi všetkých zhlukových riešení a druhá najnižšia priemerná mesačná mzda. 64

66 Tab. 8. Zhlukové centroidy jednotlivých ukazovateľov pre 4 regionálne typy chudoby 1. zhluk 2. zhluk 3. zhluk 4. zhluk Okres Revúca Rimavská Sobota Priemer Kežmarok Sabinov Vranov nad Topľou Gelnica Priemer Levoča Košice-okolie Rožňava Spišská Nová Ves Trebišov Michalovce Priemer Krupina Lučenec Veľký Krtíš Sobrance Priemer Komponenty a štandardizované hodnoty 1. komponent 2. komponent Mzda Neúplné rodiny -0,58-0,81-0,7 1,71 1,4 0,7 0,6 1,1 0,71 0,41-0,5 1,05-0,16 0,12 0,3-0,57-0,88-1,5-1,7-1,2 1,69 2,19 1,9 1,13 0,36-0,35-0,2 0,2-1,12 0,01 0,74-0,72-0,19-0,99-0,4-1,24-0,29-0,13-0,9-0,6 0,19-1,19-0,5-0,89-0,33-0,69-1,14-0,8 0,47 0,87 1,18 0,31 2,51 0,31 0,9-0,85-0,4-0,91 0,55-0,4 0,82 0,38 0,6 0,35-0,95-1,4 0,6-0,4 0,12 0,19 0,76 2,22-0,13-0,17 0,5 0,17-0,06-0,76-2,16-0,7 Tab. 9. Zhlukové centroidy pôvodných indikátorov a priemerné hodnoty za Slovensko Indikátory 1. zhluk 2. zluk 3. zhluk 4. zhluk Slovensko Predproduktívny vek Poproduktívny vek Miera ev. nezamestnanosti Mzda Neúplná rodina Rodiny s 3 a viac deťmi Základné vzdelanie Obyv. v obciach do 500 obyv. Rómske obyvateľstvo 17,9 11,7 32,7 654,5 8,9 14,1 27,7 17,2 25,0 21,6 10,2 24,8 631,3 8,1 25,8 25,9 7,1 20,5 18,8 10,9 22,5 781,3 8,8 17,4 22,5 9,4 18,1 15,4 13,6 22,9 663,0 7,9 13,3 21,9 26,0 11,7 15,3 12,7 13, ,13 12,23 17,69 5,74 6,50 V druhom zhluku majú najväčšiu váhu faktory chudoby pozitívne sýtiace dimenziu veku. Ide o typ regiónu s detskou chudobou. Patria sem okresy Kežmarok, Sabinov, Gelnica a Vranov nad Topľou, ktoré sa vyznačujú najvyšším podielom rodín s troma a viac deťmi (2,11 násobok priemeru SR) a mladého obyvateľstva (1,41 násobok priemeru SR), s čím úzko súvisí aj druhé najhoršie postavenie na trhu práce. Pre okresy tvoriace tento zhluk je charakteristická aj najnižšia priemerná mesačná mzda, ktorá predstavuje len zhruba 74 % z priemeru Slovenska. 65

67 Obr. 6. Priestorové rozloženie regionálnych typov chudoby Tretí zhluk tvorí najpočetnejšiu skupinu okresov lokalizovanú na juhu východného Slovenska (Rožňava, Košice-okolie, Trebišov, Michalovce) a okresy Spišská Nová Ves a Levoča. Sú to okresy s druhým najhorším postavením, čo sa týka dimenzie chudoby pozitívne súvisiacej s vekom, ako aj s druhým najnižším podielom rómskeho obyvateľstva a ľudí so základným vzdelaním. Táto skupina vykazovala najvyššiu priemernú mesačnú mzdu (takmer dosahuje priemer SR) a najnižšiu mieru evidovanej nezamestnanosti spomedzi všetkých okresov chudoby (stále ale prevyšuje priemer SR o takmer 66 %). Ide o typ tzv. chudoby zamestnaných. Naopak, profil faktorových dimenzií (2 komponentov) okresov tvoriacich štvrtý zhluk naznačuje jednoznačný negatívny vplyv faktora chudoby sýtiaceho dimenziu veku (najviac zo všetkých), ale aj uplatnenia na trhu práce. Sú to okresy na juhu stredného Slovenska (Krupina, Veľký Krtíš, Lučenec) a okres Sobrance. V porovnaní s ostatnými analyzovanými okresmi žije v týchto okresoch najviac obyvateľov v malých obciach do 500 obyvateľov (až 4,52 násobok priemeru SR), v ktorých prevláda skôr staršie obyvateľstvo. Ukazovatele obyvateľstva v poproduktívnom veku, ako aj predproduktívnom veku a rodín s 3 a viac deťmi sú však porovnateľné s priemernými hodnotami za celé Slovensko (1,07; 1,01 a 1,09). Pre tieto okresy je charakteristický najnižší podiel neúplných rodín, rómskeho obyvateľstva a ľudí so základným vzdelaním spomedzi všetkých okresov chudoby. Tento typ chudoby možno označiť ako stareckú chudobu. 66

68 Záver Pri konceptualizácii vyčleňovania regionálnych typov chudoby sme vychádzali z triedenia chudoby podľa vybraných kritérií a znakov na úrovni okresov. Využili sme štrukturálny prístup identifikovania typov chudoby, ktorý nám ukázal a potvrdil pomerne diferencovaný charakter chudoby v sledovaných regiónoch. Na základe výsledkov získaných exaktnými metódami štatistickej analýzy (metóda hlavných komponentov vo faktorovej analýze a Wardova metóda zhlukovej analýzy) môžeme konštatovať, že na Slovensku, resp. v jeho chudobných okresoch, existujú 4 základné a významné typy chudoby. Dva okresy boli zaradené do typu rómska chudoba s výraznou neschopnosťou uplatniť sa na trhu práce. Štyri okresy patria do druhého typu označeného ako detská chudoba. Pre tento typ je charakteristický výrazný podiel mladého obyvateľstva, ktorý je dôsledkom vysokého zastúpenia mnohodetných domácností. Najviac, šesť okresov patrí do tretieho typu všeobecne pomenovaného ako chudoba zamestnaných, kde neschopnosť uplatniť sa na trhu práce nie je až natoľko výrazná ako v predchádzajúcich dvoch typoch. Posledný typ starecká chudoba predstavujú štyri okresy s výrazným podielom žijúcich v malých obciach s prevahou staršieho obyvateľstva v kombinácii s relatívne najlepším postavením na trhu práce. Uskutočnená typizácia zároveň poukazuje na diferencovaný potenciál a príčiny, ktoré v jednotlivých regiónoch podmieňujú rozdielny charakter a prevažujúci typ chudoby. Analýza a výsledky zároveň potvrdili naše predpoklady, že rozdielne ekonomické, sociálne, demografické, kultúrne a iné diferencované podmienky a štruktúry obyvateľstva v okresoch značne podmieňujú, resp. určujú charakter chudoby. Výsledky zároveň poukázali na skutočnosť, že najvyššou úrovňou a hĺbkou chudoby sa vyznačujú okresy prvého typu, teda okresy s najvyšším zastúpením Rómov. Príspevok prestavuje pilotnú štúdiu, ktorá prináša nielen detailný pohľad na typy a charakter chudoby na Slovensku, ale aj určitý návod, ako možno identifikovať rozdielne typy chudoby. Jeho prínos vidíme v dvoch rovinách, a to v rovine teoreticko-konceptuálnej, ktorá nám predstavuje určitý všeobecne platný teoretický rámec a významné súvislosti takýchto výskumov a súčasne poukazuje na ich spoločenský význam. Druhý prínos v empirickej rovine spočíva v konkrétnej analýze a v identifikácii charakteru a najvýznamnejších typov chudoby na Slovensku. Získané poznatky tak v oblasti teoreticko-konceptuálnej, ako aj konkrétne výsledky v oblasti empirickej predstavujú určitý rámec, ktorý môže byť aplikovaný aj v iných krajinách. Príspevok je odrazom, dôsledkom, ale aj reakciou na aktuálne spoločenské výzvy a požiadavky súvisiace s tvorbou nových prístupov sociálnej a regionálnej politiky, ktorých nevyhnutnou súčasťou sú i informácie o prevažujúcom type chudoby a jej nositeľoch v postihnutých regiónoch. Získané informácie o charaktere, hlavných znakoch a typoch chudoby v RCH majú okrem poznávacieho aspektu aj aplikačný význam. Sú najmä dôležitým východiskom pri hľadaní pomoci hlavným nositeľom chudoby v postihnutých okresoch. Ukazujú na skupiny obyvateľov, na ktoré treba zamerať pozornosť a tým aj redukujú a spresňujú opatrenia šité na mieru, ktoré by mali viesť k efektívnemu znižovaniu a postupnému odstráneniu chudoby v OCH. Takéto cielené programové intervencie napasované na konkrétne skupiny sú dôležitou 67

69 súčasťou systémových rámcov a prístupov vedúcich k postupnému znižovaniu úrovne chudoby a k zlepšeniu životných podmienok chudobných. Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0101/15 financovaného grantovou agentúrou VEGA. Literatúra FARRIGAN, T. (2012). Rural Poverty and Well-being. USDA Economic Research Service. [online] Dostupné na: rural-poverty -well-being/geography-of-poverty.aspx [cit ]. GHELFI, L. M. (2001). Most Persistently Poor Rural Counties in the South Remained Poor in Rural America, 15, 4, HENDL, J. (2009). Přehled statistických metod zpracování dat. 3. vyd., Praha, Portál. LABUDOVÁ, V., VOJTKOVÁ, M., LINDA, B. (2010). Aplikácia viacrozmerných metód pri meraní chudoby. E and M Ekonomie a management, 13, 1, MICHÁLEK, A., VESELOVSKÁ, Z. (2016). Identifikácia okresov chudoby na Slovensku, ich vývoj a zmeny v rokoch. In Michálek, A., Podolák, P. a kol. Regióny chudoby na Slovensku. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp POLESE, M. (2011). The Wealth and Poverty of Regions: Why Cities Matter. Chicago, University of Chicago Press. STANKOVIČOVÁ, I., VOJTKOVÁ, M. (2007). Viacrozmerné štatistické metódy s aplikáciami. Bratislava, Iura Edition. ŠTATISTICKÝ ÚRAD SLOVENSKEJ REPUBLIKY. (2012). RegDat. [Online]. Dostupné na: (cit: ). ÚSTREDIE PRÁCE, SOCIÁLNYCH VECÍ A RODINY. (2013). Nezamestnanosť: štvrťročné štatistiky. [Online]. Dostupné na: nezamestnanost -stvrtrocne-statistiky/2011.html?page_id=77441 [cit: ]. WIMBERLEY, R.C., MORRIS, L. V. (2002). The Regionalization of Poverty: Assistance for the Black Belt South? Southern Rural Sociology, 18, 1, TYPIfiCATION OF POVERTY DISTRICTS IN SLOVAKIA Economic growth in the EU countries (except the period of financial crisis) has led to an improvement of many economic and social conditions, living standard parameters and population s life quality on national level albeit it was much less important on the regional level. Aggregated convergence on the national level is in contrast to the divergence on the regional level. Disparities between regions deepened and caused the 68

70 increasing polarisation. This general trend is also typical for Slovakia with rich regions relatively enjoying the dynamic growth and marginal regions with slow growth and scarce growth opportunities. Poverty districts (PD) have got a lot in common but also different traits. Their study and cognition is very important for the applied sphere. The knowledge of nature, characteristics and types of poverty helps identification of its main carriers and its is useful for different poverty elimination programmes and social inclusion. Typification of poor regions is a good premise for the search of solutions of the particular (prevailing) type of poverty in regions. The aim of this article is to carry out typification of poverty districts (see Chapter 2) and use of the results for identification of the main poverty carriers in individual districts. Regional data and/or indicators of the Statistical office of the SR and UPSVaR were used. Regional poverty types were identified with the help of the method of principal component in factor analysis and the Ward method of cluster analysis. It was found out that PDs in Slovakia fall into four regional types: the Roma poverty, child poverty, the working poor regions, and those with the prevalence of the elderly population s poverty. The paper brings not only the detailed view of poverty district types in the country but also one of the possible ways and guidelines how to typify them. It presents general conceptual and methodical frame applicable to other countries as well. The obtained information about poverty types in PDs will be the background for the search of help to main poverty carriers in afflicted regions leading to an efficient reduction and progressive elimination of poverty in these regions. Typification of PDs in Slovakia apart from the cognitive aspects responds to the society s requests connected with application of new approaches to social and regional policies and targeted programmes of poverty elimination. It seems that the indiscriminate application of poverty fight policies without taking into account their main carriers and the different nature in individual regions is limited and eventually without the desirable effect. Results of poverty typification in PDs univocally determine the nature or the prevailing poverty types and population groups requiring attention and priority. Key words: poverty nature and characteristics, types and carriers of poverty, principal component analysis, Ward method 69

71 70

72 POZÍCIA REGIÓNOV CHUDOBY NA SLOVENSKU Z ASPEKTU VYBRANÝCH DEMOGRAFICKÝCH SÚVISLOSTÍ Peter Podolák, Michala Madajová ÚVOD Podobne ako sa mení sociálno-ekonomická situácia, dochádza i k viacerým mutáciám demografického správania a jeho variability úmerne k dosiahnutému vzdelaniu, sociálnemu postaveniu, ekonomickému zabezpečeniu i vymedzeniu subjektívnych životných hodnôt. Postupnou diverzifikáciou sociálno-ekonomického vývoja sa na Slovensku prejavujú nielen výrazné zmeny v stratifikácii spoločnosti, ale aj zvyšovanie regionálnych rozdielov (Michálek, Podolák 2001; Podolák, Michálek 2008). Tieto skutočnosti nachádzajú svoju prirodzenú reflexiu aj v ukazovateľoch demografického vývoja, pričom modifikácie nerovností demografických javov na Slovensku prispievajú k novej sociálnoekonomickej realite našej populácie. Napriek viacerým hodnotným príspevkom z oblasti demogeografie (napr. Bleha, Vaňo 2008; Šprocha 2008) sa hodnoteniu demografických odlišností venuje menšia pozornosť ako štúdiu disparít ekonomického charakteru. Takáto situácia je čiastočne pochopiteľná, keďže na Slovensku po roku 1989 vzniká výrazná sociálna a ekonomická polarizácia. Prerozdeľovanie finančných prostriedkov z fondov EÚ (i ďalších) je vo veľkej miere ovplyvnené sociálno-ekonomickou situáciou, ktorej súčasťou sú aj demografické skutočnosti, avšak tieto zostávajú tak trochu v úzadí vedeckého bádania. Aj v oblasti hodnotenia vzájomných súvislostí medzi sociálnoekonomickým a demografickým vývojom pociťujeme (opäť až na niekoľko výnimiek) nedostatok analytických prác. Práce v zahraničnej literatúre, zaoberajúce sa súvislosťami demografického a sociálneho vývoja, sa často orientujú na vzájomné korelácie etnického zloženia a sociálno-demografického vývoja populácie v regiónoch postihnutých výraznými sociálnymi problémami (Höhn 2005; Population Bulletin 2014 a ďalší). Komplexnejšiemu a viacdimenzionálnemu prístupu sa na Slovensku venuje pomerne málo autorov (napr. Ira et al. 2005; Hurbánek 2008; Rajčáková, Švecová 2009). Z celého komplexu demografických ukazovateľov je pri zvažovaní výberu relevantných indikátorov vo vzťahu k sociálnym disparitám na Slovensku vhodné uvažovať o nasledovných problémových okruhoch, ktoré sú vo veľkej miere aj odrazom a dôsledkom zmeny sociálno-ekonomických podmienok a ich vývoja (Michálek, Podolák 2014): - Zmena modelov rodinného a reprodukčného správania, ktorá výrazným spôsobom ovplyvňuje hodnoty ukazovateľov sobášnosti, rozvodovosti, plodnosti a pôrodnosti. - Vývoj úmrtnostných pomerov a zdravotného stavu populácie, ktorý ovplyvňuje špecifické a štandardizované ukazovatele úmrtnosti a následne (spolu s ďalšími činiteľmi) determinuje aj posuny vo vekovej štruktúre obyvateľstva. 71

73 - Zmeny modelov migračného správania ovplyvňujúce (okrem iného) aj vývoj regionálnych sociálnych disparít na Slovensku. V kontexte problémových sociálno-ekonomických oblastí Slovenska (vyčlenených ako regióny chudoby v práci Michálek, Madajová a Veselovská 2016) sa pokúsime zhodnotiť niekoľko ukazovateľov demografického vývoja s vysokou výpovednou hodnotou a so vzťahom k problematickej sociálno-ekonomickej situácii. Cieľom je zistiť, či sú prejavy demografického správania obyvateľstva regiónov chudoby podobné (zhodné), resp. nakoľko sa odlišujú od ostatnej populácie na Slovensku. Z komplexu prejavov reprodukčného a rodinného správania sme vybrali mimomanželskú pôrodnosť. Z komplexu ukazovateľov vývoja úmrtnostných pomerov a zdravotného stavu populácie boli vybrané hodnoty strednej dĺžky života pri narodení mužov a žien a dojčenskej úmrtnosti. Zmenami modelov migračného správania sa v tejto časti nezaoberáme, keďže sa im venuje osobitná kapitola predkladanej monografie. Časový rámec analýzy je určený obdobím rokov Keďže ide o priebežné charakteristiky, prvý časový prierez predstavuje roky a druhý roky Vo vyčlenených 16 regiónoch (okresoch) chudoby v r žilo obyvateľov (18,99 % obyvateľstva Slovenska). Do roku 2014 sa tento počet zvýšil na , avšak percentuálny podiel na obyvateľstve celej krajiny zostal nezmenený. VYBRANÉ DEMOGRAFICKÉ INDIKÁTORY V KONTEXTE SOCIÁLNYCH DISPARÍT Výrazné zmeny demografických ukazovateľov sú vo veľkej miere ovplyvňované razanciou a intenzitou sociálno-ekonomického vývoja na úrovni krajiny ako celku, i jej jednotlivých regiónov. K prudkým zmenám demografického správania obyvateľstva prispievajú nielen samotné vplyvy demografickej povahy (ktorých vývoj prebieha aj po samostatnej línii dlhodobých demografických trendov), ale aj viaceré činitele iného charakteru. Napr. zmeny reprodukčného správania slovenskej populácie sú modifikované nielen posunmi v hodnotovom systéme, ale výrazne ich ovplyvňujú aj štrukturálne zmeny (predovšetkým socioekonomické podmienky). Dramatické a historicky ojedinelé zmeny v reprodukčnom správaní, ktorými Slovensko prechádza približne v posledných dvoch desaťročiach, prinášajú ireverzibilné a širokospektrálne zásahy do charakteru slovenskej spoločnosti a ovplyvňujú nielen súčasný stav, ale ich pôsobenie sa odrazí aj na reprodukcii v budúcnosti. Vzhľadom na vzájomnú previazanosť medzi obyvateľstvom, reprodukciou a jej vonkajšími podmienkami môžeme povedať, že celospoločenská transformácia ovplyvnila charakter reprodukčného správania, ktoré na druhej strane ovplyvňuje a bude ovplyvňovať aj samotný charakter a fungovanie spoločnosti, predovšetkým v zmysle demografických zdrojov. Populácia a najmä jej štrukturálne charakteristiky, ktoré sú v mnohých aspektoch výsledkom reprodukčného správania, sa tak postupne stávajú jedným z kľúčových faktorov formujúcej sa novej spoločnosti na Slovensku. 72

74 V kontexte sledovania sociálnych disparít je významným indikátorom s vysokou výpovednou hodnotou miera mimomanželskej pôrodnosti (MP). Výrazný nárast hodnôt MP je jedným zo základných prejavov premeny reprodukčných vzorcov celej populácie. Pri sledovaní tohto fenoménu je evidentné, že jeho prejavy sú diferencované sociálne a následne aj regionálne, pričom na náraste hodnôt sa podieľajú predovšetkým dve skupiny žien. Na jednej strane je MP fenoménom predovšetkým viazaným na mladé ženy s nízkym vzdelaním a nízkymi príjmami, pričom vysoké podiely nemanželských pôrodov sú typické napr. pre rómske obyvateľstvo (Šprocha 2008). Do značnej miery sa vysoká mimomanželská pôrodnosť stáva synonymom marginalizácie a sociálnej exklúzie. Druhou sociálnou skupinou sú ženy so stredoškolským a vysokoškolským vzdelaním, ktoré síce v absolútnych hodnotách nepredstavujú dominantné skupiny, ale bol u nich zaznamenaný relatívne najviac intenzívny rast hodnôt MP. Tento vývoj súvisí s oslabovaním inštitúcie manželstva a šírením alternatívnych foriem partnerstva. Z týchto dôvodov má sledovanie ukazovateľa mimomanželskej pôrodnosti pri hodnotení regionálnych sociálnych disparít svoje opodstatnenie. Ďalšími sledovanými ukazovateľmi, ktoré sú schopné poukázať aj na spoločenské nerovnomernosti a hospodársku vyspelosť vo vnútri krajín, na úrovni regiónov, sú úmrtnostné pomery. Úmrtnosť obyvateľstva je vo všeobecnosti podmienená radou faktorov, ktoré je možné rozdeliť do troch skupín. Prvou skupinou sú genetické faktory, napr. vrodené chyby a zdedené dispozície. Druhou skupinou sú ekologické faktory, napr. klimatické podmienky a životné prostredie. Treťou skupinou sú sociálno-ekonomické faktory, medzi ktoré sa zaraďuje životná úroveň, úroveň vzdelania, postoj ku zdraviu, starostlivosť o vlastné zdravie a využívanie preventívnych opatrení, stravovacie návyky, výživa, fyzická aktivita, úroveň zdravotníctva, dostupnosť a kvalita lekárskej starostlivosti, rozvoj medicíny a lekárskej techniky, systém zdravotnej politiky, sociálneho zabezpečenia a ekonomická situácia v širšom slova zmysle. Pozitívny vývoj úmrtnosti v poslednom období súvisí so zlepšujúcim sa zdravotným stavom obyvateľstva, ktorý má priamu väzbu predovšetkým na vývoj úrovne zdravotnej starostlivosti a jej prostredníctvom súvisí s modernizáciou a celkovým rozvojom spoločnosti (Burcin, Kučera 2008). Práve v dôsledku zlepšujúcich sa úmrtnostných pomerov dochádza postupne aj ku znižovaniu hodnôt jednej z jej zložiek v najnižších vekových skupinách dojčenskej úmrtnosti. Z dôvodu zdravotných komplikácií najmladších obyvateľov do 1. roku života sú ukazovatele dojčenskej úmrtnosti jednou z najviac výpovedných veličín hodnotiacich postavenie nielen krajiny, ale i regiónu z hľadiska úrovne, dostupnosti a kvality poskytovanej zdravotnej starostlivosti. Na hodnoty dojčenskej úmrtnosti do značnej miery pôsobia aj vlastnosti týkajúce sa samotných rodičiek, ako je najvyššie dosiahnuté vzdelanie matky, vek matky či celkový počet odrodených detí (Rychtaříková 2000). Tieto charakteristiky sú však tiež v úzkom vzťahu s ekonomickou vyspelosťou. Na základe uvedeného možno očakávať, že koeficient dojčenskej úmrtnosti je demografický ukazovateľ, ktorý je do značnej miery podmienený aj početnými sociálno-ekonomickými faktormi. Najčastejšie používanou globálnou charakteristikou, používanou na hodnotenie úmrtnostných pomerov populácie, je stredná dĺžka života (SDŽ), resp. stredná dĺžka 73

75 života pri narodení mužov a žien. Ukazovatele strednej dĺžky života patria do skupiny indikátorov s vysokou výpovednou hodnotou. Pri interpretácii ich hodnôt je vhodné si uvedomiť, že hodnoty špecifických úmrtností v jednotlivých vekových kategóriách sa výrazne líšia a v úrovni strednej dĺžky života pri narodení sú zachytené aj pomerne vysoké hodnoty špecifickej úmrtnosti v prvom roku života, prípadne v niektorých vekových skupinách (napr. mužov vo veku rokov). Štatistický rast hodnôt SDŽ na Slovensku je zabezpečený dominantne pozitívnym vývojom v dojčenskej úmrtnosti (do 1. roka) a len v menšej časti tým, že naša populácia má vyššiu očakávanú dĺžku života (štatistickú pravdepodobnosť dožitia) aj v seniorských vekových kategóriách (Michálek, Podolák 2014). Na základe konštrukcie výpočtu SDŽ môžeme zjednodušene povedať, že tento ukazovateľ vyjadruje akýsi priemerný vek úmrtia v danom roku. Keďže do výpočtu vstupujú prakticky všetky vekové kategórie, vyznačuje sa ukazovateľ strednej dĺžky života podobne ako priemerný vek širokospektrálnou závislosťou od mnohých faktorov. Z týchto faktorov majú najväčší vplyv indikátory životnej úrovne (napr. priemerná mesačná mzda, sektorová štruktúra zamestnanosti, kvalita a dostupnosť zdravotnej starostlivosti, a i.), ale tiež biologické faktory (napr. genetické predispozície), faktory kvality životného prostredia (napr. znečistenie ovzdušia) a iné (Michálek, Podolák 2004). PREJAVY DEMOGRAFICKÝCH INDIKÁTOROV SO ZRETEĽOM NA REGIÓNY CHUDOBY Mimomanželská pôrodnosť Na Slovensku sa podiel detí narodených mimo manželstva dlhé desaťročia pohyboval stabilne na úrovni 5 6 %. Dlhodobý veľmi mierny nárast sa od prvej polovice 90. rokov začal zvyšovať výraznejšie. Od začiatku nového milénia sa tak na Slovensku narodila mimo manželstva už viac ako pätina a od roku 2005 viac ako štvrtina všetkých detí. Nárast podielu detí narodených nevydatým ženám však pokračoval, a preto deti narodené mimo manželstva tvorili v roku 2011 viac ako tretinu a podľa posledných dostupných údajov ide už o takmer 37 % z celkového počtu narodených detí. Jedným z hlavných faktorov, ktorý súvisí s nárastom podielu detí narodených mimo manželstva, je vývoj intenzity plodnosti vydatých a nevydatých žien (pokles v prípade vydatých, resp. nárast v prípade nevydatých) a jej posun do vyšších vekových kategórií. Nastolený trend starnutia plodnosti sa pritom dotýka všetkých žien bez rozdielu ich vzdelanostnej úrovne (Šprocha 2015). Z priestorového hľadiska sa v rozložení hodnôt mimomanželskej pôrodnosti prejavuje jej najvyššia koncentrácia v regiónoch, ktoré sú podľa viacerých autorov označované ako marginalizované (periférne) oblasti Slovenska (Korec 2005; Halás 2008; Halás, Hurbánek 2008). Zaujímavé je, že ide o regióny vyznačujúce sa aj viacerými ďalšími negatívnymi 74

76 prejavmi reprodukčného správania (vyššie hodnoty rozvodovosti, úmrtnosti a potratovosti). Z pohľadu populačných štruktúr sú to oblasti charakteristické výrazne vyšším podielom rómskeho obyvateľstva (a tiež osôb maďarskej národnosti), osôb s nízkym vzdelaním, nižším zastúpením veriacich, častejším príklonom k životu v kohabitáciách (Bleha et al. 2014) a tiež so značnými a dlhodobo pretrvávajúcimi hospodárskymi problémami (vysoká a dlhodobá nezamestnanosť, podpriemerné platové ohodnotenie, nízky prílev zahraničného kapitálu, nevhodná štruktúra pracovnej sily a pod.). Pokiaľ všetky okresy SR usporiadame podľa hodnôt mimomanželskej pôrodnosti do kvartilov (teda 18 okresov v každom kvartile), v poslednom kvartile s najvyššími hodnotami MP sa v oboch sledovaných obdobiach nachádza väčsina okresov definovaných ako regióny chudoby dlhodobo sa na posledných miestach umiestňujú najmä okresy Rožňava, Revúca, Rimavská Sobota, Gelnica a Lučenec. Pozíciu a počet okresov chudoby v jednotlivých kvartiloch v oboch sledovaných obdobiach znázorňuje tab. 1. Z hľadiska zastúpenia okresov chudoby v jednotlivých kvartiloch podľa hodnôt MP v dvoch sledovaných časových obdobiach došlo len k minimálnym posunom. Tab. 1. Zastúpenie okresov chudoby v jednotlivých kvartiloch podľa hodnôt mimomanželskej pôrodnosti ( ) Mimomanželská pôrodnosť (%) Hodnoty MP Počet okresov chudoby Hodnoty MP Počet okresov chudoby 1. kvartil 2,8% - 13,9% 0 2. kvartil 14,1% - 18,9% 2 3. kvartil 19,0% - 25,6% 4 4. kvartil 26,1% - 43,6% kvartil 9,6% - 27,3% 2 2. kvartil 27,3% - 36,0% 2 3. kvartil 36,2% - 43,3% 3 4. kvartil 43,5% - 66,5% 9 Zdroj: výpočty autorov na základe údajov ŠÚ SR (Štatistický úrad SR ) Poznámka: Sledované okresy boli zaraďované do jednotlivých kvartilov na základe poradia všetkých okresov Slovenska podľa hodnôt mimomanželskej pôrodnosti v jednotlivých obdobiach. Sledované okresy chudoby sú z hľadiska mimomanželskej pôrodnosti rozdelené na dve, intenzitou výrazne sa odlišujúce skupiny (obr. 1). V severnejšie ležiacich okresoch chudoby, najmä v Kežmarku a Vranove n.topľou, nedosahujú hodnoty mimomanželskej pôrodnosti ani 75 % celoslovenského priemeru (v rokoch bola na Slovensku priemerná hodnota MP 35,4 %). V celom južnom páse od Krupiny až po Sobrance sú hodnoty MP vysoké, pričom najvyššie odchýlky od celoslovenského priemeru sa prejavujú v okresoch Rožňava, Rimavská Sobota, Revúca, Gelnica a Lučenec 75

77 (nad 150 %). V období sledovaných 15-tich rokov sa maximálne odchýlky od celoslovenského priemeru v okresoch chudoby znížili, čiže je možné vysloviť opatrné konštatovanie, že situácia z aspektu extrémnych hodnôt mimomanželskej pôrodnosti je o niečo vyrovnanejšia ako na začiatku nového tisícročia. Zatiaľ čo v období dosahovali hodnoty v piatich (z tohto hľadiska najviac extrémnych) okresoch chudoby % celoslovenského priemeru, v období sa odchýlky v týchto okresoch znížili na úroveň %. Obr. 1. Mimomanželská pôrodnosť v r Prevažná časť okresov chudoby je charakterizovaná vysokým podielom rómskeho obyvateľstva. Nie je preto prekvapením, že na posledných miestach poradia slovenských okresov z hľadiska intenzity mimomanželskej pôrodnosti sa nachádzajú práve okresy, ktoré sú definované ako typy, v ktorých prevláda rómska chudoba (Rimavská Sobota a Revúca). Podľa oficiálnych údajov Štatistického úradu SR, z celkového súboru detí narodených ženám s rómskou národnosťou v rokoch , tvorili deti nevydatých žien takmer 60 %. Súčasne sa tiež ukázalo, že ich podiel má v čase rastúci trend a podľa posledných dostupných údajov z roku 2013 už prekročili hranicu 70 %. Rovnako viac ako 50 %-né zastúpenie detí narodených mimo manželstva nachádzame v obciach s najvyšším zastúpením rómskeho etnika (Šprocha 2014), ktoré sú lokalizované predovšetkým v definovaných regiónoch chudoby. Výrazne odlišný model demografickej reprodukcie žien žijúcich v rómskych lokalitách nie je len otázkou posledných dvoch desaťročí, ale sa prejavuje dlhodobo (do materstva a rodičovstva vstupovali 76

78 často nezosobášené páry aj v generácií ich rodičov a rovnako sa správajú aj osoby v ich vrstovníckej skupine) a ovplyvňujú ho aj také skutočnosti ako napr. hodnotové normy, vysoká tolerancia ku skorému začiatku rodičovskej dráhy, viaceré legislatívne obmedzenia (keďže časť mladých prvorodičiek v rómskych lokalitách nemôže vzhľadom na svoj vek ešte vstúpiť do manželstva), minimálne množstvo alternatívnych životných stratégií, proklamované nízke postavenie (najmä mladých a bezdetných) žien v rómskych lokalitách spolu s nemožnosťou účinne sa brániť počatiu a pod. Dojčenská úmrtnosť Tento ukazovateľ dáva do pomeru počet zomretých detí do jedného roku života k počtu živonarodených detí v danom roku (v prepočte na 1000 živonarodených detí). Napriek evidentnému pozitívnemu vývoju v hodnotách dojčenskej úmrtnosti (v roku 2000 dosahovala 8,58 a v r to bolo 5,78 ) Slovensko patrí medzi štáty EÚ s vysokou hodnotou tohto ukazovateľa. Horšie výsledky ako Slovensko majú iba Rumunsko, Bulharsko a Malta. Aj na úrovni jednotlivých regiónov krajiny existujú výrazné rozdiely. Veľké rozpätie hodnôt možno do určitej miery pripísať aj nízkemu počtu narodených v jednotlivých okresoch s tým, že malý rozdiel v počte zomretých významne ovplyvní hodnotu ukazovateľa. Táto štatistická súvislosť však nič nemení na skutočnosti, že rozdiely sú veľmi výrazné a práve okresy chudoby patria dlhodobo medzi najnepriaznivejšie. Najhoršia situácia je v okrese Trebišov (15,6 ). Na pováženie je pritom skutočnosť, že v ďalších šiestich okresoch chudoby (Levoča, Košiceokolie, Spišská Nová Ves, Michalovce, Rožňava a Vranov n. Topľou) sú v súčasnom období ( ) hodnoty dojčenskej úmrtnosti vyššie ako 10, čo nielen výrazne prevyšuje slovenský priemer (7,5 ), ale ide aj o priepastný rozdiel oproti ekonomicky vyspelým krajinám EÚ (priemer EÚ 3,7 v r. 2013, v najvyspelejších krajinách pod 2 ). Pri rozdelení všetkých okresov Slovenska do kvartilov podľa hodnôt dojčenskej úmrtnosti (DÚ) sa z 18 okresov vo 4. kvartile nachádza až 12 regiónov chudoby v prvom aj v druhom sledovanom období, zatiaľ čo v prvých troch kvartiloch sú v oboch časových obdobiach len po štyri okresy (tab. 2). Táto situácia naznačuje, že postavenie okresov chudoby v rámci Slovenska je pomerne stabilizované, žiaľ, v tom negatívnom zmysle. Zároveň však pozorujeme, že okrem pomalého, ale predsa len znižovania hodnôt dojčenskej úmrtnosti, sa v okresoch chudoby ukazuje aspoň jeden pozitívny trend. Z hľadiska percentuálnej odchýlky od celoslovenského priemeru (obr. 2) sú najvyššie hodnoty na konci sledovaného obdobia (Trebišov) o niečo menej diferencované od priemeru, ako na začiatku sledovaného obdobia (226 % vs. 209 %). Percentuálne odchýlky piatich okresov s najvyššími hodnotami od priemeru Slovenska sa v období rokov pohybovali v rozpätí % a v rokoch v intervale %, čo rovnako dokumentuje určité zbližovanie nepriaznivých hodnôt DÚ v okresoch chudoby s ostatnými regiónmi krajiny. 77

79 Tab. 2. Zastúpenie okresov chudoby v jednotlivých kvartiloch podľa hodnôt dojčenskej úmrtnosti ( ) Dojčenská úmrtnosť ( ) Hodnoty DÚ Počet okresov chudoby Hodnoty DÚ Počet okresov chudoby 1. kvartil 2,5-4, kvartil 4,7-6, kvartil 6,5-8, kvartil 8,8 16, kvartil 1,7-3, kvartil 3,5-4, kvartil 4,5-6, kvartil 7,0-15,6 12 Zdroj: výpočty autorov na základe údajov ŠÚ SR (Štatistický úrad SR ) Poznámka: Sledované okresy boli zaraďované do jednotlivých kvartilov na základe poradia všetkých okresov Slovenska podľa hodnôt dojčenskej úmrtnosti v jednotlivých obdobiach. Obr. 2. Dojčenská úmrtnosť v r Pri pohľade na mapu je si však vhodné uvedomiť, že hoci na prvý pohľad nevyzerá situácia až tak nepriaznivo, už aj hodnoty s 90 % odchýlkou od celoslovenského priemeru sú mimoriadne nepriaznivé, keďže vysoký celoslovenský priemer je výrazne 78

80 ovplyvnený extrémnymi hodnotami niekoľkých okresov Trebišov, Vranov n.topľou, Michalovce a Spišská Nová Ves (hodnoty v intervale 10,5-15,6 ). Stredná dĺžka života Proces úmrtnosti má na Slovensku v období posledných dvoch desaťročí v podstate stabilný vývojový trend. Vývoj strednej dĺžky života pri narodení (SDŽ) u oboch pohlaví naznačuje, že od začiatku 90. rokov dochádza k prelomeniu viac ako dve desaťročia trvajúcej stagnácie. V posledných dvoch dekádach sme tak svedkami viac menej neprerušovaného poklesu úrovne úmrtnosti. Avšak dynamika, s akou dochádza k postupnému nárastu hodnôt strednej dĺžky života pri narodení mužov i žien, je v európskom kontexte stále veľmi pomalá a nízka. Zlepšovanie úmrtnostných pomerov je časovo i finančne mimoriadne náročnou záležitosťou. Pozitívne trendy nárastu strednej dĺžky života pri narodení zatiaľ nestačia na to, aby Slovensko dobehlo dĺžku života populácií štátov EÚ, ktoré nepatrili do tzv. východného bloku. Slovenskí muži žijú v priemere o 6 rokov a ženy o 4 roky kratšie ako v ekonomicky vyspelých krajinách zo západnej a severnej časti Európy (SDŽ na Slovensku v roku 2014: muži 72,58 a ženy 79,95 rokov). Čo je však ešte horšie, na Slovensku existujú regióny, v ktorých je dĺžka života hlboko pod úrovňou vyspelých európskych krajín. Túto skutočnosť potvrdzujú výsledky priestorových analýz o strednej dĺžke života pri narodení. Mimoriadne výrazné diferencie v dĺžke života obyvateľov sú dôsledkom mnohých činiteľov rôznorodej povahy, ktoré vo väčšej či menšej miere vplývajú na zdravotný stav a úmrtnosť obyvateľov. Tieto diferencie nie sú len výsledkom vývoja v poslednom období, ale môžeme ich identifikovať nielen v nedávnej, ale aj vzdialenejšej minulosti (Šprocha, Tišliar 2008). Zároveň platí, že oblasti s relatívne najhoršími úmrtnostnými pomermi na Slovensku sú dlhodobo relatívne stabilné, čo potvrdzujú tabuľky 3 a 4. S výnimkou okresov Sabinov a Vranov n. Topľou, ktoré dosahujú hodnoty SDŽ mužov približne na úrovni celoslovenského priemeru a okresu Levoča, ktorý ho mierne prevyšuje, všetky ostatné okresy chudoby za priemernou hodnotu viac či menej výrazne zaostávajú (obr. 3). V okresoch Trebišov, Revúca a Gelnica žijú muži približne o dva roky menej, ako je celoslovenský priemer. Tieto nepriaznivé hodnoty je pritom potrebné vnímať v kontexte výrazného zaostávania Slovenska za vyspelou Európou z hľadiska priemernej SDŽ. Aj v prípade tohto indikátora sa prejavujú dva pozitívne momenty. Hodnoty SDŽ sa síce pomaly, ale predsa zlepšujú, a to aj v tých najviac zaostávajúcich okresoch. Rozdiel vzhľadom k celoslovenskému priemeru sa znižuje. Hodnoty odchýlky od priemeru sa v piatich najviac zaostávajúcich okresoch v období rokov pohybovali v intervale % a v rokoch v rozpätí %, čiže zaostávanie najviac extrémnych okresov sa čiastočne znížilo. 79

81 Tab. 3. Zastúpenie okresov chudoby v jednotlivých kvartiloch podľa hodnôt strednej dĺžky života pri narodení - muži ( ) Stredná dĺžka života pri narodení - muži (roky) Hodnoty SDŽ Počet okresov chudoby Hodnoty SDŽ Počet okresov chudoby 1. kvartil 72,94-70, kvartil 70,38-69, kvartil 69,45-68, kvartil 68,34 65, kvartil 75,29-73, kvartil 73,39-72, kvartil 72,36-71, kvartil 71,07-69,12 10 Zdroj: Infostat - Výskumné demografické centrum (2015) Poznámka: Sledované okresy boli zaraďované do jednotlivých kvartilov na základe poradia všetkých okresov Slovenska podľa hodnôt trednej dĺžky života pri narodení mužov. Tab. 4. Zastúpenie okresov chudoby v jednotlivých kvartiloch podľa hodnôt strednej dĺžky života pri narodení - ženy ( ) Stredná dĺžka života pri narodení - ženy (roky) Hodnoty SDŽ Počet okresov chudoby Hodnoty SDŽ Počet okresov chudoby 1. kvartil 79,49-78, kvartil 78,55-77, kvartil 77,73-77, kvartil 77,15-75, kvartil 80,90 80, kvartil 80,76-79, kvartil 79,83-78, kvartil 78,87-76,94 12 Zdroj: Infostat - Výskumné demografické centrum (2015) Poznámka: Sledované okresy boli zaraďované do jednotlivých kvartilov na základe poradia všetkých okresov Slovenska podľa hodnôt trednej dĺžky života pri narodení žien. Napriek tomu, že ženy na Slovensku žijú v priemere o 7,5 rokov dlhšie ako muži, z hľadiska percentuálnej odchýlky od priemeru je situácia v prípade SDŽ žien horšia ako u mužov. V najnepriaznivejších okresoch (Trebišov, Rožňava a Revúca) žijú ženy približne až o tri roky menej, ako je priemerná hodnota celej populácie na Slovensku. Ako v jedinom spomedzi sledovaných indikátorov sa zaostávanie okresov chudoby zvýšilo. 80

82 Žiaden z okresov chudoby nedosahuje lepšie hodnoty SDŽ žien, ako slovenský priemer (obr. 4). Zatiaľ čo v období sa hodnoty odchýlky najviac nepriaznivých okresov od priemeru pohybovali v intervale %, v rokoch sa nachádzajú v rozpätí %. Obr. 3. Stredná dĺžka života pri narodení - muži v r Obr. 4. Stredná dĺžka života pri narodení - ženy v r

83 Z výsledkov je evidentné, že na Slovensku existujú regióny, v ktorých žijúce obyvateľstvo má perspektívu dožiť sa vyššieho veku, ale i regióny s perspektívou nízkeho veku dožitia. Táto skutočnosť okrem iného indikuje určité problémy takýchto regiónov nielen z aspektu dĺžky života, ale aj z aspektu zdravotného stavu a kvality života obyvateľov. Vo všeobecnosti napr. nerovné sociálno-ekonomické podmienky a ich vplyv na fyzický a psychosociálny stav obyvateľstva, rozdielna úroveň vzdelania, diferencovaný historicko-kultúrne podmienený životný štýl, genetické vlastnosti, ale i napr. rozdielna úroveň narušenia a poškodenia životného prostredia a pod., sú skutočnosti, ktoré možno považovať za najvýznamnejšie faktory ovplyvňujúce zdravotný stav a dĺžku života obyvateľov. Tieto, ale i ďalšie faktory, ako sú ostatné zložky prostredia, medziľudské vzťahy, postoj k životu a pod., výrazne podmieňujú psychický a fyzický stav obyvateľstva a v konečnom dôsledku rozdielnu dĺžku života v regiónoch. Na základe doterajších poznatkov je možné predpokladať, že nízka stredná dĺžka života u oboch pohlaví má viacero spoločných príčin, ale i viacero špecifík súvisiacich s celkovou situáciou v jednotlivých regiónoch. Zdá sa, že nepriaznivý stav v juhoslovenských a v niektorých východoslovenských okresoch determinujú do značnej miery nielen genetické, ale aj nepriaznivé sociálne a ekonomické faktory (nezamestnanosť a s ňou súvisiace finančné problémy až chudoba veľkej časti populácie), ktoré sú mnohokrát príčinou rodinných a zdravotných problémov, medziľudských vzťahov, spolužitia atď. Medzi zásadné problémy tohto územia patrí nezamestnanosť, ktorej negatívne dopady výrazne pôsobia na psychický stav obyvateľov, ich frustráciu a beznádej, čo vedie k zvýšeným zdravotným problémom mladších vekových skupín obyvateľstva (Musselman et al. 1998). Dĺžku života v negatívnom zmysle čiastočne ovplyvňuje i kvalita zdravotných služieb súvisiaca najmä s ťažšou dostupnosťou moderných diagnostických metód, vyššia dojčenská úmrtnosť, nezdravý životný štýl, vysoká spotreba alkoholu, zvlášť destilátov, cigariet a vysoká prevalencia nerovnováh vo výžive (vysoká spotreba živočíšnych tukov, nízka spotreba ovocia a zeleniny). Analýzy potvrdzujú, že nepriaznivý zdravotný stav populácie na Slovensku môže ovplyvniť zdravotníctvo maximálne z 20 % (Ginter 2001). Všetky ostatné príčiny je potrebné hľadať v ďalších sociálnych a ekonomických podmienkach, životnom prostredí, v správaní človeka, v jeho vlastnom postoji k zdraviu a hodnotovej orientácii. Viaceré súvislosti sú očividne komplikované a vzhľadom na existujúcu bázu štatistických dát a ukazovateľov v mnohých prípadoch ťažko relevantne štatisticky vyjadriteľné, možno o nich len hypoteticky uvažovať. Podľa viacerých štúdií (napr. Marmot 1989; Volná 1991 a i.) existuje významná závislosť medzi socioekonomickým stavom a úmrtnosťou obyvateľstva. Výsledky týchto štúdií zhodne ukazujú, že bohatí ľudia žili v minulosti, ale i dnes dlhšie, ako chudobní. Bolo potvrdené, že medzi chudobnými je rovnaká choroba osudnejšia, ako v bohatej časti populácie. U menej majetných osôb sa tiež potvrdila vyššia pravdepodobnosť úmrtia na kardiovaskulárne choroby, diabetes, zápal a chronickú chorobu pľúc, chrípku, AIDS, cirhózu, alebo v súvislosti s rôznymi nehodami, vraždami, či samovraždami (Barondess 2001; Michálek 2001). Vo všeobecnosti menej majetní ľudia nemajú dostatok vedomostí o zdravom spôsobe života (výživa, hygiena a pod.), 82

84 žijú, alebo pracujú v horších podmienkach (v preľudnených oblastiach, v bytoch a domoch s nižším štandardom), v horšom životnom prostredí, mávajú častejšie sklon k medziľudskej agresii a rizikovému správaniu. Dokázané je, že nižšie sociálno-ekonomické vrstvy spoločnosti ťažšie zvládajú stres súvisiaci napr. s vyššou finančnou záťažou. Je tiež dokázané, že kombinácia vysokého stresu a oslabeného organizmu zvyšuje riziko vzniku psychických porúch a má priamu súvislosť so zníženou odolnosťou proti chorobám. Jedným z najvýznamnejších determinantov zdravia obyvateľov je vzdelanie. Nepriama, sprostredkovaná závislosť úrovne úmrtnosti na dosiahnutom vzdelaní populačných skupín je všeobecne akceptovaná odborníkmi z oblasti sociálneho lekárstva, sociológie i demografie. V odborných analýzach sa však tradične venuje väčšia pozornosť hodnoteniu rozdielov úmrtnosti podľa zamestnania a vzájomný vzťah úmrtnosti s úrovňou vzdelania sa analyzuje prevažne len okrajovo. Pritom úroveň vzdelania je možné považovať za vôbec najužitočnejšiu sociologickú premennú, ktorá má v porovnaní s klasifikáciou obyvateľstva podľa zamestnanosti v štúdiách o úmrtnosti a strednej dĺžke života viaceré výhody (cf. Sobotík, Rychtaříková 1992). Úroveň dosiahnutého vzdelania určuje sociálne postavenie, ovplyvňuje postoje a stanoviská jednotlivcov i celých rodín, ich hierarchiu hodnôt a skutočné správanie aj vzhľadom k ich vlastnému zdraviu. S tým je úzko spojená aj široká oblasť výživy, predovšetkým stravovacích návykov. Za jednu z hlavných príčin krátkej dĺžky života na Slovensku sa vo všeobecnosti pokladá nezdravý životný štýl, ktorý si osvojila veľká časť mužskej populácie, najmä populačné skupiny s nižším vzdelaním. Táto skutočnosť sa výrazne odráža vo vysokých hodnotách mužskej nadúmrtnosti nielen na celom Slovensku, ale pochopiteľne aj v regiónoch chudoby, kde sa tieto súvislosti prejavujú ešte vo viac intenzívnej podobe. Vzdelanie vedie k získaniu poznatkov rôzneho druhu, takže lepšie vzdelaní ľudia sú obyčajne lepšie informovaní o zdravom, resp. nezdravom životnom štýle a tak môžu aj vlastným pričinením dosiahnuť zlepšenie svojho zdravotného stavu. V normálne fungujúcej trhovej ekonomike je dobré vzdelanie predpokladom získania výhodnejšieho zamestnania a jeho prostredníctvom dostatočného príjmu k zaisteniu zodpovedajúcej úrovne kvality života. Priamy vplyv na duševné a telesné zdravie človeka majú aj bytové podmienky. Hoci pri porovnaní s ostatnými tranzitívnymi krajinami strednej a východnej Európy vyznieva situácia vo vybavenosti bytov a kvalite bývania na Slovensku ako celku pomerne pozitívne, v rámci krajiny existujú výrazné regionálne rozdiely, ktoré svojím spôsobom výrazne vplývajú na telesné a duševné zdravie obyvateľstva v jednotlivých oblastiach Slovenskej republiky. Až na niektoré málopočetné výnimky (Čadca, Banská Štiavnica a Medzilaborce v prípade mužov, resp. Námestovo, Detva a Banská Štiavnica v prípade žien) sú okresy s najnižšími hodnotami strednej dĺžky života sústredené v južnej časti krajiny, kde vytvárajú takmer súvislý pás okresov chudoby pozdĺž hraníc s Maďarskom a s koncentráciou maďarskej národnostnej menšiny. Je možné uvažovať aj o určitom vplyve etnickej štruktúry obyvateľstva na hodnoty strednej dĺžky života. Demograficky je 83

