Provozně ekonomická fakulta

Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně

Provozně ekonomická fakulta

Ústav statistiky a operačního výzkumu

Komparace vývoje nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a ČR Bakalářská práce

Vedoucí:

Vypracovala:

prof. RNDr. Beáta Stehlíková, CSc.

Miroslava Střelcová

Brno 2009

Prohlášení: Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci zpracovala samostatně podle metodických pokynů vedoucího práce a v seznamu použité literatury uvádím všechny zdroje a literaturu, z kterých jsem čerpala.

V Brně dne 24.5.2009

………………………..

Poděkování: Ráda bych touto cestou poděkovala vedoucí mé bakalářské práce prof. RNDr. Beátě Stehlíkové, CSc. za odborné vedení, připomínky a trpělivost při vypracování práce.

Abstrakt Tato bakalářská práce se zabývá srovnáním vývoje nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a České republiky. Zaměřuje se na komparaci vývoje míry nezaměstnanosti podle věkové struktury, vzdělání a délky nezaměstnanosti. Dále se časová řada míry nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a České republice analyzuje pomocí vybraných statistických metod. Na závěr se realizuje předpověď budoucího vývoje nezaměstnanosti pro rok 2009.

Klíčová slova: nezaměstnanost, míra nezaměstnanosti, časová řada, okres Uherské Hradiště, Česká republika

Abstract This bachelor thesis deals with the comparison of the development of unemployment in the district of Uherske Hradiste and the Czech Republic. It focuses on comparing the development of unemployment rates by age structure, education and length of unemployment. Furthermore, the time series in the unemployment rate in the district Uherske Hradiste and the Czech Republic analyzes selected using statistical methods. Finally, the realized forecast future developments in unemployment for the year 2009.

Keywords: unemployment, unemployment rate, time series, district Uherske Hradiste, Czech Republic

OBSAH 1

ÚVOD...............................................................................................................9

2

CÍL PRÁCE....................................................................................................11

3

LITERÁRNÍ PŘEHLED ..............................................................................12

3.1

Nezaměstnanost .......................................................................................12

3.1.1 3.1.2 3.1.3 3.1.4 3.1.5 3.1.6 3.1.7 3.1.8 3.2

Důsledky nezaměstnanosti....................................................................20

3.2.1 3.2.2 3.3

Ekonomické důsledky ..........................................................................21 Sociální důsledky ..................................................................................21 Politika zaměstnanosti............................................................................22

3.3.1 3.3.2 4

Definice nezaměstnanosti ....................................................................12 Definice nezaměstnaného ....................................................................13 Míry nezaměstnanosti ..........................................................................14 Přirozená míra nezaměstnanosti ........................................................14 Dělení nezaměstnanosti dle ekonomické aktivity populace ..........15 Formy nezaměstnanosti .......................................................................15 Další druhy nezaměstnanosti..............................................................17 Dělení nezaměstnanosti dle dobrovolnosti populace .....................20

Pasivní politika zaměstnanosti ...........................................................22 Aktivní politika zaměstnanosti...........................................................23

MATERIÁL A METODIKA.......................................................................24

4.1

Materiál......................................................................................................24

4.2

Metodika....................................................................................................26

4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4 4.2.5 4.2.6

Definice pojmu časová řada ................................................................27 Klasifikace časových řad......................................................................27 Elementární charakteristiky časových řad ........................................29 Modelování časových řad....................................................................30 Mechanické vyrovnání časových řad.................................................33 Analytické vyrovnání časových řad...................................................34

4.2.7 Volba vhodného modelu trendu ........................................................35 4.2.8 Popis sezónní složky ............................................................................36 4.2.9 Triviální pojetí sezónnosti ...................................................................37 4.2.10 Extrapolace systematické složky.......................................................38 5

VÝSLEDKY PRÁCE.....................................................................................39

5.1

Obecné srovnání vývoje nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a ČR ............................................................................................39

5.2

Srovnání vývoje nezaměstnanosti dle věkové struktury, vzdělání a délky nezaměstnanosti uchazečů o pracovní místa...........................42

5.2.1 5.2.2 5.2.3

Srovnání vývoje nezaměstnanosti dle věkové struktury ................42 Srovnání vývoje nezaměstnanosti dle dosaženého vzdělání .........45 Srovnání vývoje nezaměstnanosti dle délky nezaměstnanosti......47

5.3

Elementární charakteristiky vývoje .....................................................50

5.4

Mechanické vyrovnání............................................................................52

5.4.1 5.5

Klouzavé průměry ................................................................................52 Analytické vyrovnání..............................................................................53

5.5.1 5.5.2

Lineární trend ........................................................................................53 Parabolický trend..................................................................................56

5.6

Volba vhodného modelu trendu...........................................................58

5.7

Prognóza míry nezaměstnanosti na rok 2009 .....................................61

6

DISKUZE A ZÁVĚR....................................................................................64

7

SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY.........................................................68

8

PŘÍLOHY.......................................................................................................70

1

ÚVOD Nezaměstnanost patří obecně mezi velmi známé makroekonomické

ukazatele, které slouží ke zhodnocení dění v rámci ekonomiky daného státu. Nerovnováhou na trhu práce se už několik let zabývají národní vlády všech států světa a snaží se nacházet efektivní východiska, která by eliminovala počty nezaměstnaných. Ani vláda České republiky v tomto směru není výjimkou, důležitý indikátor ekonomické situace bedlivě sleduje a vynakládá nemalé finanční prostředky na politiku zaměstnanosti. V minulosti patřila Česká republika mezi socialistické státy, v nichž fungovalo plánované hospodářství. Tento systém uměle udržoval plnou zaměstnanost i za cenu snížení produktivity práce, tudíž by se dalo říci, že v České republice do 90. let 20. století nezaměstnanost vůbec neexistovala. Situace se změnila příchodem demokracie, která s sebou přinesla změnu z plánovaného hospodářství na tržní, což vneslo do ekonomiky státu úplně nové možnosti. Prvním krokem bylo zrušení státního vlastnictví podniků a družstev, poté následovalo otevření českého obchodního prostředí pro zahraniční kapitál. Transformace ekonomického systému způsobila ovšem i podstatné problémy. Největší dopad na nezaměstnanost měla podstatná změna v umístění pracovní síly v jednotlivých sektorech národního hospodářství. Před rokem 1989 byla většina pracovní síly zaměstnána v primárním a sekundárním sektoru. Po roce 1990 se začala produkce těchto dvou odvětví utlumovat, což způsobilo vysoký nárůst nezaměstnanosti v následujících letech. Od přeměny hospodářského systému již uplynulo dvacet let, ale problémy s nezaměstnaností přetrvávají dodnes.

9

K nejproblémovějším druhům nezaměstnanosti se počítá nezaměstnanost dlouhodobá, které trvá déle než jeden rok. Příčin tohoto typu nezaměstnanosti existuje několik, může se jednat o dlouhotrvající mzdovou strnulost nebo také o důsledek dlouhodobé ekonomické recese. Nezaměstnanost v delším časovém horizontu vyvolává mnoho nepříznivých ekonomických i sociálních důsledků. Z ekonomického hlediska zabraňuje tvorbě produkce, ale také způsobuje postupné snižování nebo úplnou ztrátu kvalifikace pracovníků. Jako sociální dopad nezaměstnanosti se nejčastěji uvádí psychické zatížení a s tím související vyšší nemocnost. Taková stresující situace může vést až k rozložení etických hodnot nebo dokonce ke kriminalitě. Politika zaměstnanosti se proto zaměřuje hlavně na skupinu dlouhodobě nezaměstnaných, kterým se snaží prostřednictvím různých programů aktivní politiky zaměstnanosti v této situaci pomoct. Mezi další nemalé problémy nezaměstnanosti patří značné regionální rozdíly. Některé oblasti vykazují hodnoty míry nezaměstnanosti razantně vyšší než republikové statistiky, v jiných oblastech se naopak míra nezaměstnanosti nachází pod republikovou úrovní. Tyto územní odlišnosti podněcuje několik faktorů, mezi které se počítají např. geografický charakter regionu, dopravní dostupnost, různorodost vzdělání, dosažitelnost a zajímavost pro zahraniční kapitál, stárnutí populace, mzdová úroveň zaměstnanců a další jiné.

10

2

CÍL PRÁCE Cílem této bakalářské práce je statistické zpracování, analýza a srovnání

vývoje nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a České republice v letech 1999 – 2008. První část práce se zaměřuje na srovnání podílu nezaměstnaných dle věkové struktury, vzdělání a délky nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a v České republice. Hlavní úkol spočívá v analýze časových řad míry nezaměstnanosti za použití statistických metod, jako jsou elementární charakteristika vývoje, mechanické a analytické vyrovnání skutečných hodnot časových řad. Dále bude provedena prognóza budoucího vývoje nezaměstnanosti pro rok 2009 pomocí empirických sezónních indexů. V závěru budou shrnuty výsledky práce a navržena opatření, která by snížila počet nezaměstnaných v následujícím období.

11

3

LITERÁRNÍ PŘEHLED

3.1

Nezaměstnanost

3.1.1

Definice nezaměstnanosti Nezaměstnanost můžeme definovat jako nerealizovanou nabídku práce na

trhu práce. Jedná se o stav nerovnováhy na trhu práce, kdy nabídka převládá nad poptávkou nebo kdy struktura nabídky neodpovídá struktuře poptávky. Za těchto okolností lidé se zájmem o práci nejsou s to si ji najít. Příčin vedoucích k nezaměstnanosti existuje mnoho, například jde o: • dynamiku ekonomiky a střídání hospodářských cyklů, • strukturální změny, • nesoulad mezi nabídkou a poptávkou na trhu práce, • demografické vlivy, • mzdovou politiku a nepružnost mezd, • vývoj inflace, • státní zásahy na trhu práce, • chování odborů, • imobilitu pracovní síly. (Kolibová, Kubicová, 2005)

Problematice nezaměstnanosti se věnují i autoři zahraniční literatury. Kolektiv autorů Richard Layard, Stephen Nickell a Richard Jackman ve své knize Unemployment vysvětlují pojem nezaměstnanost, její příčiny a následky a také navrhují, jakými způsoby se může nezaměstnanost snižovat.

12

Christopher A. Pissarides se v díle Equilibrium unemployment theory zaměřuje na modelování přírůstků a úbytků v nezaměstnanosti, možnosti vytváření nových pracovních míst a také na důsledky nezaměstnanosti pro makroekonomické rovnováhy a efektivnost trhu práce.

3.1.2

Definice nezaměstnaného K vymezení nezaměstnaného jedince nestačí konstatování, že jde o osobu,

která nepracuje. Přiznání statutu nezaměstnaného je podmíněno několika dalšími skutečnostmi, přičemž jednotlivé inst it uce mají nastavený vlastní soubor kritérií vymezujících nezaměstnanou osobu. Tak například definice ILO (Mezinárodní organizace práce) 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 podnikáním kroků vedoucích k založení vlastní firmy, • připravenost nastoupit do zaměstnání okamžitě nebo nejpozději do 14 dnů.

Interpretace nezaměstnaného podle Eurostatu je shodná s definicí ILO, pouze s tou výjimkou, že přesně určuje nejen spodní, ale i horní hranici věku nezaměstnaného. Mezi nezaměstnané mohou být zařazení jedinci ve věku 15 až 74 let, kteří splňují již uvedené podmínky ILO (nemají práci, aktivně hledají a mohou okamžitě nastoupit do zaměstnání). V České republice jsou akceptovány obě zmíněné definice. Možnost získání kompenzačních dávek během nezaměstnanosti je však u nás podmíněná registrací a spoluprací s úřady práce.

13

3.1.3

Míry nezaměstnanosti Míry nezaměstnanosti vyjadřují v procentech podíl nezaměstnaných na

celkové pracovní síle. K výpočtu se používá obecného vzorce: u=

kde:

U * 100 L

(v %)

u = míra nezaměstnanosti U = nezaměstnaní L = pracovní síla

Rozdíl mezi různými mírami nezaměstnanosti je v použité metodice stanovení čitatele a jmenovatele, ale rovněž i v přesnosti dat a časové srovnatelnosti obou údajů. (Klíma, 2006)

3.1.4

Přirozená míra nezaměstnanosti Přirozená míra nezaměstnanosti je taková úroveň, ke které ekonomika

dlouhodobě směřuje. Pro dlouhé období platí, že ceny a mzdy se vyrovnávají do té doby, dokud nenastane rovnováha na trhu práce. Tato rovnováha je přirozenou mírou nezaměstnanosti. Kromě toho se může přirozená míra v průběhu času měnit v důsledku ekonomických cyklů. (Wachtel, 1989)

Je to nejnižší udržitelná míra nezaměstnanosti, kterou může tržní ekonomika dosahovat, aniž by inflace vykazovala tendenci ke zvyšování nebo snižování. Přirozená míra nezaměstnanosti vyjadřuje tedy nejvyšší udržitelnou úroveň zaměstnanosti a odpovídá potenciálnímu produktu země. (Klíma, 2006)

14

3.1.5

Dělení nezaměstnanosti dle ekonomické aktivity populace Ekonomicky aktivními obyvateli jsou ti, kteří prostřednictvím svého

zapojení do pracovního procesu získávají prostředky pro zajištění své vlastní existence, resp. existence svých rodin. Mezi ekonomicky aktivní obyvatelstvo pak patří jak ti, kteří práci mají, tak i ti, kteří ji krátkodobě, resp. i po delší časové období (a to ne z vlastní viny) nemají.

Ekonomicky neaktivní obyvatelé pracovní činnost nerealizují, nejsou do pracovního procesu zapojeni. Je tomu tak buď z důvodu, že v důsledku svých demografických či zdravotních determinant a problémů pracovat nemohou (děti, staří lide, dlouhodobě nemocní, invalidé), nebo proto, že by sice pracovat mohli, ale nechtějí. Prostředky pro zajištění vlastní existence mohou získávat jak legálními cestami a způsoby (např. pobírání renty), tak nelegálními (různé formy zločinnosti). (Nový, Surynek, 2002)

3.1.6

Formy nezaměstnanosti Frikční nezaměstnanost Frikční nezaměstnanost je z pohledu ekonomů nejméně problémovým

typem nezaměstnanosti. Frikční nezaměstnanost je krátkodobá, přechodná, nevyhnutelná a do jisté míry funkční. V angličtině jsou frikčně nezaměstnaní lidé označováni jako „people between two jobs". Jde o osoby, které z osobních i ekonomických důvodů se rozhodly změnit zaměstnání. Období mezi odchodem z původního zaměstnání a nástupem do

15

nového zaměstnání je označováno jako frikční nezaměstnanost. Platí to i o absolventech škol, kteří hledají první zaměstnání. Frikční nezaměstnanost je prakticky nevyhnutelná. Vláda, která by chtěla odstranit tuto nezaměstnanost, by musela direktivně nařizovat svým občanům nastupovat do prvně nabízených zaměstnání. (Kolibová, Kubicová, 2005)

Strukturální nezaměstnanost V ekonomice dochází průběžně k útlumu určitých segmentů, zároveň se však rozvíjí nové obory. Strukturální změny národního hospodářství, které provází mezisektorový přesun pracovních míst, ovlivňují poptávku po pracovních silách. Problém spojený se strukturální nezaměstnaností spočívá v nesouladu mezi nabídkou a poptávkou na trhu práce. Existují sice volná pracovní místa, ale profesní struktura nabízejících neodpovídá struktuře poptávky. Řešení strukturální nezaměstnanosti představuje již poněkud složitější úkol, než v případě předchozího typu. Nejvíce vhodným opatřením se jeví rekvalifikace. (Kolibová, Kubicová, 2005)

Cyklická nezaměstnanost Příčinou cyklické nezaměstnanosti je nedostatečná agrární poptávka, ke které dochází v obdobích hospodářské krize. Z důvodu poklesu agrární poptávky klesá i poptávka po práci. Oproti strukturální nezaměstnanosti cyklickou doprovází nedostatek volných pracovních míst.

16

Dle některých teoretiků, lze cyklickou nezaměstnanost odstranit pomocí pružnosti nominálních mezd i cen zboží. Realita je však vzdálená cenové pružnosti. Tuto nezaměstnanost vyvolávají cyklické změny hospodářských aktivit, díky nim ovšem v období konjunktury dochází k její eliminaci. Cyklická nezaměstnanost je nezaměstnaností, se kterou pracují ekonomové ve svých makroekonomických modelech. Je to nezaměstnanost, o které hovoří například Okunův zákon. Cyklickou nezaměstnanost lze zapsat jako: Uc = U - Un

U - celková míra nezaměstnanosti, Uc - cyklická nezaměstnanost, Un - přirozená míra nezaměstnanosti (Kolibová, Kubicová, 2005)

3.1.7

Další druhy nezaměstnanosti Technologická nezaměstnanost Zavádění nových strojů a technologií do výroby, které nahrazují lidskou

práci, způsobuje technologickou nezaměstnanost. V současné době se tento typ nezaměstnanosti dotýká nejen nekvalifikovaných či polokvalifikovaných dělníků, ale i vysoce vzdělaných odborníků. (Kolibová, Kubicová, 2005)

17

Sezónní nezaměstnanost Nezaměstnanost, ke které dochází vlivem střídání ročních období a s tím spojených výkyvu ve spotřebě určitého druhu zboží a služeb, označujeme jako nezaměstnanost sezónní. Propouštění pracovní síly v tomto případě nastává periodicky vzhledem k: • nepravidelné produkci v odvětvích závislých na počasí (např. stavebnictví,

zemědělství, lesnictví, rybolov, cestovní ruch), • sezónní poptávce určitého zboží a služeb (jde například o sortiment s vánoční

či velikonoční tématikou nebo zboží a služby určené pro letní či zimní období). (Kolibová, Kubicová, 2005)

Skrytá nezaměstnanost Výše uvedená charakteristika nezaměstnanosti přitom nezachycuje určité skupiny lidí, z jejichž postavení není jednoznačné, zda by měli být zohledněni mezi nezaměstnanými (vytvářejí eventuálně skrytou nezaměstnanost). Jde minimálně o dvě skupiny, a to 1) pracovníci s nuceným zkráceným pracovním úvazkem (zahrnutí mezi zaměstnané), 2) osoby vyloučené z pracovní síly, jako tzv. odrazení (frustrovaní) pracovníci. tj. takoví, kteří po dlouhodobé nezaměstnanosti ztratili naději, že práci najdou, a přestali ji hledat.

Kromě toho je sporné, zda mezi nezaměstnané patří osoby, které z různých důvodů nemohou do zaměstnání v krátké době nastoupit, případně též osoby, které práci již našly, avšak nastoupí později. Započtením těchto osob by skutečná míra nezaměstnanosti byla vyšší, než statisticky vykázaná.

18

Na druhou stranu jsou statisticky vykázané údaje o míře nezaměstnanosti zkresleny osobami, které fakticky nezaměstnaní nejsou, avšak z důvodu pobírání příslušných podpor takto vystupují. (Helísek, 2002)

Dlouhodobá nezaměstnanost Příčin dlouhodobé nezaměstnanosti existuje mnoho. Může jít o důsledek dlouhodobé hospodářské recese i dlouho trvající mzdové strnulosti. Nebezpečná je tzv. past nezaměstnanosti, která hrozí, pokud náhradní příjmy jsou srovnatelné či dokonce vyšší než mzdy. Za těchto okolností jsou lidé s perspektivou nižších příjmů

demotivováni

aktivně

hledat

práci

a

setrvávají

v dlouhodobé

nezaměstnanosti. Vymezení dlouhodobé nezaměstnanosti se v jednotlivých zemích liší. Někde je hranice stanovena na dvanáctém měsíci, jinde na dvou letech. Přiznání statutu dlouhodobě nezaměstnaných není bezúčelné. Zařazení do programů aktivní politiky zaměstnanosti je přednostně umožněno právě dlouhodobě nezaměstnaným. (Kolibová, Kubicová, 2005)

Plná zaměstnanost Plná zaměstnanost neznamená, že by neexistovala žádná nezaměstnanost. Existuje při ní již vysvětlená frikční a případně též strukturální nezaměstnanost. Z definice frikční a strukturální nezaměstnanosti v tomto modelu plyne, že existující počet volných pracovních míst je stejně velký, jako počet nezaměstnaných osob. V tomto smyslu existuje globální rovnováha na trzích práce. (Helísek, 2002)

19

3.1.8

Dělení nezaměstnanosti dle dobrovolnosti populace Rozlišení nezaměstnanosti na dobrovolnou a nedobrovolnou pramení

z diferenciace příčin, které ke ztrátě zaměstnání vedou. Ekonomové v tomto kontextu poukazují na mzdovou úroveň na trhu práce, která ovlivňuje velikost poptávky i nabídky práce. Při rovnovážné mzdové sazbě jsou poptávka i nabídka v rovnováze a ti, kdo nepracují, jsou dobrovolně nezaměstnaní. Dobrovolně nezaměstnaní jsou ve skutečnosti lidé hledající práci za vyšší mzdu než tu, kterou nabízí zaměstnavatelé. Existují-li alternativní zdroje finančních prostředků nahrazující lidem mzdu, dobrovolná nezaměstnanost roste. Pokud tyto náhradní příjmy například v podobě sociálních dávek nejsou významné, nezaměstnaní jsou ochotni přijmout zaměstnání i za nižší mzdu. Nedobrovolná nezaměstnanost vzniká tehdy, jestliže reálná mzdová sazba je příliš vysoká. V této situaci počet nabízejících převyšuje velikost poptávky. Jinými slovy, při vyšší než rovnovážné mzdě je mnoho lidí ochotno pracovat, ale ne všichni si práci najdou. (Kolibová, Kubicová, 2005)

3.2

Důsledky nezaměstnanosti Důsledky nezaměstnanosti je možno rozdělit do dvou oblastí, na důsledky

ekonomické a sociální.

20

3.2.1

Ekonomické důsledky Ekonomické důsledky znamenají:

• ztrátu produkce, tedy jeho nevytvoření, která je vyjádřena rozdílem mezi

skutečným

a

potenciálním

produktem,

znamená

dopad

cyklické

nezaměstnanosti. Kvantifikaci tohoto rozdílu vymezuje Okunův zákon, který říká: Je-li skutečná míra nezaměstnanosti na úrovni přirozené míry, pak Y = Y * , nebo také Y / Y * = 1 . Je-li skutečná nezaměstnanost vyšší u > u * , ekonomika nevyužívá své potencionální možnosti a Y klesá pod Y * , resp. Y / Y * < 1 . Nebo zvýší-li se skutečný produkt oproti potencionálnímu o 2%, změní se míra nezaměstnanosti v opačném směru o 1%, • snížení

nebo

ztrátu

kvalifikace

pracovníků

jako

jednoho

ze

zdrojů

ekonomického růstu. (Paulík, Pellešová, 2004)

3.2.2

Sociální důsledky Sociální důsledky, kam patří:

• psychické zatížení vyvolané nezaměstnaností a s tím související například růst

nemocnosti, • destrukce etických hodnot a sní spojená kriminalita, narkomanie apod., • radikalizace postižených skupin, která může mít politické dopady nebo

extrémní následky v podobě například rasových nepokojů. (Paulík, Pellešová, 2004)

21

3.3

Politika zaměstnanosti Politika zaměstnanosti, která je součástí hospodářské politiky státu, usiluje

o dosažení rovnováhy mezi nabídkou práce a poptávkou po práci. Definujeme ji jako soubor opatření, kterými jsou spoluvytvářeny podmínky pro dynamickou rovnováhu na trhu práce a pro efektivní využití pracovních sil.

Cílem státní politiky zaměstnanosti je: • dosažení rovnováhy mezi nabídkou práce a poptávkou po práci, • produktivní využití zdrojů pracovních sil, • zabezpečení práva občanů na práci.

(Kliková, Kotlán, 2003) Politika zaměstnanosti se dělí na dvě složky.

3.3.1

Pasivní politika zaměstnanosti Podílí se na vytváření sociálně přijatelných podmínek pro občany dočasně

nezaměstnané. (Kliková, Kotlán, 2003)

Nástroje pasivní politiky zaměstnanosti: • podpora v nezaměstnanosti, • podpora při rekvalifikaci, • evidence uchazečů o zaměstnání a zájemců o zaměstnání, • evidence volných pracovních míst.

(Kolibová, Kubicová, 2005)

22

Výdaje na pasivní politiku většinou nepředstavují pozitivní řešení problému nezaměstnanosti; v ojedinělých případech mohou vést až k „sociálnímu parazitizmu“.

3.3.2

Aktivní politika zaměstnanosti Takovou politikou rozumíme všechna opatření, která aktivně stimulují

nezaměstnané ke změně jejich postavení na trhu práce. Cílovými skupinami aktivní politiky jsou většinou nejvíce ohrožené skupiny nezaměstnaných (lidé polokvalifikovaní, s nevhodnou kvalifikací, osoby se zdravotními nebo jinými handicapy). Podstatou aktivní politiky je eliminace kolektivních nevýhod různých skupin a kategorií nezaměstnaných. (Kliková, Kotlán, 2003)

Nástroje aktivní politiky zaměstnanosti: • rekvalifikace, • veřejně prospěšné práce, • společensky účelná pracovní místa, • překlenovací příspěvek, • příspěvek na dopravu zaměstnanců, • příspěvek na zapracování, • příspěvek při přechodu na nový podnikatelský program, • podpora zaměstnávání osob se zdravotním postižením, • investiční pobídky, • poradenství, které provádějí nebo zabezpečují úřady práce.

(Kolibová, Kubicová, 2005)

23

4

MATERIÁL A METODIKA

4.1

Materiál Údaje, které se vztahují k nezaměstnanosti v České republice, jsem získala

z internetových

stránek

Ministerstva

práce

a

sociálních

věcí.

Data

o

nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště jsem si vyžádala přímo na Úřadě práce v okresním městě. Úřady práce definují nezaměstnané jako osoby, které splňují podmínky pro zařazení do evidence uchazečů o zaměstnání a do této evidence se na úřadě práce zaregistrovali. Míra registrované nezaměstnanosti se vypočítá jako podíl zaregistrovaných uchazečů o zaměstnání na ekonomicky aktivním obyvatelstvu. Od 1. 7. 2004 používají úřady práce na území České republiky nový algoritmus výpočtu míry nezaměstnanosti. V čitateli zlomku se uvádí uchazeči o zaměstnání evidováni na úřadech práce, kteří jsou dosažitelní, tj. ti, kteří mohou bezprostředně nastoupit do zaměstnání (nejsou ve vazbě, ve výkonu trestu, na základní, náhradní nebo civilní vojenské službě, uchazeči v pracovní neschopnosti, uchazeči, kteří jsou zařazeni na rekvalifikační kurzy nebo uchazeči, kteří vykonávají krátkodobé zaměstnání a dále uchazeči, kteří pobírají peněžitou pomoc v mateřství nebo kterým je poskytováno hmotné zabezpečení po dobu mateřské dovolené). Do jmenovatele zlomku se k ekonomicky aktivním obyvatelům zahrnují navíc oproti minulým obdobím pracující cizinci a cizinci s živnostenským oprávněním. Získaná data o míře nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a na území České republiky v letech 1999-2008 jsou přehledně zobrazeny v Tab. 1 a Tab. 2.

24

Tab. 1 Míra nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště za jednotlivá čtvrtletí v letech 1999-2008 v procentním vyjádření

míra nezaměstnanosti

čtvrtletí

1999

2000

2001

2002

2003

I

6,15%

II

6,24%

III

6,69%

IV


čtvrtletí

I

9,46%

II

8,33%

III

7,70%

6,94%

IV

7,97%

I

7,29%

I

8,33%

II

6,48%

II

7,18%

III

7,04%

III

7,56%

IV

7,18%

IV

7,72%

I

7,44%

I

7,82%

II

6,75%

II

6,57%

III

6,99%

III

6,67%

IV

7,26%

IV

6,49%

I

7,74%

I

6,26%

II

7,75%

II

5,09%

III

8,31%

III

5,29%

IV

8,69%

IV

5,31%

I

8,98%

I

5,15%

II

8,35%

II

4,48%

III

8,70%

III

5,10%

IV

9,17%

IV

5,81%

2004

2005

2006

2007

2008

25

Tab. 2 Míra nezaměstnanosti v České republice za jednotlivá čtvrtletí v letech 1999-2008 v procentním vyjádření


čtvrtletí

1999

2000

2001

2002

2003

4.2

I

8,40%

II

8,40%

III

9,00%

IV


čtvrtletí

I

10,70%

II

9,90%

III

9,10%

9,40%

IV

9,50%

I

9,50%

I

9,40%

II

8,70%

II

8,60%

III

8,80%

III

8,80%

IV

8,80%

IV

8,90%

I

8,70%

I

8,80%

II

8,10%

II

7,70%

III

8,50%

III

7,80%

IV

8,90%

IV

7,70%

I

9,10%

I

7,30%

II

8,70%

II

6,30%

III

9,40%

III

6,20%

IV

9,80%

IV

6,00%

I

10,00%

I

5,60%

II

9,50%

II

5,00%

III

10,10%

III

5,30%

IV

10,30%

IV

6,00%

2004

2005

2006

2007

2008

Metodika Pro zpracování údajů a grafické znázornění jednotlivých charakteristik byl

použit tabulkový procesor Microsoft Excel od firmy Microsoft. Pro vytvoření statistické analýzy vývoje nezaměstnanosti bylo využito statistických vzorců uvedených v následujícím textu.

26

4.2.1

Definice pojmu časová řada Časovou řadou budeme rozumět posloupnost věcně a prostorově

srovnatelných pozorování, která jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času. Pochopit

mechanismus

a

příčiny

vývojových

tendencí

zkoumaných

hospodářských procesů předpokládá zvládnout některé postupy, jež umožňují popsat charakteristické rysy vývoje ekonomických ukazatelů (pod pojmem ukazatel zde budeme chápat libovolnou funkci hodnot statistického znaku) a porozumět tak snáze hospodářským mechanismům, které tento vývoj určují. (Hindls, Hronová, Novák, 2000)

Časovým řadám se v zahraniční literatuře věnovalo mnoho autorů. Publikaci Time series models napsal Andrew C. Harvey, který se zabýval především odhadem, testováním a specifikací modelů časových řad. Největší důraz kladl na porozumění, jak se časové řady analyzují a konstruují jejich modely. James Douglas Hamilton se v knize Time series analysis zaměřuje na objasnění

dynamických

systémů,

ekonometrie

i

analýzy

časových

řad.

Systematickou úvahu o lineárních časových řadách, jejich modelování a predikci sepsali autoři Peter J. Brockwell a Richard A. Davis v díle Time series: Theory and methods.

4.2.2

Klasifikace časových řad Časové řady lze členit následujícím způsobem: 1) podle charakteru ukazatele shromážděného v časové řadě na časové řady

ukazatelů

intervalových

okamžikových,

27

a

časové

řady

ukazatelů

2) podle periodicity, s jakou jsou sledovány, na časové řady údajů ročních a časové řady krátkodobé, 3) podle druhu sledovaných ukazatelů na časové řady absolutních ukazatelů a časové řady odvozených charakteristik. (Hindls, Seger, 1993)

Základním kritériem klasifikace časových řad je jejich rozdělení na: • Časové řady úsekové (intervalové)

V tomto případě se zjištěné hodnoty vztahují k určitému časovému úseku nenulové délky. Pro tento typ časové řady je charakteristická sčitatelnost hodnot znaku a tedy současně možnost určit smysluplně hodnotu znaku za delší časový interval sčítáním jeho hodnot za dílčí části tohoto intervalu (součtem denních údajů můžeme získat týdenní, z nich pak měsíční, čtvrtletní atd. údaje). Srovnatelnost údajů tohoto typu je podmíněna konstantní délkou časových intervalů, k nimž se vztahují. Často je této srovnatelnosti třeba dosáhnout určitými korekcemi reálných údajů (např. problematika kalendářních variací). Pro časové řady tohoto typu lze kromě řady běžných hodnot sestrojovat i řady odvozené.

• Časové řady okamžikové

U těchto řad se hodnota znaku vztahuje k určitému časovému okamžiku, alespoň teoreticky nulové délky. Pro řady tohoto druhu je typické, že jejich součet nelze smysluplně interpretovat. Setkáváme se s intervalovými časovými řadami s ekvidistantními (stejně vzdálenými), stejně jako s řadami s různě vzdálenými okamžiky zjišťování s různou hustotou časových bodů. Z těchto časových řad nelze sestrojit odvozené řady. (Minařík, 2008)

28

4.2.3

Elementární charakteristiky časových řad Obvykle prvním úkolem při analýze časové řady je získat rychlou a

orientační představu o charakteru procesu, který tato řada reprezentuje. Mezi základní metody proto zcela běžně patří vizuální analýza chování ukazatele využívající grafu spolu s určováním elementárních statistických charakteristik, pomocí nichž můžeme rozpoznat např. dlouhodobou tendenci v průběhu řady či některé periodicky se opakující vývojové změny apod. Tato analýza však nikdy nestačí k poznání hlubších souvislostí a mechanismů studovaného procesu a neumožňuje přehledným a koncentrovaným způsobem popsat jeho vlastnosti. (Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2006)

Pro časovou řadu délky n lze určit n-1 rozměrných absolutních přírůstků: d t = y t − y t −1 , pro t = 2, 3, …, n.

Pro tutéž časovou řadu lze dále určit opět n-1 bezrozměrných koeficientů růstu:

kt =

yt , pro t = 2, 3, …, n. y t −1

Kombinací obou výše uvedených přístupů k měření dynamiky je relativní přírůstek – koeficient přírůstku:

δt =

dt y − y t −1 y = t = t − 1 = k t − 1 , pro t = 2, 3, …, n. yt −1 y t −1 y t −1

Koeficient růstu a přírůstku bývají uváděny rovněž v procentech. V tomto případě se charakteristiky 100kt, 100δt nazývají tempo růstu a tempo přírůstku a existuje mezi nimi analogický vztah 100δt = 100kt – 100.

