Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky. Vyšší odborná škola informačních služeb v Praze

Transkript

1 Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta informatiky a statistiky Vyšší odborná škola informačních služeb v Praze Pavla Švadlenková Statistická analýza nezaměstnanosti v regionu Tábor Bakalářská práce <2009>

2 Prohlášení Prohlašuji, že jsem diplomovou práci na téma Statistická analýza nezaměstnanosti v regionu Tábor zpracovala samostatně a použila pouze zdrojů, které cituji a uvádím v seznamu použité literatury. V Praze dne. podpis

3 Obsah: 1 Současné přístupy k měření nezaměstnanosti Statistický předmět šetření rozdělení obyvatelstva ve vztahu k trhu práce Zaměstnané osoby Nezaměstnané osoby Ekonomicky neaktivní obyvatelstvo Míra nezaměstnanosti, specifická míra nezaměstnanosti Metody výpočtu nezaměstnanosti Výběrové šetření pracovních sil VŠPS (Labour force sample surfy - LFSS) ČSÚ Evidence úřadu práce registrovaná nezaměstnanost dle ministerstva práce a sociálních věcí (dále jen MPSV) Kvantitativní srovnání obou metodik měření míry nezaměstnanosti VŠPS vs. MPSV Další ukazatele na trhu práce Míra ekonomické aktivity Míra zaměstnanosti, specifická míra zaměstnanosti Důsledky nezaměstnanosti Vztah nezaměstnanosti a vybraných makroekonomických agregátů HDP a nezaměstnanost INFLACE a nezaměstnanost Krátkodobá Philipsova křivka Vývoj nezaměstnanosti Pohled na Českou republiku Pohled na Táborský region Porovnání vývoje míry nezaměstnanosti Srovnání České republiky a Tábora Srovnání města (Tábor) a okolních vesnic Struktura nezaměstnanosti v regionu Tábor Dle věkových skupin obyvatelstva Táborska Dle vybraných profesí Dle vzdělání Vliv a dopad krize ekonomiky na nezaměstnanost v Táboře Závěr... 55

4 Příloha č.: 1 Mapa správního obvodu regionu Tábor Příloha č.: 2 Graf nabídky a poptávky po zaměstnání Příloha č.: 3 Okunův zákon Příloha č.: 4 Míra nezaměstnanosti v jednotlivých okresech ČR Příloha č.: 5 Vývoj počtu nezaměstnaných vs. volná místa Příloha č.: 6 Graf struktury nezaměstnanosti obyvatelstva v regionu Tábor k 03. Měsíci Příloha č.: 7 Graf registrovaných uchazečů o práci uspořádané dle vzdělání obyvatel Tábora Příloha č.: 8 Vývoj míry nezaměstnanosti za delší časové období (od roku 2001) Příloha č.: 9 Míry nezaměstnanosti jednotlivých částí regionu Tábor Seznam citované a použité literatury Monografie Periodika, časopisy Elektronické zdroje Poznámky ze studia:

5 Anotace: Diplomová práce na téma Statistická analýza nezaměstnanosti v regionu Tábor souhrnně analyzuje a zhodnocuje nezaměstnanost a její vývoj v časovém horizontu až nejen v regionu, ale také v celé ČR. První část mé práce je věnována stručné charakteristice regionu a hlavně výkladu teorie okolo trhu práce převážně nezaměstnanosti a výpočtu její míry. Další část se zabývá samotnou analýzou nezaměstnanosti a jejím kvantitativním vyjádřením. V závěru jsem poukázala na vliv ekonomické krize a její dopad na region. Anotation: This thesis called Statistical analysis of unemployment in the region of Tábor concentrates on analyzing and evaluating unemployment and its progress in the time period between July 2004 and March 2009, in this region as well as the whole of the Czech Republic. The first part of my thesis is devoted to providing a brief characteristic of the region and the theory of the labour market, especially unemployment and its rate computation. The next part is focused on the unemployment analysis itself and its quantitative interpretation. In the conclusion to this paper I pointed out the phenomenon of the global economy crisis and its impact on the region. 2

6 ÚVOD 1 Jmenuji se Pavla Švadlenková a narodila jsem se před třiadvaceti lety v okresním městě Táboře. Zde jsem také vystudovala základní a střední školu, vybudovala si přátelské a rodinné pouto. Gymnazijní vzdělání mi ještě nestačilo, a tak jsem opustila toto město a vydala se studovat vysokou školu do Prahy. Na základě bezproblémového vykonávání praxe v jedné pražské firmě, jsem od vedoucích dostala nabídku práce na plný úvazek a uvažuji o jejím přijetí. Mým snem ale stále zůstává návrat mezi mé nejbližší. Proto jsem se rozhodla blíže prozkoumat právě nezaměstnanost v regionu Tábor. Tábor, město s bohatou historií, a jeho blízké okolí patří mezi příjemná a klidná místa v jižních Čechách. Region se rozkládá v severní části Jihočeského kraje a hraničí s Českobudějovickým, Píseckým a Jindřichohradeckým regionem. Na východě sousedí s krajem Vysočina (okres Pelhřimov) a na severu se Středočeským krajem (okresy Benešov a Příbram). Ze správního pohledu se člení na 110 obcí, z nichž 8 má statut města a 1 statut městys. Současnou mapu regionu uvádím v příloze č. 1 Mapa správního obvodu regionu Tábor. Rozlohou 1326 km2 se region řadí na páté místo v kraji, ale počtem obyvatel 102,5 tis. osob, stejně jako hustotou osídlení, na místo druhé. Přestože je Tábor druhým nejprůmyslovějším okresem v rámci kraje, celkový charakter výrobní základny můžeme klasifikovat jako průmyslově zemědělský. 1 Zdroje k vypracování úvodní části: [19]; [23] 3

7 Podívejme se na výhody Táborska z hlediska podnikatelské činnosti. Můžeme zde nalézt: o Strategicky významnou polohu regionu na ose sever-jih o Stabilní ekonomický růst o Vyvážený poměr MSP (= malých a středních podniků) a velkých podniků, rovnoměrně strukturované výrobní sektory o Dostatečně velké rozvojové plochy o Fungující institucionální základnu podpory podnikání o Podmínky pro rozvoj podnikání v cestovním ruchu Přirozeně v regionu nalezneme také okolnosti směřující proti podnikatelskému rozvoji jako například: o Nízkou disponibilitu pracovních sil zejména v technických profesích o Nízký podíl technicky vzdělaných absolventů vysokých škol a chybějící technické profese o Nedostatečnou marketingovou podporu území pro přilákání nových investorů o Nedostatečnou flexibilitu studijních programů v návaznosti na poptávku podnikatelského sektoru o Nedostatečné využívání OP RLZ pro zvyšování kvalifikace pracovníků a managementu o Nedostatečný marketing kvalitních produktů místních výrobců o Nedostatečné vazby prvovýrobců na zpracovatelský průmysl o Nízkou míru zpracování produktů primárního sektoru. Jak vidíme, v regionu se nachází ještě mezery v možném růstu, které by mohly být ještě vylepšeny. Na druhou stranu již dlouhou dobu je vybudováno docela stabilní ekonomické prostředí. Nutno podotknout, že tento rozbor byl sestaven ještě před ekonomickou krizí a proto dále zanalyzuji její působení, abychom měli reálný pohled na celou situaci. Cílem mé práce je přehledně analyzovat nezaměstnanost v táborském regionu. Analýza umožní srovnat úroveň regionu v minulém období a v současnosti, srovnat jej s Českou republikou a zjistit vliv ekonomické krize na vývoj nezaměstnanosti. 4

8 1 Současné přístupy k měření nezaměstnanosti 1.1 Statistický předmět šetření rozdělení obyvatelstva ve vztahu k trhu práce 2 Statistika člení obyvatelstvo do tří vzájemně se vylučujících kategorií, které, jestliže chceme pochopit metody výpočtu, musíme bezpodmínečně umět rozlišovat. Jde o zaměstnané osoby, nezaměstnané a ty, které nejsou pracovními silami. Prvé dvě kategorie představují ekonomicky aktivní obyvatelstvo, třetí ekonomicky neaktivní obyvatelstvo. Ekonomicky aktivní obyvatelstvo představuje disponibilní pracovní síly vztažené zpravidla k určitému datu. Představu o vzájemných vztazích mezi jednotlivými kategoriemi v této oblasti včetně neaktivního obyvatelstva lze získat z následujících dvou schémat (1.1.1; 1.1.2). 2 Zdroje k vypracování této kapitoly: [1]; [24]; [26]; [29]; 5

9 Schéma 1.1.1: Členění ekonomicky aktivního obyvatelstva. Zdroj: monografie Jílek, Moravová [1] 6

10 Schéma 1.1.2: Rozdělení obyvatelstva podle ekonomické aktivity a věku v ČR. ekonomicky neaktivní populace 0-14 Populace celkem ekonomicky aktivní (pracovní síla) Zaměstnaní v NH nezaměstnaní zaměstnaní v civilním sektoru příslušníci armády populace 15 a více Zdroj: VŠPS, [27] Tab a [1] Pro lepší pochopení viz také: příloha č.: 2 - Graf poptávky a nabídky po práci. 7

11 1.1.1 Zaměstnané osoby Za zaměstnané se považují všechny osoby patnáctileté a starší, obvykle bydlící na sledovaném území, které v průběhu referenčního týdne pracovaly alespoň 1 hodinu za mzdu, plat nebo jinou odměnu, nebo sice nebyly v práci, ale měly formální vztah k zaměstnání; hlavním kriteriem pro zařazení mezi zaměstnané je tedy vyvíjení jakékoliv odměňované pracovní aktivity. Není proto rozhodující, zda pracovní aktivita těchto osob měla trvalý, dočasný, sezónní či příležitostný charakter a zda měly jen jedno nebo více souběžných zaměstnání, nebo zda současně studovaly, pobíraly nějaký důchod apod. [1];[25] Zaměstnanými rozumíme všechny placené zaměstnané (zaměstnanci a členové produkčních družstev) a všechny zaměstnané ve vlastním podniku (podnikatelé a pomáhající rodinní příslušníci). Podnikatele v hlavním zaměstnání je nutné odlišovat od osob samostatně výdělečně činných (dále jen OSVČ) vymezených zákonem č.155/1995 Sb., o důchodovém pojištění, ve znění pozdějších předpisů. Kromě tzv. hlavní samostatné výdělečné činnosti zahrnuje počet OSVČ i vedlejší samostatnou výdělečnou činnost, kterou je nutné chápat jinak než druhé či další zaměstnání respondenta ve výběrovém šetření. Podle výše uvedeného zákona se vedlejší samostatná činnost vztahuje k systému sociálního zabezpečení, kdy např. starobní důchodci resp. nezaopatřené děti mohou vykonávat pouze vedlejší samostatnou výdělečnou činnost. Pracovní aktivita respondenta ve výběrovém šetření se vztahuje vždy k příslušnému referenčnímu týdnu. Opakem je Česká správa sociálního zabezpečení publikující údaje o evidenčním počtu OSVČ k poslednímu dni kalendářního měsíce. Celkový počet OSVČ je třeba navíc odlišovat od pravidelně publikovaného počtu OSVČ platících zálohy na pojistné. 8

12 Podle mezinárodní metodiky se řadí mezi zaměstnané i tyto skupiny osob: - profesionální příslušníci armády a - osoby na mateřské dovolené, které před nástupem pracovaly (nikoliv další nebo rodičovské dovolené) Podle mezinárodní metodiky se nezařazují mezi zaměstnané tyto skupiny osob: - osoby na mateřské dovolené, které před nástupem nepracovaly, a osoby na další mateřské (rodičovské) dovolené - jsou klasifikovány jako osoby ekonomicky neaktivní nebo nezaměstnané podle toho, zda splňují či nesplňují podmínky ILO pro zařazení mezi nezaměstnané. Ukazatel je konstruován podle metodiky EUROSTATU 3 vypracované na základě doporučení Mezinárodní organizace práce (dále jen ILO). 3 EUROSTAT = Statistický úřad EU. Zpracovává statisticky orientované analýzy a prognózy, které se periodicky publikují, poskytuje orgánům EU údaje důležité pro jejich rozhodování a činnost a informuje jednotlivé národní státní správy a veřejnost o statisticky vyjádřitelném stavu věcí v Unii. EUROSTAT jako ústřední instituce koordinuje a sjednocuje podle možností rozdílné národní statistiky do jednotného srovnatelného systému. (Zdroj: Business info, dostupné na www: 9

13 1.1.2 Nezaměstnané osoby Definice mezinárodního standardu nezaměstnanosti je založena na třech kritériích. Podle této definice mezi nezaměstnané patří všechny osoby od stanoveného věku (u nás 15 let a starší), které ve sledovaném období souběžně splňovaly tyto tři podmínky: - Byly bez práce, tzn. nebyly v placeném zaměstnání ani nebyly sebezaměstnané; - Hledaly aktivně práci, to znamená, že v minulém období podnikaly určité kroky za účelem získání placeného zaměstnání nebo sebezaměstnání; - Byly připraveny k nástupu do práce, tj. během sledovaného období byly schopny okamžitě nebo nejpozději do 14 dnů nastoupit do placeného zaměstnání nebo do vlastního podniku. [1] Osoby nesplňující současně všechny tři výše uvedené podmínky, se zahrnují do osob ekonomicky neaktivních. Za nezaměstnané jsou kromě předchozího pravidla považovány i osoby, které si již sice práci našli, ale nástup do zaměstnání je stanoven na pozdější dobu. Podle kritéria registrace můžeme nezaměstnanost členit na registrované nezaměstnané a neregistrované nezaměstnané. Registrovaní nezaměstnaní představují takovou část nezaměstnaných, která si zvolila pro aktivní hledání zaměstnání služby profesionálních organizací (v ČR úřadů práce). Neregistrovanými nezaměstnanými jsou ti nezaměstnaní, kteří aktivně hledají zaměstnání jiným způsobem než prostřednictvím profesionálních organizací zprostředkujících práci. Metodickou odlišnost v ukazateli nezaměstnanosti zjišťovaném ve Výběrovém šetření pracovních sil (dále jen VŠPS) a registrovaných v úřadech práce, jejich kvantitativní srovnání popisuje kapitola této práce. 10

14 1.1.3 Ekonomicky neaktivní obyvatelstvo Za ekonomicky neaktivní obyvatele se považují všechny osoby bez ohledu na věk (tedy včetně osob mladších než je věk určený pro měření ekonomicky aktivního obyvatelstva 15let), které nebyly ekonomicky aktivní podle definic ekonomické aktivity (tj. zaměstnaní nebo nezaměstnaní). Důvody jejich neaktivity mohou být objektivní nebo subjektivní. Ekonomicky neaktivní z objektivních důvodů jsou: děti v předškolním věku, žáci a studenti navštěvující vzdělávací a studijní instituce, starobní důchodci, nemocní nebo invalidní. Ekonomicky neaktivní ze subjektivních důvodů jsou: osoby v domácnosti péče o děti, rodiče apod., rentiéři, ostatní (např. osoby v produktivním věku finančně nezajištěné a neochotné pracovat). [1] Za ekonomicky neaktivní tedy můžeme považovat i osoby v produktivním věku, které nepracují a současně nesplňují všechny tři základní podmínky nezaměstnanosti. Například sem patří i uchazeči o zaměstnání evidovaní na úřadu práce, kteří však nejsou schopní nastoupit práci do 14 dnů (např. z důvodu probíhající rekvalifikace). Pomocí statistiky můžeme sledovat počet osob v jednotlivých kategoriích ekonomicky neaktivních a jejich podíl na celkovém počtu obyvatelstva. Pro sociální analýzu je velmi důležitá znalost poměru počtu neaktivních a počtu nezaměstnaných, jež vyjadřuje hospodářské zatížení nezaměstnaných osob. Přehled o struktuře obyvatelstva podle ekonomické aktivity, vzdělání, věkových skupin a krajů poskytuje níže tabulka

15 1.2 Míra nezaměstnanosti, specifická míra nezaměstnanosti 4 Jak z ekonomického tak i ze sociálního hlediska je nejdůležitější charakteristikou v této oblasti míra nezaměstnanosti (n) vyjadřující procentní podíl nezaměstnaných na celkovém počtu ekonomicky aktivních (na počtu pracovních sil): N = 100 * N/A kdy N = nezaměstnaní a = ekonomicky aktivní obyvatelstvo (15 let a více) Při analýze vývoje počtu nezaměstnaných je užitečné vycházet z modelu: I N = I n * I a * I p kdy I n = nezaměstnaní I a = ekonomicky aktivní I p = ekonomicky neaktivní Kromě celkové obecné míry nezaměstnanosti lze konstruovat také specifické míry nezaměstnanosti - například podle pohlaví, věkových skupin, vzdělání apod. Nyní je však třeba upozornit na to, že se v praxi setkáváme s různými měrami nezaměstnanosti. Rozdíl mezi nimi plyne především v rozdílně použité metodice pro stanovení čitatele a jmenovatele, ale také v přesnosti zdrojů dat a časové srovnatelnosti obou údajů. Obecná míra nezaměstnanosti definovaná v mezinárodních doporučeních ILO je ukazatel, konstruovaný na základě výsledků Výběrového šetření pracovních sil (VŠPS), kde jsou uváděny v čitateli i jmenovateli šetřené osoby podle místa jejich pobytu. Obecná míra nezaměstnanosti je doplněna mírou registrované nezaměstnanosti, která se počítá na základě počtu registrovaných nezaměstnaných MPSV. 4 Zdroje k vypracování této kapitoly: [1]; [24]; [26]; 12

16 Míra nezaměstnanosti je důležitým indikátorem sociálního klimatu a také spolehlivým znamením měnících se ekonomických podmínek. Podle míry nezaměstnanosti se posuzuje vážnost ekonomického poklesu. I když největší pozornost je věnována celkové míře nezaměstnanosti, specifické míry nezaměstnanosti mohou poskytovat přesnější signály cyklických změn v ekonomice. Míry nezaměstnanosti některých skupin jsou na ekonomický pokles citlivější ve srovnání s ostatními viz tabulka ze Statistické ročenky ČR V této tabulce můžeme vidět soupis měr nezaměstnanosti jednotlivých krajů, vzdělanostních a věkových skupin. Můžeme si povšimnout, že nejmenší míra nezaměstnanosti byla za rok 2007 naměřena v Pražském kraji, kde dosahovala pouhých 2,4%. V Jihočeském kraji, ve kterém se nachází náš pozorovaný region, byla naměřena třetí nejmenší míra nezaměstnanosti v hodnotě 3,3%. Ženy zde měly o více jak polovinu větší míru nezaměstnanosti (4,7%) oproti mužům (2,2%). Ze specifických měr nezaměstnanosti ČR za rok 2007 jsou na tom nejhůře mladí (15 19 let) a ti, kdo jsou se základním nebo žádným vzděláním. Tyto dvě skupiny převyšují ostatní naměřené míry nezaměstnanosti o více jak 10 procentních bodů. Zůstaneme-li u specifické míry, vidíme, že nejmenší problém se zaměstnaností mají ti, kteří vystudovali vysokou školu. Míra jejich nezaměstnanosti dosahovala v ČR roku 2007 pouhých 1,7%. Nejmenší specifická míra byla naměřena lidem, kterým je 65 let a více. Je to ale pro to, že jde o důchodový věk a spousta lidí již nepracuje a užívá si penze. 13

17 Tabulka 1.2.1: Obecná míra a specifické míry nezaměstnanosti podle krajů, vzdělání a věkových skupin v roce V procentech Ukazatel Celkem Muži Ženy Total Males Females Obecná míra nezaměstnanosti (ILO) General unemployment rate (ILO) Kraj: Hl. m. Praha 2,4 2,1 2,8 Středočeský 3,4 2,9 4,0 Jihočeský 3,3 2,2 4,7 Plzeňský 3,7 2,5 5,1 Karlovarský 8,2 7,6 9,1 Ústecký 9,9 8,2 12,4 Liberecký 6,1 4,4 8,2 Královéhradecký 4,2 3,2 5,4 Pardubický 4,4 3,4 5,8 Vysočina 4,6 3,5 6,1 Jihomoravský 5,4 4,4 6,8 Olomoucký 6,3 4,9 8,2 Zlínský 5,5 4,6 6,6 Moravskoslezský 8,5 6,3 11,3 Nejvyšší dosažené vzdělání: Specifické míry nezaměstnanosti Specific unemployment rates základní a bez vzdělání 20,1 21,1 19,3 střední bez maturity 5,9 4,3 8,9 střední s maturitou 3,3 2,4 4,1 vysokoškolské 1,7 1,6 1,7 Věkové skupiny: 15 až 19 let 26,9 25,2 29,7 20 až 24 let 8,8 8,7 8,9 25 až 29 let 5,2 4,2 6,7 30 až 34 let 5,2 2,8 8,8 35 až 39 let 4,8 2,7 7,4 40 až 44 let 4,5 3,5 5,5 45 až 49 let 4,5 3,8 5,2 50 až 54 let 5,3 4,2 6,5 55 až 59 let 5,4 5,2 5,5 60 až 64 let 2,5 2,7 1,9 65 a více let 1,1 1,2 1,0 15 až 64 let 5,4 4,3 6,8 Zdroj: VŠPS, [27] Tab

18 Důležitou charakteristikou sociálního klimatu je vedle míry nezaměstnanosti také délka nezaměstnanosti. Zjišťuje-li se doba trvání nezaměstnanosti u nezaměstnaných k určitému dni, pak z takto získaných údajů lze vypočítat pouze ukazatele průměrné dosavadní (k určitému okamžiku) doby nezaměstnanosti. To však nemůže být zobecněno na soubor všech nezaměstnaných po dobu celého roku. Abychom mohli zobecňovat, je nutno znát u jednotlivých nezaměstnaných začátek a konec nezaměstnanosti během sledovaného roku. Takovéto údaje poskytuje evidence úřadů práce. Na základě této evidence lze vypočítat celkovou uzavřenou dobu nezaměstnanosti. Zvláštní pozornost bychom měli věnovat údajům o dlouhodobé nezaměstnanosti (= déle než jeden rok). Tyto údaje především charakterizují skupinu osob, o které můžeme konstatovat, že je velmi obtížně umístitelná na trhu práce na rozdíl od krátkodobé nezaměstnanosti, kde může jít o krátkodobý stav v důsledku přesunu od jednoho zaměstnavatele k jinému nebo do vlastní podnikatelské aktivity a nemá zásadní dopad na jejich sociální status. Naproti tomu dlouhodobá nezaměstnanost signalizuje, že tato skupina osob buď odmítá pracovat, nebo není schopná nalézt své uplatnění na trhu práce a ztrácí jak odborné tak morální schopnosti a vlastnosti jako pracovní síla. To má přirozeně ekonomické dopady na rozpočet (sociální dávky) a také na morální a sociální dimenzi nestabilizované části společnosti. Podrobnější údaje o počtu nezaměstnaných jsou uvedeny v již zmíněné tabulce

19 1.3 Metody výpočtu nezaměstnanosti Výběrové šetření pracovních sil VŠPS (Labour force sample surfy - LFSS) ČSÚ Výběrové šetření získává údaje o všech složkách populace jak o aktivním tak neaktivním obyvatelstvu. S pravidelností nám poskytuje integrované a členěné informace o stavu a charakteru trhu práce, dále o celkových reálných zdrojích pracovních sil a také o ekonomické aktivitě obyvatelstva. Od roku 1993 se výběrové šetření pracovních sil provádí u vybraných bytových jednotek. Velikost výběrového souboru odpovídá požadavkům EUROSTATU a zajišťuje reprezentativní ukazatele na úrovni NUTS1 až NUTS3 6 (tedy až na úroveň KRAJŮ). Výběrové šetření pracovních sil se provádí kontinuálním způsobem v průběhu celého roku jako panelové výběrové šetření. V každém týdnu daného čtvrtletí se šetří část bytových domácností tak, aby reprezentativní výsledky byly vždy za čtvrtletí. V každém čtvrtletí se obměňuje jedna čtvrtina domácností. Využívá se tedy rotačního výběru. O každé domácnosti je tak k dispozici pět čtvrtletí pozorování, která umožňují sledovat změny na trhu práce u členů těchto domácností během tohoto období. Analýza těchto dat poskytuje zajímavý pohled na dynamiku trhu práce a nezaměstnanosti. Výběrový soubor bytových domácností se pořizuje pomocí dvoustupňového systematického výběru stratifikovaného podle hranic okresu. V prvém stupni jsou vybírány obvody a okresy, v druhém stupni se vybírají bytové domácnosti. VŠPS umožňuje komplexní sledování zaměstnanosti včetně samostatně činných osob podnikajících podle živnostenského zákona a dalších právních norem. I když je toto šetření zaměřeno především na osoby starší 15-ti let, sleduje také základní znaky u osob mladších (vztah k osobě v čele domácnosti, věk, pohlaví, státní příslušnost). [1] 5 Zdroje k vypracování této kapitoly: [1]; [20]; [24]; [27]; 6 NUTS1 = území (3 7milionů obyvatel) u nás území ČR, NUTS2 = region (800 tisíc 3 miliony obyvatel), NUTS3 = kraj (150 tisíc 800 tisíc obyvatel). Zdroj: WIKIPEDIE online encyklopedie. 16

