Diskuse výsledků - Hlavní práce76838

Na základě splnění všech Guass-Markových předpokladů byla regresní analýza otestována pomocí MNČ. Finální odhad této analýzy je zaznamenán v příloze č. 3.

8 Nula-jednotkové proměnné nabývají hodnot od 0 do 1 (lze ilustrovat na příkladu kuřáka- jedinec je kuřák a umělá proměnná má hodnotu 1, v opačném případě má hodnotu vždy 0) (Krkošková, Ráčková, Zouhar, s. 209).

Na základě koeficientu determinace se v předložené bakalářské práci podařilo vysvětlit 70,93 % variability vysvětlované proměnné, tedy proměnné míry zaměstnanosti k celkové populaci. Významnost ekonometrického modelu jako celku byla otestována prostřednictvím F-testu. Na základě zjištěné výsledné p-hodnoty lze zamítnout nulovou hypotézu statistické nevýznamnosti modelu a přijmout alternativní hypotézu statistické významnosti na 5% hladině významnosti.

Při bližším zaměření na jednotlivé proměnné je patrné, že průměrný důchodový věk je statisticky významný. Zvýšení průměrného důchodového věku (ceteris paribus) o jeden procentní bod způsobí pokles míry zaměstnanosti v celkové populaci o 1,23 %.

Tento negativní vliv průměrného důchodového věku na míru zaměstnanosti v celkové populaci ČR je možné potvrdit na 1% hladině významnosti. Tato skutečnost potvrzuje definovanou hlavní hypotézu předložené bakalářské práce, která zní „Stárnutí populace negativně ovlivňuje růst zaměstnanosti“. Z výzkumu vyplývá, že se stárnutím populace se snižuje zaměstnanost v celkové populaci, protože podíl jedinců v produktivním věku klesá. Jedním z dalších důvodů může být i převládající věková diskriminace, která může v budoucích letech do značné míry ovlivnit strukturu pracovního trhu. To naznačuje potenciální problém, se kterým bude nutné se vypořádat.

Další statisticky významnou proměnnou je HDP na obyvatele.

Lze tedy konstatovat, že zvýšení úrovně HDP na obyvatele (ceteris paribus) o jeden procentní bod způsobí nárůst míry zaměstnanosti v celkové populaci o 0,16 %. HDP na obyvatele má tedy pozitivní vliv na růst zaměstnanosti v ČR. Tento fakt je statistický významný na 10% hladině významnosti, a téměř i na 5% hladině významnosti.

Na základě provedeného výzkumu v rámci bakalářské práce lze konstatovat, že s rostoucí ekonomickou úrovní se zvyšuje i zaměstnanost.

Ostatní proměnné, tedy výše minimální mzdy, celkový počet obyvatel v ČR a míra inflace jsou i na 10% hladině významnosti statisticky nevýznamné. Tyto proměnné se nestaly statisticky významnými ani po jejich nahrazení alternativními proměnnými popisujícími stejnou podstatu. Příčinou tomu může být fakt, že některá data se potýkají se svými limity. Například statisticky nevýznamné proměnné se nemusí projevit v tentýž roce, ale s jistou mírou zpoždění. To by znamenalo, že jejich efekt v rámci představeného modelu v bakalářské práci vymizí. Způsobení statistické nevýznamnosti, u již zmíněných proměnných může způsobit i chybná interpretace dat.

Závěr

Předložená bakalářská práce se zabývá v současnosti velice aktuálním tématem stárnutí populace, jehož důležitost bude v nadcházejících letech dále vzrůstat.

To potvrzují také grafy věkové struktury obyvatelstva v různých letech v kapitole 4.

Vzhledem k tomu, že stárnutí populace s sebou přináší mnohé ekonomické a sociální důsledky, je nutné tomuto tématu věnovat dostatečnou pozornost a zejména pokračovat v jeho detailním zkoumání.

