ארכיון קטגוריה: תאורי

עדכון: מצב הקורונה בישראל

[פוסט מקביל לבלוג בדה מרקר]

בערוץ הטלגרם של משרד הבריאות אמרו שהשר ליצמן ערך הבוקר ישיבה אינטרנטית להערכת המצב, וכללו חלק מהמצגת שהוצגה שם. הנה הגרף הכי חשוב שלא היה שם. ההבדל הוא שהם מציגים את הנתונים בסקלה לינארית, ואז קשה יותר לראות איך הדברים משתנים — ובפרט האם יש גדילה אקספוננציאלית. אני מציג אותם בסקלה לוגריתמית.

logrow-israel

יש כאן שני דברים שחשוב לראות:

1) מתחיל להסתמן שיצאנו מהגדילה האקספוננציאלית של מספר המקרים בישראל. עד ה-26.3 הייתה גדילה אקספוננציאלית בקצב ממוצע של 28% ליום (הכפלה כל 3 ימים). בשלושת הימים האחרונים הקצב מתמתן. נקווה שימשיך כך.  בכל מקרה זה מצביע על הצלחת המגבלות שהוטלו לפני שבועיים, ועל כך שלא צריך להחמיר אותן.

2) מספר אנשי הצוות הרפואי שנדבקו בקורונה עולה בקצב אקספוננציאלי, אם כי קצת איטי יותר מזה שהיה בכלל האוכלוסייה: "רק" 20% ביום בממוצע (הכפלה כל 4 ימים).  זה ביזיון שמצביע על חוסר מיגון מספיק לאנשי הצוות הרפואי, ומעמיד בסכנה את המערכת הקריטית ביותר שאמורה לטפל בכולנו.

מקורות

ערוץ הטלגרם של משרד הבריאות.

 

מה אנחנו יודעים על הקורונה, ומה לא

מגפת הקורונה העולמית (השם הרשמי של המחלה הוא covid-19, ושל הווירוס שגורם אותה SARS-cov-2) מורכבת משני שלבים: מגפה בסין שהתחילה בדצמבר 2019 ורוסנה במידה רבה עד סוף פברואר 2020, ומגיפה בשאר העולם שהתחילה באמצע פברואר וממשיכה מאז בקצב גובר והולך. הגרף הבא מתאר את המספר המצטבר של חולים בכל העולם, ואת החלוקה שלהם לכאלה שכבר הבריאו, לכאלה שנפטרו, ולכאלה שעדיין חולים.

 

corona-world

כפי שניתן לראות ההתפרצות העולמית יותר מהירה ויותר גדולה מההתפרצות שהייתה בסין.  ההבדל נובע ממנגנון ההפצה.  בסין זה היה בעיקר הדבקה מקומית של תושבי העיר ווהאן.  בעולם זה הדבקה בקצב הסילון, על ידי הזרעה של וירוסים במאות ערים ברחבי העולם במקביל.  אין פלא שזה יותר מהיר.

יש שלוש שאלות מרכזיות הקובעות עד כמה מגפה היא מסוכנת:

  1. מה קצב ההדבקה.  אם כל חולה מדביק כמה אנשים נוספים, המחלה תתפשט באופן אקספוננציאלי ותהפוך למגפה.  וככל שקצב ההדבקה גבוה יותר, העומס על מערכת הבריאות גבוה יותר.
  2. מה שיעור המתים מתוך הנדבקים. שפעת למשל היא מגפה עולמית שחוזרת כל שנה, אבל רק אחד מאלף בערך מתים ממנה, והתרגלנו לקבל את זה. בשפעת הספרדית של 1918 מתו בערך 2%. במגפת ה-SARS של 2002-2004 מתו בערך 15%. במגפת האבולה של 2014-2016 מתו כ-50%.
  3. איזה חלק מהאוכלוסייה חשוף למחלה.  אם חלק משמעותי מהאוכלוסייה מחוסנת, למחלה יהיה קשה להתפשט.  אבל הקורונה היא מחלה חדשה ולכן נראה שכל אוכלוסיית העולם חשופה.

בהמשך אני אתאר את ההתפרצות בסין, את ההתפרצות בשאר העולם, וביתר פירוט את המצב בישראל.  הדגש יהיה על שתי השאלות הראשונות.  זה ארוך, אבל בלאו הכי אתם תקועים בבית, אז זו צורה טובה להעביר את הזמן.

התפרצות המגפה בסין

מחלת הקורונה הופיעה בשוק הסיטונאי למאכלי ים בעיר ווהאן שבמחוז חוביי בסין בדצמבר 2019. הביטוי למחלה היה חולים בדלקת ריאות נגיפית. דגימות הועברו למעבדות לאיבחון, וב-7 בינואר זוהה שמדובר בווירוס חדש.

במהלך ינואר התחילו לזהות מקרים בנוסעים שבאו מווהאן למקומות אחרים בעולם. ב-23 בינואר הוטל סגר אפקטיבי על העיר ואמצעי תחבורה בוטלו. בכל סין בוטלו גם אירועי השנה הסינית החדשה ב-25 לינואר. עד אמצע פברואר המגבלות הורחבו כבר ל-780 מיליון תושבים, חצי מאוכלוסיית סין. במחוז חוביי איפשרו רק לנציג אחד מכל משק בית לצאת לקניות פעם ב-3 ימים. כל מי שחזר לבירה בייג'ין מנסיעה חויב להיכנס לבידוד של 14 יום. מכלול הצעדים האלה הביאו לבלימת התפשטות המגיפה.  הגרף הבא מראה את ההיסטוריה של ההתפרצות בסין, וניתן לראות שעכשיו היא כבר לקראת סופה (בהנחה שלא תהייה התפרצות נוספת במחוז כלשהו).

 

corona-china

החשיבות של המקרה הסיני היא שזו הדגמה של קצב ההדבקה הטבעי, לפני שהרשויות נוקטות צעדים להקטנת המגע בין אנשים.  הצגת מספר החולים בציר לוגריתמי מראה שקצב הגדילה היה אקספוננציאלי עד ה-28.1.2020, כלומר יותר מחודש מהתחלת המגפה. עד יום זה אובחנו 5794 חולים, ו-132 מהם נפטרו. קצב הגידול של המקרים בשלב האקספוננציאלי היה 51% ביום.  בקצב כזה מספר החולים מכפיל את עצמו תוך קצת פחות מיומיים.  (להסבר על גדילה אקספוננציאלית והצגה בסקלה לוגריתמית ראו בפוסט קודם.)

את שיעור התמותה קשה יותר להעריך. הבעיה היא שמדובר ביחס: מספר המתים מתוך כל הנדבקים. את מספר המתים יודעים.  אבל את מספר הנדבקים לא: המספרים בכל הגרפים הם רק מספר המקרים המאומתים. ידוע שלרוב מי שנדבקים יש סימפטומים קלים בלבד, או שאפילו אין סימפטומים בכלל. כל האנשים האלה כרגיל לא מאובחנים, אבל הם כן תורמים להתפשטות המגפה.  בנתונים של סין יש קפיצה במספר המקרים ב-12.2.2020 כשהחליטו לכלול גם מקרים שזוהו על סמך תסמינים, למרות שלא היה להם אימות מעבדתי. מספר המקרים שבכלל לא נבדקו ולא יודעים עליהם צפוי להיות עוד הרבה יותר גבוה.

כשמגפה נגמרת אפשר לחשב הערכה של שיעור התמותה על יד חלוקת מספר המתים במספר המקרים. ככל שהיו יותר נדבקים שלא אובחנו, ההערכה הזו פחות מדויקת. אבל לפחות היא נותנת לנו חסם עליון על שיעור המתים: כיוון שמספר הנדבקים בעצם גבוה יותר ממה שאנחנו יודעים, השיעור האמיתי נמוך יותר ממה שאנחנו מחשבים.

בזמן שהמגפה עדיין לא נגמרה אי אפשר לעשות חישוב מדויק, כי עוד לא יודעים מה יעלה בגורלם של אלה שעדיין חולים. אבל אפשר לעשות שני קירובים:

  • מספר המתים מתוך כלל המקרים עד כה (כולל אלה שעדיין חולים)
  • מספר המתים מתוך המקרים הידועים עד כה (אלה שמתו או הבריאו, בלי אלה שעדיין חולים)

הגרף הבא מראה את שני הקירובים האלה עבור הנתונים של סין. כפי שניתן לראות, ככל שנשארים פחות ופחות חולים, שני הקירובים האלה מתקרבים אחד לשני. הם צפויים להתכנס לערך של בערך 4.1%. אבל צריך לזכור שזה רק חסם עליון, והשיעור האמיתי יותר נמוך באופן ניכר.

 

approx-deathrate-china

בנוסף, יש גם נתונים על הרכב הגילים של המתים.

age-china

אם נסכם, מה שלומדים מהמקרה הסיני הוא:

  • קצב ההדבקה של הקורונה גבוה מאוד.
  • שיעור התמותה הוא לא יותר מ-4.1%. אבל הוא גם תלוי בגיל: זקנים מתים יותר, צעירים כמעט שלא.
  • ניתן לעצור את המגפה על ידי הגבלות חמורות על האוכלוסייה. זה לוקח בערך שבועיים-שלושה.

נספח של התפרצות המגפה בסין הוא המקרה של אוניית שיט-התענוגות Diamond Princess. נוסע ששהה על האוניה בין ה-20.1.2020 ל-25.1.2020 אובחן כחולה קורונה ב-1.2.2020, אחרי שכבר עזב את האונייה. כתוצאה האונייה כולה הוכנסה להסגר כשעגנה ביפן ב-3.1.2020.  על האונייה היו 3711 נוסעים ואנשי צוות.

מספר הנדבקים באונייה מאפשר לחשב את שיעור ההדבקה המקסימלי באוכלוסייה, כיוון שהתנאים להדבקה היו מושלמים: כל האוכלוסייה מוגבלת לשטח מצומצם למדי, עם חדר אוכל משותף, ומערכת מיזוג אוויר מרכזית — מה שמבטיח הפצה יעילה של הווירוסים בכל האונייה.  בנוסף, בוצעו 3063 בדיקות לקורונה, גם אצל נוסעים רבים שלא הראו שום תסמינים. זה חשוב במיוחד לצורך הערכת שיעור ההדבקה הכולל.

התוצאה הייתה שזוהו 634 מקרים של קורונה, מהם 328 ללא סימפטומים.  בתוספת העובדה ש-7 נוסעים נפטרו, אפשר לחשב את שיעור התמותה.  זה יוצא 1.1%.  הבעיה עם החישוב הזה היא שהאוכלוסייה על האונייה לא מייצגת: על אוניות כאלה יש הרבה פנסיונרים ומעט צעירים (יחסית לאוכלוסייה הכללית).  אז כדי להגיע למסקנות צריך לבצע תיקון סטטיסטי.  כיוון שזקנים מתים יותר מהנגיף, התיקון מוריד את שיעור התמותה ל-0.5%.  (המאמר שביצע את החישוב הוא מתחילת מרץ והמספרים מסוף פברואר. בהמשך זוהו 712 חולים מהם 333 בלי סימפטומים. אבל זה לא משנה את המסקנות.)

לסיכום, מקרה ה-Diamond Princess מוביל למסקנות הבאות:

  • פחות מ-20% מהאוכלוסייה חשופה להדבקה בנגיף.
  • בערך חצי מהנדבקים לא הראו שום סימפטומים.
  • שיעור התמותה באוכלוסייה הכללית צפוי להיות בערך 0.5% מהנדבקים.

התפרצות המגפה בשאר העולם

לא הרבה אחרי שהמגפה פרצה בווהאן התגלו מקרים ראשונים בארצות שכנות, וגם בקצה השני של העולם.  המקרים הראשונים האלה היו נוסעים שבאו מווהאן.  בחלק מהמקומות — בעיקר מדינות מזרח אסיה שזוכרות את מגפת ה-SARS מלפני 17 שנים — נקטו אמצעים מידיים כדי לזהות חולים ולבודד אותם (למשל מדי חום בשדות תעופה).  בבכל מקרה, החל מאמצע פברואר מגפת הקורונה התחילה להתפשט במדינות שונות.  הגרפים הבאים מראים מה קרה בכמה מהן.

 

 

 

corona-all

ההבדלים בין המדינות משקפים שתי תופעות:

  • הבדלים אמיתיים בדינמיקה של המגפה כתוצאה מיעילות הפעולות נגדה.
  • הבדלים באיסוף מידע ואיכות הנתונים על החולים.

ההבדל בין דרום קוריאה לאיטליה למשל הוא הבדל מהסוג הראשון.  בדרום קוריאה ביצעו אלפי בדיקות, הטילו הגבלות חמורות על האוכלוסייה, והצליחו להביא לריסון המגפה עם מספר נמוך יחסית של מתים.  באיטליה התגובה הייתה איטית יותר, וכשהוטלו הגבלות חמורות זה היה מאוחר מדי.  מערכת הבריאות לא יכלה לעמוד בעומס של החולים, ובפרט החולים הקשים שהיו תלויים בטיפולים מצילי חיים כמו הנשמה. כתוצאה המגפה לא רוסנה עדיין, ובמקביל מספר המתים נסק.

ההבדל בין איטליה לאירן הוא הבדל מהסוג השני.  בכל העולם יש פער של כמה שבועות בין עלייה במספר החולים לעלייה במספר המתים והמבריאים.  באירן הפער הזה נראה הרבה יותר מצומצם.  ההסבר הוא כנראה שהמגפה פרצה כבר באמצע פברואר, אבל הם לא איבחנו את זה. כתוצאה הם גם לא נקטו באמצעים להפחתת הידבקות. זו גם הסיבה שלמרות שיש כבר מבריאים עדיין מספר החולים ממשיך לעלות בתלילות ולא מתחיל להתמתן.

כדי להבחין יותר טוב בדינמיקה בארצות שונות צריך להציג את הנתונים בסקלה לוגריתמית. בסקלה כזו עלייה אקספוננציאלית במספר החולים או המתים מתבטאת כקו ישר שעולה באלכסון (להסבר ראו בפוסט קודם).  הנתונים של קוריאה פחות מעניינים כי באופן מובהק המגפה שם כבר רוסנה (אם כי עוד מוקדם מדי לחשב הערכה של שיעור התמותה).  נתוני אירן גם פחות מעניינים כי הם לא אמינים.  אז נתרכז בארצות האחרות.

 

 

logrow-italy

הכי מעניין זה איטליה.  לפני כמה ימים הכותרות בישרו שמספר המתים באיטליה עבר את זה של סין.  המגפה באיטליה התחילה קצת לפני הארצות האחרות, עם עלייה תלולה במספר המקרים ב-20-22 בפברואר.  אחר כך בא עוד שבוע של עלייה אקספוננציאלית, שהביא את מספר המקרים לאלפיים. מאז אחוז הגידול בכל יום במגמת התמתנות, אבל עדיין המספרים גדלים ומערכת הבריאות לא מצליחה להתאושש.  מספר המתים באיטליה עלה באופן אקספוננציאלי במשך שבועיים וחצי, וכיום הוא הגבוה ביותר בהפרש ניכר.  החדשות הטובות היא שגם מספר המתים כבר לא עולה באותם אחוזים כמו קודם.

השאלה אם הקצב מתגבר או מאט יכולה להיות מבלבלת.  הכותרות בעיתונים מספרות על כך שכמה מאות נוספים מתו היום, ואלה מספרים שעדיין גדלים.  אבל מהגרף הלוגריתמי אפשר לראות שהם גדלים באחוזים הולכים וקטנים.  מכאן שהמצב באיטליה כבר מעבר לשיא הגדילה (כשהיא נמדדת באחוזים, לא במקרים).  אפשר לקוות שמגמת ההאטה תמשך, מספר המתים יתכנס לכ-10,000, ומספר המקרים לכ-100,000.  בימינו זה נחשב לאופטימיות.

 

logrow-three

בשלושת המדינות האחרות, ספרד, גרמניה, וארה"ב, מספר המקרים עולה אקספוננציאלית בקצב דומה מאז סוף פברואר.  אבל מספר המתים בהן שונה לגמרי.  בספרד מספר המתים עלה בקצב גבוה, ורק בימים האחרונים נראה שאולי הוא מאט. בארה"ב העלייה הייתה הרבה יותר איטית (הקפיצה ה"גדולה" ב-2.3.2020 היא רק 5 מקרים).  בגרמניה התחילו למות שבוע יותר מאוחר; העלייה במספר המתים היא אקספוננציאלית, אבל המספרים עדיין קטנים.  ראוי לציין שבימים האחרונים הסתמנה עלייה קלה בקצב הגידול של מספר המקרים ומספר המתים בארה"ב.  אם זה ימשיך כך מצבם יורע יחסית לשאר העולם.

מכל הנתונים האלה על התפשטות המגפה בארצות שונות ניתן ללמוד את הדברים הבאים:

  • התפשטות המגפה שונה במקומות שונים, לפחות חלקית בגלל אופי תגובת הרשויות
  • דרום קוריאה מהווה דוגמה לשליטה במגפה על ידי בדיקות נרחבות והטלת מגבלות על האוכלוסייה.  המגפה שם רוסנה ומספר המתים קטן.
  • איטליה מהווה דוגמה למחיר של השהייה בתגובה: מספר מקרים גבוה ומספר מתים גבוה.  אבל גם שם אחרי תקופה של עלייה אקספוננציאלית הקצבים מתחילים להתמתן.
  • בספרד, גרמניה, וארה"ב מספר המקרים גדל באופן אקספוננציאלי כבר 3 שבועות, ועוד אין סימנים להאטה.  בארה"ב יתכן אפילו שיש האצה.
  • אירן מהווה דוגמה לבעיה בנתונים.  מספר המתים הגבוה, כולל בהנהגת המדינה, מצביע על אפשרות שלחוסר הידע שנלווה לנתונים גרועים יכולות להיות השלכות חמורות.

התפרצות המגפה בישראל

מספר חולי הקורונה בישראל עבר את ה-700, ואחד מת עד כה.  משרד הבריאות מפרסם מידע מפורט — אם כי לא מלא — על חלק מהחולים.  אז חלק מהגרפים הבאים מבוססים על מידע חלקי.

הנתון הבסיסי ביותר הוא מספר החולים שאובחנו. מספר זה עולה באופן אקספוננציאלי, בקצב גידול ממוצע של 26.4% ליום.  בקצב כזה מספר המקרים מכפיל את עצמו כל 3 ימים.  קצב זה ממשיך כבר יותר מ-3 שבועות ללא שינוי.

 

logrow-israel

שאלה אפשרית היא האם זה באמת משקף את כל המקרים, או שאבחון חולים מוגבל על ידי מחסור בערכות בדיקה.  אבל שיעור התוצאות החיוביות (איבחון מקרה של קורונה) הוא רק 1-3% מהבדיקות.  בהנחה שהבדיקות ממוקדות באנשים שיש סיבה לבדוק אותם, נראה שמלאי הבדיקות אינו גורם מגביל משמעותי.  אפשרות מעניינת היא לבצע גם בדיקות מדגמיות כדי לוודא שאין הרבה חולים שלא מודעים אליהם.  אם יש הרבה כאלה וימצאו אותם זה יתן מידע חשוב על שיעור ההדבקה הכללי ושיעורי התמותה האמיתיים.  אם אין אז זה בזבוז כי הסיכוי ליפול על מישהו במקרה יהיה אפסי.

נתון חשוב נוסף הוא מקור ההדבקה.  מנתונים חלקיים על מקרים שבהם מקור ההדבקה ידוע, מסתבר שיותר מחצי נדבקו בחו"ל.  נתון זה מתיישב עם כך שאנחנו בתחילת המגפה, ורוב המקרים אינם תוצאה של הדבקה מקומית אלא יבוא מבחוץ.

