EKONOMICKY AKTIVNÍ OBYVATELSTVO A TRH PRÁCE

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "EKONOMICKY AKTIVNÍ OBYVATELSTVO A TRH PRÁCE"

Transkript

1 EKONOMICKY AKTIVNÍ OBYVATELSTVO A TRH PRÁCE Economically active population and labour market Lukáš Bricín Abstract This thesis deal with evolution and comparison of economically active population in the countries of Central Europe (Germany, Poland, Czech Republic, Slovakia, Austria and Hungary) and confrontation of this evolution in region with dates representing whole EU. It is concentrated to definition the term economically active population and its evolution at first. Then it is gone in for problems of unemployment. The hypothesis about relationship between unemployment rate and number of people in productive age, long-term unemployment rate and evolution of GDP are put in this part and decisions about their truth follow. Last part of this thesis is about employment and detailed segmentation of employment rates in compared countries. Keywords economically active population, employment, unemployment, international comparisons Úvod Úkolem článku je přinést v rámci plánovaného rozsahu pokud možno ucelený nástin problematiky porovnání ekonomicky aktivního obyvatelstva v Česku a okolních zemích střední Evropy. Konkrétně se tedy budeme, krom situace u nás, věnovat ještě ekonomicky aktivnímu obyvatelstvu v Německu, Polsku, Slovensku, Maďarsku a Rakousku. Ve všech případech budou tato data ještě doplněna o údaj reprezentující celou EU. Tento údaj nám pomůže dokreslit postavení našeho regionu v rámci celé Evropy. Samotná práce je dále rozdělena do několika kapitol, přičemž se v každé z těchto kapitol budeme zabývat dílčími podtématy definovanými v průběhu práce. V některých z těchto kapitol budou také položeny některé zajímavé otázky. Tvrzení z nich vycházející se následně pokusíme potvrdit, či vyvrátit. Nejprve se podíváme, co se vlastně skrývá pod takovým pojmem, jako je ekonomicky aktivní obyvatelstvo, jak můžeme na tento pojem nahlížet a následně na vývoj jeho stavu. Poté přejdeme již konkrétněji k situaci zaměstnaných a nezaměstnaných v Česku a srovnání tohoto stavu se situací ve srovnávaných zemích. Nejprve se zaměříme na nezaměstnanost. Konkrétně na její celkový vývoj, strukturu nezaměstnanosti a srovnáním jejího vývoje s vývojem HDP. Právě v těchto částech budou položeny již zmíněné hypotézy týkající se vztahu celkové míry nezaměstnanosti s počtem osob v produktivním věku, mírou dlouhodobé nezaměstnanosti a vývojem HDP. Poté bude následovat poslední část této práce, ve které se budeme zabývat z několika úhlů pohledu statistikou zaměstnanosti. Po této části již bude následovat pouze krátké shrnutí výsledků práce v podobě jejího závěru doplněného o seznam zdrojů dat a podkladových informací

2 Ekonomicky aktivní obyvatelstvo Před tím, než se začneme věnovat vývoji a dalším aspektům ekonomicky aktivního obyvatelstva, si samozřejmě musíme ujasnit, co se pod tímto termínem skrývá. To nám pomůže osvětlit následující obrázek Schéma 1, který zachycuje různé možnosti pohledu na ekonomicky aktivní obyvatelstvo. Nejšíře bychom tedy mohli za ekonomicky aktivní obyvatelstvo označit všechny příslušníky generace produktivních. Jako členy produktivní generace se většinou označují všechny osoby ve věkovém intervalu let. Tématem této práce je ale vlastně trh práce, takže budeme v jejím průběhu nadále pracovat jen s členy produktivní generace, které se to bezprostředně týká. Pro potřeby této práce také nebudeme uvažovat možnost, že by někdo mohl být ekonomicky aktivní mimo vymezený věkový interval. Generace předproduktivní (0-14 let) a poproduktivní (65 let a více) tedy ponecháme mimo oblast našeho zájmu. 1 Toto vymezení by ale v mnohých případech bylo příliš široké, protože by zahrnovalo studenty, nemocné a další, kteří sice jsou v produktivním věku, ale jsou ekonomicky neaktivní čili, že nejsou zaměstnaní, ale zároveň nepatří mezi nezaměstnané. Právě na tyto dvě dílčí kategorie, zaměstnaní a nezaměstnaní, se v průběhu této práce zaměříme. Jak už je na schématu naznačeno, můžeme tyto kategorie dále mnoha různými způsoby segmentovat. Některým z těchto možných dělení se budeme blíže věnovat v příslušných částech této práce. Schéma 1 Generace produktivních Ekonomicky aktivní Zaměstnaní Nezaměstnan í studenti Placení zaměstnaní Sebezaměstna ní Krátkodob ě Déle než 12 měsíců Ekonomicky neaktivní nemocní a další Zdroj: vlastní kresba Nyní přejděme k vlastnímu vývoji podílu členů generace produktivních na celkové populaci v námi srovnávaných zemích, který je ilustrován s pomocí Tabulky 1 a souvisejícího grafu. Může nás překvapit, že ačkoliv můžeme často slyšet o tom, že evropská populace stárne, tak se podíl osob v produktivním věku za uváděné období u čtyř ze šesti srovnávaných zemí zvýšil (Česko, Polsko, Slovensko a Maďarsko) a u Rakouska víceméně stagnuje. Je snad tedy stárnutí evropského obyvatelstva jen nějakým výmyslem? Tak tomu ale určitě není, musíme si uvědomit, že stárnutí populace se neděje přes noc, ale jedná se o běh na dlouhou trať, a také že vývoj neprobíhá stejně rychle ve všech zemích. Zatímco ve většině zemí na západ od našich hranic v současnosti již podíl ekonomicky aktivních mírně klesá hlavně na úkor generace poproduktivních, tak Česko i další země v tabulce procházejí vývojem, kterým již jiné země prošly, a můžeme proto lépe odhadnout, kam tento vývoj směřuje. Například u 1 Hranice věkových intervalů uvedených v tomto odstavci nesmíme brát jako striktně dané, jako další možné věkové vymezení dolní hranice generace produktivních se často uvádí věk 20 let vzhledem k současným tendencím k prodlužování doby vzdělávání. V rámci této práce ale zůstaneme u již nastíněného rozdělení

3 % nás situaci významně ovlivňuje fakt, že se do produktivního věku v průběhu sledovaného období dostaly populačně silné ročníky sedmdesátých let, po kterých ale už tak silné ročníky nenásledují, a proto můžeme usuzovat na to, že jak se tyto ročníky postupem času budou posouvat stále blíže do důchodového věku, bude podíl členů produktivní generace klesat právě na úkor generace poproduktivních. Stárnutí populace a s ním související jevy, ale nejsou hlavním předmětem zájmu této práce, přejděme tedy nyní k následující kapitole věnované již čistě situaci na trhu práce ve střední Evropě. Kde využijeme i podkladová data pro tuto kapitolu k odpovědi na otázku, zda existuje nějaká závislost mezi počtem lidí v produktivním věku a mírou nezaměstnanosti. Tabulka 1 Podíl ekonomicky aktivních (%) Země/rok Německo 70,38 68,97 68,70 68,68 66,72 Česko 66,61 68,73 70,21 71,71 71,82 Slovensko 65,26 67,14 69,52 72,03 73,25 Polsko 65,75 66,77 69,09 70,81 72,01 Rakousko 68,39 67,92 68,17 68,58 68,17 Maďarsko 67,13 68,51 68,96 69,68 70,55 EU - 68,68 69,05 69,04 69,3* *2008 Zdroj: Eurostat, vlastní výpočty a grafické zpracování Graf 1 Podíl ekonomicky aktivních Německo Česko Slovensko Polsko Rakousko Maďarsko EU Zaměstnaní a nezaměstnaní ve střední Evropě Zaměstnanost a nezaměstnanost se jako dva hlavní aspekty trhu práce v nějaké míře v průběhu života dotknou každého z nás, proto se jim věnuje celá řada publikací a jsou námětem odborných i politických diskuzí ve snaze najít nějaké uspokojivé řešení problémů nezaměstnanosti, jak se například uvádí v úvodu kapitoly Politika zaměstnanosti v [1]: Nezaměstnanost jako důsledek fungování trhu práce je nesporně jedním z nejdůležitějších problémů současného světa Není proto divu, že aktivity ekonomického i sociálního charakteru směřující k jejímu řešení soustavně sílí a že politika zaměstnanosti se stala středem pozornosti různých vědních oborů i praktických aktivit. 2 Jak už bylo řečeno v předešlé kapitole, můžeme celou generaci produktivních rozdělit na dvě hlavní kategorie ekonomicky aktivní a ekonomicky neaktivní. Zařazení osob do jedné z těchto dvou kategorií vyplývá z jejich postavení na trhu práce. Ekonomicky neaktivní 2 Převzato z [1], kapitola 14 Politika zaměstnanosti, strana

