T T. Think Together Zuzana Pacáková THINK TOGETHER

Transkript

1 Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Doktorská vědecká konference 7. února 2011 T T THINK TOGETHER Think Together 2011 Materiální deprivace a její determinanty ve struktuře výdajů na spotřebu Material deprivation and its determinants in the consumption expenditures structure Zuzana Pacáková 326

2 Abstrakt Příspěvek se zabývá vyjádřením úrovně chudoby na základě měření materiální deprivace. Cílem příspěvku je návrh a ověření postupu pro zhodnocení vztahu mezi mírou materiální deprivace a výdaji na spotřebu zboží a služeb v členských státech Evropské unie. Ve srovnání s klasickými přístupy si příspěvek klade za cíl rozpracovat uvedený vztah do výdajové struktury domácností. Závislost míry materiální deprivace a struktury spotřeby byla nejprve posouzena zvlášť pro každou skupinu spotřeby dle klasifikace COICOP. Následně byly státy rozděleny na skupinu států s nízkou mírou materiální deprivace (max. na úrovni mediánu EU27) a s vysokou mírou (nad úrovní mediánu EU27). Byl zjištěn průkazný rozdíl (p=0,0001) ve struktuře výdajů u těchto dvou skupin. Míra materiální deprivace se zvyšuje s rostoucími výdaji na potraviny, zdraví a poštovní a telekomunikační služby. Klíčová slova materiální deprivace,výdaje na spotřebu, COICOP, MANOVA, logistická regrese Abstract The article deals with the evaluation of poverty using material deprivation approach. The aim of the article is then to propose a procedure to prove the presumption of correlation between consumption expenditures structure and material deprivation in the EU Member States. The correlation is firstly evaluated separately for each consumption group (according to COICOP). Next the states are divided into two groups with low/high material deprivation based on the median value of material deprivation in the EU27. There is significant difference between the consumption expenditures structure in the two groups of states (p=0.0001). Material deprivation is higher with increasing expenditures on food and non-alcoholic beverages, health and communications. Key Words material deprivation, consumption expenditures, COICOP, MANOVA, logistic regression ÚVOD Česká republika patří v Evropské unii k zemím s nízkou mírou chudoby. V roce 2009 dosahoval podíl osob s příjmem pod hranicí chudoby (míra rizika chudoby) 8,6 procent. Hranice chudoby je stanovena jako 60 procent mediánu národního ekvivalizovaného příjmu po sociálních transferech. Tento podíl se také v ČR v posledních letech soustavně snižoval a to z více než deseti procent v roce 2005 na již zmíněných 8,6% v roce V Evropské unii byla v roce 2008 (poslední dostupné údaje) míra ohrožení chudobou na úrovni 16,5 procenta, což představuje téměř 80 milionů lidí. K výraznějšímu nárůstu této hodnoty došlo v roce 2007 se vstupem nových členských zemí. Boj proti chudobě je jednou z priorit EU. Důraz na sociální rovnost a snížení míry chudoby je součástí cílů jak Lisabonské strategie, která skončila k roku 2010, tak i nové strategie Evropa Strategie pro inteligentní, udržitelný a začleňující růst. Zde je stanoven jasný cíl pro boj s chudobou, konkrétně snížení počtu obyvatel žijících pod hranicí chudoby o 25 %, tedy zhruba o 20 miliónů lidí. Také Česká republika se aktivně začleňuje do této iniciativy a tyto cíle upravuje v rámci svého národního programu. ISBN:

3 Výzkumné práce posledních let zabývající se posuzováním životní úrovně obyvatel, sociální nerovností nebo měřením úrovně chudoby mají jeden společný rys, kterým je stále častější odklon od jednorozměrného přístupu k postupům, které zkoumají daný jev ve více dimenzích. Bossert a kol. (2009) dělí důvody, které k tomu vedly do tří skupin. Jako první odkazuje na výsledky významných studií, které poukazují na fakt, že blahobyt jednotlivce a tudíž také nerovnost v celé populaci závisí na mnoha aspektech jako je například úroveň bydlení, příjem nebo zdraví. Postupy založené na hodnocení skupiny indikátorů lze vysledovat v pracích mnoha autorů, kteří se zabývají posouzením nerovností mezi státy (např. Matković a kol., 2007; Figari, 2010) nebo uvnitř států (Labudová a kol., 2010). Jako druhý důvod, který mluví proti používání míry chudoby jako jedinému ukazateli, uvádí autor fakt, že příjem je ukazatel, který nezohledňuje další faktory vedoucí ke zvýšení kvality života na úrovni jednotlivce, např. nepeněžní transfery od státu nebo pomoc rodiny. Třetí důvod je spjatý s metodikou Evropské unie. Aktivity vedoucí k odklonu od jednoduchého posuzování nerovností k vícerozměrnému přístupu lze datovat již do roku 2000 v souvislosti s tvorbou Lisabonské strategie. Od tohoto roku upravuje jednotné postupy otevřená metoda koordinace (Open Method of Coordination). Ta stanovuje společné ukazatele a jednotné cíle, které se také promítnou v národních akčních plánech členských států EU (viz např. Komise Evropských společenství, 2005). S rozšířením Evropské unie došlo k nárůstu příjmové nerovnosti mezi starými a novými členskými státy. To vyvolalo potřebu měřit životní úroveň také pomocí jiných měr, které nejsou založeny na hranicích chudoby definovaných na úrovni států, jako tomu je u ukazatele míry rizika chudoby (Bossert a kol., 2009; Besharov a Couch, 2009). Zároveň byla vyslovena potřeba zahrnout do hodnocení jak peněžní tak nepeněžní ukazatele (Bourguignon, Chakravarty, 2003; Atkinson, 2003). V literatuře se lze setkat s různými přístupy k posuzování deprivace (obecně ve smyslu nedostatku). Přístupy se liší ve výběru ukazatelů, způsobu agregace (viz např. Atkinson, 2003) a v konstrukci konkrétní míry. Jeden z rozšířených postupů spočívá ve stanovení počtu dimenzí, ve kterých obyvatelé trpí nedostatkem. Na tomto přístupu je založen také koncept stanovení míry materiální deprivace, který je představen dále. Cílem příspěvku je návrh a ověření postupu pro zhodnocení vztahu mezi mírou chudoby a výdaji na spotřebu zboží a služeb. Ve srovnání s klasickými přístupy si příspěvek klade za cíl rozpracovat uvedený vztah do výdajové struktury domácností. Jako ukazatel chudoby je pro tyto účely uvažována míra materiální deprivace, tedy podíl osob, žijících v domácnostech ohrožených materiální deprivací. Ve výdajové struktuře na spotřebu zboží a služeb je cílem nalézt konkrétní determinanty míry materiální deprivace. Struktura výdajů na spotřebu je hodnocena na základě klasifikace COICOP (Classification of Individual Consumption by Purpose) a vyjádřena v procentech z celkové spotřeby. Analýza je prováděna na úrovni států Evropské unie (EU27). MATERIÁL A METODY Závislost byla nejprve charakterizována pro každou složku spotřeby samostatně za použití Spearmanova koeficientu pořadové korelace. Následně byly státy EU27 na základě údajů o míře materiální deprivace rozděleny do dvou skupin. První skupinu tvoří státy, které dosahují maximálně úrovně mediánu všech členských států (dále státy s nízkou úrovní), Think Together 2011 Dostupné z:

4 druhou skupinu státy s úrovní míry materiální deprivace nad mediánem EU27 (dále státy s vysokou úrovní). Mediánová hodnota procenta osob, žijících v domácnostech ohrožených materiální deprivací, byla pro rok 2005 na úrovni 6,4%. Poslední dostupné údaje o spotřebě domácností za všechny členské státy EU jsou k dispozici za rok 2005, analýza se tedy opírá o údaje z tohoto roku. Za pomoci vícerozměrné analýzy rozptylu (multivariate analysis of variance MANOVA) je testována hypotéza o shodném vektoru průměrů u skupiny států s nízkou a vysokou mírou materiální deprivace. Analýza se opírá o testovou statistiku Wilksova lambda dle následujícího vzorce det (W) λ = det (W + B) (1) kde W je matice variability uvnitř tříd a B je matice mezitřídní variability. Testové kriterium nabývá hodnot od nuly do jedné, čím nižší hodnota testového kriteria, tím se vektor průměrů více liší. Na základě hodnoty Wilksova lambda je vypočtena statistika, která se za platnosti nulové hypotézy řídí asymptoticky F-rozdělením (Norušis et alter, 1994). Pro nalezení proměnných, zde výdajů na spotřebu v jednotlivých skupinách dle klasifikace COICOP, které odlišují státy s nízkou a vysokou mírou materiální deprivace, byla použita logistická regrese. Logistická regrese patří mezi metody externální analýzy, které hledají a popisují vztahy mezi jednotlivými množinami proměnných. Jak uvádí Hendl (2004), představuje logistická regrese zobecnění regresní lineární analýzy, v němž je závisle proměnná jistou funkcí pravděpodobnosti sledovaného jevu. Vysvětlovaná kategoriální proměnná může nabývat pouze dvou obměn (alternativní vysvětlující proměnná) nebo se může jednat o proměnnou nabývající více kategorií (vícekategoriální vysvětlovaná proměnná). Vztah mezi P(Y=1) sledovaného jevu za podmínek daných hodnotami nezávisle proměnných x pak vyjadřujeme rovnicí P ln = β 0 + β ix i (2) 1 P i Výraz ln (P/(1-P)) se nazývá logit. Parametr β 0 je zde průměrný logit a každý parametr β i představuje odchylku i-tého logitu od tohoto průměru. Logistický regresní model tedy vyjadřuje logit hodnoty P jako vážený součet hodnot nezávisle proměnných. Pro výpočty byl použit statistický software IBM SPSS Statistics, v. 18. Pro testy významnosti byla zvolena hladina významnosti α=0,05. CHUDOBA A MATERIÁLNÍ DEPRIVACE Koncepce měření chudoby v Evropské unii se doposud opírala zejména o relativní vyjádření chudoby na základě stanovení mediánu národního příjmu (po sociálních transferech). Konvenční způsob vyjádření hranice chudoby se pak opírá o stanovení meze ve výši šedesáti procent národního ekvivalizovaného disponibilního příjmu. Tato mez představuje úroveň příjmů, které umožňují vést dostatečně kvalitní život (Wolff, 2009). Podíl obyvatel pod úrovní chudoby je ovšem pouze jeden ze způsobů, jak měřit nedostatečnou životní úroveň obyvatel. V rámci celoevropského statistického šetření o životních podmínkách obyvatel (European Statistics on Income and Living Conditions EU-SILC) jsou proto pravidelně zjišťovány také ukazatele míry materiální deprivace. Za účelem obsáhlého popsání míry sociálního vyloučení v EU musí být indikátory související s příjmem ISBN:

5 doplněny nepeněžními ukazateli životní úrovně (Wolff, 2009). Nově je tedy sledován také ukazatel míra materiální deprivace. Materiální deprivace je definována jako nucený nedostatek předmětů (položek), které se vztahují k materiálnímu zajištění životních podmínek (Guio, Engsted Maquet, 2007). Patří sem kvalita bydlení, vlastnictví zboží dlouhodobé spotřeby a aspekty, týkající se nakládání s finančními prostředky. Za osoby postižené materiální deprivací jsou považovány osoby žijící v domácnostech, které si nemohou dovolit minimálně čtyři položky z následujících devíti: 1. pračka; 2. barevná televize; 3. telefon; 4. osobní automobil; 5. uhradit nečekaný výdaj; 6. jeden týden dovolené mimo domov v roce; 7. masité jídlo každý druhý den; 8. dostatečné vytápění domu/bytu; 9. nedoplatky (na nájemném, hypotéce, splátkovém prodeji apod.) (Wolff, 2009). Položky 1 až 4 lze shrnout pod názvem nedostatek předmětů dlouhodobé spotřeby, položky 5 až 9 pak tvoří skupinu, která se vztahuje k napjaté výdajové situaci. Ukazatel materiální deprivace lépe postihuje rozdílné životní standardy napříč státy EU, protože ukazatel míry rizika chudoby je postaven na hranicích chudoby definovaných na národní úrovni (Národní cíle stanovené na základě hlavních cílů strategie Evropa 2020, 2010). Strategie Evropa 2020 definuje 5 cílů, které mají být splněny do roku Patří mezi ně také cíl snížit počet obyvatel žijících pod hranicí chudoby o 25%, tedy o 20 miliónů lidí (Evropská komise, 2010). Na základě těchto cílů jsou navrhována opatření jak na úrovni členských států, tak na národní úrovni. Česká republika pak v oblasti redukce chudoby plánuje stanovení národních cílů snižování chudoby s využitím 3 indikátorů (Národní cíle stanovené na základě hlavních cílů strategie Evropa 2020, 2010): 1. míra ohrožení chudobou 2. míra materiální deprivace 3. podíl osob žijících v domácnostech bez zaměstnané osoby. V dokumentu jsou v souvislosti s bojem proti materiální deprivaci vysloveny dvě možné příčiny materiální deprivace: 1) nedostatečná hladina příjmů; 2) sekundární chudoba, tedy výdaje za zbytné věci nebo nevhodná struktura výdajů. Analýza se proto zaměřuje na determinanty míry materiální deprivace ve struktuře výdajů na spotřebu zboží a služeb. Materiální deprivace v zemích EU Míru materiální deprivace v jednotlivých zemích EU za rok 2008 znázorňuje graf č. 1. Je sledován podíl obyvatel žijících v domácnostech, uvádějících nedostatek ve čtyřech nebo více položkách definovaných v předchozí kapitole. Jak je na první pohled patrné, míra materiální deprivace se v jednotlivých státech výrazně liší. Na jedné straně stojí Lucembursko s 0,7 procenty obyvatel, na straně druhé pak Bulharsko s více než čtyřiceti procenty. Na základě hodnoty variačního koeficientu (V=98,85%) můžeme variabilitu míry materiální deprivace mezi státy EU posoudit jako velmi vysokou. Think Together 2011 Dostupné z:

6 Nejvíce obyvatel uvádí, že nejsou schopni uhradit jeden týden dovolené mimo domov (v průměru až 40 procent obyvatel), dále pak jíst obden masité jídlo a nejsou schopni čelit neočekávaným výdajům (v průměru více než 35 procent). Výše neočekávaného výdaje je například pro Českou republiku stanovena na 7500 Kč. Nejméně často je pak uváděna absence barevného televizoru a telefonu. Graf č. 1: Míra materiální deprivace v členských státech EU, 2008 Ukazatel míry materiální deprivace se zaměřuje přímo na osoby/domácnosti, které si nemohou pořídit určité komodity. Položky, které do seznamu komodit spadají, nejsou přitom vnímány jako nadstandard nebo luxus. Chudoba vyjádřená ukazatelem míry ohrožení chudobou, kdy je zohledněna příjmová úroveň domácností na národní úrovni, vykazuje výrazně odlišné výsledky od měření na základě materiální deprivace. Rozdíly jsou patrné z grafu č. 2. Graf č. 2: Srovnání míry chudoby a míry materiální deprivace v členských státech EU, 2008 Zdroj: databáze Eurostat, vlastní zpracování Zdroj: databáze Eurostat, vlastní zpracování Podíl obyvatel postižených materiální deprivací je ve většině států nižší než podíl osob ohrožených chudobou. Pouze u pěti členských států je nižší podíl osob s příjmem pod úrovní 60- ti procent mediánu ekvivalizovaného národního příjmu (po ISBN:

7 sociálních transferech) než podíl osob ohrožených materiální deprivací; jedná se o Bulharsko, Maďarsko, Polsko, Rumunsko a Slovensko. V České republice žije pod hranicí chudoby zhruba 9% obyvatel, materiální deprivací pak trpí 6,8% obyvatel. Na druhou stranu variabilita míry materiální deprivace mezi státy EU (V=98,85%) je výrazně vyšší než při použití míry chudoby (V=26,44%). VÝSLEDKY A DISKUZE Jak již bylo uvedeno v předchozím textu, míra materiální deprivace může být ovlivněna jednak nízkou příjmovou úrovní, tak také nevhodnou strukturou spotřeby. Příspěvek analyzuje vztah mezi výdajovou strukturou domácností a mírou materiální deprivace. Údaje o spotřebě domácností jsou získávány ze statistiky rodinných účtů (SRÚ). Statistika rodinných účtů sleduje hospodaření soukromých domácností - poskytuje informace o výši jejich vydání a struktuře spotřeby (ČSÚ, 2010). Poslední údaje dostupné za všechny členské státy EU jsou k dispozici za rok Následující analýza se tedy opírá o údaje z roku Další aktualizace SRÚ pro všechny členské státy by měla proběhnout pro rok Také míra materiální deprivace byla tedy vyjádřena za rok Vzhledem k nedostupnosti údajů pro Bulharsko a Rumunsko za rok 2005 ze šetření EU-SILC pro určení míry materiální deprivace, byly pro tyto státy uvažovány hodnoty pro rok 2006, resp Data týkající se struktury spotřeby jsou dostupná pro rok 2005 za všechny členské státy EU, vč. Bulharska a Rumunska, které vstoupili do EU v roce Graf č. 3 znázorňuje míru korelace mezi materiální deprivací (procento populace) a jednotlivými složkami spotřeby dle klasifikace Think Together 2011 COICOP v procentech z celkové spotřeby. Těsnost závislosti je zde charakterizována pomocí Spearmanova korelačního koeficientu. Zvýrazněná kružnice značí nulovou korelaci, směrem do středu kruhu se tedy jedná o negativní závislost, směrem ven od této kružnice pak o pozitivní závislost. Korelační koeficienty statisticky významné na α=0,05 jsou označeny hvězdičkou. Graf č. 3: Korelace výdajů na spotřebu dle účelu na základě klasifikace COICOP (% z celkové spotřeby) s mírou materiální deprivace (% postižené populace) v členských státech EU, 2005 Zdroj: vlastní zpracování Struktura výdajů podle spotřeby dle klasifikace COICOP je pak dělena takto: CP01 Potraviny a nealkoholické nápoje; CP02 Alkoholické nápoje, tabák a narkotika; CP03 Odívání a obuv; CP04 Bydlení, voda, energie, paliva; CP05 Bytové vybavení, zařízení domácností, opravy; CP06 Zdraví; CP07 Doprava, CP08 Pošty a telekomunikace; CP09 Rekreace Dostupné z:

8 a kultura; CP10 Vzdělávání; CP11 Stravování a ubytování (restaurace, hotely); CP12 Ostatní zboží a služby. Uvažujeme-li všech sedmadvacet států dohromady, pak lze vysledovat silnou pozitivní závislost mezi materiální deprivací a výdaji na spotřebu skupiny CP01 - Potraviny a nealkoholické nápoje (r=0,866) a skupiny CP08 Pošta a telekomunikace (r=0,806), Negativní středně silná až silná závislost je pak mezi materiální deprivací a výdaji na spotřebu zboží/statků ze skupiny CP07 Doprava (r= -0,624), CP09 Rekreace a kultura (r= -0,738) a CP12 Ostatní zboží a služby (r= -0,608). Pro potřeby dalších analýz uvažovala autorka rozdělení států EU27 do dvou skupin dle míry materiální deprivace. První skupinu tvoří státy s nízkou úrovní materiální deprivace (maximálně úroveň mediánu EU27), druhou skupinu státy s vysokou úrovní (nad mediánem EU27). Následující graf pak znázorňuje korelaci výdajů na spotřebu dle klasifikace COICOP s mírou deprivace zvlášť pro obě skupiny. Graf č. 4: Korelace spotřeby dle účelu na základě klasifikace COICOP (% z celkové spotřeby) s mírou materiální deprivace v členských státech EU, 2005 Zdroj: vlastní zpracování Již na první pohled je patrné, že výsledky se u obou skupin výrazně liší. U států s nízkou úrovní materiální deprivace je průkazná závislost (α=0,05) pouze mezi materiální deprivací a skupinou CP01 Potraviny a nealkoholické nápoje (r=0,609), jedná se o středně silnou pozitivní závislost. U skupiny států s vysokou mírou materiální deprivace je pak průkazná korelace s celkem sedmi skupinami spotřeby. V této skupině států je vyšší míra materiální deprivace výrazně spojena s výší výdajů na spotřebu zboží ze skupiny CP01 - Potraviny a nealkoholické nápoje (r=0,886), dále pak ze skupiny CP02 Alkoholické nápoje, tabák a narkotika (r=0,710). Středně silnou pozitivní korelaci pak zjišťujeme také ve spojení s výdaji na poštovní a telekomunikační služby CP08 (r=0,646). Nižší míra materiální deprivace je pak u těchto států spojena s nárůstem výdajů na spotřebu zboží ze skupiny CP05 Bytové vybavení, zařízení domácnosti, opravy (r=-0,686); dopravních služeb - CP07 (r=-0,694); a výdaji na ostatní zboží a služby CP12 (r=-0,791). Pro další ověření rozdílné struktury výdajů na spotřebu ve dvou porovnávaných skupinách byl pomocí vícerozměrné analýzy rozptylu (multivariate analysis of variance MANOVA) testován rozdíl ve výdajích na spotřebu dle klasifikace COICOP. Testujeme nulovou hypotézu o shodném vektoru průměrů u obou skupin států. Před zahrnutím proměnných do modelu MANOVA došlo k předvýběru proměnných; jsou uvažovány pouze ty skupiny COICOP, u kterých byla zjištěna průkazná korelace s mírou materiální deprivace. Zahrnuté proměnné jsou tedy zřejmé z grafu č. 3. Předpokladem vícerozměrné analýzy rozptylu je shodná variabilita, je tedy nutné ověřit shodu kovariančních matic závisle proměnných. Na základě výsledku Boxova testu ISBN:

9 předpoklad o shodě kovariančních matic nezamítáme (p=0,127). Dále dle výsledku vícerozměrné analýzy rozptylu, založené na testové statistice Wilksova lambda, lze nulovou hypotézu o shodném vektoru průměrů zamítnout (λ=0,209, p=0,0001). Výsledky testu tedy potvrzují předpoklad o vlivu struktury spotřeby na míru materiální deprivace. Pro podrobnější vyhodnocení výsledků, tedy pro identifikaci těch proměnných zde výdajů na spotřebu, které mají největší vliv na ohrožení materiální deprivací, byl dále uvažován model logistické regrese. Na straně vysvětlované proměnné je uvažována míra materiální deprivace nízká/vysoká. Jak již bylo uvedeno dříve, státy byly rozděleny do dvou skupin dle mediánu celé EU27. Na straně vysvětlujících proměnných jsou pak jednotlivé výdaje na spotřebu v dělení klasifikace COICOP procento z celkové spotřeby. Výsledky analýzy jsou uvedeny v tabulce č. 1 a tabulce č. 2. Pro nalezení modelu byla zvolena dopředná metoda výběru na základě věrohodnostního poměru (Forward: likelihood ratio). Pro model byly opět uvažovány pouze ty proměnné, které významně korelují s mírou materiální deprivace, viz graf č. 3. Sledovaným jevem byla vysoká úroveň materiální deprivace, zde tedy míra nad úrovní mediánu EU27. Tabulka č. 1: Celkový test modelu logistické regrese statistika chí-kvadrát st. volnosti p-hodnota 32,898 2 <0,0001 Zdroj: vlastní zpracování V tabulce č. 1 je uveden výsledek celkového testu regresního modelu. Na základě p-hodnoty (p<0,0001) zamítáme hypotézu, že regresní koeficienty nabývají hodnoty nula. Nalezený regresní model tedy významně přispívá k rozlišení skupin států s nízkou a vysokou úrovní materiální deprivace. Tabulka č. 2 pak zobrazuje konkrétní proměnné zahrnuté do rovnice a výsledky testů významnosti těchto proměnných. Tabulka č. 2: Výsledky logistické regrese proměnné zahrnuté do modelu CP06 (% celkové spotřeby) CP08 (% celkové spotřeby) koeficienty (B) sm. chyba Waldova statistika st. volnosti p hodnota Exp(B) 3,844 3,148 1,492 1,000 0,222 46,721 7,350 5,232 1,974 1,000 0, ,902 konstanta -39,527 29,698 1,771 1,000 0,183 0,000 Zdroj: vlastní zpracování Vzhledem k dosaženým p-hodnotám lze výsledky logistické regrese označit za explorační. Koeficienty nejsou na zvolené pětiprocentní hladině významnosti průkazné. Nicméně výsledky naznačují, že míra materiální deprivace je nejvíce ovlivněna výdaji na spotřebu poštovních a telekomunikačních služeb (CP08). S rostoucími výdaji v této oblasti výrazně roste šance, že stát patří do skupiny s vysokou mírou materiální deprivace (e b =1556,902). Dále se v rovnici vyskytuje proměnná CP06 Výdaje na zdraví. Opět s rostoucím procentem výdajů připadajících na oblast zdraví, se zvyšuje šance, že ve státě je vyšší míra materiální deprivace (e b =46,721). Think Together 2011 Dostupné z:

10 ZÁVĚR Použité metody umožnily posoudit závislost mezi mírou materiální deprivace a strukturou výdajů na spotřebu. Výsledky analýz potvrzují předpoklad o vztahu mezi mírou materiální deprivace a strukturou výdajů. Státy Evropské unie byly na základě hodnoty mediánu míry materiální deprivace rozděleny do dvou skupin: s nízkou a vysokou mírou materiální deprivace. V obou skupinách byla zjištěna závislost mezi úrovní mat. deprivace a výdaji na jídlo a nealkoholické nápoje tedy určitě výdaji na nezbytné statky. Ačkoliv se míra materiální deprivace napříč státy EU27 výrazně liší, je zřejmé, že i ve skupině států s nízkou mírou je skupina obyvatel, která převážnou část svých příjmů vynakládá na nezbytné statky (jídlo a pití). Proto se míra materiální deprivace s růstem výdajů na tyto statky zvyšuje napříč celé EU. Z grafu č. 3 je pak zřejmá nepřímá závislost mezi mírou materiální deprivace a výdaji na dopravu, rekreaci nebo bytové doplňky. Tyto statky a služby lze jistě do určité míry označit za statky zbytné, tudíž jejich spotřeba je spojena s vyšší úrovní příjmů a tedy jistě také s nižší materiální deprivací. Nemožnost vynaložit výdaje na alespoň jeden týden dovolené mimo domov také patřila k nejčastěji zmiňovaným položkám. Nejvíce se odlišuje výdajová struktura států s nízkou a vysokou mírou mat. deprivace ve výdajích na zdraví (CP06). Zde lze pozorovat dokonce opačný směr působení. Zatímco u států s nízkou mírou materiální deprivace tato míra s růstem výdajů na zdraví stoupá, u skupiny států s vysokým podílem osob postižených materiální deprivací je tomu naopak. Lze se tedy domnívat, že ve státech s vysokou mírou deprivace jsou vyšší výdaje na zdravotní péči spojeny s vyšší životní úrovní obecně a tedy také s nižší materiální deprivací. U států s nízkou mírou deprivace se pak tato situace týká zejména té složky obyvatel, která žije na hranici životního minima a tím pro ni jakékoliv výdaje nad rámec nezbytných (delší pobyt v nemocnici, výdaje u zubního lékaře) představují značné ohrožení a tedy snížení životní úrovně (a tím vyšší ohrožení materiální deprivací). Dále jsou zde výrazné rozdíly ve výdajích na poštovní a telekomunikační služby (CP08). U států s nízkou mírou mat. deprivace nebyla závislost s touto skupinou výdajů prokázána, zatímco ve skupině s vysokou mírou ji lze označit za středně silnou. Hodnocení nerovností v kvalitě života na základě míry materiální deprivace je přístup, který není založen na stanovení hranice chudoby na úrovni jednotlivých členských států. Jak je patrné z prvotní analýzy v tomto článku (graf č. 2), tento přístup také vede k jiným závěrům než při použití klasické míry chudoby. Matković a kol. (2007), který porovnával chudobu v nových a starých členských státech EU, hodnotí závislost mezi relativním vyjádřením chudoby a materiální deprivací jako středně silnou. Uvádí také, že rozdíly mezi starými a novými členskými státy jsou značně výraznější při vyjádření chudoby mírou materiální deprivace. To potvrzují i naše analýzy, variační koeficient charakterizující rozdíly mezi státy v případě míry chudoby je V=26,44%, v případě míry materiální deprivace je pak více jak trojnásobný (V=98,85%). Dostupné analýzy, které se opírají o ukazatel míry materiální deprivace, si nejčastěji kladou za cíl porovnání již zmíněného relativního přístupu a nemonetárního přístupu k vyjádření deprivace (např. Matković a kol., 2007; Figari, 2010) nebo porovnání úrovně materiální deprivace na úrovni států. Naše analýza si kladla za cíl nalézt determinanty materiální deprivace ve výdajové struktuře na spotřebu zboží a služeb. Dosažené výsledky potvrzují předpoklady o vlivu struktury výdajů na spotřebu zboží a služeb a úrovní chudoby vyjádřené ISBN:

11 pomocí ukazatele materiální deprivace. Tyto závěry vedou k úvaze, zda lze výdaje na spotřebu jako celek, ale také strukturu ve výdajích na spotřebu, uvažovat jako indikátor úrovně kvality života. Burkhauser (2009) uvádí, že ačkoliv byly navrženy alternativní míry na základě celkové spotřeby nebo materiální deprivace, všechny oficiální míry OECD, EU nebo U.S. jsou založeny na peněžním příjmu. Výhodou při analýze životní úrovně v členských státech EU je jednotná metodika sledování dat nebo alespoň snaha o zajištění dodatečné maximální srovnatelnosti údajů a dostupnost celé řady kvantitativních ale také kvalitativních ukazatelů. Další výzvou a úkolem je tedy zajistit, aby byly všechny dostupné ukazatele a informace, které nesou, vhodně a plně využity. Uvedené postupy mohou být aplikovány také v rámci státu se zaměřením na ohrožené skupiny obyvatel dle vzdělanostní struktury nebo se zaměřením na skupinu obyvatel pod hranicí chudoby (dle mediánu národního příjmu). LITERATURA Atkinson A. B. (2003): Multidimensional deprivation: contrasting social welfare and counting approaches. Journal of Economic Inequality, 1: Besharov D. J., Couch K. (2009): European Measures of Income, Poverty, and Social Exclusion: Recent Developments and Lessons for U.S. Poverty Measurement. Journal of Policy Analysis and Management, 28: Bossert W. et alter (2009): Multidimensioanl poverty and material deprivation. Dostupné z net/1866/3996 (citováno leden 2011). Bourguignon F., Chakravarty, S. R. (2003): The measurement of multidimensional poverty. Journal of Economic Inequality, 1: Burkhauser R. V. (2009): Deconstructing European Poverty Measures: What Relative and Absolute Scales Measure. Journal of Policy Analysis and Management, 28: Evropská komise (2010): Europe Dostupné z ec.europa.eu/europe2020/index_en.htm (citováno prosinec 2010). Figari F. (2010): Cross-national differences in determinant sof multiple deprivation in Europe. Journal of Economic Inequality. Dostupné z: content/8835m / (citováno leden 2011). Guio A., Engsted Maquet I. (2007): Material deprivation and pour housing. Proceedings of the EU-SILC conference. Euroepan Communities, Luxembourg. ISBN Hendl J. (2004): Přehled statistických metod zpracování dat. Analýza a metaanalýza dat. Portál, Praha; ISBN Komise ES (2005): SDĚLENÍ KOMISE RADĚ, EVROPSKÉMU PARLAMENTU, EVROPSKÉMU HOSPODÁŘSKÉMU A SOCIÁLNÍMU VÝBORU A VÝBORU REGIONŮ Pracujme společně, pracujme lépe: nový rámec pro otevřenou koordinaci politiky sociální ochrany a začlenění v Evropské unii. Dostupné z do?uri=com:2005:0706:fin:cs:pdf (citováno leden 2011) Labudová a kol. (2010): Aplikácia viacrozmerných metód při meraní chudoby. E+M Ekonomie a management, 1: Think Together 2011 Dostupné z:

12 Matković et alter (2007): Inequality, Poverty, and Material Deprivation in New and old Members of the European Union. Croatian Medical Journal, 48: Národní cíle stanovené na základě hlavních cílů strategie Evropa 2020 (2010). Dostupné z strategie-evropa-2020/strategie-evropa /strategieevropa-2020.aspx (citováno prosinec 2010). Norušis M. J. et alter (1994): SPSS Advanced Statistics 6.1. SPSS Inc., Michigan; ISBN Statistika rodinných účtů (2010). ČSÚ, Praha. Dostupné z (citováno prosinec 2010). Wolff P. (2009): Population and social conditions. Statistics in focus, 46. European Communities, Luxembourg. ISBN: