Moderní otrokářství? Faktory ovlivňující počet hodin v zaměstnání

Vojtěch Oliverius F14N0010P [email protected]

KKS/KA1

„Moderní otrokářství?“ Faktory ovlivňující počet hodin v zaměstnání

Abstract: The main purpose of this study is to find out effects of variables education, type of work, partnership and satisfaction with work on working hours in the Czech Republic. The theoretical background is about transformation of work, especially flexible work. This purpose is tested through the table analysis and OLS regression and logistic regression. The results show that only the type of work and sex from all of the involved variables influence working hours. It is proved that women work less hours, than men. The surprising result is that both type of flexible work means more working hours, than standard work.

Key words: flexible work, working hours, regression analysis, the Czech Republic

1. Úvod Práce jako taková je často skloňovaným fenoménem v sociologii. Zaměstnání je jednou ze základních charakteristik jedince. V dnešní době globalizace a konzumerismu prochází také práce značnou proměnou především i díky nárůstu flexibilního typu práce. Mnoho studií se v tématu práce zabývá především příjmem a debaty kolem pracovních podmínek se obvykle točí okolo průměrné mzdy, důrazu a důležitosti vzděláním apod. V této práci je předmětem zájmu počet hodin práce. Přesněji tedy do jaké míry je počet hodin práce ovlivněn různými charakteristikami jedince a typem práce, ve které jedinec pracuje. Hlavním cílem práce tedy je zjistit, co a do jaké míry ovlivňuje počet hodin práce jedince a s jakou pravděpodobností má jedinec s jistými vlastnostmi pracující v určitém typu práce šanci pracovat více nebo méně, než 40 hodin týdně. Některé vlastnosti jako například věk nebo pohlaví nemůže jedinec až tak úplně ovlivnit, nicméně jiné jako je například typ práce nebo do jisté míry i vzdělání ano. Hlavním zkoumaným vztahem je vliv typu práce na počet hodin práce. Z toho důvodu se bude 1


KKS/KA1

teoretická část projektu zabývat proměnnou práce a její problematikou v kontextu sociálních teoretiků jako je Zygmunt Bauman (1999), Ulrich Beck (2004), Jan Keller (2007, 2010) a dalších, kteří teoretizují proměnu práce v termínech flexibility. Z teoretických východisek budou vytvořeny proměnné a hypotézy. Zvoleným datovým souborem byly data ze Souvislosti proměn pracovního trhu a forem soukromého, rodinného a partnerského života v ČR (Proměny 2005). Datový soubor obsahuje reprezentativní vzorek 5 510 jedinců. Tyto data budou podrobeny analýze nejprve pomocí tabulek a poté OLS a logistické regresi a následné výsledky budou reflektovány v následné diskuzi.

2. Teorie Pro zkoumání mého záměru, tedy ovlivňování počtu hodin strávených v zaměstnání typem práce, považuji za důležité nejprve krátce nastínit vývoj práce jako takové. Před průmyslovou revolucí byla povaha práce spojena se zemědělstvím, respektive nejdůležitějším zdrojem obživy byla půda, její obdělávání. To se ale mění s příchodem průmyslové revoluce, kdy se lidé přesouvají do továren, a práce začíná mít jinou povahu. Avšak vlivem dalších procesů, které nastaly s příchodem modernizace, se začala měnit i průmyslová forma práce a orientace na sektor služeb. Tyto jednotlivé proměny byly popisovány a zkoumány mnoha autory (srov. Beck 2004; Bauman 1999; Keller 2007, 2011; Liessmann 2008; Lyotard 1993; aj.). Zygmunt Bauman (1999) charakterizuje proměnu práce v kontextu pevné a tekuté moderny. S pevnou modernou byl spojen sociální stát stabilizující společnost, který ji ochraňoval proti chaosu. Jedním z logických kroků k ochraně proti chaosu je zajištění momentálně nepracujících, kteří byli chápani jako pracovní síla, která se využije v období vyšší ekonomické aktivity a proto jako ekonomická síla, která se musí zabezpečit a uchovat do doby, kdy bude opět produktivní. Pevná moderna byla proto charakteristická vyšší mírou jistot. Samotná práce měla dlouhodobou (často celoživotní) podobu, byla vykonávána stále na stejném místě a byl zde nějaký „společný zájem“. Podoba práce v tekuté modernitě je jiného rázu, typická množstvím nejistot, které zasahují především zaměstnance. Práce již není na celý život, pracovní místa jsou nestabilní a vše prostřednictvím rozvolnění vztahu práce a kapitálu podléhá flexibilitě. Dochází k demontování sociálního státu, kdy nezaměstnaní jedinci již nejsou chápáni jako pracovní síla „v záloze“, protože jsou nahrazeni technologiemi.

2


KKS/KA1

Dochází také k podkopávání vzdělání, které se již v kontextu flexibility jakožto dlouhodobá investice nevyplatí (Bauman 1999: 31–35). Dalším teoretikem vztahujícím se k proměnám práce je Jan Keller (2007, 2011). Keller popisuje proměny práce v kontextu 2. vlny modernizace, která souvisí s deregulací ekonomiky, rozpuštěním velkých zaměstnaneckých organizací, které jsou nahrazeny pružnými a měnivými sítěmi. Flexibilizace práce je „radikální přeměna zaměstnaneckého statusu směrem k prekarizaci zaměstnání a ´racionalizace´ veřejného sektoru“ (Keller 2007: 11). Problematizuje takovou proměnu práce, kdy se jednotlivé původní pilíře rodiny, práce a sociálního zabezpečení stávají riziky. Selhání pilíře rodiny můžeme vidět skrze ženy stávající se přepracovanými svobodnými matkami, které nemohou sladit rodinný život s nároky zaměstnavatelů. Pilíř práce selhává v důsledku nárůstu počtu absolventů, kteří se nemohou uplatnit na trhu práce. A v neposlední řadě selhává i sociální zabezpečení. To se stává, jak již bylo řečeno, privatizované a rizika jsou tak přenášena na jedince (Keller 2011: 39–41). Jakékoliv selhání ač je to onemocnění nebo nezaměstnanost, je v tomto kontextu chybou jednotlivce a nikoliv společnosti. Individualizace se stala osudem, ze kterého se nelze vymanit (Bauman 1999: 61). Tato práce vychází z charakteristiky flexibilní práce dle Ulricha Becka, který charakterizuje flexibilní práci prostřednictvím rozmělnění třech dimenzí standardizované práce – pracovní doby, pracovní smlouvy a místa výkonu práce (Beck 2004: 226). Flexibilní práci můžeme tedy charakterizovat skrze časovou a prostorovou flexibilitu a flexibilní úvazky. Proto se tato práce bude zabývat fenomény ovlivňující počet hodin práce neboli časovou flexibilitu jedince. Standardem v kontextu počtu hodin práce je 40 hodin práce týdně. Flexibilita práce měla být původně prostředkem pro zlepšení např. pracovních podmínek pro ženy, kterým měla dopomoci skloubit rodinný a pracovní život (Dudová 2008: 293). Z tohoto předpokladu můžeme očekávat nižší pracovní dobu v rámci flexibilní práce, než osmihodinovou pracovní dobu typickou pro standardní práci. Nicméně Beck poukazuje na nezamýšlené důsledky flexibilní práce, skrze které se stala daleko rizikovější než práce standardizovaná, neboť dochází k negativnímu ovlivnění mezd, je zde zhoršená kontrola norem platných pro psychická a zdravotní rizika, jež připadá na samotné zaměstnance a ti na sebe tak berou další rizika, jež dříve byly na straně zaměstnavatelů (Beck 2004: 227). Zároveň kratší flexibilní úvazky prakticky znemožňují kolektivní jednání nebo věrnost vůči zaměstnavateli (Keller 2011: 33). Zde se dostávám k chápání dvou typů flexibilní práce, 3


KKS/KA1

neboli flexibilní práci pro zaměstnance a flexibilní práce vůči zaměstnavateli. Toto rozdělení vychází z práce Jana Karlssona, který se ptá „pro koho je flexibilita dobrá a špatná – pro zaměstnavatele nebo/a pro zaměstnance?“ (Karlsson 2007: 18). Dále budou v rámci odůvodnění hypotéz nastíněné další předpoklady a shrnuty předpoklady již zmíněné. 2.1. Hypotézy Základním zkoumaným vztahem se stala závislost počtu odpracovaných hodin na typu zaměstnání z hlediska standardního a flexibilních úvazků. První hypotézou, která má být ověřována je: H1: Flexibilní typ práce pro zaměstnance bude snižovat počet odpracovaných hodin. Tato hypotéza vychází z teoretické části, kde byly vymezeny 3 základní formy práce – standardní, flexibilní vůči zaměstnavateli (tzv. nový význam) a flexibilní pro zaměstnance (tzv. původní význam). Právě flexibilita práce v původním významu měla dopomoci hlavně k možnosti slaďování pracovního a rodinného života a tudíž měla být pro jedince méně zatěžující (viz Dudová 2008). Proto lze dle mého předpokládat, že flexibilita v původním smyslu – pro zaměstnance bude snižovat počet odpracovaných hodin. Naproti tomu lze předpokládat, že nový význam flexibility, tedy flexibilita vůči zaměstnavateli, bude počet odpracovaných hodin zvyšovat. A to z toho důvodu, že zaměstnavatelé často využívají nejistou situaci trhu práce a vyvíjejí nátlak na zaměstnance, kteří si nemohou dovolit o práci přijít a jsou tak „ochotni“ odpracovat více hodin, aby si práci udrželi. Tím na sebe však přijímají další rizika (Beck 2004). U standardního typu potom předpokládám, že budou převažovat jedinci pracující 40 hodin týdně, standardních 8 hodin denně. H2: Ženy budou pracovat méně hodin, než muži. Intervenující proměnnou je pohlaví. Tato proměnná by mohla specifikovat původní vztah. Jinak řečeno, mohlo by se ukázat, že počet hodin práce závisí pouze na pohlaví, že ženy pracují méně. Může se také ale prokázat, že proměnná pohlaví původní vztah podporuje a to tak, že ženy budou častěji pracovat na flexibilní úvazky pro zaměstnance, aby mohly snadněji skloubit pracovní a rodinný život a tím pracovat méně hodin. Tato hypotéza staví tedy na předpokladu, že ženy tráví více času staráním se o domácnost, než muži a proto budou pracovat méně hodin.

4


KKS/KA1

H3: Jedinci v trvalém partnerském vztahu se zvyšuje počet hodin práce týdně. Tato hypotéza vychází z článku How marital status, work effort, and wage rates interact?, ve kterém autoři zjistili pozitivní korelaci mezi manželstvím a počtem odpracovaných hodin, kdy s každým rokem manželství narůstá počet odpracovaných hodin o 103 (Ahituv, Lehrman 2007: 641). V této práci bude rozlišováno mezi jednotlivci bez vztahu a jedinci v trvalém vztahu a to z toho důvodu, že manželství není v současné době kohabitací a nových typů partnerství jediným možným trvalým vztahem. Tyto nové formy partnerství mohou vykazovat stejné rysy jako manželství samotné, jako je potřeba vyšších financí za účely společného bydlení, dovolených apod. H4: Čím více je jedinec spokojen s prací, tím vyšší bude počet odpracovaných hodin. Vzhledem ke konzumní společnosti zaměřující se na individuum, které je v některých případech až nuceno se bavit a být individualizováno, můžeme přepokládat zvyšování se počtu hodin strávených v práci. To z toho důvodu, že budou individuem shledány jako uspokojivé a do určité míry může být zaměstnání bráno jako hobby. H5: Čím vyšší vzdělání bude jedinec mít, tím více odpracovaných hodin. Tato hypotéza vychází z předpokladu Liesmanna, který popisuje proměnu vzdělání z prostředku, který měl přispět k rozvoji jedince k „managmentu vědění“, kdy jde o to ovládat vědění, které je potřeba na trhu práce. A nejedná se o to, zda jde o povrchní znalosti, ale je důležité, aby vytvářeli flexibilní jedince, kteří budou schopni se podrobit pracovnímu procesu (Liessmann 2008: 37–39). Tyto povrchní znalosti totiž mohou být rychleji zapomínány a lidé jsou tak flexibilnější se přizpůsobovat podmínkám, protože pokud nebudou schopni takto flexibilně reagovat a rychle obměňovat znalosti, jsou více ohrožení např. ztrátou zaměstnání (Lyotard 1993). V návaznosti na první hypotézu, která předpokládá, že se bude snižovat počet odpracovaných hodin ve flexibilní práci vůči zaměstnanci, tedy předpokládám, že s vyšším vzděláním se bude počet odpracovaných hodin zvyšovat, protože jedinec bude mít větší šanci být ve standardizované práci, či ve vysokých pozicích, které si vyžadují i vysoké přesčasy. H6: Se zvyšujícím věkem se bude zvyšovat počet hodin práce. Data jsou pro jedince v produktivním věku (25-54) a je tedy možné uvažovat o pracovní dráze jako o lineární. Tato hypotéza poté vychází ze samotných předpokladů flexibilní práce pro zaměstnance, kdy tento typ flexibilní práce je určen především pro studenty a matky s dětmi 5


KKS/KA1

(Dudová 2008). Proto se pravděpodobně bude zvyšovat počet hodin práce, kdy jedinci se od původních flexibilních úvazků začnou přesouvat do standardizovaných prací, případně se dostanou do vyšších pozic, které si budou vyžadovat flexibilitu vůči zaměstnanci.

3. Metodologie 3.1. Data a proměnné Zdrojem dat byl Český sociálně-vědní archiv (ČSDA), konkrétně data Souvislosti proměn pracovního trhu a forem soukromého, rodinného a partnerského života v ČR, zkráceně také Proměny 2005. Tento výzkum byl realizován Sociologickým ústavem AV ČR v posledním čtvrtletí roku 2005. Do šetření byli zahrnuti jedinci na základě kvótního výběru a vzorek celkem čítal 5 510 (2 778 mužů a 2 732 žen). Soubor byl hodnocen jako reprezentativní a nemusel být vážen.1 Pro svou analýzu jsem vybral proměnné, které mě vzhledem k mým hypotézám zajímaly. Jsou jimi – počet odpracovaných hodin týdně, typ zaměstnání, pohlaví, spokojenost s prací, partnerský vztah, vzdělání a věk. Proměnné jsem očistil od chybějících hodnot a pracoval následně se souborem o velikosti 5 073 jedinců. Jako závislá proměnná byl zvolen počet hodin práce týdně, který byl z dat získán sloučením počtu hodin práce v týdnu a počtu hodin v dalších výdělečných aktivitách. Pro OLS regresi je proměnná ponechána jako kardinální, ale pro tabulkovou analýzu a logistickou regresi byla upravena, kategorizována. Pro tabulkovou analýzu je tato proměnná upravena do tří kategorií. První kategorií je podprůměrný počet hodin práce, který dosahuje hodnot 0 až 39, standardní počet hodin práce dosahuje hodnoty 40 hodin práce týdně a nadprůměrný počet hodin práce dosahuje hodnot 41 až 140 hodin práce týdně. Tyto kategorie vychází z dlouhou dobu zažitého předpokladu standardizované práce v České republice, kdy je počet hodin práce týdně roven 40 hodinám týdně – 5 pracovních dní po 8 hodinách. Pro logistickou regresi je poté vytvořena dichotomická proměnná, která měří s jakou pravděpodobností (ne)dosahuje jedinec 40 hodin práce týdně. Hlavní vysvětlující proměnnou je typ práce. Tato proměnná je kategoriální a byla rekódována na 3 kategorie standardní práce, flexibilní práce pro zaměstnance a vůči zaměstnavateli. Rekódování proběhlo na základě teoretických východisek a tato proměnná

1

Více viz ČSDA: http://nesstar.soc.cas.cz/webview/ (22. 4. 2015)

6


KKS/KA1

byla generována z odpovědí respondentů ohledně jejich situace v práci, kdy odpověď „pevný začátek i konec pracovní doby“ byla kategorizována jako standardizovaná práce. Pokud jedinec popsal situaci jako „určitý počet hodin, pracovní dobu určuje nadřízený“ a „práce podle potřeby zaměstnavatele, nic určitého“ byly tyto odpovědi kategorizovány na flexibilní práci vůči zaměstnavateli. Kategorie flexibilní práce pro zaměstnance byla vytvořena z odpovědí „o začátku a konci práce rozhoduje do určité míry sám“ a „zcela flexibilní pracovní doba na pracovišti“. Druhou nezávislou proměnnou je pohlaví, kdy byly sebrána data o 2 623 mužích a 2 450 ženách. Kontrolními proměnnými jsou vzdělání, věk, partnerský vztah a spokojenost v práci. Proměnná vzdělání je složena ze 4 kategorií základní vzdělání, bez maturity, s maturitou a vysokoškolské vzdělání. Kategorie základní vzdělání představuje respondenty s neúplným základním a základním vzděláním. V kategorii bez maturity jsou jedinci vyučení a se středním vzděláním bez maturity. V další kategorii s maturitou jsou jedinci, kteří vystudovali střední odborné školy s maturitou a střední všeobecné školy s maturitou. Kategorie vysokoškolské vzdělání platí pro jedince s vyšším odborným vzděláním, bakalářským a úplným vysokoškolským. Kategorie byly vytvořeny po pečlivé rozvaze, kdy bylo pracováno s počtem jedinců s jednotlivými typy vzdělání a především s předpokladem, že největší rozdíly můžeme očekávat mezi základním, středoškolským a vysokoškolským stupněm vzdělání. Druhou kontrolní proměnnou je věk, který je kardinální proměnnou pro lepší možnost sledování změny počtu hodin práce s každým rokem života. Tato kontrolní proměnná dosahuje hodnot od 25 let do 54 let. Třetí proměnou je partnerský stav, kdy byla tato proměnná vytvořena z otázek, zda má respondent stálého partnera a jaký je respondentův partnerský stav. Po sloučení těchto dvou proměnných byly vytvořeny dvě kategorie s partnerem a bez partnera. Poslední kontrolní proměnnou je spokojenost v práci, kdy byl respondent dotázán, zda je spokojen s vlastním profesním životem.

Tato proměnná dosahuje 4 kategorií rozhodně

spokojen, spíše spokojen, spíše nespokojen, rozhodně nespokojen. 4. Analýza a výsledky Tato práce má za úkol zjistit jaké a do jaké míry mohou proměnné typ práce, pohlaví, vzdělání, věk, partnerský vztah a spokojenost v práci ovlivnit výsledný počet hodin strávených v práci týdně. Pro naplnění tohoto cíle budou v analytické části ověřovány výše uvedené hypotézy prostřednictvím tabulkové analýzy, lineární regrese a logistické regrese. 7


KKS/KA1

Hlavním záměrem tabulkové analýzy bylo potvrzení vztahu mezi počtem odpracovaných hodin a typem práce. Tabulka 1. ověřující tento vztah je podle Pearsonova testu významně statisticky signifikantní (p<0,001), což znamená, že s 95% pravděpodobností můžeme tento trend zaznamenat v cílové populaci. Jinými slovy, můžeme potvrdit vztah mezi počtem hodin práce týdně a typem práce, ve které jedinci pracují. V této tabulce můžeme sledovat především procentuální podíly počtu hodin strávených v každém ze tří typů práce. Při porovnání odpracovaných hodin v jednotlivých kategoriích podle sloupcových procent můžeme u standardní práce vidět, že největší procento lidí (44,29%) pracuje nadprůměrný počet hodin. Standardní počet hodin (40 hodin práce týdně) ve standardní práci tráví 43,81% respondentů. Rozdíly mezi těmito kategoriemi jsou tedy minimální. To odpovídá tomu, že standardní práce pro většinu jedinců znamená 8 a více hodin práce denně. Nicméně pokud lidé pracují ve standardní práci v kategorii nadprůměrný počet hodin, je průměrný počet odpracovaných hodin 47,79. To znamená téměř o jeden pracovní den navíc. I v tzv. tradičním typu práce můžeme v kontextu České republiky sledovat zvyšující se trend v počtu odpracovaných hodin. Z tabulky 1. můžeme také částečně odpovědět na první hypotézu, která zní: flexibilní typ práce pro zaměstnance bude snižovat počet odpracovaných hodin. Pokud porovnáme relativní četnosti mezi jednotlivými kategoriemi, zjistíme, že v kategorii flexibilní práce vůči zaměstnavateli vidíme menší rozdíly v prvních dvou kategoriích (podprůměrný počet hodin a standardní počet hodin). Velkým rozdílem oproti těmto kategoriím je nadprůměrný počet hodin, kdy se v této kategorii vyskytuje 67,27% respondentů, neboli nadpoloviční většina lidí. Obdobné výsledky můžeme sledovat i v kategorii flexibilní práce pro zaměstnance, ve které nadprůměrného počtu hodin dosahuje 66,46% jedinců. Z tohoto výsledku můžeme usoudit, že větší procento lidí pracujících ve flexibilní práci bez ohledu na to, zda určuje délku pracovní doby zaměstnanec, nebo zaměstnavatel, bude pracovat déle než 40 hodin týdně. Otázka zde může být, jak průměrně dlouho pracují v kategorii nadprůměrný počet hodin, ve které se nachází nadpoloviční většina lidí a zda je mezi průměrnými hodnotami nějaký znatelný rozdíl. Průměrné hodnoty jednotlivých kategorií se poměrně liší a to, jak bylo řečeno výše, jedinci pracují ve standardní práci, pracují 47,79 hodin. Zatímco průměrný počet hodin práce v kategorii nadprůměrný počet hodin, kdy je průměrná hodnota vyšší u kategorie flexibilní pro zaměstnance (53,22 hodin ku 51,71 hodin) ve které si jedinec může dobu své práce „nastavovat“ dle své úvahy. To znamená, že průměrně pracují nejvíce jedinci ve flexibilní 8


KKS/KA1

vůči zaměstnanci 53,22 hodin týdně. To je o témě o 2 hodiny více, než ve flexibilní vůči zaměstnavateli a o celých 5,43 hodin více, než ve standardní práci. Tento výsledek je věcně významný především v porovnání standardní práce a flexibilní práce, kdy můžeme z tabulky 1. říci, že nadpoloviční většina lidí z obou zkoumaných typů flexibilní práce pracují déle, než 40 týdně. Šokující je, že pokud jedinci pracují ve všech typech práce nadprůměrný počet hodin a nejvyšší průměrná hodnota je ve flexibilní práci vůči zaměstnanci. Z výše uvedeného můžeme vyvrátit hypotézu 1, která předpokládá, že flexibilní typ práce pro zaměstnance bude snižovat počet hodin práce. Jak bylo řečeno výše, výsledky ukazují pravý opak, kdy nadpoloviční většina lidí zaměstnaných ve flexibilní práci pro zaměstnance pracuje více jak 40 hodin týdně. Tabulka 1. Vliv typu práce na počet odpracovaných hodin. Absolutní četnost, sloupcová %, průměr počtu hodin práce. (N=5073). typ práce počet odpracovaných hodin podprůměrný počet hodin

standardní počet hodin

nadprůměrný počet hodin

Celkem

standartní práce 348 11,89% 25,36 1282 43,81% 40 1296 44,29% 47,79 2926 100%

flexibilní vůči zaměstnavateli 127 12,75% 23,57 199 19,98% 40 670 67,27% 51,71 996 100%

flexibilní pro zaměstnance 171 14,86% 22,34 215 18,68% 40 765 66,46% 53,22 1151 100%

p<0,001 zdroj: ČSDA, Proměny 2005

V tabulce 2. je do původního vztahu závislosti počtu odpracovaných hodin týdně na typu práce zapojena intervenující proměnná pohlaví. Pearsonův statistický test vyšel významně statisticky signifikantní (p<0,001) u obou kategorií pohlaví, což znamená, že sledovaný jev můžeme sledovat i v cílové populaci. Můžeme tedy říci, že k žádné formě specifikace nedochází. A v tomto vztahu se jedná o replikaci, kdy existuje vztah pohlaví, počtu odpracovaných hodin a typu práce. Proměnná pohlaví tak může předcházet proměnné

