PŘÍJMOVÁ SITUACE DOMÁCNOSTÍ ČR PODLE STATISTIKY EU SILC

Transkript

1 ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS Ročník LVIII 27 Číslo 3, 2010 PŘÍJMOVÁ SITUACE DOMÁCNOSTÍ ČR PODLE STATISTIKY EU SILC L. Stejskal, J. Pustinová, J. Stávková Došlo: 23. prosince 2009 Abstract STEJSKAL, L., PUSTINOVÁ, J., STÁVKOVÁ, J.: Czech households income conditions according to the EU SILC statistics. Acta univ. agric. et silvic. Mendel. Brun., 2010, LVIII, No. 3, pp Article is devoted to evaluation of the Czech population s income situation according to the inquiry realized within the frame of the Statistics on Income and Living Conditions (SILC) project. This was carried out by the Czech Statistical Office in the year Selected introductive analyses are presented with the view of pointing at the primary data usage possibilities. Main aim of the paper is to explicate basic quantitative indicators of Czech households income situation in general, then in division according to social groups and regional belonging. Consequent aim encompasses the identification and analysis of the income unevenness measure by the help of alternative methodological approach. The essential findings and income characteristics are introduced, including recomputation to the physical and so-called standardized member. In compliance with the predefined threshold the households endangered with the insufficient income level are identified. Insufficient income level means that household earnings cannot cover standard living costs. This part is followed by the brief statistical analysis of the data set of this group of households and the reference to other studies which are currently being pursued. Conclusion comprehends the spectrum of processes and analyses that could follow, or are already worked out, in concurrence with the existing findings. First of these, for example, is the income situation evaluation of seniors involved in the enquiry. Reason is that this segment is traditionally perceived as economically weak and more or less dependent on the social system settings. EU-SILC, secondary research, household income, household structure, social deficit Česká ekonomika v posledních desetiletích procházela obdobím výrazného růstu 1, což je jev obecně spojovaný s očekáváním zlepšující se úrovně materiálního blahobytu jednotlivců a domácností 2. Objektivní verifikace naplnění tohoto očekávání je ale jen velice těžko proveditelná. Například kvantifikace životní úrovně pomocí makroekonomických agregátů HDP na obyvatele a tempa růstu HDP, která je běžně užívána, nevypovídá, vzhledem ke struktuře HDP (osobní spotřeba, vládní spotřeba a investice), o životní úrovni obyvatel vůbec adekvátně. Přitom ale, jak uvádí například Kabát (2007) Zjišťování příjmové situace obyvatelstva je důležitou částí sociálního výzkumu, neboť získáváme informace o skutečném stavu příjmové nerovnosti ve společnosti, v sociálních skupinách a v regionálních substrukturách. Implikací tohoto tvrzení dle stejného autora pak je, že společnost s výraznou příjmovou diferenciací je více ohrožena vnějšími dopady globalizace a dále je tedy třeba upravit metodiku měření příjmové situace a potažmo životní úrovně tak, aby bylo pracováno s ukazateli, 1 Nediskutujeme nyní aktuální dopady světové recese, které se, dle analýzy Ministerstva průmyslu a obchodu ČR, v důsledku propadu zahraniční poptávky promítly v ekonomice až v závěru roku Definice ukazatele životní úrovně dle Macmillanova slovníku moderní ekonomie (Pierce, 1994). 251

2 252 L. Stejskal, J. Pustinová, J. Stávková které mohou občané částečně ovlivňovat, čímž se dosáhne přesnějších výsledků. Hlavním cílem analýz bylo tedy vyhodnocení základních kvantitativních ukazatelů o příjmové situaci domácností souhrnně, podle sociálních skupin a podle regionálního zařazení a následně identifikace a rozbor míry příjmové nerovnosti pomocí alternativní metodiky, představené a poprvé aplikované právě prof. Kabátem (2007) na datech Slovenské republiky. MATERIÁL A METODY Analýzou dlouhodobého vývoje peněžních a naturálních příjmů v ČR se zabývá Český statistický úřad, který za tímto účelem realizoval v letech 1992 až 2002 tzv. šetření Mikrocensus. Toto šetření bylo za účelem sladění metodických postupů v rámci EU, na základě Nařízení (EC) 1177/2003 nahrazeno