W niniejszym rozdziale dokonano oceny trendów społeczno-gospodarczych w jednostkach samorządu terytorialnego (JST) poziomu lokalnego1 w Polsce z perspektywy terytorialnej, która uwzględnia wzajemne powiązania JST z polskimi regionami (TL3/TL2) i miejskimi obszarami funkcjonalnymi (MOF). W pierwszej kolejności, w rozdziale tym opisano strukturę i klasyfikację terytorialną Polski i wprowadzono nową typologię miejską dla Polski poprzez zastosowanie klasyfikacji terytorialnej OECD i klasyfikacji MOF w kraju. Po drugie, w rozdziale tym dokonano oceny trendów demograficznych w regionach TL3 i MOF w oparciu o porównania z innymi państwami oraz zarysowano trendy występujące w polskich gminach. Po trzecie, rozdział ten zawiera analizę sytuacji ekonomicznej regionów TL3, MOF i gmin w Polsce. Na koniec, rozważone zostały czynniki sprzyjające rozwojowi polskich regionów (TL2) poprzez porównanie z benchmarkiem OECD.
Lepsze zarządzanie, planowanie i dostarczanie usług w jednostkach samorządu lokalnego w Polsce
1. Mocne strony i wyzwania dla rozwoju samorządności lokalnej w Polsce
Abstract
Główne wnioski
Polska jest szóstym co do wielkości krajem w Unii Europejskiej (UE27) zarówno pod względem powierzchni (312 679 km2), jak i liczby ludności (38,4 mln). Gęstość zaludnienia Polski (123 mieszkańców na km2) jest jednak niższa niż w krajach europejskich o podobnej powierzchni, a struktura osadnictwa wykazuje stosunkowo niską koncentrację geograficzną w regionach (TL2) w porównaniu z krajami europejskimi i OECD.
Polska ma szósty najniższy produkt krajowy brutto (PKB) na mieszkańca w OECD i stopniowo zmniejsza różnicę w dochodach w stosunku do innych krajów OECD.
W niniejszym rozdziale przedstawiono klasyfikację gmin w Polsce według typologii OECD, opartą m.in. na kryteriach ekonomicznych i cechach funkcjonalnych, umożliwiającą porównania między krajami członkowskimi OECD. Gminy zaliczane są do jednej z pięciu kategorii w zależności od ich położenia geograficznego (wewnątrz i poza obszarami MOF), liczby ludności (duża i mała) oraz stopnia dostępności. Ponadto, analizowane są czynniki sprzyjające rozwojowi polskich regionów (TL2), w tym kwestie związane z zarządzaniem publicznym, poprzez porównanie polskich czynników warunkujących rozwój z benchmarkami OECD:
W przeciwieństwie do większości krajów OECD, Polska ma raczej zrównoważone rozmieszczenie ludności w regionach, co może prowadzić do powstania ważnych dla kraju ośrodków rozwoju.
Stosunkowo duży zasób ludności w wieku produkcyjnym wspierał wyniki gospodarcze Polski w ostatnich dekadach.
Zrównoważony rozkład ludności będzie się jednak zmieniał, ponieważ duże miasta coraz częściej przyciągają większość ludności Polski, a regiony wiejskie stoją w obliczu gwałtownego spadku liczby ludności.
Obok odpływu ludności, zagrożeniem dla przewagi związanej z liczebnością siły roboczej w Polsce jest połączony efekt szybkiego starzenia się społeczeństwa i niskiego poziomu zastępowalności pokoleń.
Polska zmniejsza lukę dochodową w stosunku do krajów OECD, ale bogactwo nie rozkłada się równomiernie na poszczególne regiony Polski.
Regiony metropolitalne mają największą wydajność pracy w Polsce, co jest częściowo związane z większą specjalizacją w działalności usługowej. W przeciwieństwie do nich, gospodarki wiejskie mają tendencję do koncentrowania się na większym udziale pracowników w działalności podstawowej (rolnictwo i leśnictwo).
Na poziomie lokalnym, gminy znajdujące się w obrębie MOF przyciągają najwięcej firm i zatrudniają najwięcej mieszkańców w Polsce.
Proces nadrabiania zaległości przez polską gospodarkę przełożył się na poprawę niektórych wymiarów dobrobytu w poszczególnych regionach, szczególnie w zakresie edukacji i bezpieczeństwa.
Jednak polskie regiony pozostają w tyle pod względem dostępności mieszkań, zaangażowania obywatelskiego i ochrony zdrowia.
Polska musi zwrócić szczególną uwagę na poprawę infrastruktury drogowej i teleinformatycznej we wszystkich typach regionów, aby zwiększyć dostęp do rynków i usług oraz otworzyć nowe możliwości zatrudnienia.
Wstęp
Niniejszy rozdział zawiera diagnozę głównych trendów ekonomicznych, społecznych i demograficznych w polskich jednostkach samorządu terytorialnego (JST) poziomu lokalnego, ze szczególnym uwzględnieniem gmin. Biorąc pod uwagę fakt, że samorządy lokalne są częścią polskich regionów TL3 i TL2, a niektóre z nich wchodzą w skład MOF, na ich trendy społeczno-gospodarcze wpływają również wyniki regionów TL3, TL2 i MOF w Polsce. Dlatego też w rozdziale tym porównano główne trendy w polskich regionach TL3 i MOF ze wskaźnikami OECD.
Rozdział ten wprowadza również nową typologię na szczeblu lokalnym opartą na kryteriach ekonomicznych, aby lepiej zidentyfikować podobieństwa pomiędzy samorządami w zakresie szans i wyzwań. Klasyfikuje ona samorządy lokalne w zależności od ich położenia geograficznego (wewnątrz i na zewnątrz MOF), liczby ludności i stopnia dostępności do obszarów zasiedlonych. Typologia ta, w porównaniu z obecną strukturą administracyjną, pozwala na identyfikację JST poziomu lokalnego w oparciu o wymierne cechy i rozróżnienie pomiędzy typami gmin.
Na początek, rozdział ten opisuje strukturę i klasyfikację terytorialną Polski, a także wprowadza klasyfikację regionalną OECD i nową typologię gmin dla Polski (zob. rozdział wprowadzający do Raportu). Następnie, prezentowana jest ocena trendów demograficznych w regionach TL3 i MOF w oparciu o porównania w skali międzynarodowej oraz zarysowane zostają trendy obserwowane w gminach w Polsce. Po trzecie, rozdział zawiera analizę wyników gospodarczych regionów TL3, MOF i gmin w Polsce. Na koniec, analizowane są czynniki sprzyjające rozwojowi polskich regionów TL2, z uwzględnieniem kwestii związanych z zarządzaniem publicznym, bazując na porównaniu czynników sprzyjających rozwojowi Polski z benchmarkami OECD.
Trendy demograficzne na poziomie regionalnym i lokalnym w Polsce
Polska jest szóstym co do wielkości krajem w Unii Europejskiej (UE27) zarówno pod względem powierzchni (312 679 km2), jak i liczby ludności (38,4 mln). Gęstość zaludnienia Polski (123 mieszkańców na km2) jest niższa niż w krajach europejskich o podobnej powierzchni (Niemcy z 232 mieszkańcami na km2, czy Włochy z 200 mieszkańcami na km2), jednakże znacznie wyższa od średniej dla krajów OECD (37).
Przy stosunkowo niskiej gęstości zaludnienia, struktura osadnictwa w Polsce wykazuje dość niską koncentrację geograficzną w regionach TL2 w porównaniu z krajami europejskimi i państwami członkowskimi OECD (Rysunek 1.1). Polska znajduje się w grupie siedmiu krajów OECD o najniższej koncentracji terytorialnej ludności według wskaźnika koncentracji geograficznej. Wskaźnik ten obrazuje rozproszenie ludności na danym terytorium w stosunku do powierzchni regionów TL2.
Rozproszona populacja Polski może sprzyjać powstawaniu powiązań miejsko-wiejskich, ponieważ w kraju znajduje się duża liczba małych i średnich miast, których potencjał rozwojowy może przynosić korzyści otaczającym je obszarom. Rodzi to jednak również wyzwania w zakresie osiągania korzyści skali w celu świadczenia wysokiej jakości usług publicznych (transport, ochrona zdrowia), a także powoduje problemy komunikacyjne i konflikty dotyczące zagospodarowania przestrzennego, w związku z procesem peryurbanizacji (OECD, 2018[1]). Rozwiązanie problemów ww. „wąskich gardeł” wymaga aktywnej polityki, która musi być koordynowana horyzontalnie pomiędzy JST tego samego szczebla oraz wertykalnie pomiędzy regionalnymi i lokalnymi jednostkami samorządowymi.
Szczeble samorządu regionalnego i gminnego w Polsce są stosunkowo nowe. Jak szczegółowo opisano w Rozdziale 6, po zakończeniu ery komunistycznej w 1989 r., seria reform decentralizacyjnych (w 1990 r. i w 1998 r.) doprowadziła do pierwszych wyborów samorządowych i utworzenia szczebla regionalnego i lokalnego samorządu terytorialnego (OECD, 2018[1]). Samorząd regionalny składa się z 16 regionów/województw, a samorząd lokalny z powiatów i gmin. Reforma administracji publicznej oparta na decentralizacji zapewniła jednostkom samorządowym szczebla regionalnego i lokalnego coraz większą rolę w dostarczaniu infrastruktury i usług.
W rozdziale tym przeanalizowano strukturę osadnictwa i trendy demograficzne na poziomie regionalnym, powiatowym i gminnym w Polsce, wykorzystując w tym celu porównania międzynarodowe dla regionów i MOF i stosując przedstawioną wcześniej klasyfikację terytorialną gmin. Zgodnie z ankietą OECD przeprowadzoną wśród polskich gmin (OECD, 2019[3])dwie trzecie z 47 badanych samorządów lokalnych zaliczyło kwestie demograficzne do najważniejszych tematów związanych z rozwojem. Wśród głównych wyzwań wymieniono starzenie się społeczeństwa, depopulację, rosnącą migrację i niski wskaźnik urodzeń.
Polska ma wyższy procent ludności zamieszkującej obszary wiejskie niż średnia OECD
Jak wspomniano w poprzedniej sekcji, ludność Polski jest stosunkowo rozproszona na całym terytorium kraju. W przeciwieństwie do średniej tendencji w krajach OECD, Polska ma raczej zrównoważony rozkład populacji regionalnej (TL3) pomiędzy obszarami miejskimi (51%) i wiejskimi (49%). Polskie obszary wiejskie skupiają dużą liczbę ludności w porównaniu ze średnią krajów OECD (29%), a większość mieszkańców obszarów miejskich zamieszkuje raczej w małych i średnich miastach (35%) niż w dużych obszarach metropolitalnych (16%). Kontrastuje to z tendencjami OECD, gdzie te ostatnie gromadzą średnio większą część ludności (42% ludności kraju).
W ramach obszarów wiejskich, najwięcej ludności wiejskiej skupiają tereny z małym miastem lub w jego pobliżu (30% populacji kraju), co plasuje Polskę na ósmym miejscu wśród krajów OECD z największym udziałem ludności zamieszkującej tego typu obszary (Rysunek 1.2). Obszary położone w pobliżu dużego miasta (10,9% populacji krajowej) oraz odległe od miast obszary wiejskie (8,6%) mają znacznie mniejszy udział w łącznej liczbie ludności wiejskiej. Warto zwrócić uwagę, że udział osób żyjących w odległych obszarach wiejskich jest nieco wyższy od średniej OECD dla populacji OECD tego typu terenów (7,7%).
Stosunkowo równomierne rozmieszczenie ludności na całym terytorium daje możliwość mobilizacji siły roboczej i uwolnienia potencjału wzrostu we wszystkich obszarach. Obszary o dużej gęstości zaludnienia poza dużymi miastami, w tym wsie, większe i mniejsze miasta, mogą stanowić ważne ośrodki rozwoju i tworzenia miejsc pracy. (OECD, 2020[4]). Wykorzystanie korzyści oferowanych przez te ośrodki wymaga należytej koordynacji działań władz w celu wspierania dostępności tych miast i otaczających je obszarów do rynków i usług publicznych.
Większa absorpcja miast i gwałtowny spadek liczby ludności zmienią obecny zrównoważony rozkład terytorialny.
Od 2015 r. Polska sukcesywnie plasuje się w dziesiątce krajów o największym spadku liczby ludności w całej OECD. W 2018 r. liczba ludności Polski spadła o 22 400 mieszkańców. Ta ujemna zmiana w wielkości populacji (-0,02% rocznie) kontrastuje z dodatnim wzrostem liczby ludności w krajach europejskich (0,02%) i OECD (0,6%). Spadek liczby ludności Polski jest związany z ujemnym przyrostem naturalnym (niższa liczba urodzeń w stosunku do zgonów), który nie jest kompensowany przez wskaźniki migracji netto do kraju (dodatnie, ale niskie).
Współczynnik dzietności w Polsce (1,4 dziecka na kobietę) zajmuje odpowiednio dziesiąte i szóste miejscu wśród krajów OECD i krajów europejskich (OECD, 2020[6]). Dzietność w Polsce jest znacznie niższa od minimalnej stopy zastępowalności pokoleń dla utrzymania dodatniego przyrostu naturalnego (2,3). Częściowo tłumaczą to zmiany w indywidualnych preferencjach dotyczących stylu życia (np. skłonność do zakładania rodzin) oraz wyższa aktywność zawodowa kobiet. W przypadku krajów takich jak Polska, te pierwsze czynniki łączą się z przemianami, jakie przyniosło wprowadzenie gospodarki rynkowej po 1989 r. (np. osłabienie socjalnej funkcji państwa i stopa bezrobocia). (OECD, 2020[6]; Kurek, 2011[7]). Komisja Europejska szacuje, że do 2060 r. liczba ludności Polski zmniejszy się z 38 mln do 32,8 mln, co oznacza spadek o prawie 16%. (Eurostat, 2020[8]).
Ludność Polski skupia się coraz bardziej w dużych miastach
Trend naturalnego spadku liczby ludności w Polsce ma podwójny wpływ na obszary wiejskie, ponieważ łączy się z rosnącym odpływem ludności do miast. W ciągu ostatnich dwóch dekad polskie obszary wiejskie doświadczyły dotkliwego spadku liczby ludności (-2,5% od 2001 do 2019 r.), co kontrastuje z niewielkim wzrostem populacji w miastach (0,95% w tym samym okresie). W szczególności duże obszary metropolitalne odnotowały wzrost liczby ludności (1,4%) wśród wszystkich typów regionów, przewyższając wzrost w małych/średnich miastach (0,8%).
Ludność w Polsce jest coraz bardziej skoncentrowana w dużych miastach (mających ponad 1 mln mieszkańców), w których odnotowany wzrost populacji (0,2% średniorocznie w latach 2002-2018) jest znacznie wyższy niż w miastach małych/średnich (0,03%). Wzrost liczby ludności w dużych miastach w Polsce przyspieszył w następstwie kryzysu gospodarczego z 2008 roku, co częściowo można tłumaczyć zwiększoną migracją młodych ludzi z regionów wiejskich w poszukiwaniu pracy i możliwości kształcenia (zob. następna sekcja). Mimo to przyrost ludności Polski we wszystkich wielkościach MOF jest niski w porównaniu ze średnią OECD (Rysunek 1.3). Ten stosunkowo wolniejszy trend urbanizacyjny może być szansą dla Polski, ponieważ daje jednostkom samorządu terytorialnego (JST) więcej czasu na rozwój i dostosowanie się do zmian w modelach osadnictwa oraz umożliwia lepsze planowanie infrastruktury międzymiastowej i rozwiązań społecznych.
Małe gminy wewnątrz MOF przyciągają większość ludności Polski
Na poziomie gminnym, małe gminy w obrębie MOF odnotowują największy wzrost liczby ludności w kraju (0,5% rocznie w latach 2000-2018), choć większość ludności Polski nadal mieszka w dużych gminach w obrębie MOF (42%) (Rysunek 1.4). Kontrastuje to ze zmniejszającą się liczbą ludności we wszystkich gminach poza MOF. Od 2000 r. gminy poza MOF o niskiej dostępności doświadczyły największego spadku liczby ludności (-3,7% w latach 2000-2018 lub -0,2% średniorocznie), a drugie pod tym względem były duże gminy leżące poza MOF o wysokiej dostępności (-1,8%).
Wzrost liczby ludności w gminach wewnątrz MOF jest stymulowany głównie przez wysoki napływ ludności z innych gmin (Rysunek 1.5). W latach 2000-2018 gminy w obrębie MOF były odbiorcami netto ludności w Polsce, przy czym łączna migracja netto (odpływy - napływy) wyniosła 430 230 osób (1,9% ludności tych gmin). Spośród osób przybywających do gmin w MOF 60% stanowią kobiety, których trend napływu nasilił się po kryzysie 2008 roku (z poziomu średniej migracji wynoszącego 10 627 kobiet w latach 2000-2008 do 15 201 w latach 2009-2018).
Z kolei wszystkie trzy grupy gmin leżące poza MOF odnotowały odpływ ludności netto. W latach 2000-2018 w gminach poza MOF zarejestrowano odpływ 616 439 osób (3,6% populacji gmin z tej kategorii), głównie kobiet (58%). W tym samym okresie czasu w gminach spoza MOF o niskiej dostępności zaobserwowano największy spadek netto ludności (w sumie 6% całkowitej populacji w 2018 r.), a drugie w kolejności pod tym względem były duże gminy spoza MOF o wysokiej dostępności (4,3% całkowitej populacji). Warto dodać, że ilość osób opuszczających gminy leżące poza MOF o wysokiej dostępności przyspieszyła w ostatnich latach. Rok 2018 był de facto rokiem, w którym najwięcej osób (18 322) opuściło małe gminy o wysokiej dostępności położone poza MOF od 2000 roku.
Przy dobrym zarządzaniu, trend koncentracji ludności w miastach Polski może okazać się korzystny, ponieważ kraje o wyższym PKB per capita mają tendencję do szybszej urbanizacji, zwłaszcza pod względem liczby ludności w metropoliach (OECD/EC, 2020[11]). Ogólnie rzecz biorąc, koncentracja firm i ludzi w określonych obszarach przynosi istotne korzyści gospodarcze, takie jak korzyści skali, lepsze dopasowanie i funkcjonowanie rynków pracy, oraz większa wymiana pomysłów, która sprzyja innowacjom (OECD/EC, 2020[11]). Jednak miasta o dużej gęstości zaludnienia niosą ze sobą również wyzwania dla rozwoju, takie jak zatłoczenie, eksurbanizacja, wyższe ceny gruntów, większe koszty ochrony środowiska (zanieczyszczenie) i nierówności społeczne. (OECD, 2015[12]). Podczas gdy korzyści z urbanizacji są głównie napędzane przez siły rynkowe, jej koszty muszą być łagodzone przez polityki publiczne, co wymaga koordynacji działań JST. Polityki mające na celu wzmocnienie koordynacji i sprostanie wyzwaniom w miastach zostały omówione w kolejnych rozdziałach niniejszego raportu.
Połączenie szybkiego starzenia się społeczeństwa z niską zastępowalnością pokoleń zagraża korzystnej strukturze wiekowej ludności Polski
Wraz ze zmniejszającą się liczbą ludności, Polska doświadcza szybkiego starzenia się społeczeństwa ze względu na połączenie wysokiej średniej długości życia, niższych wskaźników dzietności oraz odpływu ludności. Przy obecnym trendzie zastępowania młodych pokoleń w populacji, oczekuje się, że Polska będzie szóstym krajem OECD z najwyższym wskaźnikiem starzenia się społeczeństwa (OECD, 2019[13]).
Populacja osób starszych w Polsce jest rozłożona mniej więcej równo pomiędzy obszarami metropolitalnymi i wiejskimi (odpowiednio 25,1% i 25,4%). Kontrastuje to ze średnim trendem w krajach OECD, gdzie obszary wiejskie mają wyższy udział osób starszych niż wielkomiejskie. (OECD, 2020[4]). Jak wspomniano wcześniej, Polska korzysta obecnie z relatywnie niskiego na tle międzynarodowym wskaźnika obciążenia demograficznego, zwłaszcza w obszarach wiejskich, których wskaźnik należy do piątki najniższych w krajach OECD (Rysunek 1.6). Zjawisko to można wiązać z wyższymi wskaźnikami urodzeń na terenach wiejskich (10,3 urodzeń na 1000 mieszkańców) niż miejskich (9,4), co odzwierciedla rosnące zmiany w indywidualnych preferencjach dotyczących stylu życia i ograniczenia w dostępności mieszkań w miastach, a także wyższą aktywność zawodową kobiet na obszarach miejskich. (OECD, 2018[1]; Kurek, 2011[7]). Polskie obszary wiejskie, które obejmują małe miasto lub leżą w jego pobliżu mają najniższy udział ludności w wieku emerytalnym w Polsce (25,4%), podczas gdy regiony położone w pobliżu dużych miast odnotowują największy wskaźnik obciążenia demograficznego w kraju (25,5%).
Duże gminy położone w obrębie MOF mają największe wskaźniki obciążenia demograficznego osobami starszymi (26% w 2018 r.) i obserwują najszybszy wzrost populacji osób starszych (ze wskaźnika obciążenia demograficznego wynoszącego 15,2% w 2000 r. do 25,8% w 2018 r.) (Rysunek 1.7). Z kolei małe gminy w obrębie MOF mają najniższy wskaźnik ludności starszej (20%) i najniższy wzrost tego wskaźnika wśród wszystkich typów gmin (z 17,5% w 2000 r. do 19,6% w 2018 r.). Rosnące wskaźniki obciążenia demograficznego będą wywierały presję na budżety lokalne, ponieważ władze będą musiały finansować wyższe kwoty emerytur, opieki zdrowotnej i długoterminowej, podczas gdy baza podatkowa będzie się zmniejszać.
Udział osób młodych w populacji polskich MOF jest relatywnie niski
Wskaźnik obciążenia demograficznego młodzieżą w polskich miastach (23%) jest relatywnie niski w porównaniu ze średnią OECD (27%). Udział populacji młodych w miastach zmniejszył się w pierwszej dekadzie lat 2000, co było spowodowane międzynarodową migracją młodych ludzi (OECD, 2018[1]). Od zakończenia kryzysu gospodarczego w 2008 roku udział młodzieży w populacji polskich miast odzyskał tempo wzrostu, przechodząc od średniej wynoszącej 20,6% w latach 2002-2009 do 21,7% w latach 2009-2018. Wzrost ten kontrastuje z malejącym trendem populacji młodych w MOF krajów OECD, która obniżyła się z 28,8% w latach 2002-2009 do 27,3% w latach 2009-2018.
Pomimo ożywienia po 2008 r. obserwowanego w miastach, wynik netto odnotowany w ostatnich dwóch dekadach (od 2000 r.) to spadek udziału populacji ludzi młodych we wszystkich typach gmin (Rysunek 1.8). Ta negatywna zmiana jest szczególnie znacząca w gminach leżących poza MOF o niskiej dostępności (z 29,2% w 2000 r. do 9,2% w 2018 r.), a w dalszej kolejności w małych gminach leżących poza MOF o wysokiej dostępności. Z kolei duże gminy wewnątrz MOF odnotowały mniejszy spadek udziału populacji młodzieży (-1,3 punktu procentowego). Tendencja ta ujawnia rosnącą migrację populacji młodych do miast.
Polska posiada stosunkowo wysoki udział ludności w wieku produkcyjnym, który niestety szybko się zmniejsza, szczególnie w dużych gminach leżących poza MOF.
Struktura ludności Polski zapewnia obecnie stosunkowo duży zasób ludności w wieku produkcyjnym (15-64 lata). Ten atut demograficzny może stymulować wzrost gospodarczy, przyciągać międzynarodowe firmy i prowadzić do tworzenia większej liczby przedsiębiorstw. Większość ludności w wieku produkcyjnym w Polsce jest skoncentrowana w regionach metropolitalnych ze średnimi i małymi miastami (35,3%), znacznie powyżej koncentracji dla tego samego typu regionów w krajach OECD (28,7%). Z kolei obszary metropolitalne charakteryzują się stosunkowo niskim udziałem siły roboczej (14,8%) w porównaniu z poziomem OECD (44,1%). Jak zostanie to opisane w następnym rozdziale, podkreśla to rosnące wyzwania związane ze starzeniem się społeczeństwa, z którymi muszą się zmierzyć duże regiony metropolitalne w Polsce.
Wśród obszarów wiejskich, te z małym miastem lub usytuowane w jego pobliżu mają drugi co do wielkości udział ludności w wieku produkcyjnym w kraju (30,2%), znacznie powyżej średniej dla tego samego typu obszarach w krajach OECD (9,3%). Podobnie, odległe obszary wiejskie w Polsce mają wyższy udział ludności w wieku produkcyjnym niż podobne w krajach OECD. Z kolei w obszarach wiejskich położonych w pobliżu dużych miast odnotowuje się niższy udział ludności w wieku produkcyjnym niż przeciętnie w krajach OECD. Duże gminy w obrębie MOF skupiają większość ludności w wieku produkcyjnym w Polsce (41%). Natomiast małe gminy leżące poza MOF o wysokiej dostępności skupiają 24%. Siła robocza w Polsce jest zrównoważona pod względem płci (podobne proporcje pomiędzy mężczyznami i kobietami).
Jednak wysoki udział populacji osób starszych wraz z malejącą populacją młodzieży prowadzi do spadku siły roboczej we wszystkich gminach w kraju. Polska jest czwartym krajem OECD z największym przewidywanym spadkiem liczby ludności w wieku produkcyjnym w latach 2020-2060, za Koreą, Łotwą i Litwą (OECD, 2019[13]). Duże gminy spoza MOF o wysokiej dostępności doświadczają największego spadku siły roboczej (średnio o -0,3% w skali roku w latach 2000-2018), ze szczególnie wysokim spadkiem siły roboczej kobiet (średnio o -0,4% w skali roku). Z kolei małe gminy w obrębie MOF odnotowują największy przyrost siły roboczej w kraju (Rysunek 1.10).
Gminy poza MOF o niskiej dostępności odnotowały wzrost udziału siły roboczej (1,9%), ale ten ogólny trend maskuje istotne różnice. Przykładowo, w 2018 roku 3 gminy o niskiej dostępności (Czyże, Dubicze Cerkiewne i Orla) zostały skalsyfikowane jako posiadające najniższy w kraju udział ludności w wieku produkcyjnym (około 54%), podczas gdy inne gminy o niskiej dostępności, takie jak Cisna, Kolno czy Lutowiska, znalazły się wśród 15 gmin z największym udziałem ludności w wieku produkcyjnym w kraju (72%).
Spadek i starzenie się populacji w wieku produkcyjnym to główne problemy związane z utrzymaniem dynamiki gospodarek na poziomie lokalnym. Ogranicza to rozwój lokalnego biznesu, zmniejsza wielkość lokalnego rynku i obniża przedsiębiorczość gospodarki. Może także prowadzić do negatywnych wstrząsów dla lokalnych dochodów, co z kolei zagraża jakości świadczenia usług publicznych i wpędza społeczność lokalną w pułapkę scenariuszy niskiego wzrostu. Stawienie czoła wyzwaniom demograficznym, szczególnie w gminach wiejskich, oznacza zwiększenie ich atrakcyjności dla młodych ludzi oraz dla nowych firm i pracowników, w tym poprzez strategie imigracyjne. Nie jest to zadanie proste, gdyż wymaga długoterminowych strategii i budżetów, a także kompetencji samorządów lokalnych i ścisłej współpracy ze społecznością lokalną w celu uzgodnienia i zapewnienia realizacji celów wzrostu. W kolejnych rozdziałach tego raportu zaproponowane zostaną pewne rozwiązania dla wspomnianych powyżej wyzwań z perspektywy modelu zarządzania.
Podsumowanie
Ludność Polski jest rozproszona na terytorium całego kraju i wykazuje niską koncentrację geograficzną w poszczególnych regionach. Kraj wyróżnia się wysokim udziałem ludności zamieszkującej obszary wiejskie w porównaniu ze średnią OECD. Dwa rodzaje obszarów, w których skupia się większość ludności Polski to regiony metropolitalne (35%) oraz obszary wiejskie obejmujące małe miasto lub leżące w jego pobliżu (30%). Na poziomie lokalnym, większość ludności zamieszkuje duże gminy w obrębie MOF (42%) oraz małe gminy o wysokiej dostępności usytuowane poza MOF (24%). Polska nadal czerpie korzyści ze stosunkowo młodej struktury wiekowej, w porównaniu do krajów OECD, co częściowo tłumaczy wzrost gospodarczy kraju w ostatnich dekadach (patrz następna sekcja). Większość tej siły roboczej znajduje się obecnie w regionach metropolitalnych ze średnimi miastami (35,4%), a polskie obszary wiejskie wyróżniają się piątym najniższym wskaźnikiem obciążenia demograficznego (25,4%) wśród obszarów wiejskich OECD.
Niemniej jednak, zrównoważone rozmieszczenie ludności na terytorium kraju ulegnie zmianie, ponieważ obszary MOF w coraz większym stopniu przyciągają ludności Polski, a obszary wiejskie (o niskiej dostępności) stoją w obliczu gwałtownej depopulacji. Od 2015 roku Polska nieprzerwanie plasuje się wśród dziesięciu krajów o największym spadku liczby ludności w całej OECD. Gminy spoza MOF, szczególnie te o niskiej dostępności, narażone są na największy spadek liczby ludności, podczas gdy małe gminy w obrębie MOF odnotowują największy wzrost liczby ludności w kraju. Podobnie, zasoby siły roboczej w Polsce kurczą się systematycznie. Gminy spoza MOF, szczególnie duże o wysokiej dostępności, obserwują największy spadek w kraju, ze szczególnie szybkim zmniejszaniem się liczby kobiet w wieku produktywnym. Dla kontrastu, małe gminy w obrębie MOF wyróżniają się największym przyrostem siły roboczej i stosunkowo niskim udziałem osób starszych w populacji. Koncentracja ludności w miastach jest wynikiem rosnącej migracji z obszarów wiejskich do miejskich, zwłaszcza wśród młodzieży.
Jednakże, proces koncentracji ludności w miastach w Polsce przebiega w powolnym tempie, co może być korzystne dla celów planistycznych. Samorządy w gminach miejskich, szczególnie w dużych miastach, mogą skorzystać ze stosunkowo niskiego wzrostu urbanizacji, aby opracować długoterminowe plany bazujące na korzyściach płynących z korzyści skali czy wymiany wiedzy), jednocześnie przeciwdziałając negatywnym efektom zewnętrznym. Miasta o dużej gęstości zaludnienia mogą stanowić wyzwanie dla ich mieszkańców i przedsiębiorstw, w tym w zakresie zagęszczenia ruchu, wyższych cen mieszkań czy dłuższego czasu dojazdu do pracy. Jak wykazano w Rozdziałach 2 i 3 niniejszego raportu, rozwiązanie tych problemów wymaga koordynacji pomiędzy poszczególnymi szczeblami władzy i politykami różnych sektorów (np. transport i mieszkalnictwo).
Ciągle jeszcze równomierne rozmieszczenie ludności doprowadziło do powstania punktowych obszarów o dużej gęstości zaludnienia poza dużymi miastami, co może stanowić dla Polski szansę na odblokowanie ważnych węzłów rozwoju. Mobilizacja wzrostu wokół tych węzłów wymaga wzmocnienia interakcji pomiędzy obszarami wiejskimi i miejskimi, szczególnie wokół małych miast, w celu stworzenia biegunów dla obszarów wiejskich. W tym celu samorządy lokalne muszą wzmocnić współpracę w zakresie planowania i inwestycji z uwzględnieniem perspektywy terytorialnej (biorąc pod uwagę specyfikę gmin), jak również w zakresie mechanizmów monitorowania i oceny, które pomogą dostosować strategie do zmian demograficznych. Strategie w tym zakresie zostaną omówione bardziej szczegółowo w kolejnych rozdziałach niniejszego raportu (zwłaszcza w Rozdziałach 2, 3 i 5).
Ponadto, coraz większym wyzwaniem dla Polski jest malejąca i starzejąca się populacja, zwłaszcza w gminach wiejskich. Bez odpowiedniej polityki i planowania może to prowadzić do szeregu negatywnych skutków, w tym do braku siły roboczej wspierającej wzrost gospodarczy, wzrostu kosztów świadczenia usług publicznych i zmniejszenia podstawy opodatkowania. Sprostanie temu wyzwaniu może obejmować politykę wspierającą wzrost populacji, w tym dobry dostęp do placówek opieki nad dziećmi lub obniżenie początkowych kosztów posiadania dziecka, bez zniechęcania kobiet do podejmowania pracy. Zgodnie z wnioskami płynącymi z kolejnych rozdziałów, samorządy lokalne powinny również koordynować swoje polityki, aby unikać konkurowania o siłę roboczą na poziomie lokalnym oraz skutecznie zatrzymywać młodych ludzi, przyciągać nowych mieszkańców i opracowywać ukierunkowane programy imigracyjne. Zwiększenie aktywności zawodowej i edukacyjnej może również pomóc samorządom lokalnym w przyspieszeniu wzrostu gospodarczego i pozyskaniu firm.
Trendy gospodarcze na poziomie regionalnym i lokalnym w Polsce
Od momentu przystąpienia Polski do Unii Europejskiej (2004 r.), polska gospodarka nabrała rozpędu, odzwierciedlonego we wzroście PKB na mieszkańca i spadku stopy bezrobocia. Polska była de facto jedynym państwem członkowskim UE, które uniknęło recesji podczas globalnego kryzysu finansowego w latach 2008 i 2009, i cały czas zmniejszała różnicę w dochodach w stosunku do rozwiniętych gospodarek. Wzrost zamożności nie rozłożył się jednak równomiernie na terytorium całego kraju, a wydajność pracy w Polsce pozostaje znacznie poniżej średniej OECD. Ponadto, dobre wyniki gospodarcze odnotowano w sytuacji zmniejszającej się liczby ludności, spowodowanej zjawiskiem emigracji do innych krajów europejskich.
Skutki gospodarcze kryzysu COVID-19 w 2020 r. mocno uderzyły w polską gospodarkę, prowadząc do pierwszej recesji od lat 90. ubiegłego wieku (spadki w dwóch kolejnych kwartałach). Odbudowa gospodarki powinna obejmować bliską współpracę i wsparcie dla JST w Polsce w celu złagodzenia istotnych nierówności dochodowych na danym obszarze i wykorzystania jego specyficznej charakterystyki w celu pobudzenia wzrostu gospodarczego. W tym kontekście, w sekcji tej przedstawione zostaną główne tendencje gospodarcze w regionach, miastach i gminach całej Polski oraz zidentyfikowane zostaną główne mocne i słabe strony, które utrudniają osiągnięcie trwałego i zrównoważonego wzrostu na całym terytorium kraju.
Polska systematycznie zmniejsza lukę dochodową w stosunku do gospodarek OECD, ale poziom jej dochodów jest nadal relatywnie niski
W ostatnich dwóch dekadach Polska zmniejszyła lukę dochodową w stosunku do gospodarek rozwiniętych dzięki silnemu wzrostowi wydajności pracy (OECD, 2019[14]) w wyniku restrukturyzacji sektorowej i absorpcji technologii zagranicznych. Te pozytywne wyniki doprowadziły do rekordowo niskiego poziomu bezrobocia (z 18,4 % w 2001 r. do 3,3 % w 2019 r.), któremu towarzyszą oznaki przyspieszenia wzrostu płac. Po spadku odnotowanym w 2016 roku, inwestycje ponownie wzrosły w 2017 r., wspierane przez niskie realne stopy procentowe i odbicie w inwestycjach publicznych, związane z ponownym wzrostem znaczenia funduszy strukturalnych UE (OECD, 2018[15]).
Jednak pomimo dobrych wyników w zakresie wzrostu gospodarczego Polska odnotowała w 2019 r. siódmy najniższy PKB na mieszkańca wśród wszystkich państw OECD, a stopy zatrudnienia pozostają poniżej średniej OECD, szczególnie w przypadku kobiet i starszych pracowników (OECD, 2019[14]). Wszystkie typy polskich regionów nadal wykazują najniższe poziomy dochodów wśród regionów OECD (Rysunek 1.19). Polskie regiony mają średnio czwarty najniższy PKB per capita spośród krajów OECD. W kategorii obszarów wiejskich, te położone w pobliżu dużych miast mają najgorsze wyniki w porównaniu z poziomem OECD, i plasują się na drugim miejscu pod względem najniższego PKB per capita w rankingu tego typu regionów w krajach OECD. Można to częściowo wyjaśnić stosunkowo niższym udziałem siły roboczej, ponieważ obszary te są jedynym typem obszarów wiejskich, które mają niższy udział siły roboczej w porównaniu z państwami OECD i odnotowują najwyższy odsetek starzejącej się populacji w kraju. Dodatkowo, z uwagi na bliskość dużych miast, nowi mieszkańcy osiedlający się na tych terenach mogą meldować się i płacić podatki w mieście, co obniża poziom dochodów rejestrowanych na tych obszarach.
Gospodarka Polski charakteryzuje się wysoką koncentracją działalności usługowej, ale jej wartość dodana jest niższa niż średnia dla OECD. Sektor usługowy dostarcza większość wartości dodanej do polskiej gospodarki (63,6% w 2017 r.), a za nim plasuje się przemysł (33,7%) i sektor rolny (2,7%). Podczas gdy wartość dodana przemysłu przekracza poziomy OECD (26,7%), wkład usług wypada poniżej średniej państw członkowskich OECD (70,8%). Sektor rolny, na który składa się w największym stopniu działalność rolnicza oraz w niewielkim zakresie leśnictwo i rybołówstwo, generuje stosunkowo podobny poziom wartości dodanej jak średnia OECD (2,5 %), ale ma znacznie większy udział w zatrudnieniu (11 %) niż w krajach OECD (5 %). (OECD, 2018[1]). Podkreśla to stosunkowo niską wydajność sektora rolnego oraz możliwość dalszego wspierania rentowności gospodarek wiejskich.
Wzrost zamożności nie rozkłada się równomiernie na poszczególne regiony Polski
Po kryzysie finansowym z 2008 roku nierówności regionalne wzrosły w prawie wszystkich krajach OECD (OECD, 2018[16]). Wzrost nierówności regionalnych w krajach OECD wynika z tego, że w najprężniejszych regionach PKB per capita rośnie szybciej niż w pozostałych. (OECD, 2020[4]). Polska nie jest wyjątkiem. W latach 2008-2017, Polska odnotowała drugi najwyższy wzrost regionalnych nierówności dochodowych wśród krajów OECD (Rysunek 1.12), plasując się na piątym miejscu wśród krajów OECD o najwyższym regionalnym zróżnicowaniu gospodarczym (OECD, 2018[16]). Nierówności dochodowe pomiędzy regionami są skorelowane z nierównościami występującymi wśród ludzi i mogą prowadzić do niepokojów społecznych i wymagać wdrażania kosztownych polityk społecznych (OECD, 2018[1]).
Bez interwencji w postaci polityk, kryzys gospodarczy wywołany pandemią COVID-19 może potencjalnie pogłębić obecny trend zróżnicowania regionalnego w Polsce, podobnie jak miało to miejsce w następstwie kryzysu finansowego z 2008 roku. Wysiłki na rzecz niwelowania różnic w dochodach są szczególnie istotne w czasach kryzysu, ponieważ regiony o niskich dochodach i mniej zróżnicowane gospodarczo są bardziej podatne na szoki zewnętrzne (OECD, 2020[4]). Jak przedstawią to kolejne rozdziały, poprawa procesów zarządzania w kwestiach społecznych, fiskalnych i inwestycyjnych jest ważnym narzędziem zmniejszania negatywnego wpływu kryzysu COVID-19 na lokalne różnice w dochodach.
Obszary metropolitalne i miejskie osiągają wyższe dochody niż wiejskie
Wysokie regionalne zróżnicowanie dochodów w Polsce jest częściowo spowodowane rosnącą koncentracją ludzi i zamożności w obszarach metropolitalnych, zwłaszcza w Warszawie. (OECD, 2018[1])Miasto Warszawa (duży region metropolitalny TL3) ma największy PKB per capita w Polsce (85 542 USD PPP w 2017 r.), o 49% wyższy niż drugi najbogatszy region TL3 (Poznań) i trzykrotnie wyższy niż średnia dla kraju (26 213 USD PPP w 2017 r.).
Większość z 10% najbogatszych obszarów w Polsce to obszary metropolitalne (82%), podczas gdy wszystkie 10% najbiedniejszych to obszary wiejskie. W sumie PKB per capita w regionach metropolitalnych jest o 10% wyższy niż średnia krajowa i o 60% wyższy niż na obszarach wiejskich. Tendencja ta jest również obserwowana w krajach OECD, gdzie obszary gęsto zaludnione osiągają wyższy poziom dochodów ze względu na większe korzyści skali oraz przyciąganie firm i pracowników. (OECD/EC, 2020[11]). Chociaż dysproporcja pomiędzy stolicą kraju, a innymi regionami nie jest cechą specyficzną dla Polski, to jednak rosnący trend w zakresie nierówności może prowadzić do problemów społecznych.
W ramach obszarów wiejskich, obszary odległe mają najniższy PKB per capita w kraju (19 303 USD), co stanowi 61% dochodu narodowego (lub 74% średniego dochodu regionalnego). Regiony niemetropolitalne z małym miastem lub położone w jego pobliżu mają nieco wyższy PKB per capita niż regiony w pobliżu dużego miasta (o 0,27% wyższy), co kontrastuje ze średnią tendencją w OECD, gdzie obszary w pobliżu dużych miast osiągają lepsze wyniki niż reszta obszarów wiejskich. Jak wyjaśniono wcześniej, zjawisko to wskazuje na większy spadek siły roboczej w tych obszarach i może na nie wpływać miejsce rejestracji dochodów i podatków mieszkańców, którzy pracują w dużym mieście. Rodzi to potrzebę lepszej koordynacji na poziomie lokalnym w celu stwierdzenia, dlaczego niektóre z obszarów położonych w pobliżu miast nie korzystają z pozytywnych efektów zewnętrznych wynikających z bliskości większych rynków w takim samym stopniu, jak podobne regiony w krajach OECD. Współpraca w ramach samorządów lokalnych może przyczynić się do poprawy polityki w zakresie dostępności miejsc pracy, przyciągania nowych firm oraz transferu wiedzy pomiędzy dużymi miastami i otaczającymi je obszarami wiejskimi (patrz Rozdziały 2 i 6).
Warto zwrócić uwagę na to, że specjalizacja gospodarcza wpływa również na zróżnicowanie dochodów wśród obszarów wiejskich w Polsce. Obszar legnicko-głogowski oraz obszar płocki, które nie należą do regionów metropolitalnych i są położone w pobliżu niedużych miast, należą do dziesięciu najbogatszych obszarów w Polsce, częściowo dzięki dochodom z przemysłu wydobywczego (największa w kraju rafineria ropy naftowej w Płocku oraz produkcja srebra i miedzi w regionie Legnicy i Głogowa).
Dochody w polskich miastach rosną szybciej niż średnia państw OECD, szczególnie w dużych miastach
Miejskie Obszary Funkcjonalne (MOF) każdej wielkości w Polsce odnotowały większy wzrost gospodarczego niż średnia dla krajów OECD. W szczególności duże miasta (Gdańsk, Katowice, Kraków i Warszawa) napędzały wzrost dochodu narodowego (Rysunek 1.14). W latach 2002-2018 wzrost dochodu per capita w dużych MOF w Polsce (4,6% średniorocznego wzrostu) był ponad 4-krotnie wyższy niż średnia dla dużych MOF w krajach OECD (1,2%). Podobnie, dochód per capita w średnich i małych miastach Polski rósł szybciej (3,6%) niż średnia dla tego samego typu miast w krajach OECD (1,0%). Od czasu kryzysu finansowego w 2008 roku wzrost dochodów stolicy przyspieszył w stosunku do reszty kraju. W latach 2008-2018 Warszawa zanotowała średni wzrost PKB per capita rzędu 5,6% znacznie powyżej Krakowa (3,5%), Gdańska (3,4%) czy Katowic (2,7%) oraz średniego wskaźnika wzrostu dla małych/średnich MOF (2,8%).
Wzrost gospodarczy w polskich miastach spowodował, że stopy bezrobocia są niższe niż w gminach położonych poza MOF
Bezrobocie w miastach spadało szybciej niż średnia dla miast OECD. Spadek bezrobocia w polskich miastach przyspieszył w okresie po akcesji do Unii Europejskiej, co było spowodowane odpływem bezrobotnych do innych krajów UE (Fihel and Kaczmarczyk, 2013[17]). Duże oraz małe/średnie MOF w Polsce mają znacznie niższą stopę bezrobocia (2,7% i 4,3% w 2018 r.) niż podobne MOF w OECD (5,2% i 5,0%). Podobnie, na poziomie gmin, gminy położone w obrębie MOF wykazują najniższą stopę bezrobocia (2,9% w dużych i 3,7% w małych gminach) wśród wszystkich typów gmin. Z kolei gminy poza MOF o niskiej dostępności odnotowują najwyższe stopy bezrobocia (5,5%), jednak z pozytywnym Trendem w zakresie nadrabiania zaległości, ponieważ odnotowały one największy spadek bezrobocia w latach 2008-2018 (Rysunek 1.15).
Wysokie dochody w polskich regionach metropolitalnych wiążą się z wyższym poziomem wartości dodanej i większą wydajnością pracy
Regiony metropolitalne generują większość dochodów z krajowej gospodarki. Na regiony metropolitalne przypada 56% całkowitej krajowej wartości dodanej brutto (WDB), w porównaniu z 44% WDB na obszarach wiejskich. W przeciwieństwie do tendencji obserwowanych w OECD, polskie duże regiony metropolitalne mają wyższy udział w WDB niż regiony miejskie. Podkreśla to rosnącą zdolność absorpcji gospodarczej dużych miast w Polsce oraz pokazuje to skalę wyzwań w zakresie produktywności w małych/średnich miastach. Zgodnie z tendencjami OECD, oddalone obszary wiejskie wnoszą najmniejszy wkład w gospodarkę krajową, a ich udział jest stosunkowo niższy niż w przypadku tego samego typu obszarów w całej OECD.
Większy wkład regionów metropolitalnych w gospodarkę narodową można częściowo wytłumaczyć wyższą wydajnością pracy (WDB na pracownika) (Rysunek 1.16). Wydajność pracy w dużych regionach metropolitalnych jest średnio o 17% wyższa niż w regionach miejskich i o 35% wyższa niż na obszarach wiejskich. Podczas gdy produktywność we wszystkich polskich regionach jest znacznie niższa od poziomu tego samego typu regionów OECD, luka ta w stosunku do krajów OECD jest wyższa na obszarach wiejskich (32,3% poniżej średniej OECD), szczególnie na obszarach oddalonych od MOF (40,1%). Wzrost produktywności pracy na obszarach wiejskich w Polsce powinien być celem polityki krajowej w celu zwiększenia poziomu dobrobytu w Polsce i dalszego zmniejszania luki dochodowej w stosunku do krajów OECD. Jak pokazuje następny rozdział, tak niska wydajność pracy jest w dużej mierze związana ze strukturą ekonomiczną w na obszarach wiejskich.
Obszary wiejskie specjalizują się w działalności podstawowej, podczas gdy regiony metropolitalne koncentrują się na usługach
Podobnie jak w większości krajów OECD, w Polsce regiony metropolitalne skupiają największy udział osób pracujących w sektorze usług o wysokiej wartości dodanej (np. finansowych i ubezpieczeniowych, profesjonalnych i naukowych, informacyjnych i komunikacyjnych). Z kolei na obszarach wiejskich, większa liczba osób zatrudniona jest w sektorze działalności podstawowej (rolnictwo i leśnictwo) (Rysunek 1.17). Ta różnica w specjalizacji gospodarczej w dużej mierze tłumaczy większą wydajność pracy i wyższe dochody w miastach. Produktywność usług wzrasta w dużych miastach, ponieważ korzystają one z dostępu do wyspecjalizowanej siły roboczej i sieci wiedzy (OECD, 2020[4]). W przypadku obu typów obszarów występuje wysoka koncentracja pracowników w sektorach handlu detalicznego i przemysłu. Przemysł jest jednak nieco bardziej skoncentrowany na obszarach wiejskich, szczególnie tych położonych w pobliżu małych/średnich miast (Rysunek 1.18), z dużym udziałem działalności przemysłowej związanej z przetwarzaniem zasobów naturalnych (np. przetwórstwo żywności).
Obszary wiejskie generalnie charakteryzują się stosunkowo dużą koncentracją miejsc pracy w kilku obszarach działalności o niższej wartości dodanej (administracja publiczna), w wielu przypadkach bardziej narażonych na konkurencję międzynarodową (rolnictwo). Obszary w pobliżu dużych miast w Polsce różnią się nieco od reszty obszarów wiejskich, gdyż mają większy udział w sektorze usług (Rysunek 1.17). W rzeczywistości obszary te skupiają większość pracowników wiejskich w sektorze informacji i komunikacji (86%), co wskazuje na pewne korzyści wynikające z bliskości gospodarek aglomeracyjnych. Z kolei regiony niemetropolitane oddalone są w większości zaangażowane w rolnictwo, leśnictwo i rybołówstwo (17,6% pracowników w regionach wiejskich), a w dalszej kolejności w budownictwo (7,5%) i administrację publiczną (7,4%). Taka koncentracja w obszarze działalności handlowej i wysoce procyklicznych sektorach (jak budownictwo) sprawia, że obszary te są bardziej podatne na wstrząsy zewnętrzne. Polityka mająca na celu dywersyfikację gospodarek wiejskich, zwłaszcza obszarów oddalonych i położonych w pobliżu małych miast, w połączeniu ze strategiami na rzecz zwiększenia wartości dodanej ich produktów, mogłaby pomóc im w osiągnięciu większej odporności i stabilności dochodów.
Większość przedsiębiorstw w Polsce zlokalizowana jest w gminach na terenie MOF.
Zgodnie z rozkładem dochodów w całej Polsce, gminy wewnątrz MOF skupiają większość przedsiębiorstw w kraju (66%). W szczególności, duże gminy na terenie MOF stanowią lokalizację większości przedsiębiorstw (54%), a w dalszej kolejności są to małe gminy położona poza obrębem MOF, o wysokiej dostępności (16%). Jednak stosunkowo wysoki wzrost liczby przedsiębiorstw w małych gminach w obrębie MOF podkreśla ich dynamikę gospodarczą i wzrost liczby ludności. Z kolejnych rozdziałów niniejszego raportu wynika jednoznacznie, że polityka rozwoju przedsiębiorczości oparta na lokalizacji działalności powinna uwzględniać ten zróżnicowany obraz na terytorium całego kraju, zapewniając ukierunkowane wsparcie dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) i przedsiębiorczości, a także tworząc sprzyjające środowisko biznesowe dla dużych firm w odpowiednich obszarach.
Zdecydowana większość podmiotów gospodarczych to mikroprzedsiębiorstwa
Zakłady pracy zatrudniające maksymalnie 9 pracowników są najbardziej rozpowszechnionym typem podmiotów gospodarczych we wszystkich polskich gminach (96,1% wszystkich podmiotów). W ostatniej dekadzie, podobnie jak w większości krajów OECD, w Polsce nastąpił spadek liczby dużych zakładów (średnio o 1,3% rocznie w latach 2009-2018), szczególnie w gminach poza obszarami MOF o niskiej dostępności (-2%). W małych gminach, zarówno na terenie MOF jak i poza MOF o niskiej dostępności znajduje się największa liczba mikroprzedsiębiorstw (96,4%). Z kolei gminy duże w MOF i poza MOF o wysokiej dostępności skupiają relatywnie wyższy udział zakładów dużych (powyżej 300 pracowników) (Rysunek 1.19).
Małe gminy odnotowują największy wzrost liczby podmiotów gospodarczych
W ostatniej dekadzie małe gminy zarówno wewnątrz MOF, jak i poza MOF o wysokiej dostępności odnotowały największy wzrost liczby podmiotów gospodarczych w całej Polsce (Rysunek 1.20). W latach 2009-2018, w małych gminach położonych na terenie MOF miał miejsce największy wzrost liczby podmiotów gospodarczych (średnio o 14% rocznie), a w dalszej kolejności również w małych gminach poza MOF o wysokiej dostępności (10%).
Demografia przedsiębiorstw w polskich gminach ujawnia znaczenie małych przedsiębiorstw i mikroprzedsiębiorstw dla lokalnej gospodarki. Priorytetem we wspieraniu gospodarek gminnych powinna być skoordynowana polityka wspierająca wzrost i zmniejszająca wrażliwość małych firm i mikroprzedsiębiorstw. Jest to szczególnie istotne dla gmin spoza MOF o niskiej dostępności, gdzie powiązania z rynkami zewnętrznymi są ograniczone, a lokalna gospodarka kurczy się ze względu na trend depopulacyjny. Jak pokazał obecny kryzys, małe przedsiębiorstwa są w dużym stopniu podatne na wstrząsy zewnętrzne i wymagają szczególnej polityki ułatwiającej im dostęp do kapitału i rynków i wspierającej rozwój potencjału. (OECD, 2020[19]).
Podsumowanie
Po przystąpieniu do Unii Europejskiej (2004 r.) Polska odnotowała wyraźny postęp gospodarczy, który spowodował wzrost dochodów i zmniejszenie bezrobocia na poziomie lokalnym. Wydajność pracy, szczególnie w miastach, oraz atuty demograficzne przyczyniły się do wzrostu PKB per capita w Polsce w ciągu ostatnich dwóch dekad. Niemniej jednak ogólne wyniki gospodarcze Polski maskują wysokie nierówności regionalne, które nasiliły się w fazie wychodzenia z kryzysu finansowego z 2008 r., co doprowadziło do rosnącej koncentracji dochodów i ludności w dużych miastach, zwłaszcza w Warszawie. Proces ten sprawił, że Polska stała się drugim krajem o największym wzroście nierówności regionalnych w OECD w latach 2008-2017.
Struktura gospodarcza w poszczególnych regionach wyjaśnia większość dysproporcji w zakresie wydajności pracy i wzrostu. Produktywność we wszystkich polskich regionach pozostaje poniżej średniej dla regionów OECD, szczególnie w przypadku oddalonych obszarów wiejskich, które wyróżniają się niskimi wskaźnikami w tym zakresie (40% poniżej średniej OECD). Regiony metropolitalne koncentrują większość krajowej WDB oraz wykazują najwyższą wydajność pracy w kraju. Tak wysoki poziom produktywności w regionach metropolitalnych wiąże się z większą specjalizacją w zakresie działalności usługowej o wysokiej wartości dodanej. Dla kontrastu, podmioty gospodarcze na terenach wiejskich, szczególnie te w obszarach bardziej oddalonych, są w przeważającym zakresie uzależnione od działalności podstawowej (rolnictwo i leśnictwo).
Wielkość i położenie geograficzne również odgrywają ważną rolę w wynikach gospodarczych gmin. Gminy w obrębie MOF mają niższy poziom bezrobocia niż gminy poza MOF, a małe gminy w obrębie MOF wyróżniają się liczbą nowo powstających przedsiębiorstw. Niekorzystny wpływ peryferyjnego położenia na statystykę sektora gospodarczego jest widoczny w gminach wiejskich. Gminy położone poza obszarami MOF o wysokiej dostępności raportują szybszy wzrost liczby przedsiębiorstw (średnio 1,4% rocznie) niż gminy położone poza obszarami MOF o niskiej dostępności (1,2%).
Chociaż wyniki ekonomiczne miast były i są motorem znacznej części polskiego wzrostu gospodarczego, rosnące nierówności regionalne mogą wywołać niepokoje społeczne, zwiększyć koszty polityk społecznych i uniemożliwić wyzwolenie potencjału wzrostu na terytorium całego kraju. Strategie polityczne mające na celu zwiększenie produktywności gospodarki na obszarach wiejskich mogą przełożyć się na większy dochód narodowy i wyższe lokalne dochody fiskalne, które pomogą poprawić jakość świadczonych usług publicznych. Jak wynika z kolejnej sekcji niniejszego raportu, wspieranie rozwoju na terytorium całego kraju zależy od poprawy podstawowych warunków i usług na poziomie lokalnym, w tym dostępu do służby zdrowia, edukacji i wysokiej jakości infrastruktury (szerokopasmowe łącza internetowe i drogi).
Przeciwdziałanie nierównościom regionalnym i niskim wskaźnikom wzrostu gospodarczego na obszarach wiejskich wymaga koordynacji działań JST. Długoterminowe strategie wzrostu opracowywane i wdrażane w oderwaniu od siebie nie pozwalają na osiągnięcie synergii między sąsiadującymi gospodarkami i na współpracę w celu osiągnięcia większych korzyści skali. Wspólne polityki ukierunkowane na przedsiębiorczość i MŚP w gminach wiejskich, jak również strategie mające na celu wzmocnienie powiązań między dostawcami i dużymi przedsiębiorstwami w ramach solidnych lokalnych łańcuchów wartości, mogą poprawić ekosystemy biznesowe w Polsce, pobudzić transfer wiedzy i doprowadzić do rozwoju konkurencyjnych gałęzi przemysłu. Szereg strategii mających na celu poprawę takiej koordynacji zostanie omówionych w kolejnych rozdziałach.
Czynniki sprzyjające rozwojowi na poziomie regionalnym i lokalnym w Polsce
Charakterystyka jakości życia w Polsce
Jakość życia jest ważna dla JST w Polsce, w szczególności z punktu widzenia możliwości zatrzymania i pozyskiwania ludzi i firm. Ze względu na brak dostępności danych umożliwiających międzynarodowe porównanie stopnia dobrobytu na poziomie gminnym, analiza przedstawiona w tej części opisuje dobrobyt na poziomie regionalnym poprzez przyjęcie ram modelu OECD Regional Well-Being w celu porównania jakości życia w regionach TL2 (województwach) w Polsce do średniej regionu TL2 OECD (Ramka 1.1).
Ramka 1.1. Tworzenie porównywalnych wskaźników dobrobytu w skali regionalnej
Model ramowy OECD dla pomiaru dobrobytu w skali regionalnej koncentruje się na informacjach dotyczących życia ludzi, a nie na środkach (nakładach) czy rezultatach (produktach). W związku z tym, polityki są skierowane na te aspekty dobrobytu, które mogą być poprawione przez działania programowe. Wskaźniki dobrobytu regionalnego są wielowymiarowe (wymiar materialny i wskaźnik jakości życia) i pomagają ocenić, jak różni się dobrobyt w poszczególnych regionach. Pod uwagę brana jest również rola zaangażowania obywatelskiego, instytucji i modelu zarządzania w kształtowaniu polityk i ich rezultatów.
Chociaż wskaźniki dobrobytu są mierzone oddzielnie, model dobrobytu regionalnego ma na celu umożliwienie porównań i interakcji pomiędzy poszczególnymi wymiarami. Dobrobyt regionalny w Polsce mierzony jest w oparciu o 11 mierników (Rysunek 1.21), dla których istnieją porównywalne statystyki na poziomie regionalnym.
Od czasu przystąpienia Polski do UE gospodarka Polski zbliżyła się do średniego poziomu dochodów w państwach OECD, co przełożyło się na znaczną poprawę sytuacji gospodarczej i społecznej w kraju. Polskie regiony TL2 wyróżniają się pozytywnie na tle krajów OECD w dwóch wymiarach dobrobytu - bezpieczeństwo i edukacja - i plasują się na poziomie zbliżonym do średniej OECD w trzech wymiarach: dostępność usług, sieć społeczności lokalnych i miejsca pracy. Jednakże, efekty wzrostu gospodarczego nie są takie same dla wszystkich typów regionów, dlatego polskie regiony nadal pozostają w tyle za średnią OECD w wielu obszarach dobrobytu, takich jak mieszkalnictwo, zaangażowanie obywatelskie, zadowolenie z życia, ochrona zdrowia czy dochody (Rysunek 1.22).
W ujęciu uśrednionym, polskie regiony przewyższają regiony OECD w następujących wymiarach:
Bezpieczeństwo. Średni wskaźnik zabójstw (na 100 000 mieszkańców) w polskich regionach (1,2 w 2017 r.) jest prawie o połowę niższy od średniego poziomu w całej OECD (2,2). Województwa małopolskie (0,5) i wielkopolskie (0,6) mają najniższy wskaźnik zabójstw w kraju i plasują się w pierwszej dwudziestce regionów OECD o najlepszych wynikach w tym wymiarze.
Edukacja. Dzięki długotrwałemu rozkwitowi szkolnictwa wyższego, Polska dysponuje wysoko wykwalifikowaną siłą roboczą, która z powodzeniem włączyła się do globalnej konkurencji i pomogła Polsce zdobyć status preferowanej lokalizacji dla outsourcingu usług biznesowych o wysokiej wartości dodanej (OECD, 2019[14]). Wszystkie 16 regionów TL2 w Polsce plasuje się wśród najlepszych 25% regionów OECD pod względem udziału siły roboczej z co najmniej średnim wykształceniem. Śląskie (96,2%) i małopolskie (96,1%) są najlepiej radzącymi sobie regionami w kraju i należą do 5% najlepszych regionów OECD.
Z kolei trzy wymiary dobrobytu, w których polskie regiony osiągają gorsze wyniki niż regiony OECD to:
Dostępność mieszkań. Gospodarstwa domowe w Polsce wydają na mieszkanie, w tym na koszty mediów i utrzymania, większą część swoich dochodów w porównaniu ze średnią dla państw OECD (OECD, 2018[15]). Polskie regiony borykają się z trudnościami w zapewnieniu ludziom wystarczającej liczby mieszkań, a wszystkie regiony plasują się w dolnych 20% regionów OECD pod względem liczby pokoi przypadających na osobę (1 vs. 2 w krajach OECD).
Zaangażowanie obywatelskie. W polskich regionach odnotowuje się niższą frekwencję wyborczą (62% w wyborach parlamentarnych w 2019 r.) niż średnia OECD (69%). Udział obywateli w kształtowaniu polityk publicznych wymaga poprawy, szczególnie jeśli chodzi o uczestnictwo w opracowywaniu planów przestrzennych lub tworzeniu strategii (OECD, 2018[1]) Wolontariat za pośrednictwem organizacji (określany jako "wolontariat sformalizowany") jest również mniej powszechny w Polsce (19,4% osób w wieku produkcyjnym deklarujących formalne zaangażowanie w wolontariat) niż w krajach OECD (34,2%). (OECD, 2018[1]).
Ochrona zdrowia. Polskie regiony zmagają się z wysokim poziomem zanieczyszczenia powietrza (PM2,5 na poziomie 22,1 µg/m³) i wykazują niższą średnią długość życia (78 lat) niż regiony OECD (13,3 µg/m³ i 81 lat średniej długości życia). W 2015 r. ponad 28 000 osób zmarło przedwcześnie z przyczyn związanych z zanieczyszczeniem powietrza, co w skali procentowej oznacza znacznie wyższy udział w populacji ogólnej niż w prawie każdym innym kraju OECD (OECD, 2018[15]). Dostęp do wysokiej jakości służby zdrowia stanowi również problem, ponieważ opieka medyczna w słabo zaludnionych gminach jest zwykle świadczona przez jednego lekarza ogólnego i pielęgniarkę, a niektóre obszary mają tylko oddziały publicznych ośrodków zdrowia (OECD, 2018[1]).
Gminy poza obszarami MOF mają najniższy wskaźnik skolaryzacji
Pomimo stosunkowo wysokiego poziomu wykształcenia polskiej siły roboczej, istnieją pewne dysproporcje na poziomie gminnym w zakresie dostępu do edukacji podstawowej i średniej. Gminy poza obszarami MOF o niskiej dostępności mają najniższy współczynnik skolaryzacji w szkołach podstawowych (85% w 2017 r.). Małe gminy w obrębie MOF również notują niskie wskaźniki skolaryzacji (85%) w porównaniu z innymi typami gmin, co ujawnia lukę w dostępie do edukacji w obrębie MOF. Obraz jest podobny, jeśli chodzi o wskaźniki skolaryzacji dla szkół średnich, gdzie te same typy gmin stoją przed jeszcze większymi wyzwaniami dotyczącymi szkół średnich (Rysunek 1.23).
Infrastruktura wymaga poprawy
Inwestycje w infrastrukturę poprawiają dostępność do rynków lokalnych, krajowych i międzynarodowych, ułatwiają świadczenie usług publicznych oraz zmniejszają koszty przepływu technologii i siły roboczej. W Polsce inwestowanie w wysokiej jakości infrastrukturę i dostępność nie jest jedynie kwestią wyników ekonomicznych, ale wiąże się z potrzebą poprawy dobrobytu i zmniejszenia regionalnych różnic w dochodach.
Polskie regiony muszą zwiększyć dostępność łączy szerokopasmowych
Udział gospodarstw domowych podłączonych do sieci szerokopasmowej w Polsce (78% w 2017 r.) jest poniżej średniej dla OECD (81%) i Europy (85%) (Rysunek 1.24). W Polsce występują istotne dysproporcje w zakresie dostępu do łączy szerokopasmowych w poszczególnych regionach. W 2017 r. w 15 z 16 regionów TL2 łączność szerokopasmowa była niższa niż średnia dla OECD. Podczas gdy województwa podkarpackie i pomorskie miały ponad 80% gospodarstw domowych podłączonych do Internetu, 9 regionów raportuje wskaźniki dostępu poniżej 75%. Zwiększenie dostępu do Internetu we wszystkich typach regionów jest zatem pilną potrzebą Polski, ponieważ jest to obecnie podstawowa infrastruktura umożliwiająca dostęp do rynków, usług i otwierająca nowe możliwości zatrudnienia. (OECD, 2018[21]).
Infrastruktura transportowa
Polska ma niższy udział dróg i autostrad na terytorium kraju w odniesieniu do standardów europejskich. Podobnie jak w krajach europejskich, większość osób w Polsce dojeżdża do pracy samochodem (77% w 2016 r. vs. 80% w UE28) (Statistics Poland, 2020[22]). Gęstość autostrad w kraju (5 km autostrady na 1 000 km2) jest znacznie poniżej średniej europejskiej (21 km). Drogi gminne stanowią 59% sieci drogowej w Polsce (mierzonej w km), drogi powiatowe 29,5% a drogi regionalne 6,9%.
Polska ma możliwości poprawy jakości infrastruktury drogowej, ponieważ kraj ten należy do dziesięciu ostatnich państw europejskich pod względem jakości dróg (EC, 2018[23]). W 2017 r. tylko 58,1% dróg krajowych było w dobrym stanie, a wiele z nich było w złym stanie i miało problemy z wytrzymałością. (Statistics Poland, 2020[22]). Podczas gdy większość dróg publicznych ma utwardzoną nawierzchnię (71,0%), pozostała część to nadal drogi nieutwardzone/ gruntowe (29%).
W Polsce występuje terytorialne zróżnicowanie pod względem jakości dróg. Drogi gminne mają największy udział dróg nieutwardzonych (54,8% w 2017 r.), w porównaniu z powiatowymi (8% dróg gruntowych) i wojewódzkimi (0,1%). Na poziomie regionalnym, regiony (TL2) o najlepszym stanie dróg w kraju, czyli województwo śląskie (176,8 km dróg utwardzonych na 100 km2) i małopolskie (170,6 km na 100 km2), mają ponad dwukrotnie większy procent dróg utwardzonych niż regiony o najgorszym stanie dróg tzn. województwa warmińsko-mazurskie (56,4 km) i zachodniopomorskie (61,2 km) (Statistics Poland, 2020[22]). Na szczeblu subregionalnym, 26 z 73 regionów TL3 (powiaty) ma ponad 50% sieci drogowej nieutwardzonej. Większość z nich to regiony niemetropolitalne położone na północy kraju (Rysunek 1.25).
Dostęp do wszystkich rodzajów infrastruktury transportowej jest również nierównomiernie rozłożony na terytorium kraju. Zgodnie z ustaleniami OECD (2018[1]), około 38,2% populacji ma dostęp do autostrady/ drogi szybkiego ruchu i stacji kolejowej w ciągu 30 minut jazdy samochodem oraz do lotniska w ciągu 60 minut jazdy samochodem, podczas gdy 17,1% nie ma dostępu do żadnego z tych środków transportu w przedziale 30 minut (lub 60 minut w przypadku transportu lotniczego). Pozostała część ludności ma dostęp tylko do jednego rodzaju środka transportu w określonym przedziale czasowym. Województwami o najwyższym odsetku osób mających dostęp do wszystkich 3 rodzajów transportu są pomorskie i śląskie - ok. 63%. Z drugiej strony w trzech województwach (dolnośląskim, podlaskim i warmińsko-mazurskim) ludność nie ma dostępu do żadnego z trzech rodzajów transportu w zdefiniowanych przedziałach czasowych.
Podsumowanie
Konwergencja polskiej gospodarki w kierunku średniego poziomu OECD przyczyniła się do poprawy jakości życia w kraju. Jednak efekty wzrostu gospodarczego nie są jednolite na całym terytorium, a polskie regiony nadal pozostają w tyle w wielu wymiarach dobrobytu w porównaniu z innymi krajami OECD. Polskie regiony wyróżniają się pozytywnie na tle krajów OECD pod względem poziomu bezpieczeństwa i edukacji siły roboczej. Dostęp do edukacji jest jednak zróżnicowany na poziomie gmin, przy czym gminy poza MOF mają najniższe wskaźniki skolaryzacji w szkołach podstawowych i średnich.
Szereg czynników jednocześnie składa się na dobrobyt, a wiele z nich wypada słabiej w polskich regionach w porównaniu z krajami OECD: dostępność mieszkań, zaangażowanie obywatelskie, ochrona zdrowia, zadowolenie z życia czy dochody. Polskie gospodarstwa domowe wydają większą część swoich dochodów na mieszkanie (koszty mediów i utrzymania) w porównaniu ze średnią dla OECD (OECD, 2018[15]). Jeśli chodzi o zaangażowanie obywatelskie, polskie regiony charakteryzują się relatywnie niższą frekwencją wyborczą w porównaniu ze średnią państw OECD. Udział obywateli w kształtowaniu polityk publicznych może ulec poprawie również w przypadku uczestnictwa w opracowywaniu planów zagospodarowania przestrzennego. (OECD, 2018[1]). Pod względem zdrowia, polskie regiony zmagają się z wysokim poziomem zanieczyszczenia powietrza (PM2,5 na poziomie 22,1 µg/m³) i wykazują niższą średnią długość życia (78 lat) niż regiony OECD (13,3 µg/m³ i 81 lat). Polska ma również możliwość poprawy i zmniejszenia różnic regionalnych w zakresie dostępu szerokopasmowego do Internetu i jakości dróg.
Poprawa jakości życia we wszystkich gminach w Polsce wymaga ‑skoordynowanego podejścia w celu zapewnienia rozwiązań mieszkaniowych i wysokiej jakości usług zdrowotnych dla ludności. Harmonizacja planów JST dotyczących usług publicznych jest jeszcze bardziej istotna w kontekście spadku liczby ludności, gdy osiągnięcie korzyści skali dla inwestycji staje się palącym problemem. Podobnie ważna jest koordynacja z krajowymi strategiami na rzecz poprawy infrastruktury szerokopasmowej i transportowej, zwłaszcza w przypadku gmin wiejskich.
Ocena i główne wnioski
Polska jest szóstym co do wielkości krajem Unii Europejskiej (UE27) zarówno pod względem powierzchni (312 679 km2), jak i liczby ludności (38,4 mln). Gęstość zaludnienia w Polsce (123 mieszkańców/km2) jest jednak niższa niż w krajach europejskich o podobnej powierzchni (Niemcy: 232 mieszkańców/km2 lub Włochy: 200), a model osadnictwa wykazuje stosunkowo niską koncentrację geograficzną w regionach TL2 w porównaniu z krajami UE i OECD. Struktura administracyjna Polski jest stosunkowo nowa (obowiązuje od 1999 r.), z trójstopniowym systemem administracji samorządowej, składającym się z 16 województw (regionalnych jednostek samorządowych), 380 powiatów (314 powiatów i 66 miast na prawach powiatu) oraz 2 477 gmin (gmin wiejskich, miejskich i miejsko-wiejskich).
Pierwszy rozdział niniejszego raportu zawiera ważne wnioski dla polskich regionów, miast i gmin, biorąc za podstawę nową typologię OECD w zakresie klasyfikacji gmin w Polsce, opartą na kryteriach ekonomicznych i cechach funkcjonalnych, takich jak m.in. położenie geograficzne (wewnątrz i na zewnątrz MOF), liczba ludności (duża i mała) oraz stopień dostępności – co umożliwia porównania między państwami członkowskimi OECD.
W przeciwieństwie do większości krajów OECD, Polska ma raczej zrównoważone rozmieszczenie ludności w regionach, co może prowadzić do powstania ważnych dla kraju ośrodków rozwoju. Zgodnie z typologią regionalną OECD, udział ludności Polski zamieszkujących na obszarach wiejskich (49%) jest znacznie powyżej średniej dla krajów OECD (29%). Na poziomie lokalnym większość ludności zamieszkuje duże gminy w obrębie MOF (42%) oraz małe gminy poza MOF o wysokiej dostępności (24%). Chociaż centra rozwoju stanowią wyzwanie pod względem efektów skali i świadczenia usług publicznych, mogą one również przynieść korzyści w postaci uwolnienia biegunów rozwoju dla obszarów wiejskich położonych w głębi kraju oraz promowania wzrostu krajowego poprzez powiązania między obszarami wiejskimi i miejskimi. Wykorzystanie tych możliwości i stawienie czoła wyzwaniom związanym z rozproszoną ludnością wymaga silnej koordynacji pomiędzy samorządami lokalnymi w zakresie inwestycji i planowania, z uwzględnieniem podejścia terytorialnego, jak również pomiędzy poszczególnymi rodzajami administracji. Wykorzystanie tych możliwości wymaga również zharmonizowanych mechanizmów monitorowania i oceny w celu dostosowania strategii do przyszłych zmian demograficznych.
Stosunkowo duże zasoby ludności w wieku produkcyjnym wspierały wyniki ekonomiczne Polski w ostatnich dziesięcioleciach. Większość siły roboczej jest obecnie skoncentrowana w regionach metropolitalnych ze średnimi i małymi miastami (35,4%),2 co podkreśla relatywne rozproszenie ludności w kraju i kontrastuje ze średnią OECD, w której duże regiony metropolitalne skupiają większość ludności w wieku produkcyjnym. Obszary wiejskie na terenie Polski wyróżniają się piątym najniższym wskaźnikiem obciążenia demograficznego (25,4%) wśród obszarów wiejskich OECD. Na poziomie lokalnym, duże gminy w MOF są zamieszkiwane przez największą część krajowej populacji w wieku produkcyjnym (41%), a w dalszej kolejności są to małe gminy o wysokiej dostępności położone poza MOF.
Niemniej jednak, zrównoważony rozkład ludności będzie się zmieniał, ponieważ obszary MOF w coraz większym stopniu przyciągają ludność Polski, a obszary wiejskie (zwłaszcza te odległe) stoją w obliczu gwałtownej depopulacji. Od 2015 r. Polska nieprzerwanie plasuje się wśród dziesięciu krajów o największym spadku liczby ludności w całej OECD. Spadek liczby ludności Polski związany jest z ujemnym przyrostem naturalnym (niższa liczba urodzeń w stosunku do liczby zgonów), który nie jest rekompensowany przez wskaźniki migracji netto do kraju (dodatnie, ale niskie). Pod względem wskaźnika dzietności (1,4 dziecka na kobietę) Polska plasuje się odpowiednio na dziesiątym i szóstym miejscu wśród krajów OECD i UE.
Największy spadek liczby ludności w ujęciu średnim wystąpił w obszarach wiejskich (-2,5% od 2001 do 2019 r.), podczas gdy regiony metropolitalne odnotowały niewielki wzrost (0,95%) w tym samym okresie. Na poziomie gmin, gminy położone poza MOF, szczególnie te o niskiej dostępności3 doświadczają największego spadku liczby ludności. Z kolei małe gminy wewnątrz MOF odnotowują największy wzrostu liczby ludności w kraju (0,5% rocznie), napędzany głównie przez napływ ludności z innych gmin. W latach 2000-2018 gminy w obrębie MOF były odbiorcami netto ludności w Polsce, podczas gdy wszystkie gminy poza MOF notowały odpływ netto ludności, a zwłaszcza kobiet (58%).
Trend koncentracji ludności w miastach w Polsce przebiega w powolnym tempie, co może być korzystne dla celów planistycznych. W szczególności samorządy lokalne położone w MOF, zarówno powiaty, jak i gminy, mogą skorzystać ze stosunkowo wolnego wzrostu urbanizacji w celu opracowania długoterminowych planów bazujących na korzyściach płynących np. z korzyści skali czy wymiany wiedzy, jednocześnie ograniczając negatywne efekty zewnętrzne (tj. zagęszczenie ruchu, wyższe ceny mieszkań czy dłuższy czas dojazdu do pracy). Jak wynika z Rozdziałów 2, 3 i 6 niniejszego raportu, rozwiązanie tych kwestii wymaga koordynacji działań na różnych szczeblach władzy i w ramach różnych rodzajów polityk sektorowych (np. transportu i mieszkalnictwa).
Odpływ ludności w połączeniu z szybkim starzeniem się społeczeństwa i niskim poziomem zastępowalności pokoleń zagraża korzystnej strukturze wiekowej polskiej siły roboczej. W przeciwieństwie do średniego trendu OECD, wskaźnik obciążenia demograficznego w Polsce jest podobny w regionach metropolitalnych i obszarach wiejskich. Duże gminy w obrębie MOF odnotowują największy wskaźnik obciążenia demograficznego w kraju (26% w 2018 r.) przy jego najszybszym wzroście w skali kraju. Dla kontrastu, małe gminy wewnątrz MOF mają najniższy wskaźnik obciążenia demograficznego (20%) i najniższy wzrost tego wskaźnika wśród wszystkich typów gmin.
Polska ma również stosunkowo niski poziom zastępowalności siły roboczej, z niższym udziałem populacji młodych ludzi (12%) w porównaniu ze średnią OECD (15%). Podobnie, polskie MOF mają niższy wskaźnik obciążenia demograficznego młodymi osobami (23%) niż średnia OECD (27%). Efekt netto w ostatnich dwóch dekadach (od 2000 r.) to spadek udziału młodzieży we wszystkich gminach, zwłaszcza w tych poza MOF o niskiej dostępności.
Spadek liczebności i starzenie się populacji, zwłaszcza w gminach wiejskich, stanowi istotne wyzwanie dla Polski w obszarze polityki i zarządzania. Bez odpowiednich ustaleń w zakresie polityk, planowania i zarządzania, ta tendencja demograficzna może mieć szereg negatywnych konsekwencji dla gospodarek lokalnych, takich jak niedobór siły roboczej wspierającej wzrost gospodarczy, rosnące koszty świadczenia usług publicznych oraz zmniejszona baza podatkowa. Sprostanie temu wyzwaniu wymaga koordynacji polityk wspierających wzrost populacji (np. dostęp do placówek opieki nad dziećmi i przystępność cenowa oraz obniżenie początkowych kosztów posiadania dziecka) bez zniechęcania kobiet do podejmowania pracy, w połączeniu ze strategiami na rzecz zwiększenia imigracji. Jak szczegółowo opisano to w raporcie, samorządy lokalne powinny również koordynować swoje polityki, w tym ukierunkowane programy imigracyjne, aby uniknąć konkurowania na lokalnym rynku pracy, skutecznie zatrzymywać młodzież i przyciągać nowych mieszkańców. Wzmocnienie czynników wspierających rozwój, aktywność zawodową i edukację może również pomóc samorządom lokalnym w zwiększeniu wzrostu gospodarczego.
Polska zmniejsza lukę dochodową w stosunku do krajów OECD, jednak zamożność nie rozkłada się równomiernie na poszczególne regiony Polski. Polska odnotowała ogromny postęp gospodarczy po przystąpieniu do UE (2004), co spowodowało wzrost dochodów i zmniejszenie bezrobocia na poziomie lokalnym. Wydajność pracy, szczególnie w miastach, oraz wzrost demograficzny przyczyniły się do wzrostu PKB per capita w Polsce w ciągu ostatnich dwóch dekad.
Mimo to Polska znajduje się w pierwszej piątce krajów OECD o największym regionalnym zróżnicowaniu gospodarczym, które, podobnie jak w innych krajach OECD, uległo dalszemu zwiększeniu po kryzysie gospodarczym z 2008 roku. W latach 2008-2017 Polska raportowała drugie co do wielkości tempo wzrostu dysproporcji regionalnych wśród państw członkowskich OECD. Większość spośród 10% najbogatszych regionów w Polsce to duże regiony metropolitalne (82%), podczas gdy wszystkie regiony wśród najbiedniejszych 10% w kraju to regiony wiejskie.
Regiony metropolitalne charakteryzują się największą wydajnością pracy w Polsce. Podobnie jak w innych krajach OECD, większość bogactwa ekonomicznego Polski skoncentrowana jest w regionach metropolitalnych (56% całkowitej krajowej WDB). Zróżnicowanie produktywności jest częściowo związane z typem struktury gospodarczej w polskich gospodarkach wiejskich. Podczas gdy regiony metropolitalne charakteryzują się większą specjalizacją w działalności usługowej, gospodarki wiejskie mają większy udział pracowników zatrudnionych w działalności podstawowej (tj. rolnictwie i leśnictwie). Zjawisko to podkreśla potrzebę zwiększenia produktywności w polskich gospodarkach wiejskich, zwłaszcza w sektorze rolnym.
Na poziomie lokalnym, gminy w obrębie MOF przyciągnęły najwięcej firm i zatrudniały najwięcej ludności w Polsce. Duże gminy w MOF odnotowują najniższą stopę bezrobocia (2,9%) wśród wszystkich typów gmin, a następne w kolejności są małe gminy w MOF (3,7%). Podobnie, większość przedsiębiorstw w Polsce koncentruje się w dużych gminach na terenie MOF (54%). Jednak w ciągu ostatniej dekady, małe gminy o wysokiej dostępności, zarówno w obrębie jak i poza MOF, zaobserwowały największy wzrost liczby przedsiębiorstw w Polsce.
Podczas gdy wyniki gospodarcze miast były i są motorem znacznej części polskiego wzrostu gospodarczego, rosnące nierówności regionalne mogą wywołać niepokoje społeczne, zwiększyć koszty polityk społecznych i w ostatecznym rozrachunku spowolnić wzrost gospodarczy w skali kraju. Strategie polityki i zarządzania mające na celu zwiększenie produktywności w gospodarkach wiejskich mogą przełożyć się na większy dochód narodowy i lokalne wpływy fiskalne. Rozwiązanie problemu nierówności regionalnych i niskich stóp wzrostu w niektórych regionach wiejskich wymaga koordynacji działań samorządów lokalnych w oparciu o długoterminowe strategie wzrostu opracowywane i wdrażane w celu zwiększenia synergii między sąsiednimi gospodarkami, aby osiągać większe korzyści skali. Wspólne polityki ukierunkowane na MŚP w gminach wiejskich mają na celu wzmocnienie powiązań między dostawcami zasobów, produktów i usług a dużymi przedsiębiorstwami. Szereg strategii mających na celu poprawę takiej koordynacji omówiono w kolejnych rozdziałach raportu.
Proces nadrabiania zaległości przez polską gospodarkę przełożył się na poprawę niektórych wymiarów dobrobytu w poszczególnych regionach, zwłaszcza edukacji i bezpieczeństwa. Polska odnotowała boom w zakresie szkolnictwa wyższego, co doprowadziło do rozwoju wysoko wykwalifikowanej siły roboczej, z powodzeniem konkurującej w skali globalnej. Wszystkie polskie regiony plasują się wśród 25% najlepszych regionów OECD pod względem odsetka siły roboczej z co najmniej średnim wykształceniem. Utrzymują się jednak pewne dysproporcje pomiędzy gminami, przy czym gminy o niskiej dostępności położone poza MOF charakteryzują się najniższym wskaźnikiem skolaryzacji w zakresie szkolnictwa podstawowego i średniego.
Polskie regiony mają możliwość poprawy wielu wymiarów dobrobytu. Dotyczy to mieszkalnictwa (niższa dostępność niż średnia regionalna dla państw OECD), zaangażowania obywatelskiego (niższa frekwencja wyborcza w porównaniu ze średnią OECD) i ochrony zdrowia (wyższy poziom zanieczyszczenia powietrza i niższa oczekiwana długość życia niż średnio w regionach OECD). Szczególną uwagę należy zwrócić na poprawę jakości i dostępu do infrastruktury transportowej i teleinformatycznej, a także transportu publicznego we wszystkich typach regionów. Pod względem jakości dróg, Polska znajduje się wśród 10 najgorszych krajów w Europie, a udział gospodarstw domowych podłączonych do szerokopasmowego Internetu w Polsce (78% w 2017 r.) jest poniżej średniej OECD (81%) i UE (85%). Kryzys związany z pandemią COVID-19 pokazał wyraźnie, jak kluczowe są sieci telekomunikacyjne, przy czym łączność szerokopasmowa jest szczególnie istotna ze względu na wzrost skali telepracy w kilku sektorach gospodarki.
Poprawa jakości życia we wszystkich gminach w Polsce wymaga rozwiązań w zakresie zarządzania, które wzmocnią skoordynowane podejście do zapewnienia, między innymi, mieszkań i wysokiej jakości usług medycznych dla ludności. Harmonizacja planów i dostosowanie priorytetów w zakresie usług publicznych pomiędzy JST jest jeszcze bardziej istotne w kontekście spadku liczby ludności, gdy osiągnięcie korzyści skali dla inwestycji staje się palącym problemem. Pandemia COVID-19 pokazała nam również, jak ważna jest koordynacja z krajowymi strategiami na rzecz poprawy infrastruktury szerokopasmowej i transportowej, w szczególności w przypadku gmin wiejskich, ponieważ ma ona szczególne znaczenie dla poprawy dostępu do rynków i usług oraz zapewnienia nowych możliwości zatrudnienia dzięki lepszej łączności.
Bibliografia
[23] EC (2018), World Economic Forum Global Competitiveness Report, European Commission.
[8] Eurostat (2020), Regional Information Society Statistics.
[25] Fadic, M. et al. (2019), Classifying small (TL3) regions based on metropolitan population, low density and remoteness, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/b902cc00-en.
[17] Fihel, A. and P. Kaczmarczyk (2013), Migracja a polski rynek pracy (Migration and the Polish Labour Market).
[7] Kurek, S. (2011), “Population changes in Poland: A second demographic transition view”, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Vol. 19, pp. 389-396, http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.05.146.
[19] OECD (2020), “Coronavirus (COVID-19): SME policy responses”, OECD Policy Responses to Coronavirus (COVID-19), OECD, Paris, http://www.oecd.org/coronavirus/policy-responses/coronavirus-covid-19-sme-policy-responses-04440101/.
[6] OECD (2020), OECD Labour Force Statistics, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/5842cc7f-en.
[9] OECD (2020), OECD Metropolitan Statistics (database), OECD, Paris.
[5] OECD (2020), OECD Regional Statistics (database), OECD, Paris, http://dx.doi.org/10.1787/region-data-en.
[2] OECD (2020), “Regional demography”, OECD Regional Statistics (database), http://dx.doi.org/10.1787/a8f15243-en.
[18] OECD (2020), Regional Statistics, OECD, Paris, https://stat.gov.pl/en/regional-statistics/ (accessed on 15 November 2020).
[4] OECD (2020), Rural Well-being: Geography of Opportunities, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/d25cef80-en.
[14] OECD (2019), Economic Policy Reforms 2019: Going for Growth, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/aec5b059-en.
[3] OECD (2019), OECD Survey - Polish Municipalities, OECD, Paris.
[13] OECD (2019), Pensions at a Glance 2019: OECD and G20 Indicators, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/b6d3dcfc-en.
[21] OECD (2018), “Bridging the rural digital divide”, OECD Digital Economy Papers, No. 265, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/852bd3b9-en.
[15] OECD (2018), OECD Economic Surveys: Poland 2018, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/eco_surveys-pol-2018-en.
[20] OECD (2018), OECD Regional Well-Being (database), OECD, Paris, http://www.oecdregionalwellbeing.org (accessed on 10 June 2020).
[16] OECD (2018), OECD Regions and Cities at a Glance 2018, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/reg_cit_glance-2018-en.
[1] OECD (2018), OECD Rural Policy Reviews: Poland 2018, OECD Rural Policy Reviews, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264289925-en.
[12] OECD (2015), The Metropolitan Century: Understanding Urbanisation and its Consequences, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/9789264228733-en.
[11] OECD/EC (2020), Cities in the World: A New Perspective on Urbanisation, OECD Urban Studies, OECD Publishing, Paris, https://dx.doi.org/10.1787/d0efcbda-en.
[10] Statistics Poland (2020), Regional Statistics, https://stat.gov.pl/en/regional-statistics/ (accessed on 15 November 2020).
[22] Statistics Poland (2020), Road Transport in Poland in the Years 2016 and 2017, Centre for Transport and Communications Statistics.
[24] Statistics Poland (n.d.), Transport and communications, https://bdl.stat.gov.pl/BDL/dane/podgrup/temat (accessed on 15 July 2020).
Uwagi
← 1. W niniejszym opracowaniu termin „Jednostki Samorządu Terytorialnego (JST)” jest równoznaczny terminowi „samorząd lokalny”, który jest głównym przedmiotem raportu i oba oznaczają wyłącznie gminy, miasta na prawach powiatu i powiaty.
← 2. Regiony metropolitalne to regiony TL3, w których 50% ludności mieszka na obszarze MOF liczącym ponad 250 000 mieszkańców i mniej niż 1,5 mln mieszkańców (np. Bielsk, Kraków lub Poznań). Regiony te różnią się od dużych regionów metropolitalnych, które odnoszą się do regionów TL3, w których ponad 50% ludności mieszka w MOF liczącym co najmniej 1,5 mln mieszkańców (np. MOF Katowicki, miasto Warszawa).
← 3. Dostępność jest mierzona jako odległość od gminy do MOF. Jeśli dojazd do MOF zajmuje więcej niż 60 minut, wówczas uznaje się, że dostępność jest niska. W przeciwnym razie, jeśli gmina położona poza MOF znajduje się w odległości mniejszej niż 60 minut jazdy samochodem od MOF, uznaje się, że dostępność jest wysoka.