BookPDF Available

Vzdelanostné nerovnosti v optike sociológie. Teoretické východiská a empirické poznatky.

July 2022

Publisher: Vydavateľstvo UK, Bratislava
ISBN: 978-80-8127-340-7

Authors:

Roman Dzambazovic

Comenius University in Bratislava, Slovakia

Daniel Gerbery

Department of Sociology at Comenius University in Bratislava

Ján Sopóci

Comenius University Bratislava

Predkladaná publikácia sa snaží vyplniť niektoré medzery v teoretickom i empirickom sociologickom poznaní problematiky vzdelanostných nerovností. Je spoločným dielom tímu Katedry sociológie Filozofickej fakulty UK v Bratislave a českých sociologičiek a sociológov. Prináša rozšírenú a upravenú podobu príspevkov prezentovaných na seminári Teoreticko-metodologické východiská sociologického skúmania vzdelanostných nerovností; súčasné poznatky a zistenia, ktorý sa uskutočnil v roku 2021. Tento seminár bol jedným z výstupov projektu VEGA č. 1/0224/19 Vzdelanostné nerovnosti na Slovensku, v ktorom sa tím Katedry sociológie FiF UK zameral na empirické preskúmanie niektorých, doteraz neriešených otázok vzdelanostných nerovností. Hlavná pozornosť bola pritom venovaná úlohe rodiny, resp. rodinného zázemia a relevantného sociálneho prostredia na utváranie ašpirácií či zámerov jednotlivca v oblasti vzdelávania a získaného vzdelania.

Content uploaded by Roman Dzambazovic

Content may be subject to copyright.

Úvod

Vzdelanostné nerovnosti

v optike sociológie

Teoretické východiská

aempirické poznatky

Roman Džambazovič

Daniel Gerbery

Ján Sopóci

(eds.)

Bratislava

STIMUL

2022

Úvod

VZDELANOSTNÉ NEROVNOSTI VOPTIKE SOCIOLÓGIE

Teoretické východiská aempirické poznatky

Zostavovatelia: Roman Džambazovič, Daniel Gerbery, Ján Sopóci

A:

Mgr. Roman Džambazovič, PhD., Katedra sociológie, Filozoﬁcká fakulta,

Univerzita Komenského vBratislave

Mgr. Milan Fico, PhD., Katedra sociológie, Filozoﬁcká fakulta, Univerzita

Komenského vBratislave aNárodný ústav certiﬁkovaných meraní vzdelávania

(NÚCEM)

Mgr. Laura Fónadová, Ph.D., Katedra veřejné ekonomie, Ekonomicko-správ-

ní fakulta, Masarykova univerzita vBrně

Mgr. Daniel Gerbery, PhD., Katedra sociológie, Filozoﬁcká fakulta, Univerzi-

ta Komenského vBratislave

PhDr. Magdaléna Gorčíková, Ph.D., Sociologický ústav Akademie věd ČR,

Praha

RNDr. Anna Hrabovská, PhD., bez aﬁliácie

Prof. PhDr. Tomáš Katrňák, Ph.D., Katedra sociologie, Fakulta sociálních

studií, Masarykova univerzita vBrně

Prof. PhDr. Gabriela Lubelcová, CSc., Katedra sociológie, Filozoﬁcká fakul-

ta, Univerzita Komenského vBratislave

PhDr. Natalie Simonová, Ph.D., Sociologický ústav Akademie věd ČR, Praha

Prof. PhDr. Ján Sopóci, CSc., Katedra sociológie, Filozoﬁcká fakulta, Univer-

zita Komenského vBratislave

PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D., Katedra sociologie, Fakulta sociálních věd,

Univerzita Karlova, Praha

PhDr. Jiří Šafr, Ph.D., Sociologický ústav Akademie věd ČR, Praha

R:

Doc. Mgr. Ján Bunčák, CSc., Katedra sociologie, Filozoﬁcká fakulta, Univerzita

Hradec Králové

Doc. Mgr. Ivan Chorvát, M.A., CSc., Katedra sociálnych štúdií aetnológie, Fi-

lozoﬁcká fakulta, Univerzita Mateja Bela vBanskej Bystrici

Publikácia vznikla ako výsledok riešenia projektu VEGA č. 1/0224/19 V-

   S aprojektu APVV-20-0449 V

   –    .

Úvod

OBSAH

Úvod ..................................................................................................... 5

Tomáš Katrňák – Laura Fónadová

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení

aempirické měření ......................................................................... 9

Natalie Simonová – Petr Soukup

Analýza stratiﬁkačních systémů střední

a východní Evropy: role kulturních asociálních

dimenzí nerovností ......................................................................... 37

Gabriela Lubelcová

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku

– vývoj aaktuálne trendy .............................................................. 69

Ján Sopóci – Anna Hrabovská

Pôsobenie primárnych asekundárnych efektov

sociálneho pôvodu pri rozhodovaní

oštúdiu na vysokej škole .............................................................. 115

Roman Džambazovič – Daniel Gerbery

Vzdelanostné ašpirácie mladých ľudí

arola rodinného prostredia ......................................................... 144

Jíří Šafr – Magdaléna Gorčíková – Natalie Simonová

Nerovnosti při přechodu na osmileté gymnázium:

panelová studie žáků pražských astředočeských škol ....... 198

Úvod

Milan Fico

Dôsledky dištančného vzdelávania na úspešnosť

žiakov základných škôl agymnázií

– zistenia nielen zexploračnej faktorovej analýzy .............. 230

Oautorkách a autoroch ................................................................... 262

Úvod

ÚVOD

Skúmanie vzdelanostných nerovností je už desaťročia integrálnou

súčasťou sociologického skúmania sociálnych nerovností, sociál-

nej stratiﬁkácie amobility. Vyplýva to zfaktu, že vmodernej spo-

ločnosti je dosiahnuté vzdelanie základom sociálno-ekonomického

postavenia človeka atiež zopakovane zisťovanej skutočnosti, že do-

siahnuté vzdelanie príslušníkov mladých generácií je vmoderných

spoločnostiach ešte stále determinované najmä sociálno-ekonomic-

kým postavením avzdelaním ich rodičov. Ivslovenskej spoločnos-

ti stále platí, že aj napriek významnému rozšíreniu možností získať

úplné stredoškolské ivysokoškolské vzdelanie stále pretrvávajú ne-

rovnosti vo vzdelaní medzi mladými ľuďmi pochádzajúcimi zrôz-

nych sociálnych tried. Úlohou sociológie preto zostáva čo najdôklad-

nejšie vysvetliť, ako aprečo saunás úroveň dosiahnutého vzdelania

reprodukuje z generácie na generáciu, aké faktory a mechanizmy

spôsobujú vytváranie nerovností vo vzdelávaní adosiahnutom vzde-

laní príslušníkov rôznych segmentov spoločnosti, akými spôsobmi

možno existujúce vzdelanostné nerovnosti zmenšovať apod.

Predkladaná publikácia sa snaží vyplniť niektoré medzery vteo-

retickom iempirickom sociologickom poznaní problematikyvzde-

lanostných nerovností. Je spoločným dielom tímu Katedry socio-

lógie Filozoﬁckej fakulty UK v Bratislave ačeských sociologičiek

a sociológov. Prináša rozšírenú a upravenú podobu príspevkov

prezentovaných na seminári Teoreticko-metodologické východiská

sociologického skúmania vzdelanostných nerovností; súčasné po-

znatky azistenia, ktorý sa uskutočnil vroku 2021. Tento seminár

Úvod

bol jedným zvýstupov projektu VEGA č. 1/0224/19 Vzdelanostné

nerovnosti na Slovensku, vktorom sa tím Katedry sociológie FiF UK

zameral na empirické preskúmanie niektorých, doteraz neriešených

otázok vzdelanostných nerovností. Hlavná pozornosť bola pritom

venovaná úlohe rodiny, resp. rodinného zázemia a relevantného

sociálneho prostredia na utváranie ašpirácií či zámerov jednotlivca

voblasti vzdelávania azískaného vzdelania.

Autori prvého príspevku, Tomáš Katrňák aLaura Fónadová,

sa zamerali na hľadanie odpovedí na otázky týkajúce sa vymedzenia

pojmu nerovné šance na vzdelanie (inequality of educational oppor-

tunity). Venovali sa vymedzeniu tohto konceptu zformálneho, eko-

nomického i sociologického hľadiska, pričom ukázali, k čomu sa

viažu tieto pojmy vempirickej realite. Predstavili tiež spôsoby em-

pirického merania nerovných šancí na vzdelanie: meranie nerov-

ných šancí vdosiahnutom, resp. ﬁnálnom vzdelaní ameranie tých-

to šancí na prekonanie tranzícií, ktoré oddeľujú od seba jednotlivé

stupne vzdelania azktorých je zložené ﬁnálne vzdelanie. Venovali

sa idiskusii opríčinách empirickej identiﬁkácie nerovných šancí na

vzdelanie vrôznych spoločnostiach aorôznych vedeckých odpove-

diach na tieto otázky.

Natalie Simonová aPetr Soukup sa venovali objasneniu vývo-

ja avýsledného stavu stratiﬁkačných systémov štátov zoskupenia

V4, teda štyroch nástupníckych štátov bývalých socialistických re-

publík strednej avýchodnej Európy. Na účely komparácie do svoj-

ho rozboru zahrnuli aj Rakúsko, ako zástupcu štátov geograﬁcky

ahistoricky spriaznených, avšak siným historickým vývojom. Pri

sociálno-triednej analýze využili analýzu latentných tried, v kto-

rej použili premenné vyjadrujúce čiastkové kapitály: ekonomický,

sociálny a kultúrny kapitál. S využitím dát EU-SILC zisťovali, či

možno vobdobí medzi rokmi 2006 a2015 vskúmaných štátoch

identiﬁkovať acharakterizovať rôzne sociálne triedy. Venovali sa aj

hľadaniu odpovedí na otázky, či aako sa menili sociálne nerovnos-

ti vtýchto spoločnostiach aktorý zo skúmaných druhov kapitálu

vnich pritom zohráva dominantnú úlohu.

Úvod

Gabriela Lubelcová sa v ďalšom príspevku zamerala na opis

avysvetlenie súčasných trendov voblasti vzdelávacích dráh mladých

ľudí. Pri výklade zohľadnila ihistorický kontext vývoja vzdelanostnej

štruktúry slovenskej spoločnosti. Sústredila sa najmä na makrospolo-

čenský pohľad na túto problematiku aosobitnú pozornosť venovala

priestupnosti druhého a tretieho stupňa vzdelávania. Vychádzala

pritom hlavne zrozboru štatistických, najmä demograﬁckých úda-

jov az analýzy vývoja voblasti školstva. Pri skúmanítrendov vývoja

vzdelanostnej úrovne obyvateľstva Slovenska zohľadnila icharakte-

ristiky historického vývoja našej vzdelávacej sústavy.

Ján Sopóci aAnna Hrabovská sa venovali skúmaniu súvislostí

medzi sociálnym pôvodom azámermi mladých ľudí absolvovať vy-

sokoškolské štúdium azískať najvyššie vzdelanie. Napriek značné-

mu nárastu možností získať stredoškolské ivysokoškolské vzdelanie

majú vSR deti pochádzajúce zjednotlivých sociálnych tried podľa

zistení výskumov stále rôznu pravdepodobnosť nadobudnúť najmä

vysokoškolské vzdelanie. Zistenia reprezentatívneho empirického

výskumu ozámeroch aašpiráciách mladých ľudí týkajúcich sa do-

siahnutého vzdelania im na základevyužitia metódy rozhodovacích

stromov umožnili objasniť úlohu vybraných primárnych asekun-

dárnych efektov sociálneho pôvodu pri vzniku arealizácii zámeru

študovať na vysokej škole azískať vysokoškolské vzdelanie.

Roman Džambazovič aDaniel Gerbery taktiež využili zistenia

tohto empirického výskumu na preskúmanie vzdelanostných ašpi-

rácií vobdobí života, kedy sa mladí ľudia rozhodujú osvojej ďalšej

vzdelávacej dráhe: vo veku 14 rokov. Zamerali sa pritom najmä na

objasnenie súvislostí medzi vzdelanostnými ašpiráciami adolescen-

tov aočakávaniami rodičov, ako aj ďalšími faktormi, najmä zoblas-

tirodinného zázemia respondentov. Pri rodinnom zázemí skúmali

rôzne podoby zdrojov (ekonomické, kultúrne, sociálne), ktorými

rodina disponuje amôžu byť využité, resp. pôsobia na smerovanie

vzdelanostných ašpirácií potomkov.

Príspevok Jiřího Šafra, Magdalény Gorčíkovej a Natalie Si-

monovej je venovaný skúmaniu vplyvu sociálnych nerovností sú-

Úvod

visiacich sprechodom detí na osemročné gymnázium vČR. Autori

vňom hľadajú odpoveď na otázku, či avakej miere rodinný pôvod

žiaka ovplyvňuje pravdepodobnosť jeho prijatia na tento typ gym-

názia. Sústredili sa pritom hlavne na objasnenie úlohy kultúrnych

faktorov, ako aj úrovne jazykovo-kognitívnych kompetencií aštu-

dijného prospechu žiaka. Pri hľadaní odpovede na uvedenú otázku

využili údaje získané výskumom čítania apísania žiakov prvého až

šiesteho ročníka základnej školy, uskutočneného vPrahe av Stredo-

českom kraji, svyužitím výskumného panelu vytvoreného pre dlho-

dobé skúmanie problematiky vzdelanostných nerovností vČeskej

republike.

Milan Fico sa venoval analýze dôsledkov dištančnej výučby

vobdobí epidémie COVID-19 medzi žiakmi základných škôl po-

chádzajúcimi zo sociálne znevýhodneného prostredia. Vychádzal

zo zistení prieskumov NÚCEM, venovanýchpriebehu avýsledkom

dištančného vzdelávania v SR v období od 30. mája do 11. júna

2021, ktoré boli založené na výpovediach žiakov základných škôl

oich skúsenostiach zobdobia, vktorom sa namiesto prezenčnej

výučby využívalo vyučovanie prostredníctvom internetu. Tieto vý-

skumy odhalili viaceré špeciﬁcké charakteristiky štúdia skúmaných

kategórií žiakov, problémy, ktorým čelili počas dištančného vzde-

lávania aukázali mieru vplyvu týchto skutočností na dosiahnuté

študijné výsledky.

Príspevky sú teda obsahovo pomerne rôznorodé aväčšina znich

máteoreticko-empirický charakter. Pre recenzentov publikácie ztoho

vyplynula nutnosť vyrovnať sa snadštandardnou úlohou, za splnenie

ktorej im zostavovatelia – rovnako ako autorky aautori príspevkov za

cenné pripomienky,hodnotenia apodnety – úprimne ďakujú.

Zostavovatelia

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

NEROVNÉ ŠANCE NA VZDĚLÁNÍ: TEORETICKÉ

VYMEZENÍ AEMPIRICKÉ MĚŘENÍ

T KATRŇÁK – L FÓNADOVÁ

Úvod

Rovnost vpřístupu ke vzdělání patří mezi jednu z největších

výzev řady vzdělávacích politik vevropských zemích. Vdoku-

mentu Strategie vzdělávací politiky České republiky do roku 2030+,

který byl nedávno publikován Ministerstvem školství, mládeže

atělovýchovy ČR (Strategie vzdělávací…, 2021), je tato rovnost

jedním z prvních strategických cílů. Hned v úvodu dokumentu

čteme, že Česká republika by měla „snížit nerovnosti vpřístupu

ke kvalitnímu vzdělávání aumožnit maximální rozvoj potenciálu

dětí, žáků astudentů“ (Strategie…, 2021: 2). Podle řady sociologů

je redukce nerovných šancí na vzdělání důležitá zmnoha spole-

čenských hledisek. Zhlediskaekonomického je nerovnost šancí

asociována sekonomickou stagnací. Dochází kplýtvání talentů,

které nejsou překlápěny přes vzdělávací systém do technologic-

kých aspolečenských inovací. Z hlediska politického nerovnost

šancí znamená politickou nestabilitu aotřesy ve společenské kon-

tinuitě. Lidé se přiklánějí k extrémistickým stranám a hnutím

a nepreferují demokratické uspořádání společnosti. Akonečně,

zhlediska sociálního nerovnost šancí znamená societální nespra-

vedlnost. Lidé obviňují systém zpříkoří aneinvestují svůj lidský

1 Práce na textu byla podpořena grantovým projektem GAČR: Vývoj sociální mo-

bility vzemích Střední aVýchodní Evropy od 70. let 20. století do současnosti:

princip dynamické rovnováhy? (GA22-33722S).

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

kapitál do jeho rozvoje a zlepšení kvality společenského života

(Van de Werhorst, 2014).

Co nerovnost vzdělanostní šancí přesně znamená? Jak ji sociál-

ní vědci avědkyně konceptualizují ajak ji vempirických analýzách

měří? Cílem této kapitoly je odpovědět na tyto otázky. Zabýváme

se vní nerovnými šancemi na vzdělání, které se vsociálně strati-

ﬁkačním výzkumu označují obecnou zkratko IEO (z anglického

inequality of educational opportunity).2 Nejdříve vymezujeme ten-

to koncept zhlediska formálního, ekonomického asociologického

a ukazujeme, k čemu vempirické realitě tyto koncepty odkazují.

Dále představujeme způsoby empirického měření nerovných šan-

cí na vzdělání: jednak jako měření nerovných šancí vdosaženém

(ﬁnálním) vzdělání, ajednak jako měření těchto šancí na průchod

tranzicemi, které od sebe jednotlivé vzdělanostní stupně oddělují

aznichž je pak ﬁnální vzdělání složeno. Nakonec diskutuje příčiny,

které způsobují, že nerovné šance na vzdělání ve všech společnos-

tech empiricky identiﬁkujeme anabízíme odpovědi sociálních věd-

ců na otázku po těchto příčinách.

Konceptuální vymezení nerovných vzdělanostních šancí3

Vzdělanostní nerovnosti můžeme považovat buď za důsledek

toho, že lidé získávají odlišné vzdělání, nebo za důsledek toho, že

mají odlišné šance získat určité vzdělání na základě svého rodin-

ného původu či jiných askriptivních charakteristik, jako je pohla-

ví, etnicita, rasa, rodinný stav rodičů, nebo místo bydliště (Gold-

2 Vsociálně stratifikačním výzkumu se vedle IEO používá také zkratka ISO, která

odkazuje knerovným sociálním šancím (inequality of social opportunity), azna-

mená rozdíly vsociálním postavení (obvykle indikované postavením na trhu prá-

ce) podle sociálního původu (více ktomu srov. Boudon, 1974).

3 Tato část je přepracovanou podkapitolou snázvem „Koncept (ne)rovných so-

ciálních šancí“, publikovanou jako součást knihy Nenechali se vyloučit: Sociální

vzestupy Romů včeské společnosti (Fónadová, 2014).

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

thorpe, 2010). První přístup se nazývá „atribuční“. Jeho výsledkem

jsou podíly lidí sjednotlivými stupni vzdělání vpopulaci. Ideálem

je vtomto případě rovná distribuce vzdělání. Kní se pak vztahu-

je reálná distribuce vzdělání napříč populací. Míru „atribučních“

vzdělanostních nerovností indikuje Giniho koeﬁcient vzdělání (Ja-

cob, Holsinger, 2009).

Druhý přístup se nazývá „relační“. Děti nastupují do škol surči-

tými kognitivními dispozicemi, nicméně si také ssebou nesou eko-

nomické, sociální akulturní charakteristiky, které souvisejí sjejich

rodinou původu. Mají výhody anevýhody, které nemohou ovlivnit,

protože jsou součástí jejich rodinného původu. Tyto výhody ane-

výhody jsou dány vztahem kjiným studujícím s odlišným sociál-

ní původem. Otázkou pak je, do jaké míry tyto výhody anevýhody

vymezují sociální bariéry mezi nimi autvářejí vzdělanostní nerov-

nosti (Katrňák, 2005; Goldthorpe, 2010). Jak moc je tedy dosažené

vzdělání ovlivněno jejich rodinným původem? Z tohoto přístupu

vyplývá pak obecná deﬁnice nerovných šancí na vzdělání: jedná se

ošance dosáhnout určitého vzdělanostního stupně s ohledem na

sociální původ, vněmž člověk vyrůstá.4

Rovnost šancí na vzdělání lze deﬁnovat vprávním, ekonomickém

asociálním smyslu (Halsey, Heath, Ridge, 1980). Zhlediska práva

rovnost šancí znamená, že neexistují bariéry dané zákonem, které

by znemožňovaly jednat sociálním skupinám určitým způsobem.

Bez ohledu na askriptivní charakteristiky, jako je etnicita, sociální

třída původu, pohlaví nebo věk, lidé mají stejná práva, musejí ovšem

také čelit stejným omezením. Nikdo není formálně diskriminován

na základě těchto charakteristik vpřístupu ke vzdělání. Z hledis-

ka ekonomického rovnost šancí znamená neexistenci ﬁnančních

bariér. Například, platí-li se poplatek za studium (školné), nema-

jí potomci rodičů srozdílnými ekonomickými zdroji stejnou šanci

4 Sociální původ je obvykle indikován postavením rodičů na trhu práce ve věku 15

let dítěte ajeho efekt na dosažené vzdělání je vempirických analýzách kontrolo-

ván pro kognitivní schopnosti dítěte.

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

studium absolvovat. Akonečně, zhlediska sociálního rovnost šancí

znamená, že rodina původu, vníž člověk vyrostl, neomezuje jeho

šance na studium svými sociálními nebo kulturními charakteristi-

kami. Například, mají-li potomci dělnických rodičů několikrát vyšší

šanci skončit svýučním listem než potomci vyšší střední třídy, jejich

šance na stejné vzdělání jsou rozdílné.

Zhlediska formálního mají všichni stejné šance dosáhnout stej-

ného vzdělání, zhlediska ekonomického asociálního se to ovšem

neděje. Zatímco právo na základní vzdělání je obvykle vyžadová-

no státem, právo na vyšší vzdělání je pouze garantováno (formální

rovnost). Ve výsledku pak pozorujeme značné rozdíly podle rodiny

původu. Formální rovnost v šancích existuje, nicméně o rovnos-

ti šancí sohledem na sociální akulturní prostředí rodiny původu,

vněmž děti vyrůstají, hovořit nemůžeme. Vzdělávací systém, vje-

hož rámci by potomci zrozdílných rodinných prostředí měli stej-

né šance na získání stejného vzdělání, nebyl zatím nikde ustaven.

Vněkterých zemích jsou tyto šance rovnější než vjiných. Obecně

lze konstatovat, že země severu Evropy (zvláště skandinávské země)

jsou na tom zhlediska rovnosti těchto šancí oněco lépe než země

jihu Evropy. Mezi země snejvyšší nerovností ve vzdělanostníchšan-

cích patří vEvropě Bulharsko, Ukrajina aŘecko. Nicméně, ve všech

Evropských zemích tyto nerovnosti existují anikde se je zatím ne-

podařilo zcela eliminovat (Shavit, Blossfeld, 1993).

Pokud sociologové hovoří orovnosti vzdělanostních šancí, není

to myšleno ve smyslu vzdělanostní rovnosti, tedy situace, kdy mají

všichni stejné vzdělání. Znamená to spravedlivou alokaci vzdělání,

která není ovlivněna právě charakteristikami rodiny původu. Ne-

rovné šance jsou ve vzdělávacím systému viditelné, protože se od-

rážejí ve složení vzdělanostních stupňů podle třídního původu. Jed-

ná se tedy orozdíl mezi dosaženým vzděláním lidí zurčité sociální

třídy původu atím samým vzděláním, dosaženým lidmi zjiné so-

ciální třídy původu. Například, pokud absolvuje svysokoškolským

diplomem stejný podíl potomků vyrůstajících vnižší sociální třídě

astejný podíl potomků vyrůstajících ve vyšší sociální třídě, jako je

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

proporční zastoupení obou těchto sociálních tříd vpopulaci, lze pak

říct, že jsou šance těchto potomků zrozdílných sociálních tříd na

vysokoškolské vzdělání totožné.

Nerovné šance na vzdělání tedy odkazují ksociálním aekono-

mickým rysům rodinného prostředí, vněmž děti vyrůstají akteré je

omezují nebo, naopak, zvýhodňují ve vzdělávacím systému. Tyto vý-

hody anevýhody charakterizují potomky jako příslušníky sociálních

tříd – jsou spojené se způsobem obživy apostavením na trhu práce

jejich rodičů. Nejsou to náhodné výhody či nevýhody, ale speciﬁcké

charakteristiky, vyplývající zpracovních pozic rodičů. Tyto pozice

se liší velikostí příjmu, jistotou astabilitou zaměstnání, kvalitou prá-

ce, počtem hodin, které rodiče věnují práci, jejich zaměstnaneckými

výhodami abeneﬁty či kariérními vyhlídkami (Katrňák, 2005).

Koncept nerovných vzdělanostních šancí je makrosociální kon-

cept, který nezahrnuje aspirace, individuální talent, úsilí a štěstí

člověka aznich vyplývající motivy jeho jednání. Ikdyž se vempi-

rické rovině vzdělanostní šance avzdělanostní aspirace často dopl-

ňují – vztah mezi tím, co člověk může, atím, co chce ao co usiluje

–, vrovině teoretické nerovné šance na vzdělání nesouvisí sindi-

viduálním jednáním. Nerovné šance na vzdělání jsou výhody ane-

výhody jedné sociální třídy, etnické či genderové skupiny vůči jiné

dosáhnout určitého vzdělání. Oproti tomu, talent, úsilí, aspirace či

reﬂexe vlastní situace jsou pak individuální koncepty, které charak-

terizují jednoho konkrétního člověka (ke vztahu mezi konceptem

nadindividuálních šancí aindividuálním úsilím srov. Legrand, Pis-

tolesi, Trannoy, 2009).

Empirické měření nerovných vzdělanostních šancí

Nerovné šance na vzdělání mohou být empiricky měřeny dvěma

způsoby. Buď prostřednictvím nerovností vdosaženém konečném

vzdělání (Blau, Duncan, 1967; Hauser, Featherman, 1976), nebo

prostřednictvím nerovností v tranzicích, které od sebe jednotlivé

vzdělanostní stupně oddělují (Mare, 1980, 1981). Vprvním případě

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

se jedná onerovnosti ve výsledku (získané vzdělání), ve druhém pří-

padě se jedná onerovnosti vprocesu, který kvýsledku vede (průcho-

dy vzdělanostními tranzicemi). Ikdyž je první přístup poměrně roz-

šířený (z hlediska statistické analýzy jsou pro tento přístup typické

lineární modely), druhý přístup má ipřes některé kritické výhrady

kněmu (Cameron, Heckman, 1998) výhodu vtom, že umožňuje po-

chopit mechanismus utváření nerovných šancí na vzdělání (Mare,

1981; Buis, 2010, 2017). Dosažené vzdělání je vtomto přístupu totiž

disagregováno (dekomponováno) na jednotlivé vzdělanostní tranzi-

ce (ve statistické analýze se vrámci tohoto přístupu používají sek-

venční logitové modely).

Druhý přístup vyrostl na ramenou prvního. Není však jeho dis-

kvaliﬁkací, ale doplněním. Vposlední čtvrtině 20. století začíná být

totiž jasné, že nerovné šance na vzdělání nelze měřit pouze tak, že

srovnáváme rodinné původy dětí sjejich dosaženým vzděláním (ji-

nými slovy, že změříme asociaci mezi sociálním původem adosaže-

ným vzděláním). Vzdělanostní expanze, kvantitativní růst vzdělá-

vacích systémů totiž mění vzdělanostní strukturu. Roste počet

nositelů vzdělanostních stupňů, amá se za to, že tento strukturní

růst ovlivňuje tuto asociaci, aniž by musel nutně měnit nerovnosti

všancích na vzdělání.5

5 První vzdělanostní expanze proběhla v zemích západní Evropy v 70. letech

20. století, kdy vzrostly počty studujících na vysokých školách více jak dvojná-

sobně (row, 1973). Vzemích bývalého sovětského bloku došlo kuvolnění vět-

šiny omezení po roce 1989 apočet studujících vysokých škol začal pomalu růst.

Byla to však až Boloňská deklarace, podepsaná vroce 1999, která spouští masivní

vzdělanostní expanzi ve všech Evropských zemích, včetně zemí bývalého sovět-

ského bloku. Tato deklarace doporučila rozdělit vysokoškolské vzdělávání na tři

stupně: široce dostupný bakalářský, selektivnější magisterský avědecký postgra-

duální. Vznikly nové obory abyly založené nové vysoké školy (soukromé azej-

ména regionální). Všechny tyto změny posilovala pracovní poptávka po lidech

s vyšším vzděláním, přičemž se argumentovalo vyššími příjmy vzdělanějších

alepší kvalitou jejich života, což mělo umocňovat jejich zájem ovyšší vzdělávání

(srov. Kogan, 2012).

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

První přístup: asociace mezi sociálním původem

adosaženým vzděláním

V60. letech Blau aDuncan (1967), později v70. letech 20. století

Hauser aFeatherman (1976) analyzují nerovné šance na vzdělání

pomocí lineárně regresních modelů. Znamená to, že zkouma-

jí efekty vybraných sociálních proměnných na dosažené vzdělání

aanalyzují vztahy mezi těmito proměnnými při jejich působení na

vzdělanostní pozice (statistická technika pěšinková analýza, která se

později rozvinula do metody strukturního modelování). Proměnné

jsou vtomto přístupu pojímány jako kardinální (dosažení vzdělání je

indikováno obvykle lety strávenými ve škole). Otázky, na které ten-

to přístup odpovídá, jsou: Jak moc dosažené vzdělání souvisí se so-

ciálním původem? Případně, jak moc dosažené vzdělání zprostřed-

kovává vztah mezi sociálním původem potomka ajeho současným

zaměstnáním?

Do naměřených výsledků tohoto přístupu se promítají dva fak-

tory: jednak počty nositelů určitého vzdělání ajednak šance po-

tomků zrozdílných sociálních tříd na dosažení určitého vzdělání.

Počty nositelů jsou dány kapacitou vzdělávacího systému, která

se ve druhé polovině 20. století mění. Hovoří se ovzdělanostních

expanzích (růstu počtu míst ve vzdělávání), které začínají být po-

stupně vnímány jako sociálně politický nástroj ke snižování nerov-

ných šancí na vzdělání. Na začátku 70. let ktomu Raymond Bou-

doun (1974) píše, že pokud poroste podíl studujících ve vyšších

vzdělanostních stupních, potom nerovné šance na vzdělání budou

klesat. Ato proto, že nižším sociálním třídám rostou příležitosti

pro jejich zastoupení ve vyšších vzdělanostních stupních, zatímco

vyšší třídy, jejichž zastoupení je ve vyšších vzdělanostních stup-

ních již vysoké, budou narážet na strop vzdělávacího systému (tzv.

efekt zastropování). Tuto tezi ilustruje levý graf obrázku 1, kde osa

x označuje čas, osa y je počet studujících ve vyšších vzdělanostních

stupních (např. vysokoškolské vzdělávání) a křivky ukazují so-

ciální původ (sociální třídy) studujících (čím vyšší sociální původ,

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

tím vyšší číslo). Včase roste počet studujících především znižších

sociálních tříd (podle Boudonova předpokladu), což znamená, že

třída 1 se přibližuje ke třídě 3 (vzdálenosti mezi třídami, parametry

aa b, se snižují).

Tento předpoklad se však ukázal jako validní pouze pro analýzy

založené na lineárních modelech, tedy pro asociace mezi dosaže-

ným vzděláním asociálním původem. Pozdější analýzy, které měři-

ly nerovné šance na vzdělání vjednotlivých vzdělanostních tranzi-

cích (srov. Raftery, Hout, 1993; Shavit, Blossfeld, 1993), přicházely

totiž se zjištěními, které ilustruje pravý graf obrázku 1: kapacitní

růst vzdělávacích systémů nemusí nutně znamenat snižování ne-

rovných šancí na vzdělání. Vzdálenosti mezi sociálními třídami

v dosahování vzdělanostních stupňů mohou přetrvávat, i když

vzdělávací systémy expandují.6 Jedná se oparadox, kdy na úrov-

ni jednotlivých vzdělanostních tranzicí (asociace mezi sociálním

původem apravděpodobností být úspěšný ve vzdělanostní tranzi-

ci) byly měřeny jiné výsledky, než na úrovni dosaženého vzdělání

(asociace mezi sociálním původem aﬁnálním vzděláním), přičemž

dosažené vzdělání je ze vzdělanostních tranzic složené. Ukázalo se,

že nerovnosti ve vzdělanostních tranzicích nejsou totéž, co nerov-

nosti vdosaženém vzdělání. Přesněji řečeno, ikdyž se efekt původu

na úrovni vzdělanostních tranzic nemění nebo dokonce roste, na

úrovni celku to může znamenat jeho oslabení. Proč ktomu para-

doxu dochází?

6 Například teorie MMI (maximally maintained inequality) (Raftery, Hout, 1993)

říká, že pokud roste podíl studujících ze všech sociálních tříd ve stejné míře, re-

lativní šance na získání stejného vzdělání se mezi nimi nemění. Ktomu dochází

tehdy, když vzdělanostní expanze odráží poptávku po vzdělání, neboli reﬂektuje

zájem ototo vzdělání především mezi vyššími sociálními třídami. Ktestu MMI

včeském vzdělávacím systému srov. Katrňák, Simonová, Fónadová (2013).

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Obrázek 1: Změny vpočtech studujících anerovné šance na vzdělání

Zdroj: autoři

Na tuto otázku nabídl odpověď Robert Mare na počátku 80. let 20

století. Ukázal, že je nezbytné vanalýze nerovných šancí na vzdělání

odlišit strukturní změny ve vzdělanostních distribucích od změn

vnerovných šancích na vzdělání. Zavedl tak do sociologie koncep-

ty rozptyl (disperze) distribuce vzdělání aalokace vzdělání (Mare,

1980, 1981). Jedná se odva koncepty, které je nezbytné analyzovat

každý zvláště. Distribuce vzdělání odkazuje kpodílům lidí surči-

tým vzděláním vpopulaci. Distribuce může být rovnoměrná (vy-

soká disperze – vzdělanostní stupně jsou rovnoměrně obsazené)

nebo nerovnoměrná (nízká disperze – všichni mají jeden stupeň

vzdělání). Na obrázku 2 vidíme tři typy distribuce vzdělání pro po-

pulaci, vníž rozlišíme 4 hierarchicky uspořádané stupně vzdělání

(základní, vyučen, středoškolské avysokoškolské). Levá distribuce je

zprava zkosená (40% má základní vzdělání, 30% je vyučených, 20%

středoškolské a10% vysokoškolské), prostřední distribuce je rov-

noměrná (v každém vzdělanostním stupni najdeme 25% populace)

apravá distribuce je zleva zkosená (podíl populace roste směrem

kvyšším vzdělanostním stupňům). V důsledku kapacitního růstu

vyšších vzdělanostních stupňů vprůběhu 20. století ve většině vy-

spělých zemí se distribuce vzdělání mění od levé kpravé.

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Obrázek 2: Typy vzdělanostních distribucí

Zdroj: autoři

Mare (1980, 1981) demonstruje, že chceme-li analyzovat „skutečné“

šance na vzdělání, spojené se sociálními proměnnými, změny vdis-

tribuci vzdělání je nezbytné odlišit od změn valokaci vzdělání. Ob-

rázek 3 ilustruje nezávislost těchto dvou procesů. Pokud máme ve

společnosti dvě sociální třídy (bílé amodré límce), tak ikdyž je dis-

tribuce vzdělání rovnoměrná (každý vzdělanostní stupeň obsazuje

přesně čtvrtina populace), neznamená to, že zhlediska těchto dvou

sociálních tříd jsou vzdělanostní stupně alokovány rovnoměrně.

Může tomu tak být (alokace je rovnoměrná), nicméně tomu tak být

nemusí (nižší vzdělanostní stupně jsou alokovány směrem kmod-

rým límcům avyšší vzdělanostní naopak klímcům bílým). Pokud je

distribuce vzdělání naopak nerovnoměrná, alokace pak vjejím rám-

ci může být jak rovnoměrná (obě sociální třídy jsou vjednotlivých

vzdělanostních stupních zastoupeny ve stejném podílu), tak nerov-

noměrná (v nižších vzdělanostních stupních je větší podíl mod-

rých límců). Alokace není dána výlučně distribucí anaopak. Jedná

se odva nezávislé jevy, způsobené rozdílnými faktory. Mare píše:

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

„Alokace adistribuce vzdělání jsou konceptuálně nezávislé avčase

se mohou proměňovat vdůsledku odlišných demograﬁckých abe-

haviorálních změn. Například, bez ohledu na to, zdali je vzdělání

alokováno náhodně nebo na základě askriptivních kritérií, jako je

rasa nebo socioekonomický původ, může být toto vzdělání více či

méně nerovně distribuováno. Ikdyž jsou pak principy, na jejichž zá-

kladě je vzdělání alokováno, neměnné, distribuce vzdělání se napříč

kohortami může narovnávat. Oproti tomu se zase rozptyl distribuce

formálního vzdělání mezikohortně nemusí měnit, nicméně princi-

py, na jejichž základě jedinci alokují pozice vrámci vzdělanostních

distribucí, se mohou měnit zásadně“ (1981: 73–74).

Obrázek 3: Typy vzdělanostní distribuce aalokace vzdělání

Zdroj: autoři

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Konceptuální odlišení distribuční disperze vzdělání aalokace vzdě-

lání vedlo kodlišení „strukturních“ a„čistých“ (sociálně stratiﬁkačních)

faktorů vměření nerovných šancí na vzdělání (Mare, 1980, 1981). Zá-

kladním problémem se tak stává, jak moc je měřená nerovnost vdosa-

ženém vzdělání podle sociálního původu efektem strukturních změn

ajak moc je odrazem nerovnosti všancích daných sociálním půvo-

dem. Díky tomuto odlišení bylo jasné, že efekt sociálního původu na

dosažené vzdělání může sice oslabovat (jak indikovaly lineární mode-

ly), nicméně toto oslabování může být způsobeno právě strukturální-

mi změnami vdistribuci vzdělání (kapacitním růstem vyšších vzděla-

nostních stupňů) anikoliv změnami valokaci vzdělání – tedy proto,

že efekt sociálního původu na dosažené vzdělání „skutečně“ oslabuje.

Druhý přístup: asociace mezi sociálním původem

aprůchody vzdělanostními tranzicemi

Ztohoto důvodu Robert Mare (1980, 1981) navrhuje měřit nerovné

šance na vzdělání jako šance na průchody vzdělanostními tranzice-

mi, jež od sebe jednotlivé vzdělanostní stupně oddělují ajež kﬁnál-

nímu vzdělání vedou. Vzdělání Mare nekonceptualizuje jako udá-

lost, kníž dojde vjednom časovém okamžiku, jak je tomu například

udemograﬁckých událostí (sňatek, narození dítěte, rozvod, či sebe-

vražda) ajak latentně předpokládají lineární modely, ale jako pro-

ces, který je rozložen do několika let. Během vzdělávací dráhy lidé

procházejí vzdělanostními tranzicemi, vnichž akumulují jednotlivé

úrovně vzdělání. Vzdělanostní tranzice jsou obvykle po sobě násle-

dující, nevratné apředevším nepřekročitelné. Ty, které vzdělanostní

tranzice eliminuje vurčité fázi vzdělávání, se pak poměrně obtížně

vracejí zpět do tohoto procesu. Většina vzdělávacích systémů má

tento kaskádovitý charakter, vněmž je ﬁnální vzdělání výsledkem

akumulace přechodů mezi jednotlivými stupni (srov. obrázek 3).

Pokud máme data oukončeném vzdělání, dosažené stupně vzdělání

pak retrospektivně vymezují vzdělanostní tranzice, kterými prošli

během svého vzdělávání. Znamená to, že „dosažené vzdělání může

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

být měřeno sadou pravděpodobností pokračovat ve vzdělávání

(průstupy vzdělanostními stupni), které ukazují šance na to, že je-

dinec bude pokračovat na další stupeň vzdělávání bezprostředně po

dokončení stupně předcházejícího“ (Mare, 1981: 74).

Obrázek 4: Kaskádovitý charakter vzdělávacího systému

Zdroj: autoři

V tomto přístupu není dosažené vzdělání pojímáno jako spojitá

proměnná anení indikováno počtem let strávených ve škole. Jedná

se oskutečnost, zda daný vzdělanostní stupeň byl získán nebo ni-

koliv. Efekt struktury spojený srůstem kapacity jednotlivých stup-

ňů vzdělávání je zanalýzy eliminován tak, že se měří pouze šance

na průchod jednotlivými vzdělanostními tranzicemi – tedy zda-

li vzdělanostní stupeň byl získán nebo nikoliv. Jedná se obinární

závisle proměnnou (ano/ne) vmodelu logistické regrese (v tomto

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

případě označované jako sekvenční logitový model). Posloupnost

vzdělanostních stupňů (to, že nižší vzdělanostní stupeň je vždy

předpokladem vyššího vzdělanostního stupně) je zohledněna vtom,

že se dosažené vzdělání bere jako sled tranzicí zjednoho vzdělanost-

ního stupně do následujícího. Znamená to, že se odhaduje model

logistické regrese pro každou tranzici zvláště. Například, měříme-li

nerovné šance na vzdělání učtyř hierarchicky seřazených vzděla-

nostních stupňů (základní, vyučen, středoškolské avysokoškolské

vzdělání), existují mezi těmito stupni tři tranzice, aefekty jednotli-

vých vysvětlujících proměnných na šanci být úspěšný vtěchto třech

tranzicích se modelují zvláště. Na každém vzdělanostním stupni

je jiný typ žáků ataké jiná povaha jejich selekce. Logitové modely

mají sice stejné počty vysvětlujících proměnných, nicméně se jed-

ná oodlišné soubory potomků, protože průchod každou předchozí

tranzicí generuje velikost analyzovaného souboru následující tran-

zice (Mare, 1980; Müller, Karle, 1993; Shavit, Blossfeld, 1993).

Tranzitivní přístup v analýze nerovných šancí má dvě výhody

oproti měření těchto šancí jako vztahu mezi rodinným původem

adosaženým vzděláním potomků (první přístup). Za prvé, umožňu-

je identiﬁkovat efekty nezávisle proměnných na průchod jednotlivý-

mi tranzicemi, které nejsou poznamenány strukturními efekty spo-

jenými se vzdělanostní expanzí. Hovoří se o„čistých“ či někdy také

„opravdových“ efektech sociálního původu na šanci projít tranzicí

(srov. Breen, Jonsson, 2000). Tyto efekty jsou identiﬁkovány jako

poměry šancí, které nejsou ovlivněné změnami vdistribucích (ka-

pacitách) vzdělanostních stupňů. Nemůže se pak stát, že efekt so-

ciálního původu na dokončené vzdělání oslabuje, nicméně toto osla-

bování je dáno strukturálními proměnami vzdělávacích systémů.

Za druhé, tento přístup umožňuje pochopit proces utváření ne-

rovných šancí na vzdělání. Tím, že se de facto jedná odekompozi-

ci dosaženého vzdělání na jednotlivé tranzice aje měřen efekt so-

ciálního původu na tyto tranzice, lze identiﬁkovat, na které tranzici

jsou nerovnosti nejvyšší ajakým dílem jednotlivé tranzice přispívají

kcelkovým nerovnostem vdosaženém vzdělání. Je-li toto měřeno

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

mezikohortně, jedná se tak okrok k pochopení procesu utváření

nerovných šancí na vzdělání včase.

Vzdělanostně tranzitivní přístup byl kritizován řadou sociologů,

ato jak zteoretických, tak metodologických pozic (srov. Cameron,

Heckman, 1998; Breen, Jonsson, 2000). Zhlediska teorie je tento

přístup kritizován jako jednodimenzionální, spojený s předpokla-

dem kumulativnosti a promyšlenosti vzdělanostních rozhodnutí,

aniž by bylo reﬂektováno, že tato rozhodnutí mohou být ad hoc

podmíněná sociálními a dobovými okolnostmi, které jsou navíc

spojené se vzdělanostní poptávkou aproměnami vzdělávacích sys-

témů. Řada analýz identiﬁkuje, že studující neprocházejí konkrét-

ními vzdělávacími systémy stejným způsobem apouze znižšího do

vyššího vzdělanostního stupně. Vzdělávací systémy obsahují para-

lelní vzdělanostní větve, které jsou kvalitativně odlišné atranzice

mezi nimi nejsou stejné. Tyto větve se mohou rozbíhat vnižších

stupních, ale potom také sbíhat ve vyšších stupních. Například vy-

sokoškolskému vzdělávání může předcházet rozdílný typ středo-

školského vzdělávání (varianta gymnázia, střední škola smaturitou,

učební obor smaturitou), které se pak nejenže mohou promítat do

pravděpodobnosti dokončit toto vzdělávání, ale především do obsa-

zování pozic na trhu práce při totožném vysokoškolském vzdělání

(srov. Smith, 2019). Ztohoto důvodu Breen aJonsson (2000) navr-

hují jako alternativu pro binární logitový model použít multinomic-

ký logitový model. Celá tato kritika je nicméně postavena na před-

pokladu, že Mareho model má sloužit kpopisu jednotlivých větví

vzdělávacích systémů apřechodů mezi nimi. Mare však nikde ve

svých textech neříká, že jeho přístup je určen kdeskripci vzdělá-

vacích systémů. Svůj návrh primárně formuluje kanalýze utváření

vzdělanostních šancí bez aspirace na úplný avyčerpávající popis va-

riant avětvení jednotlivých vzdělávacích systémů.7

7 Kidiosynkratickým analýzám národních vzdělávacích systémů založených na

Mareho tranzitivním přístupu srov. Shavit, Blossfeld (1993), Smith (2019), Här-

könen, Sirniö (2020).

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Metodologická kritika je spojena se samotnou architekturou

Mareho tranzitivního modelu. Většina empirických analýz totiž

zdokumentovala, že efekt původu na šance projít vzdělanostními

tranzicemi se liší: čím vyšší (pozdější) tranzice, tím je efekt so-

ciálního původu na její průchod slabší, což indikuje vzrůstající

meritokratickou funkci směrem kvyšším vzdělanostním stupňům.

Tato empirická evidence se označuje jako „vytrácející se efekt“

(waning eﬀect) (Shavit, Yaish, Bar-Haim, 2007). Lze jej interpre-

tovat z hlediska věcného a z hlediska metodologického. Věcné

důvody jsou spojené se snižující se sociální, kulturní aekonomic-

kou závislostí dětí na rodičích během jejich školní kariéry (srov.

Müller, Karle, 1993). Zhlediska metodologického se jedná orůst

efektu nepozorovaných proměnných (unobserved variables), jako

je nadání či inteligence (obecně kognitivní schopnosti), které na-

hrazují efekt sociálního původu při průchodu každou vyšší tran-

zicí (Mare, 1981, 1993). Tím se mění jak velikost analyzovaného

souboru (kohorta procházející vzdělávacím systémem), tak škála

závisle proměnné směrem kvyšším tranzicícím. Na základě těch-

to skutečností je pak zpochybňována jednak komparativnost vy-

světlujících efektů napříč tranzicemi, ale především závěry, které

Mareho model indikují: totiž, že vyšší vzdělávání, azvláště vysoké

školy, jsou eliminačním nástrojem nerovných šancí na vzdělání.

Tranzice do vyšších stupňů vzdělávání jsou totiž realizovány již

na vzorku „vyselektovaných“ studujících. Empirické analýzy tuto

„hypotézu selektivity“ však nepodporují aukazují, že univerzity lze

považovat za nástroj meritokratického výběru studujících, vnichž

efekt sociálního původu hraje zanedbatelnou roli (srov. Shavit,

Blossfeld, 1993; Torche, 2011; Karlson, 2019).8

8 Více kproblematice nepozorovaných proměnných (koncept „neměřené hetero-

genity„) aproblémům spojeným skomparací parametrů tranzitivního model na-

příč jednotlivými vzdělanostními tranzicemi srov. monotématické číslo časopisu

Research in Social Stratiﬁcation and Mobility 29 (2011).

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Propojení prvního adruhého přístupu

vměření nerovných šancí na vzdělání

Metodu, jak propojit nerovné šance na vzdělání měřené pomocí

asociace mezi rodinným původem adokončeným vzděláním (prv-

ní přístup) anerovné šance na vzdělání měřené na úrovni vzděla-

nostních tranzicí (druhý přístup), navrhl Buis (2010, 2017). Pokud

chceme porozumět genezi nerovných šancí na vzdělání, je podle

této metody nezbytné rozlišit mezi třemi statistickými komponen-

ty: „čistý“ efekt původu na průchod vzdělanostní tranzicemi, váha

tranzice (daná podmíněnou pravděpodobností úspěchu vní) apří-

spěvku každé tranzice kcelkovýmnerovným šancím na dokončené

(ﬁnální) vzdělání (součin první dvou komponentů). Na konkrét-

ním příkladu ﬁnského vzdělávacího systému tuto metodu nedávno

použili Härkönen aSirniö (2020) apro analýzu vztahu mezi zatím

poslední vzdělanostní expanzí a nerovnými šancemi na vzdělání

vEvropských zemích Katrňák aHubatková (2022).

Buisův sekvenční logitový model vychází způvodního Mareho

(1980, 1981) tranzitivního modelu. Vtomto modelu jsou nerovné

šance na dokončené (ﬁnální) vzdělání složené ze dvou složek. Prv-

ní je efekt rodinného původu na šanci projít každou vzdělanostní

tranzicí, která ke konečnému vzdělání vede (sociálně stratiﬁkační

prvek vměření nerovných šancí na vzdělání), druhá složka je váha,

neboli kapacita každé tranzice (strukturní prvek nerovných šancí na

vzdělání). Efekt rodinného původu na dosažené (konečné) vzdělání

je pak speciﬁkován jako vážená suma efektů původu na průchod

jednotlivými tranzicemi. Znamená to, že efekty původu mají „ko-

rekce“ vpodobě vah spojených sjednotlivými tranzicemi. Váhy jsou

tedy faktory, které dávají „význam“ efektům sociálního původu na

vzdělanostní tranzice.

Efekt původu na dokončené (ﬁnální) vzdělání pak nemusí být

totožný s„čistými“ efekty původu na průchody jednotlivými tran-

zicemi. To, co změříme na úrovni celku, nemusíme zkrátka změřit

na úrovni jeho částí. „Čisté“ efekty původu mohou být vysoké,

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

nicméně, protože tranzice není důležitá pro celkové nerovnosti

ve vzdělanostních šancích (váha tranzice je nízká), je tento efekt

ve formě „příspěvku“ docelkového efektu na dokončené vzdělání

malý nebo dokonce zanedbatelný. Na druhou stranu, nízké „čisté“

efekty původu mohou přispívat zvětší části do celkového efektu na

dokončené vzdělání, protože váha tranzice tento efekt znásobuje

(tranzice je významná).

Vážený efekt sociálního původu na průchod jednotlivými tran-

zicemi lze tedy chápat jako „příspěvek“ jednotlivých tranzic do

celkového efektu původu na dosažené (konečné) vzdělání. Pro ilu-

straci, srov. rovnici 1, kde βt ilustruje modelový efekt sociálního

původu na projití tranzici t násobený parametrem váhy tranzice

wit; suma těchto součinů, identiﬁkovaných na úrovni jednotlivých

tranzic t , pak odpovídá dosažnému vzdělanostnímu stupni E(Li)

podle sociálního původu xi. Tyto dvě složky (efekt původu aváha)

ajejich propojení původně navrhl Mare (1981), nicméně neroz-

pracoval jejich vztah to do takové podoby, aby obě tyto složky bylo

možné využít při empirické analýze nerovných šancí na dokonče-

né vzdělání.

V Buisově (2010, 2017) návrhu váha každé tranzice obsahuje tři

složky: 1) podíl populace, který je tranzici vystaven; 2) diferenciač-

ní schopnost tranzice (tedy kolik lidí úspěch/neúspěch vtranzici

zasahuje) a3) tranzitivní zisk, který je dán vzdálenostmi mezi jed-

notlivými vzdělanostními stupni, neboli co člověk přechodem do

vyššího stupně vzdělání získá (pro ilustraci srov. rovnici 2). Jedná

se okapacitní, kompoziční avertikální rozdíly vpopulacích, které

procházejí jednotlivými vzdělanostními tranzicemi. Váhy tranzic

jsou pak tvořené součinem podílu lidí, kteří čelí tranzici, podílu

lidí, kteří jsou tranzicí ovlivnění (ať už vnegativním nebo pozi-

tivním smyslu) a vertikálním rozdílem mezi tranzicemi – stup-

ni vzdělání. Tyto tři komponenty vyjadřují speciﬁcké rysy vana-

lyzovaných skupinách jednotlivých tranzic a jejich identiﬁkace

umožňuje interpretovat změnu vnerovných šancích na vzdělání

při mezikohortním srovnání, přesněji řečeno ukázat, jak moc kaž-

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

dá ztěchto složek očištěná oefekt sociálního původu knerovným

šancím na vzdělání přispívá.9

(rovnice 1)

(rovnice 2)

Buisův (2010, 2017) návrh obohacuje empirickou analýzu nerovných

šancí na vzdělání oněkolik prvků, které chyběly vpůvodnímMare-

ho návrhu. Za prvé, lze na jeho základě empiricky identiﬁkovat jak

sociálně stratiﬁkační efekt sociálního původu, tak strukturní efekt

vzdělanostních tranzic. Za druhé, tento přístup umožňuje interpreto-

vat efekt vah jednotlivých tranzic (pomocí třech charakteristik skupin

procházejících tranzicemi) aukázat, jak moc tyto tranzice „přispívají“

knerovným šancím na dokončené (ﬁnální) vzdělání. Propojení „čis-

tých“ efektů původu na vzdělanostní tranzice sváhami tranzic aiden-

tiﬁkace příspěvku každé tranzice do celkového efektu původu na do-

končené vzdělání nám tak dává nejen vhled to genealogie nerovných

šancí na vzdělání, ale také umožňuje správně interpretovat význam

„čistých“ tranzitivních efektů vtomto procesu. Vneposlední řade lze

pomocí tohoto přístupu ukázat, jak moc kapacitní proměna jednotli-

vých vzdělanostních stupňů (vzdělanostní expanze) ovlivňuje nerov-

né šance na vzdělání, atím odpovědět na otázku, zdali vzdělanostní

expanze je efektivním sociálně politickým nástrojem, sloužícím kre-

dukci nerovných šancí na vzdělání (srov. Katrňák, Hubatková, 2022).

Příčiny nerovných vzdělanostních šancí

Jaké jsou vysvětlení nerovných vzdělanostních šancí? Proč nerovné

šance na vzdělání existují aco je způsobuje? Podle typu odpovědí na

tyto otázky můžeme sociology vzdělání rozdělit do dvou obecných ka-

9 Detailní vysvětlení těchto tří složek vzdělanostních tranzicí srov. Buis (2017).

( )

it t

E L

∂

= ×

∂

∑

at risk diff capacity gain

it it it it

w= × ×

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

tegorií. První kategorie vidí příčiny nerovných vzdělanostních šancí

na straně sociálního systému, druhá kategorie pak na straně kultu-

ry (Ritzer, 1992; Barša, 1999; Katrňák, 2004). Zhlediska politického

spektra lze první vysvětlení označit jako levicové, či vamerickém kon-

textu liberální. Jeho představitelé se soustředí na socioekonomickou

strukturu společnosti avidí příčiny jejím uspořádání. Druhé vysvětlení

můžeme zhlediska politického označit jako pravicové neboli konzer-

vativní. Vychází ztoho, že omezené vzdělanostní šance jsou spojené

sjedinci, přesněji skulturním prostředním, vněmž vyrůstají. Pro první

typ vysvětlení se vsociálně stratiﬁkačním výzkumu používá také ná-

lepka „skleněný strop“, pro druhý typ vysvětlení pak „lepivá podlaha“.

V sociologii se jedná ospor mezi strukturalisty akulturology, či

mezi sociálním systémem akulturním jednáním. Vteorii reprodukce

společnosti (přetrvávání sociálních tříd zjedné generace na druhou)

se pak hovoří buď osociální nebo kulturní reprodukci, podle toho,

zdali je člověk představitelem první nebo druhé kategorie (Katrňák,

2004). Záleží tedy na tom, zdali je větší váha dána na sociální struktu-

ru nebo kulturu (Giroux, 1983; Fay, 2002). Zjednodušeně lze říct, že

zatímco liberální přístup má tendenci ze znevýhodněných vsoutěži

odosažené vzdělání veškerou zodpovědnost snímat, konzervativní

či kulturologická pozice svaluje vinu za nízké vzdělání na samotné

aktéry ana prostředí jejich původu (více ktomu srov. Barša, 1999).

Vprvním případě jsou příčiny přetrvávání vzdělanostních nerov-

ností vnější podmínky sociálního života, do nichž se člověk narodil

akteré nemůže ovlivnit. Může sice usilovat ocokoliv, ale vzásadě

dosáhne pouze toho, co mu společenské či ekonomické uspořádání

dovolí. Jedinec vtomto pojetí není považován za autonomní bytost,

která by byla izolovaná ažila mimo sociální aekonomické vazby. Spo-

lečenské uspořádání, sociální bariéry aekonomické nerovnosti ovli-

vňují jeho jednání amyšlení. Člověk zkrátka nemůže jednat napříč

těmito omezeními, protože jsou to právě tato omezení ajeho přísluš-

nost ksociální třídě, co determinuje jeho jednání. Ikdyž všechny děti

usilují oco nejvyšší vzdělání, je to právě ekonomická nerovnost ve

společnosti asociální rozdíly mezi rodinami původu, které vymezu-

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

jí, kdo jaké vzdělání získá. Ekonomické kontury sociálních tříd jsou

pak vysvětlujícím prvkem přetrvávání nerovných šancí na vzdělání.

Tyto kontury jsou ovšem také prvkem, jehož odstraněním se nerov-

né šance na vzdělání sníží. Jedná se ovnějškové (strukturální) vyme-

zení sociálních tříd, jehož změnou se změní také nerovné vzděla-

nostní šance (Katrňák, 2005). Sociologové jako Christopher Jencks

(1972), Julius William Wilson (1987), Louise Althusser (1971), Sa-

muel Bowles aHerbert Gintis (1976) či Melvin Kohn (1977) hovoří

otom, že je to stát, vobecném slova smyslu systém, který udržuje

nerovné šance na vzdělání mezi potomky rodičů zodlišných sociál-

ních tříd, protože udržuje ekonomické asociální rozdíly mezi nimi.

Pokud by tyto rozdíly zrušil, třídní nerovnosti by byly redukovány na

minimum arovnost vzdělanostní šancí by se zvýšila.

Oproti tomu, kulturologické (konzervativní) vysvětlení nerov-

ných šancí na vzdělání vychází zaktivního pojetí jedince ve společ-

nosti. Problém není vsystému, ale včlověku samotném, vjeho kul-

turních hodnotách apřístupu kokolnímu světu. Vtakovém případě

může člověk dosáhnout všeho, oco usiluje, nicméně, protože usiluje

pouze ospeciﬁcké cíle, podmíněné jeho hodnotami či kulturním

prostředím, do něhož byl socializován, dosahuje pak také pouze

těchto cílů. Basil Bernstein (1971, 1975), Shirley Brice Heath (1983),

Paul Willis (1977), Henry Giroux (1983) či Jay MacLeod (1995) se

zabývají kulturou jednotlivých sociálních tříd aanalyzují odlišnos-

ti mezi těmito třídami, které podle nich stojí za jejich rozdílnými

vzdělanostními šancemi. Ukazují, že sociální třídy nejsou bez ob-

sahu. Vyznačují se speciﬁckou kulturou, která podmiňuje jednání

jejich potomků. Kulturně podmíněné jednání však není nevyhnu-

telné. Potomci ze stejných sociálních tříd chápou okolní svět po-

dobně. Ztohoto důvodu unich existuje vysoká pravděpodobnost,

že budou také na okolní svět reagovat podobně, budou mí podobné

vzdělanostní aspirace abudou se rozhodovat podobně. Ve weberov-

ské tradici sociologie se jedná o(zjejich úhlu pohledu) smysluplné

jednání, protože jejich jednání má subjektivní smysl (který ovšem

nemusí být objektivně chápán), který je navíc sohledem na jejich

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

společenské postavení racionální. Ztohoto předpokladu vychází te-

orie racionální volby ve vzdělanostních rozhodnutích (Breen, Gold-

thorpe, 1997), někdy také jako BG teorie (srov. Goldthorpe, 2007).

Pomocí konceptu averze kriziku, podle něhož lidé nejednají tak, aby

dosáhli, co nejvyššího vzdělání, ale tak, aby nepropadli ve vzděláva-

cím systému níže než jejich rodiče, tato teorie vysvětluje asociaci

mezi dosaženým vzdělanostních stupněm asociální třídou.

Reakce nižších sociálních tříd na nerovné společenské uspořádání

je velmi důležitý faktor vkulturologickém vysvětlení nerovných šan-

cí na vzdělání. Pokud potomek usiluje ospeciﬁcké vzdělání, tak toho

může také dosáhnout, nicméně problémem nižších sociálních tříd

jsou nízké vzdělanostní aspirace, ať rodičů směrem k potomkům,

nebo samotných potomků. Problémem tedy je, že představitelé niž-

ších sociálních tříd sami neusilují oto, dostat se mezigeneračně výše

prostřednictvím vzdělávacího systému. Primárně usilují o vzděla-

nostní reprodukci, což znamená, že se „racionálně“ (podle BG teorie)

vyhýbají vzdělanostnímu propadu. Pokud by sami chtěli apřitom by

stále setrvávali na stejné třídní pozici, byl by to strukturální prob-

lém akonvenoval by sprvním strukturálním vysvětlením nerovných

šancí na vzdělání. To se ovšem podle kulturologů neděje proto, že

vzdělanostní aspirace rodičů aděti jsou přímo úměrné individuál-

nímu přesvědčení ovlastním úspěchu ve společnosti. Vpřípadě, že

většina potomků napříč třídní strukturou ví, že může dosáhnout

jakéhokoli vzdělání apozice ve společnosti, setkáme se svysokými

vzdělanostními aspiracemi, nicméně pokud toto přesvědčení neexis-

tuje, vzdělanostní aspirace pak odpovídají třídnímu postavení rodi-

ny původu. Znamená to, že vkulturologickém vysvětlení nerovných

šancí na vzdělání se jednání člověka považuje za autonomní sohle-

dem na třídní bariéry. Rodiče aděti mají speciﬁcké názory, postoje,

které pak ovlivňují proces školních výsledků azískaného vzdělání.

Pokud člověk uvěří vdosažení úspěchu, že jeho vzdělanostní šance

jsou stejné jako všech ostatních, má také velkou pravděpodobnost, že

bude také úspěšný. Pokud však nabude opačného dojmu, přesvědčí

se, že sociální aekonomické nerovnosti diskvaliﬁkují jedny na úkor

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

druhých aon patří ktěm znevýhodněným apřestane ocokoliv usilo-

vat, formuje tímto jednáním nerovné šance na vzdělání.

Protiklad mezi strukturálním a kulturologickým vysvětlením

lze doplnit ještě otřetí pozici, která obě vysvětlení propojuje (srov.

Giddens, 1984; Archer, 1988; Bourdieu, 1977, 1986, 1998; Bour-

dieu, Passeron, 1977). Reprezentanti této pozice apriori nepopíra-

jí předchozí dvě vysvětlení, ale staví se proti protikladu struktury

versus jednání apokoušejí se najít spojnice mezi nimi (Ritzer, 1992;

Barša, 1999). Tito autoři vnímají nerovné šance na vzdělání jako

podmíněné třídní strukturou, přesto ovšem neopomíjejí kulturní

obsah sociálních tříd as ním související důsledky jednání repre-

zentantů sociálních tříd pro reprodukci třídních pozic. Podle nich

třídní struktura není prázdnou skořápkou, neexistuje bez jednání.

Kulturní hodnoty ajednání jsou zase třídní strukturou podmíněny.

Jedná se opropojení struktury sjednáním anaopak, ospojnici mezi

jednáním ajeho podmínkami (více ktomu srov. Katrňák, 2004).

Závěr

Rovnost v dosaženém vzdělání podle rodinného původu zname-

ná uplatňování meritokratických principů ve vzdělávání. Mapo-

vání nerovných šancí na vzdělání má vysokou relevanci nejen pro

akademický výzkum, ale také pro vzdělanostní politiky národních

států. Konceptualizace nerovných šancí na vzdělání, jejich empiric-

ké měření ajejich efektivní snižování pomocí sociálně politických

opatření zvyšuje societální spravedlnost, ekonomickou efektivitu

atechnologický rozvoj společností.

Vtomto textu jsme se zabývali nerovnými šancemi na vzdělání

zhlediska teoretického, empirického aexplanačního. Ukázali jsme,

že ikdyž zhlediska formálního má každý přístup kplnohodnotné-

mu vzdělání garantovaný státem, zhlediska sociologického je tento

přístup limitován prostředím původu, vněmž člověk vyrůstá. So-

ciální původ je askriptivní charakteristika aotázkou pro empiric-

ký výzkum pak je, jak moc tato charakteristika ovlivňuje dosažené

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

vzdělání, či obecněji jak moc se prostřednictvím vzdělání sociální

původ promítá do životních výsledků člověka.

Efekt sociálního původu na dosažené vzdělání je konceptuali-

zován jako nerovné šance na vzdělání. Nerovné šance na vzdělání

jsou makrosociologický koncept. Vypovídají ovyšších celcích (sku-

pinách), do nichž člověk přináleží apromítají se do jeho jednání zto-

hoto úhlu pohledu. Nejedná se ocharakteristiku člověka samotného,

ojeho individuální rys. Z hlediska empirického se nerovné šance

na vzdělání indikují jako rozdíl mezi dosaženým vzděláním podle

sociálního původu při kontrole kognitivních schopností. Empirický

výzkum tedy odpovídá na otázku, jak moc se liší stejně nadané děti,

které však mají odlišný sociální původ, vdosaženém vzdělání.

Dosažené vzdělání je nicméně výsledkem dlouhodobého proce-

su, vněmž člověk kumuluje jednotlivé vzdělanostní stupně. Při em-

pirických analýzách nerovných šancí na vzdělání je nezbytné tento

fakt zohlednit, stejně jako skutečnost, že početní kapacita vzděla-

nostních stupňů se včase mění (vzdělanostní expanze). Strukturní

změnou vznikají nové vzdělanostní příležitosti, které se pak nemo-

hou nepromítat do šancí na vzdělanostní stupně podle sociálního

původu. Ztohoto hlediska je současná empirická analýza poměrně

komplexní asoﬁstikovaná. Efekt sociálního původu na průchod jed-

notlivými tranzicemi dokáží dnes sociologové spolehlivě kontro-

lovat pro kapacitní růst vzdělanostních stupňů aoba efekty navíc

interpretovat. Pochopení geneze nerovných šancí na vzdělání se tak

postupně rozšiřuje, čím empirický výzkum přispívá kteoretickým

vysvětlením existence těchto nerovností. Ty jsou spojené jednak

s uspořádáním společenského systému astrukturou jednotlivých

vzdělanostních tranzicí, tak srodinou původu a jejím ekonomic-

kým, kulturním asociálním kapitálem. Vzdělanostní politika nemů-

že intervenovat do rodiny ajejího uspořádání, může ovšem vytvářet

takové podmínky, aby nerovnosti vpřístupu ke vzdělávání byly eli-

minovány a každý člen společnosti, bez ohledu na jeho sociální

původ, měl stejnou šanci projít každou vzdělanostní tranzicí adosá-

hnout tak co nejvyššího vzdělání.

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Literatura:

Althusser, L. (1971). Ideology and Ideological Apparatuses (Notes

towards an Investigation). In: Althusser, L. (Ed.).: Lenin and Phi-

losophy and Other Essays. New York: Montly Review Press, 127–186.

Archer, M. (1988). Culture and Agency. e Place of Culture in So-

cial eory. Cambridge: Cambridge University Press.

Barša, P. 1999. Politická teorie multikulturalismu. Brno: CDK.

Bernstein, B. (1971). Class, Codes and Control: Volume 1, eoreti-

cal Studies towards aSociology of Language. London: Routledge

& Kegan Paul.

Bernstein, B. (1975). Class, Codes and Control: Volume 3, Towards

a eory of Educational Transmissions. London: Routledge &

Kegan Paul.

Blau, P. M., Duncan, O. D. (1967). e American Occupational

Structure. New York: John Wiley & Sons.

Boudon, R. (1974). Education, Opportunity, and Social Inequality:

Changing Prospects in Western Society. New York: Wiley.

Bourdieu, P. (1977). Outline of A eory of Practice. Cambridge:

Cambridge University Press.

Bourdieu, P. (1998). Teorie jednání. Praha: Karolinum.

Bourdieu, P., Passeron, J. C. (1977). Reproduction in Education, So-

ciety and Culture. London: Sage.

Bourdieu, P. (1986). e Forms of Capital. In: Richardson, J. G.

(Ed.). Handbook of eory and Research for Sociology of Educa-

tion. New York: Greenwood Press, 241–258.

Bowles, S., Gintis, H. (1976). Schooling in Capitalist America: Edu-

cational Reform and the Contradictions of Economic Life. Lon-

don: Routledge & Kegan Paul.

Breen, R., Goldthorpe, J. H. (1997). Explaining Educational Diﬀe-

rentials. Rationality and Society 9 (3), 275–305.

Breen, R., Jonsson, J. O. (2000). Analyzing Educational Careers:

A Multinominal Transition Model. American Sociological Re-

view 65(5), 754–772.

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Buis, M. L. (2010). Inequality of Educational Outcome and Inequ-

ality of Educational Opportunity in the Netherlands during the

20th Century. (PhD thesis), Amsterdam: Amsterdam University.

Buis, M. L. (2017). Not all transitions are equal: e relationship

between eﬀects on passing steps in a sequential process and

eﬀects on the ﬁnal outcome. Sociological Methods & Research

46(3), 649–680.

Cameron, S. V., Heckman, J. J. (1998). Life cycle schooling and dy-

namic selection bias: Models and evidence for ﬁve cohorts of

American males.Journal of Political Economy 106(2), 262–333.

Fay, B. (2002). Současná ﬁlosoﬁe sociálních věd. Praha: Slon.

Fónadová L. (2014). Nenechali se vyloučit. Sociální vzestupy Romů

včeské společnosti. MUNI Press: Brno.

Giddens, A. (1984). e Constitution of Society: Outline of the eo-

ry of Structuration. Berkeley: University of California Press.

Giroux, A. H. (1983). eory and Resistance in Education: APeda-

gogy for the Opposition. New York: Bergin & Garvey.

Goldthorpe, J. H. (2010). Analysing Social Inequality: ACritique of

Two Recent Contributions from Economics and Epidemiology.

European Sociological Review 26(6), 731–744.

Goldthorpe, J. H. (2007). e eory Evaluated. In: Goldthorpe,

J. H. On Sociology. Volume Two. Stanford, 73–100.

Halsey, H. A., Heath, A. F., Ridge, J. M. (1980). Origins and Destina-

tions: Family, Class, and Education in Modern Britain. Oxford:

Oxford University Press.

Härkönen, J., Sirniö, O. (2020). Educational transitions and edu-

cational inequality: Amultiple pathways sequential logit model

analysis of Finnish birth cohorts 1960–1985.European Sociologi-

cal Review36(5), 700–719.

Hauser, R. M., Featherman, D. L. (1976). Equality of schooling:

Trends and prospects.Sociology of Education 49(2), 99–120.

Heath, B. S. (1983). Ways with Words: Language, Life and Work in

Communities and Classrooms. Cambridge: Cambridge Universi-

ty Press.

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Jacob, W. J., Holsinger, D. B. (2009). Inequality in Education: ACri-

tial Analysis. In: Holsinger, D. B., Jacob, W. J. (Eds.). Inequality in

Education: Comparative and International Perspective. London:

Springer, 1–33.

Jencks, C. et al. (1972). Inequality: AReassessment of the Eﬀect of

Family and Schooling in America. New York: Basic Books.

Karlson, K. B. (2019). College as equalizer? Testing the selectivity

hypothesis.Social Science Research80, 216–229.

Katrňák, T. (2004). Odsouzeni kmanuální práci. Vzdělanostní re-

produkce vdělnické rodině. Praha: Sociologické nakladatelství.

Katrňák, T. (2005). Třídní analýza asociální mobilita. Brno: CDK.

Katrňák, T., Simonová, N., Fónadová, L. (2013). Od diferenciace

kdiverziﬁ kaci: test MMI aEMI včeském středním vzdělávání

vprvní dekádě 21. století. Sociologický časopis 49(4), 491–520.

Katrňák, T., Hubatková, B. (2022). Transitional Inequality Oﬀset:

Educational Expansion and Inequality of Educational Opportu-

nity in European Countries between 2000 and 2018. European

Sociological Review (v tisku).

Kogan, I. (2012). Tertiary education landscape and labour market

chances of the highly educated in Central and Eastern Euro-

pe.European Sociological Review28(6), 701–703.

Kohn, L. M. (1977). Class and Conformity: AStudy in Values. With

Reassessment. Chicago: e University of Chicago Press.

Legrand, A., Pistolesi, N., Trannoy, A. 2009. Equality of Opportunity

and Luck: Deﬁnitions and Testable Condition, with An Applica-

tion to Income in France. Journal of Public Economics 93(11-12),

1189–1207.

MacLeod, J. (1995). Ain’t No Makin’ It: Aspirations & Attainment in

aLow-Income Neighborhood. Boulder: Westview Press.

Mare, R. D. (1980). Social background and school continuation

decisions. Journal of the American Statistical Association 75,

295–305.

Mare, R. D. (1981). Change and stability in educational stratiﬁca-

tion.American Sociological Review 46, 72–87.

Nerovné šance na vzdělání: teoretické vymezení aempirické měření

Mare, R. D. (1993). Educational stratiﬁcation on observed and unob-

served components of family background. In: Shavit, Y., Blossfeld,

H.-P. (eds.). Persistent Inequality: Changing Educational Attain-

ment in irteen Countries. Boulder: Westview Press, 351–376.

Müller, W., Karle, W. (1993). Social selection in educational sys-

tems in Europe.European Sociological Review9(1), 1–23.

Raftery, A. E., Hout, M. (1993). Maximally maintained inequality:

Expansion, reform, and opportunity in Irish education, 1921-

75.Sociology of Education 66(1), 41–62.

Ritzer, G. (1992). Sociological eory. New York: McGraw-Hill.

Shavit, Y., Blossfeld, H. P. (1993).Persistent Inequality: Changing

Educational Attainment in irteen Countries. Boulder: We-

stview Press.

Shavit, Y., Yaish, M., Bar-Haim, E. (2007). e persistence of persis-

tent inequality. In: Sheer, S., Pollak, R., Otte. G., Gangl, M. (eds.)

From Origin to Destination. Frankfurt: Campus, 37–57.

Smith, M. (2019). Educational pathways and their role in occupa-

tional and class attainment in Czech society. Czech Sociological

Review 55(6), 853–878.

Strategie vzdělávací politiky ČR do roku 2030+. (2021). MŠMT ČR.

Online: https://www.msmt.cz/vzdelavani/skolstvi-v-cr/strate-

gie-2030

Torche, F. (2011). Is aCollege Degree Still the Great Equalizer? In-

tergenerational Mobility across Levels of Schooling in the United

States. American Journal of Sociology 117(3), 763–807.

Trow, M. (1973). Problems in the transition from elite to mass higher edu-

cation. Berkeley, CA: Carnegie Commission on Higher Education.

Van de Werhorst, H. G. (2014). Changing societies and four tasks

of schooling: challenges for strongly diﬀerentiated educational

systems. International Review of Education 60(1), 123–144.

Willis, P. (1977). Learning to Labour: How Working Class Kids Get

Working Class Jobs. London: Saxon House.

Wilson, W. J. (1987). e Truly Disadvantaged: e Inner City, e

Underclass, and Public Policy. Chicago: University of Chicago Press.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

ANALÝZA STRATIFIKAČNÍCH SYSTÉMŮ

STŘEDNÍ AVÝCHODNÍ EVROPY:

ROLE KULTURNÍCH ASOCIÁLNÍCH

DIMENZÍ NEROVNOSTI10

N SIMONOVÁ – P SOUKUP

Úvod

Post-socialistická transformace středo- a východoevropských

států se stala novou příležitostí koživení tématu třídy atřídního

uspořádání společnosti vsociologické analýze. Vyvstala otázka, zda

je třída stále ještě užitečným nástrojem kpopisu společnosti, či zda

její úloha pomalu, ale jistě zaniká. Přechod ktržní ekonomice, ke

kterému došlo po zhroucení socialistického experimentu, ssebou

přinesl étos zásluhovosti avíru vsystém založený na schopnostech

aúsilí jedince. Navzdory skutečnosti, že post-socialistická trans-

formace skutečně vedla knárůstu příjmové nerovnosti achudoby,

téma nerovnosti, či dokonce rostoucí sociální nerovnosti, ustou-

pilo do pozadí (Ost, 2009). Vyvstaly však dvě dílčí otázky: vznikl

speciﬁcký post-komunistický vzorec transformace sociální struk-

tury, společný všem zemím Východního bloku? Aje tento strati-

ﬁkační vzorec shodný sprocesy probíhajícími na Západě nebo se

vzájemně liší?

Dnešní odpověď je překvapivě shodná spredikcemi z90. let:

postkomunistické země nevykazují totožný vzorec transformace

10 Práce na této kapitole byla podpořena grantovým projektem GAČR: Vývoj so-

ciální mobility vzemích Střední aVýchodní Evropy od 70. let 20. století do součas-

nosti: princip dynamické rovnováhy? (GA22-33722S).

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

sociální struktury (Ost, 2015; Saar, Trumm, 2017) astáty se liší

podobně, jako se lišily ještě před tím, než se staly socialistickými

(Simkus, Róbert, 1995). Vzorce dosahování statusu se mezi oběma

politickými režimy nezměnily anevznikl tedy typický post-socia-

listický vzorec dosahování socio-ekonomického statusu. Rozdí-

ly vsociální mobilitě napříč post-komunistickými zeměmi nelze

jednoduše vysvětlit ani přenosem vzorců zdob komunismu, ani

speciﬁckými trajektoriemi po pádu socialismu (Gugushvili, 2015).

Stejně tak není možné připisovat veškeré rozdíly mezi Výcho-

dem a Západem pouze socialistickému politickému uspořádání

(Simkus, Róbert, 1995). Tyto závěry platí itehdy, zaměříme-li se

na jednotlivé statusotvorné dimenze, tedy dílčí kapitály (sociál-

ní, kulturní, ekonomický), které jedinci nasazují pro zajištění co

nejvýhodnější pozice vsociální struktuře. Budeme se jim věnovat

ivnaší analýze.

Názory na to, jaký zkapitálů byl či je zásadní vpřeměně so-

ciální struktury po pádu socialismu, tj. během post-socialistické

transformace, se různí (Matějů, 1996; Nee, Matthews, 1996; Ró-

na-Tas, 1998). Proces přeměny sociálního či politického kapitálu

vkapitál ekonomický je však přijímán bez větších námitek, stejně

jako dominance sestupné sociální mobility pro většinu obyvatel

post-komunistických států. Jinými slovy, existují silné pochybnos-

ti oskutečné restratiﬁkaci společnosti arozbití tehdejšího mecha-

nismu obsazování sociálních pozic, ateoretici se přiklání spíše ke

kontinuitě statusu, na které vydělali nomenklaturní kádři, vedo-

ucí podniků ainsideři, kteří snadno privatizovali státní podniky

(Szelényi, Szelényi, 1995; Večerník, Matějů, 1998; Unt, Saar, 2011;

Saar, Trumm, 2017). Intragenerační mobilita zůstala velmi nízká

(Saar, Helemäe, 2011).

Cílem tohoto textu anaší analýzy je ukázat, kam se po počáteč-

ních letech transformace, které jsou dobře zdokumentovány, vyvi-

nuly stratiﬁkační systémy zemí V4 (Visegrád countries), tedy čtyř

nástupnických států bývalých socialistických republik střední avý-

chodní Evropy (České republiky, Slovenska, Polska aMaďarska). Do

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

analýzy je komparativně zahrnuto též Rakousko, jakožto zástupce

zemí sice kapitalistických, ale geograﬁcky ahistoricky spřízněných.

V třídní analýze jsme využili postup, který nově aplikoval Sava-

ge et al. (2013), tedy analýzu latentních tříd. Shodně jsme použili

proměnné zachycující dílčí kapitály, nejen tradiční ekonomický, ale

též sociální akulturní kapitál.11 Spomocí dat EU-SILC (Výběrové

šetření příjmů aživotních podmínek domácností) jsme zjišťovali,

zda lze včase (mezi lety 2006 a2015) av jednotlivých státech iden-

tiﬁkovat sociální třídy, jaké typy a kolik. Jsou sociální nerovnosti

včase amezi společnostmi stejné, nižší či vyšší akterý zkapitálů

vnich hraje dominantní roli?

Podobně jako se to podařilo ve Velké Británii, imy bychom rádi

zachytili poslední vývoj třídní struktury vzemích střední avýchod-

ní Evropy svyužitím více kapitálů než jen ekonomického. Dalším

hlavním důvodem je snaha zjistit, zda je proces přeměny sociální

struktury (ve smyslu jeho kvality, tj. proměny sociálních tříd) stejný

vtradiční kapitalistické společnosti ivzemích střední avýchodní

Evropy se socialistickou zkušeností. Naše analýza je rozdělena do 5

částí. První část se věnuje vývoji sociální struktury vzemích V4, dru-

há zmiňuje proměňující se role jednotlivých typů kapitálu vkrysta-

lizaci sociální struktury nástupnických států. Třetí část se věnuje te-

oretickému přístupu kanalýze sociální stratiﬁkace atřídní analýze.

Část čtvrtá popisuje použitou metodologii astrategii analýzy. Pátá

část se pak věnuje výsledkům.

11 Pro vytvoření latentních tříd by potenciálně bylo možné využít též informace

ovzdělání. Pokud bychom to provedli, výrazně bychom nerespektovali návaznost

na studii Savage akol. (2013). Konzistentně jsme využívali informaci opříjmu

(části ekonomického kapitálu), sociálních kontaktech (části sociálního kapitálu)

akulturních aktivitách (části kulturního kapitálu). Vzdělání je vtěchto indikáto-

rech částečně implicitně přítomno, zanalýz českých dat víme, že například kore-

lace mezi dosaženým vzděláním apříjmem je cca 0,4.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Vývoj sociální struktury vzemích V4

Jak jsme již řekli v úvodu, rozpad Východního bloku a přechod

kekonomické liberalizaci zcela jistě neměl jednoznačný efekt na

sociální nerovnosti amobilitu (Gugushvili, 2015). Pád socialismu

sám osobě kžádné radikální změně vzorce mezigenerační soci-

ální mobility (tj. přenosu sociálního statusu zgenerace rodičů na

generaci dětí) nevedl. Jedinými faktory, které dostatečně vysvětlují

post-socialistický vývoj, je působení samotné socialistické destra-

tiﬁkační politiky ajejí dějinná setrvačnost. Gugushvili (2017) tak

na výsledcích 24 států střední avýchodní Evropy ajižního Kavka-

zu zpochybňuje dřívější hypotézy ekonomů, dle kterých měl mít

přechod ktržní ekonomice pozitivní vliv na růst sociální ﬂuidity

apříležitostí (Hout, DiPrete, 2006; Szelényi, 2002; Verhoeven et al.,

2008). Ivjiných státech totiž došlo krůstu příjmových asociálních

nerovností. Je zmapován obecně v zemích OECD, nikoli pouze

vpost-socialistických státech (Atkinson, 2008; Večerník, 2010; Li,

Devine, 2011; Mysíková, 2016).

Co se týče výše těchto nerovností vzemích post-komunistic-

kých, speciﬁcita států střední a východní Evropy se projevovala

již před samotným pádem socialismu, kdy zde panovaly přízni-

vější sociální rozdíly než ve zbytku Sovětského bloku, avšak ani

poté zde propad životní úrovně nebyl tak výrazný, jako vzemích

bývalého SSSR, jihovýchodní Evropy apobaltských států (Večer-

ník, 1995; Matějů, 1996; Garner, Terrell, 1998; Večerník, Matějů,

1998). Řada autorů tento jev vysvětlovala snahou zemí V4 udržet

si rovnováhu mezi přechodem kvolnému trhu asociální ochranou

obyvatel (např. Možný, 1994; Vláčil, 1995); oproti tomu radikálním

nástupem neoliberální praxe volné ruky trhu vpobaltských ajiho-

východních zemích.

Kromě toho, že se země střední avýchodní Evropy významně

lišily od ostatních post-socialistických republik, překvapivě se zařa-

dily po bok severských států, alespoň co se příjmových nerovností

týče (Federičová, 2011). Analýza na datech EU-SILC za rok 2007

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

ukázala, že např. Česká republika a Slovensko patřily vté době

mezi země snejnižšími příjmovými nerovnostmi vEvropě ařadi-

ly se po bok severských zemí, jako je Dánsko, Norsko, Finsko či

Švédsko, ato inavzdory přechodu zcentrálního plánování na trž-

ní ekonomiku. Ostatní bývalé komunistické země (Litva, Lotyšsko,

Estonsko aMaďarsko) se nacházely naopak spíše vedruhé polovině

distribuce zemí – jednalo se tedy ozemě snejvyššími mzdovými

nerovnostmi. Federičová vysvětluje rozdílný vývoj sociální poli-

tikou zaměřenou proti prohlubujícím se mzdovým nerovnostem

(Federičová, 2011).

Saar aTrumm (2017) detailně popsali, že na počátku 90. let vze-

mích V4, které jsou předmětem naší analýzy, začínal Gini index na

nižších hodnotách ai vprůběhu celého sledovaného období (1987-

2016) se zde držel níže, tj. rostl zde mnohem pomaleji než např.

vpobaltských státech, Rumunsku nebo Bulharsku, kde došlo knej-

většímu nárůstu nerovností vpříjmech. Také třídní mobilita byla

nejvyšší vbývalých sovětských republikách azemích jihovýchodní

Evropy. Vpobaltských republikách (Litvě, Lotyšsku aEstonsku) se

Gini index, zachycující příjmové nerovnosti, v r. 2014 pohyboval

okolo 35, přičemž průměr zemí EU 27 činil 31.

Oproti tomu vMaďarsku, Slovensku aČeské republice se Gini

index pohyboval mezi 25 a29, což dokládá skutečné rovnostářské

založení těchto zemí. Výjimku tvořilo Polsko, jež se vyznačova-

lo většími příjmovými nerovnostmi již na konci socialismu (Gini

index 28), nicméně v r. 2014 vykazovalo taktéž nižší nerovnos-

ti než pobaltské státy astáty jihovýchodní Evropy. Všimněme si

nekonzistentního postavení Maďarska vdatech zr. 2007 a2014:

zatímco vroce 2007 patřilo Maďarsko mezi země snejvyššími ne-

rovnostmi, vr. 2014 naopak mezi státy s nerovnostmi nízkými,

a poněkud paradoxně se tehdy ¾ obyvatel vyjádřily vůbec nej-

kritičtěji zpost-socialistických zemí knízkému Gini koeﬁcientu

s tím, že nerovnosti v příjmech považují za příliš vysoké (Saar,

Trumm, 2017). Bude velice zajímavé se vtomto ohledu zaměřit na

výsledky naší analýzy.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Analýza Mysíkové (2016) poukázala na polarizaci příjmů vle-

tech 1988 až 2008, neboli jev zvaný „vyprazdňování středopříj-

mových vrstev“ (angl. hollowing of the middle). Její komparativ-

ní analýza nerovností, kde vcentru zájmu stála Česká republika,

ukázala, že celková nerovnost vpracovních příjmech jednotlivců

vzrostla nejvíce v počátečním období ekonomické transformace

(v letech 1988 až 1996). Jednotlivci měli vroce 1996 téměř 2-krát

větší pravděpodobnost, že se ocitnou pod hranicí 10% nejnižších

příjmů, či naopak nad hranicí 10% nejvyšších příjmů zroku 1988

(tj. příjmy zroku 1988 byly vanalýze brány jako referenční). Vná-

sledujícím období 1996–2008 zůstal Gini koeﬁcient neměnný afe-

nomén polarizace příjmů ustal, spíše je patrný mírně opačný trend.

Otázka ozavršení transformace, tj. zda již Česká republika dosáhla

hladiny příjmových nerovností srovnatelné se západní Evropou,

odhalila, že vroce 2008 byly rozdíly vpříjmech nejvyšší vNěmecku

(a to ivrámci jednotlivých vzdělanostních kategorií), zatímco vČR

patřily tyto rozdíly knejnižším. Oproti tomu byl vČR Gini koeﬁ-

cient vyšší pro muže avysoce vzdělané jedince, zatímco vostatních

srovnávaných zemích (Německu, Rakousku, Polsku, Maďarsku)

tomu bylo obráceně.

Odrazový můstek restratiﬁkace akonverze

jednotlivých typů kapitálů po r. 1989

Zjištění zpočátku 90. let, že „ačkoli pád komunistického režimu

ve Východní Evropě mohl přinést změnu vpovaze sociální hie-

rarchie, ty nejvýhodnější společenské pozice jsou stále obsazeny

týmiž lidmi“ (Treiman, Szelényi, 1993: 165) bylo překvapivě trefné

avývoj odhadlo na řadu dalších let dopředu. Dnes je již všeobecně

přijímaným faktem, že „otevírající se možnosti sociálního vzestu-

pu nebyly po roce 1989 zdaleka výsledkem meritokratických prin-

cipů, nýbrž následkem společenských „mikrovztahů“, propoju-

jících staré a nové elity“ (Večerník, Matějů, 1998). Vynořivší se

skupiny, disponující nečekaně velkými sumami peněz, restituce

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

aprivatizace velkého kapitálu vygenerovaly novou ekonomickou

elitu vlastníků, manažerů abankéřů. Ředitelé agenerální ředitelé

se dle Matějů (1998) nejvíce obměnili vČR (v r. 1994 pouze 19%

zastávalo stejnou pozici jako již vr. 1988), zatímco vMaďarsku na

svých místech zůstalo 36% avPolsku 33% manažerů. Jiní autoři

však udávají vpodstatě stejný podíl pro ČR jako pro Maďarsko

aPolsko, tj. že se zhruba dvě pětiny nových manažerů rekrutovaly

zekonomické elity předchozího režimu (Vláčil, 1995; Machonin,

Tuček, 1994).

Velká část z nich byla bývalými „nomenklaturními kádry“12,

kteří přeměnili svůj politický asociální kapitál vekonomický. Ve

světě velkého podnikání se na počátku transformace prosazovaly

spíše ty kapitály, které mohly ekonomický kapitál úspěšně subs-

tituovat aumožnit jeho akumulaci (Matějů, Lim, 1995; Večerník,

1997). Na příkladech Polska aMaďarska Mink aSzurek (1993; po-

dobně Staniskisz, 1991) ukázali, jak se již vobdobí socialistického

zřízení podařilo zřetelně zvýhodnit ředitele státních podniků, ve-

dení nebo obecněji ty, kdo byli zodpovědní za státní sektor. Na-

zývají to „neviditelným přesunem“. VPolsku například došlo ke

schválení série zákonů, které zvýhodnili nomenklaturu vpřesunu

státního majetku do soukromých rukou. Oproti tomu druhou nej-

silnější skupinou pronikající na nejvyšší místa vekonomické elitě

byli „odborníci“ (v ČR 19%, vMaďarsku aPolsku cca 15%), znichž

12 Nomenklaturou se označoval seznam funkcí, jejichž obsazení vyžadovalo

souhlas stranických orgánů. Fakticky se tak stal označením vládnoucí skupiny

osob, jež se vnitřně dále hierarchicky členila podle různé úrovně pravomocí. Za-

hrnovala řídící pracovníky na střední nebo nejvyšší úrovni, tj. od řídící funkce na

úrovni vedení menšího závodu či podniku výše, tj. včetně řídící funkce na úrovni

obvodního nebo okresního národního výboru, středních pozic na vysoké škole,

vnemocnici, ve větším vědeckém pracovišti, na úrovni krajského národního vý-

boru, ředitelství velkého státního podniku, na úrovni rektorátu vysoké školy či na

úrovni jiných centrálních orgánů, atd. Tato vládnoucí skupina se postupně stala

isociální vrstvou. Ta požívala osobních irodinných privilegií, zejména skrytých

materiálních výhod (Matějů, Řeháková, 1993).

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

se vzemích V4 rekrutovaly rovněž nové politické elity (Matějů,

1993a, b).

Vedle toho docházelo vpopřevratové době také khromadění ma-

jetků nelegální či nemorální cestou, ato především prostřednictvím

praní špinavých peněz, měnových adaňových podvodů, pašování

a jiných forem hospodářské kriminality, zneužívání mocenských

pozic kobohacování, korupce, využívání mezer vlegislativě apod.

(Machonin, Tuček, 1994). Nový režim tak zvýhodňoval mnohem

více vyšší vrstvy než střední, ato mimo jiné preferenčním zachá-

zením sbývalými státními podniky, nevšímavostí k nemravnému

podnikání bývalé nomenklatury arozsáhlou redistribucí prostřed-

ků směřujících od středních příjmových skupin k nejvyšším, kdy

přerozdělovací toky byly zpravidla skryté a zahrnovaly například

tolerované okrádání drobných akcionářů, vkladatelů aspotřebitelů

(Večerník, 1999).

Zároveň však, jak jsme již konstatovali výše, bylo snahou zemí

V4 udržet po pádu socialismu apřechodu knovému politicko-eko-

nomickému uspořádání rovnováhu mezi volným trhem asociální

ochranou obyvatel, tj. tlumit dopady transformace. Proto zde sná-

stupem kapitalismu nedošlo ktak dramatickému propadu životní

úrovně, jako např. vRusku či Bulharsku (Večerník, Matějů, 1998).

Jedním ze způsobů, jakým byly dopady na běžné občany tlumeny,

bylo udržování (téměř) plné zaměstnanosti novou ekonomickou

ipolitickou elitou. Noví kapitalisté tak legitimizovali své nově naby-

té soukromé vlastnictví, protože dělníci naznačovali, že kdyby doš-

lo khromadnému propouštění, dokázali by se zorganizovat azpo-

chybnili by oprávněnost managementu. Stejně tak nová politická

elita, která se udržováním plné zaměstnanosti snažila vyhnout so-

ciálním nepokojům a zajistit hladký průběh transformačního ob-

dobí. Pravicové politické strany tak ipřes liberalistickou rétoriku

uplatňovaly dále státně paternalistickou politiku (Možný, 1991,

1994; Saar, Helemae 2011).

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Nové (či staronové?) mechanismy utváření sociální struktury

Paralelně snetransparentními anevýkonovými mobilitními dra-

hami se však přesto postupně ukazovalo, že se zvýšila statusová

konzistence (Matějů, Kreidl, 2001) adocházelo kpřeměně třídní

diferenciace ve prospěch kvaliﬁkovanější struktury pracovních sil

azpevňující se vazby mezi vzděláním apříjmem (Machonin, 2003).

Začala se značně zvyšovat návratnost vzdělání (Chase, 1998), ato

dokonce mnohem více ve východních než západních zemích (My-

síková, Večerník, 2018). Navzdory živelným začátkům nového

politického aekonomického uspořádání zemí střední avýchodní

Evropy se klíčovým momentem pro mezigenerační sociální mo-

bilitu, vsouladu svíceméně zásluhovým fungováním společnosti,

stala mobilita vzdělanostní (Tuček, 2003a). Též analýza příjmo-

vé nerovnosti doložila, že příjmy se výrazně utvářely pod vlivem

dosaženého vzdělání. Ačkoli nerovnost pracovních příjmů značně

vzrostla u všech vzdělanostních kategorií, nejnižší nárůst nastal

u nízce vzdělaných. Dokonce iv případě žen sehrálo výraznou

roli při formování příjmů vzdělání – ženy svysokým vzděláním

se posouvaly směrem kvysokým příjmům, zatímco ženy snízkým

vzděláním se přesouvaly do nižších částí příjmového rozdělení

(Mysíková, 2016).

Co se týče zmíněné příjmové nerovnosti, na základě dostup-

ných studií semá obecně za to, že vyšší příjmová nerovnost acel-

kový pokles materiální životní úrovně zvýšily vliv ekonomického

kapitálu rodičů na sociální status potomků vtransformační době,

zatímco vliv jejich kulturního kapitálu na životní šance potom-

ků poklesl. Gugushvili (2015, 2017) však na datech EVS (24 zemí

střední avýchodní Evropy ajižního Kavkazu) ukázal opak, totiž

že rozhodující vdosahování jedincova vzdělanostního azaměst-

naneckého postavení je dimenze vzdělání rodičů, ato vmnohem

větší míře, než jejich zaměstnání. Ke stejnému závěru nezávisle

dospěly ianalýzy vzdělanostních nerovností avzdělanostní mobi-

lity vČeské republice. Celkově je možné porevoluční vývoj zhle-

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

diska nerovností vpřístupu ke vzdělání shrnout tak, že dle posled-

ních dostupných analýz pomalu dochází kpoklesu vzdělanostní

reprodukce, ikdyž zatím ne příliš razantně (např. Matějů, 1993b;

Simonová, 2003; Katrňák, 2005; Matějů, Řeháková, Simonová,

2007).

Stejně jako před rokem 1989 je dominantní dimenzí sociální-

ho původu, zapříčiňující reprodukci vzdělanostních nerovností,

vzdělání rodičů (zejména otce). Vzdělanostní status se v českých

rodinách reprodukuje shodným způsobem – asice převážně přes

vzdělání toho zrodičů, který dosáhl vyššího vzdělanostního statusu

(Simonová, 2008, 2011; Simonová, Soukup, 2015). Také kompara-

tivní analýza ČR se Švýcarskem, Německem, Polskem aŠvédskem

nejenže potvrdila, že faktor vzdělání otce má vČR vmezigenerační

reprodukci vzdělání větší důležitost než jeho EGP, ale vliv vzdělání

otce se vČR ukázal být ze všech analyzovaných zemí nejvyšší (Si-

monová, Soukup, 2009). Státem, který se ČR podobal (data do r.

2002) ve způsobu reprodukce vzdělanostního statusu nejvíce, bylo

Švýcarsko. Co se týče přenosu kulturního kapitálu, zatímco vČes-

ké republice, Švýcarsku a Švédsku byl doložen jeho přenos skrze

vzdělání (tj. funguje zde tradiční kanál vzdělání otce – vzdělání dí-

těte), vPolsku aNěmecku to bylo nikoliv skrze vzdělání, ale skrze

vazbu profese – vzdělání.

Taktéž Gugushvili (2017) ukázal, že pro generace narozené

před r. 1973 (tedy vstupující na trh práce vdobách socialismu)

bylo vprocesu dosahování sociálního statusu mnohem důležitěj-

ší vzdělání rodičů (kulturní kapitál), než jejich zaměstnání (eko-

nomický kapitál). Pro generace vstupující na pracovní trh až po

pádu komunismu (tj. narozené mezi lety 1973–1987) měly obě

dvě dimenze sociálního původu, jak vzdělání, tak zaměstnání ro-

dičů, vliv stejný. Ruku vruce s tím se však v nových společen-

ských poměrech prohloubil negativní vliv nízkého vzdělání rodičů

ajejich dělnické třídní příslušnosti. Oproti tomu se však vpro-

cesu dosahování sociálního statusu nastupujících generací záro-

veň snížily výhody spojené svysokým vzděláním rodičů ajejich

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

příslušností ktřídě „salariátu“. Gugushvili tvrdí, že ani ujiných

aspektů kulturního a ekonomického kapitálu se v transformač-

ní době neprokázal rostoucí efekt. Každopádně, dominantní vliv

kulturního kapitálu rodičů (oproti ekonomickému) přetrval ipo

pádu socialismu.

Současný přístup kvýzkumu sociální stratiﬁkace

Klasická teoretická uchopení problematiky sociální stratiﬁkace,

resp. sociálních nerovností kladou důraz na odlišné faktory, de-

terminující socio-ekonomický status jedince. Zatímco pro Mar-

xe bylo zásadním faktorem vlastnictví výrobních prostředků, pro

Webera to bylo jak ekonomické vlastnictví, tak schopnosti, pres-

tiž a politická moc. Funkcionalisté tvrdili, že cílem společnosti

je obsadit statusy těmi nejvhodnějšími jedinci, tj. vzájmu efek-

tivity systému jsou nejdůležitějšími faktory schopnosti, znalosti

a dovednosti jejich nositelů (Davis, Moore, 1945). Blau a Dun-

can (1967) proto vyzdvihují význam vzdělání jako determinanty

zaměstnaneckého statusu az něj vyplývajícího příjmu. Porozumě-

ní sociální stratiﬁkaci moderní společnosti je podle nich nejlépe

indikováno systematickým výzkumem statusů povolání amobi-

litou mezi nimi. Status povolání považují za nejlepší indikátor

ekonomické třídy. Na teoretické úrovni totiž Duncan tvrdil, že

povolání je činností spojující vzdělání apříjem. SEI = 0,59 × pří-

jem + 0,55 × vzdělání – 6. Později zněj byl odvozen Mezinárodní

index socioekonomického statusu povolání ISEI (Ganzeboom, De

Graaf, Treiman, 1992).

Tradiční přístup ke třídám byl založen na umístění jedince dle

jeho povolání azaměstnaneckého statusu vrámci již dříve valido-

vaných třídních klasiﬁkací. Jinak řečeno, byl to přístup deduktivní,

kdy bylo nejdříve vyvinuto třídní schéma Wrightovo (1985), ato

poté došlo kmodiﬁkaci na EGP, založené na pracovní pozici jed-

notlivce (roztříděné do 11, 9 či menšího počtu tříd, potřebných pro

analýzu). Podstatou této třídní kategorizace bylo rozlišovat jedince

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

na zaměstnance azaměstnavatele a zohlednit typ zaměstnanecké

smlouvy. Byla jí též umožněna mezinárodní komparace, ikdyž zde

samozřejmě může nastat problém smezinárodní srovnatelností dat

(Rose, Harrison, 2007).

Historická analýza studií sociální mobility a stratiﬁkace uká-

zala, že přinejmenším až do začátku 21. století to byla katego-

rie zaměstnání (occupation) a nikoli příjmu či bohatství, která

představuje univerzální indikátor umožňující komparace napříč

společnostmi iv čase, a to včetně testování sociologických teo-

rií (Van Leeuwen, Maas, 2010). Potvrzuje se tak tzv. Treimanova

konstanta, tedy jev, kdy určitá zaměstnání asnimi spojená moc

aprestiž jsou shodné napříč všemi společnostmi (Hout, DiPrete,

2006). Vliteratuře posledních let se však objevila námitka, že eko-

nomický přístup kdiagnostice formování tříd arozdílů mezi nimi,

založený na rozhodující roli zaměstnání, nedostatečně zachycu-

je jemnější nuance sociálního akulturního kapitálu ajejich tvůrčí

podíl na kategorii sociální třídy (Savage et al., 2005, 2013). Zrodil

se požadavek na multidimenzionální model sociální třídy, kdy by

součinnost (alespoň) všech 3 hlavních forem kapitálu poskytovala

větší detail/vysvětlení třídních rozdílů, tedy umožnila zpracovat

kulturně citlivou analýzu.

Autoři tohoto „nového“ přístupu se proto snažili postupovat spí-

še induktivně. Za pomoci indikátorů jak ekonomického, tak sociál-

ního akulturního kapitálu se snažili identiﬁkovat třídní strukturu

současné společnosti, vjejich případě na příkladu Velké Británie.

Pomocí analýzy latentních struktur identiﬁkovali 7 tříd, okterých

tvrdí, že jsou schopné zachytit jak polarizaci sociální struktury, tak

sociální roztříštěnost na úrovni středních vrstev.13 Savage upozor-

ňuje také na rozdíly vpříjmech vrámci povolání, tj. že primární cíl

EGP třídní klasiﬁkace, zařazení jedince do sociálních tříd, nelze zce-

la odvíjet od kategorie zaměstnání, protože ivjedné zaměstnanecké

13 Na horizontální heterogenitu povolání typických pro střední třídu, kterou EGP

údajně nedostatečně reﬂektuje, upozorňuje např. Oesch (2006).

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

třídě lze pozorovat mobilitu vpříjmech atedy isociální mobilitu.

Erikson aGoldthorpe (2010) však přesto tvrdí, že zaměstnanecká

třídní vymezení jsou zásadní astěžejní pro výzkum sociální stratiﬁ-

kace společnosti.

Na základě analýzy Savage tvrdí, že doložil, že žádné konkrét-

ní zaměstnání není typické pro jeho nově extrahovaných 7 tříd,

vyjma výkonných ředitelů (angl. chief executive oﬃcer), typických

pro elitu (Savage et al., 2013). Hlavním přínosem práce Savage-

ho ajeho nové třídní struktury je identiﬁkace elity ajejí odliše-

ní od tzv. servisní třídy (Goldthorpe, 1980) anaopak, ztotožnění

servisní třídy stzv. etablovanou střední třídou (angl. established

middle class), zahrnující celou čtvrtinu britské společnosti. Dal-

ším významným momentem je také pojmenování polarizace brit-

ské společnosti, kdy na jednom pólu stojí prekariát ana druhém

elita. Tradiční dělnická třída přitom stárne azbritské společnosti

pomalu mizí (14%). Savage et al. (2013) tvrdí, že vstupujeme do

nové, třetí fáze zkoumání tříd astratiﬁkace – tím, že budeme za-

chycovat iširší kulturní asociální kontext.

Analýza, data aproměnné

Cílem analýzy bylo identiﬁkovat apopsat sociální třídy vČeské re-

publice aokolních zemích, označovaných jako země Visegrádské 4

(Maďarsko, Polsko aSlovensko). Pro srovnání jsme se také rozhodli

přidat stát tradičně kapitalistický, nicméně geograﬁcky ihistoric-

ky spřízněný se státy Střední Evropy – Rakousko. Třídní schéma

pro jednotlivé země jsme se rozhodli vytvořit ve stejném stylu, jaký

uplatnil Savage et al. (2013) na britské společnosti. Kapitál rozdělil

do tří dimenzí: ekonomické, sociální akulturní, apomocí analýzy la-

tentních tříd se snažil najít třídní schéma britské společnosti. Došel

kzávěru, že optimální schéma obsahuje 7 tříd. Vnaší kapitole jsme

použili stejnou logiku, tedy třírozměrnou alatentní třídní analýzu,

přičemž náš výsledek se jen mírně liší vpočtu tříd (viz podrobně

níže) – nám se podařilo detekovat jich 6.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

V analýze jsme použili data zvýzkumu EU-SILC. Toto šetře-

ní organizuje Evropský statistický úřad ve spolupráci sjednotlivý-

mi statistickými úřady zemí EU 27. Jeho hlavním cílem je popsat

rozdělení příjmů aživotní podmínky napříč zeměmi EU. Samot-

né šetření EU-SILC je založeno na náhodném výběru domácností,

ve kterých jsou následně zjišťovány informace onich jako ocel-

ku, ale také podrobné informace ovšech jejích členech. Ke každé

vlně EU-SILC je také přidáván doplňkový modul, který je zaměřen

na jiné než hlavní téma. Vletech 2006 a2015 byl tento speciální

modul věnován sociálním akulturním aktivitám členů domácnosti

aumožnil tak vytvářet nové proměnné, měřící objem kulturního

asociálního kapitálu.

Vzhledem ktomu, že výzkum EU-SILC nebyl navržen sociology,

není možné rozlišit takové detaily, jako je vysoký anízký kulturní

kapitál (highbrow vs. lowbrow cultural capital). Můžeme připravit

pouze jeden sumativní konstrukt pro každou dimenzi. Ekonomic-

ký kapitál byl tedy měřen podle příjmu, resp. příjmu domácností,

měřeném pro všechny země veurech.14 Kulturní kapitál byl měřen

souborem otázek zaměřených na kulturní aktivity každého jednot-

livce vdomácnosti (podrobnosti viz tabulka 1). Porovnáme-li do-

tazované aktivity srozlišením mezi vysokým a nízkým kulturním

kapitálem (ad Savage et al., 2013), většina jich náleží kindikátorům

nízkého kulturního kapitálu. Konečně, sociální kapitál byl měřen

souborem otázek zaměřených na frekvenci sociální interakce kaž-

dého člena domácnosti sblízkými lidmi, příbuznými apřáteli (pod-

robnosti vtabulce 2).

14 Vanalýze bylo teoreticky možné použít iosobní příjem jednotlivců. Tato stra-

tegie by však snížila počet porovnávaných zemí, protože Slovensko nesbíralo data

oosobních příjmech vobou vlnách 2006 a2015 apro Maďarsko nejsou dostupná

data za rok 2006. Nicméně, pokusili jsme se provést analýzu ipomocí osobních

příjmů azjistili jsme, že základní vzorce byly srovnatelné se závěry založenými na

proměnné „příjem domácnosti“.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Tabulka 1: Četnosti proměnných měřících kulturní kapitál (r. 2006, 2015)

Četnost Živá představení Kult. zařízení Sport. zápasy Kino

2006

nikdy 58,50 % 46,00 % 60,80 % 68,40 %

1- až 3-krát 18,10 % 17,50 % 18,60 % 11,80 %

častěji 23,40 % 36,50 % 20,60 % 19,70 %

nikdy 64,70 % 63,40 % 56,00 % 62,00 %

1- až 3-krát 22,20 % 26,00 % 30,70 % 17,10 %

častěji 13,10 % 10,60 % 13,40 % 20,90 %

nikdy 70,60 % 65,60 % 58,90 % 77,50 %

1- až 3-krát 14,50 % 18,60 % 21,20 % 10,60 %

častěji 15,00 % 15,80 % 19,80 % 11,90 %

nikdy 62,60 % 75,50 % 68,60 % 76,90 %

1- až 3-krát 24,80 % 18,80 % 22,90 % 13,90 %

častěji 12,60 % 5,70 % 8,50 % 9,10 %

nikdy 64,50 % 48,40 % 55,60 % 52,30 %

1- až 3-krát 22,10 % 38,20 % 33,00 % 20,10 %

častěji 13,40 % 13,40 % 11,30 % 27,70 %

2015

nikdy 52,40 % 47,20 % 56,00 % 64,20 %

1- až 3-krát 28,20 % 31,00 % 28,20 % 19,10 %

častěji 19,30 % 21,80 % 15,80 % 16,70 %

nikdy 52,20 % 52,00 % 47,90 % 58,70 %

1- až 3-krát 31,20 % 32,60 % 35,00 % 21,80 %

častěji 16,60 % 15,40 % 17,10 % 19,50 %

nikdy 69,20 % 69,00 % 65,20 % 75,00 %

1- až 3-krát 20,00 % 21,50 % 27,50 % 15,30 %

častěji 10,80 % 9,50 % 7,30 % 9,70 %

nikdy 62,10 % 74,90 % 63,00 % 75,90 %

1- až 3-krát 29,30 % 21,50 % 30,30 % 19,50 %

častěji 8,60 % 3,60 % 6,80 % 4,70 %

nikdy 64,90 % 59,70 % 66,30 % 61,00 %

1- až 3-krát 22,50 % 31,00 % 26,80 % 20,10 %

častěji 12,50 % 9,30 % 6,90 % 18,90 %

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Tabulka 2: Četnosti proměnných měřících sociální kapitál (r. 2006, 2015)

Země Odpověď

2006 2015

Setkání Kontakty Setkání Kontakty

příbuzní přátelé příbuzní přátelé příbuzní přátelé příbuzní přátelé

denně 11,1 % 12,0 % 16,8 % 18,3 % 7,4 % 7,3 % 20,5 % 24,7 %

týdně 36,3 % 48,2 % 42,4 % 47,5 % 35,3 % 45,1 % 45,9 % 44,5 %

několikrát

měsíčně 16,1 % 18,7 % 15,8 % 15,0 % 22,1 % 24,7 % 16,5 % 17,1 %

měsíčně 16,2 % 12,3 % 12,2 % 9,8 % 18,6 % 14,7 % 9,7 % 7,1 %

alespoň

1× ročně 16,9 % 6,2 % 8,5 % 5,4 % 13,6 % 5,2 % 4,1 % 2,5 %

nikdy 3,5 % 2,6 % 4,3 % 4,1 % 2,9 % 3,0 % 3,3 % 4,0 %

denně 23,6 % 18,7 % 33,6 % 24,8 % 14,3 % 10,8 % 24,0 % 18,2 %

týdně 37,1 % 32,4 % 39,9 % 35,3 % 35,2 % 32,5 % 40,7 % 35,0 %

několikrát

měsíčně 20,3 % 24,9 % 14,1 % 21,3 % 28,2 % 29,8 % 22,4 % 28,3 %

měsíčně 10,6 % 15,8 % 6,7 % 10,9 % 14,4 % 18,5 % 7,7 % 10,6 %

alespoň

1× ročně 6,7 % 5,5 % 2,8 % 3,2 % 6,1 % 4,7 % 2,6 % 3,4 %

nikdy 1,7 % 2,7 % 3,0 % 4,5 % 1,7 % 3,7 % 2,6 % 4,5 %

denně 22,4 % 23,6 % 29,9 % 26,3 % 16,5 % 19,7 % 18,6 % 17,9 %

týdně 33,8 % 30,3 % 35,3 % 33,5 % 33,1 % 33,1 % 36,1 % 34,9 %

několikrát

měsíčně 16,0 % 17,0 % 14,2 % 16,3 % 21,6 % 20,8 % 20,8 % 20,2 %

měsíčně 15,4 % 17,1 % 12,8 % 14,8 % 18,1 % 16,3 % 13,6 % 12,4 %

alespoň

1× ročně 11,0 % 9,7 % 6,3 % 6,5 % 9,4 % 8,1 % 5,7 % 5,4 %

nikdy 1,3 % 2,3 % 1,6 % 2,6 % 1,2 % 2,0 % 5,2 % 9,1 %

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

denně 8,5 % 13,6 % 11,8 % 16,1 % 6,5 % 4,3 % 10,5 % 8,4 %

týdně 29,0 % 28,2 % 30,7 % 26,5 % 20,9 % 18,3 % 30,3 % 26,7 %

několikrát

měsíčně 26,3 % 23,9 % 23,7 % 21,6 % 29,4 % 30,5 % 30,1 % 31,5 %

měsíčně 16,9 % 16,9 % 15,7 % 14,2 % 23,4 % 25,4 % 17,2 % 18,0 %

alespoň

1× ročně 18,2 % 14,6 % 13,1 % 13,6 % 19,2 % 18,6 % 9,6 % 10,7 %

nikdy 1,0 % 2,9 % 5,0 % 8,1 % 0,7 % 2,9 % 2,3 % 4,7 %

denně 20,8 % 24,7 % 21,5 % 20,5 % 36,3 % 24,9 % 33,7 % 23,8 %

týdně 35,6 % 29,9 % 37,2 % 29,4 % 30,3 % 32,9 % 36,9 % 32,8 %

několikrát

měsíčně 21,9 % 21,7 % 20,2 % 21,6 % 18,2 % 23,0 % 18,2 % 23,6 %

měsíčně 13,4 % 13,8 % 11,4 % 13,8 % 10,0 % 11,7 % 5,9 % 10,0 %

alespoň

1× ročně 7,9 % 8,6 % 6,4 % 9,7 % 4,8 % 6,3 % 2,7 % 5,1 %

nikdy 0,4 % 1,3 % 3,3 % 5,0 % 0,4 % 1,3 % 2,5 % 4,6 %

Analytický přístup pro všechny tyto tři dimenze kapitálů (eko-

nomický, kulturní a sociální) byl aplikován stejnými postupy pro

všechny země aobě vlny (2006 a2015):

• V prvním kroku jsme vytvořili spojité proměnné pro každou di-

menzi. Uekonomického kapitálu (příjmu) jsme pouze zkopíro-

vali data, která byla všetření EU-SILC shromážděna, usociální-

ho akulturního kapitálu jsme použili analýzu dat. Jako první krok

jsme analyzovali korelace mezi všemi indikátory sociálního akul-

turního kapitálu. Utěch ukazatelů, které spolu souvisely, jsme

provedli průzkumnou faktorovou analýzu auložili skóre faktorů

jako kulturní nebo sociální kapitál.

• Jako druhý krok jsme připravili kategorizované proměnné pro

zkoumané tři dimenze. Důvody pro tento přístup byly následují-

cí: analýza latentních tříd (dále jen LCA), která byla použita jako

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

hlavní analytická technika, je určena pro kategoriální data apro

interpretaci výsledků LCA jsou tato data také mnohem vhod-

nější. Pro možnost hlubšího vhledu do výsledků jsme rozdělili

faktor pro sociální akulturní kapitál do šesti skupin (šest sku-

pin se stejným počtem jednotek). Proměnná ekonomický kapitál

byla rozdělena mírně odlišným způsobem. Použili jsme 7 skupin

ařezové skóre byly následující kvantily: 10., 20., 40., 60., 80., 90.

a100. Diskutovali jsme otomto rozdělení sekonomickými so-

ciology, kteří využívají data zvelkých sociologických výzkumů,

ajejich doporučení bylo, abychom odděleně zacházeli alespoň

shorními adolními 10%.

Musíme rovněž přidat několik poznámek kanalytickému přístupu,

týkajícímu se ekonomického kapitálu mezi oběma vlnami sběru dat

(2006 a2015) amezi různými zeměmi (zejm. Rakouskem a ostat-

ními zeměmi). Vzhledem kekonomickému vývoji vletech 2006 až

2015 se průměrný příjem ve všech analyzovaných zemích zvyšoval.

Pro tento vývoj je možné použít různá měření, aby byla zajištěna

srovnatelnost příjmové proměnné (ekonomického kapitálu) napříč

vlnami. Pro zjednodušení jsme aplikovali data oﬁciálních statis-

tických úřadů ovývoji průměrného příjmu vjednotlivých zemích.

Příjem (a jeho úroveň) vrůzných zemích nelze rovněž považovat

za stejný. Opět podle oﬁciálních statistických údajů je průměrný

příjem vRakousku mnohem vyšší než průměrný příjem vostatních

analyzovaných zemích. Pro zajištění srovnatelnosti jsme tuto sku-

tečnost zohlednili akategorie pro kvantily vRakousku byly odlišné

od ostatních zemí (cca 2-krát vyšší). Protože průměrný příjem pro

ostatní země byl zhruba srovnatelný, nepoužili jsme takovou korek-

ci užádné ze zbývajících zemí.15

15 Pro analýzu dat jsme použili software IBM SPSS Statistics, verze 26. Důvod

výběru tohoto balíčku byl celkem snadný: data zEU-SILC jsou nabízena ve for-

mátu SPSS aprvním krokem je sloučení mnoha souborů dat do jednoho (data za

domácnosti jsou ve dvou samostatných souborech dat pro každou zemi atotéž

platí pro data za jednotlivce). SPSS je pro tyto postupy správy dat velmi ﬂexibilní.

Vbalíku SPSS je standardně nabízena také korelační analýza aexplorační fakto-

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Výsledky

Nejlepší výsledné řešení analyzovaného problému získané prostřed-

nictvím LCA jsme vybrali především pragmatickou volbou, tedy ře-

šením, které je snadno interpretovatelné ažádné třídy nejsou příliš

malé (méně než 10%). Tímto postupem aspolečně spomocí sta-

tistických kritérií (LR test, AIC nebo BIC) jsme se rozhodli pou-

žít 6 tříd, ojednu méně než v Savage et al. (2013). Toto 6-třídní

schéma je velmi blízké mnoha sociologickým popisům současných

společností, takže může být zdůvodněno iteoreticky. Obvykle po-

užívá 3 velké třídy – LOW, MIDDLE aHIGH, všechny znich jsou

následně rozděleny do dvou skupin – UPPER aHIGHER. Můžeme

diskutovat o možnosti získat toto jednoduché schéma pro inter-

pretaci našich výsledků. Základními výsledky zLCA jsou obvykle

nepodmíněné pravděpodobnosti, které umožňují ukázat proporce

jednotlivých tříd apodmíněné pravděpodobnosti, které pomáhají

interpretovat význam jednotlivých tříd. Vnaší analýze jsou nepod-

míněné pravděpodobnosti pouze zástupnými mírami velikosti třídy,

protože jsou založeny na nevážených datech. Pro správnou analýzu

dat je nutné implementovat váhové schéma EU-SILC, takže pro

úplnost jsou nabízeny výsledky nepodmíněných pravděpodobností.

Tabulka 3: Podíl jednotlivých latentních tříd (nepodmíněné pravděpodobnosti)

Třída 1 2 3 4 5 6

Proporce 15 % 19 % 16 % 16 % 16 % 17 %

rová analýza. Jedinou obtížnost lze nalézt vLCA. Naštěstí lze SPSS sloučit sR

aprostřednictvím tohoto sloučení můžeme použít balíček LCA sR přes prostředí

SPSS. Pro SPSS 26 je nutné nainstalovat R verze 3.5 asouvisející balíčky. Toto je

velmi ﬂexibilní možnost vSPSS, která přidá cca 50 nových postupů. Výhodou

této možnosti je, že analytik stále používá rozhraní SPSS pro vstupy avýstupy.

Všechny soubory syntaxe pro analytické postupy použité vtéto kapitole lze získat

od autorů na vyžádání e-mailem.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Jak je patrné ztabulky 3, podíl jednotlivých tříd zjištěných LCA je

poměrně vyrovnaný, nejnižší třídu (č. 1) tvoří 15% případů, největší

(č. 2) 19%. Ještě jednou je nutné zopakovat, že se jedná oneváže-

né výsledky, po zbytek kapitoly se budeme zabývat váženými vý-

sledky, které odrážejí výběrové schéma studie EU-SILC. Důležitější

je popsat význam jednotlivých tříd, pro tyto účely můžeme použít

podmíněné pravděpodobnosti, tedy čísla, která nás informují oty-

pických vzorcích odpovědí respondentů zjednotlivých latentních

tříd (tabulka 4).

Na základě tabulky 4 interpretujeme 6 latentních tříd následují-

cími názvy apopisy:

• Nejvyšší třída (latentní třída 5) – lidé snejvyšší úrovní příjmu,

snejvětším množstvím kulturního ataké velkým množstvím so-

ciálního kapitálu;

• Vyšší třída (latentní třída 4) – lidé snadprůměrným příjmem,

poměrně velkým kulturním kapitálem, kdysociální kapitál je vy-

vážený se zbytkem;

• Tradiční střední třída (latentní třída 3) – lidé sprůměrnou

úrovní příjmu, průměrnou úrovní kulturního kapitálu, sociální

kapitál mírně zaostává za ostatními formami kapitálu;

• Nová střední třída (latentní třída 1) – lidé sprůměrným příj-

mem, avšak svysokou úrovní kulturního asociálního kapitálu;

• Dolní třída (latentní třída 6) – lidé s nízkou úrovní příjmů.

Množství kulturních aktivit je nulové, úroveň sociálního kapitálu

je srovnatelná sklasickou střední třídou;

• Nejnižší třída (latentní třída 2) – lidé svelmi špatnou příjmo-

vou úrovní avelmi nízkou úrovní kulturní asociální.

Klasiﬁkace do hlavních tříd ajejich základní deﬁnice nám pomohou

vnávazné analýze, ve které se snažíme odpovědět na tyto otázky:

jsou podíly identiﬁkovaných tříd srovnatelné v zemích V4? Jsou

podíly těchto tříd vzemích V4 srovnatelné sRakouskem jako zá-

stupcem starých členů EU? Dochází mezi roky 2006 a2015 kněja-

kému vývoji v proporcích jednotlivých tříd? Podrobná analýza

může být zaměřena ina detailní popis jednotlivých tříd podle dal-

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Tabulka 4: Význam jednotlivých latentních tříd (podmíněné pravděpodobnosti)

Nízký Vysoký

Kulturní kapitál

10,098 N/A 0,144 0,241 0,246 0,271 N/A

20,889 N/A 0,050 0,023 0,025 0,013 N/A

30,201 N/A 0,368 0,331 0,099 0,000 N/A

40,035 N/A 0,020 0,260 0,604 0,082 N/A

50,035 N/A 0,054 0,050 0,106 0,755 N/A

60,940 N/A 0,034 0,020 0,000 0,006 N/A

Sociání kapitál

10,000 0,064 0,152 0,173 0,291 0,320 N/A

20,374 0,194 0,104 0,099 0,092 0,137 N/A

30,202 0,239 0,225 0,180 0,113 0,042 N/A

40,059 0,140 0,190 0,207 0,207 0,198 N/A

50,042 0,095 0,159 0,183 0,224 0,298 N/A

60,271 0,212 0,210 0,148 0,127 0,032 N/A

Ekonomický kapitál

10,143 0,174 0,208 0,280 0,165 0,026 0,004

20,275 0,213 0,170 0,172 0,088 0,034 0,049

30,094 0,130 0,210 0,248 0,182 0,070 0,065

40,016 0,044 0,130 0,244 0,252 0,139 0,174

50,004 0,023 0,083 0,180 0,256 0,169 0,284

60,215 0,209 0,244 0,193 0,101 0,033 0,005

ších proměnných (zejména sociodemograﬁckých aživotních pod-

mínek měřených všetření EU-SILC). Protože by tato analýza mohla

být velmi obtížná (5 zemí a2 časové body), přidáme pouze základní

analýzu tříd vČR vroce 2015. Vše ostatní bude podrobněji rozebrá-

no vjiných článcích na základě dat EU-SILC.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

První analytickou otázku orozložení tříd vrůzných zemích řeší

tabulka 5. Tato tabulka nabízí podíly jednotlivých tříd vzemích V4

aRakousku vroce 2015 (nejnovější vlna EU-SILC včetně doplňko-

vého modulu osociálních akulturních aktivitách).

Tabulka 5: Rozdělení jednotlivých latentních tříd ve vybraných zemích (2015)

Třída / země AT CZ HU PL SK

Nejvyšší třída 21 % 21 % 9 % 11 % 13 %

Vyšší třída 24 % 25 % 13 % 20 % 26 %

Tradiční střední třída 17 % 18 % 17 % 17 % 15 %

Nová střední třída 12 % 10 % 11 % 10 % 10 %

Dolní třída 15 % 16 % 27 % 21 % 20 %

Nejnižší třída 11 % 11 % 23 % 21 % 15 %

Jak je patrné ztabulky 5, třídní struktura jednotlivých zemí se od-

lišuje, zejména podíly dvou nejvyšších tříd jsou dosti rozdílné. Nej-

větší podíl „Nejvyšší třídy (Top class)“ lze nalézt vRakousku aČeské

republice (21%), nejnižší podíl byl zjištěn vMaďarsku (9%). Pokud

se zaměříme na dvě nejnižší třídy, závěr by byl přesně opačný, tedy

nejvyšší podíl vMaďarsku anejnižší vRakousku aČeské republice.

Podíl středních vrstev je pro jednotlivé země velmi blízký. Shrne-

me-li analyzované výsledky, můžeme dojít kzávěru, že třídní struk-

tura vČR je velmi blízká Rakousku, další dvojicí je Polsko aSloven-

sko azcela zvláštním případem je Maďarsko (s nejnižšími podíly

vyšších tříd anejvětším podílem nižších tříd). Zdá se tedy, že země

V4 jsou rozděleny do tří skupin: 1. Česká republika (která se třídní

strukturou blíží Rakousku); 2. Slovensko aPolsko; 3. Maďarsko.

Dalším naším analytickým úkolem je zmapovat změny za posled-

ních 10 let. To lze provést srovnáním výsledků za rok 2015 spřed-

chozí vlnou EU-SILC zroku 2006. Rozdělení tříd vrůzných zemích

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

vroce 2006 je vidět vtabulce 6 (spolu svyhodnocením rozdílu mezi

vlnami).

Tabulka 6: Rozdělení jednotlivých latentních tříd ve vybraných zemích srozdílo-

vým hodnocením (mezi roky 2006 a2015)

Třída /

země

AT CZ HU PL SK

2006 diff 2006 diff 2006 diff 2006 diff 2006 diff

Nejvyšší

třída 27 % −6 p. b. 15 % 6 p. b. 16 % −7 p. b. 10 % 1 p. b. 14 % −1 p. b.

Vyšší

třída 19 % 5 p. b. 23 % 2 p. b. 12 % 1 p. b. 14 % 6 p. b. 20 % 6 p. b.

Tradiční

střední

třída

13 % 5 p. b. 16 % 2 p. b. 12 % 5 p. b. 20 % −3 p. b. 15 % 0 p. b.

Nová

střední

třída

12 % 4 p. b. 10 % 0 p. b. 10 % 1 p. b. 7 % 3 p. b. 14 % −4 p. b.

Dolní

třída 15 % 3 p. b. 21 % −5 p. b. 25 % 2 p. b. 24 % −3 p. b. 19 % 1 p. b.

Nejnižší

třída 14 % −3 p. b. 15 % −4 p. b. 25 % −2 p. b. 25 % −4 p. b. 18 % −3 p. b.

Tabulka 6 nabízí zcela odlišný obrázek od tabulky 5. Vroce 2006

byla třídní struktura vrakouské společnosti značně vzdálená všem

zemím V4, zejména podíl nejvyšší třídy byl velmi vysoký (27 %).

Země V4 měly oproti tomu podíly nejvyšší třídy velmi nízké. Na

druhou stranu, podíl dvou nejnižších tříd byl vroce 2006 největ-

ší vMaďarsku aPolsku, nejnižší podíly byly naopak zjištěny vRa-

kousku. Pokud bychom se vroce 2006 pokusili najít skupiny podob-

ných zemí, byly by to tyto tři skupiny: Rakousko, Česká republika

+ Slovensko aPolsko + Maďarsko. Pokud nás zajímají změny mezi

lety 2006 a2015, můžeme prozkoumat sloupce „diﬀ“ vtabulce 6.

Zde vidíme, že změny vRakousku byly pouze malé (mírná výměna

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

mezi dvěma vyššími třídami), pro země V4 však lze učinit závěry

různé. Zatímco Polsko, Slovensko aČeská republika jsou společ-

nosti se vzestupnou mobilitou, tj. podíl ve vyšších třídách se zvyšuje

apodíl nižších tříd klesá, Maďarsko je přesně opačný případ, kdy se

podíl vyšších vrstev snižuje.

Poslední analytický krok této kapitoly je věnován stručnému

popisu rozdílů jednotlivých tříd vČR vroce 2015. Využíváme dal-

ší data zEU-SILC, tedy informace odomácnosti ajejích členech,

zejm. o složení domácnosti, životních podmínkách jednotlivých

členů ajejich dosaženém vzdělání.

Pokud porovnáme ekonomickou aktivitu v rámci jednotli-

vých tříd, nalézáme některé očekávané rozdíly. Uvyšších vrstev je

pravděpodobnější, že jejich příslušníci jsou OSVČ , resp. na Slo-

vensku SZČO (často ise zaměstnanci), tvoří více než 17% znich.

Najdeme zde také více manažerských pozic (cca 25% příslušníků

těchto tříd). Bohužel vČR není možné efektivně rozlišovat sociál-

ní vrstvy podle základních životních podmínek, protože většina lidí

je vlastníky svého bydlení (domu či bytu). Jako zástupný ukazatel

kvality bydlení zdotazníku EU-SILC můžeme použít počet pokojů

dostupných vdomácnostech. Porovnáme-li počet pokojů, zjistíme,

že příslušníci vyšších tříd využívají pravděpodobněji minimálně

5 pokojů (cca 30% uvyšších tříd), unižších tříd jsou tyto podíly

přibližně 15%.

Limity studie adalší zkoumání

Přestože naše studie nabízí poměrně robustní analýzu velkých vzor-

ků zpěti evropských zemí, je nutné diskutovat potenciální limity

předkládané studie. Tyto limity se týkají především šetření EU-

SILC, ale neměly by být považovány za slabiny samotného šetření.

Hlavním limitem této studie je velmi úzká konceptualizace ekono-

mického, kulturního asociálního kapitálu. Na tyto pojmy existuje

mnoho sociologických teorií amnoho empirických konceptualizací,

bohužel studie EU-SILC žádnou znich nesleduje.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

My jsme se rozhodli pro konceptualizaci ekonomického kapitálu

použít příjmovou proměnnou, pro sociální kapitál proměnné měří-

cí kontakty spřáteli apříbuznými apro kulturní kapitál frekvenci

návštěv sportovních akulturních akcí. Pro kulturní kapitál tato úzká

deﬁnice neumožňuje rozlišit vyšší kulturní aktivity, např. návštěvy

muzeí, klasického divadla, vážné hudby. To znamená, že tato kon-

ceptualizace kulturního kapitálu je omezena pouze na populární

kulturu. Na druhou stranu, výhoda šetření EU-SILC spočívá vtom,

že stejný dotazník je administrován napříč zeměmi akvalitu sběru

dat garantují statistické úřady vjednotlivých zemích. Je možné ne-

jen srovnání mezi zeměmi, ale také srovnání napříč vlnami EU-

SILC, protože dotazník je stejný, případně drobné změny nabízejí

možnost úplného srovnání.

Dalším nedostatkem naší studie je to, že jakožto nejnovější zdroj

informací můžeme analyzovat pouze data zroku 2015. Podle našich

znalostí neexistují žádná nová podobná data ze zemí EU osociokul-

turně-ekonomických podmínkách občanů EU. Očekává se, že další

vlna EU-SILC, mapující tyto jevy, bude provedena vroce 2024. Naše

výsledky však alespoň můžeme považovat za vystihující předcovido-

vou situaci, protože ještě neodrážejí důsledky epidemie COVID-19.

Bylo by velmi dobré pokračovat vanalýze třídní struktury součas-

ných evropských společností apopsat dopad epidemie COVID-19

na tuto strukturu. Zajímavým tématem by také bylo zmapovat růz-

né důsledky epidemie COVID-19 na jednotlivé vrstvy společnosti

vjednotlivých zemích atyto změny propojit sopatřeními zemí proti

epidemii COVID-19.

Závěr

Cílem naší analýzy bylo využití stratiﬁkačního schématu ze studie Sa-

vage et al. (2013) pro středoevropské země V4 sdoplněním Rakous-

ka jako reprezentanta tradiční kapitalistické země EU. Obdobně jako

Savage jsme pracovali se třemi dimenzemi, kapitály, tj. ekonomic-

kým, sociálním akulturním. Pro analýzu jsme využili data zevrop-

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

ského statistického šetření EU-SILC, které vletech 2006 a2015 obsa-

hovalo modul zaměřený na sociální akulturní aktivity dotazovaných

domácností aumožňovalo tak tvorbu proxy indikátorů pro sociální

akulturní kapitál. Na základě analýzy latentních tříd pro celý soubor

(tj. 5 zemí a2 vlny šetření) jsme získali šest latentních tříd aprovedli

srovnání mezi zeměmi V4 aRakouskem adále pak srovnání včase

(2006 vs. 2015). Srovnání sRakouskem ukázalo, že ze zemí V4 má

nejblíže kRakousku vsoučasnosti Česká republika, naopak nejdále

Maďarsko, které se ve sledovaném období spíše odklání od trajekto-

rie standardní demokratické kapitalistické společnosti. Samozřejmě,

je otázkou, jak strukturu společnosti ovlivní vsoučasnosti probíhající

koronavirová epidemie akdo budou její vítězové aporažení.

Výsledky naší studie je vhodné zasadit ido tradičních stratiﬁ-

kačních schémat. Dle našeho názoru se spíše než ozpochybnění

prověřeného EGP třídního schématu jedná, a autoři to sami při-

pouští, obližší popis třídních rozdílů, přihlížející ke kulturním aso-

ciálním charakteristikám. Tato „inovace“ tedy vnáší více detailu do

vysvětlení rozdílů mezi jednotlivými třídami, stím, že některé jejich

charakteristiky se mohou jevit s příslušným třídním postavením

nekonzistentní. Ostatně sám Goldthorpe si je vědom toho, že řada

kulturních aktivit jde napříč třídním postavením (Chan, Goldthor-

pe, 2007a, b, c). Proměna tradiční třídní struktury britské společ-

nosti (a nejen jí) může být však spíše než změnou povahy stratiﬁka-

ce způsobena změnou povahy práce, která se ztradičního dělení na

manuální anemanuální začala diferencovat spíše vsegmentu nema-

nuálním díky nástupu elektronizace, komputerizace, řady nových

odvětví aprofesí, které dříve neexistovaly.

Literatura:

Atkinson, A. B. (2008). More on the measurement of inequality.

Journal of Economic Inequality 6(3), 277.

Bennet, T., Savage, M., Silva, E. B., Warde, A., Gayo-Cal, M., Wright,

D. (2008). Culture, Class, Distinction. London: Routledge.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Blau, P. M., Duncan, O. D. (1967). e American Occupational

Structure. New York: John Wiley & Sons.

Davis, K., Moore, W. E. (1945). Some principles of stratiﬁcation.

American Sociological Review 10(2), 242–9.

Erikson, R., Goldthorpe, J. H. (2010). Has social mobility in Britain

decreased? Reconciling divergent ﬁndings on income and class

mobility. e British Journal of Sociology 61(2), 211–230.

Federičová, M. (2011). Analysis of income inequalities. Socioweb 9

(7-8). http://www.socioweb.cz

Garner, T. I., Terrell, K. (1998). AGini decomposition analysis of

inequality in the Czech and Slovak Republics during the transi-

tion. Economics of Transition 6(1), 23–46.

Ganzeboom, H. B. G., De Graaf, P. M., Treiman, D. J. (1992). AStan-

dard International Socio-Economic Index of Occupational Sta-

tus. Social Science Research 21, 1–56.

Goldthorpe, J. H. (1980). Social Mobility and Class Structure in Mo-

dern Britain. Oxford: Clarendon Press.

Gugushvili, A. (2015). Economic liberalization and intergeneratio-

nal mobility in occupational status. Comparative Sociology 14(6),

790–820.

Gugushvili, A. (2017). Change or continuity? Intergenerational so-

cial mobility and post-communist transition. Research in Social

Stratiﬁcation and Mobility 52, 59–71.

Hout, M., DiPrete, T. A. (2006). What we have learned: RC28‘s con-

tributions to knowledge about social stratiﬁcation. Research in

Social Stratiﬁcation and Mobility 24(1), 1–20.

Chan, T. W., Goldthorpe, J. H. (2007a) Social stratiﬁcation and cul-

tural consumption: Music in England. European sociological re-

view 23(1), 1–19.

Chan, T. W., Goldthorpe, J. H. (2007b) Social stratiﬁcation and cul-

tural consumption: e visual arts in England. Poetics 35(2-3),

168–190.

Chan, T. W., Goldthorpe, J. H. (2007c). Social status and newspaper

readership. American Journal of Sociology 112(4), 1095–1134.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Chase, R. S. (1998). Markets for Communist Human Capital:

Returns to Education and Experience in the Czech Repub-

lic and Slovakia. Industrial and Labor Relations Review 51(3),

401–423.

Katrňák, T. (2005). Třídní analýza asociální mobilita. Brno: CDK.

Li, Y., Devine, F. (2011). Is social mobility really declining? Interge-

nerational class mobility in Britain in the 1990s and the 2000s.

Sociological Research Online 16(3), 28–41.

Machonin, P. (2003). Proměny sociálního rozvrstvení. In: Tuček, M.

(Ed.). Dynamika české společnosti aosudy lidí na přelomu tisíci-

letí. Praha: SLON, 211–220.

Machonin, P., Tuček, M. (1994). Geneze nové sociální struktury

vČeské republice ajejí sociální aktéři. Sociologický časopis 30(3),

285–305.

Machonin, P., Tuček. M. akol. (1996). Česká společnost vtransfor-

maci. Kproměnám sociální struktury. Praha: SLON.

Matějů, P. (1993a). Determinanty ekonomického úspěchu v první

fázi postkomunistické transformace. Česká republika 1989–1992.

Sociologický časopis 29(3), 326–340.

Matějů, P. (1993b). Who Won and Who Lost in aSocialist Redistri-

bution in Czechoslovakia?. In: Shavit, Y., Blossfeld, H. P. (eds.).

Persistent Inequality. Changing Educational Attainment in ir-

teen Countries. Boulder, CO, San Francisco, Oxford: Westview

Press, 251–271.

Matějů, P., Řeháková, B. (1993). Revoluce pro koho? Analýza vybra-

ných vzorců intragenerační mobility vobdobí 1989–1992. Socio-

logický časopis 29(3), 309–325.

Matějů, P. (1996). Subjective Mobility and Perception of Life-Chan-

ges in Eastern Europe. Working Papers. Praha: SOU AV ČR.

Matějů, P., Lim, N. (1995). Who Has Gotten Ahead After the Fall of

Communism?“. Czech Sociological Review 3(2), 117–136.

Matějů, P., Kreidl, M. (2001). Rebuilding Status Consistency in

aPost-Communist Society. e Czech Republic, 1991–97. Inno-

vation 14(1), 17–34.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Matějů, P., Řeháková, B., Simonová, N. (2007). e Czech Repub-

lic: Structural Growth of Inequality in Access to Higher Educa-

tion. In: Shavit, Y., Arum, R., Gamoran, A. (eds.). Stratiﬁcation

in Higher Education: AComparative Study. Stanford: Stanford

University Press, 374–399.

Mink, G., Szurek, J.-Ch. (1993). Strategie adaptace akonverze bý-

valých komunistických elit. Sociologický časopis 29(3), 295–308.

Možný, I. (1991). Proč tak snadno? Některé rodinné důvody sameto-

vé revoluce. Praha: SLON.

Možný, I. (1994). Pokus o mimoekonomické vysvětlení současné

plné zaměstnanosti vČeské republice. Sociologický časopis 30(4),

463–473.

Mysíková, M. (2016). Has Personal Earnings Inequality Become Po-

larized? e Czech Republic in aComparative Perspective. Jour-

nal of Income Distribution 24(3-4), 3–24.

Mysíková, M., Večerník, J. (2018). Personal earnings inequality and

polarization: e Czech Republic in comparison with Austria

and Poland. Eastern European Economics 56(1), 57–80.

Nee, V., Matthews, R. (1996). Market transition and societal trans-

formation in reforming state socialism. Annual Review of Socio-

logy 22(1), 401–435.

Oesch, D. (2006). Coming to grips with achanging class struc-

ture: An analysis of employment stratiﬁcation in Britain, Ger-

many, Sweden and Switzerland. International Sociology 21(2),

263–288.

Ost, D. (2009). e Invisibility and Centrality of Class after Com-

munism. International Journal of Politics Culture and Society

22(4), 497–515.

Ost, D. (2015). Stuck in the past and the future: class analysis in po-

stcommunist Poland. East European Politics and Societies 29(3),

610–624.

Róna-Tas, A. (1998). Path dependence and capital theory: Sociology

of the post-communist economic transformation. East European

Politics and Societies 12(1), 107–123.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Rose, D., Harrison, E. (2007). e European socio-economic clas-

siﬁcation: anew social class schema for comparative European

research. European Societies 9(3), 459–490.

Saar, E., Helemäe, J. (2011). Conclusions and discussion. In: Saar,

E. (Ed.). Towards anormal stratiﬁcation order: Actual and per-

ceived social stratiﬁcation in post-socialist Estonia. Frankfurt am

Main: Peter Lang, 503–520.

Saar, E., Trumm, A. (2017). Social Stratiﬁcation and inequalities in Eas-

tern and Central Europe. In: e Routledge International Handbook

of European Social Transformations. London: Routladge, 133–151.

Savage, M. (2000). Class Analysis and Social Transformation. Phila-

delphia: Open University Press.

Savage, M. (2015). Social Class in the 21st Century. London: Pelican.

Savage, M, Warde, A., Devine, F. (2005). Capitals, assets and resour-

ces: Some critical issues. British Journal of Sociology 56(5), 31–48.

Savage, M. et al. (2013). A New Model of Social Class? Findings

from the BBC’s Great British Class Survey Experiment. Sociology

47(2), 219–250.

Simkus, A., Róbert, P. (1995). Attitudes Towards Inequality:

Cross-National Comparisons and Class Divisions in Hungary.

International Journal of Sociology 25(4), 85–102.

Simonová, N. (2003). e Evolution of Educational Inequalities in

the Czech Republic after 1989. British Journal of Sociology of

Education 24(4), 469–483.

Simonová, N. (2008). Educational Inequalities and Educational Mo-

bility under Socialism in the Czech Republic. e Sociological Re-

view 56 (3), 429–453.

Simonová, N. (2011). Vzdělanostní nerovnosti v české společnosti.

Vývoj od počátku 20. století do současnosti. Praha: SLON.

Simonová, N., Soukup, P. (2009). Reproduction of educational

inequality in the Czech Republic after the Velvet Revolution in

the European Context. In: Becker, R., Hadjar, A. (eds.). Expected

and Unexpected Consequences of the Educational Expansion in

Europe and USA. Stuttgart, Wien, Bern: Haupt, 133–151.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Simonová, N., Soukup, P. (2015). Impact of primary and secondary

social origin factors on the transition to university in the Czech

Republic. British Journal of Sociology of Education 36 (5), 707–728.

Staniszkis, J. (1991). e Dynamics of the Breakthrough in Eastern

Europe: e Polish Experiment. Berkeley: University of California

Press.

Szelényi, S., Szelényi, I. (1995). Circulation or Reproduction of Elites

in Postcommunist Transformation: an Introduction. eory and

Society 25(5), 615–638.

Szelényi, I. (Ed.) (2002). Privatizing the Land: Rural Political Eco-

nomy in Post-Communist and Socialist Societies. London: Rout-

ledge.

Treiman D. J., Szelényi, I. (1993). Social Stratiﬁcation in Eastern Eu-

rope after 1989. In: Transformation Processes in Eastern Europe.

Workshop Proceedings, NWO-SSCW, e Hague, 163–178.

Tuček, M. (2003). Mezigenerační vzdělanostní mobilita. In: Tuček,

M. (Ed.). Dynamika české společnosti aosudy lidí na přelomu ti-

síciletí. Praha: SOU AV ČR, 350–370.

Šafr, J. (2008). Životní styl asociální třídy: vytváření symbolické kul-

turní hranice diferenciací vkusu aspotřeby. Praha: SOU AV ČR.

Šafr J. (Ed.) (2012). Mechanismy mezigenerační reprodukce nerov-

ností. Praha: SOU AV ČR.

Šafr, J. (2012). Is there only one Cultural Capital? Cultural Resources

in Class Reproduction and Identity. In: Prudký, L. (Ed.). Values,

stratiﬁcation, transformation. Plzeň: Vydavatelství anakladatel-

ství Aleš Čeněk, s.r.o., 40–59.

Šafr, J. (2018). Mezigenerační mobilita aperifernost-centralita mís-

ta bydliště vdětství. In: Bernard, J. (Ed.). Nic se tady neděje… ži-

votní podmínky na periferním venkově. Praha: SLON, 123–145.

Unt, M., Saar, E. (2011). Entering and leaving self-employment: Stru-

ctural factors and individual choices. In: Saar, E. (Ed.). Towards

anormal stratiﬁcation order: Actual and perceived social strati-

ﬁcation in post-socialist Estonia. Frankfurt am Main: Peter Lang,

177–217.

Analýza stratifikačních systémů střední avýchodní Evropy

Van Leeuwen, M. H., Maas, I. (2010). Historical studies of social

mobility and stratiﬁcation. Annual Review of Sociology 36(1),

429–451.

Večerník, J. (1995). Staré a nové ekonomické nerovnosti: případ

českých zemí. Sociologický časopis 31(3), 321–334.

Večerník, J. (1997). Transformační procesy v socio-ekonomické

perspektivě. Sociologický časopis 33(3), 259–272.

Večerník, J. (1999). Střední vrstvy včeské transformaci. Sociologický

časopis 35(1), 33–51.

Večerník, J., Matějů, P. (1998). Zpráva o vývoji české společnosti

1989-1999. Praha: Academia.

Večerník, J. (Ed.) (2010). Individuals and Households in the Czech

Republic and CEE Countries. Praha: SOU AV ČR.

Verhoeven, W. J., Dessens, J., Jansen, W. (2008). Market transition

or path dependency? Changing eﬀects of income determinants

in the Czech Republic, Hungary, Poland, Russia, and Slovakia,

1991-2002. Research in Social Stratiﬁcation and mobility 26(2),

141–159.

Vláčil, J. (1995). Profesní asociálně politické orientace českých ma-

nažerů. Sociologický časopis 31(4), 435–447.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

VZDELANOSTNÁ ŠTRUKTÚRA MLADÝCH

ĽUDÍ NA SLOVENSKU  VÝVOJ

AAKTUÁLNE TRENDY

G LUBELCOVÁ

Úvod

Vývoj vzdelanostnej štruktúry predstavuje všeobecne veľmi prí-

značný indikátor priebehu modernizácie spoločnosti, čo platí

aj pre Slovensko. Tak ako proces modernizácie slovenskej spoloč-

nosti prebiehal intenzívne vhistoricky nedávnej dobe,17 aj proces

rozvoja inštitucionálnej bázy vzdelávacieho systému, ako aj jeho

pretavenie do dynamických zmien vzdelanostnej štruktúry obyva-

teľstva, sa unás uskutočnili pomerne nedávno – najmä vdruhej

polovici 20. storočia.

Naším cieľom vtomto príspevku je vhistorickom kontexte vý-

voja vzdelanostnej štruktúry slovenskej spoločnosti ukázať súčasné

trendy vzdelanostných dráh mladých ľudí, sosobitným zreteľom

na priestupnosť druhého atretieho stupňa vzdelávania. Zameria-

me sa pritom dominantne na makrospoločenský pohľad na túto

problematiku a budeme vychádzať z rozboru štatistických, naj-

mä demograﬁckých údajov a z analýzy vývoja v oblasti školstva.

Pri skúmanítrendov vo vývoji vzdelanostnej úrovne obyvateľstva

nemožno vynechať aspoň základnú charakteristiku vývoja vzdelá-

16 Štúdia vznikla ako súčasť riešenia projektu VEGA č. 1/0224/19 Vzdelanostné

nerovnosti na Slovensku aprojektu APVV-20-0449 Vzdelávacie dráhy mladých

ľudí – faktory amechanizmy ich voľby.

17 Bližšie pozri Lipták (1998).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

vacej sústavy, preto sa budeme stručne venovať irozboru jej histo-

rického vývoja.

Historický náčrt vývoja školstva avzdelávania na Slovensku

Historické impulzy pre systematické budovanie vzdelávacieho

systému vnašom priestore začali postupne od konca 18. av prie-

behu 19. storočia, hoci niektoré samostatné vzdelávacie inštitúcie

aj vyššieho stupňa môžeme zaznamenať už skôr.18 Významným

impulzom vuvedenom období bolo zavedenie povinnej školskej

dochádzky pre deti od 6 do 12 rokov panovníčkou Máriou Teré-

ziou (školská reforma zroku 1777). Tereziánske školské reformy

sa však zavádzali do života iba veľmi pomaly, predovšetkým vo

vidieckom prostredí. Zásadnejšie zmeny vorganizácii základné-

ho ačiastočne aj stredného vzdelania priniesla až druhá polovica

19. storočia, kedy dostali základné školy jednotnú organizačnú

bázu. Tvorili ju ľudové školy so 6-ročnou povinnou školskou do-

chádzkou. Ako vyšší typ ľudovej školy vznikli školy meštianske.

Nové organizačné usporiadanie stredných škôl tvorili 8-ročné

gymnáziá (klasické areálne) aučiteľské ústavy.19 Avšak sociálna

situácia obyvateľstva, rátajúca aj s aktívnym zapojením detí do

domácich hospodárstiev, ako aj oﬁciálna školská politika, presa-

dzujúca maďarčinu ako výlučný vzdelávací jazyk, spôsobila, že na

slovenských dedinách sa až do roku 1918 praktizovala veľmi často

namiesto šesťročnej iba troj- až štvorročná školská dochádzka, aj

to najmä vzimných mesiacoch. Podľa historikov, z nedostatoč-

nej siete ľudových škôl azlých podmienok školského ajrodinného

prostredia možno usúdiť, že vekové kategórie zprelomu 19. a20.

storočia neabsolvovali primeranú školskú dochádzku, čo dokladu-

jú údaje zroku 1900, podľa ktorých takmer 40% obyvateľstva úze-

mia Slovenska bolo negramotných (Jakešová, 2004: 68–69). Tý-

18 Bližšie pozri Pšenák (2012).

19 Slovenské školstvo na križovatke tisícročí (2000: 12).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

kalo sa to predovšetkým vidieckeho obyvateľstva, ktoré však bolo

vtomto období na Slovensku dominantné. Mestské obyvateľstvo

spravidla základné vzdelanie dosiahlo a rozširoval sa aj prístup

kstredoškolskému vzdelaniu, avšak absolventov tohto stupňa pri-

búdalo iba veľmi pomaly. Podľa štatistických údajov mali vroku

1910 iba 4% obyvateľov Slovenska starších ako 6 rokov vyššie ako

základné vzdelanie ačítať apísať nevedelo 27,7% obyvateľov nad

6 rokov.20

Vznik Československej republiky priniesol na Slovensku zmenu

vzdelávacieho systému. Došlo kodčleneniu od uhorského systému

vzdelávania (spojeného aj so zánikom viacerých uhorských vzdelá-

vacích inštitúcií) anapojenie na český model, ktorý sa kontinuálne

vyvíjal na základoch rakúskeho vzdelávacieho systému. Táto zmena

ale priniesla významný impulz tak pre rozvoj vzdelávacej sústavy

abudovanie jej inštitucionálneho rámca, ako aj pre samotné usku-

točňovanie vzdelávania, ato predovšetkým na základnom stupni.

Školským zákonom zroku 1922 bola stanovená povinná školská do-

chádzka na 8 rokov. Tým sa vnovej republike rozsah povinnej škol-

skej dochádzky zjednotil suž skôr zavedenou 8-ročnou dochádzkou

včeských krajinách. Vpriebehu prvej československej republiky sa

dotvárala astabilizovala inštitucionálna sústava základného školstva

arozširovala sa ponuka stredoškolského vzdelania. Okrem gymná-

zií (ktorých boli štyri typy: gymnáziá, reálne gymnáziá, reformné

reálne gymnáziá areálky) aučiteľských ústavov sa rozširovala škála

odborných škôl. Medzi ne patrili hospodárske, obchodné, priemy-

selné a umelecké školy, ktoré odrážali rozvoj spoločenských sek-

torov, spostupne rastúcou potrebou primeranej kvaliﬁkačnej prí-

pravy zamestnancov rozširujúceho sa spektra zamestnaní. Vrámci

týchto odborných škôl sa poskytovalo 4-ročné štúdium smaturitou

alebo 2-ročné nižšie stredné odborné vzdelanie. Od roku 1930 boli

kodbornému školstvu zaradené aj 2-ročné učňovské školy, ktoré

20 Bunčák, Džambazovič, Hrabovská, Sopóci (2013: 24), taktiež Sopóci, Gerbery,

Džambazovič (2020: 18).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

zabezpečovali kvaliﬁkáciu pre výkon práce vrôznych pracovných

odvetviach.21

Významný impulz pre rozvoj školskej sústavy nastal po druhej

svetovej vojne avnasledujúcich desaťročiach. Od tohto obdobia sa

dynamicky začala rozvíjať aj predškolská výchova a mimoškolské

zariadenia, ktoré boli tiež zahrnuté do školskej sústavy. Hoci poli-

tický režim obdobia po roku 1948 významne ideologicky usmerňo-

val alimitoval obsah vzdelávania, ide oetapu, ktorá si kládla za cieľ

všeobecne zvyšovať vzdelanostnú úroveň mládeže, najmä na maso-

vo dostupnú stredoškolskú úroveň.22 Zároveň sa premieňala inštitu-

cionálna štruktúra tohto stupňa, ato tak vo všeobecnovzdelávacom

smere, ako aj vodbornom, ktorý sa významne rozširoval osobitne

voblasti učňovského školstva. Učňovské školy mali poskytovať kva-

liﬁkáciu pre široké rady robotníckej mládeže na pozadí dynamic-

kého procesu industrializácie, ktorá na Slovensku vtomto období

intenzívne prebiehala adobiehala modernizačný dlh slovenskej čas-

ti československej spoločnosti. Podporované boli aj politicky, aby

posilnili pozíciu robotníckej triedy ako ideologicky kľúčovej vrstvy

spoločnosti.

Čo sa týka vývoja vysokoškolského vzdelávania, impulzom pre

rozvoj inštitucionálnej štruktúry aj vtejto oblasti bola najmä prvá

československá republika. Zanikli staršie (uhorské) vyššie školy,

akými boli akadémie avyššie kolégiá avroku 1919 bola vytvorená

prvá národná vysoká škola (Univerzita Komenského vBratislave),

ktorá mohla začať vzdelávať vysoko kvaliﬁkovaných odborníkov pre

rôzne oblasti spoločenského života. Báza vysokoškolského vzde-

lávania sa postupne rozrastala v30. a40. rokoch, ale najmä v50.

rokoch. Vtomto období bolo ale pre ňu charakteristické štátne ria-

denie vysokých škôl sdominantným postavením komunistickej ide-

ológie. Po roku 1989 prešla celá vzdelávacia sústava zmenami, ktoré

budeme špeciﬁkovať pri jednotlivých stupňoch vzdelávania.

21 Slovenské školstvo na križovatke tisícročí (2000: 13-14).

22 Bližšie pozri Štulrajterová (2015).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Vývoj vzdelanostnej štruktúry slovenskej spoločnosti

Procesy zmien vzdelávacej sústavy, ale najmä širšieho spoločen-

ského prostredia sa významne prejavili na zmenách vzdelanostnej

štruktúry slovenskej populácie vpriebehu 20. storočia. Ak na začiat-

ku storočia absentovala vmasovom meradle základná úroveň vzde-

lania, vpriebehu 20. – 40. rokov sa počet negramotných postupne

znižuje na marginálnu úroveň aobyvateľstvo avpolovici storočia

masovo dosahuje základný stupeň vzdelania.23 Druhá polovica 20.

storočia je ďalšou etapou dynamického rastu vzdelanostnej úrovne

aveľmi významných zmien jej štruktúry. Tieto zmeny sa týkajú pre-

dovšetkým mladej generácie, uktorej prebehla najskôr masiﬁkácia

sekundárneho vzdelania (od 70. rokov) aneskôr ku koncu storočia

dochádza kpostupnej masiﬁkácii aj terciárneho stupňa vzdelania.

Dynamické zmeny vzdelanostnej štruktúry mladých ľudí preukazu-

jú výsledky sčítania obyvateľstva, ktoré boli realizované vdesaťroč-

ných intervaloch vrozmedzí rokov 1950 až 201124. Posuny vo vzde-

lanostnej štruktúre názorne ukazujú nasledovné grafy 1-5.

Východisková situácia na začiatku 50. rokov preukazuje vyso-

kú mieru zaškolenosti obyvateľstva, ale takmer výlučne na úrovni

základného vzdelania. Podľa sčítania zroku 1950 až takmer 90%

obyvateľov Slovenska vo veku 15 aviac rokov uviedlo, že dosiahlo

len základné vzdelanie. Na druhej strane, bez vzdelania zostali už

len necelé 2% osôb. Vyššie vzdelanie ako základné malo iba 7 %

obyvateľov, aztoho vysokoškolské iba zhruba 3%. Pritom vo vyš-

ších stupňoch vzdelania mali vyššie zastúpenie muži, čo sa osobitne

týkalo vysokoškolského vzdelania (pri celkovej extrémne nízkej po-

četnosti vysokoškolsky vzdelaných ľudí tvorili ženy iba niečo vyše

1/10 znich) (Šprocha, 2013). Ako konštatuje uvedený autor: „Snaha

medzivojnovej republiky oodstránenie negramotnosti na Sloven-

23 Pozri bližšie Šprocha, 2013.

24 Vychádzať budeme zo spracovania dát zvĺn sčítania obyvateľstva B. Šprochom

(2013).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Graf 1: Vzdelanostná štruktúra mužov ažien na Slovensku podľa výsledkov Sčí-

tania ľudu vroku 1950

Poznámka: ZŠ abez – osoby so základným vzdelaním abez vzdelania; SbM –

osoby so stredoškolským vzdelaním bez maturity; SsM – osoby so stredoškolským

vzdelaním smaturitou; VŠ – osoby svysokoškolským vzdelaním.

Prevzaté: Šprocha (2013: 65).

Zdroj: Historická statistická ročenka ČSSR (1985: 631, 632).

sku bola vpodstate úspešná. Vzdelanostnú štruktúru však môžeme

charakterizovať ako veľmi homogénnu, z kvalitatívneho hľadiska

ako veľmi nízku. Dosiahnutie základného vzdelania predstavova-

lo vpodstate hlavný model vzdelanostných dráh uoboch pohlaví“.

(ibid: s. 65).

Pri ďalšom sčítaní obyvateľstva vroku 1961 ešte nenastala výraz-

ná zmena: podiel ľudí so základným vzdelaním tvoril 87% obyvateľ-

stva. Až onecelých desať rokov neskôr, vroku 1970, sa vzdelanost-

ná štruktúra výraznejšie posúva vprospech nárastu stredoškolského

stupňa vzdelania apodiel ľudí so základným vzdelaním klesol na

necelých 62% obyvateľstva. Tento posun bol však čiastočne ovplyv-

nený formálnym rekvaliﬁkovaním učňovského vzdelávania, ktoré

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Graf 2: Vzdelanostná štruktúra mužov ažien na Slovensku podľa výsledkov Sčí-

tania ľudu vroku 1961

Poznámka: vysvetlivky pozri graf 1.

Prevzaté: Šprocha (2013: 68).

Zdroj: Historická statistická ročenka ČSSR (1985: 631, 632).

nadobudlo status stredoškolského vzdelania. Zároveň sa práve ten-

to druh vzdelania vpriebehu 60. rokov významne posilnil arozšíril

ponuku učebných odborov. Akceleráciu vzdelanostnej štruktúry

vtomto smere posilnilo aj otváranie externých foriem stredoškol-

ského vzdelávania, ktoré bolo masívne využívané apodporované,

na doplnenie kvaliﬁkácie vrastúcich odvetviach priemyslu. Celkový

rast vzdelanostnej úrovne populácie určite ovplyvnil aj proces pri-

rodzeného odchodu najstaršej generácie, ktorej vzdelanie dosaho-

valo iba základný stupeň (týka sa najmä mužov, ktorí sa dožívajú

štatisticky priemerne nižšieho veku ako ženy).

V60. rokoch sa začína zároveň výraznejšie formovať špeciﬁcká,

rodovo diferencovaná orientácia vzdelanostnej trajektórie. Vtomto

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Graf 3: Vzdelanostná štruktúra mužov ažien na Slovensku podľa výsledkov Sčí-

tania ľudu vroku 1970

Poznámka: vysvetlivky pozri graf 1.

Prevzaté: Šprocha (2013: 69).

Zdroj: Historická statistická ročenka ČSSR (1985: 631, 632).

období je ešte podiel ľudí sdosiahnutým stredoškolským vzdelaním

umužov vyšší ako užien, ale zároveň je dosahovaný najmä absol-

vovaním učňovských škôl (stredoškolské vzdelanie bez maturity).

Podiel žien so stredoškolským vzdelaním je ešte nižší, ale ženy sa

začínajú orientovať skôr na úplné stredoškolské vzdelávanie (s ma-

turitou) atáto diverziﬁkácia vzdelanostných dráh mužov ažien sa

vnasledujúcich, 70. a80. rokoch prehlbuje aplatí doposiaľ.

Vprípade mužov vo veku 15 aviac rokov sa podiel ľudí so stredo-

školským vzdelaním bez maturity od roku 1980 až do roku 2011 po-

hyboval zhruba okolo jednej tretiny (1980: cca 32%, 1991: cca 37%,

2001: cca 36%, 2011: cca 35%). Užien bol podiel tohto typu vzde-

lania na začiatku 80. rokov na úrovni cca 15% amierne stúpal na

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Graf 4: Vzdelanostná štruktúra mužov ažien na Slovensku podľa výsledkov Sčí-

tania ľudu vroku 1980

Poznámka: vysvetlivky pozri graf 1.

Prevzaté: Šprocha (2013: 71).

Zdroj: Historická statistická ročenka ČSSR (1985: 631,632), SR; výpočty autora.

úroveň cca 22% vroku 2011. Výrazne dynamickejšie však rástol po-

diel žien súplným stredoškolským vzdelaním: kým na začiatku 80.

rokov ho dosiahlo asi 10% ženskej populácie nad 15 rokov, vroku

2001 to už bolo cca 33% avroku 2011 až 38%. Umužov orientácia

na úplné stredoškolské vzdelanie začala posilňovať až v90. rokoch.

Zpôvodných 17% vroku 1980 sa ich podiel vroku 2011 zvýšil na

34%, čím sa vyrovnal ich počet spočtom mužov so stredoškolským

vzdelaním bez maturity.25

Možno konštatovať, že vývoj vzdelanostnej štruktúry obyvateľov

Slovenska nadobudol od druhej polovice 60. rokov do konca 20. sto-

25 Bližšie pozri Šprocha (2013).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

ročia nebývalú rastovú dynamiku. Osobitne sa to týka žien, ktorých

podiel súplným stredoškolským vzdelaním už koncom 80. rokov

prekročil podiel mužov stýmto stupňom vzdelania.

Táto dynamika vzdelanostnej mobility obyvateľstva je osobitne

zreteľná pri medzigeneračnom porovnaní kohorty mladých ľudí.

Graﬁcké porovnanie vývoja vzdelanostnej štruktúry vekovej kohor-

ty 25- až 29-ročných tento dynamický posun vpriebehu niečo viac

ako pol storočia veľmi názorne ukazuje asúčasne názorne prezen-

tuje aj odlišný model vzdelanostnej mobility mladých mužov ažien.

Graf 5: Štruktúra mužov ažien podľa najvyššieho dosiahnutého vzdelania vo veku

25-29 rokov (r. 1950 – 2011)

Poznámka: vysvetlivky pozri graf 1.

Prevzaté: Šprocha (2013: 81).

Zdroj: Historická statistická ročenka ČSSR (1985: 631,632), Sčítanie ľudu, domov

abytov k3. marcu 1991, Sčítanie obyvateľov, domov abytov k25. máju 2001, Sčí-

tanie obyvateľov, domov abytov k20. máju 2011, primárne údaje ŠÚ SR; výpočty

autora.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Vpriebehu druhej polovice 20. storočia sa teda model vzdela-

nostnej štruktúry mladých ľudí preklopil: ak vroku 1950 mala dr-

vivá väčšina mladých ľudí iba základné vzdelanie (bolo to cca 90%)

avyšší stupeň vzdelania sa týkal marginálnych 10%, tak naopak na

konci storočia sa situácia obrátila: iba základné vzdelanie má zhru-

ba 10% mladých ľudí amasovú distribúciu dosahuje stredoškolský

stupeň vzdelania (zhruba 75% mladých vtejto kohorte, s vyšším

zastúpením úplného stredoškolského vzdelania umladých žien).

Obdobie po roku 2000 potom charakterizuje dynamický nástup

terciárneho stupňa vzdelania. Začína etapa postupnej masiﬁkácie aj

tohto stupňa. Do konca storočia prebiehal pozvoľný nárast podielu

vysokoškolsky vzdelaných mladých ľudí, ale ešte vroku 2001 tvorili

iba okolo 14% sledovanej kohorty mládeže medzi 25 až 29 rokmi.

Už o10 rokov neskôr ich podiel ale výrazne stúpa apribližuje sa

ktretine vekovej kohorty. Príznačný je zároveň výrazne vyšší podiel

VŠ vzdelaných mladých žien (až 38%) oproti mužom (dosahuje iba

25% mužov). Nástup masiﬁkácie terciárneho stupňa vzdelania ďalej

postupuje, apodľa dynamiky jeho vývoja možno predpokladať, že

Slovensko vsúčasnosti už napĺňa cieľ EÚ dosiahnuť 40% vysoko-

školsky vzdelaných ľudí vo veku 30 – 34 rokov.

Tento rastový skok na začiatku milénia bol do istej miery ovplyv-

nený umelým udržiavaním relatívne nízkeho podielu študujúcich na

vysokej škole vobdobí socializmu, vktorom režim počet novo prijíma-

ných reguloval aj zideologických dôvodov (udržiavanie dominantnej

pozície robotníckej triedy vsociálnej štruktúre socialistickej spoloč-

nosti). Ďalším podnetom pre tento rast bol aj vznik nových vysokých

škôl po zmene režimu na začiatku 90. rokov, kedy sa otvoril priestor

zakladaniu nových verejných, ale aj súkromných vysokých škôl.

Rozšírenie inštitucionálnej štruktúry terciárneho vzdelávania sa

prejavilo na počte študujúcich. Zpôvodných približne 60,5 tis. štu-

dentov vroku 1989 sa ich počet do roku 1999 zdvojnásobil na zhruba

120 tisíc študentov. Vroku 2006 sa počet študujúcich na vysokých

školách dostal nad hranicu 200 tisíc študentov atáto sa udržala až do

roku 2011, pričom ich počet kulminoval vrokoch 2008 a2009, keď na

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

vysokých školách študovalo okolo 220 tis. osôb. Tento stúpajúci trend

do roku 2011 sa týkal dennej formy štúdia, ale od polovice 90. rokov

do rokov 2007 – 2008 bol výdatne podporovaný aj nárastom exter-

ných študentov. Po roku 2011 nasledoval pokles kúrovni asi 118 tisíc

študentov vroku 2020. Tento pokles bol ovplyvnený demograﬁckým

úbytkom príslušnej vekovej kohorty a rastúcim počtom slovenských

študentov odchádzajúcich študovať do zahraničia26. Vývoj počtu štu-

dentov aabsolventov na terciárnom stupni štúdia ukazuje graf 6.

Graf 6: Vývoj počtu študentov aabsolventov vysokých škôl vrokoch 1989 – 2019

Poznámka: Den Stud – denní študenti, Den Abs – absolventi denného štúdia, Ext

Stud – externí študenti, Ext Abs – absolventi externého štúdia.

Zdroj: Vlastné spracovanie podľa údajov CVTI aštatistických ročeniek MŠ SR27.

Akcelerujúci nárast počtu študujúcich na vysokých školách vdlhšej

historickej perspektíve dokladá aj nasledovný graf, ktorý zohľadňu-

26 Oproti priemeru krajín OECD (2%) Slovensko dosahuje viac ako osemnásobný

podiel vysokoškolákov avysokoškoláčok študujúcich vzahraničí (17%) (bližšie:

Education at aGlance 2018: OECD Indicators, 2018, Tab. B6.3.). Dôvodom adô-

sledkom tohto relatívne vysokého odchodu študentov do zahraničia sa bližšie

venuje Analýza zistení ostave školstva na Slovensku (Hal akol., 2020).

27 Centrum vedecko-technických informácií SR (2021 b).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

je aj ich relatívny podiel na vekovej kohorte 19 – 24 ročných. Ten

preukazuje, že pokles počtu študujúcich od roku 2008 – 2009 je do

značnej miery ovplyvnený demograﬁckým poklesom podielu tejto

vekovej kohorty, ale zároveň dokladá udržiavanie značne vysokého

podielu študujúcich na vysokej škole vsledovanej vekovej kohorte.

Graf 7: Počet študentov vysokých škôl, ich podiel na populácii vo veku 19 – 24

rokov apodiel externistov (r. 1948 – 2012)

Prevzaté: Šprocha (2013: 99).

Zdroj: Historická statistická ročenka ČSSR (1985: 794), UIPŠ28.

Vývoj vzdelanostnej štruktúry v posledných desaťročiach, najmä

vmedzigeneračnom pohľade, potvrdzuje aj na Slovensku (síce sfázo-

vým posunom) všeobecný trend vzostupu terciárneho stupňa vzdela-

nia. Tento proces už začiatkom 70. rokov vUSA reﬂektoval americký

sociológ Martin Trow aoznačil ho ako proces masiﬁkácie terciárne-

28 UIPŠ – bývalý Ústav informácií a prognóz školstva sa 1. 1. 2014 zlúčil s CVTI SR.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

ho vzdelávania (Trow, podľa Prudký akol., 2010: 16). Trow na zákla-

de zmien počtu študujúcich na vysokých školách rozlíšil tri vývojové

fázy: elitné, masové auniverzálne terciárne vzdelávanie. Vo fáze elit-

ného vzdelávania na vysokých školách študovalo iba malé percento

príslušnej vekovej kategórie. Vtejto etape sú podľa Trowa inštitucio-

nálne vzdelávacie štruktúry nastavené na obmedzený počet študu-

júcich, vrozsahu zhruba do 15% vekovej kohorty. Vdruhej etape sa

rozsah študujúcich zväčšuje adosahuje nárast zhruba do 30 – 50%

príslušnej kohorty, čomu zodpovedá masový nástup vysokoškolské-

ho vzdelávania. Po prekročení tejto hranice dochádza kďalšej systé-

movej transformácii aprechádza sa do univerzálnej fázy terciárneho

vzdelávania, ktorá pokrýva viac ako 50% vekovej kohorty (Prudký

akol., 2010: 17). Vývoj unás teda ukazuje, že sme sa dostali do etapy

masiﬁkácie vysokoškolského vzdelania, ktoré naďalej pokračuje29.

Aktuálne charakteristiky sekundárneho aterciárneho

stupňa vzdelávania apriestupnosť vzdelanostných stupňov

Vnasledujúcej časti sa budeme bližšie venovať demograﬁckým ain-

štitucionálnym podmienkam prechodu mladých ľudí na sekundárny

aterciárny stupeň vzdelávania. Osobitne nás bude zaujímať téma

29 Prínosom konceptu Martina Trowa je nielen reﬂektovanie rozširovania VŠ

vzdelania, ale aj upozornenie na významné zmeny, ktoré samotný tento proces

prináša do obsahu aforiem výučby, motivácie študentov ako aj riadenia vysokých

škôl. Trow identiﬁkuje 10 významných oblastí, ktoré sú zmenami dotknuté. Sú to

najmä: posun vo vnímaní prístupu kVŠ vzdelaniu, zmeny vo funkcii VŠ školstva,

obsah aformy výučby, študentská kariéra, inštitucionálna diverzita acharakteris-

tika vzdelávacích inštitúcií, rozhodovacie mechanizmy vo vzdelávacích inštitúci-

ách, štandardy kvality VŠ vzdelávania, kritériá pre vstup do terciárneho vzdelá-

vania azmeny vmanažmente vysokých škôl apozície akademickej samosprávy

(ibid: 17–19). Dosah týchto zmien môžeme identiﬁkovať aj vnašom prostredí

amasiﬁkácia VŠ vzdelávania síce na jednej strane sprístupňuje terciárny stupeň

vysokému počtu mladých ľudí azvyšuje vzdelanostnú úroveň mladej populácie,

ale na druhej strane prispieva kdevalvácii VŠ vzdelania aVŠ diplomu adeformá-

ciám študijných praktík študentov.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

priestupnosti sekundárneho aterciárneho stupňa vzdelávania, ktorá

môže zakladať nerovnosti vdistribúcii príležitostí ašancí na dosiah-

nutie vzdelanostného vzostupu. Budeme sledovať aktuálnu situáciu,

ato od roku 2000, pričom využijeme aj prognózu trendov do roku

2025 (Dubovský, Kováč, 2021).

Referenčnou vekovou kohortou pre nás bude skupina 15-ročných,

ktorí spravidla vtomto veku končia základnú školu apostupujú na

určitý druh stredoškolského vzdelávania, ďalej veková kohorta 15 –

19 ročných, reprezentujúcich stredoškolských študentov, aosobit-

ne kohorta 19-ročných, ktorí spravidla vtomto veku nastupujú na

vysokoškolské štúdium. Vnašich podmienkach je príznačné, že tak

na stredoškolské, ale aj na vysokoškolské štúdium nastupujú mladí

ľudia spravidla plynule, po ukončení stupňa, ktorého úspešné absol-

vovanie je predpokladom postupu na rebríčku vzdelanostnej dráhy.

Východiskom je celkový demograﬁcký vývoj, ktorý určuje bazál-

nu kapacitu príslušných vekových kohort. Tu možno len pripomenúť

všeobecný demograﬁcký trend poklesu pôrodnosti, ktorý zasahuje

populáciu najmä od polovice 90. rokov 20. storočia. Po období nárastu

pôrodnosti v70. rokoch, sa už v80. rokoch prejavuje pozvoľné znižo-

vanie prirodzeného prírastu obyvateľstva, ktoré sa prehlbuje po roku

1989 anajmä vdruhej polovici 90. rokov. Ak vroku 1979 presahoval

počet živo narodených detí 100 tisíc, do roku 1989 poklesol pozvoľna

na úroveň 80 tisíc. Vroku 1995 je to už len niečo viac ako 60 tisíc

atento pokles dramaticky postupuje až do roku 2002, kedy dosiahol

necelých 51 tisíc živonarodených detí. Od roku 2003 zaznamenávame

mierny vzostup, ktorý vrcholí okolo roku 2010 spočtom asi 61 tisíc

novo narodených. Od roku 2012 zaznamenávame mierny pokles, ale

so stabilizovanou úrovňou živonarodených okolo 55 – 58 tisíc. 30

Tento trend sa primerane prejavil vo vekových kohortách, ktoré

budeme sledovať ailustrovaný je na nasledovných grafoch 8 až 10.

Vývoj kapacity žiakov druhého stupňa základnej školy preukazuje de-

30 Podľa údajov Štatistického úradu SR (2021), bližšie pozri aj Džambazovič (2015:

11–52).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

mograﬁcký trend poklesu detskej amládežníckej populácie. Populač-

ný ročník 15-ročných vsledovanom období klesal, až do roku 2017.

Od roku 2000 sa znížil o42% z87,5 tisíc na 50,8 tisíc žiakov. Vsúčas-

nosti je vrastovej fáze adosahuje úroveň takmer 53 tisíc. Vnasledu-

júcom období by sa mal počet zvýšiť na takmer 60 tisíc vroku 2025.

Graf 8: Vývoj aprognóza počtu vekových kohort 10 až 14 ročných a15 ročných

(r. 2000 – 2025)

Poznámka: Počty ukazovateľa 10 až 14 ročných sa vzťahujú kpravej osi grafu.

Prevzaté: Dubovský, Kováč (2021: 7).

Zdroj: ŠÚ SR, CVTI SR.

Referenčnou populáciou žiakov stredných škôl je mládež vo veku

15 až 18 rokov. Jej dlhodobý avýrazný (až 40%-ný) pokles sa fázo-

vo posunul až do roku 2019. Vporovnaní s354 tisícmi vroku 2000

sa znížil na 207,8 tisíc, t. j. o146,2 tisíc. Od roku 2020 bude rásť

priemerným tempom 1 % ročne. V roku 2025 dosiahne úroveň

približne 230 tisíc (Dubovský, Kováč, 2021: 9).

Obdobne od roku 2000 významne klesá počet 19-ročných. Klesa-

júca fáza spriemerným trojpercentným tempom bude trvať do roku

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Graf 9: Vývoj aprognóza populácie študentov stredných škôl (r. 2000 – 2025)

Poznámka: Počty ukazovateľa 15 až 18 ročných sa vzťahuje kpravej osi grafu.

Prevzaté: Dubovský, Kováč (2021: 10).

2022, kedy by mala dosiahnuť hodnotu 52,2 tisíc (oproti pôvodným

90 tisícom). Od roku 2023 by mal ukazovateľ mierne vzrásť na pri-

bližne 55 tisíc osôb (ibid). Tendencia vývoja našho referenčného

segmentu 15 a19-ročných je teda vsúčasnosti relatívne blízka amá

podobnú kapacitu (ako preukazuje nasledovný graf).

Prechod na strednú školu

Vnadväznosti na vývoj referenčnej vekovej kategórie počet žiakov

odchádzajúcich zo základných škôl po roku 2000 klesal, do roku

2008 tempom 3% za rok avďalších rokoch ešte výraznejšie. Vpo-

rovnaní srokom 2000, keď odchádzalo zo základných škôl 83,7 tisíc

žiakov, odchádza vsúčasnosti 47,7 tisíc, t. j. o44,1% menej. Počet

novo prijímaných na všetky typy stredných škôl vročných interva-

loch vtomto období však prekračuje túto kapacitu žiakov končia-

cich základnú školu (pozri tabuľku 1). Túto skutočnosť ovplyvňuje

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Graf 10: Vývoj aprognóza referenčnej populácie študentov stredných škôl (r. 2000

– 2025)

Poznámka: Počty ukazovateľa 15 až 18 ročných sa vzťahuje kpravej osi grafu.

Prevzaté: Herich (2020b: 6).

Zdroj: ŠÚ SR, CVTI SR.

najmä skorší odchod žiakov na osemročné gymnáziá.31 Ako dopl-

ňujúcu premennú pre posúdenie priestupnosti na SŠ stupeň sme

preto zobrali do úvahy počet 15-ročných. Aj pri porovnaní úhrnné-

ho počtu novoprijatých študentov na stredné školy vjednotlivých

rokoch môžeme konštatovať, že kapacita prijatých na stredné školy

31 Najpočetnejšou skupinou odchádzajúcich zo základných škôl sú žiaci, ktorí

ukončili 9. ročník avytvárajú teda disponibilnú kapacitu pre prechod na stredné

školy. Ich podiel sa však od roku 2000 znížil z88,7% na súčasných 81%. Dôvodom

bol zvyšujúci sa podiel žiakov odchádzajúcich na stredné školy zpiateho aôsmeho

ročníka. Tento sa zvýšil z3,8% na 12,8%. Podiel odchádzajúcich do špeciálnych

škôl sa dlhodobo pohybuje na úrovni 2%. Predčasne končiaci ZŠ (v nižšom ako

9. ročníku) tvoria vpriemere 4,1% všetkých odchádzajúcich (Herich, 2019a: 31).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

vzásade pokrýva kapacitu 15-ročných (ako veku vktorom najčastej-

šie nastupujú žiaci na stredoškolské štúdium).

Tabuľka 1: Porovnanie počtov opúšťajúcich ZŠ, novo prijatých žiakov SŠ apočtov

15-ročných (r. 2000 – 2020)

rok počet odchádzajúcich

zo ZŠ p oč e t n o vý ch

žiakov SŠ počet 15-ročných

2000 83 722 97 185 87 528

2001 81 469 94 295 86 016

2002 79 328 87 318 82 390

2003 75 515 87 935 81 947

2004 74 529 87 067 79 012

2005 72 780 84 624 78 796

2006 73 610 84 447 77 343

2007 69 930 79 698 73 828

2008 68 103 75 964 72 255

2009 60 007 68 951 65 836

2010 56 017 65 199 61 045

2011 53 539 62 829 59 618

2012 51 908 60 809 58 546

2013 50 837 58 510 56 848

2014 50 961 58 238 55 938

2015 50 340 56 705 54 989

2016 47 618 54 438 51 526

2017 45 827 51 815 50 796

2018 45 625 51 468 51 608

2019 46 487 50 827 53 904

2020 47 707 51 097 54 575

Zdroj: Vlastné výpočty na základe údajov MŠ SR, CVTI SR32.

Ztýchto údajov vyplýva, že prechod zo základnej na strednú školu je

vzásade otvorený prakticky pre všetkých mladých ľudí, ktorí opo-

32 Centrum vedecko-technických informácií SR (2021c).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

kračovanie študijnej dráhy majú záujem.33 Viaceré analýzy ukazujú,

že tento prechod prestal byť otázkou výberu, ale je skôr otázkou ná-

boru, keď počet miest na stredných školách prekračuje potenciálny

počet študentov34. Táto situácia (primárne ovplyvnená demograﬁc-

kými trendami) zároveň signalizuje, že systém organizácie ariade-

nia stredných škôl nedokázal na tento pokles adekvátne reagovať. Po

roku 2000 prešli stredné školy do zriaďovateľskej kompetencie regi-

onálnych samospráv, ktoré nie vždy mali záujem primerane modiﬁ-

kovať štruktúru stredných škôl astredné školy sa prirodzenesnažili

zachovať svoje postavenie akapacitu, atoaj otváraním nových, naj-

mä pre študentov príťažlivých študijných programov.35

Môžeme teda konštatovať, že zinštitucionálneho hľadiska je pre-

chod zo základného na sekundárny stupeň vzdelania otvorený aprob-

lémom sa skôr ukazuje štruktúra ponúkaných študijných programov

aschopnosť mladých ľudí zvoliť si vhodný študijný odbor, ktorý by

zodpovedal ich predpokladom aotváral dobré príležitosti pre ďalšie

pracovné, resp. profesiové uplatnenie. Aké sú orientácie vzdelanost-

ných volieb, nám ukazujú počty záujemcov ojednotlivé typy stred-

ných škôl, najmä diferenciácia podľa ich základných druhov. Pozrie-

me sa bližšie na trendy vývoja záujmu oštúdium na gymnáziách,

ktoré reprezentujú tradíciu všeobecnovzdelávacej línie sorientáciou

33 Výnimku tvorí špeciﬁcká skupina mladých, ktorí predčasne ukončujú základ-

nú školskú dochádzku. Hoci nejde vcelonárodnom rozmere ovysoké číslo (ako

bolo uvedené, ide v priemere o 4 % žiakov), týka sa osobitne okruhu sociálne

znevýhodnených achudobou ohrozených detí, ktorí maj unás silnú regionálnu

väzbu aviažu sa najmä na deti zmarginalizovaných rómskych komunít. To tvorí

osobitný, už dlhodobý problém vzdelávania na Slovensku (bližšie Správa ostave

regionálneho školstva na Slovensku, 2013 aKusá, 2017).

34 Podľa analýz iniciatívy To dá rozum, prekračuje kapacita tried na stredných

školách počty deviatakov ojednu štvrtinu. Dostupné na: <https://analyza.todaro-

zum.sk/docs/339727001ef1a/> [cit. 30. 11. 2021].

35 Stredné školy do toho tlačil aj model ﬁnancovania regionálneho školstva, viaza-

ný najmä na počet študentov, to ale prehlbovalo diskrepanciu medzi odborovou

štruktúrou vzdelania apotrebami trhu práce na regionálnej úrovni.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

na pokračovanie na vysokoškolskom stupni, vporovnaní svývojom

záujmu oškoly odborné. Inšpiruje nás ktomu aj historicky reﬂek-

tované rozdiely vo vývoji vzdelanostnej štruktúry podľa tohto rezu.

Gymnáziá

Aktuálnu charakteristiku gymnázií deﬁnuje Zákon 245/2008 Z. z.

ovýchove avzdelávaní (školský zákon) ako: „všeobecnovzdelávaciu,

vnútorne diferencovanú strednú školu, ktorá pripravuje žiakov vo

štvorročnom, päťročnom alebo osemročnom vzdelávacom programe

aposkytuje úplné stredné všeobecné vzdelanie. Vzdelávacie progra-

my gymnázia sú zamerané predovšetkým na prípravu pre štúdium

na vysokých školách, môžu pripravovať aj na výkon niektorých čin-

ností vo verejnej správe, kultúre ašporte“.36

Gymnáziá majú vnašich podmienkach silnú tradíciu, spájanú aj

historicky s kvalitným všestranným vzdelávaním vysokej úrovne.

Túto reputáciu si vytvorili už počas prvej československej republiky,

vďaka svojej spoločensko-pedagogickej funkcii, bohatým tradíciám

akvaliﬁkovanému profesorskému zboru. Už v tom čase zaujíma-

li medzi strednými školami vedúce postavenie svysokou úrovňou

poskytovaného vzdelávania.37 Tento status si uchovali aj vdruhej

polovice 20. storočia. Hoci ich v60. rokoch vškolskej sústave na ur-

čitý čas nahradili všeobecnovzdelávacie školy (s trojročným vzdelá-

vacím cyklom), začiatkom 70. rokov sa oﬁciálne (aj názvom) do sú-

stavy vracajú vpodobe štvorročného štúdia založeného na širokom

všeobecnovzdelávacom základe, sdiferenciáciou na humanitnú ale-

bo prírodovednú orientáciu štúdia. Reprezentovali stupeň úplného

stredoškolského vzdelania, ktoré plnilo funkciu najmä širokospek-

trálnej prípravy na vysokoškolské vzdelávanie, atak boli vnímané aj

36 Zákon 245/2008 Z. z. ovýchove avzdelávaní (školský zákon) ao zmene ado-

plnení niektorých zákonov, par. 41, dostupné: https://www.slov-lex.sk/prav-

ne-predpisy/SK/ZZ/2008/245/

37 Slovenské školstvo na križovatke tisícročí (2000: 14).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

vo vzdelávacích trajektóriách mladých ľudí. Nasledujúci graf zachy-

táva dlhodobý vývoj počtu študentov gymnázií vstoročnej perspek-

tíve. Preukazuje vývoj záujmu otento typ vzdelania, na ktorom si

môžeme všimnúť tri vlny rastu. Tou prvou bol mierny pozvoľný rast

vpriebehu 20. až 40. rokov, druhým výraznejšia vlna rastu záujmu

vrokoch 60. a70. apo krátko trvajúcom poklese v80. rokoch, veľmi

dynamický vzostup po roku 1989, ktorý trval do roku 2008.38

Graf 11: Dlhodobý vývoj počtu študentov gymnázií od roku 1920 do roku 2020

Prevzaté: Dubovský, Kováč (2021: 38).

Zdroj: CVTI SR.

Gymnáziá boli najmä v90. rokoch minulého storočia najdynamickej-

šie rastúcim typom stredných škôl. Počet ich žiakov, napriek význam-

nému demograﬁckému poklesu, sa vrokoch 1990 až 2003 zvýšil 1,8

38 Tento dynamický nárast bol ovplyvnený aj rozšíreným škály gymnázií, kedy

v90. rokoch pribudli kpôvodnému štvorročnému modelu aj bilingválne 5-ročné

gymnáziá anajmä návrat k8-ročným gymnáziám, zahrňujúcim do gymnaziálne-

ho štúdia aj druhý stupeň základných škôl.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

násobne, kedy dosiahol 100 tisícovú hranicu. Po päťročnej stabilnej

fáze vrokoch 2004 – 2008, kedy zotrvával na úrovni 99,8 tisíc žiakov,

poklesol vrokoch 2009 až 2016 o28%, na 72,3 tisíc. Vsúčasnosti dosa-

huje hodnotu 70,7 tisíc žiakov. Vďalšom období sa (vzhľadom na de-

mograﬁcký vývoj) očakáva opäť mierny nárast počtu žiakov gymnázií.

Vývoj novoprijatých na gymnáziá bol vrokoch 2000 až 2008 vyrov-

naný, pohyboval sa na úrovni 19,8 tisíc. Skok vroku 2009 spôsobila le-

gislatívna zmena prechodu zo ZŠ na 8-ročné gymnázia. Od roku 2010

počet novoprijatých klesal pozvoľna z16,3 tisíc na súčasných 14,6 ti-

síc. Čo sa týka počtu absolventov gymnázií, ten sa pohyboval vrokoch

2004 až 2013 na úrovni asi 19 tisíc. Výrazný prepad vroku 2003 súvisel

so zavádzaním povinných deviatych ročníkov ZŠ. Pokles vroku 2013

ohlásil nástup klesajúcej fázy. Nízka hodnota ukazovateľa vroku 2017

súvisela so zmenou prechodu novoprijímaných na 8-ročné štúdium.

Vroku 2020 absolvovalo na gymnáziách približne 14 tisíc žiakov.39

Graf 12: Vývoj novoprijatých aabsolventov gymnázií (r. 2000 – 2020)

Prevzaté: Dubovský, Kováč (2021: 21).

Zdroj: CVTI SR.

39 Bližšie pozri Dubovský, Kováč (2021: 21).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Môžeme si všimnúť, že počty absolventov v zásade kopírujú

počty novoprijatých (s primeraným časovým posunom absolvo-

vania školy), čo naznačuje, nízku početnosť predčasne končiacich

toto štúdium.40

Odborné školy

Odborné školstvo tvorí dnes druhý silný segment stredoškolského

vzdelávania, ktoré ale na rozdiel od gymnázií reprezentuje značne

rôznorodú škálu škôl aštudijných programov. Dnes do kategórie

stredných odborných škôl patria bývalé učilištia, učňovské ško-

ly a stredné odborné školy. K zlúčeniu do tejto kategórie41 došlo

vškolskom roku 2008/2009, vdôsledku komplexnej zmeny školské-

ho zákona zroku 2008.

Aj vývoj vzdelávania vtomto segmente má svoju históriu, kto-

rá sa prejavila vtrendoch vývoja vzdelanostnej štruktúry, oktorej

už bola reč. Pri hodnotení jej aktuálnej situácie preto nemôžeme

obísť historický kontext. Nasledujúci graf ukazuje vývoj študujú-

cich v tomto segmente vzdelávania v priebehu druhej polovice

20. storočia.

Oproti relatívne silnej historickej tradícii gymnázií sa potreba

rozvoja odborného školstva ako nadstavby nad základnú školskú

dochádzku začala významnejšie formovať až v20. – 30. rokoch

20. storočia. Jeho dynamický rozvoj však začína najmä po druhej

40 Celkovo sa počet predčasne ukončujúcich stredoškolské štúdium vposledných

rokoch unás pohybuje na úrovni 6-7% žiakov.

41 Táto skutočnosť sa premietla aj vevidenčno-štatistickom systéme školstva ado

určitej miery komplikuje sledovanie dlhodobých trendov týchto kategórií škôl.

Do roku 2007/2008 sa údaje za združené stredné školy, stredné odborné učiliš-

tia aučilištia uvádzali ako samostatné typy škôl. Od roku 2008/2009 tvoria iba

konzervatóriá samostatný typ škôl aich údaje sa uvádzajú vsamostatnej zlož-

ke. Združené stredné školy, stredné odborné učilištia a učilištia (podľa zákona

245/2008 Z. z. premenované na stredné odborné školy) sa uvádzajú súhrnne ako

stredné odborné školy (SOŠ).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Graf 13: Dlhodobý vývoj počtu žiakov stredných odborných škôl od roku 1950

Poznámka: Do kategórie stredných odborných škôl sú tu subsumované všetky for-

my, vrátane učňovského.

Prevzaté: Dubovský, Kováč (2021: 39).

Zdroj: CVTI SR.

svetovej vojne, už od 50. rokov. Podporovalo ho budovanie vzde-

lávacej inštitucionálnej základne, ktorá mala vytvoriť hustú sieť

škôl, pripravujúcich žiakov na výkon robotníckych povolaní aod-

borných činností na pozadí procesu industrializácie. Zo začiatku

vznikali vzdelávacie zariadenia priamo pri štátnych podnikoch,

v ktorých učni pracovali vučňovskom pomere. Zaradením uč-

ňovských škôl do systému stredoškolských zariadení na začiatku

60. rokov sa z učňov stávajú žiaci stredných škôl. Z ekonomic-

kých, ale aj politických dôvodov sa učňovské školy vnímali ako

veľmi žiaduca vzdelávacia inštitúcia, čo sa významne prejavovalo

vdynamickom raste jej žiakov aabsolventov. Najväčší rozmach

učňovského vzdelávania na Slovensku sa dosiahol v priebehu

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

80. rokov, keď počet študentov učňovských odborov dosahoval

úroveň 140 – 155 tisíc.42 Pri pohľade na graf č. 13 vidíme, že práve

táto kapacita sýtila dynamický nárast odborného školstva vetape

socializmu av80. rokoch reprezentovala asi 2/3 stredoškolákov

unás. V tejto etape už značná časť učňovských odborov mohla

stredoškolské štúdium ukončiť maturitou, čo otváralo aj týmto

absolventom prístup na vysoké školy. Uvádzaný vývoj podporili

zmeny ešte zdruhej polovice 70. rokov, ktoré mali za cieľ maso-

vo sprístupniť úplné stredoškolské vzdelanie čo najširšiemu počtu

mladých ľudí, najmä robotníckych kádrov. Vpraxi sa mali všetky

tri typy stredoškolského vzdelávania tej doby (učňovské, odborné

avšeobecné) postupne zbližovať aza tým účelom boli vroku 1984

zriadené učňovské školy smaturitou.43

Zlomovým pre odborné, osobitne učňovské školstvo, sa stal za-

čiatok 90. rokov, po zmene spoločensko-politického režimu. Proces

ekonomickej transformácie zo štátom regulovanej ekonomiky na

trhový model, spojený sintenzívnou privatizáciou, priniesol nielen

krach mnohých, predtým štátnych podnikov, ale znamenal aj útlm

mnohých učňovských škôl, vktorých bolo vzdelávanie priamo pre-

pojené spraxou vtýmto podnikoch. „Vyčlenením odborných učilíšť

astredných odborných učilíšť spod vplyvu podnikov avytvorením

vpodstate štátnych stredných škôl sa pôvodný koncept úplne roz-

padol. Nedostatok ﬁnančných prostriedkov, sťažené podmienky pre

odbornú praktickú prípravu, obmedzené zavádzanie nových techno-

lógií, zastarané anedostatočné vybavenie spolu scelkovou zmenou

pohľadu spoločnosti na robotnícke profesie priniesli do učňovské-

ho vzdelávania hlbokú krízu. Do popredia sa dostali predovšetkým

gymnáziá, apreto vpodstate už od začiatku 90. rokov sledujeme vý-

razný pokles počtu študentov učňovských škôl“ (Šprocha, 2013: 86).

Stimulovaným rozvojom vdruhej polovici 20. storočia prešli aj

odborné školy, ktoré boli do jednotnej školskej sústavy zaradené

42 Bližšie pozri Šprocha (2013: 86).

43 Slovenské školstvo na križovatke tisícročí (2000: 17).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

v roku 1948 a mohli poskytovať neúplné stredoškolské vzdelanie

(v dvojročných programoch) alebo aj úplné stredoškolské vzdelanie

(vštvorročných programoch), ktoré sa postupne stalo pre stredné

odborné školy typické. Zapojenie do tohto typu vzdelávania posilni-

lo zavedenie externej formy, resp. štúdia podpri zamestnaní. Práve

táto forma umožnila už spomínaný akcelerovaný vzostup vzdela-

nostnej štruktúry vdruhej polovici 20. storočia. Zúrovne menej ako

20 tis. študentov vpovojnovom období už na začiatku 60. rokov na-

vštevovalo stredné odborné školy viac ako 80 tis. osôb av 70. rokov

to už bolo viac ako 110 tis. Dočasný pokles v80. rokoch úzko súvisel

nielen spredchádzajúcim populačným vývojom v 60. rokoch, ale

aj spoklesom záujmu oexterné formy vzdelávania na tomto type

škôl. Počet študentov vstredných odborných školách dosiahol vr-

chol vrokoch 1995 – 1997, keď ich navštevovalo viac ako 120 tis.

osôb. Vtomto období sa štúdium na odborných školách rozšírilo,

aj vzhľadom na spomínaný úpadok učňovského školstva. Nasledu-

júci klesajúci trend je výsledkom nielen znižujúceho sa počtu naro-

dených detí, ale aj poklesu záujmu otento typ vzdelávania. Vroku

2007 počet študentov na stredných odborných školách predstavoval

už necelých 83 tis. osôb (Šprocha, 2013: 88).

Dramatický pokles študujúcich na stredných odborných školách

súvisel aj sproblematickou adaptáciou odborného vzdelávania na

nové podmienky, hľadaním foriem prepojenia vzdelávania na trh

práce a zabezpečenie uplatnenia absolventov. Absentujúce mož-

nosti nadobúdania praktických zručností sa pokúsil riešiť model du-

álneho vzdelávania,44 ktorý sa postupne etabloval po prijatí zákona

č. 61/2015 Z. z. oodbornom vzdelávaní apríprave.

Školským zákonom z roku 2008 sa vytvorila nová formálna

štruktúra stupňov odborného stredného vzdelanie, vktorej sa vsú-

časnosti rozlišujú:

44 Ide omodel odborného vzdelávania a prípravy na výkon povolania, ktorým

sa získavajú vedomosti, schopnosti azručnosti potrebné pre povolanie priamo

ukonkrétneho zamestnávateľa.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

• nižšie stredné odborné vzdelanie (ukončené vysvedčením ozá-

verečnej skúške avýučným listom, spravidla 2-3-ročné),

• stredné odborné vzdelanie (ukončené vysvedčením ozávereč-

nej skúške avýučným listom, spravidla 4-ročné),

• úplné stredné odborné vzdelanie (ukončené vysvedčením oma-

turitnej skúške avýučným listom).

Realizovať ich možno na stredných odborných školách (v progra-

moch študijných odborov aučebných odborov). V ďalšej časti sa

budeme venovať aktuálnemu vývoju stredného odborného školstva.

Stredné odborné školy vsúčasnosti

Zákon 245/2008 Z. z. ovýchove avzdelávaní (školský zákon) cha-

rakterizuje strednú odbornú školu ako: „vnútorne diferencova-

nú strednú školu, ktorá pripravuje žiakov najmenej vdvojročnom

anajviac vpäťročnom vzdelávacom programe príslušného odboru

vzdelávania. Vzdelávacie programy stredných odborných škôl sú

zamerané predovšetkým na výkon povolaní a odborných činností

vnárodnom hospodárstve, zdravotníctve, verejnej správe, kultúre,

umení, av ostatných oblastiach amôžu pripravovať aj na ďalšie

štúdium“.45

Počet žiakov stredných odborných škôl (SOŠ)46 rástol smenšími

ﬂuktuáciami až do roku 1995, kedy dosiahol vrchol (graf 13). Od

roku 1996 nastúpila klesajúca fáza, ktorá trvá do súčasnosti. Prie-

merne trojpercentným ročným tempom počet žiakov SOŠ klesol

do súčasnosti na 122,2 tisíc žiakov, t. j. o53 %. Počet novoprija-

tých na stredné odborné školy sa od roku 1970 do roku 1996 zvýšil

z68,4 tisíc na 79,1 tisíc. Vďalšom období tento ukazovateľ súvis-

le klesal. Počet novoprijatých na stredné odborné školy sa od roku

45 Zákon 245/2008 Z. z. ovýchove avzdelávaní (školský zákon) ao zmene adopl-

není niektorých zákonov, par. 42.

46 Retrospektíva časových radov pred rokom 2008 je prepočítaná podľa aktuálne

platnej legislatívy.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

2000 znížil z76,5 tisíc súčasných takmer 36 tisíc, t. j. o53%. Medzi-

ročné tempo poklesu dosahovalo vpriemere 4%.

Graf 14: Vývoj novoprijatých aabsolventov stredných odborných škôl (r. 2000-

-2020)

Prevzaté: Dubovský, Kováč (2021: 26).

Zdroj: CVTI SR.

Hoci inštitucionálne (a následne aj evidenčne-štatisticky) došlo po

roku 2008 kzlúčeniu všetkých foriem stredného odborného vzde-

lávania, odlišuje sa vštruktúre študijných programov rozdelenie na

učebné odbory ana študijné odbory. Vzásade ide oodlíšenie neúpl-

ného (nematuritného, bývalého učňovského) vzdelávania aúplného

stredného odborného (ukončené maturitou).47 Využijeme toto od-

líšenie, aby sme sa bližšie pozreli na dis/kontinuitu vzdelanostných

47 Absolventi učebných odborov získavajú stredné odborné vzdelanie. Dokladom

ostupni vzdelania je vysvedčenie ozáverečnej skúške sdoložkou, dokladom ozís-

kanej kvaliﬁkácii je výučný list. Toto nematuritné štúdium trvá prevažne tri roky,

nachádza sa vňom aj niekoľko štvorročných odborov. Absolventi študijných od-

borov získavajú úplné stredné odborné vzdelanie. Vzdelávacie programy trvajú

najmenej štyri anajviac päť rokov. Dokladom ostupni vzdelania azároveň ozís-

kanej kvaliﬁkácii je vysvedčenie omaturitnej skúške. Vurčených odboroch môže

byť dokladom okvaliﬁkácii aj výučný list (Herich, 2020b: 27, 29).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

dráh. Trendy vzdelávania vtýchto dvoch prúdoch nás budú oso-

bitne zaujímať vzhľadom na dominantnú pozíciu odborného aoso-

bitne učňovského vzdelávania ako ťahúňa vzdelanostnej mobility

mladých ľudí vpredchádzajúcom historickom období.

Graf 15: Počty novoprijatých žiakov na učebné aštudijné odbory SOŠ (r. 2000 –

2020)

Zdroj: Vlastné výpočty na základe údajov CVTI SR.48

V roku 2000 bolo na učebné odbory prijatých 22,8 tisíc žiakov. Od

roku 2003 nastúpila dlhá fáza poklesu, ktorá končí vsúčasnosti. Do

roku 2019 počet novo prijatých poklesol o73% na 6,2 tisíc. Klesajúca

fáza ukazovateľa by mala trvať do roku 2022, kedy bude tento druh štú-

dia končiť okolo 4,7 tisíc absolventov. Vnasledujúcom období sa počet

bude zvyšovať, ato približne na 5,6 tisíc absolventov vroku 2025.49

48 Centrum vedecko-technických informácií SR (2021c).

49 Bližšie pozri Herich (2020b: 28).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

Štúdium študijných odborov je výrazne príťažlivejšou formou

stredného odborného školstva. Hoci klesajúcu tendenciu (aj vzhľa-

dom na vývoj demograﬁckého fundamentu vekovej kohorty) má aj

vývoj novo prijatých na študijné odbory SOŠ, tento pokles je vý-

razne nižší. Na študijné odbory bolo vroku 2000 prijatých takmer

38 tisíc žiakov, čo je viac ako o1/3 vporovnaní sučebnými odbormi.

Ukazovateľ novoprijatých na študijné odbory od roku 2000 klesal.

Pokles o40% trval až do roku 2018. Vabsolútnom vyjadrení sa po-

čet znížil z37,9 tisíc na 22,8 tisíc. Následne sa počet novoprijatých

zvýši na približne 27 tisíc vroku 2025. Pokles absolventov študij-

ných odborov začal vroku 2005 amal by trvať do roku 2021. Vtejto

fáze sa počet zníži o42% z34,4 tisíc na 19,9 tisíc. Do roku 2025

mierne vzrastie na približne 20,2 tisíc absolventov.50

Táto situácia jasne dokazuje výrazný pokles podielu predovšet-

kým neúplného odborného vzdelávania, čo je významná zmena

oproti vývoju v druhej polovici 20. storočia, kedy práve učňovské

školy stáli za rastom vzdelanostnej úrovne obyvateľstva. Ak na za-

čiatku milénia dominanciu študijných odborov reprezentoval pomer

zhruba 3:2 novoprijatých vich prospech vporovnaní sučebnými od-

bormi, tak vroku 2020 to už bolo až 4:1 vprospech novoprijatých na

študijné odbory. Hoci ide ovzostup odbornej vzdelanostnej úrovne,

ateda zformálneho hľadiska vyšší vzdelanostný potenciál pre tech-

nický a technologický progres nášho národného hospodárstva, na

druhej strane sa prejavuje nesúladom medzi požiadavkami trhu prá-

ce avzdelanostnou štruktúrou, nedostatkom pracovníkov na voľné

pracovné miesta vmanuálnych robotníckych apomocných profesi-

ách aabsenciou remeselníckych profesií. Je ale aj výrazom meniacich

sa preferencií mladých ľudí vich vzdelanostných dráhach, spojených

so záujmom odosiahnutie úplného stredoškolského vzdelania, ale aj

odklonom od manuálne orientovaných profesií.

Špeciﬁckým druhom stredných škôl, ktoré sa orientujú na posky-

tovanie umeleckého aumelecko-pedagogického vzdelávania, sú kon-

50 ibid: 29–30.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

100

zervatóriá, ktoré dopĺňajú diapazón ponuky odborného vzdelávania.

Čo do početnosti, ide skôr ookrajový podiel vštruktúre stredoškol-

ského vzdelávania (reprezentuje vpriemere 1% znovo prijímaných

na stredné školy). Zaujímavý je vývoj záujmu otento typ škôl, ktorý

ako jediný zo smerov stredoškolského vzdelávania zaznamenáva rela-

tívne silný nárast. Až do roku 2012 počet žiakov konzervatórií inten-

zívne rástol. Od roku 2000 sa zvýšil o84% , z1,6 tisíc na takmer 3 tisíc.

Následne osciloval na úrovni 3 tisíc žiakov aočakáva sa jeho nárast aj

vblízkej budúcnosti.51 Rast vidíme aj na počte novoprijatých – vsú-

časnosti sa na tento druh školy prijíma o81% žiakov viac ako vroku

2000, vabsolútnych hodnotách je to zvýšenie z336 na 608 žiakov. Do

roku 2025 sa predpokladá nárast na približne 700 novoprijatých.

Ak zhrnieme aktuálne trendy (v rokoch 2000-2020) vo vzdelá-

vacích trajektóriách mladých ľudí na Slovensku, na pozadí údajov

ostredných školách52 vidíme ako sa na rozhraní milénia mení cel-

ková vzdelanostná štruktúra mladých ľudí.

Vgraﬁckom znázornení je zmena štruktúry študijných orientácií

názornejšia (graf 16).

Zhrnutie

Kľúčovou premennou, ktorá ovplyvňuje vývoj počtu študentov pri

prechode na strednú školu, je demograﬁcký pokles vekovej kohor-

ty vposledných desaťročiach, ktorý sa stabilizuje až vposledných

rokoch. Inštitucionálna štruktúra vzdelávacej sústavy tak bola vy-

stavená situácii presahu disponibilnej kapacity stredných škôl. Táto

51 ibid: 33.

52 Pri analýze sme zobrali do úvahy najmä kľúčové formy SŠ vzdelávania: gym-

náziá, odborné školy (v učebných aštudijných odboroch) akonzervatóriá. Do

sústavy vrámci odborného vzdelávania patria aj nadväzujúce formy: nadstavbové

apomaturitné štúdium. Vtýchto formách ale ide skôr oprehlbovanie ašpeciali-

záciu odborného vzdelávania, preto sme ho do analýzy osobitne nezahrnuli. Na-

vyše ich podiel významne klesá.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

101

Tabuľka 2: Počty nových žiakov vo vybraných druhoch stredoškolského štúdia

aich podiely, 2000 – 2020

SŠ cel-

kovo SOŠ – študijné

odbory SOŠ – učebné

odbory Gymnáziá Konzervatóriá

Rok počet

nových

žiakov

počet

nových

žiakov

počet

nových

žiakov

počet

nových

žiakov

počet

nových

žiakov

2000 81 411 37 891 46,5 22 847 28,1 20 337 25,0 336 0,4

2001 79 658 37 408 47,0 21 687 27,2 20 208 25,4 355 0,4

2002 77 535 36 784 47,4 20 692 26,7 19 689 25,4 370 0,5

2003 75 043 36 893 49,2 19 164 25,5 18 603 24,8 383 0,5

2004 73 441 35 716 48,6 18 162 24,7 19 145 26,1 418 0,6

2005 71 542 35 149 49,1 15 804 22,1 20 156 28,2 433 0,6

2006 72 493 37 099 51,2 14 541 20,1 20 433 28,2 420 0,6

2007 68 585 35 494 51,8 12 845 18,7 19 771 28,8 475 0,7

2008 66 113 34 747 52,6 11 312 17,1 19 592 29,6 462 0,7

2009 58 435 32 860 56,2 10 415 17,8 14 713 25,2 447 0,8

2010 54 732 29 132 53,2 8 793 16,1 16 306 29,8 501 0,9

2011 52 969 27 843 52,6 8 092 15,3 16 348 30,9 686 1,3

2012 51 335 27 015 52,6 7 761 15,1 15 916 31,0 643 1,3

2013 49 625 25 275 50,9 8 075 16,3 15 730 31,7 545 1,1

2014 50 070 25 107 50,1 7 964 15,9 16 437 32,8 562 1,1

2015 49 226 24 884 50,6 7 600 15,4 16 140 32,8 602 1,2

2016 46 885 23 602 50,3 7 013 15,0 15 724 33,5 546 1,2

2017 45 173 22 876 50,6 6 578 14,6 15 133 33,5 586 1,3

2018 44 726 22 822 51,0 6 364 14,2 14 928 33,4 612 1,4

2019 44 303 23 198 52,4 6 209 14,0 14 288 32,3 608 1,4

2020 45 795 23 775 51,9 6 880 15,0 14 569 31,8 571 1,2

Poznámka: Počty nových žiakov SŠ celkovo sú sumárom uvedených štyroch foriem

stredoškolského štúdia.

Zdroj: Vlastné výpočty na základe údajov CTVI SR.53

53 Centrum vedecko-technických informácií SR (2021c).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

102

Graf 16: Podiely nových žiakov podľa vybraných druhov stredoškolského štúdia

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

podiel nových žiakov

konzervatórií

podiel nových žiakov

gymnáziá

podiel nových žiakov -

ŠO

podiel nových žiakov -

Poznámka: ŠO – študijné odbory SOŠ, UO – učebné odbory SOŠ; Kumulatívny graf.

Zdroj: Vlastné výpočty na základe údajov CTVI SR54.

skutočnosť, spolu smodelom ﬁnancovania regionálneho školstva,

ktoré je určované normatívmi na žiaka55, viedli ksnahám stredných

škôl získať čo najviac študentov. Súčasná situácia vžiadnom type

škôl nie je spojená snedostupnosťou56 alebo prísnym výberom, kto-

rý by obmedzoval prístup ku štúdiu. Priestupnosť na stredný stu-

peň vzdelávania je teda vzásade otvorená, čo preukazujú aj kapacity

novo prijímaných stredoškolákov.57

54 Centrum vedecko-technických informácií SR (2021 c).

55 Pozri bližšie Správa ostave regionálneho školstva na Slovensku (2013).

56 Môže ju limitovať iba regionálna dostupnosť vdistribúcii škôl aponúkaných odborov.

57 Významnejším problémom, ako priestupnosť klasického prechodu na strednú

školu po ukončení základného vzdelania, sa javí včasné štiepenie vzdelanostných

dráh pri prechode zprvého stupňa na druhý stupeň základnej školy, kedy časť žia-

kov odchádza na osemročné gymnáziá. Analýzy, najmä iniciatívy To dá rozum,

ktorá realizovala aj vlastné výskumné sondy na dotknutých typoch škôl, reﬂektujú

viaceré negatívne dôsledky tak pre školy, ako aj pre vzdelanostné dráhy mladých

ľudí azjavuje sa aj volanie po jednotnej základnej škole, ktorá by bola nástrojom na

vyrovnávanie vzdelanostných šancí aveku primeranejšie rozhodovanie obudúcich

študijných aprofesijných orientáciách mladých ľudí. Bližšie pozri: Hall akol. (2020).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

103

Menia sa ale orientácie vzdelanostných ašpirácií mladých ľudí,

ktoré sa prejavujú vich preferenciách. Hoci dominantnou orientá-

ciou záujmu sú stredné odborné školy, relatívne sa posilňuje pozícia

gymnaziálneho štúdia, oktoré prejavuje záujem vsúčasnosti viac

ako 1/3 novoprijímaných žiakov stredných škôl. To je významný

posun vo vzdelanostnej štruktúre mladých ľudí vhistorickej per-

spektíve – popri celkovej masovej dostupnosti úplného stredoškol-

ského vzdelania dochádza posilňovaniu gymnaziálneho vzdelania

ako predstupňa pre vysokoškolské vzdelanie. To súvisí smasiﬁká-

ciou aj terciárneho vzdelávania, čomu sa budeme venovať vnasle-

dujúcej časti. Uvádzaný trend potvrdzuje aj graf 17 predpokladanej

štruktúry žiakov SŠ do roku 2025.

Graf 17: Prognóza štruktúry žiakov stredných škôl do roku 2025

Poznámka: Kumulatívny graf.

Podľa: Herich (2020b: 36).

Zdroj: CVTI SR.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

104

Vysoké školy

O historickým charakteristikám vývoju inštitucionálnej základne

terciárneho vzdelávania sme sa už čiastočne zmienili vpredchádza-

júcich častiach. Vzhľadom kvývoju vzdelanostnej štruktúry, sa vyso-

ké školy vpriebehu 20. storočia pozvoľna formovali ako základňa pre

relatívne úzku skupinu vysoko kvaliﬁkovaných odborníkov avzde-

lancov. K prvej národnej univerzite UK vBratislave z roku 1919

vznikla v roku 1937 Vysoká škola technická v Košiciach av roku

1940 Vysoká škola obchodná vBratislave. Po druhej svetovej vojne,

koncom 40. av priebehu 50. rokov boli zriadené ďalšie vysoké školy,

takže od 60. rokov študijné programy prakticky pokrývali základný

diapazón odborov, od humanitných aspoločenskovedných, cez prí-

rodovedné, technické, ekonomické až po umelecké. Po počiatočnom

rozmachu počtu vysokých škôl došlo vobdobí socializmu kstagnácii

vysokoškolského systému, ktorý odrážal štátnu reguláciu počtov VŠ

študentov, jednak zideologických dôvodov, ako aj zekonomických

dôvodov vzhľadom na povahu socialistickej industrializácie, ktorá sa

najmä na Slovensku orientovala do rozvoja ťažkého, spracovateľské-

ho astrojárenského priemyslu a chemickej výroby.58 Vroku 1989

bolo na Slovensku 13 vysokých škôl spočtom 43 fakúlt.59

To sa prejavilo aj na vývoji počtu vysokoškolsky vzdelaných ľudí

v období socializmu, kedy podľa výsledkov sčítania obyvateľstva,

popri náraste stredoškolsky vzdelaných vpopulácii, najvyšší stupeň

vzdelania ( VŠ) dosahoval stále veľmi nízky podiel obyvateľov:

v r. 1950: 0,5% obyvateľstva nad 15 rokov

vr. 1961: 1,6% obyvateľstva nad 15 rokov

vr. 1970: 3,0% obyvateľstva nad 15 rokov

vr. 1980: 5,2% obyvateľstva nad 15 rokov

vr. 1991: 7,8% obyvateľstva nad 15 rokov

58 Bližšie pozri Bunčák a kol., (2013: 33), Matějů a kol. (2006: 287), Simonová

(2011).

59 Podľa údajov CVTI SR (Centrum vedecko-technických informácií SR (2021d).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

105

Hoci túto celkovú nízku úroveň ovplyvňovala najmä vzdelanost-

nú štruktúru strednej astaršej generácie, nízky podiel VŠ vzdela-

ných, ako sme už uvádzali vyššie, sa udržal aj vrelevantnej vekovej

kategórii mladých ľudí (25 – 29 ročných). Inštitucionálna štruktú-

ra terciárneho vzdelávania si teda až do koncaobdobia socializmu

udržala prakticky charakter elitnej etapy (M. Trow), keď podiel vy-

sokoškolsky vzdelaných reprezentoval unás zhruba 12% populácie

mladých ľudí vo vekovej kategórii 25 – 29 ročných.

Tento deﬁcit najvyššieho stupňa vo vzdelanostnej štruktúre (naj-

mä vporovnaní svyspelými západoeurópskymi krajinami) sa ukázal

na začiatku transformácie ako významná spoločensko-politická vý-

zva, spojená so snahou dynamizovať jeho dobiehanie. Systém vyso-

koškolského vzdelávania prešiel následne unás viacerými zmenami.

Vprvej etape išlo najmä oodštátnenie vysokých škôl, oslobodenie

od politického aideologického diktátu obsahu vzdelávania, štruktúry

študijných odborov aobsahu študijných plánov. Prebehla transfor-

mácia vysokých škôl na verejné inštitúcie, sposilnením samospráv-

neho riadenia akademickými orgánmi. Zároveň sa otvorila možnosť

zakladania nových vysokých škôl, ktoré mali doplniť deﬁcit kapacít

vysokoškolského vzdelávania aurýchliť tak zvyšovanie úrovne vzde-

lanostnej štruktúry mládeže. Zámerom bolo rozšírenie kapacít na

regionálnej úrovni, ktoré mali sprístupniť vysokoškolské vzdelávanie

územne rovnomernejšie a svojím pôsobením prinášať stimuly pre

rozvoj regionálnych potenciálov. To viedlo krýchlemu rastu počtu

vysokých škôl, osobitne na konci 90. rokov. Vývoj dokladá tabuľka 3.

Vsúčasnosti Portál VŠ60 eviduje 35 vysokých škôl, 20 verejných,

3 štátne, 11 súkromných a1 zahraničnú vysokú školu, ktoré majú

dohromady 128 fakúlt.

Dôležitým momentom bolo zapojenie Slovenskej republiky do bo-

lonského procesu (1999), iniciatívy európskych krajín, ktorého cieľom

je vytvorenie európskeho vysokoškolského priestoru, zosúladenie zá-

kladných princípov apravidiel vysokoškolského vzdelávania pre do-

60 Portál VŠ (2021).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

106

Tabuľka 3: Vývoj počtov vysokých škôl, fakúlt aštudujúcich vdennej forme štúdia

vr. 1990 – 2020

Rok Počet VŠ

(verejné + súkromné + štátne) P o če t

fakúlt Počet študujúcich

(denná forma)

1990 13 50 52 669

1995 14 63 72 525

2000 23 (21 + 2) 96 93 587

2005 28 (20 + 5 + 3) 113 115 798

2010 32 (20 + 9 + 3) 125 136 121

2015 35 (20 + 12 + 3) 129 113 211

2020 33 (20 + 10 + 3) 128 96 003

Zdroj: Vlastné spracovanie podľa údajov CVTI SR.

siahnutie akceptovateľnosti akademických titulov auplatnenia absol-

ventov na európskom trhu práce. Súčasťou procesu bolo zavedenie

kreditového systému vzdelávania, trojstupňového modelu vysoko-

školského vzdelávania (bakalársky, magisterský adoktorandský stu-

peň) sazavádzanie štandardov kvality. Tieto kľúčové zmeny priniesla

novela VŠ zákona zroku 2002. Hoci zámer európskej harmonizácie

nášho VŠ vzdelávania možno hodnotiť ako pozitívny, niektoré zme-

ny sa vslovenských podmienkach neuplatnili sočakávaným efektom.

Týka sa to najmä bakalárskeho stupňa vzdelávania, pre rýchlené za-

vádzanie ktorého sme nemali dostatočné predpoklady tak vo vzde-

lávacom systéme,61 ako aj vspoločenskej praxi, ktorá doposiaľ nemá

vyhranenú ponuku pracovných miest apozícií pre tento nižší stupeň

VŠ vzdelania. Vpočetných študijných programoch rozdelenie pôvod-

ného, spravidla päťročného, úplného vysokoškolského vzdelávania na

dva stupne, prebehlo značne mechanicky, čím obsahovo nevytvorilo

dobrý základ pre samostatné profesijné uplatnenie absolventov. Pre-

javuje sa to aj na silnom záujme študentov pokračovať po skončení ba-

61 Unás na rozdiel od západoeurópskych krajín absentovalo pomaturitné odbor-

né vzdelávanie, ktoré by bolo dobrým základom avzorom pre bakalársky stupeň.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

107

kalárskeho stupňa na magisterskom vtomto istom alebo príbuznom

odbore adosiahnuť tak plnohodnotné vysokoškolské vzdelanie.

Extenzitný vývoj inštitucionálnej bázy terciárneho vzdelávania

vyvolal problém udržania kvality jeho poskytovania. Votvárajúcom

sa priestore pre novo vnikajúce vysoké školy afakulty bola už vroku

1990, na začiatku transformácie, zriadená Akreditačná komisia ako

poradný orgán ministra školstva, ktorej úlohou bolo hodnotiť ponú-

kané študijné programy audeľovať akreditácie pre ich poskytovanie

vysokým školám. Hoci zámerom bolo strážiť kvalitu poskytovania

študijných programov aokrem iného aj diferencovať inštitúcie ter-

ciárneho vzdelávania na vysoké školy (poskytujúce najmä profesijne

orientované bakalárske študijné programy) auniverzity (komplex-

ná výučba všetkých troch stupňov vzdelávania, podopretá vedec-

ko-výskumnou činnosťou), nepodarilo sa jej toto poslanie dôsledne

naplniť. Jednak ako poradný orgán nemala rozhodovacie, iba od-

porúčacie právomoci ado výsledkov akreditačného procesu sa tak

presadzovali aj politické askupinové záujmy vo vzťahu kjednotli-

vým, najmä novo zriaďovaným vysokým školám. V snahe udržať

status vysokej školy sa začali na strane jej aktérov presadzovať aj

veľmi pragmatické adaptačné praktiky na nastavované akreditačné

kritériá. Dôsledkom bolo paušalizujúce negatívne hodnotenia stavu

slovenského vysokého školstva,62 ktoré sa podpisuje aj na už spomí-

nanom odlive našich mladých ľudí na štúdium do zahraničia.63

Zvyšovaniu kvality alepšej diferenciácii vysokých škôl na Slo-

vensku by mal napomôcť nový model akreditácie, spojený so zavá-

62 Nepriaznivé odozvy sa prejavili aj vblízkom zahraničí, kedy napr. vČechách

prestali uznávať kvaliﬁkačné postupy VŠ učiteľov (habilitácie a inaugurácie),

získané po roku 2012 na slovenských vysokých školách.

63 Téma kvality vysokoškolského vzdelávania súvisí aj problémom ﬁnancovania vy-

sokých škôl aobjemom verejných zdrojov, ktoré sú pre ich fungovanie arozvoj po-

skytované. Tento podiel je od začiatku procesu transformácie, vporovnaní sinými

európskymi, aj blízkymi transformujúcimi sa, krajinami podhodnotený atento už

viac ako štvrťstoročný deﬁcit sa najmä na infraštruktúre vysokých škôl významne

podpisuje. Dynamický nárast ich počtu bol aj ztohto hľadiska neprimeraný.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

108

dzaním systému riadenia kvality na vysokých školách. Ten predsta-

vuje zákon ozabezpečovaní kvality vysokoškolského vzdelávania

z roku 2018, v rámci ktorého bola zriadená aj nová akreditačná

agentúra ako samostatná verejno-právna inštitúcia, ktorá má do-

hliadať ahodnotiť kvalitu vysokých škôl pre poskytovanie vzdelá-

vania. Prináša zmenu akreditačného procesu, ktorý je postavený na

systéme riadenia kvality, ktorý musia vysoké školy zaviesť ajeho

fungovanie vprocese akreditácie preukázať. Vtomto modeli vyso-

ká škola preberá zodpovednosť za zavedenie afungovanie systému

riadenia kvality amusí preukázať napĺňanie štandardov kvality (v

rovine vnútorných dokumentov, inštitucionálnych štruktúr ako aj

procesu riadenia). Od akademického roku 2022/23 budú musieť

vysoké školy tieto štandardy kvality voviesť do praxe. Budúcnosť

ukáže, či sa tomuto novému modelu podarí diferencovať kvalitu

alebo vyvolá nové formy pragmatického adaptívneho správania.

Rizikom môže byť aj nastavenie príliš vysokých kritérií štandardov

kvality, univerzálne uplatňovanie ktorých môže byť likvidačné pre

niektoré odbory aohroziť poskytovanie na ne nadväzujúcich štu-

dijných programov.64

Rozširovanie siete vysokých škôl aich kapacity na rozhraní mi-

lénií a tendencia posilňovania dosiahnutia úplného stredoškolské-

ho vzdelania študujúcich sa odrazila na náraste študentov vysokých

škôl. Ich počty atrendy vývoja sme uviedli vyššie, pri celkovom hod-

notení vývoja vzdelanostnej štruktúry. Teraz nás ešte bude osobitne

zaujímať aktuálny stav vpriestupnosti na terciárny stupeň vzdelania.

Podľa štatistických údajov školstva sa vrozmedzí rokov 2005 –

2020 počet novo prijímaných študentov vysokých škôl pohyboval

vrozmedzí zhruba 40 – 30 tisíc ročne. Pri demograﬁcky podmiene-

nom klesajúcom počte najrelevantnejšej vekovej kohorty pre vstup

na vysokú školu (19-roční), vidíme rastúci podiel nastupujúcich na

vysokú školu, ktorá vsúčasnosti dosahuje 60% vekovej kohorty.

64 Týka sa to najmä odborov, ktoré majú národné ukotvenie apožiadavky vysokej

medzinárodnej akceptácie výsledkov ich tvorivej činnosti sú limitné.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

109

Graf 18: Počty apodiel prijatých na VŠ zpočtu 19-ročných

Poznámka:%-ný podiel na pravej strane grafu.

Zdroj: Vlastné spracovanie podľa údajov CVTI SR.65

Ak tento trend skonfrontujeme priamo s počtami maturantov,

ktorí sa uchádzajú o vysokoškolské štúdium, zistíme, že okolo

80% maturantov zgymnázií sa hlási na vysokú školu (a asi 75%

sa na ňu aj dostane). Zo stredných odborných škôl je to takmer

polovica maturantov (v posledných rokoch medzi 45 – 47%) adr-

vivá väčšina uchádzačov je napokon na vysokú školu aj prijatá (40

– 43% maturantov).

Sledované údaje anaše analýzy ukazujú, že z etapy masiﬁká-

cie terciárneho vzdelávania sa vposledných rokoch pozvoľna do-

stávame do etapy univerzálnej fázy terciárneho vzdelávania, kedy

podiel príslušnej kohorty prekračuje 50% jej kapacity. Môžeme

konštatovať, že aj medzi druhým atretím stupňom vzdelávania je

vysoká miera priestupnosti, ktorá síce na jednej strane dynamizu-

je vzostup vzdelanostnej úrovne obyvateľstva, osobitne mladých

65 Centrum vedecko-technických informácií SR (2021a).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

110

ľudí, ale nevyhnutne je spojená aj scelým radom negatívnych dô-

sledkov.66

Tabuľka 4: Počty prihlásených aprijatých z maturantov v danom roku podľa

druhu školy

DRUH ŠKOLY

gymnáziá stredné odborné

školy konzervatóriá CELKOVO

rok % prihlá-

sených % prija-

tých % prihlá-

sených % prija-

tých % prihlá-

sených % prija-

tých % prihlá-

sených % prija-

tých

2012 78,2 78,2 36,9 36,9 18,2 18,2 50,8 50,8

2013 86,5 76,3 43,2 36,0 35,6 20,0 58,0 49,8

2014 84,6 75,1 41,2 35,5 35,4 17,4 56,7 49,5

2015 83,2 74,1 41,6 36,6 30,3 17,2 56,8 50,3

2016 82,8 74,5 40,7 36,0 29,8 15,3 56,0 49,9

2017 81,3 73,1 43,2 38,7 30,8 19,3 55,6 49,8

2018 80,3 72,4 44,9 40,7 28,6 17,0 57,8 52,1

2019 80,3 71,8 46,2 41,5 30,2 18,9 58,5 52,3

2020 82,9 74,2 47,2 43,5 30,5 20,9 60,0 54,4

Poznámka:% prihlásených je zmaturantov vdanom roku vdanom type SŠ,% pri-

jatých je zmaturantov vdanom roku vdanom type SŠ.

Zdroj: Vlastné spracovanie podľa údajov CVTI SR.67

Závery

Celkovo môžeme uzatvárať, že najmä vďaka expanzii vzdelanostné-

ho systému ajeho kapacity na vyšších stupňoch vzdelávania vnovom

miléniu dynamicky narastá vzdelanostná úroveň mladých ľudí na Slo-

vensku. Zostáva ale diferenciácia medzi ich voľbami vzdelanostných

dráh. Znamená to teda, že pri otvorenosti inštitucionálnych štruktúr

66 Tie sa týkajú tak uplatnenia rastúceho podielu VŠ vzdelaných na trhu práce, ale

aj udržania kvality VŠ štúdia azmien motivácie študentov ku štúdiu.

67 Centrum vedecko-technických informácií SR (2021a).

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

111

vzdelávania rastie determinujúci vplyv vzdelanostných ašpirácií žia-

kov, ktoré rozhodujú ovoľbe stupňa azamerania štúdia. Práve cez

ne sa ale stále silne prejavuje vplyv rodinného zázemia žiaka, ako po-

tvrdzujú analýzy medzigeneračnej mobility,68 ako aj výsledky nášho

empirického výskumu prezentované v4. a5. kapitole tejto publikácie.

Podobne aj závery z testovania výsledkov vzdelávania69 na základ-

ných školách ukazujú, že pre úspešnosť vškole si zachováva význam-

ný vplyv socioekonomický status rodiny ajej kapitály. To nepriamo

ukazuje na zaostávanie vplyvu školy na vyrovnávanie vzdelanostných

šancí detí ana limity formatívneho pôsobenia školy pre vzdelanostné

dráhy žiakov aštudentov. Predovšetkým základný stupeň vzdelávania

by nemal rezignovať, popri svojej vzdelávacej funkcii, na výchovné

poslanie školy, ato nielen všeobecne, ale najmä pri formovaní bu-

dúcich vzdelanostných orientácií žiakov. Práve učiteľ môže vprocese

vzdelávania identiﬁkovať predpoklady apotenciál žiakov ajeho mo-

tivačná ainšpiračná úloha vtomto smere je takmer nezastupiteľná.

K efektívnemu formatívnemu pôsobeniu vzdelanostných orientácií

žiakov chýba na našich, predovšetkým základných školách, kvaliﬁko-

vané profesiové poradenstvo, ale aj motivačná práca učiteľa sdeťmi,

ktorá by žiakom odkryla obzory pre smerovanie ich budúceho vzde-

lávania (najmä pre detí zmenej podnetného rodinného prostredia).

Trendy rýchleho vzostupu vzdelanostnej úrovne mladých ľudí

azmien ich vzdelanostných orientácií majú ale aj širšie spoločenské

dôsledky. Do popredia sa dostáva otázka, či sme všestranne spolo-

čensky dospeli na takúto úroveň dynamiky vzdelanostnej úrovne.

Týka sa to tak trhu práce (problém absorpčnej kapacity trhu práce,

ale aj miery súladu medzi zamestnávateľmi požadovanými profe-

siami azručnosťami absolventov aich vzdelanostnou aprofesiovou

štruktúrou, kritický nedostatok niektorých profesií, najmä na úrovni

nižšieho stredného vzdelania), ale aj zmien vspoločenskom vníma-

68 Pozri bližšie Džambazovič, Gerbery (2019).

69 Ide najmä omedzinárodne koordinované hodnotenia kompetencií žiakov kon-

čiacich základnú školu PISA.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

112

ní hodnoty vzdelania, kvality jeho poskytovania azmien motivácie

študentov ku štúdiu. Vpodmienkach nástupu univerzalizácie vyso-

koškolského štúdia sa vysokoškolský diplom začína vnímať iba ako

nutná „vstupenka“ klepším príležitostiam. Negatívnym dôsledkom

je inštrumentalizácia vzdelania, devalvácia vysokoškolského diplo-

mu aznížený záujem študentov oskutočné sebavzdelávanie, vráta-

ne uplatňovania účelových podvodných praktík, ktorých sme, žiaľ,

svedkami. Rýchlený proces univerzalizácie terciárneho vzdelávania

tak môže paradoxne viesť kznižovaniu odbornosti vo všetkých ob-

lastiach ana všetkých úrovniach rozhodovania, čo môže mať nebla-

hé dôsledky pre budúcnosť spoločnosti ajej strategické smerovanie.

Literatúra:

Bunčák, J., Džambazovič, R., Hrabovská, A., Sopóci, J. (2013). So-

ciálne nerovnosti: storočie zmien. In: Krivý, V. (Ed.) Ako sa mení

slovenská spoločnosť. Bratislava: SÚ SAV, 16–88.

Džambazovič, R. (2015). Reprodukčné a rodinné správanie na

Slovensku (sociologická interpretácia trendov). In: Chorvát, I.,

Džambazovič, R. (eds.) Rodina na Slovensku vteórii avo výsku-

me. Bratislava: Stimul, 11–52.

Džambazovič, R., Gerbery, D. (2019). Sociálna mobilita na Sloven-

sku. In: Sopóci, J. akol.: Sociálna stratiﬁkácia amobilita na Slo-

vensku. Bratislava: Stimul, 2019, 135–186.

Dubovský, M., Kováč, M. (2021). Vývojové tendencie ukazovateľov

materských, základných astredných škôl. Bratislava: CVTI SR.

Education at aGlance 2018: OECD Indicators. (2018). Paris: OECD

Publishing.

Hal, R. akol. (2020). Analýza zistení ostave školstva na Slovensku.

Bratislava: MESA10. Dostupné na: https://analyza.todarozum.sk/

Herich, J. (2020a). Prognóza vývoja materských azákladných škôl do

roku 2025. Bratislava: CVTI SR.

Herich, J. (2020b). Prognóza vývoja stredných škôl do roku 2025.

Bratislava: CVTI SR.

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

113

Jakešová, E. (2004). Spoločnosť. In: Slovensko v20. storočí. Na za-

čiatku storočia 1901 – 1914. Bratislava: VEDA, 33–80.

Katrňák, T., Simonová, N. (2011). Intergenerační vzdělanostní ﬂui-

dita ajejí vývoj vČeské republice vletech 1989 až 2009. In: Socio-

logický časopis 47(2), 207–242.

Kázmerová, Ľ. akol. (2020). Výchova a vzdelávanie vsiločiarach

času. Bratislava: VEDA.

Kusá, Z. (2017). Škola nie je pre všetkých. Bratislava: SÚ SAV.

Lipták, Ľ. (1998). Slovensko v20. storočí. Bratislava: KALIGRAM.

Matějů, P., Straková, J. a kol. (2006). Nerovné šance na vzdělání.

Vzdělanostní nerovnosti vČeské republice. Praha: ACADEMIA.

Pilinská, V. (2018). Zmeny vštruktúre obyvateľstva podľa veku, ro-

dinného stavu avzdelania na Slovensku po vzniku Českosloven-

ska. In: Slovenská štatistika ademograﬁa 28(4), 19–37.

Prudký, L., Pabian. P., Šima, K. (2010). České vysoké školství. Na

cestě od elitného kuniverzálnímu vzdělávání 1989 – 2009. Pra-

ha: Grada.

Prognóza obyvateľov SR 2012-2060 stredný variant (2012). Bratisla-

va: INFOSTAT.

Pšenák, J. (2012). Dejiny školstva apedagogiky. Žilina: EDIS.

Simonová, N. (2011). Vzdělanostní nerovnosti v české společnosti.

Vývoj od počátku 20. století do současnosti. Praha: SLON.

Slovenské školstvo na križovatke tisícročí. (2000). Bratislava: MŠ SR.

Dostupné na: <http://web.uips.sk/download/sskt/kapitola1.pdf>

Sopóci, J., Gerbery, D., Džambazovič, R. (eds.) (2020). Social Strati-

ﬁcation and Social Mobility in Slovakia. Bratislava: CU.

Šprocha, B. (2013). Transformácia ľudských zdrojov na Slovensku

aprojekcia ich očakávaného vývoja. Bratislava: Ekonóm.

Štulrajterová, J. (2015). Historický vývin slovenského školstva vro-

koch 1945 – 1989. In: Slovenská encyklopédia edukológie. Brati-

slava: UK, 1287–1296.

Správa ostave regionálneho školstva na Slovensku (2013). Bratisla-

va: MŠ SR. Dostupné na: https://www.minedu.sk/data/att/5250.

pdf

Vzdelanostná štruktúra mladých ľudí na Slovensku – vývoj aaktuálne trendy

114

Štatistická ročenka školstva SR. Bratislava: ÚIPŠ, CVTI SR, roky

1970 až 2019.

Zákon 245/2008 Z. z. ovýchove avzdelávaní (školský zákon) ao zme-

ne adoplnení niektorých zákonov.

Zákon 61/2015 Z. z. oodbornom vzdelávaní apríprave ao zmene

adoplnení niektorých zákonov.

Internetové zdroje:

Centrum vedecko-technických informácií SR (2021 a). [cit. 30.11.2021].

Dostupné na: <https://www.cvtisr.sk/cvti-sr-vedecka-kniznica/

informacie-o-skolstve/statistiky/statistika-prijimacieho-kona-

nia-na-vysoke-skoly-sr.html?page_id=9723>

Centrum vedecko-technických informácií SR (2021 b). [cit. 30.11.2021].

Dostupné na: <https://www.cvtisr.sk/cvti-sr-vedecka-kniznica/

informacie-o-skolstve/statistiky/statisticka-rocenka-publikacia/

statisticka-rocenka-vysoke-skoly.html?page_id=9596>

Centrum vedecko-technických informácií SR (2021 c). [cit. 30.11.2021].

Dostupné na: <https://www.cvtisr.sk/cvti-sr-vedecka-kniznica/

informacie-o-skolstve/statistiky/statisticka-rocenka-publikacia/

statisticka-rocenka-suhrnne-tabulky.html?page_id=9603>

Centrum vedecko-technických informácií SR (2021 d). [cit. 30.11.2021].

Dostupné na: <https://www.cvtisr.sk/cvti-sr-vedecka-kniznica/in-

formacie-o-skolstve/statistiky/casove-rady.html?page_id=9724>

OECD (2018). [cit. 30.11.2021]. Dostupné na: <https://read.oe-

cd-ilibrary.org/education/education-at-a-glance-2018_eag-

2018-en#page231>

Portál VŠ (2021). [cit. 30.11.2021). Dostupné na: <https://www.por-

talvs.sk/sk/informacie-o-vysokych-skolach>

Štatistický úrad SR (2021). [cit. 30.11.2021]. Dostupné na: <https://

slovak.statistics.sk/wps/portal/ext/Databases>

Zákon č. 245/2008 Z.z. o výchove a vzdelávaní. [cit. 30.11.2021].

Dostupné na: <https://www.slov-lex.sk/pravne-predpisy/SK/ZZ

/2008/245/>

Pôsobenie primárnych a sekundárnych efektov sociálneho pôvodu

115

PÔSOBENIE PRIMÁRNYCH ASEKUNDÁRNYCH

EFEKTOV SOCIÁLNEHO PÔVODU PRI

ROZHODOVANÍ OŠTÚDIU NA VYSOKEJ ŠKOLE70

J SOPÓCI – A HRABOVSKÁ

Úvod

Rozširovanie možností získania stredoškolského avysokoškolské-

ho vzdelania sa často považuje za najefektívnejší spôsob zmen-

šovania sociálnych nerovností vo vzdelávaní adosiahnutom vzdela-

ní príslušníkov rôznych spoločenských tried astatusových skupín.

Predpokladá sa pritom, že týmto spôsobom sa oslabuje askriptívny

aposilňuje meritokratický základ získavania vzdelania, atým i so-

ciálneho postavenia vspoločnosti. Zistenia mnohých sociologických

apedagogických výskumov, uskutočňovaných vzápadoeurópskych

aj iných priemyselných štátoch však ukazujú, že rozdiely vmožnos-

tiach získať vyššie ako povinné vzdelanie medzi príslušníkmi rôznych

spoločenských tried stále pretrvávajú azmenšujú sa len veľmi poma-

ly, často až nevýznamne. Deti príslušníkov vyšších sociálnych tried,

resp. deti pochádzajúce zo zvýhodneného sociálneho prostredia,

vškole stále prospievajú lepšie azískavajú vpriemere vyššie vzdelanie

ako deti pochádzajúce znižších tried (Blau, Duncan, 1967; Blossfeld,

2020; Buis, 2013; Bukodi, Goldthorpe, 2013, 2019; Bukodi et al., 2018;

Contini, Scagni, 2013; Chykina, Chung, Bodovski, 2016; Hauser,

Sewell, 1986; Hrubá, 2017; Jæger, 2007; Jackson, Erikson, Goldthor-

70 Štúdia vznikla ako súčasť riešenia projektu VEGA č. 1/0224/19 Vzdelanostné

nerovnosti na Slovensku aprojektu APVV-20-0449 Vzdelávacie dráhy mladých

ľudí – faktory amechanizmy ich voľby.

Pôsobenie primárnych a sekundárnych efektov sociálneho pôvodu

116

pe, 2007; Kerckhoﬀ, 2001; Matějů, Straková, Veselý, 2010; Pfeﬀer,

Hallstein, 2012; Põder et al., 2016; Sewell, Hauser, 1972; Sewell et al.,

2004; Shavit, Arum, Gamoran, 2007). Aj vo vyspelých priemyselných

spoločnostiach sú teda ivsúčasnosti šance detí získať stredoškolské

avysokoškolské vzdelanie determinované ich sociálnym pôvodom.

Na Slovensku sa po roku 1989 na základe uskutočnených refo-

riem vzdelávacieho systému, predovšetkýmnárastu počtu stredných

avysokých škôl aotvorenia možností študovať vzahraničí, význam-

ne zvýšili možnosti získania úplného stredoškolského anajmä vy-

sokoškolského vzdelania pre príslušníkov mladých generácií obyva-

teľstva. Zatiaľ čo do roku 1990 tvorili študenti vysokých škôl vSR

iba asi 16% populačného ročníka, od roku 2005 nastupovalo unás

každoročne na vysokoškolské štúdium – vrátane štúdia vzahraničí –

viac ako 50% príslušníkov populačného ročníka atento stav trvá do

súčasnosti (Štatistická ročenka SR, 2020: 161). Napriek tomuto zlep-

šeniu situácie je však potrebné preskúmať súvislosti medzi sociál-

nym pôvodom aašpiráciami, resp. zámermi mladých ľudí absolvovať

vysokoškolské štúdium azískať najvyššie vzdelanie. Štatistické úda-

je izistenia periodicky uskutočňovaných pedagogických výskumov

(medzinárodné zisťovania OECD PISA, TIMSS ap.) totiž naznačujú,

že napriek nárastu možností získať stredoškolské a vysokoškolské

vzdelanie majú deti pochádzajúce zrôznych sociálnych tried stále

rôznu pravdepodobnosť získania vyššieho, najmä vysokoškolského

vzdelania (Juščáková akol., 2015; Madarasová Gecková et al., 2010).

Naším cieľom je preto doplniť chýbajúce sociologické pozna-

nie v tejto oblasti skúmania sociálnych nerovností a na základe

analýzy údajov získaných empirickým výskumom prispieť kobjas-

neniu pôsobenia faktorov reprodukcie vzdelanostných nerovností

vslovenskej spoločnosti. Vtomto príspevku, využívajúcom zistenia

empirického výskumu ašpirácií mladých ľudí vSR voblasti najvyš-

šieho dosiahnutého vzdelania, sa zameriame na objasnenie úlohy

vybraných primárnych asekundárnych efektov sociálneho pôvodu

pri vzniku arealizácii zámeru študovať na vysokej škole azískať vy-

sokoškolské vzdelanie.

Pôsobenie primárnych a sekundárnych efektov sociálneho pôvodu

117

Primárne asekundárne efekty sociálneho pôvodu

ovplyvňujúce šance na získanie vzdelania

Intenzita amechanizmy (spolu)pôsobenia sociálno-ekonomických

a sociálno-kultúrnych faktorov, individuálnych schopností, vzde-

lávacieho systému a ďalších skutočností, ktoré ovplyvňujú vzde-

lávacie dráhy jednotlivcov ireprodukciu nerovností vo vzdelávaní

a vdosiahnutom vzdelaní príslušníkov rôznych sociálnych tried,

sú vposledných desaťročiach v Európe aj vUSA predmetom in-

tenzívneho teoretického iempirického skúmania. Existuje viacero

teórií pokúšajúcich sa ovysvetlenie vzniku, mechanizmov avýsled-

kov pôsobenia týchto javov,71 ako aj množstvo ztýchto teórií vychá-

dzajúcich empirických výskumov aanalýz založených na rozbore

štatistických údajov opriebehu avýsledkoch vzdelávania (Bukodi,

Erikson, Goldthorpe, 2014; Bukodi, Goldthorpe, Zhao, 2021; Con-

tini, Scagni, 2013; Chykina, Chung, Bodovski, 2016; Erikson, 2016;

Jackson, Erikson, Goldthorpe, Yaish, 2007; Jackson, Jonsson ,2013;

Jæger, 2011; Matějů, Straková, Veselý, 2010), ich zistenia azávery sa

však často líšia.

Od sedemdesiatych rokov 20. storočia je považovaný za jeden

znajvýznamnejších prístupov ku skúmaniu vplyvu sociálneho pôvo-

du na vytváranie nerovných príležitostí získať stredoškolské avyso-

koškolské vzdelanie, teda ina reprodukciu nerovností vo vzdelávaní

adosiahnutom vzdelaní, prístup vychádzajúci zrozlíšenia primár-

nych asekundárnych efektov sociálneho pôvodu, ktorý rozpraco-

val R. Boudon (1974). Vnadväznosti na autorov, ktorí už pred ním

skúmali túto problematiku,72 Boudon teoreticky rozlíšil primárne

asekundárne efekty sociálneho pôvodu, ktoré rôznymi spôsobmi

ovplyvňujú vytváranie nerovností vo vzdelávaní i vdosiahnutom

71 Ich prehľady prezentovali napríklad T. Katrňák aN. Simonová (Katrňák, 2004;

Simonová, 2011).

72 Pred Boudonom implicitne či explicitne rozlišovali tieto faktory napríklad

G. Boalt alebo A.Girard aH. Bastide (Boalt, 1947; Girard, Bastide, 1963).

Pôsobenie primárnych a sekundárnych efektov sociálneho pôvodu

118

vzdelaní príslušníkov rôznych spoločenských tried. Primárne efekty

sú diferencujúce efekty genetického asociálno-kultúrneho charak-

teru, ktoré sú vyjadrené (aempiricky sa prejavujú) vsúvislostiach

medzi sociálnym pôvodom detí aich školským prospechom. Sekun-

dárne efekty sú diferencujúce efekty sociálno-psychologického aso-

ciálno-ekonomického charakteru, prejavujúce sa vo výbere vzdelá-

vacích dráh detí srôznym sociálnym pôvodom, ktorý sa uskutočňuje

isohľadom na ich školský prospech (Jackson, Erikson, Goldthorpe,

Yaish, 2007). Vprípade primárnych efektov teda ide najmä opô-

sobenie geneticky prenášaných inteligenčných aďalších študijných

predpokladov aschopností, ako aj opôsobenie rodinou dieťaťa vy-

tvorených materiálnych asociálno-kultúrnych podmienok štúdia,

ktoré spôsobujú rozdiely vštudijných výsledkoch detí pochádzajú-

cich zrodín srôznym sociálno-triednym postavením. Vprípade se-

kundárnych efektov ide opôsobenie sociálno-psychologických fak-

torov, ako sú napríklad vrodine uznávané hodnoty, normy avzory

konania, týkajúce sa dosiahnutého vzdelania apôsobenie širšieho

sociálneho okolia (príbuzných, priateľov, známych, spolužiakov,

učiteľov atď.) na vytváranie ašpirácií azámerov detí voblasti vzdela-

nia, ale aj opôsobenie skutočností sociálno-ekonomického charak-

teru, napríklad možností rodičov ﬁnancovať štúdium detí, prípadne

aj zvažovanie predpokladaných nákladov avýnosov rodiny spoje-

ných sostredoškolským avysokoškolským štúdiom detí.

Pôsobenie, resp. spolupôsobenie primárnych a sekundárnych

efektov sociálneho pôvodu sociológovia opakovane potvrdili na zá-

klade zistení empirických výskumov i analýz štatistických údajov

týkajúcich sa vzdelávania adosiahnutého vzdelania, uskutočnených

vposledných desaťročiach vrôznych európskych štátoch ivUSA.

Vo všeobecnosti tieto zistenia aanalýzy ukázali, že deti pochádza-

júce z rodín s vyšším sociálno-triedny

Vzdelanostné nerovnosti v optike sociológie. Teoretické východiská a empirické poznatky.

Abstract