Analýza uplatnění absolventů vysokých škol na trhu práce situace v ČR a vybraných zemích EU podle dat z VŠPS

Malátova 17, 150 00 Praha 5 tel.: +420 221 900 513 Analýza uplatnění absolventů vysokých škol na trhu práce situace v ČR a vybraných zemích EU podle dat z VŠPS Září 2007 1

OBSAH 1. Vývoj počtu zaměstnaných osob s terciárním vzdělání podle dat z VŠPS... 3 2. Vývoj počtu zaměstnaných osob s terciárním vzdělání podle dat z VŠPS v členění dle odvětví... 8 3. Vývoj počtu zaměstnaných osob s terciárním vzdělání podle dat z VŠPS v členění dle profesí... 12 4. Informace o aplikaci datového souboru z dat Výběrového šetření pracovních sil a manuál k použití... 18 5. Metodické vysvětlení použitých pojmů... 20 5.1 Vymezení Výběrového šetření pracovních sil (VŠPS)... 20 5.2. Vymezení odvětvových skupin... 21 5.3. Vymezení profesních skupin... 23 5.4. Vymezení stupňů vzdělání... 26 5.5 Vymezení ekonomické aktivity obyvatelstva... 28 2

1. Vývoj počtu zaměstnaných osob s terciárním vzdělání podle dat z VŠPS V České republice bylo v roce 2006 celkem 955 tis. osob s terciárním vzděláním, což je téměř o 45 % více než v roce 1995. Z nich bylo 719 tisíc mezi zaměstnanými, téměř 18 tisíc mezi nezaměstnanými a dalších téměř 218 tisíc jich patřilo mezi ekonomicky neaktivní osoby. Míra nezaměstnanosti osob s terciární vzděláním tak činila pouze 2,4 %, což je hluboko pod celkovou mírou nezaměstnanosti v české ekonomice (ta převyšuje 7 %). V EU19 1 byl za posledních 10 let růst počtu osob s terciárním vzděláním ještě dynamičtější než tomu bylo v ČR. V roce 2006 bylo v EU celkem 66,8 milionu osob s terciárním vzděláním, což znamená za posledních 10 let nárůst o 56 %. Z nich bylo 51 milionu zaměstnaných, téměř 2,5 milionu nezaměstnaných a více než 13 milionu ekonomicky neaktivních. Míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním tak v roce 2006 v EU19 činila 4,6 %. To je sice téměř dvojnásobek míry nezaměstnanosti těchto osob v ČR, ale i v EU19 platí, že to je výrazně méně než celková nezaměstnanost, která je téměř 8,3 %. Porovnání celkové míry nezaměstnanosti a míry nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním v jednotlivých ekonomikách a jejich vývoj v letech 1996 2006 ukazuje následující graf. 1 Do EU19 zahrnujeme země původní EU15 a Českou republiku (CZ), Maďarsko (HU), Slovensko (SK) a Polsko (PL). Ostatní země tvoří v EU jen necelé 2,3 % zaměstnaných osob a jejich zahrnutí by tedy celkovou analýzu nijak výrazně neovlivnilo. Původní EU 15 tvořilo Rakousko (AT), Belgie (BE), Německo (DE), Dánsko (DK), Řecko (EL), Španělsko (ES), Finsko (FI), Francie (FR), Irsko (IE), Itálie (IT), Lucembursko (LU), Nizozemí (NL), Portugalsko (PT), Švédsko (SE) a Spojené království (UK). 3

Graf 1.1 Porovnání celkové míry nezaměstnanosti a míry nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním v jednotlivých ekonomikách zemí EU19 8% Porovnání celkové míry nezaměstnanosti a míry nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním země EU19, 1996, 2006 7% EL Míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním 6% 5% 4% 3% 2% NL DK LU AT IE UK PT ES IT EU19 SE BE FI HU CZ FR DE SK PL 1996 2006 1% 0% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% Celková míra nezaměstnanosti v ekonomice V grafu není znázorněna hodnota pro Španělsko v roce 1996, neboť míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním tam činila 17,3 % a celková míra nezaměstnanosti v ekonomice byla dokonce přes 22 %. Zařazení Španělska 1996 do grafu by tedy značně posunulo jeho měřítko a tím by graf nebyl zdaleka tak názorný. Názvy zemí jsou v grafu uvedeny u hodnot pro rok 2006, hodnoty roku 1996 jsou označeny pouze plným kroužkem bez popisku. Čárkovaná čára vedoucí na grafu z počátku souřadnic je osa 1. kvadrantu. Ukazuje stav, kdy jsou celková míra nezaměstnanosti a míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním shodné. Pro země vpravo od této osy to tedy znamená, že v zemích které jsou blíže této ose nemá terciární vzdělání při hledání uplatnění na trhu práce takový vliv jako v zemích které jsou od této osy dále, neboť míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním je blíže celkové míře nezaměstnanosti v celé ekonomice. Na ose 1. kvadrantu jsou, jak již bylo uvedeno, tyto míry shodné a pokud by se některá ze zemí dostala dokonce vlevo od této osy, znamenalo by to, že je v ní míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním vyšší než průměrná míra nezaměstnanosti celé ekonomiky. V roce 2006 bylo nejblíže osy (a tudíž tam při uplatnění na trhu práce bylo terciární vzdělání v porovnání s ostatními vzdělanostními skupinami nejmenší výhodou) především Dánsko a Portugalsko a poměrně blízko bylo i 4

Nizozemsko, Itálie, Lucembursko a Řecko. Při porovnání směru vývoje v jednotlivých zemích za posledních 10 let se ukáže, že k této ose se oproti roku 2006 nejvíce přiblížilo Irsko a Finsko. Poměrně velký pohyb k ose rovněž nastal v Itálii a v Maďarsku. Ostatní země (kromě 4 výjimek) se také k ose přiblížily, i když ne tak vysokým tempem. Těmi zeměmi, které se vymykají ze všeobecného trendu a jejichž vzdálenost od osy se oproti roku 1996 zvýšila, jsou Polsko, Česká republika, Slovensko a především Německo. Na grafu je tedy patrná velká nejednoznačnost ve vývoji měr nezaměstnanosti v jednotlivých zemích. Většina zemí (AT, DK, ES, FI, FR, IE, IT, NL, SE a UK) i EU19 jako celek se pohybuje jihozápadním směrem. To znamená, že se v nich za posledních 10 let snížila jak celková míra nezaměstnanosti tak i míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním. Jejich pozice se však stále více přibližuje ose 1. kvadrantu což značí, že je stále menší rozdíl mezi celkovou mírou nezaměstnanosti a mírou nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním. Další poměrně početná skupina zemí, kam kromě České republiky patří rovněž Lucembursko, Polsko, Portugalsko a Slovensko, se naopak ubírá severovýchodním směrem. Znamená to, že je v nich oproti roku 1996 vyšší míra nezaměstnanosti jak osob s terciárním vzděláním tak i celková. Na příkladu ČR je však patrné, že to neznamená že by tyto míry stále ještě měly stoupat. Míra nezaměstnanosti dosáhla v ČR své maximum již v minulých letech a v posledních letech se již snižuje, nicméně stále je ještě nad úrovní roku 1996. Na grafu je rovněž jasně vidět, že v roce 1996 byla oproti zemím původní EU15 specifická pozice osob s terciárním vzděláním v postkomunistických státech, tedy v České republice, Maďarsku, Polsku a Slovensku. Jejich míra nezaměstnanosti byla hluboko pod celkovou mírou nezaměstnanosti jednotlivých ekonomik, což svědčí o mnohem lepší pozici na trhu práce pro osoby s terciárním vzděláním oproti osobám s jiným stupněm vzdělání. Přestože se v nich do roku 2006 jejich míra nezaměstnanosti zvýšila, je stále nižší než v ostatních zemích původní EU15. To platí pro Česku republiku, Slovensko i Maďarsko. V Polsku se za posledních 10 let zvýšila výrazně nejen celková míra nezaměstnanosti, ale i míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním. Polsko se však pohybovalo dále od osy 1. kvadrantu, což znamená, že se míra nezaměstnanosti osob s terciárním vzděláním zvýšila méně než celková míra nezaměstnanosti a tak je pro tyto osoby i v Polsku stále snazší nalézt uplatnění na trhu práce než pro osoby bez terciárního vzdělání. Při změně počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním hraje svou roli jednak vzdělávací systém dané ekonomiky (ten určuje, kolik těchto osob je vůbec pro trh práce k dispozici) a 5

jednak struktura trhu práce (ta určuje kde budou tito lidé zaměstnáni). Změna počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním na trhu práce je způsobena třemi vlivy: a) vliv změny velikosti jednotlivých odvětví pokud se počet osob v nějakém odvětví snižuje (zvyšuje), měl by se za jinak stejných profesních a vzdělanostních struktur snižovat (zvyšovat) i počet osob s terciárním vzděláním v tomto odvětví; b) vliv změny struktur profesí v jednotlivých odvětvích každá profese má v každém z odvětví svou specifickou strukturu; tento vliv ukazuje, jak by se změnil počet osob s terciárním vzdělání v celé ekonomice, pokud by se uvnitř žádné profese nezměnila její vzdělanostní struktura, pouze by se v jednotlivých odvětvích změnila struktura profesí; c) vliv změny vzdělanostních struktur uvnitř profesí každá profese má v každém z odvětví svou specifickou strukturu vzdělání; tento vliv ukazuje, jak by se změnil počet osob s terciárním vzděláním v ekonomice, pokud by se nezměnila struktura profesí v jednotlivých odvětvích, ale pouze by se uvnitř jednotlivých profesí v změnila jejich vzdělanostní struktura. Tyto tři vlivy mohou působit jak ve stejném směru (tedy všechny pro zvyšování nebo všechny pro snižování počtu osob s terciárním vzděláním v ekonomice) nebo naopak proti sobě a pak o směru vývoje osob s daným stupněm vzdělání rozhodne to, který z vlivů převáží. Následující graf ukazuje jak uvedené vlivy ovlivňovaly počet zaměstnaných osob s terciárním vzděláním v minulých letech. Kromě let 1995, 2000 a 2006 jsme do grafu zařadili i rok 2004, kdy se Česká republika stala členem EU, abychom mohli porovnat, jak se tato změna projevila na trhu práce. 6

Graf 1.2 Vliv jednotlivých změn na celkovou roční změnu počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním v ČR Vliv jednotlivých změn na celkovou roční změnu počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním ČR, 1995-2006 20 Změna počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním (v tis.) 15 10 5 0 vliv změny vzdělanostní struktury uvnitř profesí vliv změny profesní struktury uvnitř odvětví vliv změny struktury odvětví 1995-2000 2000-2004 2004-2006 -5 Vzhledem k nestejným časovým úsekům, které jednotlivé sloupce porovnávají, jsme přepočetli všechny změny na průměrné roční. Z grafu je patrné, že v České republice přibývá každým rokem stále víc osob s terciárním vzděláním. V posledních dvou letech se na tomto nárůstu nejvíce (více než 47 %) podíly změny struktury odvětví. Téměř jednu třetinu změn způsobil vliv změny profesní struktury uvnitř odvětví a vliv změny vzdělanostní struktury uvnitř profesí se podílel přibližně z jedné pětiny. Je patrné postupné oslabování posledně uvedeného vlivu, což může naznačovat postupné zasycení míst kvalifikačně zdatnějšími pracovníky. Další místa pro osoby s terciárním vzděláním se tak nyní nabízejí především díky růstu odvětví s vyššími nároky na vzdělané zaměstnance (především odvětví kvartéru). Zároveň to však může znamenat i jiný trend je možné situaci na grafu vysvětlit tak, že do roku 2004 nedocházelo na trhu práce k dostatečným strukturálním změnám v odvětvích, které by byly schopny absorbovat příchody osob s terciárním vzděláním a tudíž docházelo především ke změnám uvnitř jednotlivých profesí. Po vstupu do EU se však strukturální změny výrazně zvýšily a dokázaly nově příchozí osoby absorbovat. V EU19 změny vzdělanostní struktury uvnitř profesí stále znamenají příliv přibližně půl milionu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním. I v EU, stejně jako v ČR, v posledních 6-7

ti letech výrazně posílil vliv změny struktury odvětví. Naopak vliv změny profesní struktury uvnitř odvětví na vývoj počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním mírně oslabuje. Graf 1.3 Vliv jednotlivých změn na celkovou roční změnu počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním v EU19 Změna počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním (v tis.) 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Vliv jednotlivých změn na celkovou roční změnu počtu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním EU19, 1995-2006 vliv změny vzdělanostní struktury uvnitř profesí vliv změny profesní struktury uvnitř odvětví vliv změny struktury odvětví 0 1995-2000 2000-2004 2004-2006 2. Vývoj počtu zaměstnaných osob s terciárním vzdělání podle dat z VŠPS v členění dle odvětví 2 V ČR počet zaměstnaných osob s terciárním vzděláním vzrostl od roku 1995 kromě zemědělství, lesnictví a rybolovu (AB), těžebního průmyslu (C) a textilního, oděvního a kožedělného průmyslu (D.BC) ve všech odvětvových skupinách. Největší nárůst, téměř 36 tis. osob, zaznamenalo odvětví nemovitosti, služby pro podniky, výzkum a vývoj (K). Více než 30 tis. osob s terciárním vzděláním přibylo mezi zaměstnanými i ve veřejné správě, obraně a sociálním zabezpečení (LQ). Téměř 25 tis osob s terciárním vzděláním přibylo od roku 1995 ve zdravotnictví, veterinárních a sociálních činnostech (N) a téměř 20 tis. ve školství (M). 2 Pro analýzy změn podle jednotlivých odvětvoví ekonomiky používáme členění do 23 odvětvových skupin viz. metodická příloha. 8

Tab. 2.1 Počet zaměstnaných osob s terciárním vzděláním v ČR (v tis. osob) a vývoj v letech 1995 2006 v členění dle odvětvových skupin Odvětví 1995 2000 2004 2006 změna 2006 1995 absolutní relativní AB - Zemědělství, lesnictví a rybolov 15,03 14,29 15,48 13,31-1,72-11,5% C - Těžební průmysl 3,14 2,98 2,95 2,33-0,81-25,8% D.A - Průmysl potravinářský a tabákový 7,23 5,96 7,38 7,81 0,59 8,1% D.BC - Textilní, oděvní a kožedělný průmysl 2,46 4,17 2,87 2,21-0,24-9,9% D.DE - Dřevozpracující, papírenský a polygrafický průmysl 7,41 9,05 11,32 12,99 5,58 75,3% D.FGH - Chemický a farmaceutický průmysl 9,18 8,84 13,68 12,71 3,53 38,4% D.I - Průmysl skla, keramiky a porcelánu 3,46 4,05 3,26 3,45-0,01-0,4% D.J - Výroba kovů a kovodělných výrobků 13,13 13,17 14,76 17,26 4,13 31,5% D.K - Výroba strojů a zařízení 12,55 14,64 14,38 13,16 0,62 4,9% D.L - Výroba elektrických a optických přístrojů 11,07 11,17 10,67 20,28 9,21 83,1% D.M - Výroba dopravních prostředků 4,61 5,47 8,43 12,73 8,12 176,0% D.N - Zpracovatelský průmysl jinde neuvedený 2,65 2,18 3,07 3,79 1,14 43,1% E - Výroba a rozvod elektřiny, plynu a vody 8,55 6,40 9,80 11,33 2,78 32,5% F - Stavebnictví 26,68 29,11 30,65 37,99 11,31 42,4% G - Velkoobchod, maloobchod a opravy 42,72 52,65 57,08 49,57 6,85 16,0% H - Pohostinství a ubytování 2,29 3,02 6,00 4,97 2,68 117,4% I - Doprava a komunikace 16,16 20,92 22,31 26,47 10,31 63,8% J - Peněžnictví a pojišťovnictví 22,30 23,81 29,61 25,22 2,93 13,1% K - Nemovitosti, služby pro podniky, výzkum a vývoj 76,69 89,97 94,73 112,42 35,73 46,6% LQ - Veřejná správa, obrana a sociální zabezpečení 50,06 63,90 72,59 82,94 32,88 65,7% M - Školství 123,28 128,26 129,65 142,44 19,16 15,5% N - Zdravotnictví, veterinární a soc. činnosti 50,98 57,17 70,65 75,00 24,02 47,1% OP - Ostatní služby 21,80 25,98 28,32 28,58 6,79 31,1% Celkem 533,42 597,17 659,64 718,98 185,56 34,8% 9

Od roku 1995 se zvýšil podíl zaměstnaných osob s terciárním vzděláním ve všech odvětvích české ekonomiky. Nejvyšší podíl jich v roce 2006 v ČR byl ve školství (M), kde tvoří téměř polovinu všech zaměstnaných. Více než jednu třetinu zaměstnaných tvoří i v odvětví nemovitosti, služby pro podniky, výzkum a vývoj (K) a podíl vyšší než jednu čtvrtinu mají i mezi zaměstnanými v peněžnictví a pojišťovnictví (J) a ve veřejné správě, obraně a sociálním zabezpečení (LQ). Ve školství (M) mají podíl téměř 23 %. Jak je z tohoto výčtu patrné, jejich nejvyšší podíl je v odvětvích kvartéru (a to jak v tržním, tak i ve veřejném). V ostatních sektorech ekonomiky není jejich podíl zdaleka tak vysoký. Nejmenší podíl mají osoby s terciárním vzděláním mezi zaměstnanými v těžebním průmyslu (C) 4,2 %, v pohostinství a ubytování (H) 2,7 % a vůbec nejméně v textilním, oděvním a kožedělném průmysl (D.BC), kde je jejich podíl jen 2,2 %. Tato tři odvětví s nejmenším podílem rovnoměrně zastupují primární, sekundární a terciérní sektor ekonomiky. Podíl osob s terciárním vzděláním se v celé české ekonomice zvýšil z 10,7 % v roce 1995 až na 14,9 % v roce 2006. Počet zaměstnaných osob s terciárním vzděláním se rovněž zvyšuje ve všech zemích EU. Nejvíce (na více než dvojnásobek) jejich počet vrostl ve Španělsku, Rakousku a Irsku. Naopak k nejmenšímu zvýšení (o necelých 20 %) došlo v Německu a Dánsku. Ve všech zemích EU19 rovněž došlo ke zvýšení jejich podílu na celkové zaměstnanosti. Oproti roku 1995 nastal nejdynamičtější nárůst ve Finsku, kde jejich podíl vzrostl o více než 11 procentních bodů a ve Španělsku, ve kterém činilo zvýšení 10,5 p.b. Naopak nejpomalejší růst nastal v Německu a v Portugalsku, kde jejich nárůst nebyl ani dva procentní body. V EU19 je mezi zaměstnanými osobami ve všech odvětvích podíl osob s terciárním vzděláním vyšší než v ČR. V EU19 mají nejvyšší podíl, stejně jako v ČR, ve školství (M) a v odvětví nemovitosti, služby pro podniky, výzkum a vývoj (K). Dále následuje peněžnictví a pojišťovnictví (J) a veřejná správa, obrana a sociální zabezpečení (LQ). Jde tedy stejně jako v ČR o odvětví kvartéru. Nejnižší podíl jich naopak je v zemědělství, lesnictví a rybolovu (AB) a pak, stejně jako v ČR, v pohostinství a ubytování (H) a v textilním, oděvním a kožedělném průmyslu (D.BC). 10

