Vysoká ško la eko no mick á v Praze Ná rodoho spodá řská fa kulta Hlavní specializace: Ekonomie
VLIV VZDĚLÁNÍ NA DÉLKU TRVÁNÍ NEZAMĚSTNANOSTI V
ČESKÉ REPUBLICE
bakalářská práce
Autor: Šárka Komrsová Vedoucí práce: doc. Ing. Zdeněk Chytil, CSc. Rok: 2013
Prohlašuji na svou čest, že jsem bakalářskou práci vypracovala samostatně a s použitím uvedené literatury. Šárka Komrsová V Praze, dne 26. 8. 2013
Poděkování Mé poděkování patří zejména vedoucímu bakalářské práce doc. Ing. Zdeňkovi Chytilovi, CSc., za cenné rady a podnětné připomínky.
Abstrakt Obecným cílem práce je analyzovat faktory, které determinují délku trvání nezaměstnanosti na současném trhu práce v ČR. Specifickým úkolem této práce je pak analyzovat vztah mezi dosaženým vzděláním a délkou trvání nezaměstnanosti v ČR. Dle teorie lidského kapitálu chicagské školy je u pracovníků s vyšším dosaženým vzděláním sledována nižší nezaměstnanost a efektivnější hledání volných pracovních míst. Na základě této teorie si bakalářská práce klade za cíl ověřit hypotézu, zda dosažené vzdělání skutečně ovlivňuje délku znovunalezení práce i v případě ČR. Tuto hypotézu o vztahu dosaženého vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti v ČR se snažím ověřit na datech poskytnutých Ministerstvem práce a sociálních věcí. Jedná se o čtvrtletní data od 2. čtvrtletí 2009 do 4. čtvrtletí 2011. V souladu s empirickými studiemi bylo prokázáno, že uchazeči s vyšším dosaženým vzděláním vykazují kratší dobu trvání nezaměstnanosti. U uchazečů s vyšším dosaženým vzděláním roste pravděpodobnost, že si uchazeč nalezne zaměstnání rychleji než uchazeč s nižším vzděláním. Základní hypotéza práce byla potvrzena. Dále bylo z dat zjištěno, že podíl evidovaných na úřadu práce s vyšším dosaženým vzděláním klesá s delším časem evidence. Naopak podíl uchazečů s nízkým dosaženým vzděláním se s rostoucí dobou evidence zvyšuje. V případě proměnné pohlaví mají muži kratší čas hledání nového zaměstnání.
Klíčová slova Nezaměstnanost, délka trvání nezaměstnanosti, vzdělání, analýza přežití
JEL klasifikace J64, I21, P36
Abstrakt The overal goal of this thesis is to analyze factors which determine the duration of unemployment in the current labor market in Czech Republic. The specific aim of the work is to analyze the relationship between reached level of education and the duration of unemployment in Czech Republic. According to the Chicago school theory of human capital is among people with higher education proved lower level of unemployment and more efficient search for free job possitions. Based on this theory, the work is aiming to test the hypothesis that the reached level of education actually affects the length of job rediscovery even in Czech Republic. I try to verify the hypothesis about the connection between the duration of unemployment and education level using data provided by the Ministry of Labour and Social Affairs. Specificaly, it is a quarterly data from the second quarter of 2009 to the forth quarter of 2011. In accordance with empirical studies it has been proved that better educated candidates experience shorter duration of an unemployment. The probability of having found a job possition within shorter period is rising with higher educational level. The basic hypothesis of the thesis has been confirmed. Secondly, it has also been found out, that the proportion of higher educated people registered on Labor Bureau decreases with longer period. On the reverse, the proportion of unemployed inhabitants with lower level of education is rising with longer period. As for the variable sex, men show shorter time needed to find a new job possition.
Keywords Unemployment, duration of enemloyment, education, survival analysis
JEL classification J64, I21, P36
Obsah 1 Míra nezaměstnanosti .......................................................................................................... 2 2 Délka trvání nezaměstnanosti .............................................................................................. 4 2.1 Typy nezaměstnanosti z pohledu délky trvání hledání nového zaměstnání ................. 5 2.2 Determinanty ovlivňující délku trvání nezaměstnanosti .............................................. 7 2.2.1 Vztah vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti..................................................... 7 2.2.2 Požadovaná mzda ................................................................................................ 11 2.2.3 Podpory v nezaměstnanosti ................................................................................. 11 2.2.4 Pohlaví a věk ....................................................................................................... 12 2.2.5 Region.................................................................................................................. 13 2.3.Dílčí závěry a předpoklady ......................................................................................... 14 3 Délka trvání nezaměstnanosti na trhu práce ČR ................................................................ 16 3.1 Analýza vztahu délky trvání nezaměstnanosti a dosaženého vzdělání v ČR ............. 16 3.1.1 Rozdělení mužů podle vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti ........................ 18 3.1.2 Rozdělení žen podle vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti ........................... 21 3.2 Regresní analýza vztahu délky trvání nezaměstnanosti a dosaženého vzdělání ........ 25 3.2.1 Data...................................................................................................................... 25 3.2.2 Regresní analýza .................................................................................................. 27 Závěr ..................................................................................................................................... 31 Seznam použitých zdrojů ..................................................................................................... 33
Úvod Práce se zabývá analýzou faktorů, které determinují délku trvání nezaměstnanosti. Klade si za cíl ověřit hypotézu o vlivu vzdělání a pohlaví na délku trvání nezaměstnanosti na českém trhu práce. Tuto hypotézu se snaží ověřit na datech Ministerstva práce a sociálních věcí ČR mezi lety 2009 až 2011. Nezaměstnanost je v České republice sledována dvěma státními institucemi: Ministerstvem práce a sociálních věcí a Českým statistickým úřadem. Bývá každoročně vyhodnocována jako důležitý národohospodářský ukazatel. Tyto instituce primárně sledují míru nezaměstnanosti. Dle Mincera (1991) je ověřen vliv vzdělání na míru nezaměstnanosti. Ve své studii autor sleduje fakt, že v porovnání skupin s nejnižším a nejvyšším dosaženým vzděláním je míra nezaměstnanosti o 170 % nižší u skupiny s nejvyšším dosaženým vzděláním. Tato práce se zaměřuje na délku trvání nezaměstnanosti a dává si za cíl ověřit, zda stejný fakt jako u míry nezaměstnanosti platí i u délky trvání nezaměstnanosti. Ověřuje hypotézu, zda dosažené vzdělání má vliv na délku trvání nezaměstnanosti. Mincer (1991) uvádí, že v porovnání skupin uchazečů o zaměstnání s nejnižším a nejvyšším dosaženým vzděláním je tato odlišnost pouze 30%. Z toho usuzuje, že důležitější než redukovat délku trvání nezaměstnanosti je redukovat míru nezaměstnanosti. Nicméně i délka trvání nezaměstnanosti může mít negativní
vliv
na
fungování
ekonomiky.
Jedinci,
kteří
trpí
dlouhodobou
nezaměstnaností, mohou začít pociťovat negativní důsledky nezaměstnanosti. Mezi mě patří jak důsledky ekonomické, tak sociální či psychické.
1
1 Míra nezaměstnanosti Dle ekonomické teorie lze na každém fungujícím trhu práce sledovat určitou výši nezaměstnanosti. Jedná se o jev, který je v současné době řešen jako jeden z hlavních problémů ekonomiky. Nezaměstnanost slouží jako národohospodářský ukazatel, který udává informaci o „zdraví dané ekonomiky“. Nezaměstnanost je vyjadřována mírou nezaměstnanosti, která udává poměr počtu nezaměstnaných U k celkovému počtu ekonomicky aktivních obyvatel L + U (1).
(1) kde u… je míra nezaměstnanosti v %, U… je počet nezaměstnaných, L… je počet zaměstnaných. Za nezaměstnaného je považován ten, kdo je připraven do práce okamžitě nastoupit a nemá jiné placené zaměstnání ani sebezaměstnání. Mezi jeho povinnosti patří hlásit se na úřadu práce, jehož prostřednictvím pracovní místo aktivně hledá. (Brožová, 2012) V současné době se míra nezaměstnanosti v České republice zjišťuje dvěma způsoby. První ze způsobů – obecná míra nezaměstnanosti – je využíván Českým statistickým úřadem a uvádí počet nezaměstnaných podle výběrového šetření pracovních sil, které ČSÚ provádí každé čtvrtletí ve 25 000 domácností. Druhým způsobem zjišťování míry nezaměstnanosti je ukazatel nazývaný podíl nezaměstnaných osob. Tento ukazatel je vypočítáván Ministerstvem práce a sociálních věcí ČR a k výpočtu jsou využívány zdroje Úřadu práce ČR. Podíl nezaměstnaných osob je hodnota definovaná jako podíl počtu nezaměstnaných registrovaných na Úřadu práce a počtu obyvatel v daném věku. Tato metodika výpočtu míry nezaměstnanosti od ledna 2013 nahradila původní metodiku zjišťování míry nezaměstnanosti. Původní metodika – registrovaná míra nezaměstnanosti – byla prováděna na základě přiblížení s obecnou mírou nezaměstnanosti. Registrovaná míra nezaměstnanosti využívala k výpočtu pouze podíl nezaměstnaných k ekonomicky aktivnímu obyvatelstvu. Nová metodika – podíl nezaměstnaných osob – využívá podíl nezaměstnaných ke všem jedincům od 15 do 64
2
let. Změna metodiky způsobila statistické snížení míry nezaměstnanosti na českém trhu práce. „Tento nový ukazatel bude konzistentní pro všechny úrovně územní hierarchie, bude snadněji interpretovatelný, odstraní nesrovnalosti v podkladových číslech i možnost záměny s mezinárodně sledovanou obecnou mírou nezaměstnanosti, kterou zveřejňuje Český statistický úřad,“1 V následujícím grafu je ukázán vývoj registrované a obecné míry nezaměstnanosti. Je vidět, že registrovaná míra nezaměstnanosti vykazovala vyšší míru nezaměstnanosti než obecná míra nezaměstnanosti. (ČSÚ, 2012)
Graf 1: Vývoj registrované a obecné míry nezaměstnanosti v ČR, 2005–2010
9 8 7
registrovaná míra nazaměstnanosti
6
obecná míra nezaměstnanosti
5 4 2005
2006
2007
2008
2009
2010
zdroj: vlastní zpracování, data ČSÚ a MPSV Nezaměstnanost je společností vnímána jako nežádoucí jev a přináší s sebou mnoho negativních dopadů. V zájmu jednotlivce i společnosti je tak snaha se nezaměstnanosti vyvarovat či co nejvíce zkracovat délku jejího trvání. Mezi důsledky nezaměstnanosti patří důsledky ekonomické, sociální a psychologické. V případě ekonomických důsledků jde o to, že ekonomika neprodukuje tolik, kolik je její potenciál, snižuje se spotřeba a tvoří se nižší úspory. Tyto skutečnosti mají za následek obecné snížení nabídky na trhu zápůjčného kapitálu. Ekonomika je ochuzena o daně z mezd a daně ze zisku firem. Dále je zatížena podporami v nezaměstnanosti, které se s vyšším podílem nezaměstnaných zvyšují. (Brožová, 2012) Mezi další důsledky nezaměstnanosti patří sociální důsledky, které mají vliv na životní úroveň, rodinu a zdraví pracovníka. 1
ČSÚ: Změna výpočtu ukazatele registrované nezaměstnanosti. Dostupné http://www.czso.cz/csu/tz.nsf/i/zmena_vypoctu_ukazatele_registrovane_nezamestnanosti20121107
3
z:
S prodlužující se délkou hledání nového zaměstnání uchazeč ztrácí danou životní úroveň, sociální vazby, sociální postavení a autoritu před ostatními členy rodiny. Zároveň ztrácí naději na nalezení vhodného pracovního místa. Často dochází k narušení partnerských vztahů, situace je stresující a má vliv na fyzické zdraví jedince. Je prokázáno, že s rostoucí délkou trvání nezaměstnanosti klesá subjektivní hodnocení smysluplnosti života. (Kankovský a Kentoš, 2008)
2 Délka trvání nezaměstnanosti Délka trvání nezaměstnanosti udává možnosti fluktuace na trhu práce. Právě pohyb pracovníků ze zaměstnání do zaměstnání či změny v ekonomice generují nezaměstnanost a záleží na možnostech trhu, jak dlouho nezaměstnanost trvá. V určitém čase předpokládejme počet zaměstnaných E a počet nezaměstnaných U. Pohyby na trhu práce lze počítat pomocí pravděpodobnosti ztráty práce l a pravděpodobnosti nalezení práce h. Míra ztráty práce je vyjádřena vztahem pravděpodobnosti ztráty práce l a počtu zaměstnaných E. Míra nalezení práce vyjadřuje vztah pravděpodobnosti nalezení práce h a počtu nezaměstnaných U. Optimum předpokládáme v rovnosti míry ztráty práce a míry nalézání práce. V tomto bodě se počet pracovníků, kteří přijdou o práci, rovná počtu pracovníků, kteří práci nalezli (2). (Borjas, 2009) 2
kde l… je pravděpodobnost ztráty práce, h… je pravděpodobnost nalezení práce, E… je počet zaměstnaných, U… je počet nezaměstnaných.
