Przestrzenne zróżnicowanie kapitału ludzkiego na Litwie w okresie 2001–2011

Dokonana analiza wskaźników kapitału ludzkiego Litwy wykazała, że największe zmiany w badanym okresie odnotowano w zakresie wskaźników dotyczących odsetka osób z wyższym wykształceniem, liczby studentów na studiach stacjonarnych na 1000 mieszkańców (pracujących), liczby zatrudnionych w B+R na 1000 mieszkańców (pracujących), liczby zgonów niemowląt na 1000 urodzeń żywych oraz odległości struktury pracujących Litwy od struktury w UE 15. Spośród negatywnych wskaźników kapitału ludzkiego należy odnotować dużą spadkową dynamikę liczby ludności zarówno w kraju, jak i we wszystkich okręgach Litwy. W toku przeprowadzonej analizy przestrzennego zróżnicowania okręgów Litwy stwierdzono, że najlepszymi wskaźnikami kapitału ludzkiego charakteryzowały się okręgi wileński i kowieński. W badanym okresie zanotowano tu najwyższą pozytywną dynamikę zmian wskaźników kapitału ludzkiego. Największe zróżnicowanie przestrzenne zaobserwowano w badanym okresie w zakresie takich mierników kapitału ludzkiego jak liczba zatrudnionych w sektorze B+R, studenci studiów stacjonarnych oraz nauczyciele akademiccy. Najmniejsze zróżnicowanie regionalne odnotowano wśród wskaźników dotyczących liczby zgonów niemowląt na 1000 urodzeń żywych oraz zatrudnienia – odsetek aktywnych zawodowo z wykształceniem średnim zawodowym i odsetek pracujących z wykształceniem średnim zawodowym. Kilka okręgów Litwy charakteryzowało się niskim poziomem analizowanych mierników kapitału ludzkiego. Dotyczyło to przede wszystkim okręgów tauroskiego i mariampolskiego, gdzie odnotowano również najsłabsze wskaźniki w zakresie dynamiki zmian mierników kapitału ludzkiego

The analysis of indicators of human capital in Lithuania shows that the biggest changes recorded in the discussed period were undergone by the following indicators: the percentage of people with higher education, the number of full-time students per 1,000 residents (employees), the number of employees in R&D per 1000 inhabitants (employees), the number of infant deaths per 1000 live births and the distance of Lithuania’s employment structure from the structure of the EU 15. Among the negative indicators of human capital downward trends in the population sizes both in the country and in all counties of Lithuania should be recorded. In the analysis of spatial differentiation between counties of Lithuania it was stated that the best indicators of human capital were shown by Vilnius and Kaunas Counties. In the analyzed period, these districts showed the highest positive dynamics of indicators of human capital. Such human capital indicators as number of employees in R&D sector, full-time students and academics presented the biggest spatial heterogeneity. The smallest regional variations were observed among the tested indicators for the number of infant deaths per 1,000 live births and the proportion of economically active people with secondary vocational education as well as a similar indicator for the percentage of employed people with secondary vocational education. Several counties of Lithuania had very poor results of the analyzed measures of human capital. This primarily refers to Tauragė and Marijampolė Conties. They also had the weakest results concerning dynamics of changes of indicators of human capital.