DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČESKÉ REPUBLICE: REGIONÁLNĚ GEOGRAFICKÁ ANALÝZA. Diplomová práce Martin Andonov MASARYKOVA UNIVERZITA

MASARYKOVA UNIVERZITA PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA GEOGRAFICKÝ ÚSTAV

DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČESKÉ REPUBLICE: REGIONÁLNĚ GEOGRAFICKÁ ANALÝZA Diplomová práce Martin Andonov

Vedoucí práce: doc. RNDr. Václav Toušek, CSc.

Brno 2014

Bibliografický záznam

Autor:

Bc. Martin Andonov Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Geografický ústav

Název práce:

Dlouhodobá nezaměstnanost v České republice: regionálně–geografická analýza

Studijní program:

Geografie a kartografie

Studijní obor:

Sociální geografie a regionální rozvoj

Vedoucí práce:

doc. RNDr. Václav Toušek, CSc.

Akademický rok:

2013/2014

Počet stran:

93+22

Klíčová slova:

Česká republika, EU, dlouhodobá nezaměstnanost, trh práce, ekonomická krize, recese, regionalní disparity, jádro–zázemí

Bibliographic Entry

Author:

Bc. Martin Andonov Faculty of Science, Masaryk University Department of Geography

Title of Thesis:

Long–term unemployment in Czech republic: regional–geographical analysis

Degree programme:

Geography and cartography

Field of Study:

Social geography and regional development

Supervisor:


Academic Year:

2013/2014

Number of Pages:

93+22

Keywords:

Czech republic, EU, long–term unemployment, labor market, economic crisis, regional disparities, core–perifery

Abstrakt V této diplomové práci se věnujeme analýze a zhodnocení postavení dlouhodobě nezaměstnaných na českém trhu práce a ve společnosti v období od roku 1994 do roku 2013. Pozornost je věnována vývoji míry dlouhodobé nezaměstnanosti na úrovni krajů a okresů. Na základě variačního koeficientu jsou sledovány zejména dopady ekonomické krize a recese na vývoj regionálních disparit v dlouhodobé nezaměstnanosti. Část práce je věnována také situaci v prostoru jádra a zázemí a zhodnocení dopadů krize na dlouhodobou nezaměstnanost v ostatních zemích Evropské unie.

Abstract This diploma thesis concerns analysis and evaluation of regional differences at long–term unemployment in Czech republic and situation of long–term job–seekers at czech society and in the environment of Czech labor market from 1994 to 2013. Focus is on the evolution of long term unemployment rate at NUTS3 (kraje) and NUTS4 (okresy) districts. As a basic indicator to quantify the regional disparities of long–term unemployment we have chosen the Coefficient of variation Part of this thesis concerns also situation in the context of core and periphery at Czech urban agglomerations and next the impact of crisis on long term unemployment in the other countries of the European union.

Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta

ZADÁNÍ DIPLOMOVÉ PRÁCE Student: Studijní program: Studijní obor:

Martin Andonov Geografie a kartografie Sociální geografie a regionální rozvoj

Ředitel Geografického ústavu PřF MU Vám ve smyslu Studijního a zkušebního řádu MU určuje diplomovou práci s tématem:

Dlouhodobá nezaměstnanost v České republice: regionálně-geografická analýza Long-term unemployment in the Czech Republic: regional-geographical analysis Zásady pro vypracování: 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Úvod (cíle, hypotézy) Přehled literatury křešenému tématu Data a použité metody Dlouhodobá nezaměstnanost - sociální problém Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti v ČR v období do konce roku 2008 Dlouhodobá nezaměstnanost v zemích EU (předkrizové období): komparativní analýza 7. Ekonomická krize a její vliv na dlouhodobou nezaměstnanost v ČR 8. Očekávané trendy v dlouhodobé nezaměstnanosti

Rozsah grafických prací: podle potřeby Rozsah průvodní zprávy:

cca 60 až 80 stran

Seznam odborné literatury: Sborník "O chudobě v České a Slovenské republice" MU Brno, 1995 Sirovátka, T." K formování dlouhodobé a opakované nezaměstnanosti v ČR. Sociologický časopis, 1996, 32, 4.1, s. 39 - 50 Sirovátka, T. Marginalizace na pracovním trhu: Příčiny diskvalifikace a selhávání pracovní síly. MU Brno, 1997 Mareš,P. - Sirovátka, T. - Vyhlídal J.: Dlouhodobě nwezaměstnaní - životní situace a strategie. Sociologický časopis, 2003, 39, č. 1, s. 37- 54 Výzkumné zprávy k nezaměstnanosti Výzkumného ústavu práce a sociálních věcí a Centra pro regionální rozvoj MU Brno.

Vedoucí diplomové práce:


Podpis vedoucího práce:

..............................................................

Datum zadání diplomové práce: Datum odevzdání diplomové práce:

říjen 2011 do 10. května 2014

RNDr. Vladimír Herber, CSc. pedagogický zástupce ředitele ústavu

Zadání práce převzal(a): .............................................................dne .....................................

Poděkování Děkuji vedoucímu diplomové práce, doc. RNDr. Václavu Touškovi, CSc. za odborné vedení a připomínky, ochotu, trpělivost a čas, který mi věnoval při psaní mé diplomové práce. Dále děkuji své rodině a přátelům za podporu.

Prohlášení Prohlašuji tímto, že jsem zadanou diplomovou práci na téma Dlouhodobá nezaměstnanost v České republice: regionálně–geografická analýza vypracoval samostatně pod vedením doc. RNDr. Václava Touška, Csc. a uvedl v seznamu literatury veškerou použitou literaturu a další zdroje. Brno 1. Května 2014

……………………………… Martin Andonov

OBSAH 1 2 3

ÚVOD PŘEHLED LITERATURY DATA A POUŽITÁ METODIKA 3.1 Data o dlouhodobě nezaměstnaných 3.2 Metodika 4 DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST – SOCIÁLNÍ PROBLÉM 5 VÝVOJ DLOUHODOBÉ NEZAMĚSTNANOSTI V ČESKÉ REPUBLICE V OBDOBÍ DO KONCE ROKU 2008 5.1 Počáteční období transformace 5.2 Období od roku 1994–1996 5.3 Období od roku 1997–2003 5.4 Období od roku 2004–2008 5.5 Regionální rozdíly v dlouhodobé nezaměstnanosti 6 DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ZEMÍCH EVROPSKÉ UNIE (PŘEDKRIZOVÉ OBDOBÍ): KOMPARATIVNÍ ANALÝZA 6.1 Struktura a rozmístění dlouhodobé nezaměstnanosti v EU 7 EKONOMICKÁ KRIZE A JEJÍ VLIV NA DLOUHODOBOU NEZAMĚSTNANOST V ČR A EU 7.1 Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti od počátku krize v zemích EU 7.2 Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti od počátku krize v ČR 7.3 Vliv krize na regionální disparity v ČR a EU 7.3.1 Dlouhodobá nezaměstnanost podle úrovně vzdělání 8 VELKOMĚSTSKÉ AGLOMERACE V ČR A DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST 8.1 Problém bezdomovců 8.2 Romové 8.3 Dlouhodobá nezaměstnanost v jádře a zázemí českých velkoměst 8.3.1 Městský region Prahy 8.3.2 Městský region Plzně 8.3.3 Městský region Brna 9 OČEKÁVANÉ TRENDY V DLOUHODOBÉ NEZAMĚSTNANOSTI 9.1 Modely trhu práce v EU 9.2 Systém Flexicurity 10 ZÁVĚR 11 SEZNAM LITERATURY A ZDROJŮ Seznam použitých zkratek Seznam tabulek Seznam grafů SEZNAM PŘÍLOH

10 14 24 24 26 30 37 37 39 41 43 45 48 52 54 54 62 64 67 69 69 70 71 72 72 73 76 79 80 82 84 91 92 93 94

1 ÚVOD Nezaměstnanost je možné charakterizovat jako socioekonomický fenomén s vysoce negativním dopadem na mnoho společenských úrovní. Dotýká se jak jednotlivců a rodin, tak i podnikatelských subjektů, což se následně projevuje i na úrovni chodu celého státu. Po příznivých letech ekonomického růstu, ukončeného příchodem ekonomické krize, a vlivem následné hospodářské recese jsme v posledních letech svědky opětovného masivního nárůstu nezaměstnanosti nejen v naší zemi, ale i v ostatních členských státech Evropské unie. Růst nezaměstnanosti jako důsledek dopadu ekonomické krize a následné hospodářské recese je však patrný i mimo evropský prostor. Ve většině zemí potýkajících se s vysokou míry nezaměstnanosti se tamní občané a vlády musí potýkat také s dlouhodobou nezaměstnaností, která bude v následujících kapitolách hlavním předmětem našeho zájmu. Nezaměstnanost se poprvé v České republice1 začala objevovat až po roce 1989. Do té doby existovala v prostředí socialistického pracovního trhu vysoká přezaměstnanost v odvětvích národního hospodářství, doprovázená nízkou efektivitou práce. Pracovat znamenalo před rokem 1989 de facto povinnost a být dobrovolně nezaměstnaný tak bylo považováno za trestný čin „příživnictví“. Jedinými legálně nezaměstnanými skupinami osob v době před rokem 1989 tak byli čekatelé na práci a ženy v domácnosti. V letošním roce 2014 bylo ke konci měsíce března na trhu práce evidováno 608 tisíc nezaměstnaných osob.2 V rámci celkové skupiny nezaměstnaných osob lze rozlišovat skupiny obyvatel, které se na trhu práce velmi obtížně realizují. Jedná se zejména o osoby se zdravotním postižením3, osoby pečující o dítě do 15 let, osoby starší 50 let, osoby s nejvýše základním vzděláním, absolventi škol a mladiství a v poslední řadě skupina dlouhodobě nezaměstnaných osob. Ke konci roku 2013 bylo u nás evidováno 62,7 tisíc OZP, 45,9 tisíc osob pečujících o dítě do 15 let, 162 tisíc osob starších 50 let, 164 tisíc osob s nejvýše dosaženým základním vzděláním a 43 tisíc nezaměstnaných absolventů a mladistvých osob. V kategorii dlouhodobě nezaměstnaných se počet osob blíží dokonce ke 250 tisícům. K poslednímu prosincovému dni roku 2013 se na území České republiky nacházelo celkem 236 tisíc dlouhodobě nezaměstnaných osob. Z tohoto počtu bylo více 1 Dále jako i jako ČR 2 V době odevzdání práce se jednalo o nejaktuálnější údaj o míře registrované nezaměstnanosti. 3 Dále jako OZP

10

než 130 tisíc jednotlivců dokonce nezaměstnaných více než 2 roky. Nabídka pracovních míst pro tyto skupiny obyvatel je dlouhodobě velmi nízká a omezená, což vede k jejich postupnému vyčlenění na okraj společnosti. Z výše uvedených údajů, lze snadno usoudit, v jak špatné situaci se současný český trh práce nachází. Do konce roku 1996 nepředstavovala dlouhodobá nezaměstnanost pro český trh práce závažný problém. Počet dlouhodobě nezaměstnaných se do této doby pohyboval pod hranicí 40 tisíci osob a ani míra dlouhodobé nezaměstnanosti4 zatím nepřekročila hranici 1 %. Dlouhodobě nezaměstnaní začali být poprvé evidováni od září roku 1990. Definice však v této době byla odlišná a za dlouhodobě nezaměstnané byly považovány osoby, kterým se nepodařilo najít práci do 6 měsíců. V prosinci roku 1992 bylo zahájeno Výběrové šetření pracovních sil5, které zavedlo nové metodiky evidence nezaměstnanosti, korespondující s definicemi Mezinárodní organizace práce – International Labour Organization.6 Hranice evidence dlouhodobé nezaměstnanosti se tak zvýšila na 12 měsíců. K prvnímu znatelnějšímu nárůstu dlouhodobé nezaměstnanosti dochází až ve IV. čtvrtletí roku 1997, kdy se česká ekonomika dostává do problémů a do recese. Ta vedla k demisi tehdejší vlády Václava Klause a k dočasné úřednické vládě Josefa Tošovského, jež měla dovést zemi k novým volbám. Koncem roku 1997 tak poprvé překračuje míra dlouhodobé nezaměstnanosti hranici 1 %. S probíhající recesí rostl celkový počet nezaměstnaných, což vedlo k tomu, že v I. čtvrtletí roku 1999 počet dlouhodobě nezaměstnaných osob překročil hranici 100 tisíc. V měsíci červnu téhož roku míra dlouhodobé nezaměstnanosti poprvé prolomila hranici 2 %. Ve stejné době již existovaly okresy, kde MDN překonala hranici 5 %. Jednalo se o okresy ve strukturálně postižených oblastech, a to Most, Chomutov a Teplice v Ústeckém kraji a okres Karviná v Moravskoslezském kraji. K těmto čtyřem okresům se přidal okres Louny, kde se projevila jeho dlouhodobá hospodářská zaostalost. Následující období znamenalo pokračující růst nezaměstnanosti. V I. čtvrtletí roku 2000 tak dlouhodobá nezaměstnanost v naší zemi překonala hranici 3 %. V polovině roku 2003 bylo u nás evidováno již 200 tisíc dlouhodobě nezaměstnaných osob. Krátce na to byla ke konci září téhož roku překonána 4% hranice dlouhodobé 4 Míra registrované dlouhodobé nezaměstnanosti podle metodiky Ministerstva práce a sociálních věcí, dále i ve formě zkratky MDN 5 Dále jen jako VŠPS 6 Dále i ve formě zkratky ILO

11

nezaměstnanosti. Maxima počtu dlouhodobě nezaměstnaných a míry dlouhodobé nezaměstnanosti 4,1 % bylo dosaženo ke konci roku 2004. Poté v souladu s konjunkturou hospodářství klesala dlouhodobá nezaměstnanost i počet dlouhodobě nezaměstnaných. Na konci roku 2008 klesl počet dlouhodobě nezaměstnaných na 101 tisíc. MDN byla nižší než 2 %. Růst počtu dlouhodobě nezaměstnaných v následujícím období se odehrával v souvislosti s tím, jak byla ekonomika státu zasažena krizí a recesí. Ke konci roku 2013 se tak počet dlouhodobě nezaměstnaných vyšplhal opět přes hranici 200 tisíc osob až na 236,9 tisíc, což odpovídalo míře dlouhodobé nezaměstnanosti 4,2 % a jednalo se tak o dosavadní historické maximum České republiky. „Pod tlakem zhoršování duševního zdraví nezaměstnaných a sociálně vyloučených lidí musíme uznat, že se práce stala kulturní reprodukční potřebou našeho druhu, a že proto právem náleží do souboru základních lidských práv a svobod. Právo na přiměřenou práci, nezávisle na spekulacích ekonomů, je totiž předpokladem lidské svobody. Navzdory tomu, že ekonomická věda pojímá práci jen jako součást ostatních výrobních nákladů (jako objektivní výrobní faktor), tvrdíme, že práce je spjata s dynamickou biologickou konstrukcí člověka, že přímo souvisí se zdravím, štěstím a sebeúctou lidí. Zánik potřeby plnohodnotné práce je proto jedním z faktorů, které ponižují člověka a poškozují společnost. Úbytek nabídky produktivní práce v kombinaci s růstem práce schopné populace vytváří potenciálně výbušnou situaci, která poprvé ohrožuje kulturu jako celek.“ (BUCHTOVÁ, 2013, str. 12). Stěžejním cílem diplomové práce je regionálně geografická analýza území České republiky z hlediska vývoje ukazatele míry dlouhodobé nezaměstnanosti za posledních 20 let. Ta je obsažena v páté kapitole. Důraz je zejména kladen na období od roku 1997, kdy začala dlouhodobá nezaměstnanost7 představovat skutečný problém, a to až do roku 2013, kdy jsou pozorovatelné prozatím nejhlubší následky ekonomické krize na dlouhodobou nezaměstnanost obyvatelstva u nás. Tento vývoj dlouhodobé 8 nezaměstnanosti jsme porovnávali také u dalších zemí Evropské unie . Základní hypotézou stanovenou v této práci je tvrzení, že se rozdíly v dlouhodobé nezaměstnanosti mezi regiony v době krize snižují. V našem případě jsme tuto skutečnost ověřovali v rámci souboru jednotek okresů ČR. Situace v ČR pak byla porovnána

7 Dále i ve formě zkratky DN 8 Dále i jako EU

12

s vývojem míry dlouhodobé nezaměstnanosti a její proměnlivosti ve státech EU. Myšlenkou, že globální ekonomická krize má v řadě zemí celoplošný charakter, ale její negativní dopady na hospodaření jsou často výraznější v podnicích úspěšně prosperujících v nekrizovém období, se již dříve zabývali Novák a Toušek (2010), ovšem pouze z pohledu celkové nezaměstnanosti. Závěry této práce jsme chtěli ověřit i na případu dlouhodobé nezaměstnanosti, jelikož v rámci ČR tento problém nebyl doposud zkoumán. Zde jsme předpokládali obdobný trend, který jsme taktéž ověřovali analýzou založenou na různých mírách variability, především variačním koeficientu. Ekonomické krizi a jejímu vlivu na trh práce se více budeme více věnovat v pořadí sedmé kapitole této diplomové práce. V rámci diplomové práce jsme provedli dílčí analýzu rozdílů hodnot míry dlouhodobé nezaměstnanosti mezi územím jádra a periferie velkoměstských aglomerací, které jsme aplikovali na 3 česká města s typickým městským jádrem a přilehlým zázemím. V tomto případě jsme se zaměřili zejména na roky 2008 a 2010, mezi nimiž jsou nejvíce viditelné dopady krize. Dílčím cílem práce je také pokus o nastínění budoucího vývoje dlouhodobé nezaměstnanosti a dále shrnutí současných nejefektivnějších přístupů a modelů aktivní politiky zaměstnanosti využívaných v zemích Evropské unie.

13

2 PŘEHLED LITERATURY Geografická literatura před rokem 1989 Před rokem 1989, jak již bylo řečeno v úvodní kapitole, byla nezaměstnanost v České republice téměř nulová. Studie a odborné články zabývající se fenoménem nezaměstnanosti v naší zemi začaly zákonitě vznikat až s prvními výzkumy, realizovanými v době transformace hospodářství. Témata typická pro západní svět byla geografům působícím v socialistickém režimu ČSSR poměrně značně vzdálená, a to jednak díky omezenému kontaktu se západem a nedostupností literatury, ale hlavně díky rozdílnosti obou společností (centrálně řízená vs. tržní ekonomika) a rozdílnosti jevů a procesů v nich probíhajících. Zatímco v západních zemích převládal v geografickém výzkumu již post-pozitivistický přístup, čeští geografové pro soudobé otázky využívali stále hojně kvantitativní metody, které však do konce 90. let přinesly řadu významných modelů a typologií, které se staly základem pro řadu pozdějších regionálně geografických analýz. Sčítání lidu v roce 1961 přineslo poprvé možnost analyzovat data o dojížďce do zaměstnání na úrovni obcí, což posunulo geografický výzkum v ČSR o krok vpřed. Nové poznatky o této problematice přispěly zejména k možnosti komplexního zkoumání problému jádra vs. zázemí a tak i k výzkumu sociálně–geografické regionalizace v ČR. Sledování obsazených pracovních míst a jejich odvětvové struktury vytvořilo základ pro řadu tehdejších geografických prací o sídelním systému a první funkční typologie obcí. Pozornost těmto otázkám byla věnována v nejvýznamnějších centrech geografického výzkumu. Významné práce vznikaly zejména na dvou hlavních akademických pracovištích. První z nich byla Katedra ekonomické a regionální geografie9 na pražské Karlově univerzitě, kde byly poznatky o pracovní dojížďce využity zejména při zpracování první sociálně–geografické regionalizace ČSR (Hampl, M., Ježek, J., Kühnl, K., 1978). Druhým centrem byl tehdejší Geografický ústav Československé akademie věd v Brně, kde vznikaly další významné práce. Příkladem může být Z. Láznička (1974), který vytvořil funkční klasifikaci obcí tehdejší ČSR, zkoumající ekonomickou strukturu obcí podle odvětvové bilance pracovních míst. Změnami v dojížďce do zaměstnání mezi jednotlivými sčítání lidu a se v rámci brněnského ústavu věnoval v početných studiích M. Macka (1962, 1969 atd.).

9 Známá také pod zkratkou KERG

14

Geografická literatura po roce 1989 Po roce 1989 se poprvé do zájmu geografů dostává problém nezaměstnanosti. Ačkoliv prací týkajících se nezaměstnanosti a trhu práce vzniklo od 90. let v ČR nespočet, tématu dlouhodobé nezaměstnanosti byla vzhledem k jejím nízkým hodnotám na počátku, věnována pouze okrajová pozornost. Výzkumy se opět koncentrovaly převážně do dvou hlavních akademických pracovišť. V případě Katedry sociální geografie a regionální rozvoje10 byla pozornost věnována převážně transformačním procesům a organizaci společnosti z pohledu regionální geografie. Ta se odrazila v pracích M. Hampla spolu s kolektivem autorů (1996 a 1999) a řadě vlastních publikací (2001, 2004, 2005 a 2007). Na regionální rozdíly jako na indikátor transformačních změn pohlížel ve své práci J. Tomeš (1996), která se zabývala problematikou vývoje regionálních rozdílů v nezaměstnanosti Co se týče poznatků o trhu práce v období krize, tak ty přinesly i pražské geografky M. Feřtová a J. Temelová (2011) zabývající se prostorovými specifiky nezaměstnanosti na úrovni obcí. Jejich studie představila závěry, že úroveň vzdělání a kvalifikace jsou primárními faktory mající vliv na prostorovou diferenciaci nezaměstnanosti na mikroúrovni, zatímco věk a pohlaví mají pouze druhotnou roli. Dále také přinesly některé dílčí zjištění např. problém nezaměstnanosti starších osob v malých obcích s nižší nezaměstnaností a osob s nízkým stupněm vzdělání v obcích s vyšší nezaměstnaností, horší uplatnění vysokoškolsky vzdělaných osob v některých krajských městech a oblastech ČR. Také uvádí, že řešení problémů trhu práce by mělo přihlížet více k územním rozdílům s ohledem na rozličnou demografickou, vzdělanostní a kvalifikační strukturu uchazečů. Proměňující se socioekonomické prostředí znázorňují mapy prezentované v Atlase sociálně prostorové diferenciace české společnosti (Ouředníček, M., Temelová, J., Pospíšilová, 2011). Nejen mapa nezaměstnanosti, ale i další, velmi přehledně zobrazují typicky strukturálně postižené regiony, hospodářský slabé regiony a vnitřní periferie, což jsou tři hlavní prostorové segmenty nezaměstnanosti v ČR. Problému nezaměstnanosti po roce 1989 se věnovali geografové na Katedře geografie Přírodovědecké fakulty Masarykovy univerzity11 v Brně. Studie na téma transformace průmyslové výroby (Toušek a kol., 1997, 1999) a regionálních disparit na trhu práce a jejich příčin (Toušek, V., Hrabcová, M., 2000) vznikaly jako reakce 10 Bývalá KERG 11 Později Geografický ústav PřF MU

15

na zvyšující se nezaměstnanost na konci devadesátých let. Snaží se také objasnit relativně nízkou míru nezaměstnanosti v počátcích transformace před rozdělením Československa a zpochybňují roli aktivní politiky zaměstnanosti na udržení těchto nízkých hodnot. Tyto pochyby argumentují několikanásobně vyšší nezaměstnaností na Slovensku v době před rozdělením země. Jako hlavní faktory nízké nezaměstnanosti oproti dalším postkomunistickým zemím uvádí dědictví předválečné průmyslové a ekonomicky vyspělé země, výhodnější geografickou polohu s výhodnou expozicí vůči zemím EU a zejména Německu, vládní politiku oddalující proces zániku neefektivních zadlužených podniků, investice, restrukturalizace a technologická modernizace a nárůst počtu pracovníků ve státní správě. Pozornost výzkumu byla věnována i zaměstnanosti ohrožených skupin na trhu práce (Toušek, V., Vašková, L., Kunc, J.,1999). Katedra v druhé polovině 90. let úzce spolupracovala s Výzkumným ústavem práce a sociálních věci a realizovalo řadu výzkumů pro Ministerstvo práce a sociálních věcí, které byly využity při formování některých legislativ (týkajících se především problematiky působení osob se zdravotním postižením na trhu práce). Geografický výzkum problematiky trhu práce byl v roce 2000 zabudován do činnosti Centra pro regionální rozvoj, které vzniklo jako společné pracoviště Přírodovědecké fakulty, Ekonomicko–správní fakulty a Fakulty sociálních studií12. Činnost tohoto interdisciplinárního vědeckou–výzkumného a vývojového pracoviště je zaměřena zejména na zpracovávání komplexních a případových studií k řešení nejširšího spektra otázek regionálního rozvoje pro potřeby institucí státní správy a samosprávy. Pod záštitou centra byly realizovány například průzkumy zaměstnanosti ve Statutárním městě Brně a v Jihomoravském kraji, vypracována studie Současný stav a vývojové trendy trhu práce v Jihomoravském kraji a srovnání s regiony ČR a EU či zpracován projekt POLYREG týkající se komplexního řešení regionálních disparit. Odborné články po roce 2000 se týkaly zhoršující se situace na trhu práce v ČR (Toušek, V., Palcrová Š., 2003), vlivu uvolňování zaměstnanců vybraných odvětví průmyslu na růst nezaměstnanosti v brněnské aglomeraci (Toušek, V., Vašková, L., 2003) a v jihomoravském kraji (Toušek, V. a kol., 2007; Palcrová, Š., 2007, Fišer, P., Svobodová, H., 2012). Pozornost byla věnována analýze vývoji dojížďky za prací, z které vyplynulo narůstání pracovní funkce největších měst ČR, s výjimkou Ostravy, na úkor

12 Dále jen jako FSS

16

mikroregionálních středisek ležících v zázemí velkoměst (Toušek, V., Krejčí, T., Řeřicha, R., 2004). Další průzkumy zaměstnanosti v Jihomoravském kraji proběhly se zaměřením na zaměstnanost absolventů a rostoucí význam zahraničního kapitálu pro situaci na trh práce (Toušek, V., Hubl, R., Krejčí, T., 2006). Četné výzkumy tak přispěly k vytvoření informační databáze o trhu práce v ČR, která je užitečným zdrojem informací i pro ostatní pracoviště zabývající se touto tematikou. Centrum se však nezabývalo podrobně problematikou dlouhodobé nezaměstnanosti. Nezaměstnanost pohledem sociologů a ekonomů Situací na trhu práce se od 90. let zabývalo mnoho autorů i mimo geografii. Tímto fenoménem se zabývali i někteří představitelé z řad ekonomů a zejména sociologů. Právě sociologové přináší důležitý pohled na problém nezaměstnanosti a její nežádoucí doprovodné jevy z pohledu jedince a společnosti. Nejvýznamnější pracoviště sdružující poznatky o trhu práce z široké škály pohledů je zcela určitě v úvodu zmiňovaný Výzkumný ústav práce a sociálních věcí.13 Tato veřejná výzkumná instituce vychází již z tradic Sociálního ústavu Československé republiky, založeného roku 1918, a je inspirována i aktivitami příbuzných ústavů a výzkumných center v evropských zemích. VÚPSV vykazuje pravidelnou vydavatelskou činnost ve formě odborných publikací autorů, zabývajících se příslušnou problematikou, a ročních bulletinů. Významným zdrojem informací o dlouhodobé nezaměstnanosti jsou například studie J. Kuxe (1993, 1999, 2001, 2002 a 2003), který se v nich zabýval výzkumem struktury nezaměstnanosti s důrazem na dlouhodobou nezaměstnanost. Velkou pozornost věnoval problematice harmonizace našich dat vypovídajících o situaci na trhu práce, s daty zahraničními. Ze široké škály výzkumných zpráv VÚPSV jsme v diplomové práci využili přístupy k řešení dlouhodobé nezaměstnanosti a poznatky zabývající se regionální analýzou trhu práce a sociální péče a také koncepcemi zaměstnanosti (Kotíková, J., Vlach a L., Průša, 2001). Velmi přínosná byla i studie hodnotící flexibilní formy zaměstnání ve vybraných členských zemích EU a možností jejich implementace v prostředí ČR (Kotíková, J., Kotrusová, M., Výchová, H., 2013). Některé výzkumné zprávy se zabývaly také řešením problematiky nezaměstnanosti ohrožených skupin na trhu práce, zejména pak starších osob a OZP.

13 Dále již jako VÚPSV

17

S VÚPSV dlouhodobě spolupracuje a společně se podílí na tvorbě programů a politik Ministerstva práce a sociálních věcí14 i další významná výzkumná pracoviště, a to zejména Katedra sociální politiky a sociální práce FSS MU. S předními evropskými výzkumnými pracovišti v rámci výzkumných projektů podporovaných Evropskou komisí spolupracuje Institut pro veřejnou politiku a sociální práci, který je součástí FSS MU. Za významného autora zabývajícího se sociální politikou a prací, marginalizovanými skupinami na trhu práce a tedy i dlouhodobou nezaměstnanosti, lze díky bezpočtu monografií, výzkumů a příspěvků obsahujících tuto problematiku, označit T. Sirovátku působícího v obou výše zmíněných pracovištích. Tomuto tématu se věnuje již od počátku 90. let, kdy se v České republice začal objevovat problém nezaměstnanosti a záhy věnoval jako jeden z prvních pozornost dlouhodobé nezaměstnanosti, publikace Dlouhodobá nezaměstnanost a záchranná sociální síť (Sirovátka, T., Řezníček, I., 1995). Tato publikace jako vůbec jedna z prvních sleduje formování déle trvající (dlouhodobé nezaměstnanosti) v ČR na základě empirických dat z vybraných okresů. Metodika a terminologie je znatelně inspirována západními výzkumy a umožňuje tak již kvalitní srovnání problému i s jinými evropskými zeměmi. Jsou zde uvedeny nejvýznamnější důvody relativně nízké míry nezaměstnanosti v počátcích transformačního období, ze kterých uvádí rozvoj sektoru služeb, celkové snížení počtu výdělečných osob, aktivní politiku nezaměstnanosti, zpožděnou privatizaci hospodářství, která stále konzervovala nezanedbatelné množství přebytečné pracovní síly v podnicích a ze sociologických faktorů cituje i mezigenerační vzájemnost. Stěžejním cílem bylo však zejména sledování nakolik odlišné regionální ekonomické a sociální podmínky ovlivňují počet a strukturu dlouhodobě nezaměstnaných a jaké jsou její ekonomické a sociální dopady. V podmínkách ČR je dlouhodobá nezaměstnanost nejčastěji spojena s výraznými handicapy na pracovním trhu, z nichž jsou jmenované nízká kvalita lidského kapitálu, rasová diskriminace, osobní a rodinné charakteristiky snižující atraktivitu žadatelů o práci, špatná orientace na trhu práce a nepřiměřená očekávání nezaměstnaných ohledně institucí i sobě samých. Autoři sledovali i otázku orientace a strategii dlouhodobě nezaměstnaných při řešení jejich problémů. Zmiňuje se taktéž důležitost sociálních sítí (rodina, přátelé, sousedi, atd.), které mají význam záchranné sítě před celkovým rozvratem domácnosti a úplnou pastí chudoby. Mimo tuto studii autor publikoval řadu článků zejména pro Sociologický časopis reflektujících nárůst počtu osob dlouhodobě nezaměstnaných a jejich marginalizaci 14 Dále jako MPSV

18

na pracovním trhu. Detailnější pozornost je věnována vymezení ohrožených skupin na trhu práce (1996, 1997) Významné odborné články o trhu práce a chudobě dlouhodobě nezaměstnaných vznikly i od P. Mareše. Články na tato témata vznikaly také po časté vzájemné spolupráci s T. Sirovátkou. Pro předkládanou diplomovou práci byly významné jejich díla věnující se sociální exkluzi a inkluzi menšin a dlouhodobě nezaměstnaných na trhu práce (Mareš, P., Sirovátka, T. 2004) a dále některé články o životní situaci a strategii dlouhodobě nezaměstnaných (spoluautor Vyhlídal, J., 2003). Autoři polemizují zároveň s otázkami, zda je nezaměstnanost opravdu důsledkem regionálních problémů či spíše následkem povahy nezaměstnaných bez ohledu na charakter lokálního trhu práce. Zmiňují také nedostatečnou flexibilitu a ochotu hledat nové strategie, kdy nezaměstnaní vidí problémy spíše v povaze trhu práce než v sobě samých. Proměnami na trhu práce, fenoménu nezaměstnanosti, a hodnocení politik a přístupů řešících problém nezaměstnanosti je věnována pozornost ve společné publikaci Trh práce, nezaměstnanost, sociální politika (T., Sirovátka, Mareš, P., 2003). Ze samostatných prací P. Mareše je důležité zmínit publikaci Nezaměstnanost jako sociální problém, (1994, 1998 a 3. vydání v roce 2002). Mimo komplexní rozbor tohoto fenoménu zde Mareš uvádí, že dlouhodobá nezaměstnanost postihuje zejména nepružnou, nekvalifikovanou pracovní sílu, s nízkým vzděláním, osoby s kumulovanými sociálními handicapy, etnické skupiny a imigranty, problémové jedince z kategorie mladistvých, zdravotně postižené a osoby žijící na venkově. Zároveň konstatuje, že zaměstnanost není považována společností za problém, pokud nenaroste do masové podoby. Určitou nezaměstnanost v rámci tržní ekonomiky popisuje jako přirozený jev, který je zapříčiněn mobilitou pracovního trhu ale i svobodnou vůlí. P. Mareš, stejně jako T. Sirovátka, také významně spolupracuje s VÚPSV. Podrobně se zabýval faktory vedoucími k sociálnímu vyloučení a příjmové chudobě (2006). O sociální exkluzi hovoří jako o tíživém problému, kterým ač v našich končinách netrpí ve srovnání s jinými státy Evropy tak velké procento populace, tak hrozí skutečnost, že by tento jev mohl být reprodukován z generace na generaci. Dále hovoří o potřebě komplexního a zároveň individualizovaného přístupu k řešení otázek sociálního začleňování, zejména na klíčový význam začleňování na trhu práce, dostupnosti a kvality bydlení, dostupnosti vzdělání, dostupnosti zdravotní péče, adekvátní podpory příjmů. Na oba autory navazuje O. Hora (2008), který se zabývá různými teoretickými modely chování nezaměstnaných a také shrnuje různé strategie dlouhodobě 19

nezaměstnaných do přehledné typologie. Dochází také k zjištění, že charakter fenoménu nezaměstnanosti se za posledních několik desítek let nijak nezměnil a stále přetrvávají tytéž aspekty jako v předešlých výzkumech z 80. a 90. let. v západních zemích. Na základě předešlého výzkumu formuluje řadu hypotéz současných příčin dlouhodobé nezaměstnanosti. Jako za vzor dává skandinávské modely trhu práce M. Nekolová (2010), která se věnuje zejména novým formám zaměstnávání a jejich aplikací v prostředí českého trhu práce, zejména pak systému Flexicurity. Kromě FSS se trhem práce v minulosti i současnosti zabývá Sociologický ústav Akademie věd ČR a Fakulta sociálních věd v Praze. V rámci Akademie věd můžeme jmenovat publikaci The Czech labour market: changing structures and work orientations (Večerník, J. a kol. 2007). V případě Fakulty sociálních věd Univerzity Karlovy je významnou publikací Trh práce: sociologická analýza (Kuchař, P., 2007), která poukazuje také na odlišnosti různých sociálních skupin reagovat na měnící se požadavky trhu práce v období transformace po dlouhém období socialistického režimu, kdy ztráta dřívějších jistot a příchod vyšších pracovních nároků nově vyčlenil některé ohrožené skupiny. V antropologickém, sociálním a ekonomickém kontextu se nezaměstnanosti věnuje publikace Nezaměstnanost (Buchtová, B., Šmajs, J., a kol., 2002, 2013), která je dílem kolektivu autorů z Katedry podnikového hospodářství Ekonomicko–správní fakulty Masarykovy univerzity. V této publikaci je věnována pozornost i filozofickým, psychologickým a zdravotním důsledkům dlouhodobé ztráty práce pro člověka a kulturu. Důležitost je připisována individuální stránce člověka a jeho psychice, která ovlivňuje do značné míry to jak úspěšně je člověk schopen se s nezaměstnaností potýkat. Literatura zabývající se vlivem nedávné ekonomické krize na situaci na trhu práce K tématu nedávné ekonomické krize a jejímu vlivu na nezaměstnanost nebylo u nás doposud napsáno mnoho příspěvků, a to kvůli skutečnosti, že doposud existují pochyby o tom, zda krize skutečně odezněla anebo zda stále probíhá. Počet odborných článků věnovaných problematice vztahu krize a nezaměstnanosti však v posledních letech roste. V posledních třech letech je však tomuto tématu věnována velká pozornost. Regionální dopady globální finanční a ekonomické krize na Českou republiku analyzoval J. Blažek (2010). Ve stejné studii zpracoval i regionální analýzu nezaměstnanosti v nových členských zemích EU po roce 2007. Pro diplomovou práci byly cenné poznatky studie V. Nováka a V. Touška (2010), která se týkala vlivu ekonomické krize na regionální disparity. Pomocí časoprostorové 20

analýzy dat Evropské statistického úřadu15 o nezaměstnanosti ukazují, že ekonomická krize prohloubila rozdíly v úrovni nezaměstnanosti mezi jednotlivými členskými zeměmi EU. V případě 77 okresů ČR analýza však prokázala, že v období krize rozdíly v situaci na okresních trzích práce klesaly. Jako zásadní vliv na tuto autoři uvádí dva faktory, a to plošný charakter ekonomické krize a v období před krizí vhodně zvolené nástroje české regionální politiky. Podobné závěry předkládají O. Šerý a O. Konečný v příspěvku Trh práce EU v období ekonomické krize: snižování/zvyšování regionálních rozdílů (2010) Regionálním disparitám v průběhu krize se v řadě článků věnuje také J. Pileček (2010, s kolektivem, Müller, J., 2010, Červený, M., Klíma, J., 2010), který taktéž uvádí, že krize zasáhla spíše okresy s výrazným regionálním zaměstnavatelem, zatímco v strukturálně postižených okresech k výraznější změně nedošlo. Mimo faktory bytové výstavby a vzdělanosti vysoký nárůst nezaměstnanosti koreloval i s vysokou hodnotou zaměstnanosti v nejvíce postižených sektorech hospodářství – průmyslu a stavebnictví. K problematice aktivní politiky zaměstnanosti i příčin vývoje dlouhodobé nezaměstnanosti v době krize se vyjadřují T. Sirovátka a I. Šímíková (2013). Hovoří o celkovém zhoršení situace na trhu práce v období krize, zejména pak ohrožených skupin, jejichž znevýhodnění se ještě více prohlubuje spolu s příchodem nově nezaměstnaných v důsledku recese. V diplomové práci byly využity poznatky z prací věnujících se regionálně geografické analýze a dopadům ekonomické krize na menší území než celé Česká republika. M. Baštová (2011) analyzovala vliv krize na situaci na trhu práce v Plzni a jejím zázemí. Detailním vývojem trhu práce a v Jihomoravském kraji, strukturálními změnami a analýzou vlivů krize na prostorovou diferenciaci nezaměstnanosti v kraji se zabýval P. Fišer (2013). Ten došel taktéž k výše zmíněným zjištěním o klesání rozdílu mezi hospodářsky vyspělými a zaostalými regiony v době krize. Řadu poznatků přináší velmi obsáhlá studie (Bodnárová. A., 2013), která se věnuje porovnání postavení problémových skupin na trhu práce v České a Slovenské republice. Zvláštní pozornost věnuje regionálním rozdílům v uplatnitelnosti znevýhodněných uchazečů o práci. Ty jsou prezentovány ve formě vlastní typologie. Hodnocení změn odvětvové struktury zaměstnanosti podle předběžných dat z posledního sčítání lidu 2011 po roce 1989 a dopadům krize na průmysl v Jihomoravském kraji se věnuje O. Šerý (2010). Z dalších je to například studie změn trhu práce v Brně se zaměřením na průmysl (Pitner, J., 2001; Toušek, V., Vašková, L., 2003) či komparace změn v brněnském a plzeňském průmyslu (Baštová, M., Toušek, V., 2005). 15 Dále i jako Eurostat

21

Literatura zahraničních autorů a institucí První autoři se dlouhodobé nezaměstnanosti začali věnovat v souvislosti s krizí ve 30. letech minulého století. Tehdy začal převládat názor, že nezaměstnanost není důsledkem individuálního selhání jedince, ale zejména výsledkem sil, které nejsou mimo kontrolu jedince. Jednou z nejklasičtějších zahraničních prací o dlouhodobé nezaměstnanosti je bezesporu rakouská výzkumná studie Marienthal (Jahoda, M., Lazarsfeld., P, Zeisel, H. 1933), která se stala základem pro většinu dalších studií zabývajících se tímto problémem po celém světě. Tato práce podává komplexní popis psychosociálních následků dlouhodobé nezaměstnanosti pro postižené rodiny v průmyslové vesnicí Marienthal, kde byla v době hospodářské recese ve 30. let uzavřena továrna na zpracování lnu. Nabízí se zde tedy i určité paralely s transformací české ekonomiky v 90. letech, kdy se podobné problémy vyskytly i v řadě okresů ČR. Studie se dočkala teprve nedávno prvního českého překladu. Transformací českého hospodářství a strukturálními změnami zaměstnanosti se ze zahraničních autorů zabýval například M. Myant (2003), jehož publikace hovoří mimo jiné rozporuplnou kupónovou privatizací a jejími následky. Nezaměstnanosti se věnují také slovenští geografové, z jejichž studií je třeba zmínit Časoprostorové aspekty nezaměstnanosti na Slovensku v procesu ekonomické transformace a krize (Lauko, V., Križan, F., Gurňák, D., 2009, 2010). Pomocí analýzy indexu růstu u slovenských okresů v průběhu krize prokázali, že v případě Slovenska měla krize za následek prohloubení regionálních disparit v nezaměstnanosti potvrzující štěpení Slovenska na „bohatý“ západ a „chudý“ východ. Jako důležitý zdroj informací o pracovním trhu zemí EU, jejich regionálních specificích a přístupech k řešení otázky dlouhodobé nezaměstnanosti posloužila publikace Long–term unemployment (2012) publikovaná v rámci Evropské agentury pro sledování zaměstnanosti.16 Ta přispívá k řešení Evropské strategie zaměstnanosti pomocí zajištění informací, komparativního výzkumu a zhodnocení politik zaměstnanosti a trendů trhů práce ve 33 zemích Evropy. Podobně se řadou zpráv a publikací každoročně prezentuje již zmíněná Mezinárodní organizace práce (ILO) usilující o prosazování sociální spravedlnosti a mezinárodně uznávaných pracovních práv.

16 European employment observatory, dále také jako EEO

22

Dopady a důsledky ekonomické krize ve střední a východní Evropě se zabývají také G. Gorzelak a P. Dutkiewicz (2010). Ti zmiňují relativně méně problémový průběh krize u některých zemí tohoto prostoru než u některých států jižní Evropy a to díky zkušenostem získaným z transformačního období. Obdobnému tématu se ve své publikace věnují i britští geografové A. Swain a A. Smith (2010), kteří vyzdvihují vliv důsledky krize na budoucí větší význam EU jako kontrolní moci. Nepříznivou situací na trhu práce v USA a přístupy k řešení dlouhodobé nezaměstnanosti se zabývá i řada amerických autorů, například někteří akademici Harvardské univerzity (Katz, L., 2010).

23

3 DATA A POUŽITÁ METODIKA 3.1

Data o dlouhodobě nezaměstnaných

Na konci osmdesátých let byla u nás prakticky nulová nezaměstnanost a k rozsáhlejšímu uvolňování pracovníků začalo docházet až v nových politických, sociálních a ekonomických poměrech, tedy až v průběhu roku 1990. Během III. čtvrtletí roku 1990 vznikly u nás ve všech okresních městech úřady práce, jejichž náplní byla také registrace nezaměstnaných a nově vznikajících volných pracovních míst. Úřady práce zjištěné údaje o nezaměstnaných a volných pracovních místech zasílají na Správu služeb zaměstnanosti Ministerstva práce a sociálních věcí ČR. Od roku 2003 funguje na Integrovaném portálu MPSV sekce Zaměstnanost. Jsou zde veřejně dostupné a pravidelně aktualizované čtvrtletní i měsíční statistiky nezaměstnaných a jejich struktury do úrovně okresů. Do úrovně obcí jsou veřejnosti k dispozici měsíční údaje o počtech dosažitelných uchazečů o zaměstnání a počtu volných pracovních míst. Základním datovým souborem využitým pro tuto diplomovou práci jsou data o míře registrované dlouhodobé nezaměstnanosti za dvacetileté časové období. Tento datový soubor nám umožnil sledovat vývoj tohoto ukazatele od roku 1994 do roku 2013. Data o dlouhodobé nezaměstnanosti před rokem 1994 se vzhledem k neexistující dostupné databázi bohužel již nedají získat. Pro naše srovnání, a díky rostoucí závažnosti dlouhodobé nezaměstnanosti právě až od roku 1994, je vybrané časové rozmezí víc než dostačující pro uspokojivé nastínění vývoje tohoto ukazatele. Pro hodnocení dlouhodobé nezaměstnanosti byly využity data ze čtvrtletních statistik (k 31. 12.), kde byly využity informace o struktuře uchazečů podle délky evidence nezaměstnanosti. Ve čtvrtletních statistikách najdeme i informace o průměrné délce evidence nezaměstnaných ve dnech. Údaje o počtu nezaměstnaných jsou zde k dispozici i podle pohlaví, věku, ohrožených skupin a odvětvové struktury hospodářství. Tato data je možné sledovat do úrovně krajů a okresů ČR. Čtvrtletní statistiky od roku 1999 jsou dostupné online. Údaje o pracovní síle územních jednotek potřebné pro výpočet míry dlouhodobé nezaměstnanosti jsme doplnili z měsíčních statistik (k 31. 12.). Ty jsou dostupné v elektronické podobě počínaje rokem 1997. Data o počtu dlouhodobě nezaměstnaných za roky 1994–1998 na integrovaném portálu MPSV nejsou dostupná. Bylo je tedy třeba doplnit z fyzické Statistické ročenky trhu práce (1994,…, 1998). Stejně tak jsme získali i údaje o pracovní síle od roku 1994 do roku 1997.

24

Z ministerstva lze získat i strukturované údaje o nezaměstnaných, které jsou součástí databáze GIS – prostorová analýza (83 absolutních a relativních ukazatelů). K dispozici jsou zde údaje nejen o počtu dlouhodobě nezaměstnaných (12 měsíců a více), ale i jejich podílu a struktuře podle pohlaví. Databáze je pravidelně aktualizována pro všechny měsíce v roce. Pro naši analýzu jsme však využili údaje o počtu dlouhodobě nezaměstnaných k 31. prosinci za roky 2008 a 2010. Údaje o struktuře dlouhodobě nezaměstnaných do úrovně krajů jsou k dispozici i ve čtvrtletní publikaci „Zaměstnanost a nezaměstnanost podle výsledků VŠPS“, která se nachází v sekci Trh práce a mzdy na stránkách Českého statistického úřadu17,. Výběrové šetření pracovních sil nám umožňuje získat data o počtu a podílu dlouhodobě nezaměstnaných, jejich věkové struktuře a struktuře podle vzdělání do úrovně krajů. Z této statistiky jsme využili data o vývoji specifické dlouhodobé nezaměstnanosti mezi roky 2008 a 2013 podle úrovně dosaženého vzdělání. Jako dlouhodobě nezaměstnaní jsou v případě VŠPS evidování uchazeči o práci v délce 12 měsíců až 8 let. Poté jsou považováni za ekonomicky neaktivní. Data o míře nezaměstnanosti a dlouhodobé nezaměstnanosti států EU, lze nalézt v databázi Evropského statistického úřadu18, Laborstat, kde jsou k dispozici také čtvrtletní údaje o dlouhodobé nezaměstnanosti (ILO) až do úrovně NUTS 2.19 Kompletní řada dat pro všech současných 28 zemí EU existuje teprve od roku 2002. Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti byl tedy sledován pouze za období 2002-2012, kdy jsou dostupná všechna data. U většiny zemí jsou však známy MDN už od roku 1998. Proto tam kde byly údaje dostupné, mohly být částečně využity pro nastíněné situace na trhu práce v předkrizovém období.

17 Dále jako ČSÚ 18 Míra dlouhodobé nezaměstnanosti podle metodiky ILO bude v kapitolách, týkajících se vývoje tohoto ukazatele v souvislosti s prostorem EU, dále uváděna také jako MDN 19 Nomenclature des Unites Territoriales Statistique – klasifikace územních statistických jednotek pro statistické účely Evropského statistického úřadu a pro porovnání ekonomických ukazatelů členských zemí EU. Vymezení jednotlivých úrovní NUTS je charakterizováno počtem obyvatel a rozlohou.

25

3.2

Metodika

Základem pro potřebné analýzy a hodnocení jsou data, které uvádíme v předešlém textu. Ta jsou v diplomové práci prezentována v řadě doplňujících tabulek a grafů pro zpřehlednění a lepší znázornění vývoje situace. Jako metodu pro sledování regionálních disparit dlouhodobé nezaměstnanosti jsme zvolili komparativní časoprostorovou analýzu počtu dlouhodobě nezaměstnaných a míry dlouhodobé nezaměstnanosti. A to v případě porovnávaní jak na úrovni států EU, tak v případě krajů a okresů v rámci ČR, ale i nižších územních celků jako jsou SO ORP a obce v případě srovnávání nezaměstnanosti jádra a zázemí českých velkoměst. Ke srovnání prostorových rozdílů dlouhodobé nezaměstnanosti jsme využili také některých statistických měr variability. Intervaly pro míru dlouhodobé nezaměstnanosti byly, pro účinné porovnání její variability u okresů, nastaveny na rozsah ½ %. Při časoprostorové analýze bylo konkrétně využito variačního rozpětí (R). Výpočet variačního rozpětí

R = xmax – xmin

Variační rozpětí není příliš přesnou charakteristikou variability hodnot sledované numerické proměnné, neboť je ovlivněno velikostí extrémních hodnot a zároveň neříká nic o tom, jak se chovají hodnoty uvnitř souboru. Proto nám pro sledování vlivu ekonomické krize na zvyšování/snižování regionálních rozdílů lépe posloužila míra variability variační koeficient.20 Ten je počítán jako podíl směrodatné odchylky a střední hodnoty statistického souboru. Jedná se bezrozměrný ukazatel, který nabývá hodnot desetinných čísel. Po vynásobení 100 však lze vyjádřit i v procentech. Hodnoty VK blížící se 1 udávají vysokou variabilitu souboru měr nezaměstnaností a naopak hodnoty blížící se 0 nízkou. Výpočet variačního koeficientu

Další výhodou této statistické charakteristiky je, že eliminuje vliv studované měrné jednotky na získané výsledky a naopak přikládá větší význam průměrné hodnotě souboru. Čím nižší je hodnot variačního koeficientu, tím větší je homogenita souboru. Tedy snižuje–lij se s časem hodnota variačního koeficientu, je možné hovořit o konvergenčním vývoji ukazatele ve zvoleném území. Využitím variačního koeficientu lze eliminovat nevýhodu použití směrodatné odchylky, která variabilitu vyjadřuje v měrných 20 Dále také jako VK

26

jednotkách. (ŠERÝ a kol., 2010) Jelikož dlouhodobá nezaměstnanost nemá již ze svého názvu okamžitý charakter, ale naopak odráží celkovou situaci socioekonomického prostředí, tak pro naši analýzu pomocí variačního koeficientu stačilo využít pouze koncových ročních údajů o míře dlouhodobé nezaměstnanosti. Sledované období začíná rokem 1994 a končí rokem 2013. Záměrně jsme tedy nesledovali pouze období krize, aby bylo zcela patrné, jak se projevovaly rozdíly v jednotlivých fázích hospodářského cyklu v posledních 20 letech. Pro výpočet variačního koeficientu je třeba jiné míry variability, a to směrodatné odchylky (S). Ta je definována jako druhá odmocnina z rozptylu hodnot souboru. Výpočet směrodatné odchylky

Další mírou variability doplňující v této diplomové práci ostatní je průměrná odchylka, která je aritmetickým průměrem absolutních hodnot odchylek hodnot proměnné od jejich aritmetického průměru n

Výpočet průměrné odchylky

d =

∑x i =1

i

−x

n

Mezi další statistickou míru variability, kterou jsme využili je průměrná odchylka. Ta na rozdíl od směrodatné, která přidává vyšší význam větším odchylkám, zohledňuje stejnou měrou všechny odchylky od průměru. V poslední řadě byl jako míra variability souboru využit aritmetický průměr, který je definován jako součet všech hodnot náhodné proměnné xi dělený počtem hodnot. Tento ukazatel udává, jaká stejná část z úhrnu hodnot sledované číselné proměnné připadá na jednu jednotku souboru. Nevýhodou průměru je, že v případě nesourodého souboru dat jsou jeho hodnoty značně ovlivněny extrémními hodnotami. Jak již bylo zmíněno, pro analýzu nezaměstnanosti byla jako základní analytický ukazatel zvolena míra registrované dlouhodobé nezaměstnanosti (MDN), která byla vypočtena jako podíl uchazečů o zaměstnání a pracovní síly okresu. Tento ukazatel jsme použili taktéž v případě porovnání situace specifické skupiny dlouhodobě nezaměstnaných v rámci jednotek krajů. Vzorec pro její výpočet zní následovně: MDN= U12+ / PS x 100 [%]

27

V roce 2013, změnou metodiky MPSV na základě doporučení ČSÚ, byl ukazatel míra registrované nezaměstnanosti nahrazen ukazatelem podíl nezaměstnaných, respektive podíl dlouhodobě nezaměstnaných. Údaje o pracovní síle byly nahrazeny celkovým počtem obyvatel ve věku 15–54 let. Abychom tedy nenarušili souvislou řadu hodnot míry dlouhodobé nezaměstnanosti od roku 1994, využili jsme pro výpočet MDN v roce 2013 data o pracovní síle z předcházejícího roku 2012. Pro porovnání dlouhodobé nezaměstnanosti zemí EU, nižších jednotek než okresů v rámci ČR a struktury dlouhodobě nezaměstnaných podle úrovně vzdělání, byl vhodný také ukazatel obecná míra nezaměstnanosti, respektive obecná míra dlouhodobé nezaměstnanosti. Ten je vhodný především pro mezinárodní srovnání. Vypočítává se podle metodiky Mezinárodní organizace práce (ILO) na základě vlastního šetření prováděného v domácnostech (VŠPS) a odpovídá také metodickým doporučením Eurostatu. Ukazatel vyjadřuje podíl počtu nezaměstnaných na celkovém součtu zaměstnaných a nezaměstnaných osob. Podle ILO nejsou jako nezaměstnaní klasifikováni ti, kteří sice patří mezi registrované uchazeče, ale nehledají si aktivně práci. Ve VŠPS proto náležejí do kategorie ekonomicky neaktivních. Právě VŠPS umožňuje vedle nezaměstnaných, kteří si aktivně hledají práci, podchytit i velkou skupinu lidí bez práce, kteří si práci vůbec nehledají, neboť často nevěří, že by ji mohli nalézt. V ČR se tyto další nevyužité rezervy početně odhadují až na 150 tisíc osob. (ČSÚ, 2013) Hodnoty obecné míry nezaměstnanosti jsou tak v prostředí ČR o něco nižší (řádově o desetiny procenta). Od počátku VŠPS došlo ke dvěma změnám metodiky výpočtu míry registrované nezaměstnanosti. První se odehrála v roce 2004. Od tohoto roku se již nezapočítávali všichni uchazeči o zaměstnání registrovaní na ÚP21, ale pouze „dosažitelní“ uchazeči, kteří jsou schopni bezprostředně nastoupit do zaměstnání. Nutné je zmínit také změnu metodiky, ke které MPSV přistoupilo v roce 2013. Tato změna spočívá v nahrazení ukazatele míry registrované nezaměstnanosti novým ukazatelem podíl nezaměstnaných osob. Ten vyjadřuje podíl dosažitelných uchazečů o zaměstnání ve věku 15–64 let ze všech obyvatel ve stejném věku. Průměrný rozdíl mezi měsíčními hodnotami těchto dvou ukazatelů činí přibližně 2 %. Tento ukazatel však v diplomové práci využívat nebudeme.

21 Úřad práce

28

K názornému zobrazení vývoje regionálních rozdílů nám velmi dobře poslouží série 7 mapových příloh znázorňujících prostorovou diferenciaci dlouhodobé nezaměstnanosti ve vybraných letech sledovaného období a zvolených územních jednotkách. Tyto mapové přílohy byly zpracovány pomocí GIS software pro analýzu geografických dat, ESRI ArcGIS Desktop 9.3.

29

4 DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST – SOCIÁLNÍ PROBLÉM Dlouhodobá nezaměstnanost představuje dlouhodobé vyčlenění práceschopného obyvatelstva z pracovního trhu. Svojí povahou „začarovaného kruhu“ a obtížností jejího rychlého a efektivního řešení, tak může představovat vážný sociální problém do budoucna i při její relativně nízké míře. Dlouhodobé setrvávání osob mimo pracovní trh může prokazatelně vést až k sociální deprivaci, exkluzi a marginalizaci. Po ztrátě zaměstnání dochází k počáteční úlevě z náhle získané časové nezávislosti, která po čase vede k pocitu vystřízlivění a k negativním dopadům na psychiku osob, která může vést až k pasivitě a rezignaci na svoji životní situaci. Tyto skutečnosti vytváří vysoké ekonomické náklady pro systém, který je nucen vynakládat na tuto pasivní část pracovní síly nemalé zdroje, pomocí sociální podpory, nákladů na aktivní politiku zaměstnanosti nebo např. dotovat nová pracovní místa. Řešení dlouhodobé nezaměstnanosti, tak dlouhodobě patří, z hlediska jejího značného negativního vlivu na ekonomiku a státní rozpočet, mezi priority agendy vlád. Buchtová (2013) hovoří o nezastupitelném postavení práce v životě člověka. Práce je důležitou podmínkou jeho důstojné existence, přináší mu nejen materiální prospěch, ale současně mu dává pocit seberealizace a společenské užitečnosti. Vřazuje člověka do řádu sociálních vztahů, uspokojuje jeho potřeby ctižádosti, sebeuplatnění a sebeúcty. Práce tedy neslouží pouze k výrobě statků nebo k vykonávání služeb, ale vytváří sociální pole strukturovaných kontaktů s možností vést rozhovory, potkávat jiné lidi a uzavírat přátelství. Při zvládání svých pracovních úkolů může jednotlivec objektivizovat své schopnosti a získat pocit odborné kompetence. Zmiňuje také důležitost skupinové práce na vytváření sociálního prostředí, ve kterém se člověk hodnotí a srovnává s ostatními lidmi a kde se spolu se získáváním znalostí, schopností a dovedností rozvijí lidská osobní identita. Jelikož se v následujících kapitolách budeme věnovat převážně dlouhodobé nezaměstnanosti, je vhodné, abychom ji nejdříve charakterizovali. Definic dlouhodobé nezaměstnanosti existuje mnoho. Nejčastěji se takto označuje přetrvávající nezaměstnanost v individuálních případech, kdy se jedinci nedaří získat nové zaměstnání a zůstává proto nezaměstnaným déle než 1 rok. Nelze ji definovat pouze jedním způsobem, nejčastěji se však setkáváme s časovou hranicí vymezení od 6, 12 nebo 24 a více měsíců. Pro naše srovnávání je však nejvýhodnější hranice jednoho roku.

