1. Uplatnění absolventů na trhu práce

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "1. Uplatnění absolventů na trhu práce"

Transkript

1 Uplatnění absolventů na trhu práce v ČR: obecné vs. specifické vzdělání D.Münich 1. Uplatnění absolventů na trhu práce Dovednosti získané vzděláním jsou určující pro uplatnění na trhu práce. Nízká úroveň produktivity, buď jako důsledek nedostatečných dovedností nebo dovedností na trhu práce neuplatnitelných, je hlavní příčinou neaktivity 1 nebo dlouhodobé nezaměstnanosti. Tržní cenou produktivity lidského kapitálu je mzda. O uplatnění vzdělání na trhu práce dobře vypovídají standardní statistické ukazatele jako jsou míra participace na trhu práce, míra zaměstnanosti, míra nezaměstnanosti 2 a mzdy. V této sekci uvádíme základní kvantitativní přehled těchto indikátorů v přímém vztahu k úrovni dosaženého vzdělání pro Českou republiku. Tento přehled je doplněn o ekonomické interpretace, bez nichž řada pozorovaných rozdílů může svádět k chybným závěrům Participace, zaměstnanost a nezaměstnanost Postavení různých věkových skupin na trhu práce se liší jak v důsledku přirozené akumulace praktických profesních dovedností během pracovní kariéry (více v části o struktuře mezd), tak v důsledku historického vývoje vzdělávacího systému v posledních desetiletích, kdy získaly vzdělání současné generace středního a staršího věku. Protože nás zde zajímá především role současného vzdělávacího systému a jeho poměrně nedávných absolventů, soustřeďujeme pozornost na mladší skupiny populace a let věku. Tyto skupiny totiž dokončily formální studium v poměrně nedávné době a přitom již prošly prvotním a velice specifickým obdobím hledání prvního zaměstnání. Středoškolsky vzdělaná populace ve věku let má již zpravidla několik let praxe na trhu práce. Pro srovnání s ní uvádíme obdobné ukazatele pro terciálně vzdělanou populaci ve věku let. 3 Uvádíme údaje pro tři základní vzdělanostní skupiny: střední vzdělání bez maturity (SV), střední vzdělání s maturitou (ÚSV) a terciální vzdělání (TV). Populaci s ÚSV dále nedělíme na populaci s gymnaziálním a odborným vzděláním, protože většina absolventů gymnázií dosahuje vysokoškolského vzdělání a ve Výběrovém šetření pracovních sil není v daných věkových skupinách dostatek pozorování pro získání věrohodných ukazatelů. Nezabýváme se zde poměrně malou a velice specifickou populací, která nedokončila střední nebo dokonce ani základní vzdělání. Do skupiny terciálního vzdělání zahrnujeme absolventy bakalářského, magisterského a doktorského studia. Spíše jako doplňkovou informaci uvádíme ukazatele za celou populaci v produktivním věku 15+. Uváděné údaje jsou napočtené z Výběrového šetření pracovních sil za 4. čtvrtletí roku Míra participace je definována jako podíl pracovní síly na odpovídající populaci, míra zaměstnanosti je podíl zaměstnaných na příslušné populaci a míra nezaměstnanosti je podíl zaměstnaných na pracovní síle příslušné populace, kde pracovní síla je součet zaměstnaných a nezaměstnaných. V našem případě počítáme takzvané specifické míry pro specifické věkové skupiny populace. Pro lepší vypovídací schopnost a naše účely však bylo třeba standardní definici poměrných ukazatelů poněkud upravit. Tu část populace, která jeden vzdělanostní stupeň dokončila a pokračuje na dalším stupni vzdělání, do jmenovatelů poměrných ukazatelů nezahrnujeme. Stejně tak nezahrnujeme ani studenty vysokých škol, kteří studují delší než standardní dobu, protože pravděpodobně dříve přešli na jinou vysokou školu buď před nebo 1 Neaktivita je situace, kdy člověk nejen nepracuje, ale ani pracovní místo nehledá. 2 Míra participace je definována jako podíl pracovní síly na odpovídající populaci, míra zaměstnanosti je podíl zaměstnaných na příslušné populaci a míra nezaměstnanosti je podíl zaměstnaných na pracovní síle příslušné populace, kde pracovní síla je prostý součet zaměstnaných a nezaměstnaných. 3 Věková skupina by nebyla pro srovnání vhodná, protože v tomto věku dokončuje terciální vzdělání jen malá část populačního ročníku.

2 po dokončení vysoké školy předchozí. Participační chování žen je výrazně ovlivněno mateřstvím, které je přirozeně ve věkové skupině let velice časté. Abychom omezili vliv tohoto více méně neekonomického jevu na naše ukazatele, do výpočtu ukazatelů vůbec nezahrnujeme ženy, které jsou na mateřské či rodičovské dovolené. Základní přehled poměrných ukazatelů trhu práce je uveden v Tabulce 1. Tabulka 1: Věkově specifické míry participace, zaměstnanosti a nezaměstnanosti podle pohlaví a nejvyššího dosaženého vzdělání (4.čtvrtletí 2004) Nejvyšší dosažené vzdělání Bez maturity S maturitou Terciární Muži let Míra participace (%) 97,2% 97,4% 100% Míra zaměstnanosti (%) 80,0% 82,3% 89% Míra nezaměstnanosti (%) 17,7% 15,5% 11% Ženy let* Míra participace (%) 83,2% 92,7% 95% Míra zaměstnanosti (%) 66,7% 80,6% 79% Míra nezaměstnanosti (%) 19,9% 13,1% 17% Muži let Míra participace (%) 97,3% 98,2% 99,7% Míra zaměstnanosti (%) 90,6% 95,2% 97,7% Míra nezaměstnanosti (%) 6,9% 3,1% 2,0% Ženy let** Míra participace (%) 77% 89% 95% Míra zaměstnanosti (%) 62% 83% 94% Míra nezaměstnanosti (%) 20% 7% 1% Muži let Míra participace (%) 90% 94% 98% Míra zaměstnanosti (%) 84% 92% 94% Ženy let Míra participace (%) 85% 92% 93% Míra zaměstnanosti (%) 78% 87% 92% Muži let Míra participace (%) 80% 86% 97% Míra zaměstnanosti (%) 75% 83% 95% Ženy let Míra participace (%) 40% 56% 76% Míra zaměstnanosti (%) 36% 54% 75% Muži let Míra participace (%) 24% 38% 60% Míra zaměstnanosti (%) 23% 36% 60% Ženy let Míra participace (%) 10% 16% 32% Míra zaměstnanosti (%) 8% 16% 31% Zdroj: Vlastní výpočty z Výběrové šetření pracovních sil, 4. čtvrtletí Poznámka: V populaci, která uvádí nejvyšší dosažené vzdělání s maturitou, neuvažujeme studenty pokračující ve studiu na vysoké škole. Poznámka: Míry pro populaci s vysokoškolským vzděláním nejsou, vzhledem k malému počtu absolventů vysokých škol ve věkové kategorii let, reprezentativní. * 6 procent žen ve skupině let které, jsou na mateřské či rodičovské dovolené není zahrnuto. ** 24 procent žen ve skupině let, které jsou na mateřské či rodičovské dovolené není zahrnuto. 2