2
BORJAS, George J.: Labor economics. s. 494–496.
4
(2)
Délku trvání nezaměstnanosti lze spočítat poměrem pravděpodobnosti ztráty práce a pravděpodobnosti nalezení práce (3). 3
(3)
kde l… je pravděpodobnost ztráty práce, h… je pravděpodobnost nalezení práce. Délka trvání nezaměstnanosti je doba evidence, po kterou je uchazeč veden na úřadu práce. Je počítána ode dne zařazení do evidence, tzn. dne, kdy se pracovník přihlásí na příslušný úřad jako uchazeč o práci, do dne, kdy je vyřazen z evidence ÚP, tzn. dne, kdy nalezl vhodné zaměstnání či jinou výdělečnou činnost (např. začal podnikat).
2.1 Typy nezaměstnanosti z pohledu délky trvání hledání nového zaměstnání Nezaměstnanost lze dělit podle několika kritérií. Jedním z těchto dělení je rozdělení nezaměstnanosti na dobrovolnou a nedobrovolnou nezaměstnanost. Dobrovolná nezaměstnanost je jev, kdy při dané mzdě určité množství lidí není ochotno vstupovat na trh práce – jejich referenční mzda je vyšší než nabízená mzda, a stále se snaží najít vhodné zaměstnání. Dalším důvodem dobrovolné nezaměstnanosti je upřednostňování volného času před nástupem do zaměstnání. Tito nezaměstnaní upřednostňují pobírání sociálních dávek a stávají se závislými na pomoci státu. (Holman, 2008) Nedobrovolná nezaměstnanost vzniká v důsledku nemožnosti nalézat vhodné volné pracovní místo i přesto, že dotyční požadují mzdu, která na trhu převládá. Příčinou nedobrovolné nezaměstnanosti bývají překážky, které brání poklesu mezd a vyčištění trhu práce od převisu nabídky.4 V případě ideálního fungování trhu práce, kde nabízené množství práce se rovná poptávanému, neexistuje nedobrovolná nezaměstnanost. (Brožová, 2012) Dalším kritériem dělení nezaměstnanosti je dělení dle jejích příčin. Dle tohoto kritéria dělíme nezaměstnanost na frikční, sezónní, strukturální a cyklickou. Tyto typy lze sledovat i z perspektivy délky trvání nezaměstnanosti.
3 4
Tamtéž. BROŽOVÁ, Dagmar: Kapitoly z ekonomie trhů práce, s. 234.
5
Frikční nezaměstnanost zahrnuje pracovníky, kteří se stali dočasně nezaměstnanými, protože opustili původní zaměstnání a hledají nové. Toto hledání nového pracovního uplatnění zabere určitý čas, kdy se pracovníci orientují na trhu práce a získávají potřebné informace. (Smith, 2003) Ty vyhodnocují a zvažují své možnosti. Délka trvání frikční nezaměstnanosti je závislá na schopnosti pracovníka nalézat vhodné zaměstnání, ale také na schopnosti firmy nalézat vhodného pracovníka. Když se nezaměstnaný aktivně snaží hledat práci, snižuje tím firmám náklady na hledání vhodného pracovníka. Naopak pokud firma aktivně nabízí pracovní místo a vynakládá velkou snahu na nalezení vhodného pracovníka, snižuje tím náklady hledání na straně daného uchazeče. Obě tyto skupiny tedy zlepšují své vyhledávací schopnosti a tím zvyšují pravděpodobnost nalezení vhodného zaměstnání uchazeči a firmě zajišťují větší pravděpodobnost vhodného obsazení daného pracovního místa. Díky těmto aktivitám jak firem, tak i uchazečů o zaměstnání se délka trvání nezaměstnanosti snižuje. Dalším faktorem, který ovlivňuje délku trvání frikční nezaměstnanosti, je uchazečova požadovaná mzda. Jedná se o mzdu, kterou jsou pracovníci schopni akceptovat a při které jsou ochotni začít pracovat. Pracovníci s nízkou požadovanou mzdou nacházejí práci rychleji a délka trvání nezaměstnanosti je kratší. (Borjas, 2009) Naopak pracovníci s vysokou požadovanou mzdou stráví delší čas s hledáním odpovídající práce, a nezaměstnanost může tedy trvat delší dobu. Záleží na jednotlivcích, jaký jsou ochotni investovat čas do hledání nového zaměstnání a na sbírání informací. Jelikož na trhu nalézáme mnoho nabídek na stejný druh práce, je nutno zahrnout do délky hledání nového zaměstnání i čas, který člověk vynaloží na získání nejlepší nabídky. Lidé jsou někdy ochotni akceptovat nižší mzdu, než kterou mají možnost získat. Je to z důvodu vysokých nákladů na získání informací o možnosti jiného zaměstnání. Náklady, které by museli vynaložit na další hledání vhodné nabídky, jsou vyšší než nabízená mzda daného zaměstnání. Frikční nezaměstnanost neukazuje na problém v ekonomice, je typickou součástí trhu, kdy jednotliví pracovníci přirozeně fluktuují na daném trhu práce. (Brožová, 2012) Stejně jako frikční nezaměstnanost, ani sezonní nezaměstnanost neukazuje na nezdravost ekonomiky. Je součástí typického střídání období roku a potřeby různých pracovníků během těchto období.
6
Strukturální nezaměstnanost je důsledkem strukturálních změn v ekonomice (Brožová, 2012). I kdyby se nabídka volných pracovních míst rovnala poptávce po práci, stejně existuje skupina nezaměstnaných. Jedná se o pracovníky, jejichž pracovní kvalifikace se neslučuje s nabídkou volných míst. Některá odvětví ustupují a jiná naopak rostou. Délka trvání této nezaměstnanosti závisí na pracovnících, jak rychle se přizpůsobí novým podmínkám a přesunou se do rostoucího odvětví. (Smith, 2003) Jako nástroj ke zkracování délky trvání strukturální nezaměstnanosti slouží rekvalifikační kurzy a další vzdělávání. (Borjas, 2009) Druh nezaměstnanosti, který indikuje problémy ekonomiky, je nezaměstnanost cyklická. Tento typ nezaměstnanosti souvisí s hospodářskými cykly, kdy v období recese klesá agregátní poptávka a vyrobený produkt klesá pod úroveň potenciálního produktu. Klesá poptávka po práci ve všech odvětvích a pracovníci nenacházejí uplatnění. Jsou nuceni počkat, až recese přejde do oživení a budou vytvořena nová pracovní místa. Průměrná délka cyklické nezaměstnanosti se pohybuje mezi jedním a dvěma roky, závisí na délce jednotlivých fází cyklu.5
2.2 Determinanty ovlivňující délku trvání nezaměstnanosti Mezi autory, kteří se ve svých empirických pracích zaměřují na faktory ovlivňující délku trvání nezaměstnanosti, patří Barnes (1975), Bowers a další (1979), Kettunnen (1997), Lalive (2007) a Mincer (1991). Studie Jarošové (2006) sestavuje empirický model, který se zaměřuje na faktory ovlivňující délku trvání nezaměstnanosti na trhu práce v ČR. 2.2.1 Vztah vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti Dle teorie lidského kapitálu chicagské školy je u pracovníků s vyšším dosaženým vzděláním sledována nižší nezaměstnanost a efektivnější hledání volných pracovních míst. Beckerova teorie lidského kapitálu se začíná rozvíjet v 60. letech 20. století, kdy probíhá expanze ekonomie i do různých oblastí lidského života. Právě součástí této teorie jsou i investice do vzdělání. Teorie lidského kapitálu definuje lidský kapitál jako
5
BROŽOVÁ, Dagmar: Kapitoly z ekonomie trhů práce, s. 235.