30

Halliday (1935) vymezil fáze cyklu, které nastávají po ztrátě zaměstnání. Nejdříve přichází krátká fáze pocitu uvolnění a svátečních dnů. Ta je záhy vystřídána fází úzkostí a deprese, ve které postupně dochází ke ztrátě duševní rovnováhy. Právě při dlouhodobé nezaměstnanosti se osoby nakonec ocitnou ve fázi adaptace na nový způsob života spojené se ztrátou nadějí a s obavami z budoucnosti. Dlouhodobá nezaměstnanost je charakteristická pro určité sociální kategorie a vytváří specifické problémy jak pro nezaměstnané osoby z hlediska jejich životní strategie, tak i pro společnost. Zanedbání jejího řešení může vést ke vzniku tzv. underclass, neboli sociálně slabé vrstvy. (MAREŠ, 2002). Underclass, definovali již dříve někteří zahraniční autoři. Pokud se nezaměstnaní spíše identifikují s ostatními nezaměstnanými. Dochází tak k sociální dezintegraci a sebe zařazení se mezi outsidery, než příznak uvědomování si společných zájmů. (JAHODA a kol., 1933)

Giddens (1973) tuto „podtřídu“ označuje jako osoby, které se koncentrují mezi nízko placenými povoláními a jsou chronicky polozaměstnané. Dahrendorf (1990) poukazuje, že kolem milionu Britů je postiženo syndromem deprivace, který vede k tomu, že se uzavírají do svého vlastního světa. Z této situace je jen už těžká cesta zpět. Již tehdy odhadoval, že v budoucnu bude Evropě hrozit vznik nové sociální podtřídy deklasovaných závislé na sociálním státu, jejíž podíl se bude blížit až jedné třetině. Klíčovou historickou etapu pro zakořenění nezaměstnanosti jako masového fenoménu, sehrála průmyslová revoluce, která měla za následek, že úspěch či neúspěch na pracovním trhu se stal základním problémem existence. (KUMAR, 1984) Masová podoba dlouhodobé nezaměstnanosti je však nejvíce spojena s dvěma největšími hospodářskými krizemi, nejdříve ve třicátých letech a posléze v sedmdesátých a osmdesátých letech 20. století. Koncepty jejího řešení tak vznikaly postupně již od 30. let zejména v průmyslových demokraciích. Historické výzkumy se velkou měrou shodují, že dlouhodobá nezaměstnanost postihuje především nejcitlivější skupiny s nízkým a nevýhodným lidským potenciálem. Důvody této nezaměstnanosti mají často strukturální charakter, který sám o sobě přináší jistou odolnost vůči změnám a intervencím. V devadesátých letech, během působících totalitních socialistických režimů, se téměř neexistující nezaměstnanost začala hojně objevovat i v nástupnických zemích bývalého východního socialistického bloku, tedy i v České republice. (SIROVÁTKA, 1995)

31

V souvislosti s nezaměstnaností v zemích totalitních režimů Buchtová (2002) uvádí, že určitý stupeň nezaměstnanosti je přirozený pro všechny fáze kapitalistického výrobního cyklu, jak v období prosperity, tak i konjunktury, ale pouze v období krize vystupuje z marginálního zájmu do popředí a projevují se tendence ji řešit jako samostatný problém. V totalitních režimech je pak tedy zdánlivě neexistující nezaměstnanost schována v rámci neefektivní organizace výroby, a to především uměle z důvodu státo–policejních pro získání kontroly nad osobami. Ve skutečnosti nevzniká z těchto pracovních míst žádná společenská produkce. Jak již bylo řečeno v úvodní kapitole, zvláštní skupinu dlouhodobě nezaměstnaných mohou tvořit tzv. osoby obtížně se uplatňující na trhu práce. Mezi tuto skupinu osob patří zdravotně postižení, osoby padesátileté a starší, osoby se základním vzděláním a absolventi, mladiství, málo kvalifikované ženy a také etnické menšiny. Offe (1985) uvádí, že existuje určitá diskriminace těchto osob na pracovním trhu. Každý nový pracovník pro firmu vytváří fixní náklady spojené s náborem, výcvikem, zapracováním, či s rizikem, že přijatý pracovník nebude svou práci úspěšně zvládat. Tyto náklady jsou investicí, která je pro podnik přínosem až po určité době. Do té doby je zde riziko, že pracovník odejde. Snižováním i omezením náboru těchto osob s rizikem zvýšené fluktuace se zaměstnavatelé snaží tomuto riziku zabránit. U určitých sociálních kategorií je tento předpoklad založen nejen na jejich připsaných charakteristikách, ale i na možnosti volby mezi získáváním prostředků k živobytí na trhu práce a mimo tento trh (sociální dávky). V případě etnických menšin se v České republice problém dotýká zejména Romů. Kvantifikace míry dlouhodobé nezaměstnanosti s přesností je však v případě etnických menšin téměř nemožná, jelikož jediná možnost jak příslušnost zjistit je z dat sčítání lidu jednou za 10 let. Uvádění tohoto údaje je navíc dobrovolné a závisí na individuálním rozhodnutí dané osoby. Podle srovnávací studie regionů Kuxe (2002) patří ke skupinám nejohroženějším dlouhodobou nezaměstnaností ženy (pouze však v ČR, Polsku a Slovinsku), dále pak mladiství, pracovníci s nízkou kvalifikací pracující předtím v jiných sektorech než ve službách a manuální pracovníci ne příliš aktivní při hledání zaměstnání, žijící v regionech s největším nesouladem mezi nabídkou a poptávkou po pracovních silách. Podle úřadů práce pak jde všeobecně zejména o některé etnické skupiny a osoby se změněnou pracovní schopností. Sektory hospodářství nejohroženější dlouhodobou 32

nezaměstnaností jsou složky primárního sektoru – zemědělství a lesnictví. A průmysl se stavebnictvím v případě sekundárního sektoru. V současnosti se ve společnosti a v politických kruzích pro nejkritičtěji postihnutou skupinu, tedy pro nejdéle dlouhodobě nezaměstnané osoby vžil výraz „nepřizpůsobiví“. Často je však tento výraz používán pouze jako kamufláž pro označení romského etnika, které je v souvislosti s nezaměstnaností dlouhodobě společensky a sociálně vyloučeno, a tak marginalizováno na potencionálním trhu práce. Sirovátka (2004) ve své publikaci, zabývající se sociální exkluzí menšin, tvrdí že specifická míra nezaměstnanosti Romů činí přibližně 50 %. Je to důsledkem zejména jejich nízké úrovně vzdělání a odlišného kulturního kapitálu, který je v rozporu s pracovním trhem, na kterém jsou však velmi často diskriminováni. Potenciální zaměstnavatelé posuzují Romy skrze stereotypy vypovídající o nich jako o nespolehlivé pracovní síle. Tyto názory jsou dlouhodobě zakořeněné v majoritní české populaci. V důsledku toho se převážně v období krize s rostoucím pocitem finančního ohrožení a nejistoty na straně pracující populace mohou objevovat nesnášenlivé nálady. Ty se pak zejména v některých regionech, kde panují problematické vztahy s Romy, projevují ve zvýšené aktivitě pravicově extrémistických skupin. Podle Mareše (2006) jedno ze základních rizik sociálního vyloučení představuje příjmová chudoba, která je spojena právě s postavením člověka na trhu práce. Nejde jen o nezaměstnané, ale i o jednotlivé sociální třídy, profesní a vzdělanostní kategorie, které se mohou lišit míry rizika nezaměstnanosti. Riziko chudoby u nejvíce ohrožené skupiny osob – nezaměstnaných je u nás až desetinásobně vyšší než riziko nejméně ohrožené skupiny – zaměstnaných. Dále tvrdí, že úroveň sociální exkluze je v České republice relativně nízká. Současně i podíl příjmově chudých osob je v porovnání s ostatními zeměmi EU nižší. Zatímco v zemích EU1522 je míra relativní chudoby vyšší než podíl osob, který se potýká s problémy při uspokojování základních potřeb v oblasti výživy, bydlení a ošacení, v České republice je podíl osob, které se potýkají s takovými problémy, a které jsou tedy ohroženy vyloučením ze spotřeby, až několikanásobně vyšší než podíl příjmově chudých. „Sociálně vyloučení jsou ti občané, kteří mají ztížený přístup k institucím a službám (tedy k institucionální pomoci), jsou vyloučeni ze společenských sítí a nemají dostatek vertikálních kontaktů mimo sociálně vyloučenou lokalitu. Základní 22 Prvních 15 zemí EU

33

charakteristikou propadu na sociální dno je nahromadění důvodů, které vedou k životní krizi (ztráta zaměstnání, platební neschopnost, problémy s bydlením, problémy dětí ve škole, nemoc atd.). Sociálně vyloučení lidé obvykle nestojí před jedním problémem, ale před jejich komplexem, přičemž mnohý z nich by i jednotlivě ohrožoval normální fungování člověka ve společnosti. S postupným propadem na dno přestává být zřejmé, co je původním důvodem propadu a co jeho následkem. Lidé žijící na okraji společnosti se přizpůsobují podmínkám sociálního vyloučení a osvojují si specifické vzorce jednání, které jsou často v rozporu s hodnotami většinové společnosti. Podle výzkumu MPSV z roku 2006 žije ve vyloučených lokalitách cca 80 tis. obyvatel, a z toho téměř jednu čtvrtinu nelze považovat za Romy. V ČR přitom podle odborných odhadů žije okolo 170 tis. Romů. Na druhou stranu nelze opomíjet fakt, že sociální vyloučení je v České republice částečně etnizované. Etnická příslušnost (většinou romská) je totiž obvyklou příčinou negativního postoje většinové společnosti a částečné diskriminace.“ (ŠVEC, 2010, str. 8) Je třeba říci, že ne všichni nezaměstnaní ve skutečnosti o získání práce usilují. Skupinu nezaměstnaných respektive dlouhodobě nezaměstnaných, lze jednoduše rozdělit na dvě skupiny, a to na ty co práci hledají, ale nemohou ji najít, či z nějakého důvodu trvale udržet, a druhou skupinu osob, která o hledání práce neusiluje a nezaměstnanost je v jejich případě věcí zcela dobrovolného rozhodnutí na základě zhodnocení všech pozitiv a negativ, jež případné zaměstnání přináší. Zajímavou teorií, která představuje možné osvětlení této skutečnosti je tzv. teorie duálního trhu práce. Osobám s nízkou pracovní kvalifikací se nedaří proniknout na primární trh práce lépe kvalifikovaných a lépe placených. Tyto osoby jsou často vyloučeny z pracovního trhu díky jejich vlastní neochotě a nezájmu přijmout hůře placené zaměstnání. Tato zaměstnání jsou často spojena se značnými finančními a sociálními náklady a nepředstavují jistotu trvalého příjmu. Tato skutečnost je taktéž značným faktorem vedoucím u určitých skupin obyvatel k dlouhodobé nezaměstnanosti a pasivitě. Ve specifických regionech ČR je tak do jisté míry nezaměstnanost spíše dobrovolná. Systém sociální podpory a přídavků umožňující často i nelegální nezdaněný přivýdělek, tzv. práci na černo, tak vytváří zábrany k motivaci hledat si zaměstnání. Přijmout podřízené pracovní postavení v praxi nezaměstnaných často znamená nutnost hrazení nákladů za dopravu, hrazení pojištění a především ztráta volného času. (SIROVÁTKA, 1995) Sirovátka (2004) v souvislosti s dlouhodobou nezaměstnaností dále píše, že stigmatizace příjemců sociálních dávek je v ČR poměrně nízká a život na sociální podpoře 34

je pro ně normálním stavem, který akceptuje i jejich okolí. Sociální dávky jsou tak pro ně spíše alternativa k nejistým a nízkým výdělkům a zdánlivou jistotou oproti rizikům spojeným se zaměstnáním na sekundárním trhu práce. O formách šedé (stínové) ekonomiky více hovoří Nekolová (2010). Poukazuje na to, že koncentrace nelegálního zaměstnávání je z odvětvově profesního hlediska nejvyšší v pohostinství, zemědělství a stavebnictví. Také je velmi často spojeno s působením pracovníků cizích zemí. Nejextrémnější formou je výkon práce tzv. na černo, tj. bez jakýchkoliv právních a sociálních jistot. Dále jsou to pak v zásadě legální pracovní poměry, ve kterých však zaměstnanec pobírá oficiálně pouze minimální mzdu a zbytek výdělku obdrží tzv. na ruku. Třetí formou jsou tzv. utajené pracovní poměry (např. tzv. Švarcsystém23). Poslední forma nelegálního zaměstnávání spočívá v tom, že zaměstnavatel deklaruje pouze část odpracované pracovní doby. Ilegální práce neboli práce na černo představuje velmi rozšířenou alternativu ve skupině sociálně vyloučených obyvatel. Je zde pak vytvářen kontrast mezi většinovou názorovou skupinou občanů, kteří svoji nevraživost argumentují částečnou iluzí, že tato skupina sociálně vyloučených nechce pracovat a pouze „sedí doma“, nepracuje a pobírá sociální dávky. Na druhé straně pak panuje nepochopení, kdy je velká část práceschopného obyvatelstva sociálně vyloučených skupin přesvědčena, že skutečně pracuje. Bohužel se však jedná o výdělečné činnosti spadající pod pojem nelegální práce či práce na černo. (FINMAG, 1.2.2014). Současná ekonomická recese se jeví jako velmi citlivá období právě pro skupiny osob ohrožené dlouhodobou nezaměstnaností. Při ztrátě zaměstnání se nezaměstnanost může stát dlouhodobou v případě, že firmy začnou ignorovat osoby, které jsou nezaměstnané více než rok nebo dva a smrštěná ekonomika pokračuje dále bez nich. Tento pojem se nazývá Hystereze a může být důsledkem velmi dlouhé recese. Pro jednotlivce, kterých se to týká, mohou být efekty dlouhodobé nezaměstnanosti katastrofální. Komunity, kde je evidentní vysoká přetrvávající nezaměstnanost, s postupem času upadají. Sociální instituce ochabují, dochází k rozpadu rodin a sociální problémy se začínají profilovat. Tam kde jsou nezaměstnanost, a její přidružené problémy geograficky koncentrované, tak velmi jednoduše přechází z generace na generaci. Dlouhodobá nezaměstnanost vede

23

„Švarcsystém (nazývaný tak po svém „objeviteli“ – podnikateli Miroslavu Švarcovi, který jej v 90. letech minulého století začal jako první systémově používat) je z pohledu pracovního práva nelegální zaměstnávání formou zastření faktického pracovněprávního vztahu jinou smlouvou.“ (Integrovaný portál MPSV, 2012)

35

zejména u osob středního věku k rostoucí sociální izolaci, narušení rodinné dynamiky a pomalému vyčlenění z normální společnosti. (EEO, 2013)

36

5 VÝVOJ

DLOUHODOBÉ

NEZAMĚSTNANOSTI

V

ČESKÉ

REPUBLICE V OBDOBÍ DO KONCE ROKU 2008 5.1

Počáteční období transformace

Obecně se na území ČR projevují v míře dlouhodobé nezaměstnanosti značné regionální rozdíly, které jsou zejména strukturálního charakteru. Vyšší hodnoty MDN najdeme zejména v současných strukturálně postižených regionech, kde jsou následky transformace zřetelné dodnes. Situace na trhu práce po roce 1989 odrážela probíhající transformačních změny ekonomiky. Silný útlum se projevil v oblastech průmyslové výroby, hutnictví a uhelné těžby, která v počátcích restrukturalizace ekonomiky nejvíce utrpěla snížením objemu výroby. Útlumová odvětví nebyla na území republiky rozložena rovnoměrně. Tam kde byla jejich koncentrace vyšší, se záhy projevil i prudký nárůst nezaměstnanosti. Ta představuje problém i v regionech, které se v minulosti orientovaly na textilní, oděvní a kožedělný průmysl. Dopady restrukturalizace na růst počtu nezaměstnaných byly značné i v centrech sklářství, výroby keramiky a porcelánu, ale i například v některých hospodářsky zaostalých zemědělských okresech. V počátečním období ekonomické transformace se v ČR dařilo nezaměstnanost držet poměrně na nízké úrovni. Dlouhodobá nezaměstnanost se logicky začala projevovat až se zpožděním. Jako nejvýraznější příčina počáteční nízké míry nezaměstnanosti se ukazoval především rozvoj soukromého sektoru, a to převážně ve službách a stavebnictví. Docházelo, k typickému přesunu osob z primárního a sekundárního sektoru do terciéru. V roce 1992 již podíl terciéru přesáhl podíl osob v sekundárním sektoru hospodářství. Pokles počtu výdělečně činných osob představoval další důvod stále relativně nízké nezaměstnanosti. Důvodem byla vysoká míra přezaměstnanosti a přebytek pracovní síly (pracující důchodci, mladé matky, atd.). Jako další faktor se projevila i aktivní politika nezaměstnanosti. Její efektivnost v této době však zůstává diskutabilní, jelikož není jasné, do jaké míry došlo pouze k určité substituci zaměstnanců. Nízká nezaměstnanost v tomto období souvisí také se zpožděným nástupem privatizace oproti ostatním zemím socialistického východního bloku (problém rozdělení ČSFR a nedůvěra zahraničních investorů v otázku politické stability země), jelikož velká část pracovní síly byla stále zaměstnaná ve státních podnicích. (SIROVÁTKA, 1995). 37

V řadě regionů se dalo mluvit až o nezaměstnanosti masové. Týkalo se to zejména těch „méně ekonomicky rozvinutých, s vysokým podílem pracovních míst v zemědělství (Šumpersko, Vsetínsko, Znojemsko, Břeclavsko a Tachovsko) anebo regionů s vysokou koncentrací tradičního nebo těžkého průmyslu (Ostravsko, Karviná, Přerovsko, Kladensko, Chomutovsko). Ke konci roku 1992 mezi okresy s vyšší mírou nezaměstnanosti patřily Šumperk (5,9), Vsetín (5,7 %), Vyškov (5,5 %) a Třebíč (5,3 %). Míra nezaměstnanosti u těchto okresů tak přesáhla hodnotu 5%, někdy také považovanou za hranici plné zaměstnanosti. Na počátku roku 1994 se zde již objevují tradiční problematické okresy jako Bruntál (8,7 %), Znojmo (8,5 %), Karviná (7,4 %), Vsetín (7,1 %), Nový Jičín (7,8 %) a Louny (7,9 %).V této době se také začíná projevovat vyšší podíl nezaměstnaných déle než jeden rok, který pro celou ČR k III. čtvrtletí roku 1992 činil již 18 %. Vedle růstu nezaměstnanosti rostla i skrytá nezaměstnanost v důsledku toho, že řada nezaměstnaných byla vyřazena z evidence úřadů práce např. kvůli odmítnutí pracovního místa či porušení režimu spolupráce s ÚP. Část této skupiny se posléze zapojila do neformálního pracovního trhu, tzv. šedé ekonomiky. (SIROVÁTKA, 1995).

38

5.2

Období od roku 1994–1996

V tomto období se již začínají projevovat první regionální odlišnosti v dlouhodobé nezaměstnanosti. Jak je můžeme vidět na následujícím Obr. 1. Koncem roku 1994 činil počet dlouhodobě nezaměstnaných v ČR téměř 35 tisíc osob. Tomu odpovídala míra dlouhodobé nezaměstnanosti 0,7 %. Navzdory této relativně stále velmi nízké hodnotě se v ČR začaly profilovat okresy, kde již MDN překročila hranici 2 %. Jedná se o okresy Karviná a Nový Jičín v Moravskoslezském kraji. V tomto kraji MDN v roce 1994 činila 1,5 %, což bylo nejvíce mezi kraji ČR. Vyšší dlouhodobá nezaměstnanost byla také v Ústeckém kraji, a to 1,3 %. Nejnižší hodnoty byly v Karlovarském kraji (0,2 %) a v Praze (0,02 %), ve které se v tomto roce nacházelo pouze 115 dlouhodobě nezaměstnaných osob.

Obr. 1. Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti v ČR v letech 1994–2013 Pramen: MPSV (prosincová data)

Ke konci roku 1996 vzrostl počet dlouhodobě nezaměstnaných v ČR pouze mírně, a to na 37 562. MDN tak zůstala na přibližně stejné hodnotě z roku 1994. Do popředí se nám nyní dostává Ústecký kraj, kde dlouhodobá nezaměstnanost dosáhla 2,1 % zatímco v Moravskoslezském kraji mírně poklesla. Podíl na tom měl i okres Nový Jičín, kde se dlouhodobá nezaměstnanost snížila o téměř 1,6 p.b. V tomto roce se mezi další okresy, kde MDN dosáhla přes 2 %, zařadily strukturálně postižené okresy Most (3,8 %), Teplice (2,3 %), Děčín (2,1 %), Chomutov (2,0 %) a hospodářsky zaostalý okres Louny (2,3 %). Nejnižší míra dlouhodobé nezaměstnanosti se nacházela opět v Praze (0,03 %), kde se však počet DNez oproti roku 1994 téměř zdvojnásobil. Nízká dlouhodobá nezaměstnanost byla 39

i v Královehradeckém kraji a Jihočeském kraji, kde dosahovala přibližně 0,4 %. Viz následující Tab. 1. Tab. 1. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti a počtu dlouhodobě nezaměstnaných osob v ČR v období 1994–1996 1994 abs. 0,0 115 Praha 0,6 3 353 Středočeský kraj 0,4 1 294 Jihočeský kraj 0,7 1 680 Plzeňský kraj 0,2 391 Karlovarský kraj 1,3 5 161 Ústecký kraj 0,4 799 Liberecký kraj 939 Královéhradecký kraj 0,3 0,6 1 419 Pardubický kraj 0,7 1 821 Kraj Vysočina 0,5 3 244 Jihomoravský kraj 1,1 3 534 Olomoucký kraj 0,6 1 788 Zlínsky kraj Moravskoslezský kraj 1,5 9 140 Kraj

Celkem ČR

[%]

1995 abs. 0,0 126 0,6 3 315 0,4 1 202 0,6 1 574 0,4 555 1,7 6 836 0,4 962 0,4 1 013 0,5 1 350 0,8 1 954 0,6 3 292 1,2 3 550 0,5 1 518 1,5 8 971

[%]

1996 abs. 0,0 214 0,6 3 355 0,4 1 306 0,6 1 517 0,5 725 2,1 8 005 0,5 1 211 0,4 1 161 0,6 1 542 0,8 2 054 0,6 3 206 1,2 3 755 0,5 1 463 1,3 7 991

[%]

0,7 34 678 0,7 36 218 0,7 37 562

Pramen: MPSV (prosincová data), vlastní výpočty

Jak se zdá, míry variability (viz,Tab. 2.) MDN poukazují na to, že se regionální disparity mezi okresy začaly projevovat již v tomto období, ačkoliv dlouhodobá nezaměstnanost ještě zdaleka nedosahovala tak vysoké úrovně jako v později. Rostoucí směrodatná odchylka a variační rozpětí MDN však potvrzují jejich formování. Na projevy heterogenity dlouhodobé nezaměstnanosti poukazuje i variační koeficient, který byl s hodnotou 0,81 právě v roce 1996 nejvyšší za celé období vývoje.

40

Tab. 2. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za roky 1994, 1995 a 1996 1994 1995 1996 míra variability 0,7 0,8 0,8 Průměr 0,0 0,0 0,0 Minimum 2,2 2,3 3,8 Maximum 2,1 2,3 3,7 Variační rozpětí 0,4 0,4 0,5 Průměrná odchylka 0,5 0,6 0,7 Směrodatná odchylka Variační koeficient 0,72 0,75 0,81


5.3


Rok 1997 pro vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti znamenal poměrně výrazný mezník. Nejenže DN v České republice poprvé překročila 1 %, ale také se znatelně zvýšil počet nezaměstnaných, který překročil 50 tisíc osob. Jak je vidět také v Tab. 3, nejvyšší MDN se v tomto roce nacházela opět v Ústeckém kraji (2,7 %), který se na přední příčce držel po celé toto dílčí období. Dlouhodobá nezaměstnanost nadále rostla i v Moravskoslezském kraji (1,8 %) a naopak stále nízká míra přetrvávala v Praze (0,1 %) Z dalších krajů na tom byly v roce 1997 nejlépe Jihočeský, Královehradecký a Karlovarský, kde byla MDN shodně na úrovni 0,6 %. K okresům, kde DN dosahovala přes 2 %, se v tomto roce přidal také Přerov. Od roku 1996 je patrný strmý růst MDN, který souvisí tzv. „malou recesí“ mezi roky 1995–1996 a s projevujícím se zpožděným průběhem restrukturalizace hospodářství. Dopady této recese můžeme sledovat i na kartogramu v Příl. 11., která zachycuje vybrané roky tohoto období. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti vzrostla do roku 2000 na více než 3 % a počet dlouhodobě nezaměstnaných se v ČR do tohoto roku více než ztrojnásobil na hodnotu přibližně 175 tisíc osob. Nejvyšší absolutní počet dlouhodobě nezaměstnaných proběhl v Moravskoslezském kraji, kde oproti roku 1997 přibylo dalších 30 tisíc, a MDN se tak přiblížila téměř k hranici 7 %. Tu v roce 2000 překročila dlouhodobá nezaměstnanost v Ústeckém kraji, který tak s hodnotou 7,5 % spolu s Moravskoslezským krajem potvrdil statut nejhůře strukturálně postižených regionů. V tomto roce je viditelný i znatelný příbytek počtu dlouhodobě nezaměstnaných v Praze, kde se oproti roku 1997 jejich počet zvýšil 16x. Regionální disparity se nadále prohlubovaly a počet okresů s razantně se zvyšující dlouhodobou nezaměstnaností tak rostl. U Moravskoslezského a Ústeckého kraje již MDN přesáhla 5 %, přičemž okres Most se stal prvním okresem, kde podíl dlouhodobě nezaměstnaných překročil hranici 10 %. Dlouhodobá nezaměstnanost tohoto okresu, tak ke konci roku 2000 činila 11,6 %. 41

V případě kraje Moravskoslezského přetrvávala nejvyšší MDN u okresu Karviná (7,4 %), kde se zároveň nacházelo nejvíce dlouhodobě nezaměstnaných, a to přibližně 13 tisíc. Počet okresů, kde dlouhodobá nezaměstnanost překonala 5 %, dosáhl čísla 13. Mimo okresy výše zmíněných dvou krajů se jednalo také o okres Přerov a hospodářsky zaostalý okres Hodonín. V roce 2003 MDN v naší zemi stoupla o ½ p.b. na hodnotu 4,1 %. Jedná se prozatímní o maximum v rámci sledovaného období do příchodu ekonomické krize. Počet dlouhodobě nezaměstnaných, tak vzrostl na 218 tisíc osob. V Moravskoslezském kraji vzrostl počet dlouhodobě nezaměstnaných na 52 593 (MDN 8,3 %), jednalo se tak o doposud historicky nejvyšší počet DNez na úrovni krajů v ČR. Maxima bylo dosaženo i v případě míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Ústeckém kraji, která zde v roce 2003 činila 9,2 %. V tomto kraji ve stejném roce poprvé překročil 10% hranici MDN okres Teplice (10,9 %) a v okrese Most se vyšplhala již na 14,3 %. Ve stejném roce dosáhla MDN poprvé hranice 1 % Praha. Jednalo se však o nejnižší MDN v ČR a tento status si Praha držela po celý další vývoj. Nižší dlouhodobou nezaměstnanost bychom v tomto roce našli také u Jihočeského kraje (1,8 %). Tab. 3. Dlouhodobá nezaměstnanost v krajích ČR za roky 1997, 2000 a 2003 1997 abs. 0,1 377 Praha 0,8 4 548 Středočeský kraj 0,6 1 757 Jihočeský kraj 0,7 2 132 Plzeňský kraj 0,6 896 Karlovarský kraj 2,7 10 878 Ústecký kraj 0,8 1 797 Liberecký kraj Královéhradecký kraj 0,6 1 677 0,9 2 188 Pardubický kraj 1,1 2 716 Kraj Vysočina 1,0 5 315 Jihomoravský kraj 1,5 4 775 Olomoucký kraj 0,7 2 156 Zlínsky kraj Moravskoslezský kraj 1,8 11 376 Celkem ČR 1,0 52 588 Kraj

[%]

2000 abs. 0,9 5 510 2,4 13 409 1,5 4 890 2,2 6 405 2,7 4 432 7,5 30 735 2,1 4 618 1,8 5 224 2,8 7 020 2,7 7 111 3,4 19 669 4,8 15 496 2,8 8 356 6,8 42 688

[%]

2003 abs. 1,0 6 048 2,5 14 745 1,8 5 839 2,6 7 364 4,3 7 093 9,2 39 110 3,3 7 439 2,4 6 629 3,2 8 126 3,1 8 069 4,7 26 634 5,0 16 378 4,1 12 269 8,3 52 593

[%]

3,4 175 563 4,1 218 336


Mezi rokem 1997 a 2003 můžeme při pohledu na Tab. 4. sledovat pokles variačního koeficientu z 0,75 na 0, 65 %, což indikuje snižování regionálních disparit mezi okresy v tomto období, a to navzdory tomu, že došlo ke zvýšení extremity hodnot MDN. 42

Tato skutečnost mimo jiné potvrzuje naši hypotézu o vlivu krize/recese na snižování rozdílů mezi regiony. Tab. 4. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za období let 1997–2003 míra variability 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 1,1 1,7 2,8 3,4 3,2 3,6 4,1 Průměr 0,1 0,0 0,3 0,4 0,5 0,4 0,5 Minimum 4,8 6,3 9,2 11,6 12,0 12,5 14,3 Maximum 4,7 6,3 9,0 11,1 11,5 12,1 13,8 Variační rozpětí 0,6 0,9 1,3 1,7 1,7 1,8 2,0 Průměrná odchylka 0,8 1,2 1,7 2,2 2,3 2,4 2,7 Směrodatná odchylka Variační koeficient

0,75 0,67 0,61 0,65 0,70 0,67 0,65


5.4


Jak vidíme v Tab. 5., do konce roku 2004 se počet dlouhodobě nezaměstnaných v ČR ještě o něco zvýšil. Celkově 219 730 DNez osob znamenalo nejvyšší dosaženou předkrizovou hodnotu. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v tomto roce zůstala téměř stejná jako z předešlého roku. U části krajů a okresů dochází ke kulminaci MDN teprve v tomto roce. Historicky nejvyšší míru dlouhodobou nezaměstnanosti v ČR na úrovni jednotek okresů, která činila 15,4 % (9,5 tisíc DNez) byla v roce 2004 zjištěna u okresu Most v Ústeckém kraji. Ten si prvenství zachoval i po zbytek období do počátku krize. V roce 2005 bylo vůbec nejvíce dlouhodobě nezaměstnaných mezi okresy ČR za celé sledované období v okrese Ostrav–město, a to 15,6 tisíc. Tento okres se spolu s okresem Karviná, kde počet DNez dosahoval 14, 4 tisíc, na nepříznivých hodnotách MDN v kraji podílel nejvíce. Od 2005 dochází v ČR k úspěchům ve snižování dlouhodobé nezaměstnanosti, jak poukazuje klesající trend na dřívějším Obr. 1. Na konci roku 2008 dosáhla v ČR MDN hodnoty 1,8 %. Jednalo se o nejnižší hodnotu od roku 1998 (tehdy 1,7 %). Nejvíce od roku 2004 do příchodu krize klesla míra dlouhodobé nezaměstnanosti právě v strukturálně postižených krajích. Jak v Ústeckém, tak v Moravskoslezském kraji se MDN mezi těmito mezními roky snížila o více než 4,5 p.b. Počet dlouhodobě nezaměstnaných poklesl oproti hodnotě z roku 2004 téměř o 120 tis. osob. Přechod osob do kategorie dlouhodobě nezaměstnaných se děje až s ročním zpožděním, což vysvětluje skutečnost, že se dopady ekonomické krize na růst nezaměstnanosti ještě nemohly projevit na hodnotách MDN z konce roku 2008.

