szerző: Polónyi István, egyetemi tanár, Debreceni Egyetem
Az iskolázottság megállíthatatlanul növekszik. A világ összesített adatai szerint az egy 25 éves és idősebb lakosra jutó elvégzett iskolaévek száma 1950-től 2000-ig 3,50-ről 7,23 évre, azaz több mint kétszeresére emelkedett. 2000-és 2020 között további mintegy 20%-kal gyarapodott 8,69 évre, s 2050-re várhatóan 10,58 év lesz[1]. 2018-ban az UNESCO adatai szerint Németországban volt a legmagasabb ez az érték a 25 éves és idősebb népesség esetében, kicsit több mint 14 év[2].
A magyar 25-64 éves népesség iskolázottsága az 1870. évi 1,55 évről 1920-ra 4,5 évre, 1970-re 8,05 évre 2020-ra pedig 12,62 évre emelkedett, azaz százötven év alatt több mint nyolcszorosára nőtt[3].
Ebben az írásban az iskolázottság növekedésével foglalkozunk – elsősorban a magyarral, de kitekintve nemzetközi adatokra is -, azt elemezve, hogy az iskolázottság növekedése hogyan hatott az iskolázottsági egyenlőtlenségekre, valamint ennek kapcsán a keresetegyenlőtlenségek alakulását is röviden szemügyre vesszük.
Adatok
Az iskolázottsági adatok elemzéséhez a Barro-Lee adatbázist, valamint a Wittgenstein Központ adatait, továbbá helyenként az UNESCO adatait[1] használjuk.
A Barro-Lee adatbázis 1970 és 2010 között öt éves lépésekben adja meg a 15 és 64 éves illetve a 25-64 éves mindkét nemű népesség átlagos iskolázottságát, továbbá az elért legmagasabb iskolázottsági szint szerinti megoszlását három fokozat szerint (Primary, Secondary, Tertiary).
A Wittgenstein Centre Human Capital Data Explorer adatbázis – egyéb adatok mellett – 1950-től 2100-ig, ötéves időközönként tartalmazza a 15 éves és idősebb (továbbá különböző kor/év/csoportokra) a népesség átlagos iskolázottsági adatait (Mean number of years spent in school), valamint megoszlását iskolai végzettségek szerint (No Education, Incomplete Primary, Primary, Lower Secondary, Upper Secondary, Postsecondary csoportok szerint).
Magyarországra és az OECD országokra vonatkozó elemzéseink ezekre az adatbázisokra épülnek.
A kereseti adatokat – pontosabban a középfokú végzettségűekhez viszonyított relatív kereseteket – pedig az OECD.stat adatbázisa alapján vettük figyelembe. A kereset elemzésekhez kapcsolódó iskolázottsági adatokat is az OECD.stat adatbázisa alapján tekintettük.
Az egyenlőtlenségek mérésére a Gini indexet használtuk[2].
Az iskolázottsági egyenlőtlenségek
A gazdasági fejlődés egyenlőtlenségének az U alakú görbéje Simon Kuznets munkásságának egyik közismert teóriája. Mint Meschi és Scervini írja „az eredeti elképzelés a fejlődő országokra korlátozódott, és csak az iparosodási folyamatra vonatkozott. (Lásd Kuznets, 1963) Az egymást követő évtizedekben az úgynevezett fordított U alakú “Kuznets-görbére” számos különböző gondolati keretben hivatkoztak, a növekedés és az egyenlőtlenség közötti kapcsolat leírása során”. (Meschi – Scervini 2012:8) A szerzők szerint a Kuznets-görbét először a 90-es évek elején alkalmazták az iskolázottság bővülése és az oktatási egyenlőtlenségek közötti kapcsolat magyarázatára, de a kapcsolat alakjára vonatkozó megállapítások rendkívül vegyesek. Ram (1990), Park (1996), valamint De Gregorio és Lee (2002) kapcsolatot találtak az iskolázottsági szintek változása és az iskolázottsági egyenlőtlenségek között, így igazolva az oktatási Kuznets-görbe létezését. Ezzel szemben Castelló és Doménech (2002), valamint Thomas et al. (2001) az oktatási egyenlőtlenséget a Gini-index segítségével mérve negatív korrelációt találtak az átlagos iskolázottsági szint és az oktatási egyenlőtlenség között.
