ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S.
Studijní program: B6208 Ekonomika a management Studijní obor: 6208R163 Podniková ekonomika a finanční management
Vývoj ukazatelů výkonnosti ekonomiky a ukazatelů příjmů obyvatelstva v Česku a Německu
Tomáš MAREK
Vedoucí práce: Ing. Šárka Dvořáková, Ph.D.
Tento list vyjměte a nahraďte zadáním bakalářské práce
Prohlašuji,
že
jsem
bakalářskou
práci
vypracoval
samostatně
s použitím uvedené literatury pod odborným vedením vedoucího práce.
Prohlašuji, že citace použitých pramenů je úplná a v práci jsem neporušil autorská práva
(ve
smyslu
zákona
č.
121/2000
a o právech souvisejících s právem autorským).
V Mladé Boleslavi dne 15. listopadu 2014 3
Sb.,
o
právu
autorském
Tímto bych chtěl poděkovat Ing. Šárce Dvořákové, Ph.D. za odborné vedení, pomoc a rady při zpracování mé bakalářské práce.
4
Obsah Seznam použitých zkratek a symbolů .................................................................... 6 Úvod ....................................................................................................................... 7 1
2
3
Ukazatele výše a rozdělení příjmů ................................................................... 8 1.1
Ukazatele výše příjmů vycházející z hrubého domácího produktu ............ 8
1.2
Ukazatele výše příjmů vycházející ze statistického šetření ..................... 10
1.3
Ukazatele rozdělení příjmů ...................................................................... 13
1.4
Metodika mezinárodního srovnávání ukazatelů ...................................... 16
Mezinárodní srovnání ukazatelů .................................................................... 17 2.1
Srovnání ukazatelů výše příjmů vycházejících z HDP ............................. 17
2.2
Srovnání ukazatelů výše příjmů vycházejících ze statistického šetření... 21
2.3
Srovnání ukazatelů rozdělení příjmů ....................................................... 27
2.4
Shrnutí..................................................................................................... 31
Modelové příklady .......................................................................................... 33 3.1
Příklad 1 .................................................................................................. 33
3.2
Příklad 2 .................................................................................................. 34
Závěr .................................................................................................................... 36 Seznam literatury ................................................................................................. 37 Seznam obrázků a tabulek ................................................................................... 39 Seznam příloh ...................................................................................................... 41
5
Seznam použitých zkratek a symbolů ČR
Česká republika
SRN
Spolková republika Německo
EU
Evropská unie
EU-SILC
European Union – Statistics on Income and Living Conditions
HDP
Hrubý domácí produkt
C
Spotřební výdaje
I
Investiční výdaje
G
Vládní nákupy
NX
Rozdíl exportu a importu
ČDP
Čistý domácí produkt
HND
Hrubý národní důchod
ČDD
Čistý domácí důchod
PPS
Standard kupní síly
PPP
Parita kupní síly
ČSÚ
Český statistický úřad
6
Úvod Tématem této bakalářské práce je srovnání ukazatelů výkonnosti ekonomiky a příjmů obyvatelstva v České Republice (dále jen ČR) a Německu (dále jen SRN). Toto téma jsem zvolil na základě mého předcházejícího pobytu v SRN v rámci programu Erasmus, následujících úvah o ekonomické migraci a nedostatku komplexních srovnání obou zemí v oblasti výše a rozdělení příjmů. Této oblasti se sice věnují i média určená široké veřejnosti, téměř vždy se ale omezují pouze na srovnání průměrné hrubé mzdy a to často jen u několika vybraných povolání. Hlavním cílem této práce je na základě relevantních a porovnatelných ukazatelů zhodnotit vývoj v oblasti příjmů a výkonnosti ekonomiky v obou zmíněných zemích.
Hlavního
cíle
bude
postupně
dosahováno
pomocí
dílčích
cílů
v jednotlivých kapitolách. První dílčím cílem je teoreticky vysvětlit konstrukci ukazatelů výkonnosti ekonomiky a ukazatelů výše a rozdělení příjmů, tomu se věnuje první kapitola. Druhým dílčím cílem je podrobné srovnání těchto ukazatelů v kapitole druhé. Třetím dílčím cílem je ověření závěrů získaných v druhé kapitole modelovými příklady v kapitole třetí. Ukazatele příjmů pak spolu se srovnáním hlavního makroekonomického ukazatele výkonnosti ekonomiky mohou být vodítkem pro všechny, kdo se v dnešním globalizovaném světě nebojí ekonomické migrace, ale nedokáží zhodnotit příjmové dopady takového rozhodnutí. Právě pro kvalitnější zhodnocení těchto dopadů je v této práci zařazena i analýza rozdělení příjmů. Pro člověka s nižší kvalifikací jsou z hlediska příjmů vhodnější spíše rovnostářské ekonomiky, kde bude mít i přes svou nižší kvalifikaci větší šanci se příjmově blížit průměru než v ekonomikách méně rovnostářských. Naopak pro člověka s vyšší kvalifikací jsou z hlediska příjmů vhodnější
ekonomiky,
kde
jeho
příjmy
budou
co
nejméně
snižovány
přerozdělovacími mechanismy. Je třeba však mít na paměti, že kromě příjmů je mnoho dalších aspektů, které je nutné v případě migrace brát v úvahu, ty však tento text zcela zanedbává. V souvislosti s hlavním cílem bakalářské práce jsou formulovány hypotézy ve dvou oblastech. Hypotézou v oblasti výše příjmů je, že ekonomická i příjmová úroveň SRN je oproti ČR vyšší, ovšem rozdíly mají klesající tendenci. Hypotézou v oblasti rozdělení příjmů je, že v ČR jsou příjmy rozděleny rovnoměrněji než v SRN. Hlavními zdroji informací budou publikace věnující se makroekonomickým ukazatelům. 7
1
Ukazatele výše a rozdělení příjmů
První kapitola je věnována popisu a vysvětlení jednotlivých ukazatelů výše a rozdělení příjmů, které jsou tematicky rozděleny do tří základních skupin. První skupinu tvoří ukazatele vycházející z hrubého domácího produktu (dále jen HDP), protože HDP je pro účel porovnání příjmů ukazatelem nejobecnějším a nejméně přesným. Druhou skupinu tvoří ukazatele vycházející z šetření, které jsou přesnější a mnohdy snadno pochopitelné i pro laickou veřejnost. Třetí skupinu tvoří ukazatele rozdělení příjmů, které doplňují informace o výši příjmů tak, aby mohl o problematice příjmů vzniknout ucelený přehled.
1.1
Ukazatele výše příjmů vycházející z hrubého domácího produktu
HDP je nejznámějším a nejvíce zmiňovaným ukazatelem výkonnosti ekonomiky, hodnotí se podle něj její zdraví a podrobnosti o jeho aktuálním vývoji jsou častým tématem i v médiích určených široké veřejnosti. V obdobích stabilního růstu HDP docházelo v historii obvykle i ke značnému růstu životní úrovně, a proto je HDP chápán i jako ukazatel ekonomického blahobytu. Tuto funkci neplní zdaleka dokonale, ale výzkumy ukazují, že je důležitou, možná dokonce nezbytnou podmínkou nejen ekonomického, ale i sociálního blahobytu. Je to toková veličina, což znamená, že je vždy definovaná za určitý časový interval (Burda, 2005) a vedle nezaměstnanosti a inflace patří k základním ukazatelům vnitřní ekonomické rovnováhy (Horská, 2011). „HDP je souhrn hodnot finálních statků a služeb v určité ekonomice vytvořených zpravidla za jeden kalendářní rok či čtvrtletí“ (Soukup, 2010, str. 26) Existují tři způsoby, jak měřit HDP – výrobní, výdajová a důchodová metoda. Při použití výdajové metody je sledována spotřeba finálních statků a služeb, proto se lze setkat i s označením spotřební metoda. Nezapočítávají se meziprodukty, které se od finálního statku či služby liší tím, že jsou dále použity jako vstup podniku a jsou dále zpracovávány, mohly by tedy být do HDP započítány vícenásobně, což by vedlo k významnému zkreslení tohoto ukazatele (Soukup, 2010). Export je považován vždy za finální bez ohledu na to, jakým způsobem bude dále využit, protože opouští ekonomiku (Burda, 2005). Spotřeba je rozdělena do čtyř kategorií 8
– spotřební výdaje (C), investiční výdaje (I), vládní nákupy (G) a rozdíl mezi exportem a importem (NX) a HDP získáme jejich součtem, viz (1). HDP = C + I + G + NX
(1)
Výrobní metoda se zaměřuje na přidanou hodnotu veškeré produkce. Protože se v praxi sčítají přidané hodnoty po jednotlivých odvětvích, je tato metoda nazývána také odvětvovou. K sumě přidaných hodnot je ovšem nutné ještě přičíst znehodnocení kapitálu a rozdíl nepřímých daní zmenšených o subvence (Soukup, 2010). Důchodová metoda výpočtu HDP spočívá v součtu důchodů plynoucích ekonomickým subjektům za poskytnutí výrobních faktorů použitých na tvorbu HDP (Jurečka, 2013a), což je naprosto v souladu s výše zmiňovanými metodami, protože výdaje jednoho člověka na spotřebu finálního statku či služby jsou zároveň příjmem někoho jiného (Burda, 2005). Z pohledu ekonomických subjektů, které za možnost využívat výrobní faktory platí, jsou tyto finanční toky nákladem, proto je tato metoda někdy označována jako nákladová (Soukup, 2010). Složkami HDP dle důchodové metody jsou mzdy, úroky, zisky, renty, příjmy ze samozaměstnání, nepřímé daně a znehodnocení kapitálu (Jurečka, 2013a). Z výše uvedeného vyplývá, že HDP představuje také agregátní příjem všech subjektů na určitém území, a proto je možné HDP chápat jako ukazatel příjmů obyvatelstva, byť poněkud nepřesný. Je třeba mít na paměti, že ne celý agregátní příjem v ekonomice je opravdu mezi obyvatelstvo rozdělen (Burda, 2005). Další omezení, která přispívají k nepřesnosti HDP a ukazatelů makroekonomického produktu obecně jsou popsány například v (Jurečka, 2013a). Pokud je HDP očištěn o obnovovací (restituční) investice, vzniká ukazatel čistý domácí produkt (dále jen ČDP) (Soukup, 2010). Tím je oproti HDP zohledněna rozdílná situace ekonomik s různou kapitálovou náročností (Vintrová, 2010). Hrubý národní důchod (dále jen HND) má podobnou konstrukci jako HDP, zásadní odlišností je orientace tohoto ukazatele na vlastnictví výrobních faktorů. Na rozdíl od HDP je agregována produkce všech výrobních faktorů vlastněných rezidenty dané země, není tedy důležité, kde byl produkt vytvořen, ale kdo ho vytvořil. HND lze vypočítat i z HDP, a to upravením o saldo zahraničních důchodů (dále jen SZD), viz (2). Saldo zahraničních důchodů je rozdíl mezi důchody
9
plynoucími z výrobních faktorů vlastněných rezidenty v zahraničí a důchody plynoucími z výrobních faktorů vlastněných nerezidenty v tuzemsku (Soukup, 2010). 𝐻𝑁𝐷 = 𝐻𝐷𝑃 + 𝑆𝑍𝐷
(2)
Oproti HDP se HND obtížněji měří, proto je HDP sledovanějším a používanějším ukazatelem (Burda, 2005). Obdobně jako u HDP i u HND je ukazatel čistého národního důchodu získán očištěním o obnovovací investice (Soukup, 2010). Čistý domácí důchod (dále jen ČDD) je součtem všech důchodů plynoucích ekonomickým subjektů za poskytnutí výrobních faktorů v ekonomice, tato definice platí nejen pro HDP vypočtený důchodovou metodou, ale také zde. Ukazatel ČDD se rovná HDP očištěnému o položky, které nemají charakter důchodu, tedy o nepřímé daně a znehodnocení kapitálu. Platí tedy rovnice (3), (4) a (5). 𝐻𝐷𝑃 = Č𝐷𝐷 + 𝑛𝑒𝑝ří𝑚é 𝑑𝑎𝑛ě + 𝑧𝑛𝑒ℎ𝑜𝑑𝑛𝑜𝑐𝑒𝑛í 𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡á𝑙𝑢
(3)
Č𝐷𝑃 = Č𝐷𝐷 + 𝑛𝑒𝑝ří𝑚é 𝑑𝑎𝑛ě
(4)
Č𝐷𝐷 = 𝑚𝑧𝑑𝑦 + ú𝑟𝑜𝑘𝑦 + 𝑧𝑖𝑠𝑘𝑦 + 𝑟𝑒𝑛𝑡𝑦 + 𝑝ří𝑗𝑚𝑦 𝑧𝑒 𝑠𝑎𝑚𝑜𝑧𝑎𝑚ě𝑠𝑡𝑛á𝑛í
(5)
I přes značné zpřesnění, které přináší ukazatel ČDD, existují ještě přesnější makroekonomické ukazatele příjmů obyvatelstva. ČDD
totiž stále obsahuje
finanční prostředky, kterými obyvatelstvo reálně disponovat nemůže. Jsou to peníze odvedené v podobě daní z příjmů právnických osob a nerozdělené zisky zadržené v podnicích. Na druhé straně obyvatelstvo disponuje finančními prostředky, které jsou získány jako úroky z držení státních dluhopisů a transferové platby. Pokud je ČDD upraven o tyto položky, vzniká ukazatel osobního důchodu. Pokud jsou od osobního důchodu odečteny finanční prostředky odvedené v podobě osobních důchodových daní, je výsledkem ukazatel disponibilního důchodu, což je suma prostředků, které jsou obyvateli rozdělovány na spotřebu a úspory (Jurečka, 2013a). Disponibilní důchod je tedy nejpřesnějším makroekonomickým ukazatelem příjmů obyvatelstva vycházejícím z HDP.
1.2
Ukazatele výše příjmů vycházející ze statistického šetření
Největší část příjmů obyvatelstva tvoří pracovní příjmy, proto je vhodné si je rozebrat trochu podrobněji. Data o mzdách jsou získávána dvěma způsoby, a to 10
buď pomocí statistického výkaznictví, nebo pomocí výběrového šetření. Statistické výkaznictví poskytuje informace o celkovém objemu mezd za celý podnik, vztaženém na evidenční počet zaměstnanců. Poskytuje tak informace o celkových mzdách za celé národní hospodářství, tedy údaje vhodné pro účely mzdové politiky. Umožňuje třídit data o mzdách podle velikosti podniku nebo podle odvětví jeho činnosti. Výběrová šetření umožňují detailnější analýzu mezd, a to nejen jejich absolutní výše, ale i jejich rozdělení. Jedním z nich je výběrové šetření příjmů a životních podmínek, prováděné harmonizovaně, podle standardu EUSILC v celé Evropské unii (dále jen EU), takže jsou v rámci EU data z tohoto šetření mezinárodně srovnatelná a v ČR se provádějí od roku 2005. (Jílek, 2007) V rámci tohoto šetření jsou získávány nejen údaje o výši a rozdělení příjmů podle typu domácnosti, ale i údaje o způsobu bydlení, vybavení domácnosti a dalších životních podmínkách. Proto je tento typ šetření vhodný pro analýzu ohrožení chudobou (ČSÚ, 2014a). Dalším významným výběrovým šetřením je šetření o mzdách zaměstnanců, ve kterém se nezjišťuje objem mezd za celou organizaci, ale mzdy jednotlivých zaměstnanců včetně jednotlivých složek mezd a personálních údajů. Toto šetření vychází z databází Informačního systému o průměrném výdělku a Informačního systému o platu a služebním příjmu, započítává tedy jak informace o mzdách, tak i informace o platech. Od roku 2011 jsou navíc zahrnuty i dříve nesledované podniky s méně než 10 zaměstnanci, neziskové instituce a zaměstnanci podnikatelů – fyzických osob. Díky tomu jsou nová data přesnější, není ale možné je navzájem srovnávat v delší časové řadě, z povahy šetření také vyplývá, že je zatíženo výběrovou chybou (ČSÚ, 2014b), proto se bude další text této bakalářské práce vztahovat na údaje o průměrné mzdě získané z podnikového výkaznictví nebo výběrového šetřeni EU-SILC, se kterými je srovnání v delší časové řadě možné. Průměrné mzdy jsou veřejností pozorně sledovaným ukazatelem příjmů obyvatelstva. V oblasti mezd je ovšem i druhý významný ukazatel, který je vhodné sledovat, a to medián. V laické veřejnosti je často diskutován rozdíl mezi průměrnou mzdou a mediánem mezd, konstrukce těchto ukazatelů je odlišná a má odlišnou interpretaci. Průměrná mzda je získána výpočtem aritmetického průměru všech mezd, proto je tato hodnota silně ovlivněna odlehlými hodnotami. Odlehlé hodnoty mohou i při malém počtu hodnotu průměru ovlivňovat velmi významně a
11
v případě mezd tomu tak také je. Proto je průměrná mzda spíše celkovou charakteristikou mzdové úrovně než charakteristikou mzdové úrovně „průměrného občana“. Pro takové zadání je daleko vhodnějším ukazatelem medián. Hodnota mediánu je prostřední hodnotou hodnot seřazených od nejmenší po největší, odděluje první polovinu hodnot s menšími hodnotami od druhé poloviny hodnot s vyššími hodnotami. U mezd to tedy znamená, že jedna polovina zaměstnanců má mzdu vyšší než medián a druhá polovina mzdu nižší. Takovou informaci ovšem laická veřejnost očekává od průměru, který média prezentují mnohem častěji. Ukazatel mezd může vyjadřovat mzdy v hrubém nebo čistém vyjádření. Do ukazatele hrubé mzdy je započítáván základní plat či mzda včetně veškerých příplatků, doplatků, odměn a náhrad, naopak náhrady za trvání dočasné pracovní neschopnosti zde zahrnuty nejsou. Zohledněn je i rozsah pracovního úvazku, protože je použit přepočet na plně zaměstnané osoby (evidenční počet zaměstnanců). Průměrná hrubá mzda také neobsahuje zejména mzdy či platy osob vykonávajících veřejné funkce, soudců a osob pracujících na základě dohod o pracích konaných mimo pracovní poměr (ČSÚ, 2014c). Průměr či medián mezd jsou obvykle uváděny v hrubém vyjádření, a to proto, že výši zdanění ovlivňuje do značné míry aktuální situace každého člověka, např. počet dětí, studium a mnohé další. Zjednodušeně lze říci, že čistou mzdu získáme očištěním hrubé mzdy o daně z příjmů a jiné odvody (ČSÚ, 2014f). Ekvivalizovaný příjem je podílem celkového peněžního příjmu domácnosti a počtu jejích ekvivalentních jednotek. Počet ekvivalentních jednotek vychází z počtu členů v domácnosti, ovšem přiřazuje jim různou váhu. Díky tomu jsou zohledněny úspory z rozsahu, které vznikají např. sdílením vybavení domácnosti. Váhy jsou přiřazovány tak, že první dospěla osoba má váhu o hodnotě 1, každá další osoba starší 13 let má váhu o hodnotě 0,5 a každá další osoba mladší 13 let má váhu o hodnotě 0,3. Vypočtený ekvivalizovaný příjem je poté přiřazen všem členům rodiny. V případě čtyřčlenné rodiny s ekvivalizovaným příjmem 20 000 Kč je tedy částka 20 000 Kč přiřazena čtyřem lidem. Je důležité mít na paměti, že na rozdíl od ukazatelů mezd, ukazatel ekvivalizovaného příjmu obsahuje i příjmy z podnikání, sociální transfery, příjmy z kapitálového majetku, pojištění a jiné. Je proto velmi často používán pro analýzu ohrožení příjmovou chudobou (ČSÚ, 2014d).
