JE TŘEBA VÍCE POZORNOSTI DŮCHODCŮM ANEBO TEENAGERŮM?

(úvaha nad srovnatelnými statistickými daty v Evropě a v České republice) (vědecký seminář “Ekonomie a ekonomika vzdělávání”

pořádaný FSE UJEP 21.10.2005)

Jaromír Běláček, RNDr., CSc. (Institut zdravotní politiky a ekonomiky – www.izpe.cz, jaromir.belacek@izpe.cz - Kostelec nad Černými lesy)

Anotace: Příspěvek pojednává o statistické reprezentaci několika vybraných sociálně-

ekonomických faktorů, jejichž stav resp. vývoj lze vnímat jako klíčový pro zvyšování efektivity životních aktivit obyvatelstva v realitě regionálního systému 14ti krajů ČR. Za klíčové faktory ovlivňující efektivitu lidských aktivit byly vytypovány: populace v produktivním věku, pracovní síla, nezaměstnanost, vzdělanost a pracovní neschopnost. Indikátory, jejichž elementární statistická (a kartografická) analýza na úrovni Evropy i krajů ČR je představena v jednotlivých statích článku, byly vytipovány na základě dostupnosti ve “zdravotnických” databázích OECD, WHO a Českého statistického úřadu (ČSÚ).

Hlavním výsledkem článku jsou závěry evokující možnosti zvýšení efektivnosti životních aktivit příslušníků populace v produktivním věku, které jsou podpořeny racionálním výběrem a analýzou regionálních struktur a trendů indikátorů, které mají schopnost monitorovat stupeň racionality lidského chování po vzoru duplikace trendů shledaných na úrovni vyšších regionálních celků. Implicitními motivacemi k sepsání tohoto příspěvku je stávající demografická situace v Evropě, potřeba objektivnějšího hodnocení vývoje sociálně-ekonomické determinanty zdravotního stavu obyvatelstva a s tím související potřeba “ekonomizujících” úvah.

Klíčová slova: populace v produktivním věku, pracovní síla, nezaměstnanost, vzdělanost,

pracovní neschopnost.

1. VÝCHODISKA, DATOVÉ ZDROJE A ZÁMĚRY Obyvatelstvo v Evropě, a také v České republice stárne. Z pohledu historického a do jisté

míry neodvratného vývoje očekáváme zvolna se navyšující podíly obyvatelstva ve věku 65+ a relativně se snižující podíly osob ve věku 0-14 let. Co se bude dít ve skupině 15-64 letých osob – tedy v tzv. produktivní generaci - až si plně uvědomí, že financuje stále vyšší a vyšší počty osob v důchodovém věku na úkor svých potenciálních potomků? Cílem příspěvku je podívat se trochu zevrubněji na potenciál a strukturu těch skupin obyvatelstva, které budou nést budoucí zvýšenou ekonomickou zátěž. Do jaké míry mají ještě rezervy v možnostech přizpůsobit svoje chování novým specifickým podmínkám (v Evropě i v krajích ČR)?

Závěry analytické povahy musejí vycházet z objektivních datových podkladů. V kontextu tohoto příspěvku byly hlavním zdrojem dat relevantní (a níže diskutované) ukazatele obsažené ve „zdravotnických“ databázích vytvářených pro úroveň zemí Evropy pod hlavičkou Světové zdravotnické organizace (viz WHO (2003)) a Organizace pro ekonomickou

1

2

spolupráci a rozvoj (viz OECD (2001)), a na úrovni krajů ČR prezentovaných prostřednictvím Ústavu zdravotnických informací a statistiky (ÚZIS (2004)) a Českého statistického úřadu (viz www.czso.cz – podrobněji viz takév Běláček (2005b). Alternativně tento článek přispívá rozvoji metodiky a aplikaci analýzy vývoje sociálně-ekonomických determinat zdraví a zdravotnických systémů, které by bylo třeba promítnout až na úroveň řízení zdravotní a zdravotnické politiky v krajích ČR.

Jedním z vedlejších záměrů tohoto článku je také vytipovat v níže uvedených oblastech (viz názvy následujících subkapitol) vhodné statisticky podchycené indikátory, které by hrály roli relevantních reprezentantů použitelných pro komparace geograficky nadřazených územních celků (v tomto případě v rámci systému všech států Evropy) se stejnými nebo alespoň srovnatelnými ukazateli, které potřebujeme optimalizovat (predikovat) na nižších regionálních úrovních (v daném případě v systému 14ti krajů České republiky). V každé z uvedených oblastí bylo v databázích k dispozici několik indikátorů – v rámci jednotlivých subkapitol (2.1-2.5) jsou vesměs referovány a prezentovány vlastně již pouze ty indikátory (včetně nejzákladnějších definic), které byly shledány pro každou vybranou oblast jako „nejreprezentativnější“.

2. FAKTORY POTENCIÁLNÍHO ZATÍŽENÍ POPULACE 2.1 Produktivní generace Generace osob v produktivním věku může být vymezena několika způsoby. Zdánlivě

nejjednodušší je vymezení podle věku - v nejširším kontextu se ekonomicky produktivní generace definuje v rozpětí „15-64 let“. Z hlediska přípravy na budoucí povolání však dolní hranice věkového spektra může být uvažována také kdekoli v rozmezí od 18 do 25 let. Obdobně horní hranice 65ti let by mohla být objektivně uvažována jako nižší, a to nejen z důvodu zpoždění legislativního procesu ve prospěch navyšování hranice odchodu do důchodu ve východních státech Evropy, ale také z důvodů invalidity a zvyšené nemocnosti obyvatelstva po 50. roce života vůbec. Tyto modifikace jsou nasnadě také v kontextu vymezení produktivní generace jakožto pracovní síly (viz dále ve stati 2.2), ve vztahu k měření nezaměstnanosti (2.3) a vzdělanosti obyvatelstva (2.4) i pracovní neschopnosti (v odstavci 2.5).

Vývoj podílu (%) věkové skupiny „15-64 let“ na populaci 41 Evropských zemí je zřejmý ze srovnání kartogramů na Obr.č.1a-b/: V zobrazovaném rozpětí 60,5-70,5 %, které bylo u obou kartogramů zvoleno jako společné, je zřejmé, že u většiny Západoevropských států (ve smyslu rozdělení Evropy geografickou osou Sever-Jih) se podíl střední generace za uplynulých 10 let v podstatě nezměnil. Na druhé straně u většiny Východoevropských států (snad s výjimkou Maďarska, Litvy a Gruzie) došlo v průběhu 90.let minulého století k nárůstu obyvatelstva ve prospěch skupiny „15-64 let“, v průměru od 2 do 4 %. Posledně jmenovaná situace je typická právě pro Českou republiku s nárůstem 3,5 % v této věkové skupině. (Analogický nárůst ve Slovenské republice reprezentuje navýšení ve věkové skupině „15-64 let“dokonce z hladiny 65 % na úroveň téměř 70,5 %.)

Z demografické projekce pro ČR (viz Kretschmerová-Šimek (2004) nebo také Běláček (2004)) však vyplývá, že tendence k nárůstu objemu skupiny „15-64“ resp. „20-64“ let bude kulminovat na sklonku první dekády tohoto století – potom již bude její podíl na celkové populaci zvolna klesat. V důsledku dosavadní setrvale nízké porodnosti a plodnosti se začnou snižovat objemy mladých lidí vstupujících do produktivního věku, a postupné legislativní zvyšování hranice odchodu do důchodu již dosáhne svého reálného maxima. V zemích umístěných na mapě Evropy více na východ mají tyto procesy určité časové zpoždění.

Obr.1a-b/: Vývoj podílu (%) věkové skupiny „15-64 let“ na populaci Evropských zemí – srovnání roků 1992 vs. 2002 /Zdroj: WHO/

3

Obr.2a-b/: Vývoj podílu (%) „pracovní síly“ na populaci Evropských zemí – porovnání roků 1992 vs. 2002 /Zdroj: WHO/

4

2.2 Pracovní síla Pracovní síla nebo také osoby ekonomicky aktivní (EA) reprezentuje všechny v národním

hospodářství zaměstnané i nezaměstnané osoby, ostatní (ve věku „od 15ti let výše“) jsou klasifikováni jako ekonomicky neaktivní. Tato definice pracovní síly se odvíjí od metodiky Mezinárodní organizace práce – ILO (podrobněji viz v metodikách na www.czso.cz – obyvatelstvo / trh práce). Za univerzální ukazatel objemu pracovní síly můžeme považovat míru ekonomické aktivity vyjádřenou jako „% pracovní síly v přepočtu na celou populaci“. (Ve výstupních sestavách ČSÚ se ale považuje za standardní přepočet „na všechny osoby ve věku 15 a více let“!)