tzv. výběrovým šetřením příjmů a životních podmínek domácností, tedy národním modulem šetření EU-SILC (European Union Statistics on Income and Living Conditions), jehož smyslem je dlouhodobě získávat srovnatelné údaje o sociální situaci obyvatel ve všech zemích Evropské unie. Dále pak získat data, která poskytnou potřebné informace pro usměrňování sociální politiky státu v oblastech jako je nezaměstnanost, sociální péče, daňový systém apod. na jedné straně a pro hodnocení dopadu přijatých opatření na straně druhé 3. Souhrnný popis konstrukce metodiky šetření i důvody a proces iniciace, na základě cíle Sociálního začlenění v rámci Společenství 4, byl představen v publikaci Social Indicators: The EU and Social Inclusion (Atkinson et al., 2002). Stejný kolektiv autorů následně zpracoval též rozbor nastavení metodiky šetření v kontextu sociálních procesů a sociální politiky EU (Marlier et al., 2007). První výběrové šetření o příjmech a životních podmínkách domácností pod názvem Životní podmínky 2005 provedl ČSÚ v dubnu až květnu Hlavním účelem šetření bylo získat reprezentativní údaje o příjmovém rozložení jednotlivých typů domácností, údaje o způsobu, kvalitě a finanční náročnosti bydlení, vybavení domácností předměty dlouhodobého užívání a o pracovních hmotných a zdravotních podmínkách dospělých osob žijících v domácnosti. Šetření také zahrnovalo modul zaměřený na mezigenerační vazby. 5 Jelikož je nutné, aby výsledky přispěly k objektivnímu a rozsáhlému poznání sociální situace obyvatelstva ve vztahu k ekonomickému vývoji společnosti, musejí výsledky splňovat jednak statisticky chápaná kritéria kvality, ale také aby svou kvalitou oslovily širokou veřejnost. Pojem kvalita ve statistice nepředstavuje pouze kvalitu číselných výstupů, ale je nutno jej chápat v mnohem širších souvislostech statistické služby by měly poskytovat celkovou kvalitu produktu, určitou míru zátěže respondenta, relevanci, efektivnost, profesionalitu či transparentnost. Uvedené je zahrnuto například v Kodexu evropské statistiky 6, jenž je hlavním relevantním dokumentem v této oblasti pro statistické úřady všech členských států Společenství a též pro Evropský statistický úřad. Současné pojetí vymezení statistické kvality zahrnuje následující charakteristiky: důležitost a úplnost, přesnost a spolehlivost, včasnost a dochvilnost, dostupnost a srozumitelnost, koherence a srovnatelnost. Jelikož pracujeme v podmínkách konkrétních států, resp. regionů, je třeba k těmto vlastnostem v případě projektu EU SILC připojit také kvalitativní parametry statistických produktů a to: požadavek na praktickou aplikovatelnost při tvorbě sociální politiky státu a možnost výstupů široké občanské společnosti. Projekt Životní podmínky vznikl zpracováním primárních dat získaných z výběrového šetření. Proto je při interpretaci a analýze výsledků třeba mít na paměti, že všechny publikované údaje jsou odhady zatížené určitou statistickou chybou a že se tedy nejedná o přesná čísla, přičemž uvažovaná chyba je členěna na tzv. výběrovou a nevýběrovou složku 7. Výběrová chyba vzniká, jestliže se ze všech možných výběrů stejného rozsahu ze základního souboru náhodně (bez vracení) vybírá pouze jeden soubor a získané údaje reprezentují soubor základní. Chybu způsobenou volbou výběrového souboru lze s určitou pravděpodobností vymezit na základě teorie výběrových šetření, podle které velikost chyby závisí na rozsahu výběrového souboru, druhu výběru, četnosti výskytu daného ukazatele a na jeho variabilitě. V případě šetření Životní podmínky 2005 způsobil malý rozsah výběrového souboru nejen paušální zvětšení intervalu spolehlivosti u všech odhadů, ale odrazil se i na přesnosti výsledků, jelikož nelze hovořit o platnosti zákona vel- 3 Charakteristika šetření dle ČSÚ, viz podminek_domacnosti_eu_silc, cit Tzv. Social Inclusion, deklarováno na Lisabonském summitu v březnu 2000 v rámci strategického cíle přeměny Společenství v maximálně konkurenceschopnou, na znalostech založenou ekonomiku. 5 Metodické vysvětlivky EU SILC Dostupné na cit Dokument přijatý Výborem pro statistické programy v r Dostupný např. na cit Metodické vysvětlivky EU SILC Dostupné na cit

