BLAGINJA OBČIN V SLOVENIJI WELL-BEING OF THE MUNICIPALITIES IN SLOVENIA CN Jože Rovan, Kaja Malešič, Lea Bregar O OD UDK: 330.59:711(1-2)(497.4) POVZETEK Blaginja je kompleksen, večrazsežen pojem, ki ga opredelimo kot stanje sreče, zdravja in prosperitete. Na splošno se blaginja med območji države precej razlikuje. Večje regionalne razlike v blaginji zavirajo družbeni razvoj in lahko povzročajo ekonomske, socialne, urbanistične, okoljske in politične probleme. Poznavanje regionalnih razlik v blaginji je bistvenega pomena za učinkovito načrtovanje in izvajanje regionalnih in prostorskih politik, s pomočjo katerih želimo doseči skladnejši regionalni razvoj, ki se kaže v zmanjševanju razlik v gospodarski razvitosti in v blaginji. Prispevek obravnava merjenje geografskih razlik v blaginji v Sloveniji s pomočjo sestavljenih kazalcev, temelječih na t.i. glavnih komponentah. Kot osnovne enote so izbrane občine, ker predstavljajo edino raven regionalne uprave v Sloveniji. Občina je tista raven delovanja države, ki je ljudem najbližja in ki zagotavlja javne storitve na lokalni ravni. Blaginja je opredeljena z 49 številčnimi socialnimi, ekonomskimi, demografskimi in okoljskimi kazalci. Kazalci so bili izbrani na osnovi vsebinske ustreznosti za blaginjo in razpoložljivosti podatkov na ravni občin. Veljavnost merjenja blaginje s pomočjo sestavljenih kazalcev je bila preverjena z uporabo dodatnih metod multivariatne analize. To omogoča tudi poglobitev vsebinske razlage in uporabljivost rezultatov. Vsi pristopi jasno kažejo znatne razlike v ravni blaginje med občinami, pri čemer je blaginja v zahodnem delu Slovenije v glavnem višja, v vzhodnem pa nižja. Analiza razvrščanja v skupine je dodatno odkrila dvojno naravo blaginje v skupini visoke blaginje. Na eni strani sestavlja skupino občin visoke blaginje podskupina gospodarsko in socialno visoko razvitih urbanih središč. Na drugi strani pa se oblikuje podskupina občin, za katero so značilni ugodni življenjski in okoljski pogoji, ob tem Klasifikacija prispevka po COBISS-u: 1.01 ABSTRACT Well-being is a complex multidimensional concept defined as a state of being happy, healthy and prosperous. Generally, well-being is geographically not evenly distributed within a country. Major differences in well-being among territorial units at subnational level impede the progress of society and may cause economic, social, urban, environmental and political problems. Acknowledging of regional differences in well-being is of key importance for efficient planning and implementation of regional and spatial policy measures. The principal objective of these policies is balanced regional development proven by diminishing differences in economic development and well-being. The paper deals with the measurement of geographical differences of well-being in Slovenia using composite indicators based on principal components. Municipalities were selected as basic units, since presently municipality is the only type of subnational government in Slovenia. They represent the level of government closest to people that provides local public services to community. Well-being was defined by 49 quantitative social, economic, demographic and environmental indicators. The indicators were selected on the basis of relevance for well-being and data availability at the municipality level. In order to verify the validity of the measurement of well being using composite indicators and to enhance the interpretability and usability of the results, several approaches based on multivariate analysis were applied. All approaches clearly show substantial differences in the level of well-being of municipalities with prevailing higher level in the Western and lower level in the Eastern part of Slovenia. Besides that, cluster analysis has revealed dual nature of the top well-being group of municipalities. On one side, there is a subgroup of a pa nekoliko zaostaja za ravnijo gospodarske in družbene razvitosti prve podskupine občin. KLJUČNE BESEDE blaginja, sestavljeni kazalec, občina, analiza razvrščanja v skupine, metoda glavnih komponent, regionalni razvoj socially most developed urban centres. On the other side, well-being of the second subgroup of municipalities is characterized by high standards of living and pleasant environmental conditions, although being a step behind on the economic and social scale. KEY WORDS well-being, composite indicator, municipality, cluster analysis, method of principal components, regional development 1 UVOD Blaginja je ena od osrednjih tem sodobne družbe. Običajno se pojmuje kot stanje sreče, zdravja in prosperitete. Vendar je vprašanje, kaj razumemo z blaginjo in kaj s kakovostnim življenjem, predmet nenehnih razprav (Boarini, 2006; Matthews, 2006). V splošnem velja, da je blaginja kompleksen pojem, ki vključuje številne dejavnike. Pomemben element blaginje je življenjski standard, ki ga na primer določata razpoložljivi dohodek ter dostop do proizvodov in storitev. Te dejavnike je mogoče meriti objektivno. Vrednotenje nekaterih drugih, na primer svobode, sreče, varnosti, kakovosti okolja, pa je bolj subjektivno. Merjenje blaginje je zaradi kompleksnosti, subjektivnosti in nepredmetnosti konceptualno in metodološko zahtevna naloga, pri kateri ni rutinskih rešitev. Ker pa je blaginja osrednji družbeni cilj, državljani, politiki in oblikovalci politik vendarle potrebujejo ustrezne informacije o stanju in rasti blaginje. V zadnjih letih je bilo sproženih več pobud in projektov, usmerjenih v razvoj ustreznejših mer blaginje, kot je tradicionalni kazalec BDP na prebivalca (Beyond GDP, 2008; OECD, 2008). Marsikateri od teh poskusov se usmerja na merjenje blaginje za geografske enote (regije, lokalne enote) znotraj države. Geografsko razčlenjeni podatki so bistvenega pomena za učinkovito načrtovanje in izvedbo ukrepov regionalne in prostorske politike, katerih cilj je skladen regionalni razvoj. V tem okviru so geografsko razčlenjene informacije še posebej bistvene za prostorsko načrtovanje, saj prostorski vidik na več različnih načinov vpliva na individualno in družbeno blaginjo (dostopnost do javnih storitev in dela, kakovost okolja, kakovost stanovanjskih razmer in infrastrukture). Namen prispevka je proučiti blaginjo po občinah v Sloveniji s povezano uporabo različnih statističnih metod in pokazati, kakšna je analitična uporabnost takšnega pristopa za sprejemanje odločitev o regionalnem razvoju. Občine smo izbrali kot osnovne enote iz dveh razlogov. Prvič, ker so še vedno edina oblika regionalne organiziranosti države, in drugič, ker je občina tista raven delovanja države, ki je z zagotavljanjem lokalnih javnih storitev ljudem najbližja. Blaginjo posameznika namreč poleg osebnih značilnosti v glavnem določajo ravno te storitve. Osnovna naloga občin je zagotavljanje javnih storitev na lokalni ravni: občinskih administrativnih storitev, osnovnošolskega izobraževanja, socialnega skrbstva, otroškega varstva, zdravstvenega CN tig 55 varstva, kulturne dejavnosti ter dejavnosti na področju športa in rekreacije, subvencij in drugih pomoči na področju stanovanjske dejavnosti, vzdrževanja lokalnih cest, zaščite okolja, urbanističnega in prostorskega načrtovanja, požarne varnosti in pomoči v naravnih nesrečah (Bregar et al., 2003). Glede na stanje v referenčnem letu 2006 smo v analizo vključili 193 občin; zdaj jih je v Sloveniji že 210. Velja opozoriti, da se slovenske občine po velikosti precej razlikujejo; tako jih je leta 2006 med 193 občinami 92 imelo manj kot 5000 prebivalcev, 24 pa celo manj kot 2000 prebivalcev. Analizo smo pričeli z raziskovanjem razpoložljivosti podatkov na ravni občin. Pri izboru socialnih, ekonomskih, demografskih in okoljskih kazalcev smo upoštevali njihovo vsebinsko primernost za analizo blaginje in kakovost podatkov. Večino podatkov za občine smo pridobili iz različnih virov Statističnega urada Republike Slovenije. Nekatere specifične podatke pa smo pridobili na Ministrstvu za finance, Inštitutu za varovanje zdravja, Ministrstvu za notranje zadeve in Zavodu Republike Slovenije za zaposlovanje. Z izbranimi kazalci je mogoče osvetliti različne vidike blaginje, vendar posamezno ne dajejo zbirne, celovite slike o blaginji. Kot metoda merjenja kompleksnih in večrazsežnih pojavov se vse bolj uveljavljajo sestavljeni kazalci (angl. composite indicators) (Giovannini et al., 2005). Ker so izraženi kot posamične spremenljivke, omogočajo rangiranje in primerjanje enot. Rezultate, ki jih dobimo s sestavljenimi kazalci, je tudi precej laže razlagati, kot če bi poskušali povzeti značilnosti številnih posamičnih kazalcev. Treba pa je opozoriti, da lahko sestavljeni kazalec kot agregatni kazalec, ki povzema vsebino veliko posamičnih kazalcev, zakrije nekatere značilnosti, ki so morda zanimive za raziskovalce in načrtovalce politik. Vprašanja večrazsežne narave blaginje smo se lotili z izračunom sestavljenega kazalca blaginje na podlagi metode glavnih komponent. Da bi preverili veljavnost teh rezultatov in dobili podrobnejši vpogled v strukturo sestavljenega kazalca blaginje, s čimer bi izboljšali vsebinsko razlago in uporabnost rezultatov, smo blaginjo dodatno analizirali še z metodo razvrščanja v skupine in jo izvedli na dva načina. 2 KAZALCI BLAGINJE Prednosti in pomanjkljivosti sestavljenih kazalcev so precej odvisne od kakovosti posameznih kazalcev, vključenih v izračun (Giovannini et al., 2005). Zaradi tega smo kazalce izbirali zelo pazljivo in pri tem upoštevali merila evropske statistike za kakovost podatkov (European Statistics Code of Practice, 2005). Posebno pozornost smo namenili merilom vsebinske ustreznosti, razpoložljivosti in točnosti kazalcev. ]» Vsebinska ustreznost pomeni, koliko izbrani statistični podatek ali kazalec zadovoljuje potrebe 'iS dejanskih ali potencialnih uporabnikov (Eurostat, Glossary of Quality Terms). V naši raziskavi ^^ i| vsebinska ustreznost kazalcev pomeni, da so izbrani kazalci skladni s pojmom blaginje, kije ^^ opredeljen kot stanje sreče, zdravja in prosperitete. Vendar paje tako opredeljen pojem preširok ij in presplošen za statistično merjenje. Zato smo to konceptualno opredelitev preoblikovali, da je jI postala merljiva, in to v več stopnjah. Prvič, pojem blaginje smo omejili le na objektivne sestavine, ker za subjektivno zaznavanje blaginje (sreča, zadovoljstvo) na ravni občin v Sloveniji ni razpoložljivih podatkov. Drugič, objektivne sestavine blaginje smo opredelili s štirimi glavnimi sklopi: demografskim, ekonomskim, socialnim in okoljskim. Ker je za blaginjo socialni sklop najpomembnejši, smo ga podrobneje razčlenili. Tretjič, za vsako sestavino blaginje smo poiskali najustreznejše kazalce, pri čemer smo seveda upoštevali razpoložljivost in druga merila kakovosti podatkov. V merjenje blaginje smo vključili 49 kazalcev. Kazalci zdravja (5) Ekonomski kazalci (8) Kazalci izobraževanja (5) Kazalci življenjske ravni (14) Demografski kazalci (4) Kazalec kriminalitete (1) Kazalec občinske uprave (1) Kazalci individualne blaginje (4) Kazalci okolja (4) Kazalci prostega časa (3) Slika 1: Število izbranih kazalcev po sestavinah blaginje za slovenske občine Demografski kazalci kažejo značilnosti in spremembe prebivalstva na določenem območju. Domnevamo, da je pozitivna stopnja rasti prebivalstva in njenih sestavin v glavnem značilna za območja z višjo blaginjo. V analizo smo kot demografske kazalce vključili rast prebivalstva, migracije in starostne strukture. Kazalci ekonomske aktivnosti (dodana vrednost na zaposlenega, število podjetij na tisoč prebivalcev, investicije na zaposlenega, izvoz na zaposlenega in delež kmečkega prebivalstva) odražajo ekonomske dejavnike blaginje. Izbor teh kazalcev temelji na domnevi, da višja stopnja ekonomske aktivnosti deluje na ekonomijo pozitivno, saj ima prebivalstvo boljše možnosti za zaposlitev, več priložnosti za višje dohodke in izbiro poklica. Na drugi strani pa je v ekonomsko bolj razvitih občinah večja onesnaženost zraka, več je hrupa, kar vpliva na blaginjo negativno, česar pa v raziskavi nismo upoštevali. Pri obravnavi ekonomskih kazalcev moramo upoštevati tudi, da je občina lokalna upravna enota in ne ekonomski subjekt. Vrednosti kazalcev za občine so določene na podlagi sedeža podjetja (kot pravne enote), ki pa ima lahko obrate in podružnice v več občinah. Socialni dejavniki so najbolj kompleksni, raznoliki in najbolj neposredno vplivajo na blaginjo in kakovost življenja posameznikov. Zato je delež socialnih kazalcev največji in je predstavljen z CN tig 55 CN več sestavinami. Individualno življenjsko raven smo opredelili s kazalci dohodka, brezposelnosti, stanovanjskih razmer in dostopnosti dobrin. Kazalci izobraženosti zajemajo spremenljivke o predšolskem, osnovnošolskem in visokošolskem izobraževanju. Zdravje odražajo kazalci o povprečni življenjski dobi umrlih, o številu umrlih pred 65. letom na 10.000 prebivalcev in številu obiskov v primarnem zdravstvu na prebivalca. Med kazalce prostega časa smo uvrstili čas, porabljen na poti do delovnega mesta, ter izdatke občin za športne in kulturne dejavnosti občanov. Dejavnik kriminalitete smo zajeli s številom občanov, obsojenih za kazniva dejanja, v primerjavi s številom stalnih prebivalcev v občini. Učinkovitost občinske administracije odraža delež izdatkov za administracijo v skupnem občinskem proračunu. Individualna blaginja zajema objektivne kazalce vedenja posameznikov, ki odražajo osebno zaznavo blaginje. Izbrani kazalci so stopnje samomorilnosti, umetnih splavov, ločitev in celotne rodnosti. Primerjave okoljskih kazalcev med državami običajno zajemajo primerjave onesnaženosti zraka, vode, zemlje, onesnaženosti s hrupom ter zalog obnovljivih in neobnovljivih virov. Večina okoljskih kazalcev pa za občine ni na voljo. Poleg tega je precej težavno povezovati okoljske značilnosti s posameznimi občinami, saj se merjenje emisij izvaja na posamičnih kontrolnih točkah. Teh je premalo, da bi dovoljevale izračun vrednosti na ravni občin. Tudi določitev geografskega območja delovanja okoljskih dejavnikov (na primer za onesnaženost, ki jo povzročajo izpusti industrije in prometa) je zapletena. Zaradi navedenih razlogov je okoljskih kazalcev v analizi blaginje občin razmeroma malo. Možnost pridobivanja ustreznih kazalcev je bistveno omejevala tudi majhnost občin. Ta problem smo reševali različno. Pri statistično redkih pojavih smo upoštevali povprečno vrednost spremenljivke za več let (na primer povprečno letno število samomorov na 10.000 prebivalcev). Za nekatere občine kazalcev ni na voljo, ker preprosto ni pojava oziroma dogodka, na primer v četrtini slovenskih občin ni zaposlenega zdravnika. Nekaterih kazalcev ni bilo na voljo na ravni občin zaradi metodoloških omejitev, na primer izračun kazalca življenjskega pričakovanja je (glede na velikost populacije) metodološko komajda sprejemljiv na ravni statističnih regij, nikakor pa ne na ravni občin. Problem neobstoječih kazalcev smo skušali rešiti z nadomestnimi spremenljivkami. Celoten seznam kazalcev, ki smo jih vključili v izračun sestavljenega kazalca blaginje, prikazuje tabela 1. Vsakemu kazalcu smo glede na njegov vpliv na blaginjo pripisali pozitiven ali negativen predznak. Referenčno leto je leto 2005, z izjemo podatkov iz popisa prebivalstva leta 2002 in podatkov, pri katerih smo upoštevali večletno povprečno vrednost . Na kredibilnost in točnost sestavljenih kazalcev (Giovannini et al., 2005, str. 35) lahko vpliva tudi priprava podatkov za analizo. Z normalizacijo podatkov smo izločili vpliv razlik v velikosti občin. Vsi kazalci so relativna števila (izražena kot koeficienti na prebivalca, na zaposlenega, na površino ali kot deleži). Izvedli smo tudi ustrezne prilagoditve glede na spremembe občin in izključili ekstremne vrednosti. Manjkajoče vrednosti smo ocenili z regresijsko metodo. Ci 05 Vpliv na blaginjo Referenčno obdobje DEMOGRAFSKI KAZALCI DE01 - rast_pre Povprečni letni skupni prirast prebivalstva na 1000 prebivalcev DE02 - dnev_mig Indeks dnevnih migracij DE03 - star_pre Indeks staranja prebivalstva DE04 - odv_star Indeks odvisnosti starega prebivalstva 1999-2005 31. 12. 2005 31. 12. 2005 31. 12. 2005 EKONOMSKI KAZALCI EC01 - dod_vred EC02 - izvoz EC03 - invest EC04 - podjetja EC05 - sp EC06 - pod_nov EC07 - storitve EC08 - kmet Dodana vrednost na zaposlenega v gospodarskih družbah v EUR Prihodki od prodaje na tujih trgih v gospodarskih družbah na zaposlenega v EUR Povprečne neto investicije na zaposlenega v gospodarskih družbah v EUR Število pravnih oseb na 1000 prebivalcev Število samostojnih podjetnikov na 1000 prebivalcev Povprečno letno število novonastalih podjetij brez predhodnika na 1000 prebivalcev Odstotek poslovnih subjektov v storitveni dejavnosti Odstotek kmečkega prebivalstva 2005 2005 2002-2005 31. 12. 2005 31. 12. 2005 2000-2004 31. 12. 2003 povprečje v l. 2005 SOCIALNI KAZALCI Življenjska raven SO01 - dohod SO02 - st_last SO03 - st_povr SO04 - st_min SO05 - telefon SO06 - vodov SO07 - avto SO08 - avto_luk SO09 - brezpos SO10 - z_br SO11 - mladi_br SO12 - dolg_br SO13 - dsp_zne SO14 - dsp_st Bruto osnova za dohodnino na prebivalca v EUR Odstotek gospodinjstev, ki imajo v lasti stanovanje Stanovanjska površina na prebivalca Odstotek prebivalstva, ki živi na minimalni stanovanjski površini Odstotek stanovanj s telefonom Odstotek stanovanj, priključenih na vodovodno omrežje Število registriranih osebnih avtomobilov na 100 prebivalcev Število registriranih osebnih avtomobilov višjega cenovnega razreda na 1000 prebivalcev Stopnja registrirane brezposelnosti Odstotek žensk med brezposelnimi Odstotek mladih brezposelnih Odstotek dolgotrajno brezposelnih Izplačane denarne socialne pomoči na prebivalca v EUR Število prejemnikov denarne socialne pomoči na 100 prebivalcev 2005 popis 2002 31. 12. 2005 popis 2002 popis 2002 popis 2002 2006 2006 povprečje v l. 2005 povprečje v l. 2005 december 2005 december 2005 2005 2005 CN tig 55 + + + + CN O OD Izobraževanje 5015 - študenti 5016 - izobrazb 5017 - os_ucit 5018 - vrtec_os 5019 - vrtec_ot Zdravje 5020 - zivljen 5021 - zg_umrli 5022 - zdravnik 5023 - zdr_zen 5024 - zdr_prev Prosti čas 5025 - cas 5026 - sport 5027 - kultura Kriminaliteta Vpliv na blaginjo Referenčno obdobje Število študentov na 1000 prebivalcev Odstotek prebivalstva z visoko ali višjo šolo Zaposleno strokovno osebje v osnovnih šolah na 100 otrok Zaposleno strokovno osebje v vrtcih na 100 otrok Vključenost otrok v vrtce Povprečna življenjska doba umrlih Povprečno letno število prezgodaj umrlih na 10.000 prebivalcev Število obiskov v zunajbolnišničnem zdravstvenem varstvu na prebivalca Število obiskov v primarnem reproduktivnem zdravstvenem varstvu žensk na 10 žensk v rodni dobi Razmerje med številom preventivnih in kurativnih obiskov v primarnem reproduktivnem zdravstvenem varstvu žensk Število delovno aktivnih prebivalcev, ki za pot na delo porabijo 61 min ali več, na 1000 delovno aktivnih Povprečni letni delež odhodkov občine, namenjenih za dejavnosti športa in rekreacije (v odstotkih) Povprečni letni delež odhodkov občine, namenjenih za dejavnosti kulture (v odstotkih) Št. obsojenih polnoletnih oseb in obtoženih SO28 - kriminal mladoletnih oseb glede na stalno preb. zaradi kaznivih dejanj na 10.000 preb. Občinska uprava SO29 - uprava Povprečni letni delež odhodkov za občinsko upravo (v odstotkih) Individualna blaginja 5030 - splav_dv 5031 - samomor 5032 - razveze 5033 - rodnost Povprečno letno število umetnih splavov na 100 živorojenih Povprečno letno število samomorov na 10.000 prebivalcev Povprečno letno število razvez zakonskih zvez na 10.000 prebivalcev Povprečna letna stopnja celotne rodnosti začetek šolskega leta 2005/06 popis 2002 konec šolskega leta 2005/06 september 2006 september 2005 1999-2005 1999-2005 2005 2005 2005 popis 2002 2000-2005 2000-2005 2005 2000-2005 2003-2005 2000-2005 2003-2005 1999-2005 + + + + + + + Vpliv na Referenčno blaginjo obdobje KAZALCI OKOLJA EN01 - kanal EN02 - odpadki EN03 - pozidava EN04 - oko inv Odstotek stanovanj, priključenih na kanalizacijsko omrežje Količina odpadkov, zbranih z javnim odvozom, na prebivalca v kg Povprečno število stavb na km2 Povprečne letne investicije občin za varstvo okolja na prebivalca v EUR popis 2002 2005 2001 2000-2005 Tabela 1: Kazalci blaginje za slovenske občine 3 ANALIZA Blaginjo občin smo proučili s tremi pristopi (slika 2). Prvič, sestavljeni kazalec blaginje smo oblikovali z metodo glavnih komponent (O). Občine smo razvrstili po blaginji glede na vrednosti sestavljenega kazalca. Drugič, razlike med občinami smo ovrednotili z analizo razvrščanja v skupine na podlagi vseh kazalcev (©). Tretji pristop je kombinacija obeh prejšnjih, saj smo občine razvrščali v skupine na podlagi glavnih komponent (©). CN tig 55 Slika 2: Diagram poteka analize blaginje za slovenske občine + + + CN 3.1 Sestavljeni kazalec blaginje Pregled zbranih podatkov je pokazal bistvene razlike v variabilnosti posameznih kazalcev blaginje. Da bi izločili učinek neenakih varianc, to je da, bi zagotovili enak vpliv posameznim kazalcem na sestavljeni kazalec, smo kazalce najprej standardizirali. Sestavljeni kazalec blaginje za občine smo nato izračunali na podlagi glavnih komponent. Cilj metode glavnih komponent je zmanjšati razsežnost podatkov z določitvijo novih transformiranih spremenljivk (glavnih komponent), ki naj bi pojasnjevale kar največ variabilnosti prvotnih spremenljivk. Z Bartlettovim testom sferičnosti (P = 0,0000) in Keiser-Meyer-Olkinovo mero ustreznosti vzorca (0,839) smo preverili, ali je stopnja povezanosti med spremenljivkami dovolj visoka za uporabo metode glavnih komponent. Upoštevajoč možnost vsebinske razlage komponent smo zadržali prve tri komponente, ki pojasnjujejo 45,64 % skupne variance proučevanih kazalcev. Vsekakor bi bilo zaželeno, da bi se z analizo glavnih komponent izgubilo manj informacij, vendar je ta rezultat glede na veliko število kazalcev blaginje sprejemljiv. Variance glavnih komponent Komponenta Varianca Odstotni delež variance Kumulativni odst. delež variance 1 13,196 26,931 26,931 2 4,756 9,706 36,637 3 4,413 9,007 45,644 O OD Tabela 2: Skupna varianca, pojasnjena s prvimi tremi glavnimi komponentami. Razmerja med opazovanimi spremenljivkami in glavnimi komponentami prikazuje matrika uteži glavnih komponent (tabela 3). Praviloma je merilo za odločitev o pomenu posamezne spremenljivke za oblikovanje glavne komponente absolutna vrednost uteži, ki je enaka ali večja od 0,5. Ker smo spremenljivkam pripisali glede na njihov vpliv na blaginjo pozitiven ali negativen predznak, bi bilo zaželeno, da so elementi matrike uteži glavnih komponent le pozitivne vrednosti, vendar se pojavlja nekaj manjših odstopanj. Glavne komponente smo poimenovali glede na vpliv, ki ga imajo na njihovo oblikovanje proučevane spremenljivke (kazalci blaginje). Prva glavna komponenta ('komponenta gospodarske in družbene razvitosti') pojasnjuje 26,93 % skupne variance proučevanih kazalcev. Je pozitivno povezana z visoko življenjsko ravnijo (SO01 - dohod, SO07 - avto, SO08 - avto_luk, SO05 - telefon, SO06 - vodov), visoko izobraženostjo (SO16 - izobrazb, SO15 - studenti), uspešnim gospodarstvom (EC04 - podjetja, EC06 - pod_nov, EC05 - sp, EC08 - kmet, DE02 - dnev_mig, EC01 - dod_vred), nizko stopnjo socialne ogroženosti (SO14 - dsp_st, SO13 - dsp_zne, SO09 - brezpos), nizko stopnjo prezgodnje umrljivosti (SO21 - zg_umrli), nizko porabo časa za pot na delo (SO25 - cas), s skrbjo za okolje (EN02 - odpadki, EN01 - kanal) in rastjo prebivalstva (DE01 - rast_pre), pa tudi z večjo stopnjo zakonskih razvez (SO32 - razveze). Druga glavna komponenta ('komponenta družinske blaginje in neurbanih območij') je pozitivno povezana s spremenljivkami, ki predstavljajo ugodno individualno blaginjo in velike družine (SO33 - rodnost, SO30 - splav_dv), zadostno življenjsko raven (SO14 - dsp_st, SO13 - dsp_zne, SO09 - brezpos) in neurbana območja, odmaknjena od urbanih središč (DE02 - dnev_mig, EN01 - kanal, EN03 - pozidava, EC07 - storitve). Tretjo glavno komponento ('komponenta demografske ogroženosti območij') je najteže razložiti. Predstavljajo jo dolgo življenje prebivalstva (S020 - zivljen), starejše prebivalstvo (DE04 -odv_star, DE03 - star_pre), večja stanovanjska površina na prebivalca (S003 - st_povr) in več učnega osebja na učenca (S017 - os_ucit). Kazalec Komponenta Kazalec Komponenta 1 2 3 1 2 3 S001 - dohod 0,944 -0,005 0,002 S023 - zdr zen 0,350 0,031 0,143 S016 - izobrazb 0,887 -0,258 0,105 SO 12 - dolg br 0,309 0,299 0,025 EC04 - podjetja 0,877 -0,179 0,056 S026 - sport 0,242 -0,175 -0,157 EC06 - pod nov 0,802 -0,238 0,077 SO22 - zdravnik 0,209 -0,145 -0,001 EC08 - kmet 0,791 -0,224 0,026 SO33 - rodnost 0,152 0,706 -0,200 S021 - zg umrli 0,779 0,201 0,061 EC07 - storitve -0,277 -0,646 0,062 S007 - avto 0,766 0,203 0,084 SO30 - splav dv 0,278 0,592 0,217 S015 - studenti 0,758 0,080 -0,119 EN03 - pozidava -0,267 0,546 0,283 S014 - dsp st 0,733 0,503 0,119 SO28 - kriminal -0,153 0,441 0,214 S013 - dsp zne 0,717 0,524 0,139 SO27 - kultura 0,362 -0,366 0,031 EN02 - odpadki 0,692 -0,224 0,198 SO02 - st last -0,220 0,278 0,151 EC05 - sp 0,677 0,005 0,236 SO24 - zdr prev -0,171 0,228 -0,034 S008 - avto_luk 0,674 -0,124 -0,102 DE04 - odv_star 0,204 -0,050 -0,832 S025 - cas 0,664 0,098 -0,151 DE03 - star_pre 0,181 0,366 -0,815 S005 - telefon 0,659 -0,133 -0,147 SO03 - st povr 0,013 0,111 0,799 S009 - brezpos 0,650 0,534 0,063 SO20 - zivljen 0,161 0,209 0,706 S006 - vodov 0,643 -0,150 0,000 SO 17 - os ucit -0,395 -0,154 0,506 S032 - razveze -0,591 0,408 -0,063 SO 18 - vrtec os -0,136 -0,202 0,493 S019 - vrtec ot 0,582 -0,107 0,081 SO04 - st min 0,443 0,088 0,454 DE02 - dnev mig 0,547 -0,521 0,059 SO10 - z br -0,002 -0,093 0,374 EC01 - dod vred 0,544 -0,051 -0,211 SO 11 - mladi br 0,250 0,303 0,352 EN01 - kanal 0,538 -0,528 -0,022 SO29 - uprava 0,179 0,162 -0,344 DE01 - rast pre 0,537 0,439 -0,342 EN04 - oko inv 0,033 -0,097 0,296 S031 - samomor 0,438 0,065 0,071 EC03 - invest 0,098 -0,130 0,167 EC02 - izvoz 0,361 -0,163 -0,130 Tabela 3: Matrika uteži glavnih komponent za kazalce blaginje v Sloveniji leta 2005 Sestavljeni kazalec blaginje (SKB) za občino smo izračunali kot tehtano aritmetično sredino glavnih komponent, pri čemer so uteži variance (lastne vrednosti) glavnih komponent. Sestavljeni kazalec blaginje za občino p je enak: Fp. -13,196 + Fp2 ■ 4,756 + ■ 4,413 SKB = FPl-^-P^-P^- p 13,196 + 4,756 + 4,413 (3.1.) CN tig 55 kjer je F^^^ vrednost j-te komponente za občino p. Rang Občina SKB Rang Občina SKB Rang Občina SKB 1 Trzin 1,3947 66 Kanal 0,3415 131 Podčetrtek -0,3336 2 Sempeter - Vrtojba 1,0844 67 Novo mesto 0,3284 132 Šmarje pri Jelšah -0,3410 3 Horjul 1,0777 68 Lukovica 0,2640 133 Gornja Radgona -0,3447 4 Škofljica 1,0703 69 Trebnje 0,2513 134 Laško -0,3481 5 Sežana 1,0534 70 Tržič 0,2467 135 Ljutomer -0,3546 6 Komen 1,0412 71 Šentjernej 0,1952 