NEZAMĚ STNANOST VE VZTAHU K VENKOVSKÉ MU PROSTŘEDÍ A ZEMĚ DĚ LSTVÍ UNEMPLOYMENT IN RELATION TO THE RURAL ENVIRONMENT AND AGRICULTURE DUFEK Jaroslav, (Č R) ABSTRACT The aim of this work was the analysis of relation between unemployment and selected factors characterizing rural area and agriculture. The original material for analysing were data from 14 region of the Czech republic. The simple and multiple models were defined by 7 explanatory variables using. This sample for multiple relations proceeded from stepwise regression and factor analysis. In case of simple relations the statistical evidential direct influence and indirect influence of registred units number in agriculture was proved. In case of multiple relations rate of rural inhebitants and rate of agricultural land was extra proved. KEY WORDS unemployment, agriculture, models Ú VOD V souč asných podmínká ch Č eské republiky se i přes vyhlá šený Ná rodní plá n zaměstnanosti Č eské republiky v roce 1999 a kaž doroč ně navazující realizované Ná rodní akč ní plá ny stá le nedaří sníž it nezaměstnanost na přijatelnou úroveň. V zá věru roku 2003 dosahovala registrovaná míra nezaměstnanosti v Č R 10,3 %, přič emž existují znač né regioná lní rozdíly. Nejniž ší hodnota míry byla v okrese Praha-zá pad (3,0 %), nejvyšší v okrese Most (23,5 %). Velké rozdíly jsou i v poč tu uchazeč ůo zaměstná ní na 1 volné pracovní místo. Nejpříznivější situace je v okresech Praha-zá pad a Praha-východ, v nichž na 1VPM připadá pouze 2,1 uchazeč ů, až extrémně nejhorší poč et vykazuje naproti tomu okres Litoměřice, kde na 1 VPM je evidová no 96,0 uchazeč ů. Průměr pro celou Č R č iní 13,5 uchazeč ůna 1 VPM. V posledním období se v Č R zvyšuje při dané sezonnosti nejen úroveň míry nezaměstnanosti, ale i její absolutní variabilita a levostranné zešikmení. Zvyšují se rozdíly regionůs nejniž ší a nejvyšší nezaměstnaností, přič emž prá vě u regionůs vysokou nezaměstnaností se i přes různá opatření nezaměstnanost nadá le zvyšuje. Vlá da si je vědoma, ž e jednou z hlavních příč in vysoké regioná lní nezaměstnanosti je nevhodná odvětvová struktura. Nejvíce postiž eny jsou regiony s jednostranně zaměřeným průmyslem (zvlá ště na průmysl těž ební a těž ký), nepříznivě se projevuje i vyšší zaměření regionůna zemědělskou výrobu při nízké přítomnosti průmyslu. Předlož ený příspěvek si klade za cíl analyzovat vztah regioná lní nezaměstnanosti a vybraných faktorů charakterizujících venkovské prostředí a zemědělství. Jde o jeden z dílč ích cílů získaného projektu v rá mci interního Grantového systému MZLU v Brně pro rok 2004, který je zaměřen na zkoumá ní trendu, sezonnosti a na modelová ní vztahůmíry nezaměstnanosti s některými ekonomickými a sociá lně demografickými charakteristikami v rá mci celé Č eské republiky i jejích regionů. MATERIÁ L A METODIKA Data pro analýzu jsou získá na ze všech 14 krajů Č R a vztahují se k roku 2002. Kromě registrované regioná lní míry nezaměstnanosti bylo vybrá no dalších 7 ukazatelů, které více č i méně charakterizují venkov resp. zemědělství a u nichž se může předpoklá dat vztah k nezaměstnanosti. Výběr těchto vysvětlujících proměnných byl dá n mož nostmi získá ní
239
odpovídajících dat z vyhodnocovaných regionů. Na zá kladě regresní a korelač ní analýzy jsou definová ny jednoduché a vícená sobné vztahy mezi registrovanou regioná lní mírou nezaměstnanosti a vybranými vysvětlujícími proměnnými (které bylo mož no získat), přič emž je použ ita ná sledující symbolika: y - registrovaná míra nezaměstnanosti v % x1 - rozloha v km2 x2 - podíl zemědělské půdy k celkové rozloze daného území v % x3 - % zornění (podíl orné půdy k zemědělské půdě v %) x4 - hustota obyvatel (poč et obyvatel na 1 km2) x5 - podíl venkovského obyvatelstva v % x6 - poč et registrovaných jednotek v zemědělství, lesnictví a rybá řství na 1000 obyvatel x7 - podíl samostatně hospodařících rolníkůk poč tu registrovaných jednotek v zemědělství, lesnictví a rybá řství na 1000 obyvatel v % Tab. 1: Regioná lní a celostá tní data z roku 2002
496 11016 10057 7561 3314 5335 3163 4758 4518 6925 7065 5159 3964 5535
Podíl % Hustota Podíl Zem. zem. zornění obyvatel venk. jedn. na půdy obyv. 1000 ob. 42,57 73,59 2343 0 1,979 60,70 83,30 102 45,28 13,130 49,30 64,57 62 35,65 19,834 50,80 69,03 73 33,12 15,489 37,63 45,80 92 18,88 9,957 52,14 67,26 154 20,34 10,251 44,54 50,06 135 21,77 13,472 58,90 69,30 115 31,65 17,637 60,69 73,43 112 38,47 14,903 60,68 77,45 75 42,15 20,323 60,38 84,16 159 36,47 14,532 53,70 75,73 123 42,12 15,888 49,43 64,61 150 38,55 18,473 51,47 62,87 228 22,99 8,756
Podíl hosp. rol. 54,78 79,97 69,17 61,31 59,82 80,8 73,22 81,34 79,45 74,83 84,21 75,70 86,09 79,37
78866
54,18
76,91
Region (kraj)
MN
Rozloha
Hlavní město Praha Středoč eský kraj Jihoč eský kraj Plzeňský kraj Karlovarský kraj Ústecký kraj Liberecký kraj Krá lovéhradský kraj Pardubický kraj Vysoč ina Jihomoravský kraj Olomoucký kraj Zlínský kraj Moravskoslezský kraj
3,73 7,21 6,65 7,06 10,07 17,13 8,68 7,30 8,66 8,32 11,20 12,20 10,22 15,89 9,81
Č eská republika
71,81
129
29,56
12,877
Při zpracová ní dat byly využ ity zá kladní statistické metody a sice výpoč et jednorozměrných č íselných charakteristik úrovně a variability, definová ní jednoduchých a vícená sobných regresních funkcí a jim odpovídajících koeficientů korelace vč etně ověření statistické průkaznosti a faktorová analýza pro výběr vysvětlujících proměnných. Při výběru vysvětlujících proměnných pro modely registrované míry nezaměstnanosti byl uplatněn rovněž zpětný postup kroková regrese, založ ený na postupném vyluč ová ní nevýznamných č i méně významných proměnných. VÝSLEDKY Z výchozích hodnot zúč astněných ukazatelů a stejně tak z tabulky jednorozměrných charakteristik (Tab. 2) vyhodnocujících absolutní úroveň a variabilitu je zřejmé, ž e u některých ukazatelů je znač ná variabilita ovlivněná zařazením hlavního města Prahy v rá mci souboru 14 krajůČ R. Praž ský kraj vykazuje u některých ukazatelůextrémní hodnoty, především pokud jde o rozlohu, hustotu obyvatelstva a podíl venkovského obyvatelstva.
240
Z uvedeného důvodu byl uplatněn dvojí přístup k analýze. Byl vyhodnocová n jednak soubor všech 14 krajůČ R (A), jednak soubor 13 krajůbez hlavního města Prahy (B). Varianta B vykazuje výsledky, které jsou pro vytvá ření zá věrůo zkoumaných vztazích s ohledem na vylouč ení extrémůvěrohodnější a lépe interpretovatelné. Tab. 2: Charakteristiky úrovně a variability Ukazatele Aritmetický (proměnné) průměr
Směrodatná odchylka
Variač ní koeficient
S o u b o r 14 k r a j ů Č e s k é r e p u b l i k y y – míra nezaměstnanosti (%) 9,59 3,62 37,71 2 x1 –rozloha (km ) 5633 2759 49 x2 –podíl zem. půdy (%) 52,35 7,40 14,14 x3 –zornění (%) 68,65 10,98 15,99 2 x4 –hustota obyv. na km 280 595 21 x5 –podíl venkov. obyv. (%) 30,53 12,37 40,51 x6 –zem. jedn. na 1000 obyv. 13,90 4,94 35,54 x7 –podíl hosp. rolníků(%) 74,29 9,62 12,95
Min.
Max.
3,73 496 37,63 45,80 62 0,00 1,98 54,78
17,13 11016 60,70 84,16 2343 45,28 20,32 86,09
S o u b o r 13 k r a j ů Č e s k é r e p u b l i k y b e z P r a h y y – míra nezaměstnanosti (%) x1 –rozloha (km2) x2 –podíl zem. půdy (%) x3 –zornění (%) x4 –hustota obyv. na km2 x5 –podíl venkov. obyv. (%) x6 –zem. jedn. na 1000 obyv. x7 –podíl hosp. rolníků(%)
10,04 6028 53,10 68,27 122 32,88 14,82 75,79
3,33 2425 7,12 11,33 45 9,06 3,70 8,13
33,16 40 13,42 16,59 40 27,55 24,97 10,72
6,65 3163 37,63 45,80 62 18,88 8,76 59,82
17,13 11016 60,70 84,16 228 45,28 20,23 86,09
Pro kvantifikaci a posouzení mož ného vlivu vybraných ukazatelůna dosahovanou úroveň registrované regioná lní míry nezaměstnanosti byly definová ny jednoduché lineárníregresní modely vč etně odpovídajících koeficientůkorelace: Varianta A (14 krajůČ R) y′ = 9,646 –0,000 x1 y′ = 7,792 + 0,344 x2 y′ = 12,659 –0,045 x3 y′ = 10,302 –0,003 x4 y′ = 9,281 + 0,010 x5 y′ = 10,460 –0,062 x6 y′ = –4,570 + 0,191 x7
Varianta B (13 krajůČ R bez Prahy) y′ = 12,895 –0,001 x1 y′ = 13,293 –0,061 x2 y′ = 11,764 –0,025 x3 y′ = 3,034 + 0,058 x4 y′ = 15,800 –0,175 x5 y′ = 18,616 –0,578 x6 y′ = –0,096 + 0,134 x7
r = 0,000 r = 0,071 r = 0,135 r = 0,415 r = 0,035 r = 0,085 r = 0,507
r = 0,344 r = 0,131 r = 0,085 r = 0,778 ** r = 0,476 r = 0,643 * r = 0,326
Z výsledků vyplývá , ž e u varianty A je největší stupeň zá vislosti regioná lní míry nezaměstnanosti na hustotě obyvatelstva a přitom jde o negativní vztah. Tento výsledek je výrazně ovlivněn Prahou, kde je nezaměstnanost na velmi nízké úrovni a přitom je zde extrémně vysoká hustota obyvatel. Obr. 1 ná zorně dosvědč uje, ž e úč ast Prahy vztah výrazně zkresluje. Při vyřazení Prahy u varianty B se s vysokou průkazností projevil ještě větší stupeň zá vislosti (r = 0,778 **), avšak směr zá vislosti je kladný. Regresní koeficient + 0,058 přitom znamená , ž e při daných podmínká ch spolupůsobení všech ostatních vlivůse vyšší hustota obyvatelstva na 1 km2 o 10 obyvatel projevuje ve zvýšení míry nezaměstnanosti o 0,58 %. 241
míra nezaměstnanosti (%)
20
20
A
16 12
12
8
8
4
4
0 0
500
1000
1500
B
16
2000 2
2500
0 50
100
150
200
250 2
hustota obyvatel na 1 km
hustota obyvatel na 1 km
Obr. 1: Vztah mezi regioná lní mírou nezaměstnanosti a hustotou obyvatel (A –14 krajůČ R, B –13 krajůČ R bez hlavního města Prahy)
20
míra nezaměstnanosti (%)
míra nezaměstnanosti (%)
Při rozlišení obyvatelstva na městské a venkovské a ná sledného zkoumá ní vlivu jejich procentického zastoupení na úroveň nezaměstnanosti lze konstatovat, ž e vyšší podíl venkovského obyvatelstva přispívá k dosahová ní niž ší míry nezaměstnanosti. Vyšší podíl venkovského obyvatelstva o 1 % odpovídá niž ší míře nezaměstnanosti o 0,175 %. Dá se to vysvětlit tím, ž e města s větším poč tem obyvatel a přitom s nedostateč ným poč tem pracovních míst ovlivňují zvyšová ní nezaměstnanosti. Průkazný vztah (r = 0,643*) se projevil ve vztahu míry nezaměstnanosti a poč tem registrovaných zemědělských, lesnických a rybá řských jednotek na 1000 obyvatel. Č ím je vyšší poč et těchto jednotek, tím je míra nezaměstnanosti niž ší. Regresní změna je poměrně velká , neboť podle regresního koeficientu vyvolá zvýšení o 1 registrovanou jednotku na 1000 obyvatel sníž ení registrované míry nezaměstnanosti o 0,643 %.
B
16 12 8 4 0 0
10
20
30
40
50
podíl venkovského obyvatelstva (%)
20
B
16 12 8 4 0 0
5
10
15
20
25
zem., les. a ryb. jednotky na tis. obyv.
Obr. 2: Vztah mezi mírou nezaměstnanosti a podílem venkovského obyvatelstva (B – 13 krajůČ R bez Prahy)
Obr. 3: Vztah mezi mírou nezam. a poč tem registr. zem., les. a ryb. jedn. na tis. obyv. (B –13 krajůČ R bez Prahy)
Obdobný vliv (i když s jinou úrovní regresní změny) by jistě vykazoval i ukazatel, který by charakterizoval poč et registrovaných jednotek celkem na 1000 obyvatel (případně i poč et jednotek jiného odvětví), neboť jejich vyšší poč et svědč í o vyšší ekonomické aktivitě a tedy i o vyšší zaměstnanosti. Naproti tomu podíl samostatně hospodařících rolníků z poč tu zemědělských, lesnických a rybá řských registrovaných jednotek vykazuje s mírou nezaměstnanosti pozitivní zá vislost. Na kaž dé procento podílu rolníkův případě varianty B připadá 0,19 % míry nezaměstnanosti při skoro průkazném koeficientu korelace r = 0,501.
242
Vztah k zemědělství charakterizuje rovněž podíl zemědělské půdy. Vliv tohoto ukazatele na míru nezaměstnanosti se však projevil jako statisticky neprůkazný s koeficientem korelace kolem /r/ = 0,1. Rovněž procento zornění, které do urč ité míry vypovídá o intenzitě zemědělského podniká ní, nevykazuje s mírou nezaměstnanosti průkazný vztah a má zhruba stejně nízký koeficient korelace. Všechny výše uvedené zá vislosti se týkaly pouze jednoduchých vztahů mezi mírou nezaměstnanosti a jednotlivými vysvětlujícími proměnnými. Při definová ní vícená sobných vztahů byl zvolen pro výběr vysvětlujících proměnných dvojí přístup, a to na zá kladě faktorové analýzy a prostřednictvím krokové regrese. Vý sledky faktorové analý zy: § varianta A (soubor všech 14 krajůČ R) Faktor Vlast. hodn. 1 2 3 4
4,184 1,416 0,749 0,385
% 59,8 20,2 10,7 5,5
Kumulat. % 59,8 80,0 90,7 96,2
Zastupující proměnná x5 –podíl venkovského obyvatelstva v % x3 –% zornění (podíl orné půdy ze zem. v %) x7 –podíl samost. hosp. rolníkůze zem. jedn. v %) x1 –rozloha v km2
Regresní rovnice: y′ = 9,281 + 0,010 x5 y′ = 12,847 + 0,036 x5 –0,064 x3 y′ = –3,544 –0,090 x5 –0,085 x3 + 0,292 x7 y′ = –4,191 –0,134 x5 –0,094 x5 + 0,308 x7 + 0,0003 x1
r= r= r= r=
0,035 * 0,174 0,646 0,660
§ varianta B (soubor 13 krajůČ R bez hlavního města Prahy) Při výpoč tu byly s ohledem na praktickou interpretaci vybírá ny za jednotlivé faktory proměnná s druhou největší faktorovou zá těž í. Faktor Vlast. hodn. 1 2 3 4
3,573 1,971 0,829 0,309
% 51,0 28,2 11,8 4,3
Kumulat. % 51,0 79,2 91,1 95,4
Zastupující proměnná x5 –podíl venkovského obyvatelstva v % x7 –podíl samost. hosp. rolníkůze zem. jedn. v %) x6 –poč et zem., les. a ryb. jednotek na 1000 obyv. x2 –podíl zemědělské půdy v %
Regresní rovnice: y′ = 15,800 –0,175 x5 y′ = 1,423 –0,236 x5 + 0,216 x7 y′ = 5,736 –0,108 x5 + 0,189 x7 –0,438 x6 y′ = 6,365 –0,081 x5 + 0,209 x7 –0,450 x6 + 0,053 x2
r= r= r= r=
0,476 0,691 * 0,777 * 0,779
Z výsledkůfaktorové analýzy vyplývá , ž e z formá lního i z interpretač ního hlediska se jeví jako vhodný statisticky průkazný model y′ = 5,736 –0,108 x5 + 0,189 x7 –0,438 x6 r = 0,777 * Vyšší podíl venkovského obyvatelstva (x1) o 1 % se při vylouč ení vlivu obou dalších zúč astněných proměnných (x7, x6) projevuje ve sníž ení míry nezaměstnanosti o 0,108 %. Negativní dílč í vztah s mírou nezaměstnanosti vykazuje rovněž poč et zemědělských, lesnických a rybá řských jednotek v přepoč tu na 1000 obyvatel (x6). Kaž dá tato další registrovaná jednotka na 1000 obyvatel při vylouč ení vlivu x5 a x7 přiná ší sníž ení míry nezaměstnanosti o 0,438 %. Naproti tomu se vliv podílu samostatně hospodařících rolníků (x7) projevuje k míře nezaměstnanosti obdobně jako u jednoduché zá vislosti v přímém vztahu, přič emž dílč í regresní koeficient vypovídá , ž e zvýšení tohoto podílu o 1 % se odrazí ve zvýšení míry nezaměstnanosti o 0,108 %. 243
Vý sledky krokové regrese – zpětný postup: § varianta A (soubor všech 14 krajůČ R) Regresní funkce
Korelace
y′ = 6,263 –0,0004x1 –0,468x2 + 0,412x3 –0,010x4 –0,274x5 –0,284x6 + 0,228x7 y′ = –4,484 – 0,417x2 + 0,320x3 –0,009x4 –0,273x5 –0,286x6 + 0,265x7 y′ = 1,502 – 0,491x2 + 0,406x3 –0,009x4 –0,399x5 + 0,265x7 y′ = –0,871 + 0,137x3 –0,007x4 –0,370x5 + 0,192x7 y′ = 0,526 –0,004x4 –0,242x5 + 0,265x7 y′ = –7,711 –0,120x5 + 0,282x7 y′ = –4,570 + 0,191x7
0,889 0,873 0,854* 0,786* 0,755* 0,605 0,507
§ varianta B (soubor 13 krajůČ R bez hlavního města Prahy) Regresní funkce
Korelace
y′ = 7,654 –0,0003x1 –0,388x2 + 0,386x3 + 0,030x4 –0,241x5 –0,065x6 + 0,050x7 y′ = 7,306 –0,0003x1 –0,393x2 + 0,393x3 + 0,034x4 –0,258x5 + 0,036x7 y′ = 8,268 –0,0003x1 –0,365x2 + 0,388x3 + 0,038x4 –0,244x5 y′ = 7,495 –0,299x2 + 0,300x3 + 0,045x4 –0,228x5 y′ = 3,725 + 0,119x3 + 0,043x4 –0,215x5 y′ = 6,441 + 0,052x4 –0,081x5 y′ = 3,034 + 0,058x4
0,890 0,889 0,888* 0,873* 0,835** 0,805** 0,778**
Na zá kladě výsledků získaných krokovou regresí lze konstatovat, ž e významnými vysvětlujícími proměnnými se jeví: x4 - hustota obyvatel na 1 km2, x5 - podíl venkovského obyvatelstva v %, x3 - % zornění a x2 - podíl zemědělské půdy k celkové rozloze daného území v %. Vliv rozlohy území (x1) je zanedbatelný. Dílč í regresní koeficienty charakterizují vž dy změny v úrovni míry nezaměstnanosti vyvolané změnou příslušné vysvětlující proměnné o svou jednu měrnou jednotku při podmínce vylouč ení vlivu zbývajících proměnných v rovnici. V případě statisticky průkazného modelu s nejvyšším vícená sobným koeficientem korelace r = 0,888* tedy platí, ž e vyšší podíl zemědělské půdy o 1 % se projeví ve sníž ení míry nezaměstnanosti o 0,299 %, vyšší procento zornění o 1 % ve zvýšení o 0,300 %, vyšší hustota obyvatel na 1 km2 o 1 obyvatele ve zvýšení o 0,045 % a vyšší podíl venkovského obyvatelstva o 1 % ve sníž ení o 0,228 %. ANOTACE Cílem prá ce byla analýza vztahu regioná lní nezaměstnanosti a vybraných faktorů charakterizujících venkovské prostředí a zemědělství. Za výchozí materiá l pro analýzu slouž ily údaje získané ze 14 krajů Č eské republiky. Byly definová ny jednoduché a vícená sobné modely při použ ití 7 vysvětlujících proměnných, jejichž výběr pro vícená sobné vztahy vychá zel z krokové regrese a faktorové analýzy. U jednoduchých vztahůbyl proká zá n statisticky průkazný přímý vliv hustoty obyvatel a nepřímý vliv poč tu registrovaných jednotek v zemědělství, u vícená sobných vztahů to byly navíc podíl venkovského obyvatelstva a podíl zemědělské půdy. KLÍ Č OVÁ SLOVA nezaměstnanost, zemědělství, modely
244
LITERATURA 1. DUFEK, J.: Nezaměstnanost v sociá lně demografických souvislostech. In: Sborník z meziná rodní konference „Č eská ekonomika 2000, oč eká vá ní-skuteč nost-perspektivy“, s. 640-649, Karviná 2000, ISBN 80-7248-059-6. 2. DUFEK, J.: Statistická analýza nezaměstnanosti v Č eské republice. In: Zborník príspevkov z II. Slovenkej štatistickej konferencie „Štatistické metó dy v praxi“, s. 43-47, Nitra 2002, ISBN 80-88946-19-0. 3. DUFEK, J.: Analýza vývoje regioná lní nezaměstnanosti v Č eské republice. In: Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, roč . LI, č . 6, s. 35-45, 2003, ISSN 1211-8516. 4. DUFEK, J.: Development of Regional Unemployment Characteristics in the Czech Republic. In: AGRICULTURAL ECONOMICS Zemědělská ekonomika, roč . 49, č . 12, s. 571-578, 2003, ISSN 0139-570X. KONTAKTNÍ ADRESA Prof. Ing. Jaroslav Dufek, DrSc., ústav statistiky a operač ní analýzy PEF MZLU v Brně, Zemědělská 5, 613 00 Brno, Č eská republika,
[email protected] Oponent: prof. Ing. Alojz Podolá k, CSc.
245