3 Příjmová situace domácností ČR podle statistiky EU SILC 253 kých čísel. Malé množství vybraných jednotek bylo dokonce ještě zmenšeno o domácnosti, které se odmítly šetření zúčastnit, což může v konečném důsledku vést ke ztrátě reprezentativnosti, k neoprávněnému zúžení intervalu spolehlivosti a ke zkreslení samotného odhadu. Tzv. nevýběrovou chybu pak obsahují všechna zjišťování, tedy i nevyčerpávající šetření, a to z řady příčin může se jednat o volbu nedokonalé metodiky nebo jejího nepřesného dodržování, o chybný postup při zpracování materiálu, neochotu respondentů sdělovat úplné a přesné informace apod. Tomuto typu chyby je možné se vyhnout precizní přípravou všech fází šetření a řízením samotného průběhu. Při realizaci šetření Životních podmínek 2005 byly srovnávány vybrané charakteristiky s údaji získanými z jiných statistik a dostupných administrativních zdrojů dat. Malý rozsah šetřených jednotek a velké množství zjišťovaných informací, které se projevují komplikovanými vzájemně provázanými vazbami, ovlivňují analýzu kvality dat a následné přepočty jsou proto velmi citlivé na nepřesnosti či nesoulad. Proto bylo nutné rozšířit kalibrační proměnné, vylepšit výpočtové algoritmy a vytvořit soustavu přepočítacích koeficientů pro zpracování souborů domácností i jednotlivých osob zároveň. Dodatečně byly stanoveny charakteristiky týkající se obydlených bytů. Domy byly rozděleny za každý kraj na rodinný a ostatní dům, odhady byly určeny na základě výsledků Sčítání lidí, domů a bytů 2001 a upraveny o přírůstky, resp. úbytky počtu bytů v letech 2001 až Údaje vztahující se k počtu osob bydlících v bytech byly dále rozděleny podle ekonomického statutu na: počet důchodců dle údajů převzatých z Ministerstva práce a sociálních věcí ČR a České správy sociálního zabezpečení podle stavu ke konci roku 2004 bez počtu osob žijících v domovech důchodců, počet nezaměstnaných dle údajů z evidence MPSV za rok 2004 navýšeny odhadem neregistrované nezaměstnanosti, počet samostatně činných osob dle výsledků VŠPS za rok 2004, počet dětí do 15 let včetně dle údajů demografické statistiky k Věkové skupiny, pohlaví a velikostní skupiny obcí byly zjišťovány za celou ČR k Chybějící údaje (v 18 případech nebyl uveden příjem) byly doplněny od jiné náhodně vybrané osoby z jiné domácnosti, která vykazovala stejné charakteristiky. Podhodnocené údaje bylo možné velmi omezeně eliminovat. Takové úpravy byly možné pouze u druhů příjmů, u nichž byly dostupné věrohodné statistické údaje nebo daňové či právní předpisy. Jako podpůrný zdroj sloužila data o průměrných mzdách za rok 2004 ze statistik práce jednotlivých odvětví. Základní charakteristiky sledovaných souborů jsou následující zjišťování se uskutečnilo ve všech krajích, přičemž výběrový plán byl založen na náhodném dvoustupňovém výběru pro každý kraj nezávisle tak, aby celkový počet vybraných bytů byl úměrný velikosti jednotlivých krajů. Na prvním stupni byly náhodně vybrány sčítací obvody 8, z nichž bylo v některých z nich následně na druhém stupni vybíráno 10 bytů. Před výběrem bylo nutné zajistit dosažení požadovaného pokrytí celého území ČR a zařadit i sčítací obvody s malým počtem bytů. Proto byly malé SO (s méně než 20 obydlenými byty) nejprve sloučeny s jinými sčítací obvody v rámci obce a do opory výběru byl zařazen tento sloučený sčítací obvod. Jednotkou zjišťování byl byt, a proto byly do šetření zahrnuty všechny osoby, které měly v době šetření v daném bytě obvyklé (jediné či hlavní) bydliště. Ze základního souboru byl vybrán výběrový vzorek zahrnující bytů. Ze vybraných bytů bylo 354 bytů (5 %) neobydlených, případně adresa nebyla nalezena či nebyla dostupná. Za tyto neobydlené byty nesměly být vybrány náhradní, proto proběhlo vlastní zjišťování v bytech a hospodařících domácnostech (v některých bytech žije více hospodařících domácností). Výsledek je stručně shrnut v Tabulce I. I: Vyšetřené domácnosti I: Households enquired Ukazatel Počet % Počet hospodařících domácností % Počet vyšetřených hospodařících domácností ,8 % Počet nevyšetřených hospodařících domácností ,2 % v tom: odmítnutí šetření ,5 % domácnost nezastižena, nepřítomná ,6 % domácnost neschopna účasti (zdravotní důvody aj.) 96 4,1 % jiné důvody (jazyková bariéra aj.) 19 0,8 % Zdroj: Šetření EU-SILC, Životní podmínky 2005, upraveno 8 Sčítací obvod v rámci každého kraje byly v prvním kroku vybrány náhodně sčítací obvody tak, aby počet vybraných bytů byl úměrný velikosti jednotlivých krajů.

