Raport końcowy. dla rozwoju Województwa Świętokrzyskiego. Badanie wykonane na zlecenie Urzędu Marszałkowskiego Województwa Świętokrzyskiego

Transkrypt

1 Badanie stopnia realizacji wskaźników celu głównego Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Świętokrzyskiego za pomocą modelu HERMIN (do roku 2010) Raport końcowy Badanie wykonane na zlecenie Urzędu Marszałkowskiego Województwa Świętokrzyskiego Wrocław, Kwiecień 2012 dla rozwoju Województwa Świętokrzyskiego

2 Autorzy raportu: Zespół badawczy Wrocławskiej Agencji Rozwoju Regionalnego pod kierownictwem naukowym prof. dr hab. Janusza Zaleskiego, w składzie: Joanna Kudełko dr Zbigniew Mogiła Aleksandra Poproch Paweł Tomaszewski Marta Zaleska Zamówienie zrealizowane w ramach Działania 7.2 Osi Priorytetowej 7 Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Świętokrzyskiego na lata , współfinansowanego przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego. 1

3 ZAWARTOŚĆ STRESZCZENIE... 3 WPROWADZENIE DO RAPORTU... 5 CZĘŚĆ 1: OPIS MODELU HERMIN DLA WOJEWÓDZTWA ŚWIĘTOKRZYSKIEGO... 7 CZĘŚĆ 2: SYTUACJA SPOŁECZNO GOSPODARCZA REGIONU CZĘŚĆ 3: TRANSFERY FINANSOWE W RAMACH RPOWŚ CZĘŚĆ 4: ANALIZA WYNIKÓW SYMULACJI REFLEKSJE KOŃCOWE BIBLIOGRAFIA ZAŁĄCZNIK 1. TABLICE WYNIKOWE DLA LAT ZAŁĄCZNIK 2. TRANSFERY FINANSOWE W RAMACH RPOWŚ

4 STRESZCZENIE Przedmiotem niniejszego opracowania było określenie wartości wskaźników celu głównego Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Świętokrzyskiego (RPOWŚ) do roku 2010 oraz oszacowanie wartości tych wskaźników do roku Badanie miało charakter ewaluacji bieżącej (on-going) i zostało przeprowadzone przy użyciu 5-sektorowego makroekonomicznego modelu HERMIN gospodarki województwa świętokrzyskiego. Województwo świętokrzyskie zalicza się do grupy regionów Polski Wschodniej, charakteryzujących się niższym poziomem PKB na mieszkańca w odniesieniu zarówno do średniej dla Polski jak i dla UE. Jednocześnie warto podkreślić, że świętokrzyskie należy do liderów w przytoczonej wyżej grupie województw. RPOWŚ, ukierunkowany głównie na polepszenie warunków sprzyjających budowie konkurencyjnej i generującej nowe miejsca pracy gospodarki, jest jednym z instrumentów mogących przyczyniać się do niwelowania dystansu rozwojowego regionu w stosunku do silniejszych gospodarczo województw oraz regionów UE. Należy jednocześnie podkreślić, iż skala środków finansowych asygnowanych w ramach polityki spójności, których wydatkowanie jest domeną regionalnych władz publicznych jest zbyt ograniczona, aby fundusze te przesądzały samodzielnie o jakościowych zmianach w rozwoju województwa. Zgodnie z uzyskanymi od Zamawiającego informacjami, na finansowanie RPOWŚ w latach przeznacza się kwotę 905,3 mln euro (ok. 11,3% PKB województwa z roku 2009, 25,7% funduszy unijnych alokowanych w regionie w ramach perspektywy ). Z powyższej sumy 85% stanowią transfery z budżetu UE, natomiast publiczny wkład krajowy wynosi 15%. Wydatkowanie środków przebiega relatywnie sprawnie - 4. miejsce w Polsce pod względem wielkości dodatkowych środków unijnych przyznanych w ramach krajowej rezerwy wykonania 1. Do końca ubiegłego roku (2011), a więc w połowie okresu finansowania, region zdołał wydać 48,4% z puli środków przeznaczonych na realizację programu. Wyniki przeprowadzonych symulacji wskazały, że realizacja RPOWŚ oddziałuje pozytywnie na rozwój społeczno-gospodarczy województwa świętokrzyskiego w całym analizowanym okresie Odzwierciedleniem tego są wyższe - w efekcie wydatkowania wspomnianych środków, poziomy wskaźników realizacji celu głównego programu, tj. zmiana PKB w województwie i liczba utworzonych miejsc pracy netto (wykres I). Według szacunków, w okresie najintensywniejszego wydatkowania środków ( ) wartość PKB w cenach stałych w województwie świętokrzyskim ma kształtować się na poziomie średnio o 2,7% (0,76 mld zł) wyższym niż w przypadku braku realizacji 1 3

5 RPOWŚ (wykres I lewa strona), natomiast na rynku pracy ma być obserwowany w tym czasie przyrost liczby miejsc pracy - dzięki realizacji programu - o dodatkowe 8,5 tys. stanowisk (wykres I prawa strona). Wykres I. Wyniki wpływu interwencji realizowanych w ramach RPOWŚ na poziomy wskaźników realizacji celu głównego programu wraz z wartościami zakładanymi na etapie programowania ex ante. 3,5 wpływ na zmianę poziomu PKB [%] 10,0 liczba utworzonych miejsc pracy netto [tys] 3,0 9,0 2,5 8,0 7,0 2,0 6,0 1,5 5,0 4,0 1,0 3,0 0,5 2,0 1,0 0,0 0,0 aktualna wartość wskaźnika wartość wskaźnika zakładana na etapie ex ante Źródło: Opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego oraz RPOWŚ W kolejnych latach, zakładana redukcja płatności a następnie całkowite ustanie płatności po 2015 r. powoduje, że efekt oddziaływania środków w ramach RPOWŚ na poziomy obu wskaźników ulega osłabieniu. Wynika to w dużej mierze z faktu wygasania czynników o charakterze popytowym, np. sfinalizowanie projektów infrastrukturalnych spowoduje, że część zatrudnionych do tego celu osób będzie musiała szukać nowego miejsca pracy. W tym okresie w pełni ujawnią się natomiast efekty podażowe wynikające m.in. z wybudowanych ze środków funduszy RPOWŚ dróg, zakupionych lub zmodernizowanych maszyn i urządzeń, innowacyjnych rozwiązań wprowadzonych przez przedsiębiorstwa. Warto dodać, że w roku 2009 napływ funduszy RPOWŚ spowodował, że poziom PKB w województwie świętokrzyskim oraz liczba pracujących były wyższe odpowiednio o 0,8% (0,21 mld zł) i 0,5% (3,0 tys. osób) niż w przypadku braku realizacji programu, przyczyniając się tym samym do częściowej amortyzacji negatywnych skutków trwającego kryzysu światowego. Niewątpliwie za duży sukces całego regionu należy uznać osiągnięcie celu głównego RPOWŚ w roku Wyniki badania pokazały, że wpływ interwencji na zmiany PKB w województwie oraz liczbę utworzonych miejsc pracy są około 2-krotnie wyższe od wartości zakładanych na etapie programowania ex ante (wykres I). Co więcej, symulacje wskazują, że nie jest zagrożone osiągnięcie głównego celu programu w roku 2013 oraz 2015 (pod warunkiem, że w ciągu kolejnych lat nie zajdą żadne radykalne zmiany w gospodarce regionu i w jego otoczeniu zewnętrznym oraz nie nastąpią gwałtowne zmiany w wydatkowaniu środków programu, co podważyłoby trwałość i stabilność obecnie prezentowanych wyników oddziaływań). 4

6 WPROWADZENIE DO RAPORTU Niniejszy Raport został przygotowany w ramach realizacji przez Wrocławską Agencję Rozwoju Regionalnego (WARR) badania ewaluacyjnego dotyczącego stopnia realizacji wskaźników celu głównego (Poprawa warunków sprzyjających budowie konkurencyjnej - generującej nowe miejsca pracy regionalnej gospodarki) Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Świętokrzyskiego (RPOWŚ) na lata za pomocą regionalnego modelu makroekonomicznego modelu HERMIN gospodarki województwa świętokrzyskiego. Badanie dotyczyło w szczególności określenia wpływu wdrażania RPOWŚ do 2010r. oraz oszacowania jego makroekonomicznego oddziaływania do roku 2020 na dwa wskaźniki celu głównego Programu: liczbę utworzonych miejsc pracy netto i zmianę poziomu regionalnego PKB, tj. wskaźniki, dla których jako źródło pozyskania wyników wskazano w RPOWŚ model HERMIN 2. Projekt został zrealizowany na zlecenie Urzędu Marszałkowskiego Województwa Świętokrzyskiego (UMWŚ) na podstawie umowy nr DOA.III z dnia r., zawartej pomiędzy UMWŚ i WARR w wyniku przeprowadzonego postępowania o zamówienie publiczne w trybie przetargu nieograniczonego (znak DOA.III ). Badanie zostało współfinansowane ze środków Europejskiego Fundusz Rozwoju Regionalnego (EFRR) w ramach Działania 7.2 Osi Priorytetowej 7 RPOWŚ - Pomoc techniczna. Zgodnie z wymogami Specyfikacji Istotnych Warunków Zamówienia (SIWZ) i ofertą Wykonawcy, w celu zachowania spójności, ciągłości i porównywalności z wynikami poprzedniego badania wskaźników za pomocą modelu HERMIN (badanie zrealizowane w 2010r. 3 ), zamówienie zostało zrealizowane przy użyciu regionalnego 5-sektorowego modelu HERMIN z wydzielonym sektorem budownictwa. Jest to regionalny model makroekonomiczny HERMIN II generacji 4, stanowiący rozwinięcie modelu I generacji, który był wykorzystywany przez WARR na zlecenie Ministerstwa Rozwoju Regionalnego (MRR) do modelowania wpływu funduszy UE na gospodarki regionalne polskich województw, w tym województwa świętokrzyskiego. Model ten był stosowany w ramach kolejnych etapów ewaluacji Narodowych Strategicznych Ram Odniesienia (NSRO)/Narodowej Strategii Spójności (NSS) i wybranych programów operacyjnych na lata , a także do oceny efektów wdrażania całej polityki spójności UE od roku Modele 2 Regionalny Program Operacyjny Województwa Świętokrzyskiego na lata , Kielce, kwiecień Wskaźniki realizacji celów, str.73 (wersja zatwierdzona przez Komisję Europejską w dniu 22 grudnia 2011r.). 3 Ocena postępów realizacji celów Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Świętokrzyskiego (RPOWŚ) do 2009r. za pomocą modelu HERMIN. WARR, Wrocław, lipiec Opis modelu regionalnego HERMIN gospodarki województwa świętokrzyskiego II generacji stanowi część 1 niniejszego raportu. 5 np. Bradley J., Zaleski J., Tomaszewski P., Wojtasiak A., Zembaty M. (2006). Ocena wpływu Narodowych Strategicznych Ram Odniesienia i wybranych Programów Operacyjnych na lata na gospodarki polskich województw przy pomocy modeli regionalnych HERMIN, WARR, grudzień np. Bradley J., Zaleski J., Tomaszewski P., Zembaty M., Wojtasiak-Terech A. (2008). Wpływ realizacji inwestycji finansowanych z funduszy unijnych na kształtowanie się głównych wskaźników dokumentów strategicznych - Narodowego 5

