SPOTŘEBNÍ CHOVÁNÍ DOMÁCNOSTÍ

Vysoká škola ekonomická v Praze Fakulta managementu Katedra společenských věd

SPOTŘEBNÍ CHOVÁNÍ DOMÁCNOSTÍ V ZÁVISLOSTI NA VÝVOJI MAKROVELIČIN bakalářská práce

Autor: Tomáš Trnka Vedoucí práce: Ing. Libor Votava, Ph.D. Rok: 2014

Čestné prohlášení Prohlašuji, že bakalářskou práci na téma „Spotřební chování domácností v závislosti na vývoji makroveličin“ jsem vypracoval samostatně a veškerou použitou literaturu a další prameny jsem řádně označil a uvedl v přiloženém seznamu.

V Jindřichově Hradci dne 10. srpna 2014

.................................................. Tomáš Trnka

Vysoká škola ekonomická v Praze Katedra společenských věd

Fakulta managementu Akademický rok: 2013/2014

ZADÁNÍ BAKALÁŘSKÉ PRÁCE Zpracovatel :

Tomáš Trnka

Studijní program:

Ekonomika a management

Obor:

Management

Název tématu:

Spotřební chování domácností v závislosti na vývoji makroveličin Zásady pro vypracování:

1. Analýza souvislostí vývoje makroekonomických veličin a spotřeby domácností se speciálním zřetelem na vztah mezi spotřebními výdaji domácností a HDP. 2. Analýza specifik spotřebního chování v ČR. 3. Predikce budoucí trendů v ČR (popř. i ve světě). Rozsah práce:

40 stran

Seznam odborné literatury: 1. SOUKUP, J. – POŠTA, V. – NESET, P. – PAVELKA, T. – DOBRYLOVSKÝ, J. Makroekonomie. Moderní přístup. 1. vyd. Praha: Management Press, 2007. ISBN 978807261174. 2. HOLMAN, R. Makroekonomie : středně pokročilý kurz. Praha: C.H. Beck, 2010. ISBN 978-80-7179861-3.

Datum zadání bakalářské práce:

listopad 2013

Termín odevzdání bakalářské práce:

srpen 2014

Tomáš Trnka

Ing. Libor Votava, Ph.D.

Řešitel

Vedoucí práce

Mgr. Eliška Novotná, Ph.D. Vedoucí ústavu

prof. Radim Jiroušek, DrSc. Děkan FMJH VŠE

Anotace Tato bakalářská práce je zaměřena na spotřební chování českých domácností v závislosti na vývoji makroveličin. V teoretické části jsou popsány základní pojmy a jevy z oblasti spotřebního chování, makroekonomie a statistické analýzy, které mají vztah k předmětu práce. Praktická část je zaměřena na analýzu a prezentaci relevantních statistických dat a prokázání závislosti spotřebního chování na vývoji makroveličin. Klíčová slova: spotřební chování, domácnosti, makroveličiny

The thesis is focused on consumer behaviour of czech households depending on developments in macroeconomic ratios. In theory it defines the basic concepts of consumer behaviour, macroeconomic ratios and statistics due to subject of thesis. Practical part is focused on analysis and presentation of relevant data and disproving dependencies of consumer behavior on developments in macroeconomic ratios.

Key words: consumer behaviour, macroeconomics ratios, households

Obsah Úvod ...................................................................................................................................... - 6 1

Teoretická východiska, metody, software ..................................................................... - 8 1.1

Spotřební chování ................................................................................................... - 8 -

1.2

Makroekonomické veličiny .................................................................................. - 14 -

1.2.1 1.3 2

3

Hrubý domácí produkt ................................................................................... - 20 -

Statistika................................................................................................................ - 23 -

Statistická data ČSÚ .................................................................................................... - 29 2.1

Data o spotřebě domácností .................................................................................. - 31 -

2.2

Hrubý domácí produkt .......................................................................................... - 34 -

2.3

Zaměstnanost ........................................................................................................ - 37 -

2.4

Inflace ................................................................................................................... - 39 -

2.5

Mzdy ..................................................................................................................... - 42 -

Praktická část: analýza a prezentace dat ...................................................................... - 44 3.1

Regresní analýza ................................................................................................... - 44 -

3.2

Specifika sledovaného období .............................................................................. - 53 -

3.3

Specifika spotřebního chování v ČR .................................................................... - 56 -

3.4

Predikce budoucích trendů spotřeby v ČR ........................................................... - 58 -

Závěr .................................................................................................................................... - 59 Použité zdroje ...................................................................................................................... - 61 Seznam tabulek .................................................................................................................... - 63 Seznam grafů ....................................................................................................................... - 64 Seznam obrázků................................................................................................................... - 65 -

Úvod Když jsem se zamýšlel nad návrhem vlastního tématu bakalářské práce, nacházela se světová a potažmo česká ekonomika již několik let v turbulentním prostředí vyvolaném finanční krizí a dost možná bude tento stav přetrvávat do budoucna. Po celou dobu zaznívaly názory, že současný stav vlastně nemá fundamentální příčiny a je způsoben především nedůvěrou firem a domácností projevující se omezením nebo odložením spotřeby. Faktor spotřeby je významným pro celou ekonomiku, vždyť spotřeba domácností tvoří významnou složku hrubého domácího produktu. Zajímalo mne, jak silný je vztah mezi spotřebou domácností a nejvýznamnějšími makroekonomickými ukazateli, jako je inflace, nezaměstnanost, úroveň mezd a především hrubý domácí produkt. Cílem mé bakalářské práce je najít, analyzovat a popsat vztah mezi změnou spotřeby českých domácností a změnami makroekonomických veličin, zejména HDP, a dále najít dostatek argumentů pro formulaci názoru na toto téma. Budu se také zabývat specifiky spotřebního chování českých domácností a pokusím se predikovat vývojové trendy. Teoretická část obsahuje výklad vybraných pojmů a metod z oblasti spotřebního chování, makroekonomie, kde mi byla oporou především publikace profesora R. Holmana, a statistické analýzy. Podrobněji se věnuji popisu metod odhadu HDP jako nejvýznamnějšího makroekonomického agregátu. V datové části uvádím základní data o České republice, respektive její populaci a především domácnostech, jako zkoumaném objektu. Dále popisuji data o nejvýznamnějších makroekonomických veličinách získaná z Českého statistického úřadu. V praktické části stanovuji hypotézu a provádím analýzu a prezentaci vybraných dat za účelem prokázání a popisu vzájemné závislosti makroekonomických veličin a spotřeby domácností. Dále zmiňuji specifika spotřebního chování české populace daná historickým vývojem a podmínkami, jako jsou geografické, demografické, politické a další. Pokouším se predikovat vývojové trendy spotřeby českých domácností a jejich dopady na hospodářský růst. V závěrečné části formuluji svůj názor na vztah mezi spotřebou českých domácností a makroekonomickými veličinami.

-6-

Pro účely analýzy jsem zvolil časový úsek let 2005 – 2012, kdy po vstupu České republiky do Evropské unie probíhala programová období pro dotační tituly z EU a tedy podstatný příliv prostředků do ekonomiky, zvýšení vládních výdajů a investiční aktivity privátní podnikové sféry. Období nynější několikaleté ekonomické nestability v kontrastu s předchozím poměrně silným

růstem

tak

považuji

pro

tento

-7-

účel

za

ideální

zdroj

dat.

1 Teoretická východiska, metody, software V této části popisuji důležité pojmy a jevy z oblasti spotřebního chování, makroekonomie a statistické analýzy.

1.1 Spotřební chování Behaviorální přístup vs. kognitivní přístup vs. experimentální analýza Behaviorální přístup považuje za jediný předmět výzkumu skutečně pozorovatelné a měřitelné chování spotřebitele. Pro objasnění spotřebního chování se proto zaměřuje na sledování odezvy spotřebitele vyvolané nákupními podněty. Pracuje s pojmem „černá skříňka spotřebitele“ označujícím vnitřní proces rozhodnutí. Kognitivní přístup je naopak zaměřen na vnitřní mentální procesy a přiřazuje větší aktivitu spotřebiteli, který se sám racionálně rozhoduje na základě kritického hodnocení svých potřeb. Tento předpoklad zůstává v praxi často nepotvrzen. Experimentální analýza by se dala označit za syntézu obou výše uvedených přístupů. Využívá vstupů behaviorálního přístupu, tedy měření a pozorování, ale dále pracuje s vnitřními procesy spotřebitele. Přitom klade důraz na ověření teoretických postulátů empirií a namísto jednoho definuje několik alternativních modulů. [4] Cenové prahy Jde o přenos poznatků z psychologie a psychofyziky do ekonomie. Bylo například zjištěno, že u chudých dětí je fyzická velikost dolarové mince vnímána jako větší než tomu bylo u dětí z bohatých rodin. [1] Cenový práh omezuje cenu na horní i spodní hranici. Pokud cena překročí určitou hranici, může se produkt stát nedostupný a cena nepřijatelná. Pokud naopak podkročí spodní hranici, může výrobek působit jako nesolidní nebo získaný nepoctivě. Cenové prahy mají několik rozhodovacích dimenzí a to ekonomickou, sociální, psychologickou a substituční.

-8-

Čtyři pohledy na rozhodovací proces spotřebitele dle Schiffmana a Kanuka Ekonomický pohled Klasický ekonomický model předpokládá dokonalou konkurenci a spotřebitele charakterizuje jako „člověka ekonomického“, který je schopen racionálních rozhodnutí, tedy má k dispozici veškeré informace o alternativách, je schopen je správně zařadit a určit nejlepší z nich. Tento model je nerealistický, protože spotřebitelé jsou omezeni svými schopnostmi a zvyky, hodnotami a cíli a také rozsahem svých vědomostí. Spotřebitel se také rozhoduje v nedokonalém světě a všeobecně si nepřeje příliš dlouhý rozhodovací proces a v určité fázi přijme „uspokojivé“ rozhodnutí. Důvodem přijetí tohoto rozhodnutí může být například u ceny výrobku dosažení určité úrovně slevy, ale motivací nemusí být samotná cena, nýbrž uspokojení z úspěchu při jednání, vítezství či dominance nad obchodním protějškem. Pasivní pohled Charakterizuje spotřebitele jako impulzivního a iracionálně se chovajícího kupce, který pouze reaguje na podněty marketérů a podléhá jim. Z dnešního pohledu se tento model jeví jako přežitý a řadíme ho někam do období sálových prodejů, kdy spotřebitel byl skutečně brán za objekt manipulace. Spotřebitel dnes totiž zastává v nákupních situacích rovnocennou, ne-li dominantní pozici zejména vzhledem k možnosti získat relativně snadno informace o dostupných alternativách, to platí především pro elektronickou komerci. Kognitivní pohled Spotřebitele představuje jako přemýšlivého „řešitele problémů“, tedy především hledače a zpracovatele informací o značkách a způsobu prodeje, které mu umožní naplnit své potřeby. Také podle kognitivního pohledu spotřebitel v určité fázi učiní „uspokojivé“ rozhodnutí, aby se vyhnul zahlcení množstvím informací, a je tak zařazen někam mezi dva extrémní pohledy, ekonomický a pasivní. Emotivní pohled Podle emotivního pohledu spotřebitel upřednostňuje emotivní nebo impulzivní nákupní rozhodnutí před hledáním informací. To nemusí nutně znamenat, že takové rozhodnutí není racionální, protože vědomé uspokojení emotivních potřeb je dokonalým racionálním rozhodnutím.

-9-

Důležitým faktorem je také nálada, kterou definujeme jako pocitový stav, který je neurčitý a spotřebitel s touto náladou již vstupuje do rozhodovacího procesu. Nálada, na rozdíl od emoce, není tolik intenzivní a zpravidla nevede k impulzivnímu nákupu. Náladu spotřebitele se snaží marketéři ovlivnit v maloobchodě například hudebním podkresem nebo uspořádáním obchodu. [10] Dynamické doznívání cenové změny Po cenové změně nelze počítat s tím, že předpokládaný i reálný efekt bude trvalý. Dopad cenové změny je různý u různých komodit. Pokud jde o výrobky masové spotřeby, cenová změna vyvolává silnou reakci, která však poměrně rychle opadá a spotřeba se vrací na víceméně stejnou úroveň před cenovým opatřením, to se projevuje zejména u tabákových výrobků, kávy, pohonných hmot. U jiných komodit probíhá přijímání nové ceny pozvolna a je spojeno s dlouhodobějším poklesem spotřeby a v některých případech má zvýšení ceny dokonce za důsledek zvýšení „vnímané kvality“ výrobku vzhledem k levnější konkurenci. [1] Chování spotřebitele v rovině domácností Domácnost je nejzákladnější jednotkou společného hospodaření, kde probíhá společný rozhodovací proces. V domácnosti také probíhá kumulace individuálních příjmů a jejich přerozdělování. Při analýzách spotřebního chování se používá „příjem na osobu“, tedy součet všech příjmů domácnosti vydělený počtem osob. Tato hodnota řadí domácnost do příslušné důchodové skupiny. [1] Model nákupního rozhodování Zjednodušený model nákupního rozhodování obsahuje vstupní, procesní a výstupní fázi. Ve vstupní fázi procesu spotřebitel identifikuje svou potřebu výrobku či služby a je ovlivňován marketingovými vlivy, jako je cena, propagace a dostupnost výrobku. Dále je ovlivňován vnějšími společenskými vlivy, jako je rodina, přátelé, společenské zařazení. Všechny tyto a další faktory působí na spotřebitele kumulativně a velmi pravděpodobně ovlivní jeho rozhodnutí o koupi. Procesní fáze modelu nákupního rozhodování obsahuje vyhledávání informací o výrobku či službě, vyhodnocování alternativ a rozhodnutí o koupi. Je ovlivněna psychologickými faktory osobnosti jednotlivce. Výstupní fáze modelu zahrnuje dvě úzce spolu související činnosti následující po rozhodnutí. Jde o nákupní chování a vyhodnocení spokojenosti s výrobkem či službou po nákupu. [10]

