Metodika výpočtu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Metodika výpočtu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení"

Transkript

1 Metodika výpočtu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení Mgr. Martina Mikeszová, Ing. Mgr. Martin Lux, Ing. Petr Sunega Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Měření finanční dostupnosti bydlení V zásadě lze odlišit tři základní přístupy k analýze finanční dostupnosti bydlení (Garnett 2000): indikátorový přístup, referenční přístup a reziduální přístup. Indikátorový přístup využívá indikátorů měřících zatížení domácností výdaji na bydlení; indikátory mají obvykle podobu podílu nákladů na bydlení k příjmům domácností. Hulchanski (1995) uvádí, že domácnost čelí problému dostupnosti bydlení,, když podíl jejích výdajů na zajištění adekvátního bydlení k celkovému čistému příjmu překračuje určitou procentní hranici. Indikátory se mohou lišit podle způsobu, jakým jsou definovány náklady na bydlení a příjem domácností. Zřejmě nejfrekventovanějším indikátorem používaným zejména při hodnocení finanční dostupnosti nájemního bydlení je indikátor podílu čistého nájemného nebo výdajů na bydlení na celkových čistých příjmech domácnosti tento indikátor nazýváme, v souladu s Lux & Burdová (2000), míra zatížení. Referenční přístup nestanoví limitní hodnotu míry zatížení, ale odkazuje k situaci buď v jiném sektoru bydlení (např. nájemné by mělo být stanoveno na úrovni nájemného v soukromém nájemním bydlení) nebo k nutnosti zajistit bydlení určitým skupinám obyvatel (např. nájemné by mělo být stanoveno tak, aby si ho mohly dovolit rodiny domácností zaměstnanců s více dětmi a nízkou úrovní mezd). Reziduální přístup vychází z hodnocení výše tzv. reziduálního příjmu, který je roven částce celkového čistého příjmu domácnosti sníženého o výdaje na bydlení a o částku životního minima nezbytnou k úhradě ostatních základních životních potřeb jednotlivých členů domácnosti. Např. Grigsby a Rosenburg postulují, že dostupnost by měla být definována ve vztahu k potřebě adekvátního příjmu postačujícího, po odečtení výdajů na bydlení, k zajištění ostatních základních potřeb členů domácnosti. (citováno v Hui 2001). Žádný z uvedených přístupů (zejména míra zatížení nebo reziduální příjem) však není zcela oproštěn od potřeby normativního stanovení určité limitní hranice, jejíž překročení indikuje skutečnost, že stávající bydlení je již pro danou domácnost finančně nedostupné například určení maximální míry zatížení nebo minimálního reziduálního příjmu (dále hranice únosnosti). Stanovení hranice únosnosti je jen obtížně vědecky odůvodnitelné, podobně jako každý jiný normativní soud. V některých zemích nejsou hranice stanoveny explicitně, ale implicitně vyplývají z politiky státu v oblasti adresného příspěvku na bydlení. Určení hranice únosnosti je tak poznamenáno normativním, často subjektivním soudem, a jen těžko může být určeno objektivním způsobem. Zvolení jakékoliv metody pro její stanovení může být snadno vědecky zpochybnitelné proto je při analýze finanční dostupnosti bydlení nutné postupovat opatrně a kriticky. Určitým posunem v této oblasti je kvazi-normativní přístup k finanční dostupnosti bydlení vyvinutý v Lux (2004, 2005, bude publikováno též 2007), který bude využit i pro účel tohoto projektu. Kvazi-normativní přístup, jež představuje jistou inovací dosavadních postupů, vychází ze stanovení limitních mezí na základě výše veřejných nákladů při alternativním nastavení veřejné podpory a z toho plynoucí výše skutečně placených výdajů na bydlení. Normativita při určení hranice únosnosti je navíc jen jedním z problémů při měření a hodnocení finanční dostupnosti bydlení. Všechny indikátory používané pro měření, jak je bydlení finančně dostupné pro různé skupiny domácností v různých částech země, se musí 1

2 rovněž vyrovnávat se skutečností, že analýza prostých výdajů na bydlení nezohledňuje dostatečně kvalitu samotného bydlení, velikost užívaného bydlení, ochranu nájemních práv a ostatní s bydlením související náklady (náklady dojížďky). Vysoká míra zatížení (tedy na první pohled problém s finanční dostupností bydlení) u některých domácností, bydlících například v nájemním bydlení, nemusí být způsobena jejich nízkým příjmem nebo obecnou vysokou úrovní nákladů na bydlení, ale pouze tím, že tyto domácnosti bydlí v příliš luxusních a/nebo příliš velkých bytech neodpovídajících velikosti jejich domácností (například dvoučlenná domácnost bydlí ve čtyřpokojovém bytě), u kterých je také vyžadováno vyšší nájemné. Pokud by se takové domácnosti přestěhovaly do přiměřeného bydlení (což nelze než opět definovat normativně), pak by jejich míra zatížení mohla výrazněji poklesnout na hodnoty, které již nejsou hodnoceny jako neúnosné nebo problémové. Prostý neupravený výpočet míry zatížení tak může podávat zkreslený obraz o tom, kolik domácností je skutečně v nouzi z pohledu finanční dostupnosti bydlení. Indikátory používané pro měření finanční dostupnosti bydlení se s tímto problémem musí nutně vypořádat, jinak odráží spíše defekty na daném trhu s bydlením než skutečné disparity ve finanční dostupnosti bydlení. Mimo to, jednotlivé právní typy bydlení se podstatně liší podle formy výdajů na bydlení. Pro účel sledování vývoje finanční dostupnosti vlastnického (případně též družstevního) bydlení je vhodné využít i alternativních indikátorů. Je tomu proto, že obecná míra zatížení nemusí ukázat skutečnou váhu problému finanční dostupnosti vlastnického bydlení, je-li aproximována za celek domácností zahrnující jak domácnosti, které si pořídily bydlení poměrně nedávno (za zpravidla vyšších tržních cen), tak domácnosti, které si pořídily vlastní či družstevní bydlení před mnoha lety nebo v průběhu privatizace obecních bytů (za netržních cenových podmínek). Některé domácnosti si pro pořízení bydlení musely vzít úvěr, jiné nikoliv. Alternativním ukazatelem vhodnějším pro zmapování a hodnocení finanční dostupnosti vlastnického bydlení běžně používaným ve vyspělých zemích je tak například indikátor price-to-income ratio (poměřující průměrné/mediánové čisté příjmy domácností a průměrné/mediánové ceny prodávaného bydlení, P/I) nebo lending multiplier (ukazující poměr celkové sumy, kterou domácnost zaplatí v rámci splátek úvěrů na bydlení, k celkovým čistým ročním příjmům domácnosti, LM). V neposlední řadě, analýza vývoje finanční dostupnosti bydlení v tranzitivních zemích, či přesněji v českém prostředí, je kulturně specifická. Je tomu zejména proto, že míra ochrany před nepříznivým vývojem na trhu s bydlením je mezi českými domácnostmi rozdělena daleko nerovnoměrněji i nerovněji, než je tomu ve vyspělých zemích. V průběhu transformace se z hlediska přístupu k bydlení (socio-ekonomického pohledu) u nás, stejně jako v jiných tranzitivních zemích, v zásadě vyprofilovaly dva základní segmenty trhu. Dědictví důsledků bytové politiky z minulého režimu a pokračování v regulaci nájemného (resp. nedostatečná reforma v oblasti nájemního bydlení) a privatizace bytů za zvýhodněných cenových podmínek v období ekonomické transformace, jsou hlavními příčinami rozdělení české společnosti z hlediska přístupu k bydlení a v posledku též finanční dostupnosti bydlení do dvou hlavních zřetelně oddělených (i když přesně jen velmi těžko definovatelných) skupin: skupiny domácností užívajících výhod privilegovaného bydlení, kam náleží lidé hradící regulované nájemné, lidé, kteří si pořídili vlastní nebo družstevní bydlení ještě před rokem 1989 a lidé, kteří měli možnost koupit si vlastní bydlení při privatizaci obecních bytů, během které byly a dosud jsou byty prodávány i hluboko pod úrovní tržních cen; a segment neprivilegovaného bydlení, ve kterém bydlí lidé hradící z důvodu samotné regulace nájemného zbytečně vysoké tržní nájemné (Lux, Sunega 2002) a kteří z důvodu časově omezených nájemních smluv a zcela volného způsobu stanovení nájemného (prvotního i opětovného) užívají slabší legislativní ochrany před jednáním pronajímatelů, lidé označovaní 2