136 Duplek -0,3554 7 Brezovica 0,9875 72 Veržej 0,1780 137 Kočevje -0,3592 8 Nova Gorica 0,9853 73 Moravče 0,1627 138 Ruše -0,3641 9 Komenda 0,9835 74 Hoče - Slivnica 0,1596 139 Velenje -0,3656 10 Šenčur 0,9794 75 Miklavž na Dr. polju 0,1576 140 Selnica ob Dravi -0,3731 11 Vipava 0,9667 76 Braslovče 0,1512 141 Kungota -0,3826 12 Naklo 0,9635 77 Solčava 0,1485 142 Benedikt -0,3863 13 Miren - Kostanjevica 0,9461 78 Slovenj Gradec 0,1457 143 Bistrica ob Sotli -0,3883 14 Žirovnica 0,9256 79 Metlika 0,1422 144 Škocjan -0,4046 15 Idrija 0,9192 80 Krško 0,1036 145 Črna na Koroškem -0,4150 16 Preddvor 0,9157 81 Gornji Grad 0,1022 146 Radlje ob Dravi -0,4198 17 Bled 0,8749 82 Loški potok 0,0950 147 Dobrna -0,4379 18 Vodice 0,8746 83 Nazarje 0,0788 148 Pesnica -0,4484 19 Ajdovščina 0,8652 84 Križevci 0,0709 149 Muta -0,4574 20 Logatec 0,8518 85 Šmartno ob Paki 0,0707 150 Majšperk -0,4589 21 Cerklje na Gorenjskem 0,8509 86 Mirna Peč 0,0486 151 Kozje -0,4932 22 Koper/Capodistria 0,8346 87 Brežice 0,0462 152 Trbovlje -0,4974 23 Velike Lašče 0,8277 88 Mislinja 0,0290 153 Sveti Jurij -0,5241 24 Medvode 0,8163 89 Semič 0,0183 154 Velika Polana -0,5652 25 Mengeš 0,8089 90 Prevalje 0,0078 155 Lovrenc na Poh. -0,5772 26 Dobrova-Polhov Grad. 0,8046 91 Celje -0,0049 156 O silnica -0,5784 27 Grosuplje 0,7940 92 Zreče -0,0061 157 Tabor -0,5816 28 Sodražica 0,7855 93 Radenci -0,0115 158 Lendava/Lendva -0,6006 29 Vrhnika 0,7818 94 Rače - Fram -0,0245 159 Tišina -0,6058 30 Ljubljana 0,7579 95 Maribor -0,0393 160 Dornava -0,6273 31 Tolmin 0,7578 96 Črnomelj -0,0538 161 Ormož -0,6274 32 Brda 0,7539 97 Kidričevo -0,0597 162 Oplotnica -0,6310 33 Hrpelje - Kozina 0,7490 98 Šoštanj -0,0706 163 Gorišnica -0,6669 34 Cerkno 0,7278 99 Dravograd -0,0806 164 Črenšovci -0,6823 35 Kranjska Gora 0,7273 100 Žalec -0,0828 165 Odranci -0,6830 36 Piran/Pirano 0,7242 101 Markovci -0,0831 166 Šentilj -0,7154 37 Domžale 0,6964 102 Litija -0,0895 167 Dobje -0,7207 38 Radovljica 0,6823 103 Ljubno -0,0999 168 Vitanje -0,7323 39 Loška dolina 0,6752 104 Sevnica -0,1008 169 Videm -0,7592 40 Dol pri Ljubljani 0,6723 105 Vojnik -0,1103 170 Sveta Ana -0,7608 41 Kobarid 0,6660 106 Rogaška Slatina -0,1127 171 Hrastnik -0,7625 42 Bloke 0,6633 107 Ptuj -0,1367 172 Kobilje -0,8488 43 Bovec 0,6606 108 Prebold -0,1369 173 Destrnik -0,8571 44 Dobrepolje 0,6563 109 Vuzenica -0,1425 174 Rogatec -0,8783 45 Jezersko 0,6510 110 Žužemberk -0,1438 175 Ribnica na Pohorju -0,9493 46 Bohinj 0,6413 111 Slovenske Konjice -0,1499 176 Gornji Petrovci -0,9541 47 Izola/lsola 0,6388 112 Luče -0,1511 177 Dobrovnik -0,9577 48 Cerknica 0,6350 113 Hajdina -0,1706 178 Puconci -0,9742 49 Skofja Loka 0,6306 114 Slovenska Bistrica -0,1714 179 Cerkvenjak -1,0116 50 Pivka 0,6205 115 Murska Sobota -0,2020 180 Turnišče -1,0153 51 Kostel 0,6096 116 Zagorje ob Savi -0,2136 181 Podvelka -1,0207 52 Ig 0,6085 117 Štore -0,2226 182 Grad -1,0265 53 Žiri 0,6014 118 Vransko -0,2280 183 Trnovska vas -1,0800 54 Dolenjske Toplice 0,5818 119 Ravne -0,2328 184 Žetale -1,1189 55 Postojna 0,5809 120 Lenart -0,2436 185 Podlehnik -1,2129 56 Divača 0,5584 121 Mežica -0,2449 186 Cankova -1,2330 57 Kranj 0,5046 122 Šmartno pri Litiji -0,2453 187 Sv.Andraž v Sl.g. -1,2436 Rang Občina SKB Rang Občina SKB Rang Občina SKB 58 Kamnik 0,4989 123 Starše -0,2454 188 Juršinci -1,2942 59 Gorenja vas - Poljane 0,4934 124 Polzela -0,2632 189 Hodoš -1,3628 60 Železniki 0,4905 125 Radeče -0,2743 190 Šalovci -1,3786 61 Borovnica 0,4563 126 Beltinci -0,2944 191 Zavrč -1,4092 62 Ribnica 0,4295 127 Šentjur pri Celju -0,3020 192 Kuzma -1,5924 63 Ivančna Gorica 0,4072 128 Jesenice -0,3070 193 Rogašovci -1,6414 64 Mozirje 0,3959 129 Razkrižje -0,3112 65 Ilirska Bistrica 0,3670 130 Moravske Toplice -0,3251 Tabela 4: Razvrstitev slovenskih občin po sestavljenem kazalcu blaginje 3.2 Razvrščanje v skupine na podlagi vseh kazalcev Z drugim analitičnim pristopom smo želeli razvrstiti občine v skupine, pri čemer naj bi bile občine znotraj skupin kar se da homogene (sorodne), skupine občin pa naj bi se kar najbolj razlikovale. Tako kot pri glavnih komponentah smo postopek analize začeli s standardizacijo kazalcev. Nato smo občine razvrstili v skupine z Wardovim hierarhičnim postopkom. Na podlagi dendrograma smo določili štiri skupine občin. Da bi izboljšali rezultate hierarhične metode, smo v naslednji fazi uporabili še nehierarhično metodo - metodo voditeljev (K-means). Kot začetne vrednosti smo uporabili tako imenovane centroide (to je aritmetične sredine standardiziranih vrednosti kazalcev skupin, ki smo jih dobili z Wardovo metodo). Metoda voditeljev je premestila v druge skupine 16 občin oziroma 8 % vseh občin. Za 47 izmed skupno 49 kazalcev ugotavljamo značilne razlike v aritmetičnih sredinah (univariate ANOVA) med skupinami občin. Analiza razvrščanja je pokazala, da je glede na raven blaginje mogoče opredeliti štiri skupine občin (slika 3). S podrobnejšim pregledom aritmetičnih sredin kazalcev (centroidov) po skupinah pa smo ugotovili, da je mogoče opredeliti skupino 1 in skupino 2 kot segment občin visoke blaginje, pri čemer pa se, kot bomo pojasnili kasneje, skupini po vrsti blaginje pomembno razlikujeta. Občine zmerne blaginje predstavlja skupina 3, občine nizke blaginje pa skupina 4. 193 OBČIN visoke vrednosti kazalcev 15 občin 36,5 % prebivalcev visoke vrednosti kazalcev 56 občin 22,4 % prebivalcev povprečne vrednosti kazalcev 70 občin 33,5 % prebivalcev nizke vrednosti kazalcev 52 občin 7,6 % prebivalcev CN tig 55 Slika 3: Kategorizacija slovenskih občin po vrsti blaginje v letu 2005 CQ 0 CN (.J •o QQ ^ ij" ii t;" O Oi OD 82 Značilnosti blaginje po skupinah občin Gospodarsko in družbeno visoko razvite občine (skupina 1) To skupino sestavlja 15 občin, ki zavzemajo 1910 km2 ali 9,4 % ozemlja Slovenije. Po številu prebivalstva je to najmočnejša skupina, saj živi v njej 36,5 % prebivalcev Slovenije. Ima najvišje vrednosti vseh ekonomskih kazalcev (slika 4, skupina 1). Občine te skupine pokrivajo razmeroma majhno območje, imajo pa visoko stopnjo urbanizacije. V gospodarsko razvitih središčih posluje veliko podjetij, stopnja dnevnih migracij je visoka. Prebivalci teh občin v povprečju uživajo visok življenjski standard in dobro dostopnost do dobrin. Značilnost teh občin je tudi visoka dohodnina na prebivalca in visok delež osebnih avtomobilov na prebivalca. Prebivalci teh občin so v povprečju bolje izobraženi in imajo boljši dostop do komunalne infrastrukture. Vrednosti nekaterih kazalcev, na primer stopnje registrirane brezposelnosti in števila prejemnikov socialne pomoči na sto prebivalcev, so na ravni povprečja. Na drugi strani pa je v občinah te skupine stopnja celotne rodnosti najnižja, število razvez na 10.000 