- 10 -

Váha přikládaná vyhodnocení, a vlastně i rozhodnutí o koupi, bude samozřejmě jiná u spotřebního rychloobrátkového zboží, kdy se může jednat z hlediska spotřebitele o pokusný nákup nebo impulzivní koupi v reakci na silný, například cenový, podnět a jiná u zboží dlouhodobé spotřeby typu automobilu. Své zkušenosti jak z procesní fáze, tak z výstupní fáze si spotřebitel ukládá a podle svých osobnostních dispozic zaujímá stanovisko při dalším nákupním procesu. Modely predikce spotřebního chování Nejčastějším modelem predikce spotřebního chování je BB model (Behavior – Behavior), který projektuje dosavadní vývoj chování spotřebitele do budoucna. Tento projekční model používá kritérium „ceteris paribus“ neboli „za jinak stejných podmínek“, protože obvykle pracuje s konjunkturními či sociálními vlivy v omezené míře. AB model (Attitude – Behavior) odvozuje budoucí chování spotřebitele z jeho postojů. Postoj je relativně stálá připravenost spotřebitele reagovat konkrétním způsobem na konkrétní druh podnětu. IB model pracuje s intencemi, tedy nákupními úmysly spotřebitelů. V agregátním měřítku je nutné tuto predikci spojit s analýzou úspor. Vypovídací hodnota tohoto modelu však výrazně klesá s rostoucí rolí půjček při nákupu. EB model (Expectations – Behavior) je založen na očekáváních, zejména expertů. Jedná se tedy o expertní analýzu, která probíhá v několika krocích a je umožněna vzájemná konfrontace stanovisek, protože každý jednotlivec je ovlivněn svým odborným zaměřením. [1] Národohospodářská rovina chování spotřebitele Sleduje chování spotřebitele z hlediska informací o průměrné spotřebě, příjmech, půjčkách, úsporách a dalších národohospodářských údajích. Provádí mezinárodní srovnání agregátních údajů a podává tak informaci o vývoji ekonomiky a spotřebitelských trendů, globálně umožňuje vysvětlit projevy inflace v souvislostech. [1] Právě národohospodářská rovina chování spotřebitele je předmětem analytické části této bakalářské práce.

- 11 -

Názorové vůdcovství Jde o proces, kdy osoba názorového vůdce neformálně ovlivňuje postoje jiných, kteří si chtějí vytvořit názor. Základní podmínkou je, že ani jeden z aktérů není komerčním prodejcem a neplyne mu z takového jednání žádný zisk. Oproti názorovým vůdcům stojí hledači informací, názoroví příjemci. Podle mnoha průzkumů jsou názoroví vůdci aktivně nejčastěji dotazováni v politických či ekonomických otázkách, a to především tehdy, kdy příjemce sám nemá dostatečnou zkušenost či informace o problému a hledá relevantní zdroj. Názoroví vůdci mohou být jak z okruhu přátel či rodiny, tak i cizí lidé. Názorový vůdce ovlivňuje příjemce vždy ústním podáním informace, byť fakticky může jít o e-mailovou korespondenci. S celosvětovým rozšířením elektronické komunikace a sdílení názorů s komunitou i veřejností v reálném čase získává názorové vůdcovství nový rozměr a interaktivně i názoroví vůdci se stávají příjemci názorů. [10] Potřeby jednotlivce Potřeby každého jednotlivce můžeme rozdělit na primární, mezi které patří fyziologické potřeby jídla, vody, ošacení a přístřeší, a sekundární, mezi které patří potřeba sebeúcty, citu, prestiže, moci či vzdělání. Tyto sekundární potřeby označujeme jako získané, protože vyplývají ze subjektivního psychologického stavu jedince a jeho vztahů k ostatním. [10] V praxi jsou samozřejmě tyto potřeby uspokojovány současně během jednoho nákupního procesu, tedy spotřebitel se rozhoduje, zda uhasí žízeň vodou z kohoutku nebo z různých subjektivních důvodů zakoupí minerální vodu značky Evian. Pozitivní a negativní motivace – přístupové a únikové objekty Negativní i pozitivní motivace jsou v zásadě stejné v tom, že spouští a podporují lidské chování. Souhrnně je označujeme za potřeby, přání a tužby, které mohou vytvářet pozitivní nebo negativní cíle. Pozitivní cíl je ten, ke kterému směřuje spotřebitelovo chování, proto ho nazýváme přístupovým objektem. Negativní cíl naopak únikovým objektem, protože spotřebitelovo chování směřuje pryč. [10]

- 12 -

Pravidlo závory, Giffenův paradox Pravidlo závory vyjadřuje rozdíl v cenové elasticitě u některých komodit při snížení či zvýšení cen. Při snížení cen (nebo růstu důchodu) je pozorována výrazná elasticita, ale naopak při růstu cen se projevuje tendence zachovat úroveň spotřeby a cenová elasticita se blíží nule. Pod názvem Giffenův paradox je popsán extrémní případ pravidla závory. Když došlo před více než sto lety v Anglii ke zdražení brambor, do té doby nejlevnější potraviny, reakcí bylo zvýšení poptávky. Zvýšením cen brambor totiž nejnižší sociální skupiny přišly o část svých disponibilních příjmů a musely přizpůsobit svou spotřebu novému rozpočtovému omezení. Protože však nebyly schopny najít levnější substitut, dostaly se do role substitutu naopak brambory a to vedlo ke zvýšení poptávky. [1] Socioekonomické determinanty Socioekonomické determinanty nákupního chování na makrospolečenské úrovni jsou tvořeny hospodářskými, geografickými, právními, demografickými a kulturními podmínkami. Na mezospolečenské úrovni jde například o rozdíly mezi průmyslovou aglomerací a zemědělským venkovem a na mikroúrovni jde o individuální faktory jako je životní úroveň, životní cyklus či generační příslušnost jedince. [4] Společenské třídy a segmentace Společenská třída je jednoduchou a přirozenou formou segmentace, kdy příslušníkům jednotlivé třídy slouží jako referenční skupina pro vytváření postojů a chování a marketérům slouží jako vodítko pro jednoduchou segmentaci trhu výrobků a služeb. Neexistuje jednotný model společenských tříd, co do počtu. Volba počtu jednotlivých tříd závisí na míře podrobnosti výzkumu chování a postojů. Jeden z modelů uvádí pět kategorií společenských tříd: nižší, dělnická, střední, vyšší střední, vyšší. [10] Výzvy osobností a jiných referenčních skupin Marketingový princip výzev osobností je založen na ztotožnění se spotřebitele s osobností na základě obdivu, touhy, vcítění nebo pochopení. Pět hlavních marketingových výzev referenčních skupin jsou: výzvy osobností, výzvy odborníků, výzvy běžných lidí, výzvy vedoucích pracovníků a zaměstnanců a výzvy reklamních postav. [10]

- 13 -

1.2 Makroekonomické veličiny Popisuji vybrané makroekonomické veličiny nebo jevy, u nichž předpokládám významný vliv na vývoj HDP nebo spotřební chování domácností. Agregátní poptávka Vyjadřuje poptávku po všech výrobcích a službách dohromady v závislosti na cenové hladině, tedy závislost poptávaného domácího produktu na cenové hladině. Při nižší cenové hladině se lidé cítí bohatší a zvyšují výdaje na spotřebu nebo nakupují nepeněžní aktiva, tedy nakupují větší domácí produkt. Jde o tzv. efekt reálných peněžních zůstatků. Křivka agregátní poptávky představuje průsečíky cenové hladiny a reálného produktu, které splňují podmínku rovnováhy trhu zboží a služeb a rovnováhy trhu peněz. Obrázek 1 Model agregátní poptávky [9]

Hospodářský růst Tradiční neoklasický model teorie hospodářského růstu se skládá z produkční funkce dlouhého období a investiční funkce dlouhého období. Produkční funkce vyjadřuje závislost reálného domácího produktu na práci a kapitálu: Y = F ( K, L )

- 14 -

Solowův model pracuje s konstantními výnosy z rozsahu, tedy daný přírůstek kapitálu a práce vyvolává stejně velký přírůstek domácího produktu: κY = F ( κK, κL ) Dosazením 1/L za κ dostaneme vyjádření intenzivní produkční funkce: Y/L = F (K/L) Tato funkce je ovlivněna klesajícími výnosy z kapitálu, kdy přírůstek kapitálu na pracovníka postupně vyvolává stále menší přírůstky produktu na pracovníka, a dále výše popsanými konstantními výnosy z rozsahu. Investiční funkce vychází z faktu, že investice se rovnají úsporám, tedy té části domácího produktu, která není spotřebována a může být použita pro investování. Vyjadřujeme ji jako rostoucí funkci domácího produktu, kdy investice jsou tím vyšší, čím vyšší jsou úspory: I/L = s . Y/L kde I/L jsou investice na pracovníka a Y/L produkt na pracovníka. Hospodářský růst samozřejmě ovlivňuje mnoho dalších faktorů jako je populační růst, technologický pokrok a společenské změny, ale není v možnostech této práce je teoreticky všechny postihnout. Hypotéza permanentního důchodu Podle hypotézy M. Friedmana změní člověk výši své spotřeby pouze v reakci na takovou změnu důchodu, kterou považuje za permanentní. Přechodný přírůstek důchodu mají lidé tendenci odkládat pro budoucí možný pokles důchodu, tedy takzvaně „na horší časy“. Pokud tedy rozdělíme důchod Y na permanentní složku Yp a přechodnou složku Yt, bude platit vztah: Y = Yp + Yt a dále rovnice vyjadřující spotřebu jako funkci permanentního důchodu: C = c . Yp Z hypotézy permanentního důchodu dále vyplývá, že krátkodobá spotřební funkce vykazuje klesající sklon ke spotřebě, ale dlouhodobá spotřební funkce vykazuje stálý sklon ke spotřebě.

- 15 -

Hypotéza životního cyklu Navazuje na Fisherův model mezičasové volby a doplňuje tvrzení, že člověk chce mít během svého života rovnoměrnou spotřebu a tak se snaží předvídat nebo ovlivňovat, například spořením na penzi, výši svého budoucího důchodu. Pokud pak v průběhu života přijde předvídaná změna důchodu, spotřebitel nereaguje zvýšením spotřeby, protože toto zvýšení již dříve zakalkuloval do celoživotní spotřeby. Naopak, pokud dojde k nepředvídatelnému zvýšení důchodu, zvýší se také spotřeba. Z výše uvedeného plyne, že agregátní spotřeba závisí na věkové struktuře obyvatelstva. U mladých lidí (a) převažuje spotřeba, u lidí středního věku (b) spoření a u starších lidí (c) dochází v důchodovém věku ke konzumaci úspor. Obrázek 2 Model životního cyklu důchodu a spotřeby [9]

Inflace a inflační očekávání Inflace je peněžní jev vyvolávaný nadměrnou emisí peněz, kdy peněžní zásoba předbíhá poptávku po penězích. Když peněžní zásoba roste bez zvýšení reálné poptávky po penězích, dochází ke zvýšení cenové hladiny. Pokud odmyslíme krátkodobé změny nominální úrokové míry, pak růst poptávky po penězích kopíruje růst reálného domácího produktu. Nominální úroková míra je katalyzátorem mezi očekávanou a skutečnou inflací, protože ovlivňuje poptávku po penězích a podstatnou roli při inflačním očekávání tak opět hraje centrální banka. Inflační očekávání se tedy promítají do skutečné míry inflace, která tak může být ovlivněna i jen pouhým prohlášením centrální banky o zvýšení peněžní zásoby.

- 16 -

Obrázek 3 Model vztahů ovlivňujících inflaci [9]

Koeficient obětování Souvisí s desinflační politikou prováděnou centrální bankou v případě, že v ekonomice je vysoká setrvačná inflace, zakořeněná do inflačních očekávání. Měnové restrikce vedou k přechodnému poklesu domácího produktu a právě koeficient obětování vyjadřuje, o kolik procent klesne reálný domácí produkt, sníží-li se inflace o jeden procentní bod. Mezičasová volba – Fisherův model Irwing Fisher položil v roce 1930 základy teorie umožňující objasnit rozhodování jednotlivce mezi současnou a budoucí spotřebou. Doplňuje keynesiánskou spotřební funkci a ukazuje, že přítomná spotřeba je ovlivněna nejen přítomným důchodem, ale též očekávaným budoucím důchodem a úrokovou mírou, tedy rozpočtovými omezeními. Úroková míra ovlivňuje současnou spotřebu prostřednictvím substitučního efektu, kdy úrok je nákladem obětované příležitosti, a důchodového efektu, kdy úrok je důchodem. Rozdělení spotřeby na současnou a budoucí je ovlivněno subjektivními preferencemi jednotlivců a jejich mezičasovým rozpočtovým omezením. Na agregátní úrovni se tyto efekty ruší a spotřeba je ovlivněna pouze substitučním efektem úrokové míry, tedy nepřímo závisí na úrokové míře.

