Identifikace strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy

Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Identifikace strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy Bakalářská práce

Vedoucí práce: Ing. Miroslav Radiměřský

Marie Pospíšilová

Brno 2013

Chci poděkovat vedoucímu bakalářské práce Ing. Miroslavu Radiměřskému za vytvoření tématu bakalářské práce, za jeho užitečné a odborné rady, které mi poskytl během psaní bakalářské práce a také za jeho trpělivost a ochotu.

Prohlašuji, že jsem svoji bakalářskou práci na téma „Identifikace strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy“ vypracovala samostatně a využila jsem pramenů, které uvádím v seznamu literatury. V Brně dne 20. května 2013

_______________________

Abstract Pospíšilová, M. Identification structural unemployment in district Svitavy. Bachelor thesis. Brno: Mendel University in Brno, 2013. This bachelor's thesis is about unemployment in Svitavy region, characterises unemployed people in Svitavy and analyses structural part of unemployment. It deals with evaluation of politics of unemployment, the active as well as the passive. It comes from dividing applicants into several groups and observes the evolution of unemployed people in recent years and dependence on gross domestic product. The results from Svitavy region are compared with data countrywide.

Keywords Unemployment, structural unemployment, unemployment rate, district Svitavy, Czech Republic, Okun’s law, employment policy, gross domestic product.

Abstrakt Pospíšilová, M. Identifikace strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy. Bakalářská práce. Brno: Mendelova univerzita v Brně, 2013. Tato bakalářská práce rozebírá nezaměstnanost v okrese Svitavy, charakterizuje nezaměstnané na Svitavsku a analyzuje strukturální složku nezaměstnanosti. Dále se zabývá zhodnocením politiky zaměstnanosti, jak aktivní tak pasivní v tomto okrese. Vychází z rozebrání uchazečů do několika skupin a sleduje vývoj nezaměstnaných v posledních letech a závislost nezaměstnanosti na hrubém domácím produktu. Výsledky zjištěné pro okres Svitavy jsou komparovány s daty celorepublikovými. Klíčová slova Nezaměstnanost, strukturální nezaměstnanost, míra nezaměstnanosti, okres Svitavy, Česká republika, Okunův zákon, politika zaměstnanosti, hrubý domácí produkt.

Obsah

9

Obsah 1

2

3

4

Úvod a cíl práce 1.1

Úvod ................................................................................................................ 13

1.2

Cíl a struktura práce ...................................................................................... 13

Metodika práce

14

2.1

Míra nezaměstnanosti ................................................................................... 14

2.2

Časové řady .................................................................................................... 15

2.3

Korelační analýza........................................................................................... 16

2.4

Okunův zákon ................................................................................................ 16

Nezaměstnanost

19

3.1

Frikční nezaměstnanost ................................................................................ 19

3.2

Sezónní nezaměstnanost ............................................................................... 20

3.3

Cyklická nezaměstnanost ............................................................................. 20

3.4

Strukturální nezaměstnanost ....................................................................... 20

3.5

Politika pracovního trhu ............................................................................... 22

3.5.1

Pasivní politika zaměstnanosti ............................................................ 22

3.5.2

Aktivní politika zaměstnanosti ........................................................... 23

Pardubický kraj 4.1

5

13

25

Okres Svitavy ................................................................................................. 26

Identifikace nezaměstnanosti

27

5.1

Míra nezaměstnanosti – časová řada .......................................................... 28

5.2

Počet obyvatel v okrese Svitavy a jeho věková struktura........................ 31

5.3

Počet uchazečů o zaměstnání v okrese Svitavy ........................................ 33

5.3.1

Rozdělení nezaměstnaných dle věkové struktury ........................... 33

10

Obsah

5.3.2 Rozdělení nezaměstnaných dle jejich nejvyššího dosaženého vzdělání.................................................................................................................. 36 5.3.3 5.4

Rozdělení nezaměstnaných dle zdravotního postižení ................... 41

Vývoj nezaměstnanosti v okrese Svitavy od roku 2005 do roku 2011 ... 43

5.4.1

Vývoj nezaměstnanosti dle věkových kategorií................................ 44

5.4.2

Vývoj nezaměstnanosti dle nejvyššího dosaženého vzdělání ........ 47

6

Diskuse

51

7

Závěr

55

8

Literatura

57

Seznam obrázků

11

Seznam obrázků Obr. 1

Pardubický kraj

25

Obr. 2

Okres Svitavy

26

Obr. 3 Vývoj míry nezaměstnanosti od roku 2005 do roku 2011 pro Svitavsko a ČR

28

Obr. 4 První diference měsíční míry nezaměstnanosti od roku 2005 do roku 2011, srovnání SY a ČR

29

Obr. 5

Hrubý domácí produkt vs. Míra nezaměstnanosti

30

Obr. 6

Okunův zákon, program Gretl

31

Obr. 7

Počet obyvatel v okrese Svitavy rozdělení dle věkových kategorií

32

Obr. 8

Počet uchazečů o zaměstnání dle věkové struktury.

34

Obr. 9

Počet uchazečů o zaměstnání dle věkové struktury a pohlaví.

35

Obr. 10 Počet uchazečů o zaměstnání dle nejvyššího vzdělání v okrese Svitavy

36

Obr. 11 Počet uchazečů o zaměstnání dle pohlaví a nejvyššího dosaženého vzdělání

39

Obr. 12 Počet uchazečů o zaměstnání dle pohlaví a nejvyššího dosaženého vzdělání

40

Obr. 13

41

Relativní vyjádření uchazečů dle vzdělání na Svitavsku

Obr. 14 Počet uchazečů o zaměstnání v roce 2011 dle zdravotního postižení

42

Obr. 15

Časové řady nezaměstnaných uchazečů od roku 2005

44

Obr. 16

Časové řady nezaměstnaných uchazečů od roku 2005

47

12

Seznam tabulek

Seznam tabulek Tab. 1 Tab. 2

Relativní vyjádření nezaměstnaných osob v okrese Svitavy

32

Relativní vyjádření a komparace s ČR za rok 2011

35

Tab. 3 Podíl zaměstnanosti ve výrobě textilií, textilních a oděvních výrobků

37

Tab. 4 Podíl zaměstnanosti ve výrobě dopravních prostředků a zařízení

37

Tab. 5

38

Relativní vyjádření a komparace uchazečů dle vzdělání.

Tab. 6 Relativní vyjádření a komparace uchazečů dle zdravotního postižení

42

Tab. 7

46

Tab. 8

Okunův zákon Okunův zákon

49

Úvod a cíl práce

13

1 Úvod a cíl práce 1.1

Úvod

Nezaměstnanost je jedno z nejsledovanějších makroekonomických témat, které se neustále řeší, jak u nás v České republice, tak v Evropské unii a v celém světě. Míra nezaměstnanosti je ekonomickým ukazatelem, který se váže k dalším makroekonomickým ukazatelům, jako je například hrubý domácí produkt. V posledních letech, konkrétně od roku 2008, se v České republice projevovala hospodářská krize, kterou byla nezaměstnanost velmi ovlivněna. Téma této bakalářské práce je identifikace strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy, jelikož tento okres patřil již od roku 1999 do regionů se soustředěnou podporou státu a v období 2010 – 2013 byl přesunut z hospodářsky slabých regionů do regionů s vysoce nadprůměrnou nezaměstnaností.

1.2

Cíl a struktura práce

Cílem této práce je identifikovat strukturální nezaměstnanost v okrese Svitavy. K naplnění hlavního cíle budou sledovány cíle dílčí. První dílčí cíl, kterým je komparace nezaměstnanosti v okrese Svitavy s celorepublikovou nezaměstnaností, bude provázena celou prací a jednotlivé sledované data budu navzájem srovnávat. Dále bude následovat zjištění závislosti nezaměstnanosti na hrubém domácím produktu, čímž bych chtěla docílit toho, že zjistím jaký je podíl cyklické nezaměstnanosti na celkové nezaměstnanosti. Posledním dílčím cílem práce je zhodnocení aktivní politiky daného okresu a také navrhnutí možnosti dalšího řešení nezaměstnanosti. Bakalářská práce je rozdělena na literární přehled a analytickou část. V literárním přehledu budou popsány všechny odborné poznatky sledované problematiky definované literaturou, jako je nezaměstnanost, její druhy a politiky pracovního trhu. Analytická část práce bude věnována identifikaci nezaměstnanosti v okrese Svitavy. Uchazeče o zaměstnání rozdělím do skupin, které vyvodím z části literárního přehledu.

14

Metodika práce

2 Metodika práce Číselné údaje, které jsem ve své práci použila ke zpracování časových řad, grafů a tabulek, jsem získala sekundární analýzou dat z internetových zdrojů Českého statistického úřadu a Ministerstva práce a sociálních věcí. A k jejich tvorbě jsem používala procesor Microsoft Office Excel a program Gretl využívaný k ekonometrickým výpočtům. K naplnění mého hlavního cíle, a to identifikaci strukturální nezaměstnanosti, jsem postupovala následovně: celkovou nezaměstnanost jsem prvně očistila o vlivy sezónní a následně o vlivy cyklické, a díky tomuto jsem byla schopna určit nezaměstnanost strukturální.

2.1

Míra nezaměstnanosti

Nezaměstnanost měříme pomocí ukazatele míry nezaměstnanosti podle následujícího vzorce:

Kde je: u – míra nezaměstnanosti, N – nezaměstnané obyvatelstvo, EA - ekonomicky aktivní obyvatelstvo, Z – zaměstnané obyvatelstvo. Ekonomicky aktivní obyvatelstvo, jsou lidé, kteří jsou zaměstnaní a lidé, kteří zaměstnaní nejsou, ale jsou zaregistrovaní na úřadu práce. Ukazatel míry nezaměstnanosti v České republice rozdělujeme na dva následující:  Obecná míra nezaměstnanosti, která je počítána z údajů a hodnot Ministerstva práce a sociálních věcí a  Registrovaná míra nezaměstnanosti, která je počítána z hodnot a údajů Českého statistického úřadu. (Jurečka a kolektiv, 2010)

Metodika práce

2.2

15

Časové řady

Ve své práci jsem k pozorování vývoje nezaměstnanosti použila grafy ve formě časových řad. A jak uvádí Cipra 1986 data, která vytvářejí časovou řadu, vznikají jako chronologicky uspořádaná pozorování a podstatné pro ně proto je, že jsou v čase chronologicky uspořádána. V ekonomii se při analýze ekonomických dat řadí teorie časových řad k nejvýznamnějším kvantitativním metodám. Díky časové řadě, jsme schopni rozpoznat cyklické chování daných dat a také lze předpovídat budoucí vývoj systému. Statistickou časovou řadu dělíme na deterministické časové řady a na stochastické časové řady. Deterministická časová řada, je řada, kterou lze popsat matematickými vzorci a lze vytvořit její přesnou předpověď. Naopak u Stochastické časové řady je časová řada, která je vlastně realizace konkrétního náhodného procesu. Časové řady se hlavně z ekonomického hlediska dají rozdělit na několik složek. A to:  Trend Trt,  Sezónní složka Szt,  Cyklická složka Ct,  Reziduální složka Et, Rozkládání časové řady se provádí hlavně proto, že by se potom v jednotlivých složkách mělo dát lépe definovat chování časové řady, původně nerozložené. Složka Trend se vyznačuje nějakými dlouhodobými změnami v průměrném chování, je to výsledek nějakých stálých procesů. Charakter trendu může být jak rostoucí, tak klesající, strmý nebo mírný. Může se vyskytnout i řada, která trend postrádá. Sezónní složka odráží periodické změny, které se opakují během jednoho roku a opakují se každý rok. Je to odchylka z časové řady, která má pravidelné opakování. K výkyvům dochází díky změně ročních období, různých počtů pracovních dnů apod. Sezónní složka se vyskytuje i v nezaměstnanosti. Například v časových řadách týkajících se míry nezaměstnanosti lze vidět sezónnost. (Artl, Artlová, 2007) Cyklická složka jak už z názvu vyplývá, znamená, že je závislá na hospodářském cyklu. Jedná se o nejspornější složku časové řady. Je to kolísání kolem trendu, kdy dochází v dlouhodobém cyklu k růstům, či poklesům

16

Metodika práce

ekonomiky. Stejně jako složka sezónní i tato se v nezaměstnanosti samozřejmě vyskytuje. Hospodářský cyklus velmi ovlivňuje výši nezaměstnanosti. Pozice ekonomiky je pro mnohé skupiny na trhu práce důležitá při hledání pracovního místa. Reziduální složka, která je nazývána jako náhodná složka. A tvoří ji náhodné pohyby v průběhu časové řady, které nemají systematický charakter a nejdou proto rozpoznat. (Cipra, 1986)

2.3

Korelační analýza

Pomocí korelace zjišťujeme, zda je mezi dvěma řady čísel nějaký vztah. Dle Walkera 2013, mají tyto řady vždy nějaký vztah, ale jde o to zjistit jak silný tento vztah je a zda je důležitý. Pro výpočet jsem využila program Gretl, který mi vypočetl korelační koeficient. Korelační koeficient dle Hindlse nabývá hodnot z intervalu <-1,1>. Podle znaménka se posuzuje směr závislosti. Korelační koeficient se vypočítá dosazením do následujícího vzorce:

̅̅̅ √ ̅̅̅

̅ ̅̅̅̅̅ ̅̅̅

̅ ̅̅̅

Pokud vyjde korelační koeficient >0, mají proměnné tendenci růst a jedná se přímou závislost. Druhý případ jak může korelační koeficient vyjít je <0 a v tomto případě mají proměnné tendenci klesat. Potom se hovoří naopak o nepřímé závislosti. Dále se u korelačního koeficientu posuzuje těsnost závislosti (síla) obou proměnných. Pokud je vypočtená hodnota rovna 1, jedná se u funkční lineární závislost. Pokud se ale hodnota blíží 0, jsou potom obě proměnné lineárně nezávislé. Potom o takových proměnných jako hovoříme o nekorelovaných. (Hindls Richard, 2000). Ve své práci budu korelaci počítat a zjišťovat sílu vztahu mezi hrubým domácím produktem a počtem uchazečů o zaměstnání.