prebivalcev najvišje, višja je tudi stopnja kaznivih dejanj. Občine uravnotežene blaginje (skupina 2) Med štirimi skupinami občin pokriva 56 občin uravnotežene blaginje največji del površja Slovenije (39,8 %). V teh občinah prebiva 22,4 % prebivalcev Slovenije. Čeprav ta območja niso posebej gosto poseljena, je dostop do javne komunalne infrastrukture ugoden ali vsaj povprečen. Povprečna občina uravnotežene blaginje izkazuje nadpovprečne vrednosti pri večini ekonomskih kazalcev in kazalcev življenjske ravni (slika 4, skupina 2), vendar pa zaostaja za povprečjem skupine gospodarsko in družbeno visoko razvitih občin (skupina 1). Za skupino občin uravnotežene blaginje so značilne najvišje stopnje rasti prebivalstva, najnižje stopnje registrirane brezposelnosti in prejemnikov socialne pomoči. Stopnja izobrazbe je sicer nadpovprečna, a nižja od tiste v prvi skupini. Prebivalci v občinah z uravnoteženo blaginjo živijo v povprečju eno leto in devet mesecev dlje kot v občinah prve skupine in dve leti ter sedem mesecev dlje kot v občinah zmerne blaginje (skupina 3). K višji ravni blaginje prebivalcev prispevajo tudi najvišja stopnja celotne rodnosti in najnižje število splavov na 100 živorojenih. Četudi z vidika ravni skupne blaginje (sestavljeni kazalec blaginje, pristop 1) med občinami skupine 1 in skupine 2 ni posebne razlike, pa se ti dve skupini občin razlikujeta po vrsti blaginje. Prva skupina občin je predvsem gospodarsko zelo dobro razvita, druga skupina pa je privlačnejša z vidika življenjskih in okoljskih razmer. Občine zmerne blaginje (skupina 3) Tretja skupina zajema 70 občin, ki pokrivajo 35,9 % ozemlja Slovenije in imajo 33,5 % vsega prebivalstva. Za to skupino (slika 4, skupina 3) so značilne zmerne ekonomske razmere, življenjski standard je za malenkost pod povprečjem. Vrednosti večine spremenljivk so okrog povprečja, najnižja pa sta stanovanjska površina in odstotek lastniških stanovanj na prebivalca. Povprečna občina te skupine ima med vsemi skupinami najmlajše prebivalstvo in tudi starost umrlih je najnižja. □ Skupina 1 C 1,5 1 H tfi 0,5 C 0 -0,5 -1 -1,5 < -2 n H 1- i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i-i f- H H J-l - mmmmooooooooč ooooooooooooc hO CO -C». hO CO -C». Ü1 o "-J CO - v rN i ossM^o ; □ Skupina 2 "T i, h^^rtti r ^ 1 (_i..... ........... ..................................... 1,5 IS 1 u) 0,5 0 -0,5 J; -1 -1,5 < -2 mmmmmmsssmsssssssssssssssssssssssssssssssssssssmm opopopopoooooppppppppCCCCCCCCCC2CC3CCCCCCC13CCCCC ^ p p p p p p : ^ A i [ rmrir ) TU ^ ^ 1 v o '|P,'3 siUs -»•hocopmoiPWCD 3||IO R iv IN N r'rn Ol 's0 'i^ IkS^ : ^^-D i m |»al|:D : illlk i lHISNi" 2 1,5 1 0,5 O -0,5 -1 -1,5 -2 □ Skupina 3 □ Skupina 4 2 1,5 1 0,5 O -0,5 -1 -1,5 -2 1 , , , iii! 11 "h 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 n 1 d I II I!! !!!!! - 11 11 11 11 1 =t" -- -- [ |-L i! " - ~ i i! "U '-tU 1 1 11 111 111 111 "-I SSSS88888888§§§§§§§§§00°°°°0° C W C C C W C C C C C C 2 s C C s § C C C C C W C C C C C C C p C C C C C C C C 9 p o C C m m m m zzzz OOOO WCO Slika 4: Aritmetične sredine standardiziranih kazalcev za štiri skupine slovenskih občin leta 2005 CN tig 55 2 Občine nizke blaginje (skupina 4) V četrti skupini je 52 občin nizke blaginje, ki zajemajo 17,3 % ozemlja in 7,6 % prebivalstva Slovenije. V povprečju ima občina te skupine komaj 2946 prebivalcev. To kaže, da občine te skupine s stališča velikosti praviloma ne izpolnjujejo zakonodajnih pogojev, ki so potrebni za ustanovitev občin. V povprečju je občina gospodarsko slabo razvita, praviloma pretežno ruralna, z omejeno dostopnostjo do komunalne infrastrukture. Povprečne vrednosti (slika 4, skupina 4) za bruto dohodnino na prebivalca, stopnjo registrirane brezposelnosti, število prejemnikov socialne pomoči na sto prebivalcev in stopnjo izobraženosti so najnižje med vsemi skupinami. Delež otrok v otroškem varstvu je znatno pod povprečjem. Število učnega osebja v osnovnošolskem izobraževanju na učenca pa je najvišje, kar je posledica majhnega števila otrok v razredih. V občinah nizke blaginje je najvišje tudi število samomorov na 10.000 prebivalcev in število splavov na 100 živorojenih. Vendar pa je v teh občinah najmanj razvez in najmanj kaznivih dejanj na 10.000 prebivalcev. Iz kartogramskega prikaza občin po vrsti blaginje (slika 5) je na prvi pogled očitna razlika v ravni blaginje med zahodnim in vzhodnim delom Slovenije. Izrazita ločnica poteka vzhodno od Ljubljane in razmejuje dokaj homogen zahodni del z izključno občinami visoke blaginje od bolj heterogenega vzhodnega dela, kjer prevladujejo občine z nižjo blaginjo. Podrobnejši pregled kartograma odkrije zaokrožena območja skupin občin s podobnimi značilnostmi z vidika blaginje. Tako lahko opazimo jasno izražene skupine občin nizke blaginje CN GOSPODARSKO IN DRUŽBENO VISOKO RAZVITE OBČINE OBČINE URAVNOTEŽENE BLAGINJE OBČINE ZMERNE BLAGINJE OBČINE NIZKE BLAGINJE ']| Slika 5: Štiri skupine slovenskih občin glede na vrsto blaginje (šifre občin so razložene v tabeli 6) v Zgornji Savinjski dolini, vzdolž reke Kolpe, na območju severovzhodne Slovenije, ki se nadaljuje jugovzhodno s pasom občin ob hrvaški meji do Obsotelja in Kozjanskega. Hkrati pa kot območja visoke blaginje izstopajo mestne občine, praviloma skupaj z najbližjimi sosednimi občinami (Ljubljana z najbližjo okolico, Nova Gorica z južnimi sosedami, Koper in druge obalne občine, Maribor, Celje, Ptuj, Murska Sobota in Novo mesto). Takšna geografska razporeditev občin po blaginji v Sloveniji narekuje potrebo po selektivnem pristopu pri snovanju regionalne razvojne politike, ki se ne sme omejevati na vnaprej postavljene razdelitvene sheme, kot so statistične regije. 3.3 Razvrščanje v skupine na podlagi pomembnih glavnih komponent Tretji pristop je osredotočen na oblikovanje skupin občin z nestandardiziranimi vrednostmi treh pomembnih glavnih komponent, ki smo jih opredelili z metodo glavnih komponent. Pri tem pristopu smo izgubili del prvotne informacije, kajti s prvimi tremi glavnimi komponentami nam je uspelo obdržati le nekaj več kot 45,64 % variabilnosti kazalcev. Vendar pa menimo, da je na podlagi manjšega števila glavnih komponent razlike med skupinami lažje razložiti. Spet smo uporabili Wardovo hierarhično metodo, s katero smo na podlagi dendrograma identificirali štiri skupine. Rezultati, ki smo jih izboljšali z metodo voditeljev, so zelo podobni tistim, ki smo jih dobili z razvrščanjem v skupine na podlagi vseh kazalcev (drugi pristop). Samo 11 občin oziroma 5,7 % vseh občin je bilo drugače uvrščenih v štiri skupine. Razlike med skupinami so statistično značilne za vse tri pomembne glavne komponente (univariatna ANOVA). Ta pristop potrjuje razliko med prvima dvema skupinama občin