43

Tab. 5. Dlouhodobá nezaměstnanost v krajích ČR za roky 2004, 2006 a 2008 Kraj

[%] 0,9 Praha 2,5 Středočeský kraj 1,9 Jihočeský kraj 2,5 Plzeňský kraj 4,5 Karlovarský kraj 8,6 Ústecký kraj 3,4 Liberecký kraj Královéhradecký kraj 2,5 3,3 Pardubický kraj 3,3 Kraj Vysočina 4,6 Jihomoravský kraj 5,0 Olomoucký kraj 4,1 Zlínsky kraj Moravskoslezský kraj 8,2 Celkem ČR

2004 abs. 6 413 14 942 6 102 7 189 7 628 37 737 7 736 6 986 8 420 8 609 26 763 16 040 12 617 52 548

[%] 0,7 1,9 1,9 2,1 4,2 7,4 2,7 2,2 2,5 2,9 3,9 3,8 3,4 6,8

2006 abs. 5 200 12 124 6 175 6 226 6 994 32 322 6 155 6 244 6 779 7 811 22 848 12 430 10 243 43 358

[%] 0,4 1,0 1,0 1,2 2,5 4,1 1,8 0,8 1,5 1,7 2,2 2,0 1,9 3,6

2008 abs. 2 898 6 884 3 337 3 771 4 181 17 332 4 080 2 397 4 010 4 550 13 037 6 347 5 919 22 781

4,1 219 730 3,4 184 909 1,8 101 524


Při pohledu na následující Tab. 6. dojdeme ke zjištění, že v tomto období nedocházelo k prohlubování regionálních disparit. Poukazuje na to variační koeficient, který se mezi roky 2004 a 2008 nevyvíjel jen jedním směrem. Regionální rozdíly na území ČR stále přetrvávaly, avšak jak ukazuje variační rozptyl, pouze v rámci rozsahu nižší míry dlouhodobé nezaměstnanosti. Míru dlouhodobé nezaměstnanosti za vybrané roky tohoto období znázorňuje i mapa okresů v Příl. 12. Tab. 6. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za období let 2004–2008 míra variability Průměr Minimum Maximum Variační rozpětí Průměrná odchylka Směrodatná odchylka

2004 4,1 0,5 15,4 14,8 1,9 2,6

2005 4,0 0,5 14,2 13,7 1,9 2,5

2006 3,4 0,3 12,9 12,5 1,7 2,2

2007 2,5 0,2 9,9 9,6 1,3 1,8

2008 1,9 0,2 6,0 5,8 1,0 1,3

Variační koeficient

0,64

0,63

0,66

0,70

0,66


44

5.5

Regionální rozdíly v dlouhodobé nezaměstnanosti

V rámci souborů krajů představuje nejspecifičtější jednotku hlavní město Praha. Ta jakožto ekonomické centrum země s výrazně vyššími pracovními příležitosti, mobilitou obyvatelstva, vhodnější vzdělanostní strukturou a také objemem příchozích zahraničních investic překonávala složitější hospodářská období snáze. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti byla v hlavním městě do roku 1996 prakticky nulová. Navzdory nízké MDN jsou absolutní počty dlouhodobě nezaměstnaných v Praze nezanedbatelné, jelikož díky velikosti města v určitých letech dosahují objemu srovnatelného i s některými dalšími kraji, ve kterých dlouhodobá nezaměstnanost nepředstavovala tak závažný problém. Jedná se o zejména o kraje v blízkosti Prahy, ve kterých je vysoká pracovní mobilita, vzdělanější obyvatelstvo a kde v minulosti nedocházelo k tak výrazným strukturálním změnám v hospodářství. Na vyšší příčky patřily například i z hlediska přílivu přímých zahraničních investic. Jedná se o Středočeský kraj, kde samotná přítomnost hlavního města jako jeho jádra je spojena s vyšší nabídkou volných pracovních míst, což má výrazný vliv na dojížďku do zaměstnání. Také se jedná o kraje s dalšími významnými regionálními centry jako Plzeňský kraj, Královehradecký a Jihočeský kraj, kde vyšší podnikatelská aktivita a koncentrace průmyslu, znamená větší genezi pracovních míst. Nezanedbatelná je i zmíněná blízkost hlavního města a dobré dopravní spojení, které usnadňuje dojížďku za zaměstnáním. Velmi nízkou mírou MDN se v rámci této skupiny krajů za celé období vyznačovaly městské okresy Plzně, okresy Benešov a Beroun, a také Mladá Boleslav, kde k nízkým hodnotám přispívá bezpochyby silný nadregionální zaměstnavatel (automobilový závod Škoda). Překvapivě nízké hodnoty MDN nalezneme i v okrese Prachatice. Méně příznivé hodnoty vykazoval Liberecký, Karlovarský a Pardubický kraj a Kraj Vysočina. V Karlovarském kraji se strukturální potíže začaly projevovat až o něco později, ovšem takových rozměrů jako v Ústeckém a Moravskoslezském kraji nedosáhly. V těchto krajích se nachází také některé okresy, vymezené pro soustředěnou podporu státu v letech 2007–2013 jako hospodářsky slabé (Svitavy, Třebíč a bývalý vojenský újezd Ralsko) či strukturálně postižené (Sokolov). Nadprůměrně vysoká dlouhodobá nezaměstnanosti se nacházela i v Olomouckém, Jihomoravském a částečně Zlínském kraji. V Olomouckém kraji jsou hned tři hospodářsky slabé okresy, a to Šumperk, Jeseník a Přerov. V Jihomoravském kraji je nepříznivá situace 45

ovlivněna zejména dvěma okresy, a to okresem Znojmo a Hodonín. Jedná se o další dva hospodářsky slabé regiony ČR se soustředěnou podporou státu. Nejnižší hodnoty MDN v rámci této skupiny vykazuje Zlínský kraj. Tuto skutečnost lze přisoudit i vyšší podnikatelské aktivitě Zlína a přilehlé oblasti, která je historicky spjata s „baťovskou“ tradicí. Ve Zlínském kraji lze jasně pozorovat výrazný rozdíl mezi okresem Zlín s nižší MDN a zbylými okresy, kde zejména na Kroměřížsku a Vsetínsku je DN znatelně vyšší. Poslední skupina, kde figuruje Ústecký a Moravskoslezský kraj je charakteristická velmi dramatickým vývojem MDN v celém sledovaném období. Jedná se o kraje s vysokým stupněm zaměstnanosti v sekundárním sektoru průmyslu, který je zde prezentován zejména hutnictvím oceli a uhelnou těžbou. To představovalo velmi výraznou příčinu růstu MDN v období transformace, jelikož se jednalo o upadající odvětví hospodářství. Mezi další důvody nepříznivé situace v těchto krajích mimo výše zmíněnou restrukturalizaci je třeba uvést i nepříznivou demografickou skladbu obyvatelstva, nižší úroveň vzdělání a nevyhovující kvalifikaci, vysoký podíl malých obcí a s tím související dopravní problémy při cestách za prací. (ČSÚ, 2005) O obecných příčinách nárůstu nezaměstnanosti hovoří také Kupka (ČSÚ, 2007): “Od roku 1999 meziročně rostl HDP24, v polovině dekády i poměrně rychle, podobně jako export. Zároveň se však rychle zvyšovala produktivita práce jako důsledek restrukturalizace české ekonomiky, technického pokroku a přílivu zahraničního kapitálu. Rubem tohoto příznivého vývoje byla skutečnost, že navzdory ekonomickému růstu se dostatečně nezvyšoval počet pracovních míst a rostla nezaměstnanost, jejíž negativní sociální i ekonomický efekt byl zesilován diferenciovaným dopadem na regiony. Objevil se fenomén známý jako strukturálně postižené regiony.“ Můžeme pozorovat, že prostorové rozložení okresů s vyšší MDN koresponduje s analýzou Feřtové (2011), která vymezuje na základě prostorové analýzy nezaměstnanosti obcí tři typy území. Jsou to periferní obce v blízkosti státních hranic (např. hraniční výběžky, území tzv. vnitřních periferií podél krajských hranic, zejména pak hranic Středočeského kraje a výrazný pás obcí na česko–moravském pomezí). Společným znakem těchto obcí je nedostatek pracovních příležitostí, ale také omezená dopravní obslužnost. Podle typologie uplatnitelnosti ohrožených skupin na trhu práce, Bodnárová (2013), se ohrožené skupiny nejlépe uplatňují na trzích práce v hlavních městech obou států, přičemž na situaci v Praze se krize nijak výrazně 24 Hrubý domácí produkt

46

nepodepsala. Nejhorší uplatnění se v případě ČR týkalo Ústeckého a Moravskoslezského kraje. Zbylé české kraje představovaly přechod mezi těmito polarizovanými skupinami. Nejhorší uplatnitelnost v rámci vymezených ohrožených skupin byla u mladých absolventů, kteří prohrávají v konkurenci s propuštěnými pracovníky díky nedostatku pracovních zkušeností. Recese se podepsala také na horší uplatnitelnosti starších pracovníků, kdy zaměstnavatelé raději preferovali perspektivnější mladší uchazeče, u kterých požadovali vyšší jazykové a počítačové dovednosti.

47

6 DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ZEMÍCH EVROPSKÉ UNIE (PŘEDKRIZOVÉ OBDOBÍ): KOMPARATIVNÍ ANALÝZA Ve srovnání s ostatními 27 zeměmi Evropské unie patří Česká republika v současnosti spíše do skupiny států s relativně nízkou mírou dlouhodobé nezaměstnanosti. Ze všech bývalých socialistických zemí, které v posledních 25 letech procházely ekonomickou transformací hospodářství je na tom Česko a Slovinsko jednoznačně nejlépe, a to i z hlediska dlouhodobého vývoje tohoto ukazatele. Co se týče ostatních států EU, tak z údajů o míře dlouhodobé nezaměstnanosti je zřejmé, že v současnosti patří mezi země s nejvyšším procentem dlouhodobě nezaměstnaných hlavně Irsko, Španělsko, Řecko, Slovensko a pobaltské republiky. Jedná se vesměs o země, kde byl vliv krize ještě více umocněn tamními problémy národních ekonomik. Vyšší míra dlouhodobé nezaměstnanosti je patrná i u Bulharska a nově přistoupivšího člena EU Chorvatska. Viz následující Tab. 7., 8. a 9. Období od roku 1998 do roku 2008 bylo s ohledem na vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti jednotlivých zemí EU poměrně různorodé. Na rozkolísaných hodnotách dlouhodobé nezaměstnanosti se u většiny zemí stále ještě projevovala recese z konce 90. let. Ačkoliv se ve většině zemí EU podařilo růst počtu nezaměstnaných zastavit, tak v některých zemích se dlouhodobá nezaměstnanost25 nadále zvyšovala či stagnovala. V období 2004–2007 ekonomiky většiny zemí EU rostly, což mělo pozitivní vliv na trh práce a přibývala tak i nová pracovní místa, nezaměstnanost se snižovala a s ní také podíl dlouhodobě nezaměstnaných.

25 V této kapitole se jedná o míru dlouhodobé nezaměstnanosti vypočtenou podle metodiky ILO

48

Tab. 7. Top 7 zemí EU podle nejvyšší a nejnižší MDN v letech 1998 a 2000. 1998 Země

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

2000 MDN [%]

Lucembursko

0,9

Země

MDN [%]

Lucembursko

0,5

Dánsko

1,3

Nizozemsko

0,8

Rakousko

1,3

Dánsko

0,9

Nizozemsko

1,7

Rakousko

1,0

Velká Británie

1,9

Kypr

1,2

Česká republika

2,0

Spojené království

1,4

Rumunsko

2,3

Švédsko

1,4

Země

MDN [%]

Země

MDN [%]

7,9 Slovensko 10,3 1. Lotyšsko Španělsko 7,9 Bulharsko 9,4 2. 7,5 Litva 8,0 3. Litva 6,8 Lotyšsko 7,9 4. Itálie Slovensko 6,6 Polsko 7,4 5. 6,0 Řecko 6,2 6. Řecko 5,6 Itálie 6,2 7. Belgie Pramen: Eurostat (IV. Čtvrtletí), pozn. zahrnuty jsou pouze země s dostupnými údaji o MDN.


1. Lucembursko 2. Kypr 3. 4. 5. 6. 7.

2004 MDN [%]

Země

MDN [%]

1,0

Lucembursko

1,0

1,0


1,0

Nizozemsko

1,2

Kypr

1,2

Dánsko

1,1

Dánsko

1,2

Rakousko

1,1

Rakousko

1,4


1,1

Švédsko

1,4

Švédsko

1,2

Irsko

1,6

Země

MDN [%]

Země

MDN [%]

11,5 Slovensko 11,9 1. Slovensko Polsko 11,1 Polsko 10,3 2. 9,0 Chorvatsko 7,5 3. Bulharsko Chorvatsko 8,4 Bulharsko 7,2 4. 5,9 Německo 5,9 5. Litva 4,7 Litva 5,8 6. Lotyšsko Estonsko 4,6 Řecko 5,6 7. Pramen: Eurostat (IV. Čtvrtletí), pozn. zahrnuty jsou pouze země s dostupnými údaji o MDN.

49


1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

2008 MDN [%]

Dánsko

0,8

Země

MDN [%]

Dánsko

0,5

Kypr

0,9

Kypr

0,5

Švédsko

1,0

Švédsko

0,8


1,2

Rakousko

0,9

Rakousko

1,3

Nizozemsko

1,1

Lucembursko

1,4

Litva

1,1

Irsko

1,4

Finsko

1,2

Země

MDN [%]

Země

MDN [%]

1. Slovensko 2. Polsko

10,3

Slovensko

6,7

7,8

Chorvatsko

5,3

3. Chorvatsko 4. Německo

6,8

Portugalsko

4,0

5,8

Německo

4,0

5,0 Maďarsko 3,6 5. Bulharsko Řecko 4,8 Řecko 3,6 6. 4,3 Belgie 3,3 7. Portugalsko Pramen: Eurostat (IV. Čtvrtletí) pozn. zahrnuty jsou pouze země s dostupnými údaji o MDN.

Z Tab. 10. níže můžeme zhodnotit, jak si v kontextu zemí EU vedla ČR. Můžeme pozorovat, že ještě v roce 1998 figurovala ČR na 6. místě podle MDN. Ovšem až do období před vstupem do Evropské unie se mezi státy Česká republika v žebříčku propadala. Od roku 2001 do roku 2008 se pohybovala střídavě kolem 15.–19. místa. V předkrizovém období, tedy ČR patřila spíše k zemím EU s podprůměrnou dlouhodobou nezaměstnanosti. Tab. 10. Pořadí ČR mezi zeměmi EU podle MDN v letech 1998–2008. Rok

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008

Pořadí

6.

11.

17.

19.

16.

16.

18.

18.

19.

16.

15.

ČR EU

2,0 –

3,2 –

4,3 –

4,2 –

3,7 4,1

3,8 4,2

4,2 4,3

4,2 4,2

3,9 3,8

2,8 3,1

2,2 2,6

Pramen: Eurostat (IV. Čtvrtletí),pozn.

zahrnuty jsou pouze země s dostupnými údaji o MDN.

V rámci EU lze však státy rozdělit do několika skupin podle předkrizové MDN. První je skupina států, které v minulosti procházely transformací hospodářství, a které zaznamenávaly před krizí rychlý ekonomický rozvoj. Těmto státům se dařilo dlouhodobou nezaměstnanost do roku 2008 poměrně znatelně snížit. Rozdíly v předkrizové dlouhodobé nezaměstnanosti zemí EU ukazuje také Tab. 7., 8. a 9.

50

První zmíněnou skupinu tvoří pobaltské státy, které vykazují velmi podobné charakteristiky a kde byla kolem let 2000 až 2001 dlouhodobá nezaměstnanost poměrně vysoká. V Estonsku byla dosažena nejvyšší míra ve sledovaném období v roce 2000, a to 6,2 %. V Lotyšsku 7,9 % ve stejném roce a v Litvě se MDN zastavila na 9,8 % v roce 2001. K těmto zemím lze ještě přiřadit Bulharsko (12,1 % v roce 2001) a Polsko, kde se MDN pohybovala v letech 2003–2005 okolo 10–11 %. U těchto zemí došlo mezi roky 2001 a 2008 k poměrně razantnímu poklesu MDN. V rámci tří pobaltských států to bylo nejvíce v Litvě, kde došlo ke snížení o 8,7 p. b, dále pak v Lotyšsku o 5,8 p.b. a Estonsku o 4,5 p.b. V Polsku se MDN do roku 2008 podařilo snížit o 8,7 p.b. a Bulharsku dokonce o 9,1 p.b. Úspěšně snižovat DN se dařilo i Slovensku, kde byla v období vstupu do Evropské unie v roce 2004 míra dlouhodobé nezaměstnanosti dokonce nejvyšší z tehdejších 25 států EU. Do roku 2008 zde však úspěšně poklesla, a to až o 5,6 p.b. Maďarsku se naopak dlouhodobou nezaměstnanost snižovat nedařilo a počet dlouhodobě nezaměstnaných postupně opět mírně narůstal již od roku 2001. Nejnižší dlouhodobou nezaměstnaností se v předkrizovém období prezentovaly Velká Británie, skandinávské země, země Beneluxu a také Kypr, sousední Rakousko a nakonec Irsko. V těchto zemích od roku 2000 MDN neustále mírně klesala a držela se pod hranicí 2 %. Pod 5% hranicí se kromě ČR držela MDN i na Maltě, v Rumunsku a Španělsku a k mírnému poklesu došlo i v Itálii. Portugalsko si přibližně do roku 2004 drželo poměrně nízké hodnoty, avšak v porovnání se Španělskem, kde MDN kontinuálně až do roku 2008 klesala, zde došlo k rostoucímu trendu již od roku 2001 a nad hranici 4 % se zde MDN dostala už v roce 2005. Mezi rokem 2000 a 2005 došlo ve Španělsku k poklesu o 2,7 p.b. zatímco v Portugalsku ve stejném období MDN vzrostla o 2,2 p.b. Společný trend vývoje najdeme ve Francii a Německu. Zatímco ve Francii se hodnoty držely kolem 3–4 %, v Německu mezi lety 2004–2006 dosahovala MDN dokonce až k 6 %. V roce 2005 tak bylo v Německou téměř 2,5 miliónů dlouhodobě nezaměstnaných, což bylo více než ¼ všech dlouhodobě nezaměstnaných v EU.

51

6.1

Struktura a rozmístění dlouhodobé nezaměstnanosti v EU

V rámci EU se stejně jako v ČR setkáme s výraznými regionálními rozdíly v dlouhodobé nezaměstnanosti, a to i v relativně vyspělých zemích s obecně nízkou úrovní nezaměstnanosti. Většinou se jedná o rozdíly typu jádro–periferie, které reflektují celkový rozvoj, strukturu průmyslu a vzdělanostní a profesní strukturu určité populace. Dle EEO26 (2013), která v roce 2012 analyzovala strukturu dlouhodobě nezaměstnaných v EU, se její dopady a rozmístění ve společnosti velmi liší. Jedním z indikátorů rizika dlouhodobé nezaměstnanosti je věk a pohlaví. Starší lidé jsou obecně ohrožení DN více než zbytek populace. Jednou z příčin může být diskriminace v přijímacích procesech. Starší osoby mají také obecně vyšší zastoupení v upadajících sektorech hospodářství. Recese způsobuje také vyšší nárůst a riziko dlouhodobé nezaměstnanosti u mužské složky populace díky vyššímu podílu raných absolventů. I v EU se však objevují rozdíly, kdy DN je vyšší u ženské části populace. Jedná se např. o případ Řecka a Belgie. Nízká úroveň vzdělání rovněž zvyšuje pravděpodobnost vyšší dlouhodobé nezaměstnanosti, a to i ve vyspělých zemích jako Německo nebo Rakousko, kde části země s nižší úrovní nebo s její méně vhodnou strukturou patří mezi regiony s vyšší DN. Podobné vzory v zemích EU se vyskytují i v případě etnických skupin či skupin imigrantů. Například Romové na Slovensku při 7–9% podílu na populaci tvoří 20% podíl nezaměstnanosti, 30% podíl DN a dokonce 52% velmi – dlouhodobě nezaměstnaných27 Podle expertů existuje několik hlavních důvodů, které v evropských zemích v současnosti a v minulých letech přispívaly k nezaměstnanosti a potažmo k dlouhodobé nezaměstnanosti. Na straně lidských zdrojů jde zejména o nesourodost poptávky a nabídky z hlediska pracovní kvalifikace, kdy charakteristika žadatelů o zaměstnání neodpovídá potřebám pracovního trhu. Tento důvod je v úzké souvislosti s nízkou efektivitou veřejných vzdělávacích systémů, které nejsou dostatečně flexibilní a nenabízí dostatečnou pružnost při reakci na poptávku pracovního trhu. Další důvodem jsou regionální rozdíly v poptávce a nabídce. Dlouhodobá nezaměstnanost je tak často důsledkem nedostatečné pracovní mobility obyvatel, což zejména v některých regionech představuje závažný problém vzhledem k nízké nabídce pracovních příležitostí přímo v místě bydliště. Hledání práce za cenu i výraznější dojížďky může zahrnovat nemalé náklady, což může pro DNez osoby představovat velmi silnou bariéru. Důvodem je také neefektivní nastavení systémů 26 European employment observatory 27 Jedná se o nezaměstnané, kterým se nepodařilo nalézt práci již 24 měsíců

52

sociální podpory u některých zemí, které u určitých dlouhodobě nezaměstnaných nevedou k dostatečné motivaci pro hledání zaměstnání, ale k závislosti na sociálních dávkách a podpoře v nezaměstnanosti. Současně však v případě málo štědrých systémů podpory dochází k dvojí situaci, kdy takto v takto nastaveném systému může dojít k ještě vyšší marginalizaci dlouhodobě nezaměstnaných vedoucí až k chudobě. Na druhou stranu podle zkušenosti např. Španělska, ti kteří benefitů systému podpory měli dvojnásobně vyšší pravděpodobnosti návratu do práce, než ti nezaměstnaní kteří podporu dostávali. (EEO, 2013) Z pohledu zaměstnavatelů jsou často citovány vysoké odvody na zdravotní a sociální pojištění zaměstnanců jako jeden z hlavních důvodů pro nižší poptávku po nové pracovní síle. Snížení těchto odvodů by tak podpořilo návrat dlouhodobě nezaměstnaných na pracovní trh. Dalším problémem je v mnoha případech příliš vysoká ochrana zaměstnanců, která např. neumožňuje výpověď bez udání důvodů. Posledním a nejvýznamnějším problémem jsou nutné úspory a restrukturalizace v důsledku ekonomické krize a doposud se projevující strukturální problémy z dřívějších plánovaných ekonomik. (EEO, 2013)

53

7 EKONOMICKÁ KRIZE A JEJÍ VLIV NA DLOUHODOBOU NEZAMĚSTNANOST V ČR A EU V posledních přibližně šesti letech ovlivňovala socioekonomický prostor světa ekonomická krize. Globální ekonomické krizi, jež se větší či menší měrou dotkla téměř všech zemí světa, předcházela nejdříve americká hypoteční krize v roce 2007 následována celosvětovou finanční krizi. Ekonomická krize se ve většině států EU začala projevovat se zpožděním až v průběhu roku 2009. Krize se významně projevila na situaci ve zpracovatelském průmyslu a zejména automobilovém průmyslu, který patří mezi nejvýraznější světová odvětví průmyslu a zaměstnává celosvětově miliony osob. Co se týče struktury hospodářství EU, nejvíce zasaženy byly mimo sektory zpracovatelského průmyslu, sektor stavebnictví, IT, finančnictví a zemědělství.

7.1

Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti od počátku krize v zemích EU

Pro většinu států EU znamenalo předkrizové období mezi roky 2004–2007 období úspěšného růstu ekonomiky. S nástupem krize ve IV. Čtvrtletí roku 2008 se však začaly projevovat první problémy. Signifikantní nárůst míry dlouhodobé nezaměstnanosti se projevuje až se zpožděním v roce 2009. Podle šetření Eurostatu (2013) se míra nezaměstnanosti snížila z hodnoty 9,4 % v roce 2004 na 6,8 % ve II. čtvrtletí roku 2008, což představovalo dlouhodobé minimum. Počet nezaměstnaných v prvním čtvrtletí roku 2008 tehdy činil 16,1 mil. Ve druhém a třetím čtvrtletí však již byl zaznamenán první nárůst počtu nezaměstnaných související s globální ekonomickou krizí. Ta se naplno projevila ve většině zemí EU ve IV. čtvrtletí roku 2008, kdy počet nezaměstnaných oproti přecházejícímu období vzrostl přibližně o milion osob. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti dosáhla nejnižší hodnoty 2,6 % ke konci roku 2008, což odpovídalo přibližně 6 milionům28 dlouhodobě nezaměstnaných osob viz následující Obr. 2.

28 Včetně Chorvatska, které se stalo členem EU 1.7 2013

54

Obr. 2. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti a počtu dlouhodobě nezaměstnaných v EU 28 v období 2005–2012. Pramen: Eurostat (IV. Čtvrtletí)

Jak je zřetelné z Obr. 2., od konce roku 2008 do konce roku 2010 přibylo v EU přibližně 3,5 mil. dlouhodobě nezaměstnaných a do konce roku 2012 dalších 2,2 mil. Celkově tak od krize do konce roku 2012 vzrostl počet DNez o 5,8 mil. osob. Na této hodnotě se přibližně 38 % podílelo jen samotné Španělsko. V souvislosti s krizí se u některých zemí eurozóny začala jako velmi velký problém projevovat krize dluhová. Vysoký státní dluh postavil některé země téměř před riziko státního bankrotu a odkázal je, tak na nutnost požádat o mezinárodní finanční pomoc a tzv. „záchranné balíčky“. Tyto problémy posledních let měly za následek otevření spousty otázek týkajících se současného fungování Evropské unie a eurozóny. Dluhová krize se ze zemí Eurozóny nejvíce podepsala na ekonomice Řecka, Španělska, Portugalska, Irska, Itálie a také Belgie a Kypru. Jako první se problémy začaly projevovat v řecké ekonomice a následně v Portugalsku. S problémem vysokého státního dluhu se potýkalo před krizí i Maďarsko. Příčiny dluhové (fiskální) krize jsou dle Singera (2012) způsobeny tím, že se veřejné finance určité země dostanou do natolik špatného stavu, že před stabilizačním působením veřejných financí dostane přednost jejich konsolidace, což následně přispívá k hospodářské recesi, která má dopady na zvyšující se nezaměstnanost. V souvislosti s krizí eurozóny pak píše: “Největší projekt EU s ambicí výrazně urychlit její růst na úroveň zajišťující globální konkurenceschopnost po více než dekádě svého trvání tuto ambici nenaplnil.“

55

Dle Obr. 3. je patrné, že nejvyšším meziročním nárůstem MDN v období recese se prezentovalo Řecko. Ještě do konce roku 2008 se dařilo Řecku dlouhodobou nezaměstnanost snížit na dočasné minimum 3,6 %. V prvních letech od krize zde nedošlo k až tak velkému nárůstu míry dlouhodobé nezaměstnanosti oproti jiným zemím unie, avšak do roku 2012 již k výraznému nárůstu došlo. Mezi roky 2010–2011 míra dlouhodobé nezaměstnanosti vzrostla o 3,1 p.b. Mezi roky 2011–2012 došlo dokonce k ještě vyššímu nárůstu, a to o 5,6 p.b. Celkově tedy od roku 2008 do roku 2012 MDN vzrostla o rekordních 10,8 p.b. a přibylo 650 tisíc DNez, což řadí Řecko na třetí místo v absolutním přírůstku počtu DNez v EU. S 14,4 % dlouhodobě nezaměstnaných se Řecko ke konci roku 2012 dostalo do čela států EU. Dopady ekonomické krize zde byly znatelnější především díky razantnímu zhoršení stavu řeckých veřejných financí. Je jisté, že vyhlídky pro Řecko nejsou do budoucna příliš příznivé. Od státního bankrotu jej prozatím odvrátily pouze, členskými zeměmi EU kontroverzně přijímané, záchranné balíčky. I přestože se zdá, že Řecko z nejhorší situace díky této pomoci a razantní domácím škrtům vyvázlo. Z přetrvávající recese se však bude vzpamatovávat pravděpodobně ještě velmi dlouho.

Obr. 3. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Irsku, Řecku, Španělsku a v Portugalsku letech 2000 – 2012. Eurostat (data za IV. čtvrtletí)

Navzdory předkrizovému ekonomicky příznivému období se nevyhnulo potížím ani Irsko. K problémům tamní ekonomiky přispěly výrazně problémy realitního trhu a nerozvážné poskytování rizikových hypoték, což se začalo projevovat v polovině roku 2007. Irsko tak bylo nuceno přijmout záchranné balíčky od EU už v průběhu roku 2008. Prozatím nejvyšší MDN dosáhlo ke konci roku 2012, a to 9,1 % (5. nejvyšší v EU).

56

Taktéž v případě Španělska se na enormním nárůstu nezaměstnanosti podílela nejen ekonomická krize, ale i finanční krize spojená s vysokým soukromým dluhem na poli domácností a realitního trhu (TOUŠEK a kol., 2012). Recese ve Španělsku citlivě zasáhla zejména klíčová odvětví hospodářství–stavebnictví a cestovní ruch. (ŠERÝ a kol., 2010) V roce 2012 dosáhla MDN ve Španělsku prozatím nejvyšší hodnoty 11,1 %, která tak byla po Řecku 2. nejvyšší v EU. Mezi lety 2008–2012 u něj došlo k druhému nejvyššímu nárůstu MDN v EU, a to o 9,1 p.b. Do roku 2012 zde přibylo 2,2 milionů dlouhodobě nezaměstnaných a s celkovým počtem více než 2,8 mil. tak byla překonána i nejvyšší hodnota MDN Německa z roku 2005. Svého vrcholu v tomto roce dosáhlo i Portugalsko se 7,7 %, kde od počátku krize přibylo cca 275 tisíc DNez. Obr. 4. níže zobrazuje vývoj MDN u pobaltských republik, kde je patrný dramatický nárůst dlouhodobé nezaměstnanosti v krizovém období, který dosáhl vrcholu v roce 2010, respektive 2011 u Litvy. Lotyšsko bylo růstem MDN zasaženo nejvíce. V roce 2010 zde bylo dosaženo hodnoty 8,9 %.

Obr. 4. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti pobaltských zemí v letech 2000 – 2012. Eurostat (data za IV. čtvrtletí)

K problémům Estonska, Lotyšska a Litvy přispěla kromě ekonomické krize také vysoká zadluženost ekonomiky a benevolentní úvěrová politika bank. (TOUŠEK a kol., 2012). Recese odhalila nerozumnou rozpočtovou politiku. V rámci opatření proti krizi musela být mimo jiné propuštěna část státních zaměstnanců, zbylým poklesly mzdy, sníženy byly také důchody. Litva i Lotyšsko požádaly o půjčku Mezinárodního měnového fondu, kterou nakonec získalo jen Lotyšsko. (ŠERÝ a kol., 2010) 57

Oproti zemím výrazně postiženým ekonomickou krizí však ve v EU existují státy, které toto období překonaly relativně bez obtíží. K těmto ekonomikám patří Německo (Obr. 7.), kde míra dlouhodobé nezaměstnanosti každoročně klesala od roku 2004. Mezi roky 2008–2012 zde MDN poklesla dokonce o 1,5 p. b, čemuž odpovídalo více než půl miliónu DNez osob. Na konci roku 2012 tak v Německu bylo již jen 2,5 % DNez. K dalším zemím, které se s následky krize vyrovnávaly lépe než ostatní patří Lucembursko, Rakousko (Obr. 5.) a skandinávské země (Obr. 6.), kde se i v období krize držela MDN do 2 %. Navzdory tomu, že ve Velké Británii nezaznamenala tak výrazný procentní nárůst jako ostatní země, došlo zde k 4. nejvyššímu absolutnímu nárůstu počtu dlouhodobě nezaměstnaných ze zemí EU (o cca 410 tisíc osob do roku 2012). V Itálii počty dlouhodobě nezaměstnaných mírně vzrostly již koncem roku 2007. Od konce roku 2008 do konce roku 2012 zde došlo ke 2. nejvyššímu nárůstu počtu dlouhodobě nezaměstnaných v EU (až o 873 tis. osob) viz Obr. 7.

Obr. 5. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Lucemburska, Nizozemska a Rakouska v letech 2000 – 2012. Pramen: Eurostat (data za IV. čtvrtletí)

58

Obr. 6.

Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Finska, Dánska a Švédska v letech 2000–2012. Pramen: Eurostat (data za IV. čtvrtletí)

Obr. 7. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Německa, Belgie, a Velké Británii v letech 2000 – 2012. Pramen: Eurostat (data za IV. čtvrtletí)

Francie,

Itálie

Relativně nízké hodnoty MDN v roce 2012 si oproti sousednímu Bulharsku (6,8 %) navzdory recesi drží Rumunsko (3,2 %), ale i Malta (3,0 %) a donedávna Kypr, což můžeme vidět na Obr. 8. V případě Kypru se fiskální potíže a nezdravý bankovní sektor země projevily později také na počtu dlouhodobě nezaměstnaných. Ten se tak mezi rokem 2010 a 2011 téměř zdvojnásobil. Naopak v Chorvatsku29 se od roku 2008 DNez konstantně přibývalo. Mezi roky 2008 až 2012 zde MDN vzrostla o 5 p.b. na 10,3 %.

