DOPADY MINIMÁLNÍ MZDY NA TRH PRÁCE

Ma sa r yk o v a u n iv e rz ita Ekonomicko-správní fakulta Studijní obor: Hospodářská politika

DOPADY MINIMÁLNÍ MZDY NA TRH PRÁCE The impact of minimum wage on labour market Diplomová práce

Vedoucí diplomové práce:

Autor:

Ing. Daniel Němec, Ph.D.

Lukáš DZURŇÁK

Brno, 2015

MASARYKOVA UNIVERZITA Ekonomicko-správní fakulta

ZADÁNÍ DIPLOMOVÉ PRÁCE Akademický rok: 2014/2015 Student:

Bc. Lukáš Dzurňák

Obor:

Hospodářská politika

Téma práce:

Dopady minimální mzdy na trh práce

Téma práce anglicky:

The impact of minimum wage on labour market

Cíl práce, postup a použité metody:

Cílem práce je odhadnout a identifikovat odlišnosti ve vlivu minimální mzdy na trhy práce v USA a vybraných zemích Evropské unie. Práce se zaměří zejména na ověření toho, jakou roli hrají různé ukazatele vyjádření proměnné charakterizující minimální mzdu a jestli je jejich vliv neměnný v čase, nebo se v průběhu posledních desetiletí měnil. Postup práce: Měření implementačního zpoždění 1. Rešerše literatury zkoumající dopady minimální mzdy v USA a Evropských zemích, shrnutí závěrů a diskuze nad podmíněností výsledků s ohledem na použité modely (techniky) a data. 2. Výběr ekonomik a přehled historie vývoje institutu minimální mzdy v těchto zemích. 3. Příprava dat a výběr proměnných (jejich zdůvodnění a úpravy). 4. Odhady modelů, ověření robustnosti výsledků a jejich interpretace.

Rozsah grafických prací:

Podle pokynů vedoucího práce

Rozsah práce bez příloh:

60 – 80 stran

Literatura:

CAHUC, Pierre a André ZYLBERBERG. Labor economics. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2004. xxxiii, 84. ISBN 0-262-03316-X. Minimum wages. Edited by David Neumark - William L. Wascher. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2008. 377 p. ISBN 0262141027. CARD, David E. a Alan B. KRUEGER. Myth and measurement: the new economics of the minimum wage. Princeton: Princeton University Press, 1995. x, 422 s. ISBN 9780691048239.

Vedoucí práce:


Pracoviště vedoucího práce:

Ekonomicko-správní fakulta Katedra ekonomie

Datum zadání práce: 24. 11. 2013 Termín odevzdání diplomové práce a vložení do IS je uveden v platném harmonogramu akademického roku.

.............................. doc. Ing. Zdeněk Tomeš, Ph.D. vedoucí katedry

V Brně dne: 11. 5. 2015

.............................. prof. Ing. Antonín Slaný, CSc. děkan

J m éno a pří j m ení aut ora:

Lukáš Dzurňák

Náz ev di pl om ové práce:

Dopady minimální mzdy na trh práce

Náz ev prác e v an gl i čt i ně:

The impact of minimum wage on labour market

Kat edra:

ekonomie

Vedoucí di pl om ové práce:


R ok obhaj ob y:

2015

Anotace Předmětem předkládané diplomové práce je analýza dopadů minimální mzdy na trh práce ve vybraných evropských zemích, Spojených státech amerických a ve vybraných federálních státech USA. První část práce se věnuje přehledu dosavadního výzkumu v oblasti vlivu minimální mzdy na trh práce. V další části jsou prezentována data k testování vlivu minimální mzdy na zaměstnanost a nezaměstnanost. Výsledky jednotlivých analýz uvádí třetí část práce. V poslední kapitole jsou shrnuty nejvýznamnější výsledky a výsledky srovnání jednotlivých států.

Annotation The subject of the thesis is to analyse the impact of the minimum wage on the labour market in selected European countries, in the United States globally and in its selected federal states. The first chapter is devoted to an overview of recent research on the impact of the minimum wages on the labour market. Following section presents the data which were used to test the impact of the minimum wage on employment and unemployment. The results of this analysis are shown in the third part. The final chapter summarises the most important results and the comparison of the results for individual countries is shown.

Klíčová slova Minimální mzda, trh práce, zaměstnanost, nezaměstnanost

Keywords Minimum wage, labour market, employment, unemployment

Prohlášení Prohlašuji, že jsem diplomovou práci Dopady minimální mzdy na trh práce vypracoval samostatně pod vedením Ing. Daniela Němce, Ph.D. a uvedl v ní všechny použité literární a jiné odborné zdroje v souladu s právními předpisy, vnitřními předpisy Masarykovy univerzity a vnitřními akty řízení Masarykovy univerzity a Ekonomicko-správní fakulty MU. V Brně dne 13. května 2015 vlastnoruční podpis autora

Poděkování Toto místo bych rád využil na poděkování, a to nejenom těm, kteří přímo přispěli k vytvoření této práce, ale i těm, kteří mě podporovali po celé studium. V první řadě moje poděkování patří Danielu Němcovi za odvahu, kterou prokázal tím, že se rozhodl vést tuhle práci. Jeho předešle zkušenosti ho neodradili a rozhodl se přijmout mě za svého diplomanta. Chci mu také poděkovat za jeho velkou, troufám si říci, že i nekonečnou ochotu odpovědět mi každou otázku a poradit s každým problémem. Nemalý vděk mu patři i za kvalitní recenze mého kuchařského umění, které mu, pevně věřím, chutnalo. Dále bych rád poděkoval Hance Lipovské za její pomoc s jazykovou korekturou této práce. Velké děkuji patří i za pomoc při studiu, kterou mi poskytovala hodně let a nikdy jí to nevyčerpalo. Je jednou z nejchytřejších lidí, s jakými se může člověk ve svém životě setkat, a pevně věřím, že jednoho dne budu s hrdostí říkat, že jsem s ní studoval. Mé „děkuji“, patří i Jurajovi Grmanovi. Pět let mě podporoval při studiu, i když někdy ztratil nervy a často mě k studiu nutil ne příliš milými metody, věřím, že to bylo pro mé dobro. Nemohou samozřejmě zapomenout na své rodiče a sestru. Ti mě podporovali hlavně finančně, aby mi nikdy nic nechybělo a mohl se plně věnovat studiu. Nerad bych zapomněl na Libora Žídka, který mě svým koučinkem naučil využívat čas efektivněji. Dále na Honzu Jonáše, který byl vynikajícím vyučujícím, a který byl vynikající hostitel kanceláře 512. V neposlední řadě i paní doktorce Šedové, rozhovory s ní poskytnou vždy člověku jiný pohled na svět a hodnoty v něm. Na závěr už jen poděkování spolužákům, kteří se vždy umí postarat o to, abyste měli co možná nejhezčí vzpomínky na těžké studium.

Obsah Úvod..........................................................................................................................................11 Kapitola 1 ..................................................................................................................................13 Dopady minimální mzdy ..........................................................................................................13 1.1

Důvody zavedení minimální mzdy ............................................................................13

1.2

Důsledky minimální mzdy ve Spojených státech ......................................................14

1.3

Dopady minimální mzdy v Evropě ............................................................................17

1.4

Shrnutí kapitoly ..........................................................................................................20

Kapitola 2 ..................................................................................................................................25 Vybrané státy a datová báze .....................................................................................................25 2.1

Evropské státy ............................................................................................................25

2.1.1

Minimální mzda ..................................................................................................26

2.1.2

Minimální mzda vzhledem k mediánové mzdě ..................................................26

2.1.3

Ekonomický růst .................................................................................................26

2.1.4

Odbory ................................................................................................................26

2.1.5

Zaměstnanost ......................................................................................................27

2.1.6

Nezaměstnanost ..................................................................................................27

2.2

Spojené státy a federální státy USA ...........................................................................27

2.2.1

Minimální mzda ..................................................................................................28

2.2.2

Minimální mzda vzhledem k průměrné mzdě ....................................................28

2.2.3

Ekonomický růst .................................................................................................29

2.2.4

Odbory ................................................................................................................29

2.2.5

Zaměstnanost a nezaměstnanost .........................................................................29

2.3

Metodika práce ...........................................................................................................30

Kapitola 3 ..................................................................................................................................31 Analýza vlivu minimální mzdy na trh práce .............................................................................31 3.1

Belgie .........................................................................................................................31

3.1.1

Analýza vlivu minimální mzdy...........................................................................31

3.1.2

Analýza vlivu indikátoru MWM.........................................................................33

3.2

Francie ........................................................................................................................35

3.2.1


3.2.2


3.3

Nizozemí ....................................................................................................................38

3.3.1


3.3.2


3.4

Portugalsko .................................................................................................................42

3.4.1


3.4.2


3.5

Španělsko ................................................................................................................... 45

3.5.1

Analýza vlivu minimální mzdy .......................................................................... 45

3.5.2

Analýza vlivu indikátoru MWM ........................................................................ 46

3.6

Spojené státy americké............................................................................................... 49

3.6.1


3.6.2

Analýza vlivu indikátoru MWM ........................................................................ 50

3.7

Washington ................................................................................................................ 52

3.7.1


3.7.2

Analýza vlivu indikátoru MWA ......................................................................... 54

3.8

Kalifornie ................................................................................................................... 55

3.8.1


3.8.2


3.9

Pensylvánie ................................................................................................................ 58

3.9.1


3.9.2


3.10

Jižní Dakota ............................................................................................................ 59

3.10.1 Analýza vlivu minimální mzdy .......................................................................... 59 3.10.2 Analýza vlivu indikátoru MWA ......................................................................... 61 3.11

New York ............................................................................................................... 63

3.11.1 Analýza vlivu minimální mzdy .......................................................................... 63 3.11.2 Analýza vlivu indikátoru MWA ......................................................................... 64 3.12

Vysvětlovací schopnost modelů ............................................................................. 66

Kapitola 4.................................................................................................................................. 67 Shrnutí výsledků a srovnání vlivů minimální mzdy ................................................................. 67 4.1

Shrnutí výsledků ........................................................................................................ 67

4.2

Srovnání vlivu minimální mzdy na nezaměstnanost v jednotlivých státech ............. 70

Závěr ......................................................................................................................................... 73 Seznam použitých zdrojů .......................................................................................................... 75 Seznam tabulek ......................................................................................................................... 79 Seznam použitých zkratek ........................................................................................................ 81

„Raising the minimum wage is the right thing to do, but it's a popular thing to do as well.“ Nancy Pelosi

Úvod Model trhu práce nám může představit každá učebnice ekonomie. Borjas (2010) o trhu práce píše, že jej tvoří nabídka práce, kterou reprezentují lidé a poptávka po práci, kterou zase tvoří firmy. Když pracovníci hledají práci a firmy hledají zaměstnance, jejich protichůdné požadavky se vyvažují a na trhu práce tak vzniká rovnováha (Borjas, 2010). Tato rovnováha však může být narušená a jednou z možností jak tuto rovnováhu narušit je minimální mzda. Jak uvádějí například Card a Krueger (1995), zvýšení minimální mzdy (nad rovnovážnou úroveň) nutí firmy posunout se po křivce poptávky, a tím se snižuje zaměstnanost a zvyšuje nezaměstnanost (Card, et al., c1995). Na druhé straně je nutné uvést, že někteří ekonomové jsou přesvědčeni o tom, že minimální mzda může naopak pomoct nalézt rovnováhu na trhu práce. Joan Robinson (2002) píše, že pokud je na trhu práce monopson, může být zaměstnanost nižší než rovnovážná úroveň (Robinson, 2002). Obdobný názor má i Stigler, kterého cituje Flinn (2010). Ten uvádí, že monopson nastaví zaměstnanost pod úroveň než je rovnovážná zaměstnanost na konkurenčním trhu práce za účelem zaplacení nižší mzdy, než je na tomto trhu. Jak Robinson, tak i Stigler uvádějí, že zavedením minimální mzdy firmy sníží své podněty udržovat zaměstnanost uměle nízko a začnu vyplácet vyšší mzdu a zvýší zaměstnanost (Flinn, c2010). Cílem této práce je identifikovat a kvantifikovat odlišnosti ve vlivu minimální mzdy na trhy práce v USA a vybraných zemích Evropské unie. Nástrojem pro naplnění tohoto cíle budou jednorozměrné ekonometriké modely časových řad, které se pokusí zachytit dynamiku na různě pojatých trzích práce v závislosti na makroekonomických faktorech a faktorech reprezentujících vliv minimální mzdy. Zkoumání dopadů minimální mzdy v rámci jednoho státu může díky očekávané homogenitě v institucionálním nastavení trhu práce přispét k robustnějším odhadům. Práce je rozdělena do čtyř kapitol. První kapitola se zaměřuje na uvedení dosavadních výzkumů v oblasti minimální mzdy a jejího vlivu na trh práce. Nejprve si uvedeme výzkumy pro Spojené státy a následně pro Evropu. Přiblížíme si zároveň metody, jaké využívali autoři ve svých výzkumech a závěry, k jakým dospěli. Výsledky se značně liší mezi státy. Pro 11

Úvod

některé je vliv negativní, pro jiné pozitivní a v některých státech je vliv minimální mzdy nevýznamný. Na závěr kapitoly uvádíme jednotlivé výzkumy do přehledné tabulky. Druhá kapitola je věnována uvedení vybraných ekonomik, které budeme ve své práci porovnávat. Pro práci jsme si vybrali pět států z Evropy, Spojené státy, které budeme nejprve brát jako jeden celek, a dále pět vybraných států z USA. Tyto vybrané státy jsou zvoleny na základě podobnosti ekonomické síly, která byla porovnána právě se státy evropskými. Dále si v kapitole představíme data, se kterými budeme pracovat a uvedeme si metodiku práce. Třetí kapitola je věnovaná prezentaci výsledků analýz pro jednotlivé státy. Analýza se bude týkat jak vlivu samotné minimální mzdy, tak i ukazatele vyjadřujícího poměr minimální mzdy ke mzdě mediánové, případně ke mzdě průměrné. Vliv těchto ukazatelů bude ověřován na zaměstnanost a na nezaměstnanost, které jsou rozděleny podle různých kritérií. Jak si ukážeme, vliv proměnných je různý v jednotlivých státech. Poslední, čtvrtá kapitola je věnována shrnutí výsledků jednotlivých analýz. Následně se zaměříme i na porovnání jednotlivých států mezi sebou, kdy jako základní vysvětlovanou proměnnou zvolíme celkovou nezaměstnanost v státech. Následně porovnáme i vliv zmíněných ukazovatelů na zaměstnanost v evropských krajinách a USA.

12

Kapitola 1 Dopady minimální mzdy Minimální mzda byla poprvé uzákoněná v roce 1893 na Novém Zélandě a tím zároveň ve světě (Hyslop, et al., 2007). Neumark a Wascher (2008) píšou, že minimální mzda byla následně přijatá ve Velké Británii v roce 1909 a v roce 1938 byla přijatá federální minimální mzda v Spojených státech. Od té doby byla minimální mzda přijaté ve stejné, nebo obdobné formě ve většině rozvinutých ale i rozvojových zemích (Neumark, et al., c2008). V současné době většina běžných lidí nepovažuje minimální mzdu za něco neobvyklého. Jak jsme si však uvedli, institut minimální mzdy není tak starý jako lidstvo samo. Podle názoru autora je vhodné, aby si čtenář udělal představu o tom, co vedlo státy k zavedení minimální mzdy, proto bude první část této kapitoly věnovaná těmto důvodům. Uvedeme si také důvody pro její existenci ve 21. století. V další části kapitoly se budeme věnovat empirickým výzkumům, které byly zaměřené na dopady minimální mzdy na trh práce.

1.1

Důvody zavedení minimální mzdy

Původně byla podle Neumarka a Waschera (2008) minimální mzda zavedená jako nástroj na obranu proti šířícím se „sweatshopům“1 ve zpracovatelském průmyslu. Tyto dílny zaměstnávaly značný počet žen a mladých lidí a vyplácely jim podprůměrnou mzdu. Obecně se předpokládalo, že zaměstnanci těchto dílen mají malou vyjednávací sílu a minimální mzda jim měla zajistit, že za svoji práci obdrží regulérní mzdu (Neumark, et al., c2008). Další pohled přináší Waltman (2008), který uvádí, že minimální mzda byla ve Velké Británii a ve Spojených státech úzce spjata i s jinými stránkami sociálního systému (penzijní systém, zdravotní systém a jiné) a společně tak měly v budoucnosti zmírnit chudobu a snížit nerovnost (Waltman, c2008).

1

Sweatshop definuje Lingea slovník jako: „dílnu s drsnými pracovními podmínkami za nízké mzdy.“

13

Dopady minimální mzdy

Současné důvody existence minimální mzdy se od těch historických příliš neliší. Jak píší Klein a Dompe (2007), minimální mzda má pomoci srovnat rozdíly ve vyjednávací síle nízkopříjmových zaměstnanců a je nástrojem v boji proti chudobě (Klein, et al., 2007). Trochu jiný pohled na úlohu minimální mzdy v současné době zmiňuje Levin-Waldman (2014). Ten uvádí, že minimální mzda je politickým nástrojem a jako každá jiná politika, má své přínosy a náklady, které musí být zvážené tak, aby sloužily veřejnému zájmu (LevinWaldman, 2014). Na druhé straně, Ehrenberg a Smith (2011) zpochybňují úlohu minimální mzdy jako nástroje na snížení chudoby. Uvádějí, že lidé žijící v chudobě nejsou ovlivněni minimální mzdou jednak proto, že jsou nezaměstnaní, jednak proto, že příjmy, i když nízké, jsou vyšší než minimální mzda (Ehrenberg, et al., 2011). Cílem tohoto krátkého exkurzu bylo poukázat na fakt, že důvodem pro zavedení minimální mzdy byl boj s chudobou, nikoli ovlivnění trhu práce. Následný text nám však ukáže, že minimální mzda může mít vliv i na trh práce.

1.2

Důsledky minimální mzdy ve Spojených státech

První výzkum, který si představíme a na který odkazuje asi každý autor, je od Carda a Kruegera. Následně si ale uvedeme modifikaci tohoto modelu od Neumarka a Waschera, kterou tihle autoři dospěli ke zcela odlišným výsledkům. Už výše zmíněná dvojice autorů Card a Krueger (1995) uvádí tzv. přirozený experiment, který spočívá v tom, že vzorek zaměstnavatelů je rozdělen do dvou skupin. První testovací skupina podléhá minimální mzdě a druhá kontrolní skupina minimální mzdě nepodléhá. Efekt minimální mzdy tak může být jednoduše odvozený porovnáním průměrné úrovně zaměstnanosti v těchto dvou skupinách. Pro provedení experimentu si autoři vybrali státy New Jersey, který zvýšil minimální mzdu a východní Pensylvánii, která minimální mzdu nezvýšila. Autoři prováděli telefonický průzkum v řetězcích fast-food restaurací ve dvou vlnách. V první vlně telefonicky oslovili restaurace v New Jersey a východní Pensylvánii asi měsíc před plánovanou změnou minimální mzdy v New Jersey. Druhá vlna průzkumu se následně konala zhruba o osm měsíců po změně minimální mzdy, kdy autoři oslovili restaurace z první vlny. Do počtu oslovených restaurací byly započteny i té zavřené, jako možný důsledek zvýšení minimální mzdy. Zaměstnanost je v modelu měřená pomocí střední hodnoty proměnné „full-time-equivalent employment“2, kde se zaměstnanci na plný úvazek včetně manažerů a asistentů manažerů počítají jako 1, a každý zaměstnanec na poloviční

2

Autoři používají označení FTE employment, my se budeme dále v textu držet označení FTE zaměstnanost.

14


úvazek jako 0,5. Ve druhé vlně byla ještě přiřazená zavřeným restauracím 0. Navzdory původnímu zvýšení minimální mzdy v New Jersey se FTE zaměstnanost zvýšila oproti Pensylvánii, kde se snížila. V další části byly restaurace v New Jersey rozdělené do třech skupin podle výchozí mzdy v první vlně. První skupina představuje mzdu přesně $ 4,25 za hodinu, druhá skupina následně mzdu mezi $ 4,26 a 4,99 za hodinu a třetí skupina představuje mzdu více jako 5 $ za hodinu. Výsledkem, ke kterému autoři dospěli, bylo, že se FTE zaměstnanost zvýšila v prvních dvou skupinách. V poslední skupině, ale došlo k poklesu FTE zaměstnanosti (Card, et al., c1995). Neumark a Wascher (2000) zpochybňují metodu telefonického průzkumu Carda a Kruegera. Sami se rozhodli pro průzkum fast-food restaurací v New Jersey a východní Pensylvánii pomocí dat z výplatních listin. Autoři byli schopní sesbírat výplatní listiny restaurací na základě vlastností původního průzkumu Carda a Kruegera. Pro větší schopnost komparace byla data převedena na FTE zaměstnanost za předpokladu, že plný úvazek je 35 hodin pracovního týdne a autoři porovnávají průměrnou změnu v FTE zaměstnanosti mezi původními hodnotami z telefonického průzkumu a hodnotami z průzkumu pomocí výplatních listin. Výsledné porovnání ukazuje, že průměrný pokles FTE zaměstnanosti byl v Pensylvánii pomocí dat telefonického průzkumu vyšší než pokles měřený pomocí výplatních listin. Pro New Jersey ukazují původní data nárůst průměrné FTE zaměstnanosti, zatím co data nové ukazují průměrný pokles FTE zaměstnanosti (Neumark, et al., 2000). Znovu se vrátíme ke dvojici Card a Krueger (1995), u kterých si uvedeme další model ve fast-food restauracích, tentokrát ale ze státu Texas, a podíváme se na regresní modely. Ve státě Texas došlo v létech 1990 a 1991 ke zvýšení federální minimální mzdy3. K výběru tohoto státu, jak uvádí autoři, jich vedli dva důvody. Prvním je velikost státu s množstvím fast-food restaurací rozptýlených napříč různými městy. Druhým důvodem je fakt, že je to stát s relativně nízkými mzdami a tím je pravděpodobné, že bude omezený zákonem o minimální mzdě. První průzkum byl v Texasu proveden v prosinci 1990, osm měsíců po zvýšení minimální mzdy a čtyři měsíce před plánovaným zvýšením mzdy v dubnu 1991. Druhý průzkum byl prováděn v červenci a začátkem srpna 1991. Klíčovou vysvětlující proměnnou, která je použita v regresních modelech, je míra proporcionálního zvýšení v počáteční mzdě potřebné k dosáhnutí nové minimální mzdy. Dva regresní modely se liší v specifikaci závislé proměnné. V prvním modelu se úroveň zaměstnanosti měří jako jednoduchý „počet hlav“ z celkové zaměstnanosti. Druhý model měří nám známou FTE zaměstnanost. Odhadovaný 𝐺𝐴𝑃 koeficient v obou modelech je pozitivní. Navíc v modelu FTE zaměstnanosti je koeficient statisticky rozdílný od nuly na významné hladině (Card, et al., c1995). 3

Jak uvádí autoři, Texas nemá státní minimální mzdu a tak podléhá jenom zákonu o federální minimální mzdě.

15


Nyní přejdeme k novějším pracím. Prvně si představíme znovu studii z oblasti fast foodu od autorů Antonova a Tudoreanu (2009). Cílem autorů je analyzovat vliv minimální mzdy na pravděpodobnost zaměstnání ve fast food restauraci ve dvou skupinách státu. První skupinu tvoří státy Vermont a New Hampshire, druhou tvoří státy Illinois a Indiana. Státy byly zvolené tak, aby každý pár zahrnoval navzájem podobné státy, z kterých jeden zvýšil minimální mzdu (Vermont a Illinois) a druhý ponechal minimální mzdu nezměněnu. Když byl efekt zvýšení minimální mzdy pozorován v každé dvojici státu, autoři porovnali oba modely a určili, či jsou mezi nimi významné rozdíly. Autoři zjistili, že jedině ve státu Vermont došlo po zvýšení minimální mzdy ke snížení zaměstnanosti zaměstnanců pod 23 let na hladině významnosti jednoho procenta. Dále uvádí, že většina testů, které provedli, vykazovala statisticky nevýznamné výsledky (Antonova, et al., 2009). Addison, Blackburn a Cotti (2009) se na rozdíl od předchozích autorů rozhodli pro zkoumání vlivu minimální mzdy na zaměstnanost v maloobchodním sektoru. Výběr maloobchodního sektoru odůvodnili zejména nízkými platy, které se přibližují minimální mzdě. Pomoci dat na úrovni okresů provedli autoři regresní odhad, který poskytl jen malý důkaz pro negativní vliv minimální mzdy na zaměstnanost. Naopak, autoři v mnohých případech našli dokonce důkazy o pozitivním vlivu zvýšení minimální mzdy na zaměstnanost. Na závěr ještě dodávají, že výsledek se může lišit v závislosti na poloze maloobchodu – nízký negativní efekt se objevil v „right-to-work“4 státech (Addison, et al., 2009). Thompson (2009) se zaměřil na odhad působení minimálních mezd na zaměstnanost mladých lidí na úrovni okresů. Výsledky autorovy empirické analýzy ukazují, že rozdíly na trzích práce jednotlivých okresů hrají významnou roly. Efekt na zaměstnanost se zdá byt větší pro trhy práce, kde je minimální mzda více svazující. Výsledky autora ukazuji, že minimální mzda je svazující pro mladé v malých okresech, kde má relativně velký efekt5. Autor dále poukazuje, že regrese s daty na úrovni státu vykazuji nízké a statisticky nevýznamné výsledky, zatímco data na úrovni okresů se jeví jako negativní a statisticky významné (Thompson, 2009). Flinn (2010) zkoumal vliv změny federální minimální mzdy na zaměstnanost jednotlivce ve věku od 16 do 24 let. Z dat vytvořil autor krátký panel pro dvě pozorování na jednotlivci. Pomocí metody statistical matching dochází k závěrům, že ti, kteří byli placení na nebo pod hranici minimální mzdy při prvním pozorování, se s větší pravděpodobností posunuli na novou minimální mzdu nebo se stali nezaměstnanými jako ti, kteří byli placení víc, než byla minimální mzda při prvním pozorování. Autor však dodává, že vzhledem k nemožnosti mít znalost o tom zda jsou jednotlivci zaměstnání ve stejné práci v obou dvou pozorování, je

4

Right-to-work definuje Lingea slovník jako: „je proti nebo zakazuje zaměstnávání pouze pod podmínkou členství v odborech.“ 5 Autor uvádí elasticitu pro mladé zaměstnance v malých okresech 0,38 až 0,57.

