ארכיון מחבר: דרור

סתירה

במסגרת העבודה על הפוסט הקודם בנושא האג"ח הקונצרניות נתקלתי בטענה שמס חברות הוא יחודי בכך שאם מקטינים את שיעור המס זה מעלה את הגביה, בניגוד למה שקורה עם כל המיסים האחרים.  במילים אחרות, אם מבקשים מהחברות אחוז יותר קטן מהרווחים שלהן, מקבלים בסוף יותר כסף.  ההסבר המקובל הוא שכשמס החברות קטן יותר נשאר לחברות יותר כסף, והן מנצלות אותו כדי לעשות יותר עסקים, וכך הפעילות במשק גדלה, ולכולם יש יותר רווחים, ובסופו של דבר התקבולים ממס החברות עולים.

התסריט הזה סותר לכאורה את מה שאמרתי בפוסט הקודם: בשנים 2003-2007 המגזר העסקי זכה בהשקעות ענק של כ-150 מיליארד שקלים, אבל המשק לא צמח כתוצאה מכך.  אז החלטתי לנסות להסתכל על הנתונים, במקרה הזה נתוני מס חברות כפי שהם מופיעים באתר מפתח התקציב.  הנה התוצאה.

chavarot

אז בגדול הטענה נכונה — על פני כעשרים שנה יש מגמה די ברורה של ירידה בשיעור מס החברות ובמקביל עלייה בגביה של מס חברות.  מצד שני יש גם זיגזגים קשים, ובפרט עלייה גדולה במקביל לעלייה הגדולה באג"חים בין 2003-2006 שכמעט כולה נמחקה בשנים 2007-2009.  למרבה המזל מישל סטרבצ'ינסקי מהאוניברסיטה העברית חקר את הנושא ביסודיות לפני כשנתיים והגיע למסקנה שאכן יש מתאם שלילי מובהק בין שיעור המס לגביה.  בנוסף הוא טוען שיש כאן סיבתיות, והעלייה בגביה מתרחשת אחרי הירידה בשיעורי המס.

אז מה ההסבר?  זה רק ספקולציה, אבל לדעתי יש כאן שני דברים במקביל.  ראשית, זה לא אותם אנשים.  הכספים הגדולים שהושקעו באג"ח הגיעו לחברות גדולות שמגייסות כסף באמצעות אג"ח בבורסה.  זה חלק מזערי מכל החברות.  ההורדה במס חברות פועלת על כולם, כולל חברות בינוניות וקטנות.  שנית, זה לא אותו הכסף.  כשמורידים את מס חברות זה משפיע על כסף שהיה שלך ועבדת בשבילו, ועכשיו נשאר יותר ממנו ואתה יכול לנצל אותו לטובה.  כשזורקים עליך כסף זול זה משהו שאתה יכול לשחק איתו.  ומכאן שתי מסקנות (או ליתר דיוק, ספקולציות, אבל כאלה שמשקפות תובנות מוכרות ואני חושב שאפילו די מקובלות):

  • צריך להשקיע יותר בחברות הקטנות והבינוניות, ולא בגדולות — במצטבר הן מה שמניע את המשק ומספק את רוב התעסוקה.
  • צריך לקחת בחשבון מניעים פסיכולוגיים כשעושים ניתוחים כלכליים.

מקורות

נתוני מס חברות מאתר מפתח התקציב.  זה תת-תת-סעיף של מס הכנסה.

מישל סטרבצ'ינסקי, מדיניות המיסוי בישראל בשנים הקרובות בראי הצמיחה ואי השוויון, 13.4.2015.

מודעות פרסומת

ניסוי טבעי

לפני חודשיים סמי פרץ פרסם טור בדה מרקר שהכיל העתק של הגרף הבא.  אני לא לגמרי מבין למה, כי הטקסט של הטור לא התייחס לגרף, אבל בעיני הגרף מדהים.  הוא הופיע במקור בדו"ח של בנק ישראל על המשבר הכלכלי של 2007-2009.

ג3

הגרף מראה את התוצאה של המעבר לפנסיה צוברת אחרי 2003.  המשקיעים המוסדיים לא יכלו יותר לשים את כל הכסף של הפנסיות אצל הממשלה ולקבל עליו ריבית מובטחת, אלא נאלצו להשקיע אותו בשוק ההון.  הר של כסף נחת בבורסה וחיפש מישהו שיהיה מוכן לקחת אותו.  מגוון חברות עסקיות ראו כסף מתגלגל על הרצפה והחליטו לאמץ אותו.  וכך תוך 4 שנים יתרות האג"ח הקונצרניות — כלומר כמה כסף החברות העיסקיות לקחו בתור "הלוואה" ועדיין לא החזירו — גדל משווה ערך של 3% תמ"ג לשווה ערך של 25% תמ"ג.  זה בלתי נתפס.  לא היה דבר כזה בשום מקום אחר, פרט לאיטליה, שבה עליה קצת יותר קטנה נמרחה על הרבה יותר שנים.  [ושתי הערות: ראשית, מדובר בחברות שאינן חברות פיננסיות, כלומר המגזר היצרני בלי בנקים וחברות ביטוח.  שנית, אני שם את "הלוואה" בגרשיים כי לא ברור שאי פעם יחזירו את הכל — כמו שהנתונים בהמשך מראים הרבה יותר נחמד לשבת על הכסף ולגלגל את החוב מהלוואה אחת לשניה.]

הבעיה שהגרף הזה נגמר ב-2009, ומאז עברו כמה שנים.  אז ניסיתי למצוא את הנתונים המקוריים ולראות את המשך הסיפור.  ההצלחה הייתה חלקית (פרטים בסעיף מקורות בסוף), אבל בכל זאת הגעתי לגרף הבא שהוא כנראה די שקול לגרף המקורי של בנק ישראל.  הגרף הזה מראה את הערך הכספי של יתרות האג"ח הקונצרניות בדולרים, בלי השוואה לתמ"ג בארץ.  כפי שניתן לראות, החברות העסקיות בארץ עדיין יושבות על הר של כסף.  ובנוסף למה שהן גייסו בארץ, נראה שלאחרונה הן גייסו סכום דומה גם בחו"ל.

corp-agach

השאלה המעניינת היא מה הייתה ההשפעה של כל הכסף הזה.  אחת המנטרות הקבועות של נתניהו ויועציו הכלכליים היא שצריך להשקיע במגזר העסקי, כי השקעה במגזר העסקי תתרום לצמיחה ובסופו של דבר תחלחל לכל מגזרי המשק.  למשל זו הסיבה (או לפחות אחת הסיבות העיקריות) לשאיפה הקבועה להוריד את מס החברות — נשאיר את הכסף בחברות והן תשתמשנה בו יותר טוב מאשר הממשלה [זה מעבר לנושא ה"תחרות" עם מדינות אחרות שכרגע בכותרות].  אז מסתבר שבלי לשים לב עשינו כבר ניסוי כזה, ואפשר לבדוק את התוצאות האמפיריות.  תוך 4 שנים השקענו המון המון כסף במגזר העסקי.  האם זה תרם לעלייה בצמיחה?

corp-agach-cmp

אז לא.  הצמיחה הגיעה לשיא בבועת הדוט-קום של שנת 2000, היא התרסקה בשנות האינתיפדה השנייה, היא נפגעה מהמשבר הכלכלי של 2008, אבל היא לא הגיבה לים הכסף שנשפך על המגזר העסקי.  בפרט, ההתאוששות בשלהי האינתיפדה השנייה הייתה לפני שהכסף הגיע.  כנראה שכשהוא כבר הגיע העוסקים בעסקים בחרו להשתמש בכסף בצורות אחרות, שלאו דווקא תורמות למשק המדינה.

ואגב, רמז לכך ניתן למצוא כבר בדו"ח של בנק ישראל על המשבר.  הנה מה שהם כתבו שם:

"אחת התופעות הבולטות בשוק ההון בשנות השגשוג הייתה התפתחותן המואצת של איגרות החוב התאגידיות. […] ההתפתחות המואצת — בלי שפותחה בגופים המוסדיים תשתית נאותה להערכה ולניטור של סיכוני אשראי ובלא פיתוח מקביל של תשתית פיקוחית והגבלות מוסדיות על אשראי זה — הגדילה את הסיכון לתיק האשראי במשק.  בין היתר, התאפשרה בישראל, בניגוד למקובל בעולם, הנפקתן של אג"ח תאגידיות ללא יצירת ממשל תאגידי בחברות המנפיקות אותן, כנדרש מחברות המנפיקות מניות לציבור.  נראה כי הסיכון שהיה גלום בתופעות אלה לא הופנם במלואו על ידי השוק ולא תומחר בהתאם. […] ראויה לתשומת לב מיוחדת התפתחותן של אג"ח בענף הנדל"ן בשנים שקדמו למשבר, משום שהן הפכו למוקד הסיכון לשוק המקומי במהלך המשבר.  כ-40 אחוזים מהיקף הנפקות האג"ח בשנים 2006-2007 היו בענף הנדל"ן. […] חלק ניכר מההנפקות אף היו ללא ביטחונות, ונועדו למימון השקעות בנדל"ן במדינות שבהן מחיריו עלו בשיעורים מופרזים באותן שנים.  זאת ללא יכולת בקרה של הגוף המוסדי המשקיע."

מקורות

תודה לסמי פרץ שהפנה אותי לדו"ח של בנק ישראל.  הדו"ח נכתב על ידי קובי ברוידא, צביה ארדמן, ומרב שמש, ונערך על ידי צבי אקשטיין, סטנלי פישר, וקרנית פלוג.  הגרף מופיע בעמ' 59.

מתחת לאיור המקורי כתוב שמקור הנתונים מה-BIS Quarterly Review.  מסתבר ש-BIS זה Bank for International Settlements, שהוא גוף בינלאומי שמאגד 60 בנקים מרכזיים של מדינות שונות (שביחד אחראיות על 95% מהתמ"ג העולמי) ונותן להם שרותים בנקאיים מתאימים (לא יודע מה זה אומר ברמה של בנקים מרכזיים).  כדי לתמוך בשאיפה לשמור על יציבות פיננסית בעולם, הם גם אוספים ומנגישים נתונים.  חיפוש מסוים באתר מאפשר שליפה של מידע על השוק המקומי בישראל (בקישור download למעלה מימין).

אבל כדי שיהיה קצת יותר מאתגר, המידע הזה הוא בעצם כמה עשרות סדרות של נתונים.  כל סדרה מכילה מידע רבעוני החל משנת 1972 ועד היום.  ההבדל בין הסדרות הוא במה הן מראות ולמה הן מתייחסות.  כל סדרה מזוהה על ידי צרוף של קודים.  הסדרה שאני מציג כאן היא Q:IL:3P:J:1:A:A:A:TO1:A:A:A:A:A:I.  המשמעויות של הקודים הן (משמאל לימין):

Frequency Q:Quarterly
Issuer residence IL:Israel
Issuer nationality 3P:All countries excluding residents
Issuer sector – immediate borrower J:Non-financial corporations
Issuer sector – ultimate borrower 1:All issuers
Issue market A:Domestic market
Issue type A:All issue types
Issue currency group A:All currencies
Issue currency TO1:Total all currencies
Original maturity A:All maturities
Remaining maturity A:All maturities
Rate type A:All rate types
Default risk (for future expansion) A:All credit ratings
Collateral type (for future expansion) A:All issues
Measure I:Amounts outstanding

הנתונים על אג"ח בשוק העולמי הם מהסדרה  Q:3P:IL:1:J:C:A:A:TO1:A:A:A:A:A:I, מקובץ שמכיל מידע על כל העולם.

השאלה האם אלה סדרות הנתונים שבנק ישראל השתמש בהן, או שיש משהו אחר, נשארת פתוחה בשלב זה.

זה פריון או בבל"ת???

הפוסט הקודם-קודם בנושא פריון הראה את הנתונים, וגם העלה קצת ספקות.  אבל בעקבות דיונים נוספים בבית אני חושב שהספקות לא היו מספיק ספקניים.  אם להיות בוטה, עושה רושם שכל הקינות של הכלכלנים על הפריון הנמוך ועל כך שאם נעבוד יותר הצמיחה תגדל הם בבל"ת.  [לפי הבת שלי כיום כבר לא משתמשים במונח הטכני הזה, אז לטובת הצעירים אני מפרש: בלבול ביצים ללא תכלית.]

למי שלא זוכר, פריון נמדד על ידי היחס בין התמ"ג לבין שעות העבודה.  לכאורה זה מדד סביר, שפשוט מודד כמה מהפריון ניתן ליחס לכל שעת עבודה.  אבל שימו לב שזה תלוי בשעות העבודה.  אם בכל הארצות עובדים בערך אותן שעות, אז הבדלים בתמ"ג אכן משקפים את זה שעובדים במדינה אחת מיצרים יותר בכל שעה מעובדים במדינה אחרת.  אבל אם יש הבדל בשעות העבודה, יתכן שזה מה שגורם להבדלים בתמ"ג.  למרבה המזל אתר ה-OECD מספק נתונים לא רק על הפריון אלא גם על שעות העבודה, ומסתבר שאכן יש מקומות שנהוג לעבוד בהם יותר שעות, ומקומות שנהוג לעבוד בהם פחות שעות.  זה עניין תרבותי.

ברגע שיש נתונים על הפריון ועל שעות העבודה אפשר לצייר גרף ולראות מה הקשר.  בפרט, אם יש קשר לינארי בין שעות לפריון, זה מצביע על כך שהפריון לא משקף יעילות בעבודה אלא את השעות.  וזה אכן מה שמתקבל (פרט לחריגים בודדים: לוקסמבורג, אירלנד, נורווגיה, ואולי גם ארה"ב. על החריגים — בהמשך).  מקדם המתאם בלי ארבעת החריגים הוא 0.92-, ואם מחריגים רק את אירלנד הוא "רק" 0.85-.  [תזכורת: מקדם המתאם הוא בטווח בין 1- ל-1.  1 אומר התאמה מלאה, 0 אומר שאין שום קשר, 1- אומר התאמה הפוכה מלאה.  0.92- זה ממש קרוב להתאמה הפוכה, כלומר ככל שהשעות עולות הפריון יורד.]  בשני המקרים קו המגמה כמעט אותו הדבר וכל שעת עבודה נוספת בשבוע מובילה לכאורה לירידה של כ-3 דולר בפריון.

prod-hr-scat

בואו נסתכל על זה טיפה יותר בפירוט.  בקצה השמאלי העליון של קו המגמה יש צבר של ארבע מדינות: דנמרק, הולנד, גרמניה, וצרפת.  במדינות האלה עובדים 26-28 שעות בשבוע בממוצע, והפריון סביב 60 דולר לשעת עבודה.  בקצה הימני התחתון, לעומת זאת, נמצאות יחד עם ישראל גם יוון ופורטוגל, וגם מדינות מזרח אירופה: אסטוניה, לטביה, ליטא, פולין, ורוסיה.  במדינות האלה עובדים 36-39 שעות בשבוע בממוצע, והפריון הוא באזור ה-25-35 דולר לשעה.  אז אנחנו באמת אמורים להאמין שהעובדים במדינות האלה הם החרוצים ביותר בעולם ולכן הם עובדים כל כך הרבה שעות, אבל הם גם הכי לא יעילים ולכן הפריון שלהם כל כך נמוך?

או אולי הסיפור אחר לגמרי.  אולי המדד הזה לפריון דפוק לגמרי, לא משקף את מה שהעובדים מסוגלים לעשות אלא את תנאי המשק, ולכן גם לא רלוונטי לדיונים על איך להגדיל את התוצר?  נראה לי הרבה יותר טבעי ואנושי להניח שיש הרבה אבטלה סמויה ומריחת זמן בעבודה כדי להראות לבוס שאתה עסוק בלי באמת לעשות משהו, מאשר להניח שכולם עובדים תמיד במלוא היכולת שלהם, שזה כנראה מה שהכלכלנים מניחים.  ויש לזה תמיכה מעדויות היסטוריות שמראות שהתפוקה של פועלים תלויה בתנאים שמכתיבים להם:

  • בתחילת המאה הקודמת הנרי פורד קיצר את שבוע העבודה במפעל שלו משישה ימים לחמישה ימים.  הוא לא היה פראייר אלא עשה את זה אחרי בדיקות שהראו שהפריון עולה בהתאם וזה יותר יעיל.
  • מקרה יותר קיצוני הוא של קלוג (זה שעל שמו קוראים לדגני בוקר עד היום), שיזם מעבר משלוש משמרות של 8 שעות לארבע משמרות של 6 שעות בסוף 1930.  בכך הוא סיפק יותר מקומות עבודה בשנות השפל הכלכלי, והפריון עלה במידה שבסופו של דבר איפשרה לו לשלם את אותו השכר עבור שעות העבודה הקצרות יותר.
  • אפילו יותר קיצוני היה המקרה של ראש ממשלת בריטניה הית' שהכריז על שבוע עבודה של 3 ימים בלבד עם איסור על שעות נוספות בתחילת 1974, בגלל חשש קרוב לאזילת מקורות אנרגיה בעקבות הצרוף של משבר הנפט ושביתות של כורי הפחם.  בדיעבד הסתבר שכתוצאה מהצעד הדרסטי הזה הכלכלה הצטמקה רק בטיפה.

ומזה נובעת גם המלצה מעשית: במקום להציק לנו ולעשות רגשי אשמה על הפריון הנמוך, אפשר להעלות אותו די בקלות על ידי קיצור שעות העבודה!  העובדים יהיו מרוצים, ההסתדרות תהיה מרוצה, הכלכלנים יהיו מרוצים (כי על הנייר הפריון ישתפר), ורק התמ"ג לנפש לא ישתנה.  בשביל זה צריך לעבוד לשפר את מצב המשק באמת, ולא לבלבל את המוח על הפריון.  למשל להשקיע בתשתיות, להשקיע בהשכלה גבוהה אמיתית (בניגוד למכירת תארים), להשקיע בחינוך איכותי (שבאמת ידעו אנגלית ומתמטיקה במקום ללמוד לפתור מבחנים חסרי פשר), ואפילו דברים קטנים כמו שיפור מוסר התשלומים של הממשלה שירד מהשוטף+90 המקובל כיום לשוטף+30 שמחייב חוק חדש, שגם זה יותר מדי.

אז הפריון הוא מדד דפוק בגלל התלות בשעות.  אבל זה לא הכל.  כזכור הפריון מוגדר להיות התמ"ג חלקי שעות העבודה, ומסתבר שלא רק השעות אלא גם התמ"ג יכול לגרום לבעיות.  זה מה שקורה עם החריגים בגרף לעיל.  מה שקורה הוא שהתמ"ג לא בהכרח משקף תוצר שנוצר על ידי שעות העבודה.  במקרה של אירלנד העלייה בתמ"ג משקפת הכנסות מקניין רוחני של חברות בינלאומיות שבחרו להגר לאירלנד בגלל חוקי המס הנוחים.  במקרה של נורווגיה היא משקפת את קידוחי הנפט והגז בים הצפוני.  לוקסמבורג היא מדינה קטנטונת עם כלכלה שמתבססת על היותה מרכז פיננסי בינלאומי.  ויש להניח שגם במדינות אחרות חלקים מהתמ"ג משקפים דברים שלא קשורים לעבודה, אבל זה פחות בולט ולכן קשה לזהות את זה.

נחזור להתחלה של כל הדיון הזה: הקשר בין הפריון לבין התמ"ג לנפש.  בדוח מצב המדינה לשנת 2013 של מכון טאוב דן בן-דוד השווה את התמ"ג לנפש עם 3 גורמים שאמורים להשפיע עליו: שיעור התעסוקה, שעות העבודה, והפריון.  התוצאה הייתה שרק לפריון יש קשר, ואפילו קשר חזק, מה שהוביל אותו למסקנה ש"ככל שפריון העבודה גבוה יותר, כך נוטה התמ"ג לנפש להיות גבוה יותר".  אבל זו מסקנה טריוויאלית.  ברור לגמרי ששעות העבודה של כל העובדים במשק קשורות למספר העובדים במשק, ושמספר העובדים במשק קשור לגודל האוכלוסייה.  אז לחלק את התמ"ג בגודל האוכלוסייה (תמ"ג לנפש) זה פחות או יותר אותו דבר כמו לחלק את התמ"ג בסך שעות העבודה (פריון) עד כדי יחידות.  אכן יש קורלציה כמעט מושלמת בין התמ"ג לנפש לבין הפריון (מקדם מתאם של 0.95 אם לא כוללים את החריג לוקסמבורג), אבל זה לא כי פריון גורר תמ"ג לנפש, אלא כי הם כמעט אותו הדבר.

prod-gdp-scat

בשורה התחתונה יש שתי מסקנות חשובות.

  • הראשונה היא שלא כל דבר אפשר למדוד.  ולא כל דבר קל למדוד.  אבל צריך להיזהר במיוחד ממקרים שבהם נראה שקל למדוד משהו אבל בעצם אנחנו מודדים משהו אחר (או אולי לא מודדים כלום).  ונראה שזה בדיוק המצב עם הפריון בעבודה.
  • השניה היא (שוב) שהתאמה לא בהכרח מצביעה על סיבתיות.  הפריון ובאופן כללי יותר מוסר העבודה הם אולי גורמים שמשפיעים במשהו על התמ"ג לנפש, אבל זה משני.  לטעון שצריך להעלות את הפריון כדי להעלות את התמ"ג לנפש זה שטויות מסוכנות, כי זה מטיל את האחריות על העובדים במקום על הקברניטים.  הפריון הוא לא הגורם לתמ"ג, אלא משקף את מה שתנאי המשק (כולל תנאי עבודה) מאפשרים.  ממשלה שמממנת מערכת חינוך שבה עשרות אחוזים מהילדים לא לומדים לימודי ליבה, ומאפשרת מריחה של פרוייקטי תשתית ופגיעה במגזר היצרני בגלל מאבקי כוחות של החרדים, אל לה להלין על הפריון של העובדים.

מקורות

אתר ה-OECD, ובפרט הנתונים על תמ"ג לנפש, תמ"ג לשעת עבודה, ושעות עבודה שנתיות.  השתמשתי בנתונים לשנת 2016.

 

הדרוג

יש כל מיני דרוגים של מדינות, ואחד הבסיסיים ביותר שכלכלנים אוהבים לצטט הוא הדרוג לפי התמ"ג לנפש. אבל אי אפשר להשוות את ערכי התמ"ג לנפש כפי שהם, כי צריך להתחשב בכך שכוח הקנייה של סכום כסף נתון הוא שונה ממדינה למדינה. לכן בהשוואות בינלאומיות משתמשים בתמ"ג לנפש המבוטא ב"דולרים בינלאומיים" (עם התאמה לפי purchasing power parity: כמה דולרים צריך כדי לרכוש באמריקה את אותה כמות של מצרכים ושירותים שניתן לרכוש במדינה במטבע המקומי). השוואה עם התיקון הזה מוצגת בגרף הבא.  מדינות ה-OECD צבועות בירוק. המספרים בסוגריים הם הדרוג בין כל מדינות העולם.  שימו לב שרק הרבע העליון של מדינות העולם מוצג במלואו.

per-capita-intl

 

מהנתונים רואים כי ישראל ממוקמת במקום ה-37 בעולם, ובמקום ה-23 מתוך 35 מדינות ה-OECD (הארגון לשיתוף פעולה ופיתוח כלכלי, המאגד את המדינות המפותחות).  רוב המדינות בדרגות גבוהות יותר שאינן חברות ב-OECD הן יצואניות נפט או מרכזים פיננסיים.

יש הרואים את הדרוג הזה כמאכזב עבור מדינה עם כלכלה מתקדמת מוטת היי-טק — אבי שמחון קרא לזה פרדוקס.  ויש כל מיני הסברים שאף אחד מהם לא ממש מספק.  וגם לי יש הצעה שעוד לא ראיתי בשום מקום אחר.  צריך לזכור שלמדד "תוצר לנפש" יש שני רכיבים: תוצר ונפש.  התוצר שלנו לא בשמיים, אבל גם בכלל לא נורא.  מצד הנפשות, אנחנו מדינה חריגה: האוכלוסייה צעירה יחסית וחלק יותר קטן ממנה הוא בגיל העבודה.  אז התוצר שנוצר על ידי החלק הזה באוכלוסייה מחולק על פני אוכלוסייה יותר גדולה מאשר במדינות אחרות, ולכן התוצר לנפש יותר קטן.

כדי לראות עד כמה זה משפיע אפשר לקחת את מבנה האוכלוסייה הממוצע בעולם (כלומר איזה חלק הם בגילי העבודה העיקריים, שזה כרגיל נחשב בין 20 ל-64, ואיזה חלק הם בגילים 0-19 ומעל 65), ולנרמל את התוצר לנפש בכל מדינה בהתאם למבנה אוכלוסייה כזה.  הפרטים הטכניים בסוף הפוסט למי שמתעניין (או רוצה לבדוק שלא פישלתי בנוסחה).  התוצאה מוצגת בגרף הבא, שבו המדינות מסודרות לפי התוצר לנפש המתוקן.  הערכים המקוריים של התוצר לנפש מוצגים על ידי הקוים האדומים לשם השוואה.  אם הקו האדום מעל העמודה זה אומר שהתוצר לנפש המתוקן יותר נמוך, מה שמצביע על כך שבאוכלוסיית המדינה יש יותר עובדים יחסית לממוצע העולמי.  אם הקו האדום מתחת לקצה העמודה (כמו במקרה של ישראל) זה אומר שהתוצר לנפש המתוקן יותר גבוה, ובאוכלוסיית המדינה יש פחות עובדים יחסית לממוצע העולמי.

 

per-capita-intl-norm

אז כפי שניתן לראות ברוב המדינות בחלק העליון של ההתפלגות (שזה החלק שאני מראה) התוצר לנפש המתוקן יותר נמוך, ובישראל הוא יותר גבוה.  כתוצאה ישראל נמצאת במקום ה-31 בעולם ובמקום ה-19 בין מדינות ה-OECD — קצת יותר טוב מאשר כשמסתכלים בתוצר לנפש המקורי. (אם תספרו עמודות תראו שישראל לכאורה במקום ה-29 בעולם, אבל זו טעות כי לשתי מדינות עם תמ"ג לנפש יותר גבוה, סן-מרינו וטאיוון, לא היו נתוני גילים ולכן הן לא מופיעות כאן.)  המסקנה: זה לא מסביר הכל, אבל בהחלט תורם משהו.  וגם מזכיר שכדאי לבדוק את ההסברים הפשוטים לפני שפונים לכל מיני מודלים כלכליים מסובכים.

חשבונות

הנתונים שיש לי הם התמ"ג לנפש ויחס התלות בכל מדינה.  יחס התלות הוא מספר האנשים בגילים 0-19 ו-65+ על כל 100 אנשים בגיל העבודה (בין 20 ל-64) [שהוא בעצם מספר ולא יחס].

התמ"ג לנפש הוא התמ"ג מנורמל לגודל האוכלוסייה, שכוללת עובדים ולא עובדים.  אני רוצה לנרמל אותו לגודל של מעין "אוכלוסייה תקנית", שבה מספר העובדים הוא אותו הדבר (כי העובדים הם אלה שמייצרים את התמ"ג), אבל מספר הלא עובדים הוא לפי הממוצע העולמי של היחס בין לא עובדים לעובדים.

נסמן ב-W את מספר האנשים בגיל העבודה, וב-DR את יחס התלות.  אז האוכלוסייה כולה היא

P = [ (100 + DR) / 100 ] * W

התמ"ג לנפש הנתון הוא בעצם התמ"ג GDP חלקי P.  על ידי העברת אגפים של הביטוי בסוגריים המרובעים אפשר לקבל את GDP חלקי W, כלומר התמ"ג לעובד.

יחס התלות הממוצע בעולם הוא 73.8 לא עובדים על כל 100 עובדים (הוא הגיע לשיא של 112 בשנת 1970 ומאז הוא יורד).  אז בהנתן W עובדים, גודל "האוכלוסייה התקנית" הוא

N = [ (100 + 73.8) / 100 ] * W = 1.738 * W

אז התמ"ג לנפש המתוקן הוא התמ"ג לעובד מחולק ב-1.738.  כשמחברים את כל זה ביחד מקבלים שהגורם המקשר בין התמ"ג לנפש המקורי לבין התמ"ג לנפש המתוקן הוא:

GDP / N = [ (100 + DR) / 173.8 ] * (GDP / P)

מקורות

הנתונים על התוצר לנפש ועל יחס התלות במדינות שונות מאתר חברת המידע knoema (יש להם את כל העולם, אני מראה רק את ה-50~ העליונות ועוד כמה מעניינות).  הנתונים על תמ"ג לנפש הם לשנת 2017, הנתונים על יחס התלות לשנת 2015.

פריון בעבודה

הפריון הוא התמ"ג מנורמל לפי העבודה שהושקעה בהפקתו: כמה מהתמ"ג ניתן ליחס בממוצע לכל עובד, או כמה מהתמ"ג ניתן ליחס לכל שעת עבודה. חשיבותו של הפריון בכך שהגדלת הפריון נחשבת לעיתים לדרך העיקרית להגדיל את הצמיחה.  השוואה בינלאומית של הפריון מוצגת בגרף הבא, שבו הפריון מיוצג על ידי היחס בין התמ"ג לבין שעות העבודה של כלל העובדים במשק.  הנתונים מה-OECD (ניסיון למצוא נתונים ישירות מהלמ"ס היה מתסכל למדי). הצבעים של הקווים (פרט לחריגים אירלנד ונורווגיה) משקפים את השיפוע הממוצע. העלייה בשיפוע התלול ביותר צבועה בירוק, ואילו הישארות באותה רמה בדיוק צבועה באדום. שיפועי ביניים צבועים בערבוב מתאים של ירוק ואדום.

prod-hr-oecd

כפי שניתן לראות ההשוואה אינה מחמיאה לפריון העבודה בישראל, וזאת בשני היבטים:

  • הפריון בישראל נמוך באופן אבסולוטי יחסית לרוב מדינות המערב. עם זאת יש לציין שיתכן שחלק מהפער נובע מהבדלים בצורת המדידה (למשל מדינות שבהן לא סופרים את שעות העבודה של עובדים זרים) ומהערכת חסר של התרומה של מגזר ההיי-טק (ראו אדם רויטר, פריון העבודה בארץ הרבה יותר גבוה, הארץ 7.2.2017).
  • הפריון בישראל עלה בשיעור נמוך יותר מאז 1980 יחסית למדינות אחרות. בעצם מבין המדינות המוצגות רק באחת (יוון) הפריון עלה פחות – וזאת בשל הירידה החדה בתמ"ג של יוון מאז המשבר הכלכלי העולמי של 2008.

עם זאת, צריך לשים לב שפריון הוא מדד בעייתי. עלייה בפריון יכולה להיות קשורה לעלייה בתמ"ג, אבל גם לירידה בשעות העבודה. מבין המדינות שיש עליהן נתונים בגרף, נראה שבמדינות מתפתחות כמו טורקיה ופולין אכן יש עלייה בפריון ובהתאם גם עלייה בתמ"ג. אבל במדינות מפותחות כמו גרמניה, צרפת, ויפן העלייה בפריון נובעת לפחות באופן חלקי מירידה בשעות העבודה (ל-OECD יש נתונים נפרדים גם על זה), בגלל מאבקים חברתיים לקיצור שבוע העבודה או אולי כתוצאה מהגדלת האוטומציה.  גם בקוריאה יש ירידה דרמטית בשעות העבודה שהיו חריגות באופן קיצוני (מ-55 שעות בשבוע בתחילת שנות ה-80 לקצת יותר מ-40 כיום).

בנוסף, שינויים בתמ"ג לא בהכרח קשורים בכלל להתפתחות שוק העבודה. שתי המדינות באיור שהפגינו עלייה חריגה, אירלנד ונורווגיה, מספקות דוגמאות לכך. באירלנד העלייה לכאורה בפריון נובעת כנראה מההצלחה במשיכת חברות בינלאומיות, שהעבירו את המטות שלהן לאירלנד כדי להינות משיעורי מס נמוכים, ובכך יחסו חלקים מהפעילות הבינלאומית שלהן (בעיקר מה שקשור לקניין רוחני) לתמ"ג של אירלנד.  בנורווגיה העלייה נובעת מתגליות נפט וגז בים הצפוני שתורמות קרוב לרבע מהתמ"ג.  גם ביוון הירידה בפריון מאז 2008 משקפת (ולא גורמת) את הירידה בתמ"ג אחרי המשבר העולמי וצעדי הצנע הדרקוניים שהוטלו על המדינה.

קריאה נוספת

דן בן-דוד, פריון העבודה בישראל, מכון טאוב.

מקורות

הנתונים מדף בנושא "GDP per hour worked" באתר של ה-OECD.

גרסה 0.3

עבר הרבה זמן אז החלטתי להעלות עוד גרסה של הספר, שמגיע כבר ל-267 עמודים ו-188 איורים.

העתקתי

דן בן-דוד התראיין לאחרונה בדה מרקר וסיפק להם את הגרף הבא: מספר חברי הסגל הבכיר באוניברסיטאות (מרצים ופרופסורים) מנורמל לפי גודל האוכלוסייה.  לבקשתי הוא העביר אלי את הנתונים, וציירתי אותם מחדש בצורה טיפה יותר מפורטת:

prof-pop

בגדול רואים שתי פאזות ברורות: גידול מסיבי של האקדמיה באמצע שנות ה-60, בעיקר בתקופת ממשלת אשכול, וירידה רצופה מ-1973 ועד היום.  התקופה של לבנת אמנם הניבה ירידה חדה טיפה יותר מקודם, אבל בגדול היא לא מתבלטת בכלל אלא משתלבת במגמה הכללית.  כיום מספר הפרופסורים יחסית לאוכלוסיה הוא פחות מחצי ממה שהיה בשיא.

הסתייגות חשובה: הנתונים האלה הם עבור האוניברסיטאות בלבד (ולא כולל את האוניברסיטה הפתוחה ואת אריאל).  אין כאן את חברי הסגל של המכללות.  אבל לפי מה שבן-דוד אמר בראיון, שיעור חברי הסגל באוכלוסייה ירד גם אם כוללים את המכללות.

לפרטים נוספים כמו למשל הירידה בהוצאה לסטודנט והשוואה בינלאומית ראו בראיון המקורי.

מקורות

כאמור קיבלתי את הנתונים כמו שהם מדן בן-דוד.  הוא אסף אותם מהשנתונים הסטטיסטיים של הלמ"ס (נתונים מפורטים על סטודנטים וחברי סגל נמצאים בשנתונים של 20+ השנים הראשונות, אבל כל אחד רק לשנתיים שלוש) ומדוחות של הות"ת (שאותם לא מצאתי).   הקו הכפול בשנים 2012-2013 נובע משינוי מתודולוגי וסדרת נתונים חדשה.

המפלס

אחד המאפיינים של הנפש הישראלית (לפחות בדור שלי) הוא הדאגה למפלס הכנרת.  איפה עוד מדווחים בשמחה בחדשות על עלייה של 3 סנטימטר, או חלילה מתאבלים על אובדן של כמה?  אבל לאורך הזמן הסנטימטרים האלה מצטברים לתנודות גדולות.  הנה מבט כולל על מפלס הכנרת כפי שהוא מתועד באתר רשות המים:

miflas

הקו האדום עליון (208.8-) הוא המפלס שמעליו יש סכנת הצפה בישובים מסביב לכנרת, ולכן אם מגיעים אליו פותחים את סכר דגניה.  זה קרה ב-2004 ולפני כן ב-1992.  החל מ-2013 מאפשרים זרימה מבוקרת מהכנרת לירדן למרות שהמפלס נמוך יותר, במסגרת תכנית לשיקום נהר הירדן.

הקו האדום התחתון יותר דינאמי.  בסוף שנות ה-60 הוא הוגדר כ-212-, אבל באמצע שנות ה-80 כשנראה שהולכים לעבור אותו פשוט הורידו אותו בעוד מטר ל-213-.  ואז בשנת 2000 כשגם זה נפרץ החליטו שזה לא קו שאסור לעבור, אלא שכשעוברים אותו עדיף לא לשאוב יותר.  בנובמבר 2001 הכנרת הגיעה למינימום של 214.87-, ואז קבעו את הערך הזה כקו השחור שמעבר אליו ממש ממש אסור להגיע.  באופן טכני הפתח של המשאבות של חברת מקורות באתר ספיר נמצא במפלס 215.5-, כך שמתחת לזה באמת אי אפשר לשאוב יותר.

האמת היא שזה שלא הגענו למינימום הזה זה חלקית עניין של מזל: חורף 2003 היה מדהים, והכנרת התמלאה כמעט לגמרי.  גם החורף של 1992 היה כזה.  למרבה הצעה התופעה לא חזרה על עצמה יותר.  המחזור השנתי של הכנרת הוא עלייה בין דצמבר לאפריל בערך, ואז ירידה ממאי עד נובמבר — הרבה בגלל שאיבה, אבל גם בגלל אידוי ישיר.  הגרף הבא משווה את העלייה והירידה של כל שנה:

diffs

ניתן לראות שיש הרבה יותר שונות בעליות, שתלויות לחלוטין בתהפוכות מזג האויר. הירידות יותר אחידות, אבל אפשר לראות שירידות חריגות נוטות לקרות בשנים שבהן העלייה הייתה קטנה במיוחד, כלומר שנים שבהן ירד מעט מאוד גשם.

אבל עם כל הכבוד לכנרת, בעצם היא מספקת רק חלק קטן מתצרוכת המים של המדינה.  הנה הנתונים על הפקת מים. לפני 1990 אין פרוט לגבי חברת מקורות, אלא רק לגבי הספקה עצמית.  מהפער בין שני צדי הגרף ניתן להסיק בערך כמה מקורות מפיקה מבארות וממי נגר עילי (כנראה מעיינות ונחלים). [הנתונים ל-2015 חלקיים אז אפשר להתעלם מהירידות מימין.]

water-prod

מי קולחין (ביוב מטוהר) נכנסו לשימוש בשנות ה-80 לערך, והשימוש בהם (לחקלאות) גדל עם השנים.  התפלה זה משהו הרבה יותר חדש, שנכנס לשימוש רק ב-2007.  ביחד הם כבר מגיעים לכ-40%, אבל לקח המון זמן להגיע לרמה הזו, ולפי הדרדרות הכנרת בשנים האחרונות גם זה לא מספיק.  בשנים האחרונות הכנרת (דרך המוביל הארצי) מספקת רק כ-10% מכלל הספקת המים.

ומה אנחנו עושים עם המים האלה?  חלוקת השימוש בין חקלאות, תעשיה, וצריכה ביתית מתוארת בגרף הבא:

water-use

כפי שניתן לראות הרוב עדיין הולך לחקלאות, אם כי יש מגמת ירידה קלה מהשיא של אמצע שנות ה-80.  בנוסף בולט הקיצוץ בהקצאה לחקלאות בשנים הרעות 1986 ו-1991.  אבל כשהכנרת ירדה אל מתחת לקו האדום בשנים 2001-2002 ושוב ב-2009-2010 לא היה קיצוץ כזה חד.

לגבי הצריכה הביתית, ניתן לראות שהיא עלתה באופן משמעותי עם השנים.  אבל זה צפוי בגלל גידול האוכלוסייה.  מעניין לכן הסתכל על הצריכה הביתית לנפש.  מסתבר שמשנות ה-60 עד 1990 הייתה עלייה מתונה.  בשנים 1991-1994 ושוב מאז 2007 הייתה ירידה, ובין התקופות האלה הצריכה הייתה יציבה באזור ה-100 מ"ק לנפש לשנה.  המסקנה היא שהישראלים אכן נוטים לחסוך במים, וב-25 השנים האחרונות צריכת המים אינה עולה עם רמת החיים.

water-use-pop

מקורות

נתונים מפורטים על מפלס הכנרת מאתר רשות המים, הרוב ברזולוציה יומית.

הנתונים על הפקת מים והשימוש במים מהשנתונים הסטטיסטיים של הלמ"ס.  בכל השנים יש טבלה על מים, אבל המיקום שלה והתוכן שלה משתנים, ובכל מקרה הטבלאות האלה מכילות מידע רק על כמה שנים.  כתוצאה צריך לאסוף נתונים מהרבה שנתונים.  מעבר לכך, עד 1957 ומאז 2015 אין הבחנה בין צריכה ביתית ותעשייתית.

נפט, פחם, גז

התקלה בצינור ממאגר תמר וההשפעה של (אי) הזרמת הגז על מחיר החשמל מציפה את השאלה מאיפה החשמל שלנו בא.  הנה התשובה.

elect-src

אז עד תחילת שנות ה-80 של המאה הקודמת כמעט כל החשמל יוצר ממזוט (אחת מרמות הזיקוק של נפט).  בגלל משבר הנפט של שנות ה-70 החליטו שבטוח יותר לגוון ולהשתמש גם בפחם, והתחילו לבנות את תחנת הכוח בחדרה.  כתוצאה באמצע שנות ה-80 כבר חצי מהחשמל נוצר מפחם. השימוש במזוט המשיך לרדת וכיום כבר לא משתמשים יותר בנפט כמעט בכלל.

בעקבות גילוי שדות גז טבעי בים מול חופי ישראל בתחילת שנות האלפיים התחילו להשתמש גם בגז.  המאגר הישראלי הראשון היה מאגר ים תטיס, אבל זהו מאגר קטן שלא סיפק את כל הדרישה.  במקביל נרכש גז טבעי ממצרים.  בעקבות המהפיכה במצרים ב-2011 היו פגיעות בצינור הגז שעובר דרך סיני, ואספקת הגז ממצרים נפסקה ב-2012.  ב-2013 התחילו להשתמש בגז ממאגר תמר.

שיקול אחד לבחירת דלק הוא המחיר.  בשיקול זה מחיר הפחם הוא הנמוך ביותר, ומחיר הנפט הגבוה ביותר.  למרות המחיר, יש כמה סיבות להעדיף גז על פחם: הוא מקומי, שריפתו גורמת לפחות זיהום אויר, והוא יעיל יותר (חלק גדול יותר מהאנרגיה הופך לחשמל).  היעילות של המקורות השונים בשנת 2016 הייתה:

מזוט 24.7%
סולר 37.3%
פחם 38.3%
גז 51.4%

לכן המגמה היא להמשיך במעבר לשימוש בגז, בפרט עם פיתוח מאגר לויתן.  מה שמקשה על זה הוא המחיר הגבוה יחסית של הגז המקומי בעקבות מתווה הגז.

מקורות

דף האנרגיה באתר הלמ"ס.  הנתונים עד 2009 מסדרה שהופקה באתר, נתונים מאוחרים יותר מהודעה לעיתונות על מאזן האנרגיה של ישראל לשנת 2015.  לא לגמרי בטוח שזה המשך של אותה הסדרה, אני מנסה לברר.  (הבעיה היא שחלוקת מקורות לפי האנרגיה שיש בהם שונה מחלוקה לפי האנרגיה שהופקה מהם, כי לכל סוג דלק יש יעילות שונה.)

מילה טובה

באופן כללי אני לא אוהב את חוק ההסדרים.  אבל בזה של 2017 יש גם רפורמה שאני תומך בה: תקנות שאמורות למנוע את הכדאיות של הקמת חברות ארנק – אחת הדוגמאות הבוטות של תכנוני מס של האלפיון העליון.

חברת ארנק היא חברה המוקמת על ידי בעל מקצוע, למשל מנהל בכיר של חברה גדולה. במצב הדברים הרגיל המנהל הוא שכיר של החברה שאותה הוא מנהל, וצריך לשלם מס הכנסה על השכר שלו. אם הוא מנהל בכיר בחברה גדולה יש להניח שהשכר שלו גבוה, ולכן גם מדרגת המס תהיה גבוהה, והוא יאלץ להיפרד מחצי מהכנסתו בערך.

האלטרנטיבה היא להקים חברה פרטית שהוא הבעלים שלה והעובד היחיד בה, שתתן שרותי ניהול לחברה הגדולה. כך נוצר מצב שהמנהל כבר לא שכיר של החברה הגדולה, ולא מקבל שכר, וממילא לא צריך לשלם מס הכנסה. במקום זאת, חברת הניהול משלמת מס חברות, שהוא הרבה יותר נמוך – כיום מס החברות הוא רק 24%, לעומת מדרגת מס ההכנסה העליונה שהיא 50%. הכסף הנותר נשאר בקופת חברת הניהול, שמשמשת באופן אפקטיבי כמו ארנק של המנהל. המנהל יכול למשוך כספים בצורת דיבידנד כשהוא צריך מזומנים (זה יותר טוב מלקבל משכורת, כי על דיבידנד למשל לא משלמים דמי ביטוח לאומי ומס בריאות). בנוסף הוא יכול גם להחליט שהחברה תשקיע את רווחיה בדירה ותתן לו לגור בה בשכר דירה נמוך.

הכדאיות של חברות ארנק תלוי בהפרשי שיעורי המס. הגרף הבא מראה את מס החברות ושיעור מס ההכנסה המקסימלי בישראל. כפי שניתן לראות, כתוצאה מהירידה במס חברות, משנות ה-90 נהייה כדאי להקים חברות ארנק:

arnak

בחוק ההסדרים של 2017 הועברו תקנות שאמורות למנוע את הכדאיות של חברות ארנק, ובכך להגיע למיסוי הוגן יותר. התקנות כוללות

  • אם 75% מהכנסות החברה נובעות ממקור יחיד (כמו למשל במקרה של מנהל של חברה אחרת) ישולם מס שכר מלא במקום מס חברות.
  • הטבות כמו קנית דירה לבעל החברה או מתן הלוואה לבעל החברה יחשבו כדיבידנד וישולם עליהם מס דיבידנד.
  • רווחים שלא יחולקו תוך 5 שנים יחשבו כדיבידנד שחולק וישולם עליהם מס דיבידנד.

מקורות

הנתונים ההיסטוריים על רמות המיסוי לוקטו מכמה מקורות:

האתר של חברת ט.מ.ל.

וויקיפדיה העברית

בנק ישראל

הפרטים על החוק (והטריגר לפוסט הזה) מטור של מרב ארלוזרוב בדה מרקר.

זרמי אנרגיה

דיאגרמות Sankey הומצאו כדי לתאר זרימת אנרגיה במנוע קיטור, וגם כיום הגירסאות הכי מפורסמות של הדיאגרמות האלה משמשות לתיאור זרימת אנרגיה.  אבל במקום מערכת מכנית, מתארים את זרימת האנרגיה במשק לאומי: מה מקורות האנרגיה, איך משתמשים באנרגיה, ועד כמה זה יעיל.

דיאגרמה כזו מורכבת ממלבנים אנכיים וסרטים ביניהם.  כל מלבן מייצג משהו, למשל את הנפט הגולמי המיובא לארץ, כשהגובה של המלבן מייצג את הכמות.  הסרטים בין המלבנים מייצגים מעבר אנרגיה.  למשל הסרט בין מלבן "מוצרי נפט" לבין מלבן "תעשיה" מייצג את הדלקים שבהם התעשיה משתמשת, והרוחב של הסרט מייצג את הכמות שבה מדובר.  מלבנים יכולים לייצג גם רעיונות שאין להם מקבילה ממשית.  כך למשל המלבנים בצד שמאל להלן מייצגים את סך כל האנרגיה המיובאת לעומת סך כל האנרגיה ממקורות מקומיים, והמלבנים בצד ימין מייצגים אנרגיה שנעשה בה שימוש יעיל לעומת אנרגיה מבוזבזת שהלכה לאיבוד.

הדיאגרמה הבאה מייצגת כמיטב יכולתי את נתוני הלמ"ס על מאזן האנרגיה של ישראל בשנת 2014 (לפרטים על הנתונים ראו למטה בסוף הפוסט).  אזהרה מראש: לא קל להבין את הנתונים ומה הופך למה, אז בהחלט יתכן שפישלתי במשהו, ויתכנו תיקונים בעתיד.  היחידות הן אלפי שעט"ן, שזה "שווה ערך לטון נפט", או 10 מיליון קילו-קלוריות.  הזרימה היא משמאל לימין.

flow2014

נתחיל משמאל.  ישראל מייבאת יותר מפי 3 אנרגיה ממה שהיא מפיקה באופן מקומי, כאשר היבוא הוא בערך 70% נפט ו-30% פחם. נקדים את המאוחר ונציין שיותר מחצי מהנפט הזה מיוצא בחזרה אחרי שהוא מזוקק.  במילים אחרות, יותר מחצי מהפעילות בבתי הזיקוק (והזיהום שזה גורם) היא לא בגלל צרכים של המשק אלא פשוט פעילות עסקית בשוק הבינלאומי.  היצוא המסיבי הזה הוא יחסית חדש, ראו בקריאה הנוספת בסוף הפוסט.

ההפקה המקומית היא בעיקר גז, שמספק אנרגיה בכמות שדומה לזו של הפחם המיובא.  שימו לב שאלה נתונים מ-2014, כך שכבר אז האיומים של נתניהו שאם לא נאשר את מתווה הגז אז הגז ישאר באדמה היו שקר גס.  מצד שני אין עדיין שום שימוש משמעותי בגז בתעשייה, והגז משמש לרק חצי מיצור החשמל, אז יש המון לאן לגדול.

מה שבולט בהמשך הוא שכיום יש במשק הישראלי שני מסלולי אנרגיה נפרדים: זה של הנפט וזה של החשמל.  הנפט מזוקק, ומה שלא מיוצא בחזרה משמש בעיקר לתחבורה, וגם לתעשיה וקצת למשקי הבית (בעיקר גז לבישול).  חלק קטן מהנפט הופך לנפטא, שהוא חומר גלם לתעשיה (למשל פלסטיק וצבעים) שלא קשור לתכולה האנרגטית שלו.

חשמל לעומת זאת מייצרים מפחם וגז, ומשתמשים בו בחלקים דומים בתעשיה, בבתים, וב"אחר" (לא יודע מה זה).  בעבר (וגם כשהיו בעיות באספקת הגז ממצרים) יצרו חשמל גם ממזוט, שהוא אחד ממוצרי הנפט, אבל כיום זה נפסק.  הפקת חשמל היא תהליך בזבזני, ויותר מחצי האנרגיה הולכת לאיבוד ולא הופכת לחשמל.  גז הוא יותר יעיל מפחם, אז מעבר לגז גם מקטין את הזיהום וגם מעלה את היעילות.

אנרגית שמש מתחדשת היא חלק זניח במשק האנרגיה, ורובה מיוחסת לדודי שמש על גגות הבתים לחימום מים.

בקצה הימני יש סיכום של יעילות השימוש באנרגיה בתחבורה, בתעשיה, ובבתים.  ההנחה היא שבתחבורה 25% מהאנרגיה היא יעילה ומזיזה דברים, ואילו ה-75% האחרים הולכים לאיבוד בצורה של חום.  בבתים ותעשיה המטרה היא הרבה פעמים לחמם, ולכן מניחים ש-80% זה יעיל ורק 20% הולכים לאיבוד.  עם ההנחות האלה מקבלים שבערך שליש מהאנרגיה שאנחנו משתמשים בה היא יעילה, ובערך שני שליש מבוזבזים, ויכול להיות שזו הערכה אופטימית (ראו מקורות).  כחצי מהביזבוז קורה בתהליך יצור החשמל.  אני לא כולל את "אחר" בחשבון כי לא ברור מה זה.

קריאה נוספת

ניתוח מגמות של תעשית זיקוק הנפט בישראל, ובפרט היצוא של תזקיקי נפט, מצוות המחקר של מגמה ירוקה.

מקורות

המקור העיקרי לנתונים הוא לוח 21.1 מהשנתון הסטטיסטי לישראל של הלמ"ס.  לא כל המספרים בלוח מסתכמים כצפוי, וגם בתרשים שלי לא, אבל ההפרשים קטנים יחסית לערכים.

מקור נוסף שעזר לכמה השלמות (כמו למשל הנתון על הנפטא) הוא הודעה לתקשורת על המאזן האנרגטי של ישראל לשנת 2015, שכוללת גם נתונים לשנה שנתיים קודם.

אגב, בדיעבד גיליתי שסוכנות האנרגיה הבינלאומית אוספת נתונים על מאזן האנרגיה של כל המדינות כולל ישראל, ומציג את זה בעזרת דיאגרמות Sankey באתר שלה.  באופן טבעי זו של ישראל די דומה לשלי.

ההנחות על היעילות של שימוש באנרגיה בסקטורים שונים באים מדיאגרמות Sankey של מעבדות Lawrence Livermore בארה"ב.  יש להם אתר עם דיאגרמות לכל אחת מהמדינות בנפרד וגם לארה"ב כולה.  המספרים שציטטתי הם מדיאגרמה מ-2008 שבמקרה הייתה הראשונה שנתקלתי בה.  בדיעבד הסתבר שההערכות שלהם כיום הן שיש עוד יותר ביזבוז, אבל בכל מקרה נראה שזו הערכה גסה.

פיזור המתגייסים

אם כבר אוספים נתוני גיוס, אפשר גם להסתכל על פירוט של ערים.  מסתבר שאגף כוח אדם בצה"ל מדווח על זה מדי פעם, ומצאתי דיווח מפורט על גיוס גברים ונשים בערים שונות לשנת 2015 (וגם על שרות בתפקידים "משמעותיים" ועל הליכה לקצונה).  הגרף הראשון מראה את רמת הגיוס בערים שונות (ממוצע של גיוס הגברים והנשים, בהתבסס על ההנחה שבקירוב מצוין זה חצי חצי באוכלוסיה) בפרספקטיבה סוציואקונומית (שכר ממוצע) בעיר.

giyus-wealth

מה שרואים הוא קשר חלש בין הכנסה לגיוס – בערים עם הכנסה גבוהה יותר מתגייסים קצת יותר.  אבל ההשפעה הדרמטית באמת היא דת, כפי שניתן היה לצפות מהנתונים של הפוסט הקודם: בערים עם אוכלוסיה דתית משמעותית (ובפרט חרדית) רמת הגיוס מידרדרת באופן משמעותי.  ואם מסתכלים בפירוט בנתונים, אפשר לראות שגם בערים לרוחב החלק העליון של הגרף יש בעצם תופעה דומה — הירידה בגיוס בערים עם הכנסה נמוכה יותר היא בעצם בעיקר ירידה בגיוס נשים, מה שמצביע על האפשרות שמדובר בקשר בין הכנסה נמוכה למסורתיות וכתוצאה מכך לאי-גיוס נשים.

אם משווים את גיוס הגברים לגיוס הנשים בצורה ישירה מתקבל הגרף הבא:

 

men-women

אז רק במעט מהערים עם הגיוס הגבוה ביותר (למשל הוד השרון ורמת השרון) יש שוויון בין גיוס גברים לנשים.  בערים הגדולות תל-אביב וחיפה הגיוס קצת יותר נמוך, ומתחיל פער קטן בין גברים לנשים.  פתח תקווה ונתניה מייצגות ערים שבהן הגיוס עוד יותר נמוך והפער כבר משמעותי: גיוס הנשים הוא רק 3/4 מגיוס הגברים.  ירושלים כרגיל משתרכת הרחק מאחור וגם נתוני הגיוס מראים שהיא לא ממש עיר ציונית (או בעצם ממש לא עיר ציונית).  הפערים הגדולים ביותר הם כמובן בערים דתיות: למשל בגבעת שמואל 88.6% מהגברים מתגייסים אבל רק 42.3% מהנשים, ובערים חרדיות כמעט שאין גיוס נשים כלל (לארבעת הערים לאורך הציר האופקי בעצם אין נתון של גיוס נשים).

מקורות

מסמך "דירוג ערי ישראל לפי אחוזי גיוס ומיצוי" של אכ"א ודו"צ שמצאתי ברשת כאן: https://www.mitgaisim.idf.il/media/22708/giyos.pdf. לא מצאתי מקום שיש בו אוסף מסמכים כאלה משנים שונות, אם כי בעבר מצאתי אחד מ-2011.

צבא העם

חוק שרות ביטחון קובע חובת שרות בצבא לכל תושבי המדינה (אפילו אם אינם אזרחים!).  אבל ידוע שזה לא ממש המצב.  מי שסופגים את מירב הביקורת הם החרדים, אבל הם ממש לא לבד.  נתונים עדכניים (מ-2015) מראים שפחות מחצי מכל שנתון מתגייסים: 52% מהבנים ו-42% מהבנות.  הסיבות האפשריות לא להתגייס הן:

  • אתה ערבי.
  • מגבלה רפואית.  בחלק מהנתונים יש הבחנה בין מגבלה פיזית ל"אי-התאמה" נפשית, ומסתבר שאצל בנים יהודים הסעיף הנפשי אחראי על קרוב ל-80% מהמקרים.  (בגרף אין הבחנה כזו.)
  • לא עומדים בתנאי סף גיוס, למשל בעלי עבר פלילי.
  • מגורים ושהות בחו"ל.
  • הסדר תורתו-אומנותו לבנים חרדים או הצהרה על דתיות לבנות.  מאז המהפך המגבלות על הסדר תורתו-אומנותו בוטלו, ובנות מקבלות פטור על ידי הצהרה בפני דיין רבני בלי צורך לעבור ראיון בצבא.
  • בנות מקבלות פטור אם הן נשואות או אמהות (או בהריון).

not2

אם מסתכלים על כלל האוכלוסייה, חלק ניכר מאי-הגיוס מיוחס לערבים, שמהווים כיום מעל 28% מכל שנתון.  לפי החוק, אגב, ערבים אינם פטורים מגיוס.  אבל צה"ל אינו שולח להם צווים להתייצב, והם לא מתייצבים.  בין היהודים כ-73% מהבנים מתגייסים וכ-58% מהבנות, סך הכל כ-66%.  אז בין היהודים בערך שליש לא מתגייסים (או בעיקר לא מתגייסות).

איך הגענו למצב הזה?  הגרף הבא מראה את השינויים בפטור מגיוס של יהודים (כלומר האחוזים הם מתוך היהודים, לא מכלל האוכלוסייה).  הנתונים מקוטעים כי למרות שהם נאספים באופן סדיר על ידי מינהל הגיוס בצה"ל, לא מפרסמים אותם.  המקור הטוב ביותר שמצאתי הוא דוחות שונים של מבקר המדינה, שבהם (במסגרת הדיון בגיוס חרדים או בגיוס נשים) הוא נותן חומר רקע כולל נתוני גיוס.

 

giyus-years

תופעות ששווה לשים אליהן לב:

  • ההשתמטות מגיוס אצל בנים הוכפלה מאז המהפך ב-1977. בפרט אחוז המשתמטים החרדים היה כנראה מזערי ב-1977, וכיום הוא יותר מחצי.
  • לפני כעשור חלה ירידה מסוימת באחוז הבנים שקיבלו פטור מסיבות אחרות, בעיקר בריאותיות. יש להניח שזה נובע מכך שהם גילו שיותר קל לקבל פטור במסגרת תורתו-אומנותו, וזה הוריד את הלחץ להשיג אישורים רפואיים מפוקפקים. ראוי גם לציין שחלק משמעותי מהשינוי הזה קרה בתקופת חוק טל.
  • אצל בנות יש עליה משמעותית ביותר בקבלת פטור על ידי הצהרה על אורח חיים דתי.  היה מעניין לראות איך זה היה בשנות ה-80, אבל לא מצאתי נתונים.
  • הנתונים מראים לכאורה שבנות הרבה יותר בריאות מבנים, אבל יש להניח שזה פשוט משקף את זה שהרבה יותר קל להן לקבל פטור על דת.  בנים צריכים להיות יותר יצירתיים, וכנראה רבים בוחרים במסלול של פטור נפשי.  בשורה התחתונה יש להניח שהנתון של 3-4% לא עומדים בתנאי סף ו-3-4% בחו"ל הם נכונים, ושבעיות בריאות הן איפשהו בטווח 2-7% לשני המינים.

מקורות

דוח מבקר המדינה 53א משנת 2002

דוח מרכז המחקר והמידע של הכנסת מ-2007 על הגיוס לצה"ל

דוח מבקר המדינה 62 משנת 2011

בחלק מהמקרים הנתונים הם עבור שנתון, למשל ילידי 1982.  מה שקורה הוא שהם בעצם מתגייסים לאורך כמה שנים, בערך מ-1999 עד 2003.  אני יחסתי נתונים כאלה לשנה העיקרית שבה הם אמורים להתגייס, במקרה הזה שנת 2000.

הדואופול

הריכוזיות במשק היא משהו ששומעים עליו הרבה, אבל הנתונים הברורים עליו מעטים.  לכן שמחתי למצוא בסקירה השנתית על מערכת הבנקאות בישראל לשנת 2015 (פרסום של בנק ישראל) נתונים על היבט אחד של הריכוזיות, שהוא הריכוזיות במערכת הבנקאית.  כולם יודעים שהמערכת הבנקאית נשלטת על ידי הדואופול של בנק הפועלים ובנק לאומי.  אבל מה זה אומר במספרים?

נתחיל מהמדד הפשוט והישיר ביותר: מהו נתח השוק של שני הבנקים האלה.  באופן כללי יותר המדד של נתח השוק של שני השחקנים הגדולים בסקטור מסוים נקרא CR2 (ובדומה לפעמים מדברים על CR3 שהוא נתח השוק של שלושת הגדולים, ועל CR5 שהוא נתח השוק של חמשת הגדולים).  בישראל CR2 זה בדיוק מה שאנחנו רוצים.  הנתונים עבור 20 השנים האחרונות מראים תנודות עם מגמת ירידה: עד 2007 זה היה מעל 57.5%, ומאז 2009 זה מתחת לערך הזה.

cr2-range

מצד שני, צריך לשים לב לסקלה ולהיזהר מסקלות שלא מתחילות ב-0.  תמונה יותר מלאה של בדיוק אותם הנתונים מדגישה שבעצם מגמת הירידה הזו היא מאוד קטנה, ובגדול הדואופול שולט בכ-58% מהשוק.

cr2

מדד אלטרנטיבי הוא מה שנקרא מדד הרפינדל (או בשמו המלא, אינדקס הרפינדל-הירשמן, HHI).  במקום להתמקד בנתח השוק של שני הגדולים ביותר, המדד הזה משקלל את נתח השוק של כל השחקנים.  הצורה שהוא עושה את זה היא לסכם את נתח השוק בריבוע של כל אחד מהם.  כך שחקנים קטנים, שנתח השוק שלהם קטן, כמעט לא משפיעים על הסכום, אבל הגדולים כן.  התמונה המתקבלת היא כמעט זהה לגרפים לעיל (רק הסקלה שונה), אז אני לא טורח להראות אותם.  הסיבה לציין את המדד הזה היא שיש עבורו נתוני השוואה בינלאומיים מאירופה.  בהשוואה כזו מדד הרפינדל עדיף, כי לא בכל ארץ יש דווקא 2 גורמים מובילים.

 

 

harfindel-intl

כמו בהרבה מדדים מסתבר שההתפלגות רחבה מאוד, וקשה להצביע על קשר ברור בין הריכוזיות במערכת הבנקאית לבין מצב הכלכלה.  אבל בכל זאת רמת המדד בישראל כפולה מהחציון, ורק למעט מדינות יש מדד גבוה יותר.

מקורות

בנק ישראל, הסקירה השנתית על מערכת הבנקאות בישראל לשנת 2015, נתוני איורים א'-8 וא'-9.

ובנתיים בשטחים

מדי פעם שומעים טרוניות מצד מתנחלים על כך שהיושבים בתחומי הקו הירוק אינם מודעים להיקף הטרור בשטחים ועם מה הם צריכים להתמודד. ויש בזה משהו. אבל הנתונים מפוזרים בין דוחות שבועיים ואתרי חדשות, וזו עבודה סיזיפית לנסות ולגבש תמונה מסודרת. לכן שמחתי לקבל הפנייה לעבודה כזו של נחמיה גרשוני-איילהו, שעשה את מלאכת האיסוף הזו עבור 3 חודשים בסוף 2015. אמנם זה רק 3 חודשים, והתקופה היא תחילת "אינתיפדת הסכינים" אז סיכוי טוב שזה לא לגמרי מייצג תקופות אחרות, אבל בכל זאת זה משהו.

הנתונים שהוא אסף הם רשימה של 3778 אירועים לאורך כל 2015.  ב-9 החודשים הראשונים המקור היחיד הוא הודעות של משטרת ישראל.  יש מעט כאלה.  אז הרוב הם משלושת החודשים האחרונים, שמנצלים בנוסף להודעות משטרתיות גם פרסומים בעיתונות, כולל בחשבונות טוויטר של כתבים שונים וכו', ובעיקר קציר מסיבי של מבזקים מאתר "הקול היהודי", שהוא אתר חדשות שמנוהל על ידי עמותה מהתנחלות יצהר.  אני התמקדתי ב-3660 האירועים של התקופה הזו.  הגרף הבא מראה אותם בחתך שבועי, תוך סיווג לפי סוג האירוע, היכן הוא קרה, ומי דיווח עליו.  (המספרים לא זהים כי לא תמיד יש את כל פרטי המידע.)

events-all

אז מה רואים כאן?

  • רוב האירועים הם זריקות אבנים, התפרעויות, וזריקת בקבוקי תבערה. יש מעל 100 כאלה בשבוע, כל שבוע.
  • אבל אכן אנחנו לא שומעים עליהם, כי רובם המכריע לא מדווח בעיתונות הרגילה.  אפשר לטעון שזה מוצדק ולא צריך לדווח על כל זריקת אבנים, אבל גם אין דיון בסיכומים לאורך זמן, ובסופו של דבר ההתעלמות הזו משפיעה על תמונת העולם שנראה יותר שקט ממה שהוא באמת.
  • אחת הסיבות לכך שלא שומעים על הרוב המכריע של האירועים היא שהם קורים בשטחים, כולל מזרח ירושלים.  ירושלים היא דה-פקטו עיר מחולקת ודינו של מה שקורה בצד המזרחי (פרט אולי למקרים בודדים בעיר העתיקה עצמה) כדין השטחים.  ומה שקורה בשטחים ולא בישראל עצמה מודחק.
  • התמונה שעולה היא של התנגדות מתמשכת ועיקשת (וגם אלימה) של הפלסטינים לישראל ולכיבוש.  אירוני שמי שמפרגן להם את זה הם המתנחלים.

מקורות

הנתונים נגישים ברשת.  הם נאספו ונערכו על ידי נחמיה גרשוני-איילהו ובעזרת JudgeDan48@ שעזר במיפוי, גדעון אריאל, וגאי זומר (שהפנה אותי לנתונים האלה).  הנתונים המקוריים כאמור ברובם מהקול היהודי.  ניכר שנעשה מאמץ לטייב את הנתונים, כלומר להביא אותם לפורמט אחיד ומפורט.  במקרים שבהם אין סיווג של מקום האירוע השלמתי לפי התיאור המילולי.  יש אפשרות של דיווח כפול, למשל אם היו שני מבזקים דומים בהפרש זמן לא גדול (דוגמה: ידוי אבנים בקרית ארבע ב-17.9.15 בשעות 17:25 ו-18:57), אבל זה די נדיר, או כשיש דיווח נפרד על תקרית ועל מעצר בעקבותיה, אבל גם דיווחים על מעצרים די נדירים.  וכמובן יתכן גם שיש הרבה תקריות שאינן מדווחות כאן.

גרסה 0.2

הצטברו מספיק תוספות אז העלתי גרסה חדשה של הספר — עם 240 עמודים ו-171 איורים.  בהמשך אני אעלה גרסאות נוספות לעמוד יעודי לכך בתפריט העליון.

 

מדדים ובסיסים

הפוסט הקודם התעכב איזה שבועיים בגלל בעיות בעיבוד הנתונים, בעיקר בקשר לאיך מתאימים נתונים למדד.  את המסקנות והשיקולים הרלוונטיים לנתוני הוצאות הביטחון כבר כתבתי שם.  אבל הייתה לזה עוד תוצאת אגב בקשר לאיך שאני מתאים תוצאות למדד באופן כללי.

בגדול אינפלציה זה שינוי המדד באופן יחסי למדד קודם.  אם בשנה שעברה המדד היה X, ועכשיו הוא Y, אז ההפרש הוא Y-X, וההפרש היחסי הוא  (Y-X)/X  [כלומר ההפרש חלקי מה שהתחלנו ממנו].  כשיש סדרת נתונים, Y זה המדד כיום, ולכל שנה X זה המדד שהיה באותה שנה.  התאמת הנתונים לאינפלציה משמעה לבטא את הנתונים בערכים של היום.  אם האינפלציה מאז שנה מסוימת הייתה D אחוזים, אז נוסיף D אחוזים לערך מהשנה ההיא.

הבעיה היא למה בדיוק מתכוונים כשאומרים "המדד שהיה באותה שנה", כי המדד משתנה גם במהלך השנה.  בשנים האחרונות האינפלציה נמוכה מאוד, ולכן המדד כמעט לא משתנה. אבל בסדרות נתונים שכוללות את שנות ה-70 וה-80 של המאה הקודמת, כשהאינפלציה השתוללה, זה משנה מאוד.

בפרט, שתי האופציות העיקריות הן:

  1. להשתמש במדד חודש דצמבר של השנה האמורה.  זה שקול להנחה שהסכום שעליו מדובר היה בתוקף בסוף השנה ההיא.  באופן היסטורי זו השיטה שהשתמשתי בה, כי עשה רושם שזה מה שעשו באתר התקציב הפתוח שממנו נהגתי להעתיק נתונים על התקציב.
  2. להשתמש בממוצע של כל המדדים החודשיים במהלך השנה האמורה.  זה שקול להנחה שהסכום שעליו מדובר בעצם מפוזר באופן אחיד למדי על פני כל השנה.

כאמור, לבחירה יש משמעות.  בדיעבד התבססות על הממוצע של המדדים היא כנראה השיטה הנכונה יותר, והגרפים נראים סבירים יותר.  בררתי עם ירון זליכה וזו גם ההמלצה שלו.  זוג הגרפים הבא מדגים את ההבדל.  זה מנתוני הביטוח הלאומי מלפני כמה חודשים.  שימו לב איך שימוש במדדי דצמבר בגרף הראשון גורם למראה עיניים של דריכה במקום בעשור מ-1975 עד 1985, וזינוק אחרי תכנית הייצוב הכלכלית של 1985.  לעומת זאת שימוש בממוצעי המדדים בגרף השני מראה תמונה הפוכה: עלייה רציפה בין 1975-1985, וירידה קלה שאחריה דריכה במקום אחרי 1985.

gimlaot-decgimlaot-avg

 

הוצאות ביטחון — הסדרה הארוכה

לפני כמה חודשים כתבתי על הירידה היחסית של תקציב הביטחון, אבל זה היה על סמך נתוני מפתח התקציב שמתחילים רק ב-1992.  עכשיו נתקלתי בפרסום 1680 של הלמ"ס שעניינו הוצאות הביטחון מאז 1950 — כלומר כמעט כל ימי המדינה.  הכותרת של הפוסט הקודם, "עולה אבל יורד", עדיין די מתאימה, אבל יש כאן סיפור יותר מעניין ממה שחשבתי, והדגמה כמה חשובות סדרות נתונים ארוכות.  זה לקח איזה שבועיים של בלגנים עם ניתוח הנתונים כולל התכתבויות עם הלמ"ס כדי לנסות להבין מה הולך שם, ופוסט ארוך ומורכב יחסית כדי להציג מה למדתי.  סורי.

נתחיל מסך ההוצאות מתוקנות לאינפלציה.  כפי שהגרף הבא מראה, זה החלק של ה"עולה".  העלייה הדרמטית הייתה בהקשר של המלחמות הגדולות — מלחמת ששת הימים ב-1967 ומלחמת יום כיפור ב-1973.  בהמשך היו כ-20 שנה של תנודות חזקות. בשנות ה-90 הוצאות הביטחון היו קצת נמוכות יותר, ובשנות ה-2000 הן שוב דומות למה שהיו בשנות ה-70.

הנתונים של הלמ"ס גם מבחינים בין הוצאות על משכורות, הוצאות אחרות בארץ, בעיקר רכש ואחזקה, ויבוא מחו"ל (וגם יצוא שמפצה במידה מסוימת על עלות היבוא, ולכן הקו השחור שמייצג את ההוצאה הכוללת לפעמים מתחת לסך הכולל של משכורות, הוצאות אחרות, ויבוא).  היבוא הגיע לשיא מדהים של חצי מכלל הוצאות הביטחון בשנות ה-70 של המאה הקודמת, ומאז חלקו הולך וקטן, והוא גם האחראי העיקרי לתנודות הגדולות בתקופה 1973-1990.  חלקן של המשכורות וההוצאות המקומיות האחרות הולך וגדל עם השנים, וכיום הן מהוות את החלק הארי של הוצאות הביטחון.

bitachon-exp-avg

הנתונים הנ"ל לקוחים מלוח 1 של הפרסום של הלמ"ס, שמכיל נתונים במחירים שוטפים, שאותם התאמתי לאינפלציה כפי שהיא מחושבת על פי מדד המחירים לצרכן.  אבל הפרסום מכיל גם את לוח 2, שבו הלמ"ס עצמם התאימו את הנתונים למחירי 2010 (למה דווקא 2010? לא יודע).  למרבה המבוכה הגרף לעיל שיצא לי שונה מהגרף המותאם שהופיע בפרסום המקורי (שגרסה שלי שלו מובאת להלן).  הסיבה היא שהלמ"ס ביצעו את ההתאמה למדד על ידי שירשור של כל תת-סדרה בנפרד.  משמעות הדבר (להבנתי) שהם ייצרו מעין מדד יחודי להוצאות על שכר, מדד נפרד להוצאות יבוא, ומדד שלישי להוצאות אחרות.  כיוון שהמחירים של הרכיבים השונים האלה השתנו בצורה שונה זה מזה, הצורה של הגרף יוצאת שונה.  מה שרואים עכשיו הוא שהיבוא היה חלק קטן יחסית מההוצאות, השיא המובהק הוא באמצע שנות ה-70, ובגדול ההוצאות המקומיות וההוצאות על משכורות לא השתנו באופן משמעותי כ-30 שנה, מ-1980 עד 2010.

bitachon-exp-2

אז מה ההצגה הנכונה של הנתונים? עד כמה שאני מבין שתיהן נכונות, אבל במובנים שונים, תלוי מה אנחנו רוצים לדעת על העבר.  הגישה הראשונה מציגה נכון את מה הערך היום של הכסף שהוצאנו בעבר, כאשר הערך של הכסף נמדד באופן כללי על ידי מדד המחירים לצרכן, בלי קשר לסעיף הספציפי שעליו הוצאנו את הכסף בעבר.  הגישה השנייה, זו שהלמ"ס השתמשו בה, מציגה נכון את מה שהיינו צריכים לשלם היום עבור אותם מוצרים ושירותים בדיוק שרכשנו בעבר.  אני מעדיף את השיטה הראשונה.  הסיבה היא שאני רוצה לתאר את מה שנעשה בעבר, ולא לשחזר אותו כיום.  בפרט, אני רוצה לשמר שתי תכונות חשובות:

  • שימור היחסים בין הרכיבים כפי שהיו במקור.  אם בשנת 1975 חצי מההוצאות היו על יבוא, אני רוצה לדעת את זה ולראות את זה, אפילו אם היום ב-2017 הייתי יכול לשלם פחות.  אני לא בעסקי קניית טנקים, אני מנסה להבין את מה שהיה.
  • שימור התמונה במנותק מנקודת המבט.  אני אתן דוגמה.  נניח שלפני 10 שנים השקעתי 100 שקלים בזהב ו-100 ביהלומים.  ונניח שמאז מחיר הזהב נפל ואילו יהלומים עלו פי כמה, אז כיום היהלומים שלי שווים 1000 שקלים והזהב רק 10.  זה יוצר מצג שווא שהשקעתי בחוכמה, כי רוב הערך של ההשקעה שלי הוא ביהלומים, למרות שבמקור השקעתי חצי-חצי.  עכשיו נניח שבעוד 10 שנים הגלגל יתהפך, הזהב יתאושש, והיהלומים יפלו.  ואז הזהב שלי יהיה שווה 1000 שקלים והיהלומים רק 10.  התמונה על ההשקעה שעשיתי תהיה הפוכה, כי רוב הערך יהיה בזהב, ושוב זה יראה כאילו השקעתי בדבר הנכון, למרות שהיסטורית שום דבר כמובן לא השתנה.  אני רוצה להימנע ממצב כזה שבו איך שהעבר נראה תלוי מתי אני מסתכל אחורה, וזה בדיוק מה שקורה בשיטה של הלמ"ס כשמעדכנים כל רכיב בנפרד עם מדד ייחודי לו.

אם נסכם את המצב עבור ההוצאות המקומיות והשכר משני הגרפים ביחד, להבנתי מה שרואים הוא:

  1. הכסף המושקע בסעיפים אלה הולך וגדל, כפי שרואים על סמך התאמה רגילה למדד המחירים,
  2. באופן כמותי המוצרים והשירותים שנקנים בכסף הזה נשארים די אותו הדבר, כפי שרואים אם מתאימים כל תת-סדרה בנפרד למדד יעודי לה,
  3. והמסקנה היא שכנראה המחירים של המוצרים והשירותים האלה עולים יותר מהר ממדד המחירים לצרכן.

(אגב, בכל הגרפים בקצה הימני העליון של הגרף אני מראה גם את נתוני הביצוע של תקציב משרד הביטחון, לפי אתר מפתח התקציב.  ההתאמה די טובה, אבל יכול להיות שזה רק צרוף מקרים.  הלמ"ס מנתח את הוצאות הביטחון לפי תקנים בינלאומיים של חשבונות לאומיים, וזה לא בהכרח תואם באופן מושלם את חלוקת הסמכויות בין משרדים ממשלתיים בארץ.  למשל, לפי התקן הזה תשלומי פנסיה לעובדי כוחות הביטחון שייכים לסעיף "זיקנה" ולא לסעיף "ביטחון", ולכן הם לא אמורים להיכלל כאן, למרות שהם כנראה חלק לא מבוטל מתקציב משרד הביטחון (מצד שני בסעיף ההגדרות של פרסום הנתונים כתוב שזקיפות לפנסיה כן נכללות, אז לך תדע).  לעומת זאת כל ציוד צבאי שמתקבל נכלל לפי ערכו גם אם התקבל בחינם.  לא ערכתי בדיקה מפורטת לנסות להבין מה בדיוק ההפרשים והאם הם באמת מתקזזים בסוף.)

לא פחות חשוב מהסכום הכללי המושקע בביטחון הוא הסכום יחסית לשאר מה שקורה במדינה.  כרגיל מבצעים השוואה כזו על ידי הצגת הוצאות הביטחון כאחוז מהתמ"ג.  כפי שהגרף הבא מדגים, זה החלק של ה"יורד".  הוצאות הביטחון הגיעו לשיא מדהים של כ-30% מהתמ"ג באמצע שנות ה-70, אבל נמצאות בירידה מאז, וכיום הן פחות מ-6%.  יש מצב שהירידה קשורה לפחות באופן חלקי לשלום עם מצרים, שנחתם ב-1979.  (הערה על הגרף: לפני 1960 אין נתונים נפרדים על היבוא, וזה לא אומר בהכרח שלא היה שום יבוא; באופן דומה לפני 1952 אין נתונים נפרדים על משכורות).

bitachon-exp-gdp-adj4

ולסיום, כל הנתונים לעיל הם של הוצאות ישירות על ביטחון.  אבל הלמ"ס מתעניינים גם בעלות הכוללת למשק.  לשם כך הם העריכו גם את העלות למשק של העובדה שחיילי הסדיר לא עובדים במשהו יצרני יותר (או לחילופין שהם מעכבים את הלימודים והכניסה לעבודה), את העלות של ימי מילואים, את ההוצאות להחזקה של מלאי חירום, את ההוצאות לבנית מקלטים וממ"דים, וכו'.  התוצאה הייתה שכל זה מוסיף כ-18-19.5% בתקופה מאז שנת 2000 (והם לא חישבו לתקופה לפני זה).

מקורות

פרסום 1680 של הלמ"ס: הוצאות הביטחון בישראל 2015-1950, מאי 2017, לוחות 1 (גרף ראשון), 2 (גרף שני), 4 (גרף שלישי), ו-5 (עלות כוללת למשק).  נתוני לוח 1 הותאמו למדד תוך שימוש בממוצע המדדים של החודשים השונים בכל שנה בתור בסיס.  לוח 4 (הוצאות יחסית לתמ"ג) מכיל נתונים עבור כלל ההוצאות וההוצאות המקומיות בלבד, אז הנתון עבור משכורות חושב על סמך היחס בין נתוני לוח 1 לנתוני לוח 4.

ותודה לרבקה כהן מהלמ"ס על ההסברים על ההתאמה למדד.

פליטים

בעית הפליטים הפלסטינים היא אחת מאבני הנגף הקשות ביותר העומדות בפני כל ניסיון לישב את הסכסוך הישראלי-פלסטיני.  אז שווה לברר קצת נתונים על מה מדובר.  בגדול, ההערכות הן שב-1948 כ-711,000 פלסטינים הפכו לפליטים, וב-1967 עוד כ-240,000, וכיום יש 5-7 מיליון. אבל כדי להבין את המספר הזה צריך לישב שתי בעיות: ראשית, איך מגדירים מיהו פליט, ובפרט אחרי כמעט 70 שנה? ושנית, איך משיגים נתונים?

פתרון חלקי לשתי הבעיות ניתן על ידי אונרא (UNRWA), הארגון של האו"ם שנותן שירותים לפליטים פלסטינים.  [זה לא אומר שלדעתי זה פתרון טוב, אבל ככל הנראה זה מה שהעולם משתמש בו.]  לפי ההגדרה שלהם, פליט פלסטיני הוא מי שגר בפלשתינה בין יוני 1946 למאי 1948, ואיבד את מקום מגוריו ואמצעי מחיתו כתוצאה מהמלחמה ב-1948, וכן צאצאים לפליטים מצד האב.  (במקור ההגדרה התיחסה לפליטים בפלשתינה, וכללה הן ערבים והן יהודים, ואונרא אפילו טיפלה בכמה אלפי יהודים בשנותיה הראשונות, אבל מאז 1952 הם מטפלים רק בערבים פלסטינים.)  בנוסף, כדי לקבל שירות מאונרא צריך להרשם, וכך יש רישום די מסודר לפחות של אותם הפליטים שמקבלים שירות במסגרת הזו, והם ללא ספק הרוב.  אז המספרים של אונרא מספקים בסיס.

אונרא התחילה לתפקד ב-1950, אבל באתר של אונרא מצאתי נתונים רק מאז שנת 2000.  מי שמשלים את הפער הוא ארגון פלסטיני בשם בָּדיל שמקום מושבו בבית לחם, וממצב את עצמו כמקור נתונים בנושא פליטים וזכויותיהם.  מטבע הדברים הם פחות אוביקטיביים ממה שהם מתיימרים להיות, ובכל זאת זהו המקור היחיד שמצאתי שמנסה לשרטט תמונה שלמה לאורך זמן.  התמונה הזו, המוצגת בגרף הבא, כוללת שלושה רכיבים:

  • הפליטים הרשומים באונרא
  • הערכה של פליטים נוספים שאינם רשומים וכנראה אינם מקבלים שרותים מאונרא
  • הערכה של פליטים בעקבות מלחמת ששת הימים (שאינם רשומים באונרא, כי ההגדרה של אונרא מתיחסת רק ל-1948, אבל למרות זאת יכולים לקבל שרותים מאונרא)

 

pal-ref

כמה הערות:

  • הנתונים של בדיל מראים ירידה לא מוסברת בין 2010 ל-2011.  השוואה עם נתוני אונרא המקוריים מראים שזה מתי שהם התחילו לדווח בנפרד על פליטים רשומים ואנשים שאינם פליטים ובכל זאת רשומים.  האנשים הנוספים האלה יכולים בחלקם להחשב לפליטים למרות שהם לא עומדים בהגדרה הרשמית (למשל צאצאים מצד האם במקום מצד האב), וחלקם אכן אינם פליטים אלא סתם נדכאים שהחליטו לאפשר להם לקבל שירות מסיבות הומניטריות (למשל עניים מירושלים ועזה).  מספרם גדל אבל עדיין פחות מ-10%.
  • הנתונים מראים גם עלייה תלולה באופן חריג בין השנים 1990-1995.  לא מצאתי הסבר למה שקרה שם.
  • הנתונים על פליטים לא רשומים הם הערכה גסה שמתבססת על משפט סתום בדוח של אונרא שאומר שלהערכתם כשלושה רבעים מהפליטים רשומים.  מזה משתמע שיש עוד רבע שאינו רשום, אבל בסקר מ-2007 הסתבר שבשטחים רק 1.43% אינם רשומים.  אז בדיל יצרו שילוב של 1.43% נוספים בשטחים ורבע נוסף בארצות השכנות (ירדן, לבנון, וסוריה).
  • הנתונים על פליטי 1967 הם הערכה גסה שמתחילה מנתון של 240,000 ומגדילה את המספר מאז לפי הערכות של קצב הגידול הטבעי.  ההערכה התחילה עם גידול של  3.5% בשנה ובשנים האחרונות עומדת על 2.88% בשנה.
  • אונרא פועלת בחמישה אזורים: הגדה המערבית, עזה, ירדן, לבנון, וסוריה.  יש גם פליטים במדינות ערב האחרות ובשאר העולם, והם לא בטיפול אונרא אלא "שייכים" לנציבות האו"ם לפליטים (UNHCR).  לפי נתוני הנציבות לפליטים מספרם נמוך — כ-100,000 כיום.

הסיבה לגידול העצום במספר הפליטים היא כמובן הגידול הטבעי שלהם, בצרוף העובדה שאין צורה להפסיק להיות פליט.  האו"ם מכיר בצאצאים של פליטים כפליטים בעצמם עד שמעמדם מוסדר.  בעיקרון יש שלוש אפשרויות להסדרה:

  • חזרה לארץ המוצא כשהתנאים מאפשרים זאת, מה שנחשב לאפשרות המועדפת
  • השתקעות בארץ המארחת (הארץ שבה הפליט נרשם וקיבל מעמד פליט)
  • השתקעות בארץ אחרת

נציבות הפליטים של האו"ם אמורה לפעול כדי להגיע להסדרה כזו, אבל באופן מעשי זה לא ממש קורה.  למשל לפי נתוני האו"ם בשנת 2016 היו 22 מיליון פליטים בעולם (כולל 5.3 מיליון פלסטינים), ורק כ-550,000 חזרו לארצם ופחות מ-200,000 זכו לישוב מחדש, שזה פחות מ-3.5%.  אונרא אפילו לא אמורה לפעול לשם ישוב הפליטים מחדש — היא רק מספקת להם שירותים, בעיקר חינוך ובריאות.  ובתקנון של אונרא הצורה היחידה למחוק רישום של פליט היא אם הוא מת או אם הוכח שהרישום כפול או כוזב.  כך גם אם מצאת עבודה ומגורים וקבלת אזרחות — כמו למשל רוב הפליטים הפלסטינים בירדן, שהם כיום 39% מאלה שמטופלים על ידי אונרא — אתה עדיין פליט.  (ואגב, גם במדינות אחרות שבהן לא נותנים אזרחות כמו בירדן רק שליש עדיין גרים במחנות פליטים.)  מצד שני, יתכן כי המיעוט היחסי של פליטים מוכרים המטופלים על ידי נציבות הפליטים נובעת מכך שאלה שהשתקעו בארצות אחרות אכן אינם נספרים יותר.

מקורות

הנתונים של אונרא מהאתר שלהם. חיפוש של "UNRWA in figures" הוביל ליבול של 26 דוחות בהפרשים של 6 או 12 חודשים, מהשנים 2000-2017.

הנתונים של בדיל מהדוח הדו-שנתי לשנים 2013-2015, שהוא הדוח השמיני שהם מוציאים.  הנתונים המוצגים הם מטבלה 2.1, וההסברים מהנספח בסוף פרק 2.  עד שנת 2005 זה ברזולוציה של 5 שנים, ומאז כל שנה.

המהפך

בחגיגות 40 שנה למהפך הצגתי כמה גרפים שמראים איך דברים השתנו מאז.  אבל הניתוח של הבחירות האחרונות (בחירות 2015) שהראה שדגם ההצבעה נקבע לפי רמת דתיות ולא לפי מוצא העלה את השאלה האם כך היה גם ב-1977.  למרבה המזל יש נתונים!  (אמנם לא באיכות מי יודע מה, אבל בכל זאת משהו.)

זה התחיל בשנת 1969, כשפרופ' אשר אריאן ז"ל מאוניברסיטת תל-אביב ערך סקר בחירות.  מאז קבוצת המחקר הזו, כיום בראשות פרופ' מיכל שמיר, עורכת סקר אחד או יותר בכל מערכת בחירות.  וכל הנתונים הגולמיים מכל הסקרים האלה נמצאים באתר שלהם ברשת.  לצערי הם מתעניינים יותר בהלכי רוח בחברה ובשיקולים של אנשים לפני הבחירות, אבל בכמה מקרים הם ערכו גם סקר אחרי הבחירות, שכולל שאלה למי הצבעת.  וב-1977, לכבוד המהפך, זה כלל גם שאלה על ההצבעה ב-1973.  כך אפשר לשרטט גרף זרימה של מצביעים בין המפלגות.

(למי שהגרף לא ברור לו: המלבנים בצד שמאל מייצגים את המפלגות בבחירות 1973, כשגובה כל מלבן יחסי למספר הקולות שהמפלגה קיבלה בסקר.  אותו דבר לגבי בחירות 1977, שמיוצגות בצד ימין.  המספרים מציינים כמה נסקרים הצביעו לכל מפלגה, מתוך 465 ס"ה.  הסרטים מראים מעבר של נסקרים ממפלגה אחת ב-1973 לאחרת ב-1977, או לחילופין השארות והצבעה לאותה מפלגה שוב.)

mahapach-flow

לכאורה מה שהגרף מראה זה איך הליכוד וד"ש (מפלגת המרכז הראשונה שבאמת עשתה משהו, ואז התפרקה לרסיסים תוך כדי הקדנציה) שתו מנדטים למערך וקצת גם למפלגות אחרות, וכך הליכוד היה יכול להקים קואליציה.  ד"ש הצטרפה אחרי זמן קצר וכך שילטון הליכוד התבסס.  אבל למי שמסתכל בנתוני הבחירות האמיתיים יש כאן עוד סיפור: סיפור של מדגם בעייתי או קטן מדי (ראו פרטים על הנתונים בסוף).  חוסר ההתאמה הבולט ביותר הוא בקשר לליכוד:  הליכוד בעצם רק עלה מ-39 מנדטים ל-43, עליה צנועה של 10%, ולא עליה דרמטית של 50% כמו שנתוני הסקר מראים.  ובמציאות המערך ירד ב-37%, לא ב-52% כמו בגרף.  וגם לא הייתה ירידה לחצי של האחוז שלא הצביעו.  בקיצור הגרף יפה והסיפור בגדול נכון, אבל הנתונים אינם משקפים במדויק את מה שקרה.

ובכל זאת, אלה למיטב ידיעתי הנתונים היחידים שיש, אז נשתמש בהם כדי לנתח גם את פילוח הבוחרים.  כמו בכל סקר, גם הסקר הזה כלל שאלות דמוגרפיות על מוצא, רמת דתיות, והכנסה.  אם משרטטים את ההצבעה לגושים השונים בבחירות 1977 מתקבל הגרף הבא.  יש כאן 12 עמודות, שמייצגות את כל הצרופים של מוצא (אסיה ואפריקה [AS-AF], אירופה ואמריקה [EUR-AM], וישראלים דור שני [IL]) עם רמת דתיות (פרשנות שלי: מקיים הלכות דת באופן יסודי = דתי/חרדי, במידה רבה = מסורתי-דתי, במידה מועטה = מסורתי-לא-דתי, ולא מקיים כלל = חילוני).  רוחב כל עמודה מייצג את מספר הנסקרים ששייכים לצירוף הזה.

vote77-by-orig-rel

העמודות מקובצות לפי מוצא.  כך ניתן לראות שכל בני עדות המזרח הצביעו באותו אופן, בלי קשר לרמת דתיות: רוב לימין (לליכוד), קצת לשמאל (מערך), ומעט למרכז (ד"ש).  זאת בניגוד למצב כיום, כשרמת הדתיות ולא המוצא קובעת את דגם ההצבעה.  אבל אצל אשכנזים הדתיים, ואצל בני דור שני בישראל גם המסורתים, אכן הצביעו אחרת כבר ב-1977 – לימין ולמפלגות חרדיות, בניגוד לחילונים ולמסורתים הלא-דתיים שאצלם היה יותר איזון בין ימין ושמאל.  מעניין אגב גם להיזכר עד כמה ב-1977 ניתן היה לסווג את הרוב לפי המוצא, בניגוד למצב כיום שבו חצי מהאוכלוסייה הם כבר ישראלים דור שני.

גורם נוסף שעשוי להשפיע על תוצאת הבחירות הוא רמת הכנסה. אז הנה גרף שמחלק את האוכלוסיות לא לפי רמת דתיות אלא לפי הכנסה.  הכנסה נמוכה זה עד 2000 לירות לחודש, בינונית זה 2000-4000, וגבוהה זה מעל 4000.  היו זמנים.  בכל אופן אפשר לראות שחוץ מעניים ישראלים דור שני אין לרמת ההכנסה שום השפעה משמעותית, וההבדלים בדגם ההצבעה נובעים בעיקר מהמוצא.

vote77-by-orig-income

אז המזרחים הצביעו יותר לליכוד.  אבל האם הם הגורם לניצחון הליכוד? בשביל זה צריך להסתכל על המאפיינים של אלה שהצביעו למערך ב-1973 אבל לליכוד או ד"ש ב-1977, כי המעבר שלהם הוא שעשה את ההבדל.  הגרף הבא מתאר את דגם ההצבעה ב-1977 של אוכלוסיית מצביעי המערך ב-1973.  כפי שניתן לראות אצל האשכנזים יותר מחצי המשיכו להצביע למערך (לשמאל) גם ב-1977, כשהאחרים מעדיפים את ד"ש על פני הליכוד ביחס של 2:1.  אבל אצל המזרחיים רק שליש נשארו במערך, וכ-40% עברו לליכוד.

vote77-change

אז השורה התחתונה היא שכן: המהפך כנראה אכן נבע משינוי דגם הצבעה עדתי.  אבל זה כלל שני מרכיבים עיקריים:

  • בני עדות המזרח שעברו מהמערך לליכוד ובכך תרמו ישירות למהפך (חיזקו את הליכוד על חשבון המערך).
  • אשכנזים שעברו מהמערך לד"ש ובכך החלישו את המערך עוד יותר.

הנתונים

החוקרים מתל-אביב ערכו 4 סקרים ב-1977, מתוכם 3 לפני הבחירות. אני השתמשתי רק ברביעי, שנערך בסוף יוני (הבחירות היו ב-17 במאי).  אוכלוסיית הסקר הייתה 465 יהודים בוגרים (בני 20+) מהערים הגדולות בלבד (מטרופולין תל-אביב, ירושלים, חיפה, ובאר שבע).  זה אולי מסביר לפחות חלק מההבדלים בין תוצאות הסקר לתוצאות האמת.

הנתונים ניתנים בצורה של קובצי SPSS בצרוף קובץ שמפרט את הקודים המשמשים לייצוג התשובות של כל נסקר לכל שאלה.  כיוון שאין לי תוכנת SPSS הייתה לי בעיה עם הפורמט הזה, עד שמצאתי מי שיבצע עבורי המרה לאקסל (תודה שרה!), שממנו עברתי ל-CSV, ועם זה אני כבר מסתדר.

השד ה(ע)דתי

כולם יודעים שהליכוד הוא המפלגה של עדות המזרח, ומפלגת העבודה היא מפלגה אשכנזית (בלי קשר לעובדה שלליכוד מעולם לא היה מנהיג מעדות המזרח, ולמפלגת העבודה היה ויש). וחלק קבוע מכל מערכת בחירות הוא התעוררות תקופתית של השד העדתי, כולל האשמות באפליה עוד מימי מפא"י והבטחות שעכשיו סוף סוף תחזור עטרה ליושנה.  אבל אף פעם לא ראיתי נתונים משמעותיים על זה, וגם אצל הלמ"ס סיווג לפי עדות פשוט לא קיים בהרבה מקרים.  אז מאוד עניין אותי לקרוא טור קצר של אריאל איילון בהארץ מלפני כמה חודשים שבו הוא טען שהגורם המשפיע על הצבעה בבחירות הוא בכלל לא העדה אלא רמת  הדתיות.

ד"ר איילון הוא האדם מאחורי אתר פאנל פרויקט המדגם, שמספק תשתית למחקרים מבוססי סקר באינטרנט.  כל מי שרוצה להשתתף בסקרים יכול להרשם באתר.  לקוחות שרוצים לבצע סקר מגדירים את קהל היעד המבוקש ומעבירים את שאלות הסקר.  האתר מזמין משתתפים רשומים שמתאימים לסקר להשתתף בו, ומעביר להם חלק מהתשלום שמתקבל מהלקוח.

הנקודה הקריטית היא שבעת הרישום לאתר צריך למלא שאלון דמוגרפי, כדי לאפשר לאתר להתאים את המשתתפים לדרישות של הסקרים.  זה כולל מידע כמו גיל, השכלה, ארץ לידה שלך ושל ההורים, רמת דתיות, והצבעה בכנסת.  את המידע הדמוגרפי הזה ניתן לנצל לניתוח סטטיסטי, וזה בדיוק מה שאיילון עשה.  אבל בטור בהארץ הוא לא נתן את כל הפרטים, אז ביקשתי ממנו את המידע הגולמי כדי שאוכל לנתח אותו בעצמי ולצייר גרפים.  עוד באותו ערב קיבלתי קובץ אקסל עם נתונים של 43091 אנשים (בלי שום פרטים מזהים כמובן).  פרטים על העיבוד שעשיתי ובמה השתמשתי בסוף הפוסט.

נתחיל מהטענה הפשטנית שהעדה קובעת איך מצביעים.  הגרף הבא מראה את דגם ההצבעה העדתי למפלגות, כשהרוחב של כל עמודה משקף את מספר הקולות שהמפלגה קיבלה במדגם. 8 המפלגות הראשונות מסודרות מלמטה כלפי מעלה לפי הצבעה גבוהה יותר של מזרחים (יוצאי אסיה ואפריקה, AS-AF בגרף) ונמוכה יותר של אשכנזים (יוצאי אירופה ואמריקה, EUR-AM).  יוצאי בריה"מ לשעבר (USSR) מוצגים בנפרד באמצע.  הגרף לא מראה את אלה שהם ישראלים דור שני, שהם בערך חצי בכל המקרים (חוץ מישראל ביתנו), כדי להדגיש את ההבדלים העדתיים.  יתכן ואולי סביר שחלק מהם גם מזדהים עם עדה מסוימת, אבל על זה אין נתונים.

 

party-by-orig

מה שרואים זה כצפוי שסידור לפי הצבעה של מזרחים/אשכנזים אכן קרוב לסידור משמאל לימין. כולנו אולי יותר גבוה/ימין מהצפוי, אבל זה כי היא במידה מסוימת גם מפלגה סקטוריאלית של מזרחים.  רוסים גם נוטים להצביע יותר לימין.  ש"ס היא כבר מפלגה סקטוריאלית ממש, וכך גם שתי המפלגות העליונות שמוצגות מחוץ לסדר: ישראל ביתנו של הרוסים, ויהדות התורה של (חרדים) אשכנזים.

אבל יש עוד צורה לפלח את ההצבעות: לפי רמת דתיות.  כשעושים את זה מתקבלת תוצאה הרבה יותר מובהקת.  למפלגות השמאל והמרכז מצביעים כמעט רק חילונים, אולי עם קצת מסורתים.  בליכוד זה בערך חצי-חצי, עם קצת דתיים.  רוב הדתיים וכמעט כל החרדים מצביעים למפלגות דתיות במובהק (שהן גם ימניות).

party-by-rel

ההברקה של איילון היתה לשלב את הסיווג לפי עדות עם הסיווג לפי רמת דתיות.  השילוב הזה הראה שהתמונה שלפיה אחוז גבוה של חילונים הצביעו למרכז-שמאל, אבל רק אחוז זעום של דתיים, היא אכן תקפה גם למזרחים וגם לאשכנזים.  הגרף הבא מראה את הנתונים בפירוט.  אוכלוסיית המדגם מחולקת ל-16 קבוצות, שמייצגות את כל הצירופים של מוצא (ישראל, אסיה ואפריקה, אירופה ואמריקה, בריה"מ לשעבר) עם רמת דתיות (חילוני, מסורתי, דתי, חרדי).  כל קבוצה כזו מיוצגת על ידי עמודה.  הרוחב של העמודה מייצג את הגודל של הקבוצה במדגם, והצבעים לאורך העמודה מייצגים את ההצבעה של חברי הקבוצה למחנות פוליטיים שונים.

vote-by-group

השאלה היא איך לקבץ את העמודות האלה.  הגרף לעיל עושה את זה בשתי צורות אלטרנטיביות (כלומר מה שיש משמאל ומה שיש מימין זה בדיוק אותו הדבר, רק בסדר שונה).  משמאל הקיבוץ הוא לפי מוצא, ולכל מוצא אפשר להשוות את דגמי ההצבעה של בעלי רמת דתיות שונה.  כמו שאפשר לראות בקלות אין דימיון: כל רביעיה של עמודות מכילה עמודות עם צבעים שונים לגמרי.  אין קשר בין דגם ההצבעה של בעלי דתיות שונה מאותה עדה.

מימין הקיבוץ הוא לפי רמת דתיות, ולכל רמת דתיות אפשר להשוות את דגמי ההצבעה של בני מוצא שונה.  כאן רואים בקלות שיש דימיון בין העמודות: החרדים מכל העדות מצביעים בעיקר למפלגות חרדיות, הדתיים מכל העדות מצביעים בעיקר לימין, המסורתיים מכל העדות גם לימין אבל במידה מסוימת גם למרכז, והחילונים מכל העדות בעיקר לשמאל ולמרכז.

מצד שני אפשר לראות שיש גם השפעה מסוימת לעדה: אצל המסורתים והחילונים (שהם הרוב המכריע) אפשר לראות שיוצאי בריה"מ לשעבר הם הימנים ביותר, ויוצאי אירופה ואמריקה השמאלנים ביותר.  המזרחיים וישראלים דור שני באמצע (ושוב, יתכן שישראלים דור שני [שהם הקבוצה הכי גדולה] הם בעצם ממוצע שכולל גם אנשים נוספים שמזדהים עם הקבוצות המובחנות יותר, אבל אין על זה נתונים).  האפקט הזה של העדה הוא בתוך רמת דתיות מסוימת, כלומר זו תוספת להשפעה של רמת הדתיות.  אבל זה אפקט משני יחסית לרמת הדתיות.

אז איילון צודק לגמרי בטענה שלו.  אם לצטט את מה שהוא כתב ישירות:

המוצא העדתי משפיע – ה"מזרחים" מעט יותר ימנים מאשר יוצאי אירופה או אמריקה, והקהל הימני ביותר הם יוצאי מדינות ברית המועצות לשעבר. אך מה שחשוב הרבה יותר: המשתנה שקובע באמת את ההצבעה הוא הנטייה הדתית. בקרב חילונים – השמאל-מרכז היה מנצח בגדול וזה לא משנה באיזה עדה היתה נערכת ההצבעה. השמאל-מרכז מובס בקרב מסורתיים, ופשוט לא קיים בקרב דתיים וחרדים.

הנתונים

קובץ הנתונים מכיל כאמור מידע על 43091 אנשים.  זה קצת פחות מחצי מכל הרשומים לפאנל (מעל 90000), כשלשאר אין עדכון של ההצבעה ב-2015. דבר ראשון ניפיתי ממנו את אלה שלא רלוונטים לי, ואת אלה שיש בעיות בנתונים שלהם.  בסך הכל נופו כך  24.8% מהרשומות, ונשארתי עם 32400.  הניפויים כללו:

  • מי שאינם יהודים (כי אני מתמקד בהשפעה היחסית של דתיות ועדה בין יהודים)
  • מי שהיה מתחת לגיל 18 ב-2015 (כי הם לא יכולים לבחור)
  • מי שאין נתונים לגבי המוצא שלו
  • מי שיש לו סתירה בנתונים לגבי עליה, למשל שנת עליה לפני שנת לידה, או לידה בישראל ובנוסף שנת עליה (כי זה מחשיד גם את הנתונים האחרים)

הסיווג לעדות נעשה בדומה לצורה המקובלת לפי מקום לידה.  מקום הלידה ניתן בתור קוד ארץ, והשתמשתי בסיווג של איילון.  בפרט AS-AF כלל את אסיה, ארצות צפון אפריקה, המזרח התיכון, ואפריקה; EUR-AM כלל את מרכז אמריקה, צפון אמריקה, דרום אמריקה, מזרח אירופה, מערב אירופה, ואושיאניה.

השיטה המקובלת היא להשתמש במקום הלידה של האדם או של אביו, ולהבחין בין אסיה ואפריקה לבין אירופה ואמריקה, מה שמשאיר קבוצה שלישית של אלה שהם לפחות שני דורות בישראל.  אני שיניתי את זה קצת, והתיחסתי באופן שיוויוני לשני ההורים.  כך סיווגתי לפי מקום הלידה של האדם עצמו, ואם הוא נולד בישראל אז לפי מקום הלידה של האב או של האם אם הם לא נולדו בישראל.  במקרים ששניהם לא נולדו בישראל אבל הסיווג שלהם שונה זה מזה סיווגתי את האדם המדובר כשייך לקבוצת הישראלים.  כל זה לא גרם לשינוי משמעותי לעומת סיווג לפי האב בלבד כמקובל.  בנוסף הוספתי סיווג של יוצאי ברית המועצות לשעבר (בלי לסייג את שנת העלייה, כלומר לא רק מאז 1990).

נקודה חשובה היא שהמדגם הזה, למרות גודלו (הרבה יותר מה-500-1000 בסקרי בחירות רגילים), הוא לא מדגם מייצג של אוכלוסיית המדינה (וגם לא של היהודים מעל גיל 18).  יש כאן נתונים של מי שנרשם לאתר פאנל פרויקט המדגם.  מסתבר שצעירים וחילונים נוטים להרשם הרבה יותר ממה שצפוי לפי שיעורם באוכלוסייה.  כשמזמינים סקר מהאתר ומבקשים מדגם מייצג, הסקר ישלח לתת קבוצה שכן מייצגת – למשל ישלחו להרבה מהחרדים הרשומים, אבל רק לחלק קטן יותר מהחילונים, כי לפצות על הרישום המוטה.  בהקשר של התוצאות שלנו אין חשיבות לגדלים היחסיים של הקבוצות, אז זה לא משנה.  אבל בנוסף לכך שיש יותר מדי חילונים, עושה רושם שגם יש יותר מדי מצביעים – שיעור ההשתתפות בבחירות 2015 היה 72%, ובכל הקבוצות שלנו שיעור ההשתתפות המדווח הוא מעל 80%.  יתכן שאנשים שלא בחרו נטו לא להרשם, ויתכן שיש הטיה קלה בדגם הבחירה של אלה שכן נרשמו.  לחילופין יתכן שזה משקף את הנטיה של אנשים לדווח באופן שונה ממה שעשו באמת.  לפי איילון בבדיקות חוזרות של המדגם רואים שינויים כאלה ב-5-10% מהדיווחים.

סיווג המפלגות הוא כלהלן: שמאל כולל את מרצ, העבודה, ועלה ירוק.  מרכז זה כולנו ויש עתיד.  ימין כולל את הליכוד, הבית היהודי, ישראל ביתנו, ויחד.  חרדים זה ש"ס ויהדות התורה.  יש גם קולות בודדים לרשימה המשותפת שנספרים בנפרד.  בנוסף יש הבחנה בין אלה שאמרו שלא הצביעו לאלה שלא ענו כלל.

זרימה

אחד מתהליכי הרקע בחברה הישראלית נוגע לדת — חזרה בתשובה מצד אחד ויציאה לשאלה מצד שני.  והבוקר נתקלתי במקרה בטבלה ששופכת קצת אור על מה שקורה ברמת המאקרו של כלל האוכלוסיה.  זה לוח ג מתוך סקירת הממצאים העיקריים של הסקר החברתי של הלמ"ס משנת 2009, שהתמקד בנושאי דתיות ומסורת (כל שנה הסקר כולל גרעין קבוע והרחבה על נושא מסוים).  הנה הוא:

luach gimel 2009

מה שיש כאן הוא נתונים על איך הנסקרים (יהודים בני 20 ומעלה) מגדירים את יהדותם כיום ואיך הייתה בעבר.  מטבע הדברים קשה לראות בדיוק מה הולך כאן כשזה רק אוסף מספרים בטבלה, ובפרט שהלמ"ס החליטו להציג אחוזים של כל שורה במקום מספרים אבסולוטיים (למשל, ה-3% של החילונים שהתחילו בתור דתיים זה יותר או פחות מה-6% של דתיים שהיו בעבר חילונים?).  אז החלטתי להציג את זה בדיאגרמת sankey.  זו דיאגרמה שבאמצעותה אפשר לתאר זרימה בין קבוצות שונות ואת הגדלים היחסיים של הקבוצות והזרימות.  במקרה שלנו הקבוצות הן לפי רמת דתיות באוכלוסייה, והזרימות מייצגות שינויים ברמת הדתיות בין הבית שבו אנשים גדלו לבין מה שהם כיום (או ליתר דיוק היו ב-2009).  התוצאה נראית כך (המספרים באלפים, וזה לא יוצא מדויק כי האחוזים מעוגלים).  מצד ימין קבוצות האוכלוסייה כיום, כשהגובה מייצג את גודל הקבוצה.  מצד שמאל השיוך לאותן הקבוצות כפי שהיה בגיל 15.  העובי של הסרטים שמקשרים בין שמאל לימין מייצג את המספר שעברו מקבוצה לקבוצה, והם צבועים לפי הצבע של הקבוצה שעברו אליה.

sankey

עכשיו אפשר לראות שיש מגמה מעורבת: מצד אחד קצת התחרדות, שבמספרים אבסולוטיים היא בעצם די קטנה (רוב הגידול של החרדים הוא מילודה), וגם מידה מסוימת של "התחזקות";  ומצד שני התפקרות: הקבוצות של דתיים ומסורתים-דתיים קטנות, ואלה של מסורתיים-לא-דתיים וחילונים גדלות.  למשל בין מי שגדלו כדתיים פחות מחצי נשארו דתיים: קצת התחרדו, קצת התחלנו, וקבוצה גדולה הפכה למסורתיים.

עכשיו רק צריך לחכות 10-20 שנים כדי לראות אם המאמצים של בנט והעמותות השונות יצליחו להפוך את המגמה ולגרום לילדים של היום להיות יותר דתיים.

מקורות

הנתונים כאמור מהסקר החברתי של הלמ"ס לשנת 2009.  בעצם השתמשתי בנתונים כפי שהם בלוח 15, שבו האחוזים ניתנים עם נקודה עשרונית.

את הגרף ציירתי באתר sankeymatic.com עם טיפה עריכה אחרי זה.

קריאה לסופ"ש

לאחרונה צוינו שני תאריכים חשובים בתולדות המדינה – 50 שנה למלחמת ששת הימים, ו-40 שנה למהפך.  מעטים אם בכלל שמו לב לתאריך נוסף: בימים אלה ממש בלוג "נתונים" חוגג 5 שנים ליסודו.  וכפי שענן התגיות משמאל מדגים, ב-5 השנים האלה הצטברו די הרבה נתונים על מגוון גדול של נושאים.  הבעיה היא שהם לא מצטרפים לידי תמונה שלמה, כי כך דרכם של בלוגים.

אז בחצי השנה האחרונה אני עובד על אירגון מחדש של כל החומר הזה בצורה של ספר.  המטרה, כמו תמיד, היא להציג מידע על מה שקורה סביבנו בצורה מלאה וברורה ככל האפשר, ולהקשות על כל מי שמנסה לרדד את השיח הציבורי.  ובתקופה האחרונה במיוחד, עם הפריחה המוגברת של ספינים ופייק ניוז, זה חשוב מתמיד.

אז הנה מה שיש לי עד כה.  זה כולל את רוב מה שפורסם בבלוג, אבל מצד שני זה רחוק מלהיות גמור.  לא מעט סעיפים הם רק רשימה של שאיפות להשיג ולהציג מידע נוסף.  לפי הקצב עד כה זה יכול לקחת שנים, וזו אחת הסיבות לפרסם גם גרסה חלקית (מי שיש לו נתונים רלוונטיים לאחד הסעיפים או רוצה לעזור לאסוף אותם מוזמן להתקשר…).

אני עדיין מתלבט אם התוצאה היא מוצלחת ומרשימה או פלצנית ויומרנית.  בכל אופן זה שונה מכל דבר אחר שאני ראיתי – ספק אטלס נתונים, ספק ספר אזרחות מעשית.  אני מקווה שיהיה שימושי.

גרסה 0.1 – עם 221 עמודים ו-151 איורים

 

כמה מפלגות צריך?

בישראל נהוגה שיטת בחירות פרופורציונאליות כלל ארציות. משמעות הדבר שמספר המושבים בכנסת משקף בצורה קרובה את מספר הקולות להן זכתה כל מפלגה. הסייג העיקרי לשיקוף מושלם הוא אחוז החסימה, שמונע ממפלגות קטנות מלהיכנס לכנסת.

ידוע כי שיטה פרופורציונאלית כזו מעודדת יצירה של מפלגות סקטוריאליות, ואכן בישראל יש מספר גדול של מפלגות המייצגות פלחים שונים באוכלוסייה. מספר המפלגות בכל בחירות מוצג בגרף הבא, יחד עם מספר המפלגות שנכשלו ולא הצליחו לקבל ייצוג בכנסת ואחוז הקולות שבוזבזו כתוצאה מכך.

parties

כפי שניתן לראות לפני המהפך התמודדו פחות מפלגות, ורק מיעוטן נשארו מחוץ לכנסת. מאמצע שנות ה-70 עד אמצע שנות ה-90 היו יותר מפלגות ובערך חציין נשארו בחוץ. מאז בחירות 1999 יש עוד עלייה במספר המפלגות, וכעת רובן אינן מצליחות להיכנס לכנסת. עם זאת מדובר במפלגות קטנות, ומספר הקולות הכולל שהולך לאיבוד הוא נמוך ונע בטווח 3-5% (אם כי יתכן שהוא במגמת עלייה מסוימת). השיא היה בבחירות 2013, אז 268,797 קולות שהם 7% בוזבזו.  אז לכאורה לפחות בחצי ממערכות הבחירות האחרונות יותר מ-95% מהבוחרים באו על סיפוקם.

אבל האם הם באמת בחרו מה שהם רצו?  מדידה ישירה יותר של ייצוגיות (או ליתר דיוק חוסר ייצוגיות) ניתן למצוא בסקר מדד הדמוקרטיה הישראלית. זהו סקר שנתי הנערך על ידי המכון הישראלי לדמוקרטיה, ובשני מקרים הוא כלל את השאלה "האם יש היום במדינת ישראל מפלגה שמייצגת את השקפותיך בצורה טובה?". התוצאות שהתקבלו מוצגות בגרף הבא. כפי שניתן לראות המצב עגום. למרות ריבוי המפלגות המתחרות על קולו של הבוחר, ב-2012 רוב מובהק טענו שאין מפלגה שמייצגת אותם. ב-2016 היה רוב קטן בין היהודים שאמרו שיש מפלגה כזו, אבל אצל האזרחים הערבים נשארו כמעט שני שלישים שטענו שאין.

parties-rep

מקורות

לגרף הראשון: נתוני ההצבעה כפי שהם מרוכזים באתר המכון הישראלי לדמוקרטיה.

לגרף השני: מדד הדמוקרטיה הישראלית 2016 , עמ' 232 שאלה 41, ומדד הדמוקרטיה הישראלית 2012 , עמ' 231 שאלה 22.

מישהו אמר שחיתות?

קשה למדוד שחיתות, בין היתר כיוון שסביר להניח שחלק ואולי רוב מעשי השחיתות אינם ידועים לנו, ואין איסוף מסודר של מה שכן ידוע. מה שנשאר הוא סקרים אודות תחושה של שחיתות. ברוב המקרים אני מסתייג משימוש בסקרים של תחושות ומעדיף נתונים מדידים. אבל במקרה של שחיתות תחושת הציבור היא בעצם מדד חשוב לא פחות מהשחיתות עצמה, כי התחושה הזו היא שפוגעת בהזדהות של האזרחים עם המדינה ובסופו של דבר בדמוקרטיה.

מקור אחד לנתונים הוא מדד הדמוקרטיה הישראלית של המכון הישראלי לדמוקרטיה. זהו סקר שנתי המתקיים מאז 2003 וכולל שאלות שונות בנושאים הקשורים לדמוקרטיה. בשנים 2003-2011 הסקר כלל שאלה אודות הסכמה עם האמירה "כדי להגיע היום לצמרת הפוליטית בישראל צריך להיות מושחת". בשנים 2014-2016 הייתה שאלה שונה, "איזה ציון אתה נותן להנהגת ישראל כיום בנושא השחיתות?" כשהתשובות האפשריות נעות בין "מאוד מושחתת" ל"בכלל לא מושחתת". התוצאות לשתי השאלות האלה מוצגות בגרף הבא. כפי שניתן לראות יש רוב לאלה שחושבים שצריך להיות מושחת, ורוב גדול וגדל לאלה שחושבים שההנהגה מושחתת.

dem

מקור שני לנתונים הוא המדד של הארגון הבינלאומי Transparency International. המדד הזה הוא ממוצע של עד 13 מדדים ממקורות שונים, למשל הבנק העולמי ומכוני מחקר בינלאומיים (לא כולם מכסים את כל המדינות, ולכן לכל מדינה יכול להיות מספר מקורות שונה). המדדים אמורים לשקף דעת מומחים רבים מתחומים שונים, ולהיות יותר אמינים מסקר דעת קהל. את המדדים האלה מנרמלים לסקלה משותפת לפני המיצוע. הסקלה היא 0-100 כאשר 100 מציין חוסר שחיתות; אני הפכתי את הסקלה בגרף כך שמדד גבוה יותר מייצג שחיתות גבוהה יותר. התוצאות של ישראל מוצגות בגרף הבא ביחד עם מבחר מדינות אחרות להשוואה. התופעות הבולטות הן העלייה הרצופה בשחיתות בתקופת ממשלת שרון, והיציבות מאז ועד היום (עם אפשרות לירידה קלה לאחרונה – צריך לחכות לראות שזו לא תנודה זמנית).  יחסית למדינות אחרות אנחנו קרוב לקצה היותר מושחת של המדינות המערביות, אבל במצב יותר טוב מרוב העולם.

cpi

עד כאן הנתונים והגרפים.  אבל צריך להודות שהם לא מספרים את כל הסיפור.  חלק מזה הוא פרק הזמן המצומצם יחסית שהם מכסים.  אבל יותר חמור הוא שהנתונים האלה נובעים מסקרים ששואלים על איך המצב נראה כרגע.  כתוצאה הם אינם יכולים לתת תמונה של שינויים שקרו צעד אחרי צעד בשיטת הסלאמי.  כששינוים קורים לאט ומתרגלים אליהם אחד אחד, אנשים לא שמים לב לאפקט המצטבר.

מי שכן עושה השוואה ארוכת טווח הוא משה נגבי במאמר מ-2008 (עמ' 69-74 בחוברת שחיתות שלטונית בישראל, עיונים בביטחון לאומי מס' 9, ששווה לקרוא גם חלקים אחרים ממנה).  בין היתר הוא כותב "מדהים לראות את ההידרדרות לאורך שלושים השנים. 'פרשת רבין', לדוגמה, נראית היום כמו לקוחה מעולם המדע הבדיוני: לא להאמין שבגלל חשבון הדולרים שניהלה אישתו, ראש ממשלה בישראל עזב את תפקידו."  ובעצם הדוגמה הזו כוללת שני חלקים:

  • כאמור רבין התפטר מראשות הממשלה בגלל חשבון דולרים שהחזיקה אשתו.  לא אמרו לו להתפטר, והוא לא היה חייב להתפטר, הוא בחר להתפטר.
  • אפשר היה להתחמק מהתיק הפלילי נגד לאה רבין אם המפקח על מטבע החוץ היה מחליט להטיל כופר, ולשם כך הוא לא היה צריך אישור מהיועץ המשפטי.  במילים אחרות, באופן חוקי לגמרי אפשר היה לעקוף את היועץ המשפטי ברק ולמנוע משפט. אבל ברק איים שהוא עצמו יעתור לבג"ץ נגד התנהלות כזו, שפוגעת בשוויון.

עברו 40 שנה עם סדרת חקירות נגד ראשי ממשלה (ואחד שנכנס לכלא), ועם סדרה של מריחות וסגירות תיקים מצד יועצים משפטיים.  ואכן כיום התנהגות כזו של ראש ממשלה או יועץ משפטי נראית פחות סבירה מזה שחללית תנחת על הכנסת ותצא ממנה משלחת של אנשים ירוקים קטנים.

מקורות

לגרף הראשון, נתונים לשנים 2003-2011 יש בתרשים 62 של מדד הדמוקרטיה לשנת 2011, אבל לפרוט המלא של 3 השנים האחרונות צריך להסתכל בנספחים של המדדים לשנים אלה. הנתונים לשנים 2014-2016 מהתשובות לשאלה 49 בנספח 4 בסוף מדד 2016.

הנתונים לגרף השני מהאתר של Transparency International. יש לציין שלפי תיאור המתודולוגיה באתר אין להשוות נתונים של שנים מלפני 2012 כיוון שהן לא הותאמו לאותה התפלגות, אבל התוצאות דווקא נראות לגמרי סבירות. מצד שני להבנתי המתודולוגיה החדשה שבה מתאימים את התוצאות להתפלגות של 2012 מונעת אפשרות של שינוי כללי, למשל שיפור כללי במצב ברחבי העולם.  ובעצם באופן כללי השיטה של נירמול הנתונים ממקורות שונים לא מאפשרת שינוי כזה, כי לכולם יש שלב ביניים שבו הם מותאמים להתלפגות עם ממוצע 0 וסטית תקן 1.  כתוצאה כל התוצאות למדינה מסוימת (כמו ישראל) הן לא אבסולוטיות אלא יחסית לשאר העולם – בניגוד לנאמר באתר עצמו, שמציג את הסקלה כטווח בין "נקי לגמרי" לבין "מאוד מושחת".

%d בלוגרים אהבו את זה: