7 213
editací
Bez shrnutí editace značka: editace z Vizuálního editoru |
mBez shrnutí editace |
||
(Není zobrazeno 5 mezilehlých verzí od stejného uživatele.) | |||
Řádek 1: | Řádek 1: | ||
{{Upravit}}Obdobně jako v mnoha dalších státech, existují v Česku regionální nerovnosti v mnoha ohledech lidského života. Lze dokonce říci, že vzhledem k velikosti země a jejímu homogennímu složení, jsou tyto regionální nerovnosti poměrně velké. Toto heslo nabízí shrnutí vybraných regionálních nerovností v Česku, které jsou představeny především podle [ | {{Upravit}}Obdobně jako v mnoha dalších státech, existují v Česku regionální nerovnosti v mnoha ohledech lidského života. Lze dokonce říci, že vzhledem k velikosti země a jejímu homogennímu složení, jsou tyto regionální nerovnosti poměrně velké. Toto heslo nabízí shrnutí vybraných regionálních nerovností v Česku, které jsou představeny především podle [[w:cs:Kraje v Česku|krajů]], v některých případech i s ohledem na rozdíl měst a venkova. | ||
==Délka života== | ==Délka života== | ||
Pravděpodobná délka života (tzv. naděje dožití) se v Česku za posledních 30 let výrazně zvýšila. Výrazné rozdíly lze pozorovat i při pohledu na jednotlivé kraje zvlášť (viz Obrázek 1). Nejvyšší naděje dožití u žen je v Praze a Královéhradeckém kraji, u mužů pak na Vysočině a taktéž v Praze. Naopak nejnižší je v Ústeckém, Karlovarském a Moravskoslezském kraji | Pravděpodobná délka života (tzv. naděje dožití) se v Česku za posledních 30 let výrazně zvýšila. Výrazné rozdíly lze pozorovat i při pohledu na jednotlivé kraje zvlášť (viz Obrázek 1). Nejvyšší naděje dožití u žen je v Praze a Královéhradeckém kraji, u mužů pak na Vysočině a taktéž v Praze. Naopak nejnižší je v Ústeckém, Karlovarském a Moravskoslezském kraji.<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = Naděje dožití aneb kolika let se můžeme dožít v našem kraji? {{!}} ČSÚ v Ústí nad Labem | |||
| periodikum = www.czso.cz | |||
| url = https://www.czso.cz/csu/xu/nadeje-doziti-aneb-kolika-let-se-muzeme-dozit-v-nasem-kraji | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> Částečné vysvětlení těchto rozdílů může spočívat ve vlivu vzdělání na naději dožití. Zejména u mužů je tento vliv značný. Absolvent vysoké školy má o 11 let vyšší naději dožití než muž se základní školou. Rozdíly se projevují ve zdravotní prevenci i životním stylu (např. kouření, obezita, cvičení, lékařské screeningy). S rostoucím vzděláním se také pojí větší péče o zdraví.<ref>{{Citace elektronického periodika | |||
| titul = Vyšší vzdělání znamená delší život, zvlášť u mužů. Ve Visegrádu ho prodlužuje víc než jinde. Proč? | |||
| periodikum = iROZHLAS | |||
| url = https://www.irozhlas.cz/zivotni-styl/spolecnost/nadeje-doziti-cesko-vzdelani_2102150500_jab | |||
| jazyk = cs | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> | |||
==Příjmy== | ==Příjmy== | ||
V roce 2019 byla hrubá mediánová měsíční mzda v Česku 30 158 Kč, plat 36 433 Kč (zjednodušeně řečeno je plat vyplácen ve státní sféře a veřejné správě, mzda v nestátním sektoru) | V roce 2019 byla hrubá mediánová měsíční mzda v Česku 30 158 Kč, plat 36 433 Kč (zjednodušeně řečeno je plat vyplácen ve státní sféře a veřejné správě, mzda v nestátním sektoru).<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = Medián hrubé měsíční mzdy v jednotlivých krajích za rok 2019 podle sféry, pohlaví a věku | |||