12
Velmi jednoduchým ukazatelem je Big Mac index. Tento ukazatel byl poprvé představen časopisem The Economist v roce 1986 a představoval jednoduché měřítko podhodnocení či nadhodnocení měn. Vychází z teorie parity kupní síly (dále jen PPP), která říká, že v dlouhém období se směnné kurzy jakýchkoliv dvou sledovaných měn mění tak, aby cena totožného zboží a služeb byla v obou zemích stejná. Například pokud v SRN stojí Big Mac v přepočtu 4 € a v ČR 3 €, pak to znamená, že Kč je podhodnocená o 25 %. Zásadní problém je v nalezení takového statku, který je ve všech zemích světa totožný a nemá žádné kvalitativní odchylky. Časopisem The Economist byl zvolen sendvič Big Mac řetězce McDonald‘s právě proto, že je ve všech zemích připravován stejným způsobem a obsahuje stejné suroviny. (The Economist, 2014). Z výše uvedeného vyplývá, že tento index je velmi povrchním ukazatelem a nelze dělat závěry pouze na základě cen jednoho jediného statku, proto je třeba tento ukazatel chápat pouze jako doplňkový. Pro účely porovnání příjmů je ve své původní podobě nepoužitelný, ovšem princip porovnávání cen totožných statků v různých zemích je možné využít i zde. Konstrukcí poměru průměrné čisté mzdy a průměrné ceny Big Macu v dané zemi (viz 6), pak vzniká jednoduchý ukazatel, který říká, kolik zmíněných sendvičů je možné si průměrně za průměrnou mzdu koupit, byl tak vytvořen jednoduchý ukazatel kupní síly. 𝑘𝑢𝑝𝑛í 𝑠í𝑙𝑎 =
𝑝𝑟ů𝑚ě𝑟𝑛á č𝑖𝑠𝑡á 𝑚𝑧𝑑𝑎 𝑝𝑟ů𝑚ě𝑟𝑛á 𝑐𝑒𝑛𝑎 𝑠𝑡𝑎𝑡𝑘𝑢
(6)
Ukazatele rozdělení příjmů
1.3
Pro zhodnocení příjmů obyvatelstva je nutné znát nejen jejich absolutní výši, ale i způsob jejich rozdělení ve společnosti. To lze nejpřesněji sledovat pomocí standardních, obecně využitelných statistických kategorií – rozptylu, směrodatné odchylky, variačního koeficientu a dalších, v této práci budou ovšem popsány pouze ukazatele, vytvořené speciálně za účelem sledování rozdělení příjmů. (Jurečka, 2013b) uvádí tyto hlavní faktory ovlivňující rozdělení příjmů ve společnosti:
diference v pracovních důchodech nerovné rozdělení bohatství rozdílný sklon k úsporám rozdílná ochota podstoupit riziko v podnikání 13
Je vhodné ještě připomenout, že je nutné rozlišovat mezi rozdělením příjmů a rozdělením bohatství. Zatímco velikost příjmů je toková veličina shrnující tok příjmů za určité období, velikost bohatství je veličina stavová vyjadřující absolutní výši k určitému datu. Velikost důchodu sice do značné míry závisí na velikosti bohatství, ovšem oproti důchodům je bohatství rozděleno ve společnosti mnohem nerovnoměrněji obzvláště z důvodu dědictví (Jurečka, 2013b). Lorenzova křivka je grafická metoda znázornění příjmové diferenciace, pomocí níž lze na první pohled porovnat nerovnoměrnost rozdělení příjmů v různých zemích. Na horizontální ose je vynesen kumulativní podíl příjemců a na vertikální ose kumulativní podíl příjmů. Každý bod křivky udává, kolik procent příjemců důchodu disponuje určitým procentem příjmů celé společnosti. Čím je rozdělení příjmů rovnoměrnější, tím více se Lorenzova křivka blíží k diagonále, čím je rozdělení příjmů nerovnoměrnější, tím více se od diagonály odklání (Jílek, 2007). Jedním krajním stavem je absolutní rovnoměrnost, kdy je Lorenzova křivka diagonálou, tedy 10 % obyvatel disponuje 10 % příjmů, 80 % obyvatel disponuje 80 % příjmů apod. Druhým krajním stavem je absolutní nerovnoměrnost, kdy je Lorenzova křivka rovnoběžná s horizontální osou a v posledním bodě dosáhne hodnoty 100 %, tedy veškeré příjmy má k dispozici jeden člověk (Taylor, 2010). Lorenzova křivka umožňuje jednoduché a rychlé srovnání, ovšem v případě srovnávání podobných křivek nemusí být vždy zcela zřejmé, která křivka vyjadřuje větší nerovnost rozdělení příjmů, proto je vhodné srovnat i míry koncentrace – nejznámější z nich je Giniho koeficient. Giniho koeficient vyjadřuje poměr plochy mezi Lorenzovou křivkou a diagonálou a plochy mezi horizontální osou a diagonálou (Jílek, 2007). Může nabývat hodnot v intervalu 0 až 1, kde 0 znamená absolutně rovnoměrné rozdělení příjmů a 1 absolutně nerovnoměrné rozdělení příjmů, tedy že jedna osoba získává veškeré příjmy v ekonomice (Taylor, 2010). Tím, že je graf Lorenzovy křivky zjednodušen na poměr dvou ploch, vzniká možnost, že dvě různé Lorenzovy křivky vyjadřující různou distribuci příjmů mohou být vyjádřeny jedním Giniho koeficientem
(Jurečka, 2013b), viz obr. 1. Není proto vhodné při srovnávání distribuce příjmů používat Giniho koeficient jako jediný ukazatel.
14
Zdroj: Jurečka, 2013b, str. 316 Obr. 1 Různé Lorenzovy křivky se stejným Giniho koeficientem
Index Robina Hooda nebo také Hooverův index, Schutzův index či Pietrův index vyjadřuje, jak velkou část důchodů by bylo nutné přerozdělit, aby bylo dosaženo absolutní rovnoměrnosti rozdělení příjmů (Jílek, 2007). Graficky lze opět odvodit z Lorenzovy křivky - je to nejdelší vertikální vzdálenost mezi Lorenzovou křivkou a diagonálou. Může dosahovat hodnoty od 0 % do 100 %. Hodnoty 0 % dosahuje v případě dokonale rovnoměrného rozdělení příjmů, tedy za situace, kdy by další přerozdělení již nemohlo větší rovnoměrnost přinést. Naopak hodnoty 100 % dosahuje v případě absolutně nerovnoměrného rozdělení příjmů, kdy veškerými příjmy společnosti disponuje jediný člověk a právě veškeré tyto příjmy by bylo nutno pro dosažení rovnoměrnosti přerozdělit. Index S80/S20 se používá především při srovnávání rozdělení příjmů v rámci EU. Jeho konstrukce je velmi jednoduchá, jedná se o podíl příjmů dvaceti procent spotřebních jednotek s nejvyššími příjmy a příjmů dvaceti procent spotřebních jednotek s nejnižšími příjmy (Jílek, 2007), tedy o poměr objemu příjmů 5. a 1. kvintilu. V případě absolutní rovnosti rozdělení příjmů by měl hodnotu 1, čím jsou příjmy ve společnosti rozděleny nerovnoměrněji, tím víc jeho hodnota stoupá a teoreticky není shora omezena. Prakticky se hodnota tohoto indexu v EU pohybuje mezi hodnotou 3 a 12 (Eurostat). 15
1.4
Metodika mezinárodního srovnávání ukazatelů
Z několika
důvodů
není
obvykle
možné
provést
mezinárodní
srovnání
makroekonomických ukazatelů bez určitých úprav. Až díky správné volbě jednotek je možné mezi jednotlivými státy ukazatele porovnávat tak, aby mělo srovnání vysokou vypovídací hodnotu. Makroekonomické údaje je třeba v první řadě převést na totožnou měnu, aby bylo vůbec možné nějaké elementární srovnání provést. Takto upravený ukazatel je ale významně ovlivňován změnami měnových kurzů a cen (Horská, 2011). Řešením je metoda PPP, což je jednotka, kterou je vyjádřen poměr cen v různých měnách za určitý objem statků a služeb (ČSÚ, 2014e). V rámci srovnávání makroekonomických ukazatelů v EU se vychází z průměrné cenové hladiny členských zemí a tato metoda se nazývá standard kupní síly (dále jen PPS) (Vintrová, 2010). PPS je tedy uměle vytvořená měnová jednotka, jejíž hodnota vyjadřuje, za kolik jednotek národní měny je možné si koupit stejný objem zboží a služeb, jako průměrně za jedno € v EU (ČSÚ, 2014e). Pokud je takto upraven např. HDP, pak je výsledkem HDP v PPS a mluvíme o něm jako o ukazateli ekonomické síly, který říká, jak velká je daná ekonomika a kolik zboží a služeb absolutně vyprodukovala za určité období (Soukup, 2010). Každá země má ovšem jinou velikost, má k dispozici jiné množství výrobních faktorů
(obyvatel)
a
využívá
je
s různou
efektivitou.
