Makroekonomická efektivnost jako faktor konkurenceschopnosti členských států Evropské unie v globalizovaném prostředí

SP2013/45

Navrátil Boris Ing., CSc.

01. 01. 2013 - 31. 12. 2013

Motivace: Posilování konkurenceschopnosti, udržitelný hospodářský růst a zvyšování ekonomické úrovně jsou předmětem dlouhodobého zájmu nejen evropských ekonomik, jelikož je konkurenceschopnost v současném globalizovaném světě jednou z nejsledovanějších charakteristik národních ekonomik. V EU je proces dosahování vyšší úrovně konkurenceschopnosti v širším mezinárodním srovnání výrazně ztížen heterogenitou projevující se v mnoha oblastech. I když EU patří k hlavním aktérům mezinárodních ekonomických vztahů a k nejrozvinutějším částem světa, přesto existují mezi členskými státy a jejich regiony značné rozdíly, které mají negativní dopad na vyvážený a udržitelný rozvoj celé Unie a oslabují tak její konkurenceschopnost v globálním kontextu. Evropský integrační proces se neustále prohlubuje, přesto však EU zůstává dosti heterogenním celkem. Proces rozšiřování EU vytváří pro původní státy (EU15) i nové členské státy (EU12) nové podmínky a možnosti jejich rozvoje v rámci evropské a světové ekonomiky. Vstup zemí střední a východní Evropy znamenal pro EU jak ohrožení z pohledu možného prohlubování rozdílů mezi EU12 a původní EU15, tak také výzvu v podobě udržení a posílení konkurenceschopnosti, zajištění a zvýšení soudržnosti evropských zemí a EU jako celku. Státy EU15 a EU12 představují vnitřně velmi rozmanitý region; jde o země rozdílné co do populační velikosti, geografické situace, sektorové struktury, ekonomické úrovně, vnější i vnitřní ekonomické rovnováhy a i měnové politiky. Kromě toho mají jednotlivé země svá velmi podstatná historická, kulturní a sociálně-ekonomická specifika. Z těchto důvodů lze jen velmi obtížně a priori odhadovat jak konjunkturální, tak krizový vývoj regionu. Tento vývoj může, ale nemusí být v jednotlivých zemích EU obdobný. Na jedné straně se musí členské státy EU vyrovnávat s náročným konkurenčním prostředím jednotného vnitřního trhu, na straně druhé získávají větší možnosti v otevřené globální ekonomice. Právě zásadní příčiny rozdílné růstové dynamiky nových a původních členských států lze hledat především v jejich postavení v současné globální ekonomice. Původní členské státy EU patří mezi tzv. jádrová území světové ekonomiky, pro které je charakteristická vysoká cena pracovní síly. Nadnárodní společnosti proto přesouvají řadu aktivit z těchto zemí do regionů s nižšími produkčními náklady. Naproti tomu nové členské země představují typické oblasti navazující na jádrová území, kam jsou přesouvány podnikatelské aktivity. Růstová dynamika nových členských zemí, dle očekávání, ještě akcelerovala po vstupu do Unie. Nové členské státy jsou hlavními příjemci integračního procesu. Daří se jim profitovat z rozvoje vzájemného obchodu se "starými" členskými státy a zvýšeného přílivu přímých zahraničních investic, které podporují od poloviny 90. let 20. století podstatným způsobem transfer nových technologií a strukturální změny ekonomik. Dlouhodobá růstová výkonnost, vysoká zaměstnanost a zvyšování životní úrovně všech členských států však nejsou možné bez dosažení vysoké stability makroekonomického prostředí a mezinárodní konkurenceschopnosti. Hlavní podmínkou úspěšné existence v tomto prostředí se stává konkurenceschopnost – schopnost obstát v mezinárodním prostředí a zajistit růst blahobytu obyvatel. Konkurenceschopnost tak stojí v popředí zájmu všech států a integračních seskupení a zdaleka přesahuje rozměr evropského integračního procesu. Nejen jednotlivé členské státy EU, ale i Unie jako celek čelí výzvě stát se více konkurenceschopnou, protože operuje v prostoru globalizované ekonomiky. Konkurenceschopnost může v určitém stádiu vývoje nahrávat globalizaci. Nesporným důsledkem globalizace je propojování světové ekonomiky do jednotnějšího celku, v němž jsou podmínky pro ekonomickou aktivitu formovány složitou interakcí jednotlivých národních ekonomik. Ekonomické subjekty jsou vlivem globalizace vystaveny stále ostřejší globální konkurenci, která vede zejména k tlaku na zvyšování flexibility všech aktérů světové ekonomiky, včetně národních států. Strukturální tlaky, které jsou výsledkem zostření globální konkurence, ve svém důsledku vedou ke zvýšené potřebě po zlepšování konkurenceschopnosti. Pod vlivem globalizace se tedy utváří nová struktura konkurenčních vztahů. Zásadně se zvyšuje náročnost adaptačních procesů jak z hlediska inovačního obsahu, kvality a nákladů, ale také z hlediska času, předstihu, resp. zaostávání v jejich realizaci. Pro velké, střední, ale i některé malé ekonomiky z vyspělých zemí se stalo důsledné využívání globalizačních postupů nezastupitelnou podmínkou udržování jejich konkurenční výhody. Jestliže je globalizace chápána jako soubor ekonomických aktivit překonávající hranice států s cílem dosáhnout efektivity cestou optimální alokace zdrojů v mezinárodním měřítku, pak je růst a využívání rozdílů v konkurenceschopnosti nástrojem k dosažení těchto cílů. Faktory vedoucí k požadovaným změnám v konkurenčním prostředí jsou jak obchodně-politické a finanční povahy, tak i technologické povahy, přičemž poslední trendy směřování ekonomické integrace Unie (obsažené v růstových strategiích EU) vyjadřují zřetelně orientaci na zvýšení konkurenceschopnosti členských států na základě podpory výkonnosti, inovací, znalostní ekonomiky s dominantní rolí lidského kapitálu. Zvyšování konkurenceschopnosti postavené na těchto základech je tak vysoce komplexním procesem, který nespočívá jen v omezeném počtu klíčových faktorů. Naopak, konkurenceschopnost rozvoje států je multifaktorově podmíněna, přičemž roli