2.4

Okunův zákon

Okunův zákon nám odpovídá na otázku, jak se obvykle změní nezaměstnanost, když dojde k výkyvům reálného HDP. Již v roce 1962 hlásil Arthur Okun, že je mezi nezaměstnaností a výstupem ekonomiky negativní krátkodobý vztah. Podle ekonomů Ball, Leigh, Loungani (leden 2013) kde popisují dva přístupy, které představil Okun v jeho

Metodika práce

17

originálním článku pro odhadnutí Okunova zákonu a právě tito autoři tyto odhady využívají pro současnost. V prvním přístupu k odhadnutí Okunova zákonu je problém složitého měření míry nezaměstnanosti U*t a potenciálního produktu Y*t. kde β=γδ a εt=μt + δηt. Koeficient β v Okunově zákoně závisí na koeficientech dvou vztahů, které jsou základem zákona. Termín chyba v Okunově zákoně zachycuje faktory, které posunují vztahy mezi nezaměstnaností a výstupem. Tyto faktory zahrnují neobvyklé změny v produktivitě nebo v účasti na pracovní síle. Pokud se řekne, že „Okunův zákon dobře sedí“, znamená to, že je tato chyba malá. Druhou možností jak lze odhadnout Okunův zákon je: , kde Δ je změna oproti předchozímu období. Pokud by byla přirozená mír U* konstantní a potenciální produkt Y* rostoucí při konstantní rychlosti. V tomto případě bychom odlišovali první rovnici a dostali bychom rovnici druhou s , kde je konstantní rostoucí míra potenciálního produktu a ωt= Δεt. (L.M.Ball, D.Leigh, P.Loungani, 2013) Jak uvádí Mankiw (1999), k určení změně míry nezaměstnanosti při výkyvech reálného HDP je používána následující rovnice:

Podle této rovnice dochází právě k tomu, že pokud průměrně poroste tempo ekonomiky o 3 %, nebude docházet ke změně míry nezaměstnanosti. Pokud ale bude ekonomika růst rychleji, než uvedené 3 %, bude míra nezaměstnanosti klesat asi o polovinu tohoto růstu. Naopak když bude ekonomika růst pomaleji, než 3 % bude míra nezaměstnanosti v růstu. (Mankiw, 1999) Pro účely své bakalářské práce jsem využívala druhou uvedenou rovnici, protože počítám s hrubým domácím produktem, který je sledován pro celý Pardubický kraj, a mohlo by dojít k vychýlení výsledků. Využití první rovnice je také nad rámec mé práce.

18

Metodika práce

Metoda OLS – metoda nejmenších čtverců je optimalizační metoda, která získává numerické odhady regresních koeficientů a přitom minimalizuje součet čtverců reziduí ESS. Ve své práci budu pracovat s touto metodou při testování proměnných, kdy bude vysvětlující proměnná na ose X a vysvětlovaná proměnná na ose Y.

Nezaměstnanost

19

3 Nezaměstnanost První pojem, který budu v literární části definovat je nezaměstnanost jako taková. Nezaměstnanost lze definovat jako existence nerovnováhy na trhu práce, a to v době, kdy nabídka převyšuje poptávku. (Kolibová, Kubicová, 2005) Vedle definice nezaměstnanosti se definuje také nezaměstnaný, což dle Mezinárodní organizace práce ILO obsahuje následující podmínky:  Věk – starší 15 let  Postavení na trhu práce – není v placeném zaměstnání či sebezaměstnání,  Aktivnost – aktivně hledá zaměstnání prostřednictvím úřadů práce, soukromých agentur práce, inzerce, příbuzných přímým oslovováním zaměstnavatelů či podnikání kroků vedoucích k založení vlastní firmy,  Připravenost nastoupit do zaměstnání okamžitě nebo nejpozději do 14 dnů. (International Labour Organization) Nezaměstnanost rozlišuje 4 druhy, a to na frikční, dále sezónní, cyklickou a v neposlední řadě strukturální nezaměstnanost. V následujícím textu budou tyto druhy rozebrány a popsány.

3.1

Frikční nezaměstnanost

První druh nezaměstnanosti se udává frikční nezaměstnanost. Jak vádí Samuelson a Nordhaus Frikční nezaměstnanost vzniká díky neustálému pohybu osob mezi regiony, pracovními místy a díky přechodům mezi fázemi životního cyklu. (Samuelson P.A., Nordhaus W.D., 2007) Frikční nezaměstnanost se občas označuje jako nezaměstnanost, která je normální, většinou se udává 1-2 %. Nezaměstnaný člověk je do této kategorii zahrnován tehdy, hledá-li si jiné pracovní místo, ať už z důvodu vyšší mzdy, větší šance na pracovní postup, lepší bytové či životní podmínky anebo odchází z důvodu obavy z budoucího propouštění a snižování počtu zaměstnanců. (Němec O., 2002) K vymezení tohoto druhu nezaměstnanosti je určující čas, který potřebuje uchazeč pro hledání místa nového a získání informací o volných pracovních místech. Pokud osoba, která má zaměstnání toto zaměstnání mění dobrovolně, aniž by byl propuštěn zaměstnavatelem, znamená to, že na trhu práce je dostatek pracovních míst. Délka frikční nezaměstnanosti je většinou celkem

20

Nezaměstnanost

krátká, většinou se jedná o dobu do tří měsíců. S poklesem celkové úrovně nezaměstnanosti klesá podíl frikčně nezaměstnaných uchazečů. (Kotýnková M., 1991) Frikční nezaměstnanost je označována jako standardní ekonomický proces a také je podmínkou bezproblémového rozdělení výrobních faktorů, tedy pracovních sil, do různých oblastní, odvětví a podnikatelských jednotek ve společnosti. (Němec O., 2002) Jak je uvedeno výše, tato nezaměstnanost bývá uváděna jako dobrovolná, znamená to tedy, že proti ní nijak nebojujeme.

3.2

Sezónní nezaměstnanost

Sezónní nezaměstnanost je označována jako krátkodobá a je způsobena nesouvislou produkcí v odvětvích, ve kterých se výroba odvíjí od počasí, konkrétně se jedná o stavebnictví, povrchovou těžbu nerostných surovin, lesnictví, zemědělství, rybolov a jejich dopad v pokračujících zpracovatelských odvětvích, jako je průmysl konzervárenský a cukrovarnictví. (Němec O., 2002) Sezónní nezaměstnanost je druh nezaměstnanosti, který sice není dobrovolný, ale v určitých odvětvích je zcela normální. Jako příklad již výše uvedené zemědělství, přes léto je v tomto odvětví spoustu práce, ale přes zimu tomu tak již není. Lze tedy opět konstatovat, že tuto nezaměstnanost ovlivňovat také nelze.

3.3

Cyklická nezaměstnanost

Cyklická nezaměstnanost vzniká, když klesá celková poptávka po pracovní síle. (Samuelson P.A., Nordhaus W.D., 2007) Při této nezaměstnanosti není dostatek volných pracovních míst, proto je tento druh nezaměstnanosti nedobrovolný a podepíše se na všech sektorech hospodářství. (Němec O., 2002) O této nezaměstnanosti hovoří Okunův zákon, který již byl v mé práci rozebrán v části metodika a o kterém Samuelson a Nordhause uvádí, že pokles HDP o dvě procenta potenciálního produktu znamená nárůst nezaměstnanosti průměrně o jeden procentní bod. Popisuje vztah mezi krátkodobými změnami reálného HDP a změnami nezaměstnanosti. (Samuelson P.A., Nordhaus W.D., 2007)

3.4

Strukturální nezaměstnanost

Strukturální nezaměstnanost je pro moji práci jeden z nejdůležitějších pojmů. Strukturální nezaměstnanost vzniká tehdy, pokud v ekonomice nastává

Nezaměstnanost

21

oslabení v určitých odvětvích, ale současně dochází k rozvoji nových oborů. (Kolibová, Kubicová, 2005) Znamená to, že nabídka práce v určitém oboru převyšuje poptávku v uvedené struktuře, a když lidé, kteří hledají práci, nejsou schopní najít si práci v jiném oboru, regionu anebo kvalifikaci. Nabídka práce se člení dle pohlaví, věku, vzdělání a regionů. (Němec O., 2002) Jak uvádí Kotýnková Magdalena, hospodářský růst předpokládá přizpůsobení struktury pracovních sil struktuře pracovních míst. Protože čím mladší jsou lidé na trhu práce, tím více jsou flexibilnější, mnohostrannější a to jak technicky tak duševně a zdatnější. Pro odstranění strukturální nezaměstnanosti je důležité navrhovat flexibilní mzdový systém v oblasti nástrojů aktivní politiky a pomoc při začleňování osob na pracovním trhu a případně další opatření. (Kotýnková M., 1991) Tvrzení, že čím mladší lidé na trhu práce jsou, tím více jsou flexibilnější, je důvod proč sleduji věkové rozdělení uchazečů. Zda opravdu firmy lákají mladé uchazeče do zaměstnání a využívají jejich flexibilitu a mnohostrannost. Na trhu práce jsou skupiny obyvatelstva, které mají větší problém s uplatňováním na trhu práce. Za rizikové skupiny trhu práce jsou dle Kolibové H. a Kubicové A. považovány:  Fyzické osoby se zdravotním postižením,  Mladiství uchazeči o zaměstnání, tj. fyzické osoby do 25 let  Absolventi škol, po dobu 2 let po úspěšném ukončení studia, nejdéle však do 30 let věku,  Uchazeči společensky nepřizpůsobiví,  Nekvalifikovaní uchazeči,  Fyzické osoby starší 50 let,  Osoby bydlící v okrajových částech okresu s minimální dopravní obslužností. Podle dat českého statistického úřadu se počet studentů vysokých škol zvyšuje. A jak uvádí Winkler a Žižlavský (2004), účast na vzdělání je významným ukazatelem, který ovlivňuje kvalitu pracovní síly a její kvalifikaci. Na trhu práce pomáhá každému uchazeči daná úroveň vzdělání při hledání pracovního místa a při uplatnění na trhu práce. (Šťastnová,2010) V publikaci Education at a Glance je uvedeno, že v průměru zemí OECD se dá říci, že 84 % obyvatelstva s vysokoškolským vzděláním je zaměstnáno. Dále uvádí, že celkově lze říci, míra zaměstnanosti je větší o více než 27 procentních bodů pro ty, kteří mají vysokoškolské vzděláním než pro ty, kteří dokončili vyšší sekundární vzdělání. Stejně tak tomu je v České republice, uvádí Šťastnová.

22

Nezaměstnanost

V České republice právní úprava rozlišuje osoby, kteří mají změněnou pracovní schopnost, jejichž zdravotní stav je již dlouhodobě nepříznivý. Dále rozeznává občany, jejichž zdravotní postižení je těžší a jejich možnost uplatnění na pracovním trhu je mimořádně omezená. (Němec, 2002) Dle Ministerstva práce a sociálních věcí, jsou za Osoby se zdravotním postižením považovány fyzické osoby, které jsou:  Orgánem sociálního zabezpečení uznány invalidními ve třetím stupni,  Orgánem sociálního zabezpečení uznány invalidní v prvním a druhém stupni. Ministerstvo práce a sociálních věcí dále udává povinný podíl zaměstnávání osob se zdravotním postižením a uvádí, že zaměstnavatelé s více než 25 zaměstnanci v pracovním poměru jsou povinni zaměstnávat osoby se zdravotním postižením ve výši 4 % z celkového počtu svých zaměstnanců. Způsoby plnění, tj. zaměstnávání v pracovním poměru, odběr výrobků a služeb nebo odvod do státního rozpočtu, jsou považovány za rovnocenné a lze je vzájemně kombinovat. Jeden z nástrojů aktivní politiky zaměstnanosti jsou chráněné dílny a chráněná pracoviště. Chráněná dílna je pracoviště, ve kterém pracuje z celkového počtu zaměstnanců více než 60 % osob se změnou pracovní schopností a chráněné pracovištěm například pracoviště v domácnosti pracovníka, který je občanem se zdravotním postižením. (Kolibová, Kubicová, 2005) Ministerstvo práce a sociálních věcí charakterizuje chráněné pracovní místo takto: Chráněné pracovní místo je pracovní místo vytvořené zaměstnavatelem pro osobu se zdravotním postižením na základě písemné dohody s úřadem práce. Chráněné pracovní místo musí být provozováno po dobu nejméně 2 let ode dne sjednaného v dohodě. V okrese Svitavy zatím žádné chráněné dílny nebo pracoviště nenalezneme.

3.5

Politika pracovního trhu

Cílem politiky pracovního trhu je řešení problému nezaměstnanosti a aktivity, které jsou s tímto spojené. Rozlišujeme politiku pasivní a aktivní. 3.5.1

Pasivní politika zaměstnanosti

Jak uvádí Sirovátka (1995), pasivní politika pracovního trhu zahrnuje nejrůznější formy kompenzace za ztrátu výdělku v nezaměstnanosti. Konkrétně se jedná o vyplácení podpor v nezaměstnanosti a možnost využití dřívějšího odchodu do důchodu. (Halásková, 2008)

Nezaměstnanost

3.5.2

23

Aktivní politika zaměstnanosti

Aktivní politika zaměstnanosti je dle zákoníku práce souhrn opatření směřujících k zajištění maximálně možné úrovně zaměstnanosti. Aktivní politika zahrnuje širokou škálu opatření, které přispívají přímo či nepřímo k růstu zaměstnanosti a k vytváření nových pracovních míst. (Sirovátka, 1995) Zákoník práce udává nástroje, jimiž je aktivní politika nejčastěji realizována, to jsou:  Rekvalifikace,  Investiční pobídky,  Veřejně prospěšné práce,  Společensky účelná pracovní místa,  Překlenovací příspěvek,  Příspěvek na zapracování,  Příspěvek při přechodu na nový podnikatelský program. Financování aktivní politiky zaměstnanosti plyne ze státního rozpočtu České republiky. Veřejně prospěšné práce Jeden z nástrojů aktivní politiky jsou veřejně prospěšné práce. Jsou to nové pracovní příležitosti, jejichž cílem je najít na nezbytně nutnou dobu pracovní místo, a to hlavně pro uchazeče, u kterých je obtížné umístění a ti, kteří jsou již dlouho nezaměstnaní a evidovaní na úřadu práce. Důležité je přitom těmto lidem pomoci, aby se nestali závislými na podpoře v nezaměstnanosti anebo sociálních dávkách a neztratili pracovní návyky. (Kotýnková, 1991) Ve Svitavách veřejně prospěšné práce byly již zahájeny, počínaje rokem 2012, kdy nezaměstnaní dostali reflexní vesty a hlídali na přechodech u škol.

24

Nezaměstnanost

Rekvalifikace Cílem rekvalifikace je zvýšit kvalifikaci nezaměstnaného uchazeče a zvýšit tak šanci uplatnění na trhu práce. Forma rekvalifikace může být buď jako krátkodobé kurzy, ve kterých uchazeč pouze rozšíří svoje dosavadní znalosti anebo to mohou být kurzy dlouhodobé a intenzivní, které kvalifikaci uchazeče zásadně změní. Tyto kurzy, výuku a to jak praktickou tak teoretickou provádějí vzdělávací zařízení, státní a soukromé školy. Studium na středních a vysokých školách se nepovažuje za rekvalifikaci. (Němec, O, 2002) Za celý rok 2011 ve Svitavách absolvovalo rekvalifikace 712 uchazečů o zaměstnání, z toho 261 uchazečů, jejichž vzdělání je ukončeno výučním listem. A z celkového počtu bylo vyřazeno z evidence na úřadu práce do 12 - ti měsíců po úspěšné rekvalifikaci 369 uchazečů. (Ministerstvo práce a sociálních věcí)

Pardubický kraj

25

4 Pardubický kraj Pardubický kraj leží na východě České republiky a jeho sousedící kraje jsou Středočeský, Královehradecký, Olomoucký, Jihomoravský a kraj Vysočina. Pardubický kraj je součástí oblasti soudržnosti Severovýchod (tzv. NUTS 2) spolu s Libereckým a Královehradeckým krajem. Je to pátý nejmenší kraj v České republice se svojí rozlohou 4 519 km2. Největší část kraje tvoří zemědělská půda, což je 60,2 %, a z toho orná půda tvoří 43,8 %. Nejvyšší bod kraje je Kralický sněžník, se svojí výškou 1 424 metrů nad mořem. Pardubický kraj je tvořen z okresů Chrudim, Pardubice, Svitavy a Ústí nad Orlicí. Ke konci roku 2011 je v tomto kraji 451 obcí a 516 411 obyvatel.

Obr. 1 Pardubický kraj Zdroj: Pardubický kraj, 2010

Míra registrované nezaměstnanosti koncem roku 2011 byla 8,44 % (což je šestá nejnižší ze všech krajů České republiky). Nejvyšší nezaměstnanost v kraji je přitom v okrese Svitavy, kde nezaměstnanost koncem roku činila 11,73 %. (Český statistický úřad)

26

4.1

Pardubický kraj

Okres Svitavy

Okres Svitavy se skládá již od roku 1960 ze 4 celků, bývalých okresů, a to Litomyšl, Polička, Moravská Třebová a Svitavy. Což lze vidět v následující mapce. Okres Svitavy je, co se rozlohou týče, největší v Pardubickém Kraji a jeho rozloha činí 1 379 km2. Za to hustota zalidnění je v okrese nejmenší z celého Pardubického kraje, a to 76 obyvatel na km2.

Obr. 2 Okres Svitavy Zdroj: Český statistický úřad, 2008

Výrobní charakter v okrese Svitavy je spíše smíšený. V zemědělství zaměstnanost postupně klesá, ale podíl zaměstnaných je v primárním sektoru vyšší oproti jiným okresům než ve Svitavách. Rostlinná výroba se v této oblasti zaměřuje zejména na pěstování řepky a obilovin. Průmysl také není jednosměrný a struktura oborů je rozmanitá. Potravinářský a textilní průmysl měli v okrese velký význam, ovšem textilní průmysl v posledních letech klesá. Velké zastoupení v průmyslu má také kovovýroba, strojírenství a výroba dopravních prostředků, zejména příslušenství. Pro firmy jsou v okrese průmyslové zóny a to v Moravské Třebové, Poličce, Svitavách a Litomyšli, tyto provozovny jsou ale spíše menší. (Český statistický úřad)

Identifikace nezaměstnanosti

27

5 Identifikace nezaměstnanosti V této části práce se budu věnovat statistickému zpracování nezaměstnanosti v okrese Svitavy, který také budu srovnávat s Českou republikou. Na základě literární rešerše a identifikace rizikových skupin, jsem nezaměstnané rozdělila do několika skupin, které jsou vypsané níže. Rozdělení do věkových skupin jsem čerpala z Českého statistického úřadu, stejně jako rozdělení vzdělanostní struktury. Rozdělila jsem nezaměstnané uchazeče dle:  Věkové struktury, a to: o do 19 let, o 20-24 let, o 25-29 let, o 30-34 let, o 35-39 let, o 40-44 let, o 45-49 let, o 50-54 let, o 55-59 let, o 60 a více.  Vzdělanostní struktury, a to: o Základní a neukončené základní vzdělání, o Nižší střední a střední vzdělání bez maturity, o Střední vzdělání s maturitou, o Vysokoškolské vzdělání.  Osob zdravotně postižených, a to: o Plně invalidní, o Částečně invalidní, o Osoby zdravotně znevýhodněné, o 1. Stupeň invalidity, o 2. Stupeň invalidity, o 3. Stupeň invalidity,

28

5.1

Identifikace nezaměstnanosti

Míra nezaměstnanosti – časová řada

První kapitola mé vlastní práce je míra nezaměstnanosti. Je to obecný pohled na velikost nezaměstnanosti v okrese i v České republice. Vývoj v čase jsem vyjádřila měsíčními mírami nezaměstnanosti. Červeně vyznačená časová řada je pro okres Svitavy, modře vyznačená časová řada jsou celorepubliková data míry nezaměstnanosti.

Míra nezaměstnanosti %

Míra nezaměstannosti 2005 - 2011 12,5 10,5

ČR SY

8,5 6,5 4,5 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Obr. 3 Vývoj míry nezaměstnanosti od roku 2005 do roku 2011 pro Svitavsko a ČR Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování.

Z této časové řady vyplývá, že je zde sezónní a cyklická nezaměstnanost. Každý rok v okrese Svitavy v listopadu začíná míra růst až do ledna. A leden je měsíc, kdy začíná míra nezaměstnanosti opět klesat, je tomu tak každý rok ve sledované časové řadě. Z důvodu očištění nezaměstnanosti od sezónních vlivů jsem určila rozdíl nezaměstnanosti listopadové, kdy je míra nezaměstnanosti nejnižší a lednové, kdy je naopak nejvyšší. Pro okres Svitavy se tento rozdíl do roku 2008 pohybuje od 1,4 % do 1,7 %, ale po roce 2008 to roste až dvojnásobně. A to každým rokem na přelomu 2008/2009 je rozdíl 2,3 %, ale v roce 2011 je to už celé 3 %. Stejně jsem vypočítala pro Českou republiku. Stejně jako u okresu Svitavy do roku 2008 je nižší než po tomto roce. Tedy do roku 2008 se to pohybuje od 0,8 % do 0,5 %, s tím, že to každým rokem klesá. Ale po roce 2008 je to výrazné zvýšení a každým rokem se to naopak proti Svitavsku snižuje. Na přelomu 2008/2009 je tento rozdíl 1,5 % a do roku 2011 se tento rozdíl snížil na 1,1 %. Z uvedeného zkoumání mohu vyvodit, že s rostoucí nezaměstnaností roste i citlivost.

Identifikace nezaměstnanosti

29

Z časové řady, ale i z předchozího výpočtu, je na první pohled patrné, že Svitavsko reaguje na změny citlivěji jak ve změně ročních období, tak ve změnách v poptávkách v sektorech národního hospodářství. Rozdíl v míře nezaměstnanosti je mezi Svitavskem a Českou republikou okolo 4 % po celou dobu sledovaného období. Je tedy jasné, že Svitavsko bojuje s vysokou mírou nezaměstnanosti, a proto budu dále ve své práci blíže zkoumat co je pro Svitavsko největším problémem. Pro potvrzení předchozích výsledků jsem vytvořila graf, kde je zobrazen vývoj prvních diferencí míry nezaměstnanosti od roku 2005 v okrese Svitavy a zároveň průměrná diference všech dat. První diference je zhruba půl roku záporná a půl roku kladná, což se opakuje skoro každý rok. Značí to tedy, že trend není pravidelný a míra nezaměstnanosti je sezónní a cyklická.

První diference míry nezaměstannosti Svitavsko a Česká republika 1,9 1,4 0,9 0,4

dt(SY)

-0,1

dt(ČR)

-0,6

-1,1 -1,6 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Obr. 4 První diference měsíční míry nezaměstnanosti od roku 2005 do roku 2011, srovnání SY a ČR Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování.

