Archiwum autora: Irek Sadowski

Klasyfikacja dyscyplin – obosieczne narzędzie polityki naukowej

Klasyfikacja obszarów badań naukowych jest kwestią pewnej konwencji, która z kolei stanowi wypadkową m.in. struktury paradygmatów, instytucjonalnego izomorfizmu (kompatybilność z otoczeniem), społecznej akulturacji, w tym własnej tradycji, czy po prostu środowiskowych linii demarkacyjnych. Część dzisiejszych konwencji wywodzi się ze starożytności, inne okrzepły w XIX wieku, gdy następowała instytucjonalizacja edukacji na szczeblu wyższym. Od tej pory, zarówno w kontekście globalnym, jak i krajowym, sporo energii środowisk akademickich poświęcanej jest bądź to na obronę status quo, ugruntowanie własnej pozycji i obronę granic przed „intruzami” z innych pól wiedzy (co często wybrzmiewa dziś także np. w recenzjach NCN), bądź na instytucjonalnej pracy poświęconej delimitacji i umacnianiu nowego obszaru wiedzy.

Stanowi ona jednocześnie istotne narzędzie prowadzenia polityki naukowej w Polsce, które może być wykorzystywane z pożytkiem lub szkodą dla systemu instytucji i badań…

Zachęcam do lektury całego tekstu na ten temat, opublikowanego w Forum Akademickim:

Sondaże przedwyborcze i efekt peletonu

Poniżej przyglądam się pewnym tendencjom, które pojawiły się w ostatnich latach w sondażach przedwyborczych. Podstawowy wniosek, jaki można wysnuć, mówi, że wzrosła zbieżność predykcji sondażowych, ale spadła ich łączna jakość. Wydaje się, że można to wyjaśnić “efektem peletonu”.

Wyniki badań przedwyborczych przynoszą nam pewną wiedzę zarówno o wynikach nadchodzących wyborów, jak i o przemianach w sektorze badania opinii. Ten wpis jest głównie o tych drugich. Swoje obserwacje oparłem na traktowanych porównawczo sondażach przedwyborczych z lat 2011, 2015, 2019 i 2023 (dane znormalizowane1).

TL;DR: Ludzie nie zmieniają poglądów tak szybko, jak skaczą słupki – waga kampanii jest przeceniana; z wyników sondaży da się wyczytać jak zmienia się sama technologia tego fachu; sondaże “czytają” inne sondaże.

Zacznijmy od tego, że doszukiwanie się trendów w traktowanych łącznie sondażach w czterech ostatnich wyborach było głównie rzeźbieniem w szumie. Jeśli coś było widać, to systematyczne niedoszacowanie jednych komitetów i przeszacowanie innych – właśnie to pokazuje wykres powyżej. Są na nim odchylenia od wyniku wyborów. Tu i dalej konsekwentnie pomijam CBOS z powodów, które streszczam w przypisie2.

Od 2011 roku stabilnie przeszacowane były duże partie i “stare marki” (w 2011 SLD, w 2015 PO, a w 2019 PiS), a niedoszacowane – „nowe marki” o mniejszym poparciu (w 2011 Ruch Palikota, w 2015 Kukiz i .Nowoczesna, w 2019 Koalicja Polska i Konfederacja, a w 2023 Trzecia Droga). Są to względnie regularne prze- i niedoszacowania. Realnie nie było silnego klarownego „trendu” (patrz wykres powyżej).

Szeroko komentowane międzysondażowe „skoki” poparcia (zwykle ze wskazaniem „źródeł wzrostu/spadku” – co jest zawsze tak urocze) były przede wszystkim artefaktami. Owe artefakty miały najprawdopodobniej dwojakie źródło: sam błąd pomiaru, jak i strategię badawczą sondażowni. Pokażę to na liczbach, ale najpierw musicie przecierpieć akademickie przynudzania na temat wyliczania błędów losowych.

Przy wynikach sondaży podawany jest często „maksymalny błąd oszacowania”. Prawie zawsze (zawsze?) jest zwyczajnie niepoprawny, ponieważ ustala się go jedynie na podstawie liczebności próby. Jest on zaniżony, ponieważ nie uwzględnia paru rzeczy. Nie chodzi tu jedynie o błędy systematyczne, które mają wiele źródeł: brzmienie pytań, ich kolejność, korelacje odmów z poglądami itd. (nie będę brnął w ten wątek – te błędy są i tyle, trzeba mieć ich świadomość i starać się je minimalizować). Już sam błąd losowy jest większy niż podawany. Dzieje się tak, ponieważ wszystkie (prove me wrong!) ośrodki badawcze stosują kwotowanie lub wagi analityczne. W przypadku pierwszego w ogóle nie powinno się liczyć błędu jak przy SRS, w przypadku drugiego jest on wyraźnie większy (zmniejsza się effective sample size).

Tzw. „maksymalny błąd oszacowania” łatwo obalić patrząc na jego weryfikację wyborczą. Statystycznie tylko 5 oszacowań punktowych na 100 powinno odchylać się o więcej niż dwa błędy standardowe od wyniku PKW. W ciągu 10 dni przed wyborami w 2019 odchyleń tych było 44 na 85! (zaznaczone na czerwono w tabelce poniżej)

Tylko nie tłumaczcie tego „trendem”, proszę…

Oczywiście niektórzy pomylili się bardziej niż inni. Jednak żadna pracownia nie była stabilnym liderem predykcji na przestrzeni wielu lat – sukces nie jest więc replikowalny. Nie da się jednoznacznie wskazać “najlepszej kuchni”. Tej “kuchni” przede wszystkim praktycznie nie znamy. Publikowane notki zawierają jedynie informacje szczątkowe – nic tam nie ma o doborze respondentów, response rate, ważeniu, za mało jest o filtrowaniu. Trudno więc ocenić realne obciążenie poszczególnych wyników. Informacje metodologiczne traktowane są w znacznej mierze jak sekret korporacyjny, a nie sposób na budowanie społecznej wiarygodności. (Tym elementem powinny próbować się wyróżnić większe pracownie – zwłaszcza w kontekście tendencji o których napiszę dalej.)

Czy bez wiedzy insiderskiej da się coś powiedzieć o współczesnej “kuchni”? Wydaje mi się, że tak.

Tu wróćmy do ważenia. Można je przeprowadzić wg szeregu różnych kryteriów, np. cech społeczno-demograficznych, retrospektywnych deklaracji ws. wcześniejszych głosowań itp., a dokładny wybór sposobu ważenia i filtrowania jest zawsze w pewnym stopniu arbitralny. To powoduje, że nie mamy przeważnie do czynienia z “czystymi” sondażami (w sensie surowego rozkładu odpowiedzi), a z sondażowymi prognozami (dane przetworzone ekspercko). Co ważne – komponent arbitralny pozwala uwzględnić w nich dodatkowe informacje kontekstowe… w tym średnią wyników innych pracowni.

Update: Poniżej przedstawiam przeciętne odchylenie pojedynczego wyniku sondażu od ich łącznej średniej w miesiącu poprzedzającym wybory parlamentarne (tylko komitety “ponadprogowe”). Jak widać, od 12 lat rozrzut wyników systematycznie zmniejsza się.

Rosnąca zbieżność wyników sugeruje, że pracownie starają się lekko nawigować względem siebie, co jest decyzją względnie racjonalną biznesowo, zwłaszcza w przypadku ośrodków robiących tanie badania, świadomych słabości własnych danych. jest to po prostu optymalizacja jakości do kosztu z wykorzystaniem darmowego “surowca”. Większość sondaży zamawiają media, im zależy na klikalności/oglądalności, ale nie są w stanie zapłacić kilkuset tysięcy złotych w każdy weekend. Powstaje więc wiele sondaży względnie tanich, o niższych standardach, niż akademickie. Reprezentatywność tych sondaży jest względnie niska. Dostępne są jednak średnie z wielu sondaży, czyli ekwiwalent “powiększenia próbki”. Dlaczego nie skorzystać?

Jak wie każdy zawodowy kolarz, nie oglądanie się na resztę peletonu jest ryzykowne. Jazda z „peletonem” stanowi rodzaj ubezpieczenia. Większa zbieżność powoduje, że cały sektor sondażowy pospołu wygra lub przegra. Kto jest w stawce, ten może przynajmniej nie wypadnie z rynku. Co więcej, uwzględnianie wyników innych sondaży jest jak jechanie za plecami konkurenta – trochę lżej się pedałuje.

O ile “efekt peletonu” (tzw. herding) jest racjonalny z punktu widzenia przynajmniej części pracowni badawczych, to niekoniecznie jest on korzystny dla konsumentów sondaży. Większa spójność wyników tworzy pozór pewności prognozy. Gdyby nie wspomaganie zbieżności wyników (zwłaszcza większych partii), bardziej wiarygodna byłaby też średnia z wielu sondaży. Wykorzystywanie informacji kontekstowej dokłada bowiem nowe źródło błędu systematycznego. Wracając do metafory kolarskiej – często peleton wjeżdża na metę jako pierwszy, ale nie raz zdarza się, że oglądanie się na siebie nawzajem prowadzi do przesadnego obniżenia wspólnego tempa. Wówczas peleton przegrywa.

Źródło: wiktionary.org

Jakościowej korekty prognoz – jeśli nastąpi – można oczekiwać dopiero w ostatnim tygodniu przed wyborami, tuż przed klarowną weryfikacją jakości oszacowań. Wszelkie wcześniejsze odchylenia można tłumaczyć “trendami poparcia”, które są w zasadzie nieweryfikowalne.

„Korekta” na ostatniej prostej nie zawsze jest skuteczna (choć zakładam, że wszyscy dokładają wówczas większych starań), ale okazała się taka w 2015 roku. Tu jednak znajdujemy dodatkową przesłankę, aby sądzić, że trafne ważenie odgrywa bardzo dużą rolę w poprawnym szacowaniu wyników. W maju 2015 odbyły się wybory prezydenckie. Retrospektywne pytanie o sposób głosowania w maju były jesienią znacznie lepszą „kotwicą” kalibracji wag, niż gdy czyni się to w oparciu o deklarację głosowania cztery lata wcześniej. Po prostu fakt, że ktoś zadeklarował głosowanie na Dudę/Komorowskiego był znakomitym predyktorem głosowania w październiku. To dlatego udało się wówczas stworzyć lepsze oszacowania. W tygodniu przed tymi wyborami na 66 oszacowań punktowych (11 sondaży * 6 komitetów z > 5pp) powyżej błędu losowego znalazło się jedynie 15 (wciąż więcej niż oczekuje statystyka indukcyjna, ale porównajcie to z ponad połową przekroczeń w 2019!)

15 X poznamy nie tylko zwycięzcę wyborów, ale również zwycięzcę prognoz. Czy będzie to zwycięstwo wypracowane na podstawie finezyjnej metodologii, żelaznej dyscypliny i pełnej poświęceń pracy ankieterów? Mam nadzieję. Ale trudno będzie wykluczyć zwykły fart. Socjologia w zakresie prognoz rywalizuje raczej z meteorologią czy sejsmologią, a niż z astronomią. Z dwutygodniowym wyprzedzeniem bardzo trudno przewidzieć czy potrzebny będzie parasol.

Na koniec niezbędny jest DISCLAIMER: Nie oznacza to wcale, że sondaże i prognozy są bezwartościowe i że nic nie wiadomo. Przeciwnie, dzięki sondażom wiemy całkiem sporo i możemy być świadomymi wyborcami. Ale warto znać specyfikę tego “barometru” i brać na nią poprawkę.

PS. Wiadomo już, które sondaże okazały się najbliższe wynikom wyborów (przy czym można to mierzyć na kilka różnych sposobów):
https://x.com/spoleczenstwopl/status/1732776755264405598?s=20

Przypisy:

  1. Wyniki podawane przez poszczególne pracownie nie są bezpośrednio porównywalne, choćby ze względu na rozbieżne odsetki odpowiedzi “nie wiem”. Żeby zestawiać je między sobą i z PKW, powinny sumować się do 100. Właśnie temu służy normalizacja. Warto zauważyć, że czym wyższy odsetek odpowiedzi “nie wiem”, tym łatwiej jest później pracowni bronić się, że to właśnie w niej zaszyte były brakujące punkty procentowe. Skoro i tak stosowane są wagi, a niezdecydowani są dopytywani o poglądy, prognozy powinny to uwzględniać. ↩︎
  2. CBOS od dawna mierzy się z silnym house effect, którego jest świadom i którego mimo wszystko nie koryguje. Zachowuje natomiast względnie spójną metodologię, dość istotną z punktu widzenia śledzenia trendów – co jest pewną wartością tych badań (#reliablebiaspride). Powoduje to, że CBOSu nie należy traktować jak podmiotu z rynku sondaży przedwyborczych. Jego nadrzędnym celem nie jest prognoza wyniku PKW. Waży tylko na demografikach. Nie ma medialnych zleceniodawców, ale mecenasa, który (jak sądzę) za bardzo nie życzy sobie jakichkolwiek nowinek. ↩︎

Inflacja w nauce

W roku 2021 Minister Edukacji i Nauki trzykrotnie zmieniał zawartość wykazów czasopism naukowych. Wskutek tych zmian łączna liczba punktów przyznawanych za artykuły wzrosła w poszczególnych dyscyplinach tak, jak przedstawia to poniższy wykres. Wyższą punktację zyskały w szczególności krajowe czasopisma naukowe. Wprowadzone zmiany działały wstecz, zatem stanowiły nie tyle sygnał dla autorów, gdzie warto wysyłać teksty (zwiększając konkurencję), co rodzaj redystrybucji – zamianę porządku przyznawania kategorii naukowych (a wraz z nimi wysokość finansowania i uprawnienia do nadawania stopni naukowych) w samej końcówce okresu objętego oceną (2017-2021).

Impakt rozdziałów, czyli zbiorówki kontratakują

Jednym z elementów wdrażanej właśnie reformy nauki i szkolnictwa wyższego jest modyfikacja formuły oceny jednostek naukowych. Zmian szczegółowych jest sporo, jednak uwagę zwraca przede wszystkim fakt, że zmienia się wyraźnie sposób, w jaki brane będą pod uwagę: autorstwo monografii, redakcja monografii i autorstwo rozdziału w monografii. Przedstawione w sierpniu i wrześniu projekty rozporządzeń z jednej strony selektywnie przesuwają limity na te elementy dorobku naukowego, z drugiej – zmieniają skalę ich punktacji. Przeskakując od razu do konkluzji – zwłaszcza w naukach społecznych i humanistycznych może to się okazać ważny „game changer”. Tylko czy zmiana ta będzie na lepsze czy na gorsze?

Kiedy rozdział wchodzi za mocno…

Zacznijmy od tego, że projekty rozporządzeń proponują, by w ramach ocenianego dorobku autorstwo monografii zwartych oraz redakcje monografii zbiorowych stanowiły nie więcej niż 20% (w porównaniu do dotychczasowych 40%; w naukach przyrodniczych i większości pozostałych limit ma wynieść 5%, ale tam takie publikacje mają zwykle niewielkie znaczenie). Co istotne §7 pkt.13 projektu Rozporządzenia w sprawie ewaluacji… nie wspomina o rozdziałach, więc ich liczba w ankiecie parametryzacyjnej będzie limitowana jedynie zapisem w §7 pkt.7. W praktyce oznacza to, że rozdziały będę mogły stanowić do 2/3 całego dorobku w dyscyplinie.

Monografie mają zostać podzielone na trzy klasy według nieznanej na razie klasyfikacji wydawców. W omawianych tu dziedzinach za autorstwo będzie przyznawane 20, 80 albo 300 punktów, za redakcję 5, 20 albo 150, a za autorstwo rozdziału – 5, 20 albo 75. Jako, że na pierwsze dwa elementy obowiązuje dość niski limit, to trzeci okazać się może kluczowy. Przypomnijmy jednocześnie, że za autorstwo artykułów w czasopismach objętych ministerialnym programem „Wsparcie dla czasopism naukowych” (ma on objąć nie więcej niż 500 najlepszych) przyznawane będzie 20 punktów, natomiast za autorstwo artykułów w czasopiśmie znajdującym się w drugim kwartylu cytowalności (wg Scopusa) – 70 punktów. Sprawia to, że rozdziały w książkach należących do ministerialnych wykazów staną się „funkcjonalnym odpowiednikiem” dobrych krajowych i zagranicznych czasopism.

Dane

Co jednak wiemy o ich realnym naukowym wpływie? Czy wydawnictwa da się „impaktować” podobnie jak czasopisma? Zerknijmy w dostępne dane. Gotowy zbiór przygotował w ramach swojego projektu zespół dra Daniela Torres-Salinasa (zob. Torres-Salinas et al. 2013; 2014; także: projekt EC3Metrics). Są to wskaźniki stworzone w oparciu o dane na temat cytowalności książek z bazy Thomson Reuters. Dane dotyczą okresu 2009-2013 i zostały przygotowane na podstawie prawie pół miliona rekordów (publikacji). Kompletność i trafność informacji nt. książek w bazie Thomson Reuters była przedmiotem dość wszechstronnej krytyki (m.in. dominacja angielskiego, nierówna reprezentacja dyscyplin), jednak sama wielkość bazy czyni ją w jakimś stopniu reprezentatywną. W oparciu o te dane hiszpański zespół stworzył listę 254 wydawnictw naukowych i określił wartości średniej cytowalności. Jednak wiele z tych wydawnictw dotyczyła znikoma liczba publikacji, dlatego dokonałem dalszego filtrowania danych, pozostawiając jedynie te wydawnictwa, w przypadku których liczba pozycji w bazie była wyższa niż 350, a dyspersja ich cytowalności pozwalała wnioskować, że średnia cytowalność jest istotnie wyższa od zera. W efekcie na placu boju zostało 68 wydawnictw, od wielkich komercyjnych graczy jak Routledge, przez mniejsze jak Karger Publishing, po wydawnictwa uniwersyteckie. Z pewnością nie jest to lista aktualna i wyczerpująca, ale traktuję ją jako próbkę dostatecznie wiarygodną, aby powiedzieć coś na temat wzorów dotyczących cytowalności książek.

Dobry i zły pieniądz?

Punkty na przedstawionym niżej wykresie to wydawnictwa naukowe. Błękitne to wydawnictwa uniwersyteckie, a granatowe to pozostałe. Wielkość punktów jest proporcjonalna do liczby pozycji (monografii zwartych i rozdziałów) w zbiorze Torres-Salinasa et consortes. Jak widać, nie obserwujemy wyraźnego wzoru, który sugerowałby, że wydawnictwo, które wydaje ważne i szeroko cytowane książki naukowe, wydaje także bardzo dobre zbiorówki. Korelacja cytowalności dwóch typów publikacji wynosi zaledwie 0,08 (ilustruje to dodana na wykresie linia regresji). Co typowe dla tego typu danych, na lekkie nachylenie linii pracują głównie obserwacje odstające (“lewary”). Największa przeciętna cytowalność książek osiągnęło Princton University Press, a jednak przeciętna cytowalność 5’608 rozdziałów w wydanych przez nich zbiorówkach to zaledwie 0,03. U komercyjnych gigantów też bywa bardzo różnie. Elsevier ma znacznie lepiej “widoczne” niż Springer książki, ale słabiej “widoczne” rozdziały. Z dwoma wyjątkami,  wydawnictwa cechują się też większą dyspersją cytowalności (SD), niż jej średnią wartością.

Cytowalność monografii i rozdziałów wg wydawnictw (opracowanie własne; źródło danych: Torres-Salinas et al. 2014)

Kluczowe jest być może to, że istnieje dramatyczna różnica między oddźwiękiem naukowym jaki mają książki, a tym, jaki mają rozdziały. Biorąc pod uwagę łączną liczbę kilkuset tysięcy pozycji uwzględnionych w bazie naukowców z Hiszpanii, do monografii odwoływano się przeciętnie 4,25 razy, a do rozdziału 0,22 razy (to dla wszystkich dyscyplin łącznie, w naukach społecznych i humanistycznych oba wskaźniki były niewątpliwie niższe). “Impakt” rozdziału był zatem przeciętnie prawie 20 razy mniejszy niż zwartej monografii.

Czy polska nauka zachoruje na nową odmianę punktozy?

Jeśli naukowa waga rozdziału jest 20 razy mniejsza niż monografii, to czy rozdziały będą również 20 razy mniej istotne w ocenie dorobku naukowego? Według proponowanych przez MNiSW regulacji za rozdział miałaby być przyznawana czterokrotnie niższa liczba punktów niż za monografię. Jednak realne znaczenie obu elementów wcale nie przedstawia się jak 1 do 4, przede wszystkim ze względu na wspomniane na wstępie limity. Skoro profil osiągnięć publikacyjnych może w odpowiednich okolicznościach wyglądać następująco: 20% książek zwartych (i redakcji), 47% rozdziałów, 33% artykułów, to dobrze punktowane rozdziały mogą się okazać kluczem do dobrego wyniku oceny. Warto także pamiętać, że “próg wejścia” do zagranicznych wydawnictw jest w przypadku rozdziałów znacznie niższy niż w przypadku zwartych książek (w analizowanych danych rozdziałów było 10 razy więcej niż książek). Łącznie ustawia to w pewnym stopniu “strategią wygrywającą” przyszłą parametryzację, choć wiele zależy jeszcze od tego, jak wyglądać będą wykazy KEN. W zależności od tego jak zostaną one sprofilowane, mogą bardziej lub mniej przypominać strukturę impaktów zastosowaną w przypadku artykułów w czasopismach.

ps. Wpis powstał w GESIS w Kolonii. Kiedy zapytałem niemieckich kolegów o rolę, jaką w ocenie dorobku przypisuje się w niemieckiej nauce rozdziałom w pracach zbiorowych, usłyszałem: (a) “Chapters? Nobody  cares about chapters!”; (b) “It doesn’t count, unless it’s either Oxford, Cambridge or one of the best US universities”. Takiej aktywności publikacyjnej nie uważa się za w pełni kompetytywną.

Infografika “Społeczeństwo obywatelskie czy koalicja politycznych plemion?”

Czy polskie społeczeństwo jest koalicją zwaśnionych plemion czy raczej deliberującą wspólnotą obywatelską? Odpowiedzi na to pytanie szukaliśmy, tworząc wspólnie z Kubą Wysmułkiem infografikę, która podsumowuje wybrane wyniki kończącego się właśnie projektu “Ludzie w sieciach” (realizowany w ISP PAN ze środków NCN).

(kilknij, aby zobaczyć w pełnej rozdzielczości)

“Ludzie w sieciach”

Dwa demograficzne mity

The Economist opublikował niedawno daily chart, którego tytuł w kontekście panujących nastrojów społecznych brzmi jak prowokacja: Why Europe needs more migrants. Każdy kto zna “Ekonomistę” wie jednak, że to pismo reprezentujące trzeźwy, ekonomiczny racjonalizm w opozycji do wszelkich ideologicznych idiosynkrazji, więc jeśli prowokuje, to przede wszystkim do myślenia.

Choć o sytuacji demograficznej już pisaliśmy, i to dosyć obszernie, na moment wracam więc do tego tematu. Trudno oprzeć się bowiem wrażeniu, że ktokolwiek się nim zajmuje w debacie publicznej – od rządzących po Make Life Harder – myślenie to jest obciążone: (a) fiksacją na dzietności, (b) marginalizacją ekonomicznej roli imigracji. Zrekapituluję krótko te dwa błędne mniemania.

“Mit dzietności” zakłada, że (1) wyższa dzietność może samodzielnie rozwiązać problemy demograficzne współczesnej Polski, a także, że (2) zapewnienie zastępowalności pokoleniowej jest dziś w Polsce realne. Aby najprościej wyjaśnić na czym polega mylność tych przekonań zacznijmy od możliwie najprostszej ilustracji – sztafety pokoleń. Na wykresie poniżej przedstawione zostały liczebności 10-letnich kohort wiekowych współczesnych Polek (dane GUS z VI 2017). Ograniczymy się do kobiet, ponieważ to właśnie ich bezpośrednio dotyczą statystyki dzietności. Przeciętny wiek urodzenia dziecka to obecnie 29 lat. Przyjmując kilka interpretacyjnych uproszczeń możemy więc spojrzeć na te kohorty jako na sekwencję grup matek i córek oddzielonych od siebie interwałem 30 lat. Takiej interpretacji można postawić szereg słusznych zastrzeżeń1, ale mimo wszystko będzie to wystarczające przybliżenie realnych prawidłowości.

Wielkość kohort demograficznych w populacji współczesnych Polek (stan na 30 VI 2017 wg GUS)

Do oznaczenia na wykresie poszczególnych “sztafet pokoleniowych” użyłem osobnych palet kolorystycznych. Kobiety w wieku 60-69 lat to “kohorta matek” dla kobiet w wieku 30-39 lat, te z kolei to “statystyczne matki” dziewczynek w wieku 0-9 lat. Analogiczną relację możemy zdefiniować dla dzisiejszych pięćdziesięcio- i dwudziestolatek, a także dla czterdziesto- i nastolatek.

Co widzimy na wykresie? Jeśli porównamy kohortę 60-69 z ich “córkami”, to widać, że kobiety urodzone tuż po II wojnie światowej wydały na świat przeciętnie więcej niż jedną córkę. Nie zmienia tego nawet wzięcie pod uwagę rosnącej śmiertelności kobiet po 50-tce – owe “ubytki” skompensowane są szarą “czapką” na dwóch ostatnich słupkach (śmiertelność młodszych kobiet jest niska, została więc pominięta). Dla kolejnych grup wiekowych ta tendencja wyraźnie się zmienia. Córki kobiet w wieku 50-59 lat, czyli dzisiejsze 20-latki, są mniej liczne niż ich matki. Dramatyczny spadek zaczyna się jednak dopiero w kolejnych grupach. Sukcesję ponad 3 milionom dzisiejszych 30-latek zapewnia zaledwie 2 miliony dziewczynek poniżej 10 roku życia.

Co z tego wynika? Po pierwsze trzeba rozumieć, że żaden ze słupków nie powiększy się już samym ruchem naturalnym. Dzisiejsza kohorta nastolatek nie zrobi się większa niż 2 miliony. Niezależnie więc od wskaźnika liczby urodzeń, nie zwiększy się liczba przyszłych matek. Nawet gdyby trend niskiej dzietności został kompletnie zatrzymany, nie ma powrotu do liczebności Polek z wyżu lat 1980-ych.

Ale czy ten trend można zatrzymać? Współczynnik dzietności (przeciętna liczba dzieci przypadających na kobietę w wieku rozrodczym) wynosi w Polsce niewiele ponad 1,3 (czyli statystycznie każda matka ma ok. 2/3 córki). To bardzo mało, ale w Europie jedynie dwa kraje balansują na poziomie odtwarzalności pokoleń, czyli mają ten współczynnik na poziomie około 2, są to Francja i Irlandia. Przypomnijmy jednak – jest to poziom odtwarzalności, a nie przyrostu, więc dylemat dotyczy samego utrzymania liczebności tych najmniej licznych kohort (sic!). Co więcej, takiej energii w płodzeniu dzieci nie obserwujemy nigdzie na wschód od Renu, a my wypadamy pod tym względem blado nawet na tle samych sąsiadów (zob. interaktywny wykres na Google).

Aby osiągnąć przeciętną dzietność na poziomie 2 – której Polska w ogóle nie notowała od 1991 roku – kobiety musiałyby rodzić w wyraźnie młodszym wieku i w związku z tym masowo rezygnować z innych życiowych planów. Nie chodzi nawet o realizację marzeń o karierze na szczytach władzy i bogactwa, czy o podróży dookoła świata, ale o rzeczy znacznie bardziej rudymentarne, takie jak studia. Przypomnijmy, że współczynnik skolaryzacji brutto na poziomie szkolnictwa wyższego wynosił na początku lat 1990-ych niewiele ponad 10%, ale w 2010 roku przekroczył 50%. Już sama masowość studiów wyższych przesuwa większość decyzji prokreacyjnych na okres po 25. roku życia. Do pewnych rzeczy po prostu nie ma powrotu, chyba, że w scenariuszu Handmaid’s Tale.

Warto także pamiętać, że programy child benefit, analogiczne do 500+, posiada większość państw europejskich, więc ze względu na konwergencję tak instytucji, jak stylów życia względnie bezpieczne wydaje się założenie, że dzietność w Polsce może w nadchodzących latach wzrosnąć, ale co najwyżej do poziomu 1,5-2,0. W najbardziej optymistycznym z tych scenariuszy (i biorąc na razie w nawias migracje) za 40 lat wykres “sztafety matek i córek” wyglądałby mniej więcej tak jak na wykresie poniżej2. Czarne obrysy oddają wielkość kohort z pierwszego wykresu, czyli tych dzisiejszych. Globalnie oznacza to spadek populacji o około 28% (przypomnijmy – to wersja optymistyczna!). Ale – i to jest szczególnie uderzające – w wersji „pesymistycznej” (czyli przy współczynniku dzietności na obecnym poziomie 1,3), sprawa przedstawia się w zasadzie niewiele gorzej – spadek wyniesie 33%. Jak widać optymizm i pesymizm w sprawie dzietności niewiele się różnią – konik i tak już uciekł. Wyższy współczynnik urodzeń w ogólnym rozrachunku może nieco poprawić sytuację demograficzną, ale fiksowanie się na dzietności jako rozwiązaniu problemu starzenia się społeczeństwa jest nieracjonalne.

“Sztafeta demograficzna” z poprzedniego wykresu za 40 lat przy założeniu o rosnącej dzietności.

Przejdźmy zatem do kwestii imigracji. W dobie kryzysu migracyjnego jest to sprawa drażliwa, ponieważ została spleciona z gorącymi wątkami politycznymi, w tym z lękami o bezpieczeństwo i tożsamość. Jednak niezależnie od towarzyszących jej emocji warto patrzeć na nią trzeźwo – system emerytalny potrzebuje czynnych zawodowo, a rozwijająca się gospodarka – rąk do pracy. Jest jasne, że firmy będą poszukiwały pracowników nawet jeśli rodzima podaż się wyczerpie. Presja popytu na pracownika odczuwana jest na razie głównie w postaci rekordowo niskiego poziomu bezrobocia, ale gospodarka już od dawna “zasysa” też pracowników z zagranicy.

Kwestię emigracji i imigracji zarobkowej, jak wszystkie inne zjawiska ekonomiczne, wypada rozpatrywać w kategoriach podaży i popytu. Patrząc na dane GUS dotyczące ruchów ludnościowych do i z Polski widzimy, że wciąż więcej osób wyjeżdża, niż przyjeżdża. Poniższy wykres pokazuje migracje na stałe, czyli (wg GUS) na co najmniej 12 miesięcy. Czarna ramka pokazuje ubytki ludnościowe, zaś czerwone wypełnienie – stopień ich bieżącego uzupełniania przez przybyszy z zagranicy. Są to jedynie przybliżenia i nie uwzględniają wszystkich rodzajów przepływów ludnościowych (o tym za chwilę), jednak ta wystandaryzowana miara daje pewne pojęcie o atrakcyjności migracyjnej naszego kraju. W ostatnich latach wciąż więcej ludzi długotrwale opuszczało Polskę, niż do niej na stałe przybywało, choć widać jednocześnie trend zmniejszania się tej różnicy. W odróżnieniu od kwestii przyrostu naturalnego, tu państwo ma realny i dużo bardziej znaczący wpływ na konsekwencje demograficzne – oznacza to, że w odróżnieniu od wykresu ilustrującego odtwarzalność pokoleniową, tu dużo trudniej przewidzieć dalszy trend bez wiedzy o konkretnych decyzjach politycznych. Jednak ze względu na wspomniane kwestie popytowo-podażowe, instytucjonalny wpływ na bilans migracyjny również nie jest nieograniczony.

Stosunek emigracji (czarna ramka) do imigracji (czerwone wypełnienie), dane GUS.

Tu dochodzimy do mitu nr 2. Jest nim przekonanie, że polityka imigracyjna może sprowadzać się do zamknięcia drzwi na osoby spoza Unii Europejskiej (czy szerzej rozumianego Zachodu). Jest tak, ponieważ Polska wraz z Chorwacją, Rumunią i Bułgarią zamyka stawkę, jeśli idzie o poziom życia szeroko rozumianego Zachodu. Sami imigranci również dokonują wyborów, więc obie strony potrafią być swoiście „wybredne”. Jedynie kraje najbardziej zamożne, takie jak Wielka Brytania, USA czy Niemcy mogą regulować napływ imigrantów jedynie przez selekcję negatywną.

Jedna z lansowanych obecnie koncepcji zakłada, że imigrację można skutecznie zastąpić reemigracją i repatriacją, a liczba emigrantów z Polski i osób polskiego pochodzenia jest do tego wystarczająca. Jednak największe zagraniczne społeczności polskie są na Zachodzie (dwa największe ośrodki to USA i Niemcy), więc jest to równoznaczne z oczekiwaniem porzucenia przez ludzi lepiej płatnej pracy i lepszych perspektyw życiowych, jakie oferują im te kraje. Na wschód od Polski największym ośrodkiem jest natomiast Białoruś, ale zamieszkuje tam ok. 300 tys. osób deklarujących polskie pochodzenie, więc nawet przyciągnięcie całej mniejszości polskiej z terenu byłego ZSRR – biorąc w nawias realne możliwości i koszty – miałaby marginalne skutki ekonomiczne (dodajmy, że w okresie 1997-2016 Polska wydała 5908 formalnych wiz repatriacyjnych). Być może niektórzy dopatrują się także szansy w negatywnym rezultacie negocjacji dotyczących Brexitu. Zostawmy jednak różnego rodzaju złudzenia i przyjrzyjmy się faktom.

Realnie rzecz biorąc, doraźne rozwiązanie braku dodatkowych rąk do pracy trafiło się Polsce wyjątkowym zbiegiem okoliczności. To czego nie widzimy na powyższym wykresie to liczna rzesza pracowników przyjeżdżających na krótki okres. Liczbę formalnie wydanych nowych zezwoleń na pracę ilustruje kolejny wykres (poniżej), a trzeba mieć na względzie, że jest ona dużo niższa niż realna liczba pracujących w Polsce Ukraińców3. Począwszy przynajmniej od 2014 roku napływ siły roboczej do Polski jest zatem realnie większy niż odpływ, ponieważ podaż pracy skutecznie „suplementowana” jest masowymi przyjazdami krótkookresowymi z Ukrainy (ponad 80%). Warto w tym kontekście postawić pytanie: kto zastąpiłby tych pracowników, gdyby na Ukrainie panował pokój i kwitła gospodarka?

Liczba cudzoziemców (w tys.), którzy otrzymali pozwolenie na pracę w Polsce, dane GUS.

Dla kogo, poza mieszkańcami pogrążonej w kryzysie i wojnie domowej Ukrainy, Polska jest dziś atrakcyjnym kierunkiem emigracji? Kraje, z których napływ ludzi w ostatnich pięciu latach nasilał się i wynosił więcej niż 1500 osób to: Białoruś, Mołdawia oraz Indie. Wyraźnie osłabł natomiast napływ z Chin (prawie sześciokrotnie w ostatnich 6 latach). Wydaje się jasne, że różnica stopnia rozwoju między krajami musi być wystarczająca, by łączny, relatywny koszt emigracji (w tym ten psychologiczny) był mniejszy niż względne korzyści potencjalnego imigranta. Białoruś ma niższe niż Polska PKB per capita (również to liczone w sile nabywczej), ale leży blisko, więc bezpiecznie można założyć, że wszystkie kraje lepiej od niej rozwinięte nie staną się źródłem napływu pracowników do Polski. Na tej zasadzie możemy bezspornie wykluczyć kraje takie jak Gabon, Meksyk czy Iran. Do tej grupy należy też zapewne Botswana, Tajlandia, Chiny, Brazylia czy Algieria. Jednocześnie mieszkańcy krajów bardziej oddalonych od Polski geograficznie i kulturowo niż Ukraina i Białoruś, ponoszą niewątpliwie znacznie większe koszty takiej migracji.

Jeśli w Polsce istnieją silne idiosynkrazje dotyczące kierunków migracji i możliwości integracji cudzoziemców (a debata publiczna jasno wskazuje, że tak jest), warto postawić klarowne pytanie o to, jak owe preferencje przekładają się na konkretne polityki publiczne. A może liczymy jedynie na kryzysy w nieodległym otoczeniu międzynarodowym?


1. Mediana wieku urodzeń stale zmienia się (rośnie), a jej wariancja jest oczywiście spora, więc część dziewczynek z grupy 0-9 jest w istocie córkami kobiet należących do kohorty 10-19, a inna część – kohorty 50-59. Jednak takie “przesunięcia” i nieregularności dotyczą wszystkich kohort, więc ich efekty w większości znoszą się. Zatem choć nie mamy tu substancjalnie trafnego opisu rzeczywistości, to oddaje on faktycznie wpisane w nią trendy.

2. Zakładam tu stopniowe, liniowe dochodzenie dzietności do poziomu 2.0.

3. Pozwolenia są przedłużane na podstawie oświadczenia pracodawcy, a tych wg UDSC było w 2016 roku 1,26 mln – ta liczba może być z kolei zawyżona w stosunku do realnie pracujących. ZUS podaje liczbę 270 tys. zarejestrowanych Ukraińców.

Strategie kadrowe polskich instytucji naukowych

Czy duże wydziały i małe centra badawcze mają w Polsce podobne czy różne szanse na uzyskanie wysokiej jakości osiągnięć naukowych? Czy poszczególne dziedziny nauki różnią się pod tym względem? W końcu – czy w Polsce mamy względnie jednolite pole instytucji naukowych, czy też ich pierwszą, drugą i niższe ligi? O tych i paru innych kwestiach piszę w artykule, który ukazał się właśnie na łamach “Nauki”.
Tekst zamieszczony został w wolnym dostępie na stronie czasopisma: http://www.nauka-pan.pl/index.php/nauka/article/view/672.

Nature vs nurture

Trwające właśnie Igrzyska Olimpijskie zdają się po raz kolejny rozstrzygać stary problem – talent (“nature”) czy praca i warunki (“nurture”). O talencie można by zakładać, że jest w populacji świata rozłożony losowo, jednak niektóre wielkie państwa mają zaskakująco mało medali – jak Indie (1 brązowy przy 1236 mln populacji), albo nie mają ich wcale – jak Meksyk (0 medali na 117 mln). Węgry, o populacji niewiele większej niż stolica tego ostatniego, mają 6 złotych (łącznie 13). Ale najbardziej “efektywne” w dziedzinie sportu okazują się dotychczas Grenada, Bahamy i Nowa Zelandia.

W Internecie istnieje wygodna porównywarka, obejmująca osiągnięcia medalowe państw począwszy od roku 1896: http://www.medalspercapita.com/.

Medale per capita w RIO