Schválené projekty 2011

Rozdělení přidělené dotace z MŠMT na specifický vysokoškolský výzkum po fakultách se zohledněním celoškolských pracovišť na rok 2011

Přidělená částka z MŠMT na VŠB-TUO - 30 645 000,-Kč

2.5% ( 766 125,-Kč) - úhrada způsobilých nákladů spojených s organizací SGS

fakultačástka v tis. Kč
FBI 879,000
EKF 3 701,000
FAST 1 331,000
FS 5 579,271
FEI 6 101,114
HGF 4 952,000
FMMI 7 335,490
CELKEM 29878,875
KódSP2011/150
Název projektuOptimalizace daně z příjmů fyzických osob zavedením daňového bonusu na poplatníka vedoucí ke snížení nezaměstnanosti
ŘešitelŠebestíková Viola prof. Ing., CSc.
Školitel projektu
Období řešení projektu01.01.2011 - 31.12.2011
Předmět výzkumuV době světové hospodářské krize se většina vyspělých zemí světa potýká se zásadním problémem, jímž je vysoká míra nezaměstnanosti. Každá země se s tímto problémem vypořádává odlišným způsobem. Jednoznačně můžeme konstatovat, že nezaměstnanost se zvýšila ve všech vyspělých zemích. Tento vzrůst však nebyl jen výsledkem přirozeného vývoje, ale jednou z hlavních příčin byla také diskreční opatření fiskální politiky státu.

Rozdílnost ve vládních výdajích na aktivní politiku zaměstnanosti lze spatřovat v odlišnosti sociální politiky dané země. Dopady hospodářské krize na občany se některé země snažily řešit navýšením podpory v nezaměstnanosti, případně navýšením sociálních dávek. Například ve Spolkové republice Německo získaly firmy, které splňovaly státem dané podmínky, dotaci na mzdy svých zaměstnanců, aby nedocházelo k hromadnému propouštění tak, jak tomu bylo v okolních zemích.

Naproti tomu se v některých zemích s udržením pracovních míst vypořádali zavedením zkrácené pracovní doby nebo zavedením veřejně prospěšných prací nebo uplatněním nezaměstnaných ve společenských organizacích. Jiné země se od těchto koncepcí odklonily a daný problém řešily formou zvýšení vládních výdajů na aktivní politiku zaměstnanosti (např. rekvalifikační kurzy, školení apod.), což mělo přispět k oživení ekonomiky.

Dalšími možnostmi, jak se vypořádat s hospodářskou krizí, a tak snížit míru nezaměstnanosti, jsou:

- dočasné snížení sociálního pojištění,
- daňové úlevy,
- snížení administrativní náročnosti jak pro zaměstnavatele, tak i pro osoby samostatně výdělečně činné atd.

Na tyto případy bude zaměřeno vlastní řešení projektu. Míra nezaměstnanosti bude řešena dvěmi směry, a to:

- zavedením daňového zvýhodnění na poplatníka formou daňového bonusu u daně z příjmů fyzických osob (u vybraných skupin poplatníků na stanovené období),
- dočasným snížením sociálního pojištění u vybraných skupin potenciálních zaměstnanců a osob samostatně výdělečně činných.

Výzkum v rámci projektu SGS bude směřován k potvrzení hypotézy, že uplatněním těchto opatření dojde ke snížení míry nezaměstnanosti, a současně také ke snížení vládních výdajů na státní politiku zaměstnanosti.

S ohledem na skutečnost, že se stát musí vypořádat se zásadním problémem, jímž je neochota některých občanů v produktivním věku pracovat, bude řešení daného problému spojeno se zpřísněním podmínek pro vyplácení podpory v nezaměstnanosti a sociálních dávek.

Popis metodiky postupu řešení

V projektu budou použity zejména následující metody:

- metoda METR,
- metoda vícekriteriálního rozhodování.

Metoda METR (Marginal Effective Tax Rate for Employed Persons) je vhodným ukazatelem pro analýzu stimulačních účinků daňového a dávkového systému na nabídku práce. Udává, o kolik se zvýší zaplacené daně a sníží sociální dávky, pokud se hrubý pracovní příjem zvýší o jednotku. U zaměstnanců (patřících do nízko-příjmové skupiny) dochází při zvýšení jejich příjmů (případně při přechodu z neaktivity do pracovní činnosti) nejen ke zvýšení daní a odvodů na sociálním a zdravotním pojištění, ale i snížení příjmů ze sociálních dávek, u kterých byla výše odvozena od velikosti příjmu.

Daný ukazatel je definován jako jedna mínus poměr změny čistého příjmu ke změně hrubého příjmu:

METR(EP)=1-∆NEI/∆GEI

kde ∆NEI je změna čistého příjmu a ∆GEI je změna hrubého příjmu.

Jako ukazatel hrubého příjmu jsou brány části průměrné mzdy pracovníka v průmyslu a službách. Složka čistého příjmu je tvořena hned několika segmenty:

∆NEI=∆IT+∆SSC_EE-∆HB-∆FB-∆SB-∆SA

kde IT představuje daň z příjmů fyzických osob, SSC_EE příspěvky na sociální a zdravotní pojištění placené zaměstnanci, HB příspěvek na bydlení, FB přídavky na děti, SB sociální příplatek, SA dávky z titulu sociální potřebnosti.

Změna čistého příjmu je definována jako funkce změny hrubého příjmu (z práce), mezní daňové sazby včetně příspěvku na sociální a zdravotní pojištění placeného zaměstnancem a sazby snižující hodnotu sociálních dávek. Míra redukce sociálních dávek dosahuje 100 % v případě, že jsou tyto dávky redukovány o stejnou částku, o kterou narostl pracovní příjem po zdanění. Tato situace je typická pro systémy, kde jsou sociální dávky konstruovány jako rozdíl mezi příjmem po zdanění a životním minimem.

METR (EP) udává, kolik procent efektivně odvede daňový poplatník (popř. kolik odvede na daních a o kolik se mu sníží příjem ze sociálních dávek), pokud se jeho hrubý příjem zvýší o jednotku. V případě, že hodnota přesáhne 100 %, znamená to, že se zvýšení hrubého příjmu promítne ve snížení čistého příjmu. V takovém případě by bylo iracionální zvyšovat nabídku práce a poplatník se dostane do pasti chudoby.

Past chudoby představuje situaci, kdy sociální dávky (případně kombinované s neformálními příjmy z šedé ekonomiky) považuje občan za výhodnější (a pohodlnější) než usilování o pracovní příjem, který se zdá málo přínosný s ohledem na ztrátu dávek, vyšší zdanění, nutnost vynaložit úsilí atd. To je spojeno s problematikou správného nastavení životního minima. Jeho nesprávné nastavení nebo špatně nastavený systému sociálních dávek může vyvolat právě u nízko-příjmových skupin neefektivitu v podobě vzdání se zaměstnání nebo odmítnutí nastoupit do zaměstnání.

Tato metoda je cestou, jak se vyhnout makroekonomickému konceptu průměrného jedince. Vnáší prvek mikroekonomického pohledu zaměřený na dopad interakce daňového systému se systémem sociální ochrany na trhu práce. To je spojeno i se soudobým individuálním přístupem.

Využití této metody je při hodnocení hospodářských politik vyspělých zemí prováděných jak Evropskou unií, tak i Organizací pro hospodářskou spolupráci a rozvoj. Evropská unie zahrnula hodnoty tohoto ukazatele do sady tzv. strukturálních indikátorů, které tvoří soubor ukazatelů pro potřeby hodnocení členských zemí. Ministerstvo financí České republiky využívá tohoto nástroje už několik let ve svých studiích.

Nabízí se rovněž možnost využití kvantitativní analýzy vlivu výsledných hodnot používaných ukazatelů na makroekonomické veličiny (nezaměstnanost, zaměstnanost), či na dílčí veličiny (nezaměstnanost žen apod.).

Úlohy vícekriteriálního rozhodování řeší problémy, kdy optimální rozhodnutí musí vyhovovat více než jednomu kritériu, přičemž zadaná kritéria mohou mít kvantitativní i kvalitativní charakter, zároveň mohou být maximalizační i minimalizační a současně mohou být i navzájem konfliktní. V případě, že je množina variant určena konečným seznamem variant, hovoříme o vícekriteriálním hodnocení variant, ale pokud je množina možných variant zadána podmínkami, které musí být při výběru optimální varianty splněny, jde o úlohy vícekriteriálního programování. V rámci řešeného projektu budou využity úlohy vícekriteriálního hodnocení variant.

Model vícekriteriální analýzy (hodnocení) variant

V modelech vícekriteriální analýzy (hodnocení) variant je dána konečná množina m variant, které jsou hodnoceny podle n kritérií. Úkolem je pak najít tu variantu, která je podle všech hodnotících kritérií celkově hodnocena co nejlépe (tj. variantu optimální nebo kompromisní), popřípadě dané varianty seřadit a to od nejlepší po nejhorší nebo vyloučit ty varianty, které jsou neefektivní. Je-li hodnocení jednotlivých variant podle zvolených kritérií kvantifikováno, můžeme údaje tohoto matematického modelu uspořádat do kriteriální matice [1].

