Nerovnosť a chudoba v Európskej únii a na Slovensku Zborník statí

Transcription

1

2 Nerovnosť a chudoba v Európskej únii a na Slovensku Zborník statí Iveta Pauhofová Tomáš Želinský (editori)

3 Editori doc. Ing. Iveta PAUHOFOVÁ, CSc. Ekonomický ústav, Slovenská akadémia vied Ing. Tomáš ŽELINSKÝ, PhD. Ekonomická fakulta, Technická univerzita v Košiciach Vydala Ekonomická fakulta, Technická univerzita v Košiciach Prvé vydanie, 2012 Náklad 150 ks Grafický návrh obálky: Mgr. art. Andrej Haščák, ArtD. Text neprešiel jazykovou úpravou. Za obsah príspevkov zodpovedajú jednotliví autori. Recenzenti doc. RNDr. Jan COUFAL, CSc. Fakulta informatiky a statistiky, Vysoká škola ekonomická v Praze prof. Ing. Peter STANĚK, CSc. Ekonomický ústav, Slovenská akadémia vied doc. Ing. Iveta STANKOVIČOVÁ, PhD. Fakulta managementu, Univerzita Komenského v Bratislave ISBN

4 Organizovanie konferencie a vydanie zborníka bolo podporené Vedeckou grantovou agentúrou MŠ SR a SAV v rámci riešenia vedeckovýskumných projektov VEGA 1/0127/11 Priestorová distribúcia chudoby v Európskej únii a VEGA 2/0004/12 Paradigmy budúcich zmien v 21. storočí (geopolitické, ekonomické a kultúrne aspekty).

5 4 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU Obsah Úvodné slovo... 6 STATE Vývoj a komparácia vybraných charakteristík nerovností a chudoby v krajinách EÚ Anton MICHÁLEK, Zuzana VESELOVSKÁ Studie distribuce monetární chudoby v EU v závislosti na pohlaví a věkové kategorii jedince Jitka BARTOŠOVÁ, Marie FORBELSKÁ Súvislosti starnutia Európskej populácie vo väzbe na formovanie domáceho dopytu Iveta PAUHOFOVÁ, Michal PÁLENÍK Možnosti merania majetkovej chudoby na Slovensku Ľudmila IVANČÍKOVÁ, Róbert VLAČUHA Generovanie chudoby vo vidieckych regiónoch Slovenska v krízovom období Iveta PAUHOFOVÁ Vplyv ekvivalentnej škály na mieru rizika monetárnej chudoby v krajoch Slovenska Tomáš ŽELINSKÝ, Alena TARTAĽOVÁ SST index a jeho zložky ako indikátory monetárnej chudoby a nerovnosti v Českej a Slovenskej republike v rokoch 2004 až Lukáš PASTOREK, Tomáš VENIT Analýza diferenciácie najvyšších miezd slovenských zamestnancov Viera PACÁKOVÁ Regionálne porovnanie nerovnosti miezd zamestnancov SR aplikáciou kappa kvantilových modelov Ľubica SIPKOVÁ, Juraj SIPKO Rozdelenie príjmov na Slovensku: Analýza citlivosti rozdelenia príjmov na voľbu ekvivalentnej škály Alena TARTAĽOVÁ, Tomáš ŽELINSKÝ Miery príjmovej nerovnosti Viera LABUDOVÁ Příjmové nerovnosti podnikatelské a nepodnikatelské sféry v České republice Jitka LANGHAMROVÁ, Ondřej ŠIMPACH Nerovnost mezi regiony České republiky u podnikatelské sféry z hlediska trhu práce Tomáš LÖSTER

6 Obsah 5 Hodnocení regionálních disparit užitím Bayesovy věty Pavla JINDROVÁ Priame zahraničné investície a príjmová nerovnosť Beáta STEHLÍKOVÁ To what Extent European Development Aid Is Linked to Donors Political or Commercial Interests in Developing World? Katarína RIMEGOVÁ Informácie o konferencii Conference Information

7 6 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU Úvodné slovo Súčasný obraz krajín Európskej únie nie je možné opísať cez procesy, ktoré by mohli mať charakter konvergencie. Znamená to, že väčšina i spoločných politík je buď od začiatku snáh o konvergenciu zle nastavená, resp. v krajinách v rámci jednotlivých politík nedochádza k adekvátnemu zohľadňovaniu zmien po zlomovom roku Nerovnosti v rôznych oblastiach ekonomického a spoločenského života sa v krízových podmienkach prehlbujú, v mnohých regiónoch únie sa spoločnosť viditeľne polarizuje a chudoba nadobúda neželateľné podoby. Tieto sú spojené nielen s rastom nezamestnanosti, ale aj s brzdením mzdového vývoja. Uvedené sa vo významnej miere dotýka predovšetkým nových členských krajín Európskej únie. Požiadavka stabilizovania hospodárskeho vývoja i jeho isté oživenie však predpokladá adekvátny rast spotreby, ktorá je okrem ďalších faktorov určovaná vývojom príjmov domácností a rozhodnutiami na spotrebiteľskom trhu. V rámci konvergenčných procesov sa malo postupne dosiahnuť významné priblíženie príjmových úrovní jednotlivých členských krajín EÚ, nakoľko úroveň príjmov v nových členských krajinách bola v období vstupu do EÚ signifikantne nižšia ako v tradičných členských krajinách. Súčasnosť ale dokumentuje vývoj, pre ktorý je charakteristické prehlbovanie regionálnych nerovností i vnútri jednotlivých krajín, kde sa v stratifikácii príjmov obyvateľstva zásadne posilňuje pozícia nízkopríjmových domácností a taktiež veľmi úzkej skupiny bohatých. Je reálny predpoklad, že ďalšia etapa krízy bude mať prívlastok kríza spotreby a premietne sa spolu s obmedzovaním produkčných kapacít v európskom priestore do ďalších negatívnych väzieb trhu práce a mzdového vývoja. Isté očakávania v smere príspevku k oživeniu hospodárskeho rastu sú kladené na využitie potenciálu, ktorý reprezentuje starnúce obyvateľstvo Európy. Teda nie zohľadňovanie aspektu záťaže sociálneho a penzijného systému, ale využitie potenciálneho dopytu, ktorý rastúci počet seniorov v európskom priestore predstavuje v krátkodobom i strednodobom horizonte. Rozdiely v úrovni starobných dôchodkov sú v rámci EÚ extrémne a úmerne sa odrážajú v štruktúre spotrebných výdavkov domácností seniorov. Priepastné rozdiely v úrovni starobných dôchodkov medzi tradične vyspelými ekonomikami a novými krajinami EÚ dávajú odpoveď na možnosti realizácie tejto koncepcie v krajinách nových členov EÚ. Z pohľadu exportného zamerania zase na to, či prenechanie trhov veľkých malým je reálne, navyše v podmienkach, kedy sa manévrovací priestor pre export veľkých radikálne zužuje. Zámerom zborníka je ponúknuť odbornej i laickej verejnosti širšie spektrum pohľadov na mimoriadne závažnú a aktuálnu problematiku nerovností a chudoby v európskom priestore, ktorá sa dotýka i začiatočného obdobia krízy a jej sprievodných javov. Jednotlivé state sú postavené na využití metodologického aparátu ekonómie, sociológie, geografie, ekonometrie a štatistiky. Výsledky mnohých komparatívnych analýz pozornému čitateľovi umožňujú vytvoriť si nielen mozaiku súvislostí v oblasti nerovností, ale tiež hierarchiu problémov, ktoré sú v súčasnosti viac zreteľné, v porovnaní s obdobím vstupu jednotlivých krajín do EÚ. Jednotlivé metodiky uvedené v statiach sú zároveň istým prehľadom vhodných postupov pri identifikovaní ciest k objasneniu zásadných problémov a pri overovaní stanovených hypotéz.