4 jsou ti, kteří nejsou zaměstnaní, ale zároveň se ani nepočítají mezi nezaměstnané (Například studenti, nemocní, ) My se tedy budeme zabývat jen skupinou ekonomicky aktivních osob, do které patří všichni zaměstnaní (placení zaměstnaní a zaměstnaní pracující ve vlastním podniku) a nezaměstnaní. Podle definice Mezinárodní organizace práce (ILO) 3 řadíme mezi nezaměstnané všechny osoby, které splňují následující tři podmínky: Nebyly zaměstnané ani sebezaměstnané, práci si aktivně hledaly a byly schopny do ní okamžitě nebo nejpozději do čtrnácti dnů nastoupit. Nejčastěji používanou charakteristikou nezaměstnanosti, a vlastně i trhu práce obecně, je bezesporu míra nezaměstnanosti konstruována jako podíl počtu nezaměstnaných ku celkovému stavu pracovních sil. Pro mezinárodní srovnání musíme použít data publikovaná Českým statistickým úřadem (ČSÚ), respektive Eurostatem, který publikuje míry nezaměstnanosti v souladu s doporučením ILO, kde je počet nezaměstnaných získáván ze sčítání lidu či výběrového šetření pracovních sil (VŠPS). Kdybychom totiž použili míru registrované nezaměstnanosti, která vyplývá z legislativy jednotlivých států, byly by tyto údaje neporovnatelné. 4 (Registrovaným nezaměstnaným se rozumí ten, kdo je veden na úřadu práce. U nás tuto statistiku publikuje Ministerstvo práce a sociálních věcí (MPSV)) Nezaměstnanost Kromě obecné míry nezaměstnanosti popsané výše se samozřejmě definuje řada dílčích podrobnějších charakteristik, jako například míra dlouhodobé nezaměstnanosti, či různé míry konstruované podle pohlaví nebo odvětví. Tomuto podrobnějšímu členění se budeme věnovat dále v průběhu této kapitoly. Nejdříve se ale soustředíme na celkový vývoj této ostře sledované charakteristiky trhu práce. Celkový vývoj Jak už bylo zmíněno výše, bude se tato kapitola věnovat celkovému vývoji nezaměstnanosti v námi srovnávaných zemích. Také si položíme otázku, zda náhodou není tento vývoj nějak úzce spjat s vývojem podílu počtu členů generace produktivních nastíněného v druhé kapitole. Tato otázka by mohla vést k závěru, že pokud například počet členů generace produktivních rapidně poroste a trh práce nebude dostatečně flexibilní, takže nedokáže tento nárůst rychle vstřebat, projeví se tento nárůst zvýšením míry nezaměstnanosti. Pro nalezení odpovědi na tuto otázku potřebujeme roční míry nezaměstnanosti ve srovnávaných zemích za stejné období, za které zachycuje Tabulka 1 podíly produktivní generace v populaci. Tyto údaje nastiňuje následující Tabulka 2. Pro potřeby našeho výpočtu byla samozřejmě použita data za celé 20-ti leté období, pokud byla tato data k dispozici, a ne jen zde tabulkou nastíněný výčet několika let. 5 K rozhodnutí o závislosti či nezávislosti míry nezaměstnanosti na podílu členů produktivní generace v populaci využijeme korelační koeficienty. Zde by bylo zřejmě na místě si říci něco málo o korelačních koeficientech a postupu našeho výpočtu. Použijeme jednoduchý korelační koeficient definovaný jako podíl kovariance ku součinu směrodatných odchylek obou zkoumaných veličin (vzorec (1)). Pomocí tohoto koeficientu vypočítáme míru přímé (kladné hodnoty) nebo nepřímé (záporné hodnoty) lineární závislosti mezi mírou nezaměstnanosti a podílem osob v produktivním věku. Korelační koeficient obecně nabývá hodnot od mínus jedné do jedné, přičemž hodnoty jedna v případě přesné funkční nepřímé či přímé lineární závislosti a hodnoty nula v případě nezávislosti sledovaných veličin. Hodnotu tohoto koeficientu jsme zaznamenali do sloupce 3 S použitím informací na stránkách ČSÚ [7] 4 Stačí například srovnat data publikovaná ČSÚ, která čerpají z VŠPS a udávají míru nezaměstnanosti dle ILO a data publikovaná MPSV uvádějící míru registrované nezaměstnanosti. 5 Pokud by tabulka obsahovala všechny hodnoty, stávala by se nepřehlednou. K nastínění zkoumaného vývoje je toto postačující

5 v Tabulce 3, která nastiňuje postup našeho výpočtu. Sloupec t-krit poté zachycuje hodnotu testového kritéria spočítaného podle (2). Toto kritérium má při nezávislosti zkoumaných veličin t rozdělení s n-2 stupni volnosti (3). Poslední sloupec tabulky nám pak přináší informaci o pravdivosti, či nepravdivosti, položené hypotézy. Pokud by mezi sledovanými veličinami existoval nějaký významný lineární vztah, potom by podle (4) hodnota testového kritéria (2) překročila kritickou hodnotu reprezentovanou příslušným kvantilem t rozdělení na dané hladině významnosti (pravděpodobnosti chyby I. druhu) = 0,05 (3) a hypotézu o nezávislosti bychom tím pádem zamítli. (1) (2)(3) (4) Tabulka 2 Míra nezaměstnanosti (%) Země/rok Německo 4,90 8,20 8,00 11,20 7,80 Česko - - 8,80 8,00 6,80 Slovensko ,10 16,30 12,10 Polsko ,60 18,00 8,30 Rakousko - 4,40 4,70 5,20 4,90 Maďarsko - - 6,60 7,20 10,10 EU 8,50 10,80 8,50 9,10 9,00 Zdroj: Eurostat, vlastní výpočty a grafické zpracování Tabulka 3 Postup výpočtu n Země t-krit t (1- /2) (n-2) Rozhodnutí 20 Německo -0,41-1,91 2,10 nezávislé 13 Česko 0,00 0,00 2,20 nezávislé 12 Slovensko -0,48-1,75 2,23 nezávislé 13 Polsko -0,17-0,59 2,20 nezávislé 15 Rakousko 0,04 0,15 2,16 nezávislé 14 Maďarsko 0,01 0,03 2,18 nezávislé 16 EU 0,47 2,01 2,14 nezávislé Zdroj dat: Eurostat, vlastní výpočty a grafické zpracování Z Tabulky 3 vidíme, že vypočtené korelační koeficienty vycházejí u Německa, Slovenska a také u celé Evropské unie přes 0,4, což by ukazovalo na existenci nějaké závislosti, kdežto u zbylých zemí jsou hodnoty blízké nule značící nezávislost. Po určení významnosti těchto hodnot pomocí postupu popsaného výše vidíme, že hodnota testového kritéria (2) ve sloupci t-krit je ve všech případech nižší než kritická hodnota (3) ve sloupci t (1- /2) (n-2) a tak docházíme k závěru, že všechna testová kritéria zůstala v oborech přijetí nulové hypotézy, tudíž jsme neprokázali nějakou významnou závislost mezi velikostí míry nezaměstnanosti a podílu ekonomicky aktivních v populaci. Pokud bychom místo podílu ekonomicky aktivních do výpočtu dosadili jejich absolutní počet, dostali bychom se k obdobným výsledkům. Míra nezaměstnanosti se mění v závislosti na sezónních výkyvech poměrně zásadně i během roku, ponechat tedy popis celkového vývoje jen na tabulce obsahující roční data uvedené při prokazování nezávislosti míry nezaměstnanosti na podílu ekonomicky aktivních, by bylo poněkud nešťastné, a tak musíme přistoupit k bližšímu pohledu na vývoj míry nezaměstnanosti. Tento vývoj zachycuje následující Graf 2, na kterém můžeme vidět vývoj měsíční míry nezaměstnanosti v průběhu let 2000 až Povšimněme si zejména takřka dvojnásobné výše míry nezaměstnanosti u Polska a Slovenska v porovnání s ostatními zeměmi v první polovině grafu. Vývoj v druhé polovině grafu je potom pro všechny země podobný, po minimu v období hospodářské konjunktury došlo k nárůstu v důsledku - 6 -