29 Chorvatsko je členem EU od 1.7. 2013

59

Obr. 8. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Bulharska, Chorvatska, Kypru, Malty a Rumunska v letech 2000 – 2012. Pramen: Eurostat (data za IV. čtvrtletí)

Obr. 9. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v ČR, Maďarsku, Polsku, Slovensku a Slovinsku v letech 2000 – 2012. Pramen: Eurostat (data za IV. Čtvrtletí)

Na Obr. 9. je možné pozorovat vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti v rámci skupiny států Visegrádské čtyřky, ke kterým jsme připojili ještě Slovinsko. Jak již bylo řečeno nejlépe si v tomto směru vedla Česká republika a Slovinsko, kde se MDN pohybovala na přibližně stejné hladině. Můžeme pozorovat, že v Polsku se úspěšně podařilo zabránit návratu k velmi vysoké dlouhodobé nezaměstnanosti z první poloviny minulého desetiletí a v současnosti MDN spíše stagnuje kolem 4% hranice. I tak zde do konce roku 2012 přibylo cca 355 tisíc DNez, což v tomto směru zařadilo Polsko na 5. příčku v EU. Naopak Slovensko má s vysokým podílem dlouhodobě nezaměstnaných stále vysoké problémy. V roce 2012 zde byla MDN 4. nejvyšší v Evropě, a to 9,4 %. Oproti ČR 60

zde ve stejném období přibylo DNez dvakrát více. V Maďarsku překvapivě po dlouhém období mírného růstu zakončeného rokem 2010, kdy v důsledku krize přibylo 81 tisíc DNez, došlo poprvé od roku 2001 k sestupnému trendu. Mezi roky 2010 a 2012 zde MDN poklesla o 0,6 p.b., na hodnotu 4,9 %. Tab. 12. Pořadí ČR mezi zeměmi EU podle MDN v letech 2008–2012 Rok

2008

2009

2010

2011

2012

Pořadí

15.

10.

10.

9.

9.

ČR

2,2

2,0

3,0

2,7

3,0

EU

2,6

3,0

3,9

4,2

4,7

Pramen: Eurostat (IV. Čtvrtletí), pozn.

zahrnuty jsou pouze země s dostupnými údaji o MDN.

Navzdory rostoucí DN se od roku 2008 Česká republika postupně zařadila mezi třetinu zemí EU s nejnižší mírou dlouhodobé nezaměstnanosti. Tento vývoj můžeme pozorovat v Tab. 12 výše. Celkovou polarizaci dlouhodobé nezaměstnanosti zemí EU v období recese můžeme sledovat také v následující Tab. 13. Tab. 13. Top 7 zemí EU podle nejvyšší a nejnižší MDN v letech 2010 a 2012. 2010 Země

1. Rakousko 2. Nizozemsko 3. Kypr 4. Lucembursko 5. Dánsko 6. Švédsko 7. Finsko Země

1. Slovensko 2. Lotyšsko

2012 MDN [%]

Země

MDN [%]

1,1

Rakousko

1,1

1,2

Švédsko

1,5

1,3

Lucembursko

1,6

1,3

Finsko

1,6

1,5

Nizozemsko

1,8

1,6

Dánsko

2,1

2,0

Německo

2,5

MDN [%]

Země

MDN [%]

9,3

Řecko

14,4

8,9

Španělsko

11,1

7,7 Chorvatsko 10,3 3. Estonsko Litva 7,5 Slovensko 9,4 4. 7,3 Irsko 9,1 5. Španělsko Irsko 6,8 Lotyšsko 7,8 6. 6,7 Portugalsko 7,7 7. Chorvatsko Pramen: Eurostat (IV. Čtvrtletí), zahrnuty jsou pouze země s dostupnými údaji o MDN.

61

7.2

Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti od počátku krize v ČR

Počátkem ekonomické krize na konci roku 2008 bylo v České republice dosaženo nejnižší míry dlouhodobé nezaměstnanosti od roku 1998 (tehdy 1,7 %), a to 1,8 %. Počet dlouhodobě nezaměstnaných poklesl oproti roku 2004 téměř o 120 tis. osob. Pokud se ještě jednou vrátíme k úvodnímu Obr. 1, můžeme sledovat, že zřetelný nárůst dlouhodobé nezaměstnanosti se projevil až rokem 2009. Nejvíce rostla MDN v období krize mezi roky 2009–2010, a to téměř o 1 p.b., což odpovídalo přibližně 56 tisícům osob. Celkově tedy od roku 2008 do konce roku 2013 v ČR přibylo 135 tisíc dlouhodobě nezaměstnaných. To se rovnalo přírůstku 2,4 p.b. a míra dlouhodobé nezaměstnanosti tak činila 4,2 %. Navzdory tomu, že se jedná téměř stejnou hodnotu jako v období 2003 a 2004, počet dlouhodobě nezaměstnaných je oproti tomuto období vyšší téměř o 18 tisíc osob. Je zřetelně vidět, že nejvyšší změny v DN měla za následek až recese v důsledku hospodářské krize v posledních letech. Důkazem je historicky nejvyšší hodnota MDN, kterou dosáhla Praha poprvé až ke konci roku 2013, a to hodnoty 1,9 %, což odpovídalo 14 897 dlouhodobě nezaměstnaných osob. Oproti období kolem roku 2003–2004, které se taktéž vyznačovalo vyšší MDN, tato hodnota znamenala téměř zdvojnásobení počtu DNez. Od tohoto roku se trend ve všech krajích vyvíjel společně až do roku 2010. Zde začíná být čím dál více znatelný odstup Olomouckého kraje, kde významně přispěly přibývajícími počty DNez hospodářsky slabé okresy Přerov, Jeseník a Šumperk. Nejvyšší MDN v období recese bylo u těchto okresů dosaženo ke konci roku 2013, avšak maxima z let 2003–2004 překvapivě překonána nebyla. Pouze v okrese Přerov došlo k vyrovnání hodnoty 6,4 % z roku 2004.

62

Tab. 14. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti a počtu dlouhodobě nezaměstnaných osob v krajích ČR v období krize a recese 2009 až 2013. kraj

[%] 0,4 Praha 1,3 Středočeský kraj 1,3 Jihočeský kraj 1,6 Plzeňský kraj 3,1 Karlovarský kraj 4,5 Ústecký kraj 2,6 Liberecký kraj Královéhradecký kraj 1,2 2,0 Pardubický kraj 2,3 Kraj Vysočina 2,6 Jihomoravský kraj 2,5 Olomoucký kraj 2,5 Zlínsky kraj Moravskoslezský kraj 3,8 Celkem ČR

2009 abs. 3 442 8 905 4 484 5 262 5 338 19 236 5 992 3 364 5 490 6 214 15 912 8 297 7 652 24 285

[%] 0,9 2,1 2,1 2,4 4,2 5,5 3,6 1,9 2,9 3,4 3,6 4,3 3,8 4,9

2010 abs. 6 938 14 679 6 893 7 775 7 230 24 117 8 591 5 557 7 793 9 106 22 814 13 926 11 584 31 478

[%] 1,0 2,4 2,2 2,4 4,0 5,7 3,6 2,2 2,8 3,5 3,7 4,5 3,6 5,0

2011 abs. 8 195 16 925 7 466 7 672 6 924 24 893 8 483 6 162 7 723 9 218 23 197 14 577 11 023 31 672

[%] 1,3 2,6 2,4 2,4 4,2 6,1 3,8 2,5 2,9 3,5 3,9 4,7 3,6 5,1

2012 abs. 9 842 18 206 7 908 7 584 6 856 25 911 8 748 7 065 7 866 9 191 24 110 15 401 10 966 32 580

[%] 1,9 3,3 3,0 2,9 5,0 7,2 4,6 3,3 3,5 4,1 4,7 5,4 4,3 6,4

2013 abs. 14 897 23 176 10 076 9 201 8 302 30 780 10 459 9 367 9 359 10 812 29 044 17 757 12 997 40 754

2,2 123 873 3,1 178 481 3,2 184 130 3,4 192 234 4,2 236 981


Důležitou skutečností, která tyto dva kraje odlišuje od zbylých je, že dopady krize a recese od roku 2008 byly v těchto oblastech méně výrazné, což je zřejmé i z Tab. 14. V roce 2013 bylo v Moravskoslezském kraji 40 754 a v Ústeckém kraji 30 780 dlouhodobě nezaměstnaných osob. Je tedy vidět, že navzdory krizi tyto kraje absolutních maxim z let 2003–2004 nedosáhly. To však nelze říci o žádném z dalších krajů ČR Srovnat tuto skutečnost můžeme i na úrovni okresů. Oproti roku 2003 znatelně narostl počet okresů, jichž se týká vyšší míra dlouhodobé nezaměstnanosti než 4 %, a to o 15 okresů. Zatímco podíl okresů s extrémně vysokými hodnotami MDN přes 10 % se snížil na nulu, což potvrzuje určitou konvergenci MDN ke společné hodnotě. Měnící dlouhodobou nezaměstnanost v tomto období dokumentuje kartogram MDN okresů v Příl13.

63

7.3

Vliv krize na regionální disparity v ČR a EU

Zdálo by se jako logický fakt, že v období krize se ekonomické rozdíly mezi regiony budou spíše prohlubovat než snižovat. V rámci území Evropské unie je tato skutečnost patrná pouze na úrovni států. Analýzy na regionální úrovni v rámci zemí mohou naopak prokazovat, že tento trend je spíše opačný a regionální rozdíly se v období krize vyrovnávají. Analýzu 77 okresů ČR a v EU provedli Novák a Toušek (2012), kteří zkoumali regionální rozdíly v období krize na základě měr variability nezaměstnanosti. Pomocí variačního koeficientu míry nezaměstnanosti bylo porovnáno také 27 států EU v období od II. čtvrtletí roku 2008 do II. Čtvrtletí 2010. Jejich analýza přišla se zjištěním, že ekonomická krize v EU přispěla k prohloubení rozdílů v situaci na trhu práce mezi jednotlivými zeměmi. Zatímco analýza variačního koeficientu míry registrované nezaměstnanosti okresů a krajů ČR ve stejném období ukázala, že v předkrizovém období existovaly daleko vyšší regionální rozdíly na trhu práce, než tomu bylo v období krize. Jako hypotézu jsme předpokládali, že v případě dlouhodobé nezaměstnanosti má ekonomická krize stejné důsledky, a to že v rámci souboru 77 okresů dochází během krize ke snižování regionálních disparit dlouhodobé nezaměstnanosti. Při pohledu na Obr. 10. můžeme pozorovat vývoj variačního koeficientu a míry dlouhodobé nezaměstnanosti za okresy ČR od roku 1994 do roku 2013. Stejně tak i na Obr. 11. můžeme tento vývoj sledovat u zemí Evropské osmadvacítky od roku 2002 do roku 201230 V prvé řadě si všimněme, že zatímco trend vývoje hodnoty VK byl v případě úrovně zemí EU s určitým zpožděním souhlasný, tak v případě souboru okresů ČR působil trend VK a vývoje míry dlouhodobé nezaměstnanosti protichůdným směrem. Z Obr. 11., který prezentuje vývoj variačního koeficientu míry dlouhodobé nezaměstnanosti v 27 státech Evropské unie můžeme pozorovat, že na úrovni států EU krize ani následná recese ke snižování disparit mezi státy nevedla. S časovým zpožděním jednoho roku docházelo v návaznosti na růst MDN k prohlubování rozdílů mezi členskými státy. Hypotéza se v tomto případě nepotvrdila. Tato skutečnost má ovšem důsledek ve specifických problémech jednotlivých zemí. U variačního koeficientu MDN okresů ČR lze pozorovat, že má z dlouhodobého hlediska sestupný trend. Dle hodnot VK, viz Obr. 10., byly největší rozdíly mezi okresy 30 Období 2002–2012 jsme zvolili z důvodu neúplné databáze údajů Eurostatu pro některé země EU před rokem 2002

64

kolem roku 1996, kdy VK dosahoval hodnoty 0,81. Na zvyšování regionálních disparit v této době měla zřejmě největší vliv restrukturalizace hospodářství, jelikož její intenzita byla prostorově velmi nerovnoměrná. Dlouhodobá nezaměstnanost se, jak již bylo řečeno, soustřeďovala do oblastí s útlumovými odvětvími hospodářství, zatímco rozvíjející sektor služeb byl spíše ve větších městech.

Obr. 10. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (MPSV) a variační koeficient MDN v letech 1994 – 2013 v 77 okresech ČR. Pramen: MPSV, vlastní výpočty

Následné snižování rozdílů mezi okresy pokračovalo až do roku 1999 (VK 0,61), Oživení ekonomiky, postupný příliv zahraničního kapitálu a blížící se vstup do EU sice měly pozitivní dopady na snižování MDN, nicméně pomyslné nůžky mezi regiony se opět začaly rozevírat. Zřejmě také z toho důvodu, že tok PZI nesměřoval takovou měrou právě do hospodářsky slabých oblastí republiky, ale spíše do regionů s hodnotnějším lidským kapitálem. Vstup do EU znamenal širší možnost čerpat prostředky ze strukturálních fondů v rámci evropské politiky hospodářské a sociální soudržnosti. Tato pomoc se určitou měrou projevila i na snížení dlouhodobé nezaměstnanosti, ačkoliv výsledky nejsou zdaleka, tak přesvědčivé jak by se očekávalo. Od roku 2007 do roku 2013 variační koeficient poklesl poměrně výrazně, a to z 0,7 na 0,42, což vzhledem ke strmě rostoucí míře dlouhodobé nezaměstnanosti v tomto období potvrzuje hypotézu o tom, že se během krize a recese stírají regionální disparity mezi regiony i z hlediska dlouhodobé nezaměstnanosti. Vývoj sledovaných měr variability od počátku krize dokumentuje i následující Tab. 15., kde je dobře vidět klesající hodnota variačního koeficientu. 65

Tab. 15. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za období let 2008–2013 míra variability Průměr Minimum Maximum Variační rozpětí Průměrná odchylka Směrodatná odchylka

2008 1,9 0,2 6,0 5,8 1,0 1,3

2009 2,4 0,2 6,3 6,0 1,0 1,3

2010 3,4 0,5 7,2 6,7 1,2 1,5

2011 3,5 0,6 7,4 6,9 1,2 1,6

2012 3,6 0,5 8,7 8,2 1,2 1,6

2013 4,4 0,8 9,3 8,5 1,4 1,8

Variační koeficient

0,66

0,55

0,46

0,45

0,45

0,42


Podobný jev se odehrával nejen v ČR, ale také například v sousedním Slovensku: Dopady krize jsou nejsilnější v regionech, jež představovaly významná jádra rozvoje, zatímco „problémových oblastí“ s vysokou míry nezaměstnaností již dříve se krize tolik nedotkla. Tím pádem se zmírňují regionální disparity“ (LAUKO a kol., 2010) Za příčiny snižování regionálních rozdílů na trhu práce v ČR lze podle Touška a kol. (2012) považovat poměrně úspěšnou státní regionální politiku minulých let. Zejména pak zacílení na kontinuální zlepšení podnikatelského prostředí v strukturálně postižených regionech už od roku 1998. V rámci těchto opatření měly největší úspěch, a to i navzdory některým negativním zkušenostem (např. kauza Flextronics v Brně), pobídkové systémy pro investory, dotace na nově vytvořená pracovní místa a na rekvalifikace, daňová zvýhodnění, příznivé ceny pozemků pro stavbu výrobních hal a také dotace na výstavbu průmyslových zón. Příliv přímých zahraničních investic taktéž směřoval spíše do regionů postižených zvýšenou míry dlouhodobé nezaměstnanosti. Dalším aspektem, který výše zmíněné skutečnosti ovlivnil, bylo, že krize zasáhla kromě automobilového průmyslu i další odvětví. Problémové a neefektivní průmyslové kapacity ve strukturálně postižených regionech však zanikly či výrazně omezily výrobu již v předkrizovém období. Největší propouštění zaměstnanců, tak proběhlo především v regionech země se sklářským, textilním, oděvním a kožedělným průmyslem. (TOUŠEK a kol., 2012)

66

Obr. 11. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (ILO) a variační koeficient ve 28 zemích EU v období 2002 – 2012. Pramen: MPSV, Eurostat, vlastní výpočty

Obr. 12. Srovnání variačního koeficientu MDN 28 zemí EU a 77 okresů ČR v letech 2002 – 2012. Pramen: MPSV, Eurostat, vlastní výpočty31

7.3.1

Dlouhodobá nezaměstnanost podle úrovně vzdělání

Vliv krize na dlouhodobou nezaměstnanost můžeme posoudit také z hlediska dopadů na skupiny osob podle úrovně vzdělání. V následující Tab. 16. můžeme pozorovat, že v rámci skupiny nezaměstnaných postihuje dlouhodobá nezaměstnanost zejména méně vzdělanou složku populace. Nejhůře jsou postiženy osoby se základním vzděláním a se

31 Při srovnání je třeba brát ohled na zmíněnou odlišnost metodiky výpočtu MDN

67

středoškolským bez maturity. V roce 2008 před příchodem krize podíl těchto dvou skupin na nezaměstnanosti činil přes 70 % a na dlouhodobé nezaměstnanosti dokonce téměř 80 %. V roce 2013 tento podíl činil 64 % u nezaměstnaných a 73 % u dlouhodobě nezaměstnaných. Je tedy zřejmé, že krize a recese tyto proporce poněkud pozměnila. Zatímco počet dlouhodobě nezaměstnaných se základním vzděláním se mezi roky 2008 a 2013 prakticky nezměnil, došlo k výraznému nárůstu dlouhodobě nezaměstnaných mezi osobami se středoškolským vzděláním. Zvýšil se také podíl dlouhodobě nezaměstnaných vysokoškoláků, který za toto pětileté období vzrostl o přibližně 2,5 p.b. Podíl dlouhodobě nezaměstnaných osob se základním vzděláním v průběhu posledních 5 let poklesl, stále však představuje více než čtvrtinu všech DNez. ‚ Na druhou stranu se zdá, že krize více postihuje osoby s vyšší úrovní vzdělání. Počet DNez nezaměstnaných vysokoškoláků vzrostl oproti roku 2008 více než na dvou a půl násobek a počet DNez středoškolsky vzdělaných osob s maturitou o 60 %. Tab. 16. Nezaměstnanost podle úrovně dosaženého vzdělání v ČR za roky 2008 a 2013. Nezaměstnaní podle dosaženého vzdělání celkem

základní

střední bez mat.

střední s mat.

vysokoškolské

Počet nezaměstnaných [tis.]

368,9

71,5

163,3

102,9

31,3

Počet dlouhodobě nezaměstnaných [tis.]

160,1

43,9

72,2

35,4

8,6

Nez %

100,0

19,4

44,3

27,9

8,5

DNez %

100,0

27,4 základní

22,1 střední s mat.

5,4

celkem

45,1 střední bez mat.

Počet nezaměstnaných [tis.]

229,8

68,1

93,2

55,3

13,2

Počet dlouhodobě nezaměstnaných [tis.]

113,1

43,9

44,2

21,5

3,3

Nez %

100,0

29,6

40,6

24,1

5,7

DNez %

100,0

38,8

39,1

19,1

3,0

2013

2008

vysokoškolské

Pramen: ČSÚ, Zaměstnanost a nezaměstnanost podle výsledků VŠPS (2008, 2013), vlastní výpočty.

68

8 VELKOMĚSTSKÉ AGLOMERACE V ČR A DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V této kapitole se budeme věnovat diferenciaci dlouhodobé nezaměstnanosti, a to z pohledu rozdílu mezi městským jádrem a zázemím tří českých městských aglomerací v období od roku 1997, kdy začala DN představovat skutečný problém, do konce roku 2013. Je zřejmé, že dlouhodobá nezaměstnanost se vyskytuje jak ve venkovských prostorech, tak v urbanizovaných částech země. Větší města díky své ekonomické síle a rozmanitějšímu trhu práce nabízí větší počet pracovních příležitostí. V případě ztráty zaměstnání a neúspěchu při jejím hledání v okolí bydliště, tak určitý proud osob směřuje z venkovských oblastí do měst, kde spatřují větší naději na znovuzískání práce. Nabídka práce však není schopna uspokojit poptávku ve všech případech, což se týká hlavně skupiny osob se sníženou uplatnitelností na trhu práce.

8.1

Problém bezdomovců

Mezi specifickou skupinu nezaměstnaných osob patří i bezdomovci. Jejich naděje na nalezení stálého zaměstnání a zlepšení své životní situace téměř nulová. Koncentrace bezdomovců, tak směřuje spíše do měst, kde určitou část příjmů tvoří žebrání, nelegální práce, sběr kovů či zde snáze naleznou improvizované či dočasné přístřeší. Většina bezdomovců není až na výjimky registrovaná na úřadech práce, takže nejsou v oficiálních statistikách nezaměstnanosti navzdory jejich nezanedbatelném počtu zahrnuti. V zájmu státu by však měla existovat intenzivní snaha o inkluzi této skupiny osob zpět do společnosti. V roce 2011 se poprvé v historii ČR v rámci sčítání lidu uskutečnil pokus o zmapování situace bezdomovců v ČR. Byly tak získány ucelené informace, kdo jsou lidé, kteří využívají služeb azylových domů, domů na půli cesty, v noclehárnách, v nízkoprahových denních centrech a dalších sociálních zařízeních. Je nutné říci, že skutečný reálný počet bezdomovců může být i mnohonásobně vyšší, jelikož ne všichni bezdomovci využívají těchto zařízení. Celkem bylo sečteno 11 496 bezdomovců v celé ČR. Nejvíce lidí bez domova se nacházelo v Moravskoslezském kraji, a to celkem 2 574 bezdomovců. Druhý největší počet bezdomovců byl sečten v hlavním městě Praze, a to 1254 bezdomovců a na třetím místě se umístil Jihomoravský kraj s 1156 bezdomovci.

69

Naopak nejméně lidí bez domova se nacházelo v Karlovarském (256), Libereckém (262) a Plzeňském kraji (340). (ČSÚ, 2011) Jednoznačně nejvíce je mezi bezdomovci staršími 15 let nezaměstnaných (47,2 %). Za pozornost stojí fakt, že 3,0 % nezaměstnaných bezdomovců hledá stále své první zaměstnání. Více než čtvrtina bezdomovců uvedla, že jsou ekonomicky aktivní, a 13,1 % jsou nepracující důchodci. Ze zhruba 800 ekonomicky aktivních bezdomovců jich podle odvětví nejvíce působí: • 37,0 % ve zpracovatelském průmyslu (výroba motorových vozidel, kovových konstrukcí, hutnictví), • 29,0 % ve stavebnictví, • 6,5 % v dopravě a skladování. (ČSÚ, 2011)

8.2

Romové

Další poměrně rizikovou skupinou jsou ve městech cizinci a především etnické menšiny. V ČR jsou nejtypičtějším příkladem Romové, kteří se vyznačují vysokou specifickou míry dlouhodobé nezaměstnanosti. Koncentrace Romů ve městech je obecně mnohem vyšší než na venkově. V prostoru města se ve většině případů koncentrují do tzv. „špatných adres“, tyto sociálně vyloučené lokality mohou mít v nejextrémnějších případech charakter ghetta. Dle Zprávy o stavu romské menšiny (2012) Romové čelí častěji v porovnání s většinovou populací dlouhodobé, opakující se a v domácnosti koncentrované nezaměstnanosti, kdy je nezaměstnaných více členů domácnosti v ekonomicky aktivním věku. V průběhu roku 2012 se nezvýšila jejich šance získat pracovní místo vzhledem k celkovému vývoji situace na pracovním trhu, kde byla průměrná míra nezaměstnanosti 8,6 % (Zpráva o stavu romské menšiny v České republice za rok 2012, str88). „Poslední kočující čeští Romové museli svůj dosavadní tradiční způsob života ukončit přesně před půlstoletím. Jejich svobodný způsob života, který jim dopřával lepší šanci obživy, byl definitivně narušen. V celém tehdejším Československu je k tomu komunistický režim přinutil vydáním zákona o trvalém usídlení kočujících osob, který začal platit 11. listopadu 1958. Zákon sice z platného právního řádu před deseti lety zmizel a již od roku 1990 Romům za život "na cestě" nikdo vězením nehrozí, přesto se k životnímu stylu předků vrátit nechtějí. Záměrem tehdejších tvůrců zákona zakazujícího 70

Romům kočování snaha o jejich asimilaci, té se jim však často dosáhnout nepodařilo“ (iHNED, 2008)

8.3

Dlouhodobá nezaměstnanost v jádře a zázemí českých velkoměst

Tab. 17. srovnává vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti tří městských aglomerací, konkrétně Brna, Prahy a Plzně. Můžeme z ní vyčíst, že v období 1997 až 2013 byla ve dvou případech ze tří, téměř vždy vyšší dlouhodobá nezaměstnanost v samotných městech než v jejich zázemí. Dvě výjimky tvoří pouze rok 1997, kdy byla nepatrně vyšší dlouhodobá nezaměstnanost v zázemí Prahy, které je tvořeno okresy Praha–východ a Praha–západ. Další výjimkou je pak vyšší dlouhodobá nezaměstnanost v zázemí Plzně než v jádru, a to v období 2007–2012. Tab. 17. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí městských regionů Prahy, Brna a Plzně v letech 1997–2013 Rok

Brno – město Brno – venkov Praha – jádro Praha – zázemí Plzeň – jádro Plzeň – zázemí

1997

0,65

0,46

0,06

0,09

0,93

0,28

1998

1,22

0,75

0,17

0,12

1,62

0,64

1999

2,32

1,58

0,56

0,35

2,26

1,30

2000

3,07

2,05

0,86

0,51

2,63

1,52

2001

3,31

2,21

0,82

0,52

2,58

1,35

2002

4,00

2,63

0,87

0,56

2,49

1,45

2003

4,94

3,11

0,96

0,58

2,74

1,78

2004

4,84

2,77

0,94

0,65

2,35

1,75

2005

4,75

2,68

0,91

0,52

1,91

1,73

2006

3,94

2,24

0,72

0,34

1,66

1,52

2007

2,81

1,65

0,54

0,24

1,11

1,23

2008

2,13

1,25

0,38

0,20

0,74

0,91

2009

2,38

1,44

0,44

0,26

1,05

1,06

2010

3,25

2,58

0,88

0,56

1,63

1,80

2011

3,44

2,46

1,04

0,64

1,80

1,85

2012

3,67

2,63

1,25

0,54

1,82

1,91

2013

4,61

3,36

1,89

1,14

2,47

2,42

Pramen: GIS–Prostorová analýza, 2008, 2010, čtvrtletní statistiky MPSV, vlastní výpočty.

71

8.3.1

Městský region Prahy

Ze tří sledovaných městských aglomerací je dlouhodobá nezaměstnanost nejnižší právě u Pražské aglomerace. Z Obr. 13. Je patrné, že za celé sledované období byla MDN v jádru vyšší než v zázemí. Největší rozdíl mezi DN v jádru a zázemí za období 1997– 2013, byl dosažen ke konci roku 2013, kdy tento rozdíl představoval přibližně 0,8 p.b.

Obr. 13. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí města Prahy v letech 1997– 2013. Pramen: MPSV, čtvrtletní statistiky

8.3.2

Městský region Plzně

V případě Plzeňské aglomerace je z Obr. 14. zřetelné postupné sbližování jádra a zázemí, a to přibližně někdy od roku 2002. V období let 2007–2012 pak byla MDN v jádru Plzně dokonce nepatrně vyšší než v zázemí. Nejvyšší rozdíl v procentních bodech byl mezi jádrem a zázemím v roce 2001, a to 1,23 p.b. Naopak nejnižší rozdíl můžeme pozorovat v roce 2009, kdy byla MDN v jádru a zázemí Plzně téměř totožná.

72

Obr. 14. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí města Plzně v letech 1997– 2013. Pramen: MPSV, čtvrtletní statistiky

8.3.3

Městský region Brna

Okres Brno–venkov je zemědělsko–průmyslový okres a klesajícím trendem zaměstnanosti v zemědělství. Zaměstnanost v tomto okrese se do velké míry závisí na dojížďce do městského okresu Brna. Okres se prezentuje poměrně kvalifikovanou pracovní silou a díky jeho sousedství s městem Brnem, které je sídlem řady různých typů škol, také nadprůměrnou úrovní vzdělanosti obyvatel. Dobré dopravní spojení s Brnem i nižší cena pozemků oproti Brnu–městu jsou faktory příznivě ovlivňující vstup zahraničních investorů. Mezi slabé stránky okresu však patří větší vliv sezónní zaměstnanosti na trh práce a dlouhodobě podprůměrná úroveň mezd. (HAVLÁTOVÁ, 2010) Z těchto tří městských aglomerací představuje dlouhodobá nezaměstnanost nejvyšší problém právě v Brněnské aglomeraci. Nezaměstnanost se v Brně, ale i v celém jihomoravském kraji pohybuje dlouhodobě pod průměrem ČR. Rozdíl mezi jádrem a zázemím je zde o to význačnější. Nejvyšší rozdíl panoval mezi roky 2003–2004, a to více než 2 p.b. Od roku 1997 až do roku 2003 MDN jak v Brně, tak v jeho zázemí rostla. V roce 2003 MDN svého vrcholu, v městě Brně hodnoty 4,9 % a v zázemí 3,1 %. Od tohoto období do roku 2008 docházelo opět k poklesu. Zlepšující se situaci na Brněnsku pozitivně ovlivnil vstup mnoha zahraničních firem, které nabízí volná pracovní místa i pro méně kvalifikované pracovníky, a také řada projektů podporujících nezaměstnané (rekvalifikační kurzy, dotace apod.). Prudší pokles 73

v roce 2005 může souviset i se vstupem Č R do EU, kdy značně vzrostla pracovní migrace. (KORČEKOVÁ, 2008)

Obr. 15. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí města Brna v letech 1997– 2013. Pramen: MPSV, čtvrtletní statistiky

Obr. 15. a Tab. 18. dokumentují důsledky krize na dlouhodobou nezaměstnanost na Brněnsku. Vyšší dlouhodobá nezaměstnanost než 2 % byla v roce 2008 kromě jádra Brna pouze na Kuřimsku, Pohořelicku a ve správním obvodě obce s rozšířenou působností32 Šlapanice. MDN v těchto SO ORP byla vyšší než v městě Brně, avšak jednalo se pouze o zanedbatelný rozdíl v rámci desetiny procenta. Nejvyšší dopady krize jsou viditelné ve dvou SO ORP okresu Brno–venkov, a to na Rosicku a Pohořelicku. Na Rosicku vzrostla MDN mezi roku 2008 a 2010 o 4 p.b. a na Pohořelicku dokonce téměř o 4,7 p.b. Ve zbývajících ORP nepřesáhl tento růst 1,5 p.b. Ve dvou SO ORP dokonce mezi těmito roky DN poklesla. Jednalo se o SO ORP Židlochovice, kde MDN poklesla o 0,4 p.b. a Šlapanice, kde byl zaznamená pokles o 0,5 p.b. Nejvyšší absolutní nárůst dlouhodobě nezaměstnaných mezi zmíněnými roky byl dosažen v SO ORP Rosice, kdy mezi těmito roky přibylo 315 dlouhodobě nezaměstnaných osob. Více než 100 dlouhodobě nezaměstnaných osob přibylo taktéž v již zmíněném Pohořelicku a také na Tišnovsku a Ivančicku. V roce 2010, kdy byly důsledky krize nejviditelnější, byl rozdíl mezi jádrem a zázemím Brna nejnižší od roku 1998. Ve vývoji MDN v posledních letech se tak projevují určité tendence ke stírání rozdílu mezi jádrem a zázemím brněnské aglomerace. 32

Dále jako SO ORP

74

Tab. 18. Dlouhodobá nezaměstnanost v SO ORP okresu Brno–venkov a Brna-město za roky 2008 a 2010.