z visoko blaginjo. Kot je razvidno s slike 6, kjer so prikazane aritmetične sredine glavnih komponent, prva skupina občin ('gospodarsko in družbeno visoko razvite občine') izkazuje zelo visoko vrednost prve glavne komponente ('komponenta gospodarske in družbene razvitosti') in zelo nizko vrednost druge glavne komponente ('komponenta družinske blaginje in neurbanih območij'). Medtem ko ima druga skupina občin ('občine uravnotežene blaginje') visoki povprečni vrednosti obeh prvih dveh glavnih komponent. Ker so rezultati zelo podobni rezultatom iz drugega pristopa, jih ne bomo podrobneje komentirali. ra ,0 0,00000-■(S J: -0,50000- GK_1 GK_3 Skupina □ 1 □ 2 □ 3 □ 4 Slika 6: Aritmetične sredine standardiziranih vrednosti pomembnih glavnih komponent Rezultate tega pristopa lahko uporabimo kot izhodišče za splošne usmeritve razvojne politike po skupinah občin. Tako se v občinah prve skupine, za katero so značilne visoka stopnja kriminala, CN tig 55 1,50000- j5 1,00000- 0,50000 GK 2 CN številne razveze in nizka fertilnost, kaže potreba po ustreznih ukrepih na področju javne varnosti in socialne politike. 4 PRIMERJAVA REZULTATOV TREH ANALITIČNIH PRISTOPOV V nadaljevanju primerjamo rezultate vseh treh pristopov z upoštevanjem njihovih splošnih značilnosti (tabela 5). Pristop s sestavljenim kazalcem blaginje na podlagi pomembnih glavnih komponent je omogočil rangiranje občin v skladu s konceptom blaginje. Na drugi strani pa sta dva pristopa razvrščanja v skupine oblikovala zelo podobne skupine blaginje, to je dve skupini občin visoke blaginje (skupina 1 in skupina 2), skupino občin zmerne blaginje (skupina 3) in skupino občin nizke blaginje (skupina 4). Prvi pristop: SESTAVLJENI KAZALEC BLAGINJE Drugi pristop: RAZVRŠČANJE V SKUPINE NA PODLAGI VSEH KAZALCEV Tretji pristop: RAZVRŠČANJE V SKUPINE NA PODLAGI POMEMBNIH GLAVNIH KOMPONENT PREDNOSTI Omogoča rangiranje enot kot enorazsežni sestavljeni kazalec Omogoča rangiranje enot po vsaki glavni komponenti Oblikovanje skupin na podlagi celotne informacije Preglednost rezultatov in lažja vsebinska razlaga skupin enot SLABOSTI Izgubimo del prvotne informacije Veliko število kazalcev lahko zamegli razlike med skupinami enot Izgubimo del prvotne informacije Kazalec omogoča rangiranje enot, vendar pa ne oblikuje skupin enot Ne omogoča rangiranja enot Ne omogoča rangiranja enot O OD Tabela 5: Prednosti in slabosti treh analitičnih pristopov Najprej primerjamo pristop s sestavljenim kazalcem blaginje (O) in razvrščanje v skupine na podlagi vseh kazalcev (©) (slika 7). Da ju lahko primerjamo, so občine, ki so rangirane po vrednosti sestavljenega kazalca, razdeljene v štiri enako velike skupine (po številu občin), kot jih oblikuje pristop razvrščanja v skupine. Primerjava štirih skupin občin, ki jih smo jih tako pogojno oblikovali s sestavljenim kazalcem blaginje na eni strani ter z razvrščanjem v skupine na podlagi vseh kazalcev na drugi strani, nam razkrije, da sestavljeni kazalec ne prepozna razlik med dvema skupinama občin z visoko blaginjo. Če se na primer osredotočimo na 15 občin z najvišjo vrednostjo sestavljenega kazalca blaginje (pogojna skupina 1), samo 3 občine pripadajo prvi skupini in preostalih 12 drugi skupini. Po drugi strani pa je 15 občin iz prve skupine razporejenih v pogojne skupine na podlagi sestavljenega kazalca takole: tri v prvo pogojno skupino, osem v drugo pogojno skupino in štiri v tretjo pogojno skupino. Podrobna primerjava nam pokaže, da se rezultati treh pristopov razlikujejo predvsem po razvrstitvi Slika 7: Prikaz razlik v razvrstitvi slovenskih občin v letu 2005 v skupine s tremi analitičnimi pristopi 5 SKLEP Namen prispevka je raziskati blaginjo po občinah v Sloveniji s povezano uporabo različnih statističnih metod in pokazati, kakšna je analitična uporabnost takšnega pristopa za sprejemanje odločitev. Analiza je temeljila na 49 kazalcih na ravni občin. Zaradi majhnosti občin ni bilo lahko najti ustreznih kazalcev. Pridobljeni so večinoma iz administrativnih virov, saj vzorci anket niso reprezentativni na ravni občin. Menimo, da je z izbranimi kazalci blaginja ustrezno predstavljena. Vendar pa naj hkrati opozorimo na smiselnost nadaljnjih raziskav, ki bi proučevale vpliv izbora kazalcev na sestavljene kazalce. Za analizo blaginje so bili uporabljeni trije pristopi. Z metodo glavnih komponent je bil oblikovan sestavljeni kazalec blaginje. Koristnost metode je v razlagi komponent, ki tvorijo sestavljeni kazalec, in rangiranju občin. Da bi še bolj poglobljeno proučili značilnosti blaginje občin, smo uporabili metodo razvrščanja v skupine na podlagi vseh kazalcev. Oblikovane so bile štiri skupine občin glede na blaginjo: občine visoke blaginje (skupina 1 in skupina 2), občine zmerne blaginje (skupina 3) in občine nizke blaginje (skupina 4). Postopek razvrščanja v skupine je razkril dvojno naravo občin z visoko blaginjo: del teh so gospodarsko in družbeno visoko razvite občine (skupina 1), preostali del pa so občine z uravnoteženo blaginjo (skupina 2). Tretji pristop temelji na pomembnih glavnih komponentah. Rezultati tega pristopa so zelo blizu tistim, ki jih dobimo na podlagi razvrščanja v skupine z vsemi kazalci. CN tig 55 Šifra občine Občina e e o Šifra občine Občina e e o 1 Ajdovščina 2 2 1-2 160 Hoče - Slivnica 3 3 3 2 Beltinci 3 3 3 161 Hodoš 4 4 4 148 Benedikt 4 3 4 162 Horjul 2 2 1-2 149 Bistrica ob Sotli 4 4 4 34 Hrastnik 3 3 4 3 Bled 2 2 1-2 35 Hrpelje - Kozina 2 2 1-2 150 Bloke 2 2 1-2 36 Idrija 2 2 1-2 4 Bohinj 2 2 1-2 37 Ig 2 2 1-2 5 Borovnica 2 2 1-2 38 Ilirska Bistrica 2 2 1-2 6 Bovec 2 2 1-2 39 Ivančna Gorica 2 2 1-2 151 Braslovče 3 3 3 40 Izola/Isola 1 1 1-2 7 Brda 2 2 1-2 41 Jesenice 3 3 3 8 Brezovica 2 2 1-2 163 Jezersko 2 2 1-2 9 Brežice 3 3 3 42 Juršinci 4 4 4 152 Cankova 4 4 4 43 Kamnik 2 2 1-2 11 Celje 1 1 3 44 Kanal 2 2 1-2 12 Cerklje na Gorenj. 