upravljavska sposobnost obÄŤin - Skupnost občin Slovenije

Upravljanje slovenskih občin s prostorom: ocena usposbljenosti
posameznih kazalnikov. Za velikostno razlikovanje med občinami smo
pripravili tipologijo, ki občine razlikuje po površini, številu prebivalcev
(podatek za prvo polovico leta 2009), gostoti poselitve in uvrščenosti občine
v tipologijo OECD glede na mestnost/ruralnost občine. Ruralne občine
so občine z gostoto, manjšo od 150 prebivalcev/km 2 – 44 občin, mestne
občine pa imajo gostoto, večjo od 150 prebivalcev/km 2 – 11 občin. Občine
so se s hierarhično metodo razvrščanja v skupine razvrstile v dve skupini: v
manjše, ruralne in redkeje poseljene občine (38 občin), na primer Šalovci,
Tišina, Poljčane, Miklavž na Dravskem polju, in v večje, mestne in gosteje
poseljene občine (16 občin), na primer Mestna občina Ptuj, Mestna občina
Koper, Mestna občina Nova Gorica, Grosuplje in Slovenska Bistrica. Mestna
občina Ljubljana zaradi velikosti občinske uprave predstavlja svojo,
tretjo skupino.
Ciljna skupina vprašalnika so bili predstavniki občin, zadolženi za prostorsko
načrtovanje: vodje oddelkov za okolje in prostor, svetovalci, direktorji
občinske uprave in drugi. Tisti, ki so odgovarjali, so na delovnem mestu
povprečno osem let in imajo deset let izkušenj v prostorskem načrtovanju,
največ s pripravo in sprejemanjem prostorskih aktov. Anketni vprašalnik
je izpolnilo 20 žensk (36,4 %) in 35 moških (63,6 %). Največje število anketirancev
ima univerzitetno (31), višjo ali visokošolsko izobrazbo (15), pet
je magistrov, dva sta končala srednjo šolo, dva nista odgovorila. Po smeri
prevladujejo arhitekti (13), sledijo upravni organizatorji (5), geografi (4)
ter krajinski arhitekti (3), geodeti (3) in gradbeniki (3).
Nadalje nas je zanimalo, na kakšen način se občine razvrščajo v skupine
glede na sposobnost upravljanja s prostorom in s tem izvajanja prostorske
zakonodaje. V ta namen je bila poleg osnovne opisne statistike uporabljena
multivariatna metoda razvrščanja v skupine. Izbrali smo hierarhično razvrščanje
v skupine, saj pri nepoznanem številu skupin poda hiter, preprost
in nazoren rezultat (Aldenderfer in Blashfield 1985). Izbrana mera za računanje
podobnosti je kvadrirana evklidska razdalja, ki poveča razlike med
enotami, saj na prvi pogled razlike med občinami niso tako velike in drugače
težko dobimo ekskluzivne skupine. Wardov algoritem je bil izbran kot
najbolj univerzalen in uporaben algoritem za izdelavo matrike podobnosti
in združevanje v skupine na merljivih in kategoričnih spremenljivkah.
Manjkajoče vrednosti so bile za potrebe izračuna v statističnem programu
121