IES, Charles University Prague

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "IES, Charles University Prague"

Transkript

1 Insttute of Economc Studes, aculty of Socal Scences Charles Unversty n Prague Trh práce žen: Gender pay gap a jeho determnanty artna ysíková IES Workng Paper: 13/2007

2 Insttute of Economc Studes, aculty of Socal Scences, Charles Unversty n Prague [UK SV IES] Opletalova 26 CZ , Prague E-mal : Insttut ekonomckých studí akulta socálních věd Unverzta Karlova v Praze Opletalova Praha 1 E-mal : Dsclamer: The IES Workng Papers s an onlne paper seres for works by the faculty and students of the Insttute of Economc Studes, aculty of Socal Scences, Charles Unversty n Prague, Czech Republc. The papers are peer revewed, but they are not edted or formatted by the edtors. The vews expressed n documents served by ths ste do not reflect the vews of the IES or any other Charles Unversty Department. They are the sole property of the respectve authors. Addtonal nfo at: Copyrght Notce: Although all documents publshed by the IES are provded wthout charge, they are lcensed for personal, academc or educatonal use. All rghts are reserved by the authors. Ctatons: All references to documents served by ths ste must be approprately cted. Bblographc nformaton: ysíková,. (2007). Trh práce žen: Gender pay gap a jeho determnanty. IES Workng Paper 13/2007. IES SV. Charles Unversty. Ths paper can be downloaded at:

3 Trh práce žen: Gender pay gap a jeho determnanty ty artna ysíková # # IES, Charles Unversty Prague Aprl 2007 Abstract: Tato stude se zabývá dekompozcí genderového mzdového rozdílu v České republce. Cílem je nejen srovnání mzdových rovnc mužů a žen, ale také odhalení struktury mzdového rozdílu. Rozhodnutí mnoha žen nepartcpovat na trhu práce může být ovlvněno potencálně nízkou mzdou. Jejch vstup na trh práce by tedy mzdový rozdíl mohl výrazně zvýšt. Přínos stude je v použtí selekční metody odhadu mzdových rovnc mužů a žen, která umožňuje zahrnout vlv jednců nepartcpujících na trhu práce. zdový rozdíl je pak Oaxaca-Blnderovou metodou dekompozce rozdělen na několk efektů, jejchž původ netkví jen v dskrmnac, ale také v odlšných charakterstkách mužů a žen. V kombnac s Heckamnovým selekčním modelem lze oddělt efekt výběru vzorku, který poukazuje na potencální mzdový rozdíl v případě, že by na trh práce vstoupl též nepartcpující jednc. Výsledky dekompozce potvrzují hypotézu, že pozorovaný mzdový rozdíl by se vstupem nepartcpujících jednců zvýšl. Ve stud jsou použta data z nového šetření v domácnostech Žvotní podmínky 2005 (EU-SILC), které poskytuje velké množství ndvduálních charakterstk pracujících nepracujících jednotlvců, a obohacuje tak dosavadní emprckou lteraturu novým datovým zdrojem. Klíčová slova: mzdový rozdíl mez muž a ženam, partcpace na trhu práce, Heckmanův model, Oaxaca-Blnderova dekompozce, efekt vybavení, efekt odměňování, efekt výběru JEL: J16, J31 Poděkování: Autorka děkuje chaele Erbenové a Vladslavu lekov (IES SV UK) za cenné komentáře, Romanu Horváthov (IES SV UK) za významné rady př řešení ekonometrckého modelu, Štěpánu Jurajdov (CERGE-EI) za odbornou pomoc s analýzou mzdového rozdílu a Jaromíru Kalmusov (ČSÚ) za poskytnutí dat.

4 Abstract: Ths study s concerned wth decomposng the gender pay gap n the Czech Republc. It ams not only to compare male and female wage-equatons but also to uncover the gender pay gap structure. The decson of many women not to partcpate n the labor market can be nfluenced by potentally low wages. Ther entry nto the labor market could ncrease the gender pay gap n large measure. The advantage of ths study s that t uses a selecton method to estmate the male and female wage equatons and ths enables us to nclude the mpact of non-partcpatng ndvduals. The Oaxaca-Blnder decomposton dvdes the gender pay gap nto several effects, whch stem not only from dscrmnaton but also from dfferent male and female characterstcs. The combnaton wth the Heckman selecton model enables one to separate the sample selecton effect, whch refers to the potental gender pay gap when non-partcpatng ndvduals enter the labor market. The results of the decomposton confrm the hypothess that the observed pay gap would ncrease f non-partcpatng ndvduals enter the labor market. The study uses data from the new household survey Lvng Condtons 2005 (EU-SILC), whch provdes us wth a large number of ndvdual characterstcs of workng as well as non-workng ndvduals, and therefore t enrches the exstng emprcal lterature wth new data. Keywords: gender pay gap, labor market partcpaton, Heckman model, Oaxaca- Blnder decomposton, endowment effect, remuneraton effect, sample selecton effect JEL: J16, J31

5 1 Úvod Tato stude se zabývá genderovým mzdovým rozdílem na českém trhu práce. Cílem je nejen srovnání mzdových rovnc mužů a žen, ale také odhalení struktury mzdového rozdílu. Část mzdového rozdílu může být způsobena odlšným ndvduálním charakterstkam a charakterstkam zaměstnání, část také nerovným odměňováním za tyto charakterstky. Rozhodnutí mnoha žen nepartcpovat na trhu práce může být ovlvněno potencálně nízkou mzdou. Jejch vstup na trh práce by tedy mzdový rozdíl mohl výrazně zvýšt. Genderové nerovnost jsou trvalým rysem trhů práce ve vyspělých ekonomkách. Nejvdtelnějším ukazatel odlšného postavení žen na evropských trzích práce jsou nžší míry partcpace, míry zaměstnanost a nžší mzdy žen. Odstranění příčn těchto nerovností je důležté pro zapojení žen na trhu práce, využtí jejch pracovního potencálu a zvýšení efektvty trhu práce. Segregace v zaměstnání z hledska pohlaví, tzn. koncentrace žen č mužů v určtých sektorech ekonomky č typech zaměstnání, se obecně vyskytuje ve všech oblastech, na všech úrovních ekonomcké vyspělost, v rámc všech poltckých systémů a v nejrůznějších náboženských, socálních a kulturních podmínkách. Je to jeden z nejdůležtějších a nejtrvalejších aspektů trhů práce ve světě. Segregace v zaměstnání je však také hlavním zdrojem ekonomcké neefektvty a rgdty na trhu práce. Vyloučení velké část pracujících z některých zaměstnání, jak se tomu v současné době často děje, znamená plýtvání ldským zdroj, snžuje flexbltu trhu práce a snžuje schopnost ekonomky přzpůsobovat se změnám. Př globalzac produkce a zostřené meznárodní konkurenc by tyto faktory mohly hrát důležtou rol. Segregace navíc velm často mívá negatvní následky pro ženy, ovlvňuje jejch postavení a příjmy. Výše mezd se v jednotlvých typech zaměstnání lší a segregace je tak jedním z důležtých zdrojů genderového mzdového rozdílu. Přetrvávání genderových stereotypů má pak negatvní dopad na vzdělání a školení žen, a tím se genderové nerovnost přenášejí na další generace. aktorů rozdílného postavení žen na trhu práce a rozdílných mezd je mnoho a jejch určení je složté. Ekonomcké teore posuzují důvody odlšných nabídek práce a poptávek po prác žen a mužů stejně jako příčny jejch rozdílného odměňování z různých hledsek. Neoklascké teore zdůrazňují na straně nabídky nžší ldský kaptál žen, na straně poptávky pak vyšší nepřímé náklady spojené se zaměstnáním žen (ncer, Polachek, 1974; Gronau, 1988). Ženy pak pracují v zaměstnáních méně náročných na úroveň ldského kaptálu, jsou méně produktvní a dostávají nžší mzdu. Nerovnost na trhu práce však nelze vysvětlt pouze odlšnostm ve vzdělání a zkušenostech, byly proto rozvnuty komplementární teore. odel kompenzačních rozdílů (ler, 1985; Smth, 1979) je teore založená na neoklasckém přístupu. zda neodráží pouze ldský kaptál jednotlvců, ale je také kompenzací za kvaltatvní aspekty zaměstnání. už dávají přednost peněžní odměně, ženy více hodnotí např. vhodné pracovní podmínky. zda žen tak může být nžší, anž by docházelo k dskrmnac v odměňování. Z neoklascké teore vychází také teore dskrmnace zaměstnavatelem, pro něhož znamená přjetí pracovníka z potencálně dskrmnované skupny menší užtek (Becker, 1971). Pomocí dskrmnace je vysvětlována segregace žen v zaměstnáních. 1

6 Segregac vysvětluje též teore duálního trhu práce, který je v jstém směru segmentován na dva odlšné sektory, ženských zaměstnání (sekundární sektor) je méně, vznká zde převs nabídky práce a mzdy jsou pak relatvně nízké (Sant-Paul, 1996; Anker, 1997). Insttuconální teore naopak předpokládají, že na zaměstnanost mzdy mají značný vlv nsttuce. Vyšší stupeň centralzace mzdového vyjednávání pak redukuje rozdílnost ve mzdách (Blau, Kahn, 2003), neboť značná část mzdových rozdílů je způsobena právě mezodvětvovým rozdíly. Stejně působí nsttuce mnmální mzdy, která mzdu zvyšuje bez ohledu na pohlaví. noho emprckých studí zabývajících se mzdovým rozdíly mez muž a ženam metodologcky vychází z příjmové funkce založené na ldském kaptálu (např. ncer, Polachek, 1974; ler, 1985; Ecksten, Wolpn, 1989; Wrght, Ermsch, 1991 atd.). Většna mzdových modelů se potýká s metodologckým problémem zkreslení výběrem vzorku. 1 Pracující jednotlvc nemusejí tvořt náhodnou podskupnu vzorku populace, ale mohou se systematcky se lšt od nepartcpujících jednců, což je pak příčnou zmíněného zkreslení. oderní ekonometrcké metody umožňují zkoumat mzdové rozdíly na základě Heckmanova modelu (Heckman, 1979), který bere v úvahu rozhodování o partcpac a odstraňuje tak zkreslení výberem vzorku. Samotný mzdový rozdíl obsahuje několk složek - část je způsobena odlšným charakterstkam mužů a žen, část vznká kvůl segregovanému trhu práce a teprve část zbývajícího mzdového rozdílu můžeme označt za důsledek dskrmnace. zdový rozdíl v neupravené formě tak lze rozdělt na několk efektů. Nejznámější metodou dekompozce je (Oaxaca, Ransom, 1994 a Blnder, 1973), která odděluje efekt vybavení a efekt odměňování. 2 Heckmanův model navíc umožňuje odhalt efekt výběru. Tato oblast zatím nebyla v ČR dostatečně emprcky zkoumána. Dekompozce mzdového rozdílu př použtí Heckmanova modelu, která byla provedena na základě dat z šetření ECHP 3 z roku 1998 v zemích EU (European Commsson, 2003), poukazuje na více než 40% záporný efekt výběru. Důsledkem je, že pozorovaný mzdový rozdíl by se vstupem nepartcpujících jednců na trh práce výrazně zvýšl. Tato stude dochází k obdobným závěrům a přspívá tak k zaplnění emprcké mezery v této oblast. V této stud je pro odhad mzdových rovnc použt Heckmanův model a k dekompozc mzdového rozdílu je aplkována Oaxaca-Blnderova metoda s rozšířením o efekt výběru. odel využívá nová česká data Žvotní podmínky Záporný 20% efekt výběru spolu s velm malým efektem vybavení podporuje závěr, že v České republce jsou ndvduální charakterstky pracujících mužů žen podobné. Ženy s nžší kvalfkací a vzděláním stojí mmo trh práce. Potencální mzdový rozdíl je vyšší než pozorovaný rozdíl a zapojení dalších žen by vedlo ke zvýšení mzdového rozdílu. Zaváděním vhodných poltk, které by podpořly partcpac a zaměstnanost žen, by se GPG více přblížl potencálnímu rozdílu a byla by tak poodhalena skutečná nerovnost na českém trhu práce, která je nyní schovaná za nepartcpujícím ženam. Interpretace mzdového rozdílu není snadná nejen na národní úrovn, ala také meznárodní komparace je ztížena několka skutečnostm. V EU-25 jsou v průměru mzdy žen o 15 % nžší než mzdy mužů, na úrovn jednotlvých zemí tento ukazatel dosahuje od 4 do 25 %. Porovnání mzdového rozdílu mez jednotlvým zeměm ale není jednoduché, neboť tento ukazatel zahrnuje mnoho problematckých aspektů. V současné době není sjednocen zdroj dat, často se ale mez jednotlvým zeměm lší způsob výpočtu. 1 Sample selecton bas. 2 Endowment effect a Remuneraton effect 3 European Communty Household Panel 2