- 17 -

Nezaměstnanost Nezaměstnaní jsou osoby, které byly ve sledovaném období bez práce (nebyly zaměstnané za mzdu ani neměly práci ve vlastní firmě), hledaly aktivně práci a byly připraveny k nástupu do práce (okamžitě nebo nejpozději do 14 dnů). Tato definice je východiskem pro měření obecné míry nezaměstnanosti prováděné čtvrtletně ČSÚ a vychází z definice Mezinárodní organizace práce. (2) Průměrná hrubá měsíční mzda Průměrná hrubá měsíční mzda představuje podíl mezd (bez tzv. ostatních osobních nákladů) připadající za měsíc na jednoho pracovníka vedeného v evidenci zaměstnavatelem. Obsahuje základní mzdu, příplatky a doplatky, prémie a odměny, náhrady, odměny za pracovní pohotovost, případně jiné složky mzdy, které zaměstnanec obdržel v tomto období k výplatě. Jde o peníze, které prošly účetnictvím zaměstnavatele. Takto vykázaná hrubá mzda obsahuje také odvody sociálního a zdravotního pojištění a daň. (2) Spotřební funkce Spotřeba C je rostoucí funkcí disponibilního důchodu Yd a klesající funkcí reálné úrokové míry r , tedy obecně: C = C ( Yd , r ) Keynesiánská spotřební funkce zohlednila empiricky ověřený fakt, že spotřeba se mění s klesajícím nebo stoupajícím důchodem proporčně. Tento měnící se podíl spotřeby na důchodu nazýváme skon ke spotřebě. Tak vznikla tzv. autonomní složka spotřeby C a, která nezávisí na důchodu: C = Ca + c . Yd Dále odlišujeme průměrný sklon ke spotřebě a jako podíl spotřeby na disponibilním důchodu a mezní sklon ke spotřebě c, což je přírůstek spotřeby vyvolaný přírůstkem disponibilního důchodu o jednotku. Pak vyjadřujeme následujícími vztahy: a = C / Yd c = ∆C / ∆Yd kdy pro c platí: 0 < c < 1.

- 18 -

Obrázek 4 Model keynesiánské spotřební funkce [9]

Teorie užitku V ekonomické teorii se spotřebitel snaží svůj užitek podle pravidla racionální volby maximalizovat. Z hlediska měřitelnosti užitku existují dvě ekonomické teorie užitku: kardinalistická a ordinalistická. Kardinalistická verze teorie užitku předpokládá, že užitek je přímo měřitelný, protože spotřebitel je schopen vyjádřit hodnotu svého užitku. Rozlišuje však celkový a mezní užitek. Běžný spotřebitel spotřebovává normální statek se snižujícím se mezním užitkem a jeho celkový užitek roste, v určitém bodě však spotřeba další jednotky statku nezvyšuje jeho celkový užitek, protože došlo k nasycení. Celkový užitek (Total Utility) tedy vyjadřuje celkové uspokojení potřeb při spotřebě daného množství statku:

kde X1 až Xn jsou množství spotřebovávaných statků. Pro zjednodušení analýzy se však používá funkce celkového užitku o dvou proměnných:

kde Y reprezentuje ostatní statky.

- 19 -

Mezní užitek (Marginal Utility) vyjadřuje, o kolik se změní celkový užitek, zvýší-li se spotřebované

množství

statku

o

jednotku

X,

je

definován

jako

parciální

derivace TU podle X:

Ordinalistická verze teorie užitku nepovažuje užitek za přímo měřitelný. Podle ní není spotřebitel schopen vyjádřit velikost svého užitku, ale pouze popsat, kterou spotřební situaci preferuje. V tomto případě tedy není možné zakreslit funkci celkového užitku jako křivku, můžeme však spojit body označující kombinace spotřebních košů se stejným užitkem. Spojením těchto bodů vznikají indiferenční křivky. Podle jejich tvaru lze zjistit, který ze statků je žádoucí, nežádoucí, lhostejný, případně zda jsou dokonalé substituty či komplementy. Veřejný dluh a spotřeba Podle tradiční teorie růst veřejného dluhu nevede ke snížení spotřeby dnešní generace a mění se z velké části na zahraniční dluh, například prostřednictvím nákupu státních dluhopisů zahraničními investory. Břemeno dnešního dluhu tak dopadne na budoucí generace. Podle Ricardovy-Barroovy teorie naopak břemeno veřejného dluhu dopadá na dnešní generaci, protože lidé se dobrovolně rozhodnou nést břemeno dluhu snížením spotřeby.

1.2.1 Hrubý domácí produkt Hrubý domácí produkt je peněžním vyjádřením toku zboží a služeb, vyrobených na území konkrétního státu za určité období, zpravidla jeden rok. Započítáváme tedy pouze nově vyrobené statky [2], do kterých řadíme služby či zboží jak okamžité spotřeby, tak dlouhodobé spotřeby přesahující rámec jednoho roku, například automobily nebo domy. Hrubý domácí produkt na hlavu je oblíbeným kritériem pro mezinárodní srovnání výkonnosti ekonomik, ale jako každý národohospodářský agregát obsahuje řadu zkreslení. Tím pravděpodobně největším je nemožnost obsáhnout tzv. šedou ekonomiku, jejíž podíl na skutečném HDP je odhadován dle země v rozmezí 3-33%. Do šedé ekonomiky řadíme především služby prováděné mimo daňové odvody, nepřiznané zisky a podobně. S rostoucí mírou zdanění v ekonomice lze očekávat větší ochotu lidí riskovat postih za daňové úniky a tedy vyšší podíl šedé ekonomiky [9].

- 20 -

Další nevýhodou HDP je, že postihuje pouze tržní a netržní činnosti, ale není schopen obsáhnout naturální plnění formou protislužby mezi jednotlivci nebo svépomocné činnosti. Přes všechny uvedené nedostatky je HDP důležitým údajem, pokud je k dispozici v časové řadě. Pak lze z jeho vývoje vysledovat trend, kterým se ekonomika ubírá. V ekonomické teorii rozlišujeme čistý a hrubý domácí produkt. Čistý domácí produkt je HDP snížený o opotřebení kapitálu, které je však reálně obtížně měřitelné. Dále rozlišujeme nominální produkt, který je měřen v běžných cenách měřeného období, a reálný produkt, který je měřen ve stálých cenách minulého období určeného Českým statistickým úřadem. Pro nominální produkt Yn v roce t složený z m výrobků a služeb platí vztah:

kde qt je množství výrobků a služeb v roce t a pt jejich ceny v roce t. Pro reálný produkt Y platí obdobný vztah s tím, že ceny aktuálního měřeného období pt jsou nahrazeny cenami období zvoleného (ČSÚ) jako základní pz:

Tyto dvě veličiny jsou důležité, protože vyjádřením jejich podílu získáme změnu cenové hladiny P (neboli cenový index) mezi dvěma obdobími t a z:

Cenový index P označujeme jako deflátor domácího produktu a z výše uvedeného jej vyjadřujeme jako:

a následně domácí produkt vyjadřujeme jako podíl nominálního produktu a deflátoru:

- 21 -

používá se pro stanovení výkonnosti ekonomiky. HDP může být definován níže popsanými třemi způsoby: výrobní metodou, výdajovou metodou a důchodovou metodou. Metody měření HDP Výrobní metodou se HDP počítá jako součet hrubé přidané hodnoty jednotlivých institucionálních sektorů nebo odvětví a čistých daní na produkty, které nejsou rozvrženy do sektorů a odvětví. Je to také vyrovnávací položka účtu výroby za národní hospodářství celkem, kde se straně zdrojů zachycuje produkce a na straně užití mezispotřeba. Hrubá přidaná hodnota je rozdílem mezi produkcí a mezispotřebou. Vzhledem k tomu, že produkce se oceňuje v základních cenách a užití v kupních cenách, je strana zdrojů za národní hospodářství celkem doplněna o daně snížené o dotace na výrobky. HDP = Produkce mínus Mezispotřeba plus Daně z produktů mínus Dotace na produkty Výdajovou metodou se HDP počítá jako součet konečného užití výrobků a služeb rezidentskými jednotkami (skutečná konečná spotřeba a tvorba hrubého kapitálu) a salda vývozu a dovozu výrobků a služeb. Skutečná konečná spotřeba je odvozena prostřednictvím naturálních sociálních transferů od výdajů na konečnou spotřebu domácností, vládních institucí a neziskových institucí sloužících domácnostem. Tvorba hrubého kapitálu se člení na tvorbu hrubého fixního kapitálu, změnu zásob a na čisté pořízení cenností. HDP = Výdaje na konečnou spotřebu plus Tvorba hrubého kapitálu plus Vývoz výrobků a služeb mínus Dovoz výrobků a služeb Důchodovou metodou se HDP počítá jako součet prvotních důchodů za národní hospodářství celkem: náhrad zaměstnancům, daní z výroby a z dovozu snížených o dotace a hrubého provozního přebytku a smíšeného důchodu (resp. čistého provozního přebytku a smíšeného důchodu a spotřeby fixního kapitálu) HDP = Náhrady zaměstnancům plus Daně z výroby a z dovozu mínus Dotace plus Čistý provozní přebytek plus Čistý smíšený důchod plus Spotřeba fixního kapitálu Měříme správně HDP? V případě národohospodářského agregátu, jakým je hrubý domácí produkt, nejde vlastně o měření, ale spíše odhadování čtvrtletních a ročních údajů. Tento stav je zakotven ve způsobu získávání a zpracování dat, kdy použité techniky bilancí, odhadů a dopočtů generují celou řadu chyb. [3]

- 22 -

Tři metody odhadu HDP = tři odlišné zdroje dat Hrubý domácí produkt je odhadován na základě tří metod současně, přitom výrobní a výdajová metoda jsou na sobě prakticky nezávislé, tedy mají odlišné zdroje vstupních dat. Jelikož však veřejnost očekává jeden číselný údaj o HDP, je třeba k němu dojít metodou bilancování tvorby a užití, tedy dosáhnout rovnováhy mezi tvorbou a užitím. V praxi jde o posouzení kvality dat pro jednotlivé metody a expertní úpravy odhadů. [3] Deflátory a zřetězené indexy „chain indices“ Zatímco cenové indexy jsou postaveny na stálých vahách, deflátory vycházející z cenových indexů jsou postaveny na aktuálních vahách podle obratů dosažených v běžném období, tedy hovoříme o HDP ve stálých cenách roku xxxx. Deflátor tak vzniká zprůměrováním dílčích cenových indexů, u nichž se nemění hodnota, ale váha. Tzv. zřetězené indexy používá ČSÚ od roku 2004. Jde o systém, kdy hodnoty jednotlivých ukazatelů vstupujících do výpočtu HDP nejsou přepočteny z běžných cen do cen základního období, ale pouze do cen předcházejícího období. Tento přepočet je pak dále prováděn vždy k cenám předchozího období a vzniká řetězení cenových indexů. Problémem je, že součet jednotlivých složek v cenách vždy předchozích období neodpovídá souhrnnému deflovanému agregátu a vznikají bilanční rozdíly jak na straně zdrojů, tak na straně užití. [3]

1.3 Statistika V této kapitole popisuji vybrané pojmy z oblasti statistiky, částečně metody statistické analýzy, kterým se budu věnovat v dalších kapitolách, a použitý software. CZ COICOP Klasifikace individuální spotřeby zboží a služeb podle účelu vypracovaná ČSÚ podle mezinárodního standardu Classification of Individual Consumption by Purpose – COICOP. V České republice je zavedena od 1. ledna 1997. Pro Statistiku rodinných účtů je tato klasifikace závazná. Boxplot Jedná se o krabicový diagram, který znázorňuje míry polohy a variability.

- 23 -

Externí validita Externí validita určuje, jak zobecnitelné jsou výsledky na populaci, v případě pozorovací studie je externí validita vysoká. Histogram Jedná se o sloupcový graf, který znázorňuje četnosti v jednotlivých intervalech. Homoskedasticita Je předpokladem řady statistických metod a znamená, že hodnoty závisle proměnné y mají pro všechny hodnoty nezávisle proměnné x konstantní rozptyl (variabilitu, proměnlivost). Interní validita Interní validita určuje, jak srovnatelné jsou skupiny jednotek, v případě pozorovací studie je interní validita nízká. Korelační koeficient Určuje míru lineární závislosti kvantitativních znaků, nabývá reálných hodnot od -1 do 1, obvykle se označuje „r“. Platí, že když „r = -1“, mezi znaky je klesající lineární závislost, když „r = 0“, mezi znaky je lineární nezávislost (nekorelovanost), když „r = 1“, mezi znaky je rostoucí lineární závislost. Kvalitativní statistický znak Slovní (kategoriální) znak, který obvykle nabývá menšího počtu možných hodnot, například pohlaví nebo vzdělání. Kvalitativní znaky dále dělíme na nominální, jejichž kategorie nelze logicky uspořádat (například pohlaví) a ordinální, jejichž kategorie lze logicky uspořádat (například dosažené vzdělání). U kvalitativního znaku rozdělení na nominální či ordinální typ nevyplývá jen z povahy znaku, ale také z pohledu statistika. Kvantil Jde o hodnotu, která rozdělí uspořádaný soubor v daném poměru. Procentní kvantil (p% kvantil) rozdělí soubor na dvě části, kdy p% hodnot je menších a (100-p) % hodnot je větších. Můžeme určovat například decily (v desítkách procent) a percentily (v jednotkách procent).

- 24 -

Kvantitativní statistický znak Numerický znak, který obvykle nabývá většího počtu možných hodnot, například velikost mzdy nebo výdajů. Kvantitativní znaky dále dělíme na diskrétní, u nichž podíly hodnot nemají vždy smysl (například počet dětí v domácnosti) a spojité, u nichž podíly hodnot mají vždy smysl (například cena výrobku). Kvartilové rozpětí Jedná se o rozdíl mezi horním a dolním kvartilem, tedy maximální odlišnost po vyloučení čtvrtiny největších a čtvrtiny nejmenších hodnot. Medián Střední hodnota v uspořádaném souboru, polovina hodnot je větších a druhá polovina menších. Není citlivý na extrémní hodnoty. Neparametrický korelační koeficient Používá se pro kvantitativní znaky jiného než normálního rozdělení a také pro ordinální data. Normální rozdělení dat Jde o základní předpoklad řady statistických metod, má charakteristický tvar Gaussovy křivky. Pro ověření normality dat lze použít neformální grafické posouzení (boxplot, histogram) nebo formální test a rozhodnutí na dané hladině významnosti (Shapirův-Wilkův test).