9


KKS/KA1

utvářející původní vztah nebo se bude nacházet mezi proměnnými počet odpracovaných hodin a typ práce a zlepšovat původní vztah. Pokud se zaměříme na počet odpracovaných hodin v závislosti na pohlaví, vidíme, že muži obecně pracují více hodin, než ženy. Nejvyšší rozdíl můžeme vidět v kategorii nadprůměrný počet hodin, kdy například ve standardní práci je 42,76% mužů a 44,57% žen. Ještě větší rozdíly můžeme sledovat ve flexibilních pracích, kdy ve flexibilní práci vůči zaměstnavateli je zastoupeno v kategorii nadprůměrný počet hodin 73,75% mužů a 54,60% žen, neboli o 19,15% méně žen. Ve flexibilní práci vůči zaměstnanci je tento rozdíl dokonce 24,44% v neprospěch žen. Větší procento žen pracuje průměrný počet hodin týdně, kdy u obou typů flexibilní práce je tento rozdíl průměrně okolo 10% ve prospěch žen, zatímco ve standardní práci pouze 1,81%. Z těchto výsledků můžeme potvrdit hypotézu dva, která předpokládá, že ženy budou pracovat méně hodin, než muži. Nepotvrdilo se její zdůvodnění nižšího počtu odpracovaných hodin u žen z důvodu častější participace ve flexibilních úvazcích, které se projevily naopak jako časově náročnější. Tabulka 2. Závislost počtu odpracovaných hodin na typu práce podle pohlaví. Absolutní četnost (relativní četnost). (N=5073).

počet odpracovaných standartní hodin práce podprůměrný počet hodin 95 7,77% standardní počet hodin 523 42,76% nadprůměrný počet hodin 605 49,47% Celkem 1223 100% p<0,001 Zdroj: ČSDA, Proměny 2005

muži

ženy

typ práce flexibilní vůči zaměstnavateli 63 9,56% 110 16,69% 486 73,75% 659 100%

typ práce flexibilní vůči zaměstnavateli 64 18,99% 89 26,41% 184 54,60% 337 100%

Flexibilní pro zaměstnance 71 9,58% 113 15,25% 557 75,17% 741 100%

standartní práce 253 14,86% 759 44,57% 691 40,58% 1703 100% p<0,001

flexibilní pro zaměstnance 100 24,39% 102 24,88% 208 50,73% 410 100%

4.1. Lineární regrese V tabulce 3. jsou sestavené modely BASELINE, A, B, C a D za cílem odhadnout vliv jednotlivých proměnných, které byly postupným modelováním zapojeny do rovnice lineární regrese. Jinými slovy popisují vliv typu práce, pohlaví, vzdělání, spokojenosti s prací a věku 10


KKS/KA1

na závislou proměnnou počtu hodin práce. V modelu BASELINE byly zapojeny pouze kontrolní proměnné vzdělání, partner, věk a spokojenost s prací z důvodu zjištění samotného vlivu kontrolních proměnných na závislou proměnnou počtu hodin práce. Konstanta toho modelu dosahuje hodnoty 42,90 hodin práce týdně a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Jinými slovy, jedinec se základním vzděláním ve věku 25-34, který je ve své práci rozhodně spokojen a nemá stálého partnera, bude pracovat 42,90 hodin týdně. Kontrolní proměnné ve většině případů nejsou signifikantní, můžeme tedy říci, že s 95% pravděpodobností tyto rozdíly nebudou sledovány v cílové populaci. Můžeme vidět, že v tomto modelu je statisticky signifikantní vzdělání pouze v kategoriích bez maturity a vysokoškolské, kdy jedinec bez maturity bude pracovat v průměru o 1,28 hodin týdně více, zatímco vysokoškolák o 1,34. Tyto rozdíly nejsou veliké a jsou pouze marginálně statisticky signifikantní, proto jen těžko můžeme mluvit o jejich věcné signifikanci stejně jako o člověku, který je spíše nespokojen, jehož počet hodin práce týdně se snižuje o 1,05. Proměnná spokojenost má ve všech kategoriích koeficienty negativních hodnot. Negativní vliv se zvyšuje se snižující se spokojeností v práci. To znamená, že pokud bude jedinec rozhodně nespokojen v práci, bude pracovat o 1,11 hodin týdně méně. Do dalšího modelu A byla zapojena nezávislá proměnná typ práce, jejíž efekt je testován spolu s výše uvedenými kontrolními proměnnými na závislou proměnnou počet hodin práce. Z tabulky 3. můžeme vidět, že typ práce je významně statisticky signifikantní (p<0,001), kdy kategorie flexibilita vůči zaměstnavateli zvyšuje jedinci počet hodin práce o 4,11 hodin týdně. Jedinci pracující v typu práce flexibilní vůči zaměstnanci pracují o 4,40 hodin týdně více. Z toho můžeme říci, že jedinec ve věku 25-34 se základním vzděláním a bez partnera zaměstnaný ve standardní práci bude pracovat zhruba 40,91 hodin týdně, zatímco jedinec stejných vlastností zaměstnaný ve flexibilní práci vůči zaměstnavateli zhruba 45,02 hodin týdně a jedinec pracující v zaměstnání, které je flexibilní vůči zaměstnanci kolem 45,31 hodin týdně. I v tomto modelu je statisticky signifikantní koeficient pouze u jedné kategorie vzdělání a to bez maturity zvyšující odpracované hodiny o 1,19 hodin týdně. Zajímavé je, že se jedná a nejvyšší hodnotu koeficientu v této proměnné. To může znamenat, že jedinec, který nebude mít maturitní vysvědčení, bude mít tendence pracovat déle, než jedinci s jinými stupni vzdělání. Jeho důvody mohou být různé, např. můžeme předpokládat, že nebude moci pracovat v odborné práci a proto bude muset pracovat jako nekvalifikovaná pracovní síla větší počet hodin, aby dosáhl vyššího zisku. 11


KKS/KA1

Do modelu B byla zapojena naopak proměnná pohlaví a všechny kontrolní proměnné. Konstanta tohoto modelu dosahuje hodnot 45,09 hodin týdně a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Konstanta označuje muže se základním vzděláním ve věku 25-34, který nemá partnera a je rozhodně spokojen ve svém zaměstnání. Nově zahrnutá proměnná pohlaví je významně statisticky signifikantní (p<0,001) a dosahuje hodnoty -4,57. Z toho můžeme říci, že žena oproti muži bude pracovat zhruba o 4,57 hodin týdně méně. Jinými slovy nezadaná žena se základním vzděláním ve věku 25-34 let, která je v práci rozhodně spokojená bude pracovat 40,52 hodin, zatímco muž, který se vyznačuje stejnými charakteristikami celých 45,09 hodin týdně. Toto je podle mě zajímavý a věcně významný rozdíl, který potvrzuje vliv pohlaví a který byl již do jisté míry zjištěn výše uvedenou tabulkovou analýzou. Z tohoto modelu, který nezahrnuje typ práce, bychom mohli obecně vyvodit, že ženy mají tendenci pracovat méně a to zhruba o polovinu standardní denní pracovní doby (8 hodin). Tím bychom částečně potvrdili argument Dudové (2008), že ženy z důvodu slaďování soukromého a profesionálního života musejí pracovat méně, než muži. Tím bychom potvrdili hypotézu dva, nicméně tento model není modelem finálním. V dalším modelu C byly zapojeny nezávislé proměnné typ práce a pohlaví a všechny výše uvedené kontrolní proměnné. Konstanta tohoto modelu označuje muže se základním vzděláním ve věku 25-34 let bez partnerky pracujícího ve standardní práci, ve které je rozhodně spokojen. Konstanta dosahuje hodnoty 43,15 hodin týdně a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). V tomto modelu jsou všechny kontrolní proměnné statisticky nesignifikantní. Proměnné typ práce a pohlaví jsou významně statisticky signifikantní (p<0,001). Proměnná pohlaví dosahuje hodnoty -3,80, což znamená, že ženy pracují zhruba o 3,80 hodin týdně méně. Zajímavé jsou kombinace pohlaví a ostatních typů práce především tím, že flexibilní typy práce zvyšují počet hodin práce pro muže pracující ve flexibilní práci vůči zaměstnanci o 3,54 hodin práce týdně a ve flexibilní práci vůči zaměstnavateli o 3,19 hodin týdně. To znamená, že jedinec-muž se základním vzděláním bez partnera ve věku 25-34 let, který pracuje ve flexibilní práci vůči zaměstnavateli, pracuje 46,34 hodin, zatímco pokud se jedná o ženu se stejnými vlastnostmi, pracuje 42,54 hodin týdně. Neboli rozdíl mezi pohlavím ve flexibilní práci činí 3,8 hodin týdně. Pro jedince se stejnými vlastnostmi pracujícího ve flexibilní práci vůči zaměstnanci dosahuje muž 46,69 hodin práce týdně a žena 42,89 hodin práce týdně. Ten samý rozdíl (3,80 hodin práce týdně) můžeme sledovat u standardní práce, kdy ženy dosahují 39,35 hodin práce týdně, neboli standardní pracovní 12