Teoretická část bakalářské práce je zaměřena na definování obecných pojmů trhu práce, zaměstnanosti a stárnutí populace. Důraz je kladen na problematiku postavení a diskriminace starších osob ve věku 50 let a více na trhu práce. Analýzou konceptu diskriminace starších osob na trhu práce bylo zjištěno, že se tito jedinci setkávají mj. se stereotypy, které vedou k znevýhodnění těchto osob na trhu práce. Prostor je také věnován tzv. age managementu, což je způsob řízení zaměstnance, jenž zohledňuje jeho věk. Jedná se o koncept, který doposud v ČR nebyl příliš zkoumán, a především implementován do praxe, ačkoliv jeho důležitost bude při vypořádávání se s důsledky stárnutí nepopiratelná.

Bakalářská práce se zabývala otázkou vlivu stárnutí populace na zaměstnanost v ČR v letech 2002-2020. Cílem výzkumu bylo ověřit předem stanovenou hypotézu, která se týká stárnutí populace a zní následovně: „Stárnutí populace negativně ovlivňuje růst zaměstnanosti.“. Na základě provedeného výzkumu regresní analýzy MNČ lze potvrdit a přijmout stanovenou hypotézu. Z výsledků regresní analýzy (příloha č. 3) je patrné, že zvýšením průměrného důchodového věku (ceteris paribus) o jeden procentní bod se sníží míra zaměstnanosti v celkové populaci o 1,23 %. Tento negativní vliv průměrného důchodového věku na míru zaměstnanosti v celkové populaci ČR je možné potvrdit na 1% hladině významnosti. Dalším zjištěním předložené bakalářské práce je, že se zvýšením HDP na obyvatele (ceteris paribus) o jeden procentní bod se zvýší míra zaměstnanosti v celkové populaci o 0,16 %. Tento pozitivní jev HDP na obyvatele lze potvrdit na 10% hladině významnosti. Z provedeného výzkumu je patrné, že se stárnutím populace se snižuje zaměstnanost v celkové populaci, protože podíl jedinců v produktivním věku klesá. Dalším důvodem pro vysvětlení tohoto kauzálního vztahu může být převládající věková diskriminace, která může v blízké budoucnosti výrazně přispět ke změně věkové struktury pracovního trhu. Závěry tohoto výzkumu by mohly

být využity jako základ pro další detailnější zkoumání konkrétních dopadů stárnutí populace na zaměstnanost v ČR. Pokud by závěry předložené bakalářské práce byly potvrzeny, bylo by nutné provést odpovídající změny v důchodové politice a přístupu ke starším jedincům na trhu práce, aby byly případné negativní důsledky co nejvíce limitovány.

Limity předložené bakalářské práce spočívají primárně v použitém datovém souboru. Pro použitá data byl vybrán vzorek za období od roku 2002 do roku 2020, a to z důvodu nedostupnosti starších dat pro použitou vysvětlující proměnnou „průměrný důchodový věk“ (viz kapitola 7.4). Dalším omezením této bakalářské práce je, že se snaží vysvětlit poměrně komplexní téma vlivu stárnutí populace na zaměstnanost ČR pomocí zjednodušeného modelu lineární regrese. Do modelu nelze zahrnout všechny vysvětlující proměnné, které mají na zaměstnanost vliv, neboť by se z důvodu možného nadužití vysvětlujících proměnných daly jen stěží otestovat potřebné Gauss-Markovy předpoklady pro použití metody nejmenších čtverců. Byly proto vybrány proměnné, u nichž byl odhadován největší vliv na zaměstnanost v populaci. Koeficient determinace předloženého modelu vysvětluje 70,93 % variability závislé proměnné, což lze považovat za velmi dobrý výsledek. Není ovšem vyloučené, že při použití odlišných proměnných, které byly v předloženém výzkumu opomenuty, by bylo možné dosáhnout i většího procenta vysvětlení variability závislé proměnné.

Na základě provedeného výzkumu v této bakalářské práci lze pro budoucí výzkum doporučit zvolení odlišné klíčové vysvětlující proměnné s rozsáhlejším vzorkem dostupných dat. Zároveň lze doporučit provést výzkum s využitím jiných metod a potenciálně tak závěry předložené bakalářské práce potvrdit či vyvrátit.

Seznam použitých zkratek

ADF – Rozšířený Dickey-Fullerův test APZ – Aktivní politika zaměstnanosti ČR – Česká republika

ČSSZ – Česká správa sociálního zabezpečení ČSÚ – Český statistický úřad

EU – Evropská unie

HDP – Hrubý domácí produkt MNČ – Metoda nejmenších čtverců

MPSV – Ministerstvo práce a sociálních věcí PPZ – Pasivní politika zaměstnanosti

Seznam použitých tabulek, grafů a obrázků

Graf č. 1 – Míra nezaměstnanosti v ČR v letech 2002-2020 Graf č. 2 – Rovnováha na trhu práce v DK

Graf č. 3 – Rovnováha na trhu práce v NDK Graf č. 4 – Efektivnostní mzdy na trhu práce

Graf č. 5 – Demografická struktura obyvatel ČR k 31. 12. 2020 Graf č. 6 – Projekce obyvatelstva ČR k 1. 1. 2101

Graf č. 7 – Srovnání demografické struktury obyvatel ČR v letech 2020 a 2101 Graf č. 8 – Míra zaměstnanosti v ČR v letech 2002-2020

Graf č. 9 – HDP na obyvatele v ČR v letech 2002-2020 Graf č. 10 – Minimální mzda v ČR v letech 2002-2020

Graf č. 11 – Průměrný důchodový věk v ČR v letech 2002-2020 Graf č. 12 – Celkový počet obyvatel v ČR v letech 2002-2020 Graf č. 13 – Míra inflace v ČR v letech 2002-2020

Obrázek č. 1 – Dům pracovní schopnosti Tabulka č. 1 – Rozšířený Dickey-Fullerův test

Seznam použitých zdrojů

Tištěné zdroje:

BROŽOVÁ, Dagmar, 2018. Kapitoly z moderní ekonomie trhů práce. V Praze: C.H.

Beck, 267 s. Beckovy ekonomické učebnice. ISBN 978-80-7400-719-4.

CIPRA, Tomáš, 2013. Finanční ekonometrie. 2., upr. vyd. Praha: Ekopress. ISBN 978-80-86929-93-4.

HOLMAN, Robert, 2018. Mikroekonomie: středně pokročilý kurz. 3. aktualizované vydání. V Praze: C.H. Beck, 632 s. Beckovy ekonomické učebnice. ISBN 978-80-7400-397-4.

JÍROVÁ, Hana, 1999. Trh práce a politika zaměstnanosti. Praha: Vysoká škola ekonomická. ISBN 80-707-9635-9.

JÍROVÁ, Hana, 2002. Deformace na českém trhu práce. Praha: Národohospodářský ústav Josefa Hlávky. Studie (Národohospodářský ústav Josefa Hlávky).

KACZOR, Pavel, 2013. Trh práce, pracovní migrace a politika zaměstnanosti ČR po roce 2011. Praha: Oeconomica. ISBN 978-80-245-1930-2.

KEYNES, John Maynard, 2020. Obecná teorie zaměstnanosti, úroku a peněz. Přeložil Lenka HUŠÁKOVÁ. V Praze: Cicero. ISBN 978-80-270-7399-3.

KRKOŠKOVÁ, Šárka, Adéla RÁČKOVÁ a Jan ZOUHAR, 2010. Základy ekonometrie v příkladech. 2., přeprac. vyd. Praha: Oeconomica. ISBN 978-80-245-1708-7.

MAREŠ, Petr, 1994. Nezaměstnanost jako sociální problém. Praha: Sociologické nakladatelství. Studijní texty (Sociologické nakladatelství). ISBN 80-901-4249-4.

ŠMAJSOVÁ BUCHTOVÁ, Božena, Josef ŠMAJS a Zdeněk BOLELOUCKÝ, 2013.

Nezaměstnanost. 2., přeprac. a aktualiz. vyd. Praha: Grada. Psyché (Grada). ISBN 978-80-247-4282-3.