3 Participace Rozdíly v míře participace mužů podle úrovně formálního dosaženého vzděláním jsou minimální. Naopak výrazné rozdíly spojené s úrovní vzdělání jsou patrné u žen. Rozdíl mezi skupinou žen se SV a ÚSV je celých 10 procentních bodů a mezi skupinou ÚSV a s TV je dalších 5 6 procentních bodů. V agregátním součtu, vzhledem k téměř 40 procentnímu zastoupení žen ve skupině absolventek se SV, se jedná o velkou část populace neúčastné na trhu práce. Na druhé straně je třeba vzít v úvahu skutečnost, že v mezinárodním srovnání (např. OECD 2005) zůstává míra participace žen v ČR poměrně vysoká. Při interpretaci uvedených participačních rozdílů je třeba brát v úvahu skutečnost, že skupina s ÚSV nezahrnuje všechny absolventy s ÚSV, ale pouze tu část mladých, která dále nepokračovala ve studiu na terciální úrovni. U této chybějící skupiny lze předpokládat, že by na trhu práce měla s ÚSV minimálně stejně vysokou míru participace jako skupina s ÚSV, která na terciální úrovni nepokračovala. Obecné schopnosti mladých s ÚSV, bez ohledu na přínos střední školy, jsou v průměru vyšší než u mladých se SV. Tento efekt naopak přispívá k větším pozorovaným participačním rozdílům, než by odpovídalo kauzálnímu dopadu úrovně vzdělání. Kauzální dopad vzdělání na prezentované rozdíly v mírách participace a dále i v mírách zaměstnanosti a nezaměstnanosti je tedy třeba interpretovat opatrně. Promítá se zde také skutečnost, že ÚSV dosahuje výrazně větší podíl dívek něž chlapců. Je to dáno jednak tím, že výrazně větší procento chlapců jde na obory poskytující učňovské vzdělání bez maturity. V důsledku této selektivity relativně menší skupina chlapců absolvující ÚSV je v průměru nadanější než dívky dosahující ÚSV. Poměrně velký rozdíl v participaci na trhu práce mezi muži a ženami je zřejmě dán také rozdílným zavedeným rozdělením rolí v mateřství. To se následně promítá i do pracovní kariéry žen, a to jak v obdobím před mateřstvím, tak po něm. Nelze však také vyloučit, že významnou roli hrají rozdíly ve vhodnosti vzdělání, které získávají muži a ženy. Zaměstnanost Rozdíl v míře zaměstnanosti mezi skupinou SV a ÚSV je u nejmladší skupiny mužů pouhých 2,4 procentních bodů, ale u starší skupiny již téměř 5 procentních bodů. Míra zaměstnanosti ještě dále roste u terciálně vzdělaných mužů. U žen se úroveň nejvyššího formálně dosaženého vzdělání do míry zaměstnanosti promítá mnohem výrazněji. Zatímco míra zaměstnanosti mladých žen se pohybuje okolo 60 procent, u žen s ÚSV je to více než 80 procent (rozdíl téměř 20 procent!) a terciální vzdělání zvyšuje zaměstnanost o dalších více než 10 procentních bodů, takže míra zaměstnanosti terciálně vzdělaných žen téměř dosahuje míry u mužů. Nezaměstnanost Průměrná míra nezaměstnanosti mladých ve věku let je výrazně vyšší než celková míra nezaměstnanosti v národním hospodářství, která se ve sledovaném období pohybovala kolem 8 procent. Vzdělanostní rozdíly v míře nezaměstnanosti u mladých mužů let nejsou výrazné (17,7 a 15,5 procent u SV a ÚSV). Výrazný rozdíl je však patrný v míře nezaměstnanosti mladých žen, kde činí téměř 7 procentních bodů (19,9 vs. 13,1). Míra nezaměstnanosti však prudce klesá s rostoucí praxí (věk) na trhu práce pod průměrnou míru nezaměstnanosti v národním hospodářství. Výjimkou jsou ženy se SV, kde nezaměstnanost zůstává na velmi vysoké úrovni 20 procent. Zde se zřejmě nejvíce projevuje období mateřství a následně problematické období hledání dostatečně flexibilního zaměstnání a problém 3

4 obnovení a zvýšení minimálních dovedností dalším vzděláváním. Naopak terciální vzdělání je u žen spojeno s extrémně nízkou mírou nezaměstnanosti (1 procento). Nadprůměrná míra nezaměstnanosti mezi mladými v ČR není v mezinárodním srovnání ničím výjimečným. Mladí vykazují výrazně vyšší přirozenou míru nezaměstnanosti z řady standardních ekonomických důvodů. K přirozené míře nezaměstnanosti přispívá vyšší frekvence změn zaměstnání, jejichž příčinou ovšem není nedostatečná poptávka po práci. Příčinou je především větší intenzita hledání vhodného pracovního uplatnění a s ním související praktické ujasňování vlastních dovednostních a profesních komparativních výhod. Pro mladého člověka je výhodnější projít několik zaměstnání, protože se tak zvyšuje pravděpodobnost nalezení vhodného zaměstnání s vyšší produktivitou. Případné náklady spojené s přechodnou nezaměstnaností jsou často nižší než zvýšení výdělků v budoucnosti. Svou roli v nezaměstnanosti mladých také hraje nízký podíl odborně či firemně specifického lidského kapitálu mladých, takže firmy v případě nutnosti propouštění přirozeně preferují mladší pracovníky, do nichž ještě nebylo investováno. Mladí mají také menší averzi k riziku vzhledem k menším rodinným a dalším závazkům a vzhledem k často pokračujícímu zázemí ze strany rodičů. Interpretovat rozdíly v míře nezaměstnanosti podle dosažené úrovně formálního vzdělání jako kauzální dopad vzdělání je třeba velice opatrně. Je třeba mít na paměti selektivitu, která může čistý kauzální dopad úrovně formálního vzdělání na míru nezaměstnanosti zkreslovat. S fenoménem nezaměstnanosti úzce souvisí fenomén teritoriální mobility pracovní síly. Jak uvádí NÚOV (2005), měřeno podílem absolventů dojíždějících do zaměstnaní mimo kraj bydliště, je tento typ mobility na velice nízké úrovni, klesá poměrně rychle s věkem a naopak roste s rostoucím vzděláním. Podíl absolventů ochotných vyjíždět za prací přes hranice kraje bydliště je pouhá 3,8 procenta u SV, 5,2 procenta u ÚSV a 8 procent u TV. Podíl absolventů ÚSV z gymnázií je 6 procent, zatímco u absolventů ÚSV odborného charakteru pouze 5,1 procenta. Celoživotní efekty Výše dosaženého formálního vzdělání je určujícím faktorem úspěšnosti na trhu práce i u starší populace. Je patrné, že míra participace na trhu práce mužů po dosažení 50 let věku klesá. Pokles je ale největší u skupiny se SV, menší u skupiny s ÚSV a minimální u skupiny terciálně vzdělané. Po 60 roce věku na trhu práce participuje pouze 25 procent mužů se SV. Participace mužů s ÚSV je 38 procent a terciálně vzdělaných mužů dokonce 60 procent. To jsou velice výrazné rozdíly. Obdobně vzdělanostně rozdílné poklesy v mírách participace s věkem jsou u žen, kde ovšem trend poklesu začíná věkově dříve. Jde především o důsledek nižšího průměrného statutárního věku odchodu do penze žen podle počtu dětí. Zde je vhodné zmínit, že dosavadní politika zaměstnanosti a zdanění spíše starší lidi z trhu práce vytlačovala a efekt se nejsilněji projevoval u nízkovzdělané populace. Neuvádíme míru nezaměstnanosti, která není pro skupinu starší populace dobrým ukazatelem. Další úvahy Námi uvažovaná věková skupina let je o něco starší, než by odpovídalo formálně definované skupině absolventů, pro kterou pravidelně publikuje údaje o nezaměstnanosti 4

5 NÚOV. NÚOV (2005) pracuje s termínem míra nezaměstnanosti čerstvých absolventů. 4 Pro rok 2005 NÚOV uvádí míru nezaměstnanosti čerstvých absolventů se SV (bez maturity) 17,9 procent a pro skupinu s ÚSV 12,2 procent (SOŠ s maturitou) a 4,8 procent u G. U vysokoškolských absolventů 5,5 procent. V podrobnějším dělení je pozoruhodná míra nezaměstnanosti 29 procent u absolventů s nižším středním odborným vzděláním (bez výučního listu), ale podíl této skupiny na celkové populaci je poměrně malý. Sociálně nebezpečnější a ekonomicky nákladnější je dlouhodobá nezaměstnanost. Podle NÚOV (2006) se podíl dlouhodobě nezaměstnaných absolventů 5 programů SV pohybuje v rozsahu procent zatímco u absolventů s ÚSV v rozsahu procent (nižší procento platí pro absolventy gymnázií. S dalším vzděláním tento podíl ještě dále výrazně klesá. Je třeba upozornit na velký podíl skupiny se SV na celkové skupině absolventů (cca 40 procent), která vykazuje vysokou míru nezaměstnanosti. Při vysoké míře nezaměstnanosti této skupiny jde z národohospodářského hlediska o rozsáhlý pasivní a nevyužitý lidský kapitál. Domníváme se, že údaje o nezaměstnanosti z VŠPS jsou u mladých mnohem věrohodnějším ukazatelem jejich uplatnění na trhu práce, než jsou údaje o registrované nezaměstnanosti. Mezi obecnou mírou nezaměstnanosti z VŠPS a registrovanou mírou jsou jisté rozdíly (cca 1 procentní bod) a jde zřejmě o důsledek toho, že někteří registrovaní nezaměstnaní jsou ve skutečnosti neoficiálně výdělečně činí. A právě tento jev je dle našeho soudu mnohem častější u mladších věkových skupin a především u nízkovzdělaných často zaměstnaných v pomocných dělnických profesích, kde je výplata na ruku snadnější a častým jevem. Otázka participace je velice relevantní pro Českou republiku, která bude v horizontu nadcházejících desetiletích řešit velice zásadní problém financování penzí. Stojí za připomenutí, že Česká republika má v rámci celé Evropy jednu z nejméně příznivějších demografických struktur a problém stárnutí populace bude v České republice velice zásadní a určující pro celou národohospodářskou politiku. Země má již dnes velmi vysoké implicitní budoucí závazky vůči budoucím penzistům. Řešení tohoto problému může výrazně usnadnit výrazné prodloužení účasti jednotlivců na trhu práce při udržení jejich produktivity práce. Ačkoliv na základě situace populace narozené v letech 40. a 50. a formálně vzdělávané v letech nelze dělat silné závěry o tom, jaká bude situace současných absolventů škol za několik desítek let, jde o jeden z mnoha existujících dokladů, že úroveň formálního vzdělání je významným faktorem délky aktivní a produktivní účasti jednotlivců na trhu práce. Skutečnost, že v dalších desetiletích se bude role vzdělání na trhu práce stávat stále významnějším faktorem úspěchu, dokládá minimálně vývoj v těch zemích OECD, kde se technologický pokrok začal významně promítat již v 80. a 90. letech. Námi uvedená základní zjištění o souvislostech mezi formální úrovní vzdělání a participací a nezaměstnaností na trhu práce pro současnou Českou republiku jsou v souladu s tím, co lze pozorovat v zemích OECD (2005). Je však třeba zdůraznit, že pozorované rozdíly jak napříč zeměmi, tak v čase je třeba interpretovat velice opatrně, neboť do statistik se promítá řada specifický jevů, které s kauzální spojitostí mezi úrovní vzdělání a zaměstnaností přímo nesouvisejí. 4 Terminologie NÚOV: vyučení jsou absolventi učebních oborů SOU, OU a U tříletých a dvouletých, SO jsou absolventi nematuritních studijních oborů SOŠ a SOŠ jsou absolventi SOŠ s maturitou. NÚOV (2005) počítá míru nezaměstnanosti čerstvých absolventů v dubnu 2005 jako počet nezaměstnaných čerstvých absolventů v dubnu 2005 k počtu absolventů v roce Podíl dlouhodobě nezaměstnaných absolventů je definován jako podíl absolventů nezaměstnaných díle než 6 měsíců k celkovému počtu nezaměstnaných absolventů. 5