7 etodologe regresního modelu odhadujícího velkost vlvu jednotlvých determnantů ve mzdových rovncích spolu s metodologí rozkladu mzdového rozdílu je popsána v kaptole 2. Kaptola 3 se zabývá dosud používaným zdroj dat k výpočtu GPG 4 v EU a popsuje zdroj dat aplkovaný v této stud. Kaptola 4 poukazuje na vznklé odlšnost př použtí odlšných defnc GPG stejně jako př rozdílném zdroj dat. Výsledky modelu a rozkladu GPG uvádí kaptola 5, která srovnává použtí Heckmanova modelu a běžné metody OLS a ukazuje různé metody rozkladu GPG na jednotlvé efekty v závslost na zvolené nedskrmnační struktuře. Závěr shrnuje zjštění této stude a nastňuje jejch možné dopady na český trh práce žen. 2 etodologe zdové rozdíly mez muž a ženam se mění podle ndvduálních charakterstk a charakterstk zaměstnání a frmy. Jelkož mzdový rozdíl mez muž a ženam zkoumaný v kaptole 4 v sobě zahrnuje mnoho vlvů, je k určení faktorů způsobujících mzdové rozdíly mez muž a ženam nezbytné provedení další analýzy. K odhadnutí vlvů jednotlvých faktorů na mzdy mužů a žen jsou použta data z šetření Žvotní podmínky Výsledné koefcenty a průměrné hodnoty proměnných jsou použty k rozkladu mzdového rozdílu. 2.1 odel V lteratuře najdeme mnoho způsobů, jak zkoumat vlv faktorů, které ovlvňují mzdové rozdíly mez muž a ženam (ncer, Polachek, 1974; Ecksten, Wolpn, 1989; Wrght, Ermsch, 1991 atd.). Nejjednodušší přístup zahrnuje dummy proměnnou pohlaví do jedné mzdové rovnce pro muže a ženy. Základním předpokladem je, že mzdy mužů a žen se lší o fxní částku, ale že ldský kaptál a ostatní vysvětlující proměnné mají stejný vlv na mzdy mužů žen. Tento předpoklad ovšem obecně nelze považovat za dostačující. lexblnější přístup vychází z Beckerovy (1964) teore ldského kaptálu, kde mzda jednotlvce odráží jeho produktvtu na základě charakterstk ldského kaptálu. zdový rozdíl mez muž a ženam tak může být rozložen na dvě část (Oaxaca, 1973; Blnder, 1973). První je vysvětlena rozdíly ve vybavení ldským kaptálem a v ostatních proměnných spojených s prací, druhá odráží rozdíly v ceně, tzn. v odměně za toto vybavení, a bývá nterpretována jako mzdová dskrmnace. Rozklad mzdového rozdílu na jednotlvé efekty je záměrem této analýzy, v modelu jsou tedy použty dvě mzdové rovnce, pro muže a ženy zvlášť. Př odhadování mzdových rovnc mužů a žen narazíme na několk metodologckých problémů (European Commsson, 2003). Jedním z nch je zkreslení výběrem vzorku 5. Většna studí tento problém opomíjí, a to zejména kvůl nedostatku potřebných dat. Zkreslení výběrem vzorku vznká, pokud pracující jednotlvc netvoří náhodnou podskupnu vzorku populace, ale systematcky se lší od nepartcpujících jednotlvců. zdové rovnce pro muže a ženy jsou: ln W = X β + ε 4 Gender Pay Gap (mzdový rozdíl mez muž a ženam) 5 Sample selecton bas. 3

8 ln W = X ε (1) β + kde označuje jednotlvce v rámc vzorků mužů a žen, muže, ženy. Vysvětlovaná proměnná je logartmus hodnové hrubé mzdy, ln W, vektor X obsahuje všechny 2 vysvětlující proměnné, ε je rezduum s nulovou střední hodnotou a konstantní varancí σ ε. odel specfkovaný mzdovým rovncem mužů a žen (1) je často odhadován metodou nejmenších čtverců. Tato metoda poskytuje konzstentní odhad koefcentů, pouze pokud je splněna následující podmínka: * [ X, I > 0] = 0 E ε (2) * kde I označuje proměnnou latentní ndex, která je kladná, když je jednotlvec zaměstnaný, nekladný v ostatních případech (Judge et al., 1988). Výběr vzorku může být příčnou nesplnění této podmínky. Vzorek zaměstnaných z defnce vylučuje jednotlvce, kteří nepartcpují na trhu práce, a nemohou být tudíž náhodně vybrán. Z modelu jsou tak vyřazen jednotlvc, kteří nepartcpují např. proto, že jejch potencální mzda by byla nžší, než jsou možné nepracovní příjmy. Pokud je rozhodování o partcpac korelováno s příjmovou funkcí, není očekávaná hodnota rezdua rovna nule. Jestlže např. pracovní zkušenost poztvně ovlvňuje partcpac stejně jako mzdu, budou pravděpodobně koefcenty mzdové regrese nadhodnocovat návratnost ze zkušeností. K odstranění zkreslení výběru vzorku je použt mzdový model, který bere v úvahu rozhodování o partcpac (Heckman, 1979). * Proměnná latentní ndex I reprezentuje tendenc -tého jednotlvce k partcpac. Latentní proměnná může být také nterpretována jako měřítko tendence zahrnutí do mzdového vzorku. Předpokladem je, že tato latentní proměnná je lneární funkcí proměnných, které ovlvňují partcpac: I = V γ + u * kde V γ představuje vektor proměnných, které by se měly lšt od proměnných ve mzdové 2 rovnc, a u je rezduum s nulovou střední hodnotou a konstantní varancí σ ε. Latentní proměnná není pozorovaná. V závslost na krtcké hodnotě (většnou nula) je rozhodování o partcpac dáno: pokud I * > 0, V γ u > 0, bude partcpovat, + jnak I * 0, V γ u 0, nebude partcpovat. (4) + Rovnce (4) ukazuje, že vzorek jednotlvců, jejchž mzdy jsou pozorované, není náhodným vzorkem. Z toho vyplývá, že podmíněné očekávání mezd je: [ lnw X, I * > 0] E = β X + [ X, I * > 0] Ve většně případů není výraz [ X, I * > 0] (3) E ε. (5) E ε roven nule, přčemž rovnost nule je nutnou podmínkou pro konzstentní odhad metodou nejmenších čtverců. Pokud je odhad založen na nenáhodném vzorku, musí být použta jná metoda než metoda nejmenších čtverců. V nejčastěj užívané metodě, navržené Heckmanem (1979), je do původní mzdové rovnce (1) přdán umělý regresor. 4

9 [ X, I * > 0] E ε = ρσ ε [ u X, I * > 0 ] σ u E = ρσ ε ϕ( Vγ ), (6) Φ( V γ ) kde ϕ a Φ znamenají postupně standardní normální hustotní a dstrbuční funkc. ρ představuje koefcent korelace mzdy a partcpační rovnce. Přdáním rezdua rovno: * [ X, I > 0] * = * ε, které je ε ε E ε, (7) vznkne odhadovaná mzdová funkce: Hodnota lnw * ϕ( Vγ ) = β + ρσ ε λ + ε, kde λ =. (8) Φ( V γ ) X λ není obecně známá, ale konzstentní odhad pravděpodobnost, že jednotlvec pracuje. Následně je proměnná jednotlvce zvlášť a přdána mez regresory pro metodou nejmenších čtverců je pak konzstentní. 6 ln W λˆ může být získán probt odhadem λˆ vypočítána pro každého, jak ukazuje rovnce (8). Odhad 2.2 Proměnné modelu Jako vysvětlovaná proměnná v použtém modelu vystupuje logartmus hrubých hodnových mezd, přčemž hrubá hodnová mzda jednotlvců je počítána v souladu s defncí Eurostatu pro výpočet mzdového rozdílu mez muž a ženam, tzn. jako podíl hrubého měsíčního běžného výdělku z hlavního zaměstnání a čtyřnásobku počtu hodn odpracovaných v hlavním zaměstnání za týden, včetně běžných přesčasů. zdové rovnce (8) pro muže a ženy jsou upraveny: ln W = β 0 + β 1 VZD_ROKY + β 2 ODPRAC_LET + β 3 ODPRAC_LET2 + β 4 SLOUVA + β 5 KRAJ1 + β j KZA + ρ σ ε λ + ε *, ln W = β 0 + β 1 VZD_ROKY + β 2 ODPRAC_LET + β 3 ODPRAC_LET2 + β 4 SLOUVA + β 5 KRAJ1 + β j KZA + ρ σ ε λ + ε *. VZD_ROKY je vzdělání v počtu let. ncer a Polachek (1974) používají jako pracovní zkušenost počet let od dokončení studa a jejch kvadrát (vlv odpracovaných let na výš mzdy se s rostoucím odpracovaným lety snžuje). Data použtá v tomto modelu umožňují použít přesný počet odpracovaných let vysthující lépe zejména pracovní zkušenost žen, které často přerušují pracovní karéru. ODPRAC_LET je tedy celkový počet odpracovaných let nahrazující pracovní zkušenost, ODPRAC_LET2 jejch kvadrát. SLOUVA je dummy proměnná, která nabývá hodnoty 1, pokud má zaměstnanec uzavřenou smlouvu na dobu neurčtou. KRAJ1 je dummy proměnná nabývající hodnoty 1, pokud 6 Za předpokladu, že značná část mužů je na trhu práce ekonomcky aktvních a že na jejch rozhodování o partcpac nemají vlv proměnné zahrnující rodnnou stuac (výběr vzorku mužů je tedy náhodný), by bylo možné použít Heckmanův model pouze pro odhad mzdové rovnce žen a k odhadu mzdové rovnce mužů použít metodu OLS (metodu nejmenších čtverců). Hlavním cílem stude je dekompozce GPG, ke které je třeba zachovat stejný postup pro obě pohlaví, proto je v této stud aplkován Heckmanův model pro obě pohlaví. (9) 5

10 jednotlvec žje v Praze. Původně byly zahrnuty dummy proměnné pro všech 14 českých krajů (kvůl kolneartě 13), neboť výše mezd se v jednotlvých regonech lší. V rovnc mužů se ukázalo pouze 6 sgnfkantních dummy proměnných krajů, u žen se sgnfkace projevla dokonce jen u 3 krajů. Jedná sgnfkantní proměnná u obou rovnc byla KRAJ1 kraj Praha. Do obou rovnc byla tedy zahrnuta pouze tato proměnná. Toto rozhodnutí je ospravedlntelné, neboť rozdíl ve výš mezd v Praze vůč ostatním krajům značný, zatímco rozdíly v ostatních krajích jsou malé. 7 KZAj je dummy proměnná pro jednotlvé skupny zaměstnání s j = 6 až 14. Kód klasfkace zaměstnání KZA dělí zaměstnance na 10 skupn (přehled skupn je uveden v příloze 1), přčemž příslušnost jednotlvce k jednotlvým skupnám zaměstnání může mít kvůl segregac v zaměstnání odlšný vlv na výš mzdy. Do modelu je zahrnuto 9 dummy proměnných příslušnost do jednotlvých skupn. 8 Pro výpočet koefcentů mzdových rovnc jsem se rozhodla použít Heckmanův model výběru s použtím metody maxmální věrohodnost. 9 odel byl počítán s vaham, tzn. že u každého jednotlvce byla zahrnuta příslušná váha, která vyjadřuje počet jednotlvců v populac reprezentovaných jednotlvcem zahrnutým ve vzorku. K dosažení vhodného modelu jsem použla metodu postupného přdávání proměnných, přčemž nesgnfkantní proměnné následně nebyly zahrnuty. Waldfogel (1998) dokazuje negatvní vlv dětí na mzdy žen. Přdání dummy proměnné přítomnost dětí do 15 let věku 10 se ale prokázalo jako nesgnfkantní nejen pro muže, ale pro ženy. Tato proměnná tedy nebyla do modelu zahrnuta. Podle ekonomckých teorí by dummy proměnná částečných úvazků měla mít negatvní vlv na výš mzdy. Ve vzorku je ale velm málo mužů žen pracujících na částečný úvazek. Vlv této proměnné se neukázal sgnfkantním. Rovnce (3) mají pak tvar: I * = γ 1 NEPR_PRIJ + γ 2 VEK_30 + γ 3 VEK31_45 + γ 4 PRIT_PARTNER + γ 5 DETI_05 + γ 6 DETI6_15 + γ 7 VZDEL_SEK + γ 8 VZDEL_TER + u, I * = γ 1 NEPR_PRIJ + γ 2 VEK_30 + γ 3 VEK31_45 + γ 4 PRIT_PARTNER + γ 5 DETI_05 + γ 6 DETI6_15 + γ 7 VZDEL_SEK + γ 8 VZDEL_TER + u, (10) kde NEPR_PRIJ je celkový roční nepracovní příjem domácnost, VEK_30 a VEK31_45 jsou dummy proměnné, které mají hodnotu 1, pokud je jednotlvc méně než 31 let a pokud je ve věku 31 až 45 let, PRIT_PARTNER je dummy proměnná, která nabývá hodnoty 1, pokud jednotlvec žje v domácnost s partnerem/partnerkou, DETI_05 a DETI_615 jsou dummy proměnné, které nabývají hodnoty 1, pokud s jednotlvcem v domácnost žje dítě do 6 let věku a dítě ve věku 6-15 let, a VZDEL_SEK a VZDEL_TER jsou dummy proměnné pro dosažené sekundární a tercální vzdělání. Tyto proměnné by měly mít vlv na partcpac. Celkový nepracovní příjem domácnost, tzn. různé socální dávky, pravdelné transfery od jných domácností a příjmy z pronájmu 7 V kraj Hlavní město Praha byla v roce 2004 průměrná mzda téměř Kč, zatímco v ostatních krajích se průměrná mzda pohybovala od Kč do Kč (Český statstcký úřad, 2005). 8 Desátá skupna je vynechána kvůl kolneartě, neboť u dummy proměnných skupn, kde každý pracovník spadá přesně do jedné skupny, je zahrnutí desáté skupny nadbytečné a její vlv je zahrnut v nterceptu. U žen je vynechána také dummy proměnná KZA0, neboť ve skupně příslušníků armády se nenacházela žádná žena. 9 Teore (Heckman, 1979) používá metodu nejmenších čtverců ( least squares ), v mém modelu ale tvar odhadovaných rovnc zajšťuje, že rozdíl př použtí metody nejmenších čtverců a metody maxmální věrohodnost ( maxmum lkelhood ) je zanedbatelný. 10 An zahrnutí dummy proměnných dětí v užších věkových skupnách se neukázalo jako sgnfkantní. 6