SO ORP

Ekonomicky aktivní obyvatelstvo v roce 2001

Počet dlouhodobě nezaměstnaných 2008

2010

Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v [%] 2008

2010

Brno

194 436

4 398

7 272

2,3

3,7

Ivančice

21 229

349

472

1,6

2,2

Kuřim

6 640

160

238

2,4

3,6

Pohořelice

2 954

68

206

2,3

7,0

Šlapanice

28 513

658

516

2,3

1,8

Tišnov

24 879

390

515

1,6

2,1

Židlochovice

15 747

272

215

1,7

1,4

Rosice

7 786

132

447

1,7

5,7

Pramen: GIS prostorová analýza, 2008 a 2010, vlastní výpočty

Z výše uvedených údajů je zřejmé, že v případě regionů českých velkoměst s typickou strukturou jádra a zázemí je dlouhodobá nezaměstnanost problémem spíše v jádrech těchto regionů. Nemalý podíl na lepší situaci zázemí těchto velkoměst má i skutečnost, že vzdělanostní a demografickou strukturu zázemí zlepšují také osoby, které se do tohoto prostoru stěhují v rámci fenoménu suburbanizace. Jedná se spíše o vzdělanější a finančně lépe zajištěné obyvatelstvo. Zároveň jde o vysoce mobilní skupinu, dojíždějící za prací právě do jádra města, a která je také díky vyšší flexibilitě méně ohrožena na pracovním trhu. Výše zmíněné rozdíly můžeme pozorovat i na sérii kartogramů v Příl. 14. –17. Můžeme zde také vidět, že obce s vyšší dlouhodobé nezaměstnanosti se koncentrují spíše v okrajových periferních částech okresu Brno-venkov zejména Rosicka, Kuřimska a Tišnovska s relativně horší dopravní obslužností. Potvrdilo se také, že v SO ORP, které jsou závislé na pracovních příležitostech v jádře a okolí města, došlo k vyššímu nárůstu MDN mezi rokem 2008 a 2010. To je příklad Rosicka a Pohořelicka, kde oproti ostatním ORP není příliš velká koncentrace pracovních příležitostí.

75

9 OČEKÁVANÉ TRENDY V DLOUHODOBÉ NEZAMĚSTNANOSTI Ačkoliv se zdá, že se globální ekonomika pomalu dostává z recese. Výrazný dopad na snížení dlouhodobé nezaměstnanosti nelze příliš očekávat. Je zřejmé, že k žádnému rapidnímu vzniku nových pracovních míst nelze v roce 2014 hovořit. Pouze malá část dlouhodobě nezaměstnaných tak při pokusu o návrat na pracovní trh uspěje. Čím déle tak nezaměstnaní budou bez práce, tím bude výsledný návrat obtížnější až nemožný. Jedním z důsledků prodlužující doby nezaměstnanosti je, že někteří nezaměstnaní budou nuceni využít příležitosti mimo formální pracovní sektor, který jim však nezaručuje žádné jistoty a pouze omezené příjmy. Od vrcholu krize došlo v mnoha zemích také ke zvýšení nesouladu nabídky a poptávky po pracovní síle s ohledem na její kvalifikaci. Pro uchazeče je tak stále těžší nalézt práci v oboru jejich kvalifikace, jelikož sektorové požadavky ekonomiky se změnily. Tento nesoulad komplikuje zotavení pracovního trhu, jelikož uchazeči jsou nuceni nejprve získat potřebnou rekvalifikaci. Pokud by současný trend růstu nezaměstnanosti v celém světě pokračoval i nadále, do roku 2018 by počet nezaměstnaných podle predikce ILO ve světě dosáhl 215 milionů. Objem nových pracovních míst však nebude dostatečný ani k pokrytí očekávaného přírůstku pracovní síly. ILO předpokládá, že každoroční deficit přírůstku nových pracovních míst k přírůstku pracovní síly bude činit 2,6 mil. Předpokládá že globální míra nezaměstnanosti v následujících letech zůstane konstantní, a to přibližně jen 0,5 p.b nad předkrizovou hodnotou. Částečně je zpomalení vytváření nových pracovních míst zapříčiněno demografickým stárnutím populace. Podíl starších osob mezi pracovní silou roste, a tak při ztrátě zaměstnání může být její znovuzískání složitější. (ILO, 2014). Vzhledem aktuálnímu enormnímu počtu dlouhodobě nezaměstnaných se dá předpokládat, že jejich velká část bude mít problémy s hledáním práce i v případě oživení ekonomiky. Nalézt řešení k plnému zotavení je mimořádně důležité pro všechny země, které byly zasaženy ekonomickým oslabením, a které pomalu limituje životní příležitosti mnoha miliónů osob zanechávajíc jejich budoucnost bezútěšnou. Je tedy třeba navrhovat přesné strategie, jak dlouhodobě nezaměstnané přivést zpět na pracovní trh. V mnoha zemích se jako k částečnému řešení pro dlouhodobě nezaměstnané sáhlo k veřejně prospěšným pracím. Ty mají za účel integrovat nezaměstnané zpět na pracovní trh a udržení jejich pracovních návyků. U zaměstnance však participace v takových programech může zároveň negativně ovlivňovat jeho atraktivitu v očích zaměstnance 76

a snižovat, tak jeho šanci na získání zaměstnaní. Další z možností řešení jsou například agresivní dotace zaměstnavatelům na vytvořené pracovní místo pro dlouhodobě nezaměstnané. Což z pohledu zaměstnavatele vytváří velké úspory a kompenzuje sníženou produktivitu např. v období prvního roku, dokud nejsou tyto dotace odstraněny. Pro dlouhodobě nezaměstnané to znamená především možnost odhodit stigma, které je doprovází, obnovit si pracovní návyky a dovednosti a postupně se opět zařadit do normální společnosti. I v případě, že by tyto osoby museli po roce ono dotované pracovní místo opustit. Nebudou odcházet s prázdnou, ale s novou pracovní zkušeností a obeznámení s pracovním rytmem. (EEO, 2012) Velká část zemí EU přistoupila v rámci opatření proti krizi k rozpočtové konsolidaci, ta však v určitých případech vyvolala pouze nejistoty s ohledem na vývoj ekonomiky. ILO předpokládá, že pokud by země OECD33 zvýšily výdaje HDP na aktivní politiku zaměstnanosti z pouhých 0,6 % na 1,6 % vedlo by to k vytvoření 3,9 mil. Nových pracovních míst. (ILO, 2014)

33 Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj

77

Hora (2008) na základě výzkumu situace dlouhodobě nezaměstnaných podává následující příčiny dlouhodobé nezaměstnanosti v prostoru českého pracovního trhu před příchodem krize:

strukturální problémy na trhu práce,

nízkou nebo neodpovídající kvalifikaci či vzdělání, nedostatek praxe,

bariéry zaměstnání (především zdravotní omezení, potřebu skloubit zaměstnání

s péčí o rodinné příslušníky a obtížnost dojíždění),

postoje zaměstnavatelů, především nízkou ochotu přijímat z nějakého hlediska rizikovou pracovní sílu,

Sirovátka (1995) hovoří o tom, že regionální rozdíly v nezaměstnanosti v ČR jsou velmi výrazné. V oblastech s nízkou nezaměstnaností postihuje dlouhodobá a opakovaná nezaměstnanost hlavně sociálně marginalizovanými skupiny (Romové, OZP, bezdomovci, osaměle žijící lidé a problémoví jedinci. V prostředí města se tyto skupiny často více koncentrují a vznikají tak často až problémové čtvrtě neboli ghetta. Hlavním rizikem takových jevů jako jsou sociální exkluze a s ní spojená sociální izolace či vznik a šíření se ghett pak není snad ani tak vysoká kriminalita jejich obyvatel – ta spíše stravuje jako oběti samotné obyvatele těchto ghett než aby ohrožovala širší společnost. Rizikem je to, že se obyvatelé ghett mohou stále více odcizovat hodnotám hlavního proudu společnosti a stávají se z nich „cizinci“ (DAHRENDORF, 1990). V oblastech venkovských a polo-venkovských se profil nezaměstnaných blíží celkové nezaměstnanosti. Působí zde zřejmě vyšší sociální kontrola a vliv tradiční komunity. Závislost na dávkách je zde většinou pouze dočasné řešení, domácnosti jsou více flexibilní, sociální sítě intenzivnější a často mají nezaměstnaní možnost částečného samozásobitelství. Zatímco ve strukturálně postižených oblastech je významný negativní dopad nad úroveň lidského kapitálu, demotivace a závislost na institucích a nepřiměřená očekávání vůči nim. Nedostatek motivace při hledání zaměstnání nevychází jen z vysokých sociálních dávek, ale především z nízkých mezd. (SIROVÁTKA, 1995) Sirovátka a kol. (2013) hovoří o současných i trvalých problémech trhu práce. Vysokou nezaměstnanost lze i v době krize chápat, jako kombinaci strukturální a cyklické nezaměstnanosti, přičemž za nejvýznamnější příčinu vysoké nezaměstnanosti je podle vedoucích pracovníků úřadů práce uváděna „nedostatečná motivace k přijetí zaměstnání 78

v důsledku nízkých mezd, ale vysokých sociálních dávek“. Tato příčina ale v současnosti není tak dominantní jako v prvním průzkumu provedeném v roce 2003. Jako další příčiny získané výzkumem uvádí výrazné strukturální změny, ekonomickou recesi a nedostatečnou kvalifikaci nezaměstnaných. Jako další příčiny získané výzkumem uvádí výrazné strukturální změny, ekonomickou recesi a nedostatečnou kvalifikaci nezaměstnaných. Mezi problémy jež přetrvávají na trhu práce bez ohledu na ekonomický cyklus označuje relativně značný rozsah práce na černo. Údajně se jedná až o třetinu celkové nezaměstnanosti a její rozsah se příliš nezměnil navzdory tomu, že byla částečně práce na černo převedena v roce 2009 pod nekolidující zaměstnání. Dalším uváděným problémem je takřka nezměněná struktura a profil znevýhodněných skupin. Jejich situace se relativně s krizí zhoršila díky vybíravějšímu přístupu zaměstnavatelů a díky nižšímu počtu volných pracovních míst. Konec krize nemusí znamenat zlepšení situace. Strukturální problémy se mohou prohloubit v důsledku tzv. signalizačního efektu, kdy lidé postižení déle trvající nezaměstnaností ztrácejí postupně dovednosti a motivaci k hledání zaměstnání a zaměstnavatelé se jim začínají vyhýbat. (SIROVÁTKA a kol, 2013)

9.1

Modely trhu práce v EU

Rozdíly v jednotlivých trzích práce mezi jednotlivými státy EU jsou dány i odlišnými přístupy státu, které jsou dány i historickým kontextem a polohou. Některé přístupy již v minulosti prokázaly dobrý výsledek. Jiné se pak v současnosti, poznamenané hospodářskou recesí v některých státech prokazují jako neefektivní. EU by se proto měla v budoucnosti snažit o aplikaci prověřených modelů pracovního trhu v zemích, kde dochází k těmto problémům. Ovšem ne vždy je kvůli zcela odlišnému prostředí trhu práce přechod možný ihned. Jedná se tedy o změnu, která může být docílena pouze dlouhodobou přípravou legislativních opatření a změnou společenského myšlení. Sapir (2006), definuje čtyři základní typy evropského sociálního modelu, a to anglosaský (Irsko, Velká Británie), kontinentální (Německo, Francie, Rakousko, Belgie, Lucembursko), severský (Dánsko, Finsko, Švédsko, Nizozemí) a středomořský model (Řecko, Itálie, Španělsko, Portugalsko). V souvislosti s rozšířením EU se pak zvláště koncipuje i typ středoevropský (státy V4: ČR, SR, Polsko, Maďarsko) a východoevropský (Pobaltí).

79

Základním rysem Anglosaského, nebo–li liberálního modelu, je nízká míra zásahu státu, rozhodující role trhu a individuální zodpovědnost za životní úroveň. V případě kontinentálního modelu je stěžejní prevence vzniku sociálních problémů, že prevence vzniku sociálních problémů, cílem modelu je vysoká míra sociální ochrany a zaměstnanosti. S tímto modelem jsou spojená i určitá negativa, jelikož dlouhodobé pracovní kontrakty a rozsáhlý systém pojistného zabezpečení zapříčiňuje vysoké pracovní náklady a paradoxně vyšší nezaměstnanost. Skandinávský model je typický vysokým přerozdělováním národního produktu. Negativem tohoto systému je vysoká nákladnost systému, která může být zajištěna pouze díky vysoké zaměstnanosti a vysokým stupněm zdanění. Typické pro tento systém jsou i vysoké investice do vzdělání, vědy a výzkumu a rozvinutá politika rovných příležitostí. Středomořský model se vyznačuje přísnějšími zákony na ochranu práv zaměstnanců, což ovšem způsobuje rigiditu na pracovním trhu. Rovněž je zde významná role rodiny přejímající řadu sociálních funkcí na místo státu. Středoevropský i východoevropský model pak přebírá část prvků z kontinentálního a liberálního systému. Nejvyšší efektivity a nejlepších výsledků dosahuje skandinávský model, který vykazuje vysokou míru efektivnosti i spravedlnosti. Anglosaský model je vysoce efektivní, ale méně spravedlivý zatímco model kontinentální je naopak spravedlivý, ale méně efektivní. Za nejméně úspěšný lze označit model středomořský, který zřejmě není ani efektivní, ani spravedlivý. (POTUŽÁKOVÁ, 2011)

9.2

Systém Flexicurity

Zemí hodnou následování z hlediska konceptu boje s nezaměstnaností je v rámci EU určitě Dánsko. V této zemi, která přinesla na svět koncept tzv. Flexicurity se dlouhodobě úspěšně daří bojovat s nezaměstnaností, která je zde jedna z nejnižších v Evropě. Podle Potužákové (2011) je podstatou tohoto konceptu snížení bariér na trhu práce, kompenzované krátkodobě vysokou podporou v nezaměstnanosti, klesající podle délky nezaměstnanosti. To představuje impuls pro vyšší fluktuaci pracovní síly, jelikož se zaměstnanci nemusí obávat změnit pracovní místo kvůli propadu příjmů. Pro čerpání podpory v nezaměstnanosti v delším období je ale nutné splnit řadu podmínek, což tvoří další motivaci k návratu na trh práce. Dalšími prvky tohoto konceptu jsou aktivní politika zaměstnanosti a systém celoživotního vzdělávání. Co se týče přenosu do podmínek jiných zemí a konkrétně i ČR, tak je zřejmé, že by se z důvodů jiných rámcových podmínek neobešel bez jistých rizik. V případě Dánska 80

mezi výrazná specifika umožňující snadnou aplikovatelnost tohoto přístupu zejména výdaje na sociální politik, které jsou dlouhodobě nejvyšší v EU. Současně je zde vysoká míra ochrany pracovníků a velká shoda představitelů tripartity a poslední také věc společná severským zemí, a to vysoké investice do výzkumu a vývoje, nízká míra korupce a velmi liberální tržní prostředí. Přestože většina zemí EU této socioekonomické úrovně nedosahuje, je tento koncept v současné době asi nejlépe aplikovatelným modelem pro reformy trhu práce v evropských podmínkách. Flexicurity byl zakomponován již do Lisabonské smlouvy z roku 2007, avšak bez jakýchkoliv nástrojů, které by země EU nutili k reformám. V aktuální strategii Evropa 2020 by implementace Flexicurity měla být již jednodušší díky posílení role institucí EU. (EEO, 2013)

81

10

ZÁVĚR

Problém dlouhodobé nezaměstnanosti se jako strašák vynořuje vždy v určitých periodách. Nejčastěji jako důsledek střídání ekonomických cyklů. Je zřejmé, že globální ekonomická krize v roce 2008 nastartovala nepříznivý trend růstu počtu dlouhodobě nezaměstnaných po celém světě. Jedná se o velmi aktuální problém, který může ovlivnit i celé generace lidí. Hledání efektivních metod a způsobů jak tento problém řešit tak patří mezi klíčové priority příslušných institucí, ale i odborníků zabývající se touto otázkou. Cílem naší práce byla regionálně geografická analýza dlouhodobé nezaměstnanosti v ČR v časovém horizontu 20 let. Touto analýzou jsme došli k závěru, že lze sledovat určité prostorové vzorce v koncentraci dlouhodobé nezaměstnanosti. Transformace hospodářství ČR neprobíhala na území ČR rovnoměrně. V regionech s koncentrací útlumových odvětví hospodářství v období transformace se tak tyto důsledky projevují dodnes, a to i navzdory zásahům státu a strukturální politiky EU tuto situace zvrátit. Navzdory tomu, že počet dlouhodobě nezaměstnaných dosáhl v České republice ke konci roku 2013 své historicky nejvyšší hodnoty, ve srovnání se zbylými 27 státy EU patří ČR stále spíše ke skupině zemí s obecně nižší dlouhodobou nezaměstnaností. V ČR zdaleka nedosahuje dlouhodobá nezaměstnanost takového problému jako například ve Španělsku a Řecku. Situace v těchto zemích by však měla být odstrašujícím případem a impulsem k tomu, aby se příslušné orgány státní správy snažily všemi možnými prostředky takto negativní situaci na trhu práce vyhnout. V rámci prostoru EU však existují i země, které s dlouhodobou nezaměstnaností dokázaly v minulých letech navzdory současné recesi úspěšně bojovat. Skandinávské země, Nizozemsko ale i sousední Německo jsou země, jejichž metody řešení různých problémů na trhu práce včetně dlouhodobé nezaměstnanosti prokázaly již v minulosti pozitivní výsledky. Prostředí českého pracovního trhu je však oproti těmto vyspělým zemím velmi odlišné a nese si řadu specifik. Nové přístupy se tak aplikují jen velmi pomalu. Některé návrhy byly v posledních letech zohledněny také ve strategiích politiky zaměstnanosti Evropské unie, která si je současné nepříznivé situace a nepříliš chvalného výhledu do budoucna vědoma. . V rámci této diplomové práce jsme zkoumali také vliv krize na regionální disparity v dlouhodobé nezaměstnanosti v prostředí ČR a EU. Závěry z předchozích studií zabývajících se tímto problémem z hlediska nezaměstnanosti jsme se pokusili ověřit 82

a aplikovat i na dlouhodobou nezaměstnanost. Za použití ověřených metod předešlých studií jsme uskutečněnou analýzou měr variability dlouhodobé nezaměstnanosti dospěli k jednoznačnému závěru, že ekonomická krize a recese může mít důsledek na snižování rozdílů u dlouhodobé nezaměstnanosti mezi regiony. Takto je to i v případě České republiky, kde byl nárůst dlouhodobé nezaměstnanosti významnější u okresů, které nepatřily mezi tradiční hospodářsky slabé a strukturálně postižené oblasti. Naopak se jednalo spíše o regiony, kterých se doposud krize ani strukturální problémy netýkaly a v rámci ČR představovaly jádra předešlého rozvoje. Na rovni států EU se naopak prokázalo, že krize a recese má opačný efekt a rozdíly v dlouhodobé nezaměstnanosti se mezi státy výrazně prohlubovaly. Dlouhodobou nezaměstnanost jsme zkoumaly také z pohledu rozdílů mezi jádrem a zázemí vybraných tří českých typických městských aglomerací, Prahy, Brna a Plzně. Potvrzuje se, že se dlouhodobě nezaměstnaní obecně se nachází spíše v jádrech měst než v jejich zázemích, výjimku tvořilo zázemí a jádro města Plzně, kde došlo v průběhu vývoje k nivelaci rozdílů. Vládní strategie by se měly v první řadě soustředit na reformy vzdělávacích systémů a co nejsystematičtějšího propojení a souladu koncepce vzdělávacích systému s aktuálními i budoucími potřebami trhu práce. Důležité je také zaměřit se způsob myšlení a motivovat nezaměstnané k rozvoji jejich dovedností i v době hledání práce. Na závěr je nutné dodat, že jedním z nejdůležitějších faktorů pro řešení dlouhodobé nezaměstnanosti jsou sami nezaměstnaní. Pokud z jejich strany nebude existovat zájem o změnu své životní situace, pak lze jen těžko aplikovat nějaká řešení. Je zřejmé, že dlouhodobá nezaměstnanost se projevuje negativně ztrátou pracovních návyků, deprivací, demotivací či sociálním vyloučením. Současný systém štědrých sociálních dávek nevytváří příliš prostoru pro zlepšení situace a pro některé nezaměstnané tak představují samozřejmou alternativu života se kterou jsou smíření. Velkým problémem do budoucna je taktéž mnohokrát skloňované demografické stárnutí populace. Nevhodná proporce mezi ekonomicky aktivním a neaktivním obyvatelstvem při současně vysoké nezaměstnanosti je velkým rizikem pro udržitelnost systému podpory nezaměstnanosti, sociálního zabezpečí a důchodových dávek. Vysoký podíl nepracující produktivní populace představuje zároveň chybějící daň z příjmu, která by ze mzdy při eliminaci nezaměstnanosti mohla být odvedena. Z dlouhodobé perspektivy se tak jedná o krajně nežádoucí skutečnost.

83

11

SEZNAM LITERATURY A ZDROJŮ

Přehled literatury BAŠTOVÁ, M., TOUŠEK, V. (2005): Brněnský a plzeňský průmysl po roce 1989. In: VIII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. 1. vyd., Brno: Masarykova univerzita, 2005. s. 15–22. ISBN 8021038888 BAŠTOVÁ, M. (2011): Transformace průmyslu města Plzně. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta MU, 2011. 134 s. BODNÁROVÁ, A. (2013): Znevýhodněné skupiny obyvatelstva na trhu práce v SR a ČR (s důrazem na oblast Prešovského kraje). Diplomová práce. Brno: Přírodovědecká fakulta MU, 2013. 121 s. BLAŽEK, J. (2010): Regional Unemployment Impacts of the global financial Crisis in the New Member States of the EU. In: Gorzelak, G., Goh, Ch. (eds.): Financial Crisis in Central and Eastern Europe: from similarity to diversity. Warsaw – Washington D.S., Verlag Barbara Budrich, 2010. pp. 253 – 274. BUCHTOVÁ, B. (2002): Nezaměstnanost. Psychologický, ekonomický a sociální problém. 1. vyd. Praha: Grada, 2002. 240 s. ISBN: 8024790068. DAHRENDORF, R. (1990): The Modern Social Conflict. University of California Press. Berkeley. Bratislava: Archa, 1991.

FEŘTROVÁ, M., TEMELOVÁ, J. (2011): Prostorová specifika strukturální nezaměstnanosti na úrovni obcí v České republice. Sociologický časopis, 2011. č. 4. s. 689–690 FIŠER, P. (2012): Změny na trhu práce v Jihomoravském kraji: regionálně geografická analýza s důrazem na období ekonomické krize. Disertační práce. Brno: Přírodovědecká fakulta MU, 2012. 134 s. GIDDENS, A.:(1973): The Class Structure of the Advanced Societies. London : Hutchinson, 1973. 336 p. HALLIDAY, J. (1935): Psychoneurosis as a Cause of Incapacity among Insured Persons:A Preliminary Inquiry. British Medical Journal, 1935. s. 85–88. HAMPL, M., JEŽEK, J., KÜHNL, K. (1978): Sociálně geografická regionalizace ČSR, Praha: VÚSEI, 1978. 304 s. HAMPL, M., a kol. (1996): Geografická organizace společnosti a transformační procesy v České republice. 1. vyd. Praha: Přírodovědecká fakulta UK, 1996. 394 s. HAMPL, M., et al. (1999): Geography of Societal Transformation in the Czech Republic. Prague: Department of Social Geography and Regional Development Charles University of Prague: Faculty of Science, 1999. 242 p. 84

HAMPL, M. (2001): Regionální vývoj v období transformace. In Hampl, M. a kol: Regionální vývoj: specifika české transformace, evropská transformace a obecná teorie. Praha: DemoArt,2001. s. 17–41 HAMPL, M. (2004): Současný vývoj geografické organizace a změny v dojížďce za prací a do škol v česku. In: Geografie – Sborník České geografické společnosti, 2004. roč. 109, č. 3, s. 205–222. HAMPL, M. (2005): Geografická organizace společnosti v České republice: transformační procesy a jejich obecný kontext. Praha: Přírodovědecká fakulta UK. 2005. ISBN 808674602X

HAMPL, M. (2007): Regionální diferenciace současného socioekonomického vývoje v České republice. Sociologický časopis, 2007. č. 5, s. 889–910. HAVLÁTOVÁ, L. (2010): Dlouhodobá nezaměstnanost ve vybraných regionech ČR Bakalářská práce. Brno: Ekonomicko–správní fakulta MU, 2010. 53 s. HORA, O. (2008): Strategie dlouhodobě nezaměstnaných. 1. vyd. Praha: VÚPSV, 2008. 154 s. ISBN 9788087007983 JAHODA, M., LAZARSFELD, P., ZEISEL, H. (1933): Marienthal: sociografie komunity nezaměstnaných. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2013. 182 s. ISBN 9788021062269. KATZ, L. (2010): Long–term unemployment in the Great Recession. In: Testimony for the Joint Economic Committee, US Congress, 2010. p. 2–13 KORČEKOVÁ, K. (2008): Trh práce ve městě Brně a jeho zázemí. Diplomová práce. Brno: Přírodovědecká fakulta MU, 2008. 87 s. KOTÍKOVÁ, J., VLACH, J., PRŮŠA, L. (2001): Regionální analýza a koncepce zaměstnanosti, trhu práce a sociální péče. Praha: VÚPSV, 2001. 164 s. KOTÍKOVÁ, J., KOTRUSOVÁ, M., VÝCHOVÁ, L. (2013): Flexibilní formy práce ve vybraných zemích EU. Praha: VÚPSV, 2013. 147 s. ISBN 9788074161315 KUMAR, K.(1984): Unemployment as a Problem in the Development of Industrial Societies: The English Experience. The Sociological Review, 1984. vol. 32, (2). p. 185– 223. KUX, J. (1993): Strukturální změny ve vývoji zaměstnanosti v prvních dvou letech ekonomické reformy. Statistika, 1993. roč. 30, (8–9), s. 309 – 313. KUX, J. (1999): Harmonizace dat o zaměstnanosti v České republice. Statistika, 1999. roč. 36, (4), s. 157 – 171. KUX, J. (2001): Projekt harmonizace dat o pracovních silách – výsledky řešení projektu. Statistika, 2001. roč. 38, (4), s. 162 – 177. KUX, J. (2002): Dlouhodobá nezaměstnanost v mezinárodním srovnání 10 středoevropských tranzitivních zemí. Praha: VÚPSV, 2002. str.10–17 85

KUX, J. (2003): Dlouhodobá nezaměstnanost v mezinárodním srovnání. Práce a mzda, 2003. roč. 51, (3–4), s. 70 – 87. KUCHAŘ, P. (2007): Trh práce: sociologická analýza. Praha: Nakladatelství Karolinum,2007. 183 s. LAUKO, V., GURŇÁK, D., KRIŽAN, F. (2009): Časovo–priestorové zmeny nezamestnanosti ako prejav regionálnych disparít na Slovensku. In: Fňukal, M., Sborník příspěvků z konference 50 let geografie na Přírodovědecké fakultě UP v Olomouci. Olomouc: Přírodovědecká fakulta UP, 2009. s. 403–411. LAUKO, V., GURŇÁK, D., KRIŽAN, F. (2010): Časovo–priestorové aspekty nezamestnanosti na Slovensku v procese ekonomickej transformácie a krízy. In: XII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Brno: Masarykova univerzita, 2010. s. 58 – 65. LÁZNIČKA, Z., (1974): Funkční klasifikace obcí České socialistické republiky: (ekonomická struktura obcí ČSR podle pracovních příležitostí). Praha: Academia, 1874. nakladatelství Československé akademie věd, 88 s. MACKA, M. (1962): Příspěvek k poznání změn v dojíždění do zaměstnání do města Brna v letech 1946–1957. Brno: Spisy přírodovědecké fakulty UJEP v Brně, 1962. H6, č. 434, s. 233–252. MACKA, M. (1969): Vymezování oblastí podle dojížďky do zaměstnání. In: K metodám ekonomicko – geografické regionalizace, Studia Geographica 8, Brno: Geografický ústav ČSAV,1969. s. 91–106. MAREŠ, P. (2002): Nezaměstnanost jako sociální problém. 3. vyd. Praha: Sociologické nakladatelství, 2002. 172 s. ISBN 8086429083. MAREŠ, P., SIROVÁTKA, T. (2003): Trh práce, nezaměstnanost, sociální politika. Brno: Fakulta sociálních studií MU, 2003. 272 s. ISBN 8021030488. MAREŠ, P., SIROVÁTKA, T., VYHLÍDAL, J. (2003): Dlouhodobě nezaměstnaní – životní situace a strategie. Sociologický časopis, č. 1. Praha: Sociologický ústav AVČR, 2003. s. 37–54. ISSN 00380288. MAREŠ, P., SIROVÁTKA, T. (2004): Marginalizace na trhu práce a materiální deprivace nezaměstnaných. In: Sborník „Sociální exkluze a sociální inkluze menšin a marginalizovaných skupin“. Brno: FSS MU,2004. Georgtown, s. 61–74. MAREŠ, P. (2006): Faktory sociálního vyloučení. 1. vyd. Praha: VÚPSV, výzkumné centrum Brno, 2006. 41 s. ISBN 8087007158 NEKOLOVÁ, M. (2010): Vliv nových forem zaměstnávání v ČR a zemích EU na vývoj pracovního práva. Praha: VÚPSV, 2010. 35 s. ISBN 9788074160578 MYANT, M. (2003): The Rise and Fall of Czech Capitalism: Economic Development in the Czech Republic since 1989. Edward Elgar, Cheltenham–Northampton, 2003. 288 pp. 86