7 regionalne HERMIN II generacji zostały zastosowane w najnowszych badaniach przeprowadzonych dla MRR 7 oraz na zlecenie szeregu urzędów marszałkowskich 8. Metodologia HERMIN jest od wielu lat stosowana w Unii Europejskiej do określania wpływu unijnych funduszy na rozwój społeczno-gospodarczy państw członkowskich i regionów objętych wsparciem finansowym. Wyniki symulacji przeprowadzanych przy użyciu modeli regionalnych HERMIN gospodarek polskich województw zostały zaprezentowane także w opublikowanym przez Komisję Europejską w listopadzie 2011r. Piątym sprawozdaniu na temat spójności gospodarczej, społecznej i terytorialnej (tzw. 5. Raport Kohezyjny) 9. W Polsce metodologia HERMIN została zaimplementowana zarówno na poziomie krajowym (2002r. na zlecenie Ministerstwa Gospodarki), jak i regionalnym (2005r. na zlecenie Ministerstwa Rozwoju Regionalnego) przez zespół WARR pod kierownictwem prof. dr hab. J. Zaleskiego i we współpracy z dr J. Bradley em (autorem pierwotnej metodologii HERMIN) z Instytutu Badań Społeczno-Ekonomicznych w Dublinie. Raport ma następującą strukturę. Po Wprowadzeniu, w części 1 przedstawiono zastosowane narzędzie badawcze, z wyszczególnieniem wprowadzonych przez zespół WARR modyfikacji i udoskonaleń regionalnego modelu HERMIN II generacji gospodarki województwa świętokrzyskiego. Część 2 stanowi analiza trendów historycznych wybranych parametrów gospodarki województwa. Analizę transferów w ramach RPOWŚ zawarto w części 3. Analiza ta jest oparta na danych dostarczonych przez Zamawiającego o wielkościach transferów w ramach RPOWŚ w układzie kategorii interwencji funduszy strukturalnych i w podziale na źródła finansowania (współfinansowanie publiczne i krajowe) oraz o tempie absorpcji funduszy w ramach RPOWŚ w latach Część 4 stanowi analiza ekonomiczna wyników wpływu RPOWŚ na gospodarkę regionu przez pryzmat dwóch w/w wskaźników celu głównego Programu: liczbę utworzonych miejsc pracy netto i zmianę poziomu regionalnego PKB. Szczegółowe tablice wynikowe wpływu RPOWŚ zawarto w załączniku 1 a dane dotyczące transferów finansowych w ramach RPOWŚ przedstawiono w załączniku 2. Raport zamykają refleksje końcowe oraz spis wykorzystanej literatury. Planu Rozwoju i Narodowej Strategii Spójności oraz innych wybranych wskaźników makroekonomicznych na poziomie krajowym i regionalnym za pomocą modelu krajowego i modeli regionalnych, WARR, Wrocław, maj Kudełko J., Mogiła Z., Poproch A., Tomaszewski P., Zaleski J., Zembaty M. (2011). Oszacowanie wpływu realizacji Narodowego Planu Rozwoju (NPR) i Narodowych Strategicznych Ram Odniesienia/Narodowej Strategii Spójności (NSRO/NSS) na wybrane wskaźniki makroekonomicznych na poziomie regionalnym do roku 2020 przy użyciu modeli regionalnych HERMIN. WARR, 15 czerwca W latach modele regionalne HERMIN II generacji zastosowano do badań dla województw: dolnośląskiego, mazowieckiego, opolskiego, pomorskiego, świętokrzyskiego, warmińsko-mazurskiego, wielkopolskiego i zachodniopomorskiego. Wszystkie raporty dostępne na stronie 9 Investing in Europe s future. Fifth report on economic, social and territorial cohesion. Preliminary version, 2010, Brussels, European Commission. str

8 CZĘŚĆ 1: OPIS MODELU HERMIN DLA WOJEWÓDZTWA ŚWIĘTOKRZYSKIEGO Makroekonomiczne modele HERMIN stanowią ważne narzędzie badawcze stosowane w Unii Europejskiej. Metodologia HERMIN spełnia wymogi Komisji Europejskiej 10 i jest stosowana przez tę instytucję jako narzędzie pozwalające oszacować wpływ polityki spójności na rozwój społecznogospodarczy rozpatrywany poprzez pryzmat szeregu wskaźników makroekonomicznych. Jest także wykorzystywana w celu konstrukcji średnio- i długookresowych prognoz o charakterze forecast i foresight, pozwalających na stworzenie wariantowych scenariuszy rozwoju badanego regionu. Model HERMIN województwa świętokrzyskiego II generacji zawiera szereg modyfikacji i usprawnień w stosunku do pierwszej generacji regionalnych modeli HERMIN. Analogicznie, jak wszystkie pozostałe regionalne modele HERMIN polskich województw, bazuje na modelu krajowym wykorzystywanym przez Komisję Europejską i będącym częścią Cohesion System of HERMIN Models (CSHM). Charakterystykę wybranych modułów regionalnego modelu HERMIN województwa świętokrzyskiego przedstawiono poniżej. W celu uzyskania większej przejrzystości, równania regionalnego modelu HERMIN województwa świętokrzyskiego II generacji zgrupowane są w 20 modułów, z których 13 zostało opisanych w niniejszej części raportu. W pozostałych 7 znajdują się głównie równania tożsamościowe, identyczne jak w modelach pierwszej generacji, które nie wpływają na podstawowe mechanizmy działające w modelu. Należy zaznaczyć, że: regionalny model HERMIN województwa świętokrzyskiego II generacji jest modelem 5-sektorowym w odróżnieniu od jego wcześniejszej, 4 sektorowej wersji; z sektora usług rynkowych zostało wydzielone budownictwo; dokonano również przesunięć wybranych sekcji Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD) 2004 pomiędzy sektorami ekonomicznymi modelu HERMIN. Mianowicie górnictwo i kopalnictwo jest obecnie traktowane jako część przemysłu a nie jak pierwotnie w modelach typu HERMIN częścią usług rynkowych; wprowadzono submodel demograficzny; uwzględniono specyfikę regionalną w obliczeniach deflatorów WDB; uwzględniono oddziaływanie na gospodarkę regionu wydatków w ramach B+R; zmodyfikowano mechanizm kalkulacji dochodów w sektorze gospodarstw domowych; wprowadzono modyfikacje związane z rozszerzeniem bazy GUS o dane dotyczące realnej dynamiki PKB na poziomie regionalnym; 10 The New Programming Period : methodological working papers. Working paper 2. The ex ante evaluation of the Structural Funds interventions.. European Commission, Directorate-General XVI Regional Policy and Cohesion, August 2006 oraz The New Programming Period Indicative guidelines on evaluation methods: ex ante evaluation. Working document no. 1., European Commission, Directorate-General Regional Policy, August

9 uwzględniono specyfikę gospodarki regionu przy konstruowaniu koszyka krajów - głównych partnerów handlowych województwa. Wprowadzone zmiany pozwalają na lepsze odzwierciedlenie procesów mających miejsce w gospodarce województwa świętokrzyskiego przy pomocy regionalnego modelu HERMIN. Schemat agregacji sekcji PKD 2004 w 5 obecnych sektorów ekonomicznych został przedstawiony poniżej: Przemysł: Budownictwo: Usługi rynkowe: Rolnictwo: Usługi nierynkowe: Sekcje PKD: C+D+E Sekcje PKD: F Sekcje PKD: G+H+I+J+K+O+P Sekcje PKD: A+B Sekcje PKD: L+M+N Inwestycje zewnętrzne Regionalny model HERMIN jest narzędziem służącym w głównej mierze do analizowania wpływu zewnętrznych szoków finansowych (w szczególności funduszy UE) na kształtowanie się podstawowych parametrów makroekonomicznych gospodarki województw. W niniejszym module egzogeniczne założenia dotyczące wielkości wsparcia finansowego wyrażonego w euro są agregowane w nowe zmienne. Ze względu na źródło finansowania można je podzielić na: finansowanie publiczne unijne, współfinansowanie publiczne krajowe i współfinansowanie prywatne. Dla wyników uzyskanych w modelu kluczowe znaczenie ma agregacja płatności ze względu na ich przeznaczenie. Analizowane środki finansowe zostały pogrupowane w 4 kategorie ekonomiczne: infrastrukturę podstawową (IP), kapitał ludzki (KL), bezpośrednią pomoc sektorowi przedsiębiorstw (BPSP) oraz badania i rozwój (B+R). Płatności w ramach BPSP, dodatkowo dzielone są na 2 sektory ekonomiczne (przemysł i usługi rynkowe). Oddziaływanie środków finansowych na kształtowanie się głównych parametrów makroekonomicznych uwzględnione jest poprzez implementację do poniższych równań zmiennych dotyczących transferów w ramach polityki spójności. Dochody sektora finansów publicznych = Wydatki sektora finansów publicznych = Inwestycje publiczne = Zasoby infrastruktury technicznej = f(...,współfinansowanie publiczne unijne) f(...,współfinansowanie publiczne krajowe) f(...,środki przeznaczone na rozwój infrastruktury podstawowej) f(...,środki przeznaczone na rozwój infrastruktury podstawowej) 8

10 Zasoby wykwalifikowanych pracowników = f(..., środki przeznaczone na rozwój kapitału ludzkiego) Transfery sektora publicznego do prywatnego = f(..., środki przeznaczone na rozwój kapitału ludzkiego) Nakłady brutto na środki trwałe w rolnictwie = Nakłady brutto na środki trwałe w przemyśle = f(..., środki przeznaczone na BPSP w sektorze rolniczym) f(..., środki przeznaczone na BPSP w sektorze przemysłowym) Nakłady brutto na środki trwałe w usługach rynkowych = f(..., środki przeznaczone na BPSP w sektorze usług rynkowych) Nakłady przeznaczone na B+R = f(..., środki przeznaczone na B+R) Procesy w gospodarkach zewnętrznych W drugiej generacji regionalnego modelu HERMIN zostały uwzględnione procesy zachodzące w gospodarkach zewnętrznych. Zostały one opisane przy pomocy trzech zmiennych: popytu zewnętrznego, wskaźnika cen produkcji przemysłowej u głównych partnerów handlowych województwa ważonego udziałami tych krajów w eksporcie regionu świętokrzyskiego i wskaźnika cen ważonego udziałami w imporcie regionu. Do najważniejszych partnerów handlowych zostały zaliczone pozostałe polskie województwa oraz Niemcy, Holandia, Wielka Brytania i Republika Czeska. Dane o inflacji PPI 11 u głównych partnerów handlowych wpływają na kształtowanie się deflatorów Wartości Dodanej Brutto w sektorach przemysłowym i usług rynkowych w województwie świętokrzyskim. Natomiast wielkość popytu zewnętrznego wpływa na podaż w przemyśle, ze względu na fakt, że produkty w nim wytworzone są sprzedawane nie tylko na rynku wewnętrznym. Popyt wewnętrzny Strona podażowa w modelu jest ściśle powiązana ze stroną popytową. Sposób ujęcia tej drugiej zależy od sektora ekonomicznego. W przypadku przemysłu wielkość popytu krajowego jest określana przez konsumpcję prywatną, pozapłacowe elementy konsumpcji publicznej oraz inwestycje ogółem. W identyczny sposób została zdefiniowana wielkość popytu wewnętrznego w usługach rynkowych. Wagi wpływu poszczególnych składowych dla każdego z wyżej wymienionych dwóch sektorów są 11 Indeks cen produkcji przemysłowej. 9

11 ustalane niezależnie 12. Powoduje to, że kształtowanie wielkości popytu krajowego w przemyśle może przebiegać inaczej niż w usługach rynkowych. Zmiany popytu wewnętrznego w budownictwie są zależne od wielkości nakładów brutto na środki trwałe, które są przeznaczone na budowle i budynki. Ze względu na fakt, że kształtowanie się popytu w usługach nierynkowych w małym stopniu wpływa na wielkość produkcji w tym sektorze, nie został on dla niego osobno zdefiniowany. Specyfika sektora rolniczego powoduje, że sektor ten jest traktowany w modelu w sposób egzogeniczny. Strona podażowa Produkcja w przemyśle jest zależna od wielkości popytu zewnętrznego i wewnętrznego, jednostkowych kosztów pracy oraz stosunku cen światowych do krajowych (we wcześniejszej wersji modelu ta ostatnia zmienna nie była uwzględniana w równaniu na produkcję). Zostały więc uwzględnienie, poza elementami keynesowskimi, elementy neoklasyczne, np. konkurencyjność. W podobny sposób modelowana jest wartość dodana brutto w usługach rynkowych. Różnica polega na tym, że na kształtowanie się jej wielkości nie wpływa stosunek cen światowych do krajowych. Związane jest to z faktem, że dobra wytworzone w przemyśle w większym stopniu podlegają obrotowi na rynkach zewnętrznych niż ma to miejsce w przypadku produktów sektora usług rynkowych. W porównaniu do wcześniejszej wersji modelu został uwzględniony dodatkowo wpływ popytu zewnętrznego (jego waga w równaniu na produkcję w usługach rynkowych jest niższa niż w przypadku sektora przemysłowego). Stopnie oddziaływania poszczególnych czynników zarówno typu neoklasycznego, jak i keynesowskiego na wartość dodaną brutto w tych dwóch sektorach są określane na etapie kalibracji modelu. Na produkcję w budownictwie ma wpływ kształtowanie się wielkości inwestycji przeznaczonych na budowle i budynki. Zastosowano więc podejście keynesowskie w odniesieniu do tego sektora. Wartość dodana brutto w rolnictwie zależy od liczby osób pracujących w tym sektorze i ich wydajności. Natomiast na produkcję w usługach nierynkowych wpływają wynagrodzenia w tym sektorze oraz pozostałe elementy pozapłacowe, które są zmiennymi egzogenicznymi. Popyt na czynniki produkcji Zaimplementowanie do funkcji produkcji (1) wartości dodanej brutto, wyliczonej tak jak to opisano powyżej, pozwala, po dokonaniu dodatkowych egzogenicznych założeń dotyczących cen czynników produkcji, na wykorzystanie tejże funkcji do określenia wielkości inwestycji oraz poziomu zatrudnienia (popyt na czynniki produkcji) W obecnej wersji modelu przyjęto analogiczne wagi jak w przypadku krajowego modelu HERMIN dla Polski będącego częścią CSHM (Cohesion System of HERMIN models), natomiast w starszej wersji udziały były ustalane na podstawie tablic input/output dla Hiszpanii. 13 Otrzymuje się nieliniowe równania dla wspólnego popytu na czynniki produkcji w następującej schematycznej formie: I = f 1 (O, r/w), L = f 2 (O, r/w), gdzie w i r są to odpowiednio koszty pracy i kapitału. 10

12 O=f(K,L) (1) gdzie: O produkcja, K zasoby kapitałowe, L liczba osób pracujących. Na etapie kalibracji funkcji produkcji w modelu są uwzględnione ograniczenia technologiczne oraz procesy minimalizacji kosztów. Ze względu na fakt, że długoterminowe oddziaływanie polityki gospodarczej wpływa na zmiany popytu na czynniki produkcji, zostały dodane dodatkowe zmienne pozwalające uchwycić ten proces. W modelu zastosowano formę CES 14 funkcji produkcji (2) dla sektora przemysłowego, budownictwa oraz usług rynkowych. O = A exp(λ) [ δ L -ρ + (1- δ) K -ρ ] -1/ρ (2) gdzie: O wartość dodana brutto, L liczba osób pracujących, K zasoby kapitałowe, A parametr skalujący, ρ stała elastyczności substytucji, δ parametr intensywności czynników produkcji, λ wskaźnik postępu technicznego w neutralnym ujęciu Hicksa. Na etapie prognozowania liczby osób pracujących w rolnictwie wykorzystywane są jedynie dane dotyczące kształtowania się tej zmiennej w historii. Zasoby kapitału w rolnictwie zależą od wielkości produkcji w tym sektorze. Natomiast wielkości zatrudnienia i inwestycji w usługach nierynkowych są zmiennymi egzogenicznymi. Produkt Krajowy Brutto W niniejszej wersji modelu Produkt Krajowy Brutto (PKB) wytworzony w regionie jest liczony po stronie produkcji, zarówno w cenach bieżących, jak i stałych roku Poza wartością dodaną brutto, wpływ na jego wielkość ma również kształtowanie się dochodów z tytułu podatków od produktów oraz dotacji do produktów. Przyjęto założenie, że poziom podatków od produktu jest wprost proporcjonalny do wartości konsumpcji prywatnej. Natomiast dotacje do produktów zależą jedynie od wartości dodanej brutto wytworzonej w całej gospodarce województwa świętokrzyskiego. 14 Funkcja CES - typ funkcji produkcji charakteryzujący się stałą krańcową stopą substytucji. Funkcja ta obrazuje w jaki sposób czynniki produkcji (praca i kapitał) transformowane są w dobra finalne. 11

13 Inflacja W regionalnym modelu HERMIN jest uwzględniany wpływ zmiany cen na kształtowanie się wybranych parametrów makroekonomicznych. Wielkość inflacji CPI 15 bezpośrednio wpływa na poziom wynagrodzeń. Jest ona zmienną egzogeniczną. Inna miarą inflacji jest wskaźnik cen produkcji przemysłowej (PPI), który jest określany endogenicznie dla każdego z sektorów ekonomicznych. Kolejnym wskaźnikiem cen, który odgrywa istotną rolę w regionalnym modelu HERMIN, jest deflator inwestycji. Związane jest to z faktem, że szoki zewnętrzne, którym poddawany jest model, są wyrażone w cenach bieżących a do analizowania procesów gospodarczych wykorzystuje się dane finansowe w ujęciu realnym. Zachowanie się tej zmiennej wpływa również na poziom czynników produkcji (zasoby kapitałowe, zatrudnienie). Jest ona zależna od deflatora wartości dodanej brutto ogółem oraz wskaźnika cen produkcji przemysłowej u głównych partnerów handlowych. Wagi wpływu zmiennych, które oddziałują na kształtowanie się wielkości deflatorów, są ustalane na etapie kalibracji modelu. Wyżej opisane podejście, zastosowane do modelowania inflacji, pozwala na badanie zachowania się szeregu zmiennych wyrażonych w cenach bieżących, w tym, między innymi, Produktu Krajowego Brutto. Zmiany zasobów kapitału Wielkość zasobów kapitałowych w przemyśle, budownictwie i usługach rynkowych zależy od kształtowania się inwestycji i stopy amortyzacji (tabela 1) w tych sektorach, w przypadku rolnictwa natomiast od wielkości produkcji. W modelu zostały wyodrębnione zasoby kapitałowe, na których zmiany wpływ ma finansowanie zewnętrzne. Został zbudowany mechanizm pozwalający określić o ile procent zwiększą się te zasoby w wyniku oddziaływania zewnętrznej pomocy finansowej. Tabela 1. Stopa amortyzacji w latach w poszczególnych sektorach. Sektor Amortyzacja Rolniczy 3% Przemysłowy 8% Budownictwa 5% Usług rynkowych 5% Usług nierynkowych 2% Źródło: The COHESION system of HERMIN country and regional models: Description and operating manual (2007). 15 Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych. 12

14 Koszty związane z zatrudnieniem Na etapie prognozowania przyszłych wartości przeciętnych kosztów związanych z zatrudnieniem w poszczególnych sektorach ekonomicznych zastosowano w regionalnym modelu HERMIN podejście zgodne z tzw. modelem skandynawskim. Polega ono na założeniu, że dynamika zmian przeciętnych kosztów związanych z zatrudnieniem w całej gospodarce jest zależna wyłącznie od procesów zachodzących w przemyśle. Zgodnie z teorią negocjacji płacowych zakłada się, że poziom przeciętnych kosztów związanych z zatrudnieniem w tym sektorze jest zależny od następujących zmiennych: - produktywności w przemyśle jej wzrost powoduje zwiększenie się produkcji (przy założeniu braku zmiany zatrudnienia) a tym samym dochodów firmy, które mogą zostać w pewnym stopniu przeznaczone na wypłaty dla pracowników; - stopy bezrobocia jej wielkość określa siłę pracowników i pracodawców w negocjacjach płacowych. Stopa bezrobocia jest odwrotnie proporcjonalna do siły negocjacyjnej związków zawodowych i wprost proporcjonalna w przypadku pracodawców; - inflacji wzrost cen wpływa na koszt pozyskania czynników produkcji, a w szczególności pracy; - klinu podatkowego. Konsumpcja W regionalnym modelu HERMIN konsumpcja funkcjonuje w podziale na prywatną i publiczną. Pierwsza jest wprost proporcjonalna do dochodu do dyspozycji. Natomiast druga zależy głównie od kształtowania się wynagrodzeń w sektorze usług publicznych. Demografia W regionalnym modelu HERMIN województwa świętokrzyskiego występują dwie endogeniczne zmienne demograficzne: liczba mieszkańców ogółem oraz w wieku produkcyjnym 16. Są one liczone przy użyciu submodelu demograficznego, w którym wykorzystywane są dane historyczne dotyczące liczby mieszkańców ogółem i w wieku produkcyjnym oraz informacje o migracjach na pobyt czasowy dla całego kraju. Dochody i wydatki sektora finansów publicznych Deficyt sektora finansów publicznych jest liczony zgodnie z metodologią ESA 95. Zarówno na kształtowanie się wielkości dochodów, jak i wydatków wpływa 7 czynników, których powiązania z pozostałymi zmiennymi w modelu zostały przedstawione poniżej. 16 Wiek produkcyjny w modelu obejmuje kobiety i mężczyzn w wieku lat. 13

15 Strona dochodowa: Podatki pośrednie = Podatek dochodowy od osób fizycznych = Podatek dochodowy od osób prawnych = Składki na ubezpieczenia społeczne płacone przez pracowników = Składki na ubezpieczenia społeczne płacone przez pracodawców = Pozostałe dochody = f(konsumpcja prywatna) f(wynagrodzenia ogółem) f(zyski przedsiębiorstw w roku ubiegłym) f(wynagrodzenia ogółem) f(wynagrodzenia ogółem) f(pkb wg czynników produkcji) Dochody z UE - zmienna egzogeniczna Strona wydatkowa: Zużycie pośrednie wg ESA 95 = f(pozapłacowa konsumpcja w sektorze publicznym) Wynagrodzenia sektora publicznego wg ESA 95 = f(wynagrodzenia sektora publicznego) Wydatki socjalne wg ESA 95 = f(deflator konsumpcji, liczba mieszkańców ogółem) Odsetki wg ESA 95 - zmienna egzogeniczna Nakłady brutto na środki trwałe sektora publicznego wg ESA 95 = f(nakłady brutto na środki trwałe sektora publicznego) Pozostałe wydatki = f(konsumpcja publiczna) Współfinansowanie krajowe zmienna egzogeniczna Zyski i dochody sektora prywatnego Zyski sektora prywatnego są definiowane jako różnica między wartością dodaną brutto w tym sektorze a wielkością wynagrodzeń. Na dochody sektora prywatnego wpływa wielkość PKB wyrażona w czynnikach produkcji w tym sektorze oraz transfery z sektora publicznego do prywatnego. Dochody sektora gospodarstw domowych uzyskuje się po odjęciu od dochodów sektora prywatnego zysku zatrzymanego, kształtującego się na poziomie historycznych różnic między obiema zmiennymi. Po skorygowaniu otrzymanego wyniku o sumę wielkości podatków PIT i składek płaconych przez pracowników, otrzymuje się dochody sektora gospodarstw domowych do dyspozycji brutto, które pełnią w modelu ważną rolę, poprzez ścisłe powiązanie z konsumpcją prywatną 14

16 CZĘŚĆ 2 : SYTUACJA SPOŁECZNO GOSPODARCZA REGIONU Celem niniejszej części raportu jest przedstawienie wyników analizy danych historycznych dotyczących sytuacji społeczno gospodarczej w województwie świętokrzyskim. ŚWIĘTOKRZYSKIE NA MAPIE POLSKI I EUROPY Województwo świętokrzyskie, usytuowane w środkowo południowej części Polski, jest drugim, najmniejszym pod względem powierzchni regionem kraju. Region ten graniczy z sześcioma województwami, w tym bardzo silnymi ekonomicznie mazowieckim, małopolskim i śląskim, z największymi aglomeracjami miejskimi w Polsce warszawską, krakowską, katowicką i łódzką. Rysunek 1. PKB na 1 mieszkańca (UE = 100) w 2009 roku. Rysunek 2. PKB na 1 mieszkańca (PL = 100) w 2009 roku. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Eurostat. Źródło: Opracowanie własne na podstawie Eurostat. Województwo świętokrzyskie charakteryzuje się relatywnie niskim poziomem PKB per capita zarówno na tle europejskich regionów jak i polskich województw (jak pokazuje to rysunek 2, rozbieżność pomiędzy najbogatszym województwem mazowieckim a świętokrzyskim pod względem PKB per capita w odniesieniu do średniej krajowej wynosi ponad 82 punkty procentowe). W regionie nasilają się negatywne tendencje demograficzne - społeczność zamieszkująca województwo, należy do jednej z najszybciej starzejących się w kraju. Ubytek ludności, wynikający nie tylko z ujemnego przyrostu naturalnego lecz również z dużej migracji, powoduje niekorzystne zmiany w strukturze ludności wg wieku. Świętokrzyskie należy do jednego z sześciu polskich regionów 17, w których przyrost naturalny w latach był ujemny w każdym z lat analizowanego okresu. 17 Razem z województwami: łódzkim, śląskim, lubelskim, dolnośląskim, opolskim. 15

17 Wykres 1. Udział ludności wg wieku produkcyjnego w województwie świętokrzyskim w latach ,00% 80,00% 60,00% 40,00% 20,00% 0,00% 16,58% 16,68% 16,72% 16,76% 16,89% 16,99% 17,18% 17,42% 17,66% 17,94% 18,29% 58,88% 59,70% 60,55% 61,35% 61,94% 62,44% 62,85% 63,14% 63,36% 63,53% 63,56% 24,54% 23,61% 22,73% 21,88% 21,17% 20,57% 19,97% 19,44% 18,98% 18,53% 18,15% w wieku przedprodukcyjnym w wieku produkcyjnym w wieku poprodukcyjnym Źródło: Opracowanie własne na podstawie Eurostat. Drugim, głównym powodem spadku liczby ludności i negatywnych przeobrażeń jej struktury jest odpływ ludności wyrażany przez salda migracji, przy czym zdecydowanie bardziej znacząca jest w regionie migracja międzywojewódzka niż migracja zagraniczna. Saldo migracji wewnątrz - wojewódzkich w latach przyjmowało niezmiennie ujemne wartości. Wykres 2. Migracje w latach z województwa świętokrzyskiego do wybranych 2500 regionów Polski (liczba osób, które wyjechały z regionu na pobyt stały) województwo lubelskie województwo łódzkie województwo małopolskie województwo mazowieckie województwo podlaskie województwo śląskie Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL. Województwo świętokrzyskie zalicza się do grupy województw wschodniej Polski, charakteryzujących się relatywnie niższym poziomem rozwoju na tle zachodniej i środkowej części kraju. Województwo sąsiaduje z jednymi z najsilniejszych ekonomicznie regionów Polski mazowieckim, małopolskim i śląskim, w niedalekiej odległości ( km) od Kielc, stolicy regionu, znajdują się duże ośrodki wzrostu takie jak Katowice, Warszawa i Kraków. Świętokrzyskie należy do województw o najbardziej niekorzystnej sytuacji demograficznej w kraju, charakteryzuje je niezmiennie ujemny przyrost naturalny (pomimo stałej liczby urodzeń) oraz ujemne saldo migracji przede wszystkim migracji międzywojewódzkich w kierunku otaczających region silnych ekonomicznie województw (relatywnie stałej a nawet lekko wzrastającej liczbie urodzeń żywych w regionie towarzyszy wzrastająca liczba zgonów ogółem i duża liczba wyjazdów na pobyt stały ludności w wieku przed i produkcyjnym). W 2010 roku w regionie zanotowano drugi najwyższy (po łódzkim) udział ludności w wieku poprodukcyjnym. 16

18 TENDENCJE W ROZWOJU SPOŁECZNO - GOSPODARCZYM Wykres 3. PKB na mieszkańca, Polska = 100 (lata 2000 i 2003 wg sekcji PKD 2004, lata wg sekcji PKD 2007) , , , , ,5 77,5 78,1 77,1 79, Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL. Wykres 4. PKB na mieszkańca (PPS) UE = Źródło: Opracowanie własne na podstawie Eurostat. 77,6 Rozwój w regionie świętokrzyskim wspiera obecność bądź bliskość specjalnych stref ekonomicznych, w tym: Starachowice S.A., której 77% terenów inwestycyjnych (tj. 9 podstref o łącznej powierzchni 472 ha) znajduje się w północnej części województwa świętokrzyskiego. Drugą oddziaływującą na region strefą jest Tarnobrzeska Specjalna Strefa Ekonomiczna (1587 ha). Równie istotną dla regionu inicjatywą są Targi Kielce, trzeci ośrodek targowy w Europie Środkowo Wschodniej Pod względem PKB na 1 mieszkańca region świętokrzyski plasował się w latach na 12 pozycji w kraju (przed lubelskim, podkarpackim, podlaskim i warmińsko mazurskim), poziom PKB na mieszkańca wynosił odpowiednio w 2007, 2008 i 2009 roku: 77,1%, 79,9% i 77,6% średniej krajowej (według sekcji PKD 2007). W latach poziom ten kształtował się także w przedziale 77 79% PKB na mieszkańca dla Polski. Utrzymujący się poziom PKB na mieszkańca w regionie w relacji do średniej krajowej wynika przede wszystkim z dynamicznego rozwoju polskich województw relatywnie silniejszych gospodarczo. Województwo świętokrzyskie należy do grupy regionów europejskich o relatywnie niskiej wartości PKB na mieszkańca mierzonej w PPS, która w latach mieściła się w granicach 36-45% średniej unijnej. Obserwowane od 2007 roku nieco wyższe wartości wynikają w dużej mierze z rozszerzenia Unii Europejskiej o słabe ekonomicznie kraje, takie jak Rumunia i Bułgaria. 17

19 STRUKTURA GOSPODARCZA Wykres 5. Struktura WDB (w cenach bieżących) w województwie świętokrzyskim wg sektorów ekonomicznych (sekcje PKD 2004 ). 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% ROLNICTWO 20,00% 20,85% 19,75% 37,78% 9,60% BUDOWNICTWO 41,03% 39,74% 7,32% 7,64% 23,82% 23,09% 27,52% 8,80% 7,72% 5,35% USŁUGI NIERYNKOWE PRZEMYSŁ USŁUGI RYNKOWE Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL. Wykres 6. Struktura pracujących wg BAEL w układzie sektorów ekonomicznych (sekcji PKD 2004) w województwie świętokrzyskim. 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Rolnictwo 15,59% 17,20% 15,66% 24,90% 6,08% Budownictwo Usługi nierynkowe 20,91% 19,32% 32,51% 31,85% 27,39% 29,09% 4,25% 6,88% 23,92% 25,13% Przemysł Usługi rynkowe Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL. Analiza zmian w strukturze wartości dodanej brutto w cenach bieżących dla województwa świętokrzyskiego (wg PKD 2004) oraz struktury pracujących w poszczególnych sektorach ekonomicznych, wskazuje na wzrost udziału sektora przemysłowego oraz udziału pracujących w przemyśle. Dostrzegalna jest tendencja spadkowa dotycząca udziału rolnictwa w WDB, której towarzyszy spadek odsetka zatrudnionych w rolnictwie, jednakże, co należy zauważyć w 2008 roku udział rolnictwa w WDB był najniższy spośród wszystkich sektorów, stanowiąc ok. 5%, zaś w sektorze tym pracowało wciąż aż 25% ogółu pracujących. Świadczy to o niskiej produktywności sektora rolniczego w regionie. Liczba pracujących ogółem w 2008 roku (tab. 2) wzrosła zauważalnie względem 2004 roku (z czym wiąże się też spadek stopy bezrobocia pomiędzy tymi latami). Pomimo znacznego spadku liczby pracujących w rolnictwie, odsetek ludności pracującej w tym sektorze jest wciąż relatywnie bardzo wysoki. Po znacznym spadku liczby pracujących ogółem pomiędzy 1999 i 2004 rokiem odnotowanym zwłaszcza w sektorach rolniczym, przemysłowym i budowlanym, sytuacja ta się unormowała - pomiędzy 2004 a 2008 nastąpił wzrost liczby pracujących ogółem. Pomiędzy latami relatywnie stała była liczba pracujących w rolnictwie, co może być efektem uruchomienia po akcesji Polski do UE dopłat do rolnictwa. Tego typu sytuacja może wiązać się ze zjawiskiem bezrobocia ukrytego i wyjaśniać w pewien sposób 18

20 wysoki poziom aktywności zawodowej w województwie świętokrzyskim (jak i w innych województwach Polski Wschodniej charakteryzujących się dużym udziałem sektora rolniczego: podlaskim, podkarpackim, lubelskim, w których poziom aktywności zawodowej jest znacznie powyżej średniej krajowej). Rzeczywisty wzrost liczby pracujących w latach miał miejsce we wszystkich sektorach oprócz rolnictwa. Warto zwrócić uwagę na znaczny wzrost odsetka pracujących w sektorze usług nierynkowych w 2004 roku, poziom ten praktycznie nie uległ zmianie do 2008 roku. Wzrost liczby pracujących w tym sektorze jest prawdopodobnie efektem wzrostu zatrudnienia w administracji samorządowej po akcesji Polski do Unii Europejskiej, w związku z obsługą funduszy unijnych. W podobny sposób można tłumaczyć dwukrotny wzrost liczby pracujących w budownictwie środki z budżetu UE uruchomiły szereg inwestycji infrastrukturalnych, sprzyjających wzrostowi zatrudnienia w sektorach: budownictwo i przemysł. Tabela 2. Liczba pracujących wg BAEL (15-64) w układzie sektorów ekonomicznych (wg sekcji PKD 2004) w województwie świętokrzyskim (w tys.) liczba pracujących wg sekcji PKD 2004 Usługi rynkowe Usługi nierynkowe Budownictwo Przemysł Rolnictwo Razem Źródło: Opracowanie własne na podstawie GUS. Interesujących obserwacji dostarcza analiza współczynnika lokalizacji oraz jego zmian w latach Współczynnik lokalizacji jest miarą koncentracji działalności na wybranym obszarze w odniesieniu do obszaru referencyjnego (w tym przypadku Polski jako całości). Analiza współczynnika dokonana w ujęciu statycznym i dynamicznym pozwala wyodrębnić kluczowe gałęzie gospodarki regionalnej, mające charakter rozwojowy (tj. gdy wartość współczynnika przyjmuje wartości powyżej 1 i obserwowana jest dodatnia dynamika zmian pomiędzy latami) oraz wskazanie dziedzin o mniejszym znaczeniu rozwojowym. Tabela 3. Wartość współczynnika lokalizacji 18 (LQ) wyliczonego na podstawie WDB (w cenach bieżących) dla województwa świętokrzyskiego wg sektorów ekonomicznych (sekcje PKD 2004) w latach 1999, 2004, Rolnictwo (A, B) Przemysł (C, D, E) Budownictwo (F) Usługi rynkowe (G K, O, P) Usługi nierynkowe (L, M, N) ,6257 0,9982 1,3266 0,8339 1, ,5303 0,9240 1,3784 0,8913 1, ,4481 1,1500 1,0861 0,8461 1, Konstrukcja współczynnika lokalizacji: LQ = (Etib / Etb )/ ( Etir / Etr ), gdzie: Eib = wartość zmiennej w sektorze i, w obszarze badanym b, w danym okresie t, Eb = wartość zmiennej we wszystkich sektorach w badanym obszarze b, w danym okresie t, Eir = wartość zmiennej w sektorze i, w obszarze referencyjnym r, w danym okresie t, Er = wartość zmiennej we wszystkich sektorach w obszarze referencyjnym r, w danym okresie t. 19

21 Zmiana ,1776 0,1518-0,2405 0,0122-0,0484 Zmiana ,0822 0,2260-0,2923-0,0452-0,0418 Zmiana ,0954-0,0741 0,0518 0,0574-0,0066 Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych BDL. Rozpatrując wartości współczynnika lokalizacji można zauważyć, że sektorami, które charakteryzują się wyższym poziomem koncentracji działalności gospodarczej mierzonej poprzez WDB jest przede wszystkim rolnictwo oraz budownictwo, których udział w tworzeniu WDB był wyższy względem kraju jako całości o przeciętnie 45-62% (w przypadku rolnictwa) oraz 8-37% (w przypadku budownictwa). Warto jednakże zwrócić uwagę, iż oba sektory zanotowały znaczny (ok %) spadek wartości współczynnika lokalizacji w latach Oznacza to, że zgodnie z ogólną tendencją rynkową znaczenie rolnictwa w regionie spada. Również sektor budownictwa w regionie świętokrzyskim odgrywa większą rolę niż przeciętnie w kraju a spadek wartości współczynnika lokalizacji dla regionu może być efektem intensywniejszego wzrostu inwestycji budowlanych w pozostałych polskich regionach. Odwrotna sytuacja dotyczy sektora przemysłowego: jeszcze w 2004 roku poziom koncentracji WDB był niższy w porównaniu ze średnią krajową. W latach zaobserwowano dodatnią zmianę wartości współczynnika lokalizacji w tym sektorze. Warto jednakże uwzględnić, iż w Polsce postępuje proces przechodzenia z gospodarki opartej na przemyśle do opartej na usługach rynkowych. Zatem tendencja wzrostowa współczynnika lokalizacji w przemyśle może być nie tyle efektem znaczącego rozwoju sektora przemysłowego w regionie świętokrzyskim, ile wolniejszego niż w pozostałych regionach Polski przechodzenia do gospodarki usługowej. Przemysł i usługi rynkowe są sektorami, w których obserwowane są najwyższe nakłady inwestycyjne w regionie. Pomimo tego poziom koncentracji WDB w usługach rynkowych był w każdym z analizowanych lat niższy w porównaniu ze średnią krajową. Zarazem też obserwowane są negatywne zmiany w tym zakresie pomiędzy latami 2004 a Biorąc pod uwagę relatywnie duże (w regionie) nakłady inwestycyjne oraz fakt, iż na przestrzeni lat WDB w cenach bieżących w Polsce w usługach rynkowych wzrosła niemalże dwukrotnie (czemu towarzyszył wzrost liczby pracujących), można stwierdzić, iż niewielka pozytywna tendencja wzrostu współczynnika w tym sektorze (w latach ) w regionie nie wskazuje na słabe perspektywy na przyszłość w rozwoju usług rynkowych w regionie, lecz raczej wynika z relatywnie niższej dynamiki wzrostu tego sektora w województwie względem średniej w kraju. Wysokie nakłady inwestycyjne w regionie w sektorze usług rynkowych pozwalają oczekiwać w dłuższym okresie wzrost znaczenia usług rynkowych w generowaniu WDB. 20

22 Wykres 7. Współczynnik lokalizacji LQ w województwie świętokrzyskim w układzie sektorów ekonomicznych (wg sekcji PKD 2004). Rolnictwo ,6000 1,4000 1,2000 1,0000 0,8000 Usługi nierynkowe 0,6000 0,4000 0,2000 0,0000 Przemysł Usługi rynkowe Budownictwo Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL. Pod względem PKB na mieszkańca świętokrzyskie zajmuje 12 pozycje w kraju (w 2009 roku PKB na mieszkańca w regionie w relacji do średniej krajowej wyniosło 77,6%), w 2008 dynamika PKB brutto na mieszkańca wyniosła 6,7% i należała do jednych z najwyższych w kraju. W 2009 roku wyniosła -0,9%. W obu latach w województwie zanotowano jedne z najwyższych wzrostów nakładów brutto w Polsce na środki trwałe. Zarazem w wartości nakładów inwestycyjnych w gospodarce narodowej przeważa sektor prywatny (53,28%), struktura nakładów inwestycyjnych wg sektorów jest bardzo zbliżona do średniej w kraju. Oznacza to, że pomimo, iż poziom społeczno gospodarczy regionu jest relatywnie niski, to cechuje go zauważalna dynamika wzrostu oraz wysokie nakłady inwestycyjne. W regionie w 2010 r. w strukturze nakładów inwestycyjnych wg sekcji PKD dominował sektor przemysłowy i usług rynkowych. Nakłady inwestycyjne sektora prywatnego niemalże w całości skupiają się w sekcji związanej z przetwórstwem przemysłowym (sektor przemysłowy) oraz działalnością związaną z obsługą rynku nieruchomości, a także w handlu hurtowym i detalicznym, naprawie pojazdów samochodowych (sektor usług rynkowych). Analiza współczynnika lokalizacji pozwala przypuszczać, iż region dotychczas specjalizował się w rolnictwie i budownictwie. Spadkowe tendencje rozwojowe w obu tych sektorach pozwalają uznać, iż mogą być to obszary których rola w rozwoju społeczno gospodarczym ulega ograniczeniu. Obecnie duże znaczenie odgrywa sektor przemysłu natomiast obserwacja sytuacji w kraju i regionie pozwala stwierdzić, iż w dłuższej perspektywie czasu rosnąć będzie znaczenie przede wszystkim sektorów usługowych. 21

23 ŚWIĘTOKRZYSKI RYNEK PRACY Stopa bezrobocia wśród ludności w wieku produkcyjnym w regionie należy do najwyższych w kraju. Pod względem wysokości stopy bezrobocia ogółem, wyższe niż w województwie świętokrzyskim bezrobocie wg danych GUS na 31 grudnia 2010 r. zanotowano w lubuskim, podkarpackim, kujawsko pomorskim, zachodniopomorskim i warmińsko mazurskim. Wykres 8. Stopa bezrobocia ludności wg wieku produkcyjnego w województwie świętokrzyskim w latach (%) wg BAEL ,4 18,6 19,2 19,7 21,4 19,8 16,2 12,5 9,1 11,2 12, Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL. Oznacza to, że województwo charakteryzuje duży zasób niewykorzystanych zasobów siły roboczej. Warto zwrócić uwagę (tabela 4), iż w regionie pomimo drugiego, najwyższego udziału ludności w wieku poprodukcyjnym w kraju, bierność zawodowa wynikająca z przejścia na emeryturę wskazywana jest znacznie rzadziej niż w przypadku województwa łódzkiego (jak i województw o korzystniejszej strukturze ludności wg wieku śląskiego, mazowieckiego). W regionie wysoki jest wskaźnik aktywności zawodowej ludności. W 2010 roku w świętokrzyskim zanotowano trzeci najwyższy w kraju (po województwach łódzkim i mazowieckim) wskaźnik aktywności zawodowej ludności w wieku produkcyjnym, kształtujący się na poziomie 73,6% (współczynnik aktywności zawodowej wśród ludności ogółem w latach 1999, 2004 i 2008 przedstawia wykres po prawej). W tym samym roku województwo znalazło się także na trzeciej pozycji pod względem współczynnika Wykres 9. Współczynnik aktywności zawodowej ludności ogółem w latach 1999, 2004 i ,0 57,0 56,0 55,0 54,0 53,0 52,0 51,0 50,0 57,1 56,7 54,7 52,7 54, POLSKA Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL. 56,6 ŚWIĘTOKRZYSKIE 22

24 aktywności zawodowej kobiet w wieku produkcyjnym, który wyniósł 69,7%. Jedynie w województwach łódzkim i mazowieckim (dwóch regionach o najwyższych w kraju współczynnikach feminizacji), wskaźnik ten był wyższy (odpowiednio 70,8% i 71,2%). Jednocześnie jednak udział bezrobotnych w aktywnych zawodowo (w 2010 roku) był drugi najwyższy w kraju ( 12,3%). Niższy niż w innych województwach jest odsetek ludności biernej zawodowo z przyczyn związanych z pełnieniem obowiązków rodzinnych (co może być powiązane z wysokim wskaźnikiem aktywności zawodowej kobiet) zaś przyczyny takie jakie wyczerpanie możliwości znalezienia pracy bądź przekonanie o niemożliwości jej znalezienia są wskazywane znacznie rzadziej niż w innych regionach zmagających się z problemem wysokiego bezrobocia (zachodniopomorskim, warmińsko mazurskim). Tabela 4. Bierni zawodowo w Polskich regionach wg przyczyn (wg danych za rok 2010). BIERNI ZAWODOWO W POLSKICH REGIONACH WG PRZYCZYN CHOROBA NIEPEŁNOSPRAWNOŚĆ EMERYTURA NAUKA OBOWIĄZKI RODZINNE WYCZERPANE MOŻLIWOŚCI ZNAL. PRACY PRZEKONANIE O NIEMOŻNOŚCI ZNALEZIENIA PRACY POLSKA 15,28% 47,27% 23,00% 11,44% 1,36% 1,65% ŁÓDZKIE 13,50% 54,48% 20,89% 8,47% 1,48% 1,18% MAZOWIECKIE 12,58% 50,94% 22,73% 10,81% 1,27% 1,66% MAŁOPOLSKIE 16,90% 45,31% 26,11% 10,53% 0,53% 0,62% ŚLĄSKIE 13,40% 49,59% 20,13% 14,44% 0,87% 1,57% LUBELSKIE 20,00% 43,06% 25,18% 8,94% 1,06% 1,76% PODKARPACKIE 16,71% 41,15% 27,95% 10,39% 1,97% 1,83% PODLASKIE 11,42% 50,91% 26,26% 8,68% 1,37% 1,37% ŚWIĘTOKRZYSKIE 13,75% 48,92% 25,54% 9,04% 1,57% 1,18% LUBUSKIE 19,41% 43,88% 20,21% 11,97% 2,39% 2,13% WIELKOPOLSKIE 17,56% 43,38% 23,22% 13,24% 1,15% 1,44% ZACHODNIOPOMORSKIE 17,33% 44,02% 22,88% 11,79% 1,91% 2,08% DOLNOŚLĄSKIE 15,09% 50,14% 21,01% 10,79% 1,15% 1,81% OPOLSKIE 10,98% 52,82% 20,77% 12,46% 1,48% 1,48% KUJAWSKO-POMORSKIE 15,99% 44,60% 22,16% 11,36% 2,10% 3,79% POMORSKIE 16,38% 42,53% 23,42% 14,80% 1,58% 1,29% WARMIŃSKO-MAZURSKIE 16,89% 41,65% 23,42% 13,44% 2,50% 2,11% Źródło: Opracowane własne na podstawie danych BDL. Świętokrzyskie cechuje wysoki poziom bezrobocia. W latach stopa bezrobocia wg BAEL wzrosła z poziomu 16,4% do 21,4%. W stosunku do poziomu z 2004 roku, stopa bezrobocia znacznie spadła (12,3% w 2010 roku), mimo to w 2010 roku była druga najwyższa w kraju (po zachodniopomorskim). 23

25 Mimo wysokiego bezrobocia w świętokrzyskim w 2010 roku odnotowano trzeci najwyższy w kraju (po mazowieckim i łódzkim) wskaźnik aktywności zawodowej ludności w wieku produkcyjnym. To samo miejsce zajęło województwo pod względem współczynnika aktywności zawodowej kobiet w wieku produkcyjnym (mazowieckie i łódzkie są regionami o najwyższych współczynnikach feminizacji w kraju). Powyższe może sugerować, że za wysokim poziomem aktywności zawodowej w regionie stoi zjawisko bezrobocia ukrytego związanego z wciąż dużą liczbą osób pracujących w rolnictwie. Taki stan rzeczy jest w dużym stopniu determinowany obecnością dopłat obszarowych w ramach Wspólnej Polityki Rolnej. Bierność zawodowa w regionie świętokrzyskim w mniejszym stopniu wiąże się z przejściem na emeryturę niż np. w województwie łódzkim o podobnie niekorzystnej strukturze ludności wg wieku. Może to wskazywać na wyróżniający się na tle kraju odsetek pracujących w grupie osób w wieku emerytalnym. Także przyczyny związane z niemożnością znalezienia pracy są rzadziej wymienianymi niż np. w województwie zachodniopomorskim, regionie o podobnie wysokiej stopie bezrobocia. Duży jest też odsetek biernych zawodowo pobierających naukę. Z kolei relatywnie rzadziej przyczynami bierności zawodowej w regionie są obowiązki rodzinne (pozostawanie w domu przez kobiety w związku z wychowaniem dzieci). Może to oznaczać, że pomimo wysokiego bezrobocia rynek pracy w regionie cechuje stosunkowo dobra elastyczność oraz relatywnie nieduża skala problemów strukturalnych typu bezrobocie długotrwałe. 24