16


vysoce spekulativní tvrdit, že zvýšení minimální mzdy ničí nízko produktivní pracovní místa (Flinn, c2010). Coomer a Wessels (2013) se zaměřili na důsledky minimální mzdy na zaměstnanost mladých. Ve své práci se však nezaměřují na celkovou zaměstnanost mladých ale na „covered employment“, kterou definuji jako mladé zaměstnance vydělávající právě minimální mzdu nebo mzdu vyšší. Pomoci logit regrese určili pravděpodobnost, že zaměstnanec je takto placený v době, kdy nebyla minimální mzda zvýšená. Takto odhadnutý regresní model byl aplikován i na časový úsek, ve kterém nebyla minimální mzda zvýšena. Autoři dospěli k závěru, že zvýšení minimální mzdy snižuje „covered employment“ podstatně více než celkovou zaměstnanost mladých (Coomer , et al., 2013). Hanson a Hawley (2014) analyzují dopad navrhovaného zvýšení federální minimální mzdy v roce 2016. Pro svůj výzkum se rozhodli převést navrhované zvýšení minimální mzdy z roku 2016 na dolarovou hodnotu v roce 2012, aby mohli spočítat, kolika zaměstnaných, v každém státě se bude navrhované zvýšení týkat. Použitím elasticity poptávky trhu práce z jiných empirických prací odhadli potencionální ztráty zaměstnání. Použitím těchto metod autoři dospěli k výsledku, že celostátně bude minimální mzda závazná pro 17 až 18 procent zaměstnanců, a že toto pokrytí v sobě nese ztrátu zaměstnání pro 550 tisíc až 1,5 miliónu zaměstnanců (Hanson, et al., 2014). Na závěr si ještě představíme práci od Danzigera (2010). Jeho cílem je změnit pohled na názor Robinsonové, kterou jsme citovali již v úvodu této práce. Ve své práci využívá Danziger mikroekonomický model rovnováhy na trhu práce, kde dojde k zavedení minimální mzdy. Autor dospěl k závěru, že zavedením minimální mzdy se na konkurenčním trhu práce stanou z malých podniků podniky monopsonistické, a to povede ke snížení zaměstnanosti. Autor však uvádí, že jediní zaměstnanci, kteří si polepší, jsou ti, kteří pracují ve větších podnicích (Danziger, 2010).

1.3

Dopady minimální mzdy v Evropě

V předcházející podkapitole jsme si představili některé empirické práce, které se týkaly Spojených státu. Následující kapitolu budeme věnovat výzkumům na starém kontinentě. Dolado a kol. (1996) se ve své práci zaměřili na čtyři evropské země: Francie, Nizozemsko, Španělsko a Velkou Británii. Jak autoři sami uvádějí, každá vybraná země má vlastní charakteristický znak. Zatímco Francie je často spojována s nepříznivým vlivem výše minimální mzdy, Velká Británie zrušila minimální mzdy v roce 1993. Regresní model je

17


vyhotoven pro každou zemi a autoři využívají jako vysvětlující proměnnou tzv. Kaitz index6. Ve Francii nemá značné zvyšování sytému minimální mzdy nepříznivý vliv na zaměstnanost. Připouštějí však, že v polovině osmdesátých let dosáhla minimální mzda úroveň, kdy působila negativně na zaměstnanost. To však mohlo být způsobeno zhoršením pozice nízkopříjmových zaměstnanců na trhu práce. V případě Nizozemska došlo po snížení minimální mzdy u mladých (ve věku 17 až 22 let) ke zvýšení zaměstnanosti. Tato změna je nicméně na pokraji statistické významnosti. Ve Španělsku došlo po zvýšení minimální mzdy na začátku devadesátých let ke snížení zaměstnanosti mladých lidí, ale zároveň došlo k růstu celkové zaměstnanosti. Co se týče Velké Británie, autoři nezjistili žádný významný vliv minimální mzdy (Dolado, et al., 1996). Na začátku roku 1987 se v Portugalsku zvýšila minimální mzda pro zaměstnance ve věku od 18 do 19 let o 49,3 procent. Jak uvádí autorka Pereira (2003) tento skokový nárůst poskytl přirozený experiment umožňující vyhodnocení dopadů na změnu zaměstnanosti této skupiny zaměstnanců. Autorka srovnává pomocí mikrodat na úrovní podniků růst zaměstnanosti zaměstnanců ve věku 18 a 19 let s růstem zaměstnanosti starších zaměstnanců. Autorka se svoji analýzou přichází k několika výsledkům. Zaměstnanost skupiny 18 a 19 letých klesla oproti skupině starších zaměstnanců7. Dalším výsledkem je, že podniky nejenomže zredukovali počet pracovních míst skupině 18–19 letých ale i tím, že jim snížili průměrný počet odpracovaných hodin. Autorka dále uvádí, že při změně minimální mzdy došlo k růstu zaměstnanosti 20 až 25 let starých zaměstnanců – došlo k substitučnímu efektu (Pereira, 2003). V Rakousku, jak uvádí Ragacs (2003), je minimální mzda zavedená téměř v celém odvětví průmyslů v důsledku kolektivního vyjednávání. Autor proto zkoumá, zda má takto kolektivně vyjednaná mzda vliv na zaměstnanost. Odhad je založen na ročních agregovaných datech kvůli kolektivnímu vyjednáváni, které se koná průměrně každý rok. Výsledkem autorova odhadu je nevýznamný vliv na zaměstnanost. Autor však uvádí, že negativní efekt může být přítomen, ale je tak malý, že může být anulovaný právě zmíněnou agregaci dat. Dále zmiňuje, že model byl založen na ročních datech s chybějící dostatečně dlouhou časovou řadou (Ragacs, 2003). Stewart (2004) se zaměřuje na odhad dopadu zavedení národní minimální mzdy na nízkopříjmové zaměstnance ve Velké Británii. Změny jsou sledované po zavedení v roce 19998 a následném zvýšení v letech 2000 a 2001. Na odhad vlivu této změny na pracovní vyhlídky cílové skupiny využívá metody difference-in-differences. Zaměstnanost cílové 6

Tento index představuje podíl minimální mzdy na průměrné mzdě. Autorka uvádí elasticitu v rozmezí od – 0,2 do – 0,4. 8 Pozornému čtenáři zřejmě neunikl fakt, že v úvodu kapitoly jsme si uvedli Velkou Británii jako jednu z prvních zemí, která se rozhodla zavést minimální mzdu, a to již v roce 1909. Dolton a kol. uvádí, že od roku 1909 existovala sektorově-specifická minimální mzda. Tato minimální mzda však byla zrušena v roce 1993 a v dubnu 1999 nahrazena národní minimální mzdou (Dolton, et al., 2010). 7

18


skupiny je srovnána se skupinou, jejíž mzda je nepatrně vyšší než změněná minimální mzda, a která slouží jako kontrolní skupina. Výsledkem je, že nebyl odhalen žádný významný nepříznivý efekt na zaměstnanost, či se už jedná o zavedení minimální mzdy nebo o následující změny v letech 2000 a 2001 (Stewart, 2004). Skedinger (2006) se zaměřil na změnu zaměstnanosti ve Švédsku, v oborech hotelnictví a pohostinství při odborově vyjednané minimální mzdě. Data pocházejí z období 1979 až 1999. Autor se rozhodl pro tato odvětví z důvodu velké skupiny nekvalifikované pracovní síly a vysoké fluktuace zaměstnanců. Práce porovnává stejné období pro zaměstnance se stejnou mzdou, kteří ale nejsou zasaženi změnou minimální mzdy. Výsledek ukazuje, že ztráta zaměstnání se zvyšovala se stoupající minimální mzdou, kromě období 1993 až 1998 pro náctileté zaměstnance. Autor však podotýká, že tento malý efekt se týkal období, ve kterém došlo k snížení minimální mzdy, což jen podporuje tvrzení o vlivu minimální mzdy na zaměstnanost (Skedinger, 2006). König a Möller (2009) zkoumali dopad zavedení minimální mzdy ve stavebním sektoru ve východním a západním Německu. Pomocí metody difference-in-differences analyzovali pravděpodobnost udržení si pracovního místa a vliv na růst mezd dotčených zaměstnanců. Výsledky ukazují pozitivní vliv na růst mezd v obou částech země. Vliv na udržení si pracovního místa se liší. Zatímco je efekt negativní ve východním Německu, pro západní Německo je pozitivní ale ne vždy statisticky významní (Konig, et al., 2009). Pinoli (2010) se zabývala otázkou, jakou úlohou plní role očekávaní ve vlivu minimální mzdy na zaměstnanost. Podle jejího názoru je právě očekávání důležitým prvkem, který může vnést světlo do debaty o negativním nebo pozitivním vlivu minimální mzdy na zaměstnanost. Autorkou vytvořený model ukazuje na základě dat pro Španělsko, že když je změna v minimální mzdě očekávaná, vliv na zaměstnanost je tím menší, čím vyšší jsou očekávaní spojená s politikou. Autorka dále využila přirozený experiment, kdy v roce 2004 došlo v zemi k neočekávanému zvýšení minimální mzdy na testování platnosti modelu. Dále využila metody difference-in-differences, aby mohla porovnat významnost očekávané změny minimální mzdy v letech 2005 a 2007 a neočekávané změny v roce 2004. Výsledky přirozeného experimentu potvrdily statistickou významnost očekávání a výsledky metody difference-in-differences se ukázaly statisticky významné pro roky 2005 a 2007. Tyto výsledky podpořily dříve zmíněný model o významnosti očekávání (Pinoli, 2010). Mezi lety 2004 a 2010 byla ve Španělsku zvýšena minimální mzda. Autoři Galan a Puente (2012) se rozhodli použitím logit regrese zkoumat, zda má zvýšení minimální mzdy efekt na pravděpodobnost ztráty zaměstnáni. Ve své práci proto sledovali čtyři skupiny rozdělené podle věku (16 až 24 let, 25 až 32 let, 33 až 45 let a poslední skupina 45 a více let) a tyto skupiny dále členili ještě podle pohlaví. Výsledky ukazují, že zvýšení národní minimální mzdy má pozitivní a významný vliv na pravděpodobnost ztráty zaměstnání u všech věkových 19


skupin kromě skupiny 25 až 32 let. Tento efekt je nejvíce výrazný u mladých zaměstnanců a u zaměstnanců nad 45 let. Analýza podle pohlaví potvrzuje výsledky a ukazuje, že diskutovaný efekt se ve věkové skupině 33 až 45 let vyskytuje jenom u žen (Galan, et al., 2012). Majchrowska a Zolkiewski (2012) zkoumali vliv minimální mzdy na zaměstnanost pro některé skupiny a regiony v Polsku. Ve své práci přicházejí k několika hlavním závěrům. V první řadě měla minimální mzda negativní efekt na zaměstnanost v letech 1999 až 2010. Druhým výsledkem je, že v průběhu let 2005 až 2010 kdy došlo k značnému nárůstu minimální mzdy, byla nejvíce (negativně) zasažena skupina mladých pracujících ve věku od 15 do 24 let. Další výsledek ukazuje, že jednotná národní minimální mzda může byt velice škodlivá pro nejchudší regiony (s nejnižší mzdou). Autoři však připouštějí, že ačkoli jsou výsledky robustní, studie trpí určitými limity plynoucími z nedostatku dat, a tím i nemožnosti vymezit důležité proměnné (Majchrowska, et al., 2012). Blazevic (2013) se zaměřuje na sestavení modelu a kvantifikaci spojitosti mezi minimální mzdou a mírou zaměstnanosti (rozloženou podle věku) v Chorvatsku. Pomocí panelové regrese na datech z let 2000 až 2010 testuje hypotézu o negativním efektu zvýšení minimální mzdy na míru zaměstnanosti. Výsledek regrese ukazuje, že zvýšení minimální mzdy o jedno procento má za následek zvýšení míry zaměstnanosti o 0,7 procent. Autorka navíc vyvrací hypotézu o negativním vztahu mezi zvýšením minimální mzdy a mírou zaměstnanosti mladých lidí (Blazevic, 2013). Laporšek (2013) pomocí panelové regrese zkoumala vliv minimální mzdy na zaměstnanost mladých v osmnácti státech Evropské unie. Data z období 1996 až 2011 byla použita na skupinu náctiletých zaměstnanců ve věku od 15 do 19 let a na skupinu mladých lidí ve věku 20 až 24 let. Práce ukázala negativní a statisticky významný vliv minimální mzdy na zaměstnanost mladých. Obzvláště silný negativní účinek má minimální mzda na zaměstnance ve věku 15 až 19 let. Autorka dále podotýká, že elasticita je pozoruhodně vysoká, což vysvětluje negativními makroekonomickými trendy způsobenými ekonomickou krizí v roce 2008 (Laporšek, 2013).

1.4

Shrnutí kapitoly

Úvodní kapitola nám měla poskytnout náhled na minimální mzdu a dopady na trh práce, které s sebou nese. Jak jsme si mohli všimnout, každá studie přináší jiné výsledky. Zatímco některé závěry poskytují důkazy svědčící o pozitivním vlivu minimální mzdy na trh práce – jedná se například o studie od (Card, Krueger, 1995) nebo od (Addison, Blackburn a Cotti, 2009). Podle dalších autorů (Thompson, 2009) nebo autorů (König, Möller, 2009), má minimální 20


mzda negativní efekt na některé skupiny (mladí lidé), případně některé oblasti (východní Německo, nebo regiony Polska). Další práce však přináší i výsledky o nevýznamném vlivu minimální mzdy (Ragacs, 2003) nebo (Stewarta, 2004). Přehled o výsledcích jednotlivých prací nám může poskytnout Tabulka1 na konci kapitoly. Tabulka nám poskytne i přehled o použitých metodách a o cílech výzkumu jednotlivých prací. Většina autorů se rozhodla ve svých pracích využít metody difference-in-differences. Tato metoda je však pro naši další práci nevhodná. Metoda difference-in-differences jak píšou Potluka a Špaček (2014) je vhodná, pokud máme dvě skupiny se stejnou historií (Potluka, et al., 2014). Thompson ve své práci vyzdvihuje použití dat na úrovni okresů z důvodu statistické významnosti. Pro naši práci však nejsou data na téhle úrovni vhodná. Budeme používat agregované data na úrovni jednotlivých státu. Další kapitolu proto budeme věnovat představení dat a jednotlivých ekonomik, se kterými budeme pracovat.

21

Tabulka 1 – Přehled výzkumů Autor práce

Použitá metoda

Cílova skupina výzkumu

Výsledek výzkumu

Empirické výzkumy ve Spojených státech amerických

22

Card, Kreuger (1995)

Přirozený experiment Difference-in-differences analýza

Zaměstnanost ve fast-food restauracích v New Jersey a Pensylvánii.

Zvýšení zaměstnanosti ve státě New Jersey, snížení ve státě Pensylvánie. Zvýšení zaměstnanosti ve skupině zaměstnanců původně pobírajících nižší než minimální mzdu.

Neumark, Wacher (2000)

Difference-in-differences analýza

Zaměstnanost ve fast-food restauracích - obměna výzkumu Card, Krueger (1995) použitím jiných dat.

Pokles zaměstnanosti v Pensylvánii vyšší než v původním výzkumu. Pokles zaměstnanosti i v státě New Jersey.

Card, Kreuger (1995)


Zaměstnanost ve fast-food restauracích v Texasu.

Pozitivní vliv na zaměstnanost, u proměnné FTE statisticky významný.

Antonova, Tudoreanu (2009)


Zaměstnanost ve fast-food restauracích ve vybraných státech USA.

Statisticky významný jen pokles zaměstnanosti zaměstnanců do 23 let ve státě Vermont. Ostatní testy nevýznamné výsledky.

Addison, Blackburn, Cotti (2009)

OLS analýza panelových dat

Zaměstnanost v maloobchodním sektoru na úrovni okresů.

Slabý důkaz pro negativní vliv minimální mzdy. Některé okresy důkazy o pozitivním vlivu změny minimální mzdy.

Thompson (2009)

Difference-indifferences analýza

Zaměstnanost mladých na úrovni okresů.

Vysoká elasticita zejména v malých okresech. Navíc výsledy negativní s použitím dat na úrovni okresů.

Flinn (2010)

Statistical matching

Zaměstnanost jednotlivců ve věku od 16 do 24 let po změně federální minimální mzdy.

Větší pravděpodobnost ztráty zaměstnání pro ty, kteří před změnou minimální mzdy pobírali nižší než minimální mzdu.

Coomer, Wessels (2013)

Logit regrese

Zaměstnanost mladých, kteří vydělávají minimální mzdu.

Snížení zaměstnanosti mladých pobírajících minimální mzdu.

Hanson, Hawley (2014)

Využití elasticit poptávky z jiných empirických studii

Zaměstnanost obyvatelstva po změně federální minimální mzdy v roce 2016.

Potencionální ztráta zaměstnání pro 550 tisíc až 1,5 miliónu zaměstnanců.

Danziger (2010)

Mikroekonomický model

Reakce malých podniků na konkurenčním trhu práce po zavedení minimální mzdy.

Po zavedení minimální mzdy se z malých podniků stávají monopsony a to vede k snížení zaměstnanosti.

23

Empirické výzkumy v Evropě Dolado a kol. (1996)

OLS analýza pomocí KAITZ indexu

Vliv minimální mzdy ve Francii, Nizozemí, Velké Británii a Španělsku.

Ve Francii žádný vliv na zaměstnanost. V Nizozemí mladých po snížení minimální mzdy nárůst zaměstnanosti mladých (na pokraji významnosti). Ve Velké Británii žádný významný vliv. Ve Španělsku došlo k snížení zaměstnanosti mladých, ale k nárůstu celkové zaměstnanosti.

Pereira (2003)

Přirozený experiment

Vliv minimální mzdy v Portugalsku na mladé lidi ve věku od 18 do 19 let.

Snížení zaměstnanosti této skupině, redukce odpracovaných hodin a substituční efekt - zvýšení zaměstnanosti lidí od 20 do 25 let.

Ragacs (2003)

OLS analýza

Vliv kolektivně vyjednaných mezd na zaměstnanost v Rakousku.

Nevýznamný vliv.

Stewart (2004)


Vliv zavedení národní minimální mzdy ve Velké Británii.

Neodhalen žádný významný nepříznivý vliv.

24

Skedinger (2006)

Logit regrese

Zaměstnanost v oborech hotelnictví a pohostinství ve Švédsku (odborově vyjednané minimální mzdy).

Zvyšující se ztráta zaměstnanosti s postupně se zvyšující minimální mzdou.

König, Möller (2009)


Stavební sektor ve východním a západním Německu.

Pozitivní vliv na růst mezd v obou částech země. Negativní efekt na udržení pracovního místa na východě, pozitivní na západě Německa.

Pinoli (2010)

Přirozený experiment Difference-in-differences analýza

Role očekávání ve vlivu minimální mzdy na zaměstnanost testována na španělských datech.

Výsledky modelu potvrzují významnost očekávání ve vlivu minimální mzdy na zaměstnanost.

Galan, Puente (2012)

Logit regrese

Pravděpodobnost ztráty zaměstnání ve Španělsku.

Významný a pozitivní vliv na ztrátu zaměstnání. Výrazný efekt u mladých a u zaměstnanců nad 45 let. Efekt výrazný u žen ve věku od 33 do 45 let.

Majchrowska, Zolkiewski (2012)


Vybrané skupiny a regiony Polska.

Negativní efekt na zaměstnanost, obzvláště pro mladé ve věku od 15 do 24 let. Negativní efekt národní minimální mzdy zejména pro nejchudší regiony.

Blazevic (2013)


Kvantifikace spojitosti mezi minimální mzdou a zaměstnaností v Chorvatsku.

Zvýšení minimální mzdy o jedno procento má za následek zvýšení míry zaměstnanosti o 0,7 procent.

Laporšek (2013)

Analýza panelových dat

Mladí zaměstnanci v osmnácti státech Evropské unie.

Negativní a statisticky významný vliv na zaměstnanost mladých, obzvláště pro ty ve věku od 15 do 19 let.

Zdroj: Autor na základě citovaných studií.

Kapitola 2 Vybrané státy a datová báze Před samotným vytvořením jednotlivých modelů a představením jejich výsledků je nutné uvést, jaké ekonomiky jsme si vybrali pro naši práci. Cílem této kapitoly je proto představit tyto ekonomiky a objasnit, proč jsme si je vybrali. Dále si představíme jednotlivá data, se kterými budeme v celé studii pracovat. Kapitola se člení do dvou podkapitol: v první se budeme věnovat evropským státům, ve druhé USA a federálním státům USA.

2.1

Evropské státy

Základním kritériem pro výběr zemí byla existence dlouhé časové řady týkajících se minimální mzdy, zaměstnanosti a nezaměstnanosti. Pro účely této studie jsme vybrali státy, které mají dlouhodobě zavedenou minimální mzdu, a ve kterých je tato mzda zákonem daná (tj. není vyjednávaná odbory). Jedná se o Belgii, Francii, Nizozemí, Portugalsko a Španělsko. Přehled o datu zavedení minimální mzdy nám poskytne Tabulka 2. Tabulka 2 – Přehled institutu minimální mzdy v evropských zemích Stát

Rok zavedení

Sazba

Belgie

1975

měsíční

Francie

1970

hodinová

Nizozemí

1969

měsíční

Portugalsko

1974

měsíční

Španělsko

1963

měsíční

Zdroj: Eurostat. Vlastní zpracování. Data dostupná z: http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/earn_minw_esms_an2.pdf

25

Vybrané státy a datová báze

2.1.1 Minimální mzda Údaje o minimální mzdě jsme převzali z databáze Minimum wages at current prices in NCU,9 kterou sestavuje Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj (OECD). Z důvodu větší přehlednosti jsou data čerpána ze stránek KNOEMA. Údaje jsou na roční bázi, v národních měnových jednotkách (v našem případě v eurech), a v běžných cenách. Pocházejí z období od roku 1983 do roku 2013 pro Belgii a Francii. Pro Portugalsko jsou k dispozici data od roku 1986 do roku 2013, pro Španělsko a Nizozemí jsou to data v rozmezí let 1987 až 201310. Data byla původně uvedena na základě sazby, kterou daná země používá (měsíčná nebo hodinová), pro účely naší analýzy budou upraveny na roční tempa růstu pomocí logaritmické diference. 2.1.2 Minimální mzda vzhledem k mediánové mzdě Tato data slouží jako další ukazatel vyjádření minimální mzdy. Data pocházejí rovněž z databáze OECD a opět byla převzata ze serveru KNOEMA, konkrétně z databáze Minimum relative to average wages of full-time workers11. Údaje, jak už samotný název naznačuje, představují medián k průměrné mzdě zaměstnanců na plný úvazek (dále v textu budeme využívat označení „indikátor MWM“). Nicméně v naší práci budeme tento ukazovatel využívat i pro údaje o zaměstnanosti na částečný úvazek. Data jsou pro naše potřeby znova upravená, tentokrát za pomoci první diference. 2.1.3 Ekonomický růst Data o ekonomickém růstu slouží jako vysvětlující proměnná, která má zabezpečit vyšší variabilitu modelů. Data pocházejí z databáze World Development Indicators (WDI), September 201412. Původním zdrojem dat je databáze Světové banky, opět byla převzata ze serveru KNOEMA. Údaje jsou již uvedeny jako tempo růstu. 2.1.4 Odbory Jako další vysvětlující proměnnou sloužící k zajištění vyšší variability využíváme údaje o počtu členů odborových organizací. Údaje čerpáme z databáze OECD: Union members and employees13 (dle KNOEMA). Data představují počet osob, kteří jsou členy odborové organizace (v tisících), pro evropské státy jsou tyto údaje administrativní. Pro naše účely jsme tato data upravili na logaritmické diference.

9

KNOEMA – Labor. Dostupné z: http://knoema.com/MW_CURP/minimum-wages-at-current-prices-in-ncu Všechna následující data budou uváděná pro jednotlivé státy v rozmezí let, tak jak jsme uvedli zde. 11 KNOEMA – Labor. Dostupné z: http://knoema.com/MIN2AVE/minimum-relative-to-average-wages-of-fulltime-workers 12 KNOEMA – WDI. Dostupné z: http://knoema.com/WBWDIGDF2014Sep/world-development-indicators-wdiseptember-2014 13 KNOEMA – Labor. Dostupné z: http://knoema.com/U_D_D/union-members-and-employees 10

26


2.1.5 Zaměstnanost Údaje o zaměstnanosti představují první kategorii, na které budeme sledovat vliv minimální mzdy. Data pocházejí rovněž z databáze OECD, konkrétně se jedná o databázi FTPT employment based on a common definition14 (dle KNOEMA). Data uvádějí počet osob. Člení se nejprve podle úvazku (plný nebo částečný), následně je každý úvazek rozdělen podle pohlaví a poté podle věku (15–24 let, 25–54 let, 55–64 let a nad 65 let). Data jsme následně upravili tak, aby byla každá skupina vyjádřena jako podíl na celkové zaměstnanosti. Nakonec byla použita úprava pomocí první diference za účelem výpočtu temp růstu. 2.1.6 Nezaměstnanost Další vysvětlovanou proměnou jsou data o nezaměstnanosti. Pocházejí z databáze Incidence of unemployment by duration15 (OECD, dle KNOEMA). Údaje jsou rozděleny podle délky nezaměstnanosti (do jednoho měsíce, 1–3 měsíce, 3–6 měsíců, 6 měsíců až 1 rok, a nezaměstnanost nad jeden rok). Každá z této kategorie je rozdělena nejen podle věku (15–24 let, 25–54 let a nad 55 let), ale také podle pohlaví. Dále je uvedena též celková nezaměstnanost pro každé jedno období. Pro účely porovnání jednotlivých státu používáme data o harmonizované nezaměstnanosti (z databáze OECD Harmonised Unemployment Rate).16 Výsledky analýzy této proměnné budou prezentovány ve čtvrté kapitole.

2.2

Spojené státy a federální státy USA

Jak už bylo zmíněno, pro naši analýzu jsme vybrali Spojené státy americké (nejprve z pohledu ekonomiky jako celku), a pět federálních států USA. Výběr těchto federálních státu je uskutečněn na základě podobnosti ekonomické síly, teda podobnosti hrubého domácího produktu (HDP). Ekonomická síla byla porovnávána pro rok 2013, kdy byla dostupná data Gross Domestic Product – GDP17 (dle KNOEMA), a Gross domestic product (GDP) by state18, která byla čerpána ze serveru Bureau of Economic Analysis (BEA). Jednotlivé databáze mají jiný základní rok pro určení stálých cen. Na naši analýzu to ovšem nemá vliv, nakolik je porovnávané HDP jenom přibližné.