6 1.2. Mzdy V této sekci se zaměřujeme na mzdové rozdíly podle úrovně a typu nejvyššího dosaženého formálního vzdělání. Mzdu lze považovat za nejvěrohodnější měřítko produktivity lidského kapitálu a mzdové rozdíly dané vzděláním lze považovat za soukromé peněžní výnosy z investice do lidského kapitálu. Mzdy nepostihují soukromé nefinanční výnosy, společenské výnosy plynoucí z odvedených daní a pozitivních externalit. Tyto výnosy je však velice obtížné kvantifikovat. Obecně platí, že s úrovní vzdělání klesá podíl společenských výnosů a roste podíl soukromých výnosů ze vzdělání. K porovnání mzdových rozdílů podle úrovně dosaženého vzdělání vycházíme ze statistik napočtených z Informačního systému o průměrném výdělku (ISPV). Jde o nejvhodnější existující zdroj, který tuto informaci v požadované struktuře poskytuje. Data ISPV umožňují spočítat aktuální průměrné a mediánové mzdy pro skupiny vzdělání-věku-regionu-pohlaví, což jiné datové zdroje neumožňují. Pracujeme s hodinovou mzdou, která není zatížena případnými rozdíly v počtu odpracovaných hodin. Data ISPV jsou poměrně dobře reprezentativní. Jediným nedostatkem je méně než reprezentativní zastoupení malých firem ve vzorku, ale to je řešeno odpovídajícím převážením vzorku. V Tabulce 2 uvádíme základní mzdové ukazatele pro základní skupiny populace podle úrovně nejvyššího dosaženého vzdělání. Stejně jako v části o participaci uvádíme údaje pro mladé věkové skupiny zaměstnanců a let. Uvádíme také průměry pro celou dospělou populaci 15+. Stejně jako v případě analýzy participace na trhu práce je i zde třeba mít na paměti, že ve věkové skupině je ještě minimální zastoupení vysokoškolsky vzdělaných zaměstnanců, protože většina z nich ještě školu studuje. Mzdy nedávných absolventů vysokých škol tedy lépe reprezentují údaje pro skupinu let. 6

7 Tabulka 2: Procentní rozdíly v průměrných mzdách (vztaženo ke mzdě zaměstnanců s gymnaziálním vzděláním) 6 Věk 20-24* 25-29* 15+* Muži Ženy Muži Ženy Muži Ženy Základní (ABC) % -20,9-24,7-32,5-41,2-40,6-36,6 Odborné (E,H) % -15,8-21,9-26,0-39,1-33,2-35,3 Střední (D,J) % -22,1-28,2-34,4-40,7-33,0-30,6 ÚSO s mat a v.l. (L) % -5,1-10,0-9,0-22,9-12,3-15,3 Gymnázium % ÚSO s mat. M % -2,4 0,4-0,7-8,0-0,7-0,7 VŠ bakalář a VOŠ (N,R) % 8,9 5,1 15,7 10,5 34,5 15,9 VŠ magistr % 9,1 7,5 35,0 33,1 81,8 79,5 % skupiny se stejnou praxí 80,9 83,2 Zdroj: Vlastní výpočty z databáze ISPV Trexima z roku U nejmladší věkové skupiny zaměstnanců se rozdíly mezi středoškoláky s maturitou a bez maturity pohybují v rozsahu 20 až 30 procent. U žen jsou tytso rozdíly vyšší. S věkem však tyto rozdíly výrazně rostou, takže pro věkovou skupinu let již rozdíly činí procent. Vzhledem k tomu, že zaměstnanci s úplným středním vzděláním mají pouze o jeden rok studia více než většina zaměstnaných bez maturity, jde o poměrně velké mzdové rozdíly. Zajímavé je, že mzdy zaměstnanců s gymnaziálním vzděláním jsou naprosto srovnatelné se mzdami zaměstnanců s úplným středním vzděláním. 6 Legenda % -průměrná mzda Kód KKOV Název Základní (ABC) A Bez vzdělání B Neúplné základní vzdělání C Základní vzdělání Odborné (E,H) E Nižší střední odborné vzdělání H Střední odborné vzdělání s výučním listem Střední (D,J) D Nižší střední vzdělání J Střední nebo střední odborné vzdělání bez maturity i výučního listu ÚSO s mat a v.l. (L) M Úplné střední odborné vzdělání s maturitou (bez vyučení) VŠ bakalář a VOŠ (N,R) N Vyšší odborné vzdělání R Vysokoškolské bakalářské vzdělání ÚSO s mat. M L Úplné střední odborné vzdělání s vyučením i maturitou Gymnázium K Úplné střední všeobecné vzdělání VŠ magistr T Vysokoškolské magisterské vzdělání Ph.D. V Vysokoškolské doktorské vzdělání 7

8 Další nárůst mezd přináší vysokoškolské vzdělání. Mzdy nejmladší skupiny absolventů VŠ let jsou o celých 34 procent vyšší než mzdy srovnatelně starých zaměstnanců s úplným středním vzděláním. Pokud srovnáme mzdy těchto absolventů VŠ se skupinou středoškoláků s maturitou se stejně krátkou pracovní praxí, tedy skupinou let, je mzdový rozdíl dokonce 80 procent. To je také průměrný rozdíl mezi těmito skupinami v celé zaměstnané populaci. Rok vysokoškolského studia tak v ČR v průměru odpovídá nárůstu mzdy v rozsahu procent. To je v mezinárodním kontextu (OECD 2005) velice vysoké číslo, protože ve většině zemí EU15 je nárůst v řádu 5 10 procent. Vysoký výnos (relativní, nikoliv absolutní) je zřejmě dán nedostatečnou nabídkou vysokoškolsky vzdělané populace v ČR, což je příznačné pro řadu dalších post-komunistických zemí, jako je například Maďarsko. Hodný pozornosti je v ČR aspekt mzdových rozdílů mezi muži a ženami, které uvádí Tabulka 3. Zde je patrný výrazný trend klesajících rozdílů s rostoucím vzděláním. Zatímco u zaměstnanců bez maturity představují rozdíly procent, pro zaměstnance s úplným středním vzděláním to je již pouze 8 16 procent a pro vysokoškoláky dokonce pouhých 9 procent. Údaje pro celou populaci mají pro naše účely opět nízkou vypovídací schopnost. Z uvedených rozdílů není možné automaticky usuzovat na sílu kauzálního vztahu mezi vzděláním a mzdou, potažmo mezní produktivitou práce. Uvedené mzdové rozdíly je totiž třeba chápat v širším kontextu ekonomických procesů a statistických vlastností ukazatelů. Část pozorovaných mzdových rozdílů je způsobena tím, že lidé dosahující vyšší úrovně vzdělání mají nejen lepší studijní dispozice (naučí se na škole více, než by se tam naučili ti, co se na školu nedostanou nebo tam prostě nejdou). Lidé s lepšími studijními dispozicemi mají v průměru lepší i dispozice pro pracovní trh, takže by měli v průměru mzdy vyšší i bez dalšího vzdělání. K tomuto efektu dochází na všech stupních studia. Na druhé straně je třeba připomenout, že potenciální mzdy nadanějších z maturantů nejsou do průměrné mzdy započítány, protože tito pokračovali ve studiu na vysoké škole. Pokud bychom tuto skupinu při mzdových rozdílech zohlednili, vyšly by mzdové rozdíly ještě vyšší. Oba uvedené jevy tedy působí proti sobě, do jisté míry se kompenzují, a proto lze údaj o pozorovaných mzdových rozdílech zaměstnanců s maturitou a bez maturity považovat za poměrně dobrý ukazatel přínosu úplného středního vzdělání. Je třeba mít na paměti, že skupina zaměstnanců s gymnaziálním vzděláním je velice malá. Nejde jen o to, že gymnázia absolvovalo méně než 20 procent věkové kohorty, ale o to, že většina absolventů gymnázií dosáhla terciálního vzdělání. Příslušníci malé skupiny těch, co skončili na pracovním trhu s gymnaziálním vzdělání, jsou buď málo schopní (neúspěšně se ucházeli o studium na VŠ či VOŠ) nebo jsou výjimečně dobře disponovaní pro trh práce a dostali velice zajímavou nabídku práce (mzdy) i bez vysoké školy. Tyto dva efekty opět vstupují do průměrné mzdy s opačným znaménkem a v menší či větší míře se navzájem kompenzují. Přítomnost těchto dvou jevů naznačuje v Tabulce 2 decilovy poměr p90/p10, který je u gymnazistů výrazně vyšší. Skutečnost, že mzdy absolventů gymnázií a SOŠ se více méně neliší, ukazuje, že všeobecné středoškolské vzdělaní i bez následného vzdělání terciálního nepředstavuje na trhu práce zásadnější znevýhodnění. Dokonce se zdá, že mzdový nárůst s lety praxe je u absolventů gymnázií větší než u SOŠ. 8

