Přínos Vilfreda Pareto pro manažerské rozhodování
Bakalářská práce
Studijní program: B6208 – Ekonomika a management Studijní obor: 6208R085 – Podniková ekonomika Autor práce: Denisa Dymáčková
Vedoucí práce: Ing. Mgr. Marek Skála, Ph.D.
Poděkování
Ráda bych poděkovala Ing. Mgr. Marku Skálovi, Ph.D. za vedení celé mé bakalářské práce a cenné rady, které mi poskytl. Poděkování patří také mé velké rodině a přátelům, kteří mne během studia na vysoké škole podporovali.
ANOTACE
Tato bakalářská práce s názvem Přínos Vilfreda Pareta pro manažerské rozhodování si klade za cíl potvrzení vazby mezi Paretovým pravidlem a manažerským světem, odpověď na otázku, zda je to opravdu efektivní nástroj manažerského rozhodování, či nikoliv.
V první části je představena osobnost Vilfreda Pareta, jeho přínos pro ekonomii a Pravidlo 80/20, které stvořil, ale již neuvedl v povědomí světu. Jsou zde uvedeny i další možné nástroje manažerského rozhodování, některé z nich lze aplikovat následně po aplikaci Paretova pravidla, jiné jsou naopak složitější a vyžadují odbornější manažerské znalosti.
V další části se autorka snaží o aplikaci Paretova principu 80/20, nejprve zkoumá rozdělení bohatství ve světě a rozložení příjmů v České republice a dále se snaží o prokázání fungování Paretova pravidla v různých oblastech manažerského života. Následně se v práci nachází závěrečné doporučení včetně návrhů na řešení daných situací.
Klíčová slova
Vilfredo Pareto, Nerovnost, Pravidlo 80/20, efektivní nástroje manažerského rozhodování, použití Paretova pravidla
ANNOTATION
Contribution of Vilfredo Pareto on Managerial decision
The primary aim of this thesis is a confirmation of connection between Pareto’s rule and managerial world and to find an answer to a question, if Pareto’s rule is really effective tool for managerial decision, or not. The first part introduces a personality of Vilfredo Pareto, his contribution to economics and his rule, called Pareto’s rule or Pareto’s principle, which was created by Vilfredo Pareto, but he had never made it known. This part includes other tools, which can help to managers with their decision. Some of them can be used after an application of Pareto’s rule and some of them are more difficult and need better managerial knowledges. The next part consists an author’s attempt to application of principle 80/20, firstly the author looks into a distribution of wealth in the world and distribution of income in the Czech Republic. Then the author tries to prove the applicability of Pareto’s principle in different parts of managerial life. After that, there is a final recommendation.
Keywords
Vilfredo Pareto, Inequality, Rule 80/20, effective tools on managerial decision, application of Pareto’s principle
Obsah
Seznam ilustrací ... 9
Seznam tabulek ... 10
Seznam zkratek, značek a symbolů ... 11
1 Paretův princip ... 14
1.1 Vilfredo Pareto ... 14
1.2 Lausannská škola ... 16
1.3 Okolnosti formulování Paretova Principu ... 16
1.4 Distribuce důchodů ... 17
1.4.1 Lorenzova křivka ... 17
1.5 Pravidlo 80/20 ... 19
1.5.1 Analýza podle pravidla 80/20 ... 20
1.5.2 Myšlení podle pravidla 80/20 ... 20
1.5.3 Paretův diagram ... 20
1.6 Paretova ABC analýza ... 21
1.7 Pravidlo 50/5 ... 22
1.8 Pravidlo 60-30-10 ... 23
1.9 Další průkopníci pravidla 80/20 ... 23
2 Další nástroje manažerského rozhodování ... 25
2.1 Burza nápadů ... 25
2.2 Ishikawův diagram ... 26
2.3 Analýza silového pole ... 27
2.4 Strom kauzálních vztahů ... 28
2.5 Metody využívající analogii ... 29
3 Ověření fungování Paretova principu ... 31
3.1 Rozdělení příjmů v České Republice ... 31
3.2 Rozdělení bohatství ve světě ... 34
3.3 Zdravotnictví ... 37
3.4 Obchod ... 38
3.5 Zefektivnění prodeje rozlévaných alkoholických nápojů ... 40
3.6 Podnikání ... 43
4 Závěrečná doporučení... 46
Závěr ... 48
Seznam použité literatury ... 49
Seznam příloh ... 53
Seznam ilustrací
Obrázek 1: Vilfredo Pareto ... 14
Obrázek 2: Lorenzova křivka ... 18
Obrázek 3: Paretův diagram ... 21
Obrázek 4: Ishikawův diagram... 27
Obrázek 5: Diagram silového pole ... 28
Obrázek 6: Strom kauzálních vztahů ... 29
Obrázek 7: Lorenzovy křivky domácností ČR pro rok 2015 ... 33
Obrázek 8: Rozložení mezd v ČR v 1. pololetí 2017 ... 34
Obrázek 9: Světová pyramida bohatství ... 35
Obrázek 10: Graf kumulativních relativních četností ... 40
Obrázek 11: Paretův diagram kumulovaných relativních četností ... 43
Obrázek 12: Vývoj obratu firmy Kiwi v roce 2016 ... 44
Obrázek 13: Graf kumulativních relativních četností ... 45
Seznam tabulek
Tabulka 1: Příjmy domácností ČR na osobu za rok 2015 v Kč ... 32
Tabulka 2: Transformace celkových příjmů na % podíl celkových příjmů ... 32
Tabulka 3: 10 nejbohatších lidí světa 2017 ... 36
Tabulka 4: Výdaje zdravotních pojišťoven na zdravotní péči v ČR podle diagnóz v roce 2015 ... 37
Tabulka 5: Vstupní údaje o místech vzniku odpisů ... 39
Tabulka 6: Souhrnná tabulka pro sestrojení Paretova diagramu ... 39
Tabulka 7: Seznam alkoholických nápojů v restauraci XY ... 41
Tabulka 8: Alkoholické nápoje – relativní kumulativní součet dle podílu na celkovém obratu ... 42
Tabulka 9: Data o obratu firmy Kiwi ... 44
Tabulka 10: Kumulativní relativní součet měsíčních obratů za rok 2016 ... 45
Seznam zkratek, značek a symbolů
ČP čistý příjem
ČPP čisté peněžní příjmy ČSÚ Český statistický úřad
HP hrubý příjem
HPP hrubé peněžní příjmy KČP kumulované čisté příjmy
KHP kumulované hrubé příjmy LRD Lorenzovo rozdělení důchodů MPSV Ministerstvo práce a sociálních věcí
Úvod
Velká část manažerů se zaměřuje ve většině případů spíše na výstupy, než na vstupy.
Chtějí dosáhnout co nejlepších výsledků, a nehledí na fakt, že se soustředí na ohromné množství úkolů, které plní na denní bázi, mnohdy i pracují přesčas, aby vše zvládli. Jestliže se ale zamyslíme nad otázkou, jak se vytvářejí ty nejlepší výsledky a jaká cesta k nim vede, dojdeme k závěru, že stačí poměrně malé úsilí na získání většiny výstupu (výsledků).
Manažer je zaslepen obrovským množstvím úkolů, že zapomíná na pravidlo, které říká, že stačí udělat to nejdůležitější, tedy málo, a získá mnohem více, nežli vložil.
Toto pravidlo již před více než 100 lety objevil italský ekonom Vilfredo Pareto, který zkoumal rozložení bohatství v tehdejší Anglii, často se mluví o Itálii, ale byla to právě Anglie, ve které zjistil, že distribuce bohatství probíhá nerovnoměrně, tedy menšina vlastní většinu. Konkrétně řečeno, menšina obyvatel Anglie vlastnila většinu země.
Pareto však nebyl tím, kdo přišel na svět s Pravidlem 80/20, ale byl to americký inženýr Joseph Muses Juran, který použil data, která Pareto získal a aplikoval je na oblast jemu vlastní, řízení kvality. A tak se dostalo Pravidlo 80/20 do podvědomí celého světa.
V nynějším světě lze Paretovo pravidlo aplikovat snad na každý jev. Ať už se jedná o fakt, že malé množství zákazníků přináší firmě většinu zisku, nebo že 80 % zákaznických stížností pochází od 20 % lidí, nebo také v oblasti manažerské, že 80 % rozhodnutí padne během 20 % času stráveného na poradě a 20 % úsilí vede obecně k 80 % úspěchů. Je to opravdu podivuhodné, ale ve spoustě případech se to již prokázalo.
Cílem bakalářské práce je představit osobnost Vilfreda Pareta, okolnosti formulování
„jeho“ principu 80/20, který mnohdy bývá označován jako Paretův zákon, nebo také Paretovo pravidlo. Mimo to, je také cílem ověřit fungování Paretova pravidla 80/20 na konkrétních datech, získaných z Českého statistického úřadu, nebo od skutečných firem.
Byly stanoveny následující výzkumné otázky:
Jaké byly okolnosti formulování principu 80/20?
Představuje Paretův princip vhodný nástroj pro praktické manažerské rozhodování?
Při zpracování reálných dat je možné, že dojde k úplnému ztotožnění se s poměrem 80/20, nebo alespoň k závěru, že nemusí platit striktní fungování poměru 80/20, ale minimálně jeho podstata, tedy, že minoritní vstup přináší ve skutečnosti majoritní výstup.
1 Paretův princip
Kapitola je zaměřena na představení osobnosti Vilfreda Pareta a osob, které ho ovlivnili v jeho životě, dopomohli mu k úspěchu, a které se jím nechali při své tvorbě inspirovat.
Dále se zaměřuje na okolnosti formulování Paretova principu. Rozlišuje se zde mezi analýzou a myšlením podle Paretova pravidla. Jsou zde uvedena také pravidla, která sdílejí podstatu Paretova pravidla 80/20, tedy že díky malému úsilí je možné získat hodně.
Obsahuje také popis tvorby Paretova diagramu, který je důležitý dále pro Paretovu analýzu.
1.1 Vilfredo Pareto
Celým jménem Vilfredo Frederico Damaso Pareto, zobrazen na obrázku 1, se narodil v Paříži roku 1848. Byl synem janovského šlechtice, který z politických důvodů emigroval se svou rodinou do Francie. O několik let později se vrátil i se svými nejbližšími do rodné Itálie a začal studovat na Polytechnickém institutu v Turíně. Své studium řádně dokončil a získal inženýrský titul. Poté pracoval 10 let jako inženýr, později jako generální ředitel, u italských železnic ve Florencii. Tuto funkci však musel opustit kvůli potížím, do kterých se firma dostala. Pareto se tedy ubral jiným směrem a začal se zajímat o ekonomickou teorii (Loužek, 2010).
Obrázek 1: Vilfredo Pareto Zdroj: Robinson, 2016
Vilfreda Pareta významně ovlivnil při tvorbě své teorie William Stanley Jevons a Léon Walras. Roku 1892 Vilfredo Pareto zveřejnil svůj první článek v italském ekonomickém časopise Giornale degli ekonomisti (Sojka, 2010).
Po smrti svých rodičů roku 1989 opustil univerzitu a oženil se s chudou ruskou dívkou pocházející z italského Venice. Poté začal psát články, které byly směřovány k vládě, kterou on však nepodporoval.
Přednášky, které vedl na univerzitě, nebyly povoleny tamní policií. Vilfredo Pareto se snažil rozvinout svůj zájem o čistou ekonomii, a proto se sblížil se systémem, který vyvinul Léon Walras, v tehdejší době profesor politické ekonomie na Laussanské univerzitě. Poté, co Léon Walras opustil univerzitu, nastoupil na jeho místo samotný Vilfredo Pareto a setrval zde dlouhých 14 let (Loužek, 2010).
Roku 1896 vydal Vilfredo Pareto knihu Kurz politické ekonomie (Cours d’Economie Politique), ve které zastával „republikánské a demokratické názory“ a roku 1906 Rukověť politické ekonomie, originálním názvem Manuale di economia politica (Loužek, 2010).
V této knize „Pareto upustil od tradiční ekonomie, nejen tím, že nepřijal kardinalistické pojetí užitku a připojené funkce užitku, ale i omezením se striktně na sociální závěr, že nikdy nezáleží na žádném interpersonálním srovnávání. Omezený význam Paretova optima muže být viděn na prozkoumání marginálních podmínek směny v dokonale konkurenčním prostředí. Jak již všichni ekonomové už od Jevona vědí, optimální podmínky směny záleží na intrapersonální, nikoliv na interpersonální porovnání užitku“ (Blaug, 1997, s. 586).
Vilfredo Pareto byl velice zneklidněný tím, jak bylo bohatství přerozdělováno. Učinil obrovský objev, když prohlásil, že 20 % Italů vlastní neuvěřitelných 80 % bohatství celé země. Srovnal rozdíly mezi bohatými a chudými lidmi v Evropě zpátky do 15. století a propojení mezi politickou mocí a rozdělováním bohatství bylo víc než jasné.
Z důvodu onemocnění musel Vilfredo Pareto odmítnout většinu ocenění. Mluvil však pozitivně o jistých změnách, které měly v blízké době nastat pod Mussoliniho vedením.
Vilfredo Pareto se těšil na zmenšení státu, které měl Mussolini uskutečnit. Co se ekonomických otázek týče, chtěl, aby Mussolini nechal vládnout ryze ekonomické síly.
Upozorňoval fašisty, aby se vyvarovali krutovládě, cenzuře a kontrole a ovládání státu lobbistickými skupinami, které sdílejí stejný zájem (Smitha, 2015).
Proč se Vilfredo Pareto přikláněl k Mussolinimu režimu, je předmětem mnoha diskuzí.
„Mussolini se nechal slyšet, že byl v roce 1904 jedním z Paretových žáků. Fašistický vůdce citoval Pareta jako svého učitele a inspirátora a dokonce jej jmenoval senátorem za jeho režimu. Fašistická vláda po jeho smrti kanonizovala Pareta za protifašistu“ (Loužek, 2010, s. 406). Těsně předtím, než Vilfredo Pareto zemřel, upozornil tehdejší vládu na omezování svobod.
1.2 Lausannská škola
Její název je odvozen od švýcarské univerzity, sídlící ve městě Lausanne. Jejím hlavním představitelem byl právě Vilfredo Pareto a významný ekonom Léon Walras (Sojka, 2010).
Skutečným zakladatelem však nebyl Léon Walras, ale právě Vilfredo Pareto, „když rozvíjením Walrasova odkazu získával další stoupence a žáky, hlavně mezi italskými ekonomy“ (Holman, 2005, s. 172). Charakteristickým rysem této školy bylo, že se snažila
„o rozvoj teorie všeobecné rovnováhy – zkoumala všechny trhy jako navzájem propojené a analyzovala současnou rovnováhu všech trhů“ (Holman, 2005, s. 172).
Laussanská škola neměla již s klasickou ekonomií nic společného. Obsah i metoda Walrasovy a Paretovy ekonomie byly již na hony vzdáleny klasické politické ekonomii.
Byla to právě Laussanská škola, která měla značný podíl na vzniku nového ekonomického paradigmatu. Moderní ekonomie, tak jak ji dnes známe, je vlastně vybudována na základech, které položila právě tato škola (Holman, 2005).
1.3 Okolnosti formulování Paretova Principu
V Paretově díle Cours d'économie politique (1896), se Vilfredo Pareto zaobíral rozdělením důchodů v několika zemích a také dobách, nejprve však v Anglii. Měl k dispozici velké množství dat, ze kterých mohl čerpat. Rozdělení důchodů aplikoval k množství obyvatel pobírající důchod o jisté sumě. Došel k přesvědčení, že se společnost stále navrací k distribuci příjmů pro ni charakteristické. Transformace příjmů v jisté části škály, která zobrazuje distribuci důchodů, navodí pokaždé zvrat v celé škále a navrácení se k počátečnímu stavu v distribuci příjmů. Příčinu v nepravidelném přerozdělení důchodů spatřoval Vilfredo Pareto v různých schopnostech lidí. Z toho vyplývá, že jakákoliv snaha o distribuci příjmů, například pomocí státního rozpočtu, je předem odkázána k zatracení (Soukup, 1988).
Paretův hlavní přínos pro ekonomii tedy představuje interpretaci Paretova zákonu o rozdělování příjmů, které se řídi logaritmickým schématem (vztahem), které je vyjádřeno následujícím vzorcem:
log N = log a + k log x, (1)
přičemž N vyjadřuje počet lidí, kteří vlastní bohatství větší než je hodnota x. A je konstanta ekonomiky a k je konstanta logaritmu. Tento vztah se nazývá Paretovým indexem. Co je zajímavé, tak sám Pareto tuto nerovnoměrnou distribuci příjmů nenazval Pravidlem 80/20 a ani v žádném jiném případě tak neučinil (Koch, 2015).
Skutečnost existence konstantního vztahu mezi lidmi vydělávajícími nejvíce peněz a procentem jejich celkových důchodů začala zajímat v pozdějších letech jiné další badatele, například George Kingsleyho Zipfa a Josepha Mosese Jurana. Joseph Moses Juran byl tím, kdo dal tomuto vztahu název Paretův princip, nebo také Pravidlo 80/20.
1.4 Distribuce důchodů
Rozdělení důchodů probíhá na vládní úrovni, tedy vláda se sama snaží o přerozdělení důchodů pro zajištění větší rovnosti ve společnosti. Činitelé působící na zrod nerovnoměrného rozložení důchodů a bohatství jedinců jsou velice rozmanité a je obvyklé, že vystupují v součinnosti, která je oboustranná.
Důležitý je fakt, že distribuci lze měřit. Je tedy možné změřit, jak jsou rozdělovány důchody ve společnosti. Jednou z možností, jak změřit rozdělení příjmů ve společnosti, je Lorenzova křivka (Jurečka, 2013).
1.4.1 Lorenzova křivka
Patří mezi způsoby, jimiž je možné vyjádřit nerovnosti v rozdělování národního důchodu.
Krabicový diagram umožňuje její grafické vyjádření. Vodorovná osa grafu znázorňuje údaje o kumulativních procentech obyvatelstva dané země, svislá osa obsahuje data o kumulativních podílech celkového důchodu země, na obou osách jsou vyjádřeny hodnoty v procentech.
Obrázek 2: Lorenzova křivka
Zdroj: Riegel (2007), vlastní zpracování
Krajní případy, které mohou při rozdělování důchodů nastat:
Skutečná nerovnost – ta je zobrazena pomocí skutečné Lorenzovy křivky vycházející se statistik;
Linie rovné, nebo také absolutní distribuce – situace, kdy přímka x=y, tedy příjem je rozdělován všem stejně, všichni pobírají stejný důchod. V reálném světě není možné se s touto situací potkat. V grafu má spíše funkci „porovnávací“, protože čím menší je vzdálenost mezi křivkou Linie rovné distribuce a skutečnou Lorenzovou křivkou, tím je distribuce důchodů vyváženější, toto tvrzení platí i naopak;
Absolutně nerovná distribuce – stav, kdy jedna domácnost vlastní veškerý důchod.
Jestliže se skutečná Lorenzova křivka nachází blízko křivky absolutní nerovnosti, vyjadřuje to, že distribuce důchodu v konkrétní zemi je velice nerovnoměrně rozložena. Znamená to, že se v dané zemi nachází zrnko bohatých, a obrovské množství chudých lidí (Jurečka, 2013).
0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 %
0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 %
Kumulované procento bohatství
Kumulované procento domácností Absolutní nerovnost Absolutní rovnost
Příklad
Lorenzovy křivky pro Českou Republiku budou dále vytvořeny v kapitole 3 díky datům získaným Českým statistickým úřadem (dále ČSÚ).
1.5 Pravidlo 80/20
Pravidlo 80/20, jehož zakladatelem byl výše zmiňovaný Vilfredo Pareto, vychází z předpokladu, že na světě neexistuje rovnováha mezi vstupy a výstupy, nýbrž nerovnováha. Vytváří hypotézu, která říká, že je možné z pouhých 20 % vstupů získat 80 % výstupů. Někdy je možné, že se vztah blíží více poměru 70/30 nebo 80/1, 99/1. Je poněkud nepravděpodobné, že by platil vztah rovnováhy, tedy 50 % vstupů, nebo příčin, by vytvářilo 50 % výstupů (výsledků, důsledků). Obecně tedy řečeno:
80 % výstupu pochází z 20 % vstupů 80% důsledků je způsobeno díky 20 % příčin
80 % výsledků vyplývá z 20 % úsilí
Koch (2015, s. 55) ve své knize uvádí: „Pravidlo 80/20 se využívá pouze případ od případu a je stále ještě málo prozkoumané, a to i těmi, kteří jej uznávají. Pravidlo má široké pole uplatnění. Může být přínosem pro jakékoli odvětví a jakoukoli organizaci, jakoukoli funkci v rámci organizace, ale i jakoukoli práci. Může pomoci vrcholovému vedení, výrobním manažerům, odborným pracovníkům, kvalifikovaným dělníkům.
Ačkoli má pravidlo 80/20 nejrůznější formy využití, vždy vycházejí ze stejné logiky, a proto pravidlo funguje a má svou hodnotu.“
Marshall (2015, s. 28) ve své knize píše: „Pravidlo 80/20 platí ve světě, kde žije 7 miliard obyvatel a stejně tak platí mezi 10 nejbohatšími lidmi světa. Vzorec 80/20 je naprosto stejný, bez ohledu na to, jestli ho aplikujeme na svět se sedmi miliardami obyvatel, 400 nejbohatších lidí uváděných časopisem Forbes, nebo na seznam 10 nejbohatších lidí světa.“
V oblasti projektového řízení je například známé, že 20 % práce (prvních 10 % a posledních 10 %) projektových manažerů spotřebuje 80 % času a zdrojů (Anon., 2009).
Exaktnost (neboli přesnost) poměru bývá mnohdy diskutabilní, ale fakt, že díky zaměření svého úsilí na několik konkrétních činností, než na veškeré činnosti, může přinést mnohem zajímavější výsledky (Caunt, 2013).
1.5.1 Analýza podle pravidla 80/20
Tato analýza umožňuje prozkoumat vztah mezi dvěma skupinami dat, které se dají snadno porovnávat. První skupinu vždy vyjadřují osoby nebo předměty vyskytující se ve velkém počtu sta a více, a mohou být vyjádřeny v procentech. Druhá skupina dat pak obsahuje data o lidech nebo předmětech, která lze změřit a je možné je zapsat v procentuálním vyjádření.
Tuto analýzu je nejlepší zobrazit pomocí sloupcového diagramu (Koch, 2015).
Ačkoliv je analýza podle pravidla 80/20 užitečná, lidé obvykle analýzám nerozumějí, proto se zde naskytuje možnost použití myšlení podle pravidla 80/20.
