V4 Lab Project : Edice 2015

Transkript

1 V4 Lab Project : Edice 2015 Finanční gramotnost studentů z Polska a České republiky a jejich názory na ekonomiku Strategický partner Nadace aplikované ekonomie Projekt podpořený v rámci stipendium Nadace Leslawa Pagy Autoři Małgorzata Pawlak Szymon Talaga

2 Koncepce projektu: Małgorzata Pawlak, Szymon Talaga Koordinace projektu: Małgorzata Pawlak Realizace: Małgorzata Pawlak (Polsko), Justyna Janowska (Česká republika) Zpracování výsledků : Szymon Talaga Grafická úprava: Tesseract Inc., Szymon Talaga (spolupráce) ISBN: Webová stránka projektu: Elektronické úložistě dat a analýz: Interaktivní webová aplikace: Kopírování, rozmnožování a šíření je možné pouze s uvedením jmen autorů a odkazem na zdroj.

3 Poděkování Tato zpráva by nevznikla bez podpory mnoha lidí a institucí. V úvodu bychom chtěli poděkovat Nadaci Leslawa Pagy za poskytnutí finanční podpory v rámci stipendia Leslawa Pagy. Děkujeme prof. Adamu Szyszkovi z Vysoké školy obchodní (SGH) ve Varšavě za záštitu a neocenitelnou pomoc při realizaci výzkumu. Poděkování rovněž patří všem vědeckým pracovníkům, kteří nám poskytli podporu při plánování a realizaci projektu (alfabeticky): dr. Szymonu Cyganovi (Varšavská technická univerzita; PW), dr. Janu Fábrymu (Vysoká škola ekonomická), prof. Andrzeji Fierlemu (Vysoká škola obchodní; SGH), Mgr. Patrycji Gajdě (Varšavská technická univerzita; PW), prof. Josefu Kandertovi (Univerzita Karlova), prof. Miroslavu Koftě (Varšavská univerzita; UW), dr. Petře Koudelkové (Univerzita Karlova), dr. Anně Kozlowské (Vysoká škola obchodní; SGH), Mgr. Piotru Litwinovi (Varšavská univerzita; UW), prof. Janu Michałkovi (Varšavská univerzita; UW), dr. Zbigniewu Pawlakovi (Vysoká škola obchodní; SGH), Mgr. Adamu Rajewskému (Varšavská technická univerzita; PW), Ing. Aleši Rodovi (Vysoká škola ekonomická), doc. Jaroslavě Roubíčkové (Vysoká škola ekonomická), doc. Zoře Říhové (Vysoká škola ekonomická), prof. Konradu Świrskému (Varšavská technická univerzita; PW), doc. Milanu Tučkovi (Univerzita Karlova), dr. Jitce Šrejberové (Vlčkové) (Akademie výtvarných umění), dr. Jiřímu Vykoukalovi (Univerzita Karlova), Mgr. Krzysztofu Wildnerovi (Varšavská technická univerzita; PW). Za pomoc a rady během pilotáže a výzkumu chceme poděkovat také Agnieszce Bittnerové, Jakubu Błażejczykovi, Věře-Karin Brázové, Patryku Cyglerovi, Bartoszi Dźwierzyńskému, Krzysztofu Kawovi, Anetě Králíkové,Tomáši Linhartovi, Michału Łapczyńskému, Danielu Nieszewovi, Piotru Radiovi, Karolině Rębelské, Ewě Rodak, Kateřině Salačové, Tomaszi Szczurowskému, Aleksandře Ścisłé, Paulině Wodzyńské a Klaudii Zielińské.

4 4 V4 Lab Project: spis treści Obsah 1. Úvod do výzkumu Finanční znalosti a jejich úroveň v Polsku. Polsko ve srovnání s dalšími zeměmi Rizika vyplývající z nedostatečné úrovně finančních znalostí Popis výzkumu a metodologický komentář 9 3. Popis ukazatelů Nenáhodné správné odpovědi Škála liberalismu-intervencionismu Výsledky výzkumu Struktura Znalosti a názory Polští studenti Čeští studenti Závislosti mezi proměnnými Znalosti a liberalismus-intervencionismus Znalosti a ročník studia Znalosti, škála L.-I. a vzdělání rodičů Znalosti a škála L.-I. a pracovní zkušenosti Závěr 32 Přílohy 33 A. Otázky na roli státu v ekonomice B. Znalost financí a ekonomiky - otázky C. Vysoké školy a obory ve skupinách EBMF, SSHA i STEM v obou zemích. 35

5 5 V4 Lab Project: úvod do výzkumu 1. Úvod do výzkumu Nevím, o čem ten chlap mluvil, ale bylo to bezpochyby zajímavé Lech Wałęsa o setkání s Jeffreyem Sachsem, autorem polské strategie transformace režimu Finanční znalosti a jejich úroveň v Polsku. Polsko ve srovnání s dalšími zeměmi Finanční znalosti nejsou definované jednoznačně v literatuře lze najít různé definice tohoto pojmu. V úzkém smyslu slova je to soubor informací nezbytných k hospodaření s penězi stanovení rozpočtů, šetření, investování nebo užívání pojištění. V širším významu to může být pochopení ekonomie a souvislostí mezi ekonomickými podmínkami a rozhodnutími prostřednictvím např. hospodaření domácnosti 2. Úroveň finanční gramotnosti nelze snadno zhodnotit, mj. vzhledem k subjektivní odpovědi respondenta, nicméně byly zde četné pokusy o její změření. Z výzkumu, který provedla společnost Pentor International, vyplývá, že stav ekonomických znalostí Poláků je neuspokojivý. Více než polovina společnosti hodnotí své znalosti jako slabé. Pokud jde o demografické proměnné, pak se ukázalo, že o financích obvykle vědí méně ženy, starší lidé a osoby s nižším vzděláním a nižším příjmem. Finanční gramotnost záleží rovněž na jiných faktorech, např. využívaní finančních služeb i pojištění a také na rozmanitosti informačních zdrojů, ze kterých se čerpá. Většina Poláků nemá žádné úspory. Nelze se tedy divit, že k investování peněz se odhodlává pouze malý počet osob. Osoby s většími znalostmi si více cení dluhopisů, investování na burze a do nemovitostí. Ti s menšími znalostmi prefe- 1 W. Kieżun, Patologia transformacji, Poltext, Warszawa, Frączek, Obszary badań w zakresie poziomu wiedzy i edukacji finansowej w Polsce i na świecie [w:] Zeszyty Naukowe Wydziałowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. Studia ekonomiczne. T1. Innowacje w bankowości i finansach, pod red. J. Cichego, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, s. 1.

6 6 V4 Lab Project: úvod do výzkumu rují bankovní účet. V roce 2009 měla bankovní účet více než polovina Poláků. Co se týká pojištění čím větší znalosti respondentů na toto téma, tím větší prozíravost a zároveň menší přesvědčení, že pojištění jsou nevýnosná. Lze zaznamenat nedůvěru Poláků ohledně šetření či investování důvěřují zejména sobě a členům rodiny 3. Téměř 3 /4 respondentů mají omezenou důvěru ve finanční instituce 4. Tato data potvrzují zároveň další reporty příznačné jsou nedůvěřivé postoje vůči odborným znalostem. Projevuje je přes 2 /3 dotazovaných. Autoři reportů spojují tuto skutečnost se známou kauzou Amber Gold jantarovému zlatu uvěřilo mnoho Poláků, kteří kvůli tomu přišli o značné množství peněz 5. Na druhou stranu tuto nedůvěru lze spojovat i s nedávnou krizí trhu nemovitostí ve Spojených Státech a také s tím, že se po několik desítek let finanční trh vyvíjí v rychlém tempu, což mnoha lidem znemožňuje podrobné sledování změn a vyhodnocení rizika nabízených produktů. NNa druhou stranu nedůvěra vůči odborným znalostem nevylučuje využívání některých finančních produktů. Tím spíše, že řadu z nich (např. hypotéku) podporuje polská vláda, která nabízí příspěvky na bydlení v rámci programů Rodina ve svém a Bydlení pro mladé 6. To se stalo ale terčem kritiky, protože jde spíše o podporu developerů, nikoli občanů (více na toto téma lze najít ve zprávě Národní Polské Banky) 7. Každá druhá dotazovaná osoba, která využívá nějakou formu půjčky nebo úvěru, zároveň hodnotí své finanční znalosti jako nízké nebo špatné to vyplývá z průzkumu MillwardBrown. Ve skutečnosti je úroveň znalostí daleko nižší, na což poukazují výsledky výzkumu mapujícího znalosti jednotlivých odborných termínů jako např. scoring nebo schopnost splácet 8. Z výzkumu jasně vyplývá, že polský spotřebitel je pro finanční instituce ideálním zákazníkem ví natolik málo, aby snadno podlehl manipulacím finančních poradců. Tuto situaci potvrzují rovněž průzkumy CBOS (Středisko pro výzkum veřejného mínění). Jak se lze dočíst ve zprávě z roku 2012: 3 Postawy Polaków wobec oszczędzania, raport Fundacji Kronenberga przy Citi Handlowy, TNS Polska, Sz. Matuszyński, Rynek doradztwa finansowego w Polsce. Raport, Bankier.pl, K. Kaczmar, Kompetencje finansowe Polaków w zakresie gospodarki rynkowej, Wydawnictwo Sejmowe dla Biura Analiz Sejmowych, In: Infos: 5(142), 7 března Více na toto téma: -prispiva-na-vlastni-bydleni 7 Raport o sytuacji na rynkach nieruchomości mieszkaniowych i komercyjnych w Polsce w Zdroj: [ ]. 8 Průzkum BIK Polacy wciąż niewiele wiedzą o rynku kredytowym, zdroj: kronenberg/polish/4026_14032.html [ ].

7 7 V4 Lab Project: úvod do výzkumu Od počátku aféry Amber Gold se Poláci cítí velmi nepohodlně jakožto šetřící nebo potenciálně investující na finančním trhu. Drtivá většina dotazovaných tvrdí, že se vůbec neorientuje (44%) nebo se vyzná jen málo v možnosti výhodného šetření nebo investování na finančním trhu (34%). Pouze 18% lidí přiznává, že má nějaké vědomosti v té oblasti, a minimum osob (3%) považuje svoji znalost finančního trhu za velmi dobrou. 9 Více než polovina osob souhlasí s tím, že působení na polském finančním trhu je transparentní a racionální. Podle jejich názoru je možné poznat mechanismus fungování tohoto trhu a zároveň získat ekonomické znalosti. Jejich získávání je důležité také z jiných důvodů, což je např. znepokojující úroveň zadlužení, zvýšení průměrného salda kreditních karet, nízká míra úspor a také častá platební neschopnost společnosti v mnoha zemích. 10. Povinné školní vzdělávání věnované tomuto tématu vzniká bohužel až na střední škole, zatímco v mnoha bankách je možné založit si osobní účet (se souhlasem rodičů) již mnohem dříve. Špatný přístup ke vzdělání v této oblasti spolu s krátkou tradicí tržní ekonomiky v Polsku může do jisté míry vysvětlit, proč si Poláci nevědí rady se získáváním finančních znalostí. Je třeba poznamenat, že finanční rozhodnutí může být také ovlivněno jinými faktory, např. schopností číst s porozuměním nebo základními matematickými dovednostmi (výzkum provedený společností Millward Brown na objednávku Institutu Svobody a Raiffeisen Polbank ukázal, že 92 procent Poláků nevidí rozdíl mezi procentem a procentním bodem 11. Všechny tyto problémy jsou neoddělitelně spojeny s ekonomickými rozhodnutími. Pilotní studie měření finanční gramotnosti OECD 12 se zúčastnilo 14 zemí včetně Polska, České republiky, Německa, Maďarska a Spojeného království. Otázky v dotazníku se týkaly finančních znalostí v širokém smyslu. Polští spotřebitelé měli v mnoha ohledech horší výsledky než ti v České republice, Německu a Velké Británii. Nízký počet správných odpovědí byl výrazný zejména u porozumění riziku a vztahu úroveň rizika vs. míra výnosu. V tomto ohledu uvedla pouze polovina polských respondentů správnou odpověď. Pro srovnání v České republice, Německu a Maďarsku to bylo 81%, 79% a 86% 13. TTo ukazuje, že je nutné zavést v oblasti vzdělávání taková řešení, která jsou populární v jiných vyspělých zemích zejména tam, kde je finanční vzdělání (určené pro všechny věkové kategorie) klíčovým prvkem ochrany spotřebitele na finančním trhu. Jako příklad 9 Polak na rynku finansowym. Komunikat z badań. CBOS, Warszawa, Frączek, B.: op. cit., str Stan wiedzy ekonomicznej Polaków [online], zdroj: 07/Raport-o-Stanie-Wiedzy-Ekonomicznej-Polak\%C3\%B3w.pdf 12 Organizace pro hospodářskou spolupráci a rozvoj; 13 Rola edukacji finansowej w ograniczaniu wykluczenia finansowego, Ed. M. Pelczar, Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową, Gdańsk, 2014.

8 8 V4 Lab Project: úvod do výzkumu by mohl sloužit dokument Národní strategie finančního vzdělávání připravený Ministerstvem financí. Takový přístup byl uznán Evropskou komisí jako model boje proti nízké úrovni finanční gramotnosti občanů Rizika vyplývající z nedostatečné úrovně finančních znalostí Jaké jsou důsledky nedostatečných ekonomických znalostí v každodenním životě? Nedostatečná finanční gramotnost může mít velmi negativní důsledky jak pro jednotlivé občany, tak pro společnost. Zaprvé riskantní rozhodnutí v tomto ohledu mohou vést k významnému snížení životní úrovně dané osoby nebo dokonce k bankrotu. Nedostatek životních prostředků pak nutí společnost podporovat tyto osoby ze společných daní. Zadruhé nedostatečné pochopení ekonomiky může mít vliv na rozhodování ve volbách. Jako příklad lze uvést volení populistických kandidátů, kteří slibují snížit daně a zároveň zvýšit počet výhod nabízených státem zdarma. Zatřetí rozhodnutí jednotlivých spotřebitelů se mohou stát jednou z příčin celosvětové krize. Jak uvádějí M. Czerwonka a B. Gorlewski 15, podcenění málo pravděpodobných událostí, přesvědčení o vlastním vlivu na náhodné události, selektivní vnímání nebo neopodstatněný optimismus spotřebitelů měly významný dopad na vývoj událostí v průběhu realitní krize ve Spojených státech. Získání hypotéky bylo najednou jednoduché a dostupné pro téměř každého a informační sociální zkušenost ovlivnila rozhodnutí dalších potenciálních dlužníků. Jejich rozhodnutí se nesetkala s kritikou autorit, naopak, rating některých agentur naznačoval stabilní a předvídatelnou situaci na trhu, a riziko související s investováním do finančních derivátů (např. CDS 16 ) bylo podceňováno. Zdálo by se tedy, že občané, kteří jsou si vědomi nedostatků svých znalostí, by preferovali aktivnější roli státu v ekonomice a nenechávali by ji pro volný trh. Na druhou stranu výše uvedené studie poukazují na paradoxní očekávání vůči roli státu v ekonomice měla by být větší a menší zároveň. Zdá se velmi pravděpodobné, že se v celé polské společnosti srážejí dvě skupiny: starší generace vychována v době socialismu, která projevuje více intervenční očekávání, a mladší lidé, kteří mají zkušenosti pouze s tržní ekonomikou. V citovaných studiích je zajímavé, že pokud se často uvádí ve sběru dat proměnné, jako je například věk nebo vzdělání, jen zřídka se týkají vyloženě studentů, navíc s ohledem na studovaný obor. A proto se myšlenka spojit tyto tři aspekty finanční gramotnost, názory na roli státu v ekonomice a studijní obory stala základem pro projekt V4 14 Dostupý na -vzdelavani/narodni\_strategie\_financniho\_vzdelavani\_mf2010.pdf 15 Gorlewski, B., Czerwonka, M.: Finanse behawioralne, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, Credit default swap (Swap úvěrového selhání)

9 9 V4 Lab Project: popis výzkumu a metodologický komentář Lab. Další kapitoly prezentují jeho nejdůležitější závěry. Výsledky průzkumu jsou rozděleny do čtyř sekcí. První se věnuje struktuře vzorku s ohledem na hlavní demografické a sociální proměnné. Ve druhé představíme rozložení nejdůležitějších proměnných ukazatelů ekonomické a finanční znalosti a názorů na roli státu v ekonomice s ohledem na zemi a studovaný obor. V této části bude také věnována pozornost otázkám týkajících se hospodářství a financím, které se dotazovaným jevily jako nejtěžší, a zároveň ty, které byly nejjednodušší pro polské i české studenty. Třetí část se soustřeďuje na nejzajímavější souvislosti mezi proměnnými např. na souvislost mezi vzděláním rodičů a názory studentů na roli státu v ekonomice nebo názory a znalostmi. V poslední, čtvrté části se vrátíme k analýze odpovědí na jednotlivé otázky, a zjistíme, jestli existovaly takové dotazy, které činily studentům z Polska menší potíže než z České republiky a naopak. Tomu všemu bude předcházet popis metod výzkumu s komentářem nezbytným pro správnou interpretaci výsledků způsob výběru vzorku a předpoklady, které budou potvrzeny, či vyvráceny. Ve zvláštní části bude také prostor pro popis tvorby složených ukazatelů, které byly použité v analýze. 2. Popis výzkumu a metodologický komentář Studie se zúčastnilo 625 lidí, z toho 315 v Polsku a 310 v České republice 17. Údaje byly získány pomocí dotazníků vyplněných nezávislými respondenty. Otázky se týkaly znalosti ekonomiky a financí a zároveň názoru na úlohu státu v ekonomice. Dotazníky se skládaly ze tří částí. První obsahovala otázek zjišťujících vědomosti respondentů. Druhá část sestávala z 23 tvrzení týkajících se pohledů na různé aspekty národní hospodářské politiky. Dotazování měli uvést, zda s nimi souhlasí, či nikoliv. Bylo též možné zvolit odpověď nemám žádný názor. Poslední, třetí část obsahovala demografický a sociální popis respondentů (např. věk, pohlaví, velikost místa původu, ale také vzdělání rodičů) a několik otázek, v nichž měli dotazovaní za použití škály a tabulky vyjádřit, který ekonomický model považují za nejlepší. Veškeré otázky jsou uvedeny v příloze a v popisu 17 Více na téma vzorku lze najit v kapitole Otázka č. 9 nebyla zohledněna z důvodu nedostatečné jednoznačnosti správné odpovědi.

10 10 V4 Lab Project: popis výzkumu a metodologický komentář proměnných 19. Vzhledem k omezeným zdrojům (studie byla provedena autory osobně bez podpory jakékoliv výzkumné instituce) byl použita technika nepravděpodobnostního výběru. Místo náhodného výběru vzorku byl zvolen výběr účelový. Do výzkumu byli zahrnuti studenti sociálních, humanitních, uměleckých, technických, ekonomických, obchodních a manažerských oborů, a to především z předních univerzit obou zemí. Souběžně s tímto předpokladem byla přijata domněnka, že studenti elitních vysokých škol představují nejlépe vzdělanou část celkového počtu studentů v Polsku a České republice. To neznamená, že jsme předpokládali, že studenti z jiných vysokých škol by měli mít horší výsledky. Znamená to pouze, že budeme předpokládat, že ostatní studenti by neměli mít výrazně lepší souhrnné výsledky. Proto výběr univerzit v souvislosti s výše představeným předpokladem zaručuje, že shromážděné údaje odhadují úroveň znalostí studentů elitních univerzit, a tak může dojít k přecenění skutečných tendencí na úrovni celé populace. Zároveň výsledky bádání mohou byt interpretovány jako tzv. horní hranice vědomosti studentu, v tom smyslu, že žádná dostatečně obecná podskupina studentů konkrétního oboru (např. humanitních věd) by se neměla vyznačovat výrazně lepšími výsledky. Toto tvrzení je samozřejmě omezené na roky studia, tedy 2. a 3. ročník bakalářského studia, jelikož právě z těchto ročníku byla vybrána drtivá většina studentů. Výše uvedené úvahy platí samozřejmě pro ukazatele znalostí. Přijatý výběr vzorku v případě mapování názorů bohužel nezaručuje úplnou a přesnou kompatibilitu odhadu s reálnou charakteristikou populace. Studenti byli po souhlasu přednášejících osloveni dotazníky během výuky (zejména přednášek). Díky tomu se podařilo minimalizovat negativní vliv motivace dotazovaných, neboť ochota zúčastnit se výzkumu mohla souviset s určitými proměnnými. Vzhledem k tomu, že výzkum byl proveden během přednášek, se domnívat, že vzorek je reprezentativní na úrovni jednotlivých oborů. Příloha C ukazuje, které vysoké školy a fakulty se výzkumu zúčastnily, a také jejich rozřazení do skupin (SSHA, STEM i EBMF). Povaha shromážděných dat tedy znamená, že ve formálním smyslu neumožňuje provedení testu statistické významnosti s celkovou zárukou jejich přesnosti. Takové testy se nicméně používají v kapitole věnované analýze výsledků, protože jsme hluboce přesvědčeni, že navzdory tomu mohou sloužit jako velmi užitečné ukazatele hlavních tendencí v datech. Kromě toho jsme z výše uvedených důvodů také přesvědčeni, že neexistuje žádný důvod se domnívat, že ve většině případů by se výsledky těchto testů výrazně lišily od výsledků, které by byly získány na základě reprezentativního vzorku. U popisu výsledků jsme se snažili sladit dva protichůdné cíle: formální přísnost a dostupnost. Proto jsme se 19 Questionnaire\_PL.pdf