Pearsonův korelační koeficient Jedná se o klasický korelační koeficient, ideální pro kvantitativní znaky normálního rozdělení. Populace Základní množina všech zkoumaných objektů, například domácností v ČR. Pozorovací studie Způsob zjišťování údajů, kdy pozorujeme a zjišťujeme stav veličiny a následně statisticky vyhodnocujeme. Hlavním cílem je v našem případě popsat a analyzovat vztah mezi dvěma nebo více jevy ekonomii. - 25 -

Průměr Aritmetický průměr hodnot, tedy součet všech hodnot vydělený rozsahem výběru. Je citlivý na extrémní hodnoty a nevhodný pro ordinální znaky. Průřezová pozorovací studie Sleduje hodnoty odezvy a vysvětlující proměnné k danému časovému okamžiku, odhaduje proporce pro odezvu i proměnnou. Lze zkoumat závislost, nikoliv kauzalitu. Rozptyl Určuje míru kolísání hodnot od průměru, vyjadřuje se ve čtvercových jednotkách (s2) původních jednotek hodnot proměnné. Je určen vztahem:

Regresní analýza Regresní analýza je jednou ze základních metod ekonometrie. Při regresní analýze nejprve formulujeme hypotézy. Ze získaných dat sestavíme matematický/ekonomický model, z něhož vytvoříme model ekonometrický. Do tohoto modelu zahrnujeme i tzv. náhodnou složku označovanou písmenem „u“ (nepozorované proměnné a chyby v měření). Dále zde máme konstanty označené jako „β“, které popisují směr a sílu závislosti mezi vysvětlovanou proměnnou a vysvětlujícími proměnnými. Pokud máme dvě proměnné X a Y, a snažíme se Y (regresand) vysvětlit pomocí X (regresor), bude předpokládaný vztah mezi proměnnými, v případě jednoduchého regresního modelu, vypadat takto: Yi = β0 + βi*X i+ ui Výše popsaná jednoduchá lineární regrese zkoumá závislost dvou kvantitativních znaků. V případě zkoumání závislosti kvantitativního znaku na více kvantitativních znacích použijeme vícenásobnou lineární regresi. Vztah mezi proměnnými pak bude následující: Yi = β0 + β1*X1+ β2*X2 + β3*X3 +…..+βk*Xk + u

- 26 -

Software Statistica V praktické části bakalářské práce je použit statistický software Statistica společnosti StatSoft, Inc., která byla založena v roce 1984 v USA univerzitními vědci a profesory, kteří se zabývali kvantitativní analýzou dat. Dnes patří mezi přední světové dodavatele softwaru pro analýzu dat a reportování. Pro práci v tomto softwaru byla vybrána a formálně upravena statistická data ČSÚ. Směrodatná odchylka Jde o odmocninu z rozptylu, kterou udáváme v původních jednotkách. Statistická jednotka Jde o objekt měření, elementární jednotku statistického pozorování, v našem případě například domácnost. Statistická závislost a kauzalita Statistická závislost popisuje vzájemný vztah a souvislost mezi znaky, ale nevyjadřuje směr vztahů. Kauzalita určuje vzájemnou příčinnou souvislost mezi jevy. Statistický znak Jde o veličinu, která je na objektu měřena či sledována, vlastnost statistické jednotky, například výše disponibilních příjmů. Statistika rodinných účtů (SRÚ) Sleduje hospodaření soukromých domácností a poskytuje informace o výši jejich vydání a struktuře spotřeby. Šetření je prováděno u souboru 3 000 domácností vybraných záměrným kvótním výběrem, což do jisté míry omezuje možnost zobecnění údajů na celou populaci. Tato data jsou však pro statistické účely v praxi těžce nahraditelná. SRÚ pracuje se spotřebou domácností rozdělenou do dvanácti oddílů (z celkových čtrnácti) podle klasifikace CZ COICOP: 1. Potraviny a nealkoholické nápoje. 2. Alkoholické nápoje, tabák a narkotika. 3. Odívání a obuv. 4. Bydlení, voda, energie, paliva. 5. Bytové vybavení, zařízení domácnosti, opravy. 6. Zdraví.

- 27 -

7. Doprava. 8. Pošty a telekomunikace. 9. Rekreace a kultura. 10. Vzdělávání. 11. Stravování a ubytování. 12. Ostatní zboží a služby. Každý z výše uvedených oddílů je dále rozdělen do detailnějších skupin spotřeby, takže lze statisticky pracovat například v rámci oddílu 1 „Potraviny a nealkoholické nápoje“ s položkou „spotřeba olejů a tuků“. Ze struktury je patrné, že jde skutečně pouze o spotřební vydání, investiční a jiná vydání domácností nejsou zahrnuta. Variační koeficient Jde o podíl směrodatné odchylky vůči průměru, tedy relativní variabilitu. Variační rozpětí Jde o rozdíl mezi největší a nejmenší hodnotou, tedy maximální odlišnost. Vzorek Podmnožina základní množiny, náhodně vybraný reprezentativní vzorek. Vztahy mezi kvalitativními a kvantitativními znaky Každý kvantitativní znak s konečně mnoha hodnotami je kvalitativním ordinálním znakem. Kvantitativní znak rozdělený do intervalů (například mzdové rozpětí) je kvalitativním ordinálním znakem.

- 28 -

2 Statistická data ČSÚ Posláním Českého statistického úřadu je shromažďovat, zpracovávat a šířit statistické informace. Tyto informace můžeme tematicky rozdělit do několika základních oblastí. Pro tuto práci jsem použil ročenky, analýzy a souborné publikace z oblasti práce a sociálních statistik, demografie, makroekonomiky a spotřebitelských cen. Česká republika měla k 31. prosinci 2013 10 512 419 obyvatel. Jedna čtvrtina obyvatel je koncentrována v hlavním městě a Středočeském kraji. Naděje dožití při narození byla v ČR v roce 2012 u mužů 75 let a u žen 81 let. K 31. 12. 2013 byla obecná míra nezaměstnanosti 6,7 % a míra ekonomicky aktivních obyvatel 59,4 %. 24 % obyvatel má úplné středoškolské vzdělání s maturitou a 11 % má vysokoškolské vzdělání. Poměr zaměstnanců a OSVČ je přibližně 6 ku 1. Tabulka 1 Složení obyvatelstva podle věkových skupin a pohlaví (2) Celkem

Muži

Ženy

10 436 560

5 109 766

5 326 794

0 – 14

1 488 928

763 949

724 979

15 – 19

575 815

295 309

280 506

20 – 29

1 392 780

711 398

681 382

30 – 39

1 751 377

896 640

854 737

Z toho ve

40 – 49

1 391 747

709 032

682 715

věku

50 – 59

1 411 203

696 083

715 120

60 – 64

744 247

353 328

390 919

65 – 69

560 669

254 313

306 356

70 – 79

697 373

286 757

410 616

80 a více let

386 794

123 055

263 739

Obyvatelstvo celkem

Zdroj: Český statistický úřad

- 29 -

V ČR je 1 554 974 obydlených rodinných domů a 211 252 obydlených bytových domů. V České republice je 4 375 122 hospodařících domácností, z toho 1 422 147 jsou domácnosti jednotlivců. Domácností se závislými dětmi je 1 159 447. Níže uvedená tabulka a ukazují trend zvyšování podílu domácností jednotlivců na celkovém počtu domácností. Tabulka 2 Hospodařící domácnosti podle počtu členů v letech 1970–2011 (2) Struktura podle počtu členů (%) Rok

Průměrný počet osob

1

2

3

4

5

6

7+

v domácnosti

1970

19,9

24,9

21,7

20,5

8,4

3,0

1,6

2,89

1980

23,7

26,3

18,7

22,3

6,8

1,6

0,6

2,70

1991

26,3

27,2

18,5

2,8

5,6

1,2

0,3

2,58

2001

30,3

28,2

18,9

17,5

4,0

0,9

0,3

2,41

2011

32,5

29,7

17,5

14,7

3,9

1,2

0,6

2,34

sčítání

Zdroj: Český statistický úřad

Domácnosti jednotlivců patří k nejdynamičtěji rostoucím typům hospodařících domácností. K 26. 3. 2011 více než každý sedmý člověk, ve věku 15 a více let, žil a hospodařil sám, přičemž domácnosti jednotlivců představovaly třetinu všech hospodařících domácností.

- 30 -

Graf 1 Vývoj počtu osob v domácnostech jednotlivců podle pohlaví v letech 1995-2010 (2)

Zdroj: Český statistický úřad

Nejvýznamnější skupinou domácností jednotlivců jsou stále domácnosti jednotlivců seniorů, tj. hospodařící domácnosti jednotlivců ve věku 65 a více let. Tato velmi početná skupina čítala k 26. 3. 2011 více než půl milionu domácností a podílela se tak z 36 % na všech hospodařících domácnostech jednotlivců.

2.1 Data o spotřebě domácností Zdrojem níže uváděných dat jsou údaje Českého statistického úřadu pro makroekonomické ukazatele a Statistiky rodinných účtů pro detailní údaje o spotřebě českých domácností. Všechny údaje ze Statistiky rodinných účtů budu dále používat ve formě průměrné částky na osobu a rok, především pro porovnání s průměrnou mzdou. Spotřební vydání domácností jsou evidována poměrně detailně na úrovni CZ COICOP, pro účely statistické analýzy jsem vybral kumulativní kategorie výdajů, například výdaje na potraviny jako celek. Z ekonomického pohledu tvoří domácnosti specifický sektor národní ekonomiky, protože jejich spotřeba se odvíjí od výše disponibilního důchodu. Samozřejmě je však spotřeba domácností ovlivněna také hospodářským cyklem. Tyto dva faktory ovlivnily české

- 31 -

domácnosti i v námi sledovaném období. V první polovině to byl především pozitivní vliv rostoucích disponibilních důchodů ruku v ruce s konjunkturní fází hospodářského cyklu a tento trend přetrvával částečně i ve druhé polovině období. Kromě zlomu na přelomu let 2008/ 2009, který byl reakcí světové události, začaly české domácnosti pociťovat snížení reálného příjmu až v letech 2011 a 2012 a tomu pak odpovídala změna jejich spotřebního chování, která samozřejmě měla dopad také na HDP. Tabulka níže potvrzuje setrvalý růst výdajů, s pouze mírným zakolísáním v roce 2009, až do roku 2012, kdy nastal propad. Do jara roku 2013 také datujeme první zmínky ČNB o potřebě měnového opatření ke stimulaci českých domácností ke spotřebě. Tabulka 3 Výdaje na konečnou spotřebu domácností v národním a domácím pojetí v letech 2005-2012 (v mil. Kč) 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

1589399

1677097

1737754

1765418

1765707

1783141

1791537

1751388

24460

29377

35641

44010

40393

41679

41463

41384

98179

125453

127139

113188

107651

109704

109054

106341

1515680

1581021

1645963

1695423

1698399

1714924

1723883

1686292

Výdaje v domácím pojetí Výdaje rezidentů v cizině Výdaje nerezidentů v ČR Výdaje v národním pojetí Zdroj: Český statistický úřad

Spotřeba domácností má samozřejmě také svůj sociální aspekt, protože je značně diferencovaná podle příjmových a sociálních skupin ve společnosti. Statisticky dlouhodobě jsou na tom nejlépe bezdětné domácnosti, protože obvykle jsou oba partneři ekonomicky aktivní a výdajová struktura je odlišná od rodin s dětmi. Na opačném konci stojí vícedětné rodiny s jedním ekonomicky aktivním rodičem, případně navíc nezaměstnaným. V těchto případech pak hrají značnou roli sociální transfery od státu. Individuální spotřební koš domácnosti je tak determinován zejména sociální situací, protože u nemajetných rodin s dětmi převyšovaly výdaje na jednoho člena domácnosti její čisté

- 32 -

příjmy. Většinu spotřeby tak tvořily položky za potraviny, bydlení, vodu, energie a paliva. Naopak majetné rodiny zvyšovaly podíl nespotřebních výdajů, kdy své volné prostředky investovaly například do nákupu nemovitostí určených k pronájmu nebo dalšímu prodeji. Napříč příjmovými skupinami se však ve sledovaném období snižoval podíl většiny výdajů na spotřební předměty, jako je bytové vybavení a zařízení, na celkové spotřebě při výraznějším růstu podílu výdajů na bydlení, vodu, energii a paliva a výdajů za dopravu. Ze statistických dat jsou jasně patrné další trendy. Zatímco v první polovině období, charakterizované hospodářským růstem, docházelo k vysokému meziročnímu zadlužování domácností, ve druhé polovině došlo k výrazné změně trendu a české domácnosti se začaly chovat zodpovědněji a vytvářely úspory. Většina bankovních vkladů však byla na netermínovaných účtech s průměrným úrokem kolem 0,7 p.a. a vzhledem k inflaci tak reálně docházelo ke znehodnocování úspor. Lidé se také, bez hlubší znalosti ekonomických souvislostí, drželi hesla „v ekonomické krizi je králem ten, kdo má hotovost“ a proto významná část českých úspor leží mimo statistiky, respektive hodnota hotovosti mezi domácnostmi je odhadována. Graf 2 Roční přírůstky bankovních vkladů a úvěrů českých domácností v letech 2005-2012 (v mld. Kč)

- 33 -

Tabulka 4 Spotřební výdaje domácností v letech 2005-2012 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

SPOTŘEBNÍ VYDÁNÍ (CZ-COICOP)