20 Získané výsledky nám umožní kvantifikovat výši a strukturu disponibilní pracovní síly a to jak z hlediska současného stavu, tak i z hlediska možností dalšího vývoje. Od roku 2002 je VŠPS plně v souladu se standardem EUROSTATU. Současně se realizoval přechod na celoplošné používání elektronického dotazníku, které umožnilo ve velké míře kompenzaci náročnosti rozšíření okruhu otázek v rámci klasického modelu VŠPS. Harmonizovaný systém VŠPS zavedl kromě náplně standardního šetření systém ADHOC modulů (jednorázových šetření na určité téma, např. problematika pracovní úrazovosti a nemoci z povolání; vzdělávání a odborná výuka; délka a charakter pracovní doby; uplatnění absolventů na trhu práce jako součást VŠPS vždy ve druhém čtvrtletí) Evidence úřadu práce registrovaná nezaměstnanost dle ministerstva práce a sociálních věcí (dále jen MPSV) Zatímco VŠPS je orientováno na veškerou populaci a výkaznictvím především na zaměstnance, šetření prováděná úřady práce se zaměřují na evidované uchazeče o zaměstnání. Evidence úřadů práce a MPSV zahrnuje kromě uchazečů o zaměstnání také údaje o volných pracovních místech, o vytvořených společensky účelných pracovních místech, o pracovních místech v rámci veřejně prospěšných prací, o rekvalifikaci, uplatnění rekvalifikovaných pracovníků apod. Tyto ukazatelé se zjišťují a publikují v měsíční periodicitě. Kromě toho se čtvrtletně publikují podrobnější data o věkové a vzdělanostní struktuře uchazečů o zaměstnání, délce nezaměstnanosti, výši měsíčně poskytované dávky v nezaměstnanosti, struktuře volných pracovních míst podle požadované kvalifikace a dále i údaje o cizincích pracujících v ČR a českých občanech, kteří pracují v zahraničí. Podle platných zákonů mohou být vedeni v evidencích úřadů práce jako neumístění uchazeči o práci občané trvale bydlící v příslušné oblasti, kteří nejsou v pracovním nebo obdobném vztahu k zaměstnavateli ani nevykonávají samostatnou výdělečnou činnost, a kteří požádali úřad práce o zprostředkování vhodného zaměstnání. Data o neumístěných uchazečích se přebírají z Ministerstva práce a sociálních věcí. [25] 17

21 Od července 2004 je zavedena nová metodika výpočtu a MPSV díky ní zjišťuje počet dosažitelných uchazečů o zaměstnání. Jedná se o takové uchazeče o zaměstnání, kteří mohou bezprostředně nastoupit do zaměstnání při nabídce vhodného pracovního místa (= evidovaní nezaměstnaní, kteří nemají žádnou objektivní překážku pro přijetí zaměstnání). V této souvislosti může vzniknout otázka, proč je užitečné zjišťování ukazatelů nezaměstnanosti ve dvou systémech. Lze říci, že pro souhrnnou analýzu stavu a vývoje trhu práce je třeba vycházet z výsledků obou systémů. Ukazatelé nezaměstnanosti získané pomocí výběrového šetření pracovních sil jsou konstruovány podle mezinárodních definic ILO (International Labour Organization; mezinárodní organizace práce), jsou šetřeny v širších souvislostech a mohou být proto využity v hlouběji koncipovaných analýzách a prognózách týkající se nejen trhu práce a zaměstnanecké politiky, ale i životní úrovně obyvatelstva, otázek rodinné politiky, k odhadům nákladů na zabezpečení podpor v nezaměstnanosti, tzn. mnohem širších problémů z oblasti sociální i ekonomické. Údaje zjišťované na úřadech práce vystupují jako jakýsi doplněk ukazatelů z výběrového šetření pracovních sil a jsou nezastupitelné pro rozbory, na jejichž podkladě se koncipuje aktivní politika trhu práce a jejího finančního zabezpečení. Při využívání údajů z trhu práce je však nutno mít na paměti, že se odlišují nejen z věcného hlediska, ale existují také rozdíly v jejich vykazování z hlediska periodicity a z hlediska územního členění. 18

22 1.3.3 Kvantitativní srovnání obou metodik měření míry nezaměstnanosti VŠPS vs. MPSV Údaj o míře nezaměstnanosti nám může poskytnout zejména Český statistický úřad (dále jen ČSÚ) nebo portál MPSV. Abychom mohli obě metodiky kvantitativně porovnat, použila jsem míru nezaměstnanosti týkající se České republiky, protože pro region Tábor metodika VŠPS není dostupná. Metodika VŠPS je používána především na ČSÚ, zatímco metodiku výpočtu dle MPSV najdeme na všech úřadech práce, tudíž je tato metodika dostupná i pro menší územní členění. Abychom mohli kvantitativně určit, jak moc se tyto metodiky od sebe odlišují, sestavila jsem tabulku č zobrazující hodnoty měr nezaměstnanosti v České republice od 3. čtvrtletí roku 2004 až po 4. Čtvrtletí roku 2008 (sestaveno z míry nezaměstnanosti naměřené na konci každého čtvrtletí tj. k 31.3, 30.6, 30.9, a daného roku). 19

23 Tabulka č.: : Zjištěné hodnoty míry nezaměstnanosti dle VŠPS a míry registrované nezaměstnanosti dle MPSV v období 3. Q Q Čtvrtletí roku: Míra nezaměstnanosti dle VŠPS (%) Míra nezaměstnanosti dle MPSV (%) Procentní rozdíl použitých metod MPSV VŠPS III.04 8,2 9,1 0,9 IV.04 8,2 9,5 1,3 I.05 8,4 9,4 1,0 II.05 7,8 8,6 0,8 III.05 7,8 8,8 1,0 IV.05 7,8 8,9 1,1 I.06 8,0 8,8 0,8 II.06 7,1 7,7 0,6 III.06 7,0 7,8 0,8 IV.06 6,5 7,7 1,2 I.07 6,0 7,3 1,3 II.07 5,3 6,3 1,0 III.07 5,1 6,2 1,1 IV.07 4,8 6,0 1,2 I.08 4,7 5,6 0,9 II.08 4,2 5,0 0,8 III.08 4,3 5,3 1,0 IV.08 4,4 6,0 1,6 Zdroj dat potřebných ke zpracování této tabulky: míra registrované nezaměstnanosti naměřené ke konci čtvrtletí v ČR [21], míra nezaměstnanosti dle VŠPS [28]. V tabulce můžeme vidět patrné procentní rozdíly v použitých metodikách. Jednoznačně zde vidíme větší hodnotu naměřenou na úřadu práce, proto je také rozdíl vypočítán právě odčítáním výsledku VŠPS od výsledků MPSV. Pohledem na procentní rozdíl těchto metodik můžeme konstatovat, že jejich rozdíl je v průměru roven jednomu procentu (přesněji 1,022%). Hodnoty zjištěné podle metody VŠPS ukazují průměrnou míru nezaměstnanosti rovnou 6,4%. Tudíž podle portálu MPSV je míra registrované nezaměstnanosti rovna v průměru o 1% vyššího. 7 Q rozumíme čtvrtletí roku (quarter) 20

24 Grafické zpracování obou metodik (graf č.: ) nám jen potvrzuje naše zjištění z předchozí tabulky, míra nezaměstnanosti vypočtena podle metodiky MPSV je o poznání menší jak hodnoty vypočtené dle VŠPS. Největší rozdíl v použitých metodikách byl ve čtvrtém čtvrtletí 2008, kdy se hodnoty lišily o 1,6%. Graf č.: : Míra nezaměstnanosti dle MPSV a VŠPS. Zdroj ke zpracování tohoto grafu: [21]; [28]. 21

25 Tabulky č , sestavené z období třetího čtvrtletí roku 2004 až čtvrtého čtvrtletí roku 2008, ukazují četnosti měr nezaměstnanosti. Můžeme zde vidět, v jakém procentním rozmezí se míra nezaměstnanosti v tomto období pohybovala nejčastěji. První z tabulek je rozdělena dle hodnot vypočítaných metodou VŠPS, ze které je patrný fakt, že v průběhu roků byla touto metodou naměřena míra nezaměstnanosti v České republice nejčastěji v rozmezí 7,6% 8%. Tabulka č.: : Četnost míry nezaměstnanosti v období 3. Q Q Hodnoty použity z výsledků VŠPS. procentní rozpětí míry nezaměstnanosti (%) Četnost míry N v daném rozpětí od 3. Q 2004 do 4. Q ,1-4,5 3,0 4,6-5,0 2,0 5,1-5,5 2,0 5,6-6,0 1,0 6,1-6,5 1,0 6,6-7,0 1,0 7,1-7,5 1,0 7,6-8,0 4,0 8,1-8,5 3,0 Zdroj dat potřebných ke zpracování této tabulky: míra nezaměstnanosti naměřené ke konci čtvrtletí v ČR dle VŠPS [28]. 22

26 Podle výpočtů úřadů práce se hodnoty lišily opět právě o 1%. Zde bychom našli nejčastěji změřenou míru registrované nezaměstnanosti v rozmezí 8,6% - 9,1%. Srovnáním tabulek četností si také můžeme povšimnout, že u metody MPSV bylo jasněji určeno nejčastěji měřené rozpětí nezaměstnanosti. U metody VŠPS se četnost lišila o pouhé jedno změření v daném intervalu. Tabulka č.: : Četnost míry nezaměstnanosti v období 3. Q Q Hodnoty použity z výsledků MPSV. procentní rozpětí míry nezaměstnanosti (%) Četnost míry N v daném rozpětí od 3. Q 2004 do 4. Q ,0-5,5 2 5,6-6,1 3 6,2-6,7 2 6,8-7,3 1 7,4-7,9 3 8,0-8,5 0 8,6-9,1 5 9,2-9,7 2 Zdroj dat potřebných ke zpracování této tabulky: míra registrované nezaměstnanosti naměřené ke konci čtvrtletí v ČR [21]. 23