85 dlhodobo potvrdená skutočnosť, že rôzne národnosti sa z demografického hľadiska správajú diferencovane. Napr. obyvateľstvo maďarskej národnosti na Slovensku je charakterizované nízkymi hodnotami reprodukčných mier a celkovo slabšou demografickou dynamikou v porovnaní s populáciou celej krajiny. Obyvatelia maďarskej národnosti žijúci na Slovensku sa síce dožívajú o niečo dlhšieho veku ako Maďari žijúci v Maďarsku (kde je hodnota strednej dĺžky života jednou z najnižších v Európe), ale na druhej strane žijú kratšie ako je celoslovenský priemer. Výrazne nižšími hodnotami strednej dĺžky života je charakterizované aj rómske obyvateľstvo, kde sú príčiny s najväčšou pravdepodobnosťou v existujúcom spôsobe života, úrovni vzdelania a bývania tejto etnickej menšiny. Niektoré parciálne zisťovania u Rómov potvrdili, že stredná dĺžka života (predovšetkým obyvateľov žijúcich v segregovaných rómskych lokalitách) je v prípade mužov približne o 6 rokov a v prípade žien o 9 rokov kratšia ako SDŽ ostatnej populácie. Na predĺženie dĺžky života celej slovenskej populácie (a teda i žijúcej v regiónoch chudoby) je potrebné znížiť úmrtnosť. Reálny priestor na takýto postup poskytuje odvrátiteľná úmrtnosť (Burcin, Mészáros 2008), pod ktorou treba chápať úmrtnosť populácie na choroby, ktoré sa dajú liečiť a preventívnymi opatreniami oddialiť. Ak nastane takéto úmrtie, je to dôsledok zlyhania, či už poskytovania zdravotnej starostlivosti, alebo využitia možností preventívnych opatrení. V roku 2014 zomrelo na Slovensku mužov na tieto choroby, čo je 32 % zo všetkých úmrtí mužov a žien, čo je 17 % zo všetkých úmrtí žien. Ak by zdravotný systém a preventívne opatrenia spolu so zdravotníckou osvetou dokázali týmto úmrtiam zabrániť, stredná dĺžka života pri narodení by narástla na hodnotu 79 rokov u mužov a na hodnotu 84 rokov u žien. Týmito hodnotami by sme sa dostali na úroveň ekonomicky vyspelých štátov západnej a severnej Európy. ZÁVER V sledovaných regiónoch chudoby sa prejavujú viaceré špecifiká demografického vývoja. Niektoré z nich vyplývajú z odlišných populačných štruktúr a iné z prejavov demografického správania - či už dlhodobých trendov alebo vývoja v poslednom období. Vo všetkých sledovaných indikátoroch sa prejavuje zaostávanie regiónov chudoby za ostatnou populáciou Slovenskej republiky. Najviac negatívne pôsobia vysoké hodnoty dojčenskej úmrtnosti a nízke hodnoty strednej dĺžky života pri narodení mužov i žien. Keď sa zoberie do úvahy aj skutočnosť, ako výrazne zaostávajú celoslovenské priemerné hodnoty za ekonomicky najvyspelejšími krajinami Európy, nepriaznivá demografická situácia v najviac zaostávajúcich okresoch chudoby sa javí ešte o to horšia. Pri porovnaniach s vyspelou Európou si je potrebné uvedomiť aj skutočnosť, že naša populácia sa ešte pred krátkym časom (z demografického hľadiska) nachádzala v inej fáze svojho dlhodobého populačného vývoja ako najvyspelejšie európske krajiny, ktoré vo viacerých demografických ukazovateľoch postupne dobiehame. Vývoj sa 84

86 samozrejme nezastavil ani v rozvinutých krajinách, ani v sociálno-ekonomicky vyspelejších okresoch Slovenska a o to je pozícia okresov chudoby zložitejšia. Predlžovanie života je v problémových regiónoch najmenej dynamické. Vysoké hodnoty dojčenskej úmrtnosti sú v rámci regiónov EÚ takmer smutnou raritou, porovnateľnou len s najmenej rozvinutými časťami Európy. Samotné okresy chudoby sú z hľadiska sledovaných demografických indikátorov vnútorne diferencované. Nežiadúca situácia je v okresoch Revúca, Rimavská Sobota (charakterizovaných ako typy, v ktorých prevláda rómska chudoba), Rožňava, Gelnica a Trebišov. Hodnoty v ostatných okresoch chudoby vyznievajú síce relatívne o niečo lepšie, avšak v porovnaní s ostatným okresmi Slovenska je ich pozícia permanentne nepriaznivá. Okresy chudoby sú aj z dlhodobého hľadiska stále na posledných miestach v rámci poradia slovenských okresov. Túto pozíciu s podpriemernými až najviac neuspokojivými hodnotami zaujímali v celom sledovanom časovom období. Napriek týmto negatívnym skutočnostiam je možné vidieť aj niektoré pozitívne momenty. Všetky sledované indikátory vykazujú po roku 2000 jemné zlepšenie a priblíženie sa k priemerným slovenským hodnotám. V období sledovaných 15-tich rokov sa maximálne nepriaznivé odchýlky od celoslovenského priemeru v okresoch chudoby mierne znížili (s výnimkou strednej dĺžky života pri narodení žien), čiže je možné vysloviť opatrné konštatovanie, že situácia z aspektu extrémnych hodnôt je o niečo vyrovnanejšia ako na začiatku nového tisícročia. Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0101/15 financovaného grantovou agentúrou VEGA. LITERATÚRA BARONDESS, J. A. (2001). Chudobnejší skôr umierajú. SME, 9, 148. BLEHA, B., VAŇO, B. (2008). Demografická budúcnosť okresov Slovenska: Približovanie či divergencia. Bratislava, Infostat Výskumné demografické centrum, 84 s. BLEHA, B., VAŇO, B., BAČÍK, V. (eds.) (2014). Demografický atlas Slovenskej republiky. Bratislava, Prírodovedecká fakulta UK v Bratislave, Infostat. BURCIN, B., KUČERA, T. (2008). Strukturální změny úmrtnosti v českých zemích a na Slovensku mezi roky 1991 a Demografie, 50, 3, BURCIN, B., MÉSZÁROS, J. (2008). Vývoj odvrátiteľnej úmrtnosti na Slovensku. Slovenská štatistika a demografia, 18, 2 3, GINTER, E. (2001). Rozdielny vývoj zdravotného stavu obyvateľov SR a ČR koncom 20. storočia. Demografie, 43, 1, HALÁS, M. (2008). Priestorová polarizácia spoločnosti s detailným pohľadom na periférne regióny Slovenska. Sociologický časopis, 44, 2,

87 HALÁS, M., HURBÁNEK, P. (2008). Identifikácia a klasifikácia periférnych regiónov (pokus o syntézu). In Periférnosť a priestorová polarizácia na území Slovenska. Bratislava, Geografika, pp HÖHN, Ch. (2005). Demographic Challenges for Social Cohesion: a Review and Analysis of the Work of the European Poplation Committee, Strassbourg, Council of Europe. HURBÁNEK, P. (2008). Vývoj priestorovej polarizácie na regionálnej úrovni na Slovensku v rokoch Geographia Cassoviensis, 2, 1, INFOSTAT - VÝSKUMNÉ DEMOGRAFICKÉ CENTRUM (2015). Stredná dĺžka života pri narodení - okresy. Bratislava. IRA, V., FALŤAN, L., PAŠIAK, J., GAJDOŠ, P. (2005). Podoby regionálnych odlišností na Slovensku. Bratislava, Sociologický ústav SAV, Formát Pezinok, 381 s. KOREC, P. (2005). Regionálny rozvoj Slovenska v rokoch Bratislava, Geografika. MARMOT, M. (1989). Socioeconomic Determinants of SHD Mortality. International Journal of Epidemiology, 18, MICHÁLEK, A. (2001). Suicídium - vývoj a stav v regiónoch Slovenska. In Mariot, P., Mikulík, P. eds. Stav a vývoj socioekonomického systému v SR a v ČR na prelome tisícročí. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp MICHÁLEK, A., MADAJOVÁ, M., VESELOVSKÁ, Z. (2016). Typizácia okresov chudoby na Slovensku. In Michálek, A., Podolák, P. a kol. Regióny chudoby na Slovensku. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp MICHÁLEK, A., PODOLÁK, P. (2001). Transformation of the Society in Slovakia and its effect on Demographic Behaviour. European Spatial Research and Policy, 8, 2, MICHÁLEK, A., PODOLÁK, P. (2004). Podmienenosť a regionálna diferenciácia strednej dĺžky života na Slovensku. Geografie. Sborník České geografické společnosti, 109, 3, MICHÁLEK, A., PODOLÁK, P. (2014). Relevantné indikátory sociálnych regionálnych disparít na Slovensku. In Michálek, A., Podolák, P. eds. Regionálne a priestorové disparity na Slovensku, ich vývoj v ostatnom desaťročí, súčasný stav a konzekvencie. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp MUSSELMAN, D. L., EVANS, D. L., NEMEROFF, C. B. (1998). The Relationship of Depression to Cardiovascular Diseases. Arch Gen Psychiatry, 55, 7, PODOLÁK, P., MICHÁLEK, A. (2008). Profile of the Present Slovak Society and its Regional Differences. Social Indicators Research, 87, 1, POPULATION BULLETIN (2014). The Demography of Inequality in the United States. 69, 2,

88 RAJČÁKOVÁ, E., ŠVECOVÁ, A., (2009). Regionálne disparity na Slovensku. Geographia Cassoviensis, 3, 2, RYCHTAŘÍKOVÁ, J. (2000). Demographic Transition or Demographic Shock in Recent Population Development in the Czech Republic? Acta Universitatis Carolinae Geographica, XXXV, 1, SOBOTÍK, Z., RYCHTAŘÍKOVÁ, J. (1992). Úmrtnost a vzdělání v České republice. Demografie, 34, 2, ŠPROCHA, B. (2008). Reprodukčné správanie mestského a vidieckeho obyvateľstva na Slovensku. Bratislava, Infostat Výskumné demografické centrum, 72 s. ŠPROCHA, B. (2014). Reprodukcia rómskeho obyvateľstva na Slovensku a prognóza jeho populačného vývoja. Bratislava, Prognostický ústav SAV, Infostat. ŠPROCHA, B. (2015). Narodení mimo manželstva a plodnosť nevydatých žien na Slovensku. Demografie, 57, 2, ŠPROCHA, B., TIŠLIAR, P. (2008). Vývoj úmrtnosti na Slovensku v rokoch Bratislava, Stimul, 204 s. ŠTATISTICKÝ ÚRAD SR ( ). Pohyb obyvateľstva v Slovenskej republike v roku VOLNÁ, A. (1991). Determinanty strednej dĺžky života v Slovenskej republike. Slovenská štatistika a demografia, 1, 1, POSITION OF POVERTY REGIONS IN SLOVAKIA from demographic perspective Conspicuous changes of demographic indicators are significantly influenced by the rate and speed of socio-economic development in the country and in its individual regions. The deep changes of population s demographic behaviour are apparently caused not only by the demographic effects themselves (following an independent line of long-term trends), but also several factors of other nature. Authors tried to find out in the context of poverty regions whether the manifestations of demographic behaviour of population in these regions are similar or identical as they differ from the rest of country s population. Position of poverty regions was evaluated in terms of extra marital births, infant mortality and the life expectancy in the period of compared to the country s average and other districts. Lagging of poverty regions behind the rest of population has been observed in all indicators. The most negative is the high infant mortality and low life expectancy at birth both of males and females. Taking into account the fact, that the all-slovakia average values distinctly lag behind those of the most advanced European countries, the adverse demographic situation in the most stagnant poverty regions is even worse. Prolongation of life in problematic 87

89 regions is the least dynamic. High infant mortality is a sad rarity in the EU regions only comparable to the least developed parts of the Union. The poverty districts are also different between themeselves. Undesirable situation in view of the tracked demographic indicators is in districts Revúca, Rimavská Sobota (Roma poverty), Rožňava, Gelnica and Trebišov. Values of other districts seem to be relatively better but compared with the rest of Slovakia their position is permanently bad. Poverty districts rank last among the Slovak districts also in the long-term, that is, in and in as well. In spite of these negative facts there are some positive moments. All evaluated indicators show a slight improvement after 2000 as they draw closer to the mean Slovak values. During the 15 studied years the top adverse deviations from the national average slightly diminished (with the exception of life expectancy at birth of females). They allow for the reserved optimism that the situation is becoming a bit more balanced than at the beginning of the millennium. Key words: poverty regions, Slovakia, infant mortality, life expectancy, extra-marital births 88

90 89

91 90

92 DOCHÁDZKA ZA PRÁCOU V REGIÓNOCH CHUDOBY NA SLOVENSKU V ROKOCH 2001 A 2011 Daniel Michniak Úvod Jednou z najvýznamnejších aktivít obyvateľov je práca (zamestnanie, príp. podnikanie), prostredníctvom ktorej obyvatelia získavajú finančné prostriedky pre svoju existenciu a uspokojenie životných potrieb. Medzi dopytom po práci (pracovných miestach) zo strany obyvateľov a ponukou pracovných miest však v skutočnosti neexistuje rovnováha. Navyše charakter priestorového rozmiestnenia obyvateľstva a pracovných miest je rozdielny a medzi lokalizáciou miest bydliska a miest pracoviska vzniká priestorový nesúlad. Existujú tak oblasti s prevahou pracovných miest nad počtom miestnych ekonomicky aktívnych obyvateľov a taktiež oblasti s prevahou ekonomicky aktívnych obyvateľov nad počtom dostupných pracovných miest. Ak je v danej lokalite nadbytok pracovných príležitostí v porovnaní s počtom ekonomicky aktívnych obyvateľov, je potrebné pritiahnuť pracovnú silu z iných regiónov a naopak, ak je v danej lokalite nedostatok pracovných príležitostí, obyvatelia v produktívnom veku si musia hľadať prácu v iných regiónoch. Priestorový nesúlad medzi bydliskom a pracoviskom je možné prekonať pomocou dochádzky za prácou (Michniak 2008). Nie všetci obyvatelia tak majú možnosť nájsť si primerané zamestnanie. V dôsledku nezamestnanosti dochádza často napr. k zníženiu životnej úrovne obyvateľov, k zhoršeniu sociálneho postavenia, či dokonca k sociálnej exklúzii. Nezamestnanosť je jedným zo základných faktorov, ktorý zvyšuje riziko chudoby obyvateľstva. K chudobným obyvateľom sa môžu zaradiť aj zamestnaní obyvatelia, ktorí za svoju prácu poberajú nízku mzdu, pričom v mnohých prípadoch musia dochádzať za prácou (pozri napr. Roberto 2008; Boschmann 2011; Rochovská, Námešný 2011). Dopravné náklady na dochádzku za prácou znižujú výšku ich príjmu a v niektorých prípadoch predstavujú bariéru pre dochádzku za prácou (pozri napr. Martin 2001; Horák, Šeděnková 2005; Horňák 2012). V prípade, že v inom regióne existuje lepšia ponuka pracovných príležitostí s vyšším príjmom, obyvatelia sú ochotní dochádzať za prácou do iných regiónov, prípadne aj do zahraničia. Dochádzka za prácou do vzdialenejších regiónov, prípadne aj do zahraničia, má okrem pozitívnych efektov najmä vo forme ekonomického zabezpečenia rodiny, príp. vyššieho príjmu, aj negatívne efekty, ktorými sú často narušenie rodinných a sociálnych vzťahov (pozri napr. Green et al. 1999; Lešková 2009) alebo negatívny vplyv na zdravotný stav dochádzajúcich (Hoehner et al. 2012). Dochádzku za prácou ovplyvňuje veľké množstvo rôznych faktorov, ktoré môžeme rozdeliť do dvoch skupín push (vypudzujúce) a pull (priťahujúce) faktory. K push faktorom (spojeným s rozhodnutím obyvateľov odchádzať za prácou z miesta svojho bydliska) 91

93 môžeme zaradiť nepriaznivú situáciu na lokálnom trhu práce, najmä vysokú mieru nezamestnanosti, nízke mzdy v mieste bydliska, nedostatok práce zodpovedajúcej kvalifikácii a vzdelaniu a rôzne osobné faktory (konflikty, nespravodlivé zaobchádzanie s pracovníkmi, atď.). K pull faktorom (priťahujúcim ľudí dochádzať za prácou do určitých miest) patria predpoklad vyššej mzdy, vyhliadky na zlepšenie životnej úrovne, osobný a profesionálny rozvoj, atraktívne zamestnanie (vrátane zamestnaneckých bonusov), skrátenie času dochádzky za prácou a väčšia istota zamestnania (Wiśniewski 2012). Dochádzke za prácou sa v odbornej literatúre na Slovensku venuje pomerne veľká pozornosť už niekoľko desaťročí. Autori, hlavne z oblasti geografie a štatistiky, venovali vo svojich prácach osobitnú pozornosť centrám dochádzky za prácou a ich zázemiam, vyčleňovaniu regiónov dochádzky za prácou a funkčných mestských regiónov, problematike rovnováhy práce a bývania a aj ďalším výskumným otázkam súvisiacim s touto problematikou (pozri napr. Bašovský 1968; Gryga 1978; Bezák 1990; Michniak 2003, 2005a, 2005b, 2008, 2010 a 2015; Glaser-Opitzová 2004; Székely 2006; Székely, Michniak 2009; Katuša, Sopkuliak 2013 a Halás et al. 2014). Cieľom tejto kapitoly je analýza dochádzky za prácou v regiónoch chudoby na Slovensku na základe údajov zo sčítaní obyvateľov v rokoch 2001 a Pri analýze dochádzky venujeme pozornosť počtu dochádzajúcich a odchádzajúcich za prácou, saldu dochádzky, vybraným priestorovým aspektom dochádzky a najvýznamnejším centrám a smerom dochádzky. Za regióny chudoby boli považované regióny (okresy) s najvyšším rizikom chudoby v rokoch 2001 a V oboch analyzovaných rokoch bolo identifikovaných po 14 regiónov s najvyšším rizikom chudoby, pričom 12 z nich patrilo k takýmto regiónom v roku 2001 aj 2011 (Gelnica, Kežmarok, Košice-okolie, Levoča, Lučenec, Revúca, Rimavská Sobota, Sabinov, Spišská Nová Ves, Trebišov, Veľký Krtíš a Vranov nad Topľou). Okresy Michalovce a Sobrance patrili do tejto kategórie regiónov iba v roku 2001 a okresy Rožňava a Krupina iba v roku Spolu tak bolo vybraných 16 regiónov, ktoré považujeme za regióny chudoby (Michálek, Veselovská 2016). Údaje o dochádzke za prácou Zdrojom údajov o dochádzke do zamestnania na celom Slovensku je pravidelné sčítanie obyvateľov, ktoré realizuje Štatistický úrad Slovenskej republiky. Výsledky sčítania obsahujú údaje o veľkosti, smere a štruktúre dochádzky za prácou podľa pohlavia a veku, hospodárskych odvetví a údaje o trvaní dochádzky za prácou. Pri sčítaní obyvateľov sa za dochádzajúcich do zamestnania považujú ekonomicky aktívni obyvatelia, ktorí dochádzajú za prácou do inej obce, ako je miesto ich trvalého pobytu. Je potrebné poukázať aj na fakt, že údaje o dochádzke za prácou môžu obsahovať chyby, ktoré vznikajú nielen pri ich zisťovaní (napr. nejasne položená otázka o dennej dochádzke za prácou v roku 2001, dochádzka medzi miestom trvalého bydliska a miestom pracoviska, pričom existuje veľký počet obyvateľov, ktorý nemajú trvalý pobyt 92

94 v mieste svojho bydliska), ale aj pri ich spracovaní (napr. možná zámena niektorých obcí s rovnakým názvom). Napriek tomu sú údaje zo sčítania dôležitým zdrojom informácií o pohybe za prácou a sčítanie obyvateľov je jediným zdrojom údajov o dochádzke za prácou na celoslovenskej úrovni. Treba však počítať s tým, že získané údaje ako aj výsledky analýzy dochádzky za prácou nie sú absolútne presné (Michniak 2015). Pri analýze dochádzky za prácou v tomto príspevku sme vychádzali z celkovej dochádzky za prácou medzi miestom trvalého bydliska a miestom pracoviska. Vybrané štatistické údaje o dochádzke za prácou v regiónoch chudoby na Slovensku v rokoch 2001 a 2011 sú uvedené v tab. 1 a 2. Tab. 1. Počet dochádzajúcich a odchádzajúcich za prácou a saldo dochádzky v okresoch chudoby v rokoch 2001 a 2011 počet odchádzajúcich počet dochádzajúcich saldo dochádzky okres skratka Michalovce MI Sobrance SO Levoča LE Krupina KA Lučenec LC Veľký Krtíš VK Trebišov TV Rimavská Sobota RS Spišská Nová Ves SN Rožňava RV Košice-okolie KS Revúca RA Vranov nad Topľou VT Sabinov SB Gelnica GL Kežmarok KK Zdroj: Štatistický úrad SR (2003, 2014a) 93

95 Tab. 2. Štruktúra odchádzajúcich za prácou v okresoch chudoby podľa miesta pracoviska v rokoch 2001 a 2011 odchádzajúci v okrese odchádzajúci do iných okresov odchádzajúci do zahraničia okres skratka Michalovce MI Sobrance SO Levoča LE Krupina KA Lučenec LC Veľký Krtíš VK Trebišov TV Rimavská Sobota RS Spišská Nová Ves SN Rožňava RV Košice-okolie KS Revúca RA Vranov nad Topľou VT Sabinov SB Gelnica GL Kežmarok KK Zdroj: Štatistický úrad SR (2003, 2014a) Odchádzka za prácou Ak porovnáme počet odchádzajúcich za prácou na celom Slovensku v rokoch 2001 a 2011, zistíme, že v roku 2011 bolo zistený vyšší počet odchádzajúcich za prácou o 71,8 tis. Iba v deviatich okresoch na juhu stredného Slovenska a na východnom Slovensku sme podľa sčítania obyvateľov zistili pokles počtu odchádzajúcich za prácou, z ktorých päť (Rožňava, Sobrance, Gelnica, Revúca a Vranov nad Topľou) bolo zaradených k analyzovaným okresom chudoby. Najnepriaznivejšia situácia z tohto hľadiska je v okrese Rožňava, v ktorom odchádzalo za prácou v roku 2011 o 12 % obyvateľov menej ako v roku 2001, čo spôsobila zhoršená ekonomická situácia v niektorých centrách dochádzky regiónu Gemer. V ostatných regiónoch chudoby počet odchádzajúcich za prácou vzrástol. Absolútne najväčší nárast počtu odchádzajúcich sme zistili v okrese Košice-okolie (o 3,2 tis.) v dôsledku procesu suburbanizácie v zázemí Košíc a posilnenia pozície vidieckeho centra dochádzky Kechnec. Relatívne najväčší nárast počtu 94

96 odchádzajúcich bol zistený v okresoch Krupina (o 20,7 %), Levoča (19,2 %) a Veľký Krtíš (18,9 %), ktorých spoločným znakom je pokles počtu odchádzajúcich za prácou v okrese a zvýšenie významu odchádzky za prácou do iných okresov a do zahraničia. Dochádzka za prácou Vo väčšine regiónov chudoby bol za obdobie zaznamenaný pokles počtu dochádzajúcich. V absolútnych hodnotách bol tento pokles najväčší v okresoch Trebišov (3 tis.) Michalovce, Vranov nad Topľou a Revúca (okolo 2,4 tis.), Rožňava (2,1 tis.), pričom tieto hodnoty patria zároveň k najväčším na Slovensku. Najväčší relatívny pokles počtu dochádzajúcich v regiónoch chudoby v období nastal v okresoch Revúca (42 %) a Gelnica (32,6 %), nasledovali okresy Vranov nad Topľou, Levoča, Trebišov a Rožňava s poklesom počtu dochádzajúcich približne o 1/4. Pokles počtu dochádzajúcich poukazuje na skutočnosť, že pozícia centier dochádzky za prácou sa v týchto okresoch oslabila. Problémy jedného či viacerých významnejších zamestnávateľov v okrese dokážu výrazne ovplyvniť regionálny trh práce, čo sa následne negatívne prejaví aj na dochádzke za prácou. V takýchto okresoch preto rýchlejšie narastá miera nezamestnanosti a obyvatelia riešia negatívnu ekonomickú situáciu odchodom za prácou do iných okresov, prípadne do zahraničia. Počet dochádzajúcich za prácou sa v období zvýšil iba v dvadsiatich okresoch na Slovensku, z nich iba dva patria do skupiny analyzovaných regiónov chudoby (Košice-okolie a Kežmarok). Nárast počtu dochádzajúcich (o 590) bol spôsobený hlavne rastúcou dochádzkou do vidieckeho centra dochádzky Kechnec, ktorý sa nachádza južne od Košíc (vo vzdialenosti 18 km) v blízkosti hranice s Maďarskom. V obci Kechnec sa nachádza priemyselná zóna, v ktorej sú lokalizované podniky zahraničných investorov. V priemyselnom parku sídli 15 spoločností, ktoré zamestnávajú viac ako pracovníkov (pozri napr. Michniak 2010), pričom väčšina pracovníkov tam dochádza za prácou. Saldo dochádzky Saldo dochádzky vyjadruje rozdiel počtu dochádzajúcich a počtu odchádzajúcich v jednotlivých okresoch. Hodnoty salda dochádzky v regióny chudoby na Slovensku v rokoch 2001 a 2011 sú uvedené v tabuľke č. 1. Záporné saldo dochádzky poukazuje na skutočnosť, že obyvatelia týchto okresov si nemôžu nájsť v okrese, v ktorom bývajú, dostatočné množstvo pracovných príležitostí a musia tak odchádzať za prácou do iných okresov, príp. do zahraničia. Kladné saldo dochádzky majú predovšetkým okresy, v ktorých sa nachádzajú najväčšie centrá dochádzky so zázemím zasahujúcim do susedných okresov. Spomedzi regiónov chudoby mali v roku 2001 kladné saldo dochádzku iba tri okresy Michalovce, Lučenec a Revúca, do ktorých dochádzali najmä obyvatelia susedných okresov. V prípade okresu 95

97 Michalovce je to dôsledkom významnej dochádzky hlavne z okresu Sobrance, v prípade okresu Lučenec v dôsledku významnej dochádzky z okresu Poltár do mesta Lučenec a v prípade okresu Revúca v dôsledku dochádzky do Tornale, ktorej zázemie zasahuje do susedných okresov Rimavská Sobota a Rožňava. Všetky ostatné okresy mali v roku 2001 záporné saldo dochádzky. V roku 2011 však už všetky regióny chudoby mali záporné saldo dochádzky. Pozícia vyššie spomínaných okresov Michalovce, Lučenec a Revúca sa oslabila do takej miery, že z okresov s prevažujúcou dochádzkou sa stali okresmi, v ktorých prevažovala odchádzka za prácou. Absolútne najväčšiu hodnotu záporného salda na celom Slovensku mal okres Košice-okolie (-15,8 tis. v roku 2001 a -18,4 tis. v roku 2011), v ktorom bývajú ekonomicky aktívni obyvatelia pracujúci hlavne v Košiciach. Nasledovali okresy Trebišov, Vranov nad Topľou, Sabinov a Kežmarok. V okrese Trebišov existuje intenzívna odchádzka za prácou do Košíc a okresu Michalovce, v okrese Vranov nad Topľou odchádzka do okresov Prešov, Michalovce a Košice, v okrese Sabinov dominuje odchádzka do okresu Prešov a v okrese Kežmarok odchádzka do okresu Poprad. Zároveň je v týchto okresoch dôležitá odchádzka za prácou do zahraničia. Vo všetkých regiónoch chudoby sa za obdobie hodnota záporného salda zväčšila. Vo väčšine týchto okresov zvýšenie záporného salda spôsobil výrazný nárast počtu odchádzajúcich za prácou do zahraničia. Priestorové aspekty dochádzky V tejto časti venujeme pozornosť dochádzke za prácou podľa miesta pracoviska, ktoré sa nachádza buď v inej obci okresu, v inom okrese na Slovensku alebo v zahraničí. Na základe toho môžeme vyčleniť jednotlivé zložky dochádzky obyvateľov okresu za prácou vnútrookresná dochádzka, medziokresná dochádzka a dochádzka do zahraničia 1. Pri hodnotení jednotlivých zložiek dochádzky sme vychádzali z percentuálneho zastúpenia ekonomicky aktívnych obyvateľov zapojených do týchto zložiek dochádzky, čo nám umožňuje porovnať dochádzku obyvateľov za prácou v jednotlivých okresoch bez ohľadu na počet obyvateľov okresu (obr. 1 a 2). V roku 2001 dochádzalo za prácou na Slovensku do inej obce v okrese 57,7 % odchádzajúcich, do inej obce v inom okrese 36,4 % a do zahraničia 6,0 % odchádzajúcich. V roku 2011 poklesol podiel dochádzajúcich v okrese na 46,3 % a narástol podiel dochádzajúcich do iných okresov na 39,1 % a do zahraničia na 14,6 %. 1 Jednotlivé zložky dochádzky za prácou (ako jednej z hlavných foriem priestorovej mobility obyvateľstva) by sme mohli nazvať aj vnútrookresná odchádzka, medziokresná odchádzka a odchádzka do zahraničia. V tejto súvislosti však budeme používať pojem dochádzka (vnútrookresná, medziokresná a do zahraničia) ako druh priestorovej mobility. Pojem dochádzka za prácou (angl. commuting) je nadradený pojmom odchádzka a dochádzka (angl. out-commuting a in-commuting), pri ktorých zdôrazňujeme miesto odkiaľ pracujúci odchádzajú alebo miesto kam pracujúci dochádzajú. 96

98 Obr. 1. Vybrané priestorové aspekty dochádzky za prácou na úrovni jednotlivých okresov v roku 2001 Zdroj: vlastné spracovanie na základe údajov Štatistického úradu SR (2003) Obr. 2. Vybrané priestorové aspekty dochádzky za prácou na úrovni jednotlivých okresov v roku 2011 Zdroj: vlastné spracovanie na základe údajov Štatistického úradu SR (2014a) 97

99 Spomedzi regiónov chudoby sa v roku 2001 nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky vyznačovali najmä okresy s väčšou rozlohou, v ktorých sa nachádza jedno, prípadne viacero významnejších centier dochádzky pre obyvateľov regiónu. Napr. v okresoch Lučenec, Rožňava, Michalovce, Revúca a Veľký Krtíš odchádzalo za prácou do inej obce v okrese v roku 2001 viac ako 3/4 zo všetkých odchádzajúcich v okrese. Napriek tomu, že tieto regióny patria k regiónom chudoby, v ktorých je často vysoká miera nezamestnanosti, iba malá časť obyvateľov týchto regiónov bola v roku 2001 ochotná cestovať za prácou do iných regiónov, prípadne do zahraničia. Na druhej strane existujú regióny s podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky, v ktorých je často iba menšie centrum dochádzky a ich obyvatelia odchádzajú za prácou do susedných okresov s významnejším centrom. V roku 2001 takmer 79 % obyvateľov okresu Košice-okolie odchádzalo za prácou do iných okresov, najmä do mesta Košice. Viac ako 50 % odchádzajúcich odchádzalo za prácou do iných okresov v prípade okresov Gelnica (hlavne Košice a okres Spišská Nová Ves), Levoča (hlavne Spišská Nová Ves), Sabinov (hlavne okres Prešov) a Kežmarok (hlavne okres Poprad) a viac ako 40 % v okresoch Sobrance (hlavne okres Michalovce) a Krupina. V porovnaní s celoslovenským priemerom v roku 2001 odchádzalo za prácou do zahraničia viac obyvateľov iba v troch regiónoch chudoby (Sabinov 9,7 %, Vranov nad Topľou 7,6 % a Levoča 6,7 %). V ostatných regiónoch chudoby bol podiel odchádzajúcich do zahraničia podpriemerný (menej ako 6 %). Podiel dochádzajúcich za prácou do inej obce v okrese poklesol v období vo všetkých regiónoch chudoby. Aj v roku 2011 bol nadpriemerný podiel vnútrookresnej dochádzky vo vyššie uvedených okresoch s väčšou rozlohou. V tejto skupine však už nebol okres Revúca, v ktorom sa podiel medziokresnej dochádzky znížil z 76,5 % na 44,5 %. Iba v piatich regiónoch chudoby predstavovala vnútrookresná dochádzka viac ako 50 % dochádzky za prácou (Rožňava, Lučenec, Michalovce, Veľký Krtíš a Rimavská Sobota). S výnimkou troch okresov (Košice-okolie, Kežmarok a Sabinov) poklesol podiel vnútrookresnej dochádzky v chudobných okresoch výraznejšie, ako je hodnota poklesu tohto podielu na celom Slovensku. Takýto pokles podielu vnútrookresnej dochádzky poukazuje na zhoršenie pozície centier dochádzky v regiónoch chudoby v dôsledku nepriaznivej ekonomickej situácie. Spomedzi jednotlivých zložiek dochádzky bola v regiónoch chudoby v období najstabilnejšia medziokresná dochádzka. Nadpriemerný podiel medziokresnej dochádzky bol v roku 2011 zistený v tých istých regiónoch chudoby ako v roku Význam medziokresnej dochádzky narástol najviac v okrese Revúca (o 15,2 %) a naopak poklesol najmä v okresoch Kežmarok a Košice-okolie (o cca 5 %). V období vo všetkých regiónoch chudoby narástol počet odchádzajúcich za prácou do zahraničia a zväčšil sa aj význam dochádzky do zahraničia z hľadiska podielu odchádzajúcich za prácou do zahraničia zo všetkých odchádzajúcich. Iba v dvoch okresoch bol podiel dochádzky do zahraničia menší ako celoslovenský priemer (Košiceokolie 6,7 % a Krupina 11,5 %). V ostatných regiónoch chudoby bol zaznamenaný nadpriemerný podiel dochádzky do zahraničia. V okresoch Veľký Krtíš, Spišská Nová 98

100 Ves, Vranov nad Topľou a Revúca až 1/5 odchádzajúcich za prácou v roku 2011 dochádzala za prácou do zahraničia. Vo väčšine regiónov chudoby bol v období zistený aj nadpriemerný nárast podielu dochádzky do zahraničia. Zmenila sa tak ochota obyvateľov regiónov chudoby riešiť svoju negatívnu ekonomickú situáciu odchodom za prácou do zahraničia. Kým v roku 2001 bola iba malá časť obyvateľov regiónov chudoby ochotná cestovať za prácou do zahraničia, v roku 2011 mala dochádzka za prácou do zahraničia oveľa významnejšiu pozíciu. Podľa Výberového zisťovania pracovných síl (Štatistický úrad SR 2014b) obyvatelia SR dochádzali v roku 2011 za prácou do zahraničia hlavne do ČR (38 %), Rakúska (22 %), Maďarska a Veľkej Británie (po 8 %) a Holandska a Nemecka (po 5 %). V závere tejto časti sme sa pokúsili o klasifikáciu regiónov chudoby podľa významu jednotlivých zložiek dochádzky za prácou. Hodnoty podielu jednotlivých zložiek dochádzky v regiónoch chudoby sme porovnávali s ich priemernou hodnotou za celé územie Slovenska. Takýmto spôsobom môžeme regióny chudoby rozdeliť do šiestich typov uvedených v tab. 3. Pozícia regiónov chudoby podľa podielu jednotlivých zložiek dochádzky v rokoch 2001 a 2011 je zobrazená graficky na obr. 3. Tab. 3. Typy regiónov chudoby z hľadiska dochádzky za prácou Typ A B C D E F Charakteristika typov regiónov chudoby z hľadiska dochádzky za prácou regióny s nadpriemerným podielom vnútrookresnej aj medziokresnej dochádzky a podpriemerným podielom dochádzky do zahraničia regióny s nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom medziokresnej dochádzky regióny s nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky a podpriemerným podielom medziokresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia regióny s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky regióny s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia regióny s nadpriemerným podielom dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom vnútrookresnej aj medziokresnej dochádzky Zdroj: vlastné spracovanie na základe údajov Štatistického úradu SR (2003, 2014a) V rokoch 2001 a 2011 nepatril ani jeden z regiónov chudoby k regiónom s nadpriemerným podielom vnútrookresnej aj medziokresnej dochádzky a podpriemerným podielom dochádzky do zahraničia (typ A tab. 3). 99

101 Obr. 3. Pozícia regiónov chudoby podľa podielu jednotlivých zložiek dochádzky v roku 2011 a jej zmena v porovnaní s rokom 2001 Zdroj: vlastné spracovanie na základe údajov Štatistického úradu SR (2003, 2014a) Kým v roku 2001 boli len dva regióny chudoby (Spišská Nová Ves a Vranov nad Topľou) s nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom medziokresnej dochádzky (typ B), v roku 2011 už bolo sedem takýchto regiónov (Spišská Nová Ves, Rožňava, Trebišov, Rimavská Sobota, Lučenec, Michalovce a Veľký Krtíš) a predstavovali tak najpočetnejší typ regiónov chudoby. V okrese Vranov nad Topľou nastal pokles vnútrookresnej dochádzky a zaradil sa tak k regiónom typu F, v ktorom má nadpriemerné zastúpenie iba dochádzka za prácou do zahraničia. V roku 2001 sa až sedem regiónov chudoby (Revúca, Rožňava, Trebišov, Rimavská Sobota, Lučenec, Michalovce a Veľký Krtíš) zaradilo k regiónom s nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky a podpriemerným podielom medziokresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia (typ C), v roku 2011 už ani jeden okres nepatril do tohto typu. Okres Revúca sa zaradil k regiónom typu F, v ktorom má nadpriemerné zastúpenie iba dochádzka za prácou do zahraničia. Ostatné okresy sa z dôvodu nárastu dochádzky za prácou do zahraničia zaradili k regiónom typu B. V roku 2001 boli dva regióny (Levoča a Sabinov) s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom 100

102 vnútrookresnej dochádzky (typ D). V roku 2011 k nim z dôvodu nárastu dochádzky za prácou do zahraničia pribudli okresy Kežmarok, Sobrance a Gelnica, ktoré v roku 2001 patrili k regiónom s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia (typ E). Okrem nich do tohto typu patrili v roku 2001 aj okresy Košice-okolie a Krupina, v ktorých si udržala dominanciu medziokresná dochádzka. Na obr. 4 sú znázornené typy regiónov chudoby z hľadiska dochádzky za prácou v roku Obr. 4. Typy regiónov chudoby z hľadiska dochádzky za prácou v roku 2011 Zdroj: vlastné spracovanie na základe údajov Štatistického úradu SR (2003, 2014a) Poznámka: pozri tab. 3 K regiónom s nadpriemerným podielom dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom vnútrookresnej aj medziokresnej dochádzky (typ F) nepatril žiaden z regiónov chudoby, no v roku 2011 sa do tohto typu zaradili okresy Vranov nad Topľou a Revúca. Na obr. 1 a 2 je znázornený aj podiel odchádzajúcich z celkového počtu ekonomicky aktívnych obyvateľov v okrese. Nízky podiel odchádzajúcich bol zistený najmä v okresoch Lučenec, Rimavská Sobota a Revúca. Hlavnou príčinou tejto skutočnosti bola vysoká miera nezamestnanosti (hlavne okresy Rimavská Sobota a Revúca) zistená na základe deklarácie obyvateľov pri sčítaniach obyvateľov. Najmä v okrese Lučenec to mohol ovplyvniť aj vyšší podiel obyvateľov, ktorých ekonomická aktivita nebola zistená. 101

103 Najvýznamnejšie centrá a smery dochádzky v regiónoch chudoby Okres Spišská Nová Ves patril v rokoch 2001 a 2011 k regiónom s nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom medziokresnej dochádzky (typ B). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese v roku 2011 boli mestá Spišská Nová Ves (6,4 tis. dochádzajúcich) a Krompachy (1,6 tis. dochádzajúcich). Od roku 2001 sa pozícia mesta Spišská Nová Ves v dochádzke za prácou oslabila o približne 590 dochádzajúcich, avšak pozícia mesta Krompachy sa nezmenila. Najvýznamnejším zamestnávateľom v Spišskej Novej Vsi je spoločnosť strojárskeho priemyslu Embraco (2,4 tis. pracovníkov) a v Krompachoch podniky elektrotechnického priemyslu (SEZ Krompachy a Panasonic) a hutníckeho priemyslu (Kovohuty). Panasonic však v roku 2015 uzatvoril výrobu v Krompachoch a od roku 2014 prepustil 650 pracovníkov, čo má negatívny dopad na pozíciu mesta ako centra dochádzky a hlavne na ekonomickú situáciu obyvateľov. Kvôli úpadku ťažby železnej rudy došlo v období k poklesu počtu dochádzajúcich v Rudňanoch z viac ako 500 na takmer 100 dochádzajúcich. Z menších centier dochádzky stredísk v rámci dochádzky do iných okresov najviac obyvateľov odchádzalo za prácou do okresu Poprad a do Bratislavy (7,5 %, resp. 5,8 % odchádzajúcich). Okresy Rožňava, Lučenec, Michalovce, Veľký Krtíš, Rimavská Sobota a Trebišov patrili v roku 2011 k regiónom s nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom medziokresnej dochádzky (typ B), kým ešte v roku 2001 bol podiel dochádzky do zahraničia v týchto okresoch podpriemerný (typ C). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese Rožňava v roku 2011 boli mesto Rožňava (3,4 tis. dochádzajúcich) a vidiecka obec Gemerská Hôrka (takmer 900 dochádzajúcich). Od roku 2001 sa pozícia mesta Rožňava v dochádzke za prácou oslabila o približne 500 dochádzajúcich, avšak pozícia Gemerskej Hôrky sa posilnila (o približne 350 dochádzajúcich) v dôsledku rozvoja podniku papierenského priemyslu SCA Hygiene Products Slovakia (viac ako 700 zamestnancov), ktorý tu pôsobí od roku Na druhej strane poklesol význam menších centier dochádzky ako Plešivec, Dobšiná, Jablonov nad Turňou a Slavošovce. Najväčší úpadok však zaznamenala Nižná Slaná ako centrum ťažobného priemyslu, kde v spoločnosti Siderit zameranej na ťažbu železnej rudy pracovalo až 800 zamestnancov a v roku 2008 došlo k ukončeniu ťažby. Kým v roku 2001 tam dochádzalo za prácou viac ako 900 obyvateľov, v roku 2011 to bolo iba približne 80. V okrese Rožňava bol zlikvidovaný ťažobný priemysel, avšak vstupom zahraničných investícií sa posilnila pozícia odvetví ľahkého priemyslu (celulózo-papierenský a textilný priemysel) (Potomová, Poláčková 2010; Poláčková, Potomová 2011). V rámci medziokresnej dochádzky v roku 2011 najviac obyvateľov okresu Rožňava dochádzalo do Košíc a Bratislavy (5,6 %, resp. 5,4 % odchádzajúcich). V okrese Lučenec sa v roku 2011 dochádzka sústredila najmä do miest Lučenec (5,4 tis. dochádzajúcich) a Fiľakovo (1,6 tis. dochádzajúcich). Kým počet dochádzajúcich 102

104 do Fiľakova sa v porovnaní s rokom 2001 nezmenil, počet dochádzajúcich do Lučenca poklesol o 700 dochádzajúcich. Z vidieckych centier dochádzky bol výrazný pokles počtu dochádzajúcich zaznamenaný v obci Lovinobaňa (zo viac ako 600 na 100) hlavne kvôli ukončeniu výroby v podniku Lovinit (zameraného na výrobu žiaruvzdorných materiálov) v roku V rámci medziokresnej dochádzky bola v roku 2011 najvýznamnejšia dochádzka do Bratislavy (5,5 % odchádzajúcich). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese Michalovce boli v roku 2011 mestá Michalovce (9,4 tis. dochádzajúcich), Strážske (1,5 tis. dochádzajúcich) a Veľké Kapušany (900 dochádzajúcich) a vidiecke centrá Vojany (660) a Maťovské Vojkovce (410). V období sa pozícia Michaloviec ako najvýznamnejšieho centra dochádzky v regióne upevnila, no význam ostatných centier dochádzky poklesol. Najvýraznejší pokles počtu dochádzajúcich zaznamenali Vojany (o 1400), kde je hlavným zamestnávateľom tepelná elektráreň a Strážske (o 600), v ktorom dominuje chemický priemysel. V meste Michalovce je významným zamestnávateľom firma BSH Drives and Pumps, ktorá patrí medzi najvýznamnejšie podniky elektrotechnického priemyslu na Slovensku (pozri Kulla 2013). V rámci medziokresnej dochádzky v roku 2011 najviac obyvateľov okresu Michalovce dochádzalo do Košíc, Bratislavy a okresu Trebišov (5,5 %; 4,6 %, resp. 3,9 % odchádzajúcich). V okrese Veľký Krtíš bolo v roku 2011 najvýznamnejším centrom dochádzky okresné mesto (1,9 tis. dochádzajúcich) a vidiecka obec Malý Krtíš (580 dochádzajúcich). V období sa mierne oslabila pozícia Veľkého Krtíša ako centra dochádzky (o 200 dochádzajúcich), no v susednej obci Malý Krtíš bol vybudovaný priemyselný park, ktorý ovplyvnil nárast počtu dochádzajúcich (o 400). Pokles počtu dochádzajúcich zaznamenali aj menšie vidiecke centrá dochádzky ako napr. Veľké Zlievce, Vinica a Sklabiná. V rámci medziokresnej dochádzky bola v roku 2011 najvýznamnejšia dochádzka do Bratislavy (8,6 % odchádzajúcich). V roku 2011 boli v okrese Rimavská Sobota najvýznamnejšími centrami dochádzky mestá Rimavská Sobota (3,0 tis. dochádzajúcich) a Hnúšťa (1,0 tis. dochádzajúcich). Pozícia okresného mesta v porovnaní s rokom 2001 sa len mierne oslabila (o 200 dochádzajúcich) a pozícia Hnúšte naopak posilnila (o 300 dochádzajúcich), vďaka vybudovaniu priemyselného parku a príchodu kórejského investora Yura Eltec Corporation Slovakia, ktorý má svoj závod aj v Rimavskej Sobote. V období však poklesla dochádzka v meste Tisovec o 250 dochádzajúcich. V rámci medziokresnej dochádzky bola v roku 2011 najvýznamnejšia dochádzka do Bratislavy (7,4 % odchádzajúcich) a susedných okresov Lučenec a Revúca (5,7 %, resp. 5,5 % odchádzajúcich). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese Trebišov v roku 2011 boli mestá Trebišov (3,6 tis. dochádzajúcich), Čierna nad Tisou (2,1 tis. dochádzajúcich), Kráľovský Chlmec (860 dochádzajúcich) a Sečovce (760 dochádzajúcich). Do všetkých týchto miest dochádzalo za prácou v roku 2011 menej obyvateľov v porovnaní s rokom 2001, pričom najväčší pokles počtu dochádzajúcich nastal v prípade mesta Čierna nad Tisou (o viac ako 1000 hlavne v dôsledku poklesu zamestnanosti v železničnom prekladisku) a v prípade Trebišova (o viac ako 600). Z iných okresov boli pre obyvateľov okresu 103

105 hlavnými cieľmi dochádzky za prácou mesto Košice a okres Michalovce (18,9 %, resp. 7,1 % odchádzajúcich). Okresy Košice-okolie a Krupina patrili v rokoch 2001 aj 2011 k regiónom s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia (typ E). Až 70 % odchádzajúcich za prácou v okrese Košice-okolie v roku 2011 dochádzalo za prácou do Košíc. V roku 2001 predstavoval tento podiel až 75 %. V okrese Košice-okolie boli najvýznamnejšími centrami dochádzky v roku 2011 Kechnec (2,4 tis. dochádzajúcich), Moldava nad Bodvou (890 dochádzajúcich), Haniska (570 dochádzajúcich) a Turňa nad Bodvou (430 dochádzajúcich). V období sa počet dochádzajúcich do vidieckej obce Kechnec, v ktorej bola vybudovaná úspešná priemyselná zóna, zvýšil až o 2200 dochádzajúcich. Naopak počet dochádzajúcich do Moldavy nad Bodvou klesol (o 300) a v menších centrách dochádzky Haniska a Turňa nad Bodvou sa počet dochádzajúcich výraznejšie nezmenil. V okrese Krupina dochádzka do iných okresov len mierne prevažuje nad dochádzkou v rámci okresu. V rámci medziokresnej dochádzky bola v roku 2011 najvýznamnejšia dochádzka do okresu Zvolen (17 % odchádzajúcich) a do Bratislavy (10 %). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese boli v roku 2011 Krupina (1,3 tis. dochádzajúcich) a Dudince (510 dochádzajúcich), pričom v porovnaní s rokom 2001 sa ich pozícia takmer nezmenila. Okresy Levoča a Sabinov patrili v rokoch 2001 a 2011 k regiónom s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky (typ D). V roku 2011 sa do tohto typu zaradili aj okresy Kežmarok, Sobrance a Gelnica, ktoré v roku 2001 patrili k regiónom s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia (typ E). Túto zmenu ovplyvnil nárast dochádzky za prácou do zahraničia. Obyvatelia z okresu Levoča odchádzali v roku 2011 za prácou najmä do okresov Spišská Nová Ves (30 % odchádzajúcich) a Poprad (10 %). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese boli v roku 2011 mestá Levoča (1,2 tis. dochádzajúcich) a Spišské Podhradie (380 dochádzajúcich) a v porovnaní s rokom 2001 sa ich postavenie z hľadiska počtu dochádzajúcich zhoršilo (o 350, resp. 250 dochádzajúcich). Cieľom odchádzajúcich za prácou v okrese Sabinov bol v roku 2011 hlavne okres Prešov (32 % odchádzajúcich). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese boli v roku 2011 boli mestá Sabinov (1,6 tis. dochádzajúcich) a Lipany (1,2 tis. dochádzajúcich). V porovnaní s rokom 2001 sa počet dochádzajúcich do okresného mesta prakticky nezmenil a počet dochádzajúcich do Lipian mierne narástol (o 110 dochádzajúcich). V obci Šarišské Michaľany klesol počet dochádzajúcich z 380 na 220 v roku V okrese Kežmarok v roku 2011 odchádzali obyvatelia za prácou najmä do okresu Poprad (32 % odchádzajúcich). V roku 2011 boli najvýznamnejšími centrami dochádzky okresné mesto Kežmarok (3,0 tis. dochádzajúcich), vidiecka obec Veľká Lomnica (620 dochádzajúcich) a mestá Spišská Belá (570 dochádzajúcich) a Spišská Stará Ves 104

106 (230 dochádzajúcich). V období počet dochádzajúcich do Kežmarku mierne narástol (o 110 dochádzajúcich), významnejší nárast bol zaznamenaný v obci Veľká Lomnica (o 400 dochádzajúcich), v ktorej bol lokalizovaný závod na výrobu doplnkov pre automobily spoločnosti Treves Slovakia. Naopak v sledovanom období poklesol počet dochádzajúcich do mesta Spišská Stará Ves (o 120) a niektorých vidieckych centier dochádzky, napr. Ľubica a Huncovce. Odchádzajúci za prácou v okrese Sobrance dochádzali za prácou v roku 2011 hlavne do okresu Michalovce. V okrese Sobrance boli významnými centrami dochádzky okresné mesto (1,1 tis. dochádzajúcich) a vidiecka obec Vyšné Nemecké (250 dochádzajúcich). V období poklesol počet dochádzajúcich do mesta Sobrance o 300. Do obce Vyšné Nemecké dochádza za prácou viac obyvateľov (o 100) v dôsledku posilnenia kontrol na hraničnom priechode s Ukrajinou. V okrese Gelnica v roku 2011 odchádzali obyvatelia za prácou najmä do Košíc (23 % odchádzajúcich) a okresu Spišská Nová Ves (16 %). V období sa podiel vnútrookresnej dochádzky znížil zo 40 na 28 %. V okrese boli v roku 2011 len menšie centrá dochádzky ako napr. Gelnica (500 dochádzajúcich), Prakovce (330 dochádzajúcich) a Margecany (280 dochádzajúcich). Ich význam ako centier dochádzky v sledovanom období sa ešte zmenšil (o 170; 240, resp. 250 dochádzajúcich) a menšia bola ponuka pracovných príležitostí aj v ďalších obciach okresu. Spôsobuje to veľkú závislosť ekonomicky aktívnych obyvateľov od dochádzky za prácou do iných okresov, resp. do zahraničia. Okresy Vranov nad Topľou a Revúca patrili v roku 2011 k regiónom s nadpriemerným podielom dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom vnútrookresnej aj medziokresnej dochádzky (typ F). V oboch okresoch nastal v období pokles významu vnútrookresnej dochádzky (o 19 %, resp. 32 %). Najvýznamnejšími centrami dochádzky v okrese Vranov nad Topľou boli v roku 2011 Vranov nad Topľou (3,8 tis. dochádzajúcich), Hencovce (1,1 tis. dochádzajúcich) a Hanušovce nad Topľou (320 dochádzajúcich). V období sa znížil počet dochádzajúcich do týchto centier ako aj ďalších menších vidieckych centier dochádzky v tomto okrese (Bystré, Čaklov, Soľ a Vechec). K najvýraznejšiemu poklesu o viac ako 1100 dochádzajúcich došlo v obci Hencovce susediacej s okresným mestom, v ktorej sa nachádza podnik drevospracujúceho priemyslu Bukóza. V okresnom meste sa počet dochádzajúcich znížil o 400. V rámci medziokresnej dochádzky bola v roku 2011 najvýznamnejšia dochádzka do okresu Prešov (8,1 % odchádzajúcich). V okrese Revúca v období nastali najväčšie zmeny v zastúpení jednotlivých zložiek dochádzky spomedzi všetkých analyzovaných regiónov chudoby. Podiel vnútrookresnej dochádzky poklesol až o 32 %. Do štyroch najvýznamnejších centier dochádzky dochádzalo za prácou v roku 2001 viac ako 5 tis. obyvateľov, v roku 2011 to bolo už len 2800 (Jelšava 870, Tornaľa 780, Revúca 610 a Lubeník 590). Najväčší pokles zaznamenala vidiecka obec Lubeník (o 850 dochádzajúcich) a mesto Jelšava (o 780 dochádzajúcich), v ktorých sa ťaží a spracováva magnezit. V okrese Revúca došlo po roku 2001 k postupnej likvidácii niektorých priemyselných podnikov, pri ktorej sa 105

107 prejavili negatívne javy sprevádzajúce transformáciu priemyslu ako napr. rozpad pôvodných trhov, problémy s odbytom a kvalitou výrobkov, cenová a dopravná dostupnosť (pozri Potomová, Poláčková 2010; Poláčková, Potomová 2011). Z iných okresov boli pre obyvateľov okresu hlavnými cieľmi dochádzky za prácou okresy Rimavská Sobota, Rožňava a Bratislava (9 %; 8,4 %, resp. 5,5 % odchádzajúcich). Záver Cieľom tejto kapitoly bolo analyzovať dochádzku za prácou v 16 regiónoch chudoby na Slovensku a zistiť, aké špecifiká má dochádzka v regiónoch chudoby v rokoch 2001 a Pri analýze dochádzky sme venovali pozornosť počtu dochádzajúcich a odchádzajúcich za prácou, saldu dochádzky, vybraným priestorovým aspektom dochádzky a najvýznamnejším centrám a smerom dochádzky. Počet odchádzajúcich za prácou poklesol v období iba v deviatich okresoch na Slovensku, z čoho päť patrilo k regiónom chudoby (Rožňava, Sobrance, Gelnica, Revúca a Vranov nad Topľou). V prípade ekonomicky prosperujúcich regiónov môže byť pokles počtu odchádzajúcich za prácou pozitívnym javom, pretože obyvatelia si dokážu nájsť dostatok vhodných pracovných príležitosti v mieste bydliska. Avšak v prípade regiónov chudoby, v ktorých je nedostatok pracovných miest, môže byť pokles počtu odchádzajúcich prejavom zvyšujúcej sa miery nezamestnanosti a zhoršenia nepriaznivej ekonomickej situácie obyvateľov, ktorá vedie k prehlbovaniu chudoby. Vo väčšine regiónov chudoby bol za obdobie zaznamenaný pokles počtu dochádzajúcich za prácou (okrem okresov Košice-okolie a Kežmarok), ktorý poukazuje na skutočnosť, že pozícia centier dochádzky za prácou sa v týchto okresoch oslabila. Problémy jedného či viacerých významnejších zamestnávateľov v okrese dokážu výrazne ovplyvniť regionálny trh práce, čo sa následne negatívne prejaví aj na dochádzke za prácou. V takýchto okresoch preto rýchlejšie narastá miera nezamestnanosti a obyvatelia riešia negatívnu ekonomickú situáciu odchodom za prácou do iných okresov, prípadne do zahraničia. Vo všetkých regiónoch chudoby narástol v období počet odchádzajúcich za prácou do zahraničia a zväčšil sa aj podiel odchádzajúcich do zahraničia. Zmenila sa tak ochota obyvateľov regiónov chudoby riešiť svoju negatívnu ekonomickú situáciu odchodom za prácou do zahraničia. Kým v roku 2001 bola iba malá časť obyvateľov regiónov chudoby ochotná cestovať za prácou do zahraničia, v roku 2011 mala dochádzka za prácou do zahraničia oveľa významnejšiu pozíciu. Dochádzku za prácou do zahraničia ovplyvnil proces integrácie Slovenska do Európskej únie vstup do EÚ, začlenenie do Schengenského priestoru a postupné otváranie pracovného trhu v ostatných krajinách EÚ pre obyvateľov Slovenska. Zaujímavosťou je, že napriek tomu, že analyzované okresy chudoby sa nachádzajú na východnom Slovensku a v južnej časti stredného Slovenska, má v niektorých z nich dôležitú rolu v medziokresnej dochádzke aj dochádzka do Bratislavy, ktorá je najvýznamnejším centrom dochádzky na Slovensku a jej pozícia sa v sledovanom období posilnila (Michniak 2015). Sú nimi Rožňava, Lučenec, 106

108 Revúca, Vranov nad Topľou, Spišská Nová Ves, Rimavská Sobota, Veľký Krtíš a Krupina, z ktorých odchádza do Bratislavy 5,4 až 9,9 % zo všetkých odchádzajúcich za prácou v okrese. Vo všetkých regiónoch chudoby sa za obdobie zväčšila hodnota záporného salda dochádzky. Vo väčšine týchto okresov zvýšenie záporného salda spôsobil výrazný nárast počtu odchádzajúcich za prácou do zahraničia. Zistili sme, že obyvatelia jednotlivých regiónov chudoby majú odlišné správanie z hľadiska dochádzky za prácou. Podľa údajov o dochádzke možno zaradiť regióny chudoby do 4 typov. Najpočetnejším typom regiónov chudoby z hľadiska dochádzky za prácou boli v roku 2011 regióny s nadpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom medziokresnej dochádzky (Spišská Nová Ves, Rožňava, Trebišov, Rimavská Sobota, Lučenec, Michalovce a Veľký Krtíš). Ďalších päť regiónov chudoby (Levoča, Sabinov, Kežmarok, Sobrance a Gelnica) patrilo k regiónom s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky. Okresy Košice-okolie a Krupina sú regiónmi s nadpriemerným podielom medziokresnej dochádzky a podpriemerným podielom vnútrookresnej dochádzky aj dochádzky do zahraničia Sú to jediné dva regióny chudoby, v ktorých nemá dochádzka do zahraničia takú významnú úlohu. Naopak okresy Vranov nad Topľou a Revúca patria k regiónom s nadpriemerným podielom dochádzky do zahraničia a podpriemerným podielom vnútrookresnej aj medziokresnej dochádzky. Na základe analýzy zmien dochádzky do najvýznamnejších centier a analýzy hlavných smerov dochádzky v regiónoch chudoby sme zistili, že vo väčšine centier dochádzky v regiónoch chudoby klesol v období počet dochádzajúcich. Najväčší pokles počtu dochádzajúcich bol zistený vo Vojanoch (o 1400 dochádzajúcich) v okrese Michalovce, Hencovciach (o 1100 dochádzajúcich) v okrese Vranov nad Topľou a Čiernej nad Tisou v okrese Trebišov (o 1000 dochádzajúcich). Pokles počtu dochádzajúcich o viac ako 750 bol zistený aj v Kráľovskom Chlmci, Nižnej Slanej, Sečovciach a Jelšave. Príčinou poklesu počtu dochádzajúcich boli napr. útlm ťažby a spracovania nerastných surovín (Nižná Slaná a Jelšava), redukcia výroby v energetickom priemysle v dôsledku vysokých nákladov (Vojany) a drevospracujúcom priemysle (Hencovce). Na druhej strane príkladmi centier dochádzky, ktorých pozícia sa zlepšila, sú najmä vidiecke centrá dochádzky Kechnec, Gemerská Hôrka, Malý Krtíš a Veľká Lomnica a mesto Hnúšťa, v ktorých boli vybudované významné priemyselné podniky, resp. priemyselné parky. K centrám dochádzky, ktoré si udržali svoju pozíciu v dochádzke za prácou, patria Michalovce, Rimavská Sobota, Kežmarok, Sabinov, Fiľakovo, Lipany a Krupina. Centrá dochádzky s nárastom alebo stabilnou úrovňou počtu dochádzajúcich sú pozitívnymi príkladmi centier, v ktorých existuje viac možností nájsť si zamestnanie v porovnaní s ich vzdialenejším okolím. Vo viacerých regiónoch chudoby (napr. Trebišov, Gelnica, Levoča, Vranov nad Topľou a Revúca) nie je ani jedno z významnejších centier dochádzky, v ktorom počet dochádzajúcich v období vzrástol. Počet dochádzajúcich poklesol aj vo väčšine menších vidieckych centier dochádzky. Znamená to, že možnosť nájsť si zamestnanie v regióne, v ktorom žijú, sa znížila. 107

109 Je zrejmé, že jednotlivé regióny chudoby sú z hľadiska dochádzky za prácou vnútorne diferencované. Na jednej strane sú centrá dochádzky za prácou, v ktorých existuje väčšia pravdepodobnosť nájsť si zamestnanie ako v oblastiach vzdialených od týchto centier. Aj keď samotná zamestnanosť v niektorých regiónoch nedokáže ochrániť obyvateľov pred chudobou (Rochovská, Námešný 2011). Na druhej strane sú tu vidiecke obce s malým množstvom pracovných príležitostí, ktorých obyvatelia si musia hľadať prácu mimo miesta trvalého bydliska. S rastúcou vzdialenosťou od centra dochádzky stúpajú náklady na dochádzku a klesá tak výhodnosť dochádzky do mestských, prípadne vidieckych centier. Partridge a Rickman (2008) uvádzajú, že vysoká miera chudoby pretrváva najmä vo vidieckych oblastiach, ktoré sú vzdialenejšie od regionálnych centier. Táto kapitola vznikla v rámci riešenia projektu č. 2/0035/15 Rozvojové trajektórie lokalít a regiónov produkt odvetvových a priestorových politík, teritoriálneho kapitálu a rozhodnutí, ktorý je financovaný grantovou agentúrou VEGA. Literatúra BAŠOVSKÝ, O. (1968). Dochádzka za zamestnaním ako element ekonomicko-geografickej regionalizácie územia (na príklade Oravy). Acta Geographica Universitatis Comenianae, Economico-Geographica, 8, BEZÁK, A. (1990). Funkčné mestské regióny v sídelnom systéme Slovenska. Geografický časopis, 42, 1, BOSCHMANN, E. E. (2011). Job Access, Lcation Decision, and the Working Poor: A qualitative Study in the Columbus, Ohio Metropolitan Area. Geoforum, 42, 6, GLASER-OPITZOVÁ, H. (2004). Dochádzka do zamestnania v Slovenskej republike. Slovenská štatistika a demografia, 14, 2, GREEN, A. E., HOGARTH, T., SHACKLETON, R. E. (1999). Longer Distance Commuting as a Substitute for Migration in Britain: A Review of Trends, Issues and Implications. International Journal of Population Geography, 5, GRYGA, B. (1978). Niektoré štatistické ukazovatele priestorového pohybu obyvateľstva do Bratislavy. Demografie, 20, 2, HALÁS, M., KLAPKA, P., BLEHA, B., BEDNÁŘ, M. (2014). Funkčné regióny na Slovensku podľa denných tokov do zamestnania. Geografický časopis, 66, 2, HOEHNER, C. M., BARLOW, C. E., ALLEN, P., SCHOOTMAN, M. (2012). Commuting Distance, Cardiorespiratory Fitness, and Metabolic Risk. American Journal of Preventive Medicine, 42, 6,

110 HORÁK, J., ŠEDĚNKOVÁ, M. (2005). Stanovení reálných nákladů na dojíždění do zaměstnání a jejich porovnání s cenou práce. In Sborník referátů konference GIS ve veřejné správě, Brno, , 11 s. HORŇÁK, M. (2012). Dopravné náklady ako bariéra v dochádzke do zamestnania. Geographia Cassoviensis, 6, 1, KATUŠA, M., SOPKULIAK, A. (2013). Dochádzka do zamestnania a dochádzkové regióny SR podľa SODB In Juhaščíková, I. - Štukovská. Z. eds. Potrebuje ešte Slovensko po sčítaní 2011 ďalší cenzus? Bratislava, Štatistický úrad SR, KULLA, M. (2013). Súčasný stav a vývojové trendy v elektrotechnickom priemysle Slovenska. Acta Geographica Universitatis Comenianae, 57, 1, LEŠKOVÁ, L. (2009). Mobilita pracovnej sily verzus nestabilita rodinných vzťahov. In Šlosár D. ed. Migrácia chudoba nezamestnanosť. Zborník príspevkov z vedeckej konferencie s medzinárodnou účasťou. Košice, Košický samosprávny kraj, Katedra sociálnej práce Filozofickej fakulty UPJŠ Košice, MARTIN, R. W. (2001). Spatial Mismatch and Costly Suburban Commutes: Can Commuting Subsidies Help? Urban Studies, 38, 8, MICHÁLEK, A, VESELOVSKÁ, Z. (2016). Identifikácia okresov chudoby na Slovensku, ich vývoj a zmeny v rokoch In Michálek, A., Podolák, P. a kol. Regióny chudoby na Slovensku. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp MICHNIAK, D. (2003). Vybrané aspekty hodnotenia dochádzky do zamestnania do Bratislavy v roku Slovenská štatistika a demografia, 13, 4, MICHNIAK, D. (2005a). Changes in Commuting in Slovakia in the years Europa XXI,12, MICHNIAK, D. (2005b). Niektoré priestorové aspekty dochádzky za prácou na Slovensku v roku 2001 na úrovni okresov. Geografický časopis, 57, 3, MICHNIAK, D. (2008). Rovnováha práce a bývania v jednotlivých okresoch na Slovensku v kontexte kvality života. In Ira, V. ed. Ľudia, geografické prostredie a kvalita života, Geographia Slovaca 25. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp MICHNIAK, D. (2010). Najvýznamnejšie vidiecke centrá zamestnanosti na Slovensku. In Fňukal, M., Frajer, J., Hercik, J. eds. 50 let geografie na Přírodovědecké fakultě Univerzity Palackého v Olomouci: sborník příspěvků z konference. Olomouc, Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého v Olomouci, pp MICHNIAK, D. (2015). Niekoľko poznámok o dochádzke do zamestnania na Slovensku na základe údajov zo sčítaní obyvateľov v rokoch 2001 a Slovenská štatistika a demografia, 25, 4, PARTRIDGE, M., RICKMAN, D. S. (2008). Distance from Urban Agglomeration Economies and Rural Poverty. Journal of Regional Science, 48, 2, POLÁČKOVÁ, L., POTOMOVÁ, J. (2011). Aspekty vzťahu transformácie priemyslu a marginality vo vybraných regiónoch Slovenska. Geografický časopis, 63, 3,

111 POTOMOVÁ, J., POLÁČKOVÁ, L. (2010). Aspekty transformácie priemyslu na príklade vybraných marginálnych regiónov Slovenskej republiky, Geographia Cassoviensis, 4, 1, ROBERTO, E. (2008). Commuting to Opportunity: The working Poor and Commuting in the United States. Washington, Brookings Institution. ROCHOVSKÁ, A., NÁMEŠNÝ, L. (2011). Chudoba a pracujúci chudobní na Slovensku analýza údajov EU SILC. Geographia Cassoviensis, 5, 2, SZÉKELY, V. (2006). Dochádzka do zamestnania. In Mládek, J., Kusendová, D., Marenčáková, J., Podolák. P. eds. Demogeografická analýza Slovenska. 1. vyd. Bratislava, Univerzita Komenského, pp SZÉKELY, V., MICHNIAK, D. (2009). Rural Municipalities of Slovakia with a Positive Commuting Balance. In Multifunctional Territories: Importance of Rural Areas beyond food Production: Rural Areas and Development. Warsaw, European Rural Development Network, Federal Institute of Agricultural Economics, Institute of Agricultural and Food Economics National Research Institute, 6, Štatistický úrad SR (2003). Dochádzka do zamestnania. Výsledky sčítania obyvateľov, domov a bytov v roku Bratislava, CD ROM. Štatistický úrad SR (2014a). Sčítanie obyvateľov, domov a bytov Dochádzka a odchádzka do zamestnania a školy. Bratislava. [Online]. Dostupné na: statistics.sk [cit: ]. Štatistický úrad SR (2014b). Výberové zisťovanie pracovných síl. Bratislava. [Online]. Dostupné na: [cit: ]. WIŚNIEWSKI, R. (2012). Codzienne dojazdy do pracy metodyczne aspekty badania wielkości i struktury dojazdów na przykładzie Białegostoku. Studia Regionalne i Lokalne, 49, 3, COMMUTING IN THE REGIONS OF POVERTY IN SLOVAKIA IN THE YEARS 2001 AND 2011 The aim of this chapter was to analyse of commuting to work in 16 regions of poverty in Slovakia and find out what specific features had commuting in regions of poverty in 2001 and Attention was paid to the numbers of out-commuters and in-commuters, commuting balance, selected spatial aspects of commuting and the most important centres and directions of commuting. Source of commuting data in Slovakia were 2001 and 2011 censuses organised by the Statistical Office of the Slovak Republic. The number of out-commuters decreased over the period only in nine districts in Slovakia, of which five were regions of poverty (Rožňava, Sobrance, Gelnica, 110

112 Revúca, and Vranov nad Topľou). A decrease in the number of out-commuters can be a positive phenomenon in the case of economically prosperous regions, because people are able to find suitable work opportunities in the place of residence. However, in case of regions of poverty with lack of jobs, a decrease in the number of out-commuters may indicate an increase of unemployment, worsening of unfavourable economic situation of the population, and deepening the poverty. The number and also the share of out-commuters abroad have increased in all regions of poverty in the period Willingness of inhabitants of the regions of poverty to solve their negative economic situation through commuting abroad has changed. While in 2001 there were only a small number of commuters from regions of poverty worked abroad, in 2011 commuting abroad significantly increased. Commuting abroad has been encouraged by the process of integration of Slovakia into the EU, integration of Slovakia to the Schengen area, and the gradual opening of labour markets in other EU countries for citizens of Slovakia. The commuting behaviour of inhabitants of individual regions of poverty is different. Depending on the above average value of one or two of the individual components of commuting (commuting within the same district, commuting to other districts or commuting abroad), regions of poverty in Slovakia can be classified into four categories out of six possible. The most frequent types of regions of poverty in terms of commuting in 2011 were regions with the above-average share of commuting within a district and commuting abroad and below-average share of commuting to other districts (Spišská Nová Ves, Rožňava, Trebišov, Rimavská Sobota, Lučenec, Michalovce, and Veľký Krtíš). The other five regions of poverty (Levoča, Sabinov, Kežmarok, Gelnica and Sobrance) were those with above-average share of commuting to other districts and commuting abroad and below-average share of commuting within a district. Districts of Košiceokolie and Krupina are regions with above-average share of commuting to other districts and below-average share of commuting within a district and commuting abroad. These districts are the only two regions of poverty where commuting abroad has not an important role. On the contrary, districts of Vranov nad Topľou and Revúca belong to regions with above-average commuting abroad and a below-average share of commuting within a district and commuting to other districts. It is obvious that the individual regions of poverty are internally differentiated in terms of commuting. On the one hand there are commuting centres, where inhabitants can find a job more likely in comparison to the areas at a greater distance from the centres although the employment sole in some regions cannot protect people from poverty. On the other hand, there are rural municipalities with scarce jobs and their residents have to seek work outside their permanent residence. With increasing distance from the commuting centre commuting costs grow and profitability of commuting to urban or rural centres declines. High level of poverty persists in rural areas, particularly in those, which are more distant from regional centres. Key words: commuting, regions of poverty, Slovakia 111

113 112

114 ÚNIK Z REGIÓNOV CHUDOBY: MIGRÁCIA ALEBO ZMENY DEMOGRAFICKÉHO SPRÁVANIA? Peter Podolák ÚVOD Migrácia obyvateľstva je dôležitou súčasťou regionálnych procesov, ktoré spoluvytvárajú geografickú organizáciu spoločnosti. V porovnaní s prirodzenou reprodukciou je jej efekt variabilnejší ako v čase, tak na úrovni nižších priestorových jednotiek i regionálne. Migrácia sa síce na prvý pohľad zdá byť jednoduchým procesom, jej zložitosť však vyplýva z plurality a heterogenity podmieňujúcich faktorov a procesov, ako aj z mnohovrstevného charakteru dôsledkov migračných zmien. Svojou rôznorodou podmienenosťou predstavuje dôležitý indikátor regionálneho rozvoja a súčasne je procesom, ktorý významne prispieva k charakteru regionálnej diferenciácie. Je zrejmé, že predstavuje jeden z kľúčových mechanizmov vývoja osídlenia, migrácia je ako príčinou, tak i dôsledkom priestorových zmien v organizácii spoločnosti. Dlhodobá výrazná regionálna diferenciácia základných demografických charakteristík na Slovensku vekovej štruktúry a úrovne prirodzenej reprodukcie obyvateľstva - je umocnená aj výraznými rozdielmi v úrovni ekonomického a sociálneho rozvoja, ktoré rovnako existujú už dlhé desaťročia, avšak po roku 1989 nabrali čiastočne nový rozmer s viacerými špecifickými znakmi. Ako jeden z dôsledkov tejto disparity je možné očakávať aj značný pohyb obyvateľstva medzi regiónmi patriacimi do jednej, resp. druhej oblasti krajiny predovšetkým z ekonomických, demografických, sociálnych, ale aj ďalších dôvodov. Jedným z atribútov ekonomicko-sociálneho vývoja po roku 1990 je nárast spoločenských rozdielov (na vertikálnej osi) a regionálnych nerovností (na horizontálnej osi), ktoré spôsobili ešte väčšiu koncentráciu bohatstva (majetku), resp. na druhej strane chudoby v jednotlivých oblastiach Slovenska (Michálek, Veselovská 2014). Cieľom tejto časti je poskytnúť základnú analýzu migračných pohybov v regiónoch chudoby na Slovensku v priestorovom vymedzení 16 regiónov ako boli definované v práci Michálek, Veselovská (2016). Sledovaným časovým úsekom je obdobie rokov Je prirodzené očakávať, že obyvatelia chudobnejších regiónov budú mať snahu presídliť sa do viac prosperujúcich oblastí krajiny. Pomocou analýzy základných migračných charakteristík i precíznejších mier efektívnosti migrácie jednotlivých regiónov i najvýraznejších migračných tokov sa aspoň čiastočne pokúsime prispieť k objasneniu nakoľko sa v podmienkach Slovenska toto očakávanie prejavuje a s akými špecifickými črtami. 113

115 MIGRÁCIA A SOCIÁLNO-EKONOMICKÉ DISPARITY Syntetická povaha migrácie a jej vplyvu na spoločenský vývoj ju predurčuje k tomu, aby sa stala atraktívnym predmetom záujmu viacerých sociálnych vied. Práve výskum migrácie predstavuje jeden z mála skutočných pokusov o interdisciplinárne uchopenie problematiky pri zachovaní si špecifík vlastného uhlu pohľadu, v ktorom dominujú predovšetkým geografi, ekonómovia, demografi, sociológovia a psychológovia (Drbohlav 1999). Zatiaľ čo geografia sa pri štúdiu migrácie (v rámci geografie obyvateľstva, sídiel a behaviorálnej geografie) sústreďuje predovšetkým na priestor (smer, vzdialenosti, hierarchická štruktúra), ekonómovia majú tendenciu zdôrazňovať úlohu ekonomických príležitostí a redukovať migráciu na pracovný proces. Demografi sa sústreďujú najmä na vekové a ďalšie štruktúry migrantov, ako aj dôsledky migrácie na prirodzený pohyb obyvateľstva. Častým cieľom sociológov je analýza migračných motívov a dopadov na lokálnu sociálnu klímu. Psychológovia sa zase uplatňujú pri štúdiu procesov individuálneho rozhodovania o migrácii a adaptácii v mieste prisťahovania. Dynamizáciou vývoja ľudskej spoločnosti celkovo narastá i jej priestorová mobilita. Tento rast však často nie je lineárny a naviac sa nemusí prejavovať vo všetkých typoch mobility. Jej vývoj tak môže výrazne kolísať v čase - v závislosti napr. na vývoji ekonomiky. Proti ďalšej intenzifikácii mobility - ktorá môže až neúmerne zaťažovať existujúcu dopravnú infraštruktúru - v ekonomicky najvyspelejších spoločnostiach pôsobí do istej miery i vedecko-technický pokrok, napr. razantný rozvoj počítačovej komunikácie, umožňujúci čiastočnú substitúciu mobility ľudí za mobilitu informácií. Pod vplyvom často protichodne pôsobiacich faktorov so značnou regionálnou i časovou variabilitou sa migrácie stávajú ešte viac komplikovanejšími procesmi (Čermák 2005). Súčasne prebiehajú procesy koncentrácie (sťahovanie do metropolitných oblastí a lokalít s ekonomickými príležitosťami), dekoncentrácie (a to vo vzťahu k okoliu urbanizovaných centier, ako aj k úplne vidieckym priestorom) a procesy viac-menej rovnocennej migračnej výmeny medzi jednotlivými centrami na porovnateľnej hierarchickej úrovni. Výrazne sa prejavuje pokles tradičnej migrácie vidiek-mesto na úkor ostatných typov migračných pohybov. Spolupôsobením týchto procesov sa znižuje váha "saldovej" zložky migrácie (majúcej v podstate priestorovo diferenciačnú funkciu) na úkor tzv. fluktuačnej zložky, ktorá zodpovedá i postupu obecnejšej transformácie "koncentrácie javov na koncentráciu kontaktov javov" (v zmysle Hampl 2005). Koncept migrácie sa aj z týchto dôvodov evidentne posúva zo svojej pôvodnej podoby, založenej predovšetkým na trvanlivosti alebo aspoň "značnej dlhodobosti" a priestorovej stability, do roviny chápajúcej migráciu stále viac ako proces dočasný, vratný a často i cirkulačný. Zasadenie súčasných tendencií priestorového pohybu obyvateľstva do rámca existujúcich migračných teórií je pomerne komplikovanou záležitosťou. Všeobecná teória migrácie doposiaľ neexistuje a aj o jej prípadnom vytvorení v budúcnosti je možné vysloviť pochybnosti. Musela by totiž dokázať odpovedať na množstvo otázok veľmi rôznorodej povahy, ktoré sa týkajú migrácií príčiny, dôsledky, štruktúra, smery, druhy, typy, objemy, časové súvislosti, atď. Niektoré z pokusov v minulosti (napr. Ravenstein) sa 114

116 nevyhli kritike. Z rôznych výhrad je možné súhlasiť najmä s tým, že sa nejedná o teóriu v pravom zmysle-slova, ale skôr o nespojitý výpočet pravidelností (Woods 1982). Nespochybniteľným prínosom Ravensteina však zostáva skutočnosť, že na jeho práce nadviazali početní ďalší bádatelia a rozvíjali viaceré čiastkové prístupy k problematike migrácií napr. gravitačné modely, koncepty pôsobenia push-pull faktorov, intervening oportunities, atď. Pri štúdiu migrácie je mimoriadne dôležitá regionálna hierarchická mierka, pretože so zmenou použitej mierky sa obyčajne mení aj charakter podmienenosti procesu a regulačné mechanizmy vrátane legislatívy. V migračných teóriách a modeloch sa spravidla rozlišujú migrácie, ktorých primárnym motívom sú dôvody týkajúce sa zamestnania migranta a migrácie, ktoré sú iniciované zmenou rodinného alebo sociálneho statusu migranta a bezprostredne súvisia s jeho bývaním. Vo všeobecnosti migranti prvej kategórie prejavujú zreteľnú tendenciu premiestňovať sa na podstatne väčšie vzdialenosti ako migranti druhej kategórie (Bezák 2006b). Ako však poukazuje Jurčová 2010, v podmienkach Slovenska sa prejavuje migrácia z ekonomických dôvodov predovšetkým na kratšie vzdialenosti. Táto skutočnosť môže do určitej miery súvisieť aj s neúplnou evidenciou migrácie a s nedostatočnou škálou dôvodov, ktoré sa pri sťahovaní zisťujú. Rozhodnutie sťahovať sa na väčšie vzdialenosti ovplyvňujú okrem ekonomických aj kultúrne a sociálne podmienky. V súvislosti s hodnotením migrácií v kontexte regiónov s odlišným stupňom sociálno-ekonomického vývoja je podľa Drbohlava (1999) možné uviesť Neoclassical economic approach, ktorý na základe mierky má dve analytické polohy. Na mikro úrovni vychádza z hlavného predpokladu, že jedinec migruje v očakávaní zlepšenia celkovej kvality života a verí, že zisky z migrácie prevážia možné straty. Na makro úrovni teória vysvetľuje migráciou rozdiely v ponuke a dopyte pracovnej sily. Institutional approach zdôrazňuje vplyv inštitucionálnych subjektov (napr. vlády, finančných inštitúcií, realitných kancelárií, atď.) na formovaní migračného správania populácie. Centrálnym motívom Cumulative inertia modelu je postulát, že pravdepodobnosť vysťahovania jednotlivca sa znižuje s predlžujúcou sa dobou jeho pobytu v pôvodnom mieste. Network theory zdôrazňuje v migračnom procese význam medziľudských vzťahov, Need hierarchy theory vychádza z postupnosti uspokojovania potrieb migranta v mieste nového bydliska v poradí bytové, pracovné a spoločenské. Vzťah medzi intenzitou a smermi migrácie a úrovňou sociálno-ekonomického rozvoja je už dlhší čas v pozornosti odborníkov z viacerých oblastí. Koncom 60. rokov minulého storočia vzniklo viacero významných prác zameraných na výskum uvedených závislostí. Zároveň bolo vytvorených niekoľko pôvodne jednoduchých, neskôr zložitých modelov skúmajúcich tieto vzťahy. Väčšina migračných modelov bola založená na predpoklade, že jednotlivec (domácnosť) migráciou z jedného do druhého regiónu (z chudobnejšieho do bohatšieho) získa, dosiahne lepšie zamestnanie, tým aj vyššiu mzdu a výrazne polepší sebe i celej rodine. Tieto modely mali dva základné predpoklady. Za prv : ak sa bude nerovnosť medzi bohatým a chudobným regiónom zmenšovať, bude sa znižovať aj miera migrácie a za druhé vyššia pravdepodobnosť získania práce v bohatšom regióne zvyšuje 115

117 mieru migrácie. V neskoršom období tieto relatívne jednoduché modely boli ďalej rozpracované a postupne zdokonaľované, najmä v súvislosti s empiricky veľmi často pozorovanou nízkou mierou migrácie, ktorá sa pozorovala i napriek výrazným regionálnym disparitám. Väčšina autorov sa snažila do modelov zakomponovať faktory, pomocou ktorých chceli nájsť a vysvetliť sledovanú nízku mieru interregionálnych migrácií. Banerjee a Kanbur (1981) a Hatton (1983) explicitne modelovali averziu k riziku. Všeobecne známa vysoká averzia k riziku znižuje mieru migrácie. Ďalšie teoretické a empirické štúdie konkretizovali myšlienky neúplných informácií o vývoji v cudzom regióne (Stark 1991; Burda 1993; Faini 1993), pričom zistili, že nedostatok informácií zväčša výrazne znižoval ochotu k migrácii. Wyplosz (1993) do migračného modelu zakomponoval neistotu v očakávaniach, či už v nákladoch na živobytie alebo vo vývoji daného regiónu, ktorá taktiež vedie k zníženiu migrácie. Faini a Venturini (1994) zavádzajú termín likviditné obmedzenia (liquidity constraints), ako špeciálny prípad transakčných nákladov. Tieto zabraňujú predovšetkým najchudobnejším obyvateľom emigrovať, pretože je pre nich príliš nákladné sa presťahovať (napr. náklady na presťahovanie, hľadanie a cena nového bývania, ktoré je väčšinou oveľa drahšie, pretože sa nachádza v bohatšom regióne a pod.). Práve likviditné obmedzenia najvýznamnejšou mierou výrazne redukujú očakávanú vysokú emigráciu z najchudobnejších regiónov. Výsledkom je nelineárna závislosť medzi úrovňou sociálno-ekonomickej vyspelosti a mierou emigrácie z ekonomicky slabšieho regiónu. Mnohí odborníci uvádzajú, že miera interregionálnej migrácie je významne ovplyvnená okrem iného aj trhom s bytmi. Trh s bytmi, či už ich regulácia alebo nedostupnosť (zvlášť finančná) bol a stále je veľmi významným faktorom znemožňujúcim mobilitu pracovnej sily. Shields a Shields (1993), Andrienko a Guriev (2004) a iní sa snažili do svojich migračných modelov zapracovať i ďalšie významné aspekty (infraštrukturálne vybavenie ako napr. počet a kvalitu nemocníc a škôl v regióne, dostupnosť a kvalitu dopravy, ale aj rozsah zelene, počet parkov a pod.), ktoré prinášajú celkový úžitok nielen jednotlivcovi, ale aj celej domácnosti. Pri hodnotení migračných pohybov sa vo väčšine prípadov a empirických skúseností prejavuje spolupôsobenie viacerých uvedených prístupov a (vzhľadom na komplexnosť problematiky) samozrejme ešte aj ďalších činiteľov. Obyvatelia migráciou reagujú na zmeny vonkajších podmienok, avšak zároveň svojou realizovanou migráciou menia charakter týchto podmienok, ovplyvňujú pomery a vzťahy medzi miestami vysťahovania a prisťahovania. ŠTATISTICKÁ EVIDENCIA MIGRÁCIE Jedným z hlavných činiteľov, ktorý spoluvytvára súčasný obraz priestorového pohybu obyvateľstva na Slovensku, je neúplná štatistická evidencia sťahovania. Veľká časť faktických zmien obvyklého miesta pobytu zostáva skrytá pod rôznymi formami neevidovanej migrácie. Nekonzistencia medzi štatistickým ukazovateľom počtu obyvateľov a skutočným, reálnym stavom obyvateľstva v priestorových jednotkách rôznej úrovne sa 116

118 v odborných kruhoch na Slovensku sleduje približne od polovice 90. rokov minulého storočia (Bezák 2006a; Bleha, Popjaková 2007; Podolák 2002). Štatistická evidencia sťahovania obyvateľstva je jednou z oblastí, v ktorej sa po zmene spoločensko-ekonomických pomerov v roku 1989 prejavuje určitá benevolencia. Je všeobecne uznávanou skutočnosťou, že v početných prípadoch sa ohlasovacia povinnosť nedodržiava. Zmena adresy trvalého pobytu je nepochybne komplikovaný a časovo náročný proces a možno ho považovať za dôležitý faktor skúmaného problému. Popri ňom je však potrebné vnímať aj praktický, sociálny, kultúrny a psychologický rozmer tejto problematiky (Šveda, Podolák 2014). Štátne orgány i samospráva sa snažia rôznymi spôsobmi vylepšiť súčasnú situáciu v evidencii sťahovania. Po dlhých rokoch príprav vytvorený Register obyvateľov SR sa však využíva predovšetkým pre administratívne účely (ako napr. pri príprave Sčítania ľudu - zoznamy osôb, ktoré podliehajú sčítaniu, ako aj na vytváranie sčítacích obvodov), aj to len v obmedzenej miere. Viaceré súvislosti Registra sú ešte legislatívne nedoriešené - napr. či je korektnejšie prideľovať samospráve výnos z dane z príjmov na základe údajov z Registra alebo zo Sčítania ľudu, keďže existujú signifikantné rozdiely medzi údajmi z Registra obyvateľov a údajmi zo Štatistického úradu SR. Výrazné rozdiely vykazujú aj údaje na regionálnej úrovni. Perspektívne by významnú úlohu pri skvalitnení dát na odhad emigrácie mohli zohrať Register fyzických osôb, Register adries a Register bytov, ktoré sú v štádiu príprav. Registre by mali byť prepojené nielen navzájom, ale aj na Register obyvateľov (Vaňo 2013). Vylepšiť situáciu by pomohla aj prihlasovacia povinnosť v mieste obvyklého pobytu, ktorá je bežná v mnohých krajinách a dopĺňa evidenciu obyvateľstva. Kategória trvalý pobyt sa v podmienkach rôznorodej mobility obyvateľstva javí ako evidentne nedostačujúca a neaktuálna. Slovenská štatistika v súčasnej podobe nielen že nedokáže adekvátne zachytiť počty migrantov, ale ani dôvody na sťahovanie. Existujúca škála dôvodov, ktorá sa pri zmene trvalého pobytu ponúka migrantom je zastaralá a nedostatočná. Pri známej finančnej náročnosti sťahovania a zmeny trvalého pobytu sa štátna správa snaží uľahčiť situáciu pri rozhodovaní potenciálnych migrantov aj zavedením príspevku na presťahovanie za prácou. Príspevok na presťahovanie za prácou je náhrada časti preukázaných výdavkov súvisiacich s presťahovaním uchádzača o zamestnanie z miesta jeho trvalého pobytu v súvislosti so získaním zamestnania, ak miesto jeho nového trvalého pobytu na území Slovenskej republiky, do ktorého sa presťahoval, je vzdialené od miesta pôvodného trvalého pobytu najmenej 50 km. Príspevok na presťahovanie za prácou sa poskytuje občanovi, ktorý bol uchádzačom o zamestnanie vedeným v evidencii uchádzačov o zamestnanie najmenej 3 mesiace a ktorý bol vyradený z evidencie uchádzačov o zamestnanie z dôvodu vzniku pracovného pomeru alebo obdobného pracovného vzťahu okrem pracovnoprávneho vzťahu založeného dohodami o prácach vykonávaných mimo pracovného pomeru, ak o tento príspevok písomne požiada. O príspevok na presťahovanie za prácou môže občan požiadať najneskôr do 12 mesiacov od zmeny miesta trvalého pobytu v súvislosti so získaním zamestnania. Príspevok na presťahovanie za prácou sa poskytuje jednorazovo raz za dva roky, a to vo výške najviac 1327,76 Eur. V roku 2010 využilo túto možnosť 47 nezamestnaných, ani v ďalších rokoch 117

119 to nebolo oveľa viac. V r to bolo 61 a v rokoch 2012 a 2013 len 66 žiadateľov. Ako deklarujú zodpovední na Ústredí práce, sociálnych vecí a rodiny SR, jeho nízke využívanie súvisí s nedostatkom lacnejších nájomných bytov a s neúmerne komplikovanou administratívou pri jeho vybavovaní. Záujem by určite bol, ale podmienky spĺňa len minimálny počet z potenciálnych žiadateľov (Sme 2015). Na Slovensku zohráva úlohu aj neúmerne vysoká obava zo sťahovania za prácou. Podľa analýzy Poštovej banky (Pravda 2015) je potreba sťahovať sa za prácou spojená s veľkou obavou až u 28 % obyvateľov Slovenska vo veku do 30 rokov. V porovnaní s európskym priemerom či susednými krajinami je tento podiel výrazne vyšší, nakoľko v Európskej únii má obavy zo sťahovania sa za prácou len približne každý šiesty mladý človek a v susednom Česku dokonca len každý ôsmy. Údaje pochádzajú z prieskumu Eurobarometer, do ktorého boli zahrnutí mladí ľudia vo veku 15 až 30 rokov. Významnú zložku vysťahovania z niektorých oblastí Slovenska predstavuje aj zahraničná migrácia, ktorá rovnako ako vnútorná migrácia trpí evidentnou neúplnosťou údajov - predovšetkým či obyvatelia odchádzajú len na krátkodobý pobyt, alebo odchádzajú natrvalo apod. Existujúce štatistické databázy sú nekompletné a preto je možné v tejto problematike oprieť sa len o kvalifikované odhady a prepočty založené na rozdieloch v počtoch obyvateľov medzi jednotlivými sčítaniami ľudu a priebežnou evidenciou pohybu obyvateľstva s údajmi o jednotlivých demografických procesoch. Jurčová a Pilinská (2014) vo svojej práci odhadujú priemerný ročný počet emigrantov narodených v SR na 7 tisíc (v období ) a približne 10 tisíc v období rokov Je vysoko pravdepodobné, že značné počty obyvateľov odchádzajú do zahraničia aj z regiónov chudoby so snahou vylepšenia svojej sociálnej situácie, pričom nie sú štatisticky zaevidovaní. VNÚTORNÁ MIGRÁCIA NA SLOVENSKU A REGIÓNY CHUDOBY Na Slovensku trvalo niekoľko desaťročí obdobie extenzívnej urbanizácie s výrazne koncentračnými tendenciami vnútorného sťahovania a masovým presunom obyvateľstva do miest. Od polovice 80-tych rokov až približne do r nasledovala fáza výrazného poklesu objemu aj intenzity vnútorných migrácií a úrovne migračnej mobility obyvateľstva. Politické, ekonomické i sociálne zmeny, ktoré sa uskutočnili na Slovensku po roku 1989, spolu s razantnými zmenami demografického správania obyvateľstva, výrazne ovplyvnili aj charakter a priestorové usporiadanie vnútorných migrácií. Začiatkom nového tisícročia sa v migračnom správaní obyvateľstva začínajú prejavovať niektoré nové trendy. Najmä po roku 2005 sa hodnoty objemu aj intenzity vnútornej migrácie opäť zvyšujú a ich pokles po roku 2010 je už len veľmi mierny (tab.1). V období dosahuje hrubá ročná miera vnútornej migrácie hodnotu 16,0 (oproti 19 koncom 80. rokov minulého storočia). Takýmito hodnotami patrí v súčasnosti Slovenská republika ku krajinám s relatívne veľmi nízkou intenzitou vnútorného sťahovania obyvateľstva. 118

120 Tab. 1. Charakteristiky vnútornej migrácie na Slovensku ( ) Priemer za roky Celková vnútorná migrácia (v tis.) 83,1 87,6 86,8 v 15,4 16,2 16,0 Interregionálna migrácia (v tis.) 44,6 47,1 47,0 v 8,3 8,7 8,6 % interregionálnej migrácie z celkovej vnútornej migrácie Zdroj: autorove výpočty na základe údajov ŠÚ SR (Štatistický úrad ) 53,6 53,8 54,1 V štruktúre vnútorných migrácií je situácia na Slovensku po roku 2000 pomerne stabilizovaná. Podiel interregionálnych migrácií na celkovom objeme vnútornej migrácie je v sledovanom období vyrovnaný. Pokles interregionálnych migrácií, ktorý sa prejavoval koncom minulého storočia a súvisel s nastupujúcimi procesmi suburbanizácie a dekoncentrácie obyvateľstva (spojenými so sťahovaním na menšie vzdialenosti štatisticky ide predovšetkým o vnútrookresné sťahovanie) sa po roku 2000 zastavil a odvtedy sú jeho výkyvy minimálne s malým nárastom od roku 2005, ktorý súvisí predovšetkým s miernym vzrastom intenzity celkovej vnútornej migrácie. Hodnotenie migračných procesov obyvateľstva v regiónoch chudoby na Slovensku je od 90-tych rokov 20. storočia pomerne komplikované. Ich vývoj v chudobnejších častiach Slovenska bol, podobne ako v celej Slovenskej republike, ovplyvňovaný celým radom zásadných faktorov. Niektoré z nich je možné dať do súvislosti s obecnými vývojovými tendenciami v ekonomicky vyspelých krajinách, zároveň však v prvom desaťročí po vzniku novej republiky doznievali často deformujúce vplyvy predchádzajúceho obdobia a nové skutočnosti spojené so špecifickým obdobím sociálno-ekonomickej transformácie spoločnosti. Takýto rozmanitý komplex činiteľov priniesol pomerne turbulentné prejavy vo vývoji viacerých demografických procesov a pochopiteľne i migrácie. Základnou charakteristikou sú hodnoty čistej migrácie. Pri zoradení všetkých okresov Slovenska na základe hodnôt čistej migrácie je evidentné, že okresy, ktoré sú definované ako regióny chudoby, sa najmä po roku 2005 (okrem dvoch - troch okresov) vôbec nenachádzajú v poslednom kvartile s najviac zápornými hodnotami čistej migrácie. Je to odrazom skutočnosti, že okresy chudoby na Slovensku nie sú najviac postihnuté emigráciou obyvateľstva. Pri hodnotení vývoja ročných hodnôt čistej migrácie v definovaných okresoch chudoby (obr. 1) je evidentné výnimočné postavenie okresu Košice - vidiek, ktorý pri existujúcom štatistickom vymedzení (z geografického hľadiska určite nie šťastné rozdelenie okresov Košice - mesto a Košice - vidiek) pochopiteľne profituje zo suburbanizačných tendencií a migračnej straty mesta Košice. Medzi okresy s relatívne dobrým postavením z hľadiska čistej migrácie sa zaraďujú ešte Krupina, Lučenec, Trebišov a Sobrance, ktoré v niektorých rokoch dosiahli kladné hodnoty migračného zisku. Na druhej strane okresy 119

121 Gelnica, Spišská Nová Ves, Levoča, Revúca, Rimavská Sobota a Vranov nad Topľou sa na základe trvalo záporných hodnôt čistej migrácie umiestňujú predovšetkým v spodných častiach poradia slovenských okresov. Obr. 1. Vývoj hodnôt čistej migrácie v regiónoch chudoby ( ) 120

122 Zo sledovaných 16 okresov chudoby sa v období spolu vysťahovalo viac ako 113 tisíc obyvateľov. Hodnoty vysťahovania z regiónov chudoby ako celku sú pomerne stabilizované - v období to bolo 37 tisíc, v období tisíc a v období rovnako 38 tisíc obyvateľov. Pochopiteľne, diferencie sa prejavujú na úrovni jednotlivých regiónov i v čase. Medzi okresy s relatívne najvyššími mierami emigrácie sa vo všetkých troch sledovaných obdobiach zaraďujú Gelnica, Krupina, Levoča, Revúca, Sobrance, Spišská Nová Ves a V. Krtíš, ktorých hodnoty vysťahovania patria v rámci Slovenska medzi najvyššie. Keďže však niektoré z nich (Sobrance a po roku 2010 aj Krupina) sú zároveň charakterizované aj relatívne vysokou mierou imigrácie, vo výslednej kombinácii to spôsobuje ich pomerne slušné postavenie z hľadiska migračnej bilancie. Medzi chudobné regióny, ktoré sú skutočne postihnuté intenzívnym vysťahovaním, je tak možné zaradiť len Gelnicu, Revúcu, Veľký Krtíš a po roku 2010 aj Levoču a Spišskú Novú Ves. Pri sledovaní časového vývoja hodnôt čistej migrácie sa vo väčšine okresov prejavuje mierny posun k negatívnym hodnotám, štyri okresy sa posunuli z kladných hodnôt migračného prírastku do úrovne mierneho migračného úbytku. Očakávané vysťahovanie z regiónov chudoby sa na Slovensku prejavuje len v limitovanej miere. Na obr. 2 a 3 sú znázornené najvýznamnejšie hrubé migračné toky spojené s regiónmi chudoby v oboch sledovaných obdobiach. Ako hraničnú hodnotu pre zaradenie do tejto kategórie sme stanovili počet 500 migrácií počas sledovaného 5-ročného obdobia. V rokoch splnilo toto kritérium 18 tokov, pričom až 16 z nich tvorili protismerné migračné toky (z regiónu A do B a zároveň z B do A). Jediné dve výnimky boli migrácie z Michaloviec do Košíc a z Rimavskej Soboty do Lučenca, kde toky v opačnom smere dosahovali nižšie hodnoty. V období bolo evidovaných 14 tokov, pričom všetky boli protismerné. Oproti prvému obdobiu sa znížila migrácia medzi okresmi južného Slovenska Lučenec, Revúca a Rimavská Sobota, aj sťahovanie z Michaloviec do Košíc sa dostalo pod hranicu 500 migrácií. Napriek tomu, že vzdialenosť medzi východiskom a cieľom sťahovania sa oprávnene pokladá za jeden z najdôležitejších atribútov migrácie, dáta z evidencie vnútorného sťahovania na Slovensku neposkytujú žiadnu informáciu o migračných vzdialenostiach. Ku korektným a relevantným záverom v tomto kontexte sa je potrebné dopracovávať zložitým spôsobom. Jeden z nich využil Bezák (2006a, 2006b) na roztriedenie interregionálnych migrácií na príklade funkčných mestských regiónov do niekoľkých kategórií podľa prekonanej vzdialenosti. Dokumentoval, že začiatkom nového milénia až tri štvrtiny migračných presunov medzi funkčnými mestskými regiónmi sa odohrali na menšiu vzdialenosť ako 100 km. Dáta za ostatné roky potvrdzujú, že tvar rozdelenia interregionálnych migrácií podľa vzdialenosti sa vyznačuje pozoruhodnou stabilitou. 121

123 Obr. 2. Najvýznamnejšie hrubé migračné toky spojené s regiónmi chudoby Viac ako 500 migrácií v období Obr. 3. Najvýznamnejšie hrubé migračné toky spojené s regiónmi chudoby Viac ako 500 migrácií v období

124 Táto situácia je prejavom charakteristických vlastností interregionálnych migrácií. Jednou z nich je pomerne intenzívny pokles veľkosti tokov s rastúcou vzdialenosťou od ich východiska čo spôsobuje, že takmer všetky významné hrubé migračné toky prúdia medzi dvojicami susedných regiónov. Jedine v prípade Bratislavy (čiastočne Košíc) sa uplatňujú migračné toky na väčšie vzdialenosti. Druhým zaujímavým znakom je skutočnosť, že rozhodujúcu väčšinu významných tokov sprevádza približne rovnako veľký migračný tok v protismere. EFEKTÍVNOSŤ MIGRÁCIE Jedným z možných a vo svetovej literatúre pomerne často používaným spôsobom na detailnejšie vyjadrenie vplyvu migrácie na redistribúciu obyvateľstva sú miery migračnej efektívnosti (napr. Plane 1984; Brognan 1984; Podolák 1995, 2006 a mnohí ďalší). Miera čistej migrácie môže byť považovaná za vhodný ukazovateľ analýzy vplyvu migrácie na populačný rast jednotlivých regiónov. Už menej vhodné je tento ukazovateľ využiť ako indikátor priestorového rozsahu migračných trendov v sledovaných regiónoch. Hodnoty miery čistej migrácie vychádzajú zo vzťahu migračnej bilancie a veľkosti populácie skúmaného regiónu. Sledované populácie jednotlivých regiónov sa svojou veľkosťou výrazne líšia, čo môže spôsobiť, že aj marginálny migračný prírastok regiónu s malou populáciou môže vyniknúť extrémne vysokou hodnotou miery čistej migrácie. Na druhej strane, aj objemovo významné migračné prírastky môžu zaniknúť medzi menej významnými v dôsledku veľkej exponovanej populácie cieľového regiónu (Novotný 2014). Pre analýzu priestorového rozsahu migračných trendov v súbore sledovaných regiónov s výrazne odlišnou populačnou veľkosťou je preto vhodné použiť index migračnej efektívnosti. V tejto časti sme použili miery efektívnosti migrácie na charakteristiku hlavných trendov vo vývoji medziokresného sťahovania obyvateľstva vo vybraných regiónoch chudoby na Slovensku a ich porovnanie v dvoch päťročných časových úsekoch v rozpätí rokov Migračná efektívnosť regiónu j je vyjadrená vzťahom E j = 100. N j / T j Kde E j = migračná efektívnosť regiónu j, N j = rozdiel medzi imi- a emigráciou regiónu j, T j = objem migrácie regiónu j. Index migračnej efektívnosti vyjadruje podiel čistej migrácie a migračného obratu, teda súčtu prisťahovaných a vysťahovaných v skúmanom regióne. Hodnoty efektívnosti migrácie budú kladné v prípade, že imigrácia prevyšuje emigráciu a záporné v prípade, že emigrácia prevyšuje imigráciu. Hodnoty indexu vyjadrujú, aká časť migračného obratu prispieva ako prírastok alebo úbytok k zmene veľkosti populácie skúmaného regiónu. 123

125 Keď je hodnota efektívnosti výrazne odlišná od nuly, znamená to, že v prípade konkrétneho regiónu existuje vysoká redistribúcia obyvateľstva vzhľadom na celkovú migráciu. Na druhej strane nízke hodnoty efektívnosti naznačujú, že imigrácia a emigrácia sa navzájom vylučujú, čoho dôsledkom je nízka priestorová redistribúcia obyvateľstva. Tab. 2. Hodnoty čistej migrácie a efektívnosti migrácie v okresoch chudoby ( ) Okres Čistá migrácia ( v ) Čistá migrácia ( v ) Efektívnosť migrácie ( v %) Efektívnosť migrácie ( v %) Gelnica -3,3-2, 0-8,7-13,2 Kežmarok -0,3-0,7-2,6-6,1 Košice-okolie 3,6 5,3 20,6 26,8 Krupina 1,0-1,5 5,5-8,2 Levoča -0,5-2,2-2,6-12,0 Lučenec 1,7-0,2 12,4-1,6 Michalovce -0,3-0,5-2,6-4,0 Revúca -1,3-1,8-7,4-11,3 Rimavská Sobota -1,4-1,4-11,7-11,5 Rožňava 0,8-1,2 6,4-10,7 Sabinov -0,5-1,7-2,6-16,3 Sobrance 0,2 1,1 1,1 5,3 Spišská Nová Ves -0,7-2,5-5,8-20,4 Trebišov 1,1-0,8 7,9-6,2 Veľký Krtíš 1,0-1,4 6,0-9,4 Vranov nad Topľou -1,1-1,4-10,7-11,7 Zdroj: autorove výpočty na základe údajov ŠÚ SR (Štatistický úrad ) Vo výsledných hodnotách efektívnosti migrácie na Slovensku sa odráža vzájomné protipôsobenie hierarchického a polohového komponentu. V najväčších mestách pôsobia suburbanizačné pohyby k migračnej strate, ale tento typ migrácie prebieha najmä v ich užšom či širšom zázemí, teda ide o vnútro okresnú migráciu. Na druhej strane hierarchické postavenie veľkých miest na vyššej ekonomickej úrovni podmieňuje migračnú atraktívnosť celých regiónov (okresov), k čomu sa pridáva pôsobenie polohového faktora migračná atraktívnosť ekonomicky rozvinutejších okresov na juhozápade a západe Slovenska. Pozíciu regiónov chudoby možno v kontexte rebríčka okresov Slovenska podľa mier efektívnosti migrácie charakterizovať ako slabší priemer, v žiadnom prípade sa nenachádzajú na najspodnejších miestach. Regióny, ktoré sa v relatívnom pohľade javia ako najlepšie, profitujú z migračných ziskov vo vzťahu so svojimi susednými okresmi (napr. v okrese Košice-okolie sa naviac prejavujú dekoncentračné a suburbanizačné 124

126 tendencie metropoly východu), a na začiatku nového milénia ešte ďalších šesť okresov s kladnými hodnotami. Po roku 2010 sa päť z týchto okresov posunulo z kladných do mierne záporných hodnôt migračnej efektívnosti. Tab. 3. Zastúpenie sledovaných okresov v jednotlivých kvartiloch podľa hodnôt efektívnosti migrácie ( ) Obdobie 1. kvartil 2. kvartil 3. kvartil 4. kvartil Zdroj: autorove výpočty na základe údajov ŠÚ SR (Štatistický úrad SR ) Poznámka: Sledované okresy boli zaraďované do jednotlivých kvartilov na základe poradia všetkých okresov Slovenska podľa hodnôt efektívnosti migrácie v jednotlivých obdobiach. Zastúpenie sledovaných okresov v jednotlivých kvartiloch je počas všetkých troch období pomerne stabilizované, jediným badateľnou zmenou je presun zo 4. do 3. kvartilu medzi prvými dvoma sledovanými obdobiami, pričom nové usporiadanie sa udržalo aj po roku 2010 (tab. 3). Aj tento posun spolu s rozložením početností v jednotlivých kategóriách naznačuje, že viaceré z okresov chudoby nepatria medzi regióny s najvyššími zápornými hodnotami efektívnosti migrácie. Absolútne diferencie medzi najviac pozitívnymi a negatívnymi hodnotami sú v súčasnosti výraznejšie ako na začiatku nového milénia (porovnanie všetkých okresov Slovenska). V období dosahoval tento rozdiel hodnotu 70,59, v rokoch to bolo už 88,10. Rozdiely medzi najviac pozitívnymi a negatívnymi okresmi z hľadiska migračnej efektívnosti sa na Slovensku zväčšujú. Spomedzi okresov chudoby v prvom sledovanom období dosiahlo pozitívne hodnoty efektívnosti migrácie 7 okresov, po roku 2010 to boli iba dva a rozdiely medzi najviac pozitívnymi a negatívnymi hodnotami sa rovnako zvyšujú (32,4 oproti 47,2 v súčasnosti). V niektorých prípadoch k vylepšeniu výsledných hodnôt migračnej efektívnosti napomáhajú aj také špecifické činitele a udalosti, ako napr. organizovaný presun Rómov z okresu Kežmarok (i ďalších) do Rožňavy, Gelnice a V. Krtíša. Práve v mestách Gelnica a Dobšiná sa najviac prejavil import Rómov z iných väčších miest regiónov. Do Dobšinej boli sťahovaní najmä Rómovia z Kežmarku, pretože kežmarská radnica v snahe dostať svojich neplatičov z centra mesta kúpila v Dobšinej niekoľko lacných domov, do ktorých presťahovali svojich neplatičov. Ďalšie desiatky Rómov sa sťahovali do Dobšinej aj takým spôsobom, že domy im kupovali podnikatelia, ktorí chceli získať nehnuteľnosti v centre Kežmarku (Šuvada 2015). Vo výsledných hodnotách migračnej efektívnosti sa odráža aj dlhodobo existujúca tendencia v migračnom správaní obyvateľov - návrat značného počtu migrantov, ktorí v mladých rokoch opustili svoje rodné oblasti, sťahovali sa do centier a po skončení ekonomickej aktivity sa vracajú naspäť. 125

127 EFEKTÍVNOSŤ MIGRÁCIE NAJVÝZNAMNEJŠIE MIGRAČNÉ TOKY Ešte dôkladnejší obraz o smerovaní migračných pohybov poskytujú miery migračnej efektívnosti jednotlivých tokov medzi sledovanými regiónmi. Miera efektívnosti migračného toku je vyjadrená vzťahom e ij = 100. n ij / t ij Kde e ij = efektívnosť migračnej výmeny medzi i a j n ij = rozdiel medzi migráciou z i do j a z j do i (m ij - m ji ) t ij = objem migračných tokov v oboch smeroch (m ij + m ji ) Hodnota efektívnosti 100 % (kladná alebo záporná) indikuje, že všetky toky sú jednosmerné (m ij alebo m ji sa rovnajú 0). Hodnota efektívnosti 0 znamená, že počty migrácií v oboch smeroch sú zhodné, z čoho vyplýva, že v sledovanej dvojici priestorových jednotiek nedochádza k redistribúcii obyvateľstva. Z dôvodu potenciálnej vysokej variability spojenej s veľmi malými migračnými tokmi boli všetky toky relativizované počtom obyvateľov v danom regióne chudoby. Za významné v tejto konkrétnej analýze považujeme toky, ktoré spĺňajú dve kritériá počet migrácií v sledovanom období je vyšší ako 50 a hodnota intenzity migračného toku je vyššia ako 1,5 (vzhľadom na stredný stav obyvateľstva regiónu chudoby). Hranicu 40 % migračnej efektívnosti počas prvého sledovaného obdobia prekročilo 12 migračných tokov, pričom až 10 z nich smerovalo z regiónov chudoby do Bratislavy. Avšak ani v jednom prípade nejde o najväčší migračný tok z regiónu chudoby, najväčšie toky vždy smerujú do susediaceho regiónu a to bez ohľadu na jeho ekonomickú úroveň. V druhom sledovanom období ( ) dosiahlo hranicu 40 % migračnej efektívnosti iba 6 tokov a všetky z nich smerujú z regiónov chudoby do Bratislavy (obr. 4 a 5). Výsledky potvrdzujú známy atribút interregionálnych migrácií - ich reverzibilitu. Táto vlastnosť spôsobuje, že každý migračný tok spravidla vyvoláva takmer rovnako veľký tok v protismere, pričom obidva toky sa vzájomne kompenzujú s rôznym výsledkom. O rozsahu tejto kompenzácie poskytujú relevantný obraz práve miery efektívnosti migračných tokov. Výsledky ukazujú, že migrácie do Bratislavy, ktoré je možné spojiť so snahou vylepšenia svojej sociálno-ekonomickej situácie, sú jednosmerné a z pochopiteľných príčin nevyvolávajú aj migračné presuny v protismere, čo sa odráža vo vysokých hodnotách migračnej efektívnosti z regiónov chudoby do hlavného mesta. Na druhej strane najintenzívnejšie migračné výmeny (najviac početné) stále fungujú medzi susediacimi regiónmi navzájom (bez ohľadu na ich ekonomickú úroveň) a prejavujú sa nízkymi hodnotami migračnej efektívnosti týchto tokov. Výsledkom je skutočnosť, že z regiónov chudoby síce ľudia migrujú, ale nie až v takej vysokej miere, aby si vylepšili svoju situáciu, keďže susediace regióny sú vo viacerých prípadoch z hľadiska ekonomickej vyspelosti na tom podobne. 126

128 Obr. 4. Efektívnosť migračných tokov spojených s regiónmi chudoby Migračné toky s hodnotou efektívnosti 40% a viac v období Obr. 5. Efektívnosť migračných tokov spojených s regiónmi chudoby Migračné toky s hodnotou efektívnosti 40% a viac v období

129 MIGRÁCIA A LIKVIDITNÉ OBMEDZENIA Na Slovensku, podobne ako i v iných tranzitívnych ekonomikách, miera geografickej mobility pracovnej sily v sledovanom období klesala alebo stagnovala, zatiaľ čo regionálne rozdiely výrazne rástli. Táto situácia je vo vzájomnom rozpore, pretože rastúce regionálne rozdiely by mali byť sprevádzané práve zvýšenou emigráciou z postihnutých oblastí do bohatších regiónov. Napriek dokázaným zvyšujúcim sa regionálnym disparitám, ktoré vo všeobecnosti predstavujú relevantné faktory podmieňujúce migráciu, miera interregionálnej migrácie zostáva na Slovensku stále na relatívne nízkej úrovni. Predpokladaný presun obyvateľstva z ekonomicky slabších do ekonomicky silnejších regiónov sa zatiaľ na Slovensku prejavuje len v obmedzenej miere (Michálek, Podolák 2010). V tomto zmysle výsledky tejto časti nadväzujú na prácu Fidrmuca (2004), ktorá rovnako potvrdzuje nízku mieru migrácie v štyroch stredoeurópskych ekonomikách (ČR, Maďarsko, Poľsko a Slovensko), pričom regionálne rozdiely sú len do určitej miery vyrovnávané vývojom miezd a nezamestnanosti. Aj medzi krajinami existujú určité rozdiely - napr. úroveň migračnej mobility na Slovensku, napriek určitému oživeniu po roku 2000, dlhodobo zaostáva za mnohými krajinami, napr. Českou republikou (Horváth 2006; Vaňo 2005). Vysvetlenie tohto viditeľného rozporu možno nájsť v pôsobení ďalších činiteľov veľmi rôznorodej povahy. Migračné správanie obyvateľstva na Slovensku je na jednej strane výrazne ovplyvňované procesmi dekoncentrácie a suburbanizácie, na druhej strane zvyšovaním marginalizácie niektorých (v tomto kontexte predovšetkým tých chudobnejších) regiónov. Potenciálna migrácia je výrazne limitovaná pôsobením iných faktorov, ktoré možno zaradiť do skupiny tzv. likviditných obmedzení. Likviditné obmedzenia chápeme v širšom zmysle ako spektrum v slovenských pomeroch významných disincentív (znevýhodnení) demografického, sociálneho a materiálneho charakteru. Intenzita ich vplyvu sa v čase i priestore mení, vyvíja. Niektoré z nich je možné považovať za tradičné (napr. viazanosť na miesto svojho dlhodobého pobytu, väzby na rodinu a priateľov), ďalšie sa na Slovensku vyvinuli po zmene sociálno-ekonomických podmienok (napr. finančná nedostupnosť bývania v prosperujúcich mestských centrách pre niektoré skupiny obyvateľstva apod.). Medzi najvýznamnejšie likviditné obmedzenia, ktoré do značnej miery limitujú potenciálnu migráciu z chudobnejších do bohatších regiónov Slovenska je možné zaradiť nasledovné: - finančné náklady spojené so sťahovaním z jedného regiónu do druhého, čo v chudobnejších regiónoch spôsobuje ich dlhodobé zotrvávanie v tzv. pasci chudoby, pre ich obyvateľstvo je neúnosne a veľmi nákladné sa odsťahovať do prosperujúceho regiónu, čím sa nepriaznivá sociálno-ekonomická situácia chudobných regiónov ešte zhoršuje; - podmienky slovenského finančného trhu (ťažký prístup, sprísnenie resp. neposkytovanie rizikových pôžičiek najmä domácnostiam s nižším príjmom, resp. ohrozených stratou zamestnania); - trh s bytmi, najmä nedostatok nájomných bytov a cenová nedostupnosť bytov v bohatých regiónoch pre značnú časť obyvateľstva z chudobnejších regiónov; 128

130 - tradičná väzba obyvateľov na Slovensku so svojím pôvodným miestom bývania vyplývajúca so silných väzieb na rodinu a priateľov, pričom snaha odsťahovať sa znižuje úmerne s predlžovaním pobytu v pôvodnom mieste; - na Slovensku neexistujúca forma sťahovania naľahko - ako napr. v niektorých ekonomicko-vyspelých krajinách, kde sa obyvatelia sťahujú do nového bydliska, ktoré zostalo zariadené po bývalých majiteľoch (nájomníkoch) a svoje zariadenie nechajú v pôvodnom bydlisku; - v migračných procesoch zohráva významnú úlohu aj vzdialenosť, čo v kontexte s finančnou náročnosťou na Slovensku znamená, že ak je ekonomicky vyspelejšie centrum vo väčšej vzdialenosti, tak napriek jeho ekonomickej atraktivite úroveň emigrácie z problémových regiónov je na nízkej úrovni; - potenciálna migrácia je v mnohých prípadoch nahradzovaná dočasnou pracovnou migráciou do ekonomicky vyspelejších krajín EÚ, ale aj vyspelejších regiónov Slovenska, ktorá v mnohých prípadoch kompenzuje finančnú nedostupnosť bývania v hlavných centrách ekonomického rozvoja na Slovensku; - obavy z neúspechu, zlyhania a rizika uplatnenia sa v novom prostredí, vyplývajúce niekedy napr. z nižšej úrovne vzdelania alebo nedostatku skúseností; - mnohým ľuďom prekáža nadmerná administratíva spojená s evidenciou zmeny trvalého pobytu, čoho výsledkom je značne neúplná evidencia sťahovania (aj z regiónov chudoby). Čím väčší je význam týchto obmedzení, tým menšia je tendencia k reálnej konvergencii medzi jednotlivými regiónmi. Práve likviditné obmedzenia najvýznamnejšou mierou výrazne redukujú očakávanú vysokú emigráciu z najchudobnejších regiónov a predovšetkým najchudobnejším obyvateľom zabraňujú emigrovať z ekonomicky slabých regiónov. Možno konštatovať, že čím sú v danom regióne tieto obmedzenia silnejšie, tým nižšia je úroveň migračnej mobility regiónu. ZÁVER Prezentované základné charakteristiky migračných pohybov je vhodné chápať v zmysle vyššie načrtnutých konceptov, teórií a modelov. V konkrétnom analyzovanom prípade Slovenska a jeho vymedzených regiónov chudoby je potrebné vziať do úvahy viaceré špecifiká, ktoré čiastočne súvisia so spôsobom evidencie priestorového pohybu obyvateľstva na Slovensku a čiastočne so špecifickými podmienkami v oblasti celého komplexu činiteľov ovplyvňujúcich intenzitu i smery migračných pohybov. Aj v podmienkach Slovenska sa zatiaľ potvrdzuje všeobecne platná závislosť, ktorá sa prejavuje v rámci svetových migračných pohybov z dôvodu finančnej náročnosti sa najviac nesťahujú najchudobnejší, ale tí, ktorí si to môžu dovoliť. Preto samozrejme rezonuje otázka, či je v silách hospodárskej, mzdovej alebo regionálnej politiky zmierniť vplyv týchto likviditných obmedzení s ich negatívnym dopadom na mobilitu 129

131 obyvateľstva. V tejto súvislosti sa javia ako významné otázky spojené so zlepšovaním podmienok na trhu práce, najmä väčšieho dopytu po pracovnej sile, zmien v bytovej politike, najmä lepšou dostupnosťou bytov, napr. prostredníctvom zvýšenia podielu nájomných bytov a bytov štandardnej kategórie, s flexibilitou a upravením podmienok pôžičiek finančných inštitúcií smerom k nízkopríjmovým a mladým domácnostiam a pod. Ako je teda možné odpovedať na otázku položenú v názve tejto časti? Na základe dosiahnutých výsledkov je možné vysloviť záver, že časť obyvateľstva v regiónoch chudoby skutočne prejavuje snahu riešiť svoju sociálno-ekonomickú situáciu únikom a vysťahovaním do prosperujúcich oblastí krajiny, niektorí i do zahraničia. Väčšina obyvateľov v regiónoch chudoby v konkrétnych podmienkach však nedokáže uprednostniť možné benefity z vysťahovania do vyspelejších regiónov pred rizikom (obavami) a potenciálnymi stratami rôznorodej povahy, ktoré môžu byť spojené s vysťahovaním. Samozrejme, migrácia prebieha, únik z chudoby sa do určitej miery realizuje ale štatisticky nie je zďaleka kompletne zachytený. Predpoklad, že migrácií je oveľa viac má nepochybne svoje opodstatnenie. Zároveň sa však v rozhodovaní potenciálnych migrantov nutne prejavujú zmeny demografického správania, ktoré prostredníctvom vplyvu viacerých likviditných obmedzení rôznorodého charakteru spôsobujú, že úroveň sťahovania (aj v kontexte regiónov chudoby) zostáva napriek evidentným sociálno-ekonomickým disparitám na relatívne nízkej úrovni. Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0101/15 financovaného grantovou agentúrou VEGA. LITERATÚRA ANDRIENKO, Y., GURIEV, S. (2004). Determinants of Interregional Mobility in Russia, Evidence from Panel Data. Economics of Transition, BANERJEE, B., KANBUR, S. M. (1981). On the Specification and Estimation of Macro Rural-Urban Migration Functions: with an Application to Indian Data. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, pp BEZÁK, A. (2006a). Vnútorné migrácie na Slovensku: súčasné trendy a priestorové vzorce. Geografický časopis, 58, 1, BEZÁK, A. (2006b). Hlavné migračné toky medzi regiónmi. In Mládek, J. et al. eds. Demogeografická analýza Slovenska. Bratislava, Univerzita Komenského, Prírodovedecká fakulta, pp BLEHA, B., POPJAKOVÁ, D. (2007). Migrácia ako dôležitý determinant budúceho vývoja na lokálnej úrovni príklad Petržalky. Geografický časopis, 59, 3, BROGNAN, P. (1984). Population Growth and Redistribution in Australia Australian Geographical Studies, 22, 2,

132 BURDA, M. (1993). The Determinants of East-West German Migration, Some First Results. European Economic Review, 37, 2, ČERMÁK, Z. (2005). Migrace a suburbanizační procesy v České republice. Demografie, 47, 3, DRBOHLAV, D. (1999). Geografické aspekty v rámci interdisciplinárního výzkumu migrace obyvatelstva. Geografie Sborník České geografické společnosti, 104, 2, FAINI, R. (1993). Regional Development and Economic Integration. In Lopes, J. S. and Beleza, L. eds. Portugal and the Internal Market of the EEC, Banco de Portugal, Lisbon. FAINI, R., VENTURINI, A. (1994). Migration and Growth. The Experience of Southern Europe. CEPR Discussion Paper, No FIDRMUC, J. (2004). Migration and Regional Adjustment to Asymmetric Shocks in Transition Economies. Journal of Comparative Economics, 32, 2, HAMPL, M. (2005). Geografická organizace společnosti v České republice: transformační procesy a jejich obecní kontext. Praha, Univerzita Karlova v Praze, Přírodovědecká fakulta, Katedra sociální geografie a regionálního rozvoje, 147 s. HATTON, T. (1983). A Model of U.K. Emigration, CEPR Discussion Paper, No HORVÁTH, R. (2006). Meziregionální migrace obyvateľstva v České republice. Role likviditních omezení. Česká národní banka a Institut ekonomických studií, Universita Karlova, Praha. JURČOVÁ, D. (2010). Migračné toky v Slovenskej republike. Bratislava, Infostat Výskumné demografické centrum. JURČOVÁ, D., PILINSKÁ, V. (2014). Obvyklý pobyt občanov SR a odhad neevidovanej migrácie. Bratislava, Infostat Výskumné demografické centrum. MICHÁLEK, A., PODOLÁK, P. (2010). Socio-economic Disparities and Migration in Slovakia. Moravian Geographical Reports, 18, 2, MICHÁLEK, A., VESELOVSKÁ, Z. (2014). Vývoj regionálnych disparít z aspektu rizika chudoby na Slovensku po roku In Regionálne a priestorové disparity na Slovensku, ich vývoj v ostatnom desaťročí, súčasný stav a konzekvencie. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp MICHÁLEK, A., VESELOVSKÁ, Z. (2016). Identifikácia okresov chudoby na Slovensku, ich vývoj a zmeny v rokoch In Michálek, A., Podolák, P. a kol. Regióny chudoby na Slovensku. Bratislava: Geografický ústav SAV, pp NOVOTNÝ, L. (2014). Procesy priestorovej redistribúcie obyvateľstva a ich vplyv na zmeny štruktúry obyvateľstva vo funkčnom mestskom regióne Košice. Košice, Univerzita Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach, s.136. PLANE, D. A. (1984). A Systematic Demographic Analysis of U.S. Interstate Population Exchange. Economic Geography, 60, 4,

133 PODOLÁK, P. (1995). Interregional Migration Pattern in Slovakia Efficiency Analysis and Demographic Consequences. Geoforum, 26, 1, PODOLÁK, P. (2002). Centre and Hinterland Migration Relations. Folia Geographica, 37, 5, PODOLÁK, P. (2006). Spatial Mobility of Population Internal Migration in Slovakia. In: Mládek, J., Kusendová, D., Marenčáková, J., Podolák, P., Vaňo, B. eds. Demogeographical Analysis of Slovakia. Bratislava, Comenius University, pp PRAVDA (2015). [Online]. Dostupné na: clanok/ stahovania-za-pracou-sa-obava-28-mladych-slovakov/.. [cit: ]. SHIELDS, G. M., SHIELDS, M. P. (1993). A Theoretical and Empirical Analysis of Family Migration and Household Production: US Southern Economic Journal, 59, April, SME (2015). [Online]. Dostupné na: #i xzz3b4yrwpj5 [cit: ]. STARK, O. (1991). Migration of Labor. Oxford, Blackwell. ŠTATISTICKÝ ÚRAD SR ( ). Pohyb obyvateľstva v Slovenskej republike v roku ŠUVADA, M. (2015). Rómovia v slovenských mestách. Bratislava, POMS, s.168. ŠVEDA, M., PODOLÁK, P. (2014). Fenomén neúplnej evidencie migrácie v suburbánnej zóne (na príklade zázemia Bratislavy). Geografický časopis, 66, 2, VAŇO, B. (ed.) (2005). Populačný vývoj v Slovenskej republike Bratislava, Infostat - Výskumné demografické centrum, 96 s. VAŇO, B. (2013). Využitie administratívnych údajov pre potreby demografickej štatistiky. Bratislava, Infostat - Výskumné demografické centrum, 51 s. WOODS, R. (1982). Theoretical Population Geography. New York, Longman Inc. WYPLOSZ, C. (1993). Migration from the East. The Role of Reform and Capital Mobility. Insead, mimeo. ESCAPE FROM POVERTY REGIONS: MIGRATION OR CHANGED DEMOGRAPHIC BEHAVIOUR? The aim of this part is to bring the basic analysis of migration movement in poverty regions of Slovakia in the period between 2000 and Slovakia nowadays is among the countries with relatively very low rate of population s mobility. In , in 132

134 total more than 113 thousand inhabitants moved out of the tracked 16 poverty districts. The expected emigration from poverty regions in Slovakia manifests only in a limited way. Poverty regions afflicted by really high emigration are only Gelnica, Revúca, Veľký Krtíš and after 2010 also Levoča and Spišská Nová Ves. Results confirm the well known attribute of inter-regional migration, that is, reversibility. Migration to Bratislava, which is attributable to an effort to improve one s socio-economic situation, proceeds in one way only and understandably does not provoke migration in the opposite direction. The phenomenon finds reflection in high values of migration efficiency out of poverty regions to the capital. On the other side, the most intensive (in terms of numbers) migration exchange still works between the neighbouring regions. The result is that although the people migrate out of the poverty regions it is not for the better as the economic situation of the neighbouring regions is similar. Potential migration is limited by impact of other factors classified as the liquidity constraints. It is precisely them that reduces the expected high emigration from the poorest regions and prevent the poorest people to move out of the economically weak regions. As moving is economically demanding, it is not the poorest who move to the rich, because they cannot afford it. Part of population in poverty regions actually tries to solve their economic situation by migration into the prospering parts of the country or abroad. The majority of population in poverty regions in particular conditions though is not able to prefer the possible benefits of emigration to the risk/apprehension and potential losses of different nature, that may be associated with the transfer. However, migration does exit and continues, escape from poverty exists, but it is far from being statistically captured. It is presumed that migration rates are higher. Simultaneously though, the changed demographic behaviour shows in the adoption of decisions of potential migrants. Such change causes that the intensity of migration (also in poverty regions) remains despite the evident socio-economic disparities on a relatively low level. Key words: migration, poverty regions, Slovakia, migration efficiency, liquidity constraints 133

135 134

136 CHUDOBA A NEZAMESTNANOSŤ: REGIONÁLNA ANALÝZA ICH VZŤAHU A JEHO ŠPECIFIKÁ NA SLOVENSKU Anton Michálek Úvod Vysoká a perzistentná (dlhodobo pretrvávajúca) nezamestnanosť je významným negatívnym fenoménom, ktorý prináša veľa problémov mnohým krajinám a obyvateľom. Predstavitelia národných agentúr a inštitúcií zameraných na boj proti chudobe, ako aj väčšina odborníkov z rôznych krajín, považuje nezamestnanosť v súčasnosti za najvýznamnejšiu príčinu chudoby. Existuje množstvo presvedčivých dôkazov a štatistík, ktoré uvedené konštatovanie potvrdzujú, ale aj vedeckých prác, ktoré vzťah medzi sledovanými fenoménmi detailne skúmajú a vysvetľujú. Vo všeobecnosti platí, že faktor trhu práce je významným determinantom posunu jednotlivcov, domácností i celých komunít a regionálnych spoločenstiev do chudoby, resp. exitu z nej. V mnohých krajinách bol zistený veľmi silný vzťah medzi ekonomickou aktivitou, resp. vylúčením z trhu práce a chudobou. Konzistentné zistenie kauzálneho vzťahu medzi nezamestnanosťou, nerovnosťami a chudobou preukázané v skúmaných krajinách, má však diferencovanú úroveň podmienenú odlišnými politickými a socio-ekonomickými podmienkami jednotlivých krajín. Už v roku 1980 Corcoranová a Hillová na základe analýzy empirických údajov v USA zistili, že počet ľudí žijúcich v chudobe by sa znížil o približne 10 percent, keby boli zamestnané všetky osoby stojace na čele domácností. Súčasne konštatovali, že nezamestnanosť je najvýznamnejší indikátor ekonomických ťažkostí domácností. Björklund (1991) vo svojej práci uvádza, že zvyšujúca sa nezamestnanosť vo Švédsku bola spojená s mnohými zmenami v ekonomike a okrem iného spôsobila zmeny v distribúcii príjmov v neprospech nezamestnaných, čím zvýšila ich podiel na chudobe 1. King (1998) odhadol, že v roku 1996 v Austrálii takmer tri štvrtiny (74,2 percent) nezamestnaných bolo chudobných, pričom zistil, že chudoba výrazne rástla v závislosti od dĺžky nezamestnanosti. Gregory a Sheehan (1998) uvádzajú, že nezamestnaní menej ako 8 týždňov tvorili okolo 13 percent chudobných, ale nezamestnaní dlhšie ako rok až 80 percent chudobných. Spojenie medzi nezamestnanosťou a chudobou je zvlášť silné v prípade dlhodobého vylúčenia z trhu práce (Nolen, Watson 1999). Dlhodobá nezamestnanosť výrazne prispieva k nerovnostiam a zvyšuje riziko chudoby. Rovnako DeFina (2002) vo 1 V 70-tych rokoch minulého storočia chránil štedrý sociálny systém vo Švédsku nezamestnaných pred chudobou tým, že ľuďom v nezamestnanosti vyplácal 70 % ich predchádzajúceho príjmu. 135

137 svojej štúdii potvrdil, že agregát nezamestnanosti výrazne ovplyvňuje úroveň chudoby, ale rovnako významne sa mení v rôznych skupinách obyvateľstva. Ukázal ako agregátna nezamestnanosť diferencovane postihuje nielen celkovú populáciu, ale aj skúmané subpopulácie. Viacerí vedci súčasne konštatujú, že na meranú odozvu výrazne vplýva dĺžka (trvanie) nezamestnanosti. Saunders (2002) konštatuje, že výrazné náklady na podporu nezamestnaných sú spojené a súčasne zvyšujú požiadavky na zlepšenie životných podmienok chudobných, pretože programy zamerané na chudobných, resp. na znižovanie chudoby a nerovností sú z veľkej časti dôsledkami vysokej dlhodobej nezamestnanosti. Mnohé medzinárodné výskumy a analýzy potvrdili negatívne účinky nezamestnanosti na nerovnosti a chudobu (Tregenna, Tsela 2008). Ako uvádza Murrayová (2010) v USA takmer polovica nezamestnaných (45,9 %) je bez práce dlhšie ako šesť mesiacov, čo je najviac od roku 1948 odkedy Ministerstvo práce začalo jej sledovanie. Ako ďalej konštatuje, dlhodobá nezamestnanosť zasiahla takmer každý segment populácie, pričom niektoré sa prepadli do pásma chudoby. Department Economic and Social Affairs (UN DESA 2010) uvádza, že nezamestnanosť je hlavným rizikovým faktorom chudoby aj vo Veľkej Británii. Domácnosti, v ktorých žijú nezamestnaní ľudia v produktívnom veku, majú viac ako dvakrát vyššiu pravdepodobnosť, že budú chudobné, ako tie, v ktorých niektorý z dospelých pracuje. Takéto domácnosti zase majú viac ako trikrát väčšiu pravdepodobnosť, že budú chudobné, ako domácnosti, kde pracujú všetci dospelí (UN DESA 2010). Nichols et al. (2013) prezentujú a diskutujú o ďalších negatívnych priamych a nepriamych efektoch a dôsledkoch dlhodobej nezamestnanosti na rôzne oblasti života obyvateľstva. Hlbšie analyzujú jej vplyv na pokles príjmu a spotreby, rast chudoby, pokles možností opätovného začlenenia na trh práce, negatívny vplyv na ľudský a sociálny kapitál, fyzické a mentálne zdravie, deti, rodiny a celé komunity a pod. Vo svojej práci však súčasne konštatujú, že najvýznamnejším negatívnym dôsledkom dlhodobej nezamestnanosti je chudoba. Diferencovaný vplyv a dosah dlhodobej nezamestnanosti na chudobu vplýva nielen na jej rozsah, úroveň, hĺbku, ale aj jej znaky a charakter. V tomto príspevku sme zamerali pozornosť na sledovanie vzťahu medzi dĺžkou, teda trvaním dlhodobej nezamestnanosti a úrovňou (rozsahom) chudoby v okresoch Slovenska. Cieľom je postihnúť tento vzťah, pričom budeme analyzovať vplyv rôznej dĺžky nezamestnanosti na úroveň chudoby. Teoreticko konceptuálne východiská Existuje široká škála dôvodov a príčin, ktoré podmieňujú pomerne vysokú úroveň relatívnej chudoby vo vyspelých štátoch. Tieto môžu mať rozličnú váhu a môžu sa meniť od prípadu k prípadu. Ak v minulosti chudoba bola identifikovateľná, tak mala charakter starej chudoby, často nazývanej aj demografickou chudobou. Od konca šesťdesiatych rokov minulého storočia sa však v západnej Európe objavujú zárodky nového sociálneho fenoménu, označovaného ako nová chudoba. Chudoba mení charakter, 136

138 viac je prepojená so sociálno-ekonomickými premennými a úzko súvisí najmä s nezamestnanosťou a jej sprievodnými javmi ako sociálna exklúzia, rôzne nerovnosti, príjmy, kultúrne, komunitné a rodinné zázemie, úroveň vzdelania, marginalizácie územia a pod. Pozícia na trhu práce (či dokonca vylúčenie z jeho rámca) sa stala a v súčasnosti predstavuje najpodstatnejší indikátor ohrozenia chudobou. Fenomén novej chudoby je daný samotným vymedzením modernej spoločnosti, ktorá sa chápe ako pracovná spoločnosť. Riešenie chudoby tak predovšetkým súvisí s riešením nezamestnanosti, pričom tu dochádza k zásadným zmenám. V tejto spoločnosti, tiež nazvanej spoločnosťou tretej vlny, sa mení aj podoba nezamestnanosti. Kým v industriálnej spoločnosti nezamestnanosť bola kvantitatívna, nezamestnaní boli predovšetkým dôsledkom prebytočnosti, v spoločnosti tretej vlny ide o nezamestnanosť kvalitatívnu, kde nezamestnaní sú dôsledkom nedostatočného vzdelania ako nevyhnutného predpokladu úspešnosti na trhu práce informačnej spoločnosti (Toffler, Tofflerová 1996). Nezamestnanosť je tak vo všeobecnosti považovaná za jeden z najvýznamnejších faktorov, ktorý ovplyvňuje úroveň, hĺbku, typ, charakter chudoby a pod. Na sledovanie a pochopenie vzťahu medzi chudobou a nezamestnanosťou je v prvom rade potrebné teoretické a konceptuálne ukotvenie problematiky. K pochopeniu a zodpovedaniu otázky, prečo nezamestnaní a dlhodobo nezamestnaní ľudia sú viac a častejšie chudobní ako zvyšok populácie, je potrebné uvažovať v kontexte ekonomických podmienok a možností, sociálnych faktorov s motiváciami a determinantami ľudského správania, ako sú vnímané v teóriách a konceptoch sociológie, ekonómie a ďalších vied. Je potrebné, aby overené a detailne prepracované teórie chudoby a nezamestnanosti boli akceptované a ďalej rozvíjané tak, aby sme získali čo najkomplexnejší obraz o skúmanom vzťahu a všetkých jeho relevantných aspektoch. V rámci teórií sme zamerali pozornosť najmä na koncepty zamerané na podnety v spoločnosti a hospodárstve. Chudoba v značnej miere závisí od spoločensko-ekonomických podmienok, pričom ako je diskutované vyššie, nezamestnanosť je vo všeobecnosti považovaná za jeden z najvýznamnejších faktorov. Uvedené, ale i ďalšie teórie sa zhodujú v tom, že fungujúci trh práce s množstvom príležitostí a dostačujúcimi mzdami zabraňuje šíreniu chudoby. Fungujúci trh práce, dostatočná zamestnanosť, nízka a len krátkodobá nezamestnanosť vytvárajú chudobe silné konkurenčné prostredie. Zamestnanosť zvyšuje príjem a zmenšuje potenciál pre rast chudoby. Viaceré teórie poskytujú východiská aj pre vysvetlenie vzťahu v konkrétnych krajinách, územiach a regiónoch, sú vhodné na pochopenie diferencovaných faktorov a súčasne odkrývajú jeho rôzne špecifické aspekty. Jedna z teórii uvádza, že chudoba je dôsledkom základného nesúladu medzi relatívne rovnomerným rozmiestnením ľudských požiadaviek a túžob a nerovnosťou v existujúcich možnostiach ich napĺňania, ktorá je závislá na pozícii jednotlivca v sociálnej štruktúre. Z toho vyplýva, že jedným z dôležitých faktorov podporujúcich vznik chudoby je sociálna exklúzia často spojená s dlhodobou nezamestnanosťou. Obyvateľstvo z radov nezamestnaných a sociálne vylúčených skupín má väčšiu tendenciu tvoriť základňu chudobných. Spojenie chudoby s nezamestnanosťou a problémovým sociálnym prostredím však nie je priamočiare, z čoho je zrejmé, že etiológia chudoby je 137

139 omnoho komplexnejšia. Nemožno tvrdiť, že všetci nezamestnaní sú chudobní a tiež nie, že všetci chudobní nepracujú. Prečo tomu tak nie je, je možné pochopiť z tab. 1, ktorá detailnejšie zachytáva vzťah medzi oboma fenoménmi. Ukazuje štyri možné kombinácie (ne)zamestnania a stavu chudoby. Existencia buniek (2) a (3) ukazuje, že je možné byť zamestnaný a súčasne chudobný (bunka 2), alebo byť nezamestnaný, ale nie chudobný (bunka 3). Situácia 2 sa týka chudobných pracujúcich (working poor), zatiaľ čo situácia 3 nastáva, keď existujú ďalšie formy príjmov, vrátane príjmov ostatných členov rodiny. Tab. 1. Vzťah medzi statusom podľa ekonomickej aktivity a statusom z aspektu chudoby Status z aspektu chudoby Status ekonomickej aktivity nezamestnaní zamestnaní chudobní (1) (2) nechudobní (3) (4) Zdroj: Saunders Spracoval autor. Avšak existujú silné dôkazy, že dlhodobá nezamestnanosť spôsobuje zlé ekonomické pomery a bezperspektívnu sociálnu situáciu, ktorá vytvára významné predpolie chudoby, resp. častokrát vyúsťuje až do chudoby. Empirickému výskumu sa k dnešnému dňu podarilo dosiahnuť konsenzus týkajúci sa vzťahu medzi chudobou a nezamestnanosťou. Vyššie uvedené, ale aj ďalšie štúdie dokazujú existenciu priamej korelácie medzi chudobou a nezamestnanosťou. Príspevok je zameraný na riešenie tejto koncepčne a argumentačne zložitej témy v súčasných podmienkach Slovenska. Predmetom výskumu je vzťah medzi chudobou a nezamestnanosťou a jeho analýza na základe využitia priestorových dát za okresy. Cieľom príspevku je overenie hypotézy o platnosti vzťahu v podmienkach Slovenska pomocou sledovania korelačnej závislosti. Pri overení platnosti hypotézy medzi sledovanými javmi sa zameriame na analýzu vzťahu medzi úrovňou chudoby a výskytom (rozsahom) nezamestnanosti v závislosti od dĺžky jej trvania (štyrmi typmi dlhodobej nezamestnanosti). Z existujúcich empirických výskumov napriek jednoznačne dokázanému vzťahu v mnohých krajinách je zrejmá odlišná kvalitatívna i kvantitatívna úroveň vzťahu, resp. rozdielna sila korelácie v jednotlivých štátoch, v značnej miere ovplyvnená práve diferencovanými podmienkami. Diskusiou získaných a prezentovaných poznatkov v oblasti teórie a empirických výskumov v konkrétnom území chceme prispieť k rozšíreniu poznatkov o vzťahu chudoby a dlhodobej nezamestnanosti. Pre každú krajinu a teda i pre Slovensko je žiadúce a potrebné poznať zákonitosti a špecifiká (všeobecné a regionálne) sledovaného vzťahu. Skúmanie uvedeného vzťahu je relevantné aj z aplikačného aspektu, pretože vytvára dôležité predpoklady pre účinný boj s chudobou a vytváranie podporných a efektívnych programov nezamestnaným zo strany štátu. 138

140 Dáta, ukazovatele a prístupy k niektorým špecifikám vzťahu Empirická literatúra na tému chudoba a nezamestnanosť je zvyčajne založená na jednom zo štyroch typov dát: agregovaných (národných) časových radov, súhrnných prierezových dátach, regionálnych panelových dátach alebo individuálnych dátach (prierezových alebo panelových). Výsledky štúdií sa môžu čiastočne odlišovať v závislosti od použitých dát, faktorov a stupňa ich kontroly. Štúdie prvých dvoch typov najčastejšie potvrdzujú existenciu príčinného vzťahu sledovaných javov. Všeobecne za najvýpovednejšie pre analýzu študovaného vzťahu sa považujú individuálne údaje zamerané na sledovanie sociálno-ekonomickej situácie nezamestnaných. Ich výhodou je relatívne veľký počet pozorovaní, dajú sa dobre nastaviť, regulovať a kontrolovať, možno ich zamerať na konkrétne subpopulácie a možno pri nich pracovať aj s premennými, s ktorými iné typy (panely) dát nemôžu pracovať. Ich veľkou nevýhodou je, že dáta na individuálnej úrovni sú len zriedka k dispozícii a preto v prípade ich absencie, sa ako najlepšie využiteľné javia regionálne panelové dáta. Najčastejším ukazovateľom uvedeného vzťahu na strane chudoby je úroveň, alebo miera chudoby. V menšej miere sa používajú iné kvantitatívne ukazovatele chudoby ako napr. jej hĺbka a pod. Najčastejšími ukazovateľmi nezamestnanosti sú miera a dĺžka trvania nezamestnanosti. Je potrebné mať na pamäti, že použitie rôznej dĺžky trvania nezamestnanosti dokáže postihnúť nuansy vzťahu, ale najmä poskytnúť širšie možnosti jeho explanácie. Spoločným znakom rozsiahleho množstva početných empirických štúdií, ktoré sa pokúsili otestovať hypotézu na ekonometrických metódach, bola snaha dosiahnuť konsenzus v tom, že s trvaním (dĺžkou) dlhodobej nezamestnanosti sa zvyšuje úroveň chudoby. Empirické dôkazy napriek rôznym typom dát, ktoré boli analyzované, rozdielnym prístupom a použitým metódam, dĺžke sledovaného obdobia, odlišnými sociálno-ekonomickými pomermi, silou (úrovňou) zmien, rozdielnymi sociálnymi systémami 2 (formujú podmienky pre rozvoj a zamedzenie chudoby) a pod., sú jednoznačné. Doterajšie poznatky z empirických výskumov potvrdzujú, že dlhodobá nezamestnanosť je v súčasnosti najdôležitejším determinantom chudoby a s dĺžkou doby jej trvania rastie úroveň chudoby. V tejto súvislosti je však potrebné konštatovať, že v súčasnosti zaostáva výskum skúmaného vzťahu založený na regionálnych dátach, ktorý môže potvrdiť alebo vyvrátiť všeobecne platné zistenia, resp. rozšíriť a precizovať dosiahnuté výsledky. 2 Spočívajú v rozdielnych faktoroch, ktoré stimulujú alebo bránia chudobe (výška odstupného pri strate zamestnania, výška podpory v nezamestnanosti, sociálne dávky a benefity pre nezamestnaných, politika trhu práce a pod.). 139

141 Analýza vzťahu na úrovni krajín EÚ Na obr. 1 je znázornený vzťah medzi dlhodobou nezamestnanosťou (nad 12 mesiacov) a chudobou vyjadrenou indexom chudoby v 28 krajinách EÚ v roku Ako môžeme vidieť hodnotami možno preložiť priamku, ktorá dokazuje existenciu vzťahu medzi sledovanými fenoménmi. U väčšiny krajín (20) môžeme hovoriť o takmer priamom vzťahu. Ak sa pozrieme na situáciu z aspektu kvantitatívnych hodnôt sledovaných ukazovateľov, existujú výrazné rozdiely medzi krajinami, dokonca výrazné extrémne hodnoty z aspektu jedného, prípadne oboch sledovaných ukazovateľov. Na základe tejto diferenciácie hodnôt môžeme krajiny EÚ zaradiť do 5 typov. Obr. 1. Dlhodobá nezamestnanosť a chudoba v krajinách EÚ v r Zdroj: EUROSTAT (2015a) a (2015b). Spracoval autor. Prvý, najpočetnejší typ, predstavuje 13 krajín s podpriemernými hodnotami obidvoch sledovaných ukazovateľov. Do tohto typu patria najmä starší členovia EÚ, z nových len Česko a Estónsko. Osem krajín počnúc Poľskom a končiac Španielskom (na grafe sú označené modrou farbou) sa naopak vyznačujú priemernými hodnotami obidvoch sledovaných ukazovateľov, pričom ich hodnoty ležia v tesnej blízkosti priamky pretínajúcej súbor hodnôt. Do tohto typu patria najmä krajiny južnej Európy a Poľsko, Litva a Írsko. Sedem 3 Estónsko, Írsko, Chorvátsko, Luxembursko, Veľká Británia (Index chudoby za rok 2013). 140

142 krajín vykazuje extrémne hodnoty, pričom 4 (Rumunsko, Bulharsko, Lotyšsko a Maďarsko) patria do tretieho typu krajín (na grafe sú označené staroružovou farbou) s veľmi vysokými hodnotami indexu chudoby - Rumunsko 40,2 (najvyššia zo všetkých krajín); Bulharsko 40,1; Lotyšsko 32,7 a Maďarsko 31,1 (priemer za EÚ 28 je 24,4). Do štvrtého typu možno zaradiť len 1 krajinu a to práve Slovensko (na grafe označené žltou farbou) s relatívne vysokou mierou dlhodobej nezamestnanosti (9,3) a relatívne nízkym indexom chudoby (18,4). A konečne do posledného piateho typu patrí tiež len jedna krajina a to Grécko s vysokými hodnotami ako indexu chudoby (36,0), tak aj miery (najvyššia za všetky krajiny) dlhodobej nezamestnanosti 19,5 (priemer za EÚ 28 je 5,1). Východiská pre analýzu vzťahu na Slovensku Chudoba na Slovensku sa stala významným negatívnym sprievodným javom transformácie spoločnosti po r Jej zviditeľnenie a nárast v 90-tych rokoch minulého storočia na Slovensku bol výsledkom prudkých spoločensko-ekonomických zmien, dôsledkom kultúrneho a civilizačného procesu, ako aj množstva reforiem. Významným aspektom zmien v spoločnosti bol rast nerovností, pričom výrazné sociálne a majetkové rozdiely medzi jednotlivými skupinami obyvateľstva viedli a stále vedú k polarizácii spoločnosti (teória víťazov a porazených). Na jednej strane sa objavujú existenčné problémy niektorých početných kategórií obyvateľstva (porazených), ktorých sociálna situácia sa naďalej zhoršuje v súvislosti s rýchlymi zmenami a novými sociálno-ekonomickými podmienkami (napr. ekonomická kríza, zaniknuté profesie, nezamestnanosť, nízke príjmy a pod.), na strane druhej neúmerne rastie bohatstvo iných (víťazi). Uvedené disproporcie nevyhnutne viedli u časti porazených k novej chudobe spojenej s trhom práce. Z uvedených dôvodov, ale aj z dôvodov súvisiacich s krízou, rastom nerovností, deprivácií, ale najmä s rastom dlhodobej nezamestnanosti v ostatných rokoch, možno očakávať rastúci vplyv nezamestnanosti na chudobu. Preto je potrebné v rámci výskumu chudoby na Slovensku zamerať pozornosť aj na detailnú rekognoskáciu vzťahu nezamestnanosti a chudoby. V nasledujúcej časti príspevku sa pokúsime v kontexte s vyššie uvedenými teoretickými a empirickými poznatkami odpovedať na dve konkrétne a z viacerých aspektov relevantné otázky. Prvou otázkou je, či dlhodobá nezamestnanosť aj na Slovensku predstavuje významný (predikčný) faktor zvýšenej úrovne chudoby. A druhou, ako dĺžka (trvanie) dlhodobej nezamestnanosti vplýva na diferencovanú (ne)závislosť medzi sledovanými javmi. Analýza skúmaného vzťahu na Slovensku pomocou priestorových dát Vzťah medzi sledovanými fenoménmi je možné a v mnohých prípadoch vhodné skúmať pomocou regionálnych dát. Ich využitím môžeme získať širšiu poznatkovú bázu 141

143 pomocou ktorej môžeme dokázať platnosť alebo neplatnosť hypotézy potvrdzujúcej alebo vyvracajúcej sledovaný vzťah a vykonať jeho detailnejšiu evaluáciu a exaktnejšiu explanáciu. V hypotéze postulujeme dva predpoklady vzťahu a to: priamy (1) a diferencovaný (2) účinok výskytu dlhodobej nezamestnanosti 4 na úroveň chudoby. Skúmaný vzťah sme sledovali na základe skúmania závislosti medzi dĺžkou (trvaním) nezamestnanosti a úrovňou chudoby. Na analýzu sme využili Regionálne dáta o nezamestnanosti UPSVaRu a výsledky o úrovni chudoby vyjadrené indexom chudoby v jednotlivých okresoch (Michálek, Veselovská 2016). Vykonaná korelačná analýza a dosiahnuté hodnoty Spearmanovho korelačného koeficientu (ďalej SKK) nám poukázali na vplyv rozdielnej dĺžky trvania dlhodobej nezamestnanosti na chudobu. Kým pri prvých dvoch intervaloch (relatívne krátkej dĺžke trvania dlhodobej nezamestnanosti) nám korelačná analýza ukázala na vysokú (silnú) nepriamu závislosť (SKK 0,727 resp. 0,660), pri dlhšom trvaní dlhodobej nezamestnanosti (nad 48 mesiacov) zasa poukázala na jednoznačnú vysokú (silnú) priamu závislosť medzi uvedenými fenoménmi (SKK 0,848). Analýza súčasne tiež poukázala na veľmi slabú nepriamu (bezvýznamnú) koreláciu (hodnota SKK bola 0,090) v prípade dlhodobej nezamestnanosti od 36 do 48 mesiacov (viď. tab. 2). Tab. 2. Hodnoty Spearmanovho korelačného koeficientu podľa trvania nezamestnanosti v roku 2011 rok dlhodobá nezamestnanosť (podľa doby evidencie v mesiacoch) nad 48 SKK - 0,727-0,660-0,090 0,848 Zdroj: UPSVaR (2012)- výpočty autor Vysvetlivky: SKK - Spearmanov korelačný koeficient Jednoznačná veľmi vysoká korelácia v prípade najdlhšie nami sledovanej dlhodobej nezamestnanosti (nad 48 mesiacov) umožňuje meranými bodmi preložiť priamku, ktorá má jednoznačne stúpajúci charakter (obr. 8). Indikuje, že medzi sledovanými javmi ide o vysokú priamu lineárnu závislosť. Krivka na obr. 2 resp. priamky na obr. 4, 6 a 8 zachytávajú a určujú typ vzťahu medzi sledovanými premennými. Súčasne na týchto grafoch môžeme identifikovať vybočujúce body (extrémne hodnoty niektorých okresov), ktoré majú vplyv na konečné hodnoty korelačných koeficientov. 4 Miera (rozsah) evidovanej dlhodobej nezamestnanosti je meraný podľa metodiky MPSVaR (Ministerstvo práce, sociálnych vecí a rodiny SR) ako percentuálny podiel osôb bez práce v nepretržitom trvaní 12 a viac mesiacov na celkovom počte osôb bez práce (nezamestnaných osôb). 142

