Odwróć tabele, Polska na czele

Odwróć tabele, Polska na czele

Nie ma na świecie zbyt wielu pomysłów w równym stopniu równie nieprzydatnych co rankingi: piłkarskie, radzenia sobie z pandemią Covid-19 czy nierówności. W ich naturze leży uproszczenie rzeczywistości do jednej miary: pozycji powyżej i poniżej kogoś innego. Zazwyczaj ci, co się znajdą na dole rankingu mogą z łatwością znaleźć przynajmniej 1452 argumenty, dlaczego dany ranking jest źle skonstruowany, ci co znajdują się w środku stawki zmilczą z godnością, bo co się przejmować zestawieniem, w którym się nie wyróżniamy – a ci, co są na czele stawki znaleźli się tam nieprzypadkowo (ciężko na to zapracowali), więc ich ekscytacja też nie jest duża. Jeśli za jakimś rankingiem idą nagrody to zwycięzca będzie się szeroko uśmiechał do mniej lub bardziej przysłowiowych kamer, ale poza tym w zasadzie byty zwany rankingami to więcej kłopotu niż co warte i nikomu nie wydają się potrzebne.

A jednak! Co cztery lata najbardziej nierówne kraje UE odtrąbiają sukces w postaci raportu Eurostat, że w sumie to prawie nie ma u nich żadnych nierówności na tle innych krajów. Specjalizuje się w tym Polska, która ma jedne z wyższych nierówności ze względu na płeć w Europie, ale według zestawienia Eurostatu przoduje w zestawieniu najbardziej równych. Za to Dania– kraj o niskim stopniu dyskryminacji ze względu na płeć – odnotowują poziomy kilkukrotnie większych nierówności. I na próżno naukowcy – oraz sam Eurostat – deklarują, że ten ranking nie może stanowić podstawy do ocen na temat równości i nierówności, bo patrzy na bardzo specyficzne źródło danych i pod bardzo specyficznym kątem i w ogóle nic nie mówi o dyskryminacji. Nic nie poradzą na fale samozachwytu w Polsce,  na Węgrzech, w Rumunii, Grecji czy Włoszech.

Okazuje się jednak, że tworzenie rankingów dyskryminacji czy nierówności jest szczególnie trudne. Pierwszą barierą jest oczywiście pozyskanie porównywalnych danych, by móc stworzyć porównywalne miary. W Europie ten problem przynajmniej jest w pewnej części rozwiązany, bo sposób zbierania danych standaryzuje i harmonizuje Eurostat. Drugą barierą jest jednak to, że dyskryminacja się z rzadka wyrywa do odpowiedzi. Nawet jeśli pracowniczka mogliby zadeklarować, że są dyskryminowani, nie traktowalibyśmy ich poważnie, bo „każdy może tak powiedzieć”. Skalę dyskryminacji musimy więc wyciągać z danych z wykorzystaniem modeli ekonometrycznych. 

Choć metody ekonometryczne mamy coraz lepsze, to nadal balansujemy na cienkiej linie: jeśli w danym kraju panuje np. silna dyskryminacja przy zatrudnianiu, ale potem niewielka przy płacach, to należy korzystać z innej metody niż gdy pracę wszyscy znajdują tak samo łatwo/trudno, za to płace są silnie dyskryminacyjne. A kraje przecież nie deklarują jaki rodzaj dyskryminacji u nich występuje. Choć zatem w teorii wiemy, że w przypadku danej choroby trzeba zastosować konkretny lek – to nie mamy za bardzo jak zdiagnozować choroby. Z takim kłopotem, żaden ranking nie jest w pełni wiarygodny.

Pomimo licznych słabości, rankingi wykorzystywane są bardzo szeroko: w mediach, w debacie publicznej, w wytyczaniu priorytetów polityki gospodarczej. Kłopot z rankingami nierówności trzeba więc jakoś rozwiązać. Jedną z propozycji jest zastosowanie „szerokiego spektrum antybiotyków”, czyli bazowanie rankingów międzynarodowych na całej baterii modeli ekonometrycznych. Takie podejście proponujemy w jednym z naszych badań: jak by nie liczyć miar nierówności, to praktycznie zawsze kraje nadbałtyckie i Portugalia są na końcu tabeli a Benelux i Dania na jej szczycie. Poza tym, sporo można powiedzieć o tym, jaki rodzaj choroby występuje w danym kraju, gdy porówna się jego ranking z modelu wrażliwego na tę chorobę i z pozostałych modeli. Na przykład Niemcy są dość wysoko w rankingu, gdy patrzymy na pracowniczki i pracowników z niskimi płacami – ale nie wśród osób na wysokopłatnych stanowiskach, więc to tam znajduje się źródło nierówności (w każdym razie w porównaniu do innych krajów UE). W Austrii problemem na tle innych krajów UE jest to, że kobiety nie mają dostępu do pracy w niektórych sektorach. A w krajach naszego regionu kluczowe jest że nie można elastycznie dostosowywać godzin i rytmu pracy. W ten sposób masa rankingów – choć każdy osobno ma swoje słabości – może nam ukazać bogaty obraz mechanizmów dyskryminacyjnych.

GRAPE | Tłoczone z danych dla Dziennika Gazeta Prawna, 11 listopada 2020

Tags: 
Tłoczone z danych