91 085

97 342

104 017

112 256

115 309

116 244

117 882

118 819

Potraviny a nealkoholické nápoje

18 775

19 598

20 866

22 571

22 222

22 484

22 546

23 777

Alkoholické nápoje, tabák

2 603

2 783

2 972

3 084

3 248

3 237

3 383

3 381

Odívání a obuv

5 095

5 295

5 590

5 816

5 804

5 805

5 654

5 595

18 336

20 157

20 652

22 333

24 623

25 194

26 326

26 230

Bytové vybavení, zařízení domácnosti; opravy

6 116

6 701

7 388

7 583

7 758

7 265

7 294

6 857

Zdraví

1 795

1 995

2 369

3 068

3 125

3 165

3 231

3 330

10 132

10 648

11 189

12 421

12 105

12 409

12 889

12 732

Pošty a telekomunikace

4 162

4 642

4 856

5 221

5 303

5 322

5 255

5 283

Rekreace a kultura

9 673

9 925

10 930

11 816

11 856

11 823

11 588

11 289

497

528

608

685

688

791

729

778

Stravování a ubytování

4 643

4 903

5 367

5 812

5 966

5 823

5 990

6 258

Ostatní zboží a služby

9 257

10 167

11 229

11 847

12 613

12 927

12 998

13 310

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

20,6

20,1

20,1

20,1

19,3

19,3

19,1

20,0

Alkoholické nápoje, tabák

2,9

2,9

2,9

2,7

2,8

2,8

2,9

2,8

Odívání a obuv

5,6

5,4

5,4

5,2

5,0

5,0

4,8

4,7

20,1

20,7

19,9

19,9

21,4

21,7

22,3

22,1

Bytové vybavení, zařízení domácnosti; opravy

6,7

6,9

7,1

6,8

6,7

6,2

6,2

5,8

Zdraví

2,0

2,0

2,3

2,7

2,7

2,7

2,7

2,8

11,1

10,9

10,8

11,1

10,5

10,7

10,9

10,7

Průměry na osobu v Kč za rok:

Bydlení, voda, energie, paliva

Doprava

Vzdělávání

Struktura vydání v %: SPOTŘEBNÍ VYDÁNÍ (CZ-COICOP) Potraviny a nealkoholické nápoje

Bydlení, voda, energie, paliva

Doprava Pošty a telekomunikace

4,6

4,8

4,7

4,7

4,6

4,6

4,5

4,4

10,6

10,2

10,5

10,5

10,3

10,2

9,8

9,5

Vzdělávání

0,5

0,5

0,6

0,6

0,6

0,7

0,6

0,7

Stravování a ubytování

5,1

5,0

5,2

5,2

5,2

5,0

5,1

5,3

10,2

10,4

10,8

10,6

10,9

11,1

11,0

11,2

Rekreace a kultura

Ostatní zboží a služby

Zdroj: Český statistický úřad

2.2 Hrubý domácí produkt Hrubý domácí produkt rostl v první polovině období v průměru téměř dvakrát rychleji než průměr Evropské Unie a reálně tak docházelo ke konvergenci ekonomik. Dopady krize ve druhé polovině období byly víceméně podobné pro ČR i EU, ale z hlediska dynamiky vývoje na tom byla ČR hůře. Níže uvádím v tabulkách data o vývoji HDP podle jednotlivých metod měření.

- 34 -

Tabulka 5 HDP výrobní metodou v cenách roku 2005 (v mil. Kč) Název

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Produkce

7611835

8385942

9056257

9241008

8476961

8936321

9224152

9070436

Mezispotřeba

4804014

5361939

5865041

5920284

5328394

592550

5922151

5801155

2807821

3024003

3190042

3319527

3148397

3246540

3305426

3273258

340438

344950

372032

352160

359644

349892

354195

347141

-32203

-34138

-36081

-35689

-38289

-39856

-38352

-36232

3116056

3334815

3525071

3635344

3471494

3557216

3621908

3584924

Hrubá přidaná hodnota Daně na výrobky Dotace na výrobky (-) Hrubý domácí produkt Zdroj: Český statistický úřad Tabulka 6 HDP výdajovou metodou v cenách roku 2005 (v mil. Kč) Název

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Výdaje na konečnou spotřebu

2205067

2268808

2338780

2393558

2424456

2442298

2431585

2380991

Domácnosti

1515680

1581021

1645963

1695423

1698399

1714924

1723883

1686292

Vládní instituce

667479

663694

666464

674161

701214

702863

683912

670762

NISD

21903

24093

26371

24838

25194

25012

24974

25048

Tvorba hrubého kapitálu

825S56

909821

1051037

1071387

854565

900962

908285

862954

Tvorba hrubého fixního kapitálu

804594

Změna zásob

851276 :

963948 :

1003509 :

892622 :

901714 :

904928 :

864193 :

:

Čisté pořízení cenností

2891

295.8

3573

3782

3943

3639

3812

4874

Hrubé domácí konečné výdaje

3030923

3178629

3389536

3464711

3288275

3350824

3346882

3252338

Vývoz zboží a služeb

2025872

2309507

2570441

2671441

2381014

2751106

3012290

3143928

Dovoz zboží a služeb

1940739

2153321

2431263

2496163

2196034

2536703

2713588

Saldo vývozu a dovozu Hrubý domácí produkt

: 3116056

: 3334815

: 3526071

Zdroj: Český statistický úřad

- 35 -

: 3635344

: 3471494

: 3557216

2773466 :

3621908

: 3584924

Tabulka 7 HDP důchodovou metodou v cenách roku 2005 (v mil. Kč) Název

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Náhrady zaměstnancům

1298533

1393737

1513324

1616517

1567461

1590042

1625776

1655675

Mzdy a platy

982271

1052903

1140438

1225122

1200881

1209979

1236715

1259558

Sociální příspěvky zaměstnavatelů

316262

34-0834

372886

390395

355580

380063

389061

396117

Čisté daně z výroby a dovozu

283051

287222

327257

335404

325053

334204

348692

363186

Daně z výroby a z dovozu

353396

353530

407369

419058

425028

433788

456830

471490

Dotace (-) Hrubý provozní přebytek a smíšený důchod Spotřeba fixního kapitálu

-70345

-76408

-80112

-83654

-99975

-99584

-108138

-108304

1534472

1671640

1821992

1896490

1866465

1866634

1848933

1827065

576723

603031

643758

680120

709966

719825

731127

745623

Čistý provozní přebytek a smíšený důchod

357749

1068609

1178234

1216370

1156499

1146809

1117806

1081442

Hrubý domácí produkt

3116056

3352599

3662573

3848411

3,8E+07

3790880

3823401

3845926

Zdroj: Český statistický úřad

Z níže uvedených grafů je patrný vztah mezi vývojem hrubého domácího produktu a spotřebou domácností, což se pokusím prokázat v praktické části. Graf 3 HDP výdajovou metodou 1990-2010

rok 1990 = 100, objemové indexy

v procentech

220 200

Výdaje na konečnou spotřebu

Tvorba hrubého kapitálu

180

Hrubé domácí konečné výdaje

Hrubý domácí produkt

160 140 120 100 80 60 40 199019911992199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010

Zdroj: Český statistický úřad

- 36 -

Graf 4 Makroekonomické bilanční ukazatele v přepočtu na 1 obyvatele v letech 1990-2010

400 Hrubý domácí produkt Hrubý národní důchod Hrubý národní disponibilní důchod Hrubé národní úspory Výdaje na konečnou spotřebu domácností

350

v tis. Kč

300 250 200 150 100 50 0

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

Zdroj: Český statistický úřad

2.3 Zaměstnanost Statistická data ČSÚ o zaměstnanosti a nezaměstnanosti vychází především z výsledků Výběrového šetření pracovních sil (VŠPS). Hlavním cílem tohoto šetření je získávání pravidelných informací o situaci na trhu práce, umožňujících její analýzu z různých hledisek, zejména ekonomických, sociálních a demografických. Ve sledovaném období 2005 – 2012 docházelo v předkrizové fázi ke zvyšování zaměstnanosti. Na počátku krizové fáze v roce 2008 nedošlo k okamžitému dramatickému poklesu zaměstnanosti, což můžeme odůvodnit snahou o udržení sociálního smíru. Zastavila se však pracovní migrace především z Ukrajiny, důvodem byla nižší poptávka po nekvalifikované práci především agenturních pracovníků. Český trh práce pocítil největší pokles počtu zaměstnanců na konci roku 2009, postižena byla prvovýroba, stavebnictví, obchod i veřejná správa. Například ve zpracovatelském průmyslu došlo k meziročnímu poklesu o 8,8%. Ke konci sledovaného období dochází ke snižování produktivity práce v zájmu udržení zaměstnanosti. Ve srovnání s ostatními zeměmi Evropské unie se dlouhodobě Česká republika vyznačuje nižší úrovní nezaměstnanosti (v roce 2013 čtvrtá nejmenší). V České republice pracuje minimální počet osob na částečné úvazky (5,8 %, v Nizozemsku např. až 50 %) s čímž souvisí i jedna

- 37 -

z nejvyšších délek obvykle odpracované doby v hlavním zaměstnání. Česká republika se historicky vyznačuje dominantním zastoupením průmyslu a významným podílem osob v pozici podnikatelů bez zaměstnanců. Na rozdíl od většiny států EU se ČR nadále vyznačuje i výrazně vyšší mírou nezaměstnanosti žen ve srovnání s muži. (Zdroj: tisková zpráva ČSÚ „Trh práce 1993-2013“) Tabulka 8 Registrovaná nezaměstnanost v ČR v letech 2005 – 2012 Podíl

Evidování uchazeči

Míra registrované

o zaměstnání

nezaměstnanosti (%)

2005

510416

8,9

6,6

52164

2006

448545

7,7

5,7

93425

2007

354878

6,0

4,5

141066

2008

525250

6,0

4,5

91189

2009

539136

9,2

7,1

30927

2010

561551

9,6

7,4

30803

2011

508451

8,6

6,8

35784

2012

545311

9,4

7,4

34893

Zdroj: Český statistický úřad

- 38 -

nezaměstnaných osob (%)

Volná pracovní místa

Graf 5 Počet nezaměstnaných v ČR v letech 2005 - 2012

Zdroj: Český statistický úřad

2.4 Inflace Míra inflace vyjádřená přírůstkem průměrného ročního indexu spotřebitelských cen vyjadřuje procentní změnu průměrné cenové hladiny za 12 posledních měsíců proti průměru 12 předchozích měsíců. [7] Z níže uvedené tabulky je patrný cenový šok v důsledku zdražení potravin a úpravy sazeb DPH v roce 2008, který byl částečně kompenzován v roce 2009 poklesem světových cen potravin. Jinak lze míru inflace označit za minimální na hranici prospěšnosti pro ekonomiku. Další vývoj v roce 2013 si vyžádal zásah ČNB, která jej zdůvodňovala reálnou obavou z deflace. Tabulka 9 Meziroční inflace 2005-2012

Meziroční míra inflace

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

1,9

2,5

2,8

6,3

1,0

1,5

1,9

3,3

Zdroj: Český statistický úřad

- 39 -

Tabulka 10 Vývoj spotřebitelských cen vybraných výrobků v letech 2005-2012 Název

Množství

Míra inflace v %

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

1,9

2,5

2,8

6,3

1,0

1,5

1,9

3,3

Chléb konzumní kmínový

1 kg

15,06

17,00

23,20

22,67

18,77

19,85

22,96

23,19

Pšeničná mouka hrubá

1 kg

7,14

7,25

11,21

12,03

9,09

10,38

11,44

13,23

Rýže loupaná dlouhozrnná

1 kg

21,59

23,01

24,82

38,10

35,15

32,33

34,49

34,23

Konzumní brambory

1 kg

6,80

15,60

9,73

9,29

9,15

15,58

9,18

10,67

Hovězí maso zadní bez kosti

1 kg

160,42

167,41

169,66

176,17

177,88

175,27

187,21

205,25

Filé mražené

1 kg

108,53

103,62

111,72

118,75

132,79

135,81

147,74

160,39

Máslo čerstvé

1 kg

108,80

103,57

146,50

104,79

111,99

134,38

143,61

142,75

1l

14,45

14,40

17,84

17,28

15,32

16,17

18,45

18,32

Vejce slepičí čerstvá

1 ks

2,30

2,37

3,11

2,60

2,72

2,14

2,58

3,33

Cukr krystalový

1 kg

21,26

22,07

21,59

20,16

19,10

17,75

24,85

24,20

Mléko polotučné pasterované

Káva zrnková pražená

100 g

6,46

7,61

8,00

9,26

10,93

10,70

16,52

16,79

Čaj černý porcovaný

100 g

42,20

39,25

40,88

44,28

48,23

49,74

51,36

57,85

Čokoláda mléčná tabulková

100 g

19,75

17,78

19,42

20,58

21,91

22,17

23,58

22,22

Jablka konzumní

1 kg

20,57

23,27

29,14

24,83

21,68

27,76

26,29

30,94

Pivo 10° světlé lahvové

0,5 l

8,41

8,32

8,74

9,13

9,10

10,05

9,78

10,44

Cigarety Sparta

1 bal.