144 Vybočujúce body, ale aj výrazné odchýlky mnohých okresov oveľa lepšie vidieť na obr. 3, 5 a 7, ktoré súčasne poukazujú na vysokú (silnú) nepriamu závislosť (obr. 3 a 5) a bezvýznamnú koreláciu (obr. 7), ale aj na výrazný nesúlad medzi sledovanými javmi v okresoch podľa ich poradia. Ako môžeme vidieť, väčšina okresov vykazuje značné diferenciácie v poradí podľa výskytu (trvania) dlhodobej nezamestnanosti a hodnôt indexu chudoby. Pri sledovaní pozície okresov z aspektu nezamestnaných je na všetkých troch grafoch zrejmá a zreteľne viditeľná výrazná diskrepancia v poradí okresov podľa sledovaných premenných. U niektorých okresov dosahuje ich diferencované poradie podľa sledovaných ukazovateľov výrazný rozdiel, v niektorých prípadoch aj o viac ako 50 miest. Mierne prevažujú okresy s lepšími hodnotami z aspektu indexu chudoby, čo indikuje ich o niečo priaznivejšiu situáciu, aká by sa dala očakávať z aspektu dĺžky trvania ich nezamestnanosti. Zistená vysoká korelácia v prípade dlhodobej nezamestnanosti nad 48 mesiacov nám poukazuje na skutočnosť, že chudoba sa prejavuje najmä v okresoch s extrémne dlhou nezamestnanosťou (nad 48 mesiacov). Obr. 2. Dlhodobá nezamestnanosť (od 12 do 24 mesiacov) a chudoba v okresoch SR v r

145 Obr. 3. Pozícia okresov SR z aspektu dlhodobej nezamestnanosti (12-24 mesiacov) a chudoby v r Obr. 4. Dlhodobá nezamestnanosť (od 24 do 36 mesiacov) a chudoba v okresoch SR v r

146 Obr. 5. Pozícia okresov SR z aspektu dlhodobej nezamestnanosti (24-36 mesiacov) a chudoby v r Obr. 6. Dlhodobá nezamestnanosť (od 36 do 48 mesiacov) a chudoba v okresoch SR v r

147 Obr. 7. Pozícia okresov SR z aspektu dlhodobej nezamestnanosti (36-48 mesiacov) a chudoby v r Obr. 8. Dlhodobá nezamestnanosť (nad 48 mesiacov) a chudoba v okresoch SR v r

148 Obr. 9. Pozícia okresov SR z aspektu dlhodobej nezamestnanosti (nad 48 mesiacov) a chudoby v r Analýza vzťahu a typizácia okresov Slovenska Ak sa pozrieme na situáciu z aspektu hodnôt sledovaných ukazovateľov, existujú výrazné rozdiely medzi okresmi, dokonca výrazné extrémne hodnoty z aspektu jedného, prípadne oboch sledovaných ukazovateľov. Na obr. 10 je znázornený vzťah medzi dlhodobou nezamestnanosťou (nad 48 mesiacov) a chudobou vyjadrenou indexom chudoby vo všetkých 72 okresoch SR. Ak preložíme grafom pomocné osi x a y, ktoré znázorňujú priemerné hodnoty sledovaných ukazovateľov, môžeme okresy Slovenska na základe ich dosiahnutých diferencovaných hodnôt zaradiť do 3 typov. Do prvého typu patrí najviac, až 38 okresov (ležia v prvom kvadrante), ktorých hodnoty sú v obidvoch ukazovateľoch pod priemerom. Možno konštatovať, že v týchto okresoch je najlepšia situácia nielen z aspektu sledovaných ukazovateľov, ale aj ďalších fenoménov a ukazovateľov socio-ekonomického rozvoja. Väčšina týchto okresov leží v západnej a severozápadnej časti SR. Do druhého typu patrí 27 okresov, ktoré ležia v druhom kvadrante a ktoré sa vyznačujú podpriemerným podielom nezamestnaných nad 48 mesiacov, ale súčasne nadpriemernými hodnotami indexu chudoby. Do tretieho typu patrí 7 okresov (ležia v treťom kvadrante) a vyznačujú sa nadpriemerným podielom nezamestnaných nad 48 mesiacov, ako aj nadpriemernými hodnotami indexu chudoby. 147

149 Možno konštatovať, že v týchto okresoch je najťažšia situácia z aspektu sledovaných fenoménov. Štyri okresy ležia na východnom Slovensku (GL, KK, RV a SO) a tri v južnej časti stredného Slovenska (VK, RS, a RA). Uvedená základná typizácia ukazuje na výraznú diferenciáciu medzi okresmi ležiacimi v západnej, resp. severozápadnej a východnej a južnej časti Slovenska. Obr. 10. Typizácia okresov Slovenska z aspektu dlhodobej nezamestnanosti a chudoby Záver Ako ukazuje výskum zameraný na vplyv sociálnych a ekonomických ukazovateľov na chudobu, medzi najčastejšie analyzované fenomény, ktoré boli skúmané vo vzťahu k chudobe, bola nezamestnanosť. Na základe získaných výsledkov skúmaného vzťahu uvedení autori, ale aj predstavitelia národných agentúr a inštitúcií zameraných na boj proti chudobe, ako aj väčšina odborníkov z rôznych krajín považuje nezamestnanosť za najvýznamnejšiu príčinu chudoby. Väčšina autorov na základe svojich pozorovaní sa zhoduje v názore, že možno hovoriť o významnom vzťahu medzi chudobou a nezamestnanosťou, najmä dlhotrvajúcou. Napriek odlišným nástrojom, použitým konceptom a metódam sa dosiahli pomerne jednoznačne zhodné výsledky. Existuje tiež všeobecná zhoda, že mnohokrát dokázaný vzťah medzi dlhodobou nezamestnanosťou a chudobou má priestorové špecifiká. Je regionálne diferencovaný, ako z aspektu kvalitatívnych, tak 148

150 aj kvantitatívnych parametrov. Jednou z relevantných metód pre získanie korektných výsledkov skúmaného vzťahu medzi sledovanými premennými je predvedená korelačná analýza vychádzajúca z priestorových dát. Vykonaný empirický výskum skúmaného vzťahu v podmienkach Slovenska predstavuje jeden z možných prístupov získania potrebných výsledkov a širšej poznatkovej bázy pre zhodnotenie a explanáciu skúmaného vzťahu. Získané výsledky a poznatky vzťahu medzi sledovanými javmi do značnej miery indikujú, že na Slovensku má hlavne chronická dlhodobá nezamestnanosť (trvajúca viac ako 4 roky) najväčší vplyv a dosah na chudobu. Zistená silná závislosť indikuje, že dlhodobá absencia príjmu zo zamestnania determinuje rozsah, resp. úroveň chudoby na Slovensku. Uvedené zistenie a výsledky o významnom vzťahu medzi sledovanými fenoménmi (dlhodobou nezamestnanosťou nad 48 mesiacov a úrovňou chudoby) nám umožnili vykonať typizáciu okresov Slovenska z aspektu oboch uvedených fenoménov. Získané empirické výsledky indikujú, že okresy, kde výrazne dominuje nezamestnanosť s kratšou dĺžkou trvania sa vyznačujú nižšou úrovňou chudoby. Táto skutočnosť do značnej miery súvisí s väčším množstvom pracovných príležitostí, ľahším znovu zapojením sa do trhu práce, ako aj s vyššími mzdami, ktoré zvyšujú šance (napr. v súvislosti s väčšími úsporami, možnosťami pripoistenia a pod.) preklenúť obdobie nezamestnanosti bez pádu do chudoby. Predvedená typizácia nám tiež potvrdila, ako už viackrát na rôznych iných javoch, sledovanú diferenciáciu medzi okresmi podľa ich geografickej polohy. Prezentované výsledky a poznatky získané pomocou predvedenej analýzy priestorových dát majú širokú aplikačnú i spoločenskú relevanciu. Môžu byť využité najmä pri potláčaní chudoby a podpore programov zameraných na znižovanie dlhodobej nezamestnanosti na regionálnej a lokálnej úrovni. Odstránenie dlhodobej chronickej nezamestnanosti je základným predpokladom potláčania a znižovania chudoby, ktorá sa najviac vyskytuje práve v regiónoch s najvyššou dlhodobou nezamestnanosťou. Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0101/15 financovaného grantovou agentúrou VEGA. Literatúra BJÖRKLUND, A. (1991). Unemployment and Income Distribuction: Time-Series Evidence from Sweden. Scandinavian Journal of Economics, 93, 3, CORCORAN, M., HILL, M. S. (1980). Unemployment and Poverty. Social Service Review, 54, 3, DEFINA, R. H. (2002). The Impact of Unemployment on Alternative Poverty Measures. Working Paper, No Villanova, Economics Department Villanova University. EUROSTAT (2015a). People at Risk Poverty or Social Exclusion. [Online]. Dostupné na: [cit: ]. 149

151 EUROSTAT (2015b). Long-term Unemployment Rate, by Sex. [Online]. Dostupné na: ec450&plugin=1. [cit: ]. GREGORY, R. G., SHEEHAN (1998). Poverty and the Collapse of Full Employment. In R. Fincher, J. Niewenhuysen, eds. Australian Poverty: Then and Now. Melbourne, Melbourne University Press, pp KING, A. (1998). Income Poverty since the Early 1970s. In R. Fincher., J. Niewenhuysen, eds. Australian Poverty: Then and Now. Melbourne University Press, pp MICHÁLEK, A., VESELOVSKÁ, Z. (2016). Identifikácia okresov chudoby na Slovensku, ich vývoj a zmeny v rokoch In Michálek, A., Podolák, P. a kol. Regióny chudoby na Slovensku. Bratislava, Geografický ústav SAV, pp MURRAY, S. (2010). Chronic Joblessness Bites Deep: Long-term Unemployment Hits New High, Cuts Across Income Levels, Demographics. Wall Street Journal, June 2. NICHOLS, A., MITCHELL, J., LINDNER, S. (2013). Consequences of Long-Term Unemployment. Washington, D.C. The Urban Institute. NOLEN, B., WATSON, D. (1999). Women and Poverty in Ireland. Dublin. Oak Tree Press and Combat Poverty Agency. SAUNDERS, P. (2002). The Direct and Indirect Effects of Unemployment on Poverty and Inequality. The Social Policy Research Centre (SPRC) Discussion Paper No Sydney. University of New South Wales. TOFFLER, A., TOFFLEROVÁ, H. (1996). Utváranie novej civilizácie. Politika Tretej vlny. Bratislava. Vydavateľstvo Open Windows. TREGENNA, F., TSELA, M. (2008). Inequality, Unemployment and Poverty in South Africa. Trade and Industrial Policy Strategies (TIPS). [Online]. Dostupné na: org.za/.../inequality_unemployment_and_... [cit: ]. UN DEPARTMENT ECONOMIC AND SOCIAL AFFAIRS UN DESA (2010). The Costs of Unemployment. Herndon. Department Economic and Social Affairs. UPSVaR (2012). Databáza UPSVaR. [Online]. Dostupné na: štatistiky /mesačné/databáza2011/nezamestnanost [cit: ]. POVERTY AND UNEMPLOYMENT: REGIONAL ANALYSIS OF THIS RELATIONSHIP AND ITS SPECIFIC FEATURES IN SLOVAKIA The paper is focused on a theme complex and demanding both from the point of view of concepts and reasoning. The principal aim is to offer relevant theoretical salient points, information and empirical knowledge about the relationship between poverty 150

152 and unemployment. Other equally important aim is the research and acquisition of knowledge of the studied relationship in conditions of Slovakia with detailed analysis of the mentioned relationship in terms of duration of unemployment. Based on available literature and using the Spearman correlation coefficient dependence between the quoted phenomena was tracked. Results concerning the level of poverty expressed by the poverty index for individual districts and the Regional Unemployment Data in the SR provided by the UPSVaR 2012 were used in the analysis. Data covering 72 districts were statistically processed and the output were graphs providing the picture of dependence between poverty and unemployment by its duration. The correlation analysis or the values of Spearman correlations coefficient (SCC) showed the effect of different length of long-term unemployment on poverty. While in the first two intervals (relatively short duration of long-term unemployment) the correlation analysis showed high indirect dependence (SCC or 0.660), when long-term unemployment lasted over 48 months it again pointed to high direct dependence between the two phenomena (SCC=0.848). It is necessary to continue in research of this relationship analysing longer time intervals and to broaden the analyses to additional poverty aspects such as: What is the effect of unemployment on poverty depth; what poverty types are spurred by unemployment or its length, etc. It is also necessary to interpret the results in the frame of geographical, sociological, economic and other theories. As far as the applied sphere is concerned, it is necessary to identify the common and specific features of the effect exerted by various lengths of long-term unemployment in regions, particularly to what extent they determine poverty level in individual regions. Such and similar research may provide us the necessary information and knowledge for the detailed analysis of the effect of the main determinant, unemployment and its duration on poverty in Slovakia. It opens and broadens the options in search of causes, conditions and factors of poverty in research spatial units. Key words: poverty, unemployment, relationships, dependence, districts, Slovakia 151

153 152

154 ANALÝZA CHUDOBY V OKRESE KEŽMAROK Anton Michálek, Zuzana Veselovská Úvod Skutočnosť, že okres Kežmarok bol identifikovaný ako najchudobnejší v obidvoch sledovaných rokoch ho predurčila, aby sme mu venovali väčšiu pozornosť a detailnejšie ho skúmali. Analýzou okrem iného chceme poukázať na to, že neexistujú len rozdiely v úrovni a hĺbke chudoby medzi okresmi navzájom, ale aj medzi obcami v rámci okresu. V sledovanom okrese sme obce analyzovali z aspektu jednotlivých indikátorov chudoby ako aj jej úrovne. Cieľom príspevku je poukázať na heterogenitu najchudobnejšieho okresu, na skutočnosť, že niektoré obce okresu môžu mať lepšie postavenie z hľadiska chudoby a jej indikátorov ako sú priemerné hodnoty niektorých menej chudobných okresov. Okres Kežmarok tvorí 41 obcí z toho sú tri mestá (Kežmarok, Spišská Belá, Spišská Stará Ves). Pri identifikácii úrovne rizika chudoby sme postupovali rovnako, ako je to popísané v kapitole 2 tejto monografie, teda pomocou indexu mnohonásobnej deprivácie. Využili sme rovnaké indikátory chudoby na základe ktorých sme vypočítali použitý index deprivácie pre všetky obce okresu. Následne sme určili deprivačné hranice pre identifikáciu úrovne chudoby a identifikovali najchudobnejšie obce okresu. Skúmali sme aj ich situáciu a podmienky z aspektu vybraných parametrov, ktoré podmieňujú chudobu a s ňou úzko súvisia. Pozornosť sme zamerali najmä na spoločné znaky, ktoré ich charakterizujú z pohľadu a v kontexte chudoby, ako aj najvýznamnejšie špecifické znaky, ktoré determinujú vysokú úroveň ich chudoby. Získané výsledky nám priniesli viacero zaujímavých poznatkov o situácii v regióne, ako aj dôležité informácie o obciach okresu a ich rozdielnom potenciáli. Stručná charakteristika okresu a obcí z aspektu jednotlivých indikátorov chudoby Nezamestnanosť Podľa Bakera et al. (2003) má domácnosť s nezamestnanými členmi takmer trikrát vyššiu pravdepodobnosť, že bude chudobná, ako domácnosť, ktorej členovia poberajú mzdu. V roku 2001 predstavovala miera evidovanej nezamestnanosti na Slovensku 18,6 %, kým o desať rokov neskôr táto hodnota klesla na 13,6 %. Okres Kežmarok ako celok v obidvoch sledovaných rokoch výrazne prekračuje priemerné hodnoty. V roku 2001 dosiahla miera evidovanej nezamestnanosti v okrese Kežmarok hodnotu 29,7 % a o desať rokov neskôr 28,7 %. Nižšiu evidovanú mieru nezamestnanosti ako je priemer 153

155 Slovenska mali v obidvoch rokoch len tri obce. V roku 2001 to boli obce Mlynčeky (17 %), Spišské Hanušovce (17,9 %), Kežmarok (18 %) a v roku 2011 obce Veľká Franková (11,7 %), Vojňany (11,8 %) a Mlynčeky (13,4 %). V obidvoch rokoch si podpriemernú úroveň nezamestnanosti udržala len obec Mlynčeky. V minulosti táto obec ťažila z kúpeľov, ktoré sa tu nachádzali. V súčasnosti táto neveľká obec (306 obyvateľov v roku 2011) ťaží zo svojej podtatranskej polohy. Hlavným zdrojom príjmu je cestovný ruch. Nachádza sa tu množstvo ubytovacích zariadení a dva vleky (Mlynčeky 2014). V obciach Spišské Hanušovce a Kežmarok došlo k poklesu miery nezamestnanosti, avšak pokles nepostačoval na celoslovenský trend. Naopak najväčšiu mieru nezamestnanosti mala v obidvoch sledovaných rokoch obec Jurské. Miera nezamestnanosti tu dosiahla 88,3 % v roku 2001 a 90,3 % o desať rokov neskôr. Vplyv na nezamestnanosť môže mať nízke vzdelanie. V tejto obci s 1027 obyvateľmi (SODB 2011) je až 36 % bez vzdelania a 46 % so základným vzdelaním. Táto skutočnosť môže byť ovplyvnená podielom rómskeho obyvateľstva, ktoré tu podľa sčítania obyvateľstva 2011 tvorí 28 %, avšak podľa Atlasu rómskych komunít (2004) až 99,2 % 1. Nízke vzdelanie V regiónoch s vyšším dopytom po pracovnej sile ekonomickej aktivity vytvárajú predpoklady pre vyššie mzdy tých, čo disponujú požadovaným vzdelaním. Niektorí ekonómovia tvrdia, že nárast nerovnosti v 80. rokoch 20. storočia je zapríčinený zvyšujúcim sa dopytom po kvalifikovanej pracovnej sile do high-tech priemyslu. To spôsobilo nárast mzdy pre tých s vyhovujúcim vzdelaním, ale nie pre tých bez vzdelania (Charles- Coll 2011). Vzdelanejší ľudia majú väčšiu pravdepodobnosť, že sa zamestnajú, a že budú mať vyššiu mzdu (Van der Berg 2008). Práve výrazné disparity vzdelania sú dôvodom ale aj dôsledkom výrazného zaostávania a chudoby mnohých regiónov (Michálek 2004a). Nízke vzdelanie, vyjadrené ako podiel obyvateľstva s najvyšším dosiahnutým základným vzdelaním k celkovému počtu obyvateľstva nad 15 rokov, dosahovalo na Slovensku v roku 2001 hodnotu 25,9 % a o desať rokov neskôr 17,7 %. Okres Kežmarok ako celok mal v obidvoch sledovaných rokoch nadpriemerné, teda oveľa horšie hodnoty. V roku 2001 to bolo 34,7 % a o desať rokov neskôr 28,1 %. V roku 2011 bola táto hodnota najvyššia spomedzi všetkých okresov. Hoci okres Kežmarok má hodnoty nízkeho vzdelania vysoké, niektoré obce okresu majú tieto hodnoty podpriemerné. V roku 2001 to boli obce Mlynčeky (19,9 %), Kežmarok (22,8 %) a Spišské Hanušovce (24,7 %) a v roku 2011 Majere (10,3 %), Kežmarok (13,6 %), Mlynčeky (15 %), Spišská Stará Ves (17,1 %) a Červený Kláštor (17,4 %). Spišská Stará Ves a Kežmarok sú mestá so základnými aj strednými školami, čo môže mať vplyv na nízky podiel obyvateľstva s najvyšším dosiahnutým vzdelaním základným. Obce Spišské Hanušovce (v roku 2011 tesne pod priemerom SR), Mlynčeky, 1 Hodnoty zo sčítania nereflektujú skutočný podiel rómskej menšiny, nakoľko sa Rómovia k rómskemu etniku nehlásia (Matlovičová, Matlovič, Mušinka, Židová 2012). 154

156 Majere a Červený Kláštor sa geograficky nachádzajú blízko týchto miest, čo umožňuje študentom vzdelávať sa bez vyšších finančných nákladov na cestovanie. Naopak najvyššie hodnoty nízkeho vzdelania v obidvoch sledovaných rokoch dosiahla obec Výborná s hodnotami 79,3 % v roku 2001 a 81,5 % v roku Vyššie hodnoty môžu byť spôsobené pomerne vysokým podielom predproduktívnej zložky (38 %). Veľkosť rodiny Korelácia detskej chudoby s veľkosťou rodiny môže byť výrazná v dôsledku väčších potrieb takejto širšej domácnosti, ako aj ich nižšej zamestnanosti (Bodnárová a kol. 2005). V roku 2001 bola priemerná hodnota viacdetných rodín na Slovensku 10,5 % a v roku 2011 dosiahol tento indikátor hodnotu 12,2 %. Okres Kežmarok ako celok viac ako dvojnásobne prevyšoval tieto hodnoty. V roku 2001 tvoril podiel rodín s tromi a viac závislými deťmi 29,5 % a v roku 2011 tento podiel predstavoval 27,5 %. Podpriemerné hodnoty mali v roku 2011 len 3 obce a to Osturňa (9,9 %), Havka (10 %), Žakovce (10,4 %). V roku 2011 bolo s podpriemernými hodnotami až 11 obcí a to Kežmarok (6,5 %), Stará Lesná (9 %), Osturňa (9,2 %), Abrahámovce (9,2 %), Majere (9,5 %), Spišská Stará Ves (10,5 %), Spišská Belá (10,7 %), Bušovce, Hradisko, Malý Slavkov (zhodne 11,1 %) a Žakovce (12 %). Podpriemerné hodnoty si v obidvoch sledovaných rokoch udržali obce Osturňa a Žakovce. Na tieto hodnoty má okrem iného vplyv pomerne malé percento predproduktívnej zložky. Tá tvorí v obci Osturňa 15 % obyvateľstva a v obci Žakovce 17,5 %. Najvyššie hodnoty podielu viacdetných rodín boli v roku 2001 v obciach Majere (46,7 %), Podhorany (45,4 %) a Stráne pod Tatrami (44,9 %). V roku 2011 to boli obce Podhorany (47,1 %), Stráne pod Tatrami (40,1 %) a Zálesie (40,1 %). V obidvoch rokoch mali najvyššie hodnoty obce Podhorany a Stráne pod Tatrami. Tieto obce sa vyznačujú vysokým podielom predproduktívnej zložky obyvateľstva a vysokým podielom rómskeho etnika. Predproduktívna zložka tvorila v roku 2011 v obci Podhorany 45,3 % obyvateľstva a podiel Rómov predstavoval 40,7 % obyvateľstva. V obci Stráne pod Tatrami tvorila predproduktívna zložka obyvateľstva 44,6 % a podiel Rómov 51,7 % (ŠÚSR 2014). Neúplné rodiny Výsledky mnohých prác poukazujú na to, že ľudia žijúci osamelo a osamelí rodičia s deťmi majú vyššiu pravdepodobnosť chudoby (Miranti et al. 2011). Pod neúplnými rodinami sa myslí jeden rodič s aspoň jedným závislým dieťaťom. V roku 2001 tvoril podiel takýchto rodín na Slovensku 6,7 % a v roku 2011dosiahol tento indikátor hodnotu 8,1 %. Okres Kežmarok ako celok mal v roku 2001 podiel neúplných rodín tesne nad Slovenským priemerom a to 6,9 %. Aj v roku 2011 bol podiel neúplných rodín o niečo vyšší ako priemer a to 8,7 %. Nižšie hodnoty ako slovenský priemer mali v roku 2001 tri obce: Majere (0 %), Hradisko (4,4 %) a Stráne pod Tatrami (5,8 %). V roku 2011 mala nižšiu hodnotu ako slovenský priemer len jedna obec, obec Hradisko (5,6 %). 155

157 Obec Hradisko si svoje podpriemerné hodnoty udržiava aj preto, že v obci v roku 2011 žilo len 101 obyvateľov, z ktorých predproduktívnu zložku tvorilo len 13,9 %. Z 18 rodinných domácnosti bola len jedna neúplná. Naopak najvyššie hodnoty mali v roku 2001 obce Havka (40 %), Reľov (31,9 %) a Stará Lesná (28,4 %). V roku 2011 mali najvyššie hodnoty obce Havka (37,5 %), Lechnica (34,4 %) a Zálesie (33,3 %). Podobne ako u obce Hradisko aj tu má na hodnoty vplyv demografická skladba obyvateľstva. V obci Havka žilo v roku 2011 len 43 obyvateľov, rodinných domácnosti bolo osem a z toho tri boli neúplné. Podobným príkladom je aj obec Zálesie, kde z 15 rodinných domácnosti je päť neúplných. Preplnenosť bytov Veľkosť bytov patrí k stavebno-technickým znakom bytového fondu a sledovanie počtu osôb v byte, resp. metrov štvorcových na osobu ukazuje na podmienky a kvalitu bývania a teda aj majetkové a sociálne problémy užívateľov bytu. Pri hodnotení preľudnenosti bytov môžeme povedať, že ak veľkosť obytnej plochy nie je primeraná počtu bývajúcich osôb, nie sú naplnené životné potreby bývajúcich (Michálek 2004a). Pri tomto indikátore sme vychádzali z plochy bytu v metroch štvorcových na osobu. Priemerná hodnota úžitkovej plochy bytu na osobu bola v roku 2001 na Slovensku 20 m 2 a v roku 2011 rástla na 20,4 m 2. V obidvoch sledovaných rokoch mal okres Kežmarok podpriemerné hodnoty. V roku 2001 pripadalo na osobu 14,3 m 2 úžitkovej plochy a v roku 2011 už 15,6 m 2 úžitkovej plochy. Nadpriemernú hodnotu plochy mala v roku 2001 len jedna obec, obec Veľká Franková (20,6 m 2 ). V roku 2011 malo hodnotu vyššiu ako priemer Slovenska šesť obcí. Boli to obce Veľká Franková (25,5 m 2 ), Osturňa (23,9 m 2 ), Majere (22,2 m 2 ), Žakovce (21,3 m 2 ), Stará Lesná (21,2 m 2 ) a Bušovce (20,8 m 2 ). V obidvoch sledovaných rokoch mala najväčšiu úžitkovú plochu na osobu obec Veľká Franková. Je to obec s klesajúcim počtom obyvateľov (v roku 2001 mala obec 381 obyvateľov a v roku 2011už len 351 obyvateľov). Bytové jednotky tvoria prevažne byty v rodinných domoch (101 zo 109 bytov v roku 2011). V roku 2011 bolo cenzovaných 79 rodinných domácnosti, z ktorých len 18 tvorilo domácnosti s tromi a viac deťmi. Podpriemerné hodnoty dosiahli v niektorých obciach len tretinové hodnoty slovenského priemeru. V roku 2001 mali najnižšie hodnoty plochy obce Jurské (6,6 m 2 ), Výborná (7,1 m 2 ), Podhorany (7,5 m 2 ), Rakúsy (7,7 m 2 ) a Krížová Ves (9,2 m 2 ). V roku 2011 to boli obce Podhorany (5,7 m 2 ), Rakúsy (6,7 m 2 ), Stráne pod Tatrami (7,4 m 2 ), Výborná (7,6 m 2 ) a Krížová Ves (9,2 m 2 ). V obidvoch sledovaných rokoch mali najnižšie hodnoty obce Podhorany, Rakúsy a Krížová Ves. Vplyv na tieto hodnoty môže mať podiel detskej zložky. Obyvateľstvo v predproduktívnom veku tvorilo v roku 2011 v obci Podhorany 45,3 %, v obci Rakúsy 39,7 % a v obci Krížová Ves 34,1 %. V týchto troch obciach je pomerne vysoký podiel rómskeho etnika. V roku 2011 tvorili Rómovia v obci Podhorany 40,7 % obyvateľstva, v Rakúsoch 60,3 % a v Krížovej Vsi 62,2 % obyvateľstva. 156

158 Domácnosti bez vody Voda v byte sa v súčasnosti pokladá za základ materiálneho vybavenia. Nie všetky domácnosti však disponujú pitnou vodou a vodovodom v byte. V roku 2001 bola priemerná hodnota domácnosti bez vody na Slovensku 3,5 % a v roku 2011 to bolo 2,9 %. Okres Kežmarok mal tieto hodnoty vyššie. V roku 2001 tvorilo podiel domácnosti bez vody 6,6 % domácnosti a v roku 2011 predstavoval tento podiel 7 %. V rámci okresu malo v roku 2001 podpriemerné hodnoty 10 obcí a v roku 2011 až 16 obcí. Nulové hodnoty mali v roku 2001 obce Mlynčeky a Veľká Franková. V roku 2011 malo nulové hodnoty (všetky obydlia napojené na verejný vodovod) päť obcí a to Vojňany, Spišské Hanušovce, Vlková, Červený Kláštor a Majere. Naopak obce s najvyššími hodnotami predstavujúcimi podiel domácnosti bez vody viac ako dvadsaťnásobne prevyšovali priemer Slovenska. Najvyššie hodnoty mali v roku 2001 obce Jurské (76,1 %), Výborná 61,2 %), Stráne pod Tatrami (57,1 %), Havka (47,1 %) a Rakúsy (45,6 %). V roku 2011 dosiahli najvyššie hodnoty obce Jurské (79,8 %), Rakúsy (53,6 %), Výborná (52,4 %), Podhorany (41,6 %) a Stráne pod Tatrami (32,2 %). Všetky spomenuté obce sa vyznačujú vyšším podielom rómskeho obyvateľstva. V niektorých obciach (Výborná, Podhorany, Jurské) chýba verejný vodovod a ľudia tak čerpajú vodu zo studní. V obci Jurské bol v roku 2011 schválený plán na výstavbu verejného vodovodu. V obci Rakúsy bol novovybudovaný vodojem zničený víchricou, tak sa obec napojila na vodovod Kežmarok. V obci Stráne pod Tatrami je vodovod vybudovaný, no miestni osadníci nemajú prípojky do svojich obydlí a využívajú vodu z výtokového stojana. Riziko chudoby v obciach okresu Kežmarok Z hodnôt zvolených indikátorov sme vypočítali index chudoby pre jednotlivé obce okresu, čím sme chceli poukázať na heterogenitu obcí v rámci jedného okresu. Už pri popise jednotlivých indikátorov sme poukázali na značné rozdiely medzi obcami. Index chudoby bol v roku 2001 pre okres Kežmarok 59,1 a o desať rokov neskôr 61,1. Takéto hodnoty nedosiahla žiadna obec ani v jednom roku. V obidvoch sledovaných rokoch mala najvyšší index chudoby obec Podhorany (v obidvoch rokoch 57,6). V roku 2011 mala rovnakú hodnotu aj obec Jurské. Z ôsmich najchudobnejších obcí (horný kvintil) až sedem bolo zhodných pre obidva roky. Obec, ktorá v roku 2001 patrila medzi osem najchudobnejších a o desať rokov neskôr už nie, bola obec Havka. Naopak, obec, ktorá patrila medzi najchudobnejšie len v roku 2011 bola obec Jezersko. Táto obec sa v roku 2001 nachádzala tesne pod hranicou horného kvintilu. Najchudobnejšie obce Podhorany a Jurské sa vyznačujú jednými z najnepriaznivejších hodnôt v šiestich zvolených indikátoroch. Najväčší vplyv na chudobu má však nízka zamestnanosť, ktorá súvisí s nízkym vzdelaním a vysokým podielom rómskeho etnika. Rozvoju týchto obcí bránia aj opakujúce sa záplavy, ktoré ničia nielen infraštruktúru, ale aj miestne obydlia. Medzi ohrozené obce patria Podhorany, Jurské, 157

159 Ihľany, Jezersko, Krížová Ves a Rakúsy (Ministerstvo vnútra SR 2011). Sedem z ôsmich najchudobnejších obcí (zhodných pre obidva roky) bolo identifikovaných ako obec s veľmi nízkym životným štandardom (všetky okrem Havky a Jezerska). Tieto obce sa vyznačujú vysokým podielom bytov štvrtej kategórie (Vaňo, Mészáros 2004). Tab.1. Indexy chudoby najchudobnejších obcí Indexy chudoby najchudobnejších obcí Obec Index chudoby 2001 Obec Index chudoby 2011 Krížová Ves 45,06 Jezersko 38,22 Havka 45,11 Ihľany 46,61 Ihľany 45,44 Krížová Ves 48,28 Jurské 51,28 Výborná 51,28 Výborná 53,06 Stráne pod Tatrami 55,78 Stráne pod Tatrami 55,78 Rakúsy 56,44 Rakúsy 56,44 Jurské 57,56 Podhorany 57,56 Podhorany 57,56 Zdroj: vlastné výpočty Naopak najnižšie hodnoty indexu mali v roku 2001 obce Mlynčeky (4,2), Kežmarok (6,3), Abrahámovce (7,1), Spišská Belá (7,8) a Červený Kláštor (8,1). V roku 2011 mali najnižšie hodnoty obce Majere (5,4), Mlynčeky (6,2), Abrahámovce, Červený Kláštor (zhodne 7,6) a Kežmarok (8,3). Posledné štyri spomenuté obce si udržali nízke hodnoty indexu chudoby aj po desiatich rokoch. Obec Kežmarok je okresným mestom, ktoré ponúka pracovné príležitosti, preto nie je prekvapujúce, že sa udržal medzi najmenej chudobnými obcami. Ostatné obce ťažia najmä zo svojej polohy a za rozvojom obcí stojí cestovný ruch. Obec Abrahámovce leží na úpätí Levočských vrchov, avšak najväčšou výhodou polohy je prítomnosť diaľnice D1 v katastrálnom území obce. Obec je od Popradu a Kežmarku vzdialená 18 km a od Levoče a Spišskej Novej Vsi 16 km. Obyvatelia tejto obce tak majú viac možností zamestnať sa. Do týchto miest majú obyvatelia autobusové spoje, ktoré ich tam dopravia za pol až jednu hodinu. Cestovný ruch prispieva aj na rozvoj obce Mlynčeky. Táto obec sa nachádza v Popradskej kotline na úpätí Vysokých Tatier. V obci sa nachádza množstvo ubytovacích zariadení a dva lyžiarske vleky. Zamagurské pohraničné obce Majere a Červený Kláštor majú výhodnú polohu na rieke Dunajec v Pieninskom národnom parku. Obyvatelia týchto obcí sa venujú pltníctvu a poskytujú ubytovacie a reštauračné služby turistom. Obec Červený Kláštor je známa aj svojimi kúpeľmi Smerdžonka na liečenie kožných ochorení. Obec využíva fondy Európskej únie na svoj rozvoj. Financie boli využité na opravu verejného osvetlenia, rekonštrukciu miestnych komunikácii a chodníkov a vybudovanie transhraničného turistického chodníka 2. 2 Informácie získané z oficiálnej internetovej stránky obce: 158

160 Obr. 1. Úroveň chudoby v obciach okresu Kežmarok v roku 2001 vyjadrená indexom chudoby Po vypočítaní indexov chudoby za obidva roky sme pristúpili k výpočtu zmeny rizika chudoby v obciach odčítaním hodnoty za rok 2001 od hodnoty za rok Zo 41 sledovaných obcí u 18 bolo zaznamenané zlepšenie (pokles hodnoty indexu chudoby), u 20 bolo zaznamenané zhoršenie (nárast hodnoty indexu) a u troch obcí bola zaznamenaná stagnácia (nulová zmena indexu). Najväčší pokles hodnoty indexu bol zaznamenaný v obci Majere a to až o 25 bodov. Rozvoju obce pomohlo napr. vybudovanie cyklotrasy (pod vedením obce Červený Kláštor), ktorá spája slovenské obce s poľskými. Taktiež bol vybudovaný nový prístav pltí, ktorý rozvíja cestovný ruch. S rozvojom cestovného ruchu súvisí aj vybudovanie nových ubytovacích zariadení. Do obce Majere sa navyše robia výlety z obce Červený Kláštor. Ďalšie obce, u ktorých bol zaznamenaný najvýraznejší pokles hodnoty indexu chudoby sú Havka (-11,1), Vlková (-10,8) a Vojňany (-10,1). Obec Havka je malá zamagurská obec s 43 obyvateľmi. Preto akékoľvek 159

161 zmeny sa odrazia na hodnotách pre jednotlivé indexy. K rozvoju obce Vlková mohlo najviac prispieť budovanie novej technickej infraštruktúry a výstavba nových rodinných domov v časti s názvom Park panoráma 3. V obci Vojňany došlo k poklesu domácnosti bez vody, hoci je táto voda silne mineralizovaná a nevhodná na pitie. K rozvoju obce mohol prispieť aj rozvoj cykloturistiky (cez obec prechádzajú dve cyklotrasy) a rozvoj cestovného ruchu v okolí. Obr. 2. Úroveň chudoby v obciach okresu Kežmarok v roku 2011 vyjadrená indexom chudoby 3 Informácie získané z oficiálnej internetovej stránky obce: 160

162 Naopak najväčší nárast bodov (zhoršenie) bol zaznamenaný v obci Malá Franková (+13). Je to malá obec s nepriaznivým geografickou polohou. Nachádza sa ďaleko od miest (okresné mesto Kežmarok je vzdialené 37 km), pričom obcou vedie len cesta tretej triedy do Spišských Hanušoviec (8 km). Ďalšie obce, u ktorých bol zaznamenaný najvýraznejší nárast hodnoty indexu sú Holumnica (+9,8) a Stará Lesná (+9,7). V obci Holumnica sa k rómskemu etniku hlási 18,9 % obyvateľov (SODB 2011). No podľa Atlasu rómskych komunít (2004) predstavuje podiel Rómov až 66,9 %. Podobne ako obec Holumnica aj obec Stará Lesná má vysoký podiel rómskeho obyvateľstva 30,9 % (Atlas rómskych komunít 2004). Obce Podhorany, Rakúsy a Stráne pod Tatrami nezmenili hodnotu indexu (stagnácia). Obr. 3. Úroveň chudoby v obciach okresu Kežmarok v roku 2001 vyjadrená intervalmi indexu chudoby za Slovensko (za rok 2001) 161

163 Obr. 4. Úroveň chudoby v obciach okresu Kežmarok v roku 2011 vyjadrená intervalmi indexu chudoby za Slovensko (za rok 2011) Aby sme však mohli porovnať indexy jednotlivých obcí so Slovenskom, použili sme rovnaké intervaly pre obce okresu Kežmarok aké boli použité pre okresy Slovenska. Mimo intervalov sa v roku 2001 dostali dve obce Mlynčeky a Kežmarok, nakoľko ich hodnota indexu bola nižšia ako hranica dolného intervalu. Okrem týchto dvoch obcí zostali medzi najmenej chudobnými obcami aj obce Abrahámovce, Spišská Belá, Spišská Stará Ves a Červený Kláštor. Naopak s novými intervalmi už medzi najmenej chudobné obce nepatrili Veľká Franková, Malá Franková a Ľubica. Pri použití intervalov za Slovensko pribudla medzi najchudobnejšie obce obec Jezersko. V roku 2011 všetky hodnoty spadali do intervalového rozdelenia pre okresy Slovenska. Aplikácia týchto intervalov spôsobila, že medzi najmenej chudobné obce už nepatrila obec Spišská Belá. Obce Abrahámovce, Vlková, Kežmarok, Mlynčeky, Spišské Hanušovce, Matiašovce, Majere a Červený Kláštor si zachovali svoju pozíciu v intervale najmenej chudobných obcí. Aplikáciou nových intervalov už medzi najchudobnejšie obce nepatrila obec Jezersko. 162

164 Individuálny situačný kontext, špecifické črty a charakter najchudobnejších obcí Ako je zrejme z tabuľky 1 v obidvoch sledovaných rokoch bolo 7 obcí, ktoré patrili do skupiny najchudobnejších obcí okresu (Ihľany, Krížová Ves, Výborná, Stráne pod Tatrami, Rakúsy, Jurské, Podhorany). Obec Ihľany vznikla v roku 1960 spojením obcí Majerka a Stotince. Obec sa nachádza v Levočských vrchoch mimo hlavného ťahu medzi Starou Ľubovňou a Popradom. Na juhu a východe susedí s bývalým vojenským obvodom Javorina. Miera nezamestnanosti za rok 2011 dosiahla v tejto obci 59,1 %. Podľa SODB 2011 sa k rómskemu etniku hlási 14,3 % obyvateľstva, avšak podľa Atlasu rómskych komunít z roku 2004 tu žije až 63,9 % Rómov. V roku 2011 malo najvyššie dosiahnuté základné vzdelanie 56,8 % obyvateľstva nad 15 rokov. Podiel viacdetných rodín predstavuje 24,1 % obyvateľstva a plocha bytu na osobu 11,3 m 2. Necelých 5 % domácnosti je bez pripojenia na vodovod. Obec Krížová Ves leží mimo hlavného ťahu medzi Starou Ľubovňou a Popradom. Obec sa nachádza v blízkosti železničnej trate, ktorá spája tieto dve mestá a najbližšia stanica sa nachádza v neďalekom meste Spišská Belá. Miera nezamestnanosti dosiahla až 68,5 % v roku Podľa sčítania žije v obci 62,2 % Rómov, na podobné hodnoty poukazuje aj Atlas rómskych komunít (66,8 %). V segregovanej časti obce sa nachádza rómska osada. Až 61,5 % obyvateľstva má najvyššie dosiahnuté základné vzdelanie. Rodiny s tromi a viac deťmi predstavujú 24,3 % a domácnosti bez vody 12,4 %. Obytná plocha na osobu predstavuje v tejto obci 9,2 m 2. Obec Výborná leží v Popradskej kotline mimo hlavných dopravných ťahov spájajúcich Starú Ľubovňu s Popradom a Spišskú Belú s Poľskom. Hoci sa k rómskemu etniku v sčítaní hlásili necelé 2 % obyvateľstva, obec na svojej internetovej stránke udáva až 85,7 %-ný podiel Rómov. Evidovaná miera nezamestnanosti v roku 2011 dosiahla druhú najvyššiu úroveň zo všetkých obcí v okrese a to až 83,9 %. Najvyššiu hodnotu obec dosiahla v podiele obyvateľstva so základným vzdelaním, čo predstavovalo až 81,5 % obyvateľstva. Podiel viacdetných rodín predstavoval 22,4 %. Plocha bytu na osobu bola 7,6 m 2. Obec Stráne pod Tatrami sa rovnako ako predošlé obce nachádza mimo hlavných dopravných ťahov a s mestom Kežmarok je spojená len cestou tretej triedy. V katastri obce sa nachádza aj Rómska osada I - II. Podľa sčítania obyvateľstva sa k rómskemu etniku hlási 51,8 % obyvateľov, no podľa Atlasu rómskych komunít z roku 2004 je táto hodnota vyššia a to až 89,1 %. Miera evidovanej nezamestnanosti predstavovala v tejto obci 70,6 % v roku Najvyššie dosiahnuté základné vzdelanie malo 59,3 % obyvateľstva. Rodiny s tromi a viac deťmi predstavovali druhý najvyšší podiel zo všetkých obcí okresu a to až 40,1 %. Plocha bytu na osobu bola zo všetkých sledovaných obcí tretia najnižšia a to len 7,4 m 2. Bez vody v byte bolo v roku 2011 až 32,2 % domácností. Obec Rakúsy sa nachádza medzi mestami Spišská Belá a Kežmarok. Spojnicou s mestom Kežmarok je cesta tretej triedy. V katastri obce sa nachádza aj Rómska 163

165 osada (Rakúsy - Rómska osada). Podľa sčítania obyvateľstva sa k rómskemu etniku hlási 60,3 % obyvateľstva, avšak podľa Atlasu rómskych komunít z roku 2004 tu žije 69,9 % Rómov. V roku 2011 dosiahla miera evidovanej nezamestnanosti hodnotu 56,7 %. V obci je tretí najvyšší podiel obyvateľstva so základným vzdelaním zo všetkých obcí okresu s hodnotou 62,5 %. Podiel rodín s tromi a viac deťmi v roku 2011 predstavoval 33,9 %. Plocha bytu na osobu je zo všetkých sledovaných obcí druhá najnižšia a to len 6,7 m 2. Podiel domácností bez vody je druhý najvyšší v okrese s hodnotou až 53,6 %. Obec Jurské sa nachádza v Levočských vrchoch. Obcou prechádza len cesta tretej triedy, ktorou je napojená na hlavný ťah medzi Starou Ľubovňou a Popradom. Podľa sčítania sa k rómskemu etniku hlási 28,1 % obyvateľstva, avšak podľa Atlasu rómskych komunít z roku 2004 tam žije až 99,2 % Rómov. V roku 2011 mala obec najvyššiu mieru evidovanej nezamestnanosti zo všetkých obcí okresu a to až 90,3 %. Obec mala v roku 2011 druhý najväčší podiel obyvateľov len so základným vzdelaním a to až 72,5 %. Podiel viacdetných rodín tvoril 24,6 % a plocha bytu na osobu 11,3 m 2. Táto obec má najvyšší podiel domácnosti bez vody a to 79,8 %. Obec Podhorany leží v Popradskej kotline. Hoci katastrom obce prechádza hlavný cestný ťah medzi Starou Ľubovňou a Popradom, samotný intravilán obce je mimo neho. V obci sa nachádza aj rómska osada. Hoci sa k rómskemu etniku hlási 40,7 % obyvateľstva, podľa Atlasu rómskych komunít z roku 2004 tam žije 73,5 % Rómov. V obci je tretia najvyššia nezamestnanosť a to 73 %. Podiel obyvateľov so základným vzdelaním tvorí 43,1 %. Podiel rodín s tromi a viac deťmi je najvyšší v okrese a to 47,1 %. Obec ma prvenstvo aj v najmenšej ploche bytu na osobu v okrese a to len 5,71 m 2. Tretí najvyšší podiel má obec v domácnostiach bez vody, ktoré tvoria 41,6 % domácností. Spoločný situačný kontext, črty a charakter najchudobnejších obcí Chudoba v identifikovaných obciach je z podstatnej časti i výsledkom ďalších spoločných situačných faktorov, ktoré formujú jedincov s určitými nežiaducimi sociálnymi vlastnosťami (Michálek 2004b). Ide o také vlastnosti a podmienky, ako sú neadekvátna rodinná výchova, nízke ašpirácie, nevhodné prostredie či už rodinné, susedské, ale aj širšej komunity, ktoré negatívne ovplyvňujú hodnotový systém obyvateľov. Sú to individuálne predpoklady byť chudobný, ktoré ako sa zdá, v niektorých obciach dominujú. Chudoba sa stala pre túto časť obyvateľov normou a očakávaným spôsobom života. Chudobu akceptujú ako normálny stav z ktorého niet úniku. Uvedené poznatky dokazujú skutočnosť, že v identifikovaných obciach chudoby žije i obyvateľstvo, ktoré nemožno zaradiť k chudobným. Napriek tomu, že žijú v rovnakých nepriaznivých vonkajších podmienkach, ako väčšina obyvateľov, ich ekonomická pozícia, resp. ich materiálne zabezpečenie je dobré. Táto skutočnosť nabáda a zároveň implikuje deserving (zaslúženú) chudobu, teda chudobu zapríčinenú vlastným pričinením, či už 164

166 v dôsledku lenivosti, nedostatku vôle, zlých morálnych vlastností, nepredvídavosti apod. V každej obci možno nájsť menšiu, či väčšiu časť takéhoto obyvateľstva, ktoré aj keď je schopné práce a môže získať zodpovedajúcu mzdu nie je ochotné pracovať. Takíto ľudia sa spoliehajú na solidaritu a pomoc a za svoju situáciu zväčša vinia vonkajšie podmienky, najmä štát. Ide o ľudí s osobnými nedostatkami, s nízkym vzdelaním a kvalifikáciou, ľudským kapitálom, zlým morálnym profilom, nedostatočnými pracovnými návykmi, pracovnou morálkou a pod. Ich amorálna neochota prevziať zodpovednosť za svoj osud často vedie k fatálnej chudobe. Ako uvádza Lubelcová (2012), problém predstavuje aj stav podnikateľského ducha a podnikateľských zručností. V zahraničí sa organizujú vzdelávacie a tréningové aktivity na podporu zručností všetkých zainteresovaných sociálnych aktérov, zatiaľ čo na Slovensku absentujú. Záver Prvenstvo okresu Kežmarok z aspektu zistenej úrovne chudoby nie je náhodným javom, ale dôsledkom celého spektra nepriaznivých okolností, od vývoja územia až po jeho slabší, resp. nevyužitý potenciál. V tomto okrese sa stretáva a kumuluje množstvo faktorov, ktoré ho determinujú do tejto neželateľnej pozície. Uvedené konštatovanie okrem iného dokazuje i skutočnosť, že z aspektu 9 relevantných sledovaných znakov chudoby až v 6 dosahuje veľmi nepriaznivé hodnoty a pozíciu. Najhoršiu pozíciu prvé miesto mu patrí z aspektu vzdelania, kde obyvatelia so základným vzdelaním tvoria až 28,1 % podiel (národný priemer 17,7 %) a z aspektu najvyššieho podielu obyvateľov v predproduktívnom veku 24,1 % (SR 15,3 %). Druhá najhoršia pozícia mu patrí z aspektu podielu Rómov 24,8 % (SR 6,5 %) a z aspektu podielu viacdetných domácností 27,5 % (SR 12,4 %). Nepriaznivá je aj jeho situácia (4. miesto) z aspektu nezamestnanosti 28,7 % (SR 13,6 %), ako aj z aspektu nízkej mzdy 620 Eur (SR 853 Eur). Významným špecifikom okresu je najnižší podiel starého (poproduktívneho) obyvateľstva 8,2 % (SR 12,7), teda tej kategórie obyvateľstva, ktorá podľa štatistík vykazuje nízku úroveň chudoby. Druhým špecifikom okresu je nízky podiel malých obcí, čo indikuje koncentráciu chudobných v sídlach vyšších veľkostných kategórií. Napriek uvedeným zisteniam a poznatkom je zrejmé, že okres nie je z aspektu výskytu a úrovne chudoby homogénnou jednotkou. Jednotlivé lokality sú z hľadiska chudoby výrazne diferencované. Z ôsmich deprivovaných obcí, ktoré tvorili horný kvintil, až sedem bolo zhodných pre obidva sledované roky, čo poukazuje, že trpia chronickou chudobou. Uvedených sedem obcí, ktoré boli identifikované ako chudobné v roku 2001 aj v roku 2011, boli označené ako obce s veľmi nízkym životným štandardom, ktoré sa vyznačujú vysokým podielom bytov štvrtej kategórie. V obidvoch sledovaných rokoch bola najchudobnejšou obcou obec Podhorany s hodnotou indexu chudoby 57,56 v obidvoch rokoch. Uskutočnená analýza priestorovej diferenciácie a úrovne chudoby v obciach najchudobnejšieho okresu s využitím konceptu mnohonásobnej deprivácie nám potvrdila, že okresy chudoby sú vnútorne heterogénne jednotky s výrazne 165

167 diferencovanou a pomerne stabilnou úrovňou chudoby. Uvedená skutočnosť zároveň poukazuje na výraznú koncentráciu chudoby na lokálnej úrovni, v určitých konkrétnych obciach a tiež na málo efektívnu regionálnu a sociálnu politiku zameranú na znižovanie chudoby. Administratívne členenie (podľa platných územno-správnych celkov na okresnej úrovni) neumožňuje sledovať niektoré významné aspekty, ako napr. existenciu prirodzených regiónov chudoby, t. j. takých, ktoré nie sú determinované hranicou okresov (Michálek 2005). Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0101/15 financovaného grantovou agentúrou VEGA. Literatúra BAKER, W., STARLING, G., GORDON, D. (2003). Predicting Fuel Poverty at the Local Level. Final Report on the Development of the Fuel Poverty Indicator. Bristol. Centre for Sustainable Energy and The CREATE Centre. BODNÁROVÁ, B., DŽAMBAZOVIČ, R., GERBERY, D., FILADELFIOVÁ, J., HOLUBOVÁ, B., PORUBÄNOVÁ, S. (2005). Medzigeneračná reprodukcia chudoby. Sekundárne analýzy teoretických konceptov a empirických zdrojov. [online]. Dostupné na: [cit ]. ČERVENÝ KLÁŠTOR (2015). [online]. Dostupné na: klastor.sk/ [cit ]. CHARLES-COLL, J. A. (2011). Understanding Income Inequality: Concept, Causes and Measurement. International Journal of Economics and Management Sciences. Management Journals, 1, 3, LUBELCOVÁ, G. (2012). Sociálna ekonomika: koncepty, príležitosti, riziká. Sociológia, 44, 1, MATLOVIČOVÁ, K, MATLOVIČ, R, MUŠINKA, A, ŽIDOVÁ, A. (2012). The Roma Population in Slovakia. Basic Characteristics of the Roma Population with Emphasis on the Spatial Aspects of its Differentiation. In Penczes, J., Radics, Z. eds. Roma Population on the Peripheries of the Visegrad Countries. Spatial Trends and Social Challenges. Debrecen, pp MICHÁLEK, A. (2004a). Meranie chudoby v regiónoch (okresoch SR). Sociológia, 36, 1, MICHÁLEK, A. (2004b). Chudoba na lokálnej úrovni (centrá chudoby na Slovensku). Geografický časopis, 56, 3,

168 MICHÁLEK, A. (2005). Koncentrácia a atribúty chudoby na Slovensku na lokálnej úrovni. Geografický časopis, 57, 1, MINISTERSTVO VNÚTRA SR (2014). Atlas rómskych komunít [online]. Dostupné na: [cit ]. MINISTERSTVO VNÚTRA SR (2013). Atlas rómskych komunít [online]. Dostupné na: komunit_na_slovensku _2013_TEXT.pdf [cit ]. MINISTERSTVO VNÚTRA SR (2011). Informácia pre verejnosť [online]. Dostupné na: coakr/ InfoPreVerej nost2011.pdf [cit ]. MIRANTI, R., MCNAMARA, J., TANTON, R., HARDING, A. (2011). Poverty at the Local Level: National and Small Area Poverty Estimates by Family Type for Australia in Applied Spatial Analysis and Policy, 4, 3, MLYNČEKY (2015). [Online]. Dostupné na: [cit ]. ŠTATISTICKÝ ÚRAD SLOVENSKEJ REPUBLIKY (2014). Sčítanie obyvateľov, domov a bytov [Online]. Dostupné na: tabulky. html [cit: ]. VAN DER BERG, S. (2008). Poverty and Education. Brussel, The International Academy of Education. VAŇO, B., MÉSZÁROS, J. (2004). Reprodukčné správanie obyvateľstva v obciach s nízkym životným štandardom [Online]. Dostupné na: nizkyzs.pdf [cit ]. VLKOVÁ (2015). [Online]. Dostupné na: [cit ]. ANALYSIS OF POVERTY IN DISTRICT OF KEŽMAROK One of significant pieces of knowledge in Chapter 2 is that the poorest district of Slovakia in each of the two tracked years was that of Kežmarok. This fact determined that this Chapter is devoted to this district devoting it more attention and a detailed analysis. The main objective is to point to the fact that heterogeneity exists not only in the level of poverty between districts but also between communes within a single district. Apparently, there are communes with better position in terms of poverty and its indicators than the mean values of some less poor districts within the poorest district. Multiple deprivation index and the same poverty indicators were applied when tracking the poverty differentiation on the local level of communes and on the regional level. Situation and conditions in communes were evaluated from the point of view of selected 167

169 parameters, which determine poverty or are associated with it. Special attention was given to the individual situation contexts, specific features and nature of the poorest communes as well as the common traits, which characterise them in terms of poverty. Results have brought several interesting observations about the situation in district and important information about communes and their differing potentials. The 2001 poverty index for Kežmarok was 59.1 and 10 years later it was Results of seven of eight poorest communes agreed in the two years. It seems that they all suffer from chronic poverty. Their common nominator is that their values of tracked indicators are the worst. They are communes with very low living standard while their typical trait is the high share of the 4th category flats/dwellings. Low employment rate connected with low educational level and high share of the Roma ethnicity is the feature with the greatest effect on poverty. The analysis of spatial differentiation and poverty level in communes of the poorest district applying the concept of multiple deprivations confirmed that the poverty districts are internally heterogeneous units with highly differentiated and comparatively stable poverty level. Relatively distinct and long-term concentration of poverty on local level (in certain communes) also indicates scantily efficient regional and social policies focused on poverty reduction in the most afflicted localities. Creation of the new poverty map on local level of communes in the poorest district points to the important inner differentiation of the district. Analysis brings, apart from other, the optimistic finding that communes with low level of poverty can successfully exist even within a stagnating and poverty struck district. Empirical knowledge obtained in this research represents a contribution for the applied sphere. Some of them even may become stimuli for some branch and local policies and inspiration for targeted local programmes of social inclusion. Key words: heterogeneity, multiple deprivation index, indicators, situation context, district of Kežmarok 168

170 169

171 170

172 SOCIÁLNA INKLÚZIA A POLITIKA SÚDRŽNOSTI NA PRÍKLADE CHUDOBNÝCH OKRESOV SLOVENSKA Eva Rajčáková, Angelika Švecová ÚVOD V posledných rokoch sa z dôvodu nepriaznivého ekonomického postavenia stále naliehavejším spoločenským problémom stáva sociálne vylúčenie (sociálna exklúzia) jednotlivcov alebo skupín obyvateľstva. Riešenie sociálneho vylúčenia si vyžaduje aplikáciu nástrojov, ktoré zmiernia negatívne dopady sociálneho vylúčenia a sú zamerané na procesy sociálnej inklúzie, ktorých cieľom je začlenenie exkludovaných jednotlivcov alebo sociálnych skupín do majoritnej časti spoločnosti. Na rozširujúci sa proces sociálneho vylúčenia bola v programovom období ( ) zacielená aj politika súdržnosti EÚ. Rozvoj ľudských zdrojov, sociálna inklúzia - začlenenie osôb v stave alebo potenciálne ohrozených sociálnym vylúčením a chudobou, je integrálnou súčasťou viacerých národných a regionálnych programov, podporovaných zo zdrojov politiky súdržnosti Súčasťou operačných programov Zamestnanosť a sociálna inklúzia a Vzdelávanie sú prioritné osi a opatrenia zamerané na riešenie sociálnej inklúzie. Vzhľadom na končiace sa programové obdobie je v súčasnosti možné nielen hodnotiť úspešnosť čerpania, ale čiastočne aj prínos implementačného procesu podľa príslušných prioritných osí a opatrení operačných programov. Cieľom príspevku je analýza ľudských zdrojov v kontexte vybraných indikátorov sociálneho vylúčenia a následné vyhodnotenie čerpania finančných nástrojov podľa opatrení OP ZaSI a OPV, určených na sociálnu inklúziu. Kým observačnými jednotkami pre analýzu ľudských zdrojov sú všetky okresy SR, tak hodnotenie implementácie a čerpania finančných prostriedkov politiky súdržnosti je zamerané na okresy, ktoré boli identifikované ako tzv. regióny chudoby s obyvateľstvom v stave alebo potenciálne ohrozeným sociálnou inklúziou. SOCIÁLNA EXKLÚZIA A SOCIÁLNA INKLÚZIA Sociálna exklúzia (sociálne vylúčenie) je proces, v ktorom jednotlivci alebo sociálne skupiny majú len obmedzené možnosti a predpoklady realizovať sa v spoločnosti, nie je 1 Podľa pravidla n+2 sa implementácia NSRR a operačných programov uskutočňuje počas riadneho programového obdobia ako aj 2 roky po jeho ukončení 171

173 im umožnené plne na nej participovať v dôsledku ich ekonomického postavenia, rasy, pohlavia, veku, vzdelania alebo nedostatku základných osobnostných kompetencií a sú vytláčané na okraj spoločnosti. Z rôznych dôvodov sú sociálne vylúčení vzdialení až izolovaní od aktívnej participácie na trhu práce, od možnosti získavať pravidelný príjem, v dôsledku čoho majú spravidla obmedzený prístup ku komunitným a sociálnym sieťam s možnosťou napojenia sa na zdroje pomoci a podpory. Osoby ohrozené alebo v stave sociálnej exklúzie majú len minimálnu schopnosť aktivizovať vlastné, rodinné alebo komunitné zdroje, často sú neschopní až bezmocní riadiť a kontrolovať vlastné rozhodnutia, ktoré priamo ovplyvňujú ich aktívnu participáciu v spoločnosti a kvalitu života. Vo všeobecnosti sa sociálna exklúzia považuje za dôsledok sociálnych a ekonomických zmien spoločnosti a vyjadruje postavenie jednotlivcov a skupín obyvateľstva, ktoré sú sociálne a priestorovo segregované od majoritnej časti spoločnosti. Sociálne vylúčenie veľmi často vedie ku stavu chudoby (Džambazovič et al. 2005), aj keď niektorí autori (Džambazovič et al. 2005; Ivančíková et al a i.) sú toho názoru, že nie všetci chudobní musia byť sociálne vylúčení a nie všetci sociálne vylúčení musia byť chudobní. V súčasnosti sa sociálne vylúčenie často hodnotí v kontexte nepriaznivej situácie na trhu práce alebo ako dôsledok nesprávne nastaveného sociálneho systému, pričom dôvodom tohto stavu je nielen materiálna deprivácia, ale všeobecné zamietnutie príležitostí pre plné začlenenie sa do spoločenského a občianskeho života (Peace 2001). Viaceré prístupy so širším východiskom považujú sociálne vylúčenie za všeobecné a trvalé znevýhodnenie obyvateľstva v zmysle prístupu k finančným prostriedkom, bývaniu, vzdelávaniu a sociálnym inštitúciám, ktoré distribuujú rôzne životné šance (Room 1987 in Džambazovič, Gerbery 2005; Frazer et al. in Pauhofová et al. 2010). Kubeš (2010) špecifikuje štrukturálnu sociálnu exklúziu, ktorá sa dotýka osôb s individuálnym charakterom vylúčenia (nízkopríjmové skupiny obyvateľstva, zdravotne postihnutí a hendikepovaní, osoby s nízkym stupňom ukončeného vzdelania, bezdomovci a i.) a sociálnu exklúziu podmienenú priestorom, ktorej príčinou môžu byť sociálne dôvody a problémy v polohovo alebo sociálne marginálnych alebo inak znevýhodnených regiónoch s obmedzeným prístupom na trh práce alebo k ponuke služieb. Sociálne vylúčenie spôsobuje spravidla vzájomná kombinácia viacerých príčin ako sú (Mareš 2000): - Odmietavý postoj majoritnej časti spoločnosti integrovať marginalizované osoby alebo skupiny na základe ich etnických, náboženských, kultúrnych alebo iných odlišností; - Vytváranie uzavretých enkláv etnického, náboženského, kultúrneho alebo iného charakteru, ktoré môže byť spojené aj s územnou separáciou voči majoritnej spoločnosti (tzv. dobrovoľná sociálna exklúzia); - Osobnostné (personálne) charakteristiky (nízka vzdelanostná úroveň, ekonomický alebo sociálny kapitál a i.) a štrukturálne faktory (regionálny trh práce, nedostatočná infraštruktúra, dostupnosť alebo občianska vybavenosť a i.), ktoré zabraňujú jednotlivcom alebo skupinám obyvateľstva začleniť sa do majoritnej spoločnosti. 172

174 V súčasnosti na Slovensku najčastejšími príčinami sociálneho vylúčenia sú strata zamestnania, nízky príjem, pretrvávanie (dlhodobej) nezamestnanosti, strata trvalého bydliska, príslušnosť k sociálne ťažko adaptabilným rómskym komunitám a i. Osoby alebo skupiny obyvateľstva ohrozené sociálnou exklúziou sú často označené aj ako sociálne marginálne obyvateľstvo, ktoré bez vonkajšej (externej) pomoci spoločnosti nie je schopné zabezpečiť si celospoločensky prijateľné životné podmienky. Sociálna marginalita môže mať podobu dobrovoľnej, spojenej s neochotou jednotlivcov alebo skupín obyvateľstva prispôsobiť sa všeobecným spoločenským normám alebo nedobrovoľnej marginality, ktorá je podmienená vylúčením jednotlivcov alebo skupín obyvateľstva na základe rôznych kritérií, ktorými sú ekonomické postavenie, etnický alebo náboženský princíp, prípadne iné dôvody (Poláčková 2010). V úzkej korelácii s procesom sociálnej exklúzie je sociálna inklúzia (sociálne začlenenie), ktorá je vo všeobecnosti charakterizovaná ako proces, ktorý zabezpečuje, aby jednotlivci alebo skupiny obyvateľstva v stave alebo ohrozené sociálnym vylúčením a chudobou získali nové príležitosti a nevyhnutné zdroje na aktívnu participáciu na ekonomickom, sociálnom a kultúrnom živote spoločnosti. Sociálna inklúzia predpokladá pre tieto osoby alebo skupiny obyvateľstva zabezpečenie spoločensky prijateľnej životnej úrovne, účasti na rozhodovaní a zabezpečenie prístupu k základným právam (Džambazovič 2010). Sociálna inklúzia znamená nielen začleňovanie do určitej sociálnej skupiny, ale zdôrazňuje potrebu ekonomickej integrácie, spojenej so sociálnym, politickým a kultúrnym začleňovaním a odstraňovanie prekážok, ktoré limitujú začleňovanie jednotlivcov a skupín do spoločnosti. Sociálna inklúzia by mala byť spojená s posilňovaním prvkov solidarity, reciprocity, spoluzodpovednosti a spoločného zdieľania. V podmienkach Slovenska medzi cieľové skupiny sociálnej inklúzie patria najmä marginalizované rómske komunity (ďalej MRK ), osoby opakovane alebo dlhodobo nezamestnané, nízkopríjmové obyvateľstvo, nezamestnaní absolventi škôl bez pracovných skúseností, osoby bez domova, drogovo a inak závislí, osoby prepustené z výkonu trestu a zdravotne postihnutí. SOCIÁLNA INKLÚZIA A POLITIKA SÚDRŽNOSTI NA SLOVENSKU Koncepcia sociálneho vylúčenia sa do pozornosti dostala v súvislosti s rastúcim počtom osôb ohrozených sociálnym vylúčením a chudobou najmä v posledných desaťročiach. Na prelome tisícročia pojmy sociálna exklúzia, inklúzia a sociálna kohézia ovládli diskurz EÚ (Mareš et al. 2004), čo je vyjadrením principiálnych zmien a prístupov, ktoré sa udiali v súlade so silnejúcimi prejavmi uvedených procesov v krajinách EÚ. Riešenie tohto závažného ekonomického a sociálneho problému si vyžaduje komplexný, viacdimenzionálny a jednotný prístup, čo je deklarované aj v programových dokumentoch politiky súdržnosti

175 V Lisabonskej stratégii (2005) sa zdôrazňuje potreba vytvárania mechanizmov, ktoré zabraňujú marginalizácii a sociálnej exklúzii, ochraňujú znevýhodnené skupiny obyvateľstva, vytvárajú podmienky pre vyrovnanie šancí a zabezpečujú rovnosť príležitostí. Jedným z hlavných cieľov v sociálnej oblasti je znižovanie absolútnej chudoby. Podpora sociálnej inklúzie je v kontexte politiky súdržnosti na Slovensku deklarovaná v integrujúcom programovom dokumente - Národnom strategickom referenčnom rámci (ďalej NSRR ). Je koncentrovaná na priblíženie a zvyšovanie zamestnateľnosti znevýhodnených skupín obyvateľstva na trhu práce s dôrazom na zvýšenie kvality poskytovaných služieb, zameraných na sociálnu inklúziu rizikových, ohrozených a marginalizovaných skupín obyvateľstva s osobitým zreteľom na podporu MRK. Aktivity opatrení prispievajú k zníženiu pomerne vysokej miery rizika chudoby a sociálneho vylúčenia rizikových skupín, k zosúladeniu rodinného a pracovného života prostredníctvom vytvárania rodinne priateľského pracovného prostredia a prorodinnej sociálnej politiky (NSRR ). Sociálna inklúzia je na Slovensku v programovom období podporovaná z dvoch operačných programov - OP Zamestnanosť a sociálna inklúzia a OP Vzdelávanie. Operačný program Zamestnanosť a sociálna inklúzia (ďalej OP ZaSI ) je v súlade so Strategickými usmerneniami Spoločenstva pre ekonomickú, sociálnu a územnú kohéziu a odráža 3. prioritu Lisabonskej stratégie, ktorou je: Vytváranie väčšieho počtu kvalitnejších pracovných miest získavaním väčšieho počtu ľudí pre pracovný pomer alebo podnikateľskú činnosť, zlepšovaním prispôsobivosti pracovníkov a podnikov a zvyšovaním investícií do ľudského kapitálu. Na podporu a financovanie projektov zameraných na sociálnu inklúziu sú v OP ZaSI určené prioritné osi 2 a 3 a príslušné opatrenia (tab. 1). Tab. 1. Prioritné osi a opatrenia Operačného programu Zamestnanosť a sociálna inklúzia zamerané na podporu sociálnej inklúzie Prioritná os 2. Podpora sociálnej inklúzie 3. Podpora zamestnanosti, sociálnej inklúzie a budovanie kapacít v BSK Opatrenie 2.1 Podpora sociálnej inklúzie osôb ohrozených sociálnym vylúčením alebo sociálne vylúčených prostredníctvom rozvoja služieb starostlivosti s osobitným zreteľom na marginalizované rómske komunity 2.2 Podpora vytvárania rovnosti príležitostí v prístupe na trh práce a podpora integrácie znevýhodnených skupín na trh práce s osobitným zreteľom na marginalizované rómske komunity 2.3 Podpora zosúladenia rodinného a pracovného života 3.2 Podpora sociálnej inklúzie, rodovej rovnosti a zosúladenie pracovného a rodinného života v BSK Zdroj: Operačný program Zamestnanosť a sociálna inklúzia / [Online]. Available: [cit: ] 174

176 Cieľom prioritnej osi 2 Podpora sociálnej inklúzie je rast sociálnej inklúzie. Oprávnenými regiónmi realizácie projektov a čerpania finančných prostriedkov je územie cieľa Konvergencia (Trnavský, Trenčiansky, Nitriansky, Žilinský, Banskobystrický, Prešovský a Košický samosprávny kraj). V rámci prioritnej osi sú implementované nasledovné opatrenia (OP ZaSI, upravené): Opatrenie 2.1 Podpora sociálnej inklúzie osôb ohrozených vylúčením alebo sociálne vylúčených prostredníctvom rozvoja služieb starostlivosti s osobitných zreteľom na marginalizované rómske komunity. Opatrenie je zamerané na riešenie problémov na trhu práce s cieľom podporovať a rozvíjať podmienky pre zachovanie, obnovu a rozvoj schopností fyzických osôb viesť samostatný život, podporiť ich integráciu do spoločnosti, predchádzať sprievodným negatívnym faktorom (strata bývania, odkázanosť na služby sociálnej starostlivosti pobytového charakteru a i.), ktoré bránia prístupu alebo zotrvaniu ohrozených a marginalizovaných skupín obyvateľstva na trhu práce, ďalej predchádzať sociálnemu vylúčeniu fyzických osôb, rodín a komunít prostredníctvom rozvoja služieb starostlivosti, ich dostupnosti, kvality a efektivity ako aj na rozvoj ľudských zdrojov, vylúčených osôb a poskytovateľov služieb starostlivosti. Opatrenie je implementované formou národných, pilotných a dopytovo orientovaných projektov a globálnych grantov. Opatrenie 2.2 Podpora vytvárania rovnosti príležitostí v prístupe na trh práce a podpora integrácie znevýhodnených skupín na trh práce s osobitným zreteľom na marginalizované rómske komunity. Opatrenie je zamerané na riešenie problémov na trhu práce s cieľom podporovať prístup na trh práce pre všetky skupiny obyvateľstva s osobitným zreteľom na MRK. Podpora je určená pre nezamestnané osoby na trhu práce, ktoré sú ohrozené sociálnym vylúčením, ako aj ekonomické subjekty (podniky), ktoré vytvárajú pracovné miesta pre ohrozené osoby. Opatrenie je implementované prostredníctvom národných, pilotných a dopytovo orientovaných projektov. Opatrenie 2.3 Podpora zosúladenia rodinného a pracovného života. Cieľom je riešenie problémov na trhu práce so zámerom zvyšovania dostupnosti a skvalitňovania služieb zameraných na podporu zosúladenia rodinného a pracovného života. Harmonizovanie rodinného a pracovného zázemia je základným predpokladom pre plnohodnotné zapojenie pracovnej sily na trhu práce. V rámci tohto opatrenia sú podporované všetky ľudské zdroje ohrozené vylúčením, t. j. nezamestnané osoby ohrozené vylúčením z trhu práce, ako aj ekonomické subjekty (podniky), ktoré vytvárajú pracovné miesta pre tieto osoby. Opatrenie je implementované prostredníctvom národných, pilotných a dopytovo orientovaných projektov. Cieľom prioritnej osi 3 Podpora zamestnanosti, sociálnej inklúzie a budovanie kapacít v Bratislavskom samosprávnom kraji (ďalej BSK ) je rast zamestnanosti, sociálnej inklúzie a budovanie kapacít v oprávnenom území Cieľa Regionálna konkurencieschopnosť a zamestnanosť, v BSK. Na sociálnu inklúziu je zamerané Opatrenie 3.2 Podpora sociálnej inklúzie, rodovej rovnosti a zosúladenie pracovného a rodinného života v BSK, s cieľom zabezpečiť plnohodnotnú integráciu rodičov na trhu práce v BSK, kde je koncentrovaných najviac pracovných príležitostí pre vysokokvalifikované ľudské zdroje s primeranými jazykovými znalosťami a IT zručnosťami. Práve na túto oblasť 175

177 nadväzuje požiadavka rodovej rovnosti, teda vytváranie rovnakých príležitostí pre mužov a ženy na trhu práce. Tab. 2. Prioritné osi a opatrenia Operačného programu Vzdelávanie zamerané na podporu sociálnej inklúzie Prioritná os 3. Podpora vzdelávania osôb s osobitými vzdelávacími potrebami Opatrenie 3.1 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne príslušníkov marginalizovaných rómskych komunít 3.2 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitými vzdelávacími potrebami Zdroj: Operačný program Vzdelávanie / [Online]. Available: operacne-programy/vzdelavanie, [10 November 2015 Sociálna inklúzia je podporovaná aj z OP Vzdelávanie, prioritnej osi 3 Podpora vzdelávania osôb s osobitými vzdelávacími potrebami (tab. 2), ktorej cieľom je zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitými vzdelávacími potrebami so zreteľom na marginalizované rómske komunity v konvergenčných regiónoch (NUTS 3 Západné, Stredné a Východné Slovensko). Opatrenie 3.1 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne príslušníkov marginalizovaných rómskych komunít je zamerané na zvyšovanie vzdelanostnej úrovne príslušníkov MRK prostredníctvom uľahčenia ich prístupu k formálnemu vzdelávaniu a prostredníctvom ich ďalšieho vzdelávania. Opatrenie 3.2 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitými vzdelávacími potrebami je zamerané na zvýšenie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitými vzdelávacími potrebami, prostredníctvom uľahčenia ich prístupu k formálnemu a ďalšiemu vzdelávaniu a celoživotného poradenstva. Cieľom je podporovať sociálnu inklúziu osôb s osobitými vzdelávacími potrebami a osôb pracujúcich v oblasti ich integrácie do spoločnosti. Finančná alokácia na vzdelávanie osôb z MRK (Opatrenie 3.1) a zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitnými potrebami (Opatrenie 3.2) z Operačného programu Vzdelávanie je v porovnaní s OP ZaSI výrazne nižšia. Projekty sociálnej inklúzie, implementované v rámci opatrení oboch operačných programov sú spolufinancované z Európskeho sociálneho fondu. V súlade so všeobecnými pravidlami sa implementačný proces a využívanie finančných podporných zdrojov na projekty bude reálne uskutočňovať až do konca roku REGIONÁLNE DISPARITY V OBLASTI ĽUDSKÉ ZDROJE V KONTEXTE SOCIÁLNEJ EXKLÚZIE PODĽA OKRESOV SLOVENSKA Z pohľadu sociálnej exklúzie a jej riešenia nástrojmi politiky súdržnosti určenými na sociálnu inklúziu za potrebné považujeme vyhodnotiť ľudské zdroje podľa okresov SR k termínu pokročilej implementácie nástrojov politiky súdržnosti, k

178 Analýza ľudských zdrojov zohľadňuje indikátory trhu práce (miera evidovanej a dlhodobej nezamestnanosti, miera nezamestnanosti špecifických skupín na trhu práce - uchádzačov o zamestnanie vo veku a 50 a viac rokov, ktoré sú ohrozené sociálnym vylúčením), ekonomickej a sociálnej úrovne (priemerná nominálna mesačná mzda, počet poberateľov sociálnych dávok v hmotnej núdzi a ostatných dávok na 1000 obyvateľov) a vzhľadom na skutočnosť, že najviac ohrozenými skupinami sociálneho vylúčenia je rómske obyvateľstvo aj podiel rómskeho obyvateľstva z celkového počtu obyvateľov. V porovnaní s odporúčanými indikátormi hodnotenia sociálnej inklúzie nie je, vzhľadom na nedostupnosť dát na úrovni okresov SR, možné pri evaluácii použiť ďalšie dôležité indikátory akými sú počet osôb pod hranicou chudoby a miera rizika chudoby 60 % mediánu. Údaje sú z výberových zisťovaní a vykazované len na národnej a krajskej úrovni. Hodnoty indikátorov pre stanovenie regionálnych disparít v oblasti ľudské zdroje sú z databázy Štatistického úradu SR, Ústredia práce, sociálnych vecí a rodiny a Ministerstva práce sociálnych vecí a rodiny. Pre hodnotenie regionálnych disparít bola použitá metóda dynamickej medziregionálnej komparácie. Pozícia okresov v regionálnej štruktúre Slovenska je podložená multikriteriálnym rozhodovaním s použitím bodovej metódy. Základom analýzy je matica Z, pričom riadky matice Z zodpovedajú jednotlivým alternatívam a stĺpce matice Z hodnotiacim kritériám. Pre možnosť porovnania údajov sú všetky kritériá transformované podľa vzťahu: R ij = max z ij / z ij kde max z ij maximálny prvok v danom stĺpci, z ij pôvodný prvok v danom stĺpci. Následne sú jednotlivé prvky transformované tak, aby nadobúdali hodnoty od 0 po 1. Normalizácia bola vykonaná na základe vzťahu: r ij = (z ij - d j ) / (h ij - d j ) kde d j - minimálny prvok v danom stĺpci, h j - maximálny prvok v danom stĺpci Po maximalizácii, normalizácii a pridelení bodových hodnôt bola určená pozícia okresov v regionálnej štruktúre Slovenska. V oblasti ľudské zdroje mohli kraje SR teoreticky dosiahnuť maximálny počet 600 bodov. Počet dosiahnutých bodov je východiskom pre typizáciu okresov Slovenka podľa úrovne ľudských zdrojov a stanovenie okresov, ktorých obyvateľstvo je najviac ohrozené sociálnou exklúziou a chudobou a z pohľadu sociálnej inklúzie a jej podpory si vyžadujú najväčšiu pozornosť (tab. 3, obr. 1). 177

179 Tab. 3. Regionálne disparity podľa vybraných indikátorov sociálnej exklúzie v okresoch SR k Okres Priemerná nominálna mesačná mzda (Eur) Miera ev. nezamestnanosti (%) Miera dlhodobej nezamestnanosti (%) Miera nezamestnanosti UoZ vo veku rokov (%) Miera nezamestnanosti UoZ vo veku 50 a viac r. (%) Počet poberateľov dávkov v hmotnej núdzi a ostat. dávok na 1000 obyv. Podiel rómskeho obyv. (%) Počet bodov Bratislava I ,99 1,98 0,40 1,57 5,53 2, Bratislava IV ,49 2,04 0,89 1,35 3,03 2, Bratislava V ,3 2,06 0,51 1,72 4,12 2, Bratislava III ,87 2,37 0,73 1,68 4,35 2, Senec 944 6,22 1,97 1,11 1,42 4,48 1, Bratislava II ,67 2,62 0,98 1,74 6,29 2, Trnava ,44 1,86 1,32 1,72 8,52 1, Galanta 769 5,43 2,16 1,23 1,75 16,52 4, Malacky ,43 3,02 1,44 1,91 9,85 18, Pezinok 820 7,41 2,65 1,43 1,87 6,03 0, Trenčín 906 7,82 3,46 1,53 2,33 9,76 0, Púchov 892 7,15 3,69 1,64 2,22 11,08 0, Nové M. nad V ,69 3,78 1,40 2,45 10,69 2, Piešťany 841 7,51 3,41 1,48 2,17 14,71 1, Ilava 872 7,92 3,23 1,59 2,33 18,34 1, Skalica 960 8,27 3,83 1,82 2,16 18,31 4, Hlohovec 887 7,87 3,59 1,76 2,17 17,85 2, Myjava 773 7,74 3,20 1,51 2,35 12,67 2, Žilina 951 8,54 4,01 1,75 2,38 13,88 0, Košice II ,39 4,48 1,59 2,68 24,74 7, Nitra 880 8,64 3,74 1,54 2,40 17,42 3, Košice IV ,37 4,57 1,75 2,10 23,23 7, Martin 935 8,34 4,15 1,68 2,57 16,73 2, Šaľa 868 8,53 3,70 1,33 2,83 26,16 7, Banská Bystrica 941 8,90 4,55 1,49 2,80 16,79 1, Košice III ,56 4,40 1,08 2,82 22,85 7, Košice I ,81 5,13 1,79 2,68 21,26 7, Zvolen ,55 5,62 1,86 3,01 25,20 6, Tvrdošín ,18 5,06 3,08 2,57 11, Bánovce n. Bebr ,24 5,32 2,33 2,80 16,97 2, Dunajská Streda ,34 5,43 2,04 2,85 20,93 6, Zlaté Moravce ,41 5,56 1,87 3,12 19,74 3, Senica ,25 5,72 2,15 3,09 17,36 4, Považská Bystrica ,53 5,75 2,03 3,55 17,70 0, Kysucké N.Mesto ,28 7,34 2,33 3,51 21,96 0, Poprad ,01 8,26 2,48 3,23 23,96 11, Partizánske ,39 6,21 2,33 3,34 21,95 1, Topoľčany ,08 6,40 2,26 3,34 20,11 1, Poradie 178

180 Ružomberok ,87 7,16 2,58 3,93 24,60 1, Prievidza ,47 7,00 2,52 3,78 15,81 1, Nové Zámky ,85 6,25 1,90 3,52 31,67 4, Dolný Kubín ,65 6,80 2,48 3,48 19,92 1, Námestovo ,53 6,61 3,30 3,07 12, Liptovský Mikuláš ,04 7,26 2,21 3,60 20,81 4, Levice ,91 8,43 2,31 4,04 39,13 6, Žiar nad Hronom ,34 8,03 2,35 4,03 27,07 5, Čadca ,37 6,89 3,09 3,64 18,65 0, Stará Ľubovňa ,10 7,60 3,77 3,31 22,09 14, Bytča ,30 7,84 3,05 4,08 17, Prešov ,84 9,91 3,03 3,88 27,34 10, Detva ,57 8,30 2,60 4,46 33,57 3, Turčianske Teplice ,60 7,56 2,76 3,85 29,96 6, Brezno ,41 8,62 3,25 4,56 37,18 10, Žarnovica ,46 10,54 2,86 5,04 34,07 3, Spišská Nová Ves ,12 10,86 3,41 3,90 37,19 21, Komárno ,48 10,05 2,42 4,90 32,53 6, Michalovce ,78 12,07 3,06 4,81 43,89 17, Humenné ,49 10,21 3,22 4,42 32,29 5, Levoča ,44 10,84 3,96 4,41 40,94 17, Košice-okolie ,20 13,16 3,81 4,76 43,54 34, Banská Štiavnica ,51 10,42 3,29 4,77 44,66 3, Krupina ,95 10,75 3,21 4,78 48,56 10, Stropkov ,40 12,96 4,30 4,43 42,96 10, Gelnica ,91 14,60 4,31 4,34 48,57 25, Sabinov ,86 15,39 4,93 4,62 42,52 18, Svidník ,05 14,92 4,44 5,14 42,37 13, Sobrance ,91 15,50 4,25 5,83 62,45 11, Snina ,06 12,61 3,55 5,11 44,45 6, Lučenec ,08 13,77 3,57 5,66 59,50 17, Bardejov ,60 12,00 4,55 4,31 30,30 13, Rožňava ,27 19,68 4,08 7,14 81,26 22, Medzilaborce ,95 16,57 4,05 5,62 52,52 12, Vranov n.topľou ,25 15,92 4,98 5,15 45,28 21, Veľký Krtíš ,17 15,13 3,88 6,01 56,74 12, Kežmarok ,59 19,32 6,35 5,15 46,08 25, Trebišov ,01 16,88 3,57 5,80 64,89 17, Poltár ,57 18,60 3,66 6,70 65,24 11, Revúca ,82 23,57 5,04 8,26 88,31 31, Rimavská Sobota ,84 25,73 5,90 8,09 85,58 28, SR ,14 8,26 2,63 3,66 28,83 7,99 155,3 - Zdroj: [Online]; php?page_id=374518,[cit: ], [cit: ], výpočty autorov Vysvetlivky: UoZ uchádzači o zamestnanie 179

181 Obr. 1. Regionálne disparity podľa vybraných indikátorov sociálnej exklúzie v okresoch SR k Zdroj: [Online]; php?page_id=374518,, [cit: ], -vylucene-spolocenstva/dokumenty.html, [cit: ], výpočty autorov Vývoj ľudských zdrojov v kontexte sociálnej exklúzie je v posledných rokoch výsledkom pôsobenia viacerých procesov a faktorov globálneho charakteru, ako sú vývoj ekonomiky a sociálnej situácie v období pokrízového vývoja, ako aj vnútorných rozvojových faktorov, ku ktorým možno zaradiť diferencovanú ekonomickú a sociálnu úroveň a špecifiká okresov, ktoré sa premietajú do stavu trhu práce, príjmov a životnej úrovne obyvateľstva. Hodnota bodového skóre jednoznačne poukazuje na priestorovú diferenciáciu ľudských zdrojov v kontexte sociálnej exklúzie. Regionálne disparity v oblasti ľudských zdrojov v kontexte sociálnej exklúzie sú v podmienkach Slovenska silno ovplyvnené aj koncentráciou ťažko adaptabilného rómskeho obyvateľstva ohrozeného sociálniu exklúziou najmä v okresoch Prešovského, Košického a Banskobystrického kraja. Súčasný stav, spojený s koncom programového obdobia, môže odrážať aj pozitívny vplyv a prínos projektov, implementovných v rámci opatrení OP ZaSI a OPV zameraných na sociálnu inklúziu. K okresom s kvalitnými ľudskými zdrojmi a nízkym potenciálom pre sociálne vylúčenie patria mestské okresy Bratislavy (Bratislava I. 519; Bratislava IV. 508; Bratislava V. 481; Bratislava III. 435 bodov), ostatné okresy Bratislavského kraja (Senec 403; Pezinok a Malacky zhodne 293 bodov), ktoré disponujú predpokladmi pre progresívnu regionálnu ekonomiku, vyrovnaný charakter trhov práce s podpriemernými mierami evidovanej nezamestnanosti aj nezamestnanosti ostatných ohrozených skupín uchádzačov o zamestnanie. S výnimkou okresu Malacky podiel rómskeho obyvateľstva je na úrovni približne 2 % (tab. 3). Počet poberateľov dávok v hmotnej núdzi a ostatných dávok na 1000 obyvateľov je výrazne nižší ako celoslovenský priemer (tab. 3). 180

182 Nadpriemernú úroveň ľudských zdrojov dosahujú aj okresy Trnava (359 bodov), Galanta (311 bodov) a okresy považskej rozvojovej osi (Žilina 219, Martin 209, Trenčín 243, Púchov 242, Nové Mesto nad Váhom 236, Ilava 226 bodov a i.; tab. 3, obr. 1), ku ktorým sa radia aj okresy Skalica (225 bodov) a Myjava (224 bodov) a to aj napriek tomu, že rómske obyvateľstvo sa na celkovom počte obyvateľov podieľa približne 12 %. Analyzované ukazovatele vypovedajú o dobrom stave trhov práce, ktorý vďaka reštrukturalizácii pôvodných a lokalizácii nových, z celoslovenského pohľadu, významných firiem a rozvoju diverzifikovaných služieb, poskytuje pracovné príležitosti. Všetky ukazovatele trhu práce sú v porovnaní s priemerom SR výrazne lepšie, podobne ako priemerná nominálna mesačná mzda. Pozíciu okresov potvrdzuje aj nízky počet poberateľov dávok hmotnej núdzi a ostatných sociálnych dávok (tab. 3). Možno konštatovať, že okolo pólov rozvoja prvého (Bratislava) a druhého hierarchického rangu (krajské mestá) sa formuje pomerne kontinuálne územie so silno nadpriemernou úrovňou ľudských zdrojov v kontexte sociálnej exklúzie, tvorené Bratislavským, centrálnou časťou Trnavského, Trenčianskeho a Žilinského kraja. Podobnú pozíciu majú aj okresy Banská Bystrica (199 bodov) a mestské okresy Košíc (od 183 bodov v okrese Košice I. do 213 bodov v okrese Košice II.) s podpriemernými hodnotami analyzovaných mier nezamestnanosti a relatívne nízkym podielom poberateľov dávok v hmotnej núdzi a ostatných dávok a vyššou priemernou mesačnou mzdou (tab. 3). Na druhej strane viaceré okresy južnej časti Banskobystrického, Prešovského a Košického kraja, ktorých pozícia sa podľa viacerých štúdií (Rajčáková, Švecová 2009; Veselovská 2015 a i.) javí ako stagnujúca až marginálna, dosiahli pri hodnotení najnižšie komponentné skóre, ktoré je dôsledkom kumulácie viacerých negatívnych faktorov ako sú nadpriemerná hodnota miery evidovanej a dlhodobej nezamestnanosti, miery nezamestnanosti mladých ľudí vo veku rokov a osôb vo veku 50 a viac rokov a i. (tab. 3). V dôsledku nízkej mesačnej nominálnej mzdy a vysokého počtu poberateľov dávok v hmotnej núdzi je v týchto okresoch nižšia aj životná úroveň obyvateľstva. Potenciálom sociálnej exklúzie je aj koncentrácia ťažko prispôsobivého rómskeho obyvateľstva (od 10,86 % v okrese Krupina do 34,71 % v okrese Košice-okolie), ktoré sa najväčšou mierou podieľa na nadpriemernej miere celkovej a dlhodobej nezamestnanosti, rozhodujúcim spôsobom formuje skupinu poberateľov dávok v hmotnej núdzi a je v stave alebo ohrozené sociálnym vylúčením. K okresom s najnižším bodovým skóre patria okresy Banskobystrického (Veľký Krtíš 36 bodov, Lučenec 47, Poltár 27, Rimavská Sobota 8 a Revúca 23 bodov), Prešovského (Kežmarok 29, Sabinov 49, Stropkov 54, Snina 48, Medzilaborce 42 a Vranov nad Topľou 41 bodov) a Košického (Gelnica 53 bodov, Košice-okolie 66, Michalovce 75, Rožňava 43, Sobrance 49 a Trebišov 29 bodov; tab. 3, obr. 1) kraja, ktorých obyvateľstvo je najviac ohrozené sociálnym vylúčením a chudobou. V kontexte riešenia sociálnej inklúzie je v programovom období do uvedených krajov alokovaný najvyšší objem finančných prostriedkov, ktorých využívanie prostredníctvom implementovaných projektov je v závislosti od absorpčnej kapacity oprávnených subjektov podľa okresov priestorovo diferencované. 181

183 Ostatné okresy z pohľadu úrovne ľudských zdrojov v kontexte sociálnej exklúzie predstavujú viac-menej prechodné územie (obr. 1), kde najväčším ohrozením je priestorovo diferencovaná výkonnosť ekonomiky, nevyrovnaný charakter trhu práce a rómske obyvateľstvo. PRÍSPEVOK OPERAČNÝCH PROGRAMOV ZAMESTNANOSŤ A SOCIÁLNA INKLÚZIA A VZDELÁVANIE K SOCIÁLNEJ INKLÚZII Jedným z významných nástrojov na podporu sociálnej inklúzie v okresoch Slovenska s najvýraznejšími prejavmi sociálnej exklúzie a chudoby je Európsky sociálny fond. V programovom období Slovenská republika mala možnosť čerpať finančné prostriedky na podporu sociálnej inklúzie vo výške Eur v rámci opatrení prioritnej osi 2 Podpora sociálnej inklúzie OP ZaSI a prioritnej osi 3 Podpora vzdelávania osôb s osobitnými vzdelávacími potrebami OP Vzdelávanie. Žiadatelia o nenávratný finančný príspevok (ďalej NFP ) mali možnosť získať podporu pre projekty na základe výziev, vyhlásených príslušnými riadiacimi orgánmi. Na podporu sociálnej inklúzie bolo v oboch operačných programov do vyhlásených 55 výziev (OP ZaSI 43, OP V 12) na predkladanie žiadostí o nenávratný finančný príspevok (ďalej ŽoNFP ), z ktorých 24 bolo pre dopytovo orientované a 31 pre národné projekty (tab. 4). Záujem žiadateľov vysoko presahoval možnosti podpory. Miera úspešnosti prijatých a schválených ŽoNFP je závislá od kvality predkladaných ŽoNFP z hľadiska formálnej, obsahovej a finančnej stránky, resp. súladu s podmienkami, uvedenými vo výzve na predkladanie ŽoNFP. Z celkového počtu 2275 predložených ŽoNFP (z toho OP ZaSI 1875, OP V 300) bolo zazmluvnených len 886 (39 %) projektov v celkovej výške 294,1 mil. Eur (z toho OP ZaSI 211 mil. Eur, OP V 83,1 mil. Eur). Zamietnutých bolo 1146 ŽoNFP, čo predstavuje takmer ½ predložených žiadostí. Približne 10 % ŽoNFP bolo schválených, ale z viacerých dôvodov (dlhodobý proces posudzovania ŽoNFP, ekonomické dôvody subjektu žiadateľa v čase krízového obdobia a s tým spojené problémy so spolufinancovaním aktivít projektu, nepripravenosť a nedostatočné skúsenosti žiadateľov s realizáciou projektov, nedostatok vyškolených pracovníkov na terénnu prácu s MRK) neboli všetky schválené projekty aj zazmluvnené (tab. 4). V rámci jednotlivých opatrení možno sledovať diferencovaný záujem žiadateľov o ŽoNFP, s najvyšším počtom prijatých žiadostí (1286) v OP ZaSI Opatrenia 2.1. Záujem bol najmä o NFP na projektové zámery s podporou sociálnej inklúzie osôb ohrozených alebo sociálne vylúčených s osobitým zreteľom na MRK, osobitne na terénnu sociálnu prácu s MRK. Výrazne nižší bol počet ŽoNFP v opatreniach 2.2 (444) a 2.3 (145). V OP Vzdelávanie žiadatelia prejavili záujem najmä o Opatrenie 3.1, zamerané na vzdelávanie MRK, kde bolo prijatých 261 ŽoNFP. Najmenej 32 ŽoNFP bolo predložených na realizáciu projektov Opatrenie 3.2. Počas sledovaného obdobia najvyšší podiel schválených z počtu prijatých ŽoNFP bol v OP ZaSI Opatrenie 2.1 (47 %). V Opatrení 2.2 to bolo 182

184 31 % a v Opatrení 3.3 len 12 %. V OP Vzdelávanie sa tento podiel pohyboval približne na úrovni 38 % v oboch analyzovaných opatreniach. Tab. 4. Implementácia projektov na podporu sociálnej inklúzie v rámci operačných programov k Operačný prog. Prioritná os Počet vyhl. výziev Z toho projekty Celkový rozpočet na opatrenia (Eur) Projeky (počet) Zazmluvnene projekty (Eur) dopytovo orientované národné Zamietnuté Zazmluvnené Riadne ukončené Realizované výdavky (Eur) Opatrenia Predložené Realizované výdavky/ rozpočet (%) , , ,2 spolu ,7 Zamestnanosť a sociálna inklúzia 2 Podpora sociálnej inklúzie , ,1 spolu ,6 Vzdelávanie 3 Podpora vzdelávania osôb s osobitými vzdelávacími potrebami Zdroj: Centrálny koordinačný orgán, [Online], výpočty autorov Vysvetlivky: *2.1 Podpora sociálnej inklúzie osôb ohrozených sociálnym vylúčením alebo sociálne vylúčených prostredníctvom rozvoja služieb starostlivosti s osobitným zreteľom na marginalizované rómske komunity *2.2 Podpora vytvárania rovnosti príležitostí v prístupe na trh práce a podpora integrácie znevýhodnených skupín na trh práce s osobitným zreteľom na marginalizované rómske komunity *2.3 Podpora zosúladenia rodinného a pracovného života *3.1 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne príslušníkov marginalizovaných rómskych komunít *3.2 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitými vzdelávacími potrebami 183

185 Problémom je aj samotné čerpanie pridelených finančných prostriedkov. Ku bolo na podporu sociálnej inklúzie vyčerpaných len 40 % (83,8 mil. Eur) zazmluvnených finančných prostriedkov. O niečo vyššie čerpanie 58,6 % (48,7 mil. Eur) vykazovali projekty na podporu vzdelávania osôb s osobitnými vzdelávacími potrebami (tab. 4). Výška čerpania úzko súvisí s počtom riadne ukončených projektov. Pomerne nízky podiel riadne ukončených projektov často súvisí s nedostatkami a dlhotrvajúcim procesom vecného a finančného riadenia projektov zo strany orgánov, zodpovedných za riadenie implementácie. Počet riadne ukončených projektov v sledovanom období dosiahol 548 (OP ZaSI 471, OP V 77 projektov), čo predstavuje 68 % z celkového počtu zazmluvnených projektov, rozdielne podľa opatrení (tab. 4). Projekty na podporu sociálnej inklúzie a elimináciu prejavov sociálneho vylúčenia v sledovaných operačných programoch a opatreniach sa koncentrujú najmä do okresov a krajov s nadpriemernou koncentráciou rómskeho obyvateľstva (Košický kraj 23,9 %, Prešovský kraj 22,7 %, Banskobystrický kraj 24,9 % obyv.; Atlas rómskych komunít, 2013), ktoré je v stave sociálneho vylúčenia alebo ním ohrozené a zároveň je cieľovou skupinou projektov. V rámci OP ZaSI bolo v uvedených krajoch, v ktorých sa súčasne nachádzajú vybrané okresy s najnižšími hodnotami bodového skóre ľudských zdrojov a teda s najvyššou mierou alebo rizikom ohrozenia sociálnou exklúziou, prijatých a zazmluvnených najviac projektov a finančných zdrojov. V Opatrení 2.1 to bolo takmer 85 % všetkých projektov s celkovou alokáciou 33,3 mil. Eur (84 % z celkového objemu zazmluvnených finančných prostriedkov). O niečo nižší podiel sledujeme podľa Opatrení 2.2 (zazmluvnených 64 % projektov a 71 % finančných zdrojov) a 2.3 (zazmluvnených 59 % projektov a 67 % finančných zdrojov; tab. 5). Ešte výraznejšie smerovanie finančných prostriedkov na podporu sociálnej inklúzie MRK sledujeme v OP Vzdelávanie, kde do Prešovského, Košického a Banskobystrického kraja v rámci Opatrenia 3.1 smerovalo až 95 % projektov a takmer 97 % všetkých finančných prostriedkov. V Opatrení 3.2 to bola približne polovica (tab. 6). Vo vybraných okresoch, v ktorých je obyvateľstvo najviac ohrozené sociálnou exklúziou a chudobou, bolo v rámci programového obdobia na podporu sociálnej inklúzie realizovaných 507 dopytovo orientovaných projektov, čo predstavuje 57 % všetkých zazmluvnených projektov v celkovom objeme zazmluvnených finančných prostriedkov 58 mil. Eur. 184

186 Tab. 5. Implementácia projektov na podporu sociálnej inklúzie z OP ZaSI v krajoch SR k OP ZaSI Prijaté ŽoNFP Zamluvnené projekty (počet) Zamluvnené výdavky (Eur) Realizované výdavky (Eur) Čerpanie (%) Kraj / Opatrenie* Bratislavský x x x x x x x x x x x x x x x Trnavský ,7 23,1 85,5 Trenčiansky ,6 34,5 0,0 Nitriansky ,4 47,8 56,5 Žilinský ,2 33,4 53,2 Banskobystrický ,0 37,9 77,4 Prešovský x ,3 54,1 79,8 Košický x ,9 54,9 66,6 Spolu ,5 47,9 72,0 Zdroj: Centrálny koordinačný orgán / [Online], výpočty autorov Vysvetlivky: ŽoNFP žiadosť o poskytnutie nenávratného finančného príspevku * 2.1 Podpora sociálnej inklúzie osôb ohrozených sociálnym vylúčením alebo sociálne vylúčených prostredníctvom rozvoja služieb starostlivosti s osobitným zreteľom na marginalizované rómske komunity 2.2 Podpora vytvárania rovnosti príležitostí v prístupe na trh práce a podpora integrácie znevýhodnených skupín na trh práce s osobitým zreteľom na marginalizované rómske komunity 2.3 Podpora zosúladenia rodinného a pracovného života 185

