natgillin/translations-raw huggingface dataset:
Han konkluderede, at arbejdsløshed, lønninger og uddannelsesniveau for den voksne befolkning alle er bestemmende for den regionale arbejdsmarkedsdeltagelse i EU. Den positive
He came to the conclusion that the unemployment rate, the wage and the educational attainment of the adult population are regular determinants of the regional participation rate in the EU.
virkning af lonfaktoren er relativt lille, mens arbejdsloshedens afskrækkende virkning er relativt stor. Dette bringer os videre til næste indikator.
The positive effect of the wage factor is rather small, while the discouragement effect of the unemployment rate is rather large.
1.4.2 UDDANNELSESNIVEAU
1.4.2 EDUCATIONAL ATTAINMENT
Dataene om uddannelsesniveau er hentet fra Fællesskabets arbejdsstyrkeundersøgelse.
The data on educational attainment are obtained from the Community Labour Force Survey.
Betingelserne for at have afsluttet en uddannelse varierer og kan afhænge af forskellige kriterier, f.eks. tildeling af et bevis, deltagelse i et givent antal timer, beståede eksamener mv.
The conditions of successful completion vary and can be determined by various criteria, e.g. the award of a certificate, attendance of a given number of hours, exams passed.
Eurostat skelner mellem tre uddannelsesniveauer for personer i alderen 25-59 år: lav. mellem og hoj. I tabel 7 vises kun det høje niveau.
Eurostat makes a distinction between three levels of educational attainment of persons aged 25-59: low, medium and high.
Det fremgår klart af tabel 7, at dataene pr. land ikke er fuldt sammenlignelige (som det f.eks. kan ses af tallene for Italien).
It is clear from table 7 that the data per country are not fully comparable (as shown by, e.g., the results for Italy).
Tabel 7: L'ddannelses niveau - hojt niveau -for NUTS 2-regioner i EU, 2000 Land Hoj este Laveste Nationalt gennemsnit
Table 7: Range of values of educational attainment - high level - for NUTS level 2 regions in the EU, 2000 Country
Belgien Danmark Tyskland Grækenland Spanien Frankrig (a) Irland Italien Luxembourg Nederlandene Ostrig Portugal Finland Sverige
Belgium Denmark Germany Greece Spain France (a) Ireland Italy Luxembourg Netherlands Austria Portugal Finland
Nationalt gennemsnit 29
Sweden United Kingdom EUR 15
Med ovenstående forbehold for sammenligneligheden er det ikke desto mindre tydeligt, at der i mange mål 1-regioner eller tidligere mål 1-regioner er et lavt uddannelsesniveau:
Whilst bearing in mind the above reservation concerning the comparability of the data, it is nonetheless apparent that many objective 1 regions or former objective 1 regions show a low level of educational attainment:
Dette understotter Elhorsts tese fra forrige afsnit.
This supports the thesis of Elhorst mentioned in the previous section.
En undtagelse fra reglen findes i regionerne i det tidligere Osttyskland; i disse regioner er uddannelsesniveauet højt.
We find an exception to the rule in the regions of former Eastern Germany; these regions show a high educational attainment.
Motorvejsindekset (km/100 km") er en anden indikator for regionale skævheder.
The motorway index (Kms/100 Km") is another indicator of regional disparities.
Også her skal der udvises forsigtighed ved fortolkning af dataene.
Also here, some care must be exercised when interpreting the data.
Ikke desto mindre kan det ses af tabel 8, at mål 1-regionerne har et lavt indeks. Dette er især udtalt i de græske, portugisiske og irske regioner samt i flere regioner i Det Forenede Kongerige.
Nevertheless table 8 shows a low index for the objective 1 regions.
Tabel 8: Motorvejsindeks pr. land og mål I-region , 1998(EU=I00) Land Nationalt gennemsnit Mål 1-regioner
Table 8: Motorway index per country and objective 1 regions, 1998 (EU=100)
115 Varierer fra 0 til 79 138 58 14 82
115 varying from 0 to 79 138 58 14 82
221 122 Varierer fra 0 til 165 10 18 31 72
221 122 Varying from 0 to 165 10 18 31 72
Det lave indeks for mål 1-regionerne i Finland og Sverige skyldes et meget stort område i den nordlige og centrale del af begge lande, hvor befolkningstætheden er meget lav.