Proto
je
vhodné
makroekonomické ukazatele vztahovat na jednoho obyvatele (Horská, 2011). Pokud je takto upraven např. HDP v PPS, pak je výsledkem HDP v PPS na obyvatele a mluvíme o něm jako o ukazateli ekonomické úrovně, který vypovídá o účinnosti využívání dostupných výrobních faktorů v dané ekonomice a lépe vypovídá o ekonomické úrovni obyvatelstva (Soukup, 2010). Zatímco podle HDP je v ekonomické síle v EU za rok 2013 na prvním místě SRN, v ekonomické úrovni je to Lucembursko (Eurostat).
16
2
Mezinárodní srovnání ukazatelů
Tato kapitola obsahuje srovnání jednotlivých ukazatelů výkonnosti ekonomiky a výše a rozdělení příjmů vycházejících z reálných statistických dat. Všechna data v této kapitole pochází z jednoho zdroje – Eurostatu, což zaručuje jejich porovnatelnost. To je důležitý předpoklad, který by v případě využití dat ze statistik jednotlivých států mohl být ohrožen. Ukazatele jsou v této kapitole členěny do stejných tematických skupin jako v kapitole předchozí. Komentovány jsou nejen absolutní hodnoty, ale především hodnoty relativní a jejich historický vývoj.
2.1
Srovnání ukazatelů výše příjmů vycházejících z HDP
Prvním srovnávaným ukazatelem je HDP na obyvatele. Obr. 2 ukazuje vývoj HDP, jakožto ukazatele výkonnosti ekonomiky i nejhrubšího ukazatele příjmů obyvatel. Je zřejmé, že do roku 2009 doháněla ČR rychlým tempem SRN a vývoj vypadal z hlediska vyrovnání ekonomické úrovně obou zemí pro ČR v blízké budoucnosti velmi nadějně. V průběhu sledovaného období došlo v absolutním vyjádření k nárůstu HDP v SRN z 24 900 € na 33 300 € a v ČR z 6 200 € na 14 200 €. Vlivem krize ovšem došlo k zásadním změnám v trendu HDP a od roku 2009 je vývoj v obou zemích značně odlišný.
HDP na obyvatele
€ 35 000 30 000 25 000 20 000
SRN
15 000
ČR
10 000
5 000 2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
0
Zdroj: Eurostat Obr. 2 Vývoj HDP na obyvatele v eurech v letech 2000 – 2013
17
Zatímco HDP se v ČR v roce 2013 nacházelo pod úrovní roku 2008, v SRN se na předkrizové hodnoty dostal HDP již v roce 2010. Absolutní rozdíl HDP na obyvatele mezi SRN a ČR se od roku 2000 do roku 2008 snížil z 18 700 € na 15 300 € a vlivem hospodářské krize opět zvýšil na 19 100 € v roce 2013. Situaci dokládá obr. 3 vyjadřující, kolikrát je HDP na obyvatele v SRN vyšší než v ČR. Z něj je patrné, že zatímco do roku 2009 se rozdíly v ekonomické úrovni snižovaly, po tomto roce naopak rostou. Situace je tedy taková, že v roce 2013 bylo v SRN vyrobeno na obyvatele 2,35násobně více zboží a služeb, což je zhruba stejná úroveň jako v roce 2007. Nejnižší hodnota ve sledovaném období byla v roce 2008, kdy bylo HDP v SRN 2,03násobně vyšší než v ČR.
Násobek HDP 4,50 4,00 3,50 3,00
2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Zdroj: Eurostat Obr. 3 Vývoj násobku HDP na obyvatele v eurech SRN oproti ČR
Druhým srovnávaným ukazatelem je ČND. Ukazatel ČND na obr. 4, který je již očištěn od opotřebení kapitálu a upraven metodou PPS, říká oproti předcházejícím grafům jak pozitivnější, tak negativnější zprávu. Tou pozitivní je, že pokud není hodnocen výkon ekonomik z teritoriálního hlediska, ale z hlediska vlastnictví výrobních faktorů a data jsou očištěna pomocí metody standardu kupní síly, pak jsou rozdíly mezi ekonomikami ČR a SRN daleko menší. Ve sledovaném období došlo v obou zemích k růstu, a to v případě SRN z 18 800 € na 28 100 €. V případě ČR ukazatel ČND vzrostl z 10 500 € na 15 200 €. Negativní zprávou je,
18
že i tento ukazatel dokládá negativní vývoj v ČR, zejména po roce 2008. Absolutní rozdíl se ve sledovaném období zvýšil z 8 300 € na 12 900 €.
ČND na obyvatele
€ 30 000 25 000
20 000 15 000
SRN
10 000
ČR
5 000 2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
0
Zdroj: Eurostat Obr. 4 Vývoj ČND na obyvatele v PPS v letech 2000 – 2013
Obr. 5 vyjadřuje, kolikrát více bylo vyrobeno zboží a služeb výrobními faktory ve vlastnictví rezidentů SRN oproti výrobním faktorům ve vlastnictví rezidentů ČR.
Násobek ČND 1,90 1,85 1,80 1,75 1,70
1,65 1,60 1,55 1,50 1,45 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Zdroj: Eurostat Obr. 5 Vývoj násobku ČND na obyvatele v PPS SRN oproti ČR
19
Z grafu je patrný pokles hodnoty z 1,79 v roce 2000 na 1,6 v roce 2008 a opětovný nárůst na 1,85 v roce 2013. V roce 2013 bylo tedy vyrobeno 1,85násobně víc zboží a služeb výrobními faktory ve vlastnictví rezidentů SRN. Z historického srovnání vyplývá, že za posledních třináct let je to nejvyšší hodnota. Rozdíl v ekonomické úrovni se tedy od roku 2009 podle tohoto ukazatele velmi rychle zvětšuje. Třetím srovnávaným ukazatelem je Disponibilní důchod. Ukazatel disponibilního důchodu vyjádřený v PPS na obr. 6 je analyzován v časové řadě 2000 – 2011, protože novější data nebyla k dispozici. Ve srovnání s předchozími ukazateli neposkytuje žádné výrazně odlišné informace
a vykazuje stejný milník
jako předchozí analýzy, tedy časové období okolo roku 2009. Ve sledovaném období došlo k nárůstu disponibilního důchodu v SRN z 14 800 € na 19 500 €. V ČR došlo k nárůstu ze 7 000 € na 10 200 €. Absolutní rozdíl tedy vzrostl ze 7 800 € na 9 300 €.
Disponibilní důchod
€ 25 000 20 000 15 000
SRN
10 000
ČR
5 000
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
2000
0
Zdroj: Eurostat Obr. 6 Vývoj disponibilního důchodu na obyvatele v PPS v letech 2000 – 2011
Zajímavé je, že zatímco předchozí ukazatele vykazovaly pokles v roce 2009, u disponibilního důchodu se v ČR pokles projevil už v roce 2008. Tento časový posuv ČR oproti SRN se projevuje na obr. 7 rozkolísanými hodnotami kolem roku 2009, kvůli nimž není trend násobku disponibilního důchodu zcela jednoznačný. Další příčinou této nejednoznačnosti je i to, že časová řada je v tomto případě o 20
dva roky kratší, než u předchozích ukazatelů. Z obr. 7 vyplývá, že disponibilní důchod na obyvatele v SRN byl v roce 2011 1,91krát vyšší, než ČR, což je hodnota srovnatelná s rokem 2005. Obyvatel SRN tedy průměrně disponoval v roce 2011 téměř dvojnásobkem finančních prostředků než obyvatel ČR. Nejnižší hodnota sledovaného období je 1,77 v roce 2009.
Násobek disponibilního důchodu 2,20 2,10 2,00 1,90 1,80 1,70
1,60 1,50
Zdroj: Eurostat Obr. 7 Vývoj násobku disponibilního důchodu na obyvatele v PPS SRN oproti ČR
2.2
Srovnání
ukazatelů
výše
příjmů
vycházejících
ze
statistického šetření Čtvrtým srovnávaným ukazatelem jsou průměrné mzdy. Obr. 8 vyjadřuje vývoj průměrné hrubé roční mzdy v €. V obou zemích je vývoj ve sledovaném období poměrně stabilní s nízkými výkyvy. V SRN byl zaznamenán nárůst z 35 200 € na 45 170 €, v ČR nárůst z 5 110 € na 11 500 €. Absolutní rozdíl roční průměrné mzdy se zvýšil z 30 090 € na 33 670 €. Z teoretické části ale vyplývá, že tento ukazatel má mnoho nedostatků a pro relevantní srovnání mezd není možné se omezit pouze na něj. Obr. 9 ukazuje, že při srovnání průměrné čisté roční mzdy v eurech nejsou rozdíly tak výrazné, jako při srovnávání hrubých mezd. Vývoj tohoto ukazatele má podobný trend, ovšem absolutní rozdíly jsou nižší. Ve sledovaném období se v SRN průměrná čistá mzda zvýšila z 20 407 € na 27 301 € a v ČR se zvýšila z 3 961 € na 8 880 €. Absolutní rozdíl mezi SRN a ČR se zvýšil z 16 446 € na 18 421 €. Z rozdílů mezi průměrnou hrubou a průměrnou 21
čistou mzdou lze odvodit, že míra zdanění mezd je v obou zemích značně odlišná, a to v SRN vyšší než v ČR.
Průměrná hrubá mzda
€ 50 000 45 000 40 000 35 000 30 000 25 000 20 000 15 000 10 000 5 000 0
SRN
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
ČR
Zdroj: Eurostat Obr. 8 Vývoj průměrné hrubé mzdy v € v letech 2001 – 2013
Průměrná čistá mzda
€
30 000 25 000 20 000 15 000
SRN
10 000
ČR
5 000 2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
0
Zdroj: Eurostat Obr. 9 Vývoj průměrné čisté mzdy v € v letech 2001 – 2013
Při srovnání průměrné čisté mzdy v PPS, ke které byla k dispozici statistická data pouze do roku 2012, jsou rozdíly ještě nižší. Z obr. 10 je patrné, že průměrná čistá mzda v PPS se ve sledovaném období v SRN zvýšila z 19 078 € na 26 100 €, 22
v ČR se zvýšila ze 7 923 € na 12 320 €. Absolutní rozdíl mezi SRN a ČR se zvýšil z 11 155 € na 13 780 €. Zajímavé je, že na rozdíl od SRN, v ČR nebyl v roce 2009 zaznamenán pokles průměrné čisté mzdy, k tomu došlo až v roce 2011. Korekce rozdílu mezi průměrnou čistou mzdou mezi oběma zeměmi, kterou přineslo očištění metodou PPS, naznačuje, že cenová hladina je v obou zemích značně rozdílná, a to v SRN vyšší než v ČR.
Průměrná čistá mzda
€
30 000 25 000 20 000 15 000
SRN
10 000
ČR
5 000 2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
0
Zdroj: Eurostat Obr. 10 Vývoj průměrné čisté mzdy v PPS v letech 2000 – 2012
Vývoj všech tří typů mezd lze v období od roku 2001 do roku 2013 rozdělit do dvou úseků. Je to období do roku 2009, tedy do období před krizí, a období po roce 2009, tedy období po krizi. Zatímco před krizí mzdy v obou zemích rostly, a to v ČR rychleji než v SRN, po krizi lze po významném propadu vysledovat stabilní růst pouze v SRN. Pokud by byl zanedbán pokles v roce 2009, pak je trend růstu mezd v SRN, na rozdíl od ČR, stále stejný. Na obr. 11 je také velmi zřetelné oddělení období před hospodářskou krizí a po hospodářské krizi. Zatímco na začátku sledovaného období byla německá průměrná čistá mzda v PPS 2,41 krát vyšší, v roce 2009 byla již jen 1,92 krát vyšší, od té doby se tento ukazatel opět zvyšoval až na hodnotu 2,12 v roce 2013. Z obr. 11 je patrné, jak velké jsou rozdíly mezi srovnáváním hrubé, čisté a metodou PPS očištěné čisté mzdy. Zatímco hrubá mzda roku 2013 je v SRN zhruba čtyřnásobně vyšší, čistá mzda je vyšší jen zhruba trojnásobně a při 23
srovnávání čisté mzdy roku 2012 v PPS je rozdíl již jen dvojnásobný. Shrnutím analýzy mezd je tedy informace, že zatímco do roku 2009 se české průměrné mzdy rychlým tempem blížily mzdám německým, od roku 2009 se opět vzdalují.
Násobek průměrné mzdy 8,00 7,00 6,00 5,00 Hrubá v €
4,00
Čistá v €
3,00
Čistá v PPS
2,00 1,00 2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
0,00
Zdroj: Eurostat Obr. 11 Vývoj násobku průměrných mezd SRN oproti ČR
Pátým srovnávaným ukazatelem jsou průměr a medián ekvivalizovaného příjmu. Obr. 12 vyjadřuje průměrný čistý ekvivalizovaný příjem v PPS do roku 2012.
Průměrný ekvivalizovaný příjem
€
25 000 20 000 15 000 SRN
10 000
ČR
5 000
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
0
Zdroj: Eurostat Obr. 12 Vývoj průměrného ekvivalizovaného příjmu v PPS v letech 2005 - 2012
24
Obr. 13 obsahuje údaje o mediánu čistého ekvivalizovaného přijmu v PPS. Průběh průměru a mediánu má velmi podobný tvar, rozdíl je především v absolutní úrovni, tedy že průměr je vyšší než medián
€ 25 000
Medián ekvivalizovaného příjmu
20 000 15 000 SRN
10 000
ČR
5 000
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
0
Zdroj: Eurostat Obr. 13 Vývoj mediánu ekvivalizovaného příjmu v PPS v letech 2005 – 2012
I násobky mediánu a průměru ekvivalizovaného příjmu jsou si podobné, z toho lze usoudit, že průměr i medián má pro účely této práce stejnou vypovídací hodnotu.
Násobek ekvivalizovaného příjmu 2,10 2,05 2,00 1,95 1,90 1,85 1,80 1,75 1,70 1,65 1,60
Průměr Medián
Zdroj: Eurostat Obr. 14 Vývoj násobku ekvivalizovaného příjmu SRN oproti ČR
25
Nabízí se srovnání s daty o průměrných mzdách, která jsou z důvodu odlišného způsobu sběru dat a obsahu ukazatele ekvivalizovaného příjmu odlišná. Zatímco průměrná čistá mzda v PPS v roce 2012 byla v SRN 2,12 krát vyšší než v ČR, průměrný ekvivalizovaný příjem v PPS byl pouze 1,86 krát vyšší. Rodinné rozpočty jsou tedy vzájemně vyrovnanější, než čisté příjmy. Šestým srovnávaným ukazatelem je ukazatel kupní síly vytvořený na základě Big Mac indexu a jeho vývoj je na obr. 15. Ve sledovaném období se v SRN snížila kupní síla měřená počtem Big Maců, které je možné si za průměrnou čistou mzdu koupit a v ČR se zvýšila. Zatímco v roce 2002 si obyvatel Německa za průměrnou mzdu mohl v průměru koupit 7 817 Big Maců, v roce 2013 to bylo 7 500. Pro obyvatele ČR byla situace značně odlišná, ten si mohl za průměrnou mzdu pořídit v průměru 2 560 Big Maců v roce 2002 a 3 275 Big Maců v roce 2013.
Kupní síla
ks
9000 8000 7000 6000 5000 SRN
4000
ČR
3000 2000 1000 2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
0
Zdroj: Eurostat Obr. 15 Vývoj kupní síly dle Big Mac indexu v letech 2002 - 2013
V relativním vyjádření se ve sledovaném období snížil rozdíl kupní síly mezi oběma zeměmi z 3,05násobku na 2,29násobek, viz obr. 16. V roce 2013 si tak průměrný Němec mohl za svou průměrnou mzdu koupit průměrně 2,29násobně více Big Maců než Čech.
26
Násobek kupní síly 3,50 3,00 2,50 2,00
1,50 1,00 0,50 0,00
Zdroj: Eurostat Obr. 16 Vývoj násobku kupní síly dle Big Mac indexu ČR oproti SRN
2.3
Srovnání ukazatelů rozdělení příjmů
Sedmým srovnávaným ukazatelem je Lorenzova křivka, pro kterou byla k dispozici statistická data pouze z období 2005 – 2012, stejně jako pro ostatní ukazatele rozdělení příjmu. Na obr. 17 jsou zkonstruovány Lorenzovy křivky pro ČR a SRN pro rok 2005 a na obr. 18 pro rok 2012. V roce 2005 jsou obě křivky téměř totožné a graficky je téměř nemožné postřehnout nějaký rozdíl, dá se tedy konstatovat, že v roce 2005 bylo rozdělení příjmů v ČR i SRN zjištěné podle této metody stejné. V roce 2012 je již na první pohled patrné, že došlo k určité změně a rozdělení příjmů již není identické v obou zemích. Lorenzova křivka pro ČR se nachází blíže k diagonále a vyjadřuje tedy vyšší rovnoměrnost rozdělení příjmů než je tomu u Lorenzovy křivky pro SRN. Z grafu je možné také zhodnotit, zda ke změně rozdělení příjmů došlo v ČR, SRN či obou zemích. Pro názornější srovnání se použije hodnota decilu, kde jsou si křivky ČR a SRN nejvíce vertikálně vzdálené, v tomto případě tedy pátý decil. Zatímco v roce 2005 byla jeho hodnota 32,5 % (SRN) resp. 32,6 % (ČR), tak v roce 2012 se hodnota pro ČR zvýšila na 33,4 % a pro SRN snížila na 30,8 %. Tato čísla říkají, že v roce 2005 mělo 50 % nejchudších domácností k dispozici 32,5 % (resp. 32,6 %) všech příjmů. Ve sledovaném období se tento podíl navýšil na 33,4 % v ČR a snížil na 30,8 % v SRN v roce 2012. Z těchto informací vyplývá, 27
že v obou zemích došlo ke změnám v rozdělení příjmů, ovšem zcela opačným, v ČR jsou nyní rozděleny rovnoměrněji a v SRN nerovnoměrněji než tomu bylo v roce 2005.
Lorenzovy křivky pro rok 2005 100 90 80 70 Kumulativní % 60 důchodů 50 40 30 20 10 0
Diagonála SRN
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
ČR
Kumulativní % domácností
Zdroj: Eurostat Obr. 17 Lorenzovy křivky pro SRN a ČR v roce 2005
Lorenzovy křivky pro rok 2012 100 90 80 70 Kumulativní % 60 důchodů 50 40 30 20 10 0
Diagonála SRN
Kumulativní % domácností
Zdroj: Eurostat Obr. 18 Lorenzovy křivky pro SRN a ČR v roce 2012
28
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
ČR
Osmým srovnávaným ukazatelem je index Robina Hooda. Na obr. 19, na němž je znázorněn jeho vývoj v ČR a SRN v letech 2005 – 2012, je vidět detailnější pohled na vývoj rozdělení příjmů v obou zemích. V ČR byly změny mírné, ovšem se setrvale klesající tendencí. V průběhu sledovaného období došlo k poklesu z 18,2 % na 17,3 %. Tedy zatímco v roce 2005 by pro zajištění absolutní rovnoměrnosti příjmů muselo být přerozděleno 18,2 % všech příjmů, v roce 2012 by stačilo 17,3 % všech příjmů. V SRN byla situace odlišná, graf sice potvrzuje klesající tendenci po většinu období, ovšem také ukazuje významnou změnu v rozdělení příjmů v roce 2007. Tato velká změna způsobila nárůst hodnoty indexu Robina Hooda ve sledovaném období z 18,1 % na 19,7 %. Tedy zatímco v roce 2005 stačilo k zajištění absolutní rovnoměrnosti příjmů přerozdělit 18,1 % všech příjmů, v roce 2012 to bylo již 19,7 %. Index Robina Hooda potvrzuje závěry získané analýzou Lorenzovy křivky. Říká, že přestože obě země měly v roce 2005 v rozdělení příjmů stejnou pozici, do roku 2012 se situace změnila. V SRN jsou nyní příjmy rozděleny nerovnoměrněji než v ČR. Oproti Lorenzově křivce máme nyní informaci o tendenci směřující k rovnoměrnějšímu rozdělení příjmů s významnou výjimkou v roce 2007 v SRN.
Index Robina Hooda
% 22 21 20 19
SRN
18
ČR
17
16 2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
15
Zdroj: Eurostat Obr. 19 Vývoj indexu Robina Hooda v letech 2005 - 2012
Devátým srovnávaným ukazatelem je Giniho koeficient. Obr. 20 obsahující vývoj Giniho koeficientu v letech 2005 až 2012 v ČR a SRN má podobný průběh jako 29
předchozí graf obsahující vývoj indexu Robina Hooda. Je na něm opět vidět stejná startovní pozice obou ekonomik, velký výkyv v SRN v roce 2007 a postupné klesání v dalších letech. V období 2005 – 2012 se podle Giniho koeficientu v ČR snížila nerovnoměrnost rozdělení příjmů o 1,1 %, zatímco v SRN se zvýšila o 2,2 %. Z důvodu téměř stejné startovní pozice je tedy rozdíl v rozdělení příjmů v roce 2012 mezi oběma ekonomikami 3,4 %. Informace získané z analýzy Giniho koeficientu se přesně shodují s informacemi získanými analýzou indexu Robina Hooda – v SRN jsou příjmy v posledních letech rozděleny nerovnoměrněji než v ČR.
Giniho koeficient
% 32
30 28 SRN
26
ČR
24 22 20 2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Zdroj: Eurostat Obr. 20 Vývoj Giniho koeficientu v letech 2005 - 2012
Desátým a posledním srovnávaným ukazatelem je index S80/S20. Tento index, vyobrazený na obr. 21 v období 2005 až 2012 pro ČR a SRN, má opět velmi podobný průběh jako výše analyzované indexy. Pro ČR se hodnota změnila ve sledovaném období z 3,7 na 3,5, tedy zatímco v roce 2005 mělo 20 % obyvatelstva s nejvyšším příjmem 3,7 krát vyšší příjem než 20 % obyvatelstva s nejnižším příjmem, v roce 2012 to bylo 3,5 krát. Pro SRN se hodnota změnila z 3,8 na 4,3, tedy zatímco v roce 2005 mělo 20 % obyvatelstva s nejvyšším příjmem 3,8 krát vyšší příjem než 20 % obyvatelstva s nejnižším příjmem, v roce 2012 to bylo již 4,3 krát. Rozdíl v hodnotě indexu S80/S20 mezi ČR a SRN je celých 11,3 %, což je ve srovnání s ostatními ukazateli poměrně vysoká hodnota a 30
může poukazovat na to, že k největším změnám došlo právě v rozdělení příjmů mezi horním a dolním kvintilem. Drobné, ale viditelné odchylky od předchozích ukazatelů jsou s nejvyšší pravděpodobností způsobeny tím, že tento ukazatel zanedbává informace o jiných skupinách obyvatelstva, než je dolní a horní kvintil. Celkově ovšem opět potvrzuje informaci získanou z výše uvedených analýz, tedy že v ČR jsou v posledních letech příjmy rozděleny rovnoměrněji než v SRN.
Index S80/S20 5,0 4,8 4,6 4,4 4,2 4,0 3,8 3,6 3,4 3,2 3,0
SRN
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
ČR
Zdroj: Eurostat Obr. 21 Vývoj indexu S80/S20 v letech 2005 - 2012
2.4
Shrnutí
Analýza ukazatelů vycházejících z HDP prokázala, že do roku 2009 docházelo ke snižování rozdílů v ekonomické úrovni mezi ČR a SRN. Od roku 2009 je tendence opačná a relativní rozdíly mezi oběma zeměmi se opět pomalu zvyšují. Nejpřesnější ukazatel z této skupiny, ukazatel disponibilního důchodu říká, že obyvatel SRN měl v roce 2011 k dispozici téměř dvojnásobně více finančních prostředků, než obyvatel ČR. Ukazatele vycházející z šetření tyto závěry potvrzují a vykazují stejné tendence. Nejpřesnější ukazatel této skupiny, ukazatel čisté průměrné mzdy v PPS říká, že v roce 2012 byla průměrná mzda v PPS více než dvojnásobně vyšší v SRN než v ČR. Ze srovnání různých typů mezd také vyplývá, že prosté porovnávání hrubých mezd je pro neznalého uživatele velmi zavádějící. Výsledkem takového srovnání průměrné hrubé mzdy je, že je v SRN téměř 31
čtyřnásobně vyšší než v ČR, nevypovídá to ale o množství statků a služeb, které si mohou za takovou mzdu lidé koupit. Z výše uvedeného vyplývá, že úroveň příjmů je v SRN vyšší než v ČR a SRN je proto z hlediska příjmů vhodnou cílovou zemí ekonomické migrace. Z analýz ukazatelů rozdělení příjmů vyplývá, že přestože v roce 2005 bylo rozdělení příjmů v obou zemích v podstatě stejné, v průběhu sedmi let došlo k výrazným změnám a v roce 2012 byly příjmy v SRN rozděleny výrazně nerovnoměrněji než v ČR. Toto potvrzují všechny analyzované ukazatele rozdělení příjmů. V ČR se tedy člověk s nižší kvalifikací snáze může příjmově přiblížit průměru než v SRN. Vzhledem k významným rozdílům v úrovni příjmů to ale není dostatečně silný argument k označení SRN jako nevhodné cílové země pro lidi s nízkou kvalifikací.
32
3
Modelové příklady
Pro lepší názornost a konfrontaci statistických údajů s reálným výpočtem obsahuje tato kapitola dva modelové příklady. Tyto příklady nepokrývají plně komplexnost daňových
systémů
obou
zemí
a
nezahrnují
všechny
možnosti
daňové
optimalizace, které jednotlivé systémy umožňují (např. daňový odpočet za vzdálenost ujetou při dojíždění do práce v SRN). Srovnání v této kapitole vychází z daňových zákonů platných pro zdaňovací období 2014 a je pro lepší orientaci provedeno na měsíční bázi. Pro kalkulaci čisté mzdy byla využita oficiální on-line kalkulačka spolkového ministerstva financí SRN a obdobné nástroje pro ČR. Tab. 1 obsahuje údaje roku 2013, na základě kterých jsou prováděny výpočty. Tab. 1 Výchozí údaje k příkladům
Průměrný kurz €/Kč Průměrná roční hrubá mzda v ČR Průměrná roční hrubá mzda v SRN Cenová hladina ČR Cenová hladina SRN
25,98 11 500 € 45 170 € 69,10% 104,20%
Zdroj: Eurostat
3.1
Příklad 1
Pro příklad 1 platí následující charakteristika: bezdětný svobodný člověk, věk 30 let, vydělávající průměrnou hrubou mzdu. Tab. 2 Vypočtené hodnoty pro příklad 1
ČR Hrubá mzda Čistá mzda Čistá mzda v PPP Zdanění
SRN Kč 24 892 19 213 27 805 22,8%
€ 958 740 1 070 22,8%
Hrubá mzda Čistá mzda Čistá mzda v PPP Zdanění
Kč 97 766 59 325 56 933 39,3%
€ 3 764 2 284 2 192 39,3%
Vypočtená hrubá mzda činí 97 766 Kč v SRN a 24 892 Kč v ČR. Hrubá mzda v SRN je 3,93 krát vyšší než v ČR, a přesně tak odpovídá statistickým hodnotám. U čisté mzdy, která činí 59 325 Kč v SRN a 19 213 Kč v ČR, je situace obdobná a její násobek činí 3,09. Čistá mzda v PPP činí 27 805 Kč v ČR a 56 933 Kč v SRN, 33
je tedy 2,05 krát vyšší. U tohoto údaje nebyla v rámci statistických dat hodnota za rok 2014 k dispozici, lze ho tedy srovnávat pouze s hodnotou roku 2012, které přibližně odpovídá. Na tomto příkladu lze stejně jako u statistických dat pozorovat, jak je míra zdanění v obou zemích odlišná. Zatímco u Čecha vydělávajícího průměrnou hrubou mzdu je míra zdanění 22,8 %, u Němce vydělávajícího průměrnou hrubou mzdu je míra zdanění 39,3 %, tedy zhruba o dvě třetiny vyšší. Vypočtená data v tomto příkladu odpovídají předchozím analýzám prováděným na základě statistických dat.
3.2
Příklad 2
Pro příklad 2 platí následující charakteristika: Sezdaný pár, který je tvořen dvěma partnery. První partner ve věku 30 let vydělává průměrnou hrubou mzdu. Druhý partner ve věku 30 let pracuje na poloviční úvazek a vydělává polovinu průměrné hrubé mzdy. Dalšími členy rodiny jsou dvě děti ve věku 5 a 8 let. Tab. 3 Vypočtené hodnoty pro příklad 2 ČR
SRN Kč
€
Kč
Partner 1
€
Partner 1
Hrubá mzda
24 892
958
Hrubá mzda
97 766
3 764
Čistá mzda
21 448
826
Čistá mzda
67 610
2 603
Čistá mzda v PPP
31 039
1 195
Čistá mzda v PPP
64 885
2 498
Zdanění
13,8%
13,8%
Zdanění
30,8%
30,8%
Partner 2
Partner 2
Hrubá mzda
12 446
479
Hrubá mzda
48 883
1 882
Čistá mzda
10 642
410
Čistá mzda
28 052
1 080
Čistá mzda v PPP
15 401
593
Čistá mzda v PPP
26 921
1 036
Zdanění
14,5%
14,5%
Zdanění
42,6%
42,6%
Celkem
Celkem
Hrubá mzda
37 338
1 438
Hrubá mzda
146 649
5 646
Čistá mzda
32 090
1 235
Čistá mzda
95 662
3 683
Čistá mzda v PPP
46 440
1 788
Čistá mzda v PPP
91 806
3 535
Zdanění
14,1%
14,1%
Zdanění
34,8%
34,8%
Zatímco u příkladu 1 byla situace jednoznačná a možnost zdanění jediná, u tohoto příkladu jsou možné určité variace. Zatímco v ČR je volba omezena na to, který z partnerů uplatní slevu na dani na dítě, v SRN je možné volit z různých kombinací daňových tříd obou partnerů. Jako nejvýhodnější, tedy s nejvyšší celkovou čistou 34
mzdou, se ukázala být kombinace daňové třídy 3 pro partnera s vyšší mzdou a daňové třídy 5 pro partnera s nižší mzdou. Důsledkem je výrazná diference ve zdanění partnerů. Pro partnera 1 znamená využití daňové třídy 3 relativně nízké zdanění ve výši 30,8 % oproti partneru 2 s nevýhodnou daňovou třídou 5 a zdaněním 42,6 %. V ČR je diference zdanění velmi nízká a je způsobena uplatněním slevy na dítě u partnera s vyšší hrubou mzdou. Proto dosáhla výše zdanění 13,8 % u partnera 1 a 14,5 % u partnera 2. Výsledkem je průměrná výše zdanění 14,1 % pro český pár a 34,8 % pro německý pár. Při srovnání s příkladem 1 je zřejmé, že rodině s dvěma dětmi klesne oproti bezdětnému jednotlivci míra zdanění v ČR znatelně více než v SRN. Zatímco v ČR došlo ke snížení z 22,8 % na 14,1 %, v SRN došlo ke snížení z 39,3 % na 34,8 %. Celková hrubá mzda před zdaněním dosáhla hodnoty 146 649 Kč pro německý pár a 37 338 Kč pro český pár, což je 3,93 krát vyšší hodnota a přesně odpovídá předchozím analýzám. Celková čistá mzda po zdanění dosáhla hodnoty 95 662 Kč pro německý pár a 32 090 Kč pro český pár. Celková čistá mzda německého páru je tedy v tomto případě 2,98 krát vyšší, což je hodnota o jednu desetinu nižší oproti statistické hodnotě 3,08.
Tento údaj koresponduje
s informací v předchozím odstavci, že rozdíl míry zdanění rodiny s dětmi oproti bezdětnému jednotlivci je v ČR vyšší než v SRN. Celková čistá mzda v PPP dosáhla 91 806 Kč pro německý pár a 46 440 Kč pro český pár. Tato hodnota je pro německý pár 1,98 krát vyšší než pro český, což koresponduje jak s hodnotou získanou ze statistických údajů, tak s hodnotou z příkladu 1 s ohledem na rozdíl v míře zdanění komentovaný výše. Modelové příklady tak potvrdily informace získané na základě analýz v předchozí kapitole.
35
Závěr Cílem této bakalářské práce bylo zhodnotit vývoj v oblasti příjmů a výkonnosti ekonomiky ČR a SRN. V první kapitole byla teoreticky popsána konstrukce jednotlivých ukazatelů výše a rozdělení příjmů, které byly rozděleny do tří tematických skupin – ukazatele výše příjmů vycházející z HDP, ukazatele výše příjmů vycházející ze statistického šetření a ukazatele rozdělení příjmů. V této části byly shrnuty i zásady jejich mezinárodního srovnávání. Ve druhé kapitole, která tvoří hlavní část práce, bylo provedeno praktické srovnání popsaných ukazatelů v členění shodném s předchozí kapitolou. Srovnání bylo provedeno v časové řadě minimálně deset let, pokud byla statistická data k dispozici. Srovnávány byly nejen absolutní hodnoty jednotlivých ukazatelů, ale i jejich relativní velikost v obou zemích. Ve třetí kapitole bylo pomocí dvou modelových příkladů ověřeno, že se statistická data a závěry z nich plynoucí shodují s vypočtenými hodnotami. První hypotéza, že ekonomická i příjmová úroveň SRN je oproti ČR vyšší, ovšem rozdíly mají klesající tendenci, byla vyvrácena. Ekonomická i příjmová úroveň je sice v SRN vyšší, ovšem klesající tendenci je možné vypozorovat pouze do roku 2009. Od roku 2009 dochází k zvětšování relativního rozdílu mezi oběma zeměmi. Tyto závěry potvrzuje analýza ukazatelů vycházejících z HDP i analýza ukazatelů vycházejících z šetření. Druhá hypotéza, že v ČR jsou příjmy rozděleny rovnoměrněji než v SRN, byla potvrzena, a to na základě všech analyzovaných ukazatelů rozdělení příjmů. Pro člověka zvažujícího ekonomickou migraci z těchto skutečností vyplývá, že SRN je z hlediska příjmů vhodnou cílovou zemí a obzvláště to platí pro nadprůměrně vydělávající z důvodu nižší úrovně nivelizace. Dalším praktickým závěrem vyplývajícím z této práce je, že bez znalosti omezení porovnávání hrubých mezd je takové srovnání pro uživatele velmi zavádějící a může vyvolat mylnou představu o příjmové situaci v zahraničí. Hlavní cíl lze tedy považovat za splněný Aby tato práce mohla být lepší a komplexnější pomůckou pro rozhodování o migraci a výběru cílové země, bylo by vhodné ji doplnit o analýzu ukazatelů nepříjmového charakteru. Tedy o environmentální indexy a indexy blahobytu, jako jsou například index environmentální udržitelnosti, index šťastné planety, index lidského rozvoje a mnohé další. 36
Seznam literatury JÍLEK, J., MORAVOVÁ, J. Ekonomické a sociální indikátory. 1. vyd. Praha: Futura, 2007. ISBN 978-80-86844-29-9 BURDA, M., WYPLOSZ, CH. Macroeconomics. 4. vyd. New York: Oxford University Press, 2005. ISBN 0-19-926496-1 TAYLOR, J., WEERAPANA, A., Economics. 6. vyd. Čína: Cengage Learning, 2010. ISBN 978-1-4390-8127-3 SOUKUP, J. a kol. Makroekonomie. 2. vyd. Praha: Management Press, 2010. ISBN 978-80-7261-219-2 JUREČKA, V. a kol. Makroekonomie. 2. vyd. Praha: Grada, 2013a. ISBN 978-80247-4386-8 JUREČKA, V. a kol. Mikroekonomie. 2. vyd. Praha: Grada, 2013b. ISBN 978-80247-4385-1 HORSKÁ, H. Moderní makroekonomie pro manažery II. 1. vyd. Mladá Boleslav: ŠKODA AUTO a.s. Vysoká škola, 2011. ISBN 978-80-87042-39-7 VINTROVÁ, R. Interpretační omezení HDP a alternativní ukazatele. [Working paper.] Centrum výzkumu konkurenční schopnosti České republiky, 2010. ISSN 1801-4496 ČSÚ: Výběrové šetření příjmů a životních podmínek domácností [online]. 2014a. [cit.
4.
11.
2014].
Dostupné
z
URL:
ČSÚ: Komentář ke strukturálním šetřením [online]. 2014b. [cit. 4. 11. 2014]. Dostupné
z
URL:
ČSÚ: Průměrná mzda a evidenční počet zaměstnanců - metodika [online]. 2014c. [cit. 4. 11. 2014]. Dostupné z URL:
37
ČSÚ: Statistika & my [online]. 2014d. [cit. 4. 11. 2014]. Dostupné z URL: ČSÚ: Evropský srovnávací program [online]. 2014e. [cit. 4. 11. 2014]. Dostupné z URL: ČSÚ: Průměrné mzdy [online]. 2014f. [cit. 4. 11. 2014]. Dostupné z URL: The Economist: The Big Mac index [online]. 2014. [cit. 15. 11. 2014]. Dostupné z URL: < http://www.economist.com/content/big-mac-index>
38
Seznam obrázků a tabulek Seznam obrázků Obr. 1 Různé Lorenzovy křivky se stejným Giniho koeficientem .......................... 15 Obr. 2 Vývoj HDP na obyvatele v eurech v letech 2000 – 2013 ........................... 17 Obr. 3 Vývoj násobku HDP na obyvatele v eurech SRN oproti ČR ...................... 18 Obr. 4 Vývoj ČND na obyvatele v PPS v letech 2000 – 2013............................... 19 Obr. 5 Vývoj násobku ČND na obyvatele v PPS SRN oproti ČR.......................... 19 Obr. 6 Vývoj disponibilního důchodu na obyvatele v PPS v letech 2000 – 2011 .. 20 Obr. 7 Vývoj násobku disponibilního důchodu na obyvatele v PPS ..................... 21 Obr. 8 Vývoj průměrné hrubé mzdy v € v letech 2001 – 2013 .............................. 22 Obr. 9 Vývoj průměrné čisté mzdy v € v letech 2001 – 2013................................ 22 Obr. 10 Vývoj průměrné čisté mzdy v PPS v letech 2000 – 2012 ........................ 23 Obr. 11 Vývoj násobku průměrných mezd SRN oproti ČR ................................... 24 Obr. 12 Vývoj průměrného ekvivalizovaného příjmu v PPS v letech 2005 - 2012 24 Obr. 13 Vývoj mediánu ekvivalizovaného příjmu v PPS v letech 2005 – 2012 ..... 25 Obr. 14 Vývoj násobku ekvivalizovaného příjmu SRN oproti ČR ......................... 25 Obr. 15 Vývoj kupní síly dle Big Mac indexu v letech 2002 - 2013 ....................... 26 Obr. 16 Vývoj násobku kupní síly dle Big Mac indexu ČR oproti SRN ................. 27 Obr. 17 Lorenzovy křivky pro SRN a ČR v roce 2005 .......................................... 28 Obr. 18 Lorenzovy křivky pro SRN a ČR v roce 2012 .......................................... 28 Obr. 19 Vývoj indexu Robina Hooda v letech 2005 - 2012 ................................... 29 Obr. 20 Vývoj Giniho koeficientu v letech 2005 - 2012 ......................................... 30 Obr. 21 Vývoj indexu S80/S20 v letech 2005 - 2012 ............................................ 31
39
Seznam tabulek Tab. 1 Výchozí údaje k příkladům ........................................................................ 33 Tab. 2 Vypočtené hodnoty pro příklad 1 ............................................................... 33 Tab. 3 Vypočtené hodnoty pro příklad 2 ............................................................... 34
40
Seznam příloh Příloha č. 1 Seznam tabulek dat........................................................................... 42
41
Příloha č. 1 Seznam tabulek dat Název ukazatele Disponibilní důchod
Giniho koeficient
HDP, ČDP, HND, ČND
Průměrné mzdy
Adresa zdrojové tabulky dat
Cenová hladina
Průměrné příjmy SILC
Distribuce příjmů
Index S80/S20
tC=ASC_1_FIRST&rStp=&cStp=&rDCh=&cDCh=&rDM=true&cDM=true&foot nes=false&empty=false&wai=false&time_mode=NONE&time_most_ recent=false&lang=EN&cfo=%23%23%23%2C%23%23%23.%23% 23%23>
Měnové kurzy
053416INDIC_IL,S80_S20;DS-053416SEX,T;DS053416AGE,TOTAL;&rankName1=SEX_1_2_1_2&rankName2=AGE_1_2_-1_2&rankName3=INDIC-IL_1_2_1_2&rankName4=INDICATORS_1_2_1_2&rankName5=TIME_1_0_0_0&rankName6=GEO_1_2_0_1&sor tC=ASC_1_FIRST&rStp=&cStp=&rDCh=&cDCh=&rDM=true&cDM=true&foot nes=false&empty=false&wai=false&time_mode=NONE&time_most_ recent=false&lang=EN&cfo=%23%23%23%2C%23%23%23.%23% 23%23>
44
ANOTAČNÍ ZÁZNAM
AUTOR
Tomáš Marek
STUDIJNÍ OBOR
6208R163 Podniková ekonomika a finanční management Vývoj
NÁZEV PRÁCE
ukazatelů
výkonnosti
ekonomiky
a
ukazatelů
příjmů
obyvatelstva v Česku a Německu
VEDOUCÍ PRÁCE
Ing. Šárka Dvořáková, Ph.D.
KATEDRA
KE - Katedra ekonomie
POČET STRAN
44
POČET OBRÁZKŮ
21
POČET TABULEK
3
POČET PŘÍLOH
1
STRUČNÝ POPIS
Cílem bakalářské práce je analýza ukazatelů výkonnosti ekonomiky
ROK ODEVZDÁNÍ
2014
a ukazatelů výše a rozdělení příjmů v ČR a SRN. Teoretická část vysvětluje konstrukci těchto ukazatelů a základní principy jejich mezinárodního
srovnávání.
V praktické
části
je
provedeno
mezinárodní srovnání popsaných ukazatelů v časové řadě deseti let. Zjištěné závěry jsou ověřeny pomocí několika modelových příkladů. Hlavním zjištěním je, že úroveň příjmů je v SRN vyšší než v ČR, rozdíly se zvětšují a rozdělení příjmů je v SRN nerovnoměrnější.
KLÍČOVÁ SLOVA
ukazatele výkonnosti ekonomiky, ukazatele výše příjmů, ukazatele distribuce příjmů, mezinárodní komparace ukazatelů
PRÁCE OBSAHUJE UTAJENÉ ČÁSTI: Ne
ANNOTATION
AUTHOR
Tomáš Marek
FIELD
6208R163 Business Management and Finance Indicators of economic performance and indicators of income in
THESIS TITLE
Czech republic and Germany
SUPERVISOR
Ing. Šárka Dvořáková, Ph.D.
DEPARTMENT
KE - Department of
YEAR
2014
Economics
NUMBER OF PAGES
44
NUMBER OF PICTURES
21
NUMBER OF TABLES
3
NUMBER OF APPENDICES
1
SUMMARY
The goal of this thesis is analysis of indicators of economic performance, income level and income distribution in Czech republic and Germany. Theoretical part explains construction of these indicators and principles of international comparison. International comparison is committed in practical part in time line of 10 years. Conclusions are verified using model examples. The main finding is that the level of income is higher in Germany than in the Czech republic, the difference is being bigger and distribution of income is more uneven in Germany than in the Czech republic. Germany is therefore a suitable country for economic migration.
KEY WORDS
Indicators of economic performance, indicators of income level, indicators of income distribution, international comparison of indicators
THESIS INCLUDES UNDISCLOSED PARTS: No