8 Úvodné slovo 7 Zacielenie dotknutej problematiky na Slovensko a jeho regióny je významnou súčasťou tohto zborníka. V zásade je zámerom získanie informácií o proporciách vývoja a negatívnych smerovaniach v jednotlivých príjmových skupinách obyvateľstva v konkrétnych slovenských regiónoch. Ambíciou všetkých príspevkov je dostať sa k svojmu čitateľovi tak, aby sa vyvolal záujem o rozšírenie výskumu smerom k prierezovému chápaniu dotknutej problematiky. Uchopiť pojmy, ako nerovnosť, chudoba či bohatstvo, je totiž nielen o kvantifikácii rozdielov a stanovení poradia objektov v rámci istej hierarchie problémov. Pochopiť súvislosti vnútroregionálneho, národného a nadnárodného v ktorejkoľvek oblasti a zároveň ich vnímať v čase a v istej variantnej etapizácii, znamená posunúť sa k nevyhnutnému prierezovému chápaniu súčasnosti a budúcnosti v istej komplexnej jednote. Iveta Pauhofová Tomáš Želinský editori

9 8 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU

10 STATE State 9

11 10 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU

12 Anton MICHÁLEK, Zuzana VESELOVSKÁ 11 Vývoj a komparácia vybraných charakteristík nerovností a chudoby v krajinách EÚ Anton MICHÁLEK 1a, Zuzana VESELOVSKÁ 1b 1 Geografický ústav, Slovenská akadémia vied Development and Comparison of Selected Characteristics of Inequalities and Poverty in the Member Countries of EU Keywords Inequities, poverty, economic crisis, socio-economic characteristics, EU. JEL Classification I32, I33 1 Institute of Geography, Slovak Academy of Sciences, Štefánikova 49, Bratislava, Slovakia a geogami@savba.sk b geogzuve@savba.sk Abstract The EU emphasizes the elimination of poverty and social exclusion. The authors of this paper concentrated on the level and development of selected relevant indicators of inequities and poverty in the EU. The method of comparison was mainly applied to the analysis of the development and level of studied indicators. Developments in total of 27 EU Member countries in with special stress on the were compared. The aim was to point to the different levels and development of indicators in individual countries and different impacts of the economic crisis on these indicators. Results confirmed the hypothesis of differentiating impact of the crisis on some characteristics and they also point to success/failure of adopted programmes and measures intended to eliminate poverty by the EU as whole and by individual countries. Príspevok vznikol v rámci riešenia vedeckého projektu č. 2/0112/12 financovaného grantovou agentúrou VEGA. ÚVOD Podľa indikátora AROPE 1 (at-risk-of-poverty rate or social exclusion) sa v roku 2010 okolo 23% európskej populácie nachádzalo v riziku chudoby alebo sociálneho vylúčenia (Antuofermo; Di Meglio 2012). Túto, pomerne vysokú a nežiaducu úroveň značne ovplyvnila aj ekonomická kríza, ktorá zhoršila mnohé parametre socioekonomického vývoja a situáciu v EÚ i v jednotlivých členských krajinách. V príspevku sme sa zamerali na sledovanie úrovne a komparáciu trendov vybraných siedmich socioekonomických charakteristík v krajinách EÚ s dôrazom na ich analýzu v sledovanom období 6 rokov. Porovnávali sme úroveň a vývoj charakteristík vo všetkých 27 krajinách EÚ v rokoch AROPE indikátor je definovaný ako podiel obyvateľov, ktorí spĺňajú najmenej jednu z troch nasledujúcich podmienok: 1. sú v riziku chudoby (nachádzajú pod hranicou chudoby), 2. trpia materiálnou depriváciou, 3. žijú v domácnostiach s veľmi nízkou intenzitou práce. 2010, pričom sme detailnejšie sledovali roky Naším cieľom bolo poukázať na možné súvislosti medzi vznikom ekonomickej krízy a jej dosahmi na sledované charakteristiky, z ktorých niektoré boli ňou výrazne, iné menej výrazne ovplyvnené. U charakteristík menej ovplyvnených krízou môže výraznú úlohu zohrávať čas. Určitá stabilita niektorých sledovaných charakteristík môže byť dôsledkom viacerých časopriestorových a politicko-ekonomických aspektov, ktoré sa môžu prejaviť v neskoršom období. Zotrvačnosť určitých procesov a javov, ako i silná a pomerne stabilná ekonomika niektorých krajín spôsobila, že tieto krajiny dosiahli relatívne priaznivé hodnoty sledovaných charakteristík. Zdá sa však, a potvrdili to výsledky viacerých analýz a výskumov, že krajiny strednej a východnej Európy a problémové krajiny južnej Európy, pomerne rýchlo negatívne reagovali na ekonomickú krízu výrazným zhoršením nielen ekonomických, ale aj sociálnych parametrov. Kým v prvej skupine krajín to z veľkej časti súvisí s ich

13 12 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU východiskovou situáciou a nepriaznivými hodnotami relevantných charakteristík (Michálek, Podolák 2004), v krajinách južnej Európy je to výsledok zlej a dlhodobo neriešenej ekonomickej situácie. Je zrejmé, že ekonomická kríza bude ešte dlhší čas ovplyvňovať mnohé aspekty politickoekonomického vývoja jednotlivých krajín, ale i silu EÚ ako celku. I. VÝBER CHARAKTERISTÍK, ZDROJE A PREDMET VÝSKUMU Výber charakteristík súvisel s ich úlohou pri monitorovaní Stratégie Európa 2020, ktorej jedným z hlavných cieľov je boj proti chudobe a sociálnej exklúzii (znížením počtu obyvateľov pod hranicou chudoby o 20 miliónov). Na monitorovanie tohto cieľa sa využívajú štatistiky o príjme, sociálnej inklúzii a životných podmienkach. V týchto štatistikách je zahrnutých šesť nami zvolených charakteristík (okrem dlhodobej nezamestnanosti). Dlhodobá nezamestnanosť zo súboru štatistík o pracovnom trhu sa využíva na monitorovanie cieľa Stratégie Európa 2020 o znížení nezamestnanosti. Tento indikátor sme zvolili pre jeho negatívny vplyv na sociálnu inklúziu (Kieselbach, 2003) a chudobu (Machin a Manning, 1999). Zdrojom štatistických dát bol Štatistický Úrad EÚ (EUROSTAT) so sídlom v Luxemburgu. Hlavným zdrojom zostavenia štatistík o príjme, sociálnom vylúčení a životných podmienkach bolo Zisťovanie o príjmoch a životných podmienkach domácností (EU SILC). Predmetom výskumu bola analýza vybraných charakteristík (ich úrovne, vývoja a zmien) a typológia krajín z aspektu dosiahnutých hodnôt sledovaných charakteristík. V práci sme sa zamerali na šesťročné obdobie Štatistické dáta z tohto obdobia sme využili na výpočet priemernej hodnoty vybraných charakteristík pre jednotlivé štáty zvlášť, rovnako ako aj na výpočet priemernej hodnoty pre celú EÚ. Priemerné hodnoty krajín sme porovnávali s priemernou hodnotou EÚ. Po porovnaní hodnôt sme krajiny rozdelili na dve skupiny: krajiny s podpriemernou hodnotou a krajiny s nadpriemernou hodnotou. Detailnejšie sme sa zamerali na obdobie , kde sme sledovali zmenu hodnôt vybraných charakteristík medzi rokmi 2008 a Podľa zmeny medzi týmito dvoma rokmi sme krajiny rozdelili na skupiny podľa toho, či bol v tomto období zaznamenaný nárast alebo pokles hodnoty sledovaného ukazovateľa, prípadne stagnácia s nulovou zmenou. Na záver sme určili, ktoré krajiny a ktoré charakteristiky boli najviac ovplyvnené ekonomickou krízou. Za krízou najviac ovplyvnené krajiny sme považovali tie, ktoré zaznamenali nárast hodnoty v najväčšom počte charakteristík medzi rokmi 2008 a Za krízou najviac ovplyvnené charakteristiky sme považovali tie, v ktorých bol zaznamenaný nárast hodnoty v najväčšom počte krajín. II. DLHODOBÁ NEZAMESTNANOSŤ Nerovnosti v dlhodobej nezamestnanosti (ďalej DN) vyjadrenej podielom dlhodobo nezamestnaných (12 a viac mesiacov) na celkovom počte ekonomicky aktívnych sa v EÚ 27 od r pomerne výrazne menili, pričom hodnoty ukazovateľa (DN) sa pohybovali v intervale od 2,6% po 4,1% (priemer za celu EÚ bol 3,4%). Tieto hodnoty zachytávajú pokles od roku 2005 do roku Oproti roku 2008 (po nástupe ekonomickej krízy) podiel dlhodobo nezamestnaných výrazne stúpol o 1,3%, pričom v roku 2010 dosiahol hodnotu 3,9%. Rovnaký nárast o 1,3% (od r po r. 2010) zaznamenali, avšak na vyššej úrovni krajiny Eurozóny (krajiny platiace Eurom), kde podiel DN vzrástol z 3% na 4,3%. V 15 krajinách bola DN pod priemerom EÚ, pričom v 8 krajinách bola na veľmi nízkej úrovni. V týchto krajinách sa v sledovanom období priemerná hodnota DN pohybovala od 0,8% v Dánsku po 1,7% vo Fínsku. Nízka úroveň DN bola zaznamenaná ešte na Cypre 0,9%; v Rakúsku a Švédsku 1,1%; v Luxemburgu 1,3%; Holandsku 1,4%; a Veľkej Británii 1,6%. Okrem uvedených krajín ešte ďalších 7 krajín zaznamenalo podpriemerné hodnoty DN, ktoré sa pohybovali v intervale od 2,5% (Slovinsko) po 3,3% (Litva).

14 Anton MICHÁLEK, Zuzana VESELOVSKÁ 13 Ostatných 12 krajín sa vyznačuje nadpriemernou DN, pričom výrazne nadpriemernou DN sa vyznačuje Poľsko, ale najmä Slovensko. V Poľsku v sledovanom období ( ) dosiahla prie- merná DN hodnotu 5,2% a na Slovensku 8,8%. V ostatných 10 krajinách sa hodnoty DN pohybujú v intervale od 3,5% v Taliansku po 4,6% v Nemecku a Portugalsku. Pri krajinách s nadpriemernými hodnotami DN môžeme pozorovať jednoznačný trend nárastu DN. Nárast DN v období krízy bol zaznamenaný až v 25 krajinách EÚ. Nárast sa pohyboval v intervale od 0,1% v Holandsku a Rumunsku po 6,8% v Lo- tyšsku. Veľmi výrazný nárast bol zaznamenaný znamenaný aj v Litve (o 6,2%); Estónsku (o 6%); Španielsku (o 5,3%) a v Írsku (o 5%). Pomerne vysoký nárast bol zaznamenaný na Slovensku (o 2,6%); v Portugalsku (o 2,3%); v Grécku (o 2,1%); Bulharsku a Maďarsku (zhodne o 1,9%); Slovinsku (o 1,3%); vo Veľkej Británii (o 1,1%) a v Dánsku, Francúzsku a Taliansku (zhodne o 1%). V dvoch krajinách (Nemecku a Luxembursku) bol zaznamenaný po- kles DN. Kríza mala negatívy vplyv na DN, keďže takmer vo všetkých krajinách bol zaznamenaný jej nárast. V 8 krajinách sa jednalo o nárast väčší ako 2%. Nárast menší ako 1% bol zaznamenaný v 10 krajinách. Narastajúca DN môže mať vplyv na zvyšovanie rizika chudoby, príjmovú nerovnosť, materiálnu depriváciu, medzeru chudoby, či inten- zitu práce. III. DISTRIBÚCIA PRÍJMOV Nerovnosti v príjmovej distribúcii vyjadrené pomerom príjmov horného a dolného kvintilu (S80/S20) sa v EÚ 27 od r výrazne nezmenili a pohybovali sa od 4,9 po 5. Výraznejšie však rástli v 17 krajinách Eurozóny zo 4,6 v r na 4,9 v r (priemer 4,8). V 16 krajinách bola distribúcia príjmu pod priemerom EÚ (4,95), pričom v 8 kra- jinách bola na pomerne nízkej úrovni. V týchto krajinách sa priemerná hodnota za sledované ob- dobie pohybovala od 3,4 v Slovinsku po 3,9 v Dánsku. Nízka priemerná úroveň bola zazname- naná ešte v Česku a Švédsku 3,5; Fínsku, Rakúsku a na Slovensku (zhodne 3,7); a v Dánsku a Holandsku 3,9. Štvornásobný a viacnásobný po-

15 14 NEROVNOSŤ Ť A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU mer medzi príjmov horného a dolného kvintilu za- (4,0); Luxembursko a Malta (4,1); Francúzsko znamenalo tiež 8 krajín a to Belgicko a Maďarsko (4,2); Cyprus (4,3); Nemecko (4,4); a Írsko (4,7). Ostatných 11 krajín sa vyznačuje nadpriemernou príjmovou diferenciáciou, pričom ide zväčša krajiny ležiace na severe resp. juhu EÚ. S výnimkou Veľkej Británie ide zväčša o menej rozvinuté resp. problémové krajiny. Zo severných krajín sú to Pobaltské krajiny, Veľká Británia a Poľsko, pričom najväčšou hodnotou príjmových diferenciácii sa vyznačuje Lotyšsko s priemernou hodnotou 7,1 (Litva 6,4, Veľká Británia 5,5; Poľsko 5,4 a Estónsko 5,3). Ostatok tvorí 6 krajín južnej Európy, 4 problémové krajiny Portugalsko 6,3; Grécko 5,9; Španielsko 5,7 a Taliansko 5,4 a 2 výrazne zaostávajúce krajiny Rumunsko 6,3 a Bulharsko 5,7. 10 krajín EÚ reagovalo na ekonomickú krízu v období nárastom príjmových nerovností. Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný v Španielsku (o 1,5) a Litve (o 1,4). Výraznejší ná- rast bol zaznamenaný aj v Írsku (o 0,9); Dánsku (o 0,8%) a na Slovensku (o 0,4%). Nárast bol zazna- menaný aj na Cypre, v Taliansku, Českej republi- ke, Francúzsku a na Malte. 5 krajín si v krízovom období udržalo stabilné hodnoty, pričom zmena príjmovej distribúcie bola medzi rokmi 2008 a 2010 nulová. V 12 krajinách bol zaznamenaný pokles príjmovej distribúcie. Z uvedeného je zrejmé, že kríza diferencovane vplývala na príjmové nerovnosti v oboch skupinách, pričom každá krajina reagovala odlišne a vzhľadom na ekonomické podmienky a vlastné politické priority. IV. GINI KOEFICIENT Gini koeficient, ako jedna z mier nerovností, sa v EÚ 27 od r výrazne nemenil. Jeho hodnoty sa pohybovali od 30,2 po 30,8 (priemer za EÚ 27 bol 30,5). Priemerná hodnota Gini koeficientu v 17 krajinách Eurozóny bola nižšia a nadobudla hodnotu 29,8. V 15 krajinách bola hodnota Gini koeficientu pod priemerom EÚ, v 7 krajinách bola táto hodnota na pomerne nízkej úrovni. Hodnoty koefi- cientu sa tu pohybovali od 23,4 v Slovinsku po