14

KNOEMA – Labor. Dostupné z: http://knoema.com/FTPTC_D/ftpt-employment-based-on-a-commondefinition?action=download#_=_ 15 KNOEMA – Labor. Dostupné z: http://knoema.com/DUR_I/incidence-of-unemployment-by-duration 16 OECD – Key Short-Term Economic Indicators. Dostupné z: http://stats.oecd.org/Index.aspx# 17 KNOEMA – Economy. Dostupné z: http://knoema.com/atlas/topics/Economy/National-Accounts-GrossDomestic-Product/GDP-constant-USdollar 18 BEA – GDP & Personal Income. Dostupné z: http://www.bea.gov/iTable/index_regional.cfm

27


Na základě porovnání úrovně HDP byly následně vybrány státy Washington, pro srovnání s Belgií, Kalifornie (porovnáván s Francii), Pensylvánie (porovnávána s Nizozemím), Jižní Dakota (porovnávaná s Portugalskem) a stát New York (porovnáván se Španělskem). Spojené státy zavedly federální minimální mzdu v roce 1938. Jak na svých webových stránkách uvádí U. S. Department of Labor (DOL), mnoho státu má přijato vlastní minimální mzdu, přičemž pokud zaměstnanec podléhá státní a federální mzdě, má nárok na vyšší sazbu19. Thies (1991) uvádí, že v Kalifornii byl zákon o minimální mzdě přijat v roce 1913 (účinnost nabyl až v roce 1917 a následně zrušen v roce 1925)20. V Jižní Dakotě byl zákon o minimální mzdě přijat v roce 1923, ale nikdy nebyl vynucován. Ve státu Washington byl zákon přijat v roce 1913, ale opakovaně byl označen jako protiústavní (Thies, 1991). Lubin (1958) píše, že ve státě New York byla minimální mzda přijata v dubnu 1937 (Lubin, 1958). Pennsylvania Department of Labor & Industry (L&I) na webových stránkách uvádějí zákon, kterým byla v roce 1968 přijata minimální mzda ve státě Pensylvánie21. Následně si uvedeme zdroje, ze kterých čerpáme data pro naši další analýzu. Uvádíme zde jen zdroje pro federální státy, protože data pro USA jsou čerpána ze stejných zdrojů jako data pro evropské země. Data pro federální státy jsou za období od roku 1999 do roku 2014. 2.2.1 Minimální mzda Údaje o minimální mzdě pro jednotlivé státy pocházejí primárně z databáze CHANGES IN BASIC MINIMUM WAGES IN NON-FARM EMPLOYMENT UNDER STATE LAW: SELECTED YEARS 1968 TO 201322 (dle DOL). Data však nepokrývají celé sledované období, proto byla doplněna o údaje z databáze State Minimum Wage Rates, 1983-2014 23, kterou na svých internetových stránkách publikuje Tax Policy Center. Údaje jsou na roční bázi a v hodinové sazbě. Podobně jako s údaji o minimální mzdě evropských zemí jsme data upravili pomocí logaritmické diference. 2.2.2 Minimální mzda vzhledem k průměrné mzdě Jako další indikátor minimální mzdy využijeme i v případě státu USA ukazovatel minimální mzdy vzhledem k průměrné mzdě. Údaje o průměrné mzdě pocházejí z databáze Quarterly Census of Employment and Wages24, které čerpáme ze stránek Bureau of Labor Statistics (BLS). Data, která jsou uvedena jako průměrné mzdy za týden, jsme vydělili čtyřiceti, tedy 19

DOL – Wage and Hour Division (WHD). Dostupné z: http://www.dol.gov/whd/minwage/q-a.htm Pro úplnost uvádíme, že minimální mzda byla nejprve přijata ve státu Massachusetts v roce 1912 (Thies, 1991). 21 L&I – Laws and Regulations. Dostupné z: http://www.portal.state.pa.us/portal/server.pt?open=514&objID=552960&mode=2 22 DOL – Historical Table. Dostupné z: http://www.dol.gov/whd/state/stateMinWageHis.htm 23 Tax Policy Center – Tax Facts. Dostupné z: http://www.taxpolicycenter.org/taxfacts/Content/PDF/state_min_wage.pdf 24 BLS - Pay & Benefits. Dostupné z: http://data.bls.gov/cgi-bin/dsrv?en 20

28


číslem, které představuje průměrný pracovní týden. Tímto způsobem nám vznikla průměrná hodinová mzda, kterou jsme podělili minimální mzdu (dále v textu budeme využívat označení „indikátor MWA“). Další úprava spočívala v přepočtu na tempa růstu pomocí první diference. 2.2.3 Ekonomický růst Obdobně jak v evropských zemích i zde využíváme dat o ekonomickém růstu na zvýšení variability jednotlivých modelů. Data pocházejí z databáze Real GDP in chained dollars25 (dle BEA) za období 1999 až 2013 a jsou uvedena v tempech růstu. 2.2.4 Odbory Údaje o počtu členů v odborových organizacích pro jednotlivé státy pochází z databáze Union affiliation data from the Current Population Survey26 (dle BLS). Data představují počet členů odborových organizací bez rozdílu pohlaví, pro všechna odvětví ve věku od 16 let. Data jsou uvedena v tisících a byla převedena pomocí logaritmické diference na tempa růstu. 2.2.5 Zaměstnanost a nezaměstnanost Údaje o nezaměstnanosti a zaměstnanosti pocházejí z databáze Employment Status of the Civilian Noninstitutional Population in States by Sex, Race, Hispanic or Latino Ethnicity, Marital Status, and Detailed Age27 (BLS). Pro účely naší práci používáme pouze dělení podle pohlaví a věku (16–19 let, 20–24 let, 25–34 let, 35–44 let, 45–54 let, 55–64 let a 65 a více let). U zaměstnanosti jsme počet zaměstnaných v tisících vydělili (pro jednotlivé kategorie) celkovým počtem zaměstnaných, za účelem výpočtu podílu na celkové zaměstnanosti. U skupin nezaměstnaných sledujeme i nezaměstnanosti pro jednotlivé věkové kategorie bez rozdělení pohlaví a pro porovnání s evropskými státy využíváme i celkovou nezaměstnanost v zemi. Následně jsme data převedli na růstový tvar pomoci první diference. Pro stát Jižní Dakota byly odstraněny kategorie nezaměstnanosti mužů a žen ve věku 65 a více let kvůli nedostatku dat. Ze stejného důvodu byly ve státě Washington odstraněny kategorie mužů a žen (nezaměstnaní i zaměstnaní) ve věku 65 a více let.

25

BEA – GDP & Personal Income. Dostupné z: http://www.bea.gov/iTable/index_regional.cfm BLS - Union affiliation of employed wage and salary workers by state. Dostupné z: http://data.bls.gov/pdq/SurveyOutputServlet 27 BLS - Local Area Unemployment Statistics. Dostupné z: http://www.bls.gov/lau/#ex14 26

29


2.3

Metodika práce

Pro naši analýzu použijeme lineární regresní model, jehož parametry odhadněme metodou nejmenších čtverců (OLS metodu). V rámci všech modelů jsou použity robustní směrodatné odchylky odhadu parametrů (Neweyho-Westovy standardní chyby). Jako vysvětlující proměnné využíváme v každém modelu údaje o ekonomickém růstu (označené EG) a dále údaje o počtu členů odborové organizace (TU). Údaje o minimální mzdě (označené MW) využíváme v analýze přímých dopadů zákonem stanové minimální mzdy. Jako další využíváme indikátor MWM (u státu USA je to indikátor MWA), které v modely označujeme obdobně, tedy MWM (resp. MWA). Pro odhad jednotlivých modelů používáme ekonometrický software Gretl (verze 1.10.1). Z důvodu chybějících údajům některých států byl použit modul programu X-13 ARIMA. Chybějící data byla nahrazená intrapolovanými, což pro technické účely obnášelo převod na čtvrtletní data a následně zpětné předefinování na data roční. Výsledky jsou prezentovány v tabulkách, kde je pro každou vysvětlující proměnnou uveden koeficient a t-podíl (v závorkách pod koeficientem). P-hodnoty jsou uvedeny pomocí hvězdiček, kde počet hvězdiček označuje hladinu významnosti (1 hvězdička pro 10 % hladinu významnosti, 2 hvězdičky pro 5 % hladinu významnosti a 3 hvězdičky pro 1 % hladinu významnosti).

30

Kapitola 3 Analýza vlivu minimální mzdy na trh práce V předcházející kapitole jsme uvedli veličiny, které jsme použili při naší analýze. Rovněž jsme uvedli státy, kterých se bude analýza týkat. Tato kapitola má za cíl představit výsledky jednotlivých modelů, které jsme sestavili, a které představují stěžejní bod této práce. Kapitola bude rozdělena do podkapitol podle jednotlivých zemí. V každé podkapitole si nejprve uvedeme vliv statutární minimální mzdy na zaměstnanost a nezaměstnanost a následně i vliv proměnné MWM (pro federální státy USA je to proměnná MWA), rovněž na zaměstnanost a nezaměstnanost. Výsledky analýz zaměstnanosti jsou v případě evropských států a USA uvedeny podle druhu úvazku a v případě federálních státu podle pohlaví. Výsledky analýz nezaměstnanosti jsou pro USA a evropské země uvedeny podle délky trvání nezaměstnanosti a pro federální státy je to znova podle pohlaví. Za účelem vyšší přehlednosti si v této kapitole uvedeny jenom analýzy, ve kterých je vliv minimální mzdy (případně indikátoru MWM, nebo MWA) významný na pěti procentní hladině statistické významnosti. Výsledky analýz, které toto kritérium nesplňuji, jsou uvedené v přílohách této práce.

3.1

Belgie

3.1.1 Analýza vlivu minimální mzdy V případě Belgie, jak je patrné z Tabulka 3, je vliv minimální mzdy na zaměstnanost na plný úvazek u obou dvou pohlaví různý. Zatímco u mužů je vliv negativní, tedy snižuje se zaměstnanost ve věkové skupině 15–24 let, u žen je vliv pozitivní pro věkové skupiny 25–54 let a 55–64 let. Tento výsledek můžeme pokládat za substituční efekt, kdy při zvýšení minimální mzdy začnou společnosti poptávat více kvalifikované zaměstnance, tedy předpokládáme, že starší zaměstnanci mají více zkušenosti při prací. U úvazku částečného máme rovněž odlišní vliv na zaměstnanost. Opět pozorujeme negativní vliv u mužů, tentokrát ale ve věkové skupině 25–54 let. U žen je vliv pozitivní ve věkové skupině 15–24 let. U žen může tento výsledek znamenat zvýšenou motivaci pracovat, například při mateřské dovolené. U mužů může výsledek znamenat to, že firmy se rozhodnou 31

Analýza vlivu minimální mzdy na trh práce

snižovat stavy zaměstnanců na částečný úvazek vlivem zvýšení nákladů. Výsledky nám přibližuje Tabulka 4. Tabulka 3 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Belgii (plný úvazek) Muži const MW EG TU R2

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

0,08702

-0,27908

0,00882

0,03249

-0,16304

0,05397

-0,02621**

65 a víc 0,07807

(0,90866)

(-1,25579)

(0,28751)

(0,18823)

(-1,61974)

(0,48995)

(-2,48314)

(1,17528)

-0,08287***

0,03118

0,00362

0,00273

-0,0094

0,08812***

0,00763***

0,00795

(-3,42420)

(0,55669)

(0,58430)

(0,06743)

(-0,31418)

(3,46065)

(2,93493)

(0,44255)

-0,03839

-0,00924

-0,00819

-0,03042

0,02069

0,0185

0,00241

-0,02507**

(-0,98800)

(-0,22598)

(-0,72843)

(-1,28106)

(0,94772)

(0,50462)

(0,79122)

(-2,48933)

0,02888

-0,06575

-0,00427

0,00309

0,02109

-0,05331

0,00028

0,00227

1,3663

-0,80434

-0,82085

0,12058

0,93242

-1,49459

0,15379

0,2873

0,198875

0,057471

0,105988

0,022102

0,109854

0,142023

0,132213

0,116639

Zdroj: Vlastní zpracování.

Tabulka 4 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Belgii (částečný úvazek) Muži 15-24 const MW EG TU R2

25-54

Ženy 55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

-0,01081

0,13661

0,01454

0,01086

-0,07931*

0,03967

0,03163*

0,06477

(-0,37555)

(1,45852)

(0,75980)

(0,53285)

(-1,99655)

(0,22048)

(1,91587)

(1,47776)

0,00572

-0,05859**

-0,00079

-0,00085

0,0197**

-0,00517

-0,00818

-0,00079

(0,91356)

(-2,08818)

(-0,16051)

(-0,17209)

(2,35850)

(-0,08041)

(-1,46476)

(-0,08751)

-0,00312

0,01217

-0,00183

-0,0007

0,01688

0,05242

-0,00525

-0,00086

(-0,34193)

(0,57714)

(-0,51949)

(-0,11442)

(1,23370)

(1,47197)

(-1,46101)

(-0,08433)

0,00874

0,00713

-0,00075

0,00866

-0,0006

0,04112

0,00135

0,00206

(1,57657)

(0,25449)

(-0,16278)

(1,33344)

(-0,06889)

(0,67521)

(0,50991)

(0,29839)

0,101344

0,101584

0,004787

0,093864

0,077514

0,049129

0,107067

0,002300


U nezaměstnanosti se výsledky ukazují být statisticky významné (podle kritéria v uvedeného v úvodu této kapitoly) pouze pro nezaměstnanost do 1 měsíce a nad jeden rok. Výsledky analýz přibližuje Tabulka 5 a Tabulka 6. Vliv minimální mzdy u nezaměstnanosti do jednoho měsíce je pozitivní. U mužů je to ve všech sledovaných věkových skupinách, u žen pouze ve skupině 25–54 let. Celková nezaměstnanost je významná jen ve věkové skupině 25–54 let. Tenhle výsledek nemusí být překvapivý. Při zvýšení minimální mzdy se rozhodnou firmy vlivem zvýšení nákladů propouštět a tím se zvyšuje nezaměstnanost. Je nutné si uvědomit, že jde o období do jednoho měsíce a výsledky jiných testu jsou statisticky nevýznamné, což nám neposkytuje informace o tom, zda si nezaměstnaní nenašli práci jinde.

32


Tabulka 5 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Belgii (do 1 měsíce) Muži 15-24

25-54

const -3,88861*** -1,3855** (-3,3935)

MW

1,05809** (2,7088)

EG TU R2

(-2,2054)

Ženy 55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

-1,1088

-1,0261

-1,15539**

1,9910

(-0,8864)

(-0,6867)

(-2,4488)

(1,0955)

(-2,1319)

(-2,9119)

0,2535

0,56288***

-0,1528

0,62326*

0,56891***

0,0806

(0,6793)

(3,4353)

(-0,4101)

(1,8207)

(3,1152)

(0,2962)

0,55148** 0,62576** (2,4207)

Celkově

(2,3628)

15-24

25-54

-2,36973** -1,31597***

55 a víc 0,5051 (0,3823)

0,2251

-0,0519

-0,3054

0,2570

-0,0632

-1,0318

0,2424

-0,0415

-0,5108

(1,1747)

(-0,3549)

(-0,8230)

(0,6551)

(-0,4353)

(-1,6092)

(1,0147)

(-0,4579)

(-1,2236)

0,67088**

0,1212

0,1379

0,0012

0,0062

0,3141

0,3226

0,0542

0,2019

(2,0718)

(0,9916)

(0,5925)

(0,0069)

(0,0699)

(1,0465)

(1,5275)

(0,9670)

(1,0374)

0,2962

0,2929

0,1206

0,0198

0,3207

0,1198

0,1464

0,5059

0,0674


Jak je patrné z níže uvedené tabulky, vliv minimální mzdy na nezaměstnanost nad jeden rok je negativní. Tenhle výsledek může znamenat, že se zvýšila motivace dlouhodobě nezaměstnaných hledat si práci. Výsledek je statisticky významný jen pro věkovou skupinu 25–54 let, a to pro všechny sledované skupiny podle pohlaví, i jako celek. Tabulka 6 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Belgii (nad 1 rok) Muži 15-24 const MW

TU R2

Ženy 55 a víc

15-24

25-54

Celkově 55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

2,0438

0,2327

1,2157

1,7525

-0,4604

-4,9512

1,9455

0,0746

-1,6314

(0,9465)

(0,1063)

(0,3375)

(0,7795)

(-0,3994)

(-0,8550)

(0,9614)

(0,0636)

(-0,4371)

-1,1504

-0,9214

-0,89697***

-0,0567

-1,1559

-0,94576***

-0,5817

(-1,1690)

(-1,3351)

(-4,1825)

(-0,0325)

(-1,6625)

(-3,3946)

(-0,7074)

-1,32258* -0,94402** (-1,7273)

EG

25-54

(-2,1512)

0,7838

1,0527

1,4221

0,1039

1,11796**

1,7943

0,4554

0,98733***

1,9076

(1,6675)

(1,5237)

(1,2851)

(0,2081)

(2,7751)

(1,1144)

(1,2884)

(2,9933)

(1,6428)

-0,7440

-0,4061

-0,61634***

1,0293

-0,5738

-0,48422*

-0,6169

(-1,6682)

(-1,2212)

-0,97289* -0,3865 (-1,7328)

(-0,7857)

(-2,9098)

(1,0762)

(-1,4625)

(-2,0234)

(-1,2562)

0,2495

0,2019

0,1337

0,0988

0,4508

0,1028

0,2364

0,3810

0,1737


Koeficient pro členství v odborech je nevýznamný v případě zaměstnanosti. V případě nezaměstnanosti je však u některých analýz významný. Pozitivní koeficient, který byl pozorován ve většině analýz, ukazuje na zvyšování nezaměstnanosti vlivem zvyšování počtu členů v odborech.

3.1.2 Analýza vlivu indikátoru MWM Analýza ukazuje jaký vliv má změna indikátoru MWM (tedy poměru minimální a mediánové mzdy) na zaměstnanost na plný úvazek. Na základě výsledků, které jsou uvedeny v Tabulka 33


7, můžeme vidět obdobný vliv, jaký byl zachycen u analýzy minimální mzdy – negativní u mužů ve věku 15–24 let a pozitivní u žen ve věku 25–54 let. Tento výsledek můžeme interpretovat jako změnu preferencí zaměstnavatelů najímat kvalifikovanější pracovní sílu když se mění poměr mezi minimální a mediánovou mzdou. Tabulka 7 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Belgii (plný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

const

-0,14803**

-0,18941

0,02046

0,04623

-0,18982***

0,30022***

-0,00444

0,10252***

(-2,33140)

(-1,37980)

(1,10360)

(0,55610)

(-4,09990)

(3,57790)

(-0,71610)

(4,58120)

MWM

-0,13073**

0,03451

-0,01062

-0,06695

-0,01365

0,18286***

0,01049

-0,00999

(-2,23020)

(0,18780)

(-0,79850)

(-0,72410)

(-0,29550)

(3,07220)

(1,11810)

(-0,45090)

-0,03406

-0,0129

-0,01064

-0,04041

0,02135

0,01996

0,00179

-0,0286***

(-0,94460)

(-0,21620)

(-1,00160)

(-1,31780)

(1,02770)

(0,57160)

(0,64270)

(-2,97090)

0,02565

-0,06478

-0,0044

0,00201

0,02074

-0,04914

0,00056

0,00221

1,3366

-0,7956

-0,8108

0,0765

0,9137

-1,3876

0,3356

0,2689

0,115600

0,054500

0,109800

0,037300

0,107800

0,130100

0,049600

0,111600

EG TU R2


Výsledek analýzy pomocí indikátoru MWM je statisticky významná a pozitivna jen pro ženy ve věku 15–24 let. Tato závislost může být způsobená větší motivaci pracovat na částečný úvazek (obdobně jak to bylo u analýzy minimální mzdy). Výsledek analýzy nám ukazuje Tabulka 8. Tabulka 8 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Belgii (částečný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

const

0,00361

-0,03009

0,01302

0,00806

-0,02676

0,02392

0,00901

0,06151*

(0,23180)

(-0,55680)

(1,46550)

(0,52200)

(-0,88390)

(0,24380)

(1,10240)

(2,05900)

MWM

0,03028*

-0,08605

-0,00983

0,00328

0,07065**

0,00456

-0,01968

0,01089

(1,91050)

(-0,90420)

(-0,63910)

(0,17310)

(2,51780)

(0,02840)

(-1,50130)

(0,46000)

EG TU R2

-0,00048

0,01611

-0,00298

-0,00001

0,02132

0,05445

-0,00576

0,00086

(-0,05190)

(0,55580)

(-0,79030)

(-0,00200)

(1,23200)

(1,21930)

(-1,45830)

(0,07910)

0,00932

0,00496

-0,00092

0,00871

0,00083

0,04113

0,00092

0,00223

(1,56000)

(0,17250)

(-0,20690)

(1,31840)

(0,08620)

(0,69700)

(0,28940)

(0,30170)

0,176900

0,060600

0,015900

0,094600

0,156200

0,049000

0,118400

0,007500


V případě nezaměstnanosti je jediná statisticky významná analýza nezaměstnanosti do jednoho měsíce, a to pouze pro muže (ve všech věkových kategoriích). Ukazovatel je kladný, co značí, že při zvýšení poměru mezi minimální a mediánovou mzdou se zvyšuje nezaměstnanost mužů. Pokud se minimální mzda přibližuje mediánové mzdě, firmám rostou náklady a s rostoucími náklady jsou firmy nuceny propouštět. Z větší části se bude jednat o zaměstnance s nižší kvalifikací, kteří jsou placení minimální mzdou. Opět se však jedná o 34


nezaměstnanost do jednoho měsíce a zbylé testy jsou nevýznamné, nelze s jistotou předpokládat, že si tito propuštění zaměstnanci vzápětí nenašli nové zaměstnání. Tabulka 9 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v Belgii (do 1 měsíce) Muži const

Ženy

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

-0,9440

0,1619

0,6077

-0,2957

0,4845

1,4610

-0,6270

0,3136

0,6386

(-1,3853)

(0,4356)

(1,0467)

(-0,3092)

(1,3357)

(1,4584)

(-0,8590)

(0,9526)

(1,0180)

MWM 2,33955** 1,06946** 1,68028** (2,4292)

EG TU R2

Celkově

(2,1938)

(2,3705)

55 a víc

0,2643

0,3733

0,9075

1,2804

0,7086

1,2563

(0,2000)

(0,7070)

(0,7149)

(1,3339)

(1,5521)

(1,6272)

0,2625

-0,0532

-0,2422

0,2250

-0,1638

-0,86501*

0,2510

-0,0974

-0,3589

(1,1499)

(-0,3671)

(-0,7925)

(0,5041)

(-1,3726)

(-1,7515)

(0,8797)

(-0,9221)

(-1,1066)

0,72329**

0,1460

0,1738

0,0089

0,0196

0,3272

0,3519

0,0732

0,2238

(2,2159)

(1,1372)

(0,6605)

(0,0488)

(0,1938)

(1,1063)

(1,6005)

(1,2936)

(1,0192)

0,2887

0,2262

0,1495

0,0112

0,0751

0,1339

0,1320

0,1947

0,1274

Zdroj: Vlastní zpracování

Testy pro Belgii, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

3.2

Francie

3.2.1 Analýza vlivu minimální mzdy V případě Francie se jako jediný významný test ukázal vliv na nezaměstnanost v intervalu od tří do šesti měsíců. Výsledky, uvedené v Tabulka 10 jsou zajímavé zejména proto, že prokazují vliv minimální mzdy pouze na nezaměstnanost mužů, a to jen ve dvou věkových kategoriích. Vliv je negativní pro muže ve věku 15–24 let a pozitivní pro věkovou skupinu 55 a více let. Tento jev může být zapříčiněn substitučním efektem, kdy se společnosti rozhodnou přijmout do zaměstnání mladé lidi, kterými nahradí starší a možná méně efektivní zaměstnance (případně se může jednat o substituci dražší pracovní síly za levnější). Na druhé straně může být tento efekt zapříčiněn sociálním systémem, kdy pro mladé lidi, kteří nepracují a pobírají sociální dávky, začíná být práce atraktivnější.

35


Tabulka 10 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost ve Francii (od 3 do 6 měsíců) Muži

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

1,0532

0,2283

-1,2243

0,4726

0,3610

0,8732

0,7210

0,2965

-0,3077

(1,0464)

(0,2941)

(-1,4468)

(0,4910)

(0,8074)

(1,0881)

(0,8146)

(0,5516)

(-0,5582)

-0,60889**

-0,0626

0,48996**

-0,4534

-0,20755*

-0,1514

-0,51213*

-0,1320

0,21257*

(-2,1772)

(-0,2515)

(2,3002)

(-1,3758)

(-2,0429)

(-0,5913)

(-1,8371)

(-0,8188)

(1,7501)

EG

0,0464

-0,2546

-0,0371

0,2735

0,0626

-0,37447*

0,1533

-0,0964

-0,1921

(0,1763)

(-1,2213)

(-0,1499)

(0,9968)

(0,4059)

(-1,7869)

(0,6199)

(-0,5937)

(-1,1054)

TU

-0,35867**

-0,0202

0,2939

-0,2691

0,0132

-0,1823

-0,31717*

0,0003

0,0835

(-2,2689)

(-0,1231)

(1,6206)

(-1,4938)

(0,1741)

(-1,3379)

(-2,0027)

(0,0023)

(0,6923)

0,0804

0,0237

0,0716

0,0563

0,0556

0,0547

0,0699

0,0211

0,0642

const MW

R2

55 a víc


V případě Francie působí analýza velice zajímavě. Francie je totiž země, která si udržuje pověst trhu práce s negativním vlivem minimální mzdy (Dolado a kol 1996). Na základě naší analýzy však můžeme naopak tvrdit, že minimální mzda ve Francii nemá rozhodně tak negativní efekty, jaký ji bývá přičítán.

3.2.2 Analýza vlivu indikátoru MWM Analýza pomoci indikátoru MWM ukazuje pozitivní vliv na zaměstnanost žen ve skupinách 15–24 a 55–64 let. Konvergence minimální a mediánové mzdy motivuje ženy k větší pracovní participaci. Výsledky analýzy ukazuje Tabulka 11. Tabulka 11 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Francii (plný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

const

-0,19662**

-0,32686**

0,00262

0,14741**

-0,10505*

0,13674

-0,00595

0,17048***

(-2,4855)

(-2,1344)

(0,3585)

(2,1000)

(-1,8849)

(0,9497)

(-1,0217)

(3,0091)

MWM

0,06505*

-0,07791

0,00651

0,0311

0,05649***

-0,00898

0,01103***

-0,00106

(1,8344)

(-1,0215)

(1,2197)

(1,2035)

(2,8230)

(-0,1608)

(2,8151)

(-0,0255)

EG

0,06306**

0,05353**

-0,00374

-0,04364***

0,01243

0,02048

-0,00019

-0,03565**

(2,6862)

(2,1899)

(-1,6665)

(-2,8805)

(0,6825)

(0,6015)

(-0,0645)

(-2,3518)

TU

0,04876***

-0,05612

0,00125

0,02821***

0,03573***

-0,01842

0,00042

0,02125***

(3,7698)

(-1,3735)

(0,6817)

(4,5052)

(3,8954)

(-0,7919)

(0,2742)

(3,8271)

0,4457

0,1328

0,0986

0,2211

0,4097

0,0241

0,1103

0,2440

R2


Analýzu vlivu indikátoru MWM na částečný úvazek ukazuje Tabulka 12. Je zde patrný negativní efekt u mužů ve věku 65 a více let. Tento výsledek můžeme vysvětlit neochotou 36


zaměstnavatelů zaměstnat starší lidi na částečný úvazek, když se rozdíly mezi mediánovou a minimální mzdou snižují. V takovém případe se možná zaměstnavatele rozhodnou nabídnout plný úvazek. Tabulka 12 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Francii (částečný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

const

0,00921

0,0103

0,00532

0,02564***

-0,03179*

0,09758

0,01012

0,05086***

(0,7325)

(0,4494)

(0,8220)

(3,5246)

(-1,8034)

(1,1373)

(1,5086)

(3,5981)

MWM

0,00594

-0,015

0,00036

-0,01304**

0,01305

-0,05585

-0,0027

-0,01499

(0,4638)

(-0,7400)

(0,0761)

(-2,2028)

(0,7194)

(-1,4277)

(-0,8081)

(-1,2658)

EG

-0,01074

-0,00673

-0,00196

-0,00632**

0,00268

-0,0346

-0,00209

-0,00652

(-1,4009)

(-0,9616)

(-1,1799)

(-2,5220)

(0,4092)

(-1,5756)

(-1,2256)

(-1,6212)

TU

-0,00761

-0,01693***

0,00071

-0,00275**

-0,01299

-0,02464*

0,00169*

0,00144

(-1,3578)

(-3,9560)

(0,6217)

(-2,0807)

(-1,6365)

(-1,9941)

(1,9680)

(0,6096)

(0,1658)

(0,3055)

(0,0363)

(0,3068)

(0,1651)

(0,1214)

(0,1246)

(0,0883)

R2


V případě nezaměstnanosti se statisticky významné ukázali být jen vlivy na nezaměstnanost v rozmezí 6 měsíců až 1 roku a nezaměstnanost nad 1 rok. V případě první zmíněné se jedná o pozitivní vliv u žen ve věku 15–24 let a negativní u žen ve věku 55 a více let. Následně je významný také pozitivní vliv indikátoru MWM na celkovou nezaměstnanost mladých ve věku 15–24 let. Tento výsledek může být vysvětlen faktem, že zaměstnavatel může při zvýšených nákladech raději zaměstnat zkušeného pracovníka. Výsledek analýzy ukazuje Tabulka 13. Tabulka 13 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Francii (od 6 měsíců do 1 roka) Muži const MWM EG

R2

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

0,5783

1,03589***

-0,5206

0,0554

0,79353**

2,3259***

0,3186

0,90326**

0,7987

(1,0312)

(3,0470)

(-0,5886)

(0,0675)

(2,2075)

(3,6232)

(0,4844)

(2,7082)

(1,3101)

1,04091*

-0,1787

1,3337

1,61238**

0,1436

(1,9700)

(-0,5000)

(1,5336)

(2,2950)

(0,4725)

-0,7249*** -0,5304*** (-2,9807)

TU

Ženy

(-2,8445)

-0,0118 (-0,0313)

-1,43066** 1,32293** (-2,2759)

(2,3332)

0,0042

0,0634

(0,0142)

(0,1182)

-0,7094** -0,4949*** -0,7687*** -0,7151*** -0,51207*** (-2,5199)

(-3,3490)

(-3,8056)

(-2,8925)

55 a víc

(-3,2775)

-0,3715 (-1,5080)

-0,0386

0,0308

-0,0820

-0,0621

-0,0086

0,0536

-0,0384

0,0097

-0,0269

(-0,3340)

(0,2903)

(-0,4596)

(-0,4258)

(-0,1262)

(0,4256)

(-0,3645)

(0,1585)

(-0,2568)

0,2491

0,1715

0,0723

0,1862

0,1729

0,2810

0,2341

0,2175

0,0432


Výsledky u nezaměstnanosti nad jeden rok můžeme vidět v Tabulka 14. Jak je patrno, negativní efekt se projevuje u žen a na celkové nezaměstnanosti mladých ve věku 15–24 let. Tento výsledek můžeme vysvětlit zvýšenou motivaci mladých pracovat, když se minimální mzda přibližuje té mediánové. 37


Tabulka 14 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Francii (nad 1 rok) Muži const

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

-0,8366

-1,0756

1,0364

-0,8466

-3,47925***

0,8343

-0,8648

-2,20332* (-1,7817)

(1,0539) (-1,2652)

TU R2

Celkově

0,6209

MWM -0,5851 EG

Ženy

(-1,0537)

(-0,7236)

(1,6556)

(-1,1859)

(-3,0787)

(1,4196)

(-1,2419)

-1,67693*

-0,2996

-1,43259**

-0,5265

0,3825

-1,0227**

-1,0832

0,0132

(-1,9046)

(-0,2599)

(-2,5508)

(-0,8389)

(0,3812)

(-2,2077)

(-1,5853)

(0,0161)

-0,2474

0,5816

0,0767

-0,43302*

0,2186

1,42365***

-0,3351

0,4076

0,7111

(-1,2074)

(1,3024)

(0,1478)

(-1,8008)

(0,9563)

(3,0667)

(-1,6750)

(1,3038)

(1,6694)

-0,0862

-0,36767*

-0,3813

0,0174

-0,31088***

-0,1644

-0,0184

-0,33365**

-0,2765

(-0,8864)

(-1,8071)

(-1,0162)

(0,1072)

(-2,8015)

(-0,6461)

(-0,1509)

(-2,4836)

(-0,9508)

0,0611

0,2085

0,0392

0,2168

0,1671

0,1795

0,1585

0,2193

0,0861


Testy pro Francii, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

3.3

Nizozemí

Při interpretaci vlivu minimální mzdy musíme být u Nizozemí opatrní. Jak uvádí Eurostat v dokumentu Monthly minimum wages – country-specific information28 platí v Nizozemí snížená sazba minimální mzdy pro lidi ve věku 15–22 let. Dle informací autora, mají i ostatní evropské krajiny snížené sazby pro mladé lidi, které se nám ovšem nepodařilo získat. Pro Nizozemí však dosahuje sazba u mladých ve věku 15 let jen 30 procent minimální mzdy osob ve věku 23 a více let (viz EXPATAX)29. Výsledky jednotlivých analýz jsou proto zkresleny a interpretaci zamíříme především na jiné věkové skupiny. 3.3.1 Analýza vlivu minimální mzdy V případě analýzy vlivu minimální mzdy na zaměstnanost na plný úvazek je významný negativní vliv u mužů věkové skupiny 25–54 let. V tomto případě (i když s velikou dávkou opatrností) se jeví jako možné vysvětlení snížení počtu zaměstnanců této věkové skupiny a jejích substituce za mladší zaměstnance, kteří pobírají snížení sazbu. Výsledky analýzy ukazuje Tabulka 15.

28

Eurostat – Minimum wage statistics. Dostupné z: http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/earn_minw_esms_an2.pdf 29 EXPATAX. Dostupné z: http://www.expatax.nl/kb/article/what-is-the-minimum-wage-in-the-netherlands-in2012-154.html#.VVCdAZMfG8g

38


Tabulka 15 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Nizozemí (plný úvazek) Muži const MW

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

-0,38081***

-0,08786

0,03214**

0,12344*

-0,28598***

0,19737**

0,00531

0,0648***

(-0,2025)

(-1,5517)

0,07075*** -0,13349***

(-1,7859)

(-0,2872)

(-3,0992)

(-2,4268)

(-0,3009)

(-2,6966)

-0,00394

0,02099

0,05026**

-0,03881

0,00036

0,00613

(3,6625)

(-3,2236)

(-0,7853)

(0,8829)

(2,8156)

(-0,9450)

(0,2363)

(0,9267)

EG

0,02874*

-0,0423

-0,01122***

-0,01885

0,00396

0,00546

-0,00255

-0,00633

(2,0417)

(-1,0732)

(-2,9509)

(-1,2183)

(0,3025)

(0,1705)

(-1,2021)

(-1,0567)

TU

-0,03785***

0,1235**

-0,00064

-0,04548***

-0,02268*

0,08297**

-0,001

-0,01277*

(-4,3581)

(2,7310)

(-0,1639)

(-3,4339)

(-1,9901)

(2,5938)

(-0,6655)

(-1,7434)

0,3597

0,3848

0,2107

0,3456

0,2466

0,3413

0,1128

0,2096

R2


V případě částečného úvazku je zřejmý pozitivní vliv na mužské pohlaví ve věku 65 a více let. V tomhle případě se při zvýšení minimální mzdy rozhodnou zaměstnavatele najmout zkušené starší pracovníky. Tabulka 16 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Nizozemí (částečný úvazek) Muži const

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

0,03972

-0,01336

0,0607**

-0,03302

-0,0143

0,1522

0,00478

0,13487***

(-2,0347)

(-0,6717)

(1,1599)

(0,7589)

(0,6082)

(3,6179)

(0,6942)

(0,2069)

MW

0,00231

-0,03388

0,00407

0,02357***

0,0334*

-0,01257

0,00509

0,00577

(0,1478)

(-0,9200)

(0,5261)

(3,9990)

(2,0067)

(-0,2537)

(1,4666)

(0,6688)

EG

0,01331

0,01598

-0,01645**

0,00875

0,02132*

0,01226

0,00003

-0,01211

(1,1251)

(0,5854)

(-2,6340)

(1,5937)

(1,9294)

(0,4648)

(0,0100)

(-1,3916)

TU

-0,00441

-0,08272*

-0,00895

-0,01393***

-0,00469

0,05422**

-0,00358**

-0,02199**

(-0,4092)

(-1,9885)

(-1,1843)

(-3,5014)

(-0,5062)

(2,0974)

(-2,3487)

(-2,7841)

(0,0168)

(0,2711)

(0,2460)

(0,4031)

(0,0833)

(0,1521)

(0,0777)

(0,2964)

R2


Tabulky 17–19 zobrazují výsledky pro nezaměstnanost do 1 měsíce, 1–3 měsíců, 3–6 měsíců. Znovu se zaměříme na výsledky pro starší věkové skupiny, kde u všech zmíněných intervalů nezaměstnanosti vidíme silný pozitivní efekt. To znamená, že při zvýšení minimální mzdy se nezaměstnanost zvyšuje. Zmíněný pozitivní vliv je zejména u mužů, ale při nezaměstnanosti v rozmezí 3–6 měsíců je patrný i vliv u žen ve věku 25–54 let. Je jasně zřejmé, že minimální mzda má vliv též na celkovou nezaměstnanost v každém období.

39


Tabulka 17 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (do 1 měsíce) Muži const MW

TU R2

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

-1,1861

-0,2345

0,9397

-2,27414**

0,4597

-1,25935* -1,71456**

(2,4716)

(0,7074)

(1,2999)

(1,9782)

(2,2122)

(-0,7279)

-0,3026

0,95701***

0,06504

0,3127

(-1,1444)

(3,4563)

(0,5018)

(1,0669)

0,6729*** 0,42257*** (3,0389)

EG

Ženy

(2,8490)

15-24 (1,6228)

25-54

55 a víc

0,1610

-0,1583

(1,6181)

(0,5691)

0,78875*** 0,23199*** (3,8498)

(2,8224)

0,0978 (0,4719)

0,0357

-0,2345

-0,1355

0,3221

-0,21076***

-0,0246

0,1954

-0,23166**

-0,0717

(0,1762)

(-1,4998)

(-0,7006)

(1,7071)

(-2,8358)

(-0,1262)

(1,0745)

(-2,3819)

(-1,0823)

0,0730

0,1832

0,1279

-0,0746

0,18794*

-0,29576*

-0,0123

0,18307*

0,0940

(0,6838)

(1,0822)

(1,0363)

(-0,6834)

(2,0318)

(-1,8734)

(-0,1322)

(1,8676)

(1,1690)

0,1870

0,3129

0,0339

0,2832

0,1690

0,1795

0,2647

0,3471

0,0224


Tabulka 18 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (od 1 do 3 měsíců) Muži

Ženy

Celkově

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

-0,7463

-6,4102***

-2,0201*

1,37085

-5,937***

-2,278***

-0,1360

(-0,4679)

(3,2903)

(-0,0382)

(1,3155)

(-0,1814)

(-0,0748)

(0,8622)

MW

1,75719** 1,18277*** 0,62657** 2,26456** 0,75613*

0,0631

2,0937**

0,9839***

0,55382**

(0,1473)

(2,5873)

(2,8388)

(2,4318)

EG

1,17381*

0,3573

-0,1444

0,3196

-0,30509**

(2,0185)

(1,5645)

(-1,4698)

(2,8637)

(1,4013)

(-2,2230)

(2,3787)

(1,5271)

(-2,4854)

-0,3993

0,0729

0,15596**

-0,8940

-0,2440

0,2420

-0,6312

-0,0782

0,20546*

(-0,5163)

(0,2335)

(2,2255)

(-1,2313)

(-0,5734)

(1,3175)

(-0,8490)

(-0,2163)

(2,0368)

0,2532

0,2849

0,4022

0,3258

0,1326

0,1926

0,3050

0,2272

0,3726

15-24

25-54

const -5,4308** -2,7051*** (2,0797) (2,3543)

TU R2

(2,3217) (4,4081)

(2,4139)

(2,6929)

(1,8518)

1,21746*** 0,37712 -0,58467** 1,13515**


Tabulka 19 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (od 3 do 6 měsíců) Muži const MW EG TU R2

Ženy

15-24

25-54

55 a víc

-1,3006

-1,7514*

-0,2779

(1,0464)

(0,2941)

(-1,4468)

(0,4910)

(0,8074)

0,3846

0,87106**

0,2843

1,14773**

(0,9291)

(2,6628)

(0,7130)

(2,3401)

15-24

25-54

-2,92183*** -2,38356**

Celkově 55 a víc -0,4923

15-24

25-54

-2,36886** -1,68367*

55 a víc -0,8292

(1,0881)

(0,8146)

(0,5516)

(-0,5582)

0,83323**

0,2775

0,7998*

0,77907**

0,4376

(2,1020)

(0,4974)

(1,7475)

(2,4774)

(1,1411)

0,2759

0,1264

-0,0626

0,3411

0,4058

0,0329

0,38251*

0,1713

0,0415

(1,2724)

(0,4559)

(-0,2458)

(1,4712)

(1,7101)

(0,0813)

(1,9669)

(0,7780)

(0,1464)

-0,5898

-0,0008

-0,0902

-0,65049**

-0,2894

0,2071

-0,65661*

-0,1259

-0,0743

(-1,6470)

(-0,0035)

(-0,5284)

(-2,1034)

(-0,9800)

(0,7392)

(-1,9566)

(-0,5316)

(-0,4194)

0,1342

0,0986

0,0142

0,3272

0,2508

0,0117

0,2566

0,1460

0,0300


40


Při nezaměstnanosti nad 1 rok je z Tabulka 20 patrný negativní vliv minimální mzdy na nezaměstnanost. Z toho můžeme usuzovat, že zvýšení minimální mzda motivuje dlouhodobě nezaměstnané k nalezení nové práce. Tabulka 20 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (nad 1 rok) Muži const MW EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

4,7779*

4,3205**

-1,7914

2,4534

2,4736

1,6956

3,9489**

3,60867**

-1,0318

(0,5964)

(0,2388)

(1,0466)

(0,2351)

(-0,7643)

(-1,3676)

(0,3954)

(-0,2628)

(-0,1111)

-1,6469*** -2,8937*** (-2,9448)

(-5,0692)

-1,0449*

0,10816

-1,00415** -1,3223***

-0,6708 (-0,8023)

(-2,1182)

1,10698** -0,60261**

-1,3718

55 a víc

-1,4176*** -2,1053*** -0,75625

(-3,5670)

(-1,5963)

(-3,1133)

(-4,6261)

(-1,0741)

-0,1902

0,4163

-0,89737**

-0,1320

0,88496*

(-1,7190)

(0,2201)

(2,6003)

(-2,6647)

(-0,4499)

(0,5679)

(-2,2474)

(-0,3104)

(1,9118)

-0,0332

-0,4924

-0,58211*

-0,0319

-0,3036

-0,5444

-0,0068

-0,3559

-0,66146*

(-0,0862)

(-1,2484)

(-1,7372)

(-0,1205)

(-1,0527)

(-1,0047)

(-0,0240)

(-1,3401)

(-1,9907)

0,2750

0,4393

0,1445

0,1378

0,2699

0,0623

0,3027

0,4016

0,1066


3.3.2 Analýza vlivu indikátoru MWM Ve vztahu minimální mzdy k mediánové mzdě neukazuje analýza žádný významný vliv na zaměstnanost. U nezaměstnanosti je významný jenom vliv na období v rozmezí 3–6 měsíců a nad 1 rok. Výsledky prvně zmíněné kategorie ukazuje Tabulka 21. Jak je patrno, výsledky jsou pozitivní pro obě pohlaví a pro celkovou nezaměstnanost u věkové skupiny 55 a více let. To signalizuje, že přibližování minimální mzdy mzdě mediánové má vliv na zvyšování nezaměstnanosti. Tabulka 21 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost Nizozemí (od 3 do 6 měsíců) Muži const MWM EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

0,0974

1,1882

1,38782*

-0,1093

-0,3708

1,4700

-0,1864

0,6883

55 a víc 1,0536

(0,0991)

(1,3938)

(2,0114)

(-0,0959)

(-0,4533)

(1,3701)

(-0,1914)

(0,8316)

(1,3101)

1,52968

2,77605*

3,05331**

0,4339

0,2266

4,00256**

0,9788

1,70128*

2,62912**

(1,4616)

(2,0166)

(2,4373)

(0,6212)

(0,3450)

(2,2089)

(1,2707)

(1,8481)

(2,7283)

0,3147

0,1609

0,1157

0,1357

0,2499

0,2865

0,2921

0,1414

0,1549

(1,3969)

(0,5947)

(0,5548)

(0,5589)

(1,1343)

(0,7923)

(1,5267)

(0,6578)

(0,5711)

-0,4679

0,2263

0,1371

-0,5814

-0,2455

0,5019

-0,5602

0,0214

0,1279

(-1,1790)

(0,8601)

(0,6925)

(-1,6948)

(-0,7325)

(1,5927)

(-1,5193)

(0,0769)

(0,8050)

0,1740

0,1749

0,1705

0,1342

0,0561

0,1837

0,1769

0,1229

0,1760


Vliv ukazovatele minimální k mediánové mzdě na období nad 1 rok ukazuje negativní vliv na nezaměstnanost. Znova zde platí, že snižování rozdílů mezi minimální mzdou a mediánovým ukazovatelem má silně motivační účinek na dlouhodobě nezaměstnané. 41


Tabulka 22 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost Nizozemí (nad 1 rok) Muži 15-24 const

-0,7094 (-0,7208)

25-54

EG TU R2

55 a víc

-3,72401* -4,4145** (-1,9746)

MWM -5,03468** -3,9917** (-2,7751)

Ženy

(-2,5551)

(-2,2548)

15-24

Celkově 55 a víc

25-54

15-24

25-54

55 a víc -4,0994** (-2,1501)

-0,8089

-1,6163

-3,6603

-0,6200

-2,3875

(-1,1025)

(-1,0788)

(-1,5539)

(-0,8860)

(-1,4418)

-2,81604* -3,08163*** -6,58016** -3,8643** -3,340***

-3,2301 (-1,2444)

(-1,9158)

0,99545** -0,61251**

(-3,7662)

(-2,6241)

(-2,3865)

-3,977*

(-3,0260)

(-1,7872)

-1,09349*

0,4004

-0,1544

0,1902

-0,9027**

0,0467

0,7331*

(-2,0150)

(0,6680)

(2,2756)

(-2,7062)

(-0,3580)

(0,2917)

(-2,5432)

(0,0958)

(1,7739)

-0,4472

-0,8735*

-0,83488*

-0,2662

-0,56744*

-1,05948*

-0,3297

(-1,4234)

(-1,7682)

(-1,8425)

(-1,0197)

(-1,8235)

(-1,9165)

(-1,4490)

(-1,8974)

(-2,4044)

0,4000

0,1847

0,2038

0,1763

0,2587

0,1763

0,3687

0,1977

0,1886

-0,66427* -0,9704**


Testy pro Nizozemí, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

3.4

Portugalsko

3.4.1 Analýza vlivu minimální mzdy V případě Portugalska má minimální mzda vliv jenom u zaměstnanosti na plný úvazek. Výsledky zobrazuje Tabulka 23, ze které je patrný pozitivní vliv na zaměstnanost žen ve věku 25–54 let. Tento nárůst mohl být způsoben zvýšenou motivací pracovat. V případě nezaměstnanosti se jako statisticky významný ukázal vliv na nezaměstnanost v rozmezí 3–6 měsíců (výsledek zachycuje Tabulka 24). Jak můžeme vidět, vliv se týká jenom žen ve věku 55 a více let. Koeficient je negativní, co ukazuje na snižování nezaměstnanosti. Tato změna může být opět způsobená zvýšenou motivací pracovat. Tabulka 23 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Portugalsku (plný úvazek) Muži const

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

-0,22626**

0,00499

-0,03519

-0,02832

-0,27749***

0,22927*

-0,02216

0,08972*

(-2,2647)

(0,0344)

(-0,5708)

(-0,2946)

(-3,2090)

(1,9758)

(-0,5703)

(2,0105)

MW

-0,0313

0,02646

0,00226

-0,00743

-0,00046

0,05625***

0,00667

-0,00536

(-1,5788)

(0,8141)

(0,1726)

(-0,3300)

(-0,0228)

(3,4909)

(0,8516)

(-0,6044)

EG

0,06653***

-0,03418

0,00105

-0,01211

0,04455*

-0,06402***

-0,00738

-0,01534

(3,2174)

(-1,0203)

(0,0793)

(-0,6309)

(1,7757)

(-2,9893)

(-1,2682)

(-1,0870)

TU

0,02363

0,05286

-0,00105

-0,01189

0,00287

0,00462

0,005

-0,01062

(1,3070)

(1,5221)

(-0,1008)

(-0,6961)

(0,2055)

(0,2354)

(0,4710)

(-1,4138)

0,3335

0,0975

0,0038

0,0547

0,1627

0,2539

0,0385

0,0783

R2

Zdroj: Vlastní zpracování. 42


Tabulka 24 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Portugalsku (od 3 do 6 měsíců) Muži 15-24 const MW EG TU R2

Ženy 55 a víc

25-54

15-24

Celkově 55 a víc

25-54

15-24

25-54

55 a víc

-0,8686

-0,5145

-1,0872

-0,1573

-0,6725

-0,0103

-0,4565

-0,6155

-0,7252

(-1,1274)

(-0,5543)

(-0,6888)

(-0,2154)

(-1,1440)

(-0,0094)

(-0,7821)

(-0,9297)

(-0,5977)

0,2832

-0,0733

0,2688

0,0449

-0,0990

-0,5968**

0,1458

-0,0801

-0,0067

(1,4891)

(-0,3177)

(0,7168)

(0,2406)

(-0,7652)

(-2,1541)

(0,9175)

(-0,5011)

(-0,0216)

-0,0533

0,0205

-0,0263

0,1643

0,2155

0,43772*

0,0703

0,1159

0,1373

(-0,2016)

(0,0672)

(-0,0958)

(0,5888)

(1,3155)

(1,8825)

(0,2865)

(0,5225)

(0,5911)

0,2345

-0,3821**

0,2096

0,0605

-0,3976***

-0,86778**

0,1384

-0,39141***

-0,1083

(1,5801)

(-2,4332)

(0,6086)

(0,2930)

(-3,4012)

(-2,1844)

(0,8454)

(-3,0739)

(-0,7421)

0,0533

0,0566

0,0222

0,0280

0,1733

0,3079

0,0396

0,1111

0,0121


3.4.2 Analýza vlivu indikátoru MWM Analýza pomocí indikátoru MWM ukazuje statistickou významnost u částečného úvazku žen ve věku 25–54 let. Tento ukazovatel je záporný, co značí negativní vliv (viz Tabulka 25). U zaměstnanosti na plný úvazek nebyl tento koeficient významný na pěti procentní hladině významnosti, ale pro upřesnění uvádíme i výsledky u zaměstnanosti na plný úvazek (viz Tabulka 26). Jak si můžeme všimnout, koeficienty dané kategorie jsou téměř stejné ale s opačným znaménkem. To může indikovat, že při konvergenci minimální a mediánové mzdy se ženám ve věku 25–54 let mění typ úvazku. Tento efekt může být způsoben větší preferencí mzdy, kdy ženy přejdou na plný úvazek, aby mohli odpracovat více hodin a tím získat vyšší mzdu. Tabulka 25 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Portugalsku (částečný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

0,00835

0,03784

0,04796*

(0,6860)

(1,5159)

(1,7768)

MWM

-0,01057

-0,02447

-0,01538

(-0,9617)

(-1,3257)

(-0,6594)

(-1,0314)

EG

-0,00764

-0,02263**

0,00135

-0,00876

(-1,3093)

(-2,4055)

(0,1562)

(-0,8761)

const

TU R2

15-24

25-54

55-64

65 a víc

0,02325

0,0138

0,04579

0,03891*

-0,00126

(1,1983)

(0,9458)

(0,9379)

(1,7522)

(-0,0653)

-0,01849

-0,01909*

-0,11652**

-0,00873

-0,01055

(-1,9012)

(-2,1625)

(-0,5372)

(-0,6213)

-0,00515

-0,05153*

0,0091

0,0065

(-1,0662)

(-1,9914)

(1,5428)

(0,7954)

-0,0042

-0,01792*

-0,00326

-0,00926

0,00256

-0,03009**

0,00883

-0,00683

(-1,4862)

(-2,0004)

(-0,3979)

(-1,2979)

(0,8294)

(-2,4400)

(1,3774)

(-1,1509)

(0,0811)

(0,2271)

(0,0477)

(0,0770)

(0,1203)

(0,2445)

(0,1847)

(0,1350)


43


Tabulka 26 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Portugalsku (plný úvazek) Muži 15-24 const MWM EG TU R2

25-54

-0,34857***

0,03043

(-4,9640)

(0,2689)

Ženy 65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

-0,02517

-0,04646

-0,25677***

0,36916***

0,00139

0,06133

(-0,7417)

(-0,8020)

(-5,1244)

(3,3526)

(0,0568)

(1,6013)

55-64

0,01509

0,13147

-0,00326

-0,01659

-0,04142

0,12073*

0,00143

0,01634

(0,4287)

(1,2687)

(-0,1244)

(-0,5195)

(-1,1668)

(1,7416)

(0,0954)

(0,4390)

0,0553**

0,02373

0,00114

-0,02155

0,03041

0,0058

-0,00342

-0,01264

(2,7429)

(0,4808)

(0,0717)

(-1,0983)

(1,0790)

(0,2371)

(-0,4392)

(-0,6340)

0,03759***

0,05027*

-0,0022

-0,00987

0,00041

-0,01102

0,00232

-0,00735

(2,9898)

(2,0087)

(-0,2347)

(-0,7675)

(0,0344)

(-0,4593)

(0,2660)

(-0,8766)

0,2630

0,1476

0,0029

0,0520

0,1823

0,1879

0,0131

0,0798


V případě nezaměstnanosti je jako jediná statisticky významná skupina mužů ve věku 55 a více let. Koeficient je pozitivní, což značí, že při konvergenci minimální a mediánové mzdy se zvyšuje nezaměstnanost této skupiny. Tento výsledek můžeme interpretovat zvýšenými náklady zaměstnavatelů, kteří se rozhodli propouštět, a vybrali si právě tuhle skupinu. Výsledky analýzy ukazuje Tabulka 27 Tabulka 27 – indikátoru MWM na nezaměstnanost v Portugalsku (od 6 měsíců do 1 roka) Muži const MWM EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

-0,4336

0,4609

-1,1074

-0,1853

0,1057

0,3224

-0,3998

0,3138

55 a víc -0,6337

(-0,3463)

(0,3321)

(-1,1720)

(-0,1281)

(0,0875)

(0,1685)

(-0,3070)

(0,2573)

(-0,6265)

1,5642

-0,2892

1,31135**

0,1952

0,2541

0,5416

0,8356

-0,0254

1,1027

(1,1790)

(-0,3334)

(2,1897)

(0,1864)

(0,2350)

(0,3157)

(0,8013)

(-0,0268)

(1,5998)

0,5775

-0,1280

0,4802

0,2220

0,1741

0,2938

0,4083

0,0189

0,3322

(0,8588)

(-0,2522)

(1,3824)

(0,3990)

(0,3413)

(0,4657)

(0,7428)

(0,0393)

(0,9359)

0,3193

0,1132

-0,0618

0,0773

0,1608

0,5050

0,1663

0,1402

0,0935

(1,2022)

(0,5203)

(-0,3397)

(0,3693)

(0,9471)

(1,2828)

(0,8379)

(0,7803)

(0,5051)

0,0448

0,0108

0,0832

0,0080

0,0129

0,0473

0,0357

0,0083

0,0651


Testy pro Portugalsko, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

44


Španělsko

3.5

3.5.1 Analýza vlivu minimální mzdy Vliv minimální mzdy na zaměstnanost je významný jak při plném, tak i částečném úvazku. U plného úvazku (viz Tabulka 28) je koeficient záporný u mužů ve věku 15–24 let. V případě částečného úvazku (viz Tabulka 29) je naopak koeficient kladný ve stejné skupině. Navíc koeficient pro ženy ve věku 55–64 let je pozitivní a statisticky významný (u plného úvazku významný jen na 10% hladině významnosti a negativní). Z výsledku můžeme usoudit, že zaměstnavatele se rozhodli změnit úvazky uvedeným skupinám, a tím si částečně snížit náklady spojené se zvýšenou mzdou (zaměstnanci odpracuji méně hodin). Tabulka 28 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost ve Španělsku (plný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

const

-0,40492**

-0,28512

0,00346

0,08523

(-2,8257)

(-1,3219)

(0,3844)

(1,1926)

(-4,3070)

(2,3650)

(2,2962)

(4,0290)

MW

-0,05485**

0,0022

-0,00394

-0,05079*

-0,01051

0,00968

-0,00508*

-0,02085

(-2,5195)

(0,0322)

(-1,3858)

(-1,8249)

(-0,6885)

(0,1570)

(-1,9227)

(-1,5661)

EG

0,12098***

-0,03328

0,00043

-0,03292

0,07142***

-0,00859

(3,9382)

(-0,5258)

(0,1688)

(-1,1688)

(3,5751)

(-0,3169)

(-2,8649)

(-2,8455)

TU

0,00777*

0,02419

-0,00043

0,01043

-0,00113

0,00916

0,00164**

-0,00138

(1,8563)

(1,5196)

(-0,4042)

(1,3684)

(-0,2555)

(0,5142)

(2,3020)

(-0,2900)

0,6359

0,0663

0,0466

0,1779

0,5378

0,0272

0,2787

0,3916

R2

15-24

25-54

-0,30437*** 0,46876**

55-64

65 a víc

0,02222**

0,21296***

-0,00684*** -0,03527***


Tabulka 29 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost ve Španělsku (částečný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

-0,03339

0,13067***

-0,00982

0,00152

-0,04801

0,15901

-0,00285

0,00465

(-1,5860)

(3,0476)

(-1,1748)

(0,1666)

(-1,2396)

(1,3845)

(-0,6814)

(0,1840)

MW

0,01468**

0,01421

0,00337

0,00409

0,01678

0,06597

0,00323**

0,01179

(2,1785)

(0,9866)

(1,0940)

(1,4480)

(1,2476)

(1,6720)

(2,5333)

(1,2413)

EG

0,00094

-0,03491***

-0,00041

-0,00437**

0,00361

-0,0295**

-0,00215

-0,00914***

(0,1880)

(-6,9762)

(-0,3994)

(-2,3866)

(0,6141)

(-2,1082)

(-1,4808)

(-3,1582)

TU

-0,0044***

-0,00978

-0,00085

-0,00109

-0,00269

-0,02848**

-0,00128**

-0,00168

(-2,9378)

(-1,6175)

(-0,7897)

(-1,2110)

(-0,7235)

(-2,6784)

(-2,6433)

(-0,6335)

(0,2349)

(0,5813)

(0,0921)

(0,1777)

(0,1198)

(0,3877)

(0,2746)

(0,2012)

const

R2


U nezaměstnanosti jsou významné výsledky nezaměstnanosti do jednoho měsíce a nad jeden rok. U prvně zmíněného (viz Tabulka 30) jsou koeficienty kladné pro věkovou skupinu 55 a více let (jak u nezaměstnanosti žen, tak i na celkové nezaměstnanosti). Při zvýšených 45


nákladech se tedy zaměstnavatelé rozhodli propustit starší zaměstnance a substituovat je mladými, kteří byli nezaměstnaní více jak jeden rok. Tabulka 30 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost ve Španělsku (do 1 měsíce) Muži

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

const

-3,61909**

-2,8152**

-1,276**

-2,397**

-1,7994**

(-2,2594)

(-2,2813)

(-2,3134)

(-2,2882)

(-2,2250)

(-2,9844)

(-2,2814)

(-2,2773)

(-2,7181)

MW

0,75148*

0,65349*

0,2698*

0,53473*

0,39907*

0,33615**

0,63542*

0,52354*

0,2918**

(1,7716)

(1,9734)

(1,8428)

(1,9249)

(1,7360)

(2,7202)

(1,8392)

(1,9125)

(2,2004)

EG

0,87495**

0,52647*

0,1757

0,60023**

0,40628**

0,1505

0,72968**

0,4395*

0,1446

(2,0911)

(1,7640)

(1,1705)

(2,2944)

(2,1672)

(1,6943)

(2,1861)

(1,8714)

(1,1651)

TU R2

-0,27667*** -0,17115**

-0,0047

-0,18555** -0,11425**

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

-1,3606*** -2,9729** -2,2596** -1,2649**

-0,2286*** -0,1358**

-0,0128

-0,0099

(-3,3473)

(-2,2154)

(-0,0804)

(-2,5212)

(-2,0869)

(-0,5853)

(-3,2084)

(-2,1585)

(-0,2418)

0,3898

0,3101

0,1741

0,3673

0,3341

0,3039

0,3938

0,3196

0,2315


V případě nezaměstnanosti nad 1 rok může za negativní koeficient (tedy za snížení nezaměstnanosti) u mladých i motivace v podobě zvýšené minimální mzdy. Výsledky analýzy ukazuje Tabulka 31. Tabulka 31 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost (nad 1 rok) Muži 15-24 const 5,0082** (2,7271)

MW EG

R2

25-54

55 a víc

15-24

25-54

4,36174*

3,46659*

3,37267**

(2,0532)

(1,9119)

(2,2109)

Celkově 55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

3,00605*

-0,0703

4,15214**

3,63218*

2,1792

(1,8073)

(-0,0441)

(2,4568)

(1,8814)

(1,4144)

-0,7733**

-0,6287

-0,3622

-0,59853*

-0,3807

0,2432

-0,69072*

-0,5368

-0,1179

(-2,2641)

(-1,5002)

(-1,0301)

(-1,7807)

(-1,1135)

(0,6373)

(-1,9948)

(-1,3567)

(-0,4048)

-0,9258** -0,79547* (-2,4609)

TU

Ženy

-0,2990

(-2,0473)

(-0,8465)

-0,9149*** -0,91926*** (-2,9450)

(-3,9323)

-0,0739 (-0,2074)

-0,87783** -0,76268** (-2,4979)

-0,2215

(-2,4998)

(-0,7643)

-0,1524

-0,1783

-0,411***

-0,1123

-0,0885

-0,2452

-0,1440

-0,1354

-0,35748**

(-1,2072)

(-0,9297)

(-3,3174)

(-1,0652)

(-0,9046)

(-1,2473)

(-1,1982)

(-0,9482)

(-2,7589)

0,4300

0,3793

0,3608

0,4873

0,4880

0,0910

0,4529

0,4011

0,3729


3.5.2 Analýza vlivu indikátoru MWM V Španělsku má indikátor MWM statisticky významnou hodnotu u žen ve věku 65 a více let pracujících na plný úvazek. Kladný koeficient nám znační zvýšení zaměstnanosti vlivem konvergence minimální a mediánové mzdy. Tento výsledek naznačuje zvýšenou motivaci žen participovat na trhu práce i v důchodovém věku.

46


Tabulka 32 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Španělsku (plný úvazek) Muži const

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

-0,55895***

-0,35397**

-0,00589

-0,05823

15-24

55-64

65 a víc

0,00721

0,17091***

25-54

-0,34346*** 0,44018***

(-4,9640)

(0,2689)

(-0,7417)

(-0,8020)

(-5,1244)

(3,3526)

(0,0568)

(1,6013)

MWM

0,04187

-0,21007

0,0078

0,03652

-0,01858

-0,1623

0,00183

0,06176**

(0,4287)

(1,2687)

(-0,1244)

(-0,5195)

(-1,1668)

(1,7416)

(0,0954)

(0,4390)

EG

0,10953***

-0,00632

-0,001

-0,04323*

0,07261***

0,01313

(2,7429)

(0,4808)

(0,0717)

(-1,0983)

(1,0790)

(0,2371)

(-0,4392)

(-0,6340)

TU

0,00326

0,01858

-0,00063

0,00619

-0,00273

0,00565

0,00117

-0,00182

(2,9898)

(2,0087)

(-0,2347)

(-0,7675)

(0,0344)

(-0,4593)

(0,2660)

(-0,8766)

0,5739

0,1803

0,0425

0,0925

0,5356

0,1730

0,2125

0,4375

R2

-0,00764*** -0,04545***


U zaměstnanosti na částečný úvazek můžeme pozorovat vliv indikátoru MWM na zaměstnanost mužů ve věku 55–64 let a ve věku 65 a více let. Koeficient je u obou kategorií pozitivní, co interpretujeme jako zvýšení zaměstnanosti vlivem konvergence minimální mzdy k mediánové mzdě. Tento pozitivní vliv lze vysvětlit vyšší motivaci pracovat na částečný úvazek (u mladší skupiny to může být práce při zaměstnání, u starší skupiny zase práce při důchodu). Tabulka 33 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Španělsku (částečný úvazek) Muži

Ženy

15-24

25-54

55-64

65 a víc

15-24

25-54

55-64

65 a víc

const

0,01554

0,18532***

0,00489

0,02075***

0,00571

0,40977***

0,00803**

0,0522***

(0,6860)

(1,5159)

(1,7768)

(1,1983)

(0,9458)

(0,9379)

(1,7522)

(-0,0653)

MWM

0,01016

0,03006

0,01199**

0,01838***

0,0055

0,13149

0,00253

0,03106

(-0,9617)

(-1,3257)

(-0,6594)

(-1,0314)

(-1,9012)

(-2,1625)

(-0,5372)

(-0,6213)

0,00129

-0,03714***

-0,00156*

-0,00625***

0,00478

-0,03886***

-0,00211

-0,01178** (0,7954)

EG TU R2

(-1,3093)

(-2,4055)

(0,1562)

(-0,8761)

(-1,0662)

(-1,9914)

(1,5428)

-0,0026

-0,00747*

-0,00017

-0,00016

-0,0008

-0,018***

-0,00088*

0,0004

(-1,4862)

(-2,0004)

(-0,3979)

(-1,2979)

(0,8294)

(-2,4400)

(1,3774)

(-1,1509)

0,0805

0,5811

0,2245

0,3567

0,0186

0,3711

0,1973

0,2589


V případě vlivu indikátoru MWM na nezaměstnanost jsou významná dvě období – nezaměstnanost od jednoho do tří měsíců a nezaměstnanost od tří do šesti měsíců. Výsledky těchto analýz ukazuje Tabulka 34 a Tabulka 35. Jak je patrné u nezaměstnanosti v intervalu 1–3 měsíců, koeficienty jsou pozitivní u kategorie mužů a u celkové nezaměstnanosti, a to pro věkovou skupinu 55 a víc let. Výsledek indikuje zvýšení nezaměstnanosti těchto skupin v případě konvergence minimální mzdy ke mzdě mediánové. Firmám stoupnu náklady a rozhodnu se propouštět. Toto tvrzení podporuje i záporný koeficient u nezaměstnanosti 47


v intervalu 3–6 měsíců. Zde tedy dochází k poklesu zaměstnanosti jak celkové pro věkovou kategorii 55 a více let, tak pro kategorii mladých mužů ve věku 15–24 let. Tabulka 34 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Španělsku (od 1 do 3 měsíců) Muži const

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

-1,9393

-1,7594

-1,3135**

-1,19467*

-1,1558

-0,2161

-1,5404

-1,3872

-0,94257*

(-0,8970)

(0,0488)

(1,2795)

(-0,4602)

(-1,2145)

(0,0930)

(-0,7128)

(-0,6382)

(1,0057)

MWM

0,4414

0,4319

1,0422**

0,2950

0,4133

0,3978

0,3350

0,4366

0,7739**

(-0,6033)

(0,5865)

(-1,2531)

(0,6969)

(1,1808)

(-0,0089)

(0,9397)

(-0,7315)

EG

0,8841**

0,5768**

0,3365**

(-0,1649)

(0,7265)

(-2,1795)

TU R2

0,63903*** 0,4932*** (0,6468)

(1,6252)

(0,7403)

0,7356*** 0,50313** (0,2411)

(1,2393)

0,2139 (-1,6879)

0,0522

0,0886

0,13459**

0,0567

(-2,3589)

(0,8735)

(0,6265)

(-1,0311)

(-0,7428)

(1,1054)

(-2,0585)

(0,0643)

(0,8921)

0,3687

0,4038

0,4552

0,3626

0,4378

0,0931

0,3906

0,4185

0,3679

0,0444

0,17528** 0,1875***

(0,1922)

-0,0681

0,13051* 0,15847***


Tabulka 35 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Španělsku (od 3 do 6 měsíců) Muži const MWM EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

-0,6203

-0,5735

-0,5955

-0,3065

-0,4468

-1,00282*

-0,45681

-0,4667

55 a víc -0,7282

(0,4203)

(-2,1291)

(-0,2777)

(1,0616)

(-2,5888)

(-1,7217)

(0,8763)

(-2,6454)

(-1,3488)

-0,91391**

-0,4513

-0,99841*

-0,4350

-0,1246

-0,88027*

-0,66032*

-0,2397

-0,95807**

(-0,3519)

(1,7584)

(0,4175)

(-1,7018)

(0,7281)

(0,2221)

(-1,2986)

(1,3336)

(0,2798)

0,0041

0,0381

0,0148

0,1542

0,1194

0,0971

0,0701

0,0456

0,0312

(0,0162)

(1,1527)

(0,7186)

(-0,7207)

(1,7393)

(0,5932)

(-0,4655)

(1,4474)

(0,8108)

0,12299*

0,0870

0,0564

0,0676

0,08666**

0,1434

0,0997

0,0917

0,0850

(0,7508)

(-1,5729)

(0,3267)

(-0,1830)

(-3,0361)

(-1,6767)

(0,2125)

(-2,4670)

(-0,4597)

0,1939

0,1304

0,1089

0,1002

0,1775

0,1203

0,1622

0,1450

0,1258


Testy pro Španělsko, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

48


3.6

Spojené státy americké

3.6.1 Analýza vlivu minimální mzdy Federální minimální mzda v USA z pohledu ekonomiky jako celku má vliv pouze na nezaměstnanost, a to v tomto případě na nezaměstnanost do jednoho měsíce, nezaměstnanost v intervalu 3–6 měsíců a 6 měsíců až jeden rok. V případě jedno měsíční nezaměstnanosti je koeficient záporný, co znační pokles nezaměstnanosti. Tento pokles je patrný ve všech věkových skupinách, kromě kategorie mužů ve věku 25–54 let a může být způsoben vyšší motivací najít si zaměstnání rychle. Tabulka 36 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v USA (do 1 měsíce) Muži 15-24 const

25-54

Ženy 55 a víc

15-24

25-54

Celkově 55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

-1,0971

-0,9456

-0,4997

-1,3120

-0,9958

-0,4338

-1,2060

-1,0046

-0,4888

(-2,2594)

(-2,2813)

(-2,3134)

(-2,2882)

(-2,2250)

(-2,9844)

(-2,2814)

(-2,2773)

(-2,7181)

-0,2761**

-0,1822*

-0,2161**

-0,2423**

(-2,5777)

(-1,8836)

(-2,0572)

(-2,3255)

(-2,4625)

(-2,5764)

EG

0,68815** 0,61059*

0,41863*

0,56392*

0,51781*

0,44007*

(1,8424)

(1,9677)

(1,9154)

(1,8767)

TU

0,51147** 0,50463**

0,3762

0,2206

MW

(2,1518)

R2

(2,0054)

-0,2121** -0,2164**

-0,2541** -0,2041** -0,22499** (-2,2121)

(-2,4664)

0,64347** 0,59299*

(-2,5233)

0,44073*

(2,1047)

(2,0001)

(1,9731)

0,45698*** 0,58493*** 0,38756** 0,50583** 0,47551**

(2,3188)

(2,4747)

(1,4384)

(1,1340)

(3,3319)

(3,0027)

(2,0741)

(3,1252)

(2,2595)

0,4471

0,3774

0,2499

0,2641

0,3983

0,3147

0,3969

0,4121

0,3312


U nezaměstnanosti v intervalu trvání 3–6 měsíců je koeficient pozitivní pro ženy ve věku 55 a více let. U nezaměstnanosti v délce trvání 6 měsíců až 1 rok jsou koeficienty pozitivní pro muže ve věku 55 a více let, u žen ve věku 25–54 let. Následně je i koeficient celkové nezaměstnanosti kladný pro této věkové skupiny. To znamená, že při zvýšení minimální mzdy dochází k nárůstu nezaměstnanosti. Můžeme to vysvětlit ztížením přijetí do zaměstnání těchto věkových skupin. Tabulka 37 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v USA (od 3 do 6 měsíců) Muži const MW EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

0,5784

0,5983

0,6994

0,7304

0,3094

-0,0817

0,6511

0,4798

0,3702

(-0,8926)

(-0,8152)

(-0,5186)

(0,0557)

(-0,8669)

(0,4668)

(-0,5513)

(-0,8192)

(-0,2645)

0,08971*

0,10988*

0,1005

0,0484

0,0497

0,0713

0,15027***

0,08494*

0,0896

(1,8244)

(1,5705)

(0,7536)

(1,1968)

(1,3601)

(3,1279)

(1,7384)

(1,5588)

-0,28503* -0,3047** -0,28523* -0,27235*** -0,193*

-0,1056

-0,28287** -0,26161*

55 a víc

(1,7583)

-0,2089

(-1,9830)

(-2,0437)

(-1,7087)

(-2,9603)

(-1,7923)

(-0,8846)

(-2,4430)

(-2,0047)

-0,0073

0,1113

0,1880

-0,0556

-0,0750

0,0317

-0,0290

0,0215

0,1200

(-0,0566)

(0,9105)

(1,6519)

(-0,6009)

(-0,9478)

(0,2465)

(-0,2864)

(0,2147)

(1,1402)

0,2533

0,2632

0,1587

0,1949

0,2267

0,1990

0,2746

0,2655

0,1838


(-1,5083)


Tabulka 38 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost (od 6 měsíců do 1 roka) Muži const MW EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

0,2818

0,1147

0,1196

0,2707

0,1456

0,1594

0,2795

0,1441

55 a víc 0,1581

(0,7250)

(0,2402)

(-0,2222)

(0,6875)

(0,7963)

(0,5266)

(0,7041)

(0,4743)

(0,1670)

0,16357**

0,0689

0,13013*

0,1818**

0,0553

0,13449**

0,13626*

0,0640

0,13328**

(1,5559)

(1,9884)

(2,3769)

(1,3289)

(2,0910)

(1,7153)

(1,5279)

(2,0878)

(2,1698)

-0,1985

-0,28478*

-0,3391*

-0,1469

-0,2035

-0,2397

-0,1776

-0,2559

-0,30628*

(-1,5418)

(-1,7343)

(-1,7469)

(-1,3423)

(-1,3079)

(-1,4123)

(-1,5152)

(-1,6114)

(-1,7127)

-0,1905*** -0,3328*** -0,3842** -0,1077 -0,19978** -0,28137* -0,15359** -0,27861*** -0,33905** (-2,9487)

(-3,5523)

(-2,4550)

(-1,3425)

(-2,2078)

(-1,7526)

(-2,4621)

(-3,2860)

(-2,4426)

0,3602

0,3368

0,3758

0,2688

0,2978

0,1941

0,3722

0,3433

0,3475


3.6.2 Analýza vlivu indikátoru MWM V případě indikátoru MWM se jako statisticky významné projevily pouze testy na nezaměstnanost. Negativní koeficient, tedy pokles nezaměstnanosti je u mužů ve věku 15–24 let a u žen ve věku 25–54 let (v případě nezaměstnanosti do 1 měsíce). V případě nezaměstnanosti v intervalu 1–3 měsíců je koeficient záporný u žen ve věku 55 a víc let a u celkové nezaměstnanosti ve stejném věkovém rozmezí. Tento výsledek může být, obdobně jako v případě minimální mzdy na nezaměstnanost, vysvětlen zvýšenou motivací najít si práci, když minimální mzda konverguje ke mzdě mediánové. Tabulka 39 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (do 1 měsíce) Muži const MWM EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

-2,0671*

-1,5820

-1,2594

-2,0783*

-1,7506

-1,2573

-2,10231*

-1,7202

55 a víc -1,2748

(-1,7839)

(-1,4674)

(-1,2652)

(-1,9254)

(-1,6938)

(-1,3501)

(-1,8748)

(-1,5941)

(-1,3470)

-0,6379**

-0,44203*

-0,4074

-0,4660

-0,5234**

-0,7146

-0,5672*

-0,47959*

-0,5446

(-2,5023)

(-1,7349)

(-1,2843)

(-1,4673)

(-2,3651)

(-1,6557)

(-2,0391)

(-2,0096)

(-1,5289)

0,69946*

0,61418*

0,4425

0,57905*

0,52219*

0,4214

0,65756*

0,59986*

0,44538*

(1,9889)

(1,9178)

(1,6548)

(1,8126)

(1,7645)

(1,5894)

(1,9400)

(1,8882)

(1,7023)

0,51876**

0,5105***

0,3775

0,2245

(2,6083)

(2,9697)

(1,5421)

(1,2215)

(3,7375)

(3,7855)

(2,3294)

(3,7805)

(2,6529)

0,4145

0,3640

0,2128

0,2368

0,3754

0,3212

0,3623

0,3911

0,3086

0,4639*** 0,59924*** 0,39324** 0,51163*** 0,48271**


50


Tabulka 40 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (od 1 do 3 měsíců) Muži const MWM EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

0,4370

-0,1554

0,3521

0,3863

-0,0442

-0,4218

0,4214

-0,1064

55 a víc 0,0102

(1,4992)

(-0,3661)

(0,6984)

(1,1630)

(-0,1394)

(-0,8258)

(1,5314)

(-0,2949)

(0,0236)

-0,1568

-0,38382*

-0,3244

0,0188

-0,2798

-0,683***

-0,0812

-0,3357

-0,4814***

(-0,7240)

(-1,8582)

(-1,2611)

(0,0878)

(-1,2930)

(-5,8279)

(-0,3867)

(-1,6254)

(-3,3023)

-0,15219*

0,0807

0,0446

-0,0897

0,0597

0,1315

-0,12784*

0,0720

0,0832

(-1,9613)

(0,6003)

(0,2786)

(-1,1311)

(0,5427)

(0,8563)

(-1,7278)

(0,5934)

(0,6180)

0,20506* 0,42493*** 0,84257***

0,1615

0,41036** 0,48491***

0,1838

0,41582*** 0,68378***

(2,0233)

(3,9518)

(4,4459)

(0,9729)

(2,4295)

(2,9858)

(1,6790)

(3,4459)

(4,5404)

0,1293

0,2858

0,3846

0,0497

0,2763

0,3139

0,1060

0,3000

0,4355


V případě dlouhodobější nezaměstnanosti v intervalu od 6 měsíců do 1 roku je koeficient pozitivní pro kategorii mužů ve věku 15–24 a 25–54 let. Pozitivní koeficient značí, že s konvergencí minimální a mediánové mzdy dochází u těchto skupin ke zvýšení nezaměstnanosti. Stejný vliv má indikátor MWM též na nezaměstnanost nad 1 rok (viz Tabulka 42). V tomto případě je ovšem koeficient pozitivní pro ženy ve věku 15–24 let a 55 a více let. Pozitivní je i vliv na celkovou nezaměstnanost, a to opět ve věkové kategorii 5–24 let a 55 a více let. Tento výsledek můžeme připsat neochotě firem zaměstnávat lidi v případě, kdy minimální mzda konverguje ke mzdě mediánové. Tabulka 41 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (od 6 měsíců do 1 roku) Muži 15-24 const

25-54

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

0,5700

0,7860

0,4673

0,6453

0,6537

0,4987

0,6247

0,7556

(0,9530)

(1,1023)

(1,2976)

(1,1152)

(0,9594)

(1,2502)

(1,0642)

(1,1164)

-0,1891 (-1,4994)

R2

15-24

0,5120

(2,0866)

TU

55 a víc

Celkově

(1,1688)

MWM 0,22505** 0,31073** EG

Ženy

(2,3920)

0,2629

0,1149

0,1577

0,2265

0,17955*

0,23803*

0,2494

(1,3555)

(1,1327)

(1,1615)

(1,1266)

(1,8087)

(1,8849)

(1,3368)

-0,28825* -0,37551* -0,1516 (-1,7307)

(-1,8039)

(-1,3314)

-0,1957*** -0,3367*** -0,381***

-0,2372

-0,2616

-0,1744

-0,2743

-0,33669*

(-1,3889)

(-1,4534)

(-1,4704)

(-1,6309)

(-1,7467)

-0,1085 -0,1955** -0,2805* -0,15689*** -0,27855*** -0,33679***

(-3,4123)

(-4,0986)

(-2,9176)

(-1,5334)

(-2,4924)

(-1,8875)

(-3,0208)

(-3,7272)

(-2,8649)

0,3786

0,3167

0,3029

0,2439

0,2084

0,1588

0,3710

0,2898

0,2822


51


Tabulka 42 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (nad 1 rok) Muži const MWM EG TU R2

Ženy

Celkově

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

55 a víc

15-24

25-54

0,1367

0,1611

-0,8304

0,2955

0,5762

0,5353

0,2121

0,3699

55 a víc -0,2432

(0,4085)

(0,2307)

(-0,9601)

(0,5780)

(1,0579)

(0,6446)

(0,5271)

(0,5902)

(-0,3025)

0,41098*

0,5914

0,82027*

0,3531**

0,55573*

1,0704***

0,38853**

0,5797

0,94564**

(1,9066)

(1,5583)

(1,8899)

(2,0470)

(1,8341)

(3,1719)

(2,0462)

(1,6961)

(2,4577)

-0,0510

-0,0409

0,2610

-0,0384

-0,1349

-0,1342

-0,0476

-0,0936

0,0901

(-0,5052)

(-0,1891)

(1,0286)

(-0,2765)

(-0,8385)

(-0,6374)

(-0,4230)

(-0,4904)

(0,4000)

-0,5228*** -0,7231** -1,0496*** -0,2276** -0,6058*** -0,8441*** -0,3949*** -0,6788*** -0,9666*** (-3,9166)

(-2,7431)

(-3,3847)

(-2,2357)

(-2,7833)

(-3,2497)

(-3,3998)

(-2,8535)

(-3,4769)

0,4260

0,2217

0,2508

0,2258

0,2928

0,3301

0,3673

0,2567

0,2946

Zdroj: Vlastní zpracováni. V USA, jak je patrné z výsledků, mají na nezaměstnanost velký vliv i odborové organizace. Výsledky navíc ukazují kladný efekt (teda zvýšení nezaměstnanosti) u nezaměstnanosti krátkodobějšího charakteru (do 1 měsíce, nebo 1–3 měsíců). Negativní efekt je zaznamenán u nezaměstnanosti v intervalu 6 měsíců až 1 roku nebo nad 1 rok. Tento efekt může být způsoben preferencí odborových organizací zaměstnávat dlouhodoběji nezaměstnané. Testy pro USA, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

3.7

Washington

3.7.1 Analýza vlivu minimální mzdy Prvním federálním státem USA, jehož výsledky uvedeme, je stát Washington. V případě zaměstnanosti má minimální mzda vliv jenom pro kategorii žen, konkrétně ve věku 20–24 let a 25–34 let. Koeficient je pro první věkovou skupinu pozitivní, co znamená zvýšení zaměstnanosti v důsledku zvýšení minimální mzdy. U druhé věkové skupiny je koeficient záporný a interpretace je přesně obrácená, tedy snížení zaměstnanosti vlivem zvýšení minimální mzdy. Jak si můžeme všimnout, koeficienty jsou téměř shodné, což nám indikuje substituční efekt, kdy se zaměstnavatele rozhodli nahradit věkovou skupinu žen 25–34 let ženami mladšími. Možné vysvětlení je, že firmy najali mladší ženy na částečný úvazek, čímž snížily počet odpracovaných hodin a tím i své náklady. Jedná se však toliko o naši hypotézu, kterou nelze testovat vzhledem k nedostupnosti potřebných dat.