46,00

46,00

59,41

69,00

70,00

73,88

75,00

77,00

Pánský oblek

1 ks

5 049

4 742

4 880

5 261

4 925

4 363

5 346

5 350

Dámská halenka

1 ks

801

815

821

778

764

735

665

652

Dámské šaty letní

1 ks

1 088

1 007

1 139

1 035

948

938

960

959

Pánská košile klasická

1 ks

493,53

481,39

487,27

501,89

506,24

491,18

549,76

562,43

Čalouněná sedací souprava

1 souprava

21 076

21 534

23 348

24 049

23 396

22 221

21 553

21 759

Chladnička s mrazničkou3)

1 ks

8 010

9 284

9 356

8 749

9 092

11 971

10 988

11 445

Automatická pračka4)

1 ks

11 279

10 823

10 295

9 947

10 197

10 026

9 411

9 560

Benzin automobilový 91 o special7)

1l

28,15

27,41

30,50

23,61

28,00

32,88

34,95

35,11

Motorová nafta

1l

28,20

27,87

32,03

26,07

26,96

32,01

35,58

35,82

1 ks

7,50

7,50

7,50

10,00

10,00

10,00

10,00

10,00

1 úkon

65,33

68,57

73,46

80,92

85,72

89,23

160,74

165,84

Vstupenka do divadla

průměr

163,40

171,17

180,26

197,61

209,66

217,64

218,54

231,49

Oběd ve ŠJ (strávníci 7-10 let)

1 menu

16,70

16,94

17,36

19,26

19,29

19,43

20,11

21,71

ročně

1 503

1 527

1 553

1 579

1 598

1 610

1 616

1 633

Poštovné za dopis v tuzemsku Pánský kadeřník - stříhání na sucho

Odvoz popela a pevných odpadků

Zdroj: Český statistický úřad

- 40 -

Graf 6 Meziroční a průměrná míra inflace v letech 2005 - 2012

Zdroj: Český statistický úřad

- 41 -

2.5 Mzdy Na přelomu let 2008/2009 klesly meziročně mzdy a platy o 6 %. Hrubý důchod domácností ještě v roce 2008 zaznamenal nejvyšší růst ve sledovaném období 8,9 %, aby v roce 2009 naopak nejvýrazněji poklesl o 8,5 %.[7] Graf 7 Průměrná hrubá měsíční mzda zaměstnanců v ČR v letech 2005-2012

- 42 -

Tabulka 11 Průměrná hrubá měsíční mzda zaměstnanců v ČR v letech 2005-2012 podle ekonomické činnosti Ekonomická činnost Úhrnem

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 17 761 18 889 20 333 21 931 22 663 23 123 23 634 24 228

Zemědělství, lesnictví a rybářství Průmysl c e l k e m Těžba a dobývání Zpracovatelský průmysl Výroba a rozvod elektřiny, plynu, tepla a vzduchu Zásobování vodou; odpadní vody, odpady a sanace Stavebnictví Velko a maloobchod; opravy motorových vozidel Doprava a skladování Ubytování, stravování a pohostinství Informační a komunikační činnosti Peněžnictví a pojišťovnictví Činnosti v oblasti nemovitostí Profesní, vědecké a technické činnosti Administrativní a podpůrné činnosti Veřejná správa a obrana; povinné soc. zabezpečení Vzdělávání Zdravotní a sociální péče Kulturní, zábavní a rekreační činnosti Ostatní činnosti

13 580 17 643 22 355 17 200 26 350 16 977 16 537 16 421 17 979 10 182 33 390 35 707 16 087 22 594 11 633 21 835 17 085 16 640 14 741 13 499

14 368 18 844 23 950 18 386 28 805 18 172 17 632 17 471 18 926 10 923 35 528 38 039 16 765 23 473 12 491 22 860 18 182 18 006 15 615 14 208

- 43 -

15 782 20 261 25 657 19 802 31 059 19 504 19 041 19 097 20 362 11 434 38 055 39 928 18 797 25 560 13 194 24 595 19 310 19 047 16 541 15 495

17 477 21 916 29 214 21 389 34 699 20 851 20 847 20 690 22 222 11 958 41 064 43 480 18 821 28 751 14 622 25 892 20 043 19 999 17 505 15 666

17 321 22 433 28 341 21 801 38 141 21 679 22 069 20 705 22 656 11 791 42 579 44 698 19 934 30 311 15 089 26 368 21 325 21 537 18 518 16 811

17 693 23 324 30 256 22 680 39 146 22 583 22 048 21 227 22 667 12 669 42 500 44 557 19 988 30 371 15 457 26 637 21 100 22 235 18 903 16 856

18 318 24 128 31 440 23 521 39 812 22 849 22 542 21 990 22 714 12 632 44 653 46 273 20 890 30 583 15 507 25 877 21 296 23 288 18 466 17 510

19 145 24 894 32 447 24 255 41 943 23 298 22 542 22 386 22 985 12 728 45 817 49 319 20 010 31 213 15 888 26 475 21 827 23 752 19 529 18 003

3 Praktická část: analýza a prezentace dat 3.1 Regresní analýza V praktické části budu pracovat především metodou regresní analýzy. Metoda regresní analýzy je využívána v situacích, kdy nás zajímá závislost určité kvantitativní proměnné (regresandu) na jedné nebo více dalších kvantitativních proměnných, tzv. regresorech. Předem určíme, která proměnná je nezávislá (vysvětlující) a která je závislá (vysvětlovaná). Cílem regresní analýzy je popsat tuto závislost pomocí vhodného matematického modelu. Podle počtu nezávisle proměnných rozlišujeme modely jednoduché regrese a vícenásobné regrese. Podle typu regresní funkce pak lze dále rozlišit modely lineární a nelineární. Nyní tedy budu testovat hypotézu o závislosti spotřeby domácností na jednotlivých proměnných. Dále budu používat především následující proměnné: 1. Roční spotřeba domácností přepočtená na jednotlivce v Kč. 2. Průměrná měsíční mzda v Kč. 3. HPD výdajovou metodou v mld. Kč. 4. Míra inflace v %. 5. Míra nezaměstnanosti v %. U všech proměnných jsem ověřil, z jakého rozdělení pocházejí zkoumaná data. Namísto histogramu jsem použil vhodnější Q-Q grafy založené na porovnání kvantilů teoretického rozdělení a naměřených kvantilů.

- 44 -

Graf 8 Kvantil - kvantil graf z HDP Graf kvantil-kvantil z HDP statistica 05-12 13v*12c Rozdelení:Normální HDP = 3480,9785+172,892*x 0,05

0,10

0,25

0,50

0,75

0,90

0,95

3700

Pozorovaný kvantil

3600 3500 3400 3300 3200 3100 3000 -2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

Teoretický kvantil

Graf 9 Kvantil - kvantil graf z roční spotřeba Graf kvantil-kvantil z roč ní spotřeba statistica 05-12 13v*12c Rozdelení:Normální roč ní spotřeba = 1,0912E5+10482,3415*x 0,05

0,10

0,25

0,50

0,75

0,90

0,95

1,2E5

Pozorovaný kvantil

1,15E5 1,1E5 1,05E5 1E5 95000 90000 85000 -2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0 Teoretický kvantil

- 45 -

0,5

1,0

1,5

2,0

Graf 10 Kvantil - kvantil graf z průměrná mzda Graf kvantil-kvantil z průměrná mzda statistica 05-12 13v*12c Rozdelení:Normální průměrná mzda = 21570,25+2433,7478*x 0,05

0,10

0,25

0,50

0,75

0,90

0,95

25000 24000

Pozorovaný kvantil

23000 22000 21000 20000 19000 18000 17000 -2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

Teoretický kvantil

Graf 11 Kvantil - kvantil graf z míra inflace Graf kvantil-kvantil z míra inflace statistica 05-12 13v*12c Rozdelení:Normální míra inflace = 2,65+1,5926*x 0,05

0,10

0,25

0,50

0,75

0,90

0,95

7

Pozorovaný kvantil

6 5 4 3 2 1 0 -2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0 Teoretický kvantil

- 46 -

0,5

1,0

1,5

2,0

Graf 12 Kvantil - kvantil graf z nezaměstnanost Graf kvantil-kvantil z nezaměstnanost statistica 05-12 13v*12c Rozdelení:Normální nezaměstnanost = 8,175+1,4547*x 0,05

0,10

0,25

0,50

0,75

0,90

0,95

10,0 9,5

Pozorovaný kvantil

9,0 8,5 8,0 7,5 7,0 6,5 6,0 5,5 -2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

Teoretický kvantil

Z Q-Q grafů všech proměnných vyplývá, že zkoumaná data pocházejí z normálního rozdělení. Před vytvořením regresního modelu je vhodné mít základní představu o vztahu sledovaných proměnných. K tomu velmi dobře poslouží vizualizace proměnných na bodovém grafu proměnných vůči sobě. Graf 13 Bodový graf vztahu HDP a roční spotřeby Bodový graf z HDP proti roční spotřeba statistica 05-12 13v*12c HDP = 1860,2838+0,0149*x 3700

3600

3500

HDP

3400

3300

3200

3100

3000 85000

90000

95000

1E5

1,05E5

roční spotřeba

- 47 -

1,1E5

1,15E5

1,2E5

Graf 14 Bodový graf vztahu průměrné mzdy a roční spotřeby Bodový graf z průměrná mzda proti roční spotřeba statistica 05-12 13v*12c průměrná mzda = -2761,0338+0,223*x 25000 24000

průměrná mzda

23000 22000 21000 20000 19000 18000 17000 85000

90000

95000

1E5

1,05E5

1,1E5

1,15E5

1,2E5

roční spotřeba

Graf 15 Bodový graf vztahu roční míry inflace a roční spotřeby Bodový graf z míra inflace proti roč ní spotřeba statistica 05-12 13v*12c míra inflace = 1,6012+9,6114E-6*x 7

6

míra inflace

5

4

3

2

1

0 85000

90000

95000

1E5

1,05E5

roč ní spotřeba

- 48 -

1,1E5

1,15E5

1,2E5

Graf 16 Bodový graf vztahu míry nezaměstnanosti a roční spotřeby Bodový graf z nezaměstnanost proti roční spotřeba statistica 05-12 13v*12c nezaměstnanost = 4,0246+3,8036E-5*x 10,0 9,5 9,0

nezaměstnanost

8,5 8,0 7,5 7,0 6,5 6,0 5,5 85000

90000

95000

1E5

1,05E5

1,1E5

1,15E5

1,2E5

roční spotřeba

Z výše uvedených bodových grafů je patrná růstová tendence a závislost mezi roční spotřebou a HDP a dále mezi roční spotřebou a průměrnou mzdou, zatímco vztah mezi roční spotřebou a mírou inflace, resp. nezaměstnanosti, bych popsal jako nezávislý. Míru těsnosti závislosti nebo nezávislost dvou proměnných dále ověřím a kvantifikuji pomocí Pearsonova korelačního koeficientu v korelační matici.

- 49 -

Tabulka 12 Korelační matice pro všechny sledované veličiny Korelace (statistica 05-12) Označené korelace jsou významné na hlad. p < ,05000 N=8

Průměr

HDP v mld. Kč roční spotřeba v Kč průměrná mzda v Kč míra inflace v % nezaměstnanost v%

HDP

Roční spotřeba Průměrná mzda

v mld. Kč

v Kč

v Kč

Míra inflace

Nezaměstnanost

v%

v%

3481,0

1,000000

0,878911

0,852471

0,372575

-0,190190

109119,3

0,878911

1,000000

0,993271

0,060842

0,270923

258843,0

0,852471

0,993271

1,000000

0,036421

0,329247

2,7

0,372575

0,060842

0,036421

1,000000

-0,687830

8,2 -0,190190

0,270923

0,329247 -0,687830

1,000000

Z výsledků korelační matice vyplývá rostoucí lineární závislost mezi roční spotřebou domácností a HDP a dále mezi roční spotřebou domácností a průměrnou mzdou. Dále vyplynula rostoucí lineární závislost mezi HDP a průměrnou mzdou, tedy dvěma regresory, které se však v této práci nebudu dále věnovat. Nejsilnější vztah rostoucí lineární závislosti je mezi roční spotřebou a průměrnou mzdou, když hodnota korelačního koeficientu se blíží 1 (0,993271). Dále se tedy budu věnovat vztahu mezi roční spotřebou a HDP a vztahu mezi roční spotřebou a průměrnou mzdou. Proložení bodových grafů přímkou ukázalo na lineární vztah veličin, regresní model tedy bude následující: 𝑌 = 𝑏0 + 𝑏 1 𝑋 + E kde 𝑌 bude roční spotřeba domácností (závislá proměnná-regresand) a 𝑋 bude HDP, resp. průměrná mzda (nezávislá proměnná – regresor). Parametr, který určuje polohu přímky, zde značíme jako 𝑏0, směrnici přímky jako 𝑏1, E reprezentuje náhodnou chybu modelu. Mým cílem je blíže určit funkční závislost proměnných a odhadnout její významnost. Nejprve musím určit parametry přímky b0 a b1 , což provedu metodou nejmenších čtverců. Tato metoda určí takovou přímku, která má nejmenší součet druhých mocnin z rozdílu předpovědi (což je bod přímky příslušící hodnotě X) a opravdu naměřené hodnoty Y.

- 50 -

Tabulka 13 Výsledky regrese se závislou proměnnou roční spotřeba a regresorem HDP

N=8 Abs.člen HDP

Výsledky regrese se závislou proměnnou : roční spotřeba (statistica 05-12) R= ,87891101 R2= ,77248456 Upravené R2= ,73456531 F(1,6)=20,372 p<,00405 Směrod. chyba odhadu : 5367,4 b* Sm.chyba b Sm.chyba t(6) p-hodn. z b* zb -71927,7 40157,04 -1,79116 0,123454 0,878911 0,194729 52,0 11,52 4,51352 0,004045

Odhadnutý první regresní model má potom tvar: roční spotřeba = -71927,7 + 52*HDP + E Důležitým ukazatelem vhodnosti modelu je koeficient determinace 𝑅2, který bývá někdy interpretován jako shoda modelu s daty. Zde je poměrně vysoký 𝑅2=0,77, tedy na základě tohoto koeficientu lze říci, že variabilita vysvětlované proměnné (roční spotřeba), je ze 77 % vysvětlena modelem s regresorem HDP. Tabulka 14 Výsledky regrese se závislou proměnnou roční spotřeba a regresorem průměrná mzda

N=8 Abs.člen průměrná mzda

Výsledky regrese se závislou proměnnou : roční spotřeba (statistica 05-12) R= ,99327145 R2= ,98658817 Upravené R2= ,98435286 F(1,6)=441,37 p<,00000 Směrod. chyba odhadu : 1303,2 b* Sm.chyba b Sm.chyba t(6) p-hodn. z b* zb 13679,91 4566,150 2,99594 0,024134 0,993271 0,047279 4,42 0,211 21,00872 0,000001

Odhadnutý druhý regresní model má potom tvar: roční spotřeba = 13679,91 + 4,42*průměrná mzda + E Důležitým ukazatelem vhodnosti modelu je koeficient determinace 𝑅2, který bývá někdy interpretován jako shoda modelu s daty. Zde je vysoký 𝑅2=0,99, tedy na základě tohoto koeficientu lze říci, že variabilita vysvětlované proměnné (roční spotřeba), je z 99% vysvětlena modelem s regresorem průměrná mzda. Ze dvou předchozích modelů jsme získali rovnice: 1. Y = -71927,7 + 52*X 2. Y = 13679,91 + 4,42*X Nyní musím verifikovat regresní model. Prvotní verifikaci předpokladů modelu jsem provedl již hodnocením koeficientu determinace R2. Nyní provedu analýzu reziduální složky modelu.