WOLF, Richard D. a Stephen A. RESNICK, 2012. Contending economic theories:

neoclassical, Keynesian, and Marxian. London: The MIT Press. ISBN 0262517833.

Elektronické zdroje:

BOAL, William M, a RANSOM, Michael R., 1997. Monopsony in the Labor Market.

Journal of Economic Literature. March 1997, vol. 35, no.1, s. 86–112. Dostupné také z:

http://www.jstor.org/stable/2729694

BRONFENBRENNER, Martin, 1956. Potential Monopsony in Labor Markets.

Industrial and Labor Relations Review. July 1956, vol. 9, no.4, s. 577–588. Dostupné také z: https://www.jstor.org/stable/2519675

BROWN, Charles; GILROY, Curtis; KOHEN, Andrew, 1982. The effect of the minimum wage on employment and unemploymen. Journal of Economic Literature.

June 1982, vol. 20, no. 2, s. 487-528. Dostupné také z:

https://www.jstor.org/stable/2724487

BROWNE, Irene a MISRA, Joya, 2003. The Intersection of Gender and Race in the Labor Market. Annual Annual Review of Sociology. June 2003, vol. 29, s. 487–513.

Dostupné také z: https://www.jstor.org/stable/30036977

[vid. 1. 12. 2021]. Dostupné z: https://www.cssz.cz/web/cz/duchodova-statistika ČSÚ, 2014a. Stárnutí se nevyhneme. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 16. 11.

2021]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/ea002b5947

ČSÚ, 2015. Hodnocení výkonnosti ekonomiky České republiky v širším kontextu. In:

Český statistický úřad [online]. [vid. 3. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/documents/10180/36380891/320288-15a01.pdf/4f11fa39-3e58-4d80-a638-25b736cac380?version=1.0

ČSÚ, 2018a. Věková skladba obyvatel Česka se výrazně promění. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 16. 11. 2021]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/vekova-skladba-obyvatel-ceska-se-vyrazne-promeni

ČSÚ, 2019a. Očekávaný vývoj průměrného věku obyvatel do roku 2101. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 16. 11. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/csu/czso/ocekavany_vyvoj_prumerneho_veku_obyvatel_do_roku_

2101

ČSÚ, 2019b. Střední varianta: Počet obyvatel podle věku (k 1. 1) - muži [tabulka]. In:

Český statistický úřad [online]. [vid. 1. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/documents/10180/61566242/1301391802.xlsx/84313b92-af54-43d6-a9b1-293f1fda82f3?version=1.2

ČSÚ, 2019c. Střední varianta: Počet obyvatel podle věku (k 1. 1) - ženy [tabulka]. In:

Český statistický úřad [online]. [vid. 1. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/documents/10180/61566242/1301391803.xlsx/924e29cb-5c1e-4d16-bafc-f845b0494123?version=1.2

ČSÚ, 2020a. Výběrové šetření pracovních sil (VŠPS). In: Český statistický úřad [online]. [vid. 29. 9. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/csu/vykazy/vyberove_setreni_pracovnich_sil

ČSÚ, 2021a. Metodické poznámky - výběrové šetření pracovních sil. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 29. 9. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/csu/czso/zam_vsps

ČSÚ, 2021b. Věkové složení mužů k 31. 12. 2020 [tabulka]. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 1. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/documents/10180/142755452/1300642108.xlsx/41b06a38-8fe4-4b3c-a129-fecdf1a3e705?version=1.1

ČSÚ, 2021c. Věkové složení žen k 31. 12. 2020 [tabulka]. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 1. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/documents/10180/142755452/1300642109.xlsx/b61b575b-a822-4069-bec8-329929e508a8?version=1.1

ČSÚ, 2021d. Zaměstnanost a nezaměstnanost podle výsledků výběrového šetření pracovních sil (VŠPS) (1993–2019) [tabulka]. In: Český statistický úřad [online]. [vid.

1. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/documents/10180/143522126/32018121_0501.xlsx/41c1252e-acc9-49d4-85a4-4b6d441ecd2e?version=1.1

ČSÚ, 2021e. Věková struktura obyvatel České republiky v letech 1947–2020 (k 31. 12.) [tabulka]. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 1. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/documents/10180/142756312/1300702105.xlsx/2dd8f2da-e34f-465d-8921-368131baf668?version=1.1

ČSÚ, 2021f. Průměrná roční míra inflace v ČR v roce 2020 byla 3,2 %. In: Český statistický úřad [online]. [vid. 1. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/csu/xe/prumerna-rocni-mira-inflace-v-cr-v-roce-2020-byla-32- ČSÚ, 2021g. Aktuální populační vývoj v kostce. In: Český statistický úřad [online].

[vid. 3. 12. 2021]. Dostupné z: https://www.czso.cz/csu/czso/aktualni-populacni-vyvoj-v-kostce

ČSÚ, 2021h. Inflace, míra inflace - Metodika. In: Český statistický úřad [online]. [vid.

3. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.czso.cz/csu/czso/kdyz_se_rekne_inflace_resp_mira_inflace

ERBENOVÁ, Michaela, 2014. Minimální mzdy škodí. In: Česká národní banka [online]. [vid. 3. 12. 2021]. Dostupné z: https://www.cnb.cz/cs/verejnost/servis-pro-media/autorske-clanky-rozhovory-s-predstaviteli-cnb/Minimalni-mzda-skodi-00001 European Commission. c.1995-2021b. Politiky: Zaměstnanost a sociální věci [online].

[vid. 20. 11. 2021]. Dostupné z: https://ec.europa.eu/info/policies/employment-and-social-affairs_cs

European Commission. c1995-2021a. O Evropské komisi: Činnost Evropské komise:

Právo: Oblasti činnosti EU [online]. [vid. 20. 11. 2021]. Dostupné z:

https://ec.europa.eu/info/about-european-commission/what-european-commission-does/law/areas-eu-action_cs

EUROSTAT, 2021. Real GDP per capita. In: ec.europa.eu [online]. [vid. 3. 12. 2021].

Dostupné z:

https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/sdg_08_10/default/table?lang=en&fbclid

=IwAR2V5qbyysSrk3eniFOp2mlfan8RHTl5x_1X7Yds_dfmLqiI0ij946kup-w Evropský parlament. 2021. Hospodářství: Sociální politika a politika zaměstnanosti:

Politika zaměstnanosti [online]. říjen 2021 [vid. 20. 11. 2021]. Dostupné z:

https://www.europarl.europa.eu/factsheets/cs/sheet/54/politika-zamestnanosti

FREEMAN, R.B., 1976. Individual Mobility and Union Voice in the Labor Market. The American Economic Review. May 1976, vol. 66, no.2, s. 361–68. Dostupné také z:

http://www.jstor.org/stable/1817248.

HIRSCH, Barry T.; KAUFMAN, Bruce E.; ZELENSKA, Tetyana, 2015. Minimum wage channels of adjustment. A Journal of Economy and Society, April 2015, vol. 54.

44 Dostupné také z:

https://www.researchgate.net/publication/344025219_Minimum_Wage_Channels_of_A djustment

HUNT, Shelby a MORGAN, Robert M., 1995. The Comparative Advantage Theory of Competition. Journal of Marketing. April 1995, vol. 59, no.2, s. 1–15. Dostupné také z:

https://www.jstor.org/stable/1252069

CHEZUM, Brian a GAREN, John, 1997. Market Power and Price: Theory and Evidence on Labor Unions. Eastern Economic Journal. Winter 1997, vol. 23, no.1, s.

73–87. Dostupné také z: http://www.jstor.org/stable/40325755

6. 2021]. Dostupné z: https://ilostat.ilo.org/resources/concepts-and-definitions/

ILOSTAT, 2021. Unemployment, total (% of total labor force) (modeled ILO estimate) - European Union. In: Data.worldbank.org [online]. [vid. 3. 12. 2021]. Dostupné z:

https://data.worldbank.org/indicator/SL.UEM.TOTL.ZS?end=2016&locations=EU&mo st_recent_value_desc=false&start=1991

KONLE-SEIDL, Regina, 2021. Politika zaměstnanosti. In: Evropský parlament [online]. [vid. 16. 11. 2021]. Dostupné z:

https://osha.europa.eu/cs/publications/promoting-active-ageing-workplace

LANGHAMROVÁ, Jitka a Tomáš FIALA, 2011. Vývoj lidských zdrojů v zemích Evropské unie. Dvacet let sociodemografické transformace: Sborník příspěvků XL.

konference České demografické společnosti [online]. Český statistický úřad [cit.16. 11.