52


Tabulka 43 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen ve Washingtonu Ženy const MW

16-19

20-24

25-34

35-44

45-54

55-64

-0,12248

-0,29772**

0,11098

-0,10189

0,13121

0,35865*

(-0,9739)

(-3,1751)

(0,9271)

(-1,1929)

(0,9719)

(1,9857)

-0,00323

0,09065***

-0,09931***

-0,01673

-0,03737

-0,00348

(-0,1390)

(3,3916)

(-4,5227)

(-0,8306)

(-0,6688)

(-0,1124)

EG

0,02098

-0,00903

0,099*

0,00785

-0,07132*

-0,04123

(0,5063)

(-0,1954)

(2,0999)

(0,1913)

(-1,8392)

(-0,9807)

TU

-0,01698

0,00479

-0,04023*

-0,01842

0,06039**

0,02719

(-0,8097)

(0,1831)

(-2,1068)

(-1,2492)

(2,4429)

(0,7209)

0,0472

0,3125

0,4936

0,0785

0,2381

0,0541

R2


U nezaměstnanosti je analýza významná u žen ve věku mezi 25–34 lety a významný je i vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost lidí ve věku 20–24 let. Výsledky odhadů je možné vidět v Tabulka 44 a Tabulka 45. Koeficient je v obou případech negativní, což indikuje snížení nezaměstnanosti pro tyto skupiny. Toto snížení může být způsobeno zvýšenou motivací těchto skupin najít si zaměstnání. Tabulka 44 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost žen ve Washingtonu Ženy const MW EG TU R2

16-19

20-24

25-34

35-44

45-54

55-64

2,29697

2,37151*

1,19497**

1,09924**

0,04514

-0,81605 (-1,00800)

(1,54230)

(2,08120)

(3,11700)

(3,01150)

(0,06880)

0,07499

-0,40292*

-0,3436***

0,07751

0,20672

0,15269

(0,13540)

(-1,96610)

(-3,38500)

(1,13910)

(1,29760)

(1,06560)

-0,93543**

-0,60988***

0,03561

-0,62295***

-0,20193**

0,15804

(-2,39900)

(-3,40470)

(0,18950)

(-4,91990)

(-2,41760)

(0,94910)

0,34848

0,14559

-0,19928

0,06955

-0,08844

-0,05663

(1,57470)

(1,06570)

(-1,64910)

(1,11120)

(-1,12510)

(-0,52230)

0,232600

0,440200

0,454900

0,692000

0,386100

0,149500

Zdroj: Vlastní zpracování. Tabulka 45 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost ve Washingtonu

const MW EG TU R2

Celkově 35-44

65 a víc

16-19

20-24

25-34

45-54

55-64

1,76427*

2,25854**

1,29647**

1,13007*

0,32046

0,17916

0,70788

(1,87720)

(2,69200)

(2,78930)

(2,16950)

(0,52680)

(0,22130)

(0,72900)

0,2097

-0,50795***

-0,17513*

0,08023

0,14253

0,02028

-0,09782

(0,64150)

(-3,49600)

(-1,87770)

(1,09380)

(1,15060)

(0,17970)

(-0,57990)

-0,88904**

-0,3499*

-0,32068

-0,71726***

-0,24045**

-0,12779

-0,20211

(-2,93460)

(-1,90750)

(-1,70870)

(-6,61660)

(-2,57850)

(-0,69150)

(-1,13960)

0,25245

0,04864

-0,06826

0,16964***

-0,05788

0,04046

-0,01779

(1,32700)

(0,49370)

(-0,92380)

(3,60440)

(-0,79090)

(0,54170)

(-0,17430)

0,328000

0,511900

0,504800

0,678500

0,355800

0,032800

0,156100



3.7.2 Analýza vlivu indikátoru MWA U analýzy pomocí indikátoru MWA, tedy podílu minimální mzdy na mzdě průměrné nám analýza poskytla obdobné výsledky. V případě zaměstnanosti má indikátor vliv na ženy, a to ve věku 20–24 let a 25–34 let. Znova můžeme vidět, že koeficient pro mladší věkovou skupinu je kladný, co značí zvýšení zaměstnanosti konvergencí minimální mzdy ke mzdě průměrné. Koeficient pro starší skupinu je záporný, což signalizuje snížení zaměstnanosti. Možné vysvětlení takového výsledku je opět v substituci starší věkové skupiny kategorií mladší z důvodu rostoucích nákladů. Tabulka 46 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost žen ve Washingtonu Ženy 16-19

20-24

25-34

35-44

45-54

55-64

const

-0,23887*

-0,10877

-0,16643

-0,10612

0,09388

0,54157***

(-0,9739)

(-3,1751)

(0,9271)

(-1,1929)

(0,9719)

(1,9857)

MWA

-0,06173

0,26104**

-0,3645***

-0,04748

-0,01202

-0,02782

(-0,1390)

(3,3916)

(-4,5227)

(-0,8306)

(-0,6688)

(-0,1124)

EG

0,05082

0,02503

0,08223

-0,00692

-0,09788*

-0,09492**

(0,5063)

(-0,1954)

(2,0999)

(0,1913)

(-1,8392)

(-0,9807)

TU

-0,01473

0,00092

-0,03641**

-0,01885

0,06423**

0,01934

(-0,8097)

(0,1831)

(-2,1068)

(-1,2492)

(2,4429)

(0,7209)

0,0472

0,3125

0,4936

0,0785

0,2381

0,0541

R2

Zdroj: Vlastní analýza.

U nezaměstnanosti jsou výsledky významné pro ženy, opět ve věku 20–24 let a 25–34 let. V tomto případě je koeficient negativní pro obě věkové skupiny, což značí snižovaní nezaměstnanosti. Toto snížení může být způsobeno zvýšenou motivací najít si práci. Tabulka 47 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost žen ve Washingtonu

const MWA EG TU R2

16-19

20-24

3,56405**

1,91389**

Ženy 25-34

35-44

45-54

55-64

0,45828

1,49239***

0,73084

-0,24863 (-1,00800)

(1,54230)

(2,08120)

(3,11700)

(3,01150)

(0,06880)

0,48634

-1,38283**

-0,80963**

0,16905

0,59286

0,54422

(0,13540)

(-1,96610)

(-3,38500)

(1,13910)

(1,29760)

(1,06560)

-1,21828***

-0,86403***

-0,09025

-0,65718***

-0,19474

0,14505

(-2,39900)

(-3,40470)

(0,18950)

(-4,91990)

(-2,41760)

(0,94910)

0,31348

0,13931

-0,17668

0,05522

-0,10712

-0,06853

(1,57470)

(1,06570)

(-1,64910)

(1,11120)

(-1,12510)

(-0,52230)

0,232600

0,440200

0,454900

0,692000

0,386100

0,149500

Zdroj: Vlastní zpracováni.

54


Významný je i ukazatel pro celkovou nezaměstnanost ve věku 20–24 let. Konvergence minimální a průměrný mzdy má tedy vliv na snižování nezaměstnanosti pro tuto věkovou skupinu. Tento vliv může být znova způsoben zvýšenou motivací pracovat. Tabulka 48 – Vliv indikátoru MWA na celkovou zaměstnanost ve Washingtonu Celkově 35-44

16-19

20-24

25-34

45-54

55-64

65 a víc

2,95025**

1,37983

1,08322

1,26501**

0,73614

0,38053

1,16378*

(1,87720)

(2,69200)

(2,78930)

(2,16950)

(0,52680)

(0,22130)

(0,72900)

MWA

0,82246

-1,6344***

-0,43018

0,09915

0,40652

0,02321

-0,05429

(0,64150)

(-3,49600)

(-1,87770)

(1,09380)

(1,15060)

(0,17970)

(-0,57990)

EG

-1,02044***

-0,58826**

-0,42948*

-0,6764***

-0,21966

-0,16371

-0,42452**

(-2,93460)

(-1,90750)

(-1,70870)

(-6,61660)

(-2,57850)

(-0,69150)

(-1,13960)

0,2235

0,05661

-0,06365

0,16221**

-0,06866

0,03211

-0,02985

(1,32700)

(0,49370)

(-0,92380)

(3,60440)

(-0,79090)

(0,54170)

(-0,17430)

0,328000

0,511900

0,504800

0,678500

0,355800

0,032800

0,156100

const

TU R2


Testy pro Washington, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

3.8

Kalifornie

3.8.1 Analýza vlivu minimální mzdy Výsledky pro stát Kalifornia ukazují, že minimální mzda má vliv pouze na zaměstnanost a to jak mužů, tak i u žen. Výsledky zobrazují Tabulka 49 a Tabulka 50. Jak je patrné, koeficient je pozitivní pro věkovou skupinu 45–54 let pro obě pohlaví a pro obě pohlaví je negativní ve věkové skupině 65 a více let. Tento výsledek může naznačovat, že při zvýšení minimální mzdy rostou firmám náklady, firmy se proto rozhodnou propouštět starší zaměstnance s nárokem na starobní důchod. U mladší věkové skupiny může být zvýšení zaměstnaností způsobeno větší motivací pracovat.

55


Tabulka 49 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v Kalifornii

const MW

Muži 35-44

16-19

20-24

25-34

-0,14574**

-0,01196

-0,06267

-0,3995***

45-54

55-64

65 a víc

-0,15192*

0,2942**

0,23379***

(-2,45950)

(-0,10350)

(-0,66960)

(-4,89630)

(-1,98170)

(2,94540)

(4,49510)

0,0041

-0,01047

-0,01324

0,03314

0,06851***

-0,02571

-0,03753***

(0,26460)

(-0,42240)

(-0,60050)

(1,75180)

(3,70670)

(-0,99390)

(-3,41180)

EG

0,02633

-0,00149

0,03801

0,066**

0,03814*

-0,0101

-0,03361*

(1,50930)

(-0,05510)

(1,59050)

(2,87210)

(2,00660)

(-0,45980)

(-2,23680)

TU

-0,00136

0,00949

0,01018

-0,01956*

-0,04465***

0,02442

0,0169**

(-0,13300)

(0,55980)

(0,80680)

(-1,85840)

(-3,28340)

(1,51480)

(2,38290)

0,142900

0,013500

0,208400

0,282100

0,573600

0,237000

0,396100

R2


Tabulka 50 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v Kalifornii

const

16-19

20-24

25-34

-0,12085*

0,07634

-0,00355

Ženy 35-44 -0,18369

45-54

55-64

65 a víc

-0,10856**

0,38772**

0,19638***

(-2,2338)

(0,8241)

(-0,0212)

(-1,7420)

(-2,5637)

(2,7398)

(3,4994)

MW

0,00038

-0,01777

0,01805

-0,00994

0,05945***

-0,03541

-0,03355**

(0,0269)

(-0,8659)

(0,5039)

(-0,3628)

(6,7812)

(-1,1720)

(-3,1042)

EG

0,02194

-0,04163

-0,03515

-0,00598

0,00594

-0,04197

-0,02643

(1,5824)

(-1,5143)

(-0,9324)

(-0,1984)

(0,1863)

(-1,0350)

(-1,5184)

TU

0,00146

0,02379

-0,01251

0,00027

-0,04555***

0,01949

0,01765*

(0,1644)

(1,5065)

(-0,6424)

(0,0125)

(-5,8975)

(1,0314)

(2,2309)

0,1156

0,1645

0,1144

0,0414

0,2695

0,1449

0,3265

R2


3.8.2 Analýza vlivu indikátoru MWA Výsledky pomocí indikátoru MWA jsou v případě zaměstnanosti významné jen pro věkovou skupinu 65 a více let. Koeficient je záporný, tedy s konvergencí minimální mzdy ke mzdě průměrné dochází ke snižování zaměstnanosti. Toto snížení může být způsobeno zvýšenými náklady firem, které se rozhodli propouštět starší zaměstnance.

56


Tabulka 51 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost mužů v Kalifornii

const MWA EG TU R2

16-19

20-24

25-34

Muži 35-44

45-54

55-64

65 a víc

-0,13577***

-0,05389

-0,07702

-0,34938***

-0,01875

0,24925***

0,14612***

(-5,62050)

(-0,71040)

(-1,21140)

(-7,11400)

(-0,37260)

(6,35330)

(3,71070)

-0,04104

-0,06941

0,06957

-0,01169

0,10736

0,00742

-0,10795**

(-1,21200)

(-0,93060)

(0,90810)

(-0,18040)

(1,77660)

(0,11180)

(-2,60930)

0,01498

-0,00789

0,0551*

0,05656**

0,04049

-0,00143

-0,04201*

(0,83690)

(-0,28410)

(1,93830)

(2,44210)

(1,53470)

(-0,06110)

(-2,24130)

0,00647

0,013

-0,0047

-0,00434

-0,02955*

0,01235

0,01445

(0,86640)

(0,92540)

(-0,32900)

(-0,46210)

(-2,19400)

(1,09320)

(1,82530)

0,219100

0,039700

0,221400

0,373500

0,328600

0,221000

0,370800


U nezaměstnanosti je vliv indikátoru MWA významný jen u mužů. Jak je patrno z Tabulka 52 je vliv indikátoru kladný, co znamená, že při konvergenci minimální a průměrné mzdy dochází k zvyšování nezaměstnanosti a to u věkových skupin 20–54 a 25–34 let. Toto zvýšení může být způsobeno zvýšením nákladů firem, které se z tohoto důvodu rozhodly propouštět. Tabulka 52 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost mužů v Kalifornii

const MWA EG TU R2

16-19

20-24

25-34

Muži 35-44

45-54

55-64

65 a víc

3,90706***

1,87955***

1,47292***

1,26134***

1,02614**

1,35188***

0,99127***

(3,03580)

(5,80860)

(3,80810)

(5,17620)

(4,90850)

(4,55370)

(4,00720)

0,99189

1,07585***

0,76889***

0,52008**

0,5033

0,23214

-0,37098

(1,44530)

(4,50360)

(3,76760)

(2,31820)

(1,42050)

(1,04700)

(-1,10000)

-1,29665**

-0,56176***

-0,50931***

-0,47542**

-0,37196*

-0,53877***

-0,44385*

(-3,14760)

(-3,58140)

(-4,18290)

(-3,25580)

(-2,29720)

(-4,30450)

(-2,02750)

-0,08605*

-0,19183

-0,06383

-0,12408**

-0,07968

-0,06543

0,09596

(-1,14800)

(-1,20910)

(-3,32180)

(-1,87240)

(-1,13510)

(-1,38290)

(1,33470)

0,676800

0,711600

0,809300

0,745400

0,545900

0,755700

0,180500


Testy pro Kalifornii, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

57


3.9

Pensylvánie

3.9.1 Analýza vlivu minimální mzdy Ve státě Pensylvánie je vliv minimální mzdy významný jen u zaměstnanosti obou dvou pohlaví. Výsledky analýz přibližují Tabulka 53 a Tabulka 54. Zatímco výsledky u mužů jsou kladné ve věkové skupině 55–64 let a záporné ve věkové skupině 34–44 let, u žen je kladný pouze koeficient pro věkovou skupinu 45–54 let. Nárůst zaměstnanosti, tedy kladný koeficient, může být u obou skupin způsoben zvýšenou motivaci pracovat. Na druhé straně pokles zaměstnanosti u mužů mohou způsobovat zvýšené náklady firem, které se proto rozhodly propouštět. Tabulka 53 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v Pensylvánii

const MW EG TU R2

16-19

20-24

25-34

Muži 35-44

45-54

55-64

0,04622

-0,19484

-0,02449

-0,15531

0,07655

-0,08359

0,14997

(-1,02890)

(-0,14710)

(0,86650)

(-2,76970)

(-0,33420)

(3,50840)

(2,15160)

65 a víc

-0,01487

0,02332

0,00546

-0,05646**

0,00004

0,02267***

0,00014

(-1,49680)

(-5,74400)

(-4,35070)

(2,45990)

(-0,85450)

(0,43770)

(2,88920)

-0,02902

0,03101

0,00553

0,05689

-0,00782

0,11046***

-0,05344

(-0,39320)

(0,85480)

(-1,00710)

(1,51880)

(0,50410)

(-0,39760)

(-0,75210)

0,0413*

-0,04051*

-0,00737

0,03357

0,03408

-0,07347***

-0,00021

(2,98560)

(2,36500)

(0,14890)

(-1,48730)

(0,38330)

(0,74440)

(-0,72980)

0,374000

0,365000

0,542700

0,406100

0,029100

0,083700

0,318200


Tabulka 54 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v Pensylvánii Ženy 35-44

16-19

20-24

25-34

45-54

55-64

65 a víc

0,1417

0,02638

-0,05822

0,02898

-0,23816

0,32586**

-0,04104

(-4,1958)

(0,3693)

(0,4657)

(-0,8488)

(0,0145)

(3,8966)

(2,3390)

MW

-0,01885

0,00794

0,01447

-0,02567

0,04368**

-0,02375

0,02187*

(-1,6547)

(-0,0247)

(-1,9350)

(0,7195)

(0,3241)

(5,6372)

(2,0834)

EG

-0,08094

-0,07237

0,00419

-0,05133

0,09877**

-0,02499

0,01307

(3,4122)

(-0,1990)

(-0,2022)

(-0,5809)

(-0,1335)

(0,0323)

(1,1622)

TU

0,02248

-0,00636

-0,02513

0,06075

-0,00374

-0,012

-0,02341

(1,2465)

(0,7666)

(-0,6078)

(1,3523)

(-1,6331)

(-3,9081)

(5,3202)

0,2114

0,0477

0,2319

0,1272

0,1328

0,6462

0,6224

const

R2


3.9.2 Analýza vlivu indikátoru MWA Analýza pomocí indikátoru MWA ukazuje významný vliv jen u zaměstnanosti mužů, a to ve věku 16–19 let a 35–44 let. Koeficient je u obou dvou záporný a znamená tedy pokles 58


zaměstnanosti z důvodu konvergence minimální a průměrný mzdy. To může znamenat, že zaměstnavatelé se rozhodli snižovat stavy kvůli zvýšeným nákladům na pracovní sílu. Tabulka 55 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v Pensylvánii

const MWA EG TU R2

16-19

20-24

25-34

Muži 35-44

45-54

55-64

0,09691

-0,09193

-0,00425

-0,22462

0,06411

0,00386

0,13186

(1,59160)

(-0,58230)

(-0,03250)

(-1,56010)

(0,25810)

(0,05670)

(1,34110)

65 a víc

-0,10027**

0,04851

0,01836

-0,22806**

0,00819

0,06269*

0,00997

(-3,09380)

(0,54460)

(0,21890)

(-3,06840)

(0,06230)

(2,00060)

(0,20140)

-0,06151*

0,02326

0,00871

0,01507

-0,00331

0,11337**

-0,04865

(-2,08730)

(0,33100)

(0,13760)

(0,27400)

(-0,02990)

(3,29230)

(-1,14380)

0,05761***

-0,02855

-0,00578

0,04193

0,03145

-0,06515***

-0,00386

(4,81190)

(-1,00930)

(-0,22950)

(1,45210)

(0,59710)

(-5,40860)

(-0,23610)

0,641300

0,075000

0,004500

0,655900

0,157200

0,663500

0,129500


Testy pro Pensylvánii, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

3.10 Jižní Dakota 3.10.1 Analýza vlivu minimální mzdy Vliv minimální mzdy ve státě Jižní Dakota je patrný u nezaměstnanosti jak u mužů a žen, tak i u celkové nezaměstnanosti. Výsledky analýz jsou uvedeny Tabulka 56 – 58. U mužů je významný koeficient ve věkové skupině 20–24 let, u žen ve věkových skupinách 16–19 let a 55–54 let. Celková nezaměstnanost je významná pro věkové skupiny 20–24 let, 55–54 let a pro lidi ve věku 65 a více let. Koeficienty všech významných proměnných jsou kladné, což značí, že v důsledku zvýšení minimální mzdy dochází k zvýšení nezaměstnanosti. Tento efekt může být způsoben zvýšením nákladů firem, které se rozhodnou propouštět. Nemáme ale informace o tom, zda je táto nezaměstnanost krátkodobého nebo dlouhodobého charakteru.