11 11 V4 Lab Project: popis ukazatelů snažili vyvarovat určitým pojmům, které se obvykle objevují ve vědeckých publikacích, aby nedošlo k odvádění pozornosti čtenáře od toho, co je opravdu důležité. Zároveň jsme v některých důležitých částech uvedli dodatečné informace o použitých technikách, aby osoby s pokročilejšími statistickými znalostmi získaly hlubší náhled na použité techniky a metody analýz. Máte-li jakékoli dotazy nebo pochybnosti v souvislosti s našimi výpočty, rádi na ně odpovíme (kontaktní údaje jsou uvedeny na webové stránce projektu 20. Kromě toho jsme rovněž připravili webovou aplikaci, která umožní interaktivně prozkoumat náš soubor dat a provést základní statistické testy 21. Věříme, že pomůže lépe porozumět výsledkům studia. Doufáme také, že se stane podnětem k prozkoumání shromážděných dat, která jsou k dispozici na internetu na stránkách GitHub Popis ukazatelů Podrobné popisy všech proměnných ve vztahu k tomu, co měří a jakých hodnot mohou nabývat, je možné najít v příloze (popis proměnných 23, příloha A a B). Seznámit se s touto přílohou je nejen nezbytné pro samostatnou práci s údaji shromážděnými v rámci projektu, ale její znalost také značně usnadňuje interpretaci informací obsažených v této zprávě. Nicméně tato část není věnována obecnému popisu měřených proměnných, ale podrobnému vysvětlení významu a postupů konstrukce našich ukazatelů. Pro potřeby tohoto projektu jsme připravili dva složené ukazatele: Nenáhodné správné odpovědi (obecná i finanční škála) Preferenční škála liberalismu-intervencionismu (L.-I.)

12 12 V4 Lab Project: popis ukazatelů 3.1. Nenáhodné správné odpovědi Ekonomické a finanční znalosti studentů byly hodnoceny na základě odpovědí na 29 otázek týkajících se různých problémů souvisejících s hospodářským děním a finančními trhy (v dotazníku strany 4-5). Jednoduchá forma odpovědí PRAVDA nebo LEŽ umožnila jednoznačně stanovit počet otázek, na něž respondent odpověděl správně, a to nikoli náhodou. Tato metoda je založena na předpokladu, že při tak jednoduchém vzorci odpovědí odpovídali respondenti, kteří neznali správnou odpověď, náhodně (přičemž měli 50% šanci se trefit). Pokud známe celkový počet správných odpovědí, můžeme určit, kolik z nich bylo vybráno cíleně (tedy ne náhodou). Tento vztah vyjadřuje vzorec: P = 2X L (3.1) Kde: P : nenáhodné správné odpovědi X : správné odpovědi L : počet otázek Jak je vidět, definovaný ukazatel může nabývat i záporných hodnot. Pak jeho hodnoty označují počet otázek, na něž respondent musel odpovědět chybně, zatímco si myslel, že odpovídá správně, aby při dalších náhodných odpovědích získal svůj celkový počet správných odpovědí. Je třeba zdůraznit, že zde prezentovaný ukazatel znalostí by neměl být považován za formální škálu s dobře definovanou chybou měření a teoretickou přesností garantující, že ve skutečnosti měří to, co má měřit. Avšak jak ukáže analýza shromážděných údajů, jedná se o vysoce užitečný ukazatel poskytující takové výsledky, které rozhodně nelze považovat za náhodné nebo bezvýznamné. Nakonec byly definovány dvě škály nenáhodných správných odpovědí: obecná škála a finanční škála. Obecná škála je založena na odpovědích na všech 29 otázek. Finanční škála byla omezena na otázky týkající se finančních trhů Škála liberalismu-intervencionismu Pro měření postojů vůči roli státu v hospodářském dění byla připravena bipolární preferenční škála liberalismu-intervencionismu. Byla vytvořena takovým způsobem, aby nízké výsledky (záporné) odpovídaly osobám s liberálnějším ekonomickým postojem a vysoké výsledky (kladné) osobám preferujícím více intervenční model hospodářského dění, 24 Jsou to otázky: 1, 2, 6, 8, 12, 13, 14, 18, 22, 25, 28, 30.

13 13 V4 Lab Project: popis ukazatelů který předpokládá výraznou roli státu. Tato škála je preferenční, protože je založena na předpokladu, že každý respondent má na ose liberalismus-intervencionismus jistou komfortní zónu, kterou akceptuje, ale vše, co je příliš extrémní (čili v tomto případě příliš liberální nebo příliš intervencionistické) odmítá. Jinými slovy za předpokladu, že ekonomický liberalismus a intervencionismus vytvářejí pevnou osu, na níž představují dva protipóly, pak výsledek respondenta na škále popisuje bod na této ose, který je mu nejbližší 25. Tabulka 3.1 Otázky, které tvoří pól liberalismu č. obsah odp. 11 Pomoc chudým by měla být úkolem pro jednotlivce nebo nevládní organizace, nikoli pro stát + nebo samosprávu 13 Osoby, které si nemohou dovolit vlastní bydlení, by měly mít možnost pronajmout si obecní byt - (tj. Patřící obci) hluboko pod tržní cenou 14 Osoby, které si nemohou dovolit platit pojistné, by měly mít v případě nouze přístup k lékařské - péči 19 Volný trh by měl regulovat většinu ekonomických vztahů + Komentář: Sloupec Odp. říká, jaká odpověď byla pro daný pól škály považována za diagnostickou: souhlasím je + ; nesouhlasím je - Tabulka 3.2 Otázky, které tvoří pól intervencionismu č. obsah odp. 4 Každý by měl mít státem zajištěn základní příjem + 7 Minimální mzda by měla být zrušena - 20 Měla by existovat možnost vystoupení ze systému veřejné zdravotní péče (čili mj. neplacení - pojistného) 21 Měla by existovat možnost úplného vystoupení z veřejného důchodového systému - Komentář: Sloupec Odp. říká, jaká odpověď byla pro daný pól škály považována za diagnostickou: souhlasím je + ; nesouhlasím je - Škála byla vytvořena na základě osmi otázek týkajících se názorů na různé problémy související s rolí státu v ekonomice. Ty měly podobu tvrzení, na která si měli respondenti udělat názor (ve formátu: souhlasím/nesouhlasím/nemám na to názor). Z těchto otázek představovaly čtyři pól liberalismu a čtyři pól intervencionismu (srov. tabulky 2 a 3.2). K přizpůsobení škály předpokladům měření preferencí došlo pomocí techniky MUD- FOLD 26. Obecné přizpůsobení údajů předpokladům preferenční škály bylo v celém vzorku respondentů dobré, v polském vzorku velmi dobré, zatímco v českém dost slabé (srov. ta- 25 Více si na téma škálování preferencí můžete přečíst v: W. H. Van Schuur, From Mokken to MUDFOLD and back [w:] In Search of Structure: Essays in Social Science and Methodology, 1998, s op. cit.