9 Tabulka 3: Mzdové rozdíly muži a ženy (%) 7 Věk 20-24* 25-29* 15+* Vzdělání (KKOV) Základní (ABC) % 0,17 0,24 0,22 Odborné (E,H) % 0,20 0,31 0,35 Střední (D,J) % 0,20 0,19 0,26 ÚSO s mat a v.l. (L) % 0,17 0,27 0,35 Gymnázium % 0,11 0,08 0,31 ÚSO s mat. M % 0,08 0,16 0,31 VŠ bakalář a VOŠ (N,R) % 0,15 0,13 0,52 VŠ magistr % 0,09 0,32 Ph.D. % 0,15 0,38 Neuvedeno % 0,06 0,22 Zdroj: Vlastní výpočty z databáze ISPV Trexima z roku Mzdové průměry nezahrnují nulové mzdy těch, kteří nepracují. Toto zkreslení je největší u skupin, kde je největší výskyt buď nezaměstnanosti a nebo neúčasti na trhu práce. V úvodní části této sekce ukazujeme, že jde především o populaci s nízkým vzděláním a o ženy. Pokud bychom ve výpočtu mzdových rozdílů zohlednili i nulové mzdy těch, kteří nepracují, byly by průměrné mzdové rozdíly mezi učňovským a úplným středním vzděláním ještě výraznější, než se jeví z uvedených statistik. 7 Legenda % -průměrná mzda Kód KKOV Název Základní (ABC) A Bez vzdělání B Neúplné základní vzdělání C Základní vzdělání Odborné (E,H) E Nižší střední odborné vzdělání H Střední odborné vzdělání s výučním listem Střední (D,J) D Nižší střední vzdělání J Střední nebo střední odborné vzdělání bez maturity i výučního listu ÚSO s mat a v.l. (L) M Úplné střední odborné vzdělání s maturitou (bez vyučení) VŠ bakalář a VOŠ (N,R) N Vyšší odborné vzdělání R Vysokoškolské bakalářské vzdělání ÚSO s mat. M L Úplné střední odborné vzdělání s vyučením i maturitou Gymnázium K Úplné střední všeobecné vzdělání VŠ magistr T Vysokoškolské magisterské vzdělání Ph.D. V Vysokoškolské doktorské vzdělání 9

10 Celoživotní příjmy Mnohem důležitější než výše popsané vzdělanostní mzdové rozdíly v rámci věkových skupin je pro účely reformy vzdělávacího systému informace o kariérní (celoživotní) dynamice mzdových rozdílů. Tabulka 2 jasně ukazuje, že mzdové rozdíly dané vzděláním jsou na počátku pracovní kariéry relativně malé, ale s přibývající praxí na trhu práce výrazně rostou. Nejvíce je tento efekt patrný mezi skupinou žen s maturitou a bez maturity a u mužů mezi skupinami s vysokou školou a s maturitou. Z výpočtů, které zde neuvádíme, je dokonce patrné, že toto kariérní zvyšování vzdělanostních mzdových rozdílů je mnohem významnější, když pomineme specifickou situaci na pražském trhu práce. V Praze, vzhledem ke zbytku země poměrně výjimečně fungujícímu pracovnímu trhu, jsou zřejmě pro populaci bez maturity relativně dobré pracovní podmínky (profese ve službách jako jsou řidiči taxi, pohostinství, apod). Empiricky pozorovaná dynamika kariérního zvyšování mzdových rozdílů je v naprosté shodě s teorií lidského kapitálu (J.Mincer a G.Becker). Dle této teorie mzdy rostou s lety pracovní kariéry ze dvou základních důvodů. První důvod spočívá v tom, že v počátečních letech pracovní kariéry dochází k poměrně vysoké míře investic do dalšího lidského kapitálu (akumulace profesní praxe), což dočasně snižuje produktivitu a tedy i mzdu v době realizace investice. Tyto investice (nemají pozorovanou finanční formu, ale projevují se pouze dočasně nízkou mzdou jako náklady ušlé příležitosti) do lidského kapitálu se postupně promítají do nárůstu produktivity a tedy i mzdy. Čím intenzivnější investice do profesní praxe, tím strmější nárůst mezd u jednotlivců pozorujeme. Míra investic do profesní praxe roste s úrovní formálně dosaženého vzdělání. Tuto skutečnost dokumentuje pro ČR nedávná studie NVF (2005). U vyučených zaměstnanců je průměrná účast na dalším vzdělávání minimální. Z toho plyne, že jejich absolventské mzdy jsou poměrně vysoké, ale s postupující praxí již nerostou. S rostoucím věkem a s poklesem fyzických dispozic mzdy mohou dokonce klesat. Naopak pracovní síla s úplným středním a vysokoškolským vzděláním průběžně investuje do profesní praxe a díky tomu dosahuje rostoucí vyšší produktivity a tedy i mezd. Zde hraje velkou roli teoretický koncept rekursivní produktivity a dovednostního multiplikátoru uvedený v úvodní sekci, který umožňuje vyšší efektivnost investic do profesní praxe u těch, kteří získali potřebně obecné dovednosti již v rané fázi prostřednictvím formálního vzdělání. Nárůst vzdělanostních mzdových rozdílů s věkem je však dán nejen investicemi do lidského kapitálu, ale také postupným profesním postupem do vyšších řídicích a zodpovědnějších pracovních pozic u vzdělanější populace. Uvedenou informaci o kariérním vývoji mezd však může zkreslovat dopad změn vzdělávacího systému v posledních desetiletích. Starší populace zaměstnanců totiž získala své vzdělání ve vzdálenější minulosti, což se může nějakým způsobem promítat do průměrných mzdových rozdílů za celou populaci. Není však důvod se domnívat, že by to pozorované mzdové rozdíly zvyšovalo, spíše naopak, neboť kvalita i význam vzdělání v posledních desetiletích spíše rostly. Kariérní (věkový) vývoj mezd mužů a žen v Tabulce 3 se výrazně liší. Do průměrných mezd žen se negativně promítají mateřské činnosti a tento dopad roste s věkem. Nejde jen o to, že ženy mají kratší pracovní praxi v důsledku mateřství. Mají spolu se zaměstnavateli s ohledem na očekávané období mateřství menší sklon k investicím do jejich profesní praxe. V období výchovy dětí mají sklon pracovat v profesích, které jim dávají větší pracovní flexibilitu, ovšem na úkor mzdy. Do tohoto složitého mechanismu ještě vstupuje případná diskriminace. Na základě mzdových rozdílů mezi muži a ženami pro mladé věkové skupiny, kde se ve mzdách ještě naplno neprojevují rozdílné mateřské role obou pohlaví, lze konstatovat, že rostoucí úroveň vzdělání snižuje mzdové rozdíly mezi pohlavími. Zatímco mzdové rozdíly 10