7
investice do vzdělání, dalšího vzdělávání, lékařské péče atd..6 Ekonom Gary Becker (1964) chápe investici do vzdělání a pracovní přípravy jako investici do lidského kapitálu. Investice do vzdělání jednotlivce je podobnou investicí, jako by podnik investoval do výrobní techniky. Odmítá tedy pohlížet na vzdělání jako na formu spotřeby a na její náklady jako na spotřební náklady. Vzdělání je tedy lidským kapitálem a peníze do něj vložené jsou penězi investovanými. Každá další vložená investice do vzdělání zvyšuje produktivitu daného pracovníka. (Becker, 1993) Každý pracovník se rozhoduje o investici na základě porovnání jejích nákladů a výnosů. Výnosy investice do vzdělání pro pracovníka znamenají lepší zařazení na trhu práce, předpokládají vyšší mzdu či společenskou prestiž. Lepší zařazení na trhu práce znamená větší možnosti uplatnění na trhu práce, více alternativního využití práce pracovníka, efektivnější nalézání a vyhodnocování informací o možnostech trhu práce a s tím související rychlejší nalezení možnosti uplatnění. Naopak náklady investice do vzdělání zahrnují přímé náklady, jako školné, nákup učebních pomůcek a učebnic, a nepřímé náklady, které představují výnos z druhé nejlepší příležitosti. Rozhodování pracovníka, zda investovat do dalšího stupně vzdělání se odvíjí od zvážení jeho individuálních nákladů a výnosů dané investice. (Becker, 1993) Docházíme k závěru, že kratší doba trvání nezaměstnanosti je způsobena převážně vlivem větší účinnosti a intenzity vyhledávání vzdělané pracovní síly na trhu. Je v zájmu každého uchazeče o zaměstnání vstupovat na trh co nejlépe vybaven lidským kapitálem a tím snižovat délku hledání možného uplatnění. Po nalezení vhodného zaměstnání pracovníci s vyšším dosaženým vzděláním předpokládají, že zůstanou ve firmě déle. I ze strany potenciálních zaměstnavatelů sledujeme na trhu práce zvyšující se poptávku po vzdělanějších pracovnících a zaměstnavatelé jsou ochotni do dalšího vzdělání svých zaměstnanců investovat. Tím si zajišťují menší fluktuaci a větší stálost pracovníků na dané pracovní pozici. Nejvíce stoupá zájem o vzdělané pracovníky v odvětvích, která se rychle rozvíjejí. Návratnost investice do vzdělávání těchto pracovníků je rychlejší a efektivnější. V odvětví, kde je velká fluktuace, se firmám nevyplatí do pracovníků investovat, a proto hrozí reálná možnost snadnějšího propouštění a následně nového hledání pracovního uplatnění. (Mincer, 1991)
6
BECKER, Gary: Human capital: a theoretical and empirici analysis, with special reference to education, s. 16
8
Dle dat U. S. Bureau of Labor Statistics, která porovnávají míru nezaměstnanosti v USA v roce 2005, lze sledovat vyšší míru nezaměstnanosti u méně vzdělaných pracovníků
než
u
pracovníků
s vysokoškolským
vzděláním.
Pracovníci
s vysokoškolským vzděláním věnují více času přípravě na své budoucí zaměstnání, jsou motivováni k intenzivnějšímu hledání nového pracovního místa. Avšak díky ušlému zisku během studia požadují tito pracovníci vyšší mzdy. To potvrzuje Beckerovu teorii lidského kapitálu, že uchazeč s vyšším dosaženým vzděláním nalézá snadněji potřebné informace na trhu práce a jeho hledání zaměstnání je efektivnější, než je tomu u uchazečů s nižším vzděláním. Dle výchozí teorie lze předpokládat, že délka trvání nezaměstnanosti u pracovníků s vyšším vzděláním je kratší než délka trvání nezaměstnanosti u pracovníků s nižším vzděláním. Další výhodou pracovníka s vyšším vzděláním je možnost přijmout zaměstnání, které neodpovídá jeho kvalifikaci. Jedná se o problém pracovní konkurence, kdy vzdělanější uchazeč obsadí pracovní místo určené pro méně vzdělaného uchazeče. Uchazeč s vyšším dosaženým vzděláním má tedy více možných nabídek zaměstnání. S rostoucí délkou trvání nezaměstnanosti je ochoten přijmout i pracovní místo, které neodpovídá jeho kvalifikaci. Touto alternativou nachází možnost, jak zkrátit délku hledání nového pracovního místa. U pracovníků s vyšším dosaženým vzděláním také sledujeme menší četnost obratu na pracovní pozici. Hlavními argumenty pro vysvětlení menší nezaměstnanosti a s tím spojené i kratší délky nalézání práce jsou menší náklady na hledání práce u pracovníků s vyšším vzděláním. (Mincer, 1991) Dle Mincera (1991) je hlavním přínosem vzdělání menší riziko nezaměstnanosti. Na datech ověřil jak menší míru nezaměstnanosti, tak kratší délku trvání nezaměstnanosti u osob s nejvyšším vzděláním. Sleduje fakt, že míra nezaměstnanosti je u skupiny s nejvyšším dosaženým vzděláním o 170 % nižší v porovnání se skupinou s nejnižším vzděláním; v délce trvání je rozdíl pouze 30 % v těchto dvou skupinách. Dle tohoto usuzuje, že uchazeči se napříč vzdělanostními strukturami obyvatel liší výrazněji v míře nezaměstnanosti, naopak v délce tato odlišnost není tolik výrazná. Vzdělání tedy ovlivňuje výrazněji míru nezaměstnanosti, tedy procento obyvatel, které je v dané skupině nezaměstnané. Na délku nalézání nového zaměstnání nemá vzdělání tak velký vliv jako na míru nezaměstnanosti. Odlišnost v délce nalézání nového zaměstnání napříč vzdělanostními strukturami obyvatel není tolik výrazná, jako je odlišnost v míře
9
nezaměstnanosti. Z toho Mincer (1991) usuzuje, že důležitější než redukovat délku nezaměstnanosti je redukovat míru nezaměstnanosti. (Mincer, 1991) Investice do lidského kapitálu je výhodná jen do určitého bodu. S rostoucím počtem let vzdělání se začnou projevovat klesající mezní výnosy z investice, kdy s přibývajícími lety investovanými do vzdělání klesá počet let, kdy mohu inkasovat výnosy z investice. Jsme omezeni rozpočtovou hranicí, kterou v tomto případě představují dny aktivního zapojení do trhu práce. Dále se projevují rostoucí mezní náklady investování, které představují rostoucí náklady obětované příležitosti. S rostoucím vzděláním může pracovník získat kvalitnější pracovní příležitost. Tyto dva vlivy způsobují, že rostoucími náklady na vzdělání klesá mezní míra výnosu. (Brožová, 2012) Obdobný vývoj jako u investic do vzdělání sledujeme i v rychlosti znovunalezení práce.
Studie
Kettunnena
(1997)
zkoumá
vztah
mezi
úrovní
vzdělání
a pravděpodobností opětovného zaměstnání. Odhaduje vliv vzdělání na dobu trvání nezaměstnanosti pomocí let školní docházky jako vysvětlující proměnné. Autor dle finských mikroekonomických údajů o nezaměstnaných pracovnících prokazuje, že vzdělávání má pozitivní vliv na znovunalezení zaměstnání do určitého počtu let vzdělání. Rychlost nalezení nového zaměstnání roste do 13–14 let vzdělání, což ve Finsku odpovídá bakalářskému stupni vzdělání. Na výsledcích této studie sledujeme, že pracovníci s vyšším vzděláním než bakalářským vykazují delší dobu nalézání nového zaměstnání. Je to vysvětleno nižší nabídkou odpovídajících pracovních míst a následného nutného akceptování zaměstnání pro nižší kvalifikaci. Autor dokazuje, že pracovní příležitosti rostou s dobou školní docházky jen do určitého mezního bodu. (Kettunnen, 1997) Vztahu délky trvání nezaměstnanosti a vzdělání se věnuje i studie prováděná na datech České republiky. Práce Jarošové (2006) se zabývá interpretací faktorů, které délku ovlivňují na českém trhu práce v období od 1. čtvrtletí 2000 do 3. čtvrtletí 2004. Dle výsledků autorka potvrzuje, že vzdělání pozitivně ovlivňuje délku trvání nezaměstnanosti. Sleduje, že s vyšším vzděláním se délka trvání nezaměstnanosti snižuje. Na výstupech studie pozorujeme, že tento efekt je silnější u mužů než u žen. Vyšší vzdělání snižuje délku trvání nezaměstnanosti u mužů více než u žen. (Jarošová, 2006) 10
Dle uváděných studií lze potvrdit, že dosažené vzdělání uchazeče ovlivňuje jeho délku trvání nalezení nového zaměstnání. S vyšším dosaženým vzděláním se zkracuje doba trvání nezaměstnanosti. Uváděné studie potvrzují, že vzdělání jako investice do lidského kapitálu přispívá jedinci k lepší orientaci na trhu práce a zvyšuje jeho možnosti dalšího uplatnění. To má vliv i na rychlost nalezení vhodného zaměstnání. Průzkum The National Opinion Research Center z roku 1978 uváděný ve studii Mincera (1991) potvrzuje, že každý přidaný rok vzdělání zkracuje délku trvání nezaměstnanosti o přibližně týden. 2.2.2 Požadovaná mzda Požadovaná mzda je mzda, za kterou je uchazeč ochotný přijmout nové zaměstnání. Souvislost mezi požadovanou mzdou a délkou trvání nezaměstnanosti je evidentní. Platí zde vztah, že čím větší je požadovaná mzda, tím delší dobu potřebuji k nalezení vhodného zaměstnání. Teoreticky lze požadovanou mzdu nalézt v průsečíku mezních příjmů z dodatečného hledání, které jsou klesající, a mezních nákladů na hledání, které rostou. Jak velká bude požadovaná mzda, závisí na preferencích pracovníka. Požadovaná mzda není konstantní v čase a s prodlužující se délkou nezaměstnanosti klesá. To dokazují studie Gronaua (1971) a McCalla (1970), které se zabývají problematikou mzdy a snaží se vyvrátit hypotézu Mortensena (1970) o konstantnosti požadované mzdy. Dle svých modelů autoři dokazují, že požadovaná mzda se pohybuje směrem dolů s dobou trvání nezaměstnanosti. Konkrétně mzda poklesla o 1,19 % za první měsíc nezaměstnanosti, o 2,38 % za 2 měsíce nezaměstnanosti, o 3,45 % za 3 měsíce nezaměstnanosti a o 9,05 % za 12 měsíců nezaměstnanosti. Příčinu tohoto vývoje lze spatřovat v nákladnosti hledání, kdy uchazeč již nemá další prostředky na hledání, a je tedy ochoten přijmout i nabídky, které dříve odmítal. (Barnes, 1975) 2.2.3 Podpory v nezaměstnanosti V případě podpor v nezaměstnanosti lze sledovat prodlužování délky hledání nového zaměstnání. Existuje pozitivní korelace mezi výší podpory v nezaměstnanosti a délkou nezaměstnanosti. Čím vyšší podpora, tím nižší náklady na hledání nového zaměstnání. V případě žádné podpory v nezaměstnanosti se uchazečova požadovaná mzda snižuje a je ochotný přijmout i zaměstnání pro nižší kvalifikaci či s nižší 11
požadovanou mzdou. V případě dodatečné podpory se náklady na hledání práce nerovnají požadované mzdě, protože ta je kompenzována právě podporou, která požadovanou mzdu může zvyšovat a tím snižovat náklady na dodatečné hledání zaměstnání. Na příkladu Rakouska, kde na konci 80. let proběhla změna podpory v nezaměstnanosti, lze sledovat zvýšení délky hledání nového zaměstnání. Na výsledcích studie autor sleduje, že každý přidaný týden podpory v nezaměstnanosti prodlužuje délku nezaměstnanosti o 0,09 týdne. (Lalive, 2007) Stejně jako to bylo potvrzeno na příkladu Rakouska, i v České republice autor studie Hama a další (1998) sledují, že v případě vyplácení podpor v nezaměstnanosti se délka trvání
nezaměstnanosti
zvyšuje.
U
nezaměstnaných
pobírajících
podporu
v nezaměstnanosti trvá nezaměstnanost v průměru 18,6 týdnů. U nezaměstnaných, kteří podporu v nezaměstnanosti nepobírají, je průměrná délka trvání nezaměstnanosti 15,6 týdne. Pokud uchazeči, který dávky nepobíral, začnou být vypláceny, zvedne se průměrná délka trvání nezaměstnanosti o 1,7 týdne, což odpovídá přibližně 10,9 %. Naopak, pokud přestane být podpora v nezaměstnanosti uchazeči vyplácena, sníží se průměrná délka trvání nezaměstnanosti o 4,9 týdne, což je asi 26,3 %. (Ham, Svejnar, Terrell, 1998) 2.2.4 Pohlaví a věk Je obecně známo, že nezaměstnanost u jednotlivých věkových skupin je odlišná. Větší míru nezaměstnanosti sledujeme u jedinců na začátku a na konci ekonomicky aktivního věku. V případě absolventů je možné tento vývoj přisuzovat nedostatku pracovních zkušeností, které jsou na současném trhu práce vyžadovány. Naopak u pracovníků ke konci ekonomicky aktivního období, kteří mají mnoho let praxe, se jedná o problém nových požadavků a znalostí, které jsou u uchazeče předpokládány. S nástupem moderních technologií a nových výrobních metod může být pro starší ročníky těžké se tomuto rychlému vývoji vhodně přizpůsobit. Trh je obecně rychlejší a předpokládají se znalosti práce s počítačem a cizí jazyk. U ročníků, které se připravovaly na vstup na trh práce před rokem 1989, může být tento náhlý zvrat problémem. Starší ročníky tak naleznou uplatnění spíše v pozicích, kde na prvním místě jsou vyžadovány schopnosti a praxe, naopak na obchodních pozicích jsou často 12
preferovány spíše mladší, dravější ročníky. Dle informací úřadu práce je hlavním argumentem pro tento vývoj obava zaměstnavatelů z nižšího pracovního tempa lidí nad 50 let a jejich menší schopnosti přizpůsobení a učení se. Naopak však oceňují jejich zkušenosti, loajalitu a nadhled. Z toho usuzujeme, že pro starší uchazeče o práci může být těžší najít vhodné zaměstnání a délka nalezení bude trvat delší čas. (MPSV)7 Dle studie Bowerse a Haknesse (1979), která je zaměřena na zjištění vlivu věku na délku trvání nezaměstnanosti ve Velké Británii mezi lety 1967–1973, se délka trvání nezaměstnanosti prodlužuje s věkem, i když ne ve všech případech významně. V letech průzkumu 1967–1971 vidíme prospěch u mladších věkových skupin. Z důvodu recese v letech 1972–1973 však došlo i k prodloužení délky u mladších věkových skupin. Největší zhoršení pozorujeme u věku nad 55 let, kdy se prodlužuje délka trvání nezaměstnanosti kvůli věku u mužů o 4–5 týdnů a o 1–3 týdny u žen.(Bowers, Harkness, 1979) Výsledky studie Jarošové (2006), prováděné na datech České republiky, potvrzují, že délka trvání nezaměstnanosti stoupá s přibývajícím věkem. Významněji můžeme mluvit o prodlužování doby nezaměstnanosti s rostoucím věkem u mužů (s výjimkou kategorií 30 až 34, resp. 45 až 49 let), u žen jsou rozdíly mezi věkovými kategoriemi menší. (Jarošová, 2006) Podle analýzy Českého statistického úřadu, která se zabývá nezaměstnaností podle délky evidence na úřadu práce, převažují muži v průměrné délce nezaměstnanosti do 3 měsíců. Nezaměstnanost
žen a mužů byla srovnatelná v průměrné délce
nezaměstnanosti 3–6, 6–9 a 9–12 měsíců. V porovnání s muži se více nezaměstnaných žen vyskytovalo v delší průměrné délce nezaměstnanosti 12–24 měsíců a nad 24 měsíců. (ČSÚ, 2012) 2.2.5 Region Obecně platí, že doba nalézání nového zaměstnání se odvíjí od možnosti, které nabízí daný trh práce a od ochoty uchazečů stěhovat se za prací. V České republice není velká ochota měnit místo trvalého bydliště kvůli zaměstnání – více než 40 % dotazovaných obyvatel není ochotno se za prací přestěhovat daleko do svého bydliště.
7
Ministerstvo práce a sociálních věci ČR. Dostupné z: http://portal.mpsv.cz/
13
(Novák, 2009) Nicméně v posledních letech se objevuje trend dojíždění za prací do větších (krajských) měst. Je to způsobeno větší a rozvinutější nabídkou pracovních míst v těchto městech. I tyto skutečnosti, jako region, kde uchazeč práci hledá, ovlivňují délku hledání nového zaměstnání. V České republice se vyskytují značné rozdíly v možnostech uplatnění na trhu práce. Z prostorového hlediska vykazuje tradičně nejnižší nezaměstnanost Praha a Mladoboleslavsko, s vysokou nabídkou pracovních příležitostí, dále také České Budějovice a Plzeň, kde značná část lidí nachází uplatnění ve společnostech působících v úspěšné průmyslové zóně Borská pole. Vedle toho v rámci republiky existují regiony dlouhodobě postižené nezaměstnaností, kde je trvale od roku 2003 polovina registrovaných nezaměstnaných v evidenci déle než jeden rok. (Ferštová, Temelová, 2011) Tento vývoj na českém trhu práce potvrzuje i Jarošová (2006). Dle své studie usuzuje, že situace v různých regionech není u mužů a žen stejná. Doba nezaměstnanosti mužů v severozápadních Čechách a na Moravskoslezsku je významně delší než v Praze, u žen jsou ve srovnání s Prahou horší všechny regiony s výjimkou jihozápadních a severovýchodních Čech. (Jarošová, 2006)
2.3. Dílčí závěry a předpoklady Dle použitých empirických studií má na délku trvání nezaměstnanosti vliv několik faktorů. Mezi ně patří požadovaná mzda, která není lineární a s rostoucí dobou hledání nového zaměstnání se snižuje. Pokud má uchazeč požadavky na vysokou mzdu, může se čas jeho nezaměstnanosti prodlužovat. Hodnota této požadované mzdy s prodlužující se délkou trvání nezaměstnanosti klesá. Dalším faktorem, který ovlivňuje délku trvání nezaměstnanosti, jsou státní podpory v nezaměstnanosti. V případě těchto podpor má uchazeč více prostředků, které mu kompenzují ušlou mzdu, a může si dovolit informace o svých možnostech pečlivěji a hlouběji vyhodnocovat. Studie prokazují, že s dalším dodatečným
týdnem
podpory
v nezaměstnanosti
se
prodlužuje
délka
trvání
nezaměstnanosti o 0,09 týdne. V prostředí českého trhu práce je nutno pohlížet na trh i z hlediska prostorového. V případě České republiky je studiemi prokázáno, že nejrychlejší nalézání nového zaměstnání je v Praze a nejbližším okolí. Naopak nejhorší situace je v severozápadních Čechách a v Moravskoslezském kraji. Z důvodu nedostupnosti dat pro Českou republiku nebudou tyto faktory v empirické části ověřovány. Práce se hlouběji zabývá vlivem dosaženého vzdělání a pohlaví na délku 14
trvání nezaměstnanosti. Pokládá si hypotézu, zda dosažené vzdělání a pohlaví ovlivňuje délku trvání nezaměstnanosti. Podle předložených studií předpokládáme, že dodatečné vzdělání bude zkracovat délku hledání nového zaměstnání. Tato hypotéza je podložena teorií chicagské školy, kdy se je vzdělání nahlížena jako na investici do lidského kapitálu. Ten se s přibývajícími léty vzdělání zvyšuje a dává uchazeči lepší podmínky pro uplatnění na trhu práce. Při vstupu na trh práce má uchazeč s vyšším lidským kapitálem výhodu oproti uchazečům s nižším lidským kapitálem. U faktoru pohlaví dle citovaných studií předpokládáme delší délku trvání nezaměstnanosti u žen. Tento fakt přisuzujeme důsledku diskriminace žen na trhu práce. V empirické části práce se budu snažit potvrdit vliv uváděných faktorů a vyšetřit, zda jejich působení na délku trvání nezaměstnanosti odpovídá daným předpokladům.
15
3 Délka trvání nezaměstnanosti na trhu práce ČR Záměrem práce bude tedy sledovat čas – délku intervalu, který uplyne mezi dvěma událostmi- začátek hledání a nalezením nového zaměstnání. Jedná se o odhad pravděpodobnosti přežití v čase, tzv. funkce přežití. Cílová sledovaná proměnná je čas nějaké události, nebo přesněji doba do určité události. Při popisu rozdělení náhodného chování časů přežití se používá funkce přežití S (t), která udává pro čas t pravděpodobnost přežití jedince. Primárně se tato metoda využívá k vyšetření vlivu léčebných medikamentů na délku přežití pacienta. Uváděný způsob analýzy vychází ze studie Jenkinse (2008), který předkládá způsob použití metody přežití právě na problém délky trvání nezaměstnanosti. Jedná se o sledování uchazeče o zaměstnání po určité sledované období. Z hlediska regresní analýzy se snaží dokázat vliv jednotlivých proměnných na pravděpodobnost, že uchazeč zaměstnání ve sledovaném období nalezne. V našem případě zkoumáme vliv proměnných dosaženého vzdělání a pohlaví. V předchozí části práce jsme definovaly jaký je předpokládaný vliv jednotlivých proměnných.
3.1 Analýza vztahu délky trvání nezaměstnanosti a dosaženého vzdělání v ČR Data použitá v této studii jsou poskytnuta Ministerstvem práce a sociálních věcí České republiky.8 Jedná se o čtvrtletní data od 30. 6. 2009 do 31. 12. 2011. Ke každému danému čtvrtletí jsou MPSV evidovány počty uchazečů o zaměstnání dělené do intervalů podle délky evidence na úřadu práce. Data jsou dělena čtvrtletně na kategorie do 3 měsíců, 3–6 měsíců, 6–9 měsíců, 9–12 měsíců, 12–24 měsíců a nad 24 měsíců. U jednotlivých časových intervalů MPSV ČR poskytlo údaje o vzdělanostní struktuře uchazečů. Při rozdělení uchazečů podle vzdělání jsem si data poskytnutá MPSV upravila. MPSV eviduje uchazeče na základě nejvyššího dosaženého vzdělání do 14 kategorií. Pro zjednodušení jsem data upravila na 4 základní kategorie – uchazeči bez vzdělání, uchazeči se základním vzděláním, uchazeči se středoškolským vzděláním a uchazeči s vysokoškolským vzděláním. Do kategorie bez vzdělání jsou zařazeni uchazeči 8
Dále MPSV ČR.
16
s neukončeným základním vzděláním. Kategorie základní vzdělání zahrnuje uchazeče, kteří úspěšně ukončili první stupeň základní školy či ukončili povinnou školní docházku na základní škole či na odpovídajícím nižším stupni víceletého gymnázia či odborné školy. Nejpočetnější skupinou uchazečů jsou uchazeči se středoškolským vzděláním. Pod tuto úroveň se zařadí všechny osoby, které absolvovaly školy a učiliště poskytující střední vzdělání bez maturity, a to jak s výučním listem, tak bez výučního listu. Dále zahrnuje osoby po úspěšném ukončení středoškolského studia zakončeného maturitní zkouškou, tj. absolventy gymnázií, středních odborných škol a učilišť s maturitou. Poslední skupinou jsou uchazeči s vysokoškolským vzděláním. Jedná o uchazeče, kteří úspěšně ukončili vzdělávací program na vyšší odborné škole nebo program bakalářský či magisterský na vysoké škole či univerzitě. Dle údajů Českého statistického úřadu z roku 2011 je v České republice nejvíce obyvatel, kteří dosáhli nejvyššího vzdělání na úrovni středoškolského vzdělání. Jedná se přibližně o 60,1 % celkového počtu obyvatelstva. Je proto pochopitelné, že právě tato skupina je nejpočetněji zastoupena v evidenci uchazečů o zaměstnání na úřadu práce. Podíl vysokoškolsky vzdělaných obyvatel byl v roce 2011 asi 12,5 % celkové počtu obyvatel ČR. Skupina s nejnižším vzděláním – základní vzdělání nebo bez vzdělání – zastupuje 4,6 % celkové populace ČR.9 (MPSV) Dle údajů Českého statistického úřadu je výrazně více žen se základním vzděláním. Tento trend sledujeme z důvodu většího zastoupení žen ve vyšším věku. Žen se základním vzděláním je asi 21,6 % celkové populace, mužů 13,3 % z celkové populace. Naopak mužů je více zastoupeno v kategorii se středoškolským vzděláním – 63,8 % mužské populace má středoškolské vzdělání, naproti tomu žen se středoškolským vzděláním je 56,6 % žen. V kategorii s vysokoškolským vzděláním jsou na tom výrazně lépe také muži – 13,3 % mužů má vysokoškolské vzdělání, naopak žen s vysokoškolským vzděláním je 11,7 %. 10(ČSÚ)
9
Ministerstvo práce a sociálních věci ČR: Analýza vývoje zaměstnanosti a nezaměstnanosti. Dostupné z: http://portal.mpsv.cz/sz/stat/nz 10 Český statistický úřad: Souhrnná data o ČR Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/redakce.nsf/i/souhrnna_data_o_ceske_republice
17
3.1.1 Rozdělení mužů podle vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti Začátek sledovaného období – muži Na začátku sledovaného období bylo k 30. 6. 2009 evidováno na Úřadu práce ČR 232 388 mužů, kteří se ucházeli o zaměstnání. Z toho 27 266 bylo v evidenci více než 24 měsíců, což představuje asi 11,7 % celkového počtu evidovaných mužů. Nejvíce evidovaných je na Úřadu práce do 6 měsíců. Tito uchazeči představují více než 60 % celkových mužských uchazečů o zaměstnání. Konkrétně do 3 měsíců je evidováno 70 390 uchazečů, což představuje asi 30 % celkového počtu. Uchazečů, kteří jsou evidování 3–6 měsíců, je přesně 73 557, přibližně 31 % celkově evidovaných nezaměstnaných mužů. Uchazeči, kteří aktivně hledají zaměstnání 6–9 měsíců, představují přibližně 13,25 %, přesně 30 811 z celkového počtu uchazečů. V rozmezí 9–12 měsíců je evidováno 13 591 uchazečů, asi 5,8 % celkového počtu. Podle vzdělanostní struktury je z celkového počtu 232 388 mužů evidováno 0,5 % bez vzdělání, 29 % uchazečů se základním vzděláním, 65 % uchazečů se středoškolským vzděláním a 5,5 % s vysokoškolským vzděláním. V jednotlivých časových intervalech můžeme vidět, že procenta osob se stejnou úrovní vzdělání odpovídají celkovým procentům. Nárůst zastoupení kategorie bez vzdělání a se základním vzděláním sledujeme od 9 měsíců. V délce evidence nad 24 měsíců je výrazně vyšší zastoupení kategorie bez vzdělání a kategorie se základním vzděláním. V kategorii do 3 měsíců bylo procentuální zastoupení osob bez vzdělání jen 0,3 %, za to v kategorii nad 24 měsíců je již zastoupení těchto osob 1,2 %. Stejný vývoj sledujeme i u kategorie osob se základním vzděláním. V kategorii do 3 měsíců je zastoupení osob se základním vzděláním 26 %, v kategorii 9–12 měsíců je to již 32 % a v kategorii nad 24 měsíců až 38 % celkového počtu uchazečů o zaměstnání. Procentuální zastoupení mužů se základním vzděláním ucházejících se o zaměstnání se zvyšuje s rostoucí délkou evidence. Naopak u osob se středoškolským vzděláním je procentuální zastoupení v kategorii do 3 měsíců 68 %, v kategorii 9–12 měsíců už jen 61 % a v kategorii nad 24 měsíců jen 56 % celkových uchazečů o zaměstnání. Stejný jev sledujeme i u osob s vysokoškolským vzděláním. Jejich procentuální zastoupení v kategorii do 3 měsíců je 6,5 %, v kategorii 9–12 měsíců 6,3 % a v kategorii nad 24 měsíců jen 3,4 %. Dle údajů je prokazatelné, že u osob s vyšším dosaženým vzděláním jejich procentuální zastoupení mezi uchazeči o zaměstnání s delším časovým intervalem klesá. 18
V tabulce č. 1 jsou uvedeny údaje na začátku sledovaného období pro jednotlivé vzdělanostní skupiny mužů v závislosti na délce evidence. Tabulka č. 1: Vzdělání a délka evidence – muži, k 30. 6. 2009
do 3 měsíců 3–6 měsíců 6–9 měsíců 9 – 12 měsíců 12 – 24 měsíců nad 24 měsíců Celkem
Celkem
bez vzdělání
základní vzdělání
středoškolské vzdělání
vysokoškolské vzdělání
70 390
216 (0,3 %)
18 299 (26 %)
47 680 (68 %)
4564 (6,5 %)
73 575
270 (0,4 %)
19 040 (26 %)
50 772 (69 %)
3800 (5,2 %)
30 811
182 (0,6 %)
9 343 (30 %)
19 878 (64 %)
1532 (5 %)
13 591
127 (0,9 %)
4 295 (32 %)
8 405 (61 %)
852 (6,3 %)
16 748
180 (1,1 %)
5 628 (34 %)
9 983 (60 %)
1012 (6 %)
27 266
336 (1,2 %)
10 284 (38 %)
15 234 (56 %)
920 (3,4 %)
232 388
1312 (0,5 %)
66 891 (29 %)
151 956 (65 %)
12680 (5,5 %)
zdroj: data MPSV, vlastní zpracování Konec sledovaného období – muži Na konci sledovaného období k 31. 12. 2011 bylo na Úřadu práce ČR evidováno 258 299 uchazečů o zaměstnání. Z toho 46 471 uchazečů již práci hledalo více jak 24 měsíců. To představuje asi 18 % celkového počtu mužů ucházejících se o zaměstnání. Uchazeči, kteří jsou evidováni méně než 3 měsíce, představují 34 % celkového počtu uchazečů. Osoby s evidencí mezi 3 a 6 měsíci představují asi 18 % celkového počtu uchazečů. I zde platí, že největší procento uchazečů je právě ze skupin do 6 měsíců evidence. V tomto případě však sledujeme větší procento zastoupení osob, které práci hledají mezi 12–24 měsíci. Jedná se o 38 760 uchazečů, což odpovídá přibližně 15 % celkového počtu. V porovnání se situací na trhu práce v červnu 2009 procento uchazečů stouplo z 7,2 % v červnu 2009 na 15% zastoupení v prosinci 2011. Podle vzdělanostní struktury je z celkového počtu 258 299 mužů evidováno 0,6 % bez vzdělání, 29 % se základním vzděláním, 64,2 % se středoškolským vzděláním a 6 % s vysokoškolským vzděláním. Podobně jako na datech z června 2009 sledujeme procentuální změny jednotlivých zastoupení u kategorií vzdělání. V případě uchazečů 19
bez vzdělání a uchazečů se základním vzděláním se procentuální zastoupení v jednotlivých časových intervalech mění. Při krátké délce evidence je procentuální zastoupení uchazečů bez vzdělání 0,3 % v intervalu do 3 měsíců, 0,5 % v intervalu mezi 3 a 6 měsíci evidence. Procentuální zastoupení těchto uchazečů v jednotlivých intervalech roste. V případě intervalu od 24 měsíců výš je již zastoupení uchazečů bez vzdělání 1,1 % z celkového počtu uchazečů. Procentuální zastoupení uchazečů se základním vzděláním je 23,8 % v intervalu do 3 měsíců, 25,8 % v intervalu mezi 3 a 6 měsíci. Stejně jako na začátku sledovaného období i v tomto období procentuální zastoupení se vzrůstající délkou evidence roste. V intervalu evidence nad 24 měsíců je již procentuální zastoupení uchazečů se základním vzděláním 37,8 %. Nejvíce zastoupenou skupinou je skupina se středoškolským vzděláním. V intervalu do 3 měsíců evidence zastupuje 70,5 % z celkového počtu evidovaných. Toto procento s delším intervalem klesá. V kategorii uchazečů s evidencí mezi 9 a 12 měsíci jsou již uchazeči se středoškolským vzděláním zastoupeni 60,7 % z celkového počtu. V případě evidence nad 24 měsíců je jejich procentuální zastoupení jen 56,5 %. Stejný fakt sledujeme i u osob s vysokoškolským vzděláním. Jejich procentuální zastoupení je v intervalu do 3 měsíců 5,4 %, v intervalu mezi 3 a 6 měsíci 8 % a v intervalu mezi 6 a 9 je to 7,6 %. Stejně jako u kategorie se středoškolským vzděláním jejich procentuální zastoupení v jednotlivých intervalech klesá. V intervalu nad 24 měsíců už vysokoškolsky vzdělaní muži představují jen 4,2 % celkového počtu evidovaných.
20
V tabulce č. 2 jsou uvedeny údaje na konci sledovaného období pro jednotlivé vzdělanostní skupiny mužů v závislosti na délce evidence. Tabulka č. 2: Vzdělání a délka evidence – muži, k 31. 12. 2011 základní vzdělání
středoškolské vzdělání
vysokoškolské vzdělání
Celkem
bez vzdělání
do 3 měsíců
89 911
298 (0,3 %)
21 364 (23,8 %) 63 369 (70,5 %)
4 880 (5,4 %)
3–6 měsíců
43 806
237 (0,5 %)
11 320 (25,8 %) 28 695 (65,5 %)
3 553 (8 %)
6–9 měsíců
22 630
129 (0,6 %)
6 693 (29,5 %)
14 093 (62,2 %)
1 715 (7,6 %)
9 – 12 měsíců
16 721
105 (0,6 %)
5 347 (32 %)
10 156 (60,7 %)
1 113 (6,7 %)
12 – 24 měsíců
38 760
335 (0,9 %)
12 750 (33 %)
23 367 (60,2 %)
2 308 (5,9 %)
nad 24 měsíců
46 471
533 (1,1 %)
17 571 (37,8 %) 26 245 (56,5 %)
1 935 (4,2 %)
Celkem
258 299
1637 (0,6 %)
75 045 (29 %)
165 925 (64,2 %)
15 504 (6 %)
zdroj: data MPSV, vlastní zpracování 3.1.2 Rozdělení žen podle vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti Začátek sledovaného období – ženy Na začátku sledovaného období k 30. 6. 2009 bylo na Úřadu práce evidováno celkem 231 764 žen – uchazeček o pracovní místo. Celkem z tohoto počtu bylo 15,6 % evidováno delší dobu než 24 měsíců. V porovnání s muži je zastoupení žen v tomto časovém intervalu o 4 procentní body vyšší. Stejně jako u mužů je nejvíce uchazečů o práci evidováno do 3 měsíců (27 % všech uchazečů) nebo mezi 3–6 měsíci (26,4 % všech uchazečů). Dle vzdělanostní struktury z celkového počtu 231 764 uchazeček Úřad práce ČR eviduje k 30. 6. 2009 0,5 % osob bez vzdělání, 32 % osob se základním vzděláním, 62,5 % osob se středoškolským vzděláním a 4,8 % osob s vysokoškolským vzděláním. V jednotlivých intervalech doby evidence sledujeme podobný vývoj jako v případě mužů. U nižšího vzdělání procentuální zastoupení s větší délkou evidence roste, naopak 21
u vyššího vzdělání zastoupení klesá. V porovnání s muži ve stejném období sledujeme u žen větší procentuální zastoupení u základního vzdělání. Procentuální zastoupení je v delších časových intervalech o několik procent vyšší. Naopak u mužů sledujeme procentuálně vyšší zastoupení u středoškolského a vysokoškolského vzdělání. V tabulce č. 3 jsou uvedeny údaje na začátku sledovaného období pro jednotlivé vzdělanostní skupiny žen v závislosti na délce evidence. Tabulka č. 3: Vzdělání a délka evidence – ženy, k 30. 6. 2009
Celkem
bez vzdělání
základní vzdělání
středoškolské vzdělání
vysokoškolské vzdělání
do 3 měsíců
63305
141 (0,2 %)
16396 (26 %)
41924 (66,2 %)
4843 (7,6 %)
3–6 měsíců
61283
166 (0,3 %)
17808 (29 %)
40533 (66,1 %)
2776 (4,5 %)
6–9 měsíců
29564
136 (0,4 %)
9415 (31,8 %)
18805 (63,6 %)
1208 (4,1 %)
9 – 12 měsíců
17354
94 (0,5 %)
5642 (32,5 %)
10755 (62 %)
863 (5 %)
12 – 24 měsíců
23985
160 (0,6 %)
8717 (36,3 %)
14279 (60 %)
829 (3,4 %)
nad 24 měsíců
36270
434 (1,2 %)
16487 (45,4 %)
18569 (51,2 %)
712 (2 %)
Celkem
231764
1131 (0,5 %)
74465 (32 %)
144867 (62,5 %)
11232 (4,8 %)
zdroj: data MPSV, vlastní zpracování Konec sledovaného období – ženy Na konci sledovaného období k 31. 12. 2011 bylo na Úřadu práce ČR evidováno 250 371 uchazeček o zaměstnání. Z toho 55 527 uchazeček již práci hledalo více jak 24 měsíců. To představuje asi 22,2 % celkového počtu žen ucházejících se o zaměstnání. V porovnání s muži je toto procento o 4 % body vyšší než u mužů ve stejném čase. Uchazečky, které jsou evidovány méně než 3 měsíce, představují 24,7 % celkového počtu uchazeček. Osoby s evidencí mezi 3 a 6 měsíci představují asi 19,2 % celkového počtu uchazeček. Stejně jako v červnu 2009 i zde sledujeme u uchazeček vysoké procentní zastoupení v časovém intervalu větším než 12 měsíců. V časovém intervalu mezi 12 a 24 měsíci je na úřadu práce evidováno 43 636 uchazeček, což představuje 22
17,4 % z celkového počtu. Celkově je tedy více než 12 měsíců nezaměstnáno více než 39 % celkového počtu nezaměstnaných. Toto procentuální zastoupení je v porovnání s muži o několik bodů větší. Podle vzdělanostní struktury je z celkového počtu 250 371 uchazeček evidováno 0,5 % bez vzdělání, 30,1 % se základním vzděláním, 62,4 % se středoškolským vzděláním a 7 % s vysokoškolským vzděláním. V intervalu do 3 měsíců je procentuální zastoupení uchazečů bez vzdělání 0,3 %, stejně tak je tomu v časových intervalech od 3 do 6 měsíců a od 6 do 9 měsíců. V případě intervalu od 24 měsíců výš je již zastoupení uchazečů bez vzdělání 1,1 % z celkového počtu uchazečů. Procentuální zastoupení uchazečů se základním vzděláním je 23,9 % v intervalu do 3 měsíců, 23,3 % v intervalu mezi 3 a 6 měsíci. V intervalu evidence nad 24 měsíců je již procentuální zastoupení uchazečů se základním vzděláním 42,5 %. Procentuální zastoupení v jednotlivých časových intervalech jsou srovnatelná s procentuálním zastoupením mužů. Výrazněji se liší jen v intervalu nad 24 měsíců, kdy je u mužů se základním vzděláním procentuální zastoupení o 5 procentních bodů menší. Nejvíce zastoupenou skupinou je skupina se středoškolským vzděláním. V intervalu do 3 měsíců evidence zastupuje 66,8 % z celkového počtu evidovaných. Toto procento s delším intervalem zůstává podobné nebo klesá. Pokles však není tak výrazný jako u mužů. V kategorii uchazečů s evidencí mezi 9 a 12 měsíci evidence jsou již uchazeči se středoškolským vzděláním zastoupeni jen 62,3 % z celkového počtu. V případě evidence nad 24 měsíců je jejich procentuální zastoupení jen 53,6 %. Stejný fakt sledujeme i u osob s vysokoškolským vzděláním. Jejich procentuální zastoupení je v intervalu do 3 měsíců 9 %, v intervalu mezi 3 a 6 měsíci 11,2 % a v intervalu mezi 6 a 9 je to 7,7 %. Stejně jako u kategorie se středoškolským vzděláním jejich procentuální zastoupení v jednotlivých intervalech zůstává stejné nebo klesá. V intervalu nad 24 měsíců už vysokoškolsky vzdělaní ženy představují jen 2,8 % celkového počtu evidovaných.
23
V tabulce č. 4 jsou uvedeny údaje na konci sledovaného období pro jednotlivé vzdělanostní skupiny žen v závislosti na délce evidence. Tabulka č. 4: Vzdělání a délka evidence – ženy, k 31. 12. 2011
základní vzdělání
středoškolské vzdělání
vysokoškolské vzdělání
Celkem
bez vzdělání
do 3 měsíců
61 934
199 (0,3 %)
14 789 (23,9 %) 41 385 (66,8 %)
5 561 (9 %)
3–6 měsíců
48 141
149 (0,3 %)
11 235 (23,3 %) 31 374 (65,2 %)
5 383 (11,2 %)
6–9 měsíců
24 162
80 (0,3 %)
6 385 (26,4 %)
15 830 (65,5 %)
1 867 (7,7 %)
9 – 12 měsíců
16 971
83 (0,5 %)
5 234 (30,8 %)
10 619 (62,5 %)
1 035 (6,1 %)
12 – 24 měsíců
43 636
284 (0,6 %)
14 062 (32,2 %) 27 183 (62,3 %)
2 107 (4,8 %)
nad 24 měsíců
55 527
569 (1,1 %)
23 603 (42,5 %) 29 759 (53,6 %)
1 548 (2,8 %)
Celkem
250 371
1 364 (0,5 %)
75 308 (30,1 %) 156 150 (62,4 %)
17 501 (7 %)
zdroj: data MPSV, vlastní zpracování
24
3.2 Regresní analýza vztahu délky trvání nezaměstnanosti a dosaženého vzdělání 3.2.1 Data V důvodu sledování uchazečů čtvrtletně nám data umožňují přesně specifikovat, kolik jednotlivých uchazečů nalezlo zaměstnání a za jak dlouhou dobu. Způsob výpočtu uvádím na následujícím příkladu: na konci 3. čtvrtletí 2009 bylo sledováno určité množství X uchazečů, kteří jsou nezaměstnaní do 3 měsíců, na konci následujícího čtvrtletí – 4. čtvrtletí 2009 je sledováno v období mezi 3–6 měsíci Y uchazečů o zaměstnání. Bylo vypočteno, že počet uchazečů, kteří nalezli zaměstnání do 3–6 měsíců, se rovná rozdílu Y a X. Naopak počet uchazečů, kteří nenalezli zaměstnání do 3–6 měsíců, odpovídá počtu nezaměstnaných Y. Touto metodou byly vypočítány počty jednotlivců pro všechny časové intervaly. Díky těmto výpočtů můžeme získat data, která určují, kolik jednotlivců nalezlo zaměstnání a za jak dlouhý časový interval. Protože máme i jednotlivá data o jejich pohlaví a vzdělání, lze sestavit celý datový soubor. Získám tak data o jednotlivcích – jejich vzdělání, pohlaví a délku nezaměstnanosti. Poslední kategorie, 9–12 měsíců, slouží k cenzorování našich dat. Jedná se tedy o pozorování uchazečů po dobu 1,5 roku, avšak maximální délka trvání nezaměstnanosti, kterou pozorujeme, je 1 rok. Data musejí být zprava cenzorována. To přesně znamená, že události nastanou až po okamžiku skončení sledování jedince – studie skončila nebo jedinec přestal být sledován. V našem případě tedy ne všichni nezaměstnaní naleznou práci do 1 roku, mohou hledat zaměstnání i delší dobu. Tuto dobu však nesledujeme, v naší analýze přežití identifikujeme uchazeče, kteří práci nenalezli do 9 měsíců. Počet těchto uchazečů zjistíme kontrolní skupinou 9–12 měsíců. Celkem máme k dispozici 1 123 387 pozorování. Graf č. 1 zobrazuje rozdělení jednotlivých pozorování podle délky trvání nezaměstnanosti, za jak dlouho uchazeči nalezli nové zaměstnání. Máme k dispozici 227 122 mužů, kteří nalezli práci do 3 měsíců, 231 035 mužů, kteří nalezli zaměstnání mezi 3 až 6 měsíci, a 110 572 mužů, kteří nalezli práci mezi 6 a 9 měsíci. Dále máme 239 849 žen, které nalezly práci do 3 měsíců, 190 933 žen, které nalezly práci mezi 3–6 měsíci a 123 876 žen, které nalezly zaměstnání mezi 6 a 9 měsíci.
25
Graf č. 2 – Rozdělení pozorování podle délky trvání nezaměstnanosti 300000 250000 200000 muž
150000
žena
100000 50000 0 do 3 měs.
3.-6měs.
6-9. měs.
zdroj: data MPSV, vlastní zpracování Graf č. 2 zobrazuje rozdělení jednotlivých pozorování podle nejvyššího dosaženého vzdělání. Nejpočetnější skupinou jsou uchazeči se středoškolským vzděláním – 403 337 mužů a 378 996 žen. Uchazečů se základním vzděláním je 127 377, uchazeček s touto úrovní vzdělání 121 339. Dále máme k dispozici 36 132 mužů a 53 105 žen s vysokoškolským vzděláním. Nejmenší skupinou jsou uchazeči bez vzdělání – 1 283 mužů a 1 219 žen. Graf č. 3 – Rozdělení pozorování podle nejvyššího dosaženého vzdělání 450000
403337 378996
400000 350000 300000 250000
muž
200000
žena 127977
150000
121338
100000 50000
36132
53105
1283 1219
0 bez vzdělání
základní
středoškolské vysokoškolské
zdroj: data MPSV, vlastní zpracování 26
3.2.2 Regresní analýza K analýze použijeme parametrický regresní model, který nám dává možnost vyšetřit vztah délky trvání nezaměstnanosti v závislosti pohlaví uchazeče a nejvyššího dosaženého vzdělání uchazeče. Představuje nástroj, který odpovídá na otázku, zda a jakým způsobem závisí doba přežití jednotlivce na určitém sledovaném faktoru. Tento regresní model je v případě analýzy přežití vhodnější než klasické regresní modely, a to výhradně z důvodu cenzorování dat – někteří jedinci za sledované období nové zaměstnání nenaleznou. Základní datový soubor obsahuje 5 proměnných – dobu přežití (3 měsíce, 3–6 měsíců, 6–9 měsíců), indikátor cenzorování (uchazeč práci našel – 0 / nenašel – 1), vzdělání (bez vzdělání – 1 / základní vzdělání – 2 / středoškolské vzdělání – 3 / vysokoškolské vzdělání – 4) a pohlaví (žena – 1 / muž – 0). V dalších obměnách modelu jsou přidány proměnné t2 a log t. Tabulka č. 5: Kódování kategoriálních proměnných Proměnná doba přežití (t) indikátor cenzurování vzdělání pohlaví
Označení kategorií 3 měsíce / 3–6 měsíců / 6–9 měsíců uchazeč práci našel – 0 / nenašel – 1 bez vzdělání – 1 / základní vzdělání – 2 / středoškolské vzdělání – 3 vysokoškolské vzdělání – 4 žena – 1 / muž – 0
Regresní analýza byla provedena v programu STATA. U všech koeficientů vyšla nízká p- hodnota. Lze tedy tvrdit, že všechny proměnné jsou významné na 5% hladině významnosti. To usuzujeme i z 95% intervalového koeficientu, kdy všechny koeficienty u všech proměnných spadají do těchto intervalů. Je tomu tak hlavně z důvodu velkého množství dat. V našem modelu porovnáváme koeficienty se skupinou bez vzdělání. Proměnné 2 – základní vzdělání, 3 – středoškolské vzdělání, 4 – vysokoškolské vzdělání udávají, jak se mění doba trvání nezaměstnanosti v porovnání ke skupině bez vzdělání. Byly vytvořeny 3 modely odhadu parametrů. V případě prvního modelu byly zahrnuty základní proměnné – doba přežití, vzdělání a pohlaví. Do druhého modelu byla 27
následně zařazena proměnná t2. Proměnná t2 byla přidána z důvodu nelineárního vztahu proměnných. V případě třetího modelu byla proměnná t a t2 nahrazena proměnnou log t. Příklad třetího modelu je častěji využívaný a modely s funkcí log t mají lepší vypovídací charakter. Všechny 3 obměny regresního modelu potvrdily stejné výsledky regresní analýzy. Tabulka č. 6: Odhad parametrů modelu č. 1 Coef.
Std. Err.
Z
P>|z|
[95% Conf.Interval]
vzdelani 2 3 4 pohlavi t _cons
0.4976 0.7790 0.9945
0.0201 0.0201 0.0203
24.67 38.75 48.84
0.000 0.000 0.000
0.4581 0.7396 0.9546
0.5372 0.8184 1.0344
-0.10007 0.0997 -1.7924
0.0019 0.0005 0.0202
-52.20 243.81 -88.58
0.000 0.000 0.000
-0.1038 0.0989 -1.8321
-0.0963 0.1005 -1.7527
zdroj: výstup STATA, data MPSV
Tabulka č. 7: Odhad parametrů modelu č. 2 Coef.
Std. Err.
Z
P>|z|
[95% Conf.Interval]
vzdelani 2 3 4 pohlavi t t2 _cons
0.4955 0.7746 0.9903
0.0201 0.02010 0.0203
24.57 38.53 48.64
0.000 0.000 0.000
0.4559 0.7352 0.9504
0.5350 0.8140 1.0302
-0.0989 0.3092 -0.0180 -2.2965
0.0019 0.0026 0.0002 0.0211
-51.62 116.85 -79.98 -108.34
0.000 0.000 0.000 0.000
-0.1027 0.3040 -0.0184 -2.3381
-0.0952 0.3144 -0.0176 -2.2550
zdroj: výstup STATA, data MPSV
28
Tabulka č. 8: Odhad parametrů modelu č. 3
Coef.
Std. Err.
Z
P>|z|
[95% Conf Interval]
vzdelani 2 3 4 pohlavi logt _cons
0.4976 0.7787 0.9950
0.0201 0.0201 0.0203
24.67 38.74 48.86
0.000 0.000 0.000
0.4581 0.7393 0.9551
0.5371 0.8181 1.0349
-0.0999 0.5414 -2.1136
0.0019 0.0021 0.0204
-52.15 250.38 -103.53
0.000 0.000 0.000
-0.1037 0.5372 -2.1536
-0.0962 0.5457 -2.0736
zdroj: výstup STATA, data MPSV Z výsledků v tabulkách č. 6, 7 a 8 vyvozuji následující závěry:
V porovnání uchazečů bez vzdělání mají uchazeči s vyšším vzděláním větší pravděpodobnost, že naleznou zaměstnání za sledované období. Doba nalezení zaměstnání se u uchazečů se základním, středoškolským a vysokoškolským vzděláním v porovnání s uchazeči bez vzdělání zkracuje. Lze tedy usuzovat, že doba trvání nezaměstnanosti u uchazečů s vyšším vzděláním je kratší v porovnání s uchazeči bez vzdělání. Dle odhadu parametrů modelu se tato doba zkracuje s dalším přidaným vzděláním. Největší pravděpodobnost nalezení nového zaměstnání je u uchazečů s vysokoškolským vzděláním. Usuzujeme tak z důvodu koeficientů u proměnných vzdělání. Vzhledem k tomu,
že koeficient je rostoucí, roste i pravděpodobnost nalezení nového zaměstnání.
U žen se snižuje pravděpodobnost nalezení nového zaměstnání v porovnání s muži. Lze říci, že doba trvání nezaměstnanosti je u mužů kratší, než je tomu v případě žen.
Z hlediska ekonomické verifikace je ověřen soulad s apriorními informacemi- vyšlé koeficienty jsou v souladu s předešlou teorií. Na datech pro Českou republiku z let 2009–2011 lze potvrdit, že délka trvání nezaměstnanosti se s vyšším dosaženým vzděláním snižuje. Uchazeči, jež dosáhli vyššího vzdělání, nalézají nové zaměstnání rychleji. Rychlejší nalezení nového zaměstnání a s tím spojenou kratší délku trvání nezaměstnanosti sledujeme u mužského pohlaví. Tento fakt může být způsobem lepší 29
orientací mužů na trhu práce a jejich setrvávání na trhu práce po celý profesní život. Ženy u nás tradičně trpí vyšší mírou nezaměstnanosti, jejich postavení na trhu práce je méně jisté než u mužů.11 Dle prováděné studie lze potvrdit, že i pravděpodobnost rychlejšího nalezení zaměstnání je menší, jejich délka trvání nezaměstnanosti je delší. Mezi důvody diskriminace žen na trhu práce mohou patřit generové stereotypy, které ve společnosti přetrvávají. Typickými předpokládanými vlastnostmi u žen je submisivnost, senzitivnost, sklon k hysterii a emočnímu jednání. Naopak u mužů se předpokládá rozhodnost, pracovní nasazení a racionální chování. Typickým předpokladem společnosti bývají představy o rozdílném výkonu práce u mužů a žen. Pro některé typy zaměstnání jsou přednostně najímáni muži, i v případě stejné produktivity žen i mužů. Dalším typem diskriminace je omezený vstup žen do některých druhů profesí. U mužů se předpokládá orientace na fyzicky náročnou práci, naopak u žen na práci v sociálních a pečovatelských službách. V neposlední řadě má jistě vliv na diskriminaci žen i rodičovství. V případě žen často dochází k přerušení kariéry a opuštění trhu práce z důvodu mateřství. Ženy přerušují kariéru a ztrácí několik let na trhu práce. Jejich návrat na trh práce může být obtížnější a jejich orientace na trhu práce může zabrat delší čas. S tímto faktem jistě souvisí i následná absence ženy v zaměstnání z důvodu péče o dítě v případě jeho nemoci. (Brožová, 2006) I těmito faktory může být způsobena delší doba hledání vhodného zaměstnání. Pro další analýzu a vyšetření vlivu i dalších proměnných, které byly uvedeny v teoretické části práce, by bylo nutné mít i další údaje o uchazečích. Evidence úřadu práce, která spadá pod Ministerstvo práce a sociálních věcí, není vedena v elektronické podobě, a proto není možné ani zde tyto údaje o uchazečích získat. Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR může poskytnout jen uvedená data, která uvádí celkové počty uchazečů a jejich charakteristiky v podobě pohlaví, dosaženého vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti. Dle těchto dat byla možnost ověřit pouze hypotézu o vlivu dosaženého vzdělání a pohlaví na délku trvání nezaměstnanosti.
Z tohoto důvodu
nebylo možné se hlouběji zabývat analýzou dalších proměnných, jako je věková struktura uchazečů či region, kde zaměstnání hledají. Tyto skutečnosti by byly jistě zajímavé a pomohly by zmapovat český trh práce z prostorového hlediska.
11
BROŽOVÁ, Dagmar: Diskriminace žen v ekonomické teorii .s. 650
30
Závěr Cílem této bakalářské práce bylo analyzovat vztah dosaženého vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti na datech České republiky mezi roky 2009 až 2011. Na základě odhadu pravděpodobnosti „přežití“ se potvrdila hypotéza o vlivu dosaženého vzdělání a pohlaví na délku trvání nezaměstnanosti. V souladu s empirickými studiemi bylo prokázáno, že uchazeči s vyšším dosaženým vzděláním vykazují kratší dobu trvání nezaměstnanosti. S vyšším dosaženým vzděláním roste pravděpodobnost, že si uchazeč nalezne zaměstnání dříve. Na datech bylo dále vyšetřeno, že podíl evidovaných na úřadu práce s vyšším dosaženým vzděláním klesá s delším časem evidence. Naopak podíl uchazečů s nízkým dosaženým vzděláním se s rostoucí dobou evidence zvyšuje. V případě pohlaví vykazují muži kratší čas nalezení nového zaměstnání. Tuto skutečnost je možné přisuzovat faktu, že na trhu se objevuje problém diskriminace žen. Dle použitých empirických studií má na délku trvání nezaměstnanosti vliv několik faktorů. Mezi ně patří požadovaná mzda, která není lineární a s rostoucí dobou hledání nového zaměstnání se snižuje. Pokud má uchazeč požadavky na vysokou mzdu, může se čas jeho nezaměstnanosti prodlužovat. Hodnota této požadované mzdy s prodlužující se délkou trvání nezaměstnanosti klesá. Dalším faktorem, který ovlivňuje délku trvání nezaměstnanosti, jsou státní podpory v nezaměstnanosti. V případě těchto podpor má uchazeč více prostředků, které mu kompenzují ušlou mzdu, a může si dovolit informace o svých možnostech pečlivěji a hlouběji vyhodnocovat. Studie prokazují, že s dalším dodatečným
týdnem
podpory
v nezaměstnanosti
se
prodlužuje
délka
trvání
nezaměstnanosti o 0,09 týdne. V prostředí českého trhu práce je nutno pohlížet na trh i z hlediska prostorového. V případě České republiky je studiemi prokázáno, že nejrychlejší nalézání nového zaměstnání je v Praze a nejbližším okolí. Naopak nejhorší situace je v severozápadních Čechách a v Moravskoslezském kraji. Tyto uváděné faktory bohužel nebylo možné v empirické části ověřit. Evidence úřadu práce, která spadá pod Ministerstvo práce a sociálních věcí, není vedena v elektronické podobě, a proto není možné ani zde tyto údaje o uchazečích získat. Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR může poskytnout jen uvedená data, která uvádí celkové počty uchazečů a jejich charakteristiky v podobě pohlaví, dosaženého vzdělání a délky trvání nezaměstnanosti. V případě, že bychom měli k dispozici i další proměnné bylo by zajímavé sledovat i vlivy dalších faktorů, které byly nastíněny v teoretické části práce. Pak by se dala 31
analýza dále rozšířit a vyšetřit, zda je vliv těchto faktorů v souladu s uváděnými studiemi. Z výsledků této práce vyplývá, že jedním z problému současné ekonomiky není jen míra nezaměstnanosti, ale i její délka. Jedinci, kteří trpí dlouhodobou nezaměstnaností, mohou začít pociťovat negativní důsledky nezaměstnanosti. Mezi mě patří jak důsledky ekonomické, tak sociální či psychické. To znamená, že i délka trvání nezaměstnanosti představuje určitý problém. Snaha o další vzdělávání uchazečů o zaměstnání může být jedním z řešení tohoto problému.
32
Seznam použitých zdrojů BARNES, William F.: Job Search Models, the Duration of Unemployment, and the Asking Wage: Some Empirical Evidence. The Journal of Human Resources. 2. vydání, 1975, s. 230–240 Dostupné z: http://www.jstor.org/stable/144828 BECKER, Gary S.: Human capital: a theoretical and empirical analysis, with special reference to education. 3. vydání. Chicago : University of Chicago Press, 1993. 360 s. ISBN 0-226-04120-9. BECKER, Gary S.: Economics of Discrimination. Chicago: Chicago University Press. ISBN 978-0226041162 BORJAS, George J.: Labor economics. 5. vydání New York : McGraw-Hill, 2009. 549 s. ISBN 978-0-07-017270-8. BOWERS, J. K. a HARKNESS, D.: Duration of Unemployment by Age and Sex. Economica. 1979, Sv. 46, 183. BROŽOVÁ, Dagmar: Kapitoly z ekonomie trhů práce. 1.vydání Praha : Nakladatelství Oeconomica, 2012. 290 s. ISBN 978-80-245-1880-0. BROŽOVÁ, Dagmar: Diskriminace žen v ekonomické teorii. Politická ekonomie, Praha: VŠE, 2006, č. 5, s.646-660 ISSN 0032-3233 Český statistický úřad: Změna výpočtu ukazatele registrované nezaměstnanosti. 7. 11. 2012. Dostupné z: http://www.czso.cz/csu/tz.nsf/i/zmena_vypoctu_ukazatele_registrovane_nezamestna nosti20121107 FLEK, V., VEČERNÍK, J.: The Labour Market in the Czech Republic: Trends, Policies and Attitudes. Czech National Bank, Working Paper Series 7, 2004. Str. 7–24. FEŘSTOVÁ, Marie a TEMELOVÁ, Jana.: Prostorová specifika strukturální nezaměstnanosti na úrovni obcí v České republice. Sociologický časopis. 2011, Sv. 47, č. 4.
33
GUNDERSON, S., RIDDELL, W. C. Labour Market Economics. Toronto: McGrawHill Ryerson Lomited. ISBN 007549079X HAM, John C., SVEJNAR, Jan a TERRELL, Katherine.: Unemployment and the Social Safety Net during Transitions to a Market Economy: Evidence from the Czech and Slovak Republics. The American Economic Review. 1998, Sv. Vol. 88, No. 5. JAROŠOVÁ, Eva: Modelování délky trvání nezaměstnanosti. Statistika. 2006, roč. 86, č. 3, s. 240–251. JENKINS, Stephen P.: Continuous time models. University of Essex: Institute for social and
economic
research.
2008.
Dostupné
z:
https://www.iser.essex.ac.uk/files/teaching/stephenj/ec968/pdfs/ec968st5.pdf. KANKOVSKÝ, Miroslav a KENTOŠ, Michal: Psychologie práce před vstupem slovenska
do
EU.
Košice :
Spoločenkovedný
ústav
SAV.
2004.
ISBN 80-967182-3-1 KETTUNNEN, Juha.: Education and unemployment duration. Economics of Education Review. 1997. Sv.16, č. 2., s. 163–170. LALIVE, Rafael.: How do extended benefits affect unemployment duration? Journal of Econometrics. University of Lausanne and CEPR, HEC/DEEP, CH-1015 Lausanne, 2007. LANCASTER, T.: Econometric Methods for the Duration of Unemployment. Econometrica , sv. 47, č. 4 (Jul., 1979), s. 939–956. MINCER, Jacob. Education and unemployment. National bureau of economic research, č. 3838. 1991. Ministerstvo práce a sociálních věcí ČR. Portál Ministerstva práce a sociálních věcí ČR. Dostupné z: portal.mpsv.cz. Ministerstvo práce a sociálních věcí: Analýza vývoje zaměstnanosti a nezaměstnanosti v 1. pololetí 2012. Dostupné z: http://portal.mpsv.cz/sz/politikazamest/trh_prace/rok2012p1/anal2012p1.pdf
34
MORTENSEN, Dale T.: Job Search, the Duration of Unemployment and the Phillips Curve. 1970 NOVÁK, Milan.: Vyhodnocení průzkumu: Grafton Recruitment. Praha, 2009. POLLMAN-SCHULT,
Matthias
a
BUCHEL,
Felix:
Unemployment
Benefits,
Unemployment Duration and Subsequent Job Quality: Evidence from West Germany. Acta Sociologica. 2005, Sv. 48, Č. 1. 2005. POPELKA, Jan.: Analýza faktorů ovlivňujících délku doby nezaměstnanosti využitím metod analýzy přežití. 2004. Dostupné z: http://most.ujep.cz/~popelka/Popelka1.pdf. SMITH, S.: Labour economics. Second edition. London and New York: Routledge. ISBN 978-0-415-25985-9 WICHERT, L., WILKE R. A.: Simple Non-Parametric Estimators for Unemployment Duration Analysis, Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), V. 57, č. 1. 2008, s. 117–126 WOOLDRIDGE, Jeffrey M.: Econometric Analysis of cross section and panel data. London : MIT press, 2002. ISBN 0-262-23219-7 WOOLDRIDGE, Jeffrey M.: Introductory econometrics: a modern approach.: South-Western Pub., 2009. ISBN 978-0-324-58162-1
35
