Co Gini mówi nam o nierównościach w Aglomeracji Kalisko-Ostrowskiej?
Współczynnik Giniego to miernik poziomu nierówności. Zazwyczaj stosuje się go do badania różnic w wynagrodzeniach w poszczególnych państwach, natomiast można także użyć go do badania innych wskaźników. W przypadku tego tekstu tak właśnie zrobiono, pochylając się nad nierównościami występującymi pomiędzy gminami Aglomeracji Kalisko-Ostrowskiej.
Wstęp
Aglomeracja Kalisko-Ostrowska (AKO) jest związkiem 24 samorządów, w tym 3 powiatów (kaliski, ostrowski oraz pleszewski), 14 gmin wiejskich, 5 gmin miejsko-wiejskich i 2 gmin miejskich (Ostrów Wielkopolski oraz Kalisz, który jest również miastem na prawach powiatu). Biorąc pod uwagę jedynie gminy, w AKO znajduje się ich 21 i w niniejszej pracy to one będą poddane analizie. Aglomeracja Kalisko-Ostrowska liczy sobie ok. 360 000 mieszkańców, co stanowi ok. 10% ludności całego województwa wielkopolskiego. AKO została utworzona na bazie porozumienia pomiędzy samorządami podpisanego w 2008 roku. Posiada ona dwa ośrodki rdzeniowe, czyli Kalisz i Ostrów Wlkp., które są siłą napędową rozwoju regionu[1].
W ramach niniejszego artykułu przedstawiony zostanie stan faktyczny dotyczący poziomu nierówności we wskaźnikach społeczno-gospodarczych pomiędzy gminami należącymi do AKO, które opisane zostaną przy pomocy współczynnika Giniego. Jako autor niniejszego tekstu nie chcę stwierdzać, iż występowanie nierówności z natury jest czymś złym, ponieważ mogą one być stymulantem do wzrostu międzygminnej konkurencji, co z punktu widzenia rozwoju społeczno-gospodarczego w długim okresie może się okazać korzystne. Z drugiej jednak strony nadmierne nierówności prowadzić mogą do zapaści niektórych gmin, co może spowodować odpływ ich ludności do sąsiednich gmin lub, co gorsza, daleko poza teren AKO. W konsekwencji może to doprowadzić do osłabienia całej Aglomeracji, ponieważ bliskość geograficzna między gminami determinuje istniejące między nimi związki społeczno-ekonomiczne, a pogorszenie sytuacji jednego ośrodka naturalnie ma również negatywny wpływ na sytuację sąsiadów.
W ramach pracy przeanalizowane zostaną współczynniki Giniego dla różnorakich wskaźników zbudowanych na bazie informacji uzyskanych z Banku Danych Lokalnych Głównego Urzędu Statystycznego, które są dostępne dla gmin. Wzięte zostaną pod uwagę najdłuższe możliwe okresy, aby sprawdzić, jak zmieniał się współczynnik Giniego na przestrzeni lat, co może wskazać, na ile rozwój AKO w poszczególnych dziedzinach okazywał się być równomierny. Wadą współczynnika Giniego jest niemożność wskazania przez niego tej gminy (bądź grupy gmin), która jest odpowiedzialna za powstałe nierówności, gdyż mierzy on ogólne rozbieżności w całej populacji. Postaram się jednak, w przypadku pojawiających się istotnych zmian w wartościach współczynnika Giniego w badanym okresie, wskazać, które gminy mogą być „odpowiedzialne” za jego zmienność z powodu szybszego bądź wolniejszego od innych gmin wzrostu poszczególnych wskaźników.
Rys. 1 Mapa studium rozwoju przestrzennego, kierunków rozwoju i stref funkcjonalno-przestrzennych Aglomeracji Kalisko-Ostrowskiej
Źródło: Stowarzyszenie Aglomeracja Kalisko-Ostrowska, AKO w liczbach, http://sako-info.pl/o-nas/ako-w-liczbach/, (dostęp 02.07.2021)
Metodologia
Kwestia metodologii jest dość skomplikowana, stąd jeśli nie chce się czytać tekstu bardzo szczegółowo to można ją pominąć.