26 CZĘŚĆ 3: TRANSFERY FINANSOWE W RAMACH RPOWŚ Istotnym elementem badań poświęconych oddziaływaniom interwencji w ramach polityki spójności na gospodarkę regionalną jest analiza danych i prognoz transferów finansowych. Dane dotyczące transferów w znaczącym stopniu determinują wyniki symulacji makroekonomicznych, stąd też niezwykle ważne jest staranne gromadzenie, przygotowywanie i agregowanie informacji dotyczących zarówno rzeczywistego wydatkowania funduszy unijnych, jak i ich prognozowanych wartości. Brak należytej staranności w tym zakresie, duża niestabilność prognoz, a także rozbieżności między wydatkami przewidywanymi a rzeczywistymi wpływają na czasami znaczące różnice pomiędzy wynikami wpływu interwencji finansowej uzyskiwanymi w różnych okresach czasu. Zgodnie z informacją przekazaną przez Zamawiającego 19 w ramach Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Świętokrzyskiego zostanie wydane 769,53 mln euro środków z dofinansowania unijnego oraz 135,80 mln euro z krajowego dofinansowania publicznego. Łącznie daje to kwotę 905,33 mln euro. Dla całego okresu finansowania wsparcie krajowe wynosi 15% 20 całości środków (wielkości w rozbiciu na poszczególne lata i źródła finansowania są zamieszczone w tabeli B w załączniku nr 2). Wykres 10. Wartość środków finansowych w ramach RPOWŚ w latach w podziale na źródła finansowania (w mln euro) Współfinansowanie unijne Współfinansowanie krajowe publiczne Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych otrzymanych od Zamawiającego. 19 Dane i prognozy przekazane drogą elektroniczną r. Dane historyczne obejmują lata , natomiast dla okresu przekazane zostały prognozy wydatkowania środków w ramach RPOWŚ Wartość wyliczona na podstawie danych przekazanych przez Zamawiającego. 25

27 Analizując wykres 10 można zauważyć, że w początkowych latach realizacji RPOWŚ ( ) wykorzystane zostały niewielkie nakłady funduszy, co wynikało z dopiero co rozpoczętego wdrażania programu. Punktami kulminacyjnymi są dwa lata, w tym rok obecny (2012). Po 2012 roku następuje spadek poziomu wydatkowania środków, tendencja ta utrzymuje się do roku Wykres 11. Procentowy rozkład płatności w ramach RPOWŚ w latach (wkład UE + współfinansowanie krajowe). 25% 22,15% 22,71% 20% 18,19% 18,47% 15% 10% 7,80% 7,35% 5% 0% 0,01% 0,20% 3,12% Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych przekazanych przez Zamawiającego. Wykres 12. Procentowy podział transferów w ramach RPOWŚ na poszczególne kategorie ekonomiczne. 5,03% 35,28% 59,69% IP RZL BPSP Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych otrzymanych od Zamawiającego. Bardzo ważny w analizie transferów jest podział na poszczególne kategorie ekonomiczne. Wykres 12 pokazuje procentowe wartości udziałów poszczególnych kategorii (IP infrastruktura podstawowa, RZL rozwój zasobów ludzkich, BPSP bezpośrednia pomoc sektorowi przedsiębiorstw) w całości środków wydatkowanych w ramach RPOWŚ Należy podkreślić, że pokazane udziały każdej z kategorii są takie same 21 w każdym poszczególnym roku wdrażania. 21 Wartość wyliczona na podstawie danych przekazanych przez Zamawiającego. 26

28 Projekty infrastrukturalne (IP) w ramach RPOWŚ to m.in. remonty i budowy dróg lokalnych i regionalnych, budowy ścieżek rowerowych, inwestycje w transport miejski, inwestycje w energię odnawialną, budowa oczyszczalni ścieków, zapobieganie zagrożeniom naturalnym i technologicznym, rewitalizacje obszarów miejskich i wiejskich. Fundusze w ramach RPOWŚ przeznaczone na RZL finansują bądź współfinansują: przygotowanie, realizacje, monitorowanie i kontrolę projektów, oceny projektów, wszelkie badania i ekspertyzy, informacja o projektach. Projekty w ramach BPSB finansowane z RPOWŚ to m.in. działalność na rzecz badań i rozwoju w ośrodkach badawczych, transfer technologii i udoskonalanie sieci współpracy między MŚP, wsparcie dla przedsiębiorstw i grup przedsiębiorstw, inwestycje w przedsiębiorstwa, wsparcie na rzecz MŚP w zakresie promocji produktów i procesów przyjaznych dla środowiska, promowanie walorów przyrodniczych, ochrona i zachowanie dziedzictwa kulturowego. W tabeli 5 przedstawiono w bardziej szczegółowym układzie dane o rzeczywistych (do 2011 roku) i prognozowanych (od roku 2012) płatnościach w ramach RPOWŚ w latach Dane te dotyczą zarówno podziału na kategorie ekonomiczne, jak i na źródła finansowania. Tabela 5. Wartość środków finansowych w ramach RPOWŚ w podziale na kategorie ekonomiczne i źródła finansowania. Kategoria ekonomiczna Źródło finansowania Wartość finansowania w latach (mln euro 22 ) Udział poszczególnych kategorii w całości finansowania UE ,08 50,38 % IP PL 24 84,33 9,31 % UE+PL 540,41 59,69 % UE 41,97 4,64 % RZL PL 3,56 0,39 % UE+PL 45,54 5,03 % UE 271,47 29,99 % BPSP PL 47,91 5,29 % UE+PL 319,38 35,28 % (w tym) BPSP B+R 25 UE+PL 117,13 12,94 % UE 769,53 85,00 % Suma PL 135,80 15,00 % UE+PL 891,59 100,00 % Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych otrzymanych od Zamawiającego. Najwyższa wartość środków RPOWŚ (prawie 60%) przypada na rozbudowę infrastruktury podstawowej, wynika to przede wszystkim z zakładanych celów i priorytetów programu podnoszących poziom infrastruktury w regionie. Trochę ponad 1/3 funduszy przeznaczono na 22 Należy zaznaczyć, że rzeczywiste transfery są realizowane w złotych, po kursie EUR/PLN przyjętym przez MRR dla bieżącego okresu rozliczeniowego. 23 Transfery finansowe z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego (EFRR). 24 Środki krajowe (współfinansowanie ze środków publicznych). 25 Środki w kategorii BPSP przeznaczone na badania i rozwój. 27

29 bezpośrednią pomoc sektorowi przedsiębiorstw (z tego prawie 37% środków zasiliło fundusze na badania i rozwój), natomiast najmniej skierowano na rozwój zasobów ludzkich, co wynika ze specyfiki EFRR, który stanowi źródło unijnego wsparcia w regionalnych programach operacyjnych. Istotną płaszczyzną analizy płatności w ramach funduszy unijnych jest odniesienie ich rozmiarów do liczby ludności oraz PKB 26. Takie podejście umożliwia bardziej rzetelne spojrzenie na wielkości środków przekazanych z UE dla województwa świętokrzyskiego w ramach RPOWŚ na tle innych polskich województw. Rysunek 3. Skumulowana wartość płatności w ramach Regionalnych Programów Operacyjnych 27 dla województw z lat (oraz NSRO dla województwa świętokrzyskiego) na mieszkańca (per capita) 28 w układzie regionalnym. Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych przekazanych przez Zamawiającego i MRR oraz z GUS. Na podstawie rysunku 3 widać, że województwo świętokrzyskie plasuje się w grupie województw o wysokim poziomie dofinansowania w odniesieniu na 1 mieszkańca. Od województwa z najniższym poziomem wsparcia przeliczonego na 1 mieszkańca (mazowieckim) region świętokrzyski dzieli ok. 286 euro. Analizując wielkość środków w regionie w ramach Narodowych Strategicznych Ram Odniesienia (NSRO) zauważyć można, że Regionalny Program Operacyjny Województwa Świętokrzyskiego stanowi ok. 26 % tej wielkości. Potwierdza to także spojrzenie na udział transferów NSRO oraz RPOWŚ w stosunku do PKB, co przedstawione jest na rysunku 4. W oparciu o informacje zawarte na rysunku 4 można stwierdzić, że również w odniesieniu do PKB świętokrzyskie należy do regionów objętych większym 26 Wielkości płatności realizowanych w ramach RPOWŚ w odniesieniu do PKB i liczby ludności w poszczególnych latach znajdują się w Załączniku nr Wielkości płatności dla pozostałych województw na podstawie danych przekazanych Wykonawcy przez MRR z dnia 11 kwietnia 2011 r. 28 Liczba mieszkańców województw z roku GUS. 29 Według otrzymanych z MRR w 2011 r. danych fundusze w ramach NSRO dla woj. świętokrzyskiego wyniosą w całym okresie programowania 3529 mln euro. 28

30 dofinansowaniem. 8 pkt. proc. dzieli woj. świętokrzyskie od woj. mazowieckiego, które otrzymuje najmniejsze środki w stosunku do poziomu PKB z roku Rysunek 4. Skumulowana wartość płatności w ramach Regionalnych Programów Operacyjnych dla województw z lat (oraz NSRO dla województwa świętokrzyskiego) w odniesieniu do poziomu PKB 30 w układzie regionalnym. Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych przekazanych przez Zamawiającego i MRR, oraz z GUS. Interesujące jest porównanie wyżej analizowanych danych, uzyskanych od Zamawiającego w 2012 r. z analogicznymi danymi z 2010r 31. Wykres 13. Procentowy rozkład płatności w ramach RPOWŚ w latach dane z 2010r. i z 2012r. 25% 22,15% 22,71% 20% 15% 19,29% 16,97% 18,19% 17,88% 18,47% 17,15% 17,19% 10% 8,35% 7,80% 7,35% 5% 0% 3,12% 0,01% 0,20% 0,02% 0,21% 2,94% DANE 2010 DANE 2012 Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych przekazanych przez Zamawiającego. 30 Poziom PKB w cenach bieżących z roku 2007 GUS. 31 Wykorzystanymi do badania, które wyniki zawiera raport: Ocena postępów realizacji celów Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Świętokrzyskiego do 2009 roku za pomocą modelu HERMIN. Kudełko J., Mogiła Z., Tomaszewski P., Zaleski J., Zembaty M., WARR, Wrocław

31 Wykres 13. przedstawia zakładane w 2010 roku tempo absorpcji płatności w ramach RPOWŚ Dane o wykorzystanych środkach pokazują, że w stosunku do prognozowanych w 2010 r. wielkości, rzeczywiste wykonanie w latach 2010, 2011 zwiększyło się o 20% i 12% odpowiednio. Największe zmiany nastąpiły w prognozowanych wartościach dla roku 2014, obecna prognoza stanowi niecałe 45 % wcześniejszej (różnica sięga ponad 80 mln euro). Zauważyć warto, że aktualniejsze dane zakładają szybsze wykorzystanie funduszy. 30

32 CZĘŚĆ 4: ANALIZA WYNIKÓW SYMULACJI Celem niniejszej części raportu jest przedstawienie wyników wpływu funduszy implementowanych do województwa świętokrzyskiego w ramach RPOWŚ na główne wskaźniki makroekonomiczne charakteryzujące sytuację społeczno-gospodarczą regionu. Analiza obejmuje okres od 2007 do 2020 roku i została przeprowadzona przy wykorzystaniu 5 - sektorowego modelu HERMIN gospodarki województwa świętokrzyskiego II generacji. ZAŁOŻENIA PRZYJĘTE W TRAKCIE PRZEPROWADZANIA SYMULACJI Przed przystąpieniem do interpretacji wyników badania trzeba pamiętać, że jednymi z głównych czynników w metodologii HERMIN, które determinują wielkości wpływów interwencji unijnych są dane i prognozy dotyczące skali i struktury udzielonego wsparcia finansowego oraz założenia prognostyczne przyjęte w trakcie budowy scenariusza przyszłego rozwoju społeczno-gospodarczego regionu (tzw. scenariusza bazowego). Ponadto kluczową rolę odgrywają parametry określające wpływ interwencji w ramach pomocy unijnej na podażowe efekty wzrostu, tzw. spillover elastictities ich wartości są rezultatem badań dr. Johna Bradleya 32. Dane i prognozy płatności w ramach RPOWŚ zostały szczegółowo opisane i przeanalizowane w części 3 warto jednak przypomnieć, że kulminacyjnym rokiem pod względem wydatkowania środków w okresie zgodnie z otrzymanymi od Zamawiającego informacjami, ma być rok obecny 2012r. Jeśli chodzi o założenia prognostyczne na lata przyjęte w trakcie konstrukcji scenariusza bazowego dla województwa świętokrzyskiego, najważniejsze z nich zostały przedstawione w tabeli 6. Tabela 6. Główne założenia scenariusza bazowego dla województwa świętokrzyskiego na lata Otoczenie zewnętrzne Główne założenia scenariusza bazowego na lata Kurs EUR/PLN 4.0 Dynamika produkcji przemysłowej u najważniejszych partnerów handlowych regionu: Polska Niemcy Czechy Wielka Brytania Holandia 6.3% rocznie 1.6% rocznie 3.2% rocznie -0.5% rocznie 1.5% rocznie Dynamika cen produkcji przemysłowej u najważniejszych partnerów handlowych regionu: Polska Niemcy Czechy 2.9% rocznie 0.8% rocznie 0% rocznie 32 John Bradley, Gerhard Untiedt, The COHESION System of HERMIN country and regional models: Description and operating manual, Muenster, September