11 zachycují fnanční stuac domácnost a jstě ovlvňují rozhodování o partcpac na trhu práce. Věk jednotlvce by mohl mít určtý vlv jak na partcpac mužů, tak žen. Věk je rozdělen do užších kategorí, neboť zejména u žen můžeme očekávat odlšný vlv v období zakládání rodny. Přítomnost partnera/partnerky v domácnost by výš mzdy ovlvňovat neměla, naopak by mohla mít vlv na rozhodování o partcpac. Přítomnost dětí by měla mít značný vlv na partcpac. U žen předpokládám zejména negatvní vlv dětí do 6 let věku, u mužů by přítomnost obou věkových skupn dětí mohla mít poztvní vlv, neboť muž je často prmárním žvtelem rodny. Vyšší vzdělání má poztvní vlv na potencální mzdu, mělo by tedy mít poztvní vlv na partcpac, jak mužů, tak žen. V partcpačních rovncích se všechny uvažované proměnné ukázaly sgnfkantním s výjmkou proměnné VEK_30 v případě mužů. 2.3 Rozklad mzdového rozdílu zdový rozdíl v neupravené formě nelze obecně považovat za dskrmnac prot ženám, neboť v sobě skrývá několk složek. Část mzdového rozdílu je způsobena odlšným charakterstkam mužů a žen a ostatním charakterstkam zaměstnání a odráží rozdíly v produktvtě efekt vybavení. 11 Upravený mzdový rozdíl je pak měřen jako rozdíl mez celkovým pozorovaným mzdovým rozdílem (v neupravené formě) a částí vysvětlenou odlšným charakterstkam. Zbývající část určuje rozdíly v odměňování charakterstk a je často nazýváno měřítkem dskrmnace efekt odměňování. 12 Nejznámější metodou je Oaxaca-Blnderova metoda (Oaxaca, Ransom, 1994 a Blnder, 1973), která byla vyvnuta pro průřezová data. zdový rozdíl v neupravené formě je dán: ln W ln W = ( ln W ln W 1 ) + ( ln W 1 ln W ) = ( βˆ X βˆ X ) + ( βˆ X + βˆ X ) = ˆ β (X X ) + efekt vybavení X ( ˆ β ˆ β ) (11) efekt odmenování kde výrazy s pruhem znamenají průměrné hodnoty. První výraz pravé strany rovnce (11) určuje, o kolk by průměrná mzda mužů převýšla průměrnou hypotetckou mzdu žen, pokud by neexstovala dskrmnace (efekt vybavení). Druhý výraz ukazuje rozdíl mez hypotetckou mzdou žen a průměrnou skutečnou mzdou žen, pokud by průměrné charakterstky mužů byly stejné jako průměrné charakterstky žen (efekt odměňování). Pokud by muž a ženy měl stejné průměrné charakterstky, byl by neupravený mzdový rozdíl dán pouze rozdílem v odměňování těchto charakterstk. Řešení problému zkreslení výběrem vzorku vyžaduje doplnění rovnce rozkladu mzdového rozdílu (11) o další člen efekt výběru. Rovnce (11) má pak tvar: ln W ln W = ˆ β (X X ) + efekt vybavení X ( ˆ β ˆ β ) + efekt odmenování ( ˆ θ ˆ λ ˆ θ ˆ λ ), (12) efekt výberu 11 Endowment effect. 12 Remuneraton effect. 7

12 kde θˆ je odhad ρσ ε a λˆ je průměr odhadnutých λ. Rovnce (11) (12) předpokládají, že dskrmnace snžuje mzdy žen. Další metody rozkladu mzdového rozdílu zvažují méně extrémní přístup, kde dskrmnace nejen snžuje mzdy žen, ale také zvyšuje mzdy mužů. Do rovnce rozkladu je přdán vektor β *, který odráží míru návratnost charakterstk ldského kaptálu v případě absence dskrmnace. Rovnce (12) má pak tvar: ln W ln W = * = β (X X ) + efekt vybavení X ( β β * ) + dskrm. nace ve prospech mužů * X ( β β ) + ( ˆ θ ˆ λ ˆ θ ˆ λ ). (13) dskrm. nace v neprospech žen efekt výberu První výraz opět měří rozdíl v produktvtě, druhý výraz odhaduje dskrmnac ve prospěch mužů a třetí výraz dskrmnac v neprospěch žen. * β = Ω βˆ + (I Ω) βˆ, (14) kde I je jednotková matce a Ω je matce vah. V případě Oaxaca-Blnderovy rovnce je Ω = I. Druhým extrémem by bylo Ω = 0, což by znamenalo, že mzdová strukturu žen je považována za nedskrmnační. Jné stude (European Commsson, 2003) předpokládají, že nedskrmnační struktura by se měla nacházet někde mez těmto dvěma možnostm. Jednou z možností (Cotton, 1988) je volt Ω = f I, kde skalár f označuje podíl majortní skupny (mužů) v celkové pracující populac. Cotton (1988) argumentuje, že nedskrmnační struktura by se měla více přblžovat struktuře větší skupny. 3 Zdroje dat ěření mzdového rozdílu jsou velm ctlvá na zdroje dat, omezení vzorků a na volbu závslé proměnné (hodnové č měsíční mzdy, čsté nebo hrubé mzdy, zahrnutí prémí atd.). K porovnatelnost ukazatele mez zeměm je třeba měření sjednott v nejvyšší možné míře. V letech vycházel výpočet mzdového rozdílu z panelového šetření domácností Evropského společenství (ECHP 13 ), které bylo harmonzováno v celé tehdejší EU. I přes poměrně malé rozsahy vzorků byly pokryty všechny sektory, zejména veřejný sektor, zahrnuty byly také nformace o zaměstnancích v zemědělství a o samostatně výdělečně čnných osobách (Evropská komse, 2003). Některé země využívají šetření o pracovních slách (LS 14 ), v České republce nazvané Výběrové šetření pracovních sl (VŠPS 15 ). Toto šetření je navíc nejvhodnějším harmonzovaným zdrojem pro roky 2002 a LS obsahuje nformace o zaměstnanost na úrovn jednotlvců. Informace o mzdách zaměstnanců a výdělcích z podnkání jsou pak získány z šetření č z národních zdrojů. ECHP je počínaje sběrem dat za rok 2004 nahrazeno panelovým šetřením příjmů a žvotních podmínek (EU-SILC 16 ), které v ČR probíhá pod názvem Žvotní podmínky. Plně srovnatelné 13 European Communty Household Panel. Podrobné nformace o ECHP lze nalézt na stránkách Eurostatu. 14 Labor orce Survey. 15 Podrobné nformace o VŠPS lze nalézt na stránkách Českého statstckého úřadu. 16 European Unon Statstcs on Income and Lvng Condtons. Podrobné nformace o EU-SILC lze nalézt na stránkách Eurostatu. 8

13 údaje o příjmech nebudou tedy dostupné za roky 2002 a 2003 a také data z přechodného roku 2004 budou patrně postrádat plnou komparabltu na evropské úrovn. EU-SILC je tzv. čtyřletý rotační panel, což znamená, že v každé domácnost budou sbírány nformace 4 roky po sobě, přčemž každý rok bude obměněna 1/4 domácností, které budou zvoleny metodou náhodného výběru. Datový soubor bude obsahovat jak průřezovou, tak průběžnou část. Údaje jsou zjšťovány na úrovn domácností (zejména nformace o žvotních podmínkách) na úrovn jednotlvců (charakterstky jednotlvců, zaměstnání a podnkání, mzdy, příjmy, socální dávky atd.). Tabulka 1 Charakterstky vzorku mužů a žen už Ekonomcky Zaměstnanc neaktvní Ženy Ekonomcky Zaměstnanc neaktvní Počet osob Průměrná hrubá hodnová mzda 109,53-87,59 - edán hrubé hodnové mzdy 97,59-78,65 - Průměrný počet odprac. hodn 43,46-40,31 - Průměrný věk 39,73 38,70 40,68 41,87 Podíl část. úvazků (15-29 hod) 1,04-3,37 - Zdroj: Vlastní výpočet na základě dat ČSÚ. Tato emprcká analýza je založena na datech z šetření v domácnostech EU-SILC 2005, které zahrnuje náhodně vybrané domácnost o celkovém počtu přblžně 10 tsíc jednotlvců. Zkoumaný vzorek obsahuje 3732 zaměstnanců ve věku 15 až 64 let, kteří pracují alespoň 15 hodn týdně, z čehož 1719 tvoří ženy a 2013 muž. Odstranění zkreslení výběru vzorku vyžaduje zahrnutí 2080 ekonomcky neaktvních osob ve věku 15 až 64 let 1319 žen a 761 mužů. Tabulka 1 ukazuje základní charakterstky vzorku žen a mužů. 4 Gender pay gap v závslost na defnc a zdroj dat zdový rozdíl mez muž a ženam (v neupravené formě) je jedním ze strukturálních ukazatelů, díky kterým má být sledován např. pokrok v plnění cílů lsabonské stratege. Je to také jeden z klíčových ukazatelů kvalty práce, jenž je třeba doplnt upraveným mzdovým rozdíly mez muž a ženam, které berou v úvahu vlv genderových rozdílů v ndvduálních charakterstkách a charakterstkách zaměstnání (Evropská komse, 2003). Gender pay gap je Eurostatem defnován 17 jako poměr průměrů hrubých hodnových výdělků placených zaměstnanců ženského a mužského pohlaví ve věku let, kteří pracují nejméně 15 hodn týdně, zahrnující všechny sektory a velkost podnků. Hodnový výdělek se počítá jako podíl hrubého měsíčního běžného výdělku z hlavního zaměstnání a čtyřnásobku počtu hodn odpracovaných v hlavním zaměstnání za týden, včetně běžných přesčasů, ale nezahrnují se préme, nepravdelné přesčasy, třnácté platy apod. 17 Tzv. ústřední defnce (stránky Eurostatu). 9

14 Jak jž bylo zmíněno, srovnání mzdových rozdílů mez jednotlvým zeměm EU není v podstatě možné. Země často používají odlšné statstcké zdroje výrazný rozdíl vznká zejména mez použtím dat z šetření v domácnostech a podnkových šetření (vz kaptola 4.3). Rozdíl se dále umocňuje nedodržováním ústřední defnce mzdového rozdílu, buď z důvodu nedostačujících dat nebo z rozhodnutí jednotlvých zemích o vhodnějším výpočtu. 4.1 zdový rozdíl v České republce Český statstcký úřad v současné době používá k výpočtu mzdového rozdílu specální datový zdroj, jímž je sloučená databáze čerpající ze dvou šetření: 18 Informační systém o průměrném výdělku (ISPV) nsterstva práce a socálních věcí ČR, které výběrovým způsobem zahrnuje podnkatelskou sféru, Informační systém o platu nsterstva fnancí ČR, který plošně pokrývá nepodnkatelskou sféru. V České republce se používá defnce odlšná od výše uvedené ústřední defnce: podíl medánů měsíčních mezd žen a mužů pro zaměstnance, kteří odpracoval v průměru alespoň 30 hodn týdně v podncích s více než 10 zaměstnanc a všech organzacích nepodnkatelské sféry (Holý, Holá, 2006). Rozdíly mez ústřední a českou defncí mohou mít podle mého názoru různý vlv na výsledný genderový mzdový rozdíl. První a velce zásadní rozdíl české defnce oprot ústřední je v použtí medánu namísto průměru. Použtí medánů vychází z celkové stratege mzdové statstky Českého statstckého úřadu, která upřednostňuje využívání medánových hodnot ze strukturálního šetření, neboť představují lepší ukazatel mzdové úrovně než artmetcký průměr, který je snadno ovlvntelný extrémním hodnotam. Rozdíl mez průměrem a medánem mezd mužů je větší než u žen, výsledný mzdový rozdíl bude tedy také nžší. Druhý rozdíl vznká použtím měsíční hrubé mzdy namísto hodnové hrubé mzdy jednotlvců. Předpokládám, že toto rozhodnutí je způsobeno nedostatečným nformacem o počtu odpracovaných hodn týdně. Využtí hodnových mezd je totž pro srovnání žen a mužů vhodnější než využtí měsíčních mezd, protože počet odpracovaných hodn je obvykle vyšší u mužů než u žen (Jurajda, ünch, 2006). Stejná měsíční mzda u muže a ženy je tedy brána stejně, ačkol rozdíl v počtu hodn odpracovaných za týden může být více než 10 hodn. Bude-l měsíční hrubá mzda muže ženy např Kč, přčemž muž pracuje 40 hodn týdně a žena pouze 30 hodn týdně, bude hodnová hrubá mzda 19 muže čnt 125 Kč, ale ženy 167 Kč. Použtí měsíční mzdy a gnorování počtu odpracovaných hodn tedy snžuje mzdu ženy na úroveň mzdy muže a zvyšuje konečný mzdový rozdíl. Třetí rozdíl je v zahrnutí zaměstnanců pracujících alespoň 30 hodn týdně namísto 15 hodn týdně. V ČR narozdíl od ústřední defnce nejsou do výpočtu mzdového rozdílu zahrnut zaměstnanc pracující 15 až 30 hodn týdně. Vyjmutí těchto zaměstnanců na částečné úvazky je patrně důsledkem užtí měsíčních mezd, protože výše měsíční mzdy pracovníka s pracovní dobou 15 hodn týdně je nesrovnatelná se mzdou za prác na plný úvazek. Dalším možným důvodem je větší zaměření na výpočet mzdového rozdílu v pracích na plný úvazek a oproštění 18 Podrobné nformace o obou šetření lze nalézt na stránkách Českého statstckého úřadu. 19 Př uvažování 4 týdnů v měsíc, jak je použto ve výpočtu hodnové mzdy v ústřední defnc mzdového rozdílu. 10