1.5.2 Myšlení podle pravidla 80/20
Ne vždy je čas na vytváření analýzy a z tohoto důvodu je efektivnější podle pravidla 80/20 myslet. Jedná se tedy o nekvantitivní použití Paretova pravidla. Nejprve se tedy začne hypotézou o existující nerovnováze mezi příčinami a následky. Podstatné je, že se neprovádí shromažďování dat, ale pouze jejich odhad. Je důležité se neustále ptát, kterých 20 % vstupů přinese 80 % výstupů. Koch (2015, s. 45) ve své knize uvádí: „Nikdy nesmíme předpokládat, že odpověď získáme automaticky, ale musíme si nechat čas a tvůrčím způsobem o tom přemýšlet. Kde je těch několik životně důležitých vstupů nebo příčin?“
1.5.3 Paretův diagram
Sestrojení Paretova diagramu je poměrně jednoduché a skládá se z následujících kroků:
Prvním krokem je sběr dat, která jsou objektem analýzy, může jít například o zákazníky, kteří nakupují v daném obchodě, o příčiny vzniku škody, nákladů, zmetků, které vznikají při výrobě výrobků;
Dále se seřadí jednotlivé položky podle četnosti sestupně. Tedy od nejpočetnějších položek k nejméně početným. Provede se postupná kumulace všech položek a ke každé se přiřadí absolutní a relativní četnost výskytu;
V závěru se zhotoví graf, viz obrázek 3, na horizontální (vodorovnou) osu se nanesou všechny porovnávané kategorie (např. příčina vzniku finanční ztráty) a na vertikální (svislou) osu se nanesou jednotlivé hodnoty (např. velikost finanční ztráty vyjádřena v penězích). Nejčetnější kategorie jsou naneseny zleva doprava (Zuzák, 2009).
Obrázek 3: Paretův diagram
Zdroj: Nenadál, 2017
1.6 Paretova ABC analýza
Stavebním kamenem této analýzy je právě Paretovo pravidlo, které říká, že 80 % důsledků je způsobeno 20 % příčin. Tato analýza se dá použít při hledání a formulaci těch nejdůležitějších příčin, které se podílejí nejvíce na celkových nákladech, nebo tvoří největší počet, pro představu lze uvést např. vadnost výrobků.
Naopak se dá použít při zjištění podstatně významné minority příčin, které vyvolávají dopředu vymezený, již zjevný problém (např. příčiny vzniku zákaznických reklamací v obchodním styku). Analýza se nejčastěji dělá až po sestrojení Paretova diagramu.
Například v logistice se metoda ABC zakládá na klasifikaci zásob na jednotlivé tři kategorie podle těchto ohledů (Svoboda, 2006, s. 196):
velikost ročního obratu dané skupiny zásob,
cena za pořízení zásob,
disponibilita zásob a skladovacích kapacit,
dodací lhůta,
skladovací podmínky,
hmotnost a objem zásob.
Nejpodstatnější a nejvíce se podílející na nákladech je skupina zásob A, z tohoto důvodu podnik usiluje o její striktní určení. Zásoby skupiny B se liší od skupiny A tím, že se objevují ve více variacích a je stanoven limitní počet kusů na skladě. Nejrůznější, co se týče druhu zásob, je skupina C, kterou podnik nakupuje operativně, do předem stanoveného limitu (Svoboda, 2006).
1.7 Pravidlo 50/5
Toto pravidlo může být považováno za následovatele pravidla 80/20. Pravidlo 50/5 říká, že nejčastěji „50 % zákazníků, produktů, komponentů a dodavatelů společnosti přináší méně než 5 % obratu a zisku. Vyřazení nízkoobjemových 50 % položek je klíčem ke snížení složitosti“ (Koch, 2015, s. 92).
Například v americké společnosti Corning, která je pověstná svou odolnou vrstvou pro Gorilla Glass displeje pro mobilní zařízení, se pravidlo 50/5 ukázalo jako prospěšné.
Z celkových 450 výrobků této společnosti, které jsou vyráběny v Greenvillu, jich 225 generovalo celkem 96,3 % tržeb. Ve stejném období se v továrně společnosti sídlící v Německu, projevilo, že právě 50 % výrobků vyráběných v nízkém objemu generovalo pouze 2-5 % tržeb. v obou továrnách se tedy zjistilo, že spodních 50 % bylo neziskových (Koch, 2015).
1.8 Pravidlo 60-30-10
Za autora tohoto pravidla je považován Jay Conrad Levinson. Říká, jakým směrem by se měl manažer ubrat při rozčleňování peněžních prostředků do marketingových aktivit.
Manažer by měl tedy zacílit na:
Současné klienty. To jsou ti lidé vytvářející největší podíl na zisku. Je tedy potřeba investovat 60 % celkových financí a plánů do této skupiny.
Potenciální zákazníky. Tato kategorie je tvořena osobami, které se dosud nestaly firemními zákazníky. Podstatné je se důkladně obeznámit s touto skupinou, aby nedošlo ke zbytečnému investování do skupin, které nepřinesou podniku velký zisk. Do této skupiny by se tedy mělo investovat 30 % celkových finančních prostředků.
Širší trh. Tuto kategorii tvoří každý, který nepatří ani do jedné z výše uvedených skupin.
Do této skupiny by mělo být investováno 10 % finančních zdrojů z marketingových aktivit.
Seth Godin je dalším případem, kdy bylo využito pravidla 60-30-10. 10 % svého času strávil plánování knihy, 30 % věnoval na psaní samotné knihy a zbylých 60 % času investoval do propagace knihy. Jeho kolega John Calvin Maxwell uplatňuje stejný postup.
Oba dva napsali přes 100 knih, některé byly označeny jako bestsellery a založili svůj úspěch právě na tomto pravidlu (Waite, 2014).
Roku 2007 Steve Jobs uvedl na trh iPhone. Během své prezentace strávil 10 % času mluvením o průmyslových trendech, 30 % času mluvením o firmě Apple a zbylých 60 % času tím, že představil nový iPhone (Waite, 2014).
1.9 Další průkopníci pravidla 80/20
Paretovo pravidlo upadlo po smrti svého zakladatele na dlouhá léta v zapomnění a až po druhé světové válce jej znovu nalezli dva různí výzkumníci. Jedním z nich byl profesor na Harvardu George Kingsley Zipf a druhým slavný americký guru v oblasti kvality Joseph Moses Juran.
George Kingsley Zipf roku 1949 přišel na svět s pravidlem nejmenšího úsilí, které navazovalo na Paretův zákon. Pravidlo nejmenšího úsilí představovalo vstupy, které
vznikají způsobem minimalizující práci. Tím říká, že 20-30 % jakéhokoliv vstupu znamená 70-80 % jednání, které se týká konkrétního vstupu (Koch, 2013).
Joseph Moses Juran byl velkým průkopníkem v oblasti řízení kvality a také zastával funkci průmyslového inženýra u společnosti Western Electric Company. Roku 1951 publikoval svou knihu nazvanou Quality Control Handbook. V knize se píše, že odstraněním 20 % zdrojů příčin, může dojít k odstranění 80 % způsobené nekvality.
V USA neměl Joseph Moses Juran veliký úspěch, a proto se vydal roku 1953 do Japonska navštívit Japonské unie vědců a inženýrů. Nakonec zde přednášel na Tokijské univerzitě, a protože zde firmy projevily obrovský zájem o spolupráci s ním, tak jim i poskytl své cenné zkušenosti v oblasti řízení kvality a pomohl jim se zavedením systémů řízení kvality.
Poté, co začala překonávat Japonská auta automobily vyrobené v Juranově rodné USA, až teprve tehdy začaly mít americké automobilky o Jurana zájem. Pomocí aplikace Juranových metod řízení kvality se po letech začaly Japonským automobilům opět vyrovnávat (Červený, 2015).
2 Další nástroje manažerského rozhodování
Ve fázi identifikace, analýzy a formulace řešení problému je možné použít i jiné důležité nástroje manažerského rozhodování než je Paretova pravidlo a analýza. Pro stručnost jsou v této kapitole popsány jen některé nástroje, jako je např. Brainstorming, Ishikawův diagram, analýza silového pole, strom kauzálních vztahů a v poslední řadě metody využívající analogie.
2.1 Burza nápadů
Pochází z anglického názvu brainstorming, tedy bouření mozků, nebo také burza nápadů.
Základem této metody je spontánní vytváření návrhů k problému, který je potřeba vyřešit.
Vyskytuje se ve formě řízené diskuze, nebo utváření seznamu myšlenek, nápadů, které účastníky diskuze napadnou.
Na samotném začátku je potřeba utvořit skupinu lidí, nejlépe v počtu 6-12. Skupinu by měli tvořit muži a ženy, převládat by měli lidé s odbornými schopnostmi a dovednostmi na danou oblast. Není od věci vybrat specialisty z různých odvětví, aby se docílilo odlišných pohledů na daný problém. Dále je zapotřebí mít k dispozici tabuli, na kterou se budou zapisovat jednotlivé nápady (myšlenky). Díky ní budou všichni účastníci vědět, jaký nápad již padl a dále přicházet s novými a novými asociacemi (Fotr, 2010).
Po splnění předešlých dvou kritérií je důležité si připomenout obecné zásady brainstormingu (Fotr, 2000):
Odložení kritického úsudku, v etapě vzniku nových nápadů je zapotřebí zamezit kritice padlých nápadů, žádný nápad by neměl být tedy v této fázi nikterak komentován (kladně, ani záporně);
uvolnění představivosti a myšlenkový rozlet, každý účastník brainstormingu by se měl podělit o všechny své nápady, které ho v souvislosti s daným problémem napadnou;
kombinace a spojování myšlenek, lidé účastnící se brainstormingu se chopí každé myšlenky, kterou již někdo jiný vyslovil a dále se ji snaží rozvinout. Takto se
návrhy každého jednotlivce sjednocují do hromadně utvořeného návrhu k vyřešení problému.
2.2 Ishikawův diagram
Bývá také znám pod názvem diagram příčin a následků, případně „rybí kost“. Patří mezi prosté metody sloužící k uspořádanému vyhledávání původu jistého problému. Jde o kreslený nástroj, který spolu s brainstormingem podporuje shromáždění a setřídění idejí konkrétní osoby, nebo celé pracovní skupiny (Kabátek, 2010).
Postup při sestavení diagramu se řídí těmito zásadami (Fotr, 2010):
Do oblasti „rybí hlavy“ se umisťuje název konkrétního problému;
základ kostry tvoří hlavní a vedlejší příčiny, které jsou jasně pojmenovány, graficky je znázorněn jejich vzájemný vztah. Hlavní příčiny jsou umístěny na hlavních kostech a vedlejší a druhotné příčiny se pak nacházejí na vedlejších, malých kostech.
Výhody diagramu rybí kosti (Kabátek, 2010):
Není složitý;
uspořádaný postoj k vyřešení potíží;
uspořádané grafické znázornění výstupu, sloužící k dalšímu zhotovení;
bezproblémová kooperace při jeho vytváření.
Obrázek 4, viz níže, znázorňuje možné příčiny vysoké tvrdosti odlitku ve výrobě. Mezi jednu z možných příčin patří špatná skladba materiálu, který obsahuje buď málo, nebo naopak hodně FeSi (ferosilicium). Další možnou příčinou je špatně provedená metoda při odlévání odlitku, např. bylo málo promíchané ferosilicium v pánvi. Vedení může přispět k vysoké tvrdosti odlitku např. tím, že ve snaze o ušetření finančních prostředků nakoupí nekvalitní FeSi, nebo zaměstnává ne moc zkušeného mistra v oboru. Dělníci mohou zapříčinit vysokou tvrdost odlitku tím, že nepřidají správný poměr FeSi do směsi, ze které bude tvořen finální odlitek.
Obrázek 4: Ishikawův diagram
Zdroj: Nenadál, 2017; vlastní zpracování
2.3 Analýza silového pole
Je velmi originálním nástrojem, pomocí něhož lze dojít k řešení problémů. Teorie polí je založena na principu přihlédnutí k jednání člověka a působení prostředí. Silové pole je tvořeno jednak sílami hybnými, tak i sílami, které působí proti nim, tedy brzdnými. Hybné síly jsou pozitivní, přispívající ke změně. Brzdné síly jsou naopak negativní, které působení hybné síle brání. Význam analýzy je prostý, a to podpořit síly, které usnadňují změnu a omezit síly, které brání změně.
K podpoře analýzy se využívá diagram silového pole (viz obrázek níže). V hlavičce diagramu je napsán název problému, který má být vyřešen. Na levé straně jsou popsány síly přispívající ke změně a na straně pravé síly působící proti změně. Intenzita vlivu je rovněž znázorněna pod každou sílu zvlášť. Může být vyjádřena například množstevně ve stupnici 1-5, přičemž +/-1 znamená malou sílu a +/-5 sílu velkou. Důležitou roli pak hraje celkový součet hybných a brzdných sil. Pokud suma hybných sil je vyšší než suma brzdných sil, pak to znamená, že se vyplatí udělat změnu. V opačném případě by se neměla změna uskutečnit (Fotr, 2010).
Obrázek 5: Diagram silového pole
Zdroj: Fotr, 2010
Výhodou této metody je jednoduchost, na druhou stranu má tato metoda několik nedostatků, kterými jsou například (Kubíčková, 2012):
Závislost na jednostranném vyhodnocení individuálních sil, které mají vliv pro a proti nahrazení;
fakt, že se jedná o metodu, která má podstatu v izolovaném uskutečnění projektu.
Bez působení jiných, malých sil, které jsou brány v případě uskutečnění analýzy jako nedůležité, avšak postupně se mohou změnit na důležité.
Tuto metodu je nejlepší aplikovat v případě, kdy je požadováno souhrnné řešení. Je velice praktické ji využívat jak pro analytické záměry, tak k vyhodnocování prosperity použitých výsledků.
2.4 Strom kauzálních vztahů
Nástroj, který ilustruje sled kauzálních jevů, které pomocí dedukce nebo matematických výpočtů směřují ke konkrétnímu důsledku. Je založen na stejném principu jako kauzální řetězec, tedy na zjišťování kauzálních (příčinných) jevů na individuálních stupních příčinnosti díky odpovědím na předem danou otázku: Z jakých důvodu došlo k danému
důsledku? Proces zjišťování je kolísavý, tzn., že důvod na vyšším stupni příčinnosti se udává jako následek na nižší úrovni příčinnosti a naopak.
Deduktivní uplatnění metody se hodí při tvorbě situační analýzy. Induktivní podoba se využívá při vytváření jakékoliv strategie. Grafické znázornění tohoto nástroje může být ze shora dolů, jako strom (viz obrázek 6), nebo zleva doprava (Veber, 2008).
Obrázek 6: Strom kauzálních vztahů
Zdroj: Švandová (2015)
2.5 Metody využívající analogii
Typickým rysem těchto metod je fakt, že lidé z různých, často úplně jiných oblastí, které nemají z počátku nic společného s původním problémem, používají své znalosti a cenné zkušenosti k řešení daného problému. Z tohoto důvodu se úloha převádí do nové, sémantické pozice, označována jako metaproblém, a případné výsledky tohoto daného metaproblému mohou posloužit následně jako podnět pro řešení původního problému.
Proces vytváření variant, dle těchto metod, lze rozčlenit do následujících bodů (Fotr, 2000):
Definování daného problému, který je nutné vyřešit. Vymezení jeho primárních činitelů a jejich spojitostí;
Snížení tržeb
Pokles cen Pokles poptávky Pokles výroby
Růst konkurence Pokles kupní síly Pokles kvality
Nový dodavatel Nekvalitní technologie
vzdálení se původnímu problému a přesun do odlišné sémantické a tematické úrovně založené na analogii (původ metaproblému);
analyzování a řešení analogických metaproblémů, při nichž probíhá vyhledávání těch stránek a spojitostí, které by mohly být podněcující pro vyřešení původního problému;
navrácení se k řešení původního problému, kde jsou prosazovány a kontrolovány impulsy, pocházející z řešení metaproblému.
Do metod založených na využití analogie se řadí především dle Fotra (2010, s. 117)
„synektika (Gordonova synektická metoda, synektická konference, vizuální synektika), podnětová analýza, metoda TILMAG sémantická intuice aj.“
3 Ověření fungování Paretova principu
Tato kapitola navazuje na kapitolu první tak, že na vybraných oblastech bude zjišťováno, zda funguje, nebo nefunguje Paretův princip 80/20. Nejdříve se zjistí, zda se i v současné době řídí rozdělení bohatství ve světě, ale i rozdělení příjmů v České Republice, Paretovým pravidlem a dále bude probíhat ověřování pravidla na oblastech týkajících se podnikání, se zájmem o použití konkrétních dat získaných z Českého statistického úřadu (dále ČSÚ), nebo jiných dostupných zdrojů. Zda dojde k ověření fungování Paretova pravidla ve všech oblastech, není předem jisté.
3.1 Rozdělení příjmů v České Republice
Pro lepší porozumění budou nejprve vysvětleny nejdůležitější pojmy související s problematikou rozdělení příjmů v České republice. Ve výsledkových tabulkách se vyskytují následující pojmy:
1. decil – je taková hodnota, která říká, že 10 % hodnot sledovaného znaku ležících pod touto hodnotou (decilem) je nižších než 90 % hodnot sledovaného znaku, ležících nad hodnotou 1. decilu;
1. kvartil – je hodnota, pod níž se nachází 20 % nejnižších hodnot sledovaného znaku, nebo obráceně, že se nad ní nachází 75 % hodnot sledovaného znaku;
Medián – hodnota, která od sebe odděluje 50 % nejvyšších a 50 % nejnižších hodnot, pod podmínkou, že jsou hodnoty seřazeny vzestupně, konkrétně do neklesající řady;
3. kvartil – hodnota, která od sebe odděluje horních 25 % a 75 % hodnot sledovaného znaku, které jsou nižší než tato hodnota;
9. decil – vyznačuje se tím, že nad ním leží 10 % nejvyšších hodnot sledovaného znaku;
Průměr – při jeho výpočtu se vychází z méně detailních informací, má menší vypovídací hodnotu než medián, k jeho výpočtu stačí znát mzdové náklady a počet zaměstnanců, nezohledňuje tedy odlehlá pozorování (např. mzdy řídích pracovníků, kteří pobírají vyšší mzdu než samotní dělníci);
Hrubý peněžní příjem – je tvořen příjmy ze závislé činnosti, příjmy z podnikání, sociálními příjmy (důchody a dávky státní sociální podpory) a ostatními příjmy;
Čistý peněžní příjem – vypočítá se tak, že od Hrubého peněžního příjmu se postupně odečtou složky jako je Zdravotní a sociální pojištění, Daň z příjmů fyzických osob a naopak se připočte Bonus u daňového zvýhodnění na děti;
Kumulované hrubé příjmy – vzniknout postupným kumulováním (načítáním) hrubých příjmů, např. Kumulované hrubé peněžní příjmy 20% decilu vzniknou součtem hrubých příjmů 10% a 20% decilu;
Kumulované čisté příjmy – vzniknou obdobným způsobem jako výše uvedené kumulované hrubé příjmy, ale naopak načítáním čistých peněžních příjmů, tedy Kumulované čisté peněžní příjmy 20% decilu se vypočítají jako součet čistých příjmů 10% a 20% decilu.
Nejprve se z dat získaných na internetových stránkách Českého statistického úřadu vytvoří tabulka příjmů domácností, viz tabulka 1.
Tabulka 1: Příjmy domácností ČR na osobu za rok 2015 v Kč
De cil 10,00 % 20,00 % 40,00 % 50,00 % 60,00 % 80,00 % 90,00 % 100,00 % HP 101 970 145 835 192 345 216 472 246 540 330 839 402 005 652 689 ČP 100 381 140 465 179 191 196 899 218 858 275 695 327 885 514 647 KHP 101 970 247 805 611 449 827 921 1074 461 1690 250 2092 255 2744 944 KČP 100 381 240 846 581 786 778 685 997 543 1516 592 1844 477 2359 124 Zdroj: Český statistický úřad – Příjmy, výdaje a životní podmínky domácností 2016, vlastní zpracování.
Pro vytvoření Lorenzovy křivky nejsou potřeba údaje v Kč, ale v %, tudíž poslední dva řádky tabulky se přetransformují na procentuální podíl celkových příjmů.
Tabulka 2: Transformace celkových příjmů na % podíl celkových příjmů
Zdroj: ČSÚ – Příjmy a výdaje a životní podmínky domácností, 2016; vlastní zpracování
OSA X 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
HPP 3,73 9,12 15,39 22,44 30,35 39,29 49,61 61,56 76,19 100,00 ČPP 4,26 10,26 17,12 24,77 33,13 42,37 52,67 64,34 78,19 100,00 LRD 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00
Z tabulky 2 je možné vyčíst, že nejchudších 10 % domácností dosahují na pouhých 3,73 % důchodu. 20 % domácností získává pouze 9,12 % hrubého důchodu (10,26 % čistého důchodu), nebo že polovina domácností dostává 30,35 % hrubého důchodu.
Nyní je již možné graficky vytvořit Lorenzovy křivky České republiky pro rok 2015.
Z obrázku 6 je zřejmé, že Lorenzova křivka hrubého příjmu je dál vzdálená od křivky linie rovné distribuce než křivka čistého příjmu, tudíž to znamená, že daňově dávkový systém ČR usměrňuje přerozdělení důchodů a redukuje příjmovou nerovnost společnosti.
Z obrázku 7 vyplývá například to, že 60 % obyvatel ČR dosahuje pouze 40 % důchodu. To tedy potvrzuje fakt, že důchod je v ČR rozdělován nerovnoměrně. Linie rovné distribuce (v obrázku 7 zvýrazněna zeleně) pak představuje společnost, kdy všichni pobírají stejný důchod. Byla by to ideální situace, ale v této době nereálná.
Obrázek 7: Lorenzovy křivky domácností ČR pro rok 2015
Zdroj: Český statistický úřad, vlastní zpracování
Obrázek 8, viz níže, znázorňuje rozložení příjmů v České republice pomocí nástroje frekvence rozdělení příjmů mezi zaměstnance ve mzdové sféře.
Celý soubor obsahoval data o 3 080 700 zaměstnancích, každý decil tedy obsahuje data o mzdách 308 700 zaměstnanců. Data byla uspořádána do neklesající řady a první 308 700.
hodnota činila právě 13 367 Kč. Spodních deset procent zaměstnanců pobírá méně než 13 367 Kč hrubého za měsíc.
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
Procento důchodu
Procento domácností ČR
Hrubý příjem Čistý příjem
Linie rovné distribuce
50 % zaměstnanců pobírá hrubou mzdu ve výši menší nebo vyšší 25 151 Kč za měsíc.
Horních 10 % zaměstnanců dostává více než 48 630 Kč hrubého za měsíc. Průměrná hrubá mzda činila v 1. pololetí roku 2017 ve mzdové sféře 30 317 Kč. Rozdíl mezi mediánem a průměrnou mzdou je způsoben odlehlými pozorováními, např. malé množství lidí v ČR pobírá měsíčně více než kupříkladu 120 000 Kč hrubého. Pro dokončení červené křivky by bylo potřeba obrázek přibližně 3krát prodloužit. Nakonec lze konstatovat, že obrovské množství populace ČR pobírá méně než průměrnou mzdu, konkrétně přesně 67 % všech zaměstnanců patřících do mzdové sféry (MPSV, 2017).
Vazba na pravidlo 80/20 je taková, že většina zaměstnanců (konkrétně 67 %) pobírá méně než je průměrná mzda, a menšina zaměstnanců (přesně 33 %) bere mzdu vyšší než je průměr. Je to dáno tím, že pracovníci na vyšších postech mají větší zodpovědnost, kvalifikaci, a náročnější práci než zaměstnanci na nejnižších úrovních organizačních struktur, kteří vykonávají mnohdy jednoduchou manuální práci, v tomto důsledku jsou odměňováni úkolovou, nebo časovou mzdou s různými příplatky a prémiemi.
Obrázek 8: Rozložení mezd v ČR v 1. pololetí 2017
Zdroj: MPSV- Informační systém o průměrném výdělku za 1. pololetí 2017 v ČR
3.2 Rozdělení bohatství ve světě
Pro zjištění, zda je bohatství ve světě rozděleno rovnoměrně, nebo nerovnoměrně, budou použita data, která jsou dostupná na webových stránkách výzkumného institutu Credit
Suisse, který data shromáždil a zveřejnil v listopadu roku 2016. Termín bohatství je zde definován jako hodnota, která vznikne součtem finančních aktiv a nemovitého majetku domácností a odečtením jejich dluhů. Výzkum pracoval s daty získanými skrze 200 zemí, od milionářů přes střední třídu až po nejnižší a zároveň co se týče počtu osob, nejrozšířenější část světové pyramidy bohatství. Do tohoto výzkumu nejsou zařazena data o bohatství, které drží děti na svých účtech.
Pyramida bohatství na obrázku č. 9 znázorňuje zřejmé nerovnosti v rozdělování bohatství v rámci celého světa. Nejbohatších 0,7 % světové populace, tedy každý z 33 milionů lidí vlastní bohatství větší než 21 750 000 Kč, přepočteno kurzem platným k 15. 12. 2017 (1 USD = 21,75 Kč). Mají tedy v rukou téměř polovinu světového bohatství. Dalších 7,5 % nejmajetnějších lidí světa vlastní více než 40 % celkového bohatství, pokud dojde k sumarizaci těchto dvou údajů, dochází k něčemu neuvěřitelnému, a to, že pouhých 8,2 % lidí z celého světa vlastní více 86 % světového bohatství. Nedochází sice k přesnému ztotožnění se s Paretovým pravidlem 80/20, ale nerovnost se potvrzuje, tedy menšina světa vlastní většinu celkového bohatství.
Obrázek 9: Světová pyramida bohatství
Zdroj: Davies, Lluberas and Shorrocks (2016)
Podle tabulky 3 je nejbohatším člověkem na světě Bill Gates, jenž je spoluzakladatelem a předsedou představenstva světoznámé společnosti Microsoft. Jeho majetek se vyšplhal
na částku 86 mld. USD. Na druhém místě se umístil americký obchodník a investor Warren Buffett s bohatstvím přesahujícím sumu 76 mld. USD. Třetí místo obsadil Jeff Bazos, vlastnící podíl ve společnosti Amazon, s bohatstvím v hodnotě 73 mld. USD, pocházející z USA. Hned za ním se umístil vlastník módního impéria Amancio Ortega, jehož proslavila zejména módní značka Zara.
Mark Zuckerberg, zakladatel sociální sítě Facebook, vlastní 56 mld. USD, což je na tak mladého člověka velký úspěch. Obchodní magnát a investor Carlos Slim Helú vlastní 54 mld. USD. Za ním následuje Larry Elison a bratři Kochovi, vlastnící dohromady 84% podíl na Koch Industries. Žebříček 10 nejbohatších lidí světa zakončuje Michael Bloomberg, americký podnikatel a politik, s majetkem v celkově hodně 48 mld. USD.
8. řádek sloupce kumulativní relativní počet značí, že 8 lidí z 10 nejbohatších lidí světa vlastní 0,843 celkového bohatství těchto 10 lidí, po vynásobení 100 % zjistíme údaj vyjádřený v procentech, a to 84,3 %. Paretovo pravidlo zde platí jen z velmi malé části.
Dříve byl mezi 10 nejbohatšími lidmi světa větší rozestup mezi jejich bohatstvím, a poměr 80/20 platil poměrně přesně, tedy že 2 nejbohatší vlastnili většinu celkového bohatství.
Tabulka 3 tedy jen potvrzuje, že je ve světě bohatství rozděleno nerovnoměrně. Rozdíly mezi lidmi se sice snižují, ale i tak stále platí, že zde žije jen malý počet bohatých a ohromný počet chudých lidí.
Tabulka 3: 10 nejbohatších lidí světa 2017
Jméno Bohatství v
mld. USD Stát
Kumulativní absolutní
počet
Kumulativní relativní
počet
Bill Gates 86,00 USA 86 0,141
Warren Buffett 75,60 USA 162 0,264
Jeff Bezos 72,80 USA 234 0,383
Amancio Ortega 71,30 Španělsko 306 0,500
Mark Zuckerberg 56,00 USA 362 0,591
Carlos Slim Helú 54,00 Mexiko 416 0,679
Larry Ellison 52,20 USA 468 0,765
David Koch 48,30 USA 516 0,843
Charles Koch 48,30 USA 565 0,922
Michael Bloomberg 47,50 USA 612 1,000
Ce lke m: 612,00 - - -
Zdroj: Forbes – Nejbohatší lidé, 2017, vlastní zpracování
3.3 Zdravotnictví
Zdravotnictví je další oblastí, kde je možné ověřit fungování Paretova pravidla 80/20.
Pro zpracování dat v této podkapitole budou použity údaje dostupné na internetových stránkách Českého statistického úřadu. Byla vybrána data, která jsou uspořádána sestupně v tabulce 4, která zobrazuje výdaje zdravotních pojišťoven na zdravotní péči v roce 2015 podle diagnóz, dále také jejich relativní kumulativní četnosti.
Tabulka 4: Výdaje zdravotních pojišťoven na zdravotní péči v ČR podle diagnóz v roce 2015
Nemoci oběhové soustavy 27 132 27 132 14,377
Novotvary 23 682 50 814 26,925
Faktory ovlivňující zdravotní stav 17 817 68 631 36,366 Nemoci svalové, kosterní a pojivové 16 440 85 071 45,077
Nemoci trávicí soustavy 14 943 100 014 52,995
Nemoci močové a pohlavní soustavy 14 317 114 331 60,582
Poranění, otravy aj. 11 037 125 368 66,430
Nemoci dýchací soustavy 9 948 135 316 71,701
Poruchy duševní a poruchy chování 9 268 144 584 76,612
Nemoci nervové soustavy 8 463 153 047 81,097
Nemoci endokrinní a metabolické 7 469 160 516 85,054
Příznaky, znaky 7 536 168 052 89,047
Nemoci oka 4 159 172 211 91,251
Infekční a parazitární nemoci 3 376 175 587 93,040
Nemoci krve a krvetvorných orgánů 3 198 178 785 94,735 Těhotenství, porod a šestinedělí 2 749 181 534 96,191
Nemoci kůže 2 798 184 332 97,674
Stavy vzniklé v perinatálním období 1 771 186 103 98,612
Nemoci ucha 1 418 187 521 99,364
Vrozené vady a deformace 1 201 188 722 100,000
Ce lke m 188 722 - -
Absolutní kumulované
výdaje
Relativní kumulované
výdaje Výdaje
Druh ne moci
v mil. Kč
Zdroj: Český statistický úřad - Zdravotnické účty 2010-2015
Z tabulky 4 je zřejmé, že nemoci oběhové soustavy tvoří nejnákladnější skupinu onemocnění. Do této skupiny patří zejména infarkt myokardu, angina pectoris, mrtvice aj.
Tato onemocnění jsou poměrně častá a hodně nákladná. Rok od roku narůstá počet nově
hlášených zhoubných novotvarů mezi lidmi. V souvislosti s tím se podílí tato skupina stále větší měrou na výdajích pojišťoven.
Do třetí skupiny tvořící nejvyšší výdaje, skupina nazvaná faktory ovlivňující zdravotní stav a kontakt se zdravotnickými službami, patří např. preventivní, zubní, gynekologické prohlídky, různá vyšetření, očkování, dárcovství orgánů, aj.
Na 4. místě jsou nemoci svalové a kosterní soustavy a pohybové tkáně, které mohou mít za následek vznik invalidity lidí. Také kvůli této nemoci stráví nejvíce lidí na pracovní neschopnosti.
Podle výsledků zdravotnických účtů z období 2010-2015 investovaly pojišťovny největší sumu peněz právě do nemocí oběhového systému. Z výsledků demografické statistiky je patrné, že více jak 50 % občanů ČR, kteří jsou v důchodovém věku, umírají na nemoci oběhové soustavy, nejvíce na infarkt myokardu a cévní onemocnění. Nejvíce se vyskytující příčiny úmrtí v období středního věku obyvatel ČR jsou pak zhoubné novotvary (ČSÚ, 2016).
3.4 Obchod
Manažerka supermarketu zabývající se prodejem potravinářského zboží se v současné době potýká s problémem zvýšeného procenta odepisovaného zboží, nachází se tedy v situaci, kdy povolené týdenní odpisy byly překročeny, což se musí co nejdříve vyřešit.
Pro nalezení sortimentu, který má největší podíl na zvýšeném procentu odpisovaných položek, byla použita Pareto analýza.
Celkové týdenní odpisy mohou, ale nemusí, činit maximálně 47 859 Kč. Podle zjištění manažerky vzrostly týdenní odpisy na 62 586 Kč. Paní manažerka poskytla údaje o procentuálním podílu jednotlivých druzích sortimentu na celkových týdenních odpisech.
Do odepsaného zboží patří:
zboží, které má prošlé datum spotřeby;
zboží, které má nějakým způsobem poškozený obal;
zboží, které nesplňuje kritérium kvality;
zboží, které nebylo nalezeno, tedy ukradeno nebo se nějakým způsobem ztratilo.
Použití Pareto analýzy:
Oblasti se uspořádají dle velikosti finančních nákladů, které tvoří na celku.
Tabulka 5: Vstupní údaje o místech vzniku odpisů
Položka Druh sortime ntu
% z celkových
odpisů
Odpisy zboží (Kč)
A Drogerie 18 11 265
B Deli 8 5 007
C Maso 7 4 381
D Koloniál 28 17 524
E Mléčné 3 1 878
F Pečivo 6 3 755
G Zelenina 30 18 776
Suma - 100 62 586
Zdroj: Vlastní zpracování dle interních dat.
Dále se vypočítá kumulativní četnost absolutní a relativní (v %).
Tabulka 6: Souhrnná tabulka pro sestrojení Paretova diagramu
Položka Druh sortime ntu
% z celkových
odpisů
Odpisy zboží (Kč)
Kumulované odpisy zboží
(Kč)
Relativní kumulované
odpisy (%)
A Drogerie 18 11 265 18 776 30
B Deli 8 5 007 36 300 58
C Maso 7 4 381 47 565 76
D Koloniál 28 17 524 52 572 84
E Mléčné 3 1 878 56 953 91
F Pečivo 6 3 755 60 708 97
G Zelenina 30 18 776 62 586 100
Suma - 100 62 586 - -
Zdroj: Interní data firmy XY, vlastní zpracování
Sestrojení Paretova diagramu:
Obrázek 10: Graf kumulativních relativních četností
Zdroj:Vlastní zpracování
Jako rozhodovací kritérium se zvolí pravidlo 80/20.
Do životně důležité menšiny faktorů (sortimentu) patří kategorie „zelenina, koloniál a drogerie“, u nichž kumulovaná výše týdenních odpisů představovala více než 76 % na celkových odpisech. Manažerka obchodu by se měla tedy zaměřit na tyto 3 úseky, aby snížila, co nejsnáze a nejrychleji zvýšené procento odpisů.
Jako další krok je možné sestavit Ishikawův diagram, aby bylo možné zjistit, které příčiny vedou ke zvýšenému procentu odpisů.
3.5 Zefektivnění prodeje rozlévaných alkoholických nápojů
Manažer restaurace XY, která se zabývá prodejem alkoholických nápojů, výrobou a prodejem pokrmů a v poslední řadě provozuje také 2 bowlingové dráhy, se v současné době potýká s problémem velkého množství druhů alkoholických nápojů, které se neprodávají v takovém množství, jak si původně pan manažer představoval. Proto se rozhodl, některé alkoholické nápoje, které se prodávají v menším množství, vyřadit z nápojového lístku, aby mohl nabídnout nové druhy alkoholických nápojů, které by se mohly v podniku ujmout.
30 %
58 %
76 %
84 % 91 % 97 % 100 %
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000
G D A B C F E
Relativní kumulované odpisy
Odpisy zboží v Kč
Položky
V tabulce 7 jsou uvedeny všechny druhy rozlévaných alkoholických nápojů nabízené v restauraci XY, které jsou seskupeny sestupně podle abecedy. Sloupec Cena za 0,04 l vyjadřuje data o cenách za 1 kus daného alkoholického nápoje, stanovené na základě skutečných nákladů s přihlédnutím k cenám konkurence. Sloupec Prodané kusy obsahuje data o prodeji alkoholických nápojů v podniku za uplynulý měsíc. Pátý sloupec pak představuje sumu sloupce Cena za 0,04 l a Prodané ks.
Tabulka 7: Seznam alkoholických nápojů v restauraci XY
Druh alkoholického nápoje 0,04 l Jednotka Prodané ks
Celkový objem prodeje v Kč
Amundsen Cherry 28 Kč 62 1 736
Amundsen Cranberry 28 Kč 42 1 176
Amundsen Green Apple 28 Kč 32 896
Amundsen Melon 28 Kč 67 1 876
Amundsen vodka 35 Kč 96 3 360
Bacardi 45 Kč 47 2 115
Baileys 39 Kč 45 1 755
Becherovka 30 Kč 65 1 950
Becherovka Lemond 30 Kč 63 1 890
Beefeater gin 40 Kč 78 3 120
Božkov Griotte 25 Kč 35 875
Božkov Peprmint 25 Kč 86 2 150
Božkov Speciál kávový 30 Kč 26 780
Božkov Speciál Mandlový 30 Kč 24 720
Božkov Spiced 30 Kč 19 570
Božkov Tuzemský 25 Kč 120 3 000
Capitan Morgan White Rum 45 Kč 25 1 125
Captain Morgan Spiced 35 Kč 98 3 430
Jägermeister 45 Kč 98 4 410
Jim Beam 40 Kč 56 2 240
Malibu 39 Kč 65 2 535
Metaxa ***** 45 Kč 52 2 340
Slivovice 45 Kč 39 1 755
Tequila Sierra stříbrná 50 Kč 46 2 300
Tequila Sierra zlatá 50 Kč 48 2 400
Tullamore 12 Y.O. 90 Kč 52 4 680
Tullamore Dew 50 Kč 88 4 400
Tullamore MALT 10 Y.O. 90 Kč 45 4 050
Celkem - - - 96 907
Zdroj: Vlastní zpracování dle interních dat