4 254 L. Stejskal, J. Pustinová, J. Stávková II: Podíl vyšetřených domácností v jednotlivých krajích II: Regional proportion of households enquired Kraj HD z toho vyšetřeno HD z toho vyšetřeno Kraj v šetření počet % v šetření počet % Hl. m. Praha ,1 Královehradecký ,9 Středočeský ,7 Pardubický ,1 Jihočeský ,9 Vysočina ,5 Plzeňský ,3 Jihomoravský ,0 Karlovarský ,1 Olomoucký ,4 Ústecký ,6 Zlínský ,3 Liberecký Moravskoslezský ,9 Zdroj: Šetření EU-SILC, Životní podmínky 2005, upraveno Za odmítnutí šetření jsou uvažovány i případy, kdy hospodařící domácnost neodmítne šetření, ale není ochotna uvést své příjmy a jde tedy o nedodržení definice vyšetřenosti v duchu pokynů pro šetření. Nevyplnit otázku o příjmech může nejvýše jedna osoba, přičemž se nesmí jednat o osobu v čele domácnosti. Nejvyšší podíl vyšetřených domácností se v jednotlivých krajích lišil v průměru za ČR zhruba o ± 12 procentních bodů. Z tabulky II je zřejmé, že tazatelé byli nejúspěšnější v Olomouckém, Moravskoslezském, Plzeňském kraji a na Vysočině, kde z celkového počtu bylo vyšetřeno více než 70 % domácností. Nejnižší úspěšnost byla dosažena v Hlavním městě Praze, kde byla vyšetřena polovina hospodařících domácností. Výběr respondentů byl proveden podle standardních pravidel a metodických pokynů Eurostatu či podle některých pravidel OECD. Sledovaný soubor zahrnoval domácností, ve kterých žilo osob, z toho (76,99 %) dospělých a (23,01 %) závislých dětí. Ve sledovaném vzorku bylo (47,58 %) mužů a (52,42 %) žen. Nezaopatřených dětí do 16 let bylo (71,70 %), starších 16 let včetně bylo 673 (28,30 %). Typový druh domácnosti podle počtu členů, věku a vzájemného vztahu v absolutním a v relativním vyjádření zachycuje Tabulka III. Typová struktura domácností poukazuje na to, že v české společnosti převažují jednočlenné či dvoučlenné domácnosti a podle počtu dětí převažují domácnosti se dvěma dětmi, případně s jedním dítětem. Projekt EU SILC předpokládá mezinárodní srovnání získaných dat, proto je nezbytné zajistit jednotnou metodiku velikostní normalizace domácností. Počet spotřebních jednotek zkoumaného souboru lze stanovit dvojím způsobem. Je možné použít metodiku OECD, podle které výše spotřební jednotky závisí na složení domácnosti a na věku dětí: 1,0 osoba v čele domácnosti 0,5 děti ve věku 0 až 13 let 0,7 ostatní děti a osoby. Metodologie EU využívá přepočet s následující strukturou: 1,0 osoba v čele domácnosti 0,3 děti ve věku 0 až 13 let 0,5 ostatní děti a osoby. Rozdílné metodiky přepočtu vyvolávají ale otázku o vhodné interpretaci odvozených ukazatelů. Při uvažování domácnosti zahrnující dva dospělé a dvě děti do 16 let, je podle metodiky EU zís- III: Typová struktura sledovaných domácností III: Typological structure of households enquired Typ domácnosti Počet % Celkem ,00 V tom Jednotlivec mladší 65 let ,95 Jednotlivec, 65 let a více ,27 Dvojice dospělých, oba mladší 65 let ,18 Dvojice dospělých, aspoň jeden 65 let a více ,73 Ostatní domácnosti bez dětí 391 8,99 Dvojice dospělých s 1 dítětem 362 8,32 Dvojice dospělých se 2 dětmi ,11 Dvojice dospělých se 3 a více dětmi 103 2,37 Jeden dospělý (bez partnera, nemusí být rodič) s alespoň jedním dítětem 205 4,71 Ostatní domácnosti s dětmi 190 4,37 Zdroj: ČSÚ, vlastní dopočet

5 Příjmová situace domácností ČR podle statistiky EU SILC 255 kána přepočítaná hodnota 2,1 (= 1 + 0,5 + 0,3 + 0,3). Při předpokladu disponibilního příjmu této domácnosti ve výši Kč měsíčně, standardní přepočet ukáže průměrný příjem na jednoho člena Kč (30 000/4) a průměrný příjem přepočítaný na spotřební jednotku činí Kč (30 000/2,4). Použití spotřební jednotky pak výrazně mění veškeré odvozené ukazovatele. Geografická struktura souboru respondentů vycházejí z metodiky sběru a zpracování výsledků projektu SILC a vycházela z objektivního vztahu k reprezentativnímu demografickému pokrytí regio nů ČR. Podíl jednotlivců z jednotlivých krajů měl strukturu prezentovanou v Tabulce IV. Výběrový soubor pak umožňuje vyčtení dalších atributů demografické a sociální statistiky základního souboru obyvatel ČR. Velikost domácností podle počtu členů v absolutním i relativním vyjádření je uvedena v Tabulce V. Z uvedených údajů vyplývá, že 62 % českých domácností jsou jednočlenné a dvoučlenné, téměř 79 % domácností nemá více jak tři členy a až 95 % domácností má čtyři a méně členy. Výsledky potvrzují dlouhodobý pokles porodnosti v ČR a nízký počet dětí v rodinách. Při zaměření na strukturu domácností podle počtu dětí do 16 let (tab. VIII), je pa- IV: Zastoupení jednotlivých krajů IV: Percentual shares of regions Název kraje Počet Podíl (%) Hl. město Praha 981 9,49 Středočeský kraj ,45 Jihočeský kraj 570 5,52 Plzeňský kraj 599 5,80 Karlovarský kraj 276 2,67 Ústecký kraj 847 8,20 Liberecký kraj 432 4,18 Královéhradecký kraj 546 5,28 Pardubický kraj 536 5,19 Vysočina 657 6,36 Jihomoravský kraj 983 9,51 Olomoucký kraj 765 7,40 Zlínský kraj 614 5,94 Moravskoslezský kraj ,00 Celkem ,00 Zdroj: ČSÚ, vlastní dopočet V: Struktura výběrových domácností podle počtu členů V: Households structure according to the number of members Počet Počet domácností Počet členů domácnosti členů Absolutně % Kumulativně Absolutně % Kumulativně ,2 28, ,9 11, ,8 62, ,4 40, ,8 78, ,2 61, ,4 95, ,6 89, ,6 98, ,5 96, ,9 99, ,4 99, ,2 99,9 56 0,5 99, ,1 100,0 40 0,4 100, ,0 100,0 0 0,0 100, ,0 100,0 0 0,0 100,0 Celkem , ,0 Zdroj: ČSÚ, vlastní dopočet VI: Struktura výběrových domácností podle počtu dětí VI: Households structure according the count of children Počet Počet rodin Počet dětí dětí Absolutně % Kumulativně Absolutně % Kumulativně ,82 12, ,73 32, ,30 23, ,55 85, ,54 24, ,79 97, ,23 24, ,35 99, ,05 24, ,59 100, ,06 100,00 0 0,00 100,00 Celkem , ,00 Zdroj: ČSÚ, vlastní dopočet

6 256 L. Stejskal, J. Pustinová, J. Stávková trné, že nejrozšířenějším typem je bezdětná domácnost, která tvoří až 75 % všech sledovaných. Rodiny s dětmi do 16 let tvoří 25 % sledovaných domácností. Téměř 13 % rodin uvádí jedno dítě a 10 % dvě děti. Pouze necelé 2 % domácností má tři a více dětí. VÝSLEDKY A DISKUSE Základní výsledky a charakteristiky příjmové situace domácností tedy vypovídají o tom, že dle šetření dosáhl průměrný měsíční příjem na jednoho fyzického člena domácnosti Kč. Po provedení přepočtu na jednoho normalizovaného člena domácnosti, dle představené metodiky, činí průměrný příjem Kč. Zajímavé výsledky přineslo určení minimálního měsíčního příjmu, neboť pro fyzického člena domácnosti i pro přepočítaného člena ve výběrovém souboru činil shodně 750 Kč. Také maximální měsíční příjem na fyzického člena domácnosti a na přepočítaného člena byl shodně Tato skutečnost je dána jednočlenným typem domácnosti, kdy jednotlivec je současně osobou v čele, která má pro přepočet na spotřební jednotku EU hodnotu jedna, a proto disponibilní příjem dělíme shodně číslem jedna. Při interpretaci výsledků je třeba myslet na zvolený způsob stanovení příjmových proměnných a tuto skutečnost zohlednit při porovnání dosažených hodnot i při srovnání s reálnými hodnotami příjmů obyvatelstva, resp. domácností. Normalizovaná velikost domácnosti významně ovlivňuje statistické ukazatele polohy a