2021]. Dostupné z:

https://www.czechdemography.cz/res/archive/002/000232.pdf?seek=1470164071 LMARINEN, Juhani, 2012. Podpora aktivního stárnutí na pracovišti. In: Evropská agentura pro bezpečnost a ochranu zdraví při práci [online]. [vid. 16. 11. 2021].

Dostupné z: https://osha.europa.eu/cs/publications/promoting-active-ageing-workplace MAUSSEN, Jana a kol., 2015. Shrnutí závěrečných zpráv expertních skupin pro identifikaci relevantních indikátorů kvality života v ČR [online]. [cit. 11. 10. 2021].

Dostupné z: https://www.vlada.cz/assets/ppov/udrzitelny-rozvoj/projekt-OPZ/Kvalita-zivota---shrnuti.pdf

MPSV, 2019. Zpráva o stavu důchodového systému České republiky a o jeho předpokládaném vývoji se zřetelem na demografickou situaci České republiky a na očekávaný populační a ekonomický vývoj. In: Ministerstvo práce a sociálních věcí [online]. [vid. 3. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.mpsv.cz/documents/20142/225513/Zpr%C3%A1va+2019.pdf/6f47700b-66a2-00a1-c86e-28090e8f5c6a

MPSV, 2020a. Strategický rámec politiky zaměstnanosti do roku 2030. In: Ministerstvo práce a sociálních věcí [online]. [vid. 15. 10. 2021]. Dostupné z:

https://www.mpsv.cz/documents/20142/1357303/SRPZ_2030.pdf/148b2fc5-d7a6-f9c7-cc50-13b52a62e86e

MPSV, 2020b. Přehled o vývoji částek minimální mzdy. In: Ministerstvo práce a sociálních věcí [online]. [vid. 3. 12. 2021]. Dostupné z: https://www.mpsv.cz/prehled-o-vyvoji-castek-minimalni-mzdy

NEUMARK, David, 2019. Age Discrimination in the U.S. Labor Market. Generations:

Journal of the American Society on Aging. September 2019, vol. 43, no. 3, s. 51-58.

Dostupné také z: https://www.jstor.org/stable/26841732

OECD, 2021. Working age population. In: OECDiLibrary [online]. [vid. 29. 9. 2021].

Dostupné z: https://www.oecd-ilibrary.org/social-issues-migration-health/working-age-population/indicator/english_d339918b-en

PÍCL, Michal a Oldřich KÖRNER, 2016. Vliv minimální mzdy na nezaměstnanost v ČR. In: Vlada.cz [online]. [vid. 9. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.vlada.cz/assets/media-centrum/aktualne/minimalni-mzda.pdf

RAŠTICOVÁ, Martina, 2020. Český pracovní trh čelí stárnutí populace, chytré firmy toho využijí. In: Mendelova univerzita v Brně [online]. [vid. 16. 11. 2021]. Dostupné z:

https://mendelu.cz/33666n-cesky-pracovni-trh-celi-starnuti-populace-chytre-firmy-toho-vyuziji

REICH, Michael a kol., 1973. A Theory of Labor Market Segmentation. The American Economic Review. May 1973, vol. 63, no.2, s. 359–365. Dostupné také z:

http://www.jstor.org/stable/1817097

SHULMAN, Steven, 1987. Discrimination, Human Capital, and Black-White

Unemployment: Evidence from Cities. The Journal of Human Resources. 1987, vol. 22, no.3, s. 361–76. Dostupné také z: https://www.jstor.org/stable/145744

SINGER, Miroslav, 2009. Dopady hospod Dopady hospodářské krize na českou ekonomiku a českou ekonomiku a její finanční sektor. In: Česká národní banka [online]. [vid. 3. 12. 2021]. Dostupné z:

https://www.cnb.cz/export/sites/cnb/cs/verejnost/.galleries/pro_media/konference_proje vy/vystoupeni_projevy/download/singer_20091014_ernst_young.pdf

SKIRBEKK, Vegard, 2004. Age and Individual Productivity: A Literature Survey.

Vienna Yearbook of Population Research. 2004, vol. 2, s. 133-153. Dostupné také z:

https://www.jstor.org/stable/23025440

STIGLER, George, 1946.The Economics of Minimum Wage Legislation. The American Economic Review. June 1946, vol. 36, no.3, s. 358–65. Dostupné také

z: http://www.jstor.org/stable/1801842

Databank.worldbank.org [online]. [vid. 3. 12. 2021] Dostupné z:

https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators/Series/NY.GDP.PCAP.KN

VIDOVIĆOVÁ, Lucie, 2006. Teoretický základ ageismu. In: Masarykova univerzita [online]. [vid. 9. 12. 2021]. Dostupné z: https://www.ageismus.cz/o-ageismu/ageismus-teorie

VRABCOVÁ, Jana, 2016. VŠE o ...mužské nadúmrtnosti. Hospodářské noviny [online]. [cit. 2021-12-01]. Dostupné z: https://archiv.hn.cz/c1-65288630-vse-o-muzske-nadumrtnosti

WOLTERMANN, Silke, 2004. Theoretical Concepts of Segmented Labor Markets.

Transitions in Segmented Labor Markets: The Case of Brazil. 2004, s. 29–54. Dostupné také z: http://www.jstor.org/stable/j.ctv9hj6g3.9

YELLEN, Janet L., 1984. Efficiency Wage Models of Unemployment. The American Economic Review. May 1984, vol. 74, no.2, s. 200–205. Dostupné také

z: http://www.jstor.org/stable/1816355.

Legislativní dokumenty:

Zákon č. 262/2006 Sb., zákon zákoník práce Zákon č. 435/2004 Sb., zákon o zaměstnanosti

Přílohy

Příloha č. 1 – Seznam použitých hodnot jednotlivých proměnných

t zaměstnanost HDP na

Příloha č. 2 – Testování heteroskedasticity – Whitův test a Breusch-Paganův test Zdroj: ČSÚ, 2021d; EUROSTAT, 2021; MPSV, 2021b; Česká správa sociálního zabezpečení, ©2020; ČSÚ, 2021e; ČSÚ, 2021f; vlastní zpracování pomocí programu GRETL

Zdroj: Vlastní zpracování pomocí programu GRETL

Příloha č. 3 – Regresní analýza modelu odhadnutá pomocí MNČ koeficient směr. chyba t-podíl p-hodnota

Příloha č. 4 – Testování autokorelace – Breusch-Godfreyův test do 8 řádů zpoždění Zdroj: Vlastní zpracování pomocí programu GRETL

Zdroj: Vlastní zpracování pomocí programu GRETL

d_d_d_l_zam d_d_l_hdp d_d_l_mzda d_l_vek d_d_l_obyv l_infl

1 0,5188 0,3482 -0,6489 -0,0514 -0,1671 d_d_d_l_zam

1 0,211 -0,173 0,2412 -0,3193 d_d_l_hdp

1 0,0432 -0,192 -0,3089 d_d_l_mzda

1 0,0084 0,1713 d_l_vek

1 0,0621 d_d_l_obyv

1 l_infl

5% kritická hodnota (oboustranná) = 0,4973 pro n=16

Příloha č. 5 – Korelační koeficienty

p-hodnota test normality reziduí na 5 %

hladině významnosti 0,84387 Příloha č. 7 – Testování normality reziduí

Příloha č. 6 – Testování normality reziduí graficky

Zdroj: Vlastní zpracování pomocí programu GRETL

In document Hlavní práce76838_cerp13.pdf, 1.2 MB Stáhnout (Stránka 43-59)