29

U delších časových řad s větším počtem výše uvedených charakteristik přichází v úvahu výpočet jejich průměrných hodnot. Průměrný absolutní přírůstek je aritmetickým průměrem, který lze ovšem modifikovat do zjednodušené podoby: d =

y − y1 1 n ∑ dt = n , n − 1 t =2 n −1

z níž vyplývá, že hodnota průměrného absolutního přírůstku závisí pouze na obou krajních hodnotách řady. Při interpretaci této charakteristiky přihlédneme k celkovému vývoji řady (bezpochyby vyhovuje u řad s monotónně rostoucím nebo klesajícím průběhem). Průměrný koeficient růstu je geometrickým průměrem jednotlivých koeficientů růstu a lze jej opět upravit do zjednodušené podoby: n

k = n −1 ∏ k t = n −1 t =2

yt . y1

Průměrnou hodnotu ostatních charakteristik je možno určit na bázi průměrného koeficientu růstu. (Minařík, 2008)

4.2.4

Modelování časových řad Tradičním výchozím principem modelování časových řad je jednorozměrný

model y t = f (t , ε t ) , kde y t je hodnota modelovaného ukazatele v čase t, t = 1, 2, ..., n (o proměnné t často hovoříme jako o proměnné časové), ε t je hodnota náhodné složky (poruchy) v čase t. K tomuto modelu se v zásadě přistupuje trojím způsobem:

30

1) Pomocí klasického (formálního) modelu, kde jde pouze o popis forem pohybu (a ne o poznání věcných příčin dynamiky časové řady). Tento model vychází z dekompozice řady na čtyři složky (formy) časového pohybu. První tři tvoří v podstatě systematickou část průběhu časové řady a my se budeme snažit o nalezení takových nástrojů, jež v co největší míře vysvětlí „systematické" chování sledovaného procesu. Časovou řadu lze tedy dekomponovat na: • trendovou složku Tt, • sezónní složku St, • cyklickou složku Ct, • náhodnou složku ε t ,

přičemž vlastní tvar rozkladu může být dvojího typu: • aditivní, v němž yt = Tt + S t + C t + ε t = Yt + ε t , t = 1, 2, …, n,

kde

Yt

se často označuje souhrnně jako teoretická (modelová,

systematická, deterministická) složka ve tvaru Tt + S t + Ct , • multiplikativní, v němž y t = Tt S t C t ε t t = 1, 2, …, n.

Trendem

rozumíme

hlavní

tendenci

dlouhodobého

vývoje

hodnot

analyzovaného ukazatele v čase. Trend může být rostoucí, klesající nebo konstantní, kdy hodnoty ukazatele dané časové řady v průběhu sledovaného období mohou kolísat kolem určité, v podstatě neměnné úrovně (bez trendu). Sezónní složka je pravidelně se opakující odchylka od trendové složky, vyskytující se u časových řad údajů s periodicitou kratší než jeden rok nebo rovnou právě jednomu roku. Příčiny sezónního kolísání mohou být různé. Dochází k nim v důsledku přímého působení sluneční soustavy na Zemi, tj. vlivem změn

31

jednotlivých ročních období, dále vlivem různé délky měsíčního či pracovního cyklu nebo též vlivem různých společenských zvyklostí. Cyklickou složkou rozumíme kolísání okolo trendu v důsledku dlouhodobého cyklického vývoje s délkou vlny delší než jeden rok. Statistika chápe cyklus jako dlouhodobé kolísání s neznámou periodou, která může mít i jiné příčiny než klasický ekonomický cyklus. Někdy nebývá cyklická složka považována za samostatnou složku časové řady, ale je zahrnována pod složku trendovou jako její část (tzv. střednědobý trend), vyjadřující střednědobou tendenci vývoje, která má často oscilační charakter s neznámou, zpravidla proměnlivou periodou. Náhodná složka je taková veličina, kterou nelze popsat žádnou funkcí času. Je to složka, která zbývá po vyloučení trendu, sezónní a cyklické složky. V ideálním případě lze počítat s tím, že jejím zdrojem jsou drobné a v jednotlivostech nepostižitelné příčiny, které jsou vzájemně nezávislé. 2) Pomocí Boxovy-Jenkinsovy metodologie, která považuje za základní prvek konstrukce modelu časové řady náhodnou složku, jež může být tvořena korelovanými náhodnými veličinami. 3) Pomocí spektrální analýzy, kdy časovou řadu považujeme za „směs" sinusovek a kosinusovek o rozličných amplitudách a frekvencích. (Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2006)

Poslední dvě uvedené metody nebudou dále pro svou náročnost v textu rozebírány, jsou však blíže popsány v odborné literatuře.

32

4.2.5 4.2.5.1

Mechanické vyrovnání časových řad Klouzavé průměry Podstata vyrovnání pomocí klouzavých průměrů spočívá v tom, že

posloupnost empirických pozorování se nahradí řadou průměrů vypočítaných z těchto pozorování. Každý z těchto průměrů tedy reprezentuje určitou skupinu pozorování. Název klouzavý průměr vznikl z toho, že při postupném výpočtu průměrů se postupuje ("kloužeme") vždy o jedno pozorování kupředu, přičemž zároveň poslední pozorování ze skupiny, z níž je průměr počítán, se vypouští. (Hindls, Seger, 1993)

Klouzavý průměr pro lichou délku klouzavé části p se stanoví jako klouzavý úhrn dělený délkou klouzavé části a umístěný do jejího prostředního období. Vzhledem k tomu, že klouzavý průměr je vypočten jako prostý aritmetický průměr a je umístěn do středu klouzavé části, označujeme jej jako prostý aritmetický průměr. Pro často využívané sudé p neexistuje jediné prostřední období klouzavé části. Pro tento případ je vhodné zavést tzv. centrovaný klouzavý průměr, který se vypočítá jako prostý aritmetický průměr ze dvou sousedních prostých symetrických klouzavých průměrů.

Význam mechanického vyrovnání ekonomických časových řad je obecně velmi značný, ale použití nejjednodušších symetrických klouzavých průměrů je spojeno s řadou nedostatků např. problém sladění délky klouzavé části s délkou periody, neexistence analytického vyjádření vyrovnaných hodnot, ale především nevyrovnání počáteční a koncové části časové řady. (Minařík, 2008)

33

4.2.6

Analytické vyrovnání časových řad Analytické vyrovnání časové řady spočívá v proložení pozorovaných

hodnot řady vhodnou spojitou funkcí času – trendovou funkcí. Nejčastěji používanými trendovými funkcemi jsou lineární a parabolický trend. (Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2006)

4.2.6.1

Lineární trend Je nejčastěji používaným typem trendové funkce. Jeho značný význam

spočívá jednak v tom, že jej můžeme použít vždy, chceme-li alespoň orientačně určit základní směr vývoje analyzované časové řady, a jednak v tom, že v určitém omezeném časovém intervalu může sloužit jako vhodná aproximace jiných trendových funkcí. Lineární trend čili trendovou přímku vyjádříme ve tvaru T = b0 + b1t

kde b0 a b1 jsou neznámé parametry a t = 1, 2,..., n je časová proměnná. Neznámé parametry můžeme odhadnout pomocí metody nejmenších čtverců. Znamená to vyřešit dvě normální rovnice

∑y

t

= n ⋅ b0 + b1 ∑ t

∑t ⋅ y

t

= b0 ∑ t + b1 ∑ t 2

(Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2006)

Je-li časová proměnná zavedena tak, že platí parametry trendové přímky psát b0 =

∑y n

t

, b1 =

∑ y ⋅t ∑t t

2

(Minařík, 2008)

34

∑t = 0 ,

můžeme pro

4.2.6.2

Parabolický trend Má podobu T = b0 + b1t + b2 t 2 ,

kde b0, b1 a b2 jsou neznámé parametry a t = 1, 2,..., n je časová proměnná. Jde o poměrně často používaný typ trendové funkce. Protože i tato trendová funkce je lineární z hlediska parametrů, použijeme k odhadu parametrů metodu nejmenších čtverců. Znamená to řešit tři normální rovnice

∑y

t

= n ⋅ b0 + b1 ∑ t + b2 ∑ t 2 ,

∑y

t

⋅ t = b0 ∑ t + b1 ∑ t 2 + b2 ∑ t 3 ,

∑y

t

⋅ t 2 = b0 ∑ t + b1 ∑ t 3 + b2 ∑ t 4 .

2

(Hindls, Hronová, Seger, Fischer, 2006)

Je-li časová proměnná zavedena tak, že platí

∑ t = 0 , můžeme parametry

trendové funkce vypočítat pomocí vzorců b0 =

∑ y ∑t − ∑t ∑ y n∑ t − (∑ t )

b1 =

∑ y ⋅t , ∑t

4

b2 =

2

t

t

⋅t2

2 2

4

,

t

2

n∑ y t ⋅ t 2 − ∑ y t ∑ t 2 n∑ t 4 −

(∑ t )

2 2

.

(Minařík, 2008)

4.2.7

Volba vhodného modelu trendu V časových řadách měříme kvalitu vyrovnání nejčastěji pomocí rozměrných

charakteristik měřící velikost reziduální složky. Reziduální složku časové řady

35

stanovíme nepřímou metodou jako rozdíl pozorovaných hodnot a systematické složky, tj. et = yt − Yt . 1 n Průměrné reziduum e = ∑ et je automaticky rovno nule pro trendové n t =1

funkce lineární v parametrech stanovené metodou nejmenších čtverců. V případě mechanického vyrovnání průměrné reziduum vyjadřuje velikost systematické chyby. Velikost náhodné chyby spojené s vyrovnáním časové řady měří průměrná absolutní reziduální odchylka s e2 =

de =

1 n ∑ et n t =1

nebo častěji reziduální rozptyl

1 n 2 ∑ et a z něj odvozená reziduální směrodatná odchylka se. n t =1

V počítačových

programech

se

můžeme

často

setkat

s anglickými

zkratkami výše uvedených pojmů – M.E. (mean error), M.A.E. (mean absolute error) a M.S.E. (mean squared error). Základním požadavkem na reziduum je, aby maximálně korespondovalo s nepravidelnou složkou řady a bylo co možná nejdokonaleji očištěno od systematické složky. (Minařík, 2008)

4.2.8

Popis sezónní složky Sezónní složkou časových řad rozumíme periodicky se opakující

obousměrné odchylky údajů řady od trendu a předpokládáme, že jde o odchylky opakující se s periodicitou jeden rok či kratší. Oscilace vznikají ponejvíce v důsledku přímých či nepřímých příčin, které se rok co rok pravidelně opakují jako projev existence pravidelného střídání ročních období.

36

Ze statistického hlediska dělíme sezónnost na • Konstantní sezónnost, u níž předpokládáme, že sezónní výkyvy jsou rok od

roku neměnné a neovlivňují je vývojové změny v charakteru trendové složky. Jsou tedy od chování trendu „odděleny". Ještě jinak řečeno, amplituda výkyvů zůstává při libovolném vývoji trendu prakticky beze změn. Sezónní výkyvy se v rámci roku kompenzují, takže jejich roční součet je nulový. Používá se pro ně název sezónní rozdíly. • Proporcionální sezónnost, u níž se vychází z představy, že v daném dílčím

období se sezónní výkyvy mění přímo úměrně dosažené úrovni trendové složky. Amplituda výkyvu sezónní složky je tedy úměrná (proporcionální) vývoji složky trendové. Sezónní výkyv a trendová složka se skládají násobením

a

charakteristikou

sezónnosti

je

relativní

bezrozměrná

charakteristika – sezónní index. (Hindls, Hronová, Novák, 2000)

4.2.9

Triviální pojetí sezónnosti Triviální pojetí sezónnosti vychází z předpokladu proporcionální sezónní

složky a používá k jejímu měření primitivní charakteristiku – empirický sezónní index I j =

1 k y ij ∑ pro j = 1, 2, …,m. Empirický sezónní index je definován jako k i =1 Tij

aritmetický průměr podílu pozorovaných a trendových hodnot stejnojmenného dílčího období za všechny periody řady – podílů

y ij Tij

.

Poté lze určit vyrovnané hodnoty časové řady Yij jako součin trendové a sezónní složky Yij = Tij I j . (Minařík, 2008)

37

4.2.10 Extrapolace systematické složky Pokud provedeme interpolaci časové řady trendovou funkcí a vyjdeme-li z předpokladu, že v dohledné budoucnosti nedojde k náhlé změně zákonitostí vývoje zkoumaného jevu, můžeme jejích výsledků využít k předpovědi budoucího vývoje. Nejprimitivnější metodou předpovídání je metoda extrapolace deterministické systematické složky časové řady, kterou získáme dosazením příslušné hodnoty časové proměnné tn+1 , t n + 2 , … do vzorce systematické složky časové řady. Bezchybná předpověď není možná a každá předpověď je spojena s určitou chybou předpovědi, která je tím větší, čím kratší je pozorovaná délka časové řady, čím nedokonalejší je popis uplynulého vývoje a čím vzdálenější je horizont předpovědi. Jistá část chyby ovšem spočívá i v budoucí nejistotě. Skutečnou chybu předpovědi, která se stanoví jako rozdíl skutečné hodnoty a předpovědi ∆ t +1 = y t + i − Yt +i , nemůžeme určit dříve, dokud není známá skutečná hodnota y n + i .

Proto se zpravidla vychází z tzv. pseudopředpovědí, při nichž za neznámé „budoucí“ hodnoty pokládáme několik posledních pozorovaných hodnot časové řady. (Minařík, 2008)

38

5

VÝSLEDKY PRÁCE Výsledky vlastní práce se pro jednodušší orientaci rozdělí na dílčí

podkapitoly, které na sebe budou věcně navazovat. První část je zaměřena na obecné seznámení s údaji o míře nezaměstnanosti ve sledovaných oblastech. V další části se zaměříme na územní srovnání vývoje nezaměstnanosti dle věkové struktury, vzdělání a délky registrace nezaměstnaných na úřadech práce. Hlavní část práce se věnuje určení trendových funkcí, které umožňují předpovědět budoucí vývoj pro následující období. Na závěr se z vypočtených trendových funkcí pomocí statistických charakteristik zvolí nejvhodnější model trendu a podle něj se provede nejpravděpodobnější prognóza vývoje nezaměstnanosti pro území České republiky i okresu Uherské Hradiště.

5.1

Obecné srovnání vývoje nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a ČR Vývoj nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a v České republice

přehledně interpretují grafy uvedené níže. Sloupcový Graf 1 a 2 znázorňují míru nezaměstnanosti v jednotlivých čtvrtletích. Na první pohled je zřetelné, že míra nezaměstnanosti dosahuje vyšších hodnot vždy v I. a IV. čtvrtletí, což způsobuje ukončování sezónních prací např. v zemědělství a stavebnictví v zimním období a také ukončování pracovních poměrů na dobu určitou ke konci roku. Nejnižší nezaměstnanosti se zpravidla dosahuje ve II. čtvrtletí, kdy se opět začínají provozovat sezónní práce. Mírný nárůst pak následuje ve III. čtvrtletí, kdy se na úřady práce hlásí čerství absolventi škol, kterým se nepodařilo po ukončení studia najít uplatnění na trhu práce.

39

Graf 1 Míra nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště v letech 1999-2008

Nezaměstnanost v %

12% 10% I. čtvrtletí

8%

II. čtvrtletí

6%

III. čtvrtletí IV. čtvrtletí

4% 2% 0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005 2006

2007

2008

Období

Zdroj: MPSV, čtvrtletní statistiky míry nezaměstnanosti 1999-2008

Graf 2 Míra nezaměstnanosti v České republice v letech 1999-2008

Nezaměstnanost v %

12% 10% I. čtvrtletí

8%

II. čtvrtletí III. čtvrtletí

6%

IV. čtvrtletí

4% 2% 0% 1999

2000

2001

2002

2003 2004 Období

2005

2006

2007

2008


Graf 3 ukazuje komparaci vývoje míry nezaměstnanosti u obou územních útvarů. Z grafu lze vyčíst, že nezaměstnanost v okrese Uherské Hradiště se po celé sledované období nachází pod úrovní celorepublikové míry nezaměstnanosti, až v posledním roce pozorování se hodnoty sjednocují. Do roku 2004 je u obou

40

křivek vidět mírný nárůst, který je z části způsobený snížením zaměstnanosti v primárním i sekundárním sektoru, ale také úbytkem zaměstnanců a členů produkčních družstev a podnikatelů. V prvním čtvrtletí roku 2004 dosahuje míra nezaměstnanosti nejvyšší úrovně, v republikovém měřítku dorůstá k hodnotě 10,7%, v okrese Uherské Hradiště se zastavuje na 9,46%. Od roku 2004 naopak křivky klesají, v II. čtvrtletí roku 2008 se dostávají na nejnižší úroveň za posledních deset let, konkrétně na 5% míru nezaměstnanosti. Tento průběh z velké míry ovlivnil nárůst zaměstnanosti v sekundárním i terciárním sektoru. Zaměstnanost rostla hlavně v průmyslu zpracovatelském, konkrétně v odvětvích propojených s automobilovou

výrobou.

Terciární

sektor

zaznamenal

nárůst

v počtu

zaměstnanců, ovšem podíl na celkové zaměstnanosti mírně poklesl. V roce 2007 představoval podíl sekundárního sektoru na zaměstnanosti v České republice nejvyšší hodnotu ze všech států Evropské Unie. Ve III. čtvrtletí roku 2008 mají ovšem obě křivky opět mírně rostoucí charakter. Graf 3 Srovnání vývoje nezaměstnanosti v České republice a okrese Uherské

Nezaměstnanost v %

Hradiště 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% I IIIII I I IIIII I I IIIII I I IIIII I I IIIII I I IIIII I I IIIII I I IIIII I I IIIII I I IIIII I 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Období

Nezaměstnanost v ČR

Nezaměstnanost v okrese UH


41

5.2

Srovnání

vývoje

nezaměstnanosti

dle

věkové

struktury, vzdělání a délky nezaměstnanosti uchazečů o pracovní místa Tato část práce analyzuje vývoj nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a

v České

republice

z hlediska

věku,

dosaženého

vzdělání

a

délky

nezaměstnanosti uchazečů o zaměstnání registrovaných na úřadě práce. Údaje o počtech nezaměstnaných jsou pozorovány po dobu deseti let, od roku 1999 do 2008, a pracuje se s ročními daty, to znamená, že počet nezaměstnaných se sleduje k datu 31.12. v jednotlivých letech. U všech srovnání jsou podíly nezaměstnaných zobrazeny

v jednoduchých

tabulkách

a

následně

zpracovány

do

sloupcových grafů v relativním vyjádření.

5.2.1

Srovnání vývoje nezaměstnanosti dle věkové struktury V Tab. 3 a 4 jsou uchazeči o zaměstnání rozděleni do šesti věkových skupin.

Do první třídy se řadí osoby od 15 do 19 let, což jsou většinou čerství absolventi škol. Další věkové skupiny zahrnují občany od 20 do 59 let a jsou roztříděny do intervalů po deseti letech. Poslední skupina zaznamenává ty, kteří dosáhli věku 60 let a více. Tab. 3 Nezaměstnanost dle věkové struktury v okrese Uherské Hradiště Věk do 19 let 20 - 29 let 30 - 39 let 40 - 49 let 50 - 59 let 60 a více let

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

4,6% 37,6% 20,2%

2,9% 38,4% 19,8%

7,9% 33,7% 20,5%

7,9% 33,2% 18,8%

7,0% 30,4% 18,8%

5,5% 27,5% 19,8%

4,2% 24,8% 20,2%

4,1% 22,6% 20,8%

3,6% 20,8% 20,8%

3,9% 22,6% 21,5%

21,7% 15,6%

21,1% 17,0%

20,3% 16,9%

19,3% 19,9%

20,4% 21,9%

21,7% 23,8%

22,1% 26,5%

20,9% 29,1%

20,0% 31,6%

20,1% 28,8%

0,3%

0,7%

0,7%

0,9%

1,6%

1,7%

2,1%

2,5%

3,2%

3,1%

Zdroj: Vlastní výpočty

42

Graf 4 Nezaměstnanost dle věkové struktury v okrese Uherské Hradiště

Nezaměstnanost v %

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období do 19 let

20 - 29 let

30 - 39 let

40 - 49 let

50 - 59 let

60 a více let


Tab. 4 Nezaměstnanost dle věkové struktury v České republice Věk do 19 let 20 - 29 let 30 - 39 let 40 - 49 let 50 - 59 let 60 a více let

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

4,8% 37,7% 20,9%

3,5% 36,2% 21,7%

7,8% 31,8% 21,6%

7,4% 31,6% 21,1%

6,9% 30,5% 21,4%

5,9% 28,4% 22,2%

5,3% 25,8% 22,6%

5,0% 24,1% 22,8%

4,7% 5,2% 21,2% 22,8% 22,6% 22,6%

21,9% 14,5%

22,3% 15,9%

21,7% 16,8%

20,5% 18,9%

20,4% 20,0%

21,1% 21,3%

21,1% 23,8%

21,0% 25,4%

20,9% 20,2% 28,1% 26,6%

0,2%

0,3%

0,4%

0,5%

0,8%

1,1%

1,3%

1,8%

2007

2,6%

2008

2,7%


Graf 5 Nezaměstnanost dle věkové struktury v České republice

Nezaměstnanost v %

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období do 19 let

20 - 29 let

30 - 39 let

40 - 49 let

50 - 59 let

60 a více let


43

Po srovnání Grafu 4 a 5 můžeme konstatovat, že se na první pohled velmi podobají. Je z nich patrné, že v České republice i v okrese Uherské Hradiště se nachází nejméně uchazečů o zaměstnání ve věku 60 let a více, což je pochopitelné z hlediska menší početnosti pracujících v tomto věkovém rozmezí než v ostatních, ale v průběhu pozorujeme mírný nárůst. V obou případech se zvýšil počet nezaměstnaných s několika desetin na hodnotu kolem 3%. Naopak nejvíce zastoupenou skupinou jsou v obou grafech občané mezi 20 a 29 lety. Tuto skutečnost můžeme zdůvodnit častým odmítáním zaměstnavatelů přijímat mladé lidi kvůli chybějící praxi a nulovým zkušenostem. U obou sledovaných oblastí ale pozorujeme klesající tendenci až do roku 2007, kdy se hodnota snížila od roku 1999 z téměř 38% na pouhých 20%, v roce 2008 došlo k nárůstu kolem 1%. Mezi další početné skupiny patří uchazeči v letech 30 až 39 a 40 až 49 let, u kterých můžeme vidět téměř neměnný podíl na celkové nezaměstnanosti. Nezaměstnanost věkové třídy od 30 do 39 let za desetileté období narost o pouhé 1% a u občanů v rozmezí 40 – 49 let naopak klesl o 2%. Výrazně rostoucí charakter ale vykazuje nezaměstnanost u lidí ve věku 50 – 59 let. V roce 1999 dosahoval jejich procentní podíl na celkové nezaměstnanosti kolem 15%, na konci roku 2008 se tento podíl vyšplhal v ČR přesně na 26,6%, v okrese Uherské Hradiště ještě o 2% výše. Kolísavý průběh pozorujeme u skupiny nejmladších uchazečů, u kterých hodnoty v roce 2000 klesají až k 3% a v roce 2001 rapidně narostou na 8%.

44

5.2.2

Srovnání vývoje nezaměstnanosti dle dosaženého vzdělání Vzdělání uchazečů o zaměstnání je roztříděno do šesti skupin. Jedná se o

uchazeče bez vzdělání, se základním vzděláním, vyučené uchazeče, se středoškolským vzděláním, s vyšším odborným a s vysokoškolským vzděláním. Do třetí skupiny patří osoby s nižším středoškolským vzděláním, nižším odborným středoškolským vzděláním a středním odborným vzděláním s výučním listem bez maturity. Do čtvrté třídy jsou zařazeni uchazeči s úplným středním vzděláním a úplným středním odborným vzděláním. Poslední skupina vysokoškolsky vzdělaných občanů zahrnuje osoby s bakalářským, magisterským a doktorským titulem. Tab. 5 Nezaměstnanost dle vzdělání v okrese Uherské Hradiště Vzdělání Bez vzdělání Základní vzdělání Vyučen Středoškolské Vyšší odborné Vysokoškolské

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

0,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 19,5% 20,7% 21,5% 21,3% 21,1%

0,0% 20,2%

0,0% 20,6%

0,0% 21,4%

0,0% 21,3%

0,0% 20,7%

48,2% 50,6% 49,8% 50,6% 50,7% 28,2% 24,3% 24,2% 23,6% 23,9%

50,0% 24,9%

49,6% 25,2%

49,3% 24,8%

48,7% 24,6%

49,8% 23,7%

0,8%

0,8%

0,8%

3,7%

4,6%

5,0%

0,6%

0,6%

0,7%

0,8%

0,8%

0,8%

0,7%

3,4%

3,8%

3,8%

3,7%

3,5%

4,2%

3,9%


45

Graf 6 Nezaměstnanost dle vzdělání v okrese Uherské Hradiště Nezaměstnanost v %

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období Bez vzdělání Středoškolské

Základní vzdělání Vyšší odborné

Vyučen Vysokoškolské


Tab. 6 Nezaměstnanost dle vzdělání v České republice Vzdělání Bez vzdělání Základní vzdělání Vyučen Středoškolské Vyšší odborné Vysokoškolské

1999

2000

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

0,6% 0,7% 0,7% 0,6% 29,4% 30,9% 31,4% 30,9%

0,6% 30,8%

0,6% 30,0%

0,6% 30,0%

0,7% 30,7%

0,7% 30,9%

0,6% 29,6%

43,0% 43,6% 43,2% 43,6%

43,9%

44,3%

44,3%

43,4%

42,5%

42,5%

23,6% 21,4% 20,9% 21,1% 0,4% 0,5% 0,6% 0,6%

21,0% 0,5%

21,2% 0,6%

21,1% 0,6%

21,2% 0,6%

21,5% 0,5%

22,1% 0,6%

3,2%

3,3%

3,4%

3,5%

3,9%

4,5%

3,0%

2,9%

2001

3,1%

3,1%


Graf 7 Nezaměstnanost dle vzdělání v České republice Nezaměstnanost v %

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období Bez vzdělání

Základní vzdělání

Vyučen

Středoškolské

Vyšší odborné

Vysokoškolské


46

V obou pozorovaných územních útvarech zabírá největší podíl na nezaměstnanosti lidé zahrnutí ve skupině vyučen. V České republice kolísají kolem hodnoty 43%, v okrese Uherské Hradiště se podíl této skupiny nachází v úrovni 50% po celé období. V grafu znázorňujícím situaci nezaměstnanosti v České republice je druhou nejpočetnější třída zastupující osoby se základním vzděláním. Procentní podíl se v průběhu téměř nemění, má tudíž konstantní vývoj. Třetí pořadí zaujímá skupina středoškolsky vzdělaných uchazečů. V okrese Uherské Hradiště má druhé největší zastoupení skupina se středoškolským vzděláním, která v roce 1999 dosahuje 28% a poté kolísá okolo 24%, a jako další následují osoby se základním vzděláním, jejichž hodnoty oscilují kolem hodnoty 20%. U občanů s vysokoškolským vzděláním můžeme v obou grafech sledovat přibližně stejný vývoj. Jak v České republice, tak i v okrese Uherské Hradiště se podílí 3% na celkové nezaměstnanosti. Nejméně nezaměstnaných je mezi občany bez vzdělání a s vyšším odborným vzděláním, což je zapříčiněno hlavně tím, že osob s tímto vzděláním je v České republice velmi málo.

5.2.3

Srovnání vývoje nezaměstnanosti dle délky nezaměstnanosti Tentokrát jsme nezaměstnané rozdělili podle délky registrace na úřadě

práce do šesti tříd. První třídu tvoří uchazeči, kteří hledají práci méně než 3 měsíce. Druhá, třetí, čtvrtá a pátá třída zahrnují postupně ty, kteří jsou bez práce 3 – 6 měsíců, 6 – 9 měsíců, 9 – 12 měsíců a 12 – 24 měsíců. Do poslední skupiny se zařazují uchazeči, kteří jsou v registraci úřadu práce déle než dva roky.

47

Tab. 7 Nezaměstnanost dle délky nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště Délka nezaměstnanosti do 3 měsíců 3 - 6 měsíců 6 - 9 měsíců 9 - 12 měsíců 12 - 24 měsíců 24 měsíců a více

1999

2000

2001

2002

2003

2004

32,2% 30,0% 29,3% 26,6% 25,6% 28,1% 25,0% 22,9% 22,3% 21,3% 20,8% 19,6% 13,8% 11,4% 11,4% 13,4% 11,4% 10,5% 8,0% 8,2% 9,4% 8,0%

2005

2006

2007

2008

29,4% 28,5% 29,6% 37,0% 18,1% 18,3% 17,4% 20,1%

9,3% 7,1%

9,1% 7,4%

8,6% 7,8%

9,3% 7,3%

9,1% 5,5%

13,2% 16,9% 15,1% 15,0% 17,3% 15,9%

15,3% 15,0% 14,6% 10,6%

5,2% 10,9% 13,8% 14,3% 16,9% 20,1%

20,6% 21,8% 21,8% 17,7%


Graf 8 Nezaměstnanost dle délky nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště

Nezaměstnanost v %

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období do 3 měsíců 9 - 12 měsíců

3 - 6 měsíců 12 - 24 měsíců

6 - 9 měsíců více než 24 měsíců


Tab. 8 Nezaměstnanost dle délky nezaměstnanosti v České republice Délka nezaměstnanosti do 3 měsíců 3 - 6 měsíců 6 - 9 měsíců 9 - 12 měsíců 12 - 24 měsíců více než 24 měsíců

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

26,8% 25,6% 26,1% 24,0% 22,7% 26,0% 25,7% 26,7% 30,0% 38,3% 21,3% 18,2% 19,0% 19,7% 18,6% 17,2% 17,0% 16,5% 16,3% 18,7% 12,7% 10,3% 10,2% 11,1% 10,3% 9,1% 9,6% 7,5% 7,6% 8,1% 8,1% 7,2%

9,1% 6,6%

8,7% 6,8%

8,4% 6,7%

8,6% 5,6%

17,8% 19,3% 15,1% 15,9% 17,1% 15,7% 15,6% 14,0% 12,7% 9,6% 11,9% 19,1% 22,0% 21,3% 23,1% 24,9% 26,1% 27,2% 25,9% 19,3%


48

Graf 9 Nezaměstnanost dle délky nezaměstnanosti v České republice

Nezaměstnanost v %

100% 80% 60% 40% 20% 0% 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období

do 3 měsíců

3 - 6 měsíců

6 - 9 měsíců

9 - 12 měsíců

12 - 24 měsíců

více než 24 měsíců


Z Grafu 8 a 9 se jeví jako nejpočetnější skupina, kterou tvoří méně než tři měsíce nezaměstnaní lidé. U obou oblastí se vývoj velmi podobá. Do roku 2004 procentní podíl klesá v ČR z úrovně 26,8% a v okrese Uherské Hradiště z 32,2%. V ČR dále kolísá kolem 26%, až v roce 2007 vzroste na 30% a v dalším roce ještě o dalších 10%. V okrese Uherské Hradiště se hodnoty po roce 2004 pohybují kolem 29% a až v roce 2008 prudce narostou na úroveň 37%. Dále je významným poměrem zastoupena v obou grafech nezaměstnanost od 3 do 6 měsíců. Její hodnoty v průběhu pozorování kolísaly v okrese Uherské Hradiště mezi 25% a 18%, v ČR mezi 21% a 16%. Nezaměstnanost 6 - 9 měsíců a 9 - 12 měsíců se nachází téměř na stejné úrovni u obou územních celků. Od roku 1999 do 2008 postupně klesají, u nezaměstnanosti od 6. do 9. měsíce k 9%, u nezaměstnaných od 9 do 12 měsíců k hranici 5%. Uchazeči o zaměstnání registrovaní od 1 do 2 let mají velmi kolísavý charakter. V okrese Uherské Hradiště se procentní podíly pohybovaly mezi 13 až 17%, v roce 2008 klesly až na hodnotu 10,6%. V ČR podíl na celkové

49

nezaměstnanosti osciluje mezi 13 a 19%, v posledním roce také razantně poklesl až k hranici 9,6%. Velmi zajímavý vývoj můžeme vidět u nezaměstnanosti, která trvá déle než 2 roky. V okrese Uherské Hradiště se v roce 1999 nachází okolo 5%, do roku 2007 rapidně roste až k hodnotě 22% a v roce 2008 sledujeme mírný pokles na 17,7%. V ČR je podíl této kategorie na celkové nezaměstnanosti vyšší. Od roku 1999 rostl až do roku 2006, kdy se zvýšil více než o polovinu, v následujících letech mírně poklesl k hodnotě 19,3%.

5.3

Elementární charakteristiky vývoje K jednoduchým charakteristikám vývoje se řadí absolutní přírůstek,

koeficient růstu, koeficient přírůstku, tempo růstu a tempo přírůstku. U delších časových řad se využívají průměrné hodnoty zmiňovaných charakteristik. Tyto charakteristiky potvrzují již předešlé konstatování vývoje míry nezaměstnanosti. Ukazují, že do roku 2004 míra nezaměstnanosti rostla u obou sledovaných oblastí, v následujících letech postupně klesala a v roce 2008 se přiblížila k nejnižší úrovni za posledních deset let.

Tab. 9 Průměrný absolutní přírůstek a průměrný koeficient růstu Období I. Čtvrtletí II. Čtvrtletí III. Čtvrtletí IV. Čtvrtletí

ČR průměrný průměrný absolutní koeficient přírůstek růstu -0,311 0,956 -0,378 0,944 -0,411 0,943 -0,378 0,951

okres UH průměrný průměrný absolutní koeficient přírůstek růstu -0,111 0,980 -0,196 0,964 -0,177 0,970 -0,126 0,951 Zdroj: Vlastní výpočty

50

Graf 10 Průměrný absolutní přírůstek 0,0 Absolutní přírůstek

I. Čtvrtletí

II. Čtvrtletí

III. Čtvrtletí

IV. Čtvrtletí

-0,1 -0,2 -0,3 -0,4 -0,5 Období ČR

okres UH


Graf 11 Průměrný koeficient růstu

Koeficient růstu

1,00 0,98 0,96 0,94 0,92 0,90 I. Čtvrtletí

II. Čtvrtletí

III. Čtvrtletí

IV. Čtvrtletí

Období ČR

okres UH


Průměrný absolutní přírůstek má podobný vývoj v okrese Uherské Hradiště i v České republice. Z Grafu 11 vyplývá, že u obou územních celků se koeficienty růstu nachází pod hranicí 1, což znamená, že v průměrném vyjádření nezaměstnanost během sledovaných deseti let postupně klesala. Nejmenší pokles zaznamenávají I. a IV. čtvrtletí, a to z toho důvodu, protože zahrnují zimní měsíce,

51

ve kterých pravidelně vzroste sezónní nezaměstnanost. Dále z Grafu 10 jednoznačně vidíme, že v České republice jsou absolutní úbytky větší než v okrese Uherské Hradiště, což znamená, že od roku 1999 do roku 2008 republiková míra nezaměstnanosti poklesla výrazněji než nezaměstnanost v okrese Uherské Hradiště.

5.4

Mechanické vyrovnání

5.4.1

Klouzavé průměry Z hlediska toho, že se zpracovávají čtvrtletní údaje, bude zvolena délka

klouzavé části p = 4. Jelikož je p sudé, tudíž neexistuje jediné prostřední období klouzavé části, proto se musí provést centrování. První dvě a poslední dvě hodnoty časové řady nejsme schopni pomocí klouzavých průměrů vyrovnat.

Graf 12 Vyrovnání časové řady klouzavými průměry v okrese Uherské Hradiště

8 6 4 2 0 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

Nezaměstnanost v %

10

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období skutečné hodnoty

vyrovnané hodnoty

klouzavé průměry


52

Graf 13 Vyrovnání časové řady klouzavými průměry v České republice

Nezaměstnanost v %

12 10 8 6 4 2

I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


vyrovnané hodnoty

klouzavé průměry


5.5

Analytické vyrovnání Pro analýzu vývoje časových řad se nejčastěji používá analytické

vyrovnání. Smysl tohoto vyrovnání spočívá v proložení skutečných hodnot časové řady vhodnou trendovou funkcí. Práce se dále zaměří na dvě trendové funkce, lineární a parabolický trend.

5.5.1

Lineární trend Lineární trend popisuje vývoj analyzované řady pomocí trendové přímky.

Pro určení trendové přímky musíme nejprve stanovit její parametry, které se vypočítají po dosazení do soustavy dvou normálních rovnic:

∑y

t

= n ⋅ b0 + b1 ∑ t ,

∑t ⋅ y

t

= b0 ∑ t + b1 ∑ t 2 .

53

Parametr trendové přímky b0 vyjadřuje průměrnou hodnotu ze souboru sledovaných dat a parametr b1 udává průměrné čtvrtletní nárůsty míry nezaměstnanosti.

Okres Uherské Hradiště Soustavy rovnic: 284,43 − 40b0 − 0b1 = 0 − 207,49 − 0b0 − 5330b1 = 0

Parametry trendové přímky: 284,43 = 7,111 40 − 207,49 b1 = = −0,039 5330 b0 =

Trendová přímka: T = 7,111 − 0,039 ⋅ t

Graf 14 Lineární trend vývoje míry nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště

8 6 4 2 0 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

Nezaměstnanost v %

10

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


vyrovnané hodnoty

lineární trend


54

Česká republika Soustavy rovnic: 336,70 − 40b0 − 0b1 = 0 − 412,85 − 0b0 − 5330b1 = 0

Parametry trendové přímky: 336 ,70 = 8, 418 40 − 412 ,85 b1 = = −0,077 5330 Trendová přímka: b0 =

T = 8,418 − 0,077 ⋅ t

Graf 15 Lineární trend vývoje míry nezaměstnanosti v České republice

Nezaměstnanost v %

12 10 8 6 4 2 I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I

0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


vyrovnané hodnoty

lineární trend


Z vypočítaných rovnic lineárního trendu i z grafického znázornění situace v obou územních celcích je zřejmé, lineární trend má podobu přímky, která v průběhu pozorovaného období klesá.

55

5.5.2

Parabolický trend Kvadratický trend má na rozdíl od lineárního trendu podobu kvadratické

funkce. Podobně jako u předešlé metody se musí nejdříve určit parametry trendové funkce dosazením do soustavy tří normálních rovnic:

∑y

t

= n ⋅ b0 + b1 ∑ t + b2 ∑ t 2 ,

∑y

t

⋅ t = b0 ∑ t + b1 ∑ t 2 + b2 ∑ t 3 ,

∑y

t

⋅ t 2 = b0 ∑ t + b1 ∑ t 3 + b2 ∑ t 4 .

2

Okres Uherské Hradiště Soustavy rovnic: 284,43 − 40b0 − 0b1 − 5330b2 = 0 − 207,49 − 0b0 − 5330b1 − 0b2 = 0 33269,45 − 5330b0 − 0b1 − 1277334,5b2 = 0

Parametry trendové funkce: 284,43 ⋅ 1277334,50 − 5330 ⋅ 33269,45 = 8,199 40 ⋅ 1277334,50 − 28408900 − 207,49 b1 = = −0,039 5330 40 ⋅ 33269,45 − 284,43 ⋅ 5330 b2 = = −0,008 40 ⋅ 1277334,50 − 28408900 b0 =

Trendová funkce: T = 8,199 − 0,039 ⋅ t − 0,008 ⋅ t 2

56

Graf 16 Parabolický trend vývoje míry nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště

Nezaměstnanost v %

10 8 6 4 2


0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


vyrovnané hodnoty

parabolický trend


Česká republika Soustavy rovnic: 336,70 − 40b0 − 0b1 − 5330b2 = 0 − 412,85 − 0b0 − 5330b1 − 0b2 = 0 40413,18 − 5330b0 − 0b1 − 1277334,5b2 = 0

Parametry trendové funkce: 336,70 ⋅ 1277334,50 − 5330 ⋅ 40413,18 = 9,464 40 ⋅ 1277334,50 − 28408900 − 412,85 b1 = = −0,077 5330 40 ⋅ 40413,18 − 336,70 ⋅ 5330 b2 = = −0,008 40 ⋅ 1277334,50 − 28408900 b0 =

Trendová funkce: T = 9,464 − 0,077 ⋅ t − 0,008 ⋅ t 2

57

Graf 17 Parabolický trend vývoje míry nezaměstnanosti v České republice

Nezaměstnanost v %

12 10 8 6 4 2


0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


vyrovnané hodnoty

parabolický trend


Z Grafu 16 a17 můžeme konstatovat, že v okrese Uherské Hradiště i v České republice se trendová funkce vytvarovala do podoby konkávní paraboly, jejíž vrchol se nachází na počátku roku 2004.

5.6

Volba vhodného modelu trendu Nejprve se vyhodnotí nejvhodnější model trendu sledované časové řady na

základě vizuálního výběru z grafického vyjádření, kde jsou zobrazeny vedle skutečných hodnot míry nezaměstnanosti i všechny trendové křivky. Nebezpečí volby zmiňovaným způsobem spočívá v jeho subjektivitě, proto se výběr vhodného modelu trendové funkce musí zaměřit i na jinou metodu. Byla zvolena nejpoužívanější metoda u časových řad, provedení analýzy všech zjištěných trendových křivek podle statistických výpočtů měřící velikost reziduální složky.

58

Graf 18 Vývoj míry nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště znázorněný pomocí lineárního a kvadratického trendu spolu s klouzavými průměry Nezaměstnanost v %

10 8 6 4 2 I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I

0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

Období skutečná data

klouzavé průměry

lineární trend

parabolický trend


Graf 19 Vývoj míry nezaměstnanosti v České republice znázorněný pomocí lineárního a kvadratického trendu spolu s klouzavými průměry

Nezaměstnanost v %

12 10 8 6 4 2 I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I I II III I

0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008


klouzavé průměry

lineární trend

parabolický trend


V předchozích grafech můžeme pozorovat, že všechny zvolené trendové křivky vystihují velmi dobře průběh časové řady. Z mého subjektivního pohledu bych vybrala za nejvhodnější trend klouzavé průměry.

59

Pro objektivnější posouzení se provedou výpočty střední chyby odhadu (M.E.), střední čtvercové chyby odhadu (M.S.E.) a střední absolutní chyby odhadu (M.A.E.).

Tab. 10 Charakteristiky měřící kvalitu vyrovnání v okrese Uherské Hradiště Chyby odhadu

Klouzavé průměry 0,007390

Lineární trend 0,003497

Parabolický trend -0,008675

M .S .E.

0,023908

1,189174

0,244814

M . A.E.

0,118076

0,959357

0,402615

M .E.


Tab. 11 Charakteristiky měřící kvalitu vyrovnání v České republice Chyby odhadu

Klouzavé průměry 0,007630

Lineární trend 0,010118

Parabolický trend 0,000346

M .S .E.

0,020209

1,152652

0,280142

M . A.E.

0,093734

0,935051

0,434645

M .E.


V tabulce 10 a 11 jsou uvedeny výpočty statistických charakteristik měřící kvalitu vyrovnání časové řady jednotlivými trendy, které jsou uvedeny v předcházejících kapitolách. Ze třech uvedených trendů se vybere ten, který se při vyrovnání sledovaných hodnot dopouští nejmenších chyb. V České republice i v okrese Uherské Hradiště vychází jako nejlépe vystihující vyrovnání pomocí klouzavých průměrů stejně jako u vizuálního posouzení. U tohoto druhu mechanického vyrovnání nelze stanovit předpověď pro budoucí vývoj, proto se v tomto případě jako nejvhodnější jeví vyrovnání časové řady parabolickým trendem, které se podle vypočtených charakteristik dopouští menší chybovosti, než je tomu u trendu lineárního.

60

5.7

Prognóza míry nezaměstnanosti na rok 2009 Jako nejvýstižnější model trendu byl pro oba srovnávané územní celky

vybrán parabolický trend, pomocí kterého lze vypočítat sezónní složku. K propočtu sezónní složky se využije metoda empirických sezónních indexů. Empirický sezónní index se dá definovat jako aritmetický průměr podílů pozorovaných a trendových hodnot stejného dílčího období (pro tento případ čtvrtletí). Tab. 12 Empirické sezónní indexy pro jednotlivá čtvrtletí v okrese Uherské Hradiště I1

I2

I3

I4

1,038

0,938

0,989

1,040


Tab. 13 Empirické sezónní indexy pro jednotlivá čtvrtletí v České republice I1

I2

I3

I4

1,024

0,953

0,989

1,035


V tabulce 14 a 15 najdeme výpočty předpovědi vyrovnaných hodnot na rok 2009. Tyto hodnoty jsou získány z hodnot parabolického trendu (Tij) a empirických sezónních indexů (Ij).

Tab. 14 Prognóza vyrovnaných hodnot na rok 2009 v okrese Uherské Hradiště Období 2009

I II III IV

tij 20,5 21,5 22,5 23,5

Tij Yij 3,969 4,121 3,587 3,364 3,189 3,154 2,775 2,886 Zdroj: Vlastní výpočty

61

Tab. 15 Prognóza vyrovnaných hodnot na rok 2009 v České republice Období I II III IV

2009

tij 20,5 21,5 22,5 23,5

Tij Yij 4,577 4,685 4,169 3,972 3,746 3,706 3,308 3,423 Zdroj: Vlastní výpočty

Graf 20 Vyrovnání vývoje míry nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště parabolickým trendem a zobrazení prognózy na rok 2009

8 6 4 2 0 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

Nezaměstnanost v %

10

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009


parabolický trend+prognóza

vyrovnané hodnoty+prognóza


62

Graf 21 Vyrovnání vývoje míry nezaměstnanosti v České republice parabolickým trendem a zobrazení prognózy na rok 2009

Nezaměstnanost v %

12 10 8 6 4 2

I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009


parabolický trend+prognóza

vyrovnané hodnoty+prognóza


V Grafu 20 a 21 se skutečné hodnoty míry nezaměstnanosti proložily parabolickým trendem a z něj vypočítanými vyrovnanými hodnotami. Pomocí empirických sezónních indexů se provedla prognóza míry nezaměstnanosti na následující období. Na grafech 20 a 21 vidíme, že se na rok 2009 podle vyrovnaných

hodnot

parabolickým

trendem

předpokládá

pokles

míry

nezaměstnanosti v České republice k hranici 4%, v okrese Uherské Hradiště až na hladinu 3%.