11 u nejmladších zaměstnanců let bez maturity dosahují 20 procent, u maturantů se pohybují jen okolo 10 procent. Obdobně je to patrné i u skupiny let, kde jsou patrné i poměrně nízké mzdové rozdíly u absolventů terciálního vzdělání. Mzdové rozdíly u celé populace se již podle úrovně vzdělání neliší, protože se tam zřejmě silně promítají různé kariérní profily obou pohlaví. Za pozornost stojí skutečnost, že podíl zaměstnaných mladých mužů a žen bez maturity je 3:1. Je to dáno jednak nižší participací nízkovzdělaných žen na trhu práce a vyšší mírou nezaměstnanosti žen, ale je to také důsledek toho, že již na obory bez maturity vstupuje významně vyšší podíl chlapců než dívek. To souvisí se strukturou nabídky středních škol a učilišť, kde výrazně větší podíl dívek najde vhodnou a dostupnou střední školu, zatímco větší podíl chlapců končí na učilištích. Jak ukazují výsledky založené na šetření PISA 2003 v Matějů a kol. (2006), nejvýraznější diskrepance tohoto typu jsou zřejmě ve velkých městech. Za pozornost také stojí mzdové rozdíly uvnitř vzdělanostně-věkových skupin. Tyto rozdíly ukazuje v Tabulce 2 decilový poměr p90/p10. Rozdíly uvnitř vzdělanostních skupin rostou s dosaženým vzděláním a s věkem. Z tohoto pohledu jsou nejhomogenější mzdy u nízkovzdělaných zaměstnanců. Je to dáno jednak tím, že v údajích není zastoupena populace s nejnižší produktivitou, která je v mnohem větší míře nezaměstnaná nebo mimo trh práce. Druhým důvodem je zřejmě riziko plynoucí z investičního charakteru terciálního vzdělání. Stejně jako investice do fyzického kapitálu představuje investice do vzdělání i nejistotu výnosů. Na druhé straně vysokoškolské vzdělání přináší řadu nepeněžních výhod, ať jsou to příjemnější, bezpečnější a stabilnější profese nebo nepeněžní kompenzace, jejichž rozsah je však velice obtížné statisticky podchytit. Tyto kompenzace samozřejmě námi uvedené mzdové rozdíly nezachycují a skutečné materiální a sociální rozdíly v důsledku vzdělání jsou ve skutečnosti vyšší, než lze usuzovat na základě námi uváděných průměrných mezd. Zde uvedená zjištění o souvislostech mezi formální úrovní vzdělání a úrovní výdělků na trhu práce pro současnou Českou republiku jsou v souladů s tím, co lze pozorovat v ostatních zemích OECD (2005). Ačkoliv výdělkové údaje pro Českou republiku nejsou v komparacích OECD (2005) uvedeny, můžeme se na základě našich zjištění domnívat, že vztah mezi formální úrovní vzdělání a výdělky je v České republice nadprůměrně vysoký. Za pozornost stojí zjištění OECD, že výnosy ze vzdělání jsou výrazně vyšší, pokud k investici dochází dříve, tedy na počátku životní kariéry. Investice pozdější (rekvalifikace, nástavbové studium) mají výnosy výrazně nižší Shrnutí Spojitost mezi formální úrovní vzdělání a statutem na trhu práce je mnohem patrnější u žen než u mužů. Spojitost mezi formální úrovní vzdělání a statutem na trhu práce se roste se získanou praxí jednotlivců na trhu práce. Příjmové rozdíly dané vzděláním jsou v České republice poměrně vysoké. Příjmové rozdíly dané vzděláním se prohlubují se získanou praxí na trhu práce. Spojitost mezi formální úrovní vzdělání a úspěšností na trhu práce je podmiňována také nepřímo pozitivním vztahem mezi formální úrovní vzdělání a účastí dospělých na dalším vzdělávání. 11

Nezaměstnanost a míra nezaměstnanosti

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

Více

Graf 1: Obyvatelstvo ve věku 20 let a více (struktura podle vzdělání) ženy muži celkem

Graf 1: Obyvatelstvo ve věku 20 let a více (struktura podle vzdělání) ženy muži celkem Vzdělání Sčítání lidu, domů a bytů je pro zjištění úrovně vzdělání obyvatelstva klíčové. Je totiž jediným zdrojem, kde lze tento údaj reprezentativně zjistit. Protože SLDB bývá vždy jednou za deset let,

Více

Rychlý růst vzdělanosti žen

Rychlý růst vzdělanosti žen 3. 11. 2016 Rychlý růst vzdělanosti žen V České republice rapidně roste úroveň formálního vzdělání. Ve věkové skupině 25-64letých v průběhu posledních deseti let počet obyvatel stagnoval, ale počet osob

Více

PERSPEKTIVY MLADÉ GENERACE PŘI ZAKLÁDÁNÍ RODINY

PERSPEKTIVY MLADÉ GENERACE PŘI ZAKLÁDÁNÍ RODINY PERSPEKTIVY MLADÉ GENERACE PŘI ZAKLÁDÁNÍ RODINY Ondřej Nývlt Tisková konference, 7. 5. 2014, ČSÚ Praha ČESKÝ STATISTICKÝ ÚŘAD Na padesátém 81, 100 82 Praha 10 www.czso.cz 1 Zdroje dat Výběrová šetření

Více

2. Kvalita pracovní síly

2. Kvalita pracovní síly 2. Kvalita pracovní síly Kvalita pracovní síly = vzdělání a kvalifikace Úkolem první části této práce bylo ukázat, jak velká je pracovní síla v Jihomoravském kraji či jak se její velikost změnila. Cílem

Více

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

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

Přístup MPSV v politice zaměstnanosti mladých do 25 let. Pozice mladých na trhu práce v ČR Fridrich-Ebert-Stiftung ČR Praha 5.

Přístup MPSV v politice zaměstnanosti mladých do 25 let. Pozice mladých na trhu práce v ČR Fridrich-Ebert-Stiftung ČR Praha 5. Přístup MPSV v politice zaměstnanosti mladých do 25 let Pozice mladých na trhu práce v ČR Fridrich-Ebert-Stiftung ČR Praha 5. prosince 2012 1 Výchozí situace 2 Ekonomická aktivita a neaktivita mladých

Více

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

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

Více

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

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

Více

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

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

Více

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí Mezinárodní výzkum dospělých Další vzdělávání a rozvoj kompetencí Výsledky mezinárodního výzkumu OECD PIAAC v České republice a jejich implikace pro veřejné politiky Konference, 27.11.2013 Věra Czesaná,

Více

Teorie lidského kapitálu význam vzdělání

Teorie lidského kapitálu význam vzdělání Teorie lidského kapitálu význam vzdělání Lidský kapitál v ekonomické teorii - Termín pro označení znalostí a schopností pracovníka. - Merkantelisté, William Pety vzdělání za jeden z důleţitých faktorů

Více

STRUČNÉ SHRNUTÍ. Učitelé škol regionálního školství bez vedoucích zaměstnanců

STRUČNÉ SHRNUTÍ. Učitelé škol regionálního školství bez vedoucích zaměstnanců Genderové otázky pracovníků ve školství STRUČNÉ SHRNUTÍ Svodka Genderové otázky pracovníků ve školství se zabývá genderovou strukturou pracovníků v regionálním školství a na jejím základě pak také strukturou

Více

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

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

Více

Životní podmínky českých vysokoškoláků Šárka Šustová. www.kredo.reformy-msmt.cz

Životní podmínky českých vysokoškoláků Šárka Šustová. www.kredo.reformy-msmt.cz Životní podmínky českých vysokoškoláků Šárka Šustová www.kredo.reformy-msmt.cz Zdroj dat Životní podmínky česká verze celoevropského zjišťování EU-SILC (European Union- Statistics on Income and Living

Více

TRH PRÁCE STARŠÍ PRACOVNÍ SÍLY A POLITIKA ZAMĚSTNANOSTI

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

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU CHOVATEL ZVÍŘAT, CHOVATELSKÉ A ZPRACOVATELSKÉ PRÁCE

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU CHOVATEL ZVÍŘAT, CHOVATELSKÉ A ZPRACOVATELSKÉ PRÁCE SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU CHOVATEL ZVÍŘAT, CHOVATELSKÉ A ZPRACOVATELSKÉ PRÁCE Zakázka: Projekt:

Více

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

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

Více

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 2012 Výsledky průzkumu za rok 2012 1 S t r á n k a INSTITUT SILNIČNÍ DOPRAVY ČESMAD Bohemia s.r.o. první specializovaná

Více

Využití pracovní síly

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

Více

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

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

Více

ABSOLVENTI ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ A JEJICH UPLATNĚNÍ NA TRHU PRÁCE

ABSOLVENTI ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ A JEJICH UPLATNĚNÍ NA TRHU PRÁCE ABSOLVENTI ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ A JEJICH UPLATNĚNÍ NA TRHU PRÁCE Praha, 5. 12. 2012, panelová diskuse Pozice mladých na trhu práce v ČR. Jaké jsou možnosti jejího zlepšení? V České republice 80 % populace

Více

Škola ve firmě Firma ve škole Uherský Brod 20.9.2012 1

Škola ve firmě Firma ve škole Uherský Brod 20.9.2012 1 Škola ve firmě Firma ve škole Uherský Brod 20.9.2012 1 Škola ve firmě Firma ve škole Uherský Brod 20.9.2012 2 zaměstnanci - organizace 158963352/XXXX 687963250/YYYY 586524793/ZZZZ 156826/XXXX 352698128/CCCC