16 Anton MICHÁLEK, Zuzana VESELOVSKÁ 15 26,0 v Rakúsku. Relatívne veľmi nízka hodnota koeficientu bola zaznamenaná aj vo Fínsku a Rakúsku (26,0); na Slovensku (25,5); v Dánsku (25,3); Česku (25,2) a vo Švédsku (24,0). V ďalších krajinách s podpriemernou hodnotou sa koeficient pohyboval od 26,8 v Maďarsku po 29,0 na Cypre. Ostatných 12 krajín sa vyznačuje nadpriemernou hodnotou Gini koeficientu. Najvyššie hodnoty Gini koeficientu boli zaznamenané v Lotyšsku, Portugalsku a Litve. Lotyšsko dosiahlo v sledovanom období ( ) priemernú hodnotu koeficientu 37,0; Portugalsko 36,3 a Litva 35,3. Priemery ostatných krajín sa pohybovali v intervale od 31,2 v Írsku po 34,3 v Rumunsku. Zo všetkých krajín EÚ v 14 prípadoch bol zaznamenaný nárast nerovnosti v období krízy. Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný v Írsku (o 3,3); Litve (o 2,9); Španielsku (o 2,6); na Slovensku (o 2,2) a v Dánsku (o 1,8). Pomerne výrazný nárast bol zaznamenaný aj na Cypre (o 0,8); Malte (o 0,5); v Estónsku a Slovinsku (zhodne o 0,4). Nárast bol zaznamenaný aj v Taliansku, Luxembursku, Českej republike a Švédsku. Francúzsko si udržalo stabilné hodnoty a zmena Gini koeficientu bola nulová. V 13 krajinách bol zaznamenaný pokles Gini koeficientu v období krízy, hoci vo väčšine prípadov sa jedná o krajiny s nadpriemernou hodnotou Gini koeficientu. Z uvedeného je zrejmé, že kríza diferencovane vplývala na prerozdeľovanie príjmov v krajinách EÚ, pričom každá krajina reagovala odlišne a vzhľadom na ekonomické podmienky, hospodársku štruktúru a možnosti. V. MATERIÁLNA DEPRIVÁCIA Materiálna deprivácia 2 nadobudla od roku 2005 do roku 2010 hodnoty od 17,1% (2009) po 19,9% 2 Materiálna deprivácia je definovaná ako percento obyvateľstva s vynúteným nedostatkom aspoň troch z deviatich položiek materiálnej deprivácie (platiť nájomné, hypotéku, účty za energie; udržiavať adekvátne teplo v domácnosti; čeliť nečakaným výdavkom; jesť mäso alebo proteíny pravidelne; ísť na dovolenku; televízia; práčka; auto; telefón).

17 16 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU (2005). Priemerná hodnota materiálnej deprivácie bola v EÚ 18,1%. Podstatne nižšia priemerná hodnota materiálnej deprivácie bola zaznamenaná v Eurozóne a to 13,4%. V 16 krajinách bola materiálna deprivácia (ďalej MD) nízka, pričom v 4 krajinách bola na veľmi nízkej úrovni. V týchto krajinách sa priemerná hodnota za sledované obdobie pohybovala od 3,5% v Luxembursku po 6,6% v Dánsku. Nízka priemerná úroveň bola zaznamenaná ešte vo Švédsku (5,2%) a Holansku (6,2%). Podpriemerná hodnota bola zaznamenaná aj vo Fínsku (9,3%); v Rakúsku (10,6%); Španielsku (10,8%); Veľkej Británii (11,5%); Nemecku (12,2%); Belgicku (12,3%); Francúzsku (12,9%); Malte, Írsku (zhodne 13,9%); Taliansku (15,1%); Slovinsku (15,4%); Česku (17,6%). Ostatných 11 krajín sa vyznačovalo nadpriemernou MD. Najvyššie priemerné hodnoty boli zaznamenané v Bulharsku a Rumunsku. V Bulharsku dosiahla priemerná MD v sledovanom období ( ) hodnotu až 62% a v Rumunsku 50,5%. Vysokú priemernú hodnotu malo aj Lotyšsko (45,4%); Maďarsko (38,8%); Poľsko (37,2%); Litva (34,7%), či Slovensko (31%). Priemerná hodnota ostatných krajín sa pohybovala v intervale od 27,9% na Cypre po 18,6% v Estónsku. V 15 krajinách bol zaznamenaný nárast MD v období krízy. Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný v Litve, Lotyšsku a Estónsku. V Litve sa jednalo o nárast o 13,8%, v Lotyšsku o 10,9% a v Estónsku o 9,9%. Pomerne výrazný nárast bol zaznamenaný v Írsku (o 6%); Španielsku (o 4,5%); Maďarsku (2,8%); Grécku (o 2,3%); na Cypre (o 2,2%); vo Veľkej Británii (o 2,1%) a v Holandsku (o 2%). Nárast MD bol zaznamenaný aj na Malte, v Belgicku, Bulharsku, Dánsku a Luxembursku. Pokles MD bol zaznamenaný v 12 krajinách. Ekonomická kríza diferencovane vplývala aj na materiálnu depriváciu. Kým jedna skupina krajín zaznamenala nárast podielu materiálne deprimovaného obyvateľstva v období krízy, druhá skupina zaznamenala pokles. Kým väčšina krajín vykazuje podpriemerné hodnoty MD, stále existujú krajiny, ktorých MD je viac ako dvojnásobným priemerom EÚ (Poľsko, Maďarsko, Lotyšsko, Rumunsko), či

18 Anton MICHÁLEK, Zuzana VESELOVSKÁ 17 dokonca viac ako trojnásobkom priemeru EÚ (Bulharsko). Krajiny s nadpriemernou MD tvoria prevažne krajiny, ktoré vstúpili do EÚ medzi poslednými (v rokoch 2004 a 2007). Aj napriek výrazným poklesom (napr. v Bulharsku o 16,5%) je MD značným problémom niektorých krajín. VI. INTENZITA PRÁCE Priemerná hodnota podielu obyvateľstva žijúceho v domácnostiach s nízkou intenzitou práce (t. j. ľudia vo veku od 0 po 59 rokov žijúci v domácnostiach, kde dospelí pracujú menej ako 20% ich celkového pracovného potenciálu v priebehu predchádzajúceho roka) dosiahla v EÚ hodnotu 9,7%. Táto hodnota bola v Eurozóne nepatrne nižšia a dosiahla hodnotu 9,6%. Až 19 krajín dosiahlo hodnotu nižšiu ako bol priemer EÚ. Hodnoty v týchto krajinách sa pohybovali v intervale od 4,1% na Cypre po 9,4% v Dánsku. Medzi krajiny s pomerne nízkym podielom obyvateľstva v domácnostiach s nízkou intenzitou práce patrili okrem Cypru aj Luxembursko (5,4%); Švédsko a Slovensko (zhodne po 6,3%); Portugalsko (6,9%). Medzi ďalšie krajiny s podpriemernými hodnotami patrilo Španielsko, Slovinsko (zhodne po 7,0%); Estónsko (7,1%); Grécko, Lotyšsko (zhodne po 7,5%); Rakúsko, Litva (zhodne po 7,6); Česko (7,7%); Rumunsko (7,8%); Fínsko (8,7%); Malta (8,8%); Francúzsko (9,0%); Holandsko (9,1%). Osem krajín sa vyznačuje nadpriemernou hodnotou sledovaného indikátora oproti priemeru EÚ. Z týchto krajín má najvyššiu hodnotu Írsko (16,3%) a Belgicko (13,3%). Ďalšími krajinami s nadpriemernou hodnotou indikátora boli Poľsko (9,8%); Taliansko (10,0%); Bulharsko (10,7%); Maďarsko (11,5%); Nemecko (11,7%); Veľká Británia (11,9%). Až v 20 krajinách bol zaznamenaný nárast podielu obyvateľstva žijúceho v domácnostiach s nízkou intenzitou práce v období krízy. Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný v Írsku (o 9,3%) a Lotyšsku (o 7,1%). Pomerne výrazný nárast bol zaznamenaný aj v Litve (o 4,1%); Estónsku a Španielsku (zhodne o 3,6%); na Slovensku a vo Veľkej Británii (zhodne o 2,7%); Portugalsku (o