עוד נתון מעניין הוא הדמוגרפיה של החולים.  יש ידיעות על כך שזקנים בסכנה מוגברת, והיו דיווחים על כך שילדים לא נדבקים בכלל.  הנתונים מראים שמבחינת הידבקות במחלה זה לא כך.  הגרף הבא הוא spie chart שמראה זאת.  יש כאן שני תרשימי עוגה אחד על השני.  הבסיס הוא התפלגות האוכלוסייה בישראל לפי מין וגיל.  השני שמונח מעליו הוא ההתפלגות של חולי הקורונה לפי אותן פרוסות גיל ומין.  הטריק הוא ששומרים את הזוויות של העוגה המקורית, ומתאימים את הערכים על ידי הארכה או קיצור של הפרוסות.  כך קבוצות שמיוצגות ביתר — כלומר שמספר החולים בהן הוא יותר ממה שהיינו מצפים לפי מספרם באוכלוסייה — ייוצגו על ידי פרוסות ארוכות יותר, שבולטות מעבר לשפת העוגה המקורית.  קבוצות עם יצוג חסר — פחות ממה שהיה צפוי — מיוצגות על ידי פרוסות קצרות יותר.  אם התפלגות חולי הקורונה הייתה כמו התפלגות האוכלוסייה כולה, היינו מקבלים עוגה שמכסה בדיוק את המקורית.

patients-spie-cor

מה שרואים הוא שילדים ונוער נדבקים הרבה פחות ממבוגרים, ושגברים בגילים 30-69 הם הקבוצה העיקרית שנדבקת יותר מכפי שצפוי לפי חלקם באוכלוסייה.  אני חושד שזה משקף בעיקר את מי שנוסעים יותר לחו"ל בתקופה הזו של בין חגים.  למרבה הצער אין נתונים על חומרת המחלה, אז אי אפשר לראות אם זקנים חולים יותר קשה.  ובכל מקרה זה מסתמך על יחסית מעט נתונים של משרד הבריאות.

אז אם לסכם, מה שאנחנו יודעים על המצב בארץ הוא

  • מספר החולים גדל אקספוננציאלית ומוכפל כל 3 ימים.
  • יותר מחצי מהחולים נדבקו בחו"ל.
  • גברים מבוגרים נדבקו יותר, ילדים ונוער פחות.

אז מה יהיה?

ראשית, שיהיה ברור — אני לא יודע.  אף אחד לא באמת יודע.  אז ההמשך הוא בעיקר ספקולציות.

אם משווים לארצות אחרות, יש שתי אפשרויות:

  • בסין ובדרום קוריאה המגפה רוסנה.  כנראה גם באיטליה עברו את השיא, אבל עוד לא רואים את זה.
  • בספרד, גרמניה, וארה"ב יש עדיין גדילה אקספוננציאלית רצופה.  גם אצלנו.  ההבדל הוא שאצלם זה גדל ב-33.2% ליום בממוצע, ואצלנו פחות: גדילה של 26.4% ביום בממוצע.

בהינתן שנוקטים צעדים משמעותיים להגביל את ההדבקה, הם צפויים להתחיל להשפיע אחרי 2-3 שבועות.  אז לא מופרך לחשוב שצפוי לנו בערך עוד שבוע של גידול כזה, ואז קצב הגדילה — באחוזים, לא במקרים — יתחיל לרדת.  ואם זה אכן יעבוד, עוד כ-3 שבועות נראה ריסון משמעותי של קצב ההדבקה.  סך כל החולים יהיה 5000-6000.

מה שיותר חשוב הוא שיעור התמותה.  שוב יש שתי אפשרויות:

  • בקוריאה, ב-diamond princess, ואולי גם בגרמניה, הצליחו לשמור על אחוז תמותה נמוך. בגבולות אחוז אחד מהחולים, פחות מזה מהנדבקים.
  • בסין, באיטליה, ובספרד אחוז התמותה כנראה יותר גבוה.  כנראה בגלל עומס יתר על מערכת הבריאות.

אצלנו מערכת הבריאות בעומס יתר גם בשגרה, אז אנחנו חשופים לסכנה במצב חירום כמו מגפה.  זו הסיבה להיסטריה מכיוון משרד הבריאות.  אבל יש גם עבודה מאומצת להכין מקומות נוספים לצורך אישפוז וטיפול בחולי קורונה.  וכנראה גם העומס דווקא ירד לאחרונה, כי ההיסטריה מהקורונה גורמת לאנשים להגיע פחות לבתי חולים.  אז בזהירות המתבקשת אפשר להיות אופטימיים ולקוות שלא נגיע למצב של איטליה למשל.  בהנחה שנצליח, מדובר בכמה עשרות מתים.  בהינתן שבישראל מתים כ-45,000 איש בשנה, מבחינה סטטיסטית זה כלום.

מקורות

ציר הזמן של התפרצות המגפה מתואר באתר אלג'זירה

נתונים על מספר החולים והמתים בעולם ובארצות שונות נאספים באתר worldometer

נתונים על המצב בארץ באתר covid19data.co.il

השוואה של הקורונה למגפות אחרות באתר healthline

מאמר שמנתח את מקרה ה-Diamond Princess

הודעות של משרד הבריאות על חולים בישראל

 

מקרי קורונה בישראל

המשך לפוסט הקודם עם התפתחות מקרי הקורונה בישראל.

הנה הגרף הבסיסי עד ההודעה האחרונה של משרד הבריאות על 529 מקרים (סביר שזה לא המספר הסופי להיום).

corona-israel

והנה הגרף בסקלה לוגריתמית:

logrow-israel

כפי שרואים בבירור יש התאמה טובה לקו ישר, מה שאומר שאנחנו בשלב האקספוננציאלי (להסבר ראו בפוסט הקודם).  קצב הגידול הממוצע הוא 26.1% ליום.  בקצב הזה מספר המקרים מכפיל את עצמו כל 3 ימים.  זה יותר מהר מהממוצע העולמי בלי סין כפי שחושב בפוסט הקודם, כי אצלנו זה התחיל קצת יותר מאוחר, ובעולם יש ארצות שבהן הקצב כבר מתמתן.

מקורות

עדכוני מצב של משרד הבריאות כפי שהם מסוכמים בדף ויקיפדיה התפרצות נגיף הקורונה בישראל.

גדילה אקספוננציאלית

הרבה אנשים משתמשים בביטוי "גדילה אקספוננציאלית" כדי לתאר משהו שגדל ממש מהר. אבל זה לא סתם ביטוי — יש לזה משמעות מתמטית מוגדרת. ובהקשר של מגפה עולמית כמו הקורונה השאלה אם מדובר באמת בגדילה אקספוננציאלית או לא היא משמעותית, ומשליכה על תחזיות של איך הדברים יתפתחו והאם צעדי החירום מוצדקים.

אז שווה להשקיע קצת בלהבין מה זה גדילה אקספוננציאלית, והקשר של זה לגרף בצירים לוגריתמיים.  החדשות הטובות הן ששתי הקללות האלה ("אקספוננציאלי" ו"לוגריתמי") הן שני צדדים של אותו מטבע, אז אפשר להבין אותם ביחד.

כשמדברים על גדילה מדברים על תהליך.  על משהו שקורה לאורך זמן.  ובהקשר של מודלים מתמטיים, כמו גדילה אקספוננציאלית, נוח להתייחס לזמן כאל זמן דיסקרטי.  זה פשוט אומר שנסתכל על יחידות זמן קבועות: למשל עכשיו, מחר, מחרתיים, עוד 3 ימים, וכך הלאה, בקפיצות של יום.  המתמטיקה יודעת לטפל גם במה שקורה עוד שבוע ויומיים ו-13 שעות ו-6 דקות ו-52 שניות, אבל אנחנו נסתפק בנקודות זמן במרווחים קבועים.

תהליך הגדילה הכי פשוט הוא גדילה לינארית.  זה פשוט אומר שבכל יחידת זמן נוסף גודל קבוע, כמו במדרגות.  למשל הכנסה ממשכורת נוטה לעבוד ככה.  בואו נניח שאני מרוויח אלף שקל בחודש.  אז בחודש הראשון אני מקבל אלף.  בשני אני מקבל עוד אלף ויש לי כבר אלפיים.  בשלישי אני מקבל עוד אלף, ובסך הכל הצטברו אצלי שלושת אלפים.  וכל הלאה.  זה מתואר בטבלה הבאה:

צעד סך הכל
1 1,000
2 2,000
3 3,000
4 4,000
5 5,000
6 6,000
7 7,000
8 8,000
9 9,000
10 10,000
11 11,000
12 12,000

העיקרון של גדילה אקספוננציאלית הוא גם פשוט. במקום תוספת קבועה, מכפלה קבועה. בכל יחידת זמן מכפילים את מה שיש לי בגורם קבוע. למשל, אני יכול לחתום על חוזה כזה: בחודש הראשון אני אסתפק בעשרה שקלים בלבד. פי 100 פחות מבדוגמה הקודמת. אבל בכל חודש אני אקבל כפול מהחודש הקודם. מה שקורה מתואר בטבלה הבאה:

צעד סך הכל
1 10
2 20
3 40
4 80
5 160
6 320
7 640
8 1,280
9 2,560
10 5,120
11 10,240
12 20,480

בהתחלה זה נראה שיצאתי פראייר. אבל אחרי 11 משכורות זה כמעט שווה, ובמשכורת ה-12 אני כבר מקבל הרבה יותר.

וזה רק ממשיך לגדול משם.  בחודש ה-13 כבר יהיו לי 40,960 שקלים (לעומת 13,000 בלבד עם משכורת לינארית).  בחודש ה-14 יהיו 81,920 שקלים (לעומת 14,000).  אחרי 18 חודשים אני כבר אעבור את המיליון, ואקבל במצטבר לא פחות מ-1,300,480 שקלים — פי 72 יותר ממה שהייתי מקבל במקרה הלינארי.

אז זה הכוח של גדילה אקספוננציאלית.  מתחיל לאט, אבל אז ממריא בקצב הולך וגובר.  וזה החשש מהמגפה.  היא מתחילה בקטן, כמה מקרים בודדים, ואז כמה עשרות, ואז כמה מאות.  אבל אם הגדילה היא אקספוננציאלית, תוך שבועיים שלושה זה יכול להגיע לעשרות אלפים ומאות אלפים ומיליונים.  וזה חשש משמעותי, כי באופן אינטואיטיבי נראה שהמודל האקספוננציאלי הוא הנכון במקרה של מגפה.  מתחילים מחולה אחד.  הוא מדביק שניים נוספים.  כל אחד מהם מדביק עוד שניים, בסך הכל 4 נוספים.  הם מדביקים 8 נוספים.  בכל צעד מספר הנדבקים מוכפל פי 2: גדילה אקספוננציאלית.

אבל האם זה באמת מה שקורה? באמת כל כמה ימים המספר מוכפל פי 2?

הבעיה היא שקשה להסתכל על נתונים אקספוננציאליים.  אם נצייר מזה גרף, המספרים האחרונים כל כך גדולים יחסית לראשונים שפשוט לא נראה את הראשונים.  הנה הגרף שמראה את התפשטות מגפת הקורונה בעולם, בלי סין (כלומר הגל השני, הנוכחי, של המגפה, אחרי שהיא כבר די נעצרה בסין).  זה לא שלא היו מקרים בסוף פברואר ובחצי הראשון של מרץ.  פשוט הם כל כך מעטים לעומת מה שקורה בימים האחרונים, שלא רואים אותם.

 

corona-wo-china-lines

הפתרון הוא להציג את הנתונים בסקלה לוגריתמית.  "לוגריתמי" זה ההיפך מ"אקספוננציאלי".  אנחנו עדיין מראים בדיוק את אותם הנתונים.  אבל במקום שהציר האנכי ישקף את הערכים עצמם, הוא משקף את הצעד שבו הם התקבלו.  תסתכלו על הציר בצד שמאל. בהצגה הזו, בסקלה לוגריתמית, מרחקים קבועים לא משקפים קפיצות קבועות של 20,000.  במקום זה הם משקפים מכפלות קבועות של פי 10.  אז בחלק התחתון אפשר לראות מספרים קטנים באופן מפורט, והם לא נעלמים לנו, ובחלק העליון עדיין רואים את המספרים הגדולים.

logrow-wo-china-cln

והנה השוס.  הדבר הכי חשוב הוא שאם הנתונים באמת גדלים בצורה אקספוננציאלית, כשנציג אותם בסקלה לוגריתמית נקבל קו ישר.  למה? כי גדילה אקספוננציאלית אומרת שעם כל צעד ימינה בציר הזמן, נכפיל בקבוע בציר הערכים.  אבל בסקלה לוגריתמית הרי הכפלה בקבוע מיתרגמת לצעד קבוע כלפי מעלה.  אז צעד ימינה גורר צעד למעלה, שני צעדים ימינה זה שני צעדים למעלה, וכך הלאה — קו ישר.

וקו ישר זה דבר שקל לראות בגרף.  אתם יכולים לקחת סרגל ולנסות להתאים אותו לגרף כדי לראות איזה קטעים בו ישרים.  סתאאםםם, עשיתי את זה בשבילכם.  הנה הגרף שוב, עם סימון של הקטעים הישרים.

 

logrow-wo-china

אז מה שאפשר לראות הוא שבהתפרצות המגפה בעולם, אחרי שהיא דעכה בסין, יש שתי פאזות אקספוננציאליות.  הראשונה הייתה מה-30 בינואר עד ה-20 בפברואר.  בתקופה הזו, שאורכה 21 יום, מספר מקרי הקורונה גדל מ-131 ל-1212.  עדיין מספרים קטנים, אבל בכל זאת גדילה אקספוננציאלית.  אם עושים את החשבון יוצא שמספר החולים גדל פי 1.1118 כל יום, שזה גדילה ב-11.18% כל יום.  באופן מצטבר, מספר המקרים הכפיל את עצמו כל שבוע.

הפאזה השנייה התחילה ב-20 בפברואר ופחות או יותר נמשכת עד עכשיו (עם אולי סימן קל להקטנה בקצב).  בתקופה הזו, שאורכה 25 יום, מספר המקרים גדל מ-1212 ל-101,592.  זה עלייה פי 1.1938 כל יום, או עלייה של 19.38%.  בקצב כזה, מספר המקרים מכפיל את עצמו כל 4 ימים.  אם זה ימשיך כך, נגיע למיליון חולים תוך טיפה פחות משבועיים.

במקביל, גם מספר המתים עולה באופן אקספוננציאלי.  והקצב של העלייה במתים גבוה מהקצב שבו מספר החולים עולה.  ב-14 בפברואר היו רק 3 מתים.  ב-16 במרץ היו כבר 3936.  העלייה הזו על פני 31 יום שקולה לעלייה פי 1.2606, או ב-26.06%, כל יום.  בקצב כזה, מספר המתים מכפיל את עצמו כל 3 ימים.  אם זה ימשיך בקצב הזה, נגיע למיליון מתים בערך בעוד 3.5 שבועות.

זו הסיבה להיסטריה ולצעדי החירום בכל העולם.  לא רוצים שזה ימשיך בקצב הזה.

בשביל האפקט הדרמטי הייתי צריך לעצור כאן.  אבל האמת היא שלא לגמרי בטוח שצעדי החירום הקיצוניים מוצדקים.  יש סימנים ראשונים שהמצב ישתפר בקרוב.  בסין השלב האקספוננציאלי היה כנראה פחות מ-3 שבועות, ואז זה התחיל להתמתן.  בקוריאה גם היה שלב אקספוננציאלי קצר, אחריו המשך גדילה לינארית למשך שבוע, ומאז זה התמתן מאוד.  בשתי הארצות הבעייתיות ביותר כרגע, איטליה ואירן, קצב הגדילה נראה לינארי בימים האחרונים.  בכל המקרים האלה יתכן שבלימת המגפה הייתה תוצאה של פעולות נמרצות להקטין את המגע בין בני אדם כדי להקטין את מקרי ההידבקות.  אבל ביחד עם זה אולי הייתה השפעה גם לכך שהנגיף התחיל למצות את מי שהוא יכול להדביק.  את זה יהיה קשה לברר בוודאות, אבל יש בהחלט מקום לקוות ואפילו לצפות שאכן לא נגיע למספרים הגבוהים שהוזכרו לעיל.

מקורות

כמו בפוסט הקודם, הנתונים מהדף המוקדש למגיפת הקורונה באתר worldometer.

למי שמודאג, כדאי גם לקרוא את הראיון עם מיכאל לויט, חתן פרס נובל, שאומר שהמגפה בשלבי דעיכה.

לדאוג או לא?

עוד לא התאוששנו מהבחירות (או ניתחנו את התוצאות) וכבר נחת עלינו עניין חדש — משבר הקורונה.  נגיף הקורונה הופיע בסין בדצמבר 2019, וכיום הוא כבר נחשב למגיפה עולמית.  אני חוזה שהרבה גרפים בנושאי כלכלה וחברה בשנים הבאות יכללו התייחסות למגפת הקורונה.

בעצם לקורונה יש השפעות בשלושה תחומים עיקריים: בריאות, היסטריה, וכלכלה. הפוסט הזה יתמקד בעיקר בבריאות. הוא שונה משאר הפוסטים בבלוג בכך שהנתונים שיוצגו הם בינלאומיים ולא מהארץ.

כפי שצוין, המגפה התחילה בסין.  הגרף הבא מראה את ההיסטוריה של התפתחות המגפה שם. זה גרף מצטבר שמראה את הגידול במספר מקרי הקורונה הכולל לאורך הזמן.  בכל רגע בזמן ניתן לחלק את מקרי הקורונה שהתגלו עד אותו רגע ל-3 קבוצות:

  1. אלה שכבר הבריאו
  2. אלה שנפטרו
  3. אלה שעדיין חולים

הגרף מראה את שלושת הקבוצות האלה בצבעים שונים. ניקח את ה-25.2.2020 בתור דוגמה. עד ליום זה אובחנו בסין 78,064 מקרי קורונה.  29,749 מהם, שזה כ-38%, כבר הבריאו.  2,715 מתו.  שאר ה-45,600 עדיין היו חולים באותו יום.

corona-china

מה שרואים בגרף הוא דינמיקה של מגפה לקראת סופה.  בהתחלה, מסוף ינואר לתחילת פברואר, הייתה עלייה תלולה בתחלואה.  (העלייה התלולה במיוחד ב-12.2.2020 נובעת מהכרה בכ-13 אלף מקרים על סמך סימפטומים למרות שלא בוצעה להם אבחנה מעבדתית.)  זה יכול היה להמשיך כך, אבל שלטונות סין התעשתו והציבו מגבלות חמורות על האוכלוסייה שמנעו הידבקות נוספת.  כתוצאה מספר המקרים החדשים התמתן, והחל מאמצע פברואר התקדמות המגיפה די נבלמה.  במקביל, בחצי השני של פרברואר ובתחילת מרץ רבים מאלה שחלו התחילו להבריא.  חלק קטן מתו.  כיום קצב ההבראה גבוה בהרבה מקצב ההדבקה, וניתן לצפות שתוך שבועות ספורים ישארו בסין חולים בודדים בלבד.  במצב כזה ניתן יהיה לסכם את אחוז התמותה במגיפה, כלומר האחוז של אלה שמתו מתוך כל הנדבקים.  לחילופין, אם המגפה תתפרץ שוב במחוז אחר יהיה גל נוסף באותה צורה.

גל כזה כבר קיים במדינות אחרות בעולם.  בקוריאה הדרומית הוא התחיל בחצי השני של פברואר, וכעת הוא כבר מתחיל להתמתן.  במקביל חולים מתחילים להבריא.  מספר המתים שם נמוך במיוחד.

corona-korea

ארצות נוספות שעושות כותרות הן איטליה ואירן.  באיטליה המגפה התחילה קצת יותר מאוחר, בתחילת מרץ, ועכשיו היא בשיא הגדילה שלה.  מספר המתים באיטליה גבוה יחסית (על כך בהמשך).

corona-italy

מהנתונים נראה שגם באירן המגפה התחילה רק בתחילת מרץ.  אבל זה לא מסתדר עם האחוז הגבוה של המבריאים: הפער בין הידבקות להבראה צפוי להיות לפחות 3 שבועות, לא שבוע אחד.  המסקנה היא שנתוני ההידבקות באירן חלקיים: המגפה פרצה כבר באמצע פברואר, אבל הם לא איבחנו את זה.  כתוצאה הם גם לא נקטו באמצעים להפחתת הידבקות.  זו הסיבה שלמרות שיש כבר מבריאים עדיין מספר החולים ממשיך לעלות בתלילות ולא מתחיל להתמתן.

corona-iran

אם שמים את כל זה ביחד מתקבל הגרף הבא שמתאר את מגיפת הקורונה העולמית.  הגל הראשון היה בסין.  אבל כשהסינים הצליחו להתגבר עליו, התחיל גל נוסף בכל העולם.  נכון להיום קצב העלייה בהדבקה גבוה יותר ממה שהיה בגל הראשון.  הוא גם גבוה מקצב ההחלמה.  בשבועות הקרובים ניתן לכן לצפות להמשך עלייה משמעותית במספר החולים.  אם בכל המדינות ינקטו באמצעים מתאימים, העלייה הזו תתמתן עוד כמה שבועות ואז גם מספר המבריאים יגדל.

corona-world

אז אם המגפה צפויה לדעוך תוך כמה שבועות, אולי כל ההיסטריה מוגזמת? לדעתי לא.  כי בלי ההיסטריה המגפה לא תדעך.  הצורה היחידה להקטין הידבקות במגפה היא לשנות את אורחות החיים — ובפרט לצמצם ואפילו לבטל אינטראקציות בין אנשים.  אבל זה בניגוד לאופי שלנו.  אז צריך ללבות את ההיסטריה, ולהסביר לאנשים שהבריאות שלהם ושל היקרים להם תלויה בזה, ואז אולי הם אכן יתנהגו כראוי.  למזלנו יש לנו ראש ממשלה שחלק ניכר מהקריירה שלו בנויה על הפחדות, אז הוא מקצוען בתחום.

ובמקרה שלנו הצורך בשינוי התנהגות גבוה במיוחד.  כפי שראינו לעיל שיעור התמותה במקומות שונים אינו זהה: בקוריאה הוא היה נמוך, ובאיטליה הוא גבוה.  אחד ההבדלים החשובים הוא ביכולת לטפל באותם אנשים שכן נדבקים, ובפרט באלה שחולים באופן קשה.  כיוון שמדובר בנגיף, אין בעצם תרופה שתרפא את המחלה.  מה שנותר הוא לתת תמיכה, ובמקרים קשים זה מחייב אשפוז במחלקות לטיפול נמרץ.  אם יש מספיק מקומות אשפוז, מטפלים בחולים ובסופו של דבר הרוב המכריע מתגברים ומבריאים.  אם אין מקום הרופאים נאלצים לבחור במי לטפל ואת מי להפקיר.  במובן הזה אנחנו כמו איטליה: מערכת הבריאות שלנו בעומס יתר גם בשגרה, כך שאין לה את מרווח הביטחון הנחוץ למקרי חירום.  הפתרון היחיד הוא להפחיד, ובגדול, בתקווה שהציבור ישנה את התנהגותו, מקרי ההידבקות יהיו מעטים, ומערכת הבריאות תוכל לעמוד בעומס ולא תתמוטט.

המחיר לכל זה יהיה מחיר כלכלי כואב.  הכלכלה כיום היא ברובה כלכלת שירותים.  אבל כשאנשים מסתגרים בבתים הם לא הולכים לבתי קפה, מופעים, ואירועי ספורט; כשעובדים מהבית לא משתמשים בשירותי הסעדה ונסיעות; תעשיית התיירות — טיסות, מלונות, מדריכים, וכל מי שתלויים בהם — סופגת מכה אנושה; ועוד ועוד.  עובדים רבים צפויים להיות מפוטרים, פשוט כי למעסיקים אין עבודה לתת להם ואין כסף לשלם להם.  עסקים רבים צפויים לפשוט את הרגל.  לממשלה יהיה קשה לפצות על זה גם אם היא תרצה, כי כשהכלכלה נעצרת גם הכנסות המדינה צונחות.

מה שבאופן מפתיע מקשר אותנו חזרה לבחירות.  מדינת רווחה סוציאל-דמוקרטית היא יקרה יותר, מחייבת יותר מיסים, אבל (כשהיא מנוהלת היטב) מתחזקת מערכת שירותים מקיפה ובעלת יכולת.  הגישה הניאו-ליברלית שמקדשת יוזמה פרטית ותחרות חופשית לא יכולה ליצור שירותים ציבוריים בקנה מידה גדול, כי זה לא כלכלי בשוטף.  ממשלה שנוקטת בגישה מצמצמת בעצם מהמרת שהמשבר לא יגיע בימיה אלא אולי בימי הממשלה הבאה.  אבל מפעם לפעם ההימור הזה נכשל בגדול, ואף פעם אי אפשר לדעת מתי זה יקרה.

מקורות

הנתונים מהדף המוקדש למגיפת הקורונה באתר worldometer.

אם תהייה כאן מגפת קורונה, איפה יאשפזו את החולים?

[עוד פוסט שהופיע בבלוג בדה מרקר לקראת הבחירות, מבוסס על פוסט שהופיע כאן לפני חצי שנה עם טוויסט עכשווי]

מערכת בחירות שלישית תוך שנה יוצרת אתגר למי שרוצה לדון בדברים בצורה עניינית. אבל לפעמים האקטואליה משתפת פעולה. הנושא החם בכל העולם כיום הוא משבר מגפת הקורונה – השפעת המדבקת שכבר נותנת את אותותיה בכלכלה העולמית. אצלנו אותרו עד כה מקרים בודדים והחליטו לשים תיירים חשודים בבידוד. אבל מה יקרה אם תתפרץ מגפה של ממש?

מגפות שפעת יש בכל שנה, וחלקן אפילו חמורות יותר (אם כי מדבקות פחות) מזו של וירוס הקורונה. וגם בלי בחירות זה מוביל לכתבות טלוויזיה על עומס בלתי נסבל בחדרי המיון ובמחלקות הפנימיות בבתי החולים, עם צילומים של עשרות חולים המאושפזים במסדרונות. התוצאה הבלתי נמנעת היא שיש גם עומס יתר על הרופאים והאחיות, שמתקשים לתת לחולים טיפול ראוי. אבל השאלה היותר חשובה היא איך הגענו למצב הזה?

נתונים על מיטות האישפוז בבתי החולים הכלליים (כלומר בלי מוסדות גריאטריים או לחולי נפש) מראים שמספר המיטות עולה כל הזמן. אבל בעצם מספר המיטות עצמו הוא לא הנתון המשמעותי. האוכלוסייה בישראל גם היא גדלה כל הזמן, וברור שכשהאוכלוסייה גדלה צריך יותר מיטות בבתי החולים. השאלה היא אם מספר המיטות גדל בקצב שמתאים לקצב גידול האוכלוסייה.

לכן במקום להסתכל על מספר המיטות, מה שמעניין הוא היחס בין מספר המיטות לגודל האוכלוסייה – למשל מספר המיטות לאלף נפש. כשמציירים גרף כזה עבור הנתונים שבידינו, רואים בבירור שניתן לחלק את ההיסטוריה של האישפוז בישראל לשני חלקים: מקום המדינה ועד המהפך בשנת 1977, ומהמהפך עד היום.

beds-klali-per-pop-mahapach

ב-29 השנים הראשונות של המדינה ממשלות מפא"י הצליחו לבנות בתי חולים בקצב שהאוכלוסייה גדלה, ומספר המיטות לאלף נפש נשאר בתחום שבין 3-3.3.  למרות גלי העלייה העצומים, למרות שלא היה כסף, למרות המלחמות והוצאות הביטחון, עמדו במשימה ובנו את מערכת הבריאות ביחד עם שאר המדינה.

43 השנים מאז המהפך של 1977 הן סיפור אחר לגמרי.  באופן מובהק הפסיקו להשקיע את אותם המשאבים, וכתוצאה מספר המיטות לאלף נפש הלך וירד שנה אחרי שנה.  כיום הוא הגיע כבר לפחות מ-1.8 מיטות לאלף נפש, שזה רק טיפה יותר מחצי ממה שהיה בשנת 1978.  אחת הסיסמאות במחאה החברתית של קיץ 2011 הייתה "זו לא טעות, זו מדיניות!".  הנתונים על מערכת הבריאות מראים שזו לא סתם סיסמה קליטה.  זה באמת כך באופן מילולי.

טיעון נגדי לסיסמה הזו היא שבכל העולם שיעור המיטות לנפש במגמת ירידה, וזה טוב – זה משקף יעילות של המערכת והקטנה בצורך באישפוז.  ואכן השוואה בינלאומית מראה שאנחנו קרוב לקצה התחתון של הסקלה מבין המדינות המפותחות, אבל לא הנמוכים ביותר.  ובכלל, יש הרבה גורמים שמשפיעים על הצורך במיטות אישפוז.  אחד הבולטים הוא מבנה האוכלוסייה.  בישראל האוכלוסייה צעירה יחסית ויש יחסית מעט זקנים.  כיוון שזקנים מתאשפזים יותר, נובע שבישראל אפשר להסתפק בפחות מיטות לנפש.

אבל יש עוד נתונים ששווה להסתכל עליהם.  מה שמשקף יותר טוב את תפקוד המערכת הוא לא מספר המיטות לנפש, אלא התפוסה שלהן.  ובמדד הזה אנחנו גבוהים באופן חריג.  לפי נתוני ה-OECD (ארגון שיתוף הפעולה הכלכלי של המדינות המפותחות), תפוסת המיטות בישראל היא 94%, בעוד הממוצע הוא רק טיפה יותר מ-75%.

intl-bed-occ

לכאורה תפוסה של  94% מראה שמנצלים את המשאבים נהדר, והמערכת מאוד יעילה, בניגוד למדינות אחרות שמבזבזות רבע מהמשאבים שלהן בממוצע.  אבל זה טיעון מטעה.  דרישות האשפוז הן לא קבועות, אלא משתנות עם הזמן.  חלק מהשינויים הם שינויים עונתיים, כמו מגפת השפעת שיש בכל חורף.  את זה אפילו ניתן לחזות במידת מה.  אבל יש גם שינויים שאי אפשר לחזות, כמו למשל אסונות טבע, או מלחמות, או מגפות עולמיות כמו מגפת הקורונה.  כשמשהו כזה קורה, צריך בבת אחת לאשפז הרבה יותר מכרגיל.  אם התפוסה הממוצעת הרגילה היא 75%, יש איפה לאשפז את החולים הנוספים.  את התפוסה הממוצעת היא 94%, אין איפה לאשפז אותם.

המסקנה היא שעבור התנאים בארץ — הצרוף של התפלגות הגילים והנהלים הרפואיים ועוד המון גורמים שאני בכלל לא יודע עליהם — כמות המיטות שיש לנו היא רק קצת יותר ממה שדרוש בתקופות של מינימום צורך.  היא לא יכולה להספיק בתקופות של צורך מוגבר.  ואגב, מיטות הם רק חלק מהסיפור: לא פחות חשוב המחסור בתקנים של רופאים ועוד יותר מכך של אחיות.  מכל זה נובע שמדיניות הצמצום של ממשלות הליכוד לדורותיהן משקפת הימור עצום.  עד עכשיו המחיר היה טיפול לקוי בזקנה במסדרון וכתבות שליליות בטלוויזיה.  אם יהיה אסון כולנו נשלם מחיר הרבה יותר גבוה.

מקורות

ראו בפוסט הקודם.

עשור לנתניהו, עשור למשבר הדיור

[הראשון בסדרת פוסטים לקראת הבחירות שמתפרסמת בבלוג בדה-מרקר]

שלוש מערכות בחירות תוך שנה מעמידות אתגר לא פשוט בפני מי שרוצה לכתוב על שיקולים ענייניים. מה אפשר לחדש שעוד לא נאמר בפעמיים הקודמות?  בראשון בסדרת טורים מעכשיו עד הבחירות, אני חוזר לנושא שכבר הוזכר – משבר הדיור – ומנסה להאיר אותו מכיוונים נוספים תוך עדכון הנתונים.

משבר הדיור הוא לא רק הנושא הכלכלי המשמעותי ביותר בתקופת נתניהו, הוא גם מלווה את כל התקופה הזו מראשיתה.  כשנתניהו חזר ללשכת ראש הממשלה בשנת 2009 מחירי הדיור היו כבר במגמת עלייה ברורה.  התגובה הממשלתית בכל התקופה הייתה שאם המחירים עולים סימן שיש יותר ביקוש מהיצע, והפתרון הוא לבנות יותר.  הנתונים מראים כישלון מהדהד במימוש המטרה הזו.

אבל מה שיפה במיוחד הוא שבמקרה הזה ניתן לעשות השוואה בין ארבע ממשלות שעמדו בפני משברי דיור לאורך השנים.  שלוש מתוכן בנו הרבה וסיפקו את הצרכים. ממשלת נתניהו המתמשכת נכשלה.

  • לממשלות מפא"י השנואות היו אולי הרבה חסרונות, אבל הם ידעו לבצע. תזכורת: בשנת 1949 אוכלוסיית המדינה גדלה ב-25% תוך שנה אחת, חלקית תוך כדי מלחמה. אין דבר כזה בשום מקום.  בשנות ה-50 וה-60 היו גלי העלייה ההמונית. נכון שבהתחלה העולים שוכנו במעברות בתנאים קשים, אבל כתוצאה מהשקעה מסיבית בבנייה הם עברו לשיכונים תוך שנים ספורות.
  • בשנת 1990 התחיל גל העלייה הגדול ממדינות ברית המועצות לשעבר. תוך שנתיים הגיעו לארץ כ-400,000 עולים (גידול אוכלוסייה של "רק" 5% בשנה), והיה צריך לספק להם מגורים.  שר השיכון שרון בממשלת שמיר פתח במבצע בנייה ממשלתית של דירות 3 חדרים במחוז דרום והקפיץ את קצב הבנייה פי 3 תוך שנה. לשם כך תקציב משרד השיכון הוגדל ונהיה גבוה אפילו מתקציב הביטחון.
  • כמה שנים מאוחר יותר ממשלת רבין השכילה לתמרץ את שוק הבנייה כולו, ולהכפיל את קצב בניית הדירות. נבנו דירות בכל הגדלים בכל המחוזות, כשהרוב בנייה פרטית ולא ממשלתית, ואפילו תוך מגמת ירידה בתקציב משרד השיכון.  זו הדוגמה הבולטת והמרשימה ביותר של איך לעשות דברים נכון – במקום לבנות דירות לא אטרקטיביות בבנייה ממשלתית, לפעול להסרת חסמים והשקעה בתשתיות.
  • במשבר הדיור הנוכחי קצב הבנייה גדל בכ-40% מ-2008 ל-2012, ומאז הוא די תקוע.  בגרף שמראה את קצבי הבנייה בעבר בקושי רואים את זה.  אחד הגורמים: תקציב משרד השיכון מדשדש לאורך כל התקופה בתחתית סולם העדיפויות. אין בנייה ציבורית, אין פיתוח יעיל של תשתיות למגורים (כבישים בשכונות, מבני ציבור, מרכזי תעסוקה, תחבורה ציבורית, מים וביוב).

rate-app

אז מה הממשלה כן עשתה? למשל הקימה את מטה הדיור. לפני שבועיים פרשה סגנית ראש מטה הדיור מירי כהן, וראיון איתה שפורסם בדה מרקר מאפשר לראות מה הגוף הזה עשה בארבע השנים האחרונות.  הקו העיקרי שלה בראיון היה שמתכננים המון, ואו-טו-טו גם יבנו המון, וכל הבעיות יפתרו.  אז זהו, שלא.  מתכננים המון כבר מאז 2012, ויש כבר עודף תכנון של מאות אלפי דירות שלא נבנו. אבל קצב התחלות הבנייה לא עולה.  בשנים האחרונות הוא אפילו ירד קצת.  כל התירוצים לא ישנו את השורה התחתונה: הממשלה נכשלה בהגדלת קצב הבנייה ובפתרון משבר הדיור.

plan-vs-start

לא רק שהממשלה נכשלה בפתרון משבר הדיור, ה"פתרונות" שלה גם גורמים נזק.  בעצם כמה סוגים של נזק.

  • הנזק המידי והברור ביותר הוא למי שרוצים לקנות דירה ואינם יכולים לעשות זאת בגלל המחירים העולים. זה נזק שיתוקן כשהמשבר סוף סוף ייפתר.
  • הנזק השני הוא לאלה שבכל זאת קנו דירות במחירים גבוהים. כדי לממן את הדירות הם נאלצו לקחת משכנתאות מוגדלות.  הנתונים מראים שבעשור האחרון החוב הממוצע של משק בית בישראל יותר מהוכפל, בעיקר בגלל עליית המשכנתאות.  המשכנתאות האלה יוסיפו להעיק ב-20-30 השנים הבאות.
  • הנזק השלישי והגדול ביותר הוא תכנון היתר שמנהל הדיור כל כך מתגאה בו, ובמיוחד תכניות הענק הבלתי נגמרות שמקודמות על ידי הותמ"ל (הוועדה למתחמים מועדפים לדיור). הותמ"ל היא ועדת-על, שיש לה סמכות לאשר תכניות בסתירה לתכניות מתאר ארציות ומחוזיות.  תכניות המתאר האלה הן תוצאה של תהליך תכנון מבוקר, שנועד לקחת את כל השיקולים בחשבון ולהגיע לפשרות מיטביות.  הותמ"ל, לעומת זאת, נועדה בהגדרה להקריב את שיקולי התכנון הרגילים על מזבח הוספת דירות במהירות.  התוצאה היא תכניות בעייתיות, למשל בגלל היעדר קידום מקביל של אמצעי תחבורה ופתרונות תעסוקה.  חלק גדול מהתכניות האלה לא יקרמו עור וגידים בשנים הקרובות, אבל הן תשארנה על המדף ותפגענה במימוש העתידי של תכניות המתאר.  הילדים והנכדים שלנו עוד יסבלו מזה.

כבר 10 שנים שממשלות נתניהו מתברברות סביב שוק הדיור ומנסות להוריד מחירים ללא הצלחה.  כיום הגענו כבר למצב שהמחירים הגבוהים הם הבעיה הקטנה.  התוצאות ההרסניות של הפעולות הלא מוצלחות של ממשלות נתניהו בניסיון לפתור את משבר הדיור יהיו איתנו עוד שנים רבות, גם אחרי שהמחירים ירדו.  לתקן אותן יהיה הרבה יותר קשה.

מקורות

הגרף הראשון מנתוני הלמ"ס על בינוי.

הגרף השני מנתונים של מינהל התכנון. הנתון של התחלות בנייה בכל שנת 2019 עוד לא פורסם, אז השתמשתי ב-4/3 פעמים נתוני 3 הרבעונים הראשונים.

הנתונים על הדירות שנבנו בתקופות שרון (כשר השיכון) ורבין מוצגים בפוסטים קודמים על גודל ועל ייזום ומיקום. הנתונים על משכנתאות גם מפוסט קודם.  גם על תקציב משרד השיכון היה פוסט.  והיה גם פוסט מפורט על משבר הדיור והותמ"ל.