59


Tabulka 56 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost mužů v Jižní Dakotě Muži const MW EG TU R2

16-19

20-24

25-34

35-44

45-54

55-64

-1,2866

-1,42468**

0,00145

-0,37642*

-0,59066

-0,19598

(-0,99220)

(-2,33810)

(0,00320)

(-2,02830)

(-1,72330)

(-1,26410)

0,13796

0,35917***

0,10153

0,10869*

0,08144*

0,10515*

(1,10840)

(5,41630)

(1,23040)

(2,13200)

(2,13590)

(2,19220)

0,38908*

0,3221**

-0,02454

0,07063

0,1618***

0,02175

(1,92030)

(2,41510)

(-0,33420)

(0,99040)

(4,25190)

(0,76860)

-0,03113

0,17643**

0,08722**

0,0595**

-0,0056

0,07498**

(-0,66540)

(2,98140)

(2,60080)

(2,49680)

(-0,19400)

(2,72070)

0,232400

0,426400

0,314300

0,316400

0,409600

0,541600


Tabulka 57 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost žen v Jižní Dakotě Ženy 16-19

20-24

25-34

35-44

45-54

55-64

const

-0,27371

-0,79977**

-0,66481

-0,03777

-0,36098

-0,6093***

(-0,27400)

(-2,27110)

(-1,78130)

(-0,16100)

(-1,10230)

(-3,47570)

MW

0,18331**

0,11094*

0,12091*

0,03992

-0,01389

0,0798***

EG TU R2

(2,42150)

(2,12400)

(1,99970)

(1,41250)

(-0,25410)

(4,06810)

0,01887

0,24631***

0,13542**

0,06382

0,1603***

0,14632***

(0,13140)

(7,09020)

(2,30160)

(1,45210)

(4,91370)

(4,74110)

0,01118

0,08486*

0,06529*

0,02061

-0,00893

0,03554*

(0,29580)

(2,23420)

(1,98010)

(1,44840)

(-0,27540)

(2,05610)

0,168500

0,483800

0,329700

0,142200

0,327700

0,531700


Tabulka 58 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost v Jižní Dakotě

const MW EG TU R2

Celkově 35-44

16-19

20-24

25-34

45-54

55-64

65 a víc

-0,23374

-1,13966***

-0,20531

-0,19498

-0,37367**

-0,60987**

-0,78687***

(-0,17940)

(-3,30780)

(-0,54660)

(-1,13070)

(-3,21980)

(-2,56590)

(-3,89500)

0,15165

0,24986***

0,10693

0,0804*

0,03353

0,09949**

0,1211**

(1,62990)

(8,87440)

(1,55430)

(2,07860)

(1,22440)

(2,84670)

(2,75900)

0,03054

0,24927***

0,01579

0,04678

0,12756***

0,15039***

0,14679***

(0,15230)

(4,01840)

(0,32140)

(0,93390)

(7,40010)

(3,56280)

(6,21110)

-0,0343

0,12583***

0,07596**

0,04144**

-0,00939

0,05668**

0,01966*

(-0,93970)

(5,84150)

(3,05850)

(2,42130)

(-1,34000)

(2,31290)

(1,85550)

0,116600

0,629400

0,348100

0,300000

0,578600

0,541400

0,580600


60


3.10.2 Analýza vlivu indikátoru MWA Analýza pomocí indikátoru MWA je významná u zaměstnanosti žen. Koeficient je záporný ve věkové skupině 55–64 let, co značí negativní vliv při konvergenci minimální a průměrné mzdy. Efekt může být způsoben zvyšováním nákladů firem. Tabulka 59 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost žen v Jižní Dakotě 16-19

20-24

25-34

Ženy 35-44

45-54

55-64

65 a víc

0,07171

-0,06678

0,06835

-0,11882

-0,47453**

0,19278*

0,20415

(0,3420)

(-0,3419)

(0,6251)

(-0,6814)

(-2,4591)

(2,1697)

(1,0270)

MWA

0,0649

-0,08426*

-0,02257

0,02382

0,14169

-0,07551**

0,13387

(0,5716)

(-1,8971)

(-0,4540)

(0,4629)

(1,7778)

(-2,6364)

(1,2065)

EG

-0,03097

0,01538

0,02969

-0,10251***

0,11239***

0,01505

-0,00967

const

TU R2

(-1,0557)

(0,3388)

(1,2270)

(-4,2895)

(3,9862)

(0,8999)

(-0,2876)

0,06028

-0,00035

-0,03931***

-0,04194*

-0,01012

-0,02249**

0,08478*

(1,4522)

(-0,0331)

(-3,5904)

(-1,9877)

(-0,3966)

(-3,2991)

(2,2755)

0,3934

0,1257

0,6113

0,4953

0,3435

0,5507

0,5582


U analýzy nezaměstnanosti jsou významné všechna tři skupiny, tedy nezaměstnanost mužů, žen a celková nezaměstnanost. Ve všech skupinách je významnost ve věku 20–24 let a 55–64 let. U mužů je významnost navíc i ve věkové skupině 45–54 a u celkové nezaměstnanosti je to navíc u lidí ve věku 65 a více let. Opět můžeme vidět, že všechny koeficienty jsou kladné, což ukazuje na zvyšování nezaměstnanosti vlivem konvergence minimální a průměrné mzdy. Tento efekt může být znovu vysvětlen zvyšováním nákladů firem na pracovní sílu. Tabulka 60 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost mužů v Jižní Dakotě Muži const

16-19

20-24

25-34

35-44

45-54

55-64

-1,49471

-0,53262

-0,01973

-0,11025

-0,35229

0,14992

(-1,23700)

(-0,78950)

(-0,05430)

(-0,37740)

(-1,17320)

(0,82540)

MWA

0,42675

0,90575***

0,32718

0,27982*

0,23003**

0,27754**

(1,37340)

(5,27700)

(1,58190)

(2,12070)

(2,95500)

(2,33570)

EG

0,50133**

0,36375**

0,03794

0,08437

0,16767***

0,02138

(2,30990)

(2,64960)

(0,56930)

(1,17380)

(4,04180)

(0,68960)

TU R2

-0,03416

0,17132**

0,08695**

0,05823**

-0,00511

0,07495**

(-0,72570)

(2,74430)

(2,80330)

(2,44850)

(-0,20150)

(3,06630)

0,313500

0,435800

0,352500

0,330100

0,421200

0,584100


61


Tabulka 61 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost žen v Jižní Dakotě Ženy 16-19

20-24

25-34

35-44

45-54

55-64

const

0,02543

-0,55892

-0,42028

0,19442

-0,47488

-0,30731

(0,02640)

(-1,53590)

(-1,22220)

(0,92490)

(-1,85770)

(-1,53610)

MWA

0,45643*

0,33503**

0,31326*

0,08511

-0,05014

0,19796***

EG TU R2

(2,19350)

(3,29990)

(2,02380)

(1,17180)

(-0,40670)

(4,75020)

0,06482

0,26985***

0,15922**

0,04552

0,17013***

0,1385***

(0,37980)

(6,30280)

(2,77550)

(1,06660)

(5,11280)

(3,94640)

0,00677

0,08588**

0,06348*

0,02048

-0,0103

0,03522**

(0,16490)

(2,45320)

(1,96750)

(1,52220)

(-0,33660)

(2,32550)

0,173400

0,547800

0,349600

0,119000

0,347700

0,527400


Tabulka 62 – Vliv indikátoru MWA na celkovou nezaměstnanost v Jižní Dakotě Celkově 35-44

65 a víc

16-19

20-24

25-34

45-54

55-64

-0,35719

-0,38786

-0,13893

0,08987

-0,33162**

-0,23091

-0,26199

(-0,30680)

(-1,17250)

(-0,45770)

(0,41490)

(-2,48800)

(-0,94750)

(-1,60710)

0,44975*

0,63135***

0,31402

0,19325*

0,09295

0,25869***

0,26964**

(1,86610)

(8,90860)

(1,79610)

(1,89670)

(1,32320)

(3,43070)

(2,47620)

EG

0,13514

0,25715***

0,06446

0,04146

0,13888***

0,14133**

0,12133***

(0,61760)

(3,97310)

(1,53200)

(0,83600)

(7,92140)

(3,03000)

(6,97410)

TU

-0,03766

0,1236***

0,07489**

0,0406**

-0,00981

0,05694**

0,01818

(-1,02630)

(6,02640)

(3,31320)

(2,33320)

(-1,48470)

(2,68840)

(1,47450)

0,181600

0,650500

0,395200

0,301900

0,593500

0,585900

0,529700

const MWA

R2


Testy pro Jižní Dakotu, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

62


3.11 New York 3.11.1 Analýza vlivu minimální mzdy V případě státu New York je analýza vlivu minimální mzdy na zaměstnanost významná jak u mužů, tak i u žen. U obou pohlaví je vliv negativní, co znamená, že se zvyšující se minimální mzdou klesá zaměstnanost. Zatímco u mužů je tento efekt patrný ve věku 20–24 let, u žen je to ve věku 16–19 let. Tabulka 63 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v New Yorku 16-19 const MW EG TU R2

20-24

25-34

Muži 35-44

45-54

55-64

65 a víc

-0,02036

0,02969

0,15231

-0,53962**

-0,0318

0,27043***

0,06283

(-0,43500)

(0,43830)

(1,28390)

(-2,92740)

(-0,24330)

(3,51080)

(1,32440)

-0,00878

-0,01609**

-0,02713

0,0158

0,01138

-0,00314

0,00786

(-1,20310)

(-2,37600)

(-1,55920)

(0,90900)

(0,71370)

(-0,28380)

(1,08960)

-0,01809

0,01408

-0,03013

0,10394

-0,01395

0,00574

-0,01278

(-0,86790)

(0,45990)

(-0,44310)

(1,09440)

(-0,22950)

(0,10410)

(-0,66280)

0,01713**

0,01938*

0,0022

-0,05103

0,0086

0,02023

-0,00504

(2,42330)

(1,96610)

(0,19210)

(-1,40110)

(0,34700)

(0,83980)

(-0,69030)

0,267300

0,181000

0,352000

0,362800

0,043200

0,077100

0,070600

Zdroj: Vlastní zpracování. Tabulka 64 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v New Yorku 16-19

20-24

25-34

Ženy 35-44

45-54

55-64

65 a víc

-0,10575***

0,01918

0,10195

-0,18766

-0,02399

0,20204**

0,07074*

(-4,3186)

(0,4074)

(0,7303)

(-0,9801)

(-0,1823)

(2,6560)

(2,0289)

MW

-0,00582**

-0,00248

-0,00641

0,02179

0,00739

0,00735

-0,00172

(-3,2014)

(-0,1730)

(-0,3937)

(0,9663)

(0,3560)

(0,7133)

(-0,2303)

EG

0,03297***

-0,0024

-0,02977

-0,10251

0,02297

0,0121

0,01784

(5,8142)

(-0,0355)

(-0,4043)

(-0,9964)

(0,3494)

(0,4613)

(1,1596)

0,00463

0,01437

-0,01815

0,03513

-0,03378

-0,04402***

0,03036***

(1,2726)

(0,8092)

(-0,6958)

(1,1911)

(-1,3509)

(-3,6835)

(5,2329)

0,2428

0,0519

0,1176

0,1384

0,0941

0,3547

0,4475

const

TU R2

Zdroj: Vlastní zpracováni.

V případě nezaměstnanosti mužů je koeficient záporný pro skupinu lidí ve věku 65 a více let (obdobně je tomu i u celkové nezaměstnanosti). Tento efekt je zajímavý z hlediska věkové kategorie, jedná se totiž o seniory v důchodovém věku. V tomto případě je tedy silná motivace pracovat a zůstat tak ekonomicky aktivním.

63


Tabulka 65 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost mužů v New Yorku

const MW EG TU R2

16-19

20-24

25-34

Muži 35-44

45-54

55-64

65 a víc

0,26223

1,00762*

0,36891

0,69319*

0,41391

0,41906

0,58511***

(0,25800)

(1,86430)

(0,81550)

(1,87540)

(1,30420)

(1,28020)

(3,79490)

-0,0298

0,00747

0,0182

0,01431

0,00183

0,01235

-0,06595** (-2,99810)

(-0,23730)

(0,10190)

(0,27000)

(0,40570)

(0,03400)

(0,25130)

0,5064

-0,38489

-0,13485

-0,35327***

-0,01566

-0,11429

-0,07999

(0,82460)

(-1,50640)

(-0,64400)

(-3,79740)

(-0,08590)

(-0,91000)

(-0,76790)

-0,81014***

-0,06514

-0,11471

-0,01955

0,03328

-0,09163

-0,08479*

(-3,66810)

(-0,30740)

(-1,11330)

(-0,21590)

(0,77180)

(-1,27520)

(-2,15900)

0,402300

0,097200

0,092500

0,197800

0,012900

0,144500

0,589700

Zdroj: Vlastní zpracování. Tabulka 66 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost v New Yorku

const

16-19

20-24

25-34

0,53927

1,04461**

0,63044

Celkově 35-44

45-54

55-64

65 a víc

0,53921

0,50578**

0,33652

0,80973***

(0,68100)

(2,97730)

(1,51140)

(1,57540)

(2,31720)

(1,31350)

(4,69760)

MW

0,065

-0,0031

0,01068

-0,03495

0,00233

-0,00281

-0,07708**

(0,69550)

(-0,06900)

(0,15520)

(-0,79150)

(0,06250)

(-0,08220)

(-3,04070)

EG

-0,04579

-0,40443**

-0,2864

-0,14193

-0,12994

-0,06482

-0,14382

(-0,10690)

(-2,35110)

(-1,36800)

(-1,55550)

(-1,27410)

(-0,80170)

(-0,88400)

TU R2

-0,65469***

-0,07174

-0,07684

-0,0642

0,00215

-0,05362

-0,08344**

(-4,23300)

(-0,89860)

(-0,73010)

(-0,79740)

(0,07250)

(-0,88570)

(-2,61710)

0,424200

0,239000

0,131700

0,237200

0,072400

0,104200

0,651500


3.11.2 Analýza vlivu indikátoru MWA U analýzy pomocí indikátoru MWA jsou výsledky zaměstnanosti významné jak pro muže, tak i ženy. Zatímco u mužů má pro věkové skupiny 20–24 let a 25–34 let koeficient záporné znaménko (tedy pokles zaměstnanosti), pro věkové skupiny 35–44 let a 65 a více let je koeficient kladný (tedy nárůst zaměstnanosti). Koeficient je téměř stejný pro skupiny 20–24 let a 35–44 let (navíc s opačným znaménkem), což může indikovat substituční efekt, kdy se firmy rozhodnou nabírat více zkušené zaměstnance, zatímco ty méně zkušené propouštějí. Navíc je zde vidět silná motivaci k pracovní participaci u seniorů starších 65 let. U žen je koeficient kladný pro věkovou skupinu 55–64 let. Ženy jsou tedy patrně motivované k pracovní aktivitě.

64


Tabulka 67 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost mužů v New Yorku 16-19 const MWA EG TU R2

20-24

25-34

Muži 35-44

45-54

55-64

65 a víc

-0,04474

0,2852***

0,08604*

(-0,33420)

(3,50840)

(2,15160)

-0,04233

-0,00792

0,09941

-0,50456**

(-1,02890)

(-0,14710)

(0,86650)

(-2,76970)

-0,06104

-0,14568***

-0,22867***

0,14399**

-0,05463

0,03863

0,09781**

(-1,49680)

(-5,74400)

(-4,35070)

(2,45990)

(-0,85450)

(0,43770)

(2,88920)

-0,00544

0,01428

-0,0506

0,10932

0,02035

-0,02331

-0,01367

(-0,39320)

(0,85480)

(-1,00710)

(1,51880)

(0,50410)

(-0,39760)

(-0,75210)

0,01963**

0,02045**

0,00152

-0,05134

0,01003

0,01761

-0,00527

(2,98560)

(2,36500)

(0,14890)

(-1,48730)

(0,38330)

(0,74440)

(-0,72980)

0,374000

0,365000

0,542700

0,406100

0,029100

0,083700

0,318200

Zdroj: Vlastní analýza.

Tabulka 68 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v New Yorku 16-19

20-24

25-34

Ženy 35-44

const

-0,11138***

0,02022

0,0674

-0,16989

(-4,1958)

(0,3693)

(0,4657)

(-0,8488)

(0,0145)

(3,8966)

(2,3390)

MWA

-0,02044

-0,00198

-0,13615*

0,10219

0,04687

0,16229***

0,0568*

(-1,6547)

(-0,0247)

(-1,9350)

(0,7195)

(0,3241)

(5,6372)

(2,0834)

EG

0,02629***

-0,0115

-0,01266

-0,05658

-0,01032

0,0008

0,01305

(3,4122)

(-0,1990)

(-0,2022)

(-0,5809)

(-0,1335)

(0,0323)

(1,1622)

TU

0,00461

0,01364

-0,01664

0,03834

-0,03894

-0,04456***

0,03092***

(1,2465)

(0,7666)

(-0,6078)

(1,3523)

(-1,6331)

(-3,9081)

(5,3202)

0,2114

0,0477

0,2319

0,1272

0,1328

0,6462

0,6224

R2

45-54

55-64

65 a víc

0,00204

0,23967***

0,08084**


U nezaměstnanosti jsou výsledky významné jak pro ženy, tak i pro celkovou nezaměstnanost. Výsledky jsou negativní, co ukazuje pokles nezaměstnanosti pro věkovou skupinu 65 a více let. Tento efekt, obdobně jak i u vlivu minimální mzdy, může být způsoben zvýšenou motivací této věkové skupiny pracovat. Tabulka 69 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost žen

const MWA EG TU R2

16-19

20-24

25-34

1,27247

1,2275**

1,04666**

(1,55510)

(2,93990)

(2,54360)

Ženy 35-44

55-64

65 a víc

0,28439

0,61209**

45-54

0,34721

0,87757**

(0,76070)

(3,14150)

(1,85050)

(2,53260)

2,05588*

0,48935

0,19941

-0,45728

0,18939

0,16886

-0,54807**

(1,89400)

(1,37100)

(0,54390)

(-1,16300)

(1,28390)

(0,99780)

(-2,75020)

-0,7396

-0,59337***

-0,62782***

-0,08062

-0,28345***

-0,14831

-0,25349

(-1,84060)

(-3,67780)

(-3,86480)

(-0,57980)

(-4,83080)

(-1,81370)

(-1,26080)

-0,53493***

-0,0944

-0,04258

-0,13456*

-0,04418

-0,0175

-0,07725

(-6,68790)

(-1,13800)

(-0,38990)

(-2,07340)

(-1,09230)

(-0,36730)

(-1,33630)

0,538100

0,400100

0,329000

0,370100

0,415000

0,157600

0,438100



Tabulka 70 – Vliv indikátoru MWA na celkovou nezaměstnanost

const MWA EG TU R2

16-19

20-24

25-34

0,91049

1,19637***

0,77712*

(1,15630)

(3,43040)

(1,91780)

Celkově 35-44

55-64

65 a víc

0,55841

0,58469**

45-54

0,38441

0,68419***

(1,57700)

(2,92720)

(1,56830)

(4,87980)

1,35869

0,52803

0,46647

-0,01546

0,2363

0,09915

-0,47267**

(1,18560)

(1,24530)

(1,25860)

(-0,04330)

(1,44510)

(0,53770)

(-2,72680)

-0,28617

-0,57925***

-0,44636**

-0,27658*

-0,23015**

-0,15534

-0,18707

(-0,57300)

(-3,37140)

(-2,91060)

(-1,93800)

(-3,21900)

(-1,61060)

(-1,50950)

-0,67904***

-0,08625

-0,09306

-0,07516

-0,00798

-0,06348

-0,08079**

(-4,79940)

(-1,08130)

(-0,86360)

(-0,97240)

(-0,24380)

(-1,08340)

(-2,98200)

0,543100

0,347300

0,258100

0,238400

0,225800

0,187200

0,660100

Zdroj: Vlastní zpracování. Testy pro New York, včetně těch, pro které se výsledky ukázaly být statisticky nevýznamné, jsou součástí elektronické přílohy.

3.12 Vysvětlovací schopnost modelů Pozornému čtenáři určitě neunikl nízký koeficient determinace (R2) pro většinu analyzovaných státu. Vysvětlovací schopnost našich modelů je tedy poměrně nízká. Pro analytické účely jsou ale představované modely z našeho pohledu dostačující, neboť jsou schopny zachytit tendence v dopadech změn v minimální mzdě (případně v dopadech změn indikátoru MWM, MWA).

66

Kapitola 4 Shrnutí výsledků a srovnání vlivů minimální mzdy Předchozí kapitola nám poskytla statisticky významné analýzy pro jednotlivé země. Vzhledem k obsáhlosti analýzy začneme tuto kapitolu shrnutím nejvýznamnějších výsledků pro jednotlivé země. Následně rozšíříme naši analýzu a porovnáme vlivy minimální mzdy a indikátorů MWM (v případě federální států to je indikátor MWA) na celkovou nezaměstnanost v jednotlivých státech. Státy budeme porovnávat navzájem, ale neopomeneme ani porovnání s USA z pohledu ekonomiky jako celku.

4.1

Shrnutí výsledků

Výsledky analýzy vlivu minimální mzdy na zaměstnanost v Belgii ukázaly, že dopad na zaměstnanost žen je odlišný od dopadu na zaměstnanost mužů. U žen má minimální mzda pozitivní dopad, tedy zaměstnanost se zvyšuje a u mužů je to naopak dopad negativní, takže zaměstnanost se snižuje. Co se týče nezaměstnanosti, je vliv minimální mzdy kladný (tedy zvyšuje nezaměstnanost) pro nezaměstnanost do jednoho měsíce, a to zejména pro kategorii mužů. Pro muže je vliv patrný ve všech věkových kategoriích. U nezaměstnanosti nad jeden rok je vliv záporný, nezaměstnanost se tedy s růstem minimální mzdy snižuje. V případě analýzy pomocí indikátoru MWM (podílu minimální mzdy na mediánové mzdě) je vliv pozitivní pro zaměstnanost u žen na plný úvazek a negativní pro zaměstnanost mužů na plný úvazek. U částečného úvazku je vliv pozitivní u obou pohlaví. Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost je pozitivní u mužů všech věkových kategorii v případě nezaměstnanosti do jednoho měsíce. Ve Francii je vliv minimální mzdy významný jen u nezaměstnanosti v intervalu 3–6 měsíců, a to jen u mužů. Ve věkové kategorii 15–24 let je vliv negativní (snižuje nezaměstnanost) a ve věkové kategorii 55 a více let je vliv pozitivní. Vliv indikátoru MWM je v případě zaměstnanosti na plný úvazek pozitivní u žen. V případě částečného úvazku je vliv negativní u mužů ve věku 65 a více let. U nezaměstnanosti v intervalu 6 měsíců až1 rok je vliv pozitivní u žen ve věku 15–24 let a negativní ve věkové skupině 55 a více let. Na celkovou nezaměstnanost ve stejném časovém intervalu je vliv kladný ve věkové skupině 15–24 let. 67

Shrnutí výsledků a srovnání vlivů minimální mzdy

V případě nezaměstnanosti nad 1 rok je negativní efekt jak u žen, tak i v případě celkové nezaměstnanost (ve věkové skupině 15–24 let). Výsledky vlivu minimální mzdy v Nizozemí ukazují negativní efekt na zaměstnanost mužů ve věku 25–54 let zaměstnaných na plný úvazek a pozitivní vliv na muže ve věku 65 a více let na částečný úvazek. Minimální mzda má pozitivní vliv (zvyšuje nezaměstnanost) na nezaměstnanost ve třech obdobích (do 1 měsíce, 1–3 měsíců a 3–6 měsíců) jak u mužů, tak i na celkovou nezaměstnanost věkové skupiny 25–54 let. U žen je pozitivní vliv zachycen jenom u nezaměstnanosti v rozmezí 3–6 měsíců. U nezaměstnanosti nad 1 rok je vliv negativní ve všech skupinách ve věku 25–54 let. Indikátor MWM má pozitivní vliv na nezaměstnanost všech skupin ve věku 55 a více let v trvání nezaměstnanosti v rozmezí 3–6 měsíců. Vliv na nezaměstnanost nad 1 rok je negativní ve všech skupinách ve věku 24–54 let (v případě žen je to i ve věkové skupině 55 a více let). V Portugalsku je vliv minimální mzdy na zaměstnanost pozitivní u žen zaměstnaných na plný úvazek ve věku 25–54 let. U nezaměstnanosti je vliv negativní (v intervalu 3–6 měsíců), čili nezaměstnanost klesá, u žen ve věku 55 a více let. Výsledky pomocí indikátoru MWM (tedy poměru minimální mzdy ke mzdě mediánové) ukázali negativní vliv na zaměstnanost žen ve věku 25 – 54 let na částečném úvazku. U nezaměstnanosti je patrný pozitivní vliv na muže ve věku 55 a více let (déle trvání nezaměstnanosti 6 měsíců až jeden rok). Ve Španělsku se vliv minimální mzdy projevil negativně u mužů ve věku 15 – 24 let (plný úvazek) a pozitivně u mužů ve věku 15–24 let a žen ve věku 55–64 let u úvazku částečného. Pozitivní vliv má minimální mzda i na nezaměstnanost žen a na celkovou nezaměstnanost do jednoho měsíce (věková skupina 55 a více let). Negativní vliv má minimální mzda na nezaměstnanost nad jeden rok u mužů ve věku 15–24 let. Indikátor MWM má pozitivní vliv jak na muže, tak i na ženy. U žen je to pozitivní vliv na plný úvazek ve věku 65 a více let, u mužů naopak na částečný úvazek ve věkových skupinách 55–64 let a 65 a více let. U nezaměstnanosti má indikátor MWM pozitivní vliv na nezaměstnanost mužů ve věku 55 a více let do jednoho měsíce. U nezaměstnanosti v délce trvání 3–6 měsíců má indikátor negativní vliv (klesá nezaměstnanost) u mužů v nejmladší věkové skupině, a na celkovou nezaměstnanost je to naopak pro nejstarší věkovou skupinu. V USA má minimální mzda vliv pouze na nezaměstnanost. U nezaměstnanosti do jednoho měsíce byl zjištěn negativní vliv téměř na všechny věkové skupiny jak u mužů a žen, tak i na celkovou nezaměstnanost. Pozitivní vliv, tedy zvýšení nezaměstnanosti, byl zjištěn u žen ve věku 55 a více let (nezaměstnanost v intervalu 3–6 měsíců). Stejný vliv byl zjištěn i u nezaměstnanosti celkové pro věkovou skupinu 25–54 let a 55 a více let (nezaměstnanost v intervalu 6 měsíců až 1 rok). V tomto intervalu je pozitivní vliv také na nezaměstnanost žen ve věku 25–54 let a nezaměstnanost mužů ve věku 55 a více let. Výsledky pomocí indikátoru MWM ukázaly negativní vliv na nezaměstnanost mužů (15–24 let) a stejně i žen (25–54 let) u 68


nezaměstnanosti do jednoho měsíce. Negativní vliv je zjištěn i u nezaměstnanosti celkové a žen (od jednoho do tří měsíců) pro věkovou skupinu 55 a více let. Naopak pozitivní vliv indikátoru MWM byl zjištěn u mužů ve věku 15–24 a 25–54 let. Tento pozitivní vliv byl zjištěn u nezaměstnanosti v délce trvání 3–6 měsíců. U nezaměstnanosti nad jeden rok má indikátor MWM vliv na celkovou nezaměstnanost a nezaměstnanost žen, obojí ve věku 15–24 let a 55 a více let. Ve státě Washington má minimální mzda vliv na zaměstnanost žen, a to negativní pro věkovou skupinu 25–34 let a pozitivní pro skupinu žen ve věku 20–24 let. U nezaměstnanosti je vliv negativní jak u vlivu na celkovou, tak i u vlivu na nezaměstnanost žen. U celkové nezaměstnanosti byl vliv zjištěn ve věkové skupině 20–24 let, u žen to je navíc skupina ve věku 25–34 let. Pomocí indikátoru MWA (tedy podílů minimální mzdy na mzdě průměrné) byli zjištěné stejné výsledky jak u analýzy s minimální mzdou. V Kalifornii má minimální mzda vliv pouze na zaměstnanost obou pohlaví. U mužů i u žen je vliv pozitivní pro věkovou skupinu 45–54 let a negativní pro věkovou skupinu 65 a více let. Indikátor MWA odhalil negativní vliv na zaměstnanost mužů ve věku 65 a více let. V případě nezaměstnanosti je efekt pozitivní (tedy zvyšuje nezaměstnanost) u mužů pro věkové skupiny 20–24, 25–34 a 35–44 let V Jižní Dakotě je pozitivní vliv minimální mzdy patrný pouze u nezaměstnanosti, zato ale u všech skupin. U mužů je vliv zjištěn ve věkové skupině 20–24 let, u žen ve věku 16–19 let a 55–64 let a u celkové nezaměstnanosti ve věkových skupinách 20–24 let, 55–64 let a ve věku 65 a více let. Indikátor MWA má vliv na i na zaměstnanost žen ve věku 55–64 let. Dále je indikátor významný i u všech skupin nezaměstnanosti. Zatím co u mužů a žen je to pro věkové skupiny 20–24 let a 55–64 let, u celkové nezaměstnanosti je to i ve věku 65 a více let. Ve státě New York má minimální mzda negativní vliv na zaměstnanost mužů a žen. V prvním zmíněném případě se jedná o věkovou skupinu 20–24 let a u žen se jedná o skupinu 16–19 let. Minimální mzda má rovněž negativní vliv na nezaměstnanost (v případě nezaměstnanosti má negativní vliv za následek snižování nezaměstnanosti) mužů ale i celkovou nezaměstnanost. V obou případech se jedná o věkovou skupinu 65 a více let. Vliv indikátoru MWA (tedy poměru minimální mzdy ke mzdě průměrné) je však rozdílný v rámci vlivu na jednu skupinu. U mužů je efekt negativní pro věkové skupiny 20–24 let a 25–34 let a pozitivní pro věkové skupiny 35–44 a 65 a více let. U žen je efekt negativní pro věkovou skupinu 25–34 let a pozitivní pro věkovou skupinu 55–64 let. V případě nezaměstnanosti je indikátor MWA negativní pro věkovou skupinu 65 a více let jak u žen, tak i u celkové nezaměstnanosti.

