Koľko stratia deti na budúcich príjmoch kvôli zatvoreným školám?

24. jún 2020
Opatrenia zamerané na spomalenie šírenia koronavírusu výrazne obmedzili vzdelávací proces s potenciálne ďalekosiahlymi dôsledkami na zárobkový potenciál dnešných detí. Hoci úspech na trhu práce do istej miery závisí od vrodených schopností a skúseností získaných mimo formálneho vzdelávania, školy majú nenahraditeľné miesto vo formovaní kognitívnych schopností detí a v akumulácii ľudského kapitálu. Empirické štúdie skúmajúce vplyv vyučovacieho času na výsledky v testovaní a štúdie skúmajúce vzťah medzi testovanými zručnosťami a mzdovým ohodnotením umožňujú odhadnúť vplyv skráteného školského roka na budúce mzdy dnešných detí.

Konzervatívny odhad na základe výsledkov popredných štúdií z nedávnej minulosti hovorí, že aktuálne obmedzenia vo vzdelávaní, aj po zohľadnení dištančného vzdelávania, môžu znížiť budúcu čistú mzdu dnešných detí v materských, základných a stredných školách počas celého pracovného života o 0,3 % až 0,9 %. Priemerný žiak, ktorý by v budúcnosti zarábal priemernú mzdu by tak počas pracovného života prišiel odhadom o 2 510 až 8 048 eur v konštantných cenách (po zohľadnení inflácie). Pri 5 % ročnom diskontovaní budúcich príjmov je súčasná hodnota tejto straty 511 až 1 637 eur.[1] Každým dňom obmedzeného vyučovania stráca priemerný žiak 34,38 eur až 110,25 eur na svojich životných príjmoch, čo je v súčasnej hodnote 6,99 eur až 22,43 eur. Celková strata všetkých detí predstavuje v súčasnej hodnote 0,4 až 1,4 miliardy eur, čo je 0,45 % až 1,45 % HDP. Straty štátu na ušlých daniach a odvodoch predstavujú ďalších 0,3 až 1,1 miliárd eur, čo je 0,35 % až 1,13 % HDP. Tieto straty je možné zmierniť kompenzovaním strateného vzdelávacieho času cez leto a v budúcich školských rokoch.

Vplyv vzdelávania na mzdové ohodnotenie na trhu práce

Odhad vplyvu času stráveného v škole na budúce príjmy z práce je z viacerých dôvodov (Box 1) vhodné rozdeliť na dva kroky: (i) odhad vplyvu vzdelávacieho času na výsledky v kognitívnych testoch, a (ii) odhad vzťahu medzi kognitívnymi schopnosťami meranými v testoch a mzdovým ohodnotením.

Dve nedávne štúdie skúmajú prvú otázku požitím veľmi odlišných metód ale s podobnými výsledkami. Carlsson a spol. (2015) skúmali výsledky testovania kognitívnych schopností mladých mužov vo Švédsku ako súčasť prípravy na vojenskú službu. Zaujímavosťou tejto štúdie je, že dátumy testov sú určené spôsobom, ktorý je po zohľadnení dátumu narodenia, okresu a očakávaného dátumu promócie náhodný. Táto exogénna variácia v čase strávenom v škole pred podstúpením testovania umožňuje odhadnúť jeho vplyv na výsledky v testovaní.

Podľa štúdie dodatočných 10 vyučovacích dní viedlo k zvýšeniu výsledkov v testoch takzvanej kryštalizovanej inteligencie[2] zhruba o 1 % štandardnej odchýlky. Víkendy a dni pracovného pokoja nemali žiaden efekt. Efekt na takzvanú fluidnú inteligenciu[3] nebol signifikantný. Vypočítaný dopad vzdelávania je podobný bez ohľadu na predošlé vzdelávacie výsledky testovaných žiakov aj dosiahnuté vzdelanie a príjem ich rodičov. Slabou stránkou tejto štúdie je skutočnosť, že údaje umožňujú skúmať iba 18 ročných mužov, ktorí sú v akademickom vzdelávacom prúde (analógia gymnazistov na Slovensku). Nie je preto isté, či sú aplikovateľné na všetkých žiakov.[4]

Druhou štúdiou je Lavy (2015), ktorý skúmal vzťah na úrovni jednotlivca medzi časom vymedzeným na jednotlivé predmety v rámci rozvrhu školských hodín a výsledkami v PISA testovaní. Rozvrhy hodín na jednotlivé predmety sa naprieč krajinami značne líšia, čo vytvára značnú variáciu v čase strávenom na každom z hlavných predmetov (matematika, jazyk a literatúra, veda).

Výsledky ukazujú, že jedna hodina týždenne naviac počas školského roka v niektorom z hlavných predmetov zvyšuje výsledky v testovaní z toho predmetu o zhruba 6 % štandardnej odchýlky. Výsledky sú veľmi podobné ak sa skúmaná vzorka obmedzí na postkomunistické štáty Európy. Keď je analýza robená osobitne pre jednotlivé skupiny populácie ukazuje, že vplyv vzdelávania na výsledky je zhruba o 27 % vyšší pre dievčatá ako pre chlapcov a o viac ako tretinu (34 % ) vyšší pre deti rodičov s nižším vzdelaním ako pre deti rodičov s vyšším vzdelaním. Táto štúdia teda podporuje hypotézu, že zatvorenie škôl vplýva zvlášť negatívne na znevýhodnené deti a prispieva k nerovnosti príjmov v budúcnosti.

Druhý krok potrebný pre odhad vzdelávania na budúce príjmy je odhad vplyvu kognitívnych schopností na mzdové ohodnotenie. Hanushek a spol. (2015) počítajú tento efekt pre jednotlivé krajiny vrátane Slovenska na základe údajov z Programu pre medzinárodné hodnotenie zručností dospelých (PIAAC) za roky 2011-2012.[5] V slovenských údajoch im vyšlo, že zvýšenie výsledkov v numerických testoch o jednu štandardnú odchýlku súvisí so zvýšením hodinovej mzdy o 17,9 %, čo je veľmi blízko priemeru skúmaných krajín.

Tento meraný efekt môže byť nadhodnotený z dôvodu, že numerické testy hodnotia predovšetkým kryštalizovanú inteligenciu, kým mzdové ohodnotenie môže závisieť do istej miery aj od fluidnej inteligencie, ktorú vzdelávanie neovplyvňuje. Ak sú tieto dva druhy inteligencie pozitívne korelované, odhadnutý efekt numerického testovania bude nadhodnotený (omitted variable bias).

PIIAC však testuje aj zručnosti v riešení problémov s využitím informačných a komunikačných technológií (IKT), ktoré súvisia viac s fluidnou inteligenciou (OECD, 2013). Keď sú obe tieto premenné zahrnuté do regresie pre Slovensko, efekt numerických výsledkov na mzdu klesne o viac ako polovicu na 7,7 %. Tento pokles je výrazne vyšší ako v iných krajinách, a výsledný koeficient pravdepodobne podhodnocuje vplyv kryštalizovanej inteligencie na mzdové ohodnotenie.[6] Skutočná hodnota je tak pravdepodobne niekde medzi 17,9 %  a 7,7 %.

Box 1: Metodologické úskalia

Vplyv vzdelania na mzdové ohodnotenie je často odhadovaný priamo v jednom kroku pomocou takzvanej Mincerovej rovnice, ktorá vyjadruje logaritmus mzdy (W) ako lineárnu funkciu rokov formálneho vzdelania (S), rokov strávených v práci (proxy pre pracovné skúsenosti – E) a skúseností na druhú (prípadne ďalších vysvetľujúcich premenných):

Ln(W) = βS + µE +  λE2 + ξ

Vplyv vzdelania na mzdové ohodnotenie (vyjadrený koeficientom β) možno za predpokladu nulových nákladov na vzdelávanie na strane jednotlivca vnímať ako súkromný čistý výnos z investície do vzdelania. Empirická literatúra naznačuje, že pre vyspelé krajiny je súkromný výnos za jeden rok strávený vo formálnom vzdelávaní približne 8 % (Psacharopoulos a Patrinos, 2018).

Nevýhodou tohto prístupu je, že neobjasňuje mechanizmus, ktorým čas strávený vo vzdelávacom systéme prispieva k mzdovému ohodnoteniu na pracovnom trhu. Zvlášť závažný problém predstavuje teória, podľa ktorej je dosiahnuté vzdelanie iba mechanizmom signalizujúcim vrodené zručnosti. Keďže zručnosti nie sú pozorovateľné zamestnávateľom, ale zároveň umožňujú postup na vyššie stupne vzdelávania, zamestnávateľ môže dosiahnuté vzdelanie vnímať ako signál zručností uchádzača. Ak sú však zručnosti a schopnosti do značnej miery vrodené resp. získané mimo formálneho vzdelávania, odhad výnosu z investície do vzdelávania bude nadhodnocovať vplyv škôl na budúce mzdové ohodnotenie súčasných žiakov (omitted variable bias[7]).

Výhodou dvoj krokového prístupu zvoleného v tejto analýze je, že ponúka spôsob ako očistiť výsledky o signalizačný efekt vzdelávania, a postuluje konkrétny mechanizmus, ktorým vzdelávanie vplýva na zárobkový potenciál (cez rozvoj kognitívnych schopností a ľudského kapitálu), a ktorý je zatvorením škôl obmedzený.

Získanie neskresleného odhadu vplyvu vzdelávania na kognitívne schopnosti v prvom kroku komplikujú dve skutočnosti. Jednou je takzvaná spätná kauzalita, teda skutočnosť, že kognitívne schopnosti ovplyvňujú dosiahnuté vzdelanie, nie iba naopak, a z korelácie preto nie je možné určiť smer kauzality. Druhou komplikáciou je, že čas strávený v škole ovplyvňujú faktory ako napríklad zdravotný stav, chudoba alebo podpora rodičov, ktoré tiež vplývajú na dosiahnuté výsledky. Ak tieto faktory nie je možné pozorovať a zahrnúť v regresii odhadnutý vplyv času vo vzdelávaní na výsledky bude skreslený (opäť omitted variable bias).

Uvedené problémy odpadávajú v prípade náhodnej variácie v čase strávenom v škole naprieč testovanými žiakmi, ako v štúdii od Carlsson a spol. (2015). Ak je čas strávený vo vzdelávaní určený náhodne a teda nezávisle od charakteristík jednotlivých žiakov, ich zázemia atď. vzťah medzi časom vo vzdelávaní a výsledkami v testovaní možno vnímať ako neskreslený odhad vplyvu vzdelania na výsledky. A keďže náhodná variácia z definície nemôže byť ovplyvnená výsledkami v testovaní, výsledný odhad reprezentuje kauzálny vplyv času vo vzdelávaní na výsledky.

Alternatívny prístup reprezentuje Lavy (2015) ktorý vzťah času s výsledkami odhaduje na úrovni jednotlivca v troch predmetoch použitím individuálnych fixných efektov. Táto metóda umožňuje odstrániť efekt všetkých premenných, ktoré sú nemenné na úrovni jednotlivca, ako napríklad individuálne charakteristiky, rodinné zázemie, charakteristiky školy.[8] A keďže kognitívne schopnosti 15 ročného žiaka testovaného v PISA nemajú silný vplyv na rozvrh hodín v hlavných predmetoch, problém spätnej kauzality je v tomto prípade obmedzený.[9]

Účinnosť dištančného/online vzdelávania

Odhad vplyvu zatvorených škôl na tvorbu ľudského kapitálu si vyžaduje odhad miery, do akej je dištančné vzdelávanie dostupné a tiež miery, do akej dokáže kompenzovať klasické vyučovanie. Podľa analýzy Inštitútu vzdelávacej politiky viac ako 32 tisíc žiakov a žiačok základných škôl môže byť bez prístupu na internet (cca 7 % všetkých žiakov) a až 44 % detí vo veku 6 až 11 rokov žije v preplnených domácnostiach, kde nemajú vhodné podmienky a dostatočný priestor na učenie. Školský systém na dištančné vzdelávanie nebol pripravený a o aktuálnom fungovaní škôl v novom režime neexistujú ucelené informácie (Inštitút vzdelávacej politiky, 2020).[10] Je dôvod predpokladať, že pre významnú časť žiakov je prístup k vzdelávaniu v aktuálnej situácii výrazne obmedzený a sociálne znevýhodnenie je ešte väčšou bariérou ako obvykle.

Odhady účinnosti dištančného vzdelávania oproti klasickému v budovaní kognitívnych zručností nie sú pre Slovensko dostupné avšak relevantný môže byť výskum z USA, ktorý porovnáva výsledky podobných žiakov vzdelávaných v takzvaných virtuálnych charterových školách a žiakov navštevujúcich klasické školy. Výsledky výskumu ukazujú, že rozdiel je veľký a štatisticky signifikantný. V medziročnom porovnaní zaostávali priemerné výsledky žiakov vo virtuálnych školách za výsledkami žiakov v klasických školách o 10 % štandardnej odchýlky v čítaní a o 25 % štandardnej odchýlky v matematike (Center for research on education outcomes, 2015). Tieto školy pritom mali na prípravu dištančného vzdelávania na rozdiel od slovenských škôl čas a nemalé financie.

Virtuálne charterové školy sa od bežných významne líšia spôsobom, ktorý je vysoko relevantný pre aktuálnu situáciu zatvorených škôl. 33 % z nich ponúka výlučne učenie podľa vlastného tempa žiaka namiesto synchronického učenia so spolužiakmi. Virtuálne školy ponúkajú žiakom menej kontaktu s učiteľom za týždeň ako bežný žiak dostane za jeden deň. Udržanie motivácie a angažovanosti žiakov predstavuje podľa riaditeľov týchto škôl zďaleka najväčšiu výzvu. Zároveň oveľa väčšie nároky sú kladené na rodičov (Mathematica Policy Research, 2015). Pritom výsledky žiakov naznačujú, že čím väčšie nároky kladie škola na rodičov vo vzdelávaní, tým viac žiaci zaostávajú za svojimi rovesníkmi v bežných školách (Center for research on education outcomes, 2015).

Metodológia výpočtu a výsledky

Odhad vplyvu zatvorených škôl na budúci zárobkový potenciál dnešných detí aplikuje výsledky z uvedených štúdií na aktuálnu populáciu detí v materských, základných a stredných školách na Slovensku (okolo 835 tisíc žiakov[11]). Výpočet predpokladá 73 vymeškaných dní klasického vyučovania (od 16.3 do 30.6) z celkového počtu 190 vyučovacích dní v školskom roku 2019/20 (38 %). Účinnosť dištančného vzdelávania v budovaní kognitívnych zručností je predpokladaná na úrovni 50 % klasického vyučovania, čo na základe informácií o obmedzeniach prístupu k dištančnému vzdelávaniu na Slovensku a na základe uvedeného výskumu z USA predstavuje konzervatívny odhad.[12]

Hoci vyučovanie v škôlkach a v 1. až 5. ročníku základných škôl bolo obnovené na dobrovoľnej báze v obmedzenom režime od začiatku júna (nastúpila zhruba polovica škôlkarov a 63 % žiakov 1. až 5. ročníka), vzhľadom na skutočnosť, že deti majú mať v škole skôr výchovný program a nemali by sa učiť aby nepredbehli spolužiakov, ktorí zostanú doma, výpočet predpokladá aj pre týchto žiakov rovnakú 50 % účinnosť vzdelávania.

Pre zjednodušenie výpočtu sa predpokladá, že každý z dnešných žiakov vstúpi na trh práce vo veku 20 rokov a zostane na ňom 45 rokov. Nie každý je nevyhnutne zamestnaný počas celého obdobia – miera zamestnanosti v rámci každej kohorty v každom roku je stanovená na úrovni celkovej zamestnanosti v roku 2019 (73,4 %).[13] Základná mzda je stanovená pre každého žiaka na úroveň priemernej čistej mzdy v 3. štvrťroku 2019 (9 738 eur za rok), s predpokladaným ročným rastom 3,02 %, čo zodpovedá priemernému ročnému reálnemu rastu HDP za obdobie 2010 až 2019. Z tohto základu je vypočítaný pokles spôsobený skráteným školským rokom na základe uvedených odhadov z literatúry.

Budúce straty sú vyjadrené v súčasnej hodnote, ktorá zohľadňuje skutočnosť, že ľudia typicky uprednostnia realizáciu straty v budúcnosti ako dnes (alebo naopak radšej disponujú určitou sumou peňazí dnes ako v budúcnosti). Medzi dôvody tejto „časovej preferencie“ patria neistota ohľadom budúcnosti (napr. riziko úmrtia) a snaha vyrovnať spotrebu v čase pri očakávanom raste príjmu v budúcnosti (consumption smoothing). Prepočet do súčasnej hodnoty je robený použitím 5 % diskontnej sadzby, čo predpokladá, že človek má rovnaký úžitok z príjmu 100 eur dnes ako z príjmu 105 eur o rok a ako z príjmu 265 eur o 20 rokov.[14]

Tabuľka 1: Odhad súčasnej hodnoty ušlých čistých príjmov dnešných detí

 

Pokles príjmu (%)

Ušlé príjmy celkom (eur)

% HDP

Ušlý príjem na jedno dieťa (priemerná strata) (eur)

Priemerná strata za každý deň zatvorenej školy (eur)

Carlsson a spol. (vyšší výnos)

0,65

991 282 898

1,05

1 187

16,26

Carlsson a spol. (nižší výnos)

0,28

426 417 783

0,45

511

6,99

Lavy (vyšší výnos)

0,90

1 367 313 409

1,45

1 637

22,43

Lavy (nižší výnos)

0,39

588 173 924

0,62

704

9,65

Poznámka: vyšší a nižší výnos zo zručností je určený na základe štúdie od Hanusheka a spol. (2015)

Zdroj: Výpočty autora na základe údajov CVTI a uvedenej literatúry

Výpočet v Tabuľke 1 vychádza z kombinácie odhadov vplyvu vzdelania na kognitívne schopnosti podľa uvedených autorov a odhadu vplyvu kognitívnych schopností na mzdové ohodnotenie podľa Hanusheka a spol. (2015). Tento „výnos zo zručností“ sa pravdepodobne nachádza niekde medzi vyššou hodnotou (17,9 % za 1 štandardnú odchýlku vo výsledkoch v testovaní) a nižšou hodnotou (7,7 % % za 1 štandardnú odchýlku vo výsledkoch).

Podľa týchto odhadov skrátený školský rok spôsobuje stratu 0,28 % až 0,90 % na budúcich príjmoch dnešných žiakov.[15] Priemerný žiak, ktorý by v budúcnosti zarábal priemernú mzdu by tak počas pracovného života prišiel odhadom o 2 510 až 8 048 eur v konštantných cenách (po zohľadnení inflácie), čo v súčasnej hodnote predstavuje 511 až 1 637 eur. Každým dňom obmedzeného vyučovania stráca priemerný žiak 34,38 eur až 110,25 eur na svojich životných príjmoch, čo je v súčasnej hodnote 6,99 eur až 22,43 eur.[16] Celková strata všetkých detí predstavuje v súčasnej hodnote 0,4 až 1,4 miliardy eur, čo je 0,45 % až 1,45 % HDP.

Pre porovnanie, štatistický úrad Nórska, ktorý sa zaoberal rovnakou otázkou použil vo svojom výpočte výnos z jedného školského roku vo výške 2,5 % pre škôlky a základné školy a 1,25 % pre stredné školy, čo by pri skrátení školského roka o 73 zo 190 dní predstavovalo pokles budúcich príjmov o 0,96 % a 0,48 %.[17] Vplyv takéhoto zníženia pre deti v materských, základných a stredných školách by pri 73 dňovom zatvorení škôl predstavoval 2,7 % nórskeho HDP.[18]

Tabuľka 2 ukazuje výsledky pre jednotlivé stupne vzdelávania. Zatvorenie stredných škôl napríklad podľa týchto odhadov povedie k celkovým ušlým príjmom dnešných stredoškolákov v súčasnej hodnote od 105 do 338 miliónov eur, čo je v prepočte 573 eur až 1 836 eur na žiaka. Súčasná hodnota ušlého príjmu na žiaka je vyššia na vyšších stupňoch vzdelávania keďže tieto deti na trh práce vstúpia skôr a preto sú ich príjmy menej diskontované.

Tabuľka 2: Odhad súčasnej hodnoty ušlých čistých príjmov podľa stupňa vzdelávania

 

Ušlé príjmy celkom (eur)

Ušlý príjem na jedno dieťa

(priemerná strata) (eur)

 

Carlsson a spol. (nižší výnos)

Lavy (vyšší výnos)

Carlsson a spol. (nižší výnos)

Lavy (vyšší výnos)

Materské školy

72 165 963

231 400 969

455

1 459

Základné školy I. stupeň

113 873 718

365 137 355

483

1 548

Základné školy II. stupeň*

134 968 970

432 779 518

526

1 685

Stredné školy

105 409 132

337 995 567

573

1 836

* zahŕňa prvé štyri ročníky 8-ročných gymnázií a konzervatórií

Zdroj: Výpočty autora na základe údajov CVTI a uvedenej literatúry

           

Obdobne ako v Tabuľke 1 je možné vypočítať ušlé príjmy štátu z daní a odvodov na ušlých budúcich príjmoch dnešných detí. Celkové dane a odvody v prípade priemernej mzdy v 3. štvrťroku 2019, vrátane odvodov zamestnávateľa, predstavovali 632,42 eur mesačne.[19] Súčasná hodnota ušlých príjmov štátu by podľa uvedených odhadov z literatúry dosiahla zhruba 0,3 až 1,1 miliardy eur, čo je 0,35 % až 1,13 % HDP.

Tabuľka 3: Odhad súčasnej hodnoty ušlých daní a odvodov na budúcich príjmoch dnešných detí

 

Pokles príjmu (%)

Ušlé dane a odvody celkom (eur)

% HDP

Carlsson a spol. (vyšší výnos)

0,65

772 519 292

0,82

Carlsson a spol. (nižší výnos)

0,28

332 312 768

0,35

Lavy (vyšší výnos)

0,90

1 065 564 622

1,13

Lavy (nižší výnos)

0,39

458 371 374

0,49

Zdroj: Výpočty autora na základe údajov CVTI a uvedenej literatúry

V čom je výpočet konzervatívny?

Uvedené výpočty pravdepodobne podhodnocujú skutočný vplyv zatvorených škôl z viacerých dôvodov:

  1. Ak je vplyv obmedzeného vzdelávania na vývoj kognitívnych schopností väčší v mladšom veku, výpočet založený na odhadoch robených na vzorke 15 ročných resp. 18 ročných žiakov nemusí byť reprezentatívny pre celú populáciu žiakov. Výskum z USA naznačuje, že ročné prírastky kognitívnych zručností sú vyššie v nižších ročníkoch ako vo vyšších (link).

Vysoký výnos zo vzdelávania v mladšom veku naznačuje aj zaujímavý sociálny experiment, ktorý bol realizovaný v 60. rokoch minulého storočia v meste Ypsilanti v americkom štáte Michigan. Skupine sociálne znevýhodnených detí z miestnej komunity bola umožnená účasť na dvojročnom predškolskom vzdelávaní v rámci HighScope Perry Preschool Program. Účastníci experimentu boli náhodne rozdelení do intervenčnej skupiny a kontrolnej skupiny a ich životné dráhy boli následne sledované až do veku 40 rokov. Odhadované celoživotné príjmy účastníkov Perry programu v porovnaní s kontrolnou skupinou boli o 19 % až 92 % vyššie v prípade žien a o 12 % až 34 % vyššie v prípade mužov (Heckman a spol., 2010).[20] Pre porovnanie odhady v Tabuľke 2 sú založené na predpoklade, že rok v materskej škole zvýši životné príjmy o 1,5 % až 4,7 %.[21]

  1. Výpočet nezahŕňa efekt snehovej gule, kedy straty vo vzdelávaní v skoršom veku ovplyvňujú neskorší postup vo vzdelávacom systéme. Belgická štúdia napríklad ukázala, že sedem-mesačný štrajk učiteľov vo francúzsky hovoriacej časti krajiny viedol k významne vyššej miere opakovania ročníka a nižšej miere postupu na vysokoškolské štúdium žiakov z tejto časti krajiny oproti žiakom z flámsky-hovoriacej časti (Belot a Webbink, 2010).
  2. Výpočet je zameraný výlučne na vplyv vyučovacieho času a nezahŕňa iné aspekty vzdelávacieho procesu. Významnú úlohu napríklad zohrávajú testy, ktoré učiteľom, deťom a rodičom poskytujú informácie o pokroku dieťaťa a pomáhajú identifikovať silnejších a slabších žiakov ako aj silné a slabé miesta každého žiaka. Tieto informácie sú dôležitým vstupom do úpravy vzdelávania s ohľadom na individuálne potreby žiakov. Absencia testovania počas obdobia zatvorených škôl (napr. Testovanie 9 ale aj interné testy/písomky v nižších ročníkoch) môže negatívne ovplyvniť budúce výsledky žiakov.

Podľa dánskej štúdie, ktorá využila prirodzený experiment spôsobený zlyhaním školského IT systému v roku 2010, žiaci ktorí sa nemohli zúčastniť testovania mali o dva roky neskôr horšie výsledky v testoch v porovnaní s kontrolnou skupinou o 9 % štandardnej odchýlky, čo zodpovedá zhruba 12,5 % pokroku typického študenta počas dvoch rokov (). Negatívny vplyv vynechaných testov bol skoro dvojnásobný u detí z nízkopríjmových rodín ako u detí rodičov s vyššími príjmami. Dôvodom môžu byť negatívne predsudky o schopnostiach chudobných žiakov na strane učiteľov, ktoré v dôsledku chýbajúcich výsledkov testovaní nemali byť ako napravené.

  1. Druhý krok výpočtu je založený na vzťahu medzi kognitívnymi zručnosťami a mzdovým ohodnotením meraným na vzorke zamestnancov. Časť vplyvu nižšieho ľudského kapitálu v dôsledku obmedzeného vzdelávania však môže pôsobiť na trh práce cez zvýšenú mieru nezamestnanosti. Priemerný príjem počas pracovného života dnešných detí tak môže byť nižší nielen z dôvodu nižšej produktivity práce ale taktiež z dôvodu zníženého počtu odpracovaných rokov.

Plošné zatvorenie škôl verzus individuálne rozdiely vo vyučovacom čase

Je dôvod očakávať odlišný efekt zatvorených škôl v prípade, kedy postihuje plošne všetkých žiakov ako v prípade kedy sa obmedzenie vyučovacieho času týka iba časti z nich (ako napríklad v štúdii Carlsson a spol.)? Pri odpovedi na túto otázku je potrebné rozlišovať medzi signalizačným účinkom vzdelávania a jeho vplyvom na akumuláciu zručností a ľudského kapitálu. Ak dosiahnuté vzdelanie funguje ako signál zručností nadobudnutých mimo formálneho vzdelávania, potom plošné zatvorenie škôl nebude mať žiaden vplyv na priemernú úroveň a distribúciu týchto zručností ani na postup žiakov na vyššie stupne vzdelania a tým pádom ani na signalizačnú hodnotu dosiahnutého vzdelania a výsledné mzdové ohodnotenie.[22]

Ak však vzdelávanie vštepuje zručnosti, potom obmedzenia vo výučbe (ak nebudú neskôr vykompenzované) budú mať negatívny dopad na akumuláciu ľudského kapitálu postihnutých ročníkov, nižšiu produktivitu na pracovnom trhu a tým pádom nižšie ohodnotenie. Keďže štúdie, na ktorých je založený výpočet v tejto analýze, sa zameriavajú práve na mechanizmus akumulácie ľudského kapitálu, možno usúdiť, že sú rovnako relevantné pre plošné obmedzenie vyučovacieho času ako pre selektívne obmedzenie.

Je priestor na nápravu?

Uvedené odhady vplyvu zatvorených škôl na budúci zárobkový potenciál dnešných detí sú založené na predpoklade, že stratený vyučovací čas nie je vykompenzovaný neskôr. Ak deti dostanú príležitosť dobehnúť vynechané učivo v kľúčových predmetoch, existuje dobrá šanca, že kríza nebude mať dlhodobé následky na akumuláciu ľudského kapitálu.

Istú nádej v tomto smere predstavuje skúsenosť so skráteným školským rokom v západnom Nemecku v rokoch 1966-67. Dôvodom bola snaha zaviesť jednotnosť v základných črtách vzdelávacej politiky naprieč spolkovými krajinami a s tým súvisiaca zmena začiatku školského roka z jari na jeseň. Rozdiely v spôsobe úpravy školského roka naprieč spolkovými krajinami vytvorili prirodzený experiment, ktorý umožňuje odhadnúť vplyv kratšieho školského roka. Výsledky naznačujú, že táto zmena sa zaobišla bez dlhodobých následkov na zamestnanosť a príjmy postihnutých žiakov (Pischke, 2007).

Pravdepodobným dôvodom je, že školy upravili vyučovanie v skrátených rokoch ako aj v nasledovných rokoch tak, aby žiaci stihli prebrať všetko najdôležitejšie učivo bez zmeny kurikula. Vyučovanie v kľúčových predmetoch teda prebiehalo rýchlejšie, aj na úkor ostatných predmetov. Podľa dostupných štúdií z toho obdobia, žiaci naozaj naberali vedomosti rýchlejšie počas tohto obdobia a v testoch o dva roky neskôr mali podobné výsledky ako kontrolná skupina. Hoci aktuálna situácia sa líši v tom, že zatvorenie škôl bolo nepredvídateľné a školy sa naň nemali čas pripraviť, v nasledovnom a budúcich školských rokoch je priestor aspoň čiastočne zmierniť dlhodobý vplyv na akumulované kognitívne zručnosti dnešných detí a tým pádom na ich budúce mzdové ohodnotenie.

Poďakovanie

Za hodnotné návrhy a pripomienky ďakujem kolegom Adamovi Marekovi a Antonovi Gromóczkemu (Útvar hodnoty za peniaze), Ľube Habodaszovej (Inštitút finančnej politiky), Michaele Bednárik a Samovi Varsíkovi (Inštitút vzdelávacej politiky).

 

Tomáš Hellebrandt
Útvar hodnoty za peniaze, MF SR

Ak vás zaujíma naša práca, sledujte nás

Facebook

 

Použitá literatúra

Andersen S. C. a H. S. Nielsen (2019), Learning from performance information, Journal of Public Administration Research and Theory, 2019, pp. 1-17

Belot M. a D. Webbink (2010), Do teacher strikes harm educational attainment of students?, Labour, 24(4) pages 391–406

Carlsson M., G. B. Dahl, B. Öckert a D. O. Rooth (2015), The effect of schooling on cognitive skills, The Review of Economics and Statistics, 97(3), pages 533–547

Center for research on education outcomes (2015), Online charter school study, https://credo.stanford.edu/sites/g/files/sbiybj6481/f/online_charter_study_final.pdf

Hanushek E. A., P. E. Peterson a L. Woessman (2012), Is the US catching up? International and state trends in student achievement, Education next, 12(4), https://www.educationnext.org/is-the-us-catching-up/

Hanushek E. A., G. Schwerdt, S. Wiederhold a L. Woessmann (2015), Returns to skills around the world: Evidence from PIIAC, European Economic Review, 73(2015), pages 103–130

Heckman J. J., S. H. Moon, R. Pinto, P. A. Savelyev a A. Yavitz (2010), The rate of return to the HighScope Perry Preschool Program, Journal of Public Economics, 94(2010), pages 114-128

Inštitút vzdelávacej politiky (2020), Ako v čase krízy zabezpečiť prístup k vzdelávaniu pre všetky deti, https://www.minedu.sk/komentar-012020-ako-v-case-krizy-zabezpecit-pristup-k-vzdelavaniu-pre-vsetky-deti/

Lavy V. (2015), Do differences in schools’ instruction time explain international achievement gaps? Evidence from developed and developing countries, The Economic Journal, 125(November), pages 397-424

Mathematica Policy Research (2015), Inside online charter schools, https://www.mathematica.org/our-publications-and-findings/publications/inside-online-charter-schools

OECD (2013), Technical report of the survey of adult skills (PIAAC), OECD: https://www.oecd.org/skills/piaac/_Technical%20Report_17OCT13.pdf

Pischke J. (2007), The impact of length of the school year on student performance and earnings: Evidence from the German short school years, The Economic Journal, 117(October), pages 1216-1242

Psacharopoulos G. a H. A. Patrinos (2018), Returns to investment in education: a decennial review of global literature, Education Economics, Taylor & Francis Journals, vol. 26(5), pages 445-458, September

Statistics Norway (2020), Hva koster det å stenge utdanningssektoren? (Koľko stojí zatvorenie odvetvia vzdelávania?), https://www.ssb.no/nasjonalregnskap-og-konjunkturer/artikler-og-publikasjoner/hva-koster-det-a-stenge-utdanningssektoren

 

[1] Súčasná hodnota zohľadňuje skutočnosť, že ľudia typicky uprednostnia realizáciu straty v budúcnosti ako dnes (alebo naopak radšej disponujú určitou sumou peňazí dnes ako v budúcnosti). Pri 5 % ročnej diskontnej sadzbe je strata 2 510 až 8 048 eur na budúcich celoživotných príjmoch rovnako „bolestivá“ ako strata 511 až 1 637 eur dnes.

[2] Kryštalizovaná inteligencia je založená na poznaní faktov a na skúsenostiach. Kryštalizovaná inteligencia s vekom rastie vďaka získaným znalostiam (https://www.verywellmind.com/fluid-intelligence-vs-crystallized-intelligence-2795004).

[3] Fluidná inteligencia sa týka schopnosti abstraktného myslenia a riešenia problémov a je nezávislá od vzdelávania a získaných skúseností.

[4] Výsledky tejto štúdie zrejme poskytujú konzervatívny odhad dopadu vzdelávania na kognitívne schopnosti nakoľko existujú indície, že efekt je vyšší u dievčat, u mladších detí ako aj u detí zo sociálne znevýhodneného prostredia, ktoré sú v menšej miere reprezentované v akademickom prúde (viď nižšie).

[5] Autori použili analógiu Mincerovej rovnice (Box 1), akurát roky formálneho vzdelávania vymenili za výsledky v testovaní PIAAC.

[6] Slovensko je po Česku krajinou s najvyšším poklesom vplyvu numerických zručností na mzdové ohodnotenie po pridaní výsledkov zručností v oblasti riešenia problémov do regresie. Modely, ktoré naraz zhŕňajú viaceré indikátory zručností treba interpretovať opatrne pretože jednotlivé zručnosti sú navzájom vysoko korelované (napr. korelácia medzi numerickými zručnosťami a zručnosťami v riešení problémov je v celej vzorke všetkých krajín 0,73). Model je tým pádom identifikovaný iba na základe obmedzenej variácie v danej zručnosti, ktorá je nezávislá od variácie v druhej zručnosti. Odhadnutý nižší výnos z numerických zručností napríklad nezahŕňa prípadný pozitívny vplyv fluidnej inteligencie na získavanie kryštalizovanej inteligencie v rámci vzdelávacieho procesu a následné vyššie mzdové ohodnotenie. Navyše výsledky testovania zručností v riešení problémov s využitím IKT nemerajú výlučne fluidnú inteligenciu. Viaceré zručnosti v práci s IKT sú výsledkom predošlých skúseností získaných okrem iného aj vo vzdelávaní (kryštalizovaná inteligencia). Preto koeficient na numerických výsledkoch v regresii, ktorá zahŕňa aj výsledky v riešení problémov s využitím IKT pravdepodobne podhodnocuje celkový vplyv kryštalizovanej inteligencie na mzdové ohodnotenie.

[7] Ommitted variable bias (skreslenie z dôvodu vynechaných premenných) spôsobuje, že koeficient β v rovnici je zle odhadnutý. Keďže vrodenú schopnosť nie je možné merať a zároveň je pozitívne korelovaná s dosiahnutým vzdelaním, odhadnutý koeficient β zachytáva efekt vzdelávania a zároveň časť efektu vrodených schopností, ktoré vzdelávanie neovplyvňuje. Z tohto dôvodu je koeficient nadhodnotený.

[8] Metóda fixných efektov je založená na predpoklade, že vplyv času vo vzdelávaní na výsledky je rovnaký naprieč všetkými troma skúmanými predmetmi.

[9] PISA testovanie sa týka prevažne deviatakov, ktorí majú obmedzenú možnosť vyberať si zameranie svojho štúdia v hlavných predmetoch na základe svojich preferencií a schopností. Ak takáto možnosť existuje, je to najmä v rámci školy a Lavy používa vo svojej štúdii spriemerované údaje o rozvrhu hodín na úrovni školy nie na úrovni jednotlivca. Kvalitu odhadu by mohla komplikovať možnosť výberu školy ale vo väčšine krajín sa školy medzi sebou výrazne líšia v zameraní štúdia až po deviatom ročníku. Výsledky sú navyše podobné naprieč rôznymi stratifikovanými vzorkami na základe prístupu školy k výberu a triedeniu žiakov.

[11] Zdroj: CVTI

[12] Rovnaký predpoklad bol použitý pri výpočte nákladov zatvorených škôl v Nórsku (Statistics Norway, 2020).

[13] Zdroj: Eurostat

[14] https://www.mfsr.sk/files/archiv/uhp/3370/76/03metodikaCBA-v10.pdf. Ilustratívne príjmy sú uvedené v konštantných cenách.

[15] Dolná hranica tohto intervalu je vypočítaná na základe výsledku Carlsson a spol, kde dodatočných 10 vyučovacích dní viedlo k zvýšeniu výsledkov v testoch takzvanej kryštalizovanej inteligencie zhruba o 1 % štandardnej odchýlky, a nižšieho výnosu podľa Hanushek a spol, kde zvýšenie výsledkov v numerických testoch o jednu štandardnú odchýlku súvisí so zvýšením hodinovej mzdy o 7,7 %: 73*0,5*0,01*0,077/10 = 0,28 %. Horná hranica tohto intervalu je vypočítaná na základe výsledku Levy, kde jedna hodina týždenne naviac počas školského roka v niektorom z hlavných predmetov zvyšuje výsledky v testovaní z toho predmetu o zhruba 6,1 % štandardnej odchýlky (na Slovensku je priemerný počet hodín za týždeň každého z troch uvedených predmetov naprieč všetkými ročníkmi 4,3 podľa rámcového učebného plánu pre ZŠ s vyučovacím jazykom slovenským), a vyššieho výnosu podľa Hanushek a spol., kde zvýšenie výsledkov v numerických testoch o jednu štandardnú odchýlku súvisí so zvýšením hodinovej mzdy o 17,9 %: (4,3*73/190)*0,5*0,061*0,179 = 0,90 %. Pre porovnanie, odhad na základe 8 % výnosu z investície do vzdelávania (Box 1) by znamenal pokles životného príjmu o 1,54 %.

[16] Výpočet na základe odhadu Lavyho je vyšší ako ten na základe odhadu Carlssona a spol., čo môže odrážať odlišnú metodológiu ale aj skutočnosť, že sociálne znevýhodnení žiaci sú zatvorením škôl podľa Lavyho postihnutí viac a vo vzorke žiakov, ktorú skúma Lavy majú väčšie zastúpenie ako vo vzorke, ktorú skúmajú Carlsson a spol.

[17] Tento výpočet je založený na zjednodušenom predpoklade, že cca 10 % výnos vypočítaný v literatúre je reálne polovičný kvôli signalizačnému efektu vzdelania a vďaka dištančnému vzdelaniu je efekt zatvorených škôl ešte o polovicu nižší pre škôlkarov a žiakov základných škôl a o tri štvrtiny nižší v prípade stredných škôl.

[18] Nie je jasné, či nórska štúdia používa čistú alebo hrubú mzdu.

[19] Výpočet predpokladá jednotlivca bez detí.

[20] Interval odhadnutých vplyvov závisí od použitej metódy interpolácie chýbajúcich pozorovaní (v obdobiach medzi prieskumami účastníkov experimentu) a tiež metódy extrapolácie príjmov po dosiahnutí veku 40 rokov, keď sa sledovanie skončilo.

[21] Pri vplyve 1,5 % až 4,7 % za rok a 50 % efektivite dištančného vzdelávania je vplyv obmedzení počas 73 zo 190 dní v rozsahu 0,28 % až 0,90 % (Tabuľka 1). Vysoký vplyv Perry programu na budúce príjmy účastníkov môže byť kombináciou vyššieho výnosu do vzdelávania v mladšom veku a vyšším výnosom do vzdelávania sociálne znevýhodnených detí. Aj za predpokladu, že dopad predškolského vzdelávania je o tretinu vyšší v prípade sociálne znevýhodnených detí ako v prípade detí bez znevýhodnenia (podobne ako v prípade starších deti v štúdii od Lavy) výsledky Perry programu naznačujú ročný výnos vo výške 6,9 % (priemer mužov a žien).

[22] Tento záver predpokladá, že plošné zatvorenie škôl vplýva na všetkých žiakov rovnako. Ak sú niektorí žiaci (napríklad sociálne znevýhodnení) obmedzení viac ako iní, kvalita signálu o vrodených zručnostiach získaná z dosiahnutého vzdelania môže byť pre tieto vekové skupiny znížená. Anekdotické informácie z terénu naznačujú, že vplyv zatvorených škôl na dostupnosť vzdelávania sa medzi žiakmi a školami výrazne líši: https://dennikn.sk/1920645/kolko-deti-od-marca-nevidelo-ucitela-a-ako-funguju-skoly-online-ministerstvo-presne-udaje-nema/?ref=tit