ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S.

ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S. Studijní program: B6208 Ekonomika a management Studijní obor: 6208R163 Podniková ekonomika a finanční management Vývoj ukazatelů výkonnosti ekonomiky a ukazatelů příjmů obyvatelstva v Česku a Německu Tomáš MAREK Vedoucí práce: Ing. Šárka Dvořáková, Ph.D.

Tento list vyjměte a nahraďte zadáním bakalářské práce

Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci vypracoval samostatně s použitím uvedené literatury pod odborným vedením vedoucího práce. Prohlašuji, že citace použitých pramenů je úplná a v práci jsem neporušil autorská práva (ve smyslu zákona č. 121/2000 Sb., o právu autorském a o právech souvisejících s právem autorským). V Mladé Boleslavi dne 15. listopadu 2014 3

Tímto bych chtěl poděkovat Ing. Šárce Dvořákové, Ph.D. za odborné vedení, pomoc a rady při zpracování mé bakalářské práce. 4

Obsah Seznam použitých zkratek a symbolů... 6 Úvod... 7 1 Ukazatele výše a rozdělení příjmů... 8 1.1 Ukazatele výše příjmů vycházející z hrubého domácího produktu... 8 1.2 Ukazatele výše příjmů vycházející ze statistického šetření... 10 1.3 Ukazatele rozdělení příjmů... 13 1.4 Metodika mezinárodního srovnávání ukazatelů... 16 2 Mezinárodní srovnání ukazatelů... 17 2.1 Srovnání ukazatelů výše příjmů vycházejících z HDP... 17 2.2 Srovnání ukazatelů výše příjmů vycházejících ze statistického šetření... 21 2.3 Srovnání ukazatelů rozdělení příjmů... 27 2.4 Shrnutí... 31 3 Modelové příklady... 33 3.1 Příklad 1... 33 3.2 Příklad 2... 34 Závěr... 36 Seznam literatury... 37 Seznam obrázků a tabulek... 39 Seznam příloh... 41 5

Seznam použitých zkratek a symbolů ČR SRN EU EU-SILC HDP C I G NX ČDP HND ČDD PPS PPP ČSÚ Česká republika Spolková republika Německo Evropská unie European Union Statistics on Income and Living Conditions Hrubý domácí produkt Spotřební výdaje Investiční výdaje Vládní nákupy Rozdíl exportu a importu Čistý domácí produkt Hrubý národní důchod Čistý domácí důchod Standard kupní síly Parita kupní síly Český statistický úřad 6

Úvod Tématem této bakalářské práce je srovnání ukazatelů výkonnosti ekonomiky a příjmů obyvatelstva v České Republice (dále jen ČR) a Německu (dále jen SRN). Toto téma jsem zvolil na základě mého předcházejícího pobytu v SRN v rámci programu Erasmus, následujících úvah o ekonomické migraci a nedostatku komplexních srovnání obou zemí v oblasti výše a rozdělení příjmů. Této oblasti se sice věnují i média určená široké veřejnosti, téměř vždy se ale omezují pouze na srovnání průměrné hrubé mzdy a to často jen u několika vybraných povolání. Hlavním cílem této práce je na základě relevantních a porovnatelných ukazatelů zhodnotit vývoj v oblasti příjmů a výkonnosti ekonomiky v obou zmíněných zemích. Hlavního cíle bude postupně dosahováno pomocí dílčích cílů v jednotlivých kapitolách. První dílčím cílem je teoreticky vysvětlit konstrukci ukazatelů výkonnosti ekonomiky a ukazatelů výše a rozdělení příjmů, tomu se věnuje první kapitola. Druhým dílčím cílem je podrobné srovnání těchto ukazatelů v kapitole druhé. Třetím dílčím cílem je ověření závěrů získaných v druhé kapitole modelovými příklady v kapitole třetí. Ukazatele příjmů pak spolu se srovnáním hlavního makroekonomického ukazatele výkonnosti ekonomiky mohou být vodítkem pro všechny, kdo se v dnešním globalizovaném světě nebojí ekonomické migrace, ale nedokáží zhodnotit příjmové dopady takového rozhodnutí. Právě pro kvalitnější zhodnocení těchto dopadů je v této práci zařazena i analýza rozdělení příjmů. Pro člověka s nižší kvalifikací jsou z hlediska příjmů vhodnější spíše rovnostářské ekonomiky, kde bude mít i přes svou nižší kvalifikaci větší šanci se příjmově blížit průměru než v ekonomikách méně rovnostářských. Naopak pro člověka s vyšší kvalifikací jsou z hlediska příjmů vhodnější ekonomiky, kde jeho příjmy budou co nejméně snižovány přerozdělovacími mechanismy. Je třeba však mít na paměti, že kromě příjmů je mnoho dalších aspektů, které je nutné v případě migrace brát v úvahu, ty však tento text zcela zanedbává. V souvislosti s hlavním cílem bakalářské práce jsou formulovány hypotézy ve dvou oblastech. Hypotézou v oblasti výše příjmů je, že ekonomická i příjmová úroveň SRN je oproti ČR vyšší, ovšem rozdíly mají klesající tendenci. Hypotézou v oblasti rozdělení příjmů je, že v ČR jsou příjmy rozděleny rovnoměrněji než v SRN. Hlavními zdroji informací budou publikace věnující se makroekonomickým ukazatelům. 7

1 Ukazatele výše a rozdělení příjmů První kapitola je věnována popisu a vysvětlení jednotlivých ukazatelů výše a rozdělení příjmů, které jsou tematicky rozděleny do tří základních skupin. První skupinu tvoří ukazatele vycházející z hrubého domácího produktu (dále jen HDP), protože HDP je pro účel porovnání příjmů ukazatelem nejobecnějším a nejméně přesným. Druhou skupinu tvoří ukazatele vycházející z šetření, které jsou přesnější a mnohdy snadno pochopitelné i pro laickou veřejnost. Třetí skupinu tvoří ukazatele rozdělení příjmů, které doplňují informace o výši příjmů tak, aby mohl o problematice příjmů vzniknout ucelený přehled. 1.1 Ukazatele výše příjmů vycházející z hrubého domácího produktu HDP je nejznámějším a nejvíce zmiňovaným ukazatelem výkonnosti ekonomiky, hodnotí se podle něj její zdraví a podrobnosti o jeho aktuálním vývoji jsou častým tématem i v médiích určených široké veřejnosti. V obdobích stabilního růstu HDP docházelo v historii obvykle i ke značnému růstu životní úrovně, a proto je HDP chápán i jako ukazatel ekonomického blahobytu. Tuto funkci neplní zdaleka dokonale, ale výzkumy ukazují, že je důležitou, možná dokonce nezbytnou podmínkou nejen ekonomického, ale i sociálního blahobytu. Je to toková veličina, což znamená, že je vždy definovaná za určitý časový interval (Burda, 2005) a vedle nezaměstnanosti a inflace patří k základním ukazatelům vnitřní ekonomické rovnováhy (Horská, 2011). HDP je souhrn hodnot finálních statků a služeb v určité ekonomice vytvořených zpravidla za jeden kalendářní rok či čtvrtletí (Soukup, 2010, str. 26) Existují tři způsoby, jak měřit HDP výrobní, výdajová a důchodová metoda. Při použití výdajové metody je sledována spotřeba finálních statků a služeb, proto se lze setkat i s označením spotřební metoda. Nezapočítávají se meziprodukty, které se od finálního statku či služby liší tím, že jsou dále použity jako vstup podniku a jsou dále zpracovávány, mohly by tedy být do HDP započítány vícenásobně, což by vedlo k významnému zkreslení tohoto ukazatele (Soukup, 2010). Export je považován vždy za finální bez ohledu na to, jakým způsobem bude dále využit, protože opouští ekonomiku (Burda, 2005). Spotřeba je rozdělena do čtyř kategorií 8

spotřební výdaje (C), investiční výdaje (I), vládní nákupy (G) a rozdíl mezi exportem a importem (NX) a HDP získáme jejich součtem, viz (1). HDP = C + I + G + NX (1) Výrobní metoda se zaměřuje na přidanou hodnotu veškeré produkce. Protože se v praxi sčítají přidané hodnoty po jednotlivých odvětvích, je tato metoda nazývána také odvětvovou. K sumě přidaných hodnot je ovšem nutné ještě přičíst znehodnocení kapitálu a rozdíl nepřímých daní zmenšených o subvence (Soukup, 2010). Důchodová metoda výpočtu HDP spočívá v součtu důchodů plynoucích ekonomickým subjektům za poskytnutí výrobních faktorů použitých na tvorbu HDP (Jurečka, 2013a), což je naprosto v souladu s výše zmiňovanými metodami, protože výdaje jednoho člověka na spotřebu finálního statku či služby jsou zároveň příjmem někoho jiného (Burda, 2005). Z pohledu ekonomických subjektů, které za možnost využívat výrobní faktory platí, jsou tyto finanční toky nákladem, proto je tato metoda někdy označována jako nákladová (Soukup, 2010). Složkami HDP dle důchodové metody jsou mzdy, úroky, zisky, renty, příjmy ze samozaměstnání, nepřímé daně a znehodnocení kapitálu (Jurečka, 2013a). Z výše uvedeného vyplývá, že HDP představuje také agregátní příjem všech subjektů na určitém území, a proto je možné HDP chápat jako ukazatel příjmů obyvatelstva, byť poněkud nepřesný. Je třeba mít na paměti, že ne celý agregátní příjem v ekonomice je opravdu mezi obyvatelstvo rozdělen (Burda, 2005). Další omezení, která přispívají k nepřesnosti HDP a ukazatelů makroekonomického produktu obecně jsou popsány například v (Jurečka, 2013a). Pokud je HDP očištěn o obnovovací (restituční) investice, vzniká ukazatel čistý domácí produkt (dále jen ČDP) (Soukup, 2010). Tím je oproti HDP zohledněna rozdílná situace ekonomik s různou kapitálovou náročností (Vintrová, 2010). Hrubý národní důchod (dále jen HND) má podobnou konstrukci jako HDP, zásadní odlišností je orientace tohoto ukazatele na vlastnictví výrobních faktorů. Na rozdíl od HDP je agregována produkce všech výrobních faktorů vlastněných rezidenty dané země, není tedy důležité, kde byl produkt vytvořen, ale kdo ho vytvořil. HND lze vypočítat i z HDP, a to upravením o saldo zahraničních důchodů (dále jen SZD), viz (2). Saldo zahraničních důchodů je rozdíl mezi důchody 9

plynoucími z výrobních faktorů vlastněných rezidenty v zahraničí a důchody plynoucími z výrobních faktorů vlastněných nerezidenty v tuzemsku (Soukup, 2010). HND = HDP + SZD (2) Oproti HDP se HND obtížněji měří, proto je HDP sledovanějším a používanějším ukazatelem (Burda, 2005). Obdobně jako u HDP i u HND je ukazatel čistého národního důchodu získán očištěním o obnovovací investice (Soukup, 2010). Čistý domácí důchod (dále jen ČDD) je součtem všech důchodů plynoucích ekonomickým subjektů za poskytnutí výrobních faktorů v ekonomice, tato definice platí nejen pro HDP vypočtený důchodovou metodou, ale také zde. Ukazatel ČDD se rovná HDP očištěnému o položky, které nemají charakter důchodu, tedy o nepřímé daně a znehodnocení kapitálu. Platí tedy rovnice (3), (4) a (5). HDP = ČDD + nepřímé daně + znehodnocení kapitálu (3) ČDP = ČDD + nepřímé daně (4) ČDD = mzdy + úroky + zisky + renty + příjmy ze samozaměstnání (5) I přes značné zpřesnění, které přináší ukazatel ČDD, existují ještě přesnější makroekonomické ukazatele příjmů obyvatelstva. ČDD totiž stále obsahuje finanční prostředky, kterými obyvatelstvo reálně disponovat nemůže. Jsou to peníze odvedené v podobě daní z příjmů právnických osob a nerozdělené zisky zadržené v podnicích. Na druhé straně obyvatelstvo disponuje finančními prostředky, které jsou získány jako úroky z držení státních dluhopisů a transferové platby. Pokud je ČDD upraven o tyto položky, vzniká ukazatel osobního důchodu. Pokud jsou od osobního důchodu odečteny finanční prostředky odvedené v podobě osobních důchodových daní, je výsledkem ukazatel disponibilního důchodu, což je suma prostředků, které jsou obyvateli rozdělovány na spotřebu a úspory (Jurečka, 2013a). Disponibilní důchod je tedy nejpřesnějším makroekonomickým ukazatelem příjmů obyvatelstva vycházejícím z HDP. 1.2 Ukazatele výše příjmů vycházející ze statistického šetření Největší část příjmů obyvatelstva tvoří pracovní příjmy, proto je vhodné si je rozebrat trochu podrobněji. Data o mzdách jsou získávána dvěma způsoby, a to 10

buď pomocí statistického výkaznictví, nebo pomocí výběrového šetření. Statistické výkaznictví poskytuje informace o celkovém objemu mezd za celý podnik, vztaženém na evidenční počet zaměstnanců. Poskytuje tak informace o celkových mzdách za celé národní hospodářství, tedy údaje vhodné pro účely mzdové politiky. Umožňuje třídit data o mzdách podle velikosti podniku nebo podle odvětví jeho činnosti. Výběrová šetření umožňují detailnější analýzu mezd, a to nejen jejich absolutní výše, ale i jejich rozdělení. Jedním z nich je výběrové šetření příjmů a životních podmínek, prováděné harmonizovaně, podle standardu EU- SILC v celé Evropské unii (dále jen EU), takže jsou v rámci EU data z tohoto šetření mezinárodně srovnatelná a v ČR se provádějí od roku 2005. (Jílek, 2007) V rámci tohoto šetření jsou získávány nejen údaje o výši a rozdělení příjmů podle typu domácnosti, ale i údaje o způsobu bydlení, vybavení domácnosti a dalších životních podmínkách. Proto je tento typ šetření vhodný pro analýzu ohrožení chudobou (ČSÚ, 2014a). Dalším významným výběrovým šetřením je šetření o mzdách zaměstnanců, ve kterém se nezjišťuje objem mezd za celou organizaci, ale mzdy jednotlivých zaměstnanců včetně jednotlivých složek mezd a personálních údajů. Toto šetření vychází z databází Informačního systému o průměrném výdělku a Informačního systému o platu a služebním příjmu, započítává tedy jak informace o mzdách, tak i informace o platech. Od roku 2011 jsou navíc zahrnuty i dříve nesledované podniky s méně než 10 zaměstnanci, neziskové instituce a zaměstnanci podnikatelů fyzických osob. Díky tomu jsou nová data přesnější, není ale možné je navzájem srovnávat v delší časové řadě, z povahy šetření také vyplývá, že je zatíženo výběrovou chybou (ČSÚ, 2014b), proto se bude další text této bakalářské práce vztahovat na údaje o průměrné mzdě získané z podnikového výkaznictví nebo výběrového šetřeni EU-SILC, se kterými je srovnání v delší časové řadě možné. Průměrné mzdy jsou veřejností pozorně sledovaným ukazatelem příjmů obyvatelstva. V oblasti mezd je ovšem i druhý významný ukazatel, který je vhodné sledovat, a to medián. V laické veřejnosti je často diskutován rozdíl mezi průměrnou mzdou a mediánem mezd, konstrukce těchto ukazatelů je odlišná a má odlišnou interpretaci. Průměrná mzda je získána výpočtem aritmetického průměru všech mezd, proto je tato hodnota silně ovlivněna odlehlými hodnotami. Odlehlé hodnoty mohou i při malém počtu hodnotu průměru ovlivňovat velmi významně a 11