KKS/KA1

doby, zatímco muži pracují 43,15 hodin týdně. Jelikož jsou proměnné typ práce a pohlaví významně statisticky signifikantní a také z důvodu změny hodnoty koeficientu proměnné pohlaví po zapojení proměnné typ práce se koeficient pohlaví výrazně snížil, což může být důsledek zapojení další proměnné do modelu, ale také možné interakce mezi těmito dvěma proměnnými. Z výše uvedeného důvodu byla v modelu D zapojena interakce mezi proměnnými typ práce a pohlaví. Konstanta tohoto modelu dosahuje hodnoty 42,32 hodin práce týdně a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Tato konstanta platí pro muže, který má základní vzdělání, nemá partnera, je ve věku 25-34 a pracuje ve standardní práci, ve které je rozhodně spokojen. Kontrolní proměnné jsou statisticky nesignifikantní, neboli nemůžeme v cílové populaci očekávat ovlivnění počtu hodin práce vzděláním, partnerským vztahem, spokojeností s prací a překvapivě ani věkem v rámci hodnot v této tabulce. Tímto můžeme zamítnout hypotézy 3 až 6. Jak vidíme v tabulce 3., proměnná typ práce je významně statisticky signifikantní (p<0,001), kdy pokud jedinec pracuje ve standardní práci vůči zaměstnavateli, zvyšuje se jeho počet hodin práce týdně zhruba o 4,64 hodin týdně, zatímco pokud respondent pracuje ve flexibilní práci vůči zaměstnanci, zvyšuje se jeho počet hodin práce týdně o 5,44 hodin. Tímto výsledkem můžeme vyvrátit první hypotézu, protože flexibilní práce vůči zaměstnanci nesnižuje počet hodin práce, ale naopak pokud jedinec pracuje v tomto typu práce, bude pracovat nejvyšší počet hodin týdně a to o 5,44 více, než u standardní práce a o necelou hodinu více, než u druhého typu flexibilní práce. Proměnná pohlaví je také významně statisticky signifikantní (p<0,001) a její koeficient je roven -2,26. Jak bylo řečeno výše, konstanta zahrnuje hodnotu pro muže, takže uvedený koeficient znamená, že žena bude týdně pracovat o 2,26 hodin méně. Tímto bychom mohli potvrdit hypotézu dva, která předpokládala menší počet hodin práce u žen. Přidaná interakce je signifikantní, neboli pro ženy s flexibilními typy zaměstnání se jejich výhody/nevýhody kumulují oproti mužům. Když tento vztah uvedu na příkladu, muž pracující ve flexibilní práci vůči zaměstnavateli bude pracovat 46,96 hodin práce týdně, zatímco žena 41,53 hodin týdně, neboli o 5,43 hodin práce týdně méně. Ve flexibilní práci vůči zaměstnanci bude muž se stejnými vlastnostmi (z kontrastů kontrolních proměnných) jako žena dosahovat 47,76 hodin práce týdně. Žena s těmito vlastnostmi v této kategorii bude pracovat zhruba 41,16 hodin práce týdně. To znamená, že muži pracují „dobrovolně“ o 6,60 hodin týdně více.

13


KKS/KA1

4.1.1. Porovnání modelů V této části analýzy je vhodné si říci, které modely obsaženy v OLS regresi nejlépe popisují realitu a tedy který model je nejlepší (viz tabulka 4.). Proto si jednotlivé modely porovnáme prostřednictvím LR-testu, BIC-statistiky a R-square. Jak vidíme v tabulce 3. podle BIC statistiky je model D nejlepším modelem, protože hodnota BIC-statistiky je nejnižší (39258,83). Podle R-square je rozptyl závislé proměnné redukován o 6,37 %, což je nejvyšší hodnota. Jinými slovy tento model nejlépe redukuje chybu odhadu. V tabulce 4 vidíme přehled porovnání LR-testů jednotlivých modelů. LR-test ukazuje významně statisticky signifikantní zlepšení z modelu BASELINE na model A a poté z modelu BASELINE na model B. Také rozdíl ve statistice BIC je nejvyšší, kdy mezi modelem BASELINE a A je rozdíl roven 143,1 a mezi modelem BASELINE a B je tento rozdíl dokonce 180. Jelikož můžeme za výrazně lepší model považovat model, který má BIC statistiku menší o 10 bodů, vidíme, že zapojením nezávislé proměnné typ práce v modelu A a pohlaví v modelu B výrazně zlepšuje modely. Z LR-testu také vidíme, že model C, který obsahuje obě nezávislé proměnné je lepší než modely A a B, což dokazuje významně statisticky signifikantní LR-test. Nicméně model C je horší, než model D, což dokazuje také negativní BIC, který dosahuje hodnoty 16,01. Nejlepší model je model D, který obsahuje všechny proměnné a interakci mezi typem práce a pohlavím. Jelikož model D nejlépe popisuje realitu, zvážíme u něj věcnou signifikanci. Jak bylo popsáno výše, muži pracují výrazněji delší dobu, než ženy, kdy nejmenší rozdíly jsou u standardní práce (2,26 hodin týdně). Věcně významný je především fakt, že pro obě pohlaví se zvyšuje počet hodin práce v obou flexibilních typech práce zkoumaných v této práci. Větší počet hodin práce byl očekáván z logického předpokladu u flexibilní práce vůči zaměstnavateli, ve které pracovní dobu určuje zaměstnavatel. Překvapivé je, že flexibilní práce vůči zaměstnanci navyšuje počet hodin práce více zhruba o 1 hodinu týdně, což odporuje prvotnímu předpokladu flexibilní práce, která měla umožňovat jedinci skloubení rodinného a pracovního života. Statisticky signifikantní interakce znamená kumulující se efekt pro ženy, které pracují na flexibilní úvazek. To znamená, že oproti mužům nepracují pouze o 2,26 hodin týdně méně, ale ve flexibilním typu práce vůči zaměstnavateli pracují o 5,34 hodin práce méně a ve flexibilním typu práce vůči zaměstnanci o 6,60 hodin práce týdně, což považuji za věcně signifikantní, uvědomíme-li si, že v ideálním případě standardní

14


KKS/KA1

pracovní týden má 40 hodin a ve flexibilní práci vůči zaměstnanci pracují ženy zhruba o 1/6 méně, než muži. Tabulka 3. Odhadnuté parametry regresních modelů závislosti počtu hodin práce na typu práce, pohlaví, vzdělání, partnerství, spokojenosti a věku. Koeficienty OLS regrese (standardní chyby). (N=5073). počet hodin práce/týdně BASELINE A B C typ práce (kontrast: standardní práce) flex. vůči zaměstnavateli 4,11*** 3,19*** (0,43) (0,43) flex. vůči zaměstnanci 4,40*** 3,54*** (0,42) (0,42) pohlaví (kontrast: muž) -4,57*** -3,80*** (0,33) (0,34) vzdělání (kontrast: základní) bez maturity 1,28* 1,19* 0,92n.s. 0,91n.s. (0,59) (0,58) (0,58) (0,58) s maturitou 0,60n.s. 0,51n.s. 0,94n.s. 0,80n.s. (0,62) (0,61) (0,61) (0,60) vysokoškolské 1,34† 0,67n.s. 1,23† 0,70n.s. (0,72) (0,72) (0,71) (0,71) partner (kontrast bez partnera) 0,00n.s. -0,15n.s. -0,13n.s. -0,23n.s. (0,40) (0,39) (0,39) (0,39) spokojenost (kontrast rozhodně spokojen) spíše spokojen spíše nespokojen rozhodně nespokojen věk (kontrast: 25 - 34) 35 - 44 45-54

D 4,64*** (0,56) 5,44*** (0,54) -2,26*** (0,43) 0,89n.s. (0,57) 0,78n.s. (0,60) 0,66n.s. (0,71) -027n.s. (0,39)

-0,29n.s. (0,48) -1,05† (0,60) -1,11n.s. (0,88)

0,12n.s. (0,48) -0,35n.s. (0,60) -0,56n.s. (0,87)

-0,22n.s. (0,65) -0,60n.s. (0,59) -0,67n.s. (0,86)

0,10n.s. (0,47) -0,11n.s. (0,59) -0,29n.s. (0,86)

0,09n.s. (0,47) -0,11n.s. (0,59) -0,34n.s. (0,85)

0,19n.s. (0,41) 0,14n.s. (0,40)

0,21n.s. (0,40) 0,30n.s. (0,40)

0,31n.s. (0,40) 0,13n.s. (0,39)

0,29n.s. (0,40) 0,25n.s. (0,39)

0,30n.s. (0,40) 0,22n.s. (0,39)

typ práce*pohlaví žena*flex vůči zaměstnavateli

Konstanta

42,90*** (0,78)

40,91*** (0,78)

45,09*** (0,78)

43,15*** (0,80)

-3,17*** (0,88) -4,34*** (0,83) 42,32*** (0,81)

R2 F (df1,df2) BIC dfBIC Zdroj: ČSDA, Proměny 2005

0,26% 1,49 (9;5063) 39536,48 10

3,36% 16,02 (11;5061) 39393,38 12

3,91% 20,58 (10;5062) 39356,31 11

5,75% 25,75 (12;5060) 39274,84 13

6,37% 24,57 (14;5058) 39258,83 15

žena*flex. zaměstnanci

Poznámka: †p<0,1; *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

15


KKS/KA1

Tabulka 4. Srovnání testových statistik regresních modelů. (N=5073). Kontrasty

Chi2

A - baseline 160,16 B - baseline 188,7 C-B 98,53 C-A 127,07 D-C 33,07 Zdroj: ČSDA, Proměny 2005

df

p-hodnota

BIC

2 1 2 1 2

<0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001

-143,1 -180,17 -81,47 -118,54 -16,01

4.2. Logistická regrese V tabulce 5. jsou představeny výsledky logistické regrese, která testuje vztah počtu hodin práce a ostatních proměnných z hlediska pravděpodobnostní šance dosáhnout podprůměrného a nadprůměrného počtu hodin práce. Z hlediska samotných podmínek pro logistickou regresi byla nejprve proměnná počet hodin práce rekódovaná na dichotomickou proměnnou, která nabývá hodnot 0 a 1, kdy 0 platí pro počet hodin práce od nuly do 40 hodin a 1 pro počet hodin práce nad 40 hodin. Závislá proměnná byla tedy rekódovaná na základě standardních hodnot práce, kdy bude zkoumáno s jakou pravděpodobností jedinec s danými vlastnosti popisující nezávislé a kontrolní proměnné bude pracovat více, než standardních 40 hodin práce týdně. Podobně jako u lineární regrese byly postupně odhadovány modely, abychom došli k modelu, který nejlépe popisuje realitu. V první řadě byl odhadnut nulový model, který obsahuje pouze závislou proměnnou, kdy hodnota koeficientu, který je významně statisticky signifikantní (p<0,001), je 0,15. To znamená, že jedinci mají 1,16 krát vyšší šanci dosáhnout více jak 40 hodin práce, neboli 53,79% pravděpodobnost dosažení více jak 40 hodin práce. V tabulce 5. vidíme koeficienty logistické regrese. První model L testuje vztah závislé proměnné počet hodin práce a kontrolních proměnných věk, vzdělání, partnerství, spokojenost v práci. Tento model je statisticky nesignifikantní (χ2=13,99; p=0,12). V rámci tohoto modelu jsou sledované kontrolní proměnné nesignifikantní, to znamená, že dané rozdíly nemůžeme sledovat v cílové populaci. Z koeficientů vidíme, že jediných kladných hodnot dosahuje vzdělání, což by znamenalo, že v rámci nejlepšího odhadu pouze vzdělání zvyšuje šance pracovat více jak 40 hodin, kdy nejvyššího koeficientu dosahuje kategorie vysokoškolské. Tato kategorie dosahuje hodnot 0,20 neboli jedinec s vysokoškolským vzděláním má 55,02% šanci pracovat více jak 40 hodin. Konstanta tohoto modelu má hodnotu 0,16, zahrnuje všechny kontrastní kategorie proměnných a je statisticky nesignifikantní (p=0,23). 16


KKS/KA1

Model M je významně statisticky signifikantní (χ2=265,61; p<0,001). V tomto modelu byl testován vliv nezávislé proměnné typ práce a všech kontrolních proměnných na závislou dichotomickou proměnnou počet hodin práce. Konstanta tohoto modelu je statisticky signifikantní (p<0,05) a dosahuje hodnot -0,27. Jinými slovy se můžeme s 95% jistotou spolehnout na to, že jedinec pracující ve standardní práci ve věku 25-34 let, který je nezadaný a ve své práci je rozhodně spokojen má 1,31 krát nižší šanci pracovat přes 40 hodin týdně. Pravděpodobnost, že budou tito jedinci pracovat více jak 40 je tedy 43,29%. Nově přidaná proměnná typ práce je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Kategorie flexibilní práce vůči zaměstnavateli dosahuje hodnoty 0,95 se standardní chybou 0,77. To znamená, že jedinci pracující v tomto typu práce se jeho pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin rovná 72,03% a jeho šance se tak zvyšuje 2,59 krát oproti jedinci z kontrastní skupiny. Zatímco jedinci pracujícímu ve flexibilní práci vůči zaměstnanci se zvyšuje šance pracovat více jak 40 hodin týdně 2,48 krát, neboli jeho pravděpodobnost pracovat déle je 71,39%. To je poměrně zajímavé zjištění, protože se jejich pravděpodobnosti od sebe příliš neliší (pouze o 0,64%), to znamená, že i v případě možnosti určování své pracovní doby jedinci ve flexibilní práci pracují více, jak 40 hodin týdně. To je poměrně hodně, porovnáme-li jedince pracujícího ve standardní práci, který má pravděpodobnost pracovat déle než 40 hodin denně 43,29%, neboli méně než polovina lidí v tomto typu práce bude pracovat více, jak 40 hodin týdně, zatímco téměř dvě třetiny lidí pracujících ve flexibilní práci bude pracovat více jak 40 hodin. V modelu N byl testován efekt proměnné pohlaví a kontrolních proměnných. Tento model je významně statisticky signifikantní (χ2=187,30; p<0,001). Konstanta tohoto modelu dosahuje hodnoty 0,53 a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Neboli nezadaný muž ve věku 25-34 mající základní vzdělání, který je ve své práci rozhodně spokojen má 62,92% pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin týdně. Proměnná pohlaví je významně statisticky signifikantní (p<0,001) a dosahuje hodnot -0,76. To znamená, že šance pracovat více, jak 40 hodin týdně je 2,14 krát nižší pro ženu, než pro muže. Pravděpodobnost, že žena bude pracovat více jak 40 hodin týdně, je 31,85%. Kontrolní proměnné jsou statisticky nesignifikantní. V dalším modelu O byly zapojeny všechny proměnné. Konstanta tohoto modelu je statisticky nesignifikantní (p=0,60) a dosahuje hodnot 0,08. Nezávislá proměnná pohlaví je významně statisticky signifikantní (p<0,001) a dosahuje hodnoty -0,60. Šance, že bude žena pracovat více jak 40 hodin je 1,82 krát nižší, neboli její pravděpodobnost 35,46%, zatímco 17


KKS/KA1

muž má 52,08% šanci pracovat více jak 40 hodin týdně ve standardním typu práce. Pro muže pracujícího ve flexibilní práci vůči zaměstnavateli je pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin 69,71%, zatímco pravděpodobnost ženy v tomto typu práce je pouze 55,94%. Hodnota koeficientu flexibilní práce vůči zaměstnanci je 0,79 a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Jinými slovy, pro muže pracujícího v tomto typu práce je pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin rovna 68,86%, zatímco žena má v tomto typu práce 54,72% pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin. Z podobných důvodů jako v OLS regresi byla do modelu P byla přidaná interakce typu práce a pohlaví. Tento model je významně statisticky signifikantní (χ2=392,22; p<0,001). Konstanta tohoto modelu je rovna -0,05 a je statisticky nesignifikantní (p=0,74). Proměnné typ práce a pohlaví jsou významně statisticky signifikantní (p<0,001). Koeficient pohlaví je významně statisticky signifikantní (p<0,001) a dosahuje hodnot -0,36, což opět znamená, že ženám se snižuje šance pracovat déle než 40 hodin a koeficient. Koeficient flexibilní práce vůči zaměstnavateli je roven 1,06, takže tento typ práce naopak zvyšuje šanci pracovat více jak 40 hodin a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Koeficient flexibilní práce vůči zaměstnanci dosahuje hodnoty 1,13 a je významně statisticky signifikantní (p<0,001). Interakce typu práce a pohlaví je v kategorii flexibilní práce a ženy značně statisticky signifikantní (p<0,01) a dosahuje hodnoty -0,49. Zatímco kategorie flexibilní práce vůči zaměstnanci je významně statisticky signifikantní (p<0,001) a dosahuje hodnoty -0,72. Všechny kontrolní proměnné jsou statisticky nesignifikantní. Z výše uvedeného můžeme říci, že muž s vysokoškolským vzděláním, který je ve věku 25-34 nezadaný a ve své práci rozhodně spokojen, který pracuje ve flexibilní práci vůči zaměstnanci, bude mít 76% pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin týdně. Zatímco žena se stejnými charakteristikami bude mít 52,08% pravděpodobnost pracovat více, jak 40 hodin. Pokud toto srovnání provedeme pro kategorii typ práce vůči zaměstnavateli, bude pravděpodobnost, že muž bude pracovat více jak 40 hodin rovna 74,92% a pro ženu 56%. Zde dle mého názoru můžeme vidět věcně významné rozdíly, kdy vidíme, že mnohem (zhruba o 20%) vyšší pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin týdně mají muži, než ženy. Druhým věcně významným prvkem je fakt, že flexibilní typ práce pozitivně ovlivňuje počet hodin práce a to v rámci tohoto nejlepšího modelu zvyšuje pro muže flexibilní práce vůči zaměstnavateli šanci pracovat více jak 40 hodin 2,89 krát. Jinými slovy jedinec pracující v tomto typu práce má 74,29% pravděpodobnost pracovat více jak 40 hodin. Kategorie flexibilní práce vůči 18


KKS/KA1

zaměstnanci zhruba 3,10 krát, neboli pravděpodobnost pracovat více než 40 hodin týdně je 75,61%. Rozdíl mezi těmito kategoriemi je sice poměrně malý, věcně významný je spíše fakt, že i když si může jedinec určit flexibilně svoji pracovní dobu, zvyšuje se pravděpodobnost pracovat více, než byl standard typický za dob komunistického režimu.

4.2.1. Porovnání modelů logistické regrese V této části popíši nejlepší model prostřednictvím chi2 statistiky, BIC-statistiky a GOF-statistiky. V tabulce 6. vidíme porovnání jednotlivých modelů, kdy podle chi2 statistiky vidíme, že jsou modely M a N významně statisticky signifikantní (p<0,001), oproti modelu L. Jinými slovy modely M a N lépe popisují realitu, než model L. Model O popisuje lépe realitu, než modely M a N, což potvrzuje významně statisticky signifikantní (p<0,001) LR-test. Nejlepším modelem podle chi2 statistiky je poslední model P, kdy chi2 statistika při porovnání modelů O a P vyšla významně statisticky signifikantní. V tabulce 5. vidíme, že nejmenší BIC-statistika je u modelu P (BIC= 6738,57). Hodnota GOF-statistiky je lepší, pokud se blíží jedné. GOF statistika modelu P je rovna 0,20, což je poměrně zajímavé, protože nejvyšší hodnota GOF statistiky je 0,56 pro model L. To může značit, že je v datech nějaký šum, neboli že obsahují nesledovaný jev.

19


KKS/KA1

Tabulka 5. Odhadnuté parametry regresních modelů závislosti počtu hodin práce na typu práce, pohlaví, vzdělání, partneru, spokojenosti a věku. Koeficienty logistické regrese (standardní chyby). (N=5073). počet hodin práce/týdně

baseline

typ práce (kontrast: standardní práce) flex vůči zaměstnavateli

M 0,95*** (0,08) 0,91*** (0,07)

flex. Zaměstnanci pohlaví (kontrast: muž) vzdělání (kontrast: základní) bez maturity

N

O

P

0,83*** 1,06*** (0,08) (0,11) 0,79*** 1,13*** (0,08) (0,10) -0,76*** -0,60*** -0,36*** (0,06) (0,06) (0,08)

0,16n.s. 0,16n.s. 0,11n.s. 0,11n.s. 0,11n.s. (0,10) (0,10) (0,10) (0,10) (0,10) 0,08n.s. 0,08n.s. 0,14n.s. 0,12n.s. 0,12n.s. (0,10) (0,11) (0,11) (0,11) (0,11) 0,20n.s. 0,08n.s. 0,19n.s. 0,08n.s 0,07n.s. (0,12) (0,13) (0,12) (0,13) (0,13) -0,06n.s. -0,09n.s. -0,08n.s. -0,11n.s. -0,11n.s. (0,07) (0,07) (0,07) (0,07) (0,07)

s maturitou vysokoškolské partner (kontrast bez partnera) spokojenost (kontrast rozhodně spokojen) spíše spokojen

-0,02n.s. 0,07n.s. -0,00n.s. 0,07n.s. 0,07n.s. (0,08) (0,08) (0,08) (0,09) (0,09) -0,19† -0,06n.s. -0,13n.s. -0,02n.s. -0,02n.s. (0,10) (0,11) (0,10) (0,11) (0,11) -0,16n.s. -0,06n.s. -0,09n.s. -0,01n.s. -0,02n.s. (0,15) (0,15) (0,15) (0,15) (0,15)

spíše nespokojen rozhodně nespokojen věk (konstrast: 25 - 34) 35 – 44

-0,03n.s. -0,03n.s. -0,01n.s. -0,01n.s. -0,01n.s. (0,07) (0,07) (0,07) (0,07) (0,07) -0,07n.s. -0,03n.s. -0,07n.s. -0,04n.s. -0,05n.s. (0,07) (0,07) (0,07) (0,07) (0,07)

45-54

typ práce*pohlavi (kontrast: standardní práce*muž) žena*flex vůči zaměstnavateli

-0,49** (0,16) -0,72*** (0,15)

žena*flex. Zaměstnanci Konstanta

0,16n.s.

-0,27*

0,53***

0,08n.s.

-0,05n.s.