- 51 -

V reziduální analýze budu zkoumat následující předpoklady regresního modelu: 1. Správně specifikovaný model (rovnice modelu je správně vybrána). 2. Chybová složka má konstantní rozptyl (podmínka homoskedasticity). 3. Reziduální složka má normální rozdělení. Graf 17 Ověření předpokladů regresního modelu: Reziduální analýza Předpovězené hodnoty vs. rezidua Závislá proměnná : roč ní spotřeba 2000 1500 1000

Rezidua

500 0 -500 -1000 -1500 -2000 -2500 90000

95000

1E5

1,05E5

1,1E5

Předpov. hodnoty

1,15E5

1,2E5

1,25E5

0,95 Int.spol.

Graf reziduí je částečně zkreslen malým počtem hodnot pozorování. Ověřena specifikace modelu a homoskedasticita.

- 52 -

Graf 18 Ověření předpokladů regresního modelu: Normální p-graf reziduí Normální p-graf reziduí 2,0

1,5

Očekáv. normál. hodn.

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

-1,5

-2,0 -2500

-2000

-1500

-1000

-500

0

500

1000

1500

2000

Rezidua

Timto grafem jsem ověřil normalitu dat.

3.2 Specifika sledovaného období Jak jsem již avizoval v úvodu této práce, zvolil jsem pro účely analýzy období let 2005 až 2012. Počátek období je prvním celým rokem členství České republiky v Evropské Unii a zároveň počátkem přílivu dotačních titulů ze strukturálních fondů EU v hodnotě desítek miliard korun. Konec období je stanoven na rok 2012, protože k datu uzávěrky této práce nebyly ČSÚ zveřejněny kompletní údaje za rok 2013. Shodou okolností by bylo možné rozdělit dané období z ekonomického pohledu téměř přesně na dvě poloviny. Zatímco první polovina, tedy roky 2005 – 2008, byla charakterizována konjunkturou, neustávajícím růstem HDP, pozitivním vývojem všech národohospodářských agregátů a výrazným zlepšováním finanční situace českých domácností, druhá polovina, tedy roky 2009 – 2012, byla obdobím krize a následného poklesu až do recese, kdy se finanční situace a především spotřební preference českých domácností výrazně změnily. Hospodářský růst první poloviny období byl podněcován několika významnými faktory, z nichž některé se již velmi pravděpodobně nebudou v české ekonomice nikdy opakovat.

- 53 -

Lokální vlivy Z lokálních vlivů šlo především o vstup ČR do EU. Tímto krokem bylo ihned nebo v nejbližších následujících letech odstraněno mnoho omezení. České podniky získaly snadnější přístup na trhy členských zemí, zvýšil se příliv zahraničních přímých investic do české ekonomiky a byla odstraněna zbývající celní omezení. České veřejné instituce i podniky získaly přístup k výhodným úvěrům Evropské investiční banky. Země původní evropské patnáctky byly pro ČR nejvýznamnějším obchodním partnerem již před vstupem do EU, směřovaly do nich dvě třetiny českého exportu. Akcelerací obchodní výměny po vstupu byla každoročně zvyšována hodnota českého exportu až do roku 2008 a zajímavé je, že podstatnou část tohoto navýšení tvořil export do nově přistoupivších zemí, jako bylo Maďarsko, Polsko, Slovensko a Slovinsko. Před vstupem do EU se však objevily také obavy, které se později ukázaly jako nepodložené. Některé studie varovaly před okamžitým růstem inflace, zvýšením nezaměstnanosti či likvidací českých firem zahraniční konkurencí. Dalším podstatným vlivem souvisejícím se vstupem do EU bylo zapojení do dotačních programů Evropských strukturálních fondů, které umožnilo ucházet se o prostředky v řádech desítek a později stovek miliard korun, podle programového období. Prostřednictvím Fondu soudržnosti a Strukturálních fondů tak byla podpořena realizace projektů prakticky v celé České republice, někdy s výjimkou Prahy, když kritériem bylo zaostávání regionu v úrovni HDP oproti průměru EU. Česká republika se zavázala k finanční účasti na jednotlivých projektech a udržování hladiny veřejných výdajů na principu adicionality tak, aby nebyly suplovány právě dotačními tituly. Tento fakt také spolupůsobil při udržování hospodářského růstu v první polovině sledovaného období, když odhlédneme od negativního vývoje veřejného dluhu. Celkově ČR od 1. května 2004 do 31. prosince 2012 zaplatila do rozpočtu EU 301,16 mld. Kč (cca 11,3 mld. €) a získala 551,18 mld. Kč (tj. cca 21 mld. €). Kladné saldo čisté pozice České republiky ve vztahu k rozpočtu EU tak od vstupu do Unie celkově dosáhlo 250 mld. Kč (cca 9,75 mld. €). (3)

- 54 -

Tabulka 15 Čistá pozice České republiky vůči EU (v mld. €) v letech 2005-2012 (3) 2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Celkové příjmy z EU

1,042

1,316

1,704

2,374

2,951

3,362

2,949

4,522

Z toho strukturální Strukturální akce akce

0,212

0,468

0,993

1,680

1,963

2,193

1,768

3,233

Celkové platby do EU

0,960

1,071

1,157

1,421

1,354

1,467

1,699

1,585

Čistá pozice

0,082

0,245

0,547

0,953

1,596

1,895

1,252

2,937

Není předmětem této práce hodnotit smysl a systém dotačních programů obecně, ani praktickou aplikaci v korupčním českém prostředí. Jejich čistě ekonomický dopad byl jednoznačně pozitivní. Ekonomický termín „náklady obětované příležitosti“ nám však napovídá, že tento ekonomický efekt také mohl být výrazně vyšší. Globální vlivy Z globálních vlivů se zdaleka nejvýznamněji projevila světová ekonomická krize, která negativně zasáhla českou ekonomiku ve druhé polovině sledovaného období. Na počátku byla hypoteční krize ve Spojených státech, kdy po několikaletém realitním boomu financovaném úvěry přišel zlom v poptávce. Osvědčený recept „kup dům na hypotéku a pronajímej ho“ přestal fungovat v okamžiku, kdy byly zpřísněny podmínky pro nové úvěry. Americký hypoteční trh se zhroutil a s rostoucím počtem úvěrů po splatnosti se začala projevovat dřívější nedůslednost bank při prověřování bonity klientů, respektive jejich ochota poskytnout úvěr komukoliv. Tato fáze by se České republice vyhnula, protože český bankovní systém měl nastavena kritéria pro zajištění úvěru a ověření bonity klienta poměrně přísně. Po zjištění, že mnoho globálních bankovních domů drží tzv. „toxická aktiva“, tedy cenné papíry či deriváty nějakým způsobem napojené na americké hypotéky, transformovala se hypoteční krize do finanční krize, tentokrát globální. Můžeme vzpomenout na zestátnění finančních obrů, jako AIG v USA nebo RBS ve Velké Británii, kteří by jinak pravděpodobně nepřežili. Finanční krize měla za následek ztrátu důvěry investorů, úvěrové aktivity byly výrazně omezeny a vznikla světová ekonomická krize. Dopady na HDP vyspělých ekonomik byly obrovské, rozvojové trhy jako BRIC byly postiženy mnohem méně a později pomáhaly k oživení světové ekonomiky svým výrazným meziročním růstem.

- 55 -

Českou republiku bychom mohli zařadit spíše mezi ekonomiky, které zpočátku krize postihla méně. Také proto se stala v roce 2009 zajímavou pro zahraniční investory, kteří ochotně kupovali české státní dluhopisy. Vzhledem k předchozímu vysokému meziročnímu růstu HDP však byl propad české ekonomiky větší než u většiny zemí EU. V roce 2008 domácnosti pocítily prudký růst spotřebitelské inflace, především díky zvyšujícím se cenám potravin a očekávaným vyšším sazbám DPH, aby následně v roce 2009 v důsledku poklesu poptávky došlo opět ke snížení cen, což však byl jev globálního charakteru. Vzhledem k hospodářskému útlumu docházelo v letech 2009-2012 v ČR ke snižování mezd a platů, čímž se snižoval disponibilní důchod domácností a tento fakt měl nesporný vliv na spotřebu.

3.3 Specifika spotřebního chování v ČR Demografické předpoklady Česká populace, stejně jako ta evropská, postupně stárne. Podíl ekonomicky aktivních obyvatel se snižuje, a protože není v dohledu žádná výrazná změna tohoto dlouhodobého trendu, přinese budoucnost jistě celou řadu nových problémů, které vyústí i ve změny spotřebního chování obyvatel starého kontinentu. Přesto je Česká republika v něčem odlišná, ve sledovaném období nejen do spotřeby domácností výrazně promluvil faktor tzv. „Husákových dětí“. Silné populační ročníky ze sedmdesátých let minulého století dosáhly v našem sledovaném období 2005 – 2012 věku, kdy jsou ekonomicky na vrcholu, zakládají rodiny, pořizují bydlení, případně investují volné prostředky. Bez této „generace“ by nepříznivé ekonomické důsledky hospodářské krize byly tíživější. „Nezbytná“ spotřeba Podíl spotřebních výdajů na nezbytné statky se logicky téměř nemění, ale co je zajímavé, nemění se při poklesu ekonomiky výrazně ani u alkoholických nápojů a tabáku. Faktor závislosti je tedy u české populace velmi silný a to níže uvedená tabulka nezohledňuje cenové úpravy těchto statků v důsledku zvýšení spotřební daně, což by mělo mít výrazný psychologický efekt, ale nemá.

- 56 -

Tabulka 16 Spotřeba domácností podle komodit v letech 2005-2012 (v mil. Kč) Název CELKEM 1000 Potraviny, nealkoholické nápoje 2000 Alkoholické nápoje, tabák

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

1515630

1581021

1645963

1695423

1698399

1714924

1723333

1686292

233058

241793

247412

249851

244207

246654

247734

246591

122291

125526

125892

122592

131658

132756

134588

135923

3000 Odívání a obuv

72438

78858

80615

84173

74246

74121

75216

71461

4000a Nájemné 4000b Bydlení, voda, energie, paliva 5000 Bytové vybavení, zařízení domácností 6000 Zdraví

233382

240070

244231

253833

262632

265108

267852

269285

147255

145439

149504

145987

152605

160715

149971

139089

85599

89434

96225

102138

111577

113993

114986

118983

24654

28712

33239

38547

38231

37287

37552

36258

7000 Doprava

156588

163938

179717

189222

179378

175780

183768

181768

8000 Pošty a telekomunikace

51926

56875

383-3

61034

60761

61108

59686

59570

9000 Rekreace, kultura a sport

173427

176537

178523

187516

185907

186423

189269

179393

10000 Vzdělání 11000 Stravovací, ubytovací služby 12000 Ostatní zboží a služby

10170

10260

12181

13-03

11660

12338

12337

12107

86548

37318

33179

87355

86561

85751

86394

84227

118344

135761

152207

161904

156752

158109

163439

150539

Zdroj: Český statistický úřad

Výdaje na potraviny V České republice je ze strany spotřebitelů obrovský tlak na ceny obecně a u potravin to platí ještě více. Kritéria kvality potravin jsou zcela opomíjena. Výrobci se tomuto tržnímu požadavku přizpůsobují. Výsledkem mohou být v budoucnu zvýšené náklady státu na zdravotní péči a zvýšená spotřeba souvisejících statků jako jsou léky, potravinové doplňky, lázeňská péče a podobně. Jako potenciálně rizikovou vidím koncentraci zpracovatelského průmyslu i prvovýroby v oblasti potravinářství do rukou holdingu Agrofert. Samozřejmě nelze přičítat nárůst cen potravin od roku 2008 tomuto faktoru, cenový šok byl celoevropský a je to průkazné z dat Eurostatu. V Česku byl tento efekt umocněn změnami DPH. Agrofert, jako dominantní hráč na trhu, však bude jistě mít tendenci diktovat ceny a zvyšovat svůj profit. Nákupní kultura Česká republika je evropským rájem pro obchodní řetězce. Těžko bychom hledali zemi s větším počtem metrů čtverečních prodejních ploch na obyvatele. České hyper a supermarkety mají otevřeno sedm dní v týdnu, některé řetězce dokonce nepřetržitě. Nakupování se stalo náplní volného času mnoha rodin i jednotlivců. Možná právě množství času stráveného nákupem vede k detailní znalosti cenové mapy a neustálému porovnávání prosté ceny, často bez započtení vlivu dalších faktorů, jako je doprava. - 57 -

Post transformační ekonomika Česká republika vykazuje podle mne stále znaky post transformační ekonomiky. Jako příklad uvedu stavebnictví, kde zdrojem velkých jednotlivých zakázek je téměř vždy stát. Pokud pomineme Prahu, pak velký stavební investiční celek v okresním nebo krajském městě má obvykle jako investora subjekt veřejné správy.