19 18 NEROVNOSŤ Ť A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU 2,3%) a v Dánsku (o 2%). Nárast ostatných krajín s vysokou priemernou hodnotou podielu obyvateľ- sa pohyboval v intervale od 1,8% vo Fínsku po stva žijúceho v domácnostiach s nízkou intenzitou 0,1% v Holandsku a Grécku. V siedmich krajinách práce v období , sú krajiny s podprie- bol zaznamenaný pokles podielu obyvateľstva žimernou dlhodobou nezamestnanosťou. V iných júceho v domácnostiach s nízkou intenzitou práce. krajinách (napr. v Taliansku) s vysokým podielom Zmena podielu obyvateľstva žijúceho obyvateľstva žijúceho v domácnostiach s nízkou v domácnostiach s nízkou intenzitou práce bola intenzitou práce dosahuje dlhodobá nezamestna- v období rôznorodá. V niektorých kra- nosť nadpriemernú hodnotu EÚ. Zdá sa, že intenjinách neboli zaznamenané výrazné zmeny, zita práce (jej úroveň) má tiež diferencovaný vplyv v iných bol zaznamenaný intenzívnejší nárast, či na mnohé fenomény, pričom v niektorých kraji- pokles podielu obyvateľstva žijúceho nách ako VB sa môže podieľať na nižšej DN, v domácnostiach s nízkou intenzitou práce. Faktom v Taliansku naopak môže spolupôsobiť na zvýše- ostáva, že niektoré krajiny (napr. Veľká Británia) nú úroveň DN. VII. MEDZERA CHUDOBY Medzera chudoby predstavuje vzdialenosť obyva- teľstva pod hranicou chudoby k samotnej hranici chudoby. Tento ukazovateľ je vyjadrený ako percento hranice chudoby. Hodnota ukazovateľa pred- stavuje množstvo financií (vyjadrených ako percento hranice chudoby) potrebných na dosiahnutie hranice chudoby osobami, ktoré sa pod touto hra- nicou nachádzajú. Hodnoty tohto ukazovateľa sa pohybovali od 21,7% po 23,3%. Priemerná hodnota EÚ 27 bola 22,8% a rovnakú priemernú hodnotu nadobudli aj krajiny Eurozóny. 18 krajín EÚ dosiahlo hodnotu nižšiu ako je priemer EÚ, v 7 krajinách bola táto hodnota na pomerne nízkej úrovni. Hodnoty ukazovateľa sa pohybovali od 14,5% vo Fínsku po 17,9% v Dánsku. Deväť krajín sa vyznačovalo nadpriemernou hodnotou medzery chudoby, pričom najvyššiu

20 Anton MICHÁLEK, Zuzana VESELOVSKÁ 19 hodnotu medzery chudoby dosiahlo Rumunsko (32,4%). Nadpriemerná hodnota medzery chudoby bola zaznamenaná aj v Bulharsku (27,7%); Litve (27,4%); Lotyšsku (27,3%); Španielsku (26,3%); Grécku (24,7%); Poľsku (24,1%); Portugalsku (23,9%) a v Taliansku (23,5%). V 19 krajinách EÚ bol zaznamenaný nárast medzery chudoby v období krízy. Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný na Slovensku a to o 7,6%. Pomerne výrazný nárast bol zaznamenaný aj v Španielsku (o 7%); Litve (6,9%); Francúzsku (o 5,4%); Dánsku (o 3,6%); Estónsku (o 2,9%); Bulharsku a Českej republike (zhodne o 2,6%) a Luxembursku (o 2%). Nárast ostatných krajín sa pohyboval v intervale od 1,9% v Rakúsku po 0,4% vo Veľkej Británii. Vo zvyšných ôsmich krajinách bol zaznamenaný pokles medzery chudoby. Vplyv krízy sa okrem iného prejavil aj na nižšej výkonnosti ekonomiky, na prerozdeľovaní príjmov v neprospech nižších príjmových skupín a chudobných domácností a viedol k nárastu medzery chudoby. Samozrejme, aj tento vplyv krízy na medzeru chudoby bol priestorovo diferencovaný, pričom vo väčšine prípadov sa jednalo o negatívny vplyv. Pozitívom je, že počet krajín s podpriemernou hodnotou medzery chudoby je dvojnásobný, oproti tým s nadpriemernou hodnotou. Na druhej strane však existuje stále vysoký počet krajín, ktorých priemerná hodnota ďaleko prevyšuje priemer EÚ. VIII. RIZIKO CHUDOBY PO SOCIÁLNYCH TRANSFEROCH Riziko chudoby po sociálnych transferoch 3 sa v sledovanom období výraznejšie nemenilo. Jeho hodnoty sa v sledovanom období v EÚ 27 pohybovali od 16,3% po 16,5% (priemer bol 16,4%). Priemerná hodnota tohto ukazovateľa v krajinách Eurozóny bola nižšia a nadobudla 3 Riziko chudoby po sociálnych transferoch predstavuje podiel ľudí pod hranicou chudoby (60% mediánu ekvivalentného disponibilného príjmu) po sociálnych transferoch (rodinné dávky a príspevky pre rodiny s deťmi, príspevky na bývanie, dávky v nezamestnanosti, starobné dávky, dávky pre pozostalých, nemocenské dávky, dávky v invalidite, príspevky na vzdelanie, dávka a príspevky v rámci sociálnej exklúzie). hodnotu 15,8%. V 15 krajinách bola priemerná hodnota pod priemerom EÚ, v 7 krajinách bola táto hodnota na pomerne nízkej úrovni. Hodnoty koeficientu sa tu pohybujú od 9,4% v Česku po 12,2% v Dánsku a Rakúsku. Nízka hodnota koeficientu bola zaznamenaná aj v Holandsku (10,4%); Slovensku (11,6%); Švédsku (11,8%); Slovinsku (11,9%). V ďalších krajinách s podpriemernou hodnotou sa riziko chudoby (ďalej RCH) pohybovalo od 13% vo Fínsku a Francúzsku po 15,7% na Cypre. Ostatných dvanásť krajín sa vyznačuje nadpriemernými hodnotami RCH. Najvyššie priemerné hodnoty boli zaznamenané v Rumunsku (22,9%); Lotyšsku (22,7%); Litve a Grécku (zhodne po 20,1%). Nadpriemerná hodnota RCH bola zaznamenaná aj v Španielsku, Bulharsku, Taliansku, Estónsku, Portugalsku, Veľkej Británii, Poľsku a Írsku. Priemerná hodnota RCH sa v týchto krajinách pohybovala v intervale od 19,9% v Španielsku po 17% v Írsku. V trinástich krajinách bol zaznamenaný nárast RCH po sociálnych transferoch v období krízy. Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný v Dánsku (o 1,5%); Luxembursku, Španielsku a na Slovensku (zhodne o 1,1%). Nárast bol zaznamenaný aj v Poľsku a Švédsku (zhodne o 0,7%); Írsku a Francúzsku (zhodne o 0,6%); na Malte (o 0,5%); v Nemecku a Slovinsku (o 0,4%); v Litve (o 0,2%) a na Cypre (o 0,1%). Grécko a Česká republika si zachovali v období krízy pomerne stabilné hodnoty a zmena RCH medzi rokmi 2008 a 2010 bola nulová. V dvanástich krajinách bol zaznamenaný pokles RCH. Rovnako ako u ostatných ukazovateľov aj v tomto prípade kríza diferencovane vplývala na RCH. Aj napriek tomu, že v niektorých krajinách dochádza k poklesu RCH, samotná hodnota sa udržiava na vysokej úrovni. Zdá sa, že významnú úlohu v týchto krajinách zohráva pokles sociálnych transferov k rizikovým skupinám resp. niektoré nežiadúce sprievodné javy krízy, súvisiace so znížením rôznych podpôr v rámci zrušenia alebo obmedzenia rôznych sociálnych programov v dôsledku

21 20 NEROVNOSŤ Ť A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU nedostatku zdrojov. V piatich krajinách v období viac ako pätina obyvateľstva, kým trpela RCH po sociálnych transferoch v predchádzajúcom období to boli len tri krajiny. IX. S STRUČNÉ ZHODNOTENIE VÝSLEDKOV Zdá sa, že kríza najviac zasiahla Španielsko, Cyprus, Litvu a Dánsko, keďže vo všetkých zvolených charakteristikách nadobudli nárast hodnoty daného ukazovateľa v období krízy (viď tabuľka 1). Kým v prípade Španielska to môže súvisieť s už dlhšie pozorovaným ekonomickým úpadkom, v prípade Dánska to môže súvisieť s veľmi priaznivými východiskovými hodnotami. Nárast hodnoty ukazo- vateľa v šiestich charakteristikách bol zaznamena- ný v Írsku, na Malte a na Slovensku. Nárast v piatich ukazovateľoch bol zaznamenaný v Estónsku, Francúzsku, Taliansku, Luxembursku, Slovinsku a Švédsku. V štyroch krajinách (Česká republika, Lotyšsko, Holandsko, Veľká Británia) bol zaznamenaný nárast v štyroch ukazovateľoch. V ostatných krajinách bol zaznamenaný nárast v troch a menej ukazovateľoch. Každá krajina sa s vplyvom krízy vyrovnáva v rámci vlastných ekonomických možností. Preto nemusí byť pravidlom, že krajiny, ktoré zaznamenali nárast vo viacerých ukazovateľoch zovateľoch, majú väčšie ekonomické problémy a naopak, tie, u ktorých bol zaznamenaný znamenaný nárast len v niektorých ukazovateľoch ľoch, majú stabilnejšiu ekonomiku. Príkladom môže byť Grécko, kde bol zaznamenaný nárast len v troch ukazovateľoch, či Portugalsko s nárastom v dvoch ukazovateľoch. V súčasnosti sa tieto krajiny prezentujú ako krajiny s veľkými ekonomickými problémami. Kríza negatívne ovplyvnila Slovensko v šiestich charakteristikách. Najvýraznejší nárast bol zaznamenaný v medzere chudoby, kde došlo k nárastu o 7,6% (najväčší nárast zo všetkých krajín EÚ). Významný nárast bol zaznamenaný aj v riziku chudoby po sociálnych transferoch, kde sa Slovensko s nárastom o 1,1% umiestnilo na druhom mieste v EÚ (spolu s Luxemburskom a Španielskom). Gini koeficient narástol v období krízy o 2,2 a Slo- vensko tak malo štvrtý najväčší nárast v EÚ.

22 Tab.1: Krajiny EÚ z aspektu vybraných charakteristík Anton MICHÁLEK, Zuzana VESELOVSKÁ 21 Krajina Charakteristiky Σ(p) EÚ (27) AT BE BG CY CZ DE + 1 DK EE EL ES FI FR HU IE IT LT LV LU MT NL PL PT RO + 1 SI SE SK UK Σ(ch) Zdroj: EUROSTAT, vlastné spracovanie + krajina dosahuje z aspektu sledovanej charakteristiky nepriaznivé hodnoty (nárast hodnoty ukazovateľa v období krízy, t.j. zmena >0) ++ krajina, ktorej nárast hodnoty ukazovateľa v období krízy je väčší ako hodnota horného kvartilu krajina dosahuje z aspektu sledovanej charakteristiky najnepriaznivejšiu hodnotu (najväčší nárast hodnoty ukazovateľa v období krízy) Σ(ch) označuje, koľko krajín z aspektu dosiahnutých hodnôt charakteristík dosiahlo nepriaznivé hodnoty Σ(p) označuje, z aspektu koľkých sledovaných charakteristík sa krajina vyznačuje nepriaznivými hodnotami Charakteristiky: 1. Dlhodobá nezamestnanosť, 2. Distribúcia príjmov, 3. Gini koeficient, 4. Materiálna deprivácia, 5. Intenzita práce, 6. Medzera chudoby, 7. Riziko chudoby po sociálnych transferoch. skratky krajín: AT-Rakúsko, BE-Belgicko, BG-Bulharsko, CY-Cyprus, CZ-Česká republika, DE-Nemecko, DK- Dánsko, EE-Estónsko, EL-Grécko, ES-Španielsko, FI-Fínsko, FR-Francúzsko, HU-Maďarsko, IE-Írsko, IT-Taliansko, LT-Litva, LV-Lotyšsko, LU-Luxembursko, MT-Malta, NL-Holandsko, PL-Poľsko, PT-Portugalsko, RO-Rumunsko, SI- Slovinsko, SE-Švédsko, SK-Slovensko, UK-Veľká Británia

23 22 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU Podiel obyvateľstva žijúceho v domácnosti s nízkou intenzitou práce narástol o 2,7%, čo bol šiesty najväčší nárast (spolu s Veľkou Britániou) v EÚ. Rovnako šiesty najväčší nárast bol zaznamenaný v dlhodobej nezamestnanosti. Najnižší nárast bol zaznamenaný v distribúcii príjmov horného a dolného kvintilu (S80/S20), kde bol zaznamenaný nárast o 0,4, čo bol piaty najväčší nárast v EÚ. ZÁVER Ekonomická kríza mala vplyv na všetky sledované charakteristiky. Zmena sa prejavila buď na národnej úrovni alebo na úrovni celej EÚ. Zdá sa, že najväčší vplyv v rámci EÚ 27 mala na tri charakteristiky a to medzeru chudoby, dlhodobú nezamestnanosť a podiel obyvateľstva žijúceho v domácnostiach s nízkou intenzitou práce. Medzera chudoby narástla v období krízy o 1,5%, dlhodobá nezamestnanosť o 1,3% a podiel obyvateľstva žijúceho v domácnostiach s nízkou intenzitou práce o 1%. Nárast medzery chudoby nastal až v devätnástich krajinách EÚ a nadpriemernú hodnotu malo osemnásť krajín. Negatívne boli zasiahnuté aj výkonné ekonomiky ako Rakúsko, Holandsko, či Luxembursko, u ktorých bol zaznamenaný nárast medzery chudoby. Nárast dlhodobej nezamestnanosti bol zaznamenaný až v 25 štátoch a nadpriemernú hodnotu malo 15 krajín. Z toho vyplýva, že aj tento ukazovateľ je ovplyvnený krízou v ekonomicky vyspelejších krajinách. Nárast podielu obyvateľstva v domácnostiach s nízkou intenzitou práce bol zaznamenaný v 20 krajinách, no nadpriemernú hodnotu EÚ malo až 19 krajín. Tak ako mala kríza rôzny vplyv na jednotlivé charakteristiky, tak mala rôzny vplyv aj na jednotlivé krajiny. Kríza najviac zasiahla Španielsko, Litvu a Dánsko, keďže vo všetkých zvolených charakteristikách nadobudli nárast hodnoty daného ukazovateľa v období krízy. Kým v prípade Španielska a Litvy tento výsledok neprekvapuje, v prípade Dánska je neočakávaný a zaslúžil by si hlbšiu analýzu. Zo získaných výsledkov tiež vyplýva, že aj Slovensko, ktoré patrí medzi krajiny s menšou ekonomikou výrazne závislou na exporte do ostatných krajín EÚ, bolo značne poznačené krízou. LITERATÚRA Antuofermo, M., di Meglio, E. (2012). Population and social conditions. Statistics in Focus 9, 1-7. EUROSTAT Atkinson, B., Marlier, E. (2010). Income and living conditions in Europe. Luxembourg: Publications Office of the European Union. ISBN Eurostat. Statistics. [online]. [cit ]. Dostupné na internete: < Kieselbach, T. (2003). Long-Term Unemployment Among Young People: The Risk of Social Exclusion. In: American Journal of Community Psycholog. Vol. 32, No. 1-2, pp Machin, S., Manning, A. (1999). The causes and consequenses of longterm unemployment in Europe. In: Handbook of Labor Ecomonics. Vol. 3, No. 3, pp Michálek, A., Podolák, P. (2004). Enlargement of the EU: Comparison of the Member and Accession Countries from the Point of View of Selected Demograpfic and Socio-Economic Characteristics. In: Problems of Geography. No. 3-4, pp Štatistický úrad SR. (2011). EU SILC: Indikátory chudoby a sociálneho vylúčenia. Bratislava: Štatistický úrad SR.