v případě mezd tomu tak také je. Proto je průměrná mzda spíše celkovou charakteristikou mzdové úrovně než charakteristikou mzdové úrovně průměrného občana. Pro takové zadání je daleko vhodnějším ukazatelem medián. Hodnota mediánu je prostřední hodnotou hodnot seřazených od nejmenší po největší, odděluje první polovinu hodnot s menšími hodnotami od druhé poloviny hodnot s vyššími hodnotami. U mezd to tedy znamená, že jedna polovina zaměstnanců má mzdu vyšší než medián a druhá polovina mzdu nižší. Takovou informaci ovšem laická veřejnost očekává od průměru, který média prezentují mnohem častěji. Ukazatel mezd může vyjadřovat mzdy v hrubém nebo čistém vyjádření. Do ukazatele hrubé mzdy je započítáván základní plat či mzda včetně veškerých příplatků, doplatků, odměn a náhrad, naopak náhrady za trvání dočasné pracovní neschopnosti zde zahrnuty nejsou. Zohledněn je i rozsah pracovního úvazku, protože je použit přepočet na plně zaměstnané osoby (evidenční počet zaměstnanců). Průměrná hrubá mzda také neobsahuje zejména mzdy či platy osob vykonávajících veřejné funkce, soudců a osob pracujících na základě dohod o pracích konaných mimo pracovní poměr (ČSÚ, 2014c). Průměr či medián mezd jsou obvykle uváděny v hrubém vyjádření, a to proto, že výši zdanění ovlivňuje do značné míry aktuální situace každého člověka, např. počet dětí, studium a mnohé další. Zjednodušeně lze říci, že čistou mzdu získáme očištěním hrubé mzdy o daně z příjmů a jiné odvody (ČSÚ, 2014f). Ekvivalizovaný příjem je podílem celkového peněžního příjmu domácnosti a počtu jejích ekvivalentních jednotek. Počet ekvivalentních jednotek vychází z počtu členů v domácnosti, ovšem přiřazuje jim různou váhu. Díky tomu jsou zohledněny úspory z rozsahu, které vznikají např. sdílením vybavení domácnosti. Váhy jsou přiřazovány tak, že první dospěla osoba má váhu o hodnotě 1, každá další osoba starší 13 let má váhu o hodnotě 0,5 a každá další osoba mladší 13 let má váhu o hodnotě 0,3. Vypočtený ekvivalizovaný příjem je poté přiřazen všem členům rodiny. V případě čtyřčlenné rodiny s ekvivalizovaným příjmem 20 000 Kč je tedy částka 20 000 Kč přiřazena čtyřem lidem. Je důležité mít na paměti, že na rozdíl od ukazatelů mezd, ukazatel ekvivalizovaného příjmu obsahuje i příjmy z podnikání, sociální transfery, příjmy z kapitálového majetku, pojištění a jiné. Je proto velmi často používán pro analýzu ohrožení příjmovou chudobou (ČSÚ, 2014d). 12

Velmi jednoduchým ukazatelem je Big Mac index. Tento ukazatel byl poprvé představen časopisem The Economist v roce 1986 a představoval jednoduché měřítko podhodnocení či nadhodnocení měn. Vychází z teorie parity kupní síly (dále jen PPP), která říká, že v dlouhém období se směnné kurzy jakýchkoliv dvou sledovaných měn mění tak, aby cena totožného zboží a služeb byla v obou zemích stejná. Například pokud v SRN stojí Big Mac v přepočtu 4 a v ČR 3, pak to znamená, že Kč je podhodnocená o 25 %. Zásadní problém je v nalezení takového statku, který je ve všech zemích světa totožný a nemá žádné kvalitativní odchylky. Časopisem The Economist byl zvolen sendvič Big Mac řetězce McDonald s právě proto, že je ve všech zemích připravován stejným způsobem a obsahuje stejné suroviny. (The Economist, 2014). Z výše uvedeného vyplývá, že tento index je velmi povrchním ukazatelem a nelze dělat závěry pouze na základě cen jednoho jediného statku, proto je třeba tento ukazatel chápat pouze jako doplňkový. Pro účely porovnání příjmů je ve své původní podobě nepoužitelný, ovšem princip porovnávání cen totožných statků v různých zemích je možné využít i zde. Konstrukcí poměru průměrné čisté mzdy a průměrné ceny Big Macu v dané zemi (viz 6), pak vzniká jednoduchý ukazatel, který říká, kolik zmíněných sendvičů je možné si průměrně za průměrnou mzdu koupit, byl tak vytvořen jednoduchý ukazatel kupní síly. kupní síla = průměrná čistá mzda průměrná cena statku (6) 1.3 Ukazatele rozdělení příjmů Pro zhodnocení příjmů obyvatelstva je nutné znát nejen jejich absolutní výši, ale i způsob jejich rozdělení ve společnosti. To lze nejpřesněji sledovat pomocí standardních, obecně využitelných statistických kategorií rozptylu, směrodatné odchylky, variačního koeficientu a dalších, v této práci budou ovšem popsány pouze ukazatele, vytvořené speciálně za účelem sledování rozdělení příjmů. (Jurečka, 2013b) uvádí tyto hlavní faktory ovlivňující rozdělení příjmů ve společnosti: diference v pracovních důchodech nerovné rozdělení bohatství rozdílný sklon k úsporám rozdílná ochota podstoupit riziko v podnikání 13

Je vhodné ještě připomenout, že je nutné rozlišovat mezi rozdělením příjmů a rozdělením bohatství. Zatímco velikost příjmů je toková veličina shrnující tok příjmů za určité období, velikost bohatství je veličina stavová vyjadřující absolutní výši k určitému datu. Velikost důchodu sice do značné míry závisí na velikosti bohatství, ovšem oproti důchodům je bohatství rozděleno ve společnosti mnohem nerovnoměrněji obzvláště z důvodu dědictví (Jurečka, 2013b). Lorenzova křivka je grafická metoda znázornění příjmové diferenciace, pomocí níž lze na první pohled porovnat nerovnoměrnost rozdělení příjmů v různých zemích. Na horizontální ose je vynesen kumulativní podíl příjemců a na vertikální ose kumulativní podíl příjmů. Každý bod křivky udává, kolik procent příjemců důchodu disponuje určitým procentem příjmů celé společnosti. Čím je rozdělení příjmů rovnoměrnější, tím více se Lorenzova křivka blíží k diagonále, čím je rozdělení příjmů nerovnoměrnější, tím více se od diagonály odklání (Jílek, 2007). Jedním krajním stavem je absolutní rovnoměrnost, kdy je Lorenzova křivka diagonálou, tedy 10 % obyvatel disponuje 10 % příjmů, 80 % obyvatel disponuje 80 % příjmů apod. Druhým krajním stavem je absolutní nerovnoměrnost, kdy je Lorenzova křivka rovnoběžná s horizontální osou a v posledním bodě dosáhne hodnoty 100 %, tedy veškeré příjmy má k dispozici jeden člověk (Taylor, 2010). Lorenzova křivka umožňuje jednoduché a rychlé srovnání, ovšem v případě srovnávání podobných křivek nemusí být vždy zcela zřejmé, která křivka vyjadřuje větší nerovnost rozdělení příjmů, proto je vhodné srovnat i míry koncentrace nejznámější z nich je Giniho koeficient. Giniho koeficient vyjadřuje poměr plochy mezi Lorenzovou křivkou a diagonálou a plochy mezi horizontální osou a diagonálou (Jílek, 2007). Může nabývat hodnot v intervalu 0 až 1, kde 0 znamená absolutně rovnoměrné rozdělení příjmů a 1 absolutně nerovnoměrné rozdělení příjmů, tedy že jedna osoba získává veškeré příjmy v ekonomice (Taylor, 2010). Tím, že je graf Lorenzovy křivky zjednodušen na poměr dvou ploch, vzniká možnost, že dvě různé Lorenzovy křivky vyjadřující různou distribuci příjmů mohou být vyjádřeny jedním Giniho koeficientem (Jurečka, 2013b), viz obr. 1. Není proto vhodné při srovnávání distribuce příjmů používat Giniho koeficient jako jediný ukazatel. 14

Zdroj: Jurečka, 2013b, str. 316 Obr. 1 Různé Lorenzovy křivky se stejným Giniho koeficientem Index Robina Hooda nebo také Hooverův index, Schutzův index či Pietrův index vyjadřuje, jak velkou část důchodů by bylo nutné přerozdělit, aby bylo dosaženo absolutní rovnoměrnosti rozdělení příjmů (Jílek, 2007). Graficky lze opět odvodit z Lorenzovy křivky - je to nejdelší vertikální vzdálenost mezi Lorenzovou křivkou a diagonálou. Může dosahovat hodnoty od 0 % do 100 %. Hodnoty 0 % dosahuje v případě dokonale rovnoměrného rozdělení příjmů, tedy za situace, kdy by další přerozdělení již nemohlo větší rovnoměrnost přinést. Naopak hodnoty 100 % dosahuje v případě absolutně nerovnoměrného rozdělení příjmů, kdy veškerými příjmy společnosti disponuje jediný člověk a právě veškeré tyto příjmy by bylo nutno pro dosažení rovnoměrnosti přerozdělit. Index S80/S20 se používá především při srovnávání rozdělení příjmů v rámci EU. Jeho konstrukce je velmi jednoduchá, jedná se o podíl příjmů dvaceti procent spotřebních jednotek s nejvyššími příjmy a příjmů dvaceti procent spotřebních jednotek s nejnižšími příjmy (Jílek, 2007), tedy o poměr objemu příjmů 5. a 1. kvintilu. V případě absolutní rovnosti rozdělení příjmů by měl hodnotu 1, čím jsou příjmy ve společnosti rozděleny nerovnoměrněji, tím víc jeho hodnota stoupá a teoreticky není shora omezena. Prakticky se hodnota tohoto indexu v EU pohybuje mezi hodnotou 3 a 12 (Eurostat). 15

1.4 Metodika mezinárodního srovnávání ukazatelů Z několika důvodů není obvykle možné provést mezinárodní srovnání makroekonomických ukazatelů bez určitých úprav. Až díky správné volbě jednotek je možné mezi jednotlivými státy ukazatele porovnávat tak, aby mělo srovnání vysokou vypovídací hodnotu. Makroekonomické údaje je třeba v první řadě převést na totožnou měnu, aby bylo vůbec možné nějaké elementární srovnání provést. Takto upravený ukazatel je ale významně ovlivňován změnami měnových kurzů a cen (Horská, 2011). Řešením je metoda PPP, což je jednotka, kterou je vyjádřen poměr cen v různých měnách za určitý objem statků a služeb (ČSÚ, 2014e). V rámci srovnávání makroekonomických ukazatelů v EU se vychází z průměrné cenové hladiny členských zemí a tato metoda se nazývá standard kupní síly (dále jen PPS) (Vintrová, 2010). PPS je tedy uměle vytvořená měnová jednotka, jejíž hodnota vyjadřuje, za kolik jednotek národní měny je možné si koupit stejný objem zboží a služeb, jako průměrně za jedno v EU (ČSÚ, 2014e). Pokud je takto upraven např. HDP, pak je výsledkem HDP v PPS a mluvíme o něm jako o ukazateli ekonomické síly, který říká, jak velká je daná ekonomika a kolik zboží a služeb absolutně vyprodukovala za určité období (Soukup, 2010). Každá země má ovšem jinou velikost, má k dispozici jiné množství výrobních faktorů (obyvatel) a využívá je s různou efektivitou. Proto je vhodné makroekonomické ukazatele vztahovat na jednoho obyvatele (Horská, 2011). Pokud je takto upraven např. HDP v PPS, pak je výsledkem HDP v PPS na obyvatele a mluvíme o něm jako o ukazateli ekonomické úrovně, který vypovídá o účinnosti využívání dostupných výrobních faktorů v dané ekonomice a lépe vypovídá o ekonomické úrovni obyvatelstva (Soukup, 2010). Zatímco podle HDP je v ekonomické síle v EU za rok 2013 na prvním místě SRN, v ekonomické úrovni je to Lucembursko (Eurostat). 16

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2 Mezinárodní srovnání ukazatelů Tato kapitola obsahuje srovnání jednotlivých ukazatelů výkonnosti ekonomiky a výše a rozdělení příjmů vycházejících z reálných statistických dat. Všechna data v této kapitole pochází z jednoho zdroje Eurostatu, což zaručuje jejich porovnatelnost. To je důležitý předpoklad, který by v případě využití dat ze statistik jednotlivých států mohl být ohrožen. Ukazatele jsou v této kapitole členěny do stejných tematických skupin jako v kapitole předchozí. Komentovány jsou nejen absolutní hodnoty, ale především hodnoty relativní a jejich historický vývoj. 2.1 Srovnání ukazatelů výše příjmů vycházejících z HDP Prvním srovnávaným ukazatelem je HDP na obyvatele. Obr. 2 ukazuje vývoj HDP, jakožto ukazatele výkonnosti ekonomiky i nejhrubšího ukazatele příjmů obyvatel. Je zřejmé, že do roku 2009 doháněla ČR rychlým tempem SRN a vývoj vypadal z hlediska vyrovnání ekonomické úrovně obou zemí pro ČR v blízké budoucnosti velmi nadějně. V průběhu sledovaného období došlo v absolutním vyjádření k nárůstu HDP v SRN z 24 900 na 33 300 a v ČR z 6 200 na 14 200. Vlivem krize ovšem došlo k zásadním změnám v trendu HDP a od roku 2009 je vývoj v obou zemích značně odlišný. HDP na obyvatele 35 000 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 SRN ČR 5 000 0 Zdroj: Eurostat Obr. 2 Vývoj HDP na obyvatele v eurech v letech 2000 2013 17

Zatímco HDP se v ČR v roce 2013 nacházelo pod úrovní roku 2008, v SRN se na předkrizové hodnoty dostal HDP již v roce 2010. Absolutní rozdíl HDP na obyvatele mezi SRN a ČR se od roku 2000 do roku 2008 snížil z 18 700 na 15 300 a vlivem hospodářské krize opět zvýšil na 19 100 v roce 2013. Situaci dokládá obr. 3 vyjadřující, kolikrát je HDP na obyvatele v SRN vyšší než v ČR. Z něj je patrné, že zatímco do roku 2009 se rozdíly v ekonomické úrovni snižovaly, po tomto roce naopak rostou. Situace je tedy taková, že v roce 2013 bylo v SRN vyrobeno na obyvatele 2,35násobně více zboží a služeb, což je zhruba stejná úroveň jako v roce 2007. Nejnižší hodnota ve sledovaném období byla v roce 2008, kdy bylo HDP v SRN 2,03násobně vyšší než v ČR. 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 Násobek HDP 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Zdroj: Eurostat Obr. 3 Vývoj násobku HDP na obyvatele v eurech SRN oproti ČR Druhým srovnávaným ukazatelem je ČND. Ukazatel ČND na obr. 4, který je již očištěn od opotřebení kapitálu a upraven metodou PPS, říká oproti předcházejícím grafům jak pozitivnější, tak negativnější zprávu. Tou pozitivní je, že pokud není hodnocen výkon ekonomik z teritoriálního hlediska, ale z hlediska vlastnictví výrobních faktorů a data jsou očištěna pomocí metody standardu kupní síly, pak jsou rozdíly mezi ekonomikami ČR a SRN daleko menší. Ve sledovaném období došlo v obou zemích k růstu, a to v případě SRN z 18 800 na 28 100. V případě ČR ukazatel ČND vzrostl z 10 500 na 15 200. Negativní zprávou je, 18

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 že i tento ukazatel dokládá negativní vývoj v ČR, zejména po roce 2008. Absolutní rozdíl se ve sledovaném období zvýšil z 8 300 na 12 900. 30 000 25 000 20 000 ČND na obyvatele 15 000 10 000 SRN ČR 5 000 0 Zdroj: Eurostat Obr. 4 Vývoj ČND na obyvatele v PPS v letech 2000 2013 Obr. 5 vyjadřuje, kolikrát více bylo vyrobeno zboží a služeb výrobními faktory ve vlastnictví rezidentů SRN oproti výrobním faktorům ve vlastnictví rezidentů ČR. 1,90 1,85 1,80 1,75 1,70 1,65 1,60 1,55 1,50 1,45 Násobek ČND 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Zdroj: Eurostat Obr. 5 Vývoj násobku ČND na obyvatele v PPS SRN oproti ČR 19

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Z grafu je patrný pokles hodnoty z 1,79 v roce 2000 na 1,6 v roce 2008 a opětovný nárůst na 1,85 v roce 2013. V roce 2013 bylo tedy vyrobeno 1,85násobně víc zboží a služeb výrobními faktory ve vlastnictví rezidentů SRN. Z historického srovnání vyplývá, že za posledních třináct let je to nejvyšší hodnota. Rozdíl v ekonomické úrovni se tedy od roku 2009 podle tohoto ukazatele velmi rychle zvětšuje. Třetím srovnávaným ukazatelem je Disponibilní důchod. Ukazatel disponibilního důchodu vyjádřený v PPS na obr. 6 je analyzován v časové řadě 2000 2011, protože novější data nebyla k dispozici. Ve srovnání s předchozími ukazateli neposkytuje žádné výrazně odlišné informace a vykazuje stejný milník jako předchozí analýzy, tedy časové období okolo roku 2009. Ve sledovaném období došlo k nárůstu disponibilního důchodu v SRN z 14 800 na 19 500. V ČR došlo k nárůstu ze 7 000 na 10 200. Absolutní rozdíl tedy vzrostl ze 7 800 na 9 300. 25 000 20 000 Disponibilní důchod 15 000 10 000 SRN ČR 5 000 0 Zdroj: Eurostat Obr. 6 Vývoj disponibilního důchodu na obyvatele v PPS v letech 2000 2011 Zajímavé je, že zatímco předchozí ukazatele vykazovaly pokles v roce 2009, u disponibilního důchodu se v ČR pokles projevil už v roce 2008. Tento časový posuv ČR oproti SRN se projevuje na obr. 7 rozkolísanými hodnotami kolem roku 2009, kvůli nimž není trend násobku disponibilního důchodu zcela jednoznačný. Další příčinou této nejednoznačnosti je i to, že časová řada je v tomto případě o 20

dva roky kratší, než u předchozích ukazatelů. Z obr. 7 vyplývá, že disponibilní důchod na obyvatele v SRN byl v roce 2011 1,91krát vyšší, než ČR, což je hodnota srovnatelná s rokem 2005. Obyvatel SRN tedy průměrně disponoval v roce 2011 téměř dvojnásobkem finančních prostředků než obyvatel ČR. Nejnižší hodnota sledovaného období je 1,77 v roce 2009. 2,20 Násobek disponibilního důchodu 2,10 2,00 1,90 1,80 1,70 1,60 1,50 Zdroj: Eurostat Obr. 7 Vývoj násobku disponibilního důchodu na obyvatele v PPS SRN oproti ČR 2.2 Srovnání ukazatelů výše příjmů vycházejících ze statistického šetření Čtvrtým srovnávaným ukazatelem jsou průměrné mzdy. Obr. 8 vyjadřuje vývoj průměrné hrubé roční mzdy v. V obou zemích je vývoj ve sledovaném období poměrně stabilní s nízkými výkyvy. V SRN byl zaznamenán nárůst z 35 200 na 45 170, v ČR nárůst z 5 110 na 11 500. Absolutní rozdíl roční průměrné mzdy se zvýšil z 30 090 na 33 670. Z teoretické části ale vyplývá, že tento ukazatel má mnoho nedostatků a pro relevantní srovnání mezd není možné se omezit pouze na něj. Obr. 9 ukazuje, že při srovnání průměrné čisté roční mzdy v eurech nejsou rozdíly tak výrazné, jako při srovnávání hrubých mezd. Vývoj tohoto ukazatele má podobný trend, ovšem absolutní rozdíly jsou nižší. Ve sledovaném období se v SRN průměrná čistá mzda zvýšila z 20 407 na 27 301 a v ČR se zvýšila z 3 961 na 8 880. Absolutní rozdíl mezi SRN a ČR se zvýšil z 16 446 na 18 421. Z rozdílů mezi průměrnou hrubou a průměrnou 21

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 čistou mzdou lze odvodit, že míra zdanění mezd je v obou zemích značně odlišná, a to v SRN vyšší než v ČR. Průměrná hrubá mzda 50 000 45 000 40 000 35 000 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000 0 SRN ČR Zdroj: Eurostat Obr. 8 Vývoj průměrné hrubé mzdy v v letech 2001 2013 Průměrná čistá mzda 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 SRN ČR 5 000 0 Zdroj: Eurostat Obr. 9 Vývoj průměrné čisté mzdy v v letech 2001 2013 Při srovnání průměrné čisté mzdy v PPS, ke které byla k dispozici statistická data pouze do roku 2012, jsou rozdíly ještě nižší. Z obr. 10 je patrné, že průměrná čistá mzda v PPS se ve sledovaném období v SRN zvýšila z 19 078 na 26 100, 22

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 v ČR se zvýšila ze 7 923 na 12 320. Absolutní rozdíl mezi SRN a ČR se zvýšil z 11 155 na 13 780. Zajímavé je, že na rozdíl od SRN, v ČR nebyl v roce 2009 zaznamenán pokles průměrné čisté mzdy, k tomu došlo až v roce 2011. Korekce rozdílu mezi průměrnou čistou mzdou mezi oběma zeměmi, kterou přineslo očištění metodou PPS, naznačuje, že cenová hladina je v obou zemích značně rozdílná, a to v SRN vyšší než v ČR. Průměrná čistá mzda 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 SRN ČR 5 000 0 Zdroj: Eurostat Obr. 10 Vývoj průměrné čisté mzdy v PPS v letech 2000 2012 Vývoj všech tří typů mezd lze v období od roku 2001 do roku 2013 rozdělit do dvou úseků. Je to období do roku 2009, tedy do období před krizí, a období po roce 2009, tedy období po krizi. Zatímco před krizí mzdy v obou zemích rostly, a to v ČR rychleji než v SRN, po krizi lze po významném propadu vysledovat stabilní růst pouze v SRN. Pokud by byl zanedbán pokles v roce 2009, pak je trend růstu mezd v SRN, na rozdíl od ČR, stále stejný. Na obr. 11 je také velmi zřetelné oddělení období před hospodářskou krizí a po hospodářské krizi. Zatímco na začátku sledovaného období byla německá průměrná čistá mzda v PPS 2,41 krát vyšší, v roce 2009 byla již jen 1,92 krát vyšší, od té doby se tento ukazatel opět zvyšoval až na hodnotu 2,12 v roce 2013. Z obr. 11 je patrné, jak velké jsou rozdíly mezi srovnáváním hrubé, čisté a metodou PPS očištěné čisté mzdy. Zatímco hrubá mzda roku 2013 je v SRN zhruba čtyřnásobně vyšší, čistá mzda je vyšší jen zhruba trojnásobně a při 23