3.4 Predikce budoucích trendů spotřeby v ČR V současném období hospodářské krize padla řada dlouhodobě uznávaných tezí, například o vývoji kapitálových trhů, a mnoho odborníků hovoří o nastávajícím „trendu neustálých změn“. I v dalším období můžeme předpokládat nárůst spotřebitelských cen a životních nákladů domácností. Zejména u nezbytných statků typu potravin a energií byl substituční potenciál již téměř vyčerpán a lidé z nižších příjmových skupin nemají jinou volbu. Očekávám další postupné zdražení základních potravin a také pohonných hmot. Zvyšování cenové hladiny se samozřejmě podepíše na konečné spotřebě domácností plusově a ovlivní tak pozitivně i HDP, ovšem životní úroveň určitých skupin obyvatel bude klesat. Obecně se dá formulovat názor, že nůžky příjmových a sociálních rozdílů se budou s pokračující krizí dále rozevírat. Paradoxem pro nižší příjmové skupiny bude, že v okamžiku, kdy ekonomika začne výrazněji oživovat, promítne se to opět do cen vstupů, tedy například paliv, zatímco dynamika růstu důchodů bude velmi pravděpodobně zaostávat. Z hlediska úvěrů na bydlení je doba nejvyššího růstu pravděpodobně za námi a očekávám stagnaci, protože i přes rekordně nízké úrokové sazby tvoří nejvýznamnější procento nových úvěrů refinancování starých dluhů s vyšší úrokovou sazbou. Z podnikatelské sféry stále zaznívají hlasy o efektivitě pracovníků, což je jasným signálem nechuti přijímat výrazné počty nových zaměstnanců, přestože existují výjimky například v automobilovém průmyslu. Podle nejaktuálnějších výzkumů z dubna 2014 nastalo mírné zvýšení spotřebitelské důvěry, které se však týká ekonomiky jako celku. Pokud jde o hodnocení vlastní ekonomické situace a například obav ze ztráty zaměstnání, tam ke změně nedošlo a většina populace ji nadále vnímá jako nejistou.

- 58 -

Závěr Po uvedení teoretických východisek z oblasti spotřebního chování, makroekonomických veličin a statistiky jsem vybral proměnné pro výzkum v praktické části a vybral a upravil data ČSÚ. V praktické části bylo mým cílem zkoumat závislost spotřebního chování českých domácností na vývoji makroveličin a potvrdit či vyvrátit hypotézu o této závislosti. Po základním ověření vztahu jednotlivých zkoumaných makroveličin ke spotřebě pomocí bodového grafu jsem se rozhodl provádět regresní analýzu pouze u veličin, u kterých bodový graf naznačil a Pearsonův korelační koeficient potvrdil významnou lineární závislost. Jednalo se o proměnné průměrná mzda a HDP. Z provedené regresní analýzy jednoznačně vyplývá silná lineární závislost spotřeby domácností na průměrné mzdě. Dále z ní vyplývá významná závislost spotřeby domácností na HDP. Mohu tedy formulovat názor, že hypotéza o závislosti spotřebního chování českých domácností na vývoji makroveličin je pravdivá. Spotřeba domácností roste především se zvyšující se průměrnou mzdou. Problém kauzality, tedy, která z veličin je iniciátorem změny vývoje ostatních veličin, je velmi složitý a zcela jistě se nebude jednat o vztah mezi pouze dvěma veličinami, ale půjde o multilaterální vztahy. Změnu růstového trendu ve sledovaném období 2005-2012 způsobila americká hypoteční krize, která měla v první fázi fundamentální příčiny. Další vývoj byl silně ovlivněn náladami investorů, z čehož vznikla finanční krize a posléze i obavami domácností o budoucí vývoj, což se projevilo poklesem, respektive odložením, spotřeby a to by se tedy dalo interpretovat jako možná příčina hospodářské krize. V kapitole specifika sledovaného období jsem zmínil výjimečnost časového úseku v pozitivním smyslu po vstupu do Evropské Unie z hlediska přílivu kapitálu, dotačních titulů a odstranění regulačních opatření, a také v negativním smyslu po vypuknutí globální hospodářské krize. Specifika spotřebního chování českých domácností jsem posuzoval z hlediska behaviorálního přístupu, který považuje za jediný předmět výzkumu skutečně pozorovatelné a měřitelné chování spotřebitele, zjistitelné ve zobecněné formě ze statistických dat. Pokud jde o predikci vývoje spotřeby domácností, jedná se o natolik komplikovanou veličinu závislou na vývoji několika makroveličin současně, že není možné exaktně predikovat její vývoj. V textu této kapitoly jsem své komentáře ohledně vývoje spotřebního chování opíral o teoretický model

- 59 -

Behavior-Behavior [1], protože ostatní modely byly nepoužitelné vzhledem k nutnosti získat data o postojích a nákupních úmyslech spotřebitelů, případně očekáváních expertů, což by bylo časově, technicky i finančně náročné. Protože každou ekonomiku ovlivňují vládní zásahy, považuji za nutné komentovat i politické pozadí predikce, které lze jen obtížně statisticky zpracovat. Současná politická situace v ČR se mi jeví jako poměrně nestabilní z hlediska vládní koalice, kterou tvoří 3 poměrně nesourodé politické subjekty. Před vládou navíc stojí nutnost dalších nepopulárních úsporných opatření na straně vládních výdajů a zároveň potřeba podpořit českou ekonomiku růstovými opatřeními. Růstu HDP, často spíše politického než ekonomického cíle, lze dosáhnout mnoha způsoby. Pokud současná nebo budoucí vlády podpoří růst zvýšením vládních výdajů, hospodářská situace se podle mne bude dlouhodobě zhoršovat. V určitém smyslu se nám dostalo privilegia zažít globální hospodářskou krizi takového rozsahu, protože se z dosavadního průběhu můžeme dozvědět o ekonomických mechanismech mnoho nového. Naopak jsme přišli o některá dogmata či teze, které se ukázaly jako pravdivé pouze v období trvalého růstu pouze s mírnou volatilitou makroekonomických ukazatelů. Ukázalo se také, že relativní slabost či nevyspělost ekonomiky může být v období turbulencí výhodou a naopak velké stabilní ekonomiky ztrácejí v procentním vyjádření mnohem více. Rozvíjející se ekonomiky, jako Rusko nebo Brazílie, jsou toho důkazem, stejně jako lídři původní evropské patnáctky v opačném gardu. Téma této práce se jistě dá uchopit a zpracovat mnoha způsoby. Bylo by možné a lákavé formulovat mnoho dalších hypotéz ke statistickému ověření, ovšem to by praktickou část práce několikanásobně zvětšilo, pokud by měl být pro čtenáře zachován postup výzkumu. Proto jsem formuloval jednu zásadní hypotézu pro několik proměnných.

- 60 -

Použité zdroje Literatura: [1] BÁRTA, Vladimír a Hilda BÁRTOVÁ. Homo spotřebitel. Vyd. 1. V Praze: Oeconomica, 2009, 206 s. ISBN 978-80-245-1558-8. [2] HOLMAN, Robert. Ekonomie. 5. vyd. V Praze: C. H. Beck, c2011, xxii, 696 s. Beckovy ekonomické učebnice. ISBN 978-80-7400-006-5. [3] FISCHER, Jan. Měříme správně HDP?: sborník textů. Vyd. 1. Editor Marek Loužek. Praha: Centrum pro ekonomiku a politiku, 2005, 122 s. Ekonomika, právo, politika, č. 39/2005. ISBN 80-865-4742-6. [4] Stávková J. a kolektiv, Trendy spotřebitelského chování, MSD, 2006 [5] RÁKOSNÍK, Jakub a Jiří NOHA. Kapitalismus na kolenou: dopad velké hospodářské krize na evropskou společnost v letech 1929-1934. Vyd. 1. Praha: Auditorium, 2012. ISBN 978-80-87284-29-2. [6] SOROS, George. Finanční turbulence v Evropě a Spojených státech. 1. vyd. Brno: BizBooks, 2013, 143 s. ISBN 978-80-265-0049-0. [7] DUBSKÁ, Drahomíra. Dopady světové finanční a hospodářské krize na ekonomiku České republiky. Praha: Český statistický úřad, 2011. [8] HINDLS, Richard. Statistika pro ekonomy. 6. vyd. Praha: Professional Publishing, 2006, 415 s. ISBN 80-864-1999-1. [9] HOLMAN, Robert. Makroekonomie: středně pokročilý kurz: sbírka řešených otázek a příkladů. Vyd. 1. V Praze: C. H. Beck, 2013, x, 57 s. Beckovy ekonomické učebnice. ISBN 978-80-7400-485-8. [10] SCHIFFMAN, Leon G. Nákupní chování: [velká kniha k tématu Consumer Behavior]. Vyd. 1. Brno: Computer Press, 2004, xxii, 633 s. ISBN 80-251-0094-4. [11] BRČÁK, Josef. Česká republika ve světle ekonomických teorií. Plzeň: Vydavatelství a nakladatelství Aleš Čeněk, 2012, 206 s. ISBN 978-80-7380-369-8.

- 61 -

Elektronické zdroje: (1) Webový portál ČNB. 2013 [cit. 2013-12-10]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/ (2) Webový portál ČSÚ. 2014 [cit. 2014-04-10]. Dostupné z: http://www.czso.cz/ (3) Webový portál Ministerstva financí ČR. 2014 [cit. 2014-02-12]. Dostupné z: http://www.mfcr.cz/ (4) Webový portál ČNB. 2013 [cit. 2014-04-10]. Dostupné z: http://www.cnb.cz/ (5) Webový portál Ministerstva práce a sociálních věcí ČR. 2014 [cit. 2014-04-14]. Dostupné z: http://www.mpsv.cz/

- 62 -

Seznam tabulek Tabulka 1 Složení obyvatelstva podle věkových skupin a pohlaví (2) ............................... - 29 Tabulka 2 Hospodařící domácnosti podle počtu členů v letech 1970–2011 (2) ................. - 30 Tabulka 3 Výdaje na konečnou spotřebu domácností v národním a domácím pojetí v letech 2005-2012 (v mil. Kč) ...................................................................................... - 32 Tabulka 4 Spotřební výdaje domácností v letech 2005-2012.............................................. - 34 Tabulka 5 HDP výrobní metodou v cenách roku 2005 (v mil. Kč) .................................... - 35 Tabulka 6 HDP výdajovou metodou v cenách roku 2005 (v mil. Kč) ................................ - 35 Tabulka 7 HDP důchodovou metodou v cenách roku 2005 (v mil. Kč) ............................. - 36 Tabulka 8 Registrovaná nezaměstnanost v ČR v letech 2005 – 2012 ................................. - 38 Tabulka 9 Meziroční inflace 2005-2012 ............................................................................. - 39 Tabulka 10 Vývoj spotřebitelských cen vybraných výrobků v letech 2005-2012 .............. - 40 Tabulka 11 Průměrná hrubá měsíční mzda zaměstnanců v ČR v letech 2005-2012 podle ekonomické činnosti ......................................................................................... - 43 Tabulka 12 Korelační matice pro všechny sledované veličiny ........................................... - 50 Tabulka 13 Výsledky regrese se závislou proměnnou roční spotřeba a regresorem HDP .. - 51 Tabulka 14 Výsledky regrese se závislou proměnnou roční spotřeba a regresorem průměrná mzda.................................................................................................................. - 51 Tabulka 15 Čistá pozice České republiky vůči EU (v mld. €) v letech 2005-2012 (3) ....... - 55 Tabulka 16 Spotřeba domácností podle komodit v letech 2005-2012 (v mil. Kč) .............. - 57 -

- 63 -

Seznam grafů Graf 1 Vývoj počtu osob v domácnostech jednotlivců podle pohlaví v letech 1995-2010 (2) .... ................................................................................................................................. - 31 Graf 2 Roční přírůstky bankovních vkladů a úvěrů českých domácností v letech 2005-2012 (v mld. Kč) ............................................................................................................... - 33 Graf 3 HDP výdajovou metodou 1990-2010 ....................................................................... - 36 Graf 4 Makroekonomické bilanční ukazatele v přepočtu na 1 obyvatele v letech 1990-2010 .... ................................................................................................................................. - 37 Graf 5 Počet nezaměstnaných v ČR v letech 2005 - 2012 .................................................. - 39 Graf 6 Meziroční a průměrná míra inflace v letech 2005 - 2012 ........................................ - 41 Graf 7 Průměrná hrubá měsíční mzda zaměstnanců v ČR v letech 2005-2012 .................. - 42 Graf 8 Kvantil - kvantil graf z HDP .................................................................................... - 45 Graf 9 Kvantil - kvantil graf z roční spotřeba ..................................................................... - 45 Graf 10 Kvantil - kvantil graf z průměrná mzda ................................................................. - 46 Graf 11 Kvantil - kvantil graf z míra inflace ....................................................................... - 46 Graf 12 Kvantil - kvantil graf z nezaměstnanost ................................................................. - 47 Graf 13 Bodový graf vztahu HDP a roční spotřeby ............................................................ - 47 Graf 14 Bodový graf vztahu průměrné mzdy a roční spotřeby ........................................... - 48 Graf 15 Bodový graf vztahu roční míry inflace a roční spotřeby........................................ - 48 Graf 16 Bodový graf vztahu míry nezaměstnanosti a roční spotřeby ................................. - 49 Graf 17 Ověření předpokladů regresního modelu: Reziduální analýza .............................. - 52 Graf 18 Ověření předpokladů regresního modelu: Normální p-graf reziduí ....................... - 53 -

- 64 -

Seznam obrázků Obrázek 1 Model agregátní poptávky [9] ............................................................................ - 14 Obrázek 2 Model životního cyklu důchodu a spotřeby [9] ................................................. - 16 Obrázek 3 Model vztahů ovlivňujících inflaci [9]............................................................... - 17 Obrázek 4 Model keynesiánské spotřební funkce [9] ......................................................... - 19 -

- 65 -