24 Jitka BARTOŠOVÁ, Marie FORBELSKÁ 23 Studie distribuce monetární chudoby v EU v závislosti na pohlaví a věkové kategorii jedince Jitka BARTOŠOVÁ 1, Marie FORBELSKÁ 2 1 Vysoká škola ekonomická v Praze, Fakulta managementu 2 Masarykova univerzita v Brně, Přírodovědecká fakulta, Kotlářská 2, Brno, Česká republika Study of Distribution of Monetary Poverty in EU Depending on Sex and Age Category of Individual Keywords Generalized linear mixed models, logistic regression, fixed effect, random effect, risk of poverty rate, EU SILC database. JEL Classification C33, C38, H31 1 University of Economics in Prague, Department of Management of Information of the Faculty of Management, Jarošovská 1117/II, Jindřichův Hradec, Czech Republic, bartosov@fm.vse.cz 2 Masaryk University, Faculty of Science, Kotlářská 2, Brno, Czech Republic, forbelska@math.muni.cz Abstract The aim of this paper is to model risk of monetary poverty in the European countries by logistic model with mixed effects in the period (European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC) ). The individuals are scored according to the level of poverty threshold, in our case according to the level 60% of median of the national equivalized disposable income. The paper is focused on estimation of the percentages of individuals bellow poverty threshold depending on the EU-country (as a random effect) and on the sex and age category of individuals (as fixed effects). Příspěvek byl vytvořen s podporou vědeckovýzkumných projektů Interní grantové agentury Vysoké školy ekonomické IG F6/3/2012 Kvantitativní studie sociální situace juniorů a seniorů a Slovenské vědecké grantové agentury VEGA 1/0127/11 Prostorová distribuce chudoby v Evropské unii. ÚVOD Světová hospodářská krize, provázená vysokou mírou nezaměstnanosti a podnikatelské nejistoty, vytváří společně s rostoucí zadlužeností státního i soukromého sektoru náročné klima pro řízení a kooperaci států v rámci EU. Do této obtížné situace, kdy vlády, operující dlouhodobě se schodkovými rozpočty, jsou nuceny zavádět nepopulární úsporná opatření na zastavení růstu státního dluhu, přistupuje ještě hrozba stárnutí populace a tím i dalšího navyšování mandatorních výdajů (důchodové složky sociálních transferů). Nepříznivý demografický vývoj vzbuzuje obavy v mnoha vyspělých zemích, zvláště pak ve spojení s rostoucí závislostí na očekávané pracovní aktivitě obyvatelstva. Na základě vývoje obyvatelstva v produktivním věku v zemích EU-27 lze soudit, že počet obyvatel v produktivní věkové skupině let se za období 2010 až 2030 zvýší přibližně o 16,2% (tj. o 9,9 milionu osob). Naproti tomu všechny ostatní věkové skupiny vykazují v Evropě sestupný trend, od 5,4% (osoby ve věku let) až po 14,9% (osoby ve věku let) 1. Tento vývoj ovlivňuje nepříznivě politické i sociální klima v Evropě a vyžaduje zásahy jak do hospodářské struktury, tak i do sociální politiky a politiky zaměstnanosti a sociální soudržnosti. Evropská unie a její jednotlivé orgány, především Evropská komise, nabízejí určité programy a koncipují pro jednotlivé členské státy různé návrhy 1 Evropská agentura pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci: Články. [online]. [cit ]. Dostupné z:

25 24 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU a doporučení. Jedním z hlavních programových dokumentů EU je Strategie Evropa 2020, neboli strategie pro inteligentní a udržitelný růst podporující začlenění a vysokou úroveň zaměstnanosti, produktivity a sociální soudržnosti, kde stojí: Evropa prochází dobou plnou změn. Krize zcela znehodnotila léta hospodářského a sociálního pokroku a odhalila strukturální nedostatky v evropském hospodářství. Mezitím se svět rychle pohybuje a dlouhodobé problémy, jako je globalizace, tlak na zdroje a stárnoucí populace, se prohlubují. Evropská unie se nyní musí postarat o svou budoucnost.evropa může uspět pouze tehdy, bude-li jednat kolektivně jako Unie. Potřebujeme strategii, která by přispěla k tomu, abychom z krize vyšli posíleni, a která by z EU učinila inteligentní a udržitelnou ekonomiku podporující začlenění a vykazující vysokou úroveň zaměstnanosti, produktivity a sociální soudržnosti. Evropa 2020 stanoví vizi evropského sociálně tržního hospodářství pro 21. století. 2 V současné době probíhají na poli Evropské unie dvě důležité iniciativy, věnované výhradně problematice juniorů a seniorů. Jedná se o projekty Evropský rok aktivního stárnutí a mezigenerační solidarity a Strategie EU pro mládež ( ) 4. Do obou projektů jsou zapojeny všechny členské státy Unie. Prioritou při snaze o zlepšování postavení těchto dvou věkových skupin obyvatelstva je plnění iniciativy s názvem Růst podporující začlenění, která si klade obecně za cíl zmírnit důsledky nepříznivého demografického vývoje a ztlumit dopad celosvětové hospodářské krize na mladou generaci i starší občany. Mezi dílčí cíle patří snižování genderové nerovnováhy v zaměstnanosti ( zaměstnanost žen v Evropě činí 2 Evropská komise: Evropa [online]. [cit ]. Dostupné z: 3 Více viz na Europa: Evropský rok aktivního stárnutí a mezigenerační solidarity. [online]. [cit ]. Dostupné z: cs 4 Více viz na European Commission: Youth. [online]. [cit ]. Dostupné z: pouze 63%, což je o 13% méně ve srovnání se zaměstnaností mužů, která činí 76% 5 ), zvyšování relativně nižší zaměstnanosti starších lidí a mladé generace, podpora růstu kvalifikace občanů související s jejich vzdělaností a boj proti chudobě. Tab. 1: Ukazatele stavu plnění strategie Evropa 2020 (EU 27 a vybrané země) Zaměstnanost 6 (%) Cíl EU 27 69,9 70,3 69,0 68,6 75 CZ 72,0 72,4 70,9 70,4 75 SK 67,2 68,8 66,4 64,6 72 HU 62,6 61,9 60,5 60,4 75 PL 62,7 65,0 64,9 64,6 71 DE 72,9 74,0 74,2 74,9 77 Podíl osob s terciárním vzděláním ve věku (%) EU 27 30,0 31,1 32,3 33,6 40 CZ 13,3 15,4 17,5 20,4 32 SK 14,8 15,8 17,6 22,1 40 HU 20,1 22,4 23,9 25,7 30 PL 27,0 29,7 32,8 35,3 45 DE 26,5 27,7 29,4 29,8 42 Míra monetární chudoby a sociálního vyloučení 8 (%) EU 27 24,4 23,8 23,1 23,5 CZ 15,8 15,3 14,0 14,4 SK 21,5 20,6 19,6 20,6 HU 29,4 28,2 29,6 29,9 PL 34,4 30,5 27,8 27,8 DE 20,7 20,1 20,0 19,7 CZ Česká republika, SK Slovensko, HU Maďarsko, PL Polsko, DE Německo Zdroj: Eurostat Vybrané ukazatele plnění těchto úkolů v několika členských státech Unie jsou uvedeny v tabulce 1 5 Evropská agentura pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci: Články. [online]. [cit ]. Dostupné z: 6 Míra nezaměstnanosti je počítána jako podíl počtu zaměstnaných lidí ve věku (20-64) ku celkové populaci ve stejném věku. 7 Jedná se o tu část obyvatel ve věku let, která úspěšně dokončila terciární vzdělání (ISCED International Standard Classification) 8 Procentní podíl obyvatel, kteří jsou pod hranicí chudoby (60% mediánu národního disponibilního příjmu) nebo jsou materiálně deprivovaní (nedostatek zdrojů, špatné domácí podmínky) nebo žijí v domácnostech s nízkou intenzitou práce (domácnosti, kde dospělí lidé let pracují méně než 20% z jejich možného potenciálu).