The low index for objective 1 regions in Finland and Sweden is due to a very vast territory in the northern and central part of both countries, each of them confronted with a low population density.
1.4.4 INDEKS OVER SYREFREMKALDENDE GASSER
1.4.4 INDEX OF ACIDIFYING
I den anden rapport om den økonomiske og sociale samhørighed findes et interessant kort, der er udarbejdet på baggrund af et indeks over udledning af syrefremkaldende gasser.
In the second report on Economic and Social Cohesion we find an interesting map based on an index of emissions of acidifying gases. It concerns an average
Det drejer sig om et gennemsnitligt indeks for skøn
2 of indices of regional emission estimates per km for S0 and NH
Det Forenede Kongerige
Country United Kingdom
Hvad kan man læse ud af denne tabel?
What can we conclude from this table?
Først og fremmest tilhører de fleste af regionerne de såkaldte "centrale regioner" (trekanten North Yorkshire-Paris-Hamburg) (se afsnit 1 i dette kapitel).
Firstly, most of the regions belong to the so-called "central regions" (triangle North Yorkshire-Paris-Hamburg) (see section 1 of this chapter).
Dernæst er flere hovedstæder eller storbyer påvirket af store udledninger af syrefremkaldende gasser.
Secondly, several capital cities or big cities are affected by high emissions of acidifying gases.
Konsekvensen af denne belastning og koncentrationen af økonomisk aktivitet er, at de giftige emissioner i det centrale område er 2,3 gange højere end i de perifere områder (Europa-Kommissionen, 2000).
A consequence of this congestion and the concentration of economic activity is that toxic emissions in central area are 2.3 times greater than in peripheral ones (EC, 2001).
TYPER AF PROBLEMREGIONER I EU
TYPES OF PROBLEM REGIONS IN THE EU
Efter dette første afsnit om regionale skævheder i EU vil vi definere en række typer af problemområder.
After this first section about regional disparities in the EU, we will define a number of types of problem areas.
Denne klassificering er en syntese af klassifikationer, der er foreslået af mange forfattere (f.eks. den tredje periodiske rapport, 1987).
The classification used is a synthesis of classifications proposed by many authors (e.g. Third Periodic Report, 1987).
Det er ikke vores hensigt at opsummere de forskellige idéer, blot skelne mellem de forskellige typer problemregioner.
It is not our intention to summarise their different ideas but only to make a distinction between types of problem regions.
For hver type problemregion skal der gennemføres en tilsvarende regionalpolitik.
For each type of problem region a corresponding regional policy must be implemented.
Der kan identificeres syv typer problemregioner:
Seven types of problem regions can be identified:
I den første gruppe findes EU's perifere regioner, der er kendetegnet ved en overvægt af landbrugsaktiviteter.
In the first group we have the peripheral regions of the EU, characterised by a predominance of agricultural activity.
Disse regioner har et dobbelt handicap: De er både perifere og gearet til en stagnerende sektor for så vidt angår beskæftigelse.
These regions have a double handicap: they are both peripheral and are geared to a stagnating sector as far as employment is concerned.
Underudvikling i ordets bredeste forstand er ligeledes et fælles træk. Typiske eksempler er det sydlige Italien, de fleste regioner i Spanien, Portugal og Grækenland.
Underdevelopment in the broad sense is a common characteristic.
Også Burgenland (Ostrig) og den nordlige del af Finland kan klassificeres i denne gruppe. 2.
Also Burgenland (Austria) and the northern part of Finland can be classified in this group.
Den anden gruppe består af andre landbrugsregioner. Sammenlignet med den første gruppe har disse regioner den fordel, at de ikke er perifere.
A second group consists of other agricultural regions.
Ordet "perifer" er naturligvis relativt. Generelt ligger denne type regioner ikke så langt fra de store bycentre som regionerne i den første gruppe.
Of course 'peripheral' is a relative notion.
Desuden er befolkningstætheden i disse regioner meget højere end i regionerne i den forste gruppe.
Furthermore, their population density is much higher than that of the regions of the first group.
Schleswig-Holstein i Tyskland og den nordlige del af Nederlandene er typiske medlemmer af denne gruppe (ikke mål 1-regioner). 3.
Netherlands are typical members of this group (are not objective 1 regions).
En anden type problemområde er den "strandede region" (kriseramt område, tilbagestående region).
A different kind of problem is the "stranded region" (depressed area, declining region).
Dette kan være kulmineområder, tekstilregioner eller regioner, der er domineret af skibsbyggeri.
They may be coal-mining areas, textile regions or regions dominated by ship-building. South Wales, the North of England, and
Det sydlige Wales, det nordlige England og Wallonien i Belgien er blot få af mange eksempler. Et regionalt
Wallonia in Belgium are just a few of many examples. A regional
Et særligt problemområde udgøres af de nye delstater i Tyskland (det tidligere Östtyskland).
A special type of problem area is formed by the new Länder of Germany (former East-Germany).
I 1989 blev disse regioner konfronteret med et fuldstændigt anderledes økonomisk system.
In 1989 these regions were confronted with a completely different economic system.
I begyndelsen af 1990'erne blev de alle udvalgt til mål 1-regioner. Nogle af disse regioner har de samme kendetegn som den tredje gruppe. 5.
In the beginning of the 1990s they were all selected as objective 1 regions.
I mange af Europa-Kommissionens dokumenter blev grænseregionerne på begge sider af en landegrænse for blot få år siden set som meget vigtige problemområder.
In many documents of the European Commission, a few years ago, the frontier regions on either side of a border were looked upon as very important problem regions.
Rent faktisk er situationen i disse regioner ikke helt så alvorlig, eftersom de er de første, der drager fordel af den økonomiske integration.
In fact, they are not in a very bad situationsince they are the first to benefit from economic integration.
Områder på begge sider af en grænse tilhørte tidligere den samme økonomiske region.
Areas on either side of borders formerly belonged to the same economic region.
De har dog (eller havde) ét fælles træk, nemlig manglen på, eller i hvert fald manglende koordinering af, infrastrukturen (veje, jernbaner, kanaler mv.). 6.
However, they have (or had) one common characteristic, namely the lack of - or in any case the insufficient coordination of - infrastructure (roads, railways, canals, etc.). 6.
Den sjette gruppe omfatter regioner med en meget lav befolkningstæthed. Dette er ¡sær tilfældet i de nordlige regioner i Sverige og Finland. En række finske regioner kunne imidlertid også klassificeres i den første gruppe (perifere, landbrugsorienterede). 7.
A sixth group comprises regions with a very low population density.
Den syvende gruppe af problemregioner er byregionerne.
The seventh group of problem regions are conurbation regions.
Det kan virke overraskende, at byregioner klassificeres som en særlig gruppe, eftersom indkomstniveauerne i disse regioner er blandt de hojeste i Europa.
It may be surprising that conurbation regions are classified as a special group since the income levels in these regions are amongst the highest in Europe.
Med henvisning til kapitel 1 er det klart, at der ikke kan formuleres en reel regional fællesskabspolitik uden hensyntagen til de økonomiske, sociale og miljømæssige problemer i de store byområder.
With reference to the first chapter, it is clear that no real Community regional policy can be formulated without paying attention to the economic, social, and environmental problems of the big conurbation regions.
Både britisk og fransk regionalpolitik bekræfter denne tese.
British and French regional policy sustains that thesis.
Siden slutningen af 1970'erne har
But since the late 1970s, many agglomerations have been confronted with their own problems, grouped
mange byområder imidlertid haft deres egne problemer, samlet under den fælles indikator "indre by-problemer' (herunder høj arbejdsløshed).
together under the common indicator 'inner-city problems' (including high unemployment figures).
UDVIKLINGEN I SKÆVHEDER I EU
EVOLUTION OF DISPARITIES IN THE EU
Til måling af indkomstskævheder anvendes figur 1 og 2 og målingen af standardafvigelser.
To measure income disparities, we make use of fig.
Hvad kan der udledes af figur 1 og 2 og de tilsvarende oplysninger i tabel 10?
1 & 2 and the measurement of the standard deviations. What can be learned from fig.
Før vi fortolker dataene er en indledende bemærkning på sin plads.
1 & 2 and the corresponding data in table 10? Before we interpret the data, we should make a preliminary remark.
Dataene fra 1995 og 1999 er ikke fuldt sammenlignelige på grund af en ændring i definitionen af NUTS 2-regioner, særligt i Det Forenede Kongerige og Irland.
The 1995 and 1999 data are not fully comparable due to a change in the definition of NUTS 2 regions, especially in the UK and Ireland.
For så vidt angår Greater London, arbejder vi med den gamle definition, men konsekvensen for sammenligneligheden er marginal.
We work with the old definition as far as Greater London is concerned, but the impact on comparability is marginal.
Tabel 10: Befolkningsfordeling efter BNP pr. indbygger i KKS for regioner på NUTS 2-niveau i EU, 1995-1999 (EU=100)
Table 10: Population distribution in terms of per capita GDP in PPS for NUTS level 2 regions in the EU, 1995-1999 (EU=100)
Der kan udledes overraskende konklusioner på baggrund af denne tabel.
Surprising conclusions can be drawn from this table.
For det første er befolkningsandelen i de to kategorier af de fattigste regioner ( < indeks 75) faldet fra 19,1% til 17,4%. For det andet er andelen af de midterste kategorier (85-115) faldet fra 48,2% til 42,5%.
Firstly, the population shares of the two categories of the poorest regions ( < index 75) decreased from 19.1 % tol7.4 %. Secondly, the share of the central classes (85-115) decreased from 48.2% to 42.5%.
For det tredje er andelen af meget rige regioner ( > 140) steget med 1,7 procentpoint. For det fjerde findes den største stigning i gruppen med et indeks mellem 75 og 85.
Thirdly, the share of the very rich regions ( > 140) increased by 1.7 percentage points. Fourthly, the class showing the highest increase is the group with an index between 75 and 85.
Der er et skift i befolkningsfordelingen efter BNP fra de fattige regioner til de mindre fattige regioner.
There is a move in population distribution according to GDP from the poor regions to less poor regions.
For det femte er den mest slående konklusion utvivlsomt faldet i den befolkningsandel, der bor i meget fattige regioner (indeks < 60) og stigningen i befolkningsandelen i de meget rige regioner (indeks > 140). Sidstnævnte konklusion stemmer overens med konklusionen i den sjette periodiske rapport. Ifølge denne rapport var de fattigste regioner i stand til at forbedre deres egen situation i perioden 1985-1995.
Fifthly, the most striking conclusion is undoubtedly the decrease in the share of the very poor regions (index < 60) and the increase of the population share of the very rich regions (index > 140). The latter conclusion is in line with the conclusion of the Sixth Periodic Report.
Indekset over de ti nederste regioner som helhed steg fra 44 til 49% af EU's gennemsnit (for de nederste 25 fra 52 til 58%).
The index of the bottom 10 regions as a whole moved from 44 % to 49 of the EU average (for the bottom 25 from 52% to 58%).
Dette er en klar forbedring i retning af Fællesskabets gennemsnit.
This is a clear improvement in the direction of the Community average.
De ti øverste regioner har derimod øget deres allerede høje indkomster og er steget fra 153% til 160% af EU's gennemsnit (for de øverste 25 fra 138% til 143%).
The top 10 regions, on the other hand, have increased their already high incomes, progressing from 153 % to 160 % of the EU average (for the top 25, from 138% to 143%).
