Priorytet IX stanowi odpowiedź na problem nierównego dostępu do edukacji osób, które zgodnie z diagnozą napotykają na trudności w tym zakresie. Wskazano też na problem wewnętrznej segregacji
4. Ilościowa analiza selekcji szkół do programów rozwojowych rozwojowych
4.3.1. Stopa bezrobocia
Na Wykres 11 przedstawiono odsetek szkół realizujących programy rozwojowe w grupach decylowych powiatów wyróżnionych ze względu na wysokość stopy bezrobocia. Zależność nie jest silna, ale jednak w pewnej mierze programy rozwojowe częściej realizowane były w szkołach znajdujących się w powiatach dotkniętych wyższą stopą bezrobocia. Zależność jest najsilniejsza w przypadku liceów, zaś najsłabsza w przypadku gimnazjów. Sugeruje to, że udało się trafić z interwencją do szkół znajdujących się w obszarach o większych problemach na rynku pracy.
Wykres 11 Odsetek wspartych szkół według grupy decylowej powiatu wyróżnionej na podstawie stopy bezrobocia oraz typu szkoły.
Źródło: opracowanie własne na podstawie danych SIO i danych z Urzędów Marszałkowskich. 4.3.2. Wynagrodzenia
Odsetki szkół realizujących programy rozwojowe w grupach decylowych powiatów wyróżnionych ze względu na dochody mieszkańców prezentuje Wykres 12. W przypadku wszystkich typów placówek częściej wspierane były szkoły z obszarów o niższych dochodach. W przypadku szkół podstawowych szkoły z 1 grupy decylowej realizowały PR w 36%, zaś z 10 grupy w 32%; w przypadku gimnazjów z 1 grupy decylowej w przypadku 45%, a z 10 w przypadku 34%, zaś w przypadku liceów – 22%; 39%. Zależność nie przebiega monotonicznie: w grupach decylowych 2-9 odsetek wspartych szkół raz spada, raz rośnie, jednak ogólnie wykazuje tendencję spadkową wraz ze wzrostem dochodów. Zależność ta nie pojawia się w analizach wielozmiennowych (por.4.4)
43% 27% 38% 48% 35% 48% 51% 39% 41% 47% 40% 42% 47% 33% 37% 43% 32% 37% 43% 26% 41% 37% 27% 33% 41% 35% 37% 38% 32% 37% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Licea Gimnazj a Szkoły podstaw owe
1 grupa decylowa powiatów
2 3 4 5 6 7 8 9
96
Wykres 12 Odsetek wspartych szkół według grupy decylowej powiatu wyróżnionej na podstawie średnich wynagrodzeń oraz typu szkoły.
Źródło: opracowanie własne na podstawie danych SIO i danych z Urzędów Marszałkowskich.
4.4. Analiza wielozmiennowa szkół aplikujących
4.4.1. Medodologia
Aby zbadać łącznie zależność realizowania programów rozwojowych od wielu zmiennych wykonano analizę wielozmiennową. Analizy dwuzmiennowe narażone są na problem zależności pozornych, które dają fałszywy obraz procesu selekcji i autoselekcji szkół do realizacji PR. Ujęcie wielu zmiennych w jednej analizie statystycznej pozwala na zniwelowanie zależności pozornych, a zatem bardziej adekwatną ocenę występujących realnie zależności.
Warto zobrazować to przykładem zależności realizacji PR i stopy bezrobocia, która okazała się pozorna. W analizach dwuzmiennowych (por. Aneks 1) wykryto pozytywną zależność odsetka szkół realizujących PR od stopy bezrobocia w powiecie. Należy jednak zwrócić uwagę, że programy były bardzo często realizowane np. w województwie kujawsko-pomorskim, które cechuje się wysoką stopą bezrobocia, a z kolei dosyć rzadko realizowane były w województwie łódzkim, które dla odmiany cechuje się niską stopą bezrobocia. Analizując stopę bezrobocia we wszystkich województwach i odsetki szkół realizujących PR zauważyć można pozytywną korelację. Powoduje to, stwierdzenie, że szkoły z powiatów o wysokiej stopie bezrobocia w większym odsetku realizowały PR. Nie wynika to jednak z selekcji szkół w obrębie województw (gdzie selekcja ta rzeczywiście się odbywała poprzez działalność Urzędów Marszałkowskich), lecz z różnic między województwami w alokacji środków, intensywności realizacji PR – wyższy odsetek szkół realizujących PR wynika nie z tego, że w województwach, które częściej realizowały PR skądinąd jest wyższa stopa bezrobocia. Wyciągnięcia błędnego wniosku można uniknąć dzięki analizie, wielozmiennowej, która bierze pod uwagę intensywność realizacji PR w poszczególnych województwach.
22% 34% 32% 29% 38% 41% 42% 47% 38% 22% 45% 37% 37% 52% 47% 34% 43% 35% 31% 40% 38% 39% 47% 38% 39% 46% 44% 39% 45% 36% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Licea Gimnazja Szkoły podstawowe
1 grupa decylowa powiatów
2 3 4 5 6 7 8 9
97 Analiza wykonana za pomocą regresji logistycznej, w której w jednym modelu brane są pod uwagę zależności wielu zmiennych wykazuje już zupełny brak zależności między realizacją PR, a stopą bezrobocia. Jest to niewątpliwa przewaga tej metody: pozwala badać zależność wielu zmiennych jednocześnie.
Nie oznacza to oczywiście, że wyniki analiz dwuzmiennowych są błędne, są one po prostu bardziej ogólne. Można za ich pomocą dostrzec fakt znajdujący potwierdzenie w danych – że np. w powiatach o wyższej stopie bezrobocia PR realizowane były częściej – pomijają one jednak fakt, że zależność wynika z różnic odsetków szkół realizujących PR na poziomie województw, a nie na poziomie powiatów. To zaś jest bardzo istotne dla interpretacji wyników.
Wykorzystano metodę regresji logistycznej. Klasyczna regresja liniowa sprawdza się, gdy zmienną przewidywaną jest zmienna przedziałowa przyjmująca wiele wartości. Gdy jednak chce się przewidywać zmienną zerojedynkową (np. realizacja PR/brak realizacji PR) metoda ta nie jest właściwa, gdyż daje trudne do zinterpretowania wyniki oraz wymaga spełnienia założeń, które w oczywisty sposób w takiej sytuacji są niespełnione (normalność lub symetryczność rozkładu zmiennej zależnej, homoskedastyczność). Regresja logistyczna jest to modyfikacja regresji liniowej dostosowana do przewidywania zmiennej zero-jedynkowej. Metoda ta jest właściwa do analizy badanego problemu. Szczegóły metodologiczne i techniczne oraz szczegółowe wyniki (oszacowania parametrów zawarto w aneksie).
4.4.2. Wyniki
Wyniki uzyskane w analizie wielozmiennowej są zbliżone do uzyskanych w analizach dwuzmiennowych, choć w szczegółach się różnią. Przy uwzględnieniu innych zmiennych szkoły społeczne miały mniejsze prawdopodobieństwo realizacji PR o średnio od 20% (szkoły podstawowe) do 30% (gimnazja). Jest to zgodne z wynikami analiz dwuzmiennowych.
Zależność jest bardziej złożona w przypadku liczby uczniów. Ma ona charakter odmiennych dla szkół o różnej liczbie uczniów: jest pozytywna dla większości szkół, lecz w przypadku szkół bardzo dużych zmienia kierunek na negatywny. Punkt zmiany kierunku zależności jest odmienny dla poszczególnych placówek, choć wypada on w podobnej części rozkładu liczby uczniów w szkole (w okolicach wartości rozdzielającej 20% największych szkół od pozostałych). Oznacza to, że przy kontroli innych zmiennych szkoły znajdujące się w około 4/5 uporządkowania ze względu na wielkość realizowały PR najczęściej, zaś szkoły mniejsze i większe rzadziej, przy czym zależność ma charakter funkcji kwadratowej, a zatem szkołom bardzo małym przypisuje dużo mniejsze prawdopodobieństwo niż największym (im dalej od maksimum paraboli, tym ramiona paraboli opadają gwałtowniej).
W analizie wielozmiennowej uzyskano wynik mówiący, iż szkoły specjalne oraz posiadające wysoki odsetek uczniów niepełnosprawnych (a w szkołach specjalnych wynosi o 100%) miały wyższe prawdopodobieństwo realizacji PR. Jest to w pozornej sprzeczności z wynikami analiz dwuzmiennowych, według których szkoły specjalne zostały wsparte w mniejszym odsetku. Wynika to z tego, że szkoły specjalne posiadają wartości innych zmiennych obniżające przewidywane przez model prawdopodobieństwo udziału w PR, takie jak niska liczba uczniów oraz zlokalizowanie w większych miejscowościach. Ogólnie wyniki należy interpretować w ten sposób, że choć szkoły specjalne realizowały PR rzadziej niż szkoły specjalne, to jeżeli wziąć pod uwagę ich cechy (takie jak liczba uczniów w szkole, wielkość miejscowości w której się znajdują), to realizowały PR częściej niż szkoły ogólnodostępne podobne do nich.
98
Programy rozwojowe częściej były realizowane przez szkoły wiejskie i ogólnie znajdujące się w mniejszych miejscowościach (pod względem liczby mieszkańców). Może to wydawać się zaskakujące w połączeniu z faktem, że szkoły liczące mniej uczniów aplikowały do programu dużo rzadziej. Należy wyjaśnić to w ten sposób, że do programu częściej aplikowały szkoły wiejskie, jednak w obrębie danej gminy – również wiejskiej – do udziału w programie wybierane były raczej szkoły duże niż małe. Wynikało to zapewne z faktu, że gmina zmaksymalizowała liczbę uczniów, którzy skorzystają na działaniu oraz z tego, że rzadziej programy rozwojowe realizowały szkoły społeczne, które skądinąd są szkołami mniejszymi. Ogólnie zatem, szkoły wiejskie częściej realizowały PR. Jest to zgodne z zapisami SzOP, który określał, że szkoły wiejskie miały być częściej wspierane. Jeżeli chodzi o zależność realizacji PR od zmiennych opisujących sytuację ekonomiczną – stopy bezrobocia i wynagrodzeń, to zależność ta, jak już wspominano, w większości modeli jest na tyle niewielka, iż parametry ją opisujące nie są istotne statystyczne. Oznacza to, że realizacja PR nie była związana z sytuacją ekonomiczną obszaru, w którym znajduje się szkoła. Oznacza to, że udało się skierować wsparcie również do obszarów w trudnej sytuacji ekonomicznej. Wniosek ten jest odmienny od wyciągniętego na podstawie analiz dwuzmiennowych. Wynika to z uwzględnienia w analizie wielozmiennowej wielu zmiennych jednocześnie, w tym województwa, w którym znajduje się szkoła. Mechanizm sprawiający, że zależność wykryta w analizach dwuzmiennowych może okazać się pozorna i nie wystąpić w analizach wielozmiennowych została opisana na przykładzie właśnie jednego ze wskaźników ekonomicznych – stopy bezrobocia w części Błąd! Nie można odnaleźć źródła odwołania..
Pod względem zależności środków wydawanych na oświatę na jednego mieszkańca i realizacji PR sytuacja nie jest jednoznaczna: w przypadku szkół podstawowych udało się uzyskać korzystną sytuację: w większej mierze wsparto szkoły finansowane na niższym poziomie. Sugeruje to, że w ich przypadku wsparcie dotarło tam gdzie było najbardziej potrzebne. Niestety, przeciwna sytuacja miała miejsce w przypadku liceów. Warto zbadać, co spowodowało taki stan rzeczy, choć należy pamiętać, że zależność nie była silna.
99