Analizie zostaną poddane następujące wskaźniki, z których obliczony zostanie następnie współczynnik Giniego:
a) Dochody budżetowe na mieszkańca (Di, gdzie i to gmina należąca do AKO). Wzięte zostaną pod uwagę zarówno dochody gmin, jak i dochody powiatów na mieszkańca, ponieważ Kalisz, jako miasto na prawach powiatu, ma stosunkowo wyższe wpływy podatkowe, np. z PIT lub CIT, aniżeli gminy miejskie, miejsko-wiejskie bądź wiejskie, stąd konieczne było „wygładzenie” tego wskaźnika i przyjęcie, że dochody powiatów per capita rozkładają się na poszczególne gminy doskonale proporcjonalnie wobec liczby ich mieszkańców. Wskaźnik Di obliczony zostanie w następujący sposób:
b) Wartość umów/decyzji o dofinansowanie na projekty z funduszy unijnych na mieszkańca (Ei). W przypadku tej zmiennej również wzięto pod uwagę wartości dla gmin, jak i dla powiatów, stosując tożsamą zasadę, jak w podpunkcie a). Wskaźnik Ei obliczony zostanie ze wzoru:
c) Udział bezrobotnych zarejestrowanych w liczbie ludności w wieku produkcyjnym (Bi);
d) Odsetek budynków mieszkalnych podłączonych do wodociągów (Wi);
e) Odsetek budynków mieszkalnych podłączonych do kanalizacji (Ki);
f) Przeciętna powierzchnia użytkowa mieszkania na jedną osobę (Mi).
Współczynnik Giniego w przypadku każdego wskaźnika wyliczony zostanie ze wzoru[2]:
Dochody budżetowe na mieszkańca (Di)
Wskaźnik Di wydaje się być stosunkowo adekwatnym zamiennikiem do poziomu PKB per capita poszczególnych gmin (dane nt. PKB nie są dostępne dla gmin), ponieważ wyższy poziom dochodów na mieszkańca powinien wiązać się z wyższymi dochodami samych mieszkańców, które częściowo są obłożone podatkami lokalnymi, jak i centralnymi, których część przypada w udziale samorządom. Wyższy poziom budżetów samorządów może zatem wynikać z wyższego poziomu rozwoju gospodarczego danej gminy. Z drugiej jednak strony może on być wynikiem ustanawiania przez samorządy wysokich podatków, co teoretycznie mogłoby zaburzać założenie, iż wyższe dochody budżetowe wiążą się z lepszą sytuacją gospodarczą gminy. Przyjmuję jednak, że pierwsze założenie jest prawdziwe, zważywszy na ograniczone pole manewru w kształtowaniu lokalnych podatków przez samorządy.
Rys. 2 Indeks Giniego dla dochodów budżetowych per capita gmin AKO
Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL GUS
Rys. 2 wskazuje na stosunkowo niskie wartości współczynnika Giniego dla badanej próby, ponieważ wskaźnik Giniego zawsze znajduje się w przedziale <0;1>, gdzie 0 to doskonała równość, z kolei 1 oznacza, że wyłącznie jedna obserwacja posiada cały analizowany zasób[3]. W przypadku dochodów budżetowych per capita widać zatem, że problem nierówności międzygminnej w ramach AKO jest niski (w latach 2002-2019 ani razu nie przekracza poziomu 0,08), co świadczy o podobnym poziomie rozwoju gospodarczego, patrząc z punktu widzenia dochodów budżetowych przypadających na obywatela.
Na wykresie warty uwagi jest wzrost indeksu w latach 2009-2012 oraz spadek w latach 2012-2019. W przypadku wzrostu dane nie wskazują jednoznacznie na gminy odpowiedzialne za taki stan rzeczy, natomiast na spadek indeksu w latach 2012-2019 wpływ miało to, że budżety pięciu gmin odnotowujących najwyższe dochody w 2012 roku znalazły się wśród sześciu najwolniej rosnących budżetów w latach 2012-2019. Mowa o gminach: Odolanów, Sośnie, Gołuchów, Kalisz, Mycielin. Doprowadziło to do „spłaszczenia” różnic występujących między najbogatszymi (teoretycznie) gminami a tymi biedniejszymi.
Wartość umów/decyzji o dofinansowanie na projekty z funduszy unijnych na mieszkańca
Kolejny wskaźnik poddany analizie, czyli wartość dofinansowań z funduszy unijnych per capita, wydaje się być najbardziej arbitralnym ze wszystkich opisywanych w pracy wskaźników, ponieważ fundusze unijne są rozdzielane przez aparat szczebla wojewódzkiego (ok. 40% wartości środków wspólnotowych) oraz szczebla centralnego (ok. 60% wartości)[4]. Z tego względu wpływ na wysokość poziomu dofinansowania może być również warunkowany politycznie, jak w przypadku wszelkich środków publicznych pozbawionych ściśle obiektywnego mechanizmu dystrybucji. Wysokość dofinansowania może być także dobrym miernikiem umiejętności kadry zarządzającej poszczególnymi gminami, gdyż aby otrzymać dofinansowanie konieczne jest tworzenie wniosków o wsparcie na wysokim poziomie merytorycznym oraz konstruowanie projektów, które mieszczą się w priorytetach programów Unii Europejskiej.
Rys. 3 potwierdza przypuszczenie o istnieniu istotnych różnic, ponieważ wskaźnik Giniego jest na stosunkowo wysokim poziomie. Występują różnice w wysokości dofinansowań pomiędzy poszczególnymi gminami, choć z roku na rok nierówności spadają. Niestety dostępne są dane tylko dla lat 2016-2019, stąd analityczne możliwości są ograniczone, natomiast warto podkreślić, iż szczególną skutecznością w uzyskiwaniu dofinansowań z Funduszy Europejskich mogą pochwalić się Odolanów, Opatówek oraz Ceków-Kolonia. Odolanów oraz Ceków-Kolonia w każdym z badanych lat 2016-2019 znajdują się w pierwszej trójce gmin z najwyższymi wpływami funduszy unijnych per capita, z kolei Opatówek jest na podium w latach 2017-2019, a w 2016 r. był pod tym względem na szóstej pozycji. Ostatnie 3 miejsca w średniej wysokości unijnych dofinansowań per capita w latach 2016-2019 zajmują Sieroszewice, Nowe Skalmierzyce i Raszków.
Rys. 3 Indeks Giniego dla wartości dofinansowań z funduszy unijnych per capita gmin AKO
Źródło: Opracowanie własnego na podstawie BDL GUS
Udział bezrobotnych zarejestrowanych w liczbie ludności w wieku produkcyjnym (Bi)
Trzecim wskaźnikiem omawianym w niniejszym tekście jest udział bezrobotnych zarejestrowanych w liczbie ludności w wieku produkcyjnym (Bi). Poziom bezrobocia jest dobrym miernikiem rozwoju gospodarczego, ponieważ jego wysokość świadczy o poziomie atrakcyjności rynku pracy, z którą powiązane są zarówno możliwości rozwojowe firm działających już na terenie gminy prowadzące do wzrostu zatrudnienia, jak i pojawianie się nowych przedsiębiorstw tworzących miejsca pracy, co jest możliwe, jeśli na terenie gminy istnieją odpowiednie zachęty ekonomiczne. Poziom bezrobocia może także odzwierciedlać produktywność siły roboczej i zaradność mieszkańców gminy.
W przypadku rozpatrywania tak bliskich sobie geograficznie gmin należy także zwrócić uwagę na to, że tworzenie nowych zakładów pracy na terenach poszczególnych samorządów może skutkować obniżeniem stopy bezrobocia w gminach sąsiednich, gdyż niska odległość między gminami nie jest barierą ograniczającą możliwości podejmowania pracy także poza terenem gminy zamieszkania.
Rys. 4 pokazuje, iż wskaźnik Giniego dla poziomu bezrobocia gmin Aglomeracji Kalisko-Ostrowskiej jest umiarkowanie niski, choć od 2007 roku przekracza wartość 0,1. Wzrost nierówności w latach 2006-2009 wynikał z faktu, iż gminy powiatu kaliskiego znacznie szybciej obniżały swoje bezrobocie (spadek bezrobocia średnio o ok. 45,6% w badanym okresie), z kolei w przypadku gmin powiatu ostrowskiego spadek bezrobocia był znacznie niższy (średnio o ok. 13,5%). To doprowadziło do sytuacji, w której w 2009 roku 9 gmin powiatu kaliskiego zajmowało 9 pierwszych miejsc pod względem niskiego bezrobocia, na 10. pozycji znalazły się Nowe Skalmierzyce, następnie znajdowały się kolejne 2 gminy z powiatu kaliskiego, potem Kalisz, a dopiero za Kaliszem pozostałe gminy powiatu ostrowskiego oraz Gołuchów z powiatu pleszewskiego. W 2014 roku nadal gminy powiatu kaliskiego, wraz z Nowymi Skalmierzycami należącymi do powiatu ostrowskiego, zajmowały pierwszych 12 miejsc, lecz nierówności między gminami spadły, co obrazuje także i wykres. Spadek bezrobocia w gminach powiatu ostrowskiego wyniósł średnio ok. 33,4% w latach 2009-2014, a powiatu kaliskiego średnio ok. 18,6%, co doprowadziło do częściowego zniwelowania różnic. W przypadku wzrostu nierówności w latach 2014-2018 nie istnieją już jednak proste zależności i aby dostrzec jego przyczynę należałoby omawiać każdą z gmin oddzielnie.
Rys. 4 Indeks Giniego dla udziału bezrobotnych w liczbie ludności w wieku produkcyjnym gmin AKO
Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL GUS
Odsetek budynków mieszkalnych podłączonych do wodociągów (Wi) i kanalizacji (Ki)
W tym podrozdziale omówione zostaną nierówności w zakresie infrastruktury technicznej, tzn. odsetek podłączonych budynków mieszkalnych do kanalizacji oraz wodociągów. Tego typu infrastruktura jest bardzo dużym ułatwieniem dla mieszkańców, gdyż jej zasięg prowadzi do wyższej jakości życia i niższych kosztów dla obywateli. Dotychczasowe badania wykazują także, iż gminy oferujące podłączenie do infrastruktury technicznej cieszą się wyższym poziomem imigracji z miast w wyniku procesów suburbanizacji w porównaniu do gmin niezmodernizowanych w tym zakresie[5], zatem jej modernizacja leży w żywotnym interesie samorządów gmin okalających Kalisz i Ostrów Wielkopolski.
Rys. 5 Indeks Giniego dla odsetka budynków mieszkalnych podłączonych do sieci kanalizacyjnej w gminach AKO
Źródło: Opracowanie własne na podstawie BDL GUS
W przypadku podłączenia do wodociągów współczynnik Giniego jest na bardzo niskim poziomie i w latach 2015-2019 wynosił ok. 0,02-0,03. Widać zatem, że nierówności w dostępie do bieżącej wody z gminnych wodociągów pomiędzy gminami praktycznie nie występują. Rys. 5 wskazuje z kolei to, jak prezentuje się indeks Giniego w przypadku podłączenia budynków mieszkalnych do gminnej kanalizacji. Kształtowanie się współczynnika Giniego na poziomie ok. 0,25 w latach 2015-2019 świadczy o umiarkowanie wysokich nierównościach między gminami. Średnio w AKO do kanalizacji w latach 2015-2019 podłączonych było ok. 35% budynków mieszkalnych. Średnią tę zawyżają oczywiście Kalisz (w latach 2015-2019 było to ok. 68% budynków) oraz Ostrów Wlkp. (ok. 70%). Z gmin wiejskich i miejsko-wiejskich wysokie wskaźniki wykazywały także Gołuchów (ok. 53%), Ceków-Kolonia (ok. 48%) i Nowe Skalmierzyce (ok. 46%). Z kolei najniższy odsetek budynków podłączonych do kanalizacji w latach 2015-2019 występował w gminach Mycielin (ok. 10,5%), Sośnie (ok. 10,7%) i Szczytniki (ok. 14%). Na fakt spadku poziomu nierówności wpływ mają m.in. szybkie modernizacje w zakresie sieci kanalizacyjnych w gminach Godziesze Wielkie i Opatówek, które jeszcze w 2015 r. znajdowały się w ogonie stawki pod względem odsetka budynków mieszkalnych podłączonych do kanalizacji, lecz do 2019 roku ten odsetek wzrósł o ok. 83% w przypadku Godziesz i ok. 71% w przypadku Opatówka.
Przeciętna powierzchnia użytkowa mieszkania na jedną osobę (Mi)
Ostatnim opisywanym wskaźnikiem są nierówności w dostępie do mieszkań, a konkretnie powierzchnia użytkowa mieszkań przypadająca na jednego mieszkańca. W przypadku całej AKO nierówności praktycznie nie występują, ponieważ wskaźnik Giniego w latach 2002-2019 kształtuje się na poziomie ok. 0,03-0,04. Można jednak zaobserwować jego nieznaczny wzrost w tym okresie z ok. 0,027 w 2002 roku do poziomu 0,038 w 2019 roku. W badanych latach przeciętna powierzchnia użytkowa mieszkań przypadająca na 1 osobę w gminach AKO wzrosła z ok. 23,4 m2 w 2002 roku do ok. 28,9 m2 na osobę. Najszybszym wzrostem mogą pochwalić się Gołuchów (o ok. 36%), Godziesze Wielkie (ok. 31%) oraz Kalisz (ok. 30%), z kolei najwolniejszy wzrost zaobserwowano w Mycielinie (ok. 10%), Raszkowie (ok. 16%) i Odolanowie (ok. 17%).
Podsumowanie
Patrząc przez pryzmat całej Aglomeracji Kalisko-Ostrowskiej można stwierdzić, iż jest to region o umiarkowanie niskim poziomie nierówności w przypadku omawianych wskaźników. Badanie nie wykazało występowania istotnych różnic w dochodach budżetów gmin per capita (Di), powierzchni użytkowej mieszkań na 1 osobę (Mi) czy odsetka budynków mieszkalnych podłączonych do wodociągów (Wi). Nieduże nierówności zaobserwowano dla poziomów bezrobocia (Bi) (indeks Giniego przez większość okresu 2003-2019 przekraczał 0,1), a istotne nierówności pojawiały się w przypadku odsetka budynków mieszkalnych podłączonych do kanalizacji (Ki) (w latach 2015-2019 indeks Giniego wynosił ok. 0,25, choć z roku na rok spadał), a także przy arbitralnie rozdzielanych funduszach unijnych (Ei) (w 2016 r. sięgnął on prawie 0,45, choć potem już tylko spadał i w 2019 r. wyniósł ok. 0,22).
Tekst powstał na bazie pracy Macieja Antczaka realizowanej w ramach zajęć z „ekonomii miast” w Szkole Głównej Handlowej.
[1] Stowarzyszenie Aglomeracja Kalisko-Ostrowska, AKO w liczbach, http://sako-info.pl/o-nas/ako-w-liczbach/, (dostęp 21.05.2021)
[2] Rey S., Smith R., 2012, A spatial decomposition of the Gini coefficient, Letters in Spatial and Resource Sciences, s. 1-15, s. 5
[3] Ibidem, s. 1
[4] Fundusze Europejskie w Polsce – Biuletyn Informacyjny, 2014, Programy regionalne 2014-2020, s. 1-36, s. 2
[5] Kajdanek K., Suburbanizacja po polsku, Zakład wydawniczy NOMOS, Kraków 2012, s. 18
Bibliografia:
Fundusze Europejskie w Polsce – Biuletyn Informacyjny, 2014, Programy regionalne 2014-2020, s. 1-36
Główny Urząd Statystyczny, Bank Danych Lokalnych
Kajdanek K., Suburbanizacja po polsku, Zakład wydawniczy NOMOS, Kraków 2012
Rey S., Smith R., 2012, A spatial decomposition of the Gini coefficient, Letters in Spatial and Resource Sciences, s. 1-15
Stowarzyszenie Aglomeracja Kalisko-Ostrowska, AKO w liczbach, http://sako-info.pl/o-nas/ako-w-liczbach/, (dostęp 21.05.2021)