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 srovnávání čisté mzdy roku 2012 v PPS je rozdíl již jen dvojnásobný. Shrnutím analýzy mezd je tedy informace, že zatímco do roku 2009 se české průměrné mzdy rychlým tempem blížily mzdám německým, od roku 2009 se opět vzdalují. 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 Násobek průměrné mzdy Hrubá v Čistá v Čistá v PPS Zdroj: Eurostat Obr. 11 Vývoj násobku průměrných mezd SRN oproti ČR Pátým srovnávaným ukazatelem jsou průměr a medián ekvivalizovaného příjmu. Obr. 12 vyjadřuje průměrný čistý ekvivalizovaný příjem v PPS do roku 2012. Průměrný ekvivalizovaný příjem 25 000 20 000 15 000 10 000 SRN ČR 5 000 0 Zdroj: Eurostat Obr. 12 Vývoj průměrného ekvivalizovaného příjmu v PPS v letech 2005-2012 24

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Obr. 13 obsahuje údaje o mediánu čistého ekvivalizovaného přijmu v PPS. Průběh průměru a mediánu má velmi podobný tvar, rozdíl je především v absolutní úrovni, tedy že průměr je vyšší než medián 25 000 Medián ekvivalizovaného příjmu 20 000 15 000 10 000 SRN ČR 5 000 0 Zdroj: Eurostat Obr. 13 Vývoj mediánu ekvivalizovaného příjmu v PPS v letech 2005 2012 I násobky mediánu a průměru ekvivalizovaného příjmu jsou si podobné, z toho lze usoudit, že průměr i medián má pro účely této práce stejnou vypovídací hodnotu. 2,10 2,05 2,00 1,95 1,90 1,85 1,80 1,75 1,70 1,65 1,60 Násobek ekvivalizovaného příjmu Průměr Medián Zdroj: Eurostat Obr. 14 Vývoj násobku ekvivalizovaného příjmu SRN oproti ČR 25

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Nabízí se srovnání s daty o průměrných mzdách, která jsou z důvodu odlišného způsobu sběru dat a obsahu ukazatele ekvivalizovaného příjmu odlišná. Zatímco průměrná čistá mzda v PPS v roce 2012 byla v SRN 2,12 krát vyšší než v ČR, průměrný ekvivalizovaný příjem v PPS byl pouze 1,86 krát vyšší. Rodinné rozpočty jsou tedy vzájemně vyrovnanější, než čisté příjmy. Šestým srovnávaným ukazatelem je ukazatel kupní síly vytvořený na základě Big Mac indexu a jeho vývoj je na obr. 15. Ve sledovaném období se v SRN snížila kupní síla měřená počtem Big Maců, které je možné si za průměrnou čistou mzdu koupit a v ČR se zvýšila. Zatímco v roce 2002 si obyvatel Německa za průměrnou mzdu mohl v průměru koupit 7 817 Big Maců, v roce 2013 to bylo 7 500. Pro obyvatele ČR byla situace značně odlišná, ten si mohl za průměrnou mzdu pořídit v průměru 2 560 Big Maců v roce 2002 a 3 275 Big Maců v roce 2013. ks Kupní síla 9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 SRN ČR Zdroj: Eurostat Obr. 15 Vývoj kupní síly dle Big Mac indexu v letech 2002-2013 V relativním vyjádření se ve sledovaném období snížil rozdíl kupní síly mezi oběma zeměmi z 3,05násobku na 2,29násobek, viz obr. 16. V roce 2013 si tak průměrný Němec mohl za svou průměrnou mzdu koupit průměrně 2,29násobně více Big Maců než Čech. 26

3,50 Násobek kupní síly 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 Zdroj: Eurostat Obr. 16 Vývoj násobku kupní síly dle Big Mac indexu ČR oproti SRN 2.3 Srovnání ukazatelů rozdělení příjmů Sedmým srovnávaným ukazatelem je Lorenzova křivka, pro kterou byla k dispozici statistická data pouze z období 2005 2012, stejně jako pro ostatní ukazatele rozdělení příjmu. Na obr. 17 jsou zkonstruovány Lorenzovy křivky pro ČR a SRN pro rok 2005 a na obr. 18 pro rok 2012. V roce 2005 jsou obě křivky téměř totožné a graficky je téměř nemožné postřehnout nějaký rozdíl, dá se tedy konstatovat, že v roce 2005 bylo rozdělení příjmů v ČR i SRN zjištěné podle této metody stejné. V roce 2012 je již na první pohled patrné, že došlo k určité změně a rozdělení příjmů již není identické v obou zemích. Lorenzova křivka pro ČR se nachází blíže k diagonále a vyjadřuje tedy vyšší rovnoměrnost rozdělení příjmů než je tomu u Lorenzovy křivky pro SRN. Z grafu je možné také zhodnotit, zda ke změně rozdělení příjmů došlo v ČR, SRN či obou zemích. Pro názornější srovnání se použije hodnota decilu, kde jsou si křivky ČR a SRN nejvíce vertikálně vzdálené, v tomto případě tedy pátý decil. Zatímco v roce 2005 byla jeho hodnota 32,5 % (SRN) resp. 32,6 % (ČR), tak v roce 2012 se hodnota pro ČR zvýšila na 33,4 % a pro SRN snížila na 30,8 %. Tato čísla říkají, že v roce 2005 mělo 50 % nejchudších domácností k dispozici 32,5 % (resp. 32,6 %) všech příjmů. Ve sledovaném období se tento podíl navýšil na 33,4 % v ČR a snížil na 30,8 % v SRN v roce 2012. Z těchto informací vyplývá, 27

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 že v obou zemích došlo ke změnám v rozdělení příjmů, ovšem zcela opačným, v ČR jsou nyní rozděleny rovnoměrněji a v SRN nerovnoměrněji než tomu bylo v roce 2005. Kumulativní % důchodů Lorenzovy křivky pro rok 2005 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Diagonála SRN ČR Kumulativní % domácností Zdroj: Eurostat Obr. 17 Lorenzovy křivky pro SRN a ČR v roce 2005 Kumulativní % důchodů Lorenzovy křivky pro rok 2012 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Diagonála SRN ČR Kumulativní % domácností Zdroj: Eurostat Obr. 18 Lorenzovy křivky pro SRN a ČR v roce 2012 28