2 2 1-2 45 Kidričevo 3 3 3 13 Cerknica 2 2 1-2 46 Kobarid 2 2 1-2 14 Cerkno 2 2 1-2 47 Kobilje 4 4 4 153 Cerkvenjak 4 4 4 48 Kočevje 3 3 3 15 Crenšovci 4 4 4 49 Komen 2 2 1-2 16 Črna na Koroškem 3 3 4 164 Komenda 2 2 1-2 17 Črnomelj 3 3 3 50 Koper/Capodistria 1 1 1-2 18 Destrnik 4 4 4 165 Kostel 4 4 1-2 19 Divača 2 2 1-2 51 Kozje 4 4 4 154 Dobje 4 4 4 52 Kranj 1 1 1-2 20 Dobrepolje 2 2 1-2 53 Kranj ska Gora 2 2 1-2 155 Dobrna 3 3 4 166 Križevci 3 3 3 21 Dobrova-Pol. Gradec 2 2 1-2 54 Krško 3 3 3 156 Dobrovnik/Dobronak 4 4 4 55 Kungota 3 3 3 22 Dol pri Ljubljani 2 2 1-2 56 Kuzma 4 4 4 157 Dolenjske Toplice 2 2 1-2 57 Laško 3 3 3 23 Domžale 1 1 1-2 58 Lenart 3 3 3 24 Dornava 4 4 4 59 Lendava/Lendva 4 4 4 25 Dravograd 3 3 3 60 Litija 3 3 3 26 Duplek 3 3 3 61 Ljubljana 1 1 1-2 27 Gor. vas - Poljane 2 2 1-2 62 Ljubno 4 3 3 28 Gorišnica 4 4 4 63 Ljutomer 3 3 3 29 Gornja Radgona 3 3 3 64 Logatec 2 2 1-2 30 Gornji Grad 4 4 3 65 Loška dolina 2 2 1-2 31 Gornji Petrovci 4 4 4 66 Loški potok 4 4 3 158 Grad 4 4 4 167 Lovrenc na Pohorju 4 4 4 32 Grosuplje 2 2 1-2 67 Luče 4 4 3 69 Majšperk 4 4 4 112 Slovenj Gradec 3 1 3 70 Maribor 1 1 3 113 Slovenska Bistrica 3 3 3 168 Markovci 3 3 3 114 Slovenske Konjice 3 3 3 71 Medvode 2 2 1-2 179 Sodražica 2 2 1-2 72 Mengeš 1 1 1-2 180 Solčava 4 4 3 159 Hajdina 3 3 3 68 Lukovica 2 3 1-2 o OD Šifra občine Občina e e o Šifra občine Občina e e o 73 Metlika 3 3 3 115 Starše 3 3 3 74 Mežica 3 3 3 181 Sveta Ana 4 4 4 169 Miklavž na Dr. polju 3 1 3 182 Sv. Andraž v Sl.gor. 4 4 4 75 Miren - Kostanjevica 2 2 1-2 116 Sveti Jurij 4 4 4 170 Mirna Peč 3 3 3 33 Šalovci 4 4 4 76 Mislinja 3 3 3 183 Šempeter - Vrtojba 1 1 1-2 77 Moravče 3 3 3 117 Šenčur 2 2 1-2 78 Moravske Toplice 4 4 3 118 Šentilj 3 3 4 79 Mozirje 2 2 1-2 119 Šentjernej 3 3 1-2 80 Murska Sobota 1 1 3 120 Šentjur pri Celju 3 3 3 81 Muta 3 3 4 121 Škocjan 4 3 4 82 Naklo 2 2 1-2 122 Škofja Loka 2 2 1-2 83 Nazarje 3 3 3 123 Škofljica 2 2 1-2 84 Nova Gorica 1 1 1-2 124 Šmarje pri Jelšah 3 3 3 85 Novo mesto 1 1 1-2 125 Šmartno ob Paki 3 3 3 86 Odranci 4 4 4 194 Šmartno pri Litiji 3 3 3 171 Oplotnica 3 3 4 126 Šoštanj 3 3 3 87 Ormož 4 4 4 127 Štore 3 3 3 88 Osilnica 4 4 4 184 Tabor 4 4 4 89 Pesnica 3 3 4 10 Tišina 4 4 4 90 Piran/Pirano 1 1 1-2 128 Tolmin 2 2 1-2 91 Pivka 2 2 1-2 129 Trbovlje 3 3 4 92 Podčetrtek 4 4 3 130 Trebnje 3 3 1-2 172 Podlehnik 4 4 4 185 Trnovska vas 4 4 4 93 Podvelka 4 4 4 186 Trzin 1 1 1-2 173 Polzela 3 3 3 131 Tržič 3 3 1-2 94 Postojna 2 1 1-2 132 Turnišče 4 4 4 174 Prebold 3 3 3 133 Velenje 3 1 3 95 Preddvor 2 2 1-2 187 Velika Polana 4 4 4 175 Prevalje 3 3 3 134 Velike Lašče 2 2 1-2 96 Ptuj 1 1 3 188 Veržej 3 3 3 97 Puconci 4 4 4 135 Videm 4 4 4 98 Rače - Fram 3 3 3 136 Vipava 2 2 1-2 99 Radeče 3 3 3 137 Vitanje 4 4 4 100 Radenci 3 3 3 138 Vodice 2 2 1-2 101 Radlje ob Dravi 3 3 4 139 Vojnik 3 3 3 102 Radovljica 2 1 1-2 189 Vransko 3 3 3 103 Ravne 3 1 3 140 Vrhnika 2 2 1-2 176 Razkrižje 4 4 3 141 Vuzenica 3 3 3 104 Ribnica 2 2 1-2 142 Zagorje ob Savi 3 3 3 177 Ribnica na Pohorju 4 4 4 143 Zavrč 4 4 4 106 Rogaška Slatina 3 3 3 144 Zreče 3 3 3 105 Rogašovci 4 4 4 190 Žalec 3 1 3 107 Rogatec 3 3 4 146 Železniki 2 2 1-2 108 Ruše 3 3 3 191 Žetale 4 4 4 178 Selnica ob Dravi 3 3 3 147 Žiri 2 2 1-2 109 Semič 3 3 3 192 Žirovnica 2 2 1-2 110 Sevnica 3 3 3 193 Žužemberk 4 4 3 111 Sežana 2 2 1-2 Tabela 6: Razvrstitev slovenskih občin v letu 2005 v skupine s tremi analitičnimi pristopi (O Pogojna razvrstitev na podlagi sestavljenega kazalca blaginje, © Razvrščanje v skupine na podlagi vseh kazalcev, @ Razvrščanje v skupine na podlagi pomembnih glavnih komponent). Vsi trije pristopi so pokazali pomembne razlike med občinami v ravni blaginje. Višja blaginja je značilna za zahodni del Slovenije, medtem ko je v vzhodnem delu blaginja nižja. V 52 občinah je blaginja posebno nizka, večina teh občin je na severovzhodu. Vendar pa te občine glede na njihovo velikost in prebivalstvo predstavljajo relativno majhen del Slovenije. Skupaj štejejo 7,6 % celotnega prebivalstva in pokrivajo približno 17 % slovenskega ozemlja. Kombinirana uporaba več metod multivariatne analize je omogočila opredelitev osnovnih značilnosti blaginje posameznih skupin občin. Rezultate takšne analize lahko uporabimo kot podlago za oblikovanje razvojnih politik, ki bi ustrezale ravni in značilnostim blaginje po posameznih skupinah občin. Ker občine s podobno ravnijo blaginje pogosto oblikujejo teritorialno zaokrožene celote, je smiselno ukrepe razvojnih politik načrtovati tudi ob upoštevanju njihove geografske razmestitve oziroma povezanosti. Analiza blaginje v slovenskih občinah na podlagi sestavljenih kazalcev je torej pokazala utemeljenost kombiniranega pristopa: sestavljeni kazalci povzamejo multivariatne vire informacij (veliko opazovanih spremenljivk), vendar pa lahko v tem procesu tudi zakrijejo določene značilnosti, ki so morda pomembne za raziskovalce. Zato je uporaba dodatnih multivariatnih metod, kot na primer metod razvrščanja v skupine, lahko primeren pristop za preverjanje veljavnosti rezultatov ter boljšo vsebinsko razlago in uporabnost sestavljenih kazalcev. Literatura in viri: Boarini, R., Johansson, A., D'Ercole, M. M. (2006). Alternative Measures of Well-being. Economic Department Working Papers No 476. Pariz: OECD 2006. Pridobljeno s spletne strani 17.2.2007: http://www. oecd.org/eco/. Beyond GDP (2008). Measuring Progress, True Wealth, and the Well-being. International Conference and Initiative. Pridobljeno s spletne strani 14. 12.2008: http://www.beyond-gdp.eu/. Bregar, L., Bavdaž Kveder, M., Lavrač, I., Ograjenšek, I., Pavlin, B., Pečar, J., Repar, B., Sambt, J., Stanovnik, T. (2003). V Yilmaz S.(ur.). Subnational Data Requirements for Fiscal Decentralization. Case Studies from Central and Eastern Europe. Slovenia. WBI learning resources series. Washington (D.C.): World bank. ESS Quality Glossary (2003). Eurostat/A4/Quality/03/. Pridobljeno s spletne strani 20. 8.2008: http:// epp.eurostat.ec.europa.eu/pls/portal/docs/PAGE/PGP_DS_QUALITY/TAB47141301/GL0SSARY_1.PDF. European Statistics Code of Practice for the National and Community Statistical Authorities (2005). Eurostat. KS_68_05_357_EN_D. Pridobljeno s spletne strani 20. 8.2008: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/pls/portal/docs/PAGE/ PGP_DS_QUALITY/TAB47141301/VERSI0NE_INGLESE_WEB.PDF. Giovannini, E., Nardo, M., Saltelli, A.,Tarantola, S., Hoffman, A. (2005). Handbook on Constructing Composite Indicators, Methodology and User Guide, Working Papers, STD/DOC (2005)3. Pariz: OECD. Pridobljeno s spletne strani 28.2.2007: http://www.olis.oecd.org/olis/2005doc.nsf/LinkTo/std-doc(2005)3. t^ Matthews, E. (2006). Measuring Well-being and Societal Progress: a Brief History and the Latest News. OECD-JRC I Jj! workshop »Measuring Well-being and Societal Progress<,Milano. Pridobljeno s spletne strani 15.2.2008: http:// ^^ iT crell.jrc.ec.europa.eu/Well-being/papers. OECD (2008). Measuring the Progress of Societies. Knowledge Base. Paris.Pridobljeno s spletne strani 17. 12.2008: r;^ !| http://www.measuringprogress.org/knowledgeBase/ O OD Prispelo v objavo: 20. januar 2009 Sprejeto: 3. marec 2009 izr. prof. dr. Jože Rovan, univ. dipl. ekon. Ekonomska fakulteta, Kardeljeva ploščad 17, SI-1000 Ljubljana E-pošta: joze.royan@ef.uni-lj.si spec. za med. posl. Kaja Malešič, dipl. ekon. Statistični urad Republike Slovenije, Parmova 33, SI-1000 Ljubljana E-pošta: kaja.malesic@gov.si CN tig 55 izr. prof. dr. Lea Bregar, univ. dipl. ekon. Ekonomska fakulteta, Kardeljeva ploščad 17, SI-1000 Ljubljana E-pošta: lea.bregar@ef.uni-lj.si