| periodikum = ISPV informační systém o průměrném výdělku | |||
| url = https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiZjNlMDY4MjctOWY4ZS00OTk1LWE5OTktYjgwZDYxYzk5YjI1IiwidCI6ImM5ZmU1YTU4LTE0OTQtNDU3Zi04ZTQ2LTE1Njg5OTkzZmExZCIsImMiOjh9 | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> Mediánový plat se ve všech krajích pohyboval v rozmezí 34 230 Kč (Zlínsky a Pardubický kraj) až 36 794 Kč (Plzeňský kraj). Zásadně vyšší platy byly pouze v Praze (42 530 Kč). S výjimkou Prahy nejsou rozdíly v platech mezi kraji příliš velké. V mzdové (převážně soukromé) sféře jsou rozdíly o něco vyšší. Nejnižší mzdy byly v Karlovarském kraji (27 379 Kč), nejvyšší mimo Prahu pak 31 950 Kč ve Středočeském kraji. V Praze byly mediánové mzdy 36 054 Kč. Z těchto dat vyplývá, že příjmy ve státní a veřejné sféře byly vyšší než v mzdové. Průměrné příjmy jsou o něco vyšší, ale mediánová hodnota lépe vypovídá o stavu ve společnosti. Zatímco na průměrné příjmy nedosáhnou cca 2/3 zaměstnanců, mediánový nebo vyšší příjem má přesně 50 % z nich. | |||
Zajímavým příspěvkem do diskuze o mzdách je koncept důstojné mzdy | Zajímavým příspěvkem do diskuze o mzdách je koncept důstojné mzdy.<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| příjmení = | |||
| titul = Minimální důstojná mzda {{!}} Minimální důstojná mzda má umožnit žít obyčejným, ale materiálně důstojným životem a cítit se plnohodnotným členem společnosti. | |||
| periodikum = Minimální důstojná mzda | |||
| url = https://www.dustojnamzda.cz/ | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> Ta je definována jako ''„…odměna za práci za běžnou pracovní dobu, která pracujícím a jejich domácnostem poskytuje dostatek finančních prostředků k životu, který je většinou společnosti vnímaný jako určitý základní standard''.“ Její hodnota 32 438 Kč, v Praze dokonce 37 987 Kč, což zohledňuje především výrazně vyšší náklady na bydlení. V mzdové sféře tak mediánová mzda nedosahuje v žádném kraji důstojné mzdy, naopak v platové ano. | |||
Jelikož část příjmů domácností nepochází z mezd, ale z důchodů či dalších sociálních plateb a jiných příjmů, je užitečné se zaměřit na míru čistého disponibilního důchodu, tedy průměrných čistých finančních příjmů na jednoho člena domácnosti. V roce 2019 se pohyboval v rozpětí od 17 997 Kč měsíčně v Ústeckém kraji do 21 545 Kč v kraji Středočeském. Výjimku z tohoto rozpětí tvořila opět Praha s 27 079 Kč měsíčně | Jelikož část příjmů domácností nepochází z mezd, ale z důchodů či dalších sociálních plateb a jiných příjmů, je užitečné se zaměřit na míru čistého disponibilního důchodu, tedy průměrných čistých finančních příjmů na jednoho člena domácnosti. V roce 2019 se pohyboval v rozpětí od 17 997 Kč měsíčně v Ústeckém kraji do 21 545 Kč v kraji Středočeském. Výjimku z tohoto rozpětí tvořila opět Praha s 27 079 Kč měsíčně.<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = 31-2. Vybrané ukazatele krajů (NUTS 3) v roce 2018 | |||
| vydavatel = ČSÚ | |||
| url = https://www.czso.cz/documents/10180/127421822/320198193102.xlsx/7c8574ab-11b4-4be7-88bf-caa97039bd00?version=1.1 | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> | |||
