Regionális és megyei szakiskolai tanulói létszámok meghatározása a regionális fejlesztési és képzési bizottságok (RFKB-k) részére (becslések a 2008-2012-es /2015-ös/ időszakra)
A tanulmányt írta: Jakobi Ákos A tanulmányhoz kapcsolódó számításokat végezte és a tanulmány írásában közreműködött: Csite András Németh Nándor Projektvezető: Németh Nándor Szakértő: Semjén András (tudományos főmunkatárs, MTA KTI) Kutatásvezető: Tóth István János (tudományos főmunkatárs, MTA KTI, ügyvezető igazgató, MKIK GVI) A kézirat lezárva: 2008. július 24. 2008. július 2 / 61
TARTALOM Összefoglaló... 4 Felhasznált adatbázisok és alkalmazott módszertan... 10 Felhasznált adatbázisok... 10 Általános módszertani megállapítások... 12 Előzetes, kiegészítő becslések... 12 Várható szakiskolai tanulói létszámok és arányszámok területi becslései... 13 Várható beiskolázási létszámok területi becslései... 16 Tapasztalati adatok... 20 A becslési eredmények értékelése... 24 Várható szakiskolai tanulói létszámok... 24 Várható szakiskolai tanulói arányszámok... 28 Várható beiskolázási létszámok... 38 Regionális eredmények... 44 Közép-Magyarország... 44 Közép-Dunántúl... 46 Nyugat-Dunántúl... 48 Dél-Dunántúl... 50 Észak-Magyarország... 52 Észak-Alföld... 54 Dél-Alföld... 56 Táblázatok jegyzéke... 58 Ábrajegyzék... 61 3 / 61
ÖSSZEFOGLALÓ 1. Alábbi tanulmány a Szakiskolai férőhelyek meghatározása 2008, a regionális fejlesztési és képzési bizottságok (RFKB-k) részére című kutatási program keretében készült. A munka célja a regionális és megyei munkaerőpiacra ható demográfiai tényezők elemzése, pontosabban annak meghatározása, hogy a következő néhány évben várhatóan hányan fognak szakiskolába jelentkezni a 9. évfolyamon, és ennek milyen területi differenciái vannak. A vizsgálat ezen túlmenően a szakiskolai tanulók évenkénti létszámának és a középiskolai tanulók összlétszámához viszonyított arányának meghatározására is kitért. A becslések szükségességét indokolja, hogy a szakiskolai képzés iránt mutatkozó igény az elmúlt években láthatóan megváltozott, ami maga után vonta az iskolarendszer következő évekre vonatkozó képzési és demográfiai koncepcióinak átgondolását vagy annak szükségességét. Az utóbbi időkben a legfontosabb iskolaszerkezeti és demográfiai változások következményeként megnőtt a középiskolában továbbtanulók aránya, ugyanakkor a szakiskolák és a szakiskolai képzés presztízse lecsökkent. Drasztikusan csökkent a szakiskolások aránya, és egyúttal ez a képzési forma lett a gyűjtőhelye a hátrányos helyzetű diákoknak, társadalmi csoportoknak. Mindeközben a szakiskolák által kínált képzési formák, pontosabban a szakmamunkás képesítéssel rendelkezők iránt átalakuló kereslet formálódott. A rendszerváltás óta a középfokú szakképzésben lezajlott, illetve megkezdett folyamatok alapvetően korszerűnek tekinthetők, eredményeinek kibővítésére (például a szakmák teljes körének modularizálására, a kompetenciaalapú képzés biztosítása érdekében) érdemes törekedni. Az aránytalan fejlesztések azonban megbillentették a képzési kereslet-kínálat egyensúlyát, a fejlesztésekből a Szakiskolai fejlesztési program megjelenéséig kimaradtak a szakiskolák, a gyakorlati képzésbe pedig nem sikerült a gazdaság szereplőit újra a kívánatos mértékben bevonni 1. Így a folyamatok szinte természetes következménye lett, hogy a munkaerőpiacon egyre kevesebb, és ezáltal keresett lett a jól képzett, gyakorlatban is használható tudással rendelkező szakmunkás. A gazdasági háttér átalakulásával megjelenő új munkaerő-piaci igényekkel az iskolai rendszerű szakképzés csak részben tudott tehát lépést tartani. 1 Szebenyiné Csóka B. (2007) A szakiskolai és szakképzés helyzete. Jegyző és Közigazgatás, IX. évfolyam, 3. 4 / 61
A középfokú oktatásban szereplő képzési ágak közül a gimnáziumi és a szakközépiskolai képzés a szakiskolai képzésnél máig jóval jelentősebb súlyt képvisel. Erre rakódik rá az a középfokú képzési szintet is lassan elérő demográfiai folyamat, amely a csökkenő gyerekszám miatt a képzési palettáról kiszoruló intézmények versenyhelyzetét élesíti. A 14-15 éves korban érettségi felé vezető programok szerint gimnáziumokban, szakközépiskolákban tanulók eddigi legmagasabb (80 ezer fő körüli) létszáma csak akkor érhető el újra, illetve tartható fenn a jövőben, ha az érettségit nyújtó középiskolai oktatásba belépők aránya a jelenlegi iskolaszerkezetet alapul véve egy-két évtized alatt körülbelül 80%-ra emelkedik. Ez azt is jelenti, hogy azoknak az aránya, akik ebben az életkorban olyan oktatásban vesznek részt, amely nem garantálja az érettségi felé történő továbblépést vagyis a szakiskolai programokhoz hasonló programokat követők aránya radikálisan, azaz legalább 20% alá csökken 2. Az ilyen irányú nyomás a szakiskolák jövőbeli helyzetére igen erős hatással lehet. 2. A presztízscsökkenésből, illetve a középfokú oktatás képzési ágainak relatív versenyéből adódó keresletcsökkenés, valamint a képzett szakmunkások iránt megmutatkozó új munkaerő-piaci keresletnövekedés együttes hatásainak figyelembevételével kell értékelnünk a szakiskolai tanulói létszámok közeljövőben várható alakulását. A vizsgálat a KSH által közzétett településsoros és megyei adatbázisok (KSH T-STAR, KSH STADAT, Népszámlálás stb.), valamint az Oktatási Hivatal Közoktatási Információs Irodája által elkészített adatbázisok (KIR-STAT) információira épült, saját primer felmérésekre, kérdőíves és egyéb adatgyűjtésekre nem tért ki. Az elvégzett előrebecslések a szakma által gyakorta alkalmazott eljárásokkal készültek, javarészt a meglévő idősorok adataira épülő trendbecslés módszerével, bár ettől eltérő metodikák is kipróbálásra kerültek. A szakiskolai létszámokat és arányszámokat, valamint a belépő tanulók jövőbeli létszámát több különböző becslési technika alkalmazásával határoztuk meg. A kapott eredmények ezért a nyilvánvaló módszertani különbségek miatt eltérők lettek, megbízhatóságuk azonban az adott szakmai kereteken belül közel azonos. A becslések a 2015-ig terjedő időszakra évenként kínálnak eredményeket, azonban a 2012 utáni évek adatai a hosszabb időtáv okán már kevésbé megbízhatók. A 2012 utáni adatok csak tájékoztató jelleggel kerültek az anyagba. A számítások során előrebecsült eredmények megyei és regionális szinten kerültek közlésre. 2 Lannert J. (1999) A közoktatás szerkezetének alakulása Magyarországon. Technológiai Előretekintési Program, 5 / 61
3. A szakiskolában tanulók létszámának a korábbi tapasztalati adatokon alapuló előrebecslése szerint országosan inkább a létszám-stabilizálódás jelei látszanak megmutatkozni. Ez alátámasztja azt a várakozásunkat, miszerint egyszerre érvényesülnek a szakiskolai képzéssel szemben tapasztalható keresletcsökkentő és keresletnövelő hatások. Az országos mérsékelt változás hátterében azonban rendkívül eltérő regionális pályák rajzolódnak ki. A szakiskolai tanulói létszám csökkenésére számíthatunk Közép- Magyarország régiójában, illetve vélhetően Nyugat-Magyarország esetében is, miközben a többi régió trendjei inkább a lassú létszámbővülés irányába mutatnak. 1. ábra: A szakiskolában tanulók várható létszáma 2015-ig, régiónként (fő) 4. A szakiskolában tanulók részesedése a középfokú oktatásban résztvevő tanulók között viszonylag stabil, ugyanakkor relatíve alacsony szintű volt az elmúlt években, bár hosszabb távon tekintve az adatokat a szakiskolai képzési formában tanulók számaránya egyértelmű csökkenést mutatott (2. ábra). Becsléseinkben ez a tendencia érzékelhetően megmaradt. Az országos trendek szerint a szakiskolába jelentkezők aránya nagyjából állandó, 22-23% körüli, ami a 2012-ig (2015-ig) tartó időszakban is folytatódni látszik. A régiónként elvégzett becslések térségenként eltérő arányszámokat és változási irányokat feltételeznek (3. ábra). Feltűnő eszerint a közép-magyarországi régió országos értékeket jelentősen alulmúló részesedési értéke, miközben az ország többi részében a szakiskolások nagyobb relatív hányadot képviselnek. 6 / 61
2. ábra: A középfokú oktatás nappali képzésein tanulók száma (Forrás: KSH Statisztikai Tükör, 2008/41.) 3. ábra: A szakiskolában tanulók várható aránya 2015-ig, régiónként (%) 7 / 61
5. A területi arányszámok előrebecslése térségenként változó megbízhatóságú. A jövőre nézve pontos ún. pontbecslések helyett ezért megbízhatósági intervallum-becslések is közlésre kerültek. Lényeges tehát tudnunk, hogy a modellekben kiszámított eredmények valódi beválási valószínűsége csekély, értelmezésük inkább feltételezésszerű. (A becslés megbízhatóságának alakulását jól illusztrálja Nyugat-Dunántúl régiójának ábrája.) 4. ábra: A szakiskolában tanulók várható aránya Nyugat-Dunántúl régiójában 95%-os konfidencia-intervallum valószínűségű határértékekkel (%) 6. A szakiskolai képzés létszámain és arányszámain túl a vizsgálatok során több modell is kitért a várható beiskolázási létszámok területi becslésére a 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók létszámának előretekintő meghatározása kapcsán. A szakiskolák közoktatásban betöltött szerepének vizsgálatakor, illetve a döntések előkészítésekor lényeges szempont lehet nemcsak a helyben lakó, de főképpen a helyben (adott megyében) tanuló diákok létszámának ismerete is, mely adat középtávon megszabja az intézményi kapacitáskihasználás lehetőségeit. A 9. évfolyamos szakiskolai tanulóknak a lakóhely és a szakiskola megyéje közötti becsült ingázási létszámaival korrigált előreszámítások kísérleti jelleggel próbálják felvázolni a várható megyei szakiskolai belépési létszámokat. 8 / 61
5. ábra: Adott megyében tanuló 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók várható száma régiónként, fő 7. Az adott megyében tanuló 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók várható számát mutató ábra csak Nyugat-Dunántúl régiója kapcsán mutat egyértelmű képet, jelesül abban a vonatkozásban, miszerint ez a térség szignifikánsan elmarad az ország többi részétől a beiskolázási létszámok tekintetében. A kalkulált modell némely régió esetében a beiskolázási létszámok csökkenését valószínűsíti, más térségeknél viszont inkább a létszámbővülés irányába mutat. Mindezek azonban statisztikailag még bizonytalan előrejelzéseknek tekinthetők. Az eredmények néhány jellemző csoport kialakulását feltételezik: egy magasabb értékekkel jellemezhető térségcsoportot (Észak-Alföld, Közép- Magyarország és Észak-Magyarország régiójával), egy közepes értékekkel rendelkező csoportot (Dél-Alföld, Közép-Dunántúl és Dél-Dunántúl régiójával), illetve egy egyelemű csoportot alacsony értékekkel (Nyugat-Dunántúl régiójával). 9 / 61
FELHASZNÁLT ADATBÁZISOK ÉS ALKALMAZOTT MÓDSZERTAN Felhasznált adatbázisok A munka során elkészített becslések olyan szakmai (szakiskolai) és demográfiai adatbázisok adataira épülnek, amelyek területi bontásban is hozzáférhetők. A becslések kizárólag ezeknek az adatoknak a felhasználásával készültek, tehát nem veszik figyelembe az országos (nem területi) adatforrásokat, adat-előrejelzéseket illetve becsléseket. A felhasznált adatforrások az alábbiak: KSH T-STAR településsoros adatok KSH STADAT megyei adatok KSH településsoros demográfiai adatok KSH népszámlálás településsoros adatai KIR-STAT intézménysoros adatok (Oktatási Hivatal Közoktatási Információs Iroda) A vizsgálatok során a következő adattartalmú változókkal dolgoztunk: Szakiskolai tanulók száma megyénként (KSH STADAT, Közoktatásban tanulók száma adatsorai, 2000-2007) Középfokú oktatásban résztvevők száma megyénként (KSH STADAT, Közoktatásban tanulók száma adatsorai, 2000-2007) = szakiskolai tanulók száma + gimnáziumi tanulók száma + szakközépiskolai tanulók száma Adott évben x évesek száma településenként (KSH korévenként közölt településsoros demográfiai adatok, 2000-2006) 2005/2006. tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók száma intézményenként (KIR-STAT adatbázis, Oktatási Hivatal Közoktatási Információs Iroda) 10 / 61
2006/2007. tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók száma intézményenként (KIR-STAT adatbázis, Oktatási Hivatal Közoktatási Információs Iroda) 2007/2008. tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók száma intézményenként (KIR-STAT adatbázis, Oktatási Hivatal Közoktatási Információs Iroda) 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók száma településenként (KSH T-STAR településsoros adatok, 2001-2006) A tanulók lakóhelye és iskolahelye településenként (KSH Népszámlálás, 2001, előzetes, nyers adatok) További kiegészítő adatok: Szakiskolai képzést nyújtó intézmények települése (KIR-STAT adatbázis, Oktatási Hivatal Közoktatási Információs Iroda) A települések megyei és regionális hovatartozása (KSH Helységnévtár) Az adatok feldolgozása során törekednünk kellett a különféle adatforrások eltérő felmérési módszertanából fakadó esetleges torzító hatásainak mérséklésére, illetve a különböző adatforrások megfelelő összehangolására. A munka során gondot okozott, hogy míg a 9. évfolyam létszámai lakóhely szerint kerültek közlésre, addig a megyei beiskolázási adatok (a középfokú oktatásban résztvevők, illetve a szakiskolai tanulók száma) az iskola megyéje szerint álltak rendelkezésre. Az pedig ismeretlen volt, hogy az adott megyében hány olyan középiskolás van, aki nem az iskolája megyéjében lakik, következésképpen becslésünk esetében e torzító hatással feltétlen számolnunk kell. A becslések során felmerülő egyéb torzító hatásokat az egyes módszerek ismertetésénél részletezzük. A vizsgálat során alkalmazott adattáblák hol települési, hol megyei, hol pedig intézményi szintű adatokat tartalmaztak. Az elkészített becslések az elérhető legrészletesebb adatok felhasználására törekedtek, ám ez nem minden számítás esetében lehetett egységes. A munka során elkészült előrebecslések számos alkalommal az intézményi vagy települési adatok megyei szintre aggregált adatait használták. A számítások során előrebecsült eredményeket megyei és regionális szinten közöljük. 11 / 61
Általános módszertani megállapítások A szakiskolai létszámokat és arányszámokat, valamint a belépő tanulók jövőbeli létszámát több különböző becslési technika alkalmazásával próbáltuk meghatározni. A kapott eredmények ezért a nyilvánvaló módszertani különbségek miatt eltérők lettek, megbízhatóságuk azonban az adott szakmai kereteken belül közel azonos. A becslések a 2015-ig terjedő időszakra évenként kínálnak eredményeket, azonban a 2012 utáni évek adatai a hosszabb időtáv okán már kevésbé megbízhatók. A 2012 utáni adatok csak tájékoztató jelleggel kerültek az anyagba. A számítási modellek során törekedtünk a lehető legtöbb alapinformációt feltárni, ami azonban nem jelenti az összes rendelkezésre álló adat egyidejű alkalmazását a becslésekben. Általános összefüggés, hogy a hosszabb idősorok (több kiindulási adat) alkalmazása megbízhatóbb trendbecsléseket tesz lehetővé, ám számos esetben például, ha a trendben változások tapasztalhatók a hosszútávú trend a rövid idősorral operáló változattól eltérő eredményeket ad. Előfordul tehát, hogy rövidebb és hosszabb idősorokon is teszteljük a becslésünket. Előzetes, kiegészítő becslések A szakiskolai tanulói létszámok előrejelzéséhez kapcsolódóan néhány közvetett, a becsléseket kiegészítő számítás elvégzésére is szükség volt. Ezek a becslések lényeges szerepet játszanak és az eredmény szempontjából ugyanolyan fontosságúak, mint maguk a szakiskolai becslések, mivel ezek képezik az alapot az előrebecsült relatív mutatók elkészítéséhez. 1. modell: 14 évesek előrebecslése korcsoport-helyettesítéssel 2015-ig A 14 éves korcsoport létszámadatainak meghatározására azért volt szükség, mert a szakiskolai képzésbe belépők (9. évfolyamosok) általában ebben az életkorban kezdik meg szakiskolai tanulmányaikat. A számításhoz a KSH korévenként közölt települési népességszám adatait használtuk, amelyben rendelkezésre állt 2000 és 2006 között 0-tól a 20 éves korúakig a településen élők száma. Az eredményként kialakított adattáblába 2000 és 2006 között a 14 éves korcsoport adatait helyeztük, az ezt követő években pedig a leendő 14 éves korúak 12 / 61
adatait használtuk a megfelelő korcsoport értékeinek behelyettesítésével. A 2007-ben 14 évesek adatai tehát megfelelnek a 2006-ban 13 évesek adatainak, a 2012-ben 14 évesek adatai a 2006-ban 8 évesek adatainak, a 2015-ben 14 évesek adatai pedig a 2006-ban 5 évesek adatainak. A demográfiai előrebecslés nem tér ki az adott kohorszok halandósági mutatóira, illetve a kohorszokat érintő migrációs hatásokra, mivel kiegészítő számítások alapján feltételezhető, hogy ezen két hatás (a létszámcsökkentő és a létszámnövelő hatás) ebben az életkorban nagyjából kiegyenlíti egymást. A pontosabb előrejelzések érdekében a megfelelő adatok birtokában az előrejelzés ezzel a módosítással finomítható. 2. modell: Középiskolai tanulók (középfokú oktatásban résztvevők) létszámának előrebecslése lineáris trendbecsléssel 5 éves idősoron 2015-ig A középfokú oktatásban résztvevők száma referenciaként szerepel a szakiskolában tanulók arányának meghatározásakor. A számításhoz a KSH STADAT középfokú oktatásban résztvevők számának megyénkénti adatait használtuk. A 2003-2007 közötti időszak adatait figyelembe véve lineáris regresszió-analízis segítségével 2015-ig előrebecsültük a középiskolai tanulók várható létszámát. Várható szakiskolai tanulói létszámok és arányszámok területi becslései 3. modell: Szakiskolában tanulók létszámának előrebecslése lineáris trendbecsléssel 5 éves idősoron 2015-ig A konzervatív trendbecslés módszerével dolgozó számítás abból a feltételezésből indul ki, hogy a szakiskolában tanulók létszámának változását határozott trend jellemzi. Ehhez a számításhoz a KSH STADAT szakiskolában tanulók létszámának megyénkénti adatait használtuk. A 2003-2007 közötti időszak adatait figyelembe véve lineáris regresszió-analízis segítségével 2015-ig becsültük meg a szakiskolában tanulók várható létszámát. 4a. és 4b. modell: Szakiskolában tanulók arányának előrebecslése lineáris trendbecsléssel 3 éves és 8 éves idősoron 2015-ig A konzervatív trendbecslés módszerével dolgozó számítás abból a feltételezésből indul ki, hogy a szakiskolában tanulók százalékos arányának változását határozott trend jellemzi. A számításhoz a KSH STADAT középfokú oktatásban résztvevők számának és a szakiskolában 13 / 61
tanulók létszámának megyénkénti adatait használtuk, melyek hányadosai adják meg a szakiskolában tanulók százalékos arányszámait. Ebben a modellben egy 3 éves (rövidtávú) és egy 8 éves (középtávú) lineáris trendbecslést végeztünk el. Előbbi a 2005-2007-es évek adataiból indul ki és csak az utóbbi évek hatásait veszi figyelembe, következtetései bár friss adatokra épül mégis kevésbé megbízható, utóbbi pedig a 2000-2007-es időszak teljes idősorából következtet a jövőbeli folyamatokra nagyobb megbízhatósággal. A rövidtávú becslés tájékoztató jelleggel került az anyagba. 4c. modell: Szakiskolában tanulók arányának előrebecslése lineáris trendbecsléssel 8 éves idősoron 2015-ig 95%-os konfidencia-intervallum valószínűséggel A számításhoz a KSH STADAT középfokú oktatásban résztvevők számának és a szakiskolában tanulók létszámának megyénkénti adatait használtuk, melyek hányadosai adják meg a szakiskolában tanulók százalékos arányszámait. A 2000-2007 közötti időszak adatait figyelembe véve lineáris regresszió-analízis segítségével 2015-ig előrebecsültük a szakiskolában tanulók arányának várható értékeit. Az analízis során definiáltuk a 95%-os valószínűségű konfidencia-intervallum alsó és felső értékeit is, amelyek tehát 95%-os megbízhatósággal jelzik a jövőben várható arányszámok lehetséges legkisebb és legnagyobb értékeit. 4d. modell: Szakiskolában tanulók arányának előrebecslése logaritmikus trendbecsléssel 8 éves idősoron 2015-ig A számításhoz a KSH STADAT középfokú oktatásban résztvevők számának és a szakiskolában tanulók létszámának megyénkénti adatait használtuk, melyek hányadosai adják meg a szakiskolában tanulók százalékos arányszámait. A 2000-2007 közötti időszak adatait figyelembe véve logaritmikus regresszió-analízis segítségével 2015-ig előrebecsültük a szakiskolában tanulók arányának várható értékeit. A logaritmikus trendbecslés kísérleti jelleggel mutatja be a jövőre várható arányszámokat egy nem lineáris (gyorsuló vagy lassuló) trendet feltételezve. Ez a modell némely megye esetében megbízhatóbb, az eredeti adatokra jobban illeszkedő trendet vázolt fel, más megyéknél azonban esetenként kevésbé szignifikáns eredményeket adott. 14 / 61
5. modell: Szakiskolában tanulók arányának előrebecslése a középiskolai tanulók és a szakiskolában tanulók előrebecsült létszámának hányadosaként 2015-ig Mivel korábban már kiszámításra került a középiskolai tanulók és a szakiskolai tanulók létszámának előrebecsült értéke, a fent említett változók hányadosaként egyszerűen meghatározható volt a szakiskolában tanulók aránya 2015-ig. 6a. modell: Szakiskolában tanulók arányának előrebecslése a középiskolai tanulók és a szakiskolában tanulók előrebecsült létszámának hányadosaként 2015-ig úgy, hogy a szakiskolai tanulók aránya évi 0,25 %-ponttal növekvő pozitív trendtől való eltéréssel lett figyelembe véve ( szakiskolák növelik a súlyukat szcenárió) Ebben a becslésben azzal a feltételezéssel éltünk, hogy a szakiskolák növelik a súlyukat a középfokú oktatásban. A modell a középiskolai tanulók és a szakiskolai tanulók korábban kiszámolt létszámadataiból képzett hányadosok trendjére épít. A 2000-2007 közötti tapasztalati adatokat követően a 2008-2015 közötti időszakra becsült trendértékeket évenként növekvő módon 0,25 %-ponttal növeltük. A 2008. évben a trend szerint becsült adatokhoz 0,25-öt, a 2009. évben 0,5-öt,, a 2012. évben 1,25-öt, míg a 2015. évben 2-t adtunk. Ez a modell a trendhez képest pozitív irányban torzítja minden megye várható adatát. 6b. modell: Szakiskolában tanulók arányának előrebecslése a középiskolai tanulók és a szakiskolában tanulók előrebecsült létszámának hányadosaként 2015-ig úgy, hogy a szakiskolai tanulók aránya évi 0,25 %-ponttal csökkenő negatív trendtől való eltéréssel lett figyelembe véve ( szakiskolák veszítenek a súlyukból szcenárió) Ebben a becslésben azzal a feltételezéssel éltünk, hogy a szakiskolák veszítenek a súlyukból a középfokú oktatásban. A modell a középiskolai tanulók és a szakiskolai tanulók korábban kiszámolt létszámadataiból képzett hányadosok trendjére épít. A 2000-2007 közötti tapasztalati adatokat követően a 2008-2015 közötti időszakra becsült trendértékeket évenként növekvő módon 0,25 %-ponttal csökkentettük. A 2008. évben a trend szerint becsült adatokból 0,25-öt, a 2009. évben 0,5-öt,, a 2012. évben 1,25-öt, míg a 2015. évben 2-t vontunk le. Ez a modell a trendhez képest negatív irányban torzítja minden megye várható adatát. 15 / 61
Várható beiskolázási létszámok területi becslései 7a. modell: Szakiskolákba belépők (9. évfolyamosok) számának becslése az intézmények 2007-es korosztályi részesedése alapján 2015-ig A becslés több lépcsőben készült el. A modell a 2007/2008-as tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók intézményenkénti számából és a 14 évesek adott évre előrebecsült településenkénti létszámából indul ki. A számítási lépések a következők: 1. A 2007/2008-as tanévben a szakiskolákba belépők részesedésének meghatározása a 2007-ben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként (korosztályi részesedés). 2. A 2007-es korosztályi részesedés alapján a szakiskolákba belépők számának meghatározása az adott évben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként. 7b. modell: Szakiskolákba belépők (9. évfolyamosok) számának becslése az intézmények 2005-2007-es átlagos korosztályi részesedése alapján 2015-ig A becslés több lépcsőben készült el. A modell a 2005/2006-os, a 2006/2007-es és a 2007/2008-as tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók intézményenkénti számából és a 14 évesek adott évre előrebecsült településenkénti létszámából indul ki. A modell több beiskolázási év adatát is figyelembe veszi (átlagolja), ezzel simítva a belépési létszámok évenkénti ingadozásait. A számítási lépések a következők: 1. A 2005/2006-os, a 2006/2007-es és a 2007/2008-as tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók intézményenkénti összlétszámának meghatározása (összes belépő tanuló 2005-2007). 2. A 2005-2007 között a szakiskolákba belépők részesedésének meghatározása a 2005-2007-ben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként (átlagos korosztályi részesedés). 3. A 2005-2007-es átlagos korosztályi részesedés alapján a szakiskolákba belépők számának meghatározása az adott évben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként. 16 / 61
7c. és 7d. modell: Szakiskolákba belépők (9. évfolyamosok) számának becslése az intézmények 2005-2007-es maximális és minimális korosztályi részesedése alapján 2015-ig A becslés több lépcsőben készült el. A modell a 2005/2006-os, a 2006/2007-es és a 2007/2008-as tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók intézményenkénti számából és a 14 évesek adott évre előrebecsült településenkénti létszámából indul ki. A modell több beiskolázási év adatát is figyelembe veszi (kiemeli a szélső értékeket), ezzel jelenítve meg a belépési létszámok évenkénti ingadozásait. A számítási lépések a következők: 1. A 2005/2006-os, a 2006/2007-es és a 2007/2008-as tanévben a szakképző évfolyamokra belépő tanulók maximális és minimális intézményenkénti létszámának meghatározása (maximális és minimális belépő tanulói létszám 2005-2007). 2. A 2005-2007 között a szakiskolákba belépők maximális részesedésének meghatározása a 2005-2007-ben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként (maximális korosztályi részesedés). 3. A 2005-2007 között a szakiskolákba belépők minimális részesedésének meghatározása a 2005-2007-ben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként (minimális korosztályi részesedés). 4. A 2005-2007-es maximális korosztályi részesedés alapján a szakiskolákba belépők számának meghatározása az adott évben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként. 5. A 2005-2007-es minimális korosztályi részesedés alapján a szakiskolákba belépők számának meghatározása az adott évben 14 éves korosztály összlétszámán belül intézményenként. 8a. modell: Adott megyében lakó 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának előrebecslése lineáris trendbecsléssel 3 éves idősoron 2015-ig A konzervatív trendbecslés módszerével dolgozó számítás abból a feltételezésből indul ki, hogy a beiskolázási létszámok változását határozott trend jellemzi. A számításhoz a KSH T- STAR 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának településenkénti adatait használtuk, amelyeket megyei szinten aggregáltunk. A 2004-2006 közötti időszak adatait figyelembe véve lineáris regresszió-analízis segítségével 2015-ig becsültük meg a 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának várható létszámát. A modell csak az utóbbi 3 év hatásait veszi figyelembe. 17 / 61
8b. modell: Adott megyében lakó 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának előrebecslése lineáris trendbecsléssel 6 éves idősoron 2015-ig A konzervatív trendbecslés módszerével dolgozó számítás abból a feltételezésből indul ki, hogy a beiskolázási létszámok változását határozott trend jellemzi. A számításhoz a KSH T- STAR 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának településenkénti adatait használtuk, amelyeket megyei szinten aggregáltunk. A 2001-2006 közötti időszak adatait figyelembe véve lineáris regresszió-analízis segítségével 2015-ig becsültük meg a 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának várható létszámát. 9a. modell: Adott megyében tanuló 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának migrációs hatásokkal korrigált előrebecslése lineáris trendbecsléssel 3 éves idősoron 2015-ig Ez a becslés abból indul ki, hogy számos esetben a tanulók lakóhelye és iskolája más településen található, ami nyomon követhető a tanulók ingázási adatbázisában is. Az ilyen típusú migrációs hatásokkal korrigált előrebecslések a területi áramlási viszonyokat is figyelembe veszik. Mivel jelen vizsgálataink a megyei és nem a települési különbségekre fókuszálnak, ezért eltekintünk a megyén belüli települések közötti (amúgy igen jelentős) ingázási adatszámoktól, és csak a megyék közötti adatokat vesszük figyelembe. A számításhoz a KSH T-STAR 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának településenkénti adatait használtuk, amelyeket megyei szinten aggregáltunk, valamint a KSH 2001-es népszámlálásából a tanulók lakóhelyének és iskolahelyének településenkénti adatait. A számítási lépések a következők: 1. Migrációs hatásokat még nem alkalmazó trendbecslés, ahol a 2004-2006 közötti időszak adatait figyelembe véve lineáris regresszió-analízis segítségével 2015-ig kerül megbecslésre a 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának várható létszáma. 2. A tanulók lakóhelyének és iskolahelyének településenkénti adataiból megyei szinten aggregált áramlási mátrixok készítése a lakóhely megyéje és az iskola megyéje alapján (áramlási létszámok mátrixa). 3. Az áramlási mátrixban az iskolahely megyéje százalékos részesedésének meghatározása megyénként (százalékos áramlási arányok). 4. A százalékos áramlási arányok ismeretében az áramlási létszámok visszaszámolása a regresszióval becsült megyei beiskolázási létszámokból. 18 / 61
5. A visszaszámolt áramlási létszámok megyénkénti összesítése (migrációs hatásokkal korrigált beiskolázási létszámok). 9b. modell: Adott megyében tanuló 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának migrációs hatásokkal korrigált előrebecslése lineáris trendbecsléssel 6 éves idősoron 2015-ig Ez a becslés abból indul ki, hogy számos esetben a tanulók lakóhelye és iskolája más településen található, ami nyomon követhető a tanulók ingázási adatbázisában is. Az ilyen típusú migrációs hatásokkal korrigált előrebecslések a területi áramlási viszonyokat is figyelembe veszik. Mivel jelen vizsgálataink a megyei és nem a települési különbségekre fókuszálnak, ezért eltekintünk a megyén belüli települések közötti (amúgy igen jelentős) ingázási adatszámoktól, és csak a megyék közötti adatokat vesszük figyelembe. A számításhoz a KSH T-STAR 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának településenkénti adatait használtuk, amelyeket megyei szinten aggregáltunk, valamint a KSH 2001-es népszámlálásából a tanulók lakóhelyének és iskolahelyének településenkénti adatait. A számítási lépések a következők: 1. Migrációs hatásokat még nem alkalmazó trendbecslés, ahol a 2001-2006 közötti időszak adatait figyelembe véve lineáris regresszió-analízis segítségével 2015-ig kerül megbecslésre a 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók számának várható létszáma. 2. A tanulók lakóhelyének és iskolahelyének településenkénti adataiból megyei szinten aggregált áramlási mátrixok készítése a lakóhely megyéje és az iskola megyéje alapján (áramlási létszámok mátrixa). 3. Az áramlási mátrixban az iskolahely megyéje százalékos részesedésének meghatározása megyénként (százalékos áramlási arányok). 4. A százalékos áramlási arányok ismeretében az áramlási létszámok visszaszámolása a regresszióval becsült megyei beiskolázási létszámokból. 5. A visszaszámolt áramlási létszámok megyénkénti összesítése (migrációs hatásokkal korrigált beiskolázási létszámok). 19 / 61
TAPASZTALATI ADATOK A területi előrebecslések eredményeinek ismertetése előtt a következő oldalak táblázataiban a statisztikai felmérések hivatalos (tapasztalati) tényadatait közöljük. A különféle becslések lényegében ezen referenciaadatok továbbszámításaival, illetve alapinformációinak felhasználásával készültek. 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Budapest 120 695 120 361 121 294 124 417 122 178 121 699 121 631 120 534 Pest 31 805 32 680 33 585 34 107 34 202 34 597 35 648 35 852 Közép-Magyarország 152 500 153 041 154 879 158 524 156 380 156 296 157 279 156 386 Fejér 22 325 23 066 22 936 23 712 23 822 23 941 23 854 24 033 Komárom-Esztergom 17 085 17 386 17 344 17 660 17 554 17 579 17 639 17 939 Veszprém 19 915 20 236 20 292 20 975 21 091 21 023 20 526 20 784 Közép-Dunántúl 59 325 60 688 60 572 62 347 62 467 62 543 62 019 62 756 Győr-Moson-Sopron 25 125 25 510 26 066 26 562 26 250 26 360 26 218 26 563 Vas 13 710 14 059 14 076 14 413 14 927 14 886 14 800 14 628 Zala 16 775 16 933 17 079 16 885 17 140 16 828 16 746 16 877 Nyugat-Dunántúl 55 610 56 502 57 221 57 860 58 317 58 074 57 764 58 068 Baranya 20 845 21 070 21 145 21 547 21 423 21 830 21 884 22 757 Somogy 17 045 17 215 17 467 17 562 17 813 17 729 17 885 17 810 Tolna 13 510 13 579 13 898 14 096 14 129 14 265 14 385 14 401 Dél-Dunántúl 51 400 51 864 52 510 53 205 53 365 53 824 54 154 54 968 Borsod-Abaúj-Zemplén 40 240 40 650 40 750 42 654 43 183 43 262 42 868 43 101 Heves 18 195 18 666 18 574 19 202 19 352 19 618 19 380 19 453 Nógrád 9 495 9 365 9 763 10 112 10 156 10 034 9 986 9 841 Észak-Magyarország 67 930 68 681 69 087 71 968 72 691 72 914 72 234 72 395 Hajdú-Bihar 29 945 31 054 31 844 32 459 32 753 33 366 33 409 33 933 Jász-Nagykun-Szolnok 22 950 23 109 23 028 23 684 23 894 24 019 23 906 23 907 Szabolcs-Szatmár-Bereg 29 865 30 978 31 428 31 655 31 810 32 114 32 348 33 127 Észak-Alföld 82 760 85 141 86 300 87 798 88 457 89 499 89 663 90 967 Bács-Kiskun 27 545 28 363 28 836 29 172 29 466 29 650 29 822 30 043 Békés 21 515 22 127 22 306 22 585 22 745 22 687 22 814 22 878 Csongrád 24 745 25 027 25 131 26 214 26 552 26 690 26 839 26 491 Dél-Alföld 73 805 75 517 76 273 77 971 78 763 79 027 79 475 79 412 Összesen 543 330 551 434 556 842 569 673 570 440 572 177 572 588 574 952 1. táblázat: Középfokú oktatásban résztvevők száma, fő (KSH STADAT) 20 / 61
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Budapest 14,0 13,9 13,5 13,4 12,9 13,1 12,6 12,7 Pest 24,6 24,8 25,1 23,9 23,3 22,8 22,0 22,3 Közép-Magyarország 16,2 16,2 16,0 15,6 15,2 15,3 14,7 14,9 Fejér 24,0 24,5 25,2 25,5 25,7 26,3 26,3 26,1 Komárom-Esztergom 27,0 27,8 29,0 28,6 28,6 29,0 27,4 29,5 Veszprém 30,0 30,6 30,0 29,3 30,2 29,9 28,9 29,8 Közép-Dunántúl 26,9 27,5 27,9 27,7 28,1 28,3 27,5 28,3 Győr-Moson-Sopron 24,4 24,9 23,8 23,8 23,8 23,3 22,4 23,3 Vas 26,1 26,0 25,2 24,6 23,9 23,2 23,1 23,6 Zala 22,4 23,3 22,9 23,0 22,8 22,5 23,3 24,9 Nyugat-Dunántúl 24,2 24,7 23,9 23,8 23,5 23,0 22,9 23,8 Baranya 23,6 25,5 25,3 25,2 26,0 25,5 24,7 23,9 Somogy 30,1 32,2 31,9 30,7 30,5 30,9 30,9 31,7 Tolna 29,3 31,2 28,6 30,0 30,8 30,5 30,1 30,4 Dél-Dunántúl 27,2 29,2 28,4 28,3 28,8 28,6 28,2 28,1 Borsod-Abaúj-Zemplén 24,2 25,4 25,7 24,7 24,5 24,0 24,2 25,1 Heves 25,2 26,4 25,6 24,9 24,7 24,7 25,0 26,2 Nógrád 23,7 22,3 24,9 24,8 27,3 26,7 26,0 25,7 Észak-Magyarország 24,4 25,3 25,6 24,8 25,0 24,6 24,7 25,5 Hajdú-Bihar 25,4 25,4 24,5 24,2 24,6 24,0 23,7 23,9 Jász-Nagykun-Szolnok 26,9 27,8 28,1 28,0 28,1 27,7 27,8 28,9 Szabolcs-Szatmár-Bereg 28,9 28,8 28,5 27,7 27,1 26,3 26,0 27,6 Észak-Alföld 27,1 27,3 26,9 26,5 26,4 25,8 25,6 26,6 Bács-Kiskun 26,5 26,4 27,6 28,0 28,4 28,0 27,7 28,2 Békés 28,2 28,6 26,6 26,3 26,2 25,8 25,0 25,4 Csongrád 20,5 22,1 21,9 21,2 21,0 20,6 21,4 21,5 Dél-Alföld 25,0 25,6 25,4 25,2 25,3 24,9 24,8 25,1 Összesen 23,1 23,7 23,4 23,1 23,1 22,9 22,6 23,1 2. táblázat: Szakiskolai tanulók aránya a középfokú oktatásban résztvevőkön belül, % (KSH STADAT alapján) A fenti táblázatból látható, hogy országosan lényegében stagnál a szakiskolák beiskolázási jelentősége (23%). Ugyanakkor Budapesten és vele együtt az egész közép-magyarországi régióban csökken ennek az iskolatípusnak a súlya, a gyerekek egyre kisebb hányada jelentkezik szakiskolákba. Ezzel szemben Fejér megyében némi (hullámzó) növekedés tapasztalható. A szakiskolák képzési részesedése Közép-Dunántúl és Dél-Dunántúl régiójában magasan átlag feletti, Észak-Magyarország, Észak-Alföld és Dél-Alföld esetében közepesen magas, míg Nyugat-Dunántúl és különösen Közép-Magyarország régiója esetében relatíve alacsonyabb. 21 / 61
2001 2002 2003 2004 2005 2006 Budapest 3757 3636 3824 3435 3861 3862 Pest 2234 2186 2320 2184 2328 2250 Közép-Magyarország 5991 5822 6144 5619 6189 6112 Fejér 1700 1703 1636 1596 1552 1531 Komárom-Esztergom 1354 1486 1393 1427 1370 1401 Veszprém 1599 1498 1698 1654 1626 1538 Közép-Dunántúl 4653 4687 4727 4677 4548 4470 Győr-Moson-Sopron 1634 1684 1509 1567 1488 1374 Vas 913 863 951 899 896 885 Zala 1018 977 1045 1050 912 1002 Nyugat-Dunántúl 3565 3524 3505 3516 3296 3261 Baranya 1560 1543 1474 1563 1587 1566 Somogy 1692 1556 1612 1542 1686 1729 Tolna 1262 1006 976 1048 1162 1226 Dél-Dunántúl 4514 4105 4062 4153 4435 4521 Borsod-Abaúj-Zemplén 3131 3099 3124 3093 3248 3151 Heves 1468 1400 1381 1382 1477 1478 Nógrád 688 842 943 976 927 879 Észak-Magyarország 5287 5341 5448 5451 5652 5508 Hajdú-Bihar 2249 2283 2302 2247 2271 2177 Jász-Nagykun-Szolnok 1783 1778 1922 1905 1877 1931 Szabolcs-Szatmár-Bereg 2765 2845 2709 2646 2536 2559 Észak-Alföld 6797 6906 6933 6798 6684 6667 Bács-Kiskun 2319 2347 2369 2380 2365 2275 Békés 1534 1503 1516 1487 1390 1296 Csongrád 1626 1437 1332 1302 1401 1465 Dél-Alföld 5479 5287 5217 5169 5156 5036 Összesen 36286 35672 36036 35383 35960 35575 3. táblázat: 9. évfolyamos szakiskolai és speciális szakiskolai tanulók száma, fő (szakiskolába belépők) (KSH T-STAR alapján) 22 / 61
6. ábra: Szakiskolával rendelkező települések, 2005. Szakiskolák száma 2006 107 (1) 10-21 (9) 6-9 (13) 2-5 (91) 1 (143) 7. ábra: Szakiskolák száma településenként, 2006. 23 / 61
A BECSLÉSI EREDMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE Várható szakiskolai tanulói létszámok Az alábbi táblázatok a szakiskolában tanulók létszámának előrebecsült értékeit mutatják. A táblázatok 2015-ig jelenítik meg az eredményeket, a becslések azonban csak 2012-ig nyújtanak megbízhatóbb értékeket. A 2012 utáni évek adatai a hosszabb időtáv miatt kevésbé megbízhatók, ezért ezek az adatok csak tájékoztató jelleggel szerepelnek az anyagban. 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Budapest 15361 14914 14614 14313 14013 13712 13412 13111 12811 Pest 7984 7830 7785 7741 7696 7651 7607 7562 7518 Közép-Magyarország 23345 22744 22399 22054 21709 21364 21018 20673 20328 Fejér 6276 6388 6447 6507 6566 6625 6685 6744 6804 Komárom-Esztergom 5294 5153 5184 5215 5245 5276 5306 5337 5368 Veszprém 6197 6079 6044 6008 5973 5938 5902 5867 5832 Közép-Dunántúl 17767 17620 17675 17730 17784 17839 17894 17948 18003 Győr-Moson-Sopron 6198 5966 5901 5836 5771 5706 5641 5576 5511 Vas 3449 3390 3358 3326 3294 3262 3229 3197 3165 Zala 4200 4128 4193 4257 4322 4387 4451 4516 4580 Nyugat-Dunántúl 13847 13484 13451 13419 13386 13354 13321 13289 13256 Baranya 5428 5433 5417 5401 5385 5369 5353 5338 5322 Somogy 5645 5666 5724 5781 5838 5896 5953 6011 6068 Tolna 4372 4406 4433 4460 4486 4513 4540 4566 4593 Dél-Dunántúl 15445 15505 15573 15642 15710 15778 15846 15914 15983 Borsod-Abaúj-Zemplén 10802 10631 10662 10693 10724 10756 10787 10818 10849 Heves 5099 5084 5155 5225 5296 5367 5438 5509 5579 Nógrád 2534 2582 2570 2558 2545 2533 2521 2509 2497 Észak-Magyarország 18435 18297 18386 18476 18566 18656 18746 18835 18925 Hajdú-Bihar 8112 8105 8144 8183 8222 8261 8300 8339 8377 Jász-Nagykun-Szolnok 6910 6865 6915 6965 7015 7065 7115 7165 7215 Szabolcs-Szatmár-B. 9141 8841 8895 8949 9003 9057 9110 9164 9218 Észak-Alföld 24163 23812 23954 24097 24240 24382 24525 24667 24810 Bács-Kiskun 8464 8455 8501 8548 8595 8642 8688 8735 8782 Békés 5811 5697 5647 5597 5547 5497 5447 5397 5347 Csongrád 5688 5732 5772 5813 5854 5894 5935 5975 6016 Dél-Alföld 19963 19884 19921 19958 19996 20033 20070 20108 20145 Összesen 132965 131345 131360 131375 131390 131405 131420 131435 131450 4. táblázat: A szakiskolában tanulók várható létszáma 2015-ig (fő)[3. modell alapján] 24 / 61
A fenti táblázat a szakiskolában tanulók számának 5 éves idősoron végzett lineáris trendbecsléssel meghatározott értékeit mutatja. A trendbecslés a jövőre nézve megyénként különböző megbízhatóságú, amit jól jelez az 5. táblázat Rsq (azaz R 2 ) értékének, illetve a Sigf (azaz szignifikancia) értékének megyénkénti változatossága. A legmegbízhatóbb előrejelzést ezzel a módszerrel Somogy megye esetében kaptuk, viszonylag jó eredményeket kínálnak továbbá Budapest, Fejér, Vas és Heves megye, valamint Közép-Magyarország régiójának becsült értékei. Kevésbé sikeres a modell Komárom-Esztergom, Baranya, Nógrád és Szabolcs-Szatmár-Bereg megye esetében, illetve az országos összlétszám ilyen típusú becslése esetében. Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 BUDAPEST LIN,775 3 10,34,049 16717,1-300,50 PEST LIN,358 3 1,67,286 8097,40-44,600 KÖZÉP-MO. LIN,750 3 9,01,058 24814,5-345,10 FEJÉR LIN,720 3 7,72,069 6031,40 59,4000 KOMÁROM LIN,089 3,29,627 4969,80 30,6000 VESZPRÉM LIN,108 3,36,590 6290,70-35,300 KÖZÉP-DUN. LIN,083 3,27,639 17291,9 54,7000 GYŐR LIN,347 3 1,59,296 6355,60-65,000 VAS LIN,698 3 6,93,078 3582,50-32,100 ZALA LIN,425 3 2,21,233 3740,60 64,6000 NYUGAT-DUN. LIN,035 3,11,762 13678,7-32,500 BARANYA LIN,098 3,33,607 5528,30-15,900 SOMOGY LIN,908 3 29,70,012 5321,80 57,4000 TOLNA LIN,543 3 3,57,155 4245,90 26,7000 DÉL-DUN. LIN,496 3 2,95,184 15096,0 68,2000 BORSOD LIN,078 3,25,649 10444,5 31,1000 HEVES LIN,719 3 7,66,070 4659,00 70,8000 NÓGRÁD LIN,031 3,10,777 2654,30-12,100 ÉSZAK-MO. LIN,289 3 1,22,350 17757,8 89,8000 HAJDÚ LIN,345 3 1,58,298 7871,70 38,9000 JÁSZ LIN,486 3 2,84,191 6565,90 49,9000 SZABOLCS LIN,084 3,27,637 8518,60 53,8000 ÉSZAK-ALF. LIN,240 3,95,402 22956,2 142,600 BÁCS LIN,464 3 2,59,206 8174,50 46,7000 BÉKÉS LIN,589 3 4,29,130 5997,20-50,000 CSONGRÁD LIN,421 3 2,18,236 5488,20 40,6000 DÉL-ALF. LIN,166 3,60,496 19659,9 37,3000 ORSZÁGOS LIN,000 3 8,9E-04,978 131255 15,0000 5. táblázat: Szakiskolában tanulók létszámának előrebecslése lineáris trendbecsléssel (regressziós paraméterek) A modell sikerességét illetve kevésbé sikeres mivoltát jól jelzik a következő ábrák, amelyek a tapasztalati adatok mellett a becsült trendértékek görbéit is felvázolják. Míg Somogy megye esetében nyilvánvaló a két görbe jó illeszkedése, addig például Baranya megye esetében a láthatóan rossz illeszkedés alacsony megbízhatóságú trendet eredményez. 25 / 61
8. ábra: A szakiskolában tanulók létszámának alakulása és trendje Somogy megyében (2003-2007) 9. ábra: A szakiskolában tanulók létszámának alakulása és trendje Baranya megyében (2003-2007) 26 / 61
A szakiskolában tanulók létszámának a korábbi tapasztalati adatokon alapuló előrebecslése szerint országosan inkább a létszám-stabilizálódás jelei látszanak megmutatkozni [3. modell]. Ez alátámasztja azt a várakozásunkat, miszerint egyszerre érvényesülnek a szakiskolai képzéssel szemben tapasztalható keresletcsökkentő és keresletnövelő hatások. Az országos mérsékelt változás hátterében azonban rendkívül eltérő regionális pályák rajzolódnak ki. A szakiskolai tanulói létszám csökkenésére számíthatunk Közép-Magyarország régiójában, illetve vélhetően Nyugat-Magyarország esetében is, miközben a többi régió trendjei inkább a lassú létszámbővülés irányába mutatnak. 10. ábra: A szakiskolában tanulók várható létszáma 2015-ig, régiónként (fő) 27 / 61
Várható szakiskolai tanulói arányszámok A következő táblázatok a szakiskolában tanulóknak a középfokú oktatásban résztvevők számához viszonyított arányát mutatják. A táblázatok 2015-ig jelenítik meg az eredményeket, a becslések azonban csak 2012-ig nyújtanak megbízhatóbb értékeket. A 2012 utáni évek adatai a hosszabb időtáv miatt kevésbé megbízhatók, ezért ezek az adatok csak tájékoztató jelleggel szerepelnek az anyagban. A szakiskolában tanulók százalékos arányának jövőbeli meghatározásához több módszert is alkalmaztunk (leírásukat részletesebben lásd a módszertani fejezetben). Az első néhány eljárás konzervatív lineáris trendbecsléssel készült el. 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Budapest 12,7 12,4 12,3 12,1 11,9 11,7 11,5 11,3 11,1 Pest 22,3 21,9 21,6 21,4 21,1 20,9 20,7 20,4 20,2 Közép-Magyarország 14,9 14,6 14,5 14,3 14,2 14,0 13,8 13,7 13,5 Fejér 26,1 26,0 25,9 25,8 25,7 25,6 25,5 25,4 25,3 Komárom-Esztergom 29,5 29,2 29,4 29,7 29,9 30,2 30,4 30,7 30,9 Veszprém 29,8 29,5 29,5 29,4 29,4 29,4 29,4 29,4 29,3 Közép-Dunántúl 28,3 28,1 28,1 28,1 28,1 28,1 28,2 28,2 28,2 Győr-Moson-Sopron 23,3 23,0 23,1 23,1 23,1 23,1 23,1 23,1 23,1 Vas 23,6 23,7 23,9 24,0 24,2 24,4 24,6 24,8 24,9 Zala 24,9 26,0 27,2 28,4 29,6 30,8 32,0 33,2 34,4 Nyugat-Dunántúl 23,8 24,1 24,5 24,9 25,3 25,7 26,1 26,5 26,9 Baranya 23,9 23,1 22,2 21,4 20,6 19,8 19,0 18,2 17,3 Somogy 31,7 32,0 32,4 32,8 33,2 33,7 34,1 34,5 34,9 Tolna 30,4 30,2 30,2 30,1 30,0 30,0 29,9 29,9 29,8 Dél-Dunántúl 28,1 27,8 27,6 27,3 27,1 26,9 26,6 26,4 26,1 Borsod-Abaúj-Zemplén 25,1 25,5 26,0 26,6 27,1 27,6 28,2 28,7 29,3 Heves 26,2 26,8 27,5 28,2 29,0 29,7 30,4 31,2 31,9 Nógrád 25,7 25,2 24,8 24,3 23,8 23,4 22,9 22,5 22,0 Észak-Magyarország 25,5 25,8 26,3 26,7 27,2 27,6 28,1 28,5 29,0 Hajdú-Bihar 23,9 23,8 23,7 23,7 23,6 23,6 23,5 23,5 23,5 Jász-Nagykun-Szolnok 28,9 29,3 29,9 30,5 31,1 31,6 32,2 32,8 33,4 Szabolcs-Szatmár-B. 27,6 27,9 28,6 29,2 29,9 30,5 31,1 31,8 32,4 Észak-Alföld 26,6 26,7 27,1 27,5 27,8 28,2 28,6 28,9 29,3 Bács-Kiskun 28,2 28,1 28,2 28,3 28,4 28,4 28,5 28,6 28,7 Békés 25,4 25,0 24,8 24,6 24,4 24,2 24,0 23,9 23,7 Csongrád 21,5 22,0 22,5 22,9 23,4 23,8 24,3 24,8 25,2 Dél-Alföld 25,1 25,2 25,3 25,5 25,6 25,8 25,9 26,0 26,2 Országos 23,1 23,1 23,2 23,3 23,5 23,6 23,7 23,8 23,9 6. táblázat: A szakiskolában tanulók középiskolai tanulókhoz viszonyított várható aránya 2015-ig (%)(trendbecslés 3 éves idősoron)[4a. modell alapján] 28 / 61
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Budapest 12,7 12,4 12,2 12,0 11,8 11,6 11,4 11,2 11,0 Pest 22,3 21,6 21,1 20,7 20,2 19,8 19,3 18,9 18,4 Közép-Magyarország 14,9 14,5 14,3 14,0 13,8 13,6 13,4 13,1 12,9 Fejér 26,1 26,9 27,3 27,6 27,9 28,2 28,6 28,9 29,2 Komárom-Esztergom 29,5 29,2 29,4 29,6 29,8 30,0 30,2 30,4 30,6 Veszprém 29,8 29,3 29,2 29,1 29,0 28,9 28,8 28,7 28,6 Közép-Dunántúl 28,3 28,4 28,5 28,7 28,8 28,9 29,1 29,2 29,3 Győr-Moson-Sopron 23,3 22,6 22,3 22,1 21,8 21,6 21,3 21,1 20,9 Vas 23,6 22,4 21,9 21,4 21,0 20,5 20,0 19,6 19,1 Zala 24,9 24,0 24,2 24,4 24,6 24,8 25,0 25,2 25,4 Nyugat-Dunántúl 23,8 23,0 22,8 22,6 22,4 22,3 22,1 21,9 21,8 Baranya 23,9 24,9 24,9 24,9 24,9 24,9 24,9 24,9 24,9 Somogy 31,7 31,2 31,2 31,2 31,2 31,2 31,2 31,3 31,3 Tolna 30,4 30,5 30,6 30,7 30,8 30,9 31,0 31,1 31,2 Dél-Dunántúl 28,1 28,4 28,5 28,5 28,5 28,5 28,6 28,6 28,6 Borsod-Abaúj-Zemplén 25,1 24,4 24,4 24,3 24,2 24,2 24,1 24,0 23,9 Heves 26,2 25,2 25,2 25,2 25,1 25,1 25,1 25,0 25,0 Nógrád 25,7 27,4 27,8 28,3 28,8 29,3 29,8 30,3 30,7 Észak-Magyarország 25,5 25,0 25,1 25,1 25,1 25,1 25,1 25,1 25,2 Hajdú-Bihar 23,9 23,4 23,1 22,9 22,7 22,4 22,2 21,9 21,7 Jász-Nagykun-Szolnok 28,9 28,6 28,8 28,9 29,1 29,3 29,4 29,6 29,7 Szabolcs-Szatmár-B. 27,6 26,0 25,6 25,3 24,9 24,6 24,2 23,9 23,5 Észak-Alföld 26,6 25,7 25,5 25,4 25,2 25,0 24,8 24,6 24,5 Bács-Kiskun 28,2 28,7 28,9 29,2 29,4 29,6 29,9 30,1 30,3 Békés 25,4 24,3 23,8 23,4 22,9 22,4 21,9 21,4 21,0 Csongrád 21,5 21,2 21,2 21,2 21,2 21,2 21,1 21,1 21,1 Dél-Alföld 25,1 24,9 24,8 24,8 24,7 24,7 24,6 24,6 24,5 Országos 23,1 22,7 22,7 22,6 22,5 22,4 22,3 22,2 22,2 7. táblázat: A szakiskolában tanulók középiskolai tanulókhoz viszonyított várható aránya 2015-ig (%)(trendbecslés 8 éves idősoron) [4b. modell alapján] A 3 éves (rövid) és a 8 éves (hosszú) idősoron elvégzett számítások kis mértékben eltérő szcenáriókat vázolnak fel, mivel a rövid adatperiódussal dolgozó becslés csak az utóbbi 3 évre jellemző folyamatokat vette figyelembe (ezeket tájékoztató jelleggel közöltük). Az országos tendenciák szerint a szakiskolába jelentkezők aránya nagyjából állandó, 22-23% körüli, a hosszabb távú becslés a szakiskolák képzésen belüli részesedésének halvány csökkenését prognosztizálja. Amint az a következő táblázatokról leolvasható, a becslések megyénként eltérő megbízhatóságú eredményeket mutatnak. A szignifikancia-teszt (Sigf) eredményei szerint az első (kísérleti) becslésből csak Baranya előrebecsült értékei tűnnek elfogadhatónak, a hosszabb időtávú modellben azonban jóval több megyei becslés mutatkozott szignifikánsnak (köszönhetően a magasabb szabadságfok-értékeknek [d.f.]), következésképpen a későbbi modellekben ez utóbbi változatra építve megbízhatóbb eredményekre számíthatunk. 29 / 61
Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 BUDAPEST LIN,504 1 1,02,497 13,2054 -,1900 PEST LIN,412 1,70,556 22,8253 -,2406 KÖZ_MO. LIN,393 1,65,568 15,3013 -,1636 FEJÉR LIN,751 1 3,02,332 26,4831 -,1107 KOMÁROM LIN,054 1,06,851 28,1567,2496 VESZPRÉM LIN,001 1 1,1E-03,979 29,5485 -,0184 KÖZ_DUN. LIN,002 1 2,0E-03,972 27,9822,0205 GYŐR LIN,001 1 5,7E-04,985 22,9913,0126 VAS LIN,588 1 1,43,444 22,9483,1808 ZALA LIN,972 1 34,98,107 21,1602 1,2028 NY_DUN. LIN,586 1 1,42,445 22,4495,4007 BARANYA LIN,998 1 506,77,028 26,3198 -,8156 SOMOGY LIN,754 1 3,07,330 30,2935,4211 TOLNA LIN,085 1,09,812 30,4181 -,0536 D-DUN. LIN,878 1 7,23,227 28,7591 -,2373 BORSOD LIN,899 1 8,87,206 23,3443,5378 HEVES LIN,872 1 6,84,233 23,8539,7321 NÓGRÁD LIN,950 1 18,97,144 27,0683 -,4600 É-MO. LIN,841 1 5,31,261 23,9951,4520 HAJDÚ LIN,092 1,10,803 23,9604 -,0458 JÁSZ LIN,810 1 4,27,287 27,0102,5774 SZABOLCS LIN,593 1 1,46,440 25,3546,6438 É-ALF. LIN,567 1 1,31,457 25,2836,3648 BÁCS LIN,102 1,11,793 27,8053,0780 BÉKÉS LIN,214 1,27,694 25,7612 -,1907 CSONGRÁD LIN,840 1 5,26,262 20,2269,4528 D-ALF. LIN,530 1 1,13,481 24,6425,1400 ORSZÁGOS LIN,179 1,22,722 22,6210,1192 Dependent Mth Rsq d.f. F Sigf b0 b1 BUDAPEST LIN,905 6 56,85,000 14,1577 -,1984 PEST LIN,864 6 38,12,001 25,6147 -,4502 KÖZ-MO. LIN,915 6 64,92,000 16,5379 -,2262 FEJÉR LIN,874 6 41,60,001 24,0226,3239 KOMÁROM LIN,285 6 2,39,173 27,5063,1916 VESZPRÉM LIN,251 6 2,01,206 30,3302 -,1107 KÖZ-DUN. LIN,489 6 5,74,054 27,1393,1378 GYŐR LIN,684 6 13,00,011 24,8339 -,2489 VAS LIN,884 6 45,84,001 26,5697 -,4665 ZALA LIN,368 6 3,49,111 22,2419,1959 NY-DUN. LIN,500 6 6,01,050 24,4894 -,1700 BARANYA LIN,001 6 3,5E-03,955 24,9997 -,0084 SOMOGY LIN,002 6,01,908 31,0405,0146 TOLNA LIN,080 6,52,498 29,6760,0961 D-DUN. LIN,008 6,05,829 28,2512,0216 BORSOD LIN,073 6,47,517 25,0483 -,0689 HEVES LIN,012 6,07,800 25,4706 -,0288 NÓGRÁD LIN,535 6 6,91,039 23,0218,4821 É-MO. LIN,010 6,06,816 24,8842,0176 HAJDÚ LIN,799 6 23,82,003 25,5389 -,2393 JÁSZ LIN,500 6 6,00,050 27,2268,1558 SZABOLCS LIN,650 6 11,14,016 29,2207 -,3576 É-ALF. LIN,591 6 8,67,026 27,3425 -,1804 BÁCS LIN,591 6 8,67,026 26,5166,2394 BÉKÉS LIN,837 6 30,80,001 28,6577 -,4808 CSONGRÁD LIN,003 6,02,901 21,3178 -,0123 D-ALF. LIN,233 6 1,82,226 25,4092 -,0561 ORSZÁGOS LIN,383 6 3,72,102 23,5032 -,0840 8. táblázat és 9. táblázat: A 3 éves és a 8 éves idősoron végzett becslések paraméterei 30 / 61