Vliv regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení na migraci za prací Martin LUX Petr SUNEGA martin.lux@soc.cas.cz petr.sunega@soc.cas.cz http://seb.soc.cas.cz
Struktura prezentace Definice pojmů, data a metodologie Vývoj regionálních rozdílů v imigraci do (emigraci z) regionů v letech 2000 2007 Finanční (ne)výhodnost stěhování pro vybrané typy domácností s ohledem na vývoj regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení Závislost intenzity mezi-krajské migrace na regionálních rozdílech ve finanční dostupnosti bydlení při zohlednění dalších potenciálně významných faktorů ovlivňujících migraci domácností Závěr 2
Předmět zkoumání V české odborné literatuře převažují práce zkoumající (vnitřní) migraci z pohledu geografického a demografického spřesahem do sociologie či ekonomie; Rozsah studií zaměřených na hlubší empirické analýzy souvislostí migračních toků se situací na trhu s bydlením byl omezený; empirická průkaznost závěrů studií zabývajících se alespoň částečně vlivem bydlení (trhu bydlení) na migraci v českém prostředí je slabá; Prokázán vliv právního důvodu užívání bydlení vlastnické bydlení vede k nižší úrovni zamýšlené migrace za prací v případě nezaměstnanosti; Klíčová otázka existuje (statisticky) významná souvislost mezi migraci za prací a regionálními rozdíly ve finanční dostupnosti bydlení, a to po kontrole jiných faktorů, které mohou potenciálně ovlivňovat migraci za prací? (v zahraničí potvrzeno ve Velké Británii, Itálii a možná v dalších zemích). 3
Definice pojmů, data Migrace = měřena prostřednictvím počtu mezikrajských stěhování (stěhování z kraje do kraje) s využitím dostupné migrační statistiky ČSÚ 2000 2007 (počet imigrantů/emigrantů). Uvažujeme pouze tzv. vnitřní stěhování a nebereme v potaz vnitřní stěhování uvnitř krajů (mezi okresy, obcemi kraje). Sleduje se počet stěhování (nikoliv stěhujících se) a stěhování je spojeno se změnou trvalého pobytu. Finanční dostupnost bydlení = měřena prostřednictvím ukazatelů jako míra zatížení, P/I, reziduální příjem, přičemž pro účely analýz byl využíván zejména reziduální příjem domácností = celkový čistý příjem, který domácnosti zůstane po odečtení nákladů na bydlení. Byl vypočten pro období let 2000-2007 z údajů Institutu regionálních informací (náklady na bydlení) a ČSÚ (Regionální statistika cen práce mzdy) pro všechny regiony ČR, 60 typů domácností a všechny roky sledovaného období (blíže k metodice Lux, Kuda eds. 2008). 4
Metodologie Regresní modelování vhodný způsob kontroly vlivu dalších faktorů na úroveň migrace za prací ALE Zdůvodu omezeného počtu krajů (14) bylo nutné provést transformaci migračních dat: byly spočítány diference v hodnotách všech proměnných mezi každýma dvěma regiony pro každý rok. Následně byly vypočteny meziroční změny diference závislé proměnné (tj. meziroční změna diference mezi jednotlivými páry regionů vpočtu imigrantů) i všech nezávislých proměnných (včetně indikátorů finanční dostupnosti bydlení, tj. meziroční změna diference mezi jednotlivými páry regionů v reziduálním příjmu). Jinými slovy, byl sledován meziroční přírůstek/pokles intenzity mezi-regionální migrace a meziroční přírůstek/pokles hlavních potenciálních faktorů ovlivňujících intenzitu migrace (včetně přírůstku/poklesu mezi-regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení), a to pro všechny páry regionů. Hlavní testovanou hypotézou bylo, zda-li růst (pokles) meziregionálních diferencí v dostupnosti bydlení vede k růstu (poklesu) úrovně mezi-regionální migrace. Předpoklady: lidé se budou stěhovat pouze z regionů s vyšší nezaměstnaností do regionů snižšínezaměstnaností (rozdíl v míře nezaměstnanosti musel být minimálně dva procentní body); zároveň jsme vypustili mezi-regionální migraci mezi sousedními regiony, protože tato migrace nemusí být svázána se změnou zaměstnání. 5
Vývoj mezikrajské mobility v letech 2000 2007 Objem mezikrajského stěhování rostl v letech 2000 2002 (z 57 333 v roce 2000 na 70 921 stěhování v roce 2002), v roce 2003 se snížil, v roce 2004 v podstatě stagnoval a od roku 2005 výrazněji roste (v roce 2007 celkem 98 403 stěhování). Mezikrajské stěhování se na celkovém úhrnu (vnitřního) stěhování podílí z asi 1/3 (v roce 2004 konkrétně 31,2 %), největší část vnitřního stěhování se v ČR odehrává mezi obcemi v rámci okresů (v roce 2004 téměř 52 %). Mezi kraji se častěji stěhují osoby s vyšším vzděláním (u VŠ představuje mezikrajské stěhování více než polovinu případů, u lidí se základním a středním vzděláním se více než polovina případů stěhování odehrává uvnitř okresů). Průměrný věk migrantů mezi kraji se zvyšuje (zastoupení věkové kategorie 0-14 let a zejména pak 15-24 let se v čase snižovalo, naopak se zvyšovalo zastoupení věkové kategorie 25-34 let a 35-44 let), nicméně více něž 60 % migrantů tvořily ve všech letech sledovaného období osoby do 34 let věku. Podíl stěhování z pracovních důvodů na celkovém objemu vnitřního stěhování v ČR (nejen mezi kraji) v roce 2004 činil pouhých 5,2 % (celkem 11 168 stěhování, z toho 58 % bylo realizováno z kraje do kraje). 6
Vývoj mezikrajské mobility v letech 2000 2007 Tabulka 1: Salda migrace v krajích ČR 2000 2007 na 1000 obyvatel kraje k 31.12. Kraj / Rok 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2000-2007 PHA -3,0-1,7 0,9 0,4-1,9-2,1-0,3 0,2-7,3 STC 5,2 4,8 4,5 4,3 6,5 8,8 8,4 8,5 48,9 JC 0,4 0,7 0,2 0,2 0,4-0,1 0,2 0,1 2,2 PLZ 0,4 0,6 0,6 0,8 1,1 0,9 0,8 3,0 8,1 KV -2,1-2,1-5,3-4,1-4,0-5,1-4,3-3,7-30,4 US 0,0-0,3 0,3 0,0-0,6-1,2-2,4-2,3-6,5 LIB 0,7 0,1 0,3-0,5-0,2-0,2-0,2-0,7-0,7 KVH -0,5-0,4-1,1-0,5-0,8-0,4-1,2-2,7-7,6 PAR 0,3 0,2-0,2 0,1 0,1-0,2 0,4 0,5 1,2 VYS -0,6-0,5-1,3-1,0-1,0-0,7-1,5-2,3-8,7 JM 0,1-0,5-0,7-0,5-0,2-0,8-1,0-1,1-4,7 OL 0,0-0,1-1,0-0,7-0,8-1,2-1,2-2,5-7,6 ZL 0,2 0,3-0,4-0,7-0,5-0,8-0,9-1,0-3,8 MRS -1,8-1,9-1,8-1,7-1,9-2,2-2,3-2,5-16,2 Zdroj: ČSÚ (Demografické ročenky ČR 2000 2007, Demografická ročenka krajů 1998 až 2007), vlastní výpočty. Sedmá schůzka řešitelů projektu, Blansko 2.4. - 3.4. 2009 7
Vývoj mezikrajské mobility v letech 2000 2007 Tabulka 2: Hlavní zdroje migračních zisků/ztrát jednotlivých krajů za období 2000-2007 Kraj / Rok 2000 2007 PHA STC, US, JC STC PHA, US, LIB JC PHA, STC, VYS PLZ KV, PHA, STC KV PHA, PLZ, US US PHA, STC, LIB LIB PHA, STC, US KVH PAR, PHA, STC PAR KVH, STC, PHA VYS JM, PHA, STC JM PHA, VYS, ZL OL MRS, JM, PHA ZL JM, OL, MRS MRS PHA, OL, JM Nejsilnější migrační toky se v letech 2000 2007, pomineme-li migraci mezi Prahou a Středočeským krajem, odehrály mezi: Prahou a Ústeckým krajem (ve prospěch Prahy), Středočeským a Ústeckým krajem (mírný migrační zisk Středočeského kraje), Olomouckým a Moravskoslezským krajem (výraznější migrační ztráta MRS kraje) a Prahou a Jihomoravským krajem (výrazný migrační zisk Prahy). Zdroj: ČSÚ (Demografické ročenky ČR 2000 2007), vlastní výpočty. 8