V tomto grafu jsou měsíční diference míry nezaměstnanosti. Díky měsíčním diferencím vidíme, že se jedná o sezónnost. Data se vzájemně kopíruji a mají podobný trend, ale první diference Svitavska jsou mnohem větší. Zde lze potvrdit tvrzení z předchozí časové řady, že Svitavsko reaguje na změny citlivěji, největší výkyvy můžeme vidět v roce 2010 a v roce 2011. V následujícím grafu je uvedeno HDP v Pardubickém kraji a míra nezaměstnanosti pro okres Svitavy od roku 2000 do roku 2010 a jejich vývoj v čase. Uvedená data jsou roční.

30

Identifikace nezaměstnanosti

Hrubý domácí produkt vs. míra nezaměstnanosti 10,0 13,30

6,0 12,30 4,0 11,30

2,0 0,0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

10,30

-2,0

9,30

Míra nezaměstnanosti

Hrubý domácí produkt - růsty

8,0

HDP

Míra nezaměstnan osti

-4,0

-6,0

Rok

8,30

Obr. 5 Hrubý domácí produkt vs. Míra nezaměstnanosti Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování.

V grafu jsou dvě časové řady, první udává hrubý domácí produkt v růstech, což vyznačuje červená časová řada, druhá časová řada kopíruje míru nezaměstnanosti. Když se podíváme na graf lze vidět, že v místě, kde je hrubý domácí produkt největší, což je v roce 2006, tak během roku 2007 dojde k míře nezaměstnanosti, která je nejnižší z celé sledované řady, znamená to tedy, že velikost hrubého domácího produktu má velký vliv na to, jaká je míra nezaměstnanosti. Uvedená roční data mi potvrzují cyklickou nezaměstnanost. V následující tabulce vyvodím Okunův zákon.

Identifikace nezaměstnanosti

31

Obr. 6 Okunův zákon, program Gretl Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování.

V tabulce je vidět část modelu OLS. Z čehož sem vyvodila Okunův zákon. Pokud by měl být růst nezaměstnanosti nulový, potom by růst HDP měl být 3,5 %.

5.2

Počet obyvatel v okrese Svitavy a jeho věková struktura

Ještě než začnu dělit nezaměstnané do věkových skupin, znázorním počet lidí, kteří mají v okrese Svitavy trvalé bydliště. V následujícím grafu je znázorněný počet obyvatel na Svitavsku rozdělených do věkových kategorií. Abych identifikovala strukturu nezaměstnaných, je zapotřebí zjistit, jaká je struktura obyvatel v okrese Svitavy. Protože pokud by bylo hodně lidí v nějaké skupině obyvatel, je pravděpodobné, že v takové skupině bude i více lidí nezaměstnaných. Stejně jsou rozděleni uchazeči o zaměstnání v této práci.

32

Identifikace nezaměstnanosti

Struktura obyvatel na Svitavsku 30 000 25 000 20 000 2000

15 000

2005

10 000

2010

5 000 0

do 19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59

60 a více

Obr. 7 Počet obyvatel v okrese Svitavy rozdělení dle věkových kategorií Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

Z předešlého grafu je patrné, že nejvíce obyvatel je ve věkových rozmezích do věku 19 let a ve věku od 55 let a více, ale to je hlavně z důvodu, protože to jsou velké skupiny obyvatel, kde věkové rozmezí není 5 let jako u ostatních věkových skupin. Ostatní věkové skupiny jsou na tom obdobně, liší se pouze malými odchylkami. V následující tabulce je procentuálně vyjádřen podíl nezaměstnaných osob rozdělených do věkových struktur z celkového počtu osob bydlících v okrese Svitavy. Tab. 1

Relativní vyjádření nezaměstnaných osob v okrese Svitavy (%)

50-54

55-59

60 a více

7,93

7,93

4,09

0,06

9,10

9,92

11,36

8,02

0,51

9,27

9,69

11,82

10,99

0,64

do 19

20-24

25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

2000

0,74

13,74

8,44

8,91

8,10

8,82

2005

1,22

10,84

8,69

8,91

9,20

2010

1,19

12,13

9,66

9,67

8,87

Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

Z tabulky lze vyčíst, že opět věkové skupiny 19 a více a od 55 let mají velmi nízký podíl, ale to je dáno tím, že jsou zde studenti a potom naopak lidé v důchodu, kteří nepracují. Nejhůře je na tom skupina lidí ve věku od 20 do 24

Identifikace nezaměstnanosti

33

let, kterých bylo v roce 2000 skoro 14 % a v roce 2010 je to lehce přes 12 %. Zajímavé, ale je, že je to jediná skupina, kde došlo mezi roky 2000 a 2005 k poklesu. Ale pokud se podíváme zpět do grafu s počtem lidí na Svitavsku. Zjistíme, že i počet osob se v tomto věkovém rozpětí snižuje. U všech věkových kategorií došlo k rapidnímu růstu nezaměstnaných k roku 2005 oproti roku 2000. Největší rozdíl je to ve věkové skupině 50 – 54 let, kde rozdíl mezi rokem 2000 a 2005 je skoro 5 %. A skupina 55-59 let zaznamenala nárůst o 4 % což je také velký skok, ale to je dáno hlavně tím, že se stále posunuje důchodový věk. Celkově lze v tabulce vidět, že skupiny od 25 do 49 jsou na tom obdobně. Nejhůře na tom jsou mladí lidé a potom starší populace před důchodem.

5.3

Počet uchazečů o zaměstnání v okrese Svitavy

V této kapitole se zaměřím na počet uchazečů, kteří v letech 2000, 2005 a 2010 hledali své zaměstnání v okrese Svitavy a rozdělím do skupin, které jsem uváděla na začátku kapitoly analytické části této práce. 5.3.1

Rozdělení nezaměstnaných dle věkové struktury

Jedna ze skupin, do kterých rozděluji uchazeče o zaměstnání je, dle věkové struktury.

34

Identifikace nezaměstnanosti

Počet uchazečů o zaměstnání 1400 1200 1000

800

2000

600

2005

400

2010

200 0 do 19

20-24

25-29

30-34

35-39

40-44

45-49

50-54

55-59

60 a více

Obr. 8 Počet uchazečů o zaměstnání dle věkové struktury. Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

V grafu opět na první pohled vidíme minimální zastoupení nezaměstnaných do věku 19 let, což je samozřejmě dané tím, že mnoho lidí v tomto věku ještě studuje. A opět malé zastoupení mají lidé od věku 60 - ti let, kteří již jsou v důchodu, ale jak můžeme vidět, roste to v čase. Také vidíme, že skupiny uchazečů ve věkovém rozmezí od 20 do 24 let jsou podstatně četnější než ostatní skupiny, kteří nemají na Svitavsku extrémní zastoupení nezaměstnaných. Skupina uchazečů 20-24 let spadá do výše uvedené rizikové skupiny a to jsou mladiství uchazeči. Spousty zaměstnavatelů nemá o mladé lidi, kteří jsou čerství absolventi škol, zájem. Poslední věková skupina, do které rozděluji uchazeče o zaměstnání je od 60 let a výše. Nízký počet je jistě proto, že jsou v tomto věku lidé, kteří odcházejí do důchodu. Ale jak můžeme vidět, počet nezaměstnaných osob zde roste a to má za příčinu postupné zvyšování důchodového věku směrem nahoru.

Identifikace nezaměstnanosti Tab. 2

35

Relativní vyjádření v a komparace s ČR za rok 2011(%) do 19

20-24

25-29

30-34

35-39

40-44

45-49

50-54

55-59

60 a více

SY

4,50

13,67

10,62

11,08

12,61

10,04

10,47

11,69

13,04

2,28

ČR

4,49

13,40

10,99

11,52

11,96

10,00

10,58

11,82

12,70

2,55

Rozdíl

0,01

0,27

-0,37

-0,44

0,65

0,04

-0,12

-0,13

0,34

-0,27

Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

V této tabulce jsou relativně vyjádřena průměrná data pro okres Svitavy a Českou republiku dle věkové struktury. Nakonec jsem odečetla Svitavsko od ČR a dostala jsem rozdíl, kde kladné hodnoty znamenají, že Svitavsko je na tom oproti ČR hůře a počet nezaměstnaných je tam větší. Po srovnání hodnot nejsou patrné žádné větší rozdíly. Dokonce v 5 případech, označených červeně, jsou hodnoty v okrese Svitavy menší než v České republice. Nelze tedy říci, že by se Svitavsko výrazně odchylovalo od celorepublikového průměru. K hlubšímu rozebrání nezaměstnaných rozdělených dle věku, jsem uchazeče rozdělila nejenom dle věku, ale také dle pohlaví na Svitavsku v roce 2011.

Nezaměstnaní dle věku a pohlaví Počet uchazečů

500 400 300 MUŽI

200

ŽENY 100

0 do 19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60 a více

Obr. 9 Počet uchazečů o zaměstnání dle věkové struktury a pohlaví. Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

V předešlém grafu jsou dvě řady, z roku 2011, kde jsou uchazeči muži a uchazečky ženy. Z celkového počtu nezaměstnaných v okrese Svitavy v roce

36

Identifikace nezaměstnanosti

2011 je průměrný počet nezaměstnaných žen 46,37 % a mužů 53,64 %. Celkově tedy mají muži větší problém si najít práci o 7 %. Jak je vidět v grafu, nejhůře na tom jsou mladí muži od 20 do 24 let, což je riziková skupina, jak je výše uvedeno a potom mají problém muži staršího věku od 55 do 59 let. Ženy v tomto věku takový problém nemají, protože většina žen, odchází do důchodu dříve než muži, záleží kolik má žena dětí. Na rozdíl od toho ženy mají největší problém ve věku 35-39 let, může to být několik důvodů a ten hlavní je, že to jsou ženy ve věku, kdy se starají o nezletilé dítě, jsou po mateřské a zaměstnavatelé mají strach tyto ženy přijímat z hrozící absence kvůli nemocem dítěte a podobně. 5.3.2

Rozdělení nezaměstnaných dle jejich nejvyššího dosaženého vzdělání

Další skupina nezaměstnaných se dělí dle nejvyššího vzdělání, kterého uchazeči dosáhli. Do rizikových skupin patří nekvalifikovaní uchazeči, kteří mají se svým nízkým vzděláním problém uplatnit se na trhu práce, kvůli nedostatečným zkušenostem.

Nejvyšší dosažené vzdělání 3500 3000 2500 2000

2000

1500

2005

1000

2010

500 0 Základní a neukončené základní vzdělání

Nižší střední a Střední vzdělání s střední vzdělání bez maturiou maturity

Vysokoškolské vzdělání

Obr. 10 Počet uchazečů o zaměstnání dle nejvyššího vzdělání v okrese Svitavy Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

V grafu znázorňujícím rozdělení uchazečů o zaměstnání dle vzdělanostní struktury je viditelná riziková skupina a to s nižším středním a středním vzděláním bez maturity po všechny roky. Jedná se tedy o školní obory, které jsou ukončené výučním listem. Jak uvádí Český statistický úřad

Identifikace nezaměstnanosti

37

v charakteristice okresu Svitavy, rozhodující objem výroby připadal v předchozích letech na potravinářské a textilní závody, v poslední době však význam textilu poklesl. Okres Svitavy byl typický textilními závody jako například Vigona a Hedva. Což lze potvrdit následujícími údaji, které jsem čerpala na Eurostatu, kde zkoumaly regionální strukturu ekonomiky a konkrétně i podíl na zaměstnanosti ve výrobě textilií, textilních a oděvních výrobků. Jak bylo uvedeno výše, v okrese Svitavy podíl textilu v posledních letech klesá. V následující tabulce jsou uvedena data pro Severovýchod České republiky, do kterého patří Svitavsko. Lze vidět, že podíl zaměstnanosti textilního průmyslu od roku 2004 neustále klesá. Tab. 3

Podíl zaměstnanosti ve výrobě textilií, textilních a oděvních výrobků (%)

Severovýchod ČR

2004 11,2

2005 9,9

2006 9,2

2007 8,4

Zdroj: Eurostat, vlastní zpracování.

Tato tabulka potvrzuje to, že textilní průmysl v tomto regionu opravdu klesá a zaměstnanost v tomto průmyslu je rok od roku nižší. Pro porovnání jsem na stejném zdroji vyhledala podíl zaměstnanosti ve výrobě dopravních prostředků a zařízení. Tento průmysl v České republice zaujímá významné místo. Stejně tak uvádí Český statistický úřad, že celkový růst průmyslu v zemi má na svědomí hlavně dlouhodobý pozitivní vývoj automobilového průmyslu. Tab. 4

Podíl zaměstnanosti ve výrobě dopravních prostředků a zařízení (%)

Severovýchod ČR

2004 7,5

2005 8,0

2006 8,9

2007 10,5

Zdroj: Eurostat, vlastní zpracování.