==Nezaměstnanost a dojíždění za prací== | ==Nezaměstnanost a dojíždění za prací== | ||
V druhé polovině druhé dekády 21. století byla nezaměstnanost v Česku nízká, např. v roce 2019 se pohybovala v rozmezí od 1,9 % (Praha) po 4,4 % (Moravskoslezský kraj). V reakci na pandemii covid-19, hospodářský propad a protipandemická opatření nezaměstnanost roste. Aktuálně se pohybuje v rozmezí 3,2 % (Pardubický kraj) až 5,9 % (Karlovarský kraj) (viz Obrázek 2). Je zajímavé, že v Pardubickém kraji stoupla z původních 2,2 % pouze o 1 %, zatímco v Karlovarském kraji vzrostla z 2,7 % o 2,2 % | V druhé polovině druhé dekády 21. století byla nezaměstnanost v Česku nízká, např. v roce 2019 se pohybovala v rozmezí od 1,9 % (Praha) po 4,4 % (Moravskoslezský kraj). V reakci na pandemii covid-19, hospodářský propad a protipandemická opatření nezaměstnanost roste. Aktuálně se pohybuje v rozmezí 3,2 % (Pardubický kraj) až 5,9 % (Karlovarský kraj) (viz Obrázek 2). Je zajímavé, že v Pardubickém kraji stoupla z původních 2,2 % pouze o 1 %, zatímco v Karlovarském kraji vzrostla z 2,7 % o 2,2 %.<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = 31-2. Vybrané ukazatele krajů (NUTS 3) v roce 2019 | |||
| vydavatel = ČSÚ | |||
| url = https://www.czso.cz/documents/10180/148053668/320198203102.xlsx/287b5d2d-b4b7-4237-a424-d0fd4b65194b?version=1.1 | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> | |||
Dojížďka za prací ovlivněna nabídkou práce a jejím ohodnocením na jedné straně a vzdáleností a možnostmi dopravy na straně druhé. Výzkum Erlebach a kol. (2019) na datech Českého statistického úřadu z roku 2011 ukazuje intenzitu dojížďky za prací v Česku a socio-ekonomicky definované periferie. Krajská města tvoří regionální centra, do kterých se dojíždí z okolí. Periferní obce se vyskytují velmi často právě na hranici krajů. Obrázek 3 dobře ilustruje dojížďku (i centralizovanou orientaci dopravní sítě) v rámci Čech do Prahy. Naproti tomu jsou vazby mezi moravskými centry intenzivnější a celkově je Morava spíš polycentrická. V Čechách jsou zajímavým úkazem Karlov Vary, které jsou minimálně napojeny dojížďkou na další regionální centra a zároveň takřka nejsou centrem dojížďky za prací z jihu a západu (částečně kvůli vojenskému újezdu na západ od města). | Dojížďka za prací ovlivněna nabídkou práce a jejím ohodnocením na jedné straně a vzdáleností a možnostmi dopravy na straně druhé. Výzkum Erlebach a kol. (2019) na datech Českého statistického úřadu z roku 2011 ukazuje intenzitu dojížďky za prací v Česku a socio-ekonomicky definované periferie.<ref>{{Citace periodika | ||
| příjmení = Erlebach | |||
| jméno = Martin | |||
| příjmení2 = Halás | |||
| jméno2 = Marián | |||
| příjmení3 = Daniel | |||
| jméno3 = Jan | |||
| titul = Is there congruence in the spatial patterns of regions derived from scalar and vector geographical information? | |||
| periodikum = Moravian Geographical Reports | |||
| datum vydání = 2019-03-01 | |||
| ročník = 27 | |||
| číslo = 1 | |||
| strany = 2–14 | |||
| issn = 1210-8812 | |||
| doi = 10.2478/mgr-2019-0001 | |||
| url = https://content.sciendo.com/doi/10.2478/mgr-2019-0001 | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> Krajská města tvoří regionální centra, do kterých se dojíždí z okolí. Periferní obce se vyskytují velmi často právě na hranici krajů. Obrázek 3 dobře ilustruje dojížďku (i centralizovanou orientaci dopravní sítě) v rámci Čech do Prahy. Naproti tomu jsou vazby mezi moravskými centry intenzivnější a celkově je Morava spíš polycentrická. V Čechách jsou zajímavým úkazem Karlov Vary, které jsou minimálně napojeny dojížďkou na další regionální centra a zároveň takřka nejsou centrem dojížďky za prací z jihu a západu (částečně kvůli vojenskému újezdu na západ od města). | |||
==Exekuce== | ==Exekuce== | ||
Zásadním problémem Česka jsou exekuce, jejichž rozložení v rámci republiky je velmi nerovnoměrné. V roce 2019 bylo v exekuci průměrně 8,7 % občanů (tj. 775 tisíc). Nejmenší počty byly v krajích Vysočina (5,1 %) a ve Zlínském (5,3 %). Naopak nejvyšší v Ústeckém (16,7 %) a Karlovarském (16,3 %). Největší procento lidí v exekuci bylo v okresu Most (19,9 %) (viz Obr. 4). Mimo Ústecký a Karlovarský kraj jsou časté exekuce v periferních okresech, jako například Český Krumlov, Bruntál, Jeseník, ale také Ostrava-město nebo Karviná. Od roku 2017 dochází k poklesu množství exekucí | Zásadním problémem Česka jsou exekuce, jejichž rozložení v rámci republiky je velmi nerovnoměrné. V roce 2019 bylo v exekuci průměrně 8,7 % občanů (tj. 775 tisíc). Nejmenší počty byly v krajích Vysočina (5,1 %) a ve Zlínském (5,3 %). Naopak nejvyšší v Ústeckém (16,7 %) a Karlovarském (16,3 %). Největší procento lidí v exekuci bylo v okresu Most (19,9 %) (viz Obr. 4). Mimo Ústecký a Karlovarský kraj jsou časté exekuce v periferních okresech, jako například Český Krumlov, Bruntál, Jeseník, ale také Ostrava-město nebo Karviná. Od roku 2017 dochází k poklesu množství exekucí.<ref>{{Citace elektronické monografie | ||
| titul = Mapa exekucí | |||
| url = http://mapaexekuci.cz/ | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
| jazyk = | |||
}}</ref> | |||
==Společenské třídy== | ==Společenské třídy== | ||
Řádek 24: | Řádek 78: | ||
''„Analýza dat ukázala, že člověk stejného věku, se stejným vzděláním i stejnou prací má až 1,7krát vyšší šanci zařadit se do některé z vyšších tříd, pokud žije v bohaté a spořádané obci. A naopak bydliště v odlehlé a problémové obci (tedy v takové, kde je zvýšený podíl lidí v exekuci, vyšší nezaměstnanost či rozvodovost) zvyšuje riziko pádu mezi ohrožené či strádající 1,5krát.'' | ''„Analýza dat ukázala, že člověk stejného věku, se stejným vzděláním i stejnou prací má až 1,7krát vyšší šanci zařadit se do některé z vyšších tříd, pokud žije v bohaté a spořádané obci. A naopak bydliště v odlehlé a problémové obci (tedy v takové, kde je zvýšený podíl lidí v exekuci, vyšší nezaměstnanost či rozvodovost) zvyšuje riziko pádu mezi ohrožené či strádající 1,5krát.'' | ||
''Příčinné vztahy vedou zřejmě oběma směry. Obce trpí sociálními problémy proto, že v nich bydlí nižší a chudší sociální třídy. Zároveň ale rizikové prostředí snižuje šance lidí posunout se do vyšších pater společnosti, a naopak zvyšuje riziko propadnutí níž.“'' | ''Příčinné vztahy vedou zřejmě oběma směry. Obce trpí sociálními problémy proto, že v nich bydlí nižší a chudší sociální třídy. Zároveň ale rizikové prostředí snižuje šance lidí posunout se do vyšších pater společnosti, a naopak zvyšuje riziko propadnutí níž.“''<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = Unikátní výzkum: česká společnost se nedělí na dva tábory, ale do šesti tříd. Zjistěte, do které patříte vy | |||