Graf 2.1 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti v letech 1995 a 2006 v jednotlivých odvětvích ekonomiky v ČR a EU19 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti dle odvětví ČR, EU19, 1995, 2006 60% 50% 40% 30% EU 1995 EU 2006 ČR 1995 ČR 2006 20% 10% 0% M K J LQ N E OP D.L D.FGH D.DE D.K F D.M G I AB D.J D.A D.I D.N C H D.BC odvětví Velké rozdíly v zastoupení oosb s terciárním vzděláním jsou v EU19 mezi jednotlivými zeměmi. Nejmenší je tento rozdíl ve stavebnictví (F), kde je v Itálii jejich podíl 2,5 %, zatímco v Německu 19,7 % a rozdíl je tak tedy 17 p.b. Podobně je tomu rovněž u zemědělství, lesnictví a rybolovu (AB) a pohostinství a ubytování (H). Naopak podíl osob s terciárním vzděláním v peněžnictví a pojišťovnictví (J) je v Rakousku pouze 19 %, zatímco v Belgii téměř 64 %. Rozdíl v této odvětvové skupině je tedy téměř 45 p.b. Ještě více, přes 48 p.b. to je v těžební průmyslu (C), kde je tento rozdíl mezi Nizozemím a Lucemburskem (ve kterém těžební průmysl není vpodstatě vůbec zastoupen). Při porovnání ČR a průměru jiných zemí (např. EU19) je tedy stále nutné mít na mysli, že porovnáváme jen s průměrem a porovnání s jednotlivými zeměmi by vzhledem k jejich národním specifikům mohlo dopadnout zcela odlišně. 11

Graf 2.2 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti v roce 2006 v jednotlivých odvětvích ekonomiky v jednotlivých zemích EU19 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti Země EU19, 2006 80% EL 70% 60% BE BE FI ES 50% 40% 30% 20% 10% 0% FI NL ES IT DK ES ES NL ES ES FI AT LU IE ES CZ FI FI DE IE UK AT AT PT MAX CZ IT SK MIN IT HU CZ PT IT ČR SK PT IT IT CZ PT PT LU LU AB C D.A D.BC D.DE D.FGH D.I D.J D.K D.L D.M D.N E F G H I J K LQ M N OP odvětví 3. Vývoj počtu zaměstnaných osob s terciárním vzdělání podle dat z VŠPS v členění dle profesí 3 Koncentrace osob s terciárním vzděláním do jednotlivých profesních skupin je mnohem výraznější než je tomu u odvětvových skupin. Jejich počet v profesích ze skupiny ISCO4 ISCO9 je poměrně malý, proto jsme profesní skupiny 4a 5f sloučily do jedné skupiny pracovníci v administrativě a provozu a profesní skupiny 6a 9d do další kvalifikovaní a nekvalifikovaní dělníci a pracovníci. Tím se počet analyzovaných skupin zredukuje na 29. Oproti roku 1995 byl v ČR v roce 2006 počet zaměstnaných osob s terciárním vzděláním vyšší ve všech profesních skupinách kromě jediné výjimky a tou byla profesní skupina vedoucí a ředitelé malých podniků a organizací (1d). Nejvíce, přes 25 tis., jich přibylo mezi zaměstnanými s profesí vědci a odborníci v ekonomické oblasti a společenských vědách (2h), téměř 19 tis. s profesí odborní administrativní a celní a daňoví pracovníci (3i), necelých 17 tis. 3 Pro analýzy změn podle jednotlivých profesních skupin vycházíme z členění do 60-ti profesních skupin viz. metodická příloha. 12

s profesí zprostředkovatelé a agenti v obchodě, financích a přepravě (3h) a téměř 12 tis. s profesí technici ve fyzikálních, technických a příbuzných oborech (3a). Tab. 3.1 Počet zaměstnaných osob s terciárním vzděláním v ČR (v tis. osob) a vývoj v letech 1995 2006 v členění dle profesních skupin profesní skupiny 1995 2000 2004 2006 změna 2006 1995 absolutní relativní 1a - Zákonodárci a vyšší úředníci 4,47 7,53 10,40 12,39 7,93 177% 1b - Ředitelé a vedoucí velkých organizací, podniků a společností 22,59 21,09 22,35 28,94 6,36 28% 1c - Vedoucí pracovníci univerzálních dílčích celků 15,09 14,95 19,33 21,61 6,52 43% 1d - Vedoucí a ředitelé malých podniků a organizací 51,44 59,19 50,58 45,00-6,44-13% 2a - Vědci a odborníci v přírodních vědách 8,87 10,96 9,84 12,34 3,48 39% 2b - Vědci a odborníci v oblasti výpočetní techniky 16,04 21,94 22,93 26,00 9,96 62% 2c - Projektanti, konstruktéři, architekti a techničtí vědci a inženýři 38,66 42,73 35,27 44,67 6,01 16% 2d - Vědci a odborníci v lékařských a biologických oborech 50,87 53,07 59,59 57,95 7,08 14% 2e - VŠ pedagogové a vědeckopedagogičtí pracovníci 14,22 14,24 15,88 17,98 3,76 26% 2f - Učitelé středních škol 30,89 25,45 29,18 37,54 6,65 22% 2g - Učitelé předškolního, základního a speciálního školství 59,23 64,92 55,92 66,05 6,82 12% 2h - Vědci a odborníci v ekonomické oblasti a společenských vědách 34,99 43,84 64,36 60,08 25,09 72% 2i - Odborní pracovníci v právní oblasti 17,67 23,28 22,04 25,18 7,51 42% 2j - Umělečtí pracovníci, novináři a redaktoři, archiváři a knihovníci 11,92 16,88 16,55 19,76 7,83 66% 2k - Odborní administrativní pracovníci 6,31 10,65 9,12 9,64 3,33 53% 3a - Technici ve fyzikálních, technických a příbuzných oborech 28,91 22,84 37,05 40,61 11,70 40% 3b - Techničtí pracovníci v oblasti výpočetní techniky 7,17 6,85 8,71 12,83 5,66 79% 3c - Obsluha elektronických zařízení, letecký, lodní a železniční personál 6,06 6,43 9,38 9,34 3,27 54% 3d - Techničtí pracovníci v biologii, zemědělství a lesnictví 6,93 6,34 8,24 9,18 2,25 32% 13

profesní skupiny 1995 2000 2004 2006 změna 2006 1995 absolutní relativní 3e - Zdravotničtí asistenti, optici a rehabilitační pracovníci 0,95 4,13 7,26 5,27 4,33 457% 3f - Zdravotní sestry a odborní ošetřovatelé 1,37 1,01 4,20 5,24 3,88 284% 3g - Pedagogičtí pracovníci, vychovatelé (mimo učitelů) 10,24 14,79 19,13 12,10 1,86 18% 3h - Zprostředkovatelé a agenti v obchodě, financích a 26,86 přepravě 25,75 40,32 43,55 16,69 62% 3i - Odborní administrativní a celní a daňoví pracovníci 18,66 21,48 25,88 37,62 18,97 102% 3j - Policejní inspektoři a detektivové 2,69 3,99 2,13 4,62 1,93 72% 3k - Sociální pracovníci 0,31 0,83 1,72 2,91 2,60 829% 3l - Profesionální sportovci a pracovníci umění a zábavy 2,04 2,60 3,58 2,55 0,51 25% ISCO4-5 pracovníci v administrativě a provozu 16,84 25,62 26,43 27,82 10,98 65% ISCO6-9 kvalifikovaní a nekvalifikovaní dělníci a pracovníci 12,13 12,04 13,28 14,62 2,49 21% Celkem 524,41 585,43 650,67 713,41 189,00 36% Vzhledem k vývoji ostatních vzdělanostních skupin v jednotlivých profesních skupinách nastal ve všech, kromě vedoucích a ředitelů malých podniků a organizací (1d) a profesionálních sportovců a pracovníků umění a zábavy (3l), i nárůst podílu osob s terciárním vzděláním. Nejvíce, o 22 p.b., se jejich podíl zvýšil mezi zaměstnanými osobami s profesí sociální pracovníci (3k). Zvýšení o více než 15 p.b. nastalo i u dalších pěti profesních skupin a to u vědců a odborníků v ekonomické oblasti a společenských vědách (2h), u učitelů předškolního, základního a speciálního školství (2g), dále u projektantů, konstruktérů, architektů a technických vědců a inženýrů (2c), policejních inspektorů a detektivů (3j) a rovněž u zákonodárců a vyšších úředníků (1a). Podíl osob s terciárním vzděláním v některých profesních skupinách výrazně dominuje. Mezi VŠ pedagogy a vědeckopedagogickými pracovníky (2e) jich je plných 99 %, mezi vědci a odborníky v lékařských a biologických oborech (2d) téměř 95 % a více než 90 % jich je rovněž mezi odbornými pracovníky v právní oblasti (2i) a učiteli středních škol (2f). Naopak nejnižší podíl tvoří mezi profesionálními sportovci a pracovníky umění a zábavy (3l) mezi kterými má terciární vzdělání jen jeden ze sedmi zaměstnaných a rovněž mezi zdravotními sestrami a odbornými ošetřovateli (3f). Z nich má terciární vzdělání jen jeden z dvaceti. Mezi 14

pracovníky v administrativě a provozu (ISCO4+5) jich jsou pouze 3 % a mezi kvalifikovanými a nekvalifikovanými dělníky a pracovníky (ISCO6-9) netvoří ani 1 %. Stejně jako v odvětvích i v profesích platí, že i v EU se zvyšuje počet zaměstnaných osob s terciárním vzděláním ve všech profesních skupinách. Jedinou výjimkou jsou zákonodárci a vyšší úředníci (1a), mezi kterými se počet osob s terciárním vzděláním snížil. A rovněž je podíl osob terciárním vzděláním téměř ve všech profesních skupinách v EU vyšší než v ČR. Největší rozdíl je mezi zdravotními sestrami a odbornými ošetřovateli (3f), kterých je v EU více polovina s terciárním vzděláním. Zde se je však nutné zmínit o rozdílnosti v klasifikaci zdravotních sester v různých zemích EU. Zdravotní sestry jsou v mezinárodní klasifikaci ISCO 88 zařazeny do dvou skupin skupina 223 (patřící do ISCO2) Nursing and midwifery professionals a skupina 323 (patřící do ISCO3) Nursing and midwifery associate profesionals. Zdravotní sestry s terciárním vzděláním (které však v ČR zdravotní sestry vůbec nedosahují a proto v ČR skupina 223 vůbec neexistuje) by měly být teoreticky především ve skupině 223, tedy v naší klasifikaci v profesní skupině vědci a odborníci v lékařských a biologických oborech (2d). V zemích EU je i výrazně více osob než v ČR zaměstnáno v těch profesích, které mají v ČR výrazně nižší kvalifikaci tedy mezi pracovníky v administrativě a provozu (ISCO4+5) i mezi kvalifikovanými a nekvalifikovanými dělníky a pracovníky (ISCO6-9). 15

Graf 3.1 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti v letech 1995 a 2006 v jednotlivých profesních skupinách v ČR a EU19 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti dle profesí ČR, EU19, 1995, 2006 100% 80% 60% EU 1995 EU 2006 ČR 1995 ČR 2006 40% 20% 0% ISCO6-9 ISCO4+5 3f 3l 3i 3e 3c 3a 3h 3g 3d 1d 3b 3k 3j 1b 2j 2k 1c 1a 2h 2b 2a 2g 2c 2f 2i 2d 2e profesní skupina Rozdíly v podílu zaměstnaných osob s terciárním vzděláním jsou v jednotlivých profesních skupinách mezi jednotolivými zeměmi mnohem větší než je tomu v třídění podle odvětví. Je to dáno jednak nejednoznačnou metodikou zařazování osob do příslušných odvětvích v jednotlivých zemích a pak samozřejmě i různou vzdělanostní strukturou pracovní síly v každé ze zemí. Nejmenší rozdíl mezi zeměmi je mezi u profesní skupiny odborní pracovníci v právní oblasti (2i) a u kvalifikovaných a nekvalifikovaných dělníků a pracovníků (ISCO6-9), kde rozdíl mezi maximálním a minimálním podílem zaměstnaných osob s terciárním vzděláním nepřesahuje 11 p.b. Naopak u zdravotních sester a odborných ošetřovatelů (3f) a také u policejních inspektorů a detektivů (3j) přesahuje tento rozdíl 90 p.b. I zde je tedy (stejně jako v odvětvích) při porovnání ČR a průměru jiných zemí (např. EU19) stále nutné mít na mysli, že porovnáváme jen s průměrem a porovnání s jednotlivými zeměmi by vzhledem k jejich národním specifikům mohlo dopadnout zcela odlišně. 16

Graf 3.2 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti v roce 2006 v jednotlivých profesních skupinách v jednotlivých zemích EU19 Podíl osob s terciárním vzděláním na celkové zaměstnanosti Země EU19, 2006 100% EL EL ES EL ES EL EL 80% 60% 40% UK PL LU DK ES FR FI UK FR CZ IT PL HU CZ CZ AT AT ES LU LU ES ES IE DK FI SE PT BE IE DK EL IE MAX MIN ČR IT 20% 0% AT IT PL LU IT PL PL AT LU AT AT AT LU AT BE ES LU LU ISCO6-9 ISCO4+5 3l 3k 3j 3i 3h 3g 3f 3e 3d 3c 3b 3a 2k 2j 2i 2h 2g 2f 2e 2d 2c 2b 2a 1d 1c 1b 1a profesní skupiny Pro další vlastní analýzy, ať už z pohledu profesí nebo odvětví doporučujeme využít webovou aplikaci, která je rovněž součástí výstupu z tohoto projektu. 17