variability. Hodnota příjmového mediánu na fyzického člena je Kč. Po normalizaci činí hodnota mediánu Kč. Pro další analýzu je důležitou veličinou pro odhad podílu příjmově ohrožených domácností. Jako prahovou hodnotu pro odhad podílu a počtu příjmově ohrožených domácností byla použita hodnota 0,6 VII: Intervaly průměrného měsíčního příjmu fyzických členů domácností VII: The average monthly income intervals (household physical members) Interval přůměrného měsíčního příjmu (Kč) Počet domácností , , , , , , , , a více 15 0,34 Celkem ,00 Zdroj: ČSÚ, vlastní dopočet mediánu. Domácnosti, jejichž příjem přepočítaný na fyzického člena je nižší než prahová hodnota, jsou označeny jako příjmově ohrožené. Prahová hodnota mediánu se pro průměrný příjem za fyzického člena domácnosti rovná Kč, pro průměrný příjem na přepočítaného člena je tato hodnota Kč. Graf 1 znázorňuje teoretické rozdělení průměrného měsíčního příjmu, kdy na ose Y je uveden počet domácností, které se v dotazníkovém šetření zařadily do příslušného intervalu měsíčního příjmu na jednoho fyzického člena domácností. Nejčastěji se průměrný příjem pohybuje v intervalu až Kč (62 % domácností). Příjem nad Kč uvedlo pouze 1,35 % domácností. V grafu je šipkou označena prahová příjmová hod- % etnosti P íjmové intervaly 1: Teoretické rozdělení příjmové proměnné 1: Income variable theoretical distribution Zdroj: vlastní výpočet

7 Příjmová situace domácností ČR podle statistiky EU SILC 257 VIII: Popisná statistika o příjmech domácností VIII: Household incomes descriptive statistics Typ domácnosti Počet Průměrný příjem na Počet dom. (%) Kumul. počet (%) domácností členů domácnost člena členů příjmu členů příjmu Jednotlivec mladší 65 let ,87 5,56 5,87 5,56 Jednotlivec, 65 let a více ,01 3,74 11,88 9,30 Dvojice dospělých, oba mladší 65 let ,31 10,12 27,19 19,42 Dvojice dospělých, aspoň jeden 65 let a více ,72 7,31 37,92 26,73 Ostatní domácnosti bez dětí ,33 14,67 50,25 41,40 Dvojice dospělých s 1 dítětem ,51 11,78 60,76 53,18 Dvojice dospělých se 2 dětmi ,40 12,57 81,16 65,75 Dvojice dospělých se 3 a více dětmi ,19 12,36 86,34 78,11 Jeden dospělý (bez partnera, nemusí být rodič) s aspoň ,92 6,08 91,26 84,19 jedním dítětem Ostatní domácnosti s dětmi ,74 15,81 100,00 100,00 Celkem ,00 100,00 Zdroj: vlastní výpočty IX: Popisná statistika příjmových proměnných IX: Income variables descriptive statistics Parametr ČR Praha Středočeský Jihočeský Plzeňský Karlovarský Ústecký Liberecký Stř. hodnota Medián Minimum Maximum Součet ,6 Medián Parametr Pardubický Vysočina Jihomoravský Olomoucký Zlínský Královehradecký Moravskoslezský Stř. hodnota Medián Minimum Maximum Součet ,6 Medián Zdroj: vlastní výpočty nota 0,6 mediánu příjmové proměnné, s kterou je dále pracováno při odhadu počtu příjmově ohrožených domácností. Tabulka VIII zachycuje základní popisnou statistiku. Pro výpočet průměrného měsíčního příjmu byly použity údaje o ročním disponibilním příjmu dle metodiky EU. Nejnižší průměrný příjem na jednoho člena domácnosti vychází v domácnostech dvou dospělých se třemi a více dětmi. Jejich měsíční příjem na osobu činí Kč měsíčně. Také domácnost s jedním dospělým a alespoň jedním dítětem dosahuje poměrně nízkého měsíčního příjmu, a to Kč. Naopak v horní části příjmového spektra se nacházejí rodiny bez dětí. Údaje v tabulce IX jsou přepočítány z údajů o příjmové situaci fyzických členů, proto není možné tyto dvě tabulky mechanicky porovnávat s jinými zveřejněnými výsledky. přínos lze spatřovat především v relativních hodnotách, které vyjadřují příjmové rozdíly v jednotlivých krajích.

