Jak očistit nezaměstnanost

Rychlá informace ČSÚ o měsíčních mírách zaměstnanosti, nezaměstnanosti a ekonomické aktivitě se změní. V posledních třech letech se pravidelné sezonní výkyvy z měsíčních časových řad vytrácejí, a proto je uživatelům třeba předložit vhodnější způsob zobrazení vývoje na trhu práce.

Výběrové šetření pracovních sil (VŠPS) je univerzální datový zdroj pro analýzu celého trhu práce – jak jeho struktur (demografické, odvětvové, kvalifikační), tak jeho krátkodobého a dlouhodobého vývoje. Problém je, jak správně zachytit a popsat krátkodobé změny klíčových ukazatelů, zejména pak míru nezaměstnanosti.

Co vše umí VŠPS

Čtvrtletní náhodný výběr (vzorek) domácností ve VŠPS pokrývá zhruba 0,5 % populace České republiky bydlící v bytech. Na základě tohoto výběru se pomocí statistických metod odhaduje, co se děje ve zbývajících 99,5 % domácností. To má za důsledek, že výsledný údaj trpí určitou mírou nejistoty (tzv. výběrovou chybou). Pro míru nezaměstnanosti v Česku lze tuto nejistotu (výběrovou chybu) kvantifikovat následovně: skutečná hodnota se s 95procentní pravděpodobností nachází v rozmezí plus mínus 0,2 % od publikované míry nezaměstnanosti.

Pokud tedy v tabulce nalezneme údaj 2,6 % pro 4. čtvrtletí 2024, pak skutečná míra nezaměstnanosti se s 95% pravděpodobností vyskytuje mezi hodnotami 2,4 % a 2,8 %. I s takovouto mírou nejistoty jsme schopni popisovat trh práce velmi dobře. Můžeme si být například jisti, že loňská nezaměstnanost byla zhruba poloviční než v roce 2015. Nebo že nezaměstnanost žen je trvale vyšší než nezaměstnanost mužů nebo že lidé bez vzdělání mají míru nezaměstnanosti násobně vyšší než vysokoškoláci.

Vzhledem k tomu, že VŠPS má mezinárodně koordinovanou a standardizovanou metodiku (pod anglickým názvem LFS – Labour Force Survey) a provádí se takto ve všech zemích EU, lze výsledky (např. míry nezaměstnanosti) použít pro celoevropská srovnání. Eurostat např. nedávno publikoval z dat LFS analýzu překvalifikovanosti. Ta uvádí podíly lidí s vysokoškolským vzděláním, kteří pracují na pozicích, kde jej nepotřebují. Z tohoto přehledu vyplynulo, že Česko má míru překvalifikovanosti třetí nejnižší po Lucembursku a Chorvatsku. Tento na první pohled potěšující fakt však nepochybně souvisí s tím, že u nás je podíl vysokoškoláků v dospělé populaci velmi malý, protože u pracujících osob tu typicky převažuje vzdělání středoškolské. Poznamenejme, že spolu se Slovenskem máme nejvyšší podíl středoškoláků ze všech členských zemí EU. I tyto struktury trhu práce tříděné podle nejvyššího dosaženého vzdělání sleduje každoročně VŠPS.

Proč je potřebná změna

Vraťme se ale zpět k míře nezaměstnanosti, kterou ČSÚ i Eurostat zveřejňují každý měsíc v třídění podle pohlaví. Tyto údaje lze získat jen z výběrového souboru (vzorku) domácností, který je oproti čtvrtletnímu šetření pouze třetinový, a proto je jeho výběrová chyba ještě mnohem větší (cca o 75 %). Zatímco v zemích s vysokou nezaměstnaností (např. Španělsko, Řecko) je i v měsíčním vzorku stále dostatečné množství nezaměstnaných lidí, v Česku je situace odlišná, protože podíl osob hledajících zaměstnání je zde dlouhodobě jeden z nejnižších v EU. To způsobuje, že tazatelky v domácnostech zachytí jen velmi malý počet nezaměstnaných, obvykle v řádu desítek lidí měsíčně. Při takto malých počtech konkrétní hodnoty v jednotlivých měsících samozřejmě kolísají a měsíční časové řady založené na těchto údajích jsou potom nutně nestabilní. I po následném převážení výsledků na počty všech obyvatel bydlících v bytech (přebírány z demografické statistiky) jsou výsledné míry nezaměstnanosti značně volatilní, přičemž výkyvy se pohybují v rozsahu až jednoho procentního bodu. Tyto meziměsíční pohyby přitom nemusejí vždy odrážet stav na trhu práce. Druhým problémem je vypovídací schopnost sezonně očištěných časových řad, tedy údajů získaných z měsíčních časových řad odstraněním každoročně se opakujících poklesů a nárůstů v průběhu roku, které souvisejí např. se střídáním ročních období (stavebnictví), s institucionálními pravidly (dopad školního či rozpočtového roku) a zvyklostmi. Dlouhodobě bylo vypozorováno, že na vývoj zaměstnanosti a nezaměstnanosti během roku mělo vliv několik pravidelně se opakujících jevů: příchod čerstvých absolventů ze škol zvyšoval počet lidí hledajících práci, ukončování pracovních smluv bylo typické pro konec roku a zaměstnanost ve stavebnictví, v cestovním ruchu, v zemědělství apod. kolísala podle ročních období. Každý z těchto jevů bylo možné opakovaně přiřadit k určitému kalendářnímu měsíci. Pokud se tyto jevy každoročně opakují dostatečně dlouho, lze na základě dlouhé časové řady pro každý měsíc odhadnout určitý koeficient, který slouží k úpravě původních (neočištěných) údajů, a tím i k odstranění těchto sezonních výkyvů. Uživatelé často očekávají, že graf sezonně očištěné časové řady je vyhlazený a neobsahuje výkyvy z původních (neočištěných) časových řad. To však platí pouze částečně, protože sezonně očištěná řada stále obsahuje náhodné fluktuace (náhodnou složku) a také vliv jednorázových či postupně odeznívajících událostí. Podle našich aktuálních zjištění se vliv sezonnosti např. u nezaměstnanosti žen zcela vytratil a oslabuje i u ostatních ukazatelů. Mají na to vliv nové technologie, klimatické změny ovlivňující počasí i změny struktur na trhu práce. Kromě toho měsíční časové řady mají v posledních třech letech vyšší náhodnou složku z důvodu nízké míry nezaměstnanosti. Byli jsme tedy postaveni před otázku, jakou formou v této situaci prezentovat uživatelům údaje tak, aby přehledněji ukazovaly, co se na trhu práce opravdu děje, a více naplnily očekávání uživatelů.

Jak bude vypadat nová rychlá informace

V návaznosti na výše uvedené nové skutečnosti vyjde 2. června 2025 rychlá informace (za měsíc duben) ve změněné formě. Zároveň s tím dojde ke každoroční úpravě dopočtů VŠPS na základě nových výsledků statistiky obyvatelstva (k 31. 12. 2024), sloužících jako základní podklad pro vážení u všech sociálních šetření v domácnostech. Namísto dosud zveřejňovaných sezonně očištěných čísel přejdeme na tzv. trendcyklus. Ten bude ukazovat vyhlazené časové řady, ve kterých se objeví jen trvalé zlomy v úrovni časové řady, typicky spojené se změnou metodiky zjišťování či váhového schématu. Trendcyklová čísla půjdou dobře srovnávat jak meziročně, tak meziměsíčně, a měla by ukazovat skutečnou dynamiku trhu práce.

Pro modely dekompozice časových řad budeme nadále používat mezinárodně doporučenou metodu Tramo-Seats s využitím software JDemetra+ (vyvíjeným Eurostatem pro potřeby národních statistických úřadů za účelem získání mezinárodně srovnatelných výsledků). K identifikaci modelu budeme využívat zkrácenou časovou řadu až od roku 2015, a to z výše popsaných důvodů změny charakteru trhu práce a sezonnosti. Nadále se budou publikovat plné časové řady od roku 1993. Nový model očišťování bude částečně stabilizovaný, aby se historická data neměnila s každým novým měsícem. V souladu s mezinárodní „best practice“ přecházíme na přímou metodu očišťování, kdy se budou sezonně očišťovat jednotlivé výstupní časové řady (míry zaměstnanosti, nezaměstnanosti a ekonomické aktivity) a nikoli údaje o absolutních počtech zaměstnaných a nezaměstnaných, jak se dělo doposud. Tyto absolutní údaje se již zveřejňovat v měsíční periodicitě nebudou. Uživatel je nadále nalezne ve čtvrtletních výstupech VŠPS, kde jsou v analýzách podrobněji vysvětleny i detailní struktury zaměstnanosti.

K vyšší transparentnosti měsíční rychlé informace chceme přispět tím, že ve dvou přílohových tabulkách budou nově jak očištěné (trendcyklus) míry zaměstnanosti, nezaměstnanosti a ekonomické aktivity, tak i původní neočištěné časové řady. Expertní uživatelé tedy budou mít možnost porovnat si původní údaje na jedné straně, a námi připravené řady vyhlazené modelem na straně druhé. Řady trendcyklu budou určeny především ke grafickému zobrazení dlouhodobého vývoje úrovně časových řad. Nelze však opominout, že výpočet sezonně očištěných řad i trendcyklů je citlivý na výkyvy na konci (v posledních měsících) původní časové řady. To bude třeba brát v potaz při interpretaci očištěných řad.

Vyhlazená (trendcyklus) míra nezaměstnanosti 1993–2025

V grafu vidíme dlouhodobý vývoj míry nezaměstnanosti v Česku, který negativně reaguje na ekonomický cyklus. Po překvapivě klidných transformačních letech 1993–1996 vystoupala nezaměstnanost k prvnímu vrcholu okolo 9 % na přelomu let 1999 a 2000. Výrazná konjunktura po vstupu Česka do EU v letech 2004–2008 snížila míru nezaměstnanosti až ke 4 %, ale americká finanční krize z roku 2008 a po ní následující celosvětová recese ji vrátily téměř na hodnoty ze začátku století. Teprve po odeznění druhé, domácí vlny recese po roce 2013 začala nezaměstnanost trvale klesat až na úroveň okolo 2 %. Covidové roky 2020–2021 přinesly nárůst, který odezněl s ukončením karanténních opatření. Poslední dva roky se míra udržuje mezi 2,5 – 3 %.

Zdroj: ČSÚ

Původní (neočištěná) a vyhlazená (trendcyklus) míra nezaměstnanosti 2015–2025

Graf ukazuje detailněji na kratším období, jakým způsobem bude míra nezaměstnanosti vyhlazena.

Zdroj: ČSÚ