4. Informace o aplikaci datového souboru z dat Výběrového šetření pracovních sil a manuál k použití Pracovníky SVP 4 byla v programu MS Excel navržena a vytvořena aplikace využívající data z Výběrového šetření pracovních sil. Program MS Excel byl zvolen proto, že jej má k dispozici široká veřejnost. Nevýhodou této aplikace vytvořené v MS Excel je její velikost, která dosahuje 12,5 MB. To může při stahování z internetu některým uživatelům přinést problémy ve větším časovém zatížení. Uživatel si však tuto aplikaci stáhne pouze jednou a pak ji již spouští ze svého pevného disku. Navíc lze aplikaci stáhnout jako zabalený soubor, jehož velikost je již více přijatelných 3,5 MB. Soubor aplikace obsahuje čtyři listy dva datové a dva s výstupy. Datové listy (jeden v členění obyvatelstva do 60-ti profesních a druhý do 23 odvětvových skupin), obsahují vstupní data za ČR. V aplikaci jsou k dispozici data z Výběrového šetření pracovních sil za roky 1995, 2000 2006. Oba datové listy obsahují 7 sloupců. Ve sloupci rok je uveden rok z kterého jsou data získána. Sloupec počet osob udává počet osob v tisících, které do dané skupiny patří. Ve sloupci ekonomická aktivita jsou osoby členěny na zaměstnané, nezaměstnané a neaktivní. Stupeň vzdělání rozlišuje na 5 vzdělanostních stupňů. Podle sloupce pohlaví lze odlišit muže a ženy. Další sloupec rozlišuje populaci do 12-ti věkových skupin. Poslední sloupec pak určuje do jaké profesní, resp. odvětvové skupiny osoby patří. Na listech Aplikace odvětví resp. Aplikace profese je již předdefinována kontingenční tabulka, kterou lze poměrně snadno upravovat a získávat rozličné výstupy podle konkrétní potřeby uživatele. Řádkové proměnné se odebírají uchopením myší názvu aktuálně zařazené proměnné z pole A4, resp. B4 a přetažením do seznamu polí kontingenční tabulky. Přidávání proměnných do kontingenční tabulky probíhá stejným způsobem naopak. Do řádků lze zařadit i více proměnných (stejně jak je tomu i v předdefinované tabulce). V tomto případě je ale pro přehledné a pochopitelné zobrazení podstatné jejich pořadí proměnné se řadí vedle sebe zleva doprava. Jejich pořadí lze jednoduše měnit přetažením myší. U každé proměnné si lze rovněž vybírat zobrazované hodnoty znaku. Po kliknutí na rozbalovací šipku u každého názvu proměnné lze volit možnosti zobrazení, standardně se zobrazují všechny úrovně znaku, lze ovšem odstranit například případy, kde chybí odpověď (prázdné), nebo si opravdu vybrat 4 http://svp.pedf.cuni.cz 18

pouze některé typy odpovědi. Ve všem je analogické ovládání sloupcových proměnných změny se ale dějí v poli C5 a proměnné se řadí pod sebe. Dalším a velmi podstatným způsobem ovlivňování strukturace tabulky je pole A3. Dvojitým poklepáním na toto pole je možné vybírat statistiku, která bude pro každé políčko kontingenční tabulky zobrazována. V původní tabulce je použita statistika Součet z proměnné Počet osob, jejíž výsledek je součet respondentů v každém políčku zobrazované tabulky. Statistika Součet, bude pravděpodobně nejčastěji používanou, nicméně lze využít i další statistiky velmi často počet, dále průměr, minimum, maximum a nebo například rozptyl. Všechny tyto statistiky zobrazují hodnotu pro dané pole zobrazované tabulky. Po správném nastavení kontingenční tabulky je nejvhodnější obvyklým způsobem (myší označit příslušnou oblast a klávesou zkratkou Ctrl + C ji vložit do schránky) zkopírovat výstupní tabulku a jako hodnoty ji vložit do nového souboru, či listu. Tam pak již lze tabulku jednoduše upravovat jednak graficky (např. šířku sloupců), ale také věcně (například měnit popisky). Stejně tak lze samozřejmě z dat tvořit i grafy. 19

5. Metodické vysvětlení použitých pojmů 5.1 Vymezení Výběrového šetření pracovních sil (VŠPS) Předmětem šetření ve VŠPS jsou domácnosti bydlící v náhodně vybraných bytech. Šetření podléhají všechny osoby obvykle bydlící ve vybraném bytě, přičemž není rozhodující a není ani sledováno, mají-li zde pobyt trvalý, přechodný, dlouhodobý nebo nehlášený. U osob mladších než 15 let se sledují jen základní údaje týkající se vztahu k osobě v čele domácnosti, věku, pohlaví, národnosti a státní příslušnosti. Za osoby starší 15-ti let se vyplňují další otázky, které popisují jejich uplatnění na trhu práce. Šetření se nevztahuje na osoby bydlící dlouhodobě v hromadných ubytovacích zařízeních. Z toho důvodu jsou údaje za určité skupiny obyvatelstva, zejména za cizí státní příslušníky žijící a pracující na území republiky, k dispozici v omezené míře. Podle doporučení Eurostatu lze údaje za tyto osoby získat buď z administrativních zdrojů nebo zvláštním šetřením organizovaným zásadně mimo rámec VŠPS. Výběrový soubor zahrnuje necelých 26 tis. bytů na území celé České republiky (přes 0,6 % všech trvale obydlených bytů), v nichž bylo šetřeno více než 62 tis. respondentů všech věkových skupin. Z nich je více než 53 tis. respondentů ve věku 15 a více let. Tento rozsah souboru umožňuje získat odhady charakteristik trhu práce na úrovni republiky i odhady krajských a oblastních hodnot s přesností požadovanou Eurostatem. Všechny údaje z výběrového souboru jsou převáženy na věkovou strukturu obyvatelstva podle demografické projekce středních čtvrtletních stavů pro výběrové šetření pracovních sil. Uvedený způsob přepočtu nejlépe koresponduje s okruhem osob zahrnutých do šetření (trvale bydlící obyvatelstvo). VŠPS je kontinuální šetření, jehož výsledky jsou vyhodnocovány a publikovány ve čtvrtletní periodicitě. 20