| periodikum = iROZHLAS | |||
| url = https://www.irozhlas.cz/zpravy-domov/ceska-spolecnost-vyzkum-tridy-kalkulacka_1909171000_zlo | |||
| jazyk = cs | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> | |||
==Vzdělání== | ==Vzdělání== | ||
Data ze Sčítání lidu, domů a bytů z roku 2011, která jsou vzhledem k výrazně rostoucímu vzdělání již trochu zastaralá, ukazují velmi stabilní rozložení středního vzdělání mezi kraji. Vyučených je v jednotlivých krajích 32–37 % obyvatel (s výjimkou Prahy, kde jde pouze o 20 %), SŠ s maturitou má 26–30 % obyvatel. Větší rozdíly lze pozorovat u základního vzdělání (od 10 % v Praze po 22 % v Karlovarském a Ústeckém kraji) (viz Obr. 6) a vysokoškolského vzdělání (7 % v Karlovarském kraji, většina krajů mezi 9 a 11 % a 24 % v Praze). S rostoucím počtem obyvatel obce klesá podíl obyvatel bez vzdělání a vyučených a naopak roste podíl obyvatel s úplným středním vzděláním a vysokou školou | Data ze Sčítání lidu, domů a bytů z roku 2011, která jsou vzhledem k výrazně rostoucímu vzdělání již trochu zastaralá, ukazují velmi stabilní rozložení středního vzdělání mezi kraji. Vyučených je v jednotlivých krajích 32–37 % obyvatel (s výjimkou Prahy, kde jde pouze o 20 %), SŠ s maturitou má 26–30 % obyvatel. Větší rozdíly lze pozorovat u základního vzdělání (od 10 % v Praze po 22 % v Karlovarském a Ústeckém kraji) (viz Obr. 6) a vysokoškolského vzdělání (7 % v Karlovarském kraji, většina krajů mezi 9 a 11 % a 24 % v Praze). S rostoucím počtem obyvatel obce klesá podíl obyvatel bez vzdělání a vyučených a naopak roste podíl obyvatel s úplným středním vzděláním a vysokou školou.<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = Územní rozdíly v úrovni vzdělanosti obyvatelstva ČR | |||
| vydavatel = CZSO | |||
| url = https://www.czso.cz/documents/10180/20536250/17023214a04.pdf/e4fe0c99-0c5a-49ee-8d54-cbda60892f1e?version=1.1 | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> | |||
Na vztah mezi sociálními problémy, bytovou nouzí a exekucemi upozornil výzkum z roku 2019. V periferních regionech (včetně vnitřních periferií) častěji žijí děti v rodinách v bytové nouzi nebo v exekucích a je v nich vyšší výskyt předčasně ukončených povinných školních docházek, více zameškaných hodin na žáka a vyšší podíl neprospívajících žáků. V některých regionech Ústeckého a Karlovarského kraje vzrostl počet dětí, které předčasně ukončily základní školní docházku z 9 % v roce 2013 na 15 % v roce 2017. V těchto regionech je také vysoký podíl dětí, které nemají žádné střední vzdělání (15–20 %) | Na vztah mezi sociálními problémy, bytovou nouzí a exekucemi upozornil výzkum z roku 2019. V periferních regionech (včetně vnitřních periferií) častěji žijí děti v rodinách v bytové nouzi nebo v exekucích a je v nich vyšší výskyt předčasně ukončených povinných školních docházek, více zameškaných hodin na žáka a vyšší podíl neprospívajících žáků. V některých regionech Ústeckého a Karlovarského kraje vzrostl počet dětí, které předčasně ukončily základní školní docházku z 9 % v roce 2013 na 15 % v roce 2017. V těchto regionech je také vysoký podíl dětí, které nemají žádné střední vzdělání (15–20 %).<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = Nemají kde spát, natož kde se učit.’ Projděte si unikátní mapu vzdělávacích podmínek v Česku | |||
| periodikum = iROZHLAS | |||
| url = https://www.irozhlas.cz/zpravy-domov/mapa-data-skolstvi-regiony-exekuce-bytova-nouze-ubytovny-zakladni-skoly-daniel_1911270600_nkr | |||
| jazyk = cs | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> | |||
==Životní prostředí== | ==Životní prostředí== | ||
Některé problémy [[:Kategorie:Ukazatele stavu prostředí|životního prostředí]] jsou ze své podstaty globální (například změna klimatu, i když i ta má regionálně odlišné příčiny a dopady), jiné se projevují lokálně velmi odlišně. Typickým příkladem je znečištění ovzduší. Zatímco ve velkých městech je zásadním znečišťovatelem automobilová doprava, v průmyslových oblastech továrny a další provozy, v menších sídlech se často jedná o lokální topeniště v rodinných domech. Imisní limity jsou překračovány nejvíce v Moravskoslezském kraji (viz Obr. 7). Naopak jih a jihozápad Čech jsou oblasti s nejmenšími problémy s kvalitou ovzduší | Některé problémy [[:Kategorie:Ukazatele stavu prostředí|životního prostředí]] jsou ze své podstaty globální (například změna klimatu, i když i ta má regionálně odlišné příčiny a dopady), jiné se projevují lokálně velmi odlišně. Typickým příkladem je znečištění ovzduší. Zatímco ve velkých městech je zásadním znečišťovatelem automobilová doprava, v průmyslových oblastech továrny a další provozy, v menších sídlech se často jedná o lokální topeniště v rodinných domech. Imisní limity jsou překračovány nejvíce v Moravskoslezském kraji (viz Obr. 7). Naopak jih a jihozápad Čech jsou oblasti s nejmenšími problémy s kvalitou ovzduší.<ref>{{Citace elektronického periodika | ||
| titul = Grafická ročenka | |||
| periodikum = www.chmi.cz | |||
| url = https://www.chmi.cz/files/portal/docs/uoco/isko/grafroc/19groc/gr19cz/Obsah_CZ.html | |||
| datum přístupu = 2021-03-04 | |||
}}</ref> | |||
Výrazně regionální charakter má například povrchová těžba hnědého uhlí v Sokolovské a Mostecké pánvi. Ta zcela přeměňuje ráz krajiny a jsou s ní spojeny hydrologické změny, hluková zátěž a znečištění ovzduší, vyšší koncentrace elektráren v regionech a dříve také bourání obcí, pod nimiž se nacházela ložiska hnědého uhlí. | Výrazně regionální charakter má například povrchová těžba hnědého uhlí v Sokolovské a Mostecké pánvi. Ta zcela přeměňuje ráz krajiny a jsou s ní spojeny hydrologické změny, hluková zátěž a znečištění ovzduší, vyšší koncentrace elektráren v regionech a dříve také bourání obcí, pod nimiž se nacházela ložiska hnědého uhlí. | ||
Řádek 52: | Řádek 128: | ||
===Související články (na Enviwiki)=== | ===Související články (na Enviwiki)=== | ||
[[Regionální rozvoj]] | * [[Regionální rozvoj]] | ||
* [[Strategie regionálního rozvoje České republiky 2021+]] | |||
[[Strategie regionálního rozvoje České republiky 2021+]] | |||
==Reference – citované== | ==Reference – citované== | ||
<nowiki>http://mapaexekuci.cz/</nowiki> | <nowiki>http://mapaexekuci.cz/</nowiki> | ||
Řádek 89: | Řádek 151: | ||
==Poznámky== | ==Poznámky== | ||
==Literatura== | == Odkazy == | ||
=== Reference === | |||
<references /> | |||
===Literatura=== | |||
==Externí odkazy== | ===Externí odkazy=== | ||
{{MAS}} | {{MAS}} | ||
<references /> |