187 Tab. 6. Implementácia projektov na podporu sociálnej inklúzie z OP Vzdelávanie v krajoch SR k (dopytovo orientované projekty) OP Vzdelávanie Prijaté ŽoNFP Zazmluvnené projekty počet Zazmluvnené výdavky (Eur) Realizované výdavky (Eur) Čerpanie (%) Kraj / Opatrenie* Bratislavský** x x x x x x x x x x Trnavský ,7 44,0 Trenčiansky ,0 89,9 Nitriansky ,7 88,6 Žilinský ,8 88,1 Banskobystrický ,8 0,0 Prešovský ,1 56,5 Košický ,5 64,1 Spolu ,7 71,1 Zdroj: Centrálny koordinačný orgán / [Online], výpočty autorov Vysvetlivky: *3.1 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne príslušníkov marginalizovaných rómskych komunít; 3.2 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitými vzdelávacími potrebami ** Bratislavský kraj v súlade s územnou koncentráciou nie je oprávneným územím Tab. 7. Výdavky a počet projektov zameraných na podporu sociálnej inklúzie vo vybraných okresoch Slovenska k (dopytovo orientované projekty) Okres OP Zamestnanosť a sociálna inklúzia OP Vzdelávanie Opatrenia 2.1 Opatrenia 2.2 Opatrenia 3.1 Výdavky (Eur) Poč. Výdavky (Eur) Poč. Výdavky (Eur) Zazmluv. Realizované proj. Zazmluv. Realizované proj. Zazmluv. Realizované Lučenec Poltár Revúca Rim.Sobota Veľký Krtíš Bardejov Kežmarok Medzilab. Sabinov Snina Stropkov Svidník Vranov n.t. Gelnica Rožňava Sobrance Trebišov Poč. proj Zdroj: Centrálny koordinačný orgán, ITMS, neverejná časť / výpočty autorov 186

188 Vo vybraných okresoch s najvyšším rizikom sociálneho vylúčenia sa na podporu sociálnej inklúzie realizovalo 359 projektov v celkovej sume zazmluvnených výdavkov 28,7 mil. Eur. Do identifikovaných okresov v Prešovskom kraji smerovalo 15,5 mil. Eur v 295 projektoch. V Banskobystrickom kraji v 5 okresoch bolo zazmluvnených 8,7 mil. Eur v rámci 172 projektov a v Košickom kraji sa v 4 okresoch realizovalo 115 projektov v objeme 4,5 mil. Eur. Najväčšia projektová aktivita podľa počtu projektov a objemu zazmluvnených prostriedkov bola v obciach okresov Vranov nad Topľou (48 projektov; 3,2 mil. Eur), Rimavská Sobota (48 projektov; 2,7 mil. Eur), Bardejov (46 projektov; 3,1 mil. Eur) a Lučenec (40 projektov; 2,6 mil. Eur). Naopak najmenej projektov bolo realizovaných v okresoch Snina (4 projekty; 258 tis. Eur), Medzilaborce (5 projektov; 452 tis. Eur), Sobrance (7 projektov; 527 tis. Eur) a Veľký Krtíš (8 projektov; 252 tis. Eur; tab. 7). Obr. 2. Počet zazmluvnených projektov na podporu sociálnej inklúzie vo vybraných okresoch SR v rámci OP ZaSI a OP Vzdelávanie k Zdroj: Centrálny koordinačný orgán, ITMS, neverejná časť / výpočty autorov / čiselný údaj (počet zazmluvnených projektov) sa vzťahuje na všetky tri stĺpce Z analýzy územného smerovania podpory vyplýva správne nastavenie alokácie finančných zdrojov. Až 84 % z finančných zdrojov určených na podporu projektov v rámci Opatrenia 2.1 bolo zazmluvnených práve v obciach a mestách Banskobystrického, Prešovského a Košického kraja a až 74 % smerovalo práve do obcí s najvyšším rizikom 187

189 sociálnej exklúzie. Neuspokojivé je však samotné čerpanie finančných zdrojov v rámci jednotlivých projektov. Do bolo v týchto okresov realizovaných len 54 % zazmluvnených výdavkov (obr. 2 a 3), čo je vzhľadom na pokročilé obdobie, 1 rok po skončení programového obdobia, nedostatočné. Súčasne s dopytovo orientovanými sa realizovali aj národné projekty, ktoré systémovo riešia problémy sociálnej inklúzie, uľahčujú proces transformácie systému sociálnych služieb a vytvárajú národné stratégie podpory sociálneho začlenenia a boja proti chudobe. Oprávneným územím pre čerpanie finančných prostriedkov je okrem Bratislavského kraja celé územie SR, vrátane vyššie vyčlenených okresov. V rámci Opatrenia 2.1 sa realizovalo 12 národných projektov na podporu sociálnej inklúzie osôb ohrozených sociálnym vylúčením (tab. 8). Obr. 3. OP ZaSI Prioritná os 2 Podpora sociálnej inklúzie (dopytovo orientované projekty) Zdroj: Centrálny koordinačný orgán, ITMS, neverejná časť / výpočty autorov / čiselný údaj (zazmluvnené výdavky v Eurách) sa vzťahuje na oba stĺpce Projekty podporené z Opatrenia 2.2 Podpora vytvárania rovnosti príležitostí v prístupe na trh práce a podpora integrácie znevýhodnených skupín na trhu práce s osobitným zreteľom na marginalizované rómske komunity boli zamerané na vzdelávania MRK a ich prípravu pre trh práce, spoločenskú integráciu, zlepšenie návykov a pracovných a manuálnych zručností rómskej menšiny. Podporená bola aj tvorba nových pracovných miest pre znevýhodnených uchádzačov o zamestnanie a príslušníkov MRK a rovnosť príležitostí. Prijímateľmi pomoci boli obce a mestá, občianske združenia a neziskové organizácie, 188

190 ako aj podnikateľské subjekty so záujmom o podporu na vytvorenie nových pracovných miest pre znevýhodnené skupiny obyvateľstva a MRK. Tab. 8. Národné projekty realizované z OP ZaSI Opatrenia 2.1 na podporu sociálnej inklúzie k Názov projektu Podpora procesu deinštitucionalizácie a transformácie systému sociálnych služieb Terénna sociálna práca v obciach Štandardizácia služieb a rozširovanie siete komunitných centier najmä pre marginalizované rómske komunity Podpora deinštitucionalizácie náhradnej starostlivosti Národná rámcová stratégia podpory sociálneho začlenenia a boja proti chudobe Národný projekt Komunitné centrá Podpora opatrovateľskej služby Pilotná podpora zvyšovania efektivity poskytovania dávok a výkonu opatrení SPODaSK v rodinnom prostredí Podpora eliminácie a prevencie násilia na ženách Prevencia a eliminácia násilia na ženách Podpora zvyšovania profesionality výkonu a rozvoj ľudských zdrojov v oblasti výkonu a služieb sociálnej inklúzie pre štátnu správu a samosprávu - I. Zvyšovanie zamestnateľnosti profesionálnych rodičov Prijímateľ Implementačná agentúra pre OP ZaSI Implementačná agentúra pre OP ZaSI Implementačná agentúra pre OP ZaSI Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny Inštitút pre výskum práce a rodiny Implementačná agentúra pre OP ZaSI Implementačná agentúra pre OP ZaSI Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny Inštitút pre výskum práce a rodiny Inštitút pre výskum práce a rodiny Inštitút pre výskum práce a rodiny Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny Zdroj: Výročná správa o vykonávaní operačného programu Zamestnanosť a sociálna inklúzia za rok 2014; Implementačná agentúra Mninisterstva práce, sociálnych vecí a rodiny SR V analyzovaných okresoch bolo z opatrenia 2.2 podporených 89 projektov v celkovom objeme zazmluvnených finančných prostriedkov 17,5 mil. Eur. V Prešovskom kraji sa realizovalo 60 projektov v hodnote 9,3 mil. Eur, v Košickom 29 projektov v celkovom objeme 4,9 mil. Eur a v Banskobystrickom kraji 20 projektov v sume 3,2 mil. Eur (tab. 7). Najvyššiu podporu získali obce v okresoch Vranov nad Topľou (15 projektov, 3,3 mil. Eur), Bardejov (12 projektov, 2,7 mil. Eur) a Trebišov (15 projektov, 2,1 mil. Eur). Najmenšiu finančnú alokáciu získali okresy Gelnica (50 tis. Eur) a Revúca (119 tis. Eur). V rámci opatrenia 2.2 do vybraných okresov s najvyšším ohrozením sociálneho vylúčenia a chudoby smerovalo až 67 % všetkých finančných zdrojov zazmluvnených v podporených projektoch. Opäť aj v tomto opatrení je problémom veľmi nízky podiel skutočne realizovaných výdavkov, ktorý predstavuje len 48 % čerpanie, čo je o 6 % menej ako u opatrenia 2.1. Z opatrenia bolo tiež podporených 5 národných projektov s celoslovenskou oprávnenosťou s výnimkou Bratislavského kraja (tab. 9). 189

191 Tab. 9. Národné projekty realizované z OP ZaSI Opatrenia 2.2 na podporu rovnosti príležitostí v prístupe na trh k Názov projektu Podpora uplatnenia občanov ohrozených hromadným prepúšťaním v dôsledku globálnej finančnej krízy Národný projekt - Inštitút rodovej rovnosti Zvyšovanie zamestnanosti a zamestnateľnosti znevýhodnených uchádzačov o zamestnanie Stratégia aktívneho starnutia Podpora občanov ohrozených a dotknutých hromadným prepúšťaním pri ich uplatnení sa na trhu práce Prijímateľ Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny Centrum vzdelávania MPSVaR SR Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny Centrum vzdelávania MPSVaR SR Ústredie práce, sociálnych vecí a rodiny Zdroj: Výročná správa o vykonávaní operačného programu Zamestnanosť a sociálna inklúzia za rok 2014; Implementačná agentúra Ministerstvo práce, sociálnych vecí a rodiny SR 2014 Vytváranie rovnosti príležitostí v prístupe na trh práce a podpora znevýhodnených skupín na trhu práce, zosúladenie pracovného a rodinného života so zvláštnym dôrazom na rodovú rovnosť bolo cieľom Prioritnej osi 2 Opatrenia 2.3 Podpora zosúladenia rodinného a pracovného života. Na území Banskobystrického, Košického a Prešovského kraja bolo podporených 12 projektov v celkovej výške 44,7 mil. Eur. Z nich boli 2 národné projekty Príspevok na službu starostlivosti o dieťa (UPSVaR) a Rodina a práca (Implementačná agentúra pre OP ZaSI), na ktoré bolo alokovaných 44,1 mil. Eur. Ďalej v každom z krajov sa realizovali 2 projekty s regionálnym dosahom, ktorých prijímateľmi boli neziskové organizácie a združenia (CHARTIKANO občianske združenie, Nadácia Škola dokorán, Občianske združenie PYRAMÍDA, Centrum vzdelávania neziskových organizácií, UNI KREDIT, n.o., atď). Z dopytovo orientovaných projektov sa v analyzovaných okresov realizovali 4 projekty. V okrese Rimavská Sobota 3 projekty v celkovej sume 207,7 tis. Eur, ktoré boli zamerané na zosúladenie pracovného a rodinného života žien a v okrese Trebišov 1 projekt vo výške 303,2 tis. Eur zameraný na vzdelávanie rómskych žien. V OP Vzdelávanie sú na podporu sociálnej inklúzie prostredníctvom zvyšovania vzdelanostnej úrovne príslušníkov MRK a osôb s osobitými vzdelávacími potrebami zamerané opatrenia Prioritnej osi 3 Podpora vzdelávania osôb s osobitými vzdelávacími potrebami. Zámerom Prioritnej osi 3 Opatrenia 3.1 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne príslušníkov marginalizovaných rómskych komunít bolo zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb so špeciálnymi výchovno-vzdelávacími potrebami prostredníctvom celoživotného poradenstva, s odbornou poradenskou podporou zamestnancov systému výchovného poradenstva a prevencie, ako aj zvyšovanie vzdelanostnej úrovne príslušníkov marginalizovaných rómskych komunít prostredníctvom tvorby špecializovaných programov, kurzov a pracovísk. Podporené projekty boli zamerané na zvýšenie zaškolenosti detí z MRK v materských, základných a stredných školách s cieľom zvýšenia ich následného 190

192 uplatnenia sa na trhu práce a celkového začlenenia do spoločnosti. Oprávnenými prijímateľmi boli materské, základné a stredné školy a obce a mestá s výrazným podielom príslušníkov MRK. V rámci opatrenia bolo vo vybraných okresoch realizovaných 58 dopytovo orientovaných projektov v celkovej výške zazmluvnených výdavkov 11,7 mil. Eur. V Košickom kraji sa v 3 okresoch realizovalo 36 projektov s finančnou podporou 5,86 mil. Eur, v Prešovskom v 4 okresoch 34 projektov vo výške 6,11 mil. Eur a v Banskobystrickom kraji tak isto v 4 okresov 34 projektov v hodnote 4,92 mil. Eur. V okresoch Veľký Krtíš, Bardejov, Medzilaborce, Snina, Stropkov a Sobrance sa nerealizoval žiadny projekt v rámci uvedeného opatrenia. Najvyššiu projektovú aktivitu sledujeme v okrese Kežmarok, kde bolo realizovaných až 11 projektov v celkovej finančnej alokácii 2 mil. Eur, Rožňava 1,98 mil. Eur v 9 projektoch, Trebišov 1,88 mil. Eur v 9 projektoch a Revúca 1,35 mil. Eur v 8 projektoch (tab. 7). Územné smerovanie finančnej podpory úzko korešponduje s okresmi najviac ohrozenými sociálnou exklúziou. V krajoch s problematickými okresmi bolo v rámci Opatrenia 3.1 alokovaných až 96 % všetkých zazmluvnených výdavkov, pričom až 67 % smerovalo práve do vytypovaných okresov. Výška čerpania finančných príspevkov na priemernej úrovni 70 % je v tomto opatrení o niečo uspokojivejšia. Najvyšší podiel realizovaných výdavkov vykazuje okres Svidník 85,8 %, Vranov nad Topľou 80,8 % a okres Sabinov 77,2 %. Z Opatrenia 3.1 sú financované aj 3 národné projekty: - Vzdelávaním pedagogických zamestnancov k inklúzii marginalizovaných rómskych komunít - Inkluzívny model vzdelávania na predprimárnom stupni školskej sústavy - PRINED - Projekt Inkluzívnej Edukácie Vo všetkých troch projektoch je prijímateľom celkovej alokácie 48,1 mil. Eur Metodicko-pedagogické centrum. Vzdelávanie zdravotne znevýhodnených osôb ako aj vytvorenie komplexného poradenského systému prevencie a ovplyvňovania sociálno-patologických javov v školskom prostredí bolo cieľom Opatrenia 3.2 Zvyšovanie vzdelanostnej úrovne osôb s osobitými vzdelávacími potrebami, z ktorého bolo podporených 8 projektov v celkovej sume15,7 mil. Eur. V rámci opatrenia sa realizovali 4 národné a jeden pilotný projekt. Z vybraných okresoch sa 3 dopytovo orientované projekty v celkovom objeme 284 tis. Eur realizujú v okrese Trebišov. Prijímateľom je stredná škola a odborné učilište. Projekty sú zamerané na vzdelávanie zdravotne znevýhodnených osôb. 191

193 Tab. 10. Národné projekty realizované z OP Vzdelávanie Opatrenia 3.1 na podporu sociálnej inklúzie k Názov projektu Základy komunikácie so sluchovo postihnutými pre zamestnancov štátnej správy a samosprávy Vzdelávanie zdravotne znevýhodnených osôb v informačných a komunikačných technológiách Pilotný projekt vzdelávania telesne znevýhodnených osôb so zameraním na získanie Certifikátu EBC*L Viac vedomostí - viac možností Komplexný poradenský systém prevencie a ovplyvňovania sociálnopatologických javov v školskom prostredí Prijímateľ Európska vzdelávacia akadémia, n.o. Európska vzdelávacia akadémia, n.o. Európska vzdelávacia akadémia, n.o. Národná rada občanov so zdravotným postihnutím v Slovenskej republike Výskumný ústav detskej psychológie a patopsychológie Obr. 4. OP Vzdelávanie Prioritná os 3 Podpora vzdelávania osôb s osobitými vzdelávacími potrebami (dopytovo orientované projekty) Zdroj: Centrálny koordinačný orgán, ITMS, neverejná časť /výpočty autorov 192

194 ZÁVER Analýza ľudských zdrojov podľa vybraných ukazovateľov sociálnej exklúzie potvrdila správne územné a tematické nastavenie politiky súdržnosti v oblasti sociálnej inklúzie. Kvalita ľudských zdrojov korešponduje s oprávnenosťou regiónov Cieľa Konvergencia na zvýšený objem alokovaných finančných prostriedkov na sociálnu inklúziu. Viaceré okresy oprávneného územia dosahujú podpriemernú úroveň ľudských zdrojov v kontexte ukazovateľov sociálnej exklúzie a indikujú sociálne vylúčenie a chudobu obyvateľstva. Prevažne ide okresy s koncentráciou rómskeho obyvateľstva, obyvateľstva nízkych príjmových skupín a poberateľov dávok v hmotnej núdzi. V rámci oprávneného územia Cieľa Konvergencia, výnimku tvoria okresy (Banská Bystrica, Košice II, Košice IV, Trenčín, Nitra) s lokalizáciou krajských miest a niektoré ďalšie okresy (Skalica a i.), ktoré z hľadiska úrovne ľudských zdrojov dosahujú nadpriemernú až vysoko nadpriemernú úroveň. Okresy Bratislavského kraja, ktoré sú oprávneným územím Cieľa Konkurencieschopnosť a regionálna zamestnanosť, patria k okresom so silno nadpriemernou úrovňou ľudských zdrojov s výrazne nižším podielom obyvateľov v stave alebo ohrozených sociálnym vylúčením. Z uvedeného dôvodu je aj alokácia finančných zdrojov na projekty sociálnej inklúzie v Bratislavskom kraji výrazne nižšia a určená predovšetkým na tzv. národné projekty. Neukončený proces implementácie a relatívne nízke čerpanie príslušných opatrení OP ZaSI a OPV je dôsledkom viacerých skutočností - nedostatky na strane zodpovedných orgánov za implementačný proces (časový posun vo vyhlásení a zverejnení výziev na predkladanie ŽoNFP oproti indikatívnemu časovému harmonogramu, neúmerne dlhé trvanie overovania, obsahovej, finančnej stránky a úhrady aktivít implementovaných projektov, zmeny subjektov zodpovedných za riadenie implementácie projektov počas implementačného procesu a i.) ako aj na strane regiónov, resp. subjektov, ktorí sa ako oprávnení žiadatelia a prijímatelia môžu uchádzať o NFP a v prípade schválenia a zazmluvnenia projektu aj reálne čerpať podporu z ESF na sociálnu inklúziu. Čerpanie finančných prostriedkov bolo ku koncu roka 2014, teda v čase pokročilej implementácie a rok pred ukončením predĺženého programového obdobia, neukončené, pomerne nízke a priestorovo diferencované. Aj keď v súlade s územnou koncentráciou najvyšší objem finančných prostriedkov bol alokovaný v konvergenčných regiónoch, ktoré sú z hľadiska ekonomického a sociálneho statusu obyvateľstva najproblémovejšie s vysokým rizikom sociálneho vylúčenia, čerpanie bolo v analyzovanom období pomerne nízke. Dôvodmi sú diferencovaná absorpčná kapacita potenciálnych prijímateľov, náročný proces administrácie projektov, ktorý je často spolu s nedostatkom finančných prostriedkov nevyhnutných na spolufinancovanie projektov limitujúcim faktorom pre uchádzanie sa o podporu a realizáciu projektov podporovaných z eurofondov. Počas programového obdobia mala negatívny vplyv finančná a hospodárska kríza. Viaceré ekonomické subjekty potenciálni žiadatelia, resp. prijímatelia podpory mali existenčné ekonomické problémy a prejavovali nižší záujem o implementáciu, najmä sociálne 193

195 zameraných projektov, spojených s nevyhnutným spolufinancovaním realizácie projektových zámerov a aktivít. Ku koncu roka 2014 boli ešte viaceré implementované projekty v realizačnom procese. Projekty sociálnej inklúzie predstavujú neinvestičné projekty, pričom efektivitu čerpania a celkový prínos realizovaných projektov nebolo možné k stanovenému obdobiu presne vyhodnotiť. Možno však očakávať, že pozitívne prínosy implementovaných projektov sa prejavia s istým časovým oneskorením po ukončení programového obdobia, resp. v synergickom efekte s implementáciou nových projektov sociálnej inklúzie v rámci programového obdobia (2022) a prispejú k sociálnej inklúzii obyvateľstva najmä v tzv. okresoch chudoby. Literatúra Atlas rómskych komunít (2013). Regionálne centrum Rozvojového programu OSN Pre Európu a Spoločenstvo nezávislých štátov v Bratislave. Džambazovič, R. (2010). Sociálna inklúzia inovačný potenciál konceptu a jeho aplikácie. [Online]. Dostupné na: veda/cesiuk/teams/socilogovia/socialna_inkluzia.pd, [cit: ]. Džambazovič, R., Gerbery, D. (2005). Od chudoby k sociálnemu vylúčeniu. Sociológia, 37, 2. Dostupné na: pdf, [cit ]. Ivančíková, L., Vlačuha, R. (2010). Stratégia EU 2020 a ohrozenie chudobou v regiónoch Slovenska. In Pauhofová, I., Hudec, O., Želinský T. eds. Sociálny kapitál, ľudský kapitál a chudoba v regiónoch Slovenska. [Online]. Ekonomická fakulta, TU Košice, Dostupné na: pdf, [cit: ]. Kubeš, J. (2010). Sociální exkluze a sociální populační ne/stabilita periférnych a urbanizovaných území. In Geografia pro život v 21.století. [Online]. Sborník příspěvků z XXII.sjezdu České geografické společnosti. Ostravská universita v Ostravě, pp Dostupné na: Geografie_mesta/Socialni_exkluze.pdf, [cit: ]. Mareš, P. (2004). Sociální exkluze a inkluze. In Sirovátka, T. ed. Sociální exkluze a sociální inkluze menšin a marginalizovaných skupin. Brno, Masarykova univerzita, 240 s. Mareš, P., Sirovátka, T. (2008). Sociální vyloučení (exkluze) a sociální začleňování (inkluze) koncepty, diskurz agenda. Sociologický časopis AV ČR, 44, 2, [Online]. Dostupné na: uploaded/socialni_vylouceni_exkluze_a_socialni_zaclenovani_inkluze.pdf, [cit: ]. 194

196 Mesačná štatistka o počte a štruktúre uchádzačov o zamestnanie za mesiac december UPSVaR (2015). Bratislava. [Online] Dostupné na: socialne-veci-statistiky/ html?page_id=312655, [cit: ]. Národný strategický referenčný rámec (verzia december 2013). [Online]. Úrad vlády SR. Dostupné na: [cit: ]. Operačný program Zamestnanosť a sociálna inklúzia. [Online]. Dostupné na: nsrr.sk/operacne-programy/zamestnanost-a-socialna-inkluzia/, [cit: ]. Operačný program Vzdelávanie. [Online]. Dostupné na: operacneprogramy/vzdelavanie, [cit: ]. Pauhofová, I., Hudec, O., Želinský, T. (2010). Sociálny kapitál, ľudský kapitál a chudoba v regiónoch Slovenska. Zborník príspevkov podporený Vedeckou grantovou agentúrou MŠ SR a SAV v rámci riešenia vedeckovýskumného projektu VEGA 1/0370/08 Regionálny prístup k meraniu sociálneho kapitálu. Peace, R. (2001). Social Exclusion: a Concept in Need Definition? Social Policy Journal of New Zeeland, 16, Poberatelia vybraných sociálnych dávok podľa regiónov (december 2014). [Online]. UPSVaR Bratislava. Dostupné na: [cit: ]. Poláčková, L. (2010). Parciálne prístupy k štúdiu marginality. Acta Geographica Universitatis Comenianae, 54, 1, Prehľad pomoci v PO podľa VUC (stav k ). [Online]. CKO, ITMS. Dostupné na: [cit: ]. Prehľad výziev. [Online]. Dostupné na: [cit: ]. Rajčáková, E., Švecová, A. (2009). Regionálne disparity na Slovensku. Geographia Cassoviensis, 3, 2, Regionálna databáza ŠÚ SR. [Online]. Dostupné na: Slovak/, [cit: ]. Stav implementácie ŠF podľa OP, priorít a opatrení pre PO k [Online]. Dostupné na: [cit: ]. Stratégia rozvoja konkurencieschopnosti Slovenska do roku Lisabonská stratégia pre Slovensko. [Online]. Dostupné na: file:///c:/users/eraj/downloads/strategia_rozvoja_konkurencieschopnosti_slovenska_do_roku_2010.pdf, [cit: ]. Veselovská, A. (2015). Chudoba geografické dimenzie jej výskumu na Slovensku (dizertačná práca). UK v Bratislave, Prírodovedecká fakulta, p Výročná správa o vykonávaní operačného programu Vzdelávanie za rok 2014 (interný materiál). Ministerstvo školstva, vedy, výskumu a športu Slovenskej republiky. 195

197 Výročná správa o vykonávaní operačného programu Zamestnanosť a sociálna inklúzia za rok Implementačná agentúra Ministerstvo práce, sociálnych vecí a rodiny SR [Online]. Dostupné na: vyrocna-sprava/vs-op-zasi-2014.pdf, [cit: ]. Príspevok vznikol v rámci riešenia projektov VEGA č. 1/1143/12 Regióny: vývoj, transformácia a regionálna diferenciácia a č. 1/0540/16 Sociálne, ekonomické a environmentálne determinanty rozvoja a transformácie regiónov, regionálno-geografický prístup. SOCIAL INCLUSION AND COHESION POLICY ON EXAMPLE OF POOR SLOVAKIA DISTRICTS In recent years, social exclusion (social inclusion) is becoming increasingly urgent social problem of certain individuals or groups of population. Social inclusion is defined as a process that provide possibility to gain some new opportunities and resources necessary for active participation in economic, social and cultural life of the community for individuals or groups of people in the state or at risk of social exclusion and poverty. Social inclusion provides the guarantee of acceptable living standard, participation in decision-making and ensuring access to fundamental rights for these persons or groups of population. Solution of social exclusion requires application of instruments that mitigate the negative impacts of this process and are focused on social inclusion. In the Programming period (2015) social inclusion was supported under the OP Employment and Social Inclusion (Measures 2.1, 2.2, 2.3 and 3.2) and OP Education (Measures 3.1 and 3.2). The paper analyses human resources in the context of selected indicators of social exclusion and assessment of utilization of financial instruments OP EaSI and OP Education; intended for social inclusion in selected districts of Slovakia, which have been identified as so-called districts of poverty. Analysis of human resources in the context of social exclusion takes account of labour market indicators (rate of registered unemployment and long term unemployment, rate of jobseekers aged and 50 and over), economic and social levels (average monthly wage, the number of welfare recipients in material distress and other benefits per 1000 inhabitants and the proportion of the Roma population). The districts with he most vulne-rable populations of social exclusion and poverty are concentrated in Banská Bystrica, Prešov and Košice regions. In the Programming period , the Slovak Republic had the opportunity to draw funds to support social inclusion of mil. Euro in measures intended for the social inclusion of the OP Employment and Social Inclusion and OP Education. In 196

198 both OPs there were announced 55 calls (OP EaSI 43, OPE 12) for submission of application. From them 24 calls were for demand-driven project and 31 for national projects. The problem is the withdrawal of funds. There was drawn approximately 40 % (83.8 mil. Euro) of contracted funds for social inclusion; and 58.6 % (48.7 mil. Euro) funds to support education of persons with special educational needs to The number of properly completed projects was 548 (471 OP EaSI and OP Education 77 projects). Projects were implemented in regions and districts where the concentration of Roma population was above-average. There were 359 projects in amount of 28.7 mil. Euro implemented to support social inclusion in selected districts. Drawing of funds has been relatively low, unfinished and spatially differentiated at the end of the year The reasons were differentiated absorption capacity of potential beneficiaries, difficult process of project administration, unwillingness to apply for a grant, or a lack of funds for potential beneficiaries to co-finance the projects Analysis of human resources according to selected indicators of social exclusion confirmed the correct spatial and thematic setting of the Cohesion policy in the field of social inclusion. However, the usefulness and effectiveness of spending will be precisely evaluated after the end of the program period. Key words: social exclusion and inclusion, human resources, cohesion policy, Operational programme Employment and Social Inclusion (OP EaSI), Operational programme Education 197

199 198

200 PRO-POOR TURIZMUS AKO NÁSTROJ ROZVOJA MARGINALIZOVANÝCH KOMUNÍT (PRÍKLAD OBCE SPIŠSKÝ HRHOV) Kvetoslava Matlovičová, Jana Kolesárová, René Matlovič ÚVOD Marginalizované komunity a sídla predstavujú spoločenský a environmentálny problém, ktorý sa zatiaľ v slovenských podmienkach nedarí riešiť. Udržateľné riešenie by malo byť založené na podpore sebarealizácie marginalizovaných skupín vnútri majoritnej spoločnosti prostredníctvom využitia špecifík ich menšinovej identity. Ako perspektívny koncept, ktorý zahŕňa zainteresovanie marginalizovaných komunít na vlastnom rozvoji sa ukazuje pro-poor turizmus (PPT), čiže turizmus v prospech chudobných. V našej práci stručne prediskutujeme genealógiu tohto konceptu a načrtneme možnosti jeho využitia v podmienkach Slovenska. Na tento účel nám slúži prípadová štúdia Spišského Hrhova. KORENE PPT Korene PPT siahajú do 70. rokov minulého storočia, kedy sa pod vplyvom politických ekonómov začínajú v turizme rozvíjať myšlienky jeho možných prínosov pre rozvoj území. V rámci tejto diskusie sa objavili aj explicitne formulované názory, upozorňujúce na jeho možný potenciál v oblasti zmierňovania chudoby (napr. De Kadt 1979). V tejto fáze išlo len o dišputy v akademickej rovine, bez širšieho impaktu na realizáciu v praxi, čo napokon viedlo k vyprchaniu záujmu o ich ďalší rozvoj. K revitalizácii záujmu o túto tému došlo až koncom 90. rokov minulého storočia, kedy bola prezentovaná pod označením pro-poor turizmus (PPT), teda turizmus orientovaný na chudobných (Harrison 2008). Nasledovalo obdobie, v ktorom sa formoval základný teoretický rámec konceptu PPT. V odbornej literatúre je dnes možné nájsť celý rad prístupov ako napr. liberálny prístup, kritické prístupy, alternatívne prístupy, neoliberálne prístupy, post-rozvojový prístup a pod., ktorých podrobný popis, vzhľadom na obmedzený rozsah tejto štúdie, nie je možný. Popri uvedených prístupoch sa však vyvíjali aj názory a postoje akademikov či odborníkov z praxe, ktorí prinášali do diskusie nie len argumenty podporujúce rozvoj PPT ale aj také, ktoré upozorňovali na možné riziká či prístup ako taký odmietali. Ich stručný schematický náčrt sme spracovali na základe Scheyvens (2002; obr.1). 199

201 Obr. 1. Štruktúra názorov na PPT Zdroj: vlastné spracovanie podľa Scheyvens 2002, s. 21, 22 Legenda: ak ademická obec; zainteresované strany z praxe. Vo všeobecnosti možno povedať, že miera optimizmu vo vzťahu k uvedenému konceptu je vyššia u odborníkov z praxe, kým teoretikmi je prijímaná skôr skepticky, najmä vo vzťahu k jeho reálnym možnostiam zmierňovať chudobu. Napriek týmto výhradám je však rozvíjaný, pričom kritika prispela k lepšiemu pochopeniu fungovania jeho princípov a viedla k optimalizácii procesov jeho praktickej implementácie (Scheyvens 2011). ZÁKLADNÉ PRINCÍPY A PRÍNOSY PPT Zatiaľ čo PPT je vnímaný ako relatívne nový diskurz, agenda chudoby existuje už celé desaťročia (Storey at al. 2005). PPT možno vnímať ako pokus o vzájomné prepojenie turizmu a chudoby, ktoré boli donedávna teoreticky traktované vzájomne izolovane (Bonden 2005 in Zhao, Ritchie 2007). Zmena uvažovania vo vzťahu turizmu a jeho možných prínosov v oblasti zmierňovania chudoby (obr. 2), bola podľa McMichaela (2000 in Hall 2007) podmienená aj istým rozčarovaním zo zlyhania teórie modernizácie v oblasti dosiahnutia ekonomickej a sociálnej spravodlivosti. Tradičný systém turizmu je postavený na filozofii regionálneho ekonomického rastu, zatiaľ čo redukcia chudoby je vnímaná len ako parciálny cieľ, respektíve prirodzený výsledok rozvoja územia. Očakáva sa, že akonáhle dôjde k rozvoju územia, rast sa dostaví aj na najnižších sociálnych úrovniach a že k redukcii chudoby dôjde prostredníctvom viacerých kanálov (napr. zvyšovanie zamestnanosti, budovanie infraštruktúry a pod.) (Zeng at al. 200

202 2005 in Zhao, Ritchie 2007). V súlade s touto filozofiou sa konvenčný systém v turizme, vychádzajúci z rozvojových paradigiem teórie modernizácie, teórie závislosti a neoliberalizmu, zameriava predovšetkým na zvyšovanie návštevnosti a nárast počtu pracovných príležitostí v oblasti turizmu, čo následne vytvorí dopyt po pracovnej sile aj z radov najchudobnejších komunít v území (obr. 3). Pre tvorcov politík je v tomto prípade primárnym cieľom rozvoj turizmu, nie redukcia chudoby, čo môže v konečnom dôsledku viesť aj k prehlbovaniu rozdielov (napr. snahami o vytláčanie chudobných komunít z atraktívnych turistických oblastí a zvyšovaniu miery sociálnej a priestorovej segregácie). (Chritie 2002 in Zhao, Ritchie 2007) Následné prínosy turizmu pre zmierňovanie chudoby sú tak minimálne a jeho vplyv v konečnom dôsledku nepriamy a málo významný. Obr. 2. Zmena filozofie uvažovania o turizme vo vzťahu k jeho možným prínosom v oblasti zmierňovania chudoby Zdroj: vlastné spracovanie, upravené podľa Zhao, Ritchie (2007) Obr. 3. Porovnanie možného spôsobu redukcie chudoby v rámci konvenčného turizmu a PPT Zdroj: Ashley, Mitchell, (2010) 201

203 Filozofia PPT vychádza z presvedčenia, že konvenčné plánovanie zhora nadol neprináša deklarované zmierňovanie chudoby, pretože nezaručuje zapojenie najnižšie postavených spoločenských skupín do aktivít, ktoré by im mohli prinášať úžitok. Z týchto dôvodov prichádza s tzv. alternatívnym konceptom rastu prospešného pre chudobných (pro-poor growth) (Ashley, Mitchell 2010), ktorého hlavným cieľom je priama podpora najchudobnejších komunít a hľadanie takých riešení, ktoré budú prispievať k ekonomickému rastu zdola (Id21 Insights 2006). Odborníci, ktorí sú členmi Združenia PPTP (Združenie pro-poor turizmu, angl. Pro-Poor Tourism Partnership) definujú pro-poor turizmus ako turizmus, ktorý vedie k zvyšovaniu priamych úžitkov pre chudobných. Tieto úžitky môžu byť nielen ekonomické, ale tiež sociálne, environmentálne a kultúrne (Ashley at al. 2001b). Charakteristickou črtou PPT (alebo ST-EP) je jeho zameranie na chudobu, jej znižovanie a pomoc chudobným. Za týmto účelom buduje a posilňuje väzby medzi podnikateľskými subjektami v turizme a chudobnými. Hlavný cieľ PPT stratégii sa orientuje na zmenu povahy rozvoja CR smerom, ktorý vytvára príležitosti pre chudobných a zvyšuje ich ekonomické benefity, majetok alebo účasť (Ashley at al. 2001b) a nie na rozširovanie turizmu ako hospodárskeho odvetvia. Aj keď niektoré z prípadových štúdii dokazujú, že úspešnosť niektorých projektov by nebola možná bez rozvoja celej turistickej destinácie, dôraz sa kladie predovšetkým na priame benefity pre chudobných (Scheyvens 2011). Vychádzajúc z dostupných zdrojov možno vyčleniť niekoľko charakteristických čŕt PPT. Jednou z jeho najdôležitejších charakteristík je, že nie je anti-trhový. Naopak, stratégie odvodené od prístupu PPT sú formulované tak, aby...začleňovali chudobných do trhovej ekonomiky zvyšovaním zamestnanosti, vytváraním podnikateľských príležitosti a umožnením prístupu ku kolektívnym benefitom (Harrison 2008). Ak zvážime, že v prípade PPT ide o istú formu trhových intervencií, je svojim spôsobom veľmi podobný modelu fair-trade (férový obchod), ktorého primárnou snahou je zabezpečiť férovú pridanú hodnotu z predávaných produktov, aj pre marginalizovaných prvovýrobcov, zväčša producentov v rozvojových krajinách tretieho sveta. Je známe, že títo nedokážu čeliť tlaku veľkých nadnárodných korporácii na znižovanie výkupných cien a stávajú sa tak predmetom zneužívania a ožobračovania. Z uvedených dôvodov sa aj PPT snaží ovplyvniť trhové podmienky a dopyt po pracovnej sile, službách a tovaroch poskytovaných chudobnými tak, aby došlo k zmene v prerozdeľovaní benefitov v rámci turistických reťazcov v prospech chudobných (Harrison 2008; PPTP 2005; obr. 6). Početné prípadové štúdie, ktoré popisujú skúsenosti s uplatňovaním PPT prístupu v praxi uvádzajú, že najlepšie šance pre jeho fungovanie je možné zabezpečiť vtedy, ak je jeho rozvoj postavený na integrácii do už dobre zabehaného turistického systému. Združenie pro-poor turizmu zdôrazňuje, že je prínosnejšie dosiahnuť zmenu v už rozvíjanom hlavnom prúde odvetvia turizmu, vrátane existujúcich dominantných podnikateľských subjektov, ako založiť množstvo nových podnikov riadených chudobnými komunitami, ktoré majú pochybné existenčné vyhliadky smerom do budúcnosti (Scheyvens 2011). 202

204 Ako uvádzajú Ashley at al. (2001b) podmienkou úspešného PPT je: - umožniť chudobným prístup k trhom; - podporiť životaschopnosť a konkurencieschopnosť PPT projektov; - podporiť efektívnu spoluprácu zainteresovaných strán; - vytvoriť rámec politík, ktoré zaistia bezpečné investičné prostredie. Pre dosiahnutie zmeny v podobe zmiernenia chudoby je potrebné, aby úsilie vyvinula široká škála zainteresovaných. Dôležitá je najmä podpora príslušných komunít, súkromného sektora, samosprávy a mimovládnych rozvojových organizácií. ODI (Overseas Development Institute - Zámorský rozvojový inštitút) na základe realizovaných analýz tiež odporúča, aby hlavný prúd turistiky zachovával väzby na miestne chudobné komunity. Z rozvojového hľadiska snaha o rozvoj PPT ako istej alternatívy k turizmu hlavného prúdu bez napojenia na neho vo väčšine prípadov zlyháva. Základné odporúčanie je, aby boli súkromní podnikatelia od začiatku zapojení do procesu prípravy stratégie optimalizovanej pre konkrétny súbor problémov. Úspech PPT v rámci určitej destinácie spočíva v prepojení záujmov subjektov podnikajúcich v turizme a miestneho obyvateľstva. (Mitchell 2010). Tab. 1. Porovnanie hlavných atribútov PPT vo vzťahu k community-based turizmu, ekoturizmu a k životnému prostrediu udržateľnému turizmu 203

205 PPT nemá charakter špecifickej formy turizmu alebo produktu. Nie je teda obdobou ekoturizmu či community-based turizmu ako by sa mohlo na prvý pohľad javiť (tab. 1). Tieto sú súčasťou konvenčného prúdu turizmu, kde z neho plynúce benefity majú pre chudobných sekundárny význam. Rovnako nie je ani limitovaný možnosťami rozvoja viazanými na hľadanie trhovej niky (niche markets). Naopak, ako uvádza PPTP (2005, s. 1): Akýkoľvek druh turizmu môže byť pro-poor (prospešný pre chudobných) a prístup môže byť aplikovaný aj na rôznych úrovniach, t. j. na úrovni podnikov, destinácie, regiónu či krajiny, teda aj masový turizmus možno postaviť na pro-poor princípoch. V neposlednom rade sa PPT vyznačuje tým, že cieľovou skupinou sú vždy chudobné a marginalizované komunity znevýhodnené v prístupe na trh práce, s nedostatočným prístupom k základným službám (ako napr. zdravotná starostlivosť či vzdelanie), avšak nemusia byť nevyhnutne tými najchudobnejšími v regióne (Id21 Insights 2006). PPT môže ponúknuť príležitosti pre širokú škálu chudobných, ktorí sa snažia zvýšiť svoju kvalitu života. Je prirodzené, že z PPT budú profitovať aj vyššie situované spoločenské vrstvy, no podstatné je že sa benefity z PPT prioritne dostanú k chudobným (Ashley at al. 2001a). Existuje niekoľko skupín chudobných, ktorým možno vďaka PPT prístupu pomôcť. Môžu to byť napríklad vlastníci pôdy (poľnohospodárski prvovýrobcovia či producenti potravinárskych produktov), rôzni dodávatelia (paliva, surovín, a pod.), živnostníci, remeselníci i mnohí ďalší, ktorí sú rôznym spôsobom napojení na infraštruktúru a zdroje využívané v miestnom turizme. Rozhodujúcim faktorom nie je typ komunity či forma turizmu, ale preukázateľné zvýšenie čistých benefitov, ktoré idú priamo k chudobným (PPTP 2005). PPT ako prístup sa riadi niekoľkými základnými zásadami (tab. 2), vďaka ktorým akceptuje multidimenzionálny charakter chudoby a nezameriava sa len na tvorbu príjmov. Snahou je, aby sa dosiahla čo najširšia škála pozitívnych dopadov na život chudobných ich zapojením do turizmu. Turizmus sa vyznačuje niektorými špecifickými atribútmi, ktoré ho predurčujú byť vhodným mechanizmom zmierňovania chudoby. Vo všeobecnosti zahŕňa širokú škálu ekonomických aktivít, pozostáva zväčša z malých alebo mikro podnikov a môže byť rozvíjaný aj v izolovaných oblastiach, kde by iné aktivity nemohli existovať (Mensah, Amuquandoh 2010). K významným charakteristikám turizmu, ktoré zvyšujú jeho potenciál pre rozvoj chudobných možno zaradiť aj náročnosť na pracovnú silu a teda schopnosť poskytnúť množstvo pracovných príležitostí a to aj pre adeptov s nízkou kvalifikáciou. Turizmus má lokalizačné faktory, ktoré sa opierajú o prírodné a kultúrne bohatstvo, ktorého súčasťou môžu byť i kultúrne tradície chudobných komunít, čo môže lákať potenciálnych spotrebiteľov miestnych výrobkov a služieb, t. j. bohatých turistov. Platí tiež, že v turizme je možné nové pracovné miesta vytvárať flexibilnejšie ako vo výrobe (Roe, Urguhart 2001). V súčasnosti existuje viacero možných ciest (obr. 4), ktorými odvetvia turizmu dokážu priniesť benefity miestnym komunitám priamo v destináciách alebo v ich blízkosti. Turizmus či už priamo alebo nepriamo dokáže ovplyvniť lokálnu ekonomiku i ľudí, ktorí sú 204

206 jeho súčasťou. S cieľom identifikovať prínosy z turizmu pre chudobných, ODI vyvinul metódu, v ktorej sleduje dolár turistu naprieč hodnotovým reťazcom turizmu (obr. 6) ako aj v rámci k nemu pridružených dodávateľských reťazcoch. V podstate ide o skúmanie celkových výdavkov turistov, v rámci ktorého je vyčíslená tá časť, ktorá je prospešná pre chudobných (označená ako pro-poor income). Pod uvedeným príjmom rozumie ODI mzdy a rôzne zisky nadobudnuté vďaka výdavkom turistov na výrobky či služby poskytované resp. predávané chudobnými. Takáto diagnostika hodnotových reťazcov priniesla cenne empirické dáta, ktorých analýzou ODI dospel k záveru, že turizmus môže byť prospešný pre chudobných, jeho realizáciu je možné optimalizovať tak, aby sa zvýšila miera profitu pre chudobných a tiež, že akákoľvek forma turizmu môže byť prospešná pre chudobných (Mitchell 2010). Tieto tézy sa stali základom konceptu PPT. Tab. 2. Princípy pro-poor turizmu Zdroj: Spracované podľa DFID 1999; Ashley at al. 2001a, 2006; Roe, Urquhart 2004; Chok

207 Boli identifikované kľúčové cesty ktorými možno dopraviť benefity z turizmu až k chudobným (priame, sekundárne a nepriame; pozri obr. 4). V prípade priamych dopadov hovoríme o zárobkoch a príjmoch zo zamestnania v turizme (napr. práca v hoteloch, reštauráciách, taxi službách a pod.) alebo aj kolektívnych príjmoch z miestnych podnikov. Súčasťou sú aj nefinančné prínosy, ako napríklad uľahčenie sociálneho rozvoja prostredníctvom zlepšenej dopravnej infraštruktúry, služby a pod. PPT taktiež pomáha zvyšovať účasť miestnych komunít na rozhodovaní, ktoré sa ich priamo dotýka. Sekundárne dopady zahŕňajú zárobky (a nefinančné prínosy) zo zamestnania v pridružených odvetviach (napr. stavebníctvo alebo poľnohospodárstvo). Súčasťou skupiny sekundárnych prínosov sú aj indukované dopady, t. j. výdavky pracovníkov v odvetviach turizmu, ktorí utratia zárobok v rámci miestnej ekonomiky. V prípade dynamických dopadov hovoríme o širokej kategórii pokrývajúcej dlhodobé zmeny v ekonomike, ktoré prebiehajú či už na úrovni destinácie alebo aj na vyššej územno-hierarchickej úrovni. Ide o menej hmatateľnú skupinu dopadov, ktoré však môžu posilniť respektíve oslabiť pozitívne vplyvy z turizmu na chudobných (Mitchell 2010). Obr. 4. Cesty znižovania chudoby prostredníctvom PPT Zdroj: Ashley, Mitchell 2009 V každom prípade výhody pre chudobných plynúce z turizmu závisia predovšetkým od toho, či a ako sa môžu ekonomicky zúčastňovať v tomto odvetví. Najväčším prínosom PPT je nepochybne tvorba formálnych aj neformálnych pracovných príležitosti, ktoré zvyšujú a diverzifikujú príjmy a významne tak znižujú zraniteľnosť chudobných. Získanie pracovnej príležitosti v turistickom priemysle môže byť dostatočným impulzom na posun domácnosti zo statusu nezabezpečená na zabezpečenú, avšak dostupné môže byť len pre malú časť komunity a určite nie riešením pre všetkých chudobných 206

208 (Ashley et al. 2001a). Okrem vytvárania pracovných príležitosti a diverzifikácie príjmov do skupiny pozitívnych prínosov PPT, patrí napríklad aj podpora ochrany životného prostredia a efektívny manažment prírodných zdrojov. Na základe naznačených predpokladov rozvoja PPT, reflektujúc existujúce komplexné analýzy chudoby a relevantné literárne zdroje sformulovali Zhao a Ritchie (2007) integratívny rámec PPT (obr. 5). Okrem toho, že rámec charakterizuje jednotlivé domény PPT, hodnotná je aj jeho praktická stránka pri plánovaní, rozvoji a riadení PPT. Obr. 5. Integratívny rámec PPT Zdroj: vlastné spracovanie podľa Zhao, Ritchie (2007) Centrálnu časť rámca tvoria procesy a mechanizmy, prostredníctvom ktorých môže rozvoj turizmu prispieť k zmierňovaniu chudoby. Pozostáva zo 4 úrovní: zmierňovanie chudoby, determinanty, základné otázky a zainteresované strany. Každá z nich je následne ďalej špecifikovaná ako zhluk niekoľkých, vzájomne prepojených komponentov. Determinanty v tomto rámci predstavujú základné predpoklady pre dosiahnutie udržateľného zmierňovania chudoby. Konkrétne zahŕňa príležitosti, posilnenie a bezpečnosť. Následne uvádzajú, že predpokladom úspešného PPT je riešenie troch základných otázok. Aby sme mohli hovoriť o pro-poor turizme a o efektívnom dlhodobom znižovaní chudoby, destinácia by mala stavať na konkurencieschopnosti, mala by zabezpečiť svoj rozvoj v súlade s princípmi udržateľného rozvoja a príslušníci marginalizovaných komunít by mali aktívne participovať na zabezpečovaní i plánovaní turizmu a teda 207

209 nebyť len turistickou atrakciou. Bázou všetkých procesov je široká škála aktérov operujúcich na rôznych úrovniach. K hlavným zainteresovaným stranám patria samotní chudobní, súkromný sektor, samosprávne orgány, mimovládne organizácie, sponzori, rôzne rozvojové organizácie a samozrejme turisti (Jamieson a kol. 2004; obr. 6). Keďže všetci z uvedených môžu zohrať významnú úlohu pri zvyšovaní kvality života komunít a dokážu ovplyvniť povahu i veľkosť prínosov, dôležité je ich zapájanie do procesov plánovania, rozvoja a riadenia. Pri analýze PPT sa taktiež zohľadňujú aj možné súvislosti vo vzťahu k inými prístupom (umiestnené v hornej časti na oboch stranách modelu), ktoré sú orientované na chudobných. Okrajové časti rámca, makroprostredie a mikroprostredie, zdôrazňujú skutočnosť, že turizmus je otvorený systém a teda podlieha rôznym vplyvom a tlakom, ktoré vznikajú vo vnútri a aj mimo systému. Veľký význam má taktiež skúmanie existujúcich vzťahov medzi jednotlivými komponentmi, ktorých pochopenie umožňuje lepšie nastavenie cieľov v oblasti zmierňovania chudoby prostredníctvom pro-poor prístupu. Obr. 6. Hodnotové reťazce v odvetví CR Zdroj: spracované podľa World Economic Forum (2009 in UNDP 2011) Vychádzajúc z multi-dimenzionálneho charakteru chudoby, je potrebné aj k procesu jej zmierňovania pristupovať rovnako komplexne, využívajúc viaceré perspektívy (World Bank 1999). To znamená, že sa nemôže redukovať len na sledovanie jednotlivých ekonomických ukazovateľov. Integratívny rámec PPT, ktorý zdôrazňuje význam prístupu založenom na analýze, monitorovaní a vyhodnocovaní jednotlivých indikátorov chudoby, takúto požiadavku reflektuje. Tradične sa pri skúmaní chudoby analyzujú tri základné výskume otázky: (1) Čo je to chudoba a kto sú chudobní? (2) Čo je primárnou príčinou chudoby? (3) Ako možno merať chudobu a sledovať progres v rámci zmierňovania chudoby? 208

210 Odpovede na tieto základné otázky ponúka množstvo prác venujúcich sa skúmaniu fenoménu chudoby, avšak stále je tu potreba adaptovať získaný komplex poznatkov pre kontext turizmu. Ako problém sa tiež javí to, že nie je vždy jednoduché odlíšiť dopady turizmu od iných rozvojových aktivít. V tomto ohľade sa ako vhodný nástroj javí turistický satelitný účet (Tourism Satellite Account, TSA), avšak len v ekonomickom smere. TSA navyše meria prínosy turizmu na makroekonomickej úrovni a neumožňuje zohľadniť špecifickú sociálnu skupinu, akou sú napríklad chudobní (UNWTO 2001, s. 40). Sledovanie a mapovanie finančných tokov výdavkov turistov až k chudobným predstavuje ďalší relevantný prístup pri preskúmavaní možných vzťahov medzi turizmom a zmierňovaním chudoby. Tento prístup si však vyžaduje extenzívny zber dát a môže byť ťažko realizovateľný v rozľahlých územiach s diverzifikovanou ekonomickou štruktúrou. Predstavená úroveň determinantov pozostáva z troch komponentov, t.j. príležitosti, posilnenie a bezpečnosť. Pod príležitosťami rozumieme potrebu chudobných mať prístup k ekonomickým príležitostiam, z ktorých môžu čerpať výhody a zmeniť tak svoju životnú situáciu k lepšiemu. Viaceré výskumy poukazujú na neefektívnosť a problematickú udržateľnosť tradičných charitatívnych prístupov v boji proti chudobe, ktoré neriešia podstatu problému. Dôležité je klásť dôraz na tvorbu pracovných príležitosti a príjmov, aby sa chudobní nestávali závislými na rôznych daroch, dotáciách, podporách a nestrácali motiváciu zlepšovať svoj život vynakladaním vlastného úsilia. Ďalší komponent posilnenie (empowerment) má taktiež významné miesto vo výskumoch zaoberajúcich sa chudobou. Jeho cieľom je podpora a zveľaďovanie účasti v spoločenských inštitúciách a moci pri rozhodovaniach týkajúcich sa lokálneho rozvoja turizmu. Z ekonomického hľadiska sa zdôrazňuje odstraňovanie bariér, ktoré znemožňujú prístup a efektívne zapojenie chudobných na trhu práce. Tým, že chudobní sú sociálne, ekonomicky i politicky marginalizovaní, obe formy posilnenia pre nich predstavujú významné procesy ak majú uspieť a profitovať z rôznych ekonomických činností (World Bank 1999). Tretí komponent bezpečnosť zahŕňa zmierňovanie zraniteľnosti chudobných voči rôznym rizikám ako sú choroby, ekonomické šoky či rôzne prírodné katastrofy. Keďže chudobné domácnosti majú menší majetok a menej diverzifikované zdroje príjmov, ľahšie môžu podľahnúť prípadným rizikám a krízovým situáciám. Aj z uvedeného dôvodu samotné rozširovanie príležitosti a posilnenie nemožno považovať za postačujúce. Úspešné zmierňovanie chudoby si vyžaduje aj istý systém sociálneho zabezpečenia pre chudobných. Pre dosiahnutie požadovaného napredovania v oblasti zmierňovania chudoby je potrebné súbežne posilňovanie všetkých troch uvedených determinantov. Keďže ide o kľúčové predpoklady zmierňovania chudoby, ich vhodnosť a účinnosť možno jednoducho posúdiť na základe toho, či a ako prispieva k rozširovaniu príležitosti, posilneniu a bezpečnosti chudobných (Zhao, Ritchie 2007). Z uvedeného stručného prehľadu vyplýva, že hodnotenie dopadov rozvoja turizmu na životnú úroveň skutočne nie je len otázkou makroekonomických faktorov, t. j. sčítavania pracovných miest, miezd, HDP, investícii súkromného sektora a pod. 209

211 Pestré spektrum prínosov plynúcich z PPT (ekonomické, environmentálne, sociálne a kultúrne), demonštruje širšie možnosti pôsobnosti a potvrdzuje jeho schopnosť prispieť k riešeniu multidimenzionálneho problému, akým je chudoba. V rámci objektívneho hodnotenia je však dôležité uviesť, že okrem pozitívnych prínosov môže mať turizmus aj negatívne dopady, ktoré je potrebné minimalizovať (napríklad zaťažovanie miestnej infraštruktúry, znižovanie prístupu k miestnym zdrojom, narúšanie sociálnych väzieb a pod.). Vyplýva z toho, že k strategickému plánovaniu PPT je nutné pristupovať veľmi citlivo a dôsledne zvažovať celé spektrum možných pozitívnych a negatívnych vplyvov. PRÍPADOVÁ ŠTÚDIA OBCE SPIŠSKÝ HRHOV V podmienkach Slovenska je problém chudoby najintenzívnejšie prítomný v marginalizovaných rómskych komunitách (napr. Mušinka at al. 2014). Jeho prehlbovanie ako aj fakt, že sa ho nedarí už celé roky riešiť na uspokojivej úrovni, traumatizuje celú spoločnosť, je zdrojom silnejúcich predsudkov, napätia a neraz žiaľ vedie aj ku konfliktom s majoritným obyvateľstvom, ktoré nástojčivo už roky volá po primeraných riešeniach. Ukazuje sa, že PPT predstavuje jeden z možných a doposiaľ v podmienkach Slovenska nevyužitý spôsob, ktorým by bolo možné prispieť k riešeniu problému chudoby marginalizovaných komunít, situovaných v zázemí významných turistických destinácií. V tejto prípadovej štúdii predstavíme jeden z príkladov práce s rómskou komunitou. Základné informácie o obci a miestnej rómskej komunite Spišský Hrhov je obec lokalizovaná v Hornádskej kotline, v okrese Levoča. Z hľadiska počtu obyvateľov ide o stredne veľkú obec, ktorá sa dynamicky rozrastá. K roku 2013 mala 1402 obyvateľov (ŠÚ SR 2014). Okrem slovenskej majority je v obci významne zastúpená aj rómska minorita, ktorej príslušníci žijú v obci už od 15. storočia. V súčasnosti tvorí 22,9 % celkového počtu obyvateľov (325 Rómov k r. 2012) (obecné záznamy). Väčšina z nich (86 %) žije v periférnej časti obce (Ul. osloboditeľov), ostatní sú rozptýlení v rámci intravilánu (Mušinka at al. 2014). Porovnaním dát zo zisťovaní rómskej populácie z roku 2004 a 2012 (Radičová a kol. 2004; Mušinka at al. 2014) sa percentuálny podiel rómskeho obyvateľstva na celkovom obyvateľstve obce zvýšil z 20,8 % na 22,9 %. Obec sa vyznačuje demografickou dynamikou, je atraktívna, tolerantná k prisťahovalcom a ponúka dostupné stavebné pozemky. Odrazilo sa to v zdvojnásobení počtu obyvateľov za ostatné decénium (zo 700 na 1402). Starosta obce, ktorý je vo funkcii už štvrté volebné obdobie (od roku 1998), túto skutočnosť hodnotí veľmi pozitívne argumentujúc, že ak má obec viac obyvateľov, viac sa darí aj biznisu. Miestne domy, vrátane rómskych, sú napojené na environmentálnu infraštruktúru a inžinierske siete (vodovod, kanalizácia, plyn, elektrina). Jednou z priorít obce je zlepšovanie 210

212 životných podmienok svojich obyvateľov, čo sa snaží dosiahnuť využívaním rôznych dostupných nástrojov. K často využívaným patria rôzne rozvojové projekty (v oblasti bývania, vzdelávania, zdravia) financované z rôznych grantových schém EÚ. V obci sa tiež realizuje projekt terénnej sociálnej práce a v roku 2000 tu bolo zriadené aj komunitné centrum, ktoré neskôr v roku 2007 prirodzene zaniklo. Zlepšovať životnú úroveň sa darí aj prostredníctvom vytvárania pracovných príležitosti pre dlhodobo nezamestnaných (založený tu bol obecný sociálny podnik) i mnohých ďalších aktivít. Vďaka uvedeným iniciatívam sa kvalita života miestnej rómskej komunity výrazne zlepšila a v uvedených snahách obec pokračuje aj naďalej. Obecný sociálny podnik Spišský Hrhov ako nástroj rozvoja a inklúzie znevýhodnených sociálnych skupín Koncepciu podnikania formou obecného podniku praktizuje obec Spišský Hrhov už od roku Uvedené iniciatívy v rámci obecného podniku zamerané na rozvoj zamestnanosti nadobudli prívlastok sociálny podnik 1 až dodatočne, v r V súčasnosti ide o príklad dobre fungujúceho mechanizmu, úspešne napĺňajúceho svoje primárne sociálne i ekonomické ciele - sprostredkováva vytváranie pracovných príležitosti pre sociálne znevýhodnených, čím znižuje nezamestnanosť a prispieva k rozvoji obce. Miestny obecný podnik bol založený ako priama reakcia na vysokú mieru nezamestnanosti a kritickú situáciu marginalizovanej rómskej komunity, ktorá žila v nevyhovujúcich podmienkach v chudobných príbytkoch. Podľa slov miestneho starostu Realita bola v obci pred 14 rokmi úplne odlišná. Rómovia žili v segregovanej komunite v chudobných 1 V podmienkach SR ide o podnikateľské subjekty, ktoré sa okrem finančnej podpory z ESF a štátneho rozpočtu SR, vyznačujú aj ďalšími špecifikami. Podporu zamestnávania znevýhodnených uchádzačov o zamestnanie a uchádzačov o zamestnanie v sociálnom podniku ako aj podmienky priznania postavenia sociálneho podniku legislatívne upravuje zákon č. 5/2004 Z.z. o službách zamestnanosti a o zmene a doplnení niektorých zákonov v znení neskorších predpisov. Podľa súčasnej platnej legislatívy v SR (zákon č.280/ b) sa sociálny podnik definuje ako právnická alebo fyzická osoba, ktorá (NR SR 2013): zamestnáva najmenej 30% zamestnancov, ktorí pred prijatím do pracovného pomeru boli znevýhodnenými uchádzačmi o zamestnanie, poskytuje podporu a pomoc zamestnancom, ktorí pred prijatím do pracovného pomeru boli znevýhodnenými uchádzačmi o zamestnanie, nájsť zamestnanie na otvorenom trhu práce, najmenej 30% z finančných prostriedkov získaných z príjmu z predmetu činnosti, ktoré zostanú po úhrade všetkých výdavkov na predmet činnosti za príslušné zdaňovacie obdobie podľa daňového priznania, každoročne použije na vytváranie nových pracovných miest alebo na zlepšovanie pracovných podmienok, je zapísaná v registri sociálnych podnikov. Medzi oprávnene činnosti sociálneho podniku sa radí vzdelávanie a zaškolenie znevýhodnených uchádzačov o zamestnanie pre prácu v sociálnom podniku; vykonávanie podnikateľskej činnosti podľa daných kritérií; spolupráca s ÚPSVAR; vzdelávanie vlastných zamestnancov, najmä v oblasti marketingových a manažérskych zručností potrebných na zabezpečenie dlhodobej udržateľnosti sociálneho podniku; vytváranie partnerstiev či vyhľadávanie zamestnania pre zamestnancov, ktorí pred nástupom do pracovného pomeru boli znevýhodnenými uchádzačmi o zamestnanie a je s nimi uzatvorený pracovný pomer na dobu určitú (Tomanová 2011). 211

213 chatrčiach a nedokončených domoch, ktoré neboli spôsobilé na bývanie. Obytné jednotky neboli pripojené na kanalizáciu a ďalšiu infraštruktúru - plyn, voda a elektrina. Mnoho domov bolo postavených nelegálne. Miera nezamestnanosti v rámci rómskej komunity dosahovala 100 %. Charakteristická bola závislosť na sociálnom systéme, problémy s dlhmi, veľmi slabá školská dochádzka rómskych detí a pod. Všetky tieto skutočnosti boli taktiež príčinou napätia a antagonistických vzťahov medzi rómskym a nerómskym obyvateľstvom. Táto priam kritická situácia sa však postupne začala meniť. Založením podniku sa podarilo úspešne naštartovať procesy začleňovania Rómov do majoritnej komunity, ktoré sa už niekoľko rokov odrážajú v stále sa zvyšujúcej kvalite bývania, úrovne zamestnanosti či vzdelania. Štartovacím impulzom pre založenie obecného podniku bola príprava plánu sociálneho a hospodárskeho rozvoja obce (PHSR), do ktorej boli zainteresované viaceré subjekty. Obec spolupracovala s miestnymi obyvateľmi, mimovládnou organizáciou Človek v tiesni, samotnými príslušníkmi rómskej komunity i odborníkmi na rómsku problematiku z Prešovskej univerzity. Mnohé rozvojové impulzy predovšetkým vo sfére marginalizovaných komunít, komunitnej práce, dobrého spolunažívania majority a rómskej minority priniesla aj MVO ETP Slovensko. Špecifickým zámerom obecného podniku bolo zvýšenie zamestnanosti a zamestnateľnosti Rómov žijúcich v miestnej osade, prispieť k riešeniu ich kritickej socioekonomickej situácie, ale i k rozvoju obce. Za týmto zámerom sa skrývalo presvedčenie, že obec sa jednoducho nemôže rozvíjať a napredovať, ak aj Rómovia nebudú žiť na lepšej úrovni, podobnej tej, aká je u majority. Následne, od svojho vzniku sa obecnému podniku podarilo zvýšiť počet pracovných miest z 3 v roku 2000 až na súčasných 39 (2014), z ktorých až 36 je obsadených Rómami. V priemere tak boli každý rok vytvorené dve alebo tri nové pracovné miesta. Okrem stálych pracovných miest sú ľudia najímaní aj na sezónne práce a približne Rómov je zapájaných v rámci obecného podniku do tzv. aktivačných prác. Obecný podnik zamestnáva obyvateľov obce bez rozdielu príslušnosti k etnickej skupine (teda nielen Rómov), prednosť však majú obyvatelia v tiesni (napr. majú dlhy), ktorí sú znevýhodnení, alebo ťažko zamestnateľní. Benefitom pre zamestnancov je získavanie zručností a pracovných návykov, čo následne zvyšuje ich potenciál na hľadanie stáleho zamestnania. Každý zamestnaný Róm začína s nadriadeným, ktorý ho zaúča a vedie. Podľa informácii, ktoré sme získali od starostu, približne 40 % zamestnávaných Rómov však nie je schopných ani pod dohľadom získať pracovné návyky, zručnosti a udržať stále zamestnanie. Tí, ktorí sa neosvedčia v skúšobnej lehote trvajúcej 3 mesiace, musia obecný podnik opustiť. Dá sa povedať, že svoju šancu tak premárnia. Naopak, ako veľký úspech je vnímané ak sa pracovníkovi obecného podniku po zapracovaní podarí nájsť pracovné miesto v iných súkromných firmách. Prvotná podnikateľská činnosť tohto obecného podniku začala s finančnou podporou rôznych fondov a nadácii s nákupom jednoduchej technológie na výrobu zámkovej dlažby a náradia (lopaty, motyky, hrable, a pod.). V tom čase podnik zamestnával len troch pracovníkov. Neskôr podnik rozšíril svoju činnosť o ťažbu palivového dreva, jeho prípravu a prepravu, starostlivosť o verejné obecné priestory, skladovanie vína 212

214 a obchodovanie s ním, výrobu drevených výrobkov (aj suvenírov) v drevárskej remeselnej dielni, a iné. V súčasnosti sa podnik orientuje predovšetkým na stavebné práce (výstavba domov, plotov, výkopové práce a iné), požičiavanie a montáž lešenia, požičiavanie náradia a pod. Zamestnaní pracovníci sa podieľajú na budovaní chodníkov, kanalizácie a inžinierskych sieti, rekonštrukcii budov či revitalizácii verejných priestorov (príloha 1). Vďaka dočasnému alebo trvalému zamestnaniu v obecnom podniku si takto dokážu zabezpečiť zdroje. Dôležitým krokom však bolo aj pôsobenie a ovplyvňovanie ľudí, aby peniaze použili na to, čo je pre ich život dôležité. Po nie vždy jednoduchom usmernení boli zarobené peniaze využité na úhradu výdavkov spojených s rekonštrukciou alebo výstavbou vlastných domov, legalizáciou pozemkov či pripojením na inžinierske siete. Kanalizácia a vodovodné pripojenie pre rómske domy boli financované z prostriedkov EÚ, avšak Rómovia z každej napájanej domácnosti sa museli podieľať na súvisiacich stavebných a inštalačných prácach. (vyjadrenie starostu). Obdobný postup bol použitý aj pri budovaní nízkoštandardných bytových domov, kedy vybraní majitelia nových bytov participovali na stavebných prácach a časť výdavkov za byt si odpracovali. Všetky tieto kroky i mnohé ďalšie viedli k tomu, že rómska minorita žijúca v obci je v súčasnosti relatívne dobre integrovaná. Výrazne sa zlepšili kritické podmienky bývania. Každý obyvateľ žije v dome alebo byte (príloha 2). Chatrče už neexistujú a medzi spôsobom bývania rómskeho a nerómskeho obyvateľstva už nie je tak viditeľný rozdiel ako tomu bolo kedysi. Významné pozitívne zmeny boli zaznamenané aj v iných oblastiach spoločenského života. Napríklad obecný podnik prispel k riešeniu problémov s dlhmi na daniach alebo v súvislosti s inými poplatkami. Každý, komu vzniknú podlžnosti voči obci, si ich musí odpracovať. Všeobecne správanie rómskej minority sa tiež výrazne zlepšilo. Prekonali sa vzájomné predsudky a zlepšilo sa vzájomné spolunažívanie. Dokonca sa začali medzi oboma skupinami vytvárať aj priateľské neformálne vzťahy. Ako starosta zhodnotil: po desiatich rokoch tí, s ktorými sme pracovali, už sociálnu pomoc nepotrebujú a fungujú samostatne. Za merateľné výsledky možno považovať tiež to, že sa zlepšila školská dochádzka školopovinných detí, žiaci už nechodia vôbec do špeciálnych škôl, Rómovia posunuli vzdelávanie na rebríčku hodnôt na podstatne vyššiu úroveň. Aj rómski žiaci končia s vyznamenaním a študujú na stredných a vysokých školách. S takto nastaveným systémom a zamestnávaním, ktoré považujeme za alfu a omegu celého systému, pokračujeme aj naďalej. Zamestnávanými už nie sú len miestni, ale dokonca aj Rómovia z neďalekej osady Rožkovce v obci Doľany. To že podnik napriek svojim sociálnym cieľom prosperuje, dokazuje aj rozpočet obce, ktorý sa vďaka obecnému podniku signifikantne zvýšil (zo 76 tis. Eur v r na viac ako 2,5 milióna Eur v roku 2012) (obecné záznamy). Veľkú zásluhu na tom, že podnik funguje dodnes možno vidieť aj v inovatívnych podnikateľských a pracovných aktivitách. Udržateľnosť podniku zabezpečuje jednak široká škála aktivít, ale aj skutočnosť, že podnik nachádza zákazky aj mimo obce. Je tiež dôležité spomenúť, že všetky verejné práce v obci vykonáva obecný podnik a žiadna pomoc od inej externej firmy nie je využívaná. V tomto smere ako veľkú výhodu možno vnímať nielen ekonomickú efektívnosť obecného podniku, ale aj jeho rýchlu reakciu a poskytnutie požadovaných 213

215 služieb. V prípade, že sa objavia nejaké nedostatky v zásobovaní vodou alebo kanalizácia, obecná firma môže konať rýchlejšie, než akékoľvek iné externé firmy. V súčasnosti možno konštatovať, že obecný podnik sa stal kľúčovým pri komplexnom rozvoji obce. Pomohol nielen pri vytváraní pracovných príležitosti pre ľudí s obmedzenými možnosťami uspieť na pracovnom trhu, ale taktiež prispel k búraniu stereotypov, ktoré má v podmienkach Slovenska majorita voči minorite (lenivosť, neochota pracovať, zneužívanie sociálneho systému a pod.). Vďaka poskytnutým príležitostiam sa mnohým chudobou postihnutým Rómom podarilo vystúpiť zo začarovaného kruhu viacnásobnej deprivácie a závislosti, naučiť sa efektívne hospodáriť a zvýšiť tak kvalitu svojho života. Ako hodnotí starosta obce veľký pokrok v obci sa podarilo dosiahnuť predovšetkým aj vďaka tomu, že obecný podnik komplexne riešil problémy rómskej komunity a zameral sa na viaceré aktivity. Plán rozvoja obce zahŕňal iniciatívy vo všetkých dôležitých oblastiach spoločenského života, t. j. zamestnania, vzdelávania a tiež bývania. Obecná firma spolu s implementáciou ďalších projektov významne prispela k zlepšeniu súčasnej situácie v obci. V súčasnosti tento obecný podnik v Spišskom Hrhove možno považovať za príklad dobrej praxe pre ďalšie obce s vysokým podielom rómskeho obyvateľstva. PPT v obci Spišský Hrhov Obec leží v atraktívnom regióne na spojnici historických lokalít svetového významu Levoča Spišský hrad, ktoré sú zároveň zaradené na zozname svetového kultúrneho dedičstva UNESCO. Ide o polohu v širšom zázemí Tatier a Slovenského raja, ktoré predstavujú mimoriadne významné turistické destinácie na Slovensku. Okrem vysokej koncentrácie kultúrno-historických pamiatok a zachovalých vidieckych sídel, región vyniká aj prírodným potenciálom. Samotná obec je príkladom dynamicky sa rozvíjajúceho sídla, ktoré popri revitalizácii obecných priestorov postupne začína s budovaním nových atrakcií pre turistov na verejnom priestore centrálnej zóny obce. Už dnes sa v obci nachádza napríklad jedinečná, takmer 9 metrová lyžica, zapísaná v Guinnesovej knihe rekordov a ďalšie nadrozmerné atrakcie príťažlivé pre verejnosť (najväčšia ľanová košeľa, drevená stolička, píšťala, fujara a ďalšie bizarné ľudové drevené sochy a plastiky). Uvedené aktivity prispievajú jednak k skvalitneniu života v obci, ale aj k zlepšeniu predpokladov pre realizáciu turistiky na jej území. V súčasnosti možno turizmus obce vnímať z troch perspektív: obec ako destinácia, obec ako východiskový bod a obec ako tranzitný koridor (Ledecký a kol. 2013a). Obec svojou výnimočnou polohou v rámci atraktívneho regiónu a ponuke stravovacích a ubytovacích zariadení je ideálnym východiskovým bodom pre podnikanie ciest za poznaním okolitých regionálnych stredísk, pamiatkami, prírodnými krásami, službami a pod. Obec ako tranzitný koridor získava na význame vďaka už spomínanej polohe na jednej z najvýznamnejších turistických trás v rámci SR: Levoča Spišská Kapitula Spišský hrad. Obec tak ponúka možnosť zastávky na spojnici medzi významom dôležitými cieľovými miestami turistiky na Slovensku. 214

216 Obec ako turistická destinácia ponúka vlastný produkt. Zahŕňa prehliadky pamätihodností (napr. ranogotický Kostol sv. Šimona a Júdu so vzácnymi architektonickými a výtvarnými skvostami, stredoveký kamenný most zo 16. storočia, či neobarokový kaštieľ s rozľahlým parkom z 19.storočia), pešie, cyklistické či lyžiarske túry po okolí, účasť na kultúrnych a spoločenských podujatiach (festival), rekreáciu pri vode (miestne sezónne kúpalisko) a využívanie poskytovaných stravovacích a ubytovacích služieb, ako aj doplnkového relaxu (wellness, bazén, sauna). Pre obec je charakteristický pomerne pestrý kultúrno-spoločenský život. Už tradičným podujatím je letný festival Harhovské čudá a zábaviska organizovaný pravidelne od roku 2003, ktorý každoročne pritiahne niekoľko tisíc divákov. Originálnym a užitočným príspevkom k rozvoju obce a prostriedkom inklúzie miestnej rómskej komunity bolo vybudovanie Remeselnej dielne vidieckej expozície ľudových remesiel na spôsob vidieckeho múzea (príloha 3). Remeselná dielňa vznikla v roku 1998 z iniciatívy výrobcov tradičných ľudových píšťal Michala Smetanku a Pavla Urdu, ku ktorým sa pridali ďalší ľudoví remeselníci. Ako nám v rozhovore uviedol samotný spoluzakladateľ M. Smetanka Pôvodne to bola občianska aktivita, ktorá sa s podporou obce rozšírila natoľko, že počas sezóny tu prácu získava niekoľko ľudí. Časom bola totiž prevádzka rozšírená s využitím prostriedkov ( Eur) z fondu Phare na tri dielne zamerané na ručnú výrobu a tradičné ľudové remeslá. Vzhľadom na ďalší úspech sa pre niektorých táto remeselná činnosť stala hlavným zdrojom obživy. Drevárska dielňa sa zaoberá výrobou funkčných fúkacích nástrojov, hlavne rôznych píšťaliek, fujár, ale aj výrobou drevených hlavolamov a rôznych drevorezieb. Kováčska dielňa, okrem úžitkových predmetov a nástrojov, vyrába aj rôzne suveníry a v krajčírskej dielni prebieha šitie krojov. Vyrobené produkty sa predávajú turistom na neďalekom Spišskom hrade. Zaujímavosťou je, že návštevníci majú možnosť pozrieť si dielne, v ktorých predávané výrobky vznikajú. Počas letnej sezóny majú tieto aktivity organizovaný charakter, kedy živé ľudové remeslo, historické pamiatky v obci a okolí a chránené prírodné územia sa prezentujú, (výrok starostu). Remeselná dielňa je tak už dnes dobrým príkladom toho, ako možno efektívne začleniť miestnych Rómov do pracovných činnosti aj v rôznych oblastiach turizmu. Obec navyše plánuje rozvoj ďalších aktivít. Významným projektom v štádiu aktívnej prípravy je projekt týkajúci sa vybudovania rybníkov v lokalite Sedliacke lúky. Na tomto mieste sa plánuje vybudovanie oddychovej rekreačnej zóny regionálneho významu. Ďalším plánovaným je projekt vybudovania originálnych živých expozícii slovanskej a rómskej architektúry a kultúry. Hlavným cieľom vytvorenia nového produktu Expozície slovanskej a rómskej architektúry a kultúry je vytvorenie ďalších pracovných príležitosti pre dlhodobo nezamestnaných miestnych obyvateľov predovšetkým z radov miestnej rómskej komunity. Podľa slov autora tejto myšlienky M. Smetanku, podnetom pre zriadenie práve takýchto expozícii boli jednak dobré skúsenosti so zriadením a fungovaním vyššie spomínanej remeselnej dielne, snaha pokračovať v riešení nezamestnanosti znevýhodnených a na druhej strane existujúca bohatá história viažuca sa na územie obce. Archeologické nálezy dokazujú 215

217 skutočnosť, že v katastri obce sa nachádzali slovanské osídlenia. Z tohto hľadiska sú zaujímavé lokality Hradisko, Nad rybníček, Povrazy, Pod hradiskom I a Sedliacke lúky, kde boli nájdene viaceré artefakty. Súčasťou histórie obce sú aj Rómovia, ktorí sa v obci začali usídľovať s povolením Žigmunda Luxemburského už v 15. storočí (Ledecký a kol. 2013a). Umiestnenie expozície v rámci obce sa plánuje na konci ulice Osloboditeľov. Ide o mimoriadne strategickú polohu v blízkosti dopravného ťahu E50, pričom areál bude viditeľný aj z uvedenej dopravnej komunikácie (obr. 7). Okrem toho ulica Osloboditeľov je charakteristická tým, že ide o tzv. rómsku ulicu. Návštevníci tak cestou do múzea budú môcť vidieť typické rómske osídlenia z rokov až po bytovku nižšieho štandardu a moderné domy (príloha 2). Uvedený produkt si okrem ekonomicko-sociálnych prínosov v zmysle rozvoja pracovných príležitosti, kladie za cieľ zabezpečiť aj obnovu rómskej kultúry, ktorá čoraz viac upadá. Po odbornej stránke obec plánuje v rámci tohto projektu spolupracovať s múzejnými pracoviskami, ktoré sa zaoberajú rómskou/slovanskou históriou ako aj hmotnou a duchovnou kultúrou. Odbornosť slovanskej expozície sa bude konzultovať predovšetkým so Slovenským národným múzeom v Martine. V prípade Rómskej expozície sa bude spolupracovať s Múzeom rómskej kultúry v Brne, ktoré sa venuje rómskej histórii a kultúre, a taktiež s príspevkovou organizáciou DROM 2. Užitočná môže byť aj spolupráca s Dokumentačno-informačným centrom rómskej kultúry v Prešove. Súčasťou uvedeného odborného pracoviska bude prezentačná miestnosť, študovňa romistiky Eleny Lackovej a depozit artefaktov rómskej kultúry. Expozícia slovanskej a rómskej architektúry a kultúry, ako dokumentačné stredisko slovanského a rómskeho života a kultúry, bude v rámci svojej profilácie klásť dôraz na kultúrno-vzdelávaciu činnosť a získavanie praktických zručnosti. Cieľom rómskej expozície bude širokej verejnosti prezentovať život Rómov, rómsku kultúru a informovať o jej špecifikách, tradíciách, histórii či tradičných remeslách. Ako sme už naznačili, vývoj prostredia obce, obydlí a spôsobov bývania, budú môcť návštevníci čiastočne pozorovať už cestou do expozície. Samotný rómsky areál, podobne ako aj slovanský, bude pozostávať z 2-3 tradičných historických objektov a jednej administratívnej budovy (sídlo predaja lístkov, hygienické zariadenia a pod.). Jedným z druhov obydlia Rómov boli chatrče z rôznorodého materiálu. Pre východoslovenskú spišsko-šarišskú oblasť boli charakteristické prevažne jednopriestorové alebo dvojpriestorové objekty realizované zrubovou alebo hlinenou technikou s vypletanými a omazávanými stenami. Valašskí Rómovia žili v stanových obydliach, vo vozoch krytých plachtou, najvyspelejším 2 DROM je príspevková organizácia zriadená mestom Brno. Rómske stredisko napomáha zmierňovať sociálne vylúčenie rómskych komunít. Od r realizuje široké spektrum aktivít v sociálne vylúčených lokalitách. Medzi jeho hlavné činnosti patria: voľnočasové aktivity realizované formou záujmových krúžkov, remeselných dielní a nízko prahovej klubovne, sociálno-právne služby, pomoc pri pracovnom uplatnení mladistvých, výchova a vzdelávanie detí a mládeže, poradenská a informačná činnosť a kultúrne a spoločenské aktivity. Úzko spolupracuje so spoločnosťou Drom, o.p.s., ktorej hlavnou aktivitou je dvojstupňové vzdelávanie terénnych sociálnych pracovníkov. (zdroj: 216

218 obydlím v 20. storočí boli maringotky (SNM MT 2014). V miestnom areáli sa bude nachádzať koč a skonštruovaná tzv. zemľanka alebo zemnica (obr. 8), t. j. obydlie zahĺbené do zeme, z ktorého prečnieva zastrešenie. Steny zemnice budú tradične obložené drevom, a do objektu sa bude zostupovať prispôsobeným vchodom. Obr. 7. Poloha plánovaných expozícii slovanskej a rómskej architektúry a kultúry v rámci obce Spišský Hrhov Obr. 8. Ilustračný obraz zemľanky Zdroj: Husajnová (2014) 217

219 V týchto priestoroch bude zároveň prebiehať prezentácia špecifického spôsobu života Rómov, vrátane ich tradícii, kultúry či vnútorných a rodových štruktúr v rámci osady. Pred objektom budú ženy v tradičnom rómskom odeve (široké farebné sukne, blúzky a šatky s výraznými kvetovými vzormi) piecť na ohni tzv. marikle (rómsky chlieb/posúch). Vo vnútri objektov budú zriadené remeselné dielne, čím sa vytvoria podmienky pre zaškoľovanie a obnovu pôvodných rómskych remesiel na báze prírodných lokálnych zdrojov. Prebiehať bude kováčska výroba a drevorezba. Ide o remeslá, ktoré sa podľa slov M. Smetanku: dajú pomerne rýchlo naučiť, a s ktorými má obec vďaka miestnej remeselnej dielni skúsenosti. Z ďalších tradičných remesiel možno uvažovať o košikárstve, garbiarstve, výrobe vybraných kusov rómskeho oblečenia (napr. ručne maľované šatky), a podobne. Zameranie bude podliehať záujmu, preferenciám a zručnostiam zainteresovaných osôb. Vyrábané budú jednak rôzne úžitkové predmety ako aj suveníry, ktoré budú ponúkané na predaj. V ponuke okrem krátkej prehliadky expozície bude aj organizovanie workshopov. Priestor pre vznik ďalších pracovných príležitosti sa tu vytvára zriadením mikropodnikov v oblasti pohostinstva, ktoré taktiež môžu využiť značku rómsky resp. cigánsky (napríklad cigánska krčma, koliba, pohostinstvo a pod.). Keďže samotný produkt, bude rozvíjaný v súlade s princípmi pro-poor turizmu a dôraz sa bude klásť na inklúziu a zvyšovanie zamestnanosti i zamestnateľnosti znevýhodnených, snahou je získať pre jeho realizáciu finančnú podporu z grantových schém EÚ. Ďalšie príjmy sa neskôr očakávajú zo vstupných poplatkov, organizovania workshopov, predaja výrobkov či nájmu. Zabezpečenie sebestačnosti zvýšením návštevnosti a predaja konečných produktov sa plánuje dosiahnuť prepojením na regionálne trhy so zameraním na súkromných podnikateľov, informačné centrá, cestovné kancelárie, ktoré by mohli zahrnúť aj tento produkt do programu organizovaných ciest. Atraktivitu a následne návštevnosť možno tiež zvyšovať organizovaním rôznych akcii a podujatí. Napríklad organizovaním jarmoku (za účasti predajcov z okolia), tematických divadelných a hudobno-tanečných podujatí, kde možno vytvoriť priestor pre rómske hudobné, tanečné a divadelné skupiny z regiónu (pôsobiace napríklad aj v rámci komunitných centier), výstav diel rómskych umelcov zo Slovenska alebo aj zahraničia, umeleckých diel šikovných rómskych študentov a podobne. Realizáciou uvedeného turistického produktu možno tiež očakávať diverzifikáciu aktuálnej ponuky, ktorá v takejto komplexnej podobne je ojedinelá v celom regióne 3. Táto skutočnosť môže byť jeho veľkou konkurenčnou výhodou. Produkt svojim zameraním je predurčený poskytovať návštevníkom nevšedné zážitky napríklad aj prostredníctvom aktívneho zapojenia návštevníkov do remeselných workshopov. 3 V rámci Slovenskej republiky existuje dokumentačné stredisko - Múzeum kultúry Rómov na Slovensku so sídlom v Martine, ktoré je organizačnou zložkou Slovenského národného múzea. Ďalším zariadením, ktoré sa špecializuje na dokumentáciu hmotnej a duchovnej kultúry Rómov v širšom regióne je Gemerskomalohontské múzeum v Rimavskej Sobote. 218

220 ZÁVER Význam turizmu ako aktivity, ktorá má potenciál udržateľným spôsobom znižovať resp. zmierňovať chudobu, zdôraznila už Agenda 21. Koncept PPT teda nadväzuje na snahy využiť turizmus ako nástroj trvalo udržateľného rozvoja. PPT nie je špecifický produkt alebo odvetvie turizmu, skôr tu možno hovoriť o novom celkovom prístupe. Jeho prioritou nie je rozširovanie turizmu ako odvetvia hospodárstva, ale využitie nových alebo doposiaľ nevyužívaných príležitostí dosiahnutia ekonomického rastu, zlepšenia životných podmienok či zvýšenej verejnej angažovanosti a podielu na spolurozhodovaní a to všetko na prospech chudobných. Niektoré charakteristiky turizmu využívajú aj pro-poor potenciál zintenzívnenie pracovnej angažovanosti, zvýšené zapojenie žien a mimovládneho sektoru založenom na prirodzenom a primeranom prístupe vychádzajúcom z kultúrnych špecifík príslušnej komunity chudobných. Využitie turizmu v prospech chudobných znamená využiť tieto prvky čím dôjde k zredukovaniu negatívnych vplyvov na chudobu. Potenciál zmeny je postavený na nepretržitom plánovacom a riadiacom procese miestnych samospráv a silného komerčného i medzinárodného záujmu o udržateľný turizmus. V prípade úspešnej implementácie PPT stratégie je možné očakávať zlepšenie ekonomických a environmentálnych podmienok, zvýšenie kvality života v participujúcich komunitách, čo môže vyvolať multiplikačné efekty v podobe diseminácie dobrých praxí do ďalších komunít, čo v konečnom dôsledku môže prispieť k markantnému zníženiu chudoby, zvýšeniu konkurencieschopnosti a trvalo udržateľnému rozvoju v lokálnej a regionálnej mierke. Uvedomujeme si limity navrhovaného riešenia. Nemyslíme si, že tento prístup je komplexným a celoplošným riešením chudoby marginalizovaných komunít (taký podľa nášho názoru ani neexistuje), ale je alternatívou, ktorá má potenciál byť v rámci svojich možností úspešnou. Môže však vytvoriť modelový príklad riešenia samozamestnania obyvateľov v marginalizovaných komunitách, vytvoriť predpoklady na vnútornú aktivizáciu komunity v súvislosti s riešením jej ekonomickej a sociálnej situácie. Môže tiež obohatiť štruktúru ponuky cestovného ruchu v jednotlivých regiónoch Slovenska a tým prispieť k udržaniu kultúrnej diverzity a k zvýšeniu konkurencieschopnosti Slovenska na európskom destinačnom trhu. Na príklade Spišského Hrhova, ležiaceho v regióne zasiahnutom fenoménom chudoby, sme poukázali na iniciálne štádium nereflektovaného využívania PPT princípov v rámci strategického riadenia obce. Jej veľký potenciál dotvára poloha v širšom zázemí Tatier ako dôležitej turistickej destinácie. Príspevok vznikol ako súčasť riešenia projektov: Pro-poor turizmus ako nástroj trvalo udržateľného rozvoja marginalizovaných komunít a sídiel na východnom Slovensku, VEGA č. 1/0165/15 a Diverzifikácia a posilnenie interdisciplinárneho a aplikačného charakteru geografickej edukácie - vydanie učebnice: Destinačný marketing pre geografov, KEGA č. 046PU-4/

221 LITERATÚRA ASHLEY, C. (2002). Methodology for Pro-poor Tourism Case Studies. PPT Working Paper, No. 10. ODI. [online]. Dostupné na: < > [cit: ]. ASHLEY, C. (2006). Participation by the Poor in Luang Prabang Tourism Economy: Current Earnings and Opportunities for Expansion. ODI Working Papers Issue 273. London. [online]. Dostupné na: < publications-opinion-files/82.pdf > [cit: ]. ASHLEY, C., MITCHELL, J. (2010). Tourism and Poverty Reduction: Pathways to Prosperity. London, Earthscan, s ASHLEY, C., ROE, D., GOODWIN, H. (2001a). Pro-poor Tourism Strategies: Making Tourism Work for the Poor a Review of Experience. Overseas Development Institute. PropoorTourism Report. No 1. April The Russell Press, Nottingham. ISBN [online]. Dostupné na: < publications-opinion-files/3246.pdf > [cit: ] ASHLEY, C., ROE, D., GOODWIN, H. (2001b). Pro-poor Tourism Strategies: Expanding Opportunities for the Poor. Overseas Development Institute. Pro-poor tourism briefing. No 1. April The Russell Press, Nottingham. [online] Dostupné na: < > [cité: ]. BUJDOSÓ, Z., DÁVID, L., UAKHITOVA, G. (2013). The Effect of County Border on the Catchment Area Oftowns on the Example of Hajdu-Bihar Countymethodology and Practice. Bulletin of Geography. Socio-economic Series 22, DE KADT, E., (ed.) (1979). Tourism - Passport to Development?: Perspectives on the Social and Cultural Effects of Tourism in Developing Countries. World Bank. Unesco. Oxford University Press, s. 360 DFID (1999). Tourism and Poverty Elimination: Untapped Potential. DFID, UK. Department for International Development, [online] Dostupné na: < propoortourism.org.uk/dfid_summary.pdf > [cit: ]. GOODWIN, H. (2009). Reflections on 10 years of Pro-poor Tourism. Journal of Policy Research intourism. Leisure and Events, 1, 1. HALL, M. (ed.) (2007). Pro-poor Tourism: Who Benefits? Perspectives on Tourism and Poverty Reduction. Clevedon, Cromwell Press, s.167. HARRISON, D. (2008). Pro-poor Tourism: a Critique. Third World Quarterly. 29, 5, [online] Dostupné na: < com/ehost/pdfviewer/pdfviewer?vid=14&sid=ce80f217-65b5-4db6-a3cff2751d488f16%40sessionmgr112&hid=120 > [cit: ]. HIROYUKI, J. (2009). The Value of Craft Products Development for Pro-Poor Tourism Growth in Bhaktapur, Nepahttp. Journal of Ritsumeikan Social Sciences and Humanities, 220

222 3. [online] Dostupné na: <:// pdf>. [cit: ]. HUSAJNOVÁ S. (2014). Slovenská chalupa obydlie predkov. [online] [citované: ]. Dostupné na: < CHOK, S. (2007). HREC Application: Attachment for Form A2, unpublished form, Mudroch University, Perth. ID21 INSIGHTS (2006). Communicating International Developement Research. How Pro-poor is Tourism? id21 insights č.62, jun [online] [citované: ]. Dostupné na: < > ILIEŞ A., ILIEŞ D., C, JOSAN I., GRAMA V., GOZNER M. (2008). Romanian Rural Tourism between Authentic/Traditional and Modern/Contemporary. The Case of Crişana and Maramureş Areas, GeoJournal of Tourism and Geosites, 2, 2, ILIEŞ A., WENDT J., ILIEŞ D., GRAMA V. (2011). Structures and Typology of the Romanian Borderland. Region and Regionalism, 10, 2, JAMIESON, W,. GOODWIN, H., EDMUNDS, CH. (2004). Contribution of Tourism to Poverty Alleviation. Pro-poor Tourism and the Challenge of Measuring Impacts. Transport and Tourism Division. UN ESCAP. [online] Dostupné na: < > [cit: ]. KLIMOVSKÝ, D. (2014). Inter-Municipal Cooperation in Slovakia: The Case of Regions with Highly Fragmented Municipal Sructure. Novo Mesto, Faculty of Organization Studies, 204 s. KOZMA, G. (1998). A gazdasági élet szereplőinek térbeli preferenciái. Falu Város Regia, 5, 9, KOZMA, G. (2008). Characteristic Features of the Economic Management of Local Authorities in the Western and the Eastern Border Areas of Hungary. In Süli-Zakar, I. ed. Neighbours and Partners: On the two sides of the border, Debrecen, Kossuth Egyetemi Kiadó, pp LEDECKÝ a kol. (2013a). Spišský Hrhov. Tlačiareň Svidnícka s.r.o., s LEDECKÝ a kol. (2013b). Mikroregión Spišská občina. Tlačiareň Svidnícka s.r.o., s MATLOVIČ, R. (2005). Geografia obyvateľstva Slovenska so zreteľom na rómsku minoritu. Prešov, Prešovská univerzita v Prešove, FHPV, s MATLOVIČOVÁ, K., MATLOVIČ, R., MUŠINKA, A., ŽIDOVÁ, A. (2012). The Roma Population in Slovakia. Basic Characteristics of the Roma Population with Emphasis on the Spatial Aspects of its Differentiation. In Penczes, J., Radics, Z. eds. Roma Population on the Peripheries of the Visegrad Countries. Spatial Trends and Social Challenges. Debrecen, pp MC MICHAEL, P. (2004). Development and Social Change: A Global Perspective. Sociology for a New Century. California. Pine Forge Press, s

223 MENSAH, E., AMUQUANDOH, F. (2010). Poverty Reduction Through Tourism: Residents Perspectives. Journal of Travel and Tourism Research, Spring/ Fall, [online] Dostupné na: < _5_.pdf > [cité: ]. MICHÁLEK, A. (2000). Chudoba, jej koncepty a geografické dimenzie. Geografický časopis, 52, 3, MICHÁLEK, A. (2004). Meranie chudoby v regiónoch (okresoch SR), Sociológia, 36, 1, MICHÁLEK, A., PODOLÁK, P. (2006). Sociálna stratifikácia obyvateľstva v regiónoch Slovenska (na báze príjmovej úrovne domácností). Geografický časopis, MIKKELSEN, B. (2005). Methods for Development Work and Research: A Guide for Practitioners. London, SAGE Publications, s MITCHEL, J. (2010). An Unconventional but Essential Marriage: Pro-poor Tourism and the Mainstream Industry. In Private Sector Development. Issue 7, [online] Dostupné na: < PROPARCO/Revue%20SPD%20vraie/PDF/SPD7/SPD7_Jonathan_Mitchell_uk.pdf > [cit: ]. MITCHEL, J. (2012). Value Chain Approaches to Assessing the Impact of Tourism on Low-income Households in Developing Countries. Journal of Sustainable Tourism, 20, 3, MITCHELL, J., ASHLEY, C. (2009). Value Chain Analysis and Poverty Reduction at Scale. Overseas Development Institute Briefing Paper 49. [online] Dostupné na: < > [cit: ]. MUŠINKA, A. (2012). Podarilo sa. Príklady úspešných aktivít na úrovni samospráv smerujúcich k zlepšeniu situácie Rómov. Vydavateľstvo Prešovskej univerzity. Prešov, s [online] Dostupné na: < -%20Podarilo%20sa%20-%20SJ.pdf [cit: ]. MUŠINKA, A., KOLESÁROVÁ, J. (2012). Situation of the Roma in Slovakia and their Status in the Contemporary Slovak Society. In Penczes, J., Radics, Z. eds. Roma population on the peripheries of the Visegrad countries. Spatial Trends and Social Challenges. Debrecen, pp MUŠINKA, A., ŠKOBLA, D.,HURRLE, J., MATLOVIČOVÁ. K., KLING, J. (2014). Atlas rómskych komunít na Slovensku UNDP, s NR SR Zákon o službách zamestnanosti a o zmene a doplnení niektorých zákonov v znení zákona Elektronická zbierka zákonov SR. [online] [citované ]. Dostupné na: < PENZES, J. (2011). A jövedelmi szempontból elmaradott települések területi rendeződése a rendszerváltozás után (Spatial Restructuring of Settlements with Low-income after the Political Transition). Földrajzi Közlemények, 135,1,

224 PENZES, J. (2013a). A foglalkoztatottság, az ingázás es a jövedelmi szint összefüggései Északkelet- es Északnyugat-Magyarországon (The relations between employment, commuting and income level in North Eastern and in North Western Hungary). Területi Statisztika, 53, 3, PENZES, J. (2013b). The Dimensions of Peripheral Areas and their Restructuring in Central Europe. Hungarian Geographical Bulletin, 62, 4, PPTP. (2005). Pro-poor Tourism: Anual Register Pro-poor Tourism Partneship. London. [online] [citované: ]. Dostupné na: < org.uk/annualregister05w.pdf > RADIČOVÁ a kol. (2004). Atlas rómskych komunít S.P.A.C.E, Bratislava. ROE, D., URGUHART,P. (2001). Pro-Poor Tourism: Harnessing the World s Largest Industry for the World s poor, IIED, World Summit on Sustainable Development (Johannesburg 2002). [online] [cited: ]. Dostupné na: < vfile/upload/1/document/0708/doc10076.pdf >. SCHEYVENS, R. (2002). Tourism for Development: Empowering Communities, Pretince, Hall. Harlow, s SCHEYVENS, R. (2011). Tourism and Poverty. Routledge, New York, Taylor and Francis, s SMETANKA. M., LEDECKÝ, V. (2007). Obecné firmy rozvoj lokálnej zamestnanosti, podnikateľské aktivity a sociálne programy. Nadácia Milana Šimečku. Bratislava, s. 59. STOREY, D, BULLOCH, H, OVERTON, J. (2005). The Poverty Consensus: Some Limitations of the Popular Agenda. Progress in Development Studies, 5, 1, [online] Dostupné na: < > [cit: ]. SVETOVÁ BANKA, NADÁCIA S.P.A.C.E., INEKO. (2002). Chudoba Rómov a sociálna starostlivosť o nich v Slovenskej republike. Bratislava, s. 75. [online] Dostupné na: < [cit: ]. ŠÚ SR. (2013). Oficiálne stránky Slovenského štatistického úradu Slovenskej republiky. [online] [citované: ]. Dostupné na: < TOMANOVÁ, V. (2011). O čom sú Sociálne podniky. [online] Dostupné na: < [cit: ]. UNDP (2011). United Nation Development Programe: Tourism and Poverty Reduction Strategies in the Integrated Framework for Least Developed Countries. Ženeva. [online] Dostupné na: < for_least_developed_countries.pdf > [cit: ]. UNWTO (2001). Tourism Satellite Account: Recommended Methodological Framework. Madrid: UNWTO. s.147. ISBN [online] Dostupné na: < 223

225 unstats.un.org/unsd/tradeserv/egts/updated%20tsa%20rmf%20v.1.pdf> [cit: ]. WORLD BANK (1999). Attacking Poverty: World Development Report 2000/1. New York. Oxford University Press. [online] Dostupné na: < org/intpoverty/resources/wdr/approutl.pdf> [cit: ]. Zbierka zákonov č. 195/1998 o sociálnej pomoci. Dostupné na: < ewsi/udrw/images/items/docl_1331_ pdf> [cit: ]. Zbierka zákonov č. 599/2003. Zákon o pomoci v hmotnej núdzi a o zmene a doplnení niektorých zákonov. Dostupné na: < z.-z.-o-pomoci-v-hmotnej-nudzi-a-o-zmene-a-doplneni-niektorych-zakonov. pdf> [cit: ]. ZHAO, W., RITCHIE, J. R. B. (2007). Tourism and Poverty Alleviation: an Integrative Research Framework. Current Issues in Tourism, 10, 2, PRO-POOR TOURISM AS A TOOL FOR DEVELOPMENT OF MARGINALIZED COMMUNITIES (EXAMPLE OF MUNICIPALITY OF SPIŠSKÝ HRHOV) Marginalized communities and their settlements pose a serious social and environmental problem, which has not been solved successfully in the conditions of the Slovak Republic so far. Sustainable solutions should be based on self-realisation of individuals from marginalized groups within the majority society, while using specific features of their minority identity. Pro-poor tourism (PPT) appears to be a promising concept, which includes the involvement of marginalized communities in their own development, i.e. we talk about tourism which works for the poor. In this paper, we briefly discuss a genealogy of the above mentioned concept and outline the potential for its use in Slovakia. For this purpose, we use a case study of Spišský Hrhov. As a result of successful implementation of PPT strategy, there can be expected the improvements in economic and environmental conditions and the increase in the quality of life of participating communities. Moreover, this can lead to multiplier effects in terms of the best practices dissemination to other communities, which may result in poverty reduction, competitiveness improvement and sustainable development at the local and regional scale. We are aware of the limits related to the proposed solutions and we do not think that this approach represents a complex and large-scale tool for the poverty reduction in marginalized communities (in our opinion, such a tool even does not exist). However, PPT can be considered as an alternative that has potential to be a successful within its limits. It can create a model example of self-employment of individuals in marginalized communities and preconditions for the internal mobilization of the community 224

226 in relation to addressing their economic and social situation. What is more, PPT can also enrich the structure of the tourism products, which are offered in the regions of Slovakia and thus, contribute to the cultural diversity maintenance and improvement in competitiveness of Slovakia in the European destination market. Key words: pro-poor tourism (PPT), roma communities, local development, poverty reduction PRÍLOHY Príloha 1. Obec Spišský Hrhov Revitalizované obecné priestory Budova rekonštruovaná obecnou firmou 225

227 Príloha 2. Typy bývania v rómskom osídlení na ulici Osloboditeľov, Spišský Hrhov 226

228 Príloha 3. Remeselná dielňa Spišský Hrhov 227