Vývoj mezikrajské mobility Tabulka 3: Salda migrace podle nejvyššího dosaženého vzdělání 2000 2004 základní střední bez maturity střední s maturitou vysokoškolské nezjištěné PHA -351-300 -3479 3149 330 STC -34 5228 10135 6672-59 JC 222 841 340-535 -33 PLZ 191 1047 470-226 22 KV -846-1701 -987-830 -67 US 1394-203 -1065-1139 -16 LIB 9-166 347-164 -1 KVH 307-309 -643-974 32 PAR 266 158-32 -580-14 VYS 852-632 -1135-1215 -42 JM -770-1374 81 329-92 OL -196-125 -660-755 -41 ZL 136 464-350 -1134-26 MRS -1180-2928 -3022-2598 7 Zdroj: ČSÚ (Demografické ročenky ČR 2000 2004), vlastní výpočty. 9
Finanční (ne)výhodnost stěhování Graf 1: (Ne)výhodnost stěhování ÚS Praha a MS Praha, jednočlenná domácnost, tržní nájem 14000 14000 12000 12000 10000 10000 rozdíl reziduálních příjmů 8000 6000 4000 2000 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9-2000 -4000 rozdíl reziduálních příjmů 8000 6000 4000 2000 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9-2000 -6000-4000 Rok 2007 Rok 2000 Rok 2007 Rok 2000 Ústecký - Praha Moravskoslezský - Praha 10
Finanční (ne)výhodnost stěhování Graf 2: (Ne)výhodnost stěhování ÚS Praha a MS Praha, rodič s jedním dítětem, tržní nájem 14000 14000 12000 12000 10000 10000 rozdíl reziduálních příjmů 8000 6000 4000 2000 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9-2000 rozdíl reziduálních příjmů 8000 6000 4000 2000 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9-2000 -4000-4000 -6000-6000 Rok 2007 Rok 2000 Rok 2007 Rok 2000 Ústecký - Praha Moravskoslezský - Praha 11
Finanční (ne)výhodnost stěhování Graf 3: (Ne)výhodnost stěhování ÚS Praha a MS Praha, pár se dvěma dětmi, tržní nájem 30000 30000 25000 25000 20000 20000 rozdíl reziduálních příjmů 15000 10000 5000 rozdíl reziduálních příjmů 15000 10000 5000 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9-5000 -5000-10000 -10000 Rok 2007 Rok 2000 Rok 2007 Rok 2000 Ústecký - Praha Moravskoslezský - Praha 12
Finanční (ne)výhodnost stěhování Graf 4: (Ne)výhodnost stěhování ÚS Praha a MS Praha, pár se dvěma dětmi, regulovaný nájem 30000 30000 25000 25000 20000 20000 rozdíl reziduálních příjmů 15000 10000 5000 rozdíl reziduálních příjmů 15000 10000 5000 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9 0 KZAM 1 KZAM 2 KZAM 3 KZAM 4 KZAM 5,6 KZAM 7,8 KZAM 9-5000 -5000-10000 -10000 Rok 2007 Rok 2000 Rok 2007 Rok 2000 Ústecký - Praha Moravskoslezský - Praha 13
Vícerozměrné statistické analýzy Výše uvedená analýza se týkala jen několika typů domácností a byla omezena na stěhování ze dvou regionů do Prahy; Dalším krokem je tedy rozšíření analýzy na všechny kraje NUTS3, tj. testovat, zda-li meziroční změny v regionálních rozdílech ve finanční dostupnosti bydlení mají statisticky významný vliv na intenzitu migrace z regionů s vysokou nezaměstnaností do regionů s nízkou nezaměstnaností, a to při kontrole jiných potenciálně významných faktorů. ČSÚ ve své migrační statistice nesleduje KZAM ekonomicky aktivních migrujících a proto jsme museli nahradit KZAM nejvyšším ukončeným vzděláním migrujícího. Hlavním cílem je tak sledovat nejen obecný vliv vývoje regionálních rozdílů v dostupnosti bydlení na vývoj celkové míry migrace, ale také sledovat tento vliv na vývoj míry migrace u jednotlivých vzdělanostních skupin obyvatel. 14