33 Wielka Brytania Holandia Sytuacja w regionie 1.8% rocznie 1.6% rocznie Dynamika liczby pracujących w sektorze usług nierynkowych Dynamika NBnŚT w sektorze usług nierynkowych Dynamika nakładów na B+R Dynamika deflatora konsumpcji prywatnej Dynamika liczby mieszkańców w wieku produkcyjnym Dynamika liczby mieszkańców ogółem 0.6% rocznie 4.0% rocznie 7.7% rocznie 2.5% rocznie -1.3% średniorocznie -0.5% średniorocznie Źródło: Opracowanie własne. Wobec wciąż niepewnej sytuacji ekonomicznej na rynkach europejskich, zapoczątkowanej kryzysem finansowym w roku 2008, a następnie kryzysem zadłużenia sektora finansów publicznych, większość założeń została oparta na średnich tendencjach wskaźników obserwowanych w latach historycznych. Wyjątkami są: kurs wymiany polskiego złotego w stosunku do euro, delator konsumpcji prywatnej oraz prognozy demograficzne dla województwa świętokrzyskiego. Mając na uwadze relatywnie dużą zmienność rynku walutowego pociągającą za sobą brak wiarygodnych, długookresowych prognoz w tym zakresie, kurs EUR/PLN założono na stałym poziomie równym 4 w każdym roku okresu prognozy. W przypadku delatora spożycia prywatnego, dynamika tego wskaźnika została ustalona na poziomie bezpośredniego celu inflacyjnego Narodowego Banku Polskiego, tj. 2,5% rocznie. Z kolei prognozy liczby mieszkańców ogółem i w wieku produkcyjnym zostały wyznaczone za pomocą submodelu demograficznego HERMIN i wskazują na spadek liczby ludności województwa świętokrzyskiego w obu grupach w perspektywie do roku 2020 (tabela 6). Obok założeń stricte ilościowych prezentowanych w tabeli 6, w procesie konstrukcji scenariusza bazowego rozwoju województwa świętokrzyskiego, uwzględniona została także wizja zmian jakościowych (strukturalnych) w gospodarce regionu w ciągu najbliższych 10 lat. Mając na uwadze fakt, iż świętokrzyskie stanowi swoiste zagłębie produkcji materiałów budowlanych przyjęto kontynuację wzrostu znaczenia przemysłu w strukturze WDB w perspektywie do roku 2020 tempo wzrostu będzie jednak znacznie wolniejsze niż w latach historycznych. Dynamiczniej w porównaniu do trendów historycznych będą natomiast rozwijać się usługi rynkowe, przybliżając tym samym województwo świętokrzyskie do regionów bardziej rozwiniętych, gdzie sektor ten ogrywa dominującą rolę. Znaczenie budownictwa w rozwoju gospodarczym regionu, za sprawą funkcjonowania na jego terenie największych firm budowlanych w Polsce, utrzymywać się będzie w przeciągu kilkunastu następnych lat na stałym poziomie, zbliżonym do obecnie obserwowanego. Z kolei sektorami, które w najbliższej przyszłości stracą na znaczeniu w strukturze WDB regionu będą usługi rynkowe i rolnictwo, jednak w przypadku rynku pracy oba sektory wciąż będą utrzymywały się 32

34 na wysokim poziomie. Przyjętą wizję zmian strukturalnych w gospodarce województwa świętokrzyskiego prezentują poniższe wykresy. Wykres 14. Rzeczywiste i przewidywane zmiany strukturalne w gospodarce województwa świętokrzyskiego w okresie (po lewej struktura WDB; po prawej struktura liczby pracujących) [%]. struktura WDB struktura pracujących przemysł usługi rynkowe budownictwo rolnictwo usługi nierynkowe Źródło: GUS i opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego Uwzględnienie w procesie konstrukcji scenariusza bazowego dla województwa świętokrzyskiego zarówno wiarygodnych założeń ilościowych, jak i jakościowych zmian w gospodarce regionu, pozwala nadać wspomnianemu scenariuszowi charakter prognozy rozwoju województwa na najbliższe lata. Niemniej jednak należy pamiętać, że obecna, trudna do przewidzenia sytuacja gospodarcza na świecie, kwantyfikowana w modelu HERMIN poprzez grupę założeń dotyczącą otoczenia zewnętrznego, utrudniła w przypadku wskaźników z tej grupy przyjęcie trafnych, długookresowych prognoz. Z tego względu otrzymany scenariusz bazowy dla województwa świętokrzyskiego należy traktować jako ogólną tendencję rozwoju regionu do roku 2020, od której możliwe są odchylenia wynikające z faktycznych zmian, jakie będą miały miejsce na rynkach światowych i krajowym w przyszłości. 33

35 Zanim przejdziemy do analizy uzyskanych wyników symulacji trzeba dodać, że oprócz wspomnianego wcześniej scenariusza bazowego uwzględniającego wsparcie finansowe w ramach RPOWŚ, tworzony jest scenariusz, który określa hipotetyczną sytuację województwa świętokrzyskiego w przypadku, gdyby nie było ono zasilane środkami w ramach wspomnianego programu (tzw. scenariusz alternatywny). Różnica między wartościami w powyższych scenariuszach wyznacza wielkość wpływu interwencji w zakresie RPOWŚ na rozwój społeczno-gospodarczy regionu. W niniejszym badaniu oddziaływanie wspomnianych funduszy zostało ukazane poprzez ich wpływ na kształtowanie się: zmiany poziomu PKB w cenach stałych, liczby utworzonych miejsc pracy netto 33. Analizie podlegały zarówno wyniki wpływu jak i wartości powyższych wskaźników w scenariuszu bazowym. WYNIKI SYMULACJI DOTYCZĄCE WSKAŹNIKA PKB DLA WOJEWÓDZTWA ŚWIĘTOKRZYSKIEGO Wykresy prezentują rezultaty symulacji otrzymane za pomocą modelu HERMIN odnoszące się do wskaźnika poziomu PKB województwa świętokrzyskiego. W przypadku wyników wpływu, dodatkowo została przedstawiona jego dekompozycja na trzy główne kategorie interwencji UE - infrastrukturę podstawową (IP), rozwój zasobów ludzkich (RZL) i bezpośrednią pomoc sektorowi przedsiębiorstw (BPSP). Ponadto wyekstrahowane zostały efekty popytowe i podażowe. Wykres 15. Poziom PKB w cenach stałych (rok 2000=100) w województwie świętokrzyskim w scenariuszu bazowym [mln zł] dane historyczne dane prognostyczne Źródło: GUS i opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego. 33 Utworzone miejsca pracy (netto) oznaczają, zgodnie z SIWZ, liczbę dodatkowo pracujących ogółem w efekcie wdrożenia RPO tj. różnicę pomiędzy scenariuszami z RPO oraz bez RPO. 34 Wyniki symulacji dotyczące poziomu PKB (zarówno wartości w scenariuszu bazowym, jak i wielkości wpływu) nie są porównywalne z wynikami otrzymanymi w ramach badania przeprowadzonego w roku 2010 ze względu na różne kategorie cen - w przypadku badania z roku 2010 analizowane wskaźniki dotyczyły cen bieżących, w niniejszym badaniu, zgodnie z przedmiotem Zamówienia, są to ceny stałe. 34

36 Jak pokazuje wykres 15, w pierwszych latach realizacji RPOWŚ ( ), na które jednocześnie nałożył się początek kryzysu gospodarczego na świecie, wartość PKB w cenach stałych województwa świętokrzyskiego wzrosła o prawie 1,4 mld zł. W roku obecnym (2012) szacuje się, że wielkość analizowanego miernika będzie kształtować się już na poziomie o 4 mld zł wyższym niż w pierwszym roku finansowania i osiągnie wartość 29,5 mld zł. W kolejnych latach poziom PKB regionu będzie nadal wzrastał wyniki symulacji wskazują, że w ostatnim roku finansowania RPOWŚ (2015) wskaźnik osiągnie wartość 32,5 mld zł, natomiast w roku 2020 będzie kształtował się już na poziomie 38,9 mld zł, czyli o 13,4 mld zł większym w stosunku do pierwszego roku realizacji programu. Wykres 16. Wpływ funduszy wydatkowanych w ramach RPOWŚ na poziom PKB w cenach stałych (rok 2000=100) w województwie świętokrzyskim w latach w dekompozycji na trzy główne kategorie interwencji (po lewej wpływ w mln zł; po prawej wpływ w %) ,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 IP RZL BPSP IP RZL BPSP Źródło: Opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego. Analizując wyniki wpływu (wykres 16) można stwierdzić, iż w całym badanym okresie oddziaływanie interwencji w ramach RPOWŚ na poziom PKB w cenach stałych jest pozytywne. Zgodnie z wynikami symulacji, w kryzysowym roku 2009, fundusze wydatkowane w ramach programu przyczyniły się do osiągnięcia wartości PKB o 0,8% (0,21 mld zł) wyższej ponad poziom, jaki miałby miejsce w przypadku braku wsparcia finansowego w ramach programu. W latach , będących jednocześnie okresem najintensywniejszego wydatkowania wspomnianych środków, wartość PKB województwa świętokrzyskiego ma się kształtować na poziomie średnio o 2,7% (0,76 mld zł) większym niż w przypadku braku realizacji RPOWŚ. W kolejnych latach oddziaływanie środków będzie 35

37 nadal znaczące, aczkolwiek wskutek zakładanego wygaszania rozważanych płatności 35, a następnie całkowitego zakończenia finansowania, wpływ będzie kształtował się na poziomie średnio 1,5% (0,51 mld zł) rocznie. Warto również zaznaczyć, że poziom wskaźnika wyznaczony na etapie programowania ex ante dla roku 2010 (tj. 1,25% 36 ) został osiągnięty jego obecna wartość jest ok. 2-krotnie większa od założonej i kształtuje się na poziomie 2,3%. Nawet w ostatnim roku analizowanego okresu (2020), 5 lat po zakończeniu finansowania, oddziaływanie wybudowanych ze środków funduszy RPOWŚ dróg, zakupionych lub zmodernizowanych maszyn i urządzeń, innowacyjnych rozwiązań wprowadzonych do przedsiębiorstw itd., będą przyczyniać się do wzrostu całkowitego wolumenu produktów i usług wyprodukowanych na terytorium województwa świętokrzyskiego o 1,2% (0,46 mld zł) w stosunku do sytuacji, gdyby wspomniane finansowanie nie miało miejsca. Wielkości te mogą z pozoru wydać się niewielkie, jednak trzeba mieć na uwadze, że RPOWŚ jest tylko jednym z elementów realizacji polityki spójności UE na terenie województwa świętokrzyskiego, na który alokowano ok. 25% całości środków w ramach perspektywy finansowej Łatwo oszacować, że wpływ wszystkich interwencji realizowanych w zakresie polityki spójności na obszarze świętokrzyskiego byłby kilkukrotnie wyższy. Największą rolę w wygenerowanej dzięki interwencji RPOWŚ dodatkowej wartości PKB regionu będą miały płatności przeznaczone na rozwój infrastruktury podstawowej (wykres 16), które jednocześnie stanowią największą część w strukturze łącznej puli środków wydatkowanych w ramach programu - prawie 60% (patrz część 3 raportu). Fundusze przeznaczone na bezpośrednią pomoc sektorowi przedsiębiorstw, będą miały stosunkowo mniejszy wpływ na poziom badanego wskaźnika, ze względu na ich nieco ponad połowę mniejszą wagę w całości wydatków RPOWŚ największe oddziaływanie tych środków widoczne jest w okresie implementacji funduszy do obiegu gospodarczego ( ). Z kolei oddziaływanie płatności przeznaczonych na rozwój zasobów ludzkich będzie w analizowanym okresie najmniejsze (za sprawą ich niewielkiego, 5-procentowego, udziału w całości funduszy programu). Powyższy rozkład jest następstwem priorytetów i celów założonych w RPOWŚ. W głównej mierze program ten ukierunkowany jest na poprawę i rozbudowę układu komunikacyjnego (w tym głównie 35 W celu wyodrębnienia efektów podażowych konieczne było przyjęcie w modelu HERMIN założenia o braku finansowania polityki spójności na terenie województwa świętokrzyskiego po roku 2015r. Na dzień dzisiejszy pewne jest jednak, że w kolejnej perspektywie finansowej ( ) region ten nadal będzie objęty celem konwergencja polityki spójności UE, ze względu na wciąż dużą odległość wielkości PKB per capita regionu od poziomu 75% średniej unijnej (w 2009r. wskaźnik ten w województwie świętokrzyskim osiągnął wielkość 47% średniej UE). 36 Dokument programowy RPOWŚ. 37 Wg danych uzyskanych od Zamawiającego oraz Ministerstwa Rozwoju Regionalnego (stan na r). 36