Z hlediska vztahu vůči věkové skupině „15-64“ je pracovní síla v podstatě její podmnožinou . V České republice činí formální podíl ekonomicky aktivních na skupině „15-64“ dlouhodobě necelých 75 %. V jiných zemích, jako je Norsko nebo Švýcarsko, toto však může činit i více než 80 %, a např. v Itálii nebo ve Španělsku také méně než 65 %. To je také jedním z důvodů, proč se geografická distribuce míry ekonomické aktivity v Evropě (viz kartogramy na Obr.č.2a-b/ pro roky 1992 a 2002) dosti liší od demoaproximací prostřednictvím skupiny „15-64 let“ (na Obr.č.1a-b/).

Z vývojového pohledu se jeví jako významný nárůst podílu ekonomicky aktivních osob v necentrálních státech Evropy. Ve sledovaném období 1992-2002 přibylo pracovní síly zejména v Irsku (kolem 6 %), v Portugalsku (3,8 %), ve Španělsku (3,1 %), v Řecku (3 %) a v některých zemích bývalé Jugoslávie (Slovinsko, Makedonie). Největší statistické diferenciace t.j. řádově kolem +/-5 % zaznamenávají země bývalého Sovětského svazu (ať již v ziskovém – Tádžikiskán, Turkmenistán – anebo ve ztrátovém slova smyslu – Uzbekistán, Bělorusko, Zakavkazské republiky, Lotyšsko a Litva). Přes objektivní podstatu zde probíhajících ekonomických procesů lze ovšem v těchto zemích zpochybňovat plnou srovnatelnost a objektivitu vykazovaných statistických údajů.

Pro situaci v České republice je charakteristická dlouhodobá setrvalost podílu pracovní síly na úrovni kolem 50 % celkové populace. Tato skutečnost byla povšimnuta již v příspěvku Běláček (2004), kde byla diskutována otázka kvantifikace reálné ekonomické zátěže obyvatelstva ČR na úrovni krajů včetně grafické prezentace výsledků (časových řad). V souvislosti s právě analyzovanou situací v Evropě můžeme konstatovat, že analogický t.j. přibližně konstantní trend charakterizuje rovněž všechny s Českou republikou sousedící Evropské země! A to bez ohledu na to, že % pracovní síly má na celkové populaci těchto zemí o něco nižší podíl: na Slovensku, v Rakousku a v Německu přibližně 48,5 %, v Polsku 45 % a v Maďarsku 40 %.

Středoevropský prostor lze tedy považovat z pohledu pracovní síly za relativně stabilní. Jedině Rakousko v něm zaznamenává mírně narůstající podíly (procenta) ekonomicky aktivních osob v rámci skupiny „15-64 let“.

2.3 Nezaměstnanost Podle mezinárodně akceptované definice ILO jsou za nezaměstnané považovány všechny

osoby, které v průběhu referenčního období byly bez práce, práci aktivně hledající nebo osoby připravené do 14ti dnů k nástupu do práce. Oficiální národní statistiky podle evidence úřadů práce jsou doporučovány pouze v případech, kdy data pořízená v souladu s metodikou ILO nejsou dosažitelná. V rámci odpovídajících výběrových šetření pracovních sil je míra nezaměstnanosti vyjádřena jako „podíl (%) nezaměstnaných na celkové pracovní síle“. V českých podmínkách, v rámci tzv. výběrových šetření pracovních sil (zkr. VŠPS), která ČSÚ realizuje již od r.1993, je věnována významná pozornost také vzdělání respondentů.

Obr.3a-b/: Míra nezaměstnanosti v Evropských zemích (% nezaměstnaných na počet EA osob) v roce 1992 resp. 2002 /Zdroj: HFA-WHO/ /

5

Obr.4a-b/: % osob s dokončeným terciálním vzděláním (podle ISCED 5/6) ve skupině „25-64 let“ v roce 1992 a 2002 /Zdroj: OECD-DB/

Časové řady měr nezaměstnanosti za období 1992-2002 jsou ve většině států Evropy charakteristické mírným nárůstem hodnot znatelně kolísajících s přibližně pětiletými cykly. Kartogramy na Obr.č.3a-b/ ilustrují znatelný pokles míry nezaměstnanosti (pod zvolenou kriteriální hladinou 10 %) hned v několika významných západoevropských zemích (Francie, Itálie, Irsko, Dánsko, Finsko), nárůst nezaměstnanosti bychom shledali jako charakteristický pro Slovensko, Polsko a Bulharsko (v r. 2002 kolem 17,5 %) a státy bývalého Sovětského svazu (Ukrajina, Estonsko, Litva). Zcela dominantní na mapě Evropy je ovšem míra nezaměstnanosti v zemích bývalé válkou postižené Jugoslávie – v Chorvatsku, Srbsku a Černé Hoře (dlouhodobě kolem 20-25 %), v Makedonii (okolo 32 %), v Bosně a Hercegovině je míra nezaměstnanosti odhadována na 40 %.

V České republice se míra nezaměstnanosti pohybuje v průměru stále pod 10%. Nárůstová vlna z konce 90.let minulého století kulminovala v r. 2000 na hladině 8,9 %, v r.2002 dosáhla míra nezaměstnanosti v ČR lokálního minima kolem 7,3 %, pro r. 2004 se uvádí (ČSÚ) hodnota 8,3 %. Tento vývoj reprezentovaný v systému 14ti krajů ČR lze sledovat na kartodiagramu na Obr.č.5. Z pohledu této regionální úrovně je ovšem významnějším faktorem regionální diferenciace celkové úrovně nezaměstnanosti mezi kraji než samotná periodicita ročních časových řad: nejnižší intenzita nezaměstnanosti je charakteristická stabilně pro Hlavní město Praha (r. 2003 na kartodiagramu odpovídá hodnotě 4,2 %), nejvyšší míra nezaměstnanosti pro kraj Moravskoslezský (14,7 %) a Ústecký (13,0 %). Podkladové barvy na Obr.č.5 , které odpovídají situaci z roku 2003, jsou však zvoleny v jemnějším škálování (2,5-17,5 %) než tomu bylo pro Evropu u Obr.č.3a-b/.

2.4 Vzdělanost Vzdělání obyvatelstva ve státech Evropy by zhruba od poloviny 90. let mělo být

srovnatelné v ročních časových řadách podle tříd 0-6 mezinárodní klasifikace ISCED 97 (viz Anderson-Olson (2003)). Údaje obsažené v databázích OECD resp. WHO jsou však uváděny pouze za agregační skupiny 0/1/2 (nejvýše nižší sekundární – základní škola), 3/4 (nejvýše postsekundární t.j. nejvýše pomaturitní, které nemá charakter VŠ) a 5/6 resp. 5B (úplné resp. neúplné terciární - VŠ). Tato agregace ale nerespektuje tradiční certifikaci středního vzdělání „bez maturity“ versus „s maturitou“ a – navíc: měla by být vyčíslována „v rámci věkové skupiny 25-64 let“! Ve výstupech z šetření o zaměstnanosti ČR (VŠPS ČSÚ) se naopak kritérium „maturita“ rozlišuje (v rámci identifikace „ISCED – část 3“ versus „ISCED – část 3, 4“), ale údaje jsou standardně tříděny ve skupině „15+“ (samostatně pro osoby zaměstnané i nezaměstnané, což v součtu odpovídá pracovní síle). Pro účely porovnání vzdělanostních struktur v zemích Evropy a v krajích ČR se tedy jako nejlépe hodí agregační třída ISCED 5/6 (vzdělání vysokoškolské), která je formálně nejméně citlivá na odlišnosti přepočtů „na věkovou skupinu 25-64 let“ (OECD, WHO) versus „na pracovní sílu“ (ČSÚ).

Změna diferenciace struktury vysokoškoláků podle ISCED 5/6 mezi roky 1992 a 2002 je pro soubor států zobrazitelných na mapě Evropy zřejmá z porovnání kartogramů na Obr 4a-b/. Již z těchto obrázků škálovaných s hraničními body 15 a 25 % je zřejmé, že podíl vysokoškoláků na produktivním obyvatelstvu se v Evropě systematicky zvyšuje: do středního spektra (od 15 do 25 %) se za uvedené desetiletí přiřadilo Španělsko, podílem vysokoškoláků vyšším než 25 % se v r.2002 vykazovalo Norsko, Finsko, Slovensko (?), Belgie, Dánsko, Velká Británie, Island, Švýcarsko a (nově) Irsko. Všechny ostatní země OECD – včetně Německa (s 23,5 %), Rakouska a Maďarska (kolem 14,5 %), Polska a České republiky (cca 12 % v r.2002) – vykazují procenta vysokoškolsky vzdělaných osob nižší. (Uvedený výčet nevylučuje samozřejmě možné zpochybnění hodnot ukazatele ISCED 5/6 pro některé výše uvedené státy OECD.)

6

Obr.5/: Vývoj míry nezaměstnanosti v krajích ČR za roky 1996, ..., 2003 /Zdroj: ČSÚ/

Obr.6/: Vývoj % vysokoškoláků (ISCED 5/6) na skupině ekonomicky aktivních osob v krajích ČR za roky 1996, ..., 2003 /Zdroj: VŠPS ČSÚ/

7

Relativně srovnatelnou situaci u ekonomicky aktivních vysokoškoláků pro regionální systém 14ti krajů ČR vyjadřuje kartodiagram na Obr.č.6. Sloupcové grafy v kartogramech poukazují na nárůst podílu vysokoškoláků ve většině krajů ČR. Tento trend není znatelný pouze u kraje Ústeckého (setrvale cca 6,5 % vysokoškoláků), Plzeňského a Olomouckého (oba kraje kolem 10 % VŠ vzdělaných pracovních sil). Z podkladových barev kartogramu a zvolené škály však vyplývá hlavně dominantní postavení Hlavního města Prahy (s cca 27 % vysokoškoláků v r. 2003) a kraje Jihomoravského (kolem 15,8 %) v hierarchii všech 14 krajů ČR. Pokud jsou údaje definitoricky konzistentní s klasifikací ISCED 6/7 na věkové skupině „25-64 let“, jedině tyto dva posledně jmenované kraje by snesly srovnání s vzdělanostně vyspělejšími státy Evropy.

2.5 Pracovní neschopnost Pracovní neschopnost (zkr. PN) může být měřena několika odlišně přepočtenými

indikátory. V čitateli poměrového ukazatele mohou být buď absolutní počty nově hlášených či ukončených případů pracovní neschopnosti anebo také počty dnů strávených v pracovní neschopnosti v průběhu jednoho kalendářního roku. Ve jmenovateli indikátoru může být buď pracovní síla nebo počet zaměstnanců (viz definice pracovní síly (?)) anebo také „průměrný počet nemocensky pojištěných osob“. Statisticky nejvýznamnější skupinou jsou případy pracovní neschopnosti pro nemoc, které reprezentují (vedle skupiny pracovních a ostatních úrazů) více než 90 % všech případů pracovní neschopnosti.

Ve statistikách WHO se jeví jako nejlépe dosažitelný „průměrný počet pracovních dnů v pracovní neschopnosti (v kalendářním roce) v přepočtu na jednoho zaměstnance“. Bohužel ne pro všechny státy Evropy je tento indikátor dosažitelný z evidence hlášených případů PN, takže byl v dostupných případech alternován údajem z databáze OECD, v případě dvou států (Finsko, Itálie) dokonce z metodicky zcela jiného zdroje (z individuálního „sebehodnotícího“ dotazníkového šetření). Částečně zrekonstruované průměrné počty dnů strávené v neschopnosti pro nemoc v rámci Evropy 2002 jsou znázorněny na Obr.č.7a/. Bohužel ani pro Českou a Slovenskou republiku nejsou indikované průměrné počty dnů srovnatelné s ostatními státy, protože zahrnují rovněž „kalendářní“, nikoli pouze „pracovní“ dny strávené v neschopnosti. Výsledky pro ČR a SR jsou tedy nadhodnoceny a musely by se přepočíst.