nehraje jen přítomnost jednotlivých faktorů, ale jejich výsledná kombinace vytvářející příznivé lokální prostředí. Předmět výzkumu: Předmětem výzkumu v rámci projektu bude analýza pečlivě zvolených indikátorů odrážejících ekonomickou, sociální a environmentální výkonnost území, jež mohou být zdrojem konkurenčního potenciálu. Tyto indikátory budou vztaženy a porovnávány ve dvou skupinách členských států Unie, tedy původní EU15 a skupině nových států EU12. Zároveň bude vůči těmto dvěma skupinám stanoven referenční rámec v podobě průměru EU27. Průřezová analýza zemí ve skupině EU15 a EU12 bude probíhat v referenčním období 2000-2011(2012). V rámci analýzy indikátorů konkurenceschopnosti bude vyhodnocena míra efektivnosti jednotlivých členských států EU15 a EU12 vůči výkonnostní úrovni těchto dvou skupin, a v neposlední řadě i vůči výkonnostní úrovni EU27. Ke stanovení míry efektivnosti a odvození konkurenčního potenciálu jednotlivých zemí dojde na základě metod vícerozměrné analýzy, tzn. metody modelování strukturních rovnic (SEM), jež rozšiřuje metodu faktorové analýzy (FA), metody shlukové analýzy (SA) a dále metody analýzy obalu dat (DEA). Prostřednictvím ekonometrického modelování konstrukcí regresního ekonometrického modelu panelových dat dojde dále k odhalení společných faktorů, jež ovlivňují dynamiku rozvoje a výkonnosti členských států EU v rámci konkurenčního potenciálu těchto území, který však může být velmi diverzifikovaný napříč zeměmi. Rovněž bude možné, na základě shlukové analýzy, roztřídit státy EU z vnějšího pohledu do heterogenních a z pohledu vnitřního do homogenních seskupení, jež se vyznačují podobnými charakteristikami a problémy, které mají vliv na konkurenceschopnost těchto států. Současný stav řešení: V rámci řešení předcházejícího projektu SGS 2012 „Disparity, soudržnost a konkurenceschopnost v zemích a regionech Visegrádské čtyřky v kontextu vybraných vyspělých zemí EU SP 2012/153“ byla efektivnost a konkurenceschopnost v zemích a regionech Visegrádské čtyřky (V4) ve srovnání s Rakouskem a Německem zkoumána prostřednictvím vícerozměrných statistických metod, tj. FA, SA a pomocí metody DEA. V první části výzkumu byla vytvořena databáze relevantních statistických ukazatelů odrážejících ekonomickou, sociální a environmentální výkonnost území, která může být považována za zdroj konkurenčního potenciálu v referenčním období 2000-2010 pro vybrané země EU, tj. země V4, Německo a Rakousko. Z důvodu velkého počtu indikátorů vstupujících jako základní proměnné do analýzy konkurenceschopnosti (66) a jejich vzájemné korelace, byla použita metoda FA, jež snížila původní počet vstupujících proměnných, které se staly součástí stěžejních faktorů konkurenceschopnosti, jež byly blíže specifikovány. V návaznosti na FA byla provedena segmentace redukovaných (38) indikátorů národní a regionální konkurenceschopnosti prostřednictvím SA a na jejím základě byly identifikovány shluky zemí a regionů s podobnými znaky. Hodnota faktorového skóre byla použita pro stanovení hranice nízké dynamiky rozvoje pro jednotlivé faktory ve shlucích. Na základě výsledků SA došlo k vytvoření čtyř klastrů, jež pokrývají na národní úrovni všechny hodnocené země. Klastr 1 je tvořen samostatně Českou republikou a je charakterizován vysokou ekonomickou efektivností a výkonností oproti Klastru 2, jež zahrnuje Maďarsko, Slovensko a Polsko. Tento klastr se vyznačuje viditelnými disparitami mezi zeměmi V4, které dosahují nízkých hodnot makroekonomických indikátorů a nejnižší úrovně výkonnosti. Klastr 3 je reprezentován Německem, které se vyznačuje velmi dobrou ekonomickou úrovní. Klastr 4 je tvořen Rakouskem a vyznačuje se vysokou úrovní efektivnosti a trendem výkonnosti, jež jsou doprovázeny nejvyššími hodnotami sledovaných makroekonomických indikátorů ve srovnání s ostatními třemi klastry. Výsledky v oblasti SA jsou doprovázeny zjištěním významných rozdílů mezi Německem a Rakouskem na jedné straně a zeměmi V4 na straně druhé. Ve zkoumaných letech 2005 a 2010 je struktura čtyř klastrů identická vůči roku 2000. V daných meziobdobích byly zaznamenány pouze drobné vývojové odlišnosti, které neměli na změnu struktury jednotlivých klastrů vliv. Výsledky SA na úrovni regionů (NUTS II) byly obdobné s výsledky na národní úrovni. Na základě vzájemné podobnosti faktorových skóre jednotlivých faktorů byly regiony zemí V4 klasifikovány pomocí SA do optimálního počtu homogenních shluků. Postupné shlukování regionů vyústilo do čtyř optimálních shluků. Shluk 1 představuje samotný region Praha. Shluk 2 je tvořen celkem 14 regiony, a to 5 českými regiony - Střední Čechy, Jihozápad, Jihovýchod, Střední Morava a Moravskolezsko, 5 maďarskými regiony - Közép-Magyarország, Közép-Dunántúl, Dél-Dunántúl, Észak-Magyarország, Dél-Alföld, 2 polskými regiony - Pomorskie, Małopolskie a 2 slovenskými regiony-Stredné Slovensko a Východné Slovensko. Shluk 3 zahrnuje celkem 5 regionů: 2 české regiony- Severozápad a Severovýchod, 2 maďarské regiony-Nyugat-Dunántúl, Észak-Alföld a jeden polský region- Zachodniopomorskie. Shluk 4 se skládá z 13 polských regionů - Mazowieckie, Łódzkie, Lubelskie, Podkarpackie, Świętokrzyskie, Podlaskie, Wielkopolskie, Lubuskie, Opolskie, Kujawsko-Pomorskie, Warmińsko-Mazurskie, Śląskie, Dolnośląskie a dvou slovenských regionů- Západné Slovensko a Bratislavský kraj. Čtyři vymezené shluky potvrdili, že socioekonomická situace metropolitních regionů je zcela odlišná od ostatních regionů zemí V4, a proto mají tyto regiony tendenci se přirozeně seskupovat do jednoho shluku, přičemž významné postavení má samotný region Praha. Z hlediska zkoumání efektivnosti zemí a regionů V4, Německa a Rakouska byly využity základní a pokročilejší modely v rámci metody DEA, jež stanovili míru efektivnosti a výkonnosti hodnocených zemí a regionů. Na národní úrovni bylo prokázáno, že dochází ke sbližování úrovní efektivnosti, a to jak mezi jednotlivými zeměmi V4, tak vůči referenčním zemím. Německo a Rakousko dosahovaly v rámci všech modelů metody DEA nejlepších výsledků, což potvrdilo stanovenou hypotézu výzkumu a byly vyhodnoceny jako nejefektivnější země disponující nejvyšším konkurenčním potenciálem. V rámci zemí V4 dosahovaly Česká republika a Slovensko nejlepších výsledků a byly vyhodnoceny všemi modely metody DEA jako nejvýkonnější země tohoto uskupení. Oproti tomu Polsko a Maďarsko byly vyhodnoceny jako vysoce efektivní země, avšak vykazující nižší míru konkurenčního potenciálu. Došlo k potvrzení skutečnosti, že na národní a regionální úrovni je trend snižování rozdílů v dosažené úrovni efektivnosti odlišný. Na regionální úrovni dosahovaly nejlepších výsledků v celkové efektivnosti ve všech použitých modelech DEA regiony v aglomeracích hlavních měst hodnocených zemí s výjimkou Maďarska a potvrdily tak přetrvávající disparity mezi metropolitními oblastmi a ostatními regiony v rámci zkoumaných zemí v celém referenčním období. K vysoce efektivním regionům je možné dále zařadit většinu regionů Německa a Rakouska. Nižší míru efektivnosti dosahovaly regiony v České republice, Polsku a na Slovensku. Za regiony s nejnižší mírou efektivnosti byly vyhodnoceny regiony v Maďarsku. Na regionální úrovni je patrný pozvolný trend snižování rozdílností v dosahované úrovni efektivnosti zemí V4, což může dlouhodobě negativně ovlivňovat konkurenční potenciál uskupení V4 jako celku v komparaci s referenčními zeměmi, tj. Rakouskem a Německem. Cíl projektu: Cílem projektu je stanovení klíčových kvantitativních a kvalitativních faktorů konkurenceschopnosti členských států EU a nalezení charakteru a úrovně vlivu těchto faktorů na výkonnostní dynamiku území a vyhodnocení úrovně vnitřní a vnější efektivnosti pro všechny země EU15 a EU12 včetně příčin změn efektivnosti v těchto zemích. Předmět výzkumného projektu bude řešen, v souladu se stanoveným cílem, ve třech teoreticko-metodologických propojených paralelách. V první rovině výzkumu byl stanoven cíl v podobě aplikace vícerozměrných statistických metod (FA a metody SEM) pro vyhodnocení faktorů (zdrojů) výkonnostní dynamiky území z vybraných indikátorů konkurenceschopnosti, používaných pro hodnocení národní konkurenceschopnosti z pohledu EU a Světového ekonomického fóra (WEF). Ve druhé rovině výzkumu bude cílem určení míry dynamiky rozvoje hodnocených zemí, jež bude doprovázena hodnocením efektivnosti členských států v rámci EU15 a EU12 použitím pokročilých nadstaveb vícekriteriální metody DEA – pokročilých modelů metody DEA s variabilními výnosy z rozsahu a konstrukcí Malmquistova indexu (MI) efektivnosti a jeho rozkladem na kvantitativní a kvalitativní faktory ovlivňující vnitřní a vnější efektivnost států. Na základě modelů metody DEA bude možné roztřídit členské státy EU do seskupení prostřednictvím SA. Struktura jednotlivých faktorů konkurenceschopnosti má význam pro hodnocení a zařazení do skupin zemí v kontextu jejich ekonomického rozvoje. Ve třetí rovině výzkumu bude na základě metody SEM provedena ekonometrická analýza efektivnosti, jejímž cílem bude vysvětlení příčin změn efektivnosti ve státech EU15 a EU12, a to v období 2000-2007 odpovídající růstové dynamice hodnocených států, a období 2008-2011 reprezentující ekonomický pokles členských států EU v důsledku ekonomické krize. Globální hypotéza výzkumného projektu: Řešení studentského vědecko-výzkumného projektu je postaveno na obecné hypotéze, že území s vyšší mírou efektivnosti má lepší předpoklady pro dosažení vyšší míry konkurenceschopnosti, tzn., že disponuje určitou konkurenční výhodou a vyšším rozvojovým potenciálem oproti ostatním územím. Úroveň této konkurenční výhody je však značně diverzifikovaná napříč jednotlivými zeměmi EU15 a EU12. Tuto hypotézu lze dále rozšířit ve vztahu k měření efektivnosti, kdy lze předpokládat, že pokud dané území vykazuje vyšší úroveň výkonnosti a produktivity, je schopno dosahovat vyšší míry efektivnosti vedoucí k vyššímu konkurenčnímu potenciálu. Přičemž z dlouhodobé perspektivy konkurenceschopnost vyžaduje, aby se braly v úvahu nejen ekonomické, ale také sociální a environmentální faktory, jež jsou nejen intenzivní, ale především extenzivní povahy. Na konkurenceschopnost států mají tedy vliv kvantitativní a kvalitativní faktory, jež mohou nabývat vnitřní a vnější povahy, a jejichž společným působením dojde k zintenzivnění dopadu na výslednou konkurenceschopnost jednotlivých členských států EU. Vazba výzkumného projektu na předešlé aktivity: Výzkumný projekt navazuje svým zaměřením na tři výzkumné záměry realizované na Ekonomické fakultě VŠB-TU Ostrava, na kterých se podíleli školitel, řešitel projektu a někteří členové realizačního týmu: •Studentský výzkumný projekt SGS 2012–SP2012/153: Disparity, soudržnost a konkurenceschopnost v zemích a regionech Visegrádské čtyřky v kontextu vybraných vyspělých zemí EU, 2012 (odpovědný řešitel Lukáš Melecký). •Studentský výzkumný projekt SGS 2011– SP2011/124: Konkurenceschopnost a soudržnost zemí Visegrádské čtyřky v kontextu růstových strategií Evropské unie, 2011 (odpovědný řešitel Lukáš Melecký). •Výzkumný projekt GA ČR: Makroekonomické modely české ekonomiky a dalších zemí EU. Registrační číslo projektu: 402/08/1015, 2008 – 2011 (odpovědný řešitel Jana Hančlová). Postup řešení: 1.Výběr vhodných indikátorů z databáze Eurobarometru, Evropské klastrové observatoře, Eurostatu, OECD, Světové banky; sběr a analýza dat. 2.Aplikace základních výběrových statistik na vybranou bázi indikátorů. Aplikace vybraných vícerozměrných statistických metod, tj. metoda modelování strukturních rovnic (SEM), jež rozšiřuje metodu FA. Stanovení kvantitativních a kvalitativních faktorů konkurenceschopnosti a nalezení charakteru a úrovně vlivu těchto faktorů na výkonnostní dynamiku území. Roztřídění zemí EU podle ukazatelů konkurenceschopnosti prostřednictvím metody SA do relativně homogenních celků, které jsou označovány jako shluky či klastry. Prezentace dílčích výsledků výzkumu. 3.Na základě výsledků použitých vícerozměrných statistických metod a stanovení vah příslušných indikátorů bude proveden výpočet míry vnitřní a vnější efektivnosti pro všechny země EU15 a EU12, jež se promítá do konkurenčního potenciálu těchto zemí. Pro vyhodnocení úrovně efektivnosti členských států v rámci EU15 budou aplikovány nadstavby vícekriteriální metody DEA – pokročilé modely metody DEA s variabilními výnosy z rozsahu (FDH, FRH) a bude provedena konstrukce a výpočet Malmquistova indexu efektivnosti a jeho rozklad na kvantitativní a kvalitativní faktory ovlivňující vnitřní a vnější efektivnost států. Na základě modelů metody DEA bude možné roztřídit členské státy EU do seskupení prostřednictvím shlukové analýzy z hlediska stupně jejich konkurenčního vývoje/výhody. Prezentace dílčích výsledků výzkumu. 4.Na základě výsledků hodnocení efektivnosti států metodou DEA, bude aplikována metoda SEM a provedena ekonometrická analýza efektivnosti, jejímž cílem bude vysvětlení příčin změn efektivnosti ve státech EU15 a EU12, a to v období 2000-2007 odpovídající růstové dynamice hodnocených států, a období 2008-2011 reprezentující ekonomický pokles členských států EU v důsledku ekonomické krize. Prezentace dílčích výsledků výzkumu. 5.Syntéza dosažených výsledků. Prezentace souhrnných výsledků výzkumu v článcích v odborných časopisech a příspěvcích na mezinárodních vědeckých a doktorandských konferencích. Metodika postupu řešení projektu: Pro zkoumání problematiky konkurenceschopnosti v kontextu efektivnosti budou v projektu využity metody logické, které jsou založeny na párových metodách: a) analýza – syntéza, b) abstrakce – konkretizace, c) indukce – dedukce. V teoretické části projektu bude použita metoda dedukce, umožňující postupovat od obecných informací ke konkrétním. Aplikační část projektu bude zpracována zejména na základě metody deskripce, analýzy a následné syntézy dostupných informací a jejich následném využití pro stanovení a splnění cíle projektu. Z hlediska logických metod budeme vycházet především z metody induktivní, tzn., že po zjištění dostupných dat v rámci indikátorů konkurenceschopnosti, jejich použití v rámci vybraných kvantitativních metod pro hodnocení konkurenceschopnosti a efektivnosti, a komparativní analýze výsledků bude vyvozen závěr o úrovni dosaženého potenciálu rozvoje území jednotlivých států v rámci EU15 a EU12, vůči výkonnostní úrovni těchto dvou skupin, a rovněž i vůči výkonnostní úrovni EU27. Kromě těchto metod budou aplikovány metody specifické, především metody exaktní a metoda komparace. Při aplikaci metody mezinárodní komparace budou dodržována následující základní pravidla: •definování objektu komparace a výběr územní úrovně (27 členských států EU, NUTS 0), •stanovení cíle komparace (vyhodnocení makroekonomické efektivnosti jako faktoru konkurenceschopnosti dosahované jednotlivými hodnocenými zeměmi), •určení kritérií pro vlastní analýzu zvolených objektů (ekonomické, sociální, environmentální, územní, institucionální, výkonnostní aj. charakteristiky dle indexu národní konkurenceschopnosti (CCI) tvořící rozvojový potenciál jednotlivých států), •výběr vhodných ukazatelů pro analýzu (databáze indikátorů dle konceptu indexu národní konkurenceschopnosti (CCI)), •zdrojové databáze ukazatelů (Eurobarometr, Evropská klastrová observatoř, Eurostat, OECD, Světová banka), •vymezení časové osy komparace (dle dostupnosti dat, 2000 – 2011(2012)), •vymezení periodicity dat (roční, období růstové dynamiky 2000-2004-2007, období ekonomického poklesu 2008-2011(2012). Důvody zvolení těchto let jako referenčních jsou následující: rok 2000 představuje rok, kdy všechny hodnocené země byly členským státem EU (EU15) či kandidátem na vstup do EU (EU12); rok 2004 pak představuje rok, kdy státy EU10 přistoupily do EU; rol 2007 je mezníkem, kdy Rumunsko a Bulharsko přistoupily do EU; rok 2008 je rokem, kdy se začaly projevovat první důsledky finanční a hospodářské krize v evropských zemích; rok 2011(2012) je nejzazším obdobím dostupnosti sledovaných dat). Rozvojový potenciál území pak bude posouzen na základě komparativní analýzy výsledků dosažené míry vnitřní a vnější efektivnosti z pohledu užitých vstupů a produkovaných výstupů a struktury klíčových kvantitativních a kvalitativních faktorů dynamiky rozvoje území. Využití kvantitativních metod ve výzkumném projektu: Makroekonomická efektivnost jako faktor konkurenceschopnosti členských států EU bude hodnocena na základě výběru vhodných ukazatelů odrážejících ekonomickou, sociální a environmentální výkonnost území a další výkonnostní charakteristiky, jež mohou být zdrojem konkurenčního potenciálu. Vodítkem pro výběr relevantních ukazatelů budou přístupy Světového ekonomického fóra a Evropské unie, jež v roce 2010 vyústily ke konstrukci Indexu národní konkurenceschopnosti (CCI); blíže např. Gordon, Tracey (2004) či Annoni, Kozovska (2010). Předmětem první fáze výzkumu v oblasti konkurenceschopnosti bude ověření dostupnosti datové základny tohoto indexu, resp. jeho 66 indikátorů pro EU27 v referenčních letech 2000, 2004, 2007, 2008, 2011(2012). Z důvodu velkého počtu indikátorů vstupujících jako základní proměnné do indexu CCI a jejich vzájemné korelace, bude využita metoda FA, která umožní posoudit vnitřní souvislosti a vztahy mezi vybranými indikátory a dále dovolí snížit jejich původní vysoký počet na menší počet proměnných, ovšem při dodržení požadavku na co nejmenší ztrátu informací obsažených v původních proměnných. V rámci zajištění srovnatelnosti mezi různorodými členskými státy musí být všechny tyto proměnné standardizovány (Z-skóre) a případně vyloučeny z důvodu nenaplnění předpokladů aplikace faktorové analýzy. Jedním z nejvýznamnějších požadavků je vzájemná nezávislost, tj. ortogonalita ukazatelů a to z důvodu omezení informační duplicity a následné adekvátní klasifikace na nezávislé společné faktory. Faktorová analýza musí být správně definována z hlediska svého postupu a průběhu. Z tohoto důvodu bude využita metodika vytvořená v rámci výzkumného záměru WD-30-07-01; blíže Rydvaldová, Žižka (2008). V rámci našeho výzkumu budou, v souladu s touto navrženou a schválenou metodikou, stanoveny společné faktory, u nichž bude stanovena faktorová zátěž (váha), představující míru závislosti mezi původním indikátorem a jeho faktorem. Dále bude provedena rotace faktorů, resp. faktorových os, a odhad faktorového skóre, vyjadřujících míru působení konkrétních faktorů v jednotlivých zemích. Hodnota těchto faktorových skóre pro jednotlivé indikátory pak bude vstupovat jako váha těchto indikátorů v rámci metody DEA. Na základě těchto výpočtů bude provedena interpretace extrahovaných faktorů a jejich územní diferenciace. Rozšířením standardní techniky FA je metoda modelování pomocí strukturních rovnic (Structural Equation Modelling - SEM). Jedná se o obecný přístup k mnohorozměrné analýze, který se používá k prozkoumání komplexních závislostí mezi proměnnými, tj. manifestními (pozorovanými) a latentními (nepozorovanými); blíže např. Byrne (2009), Schumacker, Lomax (2010) nebo Kline (2011). Metoda SEM je založena na tvorbě modelů, jež mnohdy lépe odrážejí realitu než modely standardních mnohorozměrných statistických metod (faktorové analýzy, korelační analýzy nebo pouhé regrese). Prostřednictvím metody SEM je možné specifikovat, odhadnout a prezentovat model v jednoduchém a intuitivním strukturním grafu zobrazujícím nejprve hypotetické a ve výsledcích už ověřené vztahy mezi proměnnými. Metoda SEM slouží k přezkoumání vztahů a testování hypotéz (verifikaci), zda proměnné se vzájemně statisticky významně ovlivňují předpokládaným způsobem a s jakou intenzitou. V rámci projektu se jedná o testování klíčových kvantitativních a kvalitativních faktorů konkurenceschopnosti členských států EU a nalezení charakteru a úrovně vlivu těchto faktorů na výkonnostní dynamiku hodnocených území. V návaznosti na FA a metodu SEM bude aplikována metoda analýzy obalu dat (DEA). Z hlediska zkoumání efektivnosti členských států EU budou využity pokročilejší modely DEA, jež nehodnotí pouze jeden faktor, ale soubor různých faktorů, které determinují dosažený stupeň ekonomického rozvoje (efektivnosti) území. Metody DEA jsou založeny na vstupech a výstupech uvažovaných jednotek a hodnotí efektivitu, s jakou země dokáže své vstupy transformovat na výstupy, tj. jak velkých výstupů dokáže země dosáhnout při vynaložení jednotkového množství disponibilních vstupů (zdrojů); blíže např. Cook, Zhu (2008). Právě tato skutečnost umožňuje považovat efektivnost zemí jako určité „zrcadlo“ konkurenceschopnosti. Pro výpočty ekonomické efektivnosti zemí EU15 a EU12 bude v rámci metod DEA využito modelů, jež předpokládají variabilní výnosy z rozsahu umožňují lépe zohlednit ekonomickou realitu (FDH a FRH modely). U FDH (Free Disposal Hull) modelů platí předpoklad nekonvexnosti množiny produkčních možností, což znamená, že hodnocená jednotka může být porovnávána pouze vůči skutečně existujícím jednotkám oproti základním DEA modelům, které měří efektivnost vůči virtuální jednotce, která je kombinací vstupů a výstupů stávajících jednotek. Rozšířením FDH modelu je model FRH (Free Replicability Hull). FRH modely na rozdíl od modelů FDH, umožňují porovnávat hodnocenou jednotku s násobnými kombinacemi těchto jednotek. Na základě pokročilých DEA modelů bude možné provést konstrukci a výpočet Malmquistova indexu (MI) efektivnosti a jeho rozklad na kvantitativní a kvalitativní faktory ovlivňující vnitřní a vnější efektivnost států, a to pro období růstové dynamiky 2000-2004, 2004-2007 a 2000-2007. Dále bude MI konstruován a vypočten pro období ekonomického poklesu, tj. 2008-2011(2012); a celkově za období 2000-2011(2012), 2004-2011(2012) a 2007-2011(2012). Hodnocení vývoje efektivnosti v čase nutně musí vzít v úvahu možnost změn odvětvových výrobních technologií. Nové technologie nesporně patří mezi cesty zvyšování efektivnosti, nejsou však cestou jedinou a nemohou vysvětlit rozdíly ve výkonnosti zemí se stejnou úrovní používaných technologií. Jedním z kvantitativních nástrojů hodnocení efektivnosti, který usiluje o modelové zachycení vlivu změn technologií a jejich oddělení od ostatních zdrojů zvyšování efektivnosti hodnocených zemí, je právě Malmquistův index. MI vyjadřuje změnu produktivity (výkonnosti) hodnocených zemí mezi dvěma časovými obdobími. Produktivita zemí je dána technologií (vnějšími podmínkami) a vlastní výkonností (efektivitou, tj. schopností dosahovat co nejlepších výsledků při daných vnějších podmínkách) země. MI lze tak rozdělit na dvě složky, tj. změnu hranice produkčních možností, jež je vyvolána technologií a charakterizuje vnější podmínky a změnu efektivity (účinnosti) země vůči souboru zbývajících zemí, která je dána „odfiltrováním“ vlivu vnějších podmínek a měla by odrážet pouze změnu vlastní výkonnosti, jako kdyby vnější podmínky zůstaly stejné. V návaznosti na FA, metodu SEM a metodu DEA bude, pro účely segmentace zemí dle