Více

Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020

Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020 Indikátory Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2020 Indikátory Strategie vzdělávací politiky České republiky do roku 2020 (dále jen Strategie ) jsou vymezeny s ohledem na tři klíčové priority Strategie,

Více

Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře)

Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře) Vliv věku a příjmu na výhodnost vstupu do důchodového spoření (II. pilíře) Následující analýza výhodnosti vstupu do II. pilíři vychází ze stejné metodologie, která je popsána v Pojistněmatematické zprávě

Více

Konzumace piva v České republice v roce 2007

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

Více

TÉMĚŘ V PĚTINĚ RODINNÝCH DOMÁCNOSTÍ ŽIJÍ ZÁVISLÉ DĚTI JEN S JEDNÍM RODIČEM

TÉMĚŘ V PĚTINĚ RODINNÝCH DOMÁCNOSTÍ ŽIJÍ ZÁVISLÉ DĚTI JEN S JEDNÍM RODIČEM 1. 2. 2013 TÉMĚŘ V PĚTINĚ RODINNÝCH DOMÁCNOSTÍ ŽIJÍ ZÁVISLÉ DĚTI JEN S JEDNÍM RODIČEM Od devadesátých let roste počet neúplných rodinných domácností se závislými dětmi. Podle výsledků výběrového šetření

Více

Vzdělanost v Pardubickém kraji

Vzdělanost v Pardubickém kraji Vzdělanost v Pardubickém kraji Předkládaný analytický materiál navazuje na publikaci Sčítání lidu, domů a bytů 2011 Pardubický kraj analýza výsledků vydanou v září roku 2013. Vzhledem k tomu, že díky sčítání

Více

4. Pracující (zaměstnaní) senioři

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

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU SKLADNÍK, PRÁCE VE SKLADU

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU SKLADNÍK, PRÁCE VE SKLADU SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU SKLADNÍK, PRÁCE VE SKLADU Zakázka: Projekt: Dodavatel: Zajištění koncepčního

Více

Česká republika Podíl nezaměstnaných na obyvatelstvu1 v dubnu ,7 Počet volných pracovních míst počtu nezaměstnaných na jedno volné pracovní

Česká republika Podíl nezaměstnaných na obyvatelstvu1 v dubnu ,7 Počet volných pracovních míst počtu nezaměstnaných na jedno volné pracovní Česká republika Podíl na obyvatelstvu 1 v dubnu 2016 činil 5,7 % jde celkem o 396 410 dosažitelných 2 evidovaných na úřadech práce. V letech 2004 2008 průměrná celková nezaměstnanost v ČR dlouhodobě klesala.

Více

Rozvoj vzdělávání žáků karvinských základních škol v oblasti cizích jazyků Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.1.07/ VZDĚLÁVÁNÍ V EU A ČR

Rozvoj vzdělávání žáků karvinských základních škol v oblasti cizích jazyků Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.1.07/ VZDĚLÁVÁNÍ V EU A ČR Rozvoj vzdělávání žáků karvinských základních škol v oblasti cizích jazyků Registrační číslo projektu: CZ.1.07/1.1.07/02.0162 VZDĚLÁVÁNÍ V EU A ČR 2010 Ing. Andrea Sikorová, Ph.D. 1 Vzdělávání v EU a ČR

Více

Studie č. 13. Žádoucí změny v systému vzdělávání v odvětví textilního a oděvního průmyslu, s důrazem na rovnováhu

Studie č. 13. Žádoucí změny v systému vzdělávání v odvětví textilního a oděvního průmyslu, s důrazem na rovnováhu Žádoucí změny v systému vzdělávání v odvětví textilního a oděvního průmyslu, s důrazem na rovnováhu mezi konkurenceschopností a sociální soudržností Vytvořeno pro: Projekt reg.č.: Název projektu: Objednatel:

Více

Mzdy specialistů ve vědě a technice

Mzdy specialistů ve vědě a technice Mzdy specialistů ve vědě a technice Podrobná charakteristika osob zaměstnaných jako Specialisté ve vědě a technologiích, včetně jednotlivých užších kategorií zaměstnání, je uvedena v příloze k metodice

Více

V 1. pololetí 2011 rostly mzdy jen ve mzdové sféře

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

Více

1. Vnitřní stěhování v České republice

1. Vnitřní stěhování v České republice 1. Vnitřní stěhování v České republice Objem vnitřní migrace v České republice je dán stěhováním z obce do jiné obce. Proto je třeba brát v úvahu, že souhrnný rozsah stěhování je ovlivněn i počtem obcí.

Více

Jedná se o absolventy nástavbového studia po vyučení (L5) a absolventy maturitních oborů, v nichž je součástí výuky odborný výcvik (L0).

Jedná se o absolventy nástavbového studia po vyučení (L5) a absolventy maturitních oborů, v nichž je součástí výuky odborný výcvik (L0). Česká republika Celková míra v dubnu 2010 činila 9,2 % 1, což představuje 523 591 evidovaných na úřadech práce. V letech 2002 2004 průměrná celková míra v ČR rostla a od roku 2004 začala postupně klesat.

Více

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí

Další vzdělávání a rozvoj kompetencí Mezinárodní výzkum dospělých Další vzdělávání a rozvoj kompetencí Workshop k výsledkům výzkumu MŠMT, 21.10.2013 Věra Czesaná, Národní vzdělávací fond Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním

Více

Sladění rodinného a pracovního života ČDS, 19. února 2014

Sladění rodinného a pracovního života ČDS, 19. února 2014 Vysoká škola ekonomická Sladění rodinného a pracovního života ČDS, 19. února 2014 ZÁKLADNÍ INFORMACE VÝBĚROVÉ ŠETŘENÍ PRACOVNÍCH SIL (VŠPS) Základní charakteristika šetření primárně zaměřeno na trh práce,

Více

13.3.2012. Kdo je nezaměstnaný? Míra nezaměstnanosti

13.3.2012. Kdo je nezaměstnaný? Míra nezaměstnanosti Měření nezaměstnanosti Nezaměstnanost 15.3.2012 Kdo je nezaměstnaný? Ekonomicky aktivní ob. Celkové obyvatelstvo Ekonomicky neaktivní ob. Zaměstnaní Nezaměstnaní důchodci studenti rodičovská dovolená Zaměstnaní:

Více

3. Využití pracovní síly

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

Více

3. Úroveň vzdělání obyvatelstva ČR podle výsledků sčítání lidu v roce 2011

3. Úroveň vzdělání obyvatelstva ČR podle výsledků sčítání lidu v roce 2011 3. Úroveň vzdělání obyvatelstva ČR podle výsledků sčítání lidu v roce 2011 Při sčítání lidu v roce 2011 dosahovala celá třetina obyvatel ve věku 15 a více let středního vzdělání (nebo vyučení) bez maturity.

Více

Veřejná vysoká škola se zřizuje a zrušuje zákonem. Zákon též stanoví její název a sídlo.

Veřejná vysoká škola se zřizuje a zrušuje zákonem. Zákon též stanoví její název a sídlo. 5. Vysoké školy Vysoké školy představují nejvyšší článek vzdělávací soustavy. Nabízejí akreditované studijní programy a programy celoživotního vzdělávání. Typ vysokoškolské vzdělávací činnosti je určen

Více

Nezaměstnanost 15.3.2012

Nezaměstnanost 15.3.2012 Nezaměstnanost 15.3.2012 Měření nezaměstnanosti Kdo je nezaměstnaný? Celkové obyvatelstvo Ekonomicky aktivní ob. Ekonomicky neaktivní ob. Zaměstnaní Nezaměstnaní důchodci studenti rodičovská dovolená Zaměstnaní:

Více

Jedná se o absolventy nástavbového studia po vyučení (L5) a absolventy maturitních oborů, v nichž je součástí výuky odborný výcvik (L0).

Jedná se o absolventy nástavbového studia po vyučení (L5) a absolventy maturitních oborů, v nichž je součástí výuky odborný výcvik (L0). Česká republika Celková míra v dubnu 2009 činila 7,9 % 1, což představuje 445 024 evidovaných na úřadech práce. V letech 2002 2004 průměrná celková míra v ČR rostla a od roku 2004 začala postupně klesat.

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ZEMĚDĚLEC, ZEMĚDĚLSKÉ PRÁCE

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ZEMĚDĚLEC, ZEMĚDĚLSKÉ PRÁCE SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ZEMĚDĚLEC, ZEMĚDĚLSKÉ PRÁCE Zakázka: Projekt: Dodavatel: Zajištění

Více

4. Pracovní síly v zemědělství

4. Pracovní síly v zemědělství 4. Pracovní síly v zemědělství Stálí pracovníci V roce 2007 pracovalo v zemědělství celkem 243 179 osob bez ohledu na druh pracovního poměru k zaměstnavateli (tj. včetně nepravidelně zaměstnaných pracovníků,

Více

8 NEZAMĚSTNANOST. 8.1 Klíčové pojmy

8 NEZAMĚSTNANOST. 8.1 Klíčové pojmy 8 NEZAMĚSTNANOST 8.1 Klíčové pojmy Ekonomicky aktivní obyvatelstvo je definováno jako suma zaměstnaných a nezaměstnaných a míra nezaměstnanosti je definovaná jako procento ekonomicky aktivního obyvatelstva,

Více

ANALÝZA RÁMCOVÉHO VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU TECHNICKÁ CHEMIE A CHEMIE SILIKÁTŮ (MATURITNÍ)

ANALÝZA RÁMCOVÉHO VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU TECHNICKÁ CHEMIE A CHEMIE SILIKÁTŮ (MATURITNÍ) SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA RÁMCOVÉHO VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU TECHNICKÁ CHEMIE A CHEMIE SILIKÁTŮ (MATURITNÍ) Zakázka:

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ELEKTROTECHNIKA

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ELEKTROTECHNIKA SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ELEKTROTECHNIKA Zakázka: Projekt: Dodavatel: Zajištění koncepčního

Více

Počet nezaměstnaných absolventů a mladistvých/ 1 volné pracovní místo

Počet nezaměstnaných absolventů a mladistvých/ 1 volné pracovní místo Hlavní město Praha Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2007 činila míra v Hl. m. Praha 2,5 % 1 a celkový počet dosahoval 17 954 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2006

Více

Informační a poradenské středisko. Mgr. Jindřiška Dvorská

Informační a poradenské středisko. Mgr. Jindřiška Dvorská Informační a poradenské středisko Mgr. Jindřiška Dvorská osoby, místa v tis. Vývoj počtu uchazečů o zaměstnání a volných pracovních míst 650 600 550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 uchazeči o

Více

Postavení českého trhu práce v rámci EU

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

Více

7. Veřejné výdaje. Prof. Ing. Václav Vybíhal, CSc.

7. Veřejné výdaje. Prof. Ing. Václav Vybíhal, CSc. 7. Veřejné výdaje Prof. Ing. Václav Vybíhal, CSc. Obsah : 7.1 Charakteristika veřejných 7.2 Ukazatele dynamiky, objemu a struktury veřejných 7.3 Klasifikace veřejných 7.4 Teorie růstu veřejných 7.5 Faktory

Více

3. Úroveň vzdělání obyvatelstva ČR podle výsledků sčítání lidu v roce 2001

3. Úroveň vzdělání obyvatelstva ČR podle výsledků sčítání lidu v roce 2001 3. Úroveň obyvatelstva ČR podle výsledků sčítání lidu v roce 2001 3.1 Vzdělání mužů a žen podle věkových skupin Výsledky sčítání lidu 2001 doložily probíhající proces stárnutí populace České republiky.

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU STROJÍRENSTVÍ

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU STROJÍRENSTVÍ SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU STROJÍRENSTVÍ Zakázka: Projekt: Dodavatel: Zajištění koncepčního řešení

Více

TECHNICKÉ VZDĚLÁVÁNÍ A POŽADAVKY Z PRAXE NA ABSOLVENTY VYSOKÝCH ŠKOL

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

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU OBRÁBĚČ KOVŮ

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU OBRÁBĚČ KOVŮ SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU OBRÁBĚČ KOVŮ Zakázka: Projekt: Dodavatel: Zajištění koncepčního řešení

Více

1. Demografická situace, její výhled a možné scénáře restrukturalizace středního školství

1. Demografická situace, její výhled a možné scénáře restrukturalizace středního školství Demografická struktura v ČR: obecné vs. specifické vzdělání D.Münich 1. Demografická situace, její výhled a možné scénáře restrukturalizace ho školství V této části poskytujeme souhrnný pohled na existující

Více

Intervenční logika programu / teorie změny Vazba na tematický okruh: 1 - Trh práce

Intervenční logika programu / teorie změny Vazba na tematický okruh: 1 - Trh práce Intervenční logika programu / teorie změny Vazba na tematický okruh: 1 - Trh práce Tematický cíl: Podpora udržitelné zaměstnanosti, kvalitních pracovních míst a mobility pracovních sil Program: OP Zaměstnanost

Více

Česká republika. 1 Od roku 2013 se změnila metodika výpočtu ukazatele celkové nezaměstnanosti. Místo míry nezaměstnanosti,

Česká republika. 1 Od roku 2013 se změnila metodika výpočtu ukazatele celkové nezaměstnanosti. Místo míry nezaměstnanosti, Česká republika Podíl na obyvatelstvu 1 v dubnu 2013 činil 7,7 % jde celkem o 551 662 dosažitelných 2 evidovaných na úřadech práce. To představuje nejvyšší počet v novodobé historii České republiky. V

Více

Systém odborného vzdělávání ve Švýcarsku

Systém odborného vzdělávání ve Švýcarsku Systém odborného vzdělávání ve Švýcarsku Obsah: 1. Uvedení do širšího kontextu 2. Učňovské vzdělávání ve Švýcarsku Systém vzdělávání Preference a volby mladých lidí Organizační struktura odborného vzdělávání

Více

Česká republika. 1 Za dosažitelné jsou považováni uchazeči o zaměstnání evidovaní na úřadech práce, kteří nejsou ve vazbě, ve

Česká republika. 1 Za dosažitelné jsou považováni uchazeči o zaměstnání evidovaní na úřadech práce, kteří nejsou ve vazbě, ve Česká republika Celková míra v dubnu 2012 činila 8,4 %, což představuje 480 818 tzv. dosažitelných 1 evidovaných na úřadech práce. V letech 2004 2008 průměrná celková míra v ČR klesala. Dopad ekonomické

Více

0% 1950 1961 1970 1980 1991 2001 2011. Základní Odborné bez maturity Úplné středoškolské s maturitou Vysokoškolské Bez vzdělání Nezjištěno

0% 1950 1961 1970 1980 1991 2001 2011. Základní Odborné bez maturity Úplné středoškolské s maturitou Vysokoškolské Bez vzdělání Nezjištěno 4.1 VZDĚLANOST V ČESKU Petra Špačková Vzdělanostní úroveň je důležitým ukazatelem při hodnocení vertikální diferenciace struktury obyvatelstva (Machonin a kol. 2000), zejména jeho sociálního statusu. Úroveň

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

2. Sociální vývoj. Zaměstnané osoby a osoby hledající práci tvoří v Praze 62,0 % osob 15letých a starších

2. Sociální vývoj. Zaměstnané osoby a osoby hledající práci tvoří v Praze 62,0 % osob 15letých a starších 2. Sociální vývoj Zaměstnané osoby a osoby hledající práci tvoří v Praze 62,0 % osob 15letých a starších Zaměstnané osoby tvoří 97,2 % pracovní síly Míra ekonomické aktivity je vyšší u mužů než u žen Pracující

Více

Studenti vysokých škol v ČR 1

Studenti vysokých škol v ČR 1 203,5 30,1 220,2 31,2 243,7 33,0 264,8 38,4 44,3 289,5 53,5 316,2 63,6 343,9 73,2 81,7 368,1 88,1 93,0 389,0 396,0 392,1 381,0 93,9 367,9 91,7 347,3 88,1 Studenti vysokých škol v ČR 1 Lidské zdroje ve

Více

Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo ,7 9, ,3 12, ,8 12, ,6 8, ,4 6,1

Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo ,7 9, ,3 12, ,8 12, ,6 8, ,4 6,1 Hlavní město Praha Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2006 činila míra v 3,0 % 1 a celkový počet dosahoval 21 420 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2005 je zaznamenán

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU TEXTILNICTVÍ

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU TEXTILNICTVÍ SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU TEXTILNICTVÍ Zakázka: Projekt: Dodavatel: Zajištění koncepčního řešení

Více

PRACOVNÍ PORADENSTVÍ PROFESNÍ VÝBĚR

PRACOVNÍ PORADENSTVÍ PROFESNÍ VÝBĚR PRACOVNÍ PORADENSTVÍ PROFESNÍ VÝBĚR Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Stupeň a typ vzdělávání Vzdělávací oblast Střední odborná škola a Gymnázium Staré Město CZ.1.07/1.5.00/34.1007

Více

ANALÝZA SITUACE NA TRHU PRÁCE PRO STUDIJNÍ OBOR PROVOZ, ORGANIZACE A EKONOMIKA DOPRAVY

ANALÝZA SITUACE NA TRHU PRÁCE PRO STUDIJNÍ OBOR PROVOZ, ORGANIZACE A EKONOMIKA DOPRAVY SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA SITUACE NA TRHU PRÁCE PRO STUDIJNÍ OBOR PROVOZ, ORGANIZACE A EKONOMIKA DOPRAVY Zakázka:

Více

Od diferenciace k diverzifikaci: test teorií MMI a EMI v českém středním vzdělávání. Tomáš Katrňák Natalie Simonová Laura Fónadová

Od diferenciace k diverzifikaci: test teorií MMI a EMI v českém středním vzdělávání. Tomáš Katrňák Natalie Simonová Laura Fónadová Od diferenciace k diverzifikaci: test teorií MMI a EMI v českém středním vzdělávání Tomáš Katrňák Natalie Simonová Laura Fónadová Cíl analýzy Ukázat, zda rozšiřující se dostupnost maturitního vzdělání

Více

DUÁLNÍ SYSTÉM VZDĚLÁVÁNÍ V ČECHÁCH?