15 od vlvu prací na částečný úvazek, kde je mzda obecně nžší (Gómez, Pons, artí, 2002; Jones, Long, 1979; agan, Burchell, 2002). ez zaměstnanc na částečné úvazky převažují ženy (Belensk, Bosch, Wagner, 2002; Blank, 1989) a mzdy jsou zde v průměru nžší. Vypuštění zaměstnanců s pracovní dobou 15 až 30 hodn týdně tedy způsobí, že nebudou započteny zejména nízké příjmy žen. zdy žen tak budou nadhodnoceny a výsledný mzdový rozdíl snížen. Z hledska meznárodního srovnání považuj vyloučení této skupny zaměstnanců za nevhodné, neboť v některých zemích je podíl zaměstnanců pracujících 15 až 30 hodn značný (European oundaton for the Improvement of Lvng and Workng Condtons, 2003). Poslední rozdíl spočívá ve vypuštění zaměstnanců podnků s méně než 10 zaměstnanc, a to z důvodu nedostatečných zdrojů Dverzfkace mzdového rozdílu v závslost na použté defnc Kaptola 4.1 poukazuje na dvousměrný vlv použtí odlšné defnce mzdového rozdílu mez muž a ženam v ČR oprot ústřední defnc. K lustrac odlšných výsledků př použtí jných defnc použj data z šetření v domácnostech EU-SILC. Výsledná odlšnost mez použtím ústřední a české defnce je patrná, mzdový rozdíl je o 3 procentní body nžší př použtí ústřední defnce. Snížení mzdového rozdílu použtím medánu namísto průměru ukazuje tabulka 2. Př české defnc s měsíčním mzdam a pracovní dobou nejméně 30 hodn týdně vyvolá použtí medánu snížení mzdového rozdílu o 2,20, kdežto př ústřední defnc s hodnovým mzdam a pracovní dobou nejméně 15 hodn týdně snížení pouze o 0,43. Pokud by česká defnce užla také průměr, bude mzdový rozdíl o 5,19 vyšší než v případě ústřední defnce. Tato odlšnost zahrnuje rozdílný vlv použtí měsíčních (zvýšení mzdového rozdílu) versus hodnových mezd a pracovní doby nejméně 30 hodn (snížení mzdového rozdílu) versus nejméně 15 hodn. Zahrnutí hypotetcké smíšené defnce, která se od ústřední lší pouze užtím měsíční hrubé mzdy namísto hodnové, umožňuje posoudt vlv jednotlvých odlšností defnc. Př výpočtu mzdového rozdílu z průměrných mezd způsobí použtí měsíčních mezd namísto hodnových zvýšení mzdového rozdílu o 5,85, zatímco zahrnutí zaměstnanců s pracovní dobou nejméně 30 hodn týdně namísto 15 hodn snížení o 0,66. Tabulka 2 Výsledky mzdových rozdílů v závslost na použté defnc zdový Průměr mezd (Kč) edán mezd (Kč) rozdíl (v %) ženy muž ženy muž zdový rozdíl (v %) Česká defnce , ,83 Smíšená defnce , ,83 Ústřední defnce 88, , ,82 79, , ,25 Pozn.: Smíšená defnce uvažuje zaměstnance pracující nejméně 15 hodn týdně a k výpočtu mzdového rozdílu používá hrubé měsíční mzdy. Údaje jsou počítány s vaham (převážené na celou populac). Zdroj: Vlastní výpočet na základě mkrodat Žvotní podmínky 2005 (Český statstcký úřad). 20 zdové rozdíly v malých a velkých podncích nejsou v této prác zachyceny, neodhaduj proto směr možného zkreslení výsledného mzdového rozdílu. 11

16 Pokud by naopak česká ústřední defnce používaly medán, bude mzdový rozdíl př české defnc o 3,42 procentní body vyšší. Př výpočtu mzdového rozdílu z medánových mezd způsobí použtí měsíčních mezd namísto hodnových zvýšení mzdového rozdílu o 3,42, zatímco zahrnutí zaměstnanců s pracovní dobou nejméně 30 hodn týdně namísto 15 hodn nemá na mzdový rozdíl vlv. Předpokládané efekty jednotlvých odlšností defnc se potvrdly, přčemž vlv vynechání zaměstnanců s pracovní dobou hodn na mzdový rozdíl je velm malý. To je způsobeno malým podílem žen mužů pracujících hodn týdně. Výrazný rozdíl tedy vznká př použtí měsíčních a hodnových mezd. 4.3 Dverzfkace mzdového rozdílu v závslost na použtém zdroj dat V současnost není v EU sjednocen zdroj dat k výpočtu mzdového rozdílu mez muž a ženam. Kromě jž zmíněných rozdílů vznklých použtím odlšných defnc výpočtu zde vystupují také odlšné výsledky z šetření v domácnostech a podnkových statstk. Šetření v domácnostech spoléhají na důvěryhodnost nformací sdělených respondenty, přčemž dotazování na příjmy je obecně velm ctlvé a dochází často k přílšnému zaokrouhlování údajů č snžování hodnot z důvodu nedůvěry k zachování anonymty poskytnutých dat, ale k utajování část příjmů před partnerem a k opomenutí některých příjmů. Dále mohou být ovlvněny metodkou výběru náhodného vzorku a potýkají se s odmítáním respondentů odpovídat, přčemž může docházet k odlšným metodkám dopočtů dat za celou populac. Nesporný přínos šetření v domácnostech je v možnost získat údaje o charakterstkách jednotlvců domácností a patrně nejpřesnější údaje o skutečně odpracované době. Tabulka 3 Výsledky mzdových rozdílů v závslost na použtém zdroj dat za rok 2002 SES GPG Rozdíl SES GPG Rozdíl Itále Dánsko Portugalsko Lucembursko Řecko aďarsko EU Slovensko Rakousko Nzozemí Lotyšsko Španělsko VB Švédsko Belge nsko Německo Ltva rance Polsko Kypr Slovnsko Estonsko Irsko ČR Pozn.: GPG nebol gender pay gap (mzdový rozdíl mez muž a ženam) představuje ofcální hodnoty, SES (strukturální statstka výdělků) představuje výsledky z podnkových šetření. Zdroj: Holý, Holá (2006). Naprot tomu u podnkových statstk jsou údaje čerpány ze mzdových databází podnků a tedy výrazně přesnější, u velkoplošného pokrytí podnků (např. v případě Informačního systému o platu pro nepodnkatelskou sféru užívaného Českým statstckým úřadem) se navíc snžují metodcké odlšnost př dopočtech. Př nedostatečném pokrytí, např. ve smyslu 12

17 odvětví, a použtí odlšných výběrových metod může ale kvůl segregac v zaměstnáních dojít k nesystematckému zkreslení průměrných mezd mužů a žen, a tím k deformac mzdového rozdílu. Výsledkem využtí odlšných zdrojů bývá menší mzdový rozdíl u šetření v domácnostech, jehož hlavním důvodem je snžování hodnot respondenty a odmítání účast vysokopříjmových domácností v šetření. Volnost ve výběru zdroje dat v jednotlvých zemích EU zabraňuje meznárodnímu srovnání, přčemž většna zemí uvádí výsledky, které jsou příznvější (s menším mzdovým rozdílem), ale méně reálné. Snahou Eurostatu je přmět všechny členské země k používání dat z šetření v domácnostech EU-SILC, kde ale může docházet ke zmíněnému zkreslení výsledků. Na druhou stranu je pro meznárodní srovnání nejdůležtější sjednocení zdroje dat, které by použtí EU-SILCu jako povnného šetření ve všech členských zemích EU umožnlo. Důsledky odlšných způsobů zjšťování mezd jsou zřetelně vdět v tabulce 3, která porovnává ofcální hodnoty mzdových rozdílů mez muž a ženam uváděné Eurostatem s výsledky z podnkového šetření. Největší rozdíly mez ofcálním hodnotam GPG a hodnotam přesně zjštěným z podnkového šetření SES jsou v jžních státech, ty používají data z šetření v domácnostech. Celkově je tímto způsobem mzdový rozdíl v ofcální statstce vůč SES zkreslen o 7 procentních bodů, což je značná dsproporce, která jž nemůže být vysvětlována jako metodcká odlšnost v dopočtech č výpočtech hodnových výdělků. Tyto metodcké odlšnost způsobují např. rozdíl 2 procentních bodů pro ČR (Holý, Holá, 2006). 5 Interpretace výsledků Následující kaptola 5.1 uvádí výsledky mzdových partcpačních rovnc (tabulka 4) Heckmanova modelu, ale také běžného modelu s metodou OLS. Kaptola 5.2 srovnává výsledky rozkladu mzdového rozdílu (graf 1) Oaxaca-Blnderovou a Cottonovou metodou pro Heckmanův model, stejně jako pro metodu OLS. 5.1 odel Výsledky Heckmanova modelu jsou uvedeny ve sloupcích (1) a (2) tabulky 4. Vzdělání má podle očekávání u obou skupn poztvní vlv na mzdu. Zajímavé ale je, že když ženy dosáhnou o jeden rok studa více, jejch mzda se zvýší více než mzda mužů. zdová funkce v závslost na vzdělání žen leží pod mzdovou funkcí mužů, ale je strmější (vz příloha 2). S vyšším vzděláním tedy mzda žen roste rychlej. Další rok pracovních zkušeností (ODPRAC_LET) má ale větší poztvní vlv na mzdu mužů. Kvadrát této proměnné navíc u žen není sgnfkantní. Pokud mají ženy uzavřenou smlouvu na dobu neurčtou namísto smlouvy na dobu určtou, jejch mzda se zvýší více než u mužů, ačkol u mužů koefcent není sgnfkantní. Toto zjštění je překvapvé zejména proto, že podíl žen a mužů se smlouvou na dobu neurčtou je téměř stejný (85 % a 87 %). U žen se také ukázal větší poztvní vlv na mzdu, pokud žjí v Praze, přčemž podíl zaměstnaných žen a mužů žjících v Praze je též stejný. 13

18 Tabulka 4 Výsledky modelu Heckman OLS UŽI ŽENY UŽI ŽENY LnW (1) (2) (3) (4) VZD_ROKY 0,0378 0,0476 0,0445 0,0473 (0,0051) (0,0047) (0,0050) (0,0047) ODPRAC_LET 0,0173 0,0060 0,0224 0,0057 (0,0028) (0,0030) (0,0027) (0,0028) ODPRAC_LET2-0,0003-0,0001* -0,0005-0,0001* (0,0001) (0,0001) (0,0001) (0,0001) SLOUVA 0,0542* 0,1093 0,0530* 0,1091 (0,0285) (0,0220) (0,0293) (0,0225) KRAJ1 0,1466 0,2186 0,1445 0,2184 (0,0263) (0,0241) (0,0270) (0,0247) KZA0 0, , (0,0714) (0,0742) KZA1 0,5806 0,5516 0,5897 0,5522 (0,0699) (0,0641) (0,0706) (0,0657) KZA2 0,3395 0,4246 0,3464 0,4251 (0,0530) (0,0369) (0,0536) (0,0378) KZA3 0,3822 0,3934 0,3996 0,3932 (0,0441) (0,0298) (0,0440) (0,0305) KZA4 0,1832 0,3307 0,2030 0,3304 (0,0489) (0,0318) (0,0492) (0,0326) KZA5 0,1019 0,0410* 0,1141 0,0406* (0,0480) (0,0310) (0,0482) (0,0316) KZA6 0,0049* 0,0190* -0,0095* 0,0190* (0,0700) (0,0556) (0,0678) (0,0569) KZA7 0,1750 0,1396 0,1934 0,1395 (0,0408) (0,0344) (0,0405) (0,0352) KZA8 0,1360 0,1869 0,1494 0,1865 (0,0428) (0,0387) (0,0424) (0,0396) KONSTANTA 3,6799 3,3136 3,5069 3,3228 (0,0809) (0,0746) (0,0745) (0,0671) PARTICIPACE R 2 R 2 NEPR_PRIJ -0, , ,35 0,44 (0,000001) (0,000001) VEK_30 0,0855* -0,1675 (0,0787) (0,0735) VEK31_45 0,8737 0,7146 (0,0660) (0,0910) PRIT_PARTNER 0,5101 0,4123 (0,0644) (0,0504) DETI_05 0,7166-1,2438 (0,0866) (0,0736) DETI6_15 0,5179 0,3573 (0,0812) (0,0767) VZDEL_SEK 1,4242 1,1074 (0,0794) (0,0624) VZDEL_TER 1,8253 1,3254 (0,0878) (0,0855) KONSTANTA -0,6318-0,2601 (0,1073) (0,1098) RHO -0,3685 0,0185 (0,0598) (0,0566) SIGA 0,3458 0,3022 (0,0106) (0,0086) LABDA -0,1274 0,0056 (0,0219) (0,0171) Pozn: Uvedené hodnoty (kromě hodnot označených hvězdčkou) jsou sgnfkantní na 95% hladně významnost. Standardní chyby jsou uvedeny v závorce. Pops jednotlvých kódů KZA je popsán v příloze 1. Zdroj: Vlastní výpočet. 14

19 U všech dummy proměnných druhů zaměstnání se projevl dle očekávání poztvní vlv na mzdu. Nejnžší průměrné mzdy (Český statstcký úřad, 2005) jsou ve skupně 9 (pomocní a nekvalfkovaní pracovníc), která do modelu není zahrnuta kvůl kolneartě. Ve všech ostatních skupnách je tedy vzhledem k vynechané skupně vlv na mzdu kladný. U obou pohlaví má vysoký poztvní vlv na mzdu příslušnost ke skupně 1 zákonodárc, vedoucí a řídící pracovníc. Pokud ale muž pracují ve vedoucích pozcích, jejch mzda se zvýší více než v případě žen. U obou pohlaví není sgnfkantní proměnná KZA6 kvalfkovaní dělníc v zemědělství a lesnctví podíl žen mužů zaměstnaných v této skupně je ale velm malý (1,9 % a 1,7 %). U žen není sgnfkantní ještě proměnná KZA5 - provozní pracovníc ve službách a obchodě, ačkol podíl žen pracujících v této skupně je výrazně větší než podíl mužů (16 % a 8 %). Spodní část tabulky 4 uvádí výsledky partcpačních rovnc. U mužů u žen jsou koefcenty sgnfkantní (kromě VEK_30 u mužů) a poměrně vysoké. Vlv nepracovního příjmu domácnost na partcpac mužů žen je negatvní a u žen mírně větší. Koefcenty jsou velm malé, což ale neubírá na jejch vlvu, protože vyjadřují vlv 1% nárůstu ročního nepracovního příjmu uvedeného v jednotkách Kč. Vlv věku na partcpac se u mužů a žen výrazně lší. V případě jednců mladších 30t let je vlv na partcpac mužů kladný, ale nesgnfkantní. U žen je koefcent záporný, neboť toto je období, kdy ženy zakládají rodnu a jejch partcpace je nízká. U věku 31 až 45 let jsou koefcenty u mužů žen poztvní, muž ale mají větší tendenc partcpovat na trhu práce. Vlv přítomnost dětí v domácnost na partcpac mužů a žen se výrazně lší. Výsledky potvrzují ntutvní skutečnost, že ženy s dětm v předškolním věku na trhu práce nepartcpují a vstupují na trh práce v době, kdy jejch dět chodí do školy. U mužů přítomnost dětí zvyšuje pravděpodobnost partcpace na trhu práce, a to dokonce více v období, kdy jsou dět v předškolním věku. Tento závěr je kompatblní s vlvem přítomnost dětí na partcpac žen. V období, kdy jsou v domácnost dět v předškolním věku, jsou ženy často v domácnost a muž zajšťují fnanční potřeby domácnost. U dummy proměnných sekundárního tercálního vzdělání se prokázal poztvní vlv na partcpac jak u mužů, tak u žen, opět s větším sklonem k partcpac u mužů. 5.2 Rozklad mzdového rozdílu zdový rozdíl, vyjádřený jako rozdíl průměrných logartmů hodnových mezd (v rovnc (11) výraz na levé straně), ční 0,21. Použtí Heckmanova modelu a Oaxaca-Blnderovy metody rozkladu (první sloupec grafu 1) poukazuje na negatvní efekt výběru -0,04 (-18,2 % mzdového rozdílu). Toto zjštění znamená, že potencální mzdový rozdíl mez muž a ženam by byl větší než pozorovaný rozdíl, který zachycuje pouze pracující. Pokud by nepartcpující jednc začal pracovat, mzdový rozdíl by se výrazně zvýšl. Efekt vybavení ukazuje, o kolk by průměrná mzda mužů převýšla průměrnou hypotetckou mzdu žen, pokud by charakterstky žen byly odměňovány stejně jako charakterstky mužů (rovnce (11)). Kdyby měly ženy stejné průměrné charakterstky jako muž, efekt vybavení by byl nulový. Výsledky rozkladu mzdového rozdílu poukazují na téměř nulový a dokonce záporný efekt vybavení (resp. -0,0014, což představuje -0,7 %), to znamená, že regrese se zahrnutým proměnným nepomohla vysvětlt mzdový rozdíl, neboť mez charakterstkam pracujících mužů a žen není velký rozdíl. 15

20 Velkost efektu vybavení je ovlvněna počtem vysvětlujících proměnných, neboť každá z vysvětlujících proměnných se poztvně nebo negatvně podílí na výsledném efektu vybavení. European Commsson (2003) se na základě emprckých studí přklání k názoru, že větší počet vysvětlujících proměnných způsobuje menší efekt vybavení. V tomto modelu je např. dílčí efekt vybavení způsobený devít proměnným KZA záporný. Vypuštění těchto proměnných z modelu by vedlo ke zvýšení efektu vybavení, ačkol by pravděpodobně došlo také k mírné změně ostatních koefcentů odhadu. Z teoretckého hledska ovšem není pro toto tvrzení opodstatnění. Téměř nulový efekt vybavení spolu s negatvním efektem výběru vede k závěru, že ve skupně mužů pracují jednotlvc s nízkou vysokou produktvtou, zatímco mez pracujícím ženam převažují ty s vysokou produktvtou. Efekt odměňování ukazuje rozdíl mez hypotetckou mzdou žen a průměrnou skutečnou mzdou žen, pokud by průměrné charakterstky mužů byly stejné jako průměrné charakterstky žen. Kdyby byly charakterstky mužů a žen odměňovány stejně, efekt odměňování by byl nulový. Z grafu 1 je ale vdět, že efekt odměňování je velm velký (0,25, což ční 118,7 %). Přesnější je považovat tuto část mzdového rozdílu spíše za nevysvětlenou, jejíž součástí je patrně efekt dskrmnace stejně jako další nevysvětlené složky (např. vlv segregace v zaměstnání). Graf 1 Rozklad mzdového rozdílu efekt výběru % "dskrmnace" v neprospěch žen "dskrmnace" ve prospěch mužů efekt odměňování Oaxaca Cotton Oaxaca Cotton Heckman OLS efekt vybavení Zdroj: Vlastní výpočet. Druhý sloupec grafu 1 rozkládá mzdový rozdíl podle Cottona, tzn. že efekt odměňování je rozdělen na dskrmnační efekt v neprospěch žen a na dskrmnační efekt ve prospěch mužů. Za nedskrmnující mzdovou strukturu není považovaná struktura mezd mužů, výchozí struktura je někde mez strukturou mezd mužů a mezd žen, ovšem blíže ke struktuře mezd mužů, neboť jejch podíl v pracující populac je větší. Koefcent β * v rovnc (13) je vážený podílem mužů v pracující populac (56,83 %) a tedy menší než koefcent βˆ v rovnc (12). 16

21 Následkem je, že efekt vybavení dosahuje př použtí Cottonovy metody rozkladu ještě větších záporných hodnot (-0,01, nebol -4,8 %), neboť rozdíly v pozorovaných charakterstkách pracujících mužů a žen jsou malé. Efekt odměňování je rozdělen na dvě část dskrmnace v neprospěch žen je výrazně větší (72,9 %) než dskrmnace ve prospěch mužů (51,2 %). Pokud by byla použta metoda nejmenších čtverců bez zahrnutí vlvu partcpace (třetí sloupec grafu 1), byl by efekt vybavení také záporný, byť velm malý (-0,0015, resp.-0,7 %), neboť jsou zahrnuty pouze pracující ženy, jejchž charakterstky se ukazují jako lepší, a vlv nepartcpujících jednotlvců na potencální mzdový rozdíl je gnorován. V případě méně extrémní nedskrmnační mzdové struktury (čtvrtý sloupec) je efekt vybavení opět záporný a mírně vzrůstá (-0,01, resp. -4,8 %). Stude genderového rozdílu (European Commsson, 2003), která rozkládá mzdový rozdíl v EU na základě dat z šetření ECHP z roku 1998, dochází k podobným závěrům. Oaxaca-Blnderova dekompozce př použtí Heckmanova modelu poukazuje na více než 40% záporný efekt výběru. Efekt odměňování je též velm vysoký přes 120 % - a efekt vybavení představuje necelých 20 %. Výsledky jsou ale ovlvněny odlšným zdroj dat a jejch možnostm. Námětem k další stud by bylo zahrnutí proměnných, které by dostatečně podrobně rozlšovaly druhy zaměstnání a sektory, v nchž jednotlvc pracují. Umožnlo by to vysvětlt další část z nevysvětleného rozdílu (efektu odměňování) oddělením vlvu segregace v zaměstnání. Značná část mzdového rozdílu je totž pravděpodobně způsobena právě segregací v zaměstnání, neboť v zaměstnáních, kde převažují ženy, jsou mzdy obecně nžší. Většna emprckých výzkumů vlvu segregace v zaměstnání na mzdové rozdíly je založena na amerckých datech, např. Groshen (1991) uvádí 1/2 až 2/3 vlv segregace. Pouze málo evropských studí se detalně zabývá vlvem segregace v zaměstnání na mzdový rozdíl. Oglobnova stude (1999) je první prací, která zkoumá vlv segregace v zaměstnání na mzdový rozdíl v tranztvních zemích. Na ruských datech z let ukazuje více než 80% efekt segregace. Jurajda (2003) na základě dat z roku 1998 uvádí, že v České republce a Slovenské republce je 1/3 mzdového rozdílu způsobena nerovným zastoupením žen a mužů v zaměstnáních. 6 Závěr Tato stude se zabývá genderovým rozdíly na českém trhu práce, srovnává mzdové rovnce mužů a žen a zkoumá strukturu mzdového rozdílu. K odhadu mzdových rovnc je využt Heckmanův model, jehož výhodou je zahrnutí vlvu nepartcpujících jednců. Pokud by byl vlv partcpace na výš mezd gnorován, působení jednotlvých faktorů na mzdu bude pravděpodobně zkresleno. Použtá mkrodata umožňují využtí proměnných, které ovlvňují jednotlvce v rozhodování o partcpac na trhu práce. To umožňuje nejen reálnější posouzení vlvu různých faktorů na mzdový rozdíl, ale také porovnání pozorovaného a potencálního mzdového rozdílu, který by vznkl, pokud by se do trhu práce zapojl nepartcpující jednc. Chceme-l uslovat o zvýšení partcpace žen na trhu práce, potencální mzdový rozdíl by mohl být důležtějším ukazatelem než pozorovaný rozdíl. Genderový mzdový rozdíl se skládá z několka částí. Tato stude poukazuje na téměř nulový efekt vybavení, nebol část mzdového rozdílu, která je způsobena odlšným charakterstkam 17

22 mužů a žen a ostatním charakterstkam zaměstnání a která odráží rozdíly v produktvtě. Negatvní 20% efekt výběru (vlv partcpace) nasvědčuje tomu, že pokud by pracoval v současnost nepartcpující jednotlvc, byl by potencální mzdový rozdíl mez muž a ženam větší než pozorovaný rozdíl, který zachycuje pouze pracující. Nízký efekt vybavení spolu s negatvním efektem výběru podporuje fakt, že v České republce pracují muž s nízkou vysokou produktvtou, zatímco mez skupnou pracujících žen převažují ženy s vysokou produktvtou. zdový rozdíl mez muž a ženam je nejpatrnějším ukazatelem genderových rozdílů na trhu práce. Sledování pokroku ve snžování nerovností prostřednctvím mzdového rozdílu je možná jednoduché, ale rozhodně není dostačující. Prvním problémem př meznárodním srovnání je rozdílný zdroj dat a odlšnost použté defnce pro výpočet rozdílu. Různá defnce v případě českých dat Žvotní podmínky 2005 by mohla způsobt rozdíl až 3 procentních bodů př použtí měsíčních namísto hodnových mezd. Ovšem an snížení mzdového rozdílu na národní úrovn nemusí nutně znamenat zlepšení stuace. Pokud je například zavedena poltka, která odrazuje ženy s nízkou kvalfkací č vzděláním tedy ženy s potencální nízkou mzdou od partcpace na trhu práce, dojde pravděpodobně ke snížení mzdového rozdílu. Takové snížení pak nesvědčí o zlepšení pozce žen, ale spíše o další deformac trhu práce. Nedávný vývoj legslatvy v České republce patrně tento stav ještě prohloubí. Zavedení některých poltk, např. společného zdanění a výrazné zvýšení rodčovského příspěvku, pravděpodobně odradí další část žen s nízkou produktvtou a potencální nízkou mzdou od partcpace na trhu práce. zdový rozdíl v neupravené formě by tak poklesl, což na první pohled sgnalzuje snížení mzdové nerovnost mez muž a ženam na trhu práce. Zajímavé by bylo porovnat v České republce změny v partcpac žen a změny jednotlvých složek mzdového rozdílu s odstupem několka let po zavedení zmíněných poltk. Zkoumání vývoje mzdového rozdílu, resp. jeho složek a vlvu nepartcpujících jednců je důležté pro posouzení vlvu zaváděných poltk a mělo by být předmětem dalšího zkoumání. Pokud by se projevl očekávaný negatvní vlv některých poltk č jného faktoru na partcpac žen a v souvslost s tím na mzdový rozdíl, bylo by třeba zvážt ospravedlntelnost realzace těchto poltk a případně je modfkovat tak, aby jejch dopady dále nedeformovaly trh práce žen. 18

23 Lteratura Anker, R. (1997): Theores of occupatonal segregaton by sex: An overvew. Internatonal Labour Revew, vol. 136, no. 3 Becker, G. (1964): Human Captal A Theoretcal and Emprcal Analyss wth Specal Reference to Educaton. Columba Unversty Press, Chcago. Becker, G. (1971): The Economcs of Dscrmnaton. The Unversty of Chcago Press, Chcago, 2nd edton, ISBN Belensk, H., Bosch, G. and Wagner, A. (2002) Workng tme preferences n sxteen European countres. European oundaton for the Improvement of Lvng and Workng Condtons, Dubln. Blank, R.(1989): The Role of Part-Tme work n Women s Labor arket Choces Over Tme. The Amercan Economc Revew, vol.79, no. 2 Blau,., Kahn, L. (2003): Understandng Internatonal Dfferences n the Gender Pay Gap. Journal of Labor Economcs, vol. 21, no. 1 Blnder, A. (1973): Wage Dscrmnaton: Reduced orm and Structural Estmates. The Journal of Human Resources, vol. 8, no. 4, pp Cotton, J. (1988): On the Decomposton of Wage Dfferentals. The Revew of Economcs and Statstcs, vol. 70, no. 2, pp Český statstcký úřad (2005): Práce, socální statstky. zdová dferencace zaměstnanců. Český statstcký úřad, Praha. Ecksten, Z., Wolpn, K. (1989): Dynamc Labour orce Partcpaton of arres Women and Endogenous Work Experence. The Revew of Economc Studes, vol. 56, no. 3 European Commsson (2003): ethodologcal Issues Related to the Analyss of Gender Gaps n Employment, Earnngs and Career Progresson. Zpráva přpravená Středskem pro evropský hospodářský výzkum (ZEW), Brussels. European oundaton for the Improvement of Lvng and Workng Condtons (2003): Parttme work n Europe. European oundaton for the Improvement of Lvng and Workng Condtons, Dubln. Dostupné na nternetu: Evropská komse (2003): Platové rozdíly mez ženam a muž na evropských trzích práce měření, analýza a dopady na poltku. Evropská komse, Brusel, SEC(2003) 937 agan, C., Burchell, B. (2002): Gender, jobs and workng condtons n the European Unon. European oundaton for the Improvement of Lvng and Workng Condtons, Dubln. ler, R. (1985): ale-emale Wage Dfferences: The Importance of Compensatng Dfferentals. Industral and Labor Relatons Revew, vol. 38, no.3, pp Gómez, S., Pons, C., artí, C. (2002): Part-Tme Work: Its Evoluton and Results. IESE Research Paper No. 476, Barbelona. Gronau, R. (1988): Sex-Related Wage Dfferentals and Women s Interrupted Labor Careers the Chcken or the Egg. Journal of Labor Economcs, vol. 6, no. 3, pp Groshen, E. (1991): The Structure of the emale/ale Wage Dfferental: Is It Who You Are, What You Do, or Where You Work? The Journal of Human Resources, vol. 26, no. 3, pp

24 Heckman, J. (1979): Sample Selecton Bas as a Specfcaton Error. Econometrca, vol. 47, pp Holý, D., Holá, B. (2006): Gender Pay Gap. Český statstcký úřad, Praha. Jones, E., Long, J. (1979): Part-Week Work and Human Captal Investment by arred Women. The Journal of Human Resources, vol. 14, no. 4, pp Judge, G. et al. (1988): Introducton to the Theory and Practce of Econometrcs. Wley, New York. Jurajda, Š. (2003): Gender Wage Gap and Segregaton n Enterprses and the Publc Sector n Late Transton Countres. Journal of Comparatve Economcs, vol. 31, no. 2, pp Jurajda, Š., ünch, D. (2006): Relatvní postavení žen na trhu práce v České republce: Shrnutí výzkumu. CERGE-EI, Praha. ncer, J., Polachek, S. (1974): amly Investments n Human Captal: Earnngs of Women. The Journal of Poltcal Economy, vol. 82, no. 2, part 2, pp Oaxaca, R. (1973): ale-emale Wage Dfferentals n Urban Labor arkets. Internatonal Economc Revew, vol. 14, no.3, pp Oaxaca, R., Ransom,. (1994): On Dscrmnaton and the Decomposton of Wage Dfferentals. Journal of Econometrcs, vol. 61, pp Oglobn, C. (1999): The Gender Earnngs Dfferentals n the Russan Transton Economy. Industral and Labor Relatons Revew, Vol. 52, no. 4, pp Sant-Paul, G. (1996): Dual Labor arkets. A acroeconomcs Perspectve. IT Press, Cambrdge. Smth, R. (1979): Compensatng Wage Dfferentals and Publc Polcy: A Revew. Industral and Labor Relatons Revew, vol. 32, no.3, pp Waldfogel, J. (1998): The amly Gap for Young Women n the Unted States and Brtan: Can aternty Leave ake a Dfference? Journal of Labor Economcs, vol. 16, no.3, pp Wrght, R., Ermsch, J. (1991): Gender Dscrmnaton n the Brtsh Labour arket: A Reassessment. The Economc Journal, vol. 101, no. 406, pp

25 Příloha 1 Pops kódů KZA KZA0 KZA1 KZA2 KZA3 KZA4 KZA5 KZA6 KZA7 KZA8 KZA9 příslušníc armády zákonodárc, vedoucí a řídící pracovníc vědečtí a odborní duševní pracovníc technčtí, zdravotnčtí a pedagogčtí pracovníc nžší admnstratvní pracovníc provozní pracovníc ve službách a obchodě kvalfkovaní dělníc v zemědělství a lesnctví řemeslníc a kvalfkovaní výrobc, zpracovatelé a opravář obsluha strojů a zařízení pomocní a nekvalfkovaní pracovníc Příloha 2 zdová funkce mužů a žen v závslost na počtu let vzdělání 21

Znamená vyšší korupce dražší dálnice? Evidence z dat Eurostatu. Michal Dvořák *

Znamená vyšší korupce dražší dálnice? Evidence z dat Eurostatu. Michal Dvořák * Znamená vyšší korupce dražší dálnce? Evdence z dat Eurostatu Mchal Dvořák * Článek je pozměněnou verzí práce Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb, kterou autor zakončl

Více

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu 6. Demonstrační smulační projekt generátory vstupních proudů smulačního modelu Studjní cíl Na příkladu smulačního projektu představeného v mnulém bloku je dále lustrována metodka pro stanovování typů a

Více

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení Posuzování výkonnost projektů a projektového řízení Ing. Jarmla Ircngová Západočeská unverzta v Plzn, Fakulta ekonomcká, Katedra managementu, novací a projektů jrcngo@kp.zcu.cz Abstrakt V současnost je

Více

Měření solventnosti pojistitelů neživotního pojištění metodou míry solventnosti a metodou rizikově váženého kapitálu

Měření solventnosti pojistitelů neživotního pojištění metodou míry solventnosti a metodou rizikově váženého kapitálu Měření solventnost pojsttelů nežvotního pojštění metodou míry solventnost a metodou rzkově váženého kaptálu Martna Borovcová 1 Abstrakt Příspěvek je zaměřen na metodku vykazování solventnost. Solventnost

Více

CHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ.

CHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ. CHYBY MĚŘENÍ Úvod Představte s, že máte změřt délku válečku. Použjete posuvné měřítko a získáte určtou hodnotu. Pamětlv přísloví provedete ještě jedno měření. Ale ouha! Výsledek je jný. Co dělat? Měřt

Více

Teorie efektivních trhů (E.Fama (1965))

Teorie efektivních trhů (E.Fama (1965)) Teore efektvních trhů (E.Fama (965)) Efektvní efektvní zpracování nových nformací Efektvní trh trh, který rychle a přesně absorbuje nové nf. Ceny II (akcí) náhodná procházka Předpoklady: na trhu partcpuje

Více

Vykazování solventnosti pojišťoven

Vykazování solventnosti pojišťoven Vykazování solventnost pojšťoven Ing. Markéta Paulasová, Techncká unverzta v Lberc, Hospodářská fakulta marketa.paulasova@centrum.cz Abstrakt Pojšťovnctví je fnanční službou zabývající se přenosem rzk

Více

Korelační energie. Celkovou elektronovou energii molekuly lze experimentálně určit ze vztahu. E vib. = E at. = 39,856, E d

Korelační energie. Celkovou elektronovou energii molekuly lze experimentálně určit ze vztahu. E vib. = E at. = 39,856, E d Korelační energe Referenční stavy Energ molekul a atomů lze vyjádřt vzhledem k různým referenčním stavům. V kvantové mechance za referenční stav s nulovou energí bereme stav odpovídající nenteragujícím

Více

Metody volby financování investičních projektů

Metody volby financování investičních projektů 7. meznárodní konference Fnanční řízení podnků a fnančních nsttucí Ostrava VŠB-T Ostrava konomcká fakulta katedra Fnancí 8. 9. září 00 Metody volby fnancování nvestčních projektů Dana Dluhošová Dagmar

Více

STATISTIKA (pro navazující magisterské studium)

STATISTIKA (pro navazující magisterské studium) Slezská unverzta v Opavě Obchodně podnkatelská fakulta v Karvné STATISTIKA (pro navazující magsterské studum) Jaroslav Ramík Karvná 007 Jaroslav Ramík, Statstka Jaroslav Ramík, Statstka 3 OBSAH MODULU

Více

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl ČVUT FEL X16FIM Fnanční Management Semestrální projekt Téma: Optmalzace zásobování teplem Vypracoval: Marek Handl Datum: květen 2008 Formulace úlohy Pro novou výstavbu 100 bytových jednotek je třeba zvolt

Více

Hodnocení účinnosti údržby

Hodnocení účinnosti údržby Hodnocení účnnost ekonomka, pojmy, základní nástroje a hodnocení Náklady na údržbu jsou nutné k obnovení funkce výrobního zařízení Je potřeba se zabývat ekonomckou efektvností a hodnocením Je třeba řešt

Více

Energie elektrického pole

Energie elektrického pole Energe elektrckého pole Jž v úvodní kaptole jsme poznal, že nehybný (centrální elektrcký náboj vytváří v celém nekonečném prostoru slové elektrcké pole, které je konzervatvní, to znamená, že jakýkolv jný

Více

MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES

MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební Ústav stavební mechanky Doc. Ing. Zdeněk Kala, Ph.D. MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES TEZE

Více

VOLBA HODNOTÍCÍCH KRITÉRIÍ VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH

VOLBA HODNOTÍCÍCH KRITÉRIÍ VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH VOLBA HODNOTÍCÍCH KRITÉRIÍ VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH THE CHOICE OF EVALUATION CRITERIA IN PUBLIC PROCUREMENT Martn Schmdt Masarykova unverzta, Ekonomcko-správní fakulta m.schmdt@emal.cz Abstrakt: Článek zkoumá

Více

Assessment of the Sensitivity of the Regulatory Requirement for Credit Risk. Posouzení citlivosti regulatorního kapitálu na kreditní riziko

Assessment of the Sensitivity of the Regulatory Requirement for Credit Risk. Posouzení citlivosti regulatorního kapitálu na kreditní riziko Assessment of the Senstvty of the Regulatory Requrement for Credt Rsk Posouzení ctlvost regulatorního kaptálu na kredtní rzko Josef Novotný 1 Abstract The paper s devodet to concept of Captal adequacy

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

Základy finanční matematiky

Základy finanční matematiky Hodna 38 Strana 1/10 Gymnázum Budějovcká Voltelný předmět Ekonome - jednoletý BLOK ČÍSLO 6 Základy fnanční matematky ředpokládaný počet : 5 hodn oužtá lteratura : Frantšek Freberg Fnanční teore a fnancování

Více

Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta financí a účetnictví BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2010 Michal Dvořák

Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta financí a účetnictví BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2010 Michal Dvořák Vysoká škola ekonomcká v Praze Fakulta fnancí a účetnctví BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2010 Mchal Dvořák Vysoká škola ekonomcká v Praze Fakulta fnancí a účetnctví Katedra veřejných fnancí Studjní obor: Fnance Analýza

Více

Časová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku. 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření

Časová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku. 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření Časová hodnota peněz ve fnančním rozhodování podnku 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření Fnanční rozhodování podnku je ovlvněno časem. Peněžní prostředky získané dnes mají větší hodnotu

Více

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní. Modelování predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM Bc.

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní. Modelování predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM Bc. Unverzta Pardubce Fakulta ekonomcko-správní Modelování predkce časových řad návštěvnost web domény pomocí SVM Bc. Vlastml Flegl Dplomová práce 2011 Prohlašuj: Tuto prác jsem vypracoval samostatně. Veškeré

Více

LOGICKÉ OBVODY J I Ř Í K A L O U S E K

LOGICKÉ OBVODY J I Ř Í K A L O U S E K LOGICKÉ OBVODY J I Ř Í K A L O U S E K Ostrava 2006 Obsah předmětu 1. ČÍSELNÉ SOUSTAVY... 2 1.1. Číselné soustavy - úvod... 2 1.2. Rozdělení číselných soustav... 2 1.3. Polyadcké číselné soustavy... 2

Více

Užití swapových sazeb pro stanovení diskontní míry se zřetelem na Českou republiku

Užití swapových sazeb pro stanovení diskontní míry se zřetelem na Českou republiku M. Dvořák: Užtí swapových sazeb pro stanovení dskontní míry Užtí swapových sazeb pro stanovení dskontní míry se zřetelem na Českou republku Mchal Dvořák * 1 Úvod Korektní určení bezrzkových výnosových

Více

MOŽNOSTI PREDIKCE DYNAMICKÉHO CHOVÁNÍ LOPAT OBĚŽNÝCH KOL KAPLANOVÝCH A DÉRIAZOVÝCH TURBÍN.

MOŽNOSTI PREDIKCE DYNAMICKÉHO CHOVÁNÍ LOPAT OBĚŽNÝCH KOL KAPLANOVÝCH A DÉRIAZOVÝCH TURBÍN. MOŽNOSTI PREDIKCE DYNAMICKÉHO CHOVÁNÍ LOPAT OBĚŽNÝCH KOL KAPLANOVÝCH A DÉRIAZOVÝCH TURBÍN. Mroslav VARNER, Vktor KANICKÝ, Vlastslav SALAJKA ČKD Blansko Strojírny, a. s. Anotace Uvádí se výsledky teoretckých

Více

INŽ ENÝ RSKÁ MECHANIKA 2002

INŽ ENÝ RSKÁ MECHANIKA 2002 Ná dní konference s mezná dní účastí INŽ ENÝ RSÁ MECHANIA 00 1. 16. 5. 00, Svratka, Č eská republka PODRITICÝ RŮ ST TRHLINY VE SVAROVÉ M SPOJI OMORY PŘ EHŘÍVÁ U Jan ouš, Ondřej Belak 1 Abstrakt: V důsledku

Více

Monitoring nákladů práce v ČR a ve státech Evropské unie Bulletin No 1

Monitoring nákladů práce v ČR a ve státech Evropské unie Bulletin No 1 Monitoring nákladů práce v ČR a ve státech Evropské unie Bulletin No 1 Tomáš Kozelský VÚPSV, v.v.i. Praha 2007 Vydal Výzkumný ústav práce a sociálních věcí, v.v.i. Praha 2, Palackého náměstí 4 Vyšlo v

Více

Korelační a regresní analýza

Korelační a regresní analýza Korelační a regresní analýza Analýza závislosti v normálním rozdělení Pearsonův (výběrový) korelační koeficient: r = s XY s X s Y, kde s XY = 1 n (x n 1 i=0 i x )(y i y ), s X (s Y ) je výběrová směrodatná

Více

Autorka: Dr. Jane Pillingerová Prezentace pro Konferenci EPSU o kolektivním vyjednávání Bratislava, 14.-15. září 2010

Autorka: Dr. Jane Pillingerová Prezentace pro Konferenci EPSU o kolektivním vyjednávání Bratislava, 14.-15. září 2010 Rovná odměna a vliv recese na pracovnice Autorka: Dr. Jane Pillingerová Prezentace pro Konferenci EPSU o kolektivním vyjednávání Bratislava, 14.-15. září 2010 Proč přetrvává genderový rozdíl v odměňování?

Více

Transformace dat a počítačově intenzivní metody

Transformace dat a počítačově intenzivní metody Transformace dat a počítačově ntenzvní metody Jří Mltký Katedra textlních materálů, Textlní fakulta, Techncká unversta v Lberc, Lberec, e- mal jr.mltky@vslb.cz Mlan Meloun, Katedra analytcké cheme, Unversta

Více

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů Optmalzační přístup př plánování rekonstrukcí vodovodních řadů Ladslav Tuhovčák*, Pavel Dvořák**, Jaroslav Raclavský*, Pavel Vščor*, Pavel Valkovč* * Ústav vodního hospodářství obcí, Fakulta stavební VUT

Více

BEZRIZIKOVÁ VÝNOSOVÁ MÍRA OTEVŘENÝ PROBLÉM VÝNOSOVÉHO OCEŇOVÁNÍ

BEZRIZIKOVÁ VÝNOSOVÁ MÍRA OTEVŘENÝ PROBLÉM VÝNOSOVÉHO OCEŇOVÁNÍ Prof. Ing. Mloš Mařík, CSc. BEZRIZIKOVÁ VÝNOSOVÁ MÍRA OEVŘENÝ PROBLÉM VÝNOSOVÉHO OCEŇOVÁNÍ RESUMÉ: Jedním z důležtých a přtom nepřílš uspokojvě řešených problémů výnosového oceňování podnku je kalkulace

Více

Pracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty

Pracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty Pracovní lt č. 3: Pracujeme kategorzovaným daty Cíl cvčení: Tento pracovní lt je určen pro cvčení ke 3. a. přednášce předmětu Kvanttatvní metody B (.1 Třídění tattckých dat a. Číelné charaktertky tattckých

Více

Jak se budou vyvíjet výplaty dávek z penzijního připojištění v časovém horizontu za 30 a 40 let?

Jak se budou vyvíjet výplaty dávek z penzijního připojištění v časovém horizontu za 30 a 40 let? Jak se budou vyvíjet výplaty dávek z penzijního připojištění v časovém horizontu za 30 a 40 let? Vědecký seminář doktorandů VŠFS, 30. ledna 2013, VŠFS, Estonská 500, Praha 10 Jana Kotěšovcová Vysoká škola

Více

1.2. Postup výpočtu. , [kwh/(m 3.a)] (6)

1.2. Postup výpočtu. , [kwh/(m 3.a)] (6) 1. Stavebn energetcké vlastnost budov Energetcké chování budov v zním období se v současné době hodnotí buď s pomocí průměrného součntele prostupu tepla nebo s pomocí měrné potřeby tepla na vytápění. 1.1.

Více

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1 Logistická regrese Menu: QCExpert Regrese Logistická Modul Logistická regrese umožňuje analýzu dat, kdy odezva je binární, nebo frekvenční veličina vyjádřená hodnotami 0 nebo 1, případně poměry v intervalu

Více

9. Měření kinetiky dohasínání fluorescence ve frekvenční doméně

9. Měření kinetiky dohasínání fluorescence ve frekvenční doméně 9. Měření knetky dohasínání fluorescence ve frekvenční doméně Gavolův experment (194) zdroj vzorek synchronní otáčení fázový posun detektor Měření dob žvota lumnscence Frekvenční doména - exctace harmoncky

Více

Statistiky v oblasti vědy, technologií a inovací v ČR

Statistiky v oblasti vědy, technologií a inovací v ČR Společný seminář TC AV ČR a ČSÚ Výzkum, vývoj a inovace - klíčové faktory růstu konkurenceschopnosti ČR Technologické centrum AV ČR, Ve Struhách 27, Praha 6; 18. březen 2011 Statistiky v oblasti vědy,

Více

Konverze kmitočtu Štěpán Matějka

Konverze kmitočtu Štěpán Matějka 1.Úvod teoretcký pops Konverze kmtočtu Štěpán Matějka Směšovač měnč kmtočtu je obvod, který přeměňuje vstupní sgnál s kmtočtem na výstupní sgnál o kmtočtu IF. Někdy bývá tento proces označován také jako

Více

VYUŽÍVANÍ GEOINFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ V OBDOBÍ REORGANIZACE ÚŘADŮ V RESORTU MPSV

VYUŽÍVANÍ GEOINFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ V OBDOBÍ REORGANIZACE ÚŘADŮ V RESORTU MPSV VYUŽÍVANÍ GEOINFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ V OBDOBÍ REORGANIZACE ÚŘADŮ V RESORTU MPSV Tomáš INSPEKTOR 1, Jří HORÁK 1, Igor IVAN 1, Davd VOJTEK 1, Davd FOJTÍK 2, Pavel ŠVEC 1, Luce ORLÍKOVÁ 1,Pavel BELAJ 1 1

Více

Softwarová podpora matematických metod v ekonomice a řízení

Softwarová podpora matematických metod v ekonomice a řízení Softwarová podpora matematckých metod v ekonomce a řízení Petr Sed a Opava 2013 Hrazeno z prostředků proektu OPVK CZ.1.07/2.2.00/15.0174 Inovace bakalářských studních oborů se zaměřením na spoluprác s

Více

DIPLOMOVÁ PRÁCE UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY

DIPLOMOVÁ PRÁCE UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY DIPLOMOVÁ PRÁCE Mateatka úvěrů Vedoucí dploové práce: Mgr Eva Bohanesová, PhD Rok odevzdání: 2010

Více

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti 1. Úvod do záladních pojmů teore pravděpodobnost 1.1 Úvodní pojmy Většna exatních věd zobrazuje své výsledy rgorózně tj. výsledy jsou zísávány na záladě přesných formulí a jsou jejch nterpretací. em je

Více

- 1 - Zdeněk Havel, Jan Hnízdil. Cvičení z Antropomotoriky. Obsah:

- 1 - Zdeněk Havel, Jan Hnízdil. Cvičení z Antropomotoriky. Obsah: - - Zdeněk Havel, Jan Hnízdl Cvčení z Antropomotorky Obsah: Úvod... S Základní charakterstky statstckých souborů...3 S Charakterstka základních výběrových technk a teoretcká rozložení četností...9 S 3

Více

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE

ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE FAKULTA ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ KATEDRA APLIKOVANÉ GEOINFORMATIKY A ÚZEMNÍHO PLÁNOVÁNÍ PROSTOROVÁ NEURČITOST GEODAT V ANALÝZÁCH DISTRIBUCE VYBRANÝCH DRUHŮ PTÁKŮ DIPLOMOVÁ

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

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G.

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G. SÍŤOVÁ ANALÝZA Využívá grafcko-analytcké metody pro plánování, řízení a kontrolu složtých návazných procesů. yto procesy se daí rozložt na dílčí a organzačně spolu souvseící čnnost. yto procesy se nazývaí

Více

Česká ekonomika a inovace v kontextu transformačních změn 25 let od sametové revoluce

Česká ekonomika a inovace v kontextu transformačních změn 25 let od sametové revoluce Česká ekonomika a inovace v kontextu transformačních změn 25 let od sametové revoluce Vladimír Tomšík Konference Evropské fórum podnikání Česká ekonomika a inovace v Praze, CERGE-EI, 29. října 214 Obsah

Více

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA P ř írodově decká fakulta. Biostatistika I. Pavel Drozd

OSTRAVSKÁ UNIVERZITA P ř írodově decká fakulta. Biostatistika I. Pavel Drozd OSTRAVSKÁ UIVERZITA P ř írodově decká fakulta Bostatstka I. Pavel Drozd OSTRAVA 003 OBSAH Úvod...5 Orentace v tetu...6 Bostatstka a její význam...7 Co to je bostatstka?...7 Stručná hstore statstky...9

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

Retailový a korporátní credit scoring

Retailový a korporátní credit scoring Masarykova unverzta Přírodovědecká fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Bc. Eva Krečová Retalový a korporátní credt scorng Vedoucí práce: Mgr. Martn Řezáč, Ph.D. Studní program Aplkovaná matematka Studní obor Fnanční

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

Sociální a ekonomické determinanty a jejich ukazatelé v EU a ČR. Hana Janatová, SZÚ

Sociální a ekonomické determinanty a jejich ukazatelé v EU a ČR. Hana Janatová, SZÚ Sociální a ekonomické determinanty a jejich ukazatelé v EU a ČR Hana Janatová, SZÚ DETERMINE Spolufinancován: DG SANCO, Program pro veřejné zdraví 2003-2008 Trvání: červen 2006 květen 2010 Nositel grantu:

Více

MAKROEKONOMIE přednášky, zeleně menším písmem postupně doplňované z učebnice Ing. Macháček

MAKROEKONOMIE přednášky, zeleně menším písmem postupně doplňované z učebnice Ing. Macháček MAKROEKONOMIE přednášky, zeleně menším písmem postupně doplňované z učebnce Ing. Macháček MODEL - - stěžejní makroekonomcký model - popsuje mechansmus, kterým se ekonomka dostává do stavu všeobecné makroekonomcké

Více

Pomocník na cesty. www.dtest.cz. Export z www.dtest.cz pro obecbezdekov@seznam.cz. Výběr cestovní kanceláře nebo agentury.

Pomocník na cesty. www.dtest.cz. Export z www.dtest.cz pro obecbezdekov@seznam.cz. Výběr cestovní kanceláře nebo agentury. www.dtest.cz Výběr cestovní kanceláře nebo agentury Storno zájezdu Cestovní pojštění Reklamace zájezdu Práva v letecké dopravě Roamng Pomocník na cesty Haló, to je časops dtest? Právě řeším složtý problém

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

Více

CO VŠECHNO PRO VÁS DĚLÁME? aneb své zájmy dokážeme lépe hájit společně

CO VŠECHNO PRO VÁS DĚLÁME? aneb své zájmy dokážeme lépe hájit společně CO VŠECHNO PRO VÁS DĚLÁME? aneb své zájmy dokážeme lépe hájit společně Praha, 16. května 2013 Operačního programu Lidské zdroje a zaměstnanost a státního rozpočtu Zpracování analýz sociálního dialogu a

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

6. Lineární regresní modely

6. Lineární regresní modely 6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu

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

Analysis of the personal average tax rate evolution at the selected taxpayers in the Czech Republic during the years of 1993-2011

Analysis of the personal average tax rate evolution at the selected taxpayers in the Czech Republic during the years of 1993-2011 VŠB-TU Ostrava, faculty of economics,finance department 6 th 7 th September 11 Abstract Analysis of the personal average tax rate evolution at the selected taxpayers in the Czech Republic during the years

Více

EKONOMICKÉ SOUVISLOSTI VYUŽÍVÁNÍ VĚTRNÉ ENERGIE V ČR IVANA RYVOLOVÁ

EKONOMICKÉ SOUVISLOSTI VYUŽÍVÁNÍ VĚTRNÉ ENERGIE V ČR IVANA RYVOLOVÁ EKONOMICKÉ SOUVISLOSTI VYUŽÍVÁNÍ VĚTRNÉ ENERGIE V ČR IVANA RYVOLOVÁ OBSAH 1 HISTORICKÝ VÝVOJ A LEGISLATIVNÍ RÁMEC...2 1.1 VĚTRNÁ ENERGIE A EVROSKÁ UNIE...4 1.1.1 Bílá knha EU...4 1.1.2 Směrnce EU...5 1.1.3

Více

HARMONIZAZE PROFESNÍHO A RODINNÉHO ŽIVOTA V KONTEXTU SOUDOBÝCH TRHŮ PRÁCE. Magdalena Kotýnková NF VŠE v Praze

HARMONIZAZE PROFESNÍHO A RODINNÉHO ŽIVOTA V KONTEXTU SOUDOBÝCH TRHŮ PRÁCE. Magdalena Kotýnková NF VŠE v Praze HARMONIZAZE PROFESNÍHO A RODINNÉHO ŽIVOTA V KONTEXTU SOUDOBÝCH TRHŮ PRÁCE Magdalena Kotýnková NF VŠE v Praze Obsah prezentace Změna závislosti mezi ekonomickým růstem a objemem a kvalitou pracovní síly

Více

Analýza vývoje hodnot ukazatelů průměrné osobní sazby daně a progresivity průměrné sazby u vybraných poplatníků v ČR v letech 2001-2010

Analýza vývoje hodnot ukazatelů průměrné osobní sazby daně a progresivity průměrné sazby u vybraných poplatníků v ČR v letech 2001-2010 VŠB-TU Ostrava, Ekonomická fakulta, katedra Financí 8. - 9. září 21 Analýza vývoje hodnot ukazatelů průměrné osobní sazby daně a progresivity průměrné sazby u vybraných poplatníků v ČR v letech 21-21 Iveta

Více

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com) Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik

Více

Tomáš Karel LS 2012/2013

Tomáš Karel LS 2012/2013 Tomáš Karel LS 2012/2013 Doplňkový materiál ke cvičení z předmětu 4ST201. Na případné faktické chyby v této presentaci mě prosím upozorněte. Děkuji. Tyto slidy berte pouze jako doplňkový materiál není

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

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

Zkouškový test z fyzikální a koloidní chemie

Zkouškový test z fyzikální a koloidní chemie Zkouškový test z fyzkální a kolodní cheme VZOR/1 jméno test zápočet průměr známka Čas 9 mnut. Povoleny jsou kalkulačky. Nejsou povoleny žádné písemné pomůcky. Uotázeksvýběrema,b,c...odpověd b kroužkujte.platí:

Více

Číslo projektu 1J 046/05-DP1 Název Gender v managementu Doba řešení 1.2.2005-1.8.2008. Řešitel Ing. Jan Vlach Kontaktní Mgr.

Číslo projektu 1J 046/05-DP1 Název Gender v managementu Doba řešení 1.2.2005-1.8.2008. Řešitel Ing. Jan Vlach Kontaktní Mgr. Číslo projektu 1J 046/05-DP1 Název Gender v managementu Doba řešení 1.2.2005-1.8.2008 Řešitel Ing. Jan Vlach (spoluřešitelé) VÚPSV Kontaktní Mgr. Aleš Kroupa osoba VÚPSV Odborný JUDr. Kristina Koldinská,

Více

Výpočet dopadů do státního rozpočtu při změně státního příspěvku v DPS

Výpočet dopadů do státního rozpočtu při změně státního příspěvku v DPS Výpočet dopadů do státního rozpočtu při změně státního příspěvku v DPS Vzhledem k neexistujícímu průzkumu veřejného mínění jsou výpočty pravděpodobné a přibližné. Tyto výpočty byly provedeny na základě

Více

GENDEROVÁ ROVNOST JAKO SOCIÁLNÍ INOVACE: SPRÁVA LIDSKÝCH ZDROJŮ VE VĚDĚ V ČR A EVROPĚ

GENDEROVÁ ROVNOST JAKO SOCIÁLNÍ INOVACE: SPRÁVA LIDSKÝCH ZDROJŮ VE VĚDĚ V ČR A EVROPĚ GENDEROVÁ ROVNOST JAKO SOCIÁLNÍ INOVACE: SPRÁVA LIDSKÝCH ZDROJŮ VE VĚDĚ V ČR A EVROPĚ Marcela Linková Národní kontaktní centrum ženy a věda Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. www.zenyaveda.cz 1. 12. 2011

Více

Bezporuchovost a pohotovost

Bezporuchovost a pohotovost Bezporuchovost a pohotovost Materály z 59. semnáře odborné skupny pro spolehlvost Konaného dne 24. 2. 205 Česká společnost pro jakost, ovotného lávka 5, 6 68 raha, www.csq.cz ČJ 205 Obsah: Ing. Jan Kamencký,

Více

ŘÍZENÍ OTÁČEK ASYNCHRONNÍHO MOTORU

ŘÍZENÍ OTÁČEK ASYNCHRONNÍHO MOTORU ŘÍZENÍ OTÁČEK AYNCHONNÍHO MOTOU BEZ POUŽITÍ MECHANICKÉHO ČIDLA YCHLOTI Petr Kadaník ČVUT FEL Praha, Techncká 2, Praha 6 Katedra elektrckých pohonů a trakce e-mal: kadank@feld.cvut.cz ANOTACE V tomto příspěvku

Více

Informační společnost z pohledu statistiky

Informační společnost z pohledu statistiky Konference ISSS 2007, Hradec Králové Informační společnost z pohledu statistiky Martin MANA Oddělení statistiky výzkumu, vývoje a informační společnosti Obsah prezentace KONCEPT INFORMAČNÍ SPOLEČNOSTI

Více

Mezinárodní účetní standard 26 Penzijní plány

Mezinárodní účetní standard 26 Penzijní plány Mezinárodní účetní standard 26 Penzijní plány Rozsah působnosti 1 Tento standard se používá pro sestavování finančních zpráv penzijních plánů. 2 Penzijní plány jsou někdy označovány různými jinými názvy,

Více

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Bankovní účty (semestrální projekt statistika) Tomáš Hejret (hej124) 18.5.2013 Úvod Cílem tohoto projektu, zadaného

Více

INDEXY TRHU PRÁCE V DOPRAVĚ

INDEXY TRHU PRÁCE V DOPRAVĚ INDEXY TRHU PRÁCE V DOPRAVĚ INSTITUT SILNIČNÍ DOPRAVY ČESMAD Bohemia s.r.o. www.truckjobs.cz 2013 Výsledky průzkumu za rok 2013 1 S t r á n k a INSTITUT SILNIČNÍ DOPRAVY ČESMAD Bohemia s.r.o. první specializovaná

Více

Finální zpráva vyhodnocení dopadů investic čerpajících pobídky a zhodnocení efektivity agentury CzechInvest

Finální zpráva vyhodnocení dopadů investic čerpajících pobídky a zhodnocení efektivity agentury CzechInvest Finální zpráva vyhodnocení dopadů investic čerpajících pobídky a zhodnocení efektivity agentury CzechInvest Agentura pro podporu a podnikání CzechInvest 15. 2. 21 Manažerské shrnutí Investiční pobídky

Více

4.2 Chronické plicní nemoci v těhotenství (s možností akutního průběhu)

4.2 Chronické plicní nemoci v těhotenství (s možností akutního průběhu) Plcní nemoc v těhotenství, dagnostka a léčba 4.2 Chroncké plcní nemoc v těhotenství (s možností akutního průběhu) 4.2.1 Chroncké nenfekční nemoc 4.2.1.1 Asthma bronchale Astma je nejčastější chroncké onemocnění

Více

rok Index transparentnosti trhu veřejných zakázek ČR Index netransparentních zakázek ČR Index mezinárodní otevřenosti ČR

rok Index transparentnosti trhu veřejných zakázek ČR Index netransparentních zakázek ČR Index mezinárodní otevřenosti ČR Přílohy 1. Ukazatele transparentnosti trhu veřejných zakázek v České republice v letech 21-29 1 75 % 5 25 21 22 23 24 25 26 27 28 29 rok Index transparentnosti trhu veřejných zakázek ČR Index netransparentních

Více

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Program Statistica Base 9 Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. OBSAH KURZU obsluha jednotlivých nástrojů, funkce pro import dat z jiných aplikací, práce s popisnou statistikou, vytváření grafů, analýza dat, výstupní

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

Z metodického hlediska je třeba rozlišit, zda se jedná o daňovou kvótu : jednoduchou; složenou; konsolidovanou.

Z metodického hlediska je třeba rozlišit, zda se jedná o daňovou kvótu : jednoduchou; složenou; konsolidovanou. Daňová kvóta Daňová kvóta (Tax Quota) patří mezi významné ukazatele uplatňované při mezinárodní komparaci. Je poměrovým ukazatelem vyjadřujícím úroveň daňových výnosů ve vztahu k hrubému domácímu produktu

Více

EVROPSKÝ PARLAMENT NÁVRH ZPRÁVY. Výbor pro zaměstnanost a sociální věci PROZATÍMNÍ 2004/2190(INI) 29. 10. 2004

EVROPSKÝ PARLAMENT NÁVRH ZPRÁVY. Výbor pro zaměstnanost a sociální věci PROZATÍMNÍ 2004/2190(INI) 29. 10. 2004 EVROPSKÝ PARLAMENT 2004 2009 Výbor pro zaměstnanost a sociální věci PROZATÍMNÍ 2004/2190(INI) 29. 10. 2004 NÁVRH ZPRÁVY o sociální situaci v Evropské unii (2004/2190(INI)) Výbor pro zaměstnanost a sociální

Více

Uplatnění mladých lidí na trhu práce po ukončení svého studia, Ondřej Nývlt prezentace IPN KREDO. www.kredo.reformy-msmt.cz

Uplatnění mladých lidí na trhu práce po ukončení svého studia, Ondřej Nývlt prezentace IPN KREDO. www.kredo.reformy-msmt.cz Uplatnění mladých lidí na trhu práce po ukončení svého studia, Ondřej Nývlt prezentace IPN KREDO www.kredo.reformy-msmt.cz Osoby ve věku 30-34 let podle vybraných typů dosaženého vzdělání a pohlaví (1995-2013)

Více

ZNALECKÝ POSUDEK. č. 101-31/99. na dendrochronologický rozbor dřevěných stavebních konstrukcí domu Vračovice č.p.2, okr.

ZNALECKÝ POSUDEK. č. 101-31/99. na dendrochronologický rozbor dřevěných stavebních konstrukcí domu Vračovice č.p.2, okr. ZNALECKÝ POSUDEK č. 101-31/99 na dendrochronologcký rozbor dřevěných stavebních konstrukcí domu Vračovce č.p.2, okr. Ústí nad Orlcí Posudek s vyžádal: SOVAMM, společnost pro obnovu vesnce a malého města

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

cností Miroslav Singer

cností Miroslav Singer Zadluženost domácnost cností v ČR R podle poznatků ČNB Miroslav Singer viceguvernér, Česká národní banka Euro setkání Život na dluh Corinthia Towers hotel, 25. května 27 Hlavní témata Spotřeba domácností:

Více

Analýza podpory sportu v hl. m. Praze, pozitivní efekty sportu

Analýza podpory sportu v hl. m. Praze, pozitivní efekty sportu zdroj obrázku: dream-wallpaper.com Analýza podpory sportu v hl. m. Praze, pozitivní efekty sportu Ondřej Špaček 3. 9. 2014 SPORT!!! Reprezentace, prestiž a propagace Stimul regionálního rozvoje Sport pro

Více

Business index České spořitelny

Business index České spořitelny Business index České spořitelny Index vstřícnosti podnikatelského prostředí v EU Jan Jedlička EU Office ČS, www.csas.cz/eu, EU_office@csas.cz Praha, 15. listopadu 2012 Co je Business Index České spořitelny?

Více

5 ST ADATEL, FONDOVATEL, ZÁSOBITEL, NESTEJNÉ PENùÎNÍ PROUDY, REÁLNÁ ÚROKOVÁ MÍRA

5 ST ADATEL, FONDOVATEL, ZÁSOBITEL, NESTEJNÉ PENùÎNÍ PROUDY, REÁLNÁ ÚROKOVÁ MÍRA 5 ST ADATEL, FONDOVATEL, ZÁSOBITEL, NESTEJNÉ PENùÎNÍ PROUDY, REÁLNÁ ÚROKOVÁ MÍRA Střadatel se používá pro výpočet úroku na konc období, kdy jste pravdelně ukládal stejnou částku, ve stejný okamžk, po určté

Více

VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ A VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE

VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ A VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ A VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE Národních hrdinů 7, 10 12 Praha tel.: 22 01 111, fax: 22 01 101 e-mail: median@median.cz www.median.cz VÝZKUMNÁ ZPRÁVA ANALÝZA DETERMINANTŮ PRACOVNÍ

Více

Měrná vnitřní práce tepelné turbíny při adiabatické expanzi v T-s diagramu

Měrná vnitřní práce tepelné turbíny při adiabatické expanzi v T-s diagramu - 1 - Tato Příloha 307 j součástí článku: ŠKORPÍK, Jří. Enrgtcké blanc lopatkových strojů, Transformační tchnolog, 2009-10. Brno: Jří Škorpík, [onln] pokračující zdroj, ISSN 1804-8293. Dostupné z http://www.transformacn-tchnolog.cz/nrgtckblanc-lopatkovych-stroju.html.

Více

Evaluation of the benefits drawn by EU-15 countries as a result of cohesion policy implementation in the Czech Republic

Evaluation of the benefits drawn by EU-15 countries as a result of cohesion policy implementation in the Czech Republic Evaluation of the benefits drawn by EU-15 countries as a result of cohesion policy implementation in the Czech Republic Appendix 21. prosince 2010 Obsah 1 Shrnutí studie... 2 2 Detailní popis metod výpočtů

Více

VLIV DEMOGRAFICKÝCH A SOCIOEKONOMICKÝCH CHARAKTERISTIK NA VÝDAJE VE ZDRAVOTNICTVÍ

VLIV DEMOGRAFICKÝCH A SOCIOEKONOMICKÝCH CHARAKTERISTIK NA VÝDAJE VE ZDRAVOTNICTVÍ Univerzita Karlova v Praze Přírodovědecká fakulta Katedra demografie a geodemografie VLIV DEMOGRAFICKÝCH A SOCIOEKONOMICKÝCH CHARAKTERISTIK NA VÝDAJE VE ZDRAVOTNICTVÍ KRISTÝNA RYBOVÁ Úvod Úvod Vývoj výdajů

Více

SORPCE NASYCENÝCH PAR PERCHLORETHYLENU NA ZEMINY A POROVNÁNÍ VÝTĚŽKŮ EXTRAKČNÍCH TECHNIK. BORISLAV ZDRAVKOV, JIŘÍ JORDAN ČERMÁK a JOSEF JANKŮ.

SORPCE NASYCENÝCH PAR PERCHLORETHYLENU NA ZEMINY A POROVNÁNÍ VÝTĚŽKŮ EXTRAKČNÍCH TECHNIK. BORISLAV ZDRAVKOV, JIŘÍ JORDAN ČERMÁK a JOSEF JANKŮ. Chem. Lsty 103, 10471053 (2009) SORPCE NASYCENÝCH PAR PERCHLORETHYLENU NA ZEMINY A POROVNÁNÍ VÝTĚŽKŮ EXTRAKČNÍCH TECHNIK BORISLAV ZDRAVKOV, JIŘÍ JORDAN ČERMÁK a JOSEF JANKŮ Ústav cheme ochrany prostředí,

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

SITUACE NA TRHU PRÁCE V DOPRAVĚ V ČR V ROCE 2011

SITUACE NA TRHU PRÁCE V DOPRAVĚ V ČR V ROCE 2011 SITUACE NA TRHU PRÁCE V DOPRAVĚ V ČR V ROCE 2011 Výsledky průzkumu za 1. až 4. čtvrtletí 2011 1 S t r á n k a INSTITUT SILNIČNÍ DOPRAVY ČESMAD Bohemia s.r.o. první specializovaná personálně poradenská

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

Mzdy/číselníky mezd/mzdové složky

Mzdy/číselníky mezd/mzdové složky WAK INTRA Změny a novinky v modulu zaměstnanci pro rok 2008 Strana 1 Mzdy/číselníky mezd/mzdové složky Byly přidány následující nové mzdové složky MZS 2624 - Zdr. poj. - úhrn VZ mimo PP - Mzs slouží k

Více