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Osmým srovnávaným ukazatelem je index Robina Hooda. Na obr. 19, na němž je znázorněn jeho vývoj v ČR a SRN v letech 2005 2012, je vidět detailnější pohled na vývoj rozdělení příjmů v obou zemích. V ČR byly změny mírné, ovšem se setrvale klesající tendencí. V průběhu sledovaného období došlo k poklesu z 18,2 % na 17,3 %. Tedy zatímco v roce 2005 by pro zajištění absolutní rovnoměrnosti příjmů muselo být přerozděleno 18,2 % všech příjmů, v roce 2012 by stačilo 17,3 % všech příjmů. V SRN byla situace odlišná, graf sice potvrzuje klesající tendenci po většinu období, ovšem také ukazuje významnou změnu v rozdělení příjmů v roce 2007. Tato velká změna způsobila nárůst hodnoty indexu Robina Hooda ve sledovaném období z 18,1 % na 19,7 %. Tedy zatímco v roce 2005 stačilo k zajištění absolutní rovnoměrnosti příjmů přerozdělit 18,1 % všech příjmů, v roce 2012 to bylo již 19,7 %. Index Robina Hooda potvrzuje závěry získané analýzou Lorenzovy křivky. Říká, že přestože obě země měly v roce 2005 v rozdělení příjmů stejnou pozici, do roku 2012 se situace změnila. V SRN jsou nyní příjmy rozděleny nerovnoměrněji než v ČR. Oproti Lorenzově křivce máme nyní informaci o tendenci směřující k rovnoměrnějšímu rozdělení příjmů s významnou výjimkou v roce 2007 v SRN. % 22 Index Robina Hooda 21 20 19 18 17 SRN ČR 16 15 Zdroj: Eurostat Obr. 19 Vývoj indexu Robina Hooda v letech 2005-2012 Devátým srovnávaným ukazatelem je Giniho koeficient. Obr. 20 obsahující vývoj Giniho koeficientu v letech 2005 až 2012 v ČR a SRN má podobný průběh jako 29

předchozí graf obsahující vývoj indexu Robina Hooda. Je na něm opět vidět stejná startovní pozice obou ekonomik, velký výkyv v SRN v roce 2007 a postupné klesání v dalších letech. V období 2005 2012 se podle Giniho koeficientu v ČR snížila nerovnoměrnost rozdělení příjmů o 1,1 %, zatímco v SRN se zvýšila o 2,2 %. Z důvodu téměř stejné startovní pozice je tedy rozdíl v rozdělení příjmů v roce 2012 mezi oběma ekonomikami 3,4 %. Informace získané z analýzy Giniho koeficientu se přesně shodují s informacemi získanými analýzou indexu Robina Hooda v SRN jsou příjmy v posledních letech rozděleny nerovnoměrněji než v ČR. % Giniho koeficient 32 30 28 26 24 SRN ČR 22 20 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Zdroj: Eurostat Obr. 20 Vývoj Giniho koeficientu v letech 2005-2012 Desátým a posledním srovnávaným ukazatelem je index S80/S20. Tento index, vyobrazený na obr. 21 v období 2005 až 2012 pro ČR a SRN, má opět velmi podobný průběh jako výše analyzované indexy. Pro ČR se hodnota změnila ve sledovaném období z 3,7 na 3,5, tedy zatímco v roce 2005 mělo 20 % obyvatelstva s nejvyšším příjmem 3,7 krát vyšší příjem než 20 % obyvatelstva s nejnižším příjmem, v roce 2012 to bylo 3,5 krát. Pro SRN se hodnota změnila z 3,8 na 4,3, tedy zatímco v roce 2005 mělo 20 % obyvatelstva s nejvyšším příjmem 3,8 krát vyšší příjem než 20 % obyvatelstva s nejnižším příjmem, v roce 2012 to bylo již 4,3 krát. Rozdíl v hodnotě indexu S80/S20 mezi ČR a SRN je celých 11,3 %, což je ve srovnání s ostatními ukazateli poměrně vysoká hodnota a 30

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 může poukazovat na to, že k největším změnám došlo právě v rozdělení příjmů mezi horním a dolním kvintilem. Drobné, ale viditelné odchylky od předchozích ukazatelů jsou s nejvyšší pravděpodobností způsobeny tím, že tento ukazatel zanedbává informace o jiných skupinách obyvatelstva, než je dolní a horní kvintil. Celkově ovšem opět potvrzuje informaci získanou z výše uvedených analýz, tedy že v ČR jsou v posledních letech příjmy rozděleny rovnoměrněji než v SRN. 5,0 4,8 4,6 4,4 4,2 4,0 3,8 3,6 3,4 3,2 3,0 Index S80/S20 SRN ČR Zdroj: Eurostat Obr. 21 Vývoj indexu S80/S20 v letech 2005-2012 2.4 Shrnutí Analýza ukazatelů vycházejících z HDP prokázala, že do roku 2009 docházelo ke snižování rozdílů v ekonomické úrovni mezi ČR a SRN. Od roku 2009 je tendence opačná a relativní rozdíly mezi oběma zeměmi se opět pomalu zvyšují. Nejpřesnější ukazatel z této skupiny, ukazatel disponibilního důchodu říká, že obyvatel SRN měl v roce 2011 k dispozici téměř dvojnásobně více finančních prostředků, než obyvatel ČR. Ukazatele vycházející z šetření tyto závěry potvrzují a vykazují stejné tendence. Nejpřesnější ukazatel této skupiny, ukazatel čisté průměrné mzdy v PPS říká, že v roce 2012 byla průměrná mzda v PPS více než dvojnásobně vyšší v SRN než v ČR. Ze srovnání různých typů mezd také vyplývá, že prosté porovnávání hrubých mezd je pro neznalého uživatele velmi zavádějící. Výsledkem takového srovnání průměrné hrubé mzdy je, že je v SRN téměř 31

čtyřnásobně vyšší než v ČR, nevypovídá to ale o množství statků a služeb, které si mohou za takovou mzdu lidé koupit. Z výše uvedeného vyplývá, že úroveň příjmů je v SRN vyšší než v ČR a SRN je proto z hlediska příjmů vhodnou cílovou zemí ekonomické migrace. Z analýz ukazatelů rozdělení příjmů vyplývá, že přestože v roce 2005 bylo rozdělení příjmů v obou zemích v podstatě stejné, v průběhu sedmi let došlo k výrazným změnám a v roce 2012 byly příjmy v SRN rozděleny výrazně nerovnoměrněji než v ČR. Toto potvrzují všechny analyzované ukazatele rozdělení příjmů. V ČR se tedy člověk s nižší kvalifikací snáze může příjmově přiblížit průměru než v SRN. Vzhledem k významným rozdílům v úrovni příjmů to ale není dostatečně silný argument k označení SRN jako nevhodné cílové země pro lidi s nízkou kvalifikací. 32

3 Modelové příklady Pro lepší názornost a konfrontaci statistických údajů s reálným výpočtem obsahuje tato kapitola dva modelové příklady. Tyto příklady nepokrývají plně komplexnost daňových systémů obou zemí a nezahrnují všechny možnosti daňové optimalizace, které jednotlivé systémy umožňují (např. daňový odpočet za vzdálenost ujetou při dojíždění do práce v SRN). Srovnání v této kapitole vychází z daňových zákonů platných pro zdaňovací období 2014 a je pro lepší orientaci provedeno na měsíční bázi. Pro kalkulaci čisté mzdy byla využita oficiální on-line kalkulačka spolkového ministerstva financí SRN a obdobné nástroje pro ČR. Tab. 1 obsahuje údaje roku 2013, na základě kterých jsou prováděny výpočty. Tab. 1 Výchozí údaje k příkladům Průměrný kurz /Kč 25,98 Průměrná roční hrubá mzda v ČR 11 500 Průměrná roční hrubá mzda v SRN 45 170 Cenová hladina ČR 69,10% Cenová hladina SRN 104,20% Zdroj: Eurostat 3.1 Příklad 1 Pro příklad 1 platí následující charakteristika: bezdětný svobodný člověk, věk 30 let, vydělávající průměrnou hrubou mzdu. Tab. 2 Vypočtené hodnoty pro příklad 1 ČR SRN Kč Kč Hrubá mzda 24 892 958 Hrubá mzda 97 766 3 764 Čistá mzda 19 213 740 Čistá mzda 59 325 2 284 Čistá mzda v PPP 27 805 1 070 Čistá mzda v PPP 56 933 2 192 Zdanění 22,8% 22,8% Zdanění 39,3% 39,3% Vypočtená hrubá mzda činí 97 766 Kč v SRN a 24 892 Kč v ČR. Hrubá mzda v SRN je 3,93 krát vyšší než v ČR, a přesně tak odpovídá statistickým hodnotám. U čisté mzdy, která činí 59 325 Kč v SRN a 19 213 Kč v ČR, je situace obdobná a její násobek činí 3,09. Čistá mzda v PPP činí 27 805 Kč v ČR a 56 933 Kč v SRN, 33