3 někdy jako nebydlící (manželé po rozvodu nebo dospělé děti, které z důvodu nízkých příjmů a nemožnosti dědictví privilegií jsou nuceni žít v nechtěném soužití s jinou domácností), a lidé, kteří si pořídili vlastní či družstevní bydlení za tržních podmínek a uhradili trhem určenou cenu. Na rozdíl od jiných sociálních nerovností byla tato segmentace (a z ní plynoucí sociální nerovnost v přístupu k bydlení) vytvořena nikoliv působením tržních sil, ale realitou zásadní ekonomické transformace a aktivitou státu a obcí, centrální a lokální bytovou politikou, a to i v jiných tranzitivních zemích (Lux ed. 2003). Proto analýza vývoje finanční dostupnosti bydlení by měla být prováděna zvlášť pro privilegovaný a zvlášť pro neprivilegovaný sektor bydlení. Pro účel relevantního srovnání vývoje finanční dostupnosti bydlení v jednotlivých českých regionech i aktuálních regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení bude meziregionální srovnání provedeno zvlášť pro jednotlivé právní typy bydlení (nájemní a vlastnické, přičemž do vlastnického bydlení bude náležet i bydlení družstevní), zvlášť pro výše zmíněné segmenty trhu a zejména pak zvlášť pro různě definované typy domácnosti. Z důvodu nedostatku informací o privilegovaném sektoru vlastnického bydlení se ovšem naše analýza omezí pouze na privilegovaný a neprivilegovaný sektor nájemního bydlení a neprivilegovaný sektor vlastnického bydlení. Srovnání vývoje finanční dostupnosti bydlení pro různě definované typy domácností (definované podle ekonomické aktivity, výše příjmu, složení domácnosti) by mělo, mimo jiné, pomoci testovat hypotézu, zda-li existují a posilují se regionální disparity v počtu (podílu) domácností potenciálně ohrožených finanční nedostupností bydlení z důvodu nerovnoměrného vývoje cen bydlení a příjmů nebo disparity v počtu (podílu) domácností akutně ohrožených sociálním vyloučením. Takové srovnání umožní v zásadě první kvantifikaci tohoto velmi závažného sociálního problému, jehož přímé dopady je možné očekávat v budoucnu, zřejmě již v průběhu řešení projektu. Regionální disparity ve finanční dostupnosti bydlení budou zkoumány též s ohledem na očekávaný vývoj regulovaného nájemného v průběhu chystané deregulace nájemného. Zdroje dat V České republice neexistuje takový datový soubor, který by umožnil jednoduchou analýzu regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení, tj. analýzu skutečných disparit na základě znalosti konkrétních domácností s jejich konkrétními výdaji a příjmy. Ačkoliv pro celorepublikovou (či ještě lépe omezenou celorepublikovou) výpověď o finanční dostupnosti bydlení je možné využít datového souboru ČSÚ Statistika rodinných účtů (viz dále podrobněji), vzhledem k velikosti dotázaného vzorku a kvalitě výběru (jedná se o kvótní výběr) ji není možné použít pro analýzu regionálních disparit. Tento nedostatek přitom není jediný. V České republice rovněž chybí relevantní data o příjmech domácností, jelikož ze stejného důvodu jako výše uvedeného nelze Statistiku rodinných účtů pro tento účel použít. Je to obrovská škoda, jelikož pak data z tohoto šetření poskytují jen velmi málo možností pro jakékoliv podrobnější statistické a sociologické analýzy. Zdroje dat pro informace o úrovni hrubých mezd v jednotlivých krajích České republiky jsou dvojího druhu, podnikové výkaznictví ČSÚ a regionální statistika cen práce (RSCP). Podnikové výkaznictví ČSÚ 1 poskytuje informace o průměrných mzdách v krajích ČR, jež lze 1 Údaje o průměrných hrubých mzdách jsou vypočítávány jako podíl celkových mzdových prostředků bez ostatních osobních mzdových nákladů a evidenčního počtu zaměstnanců. V podnikatelské sféře jsou tyto informace zpracovány za ekonomické subjekty s 20 a více zaměstnanci, v odvětví finančního zprostředkování a v nepodnikatelské sféře pak bez ohledu na počet zaměstnanců. 3

4 od roku 1993 dále třídit podle firemních charakteristik, např. podle odvětví ekonomické činnosti (OKEČ). Do roku 2001 tyto údaje byly zjišťovány pracovištní metodou, tj. byly evidovány sídla jednotlivých organizačních jednotek podniku až na úrovni okresů, od roku 2002 do roku 2004 se pak postupuje pouze tzv. podnikovou metodou (územní třídění je provedeno podle sídla vykazujícího ekonomického subjektu včetně provozoven dislokovaných na jiném území) a od roku 2005 se začíná opět se zavádění sídla jednotlivých organizačních jednotek na úrovni krajů. Dalším zdrojem dat je regionální statistika cen práce (RSCP), jejíž garantem je MPSV ČR. RSCP sbírá od roku 2001 data za jednotlivé zaměstnance na základě výběrového šetření 2 a hlavním cílem zjišťování jsou mzdové úrovně zaměstnání podle klasifikaci KZAM v jednotlivých krajích. Údaje o výši průměrných příjmů podle klasifikace KZAM v jednotlivých krajích ČR za období od roku 1998 až 2000 byly zpracovávány na základě podnikového výkaznictví ČSÚ. Dřívější údaje nejsou k dispozici, neboť klasifikace KZAM byla ve mzdových statistikách poprvé zavedena v roce 1996 a to pouze na celostátní úrovni. Posledně zmiňovaný zdroj je pro účel analýzy regionálních disparit nejvhodnější. Průměrné výše důchodů, podpor v nezaměstnanosti a jiných dávek v jednotlivých krajích jsou pro období od roku 1994 po rok 2005 částečně zpracovány ČSÚ na základě evidence Ministerstva práce a sociálních věcí (MPSV) a částečně samotným ministerstvem. Pro účel měření regionálních disparit jsou rovněž k dispozici údaje o regionálních tržních cenách bytů a rodinných domů, a to ze zdroje ČSÚ a Institutu regionálních informací s.r.o., jež jsou transformovatelné (v případě ČSÚ již transformované) do podoby průměrných regionálních údajů. Data ČSÚ zahrnují odhadní a kupní ceny bytů a rodinných domů (a některé další relevantní charakteristiky obchodovaných bytů a rodinných domů) za období (v příštím roce bude k dispozici datový soubor s cenami za rok 2005) evidované Ministerstvem financí (MF) na základě přiznání k platbě daně z převodu nemovitostí. Sledovány jsou odděleně údaje o bytech, rodinných domech, bytových domech, zděných garážích a stavebních pozemcích. Výše uvedené datové soubory předává MF v agregované podobě jednou za dva roky ČSÚ pro účely zpracování cenových přehledů (publikace Ceny sledovaných druhů nemovitostí). Datové soubory Institutu regionálních informací jsou získávány na základě pravidelného monitoringu nabídkových cen bytů ve více než 335 městech ČR. Sběr dat je prováděn z lokálních i celostátních inzertních novin a časopisů, průzkumů v terénu a z inzertních nabídek na internetu. V letech bylo do systému zapsáno více než záznamů o cenách bytů a o nájemném. Jejich očištění od neobvyklých a náhodných vlivů je u cen starších bytů možné poměrně dobře zajistit. Na základě očištěných dat jsou publikovány výstupy v podobě průměrných cen a indexů cenového vývoje za tzv. standardní byt. Postup výpočtu indikátorů finanční dostupnosti bydlení a zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení Jelikož zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení pro ověření výše uvedených hypotéz je velmi důležité, byl použit v tomto projektu alternativní postup, a to postup vytvoření typů domácností a typů bydlení, přičemž každému typu domácnosti by byl přiřazen odpovídající typ bydlení (tímto způsobem jsme se vyrovnali i s námitkou týkající se 2 Výběrový soubor tvoří více než 3500 ekonomických subjektů podnikatelské sféry s 10 a více zaměstnanci, které celkově zaměstnávají přibližně 1,3 milionu zaměstnanců. Nepodnikatelská sféra, která je evidována odděleně, se šetří od roku 2003 plošně. V RSCP se ekonomické subjekty člení na organizační jednotky, jestliže je možné provést vnitřní rozčlenění podle okresů, ve kterých dílčí jednotky působí. 4

5 zohlednění spotřeby bydlení, tj. užívání velikosti bytu neodpovídajícího velikosti domácnosti). Pro účel měření finanční dostupnosti privilegovaného i neprivilegovaného nájemního bydlení byl použit indikátor míry zatížení a u "neprivilegovaného" vlastnického (resp. družstevního) bydlení byl použit indikátory price-to-income ratio a lending multiplier. Indikátory byly vypočteny za pomocí dat o čistých příjmech domácností odhadnutých pro vytvořené typy domácností (na základě dostupné regionální příjmové statistiky, zejména RSCP, data MPSV, MF a pečlivé simulace dávek a daní) a dat o cenách a nájmech ze zdrojů Institutu regionálních informací (jednoho z řešitelů projektu). Postup výpočtu indikátorů finanční dostupnosti bydlení a zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení lze shrnout do šesti bodů: 1. Vytvoření typologie domácností 2. Výpočet čistých příjmů domácností 3. Vytvoření typologie bydlení 4. Přiřazení typu bydlení k typu domácnosti 5. Výpočet indikátorů finanční dostupnosti bydlení 6. Zmapování regionálních disparit 1. Vytvoření typologie domácností Pro účel výpočtu všech indikátorů finanční dostupnosti (míry zatížení, price-to-income ratio a lending multiplier) byly definovány typy domácností na základě následujících 3 hlavních faktorů: ekonomické aktivity členů domácnosti, kategorie zaměstnání u ekonomicky aktivních členů domácnosti a velikosti a složení domácnost. Jednotlivé typy domácností tak jsou kombinací následujících kriterií: ekonomická aktivita členů domácnosti - ekonomicky aktivní, nezaměstnaný, starobní důchodce, rodič na rodičovské dovolené, kategorie zaměstnání ekonomicky aktivních členů domácnosti - členění do 10 základních skupin KZAM (klasifikace zaměstnání) u osoby v čele domácnosti, 3 velikost a složení domácnosti - domácnosti jednotlivců, bezdětných manželských či partnerských svazků, manželských či partnerských svazků s jedním dítětem, manželských či partnerských svazků se dvěma dětmi, manželských či partnerských svazků s více dětmi, samoživitel s jedním dítětem, samoživitel s více dětmi. Kombinace těchto kritérií lze vytvořit 206 typů domácností, přičemž zanedbáváme komplikované typy domácností s více než dvěma dospělými členy (členem domácnosti je kromě partnerky/manželky a partnera/manžela další dospělý člen např. dospělé již pracující dítě, babička apod.) a nerodinné vícečlenné domácnosti (tyto specifické typy domácností tvoří jen 10 % všech cenzových domácností v ČR podle SLDB 2001). Neboť vysoký počet typů domácností není vhodný pro následnou analýzu dat a některé takto vytvořené typy domácností mají jen velmi malé reálné zastoupení, konečná volba kritérií byla rozhodnuta na základě analýzy dat ze Sčítání lidu, bytů a domů 2001 o skutečném zastoupení jednotlivých typů domácností v ČR v roce Rovněž byly však vyřazeny typy domácností, pro něž z dostupných zdrojů není možné zjistit výši příjmů. Jedná se zejména o domácnosti 3 Pro naši typologii je předpokládáno, že kategorie zaměstnání obou ekonomicky aktivních členů jsou zhruba stejné. Na jedné straně zpracovaná data ze SLDB 2001 evidují zaměstnání podle KZAM pouze u osoby v čele domácnosti a neumožňují tudíž zjištění zastoupení konkrétních kombinací kategorie zaměstnání manželů (partnerů), např. domácnosti zaměstnance kategorie KZAM 1 žijícím se zaměstnancem KZAM 1, na druhé straně různé kategorie zaměstnání u členu domácností by nadmíru komplikovaly typologii domácností a zvyšovali počet typů. 5

6 podnikatelů (14,5 % všech cenzových domácností v ČR), protože regionální příjmová statistika (RSCP) zahrnuje pouze mzdy zaměstnanců. Postupně byly tedy vyřazeny: nerodinné vícečlenné domácnosti; domácnosti podnikatelů; domácnosti, u nichž nebyla zjištěna ekonomická aktivita; domácnosti příslušníků armády; domácnosti nepracujících důchodců s dětmi; samoživitele s více než jedním dítětem a rodiny s více než dvěma dětmi. Ze dvou dvojic příbuzný kategorií zaměstnání KZAM 5 a KZAM 6 a kategorií KZAM 7 a KZAM 8 byly vytvořeny dvě kategorie KZAM 5, 6 a KZAM 7, 8. Zároveň do typologie domácností nebyly vybrány domácnosti marginálně zastoupeny s relativní četností pod 0,10 %. Jedná se například o domácnosti zaměstnaného člena domácnosti zařazeného do KZAM 1, 2, 3, 4, 5 a 6, 9 s nezaměstnaným nebo domácnosti zaměstnaného člena domácnosti zařazeného do KZAM 1, 2, 4, 5 a 6, 9 s osobou na rodičovské dovolené. Tabulka 1: Vyřazené typy domácností a jejich zastoupení v ČR Vyřazené typy domácností: Zastoupení podle SLDB 2001 Nerodinné vícečlenné domácnosti 10,10% Domácnosti podnikatelů 14,45% Nezjištěná ekonomická aktivita 2,04% KZAM - 0 (příslušníci armády) 0,35% Nepracující důchodci s dětmi 1,19% Rodiny s více než 2 dětmi 1,54% Samoživitelé s více než 1 dítětem 1,28% Marginálně zastoupené typy domácností nezaměstnaných a osob na rodičovské dovolené (celkem typů 28) 2,57% Celkem 33,54% Zdroj: SLDB 2001, na zakázku spočítané výstupy z interní dat ČSÚ. Po vyřazení všech pro analýzu nevhodných typů jsme získali 60 typů domácností, které zastupují zhruba 66 % českých domácností. 6

7 Tabulka 2: Výčet všech typů domácností Typ Jednot. Počet záv. První dospělý člen Druhý dospělý člen Relat. četnost /pár dětí Ekon. aktivita KZAM Ekon. aktivita KZAM cenz. dom. v ČR starobní důchodce 14,37% nezaměstnaný 1,67% zaměstnanec KZAM 1 0,48% zaměstnanec KZAM 2 1,17% zaměstnanec KZAM 3 2,30% zaměstnanec KZAM 4 0,61% zaměstnanec KZAM 5, 6 1,25% zaměstnanec KZAM 7, 8 3,03% zaměstnanec KZAM 9 0,78% starobní důchodce starobní důchodce 10,96% nezaměstnaný nezaměstnaný 0,14% starobní důchodce nezaměstnaný 0,26% zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec 0,45% zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec 0,56% zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec 1,36% zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec 0,23% zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec 0,54% zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec 3,74% zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec 0,42% zaměstnanec KZAM 7, 8 nezaměstnaný 0,26% zaměstnanec KZAM 1 starobní důchodce 0,14% zaměstnanec KZAM 2 starobní důchodce 0,23% zaměstnanec KZAM 3 starobní důchodce 0,40% zaměstnanec KZAM 4 starobní důchodce 0,07% zaměstnanec KZAM 5, 6 starobní důchodce 0,19% zaměstnanec KZAM 7, 8 starobní důchodce 1,12% zaměstnanec KZAM 9 starobní důchodce 0,25% nezaměstnaný 0,54% rodičovská 0,64% zaměstnanec KZAM 1 0,12% zaměstnanec KZAM 2 0,32% zaměstnanec KZAM 3 0,82% zaměstnanec KZAM 4 0,26% zaměstnanec KZAM 5, 6 0,47% zaměstnanec KZAM 7, 8 0,51% zaměstnanec KZAM 9 0,25% nezaměstnaný nezaměstnaný 0,11% nezaměstnaný rodičovská 0,08% zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec 0,36% zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec 0,43% zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec 1,03% zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec 0,15% zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec 0,41% zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec 2,46% zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec 0,20% zaměstnanec KZAM 7, 8 nezaměstnaný 0,22% zaměstnanec KZAM 3 rodičovská 0,19% zaměstnanec KZAM 7, 8 rodičovská 0,52% nezaměstnaný nezaměstnaný 0,11% nezaměstnaný rodičovská 0,09% zaměstnanec KZAM 1 zaměstnanec 0,45% zaměstnanec KZAM 2 zaměstnanec 0,50% zaměstnanec KZAM 3 zaměstnanec 1,20% zaměstnanec KZAM 4 zaměstnanec 0,16% zaměstnanec KZAM 5, 6 zaměstnanec 0,44% zaměstnanec KZAM 7, 8 zaměstnanec 2,82% zaměstnanec KZAM 9 zaměstnanec 0,19% zaměstnanec KZAM 7, 8 nezaměstnaný 0,28% zaměstnanec KZAM 3 rodičovská 0,23% zaměstnanec KZAM 7, 8 rodičovská 0,62% Zdroj: SLDB 2001, na zakázku spočítané výstupy z interní dat ČSÚ. 7

8 2. Výpočet čistých příjmů domácností K vytvořeným typům ekonomicky aktivních domácností byly přiřazeny průměrné hrubé příjmy podle regionální příjmové statistiky (RSCP, regionální průměr) a u domácností důchodců průměrné starobní důchody v kraji. U domácností, kde oba partneři (manželé) jsou zapojeni do pracovního procesu, bylo předpokládáno, že typ jejich zaměstnání patří do stejné kategorie KZAM. Jelikož je značně nepravděpodobné, že oba pracující členové domácnosti budou vydělávat úplně stejně a z daňového hlediska to může být podstatné, byl dvojnásobek průměrného příjmu v dané kategorii zaměstnání rozpočítán na jeden příjem muže a jeden příjem ženy podle podílu příjmu žen na příjmu mužů v dané kategorii a kraji. Z daňového hlediska je důležitý také věk dětí. Věkové kategorie dětí byly proto vybrány podle nejčastějšího zastoupení v ČR podle SLDB Pro všech 60 typů domácností ve všech krajích pak byl dopočítán čistý příjem a případné sociální dávky. Pro účely zdanění hrubých příjmu u všech typů domácností od roku 2000 byly vytvořeny speciální přepočtové tabulky v programu Excel, zohledňující daňové zákony v daných letech. Při modelování čistých příjmů domácností bylo uvažováno výhradně o příjmech ze zaměstnání, tj. ze závislé činnosti a funkčních požitků. Předpokládali jsme, že příjmy vykazují maximálně dvě ekonomicky aktivní osoby v domácnosti, a že slevy na dani (resp. nezdanitelné částky) uplatňuje ta osoba, která má vyšší příjmy. Výše daní a dávek byla zjišťována v souladu s předpisy platnými v daném roce, neboť v průběhu sledovaného období došlo ke změnám ve způsobu výpočtu daní a některých dávek, valorizaci částek životního minima apod. Mezi hlavní změny způsobu zdaňování patří postupná transformace nezdanitelných částek na slevy na dani počínaje rokem 2005, možnost uplatnění společného zdanění manželů počínaje rokem 2005 a změna v koncepci životního minima od roku 2007 spojená se zavedením existenčního minima a systému pomoci v hmotné nouzi a s tím související úpravy dávek státní sociální podpory (zejména zásadní změna příspěvku na bydlení). Tímto způsobem byly získány čisté příjmy domácnosti od roku 2000 do roku 2007 v jednotlivých krajích. 3. Vytvoření typologie bydlení Pro účel výpočtu všech indikátorů finanční dostupnosti bydlení byly definovány typy bydlení: čtyři nejčastější velikosti bytů (1+1, 2+1, 3+1 a 4+1) a typ bydlení v rodinném domě. Velikost užitné plochy v jednotlivých kategoriích bytů byla určena jako průměr v daném typu bydlení u trvale obydlených bytů v bytových domech na základě SLDB Průměrný jednopokojový byt má rozlohu 38 m 2, dvoupokojový 57 m 2, třípokojový 73 m 2 a čtyřpokojový 88 m 2. Zároveň bylo přihlédnuto k tomu, zda se průměr výrazněji neodlišuje od mediánu (viz Tabulka 3) a tudíž průměr není vlivem extrémně malých či extrémně velkých hodnot odchýlen. Medián byl vypočítán pouze u hodnot obytné plochy bytů, neboť data pro výpočet mediánu u hodnot užitné plochy bytu nemáme k dispozici. Lze však předpokládat, že srovnání průměru a mediánu pro obytnou plochu bude velmi podobné se srovnáním průměru a mediánu pro užitnou plochu. Pro všechny kraje byly použity stejné typy bytů, neboť z dat ze sčítání lidu vyplývá, že mezi regiony nejsou výrazné odlišnosti ve velikosti bytů (viz Tabulka 4). Typ bydlení v rodinném domě představuje bydlení ve standardním rodinném domě o velikosti 135 m 2 dle definice Institutu regionálních informací, který shromažďuje data o cenách právě tohoto typu rodinného domu. 4 U rodičů s jedním dítětem je dítě ve věku 6-10 let a u domácností se dvěma dětmi ve věku 6-10 let a let. U domácností, kde je jeden člen na rodičovské dovolené, pro domácnost s jedním dítětem byl čistý příjem spočítán s přihlédnutí k dítěti ve věku do 4 let a u domácnosti se dvěma dětmi k jednomu dítěti do 4 let a druhému dítěti ve věku od 6 do 10 let. 8

9 Tabulka 3: Užitná a obytná plocha trvale obydlených bytů v bytových domech podle počtu obytných místností Průměr užit. Průměr - obyt. Medián - obyt. plocha (m 2 ) plocha (m 2 ) plocha (m 2 ) Jednopokojový byt Dvoupokojový byt Třípokojový byt Čtyřpokojový byt Zdroj: SLDB 2001 (publikace tabulka č. 58, publikace e , tabulka č.359), vlastní výpočet. Tabulka 4: Průměrná užitná a obytná plocha bytu v bytových domech průměr užit. plocha (m 2 ) průměr obyt. plocha (m 2 ) Hl. m. Praha 66,1 39,6 Středočeský 64 39,6 Jihočeský 62,8 40,3 Plzeňský 62,2 40 Karlovarský 65,9 38,6 Ústecký 63,4 39,2 Liberecký 62,9 39,8 Královéhradecký 61,5 40,2 Pardubický 61,4 39,9 Vysočina 62,1 39,4 Jihomoravský 64,1 39,3 Olomoucký 62,1 40 Zlínský 61,8 38,6 Moravskoslezský 63,3 38,5 Zdroj: SLDB 2001 (publikace e , tabulka č.118). 4. Přiřazení typu bydlení k typu domácnosti K jednotlivým typům domácností byl normativně přiřazen odpovídající typ bydlení na základě složení domácnosti. Jednotlivcům byly přiřazeny byty 1+1, manželským párům či nesezdaným partnerům byty 2+1, rodinám s jedním dítětem 3+1 a rodinám se dvěma dětmi 4+1. Podle údajů ze SLDB 2001 české rodiny se dvěma dětmi příliš často nebydlí v bytech 4+1, pro další analýzy je proto možné tento jednoduchý klíč přiřazení typu bydlení modifikovat. Vybraným typům domácností bude pro úplnost rovněž přiřazeno bydlení v rodinném domě. Tabulka 5: Cenzové domácnosti v trvale obydlených bytech podle počtu pokojů Typ bydlení Domácnosti jednotlivců Bezdětné manželské (nebo nezdané) soužití Samoživitel/ka s 1 dítětem Manželské (nebo nesezdané) soužití s 1 dítětem Manželské (nebo nesezdané) soužití se 2 dětmi 1 obytná místnost 32,70% 6,72% 16,38% 5,53% 3,24% 2 pokoje 37,45% 32,47% 34,84% 25,03% 20,81% 3 pokoje 20,55% 40,50% 35,15% 44,96% 47,23% 4 pokoje 5,00% 13,07% 8,42% 15,04% 17,41% 5+ pokojů 2,07% 6,96% 4,03% 9,04% 10,98% Celkem 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% Zdroj: SLDB 2001 (publikace , tabulka č.48) 9

10 5. Výpočet indikátorů finanční dostupnosti bydlení U všech typů domácností byla vypočítána míra zatížení pro formu nájemního bydlení a priceto-income ratio a lending multiplier pro formu vlastnického bydlení s použitím dat o čistých příjmech a výdajích na bydlení. Pro účel výpočtu všech indikátorů byly odhadnuty výdaje na bydlení zvlášť pro privilegovaný segment bydlení a zvlášť pro neprivilegovaný segment bydlení. Výdaje na bydlení mají dvě základní složky: nájemné (resp. kapitálové náklady nutné pro pořízení vlastního či družstevního bydlení) a ostatní výdaje spojené s bydlení (výdaje za energie, topení, úklid a jiné). Ostatní výdaje spojené s bydlením není možné, z důvodu nedostatečné datové báze, relevantně vysledovat. Indikátor finanční dostupnosti bydlení (míra zatížení) tak je vztažena pouze k první složce výdajů na bydlení. V privilegovaném segmentu nájemního bydlení je nájemné určeno jako maximální regulované nájemné pro daný typ bytu v daném regionu v daném roce. Regionální údaj byl získán jako vážený průměr výše maximálního regulovaného nájemného ve vybraných největších obcích regionu. Pro neprivilegovaný segment nájemního a vlastnického bydlení byla využita data o cenách bytů a rodinných domů a data o nájemném v bytech a rodinných domech v jednotlivých krajích v letech 2000 až 2006 ze zdrojů Institutu regionálních informací (jednoho z řešitelů projektu, podrobnosti v metodice vytvořené Institutem regionálních informací). Kapitálové náklady nutné pro pořízení vlastního bydlení jsou určeny jako výše splátky úvěru použitého pro pořízení vlastnického bydlení při dané ceně bytu či rodinného domu. Pro účel výpočtu všech indikátorů (míry zatížení, price-to-income ratio a lending multiplier) budou odhadované čisté příjmy sledovaných typů domácností srovnány s odhadovanými výdaji na bydlení pro byt či rodinný dům normativně přisouzený danému typu domácnosti podle její velikosti. Tento vzorek bude navíc konfrontován se skutečnými údaji ze Sčítání lidu, bytů a domů z roku 2001, což umožní kvantifikaci typů domácností potenciálně ohrožených finanční nedostupností bydlení v jednotlivých českých krajích. 6. Zmapování regionálních disparit ve finanční dostupnosti bydlení Z vypočtených indikátorů finanční dostupnosti bydlení byla vytvořena databáze zahrnující data pro všech 60 typů domácností ve všech krajích od roku 2000 do roku 2006, která bude použita pro zmapování regionálních disparit i následné analýzy. Cílem analýzy regionálních disparit však není srovnání skutečné finanční dostupnosti bydlení domácností žijících v různých regionech, jelikož to je z důvodu nedostatku kvalitních dat nemožné, ale vysledovat obecnou míru regionálních disparit ve finanční dostupnosti adekvátního (tj. odpovídajícího velikosti domácnosti) nájemního i vlastnického bydlení pro různé typy domácností a zejména pak podchytit obecný vývoj finanční dostupnosti adekvátního bydlení i regionálních disparit v této oblasti v čase. Tento obecný vývoj je pak možné aproximovat i přes pouze určitý vzorek předpokládaných typů domácností. Pro vyhodnocení disparit a vývoje disparit ve finanční dostupnosti bydlení u jednotlivých typů domácností mezi regiony byly použity jak standardní statistické míry variability, kterými jsou rozptyl, směrodatná odchylka a variační koeficient, tak Gini koeficient nebo ukazatel beta-konvergence/beta divergence představující Pearsonův korelační koeficient mezi ročním přírůstkem hodnoty a absolutní hodnotou v daném roce. Záporný koeficient poukazuje například na to, že se rozdíly mezi regiony snižují. Všechny použité statistické indikátory jsou předmětem aktuální kritické diskuse mezi statistiky. 10

11 Použitá literatura Hui, C. M. E Measuring Affordability in Public Housing from Economic Principles: Case Study of Hong Kong. Journal of Urban Planning and Development Vol. 127, No. 1, Str Hulchanski, D The Concept of Housing Affordability: Six Contemporary Uses of the Housing Expenditure-To-Income Ratio. Housing Studies 10: Lux et al Analýza opatření bytové politiky směřujících k podpoře flexibility práce v ČR. Praha: Sociologický ústav AV ČR. Lux M, P. Sunega, T. Kostelecký, D. Čermák Standardy bydlení 2002/03. Finanční dostupnost a postoje občanů. Praha: Sociologický ústav AV ČR. Lux M., P. Sunega, T. Kostelecký, D. Čermák, P. Košinár Standardy bydlení 2003/2004. Bytová politika v ČR: efektivněji a cíleněji. Praha: Sociologický ústav AV ČR. Lux, M Finanční dostupnost bydlení v ČR a zemích EU. Praha: Národohospodářský ústav Josefa Hlávky. Lux, M. ed Housing policy: An end or a new beginning? Budapešť: Open Society Institute. Lux, M., P. Burdová Výdaje na bydlení, sociální bydlení a napětí na trhu s bydlením (mezinárodní komparace a polistopadový vývoj v ČR). Praha: Národohospodářský ústav Josefa Hlávky. Lux, M., P. Sunega Modelování rovnovážné úrovně nájemného a důsledků aplikace vybraných nástrojů bytové politiky. Finance a úvěr 53: Lux, M., P. Sunega Vývoj finanční dostupnosti nájemního a vlastnického bydlení v průběhu transformace českého hospodářství v České republice ( ). Sociologický časopis/czech Sociological Review 42 (5): Lux, M., P. Sunega, T. Kostelecký, D. Čermák, J. Montag Standardy bydlení 2004/2005. Financování bydlení a regenerace sídlišť. Praha: Sociologický ústav AV ČR. 11

Případové studie k finanční dostupnosti bydlení: regionální disparity ve finanční dostupnosti bydlení u vybraných typů domácností

Případové studie k finanční dostupnosti bydlení: regionální disparity ve finanční dostupnosti bydlení u vybraných typů domácností Případové studie k finanční dostupnosti bydlení: regionální disparity ve finanční dostupnosti bydlení u vybraných typů domácností Martina Mikeszová Oddělení ekonomické sociologie, tým socioekonomie bydlení

Více

Modelování čistých příjmů domácností pro účely zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení

Modelování čistých příjmů domácností pro účely zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení Modelování čistých příjmů domácností pro účely zmapování disparit ve finanční dostupnosti bydlení Petr SUNEGA petr.sunega@soc.cas.cz Telefon: 221 183 225 http://seb.soc.cas.cz Oddělení ekonomické sociologie,

Více

Vymezení klasifikace hlavních skupin domácností ohrožených finanční nedostupností bydlení z důvodu hospodářské krize

Vymezení klasifikace hlavních skupin domácností ohrožených finanční nedostupností bydlení z důvodu hospodářské krize Vymezení klasifikace hlavních skupin domácností ohrožených finanční nedostupností bydlení z důvodu hospodářské krize Martina Mikeszová Oddělení socioekonomie bydlení A09101 Aktivita se soustředí na zmapování

Více

Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na pracovně orientovanou migraci české populace

Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na pracovně orientovanou migraci české populace Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na pracovně orientovanou migraci české populace Martin LUX Petr SUNEGA Struktura prezentace Kontext k problému Návaznost na dříve řešený projekt

Více

REGIONÁLNÍ DISPARITY VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI NÁJEMNÍHO BYDELNÍ

REGIONÁLNÍ DISPARITY VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI NÁJEMNÍHO BYDELNÍ REGIONÁLNÍ DISPARITY VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI NÁJEMNÍHO BYDELNÍ Mgr. Martina Mikeszová Abstrakt Příspěvek se zaměřuje na analýzu regionálních disparit ve finanční dostupnosti nájemního bydlení v České republice.

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

Vývoj finanční dostupnosti nájemního a vlastnického bydlení v průběhu hospodářské transformace v České republice (1991 2003)*

Vývoj finanční dostupnosti nájemního a vlastnického bydlení v průběhu hospodářské transformace v České republice (1991 2003)* STATI Vývoj finanční dostupnosti nájemního a vlastnického bydlení v průběhu hospodářské transformace v České republice (1991 2003)* MARTIN LUX, PETR SUNEGA** Sociologický ústav AV ČR, Praha Housing Affordability

Více

Dopady hospodářské krize na finanční dostupnost bydlení analýza a možné nástroje státu

Dopady hospodářské krize na finanční dostupnost bydlení analýza a možné nástroje státu Dopady hospodářské krize na finanční dostupnost bydlení analýza a možné nástroje státu Petr SUNEGA petr.sunega@soc.cas.cz http://seb.soc.cas.cz Oddělení socioekonomie bydlení Struktura prezentace Představení

Více

CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH DOMŮ. ZÁVISLOST CENY A NÁJEMNÉHO m 2 BYTU NA JEHO VELIKOSTI

CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH DOMŮ. ZÁVISLOST CENY A NÁJEMNÉHO m 2 BYTU NA JEHO VELIKOSTI Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit WD - VÝZKUM PRO ŘEŠENÍ REGIONÁLNÍCH DISPARIT - BYDLENÍ CENY A NÁJEMNÉ RODINNÝCH

Více

PŘÍČINY REGIONÁLNÍCH NEROVNOSTÍ VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ V ČR

PŘÍČINY REGIONÁLNÍCH NEROVNOSTÍ VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ V ČR PŘÍČINY REGIONÁLNÍCH NEROVNOSTÍ VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ V ČR EKONOMIE Petr Sunega, Martina Mikeszová, Martin Lux Úvod Nerovnosti v oblasti bydlení se projevují zejména v oblasti spotřeby, přístupu

Více

Fakulta stavební, VŠB TU Ostrava

Fakulta stavební, VŠB TU Ostrava Fakulta stavební, VŠB TU Ostrava DÍLČÍ CÍL DC102 Vliv hospodářské krize na regionální disparity ve fyzické dostupnosti bydlení a testování nástrojů fyzické dostupnosti bydlení zejména v oblasti udržitelnosti

Více

Dopady hospodářské krize na trh s bydlením v České republice

Dopady hospodářské krize na trh s bydlením v České republice Dopady hospodářské krize na trh s bydlením v České republice Kdo patřil k nejvíce ohroženým a jak mohou nástroje bytové politiky potenciálně zmírnit problémy těchto skupin? Tomáš Kostelecký Petr Sunega

Více

Příloha 1.1. Služby bydlení

Příloha 1.1. Služby bydlení Příloha.. Služby bydlení Metoda uživatelských nákladů (UCM) - 995-006... Odhad služeb bydlení pro obydlí obývaná jejich vlastníky byl změněn v rámci hlavní revize 0 ze dvou důvodů: () úpravy odhadu metodou

Více

Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na migraci za prací

Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na migraci za prací Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na migraci za prací Petr SUNEGA petr.sunega@soc.cas.cz http://seb.soc.cas.cz Oddělení socioekonomie bydlení Struktura prezentace Důvody pro zkoumání

Více

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR

aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení v ČR 1 aktivita A0705 Metodická a faktografická příprava řešení regionálních disparit ve fyzické

Více

Ing. arch. Michal Hadlač, Ing. Milada Kadlecová, RNDr. Milan Polednik, Mgr. Vladimíra Roglová. Institut regionálních informací, s.r.o.

Ing. arch. Michal Hadlač, Ing. Milada Kadlecová, RNDr. Milan Polednik, Mgr. Vladimíra Roglová. Institut regionálních informací, s.r.o. Metodika stanovení průměrných tržních cen starších bytů a rodinných domů a stanovení průměrného tržního nájemného starších bytů v krajích a krajských městech ČR Ing. arch. Michal Hadlač, Ing. Milada Kadlecová,

Více

Fakulta stavební VŠB TUO

Fakulta stavební VŠB TUO Fakulta stavební VŠB TUO Hodnocení existujících nástrojů státu, které jsou zaměřeny na zvýšení fyzické dostupnosti bydlení a snížení regionálních disparit ve fyzické dostupnosti bydlení Renata Zdařilová

Více

Dopady hospodářské krize na finanční dostupnost bydlení analýza a možné nástroje státu

Dopady hospodářské krize na finanční dostupnost bydlení analýza a možné nástroje státu Dopady hospodářské krize na finanční dostupnost bydlení analýza a možné nástroje státu Autoři: Mgr. Martina Mikeszová Ing. Petr Sunega RNDr. Tomáš Kostelecký, CSc. Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D. Mgr. Jan

Více

Pracovní neschopnost pro nemoc a úraz v České republice za rok 2002. (zdroj dat: Český statistický úřad)

Pracovní neschopnost pro nemoc a úraz v České republice za rok 2002. (zdroj dat: Český statistický úřad) Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 25.6.2003 39 Pracovní neschopnost pro nemoc a úraz v České republice za rok 2002 (zdroj dat: Český statistický úřad)

Více

Parlament České republiky JAK SE ŽIJE SENIORŮM V ČESKÉ REPUBLICE? Senát 22. září 2009 Dr. Zdeněk Pernes (předseda Rady seniorů České republiky, o.s.

Parlament České republiky JAK SE ŽIJE SENIORŮM V ČESKÉ REPUBLICE? Senát 22. září 2009 Dr. Zdeněk Pernes (předseda Rady seniorů České republiky, o.s. Parlament České republiky JAK SE ŽIJE SENIORŮM V ČESKÉ REPUBLICE? Senát 22. září 2009 Dr. Zdeněk Pernes (předseda Rady seniorů České republiky, o.s.) SOCIÁLNÍ POSTAVENÍ A ŽIVOTNÍ ÚROVEŇ ČESKÝCH SENIORŮ

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

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy Tabulka doporučených mezd pro Hlavní město Praha horní hranice horní hranice 27 047 155 27 668 166

Více

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy

PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy PŘÍRUČKA PRO ŽADATELE GRANTU- FOND PRO NESTÁTNÍ NEZISKOVÉ ORGANIZACE Příloha č. 11 Tabulka obvyklé mzdy Tabulka doporučených mezd pro Jihomoravský kraj 20 404 121 24 347 144 26 808 158 21 681 126 26 547

Více

eských seniorů Praha, leden 2015 Konference o sociálním (dostupném) bydlení

eských seniorů Praha, leden 2015 Konference o sociálním (dostupném) bydlení Bydleníčeských eských seniorů Praha, leden 2015 Konference o sociálním (dostupném) bydlení OBSAH I. ÚVOD II. HISTORIE SYSTÉMOVĚ ZALOŽENÝCH PROBLÉMŮ III. AKTIVITY RS ČR IV. SOUČASNÁ SITUACE A NÁVRHY ŘEŠENÍ

Více

Rozpočet a finanční vize měst a obcí

Rozpočet a finanční vize měst a obcí Rozpočet a finanční vize měst a obcí Příprava rozpočtu samospráv 2015 změny a vývoj, aktuality Miroslav Matej odbor Financování územních rozpočtů 11. září 2014 Obsah prezentace I. Aktuální vývoj daňových

Více

PLATOVÁ STUDIE PRO FINANČNÍ POZICE 2013. Vyhodnocení průzkumu

PLATOVÁ STUDIE PRO FINANČNÍ POZICE 2013. Vyhodnocení průzkumu PLATOVÁ STUDIE PRO FINANČNÍ POZICE 2013 Vyhodnocení průzkumu Česká asociace pro finanční řízení (CAFIN) si jako jeden ze svých cílů klade pomoc při rozvoji finanční profese. Zajímají nás aktuální trendy

Více

Klíčové kompetence do obcí obecné i odborné vzdělávání na dosah

Klíčové kompetence do obcí obecné i odborné vzdělávání na dosah Vítáme Vás na semináři organizovaném v rámci projektu Klíčové kompetence do obcí obecné i odborné vzdělávání na dosah Reg. číslo projektu: CZ.1.07/3.1.00/50.0015 Tento projekt je spolufinancován Evropským

Více

Vývoj mezd v jednotlivých krajích České republiky s důrazem na kraj Moravskoslezský

Vývoj mezd v jednotlivých krajích České republiky s důrazem na kraj Moravskoslezský Katedra ekonomie kek@opf.slu.cz kek.rs.opf.slu.cz Vývoj mezd v jednotlivých krajích České republiky s důrazem na kraj Moravskoslezský Doc. Ing. Pavel Tuleja, Ph. D. Ing. Karin Gajdová Obchodně podnikatelská

Více

Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit

Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy Úvodní schůzka řešitelů projektu Praha, 12.4.2007 Oddělení ekonomické sociologie, tým socioekonomie bydlení Studium

Více

NÁVRHY ZMĚN PRÁVNÍCH PŘEDPISŮ V OBLASTI DAŇOVÉ

NÁVRHY ZMĚN PRÁVNÍCH PŘEDPISŮ V OBLASTI DAŇOVÉ NÁVRHY ZMĚN PRÁVNÍCH PŘEDPISŮ V OBLASTI DAŇOVÉ Daňová reforma 2008 2010 Mirek Topolánek předseda vlády ČR 1. Daňová kvóta 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1995 1997 1999 2001 2003 2005* Průměr zemí OECD Česká

Více

Zvýšení variability bytového fondu Nástroje ke zvýšení finanční a fyzické dostupnosti bydlení u domácností potenciálně i Ing. Milada Kadlecová, Ing. arch. Helena Vařejková, Institut regionálních informací,

Více

Pružnost trhu práce a EU

Pružnost trhu práce a EU Pružnost trhu práce a EU Kamil Galuščák (ČNB) Smilovice, 4.6.2003 Připravenost trhu práce na vstup do EU 1. Mzdová diferenciace a pružnost mezd 2. Mobilita pracovních sil 3. Politika zaměstnanosti, sociální

Více

Administrativní pracovník, referent Administrativa

Administrativní pracovník, referent Administrativa Administrativní pracovník, referent Administrativa COPYRIGHT 2010 PROFESIA Obsah Úvod Struktura celého vzorku Výsledky Všeobecné Poskytování finančních a nefinančních benefitů Metodika průzkumu platů Autor

Více

Podíl z celkového počtu pojištěnců, migranti, kteří se kteří se vrátili v roce 2010 po 1 až 4 letech 6=1-3

Podíl z celkového počtu pojištěnců, migranti, kteří se kteří se vrátili v roce 2010 po 1 až 4 letech 6=1-3 1.17. Remitence Remitence Čechů do České republiky 1.17.1. Odhad remitencí vychází z definice pojmu remitencí v souladu s metodikou platební bilance - BPM6. Metoda odhadu je založena na kvantitavním přístupu,

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

Měření flexibility trhu práce v ČR pomocí strukturálních indikátorů

Měření flexibility trhu práce v ČR pomocí strukturálních indikátorů Měření flexibility trhu práce v ČR pomocí strukturálních indikátorů Jan Pavel MF, oddělení koordinace hospodářských politik Nízká flexibilita trhu práce v ČR míra dlouhodobé nezaměstnanosti (strukturální

Více

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Ekonomická fakulta Katedra regionální a environmentální ekonomiky

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Ekonomická fakulta Katedra regionální a environmentální ekonomiky Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Ekonomická fakulta Katedra regionální a environmentální ekonomiky Úvodem V roce 2006 vyhlásilo MMR výzkumný program WD - Výzkum pro potřeby řešení regionálních

Více

Analýza. vývoje příjmů a výdajů domácností ČR. v roce 2008 a predikce na další období

Analýza. vývoje příjmů a výdajů domácností ČR. v roce 2008 a predikce na další období I. Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2008 a predikce na další období (textová část) Obsah strana A. Základní charakteristika příjmové a výdajové situace domácností v roce 2008... 1 B.

Více

Nástroje ke zvýšení finanční dostupnosti bydlení u domácností potenciálně i akutně ohrožených finanční nedostupností bydlení - senioři

Nástroje ke zvýšení finanční dostupnosti bydlení u domácností potenciálně i akutně ohrožených finanční nedostupností bydlení - senioři Nástroje ke zvýšení finanční dostupnosti bydlení u domácností potenciálně i akutně ohrožených finanční nedostupností bydlení - senioři Cíl vytvořit finančně dostupné sociální bydlení pro seniory ve stávajících

Více

Problematika sociálních služeb v České republice pro rok 2013

Problematika sociálních služeb v České republice pro rok 2013 Problematika sociálních služeb v České republice pro rok 2013 Dotační řízení pro rok 2013 bylo vyhlášeno v srpnu roku 2012, sběr žádostí o dotaci ze státního rozpočtu pak probíhal v září a říjnu roku 2012.

Více

Mzdová statistika z hlediska genderu

Mzdová statistika z hlediska genderu Mzdová statistika z hlediska genderu Mgr. Marek Řezanka, ČSÚ GPG využití a proměny ukazatele Výpočet (100-Mž/Mm*100) Co měří a co ne? Jakých hodnot dosahuje: ČR x Evropa Jakou informaci obsahuje GPG? 1.

Více

PŘEHLED STATISTICKÝCH ÚDAJŮ. ukazujících vývoj jednotlivých institutů státní podpory zdravotně postižených a zdravotního postižení

PŘEHLED STATISTICKÝCH ÚDAJŮ. ukazujících vývoj jednotlivých institutů státní podpory zdravotně postižených a zdravotního postižení PŘEHLED STATISTICKÝCH ÚDAJŮ ukazujících vývoj jednotlivých institutů státní podpory zdravotně postižených a zdravotního postižení Výzkumné centrum integrace zdravotně postižených Olomouc, 2008 2 PŘEHLED

Více

Rodinný rozpočet. - na základě pojištění - nemocenská. - důchod. - státní politiky zaměstnanosti. - dávky státní sociální podpory

Rodinný rozpočet. - na základě pojištění - nemocenská. - důchod. - státní politiky zaměstnanosti. - dávky státní sociální podpory Rodinný rozpočet Doporučený postup: 1. Sepsat všechny čisté příjmy domácnosti (rodiny) 2. Sepsat seznam všech měsíčních výdajů 3. Porovnat rozdíl mezi příjmy a výdaji Příjmy: - plat,mzda (na základě pracovního

Více

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Charakteristika souboru respondentů

Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Charakteristika souboru respondentů Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 25. 6. 2009 25 Evropské výběrové šetření o zdravotním stavu v ČR - EHIS CR Charakteristika souboru respondentů European

Více

Hedonický cenový index na datech poskytovatelů hypotečních úvěrů. Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D.

Hedonický cenový index na datech poskytovatelů hypotečních úvěrů. Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D. Hedonický cenový index na datech poskytovatelů hypotečních úvěrů Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D. Proč nový index? V ČR existuje již několik cenových indexů například index ČSÚ (na transakčních i nabídkových

Více

Předpokládaný vývoj hospodaření měst a obcí v roce 2014 a predikce na rok 2015 Zadluženost obcí

Předpokládaný vývoj hospodaření měst a obcí v roce 2014 a predikce na rok 2015 Zadluženost obcí Předpokládaný vývoj hospodaření měst a obcí v roce 2014 a predikce na rok 2015 Zadluženost obcí Miroslav Matej, Ministerstvo financí leden 2015 Hospodaření obcí v roce 2014 stav: listopad 2013 vs. listopad

Více

PROGRAMY KE ZLEPŠENÍ KVALITY OVZDUŠÍ ZÓN A AGLOMERACÍ (PZKO)

PROGRAMY KE ZLEPŠENÍ KVALITY OVZDUŠÍ ZÓN A AGLOMERACÍ (PZKO) PROGRAMY KE ZLEPŠENÍ KVALITY OVZDUŠÍ ZÓN A AGLOMERACÍ (PZKO) Programy ke zlepšení kvality ovzduší 2014 Součást Střednědobé strategie (do roku 2020) zlepšení kvality ovzduší v ČR Pro všechny zóny a aglomerace

Více

Ukazatele celkové nezaměstnanosti v kraji

Ukazatele celkové nezaměstnanosti v kraji Ukazatele celkové v kraji - V dubnu 2014 činil podíl na počtu obyvatel Zlínského kraje 7,7 % a celkový počet 1 evidovaných na úřadech práce dosahoval 30 643. - Podíl na obyvatelstvu v ČR činil v dubnu

Více

Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit

Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy opatření na snížení regionálních disparit Regionální disparity v dostupnosti bydlení, jejich socioekonomické důsledky a návrhy Desátá koordinační schůzka řešitelů projektu Hnanice, 11.-12.3. 2010 Oddělení socioekonomie bydlení Časový plán na celé

Více

Metodické postupy: Nástroje ke zvýšení finanční dostupnosti bydlení za cílem pozitivně ovlivnit demografické chování mladé generace

Metodické postupy: Nástroje ke zvýšení finanční dostupnosti bydlení za cílem pozitivně ovlivnit demografické chování mladé generace Metodické postupy: Nástroje ke zvýšení finanční dostupnosti bydlení za cílem pozitivně ovlivnit demografické chování mladé generace Tomáš Kostelecký, Jana Vobecká tomas.kostelecky@soc.cas.cz jana.vobecka@soc.cas.cz

Více

www.zlinskedumy.cz Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín Ing. Jarmila Űberallová

www.zlinskedumy.cz Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín Ing. Jarmila Űberallová Název projektu Číslo projektu Název školy Autor Název šablony Inovace výuky prostřednictvím šablon pro SŠ CZ.1.07/1.5.00/34.0748 Gymnázium Jana Pivečky a Střední odborná škola Slavičín Ing. Jarmila Űberallová

Více

VYBRANÉ OTÁZKY BYTOVÉ POLITIKY v ČR po r. 1989

VYBRANÉ OTÁZKY BYTOVÉ POLITIKY v ČR po r. 1989 Hlavní body: VYBRANÉ OTÁZKY BYTOVÉ POLITIKY v ČR po r. 1989 (1) Privatizace bytového fondu (2) Fungování bytového trhu (3) Varianty získávání bytu (4) Slabá místa české bytové politiky - - - - - - - -

Více

Varianty zvyšování minimální mzdy v příštím období

Varianty zvyšování minimální mzdy v příštím období Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR Varianty zvyšování v příštím období A. Základní sazba Minimální mzda v Programovém prohlášení Vlády ČR V Programovém prohlášení vlády je uvedeno, že Vláda zvýší

Více

Zpráva. o základních tendencích. příjmové a výdajové situace. (textová část)

Zpráva. o základních tendencích. příjmové a výdajové situace. (textová část) I. Zpráva o základních tendencích příjmové a výdajové situace domácností ČR v 1. čtvrtletí 2014 (textová část) Obsah strana Hlavní poznatky z analýzy... 1 1. Příjmy domácností... 4 1. 1 Základní charakteristika...

Více

UPRAVENÁ EMISNÍ BILANCE VYTÁPĚNÍ BYTŮ MALÝMI ZDROJI OD ROKU 2006

UPRAVENÁ EMISNÍ BILANCE VYTÁPĚNÍ BYTŮ MALÝMI ZDROJI OD ROKU 2006 Č ESKÝ HYDROMETEOROLOGICKÝ ÚSTAV ODDĚ LENÍ EMISÍ A ZDROJŮ PRACOVIŠTĚ MILEVSKO UPRAVENÁ EMISNÍ BILANCE VYTÁPĚNÍ BYTŮ MALÝMI ZDROJI OD ROKU 2006 ING. PAVEL MACHÁLEK RNDR. JIŘÍ MACHART, CSC. Milevsko 2007

Více

IV. D ů v o d o v á z p r á v a Obecná část

IV. D ů v o d o v á z p r á v a Obecná část IV. D ů v o d o v á z p r á v a Obecná část Zhodnocení platného právního stavu Důchody z důchodového pojištění se zvyšují na základě ustanovení 67 zákona č. 155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění

Více

FINANCOVÁNÍ VYBRANÝCH OBLASTÍ VEŘEJNÉHO SEKTORU

FINANCOVÁNÍ VYBRANÝCH OBLASTÍ VEŘEJNÉHO SEKTORU FINANCOVÁNÍ VYBRANÝCH OBLASTÍ VEŘEJNÉHO SEKTORU Bydlení DŮVODY PRO VEŘEJNOU PODPORU BYDLENÍ Bydlení: veřejný i soukromý statek Externality, vyloučení z trhu Důležitost obydlí Základní lidská potřeba Součást

Více

INSTITUT REGIONÁLNÍCH INFORMACÍ. Koordinační schůzka k projektu Kutná Hora, 26. 27. 11. 2009

INSTITUT REGIONÁLNÍCH INFORMACÍ. Koordinační schůzka k projektu Kutná Hora, 26. 27. 11. 2009 Nástroje ke zvýšení finanční a fyzické dostupnosti bydlení u domácností potenciálně i akutně ohrožených finanční nedostupností bydlení - senioři Ing. Milada Kadlecová, Ing. arch. Helena Vařejková Cíl zvýšit

Více

STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2011

STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2011 STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2011 Praha 2012 Ministerstvo práce a sociálních věcí, 2011 ISBN 978-80-7421-049-5 OBSAH 1. OBYVATELSTVO... 9 1.1 Složení obyvatelstva podle pohlaví

Více

VÝVOJ CEN BYTŮ A NÁJEMNÉHO V KRAJÍCH A KRAJSKÝCH MĚSTECH ČR

VÝVOJ CEN BYTŮ A NÁJEMNÉHO V KRAJÍCH A KRAJSKÝCH MĚSTECH ČR VÝVOJ CEN BYTŮ A NÁJEMNÉHO V ÍCH A SKÝCH MĚSTECH ČR JAKO VÝZNAMNÝ PODKLAD PRO ZJIŠTĚNÍ DISPARIT VE FINANČNÍ DOSTUPNOSTI BYDLENÍ A JEJICH VÝVOJ V LETECH 2000-2008 MILADA KADLECOVÁ Trh s nemovitostmi pro

Více

Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost

Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost Registrační číslo: CZ.1.07/1. 5.00/34.0084 Šablona: III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Sada:

Více

Dofinancování sociálních služeb ohrožených omezením či zánikem pro rok 2014

Dofinancování sociálních služeb ohrožených omezením či zánikem pro rok 2014 III. Dofinancování sociálních služeb ohrožených omezením či zánikem pro rok 2014 MPSV poskytuje s účinností zákona č. 108/2006 Sb., o sociálních službách účelové dotace poskytovatelům sociálních služeb,

Více

Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2011 a predikce na další období. (textová část)

Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2011 a predikce na další období. (textová část) I. Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2011 a predikce na další období (textová část) Obsah strana Metodika a zdroje použitých dat... 3 A. Základní charakteristika příjmové a výdajové situace

Více

Výzkum trhu. Vzdělávací materiál ke kurzu Zahraniční obchod, tutoriál Mezinárodní podnikání

Výzkum trhu. Vzdělávací materiál ke kurzu Zahraniční obchod, tutoriál Mezinárodní podnikání Výzkum trhu Vzdělávací materiál ke kurzu Zahraniční obchod, tutoriál Mezinárodní podnikání Slezská univerzita v Opavě Okresní hospodářská komora Karviná 2010-2013 Výukový materiál je výstupem projektu

Více

2007 15 167 5,7% 6,8% 2008 12 439 4,6% 5,2% 2009 21 785 7,8% 7,9% 2010 25 763 9,5% 9,2% 2011 22 629 8,3% 8,6% 2012 21 574 7,9% 8,4%

2007 15 167 5,7% 6,8% 2008 12 439 4,6% 5,2% 2009 21 785 7,8% 7,9% 2010 25 763 9,5% 9,2% 2011 22 629 8,3% 8,6% 2012 21 574 7,9% 8,4% Ukazatele celkové v kraji - V dubnu 2014 činil podíl na počtu obyvatel Pardubického kraje 6,9 % a celkový počet 1 evidovaných na úřadech práce dosahoval 23 825. - Podíl na obyvatelstvu v ČR činil v dubnu

Více

STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2012

STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2012 STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2012 Praha 2013 Ministerstvo práce a sociálních věcí, 2013 ISBN 978-80-7421-065-5 OBSAH Strana ÚVOD 7 1. OBYVATELSTVO 9 1.1 Složení obyvatelstva podle

Více

Výnosy z kmenových včelstev v kg Sektor Počet Počet včelstev. k 1.5. k 31.10. a 1 2 3 4 5 6 7. 44 62 9,68 0,097 600,0 6,00 Ostatní 0,00

Výnosy z kmenových včelstev v kg Sektor Počet Počet včelstev. k 1.5. k 31.10. a 1 2 3 4 5 6 7. 44 62 9,68 0,097 600,0 6,00 Ostatní 0,00 0 sumární sestava kraj: Hlavní město Praha.0.0 Sektor včelstev k.. k.0. a, 0,0 00,0,00 0 0 0 0,00 0,000 0,0,00 0, 0,,0,00 0 0, 0, 0,0,00, 0,,0,00 včelstev 0 včelstev včelstev 0 0 0 Vykoupeno medu v kg

Více

České daně před volbami: Kdo a kolik platí?

České daně před volbami: Kdo a kolik platí? České daně před volbami: Kdo a kolik platí? Libor Dušek Klára Kalíšková Daniel Münich 8. října 2013 Prezentované výsledky vznikly v rámci výzkumného projektu financovaného Technologickou agenturou ČR (TD010033)

Více

Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí

Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí Výsledky statistického zjišťování Roční výkaz odvětvových ukazatelů ve stavebnictví Stavební práce S v tuzemsku v členění podle obcí Stav 5-01, oddíl 094 za rok 2012 Statistická informace je sestavena

Více

STUDIE SÍDELNÍ STRUKTURY MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE

STUDIE SÍDELNÍ STRUKTURY MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE PROCES Centrum pro rozvoj obcí a regionů, s.r.o. 2011 STUDIE SÍDELNÍ STRUKTURY MORAVSKOSLEZSKÉHO KRAJE Příloha D Metadata Ing. Lubor Hruška-Tvrdý, Ph.D. a kolektiv PROCES Centrum pro rozvoj obcí a regionů,

Více

Vybrané faktory stojící za vysokými cenami bytů v Praze*

Vybrané faktory stojící za vysokými cenami bytů v Praze* Vybrané faktory stojící za vysokými cenami bytů v Praze* MARTIN LUX, TOMÁŠ KOSTELECKÝ, MARTINA MIKESZOVÁ, PETR SUNEGA** Sociologický ústav AV ČR, v.v.i., Praha Factors behind High House Prices in Prague

Více

Česká školní inspekce Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5. České školní inspekce z průběhu a výsledků konkurzů na ředitele ve školním roce 2011/2012

Česká školní inspekce Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5. České školní inspekce z průběhu a výsledků konkurzů na ředitele ve školním roce 2011/2012 Fráni Šrámka 37, 150 21 Praha 5 Souhrnné poznatky České školní inspekce z průběhu a výsledků konkurzů na ředitele ve školním roce 2011/2012 Praha, srpen 2012 1/5 1. Úvod Česká školní inspekce (dále ČŠI

Více

HODNOTOVÁ MAPA POZEMKŮ NA PŘÍKLADU MĚSTA UHERSKÉ HRADIŠTĚ

HODNOTOVÁ MAPA POZEMKŮ NA PŘÍKLADU MĚSTA UHERSKÉ HRADIŠTĚ HODNOTOVÁ MAPA POZEMKŮ NA PŘÍKLADU MĚSTA UHERSKÉ HRADIŠTĚ? Milada Kadlecová, Milan Polednik (IRI) VÝZKUM TRHU S POZEMKY V ČR 1990 1994 (cenové mapy měst Šumperk a Uherské Hradiště) 1994 (vydání publikace

Více

Pravidla sociální bytové politiky MČ Praha 2

Pravidla sociální bytové politiky MČ Praha 2 Příloha k usnesení RMČ č. 759 ze dne 30.10.2012 Pravidla sociální bytové politiky MČ Praha 2 Zkratky a pojmy Pro přehlednost jsou v textu užívány následující zkratky: ČR Česká republika EU Evropská unie

Více

Hodnocení Indikátorů Strategie regionálního rozvoje 2007-2013

Hodnocení Indikátorů Strategie regionálního rozvoje 2007-2013 Ministerstvo pro místní rozvoj ČR Odbor rozvoje a strategie regionální politiky Ústav územního rozvoje Úkol A.4.7./RP Hodnocení Indikátorů Strategie regionálního rozvoje 2007-2013 Ministerstvo pro místní

Více

Řešení problematiky ubytoven v krátkodobém a dlouhodobém horizontu

Řešení problematiky ubytoven v krátkodobém a dlouhodobém horizontu Řešení problematiky ubytoven v krátkodobém a dlouhodobém horizontu Mgr. Martina Baranová ACCENDO - Centrum pro vědu a výzkum, o.p.s. E-mail: martina.baranova@accendo.cz Tel.: + 420 603 520 577 Web: www.accendo.cz

Více

Reforma bytové politiky v ČR: návrh a výsledky simulací

Reforma bytové politiky v ČR: návrh a výsledky simulací Reforma bytové politiky v ČR: návrh a výsledky simulací Ing. Petr Sunega Ing. Robert Jahoda, Ph.D. RNDr. Tomáš Kostelecký, CSc. Ing. Mgr. Martin Lux, Ph.D. PhDr. Karel Báťa Praha 2011 Reforma bytové politiky

Více

Pokyny pro žadatele Podřízené úvěry

Pokyny pro žadatele Podřízené úvěry Znění platné od 2. 1. 2012 Ministerstvo průmyslu a obchodu České republiky Sekce fondů EU, výzkumu a vývoje Řídící orgán OPPI Pokyny pro žadatele Podřízené úvěry Program PROGRES - Výzva III Investice do

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

3.3 Data použitá v analýze

3.3 Data použitá v analýze ALCHYMIE NEPOJISTNÝCH SOCIÁLNÍCH DÁVEK 3.3 Data použitá v analýze V kapitole se vychází zejména z mikrodat statistického šetření SILC, které je dnes jednotně využíváno ve všech zemích EU k měření sociální

Více

Statistické šetření ubytovacích zařízení cestovního ruchu, cestovních kanceláří a cestovních agentur na území ČR

Statistické šetření ubytovacích zařízení cestovního ruchu, cestovních kanceláří a cestovních agentur na území ČR Statistické šetření ubytovacích zařízení cestovního ruchu, cestovních kanceláří a cestovních agentur na území ČR 2. FÁZE ŠETŘENÍ UBYTOVACÍCH ZAŘÍZENÍ 1. FÁZE ŠETŘENÍ CK / CA 1 Projekt a jeho cíle Popis

Více

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka

2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky. 2.1. Statistická terminologie. Statistická jednotka 2. Statistická terminologie a vyjadřovací prostředky 2.1. Statistická terminologie Statistická jednotka Statistická jednotka = nositel statistické informace, elementární prvek hromadného jevu. Příklady:

Více

Sociální bytová politika v Praze 2 zatím bez zákona o sociálním bydlení. Kateřina Jechová MČ Praha 2

Sociální bytová politika v Praze 2 zatím bez zákona o sociálním bydlení. Kateřina Jechová MČ Praha 2 Sociální bytová politika v Praze 2 zatím bez zákona o sociálním bydlení Kateřina Jechová MČ Praha 2 Praha 2 charakteristika obce Rozloha 418 ha Počet obyvatel cca 50 tis. 4 katastrální území Nové Město

Více

Socioekonomické deprivační indexy teoretickávýchodiska amožnosti aplikace ve veřejném zdraví

Socioekonomické deprivační indexy teoretickávýchodiska amožnosti aplikace ve veřejném zdraví Socioekonomické deprivační indexy teoretickávýchodiska amožnosti aplikace ve veřejném zdraví Šlachtová Hana Fejtková Petra Šplíchalová Anna Polaufová Pavla Tomášková Hana Realizováno v rámci grantu IGA

Více

Dopad sociální reformy

Dopad sociální reformy Dopad sociální reformy Zaměstnanost Státní sociální podpora Sociální služby Dávky osobám zdravotně postiženým Daně a pojistné odvody Oblast zaměstnanosti Přehled zásadních změn: redukce státní podpory

Více

Možnosti české ekonomiky v globalizovaném světě cesty k prosperitě ČR. Ing. Jiří Paroubek

Možnosti české ekonomiky v globalizovaném světě cesty k prosperitě ČR. Ing. Jiří Paroubek Možnosti české ekonomiky v globalizovaném světě cesty k prosperitě ČR Ing. Jiří Paroubek Charakteristika současné etapy ve vývoji českého hospodářství po roce 1989 převážila pozitiva: podařilo se vytvořit

Více

DAŇOVÁ EVIDENCE. Rozdíl mezi daňovou evidencí a účetnictvím

DAŇOVÁ EVIDENCE. Rozdíl mezi daňovou evidencí a účetnictvím DAŇOVÁ EVIDENCE Způsoby vedení evidence podnikatelské činnosti: Formou vedení DEV (DEV = daňovou evidencí) Formou vedení UČE (UČE = účetnictví) Formou paušálních výdajů (PV) Právní předpisy zákon o daních

Více

Analýza. vývoje příjmů a výdajů domácností ČR. v 1. pololetí 2014 a predikce na další období. (textová část)

Analýza. vývoje příjmů a výdajů domácností ČR. v 1. pololetí 2014 a predikce na další období. (textová část) I. Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v 1. pololetí 2014 a predikce na další období (textová část) Obsah strana A. Základní charakteristika příjmové a výdajové situace domácností v 1. pololetí

Více

2. Druhé kolo veřejné konzultace obdržené podněty, připomínky a doplnění

2. Druhé kolo veřejné konzultace obdržené podněty, připomínky a doplnění Vypořádání připomínek z 2. kola veřejné konzultace k výsledkům mapování existence relevantní infrastruktury pro stanovení podmínek programu na podporu projektů zaměřených na budování přístupových sítí

Více

Úvod... 1 Demografická situace... 2

Úvod... 1 Demografická situace... 2 Obsah Úvod... 1 Demografická situace... 2 B001 Vývoj počtu obyvatel... 2 B001/01 Počet obyvatel při sčítání lidu... 2 B001/02 Počet bydlících obyvatel... 6 B001/03 Přirozený přírůstek... 9 B001/04 Počet

Více

This project is implemented through the CENTRAL EUROPE Programme co-financed by the ERDF. Action 6.3.3. FREE - From Research to Enterprise

This project is implemented through the CENTRAL EUROPE Programme co-financed by the ERDF. Action 6.3.3. FREE - From Research to Enterprise Action 6.3.3 FREE - From Research to Enterprise No. 1CE028P1 STUDIE PROVEDITELNOSTI č. 2 1 Název: Analýza lidských zdrojů: Podnikatelský inkubátor a Centrum transferu technologie při nově budovaném Technoparku

Více

Cenová úroveň bydlení v Ostravě

Cenová úroveň bydlení v Ostravě Cenová úroveň bydlení v Ostravě Ing. David Svata, PhD. VŠB-TU Ostrava, EKF Abstract The paper analyses housing market in Ostrava. The Ostrava housing market is analysed from the historical point of view.

Více

Dopad krize. a sociálních reforem. na jednotlivce. a společnost

Dopad krize. a sociálních reforem. na jednotlivce. a společnost Dopad krize a sociálních reforem na jednotlivce a společnost I. 1 I. ÚVOD Česká republika vstoupila dnem 1. ledna 2011 do roku, v němž začíná platit nový státní rozpočet, kvůli němuž vláda prosadila v

Více

Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2012 a predikce na další období. (textová část)

Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2012 a predikce na další období. (textová část) I. Analýza vývoje příjmů a výdajů domácností ČR v roce 2012 a predikce na další období (textová část) Obsah strana Metodika a zdroje použitých dat... 3 A. Základní charakteristika příjmové a výdajové situace

Více

Hodnocení efektivnosti programů podpory malého a středního podnikání na základě realizace projektů podpořených

Hodnocení efektivnosti programů podpory malého a středního podnikání na základě realizace projektů podpořených Příloha č. 2 Hodnocení efektivnosti programů podpory malého a středního podnikání na základě realizace projektů podpořených Českomoravskou záruční a rozvojovou bankou Skutečné efekty podpor z roku 2003

Více

Benchmarking a zjišťování spokojenosti uživatelů knihoven. 25.6. 2009 Seč Vít Richter Národní knihovna ČR vit.richter@nkp.cz

Benchmarking a zjišťování spokojenosti uživatelů knihoven. 25.6. 2009 Seč Vít Richter Národní knihovna ČR vit.richter@nkp.cz Benchmarking a zjišťování spokojenosti uživatelů knihoven 25.6. 2009 Seč Vít Richter Národní knihovna ČR vit.richter@nkp.cz 1 Hlavní témata Projekt Benchmarking knihoven v roce 2009 Měření spokojenosti

Více

STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2013

STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2013 STATISTICKÁ ROČENKA Z OBLASTI PRÁCE A SOCIÁLNÍCH VĚCÍ 2013 Praha 2014 Ministerstvo práce a sociálních věcí, 2014 ISBN 978-80-7421-075-4 OBSAH Strana ÚVOD 7 1. OBYVATELSTVO 9 1.1 Složení obyvatelstva podle

Více

Ošetřovatelská následná péče v České republice v roce 2008. Nursing after-care in the Czech Republic in 2008

Ošetřovatelská následná péče v České republice v roce 2008. Nursing after-care in the Czech Republic in 2008 Aktuální informace Ústavu zdravotnických informací a statistiky České republiky Praha 13. 03. 2009 3 Ošetřovatelská následná péče v České republice v roce 2008 Nursing after-care in the Czech Republic

Více

T T. Think Together 2011. Martina Urbanová THINK TOGETHER. Jak měřit spolupráci obcí How to measure inter-municipality cooperation

T T. Think Together 2011. Martina Urbanová THINK TOGETHER. Jak měřit spolupráci obcí How to measure inter-municipality cooperation Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Doktorská vědecká konference 7. února 2011 T T THINK TOGETHER Jak měřit spolupráci obcí How to measure inter-municipality cooperation Martina

Více