OFFE, K. (1985): Disorganized Capitalism: Contemporary Transformations of Work Politics. Cambridge: Polity Press. 1985. PALCROVÁ, Š. (2007): Trh práce v Jihomoravském kraji. Rigorózní práce. Brno: Přírodovědecká fakulta MU, 2007. 99 s. PILEČEK, J., ČERVENÝ, M., KLÍMA, J. (2010): Vybrané poznatky dopadu hospodářské krize na situaci jednotlivých regionů České republiky. In: Sborník příspěvků „Seminář – Výzkum pro řešení regionálních disparit v České republice“. Ostrava: Ataco, 2010. s. 53– 62. PILEČEK, J., MÜLLER, J. (2010): Regionální disparity ve vývoji nezaměstnanosti v období hospodářské krize. In: Regionální disparity a hospodářské subjekty v regionálním rozvoji – elektornický sborník přednášek z mezinárodní vědecké konference 4.11.– 5.11.2010. VŠB–TU Ostrava, Ostrava: Ekonomická fakulta VŠB, 2010. s. 74–87. ISBN 9788024823287. PITNER, J. (2001): Changes in Employment Structure in Manufacturing Branches in the City of Brno after 1989. In: IV. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. Masaryk University, Brno, 2011. pp. 211–216. ISBN 8021027487. POTUŽÁKOVÁ, Z., MILDEOVÁ, S. (2011): Systémový přístup ke konceptu flexicurity. Politická ekonomie, 2011. (2). 224–241. SAPIR, A. (2006): Globalization and the reform of european social models. In: JCMS: Journal of Common Market Studies, 2006. vol. 2. p. 369–390. SIROVÁTKA, T. (1995): Dlouhodobá nezaměstnanost a záchranná sociální síť: Srovnávací studie tří okresů. 1.vyd. Brno: Vydavatelství MU v Brně, 1995. 117 s. ISBN 8021012463. SIROVÁTKA, T. (1995): Sociální exkluze a sociální inkluze menšin a marginalizovaných skupin. 1. vyd. Brno: Fakulta sociálních studií MU, 1995. 237 s. ISBN 8021034556. SIROVÁTKA, T. (1996): K formování dlouhodobé a opakované nezaměstnanosti v České republice. Sociologický časopis, č. 1. Praha: Sociologický ústav AV ČR, 1996. s. 39–50. ISSN 00380288. SIROVÁTKA, T. (1997): Sociální a ekonomické faktory marginalizace na pracovním trhu. Sociologický časopis. č. 2. Praha: Sociologický ústav AV ČR, 1997. 19 s. SIROVÁTKA, T. (2004): Sociální exkluze a sociální inkluze menšin a marginalizovaných skupin. Brno: Fakulta sociálních studií MU a Nakladatelství Georgetown, 2004. 237 s. SIROVÁTKA, T., MAREŠ, P. (2006): Chudoba, deprivace, sociální vyloučení: nezaměstnaní a pracující chudí. Sociologický časopis, č. 4. Praha: Sociologický ústav AV ČR, 2006. s. 627–655. ISSN 00380288 SIROVÁTKA, T., ŠIMÍKOVÁ, I. (2013): Politika zaměstnanosti a další opatření na trhu práce v dlouhodobé perspektivě a v průběhu krize. 1. vyd. Praha: VÚPSV, 2013. 95 s. ISBN 9788074161148. 87

ŠMAJSOVÁ BUCHTOVÁ, B., ŠMAJS, J., BOLELOUCKÝ, Z. (2013): Nezaměstnanost. 2. přeprac. a aktualiz. vyd. Praha: Grada, 2013. 192 s. ISBN 9788024742823. ŠERÝ, O. (2010): Dopady globální ekonomické krize na průmysl v Jihomoravském kraji. In: Ph.D. Workshop 2010 Proceedings. Ostrava: Institute of Geonics AS CR, 2010. s. 66– 73. SBN 9788086407968. ŠERÝ, O., KONEČNÝ, O. (2010): Trh práce EU v období ekonomické krize: snižování/zvyšování regionálních rozdílů. In: XII. mezinárodní kolokvium o regionálních vědách: sborník příspěvků z kolokvia v Bořeticích 17.–19. června 2009. Brno: Masarykova univerzita, 2010. str. 93–100. ISBN 9788021048836. SVOBODOVÁ, H., FIŠER, P. (2012): Představy a realita vývoje ne/zaměstnanosti v podnicích Jihomoravského kraje v období ekonomické recese. Regionální studia, (01), Praha: Vysoká škola ekonomická, 2012. s. 14–23. ISSN 18031471 TOMEŠ, J. (1996): Specifická nezaměstnanost v České republice v regionálním srovnání. Geografie – Sborník ČGS 101, 1996. č. 4, s. 278–29. TOUŠEK V. a kol. (1997): Ekonomická motivace zaměstnavatelů k zaměstnávání osob se zdravotním postižením (Závěrečná zpráva z terénního šetření). Brno: Grantový úkol MPSV ČR, 1997. 69 s. TOUŠEK, V., HRABCOVÁ, M. (2000): Unemployment in the Czech Republic. In: Scripta Fac. Sci. Nat. Univ. Masaryk. Brun., Geography, 2000. Vol. 26 (1996–98), p. 55–85. TOUŠEK, V., PALCROVÁ, Š. (2003): Trh práce ve městě Brně na konci roku 2002. In: Geografie XIV. Brno: MU, 2003. s. 169 – 174. ISBN 8021032081. TOUŠEK, V., VAŠKOVÁ, L. (2003): Trh práce ve městě Brně – změny po roce 1989. In: Sborník referátů z VI. mezinárodního kolokvia o regionálních vědách. Brno: PřF MU, 2003. s. 229–240. ISBN 8021032898. TOUŠEK, V., KREJČÍ, T., ŘEŘICHA, R. (2004): Objektivní pohled na pracovní místa ve městě Brně a jeho zázemí. In: Geografické informácie 8. Stredoeurópsky priestor. Geografia v kontexte nového regionálneho rozvoja. Nitra: Univerzita Konštantína Filozofa. s. 264–270. ISBN 8080507848. TOUŠEK, V., HUBL, R., KREJČÍ, T., PALCROVÁ, Š. (2006): Hlavní poznatky z průzkumu zaměstnanosti v Jihomoravském kraji. In: IX. Mezinárodní kolokvium o regionálních vědách. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2006. s. 111–116. ISBN 8021041552. TOUŠEK a kol. (2007): Brno a jeho zázemí: změny po roce 1989. In: Česká geografie v evropském prostoru. 1. vyd. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, 2007. s. 583–588. ISBN 9788070409862. TOUŠEK, V., NOVÁK, V. (2012): Ekonomická krize a trh práce v České republice. In: Regionální studia, 2012. 6 (1), s. 38–52. ISSN 18031471

88

VEČERNÍK, J. (2007): The czech labour market: changing structures and work orientations. Praha: Sociologický ústav Akademie věd ČR, 2007. 166 s. ISBN 9788073301323. Internetové zdroje: EEO (2012): European Employment Observatory Review: Long–term unemployment 2012. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2012. 50 s. ISBN 9789279237089. Dostupné na: . ČSÚ (2005): Vývoj nezaměstnanosti v Ústeckém kraji od roku 1990–2003. [online] Dostupné na: ČSÚ (2007): Trh práce a nezaměstnanost v letech 1993 až 2006. [online] Dostupné na: DLOUHÁ, P., ZIEGLEROVÁ, A. (2014): Sociálně vyloučení neleží na kavalci. Pracují. Jenže načerno. FINMAG [online]. 2014 [cit. 2014–01–08]. Dostupné z: HOLOMEK, K., a VESELÝ, I. (2008): Romové se usadili, kočovný život je už neláká. IHNED.cz [online]. 2008 [cit. 2014–05–04]. Dostupné na: ILO (2014): Global Employment Trends 2014: The risk of a jobless recovery. Ginebra. 2014. ISBN 9789221274865. [online] Dostupné na: MPSV (2012): Švarcsystém. MPSV.cz [online].Dostupné na: SINGER, Miroslav: Dluhová krize v eurozóne a česká ekonomika. [online]. Dostupné online: ŠVEC, J. (2010.): Příručka pro sociální integraci, Úřad vlády ČR, Odbor pro sociální začleňování v romských lokalitách, 2010. [online] Dostupné na: . Zdroje dat: ČSÚ: Zaměstnanost a nezaměstnanost v ČR podle výsledků výběrového šetření pracovních sil ve 4. čtvrtletí 2008 a 2013. ČSÚ: Praha. [online]. Dostupné na: .

89

EUROSTAT: Employment and unemployment (Labour Force Survey). Eurostat, Luxembourg. [online]. Dostupné na: . MPSV (1994–1999): Statistická ročenka trhu práce v ČR. Praha: Ministerstvo práce a sociálních věcí, 1994–1996. MPSV (1999–2014): Čtvrtletní statistiky, Integrovaný portál MPSV.cz [online]. Dostupné na: MPSV (1997–2014): Měsíční statistiky, Integrovaný portál MPSV.cz [online]. Dostupné na: Mapy a atlasy Atlas krajiny České republiky. 1. vyd. Praha: Ministerstvo životního prostředí České republiky, 2009, 1 atlas (331 s.). ISBN 9788085116595. OUŘEDNÍČEK, M., TEMELOVÁ, J., POSPÍŠILOVÁ, L. (2011): Atlas sociálně prostorové diferenciace České republiky: Atlas of socio–spatial differentiation of the Czech Republic. Vyd. 1. Praha: Karolinum, 137 s., [37] l. map. ISBN 9788024618890.

90

Seznam použitých zkratek ČR

Česká republika

ČSSR

Československá socialistická republika

ČSÚ

Český statistický úřad

DN

Dlouhodobá nezaměstnanost

DNez

Dlouhodobě nezaměstnaní

EU

Evropská unie

EU15

Prvních patnáct členů Evropské unie.

EU28

Evropská unie v současném složení

EEO

Evropská agentura pro sledování zaměstnanosti

FSS

Fakulta sociálních studií (MU)

GIS

Geografický informační systém

HDP

Hrubý domácí produkt

ILO

International Labour Organization (Mezinárodní organizace práce)

MDN

Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (podle metodiky MPSV)

MPSV

Ministerstvo práce a sociálních věcí

MU

Masarykova univerzita

NUTS

Nomenclature des Unites Territoriales Statistique ( NUTS 2, 3, 4, klasifikace územních statistických jednotek)

OECD

Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj

SO ORP

Správní obvod obce s rozšířenou působností

ÚP

Úřad práce

VŠPS

Výběrové šetření pracovních sil

VÚPSV

Výzkumný ústav práce a sociálních věc

91

Seznam tabulek Tab. 1. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti a počtu dlouhodobě nezaměstnaných osob v ČR v období 1994–1996. Tab. 2. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za roky 1994, 1995 a 1996. Tab. 3. Dlouhodobá nezaměstnanost v krajích ČR za roky 1997, 2000 a 2003. Tab. 4. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za období let 1997– 2003. Tab. 5. Dlouhodobá nezaměstnanost v krajích ČR za roky 2004, 2006 a 2008. Tab. 6. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za období let 2004– 2008. Tab. 7. Top 7 zemí EU podle nejvyšší a nejnižší MDN v letech 1998 a 2000. Tab. 8. Top 7 zemí EU podle nejvyšší a nejnižší MDN v letech 2002 a 2004. Tab. 9. Top 7 zemí EU podle nejvyšší a nejnižší MDN v letech 2006 a 2008. Tab. 10. Pořadí ČR mezi zeměmi EU podle MDN v letech 1998–2008. Tab. 12. Pořadí ČR mezi zeměmi EU podle MDN v letech 1998–2008. Tab. 13. Top 7 zemí EU podle nejvyšší a nejnižší MDN v letech 2010 a 2012. Tab. 14. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti a počtu dlouhodobě nezaměstnaných osob v krajích ČR v období krize a recese 2009 až 2013. Tab. 15. Míry variability dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR za období let 2008– 2013. Tab. 16. Nezaměstnanost podle úrovně dosaženého vzdělání v ČR za roky 2008 a 2013. Tab. 17. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí městských městských regionů Prahy, Brna a Plzně v letech 1997–2013. Tab. 18. Dlouhodobá nezaměstnanost v SO ORP okresu Brno–venkov a Brno-město za roky 2008 a 2010.

92

Seznam grafů Obr. 1. Vývoj dlouhodobé nezaměstnanosti v ČR v letech 1994–2013 Obr. 2. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti a počtu dlouhodobě nezaměstnaných v EU 28 v období 2005–2012. Obr. 3. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v pobaltských státech v letech 2000 – 2012. Obr. 4. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Irsku, Řecku, Španělsku a v Portugalsku letech 2000 – 2012. Obr. 5. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Lucemburska, Nizozemska a Rakouska v letech 2000 – 2012. Obr. 6. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Finska, Dánska a Švédska v letech 2000 – 2012. Obr. 7. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Německa, Belgie, Francie, Itálie a Velké Británii v letech 2000 – 2012. Obr. 8. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti Bulharska, Chorvatska, Kypru, Malty a Rumunska v letech 2000 – 2012. Obr. 9. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v ČR, Maďarsku, Polsku, Slovensku a Slovinsku v letech 2000 – 2012. Obr. 10. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (MPSV) a variační koeficient MDN v letech 1994 – 2013 v 77 okresech ČR. Obr. 11. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti (ILO) a variační koeficient ve 28 zemích EU v období 2002 – 2012. Obr. 12. Srovnání variačního koeficientu MDN 28 zemí EU a 77 okresů ČR v letech 2002 – 2012. Obr. 13. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí města Prahy v letech 1997–2013. Obr. 14. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí města Plzně v letech 1997–2013. Obr. 15. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v jádru a zázemí města Brna v letech 1997–2013.

93

SEZNAM PŘÍLOH Příloha 1. Vývoj Míry dlouhodobé nezaměstnanosti v hlavním městě Praha v letech 1994 – 2013 Příloha 2. Vývoj Míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Jihočeském, Plzeňském, Středočeském a Královéhradeckém kraji v letech 1994 – 2013 Příloha 3. Vývoj Míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Pardubickém, Karlovarském a Libereckém kraji a v Kraji Vysočina v letech 1994 – 2013 Příloha 4. Vývoj Míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Olomouckém, Zlínském a Jihomoravském kraji v letech 1994 – 2013 Příloha 5. Vývoj Míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Ústeckém a Moravskoslezském kraji v letech 1994 – 2013 Příloha 6. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti ve 28 zemích Evropské Unie v letech 1997– 2012 Příloha 7. Počty dlouhodobě nezaměstnaných osob v tisících ve 28 zemích Evropské Unie v letech 1998 – 2012 Příloha 8. Míra dlouhodobé registrované nezaměstnanosti v okresech České republiky v letech 1994 – 2013 Příloha 9. Počty dlouhodobě nezaměstnaných osob v tisících v okresech České republiky v letech 1994 – 2013. Příloha 10. Rozložení MDN u 77 okresů ČR v letech 1994–1997 (intervaly po 0,5 p.b.) Příloha 11. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR v letech 1997, 2000 a 2003 Příloha 12. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR v letech 2004, 2006 a 2008 Příloha 13. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v okresech ČR v letech 2009, 2011 a 2013 Příloha 14. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v obcích okresu Brno–venkov a v Brně v roce 2008 a 2010 Příloha 15. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v SO ORP okresu Brno–venkov a v Brně v roce 2008 Příloha 16. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v SO ORP okresu Brno–venkov a v Brně v roce 2010 Příloha 17. Změna míry dlouhodobé nezaměstnanosti v obcích okresu Brno–venkov a v Brně mezi roky 2008 a 2010

94

Příl. 1. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti hlavního města Prahy v letech 1994 – 2013. Pramen: MPSV (prosincová data)

Příl. 2. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Jihočeském, Plzeňském, Středočeském a Královéhradeckém kraji v letech 1994 – 2013. Pramen: MPSV (prosincová čtvrtletní data)

Příl. 3. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Pardubickém, Karlovarském a Libereckém kraji a v Kraji Vysočina v letech 1994 – 2013. Pramen: MPSV (prosincová čtvrtletní data)

Příl. 4. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Olomouckém, Zlínském a Jihomoravském kraji v letech 1994 – 2013. Pramen: MPSV (prosincová čtvrtletní data)

Příl. 5. Vývoj míry dlouhodobé nezaměstnanosti v Ústeckém a Moravskoslezském kraji v letech 1994 – 2013. Pramen: MPSV (prosincová čtvrtletní data)

Příl. 6. Míra dlouhodobé nezaměstnanosti v [%] ve 28 zemích Evropské Unie v letech 1997–2012. stát Belgie

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 5,6

4,8

3,7

3,2

3,7

3,7

4,1

4,4

4,2

3,8

3,3

3,5

4,1

3,5

3,4

–

–

9,4

12,1

12,0

9,0

7,2

6,1

5,0

4,1

2,9

3,0

4,8

6,3

6,8

česká republika

2,0

3,2

4,3

4,2

3,7

3,8

4,2

4,2

3,9

2,8

2,2

2,0

3,0

2,7

3,0

Dánsko

1,3

1,1

0,9

0,9

0,9

1,1

1,2

1,1

0,8

0,6

0,5

0,6

1,5

1,8

2,1

Estonsko

4,2

5,0

6,2

6,1

5,4

4,6

5,1

4,2

2,8

2,3

1,7

3,8

7,7

7,1

5,5

Finsko

4,1

3,0

2,8

2,5

2,3

2,3

2,1

2,2

1,9

1,6

1,2

1,4

2,0

1,7

1,6

Francie

4,4

4,1

3,5

2,9

2,9

3,5

3,8

3,8

3,9

3,4

2,9

3,4

3,9

4,0

4,1

–

–

–

–

9,2

8,4

7,5

7,5

6,8

5,9

5,3

5,1

6,7

8,6

10,3

Irsko

3,9

2,4

1,6

1,3

1,3

1,5

1,6

1,5

1,4

1,4

1,7

3,5

6,8

8,7

9,1

Itálie

6,8

6,7

6,2

5,6

5,0

4,9

4,0

3,9

3,4

2,9

3,1

3,5

4,1

4,4

5,7

Kypr

–

–

1,2

0,8

0,7

1,0

1,2

1,3

0,9

0,7

0,5

0,6

1,3

1,6

3,6

Litva

7,5

5,6

8,0

9,8

7,4

5,9

5,8

4,2

2,3

1,2

1,1

3,2

7,5

8,0

6,6

Lotyšsko

7,9

7,6

7,9

7,3

5,8

4,7

4,9

4,4

2,7

1,7

2,1

4,9

8,9

8,8

7,8

Lucembursko

0,9

0,8

0,5

0,5

0,7

1,0

1,0

1,2

1,4

1,2

1,6

1,2

1,3

1,4

1,6

Maďarsko

4,3

3,3

3,0

2,5

2,4

2,4

2,7

3,2

3,4

3,4

3,6

4,2

5,5

5,2

4,9

–

–

4,5

3,7

3,3

3,2

3,4

3,5

2,9

2,7

2,5

3,0

3,2

3,0

3,0

Německo

4,8

4,4

4,1

3,9

4,2

4,9

5,9

6,0

5,8

4,9

4,0

3,5

3,4

2,8

2,5

Nizozemsko

1,7

1,3

0,8

0,7

0,8

1,2

1,7

2,1

1,9

1,4

1,1

0,9

1,2

1,5

1,8

Polsko

4,7

5,8

7,4

9,2

11,0

11,1

10,3

10,3

7,8

4,9

2,4

2,5

3,0

3,6

4,1

Portugalsko

2,4

2,0

1,9

1,7

2,0

2,5

3,3

4,1

4,3

4,2

4,0

4,7

6,3

6,2

7,7

Rakousko

1,3

1,2

1,0

0,9

1,1

1,1

1,4

1,3

1,3

1,2

0,9

1,0

1,1

1,1

1,1

Rumunsko

2,3

2,8

3,5

3,2

4,0

4,2

4,7

4,0

4,2

3,2

2,4

2,2

2,5

3,1

3,2

Řecko

6,0

6,5

6,2

5,5

5,3

5,3

5,6

5,1

4,8

4,1

3,6

3,9

5,7

8,8

14,4

Slovensko

6,6

7,9

10,3

11,4

12,3

11,5

11,9

11,8

10,3

8,3

6,7

6,5

9,3

9,3

9,4

Slovinsko

3,3

3,3

4,1

3,7

3,5

3,5

3,2

3,1

2,9

2,2

1,9

1,8

3,2

3,6

4,3

Velká Británie

1,9

1,7

1,4

1,3

1,1

1,1

1,0

1,0

1,2

1,3

1,4

1,9

2,5

2,7

2,7

Španělsko

7,9

6,0

4,9

3,8

3,8

3,8

3,5

2,2

1,8

1,7

2,0

4,3

7,3

9,0

11,1

Švédsko

2,6

1,9

1,4

1,2

1,2

1,2

1,4

1,0

1,0

0,9

0,8

1,1

1,6

1,5

1,5

–

–

–

–

4,1

4,2

4,3

4,2

3,8

3,1

2,6

3,0

3,9

4,2

4,7

Bulharsko

Chorvatsko

Malta

EU 28

– údaje chybí

Pramen: Eurostat, čtvrtletní průměry

Příl. 7. Počty dlouhodobě nezaměstnaných osob v tisících ve 28 zemích Evropské Unie v letech 1998 – 2012. stát

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Belgie

–

199,8

155,6

153,1

170,1

175,3

193,8

201,2

183,3

175,2

143,8

168,3

191,5

166,2

188,8

Bulharsko

–

–

317,7

416,1

366,2

273,2

235,1

198,0

160,2

135,1

93,0

116,3

197,7

213,1

229,3

115,8

190,6

215,5

210,7

185,3

200,8

216,1

211,8

184,1

122,7

107,6

113,8

160,0

143,2

161,4

Dánsko

–

36,4

28,2

23,8

25,6

34,1

33,2

26,7

22,1

14,5

14,0

21,7

50,3

53,7

59,7

Estonsko

–

–

41,8

39,6

38,4

31,3

32,1

23,6

20,9

13,6

13,9

33,1

44,6

45,3

32,5

88,2

73,1

70,5

62,5

55,1

57,7

53,0

53,7

48,5

35,9

32,7

44,1

56,7

46,5

41,7

Francie

–

–

–

–

–

959,9

1029,3

995,9

1000,3

805,0

741,2

1012,2

1066,0

1129,1

1187,4

Chorvatsko

–

–

–

–

149,4

152,5

131,4

127,4

118,7

105,7

96,5

84,2

123,2

150,7

195,6

Irsko

–

37,9

25,9

22,8

27,3

28,5

31,3

29,3

28,7

29,1

42,2

108,5

172,7

198,3

177,2

Itálie

1666,7

1604,0

1469,1

1347,3

1255,6

1182,0

996,8

990,3

832,7

760,2

774,6

985,4

1058,7

1238,1

1647,3

Kypr

–

–

–

–

–

–

5,0

4,1

3,1

3,1

1,9

3,1

6,0

9,5

19,3

Litva

102,1

108,2

137,0

170,1

104,6

94,4

96,1

56,4

31,0

17,5

28,0

67,6

130,9

105,1

88,4

81,6

88,8

92,4

71,3

59,2

52,6

49,7

37,6

24,1

16,5

27,9

70,0

106,3

78,8

78,4

Lucembursko

–

–

–

–

–

1,8

2,1

2,4

2,9

2,1

3,8

2,8

3,7

3,0

4,7

Maďarsko

–

135,1

121,6

102,1

104,8

108,4

115,5

142,7

147,9

146,1

158,9

191,3

240,1

209,9

221,3

Malta

–

–

–

–

5,0

6,1

4,3

5,2

4,3

4,4

4,6

5,5

5,8

5,6

5,1

Německo

–

–

–

–

–

–

–

2484,5

2398,2

1952,6

1517,4

1415,3

1332,6

1083,8

970,8

Nizozemsko

–

–

–

–

66,2

92,7

136,3

159,1

127,2

96,0

68,5

71,9

115,8

141,5

159,5

česká republika

Finsko

Lotyšsko

Polsko

–

–

1344,0

1653,8

1895,5

1841,0

1683,3

1697,0

1139,1

698,8

367,8

448,2

556,2

656,1

722,9

97,7

86,5

85,5

76,7

106,9

135,9

176,2

219,0

228,3

206,5

194,7

268,5

324,3

360,7

469,6

Rakousko

–

–

–

–

50,5

49,4

48,3

52,5

50,3

42,7

39,5

48,4

46,9

49,3

46,6

Rumunsko

–

360,0

439,5

362,7

454,2

427,6

451,6

368,2

378,0

274,4

224,3

169,6

254,7

334,8

313,1

Řecko

275,9

312,7

264,5

250,8

244,4

260,6

269,1

238,1

229,1

195,0

175,3

211,6

325,5

536,3

825,5

Slovensko

162,9

214,7

268,5

296,0

311,4

299,1

312,0

303,7

246,2

209,8

150,8

202,4

257,1

256,6

267,0

Slovinsko

–

32,3

39,1

39,2

35,7

33,4

33,3

34,8

26,8

20,3

18,6

19,2

37,3

40,1

47,5

Španělsko

1513,6

1187,6

987,2

671,9

758,1

760,3

681,8

446,9

383,2

373,7

570,2

1265,4

1882,1

2281,9

2800,3

Švédsko

–

–

–

46,0

43,3

52,9

59,6

–

45,4

39,0

40,1

66,4

78,1

70,5

75,6

Velká Británie

–

486,5

395,6

344,6

311,8

304,4

279,3

312,1

382,7

374,0

446,0

642,7

811,7

843,0

855,7

EU 28

–

–

–

–

–

–

–

9578,0

8451,2

6861,4

6096,6

7843,6

9634,5

10461,5

11888,7

Portugalsko

– údaje chybí

Pramen: Eurostat, roční průměry

Příl. 8. Míra dlouhodobé registrované nezaměstnanosti [%] v okresech České republiky v letech 1994 – 2013. Okres