שחיקת מורים

לפני שנתיים וחצי כתבתי על השחיקה שחווים מורים, ועל כך שזה גורם להם לפרוש מהוראה לפני שהגיעו לגיל הפרישה (שאצל הרוב המכריע של המורים, שהן בעצם מורות, הוא 62). זה התבסס על נתונים שהתנועה לחופש המידע קיבלה ממשרד החינוך. הנתונים הראו שרק 8% מגיעים לגיל הפרישה, לעומת 50% שפורשים בפרישה מוקדמת (שאפשרית החל מגיל 50) ועוד 30% שפורשים פרישה מרצון (שאפשרית מגיל 60).

לפני כמה חודשים ביקשתי (בעזרת התנועה לחופש המידע) ממשרד החינוך נתונים מעודכנים, וגם פילוח של מידע על פרישה של מורים חדשים ומורים שעברו הסבה אקדמית. זה עבד רק בצורה חלקית. קיבלנו נתונים מעודכנים כמו הקודמים, שמראים שבערך אותם אחוזים פורשים מהסיבות השונות כל שנה. אבל הם טענו שהם לא שומרים נתונים נפרדים על אקדמאים שעברו הסבה, והתעלמו מהשאלה על פרישה של מורים חדשים.

אבל דיון משפחתי על הנושא הוביל לכתבה של גיל גרטל בשיחה מקומית, ומשם לנתונים של הלמ"ס שכן כוללים מידע על פרישה של מורים חדשים. וכידוע מנתונים כאלה קצרה הדרך ליצירת גרף.  הנה הוא:

ret-new

ראשית הבהרה: הנתונים של הלמ"ס הם בעצם לא עבור מורים אלא עבור "עובדי הוראה".  זה כולל גם מנהלים, גננות, מפקחים, ועוד. אני חושב שמורים הם הרוב.  בנוסף, הצורה שבה מחליטים שמישהו עזב היא שהוא לא מופיע בקובץ הנתונים במשך שנתיים.  לכן אין מידע על מורים חדשים בשנים 2017-2018 שעזבו תוך שנה, כי עדיין אי אפשר לדעת. בדומה אין מידע על מורים חדשים מאז 2015 שעזבו אחרי 3 שנים.

אבל מה שכן אפשר לראות הוא שכל שנה כ-4% מעובדי ההוראה פורשים, ושאצל עובדי הוראה חדשים האחוזים הרבה יותר גבוהים: כ-11% פורשים תוך שנה, וכ-18% תוך 3 שנים.  בתחילת המאה השיעורים היו יותר גבוהים, ואולי יש מגמת עלייה קלה בשנים האחרונות. אחת ההשלכות היא כמובן שצריך לגייס יותר מורים חדשים, כי הם צריכים להחליף לא רק מורים ותיקים אלא גם מורים חדשים קודמים שלא החזיקו מעמד.

מקורות

הודעה לעיתונות 171/2019 של הלמ"ס.

יצוין שההשוואה עם נתוני הפרישה של משרד החינוך לא ברורה. בנתוני משרד החינוך מדובר על פילוח של 2200-2400 מורים פורשים כל שנה. בנתוני הלמ"ס מדובר בשנים האחרונות על 5000-7000 עובדי הוראה שעזבו כל שנה.

שינוי מגמה?

כמדי חצי שנה התפרסם לפני שבוע סקר TGI על חשיפה לעיתונות ולרדיו.  מעבר לעניין הכללי על מצב העיתונות, הסקר הזה מעניין דווקא עכשיו משתי סיבות נקודתיות:

  • הגשת כתב האישום נגד נתניהו ומוזס בתיק 2000. איך אם בכלל  זה ישפיע על מעמדו של ידיעות אחרונות? ועל ישראל היום?
  • בשנים 2016-2018 הייתה צניחה משמעותית בחשיפה של ישראל היום וידיעות אחרונות, וב-2018 החשיפה הכוללת לעיתונות ירדה בפעם הראשונה אל מתחת ל-50%. בסקר של לפני חצי שנה היה נראה שהמגמה התהפכה, ועכשיו אפשר לראות אם זה אמיתי.

אז הנה הנתונים החדשים, יחד עם נתונים היסטוריים מיותר מעשרים שנה אחורה:

exp-tot

אז עושה רושם שבאמת היה שינוי מגמה, והעלייה בחשיפה נמשכת. יתכן שזה קשור לשנה הפוליטית האינטנסיבית שעברה עלינו, עם שתי מערכות בחירות, ומודעות גוברת לבעיה של פייק ניוז במקורות אלטרנטיביים.  בהנחה שהמערכת הפוליטית תתיצב מתישהו, נוכל לראות מה יקרה לעיתונות בתנאים יותר נורמלים.

אשר לידיעות, עוד מוקדם לומר. החשיפה לעיתון גדלה במקצת יחסית ללפני חצי שנה. אבל יש להניח שההשפעה של מצבו המשפטי של מוזס עוד לא באה לידי ביטוי.  והשאלה היותר גדולה היא מה יקרה אם וכאשר הוא יעזוב. לזה נצטרך לחכות לסקרים הבאים.

מקורות

סקרי TGI כפי שהם מצוטטים בעיתונות. (מה שהופך את זה לנתונים רקורסיביים על עצמם 🙂

 

רוח צה"ל

[גרסה מורחבת במקצת של טור שפורסם בבלוג בדה-מרקר]

במלחמות הורגים אנשים. אבל יש מוסכמות לגבי איך מותר ואסור להרוג. בפרט אסור להרוג אזרחים שאינם משתתפים בלחימה, ואם עושים זאת זה נחשב לפשע מלחמה ובמקרים קיצוניים אף לפשע נגד האנושות – ויש בית דין בינלאומי מיוחד בהאג שנועד לשפוט מקרים כאלה.

אצלנו הדברים באים לידי ביטוי בקוד האתי של צה"ל, שמנוסח במסמך הקרוי רוח צה"ל. המסמך כולל שלושה ערכי יסוד (הגנת המדינה, אזרחיה ותושביה; אהבת המולדת ונאמנות למדינה; כבוד האדם) ועשרה ערכים פרטניים (דבקות במשימה וחתירה לניצחון; אחריות; אמינות; דוגמה אישית; חיי אדם; טוהר הנשק; מקצועיות; משמעת; רעות; שליחות). לכל ערך מוצמד גם הסבר קצר. כך למשל הערך של חיי אדם מוגדר "החייל ינהג באופן מושכל ובטיחותי בכל פעולותיו, מתוך הכרה בחשיבותם העליונה של חיי אדם. בעת לחימה יסכן את עצמו ואת רעיו במידה הנדרשת לביצוע המשימה." במילים אחרות, זה מתייחס לחיי החיילים שצריך לשמור עליהם. אבל מיד אחריו בא הערך של טוהר הנשק, שהוא "החייל ישתמש בנשקו ובכוחו לביצוע המשימה בלבד, אך ורק במידה הנדרשת לכך, וישמור על צלם אנוש אף בלחימה. החייל לא ישתמש בנשקו ובכוחו כדי לפגוע בבני אדם שאינם לוחמים ובשבויים, ויעשה כל שביכולתו למנוע פגיעה בחייהם, בגופם, בכבודם וברכושם."

כמה מזה מחלחל אל חיילי צה"ל בפעילותם המבצעית? המכון הישראלי לדמוקרטיה פרסם לפני כמה שבועות סקר מיוחד שנערך על ידי עידית שפרן גיטלמן. הסקר עוסק בערכים של חיילים המשרתים בתפקידי לחימה, והקיף 504 חיילים שרובם כבר השתחררו מצה"ל. חלק חשוב בסקר עסק בקונפליקט שבין ערכי מוסר לבין פעילות מבצעית, ובפרט בשאלה האם החשש מהסתבכות משפטית משפיע על הפעילות המבצעית.

אבל אותי עניין יותר סולם הערכים של החיילים כפי שהוא בא לידי ביטוי בסקר. לוחמים שהשתתפו בסקר התבקשו לבחור את שלושת הערכים (מתוך עשרת הערכים של רוח צה"ל) שלדעתם הם החשובים ביותר. הגרף הבא מפלח את התוצאות לפי השיוך הפוליטי של החיילים למחנות השמאל, המרכז, והימין.

values-lr

התוצאות הן שעל חלק מהערכים יש הסכמה, ובעיקר הסכמה שהם לא כל כך חשובים: ערכים כמו אמינות, דוגמה אישית, משמעת, ושליחות. גם על החשיבות של מקצועיות יש הסכמה, ברמה גבוהה יותר מארבעת הערכים הקודמים. אבל לגבי כמה ערכים יש חוסר הסכמה משמעותי. כך חיי אדם וטוהר הנשק הם באופן מובהק ערכים של השמאל, ולא כל כך מעניינים חיילים שמזדהים עם הימין. דבקות במשימה ורעות, לעומת זאת, הם ערכים שמדברים יותר לימין. גם אחריות זכתה ליותר אהדה בימין, אבל ברמת התמיכה נמוכה יחסית.

פילוח של התוצאות לפי רמת דתיות הוביל לתוצאות צפויות אם כי פחות מובהקות. דבקות במשימה היה הערך היחיד שהבדיל באופן גורף בין חיילים דתיים יותר לחיילים דתיים פחות וחילונים. שיא התמיכה ברעות שייך דווקא למסורתיים-דתיים, וטיפה פחות אצל דתיים. מנגד שיא התמיכה בחיי אדם ובטוהר הנשק שייך למסורתיים לא דתיים, וטיפה פחות אצל חילונים. מכל מקום הפערים היו קטנים מהפערים בין ימין ושמאל.

values-dat

סדרת שאלות נוספת שהדגימה את נושא הערכים עסקה בעמדה כלפי העמדה לדין של חייל שביצע פעולה מסוימת. הפעולות שהוזכרו יצגו מנעד רחב ביותר: לקיחת מזכרת כמו מאפרה מחיפוש בבית פלסטיני, הפעלת כוח רב נגד פלסטיני שלא פגע בחיילים, הריגת אזרח פלסטיני מתקרב שלא נשמע להוראה לעצור, וירי בחשוד שניסה לבצע פיגוע אבל כבר נוטרל.

indict-det

דווקא השאלה הראשונה, על לקיחת מאפרה בעת חיפוש, הניבה את ההסכמה הרחבה ביותר בין חיילים ממחנה הימין וחיילים ממחנה השמאל: 71-76% מהמשיבים חשבו שיש להעמיד חייל כזה לדין.

בשאלות שנגעו לפגיעה בפלסטינים לא הייתה הסכמה כזו. למשל במקרה של הפעלת כוח רב כנגד פלסטיני שלא פגע בחיילים, 82% מהחיילים שמזדהים על השמאל חשבו שיש מקום להעמדה לדין, אבל רק 53.5% מחיילים המזדהים עם הימין חשבו כך.  כשחיילים בתפקידי לחימה נשאלו אם צריך להעמיד לדין חייל שהרג אזרח פלסטיני שהתקרב אליו ולא נשמע להוראה לעצור, 72.5% ו-66% מהחיילים המשתייכים למחנות הימין והמרכז בהתאמה חשבו שלא צריך להעמיד אותו לדין. בשמאל חשבו כך רק 40%.

בשאלה האחרונה, בנוגע לירי על מחבל מנוטרל, 61% מהחיילים המזדהים עם הימין חשבו שלא צריך להעמיד לדין, לעומת 35% שחשבו שכן. במרכז ובשמאל היחס היה דומה אבל בכיוון ההפוך: 63% ו-70.5% בהתאמה חשבו שצריך להעמיד לדין מי שירה במחבל מנוטרל. קצת פחות מאלה שחשבו שצריך להעמיד לדין על גניבת מאפרה.

מקורות

כאמור המקור לנתונים הוא סקר של המכון הישראלי לדמוקרטיה.

בחזרה לפיזה

סופסוף פורסמו תוצאות מבחני פיזה של 2018. היה שווה לחכות. [הדברים הבאים פורסמו גם בבלוג בדה מרקר, בשני חלקים.]

התוצאות לא החמיאו לישראל, ואפילו צוין כי הייתה הידרדרות בתוצאות (שלא היו כל כך טובות מלכתחילה). אבל כדי לגבש דעה יותר מבוססת צריך לעשות שני דברים. האחד, להשוות את התוצאות מכל השנים בישראל ובמדינות ה-OECD, כדי לראות מה המגמות באמת. ושניים, להסתכל בציונים עצמם ובחיתוכים השונים של התוצאות. החדשות הטובות הן שלא כל המגמות גרועות כמו שהן נראות במבט ראשון, כפי שיפורט בהמשך. החדשות הרעות הן שמצב התלמידים החלשים אצלנו הרבה יותר גרוע ממה שהוא נראה במבט ראשון.  אבל מצד שני אולי זה לא באמת כל כך משמעותי.

נתחיל בתוצאות מבחן הקריאה, שהן הטובות ביותר. אבל ראשית, צריך להבין איך מציגים את הנתונים. תזכורת: לכל שאלה במבחן מיוחסת רמת קושי, ולפי התשובות לשאלות מעריכים את הרמה של כל תלמיד. הסקלה הבסיסית היא של 6 רמות, מ-1 הנמוכה ביותר עד 6 הגבוהה ביותר, ובנוסף רמה של "פחות מ-1" עבור אלה שהישגיהם היו נמוכים עד כדי כך שקשה לכמת אותם.  הפרשנות של הרמות היא שרמה 2 היא הרמה הנדרשת הבסיסית ביותר, רמה 3 זה כבר סביר, ורמות 5 ו-6 הם מצטיינים. רמה 1 נחשבת בעייתית ומצביעה על צפי לקשיים בהשגת עבודה ובכלל בהתמודדות עם העולם המודרני. במשך השנים חילקו אותה לתת רמות (1b, 1a, ו-1c). הרמה של פחות מ-1 כמובן עוד יותר גרועה.

כדי להראות בצורה נוחה את שיעור התלמידים ברמות גבוהות לעומת נמוכות, התצוגה הגרפית מראה את התפלגות התלמידים בין הרמות יחסית לגבול בין רמה 1 לרמה 2. כך ניתן בקלות לראות את האחוז שהם ברמה 2 ומעלה (צד ימין של הגרף) והאחוז שהם ברמה 1 ומטה (צד שמאל של הגרף). הסך הכל של שני הצדדים הוא כמובן 100%.

israel-read

התוצאות של ישראל במבחן הראשון שהשתתפה בו, בשנת 2006, היו גרועות ביותר. אבל בשלושת המבחנים הבאים היו תוצאות די טובות, עם 73-76% מהתלמידים ברמות 2 ומעלה. במבחן האחרון, זה של 2018, שיעור התלמידים ברמות האלה ירד אל מתחת לרף 70%, בהמשך למגמת ירידה מהשיא של 2012. אבל השוואה לתוצאות הממוצעות בכל מדינות ה-OECD מראה שמגמת ירידה קיימת גם שם ואינה ייחודית לישראל. ההבדל הוא רק ברמת הציונים, שאצלנו הם קצת יותר נמוכים.

דגם התוצאות במבחנים במתמטיקה שונה במקצת.  כאן ניתן לראות שיש הידרדרות קלה אך עקבית בתוצאות הממוצעות של מדינות ה-OECD.  התוצאות של תלמידי ישראל, לעומת זאת, היו במגמת השתפרות עד המבחן הקודם ב-2015. אבל במבחן של שנת 2018 התוצאות ירדו בחזרה לרמה קרובה למה שהיו בשנת 2012. וגם בשיא, התוצאות היו נמוכות לעומת ממוצע ה-OECD.

israel-math

ולבסוף, התוצאות במבחן במדעים.  הדגם הכללי במקרה הזה די דומה לזה בקריאה, פרט לכך שההפרש בין התוצאות בישראל לבין הממוצע של מדינות ה-OECD יותר גדול.  התוצאות בישראל היו במגמת שיפור מ-2006 ל-2012, והם במגמת ירידה בשני המבחנים שנערכו מאז. ירידה נרשמה גם בממוצע של ה-OECD, בעיקר מ-2012 ל-2015.

israel-sci

אז מה כל זה אומר לנו? באופן כללי, אם מסתכלים בכל תקופת המבחנים מאז 2006, יש מגמת שיפור בציונים של התלמידים הישראלים. הרמות הגבוהות ביותר התקבלו בשנת 2012 (בקריאה ומדעים) או 2015 (במתמטיקה). תוצאות המבחן האחרון פחות טובות משל הקודם או שני הקודמים, אבל מגמת ירידה כזו מאפיינת גם את הממוצע של כל מדינות ה-OECD.

מצד שני, למרות מגמת השיפור היחסי (או לחילופין ההידרדרות ביחד עם אחרים), הציונים של התלמידים הישראלים עדיין נמוכים ביחס לרוב מדינות ה-OECD האחרות. הבעיה העיקרית היא בפערים ובציונים העגומים של התלמידים החלשים ביותר.

נתונים מפורטים על התפלגות הציונים אינם מתפרסמים, אבל יש נתונים חלקיים. זה מה שמוצג בגרף הבא. אבל כדי להעריך אותם צריך קודם כל להבין איך הם מוצגים. הציון הממוצע הוא רק מספר אחד, שמשקלל את כל הציונים. אבל מה שמעניין אותנו הוא הפיזור של הציונים סביב הממוצע. מבחינה סטטיסטית אפשר לאפיין את הפיזור על ידי גודל שנקרא "סטיית התקן", שהוא בעצם הממוצע של עד כמה הציונים של תלמידים שונים רחוקים מהממוצע הכללי של כל הציונים. אבל זה שוב רק מספר אחד, שלא מאפשר הבחנה בפרטים. במקום זה התוצאות של מבחני פיזה מספקות נתונים על אחוזונים נבחרים של התפלגות הציונים.

במקרה שלנו, במבחן פיזה של שנת 2018 נבחנו בישראל 6623 תלמידים. אז יש לנו ערימה של 6623 ציונים. נסדר אותם מהציון הנמוך ביותר לציון הגבוה ביותר. בהינתן סדר כזה, נסמן למשל את הציון ה-662 בסדר, שהיה 296 נקודות במבחן הקריאה. זה האחוזון העשירי: 10% מהציונים קטנים ממנו, ו-90% גדולים ממנו. באופן דומה, הציון ה-1656 בסדר, שהיה 381 נקודות, הוא האחוזון ה-25, כי 25% מהציונים קטנים ממנו. הציון ה-3312 הוא החציון, או האחוזון ה-50: חצי מהציונים קטנים ממנו, וחצי גדולים ממנו.

הנתונים של מבחני פיזה כוללים את האחוזונים ה-5, 10, 25, 50, 75, 90, ו-95 של התפלגות הציונים. אני מציג אותם באופן הבא. הטווח מהציון של האחוזון ה-25 עד הציון של האחוזון ה-75, שזה האמצע של ההתפלגות ("גוף" ההתפלגות), מיוצג על ידי מלבן. בתוך המלבן הזה יש קו שמציין את הציון החציוני, ועיגול שמציין את הציון הממוצע. ה"זנבות" של ההתפלגות משני הצדדים מיוצגים על ידי קו בין האחוזונים ה-5 וה-25 משמאל, ובין האחוזונים ה-75 וה-95 מימין. על הקווים האלה מצוין המקום של האחוזונים ה-10 וה-90 בהתאמה. השוואה עם ציר הציונים מאפשר לקבל תמונה של התפלגות הציונים במבחן, ובפרט להשוות את ההתפלגות במדינות שונות.

pisa-read-2018-score-example-DM

הגרף מראה את התפלגות הציונים במדינות נבחרות במבחן הקריאה (התוצאות במבחנים במתמטיקה ובמדעים דומות). הוא כולל את רוב מדינות ה-OECD, הארגון לשיתוף פעולה כלכלי, ובפרט את מדינות מערב אירופה ואת ארה"ב. בנוסף הוא כולל חלק מהמדינות האחרות שהשתתפו במבחן פיזה, ובפרט את סינגפור (נציגת מדינות המזרח הרחוק שמככבות במבחן פיזה) וכמה מדינות מהמזרח התיכון (ירדן, קטאר, ואיחוד האמירויות).  כל המדינות מסודרות לפי הציון הממוצע.

pisa-read-2018-scores

מה שרואים בגרף הוא שיש שתי קבוצות של מדינות. בחלק העליון של הגרף נמצאות המדינות שתלמידיהן קיבלו ציונים טובים יחסית. האחוזון ה-5 בהתפלגות הציונים של המדינות האלה גבוה מציון 300, והאחוזון ה-95 הוא באזור ציון 650. בחלק התחתון של הגרף, לעומת זאת, התפלגות הציונים מוסטת לערכים נמוכים יותר: האחוזון ה-5 הוא בערך בציון 250, והאחוזון ה-95 הוא מתחת ל-600.

