Flexibilita a lokalizace práce: přehled konceptuálních náhledů a jejich relevance pro výzkum metropolitních regionů v Česku

SVOBODA, P., OUŘEDNÍČEK, M. (2015): Flexibilita a lokalizace práce: přehled konceptuálních náhledů a jejich relevance pro výzkum metropolitních regionů v Česku. Ekonomický časopis, 63, č. 5, s. 465−485.

Mezi nejpodstatnější změny v charakteru práce patří narůstající míra časové a prostorové flexibility a prostorová neukotvenost (delokalizace) práce. Tyto změny vyvolávají potřebu přehodnotit současné teoretické a metodické náhledy na vztahy mezi bydlištěm a pracovištěm, které do značné míry determinují vymezení metropolitních regionů. Článek nabízí diskusi konceptuálních přístupů k problematice flexibility a lokalizace práce a kritickou reflexi těchto konceptů především z pohledu sociální a ekonomické geografie. Cílem je následně diskutovat využitelnost teoretických konceptů pro současný výzkum metropolitních oblastí v Česku. V závěrečné části článek hodnotí možnosti současného metodického měření lokalizace práce s využitím tradičních přístupů založených na datech o pracovní dojížďce a možnosti triangulace těchto dat za použití alternativních zdrojů. Among the most significant changes in the nature of labour is an increasing rate of time and space flexibility and spatial unanchoredness (delocalization) of work. These changes give rise to the need to review the current theoretical and methodological insights into the relationships between home and work, which largely determine the delimitation of metropolitan regions. The article offers a discussion of conceptual approaches to the issue of flexibility and localisation of labour and critical reflection on these concepts, especially from the perspective of social and economic geography. The aim is to discuss the usability of theoretical concepts to current research of metropolitan areas in Czechia. In the final part of the text we discuss the possibility of measurement of work localisa-tion using traditional approaches based on data on commuting with triangulation of data using alternative sources.