trendů v oblasti národní efektivnosti, využita metoda shlukové analýzy (SA); blíže např. Hendl (2009) či Řezánková (2009). Při uplatnění SA v oblasti hodnocení vícerozměrných indikátorů konkurenceschopnosti budeme vycházet z předpokladu, že, státy EU15, EU12 a EU27, které se budou nacházet uvnitř jednotlivých shluků, si budou co nejvíce podobné. Naproti tomu země patřící do různých shluků se budou co nejvíce odlišovat. Výsledek SA bude závislý na zvoleném počtu indikátorů konkurenceschopnosti, na výsledcích hodnocení efektivnosti metodou DEA, na zvoleném vyjádření podobnosti a na použitém způsobu shlukování. Hodnota koeficientu efektivnosti získaného metodou DEA bude použita pro stanovení hranice nízké dynamiky rozvoje pro jednotlivé faktory v objektech. V rámci SA bude uplatňován hierarchický postup shlukování, který je založen na postupném spojování objektů a jejich shluků do dalších větších shluků a zahrnující dále dva typy shlukování – aglomerativní a divizní. Grafickým znázorněním hierarchického shlukování bude dendogram. Výchozím bodem při shlukování je určení způsobu vyjádření podobnosti (vzdálenosti) jednotlivých zemí. Za míru vzdálenosti bude zvolena euklidovská vzdálenost (geometrická vzdálenost) představující standardní typ vzdálenosti. Závěrečným krokem shlukové analýzy bude volba vhodné metriky shlukování. V rámci projektu bude, dle optimalizačního hlediska, využita metoda průměrová, metoda těžiště (metoda centroidní) nebo metoda Wardova; blíže např. Meloun, Militký (2006). Na základě územní diferenciace dle extrahovaných faktorů národní konkurenceschopnosti v rámci FA, bude možné klasifikovat hodnocené země dle stupně jejich konkurenčního vývoje do skupin ekonomik poháněných faktory, ekonomik poháněných investicemi či ekonomik poháněných inovacemi. Ekonomiky poháněné faktory konkurují nízkými náklady, tudíž levnými výrobními faktory. Ekonomiky založené na investicích konkurují rostoucími výnosy z rozsahu a zlepšující se produktivitou. Výhoda spočívá ve zvýšení efektivnosti. V inovativních ekonomikách jsou technologie vyráběny především ve spojení produkcí inovativních výrobků a služeb, úspěch tedy závisí na inovacích. Hranice nízké dynamiky rozvoje území bude dále základem pro testování a vysvětlení příčin změn efektivnosti v hodnocených zemích prostřednictvím ekonometrické analýzy efektivnosti na základě metody SEM. Pro hodnocení dosaženého stupně národní konkurenceschopnosti a příčin změn efektivnosti jako faktorů této konkurenceschopnosti bude využito přístupů makroekonometrického modelování prostřednictvím formulace nelineárního regresního makroekonomického modelu panelových dat; blíže např. Baltagi (2008) či Hančlová et al. (2010). V panelovém modelu je možné koncentrovat více informací než v jednoduchém klasickém regresním modelu, dále je možné lépe postihnout dynamiku změny, k níž u jednotlivých proměnných došlo. Zásadní výhodou je detekce fixních, resp. stochastických efektů v čase či průřezu, které mohou vypovídat o diferenciaci zkoumaných jednotek. Další výhodou je konstrukce a testování složitějších modelů s odpovídajícím počtem stupňů volnosti. Jiné výhody a nevýhody makroekonometrického modelování uvádí např. Šmídková (1995). Při aplikaci modelu panelových dat jsou rovněž značně eliminovány odchylky způsobené agregací užitých datových souborů. Výstupem modelu panelových dat bude odhad efektivnosti každé země EU v závislosti na jejich příčinách, regionálních disparitách nebo časových změnách. Tento přístup lze uplatnit i při poměrně malém počtu pozorování v čase, v tomto případě pro každý členský stát se jedná o období růstové dynamiky 2000-2004-2007, a období ekonomického poklesu 2008-2011(2012). K hromadnému zpracování dat, jak během jejich přípravy, tak následně i v analýze samotné, bude využito několika softwarových aplikací. Při „dobývání“ dat z jednotlivých databází bude využito systému na správu databází Microsoft Office Access. K tvorbě vlastních proměnných a zčásti i k jejich předzpracování poslouží zejména tabulkový procesor Microsoft Excel 2010. Stěžejní části projektu, tedy vlastní FA a SA budou realizovány prostřednictvím statistického softwaru IBM SPSS 20. Metoda SEM bude aplikována prostřednictvím softwaru IBM SPSS AMOS, jež je nadstavbou standardní verze SPSS a který bude zakoupen z finančních prostředků projektu. Pro potřeby výpočtu efektivnosti bude využit software DEA Frontier Add-In Microsoft Excel a software KonSi-DEA Analysis for Benchmarking-3D Visualisation, jež bude zakoupen z finančních prostředků projektu. Panelové ekonometrické modelování bude realizováno s podporou EViews. Datová základna: Datová základna bude tvořena 66 ukazateli, jež jsou součástí konceptu Indexu národní konkurenceschopnosti (CCI), z databází Eurobarometru, Evropské klastrové observatoře, Eurostatu, OECD a Světové banky. Data budou analyzována dle dostupnosti pro období 2000-2011(2012). Použitá literatura v rámci výzkumného projektu: Tuzemské publikace: 1.BALCAROVÁ, Pavlína a Michal BENEŠ. Metodologie měření a hodnocení makroekonomické konkurenceschopnosti. Centrum výzkumu konkurenční schopnosti české ekonomiky,2006.37s. ISSN 1801-4496. 2.FIALA, Petr a kol.:Operační výzkum–nové trendy. Praha:Professional Publishing,2010. ISBN 978-80-7431-036-2. 3.HANČLOVÁ, Jana et al. Makroekonomické modelování české ekonomiky a vybraných ekonomik EU.Ostrava:VŠB-TU Ostrava. 2010. 310s. ISBN 978-80-248-2353-9. 4.HEBÁK, Petr et al. Vícerozměrné statistické metody. Praha: Informatorium,2005.255s. ISBN 80-7333-039-3 . 5.HENDL, Jan. Přehled statistických metod: analýza a metaanalýza dat.3.vyd.Praha: Portál, 2009. 695s. ISBN 978-80-7367-482-3. 6.KLVAČOVÁ, E., J. MALÝ a K. MRÁČEK. Základy evropské konkurenceschopnosti.Praha: Professional Publishing, 2007. 