6 % nastoupení recese. Zajímavý je výsledek Rakouska a Německa, kde došlo podle těchto dat v porovnání s Polskem či Slovenskem víceméně ke stagnaci této míry ve sledovaném období. Graf 2 Měsíční míra nezaměstnanosti 25,0 20,0 15,0 EU Česko Německo 10,0 5,0 0, Maďarsko Rakousko Polsko Slovensko Struktura nezaměstnanosti Údaj celkové míry nezaměstnanosti nám přináší informaci o stavu nezaměstnanosti bez dalšího rozlišení, což není vždy dostačující. Z tohoto důvodu musíme přistoupit k různě strukturovaným mírám nezaměstnanosti. Můžeme rozlišovat míry nezaměstnanosti podle pohlaví, regionů, či podle nejvyššího dosaženého vzdělání. Podobně budeme v další části této práce dělit zaměstnanost, a proto se nyní pokusíme na strukturu nezaměstnanosti podívat z trochu jiného úhlu pohledu. V této kapitole se zaměříme na členění nezaměstnanosti na krátkodobou a dlouhodobou. Současné trendy v sociální politice vede ke snaze zabránit tomu, aby se jedinec při ztrátě zaměstnání dostal do dlouhodobé nezaměstnanosti, protože čím déle je člověk bez zaměstnání, tím hůře se zapojuje aktivně zpět do trhu práce a zůstává po dlouho dobu odkázán na sociální dávky. Jistá část dlouhodobě nezaměstnaných navíc nikdy nepracovala a asi ani pracovat nebude. Ti tedy tvoří jakousi konstantní část celkového počtu nezaměstnaných, která se v relaci k celkovému počtu nezaměstnaných příliš nemění. Položme si tedy otázku, zda a nakolik se tato snaha o zabránění propadu do dlouhodobé nezaměstnanosti daří. Pokud by tomu tak bylo, poté by neměl počet dlouhodobě nezaměstnaných tolik kolísat, jako počet všech nezaměstnaných. Samozřejmě nesmíme zapomenout, že pokud nezaměstnanost z různých důvodů výrazněji roste, tak sociální systém není většinou schopen nějaké míře propadu do dlouhodobé nezaměstnanosti zabránit. Položme tedy hypotézu, že počet dlouhodobě nezaměstnaných je nezávislý na celkovém počtu nezaměstnaných, tedy že se do dlouhodobé nezaměstnanosti dostávají pouze osoby s jistými predispozicemi se tam dostat, jako jsou invalidé, lidé před důchodem, nebo pouze se základním vzděláním, a podobně. Tuto otázku se pokusíme vyřešit pomocí následující série grafů, na nichž je zachycen vývoj jak celkového počtu nezaměstnaných, tak počtu dlouhodobě nezaměstnaných (nezaměstnaných déle než 12 měsíců) v jednotlivých zemích a celé EU. Z nich vidíme, že závěr naší hypotézy není u všech zemí stejně jednoznačný a tudíž musíme naši hypotézu zamítnout. Zatímco u Slovenska, Rakouska a Polska můžeme na základě grafů tvrdit, že vývoj dlouhodobě nezaměstnaných se chová nezávisle na vývoji celkového počtu nezaměstnaných, tak u zbytku srovnávaných zemí je patrné jisté svázání trendů tohoto vývoje

7 Graf Grafy ,0 4500,0 4000,0 3500,0 3000,0 2500,0 2000,0 1500,0 1000,0 500,0 0,0 Grafy 600, , , , , , , Německo Nezaměstnanost Německo Dlouhodobá nezaměstnanost ,0 50 0, Maďarsko Nezaměstnanost Slovensko Nezaměstnanost Maďarsko Dlouhodobá nezaměstnanost Slovensko Dlouhodobá nezaměstnanost 450,0 400,0 350,0 300,0 250,0 200,0 150,0 100,0 50,0 0, Česko Nezaměstnanost Česko Dlouhodobá nezaměstnanost 250, , , , , , Rakousko Nezaměstnanost Polsko Nezaměstnanost Rakousko Dlouhodobá nezaměstnanost Polsko Dlouhodobá nezaměstnanost 20000, , ,0 5000,0 0, EU Nezaměstnanost EU Dlouhodobá nezaměstnanost - 8 -

8 Porovnání s vývojem HDP Nyní opustíme strukturu nezaměstnanosti a podíváme se na souvislost s dalším ekonomickým indikátorem. Úkolem poslední podkapitoly této části práce je porovnání vývoje nezaměstnanosti s vývojem HDP. Pokusíme se prokázat, zda je oprávněná domněnka, že by měl existovat nějaký vztah mezi vývojem těchto dvou charakteristik. Zjednodušeně řečeno, hrubý domácí produkt jakožto souhrn hodnoty všech vyrobených a poskytnutých statků a služeb za dané časové období by měl korespondovat s vývojem počtu zaměstnaných, respektive nezaměstnaných, z toho důvodu, že pokud chceme vyrobit více zboží, musíme zaměstnat více výrobních faktorů, tedy i práce, a tím pádem dojde ke snížení nezaměstnanosti. Nesmíme ale zapomenout, že hodnotu HDP určuje celý souhrn jevů. Jednoduchým příkladem může být například situace, kdy HDP roste, ale nezaměstnanost zůstává beze změny, protože za oním růstem stojí nové technologie, či zvýšená produktivita práce. Je tedy naše domněnka o vztahu mezi vývojem HDP a nezaměstnaností natolik správná, aby obstála a mohli jsme ji prohlásit za pravdivou? Hned se o tom přesvědčíme. Vývoj nezaměstnanosti byl již popsán v předešlých kapitolách. Podívejme se tedy, jaký byl za srovnatelné období v námi zkoumaných zemích vývoj HDP. Tento vývoj je zachycen v následujících dvou grafech. Z těchto grafů můžeme usoudit, že by zde nějaká, pravděpodobně nepřímá, závislost být mohla. Ale potvrdí se to i výpočtem? Graf 10 Vývoj nezaměstnanosti EU Česko Německo Maďarsko Rakousko Polsko Slovensko Graf 11 Vývoj HDP 12,0 10,0 8,0 EU 6,0 Česko 4,0 Německo 2,0 Maďarsko 0,0 Rakousko -2, Polsko -4,0 Slovensko -6,0-8,0-9 -

9 Ke zjištění zda je položená hypotéza o vztahu vývoje nezaměstnanosti a HDP pravdivá použijeme stejný postup výpočtu jako v případě první hypotézy o vlivu podílu ekonomicky aktivního obyvatelstva. Postup výpočtu ilustruje následující Tabulka 4, kde je označení jednotlivých sloupců shodné s Tabulkou 3. A vidíme, že závěr hypotézy není v tomto případě zcela jednoznačný. Nejen, že se neprokázala statisticky významná závislost mezi mírou nezaměstnanosti a vývojem HDP, s výjimkou Maďarska, kde dosáhl koeficient korelace zdaleka nejvyšší hodnoty. Navíc nám oproti předpokladu nevyšla u všech zemí záporná korelace tedy údaj, který by svědčil o existenci jisté míry nepřímé závislosti mezi zkoumanými jevy. Tomuto předpokladu nevyhovělo Česko spolu s Německem, můžeme tedy usoudit, že vliv, který, jak už jsme uvedli výše, není příliš významný (až na Maďarsko) mezi sledovanými veličinami byl přehlušen nějakými dalšími vlivy, které jsme nesledovali. Tabulka 4 Postup výpočtu Země t-krit t (1-a/2) (n-2) Rozhodnutí EU -0,28-1,32 2,09 nezávislé Česko 0,09 0,55 2,02 nezávislé Německo 0,30 1,41 2,09 nezávislé Maďarsko -0,75-7,23 2,02 závislé Rakousko -0,05-0,34 2,02 nezávislé Polsko -0,23-1,51 2,02 nezávislé Slovensko -0,16-1,01 2,02 nezávislé Zdroj dat: Eurostat, vlastní výpočty a grafické zpracování Podíváme-li se ale ještě jednou na uvedené grafy, dojdeme k závěru, že by zde přeci jenom měla nějaká závislost existovat. Když si navíc uvědomíme, že nezaměstnanost nereaguje na změny HDP okamžitě, ale díky výpovědním lhůtám a nepružnosti trhu práce obecně, až se zpožděním, jen to naši domněnku o existenci závislosti mezi vývojem HDP a míry nezaměstnanosti podpoří. Provedeme tedy výpočet znovu, ale tentokrát nebudeme posuzovat hodnoty za stejné období, jak tomu bylo v Tabulce 4, ale použijeme hodnoty zpožděné. Už při zahrnutí prvního zpoždění do výpočtu (Tabulka 5) si můžeme všimnout, že nám závislost, krom Maďarska, kde tomu tak bylo jako u jediné země i při srovnávání hodnot za stejné období, vyšla významná i u Polska a údaje za celou EU. Navíc došlo k posunu v samotných hodnotách korelačních koeficientů u všech zemích blíže směrem k mínus jedné, kladný zůstává tento koeficient už jenom v případě Německa. To nám potvrzuje naši původní domněnku o nepřímém vztahu mezi vývojem těchto dvou charakteristik. Tabulka 5; T-1 n Země t-krit t (1-a/2) (n- 2) Rozhodnutí 21 Eu -0,58-3,10 2,09 závislé 41 Česko -0,10-0,61 2,02 nezávislé 21 Německo 0,27 1,24 2,09 nezávislé 41 Maďarsko -0,84-9,72 2,02 závislé 41 Rakousko -0,22-1,42 2,02 nezávislé 41 Polsko -0,34-2,24 2,02 závislé 41 Slovensko -0,28-1,80 2,02 nezávislé Zdroj dat: Eurostat, vlastní výpočty a grafické zpracování V případě, že jsme zvýšili zpoždění o další období, připojilo se k již zmíněné trojici zemí, kde byla prokázána závislost mezi vývojem HDP a míry nezaměstnanosti, Slovensko. A pokud tento postup zopakujeme pro údaje o HDP a míře nezaměstnanosti zpožděné o tři