V této kriteriální matici Y = (yij) vyjadřuje prvek yij hodnocení i-té varianty dle j-tého kritéria. Sloupce (f1 až fn) se zde shodují s kritérii a řádky (a1 až am) s hodnocenými variantami. Ze schématu kriteriální matice vyplývá, že jsou v ní obsažena hodnocení všech variant dle zvolených kritérií, přičemž prvky matice nemusí být pouze čísla.

Kritéria a metody stanovení vah kritérií

Výběr nejlepší varianty řešení závisí samozřejmě také na zvolených kritériích, které můžeme členit dle následujících hledisek:

- podle povahy – maximalizační a minimalizační kritéria,
- podle kvantifikovatelnosti – kritéria kvantitativní a kvalitativní.

Přestože je stanovení vah jednotlivých kritérií jedním z výchozích kroků analýzy modelu vícekriteriální analýzy variant, získat je přímo v číselné podobě je mnohdy velmi problematické. Pro usnadnění určení vah zvolených kritérií se proto využívají metody odhadu vah kritérií, mezi něž patří: a) metoda pořadí, b) metoda Fullerova trojúhelníku (párového srovnání), c) bodovací metoda, d) Saatyho metoda.

ad a) Metoda pořadí
K určení vah kritérií stačí, když se jednotlivá kritéria seřadí od nejdůležitějšího po nejméně důležité, přičemž nejdůležitější kritérium je ohodnoceno n body (n je počet kritérií), druhé n-1 body a tak dále, až je nejméně důležitému kritériu přiřazen pouze 1 bod. Pokud se hodnota přiřazená i-tému kritériu označí symbolem pi, lze poté odhad váhy daného kritéria získat podle vztahu uvedeného v [5].

ad b) Metoda Fullerova trojúhelníku (párového srovnání)
Tato metoda využívá trojúhelníkové schéma, v němž jsou uvedeny dvojice jednotlivých kritérií tak, že se v něm každá dvojice vyskytuje právě jednou. Každé kritérium se pak porovnává s každým a zjišťuje se, které z dané dvojice je důležitější a to se zvýrazní například zakroužkováním. Jsou-li v určité dvojici obě kritéria stejně důležitá, označí se obě dvě. Pokud se počet označení (zvýraznění či zakroužkování) pro i-tému kritériu označí symbolem pi, lze poté odhad váhy daného kritéria získat opět dle výše uvedeného vztahu.

ad c) Bodovací metoda
Předpokladem bodovací metody je schopnost vyjádřit důležitost každého kritéria určitým počtem bodů v rámci předem určené bodovací stupnice např. od 1 do 10, přičemž čím významnější je kritérium, tím více bodů je mu přiřazeno. I v tomto případě lze, pro odhad vah kritérií, využít vztah (viz výše), a to pokud se bodové ohodnocení i-tého kritéria označí symbolem pi.

ad d) Saatyho metoda
Při její aplikaci jsou, obdobně jako u Fullerova trojúhelníku, porovnávány všechny možné dvojice zvolených kritérií. Pro hodnocení párových porovnání kritérií se používá 9-ti bodová celočíselná stupnice (od 1 do 9), „…kde hodnota 1 odpovídá tomu, že dvojice kritérií má stejnou důležitost, hodnota 9 tomu, že důležitost jednoho kritéria absolutně převyšuje důležitost kritéria druhého.“ [5, s. 276] Párově srovnávaná kritéria jsou zapsána do tzv. Saatyho matice S . Prvky této matice (sij) lze následně interpretovat jako odhady podílu vah i-tého a j-tého kritéria [5].

Použitá literatura:

[1] BROŽOVÁ, H.; HOUŠKA, M.; ŠUBRT, T. Modely pro vícekriteriální rozhodování. 1. vyd. Praha: ČZU v Praze, 2003. 172 s. ISBN 80-213-1019-7.

[2] DANĚK, A.; ČERVINKA, T. Zdravotní pojištění 2009. 1. vyd. Olomouc: ANAG, 2009. 152 s. ISBN 978-80-7263-521-4.

[3] FILER, R. K.; HAMERMESH, D. S.; REES, A. E. The Economics of Work and Pay. 6. vyd. New York: HarperCollins College Publishers, 1996. 654 s. ISBN 0-673-99474.

[4] FOSSUM J. A. Labor Relations. 4. vyd. Boston: Richard D. Irwin, Inc., 1989. 495 s. ISBN 0-256-05823-7.

[5] JABLONSKÝ J. Operační výzkum. 1. vyd. Praha: Professional publishing, 2002. 323 s. ISBN 80-86419-23-1.

[6] KOLEKTIV AUTORŮ. Mzdy 2010. 7. vyd. Praha: Wolters Kluwer ČR, 2010. 757 s. ISBN 978-80-7357-515-1.

[7] KUBÁTOVÁ, K. Daňová teorie – Úvod do problematiky. 2. vyd. Praha: ASPI, 2009. 120 s. ISBN 978-80-7357-423-9.

[8] MACHÁČEK, I. Daň z příjmů fyzických osob 2010: Praktická pomůcka k daňové optimalizaci. 1. vyd. Praha: C. H. BECK, 2010. 272 s. ISBN 978-80-7400-188-8.

[9] ŘEZANKOVÁ, H. Analýza dat z dotazníkových šetření. 2. vyd. Příbram: Professional Publishing, 2010. 217 s. ISBN 978-80-7431-019-5.

[10] PAULIČKOVÁ, A. Priame dane v Slovenskej republike. 1. vyd. Bratislava: Eurounion, 2008. 138 s. ISBN 80-88984-23-8.

[11] SIROVÁTKA T.; MAREŠ P. Trh práce, nezaměstnanost a sociální politika. 1. vyd. Brno: Masarykova univerzita, 2003. 272 s. ISBN 80-210-3048-8.

[12] ŠIROKÝ, J. a kol. Daňové teorie s praktickou aplikací. 2. vyd. Praha: C. H. Beck, 2008. 301 s. ISBN 978-80-7400-005-8.

[13] ŠUBRT, B. Abeceda mzdové účetní. 20. vyd. Olomouc: ANAG, 2010. 510 s. ISBN 978-80-7263-574-0.

[14] TOMŠÍ, I. Mzdy a mzdové systémy. 1. vyd. Praha: ASPI, 2008. 335 s. ISBN 978-80-7357-340-9.

[15] VÁCLAVÍKOVÁ A.; KOLIBOVÁ H.; KUBICOVÁ A. Problematika trhu práce a politiky zaměstnanosti. 1. vyd. Opava: OPTYS, 2009. 149 s. ISBN 978-80-85819-76-2.

[16] VANČUROVÁ, A.; KLAZAR, S. Sociální a zdravotní pojištení – Úvod do problematiky. 1. vyd. Praha: ASPI, 2005. 96 s. ISBN 80-7357-102-1.

[17] VANČUROVÁ, A.; LÁCHOVÁ, L. Daňový systém ČR 2010. 10. vyd. Praha: 1. VOX, 2010. 355 s. ISBN 978-80-86324-86-9.

[18] VYBÍHAL, V. Zdaňování příjmů FO 2010. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 2010. 224 s. ISBN 978-80-247-3426-2.

[19] Výzkumná studie č. 1/2009 Ministerstva financí České republiky

[20] WINKLER J.; WILDMANNOVÁ M. Evropské pracovní trhy a průmyslové vztahy. 1. vyd. Praha: Computer Press, 1999. 143 s. ISBN 80-7226-195-9. -0.

[21] ŽENÍŠKOVÁ, M. Pojistné na sociální zabezpečení zaměstnavatelů, zaměstnanců, OSVČ, dobrovolně důchodově pojištěných: s komentářem a příklady k 1. 1. 2010. 2. vyd. Olomouc: ANAG, 2010. 143 s. ISBN 978-80-7263-579-5.
Členové řešitelského týmuIng. Vlastimil Beran, Ph.D.
Ing. Jiřina Krajčová, Ph.D.
Ing. Veronika Křelinová
Bc. Stanislav Myška
prof. Ing. Viola Šebestíková, CSc.
Bc. Sandra Šebová
Ing. Pavla Boďa Vanduchová
Specifikace výstupů projektu (cíl projektu)Cílem projektu je posoudit vliv daňového zvýhodnění na poplatníka (formou daňového bonusu) a snížení sociálního pojištění na míru nezaměstnanosti u vybraných skupin obyvatelstva v ČR. Analýza bude zaměřena na:

- zvýšení motivace k práci,
- úspory státu v oblasti výplat podpor v nezaměstnanosti a sociálních dávek.

Cílovými skupinami projektu jsou uchazeči o zaměstnání evidovaní na Úřadu práce.

V projektu budou použity zejména následující metody (viz předmět výzkumu):

- metoda METR,
- metoda vícekriteriálního rozhodování.

Projekt má návaznost na v minulosti řešenou výzkumnou studii Ministerstva financí České republiky „Dopady změn v daňovém a dávkovém systému v letech 2004 – 2008 na hodnoty ukazatelů motivace k práci v ČR“, jejímž autorem je Jan Pavel.

V rámci řešeného projektu bude provedena analýza vybraných veličin v průběhu jednoho roku. Pro dané modelování je potřeba sběr dat, které budou získány z Českého statistického úřadu, Úřadů práce a pomocí dotazníkového šetření mezi nezaměstnanými občany.

Vstupní data budou:

a) individuální (mikroekonomický pohled)
- daň z příjmů fyzických osob,
- příspěvky na sociální a zdravotní pojištění placené zaměstnanci,
- příspěvek na bydlení,
- přídavky na děti,
- sociální příplatek,
- dávky z titulu sociální potřebnosti.

b) souhrnná (makroekonomický pohled)
- míra (ne)zaměstnanosti,
- hrubý domácí produkt na obyvatele,
- index průmyslové produkce.

Tato data budou získána z dotazníku, který bude obsahovat měřítkové otázky, kde budou hodnoty nabývat nominální a ordinální povahy. Pro vyhodnocení bude použit software Excel, SPSS a Eviews. Obdržené hodnoty následně aplikujeme na výše uvedené metody.

Časový harmonogram řešení

1) Teoretické rozpracování výchozí poznatkové základny: 1. 1. – 31. 3. 2011
2) Sběr dat: 1. 4. – 30. 6. 2011
3) Zpracování dat: do 31. 7. 2011
4) Vytvoření simulačního modelu: 1. 8. – 30. 9. 2011
5) Verifikace simulačního modelu: do 31. 10. 2011
6) Průběžné verbální a neverbální výstupy (příspěvky na konferencích, článek v českém recenzovaném časopise, monografie): 1. 4. – 14. 12. 2011
7) Vypracování závěrečné zprávy: 1. 11. – 14. 12. 2011

Plánované výstupy projektu jsou následující

1. Zpracování monografie z daňové oblasti, která bude vycházet z výsledků řešeného projektu. Předpokládané bodové hodnocení dle RVVI: 20 b.
2. Minimálně jeden článek v odborném recenzovaném časopise, např. Acta academica karviniensia, OPF Karviná, SU Opava. Předpokládané bodové hodnocení dle RVVI: 4 b.
3. Účast na mezinárodních vědeckých konferencí (tuzemských i zahraničních, blíže bude specifikováno v průběhu projektu). Předpokládané bodové hodnocení dle RVVI: 0 b.
4. Projekt přispěje ke zkvalitnění disertační práce Ing. Jiřiny Krajčové s názvem „Vývoj daně z příjmů fyzických osob v České republice“. Předpokládané bodové hodnocení dle RVVI: 0 b.
5. Výsledky budou prezentovány ve výuce odborných předmětů z této oblasti. Předpokládané bodové hodnocení dle RVVI: 0 b.
6. V případě dosažení relevantních a hodnotných výsledků budou výstupy vydané jako studie, která může být využita jako odborný vědecký materiál pro Ministerstvo financí České republiky, a také pro Ministerstvo práce a sociálních věcí. Předpokládané bodové hodnocení dle RVVI: 0 b.

Výstupem projektu SGS bude závazně minimálně 24 bodů.

Rozpočet projektu - uznané náklady

NávrhSkutečnost
1. Osobní náklady
Z toho
40000,-40000,-
1.1. Mzdy (včetně pohyblivých složek)29850,-29850,-
1.2. Odvody pojistného na veřejné zdravotně pojištění a pojistného na sociální zabezpečení a příspěvku na státní politiku zaměstnanosti10150,-10150,-
2. Stipendia60000,-60000,-
3. Materiálové náklady12400,-11758,-
4. Drobný hmotný a nehmotný majetek3000,-1799,-
5. Služby30000,-44843,-
6. Cestovní náhrady13000,-0,-
7. Doplňkové (režijní) náklady max. do výše 10% poskytnuté podpory17600,-17600,-
8. Konference pořádané VŠB-TUO k prezentaci výsledků studentského grantu (max. do výše 10% poskytnuté podpory)0,-0,-
9. Pořízení investic0,-0,-
Plánované náklady176000,-
Uznané náklady176000,-
Celkem běžné finanční prostředky176000,-176000,-