je tedy 2,05 krát vyšší. U tohoto údaje nebyla v rámci statistických dat hodnota za rok 2014 k dispozici, lze ho tedy srovnávat pouze s hodnotou roku 2012, které přibližně odpovídá. Na tomto příkladu lze stejně jako u statistických dat pozorovat, jak je míra zdanění v obou zemích odlišná. Zatímco u Čecha vydělávajícího průměrnou hrubou mzdu je míra zdanění 22,8 %, u Němce vydělávajícího průměrnou hrubou mzdu je míra zdanění 39,3 %, tedy zhruba o dvě třetiny vyšší. Vypočtená data v tomto příkladu odpovídají předchozím analýzám prováděným na základě statistických dat. 3.2 Příklad 2 Pro příklad 2 platí následující charakteristika: Sezdaný pár, který je tvořen dvěma partnery. První partner ve věku 30 let vydělává průměrnou hrubou mzdu. Druhý partner ve věku 30 let pracuje na poloviční úvazek a vydělává polovinu průměrné hrubé mzdy. Dalšími členy rodiny jsou dvě děti ve věku 5 a 8 let. Tab. 3 Vypočtené hodnoty pro příklad 2 ČR SRN Kč Kč Partner 1 Partner 1 Hrubá mzda 24 892 958 Hrubá mzda 97 766 3 764 Čistá mzda 21 448 826 Čistá mzda 67 610 2 603 Čistá mzda v PPP 31 039 1 195 Čistá mzda v PPP 64 885 2 498 Zdanění 13,8% 13,8% Zdanění 30,8% 30,8% Partner 2 Partner 2 Hrubá mzda 12 446 479 Hrubá mzda 48 883 1 882 Čistá mzda 10 642 410 Čistá mzda 28 052 1 080 Čistá mzda v PPP 15 401 593 Čistá mzda v PPP 26 921 1 036 Zdanění 14,5% 14,5% Zdanění 42,6% 42,6% Celkem Celkem Hrubá mzda 37 338 1 438 Hrubá mzda 146 649 5 646 Čistá mzda 32 090 1 235 Čistá mzda 95 662 3 683 Čistá mzda v PPP 46 440 1 788 Čistá mzda v PPP 91 806 3 535 Zdanění 14,1% 14,1% Zdanění 34,8% 34,8% Zatímco u příkladu 1 byla situace jednoznačná a možnost zdanění jediná, u tohoto příkladu jsou možné určité variace. Zatímco v ČR je volba omezena na to, který z partnerů uplatní slevu na dani na dítě, v SRN je možné volit z různých kombinací daňových tříd obou partnerů. Jako nejvýhodnější, tedy s nejvyšší celkovou čistou 34

mzdou, se ukázala být kombinace daňové třídy 3 pro partnera s vyšší mzdou a daňové třídy 5 pro partnera s nižší mzdou. Důsledkem je výrazná diference ve zdanění partnerů. Pro partnera 1 znamená využití daňové třídy 3 relativně nízké zdanění ve výši 30,8 % oproti partneru 2 s nevýhodnou daňovou třídou 5 a zdaněním 42,6 %. V ČR je diference zdanění velmi nízká a je způsobena uplatněním slevy na dítě u partnera s vyšší hrubou mzdou. Proto dosáhla výše zdanění 13,8 % u partnera 1 a 14,5 % u partnera 2. Výsledkem je průměrná výše zdanění 14,1 % pro český pár a 34,8 % pro německý pár. Při srovnání s příkladem 1 je zřejmé, že rodině s dvěma dětmi klesne oproti bezdětnému jednotlivci míra zdanění v ČR znatelně více než v SRN. Zatímco v ČR došlo ke snížení z 22,8 % na 14,1 %, v SRN došlo ke snížení z 39,3 % na 34,8 %. Celková hrubá mzda před zdaněním dosáhla hodnoty 146 649 Kč pro německý pár a 37 338 Kč pro český pár, což je 3,93 krát vyšší hodnota a přesně odpovídá předchozím analýzám. Celková čistá mzda po zdanění dosáhla hodnoty 95 662 Kč pro německý pár a 32 090 Kč pro český pár. Celková čistá mzda německého páru je tedy v tomto případě 2,98 krát vyšší, což je hodnota o jednu desetinu nižší oproti statistické hodnotě 3,08. Tento údaj koresponduje s informací v předchozím odstavci, že rozdíl míry zdanění rodiny s dětmi oproti bezdětnému jednotlivci je v ČR vyšší než v SRN. Celková čistá mzda v PPP dosáhla 91 806 Kč pro německý pár a 46 440 Kč pro český pár. Tato hodnota je pro německý pár 1,98 krát vyšší než pro český, což koresponduje jak s hodnotou získanou ze statistických údajů, tak s hodnotou z příkladu 1 s ohledem na rozdíl v míře zdanění komentovaný výše. Modelové příklady tak potvrdily informace získané na základě analýz v předchozí kapitole. 35

Závěr Cílem této bakalářské práce bylo zhodnotit vývoj v oblasti příjmů a výkonnosti ekonomiky ČR a SRN. V první kapitole byla teoreticky popsána konstrukce jednotlivých ukazatelů výše a rozdělení příjmů, které byly rozděleny do tří tematických skupin ukazatele výše příjmů vycházející z HDP, ukazatele výše příjmů vycházející ze statistického šetření a ukazatele rozdělení příjmů. V této části byly shrnuty i zásady jejich mezinárodního srovnávání. Ve druhé kapitole, která tvoří hlavní část práce, bylo provedeno praktické srovnání popsaných ukazatelů v členění shodném s předchozí kapitolou. Srovnání bylo provedeno v časové řadě minimálně deset let, pokud byla statistická data k dispozici. Srovnávány byly nejen absolutní hodnoty jednotlivých ukazatelů, ale i jejich relativní velikost v obou zemích. Ve třetí kapitole bylo pomocí dvou modelových příkladů ověřeno, že se statistická data a závěry z nich plynoucí shodují s vypočtenými hodnotami. První hypotéza, že ekonomická i příjmová úroveň SRN je oproti ČR vyšší, ovšem rozdíly mají klesající tendenci, byla vyvrácena. Ekonomická i příjmová úroveň je sice v SRN vyšší, ovšem klesající tendenci je možné vypozorovat pouze do roku 2009. Od roku 2009 dochází k zvětšování relativního rozdílu mezi oběma zeměmi. Tyto závěry potvrzuje analýza ukazatelů vycházejících z HDP i analýza ukazatelů vycházejících z šetření. Druhá hypotéza, že v ČR jsou příjmy rozděleny rovnoměrněji než v SRN, byla potvrzena, a to na základě všech analyzovaných ukazatelů rozdělení příjmů. Pro člověka zvažujícího ekonomickou migraci z těchto skutečností vyplývá, že SRN je z hlediska příjmů vhodnou cílovou zemí a obzvláště to platí pro nadprůměrně vydělávající z důvodu nižší úrovně nivelizace. Dalším praktickým závěrem vyplývajícím z této práce je, že bez znalosti omezení porovnávání hrubých mezd je takové srovnání pro uživatele velmi zavádějící a může vyvolat mylnou představu o příjmové situaci v zahraničí. Hlavní cíl lze tedy považovat za splněný Aby tato práce mohla být lepší a komplexnější pomůckou pro rozhodování o migraci a výběru cílové země, bylo by vhodné ji doplnit o analýzu ukazatelů nepříjmového charakteru. Tedy o environmentální indexy a indexy blahobytu, jako jsou například index environmentální udržitelnosti, index šťastné planety, index lidského rozvoje a mnohé další. 36