38 dróg regionalnych i lokalnych), inwestycje w infrastrukturę techniczną, zmodernizowanie infrastruktury zdrowotnej i regenerację zdegradowanych terenów miejskich i wiejskich, toteż na te obszary interwencji przeznacza się największą pulę środków finansowych. Rozwój kapitału ludzkiego nie jest natomiast głównym celem RPOWŚ, a działania podejmowane w tym zakresie stanowią raczej uzupełnienie interwencji realizowanych w ramach Programu Operacyjnego Kapitał Ludzki. Warto dodać, że po zakończeniu okresu finansowania ( ), rola wydatków poniesionych w ramach kategorii BPSP i RZL będzie już zdecydowanie mniejsza, po pierwsze za sprawą ich stosunkowo niskiej wagi w dokonywanych we wcześniejszych latach płatnościach w ramach RPOWŚ, po drugie generowaniu wciąż relatywnie mniejszych w porównaniu do wydatków w ramach IP efektów ekonomicznych po podażowej stronie gospodarki (efekty podażowe tych dwóch kategorii ekonomicznych byłyby znacznie większe, gdyby stan infrastruktury podstawowej w regionie był zbliżony do standardów europejskich i nie wymagał dalszych działań na rzecz poprawy). Należy zauważyć, iż oddziaływanie środków wydatkowanych w ramach RPOWŚ na gospodarkę województwa świętokrzyskiego w początkowych latach ich implementacji do obiegu gospodarczego ( ) determinowane jest w dużej mierze poprzez krótkoterminowe czynniki o charakterze popytowym (wykres 17). Innymi słowy napływające do gospodarki województwa środki finansowe stymulują popyt inwestycyjny i konsumpcyjny, co z kolei wywołuje wzrost produkcji oraz dochodów do dyspozycji i tym samym dalszy wzrost popytu przyczyniając się w rezultacie do jeszcze większego wzrostu PKB (keynesowski mechanizm mnożnikowy). Efekty podażowe (związane m.in. z rozbudową i modernizacją infrastruktury technicznej, wzrostem kapitału ludzkiego i poprawą jego jakości, a także rozbudową i unowocześnianiem parku maszynowego przedsiębiorstw) w dużej mierze ujawniają się w dłuższej perspektywie czasowej. Wykres 17. Wpływ funduszy wydatkowanych w ramach RPOWŚ na poziom PKB w cenach stałych (rok 2000=100) w województwie świętokrzyskim w latach w dekompozycji na efekty podażowe i popytowe (po lewej wpływ w mln zł; po prawej wpływ w %) ,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 efekt popytowy efekt podażowy efekt popytowy efekt podażowy Źródło: Opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego. 37

39 Rozważając hipotetyczną sytuację, w której zakłada się brak efektów podażowych interwencji w ramach RPOWŚ, co należy rozumieć jako realizację nieefektywnych inwestycji infrastrukturalnych (np. w postaci nieuczęszczanych szlaków komunikacyjnych), szkoleń rozmijających się z potrzebami rynku, a także występowanie efektu deadweight (wsparcie dla przedsiębiorstw generujące tylko te nakłady inwestycyjne, które miałyby miejsce nawet w sytuacji braku pomocy unijnej) 38, wpływ wspomnianego programu na gospodarkę województwa świętokrzyskiego odbywałby się wyłącznie na drodze krótkoterminowych efektów popytowych wzmacnianych poprzez keynesowski mechanizm mnożnikowy. Wraz z ich wygaśnięciem wystąpiłyby pewne niedopasowania strukturalne na rynku pracy obniżające poziom gospodarczy w stosunku do scenariusza nieuwzględniającego wsparcia finansowego w ramach RPOWŚ. To potwierdza zasadność skoncentrowania większej uwagi ośrodków odpowiedzialnych za proces ewaluacji na aspektach analizy związanych z efektywnością wykorzystania wsparcia unijnego, zamiast dokonywania oceny implementacji wspomnianych środków wyłącznie poprzez pryzmat szybkości ich wydatkowania. WYNIKI SYMULACJI DLA WSKAŹNIKA LICZBY PRACUJĄCYCH W WOJEWÓDZTWIE ŚWIĘTOKRZYSKIM Na kolejnych wykresach (18-20) zostały przedstawione wyniki symulacji modelu HERMIN odnoszące się do wskaźnika liczby pracujących wg BAEL w województwie świętokrzyskim. W pierwszych latach realizacji RPOWŚ ( ), jak pokazuje to wykres 18, liczba pracujących wzrosła o 47 tys. i w roku 2010 ukształtowała się na poziomie 616 tys. osób. Wyniki symulacji HERMIN wskazują, że w obecnym roku (2012) wielkość analizowanego wskaźnika osiągnie poziom prawie 626 tys. pracujących, czyli o 56,9 tys. wyższy w stosunku do pierwszego roku finansowania programu. W kolejnych latach szacuje się, że liczba pracujących w województwie świętokrzyskim będzie nadal wzrastać i w roku 2015 osiągnie poziom 641,6 tys. osób, natomiast w ostatnim roku badanego okresu (2020) będzie kształtować się na poziomie 674,6 tys. pracujących, czyli o ponad 105 tys. większym niż w pierwszym roku realizacji RPOWŚ. 38 W badaniu przyjęto - zgodnie z przesłankami polityki spójności UE- pełną dodatkowość wsparcia unijnego. O ile w przypadku inwestycji infrastrukturalnych, gdzie inwestorami są głównie instytucje publiczne, można stwierdzić, że jest to realne założenie (większość działań nie zostałaby zrealizowana bez pomocy UE), to w przypadku wsparcia sektora przedsiębiorstw, występowanie efektu deadweight jest już bardziej prawdopodobne - przedsiębiorcy posiadają bowiem własne fundusze i potrzebę realizacji inwestycji bez względu na dostępność środków unijnych. Tym niemniej założenie w symulacjach pełnej dodatkowości wsparcia UE jest uzasadnione - po pierwsze, ze względu na dominującą rolę IP w strukturze finansowania RPOWŚ, po drugie - brak faktografii pozwalającej określić skalę efektu deadweight w polityce spójności w Polsce. Należy jednak pamiętać, że uwzględnienie rozważanego efektu w symulacjach makroekonomicznych ograniczyłoby wpływ funduszy wydatkowanych w ramach RPOWŚ. 38

40 Wykres 18. Liczba pracujących wg BAEL (w wieku 15-64) w województwie świętokrzyskim w scenariuszu bazowym [tys.] dane historyczne dane prognostyczne Źródło: GUS i opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego Wykres 19. Wpływ funduszy wydatkowanych w ramach RPOWŚ na liczbę pracujących wg BAEL (w wieku 15-64) w województwie świętokrzyskim w latach w dekompozycji na trzy główne kategorie interwencji (po lewej wpływ w tys.; po prawej wpływ w %) ,8 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 IP RZL BPSP IP RZL BPSP Źródło: Opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego. 39 Główną przyczyną różnic między wynikami symulacji dotyczącymi liczby pracujących otrzymanymi w ramach niniejszego badania, a prezentowanymi w raporcie z roku 2010 jest wykorzystanie aktualniejszych danych i prognoz wydatkowania środków w ramach RPOWŚ (patrz część 3) oraz zaktualizowanie bazy danych modelu o dwa lata ( ), które wpływa na wyniki kalibracji parametrów modelu. Jednocześnie nowe dane wskazują, że w roku 2010 obserwowany był znaczący przyrost liczby pracujących w województwie świętokrzyskim (aż o 42 tys. osób, tj.7,3%) [BAEL, wiek 15-64]. Ponadto w tym samym czasie odnotowano wzrost stopy bezrobocia z poziomu 11% do 12,1% (o 1,1 pkt. proc.) [BAEL, wiek 15-64]. Dane te są wzajemnie sprzeczne. Można by je tłumaczyć intensywnymi migracjami ludności w wieku produkcyjnym do województwa, jednakże ze względu na nadzwyczajnie wysoką skalę zjawiska, przy założeniu której tak wysoka zmiana liczby pracujących miałaby uzasadnienie, wydaje się to mało prawdopodobne, a w zestawieniu z jednoczesnym brakiem istotnych zmian w liczbie mieszkańców w tym czasie - wręcz paradoksalne. Przy analizie wyników należy mieć na uwadze fakt, że ta sytuacja zakłóca rezultaty symulacji prezentowane dla lat

41 Analizując wyniki wpływu (wykres 19) można stwierdzić, że podobnie jak w przypadku poziomu PKB oddziaływanie środków RPOWŚ na liczbę pracujących będzie pozytywne w całym analizowanym okresie. Jednocześnie największy udział w generowaniu dodatkowych miejsc pracy będą miały te kategorie ekonomiczne, na które przeznaczona jest największa pula środków finansowych w ramach RPOWŚ. Według obliczeń liczba nowoutworzonych miejsc pracy w roku 2010 osiągnęła poziom 8,1 tys. i jest wyższa ponad dwa razy od zakładanej na etapie programowania ex ante (tj. 3,7 tys. osób 40 ), co niewątpliwie jest sukcesem całego regionu. Efektem realizacji wspomnianego programu do końca bieżącego roku (2012) będzie powstanie 9,5 tys. nowych miejsc pracy w porównaniu do scenariusza pomijającego wsparcie finansowe w zakresie tego programu. W kolejnych latach, zakładana redukcja płatności, a następnie ich całkowite ustanie po 2015 r. powoduje, że efekt oddziaływania środków w ramach RPOWŚ na liczbę pracujących ulega osłabieniu. Wynika to w dużej mierze z faktu wygasania efektów o charakterze popytowym (wykres 20), np. część osób zatrudnionych przy projektach infrastrukturalnych, bądź związanych z technicznym wdrażaniem funduszy unijnych będzie musiała szukać nowego miejsca pracy. Wykres 20. Procentowy wpływ funduszy wydatkowanych w ramach RPOWŚ na liczbę pracujących wg BAEL (w wieku 15-64) w województwie świętokrzyskim w latach w dekompozycji na efekty podażowe i popytowe (po lewej wpływ w tys.; po prawej wpływ w %) ,8 1,6 1,4 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 efekt popytowy efekt podażowy efekt popytowy efekt podażowy Źródło: Opracowanie własne na podstawie symulacji modelu HERMIN dla województwa świętokrzyskiego. Warto zauważyć jednak, iż nawet w ostatnim, objętym badaniem, roku 2020 liczba pracujących ma być o prawie 2,3 tys. wyższa niż w sytuacji braku interwencji, co będzie wynikiem opisanych wyżej, ujawniających się w dłuższej perspektywie czasowej podażowych efektów wsparcia unijnego. 40 Dokument programowy RPOWŚ