Vývoj průměrného počtu dnů pracovní neschopnosti pro nemoc vyjádřený na Obr.č.7b/ pro kraje ČR již samozřejmě konzistentní je. Z kartodiagramu je zjevné, že počínaje rokem 2000 průměrný počet dnů strávený v ČR v pracovní neschopnosti zvolna narůstá. Přestože na úrovni ČR jde o přírůstek ročně řádově 0,4 dne, v rámci celkového objemu nemocenského pojištění se to nemusí projevit jako bezvýznamný ztrátový ekonomický faktor. Individuální rozdíly v pracovní neschopnosti mezi kraji jsou markantní pouze u Hlavního města Prahy, která měla v r. 2003 cca o 5,3 dne kratší průměrnou dobu neschopnosti než činil průměr ČR, v kraji Moravskoslezském a Zlínském byl naopak průměrný počet dnů strávený v neschopnosti o 4,6 dne oproti ČR vyšší. (V Praze bylo shledáno cca o 20 % více nemocensky pojištěných osob než kolik by odpovídalo prostému výčtu osob ekonomicky aktivních.)

8

Obr.7a/: Pracovní neschopnost pro nemoc – dny na 1 pracovníka - Evropa 2002

Obr.7b/: Pracovní neschopnost pro nemoc – dny na 1 pracovníka nemocenského pojištění (vývoj v krajích ČR za roky 1996, ..., 2003)

Zdroj: „Health For All“ (WHO) – „Health Data“ (OECD); „DPSk“ (ÚZIS)

9

Obr.8a/: Struktura ukončených případů pracovní neschopnosti (na 1 nemocensky pojištěného) podle skupin příčin onemocnění (kraje ČR 1996-2003)

Obr.8b/: Struktura průměrného počtu odstonaných dnů (na 1 nemocensky pojištěného) podle skupin příčin onemocnění (kraje ČR 1996-2003)

Zdroj: databáze „DPSk“ (ÚZIS)

10

Pracovní neschopnost pro nemoc je vhodné analyzovat rovněž podle nejvýznamnějších statisticky evidovaných skupin nemocí. Na kartodiagramech Obr.č.8a/ resp. 8b/ jsou ve formě koláčových grafů prezentovány struktury hlášených případů resp. prostonaných dnů v letech 1996-2003 podle nejdůležitějších skupin příčin onemocnění. Ve statistice ukončených případů pracovní neschopnosti dominují z téměř 50 % onemocnění dýchací soustavy; následují onemocnění vztažená ke svalové a kosterní soustavě (cca ze 16 %) a dále (s přibližně 10 %) pracovní neschopnost na poranění a otravy a infekční nebo parazitální nemoci. U prostonaných dnů se distribuce onemocnění dýchací soustavy snižuje (přibližně na 30 %), následována (adekvátně procentuálně navýšenými) výše uvedenými příčinami onemocnění. Podrobnější analýzu lze provést rozkladem podle jednoletých časových řad a také podle pohlaví v rámci všech na kartodiagramech vypsaných skupinách důvodů pracovní neschopnosti. Rovněž tyto faktory by bylo vhodné prověřit v rámci realistických ekonomických kalkulací.

2. SHRNUTÍ A ZÁVĚRY Ve výše uvedeném textu byly systematicky a poměrně detailně popsány regionální

diference a trendy vztažené k pěti vybraným socio-ekonomickým faktorům, které se statisticky sledují (nebo se mají sledovat) na úrovni všech Evropských zemí a 14ti krajů ČR. Provedené analýzy měly poukázat na potenciální faktory, jejichž struktury by mohly do budoucna podmiňovat efektivitu aktivit budoucích ekonomických generací, a tudíž působit i na jejich rozhodování ve vztahu ke zbývajícím dvěma neproduktivním (závislým) skupinám.

Pokud sledujeme pouze elementární demografické statistiky t.j. založené například pouze na věku nebo na pohlaví, nedobereme se (jak by se mohlo na první pohled zdát) ke kýženým výsledkům. Věkový (nebo obecněji časový) faktor je totiž pouhou podmíněností, která sice ovlivňuje efektivitu lidských aktivit a – rovněž – zdravotní stav člověka, nedeterminuje však jeho skutečné ekonomické vytížení, jak je například patrné ze stati 2.2 , kde byla aproximace věkovou skupinou „15-64 let“ alternována mnohem objektivnějším (a v realitě České republiky dlouhodobě stabilnějším) indikátorem „pracovní síla“.