10 čtvrtletí, tak nám podle Tabulky 6 zbude už pouze dvojice Německo a Rakousko, kde nám stále vychází tento vztah jako nezávislí. V případě Rakouska nám sice vychází záporná korelace, ale v případě tří zpoždění ještě není dostatečně silná na to, abychom mohli zamítnout hypotézu o nezávislosti. V případě Německa dosahuje korelační koeficient stále neočekávaných kladných hodnot, i když i zde dochází k postupnému posunu hodnot korelačních koeficientů směrem k předpokládaným záporným hodnotám. Tabulka 6; T-3 n Země t-krit t (1-a/2) (n- 2) Rozhodnutí 19 Eu -0,82-6,01 2,11 závislé 39 Česko -0,34-2,18 2,03 závislé 19 Německo 0,25 1,04 2,11 nezávislé 39 Maďarsko -0,87-10,65 2,03 závislé 39 Rakousko -0,21-1,29 2,03 nezávislé 39 Polsko -0,48-3,29 2,03 závislé 39 Slovensko -0,50-3,50 2,03 závislé Zdroj dat: Eurostat, vlastní výpočty a grafické zpracování Takto bychom samozřejmě mohli pokračovat dál, ale abychom tuto práci zbytečně neprotahovali, uvedeme pouze, že až při zahrnutí nezaměstnanosti zpožděné o sedm období, vyšly testy pro všechny země ve prospěch závislosti mezi sledovanými veličinami. Můžeme tedy považovat za prokázané, že nějaký vztah mezi vývojem míry nezaměstnanosti a HDP existuje, ale neprojevuje se až na výjimky okamžitě, ale až s určitým zpožděním. U Maďarska jsme nemuseli k prokázání závislosti uvažovat žádné zpoždění. Při zahrnutí jednoho zpoždění se prokázala závislost u Polska a EU. Při použití dat zpožděných o dvě období byla závislost prokázána i u Slovenska a při třech i u Česka. Abychom ale dosáhli stejných výsledků i u Německa a Rakouska, museli jsme použít data zpožděná o další čtyři období. Právě z různě dlouhého zpoždění, které muselo být uvažováno, aby byla jasně prokázána závislost, můžeme vyvodit zajímavý závěr, co se rychlosti projevu změn ve vývoji ekonomiky na trh práce týče. Nejrychleji tato reakce proběhla v Maďarsku a nejpomaleji naopak v Rakousku a Německu. To by mohlo být například způsobeno na jedné straně různou měrou dopadu ekonomických změn v průběhu hospodářské recese, které na Maďarsko dopadly v jejím průběhu ze sledovaných zemí určitě nejsilněji a dohnaly ho na dohled od státního bankrotu. Na druhé straně také různě nastavenými legislativními pravidly v oblasti trhu práce a sociální politiky. Například, jak složité je rozvázání pracovního poměru a jaké je zákonem dané odstupné, nebo jak je nastavena sociální politika, aby motivovala při ztrátě zaměstnání k hledání dalšího pracovního uplatnění a zabraňovala případnému propadu nezaměstnaných mezi dlouhodobě nezaměstnané. Podrobné rozebírání všech možných příčin a důsledků sledovaného vývoje je mimo možnosti i plánovaný rozsah této práce, a proto nyní již definitivně opustíme oblast nezaměstnanosti a přejdeme k další části práce, ve které se budeme blíže věnovat zaměstnanosti a jejímu členění. Zaměstnanost a její členění Další zajímavou charakteristikou, která nám pomůže vykreslit situaci zaměstnaných a nezaměstnaných na trhu práce ve střední Evropě bude míra zaměstnanosti. Tato míra udává kolik procent lidí z dané věkové kategorie je nějakým způsobem zaměstnaných a budeme se jí blíže věnovat v průběhu této kapitoly

11 Zaměstnanost Než se podíváme na různá podrobnější členění míry zaměstnanosti, zaměříme se na její konkrétní celkové hodnoty. Kromě míry za celý produktivní věk 15 až 64 let nás bude ještě zajímat věková kategorie, ve které lidé nastupují do prvního zaměstnání 15 až 24 let, a také předdůchodový věk 55 až 64 let. Všechny tyto míry zaměstnanosti za první čtvrtletí letošního roku najdeme zapsané v následující Tabulce 7 a graficky znázorněné v sousedním Grafu 12. Z nich vidíme, že nejvyšších hodnot, co se týče celkové míry zaměstnanosti, dosahuje Německo s Rakouskem, kde pracuje přes 70% osob v produktivním věku, poté následuje Česko, které je těsně nad průměrem EU. Na další příčce se pak umístilo Slovensko s Polskem se zaměstnaností kolem 58 %. Nejnižší zaměstnanost naopak vykazuje Maďarsko, kde tato míra nedosáhla ani 55 %. Obdobně i v dílčích mírách zaměstnanosti v intervalech a let dosahuje Maďarsko v porovnání se zbytkem zkoumaných zemích nejnižších hodnot (v kategorii let dosáhlo nižší hodnoty jen Polsko). Obdobně na druhé straně nejvyšších hodnot dosáhlo Německo následované Českem, které dosáhlo stejné úrovně jako je průměrná hodnota za celou EU. Tabulka 7 Míry zaměstnanosti Země EU 63,7 33,4 46,0 Česko 64,1 24,1 46,0 Německo 70,8 45,7 57,7 Maďarsko 54,5 17,7 33,2 Rakousko 70,6 52,0 41,8 Polsko 58,2 25,6 32,6 Slovensko 58,0 20,3 40,2 Zdroj: Eurostat Graf 12 EU Česko Německo Maďarsko Rakousko Polsko Slovensko Míry zaměstnanosti 2010 Q1 (%) 0,0 20,0 40,0 60,0 80, let let let Z uvedených měr zaměstnanosti ve zkoumaných zemích se můžeme pokusit odvodit, jakou má osoba v daném věkovém intervalu šanci najít nějaké zaměstnání, a to za předpokladu, že v případě vyšší míry zaměstnanosti můžeme předpokládat, že osoby v dané zemi v daném věkovém intervalu mohou snadněji najít práci, než v zemi kde je tato míra menší. Nejsnáze tedy najdeme práci v Německu či Rakousku, a nejhůře se nám povede v Maďarsku. Toto je samozřejmě určité zjednodušení, které tak musíme brát. Každý trh práce je svým způsobem specifický a pro bližší prozkoumání všech důvodů a souvislostí bychom potřebovali detailněji znát legislativu v jednotlivých zemích, která tvoří právní rámec pro jeho fungován. Zajímat by nás například mohla dostupnost a četnost využívání předčasných a invalidních důchodů a podobně. Vývoj celkové míry zaměstnanosti ve sledovaných zemích v období 1999 až 2009 poté zachycuje následující Graf 13. Z něj můžeme vyčíst, že míra zaměstnanosti měla ve všech zemích víceméně rostoucí trend až do roku 2008, po němž došlo k poklesu či stagnaci zřejmě v souvislosti s globální recesí. Oproti ostatním zemím je vidět atypický průběh velikosti míry zaměstnanosti v případě Polska, kde na rozdíl od ostatních zemí v první čtvrtině grafu k celkem znatelnému poklesu, který byl po tříleté stagnaci vystřídán opět poměrně znatelným růstem. Také vidíme, že rozdíly nejsou jen mezi vývojem jednotlivých měr, ale i mezi jejich absolutní velikostí. Tento rozdíl přesahuju v roce 2009 patnáct procent. Nejvyšší míra zaměstnanosti je v celém sledovaném období v Rakousku,

12 které je těsně následováno Německem. Na opačné straně nejnižších hodnot dosahuje Polsko spolu s Maďarskem, přičemž si v průběhu zachyceného období vzájemné pořadí dvakrát vymění. Údaje za Česko hlavně v druhé polovině grafu takřka přesně kopírují linii vývoje v celé EU. Graf 13 Míra zaměstnanosti - vývoj Rakousko Česko EU Německo Maďarsko Polsko Slovensko Členění zaměstnanosti Zabývat se celkovou mírou zaměstnanosti nám určitě přináší zajímavé informace, pokud ale chceme zkoumat zaměstnanost detailněji, musíme přikročit i k detailnějšímu členění měr zaměstnanosti. Možnosti konkrétního zaměření dílčích měr zaměstnanosti jsou rozmanité. Můžeme například sledovat míry zaměstnanosti mužů a žen, nebo různě členěné podle regionů, či nejvyššího dosaženého vzdělání. Některé z nich si nyní blíže přiblížíme. Máme zde dvě tabulky. První z nich zachycuje míru zaměstnanosti členěnou podle pohlaví na muže a ženy v jednotlivých sektorech ekonomiky v zemědělství, průmyslu a službách v roce Ve všech srovnávaných zemích je vidět, že nejnižší zaměstnanost panuje v zemědělství, naopak nejvyšší je ve službách, kde převládají více ženy, kdežto v kategorii průmyslu je převaha mužů. Mezi jednotlivými zeměmi není ale poměr mezi zaměstnanými v jednotlivých sektorech stejný. Nejmarkantnější a tedy nejzajímavější rozdíl můžeme najít v sektoru zemědělství, kde má Rakousko a zejména pak Polsko výrazně vyšší míru zaměstnanosti než zbytek srovnávaných zemí. Tabulka 8;Struktura zaměstnanosti podle sektorů, 2004,% z celkové zaměstnanosti Země Zemědělství Průmysl Služby Celkem Muži Ženy Celkem Muži Ženy Celkem Muži Ženy EU 5,1 5,9 4,0 25,1 34,8 13,1 69,8 59,3 82,9 Česká republika 4,0 4,9 2,8 37,8 47,1 25,7 58,3 48,0 71,6 Německo 2,2 2,8 1,6 26,4 37,0 14,1 71,3 60,2 84,3 Maďarsko 5,1 7,3 2,6 32,9 41,6 22,6 62,0 51,1 74,9 Rakousko 12,6 12,3 12,8 22,5 32,6 10,6 65,0 55,1 76,6 Polsko 19,2 20,1 18,3 26,8 35,7 16,2 53,9 44,2 65,6 Slovensko 3,9 5,5 2,1 34,2 43,9 23,2 61,8 50,6 74,7 Zdroj: ČSÚ 6 Novější data se nalézt nepodařilo, ale protože se dá předpokládat, že nedošlo ve sledované struktuře k nějakým dramatickým změnám, mají tato data stále vypovídací hodnotu

Graf 3.1 Vývoj sezónně očištěné registrované a obecné míry nezaměstnanosti (v%) I.03 I.04 VII.04 VII.03

Graf 3.1 Vývoj sezónně očištěné registrované a obecné míry nezaměstnanosti (v%) I.03 I.04 VII.04 VII.03 3. Nezaměstnanost Česká statistika definuje nezaměstnaného dvojím způsobem. První definice, vycházející z evidence uchazečů o zaměstnání úřadů práce, vymezuje tzv. registrovanou nezaměstnanost. Druhé pojetí

Více

Nezaměstnanost a míra nezaměstnanosti

Nezaměstnanost a míra nezaměstnanosti Nezaměstnanost a míra nezaměstnanosti Nezaměstnanost patří k nejsledovanějším ekonomickým ukazatelům. V České republice však existují minimálně dva ukazatele nezaměstnanosti, první je pravidelně zveřejňován

Více

DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČR

DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČR DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČR Tomáš Löster, Jana Langhamrová Abstrakt Nezaměstnanost je jedním ze základních ukazatelů, které hodnotí ekonomiku. Nejen z tohoto důvodu je nezaměstnanosti a její míře věnována

Více

TRH PRÁCE STARŠÍ PRACOVNÍ SÍLY A POLITIKA ZAMĚSTNANOSTI

TRH PRÁCE STARŠÍ PRACOVNÍ SÍLY A POLITIKA ZAMĚSTNANOSTI RELIK 2014. Reprodukce lidského kapitálu vzájemné vazby a souvislosti. 24. 25. listopadu 2014 TRH PRÁCE STARŠÍ PRACOVNÍ SÍLY A POLITIKA ZAMĚSTNANOSTI Kotýnková Magdalena Abstrakt Stárnutí obyvatelstva,

Více

NEZAMĚSTNANOST V JEDNOTLIVÝCH KRAJÍCH ČR V LETECH 2000 2011

NEZAMĚSTNANOST V JEDNOTLIVÝCH KRAJÍCH ČR V LETECH 2000 2011 NEZAMĚSTNANOST V JEDNOTLIVÝCH KRAJÍCH ČR V LETECH 2000 2011 Markéta Nesrstová Abstrakt Nezaměstnanost vždy byla, je a bude závažným problémem. Míra nezaměstnanosti v České republice se v současné době

Více

Vývoj cen bytů v ČR Ing. Jiří Aron 1. Úvod

Vývoj cen bytů v ČR Ing. Jiří Aron 1. Úvod Vývoj cen bytů v ČR Ing. Jiří Aron 1. Úvod Tento příspěvek se zabývá cenami bytů a jejich dostupností, tedy dostupností vlastnictví bytů (vlastnického bydlení). Dostupnost bydlení je primárně závislá na

Více

Současný stav a vyhlídky důchodových systémů EU

Současný stav a vyhlídky důchodových systémů EU Současný stav a vyhlídky důchodových systémů EU Lukáš Bricín Abstrakt Tento článek se zabývá současným stavem důchodových systémů v rámci jednotlivých zemí Evropské unie. Po stručném představení využívaných

Více

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL

VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL Labour Force Sample Survey Stanislav Mazouch Abstract Výběrové šetření pracovních sil se provádí v České republice již od prosince 1992. Je prováděno Českým statistickým

Více

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) - Charakteristika výběrového souboru (II. díl)

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) - Charakteristika výběrového souboru (II. díl) Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 30. 9. 2002 47 Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) - Charakteristika výběrového souboru

Více

1.3. Mzdová konvergence

1.3. Mzdová konvergence 1.3. Mzdová konvergence Průměrné hodinové náklady práce, definované jako celkové pracovní náklady v eurech dělené počtem odpracovaných hodin, mohou být srovnatelnou bází, pomocí níž je možné zhruba porovnat,

Více

Rozdělení populace v ČR podle věku a pohlaví (v %)

Rozdělení populace v ČR podle věku a pohlaví (v %) tabulka č. 1 Rozdělení populace v ČR podle věku a pohlaví (v %) Populace celkem* Populace ohrožená chudobou ** Věk Celkem Muži Ženy Celkem Muži Ženy Celkem 100 100 100 100 100 100 0-15 18 32 16-24 12 13

Více

PRACOVNÍ DOBA V ČESKÉ REPUBLICE JE V RÁMCI EU JEDNA Z NEJDELŠÍCH

PRACOVNÍ DOBA V ČESKÉ REPUBLICE JE V RÁMCI EU JEDNA Z NEJDELŠÍCH PRACOVNÍ DOBA V ČESKÉ REPUBLICE JE V RÁMCI EU JEDNA Z NEJDELŠÍCH Podíl úvazků na zkrácenou pracovní dobu je v České republice jeden z nejmenších. Podle výsledků výběrového šetření pracovních sil (VŠPS-LFS)

Více

4. Pracující (zaměstnaní) senioři

4. Pracující (zaměstnaní) senioři Senioři v letech 2 a 215 4. Pracující (zaměstnaní) senioři Jako zaměstnaní se označují všichni pracující - např. zaměstnanci, osoby samostatně výdělečně činné (OSVČ), členové produkčních družstev apod.

Více

MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC

MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC MEZIREGIONÁLNÍ PŘEPRAVA NA ŽELEZNICI V ČR INTERREGINAL RAILWAY TRANSPORT IN CZECH REPUBLIC Kateřina Pojkarová 1 Anotace:Článek se věnuje železniční přepravě mezi kraji v České republice, se zaměřením na

Více

Postavení českého trhu práce v rámci EU

Postavení českého trhu práce v rámci EU 29. 7. 2016 Postavení českého trhu práce v rámci EU Pravidelná analýza se zaměřuje na mezinárodní porovnání vybraných indikátorů trhu práce v členských zemích EU. V 1. čtvrtletí roku 2016 se téměř ve všech

Více

2015 Dostupný z

2015 Dostupný z Tento dokument byl stažen z Národního úložiště šedé literatury (NUŠL). Datum stažení: 21.12.2016 Průměrný věk pracujících se za dvacet let zvýšil o téměř čtyři roky Mejstřík, Bohuslav ; Petráňová, Marta

Více

Vliv vzdělanostní úrovně na kriminalitu obyvatelstva

Vliv vzdělanostní úrovně na kriminalitu obyvatelstva Ing. Erika Urbánková, PhD. Katedra ekonomických teorií Provozně ekonomická fakulta Česká zemědělská univerzita Mgr. František Hřebík, Ph.D. prorektor pro zahraniční styky a vnější vztahy Katedra managementu

Více

Tisková konference 2011 Praha, 2.6. 2011. ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 81, 100 82 Praha 10 www.czso.cz

Tisková konference 2011 Praha, 2.6. 2011. ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 81, 100 82 Praha 10 www.czso.cz Tisková konference 2011 Praha, 2.6. 2011 MOŽNOSTI SLAĎOVÁNÍ PRACOVNÍHO A RODINNÉHO ŽIVOTA V ČESKÉ REPUBLICE Obsah prezentace Zdroje dat, základní popis VŠPS Popis základních domácnostních ukazatelů a participace

Více

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica Vstupní data Data umístěná v excelovském souboru překopírujeme do tabulky ve Statistice a pojmenujeme proměnné, viz prezentace k tématu

Více

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel Korelace Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A2:B84 (viz. obrázek) Prvotní představu o tvaru a síle závislosti docházky a počtu bodů nám poskytne

Více

Konzumace piva v České republice v roce 2007

Konzumace piva v České republice v roce 2007 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 26 40 129 E-mail: jiri.vinopal@soc.cas.cz Konzumace piva v České republice v roce 2007 Technické

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2013/2014 činil 116 842, z toho do studia

Více

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ).

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ). Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia ve školním roce 2007/2008 činil 154 182, z toho do studia po základní škole jich bylo přijato 133 990

Více

Strategický plán rozvoje města Kopřivnice

Strategický plán rozvoje města Kopřivnice 2 Obyvatelstvo Cílem této kapitoly je zhodnotit jednak současný a dále i budoucí demografický vývoj ve městě. Populační vývoj a zejména vývoj věkové struktury populace má zásadní vliv na poptávku po vzdělávacích,

Více

5. DOMÁCNOSTI NA TRHU PRÁCE

5. DOMÁCNOSTI NA TRHU PRÁCE 5. DOMÁCNOSTI NA TRHU PRÁCE Výběrové šetření pracovních sil je zdroj, který v době mezi sčítáními poskytuje základní informace o změnách ve struktuře hospodařících domácností (HD) založených na společném

Více

3.3. Trh práce. Trend poklesu míry ekonomické aktivity se v roce 2005 mírně obrátil

3.3. Trh práce. Trend poklesu míry ekonomické aktivity se v roce 2005 mírně obrátil 3.3. Trh práce Tato kapitola se zaměřuje nejprve na obecné tendence na trhu práce a jejich příčiny. Dále je analyzována časová struktura a závěrem je poskytnuto mezinárodní srovnání. Obecná míra 12 byla

Více

Úspory domácností a hrubý pracovní příjem

Úspory domácností a hrubý pracovní příjem Úspory domácností a hrubý pracovní příjem Předkládaný dokument je pracovním podkladovým materiálem pro Poradní expertní sbor ministra financí a ministra práce a sociálních věcí připravený odborem Ministerstva

Více

Pearsonův korelační koeficient

Pearsonův korelační koeficient I I.I Pearsonův korelační koeficient Úvod Předpokládejme, že náhodně vybereme n objektů (nebo osob) ze zkoumané populace. Často se stává, že na každém z objektů měříme ne pouze jednu, ale několik kvantitativních

Více

III. Charakteristika výsledků 4. čtvrtletí 2005

III. Charakteristika výsledků 4. čtvrtletí 2005 III. Charakteristika výsledků 4. čtvrtletí 2005 Prezentované výsledky šetření charakterizují (v souladu s uplatněnými mezinárodními metodickými přístupy) populaci žijící pouze ve vybraných bytech. Situace

Více

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA Katedra statistiky TEZE K DIPLOMOVÉ PRÁCI Demografický vývoj v České republice v návaznosti na evropské a celosvětové trendy Jméno autora:

Více

velmi dobře spíše dobře spíše špatně velmi špatně neví

velmi dobře spíše dobře spíše špatně velmi špatně neví TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 86 840 19 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Názory občanů na úroveň sociální zabezpečení v ČR a

Více

V 1. pololetí 2011 rostly mzdy jen ve mzdové sféře

V 1. pololetí 2011 rostly mzdy jen ve mzdové sféře V 1. pololetí 2011 rostly mzdy jen ve mzdové sféře Výdělky ve mzdové a platové sféře Z údajů obsažených v Informačním systému o průměrném výdělku (ISPV) vyplývá, že v 1. pololetí 2011 vzrostla hrubá měsíční

Více

Postavení českého trhu práce v rámci EU

Postavení českého trhu práce v rámci EU 29. 4. 2016 Postavení českého trhu práce v rámci EU Pravidelná analýza se zaměřuje na mezinárodní porovnání vybraných indikátorů trhu práce v členských zemích EU. Téměř ve všech zemích EU28 se ve 4. čtvrtletí

Více

Trh práce v Plzeňském kraji

Trh práce v Plzeňském kraji Trh práce v Plzeňském kraji Regionální rozvojová agentura Plzeňského kraje, o. p. s. Ing. Pavel Beneš Mgr. Martina Robotková Září 2011 Obsah: Úvod... 3 1. Postavení Plzeňského kraje v rámci ČR z hlediska

Více

3. Využití pracovní síly

3. Využití pracovní síly 3. Využití pracovní síly Ekonomické postavení Karlovarského kraje se zhoršuje Zvyšuje se HDP na 1 zaměstnaného Důležitým faktorem situace na trhu práce (tj. využití lidských zdrojů) je celkový ekonomický

Více

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl)

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 12. 2002 60 Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) Fyzická aktivita (VIII. díl) Tato

Více

3. Využití pracovní síly

3. Využití pracovní síly 3. Využití pracovní síly HDP vzrostl nejvíce ze všech krajů. Středočeský kraj zasáhla zhoršená ekonomická situace z let 28 a 29 méně citelně než jako celek. Zatímco HDP České republiky mezi roky 1995 a

Více

Celopopulační studie o zdravotním stavu a životním stylu obyvatel v České republice - Charakteristika výběrového souboru

Celopopulační studie o zdravotním stavu a životním stylu obyvatel v České republice - Charakteristika výběrového souboru Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 13.4.2005 10 Celopopulační studie o zdravotním stavu a životním stylu obyvatel v České republice - Charakteristika

Více

Česká rodina a domácnost z pohledu Sčítání lidu, domů a bytů

Česká rodina a domácnost z pohledu Sčítání lidu, domů a bytů Česká rodina a domácnost z pohledu Sčítání lidu, domů a bytů Jitka Langhamrová,Vysoká škola ekonomická, Praha Téma rodina a domácnost je velice často diskutované. Je velké množství možností, jak na rodinu

Více

ANALÝZA ZAMĚSTNANOSTI A NEZAMĚSTNANOSTI VYBRANÝCH SKUPIN POPULACE V DOBĚ EKONOMICKÉ KRIZE

ANALÝZA ZAMĚSTNANOSTI A NEZAMĚSTNANOSTI VYBRANÝCH SKUPIN POPULACE V DOBĚ EKONOMICKÉ KRIZE ANALÝZA ZAMĚSTNANOSTI A NEZAMĚSTNANOSTI VYBRANÝCH SKUPIN POPULACE V DOBĚ EKONOMICKÉ KRIZE Martina Miskolczi Jitka Langhamrová Abstrakt Vliv ekonomické krize se projevuje i na trhu práce, v úrovni zaměstnanosti

Více

Česká veřejnost o tzv. Islámském státu a o dění na Ukrajině leden 2016

Česká veřejnost o tzv. Islámském státu a o dění na Ukrajině leden 2016 pm0 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská, Praha Tel.: +0 0 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Česká veřejnost o tzv. Islámském státu a o dění na Ukrajině

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2010/2011 činil 133 140, z toho do studia

Více

Srovnání vývoje vybraných strukturálních indikátorů v České republice, Slovensku, Polsku a Maďarsku

Srovnání vývoje vybraných strukturálních indikátorů v České republice, Slovensku, Polsku a Maďarsku Srovnání vývoje vybraných strukturálních indikátorů v České republice, Slovensku, Polsku a Maďarsku Ing. Zdeněk Brož Abstrakt Příspěvek se zabývá problematikou strukturálních indikátorů sledovaných Evropskou

Více

eu100 špatnou a vyučenými bez maturity. Například mezi nezaměstnanými (, % dotázaných) hodnotilo 8 % z nich nezaměstnanost jako příliš vysokou, mezi O

eu100 špatnou a vyučenými bez maturity. Například mezi nezaměstnanými (, % dotázaných) hodnotilo 8 % z nich nezaměstnanost jako příliš vysokou, mezi O eu100 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 28 80 12 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Česká veřejnost o nezaměstnanosti červen 201

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2015/2016 činil 112 756, z toho do studia

Více

ANALÝZA MOŽNOSTI PŘEDČASNÝCH DŮCHODŮ A PŘEDDŮCHODŮ DO ROKU 2065

ANALÝZA MOŽNOSTI PŘEDČASNÝCH DŮCHODŮ A PŘEDDŮCHODŮ DO ROKU 2065 ANALÝZA MOŽNOSTI PŘEDČASNÝCH DŮCHODŮ A PŘEDDŮCHODŮ DO ROKU 2065 Zuzana Mačková Martina Miskolczi Abstrakt Předčasné důchody mají v České republice již dlouholetou tradici, může si o ně zažádat osoba nejdříve

Více

8. Věda a technologie, informační společnost

8. Věda a technologie, informační společnost 8. Věda a technologie, informační společnost V každé společnosti je její důležitou a nedílnou součástí oblast výzkumu a vývoje. Jedná se o systematickou tvůrčí práci konanou za účelem získání nových znalostí

Více

Zaměstnanost 55+ Konference PPO VŠE

Zaměstnanost 55+ Konference PPO VŠE Zaměstnanost 55+ Konference PPO VŠE 21.9.2012 22.9.2012 Institut řízení lidských zdrojů PhDr. Irena Wagnerová, Ph.D., MBA 1 Prodlužování věku odchodu do důchodu a narůstání počtu předčasných důchodů Z

Více

TISKOVÁ ZPRÁVA. Centrum pro výzkum veřejného mínění CVVM, Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. OV.14, OV.15, OV.16, OV.17, OV.18, OV.179, OV.

TISKOVÁ ZPRÁVA. Centrum pro výzkum veřejného mínění CVVM, Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. OV.14, OV.15, OV.16, OV.17, OV.18, OV.179, OV. ov602 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Romové a soužití s nimi očima české veřejnosti

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia ve školním roce 2009/2010 činil 147 957, z toho do studia po základní škole jich bylo přijato 127 806

Více

2010 Dostupný z

2010 Dostupný z Tento dokument byl stažen z Národního úložiště šedé literatury (NUŠL). Datum stažení: 06.10.2016 Změny v zaměstnanosti a nezaměstnanosti v České republice v porovnání s ostatními zeměmi EU - Český statistický

Více

z toho (%) nezaměstnaní pracující ženy na mateřské dovolené důchodci

z toho (%) nezaměstnaní pracující ženy na mateřské dovolené důchodci 4. Trh práce Ekonomická aktivita podle výsledků sčítání lidu, domů a bytů 2001 Podíl ekonomicky aktivních osob byl v roce 2001 ve Zlínském kraji o 0,6 procentního bodu nižší než v České republice a v rámci

Více

Politika zaměstnanosti České republiky v letech 2004 až 2011

Politika zaměstnanosti České republiky v letech 2004 až 2011 Politika zaměstnanosti České republiky v letech 2004 až 2011 Teoretický úvod Politika zaměstnanosti je jedním z nejdůležitějších segmentů každého vyspělého státu. V České republice je upravena především

Více

Jednofaktorová analýza rozptylu

Jednofaktorová analýza rozptylu I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých

Více

Spotřeba domácností má významný sociální rozměr

Spotřeba domácností má významný sociální rozměr Spotřeba domácností má významný sociální rozměr Výdaje domácností výrazně přispívají k celkové výkonnosti ekonomiky. Podobně jako jiné sektory v ekonomice jsou i ony ovlivněny hospodářským cyklem. Jejich

Více

VÝVOJ EKONOMICKÉ AKTIVITY A STÁRNUTÍ POPULACE 1

VÝVOJ EKONOMICKÉ AKTIVITY A STÁRNUTÍ POPULACE 1 VÝVOJ EKONOMICKÉ AKTIVITY A STÁRNUTÍ POPULACE 1 Martina Šimková, Ludmila Petkovová Abstrakt Stárnutí populace je v dnešní době velmi aktuální problém. Alarmující čísla předpovídají prudké zvýšení závislosti

Více

TECHNICKÉ VZDĚLÁVÁNÍ A POŽADAVKY Z PRAXE NA ABSOLVENTY VYSOKÝCH ŠKOL

TECHNICKÉ VZDĚLÁVÁNÍ A POŽADAVKY Z PRAXE NA ABSOLVENTY VYSOKÝCH ŠKOL TECHNICKÉ VZDĚLÁVÁNÍ A POŽADAVKY Z PRAXE NA ABSOLVENTY VYSOKÝCH ŠKOL doc. Ing. Ivo Hlavatý, Ph.D. (IWI-C) VŠB Technická univerzita Ostrava, Fakulta strojní, 17. listopadu 15/2172, 708 33 Ostrava- Poruba,

Více

Problematika neúspěšných ukončení vysokoškolského studia (drop-outs) v českém kontextu

Problematika neúspěšných ukončení vysokoškolského studia (drop-outs) v českém kontextu Problematika neúspěšných ukončení vysokoškolského studia (drop-outs) v českém kontextu Jan Hraba, Vladimír Hulík (MŠMT, oddělení analytické) Klára Hulíková Tesárková (PřF UK, katedra demografie a geodemografie)

Více

Romové a soužití s nimi očima české veřejnosti duben 2014

Romové a soužití s nimi očima české veřejnosti duben 2014 ov14014 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 9 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Romové a soužití s nimi očima české veřejnosti

Více

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1

Česká republika. Obrázek 1: Přehled o vývoji počtů nově přijímaných žáků v ČR. 1. ročníku SŠ. 1 Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia na středních a vyšších odborných školách ve školním roce 2011/2012 činil 124 719, z toho do studia

Více

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK Vznikají při zkoumání vztahů kvalitativních resp. diskrétních znaků Jedná se o analogii s korelační analýzou spojitých znaků Přitom předpokládáme, že každý prvek populace

Více

Sociální původ, pohlaví, vzdělání a kompetence ve světle dat z národního šetření PIAAC

Sociální původ, pohlaví, vzdělání a kompetence ve světle dat z národního šetření PIAAC Sociální původ, pohlaví, vzdělání a kompetence ve světle dat z národního šetření PIAAC Petr Matějů Konference Předpoklady úspěchu v práci a v životě 27. listopadu 2013 Hlavní otázky pro analýzu procesu

Více

Míra přerozdělování příjmů v ČR

Míra přerozdělování příjmů v ČR Míra přerozdělování příjmů v ČR Luboš Marek, Michal Vrabec Anotace V tomto článku počítají autoři hodnoty Giniho indexu v České republice. Tento index je spočítán nejprve za celou ČR, poté pro skupinu

Více

Změny základních proporcí faktických manželství mezi lety 1991 a 2001

Změny základních proporcí faktických manželství mezi lety 1991 a 2001 1. Změny základních proporcí faktických manželství mezi lety a Období - bylo pro vývoj počtu a struktury faktických manželství obdobím významné změny trendu. Zatímco v předchozích letech či desetiletích

Více

MAPA VÝZKUMNÉHO A APLIKAČNÍHO POTENCIÁLU ČESKA. Mzdová atraktivita zaměstnání ve výzkumu a vývoji

MAPA VÝZKUMNÉHO A APLIKAČNÍHO POTENCIÁLU ČESKA. Mzdová atraktivita zaměstnání ve výzkumu a vývoji MAPA VÝZKUMNÉHO A APLIKAČNÍHO POTENCIÁLU ČESKA Mzdová atraktivita zaměstnání ve výzkumu a vývoji 30. dubna 2011 Tato zpráva byla vypracována v rámci veřejné zakázky Úřadu vlády Analýzy a podklady pro realizaci

Více

III. ROZVODOVOST. Tab. III.1 Ukazatele rozvodovosti,

III. ROZVODOVOST. Tab. III.1 Ukazatele rozvodovosti, III. ROZVODOVOST Ani v roce 08 absolutní počet nově rozvedených manželství nikterak nevybočil z úrovně posledních let. Celkem bylo schváleno 31 300 návrhů na rozvod 3, z nichž 65 % iniciovaly ženy. V relaci

Více

Využití pracovní síly

Využití pracovní síly Využití pracovní síly HDP na konci sledovaného období klesal výrazněji než v celé Rozhodující význam má v kraji zpracovatelský průmysl Hrubý domácí produkt na Vysočině obdobně jako v celé České republice

Více

1. Velikost pracovní síly

1. Velikost pracovní síly 1. Velikost pracovní síly Pracovní síla se v kraji snižuje i přes celorepublikový růst Pracovní síla v kraji v roce 9 představovala 9,9 tis. osob. Z dlouhodobého hlediska byla nejvyšší v roce 7, v následujících

Více

Občané o životní úrovni a sociálních podmínkách

Občané o životní úrovni a sociálních podmínkách TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 840 129 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Občané o životní úrovni a sociálních podmínkách Technické

Více

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 12. 8. 2009 40 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Základní charakteristiky zdraví European

Více

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) - Spotřeba alkoholu (VI. díl)

Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) - Spotřeba alkoholu (VI. díl) Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 3. 12. 2002 58 Výběrové šetření o zdravotním stavu české populace (HIS CR 2002) - Spotřeba alkoholu (VI. díl) V této

Více

Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2015 a predikce na další období. (textová část)

Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2015 a predikce na další období. (textová část) I. Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2015 a predikce na další období (textová část) Obsah strana Metodika a zdroje použitých dat... 1 A. Základní charakteristika příjmové a výdajové situace

Více

HODNOCENÍ JIHOČESKÉHO KRAJE Z HLEDISKA CEN NEMOVITOSTÍ URČENÝCH PRO BYDLENÍ V NÁVAZNOSTI NA EKONOMICKÝ RŮST REGIONU 1

HODNOCENÍ JIHOČESKÉHO KRAJE Z HLEDISKA CEN NEMOVITOSTÍ URČENÝCH PRO BYDLENÍ V NÁVAZNOSTI NA EKONOMICKÝ RŮST REGIONU 1 HODNOCENÍ JIHOČESKÉHO KRAJE Z HLEDISKA CEN NEMOVITOSTÍ URČENÝCH PRO BYDLENÍ V NÁVAZNOSTI NA EKONOMICKÝ RŮST REGIONU 1 Ivana Staňková, Tomáš Volek Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Zemědělská

Více

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika vektory

letní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika vektory Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy letní semestr 202 Založeno na materiálech doc. Michala Kulicha Náhodný vektor často potřebujeme

Více

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368

676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368 Příklad 1 Je třeba prověřit, zda lze na 5% hladině významnosti pokládat za prokázanou hypotézu, že střední doba výroby výlisku je 30 sekund. Přitom 10 náhodně vybraných výlisků bylo vyráběno celkem 540

Více

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar

Více

Bulharsko Česká republika Maďarsko Německo Polsko Rakousko Rumunsko Rusko Slovensko Slovinsko

Bulharsko Česká republika Maďarsko Německo Polsko Rakousko Rumunsko Rusko Slovensko Slovinsko ev13 TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 8 129 E-mail: jan.cervenka@soc.cas.cz Hospodářská úroveň ČR v kontextu jiných zemí

Více

Informace ze zdravotnictví Středočeského kraje

Informace ze zdravotnictví Středočeského kraje Informace ze zdravotnictví Středočeského kraje Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 7 2.8.25 Potraty ve Středočeském kraji v roce 24 Abortions in the Středočeský Region in

Více

Tvar dat a nástroj přeskupování

Tvar dat a nástroj přeskupování StatSoft Tvar dat a nástroj přeskupování Chtěli jste někdy použít data v jistém tvaru a STATISTICA Vám to nedovolila? Jistě se najde někdo, kdo se v této situaci již ocitl. Není ale potřeba propadat panice,

Více

KGG/STG Statistika pro geografy

KGG/STG Statistika pro geografy KGG/STG Statistika pro geografy 9. Korelační analýza Mgr. David Fiedor 20. dubna 2015 Analýza závislostí v řadě geografických disciplín studujeme jevy, u kterých vyšetřujeme nikoliv pouze jednu vlastnost

Více

po /[6] Jilská 1, Praha 1 Tel.:

po /[6] Jilská 1, Praha 1 Tel.: TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 8 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Důvěra k vybraným institucím veřejného života v dubnu

Více

Analýza zdravotního stavu. obyvatel. zdravého města STRAKONICE. II.část. MUDr. Miloslav Kodl

Analýza zdravotního stavu. obyvatel. zdravého města STRAKONICE. II.část. MUDr. Miloslav Kodl Analýza zdravotního stavu obyvatel zdravého města STRAKONICE II.část 214 MUDr. Miloslav Kodl Analýza byla zpracována za podpory Národní sítě Zdravých měst ČR v rámci projektu STRATEG-2, který je financován

Více

ENERGIE A DOPRAVA V EU-25 VÝHLED DO ROKU 2030

ENERGIE A DOPRAVA V EU-25 VÝHLED DO ROKU 2030 ENERGIE A DOPRAVA V EU-25 VÝHLED DO ROKU 2030 ČÁST IV Evropská energetika a doprava - Trendy do roku 2030 4.1. Demografický a ekonomický výhled Zasedání Evropské rady v Kodani v prosinci 2002 uzavřelo

Více

ANALÝZA: Nesezdaná soužití v ČR podle výsledků SLDB

ANALÝZA: Nesezdaná soužití v ČR podle výsledků SLDB ANALÝZA: Nesezdaná soužití v ČR podle výsledků SLDB Informace o nesezdaném soužití (Český statistický úřad používá k označení vztahu druha a družky pojem faktické manželství) byly zjišťovány ve Sčítáních

Více

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115

Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Gymnázium a Střední odborná škola, Rokycany, Mládežníků 1115 Číslo projektu: CZ.1.07/1.5.00/34.0410 Číslo šablony: Název materiálu: Národní hospodářství 3 Ročník: Identifikace materiálu: Jméno autora:

Více

Sociodemografická analýza správního obvodu města Frenštát pod Radhoštěm

Sociodemografická analýza správního obvodu města Frenštát pod Radhoštěm Sociodemografická analýza správního obvodu města Frenštát pod Radhoštěm Zpracoval Institut komunitního rozvoje Na Hradbách 6, 702 00 Ostrava institut@ikor.cz www.ikor.cz 596 138 006 731 462 017 Ing. Dana

Více

ZMĚNY VE STRUKTUŘE VÝDAJŮ DOMÁCNOSTÍ V ZEMÍCH EU

ZMĚNY VE STRUKTUŘE VÝDAJŮ DOMÁCNOSTÍ V ZEMÍCH EU Praha, 1. 11. 2012 ZMĚNY VE STRUKTUŘE VÝDAJŮ DOMÁCNOSTÍ V ZEMÍCH EU Struktura výdajů domácností prochází vývojem, který je ovlivněn především cenou zboží a služeb. A tak skupina zboží či služeb, která

Více

DOKUMENTY POČET ZAPSANÝCH STUDENTŮ VYSOKÝCH ŠKOL V ČESKÉ REPUBLICE D O K U M E N T Y. Graf č. A.2.7

DOKUMENTY POČET ZAPSANÝCH STUDENTŮ VYSOKÝCH ŠKOL V ČESKÉ REPUBLICE D O K U M E N T Y. Graf č. A.2.7 DOKUMENTY D O K U M E N T Y POČET ZAPSANÝCH STUDENTŮ VYSOKÝCH ŠKOL V ČESKÉ REPUBLICE Graf č. A.2.7 Poznámka: počet studentů k 31. prosinci kalendářního roku Vysokoškolské studium v České republice se uskutečňuje

Více

VLIV DOSAŽENÉHO VZDĚLÁNÍ NA UPLATNĚNÍ MLADÝCH LIDÍ NA TRHU PRÁCE

VLIV DOSAŽENÉHO VZDĚLÁNÍ NA UPLATNĚNÍ MLADÝCH LIDÍ NA TRHU PRÁCE VLIV DOSAŽENÉHO VZDĚLÁNÍ NA UPLATNĚNÍ MLADÝCH LIDÍ NA TRHU PRÁCE Ondřej Nývlt Dagmar Bartoňová Abstract Uplatnění mladých lidí na trhu práce se stále více dostává do popředí zájmu politiků, ekonomů a širší

Více

DEMOGRAFICKÁ STUDIE MLADÁ BOLESLAV

DEMOGRAFICKÁ STUDIE MLADÁ BOLESLAV DEMOGRAFICKÁ STUDIE MLADÁ BOLESLAV PhDr. Eva Pešková 211 DEMOGRAFICKÁ STUDIE MLADÁ BOLESLAV PhDr. Eva Pešková 211 1 1. Charakteristika města a základní demografické údaje 1.1. Město Mladá Boleslav a počet

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS)

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS) České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611 Semestrální práce ze Statistiky (SIS) Petr Procházka, Jakub Feninec Skupina: 97 Akademický rok: 01/013 Úvod V naší

Více

ZDRAVÍ A LIDSKÝ KAPITÁL

ZDRAVÍ A LIDSKÝ KAPITÁL ZDRAVÍ A LIDSKÝ KAPITÁL Simona Fučíková Abstrakt Vzdělání je považováno za velmi důležitý faktor, který ovlivňuje zdravotní stav obyvatelstva. Na toto téma vznikla již řada výzkumů, které vzájemný vztah

Více

STÁRNUTÍ OBYVATELSTVA A TRH PRÁCE, SPECIFIKA ODVĚTVOVÉ STRUKTURY V ČESKÉ REPUBLICE

STÁRNUTÍ OBYVATELSTVA A TRH PRÁCE, SPECIFIKA ODVĚTVOVÉ STRUKTURY V ČESKÉ REPUBLICE STÁRNUTÍ OBYVATELSTVA A TRH PRÁCE, SPECIFIKA ODVĚTVOVÉ STRUKTURY V ČESKÉ REPUBLICE 4.11. 2014 Age Management: Strategické řízení věkové diverzity ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 81, 100 82 Praha 10

Více

Analýza vývoje zaměstnanosti a nezaměstnanosti v 1. pololetí 2014

Analýza vývoje zaměstnanosti a nezaměstnanosti v 1. pololetí 2014 Analýza vývoje zaměstnanosti a nezaměstnanosti v 1. pololetí 2014 I. Hlavní tendence ve vývoji zaměstnanosti a nezaměstnanosti... 2 II. Zaměstnanost... 7 1. STAV A VÝVOJ ZAMĚSTNANOSTI... 7 2. STRUKTURA

Více

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ).

(Pozor, celkový součet je uveden v poloviční velikosti, skutečný počet je kolem ). Česká republika Přehled o nově přijímaných žácích Celkový počet žáků nově přijatých do denního studia ve školním roce 2006/2007 činil 160 841, z toho do studia po základní škole jich bylo přijato 140 564

Více

Nezaměstnanost absolventů škol se středním a vyšším odborným vzděláním 2015. Mgr. Martin Úlovec

Nezaměstnanost absolventů škol se středním a vyšším odborným vzděláním 2015. Mgr. Martin Úlovec Nezaměstnanost absolventů škol se středním a vyšším odborným vzděláním 2015 Mgr. Martin Úlovec Praha 2015 1 OBSAH 1. Úvodní poznámky... 3 2. Nezaměstnanost absolventů škol a hospodářská krize... 4 3. Počty

Více

Vývoj disparit v cenách rodinných domů Ing. Jiří Aron

Vývoj disparit v cenách rodinných domů Ing. Jiří Aron Vývoj disparit v cenách rodinných domů Ing. Jiří Aron Úvod Cílem této práce je statické zpracování a vyhodnocení vývoje cen na trhu rezidenčních nemovitostí ČR ve sledovaném časovém úseku let 2007 až 2009,

Více

Nezaměstnanost v souvislostech. Kateřina Fischerová, DiS. Ing. Jakub Fischer

Nezaměstnanost v souvislostech. Kateřina Fischerová, DiS. Ing. Jakub Fischer Nezaměstnanost v souvislostech Kateřina Fischerová, DiS. Ing. Jakub Fischer Struktura přednášky vymezení pojmu nezaměstnanosti vývoj nezaměstnanosti makroekonomické aspekty sociální aspekty nezaměstnanosti

Více

Společná tisková zpráva Českého statistického úřadu a Ministerstva práce a sociálních věcí ČR ZMĚNA VÝPOČTU UKAZATELE REGISTROVANÉ NEZAMĚSTNANOSTI

Společná tisková zpráva Českého statistického úřadu a Ministerstva práce a sociálních věcí ČR ZMĚNA VÝPOČTU UKAZATELE REGISTROVANÉ NEZAMĚSTNANOSTI Společná tisková zpráva Českého statistického úřadu a Ministerstva práce a sociálních věcí ČR ZMĚNA VÝPOČTU UKAZATELE REGISTROVANÉ NEZAMĚSTNANOSTI Praha, 7. 11. 2012 - Ministerstvo práce a sociálních věcí

Více