Nezaměstnanost absolventů vysokých škol - porovnání přírodovědeckých fakult s ostatními

Tento příspěvek je přímou reakcí do diskuse na aktualne.cz, takže nezasvěceným pomůže, když si nejprve přečtou příspěvek Daniela Münicha.

Dan Münich upozornil na zajímavý fakt - totiž že absolventi přírodovědeckých fakult vykazují v období od 6 měsíců do 1 roku od ukončení studia vyšší míru nezaměstnanosti než absolventi jiných fakult týž vysokých škol. Dokumentoval to na údajích za rok 2009 pro šest vysokých škol.
Místo toho, aby se diskutující zabývali tím, proč tomu tak je, strhla se diskuse o tom, proč jsou ony údaje chybné (zřejmě si někteří lidé nedokáží představit, že by absolventi přírodovědeckých fakult trpěli vyšší nezaměstnaností než jiní absolventi). Mezi argumenty se objevilo:

1. nerozlišují se bakaláři, magistři atd.

2. používání dat ze dvou různých měsíců (duben a září - to jsou měsíce, kdy se statistiky nezaměstnanosti vysokoškoláku sledují) je problematické, oborové sledování po půlroce je zavádějící. Přírodovědecké fakulty jsou nějakým (v diskusi dosud nevysvětleným) způsobem specifické, takže právě ony vypadají ve výsledcích špatně, když se data sbírají v dubnu a září.

3. sumarizace jen podle fakult vede ke zkresleným závěrům

4. chybí trendy a sledování absolventů v čase

5. zaměstnavatelé prohánějí absolventy přes úřady práce, aby získali státní podporu

6. počty absolventů jsou příliš malé, než aby bylo možné dělat statisticky směrodatné závěry (zejména u škol s malým počtem absolventů)

7. data uvedená Danem Münichem jsou specifická pro rok 2009, v jiných letech tomu (možná) bylo jinak

8. oborová rozmanitost hraje roli

Tak se na to pojďme podívat. Abych vyřešil bod 5. (malé počty absolventů), podívam se jen na velké přírodovědecké fakulty 4 škol (Univerzita Karlova, Masarykova univerzita, Univerzita Palackého a Ostravská univerzita). Abych vyřešil část problému 3. a problém 7., podíváme se na data za roky 2004-2009.

První tabulkou je procento nezaměstnaných absolventů v době od 6 měsíců do 1 roku od absolvování - vždy za celou univerzitu a následně za přírodovědeckou fakultu. Jedná se o dubnová data. Vzhledem k tomu, že většina vysokoškoláku končí studium v červnu, pak v datech za rok 2009 budou absolventi roku 2008.

Procento nezaměstnaných absolventů vysokých škol, všichni absolventi, 6 měsíců - 1 rok po ukončení studia, dubnová data

Zdroj: Středisko vzdělávací politiky

Výsledky jsou mírně odlišné než ty, které prezentuje Dan Münich, protože jeho údaje počítají vážené průměry mezi dubnem a zářím. Nicméně závěry se shodují. Všechny přírodovědecké fakulty vykazují vyšší nezaměstnanost absolventů než jejich mateřské univerzity téměř ve všech letech. Agregace napříč školami vyznívá pro přírodovědecké fakulty hůře, než prezentoval Dan Münich. Ze statistického hlediska je prakticky vyloučeno, aby takové systematické rozdíly byly způsobeny náhodnou chybou.

Pojďme se podívat na jednotlivé body kritiky.

1. nerozlišují se bakaláři, magistři atd.

Nerozlišování mezi stupni studia je platný argument, protože přírodovědecké fakulty se mohou strukturou svých absolventů lišit od ostatních. Podívejme se tedy pouze na absolventy magisterských programů (pro přírodovědecké fakulty zřejmě nejrelevantnější skupina).

Procento nezaměstnaných absolventů vysokých škol, absolventi magisterských programů, 6 měsíců - 1 rok po ukončení studia, dubnová data

Zdroj: Středisko vzdělávací politiky

Závěry jsou v podstatě stejné, a to kvalitativně i kvantitativně.

I když jsou výsledky v podstatě stejné, v dalším textu se omezím pouze na absolventy magisterských programů (aby analýza porovnávala skutečně srovnatelné věci).

2. problematika vzorkování v dubnu a září

Duben je zde vybrán z praktických důvodů. Pokud se totiž podíváme na zářijová data, budeme sledovat absolventy, kteří ukončili studium v zimě, a těch je zejména na přírodovědeckých fakultách málo. Data jsou tak velmi nepřesná, jak ukazuje následující tabulka.

Procento nezaměstnaných absolventů vysokých škol, absolventi magisterských programů, 6 měsíců - 1 rok po ukončení studia, zářijová data

Zdroj: Středisko vzdělávací politiky

Některá čísla ve výše uvedené tabulce jsou hrozivá, nicméně je nelze brát příliš vážně. Vzorky jsou opravdu malé. Čísla, která uvádí Dan Münich, zářijová data podle všeho zahrnují, nicméně tak činí váženým průměrem, takže je analýza v pořádku.

Dalším argumentem pod bodem 2. je, že právě vzorkování v dubnu a září nějakým způsobem specificky znevýhodňuje přírodovědecké fakulty. Kritici by chtěli měsíční data, ale ta (podle toho, jak sběr dat chápu) neexistují, takže místo nadávání musíme pracovat s tím, co máme.

Jak omezíme vliv vzorkování, když nemáme měsíční data? Podíváme se na jiné frekvence. Pokud budou údaje vzájemně konzistentní, pak zřejmě hraje vzorkování jen zanedbatelný vliv.

Následující údaje jsou dubnová data, pro období 6 měsíců - 2 roky od ukončení studia. Systematické rozdíly mezi přírodovědeckými a ostatními fakultami jsou kvantitativně velmi podobné.

Procento nezaměstnaných absolventů vysokých škol, absolventi magisterských programů, 6 měsíců - 2 roky po ukončení studia, dubnová data

Zdroj: Středisko vzdělávací politiky

Další tabulka je pro období 1 - 2 roky od ukončení studia.

Procento nezaměstnaných absolventů vysokých škol, absolventi magisterských programů, 1 - 2 roky po ukončení studia, dubnová data

Zdroj: Středisko vzdělávací politiky

Tady se už přírodovědecké fakulty konečně začínají přibližovat, i když rozdíly stále existují.

Konečně stejná tabulka, zářijová data (protože se díváme na 1-2 roky od ukončení studia, nemáme již v zářijových datech problém s malými vzorky).

Procento nezaměstnaných absolventů vysokých škol, absolventi magisterských programů, 1 - 2 roky po ukončení studia, zářijová data

Zdroj: Středisko vzdělávací politiky

Tady jsou rozdíly stále velké. Když se nad těmito tabulkami zamyslíme, zjistíme, že nezaměstnanost absolventů přírodovědeckých fakult se přibližuje úrovni ostatních až zhruba po jeden a půl roce po ukončení studia (až v dubnových datech pro období 1-2 roku od ukončení studia, zatímco v zářijových ještě ne). Argumenty o vzorkovacích chybách nemají oporu v datech.

S tabulkami bychom mohli pokračovat dále, ale závěry budou stále stejné. Každý si s interaktivní databází může pohrát sám na odkazované adrese.

Pojďme se raději podívat na další body kritiky.

3. sumarizace jen podle fakult vede ke zkresleným závěrům

To je pravda, ale jen do určité míry. Jakákoliv statistika bude vždy sdružovat údaje o heterogenních subjektech. Důležitým předpokladem pro to, aby statistiky měly smysl, je, aby heterogenita uvnitř skupiny (absolventi přírodovědeckých fakult) byla menší, než heterogenita vůči zbytku. A to je do velké míry splněno. Samozřejmě, že se biolog liší od geologa, ale mají k sobě rozhodně blíže, než k právníkovi.

Výše uvedené statistiky nijak nebrání tomu, aby na přírodovědeckých fakultách neexistovaly obory s mimořádně nízkou nezaměstnaností absolventů. Ale buď jsou takové obory poměrně malé, nebo jsou velké, ale pak jsou na tom zbývající obory přírodovědeckých fakult opravdu špatně. Ale to je podle mého přesně to, co se Daniel Münich snaží zjistit.

4. chybí trendy a sledování absolventů v čase

Toto jsme doufám vyřešili časovými řadami i různými obdobími, za které absolventy sledujeme.

5. zaměstnavatelé prohánějí absolventy přes úřady práce, aby získali státní podporu

To se samozřejmě může dít, jenže to a priori nijak nemění rozdíly mezi přírodovědeckými fakultami a zbytkem, pokud někdo nepřijde s věrohodným mechanismem, vysvětlujícím proč by to zaměstnavatelé měli dělat ve zvýšené míře právě u absolventů přírodovědeckých fakult.

6. počty absolventů jsou příliš malé, než aby bylo možné dělat statisticky směrodatné závěry (zejména u škol s malým počtem absolventů)

Tyto obavy jsme doufám rozptýlili.

7. data uvedená Danem Münichem jsou specifická pro rok 2009, v jiných letech tomu (možná) bylo jinak

Dtto.

8. oborová rozmanitost hraje roli

Ano, ovšem to nic nemění na tom, že analýza má smysl, viz bod 3. Problém je zřejmě v tom, že a) data podle oborů neexistují, b) i pokud existují, je řada přírodovědeckých oborů tak malých, že narážíme na bod 6. - malé skupiny zatížené velkou statistickou chybou.

Závěrem

Tím jsme se dostali na konec a řekl bych, že je na čase přestat diskutovat o tom, proč jsou daná čísla nevěrohodná, a začít se zabývat tím, proč jsou taková, jaká jsou.

Mám pocit, že někteří diskutující si čísla vyložili tak, že ukazují na horší uplatnitelnost absolventů přírodovědeckých fakult v praxi (Cituji: "Ano, domnivam se nadale (bez ohledu na zpravy SVP) z hlediska vlastni zkusenosti a mne znamych setreni, ze je vhodnejsi studovat exaktni nauky.") a že proto jim snad není radno věřit.

Jenže tak tomu vůbec nemusí být. S Danem Münichem jsme se shodli na tom, že jedním vysvětlením může být specifičnost znalostí, kteří absolventi přírodovědeckých fakult mají - proto jim trvá déle, než najdou vhodného zaměstnavatele. I po výše uvedené analýze jsem přesvědčen, že je to jeden z důležitých faktorů. Dalším potenciálním faktorem je samoselekce - na přírodovědecké fakulty se možná hlásí lidé, kteří na zapojení do pracovního procesu nijak nespěchají a po dokončení studia třeba chvíli cestují po světě. Oba tyto potenciální faktory nejsou důvodem k obavám, jsou to svobodné volby absolventů. Ale jsou samozřejmě i závažnější faktory - třeba si část absolventů přírodovědeckých fakult nedokáže najít uplatnění v oboru a musí se nejprve naučit něco nového, než nalezne zaměstnání, což už nabádá k zamyšlení.

Co se skutečně děje, nevíme, ale je na čase začít pořádně pracovat s daty, než si hrát na partyzánskou zákopovou válku a argumentovat, proč to nejde. Kritici v diskusi tvrdí, že potřebujeme lepší data. Ano, lepší data potřebujeme vždy. Jelikož však nemůžeme mít modré z nebe, musíme pracovat s tím, co máme. A máme toho dost na to, abychom přeci jen něco dokázali říct. Nehledáme bombastické definitivní závěry. I data, která nejsou perfektní, jsou užitečná. Jen s nimi musíme zacházet tak, jak se má, a vyvozovat z nich jen to, co skutečně říkají. I to samo o sobě je dostatečně zajímavé.