1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Praha

0,0

0,0

0,0

0,1

0,2

0,6

0,9

0,8

0,9

1,0

0,9

0,9

0,7

0,5

0,4

0,4

0,9

1,0

1,3

1,9

Benešov

0,2

0,2

0,1

0,1

0,3

0,4

0,4

0,5

0,5

0,7

0,9

0,9

0,7

0,5

0,2

0,4

0,9

1,2

1,2

1,9

Beroun

0,4

0,5

0,5

0,4

1,0

1,4

1,7

1,5

1,6

1,8

2,0

1,7

1,5

1,2

0,9

1,1

2,2

2,4

2,3

3,1

Kladno

1,4

1,6

1,4

1,9

2,6

3,4

4,0

3,8

4,1

4,3

4,2

3,9

3,6

2,6

1,9

2,1

3,2

3,8

3,9

4,9

Kolín

0,9

1,1

1,0

1,4

2,0

3,4

3,7

3,4

3,3

3,6

3,1

2,8

1,6

1,3

1,0

1,6

2,8

3,3

3,6

4,5

Kutná Hora

0,6

0,6

0,7

1,2

1,9

3,4

4,4

4,5

4,9

4,5

4,1

4,1

3,3

2,3

1,6

2,1

2,9

3,1

3,8

4,3

Mělník

0,6

0,6

0,6

0,7

1,0

2,2

2,6

2,5

2,6

3,2

3,4

3,3

3,0

2,2

1,8

1,8

2,7

3,0

3,2

4,1

Mladá Boleslav

0,3

0,3

0,2

0,2

0,4

0,7

0,9

0,9

1,3

1,5

1,6

1,4

1,1

0,7

0,5

0,7

1,3

1,5

1,6

2,0

Nymburk

1,2

0,7

0,8

1,2

1,9

2,9

3,5

3,0

3,4

3,2

3,6

3,4

3,1

2,2

1,7

2,2

3,4

3,9

3,6

4,3

Praha-východ

0,3

0,3

0,2

0,1

0,0

0,3

0,5

0,5

0,7

0,6

0,7

0,5

0,3

0,2

0,2

0,2

0,5

0,6

0,5

0,8

Praha-západ

0,1

0,1

0,1

0,1

0,2

0,4

0,6

0,5

0,4

0,5

0,5

0,5

0,4

0,2

0,2

0,3

0,7

0,7

1,0

1,6

Příbram

0,5

0,5

0,6

0,9

1,7

2,7

2,9

2,7

2,6

2,7

2,7

2,6

2,5

1,9

1,7

2,2

3,3

3,8

3,8

4,8

Rakovník

0,4

0,5

0,7

1,0

1,7

2,7

3,3

2,4

1,9

2,4

2,1

2,0

2,0

1,3

1,0

1,3

2,5

2,9

3,6

4,2

Středočeský kraj

0,6

0,6

0,6

0,8

1,3

2,0

2,4

2,2

2,3

2,5

2,5

2,3

1,9

1,4

1,0

1,3

2,1

2,4

2,6

3,3

České Budějovice

0,2

0,2

0,2

0,2

0,4

0,8

0,9

0,7

0,8

0,9

0,8

1,1

1,0

0,8

0,6

0,8

1,2

1,4

1,6

2,2

Český Krumlov

1,1

1,0

1,0

1,2

1,8

3,0

3,0

2,7

3,4

3,9

3,8

3,9

3,2

2,0

1,7

2,1

3,0

3,2

3,7

4,6

Jindřichův Hradec

0,4

0,2

0,2

0,3

0,6

1,1

1,2

1,3

1,7

2,0

2,2

2,3

2,1

1,5

0,9

1,1

1,8

1,7

1,9

2,5

Písek

0,5

0,5

0,6

0,8

1,2

1,7

2,2

2,2

2,3

2,4

2,6

2,7

2,3

1,5

0,8

1,2

1,7

1,7

1,8

2,5

Prachatice

0,4

0,5

0,8

1,0

1,5

1,6

1,5

1,5

1,7

1,6

1,6

1,6

1,3

0,8

0,7

0,9

1,2

1,3

1,6

1,9

Strakonice

0,8

0,7

0,7

1,1

1,5

2,0

2,1

2,2

2,4

2,7

2,7

2,9

2,6

2,0

1,7

2,0

3,2

3,7

3,7

4,3

Tábor

0,1

0,1

0,2

0,2

0,5

1,1

1,2

0,9

1,0

1,3

1,4

1,5

1,7

1,2

1,0

1,8

3,1

3,5

3,5

4,1

Jihočeský kraj

0,4

0,4

0,4

0,6

0,9

1,4

1,5

1,4

1,7

1,8

1,9

2,0

1,9

1,3

1,0

1,3

2,1

2,2

2,4

3,0

Domažlice

0,2

0,2

0,2

0,3

0,8

1,4

1,6

1,4

1,7

2,2

2,4

2,5

2,1

1,8

1,5

2,3

3,6

3,3

3,1

3,6

Klatovy

0,8

0,6

0,5

0,7

1,1

1,8

2,0

2,1

2,3

2,7

2,8

2,9

2,8

2,0

1,5

1,9

2,7

2,8

2,9

3,3

Plzeň-město

0,7

0,8

0,7

0,9

1,6

2,3

2,6

2,6

2,5

2,7

2,3

1,9

1,7

1,1

0,7

1,0

1,6

1,8

1,8

2,5

Plzeň-jih

0,1

0,0

0,1

0,2

0,5

1,2

1,2

1,2

1,2

1,5

1,6

1,5

1,2

1,0

0,6

0,9

1,7

1,8

1,8

2,2

Plzeň-sever

0,2

0,2

0,2

0,3

0,7

1,4

1,8

1,5

1,6

2,0

1,9

1,9

1,8

1,4

1,1

1,2

1,9

1,9

2,0

2,6

Rokycany

0,9

0,9

1,1

1,3

1,6

2,5

3,0

2,8

2,7

3,0

3,2

3,2

2,4

1,7

1,4

1,9

2,3

1,7

1,8

2,2

Tachov

1,2

0,9

1,0

1,4

2,1

3,0

3,2

3,4

3,7

4,1

3,7

3,6

3,3

2,4

2,3

3,9

5,1

4,6

4,5

4,8

Plzeňský kraj

0,7

0,6

0,6

0,7

1,3

2,0

2,2

2,2

2,2

2,6

2,5

2,3

2,1

1,5

1,2

1,6

2,4

2,4

2,4

2,9

Cheb

0,0

0,1

0,2

0,5

0,8

1,4

1,4

1,0

1,8

2,4

2,7

2,5

2,2

1,8

1,6

2,3

3,1

2,6

2,8

3,4

Karlovy Vary

0,2

0,3

0,5

0,8

1,4

2,5

3,2

3,5

4,3

4,7

4,6

5,0

4,5

3,4

2,7

3,1

4,2

4,1

4,0

4,8

Sokolov

0,6

0,6

0,6

0,3

1,6

2,7

3,2

3,6

5,0

5,7

6,2

6,2

5,6

4,3

3,1

4,1

5,5

5,4

5,8

7,2

Karlovarský kraj

0,2

0,4

0,5

0,6

1,3

2,2

2,7

2,8

3,8

4,3

4,5

4,6

4,2

3,2

2,5

3,1

4,2

4,0

4,2

5,0

Děčín

1,5

1,8

2,1

2,8

3,6

5,4

6,2

5,8

6,2

7,3

7,5

7,7

6,3

5,1

4,2

5,2

6,5

6,3

6,4

7,2

Chomutov

1,3

1,8

2,0

2,7

4,5

6,9

7,6

7,4

8,1

9,5

8,9

8,7

7,0

4,9

3,6

4,2

5,2

5,7

6,3

7,9

Litoměřice

0,9

1,3

1,4

1,8

2,8

4,4

5,3

4,8

5,0

5,6

5,2

5,1

4,4

3,5

2,7

3,2

3,8

3,7

4,2

5,4

Louny

1,8

2,0

2,3

2,8

4,6

6,4

7,3

7,5

8,0

8,6

7,0

6,4

5,9

4,3

3,0

3,2

4,6

5,2

5,2

6,5

Most

1,4

2,3

3,8

4,8

6,3

9,2

11,6

12,0

12,5

14,3

15,4

14,2

12,9

9,9

6,0

6,3

7,2

7,3

7,2

8,9

Teplice

1,6

2,2

2,3

2,7

4,6

6,3

8,0

8,1

9,2

10,9

9,4

9,1

8,3

6,5

4,4

4,3

5,6

5,5

5,8

6,2

Ústí nad Labem

0,6

0,7

1,0

1,3

2,6

5,2

6,6

6,6

7,4

7,6

6,5

6,6

6,7

6,1

4,2

4,7

5,8

6,1

6,9

8,2

Ústecký kraj

1,3

1,7

2,1

2,7

4,1

6,2

7,5

7,4

8,1

9,2

8,6

8,3

7,4

5,7

4,1

4,5

5,5

5,7

6,1

7,2

Česká Lípa

0,5

0,6

0,7

0,8

1,3

2,0

2,0

1,9

2,4

3,2

3,4

3,0

2,8

2,4

2,0

3,0

4,3

4,1

4,5

5,1

Jablonec nad Nisou

0,1

0,1

0,1

0,3

0,7

1,5

1,6

1,6

2,5

3,1

3,1

2,9

2,4

1,9

1,6

2,8

3,6

3,3

3,5

4,5

Liberec

0,5

0,6

0,8

1,3

2,0

2,8

2,6

2,6

3,0

3,9

3,7

3,4

3,0

2,3

1,8

2,3

3,4

3,5

3,7

4,5

Semily

0,2

0,3

0,4

0,6

1,1

1,9

2,0

1,9

2,2

2,9

2,9

2,8

2,3

2,0

1,8

2,5

3,2

3,5

3,6

4,3

Liberecký kraj

0,4

0,4

0,5

0,8

1,4

2,2

2,1

2,1

2,6

3,3

3,4

3,1

2,7

2,2

1,8

2,6

3,6

3,6

3,8

4,6

Hradec Králové

0,2

0,3

0,3

0,6

1,1

2,2

2,2

1,7

1,6

1,9

2,0

2,1

1,6

1,1

0,7

0,8

1,5

1,9

2,6

3,5

Jičín

0,5

0,5

0,6

0,8

1,3

2,1

1,9

1,6

2,1

2,7

3,3

3,1

2,6

2,1

1,4

1,9

2,4

2,3

2,4

2,8

Náchod

0,3

0,3

0,3

0,4

0,7

1,2

1,5

1,3

1,6

2,2

2,4

2,5

2,0

0,9

0,5

0,9

1,7

2,1

2,1

2,8

Rychnov nad Kněžnou

0,2

0,2

0,2

0,4

0,8

1,4

1,2

1,0

1,1

1,4

1,7

1,9

1,3

0,5

0,3

0,8

1,4

1,3

1,5

2,2

Trutnov

0,5

0,6

0,7

0,9

1,1

1,9

2,1

2,1

2,8

3,6

3,5

3,3

3,3

2,6

1,2

1,7

2,7

3,1

3,5

4,6

Královéhradecký kraj

0,3

0,4

0,4

0,6

1,0

1,8

1,8

1,6

1,9

2,4

2,5

2,6

2,2

1,4

0,8

1,2

1,9

2,2

2,5

3,3

Chrudim

0,7

0,6

0,6

0,9

1,4

2,6

3,4

2,8

3,1

3,2

3,2

2,6

2,2

1,7

1,4

2,0

3,0

2,9

3,0

3,7

Pardubice

0,3

0,3

0,4

0,5

0,7

1,3

1,7

1,4

1,4

1,8

2,1

2,2

1,6

1,0

0,7

0,9

1,4

1,5

1,7

2,3

Svitavy

1,1

1,0

1,1

1,5

2,1

3,4

4,3

4,2

4,7

5,7

5,5

5,2

4,6

3,6

3,0

3,4

4,5

4,8

4,3

4,9

Ústí nad Orlicí

0,5

0,4

0,6

0,8

1,1

2,0

2,5

2,4

2,5

2,8

3,1

3,0

2,4

1,7

1,4

2,3

3,4

3,1

3,2

3,6

Pardubický kraj

0,6

0,5

0,6

0,9

1,3

2,2

2,8

2,5

2,7

3,2

3,3

3,1

2,5

1,9

1,5

2,0

2,9

2,8

2,9

3,5

Havlíčkův Brod

0,5

0,6

0,6

0,9

1,4

2,0

2,4

1,9

2,0

2,6

2,5

2,4

2,2

1,7

1,3

2,2

3,3

3,3

3,4

3,9

Jihlava

0,9

1,1

0,8

1,1

1,7

2,7

2,3

1,8

2,0

2,5

2,6

2,6

2,2

1,6

1,2

1,8

2,8

2,8

2,9

3,5

Pelhřimov

0,3

0,4

0,3

0,3

0,4

0,6

0,6

0,5

0,6

0,8

1,1

1,0

0,9

0,6

0,6

1,1

1,6

1,3

1,5

1,9

Třebíč

1,1

1,1

1,5

1,8

2,7

4,3

4,9

4,1

4,6

5,4

5,8

5,8

5,3

3,5

2,7

3,3

4,6

5,0

5,2

6,1

Žďár nad Sázavou

0,7

0,6

0,7

0,9

1,5

2,5

2,6

2,1

2,5

3,2

3,2

3,6

3,4

2,5

2,1

2,7

3,9

4,0

4,0

4,6

Kraj Vysočina

0,7

0,8

0,8

1,1

1,6

2,6

2,7

2,2

2,5

3,1

3,3

3,3

2,9

2,1

1,7

2,3

3,4

3,5

3,5

4,1

Blansko

0,5

0,4

0,5

1,1

1,8

2,8

2,9

2,4

2,8

3,7

3,5

3,5

2,5

1,9

1,9

2,5

4,0

3,4

3,5

4,1

Brno-město

0,4

0,4

0,4

0,6

1,2

2,3

3,1

3,3

4,0

4,9

4,8

4,7

3,9

2,8

2,1

2,4

3,2

3,4

3,7

4,6

Brno-venkov

0,3

0,3

0,3

0,5

0,7

1,6

2,1

2,2

2,6

3,1

2,8

2,7

2,2

1,6

1,2

1,4

2,6

2,5

2,6

3,4

Břeclav

0,8

1,1

0,8

1,4

1,9

2,9

3,3

3,2

3,6

4,0

4,3

4,3

3,7

2,6

1,6

2,3

3,5

3,9

3,6

4,2

Hodonín

0,8

0,7

0,7

1,2

2,2

4,2

5,4

5,3

6,2

6,8

6,7

7,0

6,3

4,6

3,9

4,5

6,2

6,3

6,1

7,0

Vyškov

0,9

1,0

1,1

1,5

2,4

3,5

3,9

3,2

3,6

3,8

4,1

3,8

2,8

1,6

1,1

1,9

2,6

2,8

3,0

3,4

Znojmo

1,0

1,2

1,0

1,3

2,3

3,5

4,0

3,9

4,5

5,2

5,1

5,2

5,1

4,2

3,2

3,6

4,0

4,3

5,1

6,0

Jihomoravský kraj

0,5

0,6

0,6

1,0

1,6

2,8

3,4

3,4

4,0

4,7

4,6

4,6

3,9

2,8

2,2

2,6

3,6

3,7

3,9

4,7

Jeseník

1,7

1,4

1,4

1,5

2,1

3,3

4,1

4,6

5,4

6,8

6,7

6,9

5,2

3,7

3,0

3,5

4,7

5,5

5,5

5,6

Olomouc

0,7

0,9

1,0

1,3

2,3

3,8

4,4

4,3

4,5

4,5

4,0

3,4

2,6

1,6

1,2

1,8

3,4

3,6

3,7

4,7

Prostějov

0,9

0,9

1,1

1,5

2,2

3,3

3,9

3,7

3,6

4,0

4,3

3,8

2,6

1,8

1,1

1,4

3,6

4,1

4,5

4,9

Přerov

2,0

1,9

1,7

2,2

3,7

5,6

6,7

5,8

5,5

6,1

6,4

5,9

5,4

4,1

3,1

3,4

5,2

5,5

5,6

6,4

Šumperk

1,1

1,0

1,0

1,3

2,1

3,7

4,7

4,7

5,3

5,2

5,6

5,7

4,9

3,7

2,7

3,7

5,3

5,4

5,4

5,9

Olomoucký kraj

1,1

1,2

1,2

1,5

2,5

4,0

4,8

4,6

4,7

5,0

5,0

4,7

3,8

2,7

2,0

2,5

4,3

4,5

4,7

5,4

Kroměříž

0,7

0,7

0,5

0,7

1,7

3,0

3,7

3,6

3,8

4,3

5,1

5,2

4,3

3,0

2,2

3,1

4,8

4,4

4,8

5,4

Uherské Hradiště

0,2

0,2

0,2

0,4

0,7

1,3

2,0

2,1

2,5

3,1

3,2

3,1

2,7

2,1

1,8

2,2

3,3

3,4

3,4

4,0

Vsetín

1,4

1,1

1,1

1,5

2,4

3,5

3,9

3,9

4,6

5,2

5,0

4,9

4,4

3,2

2,5

3,2

4,5

4,5

4,0

5,0

Zlín

0,3

0,3

0,2

0,4

0,8

1,7

2,2

2,3

2,9

3,9

3,7

3,4

2,7

1,9

1,4

1,9

3,2

2,8

2,9

3,4

Zlínsky kraj

0,6

0,5

0,5

0,7

1,3

2,3

2,8

2,9

3,4

4,1

4,1

4,0

3,4

2,5

1,9

2,5

3,8

3,6

3,6

4,3

Bruntál

1,9

1,7

1,7

1,9

2,9

4,6

6,8

6,9

7,3

8,4

8,8

8,3

7,1

5,4

4,3

4,9

7,0

7,4

8,7

9,3

Frýdek-Místek

1,0

0,8

0,7

0,9

2,2

4,4

5,8

5,4

5,8

6,6

6,7

5,7

4,7

3,2

1,8

2,0

2,9

2,8

3,0

3,8

Karviná

2,1

2,3

2,4

3,0

4,5

7,4

9,3

9,7

10,5

11,5

11,2

11,4

10,2

8,0

6,0

5,7

6,6

6,6

6,7

8,5

Nový Jičín

2,2

1,9

0,6

1,6

2,4

3,9

5,3

5,6

5,5

6,4

5,9

5,3

4,2

2,5

1,7

2,8

4,1

3,4

3,3

4,1

Opava

0,9

0,8

0,7

1,1

1,9

3,2

4,0

4,2

4,7

5,1

5,1

5,2

4,8

4,0

2,7

2,9

3,8

4,3

4,3

4,9

Ostrava-město

1,4

1,5

1,4

1,9

3,3

5,8

7,8

8,0

8,5

9,7

9,5

8,7

7,7

5,3

3,8

3,8

5,1

5,4

5,5

7,5

Moravskoslezský kraj

1,5

1,5

1,3

1,8

3,0

5,2

6,8

7,0

7,4

8,3

8,2

7,8

6,8

5,1

3,6

3,8

4,9

5,0

5,1

6,4

Celkem ČR

0,7

0,7

0,7

1,0

1,7

2,8

3,4

3,3

3,6

4,1

4,1

3,9

3,4

2,5

1,8

2,2

3,1

3,2

3,4

4,2

Pramen: MPSV, čtvrtletní statistiky.

Příl. 9. Dlouhodobě nezaměstnaní 12 měsíců a více v okresech České republiky v letech 1994 – 2013. Zdroj: MPSV Okres Praha Benešov

1994 115

1995 126

1996 214

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

377

1 093

3 574

5 510

5 201

5 515

6 048

6 413

6 293

5 200

3 943

2 898

3 442

6 938

2011 8 195

2012 9 842

2013 14 897

82

66

59

62

123

165

208

209

245

313

435

473

331

223

118

194

457

606

566

947

Beroun

163

176

194

153

406

558

661

542

624

768

772

672

611

473

391

503

996

1 103

1 133

1 519

Kladno

961

1 098

970

1 365

2 031

2 661

2 942

2 885

3 271

3 554

3 497

3 272

2 968

2 182

1 668

1 786

2 811

3 340

3 495

4 402

Kolín

391

430

467

687

985

1 494

1 684

1 493

1 521

1 693

1 513

1 411

901

639

485

843

1 476

1 707

1 924

2 393

Kutná Hora

246

250

248

461

760

1 325

1 590

1 532

1 618

1 636

1 614

1 579

1 269

897

596

826

1 145

1 236

1 531

1 733

Mělník

299

259

286

354

492

1 063

1 279

1 254

1 361

1 627

1 737

1 711

1 500

1 134

934

1 002

1 535

1 781

1 913

2 450

Mladá Boleslav

155

155

139

138

236

425

540

540

741

927

1 025

969

792

505

387

598

1 070

1 143

1 176

1 468

Nymburk

523

303

325

445

727

1 221

1 494

1 248

1 450

1 447

1 548

1 452

1 368

999

788

1 088

1 646

1 897

1 863

2 238

Praha-východ

143

143

92

35

19

118

212

246

316

326

409

284

188

168

150

170

378

474

478

722

30

32

30

44

81

176

229

204

192

219

252

255

195

132

116

199

424

482

703

1 054

Příbram

248

261

350

519

954

1 554

1 636

1 446

1 530

1 543

1 528

1 508

1 417

1 095

995

1 341

2 021

2 271

2 303

2 956

Rakovník

112

142

195

285

476

771

934

713

553

692

612

618

584

359

256

355

720

885

1 121

1 294

3 353

3 315

3 355

4 548

7 290

11 531

13 409

12 312

13 422

14 745

14 942

14 204

12 124

8 806

6 884

8 905

14 679

16 925

18 206

23 176

České Budějovice

168

193

146

210

410

745

856

687

768

759

756

1 024

956

732

573

762

1 222

1 396

1 514

2 159

Český Krumlov

324

308

324

363

571

973

971

909

1 137

1 282

1 257

1 285

1 118

734

605

737

1 024

1 124

1 286

1 605

Jindřichův Hradec

181

83

83

136

258

518

561

597

802

952

1 013

1 160

1 043

724

422

548

870

841

896

1 223

Písek

884

Praha-západ

Středočeský kraj

192

192

219

294

429

628

731

719

754

832

900

920

829

536

307

426

627

615

619

Prachatice

95

127

184

266

378

407

386

374

460

418

427

409

350

209

196

249

337

361

440

525

Strakonice

268

227

246

359

520

684

742

754

820

923

976

1 056

963

745

665

808

1 175

1 311

1 382

1 608

66

72

104

129

249

591

643

505

547

673

773

815

916

651

569

954

1 638

1 818

1 771

2 072

1 294

1 202

1 306

1 757

2 815

4 546

4 890

4 545

5 288

5 839

6 102

6 669

6 175

4 331

3 337

4 484

6 893

7 466

7 908

10 076

Tábor Jihočeský kraj

Domažlice

62

74

64

81

234

418

478

414

508

694

760

803

681

564

495

748

1 145

1 037

1 017

1 183

Klatovy

341

247

230

319

488

792

931

969

1 016

1 176

1 192

1 309

1 247

910

709

845

1 229

1 292

1 276

1 456

Plzeň-město

2 693

660

728

608

860

1 424

1 984

2 343

2 229

2 202

2 378

2 066

1 743

1 543

1 130

824

1 183

1 843

2 007

1 977

Plzeň-jih

23

14

24

67

170

363

395

391

415

519

551

557

459

296

205

305

563

595

605

756

Plzeň-sever

81

66

81

128

284

544

666

563

627

755

751

775

718

579

456

471

753

764

813

1 039

Rokycany

206

205

243

300

378

575

684

638

622

715

760

741

581

431

344

462

600

470

469

565

Tachov

307

240

267

377

577

837

908

976

1 041

1 127

1 109

1 113

997

742

738

1 248

1 642

1 507

1 427

1 509

1 680

1 574

1 517

2 132

3 555

5 513

6 405

6 180

6 431

7 364

7 189

7 041

6 226

4 652

3 771

5 262

7 775

7 672

7 584

9 201

Plzeňský kraj Cheb

22

60

106

249

368

632

653

472

792

1 124

1 383

1 265

1 153

980

835

1 240

1 762

1 472

1 457

1 757

Karlovy Vary

115

207

307

488

844

1 595

2 180

2 257

2 858

3 128

3 085

3 347

3 011

2 244

1 805

2 132

2 895

2 787

2 670

3 171

Sokolov

254

288

312

159

801

1 354

1 599

1 806

2 482

2 841

3 160

3 152

2 830

2 110

1 541

1 966

2 573

2 665

2 729

3 374

Karlovarský kraj

391

555

725

896

2 013

3 581

4 432

4 535

6 132

7 093

7 628

7 764

6 994

5 334

4 181

5 338

7 230

6 924

6 856

8 302

Děčín

981

1 191

1 363

1 892

2 470

3 741

4 104

3 881

4 334

5 256

5 360

5 380

4 601

3 789

3 135

3 627

4 348

4 151

4 194

4 696

Chomutov

751

1 075

1 100

1 554

2 884

4 246

4 892

4 901

5 573

6 421

6 222

5 917

4 899

3 199

2 274

2 847

3 547

3 832

4 032

5 045

Litoměřice

519

734

777

1 040

1 626

2 652

3 166

2 967

2 897

3 052

2 957

2 988

2 669

2 130

1 639

1 910

2 355

2 353

2 482

3 154

Louny

755

841

930

1 222

1 963

2 721

3 205

3 273

3 482

3 664

3 355

3 418

3 034

2 207

1 528

1 607

2 295

2 394

2 356

2 933

Most

753

1 264

1 906

2 690

3 610

5 317

6 715

7 450

8 316

9 091

9 499

9 115

8 221

5 908

3 628

3 711

4 220

4 332

4 455

5 457

1 027

1 302

1 353

1 689

2 894

3 863

4 745

5 167

5 976

6 748

6 091

5 222

4 860

3 850

2 623

2 654

3 558

3 653

3 875

4 108

375

429

576

791

1 686

3 208

3 908

4 177

4 531

4 878

4 253

4 070

4 038

3 536

2 505

2 880

3 794

4 178

4 517

5 387

5 161

6 836

8 005 10 878 17 133

25 748

30 735

31 816

35 109

39 110

37 737

36 110

32 322

24 619

17 332

19 236

24 117

24 893

25 911

30 780

282

326

390

437

663

1 113

1 093

1 057

1 386

1 851

1 955

1 791

1 562

1 250

1 090

1 613

2 355

2 303

2 412

2 704

48

68

52

114

314

648

696

698

1 057

1 357

1 394

1 261

1 068

861

711

1 219

1 707

1 591

1 556

1 995

Liberec

409

452

631

1 041

1 587

2 227

2 032

1 999

2 522

3 133

3 248

3 014

2 671

2 072

1 607

2 188

3 244

3 240

3 355

4 072

Semily

60

116

138

205

391

742

797

705

860

1 098

1 139

1 033

854

744

672

972

1 285

1 349

1 425

1 688

799

962

1 211

1 797

2 955

4 730

4 618

4 459

5 825

7 439

7 736

7 099

6 155

4 927

4 080

5 992

8 591

8 483

8 748

10 459

Teplice Ústí nad Labem Ústecký kraj Česká Lípa Jablonec nad Nisou

Liberecký kraj

Hradec Králové

205

214

242

469

928

1 774

1 855

1 481

1 374

1 603

1 691

1 821

1 414

959

610

735

1 373

1 666

2 229

3 043

Jičín

174

187

223

291

503

835

738

647

814

1 016

1 168

1 196

1 077

837

592

763

1 016

929

943

1 115

Náchod

187

169

165

249

413

695

861

703

932

1 294

1 345

1 427

1 147

553

285

482

930

1 169

1 182

1 560

66

66

75

134

286

568

459

363

436

552

649

738

518

205

115

304

576

544

665

944

Rychnov nad Kněžnou Trutnov

307

377

456

534

688

1 134

1 311

1 248

1 734

2 164

2 133

2 119

2 088

1 646

795

1 080

1 662

1 854

2 046

2 705

Královéhradecký kraj

939

1 013

1 161

1 677

2 818

5 006

5 224

4 442

5 290

6 629

6 986

7 301

6 244

4 200

2 397

3 364

5 557

6 162

7 065

9 367

Chrudim

347

340

331

471

737

1 363

1 769

1 428

1 547

1 718

1 695

1 458

1 204

890

733

1 083

1 601

1 540

1 614

1 966

Pardubice

237

274

299

385

595

1 072

1 351

1 163

1 183

1 471

1 713

1 839

1 389

916

680

883

1 324

1 374

1 553

2 078

Svitavy

523

434

530

780

1 095

1 737

2 133

2 099

2 461

2 927

2 842

2 694

2 419

1 914

1 577

1 871

2 430

2 460

2 302

2 653

Ústí nad Orlicí

312

302

382

552

811

1 460

1 767

1 639

1 725

2 010

2 170

2 096

1 767

1 248

1 020

1 653

2 438

2 349

2 397

2 662

Pardubický kraj

1 419

1 350

1 542

2 188

3 238

5 632

7 020

6 329

6 916

8 126

8 420

8 087

6 779

4 968

4 010

5 490

7 793

7 723

7 866

9 359

Havlíčkův Brod

246

253

289

427

616

908

1 100

882

942

1 192

1 214

1 147

1 006

815

658

1 124

1 634

1 576

1 546

1 742

Jihlava

453

594

470

626

969

1 472

1 334

999

1 141

1 447

1 552

1 537

1 336

988

768

1 145

1 739

1 736

1 790

2 185

Pelhřimov

125

140

97

94

140

223

235

182

231

300

408

384

342

254

235

444

617

523

556

707

Třebíč

612

612

809

1 020

1 561

2 510

2 867

2 344

2 561

3 204

3 440

3 454

3 156

2 102

1 608

1 908

2 767

3 011

2 969

3 482

Žďár nad Sázavou

385

355

389

549

852

1 430

1 575

1 275

1 553

1 926

1 995

2 084

1 971

1 487

1 281

1 593

2 349

2 372

2 330

2 696

1 821

1 954

2 054

2 716

4 138

6 543

7 111

5 682

6 428

8 069

8 609

8 606

7 811

5 646

4 550

6 214

9 106

9 218

9 191

10 812

Blansko

264

206

248

547

883

1 427

1 495

1 249

1 511

1 932

1 809

1 835

1 337

1 040

1 005

1 339

2 117

1 862

1 901

2 217

Brno-město

793

707

758

1 281

2 463

4 727

6 276

6 519

7 924

9 608

9 649

9 593

8 024

5 822

4 441

5 179

7 272

7 539

7 977

10 038

Brno-venkov

218

210

228

352

574

1 232

1 575

1 684

2 020

2 509

2 324

2 347

1 995

1 619

1 250

1 485

2 609

2 564

2 803

3 578

Břeclav

470

644

456

896

1 227

1 897

2 166

2 041

2 256

2 531

2 776

2 728

2 396

1 551

1 000

1 370

2 132

2 370

2 209

2 570

Hodonín

577

502

499

865

1 643

3 308

4 160

4 207

4 878

5 376

5 470

5 572

4 873

3 665

3 011

3 572

5 052

5 063

4 924

5 596

Vyškov

388

406

479

661

1 060

1 515

1 711

1 423

1 572

1 695

1 805

1 714

1 307

749

509

866

1 178

1 280

1 422

1 635

Znojmo

534

617

538

713

1 290

1 955

2 286

2 120

2 498

2 983

2 930

3 088

2 916

2 445

1 821

2 101

2 454

2 519

2 874

3 410

3 244

3 292

3 206

5 315

9 140

16 061

19 669

19 243

22 659

26 634

26 763

26 877

22 848

16 891

13 037

15 912

22 814

23 197

24 110

29 044

Kraj Vysočina

Jihomoravský kraj

Jeseník

328

290

293

334

493

729

922

998

1 122

1 398

1 417

1 421

1 088

812

643

669

927

1 065

1 111

1 122

Olomouc

747

946

1 174

1 448

2 595

4 366

5 112

5 066

5 244

5 163

4 440

3 954

3 149

1 954

1 441

2 218

4 095

4 290

4 583

5 782

Prostějov Přerov Šumperk

504

525

585

785

1 161

1 832

2 116

1 885

2 024

2 303

2 376

2 026

1 467

982

617

796

1 957

2 245

2 388

2 637

1 270

1 181

1 089

1 366

2 266

3 679

4 365

3 785

3 729

4 208

4 341

3 947

3 752

2 805

2 025

2 339

3 595

3 755

3 804

4 377

685

608

614

842

1 364

2 468

2 981

2 826

3 158

3 306

3 466

3 618

2 974

2 205

1 621

2 275

3 352

3 222

3 515

3 839

3 534

3 550

3 755

4 775

7 879

13 074

15 496

14 560

15 277

16 378

16 040

14 966

12 430

8 758

6 347

8 297

13 926

14 577

15 401

17 757

Kroměříž

386

371

290

406

881

1 562

1 895

1 825

1 868

2 246

2 567

2 606

2 255

1 669

1 250

1 621

2 465

2 429

2 590

2 943

Olomoucký kraj

Uherské Hradiště

151

144

162

309

511

942

1 414

1 535

1 843

2 217

2 255

2 154

1 981

1 579

1 308

1 646

2 438

2 408

2 418

2 862

Vsetín

979

752

789

1 095

1 739

2 579

2 904

2 787

3 337

3 914

3 923

3 647

3 293

2 411

1 911

2 450

3 480

3 290

3 052

3 790

Zlín

272

251

222

346

777

1 655

2 143

2 180

2 818

3 892

3 872

3 423

2 714

1 913

1 450

1 935

3 201

2 896

2 906

3 402

1 788

1 518

1 463

2 156

3 908

6 738

8 356

8 327

9 866

12 269

12 617

11 830

10 243

7 572

5 919

7 652

11 584

11 023

10 966

12 997

Bruntál

932

825

834

1 010

1 545

2 390

3 243

3 583

4 036

4 596

4 714

4 203

3 637

2 786

2 163

2 526

3 385

3 773

4 271

4 588

Frýdek-Místek

985

860

729

1 035

2 336

4 692

6 214

5 726

6 389

7 388

7 517

6 578

5 380

3 453

1 892

2 116

3 077

2 984

3 188

4 113

Karviná

2 645

2 848

2 993

4 018

6 098

9 779

12 959

13 521

14 239

15 229

15 278

15 650

14 108

11 287

8 434

8 112

9 334

9 215

9 144

11 662

Nový Jičín

1 622

1 466

485

1 312

1 987

3 339

4 340

4 380

4 435

5 037

4 762

4 428

3 492

1 950

1 346

2 140

3 274

2 768

2 629

3 283

741

655

644

918

1 653

2 895

3 571

3 799

4 339

4 808

4 667

4 709

4 393

3 394

2 443

2 695

3 595

3 810

3 826

4 313

Ostrava-město

2 215

2 317

2 306

3 083

5 178

9 354

12 361

12 563

13 731

15 535

15 610

14 389

12 348

9 396

6 503

6 696

8 813

9 122

9 522

12 795

Moravskoslezský kraj

9 140

8 971

7 991 11 376 18 797

32 449

42 688

43 572

47 169

52 593

52 548

49 957

43 358

32 266

22 781

24 285

31 478

31 672

32 580

40 754

136 913 101 524 123 873 178 481 184 130 192 234

236 981

Zlínsky kraj

Opava

Celkem ČR

34 678 36 218 37 562 52 588 86 722 144 726 175 563 171 203

Pramen: MPSV, čtvrtletní statistiky.

191 327 218 336 219 730 212 804 184 909

Příl. 10. Rozložení MDN u 77 okresů ČR v letech 1994–1997 (intervaly po 0,5 p.b.) MDN (%) 0,0-0,5 0,5-1,0 1,0-1,5 1,5-2,0 2,0-2,5 2,5-3,0 3,0-3,5 3,5-4,0 4,0-4,5 4,5-5,0 5,0-5,5 5,5-6,0 6,0-6,5 6,5-7,0 7,0-7,5 7,5-8,0 8,0-8,5 8,5-9,0 9,0-9,5 9,5-10,0 10,0-10,5 10,5-11,0 11,0-11,5 11,5-12,0 12,0-12,5 12,5-13,0 13,0-13,5 13,5-14,0 14,0-14,5 14,5-15,0 15,0-15,5 Ʃ

1994 29 27 13 6 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

1995 28 30 9 6 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

1996 25 30 13 4 4 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

1997 21 19 21 9 1 4 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

1998 8 12 16 14 14 5 1 2 1 3 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

1999 3 4 12 8 10 12 10 4 4 1 2 2 2 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

2000 2 5 6 9 10 7 9 8 5 2 3 1 1 3 1 3 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 77

2001 2 6 10 7 12 7 6 6 5 3 2 3 0 2 1 2 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 77

2002 2 4 5 10 10 9 5 6 3 7 5 1 2 0 2 0 3 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 77

2003 1 5 2 8 5 9 9 8 5 3 5 3 2 3 1 1 1 1 0 2 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 77

2004 0 5 2 7 6 9 11 7 5 2 6 3 3 3 2 0 0 2 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 77

2005 0 4 3 7 6 13 10 7 2 3 6 4 2 3 0 1 1 2 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 77

2006 2 3 6 7 14 10 8 3 4 5 4 2 2 1 2 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 77

2007 3 8 10 18 9 7 3 6 4 2 3 0 2 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

2008 7 12 14 18 5 6 6 3 4 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

2009 4 8 9 12 15 7 9 4 3 3 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

2010 1 3 5 8 4 10 15 8 5 5 6 2 2 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

2011 0 2 7 8 4 8 16 7 8 2 6 3 3 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

2012 0 1 4 10 4 8 9 16 6 3 4 5 3 2 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

2013 0 1 0 6 6 5 6 8 12 13 4 2 5 1 3 1 1 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 77

Příloha 11.

Příloha 12

Příloha 13

Příloha 14

Příloha 15.

Příloha 16.

Příloha 17.

DLOUHODOBÁ NEZAMĚSTNANOST V ČESKÉ REPUBLICE: REGIONÁLNĚ GEOGRAFICKÁ ANALÝZA. Diplomová práce Martin Andonov MASARYKOVA UNIVERZITA

Recommend Documents