EN
An important objective of the European Union cohesion policy is to remove economic disparities between the various regions. One of the factors capable of stimulating or slowing the development process is human capital. The specialist literature provides many alternative human capital measurement concepts. In quantitative research, various composite measures are most commonly used. Such a measure was also developed in this study. The main aims of the study were: to construct a human capital measure for the Visegrad Group countries’ NUTS 2 regions, to examine whether spatial relationships occur in the distribution of human capital in the studied area and to analyze regional convergence in terms of human capital levels in the years 2001–2015. The study applied the marginal vertical beta-convergence concept, which enables the determination of individual contributions of particular regions to the general convergence process characterizing all the studied objects. Dynamic panel data models were used to study convergence, and Moran’s global and local statistics were used for inference about spatial dependencies. As expected, no spatial autocorrelation was found. In contrast, the hypothesis of convergence was confirmed and regions that contribute to the weakening of its pace were identified.
PL
Istotnym celem polityki spójności Unii Europejskiej jest usuwanie regionalnych nierówności gospodarczych. Jednym z czynników determinujących różnice w poziomie rozwoju regionalnego jest kapitał ludzki, mogący dynamizować bądź spowalniać proces rozwoju. W literaturze przedmiotu pojawiło się wiele alternatywnych koncepcji pomiaru kapitału ludzkiego. W badaniach ilościowych bardzo często wykorzystywane są różnego rodzaju miary syntetyczne. Tego typu miarę skonstruowano też na potrzeby prezentowanego badania. Głównymi celami badania są: konstrukcja miary kapitału ludzkiego dla regionów NUTS 2 krajów Grupy Wyszehradzkiej, zbadanie, czy występują zależności przestrzenne w rozkładzie kapitału ludzkiego na badanym obszarze, analiza konwergencji regionalnej pod względem poziomu kapitału ludzkiego w latach 2001–2015. Wykorzystano koncepcję krańcowej pionowej konwergencji typu beta, która pozwala na określenie indywidualnego wkładu poszczególnych regionów w ogólny proces konwergencji charakteryzujący wszystkie badane obiekty. Do badania konwergencji zastosowano dynamiczne modele danych panelowych, a do wykrywania zależności przestrzennych — globalną i lokalne statystyki Morana. Zgodnie z oczekiwaniami, nie stwierdzono występowania zależności przestrzennych. Hipoteza o występowaniu konwergencji została natomiast potwierdzona, przy czym zidentyfikowano regiony, które osłabiają tempo zbieżności.