Meschi és Scervini a korábbi empirikus eredményekre (elsősorban Ram (1990), Thomas és mtsai (2001), valamint Morrison és Murtin (2010) munkái alapján) azt hangsúlyozzák, hogy az oktatási egyenlőtlenségek az oktatási expanzió korai szakaszában általában növekednek. Ezután egy bizonyos küszöbérték után, amelyet általában 7 év körül határoznak meg, az oktatási egyenlőtlenség csökkenni kezd. Ez a tendencia azonban nem tart örökké, Meschi és Scervini elemzései arra mutatnak, hogy „amikor a magas átlagos iskolázottsági szintnek megfelelően elérjük a tömeges iskolázottságot, az oktatás további bővülését főként a felsőfokú és posttercier képzés bővülése hajtja, ami az oktatási egyenlőtlenségek újbóli felerősödéséhez vezet.” (Meschi – Scervini 2012:21) Azt hangsúlyozzák, hogy nem lineáris (lényegében hullámszerű) kapcsolatot van az oktatás bővülése és az egyenlőtlenségek között, amelynek alakja az iskolázottság bővülésének adott szakaszától függ. (1. ábra).
- ábra Az oktatási egyenlőtlenség (elvi) alakulása az iskolázottság függvényében
Forrás: Meschi – Scervini 2012:21 (Figure 4)
Iskolázottsági egyenlőtlenségek alakulása Magyarországon és az OECD országokban
Magyarországon a (15 éves és idősebb) lakosság iskolázottságának egyenlőtlenségét mind a Barro – Lee mind a Wittgenstein adatbázis alapján megvizsgáltuk. (Az előbbi 1970-2010, az utóbbi 1950-2020 időtávon tesz lehetővé elemzést.) Az ábra azt mutatja, hogy úgy tűnik, hogy a két ezredforduló körül volt a legkisebb az egyenlőtlenség (2. ábra)
2. ábra Az iskolázottság és az iskolázottság egyenlőtlenségének alakulása a történelmi időben, a Barro – Lee és a Wittgenstein adatbázis alapján számolva – Magyarországon
3. ábra Az iskolázottság és az iskolázottság egyenlőtlenségének kapcsolata 1870-2010 illetve 1950-2020 időtávon (előző Barro-Lee adatbázis, utóbbi Wittgenstein adatbázis alapján számolva) – Magyarország
Megjegyzés: fehér kör és folyamatos vonal Barro-Lee adatok alapján, fekete négyzet pontvonal Wittgenstein adatok alapján számítva
Ha az iskolázottság egyenlőtlenségének alakulását az iskolázottság függvényében vizsgáljuk, akkor a Wittgenstein adatbázis alapján (az 1950-2020 időtávon) egy Kuznets– görbe-szerű lefutást látunk (fekete négyszögekkel jelölt görbe), a hosszabb időtávot lehetővé tevő Barro – Lee adatbázis alapján pedig valamennyire felismerhető a Meschi – Scervini által említett fentebb bemutatott hullámszerű lefutás. Ez utóbbinál a csúcs nálunk is a 7-es iskolázottság esetében tapasztalható, ugyanakkor a minimum 9-es iskolázottságnál van (a szerzőpáros által említett 15 helyett). (3. ábra)
Ha a Baaro-Lee és a Wittgenstein adatbázis alapján megvizsgáljuk az OECD országok iskolázottsága átlagának alakulását, akkor inkább egy Kuznets görbe szerinti lefutást mutat mindkét adatbázisra épülő elemzés. (4. ábra)
4. ábra Az iskolázottság és az iskolázottság egyenlőtlenségének kapcsolata 1870-2010 illetve 1950-2020 időtávon (előző Barro-Lee adatbázis, utóbbi Wittgenstein adatbázis alapján számolva) – OECD országátlag
Megjegyzés: fehér kör és folyamatos vonal Barro-Lee adatok alapján, fekete négyzet pontvonal Wittgenstein adatok alapján számítva
Azonban ha közelebbről megvizsgáljuk az országok adatait, akkor azt látjuk, hogy az adatbázisban található 37 OECD ország közül az egyes jellemző országcsoportok (azaz kapitalizmus modellek[3]) szerint jellemző különbségek ismerhetők fel.
Mindegyik országcsoport esetében annyiban hasonló az iskolázottság Gini indexe trendjének alakulása, hogy az 50-es éveket követően egyértelmű az egyenlőtlenségek csökkenése. Ez azonban mindegyik országcsoportnál megtörik, s utána növekedni kezd, de nem azonos időszakban. A posztszocialista országok esetében ez a törés 1970 körül, az angolszász és a távol-keleti országok esetében a 80-as évek körül, a többi országcsoport esetében a 90-es évek körül következett be. (5. ábra)
A 21. századra fordulva minden országcsoportban növekednek az iskolázottsági egyenlőtlenségek. A 21. század második évtizedének elején a legmagasabb az iskolázottsági egyenlőtlenség a posztszocialiszta országcsoport esetében volt, a legalacsonyabb pedig a dél-amerikai és a dél-európai országcsoportnál.
5. ábra Az iskolázottsági egyenlőtlenség Gini indexének történelmi alakulása az OECD országcsopotok (kapitalizmus modellek) szerint – a Wittgenstein adatbázis alapján számítva
Megjegyzés: az országcsoportok a következők:
Angolszász országok: Ausztrália, Írország, Egyesült Államok, Egyesült Királyság, Kanada, Új-Zéland
Kontinentális országok: Ausztria, Belgium, Franciaország, Luxemburg, Németország, Svájc
Észak-európai országok: Izland, Dánia, Finnország, Hollandia, Norvégia, Svédország
Dél-európai országok: Görögország, Izrael, Olaszország, Portugália, Spanyolország, Törökország
Posztszocialista országok: Csehország, Észtország, Lengyelország, Lettország, Litvánia, Magyarország, Szlovákia, Szlovénia
Dél-Amerikai országok: Chile, Costa Rica, Columbia
Távol-keleti: Japán, Korea
Ha az iskolázottsági egyenlőtlenséget az iskolázottsággal (egy főre jutó elvégzett iskolaévek számával) összefüggésben vizsgáljuk, azt tapasztaljuk, hogy 1950-ben az országok többségében magas volt az iskolázottsági egyenlőtlenség az OECD országokban. (Melléklet, 4. táblázat). 2020-ban viszont az országok zömében közepes volt az iskolázottsági egyenlőtlenség. (Melléklet 5. táblázat). A vizsgált hetven év alatt tehát az országok zömében csökkent az iskolázottsági egyenlőtlenség.
Azonban országcsoportonként vizsgálva az egyenlőtlenség csökkenését látszik, hogy két csoport különíthető el a lefutás alapján.
Az egyik csoportba a kontinentális, az észak-európai és a posztszocialista országok tartoznak, amelyekre a hullámszerű lefutás jellemző, (hasonlóan a korábban látott hazai diagramhoz). Közös jellemzőjük, hogy az iskolázottság legalacsonyabb az egyenlőtlensége a 3., valamint a 9. átlagosan elvégzett iskolaév körül található. (6. ábra)
A másik csoportba az angolszász és a dél-európai országok tartoznak (7. ábra), amelyek inkább egy „féloldalas” Kuznets-görbe-szerű lefutást mutatnak, de eltérő minimummal. A dél-európai országoknál a 7., az angolszász országoknál a 11. átlagosan elvégzett iskolaév körül van az iskolázottság egyenlőtlenségének minimuma.
6. ábra Iskolázottság és iskolázottsági egyenlőtlenségek OECD országcsopotok (kapitalizmus modellek) szerint 1870-2010 (20 éves lépésenként Barro – Lee adatbázis alapján számítva) – a kontinentális, az északi és a posztszocialista országok átlagai[4]
Megjegyzés: az országcsoportok jelölése, mint a fenti ábrán, duplavonal posztszocialista országok, szaggatott vonal észak-európai országok, fekete vonal kontinentális országok (hiányzik a dél-amerikai és a távol keleti)
7. ábra Iskolázottság és iskolázottsági egyenlőtlenségek OECD országcsopotok (kapitalizmus modellek) szerint 1870-2010 (20 éves lépésenként Barro – Lee adatbázis alapján számítva) – az angolszász, és a déli országok átlagai
Megjegyzés: az országcsoportok jelölése, mint a fenti ábrán, pontokból álló vonal angolszász országok, vékony vonal dél-európai országok (hiányzik a dél-amerikai és a távol keleti)
Megvizsgáltuk, hogy a Gini indexszel mért iskolázottsági egyenlőtlenség mutat-e együttjárást valamely iskolázottsági jellemzővel: az egy főre jutó átlagos iskolázottság, a középfokú végzettségűek aránya, illetve a postsecondary végzettségűek aránya valamelyikével. (8.ábra) A 37 OECD ország 1950-2020 közötti 10 éves időközű adatain elvégzett többtényezős korreláció elemzés azt mutatja, hogy az iskolázottság egyenlőtlensége a középfokú végzettségűek arányával mozog együtt, de nem igazán erős korrelációval (Lásd mellékletben 3. táblázat) Magyarul a vizsgált iskolázottsági jellemzők változásaival az iskolázottság egyenlőtlensége nincs igazán kapcsolatban.
8. ábra Az iskolázottság Gini indexe, az egy főre jutó iskolaévek, a középiskolai (upper secondary) valamint a postsecondary végzettségűek aránya (a 15 éves és idősebb népesség esetében) – valamennyi a 37 OECD ország átlaga.
Ugyanakkor észre lehet venni, hogy a tendenciák nagyon hasonlóak a Piketty által feltárt jövedelmi egyenlőtlenségek alakulásához. (Lásd Piketty 2015:344, Figure 9.8. Income inequality: Europe vs. the United States, 1900-2010) Mint a szerző írja „az egyenlőtlenségeknek az 1980 utáni újbóli növekedése nagyrészt annak a politikai fordulatnak a következménye, amely elsősorban az adózás és a pénzügyek terén végbement. Az egyenlőtlenségek történetét a gazdasági, politikai, társadalmi aktorok vélekedése alakítja arról, hogy mi az igazságos és mi nem. Fontosak az ezen aktorok között kialakuló erőviszonyok és az így megszülető kollektív döntések.” (Piketty 2015:32)
Alighanem az iskolázottsági egyenlőtlenségek alakulásában is meghatározó szerepet játszik a gazdasági, politikai, és társadalmi aktorok vélekedése az oktatás, az iskolázottság szerepéről és az oktatási egyenlőtlenségek elfogadhatóságáról, az oktatási rendszer igazságosságáról. Ezek mélyebb elemzése messze meghaladja jelen írás vállalását.
Iskolázottság és keresetek
Az iskolázottság és a keresetek kapcsolata közismert, széles körben vizsgált[5]. A népesség főbb iskolai csoportok (középfokúnál alacsonyabb, középfokú és postsecondary együtt, valamint felsőfokú végzettségűek) szerinti megoszlását és ugyanezen iskolázottsági csoportok relatív keresetét vizsgálva az OECD országok halmazán viszonylag egyértelmű kapcsolattal találkozhatunk. A magasabb iskolázottság magasabb relatív keresetelőnnyel jár. Ez közismert összefüggés.
Itt most két másik kapcsolatot vizsgálunk.
(1) az iskolázottság kapcsolatát a keresetegyenlőtlenségekkel, illetve
(2) az iskolázottsági egyenlőtlenségek és a keresetegyenlőtlenségek kapcsolatát.
(1) Ha egy adott időpontban (itt 2018-2019) a népesség átlagos iskolázottságát összevetjük a nagy iskolázottsági csoportok (középfokúnál alacsonyabb, középfokú és postsecondary együtt, valamint felsőfokú végzettségűek) keresetkülönbségeinek Gini indexével az OECD országok halmazán, akkor egy viszonylag szerény, de létező negatív együttjárást találunk, magyarul a magasabb iskolázottságú országokbanvalamelyest alacsonyabb a keresetek egyenlőtlensége. (6.ábra)
Megjegyzés: (Korreláció: -0,3558)
15 éves és idősebb népesség átlagos iskolázottsága 2020 évre vonatkozó előrejelzés, forrása: Wittgenstein Centre Human Capital Data Explorer,
Főbb iskola csoportok (a 25-64 éves népesség középfokúnál alacsonyabb, középfokú és postsecondary, valamint felsőfokú végzettségűek szerinti csoportjainak) relatív keresetkülönbségeinek Gini indexe Education at a Glance 2020 adatai alapján saját számítás
Ugyanakkor, ha az OECD országok átlagában vizsgáljuk, és hosszabb időtávon nézzük az átlagos iskolázottság összefüggését a keresetek egyenlőtlenségének alakulásával, akkor erős pozitív kapcsolatot találunk. (1. táblázat) Magyarul az iskolázottság növekedésével növekszik a keresetek egyenlőtlensége.
| (Korreláció: 0,7879) | 1999 | 2005 | 2009 | 2015 | 2019 |
| Átlagos iskolázottság OECD átlag | 11,01 | 11,34 | 11,62 | 12,07 | 12,32 |
| A főbb iskolázottsági csoportok relatív keresetkülönbségeiknek a Gini indexe | 0,082 | 0,089 | 0,090 | 0,090 | 0,122 |
Megjegyzés:
- 19 ország adata alapján (azon országok, amelyek mindegyik évben közöltek adatot[6]
- az adatsor kialakítás az első és az utolsó rendelkezésre álló adatsorhoz alkalmazkodik
A vizsgált 19 OECD ország között egyetlen olyan van, amelyiknél 1999 és 2019 között az átlagos iskolázottság növekedése valamint a keresetek egyenlőtlensége között a korreláció negatív, – ez Finnország. Magyarul Finnország az egyetlen ahol az iskolázottság történelmi növekedésével csökken a keresetek egyenlőtlensége. A többi ország esetében pozitív az együttjárás. (Svédország és Norvégia esetében ez +0,2 és + 0,3 körül van, a többi országban ennél jelentősen nagyobb, például Magyarország esetében +0,6564).
(2) Hasonlóan pozitív korrelációs kapcsolatot találunk, ha mindkét tényező egyenlőtlenségét, azaz az iskolázottság egyenlőtlenségét és a keresetek egyenlőtlenségét vetjük össze az OECD országok halmazán egy adott időpontban (ez esetben 2019-ben). Azt látjuk, hogy az iskolázottsági csoportok szerinti egyenlőtlenség és a keresetek egyenlőtlensége között 0,5 körüli pozitív korreláció van. (7. ábra)
Forrás: Education at a Glance 2020 adatai alapján[7] saját számítás
Ha ezt az együttjárást megvizsgáljuk hosszabb időtávon, 1999 és 2019 között tíz évenként, azt látjuk, hogy az elmúlt 20 évben nagyjából állandó volt a korreláció. (2.táblázat)
Ezt interpretálhatjuk úgy, hogy az iskolázottsági egyenlőtlenségek együttjárnak a keresetek egyenlőtlenségével. (Vagy úgy is fogalmazhatunk, mint ahogy Andreson 2015:8, miszerint azokban az országokban, ahol a képzettség eloszlása egyenlő, a jövedelmek megoszlása is általában egyenlő. Ez nyilvánvalóan nem mond ellent az előző kijelentésnek.)
| 1999 | 2009 | 2019 | |
| Korreláció | 0,5768 | 0,4755 | 0,5053 |
Megjegyzés: 19 ország adata alapján (azon országok, amelyek mindhárom évben közöltek adatot – lásd előző táblázat
Befejezésül
Végül is három megállapítást fogalmazhatunk meg az elemzés alapján.
Először is azt, hogy az iskolázottság növekedésével az iskolázottsági egyenlőtlenségek a Kuznets görbének nagyjából megfelelő lefutást mutatnak a magasabb iskolázottság időszakában, de az országcsoportok nagy részében ez kiegészül egy ellentétes görbületű résszel az alacsonyabb iskolázottság időszakában, s így egy hullámszerű alakulás jellemzi az iskolázottsági egyenlőtlenségeket az iskolázottsággal együtt vizsgálva.
A másik megállapítás, hogy hosszabb időtávon az átlagos iskolázottság növekedésével növekszik a keresetegyenlőtlenség.
És végül az iskolázottsági egyenlőtlenségek együttjárnak a keresetek egyenlőtlenségével.
Ugyanakkor a tendenciák alakulásának okait nem elemeztük mélyebben ebben az írásban. Megelégedtünk azzal, hogy Pikettyre hivatkozva úgy vélekedtünk, hogy az iskolázottsági egyenlőtlenségek alakulásában meghatározó szerepet játszik a gazdasági, politikai, és társadalmi aktorok vélekedése az oktatás, az iskolázottság szerepéről és az oktatási egyenlőtlenségek elfogadhatóságáról, az oktatási rendszer igazságosságáról. Ezek mélyebb elemzése messze meghaladja jelen írás vállalását.
Hivatkozások
Andersen T., M. (2015) Human Capital, Inequality and Growth. Publications Office of the European Union. Luxembourg.
Andor L. (2008), Összehasonlító gazdaságtan globális szemléletben. L’Harmattan – Zsigmond Király Főiskola, Budapest
Artner A. (2011), Az európai jóléti modellek és fenntarthatóságuk MTA Világgazdasági Kutatóintézet Műhelytanulmányok 89. szám 2011. június http://www.vki.hu/mt/mh-89.pdf Letöltés 2017.02.10
Castellò, A, and Doménech, R. (2002), ”Human Capital Inequality and Economic Growth: Some New Evidence”, Economic Journal, Royal Economic Society, vol. 112(478): C187-C200, March
De Gregorio, J. and Lee, J.W. (2002), “Education and Income Inequality: New Evidence from Cross-Country Data”, Review of Income and Wealth, Vol. 48 (3): pp. 395-416
Education at a Glance 2020: OECD Indicators – OECD 2020, Paris.
Kuznets, S. (1963). Quantitative Aspects of the Economic Growth of Nations: VIII. Distribution of Income by Size, Economic Development and Cultural Change, Vol. 11(2): pp. 1-80 http://piketty.pse.ens.fr/files/Kuznets1963.pdf%20-%20accessed%20Feb%202015
Meschi E. – Scervini F. (2012). Expansion of schooling and educational inequality in Europe: Educational Kuznets curve revisited. GINI Discussion Paper 61. Amsterdam http://archive.uva-aias.net/uploaded_files/publications/DP61-Meschi,Scervini.pdf
Morrisson, C. and Murtin, F. (2010), “The Kuznets Curve of Education: A Global Perspective on Education Inequalities”, CEE DP 116, Centre for the Economics of Education, London School of Economics
Park, K.H. (1996), “Educational Expansion and Educational Inequality on Income Distribution”, Economics of Education Review, Vol. 15 (1): pp. 51-58
Piketty Th. (2015). A tőke a 21. században. Kossuth Kiadó, Budapest.
Polónyi, I. (2018), Oktatás és gazdasági fejlődés I. Köz-Gazdaság 13: 2018/4 pp. 25-38.
Psacharopoulos, G. – Patrinos, H.,A. (2018). Returns to Investment in EducationA Decennial Review of the Global Literature- Policy Research Working Paper. 8402. World Bank Group https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/29672/WPS8402.pdf Letöltés 2020.02.01.
Ram, R. (1984), “Population Increase, Economic Growth, Educational Inequality, and Income Distribution: Some Recent Evidence”, Journal of Development Economics, Vol. 14 (3): 419-428
Ram, R. (1990), “Educational Expansion and Schooling Inequality: International Evidence and Some Implications”, Review of Economics and Statistics, Vol. 72(2): pp. 266-274
Smidova, Z. (2019). Educational Outcomes: A Literature Review of Policy Drivers from a Macroeconomic Perspective. OECD. Economics Department Working Papers. No. 1577 https://www.oecd.org/officialdocuments/publicdisplaydocumentpdf/?cote=ECO/WKP(2019)47&docLanguage=En Letöltés 2020.02.01.
Thomas, V., Wang, Y. and Fan, X. (2001): “Measuring Education Inequality: Gini Coeffi cients of Education”, World Bank Policy Research Working Paper No. 2525
Thomas, V, Wang, Y. and Fan, X. (2002), “A New Dataset on Inequality in Education: Gini and Theil Indices of Schooling for 140 Countries, 1960-2000”, World Bank, Washington DC
Melléklet
- táblázat
| Iskolázottság Gini indexe | Átlagos iskolaévek száma (+15) | Upper secondary végzettségűek aránya (+15) | Postsecondary végzettségűek aránya (+15) | |
| Iskolázottság Gini indexe | 1 | |||
| Átlagos iskolaévek száma | 0,2960 | 1 | ||
| Upper secondary végzettségűek aránya | 0,3352 | 0,8264 | 1 | |
| Postsecondary végzettségűek aránya | 0,0281 | 0,7692 | 0,5094 | 1 |
- táblázat
| 1950 | ||||
| Iskolázottsági egyenlőtlenség (Gini index) | ||||
| alacsony (kisebb mint 0,4) | közepes (0,4-0,6) | magas (nagyobb mint 0,6) | ||
| Átlagos iskolázottság (egy főre jutó átlagosan elvégzett iskolaévek száma) | alacsony kisebb mint 6,00 | Chile Izrael Litvánia | Columbia Észtország Görögország Mexikó Olaszország Spanyolország | Korea Magyarország Portugália Törökország |
| közepes 6,00-9,00 | Kanada USA | Belgium Hollandia Izland Japán Lengyelország Szlovénia | Ausztrália Ausztria Finnország Franciaország Írország Luxemburg Svédország Szlovákia Új-Zéland | |
| magas nagyobb mint 9,00 | Lettország Svájc | Csehország Dánia Egyesült Királyság Németország Norvégia |
- táblázat
| 2020 | ||||
| Iskolázottsági egyenlőtlenség (Gini index) | ||||
| alacsony (kisebb mint 0,4) | közepes (0,4-0,6) | magas (nagyobb mint 0,6) | ||
| Átlagos iskolázottság (egy főre jutó átlagosan elvégzett iskolaévek száma) | alacsony kiesebb mint 10,00 | Columbia Mexikó Portugália Törökország | ||
| közepes 10,00-13,00 | Spanyolország | Ausztria Belgium Chile Dánia Egyesült Királyság Finnország Franciaország Görögország Hollandia Írország Izrael Korea Luxemburg Magyarország Norvégia Olaszország Svédország Szlovénia USA | Észtország Izland Japán Németország Svájc Új-Zéland | |
| magas nagyobb mint 13,00 | Csehország Kanada Lengyelország Lettország | Ausztrália Litvánia Szlovákia |
[1] http://data.uis.unesco.org/
[2] A Gini index kiszámításánál a 15-64 éves népességen belüli iskolázatlan, alapfokú, középfokú és felsőfokú (No Schooling, Primary, Secondary,Tertiary) népesség arányát vettük figyelembe.
[3] Lásd erről Artner (2011) és Andor (2008) valamint Polónyi (2018)
[4] A posztszocialista megjelölés természetesen az 1870-1940 közötti időben úgy értendő, hogy a későbbi posztszocialista országok
[5] Két viszonylag friss irodalom áttekintés: Psacharopoulos, G. – Patrinos, H. A. (2018) illetve Smidova, Z. (2019).
[6] Australia, Canada, Czech Republic, Denmark, Finland, France, Germany, Hungary, Ireland, Korea, Netherlands, New Zealand, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland, United Kingdom, United States
[7] Forrás pontosan: Table A1.1. Educational attainment of 25-64 year-olds (2019) Percentage of adults with a given level of education as the highest level attained Education at a Glance 2020: OECD Indicators – © OECD 2020 valamint Figure A4.1 adatai (Relative earnings of adults with an upper secondary or postsecondary non-tertiary education compared to earnings of adults with below upper secondary education, by progamme orientation (2018) Education at a Glance 2020: OECD Indicators – © OECD 2020 ) alapján.
[1] Forrás: Wittgenstein Centre Human Capital Data Explorer http://dataexplorer.wittgensteincentre.org/wcde-v2/
[2] Forrás: http://data.uis.unesco.org/
[3] Forrás: 1870-2010 között Barro-Lee adatbázis (https://barrolee.github.io/BarroLeeDataSet/OUP/OUP_long_MF1564_v1.xls ), 2020 Wittgenstein adatbázis (http://dataexplorer.wittgensteincentre.org ) 20-64 éves népességre vonatkozó adat.