Promoting social cohesion and convergence
Konvergencia EÚ: geografický rozmer, vplyv pandémie COVID-19 a úloha politiky
Published:
22 March 2023
Research report
Abstract
Z minulosti vieme, že politická diskusia o konvergencii EÚ sa po kríze zintenzívnila. V období po pandémii COVID-19 je účelom tejto správy vyhodnotiť uplynulé dve desaťročia, pokiaľ ide o trendy vo vývoji konvergencie. Štúdia sa začína empirickým prieskumom hospodárskej, sociálnej a inštitucionálnej konvergencie v rokoch 2004 – 2019 na úrovni členských štátov, ako aj na regionálnej úrovni. Analýza sa potom rozširuje na roky 2020 a 2021 s cieľom posúdiť vplyv pandémie. V štúdii sa potvrdzuje celková vzostupná konvergencia, ktorej motorom sú členské štáty strednej a východnej Európy a ktorú pandémia podľa všetkého síce spomalila, ale nezastavila. Po analýze trendov nasleduje posúdenie potenciálneho vplyvu Mechanizmu na podporu obnovy a odolnosti na konvergenciu a diskusia o rôznych politických scenároch na podporu vzostupnej konvergencie, a to na základe súčasných skúseností s Mechanizmom na podporu obnovy a odolnosti a prebiehajúcej diskusie o budúcnosti politiky súdržnosti EÚ.
Key findings
Vývoj v EÚ po hospodárskej kríze v rokoch 2008 – 2013 síce znovu nabral pozitívnu dynamiku, do roku 2020 však konvergencia EÚ nedosiahla tempo z obdobia pred krízou, i keď sa hospodárske, sociálne a inštitucionálne rozdiely medzi členskými štátmi EÚ až do začiatku pandémie COVID-19 neustále zmenšovali.
Na regionálnej úrovni bola v rokoch 2004 až 2019 pozorovaná vzostupná konvergencia, aj keď vykazovala pomalšie tempo ako na úrovni jednotlivých krajín. Tento trend bol vyvolaný najmä rýchlym rastom regiónov hlavných miest členských štátov strednej a východnej Európy. Regióny južnej Európy však postihla hospodárska stagnácia a všeobecné zhoršenie sociálnych a inštitucionálnych podmienok, čo zdôraznilo potrebu toho, aby vzostupná konvergencia zostala aj naďalej ústredným prvkom politických opatrení EÚ.
Kríza spôsobená pandémiou COVID-19 mala veľký vplyv na konvergenciu EÚ a aj keď nezvrátila jej silný trend, urýchlila nové objavujúce sa modely divergencie, ako sú rastúce rozdiely v HDP na obyvateľa. Poukazuje to na skutočnosť, že pre EÚ bude zásadné, aby mala k dispozícii politické nástroje, ktoré sa dokážu prispôsobiť veľkým hospodárskym otrasom a významným sociálnym zmenám spojeným s ekologickou a digitálnou transformáciou EÚ.
Mechanizmus na podporu obnovy a odolnosti predstavuje bezprecedentnú reakciu EÚ na podporu transformácie hospodárstiev členských štátov po pandémii COVID-19. Z analýzy plánov Mechanizmu na podporu obnovy a odolnosti štyroch krajín vyplýva, že tento kľúčový nástroj prispieva k reformám a investíciám, ktoré by inak zostali len v teoretickej úrovni, a hoci konvergencia sama osebe nie je cieľom uvedeného mechanizmu, je potenciálnym vedľajším produktom plánov obnovy členských štátov.
Realizácia Mechanizmu na podporu obnovy a odolnosti sa ukazuje ako dôležitý základ pre pokrokové úvahy o alternatívnych spôsoboch podpory vzostupnej konvergencie. V nových zisteniach sa skúmajú rôzne možnosti na dosiahnutie tohto cieľa, ako sú ďalšie posilňovanie tradičných politík súdržnosti, vytvorenie centralizovaného modelu pre reformy a investície alebo vypracovanie integrovaného prístupu, v ktorom sa kombinujú silnejšie politiky súdržnosti s centralizovaným modelom pre reformy a investície. Budú to kľúčové prvky, ktoré by tvorcovia politík EÚ mali zohľadniť v rámci diskusie o podpore hospodárskej a sociálnej konvergencie.
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.
Related publications
Publication series