69


4.2

Srovnání vlivu minimální v jednotlivých státech

mzdy

na

nezaměstnanost

V případě vlivu minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost (jak můžeme vidět z Tabulka 71), je patrný jenom v státech Nizozemí, Portugalsko, Jižní Dakota a USA. Pro Nizozemí jsme si už uvedli, že výsledky mohou být zkreslené vlivem snížených sazeb pro mladé, a proto ho dále nebudeme brát v úvahu. Při porovnání dvojice státu Portugalska a Jižní Dakoty si můžeme všimnout, že zatím co v Portugalsku má minimální mzda negativní vliv na nezaměstnanost (snižuje nezaměstnanost), pro Jižní Dakotu je tento koeficient pozitivní30. Tabulka 71 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost států const BE WA

MW

EG

TU

R2

0,51154***

-0,02396

-0,14043**

-0,23206***

0,6400

(3,03061)

(-0,51728)

(-2,08053)

(-5,05732)

0,85326

-0,02587

-0,36957**

0,05266

(1,31140)

(-0,30490)

(-2,83580)

(0,82550)

FR

0,37614**

0,02486

-0,3207***

-0,0945**

(2,1223)

(0,5715)

(-8,9308)

(-2,7635)

CA

0,96107*

0,08107

-0,50363***

-0,03869

(2,16090)

(0,98730)

(-3,92590)

(-0,93250)

0,93803***

-0,21256**

-0,25363***

-0,05386

(2,1223)

(-2,7856)

(-3,5454)

(-0,9325)

0,8677**

0,00875

-0,56578***

-0,02346

(2,30990)

(0,83190)

(-3,52890)

(-1,27030)

1,1664***

-0,09383***

-0,26325***

-0,09052***

(7,6812)

(-3,2650)

(-7,2956)

(-3,2740)

NE PA PT SD SP NY US

-0,25951

0,09483***

0,04532

0,04091***

(-1,11890)

(3,39590)

(1,65120)

(3,98520)

1,84811***

0,10424

-0,87307***

0,00697

(3,2286)

(0,9106)

(-8,2270)

(0,2591)

0,56257*

-0,00848

-0,1808**

-0,0704

(1,97470)

(-0,21900)

(-2,88510)

(-1,08940)

0,15373

0,07252**

-0,18719*

-0,13918***

(3,2286)

(2,1400)

(-1,7151)

(-3,1187)

0,3599 0,6195 0,6931 0,4975 0,2904 0,8344 0,4610 0,8132 0,2055 0,5153


Jak jsme už uvedli, koeficient vlivu minimální mzdy na nezaměstnanost je významný i pro celé Spojené státy americké. Koeficient je navíc kladný, což znamená zvyšování nezaměstnanosti. Tento vliv může být způsoben skutečností, že některé státy používají federální minimální mzdu i jako státní. Nemůžeme tedy s jistotou tvrdit, že by měla minimální mzda větší vliv v USA ve srovnání evropskými státy. Můžeme však potvrdit, že při porovnání státu má minimální mzda pozitivní (ve významu zvyšování nezaměstnanosti) vliv ve státu Jižní Dakota. Minimální mzda je tedy nastavená nad rovnovážnou úroveň a vytváří 30

Podobnost koeficientu je čistě náhodná.

70


tak nezaměstnanost. Naopak v Portugalsku je systém minimální mzdy nastaven tak, že snižuje nezaměstnanost, tedy podporuje tvrzení Robinsonové (Robinson, 2002) a Stiglera, kterého cituje Flinn (Flinn, c2010), o existenci monopsonu na trhu práce. Vliv indikátorů (tedy poměrů minimální mzdy a mediánové, resp. průměrné mzdě) zobrazuje Tabulka 72. Jak je patrné, na celkovou nezaměstnanost má vliv indikátor jenom ve státě Jižní Dakota. I v tomto případě je vliv pozitivní, což znamená, že při konvergenci minimální mzdy ke mzdě průměrné dochází ve státě ke zvýšení nezaměstnanosti. Tabulka 72 – Vliv indikátoru na celkovou nezaměstnanost států const

MW

EG

TU

R2

0,44963**

-0,10971

-0,14912*

-0,23419***

0,6453

(2,7291)

(-0,7894)

(-1,9648)

(-5,4687)

1,05129

-0,07284

-0,44903**

0,04418

(1,31140)

(-0,30490)

(-2,83580)

(0,82550)

0,48119***

-0,0704

-0,32071***

-0,1032***

(4,4075)

(-0,8141)

(-9,0348)

(-3,7315)

CA

1,27434***

0,39097

-0,48448***

-0,04594

(5,37360)

(1,70810)

(-3,89850)

(-1,05360)

NE

0,41849**

-0,07627

-0,21528***

-0,06637

(2,1509)

(-0,5606)

(-3,3401)

(-1,0120)

0,62001*

0,18377

-0,48066**

-0,07744

(2,24110)

(1,50370)

(-3,27160)

(-1,54890)

0,82828***

-0,00757

-0,31465***

-0,05204*

(4,4163)

(-0,1411)

(-6,1816)

(-2,0602)

BE WA FR

PA PT SD SP NY US

-0,11285

0,26032***

0,07263**

0,03984***

(-0,59430)

(3,61250)

(2,89100)

(4,51930)

2,10085***

-0,19065

-0,83719***

0,01245

(4,4163)

(-0,1411)

(-6,1816)

(-2,0602)

0,64254**

0,23178

-0,30924***

-0,08215

(2,30990)

(0,83190)

(-3,52890)

(-1,27030)

0,41632

0,12341

-0,1983

-0,13884***

(1,0272)

(1,2672)

(-1,6339)

(-3,2576)

0,3599 0,6233 0,7608 0,3611 0,6289 0,7644 0,5480 0,8113 0,2904 0,4470


V případě analýza na zaměstnanost můžeme porovnat jenom evropské země s USA jako jednou ekonomikou. Data pro federální státy nejsou rozdělena podle úvazku, takže nemůžeme posoudit, zda se jedná o jenom o zaměstnanost na plný úvazek, nebo zda jsou data včetně úvazku částečného. V USA (ekonomiky jako jeden celek) se vliv minimální mzdy i indikátoru MWM ukázaly jako statisticky nevýznamné, zatím co v evropských státech se ukázaly jako významné. Vliv ukazatelů se nedá přesně shrnout, protože vliv byl různý v rámci jednoho státu u různých skupin obyvatelstva, ať se už jednalo o rozdělení podle věku, pohlaví, nebo typu úvazku. Vliv minimální mzdy, nebo indikátoru MWM je statisticky významnější v evropských zemích, 71


můžeme tak tvrdit, že minimální mzda má zde vliv na zaměstnanost, zatím co v USA má vliv na nezaměstnanost.

72

Závěr Cílem této práce bylo odhadnout a identifikovat odlišnosti ve vlivu minimální mzdy na trhy práce v USA a vybraných zemích Evropské unie. Za účelem prohloubení analýzy jsme dále na základě podobnosti ekonomické síly vybrali pět federální států USA. Tyto státy byly dále párově srovnávaný s odpovídajícími ekonomikami evropskými. Testy vlivu minimální mzdy na jednotlivé státy jsme realizovali pomocí dvou ukazatelů. Prvním byla zákonná statutární mzda v daném státě. Druhým ukazatelem byl poměr minimální mzdy vzhledem ke mzdě mediánové pro evropské země a USA. Pro federální státy to byl poměr minimální mzdy vzhledem ke mzdě průměrné. Jednotlivé modely pro každý stát byly odhadnuty s využitím robustních standardních chyb. Samotné testy byly realizované na zaměstnanost a nezaměstnanost, které byly rozděleny podle dalších kategorii. Výsledky pro Belgii ukazuji statisticky významný vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů i žen. Vliv je u obou pohlaví rozdílný a zatím co u mužů je negativní, u žen je pozitivní. Minimální mzda, jak odhalily testy, má vliv i na krátkodobou nezaměstnanost. Testy pomocí poměru minimální mzdy vzhledem ke mzdě mediánové (dále též indikátoru MWM) odhalily vliv na zaměstnanost (opět pro každé pohlaví rozdílné výsledky) i na nezaměstnanost do jednoho měsíce. Pro autora nejzajímavější výsledky přinesly testy pro Francii. Testy odhalily statisticky významný vliv statutární minimální mzdy jenom na nezaměstnanosti od tří do šesti měsíců pro kategorii mužů. Tyto výsledky jsou zajímavé hlavně kvůli standardnímu vnímání Francie jako států s velkým vlivem minimální mzdy na trh práce. Testy pomocí indikátorů MWM odhalily vliv jak na zaměstnanost, tak i na nezaměstnanost. Testy pro Nizozemí, ačkoli zkreslené v důsledku snížené minimální mzdy pro mladé zaměstnance, odhalily vlivy minimální mzdy jak u zaměstnanosti, tak také u nezaměstnanosti. Odhad pomocí indikátoru MWM odhalil vliv této proměnné jenom na nezaměstnanost. V případě Portugalska jsou testy pomocí minimální mzdy statisticky významné jen pro zaměstnanost a nezaměstnanost žen. Výsledky pomocí indikátoru MWM ukázaly, že tento indikátor má vliv na zaměstnanost žen a nezaměstnanost mužů. 73

Závěr

U Španělska byl odhalen vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů na plný i částečný úvazek. Oproti tomu v případě žen se projevil vliv minimální mzdy pouze na částečný úvazek. Vliv indikátoru MWM je pozitivní na zaměstnanost žen a negativní pro muže. Také byl odhalen i vliv tohoto indikátoru na nezaměstnanost. Minimální mzda má v USA vliv výlučně na nezaměstnanost, obdobně jako testy pomocí indikátoru MWM. Nebyl odhalen žádný vliv minimální mzdy, nebo indikátoru MWM na zaměstnanost. Ve státě Washington má minimální mzda vliv výhradně na zaměstnanost žen. V případě nezaměstnanosti je vliv i na celkovou nezaměstnanost, zejména mladších věkových kategorii. Indikátor MWA (tedy poměr minimální a průměrné mzdy) má vliv jak na zaměstnanost žen, tak i na celkovou nezaměstnanost (znova zejména mladší věkové kategorie). Vliv minimální mzdy ve státě Kalifornia je pouze na zaměstnanost jak mužů, tak i žen. Vliv indikátoru MWA je negativní na zaměstnanost mužů seniorů a pozitivní na nezaměstnanost mužů od 20 do 44 let. Ve státě Pensylvánie má minimální mzda vliv pouze na zaměstnanost. Vliv indikátoru MWA je negativní na nezaměstnanost mužů. V Jižní Dakotě je vliv minimální mzdy pozitivní na nezaměstnanost obou pohlaví i celkové nezaměstnanosti. Indikátor MWA odhalil významný negativní vliv na zaměstnanost žen. Vliv této proměnné je u všech skupin nezaměstnanosti pozitivní. Ve státě New York je vliv minimální mzdy negativní jak pro zaměstnanost, tak i pro nezaměstnanost. Vliv indikátoru MWA je negativní pro nezaměstnanost, ale pro zaměstnanost je výsledek různý v závislosti od věkové skupiny. Následné porovnání vlivu minimální mzdy a indikátorů MWM (resp. MWA) odhalil, že minimální mzda má pozitivní vliv (tedy způsobuje růst nezaměstnanosti) na celkovou nezaměstnanost v USA a ve státě Jižní Dakota. Negativní vliv má na celkovou nezaměstnanost v Portugalsku. Další porovnání pomocí indikátorů MWM (resp. MWA) odhalilo jenom pozitivní efekt na nezaměstnanost v Jižní Dakotě. Porovnání vlivu minimální mzdy a indikátoru MWM se realizovalo jenom pro evropské státy a USA jako celek. Naše předchozí analýza jasně ukázala, že vliv minimální mzdy i indikátoru MWM je významný jenom pro evropské země a na zaměstnanost USA nemá žádný významný dopad.

74

Seznam použitých zdrojů [1]

Addison, John T., Blackburn, McKinley L. and Cotti, Chad D. 2009. Do minimum wages raise employment? Evidence from the U.S. retail-trade sector. Labour Economics. [Online]. 2009, vol. 16, no. 4, pp. 397-408 [cit. 2015-04-02]. Available from: EconLit with Full Text.

[2]

Antonova, Stefka and Tudoreanu, Mihnea. 2009. The Effects of a Raised Minimum Wage on Employment: Differences across States and Social Groups. Issues of Political Economy. [Online]. 2009, vol. 19, pp. 69-89 [cit. 2015-04-01]. Available from: http://www.elon.edu/docs/e-web/students/ipe/volumes/Atanova%202009.pdf

[3]

Blazevic, Sanja. 2013. Is Employment Decreasing Due to Minimum Wage Increase? Economic Research (Economic Research). [Online]. 2013, vol. 26, no. 1, pp. 69-100 [cit. 2015-04-07]. Available from: EconLit with Full Text, EBSCOhost

[4]

Borjas, George J. 2010. Labor economics. Boston : McGraw-Hill, 2010. 978-007127027-4.

[5]

Card, David E. and Krueger, Alan B. c1995. Myth and measurement: the new economics of the minimum wage. Princeton, N.J. : Princeton University Press, c1995. 069104390.

[6]

Coomer , Nicole M. and Wessels, Walter J. 2013. The Effect of the Minimum Wage on Covered Teenage Employment. Journal of Labor Research. [Online] . 2013, vol. 34, issue 3, pp. 253-280 [cit. 2015-04-06]. Available from: http://link.springer.com/10.1007/s12122-013-9160-6

[7]

Danziger, Leif. 2010. Endogenous Monopsony and the Perverse Effect of the Minimum Wage in Small Firms. Labour Economics. [Online]. 2010, vol. 17, no. 1, pp. 224-229 [cit. 2015-04-06]. Available from: EconLit with Full Text, EBSCOhost.

[8]

Dickens, Richard, Riley, Rebecca and Wilkinson, David. 2013. The UK minimum wage at 22 years of age: a regression discontinuity approach. In:. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society). [Online]. 2013, pp. 95-114 [cit. 201504-13]. Available from: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/rssa.12003/abstract.

[9]

Dolado, Juan, et al. 1996. Minimum wages The European experience. Economic Policy. [Online]. 1996, pp. 317-372 [cit. 2015-04-07]. Available from: Business Source Complete, EBSCOhost

75

Seznam použitých zdrojů

[10] Dolton, Peter, Bondibene, Chiara R. and Wadsworth, Jonathan. 2010. The UK National Minimum Wage in Retrospect. Fiscal Studies. [Online] . 2010, vol. 31, no. 4, pp. 509-534 [cit. 2015-03-27]. Available from: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/%28ISSN%291475-5890/issues [11] Ehrenberg, Ronald G. and Smith, Robert S. 2011. Modern labor economics: theory and public policy. Upper Saddle River, N.J : Pearson Education, 2011. 01-327-2765-X. [12] Flinn, Christopher J. c2010. The minimum wage and labor market outcomes. Cambridge, Mass. : MIT Press, c2010. 02-620-1323-1. [13] Galan, Sofia and Puente, Sergio. 2012. An Estimation of the Impact Changes in the Minimum Wage Have on Employment. Banco de Espana Economic Bulletin. [Online] . 2012, pp. 3-9 [cit. 2015-04-07]. Available from: http://www.bde.es/f/webbde/SES/Secciones/Publicaciones/InformesBoletinesRevistas/ BoletinEconomico/12/Dic/Fich/art1e.pdf. [14] Hanson, Andrew and Hawley, Zackary. 2014. The $10.10 Minimum Wage Proposal: An Evaluation across States. Journal of Labor Research. [Online] . 2014, vol. 35, no. 4, pp. 323-345 [cit. 2015-04-06]. Available from: EconLit with Full Text, EBSCOhost [15] Hyslop, Dean and Stillman, Steven. 2007. Youth minimum wage reform and the labour market in New Zealand. [Online]. 2007, vol. 14, issue 2, pp. 201-230 [cit. 201502-10]. DOI: 10.1016/j.labeco.2005.10.001. Available http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0927537105000722

from:

[16] Klein, Daniel B. and Dompe, Stewart. 2007. Reasons for Supporting the Minimum Wage: Asking Signatories of the "Raise the Minimum Wage" Statement. Econ journal watch. [Online]. 2007, vol. 4, no. 1, pp. 125-167 [cit. 2015-03-03]. Available from: Business Source Complete. [17] Konig, Marion and Moller, Joachim. 2009. Impacts of minimum wages: a microdata analysis for the German construction sector. International Journal of Manpower. [Online]. 2009, vol. 30, no. 7 [cit. 2015-04-08]. Available from: http://www.emeraldinsight.com/toc/ijm/30/7 [18] Laporšek, Suzana. 2013. Minimum wage effects on youth employment in the European Union. Applied Economics Letters. [Online] . 2013, vol. 20, issue 14, pp. 1288-1292 [cit. 2015-04-06]. Available from: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/13504851.2013.799752 [19] Levin-Waldman, O. 2014. A Conservative Case for the Minimum Wage. Challenge magazine. [Online] . 2014, vol. 57, no. 1, pp. 19-40 [cit. 2015-03-03]. Available from: EconLit with Full Text, EBSCOhost 76


[20] Lubin, Isador. 1958. NEW YORK'S MINIMUM WAGE LAW: THE FIRST TWENTY YEARS. Industrial. [Online] . 1958, vol. 11, no. 2, pp. 203-219 [cit. 201505-08]. Available from: Business Source Complete, EBSCOhost [21] Majchrowska, Aleksandra and Zolkiewski, Zbigniew. 2012. The Impact of Minimum Wage on Employment in Poland. Investigaciones Regionales. [Online] . 2012, pp. 211-236 [cit. 2015-04-07]. Available from: http://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4087768. [22] Mrnjavac, Željko and Blažević, Sanja. 2014. IS MINIMUM WAGE A GOOD POLICY FOR POOR WORKERS IN CROATIA? Management: journal of contemporary management issues. [Online]. 2014, vol. 19, no. 1, pp. 17-43 [cit. 201503-03]. Available from: Business Source Complete, EBSCOhost [23] Neumark, David and Wascher, William L. c2008. Minimum wages. Cambridge, Mass. : MIT Press, c2008. [24] Neumark, David and Wascher, William L. 2000. Minimum Wages and Employment: A Case Study of the Fast-Food Industry in New Jersey and Pennsylvania: Comment. American Economic Review. [Online] . 2000, vol. 90, no. 5 [cit. 2015-03-22]. Available from: EconLit with Full Text, EBSCOhost. [25] Pereira, Sonia C. 2003. The impact ofminimum wages on youth employment in Portugal. European Economic Review. [Online] . 2003, vol. 47, issue 2, pp. 229-244 [cit. 2015-04-09]. Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001429210200209X. [26] Pinoli, Sara. 2010. Rational Expectations and the Puzzling No-Effect of the Minimum Wage. IZA Discussion Paper. [Online]. 2010 [cit. 2015-04-08]. No. 4933. Available from: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1631068##. [27] Potluka, Oto and Špaček, Martin. 2014. Postupy a metody kontrafaktuálních dopadových evaluací pro Operační program Podnikání a inovace pro konkurenceschopnost 2014-2020. [Online]. 2014 [cit. 2015-04-18]. Available from: http://www.mpsv.cz/files/clanky/17051/Metodika_CIE_MPSV_131015.pdf [28] Ragacs, Christian. 2003. On the Empirics of Minimum Wages and Employment: Stylized Facts for The Austrian Industry. Vienna University of Economics and Business Research Group: Growth and Employment in Europe: Sustainability and Competitiveness [online]. 2003 [cit. 2015-04-13]. Available from: http://epub.wu.ac.at/596/1/document.pdf. [29] Robinson, Joan. 2002. The economics of imperfect competition. Houndmills : Palgrave, 2002, xxxii, 352 s. Palgrave Archive edition of Joan Robinson Writings on economics, Vol. 1. ISBN 03-339-7707-6 77


[30] Skedinger, Per. 2006. Minimum wages and employment in Swedish hotels and restaurants. Labour Economics. [Online] . 2006, vol. 13, issue 2, pp. 36-106 [cit. 201504-10]. Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927537104000843# [31] Stewart, Mark B. 2004. The Employment Effects of the National Minimum Wage. Economic Journal. [Online] . 2004, vol. 114, no. 494 [cit. 2015-03-24]. Available from: EconLit with Full Text, EBSCOhost [32] Thies, Clifford F. 1991. The first minimum wage laws. CATO Journal. [Online] . 1991, vol. 10, no. 3, pp. 715-747 [cit. 2015-05-08]. Available from: http://object.cato.org/sites/cato.org/files/serials/files/cato-journal/1991/1/cj10n3-7.pdf [33] Thompson, Jeffrey P. 2009. Using Local Labor Market Data to Re-examine the Employment Effects of the Minimum Wage. Industrial and Labor Relations Review. [Online]. 2009, vol. 62, no. 3, pp. 343-366 [cit. 2015-04-01]. Available from: EconLit with Full Text, EBSCOhost [34] Wage and Hour Division (WHD). U.S. Department of Labor. [Online] . [cit. 2015-0508]. Available from: http://www.dol.gov/whd/minwage/q-a.htm [35] Waltman, Jerold L. c2008. Minimum wage policy in Great Britain and the United States. New York : Algora Pub., c2008xv, 228 p. 978-087-5866-024.

78

Seznam tabulek Tabulka 1 – Přehled výzkumů .................................................................................................22 Tabulka 2 – Přehled institutu minimální mzdy v evropských zemích ....................................25 Tabulka 3 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Belgii (plný úvazek) ..........................32 Tabulka 4 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Belgii (částečný úvazek) ....................32 Tabulka 5 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Belgii (do 1 měsíce) .......................33 Tabulka 6 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Belgii (nad 1 rok) ...........................33 Tabulka 7 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Belgii (Plný úvazek) .......................34 Tabulka 8 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Belgii (Částečný úvazek) .................34 Tabulka 9 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v Belgii (Do 1 měsíce) ....................35 Tabulka 10 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost ve Francii (Od 3 do 6 měsíců) ........36 Tabulka 11 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Francii (Plný úvazek) ...................36 Tabulka 12 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Francii (Částečný úvazek) ...........37 Tabulka 13 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Francii (Od 6 měsíců do 1 roka) ..................................................................................................................................................37 Tabulka 14 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Francii (Nad 1 rok) ..................38 Tabulka 15 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Nizozemí (Plný úvazek) ..................39 Tabulka 16 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Nizozemí (Částečný úvazek) ...........39 Tabulka 17 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (Do 1 měsíce) ..............40 Tabulka 18 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (Od 1 do 3 měsíců) ......40 Tabulka 19 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (Od 3 do 6 měsíců) ......40 Tabulka 20 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Nizozemí (Nad 1 rok) ..................41 Tabulka 21 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost Nizozemí (Od 3 do 6 měsíců) .......41 Tabulka 22 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost Nizozemí (Nad 1 rok) ...................42 Tabulka 23 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost v Portugalsku (Plný úvazek) ...............42 Tabulka 24 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v Portugalsku (Od 3 do 6 měsíců) ..43 Tabulka 25 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Portugalsku (Částečný úvazek) .....43 Tabulka 26 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost v Portugalsku (Plný úvazek) .............44 Tabulka 27 – indikátoru MWM na nezaměstnanost v Portugalsku (Od 6 měsíců do 1 roka) 44 Tabulka 28 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost ve Španělsku (Plný úvazek) ................45 Tabulka 29 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost ve Španělsku (Částečný úvazek) ........45 Tabulka 30 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost ve Španělsku (Do 1 měsíce) ............46 Tabulka 31 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost (Nad 1 rok) ......................................46 Tabulka 32 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Španělsku (plný úvazek) ..............47 Tabulka 33 – Vliv indikátoru MWM na zaměstnanost ve Španělsku (částečný úvazek) .......47 Tabulka 34 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Španělsku (od 1 do 3 měsíců) ..48 Tabulka 35 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost ve Španělsku (od 3 do 6 měsíců) ..48 79

Seznam tabulek

Tabulka 36 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v USA (do 1 měsíce)....................... 49 Tabulka 37 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v USA (od 3 do 6 měsíců) .............. 49 Tabulka 38 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost (od 6 měsíců do 1 roka) .................. 50 Tabulka 39 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (do 1 měsíce)..................... 50 Tabulka 40 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (od 1 do 3 měsíců) ............ 51 Tabulka 41 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (od 6 měsíců do 1 roku) .... 51 Tabulka 42 – Vliv indikátoru MWM na nezaměstnanost v USA (nad 1 rok)......................... 52 Tabulka 43 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen ve Washingtonu ........................... 53 Tabulka 44 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost žen ve Washingtonu ........................ 53 Tabulka 45 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost ve Washingtonu............... 53 Tabulka 46 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost žen ve Washingtonu .......................... 54 Tabulka 47 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost žen ve Washingtonu ...................... 54 Tabulka 48 – Vliv indikátoru MWA na celkovou zaměstnanost ve Washingtonu ................. 55 Tabulka 49 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v Kalifornii ............................... 56 Tabulka 50 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v Kalifornii ................................... 56 Tabulka 51 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost mužů v Kalifornii .............................. 57 Tabulka 52 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost mužů v Kalifornii .......................... 57 Tabulka 53 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v Pensylvánii............................. 58 Tabulka 54 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v Pensylvánii ................................ 58 Tabulka 55 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v Pensylvánii............................. 59 Tabulka 56 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost mužů v Jižní Dakotě ....................... 60 Tabulka 57 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost žen v Jižní Dakotě ........................... 60 Tabulka 58 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost v Jižní Dakotě.................. 60 Tabulka 59 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost žen v Jižní Dakotě ............................. 61 Tabulka 60 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost mužů v Jižní Dakotě ...................... 61 Tabulka 61 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost žen v Jižní Dakotě ......................... 62 Tabulka 62 – Vliv indikátoru MWA na celkovou nezaměstnanost v Jižní Dakotě ................ 62 Tabulka 63 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost mužů v New Yorku ............................ 63 Tabulka 64 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v New Yorku ................................ 63 Tabulka 65 – Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost mužů v New Yorku ......................... 64 Tabulka 66 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost v New Yorku ................... 64 Tabulka 67 – Vliv indikátoru MWA na zaměstnanost mužů v New Yorku ........................... 65 Tabulka 68 – Vliv minimální mzdy na zaměstnanost žen v New Yorku ................................ 65 Tabulka 69 – Vliv indikátoru MWA na nezaměstnanost žen ................................................. 65 Tabulka 70 – Vliv indikátoru MWA na celkovou nezaměstnanost ........................................ 66 Tabulka 71 – Vliv minimální mzdy na celkovou nezaměstnanost států ................................. 70 Tabulka 72 – Vliv indikátoru na celkovou nezaměstnanost států ........................................... 71

80

Seznam použitých zkratek BE

Belgie

BEA

Bureau of Economic Analysis

BLS

Bureau of Labor Statistics

CA

Kalifornie

DOL

U. S. Department of Labor

EG

ekonomický růst

FR

Francie

FTE employment

full-time-equivalent employment

MW

minimální mzdy

MWA

minimální mzda vzhledem k průměrné mzdě

MWM

medián k průměrné mzdě zaměstnanců na plný úvazek

L&I

Pennsylvania Department of Labor & Industry

NE

Nizozemí

NY

New York

OECD

Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj

PA

Pensylvánie

PT

Portugalsko

SD

Jižní Dakota

SP

Španělsko

TU

počet členů odborové organizace

US

Spojené státy americké

WA

Washington

81

DOPADY MINIMÁLNÍ MZDY NA TRH PRÁCE

Recommend Documents