ישראל נמצאת באזור הגבול בין שתי הקבוצות. אם מסתכלים על הצד הימני של הגרף, נראה שהיא שייכת לקבוצת המדינות עם הציונים הגבוהים. האחוזון ה-90 בהתפלגות הציונים אצלנו שווה לזה של יפן, והאחוזון ה-95 שווה לזה של אירלנד, בריטניה, וגרמניה. באופן כללי, הציונים של התלמידים הטובים בישראל הם במקום טוב באמצע בין התלמידים הטובים של מדינות מערב אירופה, וגבוהים מממוצע ה-OECD.

אבל אם מסתכלים על הצד השמאלי של הגרף, נראה שישראל שייכת לקבוצת המדינות עם הציונים הנמוכים. האחוזון ה-5 אצלנו דומה לזה של ברזיל, וה-10 דומה לזה של רומניה; שניהם נמוכים מהאחוזונים המקבילים בירדן, ונמוכים דרמטית מממוצע ה-OECD.

אין אף מדינה אחרת שהמרחק בין האחוזון ה-5 לאחוזון ה-95 בהתפלגות הציונים שלה כל כך גדול. בהתאם, רוב הפרסומים על תוצאות מבחני פיזה אכן מציינים שהמדד שבו ישראל מצטיינת במיוחד הוא הפערים בין התלמידים הטובים והגרועים. מיחסים את זה לכך שהתלמידים הטובים הם היהודים, והחלשים הם הערבים. החרדים (ובפרט הבנים החרדים) לא משתתפים במבחן פיזה.  ההנחה הרווחת היא שאם הם היו משתתפים הציונים שלהם היו נמוכים עוד יותר.

מבחן פיזה אמור לבדוק מדגם מייצג של בני 15. כדי לוודא את זה הם סופרים כמה בתי ספר ותלמידים נופו מהמבחן למרות שעלו במדגם. ישראל מובילה בניפוי בתי ספר, אחרי ש-8.26% נופו (זה ערך מאוד חריג: במקום השני הולנד עם ניפוי של 5.05%). אנחנו במקום השני בניפוי תלמידים – 10.21%. בהערה בדו"ח פיזה מצויין השיעור הניפוי הגבוה נובע "מחוסר השתתפות של סוג מסוים של בתי ספר לבנים". לא ברור שהם מבינים באיזה סוג מדובר וכמה זה משפיע.

אבל מסתבר שפערים וניפוי הם לא המדדים היחידים שבהם ישראל חריגה.

בניגוד לשנים קודמות, השנה רוב המדינות ביצעו את מבחן פיזה באמצעות מחשב. דבר זה איפשר לאסוף נתונים שאי אפשר לאסוף עם שאלון נייר, כמו למשל הזמן שהושקע במילוי התשובות לשאלות. התפלגות הזמנים במדינות השונות מוצגת הגרף הבא. במקרה הזה הנתונים כוללים רק את האחוזונים 10, 50, ו-90, והם מוצגים על ידי קו שנמתח מהאחוזון ה-10 עד האחוזון ה-90, עם סימון של האחוזון ה-50 (החציון).

pisa-2018-time

מה שרואים הוא שהתפלגות הזמנים די דומה בכל העולם, ואין קשר חזק בין הזמן שהתלמידים משקיעים במתן התשובות לבין הציון שהם מקבלים. ברוב המדינות האחוזון ה-10 של ההתפלגות הוא באזור 30 הדקות. אבל יש כמה מדינות שבהן שיעור לא מבוטל של התלמידים הסתפקו בפחות זמן. בקטאר האחוזון ה-10 עמד על 20 דקות. בקוריאה 19 דקות. השיא, בהפרש ניכר, מוחזק בידי תלמידי ישראל, ש-10% מהם הסתפקו בפחות מ-8 דקות כדי לסיים את השאלון.

אם אתם אופטימיים חסרי תקנה, אפשר לפרש את זה בתור נתון שמשקף את יכולותיהם המופלאות של תלמידינו הטובים ביותר. אבל יותר סביר להניח שזה משקף אחוז גבוה יחסית של תלמידים שפשוט לא בא להם על המבחן הזה, ולא השקיעו בו מאמץ. הנתונים בדו"ח לא נותנים את הקורלציה בין השקעת הזמן והציון כך שאי אפשר לדעת. אבל אם באמת הציונים הנמוכים שייכים לאלה שלא השקיעו, אולי בעצם מצבם לא עד כדי כך גרוע.

עד כמה צריך לקחת את התוצאות האלה ברצינות, ומה צריך לעשות? פרסום תוצאות פיזה מספק הזדמנות מצוינת לעיתונים להעלות את נושא החינוך לכותרות ולדרוש פעולה כדי לשפר את הציונים. אבל צריך לזכור שהמטרה של מערכת החינוך היא לא לקבל ציונים גבוהים במבחני פיזה. המטרה של מערכת החינוך היא להעניק חינוך – לעזור לבוגרי העתיד לנהל את חייהם בצורה מושכלת, להכין אותם להשתלבות מוצלחת בעולם המודרני, להעניק להם ערכים, וכן, גם לצייד אותם בידע כללי. מבחני פיזה יכולים לשמש כתמרור שנותן סימן כלשהוא לגבי ביצועי המערכת. הסימן שאנחנו מקבלים הוא שבהחלט יש מקום לשיפור. אבל צריך להיזהר ולהשקיע בשיפור החינוך, לא בשיפור העמידה במבחנים.

מקורות

כרך I של תוצאות מבחני פיזה לשנת 2018.

הנתונים על תוצאות מבחן הקריאה מטבלה I.B1.1, תוצאות המתמטיקה מטבלה I.B1.2, ותוצאות המדעים מטבלה I.B1.3. הטבלאות האלה נותנות את החלוקה לרמות.

התוצאות על התפלגות הציונים במבחן הקריאה מטבלה I.B1.4.

נתונים על ההשתתפות והניפוי מטבלה I.A2.1.

נתונים על זמן התגובה מטבלה I.A8.15 (לא מופיעה בספר, נגיש בנפרד ברשת).

אז לאן נוסעים?

כמויות הנתונים שהלמ"ס אוספת הן בלתי נתפסות — הרים על גבי הרים של מספרים שמפרטים מה קורה בהמון נושאים ובכל מיני חיתוכים שונים. הבלוג הזה כמובן אפילו לא מגרד את פני השטח, ומסתפק כרגיל בהצגת המתווה הכללי בלבד. אבל מדי פעם שווה להסתכל על נתונים טיפה יתר מפורטים.

הדוגמה הנוכחית היא בנושא כלי רכב ונסועה, בהמשך לפוסטים קודמים. מסתבר שהלמ"ס מפרסמת בשנים האחרונות דו"ח שנתי שלם על נסועה, וטבלה 9 בו כוללת מידע מפורט ברמת העיר. אז התחלתי לחשוב על כך שבערים המרכזיות לא צריך לנסוע הרבה, כי הכל יחסית קרוב, וגם יש תחבורה ציבורית, אבל יש להניח שכמה שמתרחקים מהמרכז יש צורך ביותר נסיעות. טבלה 9 איפשרה לבדוק את זה.

הניסיון הראשון, לשרטט את כמות הנסועה לרכב כפונקציה של המרחק הפיזי מהמרכז (בנתוני הרשויות המקומיות של הלמ"ס יש נתון של מרחק מגבול מחוז תל-אביב), לא עלה יפה. אבל הניסיון השני, שהתבסס על מדד הפריפריאליות, הניב את הגרף הבא. מדד הפריפריאליות הוא סכום משוקלל של שני רכיבים. אחד מהם הוא המרחק ממחוז תל-אביב, ומשקלו 1/3. השני הוא מרחק משוקלל מכל הישובים האחרים, כאשר השקלול של כל ישוב נקבע לפי גודל האוכלוסייה שלו; המרחק המשוקלל הזה מקבל משקל של 2/3 בחישוב מדד הפריפריאליות.  מסתבר שבמדד הזה העיר המרכזית ביותר היא גבעתיים, ותל-אביב עצמה היא רק במקום השני. העיר הפריפריאלית ביותר היא אילת.

drive-periph

מה שרואים הוא מתאם שלילי מובהק בין פריפריאליות לנסועה (מקדם מתאם של 0.58-, ואם מתעלמים מהחריגים אילת, רהט, וכפר קאסם הוא עולה ל-0.69-). בערים המרכזיות ביותר — גבעתיים, תל-אביב, ורמת גן — הנסועה הממוצעת לרכב היא סביב 12,000 ק"מ לשנה.  באזור גוש דן זה 13-15 אלף ק"מ.  במחוזות הדרום והצפון זה 15-18 אלף.  שיא הנסועה שייך לרכבי רהט, שעושים בממוצע קרוב ל-22,000 ק"מ בשנה. אילת, שהיא שיאנית הפריפריאליות, היא חריג: הנסועה יחסית נמוכה (פחות מ-14,000), כי העיר די קטנה ובעצם אין לאן לנסוע בסביבה.

אז פריפריאליות אכן משפיעה — אנשים צריכים לנסוע יותר כדי לפצות על זה שהם מתחילים ממקום יותר נידח. אבל יש עוד דברים שיכולים להשפיע. למשל הכנסה: האם יותר כסף אומר גם יותר נסיעות? או אולי ההיפך? ומה עם כמות הרכבים? האם במקומות שיש בהם הרבה מכוניות גם נוסעים יותר, או שדווקא ריבוי המכוניות גורם לכך שכל אחת נוסעת פחות? כדי לבדוק את הגורמים האלה ציירתי עוד גרף, שבו הציר האופקי מייצג את ההכנסה הממוצעת בכל עיר, והציר האנכי את הנסועה לנפש — המכפלה של הנסועה לרכב כפול מספר הרכבים ל-1000 נפש. מה שיצא הוא הגרף הבא.

drive-money

באופן מפתיע משהו, הבחירה הזו של צירים גרמה להבחנה בין שלושת הצבירים העיקריים של ערים בישראל. ערים יהודיות ומעורבות נמצאות בצביר הגדול באמצע. כמות הנסועה בהן היא בטווח של 4000-6000 ק"מ לנפש לשנה, וזה לא תלוי ברמת ההכנסה. בערים החרדיות הנסועה היא 1000-2500 ק"מ לנפש.  זה כי מספר הרכבים לנפש נמוך יחסית, אז למרות שהנסועה לרכב  לא בהכרח נמוכה (ראו את מודיעין עילית, ביתר עילית, ובית שמש בגרף הקודם), כשמחלקים את זה בגודל האוכלוסייה הממוצע יוצא נמוך. אצל הערבים, לעומת זאת, הנסועה לנפש גבוהה יחסית — 6000-8000 ק"מ לנפש לשנה. אני מניח שזה משקף הצטלבות של שני גורמים: שירות גרוע של תחבורה ציבורית, וריבוי יחסי של רכבים לנפש (בין היתר כי אין תחבורה ציבורית טובה).

עדכון: ניתוח מעניין על הגעה לעבודה, שכולל את ההשפעה של פריפריליות ונגישות לתחבורה ציבורית, פורסם על ידי מחלקת המחקר של בנק ישראל בתחילת השנה: טניה סוחוי ויותם סופר, איך מגיעים לעבודה בישראל? מאפייני יישוב וגורמי פרט, פברואר 2019.

מקורות

נתוני הנסועה ומספר המכוניות לנפש בערים השונות מלוח 9 בפרסום 1772 של הלמ"ס, נסועה של כלי רכב (קילומטרז') 2018, שמכיל נתונים עבור 2017.

נתוני הערים עצמן (אוכלוסייה, פריפריאליות, הכנסה) מהפרופילים של הרשויות המקומיות.

שינוי מגמה

במסגרת שיטוטי בשנתון הסטטיסטי לישראל של שנת 2019, שפורסם לאחרונה ע"י הלמ"ס, הגעתי לעדכון נתונים בנושא הדיור. בפרט הסתבר שמעניין לעדכן את הגרף שמציג נתונים על השכיחות היחסית של דירות בגדלים שונים, כי בפעם הראשונה יש נתונים על דירות של 7 ו-8 חדרים. 8 חדרים זה די נדיר, אבל מסתבר ש-7 יש בעצם די הרבה כבר מזה שנים רבות. בגרף הם מוצגים ביחד.  נקודה לתשומת לב: דירות 7 חדרים לא הופיעו פתאום יש מאין בשנת 1995.  זו פשוט השנה שבה מתחילה סדרת הנתונים החדשה שבה הן מופיעות.  לפני זה הן נכללות יחד עם דירות ה-6 חדרים.

app-sz

כשמסתכלים על הנתונים נראה שהמגמה לדירות יותר ויותר גדולות נבלמה בשנים האחרונות, וזה לא סתם תנודה אלא ממש שינוי מגמה. רואים את זה עוד יותר טוב אם מחשבים את גודל הדירה הממוצע — סך שטח הבנייה לדיור מחולק במספר הדירות שבנייתן הושלמה.  גודל הדירה הממוצע נשק ל-200 מ"ר בשנת 2012 (ברוטו, כולל שטחים משותפים), ומאז הוא יורד.

app-avgsz

בשני הגרפים רואים גם את התופעה ההיסטורית של בניית הרבה דירות קטנות יחסית (של 3 חדרים) בראשית שנות ה-90, במסגרת המאמצים לשכן את גל העלייה הגדול מרוסיה.  היו כל כך הרבה דירות כאלה שהגודל הממוצע ירד בכמה עשרות מ"ר.

מקורות

הנתונים ההיסטוריים על גדלי דירות הם אלה שכבר הראתי בעבר, ומקורם בלוח 8 של פרסום 1506 של הלמ"ס (הבינוי בישראל 2011). הנתונים החדשים מלוח 20.9 של שנתון 2019.

הנתונים ששימשו לחישוב גודל הדירה הממוצע באים משני מקורות. מספר הדירות ניתן בלוח 20.1 (בינוי – נתונים נבחרים). בלוח הזה יש גם נתונים על שטח הבנייה, אבל זה שטח הבנייה הכולל, ולא רק בנייה למגורים. את שטח הבנייה למגורים אפשר למצוא בלוח 20.6, אבל יש בו מידע רק לכמה שנים, אז צריך לעיין בלוחות המקבילים גם בשנתונים קודמים.

על פקקים וכבישים

[גם זה הופיע במקביל בבלוג בדה-מרקר]

פקקים הם תוצאה של יותר מדי מכוניות על פחות מדי כביש. לפני שנתיים כתבתי על איך מספר המכוניות לנפש גדל בהתמדה מאז שנות ה-60 של המאה הקודמת. לפני יותר מ-4 שנים כתבתי על סלילת כבישים.  אז הגיע זמן לעדכן את זה וגם להוסיף נתונים שלא הצגתי בעבר.

הגישה הפשטנית היא, כמו שכתוב לעיל, שפקקים נובעים מעלייה ביחס בין מכוניות לכבישים — מספר המכוניות גדל יותר מהר מקצב הגדילה של כבישים.  לכן כדי לפתור את בעית הפקקים צריך לסלול עוד כבישים. ואכן בכל מקום שמסתכלים נראה שיש עבודות פיתוח לסלילת כבישים חדשים והרחבת כבישים קיימים. זה לא מספיק?

התשובה הקצרה היא שלא. אבל גם שזו בכלל לא השאלה הנכונה.

נתחיל בסלילת כבישים חדשים. הגרף הבא מעדכן את הנתונים על כמה קילומטרים של כבישים חדשים נסללו בכל שנה כמעט מאז ראשית ימי המדינה. מסתבר שסלילת כבישים חדשים היא עניין לא עקבי באופן מפתיע.  שתי תקופות בולטות בהשקעה נרחבת: מאמצע שנות ה-50 עד אמצע שנות ה-60 (בעיקר כשבן-גוריון היה ראש הממשלה), ותחילת שנות ה-90 (תקופת ממשלת רבין, אבל זה התחיל כבר בשלהי ממשלת שמיר).  מצד שני ממשלת אשכול, ממשלת בגין, וממשלת נתניהו הראשונה בולטות בקיצוצים. לגבי שתי האחרונות זה מתאים לתפיסה של ממשלה קטנה וקיצוץ בהוצאות ובשירותים, אבל לא ליומרות לעזור למשק.

roads

אבל הגרף הזה לא מראה את כל התמונה. מה שחסר הוא ההשקעה בתחזוקה (סלילה מחדש) ובהרחבה של כבישים קיימים.  הגרף הבא מראה את החלוקה בין כבישים קיימים וכבישים חדשים בכל שנה. הוא גם משתמש במדד אחר: לא האורך של הכבישים, אלא השטח שלהם. זה סופר בצורה יותר נכונה את "כמות" הכביש החדש או המחודש שעומד לרשות המכוניות, כולל מקרים של כבישים עם מספר נתיבים.

לא מצאתי נתונים על השטח שנסלל ברוב התקופה של סלילת כבישים חדשים בימי בן-גוריון. אבל את משך הזמן מאמצע שנות ה-60 עד היום ניתן לחלק בבירור לשניים. עד תחילת שנות ה-90 טופלו כל שנה כ-2 מיליון מ"ר של שטח כביש, עם מגמת ירידה קלה משנות ה-60 לשנות ה-80. מאז תחילת שנות ה-90 זה עומד על כ-6 מיליון מ"ר בשנה, עם תנודות בין 5-7 מיליון ואולי מגמת עלייה מסוימת.  בנוסף ניתן לראות שהשטח של כבישים חדשים הולך וקטן, והשטח של התחזוקה הולך וגדל. באמצע שנות ה-90 כ-60% היה חדש, וכיום רק כ-25%.

roads-area

כיוון שמספר המכוניות גדל כל הזמן, ושטח הכבישים גדל הרבה פחות, מתקבל שהצפיפות של המכוניות על הכביש עולה – ולכאורה זה מקור הפקקים. אבל צפיפות ממוצעת (מה שמקבלים אם מחלקים את מספר המכוניות הכולל בשטח הכבישים הכולל) היא לא מדד לשום דבר.  יש שונות עצומה בשימוש בכבישים, הן בממד המרחב והן בממד הזמן. מבחינה מרחבית, יש כבישים ארוכים באזורים פריפריאליים וכבישים צדדיים בערים שנוסעים בהם מעט מאוד באופן יחסי, ורק חלק קטן יחסי של הכבישים הם עמוסים ונוצרים בהם פקקים.  וגם בכבישים העמוסים, יש הבדלים בין שעות היום.  הבעיות קורות בעיקר בשעות העומס, בגלל הדינמיקה שנוצרת כשיותר מדי מכוניות מנסות לעבור בכביש באותו הזמן.

מעבר לכך, התפיסה שניתן לפתור את בעיית הפקקים על ידי סלילת כבישים נוספים גם היא לא נכונה.  בכל העולם, סלילת כבישים גורמת לעלייה בנסועה (אנשים קונים יותר מכוניות ונוסעים יותר), והפקקים חוזרים אחרי זמן קצר.  מה שצריך הוא להבין שהמטרה האמיתית היא בכלל לא להיפטר מהפקקים אלא לאפשר לאנשים להגיע למחוז חפצם.  ואז אפשר להפעיל מגוון פתרונות אלטרנטיביים שאינם תלויים ברכב פרטי — למשל תחבורה ציבורית —  ובעיית הפקקים נהיית פחות רלוונטית.

מקורות

הגרף הראשון ישירות מהשנתון הסטטיסטי של הלמ"ס של 2019, לוח 20.1 (בינוי – נתונים נבחרים).

השני גם מהשנתונים הסטטיסטיים, אבל הצריך איסוף מהרבה מהם.  משנת 1990 עד השנה שעברה הנתונים של כל שנה מופיעים בלוחות 22.15 (סלילת כבישים) ו-22.16 (הרחבת ושיקום כבישים). בשנתון 2019 זה עבר איחוד בלוח 20.21. הנתונים הישנים יותר משנתון 1981 לוח 16.16, שנתון 1990 לוח 16.17, ושנתון 1992 לוח 16.20. בגלל עידכונים אחרי הפרסום ניסיתי להשתמש בנתון העדכני ביותר שמצאתי עבור כל שנה.

המרוץ לתחתית

[פוסט שפורסם גם בבלוג בדה-מרקר, בהבדל שהם צינזרו כל התיחסות לגלובס]

בשיטה הדמוקרטית מוסדות המדינה הם המייצגים את המדינה. כוחם בא להם לא מכוח הנשק או מהטלת אימה, אלא מהאמון שהציבור רוחש להם. אם הציבור מואס במוסדות השלטון, הדמוקרטיה בסכנה.

העיתון גלובס פרסם בשבוע שעבר סדרת כתבות במסגרת פרויקט מיוחד על אמון הציבור במוסדות שלטון החוק. במרכז הפרויקט עמד סקר שהראה שלאחוז גדול בציבור אין אמון במערכת המשפט ובמשטרה, ושרמת האמון נמצאת במגמת ירידה. לזכותם של כותבי ועורכי גלובס, הם גם פרסמו את הסקר המלא כולל פילוחים שונים של התוצאות.

אבל בו בזמן, הסקר והדיון בו סובלים מחוסר הקשר. אחת התוצאות, למשל, הייתה של-43% מהציבור יש אמון נמוך במשטרה. אבל איך זה משתווה לרמת האמון במוסדות אחרים לא פחות חשובים, כמו למשל הממשלה והכנסת? ואיך זה משתווה לרמת האמון לפני שנה או שנתיים או עשר שנים? בלי השוואות כאלה קשה לדעת מה באמת המשמעות של אותם 43% עם אמון נמוך.

סקר נקודתי שנעשה בהזמנת עיתון לא יכול לספק את הנתונים החסרים. אבל למרבה המזל המכון הישראלי לדמוקרטיה ומרכז גוטמן אוספים מידע כזה מאז 2003. הגרפים הבאים מציגים מבחר מתוך הנתונים שלהם.

נתחיל מהנתונים שפורסמו במדד הדמוקרטיה הישראלית של 2018 (האחרון שפורסם). כמו בכל שנה, המדד כלל שאלות על רמת האמון בכמה אישים ומוסדות שלטוניים. שמונה מהם מוצגים בגרף. ניתן להבחין בחלוקה ל-3 קבוצות.

trust-2018

בראש נמצא צה"ל, בקבוצה בפני עצמו. הצבא זוכה באמון של כמעט 80% מהציבור, ומעל 50% אפילו נותנים בו אמון רב מאוד. אף מוסד אחר לא מתקרב לרמת אמון כזו.

בקבוצה השנייה נמצאים נציגי שלטון החוק: בית המשפט העליון, היועץ המשפטי לממשלה, והמשטרה. בערך חצי מהציבור מאמין בגופים האלה, וחצי לא (יש קצת שונות: קצת יותר מחצי מאמינים בבית המשפט העליון, וקצת יותר מחצי לא מאמינים במשטרה).

הקבוצה השלישית היא המערכת הפוליטית, שזוכה בחוסר אמון גורף. כ-70% מהציבור אינם מאמינים בממשלה ובכנסת, ולכ-80% אין אמון במפלגות. בנוסף גם התקשורת נמצאת בקבוצה הזו, ופרופיל האמון בה כמעט זהה לפרופיל האמון בממשלה.

המסקנה מההשוואה הזו היא שאמנם האמון במערכת המשפט אינו גבוה, אבל האמון במערכת הפוליטית – שהיא כיום היריבה העיקרית של מערכת המשפט – נמוך הרבה יותר. בנוסף העיתונאים שמפרסמים את הדברים צריכים להיות מודעים לכך שגם בהם לא נותנים אמון.

הסקר של גלובס מצא גם שאצל 44% מהנסקרים האמון במערכת המשפט ירד בשנה האחרונה. עד כמה זה משמעותי? הגרף הבא מציג את התנודות בממצאי האמון שהתפרסמו במדד הדמוקרטיה לאורך השנים. [עדכון: הוספתי את תוצאות המדד של 2019, שפורסם כמה שבועות אחרי הפוסט המקורי]

 

trust1

הממצא הבולט ביותר בגרף הוא הקשר בין רמת האמון בגופים השונים. הדרוג היחסי של כל הגופים נשמר בכל השנים (פרט ליחס בין הממשלה והכנסת, שרמת האמון בהן כמעט תמיד מאוד דומה). אין כאן מצב של מאבק כוחות, כשהאמון בגוף אחד בא על חשבון גוף אחר. במקום זאת יש תאום כמעט מלא. כשהאמון בבית המשפט העליון ובמשטרה יורד, גם האמון בממשלה ובכנסת יורדים, ולהיפך.

בפרט, הממצא של גלובס אודות ירידה באמון במערכת המשפט כנראה אינו מאוד משמעותי. אכן האמון בבית המשפט העליון ירד באופן ניכר מהשיא של שנת 2012. אבל כך גם האמון במשטרה, בממשלה, בכנסת, ובמפלגות הפוליטיות. מצד שני, הדמיון באמון במשטרה ובבית המשפט העליון כפי שהיה ב-2018 הוא די נדיר – לרוב יש פער ניכר לטובת בית המשפט העליון. (על היועץ המשפטי לממשלה אין נתונים מכל השנים, אז אי אפשר להשוות.)

הגוף היחיד שמציג התנהגות שונה הוא הצבא, ששומר על אמון גבוה כל השנים. הירידה היחידה הייתה בימי ממשלת אולמרט (2007-2008), בנראה בעקבות התחקירים על מלחמת לבנון השנייה. מצד שני המתקפה מצד הימין הדתי בשנים האחרונות ("להציל" את צה"ל מגיוס בנות ופרשת אלאור אזריה) כמעט שלא השפיעה. חריגה בולטת נוספת היא הירידה באמון בכנסת בשנת 2005, אולי בהקשר של תכנית ההתנתקות.

התפקיד הציבורי שהדגים את השינוי החד ביותר באמון הוא נשיא המדינה. בשנת 2007 רמת האמון בנשיא צנחה לשפל חסר תקדים, כתוצאה מהאשמתו ובסופו של דבר הרשעתו של הנשיא קצב באונס. שנתיים מאוחר יותר שוקם האמון במוסד הנשיאות, ומאז הוא זוכה לאמון שנע בין זה של בית המשפט העליון לזה של הצבא.

 

trust2

השוואה מעניינת נוספת עוסקת ביחס בין האמון בתקשורת לבין האמון במערכת הפוליטית – שהיא כרגיל אחד ממושאי הסיקור העיקריים של התקשורת. לפי הסקרים, בתקופת ממשלות שרון ואולמרט (2004-2008) התקשורת זכתה באמון גבוה במקצת מהממשלה והכנסת. אבל בתקופת נתניהו (מאז 2009) התקשורת זוכה לאותה רמת אמון כמו הממשלה והכנסת, ולעיתים אפילו טיפה פחות. רק ב-2019 האמון בתקשורת עלה טיפה מעל האמון בממשלה.

בסופו של דבר, למרות האפשרות להפליג בהסברים על הסיבות לשינויים ברמת האמון, צריך לזכור שדעת הקהל היא דבר הפכפך. למשל, לא באמת ברור למה האמון בכל מוסדות המדינה זינק דווקא ב-2011, בערך בזמן שבו פרצה המחאה החברתית. מצד שני הדרוג היחסי נשאר די קבוע, אז סביר להניח שהוא אכן משקף. מכל מקום, אני אישית מעדיף לעסוק בנתונים שאמורים אולי לסייע בעיצוב דעת קהל, ולא בסקרים של דעת קהל.

מקורות

המכון הישראלי לדמוקרטיה, ובפרט מדד הדמוקרטיה הישראלית בשנים שונות, וכן מאגר נתוני הסקרים של מרכז גוטמן.

על תאונות דרכים ואינתיפדה

בסך הכל רציתי לעיין בקצרה בשנתון הסטטיסטי לישראל של שנת 2019 שפורסם לאחרונה, ולהתעדכן לגבי כמה נתונים על תחבורה. זה מופיע בלוח הראשון של הפרק על תחבורה, לוח 19.1 (היה שינוי מבנה בשנתון, בעבר זה היה לוח 24.1). אז העתקתי את שלושת השורות האחרונות בלוח והשוויתי עם הנתונים שכבר יש לי משנים קודמות כדי לבדוק שהכל בסדר.

ואז הסתבר שהנתונים על הרוגים בתאונות דרכים, שגם מצוטטים בלוח הזה, השתנו. לא רק עדכון קטן של נתוני השנה האחרונה, אלא תיקון משמעותי של כל הנתונים שנים רבות אחורה. ובלי שום סימון של תיקון (כשמתקנים נתון קודם כרגיל מציינים את זה עם R שצמוד לנתון המתוקן).

ההסבר התחבא באותיות הקטנות. בהערה ללוח היה כתוב שהנתונים כוללים תאונות באזור יהודה ושומרון. השוואה עם הלוח המקביל בשנתון הקודם הראתה ששם היה כתוב שהלוח הוא ללא אזור יהודה ושומרון. אז ממש התבקש לצייר גרף שמשווה בין שתי סדרות הנתונים. ציפיתי שתאונות הדרכים תלויות בגודל האוכלוסייה, ולכן יהיה פער הולך וגדל בין הנתונים עם ובלי השטחים שמשקף את הגידול באוכלוסיית השטחים. מה שבאמת קרה מוצג בגרף הבא.

 

dead-area

אז הפער לא הולך וגדל — להיפך, בשנים האחרונות הוא הרבה יותר קטן ממה שהיה בשנות ה-80 וה-90. אם מסתכלים על זה יותר בפירוט, רואים שיש שתי תקופות. מתחילת הנתונים המעודכנים ב-1975 עד שנת 2000 הפער היה גדול יחסית והתנדנד סביב ממוצע של 100 הרוגים נוספים בשנה. מאז שנת 2000 הפער קטן יותר, סביב ממוצע של 33. אני מנחש שהשינוי בשנת 2000 הוא בגלל פריצת האינתיפדה השנייה. לפני זה ישראלים רבים נסעו בכבישים הלא משהו של הגדה. כשהם הפסיקו לנסוע שם, ירד מספר ההרוגים בתאונות.

אם זה נכון, אז באופן אירוני האינתיפדה השנייה (שבה נהרגו כ-1000 ישראלים) הצילה כבר בערך 1200 ישראלים.

מקורות

הנתונים על הרוגים בתאונות דרכים בישראל בלי השטחים מלוח 24.1 בשנתון הסטטיסטי לישראל לשנת 2018.

הנתונים על הרוגים בתאונות דרכים בישראל ובשטחים מלוח 19.1 בשנתון הסטטיסטי לישראל לשנת 2019. יש להניח שהם לא באמת מתכוונים שזה כולל את כל התאונות בשטחים, אלא רק את התאונות שבהן מעורבים ישראלים.

 

היו זמנים, היו (או לא היו) רופאים

משרד הבריאות פרסם סוף סוף את דו"ח כוח אדם במקצועות הבריאות של שנת 2018.  למי שלא עוקב, הדו"ח הקודם היה לשנת 2015, כך שהייתה כבר תחושה של חוסר סבלנות בין חובבי הז'אנר.  לפני זה הם פרסמו דו"ח כל שנה, החל מ-2008.

הדו"חות האלה מאוד מפורטים – הרבה נתונים בחתכים שונים, וגם חגיגה לעיניים מבחינת השימוש בגרפים.  יש נתונים על רופאים, חופאים מומחים, רופאי שיניים, פסיכולוגים, אחיות, התפלגויות הגילים שלהם, איפה הם למדו, היחס בין גברים לנשים, ועוד ועוד.  מתוך כל הטוב הזה אני מציג את שיעור הרופאים והאחרים לנפש לאורך השנים.  הנתונים מתבססים על רישיונות לעבוד ברפואה.  זה בעייתי כי יתכן שחלק מהרופאים המורשים בעצם לא עובדים כרופאים. לכן מה שאני מציג הם הנתונים על הרופאים, האחיות, וכו', עד גיל 67, שזה ניסיון לנפות את אלה שכבר יצאו לפנסיה.  יש גם נתונים של ה-OECD בתור השוואה (יש להניח שגם הם מגיעים איכשהו ממשרד הבריאות/הלמ"ס).  כל הנתונים מנורמלים לגודל האוכלוסייה.

personel

הגרף הזה הוא עדכון קל בלבד של מה שפרסמתי לפני כמה שנים, ובשביל זה לא הייתי מעלה עוד פוסט.  הסיבה האמיתית היא שלא ברור עד כמה הנתונים האלה אמינים.  סימפטום לכך אפשר לראות בצד שמאל של הגרף.  הנתונים המפורטים מתחילים רק ב-1990.  בדו"חות קודמים היו נתונים מפורטים שהתחילו ב-1970.  אבל אי אפשר להשלים מהם, כי יש הבדלים משמעותיים בין הנתונים החופפים בדו"חות השונים.  זה שדו"חות סטטיסטיים כוללים תיקונים של דו"חות קודמים זה מקובל לגמרי.  אבל כאן נראה שכל דו"ח ממש משכתב את ההיסטוריה.  הנה השוואה בין מספר הרופאים ל-1000 נפש כפי שהוא הופיע בשלושה דו"חות.  באופן מפתיע, הפער גדל ככל שמעמיקים בהיסטוריה, ומגיע ל-100% ב-1970:

data-change

אז מסתבר שאם אתם רוצים שיהיו הרבה רופאים, כדאי לכם לעיין בדו"ח של 2008.  אם אתם רוצים לקטר על התמוטטות מערכת הבריאות, פנו לדו"ח של 2015.  הדו"ח של 2018 מסתמן כדו"ח פרווה שהוא בין לבין, עם נטיה קלה לאופטימיות בשנים האחרונות (לפחות יחסית לדו"ח 2015).

עדכון: עברו כמה שבועות ומשרד הבריאות פרסם לוח נתונים מלא, והסביר שהייתה טעות במערכת המחשוב שהצריכה תיקון בדו"ח החדש.

מקורות

הדו"חות ניתנים להורדה מאתר משרד הבריאות.  בדו"ח האחרון טווח הגילים שמתמקדים בו הוא עד גיל 67, לפני כן זה היה עד גיל 65.  כתוצאה הנתונים של הדו"ח האחרון צפויים להיות קצת גבוהים יותר, אבל קשה לי להאמין ששני השנתונים האלה מצדיקים את ההבדל מהדו"ח של 2015.  והדו"ח של 2008 (שהנתונים שלו ממשיכים עד 2012) כאמור בכלל יותר גבוה.

מורשת נתניהו — הגרסה המאויירת

שוב יש בחירות, ושוב נתניהו הוא המועמד המוביל, אז שוב ראוי לסכם מה אנחנו יודעים עליו.  לאו דוקא מבחינת שחיתות וחקירות פליליות, אלא איך הוא בתור ראש ממשלה ולאן הוא לוקח את המדינה.  למרות שהרעיון שנתונים הם מה שחשוב הוא, איך לומר, קצת נאיבי.  הפעם, אגב, אפשר להיתלות בעוד תירוץ: לפני חודש בערך הוא חגג שיא ישראלי בתור ראש הממשלה שכיהן הכי הרבה זמן באופן מצטבר.

ההישג הזה הוא גם מקור לבעיה: נתניהו נמצא פה כל כך הרבה זמן שפחות או יותר כל מה שקורה קשור אליו, ולו רק בגלל שהוא ראש הממשלה כבר 10 שנים ברציפות.  אם אני אכתוב על הכל זה יצא ספר.  במקום זה נסתפק בראשי פרקים מלווים בגרפים.  לחצו על הגרפים להגיע לפוסט המקורי, שכולל גם הפניה למקור הנתונים.  אבל הגרפים כאן ברובם יותר מעודכנים.

מדדים כלכליים

  • האינפלציה אפסית כבר 20 שנה. אולי היא אפילו נמוכה מדי: יעד האינפלציה הוא 1-3% לשנה, וב-5 השנים האחרונות היא הייתה נמוכה יותר ואפילו שלילית.
    inf
  • מצד שני יוקר המחיה בישראל יחסית לשאר מדינות העולם עולה. בשנת 2009 יוקר המחיה כאן היה כמו הממוצע של מדינות ה-OECD, וב-2018 הוא היה גבוה ב-18%.
    pli-intl
  • החוב הממשלתי יורד ועומד כיום על כ-61% מהתמ"ג, פחות מברוב מדינות המערב. הישג למדיניות הקיצוצים של נתניהו.
    debt-gdp
  • הצמיחה כ-3-5%, לא רע יחסית למערב, אבל פחות מבעבר. וחלק מזה נובע מגידול האוכלוסייה (1.8% בשנה).
    growth

    • אגב, העברת הפנסיות לשוק ההון על ידי נתניהו (כשהיה שר אוצר) הביאה השקעות של 150 מיליארד שקלים במגזר העיסקי תוך כמה שנים. זה לא הגדיל את הצמיחה.
      corp-agach-cmp
    • ועוד אגב, משבר הדיור המתמשך גרם להכפלת החוב של משקי בית על משכנתאות. החזרי המשכנתא באים על חשבון צריכה.  צריכה היא המנוע העיקרי לצמיחה, אבל במקום זה הכסף ילך לבנקים.
      households
  • האבטלה נמוכה ובמגמת ירידה.
    unemp
  • ירושלים, בירת הנצח, הידרדרה לאשכול 2 מתוך 10 בדירוג הכלכלי-חברתי של הלמ"ס. ערים גדולות אחרות שומרות על מעמדן. תל-אביב באשכול 8.
    ranks

אירועים כלכליים דרמטיים

  • מציאת והפקת גז טבעי בכמויות מסחריות מול חופי ישראל: פוטנציאל לעצמאות אנרגטית וירידה ביוקר המחיה.
    • השימוש בגז הוא טיפה פחות מהתחזית. קצת מזה מיובא בגלל מגבלת קיבולת של הצינור מתמר.  במתווה הגז ויתרו על פריסת צינור נוסף.
      pred-use-DM
    • דיון נרחב במתווה הגז עצמו — מה הוא כולל ומה נתניהו עשה כדי להעביר אותו — מופיע בספר "עידן הימין" בעמ' 147-149. בין הפעולות שנתניהו נקט בהן: שינוי הרכב הממשלה כדי לאפשר התגברות על שיקול מקצועי של הממונה על ההגבלים העסקיים ולהעביר את המתווה כמו שמונופול הגז רצה.
    • המחיר שחברת החשמל משלמת כיום גבוה עד כדי כך שעדיף לה ליבא גז מנוזל ולא להשתמש בגז מקומי.
      price-cmp
  • משבר הדיור: המחירים עולים בתלילות כבר מעל 10 שנים.
    • מחירי הדירות הוכפלו ויותר מאז 2007. הרבה הרבה יותר מעליית השכר ומדד המחירים.  (ב-2019 הם שוב עולים אחרי התיצבות ב-2018.)
      diyur
    • ממשלות קודמות הצליחו להגדיל את קצב הבנייה כשהיה צריך, למשל כדי לקלוט את גל העליה ב-1990-91. ממשלות נתניהו נכשלו בכך.
      rate-app
    • תכנית "מחיר למשתכן" עולה מיליארדים (הממשלה בעצם מסבסדת רוכשי דירות) ולא עצרה את עליית המחירים.
    • בנוסף הקימו את הועדה למתחמים מועדפים לדיור (ותמ"ל) שגורמת לתכנון יתר עצום מימדים: ב-2018 תכננו פי 3 יותר ממה שהתחילו לבנות, והתחלות הבנייה בכלל ירדו. המטרה היחידה היא שיראה כאילו עושים משהו.
      plan-vs-start
    • עליית המחירים משעבדת את משקי הבית למשכנתא (גרף חובות משקי הבית לעיל).