14 14 V4 Lab Project: popis ukazatelů bulka 3.3). K vyhodnocení přizpůsobení slouží koeficienty škálování H. Hodnoty nižší, než 0,30 označují velmi slabé přizpůsobení; rozsah 0,30-0,40 je akceptovatelné přizpůsobení; 0,40-0,50 znamená dobré přizpůsobení; hodnoty nad 0,50 označují velmi dobré přizpůsobení 27 Tabulka 3.3 Dobrá shoda (goodness of fit) přizpůsobení v celém vzorku a podvzorkách Koeficient škálování H Celkem Polsko ČR Obtížnost Škála 0,40 0,52 0,32 Otázka 14. 0,39 0,61 0,25 0,09 Otázka 11. 0,40 0,56 0,25 0,24 Otázka 13 0,37 0,56 0,26 0,17 Otázka 19 0,37 0,54 0,25 0,63 Otázka 7 0,41 0,53 0,32 0,68 Otázka 4 0,37 0,50 0,28 0,45 Otázka 20 0,46 0,41 0,47 0,27 Otázka 21 0,46 0,43 0,45 0,21 Komentář: Obtížnost určuje frekvenci diagnostických odpovědí na danou otázku v celém vzorku respondentů. Vypočten byl rovněž standardní koeficient Cronbachovo alfa, který definuje horní hranici chyby měření související s použitým nástrojem. Ten činil 0,60, což znamená, že chyba, kterou je zatížena zde popsaná škála, je značná. Až více než polovina zjištěných rozdílů výsledků může vyplývat z nedokonalosti měření, ale nikoli z faktických rozdílů. Na to je třeba pamatovat při interpretaci výsledků analýz vytvořených na základě tohoto koeficientu. Teoretická přesnost škály byla ověřena při zkoumání korelace s kontrolními otázkami popisu své osoby, v nichž respondenti popisovali, jak vidí své názory na roli státu v ekonomice na ose Žádný vliv státu - Úplná kontrola státu, a hodnotili své ekonomické názory v kategoriích liberalismus-socialismus a sociální v kategoriích liberalismus-konzervatismus. Bylo zjištěno, že vysoké výsledky na stupnici (svědčící o preferování intervencionismu) souvisejí s podporou silné role státu a sociálně-morálním liberalismem, zatímco nízké (svědčící o liberalismu) naopak (srov. tabulka 3.4). To spíše souvisí s charakteristikou současného sociálně-politického rozdělení, což zároveň potvrzuje teoretickou přesnost této škály. 27 op. cit.

15 15 V4 Lab Project: výsledky výzkumu Upravená škála tak umožňuje přesnější měření tzn. měří to, co má měřit, ale je zatížená velkou chybou měření. Podrobnější popis procesu škálování a vlastností samotné škály můžete najít v technické zprávě věnované této problematice 28. Tabulka 3.4 Pearsonova korelace škály L.-I. se sebehodnocením respondentů laissez-faire etatismus liberalismus hospodářský Škála L.-I. 0,40 0,52 0,32 liberalismus mravní Komentář: Všechny koeficienty jsou signifikantní na úrovni p 0, Výsledky výzkumu V této kapitole budou představeny nejdůležitější výsledky provedeného výzkumu. Nejprve budou popsány odhadované parametry distribucí měřených proměnných ve vzorku respondentů a jeho nejdůležitějších částech (rozdělených podle typu studia, země atd.). Jinými slovy bude řečeno, jak vypadá z perspektivy shromážděných údajů úroveň ekonomických a finančních znalostí studentů v Polsku i v České republice a jaké jsou jejich názory na roli státu v ekonomice. V druhé části se soustředíme na souvislosti mezi nejdůležitějšími proměnnými. Nejprve však uvedeme základní informace o struktuře shromážděného vzorku respondentů Struktura Celkem se výzkumu zúčastnilo 625 osob 315 v Polsku a 310 v České republice 29. Podíl různých typů studia v jednotlivých zemích představuje tabulka Početnost (N) uváděná při každé analýze definuje, kolik respondentů v daném případě disponovalo všemi údaji.

16 16 V4 Lab Project: výsledky výzkumu Tabulka 4.1 Distribuce typů studia v jednotlivých zemích (N = 617) Země EBMF SSHA STEM Polsko Česká republika Komentář: EBMF studia ekonomická, obchodní, manažerská a finanční; SSHA společenské vědy, humanitní vědy a umělecké obory; STEM přírodní vědy, inženýrské obory, technické obory. Výzkum byl zaměřen především na studenty bakalářských/inženýrských oborů, ačkoli ve vzorku respondentů se objevili také studenti magisterských oborů. Přesnou distribuci ročníků studia s rozdělením na typy a zemi představuje tabulka 4.2. Tabulka 4.2 Ročník studia a obor Bc. 1. Bc. 2. Bc. 3. Mgr. 1. Mgr. 2. Polsko (N = 307) EBMF SSHA STEM Česká republika (N = 303) EBMF SSHA STEM Nejstaršímu respondentovi bylo 30 let a nejmladšímu 19. Průměrný věk byl v celém vzorku respondentů 21,84 let se standardní odchylkou 1,42 roku. Zároveň v polské i v české části vzorku respondentů bylo o něco více studentek než studentů ačkoli převaha žen byla výraznější v Polsku 4.3). Tabulka 4.3 Distribuce pohlaví podle zemí (N = 590) Země ženy muži Polsko ČR

17 17 V4 Lab Project: výsledky výzkumu Ve výzkumu byla také položena otázka na vzdělání rodičů, což mělo umožnit základní kontrolu vlivu typu rodinného prostředí a s ním souvisejícího kulturního kapitálu. Kvůli lepší analýze byla informace o vzdělání obou rodičů převedena na proměnnou o třech hodnotách, která určuje, zda mají vysokoškolské vzdělání. Tabulka 4.4 představuje její distribuci v Polsku i v České republice. Tabulka 4.4 Vysokoškolské vzdělání rodičů (N = 581) Vysokoškolské vzdělání Oba Jeden Žádný Polsko ČR Komentář: Proměnná určuje, zda mají vysokoškolské vzdělání oba rodiče, pouze jeden z nich nebo žádný. Respondenti byli rovněž dotazováni na velikost místa, ze kterého pocházejí. Vzhledem k rozdílům mezi Polskem a Českou republikou z hlediska velikosti obcí a populace, byla u obou zemí použita jiná schémata klasifikace (srov. tabulka 4.5). Tabulka 4.5 Velikost místa bydliště PL (N = 289) ČR (N = 264) velikost četnost velikost četnost < 10 tys. 59 < 1 tys tys tys tys tys tys tys tys. 119 Komentář: První a třetí sloupec označuje velikost sídla v tisících obyvatel v Polsku i v České republice, zatímco druhý a čtvrtý sloupec počet respondentů v dané skupině Znalosti a názory Nyní představíme distribuci hlavních proměnných, čili ukazatelů obecných ekonomicko-finančních i čistě finančních znalostí a názorů na roli státu v ekonomice (škála liberalismu-intervencionismu). Ukazateli znalostí budou škály (obecná a finanční) nenáhodných správných odpovědí, které byly popsány v předchozí kapitole. Protože český i polský vzorek respondentů má dost odlišnou strukturu vzhledem k zastoupení jednotlivých typů studia (srov. tabulka 4.1), bude distribuce prezentována vždy

18 18 V4 Lab Project: výsledky výzkumu s rozdělením na státy, zatímco studenti z Polska i z České republiky s porovnáním pouze se zohledněním vlivu typu studia Polští studenti Vzorek polských studentů se ukázal jako poměrně vyvážený, pokud jde o názory na roli státu v ekonomice (škála liberalismu-intervencionismu). Jak je vidět, průměr se blíží nule, čili středu stupnice. Navíc 50% respondentů se pohybuje v rozmezí od -2 do 2, což navíc svědčí spíše o umírněném charakteru názorů na tuto oblast. Nicméně radikálních 50% studentů se pohybovalo v rozmezí od -7 do -2 a od 2 do 7. Podrobnější analýza této distribuce na úrovni decilů (neuvedená v tabulce 4.6) ale ukázala, že extrémnější výsledky (od -7 do -4 a od 4 do 7) se projevily pouze u 10% respondentů. Průměrně znali polští studenti správnou odpověď na cca 6 otázek ověřujících ekonomicko-finanční znalosti, zatímco v souboru otázek čistě finančních na cca 2 otázky. Nicméně až 25% respondentů získalo výsledek ekvivalentní hádání či dokonce horší v extrémních případech měli studenti znalosti neslučitelné s realitou v souvislosti s až několika desítkami otázek. Navíc srovnání zohledňující různé délky obecné a finanční škály ukázalo, že průměry obou stupnic jsou srovnatelné (statisticky nevýznamný rozdíl průměrů). Tabulka 4.6 Znalosti a názory polských studentů Obecné Finanční Škála L.-I. (N = 288) (N = 288) (N = 300) Průměr 5,69 2,51 0,11 Odchylka 7,64 4,39 2,37 Minimum Kv. I Medián Kv. III Maximum N Komentář: Odchylka označuje tzv. standardní odchylku, zatímco hodnoty Kv. I a Kv. III jsou první a třetí kvartil. Analýza odpovědí na jednotlivé otázky nám umožní lépe ověřit, jaká je úroveň ekonomicko-finančních znalostí polských studentů. Za tímto účelem byla pro každou z dvaceti devíti otázek vypočítána obtížnost otázky (procento nesprávných odpovědí) a její 95% interval spolehlivosti metodou Agresti-Coulla (srov. obrázek 4.1.). Dále pak porovnáním úrovně obtížnosti každé otázky s tím, co bychom očekávali, kdyby všichni respondenti

19 19 V4 Lab Project: výsledky výzkumu odpověděli náhodně (50% úspěšnost) bylo možné provést rozdělení otázek na tři podskupiny: 1) otázky záludné (obtížnost značně větší než 0,50, což znamená, že respondenti často považovali špatnou odpověď za správnou; 2) otázky středně obtížné, čili s obtížností blízké hodnotě 0,50, což znamená, že respondenti vykazovali v průměru málo znalostí o daném tématu a pravděpodobně se často jen zkoušeli trefit; 3) otázky jednoduché, čili s obtížností menší než 0,50, což znamená, že respondenti většinou znali správnou odpověď. otázka k1 k10 k20 k5 k14 k11 k2 k4 k19 k8 k23 k6 k3 k27 k18 k15 k24 k17 k7 k28 k13 k25 k22 k30 k12 k26 k29 k16 k Procento nesprávných odpovědí Obrázek 4.1: Obtížnost otázek pro polské studenty s nanesenými 95% intervaly spolehlivosti metodou Agresti-Coulla.

20 20 V4 Lab Project: výsledky výzkumu Jak ukazuje obrázek 4.1., můžeme do skupiny záludných otázek zařadit položky 1, 10, 20, 5 i 14 (v pořadí od nejobtížnější k nejjednodušší). Nejobtížnější otázka se týkala možnosti uzavření hypotečních úvěrů v cizích měnách (7,7% správných odpovědí). To není nijak překvapivé, protože tento výzkum byl proveden v období náhlého uvolnění kurzu švýcarského franku, s čímž souviselo i zvýšení nákladů úvěrů uzavřených v této měně. Toto téma se hodně probíralo v polských médiích, a proto lze předpokládat, že respondenti si nemuseli být vědomi toho, že v té době již tyto půjčky nebylo možno uzavírat, což samozřejmě neznamenalo zneplatnění již dříve uzavřených závazků. Druhá nejobtížnější (i když mnohem jednodušší) otázka se týkala vztahu neoliberální doktríny k financování soudnictví státem (36,4% správných odpovědí). Většina respondentů se mylně domnívala, že se vyjadřuje k jeho soukromému financování. Další dvě otázky se týkaly rozdílů mezi Polskem a jinými státy (resp. USA a Německem) pokud jde o výdaje za zdravotnictví v rámci HDP a procento bytů v osobním vlastnictví. Poslední otázka se týkala znalosti čistě finanční terminologie (parametr systematického rizika β), což není překvapivé. Do souboru středně obtížných otázek (otázky: 11, 2, 4, 19, 8, 23) patří zejména položky týkající se velmi specifických ekonomických i finančních problémů (mj. směru laissez-faire, modelu nabídky-poptávky-ceny, salda migrace ve vztahu k nezaměstnanosti nebo v souvislosti s kurzem valuty a vývozem). Určitým překvapením může být skutečnost, že do této skupiny patří rovněž otázka na význam termínu stopa nezaměstnanosti, protože až 49,5% respondentů si nevšimlo, že definice uvedená v otázce ji definuje jako vztah osob zaregistrovaných jako nezaměstnaných k počtu plnoletých osob (takže i důchodců) místo osob v produktivním věku. Do skupiny jednoduchých otázek byly zařazeny všechny zbývající položky (6, 3, 27, 18, 15, 24, 17, 7, 28, 13, 25, 22, 30, 12, 26, 29, 16, 21). Je třeba si povšimnout, že mnoho z nich se týkalo poměrně důležitých, ale ne vždy obecně pochopených témat jako je strukturální nezaměstnanost (82,8% správných odpovědí), lineární daň (79,8%), progresivní daň (79%) nebo riziko související s investičními fondy a státními dluhopisy (77%) (nicméně jako nejjednodušší se ukázala poměrně evidentní otázka na DPH). Svědčí to o tom, že některá ze základních (a v každodenním životě užitečných) témat jsou pro polské studenty srozumitelná. Na druhou stranu je otázka, zda je opravdu procento správných odpovědí, které se pohybuje mezi 70-80%, uspokojivý výsledek v situaci, kdy byly otázky v dichotomickém formátu. Vzhledem k omezenému prostoru této zprávy nebudeme prezentovat podrobný popis všech otázek. Nicméně případný zájemce by měl být schopen provést detailní analýzu na základě obrázku 4.1 a obsahu otázek, které jsou k dispozici v příloze B dotazníku. Nakonec bychom rádi představili distribuci škál znalostí a názorů s rozdělením na skupiny

21 21 V4 Lab Project: výsledky výzkumu podle typu studia 30 (EBMF, SSHA a STEM). Tabulka 4.7 Ekonomicko-finanční znalosti polských studentů a typ studia Obecné EBMF SSHA STEM znalosti (N = 99) (N = 81) (N = 102) Průměr 11,01 1,58 4,12 Odchylka 6,46 6,99 6,06 Minimum Kv Medián Kv Maximum N Převaha studentů oborů ekonomických, obchodních, manažerských a finančních je velmi výrazná průměrně odpovídali nenáhodně na až 11 otázek a 75% z nich znalo správné odpovědi na minimálně 8 otázek. Na druhou stranu osoby z oborů humanitních, společenskovědních a uměleckých dopadly rozhodně hůře, průměrně znaly správnou odpověď na ne více než jednu otázku a až 25% z nich považovalo v minimálně čtyřech případech nesprávnou odpověď za správnou. Studenti přírodovědných a technických oborů se pohybovali někde mezi průměrně znali čtyři správné odpovědi. Rozdíly mezi průměry u jednotlivých skupin jsou ve všech případech statisticky významné, což naznačuje, že mezi polskými studenty lze pravděpodobně hovořit o nastupující gradaci ekonomicko-finančních znalostí: EBMF > STEM > SSHA. Rozdíly mezi jednotlivými skupinami v rámci čistě finančních znalostí jsou téměř identické s přesností na délku škály (12 otázek místo 29), a proto je vynecháme. Rozdíly v oblasti názoru na roli státu v ekonomice vyjádřené na škále liberalismuintervencionismu jsou u jednotlivých skupin také dosti výrazné. Především se zdá, že osoby s obchodně-ekonomickým, přírodovědeckým nebo technickým vzděláním jsou o něco více nakloněny ekonomickému liberalismu. Nicméně statistické testy ukázaly, že průměry pro obě skupiny se významně neliší do nuly, v souvislosti s čímž lze spíše předpokládat, že žádný z těchto názorů v nich nepřevažuje. Ovšem v případě studentů společenskovědních, humanitních a uměleckých oborů lze hovořit o jisté míře sympatizování s intervencionismem, protože průměr pro tuto skupinu je větší než nula a tento rozdíl je statisticky významný. Tato skupina rovněž vykazuje větší sklon k sympatizování s intervencionismem. 30 Skupiny byly definovány v předchozí části.

22 22 V4 Lab Project: výsledky výzkumu Je tedy zřejmé, že typ vzdělání má souvislost jak s ekonomicko-finančními znalostmi, tak s názory na příbuzná témata. Zejména značný sklon oborů humanitních, společenskovědních a uměleckých k intervencionismu vede k zamyšlení nad možnými důvody této skutečnosti. Samozřejmě neexperimentální charakter shromážděných údajů neumožňuje jednoznačně identifikovat příčiny nebo důsledky těchto vztahů. Tabulka 4.8 Liberalismus-intervencionismus polských studentů a typ studia Škála EBMF SSHA STEM L.-I. (N = 97) (N = 79) (N = 118) Průměr -0,46 1,09-0,15 Odchylka 2,55 2,00 2,27 Minimum Kv Mediana Kv Maximum N Čeští studenti Ukázalo se, že čeští studenti se vyznačují poněkud většími sympatiemi k intervencionismu průměr pro škálu liberalismu-intervencionismu je významně větší než nula. Navíc žádný z respondentů nevykazoval silné sympatie k liberalismu (minimální hodnota škály L.-I. byla -5). Tabulka 4.9 Znalosti a názory českých studentů obecná škála finanční škála škála L.-I (N = 280) (N = 280) (N = 303) Průměr 5,80 2,14 0,68 Odchylka 5,97 3,25 2,15 Minimum Kv Mediana Kv Maksimum N

23 23 V4 Lab Project: výsledky výzkumu Srovnání Polska a České republiky s ohledem na vliv studijních oborů, které jak známo mají dosti rozdílný podíl v obou podvzorkách respondentů, ukázalo, že polští studenti nejsou liberálnější než čeští. K prokázání této skutečnosti byl vypočten 95% interval spolehlivosti pro součet rozdílů mezi jednotlivými typy studia v Polsku i České republice vážený podílem každého z těchto typů v rámci celého vzorku respondentů (samotný vážený rozdíl mezi průměry v polském a českém vzorku respondentů byl 0,46). Rozsah byl [-0,37, 1,29], takže přecházel přes nulový bod, a proto lze předpokládat, že pokud jde o průměrné výsledky na škále L.-I, tak se polští a čeští studenti nijak významně neliší. V případě ekonomicko-finančních znalostí a čistě finančních znalostí byl český vzorek respondentů velmi podobný polskému. Průměrně znali respondenti správnou odpověď na téměř 6 obecných otázek včetně cca 2 čistě finančních. Je ovšem třeba upozornit na poziční parametry (minimum, maximum, medián a kvartil) distribuce nenáhodných správných odpovědí u obecné škály. Jak je vidět, v českém vzorku respondentů byla hodnota prvního kvartilu 2, zatímco v polském 0, a zároveň třetího kvartilu 10, zatímco v Polsku to bylo 12. To naznačuje větší variabilitu v polském vzorku respondentů. Zato rozložení počtu nenáhodných odpovědí na čistě finanční otázky je v obou zemích velmi podobné. Stejně jako výše umožnila podrobnější seznámení s tím, co vědí a nevědí čeští studenti, analýza odpovědí vzhledem ke stupni obtížnosti jednotlivých otázek (srov. obrázek 4.2.). Otázky byly rozděleny na tři skupiny stejným způsobem jako v případě polského vzorku respondentů nna záludné, středně obtížné a jednoduché. Do první skupiny byly zařazeny otázky (vždy od nejobtížnější k nejjednodušší): 22, 10, 19, 1, 5, 6, 20. Podobně jako v polském vzorku respondentů působily studentům problémy mimo jiné otázky na srovnání České republiky s jinými zeměmi (Německo a USA; položky 5 a 20). S poměrně vysokým stupněm neporozumění se setkala rovněž otázka na možnost vyplacení dividend u akcií a dluhopisů (38% správných odpovědí). Jako nejobtížnější se ale ukázala otázka na povinnost bank mít jistinu peněz ve zlatě, pouze 18% respondentů odpovědělo správně, že takovou povinnost banky nemají. Kromě toho podobně jako u polského vzorku respondentů působila studentům problémy otázka na vztah neoliberální doktríny k financování soudnictví (23% správných odpovědí) a na vztah mezi nezaměstnaností ve městech a jejich migračním saldem (30% odpovědí). Jako problematická se ukázala rovněž otázka na možnost vzít si hypoteční úvěr v cizí měně, ale v tomto případě nebyl její efekt tak významný jako v Polsku správně na tuto otázku odpovědělo téměř 34% respondentů. Zajímavé je, že ke středně obtížným otázkám se zařadily pouze tři položky: 7, 14 a 11. Týkaly se pochopení termínů laissez-faire a tzv. rakouské školy (48% správných odpovědí), významu parametru systematického rizika β (49%) a možnosti definování kupní síly na základě úrovně příjmu a zdanění (53%). Jsou to otázky spíše specializované, takže vzorec

24 24 V4 Lab Project: výsledky výzkumu otázka k22 k10 k19 k1 k5 k6 k20 k7 k14 k11 k2 k4 k27 k8 k13 k25 k28 k3 k17 k15 k12 k24 k18 k30 k26 k16 k23 k29 k Procento nesprávných odpovědí Obrázek 4.2: Obtížnost otázek pro české studenty s nanesenými 95% intervaly spolehlivosti metodou Agresti- Coulla. odpovědí spíše náhodných není v této situaci nijak překvapivý. Pokud jde o ostatní otázky (2, 4, 27, 8, 13, 25, 28, 3, 17, 15, 12, 24, 18, 30, 26, 16, 23, 29, 21), pak tři nejobtížnější z nich se týkaly modelu nabídka-poptávka-cena (56% správných odpovědí), správné definice nezaměstnanosti (60%) a možnosti členství v odborech a druhu zaměstnání (64%). Naopak tři nejjednodušší se týkaly postupně (od nejtěžšího): výhod bohatších osob z přerozdělování příjmů (85% správných odpovědí), fungování rovné daně (88%) a spotřební daně (91%). To ukazuje, že některé důležité otázky jsou pro české studenty obecně srozumitelné. Ale stejně jako v polském vzorku respondentů otázkou zůstává, zda výsledky pohybující se v rozmezí 80-90% správných odpovědí pouze na několik otázek, lze považovat za uspokojivé vzhledem k velmi jednoduchému formátu odpovědí.

25 25 V4 Lab Project: výsledky výzkumu Poslední částí této analýzy bude prezentace distribuce ukazatelů ekonomickofinančních znalostí a názorů v duchu ekonomického liberalismu-intervencionismu s rozdělením na typy studijních oborů (EBMF, SSHA a STEM), které studovali respondenti čeští studenti a studentky. Tabulka 4.10 Ekonomicko-finanční znalosti českých studentů a typ studia Obecné EBMF SSHA STEM znalosti (N = 93) (N = 136) (N = 51) Průměr 8,43 3,51 7,09 Odchylka 5,61 5,49 5,56 Minimum Kv Mediana Kv Maksimum N Úroveň znalostí ve skupinách podle typu studia se v českém vzorku respondentů řídila podobnými pravidly jako v polském studenti ekonomických, obchodních a příbuzných oborů prokázali lepší znalosti v oblasti ekonomicko-finančních otázek, zatímco osoby studující společenskovědní, humanitní a umělecké obory dopadly nejhůře. Střední pozici obsadili studenti přírodovědných a technických oborů. Podrobnější analýza a srovnání s polskými výsledky ukazují jisté zajímavé souvislosti. Polské skupiny SSHA a STEM se vyznačují horšími průměrnými výsledky než analogické české skupiny, zatímco skupina EBMF lepšími. Zároveň mají všechny polské skupiny větší rozestup výsledků, resp. nižší minimální a vyšší maximální hodnoty. Podobný trend lze pozorovat také na úrovni prvního a třetího kvartilu (srov. tabulka 4.11.). Další statistické analýzy ukázaly, že studenti humanitních, společenskovědních a uměleckých oborů v Polsku skutečně dopadli hůře než jejich čeští kolegové s 95% intervalem spolehlivosti [3,73, 0,14] ve prospěch Čechů. Podobně tomu bylo i v případě přírodovědných a technických oborů, kde 95% interval spolehlivosti českých studentů byl [4,92, 1,03] nenáhodných správných odpovědí. V případě ekonomických, obchodních a příbuzných oborů byl tento trend opačný, protože polští studenti měli převahu s intervalem spolehlivosti od 0,86 do 4,30 odpovědí. Výsledky na škále liberalismu-intervencionismu ukázaly, že studenti ze skupiny EBMF v průměru vykazovali nejumírněnější názory, protože průměr se blížil nule a statisticky významným způsobem se od ní nelišil. Obě další skupiny se průměrně klonily spíše k poloze intervencionismu, o čemž svědčí hodnoty průměrů větší než nula. Navíc v obou přípa-

26 26 V4 Lab Project: výsledky výzkumu dech byly tyto rozdíly statisticky významné. To také znamená, že na rozdíl od studentů z Polska neexistuje u českých studentů závislost EBMF > STEM > SSHA. Místo toho lze hovořit o závislosti EBMF > STEM = SSHA. Tabulka 4.11 Liberalismus-intervencionismus českých studentů a typ studia Škála EBMF SSHA STEM L.-I. (N = 96) (N = 147) (N = 60) Průměr -0,03 1,01 1,02 Odchylka 2,35 1,88 2,20 Minimum Kv ,25 Mediana Kv ,50 30 Maximum N Doplňkové analýzy rovněž ukázaly, že skupiny EBMF a SSHA jsou si v obou zemích velmi blízké, pokud jde o názory na ose ekonomického liberalismu-intervencionismu. Zato v případě studentů přírodovědných a technických oborů existuje významný rozdíl a čeští studenti jsou průměrně o od 0,47 do 1,87 bodu škály L.-I. více přesvědčeni o konceptu intervencionismu než jejich polští kolegové Závislosti mezi proměnnými Poslední část analýzy je věnována závislostem mezi měřenými proměnnými. Vzhledem k tomu, že představení veškerých možných srovnání a souvislostí není možné, soustředíme se pouze na ty, které se nám zdají nejdůležitější a u nichž byly zaznamenány statisticky významné výsledky, což znamená, že souvislosti pozorované v daném případě lze se značnou pravděpodobností považovat za skutečně existující a ne za jev související s nedokonalostí shromážděného vzorku respondentů Znalosti a liberalismus-intervencionismus Jedna z hlavních otázek tohoto projektu se týkala souvislostí mezi postoji ve smyslu ekonomického liberalismu-intervencionismu a ekonomicko-finančními znalostmi. Bylo zjištěno, že taková souvislost skutečně existuje a že postoje bližší intervencionismu v průměru souvisejí s horší znalostí finančních a ekonomických otázek (srov. tabulka 4.12.).