8 258 L. Stejskal, J. Pustinová, J. Stávková ZÁVĚR Uvedenými propočty byly základním způsobem shrnuty výsledky šetření EU SILC. Je evidentní, že poskytují množství informací a zdrojů pro další zpracování a následnou identifikaci příjmové a sociální situace domácností a obyvatelstva. Díky použití jednotné metodiky dle EU, resp. OECD lze zjištěné výsledky také velmi dobře porovnávat na mezinárodní úrovni, což znamená, že výstupem dalších prací na představeném výzkumu by mohlo být srovnání příjmové a sociální situace obyvatel ČR a jiných států. Autoři opakují, že příspěvek představuje pouze vstupní analýzu výsledků šetření Životní situace obyvatel dle metodiky sestavené členem Evropského statistického poradního výboru Evropské komise. Dalšími navázanými rozbory s vysokou vypovídací hodnotou z akademického i aplikačního pohledu budou příjmové komparace na základě decilového příjmového třídění, konstrukce Lorenzovy křivky a výpočet Giniho koeficientu. Následně bude proveden odhad počtu příjmově ohrožených domácností (dle prahové hodnoty 0,6 mediánu a pro zajímavost případně i dle dalších hodnot) a odhad tzv. sociálního příjmového deficitu společnosti. Tyto analýzy budou rozpracovány nejen pro soubor všech respondentů a domácností, ale také pro vybrané skupiny stanovené na základě různých kritérií. Jako první bude například zhodnocena příjmová situace obyvatelstva v postproduktivním věku, segmentu tradičně vnímaného jako relativně ekonomicky slabého a ohroženého veškerými politicky či ekonomicky motivovanými změnami nastavení systému sociální sítě. Již dosavadní výsledky však poskytují zajímavé podklady k naplnění prvotního cíle rozborů celého šetření vyhodnocení základních kvantitativních ukazatelů o příjmové situaci domácností, vyhodnocení míry příjmové nerovnosti v souborech sledovaných domácností a porovnání dalších vybraných matematicko-statistických charakteristik. Přestože tedy dosavadní výstupy prací na výsledcích šetření, jež autoři v článku představují, samy o sobě neumožňují prezentaci definitivních stanovisek o příjmové a potažmo životní situaci obyvatel, jedná se o relativně komplexní základ, jehož rozpracováním do dalších období a sociologickou, demografickou, či geografickou segmentací bude postupně vytvářen materiál, který autorům umožní vyslovovat tyto závěry a konstruovat odvozené výzkumné hypotézy. Klíčovým záměrem, již prof. Kabátem prezentovaným a diskutovaným na půdě Statistického úřadu Slovenské republiky, rovněž je, aby zjištěné výsledky do budoucna sloužily jako podklad pro tvorbu rozhodnutí pracovníkům státní správy, samosprávy a mimovládních organizací. SOUHRN Autoři v článku pracují s obecně vnímanou premisou zvyšující se životní úrovně obyvatel, odvislé od ekonomického růstu země. Poukazují na obtížnou verifikovatelnost předpokladu, vzhledem k povaze konstrukce makroekonomických agregátů, které jsou k tomuto účelu běžně užívány. Východiskem může být užití představené alternativní metodiky, umožňující vyhodnocení kvantitativních ukazatelů o příjmové situaci domácností souhrnně, například podle sociálních skupin a podle regionálního zařazení a následně pak identifikaci a rozbor míry příjmové nerovnosti. Vstupní data jsou získána z šetření Životní podmínky 2005, jež provedl Český statistický úřad dle metodických postupů daných Nařízením (EC) 1177/2003 v rámci národního modulu EU-SILC. Projekt Životní podmínky vznikl zpracováním primárních dat získaných z výběrového šetření. Zjišťování se uskutečnilo ve všech krajích, přičemž výběrový plán byl založen na náhodném dvoustupňovém výběru pro každý kraj nezávisle tak, aby celkový počet vybraných bytů byl úměrný velikosti jednotlivých krajů. Ze základního souboru byl pak vybrán výběrový vzorek zahrnující bytů. Projekt EU SILC předpokládá mezinárodní srovnání získaných dat, proto je nezbytné zajistit jednotnou metodiku velikostní normalizace domácností. Počet spotřebních jednotek