ביטחון והסכסוך הישראלי-ערבי

  • למרות הרטוריקה נגד אירן, חיזבאללה, והחמאס, בתקופת נתניהו לא היו מלחמות והיו רק שני מבצעים מוגבלים בעזה.
  • בתקופת נתניהו היו יחסית מעט הרוגים מטרור. דומה לשנות ה-80 והאינתיפדה הראשונה.
    killed-yr-all
  • בתקופת נתניהו היו כמה שנים כמעט בלי שום ירי רקטות מעזה, אבל בשנתיים האחרונות ה"טיפטוף" חזר. השיא היה בשנת 2014 (כולל מבצע צוק איתן): 3205 רקטות ו-1740 פצצות מרגמה. בנוסף יש את עפיפוני התבערה.
    rockets-shabak+
  • תופעת המאחזים התחילה בתקופת ממשלת נתניהו הראשונה, וחודשה בשנת 2012 אחרי הפסקה של כמה שנים.
    new-yr-all
  • הנשיא הפלסטיני אבו מאזן הפעיל מתקפה דיפלומטית באו"ם בשנים האחרונות, ומספר המדינות שתומכות בפלסטינים גדל באופן ניכר. ישראל לא הצליחה למנוע את ההכרה בפלסטין כמדינה משקיפה באו"ם ב-2012.
    diprec-clean
  • ממשלות נתניהו פועלות להחלשת הרשות הפלסטינית, איתה יש שיתוף פעולה ביטחוני הדוק, מבלי לפרט מה יבוא במקומה אם תתמוטט.  במקביל הן מנהלות יחסים עקיפים עם החמאס, שקורא להמשך המאבק המזויין, ומסייעות לכך שלא יתמוטט. הן גם לא מסרו תגובה ישראלית ליוזמת השלום הסעודית מ-2002.
  • בינתיים הרוב היהודי בין הירדן לים נשחק, וכיום יש בקירוב מספר שווה של יהודים וערבים. למרות זאת יש בממשלה הקוראים לסיפוח כל השטחים.
    pop-pct

פעולות משרדי הממשלה

  • חינוך: המשרד שאחראי על עתיד ההון האנושי של המדינה.
    • הזרם הממלכתי בחינוך מצטמק. הזרם החרדי גדל, וגם הערבי.
      zerem-pct-sweep
    • הישגי בני 15 ישראלים במבחני פיז"ה מעמידים אותם בתחתית המדינות המפותחות.
    • הם היו בתחתית גם במבחן ב"פתרון בעיות", שזה בעצם כישורי חיים למאה ה-21, שנערך ב-2012.
      pisa-prob-solv
    • בשנים האחרונות יש פוליטיזציה גוברת של המועצה להשכלה גבוהה (המל"ג), והתייחסות לא עניינית שכוללת העדפה של מדדים מספריים על חשבון איכות המערכת.  דוגמה אחת היא בנושא ההשכלה האקדמית לחרדים.
      seminars-work
  • "העיקר בריאות" זה לא קלישאה, זה באמת כך.
    • שיעור מיטות האישפוז יחסית לאוכלוסייה נמצא בירידה מאז המהפך ב-1977.  לפני זה ממשלות מפא"י בנו בתי חולים בקצב שבו האוכלוסייה גדלה. התפוסה היא 94%, מה שמצביע על  חוסר אפשרות להכיל שינויים עונתיים או אקראיים וצורך אמיתי ביותר מיטות.
      beds-klali-per-pop-mahapach
    • סיבה אפשרית למחסור במיטות היא שהוספת מיטות תחייב גם תקנים לרופאים ואחיות. שיעור האחיות לנפש כיום נמוך משהיה ב-2002.
      personel
    • למרות הבעיות האלה מערכת הבריאות בישראל מצוינת. תוחלת החיים היא בין הגבוהות בעולם, ותמותת תינוקות בין הנמוכות.
  • תחבורה
    • קצב סלילת הכבישים פחות מחצי מה שהיה בשנות ה-90, למרות הפעלתנות של השר כ"ץ. חוסר תשתיות הוא אחד החסמים לבנייה למגורים.
      roads
    • מספר ההרוגים והפצועים בתאונות דרכים ירד ברציפות לפחות מאז שנת 2000 (שיא ההרוגים והפצועים קשה יחסית לגודל האוכלוסייה היה בשנות ה-70). אבל הירידה נבלמה בשנים האחרונות.
      inj-pop
  • שיכון
    • מלאי דירות השיכון הציבורי בירידה מתמשכת.
      tot-apps
  • הגנת הסביבה וקיימות
    • כתוצאה מצורת ניהול משק המים מפלס ים המלח יורד בכ-1.3 מ' בשנה, וכיום אין אפילו תכנית לייצוב המצב. אחת התוצאות היא תופעת הבולענים, ויש גם השפעות קשות על התיירות ומפעלי ים-המלח.
      miflas-dead
    • ישראל היא מדינה שטופת שמש ומתקדמת טכנולוגית. זה צרוף שהיה אמור לשים אותנו בחזית מבחינת השימוש באנרגיה סולרית.  המצב האמיתי הוא שאנחנו משתרכים הרחק מאחור.
      sol-power
    • הקרן לניקיון הוקמה כדי לעודד מיחזור ולהקטין את הטמנת הזבל במזבלות. אבל הכסף מצטבר ולא עושים בו שימוש (חוץ מחלק שמשמש לסתימת חורים בתקציב; משרד האוצר טוען שזה יוחזר).
      nikayon
    • לא הכל שלילי: לאחר שנים רבות של הזרמת בוצה ממכוני טיהור ביוב לים, הנוהל הזה הופסק בשנתיים האחרונות והבוצה הופכת לדשן.
      sludge

משילות והתנהלות

  • חוק ההסדרים משמש את הממשלה (ואת משרד האוצר) להעביר רפורמות במקשה אחת בלי דיון מעמיק בכנסת, וגם לדחות את הביצוע של חוקים שהכנסת העבירה.  כל פעם שנתניהו נכנס לתפקיד חדש נפח השימוש בחוק ההסדרים גדל.
    hesder-bibi
  • אחת השיטות של נתניהו להכפיף נושאי משרות בכירות בשירות הציבורי לרצונו היא לא למנות אותם אלא להשאיר אותם במעמד של ממלאי מקום. אם הם רוצים במינוי קבע, הם יודעים מה מצופה מהם.
    appoint

    • חלק מהמינויים שכן מתבצעים מעלים תהיות אם הם מבינים את המשמעות המילולית של צרוף המילים "השירות הציבורי".  כך למשל היועץ המשפטי לממשלה לא חושב שבחירות הן סיבה לזרז את החקירות וההחלטות בנוגע למועמד הראשי, אלא להיפך, אפשר לדחות הכל לאחרי הבחירות.  במילים אחרות, הוא לא רואה למה השאלה האם המועמד הוא פושע או לא רלוונטית לבחירתו. ורק לאחרונה מונה מבקר שכנראה חושב שהתפקיד שלו קשור לביקורים, לא לביקורת.
  • בראיה לאחור מהעתיד, יתכן שהמורשת המשמעותית ביותר של נתניהו תהיה ההסתה והפצת השנאה בין מגזרים באוכלוסייה.  מעמדו הפוליטי נבנה על שנאת ערבים ושנאת שמאל לא פחות ואולי יותר מאשר על אידאולוגיה ימנית.
    • העדות הישירה ביותר להפצת שנאה על ידי נתניהו באופן אישי היא ממעקב של דוח השנאה אחרי שיח השנאה נגד מפכ"ל המשטרה לשעבר רוני אלשיך, שעלה מכ-1000 התבטאויות בשבוע לכ-5000 בעקבות התגוללות נגד המשטרה שנתניהו פרסם בפייסבוק.
      mafkal
    • דוח השנאה של קרן כצנלסון מראה גם שהימין מייצר פי 5 יותר שנאה מהשמאל. במדגם הזה, רוב השנאה מופנית לבתי משפט ולשופטים.  הא-סימטריה הרבה ביותר היא בשנאה לצבא: אחוז נכבד ממנה בא מימין, ורק חלק מזערי משמאל.
      hate-flow
    • לסיום, במדד הדמוקרטיה נכללה שאלה על איזה רכיב בהגדרת המדינה חשוב יותר, שהיא יהודית או שהיא דמוקרטית. בהתחלה חצי ענו ששני הרכיבים חשובים באותה מידה. תוך כמה שנות נתניהו רבים מהם החליטו לבחור צד, והמצדדים בשני הגורמים נותרו במיעוט.
      jewdem-years
    • בינתיים ההוצאות על טיסות של ראש הממשלה מרקיעות שחקים. 62.6 מיליון שקלים ב-2018, כשהתקציב המקורי היה 7.3 מיליון. יכול להיות שהוא לא אוהב להיות פה?
      flights

 

אז כמה מיטות בעצם צריך?

אחד הגרפים היותר מרשימים שציירתי היה על הירידה בשיעור מיטות אישפוז לנפש מאז המהפך.  הגרף המקורי היה קצת רועש כי הוא הכיל מידע על סוגי מיטות שונים.  הגרסה הנקייה יותר התמקדה באישפוז כללי.  רואים בבירור שמקום המדינה עד סוף שנות ה-70 המספר הזה היה בטווח של 3-3.3 מיטות לנפש.  במילים אחרות, תוך כדי העלייה ההמונית ממשלות מפא"י בנו בתי חולים בקצב שהעולים הגיעו.  אחרי המהפך הוא התחיל לרדת ברציפות, ועד עכשיו הצטברה כבר ירידה של כ-45%.

beds-klali-per-pop-mahapach

אבל מסתבר שזה לא ממש יחודי לישראל.  בכל העולם שיעור מיטות האישפוז לנפש במגמת ירידה (אם כי לא תמיד ניתן לזהות נקודת זמן מדויקת שבה זה התחיל).  בנוסף, מסתבר שיש שונות עצומה בעולם: במקסיקו, למשל, יש 1.5 מיטות לאלף נפש, וביפן יש 13.2.  אנחנו אמנם קרוב לקצה התחתון של הסקלה, אבל אולי בעצם לא צריך יותר?

כל מי שדן בנושא מיטות בתי החולים נגרר לוויכוח הזה, אבל אין תשובה ברורה.  זה תלוי בהמון דברים, למשל מבנה הגילים באוכלוסייה (זקנים מתאשפזים יותר), ותמיד יתכן שיש עוד גורמים ששכחנו לקחת בחשבון.  אז אני רוצה להשתמש בטיעון סטטיסטי שמתייחס לתפוסה של המיטות האלה.

נתחיל עם הנתונים.  הגרף הבא מראה השוואה בינלאומית בשני צירים.  הציר האופקי הוא מיטות לנפש.  הציר האנכי הוא תפוסה.  אנחנו בפינה השמאלית עליונה יחד עם אירלנד — מעט מיטות (במקור הנתונים הזה טוענים שיש לנו 3.0 לאלף נפש), והרבה תפוסה (תפוסה ממוצעת של 94%).  הממוצע של ה-OECD הוא 4.7 מיטות ותפוסה של 76%.  באופן כללי יש אולי מגמה מסוימת של פחות תפוסה כשיש יותר מיטות, אבל זו מגמה חלשה (מקדם מתאם של 0.3-).

intl-bed-occ

הטיעון שאני רוצה להעלות הוא שתפוסה של 94% היא גבוהה מדי.  לכאורה זה טיעון מופרך: תפוסה של  94% מראה שמנצלים את המשאבים נהדר, והמערכת מאוד יעילה, בניגוד למדינות אחרות שמבזבזות רבע מהמשאבים שלהן בממוצע.

אבל זה נכון רק אם השונות אפסית.

במציאות יש שני מקורות לשונות בדרישות לאישפוז:

  1. שינויים עונתיים.  בכל שנה בחורף יש מגפת שפעת וצריך לאשפז יותר.
  2. בלת"מים.  מה אם יש פתאום אסון טבע או מלחמה חס וחלילה?  או סתם צירוף מקרים שכמה צרכים שונים קורים באותו הזמן?

כתוצאה יש שינויים בדרישות האישפוז לאורך זמן.  לפעמים צריך יותר ולפעמים צריך פחות.  חלק ניתן לחזות מראש, וחלק לא.  מערכת שאחראית על החיים של הלקוחות שלה צריכה מרווח ביטחון נדיב של עודף משאבים, כדי להתמודד עם הדרישה המקסימלית שעלולה לנחות עליה בלי לקרוס.  למערכת בתפוסה של 94% אין את מרווח הביטחון הזה.

אם התפוסה היא 94%, המסקנה היא שעבור התנאים בארץ — הצרוף של התפלגות הגילים והנהלים הרפואיים ועוד המון גורמים שאני בכלל לא יודע עליהם — כמות המיטות שיש לנו היא רק קצת יותר ממה שדרוש בתקופות של מינימום צורך.  היא לא יכולה להספיק בתקופות של צורך מוגבר, אלא אם כן ההפרש בין המינימום למוגבר הוא מזערי.  לפי הזקנה במסדרון וכתבות החדשות השנתיות בתחילת החורף זה לא נמצב.

מקורות

נתוני המיטות מהפרסום מוסדות האשפוז והיחידות לאשפוז יום בישראל של משרד הבריאות, והשלמות מהשנתון הסטטיסטי לישראל של הלמ"ס. הנירמול לגודל האוכלוסייה גם מתבסס על נתוני הלמ"ס.

נתוני התפוסה מפרסום Health at a Glance 2017 של ארגון ה-OECD, עמ' 173.  הנתונים מתייחסים לשנת 2015 (או לשנה הקרובה ביותר עבורה יש נתונים מכל מדינה).

 

ראוי לפירגון

הרבה מהנתונים שאני נתקל בהם וכותב עליהם מדגימים כישלונות של גופי ממשל בטיפול בבעיות ובניהול המדינה.  אבל לפעמים נתקלים גם בנתונים שמצדיקים פירגון גדול.  דוגמה אחת היא הדו"ח אודות סילוק בוצה ממכוני טיהור השפכים העירוניים, שפורסם על ידי המשרד להגנת הסביבה לפני כמה ימים.

המצב כיום בארץ הוא שכמעט כל הביוב מטופל במכוני טיהור שפכים. מקבלים מזה מי קולחין שמשמשים בעיקר לחקלאות.  אבל יש עוד תוצאה. פירוק החומר האורגני בביוב נעשה על ידי חיידקים. בעצם מה שקורה הוא שהחיידקים האלה אוכלים את החומר האורגני. אז אוכלוסיית החיידקים גדלה, ונוצרים משקעים במיכלים ובבריכות של מכוני הטיהור. המשקעים האלה נקראים בּוּצה. חלק מעורבב בחזרה עם הביוב שנכנס למכון, כדי לספק חיידקים לתהליך הפירוק (מה שנקרא "בוצה משופעלת"). אבל צריך להיפטר מהבוצה העודפת.

sludge

הפתרון הפשוט במשך הרבה שנים היה להזרים את הבוצה לים.  מכון הטיהור הגדול ביותר הוא השפד"ן, שמטפל בכל השפכים של גוש דן.  הבוצה העודפת מהשפד"ן הוזרמה על ידי צינור באורך 5 ק"מ לעומק הים.  זה היה מוקד הזיהום הגדול ביותר בחופי מדינת ישראל.  פתרון אחר היה להכריז על זה שזה דשן. אבל בעצם זה לא כך, והבוצה חייבת לעבור טיפול נוסף לפני שהיא הופכת לדשן איכותי.

אחת הפעולות הברוכות של המשרד להגנת הסביבה היא לנהל מבצע לשידרוג מכוני טיהור, ולשיפור הטיפול בבוצה. כתוצאה נפסק היצור של דשן ברמה נמוכה, ובשנה שעברה גם נפסק הנוהג של הזרמת הבוצה לים. כך הגענו למצב שכמעט כל הבוצה הפכה לדשן לחקלאות ברמה א', שמאפשר שימוש ללא הגבלות, וזיהום הים נפסק.

ועל זה ראוי לברך את המשרד ועובדיו, ולקוות שחדשות טובות כאלה ירבו.

מקורות

כאמור דו"ח סילוק בוצות מכוני טיהור עירוניים – 2018, המשרד להגנת הסביבה, יולי 2019. לא רק הנתונים אלא גם הגרף בא ישירות משם.

צפריר רינת כתב על זה בהארץ.

עדכון חשיפה

לא מזמן ציינתי את ההידרדרות המתמשכת בחשיפה לעיתונות.  החשיפה הכוללת לעיתונים בימי חול ירדה ב-2018 לראשונה אל מתחת ל-50% מהאוכלוסייה היהודית הבוגרת (זה מה שמודדים בסקר TGI).  ישראל היום וידיעות אחרונות היו במגמת ירידה מאז 2016, והעיתונים האחרים הצטרפו אליהם שנתיים מאוחר יותר.

אבל לפני כמה ימים פורסם הסקר החצי-שנתי החדש, שמכסה את ינואר עד יוני 2019. התוצאות  הפעם הן שהחשיפה של כל העיתונים עלתה.  עוד מוקדם לומר אם זה אכן היפוך מגמה, אבל לפחות ניתן לומר שההידרדרות נבלמה.  נחכה עוד חצי שנה ונראה מה יגיד הסקר הבא.

exp-tot

מקורות

נתונים חצי-שנתיים מסקרי TGI שצוטטו במקמות שונים או שקיבלתי במייל מקנטר מדיה (החברה שעורכת את הסקר).

החיים והזבל

ארגון אדם טבע ודין פרסם את דו"ח הפסולת, עם נתונים על הזבל שלנו תוך פירוט של ערים ורשויות מקומיות.  הנתונים באים ברובם מפרופילים של הרשויות המקומיות של הלמ"ס.  אז הלכתי לנבור בנתונים ולצייר מהם גרפים.

הגרף הראשון בודק את הקשר בין יצור זבל לבין עושר.  ההנחה היא שמקומות יותר עשירים מייצרים יותר זבל, אבל בדו"ח של אדם טבע ודין אומרים שזה לא תמיד כך כי במקומות יותר עשירים יש גם יותר מיחזור ומודעות לסביבה, מה שגורם לצמצום כמות הזבל.  אז מה משפיע יותר?

הציר האופקי בגרף מראה הכנסה ממוצעת, תוך שקלול ההכנסות של שכירים ועצמאים בכל עיר.  הציר האנכי מראה את כמות הזבל הממוצעת לתושב, בק"ג ליום.  כל עיר מיוצגת על ידי דיסקית.  הגודל של הדיסקית משקף את כמות הזבל הכוללת שמייצרים בעיר בכל יום בטונות.  זה המכפלה של הזבל לתושב כפול מספר התושבים. החלק הירוק בהיר מייצג את מה שממחזרים.

trash-pp

אז הנתונים אכן מראים צרוף של שני אפקטים: בחלק השמאלי, בטווח של הכנסות ממוצעות של 4,000-10,000 שקלים, יש מתאם בין עלייה בהכנסות לעלייה ביצור הזבל.  אבל בחלק הימני, כשההכנסה הממוצעת גבוהה מ-11,000 שקלים, יש מגמה הפוכה: ככל שההכנסות גבוהות יותר, יצור הזבל יורד.  מבחינת הפחתת כמות הזבל, המקומות שהכי כדאי להשקיע בהם הם תל-אביב ואילת.  בתל-אביב מייצרים המון זבל, צרוף של אוכלוסייה גדולה שכל אחד מהם מייצר די הרבה זבל.  באילת האוכלוסייה כמובן הרבה יותר קטנה, אבל קצב יצור הזבל עצום.  עדכון: בשני המקרים הנתונים קצת מטעים — האוכלוסייה האפקטיבית שמייצרת זבל הרבה יותר גדולה מהאוכלוסייה הרשומה שגרה בעיר. בשתי הערים יש המון תיירים, ובתל-אביב גם אנשים שעובדים בעיר וגרים בערים מסביב.