Zde lze pozorovat vzrůstající trend zaměstnanosti oproti výrobě textilií kde je tomu přesně naopak. K porovnání nezaměstnaných uchazečů na Svitavsku s celorepublikovými daty jsem opět využila relativní vyjádření průměrných hodnot.

38 Tab. 5

Identifikace nezaměstnanosti Relativní vyjádření a komparace uchazečů dle vzdělání. (%)

Základní a neukončené základní vzdělání

Nižší střední a střední vzdělání bez maturity

Střední vzdělání s maturitou

Vysokoškolské vzdělání

SY

23,79

50,26

21,60

4,35

ČR

27,91

42,42

23,35

6,31

Rozdíl

-4,12

7,84

-1,75

-1,96

Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

Při relativním vyjádření a následném vypočtením rozdílu je vidět, že už jsou zde větší rozdíly než u věkové struktury. U rizikové skupiny je skoro o 8 procentních bodů počet uchazečů větší na Svitavsku oproti České republice. Naopak u základního a neukončeného základního vzdělání je počet uchazečů v okrese Svitavy menší o více než 4 % oproti celorepublikovým datům. V následujícím grafu jsou rozděleny ženy a muži dle vzdělání a v grafu lze vidět, že právě v rizikové skupině s nižším a středním vzděláním bez maturity na tom jsou hůře muži.

Identifikace nezaměstnanosti

39

Nejvyšší vzdělání dle pohlaví Počet nezaměstnaných uchazečů

2000 1800

29,76 %

1600 1400 1200 1000 800 600 400

20,39 % 12,24 %

muži

12,10 %

ženy

11,55 % 9,46 %

200

2,34 % 2,00 %

0 Základní a Nižší střední Střední vzdělání s neukončené vzdělánía střední maturitou základní vzdělání bez maturity

Vysokoškolské vzdlěání

Obr. 11 Počet uchazečů o zaměstnání dle pohlaví a nejvyššího dosaženého vzdělání Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

Na ose y jsou uvedeny počty nezaměstnaných uchazečů a na ose x vzdělání, kterého tito uchazeči dosáhli. Procenta uvedená u jednotlivých bodů jsou relativně vyjádřené průměrné hodnoty, mužů a žen oproti celkovému počtu uchazečů. Lze vidět, že muži jsou v rizikové skupině mnohem zranitelnější než ženy a mají složitější uplatnění se svým nižším vzděláním. Pro hlubší rozdělení nezaměstnaných dle nejvyššího vzdělání, jsem použila nové výsledky z internetových stránek Sčítání lidu, domů a bytů, které proběhlo v roce 2011. Výsledky jsou pro celý Pardubický kraj, do kterého spadá okres Svitavy.

40

Identifikace nezaměstnanosti

Nejvyšší vzdělání dle věku 100% 90% 80% 70% 60% 50%

40% 30% 20% 10% 0% do 19 let 20 - 24

25 - 29

30 - 34

35 - 39

40 - 44

45 - 49

50 - 54

55 - 59 60 a více

Vysokoškolské vzdělání Střední vzdělání s maturitou Nižší střední vzdělání a střední vzdělání bez maturity Základní a neukončené základní vzdělání Obr. 12 Počet uchazečů o zaměstnání dle pohlaví a nejvyššího dosaženého vzdělání 2011 Zdroj: Český statistický úřad, sčítání lidu, domů a bytů 2011, vlastní zpracování.

Z následujícího grafu lze již na první pohled říci, že nejvyšší skupina nezaměstnaných uchazečů je s nižším a středním vzděláním, což jenom potvrzuje výše uvedené výsledky. Ale zajímavé je, že nejrizikovější jsou skupiny ve věku 35–39 let a potom ve věku 55-59. U obou těchto věkových skupin se počet uchazečů pohybuje přes 1400 nezaměstnaných lidí. Ale ne u všech je nejvíce nezaměstnaných právě s nižším a středním vzděláním. Lidé ve věku 20-24 jsou nejvíce nezaměstnaní se vzděláním středním s maturitou. Pokud člověk hledá práci, nestačí hledat podle toho, co ho baví, ale důležitější je jeho vzdělání. Každého zaměstnavatele zajímá, než někoho zaměstná, jakou má práci a jaké je jeho nejvyšší vzdělání. Z následujícího grafu bude patrné, že čím vyšší má člověk vzdělání, tím menší má problém s uplatněním na trhu práce. Počet uchazečů se základním vzděláním je sice nižší než vzdělání Nižší střední a střední vzdělání bez maturity, ale to je tím, že celkový počet lidí se základním vzděláním je malý.

Identifikace nezaměstnanosti

41

Průměrný počet uchazečů o zaměstnání

Nejvyšší dosažené vzdělání 100% Vysokoškolské vzdělání

80% 60%

Střední vzdělání s maturiou

40%

Nižší střední a střední vzdělání bez maturity

20% 0% 2005

Základní a neukončené základní vzdělání 2006

2007

2008

2009

2010

2011

Obr. 13 Relativní vyjádření uchazečů dle vzdělání na Svitavsku Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

Největší podíl nezaměstnaných s nižším středním a středním vzděláním bez maturity je po dobu všech let více než 40 % od roku 2009 dokonce i více než 50 % z celkového počtu nezaměstnaných. Uchazečů se základním vzděláním, kteří hledají uplatnění na trhu práce je více než 20 % z celkového počtu. A necelých 30 % je uchazečů, jejichž největší dosažené vzdělání je nižší střední a střední vzdělání bez maturity. Nejvyšší vzdělání, kterého lze dosáhnout je vysokoškolské vzdělaní, a právě takto vzdělaných uchazečů je z celkového počtu nejméně, a to necelých 5 % v celém sledovaném období. Ti mají nejmenší problém s hledáním práce. 5.3.3

Rozdělení nezaměstnaných dle zdravotního postižení

Další skupinou, kterou zkoumám ve své práci, je také zařazena do rizikových skupin při hledání nového pracovního uplatnění. Je to skupina osob, které mají nějaké zdravotní postižení.

42

Identifikace nezaměstnanosti

Nezaměstnanost - Svitavsko 2011 dle zdravotního postižení 500 400 300 200 100 0 plně invalidní částečně invalidní

os. zdrav. znevýhodn.

1.čtvrtletí

1. st. inval (§39/2a)

2. čtvrtletí

2. st. inval. (§39/2b)

3. čtvrtletí

3. st. inval. (§39/2c)

3. st. inval. §39/2c, §39/4f

4. čtvrtletí

Obr. 14 Počet uchazečů o zaměstnání v roce 2011 dle zdravotního postižení Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování.

V grafu je vidět na první pohled, že největší problém mají lidé s 1. stupněm invalidity. Za takto postiženou osobu je považována taková, jejíž pracovní potenciál poklesl z důvodu dlouhodobě nepříznivého zdravotního stavu o více než 35 % a 40 %. (Česká správa sociálního zabezpečení, 2013) Pro relativní vyjádření osob zdravotně postižených a porovnání s celorepublikovým průměrem jsem vytvořila následující tabulku. Jsou to procenta z celkového počtu zdravotně postižených osob. Tab. 6

Relativní vyjádření a komparace uchazečů dle zdravotního postižení (%).

plně částečně invalidní invalidní

os. zdrav. znevýhod.

1. st. 2. st. 3. st. inval. inval. inval. (§39/2a) (§39/2b) (§39/2c)

3. st. inval. §39/2c, §39/4f

SY

0,03

17,28

10,72

49,21

22,17

0,28

0,31

ČR

0,07

12,08

13,11

51,45

22,85

0,12

0,33

Rozdíl

-0,04

5,20

-2,39

-2,24

-0,68

0,16

-0,02

Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování.

V této tabulce je jeden větší rozdíl a to u částečně invalidních osob, kterých je na Svitavsku více o 5 procentních bodů než v celé republice. Ve výše řečené rizikové skupině, zdravotně postižených 1. Stupně invalidity, je dokonce v České republice osob více než na Svitavsku.

Identifikace nezaměstnanosti

43

Pro okres Svitavy je to 15 % a pro Českou republiku je to 13 % nezaměstnaných se zdravotním postižením z celkového počtu nezaměstnanosti. Nejsou to hodnoty, které by byly extrémní a tvořily velkou část nezaměstnaných, proto to ve své práci nebudu dále rozvádět, pro moji práci to tedy neberu jako rizikovou skupinu na trhu práce. Protože v okrese Svitavy podíl nezaměstnaných z důvodu zdravotního postižení není nějak veliký a není to tedy hlavní problém tohoto okresu, nejsou zde zatím žádné chráněné dílny nebo pracoviště.

5.4

Vývoj nezaměstnanosti v okrese Svitavy od roku 2005 do roku 2011

V této části práce je mým záměrem to, abych zachytila vývoj nezaměstnanosti v čase a to od roku 2005 do roku 2011. Rok 2005 je rok po té, co Česká republika vstupovala do Evropské unie. A podle Ministerstva financí vstup do Evropské unie Českou republiku nijak negativně nepostihl, naopak ji ovlivnil pozitivně a to hlavně v produkčních a exportních směrech. Nezaměstnanost se v roce 2005 snížila a zvýšil se počet zaměstnaných lidí a míra ekonomické aktivity. (Návrh státního závěrečného účtu ČR za rok 2005, 2006) Dále uvádí Ministerstvo financí ve svém Návrhu státního účtu ČR za rok 2005, ekonomika České republiky dosáhla v roce 2005 nejvyššího růstu v historii srovnatelné časové řady. Na Českou republiku dopadá od září 2008 hospodářská krize. Začátkem krize se Česká republika jevila jako nejsilnější, měla například stabilní bankovní systém a nízký zahraniční dluh. Nervozita začínala narůstat na českých finančních trzích v prvních měsících roku 2009, naproti tomu od dubna 2009 byla situace pro ČR stabilizována, bez rizika náhlé zástavy, i kdyby došlo ke zhoršení situace v jiných zemích. (Národní ekonomická rada vlády, 2009) Zpomalení ekonomiky České republiky se začalo projevovat od 4. čtvrtletí roku 2008. Druhé polovině roku se tak i na trhu práce začali projevovat důsledky globální krize. Nezaměstnanost se začala zvyšovat více, než odpovídalo sezónnosti a docházelo k propouštění zaměstnanců a to i z nových kapacit. (Návrh státního závěrečného účtu ČR za rok 2008, 2009) Poslední sledovaný rok 2010, ve kterém výkonnost české ekonomiky meziročně vzrostla, znamenalo pro Českou republiku probouzení z šoku, který vznikl výpadkem poptávky ze zahraničí koncem roku 2008. Trh práce v roce 2010, ale byl ještě ovlivňován zpožděnou recesí. Z počátku roku 2010 byl

44

Identifikace nezaměstnanosti

zaznamenán nárůst nezaměstnanosti a to se projevilo hlavně u prací s nižšími mzdami. Nárůst nezaměstnaných se ale koncem roku zpomaloval. (Návrh státního závěrečného účtu ČR za rok 2010, 2011) Ze čtvrtletních dat nezaměstnanosti jsem udělala průměrné počty uchazečů rozdělené do již zmíněných struktur za jednotlivé roky. 5.4.1

Vývoj nezaměstnanosti dle věkových kategorií

V následujícím grafu jsou jednotlivé časové řady dle věkových kategorií a počet uchazečů od roku 2005.

Rozdělení dle věkové struktury 7000 6000

60 a více 55-59

5000

50-54 40-44

4000

35-39 3000

30-34 25-29

2000

20-24 do 19

1000

45-49 0 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Obr. 15 Časové řady nezaměstnaných uchazečů od roku 2005 Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování.

Z grafu je patrné, že v roce 2008 na tom byly všechny věkové skupiny nejlépe. A opět jsou vidět dvě skupiny, které se velmi odchylují od ostatních, jsou to opět do 19 let a potom od 60 let, jak bylo zmíněno výše, v tomto věku lidé ještě studují, nebo už nepracují, protože jsou v důchodu. Jak jsem již uvedla, krize se v ČR začínala projevovat od září roku 2008. Ve všech věkových kategoriích je v roce 2009 vidět velký nárůst počtu nezaměstnaných. Větší rozdíl od ostatních věkových skupin lze pozorovat od roku 2009 u skupiny mladých lidí 20-24 let a stejně tak u skupiny starších lidí

Identifikace nezaměstnanosti

45

55-59. Skupina mladých lidí, je uvedena jako riziková skupina, což nám tento graf potvrzuje. Pro všechny věkové skupiny, se kterými pracuji ve své práci, jsem vypočítala korelaci hrubého domácího produktu a počtu uchazečů o zaměstnání konkrétní věkové skupiny. Díky tomu zjistím, zda je mezi těmito veličinami závislost, anebo není. Pokud se závislost neprokáže, je pravděpodobné, že se nejedná o cyklickou nezaměstnanost. Celkem jsem tedy měla 10 výsledků, které budu následně komentovat. Hned první skupina a to uchazeči do věku 19 let mi vyšla hodnota 0,78, toto číslo se nepatrně blíží číslu 1. Znamená to tedy, že závislost mezi proměnnými je poměrně vysoké těsnosti. A pokud tedy hospodářský cyklus klesá, mají tito jedinci problém najít volné pracovní místo a naopak pokud hospodářský cyklus roste, měli by mít tito uchazeči větší šanci vhodné volné pracovní místo najít. Většina výsledků ostatních věkových skupin se pohybuje od 0,75 až po nejvyšší hodnotu 0,88, která se týká mladých nezaměstnaných lidí od 25 do 29 let. Jediné tři věkové kategorie tak vysokou těsnost závislosti nemají. První skupina, kde je již závislost nižší, jsou právě lidé ve věku 30-34. U této skupiny mi vyšla korelace 0,66. Nějaká závislost zde jistě ještě je, ale už se nejedná o vysokou těsnost, blíží se to více středu 0,5. Pokud tedy bude hospodářský cyklus v růstu, není úplně jisté, že bude nezaměstnanost klesat. Zde se tedy nejedná o cyklickou nezaměstnanost, ale spíše cyklickou. Další skupinou, kde je ještě nižší závislost je ve věku 55-59 s hodnotou 0,51 je to tedy obdobné jako předešlá skupina ještě s menší závislostí obou proměnných. Poslední věková skupiny je ve věku 60 a více let, kde závislost není skoro žádná, protože hodnota vyšla 0,34. A lidé v tomto věku, tedy nejsou skoro vůbec závislí s hledáním práce na tom, jak se vyvíjí hospodářský cyklus. Na závěr lze tedy říci, že skupiny uchazečů ve věku 30-34, 55-59 a 60 a více let jsou uchazeči, kteří se řadí do nezaměstnanosti strukturální, protože jejich hledání práce neovlivňuje, nebo jenom slabě, hospodářský cyklus. Také jsem pro každou věkovou skupinu zvlášť vypočítala Okunův zákon. Věková skupina do 19 - ti let mi vyšlo nepatrné číslo, že když dojde k poklesu HDP o 0,23, potom se zvýší podíl nezaměstnaných o 0,061 %. Pokud se zvýší HDP u věkové skupiny od 20 do 24 let o 1,2 %, tak se podíl nezaměstnaných zvýší o 0,44 %. Podobně je na tom věková skupiny od 25 do 29 let, kde pokud se podíl zvýší o 0,31 %, pokud HDP poklesne o 1,1. Další věkové skupiny a to od 30 do 49 jsou na tom podobně, kdy pokles HDP se pohybuje okolo 0,6 až 0,9,

46

Identifikace nezaměstnanosti

a tento pokles zapříčiní zvýšení podílu nezaměstnaných o 0,22 %. Věková skupiny od 50 do 54 let vyžaduje zvýšení nezaměstnanosti o 0,21, pokud se HDP sníží o 1,04 %. U předposlední skupiny od 55 do 59 při poklesu HDP o 1,11 % se podíl nezaměstnaných lidí zvýší o 0,13 %. A poslední věková skupina, kde je samotný podíl velice nízký ukazuje taktéž nízké hodnoty a to, že při poklesu HDP o 0,085 se podíl nezaměstnaných zvýší o 0,0087 %. V následující tabulce jsou uvedeny hodnoty, které udávají změnu HDP při konstantní nezaměstnanosti. Po dosazení do rovnice Okunova zákona jsem vypočítala jednotlivé hodnoty, jaká musí být změna HDP, pokud se míra nezaměstnanosti nemění. Tab. 7

Okunův zákon

Věk do 19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-více

Rovnice

Δ HDP (p.b.)

ΔU = 0,233689 - 0,060875 ΔHDP ΔU = 1,20457 - 0,440506 ΔHDP ΔU = 1,10175 - 0,316048 ΔHDP ΔU = 0,922312 - 0,273004 ΔHDP ΔU = 0,817414 - 0,238843 ΔHDP ΔU = 0,684148 - 0,206177 ΔHDP ΔU = 0,617968 - 0,14257 ΔHDP ΔU = 1,04289 - 0,210932 ΔHDP ΔU = 1,11372 - 0,136683 ΔHDP ΔU = 0,0852153 - 0,00877912 ΔHDP

3,8388 2,7345 3,486 3,3784 3,4224 3,318 4,33 4,944 8,14819 9,70658

V tabulce jsem zvýraznila červeně hodnoty, které se odchylují od průměrné hodnoty změny HDP a to jsou 3 procentní body. První zvýrazněná hodnota se týká věkové skupiny 20-24 let a tato hodnota se jeví jako lehce podprůměrná, znamená to tedy, že by nezaměstnanost lidí v tomto věku v průměru změny HDP neměla růst. Dále jsou zvýrazněné všechny hodnoty od 45 let a je tam znatelný rostoucí trend. Čím vyšší věk tím větší je změna HDP. Skupiny od 45 do 54 let mají nadprůměrné hodnoty, co se týče růstu HDP při konstantní nezaměstnanosti. Ale skoro trojnásobné hodnoty než je průměr růstu HDP, jsou od věku 55 let. Hodnota 9,70658 je růst, kterého Česká republika ještě nikdy nedosáhla. Což opět poukazuje na strukturální nezaměstnanost. Dále jsem pomocí programu Gretl testovala proměnné rozdělené dle věkových skupin a další proměnou jsem zvolila reálný hrubý domácí produkt. K testování jsem využila následující testy: RESET test, Whiteův test, BreuchPaganův test a Chí-kvadrát test.

Identifikace nezaměstnanosti

47

RESET test testuje, zda specifikace modelu je správná a tento test mi vyšel, že všechny věkové skupiny jsou správně specifikovány. Další testy Whiteův a Breuch-paganův test, testují, zda má model konstantní varianci, neboli jestli se v modelu nenachází heteroskedasticita. Opět u všech věkových skupin vyšel stejný výsledek a to, že se nikde heteroskedasticita nenachází. Poslední test, který jsem používala, byl Chí-kvadrát test, který testuje normalitu chybového členu. Všechny věkové skupiny mají normální rozdělení chybového členu pouze u věkové skupiny 25-29 mi vyšlo, že nemá normální rozdělení chybového členu. 5.4.2

Vývoj nezaměstnanosti dle nejvyššího dosaženého vzdělání

Nejvyšší dosažené vzdělání 3500

3000

Základní a neukončené základní vzdělání

2500

Nižší střední a střední vzdělání bez maturity

2000

1500

Střední vzdělání s maturiou

1000 Vysokoškolské vzdělání

500 0 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Obr. 16 Časové řady nezaměstnaných uchazečů od roku 2005 Zdroj: Ministerstvo práce a sociálních věcí, vlastní zpracování.

V uvedeném grafu jsou uvedeny čtvrtletní průměry od roku 2005 do 2011. Opět se potvrzuje riziková skupina a to uchazeči, kteří mají nižší střední a střední vzdělání bez maturity. Další aspekt, který se opakuje, je zvyšování počtu uchazečů v roce 2009 jako následek krize. Jako u předchozího rozdělení dle věku zde opět rozeberu výsledky korelací, které mi vyšly po vyhodnocení programem Gretl s jednotlivými skupinami vzdělaných uchazečů v růstech a hrubého domácího produktu také uvedeno v růstech.

48

Identifikace nezaměstnanosti

První skupina uchazečů se základním vzděláním má korelaci ve výši 0,81 podobně tomu jsou skupiny lidí, jejichž vzdělání je střední s maturitou a vysokoškolské. Výsledky těchto dvou jsou lehce pod 0,8. Proměnné těchto tří skupin uchazečů jsou tedy ve vysoké těsnosti závislosti. Nejedná se tedy o strukturální nezaměstnanost, protože jejich pozici na pracovním trhu ovlivňuje hospodářský cyklus. Za to riziková skupina uchazečů, jejichž vzdělání je střední bez maturity má hodnotu rapidně nižší, a to 0,49. Lineární závislost mezi hrubým domácím produktem a nezaměstnaností je tedy opět slabá a tito uchazeči, tedy ti, kteří mají vzdělání bez maturity, jsou nezaměstnaní, ať je hospodářský cyklus v kterémkoliv stádiu. Mohu tedy říci, že tato riziková skupina jsou uchazeči, kteří patří do nezaměstnanosti strukturální nikoliv cyklické. Pro jednotlivé rozdělení dle vzdělání jsem vypočítala Okunův zákon. Pokud HDP poklesne o 0,8 %, tak podíl uchazečů se základním vzděláním vzroste o 0,026 %. Další skupina jsou uchazeči s nižším vzděláním, a pokud poklesne HDP o 0,315, potom se podíl nezaměstnaných uchazečů zvýší o 0,078 %. Dále když poklesne HDP o 0,104 tak se podíl uchazečů se vzděláním středním zvýší o 0,0277 %. Poslední skupina jsou uchazeči se vzděláním vysokoškolským, kde samotný podíl byl velice nízký, potom při poklesu HDP o 0,035 se bude podíl nezaměstnaných uchazečů o zaměstnání s uvedeným vzděláním zvyšovat o 0,0086 %. V následující tabulce jsou opět uvedeny rovnice Okunova zákona pro každou skupinu a změna HDP při konstantní velikosti nezaměstnanosti.

Identifikace nezaměstnanosti Tab. 8

49

Okunův zákon

Vzdělání Základní a neukončené základní vzdělání Nižší střední a střední vzdělání bez maturity Střední vzdělání s maturiou Vysokoškolské vzdělání

Rovnice

Δ HDP

ΔU = 0,0878281 - 0,0257510 ΔHDP

3,41

ΔU = 0,315198 - 0,0781285 ΔHDP

4,034

ΔU =0,104178 - 0,0277992 ΔHDP

3,778

ΔU = 0,0356177 - 0,00858635 ΔHDP

4,148

Jelikož průměrný růst HDP v České republice jsou 3 procentní body. Zvýraznila jsem hodnoty, které se od tohoto průměru liší hodně a jsou tedy nadprůměrné. Hodnotu u vzdělání středního s maturitou jsem sice nezvýraznila, ale ji také lze označit již za nadprůměrnou. Opět jsem pro všechny stupně vzdělání provedla statistickou verifikaci, kde jsem provedla stejné testy jako u rozdělení dle věkových skupin. Použila jsem Reset test, Whiteův test, Breuch Paganův test a Chí-kvadrát test, které jsem provedla pomocí programu Gretl. Všechny testy vyšli dobře, u všech forem vzdělání vyšlo, že proměnné jsou správně specifikované pomocí Reset testu, Whiteův a Breuch Paganův testy vyvrátili přítomnost heteroskedasticity. Posledním testem jsem testovala, zda chybový člen má normální rozdělení, což u všeho vyšlo kladně tedy, že chybový člen normální rozdělení má.

V analytické části práce jsem srovnala nejprve míru nezaměstnanosti v okrese Svitavy a České republiky. Výsledkem bylo zjištění, že okres Svitavy je mnohem citlivější na sezónní vlivy a to více se vzrůstající nezaměstnaností. Dalším grafem jsem docílila zobrazení cyklické nezaměstnanosti v okrese Svitavy. Co se týče samotné strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy, z mé práce mohu vyvodit následující výsledky. V dělení nezaměstnaných dle věku jsem určila jako skupiny, které se řadí do nezaměstnanosti strukturální. Jsou to uchazeči ve věku 20-24 a 50-59 a potom 35-39. Celkově to tvoří 40 % z celkově nezaměstnaných.

50

Identifikace nezaměstnanosti

Dále jsem dělila nezaměstnané dle vzdělání a zároveň dle věku. V tomto dělení jsem určila jako velmi rizikovou skupinu uchazeče nižším a středním vzděláním obecně. Ale u mladých lidí a to do věku 24 let je tento problém menší a převažují uchazeči, kteří mají vzdělání ukončené maturitou. Proto je tento problém hlavně u starších uchazečů. A to hlavně u mužů od 55 let a u žen je to věk 35-39. Pro určení strukturální nezaměstnanosti jsem převedla počty uchazečů v podíly na celkovém počtu a vyšla mi strukturální nezaměstnanost 40 %. To jsou uchazeči rozdělení dle věku a pohlaví. A to konkrétně muži ve věku 20-24 a 50-59. U žen je strukturální problém v období věku 35-39. Uvedený výsledek 40 % není ale úplně přesné číslo, protože v mé práci je více přístupů na určení počtu uchazečů a to například vzdělání, což ale nemohu sčítat, protože k takovému výpočtu nemám natolik podrobné data, aby se hodnoty nepřekrývali a výsledek nebyl nadhodnocen. Byla-li by tedy strukturální nezaměstnanost v okrese Svitavy 40 %, potom by cyklická nezaměstnanost tvořila 60 %.

Diskuse

51

6 Diskuse Míra nezaměstnanosti okresu Svitavy je nejvyšší z celého Pardubického kraje a to o 3 procentní body od míry nezaměstnanosti celého kraje. Při srovnání míry nezaměstnanosti v okrese Svitavy a v České republice jsem zjistila, že je okres Svitavy mnohem citlivější na změny jak v sezónních výkyvech, tak ve změnách cyklických. Jak jsem již uvedla u daného grafu, sezónnost se projevuje vždy od listopadu do ledna, kdy se nezaměstnanost každoročně zvyšuje. V roce 2011 byl rozdíl mezi minimální a maximální nezaměstnanosti na Svitavsku 3 % a pro Českou republiku to bylo pouze 1,1 %. Sezónní nezaměstnanost se nejčastěji projevuje u profesí jako je zemědělství, lesnictví a rybářství. Ale podle dat pro okres Svitavy, kde Ministerstvo práce a sociálních věcí sleduje uchazeče dle tříd zaměstnání a rozděluje je do takovýchto 10 tříd, právě třída, kde se řadí zemědělství, nemá významné hodnoty. Další skupina lidí, kteří pracují hlavně přes letní období, jsou řemeslníci, jako jsou zedníci a obecně pracující v oboru stavebnictví. Právě třída řemeslníci a opraváři v okrese Svitavy zaujímá 17 % nezaměstnaných z celkového počtu nezaměstnaných dělených do tříd zaměstnání. Což je druhá nejvyšší hodnota. Nejvíce nezaměstnaných na Svitavsku je ale ve třídě nekvalifikovaných uchazečů. Okunův zákon pro okres Svitavy a celkovou míru nezaměstnanosti vyšel tak, že pokud by se nezaměstnanost neměla zvyšovat ani snižovat, měla by být konstantní, bylo by třeba, aby HDP rostlo o 4,6 %. Což je výsledek, který je nadprůměrný oproti hodnotám pro Českou republiku v minulosti. Dle data Worldbanky v roce 2008 byl průměrný růst HDP 3,1 a v roce 2011 jenom 1,9 procentního bodu. Proto by bylo pro Svitavsko těžké, aby nezaměstnanost byla konstantní, když v posledních letech průměrný růst byl nízký a dokonce v roce 2009 byl záporný. Nejdůležitější částí práce, také hlavním cílem, je identifikace strukturální nezaměstnanosti. Strukturální nezaměstnanost jsem rozdělila podle věku, vzdělání a zdravotního postižení. V těchto kategoriích se definují rizikové skupiny. V literárním přehledu jsou definované rizikové skupiny podle Kubicové a Kolibové. První riziková skupina jsou fyzické osoby se zdravotním postižením. Po rozdělení uchazečů a zjištění procenta z celkové nezaměstnanosti se mi tato skupina nepotvrdila jako riziková pro okres Svitavy. Je to 15 % z celkového počtu nezaměstnaných. Pro takové uchazeče se v rámci aktivní politiky zaměstnanosti v České republice vytváří pracovní místa ve formě chráněných pracovišť. Takováto pracoviště v okrese Svitavy zatím nenajdeme, ale s ohledem na nižší podíl těchto nezaměstnaných to není takový

52

Diskuse

problém. Oproti České republice má okres Svitavy takto nezaměstnaných uchazečů o 2 % více. Sice zastoupení nezaměstnaných v této skupině není tak velké, pomohlo by okresu Svitavy zřízení nějakého pracoviště, kde by našli uplatnění lidé, kteří mají nějaké zdravotní postižení. 15 % sice není velké číslo, ale jelikož je velká míra nezaměstnanosti i takto by se dalo tomuto okresu pomoci. Další skupina, která má ohrožené hledání volných pracovních míst jsou mladí lidé do věku 25 a absolventi škol do věku 30 - ti let. Tato skupina je na tom v okrese Svitavy už hůře a potvrdilo se, že i pro tento okres nese riziko na trhu práce. Při výpočtu podílu nezaměstnaných na struktuře obyvatel se opět tato skupina potvrdila jako riziková. Jedná se o rozdíl necelého jednoho procenta. Riziková skupina je to tedy pro celou republiku. A jak jsem zmiňovala ve vlastní práci je tato skupina riziková pro celou Evropskou unii, ale i pro celý svět. Také Eurostat měří vysokou míru nezaměstnanosti mladistvých lidí. Dle Eurostatu byla míra nezaměstnanosti mladých lidí v Evropské unii v roce 2009 až dvojnásobná než celková míra nezaměstnanosti. To znamená, že 1 z 5 mladých lidí do věku 25 neměl zaměstnání. Podle posledních odhadů Mezinárodní organizace práce bude v roce 2013 74,2 milionu nezaměstnaných mladých lidí od 15 do 24 let, což představuje nárůst o 3,8 milionu od roku 2007. K důvodům obtížné zaměstnatelnosti absolventů patří například to, že nejsou ještě schopní nést odpovědnost nebo častým problémem je s vykonáváním některých prací před dospělostí, tedy dosažením věku 18 let. U mladých žen je pravděpodobnost toho, že v brzké době může nastat odchod na mateřskou dovolenou. Celkově zaměstnavatelé raději přijmou zaměstnance, kteří jsou již zapracovaní, zkušení a samostatní. (Winkler, Žižlavský, 2004). Jedno z řešení takového problému by mohlo být provázání trhu práce se vzděláním. Větší počet nezaměstnaných lze zpozorovat u věkových skupin od 35 do 54 let. Zde může být více problémů, proč zrovna tito lidé nemohou najít uplatnění na trhu práce. Lze říci, že sem patří i osoby pečující o děti do věku 15 let a většinu těchto osob na trhu práce tvoří ženy. Pro tyto osoby je těžké uplatit se ve vícesměnných provozech a vznikají zde komplikace při práci přes čas nebo případné absenci z důvodu nemoci dítěte. (Kolibová, Kubicová, str. 177, 2005) Další problematickou skupinou na trhu práce jsou fyzické osoby, jejichž věk přesahuje 50 let. Což opět v mojí práci mohu potvrdit, že starší osoby mají i v okrese Svitavy větší problém s hledáním práce. A také mohu říci, že je to problém strukturální, protože jak mi vyšlo, velikost hrubého domácího produktu tyto uchazeče neovlivňuje. Pomoci těmto lidem s hledáním práce je velice obtížné. Lidé budou chodit do důchodu čím dál později a například lidé,

Diskuse

53

kteří se narodili v roce 1991, půjdou do důchodu až v roce 2060 nebo 2061 odvíjí se to samozřejmě od pohlaví a počtu dětí u žen. Důchodový věk bude tedy zhruba 70 let. Uchazeče v důchodovém věku, nechtějí zaměstnavatelé zaměstnávat zejména proto, že mají nižší míru pracovní aktivity. Další důvody proč zaměstnavatelé neradi zaměstnávají osoby vyšší věkové kategorie, jsou dle Žižlavského a Winklera například to, že mají častější zdravotní problémy omezující možnosti jejich pracovního zařazení, menší adaptibilita v závislosti na věku, omezené pracovní zkušenosti a dovednosti způsobené celoživotním setrváváním v jedné profesi a jiné. Dále jsem rozdělovala uchazeče podle jejich vzdělání, kde se potvrzuje další riziková skupina, které také definují autorky Kolibová a Kubicová a to nekvalifikovaní uchazeči. V mé práci jsou to uchazeči, jejichž nejvyšší vzdělání je Nižší střední bez maturity, ukončené tedy výučním listem. Zde je to, ale pro Svitavsko velký problém, protože to sčítá celých 50 % z celkového počtu nezaměstnaných a oproti České republice je to rozdíl necelých 8 %. Kdy je na tom okres Svitavy hůře. Aktivní politika zaměstnanosti může takovýmto uchazečům pomoci hlavně rekvalifikačními kurzy, které nabízí každému uchazeči. Na úřadu práce ve Svitavách, v roce 2011 prošlo rekvalifikačním kurzem 712 nezaměstnaných a z toho bylo 37 % těch, jejichž nejvyšší ukončené vzdělání je Nižší střední bez maturity. V posledních letech, ale ubývá studentů, kteří se hlásí na střední školy, kde získají uplatnění nižší a střední vzdělání, dnešní mladí lidé mají většinou alespoň vzdělání s maturitou. I z dat, které jsem získala z Českého statistického úřadu, vyplývá, že mladých uchazečů s nižším středním vzdělán do věku 30 let je mnohem méně než starších uchazečů. A také pokud se podívám na počet žáků na školách se vzděláním s výučním listem, tak jejich počet klesá každoročně v průměru o 6000 žáků ročně. Ve školním roce 2005/2006 bylo těchto žáků v celé České republice 136 503, klesl počet žáků skoro o 30 000, jelikož ve školním roce 2010/2011 bylo těchto žáků už pouze 108 100. Lze tedy říci, že tento problém se bude v čase zmenšovat a lidí s tímto vzděláním bude čím dál méně. V průměru zemí OECD je míra nezaměstnanosti osob s nižším vzděláním u mužů i žen vyšší než 10 %. Obzvláště zranitelní na trhu práce jsou osoby v mnoha zemích, kde se míra nezaměstnanosti pohybuje kolem 20 % i výše, kam patří i Česká republika. (Education at a Glance, 2011) V poslední části práce sleduji vývoj nezaměstnanosti od roku 2005 do roku 2011. Zde je důležité hlavně to, že v roce 2008 se projevuje krize a i na trh práce to má veliký význam hlavně od roku 2009 se rapidně zvyšují nezaměstnaní a s tím citlivost na sezónní a cyklické vlivy. Zde jsem využívala ekonometrii

54

Diskuse

a testovala jsem data. A také zjišťovala, zda jsou proměnné nezaměstnanosti a hrubého domácího produktu závislé. Ale právě u uchazečů ve věku 20-24 a 55-59 vyšlo, že závislost je malá, v tom případě tyto skupiny patří do nezaměstnanosti strukturální a zároveň jsou rizikové. Stejně tak jsem dělala u rozdělení dle vzdělání, kde mi zase riziková skupina vyšla jako nízce závislá, takže opět se řadí do nezaměstnanosti strukturální. Jeden z dílčích cílů byla aktivní politika zaměstnanosti v okrese Svitavy. Jak jsem uvedla v práci, probíhají zde veřejně prospěšné práce, které plní nezaměstnaní uchazeči. A dále mohou nezaměstnaní využít rekvalifikační kurzy, které by právě měli využívat nezaměstnaní s nižším a středním vzděláním bez maturity. V okrese Svitavy to využilo 36 % uchazečů z celkového počtu rekvalifikovaných lidí, což není velké množství, a pokud by to začalo využívat větší množství nezaměstnaných, mohlo by to vést také ke snížení nezaměstnanosti. Okres Svitavy by mohl v rámci aktivní politiky zaměstnanosti pomoci mladým uchazečům, a to hlavně absolventům škol a to provázáním vzdělávacího systému s firmami v okrese. Co se týče samotné strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy, z mé práce mohu vyvodit následující výsledky. V dělení nezaměstnaných dle věku jsem určila jako skupiny, které se řadí do nezaměstnanosti strukturální. Jsou to uchazeči ve věku 20-24 a 50-59 a potom 35-39. Celkově to tvoří 40 % z celkově nezaměstnaných. Pro určení strukturální nezaměstnanosti jsem převedla počty uchazečů v podíly na celkovém počtu a vyšla mi strukturální nezaměstnanost 40 %. To jsou uchazeči rozdělení dle věku a pohlaví. A to konkrétně muži ve věku 20-24 a 50-59. Ženy mají strukturální problém ve věku 35-39. Uvedený výsledek 40 % není ale úplně přesné číslo, protože v mé práci je více přístupů na určení počtu uchazečů. A to například vzdělání, což ale nemohu sčítat, protože k takovému výpočtu nemám natolik podrobné data, aby se hodnoty nepřekrývali a výsledek nebyl nadhodnocen. Pokud bych sečetla nezaměstnané dle věku, nezaměstnané dle věku a dle nejvyššího vzdělání a nakonec muže s nižším a středním vzděláním potom by strukturální nezaměstnanost tvořila 60 %. Ale jak jsem zmínila, mohlo by se stát, že výsledek je nadhodnocen, protože by se uchazeči mohli překrývat. Mnou uvedených 40 % strukturální nezaměstnanosti v okrese Svitavy by se ale mohlo zdát naopak jako podhodnocených, protože jsou to uchazeči pouze dle věku a není zde bráno v úvahu vzdělání. Pro přesnější výsledek by bylo třeba mít k dispozici data, která zohledňují více kritérií zároveň. Lze tedy dojít k závěru, že strukturální nezaměstnanost se pohybuje kolem 50 %. Což znamená, že cyklická nezaměstnanost je také 50 %.

Závěr

55

7 Závěr Cílem této práce bylo identifikovat strukturální nezaměstnanost v okrese Svitavy, čehož jsem dosáhla pomocí časových řad, regresní analýzy a Okunova zákonu. Dále jsem pak srovnávala okres Svitavy s Českou republikou a zhodnotila jsem aktivní politiku Svitavska. V části vlastní práce jsem srovnala nejprve míru nezaměstnanosti v okrese Svitavy a České republiky. Výsledkem bylo zjištění, že okres Svitavy je mnohem citlivější na sezónní vlivy a to více se vzrůstající nezaměstnaností. Dalším grafem jsem docílila zobrazení cyklické nezaměstnanosti v okrese Svitavy. Uchazeče jsem dále rozdělila do několika skupin a to podle věku, vzdělání, zdravotního postižení a konečně dle pohlaví. Zkoumala jsem podle dat, jaké skupiny jsou rizikové, které se vychylují od průměrných dat, a srovnávala jsem je také s daty celorepublikovými. Dále jsem dělila nezaměstnané dle vzdělání a zároveň dle věku. V tomto dělení jsem určila jako velmi rizikovou skupinu uchazeče s nižším a středním vzděláním. Ale u mladých lidí a to do věku 24 let je tento problém menší a zde převažují uchazeči, kteří mají vzdělání ukončené maturitou. Proto je tento problém hlavně u starších uchazečů. A to hlavně u mužů od 55 let a u žen je to věk 35-39. V poslední části práce sleduji vývoj nezaměstnanosti od roku 2005 do roku 2011. Zde je důležité hlavně to, že v roce 2008 se projevuje krize a i na trh práce to má veliký dopad, hlavně od roku 2009 se rapidně zvyšují nezaměstnaní a s tím citlivost na sezónní a cyklické vlivy. Zde jsem využívala ekonometrii k testování dat a zjišťovala jsem, zda jsou proměnné nezaměstnanosti a hrubého domácího produktu závislé. Ale právě u uchazečů ve věku 20-24 a 55-59 vyšlo, že závislost je malá, v tom případě tyto skupiny patří do nezaměstnanosti strukturální a zároveň jsou rizikové. Stejný postup jsem provedla u rozdělení dle vzdělání, kde mi zase riziková skupina vyšla jako nízce závislá, takže opět se řadí do nezaměstnanosti strukturální. Jak jsem uvedla v diskusi, strukturální nezaměstnanost na Svitavsku je asi 50 %. Protože mnou vypočítána vyšla 40 %, což by se mohlo zdát podhodnocené, protože zde není bráno v úvahu vzdělání, kdy by to bylo 60 %, ale tím bych výsledek zase nadhodnotila. Proto uvádím výsledek 50 % strukturálně nezaměstnaných lidí v okrese Svitavy, což je velký podíl a pro Svitavsko velký problém. A protože nejhůře jsou na tom muži vyššího věku,

56

Závěr

jehož vzdělání je nižší bez maturity, doporučila bych hlavně větší využití rekvalifikačních kurzů. Nezaměstnanost není jenom ekonomickým problémem, ale také sociálním. Nárůst nezaměstnanosti způsobuje například zvýšenou chudobu. Pro některé lidi ztráta zaměstnání způsobuje pocit sebezklamání a hledají východisko v alkoholu. Následků je potom spousty, jak nárůst kriminality, tak rozpadající se rodiny. Tím je potom ovlivněna celková atmosféra v zemi.

Literatura

57

8 Literatura ARTL, Josef a Markéta ARTLOVÁ. Ekonomické časové řady: [vlastnosti, metody modelování, příklady a aplikace]. 1. vyd. Praha: Grada, 2007, 285 s. ISBN 97880-247-1319-9. CIPRA, Tomáš. Analýza časových řad s aplikacemi v ekonomii. 1. vyd. Praha: SNTL, 1986. HALÁSKOVÁ, Renáta. Trh práce a politika zaměstnanosti. Vyd. 1. Ostrava: Ostravská univerzita, 2001, 93 s. ISBN 80-7042-595-4. HINDLS, Richard. Metody statistické analýzy pro ekonomy. 2. přepracované vyd. Praha: Management Press, 2000, 259 s. ISBN 80-726-1013-9. JUREČKA, Václav. Makroekonomie. 1. vyd. Praha: Grada, 2010, 332 s. Expert (Grada). ISBN 978-80-247-3258-9. KOLIBOVÁ, Helena a Alina KUBICOVÁ. Trh práce a politika zaměstnanosti: Distanční studijní opora. Karviná: Slezská univerzita v Opavě, 2005. ISBN 807248-321-8. KOTÝNKOVÁ, Magdalena. Lidské zdroje na trhu práce: vývoj a tendence v souvislosti se vstupem České republiky do EU. 1. vyd. Praha: Professional Publishing, 2003, 199 s. ISBN 80-864-1948-7. MANKIW, N. Zásady ekonomie. 1. vyd. Praha: Grada, 1999, 763 s. ISBN 80-7169891-1. NĚMEC, Otakar. Lidské zdroje na trhu práce. Vyd. 1. Praha: Oeconomica, 2002, 151 s. ISBN 80-245-0350-6. SAMUELSON, Paul Anthony a William D NORDHAUS. Ekonomie: 18. vydání. Vyd. 1. Praha: NS Svoboda, 2007, 775 s. ISBN 978-80-205-0590-3. SIROVÁTKA, Tomáš. Politika pracovního trhu. Vyd. 1. Brno: Masarykova univerzita, 1995, 171 s. ISBN 80-210-1251-X. WALKER, Ian. Výzkumné metody a statistika. Vyd. 1. Editor Nigel Holt, Robert Lewis. Praha: Grada, 2013, 218 s. Z pohledu psychologie. ISBN 978-8024739-205. WINKLER, Jiří a Martin ŽIŽLAVSKÝ. Český trh práce a Evropská strategie zaměstnanosti. 1. vyd. Editor Martin Žižlavský. Brno: Masarykova univerzita, Fakulta sociálních studií, 2004, 241 s. ISBN 80-210-3565-X.

58

Literatura

Internetové zdroje BALL, Laurence M., Daniel LEIGH a LOUNGANI. Okun's Law: Fit at Fifty?. Cambridge, 2013. Dostupné z: http://www.nber.org/papers/w18668 Český statistický úřad: Krajská správa ČSÚ v Pardubicích. Charakteristika okresu Svitavy: ČSÚ v Pardubicích [online]. 2013 [cit. 2013-04-10]. Dostupné z: http://www.czso.cz/xe/redakce.nsf/i/charakteristika_okresu_svitavy Český statistický úřad: Krajská správa ČSÚ v Pardubicích. Charakteristika Pardubického kraje: ČSÚ v Pardubicích [online]. 2013 [cit. 2013-04-10]. Dostupné z: http://www.czso.cz/xe/redakce.nsf/i/charakteristika_okresu_svitavy Český statistický úřad: Veřejná databáze. Práce a sociální statistiky [online]. 20002012 [cit. 2013-04-10]. Dostupné z: http://vdb.czso.cz/vdbvo/maklist.jsp?kapitola_id=15&expand=1& DEVELOPMENT, [prepared by] Organisation for Economic Co-operation and. Education at a glance 2010: OECD Indicators [online]. Paris: OECD, 2010 [cit. 2013-04-16]. ISBN 978-926-4055-988. Dostupné z: http://www.oecd.org/edu/skills-beyondschool/educationataglance2010oecdindicators.htm European Commission eurostat. Eurostat: Statistics [online]. 1999 [cit. 2013-0513]. Dostupné z: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/statistics/search_databa se International Labour Organization. In: Global employment and work [online]. 2007 [cit. 2013-05-21]. Dostupné z: http://www.un.org/esa/socdev/rwss/docs/2007/chapter1.pdf Ministerstvo práce a sociálních věcí: MPSV.CZ: Zdravotní postižení. . Zdravotní postižení [online]. 2010, 16.4.2013 [cit. 2013-04-16]. Dostupné z: http://www.mpsv.cz/cs/8#zozp Národní ekonomická rada vlády: Závěrečná zpráva 2009. Praha, 2009. Dostupné z: http://www.vlada.cz/assets/media-centrum/dulezitedokumenty/zaverecna-zprava-NERV.pdf Návrh státního závěrečného účtu České republiky za rok 2005. In: [online]. Praha, 2006 [cit. 2013-04-17]. Dostupné z: http://www.mfcr.cz/cps/rde/xbcr/mfcr/SZU2005_A_pdf.pdf

Literatura

59

Návrh státního závěrečného účtu České republiky za rok 2006. In: [online]. Praha, 2007 [cit. 2013-04-17]. Dostupné z: http://www.mfcr.cz/cps/rde/xbcr/mfcr/SZU2006_A_pdf.pdf Návrh státního závěrečného účtu České republiky za rok 2008. In: [online]. Praha, 2009 [cit. 2013-04-17]. Dostupné z: http://mfcr.cz/cps/rde/xbcr/mfcr/SZU2008_C_pdf.pdf/ Návrh státního závěrečného účtu České republiky za rok 2009. In: [online]. Praha, 2010 [cit. 2013-04-17]. Dostupné z: http://www.mfcr.cz/cps/rde/xbcr/mfcr/SZU2009_H_Sesit2_pdf.pdf Návrh státního závěrečného účtu České republiky za rok 2010. In: [online]. Praha, 2011 [cit. 2013-04-17]. Dostupné z: http://www.mfcr.cz/cps/rde/xbcr/mfcr/SZU_2010_H-text.pdf Návrh státního závěrečného účtu České republiky za rok 2011. In: [online]. Praha, 2012 [cit. 2013-04-17]. Dostupné z: http://www.mfcr.cz/cps/rde/xbcr/mfcr/SZU2011_I.pdf Nezaměstnanost: Statistiky nezaměstnanosti. PORTAL. Měsíční: Měsíční statistika nezaměstnanosti [online]. 2012, 2013 [cit. 2013-04-10]. Dostupné z: http://portal.mpsv.cz/sz/stat/nz/mes Nezaměstnanost: Statistiky nezaměstnanosti. PORTAL. Čtvrtletní: Čtvrtletní statistika [online]. 2012, 2013 [cit. 2013-04-10]. Dostupné z: http://portal.mpsv.cz/sz/stat/nz/qrt Portál veřejné správy: Informace pro občany České republiky. In: Posuzování zdravotního stavu a pracovní schopnosti občanů [online]. 2013 [cit. 2013-04-17]. Dostupné z: http://portal.gov.cz/portal/obcan/situace/191/193/4543.html#obsah THE WORLD BANK. GDP growth (annual %) [online]. 2008 [cit. 2013-05-12]. Dostupné z: http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG ŠŤASTNOVÁ, Pavlína. Ekonomické souvislosti dosaženého vzdělání v ČR a v zahraničí. Praha, 2010. Dostupné z: http://kdem.vse.cz/resources/relik10/PDFucastnici/Stastnova.pdf ÚŘAD VLÁDY ČESKÉ REPUBLIKY. Návrh závěrečného účtu za rok 2011. Praha, 2009. Dostupné z: http://www.vlada.cz/assets/urad-vlady/zaverecny-ucetkapitoly/Finalni-verze_Kapitolni-sesit-SZU-2011_Urad-vlady.pdf

60

Literatura

Literatura

61