zkoumaného souboru lze stanovit dvojím způsobem, a to dle metodiky OECD, nebo metodiky Společenství. Geografická struktura souboru jednotlivců vycházela z metodiky sběru a zpracování výsledků projektu SILC a vycházela z objektivního vztahu k reprezentativnímu demografickému pokrytí regionů ČR. Výběrový soubor pak umožňuje vyčtení řady dalších atributů demografické a sociální statistiky základního souboru obyvatel ČR. Dle výsledků šetření dosáhl průměrný měsíční příjem na jednoho fyzického člena domácnosti Kč. Po provedení přepočtu na jednoho normalizovaného člena domácnosti, dle představené metodiky, činí průměrný příjem Kč. Zajímavé údaje přineslo též určení minimálního měsíčního příjmu, neboť pro fyzického člena domácnosti i pro přepočítaného člena ve výběrovém souboru činil shodně 750 Kč. Také maximální měsíční příjem na fyzického člena domácnosti a na přepočítaného člena vykazoval shodně Hodnota příjmového mediánu na fyzického člena je Kč. Po normalizaci činí hodnota mediánu Kč. Pro další analýzu je důležitou veličinou pro odhad podílu příjmově ohrožených domácností Jako prahovou hodnotu pro odhad podílu a počtu příjmově ohrožených domácností byla použita hodnota 0,6 mediánu. Domácnosti, jejichž příjem přepočítaný na fyzického člena je nižší než

9 Příjmová situace domácností ČR podle statistiky EU SILC 259 prahová hodnota, jsou označeny jako příjmově ohrožené. Prahová hodnota mediánu se pro průměrný příjem za fyzického člena domácnosti se rovná Kč, pro průměrný příjem na přepočítaného člena je tato hodnota Kč. Studie přináší vstupní a úvodní výsledky analýz šetření k nastínění jeho potenciálu i potenciálu představené metodiky. Data získaná v EU SILC poskytují množství informací a zdrojů pro další zpracování a následnou identifikaci příjmové a sociální situace domácností a obyvatelstva v ČR. Díky použití jednotné metodiky dle EU, resp. OECD lze zjištěné výsledky velmi dobře porovnávat na mezinárodní úrovni, což znamená, že výstupem dalších prací na představeném výzkumu by mohlo být provedení srovnání příjmové a sociální situace obyvatel ČR a jiných států a to z různých pohledů pokrývajících vydefinování jak dílčích segmentů respondentských souborů, tak dalších metodologických postupů. Rozpracovaná podoba výstupů má rovněž sloužit v neakademické odborné sféře jako podklad pro rozhodování pracovníků státní správy, samosprávy a mimovládních organizací. EU-SILC, sekundární šetření, příjmy domácností, struktura domácnosti, sociální deficit Poděkování Příspěvek vznikl jako součást řešení výzkumného záměru č. MSM /03/02 Česká ekonomika v procesech integrace a globalizace a vývoj agrárního sektoru a sektoru služeb v nových podmínkách evropského integrovaného trhu, tematického směru 03 Vývoj vztahů obchodní sféry v souvislosti se změnami životního stylu kupního chování obyvatelstva a změnami podnikového prostředí v procesech integrace a globalizace. LITERATURA Analýza vývoje ekonomiky ČR a odvětví v působnosti MPO za rok 2008, Ministerstvo průmyslu a obchodu [online] 2009 [cit ], dostupná na html. ATKINSON, T. et al., 2002: Social indicators: The EU and Social Inclusion. Oxford: Oxford University Press, 1st ed p ISBN KABÁT, L., 2007: Príjmová situácia a životné podmienky obyvateľstva Slovenska podľa štatistiky SILC. In: Slovenská štatistika a demografia, 3/ s. ISSN MARLIER, E. et al., 2007: The EU and Social Inclusion: Facing the Challenges. Bristol: Policy Press, 1st ed p ISBN Metodické vysvětlivky EU SILC 2005 [online] [cit ]. Dostupné na cz/csu/2007edicniplan.nsf/t/6f002a030e/$file/301207mc.pdf. PEARCE, D. W., 1994: Macmillanův slovník moderní ekonomie. Praha: Victoria Publishing. 549 s. ISBN Adresa Ing. Ladislav Stejskal, Ph.D., Ing. Bc. Jana Pustinová, prof. Ing. Jana Stávková, CSc., Ústav marketingu a obchodu, Mendelova univerzita v Brně, Brno, Česká republika, ladislav.stejskal@mendelu.cz, jana.pustinova@mendelu.cz, jana.stavkova@mendelu.cz

10 260