הגרף הבא מראה את הקשר בין הכנסה למיחזור: האם מי שעשירים יותר גם ממחזרים יותר?  התשובה היא שיש פיזור גדול מאוד של הערים השונות.  אמנם יש מתאם בין הכנסה למיחזור, אבל הוא חלש.  ובפרט, אחת הערים שבהן ממחזרים הכי הרבה היא לא אחרת מאשר ירושלים.  וזה במיוחד משמעותי כי זו העיר הכי גדולה.  גם בערים החרדיות העניות מודיעין עילית ובני-ברק ממחזרים יחסית הרבה.

recyc

מקורות

הנתונים באים מגליון אקסל גדול של הלמ"ס שמספק נתונים על מגוון גדול של מאפיינים של רשויות מקומיות. אני השתמשתי כאן רק בנתונים על עיריות, ולא כללתי רשויות מיקומיות ואיזוריות.  הנתונים לגרפים הם נתוני פסולת מוצקה (פסולת ביתית, פסולת מסחרית, וגזם), נתוני שכר, ונתוני אוכלוסייה.

אפשר ללמוד לשתף פעולה?

מבחני פיזה מפורסמים במדידת יכולת הקריאה, היכולת המתמטית, וההבנה במדעים.  עשרות אלפי תלמידים מעשרות מדינות נבחנים בנושאים האלה כל 3 שנים.  את התוצאות של תלמידי ישראל במבחנים האלה סקרתי בעבר (התוצאות של המבחן האחרון, ב-2018, עוד לא פורסמו).

אבל בכל מבחן יש גם נושא נוסף שמתחלף כל פעם.  ב-2012 הנושא הנוסף היה "פתרון בעיות".  הכוונה לא הייתה לפתרון בעיות אבסטרקטיות, אלא יותר לכישורי חיים.  למשל לתכנן מסלול נסיעה בעזרת מפה, או לקנות כרטיסי רכבת ממכונה אוטומטית.  גם על זה כבר כתבתי בעבר.

הנושא הנוסף במבחן של 2015 היה המשך של נושא פתרון הבעיות: הוא היה פתרון בעיות שמחייבות שיתוף פעולה. לזה מוקדש הפוסט הנוכחי.

איך בכלל אפשר למדוד שיתוף פעולה?  הרי בהגדרה שיתוף פעולה מחייב יותר מאדם אחד, אבל רוצים להגדיר מבחן הוגן שבו כל תלמיד נבחן בנפרד.  הפתרון שאנשי פיזה הגו הוא לספק סביבת עבודה ממוחשבת, שבה כל תלמיד מנהל אינטראקציה עם 2 סוכנים ממוחשבים (בוטים) שמדמים תלמידים אחרים.  הסוכנים הממוחשבים מתנהגים תמיד באותה צורה, ובאופן כללי המצבים ששלושתם מגיעים אליהם הם גם תמיד זהים, וכך אפשר לראות איך כל תלמיד בפני עצמו מגיב ומה הוא מנסה לעשות עם ה"שותפים" שלו.

תסריט לדוגמה הוא שיש קבוצות של 3 תלמידים שמשתתפים בתחרות ידע.  התחרות מתבצעת באמצעות מערכת ממוחשבת, שבה ניתן למצוא מידע, לענות על שאלות, ולתקשר אחד עם השני.  ההוראות הראשוניות הן שהתחרות תתחיל עוד מעט, ובינתיים התלמידים יכולים לתקשר בצ'אט דרך המחשב.  מכאן מתחילה מסכת של אינטראקציות, שבה שני ה"שותפים" מביעים דעות על המצב או מה אפשר לעשות ולתלמיד הנבחן יש בכל פעם 4 אפשרויות תגובה.  המבחן הוא בעצם עד כמה הוא בוחר בתגובות שמקדמות שיתוף פעולה — להציע שהם ידברו על איך להצליח במשימות, להציע לחלק את השאלות ביניהם, לפשר בין שני האחרים כשהם "מתווכחים", להסכים להתפשר בעצמו, לנסות לגרום להם לעשות מה שהסכימו עליו, וכו'.  לתשובות על שאלות הידע עצמן אין משמעות ומתעלמים מהן.

כמו במבחני פיזה האחרים, גם כאן יש ניקוד לכל בחירה והגדרה של רמת הצלחה כפונקציה של הניקוד המצטבר.  בסך הכל יש 4+1 רמות:

  • תלמידים ברמה 4 מסוגלים לפתור בעיות מורכבות שמחייבות שיתוף פעולה הדוק.  הם מודעים לדינמיקה הקבוצתית ונוקטים בפעולות כדי לודא שכולם מבצעים את חלקם כפי שסוכם מראש.  הם מבינים מכשולים ונוקטים ביוזמה כדי להתגבר עליהם כקבוצה.
  • תלמידים ברמה 3 מסוגלים לפתור בעיות מורכבות, שפתרונן מחייב אינטגרציה של ידע לאורך מספר שלבים.  הם מסוגלים לארגן את הקבוצה ולבקש מידע מחברי קבוצה שונים, ולעזור בישוב חילוקי דעות.
  • תלמידים ברמה 2 יכולים לתרום לפתרון משותף של בעיות ברמה בינונית.  הם מתקשרים עם חברי קבוצה אחרים בנוגע ללתכנית הפעולה, ומנדבים מידע שנמצא ברשותם.  הם עוזרים לקבוצה ככלל לגבש תמונה של מי יודע מה ואיך להתקדם.
  • תלמידים ברמה 1 יכולים לפתור בעיות פשוטות שלא מחייבות הרבה שיתוף פעולה.  הם נוטים להתמקד בחלק שלהם של הבעיה, ויכולים לספק מידע מבוקש.
  • תלמידים ברמה 1> הם כאלה שאין להם שום נטיה לשיתוף פעולה.  זה כולל למשל את אלה שבכלל לא נכנסו לצ'אט מלכתחילה.

ההשוואה בין המדינות השונות היא השוואה של התפלגות התלמידים בין הרמות האלה, כפי שמוצג בגרף הבא.  כל מדינה מיוצגת על ידי עמודה אופקית המחולקת ל-5 מקטעים, לפי אחוז התלמידים בכל רמה.  העמודות מיושרות לפי הגבול בין רמה 1 לרמה 2.  כך ניתן לראות בקלות את אחוז התלמידים ברמה 1 ומטה ולעומתם את אחוז התלמידים ברמה 2 ומעלה.  האורך הכולל של כל עמודה הוא כמובן 100%.

pisa-collab-prob-solv

המדינה המובילה היא יפן, עם 10% ברמה 1 ומטה ולא פחות מ-90% ברמה 2 ומעלה.  בקצה השני תוניסיה סוגרת את הרשימה עם 84% מזעזעים ברמה 1 ומטה ורק 16% ברמה 2 ומעלה.  ישראל בתחתית המדינות המערביות, עם 42% ברמה 1 ומטה (מתוכם 11% ברמה 1>) ו-58% ברמה 2 ומעלה (מתוכם רק 5% ברמה 4) — דומה ליוון, באופן משמעותי מעל טורקיה, אבל מתחת לרוסיה, איטליה, צרפת, ספרד, ובכלל באופן משמעותי מתחת לממוצע מדינות ה-OECD.

מעבר להשוואה הבסיסית בין מדינות, דו"ח התוצאות מספק עוד מגוון גדול של ניתוחים ונתונים.  אולי המעניין ביותר הוא הפער בין בנים לבנות.  בכל הארצות שנבדקו בנות קיבלו ציונים גבוהים באופן מובהק מהציונים של הבנים.  ההפרש בישראל הוא קצת יותר קטן מהממוצע, אבל עדיין משמעותי.  בקיצור, בנות אכן נוטות יותר לתקשר ולשתף פעולה מבנים.

תחום אחד שבו ישראל מובילה בהפרש גדול על כל המדינות האחרות הוא בשונות, כלומר בפערים בין התוצאות שהתקבלו בבתי ספר שונים.  באופן כללי, רוב השונות בין תוצאות של תלמידים במדינות ה-OECD היא בין תלמידים שונים באותם בתי ספר (75% מהשונות), ורק חלק קטן יותר ניתן ליחס להבדלים בין בתי ספר (24%).  בישראל השונות בין תלמידים באותו בית ספר היא קצת יותר נמוכה (כ-69% מהשונות הכללית ב-OECD), אבל השונות בין בתי ספר הרבה יותר גדולה (כ-53% מהשונות הכללית).  לתוצאה הזו יש קורלציה גבוהה עם השונות בציונים במבחני הקריאה, המתמטיקה, והמדעים.  במילים אחרות, חלק גדול מהשונות מוסבר על ידי השונות בציונים במבחנים האלה, והוא לא יחודי לנושא שיתוף הפעולה בפתרון בעיות.

עוד נושא שעליו יש נתונים הוא הקשר בין הביצועים לבין מצב סוציו-אקונומי.  כפי שניתן לצפות, ככל שהמצב הסוציו-אקונומי יותר נמוך יש יותר תלמידים ברמות 1> או 1, ופחות ברמה 4.  אבל בישראל התוצאות האלה הרבה יותר קיצוניות מאשר בממוצע ה-OECD.  במיוחד מדאיג שאפילו ברבעון העליון אצלנו יש כ-30% שרמת שיתוף הפעולה שלהם היא ברמות 1> או 1 — כמעט כפול מהממוצע ב-OECD.  אז התירוץ המקובל שבניכוי חרדים וערבים מצבנו יופי לא מתקבל כאן.

collab-socioecon

מקורות

כרך V של תוצאות מבחן פיזה 2015, טבלאות V.3.1, V.4.1, V.4.3, ו-V.4.8.

עידכונים מהכנסת

הבחירות האחרונות מצדיקות עידכון של כמה גרפים שפורסמו פה בעבר.  המקורות כמו בפוסטים המקוריים (בקישורים).

  1. אחוז ההצבעה בבחירות לכנסת נפל בבחירות של 2001, וב-2015 נראה היה שהוא במגמת התאוששות. הבחירות האחרונות מראות שלא היא.
    vote
  2. המפלגות החרדיות הגדילו את כוחן יחסית לכנסת הקודמת. אבל כלל המפלגות הדתיות ביחד קיבלו בדיוק אותו מספר כסאות. זה כמובן מושפע מכך שהימין החדש לא עבר את אחוז החסימה הפעם, ושיחד לא עברה את אחוז החסימה בפעם שעברה.
    haredi-mk
  3. מספר חברי הכנסת הערבים ירד באופן משמעותי יחסית לשיא שנרשם בכנסת הקודמת. יש להניח שזה קשור לאחוז ההצבעה הנמוך במגזר.
    arab-mk
  4. עכשיו זה רשמי וסופי: בכנסת ה-20 היו בהפרש ניכר הכי הרבה הצעות חוק, שאין בינן לבין חוקים ולא כלום.
    prop-law
  5. לכאורה לא קשור אבל לדעתי בעצם מאוד קשור: החשיפה לעיתונות ממשיכה במסלול התרסקות. בשנתיים הקודמות זה היה רק ישראל היום וידיעות; עכשיו זה כל העיתונים בלי יוצא מהכלל.
    exp-tot

 

חרדים להשכלה

[גרסה ארוכה יותר של הפוסט הזה, עם רקע היסטורי, הופיעה בבלוג בדה-מרקר. הרקע הופיע כבר בפוסטים קודמים כאן, ונוגע לתעסוקת חרדים וללימודים וקבלת תעודת בגרות.]

דוח מבקר המדינה שפורסם בשבוע שעבר כולל פרק על התכניות של ות"ת (הוועדה לתכנון ולתקצוב של המועצה להשכלה גבוהה) למשוך חרדים ללימודים אקדמיים.  הרעיון הוא שלימודים אקדמיים מבטיחים תעסוקה מתגמלת יותר, אז אם הרבה חרדים ילמדו הם יחלצו ממעגל העוני, וגם ישתלבו בחברה הכללית.  בינתיים התכניות האלה לא ממש ממריאות כפי שהות"ת קיוותה.  ויש גם התנגדות מצד אקדמאים שלא מוכנים ללימודים בהפרדה מגדרית.  (גילוי נאות: גם אני הייתי מעורב במאבק הזה.)

המבקר ממקד את הביקורת שלו במימוש עד כה של תכנית מיוחדת לשילוב חרדים בהשכלה הגבוהה, שנועדה לפעול בשנים 2011-2022  בתקציב של 1.7 מיליארד שקלים.  זה כולל תכנית חומש ראשונה בשנים 2011-2016, ותכנית שנייה שאמורה הייתה להתבסס על תוצאות התכנית הראשונה ופועלת כעת.

הדו"ח לא כולל הרבה נתונים, ובכל זאת היו כאלה שתפסו את עיני.  ראשית, היו שם כמה נתונים על נשירה. רציתי לצייר גרף שימחיש את אחוז הנשירה, אבל להערכתי זה פשוט לא יהיה אחראי. אחד מממצאי הביקורת הוא שמל"ג ו-ות"ת לא דואגות לאיסוף נתונים מסודר וכתוצאה גם לא מבססות את התכניות שלהן על נתונים סדורים. דו"ח המבקר מצטט לכן כמה נתונים ספורדיים שנמצאו, שמתייחסים לשנים שונות ומסגרות שונות ופלחי אוכלוסייה שונים, אבל אי אפשר באמת לתת תמונה מלאה.  ובכל זאת הנה שלוש דוגמאות להמחשה:

  • אצל החרדים 46% מהגברים ו-28% מהנשים שהתחילו ללמוד ב-2009 לא סיימו עד 2016. אצל יהודים לא חרדים המספרים הם 20% ו-12% – פחות מחצי.
  • הנשירה של תלמידים חרדים בשנים 2012-2015 מהמכינות שנועדו להכין אותם ללימודים אקדמיים הייתה 55% אצל הגברים ו-35% אצל הנשים.  לפני הפעלת התכניות לעידוד השתלבות החרדים בהשכלה הגבוהה המספרים היו 48% אצל הגברים ו-39% אצל הנשים – התכניות לא גרמו להבדל מהותי, ולאו דווקא הועילו בכלל.
  • כ-24% מהחרדים שלמדו לתואר ראשון בשנת התשע"ה נשרו במעבר לשנה הבאה, לעומת כ-8% אצל  יהודים לא-חרדים.

המבקר מונה שלוש בעיות הגורמות לאחוז הנשירה הגבוה:

  • חוסר רקע, המתבטא בחוסר לימודי ליבה וקבלה בלי סינון (בגרות או פסיכומטרי).
  • חוסר הרגלי למידה מתאימים. לימודי הקודש החרדים אינם כוללים הגשת עבודות או עמידה בבחינות.
  • הגעה ללימודים בגיל גבוה יותר כשצריך כבר לטפל במשפחה עם ילדים.

התגובה של הות"ת לבעיות האלה מאלפת.  תכנית החומש הראשונה כללה יעדים מוגדרים לעלייה של מספר הסטודנטים החרדים. אבל היעדים האלה לא מולאו. בטיוטת התכנית השנייה לא נקבו ביעדים מספריים מוגדרים, אבל לאחר שנשמעה על כך ביקורת נקבע יעד שאפתני של 19,000 סטודנטים חרדים לשנת תשפ"ב. כדי להתקרב ליעד הזה ות"ת נקטה באמצעים שונים כדי להגדיל את מספר הסטודנטים, אפילו אם הצעדים האלה סתרו את המדיניות המומלצת.

דו"ח מבקר המדינה מספק דוגמה מרשימה לכך.  בין ההמלצות החשובות של הצוות המקצועי הייתה ההמלצה לשים דגש על הכשרת מורים חרדים גברים למקצועות ליבה, כי יש מחסור במורים כאלה באותם מוסדות שכן מלמדים לימודי ליבה. נשים אינן יכולות ללמד את הבנים החרדים, ומורות יש די והותר, ולכן הומלץ לא לעודד נשים ללמוד הוראה.  אבל ות"ת הפכה את ההמלצה ואיפשרה לנשים לקבל מלגות שקודם לכן יועדו רק לגברים.  בנוסף, הופנו מלגות לעידוד לימודי השלמה: תכנית מקוצרת שבה מי שקבלו תעודת הוראה מסמינר מקבלים תואר אקדמי.  המהלכים האלה הגדילו את מספר החרדיות שלמדו הוראה.  אבל כשהן סיימו ללמוד, לא הייתה להן עבודה: כפי שהגרף הבא מראה, רק 14% מהחרדים בוגרי המוסדות להכשרת עובדי הוראה (לא רק מכללות אקדמיות אלא גם סמינרים לא אקדמיים) מצאו עבודה בהוראה, לעומת יותר מ-50% במגזרים אחרים. במילים אחרות, כדי לנסות לעמוד במדד של ייצור יותר בוגרים, שילמו מחיר של חוסר יעילות קיצוני ויצירת בוגרים שאין להם אופק תעסוקתי – בניגוד גמור למטרה המקורית של כל התכנית.  וחלק מזה היה על חשבון עידוד גברים להיות מורים למקצועות ליבה, שהם החסם האמיתי ובהם יש חוסר.

seminars-work

הרוחב של העמודות בגרף משקף את מספר הלומדים בכל זרם חינוכי, וזו לא טעות: המספר הגדול ביותר הוא בזרם החרדי.  והשטח האפור בהיר, שמייצג את אלה שלא מצאו עבודה בהוראה שנתיים אחרי סיום הלימודים, מייצג לא פחות מ-24,416 בוגרים.  לפי הנתונים שמבקר המדינה אסף, בכל שנה יש 6500 חרדיות שמסיימות את לימודי ההוראה, למרות שמערכת החינוך החרדית צריכה לא יותר מ-1500 מורות חדשות.

דו"ח המבקר מכיל גם סעיפים על כשלים נוספים של מל"ג ו-ות"ת בניהול ופיקוח על התכניות לעידוד השכלה גבוהה לחרדים.  אחד מהם עוסק בחוסר הפיקוח המספיק על איכות התכניות. מסתבר שבמשך 12 השנים הראשונות של הפעלת מסלולים מיוחדים לחרדים איכות התכניות לא נבדקה כלל.  עד סיום הביקורת של המבקר נבדקו 4 תכניות מתוך 35 קיימות.  בבדיקות נמצאו ליקויים באיכות האקדמית, ולגבי אחת מהן הומלץ לא לאשר הענקת תארים אקדמיים למי שסיימו את הלימודים.

נושא בוער שהמבקר לא נדרש אליו בדו"ח הנוכחי הוא נושא ההפרדה המגדרית במהלך הלימודים.  לפי הביצועים של מל"ג ו-ות"ת כפי שהם משתקפים בדו"ח הנוכחי, וידיעת המהלכים להגברת ההפרדה שננקטו בשנים האחרונות, יש למה לצפות.

מקורות

דוח מבקר המדינה 69ב, הנגשת ההשכלה הגבוהה למגזר החרדי, 6.5.2019.

התגובה שלי לתכנית שהוגשה למל"ג במאי 2016, והקלטת השימוע (חלק 1, דקה 20).

%d בלוגרים אהבו את זה: