Promoting social cohesion and convergence
Сближаване в ЕС: Географско измерение, въздействието на COVID-19 и ролята на политиката
Published:
22 March 2023
Research report
Abstract
В исторически план политическият дебат относно сближаването в ЕС набира скорост след кризата. След пандемията от COVID-19 целта на настоящия доклад е да направи преглед на тенденциите в областта на сближаването през последните две десетилетия. Проучването започва с емпирично изследване на икономическото, социалното и институционалното сближаване в периода 2004—2019 г. както на равнище държави членки, така и на регионално равнище. След това анализът е разширен до 2020 г. и 2021 г., за да се проучи въздействието на пандемията. Проучването потвърждава общото възходящо сближаване, движено от държавите членки от Централна и Източна Европа, което пандемията изглежда е забавила, но не е спряла. Анализът на тенденциите е последван от оценка на потенциалното въздействие на Механизма за възстановяване и устойчивост (МВУ) върху сближаването и обсъждане на различни политически сценарии за подкрепа на възходящото сближаване въз основа на настоящия опит с МВУ и продължаващия дебат за бъдещето на политиката на сближаване на ЕС.
Key findings
Въпреки че ЕС възвърна положителната си динамика след икономическата криза от 2008—2013 г., до 2020 г. сближаването в ЕС не достигна темповете си отпреди кризата, въпреки че икономическите, социалните и институционалните различия между държавите — членки на ЕС, непрекъснато намаляваха до момента преди избухването на пандемията от COVID-19.
На регионално равнище от 2004 г. до 2019 г. в ЕС се наблюдава възходящо сближаване, макар че се осъществява с по-бавни темпове, отколкото на национално равнище. Тази тенденция беше обусловена главно от държавите членки от Централна и Източна Европа, които отбелязаха бърз растеж на своите столични региони. Южноевропейските региони обаче претърпяха икономическа стагнация и по-общо влошаване на социалните и институционалните условия, което подчертава необходимостта възходящото сближаване да остане в центъра на политическите действия на ЕС.
Кризата с COVID-19 оказа значително въздействие върху сближаването в ЕС и макар че не обърна тенденцията на силно възходящо сближаване, ускори очертаващите се модели на разминаване, като например нарастващите различия в БВП на глава от населението. Това показва ясно, че за ЕС ще бъде от решаващо значение да разполага с политически инструменти, които да се адаптират към големи икономически сътресения и към дълбоки социални промени, свързани с екологичния и цифровия преход в ЕС.
Механизмът за възстановяване и устойчивост (МВУ) е безпрецедентният отговор на ЕС за стимулиране преобразяването на икономиките на държавите членки след пандемията от COVID-19. Анализът на плановете на четири държави по МВУ разкрива, че този ключов инструмент допринася за реформи и инвестиции, които в противен случай биха останали само стремеж, и въпреки че сближаването само по себе си не е цел на МВУ, то е потенциален вторичен продукт на плановете за възстановяване на държавите членки.
Прилагането на МВУ се очертава като важна основа за напредничавото мислене относно алтернативни начини за подкрепа на възходящото сближаване. В новите констатации се разглеждат различни варианти за постигане на тази цел, като например по-нататъшно укрепване на традиционните политики на сближаване, изграждане на централизиран модел за реформи и инвестиции или разработване на интегриран подход, който съчетава по-ефективни политики на сближаване с централизиран модел за реформи и инвестиции. Това ще бъдат ключови елементи, които създателите на политики в ЕС трябва да разгледат в рамките на дебата за подкрепа на икономическото и социалното сближаване.
The report contains the following lists of tables and figures.
List of tables
Table 1: Economic, social and institutional indicators used in the convergence analysis
Table 2: Unconditional beta-convergence in the EU, by indicator and time period, 2004–2019
Table 3: Conditional convergence in income inequality, 2004–2008, 2008–2013 and 2013–2019
Table 4: APE on probability of convergence in income inequality
Table 5: Conditional convergence in the AROPE rate, 2005–2008, 2008–2013 and 2013–2019
Table 6: APE on the probability of convergence in the AROPE rate
Table 7: WGI pairwise correlations
Table 8: Unconditional beta-convergence in the NUTS 2 regions, by indicator and period, 2004–2019
Table A1: Income inequality convergence (2004–2008, 2008–2013, 2013–2019)
Table A2: AROPE conditional convergence (2005–2008, 2008–2013, 2013–2019)
Table A3: Performance of four countries in relation to the European Pillar of Social Rights Social Scoreboard 2020
List of figures
Figure 1: Beta-convergence – GDP per capita (PPS), EU27, 2004–2019
Figure 2: Sigma-convergence – GDP per capita (PPS), in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 3: Beta-convergence – adjusted household disposable income per capita (PPS), EU27, 2009–2019
Figure 4: Sigma-convergence – adjusted household disposable income per capita (PPS), in the EU27 and by geographical cluster, 2009–2019
Figure 5: Beta-convergence – income quintile share ratio, EU27, 2004–2019
Figure 6: Sigma-convergence – income quintile share ratio, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 7: Predicted probabilities of convergence in income inequality, by value added in the agricultural sector, in the EU27 and by geographical cluster
Figure 8: Beta-convergence – compensation of employees per hour worked, EU27, 2004–2019
Figure 9: Sigma-convergence – compensation of employees per hour worked, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 10: Beta-convergence – employment rate, EU27, 2004–2019
Figure 11: Sigma-convergence – employment rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 12: Beta-convergence – unemployment rate, EU27, 2004–2019
Figure 13: Sigma-convergence – unemployment rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 14: Beta-convergence – NEET rate, EU27, 2004–2019
Figure 15: Sigma-convergence – NEET rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 16: Beta-convergence – early school-leavers rate, EU27, 2004–2019
Figure 17: Sigma-convergence – early school-leavers rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 18: Beta-convergence – AROPE rate, EU27, 2005–2019
Figure 19: Sigma-convergence – AROPE rate, in the EU27 and by geographical cluster, 2005–2019
Figure 20: Predicted probabilities of convergence in the AROPE rate by income inequality levels, in EU27 and by geographical cluster
Figure 21: Beta-convergence – government effectiveness, EU27, 2004–2019
Figure 22: Sigma-convergence – government effectiveness, in the EU27 and by geographical cluster, 2004–2019
Figure 23: Sigma-convergence in quality of governance indicators, 2004–2019
Figure 24: Beta-convergence – GDP per capita, NUTS 2 regions, 2004–2019
Figure 25: GDP per capita in NUTS 2 regions – transition maps and matrix and distribution of classes, 2004–2008
Figure 26: GDP per capita in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2008–2013
Figure 27: GDP per capita in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2013–2019
Figure 28: GDP per capita growth (%) in CEE countries, by region, 2004–2019
Figure 29: Beta-convergence – employment rate, NUTS 2 regions, 2004–2019
Figure 30: Employment rate in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2004–2008
Figure 31: Employment rate in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2008–2013
Figure 32: Employment rate in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2013–2019
Figure 33: Beta-convergence – EQI, NUTS 2 regions, 2010–2019
Figure 34: EQI in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2010–2013
Figure 35: EQI in NUTS 2 regions – transition map and matrix and distribution of classes, 2013–2019
Figure 36: Beta-convergence – GDP per capita, EU27, 2013–2019 and 2013–2021
Figure 37: Sigma-convergence – GDP per capita (€), EU27, 2004–2021
Figure 38: Beta-convergence – employment rate, EU27, 2013–2019 and 2013–2021
Figure 39: Sigma-convergence – employment rate (%), EU27, 2004–2021
Figure 40: Beta-convergence – government effectiveness, EU27, 2013–2019 and 2013–2020
Figure 41: Sigma-convergence – government effectiveness, EU27, 2004–2020
Figure 42: Total number of social reforms in Croatia, Germany, Italy and Spain, by policy area
Figure 43: Breakdown of investment by policy areas in Croatia, Germany, Italy and Spain (% of total RRF funds)
- Number of pages
-
104
- Reference nº
-
EF22016
- ISBN
-
978-92-897-2312-1
- Catalogue nº
-
TJ-07-23-025-EN-N
- DOI
-
10.2806/706661
- Permalink
Cite this publication
Eurofound (2023), EU convergence: Geographical dimension, impact of COVID-19 and the role of policy, Publications Office of the European Union, Luxembourg.