63

6

DISKUZE A ZÁVĚR Úkolem této práce bylo provedení analýzy a komparace vývoje

nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště a České republice v desetiletém rozmezí, od roku 1999 do 2008. První

část

práce

byla

věnována

hodnocení

a

srovnání

vývoje

nezaměstnanosti podle vzdělání, délky nezaměstnanosti a věku nezaměstnaných. Srovnání míry nezaměstnanosti dle věku uchazečů o zaměstnání ukázalo velmi podobný výsledek u obou uvedených oblastí. Největší podíl na celkové nezaměstnanosti zabírají občané ve věku 20 až 29 let, kteří ještě nenasbírali dostatek pracovních zkušeností, a proto jsou pro zaměstnavatele méně žádoucí než jejich starší kolegové. Jejich podíl však v průběhu sledovaných let podstatně poklesl. Naopak nejmenší podíl zaujímá skupina nezaměstnaných starších 60 let, což dokumentuje, že pracujících v této věkové kategorii je mizivé procento z celkového počtu ekonomicky aktivního obyvatelstva. Při

analýze

vývoje

nezaměstnanosti

podle

dosaženého

vzdělání

nezaměstnaných vychází v České republice i okrese Uherské Hradiště jako nejméně problémová třída lidí bez jakéhokoli vzdělání, což ale značí pouze to, že v dnešní vyspělé době počet těchto lidí poklesl na minimum. Nejvíce lidí bez práce se nachází v kategorii vyučen, jejich podíl se pohybuje kolem poloviny z celkového počtu nezaměstnaných. Tento výsledek považuji za překvapivý, ale domnívám se, že je otázkou času, kdy se na trhu práce projeví to, že stále více mladých lidí studuje a vysoké školy každým rokem zvyšují kapacity studentů. Rozborem míry nezaměstnanosti podle délky nezaměstnanosti jsme zjistili, že nejpočetnější skupinu tvoří uchazeči o zaměstnání registrovaní méně než tři měsíce. Tento výsledek je opodstatněn tím, že do této třídy se započítávají hlavně

64

ti, kteří vykonávají sezónní zaměstnání, např. lidé pracující v zemědělství, stavebnictví

a

další.

Více

znepokojující

je

ovšem

rostoucí

trend

lidí

nezaměstnaných déle než dva roky, což může způsobovat dlouhodobá strnulost mezd a rostoucí dávky v nezaměstnanosti. Dále se práce zaměřuje na jednoduché charakteristiky vývoje, které potvrdily domněnku, že nezaměstnanost v obou srovnávaných oblastech v průběhu deseti let měla velmi podobný charakter. Do roku 2004 míra nezaměstnanosti mírně rostla, což zapříčinily změny zaměstnanosti v jednotlivých sektorech ekonomiky. Od roku 2004 míra nezaměstnanosti každoročně klesala až na hodnotu 6%. Nejmenší pokles vykazují I. a IV. čtvrtletí, které patří do zimního období, tudíž musíme počítat s nárůstem sezónní nezaměstnanosti. Míra nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště se po celé sledované období nacházela pod republikovou úrovní. Nižší míra nezaměstnanosti je důsledkem především výhodné polohy tohoto regionu na frekventovaných dopravních tazích, převahy malých a středních firem na zdejším trhu práce, které zaručují větší odolnost proti problémům jednotlivých zaměstnavatelů, a také dojíždění významného procenta pracovní síly do blízkého krajského města. Největším problémem působícím na růst nezaměstnanosti, se kterým se okres Uherské Hradiště potýká, se jeví nedostatečná tvorba nových pracovních míst a dlouhodobá strnulost mzdové úrovně, která se stále pohybuje hluboko pod republikovým průměrem. Poté byly časové řady míry nezaměstnanosti v obou územních celcích vyrovnány pomocí klouzavých průměrů, lineárního a kvadratického trendu. Za použití interpolačních statistických kritérií byl jako nejvhodnější model trendu vybrán parabolický trend, pomocí kterého jsme schopni předpovědět budoucí vývoj na rok 2009. Jak v České republice, tak i v okrese Uherské Hradiště

65

provedená prognóza prozradila, že míra nezaměstnanosti bude i nadále klesat. Dnes už můžeme říci, že hned v I. čtvrtletí roku 2009 se tato předpověď nepotvrdila. Metoda použitá při vytvoření prognózy se stává důvěryhodnou pouze tehdy, pokud se nezmění okolní podmínky, které by znamenaly automatickou změnu sledované skutečnosti. Právě taková změna v ekonomickém sektoru nastala v okamžiku, kdy zkrachovala newyorská burza a na celý svět v průběhu dalších měsíců postupně dopadla ekonomická krize. V tomto případě je naprosto logické, že ani občany České republiky neminul jeden z mnoha dopadů krize, propouštění. Doposud tato situace nejvíce postihla průmysl spojený s automobilovou dopravou. Pro boj proti nezaměstnanosti bychom mohli vládě České republiky navrhnout dále pokračovat v programech aktivní politiky zaměstnanosti. Mezi nejúčinnější z nich patří rekvalifikace, prostřednictvím níž by se měli nezaměstnaní lidé odborně připravit na takové pracovní pozice, které podniky poptávají. Jiným prostředkem snižování nezaměstnanosti je zřizování veřejně prospěšných prací, které poskytnou hlavně dlouhodobě nezaměstnaným příležitost ke krátkodobému pracovnímu uplatnění. Dále by se mělo dbát na neustálé zdokonalování poradenství a urychlování zprostředkování pracovních míst ze strany úřadů práce pomocí moderní techniky. K řešení

problému

nezaměstnanosti

jistě

přispěje

i

ukončování

přechodného období volného pohybu osob pro členské státy Evropské unie, které do instituce přistoupily k 1. 5. 2004. Pro občany České republiky to znamená, že mohou legálně vykonávat práci ve 25 státech EU. Pouze Německo a Rakousko ještě svůj trh práce pro nově přistoupené státy neotevřely. Novou převratnou variantou řešení rostoucí nezaměstnanosti v celé Evropské unii se jeví koncept flexijistoty, který by umožnil zaměstnancům lépe

66

skloubit pracovní život se soukromým a pro zaměstnavatele by tato změna umožnila udržet si zkušené a cenné zaměstnance. Cíl této reformy tkví ve vytvoření vysoce pružného trhu práce vyváženého velmi efektivním sociálním zabezpečením. Strategie flexijistoty stojí na čtyřech základních pilířích, mezi které patří ochrana ve smluvních dohodách, aktivní politika zaměstnanosti, celoživotní vzdělávání a moderní sociální systém. Univerzální model flexijistoty pro všechny členské státy EU neexistuje. Každý stát musí provést asimilaci podle svých potřeb. V případě správné implementace by měla vést k otevření trhu práce a zjednodušení mobility pracovní síly. Toto řešení nezaměstnanosti se zdá být velmi prospěšné, sjednocuje trh práce a sociální politiku a má dlouhodobou perspektivu. Naopak při špatném použití strategie flexijistoty lidé část jistoty ztrácí a to může způsobit nepřístupnost trhu práce a vést až k chudobě zaměstnaných. Záleží tedy na vládě každého státu, pro které z alternativ řešení narůstající nezaměstnanosti se rozhodnou, jestli dají přednost klasickým metodám nebo budou investovat a experimentovat s novými, snad účinnějšími, variantami.

67

7

SEZNAM POUŽITÉ LITERATURY

HELÍSEK, M. Makroekonomie: Základní kurs. Praha: Melandrium, 2000. 1.vyd. 320s. ISBN 80-86175-10-3. HINDLS, R., HRONOVÁ, S., NOVÁK, I. Metody statistické analýzy pro ekonomy. Praha: Management press, 2000. 2.vyd. 259 s. ISBN 80-7261-013-9. HINDLS, R., HRONOVÁ, S., SEGER, J., FISCHER, J. Statistika pro ekonomy. Praha: Profesional Publishing, 2006. 7.vyd. 415s. ISBN 80-86946-16-9. HINDLS, R., SEGER, J. Statistické metody v ekonomii. Praha: H&H, 1993. 1.vyd. 445s. ISBN 80-85787-26-1. KLIKOVÁ, CH., KOTLÁN, I. Hospodářská politika. Ostrava: Sokrates, 2003. 1.vyd. 275s. ISBN 80-86572-04-8. KLÍMA, J. Makroekonomie. Praha: Alfa Publishing, 2006. 1.vyd. 141s. ISBN 80-86851-27-3. KOLIBOVÁ, H., KUBICOVÁ, A. Trh práce a politika zaměstnanosti. Karviná: Slezská univerzita v Opavě, 2005. 1.vyd. 233s. ISBN 80-7248-321-8. MINAŘÍK, B. Statistika I. Popisná statistika. Druhá část. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita v Brně, 2008. 3.vyd. 226s. ISBN 978-807375-152-4. NOVÝ, I., SURYNEK, A. Sociologie pro ekonomy a manažery. Praha: Grada, 2002. 1.vyd. 191s. ISBN 80-247-0384-x. PAULÍK, T., PELLEŠOVÁ, P. Makroekonomie A. Karviná: Slezská univerzita v Opavě, 2004. 1.vyd. 285s. ISBN 80-7248-234-3.

68

WACHTEL, P. Macroeconomics : From Theory to Practice. New York: McGraw-Hill, 1989. 500s. ISBN 0-07-067613-5. Equilibrium unemployment theory [on-line]. c2000. [cit. 2009-04-27]. Dostupné na: . Unemployment: macroeconomic performance and the labour market [on-line]. c2005. [cit. 2009-04-27]. Dostupné na: . Time series analysis [on-line]. c1994. [cit. 2009-04-27]. Dostupné na: . Time series models [on-line]. c2009. [cit. 2009-04-28]. Dostupné na: . Time series: theory and methods [on-line]. c2009 [cit. 2009-04-28]. Dostupné na: . Ministerstvo práce a sociálních věcí. [on-line]. Dokument ve formátu html [cit. 2009-04-24]. Dostupné na: . Ministerstvo práce a sociálních věcí. [on-line]. Dokument ve formátu xls [cit. 2009-03-12]. Dostupné na: . Statistická ročenka trhu práce v okrese Uherské Hradiště. Ministerstvo práce a sociálních věcí České republiky. Úřad práce Uherské Hradiště. Odbor speciálního poradenství a trhu práce. Uherské Hradiště 1999-.

69

8

PŘÍLOHY

Příloha 1: Pomocné tabulky pro výpočet elementárních charakteristik vývoje v okrese Uherské Hradiště v letech 1999-2008

Příloha 2: Pomocné tabulky pro výpočet elementárních charakteristik vývoje v České republice v letech 1999-2008

Příloha 3: Pomocné tabulky pro výpočet klouzavých průměrů vývoje nezaměstnanosti v České republice v letech 1999-2008

Příloha 4: Pomocné tabulky pro výpočet klouzavých průměrů vývoje nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště v letech 1999-2008

Příloha

5:

Pomocné

tabulky

pro

výpočet

lineárního

trendu

vývoje

trendu

vývoje

nezaměstnanosti v České republice v letech 1999-2008

Příloha

6:

Pomocné

tabulky

pro

výpočet

lineárního

nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště v letech 1999-2008

Příloha 7: Pomocné tabulky pro výpočet parabolického trendu vývoje nezaměstnanosti v České republice v letech 1999-2008

Příloha 8: Pomocné tabulky pro výpočet parabolického trendu vývoje nezaměstnanosti v okrese Uherské Hradiště v letech 1999-2008

70

Provozně ekonomická fakulta

Recommend Documents