„Aszegénységvizsgálata” változatai közötti eltérés
Rdk1 (vitalap | szerkesztései) (→A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)) |
Rdk1 (vitalap | szerkesztései) (→Attribútumok (X, Y oszlopok)) |
||
| 24. sor: | 24. sor: | ||
==Objektumok (sorok)== | ==Objektumok (sorok)== | ||
==Attribútumok (X, Y oszlopok)== | ==Attribútumok (X, Y oszlopok)== | ||
| − | |||
| − | |||
=A feladat által érintett célcsoportok= | =A feladat által érintett célcsoportok= | ||
A lap 2013. július 5., 15:47-kori változata
Tartalomjegyzék
- 1 Forrás
- 2 A tervezett alkalmazás/megoldás címe
- 3 A feladat előtörténete
- 4 A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
- 5 A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)
- 6 A feladat által érintett célcsoportok
- 7 A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság
- 8 A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)
- 9 Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)
- 10 Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)
- 11 Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)
- 12 Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba
- 13 Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok
Forrás
A tervezett alkalmazás/megoldás címe
Mely országok és időszakok esetében vélelmezhető egyensúlytalanság a szegénységben a felsőoktatási végzettség szempontjából?
A feladat előtörténete
Személyes kötődés
A téma engem is érdekelt, mivel mindig is tudni akartam, hogy Magyarországon a sokat szidott bérezési rendszer és színvonal valójában mennyire is korrekt, avagy lehetséges-e, hogy bár számunkra rosszak a munkapiaci lehetőségek, de az oktatási szinthez mérve a többi Uniós országhoz hasonlítva mégis jobb lehetőségük van a magyaroknak, mint a külföldieknek.
Szakértői javaslatok
Elemzésemben az egy bizonyos oktatási szintet elvégzők munkanélküliségi és szegénységi arányát vizsgálom európai kitekintéssel az EU 27 tagországában, a 2009-2011-es időszakban. A feldolgozott adatok az Eurostat adatbázisából származnak, és azt mutatják, hogy a 25 és 64 év közötti népesség milyen részben munkanélküli, aktív vagy inaktív dolgozó, milyen az arányuk a NUTS II-es régiókban (az Európai Unió elmaradottabb, fejlesztésre szoruló országai), továbbá milyen a népesség szegénységi rátája. Az időszak kezdete azért a 2009-es év, hogy a legalább 3 évet felölelő elemzés révén az időbeli változásokat is lássuk és tanulmányozhassuk. Így tudjuk meg például, hogy Olaszországban csak az utóbbi időben (2011-ben) volt kiemelkedően nagy a szegénységi arány az oktatás szempontjából, korábban ez még a statisztikai különbségnek volt tekinthető.
A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése
A legtöbb országban a szegénységi rátát egyszerűen annak függvényében mérik, hogy a népesség hányad része ér el havonta egy megadott szintnél levesebb jövedelmet. Így azonban nem vonható kapcsolat a szegénység és az oktatás közé. A bizonyos oktatási szintet elvégzők körében az elégedettséget, vagyis azt, hogy jobbnak érzik-e helyzetüket annál, mint amire számítottak az oktatás megkezdése előtt, sajnos csak kérdőívekkel van lehetőség felmérni. Azok az elemzések is amelyek Eurostat vagy OECD foglalkoztatottsági adatokkal dolgoznak, hagyományos megoldásokat alkalmaznak, az adatokból levont következtetéseket kimutatásdiagramokkal támasztják alá, vagy statisztikai módszereket alkalmaznak a változók közötti összefüggések modellezésére (pl. regressziószámítás). A feladat megoldásának első körben én is így kezdtem volna hozzá. Az Eurostat adatai azonban egyrészt pontosabbak, mint egy kérdőíves felmérésből nyerhető adatok, másrészt pl. egy dinamikus Y0 modell esetén hasonlóságelemzéssel meg lehet találni azt az országot, ahol a szegénység az oktatási szint függvényében a legalacsonyabb, vagyis a legvonzóbb országot. Fontos még megemlíteni, hogy az elemzésben a munkapiaci sajátosságok vizsgálatakor különválasztottam a nők és férfiak, továbbá mindkettő együttes helyzetét, ugyanis rengeteg országban még mindig teljesen más a nők megítélése a munkahelyen, mint a férfiaké, míg máshol pont hogy jobb arányban vannak jelent az oktatásban, például a Magyarországi felsőoktatásban a nemek megoszlása durván 70-30% a szebbik nem javára.