Regionerne med det laveste BNP pr. indbygger, svarende til omkring 10% af den samlede befolkning, forbedrede deres indeks (BNP pr. indbygger i % af EU's gennemsnit) fra 55,6 i 1989 til 61.7 i 1999.
The regions with the lowest per capita GDP , accounting for 10 % of total population, improved their index (GDP per capita as a % of EU average) from 55.6 in 1989 to 61.7 in 1999.
Regionerne med det højeste BNP pr. indbygger, svarende til omkring 10% af den samlede befolkning, gik fra et indeks på 153,5 i 1989 til 157,4 i 1999.
However the regions with the highest GDP percapita, accounting for 10 % of total population, moved from an index of 153.5 in 1989 to 157.4 in 1999.
Dette betyder, at det lille samlede fald i tallene for skævheder skyldes et kraftigt fald under gennemsnittet og en stigning over gennemsnittet.
This means that the slight reduction in overall disparity figures breaks down into a sharp reduction below the mean and an increase above the mean.
Både de rigeste og de fattigste regioner har forbedret deres situation i forhold til gennemsnittet.
Both the richest and the poorest regions have improved their score relative to the average.
Hvad kan man udlede af standardafvigelsen? Vi ser på perioden 1989-1999 (se tabel 11).
What can we learn from the standard deviation?
I figur 2 (1983-1999) er det en længere periode, der behandles.
In fig. 2 a longer period (1983-1999) is considered.
Vi skelner mellem alle NUTS 2-regioner og regioner i en række større lande.
We make a distinction between all NUTS 2 regions and regions within a number of larger countries.
Det er vigtigt at bemærke, at dataene fra 1995 og fremefter for et begrænset antal medlemsstater (f.eks.
It is important to note that for a limited number of Member States (e.g. UK, Ireland) the data from 1995 onwards are not entirely comparable with those before 1995.
KKS(EUR15=I00) standardafvigelse
PPS(EUR15 = 100), standard deviation
Forskel i BNP pr. indbygger (efter medlemsstat)
Disparity in per capita GDP (by Member State)
Kilde: GD Regio og egne beregninger
Source: DG Regio and own calculations
Tabel II: Forskelle (standardafvigelser) i BNP pr. indbygger i KKS efter region i EU og i medlemsstaterne, 1989-1999
Table 11: Disparities (standard deviations) in per capita GDP in PPS by region in the EU and within Member States, 19891999
Spanien Frankrig Italien Portugal Det Forenede Kongerige
New Länder Spain France Italy Portugal UK
EU 15 (efter medlemsstat), ekskl. nye delstater
EU 15 (by Member State) excl. New Länder
Kilde: GD Regio
Source: DG Regio
Perioden fra midten af 1970'erne til midten af 1980'eme var præget af en skævhed mellem EU's regioner (Vanhove, 1999).
The period mid 1970s to mid 1980s was characterised by a divergence between the EU regions.
Beviserne for skævheden i denne periode findes i figur 3 i forhold til arbejdsløshed.
(Vanhove, 1999) Evidence for divergence in this period can be found in figure 3 relative to unemployment.
Skævheden i arbejdsløsheden startede imidlertid tidligere end skævheden i BNP pr. indbygger.
However, divergence in terms of unemployment started earlier than divergence in per capita GDP.
Den økonomiske krise i midten af 1970'erne (oliekrisen) satte en stopper for bølgen af direkte investeringer i mindre begunstigede regioner.
The economic crisis of the mid seventies (the 1970s' oil crisis) put an end to the wave of direct investment in less favoured regions.
Samtidig lukkede den stigende arbejdsløshed i de rigere regioner af for mulighederne for udvandring.
At the same time, the growth of unemployment in the richer regions closed off the opportunities for emigration.
De regionale skævheder vokser næsten altid under en økonomisk krise og bliver igen mindre, når økonomien bedres.
Regional disparities almost always widen during a recession and narrow again during upturns in the economy.
Starten af 1990'erne er en undtagelse, ¡det EU i denne periode igen oplevede en økonomisk nedtur.
The early 1990s are an exception. The early 1990s witnessed a new period of downturn in the economy of the EU.
I nogle målinger skyldtes de voksende skævheder i starten af 1990'erne de nye tyske delstaters tiltræden til EU (dataene for den behandlede periode er ikke altid sammenlignelige).
In some measurements the widening of disparities in the early 1990s was influenced by the entry into the EU of the new German Länder (data are not always comparable throughout the period considered).
Konvergensen i de seneste 15 år er ikke sket med samme hastighed som i 1950'emeog 1960'erne.
The convergence rate during the last fifteen years is much slower than in the 1950s and 1960s.
Anden halvdel af 1990'erne var kendetegnet af en relativt høj vækst i BNP.
The second half of the 1990s was characterised by a rather high growth rate of GDP.
Dette er en grundlæggende forudsætning for større konvergens mellem regionerne.
This is a basic condition for more convergence between regions.
Endvidere kunne strukturfondene tænkes at have en positiv virkning.
Furthermore, one could expect the Structural Funds to exert a positive effect.
Alle disse forhold burde medføre et fald i standardafvigelsen efter region, men dette har ikke været tilfældet.
All these circumstances should lead to a decrease in the standard deviations by region. However this has not been the case.
Udviklingen i standardafvigelser efter region (se tabel 11) viser kun et lille fald i afvigelserne for perioden 1995-1999.
The development of the standard deviations by region (see table 11) show only a slight decrease in deviations for the period 1995-1999.
Dette er et bemærkelsesværdigt resultat, eftersom standardafvigelserne efter medlemsstat faldt fra 12,4 til 10,8 - der skete med andre ord en reel konvergens.
This is a remarkable result, particularly as the standard
Tidligere skyldtes et fald i skævhederne fortrinsvist konvergensen i udviklingsniveauet mellem EU-landene (Molle og Boeckhout, 1995). De nationale BNP-tal konvergerede, fordi medlemsstaternes industrielle og tertiære strukturer blev mere ensartede. Konvergensen blev stimuleret af flere faktorer:
In the past, the decrease in disparities was due mostly to the convergence of the development levels between EU countries (Molle and Boeckhout, 1995).
* akkumulering af opsparing og kapital, * faktormobilitet,
* savings and capital accumulation,
* teknologioverførsler, • konsekvens af europæisk integration for handlen. • fiskale overførsler på nationalt plan (inden for landeforskelle),
• fiscal transfers at the national level (within country disparities);
Endvidere er de regionale skævheder øget internt i to større lande, nemlig (se tabel 11) Spanien og Det Forenede Kongerige, men også i Portugal er standardafvigelsen steget.
Furthermore in two larger countries internal regional disparities increased. This is the case (see table 11) for Spain and the
Ovenstående konklusion kan også illustreres fra en anden vinkel.
UK: but in Portugal, too, the standard deviation went up.
og de tilsvarende
What has been the trend in GDP in the cohesion countries and the corresponding objective 1 regions (see table 12)?
Tabel 12: Udviklingen i BNP i samhørighedslandene mål 1-regioner, 1988-1999 (EU=100)
Table 12: The evolution of GDP in cohesion countries and corresponding objective 1 regions, 1988-1999. (EU = 100)
Tyskland Grækenland Spanien Italien Portugal Det Forenede Kongerige Mål 1 i alt (1989-1999) Mål 1 i alt (1994-1999)
Germany Greece Spain Italy Portugal UK Total Objective 1 (89-99) Total Objective 1 (94-99)
Mål 1-regionerne i samhørighedslandene under ét kunne ikke forbedre deres forholdsmæssige situation i de enkelte lande. (I Grækenland og Portugal var alle regioner mål 1-regioner før 1999). Det mest slående eksempel er Spanien.
The Objective 1 regions of the cohesion countries as a whole could not improve their relative situation in their respective states.
Det skal indrømmes, at resultaterne fra de enkelte spanske mål 1-regioner er meget uensartede.
We must admit that the performance of the individual Spanish Objective 1 regions is very unequal.