Korelační analýza V prvním kroku jsme testovali korelaci na celém souboru - překvapivě jsme nezaznamenali žádnou statisticky významnou závislost! Ve druhém kroku jsme spočetli korelační koeficienty pouze na podsouboru migračních toků do hlavního města Prahy a opět jsme nezaznamenali žádnou statisticky významnou závislost! V posledním kroku jsme testovali, zda-li nalezneme statisticky významnou korelaci pro různé skupiny migrantů podle výše jejich nejvyššího ukončeného vzdělání jakkoliv pro úhrn všech regionů jsme opět nezaznamenali žádnou statisticky významnou vazbu, pro podsoubor migračních toků do hlavního města Prahy jsme nalezli statisticky významnou korelaci pro migranty s ukončeným vysokoškolským vzděláním (tato vazba byla silnější pro vlastnické bydlení než bydlení nájemní); parciální korelační koeficienty potvrdily statistickou významnost této závislosti i po kontrole od ostatních potenciálních vlivů na intenzitu migrace (meziregionální diference v úrovni HDP na obyvatele, v úrovni disponibilního příjmu na obyvatele, v úrovni průměrných mezd a demografických rozdílech). 15
Regresní analýza Tabulka 4: OLS regrese meziroční změna v počtu imigrantů s ukončeným vysokoškolským vzděláním do Prahy Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients B Std. Error Beta t Sig. VIF Konstanta -0,021 0,026-0,813 0,421 Meziroční změna v mezikrajských rozdílech v price-toincome Meziroční změna v mezikrajských rozdílech v podílu obyvatel ve věku 20-34 let Meziroční změna v mezikrajských rozdílech v úrovni průměrné mzdy pro lidi s ukončeným vysokoškolským vzděláním v roce t-1 Collinearity Statistics -0,026 0,010-0,381-2,622 0,012 1,216-0,030 0,012-0,368-2,401 0,021 1,358 0,129 0,075 0,280 1,712 0,094 1,544» Adjusted R 2 =0,272;» meziroční růst v mezi-krajských diferencích v hodnotě price-to-income pro tuto skupinu domácností vede k poklesu intenzity imigrace do Prahy 16
Závěr Regionální rozdíly ve finanční dostupnosti bydlení mohou vytvářet závažné bariéry pro intenzitu pracovně orientované migrace, a to zejména pro lidi s nižším ukončeným vzděláním zaměstnané v nižších kategoriích KZAM finanční ztráta vyplývající ze stěhování se pro některé domácnosti (alespoň vpřípadě stěhování z Ústeckého a MS kraje do Prahy) v průběhu času i posílila. Na druhou stranu, v případě zkoumání faktického vývoje migračních toků na skutečných migračních datech se ukazuje, že snížení regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení má jen velmi omezený efekt na intenzitu migrace migrační toky se posílí pouze pro lidi s nejvyšším ukončeným vzděláním, pro které je stěhování do regionů s větší nabídkou práce finančně nevýhodnější, a to jen ve prospěch Prahy. 17
Závěr Možné interpretace:» migrační statistika nepostihuje neevidovanou migraci za prací, kdy nedochází k přepsání místa trvalého bydliště a obecně institut trvalého bydliště není spolehlivý;» snížení regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení se lidí v nejnižších úrovních KZAM týká mnohem méně než lidí ve vyšších úrovních KZAM;» snížení regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení bylo pro lidi v nižších úrovních KZAM nedostatečné k tomu, aby mohlo dojít k posílení migrační motivace (rozdíl v reziduálním příjmu v případě stěhování zůstává záporný);» lidé z nižších úrovní KZAM na změny v regionálních rozdílech ve finanční dostupnosti bydlení obecně reagují méně flexibilně než lidé z vyšších úrovní KZAM. Závěry minimálně poukazují na to, že zatímco se potenciálně bariéra v podobě velkých regionálních rozdílů ve finanční dostupnosti bydlení zdá být velmi významná, fakticky může mít mnohem menší význam, než který se jí přikládá. 18
Děkujeme za pozornost.