26 Jitka BARTOŠOVÁ, Marie FORBELSKÁ 25 (situaci na Slovensku popisují ve svém článku Ivančíková a Vlačuha, 2010). Tabulka obsahuje také cílové hodnoty, ke kterým se jednotlivé země zavázaly. Předložený příspěvek vychází ze stanovených dílčích cílů a zaměřuje se na sledování vlivu pohlaví, věkové kategorie a země, v níž jedinec žije, na jeho finanční situaci z hlediska pravděpodobnosti ohrožení monetární (peněžní) chudobou. Sledování je omezeno dostupností informací na pětileté období Dalším faktorem, který musíme zohlednit při zjišťování rizika chudoby, je tedy rok. Našim konečným cílem je provést analýzu krátkodobého vývoje prostorové distribuce monetární chudoby v Evropské unii z hlediska pohlaví a věkové kategorie jedince. Prostorovou distribucí je zde myšlena distribuce mezi státy EU. Jako analytický nástroj byl použit logistický model se smíšenými efekty (pevnými a náhodnými), který náleží do široké třídy zobecněných smíšených modelů. Datovým zdrojem, z něhož byly čerpány informace o jednotlivcích, je výběrové šetření příjmů a životních podmínek domácností EU- SILC z let Jedná se o šetření, které je jednotně prováděno na celém území EU a zajišťuje vzájemnou srovnatelnost výsledků. Pro setřídění jedinců do věkových kategorií byly použity intervaly (15,30], (30,50], (50,60], (60,100]. Článek byl vytvořen v rámci dvou vědeckovýzkumných projektů, IG F6/3/2012 a VEGA 1/0127/11, a volně navazuje na sérii analýz finančního potenciálu, chudoby a materiální deprivace domácností v Čechách a na Slovensku, které byly zpracovávány v posledních letech v rámci řešení grantových projektů GAČR 402/09/0515, VEGA 1/4586/07 a VEGA 1/0370/08. Jedná se o články zabývající se modelováním působení různých atributů domácností na riziko monetární chudoby (risk-of-poverty rate) v Čechách a na Slovensku (Labudová, Vojtková a Linda, 2010, Pastorek a Stankovičová, 2009 a další), měřením rizika chudoby a materiální deprivace (Ivančíková a Vlačuha, 2007 a Želinský, 2010a, 2010b, nebo 2012), popřípadě statickými i dynamickými modely příjmové distribuce (Bartošová a Forbeská, 2011, Bílková a Malá, 2012, Longford a Pittau, 2006, Malá, 2012, Pacáková, Sipková a Sodomová, 2005, popřípadě Pacáková a Foltán, 2011). Výsledky zjišťování nerovnoměrnosti rozdělení příjmů a chudoby a materiální deprivace v jednotlivých regionech Slovenska byly publikovány v pracích Bartošové a Forbelské, 2010, Michálka (2006 a 2010), Pauhofové (2010), Sipkové a Sipka (2010), Stankovičové (2010), Želinského (2010c a 2012) a dalších. Další skupina publikací je zaměřena na hodnocení distribuce příjmů (resp. mezd) v ČR (resp. v SR), její nerovnoměrnost (např. Benáček a kol., 2010, Bílková, 2012, Marek, 2010 a 2011 apod.) a spotřební chování domácností (Pauhofová a Páleník, 2005). I. ZJIŠŤOVÁNÍ PŘÍJMŮ, ŽIVOTNÍCH PODMÍ- NEK A CHUDOBY V EU Informace o příjmech a velikostech domácností jsou čerpány z datových souborů pocházejících z výběrového šetření EU SILC (European Union Statistics on Income and Living Conditions). Účelem šetření je získat reprezentativní údaje o příjmovém rozdělení jednotlivých typů domácností, údaje o způsobu, kvalitě a finanční náročnosti bydlení, vybavení domácností předměty dlouhodobého užívání a o pracovních, hmotných a zdravotních podmínkách dospělých osob žijících v domácnosti. Šetření EU SILC se provádí každoročně během února až května, a to formou tzv. rotačního panelu, kdy stejné domácnosti jsou opakovaně dotazovány v ročním odstupu po dobu čtyř let. V Čechách a na Slovensku bylo první šetření provedeno v roce 2005, proto byly pro modelování použity datové soubory EU-SILC za roky Základním členěním šetřených subjektů je třídění na tzv. hospodařící domácnosti. Definicí tohoto pojmu se rozumí dobrovolné prohlášení osob bydlících ve vybraném bytě, že společně žijí a hospodaří, tj. hradí výdaje za stravu, ubytování a pod. Důležitou osobou je v šetření tzv. osoba v čele domácnosti. V úplných rodinách se jako osoba v čele domácnosti bere vždy muž, a to bez ohledu na jeho ekonomickou aktivitu a bez ohledu na to, zda jeho příjmy tvoří větší, nebo podstatnější část rodinných

27 26 NEROVNOSŤ A CHUDOBA V EURÓPSKEJ ÚNII A NA SLOVENSKU příjmů, či zda byl nezaměstnaný. V neúplných rodinách, kde je pouze jeden rodič s dětmi, a u nerodinných domácností pak rozhoduje o osobě v čele její ekonomická aktivita, popř. výše příjmu. Pro porovnávání úrovně příjmů různých typů domácností se zpravidla používají průměry na osobu (na hlavu), příp. na domácnost. V poslední době se provádějí též výpočty průměrů na tzv. spotřební jednotku. Přepočet na spotřební jednotku je vhodný proto, že bere v úvahu velikost a demografické složení domácnosti. Výpočet těchto jednotek je konstruován tak, aby odrážel tzv. úspory z počtu ve vícečlenných domácnostech, tj. úspory na nákladech na předměty a služby, které slouží většímu počtu členů domácnosti (domácí spotřebiče, elektřina a pod.). V Evropě se používá modifikovaná OECD stupnice spotřebních jednotek, která přiřazuje první dospělé osobě v domácnosti váhu 1,0, dalším osobám starším 13 let váhu 0,5 a dětem do 13 let včetně váhu 0,3. To znamená, že pár se dvěma dětmi do 13 let se rovná zhruba dvěma ekvivalentním spotřebním jednotkám CU EU (1 osoba v čele + 0,5 1 další dospělá osoba + 0,3 2 děti do 13 let = 2,1 CU EU ). (Podrobnosti o vlivu volby vah na hodnocení monetární chudoby nalezneme například v práci Longford a Nicodemo, 2009.) Výpočet míry ohrožení chudobou (at-risk-ofpoverty rate) se podle metodiky EU opírá o tzv. ekvivalizovaný příjem, což je podíl disponibilního příjmu domácnosti a počtu jejích spotřebních jednotek. Vypočtený ekvivalizovaný příjem v domácnosti se přiřazuje všem jejím členům (všechny osoby domácnosti mají stejný příjem). Ze souboru všech osob, seřazených vzestupně podle výše jejich ekvivalizovaného příjmu, se pak počítá hranice chudoby (Ravallion, 1998). Nejčastěji používanou hranicí chudoby je 60% mediánu ekvivalizovaného příjmu. Jako doplňkové hranice se používají 40%, 50% a 70% mediánu a míra monetární chudoby se vyjadřuje jako procentní podíl osob s ekvivalizovaným příjmem nižším než je zvolená hranice chudoby na celkovém počtu dané skupiny osob. Jedná se o relativní míru, která náleží do skupiny aditivních Foster-Greer-Thorbeckeových měr chudoby (Foster, Greer a Thorbecke, 1984), Tato jednotná metodika dává předpoklad pro potřebná mezinárodní srovnání mezi členskými zeměmi Unie. II. MATEMATICKÝ MODEL Vzhledem k tomu, že budeme zpracovávat údaje týkající se příjmů domácností v letech 2005 až 2009 v celé Evropské unii, máme k dispozici data, která jsou skupinově závislá a navíc sledovaná v čase. Proto nelze použít klasické statistické metody, které předpokládají nezávislost pozorování. Ke správné a efektivní analýze takových dat lze použít speciální a zatím relativně málo využívané metody, a to tzv. lineární smíšené modely (Linear Mixed Models LMM), neboli lineární modely se smíšenými efekty, které umožňují zohlednit vliv jednotlivých experimentálních jednotek (skupin, subjektů) na svoje opakovaná měření. Vložením individuálních efektů experimentálních jednotek lze odhadovat nejen celkovou změnu společnou všem, ale také jednotlivé změny každé skupiny (každého subjektu). Vzhledem k tomu, že náš příspěvek je zaměřen na modelování rizika monetární chudoby, tj. alternativní veličiny nabývající hodnot {0;1}, nemůžeme pracovat s klasickými lineárními modely, které předpokládají normální rozdělení odezvy (závisle proměnné). Z tohoto důvodu použijeme třídu modelů, v nichž je rozdělení odezvy exponenciálního typu, mezi něž patří i alternativní rozdělení. Jedná se o tzv. zobecněné lineární smíšené modely (Generalized Linear Mixed Models, GLMM). Tento příspěvek navazuje na předchozí aplikace GLMM modelů na data z šetření EU-SILC v Čechách a na Slovensku. Jedná se např. o články Bartošové a Forbelské, 2010, 2011 a III. TEORETICKÉ ZÁKLADY GLMM Zobecněné lineární smíšené modely neboli zobecněné lineární modely se smíšenými (pevnými a náhodnými) efekty, jsou rozšířením zobecněných lineárních modelů (Generalized Linear Models