K obdobným závěrům by mohla vést rovněž analýza vlastností strukturálního indikátoru „míra nezaměstnanosti“, který můžeme interpretovat rovněž ve smyslu „míra neefektivity investic do pracovní síly“. Zvyšující se míra nezaměstnanosti může být do jisté míry kompenzována zvyšující se úrovní vzdělanosti, o čemž by mohl svědčit nedávný vývoj v některých západoevropských zemích. Statistická data ovšem tuto hypotézu dosud dostatečně přesvědčivým způsobem nepotvrzují. V podmínkách České republiky, reprezentované při výše provedených analýzách synergickým vývojem v systému 14ti krajů ČR, se lokální zvýšení míry nezaměstnanosti (na sklonku minulého tisíciletí) zdá být do jisté míry kompenzováno nárůstem pracovní neschopnosti z důvodů nemoci. Který z výše uvedených faktorů (tedy zda nezaměstnanost anebo pracovní neschopnost) je pro společnost či reprezentanty produktivních složek populace více nebo méně efektivní, může být otázkou následných ekonomických kalkulací.

Zařazení faktoru pracovní neschopnosti, kterou významným způsobem ovlivňuje – ekonomicky nezainteresovaně (?) – také praktický lékař, je inovačním prvkem, který je hoden náležité pozornosti. Pracovní nemocnost analyzovaná podle skupin příčin nejvýznamnějších onemocnění se totiž jeví jako relativně snadno měřitelný indikátor, který má velmi blízko k úvahám „o zefektivňování zdravotnických systémů“, a který lze pravděpodobně racionálně řízenou zdravotní politikou pozitivně ovlivňovat.

11

LITERATURA: Anderson, R., Olson, A.K.: Obory vzdělávání a přípravy v rámci ISCED-97. Praha: Ústav

pro informace ve vzdělávání – Divize nakladatelství TAURIS. 2003 Běláček J.: Lidské zdroje – nejdůležitější faktor budoucího rozvoje regionu.

In: Vomáčková H. (eds.): „Ekonomické aspekty vzdělanosti v regionálním kontextu II“. Sborník příspěvků z mezinárodní vědecké konference 4.-5.listopadu 2004 „Konkurenceschopnost regionu – rozvoj lidských zdrojů“, Ústí nad Labem: Fakulta sociálně-ekonomická Univerzity J.E.Purkyně (FSE ÚJEP) v Ústí nad Labem, 1.část, ISBN 80-7044-606-4, 2004, str. 218-230, www.izpe.cz , 2004

Běláček J.: Demografická situace v Evropě a populační optimum. PP prezentace na X. Slovenské demografické konferenci 4.-6.května 2005 ve Smolenicích, 2005a), www.ssds.sk

Běláček J.: K metodice analýzy „zdravotnických“ ukazatelů. Příspěvek do sborníku z 8.mezinárodní konference „Lidský kapitál a investice do vzdělání“ 20.-21.9.2005. Praha: Vysoká škola finanční a správní (VŠFS), 2005b)

CE: Recent demographic Developments in Europe 2002. Strassbourg: Council of Europe, Council of Europe Publishing, ISBN 92-871-5388-8

Háva P. a kol.: Zhodnocení demografického vývoje kraje Vysočina. Studie k přípravě Zdravotního plánu kraje. Kostelec nad Černými lesy: Institut zdravotní politiky a ekonomiky (IZPE), červen 2004, www.izpe.cz .

Kretschmerová, T.-Šimek, M.: Projekce obyvatelstva České republiky do roku 2050. Demografie, 2/2004, s.91-99; www.czso.cz .

OECD: Health Project. 2001, www.oecd.org/document/28/0,2340 ÚZIS: Data Prezentation System (DPSk). 2004 -viz www.uzis.cz/cz/dps/uvod.html VZP: Výroční zpráva za rok 2000. Praha: Všeobecná zdravotní pojišťovna, 2001 WHO: Health for All – Zdraví 21. 2003, www.who.cz/health.htm

12