χ2 GOF dfGOF BIC dfBIC

(0,13) 13,99 0,56 83 7074,14 10

(0,14) 265,61 0,18 241 6839,59 12

(0,14) 187,3 0,23 169 6909,36 11

(0,14) 365,14 0,07 446 6748,58 13

(0,15) 392,22 0,20 444 6738,57 15

Zdroj: ČSDA, Proměny 2005 Poznámka: †p<0,1; *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

20


KKS/KA1

Tabulka 6. Srovnání testových statistik regresních modelů. (N=5073). Kontrasty M-L N-L O-M O-N P-O Zdroj: ČSDA, Proměny 2005

Chi2

Df

p-hodnota

BIC

251,62 173,31 99,53 177,84 27,08

2 1 1 2 2

<0,001 <0,001 <0,001 <0,001 <0,001

-234,55 -164,78 -91,01 -160,78 -10,01

5. Diskuze a závěr: Cílem práce bylo zjistit vliv typu práce a jistých charakteristik a vlastností jedince na počet hodin práce. Jinými slovy, záměrem analýzy bylo prokázat souvislost jistých charakteristik a vlastností jedince s počtem hodin práce, také zjistit o kolik jisté vlastnosti zvyšují/snižují počet hodin práce a také s jakou pravděpodobností jedinci s jistými vlastnosti pracující v jistém typu práce budou pracovat méně nebo více, než standartních 40 hodin práce. Záměr byl naplněn prostřednictvím tří metod analýzy, a to tabulkové analýzy, lineární regrese a logistické regrese. Pro potvrzení, nebo vyvrácení hypotézy 1 můžeme využít všechny tři použité typy metod analýzy dat. V tabulkové analýze se potvrdila souvislost mezi typem práce a počtem hodin práce. Z tabulkové analýzy jsme viděli, že téměř 70% jedinců ve flexibilní práci pracuje více než 40 hodin týdně. Tendenci pro vyšší počet odpracovaných hodin ve flexibilních typech práce potvrdila také OLS regrese, kdy nejlepší model ukazuje o 4,64 hodin práce více než u standardní práce pokud jedinci pracují ve flexibilní práci vůči zaměstnavateli. A dokonce 5,44 hodin více u flexibilní práce vůči zaměstnanci. Na základě těchto výsledků můžeme zamítnout hypotézu 1, která předpokládá, že flexibilní práce vůči zaměstnavateli bude snižovat počet odpracovaných hodin. Výsledky naopak prokazují, že lidé pracující ve flexibilní práci vůči zaměstnanci, ve které si mohou jedinci určovat pracovní dobu ve větší míře sami, pracují největší počet hodin. Tato zjištění podporují výsledky z článku Time to work-a comparative analysis of preference for working hours (Stier, Lewin-Epstein 2003) ve kterém byly zkoumány pracovní preference ve 22 zemích. V tomto výzkumu byla zjištěna vysoká preference lidí pracovat déle v postkomunistických státech (Stier, Lewin-Epstein 2003: 312). Otázkou pro další výzkumy může být, jaké příčiny stojí za touto tendencí, zda je

21


KKS/KA1

hlavním motivátorem trávení času v práci příjem, nebo zda se jedná o záležitost hodnot popř. samotných podmínek flexibilní práce. Hypotézu dva týkající se pohlaví můžeme potvrdit, protože všechny metody analýzy prokázaly vztah pohlaví a počtu hodin práce za statisticky signifikantní. Přičemž ženy pracují méně než muži a to zhruba o 2,26 hodin týdně podle nejlepšího modelu OLS regrese. Hypotézy 3 až 6 byly zamítnuty. Zde přichází na řadu úvahy nad tím, proč se se kontrolní proměnné, od kterých bylo očekáváno ovlivnění počtu hodin práce, ukázaly jako statisticky nesignifikantní. Tento jev může být způsobem tím, na co poukazuje Liessmann (2008), že vzdělání v souvislosti s prací přestává být určující. Zhodnocením modelů také vidíme, že hodnota R-square je poměrně nízká a že tedy existují proměnné, které by počet odpracovaných hodin ovlivnily více. Přesto považuji své výsledky za zajímavé a to jak nepotvrzením hypotéz, tak ale i tím, že proměnné, u kterých byl předpokládán vliv, se jako vlivné nakonec vůbec neprojevily a nemusí tak být předmětem dalších analýz při výzkumu ovlivnění počtu hodin práce.

6. Seznam literatury: Ahituv Avner, Robert I. Lerman. 2007. “How do marital status, work effort, and wage rates interact?” Demography 44(3): 623 – 647. Bauman, Zygmunt. 1999. Individualizovaná společnost. Praha: Mladá fronta. Beck, Ulrich. 2004. Riziková společnost: na cestě k jiné moderně. Praha: Slon. Dudová, Radka. 2008. „Manažeři – vlajkonoši individualizace?“ Pp. 59–73 in Radka Dudová (ed.) Nové šance a rizika: Flexibilita práce, marginalizace a soukromá život u vybraných povolání a sociálních skupin. Praha: Sociologický ústav Akademie věd ČR, v. v. i. Dudová, Radka. 2008. „Flexibilita práce, marginalizace a soukromý život: nová rizika a šance.“ Pp. 293–306 in Radka Dudová (ed.) Nové šance a rizika: Flexibilita práce, marginalizace a soukromá život u vybraných povolání a sociálních skupin. Praha: Sociologický ústav Akademie věd ČR, v. v. i.

22


KKS/KA1

Karlsson, Ch. Jan. 2007. „For Whom Is Flexibility Good and Bad? An Overview.“ Pp. 18–29 in Bengt Furĺker, Kristina Hĺkansson, Jan Ch. Karlsson. Flexibility and Stability in Working Life. New York: Palgrave Macmillian Ltd Keller, Jan. 2007. Teorie modernizace. Praha: Slon. Keller, Jan. 2011. Nová sociální rizika a proč se jim nevyhneme. Praha: Slon. Liessmann, K. Paul. 2008. Teorie nevzdělanosti: omyly společnosti vědění. Praha: Academia. Lyotard, Jean-Francois. 1993. O postmodernismu. Praha: Filozofický ústav AV ČR

Zdroj dat: ČSDA. 2011. „Souvislosti proměn pracovního trhu a forem soukromého, rodinného a partnerského života v ČR“. [data file] Praha: Sociologický ústav AVČR [cit. 14. 5. 2015].

7. Přílohy: V přílohách je v jednotlivých tabulkách uveden základní přehled charakteristik veškerých proměnných, které byly zapojeny do analýzy. Tabulka 1a. Sumarizační tabulka proměnné počet hodin práce. (N=5356).

Počet hodin práce

průměr

SD

Min

Max

43,23

11,96

0

140

Zdroj: ČSDA, Proměny 2005

Tabulka 1b. Absolutní a relativní četnosti kategorické proměnné počet hodin práce. (N=5356). Počet hodin práce

Absolutní četnost

Relativní četnost

705

13,16%

Průměrný

1,796

33,53

Nadprůměrný

2,855

53,30%

Celkem

5,356

100.00

Podprůměrný

Source: ČSDA, Proměny 2005

23


KKS/KA1

Tabulka 2. Četnosti proměnná typ práce. (N=5356). Typ práce

Absolutní četnost

Relativní četnost

Standardní práce

3,117

58,20%

Flexibilní vůči zaměstnanci

1,182

22,07

Flexibilní vůči zaměstnavateli

1,057

19,73%

Celkem

5,356

100,00


Tabulka 3. Četnosti proměnné pohlaví. (N=5356). Pohlaví

Absolutní četnosti

Relativní četnosti

Muž

2,710

50.60%

Žena

2,646

49.40%

Celkem

5,356

100.00


Tabulka 4. Sumarizační tabulka proměnné věk (N=5356).

Věk

Průměr

SD

Min

Max

39,18

9,27

25

54


Tabulka 5. Absolutní a relativní četnosti proměnné vzdělání (N=5356). Vzdělání

Absolutní četnost

Základní

Relativní četnost

565

10,55%

Bez maturity

2,350

43,88

S maturitou

1,752

32,71

689

12,86%

5,356

100,00

Vysokoškolské Celkem Source: ČSDA, Proměny 2005

24


KKS/KA1

Tabulka 6. Absolutní a relativní četnosti proměnné partner. (N=5356). Partner

Absolute frequency

Relative frequency

S partnerem

4,072

76,03%

Bez partnera

1,284

23,97%

Celkem

5,356

100,00%


25

Moderní otrokářství? Faktory ovlivňující počet hodin v zaměstnání

Recommend Documents