118s. ISBN 978-80-86946-54-2. 7.MELOUN, Milan a Jiří MILITKÝ. Kompendium statistického zpracování dat. Praha: Academia, 2006. 982s. ISBN 80-200-1396-2. 8.RYDVALOVÁ, Petra a Miroslav ŽIŽKA. Metodika identifikace dynamiky hospodářského rozvoje obcí. Liberec:TU Liberec. 2008. 24s. ISBN 978-80-7372-761-1. 9.ŘEZANKOVÁ, Hana. Shluková analýza dat. 2. vyd. Praha:Professional Publishing, 2009. 218s. ISBN 978-80-86946-81-8. 10.SLANÝ, Antonín et al. Ekonomické prostředí a konkurenceschopnost.Brno:Masarykova univerzita,CVKSCE, 2009. 325s. ISBN 80-210-5056-3. 11.STEINMETZOVÁ, Dana. Bariéry konkurenceschopnosti. Praha: Oeconomica, 2008. 162s. ISBN 978-80-245-1444-4. 12.ŠMÍDKOVÁ, Kateřina. Vývoj přístupů k makroekonometrickému modelování. Politická ekonomie, 1995, č. 1, s.113–124. Zahraniční publikace: 13.ANNONI, Paola a Kornelia KOZOVSKA. EU Regional Competitiveness Index 2010. JRC Scientific and Technical Reports. Luxembourg: Publication Office of the European Union. 2010, 274s. ISBN 978-92-79-15693-9. 14.BALTAGI, Badi Hani.Econometric analysis of panel data. 4. vyd. New York:John Wiley&Sons,2008.257s. 15.BYRNE Barbara M. Structural Equation Modeling With AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming. 2. vyd. New Jersey: Routledge Academic, 2009. 416s. ISBN 978-0805863734. 16.CHARNES, A., COOPER, W., RHODES, E. Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research 2, 1978, s.429-444. 17.COOK, Wade D. a Joe ZHU. Data Envelopment Analysis: Modelling Operational Processes and Measuring Productivity. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2008. 248s. ISBN 978-1434830234. 18.COOPER, W. W., L. M. SEIFORD a J. ZHU. Data Envelopment Analysis: Models and Interpretations. Boston: Kluwer Academic Publisher, 2004. 490s. ISBN 978-0387452814. 19.GARELLI, Stephane. Competitiveness of Nations: The Fundamentals. World Competitiveness Yearbook 2002. Lausanne: International Institute for Management Development, 2002. s.1 – 12. ISBN 978-2970012160. 20.GARRAT, A., K. LEE, M. H. PESARAN a Y. SHIN. Global and National Macroeconometrics Modelling. A long Run Structural Approach. Oxford: University Press, Great Britain, 2006. ISBN 978-0-19-929685-9. 21.GORDON, L., Clark a Paul TRACEY. Global Competitiveness and Innovation. An Agent-Centred Perspective. Hampshire: Palgrave Macmillan, 2004, 167s. ISBN 1403932638. 22.GREENE, William H. Econometric analysis. New Jersey: Prentice Hall, Upper Saddle River, 2007. 23.HAIR, J. F., W. C. Black et al. Multivariate Data Analysis. 7th Edition. Prentice Hall, 2010. 816s. ISBN-13: 978-0138132637. 24.KLINE, Rex. B. Principles and Practice of Structural Equation Modelling. 3rd edition. New York: The Guilford Press, 2011. 427 s. ISBN 978-1-60623-876-9. 25.MAYER, A., R. STEYER a H. MUELLER. A General Approach to Defining Latent Growth Components. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, Vol. 19, Iss. 4, 2012, s.513-533. ISSN 1532-8007. 26.MULAIK, Stanley A. Linear Causal Modelling with Structural Equations. FL: Chapman & Hall/CRC, 2009. 468 s. ISBN-13: 978-1-4398-0038-6. 27.PORTER, Michael. E. The Competitive Advantage of Nations. New York: The Free Press, 1990. ISBN 0-684-84147-9. 28.PORTER, Michael. E. The Economic Performance of Regions, Regional Studies, Vol.37, No.6/7, 2003, s.549-578. 29.SAATY, Thomas L. Multicriteria decision making - the Analytic Hierarchy Process. RWS Publications, Pittsburgh, 1991. 30.SCHUMACKER Randall E. a Richard G. LOMAX. A Beginner's Guide to Structural Equation Modeling. Third Edition. New Jersey: Routledge Academic, 2010. 536s. ISBN 978-1841698915. 31.ZHU, Joe. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Excel Solver. Kluwer Academic Publishers, Boston, 2002. Elektronické databáze: 32.ORGANIZATION FOR ECONOMIC CO-OPERATION AND DEVELOPMENT. OECD Database. Stats.oecd.org [online]. 2012. Dostupné z: http://stats.oecd.org/ 33.EUROPE INNOVA. European Cluster Observatory Overview. Europe-innova.eu [online].2012.Dostupné z: http://www.europe-innova.eu/web/guest/eu-cluster-observatory/overview;jsessionid=147DBEBDCF9AF9BD0E21AACD2D30356C. EUROPEAN COMMISSION. Public Opinion. Eurobarometer interactive search system. Ec.europa.eu [online]. 2012. Dostupné z: http://ec.europa.eu/public_opinion/cf/index_en.cfm. 34.EUROSTAT. Statistics. Epp.eurostat.ec.europa.eu [online].2012.Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/themes. 35.WORLD ECONOMIC FORUM. The Global Competitiveness Report 2011–2012 [online]. Geneva, Switzerland: Klaus Schwab, World Economic Forum, 2011. Dostupné z: http://www3.weforum.org/docs/WEF_GCR_Report_2011-12.pdf. 36.WORLD BANK. Data. Data.worldbank.org [online]. 2012. Dostupné z: http://data.worldbank.org/ Časový harmonogram: 1.Leden 2013: Příprava realizace studentského vědecko-výzkumného projektu (vymezení koncepce řešení projektu, zadání a rozdělení úkolů v rámci řešitelského týmu). 2.Únor – Březen 2013: Rešerše, studium odborné literatury a dalších relevantních zdrojů, příprava detailní konstrukce metodiky vhodné pro řešení vědecko-výzkumného projektu, sběr, vyhodnocení a zpracování relevantních informací, tvorba datové základny pro analýzu. 3.Duben – Říjen 2013: Realizační práce na projektu dle zvolené metodiky řešení, analýza, zpracování dílčích výstupů projektu, syntéza výstupů, průběžné prezentace dosažených výsledků v článcích v odborných časopisech a publikacích a na mezinárodních vědeckých a doktorandských. 4.Listopad – Prosinec 2013: Finalizace výstupů projektu, vyhodnocení finálních dosažených výsledků, závěrečné práce na projektu, vyúčtování a uzavření projektu, zpracování závěrečné zprávy, určení vhodných směrů budoucího zaměření následného výzkumu.

Ing. Lukáš Melecký, Ph.D.
prof. Ing. Jana Hančlová, CSc.
Ing. Boris Navrátil, CSc.
doc. Ing. Michaela Melecká Staníčková, Ph.D.
Ing. Bohdan Vahalík
Bc. Nikol Pešlová
Bc. Tomáš Vyvial
Bc. Karolína Popelářová

Výstupem projektu bude hodnocení úrovně konkurenceschopnosti zemí EU na základě stanovení klíčových kvantitativních a kvalitativních faktorů konkurenceschopnosti a vyhodnocení úrovně vnitřní a vnější efektivnosti pro země EU15 a EU12. Ekonometrická analýza efektivnosti následně povede k vysvětlení příčin změn efektivnosti ve sledovaných zemích a určení dynamiky rozvoje zemí v referenčním období. Úroveň dynamiky rozvoje území bude hodnocena na základě FA,jež vyhodnotí společné faktory konkurenceschopnosti hodnocených zemí a metody modelování pomocí strukturních rovnic,která testuje klíčové faktory konkurenceschopnosti zemí EU a určuje charakter a úroveň vlivu faktorů na výkonnostní dynamiku hodnocených států. Z faktorového skóre bude stanovena hranice nízké dynamiky rozvoje pro jednotlivé faktory v hodnocených zemích, jejíž hodnota následně povede ke zkoumání efektivnosti zemí prostřednictvím pokročilých nadstaveb metody DEA. V návaznosti na FA, metodu SEM a metodu DEA, bude provedena segmentace stejného vzorku vybraných indikátorů, ze kterých byly sestaveny faktory národní konkurenceschopnosti a výstupem shlukové analýzy bude vytvoření homogenních skupin – shluků zemí dle stupně jejich konkurenčního vývoje.
Výstup panelového ekonometrického modelu povede k vysvětlení příčin variability efektivnosti v čase i v průřezu se zahrnutím režimů expanze a recese. Výsledy budou konfrontovány s počátečními ekonomickými hypotézami a dále budou porovnávány s dalšími empirickými studiemi.

Předpokládané dílčí výsledky výzkumu:
•Tvorba souboru indikátorů odrážejících makroekonomickou konkurenceschopnost z databáze Eurobarometru, Evropské klastrové observatoře, Eurostatu, OECD a Světové banky.
•Analýza souboru vybraných indikátorů národní konkurenceschopnosti prostřednictvím deskriptivních statistik (např. max. a min. hodnota, aritmetický průměr, střední hodnota, rozptyl, variační koeficient, zobrazení dat pomocí krabicového grafu s anténami).
•Stanovení a ohodnocení hlavních kvantitativních a kvalitativních faktorů postihujících národní konkurenceschopnost zkoumaných zemí prostřednictvím FA a určení vlivu těchto faktorů na výkonnostní dynamiku hodnocených států metodou SEM.
•Klastrování zkoumaných států dle stupně jejich konkurenčního vývoje pomocí SA na základě zjištěných faktorů konkurenceschopnosti.
•Stanovení úrovně relativní efektivnosti v daných zemích na základě využití pokročilejších modelů metody DEA.
•Vysvětlení příčin změn efektivnosti hodnocených zemí a určení dynamiky jejich rozvoje v období růstové dynamiky a období ekonomického poklesu prostřednictvím ekonometrické analýzy.
•Komparativní analýza zjištěných výsledků dosažené úrovně konkurenceschopnosti, efektivnosti a dynamiky hospodářského rozvoje v hodnocených zemích.

Výstupem projektu SGS bude závazně minimálně 40 bodů.
V roce 2013 předpokládáme dosažení 24 bodů prostřednictvím článků indexovaných v databázi Scopus a článků v odborných českých recenzovaných časopisech. V roce 2014 předpokládáme dosažení minimálně 16 bodů prostřednictvím článků z mezinárodní konference zařazené do databáze ISI Thomson Reuters, článku v impaktovaném časopise a prostřednictvím vydání publikace v monografické neperiodické řadě SAEI.

Mezinárodní vědecké konference:
•MME 2013–Mathematical Methods in Economics,září 2013.
•LEF 2013–Liberecké ekonomické fórum,EkF TU Liberec,září 2013.
•ICBEFSM 2013 (WASET)-International Conference on Business,Economics and Financial Sciences and Management,Paříž,Francie,červen 2013.

Doktorandské konference:
•IMEA 2013,FES Univerzita Pardubice,květen 2013.

Publikační výstupy dle RVVI:
•Publikace v monografické řadě SAEI,2014;B-20 bodů
•2 články ve sbornících z mezinárodních vědeckých konferencí v databázi ISI Thomson Reuters;D-16 bodů
•1 článek v impaktovaném časopise;Jimp
•2 články indexované v databázi Scopus;Jneimp-24 bodů
•2 články v českých recenzovaných časopisech;Jrec-8 bodů
•2 články z doktorandských konferencí