DUÁLNÍ SYSTÉM VZDĚLÁVÁNÍ V ČECHÁCH? HOSPODÁŘSKÁ KOMORA ČESKÉ REPUBLIKY www.komora.cz DUÁLNÍ SYSTÉM VZDĚLÁVÁNÍ V ČECHÁCH? RNDr. Zdeněk Somr Viceprezident HKČR Ústupky, 28. listopadu 2014 Strana 1 HOSPODÁŘSKÁ KOMORA ČESKÉ REPUBLIKY www.komora.cz

Více

Tab Charakteristiky věkové struktury obyvatelstva podle správních obvodů ORP. Průměrný věk Index stáří Index závislosti I.

Tab Charakteristiky věkové struktury obyvatelstva podle správních obvodů ORP. Průměrný věk Index stáří Index závislosti I. 2.2.2. Obyvatelstvo podle pohlaví, věku, vzdělání a rodinného stavu Došlo k mírnému zmenšení podílu dětí ve věku 0 až 14 let na obyvatelstvu vývoj poměrových ukazatelů dokládá celkové populační stárnutí

Více

Technická studie rozšíření a zkvalitnění současné programové implementace modelu CERGE-EI-ROA

Technická studie rozšíření a zkvalitnění současné programové implementace modelu CERGE-EI-ROA Technická studie rozšíření a zkvalitnění současné programové implementace modelu CERGE-EI-ROA Koordinátor a editor Doc. Ing. Daniel Münich, Ph.D. autorský tým Ing. Filip Pertold, M.A. Mgr. Martin Guzi,

Více

Počet volných pracovních Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo. Počet nezaměstnaných absolventů a mladistvých/ 1 volné pracovní místo

Počet volných pracovních Počet nezaměstnaných/ 1 volné pracovní místo. Počet nezaměstnaných absolventů a mladistvých/ 1 volné pracovní místo Hlavní město Praha Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2009 činila míra v Hl. m. Praha 2,7 % 1 a celkový počet dosahoval 21 189 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2008

Více

Společným postupem sociálních partnerů k přípravě odvětví na změny důchodového systému Prognóza zaměstnanosti pro obor knihovnictví

Společným postupem sociálních partnerů k přípravě odvětví na změny důchodového systému Prognóza zaměstnanosti pro obor knihovnictví Společným postupem sociálních partnerů k přípravě odvětví na změny důchodového systému Prognóza zaměstnanosti pro obor knihovnictví Ing. Martin Bakule, Ph.D. Národní vzdělávací fond Metodika prognózy Vstupní

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ŘEZNÍK-UZENÁŘ, ŘEZNICKÉ A UZENÁŘSKÉ PRÁCE

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ŘEZNÍK-UZENÁŘ, ŘEZNICKÉ A UZENÁŘSKÉ PRÁCE SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ŘEZNÍK-UZENÁŘ, ŘEZNICKÉ A UZENÁŘSKÉ PRÁCE Zakázka: Projekt: Dodavatel:

Více

na trhu práce (přednáška pro gymnázia) KIT PEF CZU - Vladimír Očenášek

na trhu práce (přednáška pro gymnázia) KIT PEF CZU - Vladimír Očenášek na trhu práce (přednáška pro gymnázia) 1 položme si pár otázek... předvídáme měnící se kvalifikační potřeby? (co bude za 5, 10, 15 let...) jsou propojeny znalosti, dovednosti a kompetence (žáků, studentů,

Více

2. SOCIÁLNÍ VÝVOJ. Ubývá zaměstnaných osob, přibývá nezaměstnaných.

2. SOCIÁLNÍ VÝVOJ. Ubývá zaměstnaných osob, přibývá nezaměstnaných. 2. SOCIÁLNÍ VÝVOJ Ubývá zaměstnaných osob, přibývá nezaměstnaných. Podle výsledků Výběrového šetření pracovní sil (VŠPS) představovala v Kraji Vysočina v roce 21 pracovní síla téměř 254 tis. osob, z tohoto

Více

CENTRUM VZDĚLÁVÁNÍ PEDAGOGŮ ODBORNÝCH ŠKOL

CENTRUM VZDĚLÁVÁNÍ PEDAGOGŮ ODBORNÝCH ŠKOL Projekt: CENTRUM VZDĚLÁVÁNÍ PEDAGOGŮ ODBORNÝCH ŠKOL Kurz: Personalistika a vzdělávání ve firemní praxi SPŠ a OA Uherský Brod, 2012 1 Úvod Personální útvar má za úkol ovlivňovat vztahy mezi organizací a

Více

4 Porodnost a plodnost

4 Porodnost a plodnost 4 Porodnost a plodnost V roce 211 bylo zaznamenáno 18 673 živě narozených dětí. Počet živě narozených se již třetím rokem snižoval. Zatímco v letech 29-21 byl meziroční pokles 1,2 tisíce, v roce 211 se

Více

3. Využití pracovní síly

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

Více

Nezaměstnaný je ten, kdo nemá práci a aktivně

Nezaměstnaný je ten, kdo nemá práci a aktivně Nezaměstnanost Definice nezaměstnanosti Nezaměstnaný je ten, kdo nemá práci a aktivně ji hledá Co je to aktivní hledání? Stačí registrace na Úřadu práce? Jakákoliv definice aktivního hledání je arbitrární

Více

5. DOMÁCNOSTI NA TRHU PRÁCE

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

Více

CENTRUM VZDĚLÁVÁNÍ PEDAGOGŮ ODBORNÝCH ŠKOL

CENTRUM VZDĚLÁVÁNÍ PEDAGOGŮ ODBORNÝCH ŠKOL Projekt: CENTRUM VZDĚLÁVÁNÍ PEDAGOGŮ ODBORNÝCH ŠKOL Kurz: Výrobní podnik při současných tržních podmínkách SPŠ a OA Uherský Brod, 2012 Osnova tématu: 1. Globální pohled na svět, společnost a ekonomiku

Více

Pardubický kraj. Celková nezaměstnanost v kraji

Pardubický kraj. Celková nezaměstnanost v kraji Celková nezaměstnanost v kraji - V dubnu 2007 činila míra v Pardubickém kraji 5,7 % 1 a celkový počet dosahoval 15 167 evidovaných na úřadech práce. Ve srovnání se stejným obdobím roku 2006 je zaznamenán

Více

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ŘEZNÍK-UZENÁŘ, ŘEZNICKÉ A UZENÁŘSKÉ PRÁCE

ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ŘEZNÍK-UZENÁŘ, ŘEZNICKÉ A UZENÁŘSKÉ PRÁCE SLAĎOVÁNÍ VZDĚLÁVACÍ NABÍDKY S POTŘEBAMI TRHU PRÁCE PILOTNÍ INFORMAČNÍ PRODUKT PRO POTŘEBY SEKTOROVÝCH RAD ANALÝZA VZDĚLÁVACÍHO OBORU ŘEZNÍK-UZENÁŘ, ŘEZNICKÉ A UZENÁŘSKÉ PRÁCE Zakázka: Projekt: Dodavatel:

Více

Strategický plán rozvoje města Kopřivnice

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

Více

Rozšířené výstupy Informačního systému o průměrném výdělku

Rozšířené výstupy Informačního systému o průměrném výdělku Rozšířené výstupy Informačního systému o průměrném výdělku A) Výstupy pro odbor 65 - odbor analýz a statistik Výsledková část ISPV-ČR za 1. pololetí a rok 2014 a 1. pololetí a rok 2015 Hrubý měsíční mzda/plat

Více

Vstupní dotazník-portfolium potenciální pracovní kariéry

Vstupní dotazník-portfolium potenciální pracovní kariéry Vstupní dotazník-portfolium potenciální pracovní kariéry Osobní údaje Jméno Příjmení Bydliště (obec) Věk Natálie Jablonská Sušice 34 let Vzdělávací a studijní kariéra Uveďte požadovaný údaj Uveďte rok

Více

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

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

Více

1. Velikost pracovní síly

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

Více

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

Ukazatele celkové nezaměstnanosti v kraji

Ukazatele celkové nezaměstnanosti v kraji Ukazatele celkové v kraji - Jako hlavní ukazatel celkové je od roku 2013 vykazován podíl na obyvatelstvu, tedy podíl dosažitelných ve věku 15 64 na obyvatelstvu ve věku 15 64 let. Za dřívější roky bohužel

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