ילדים וזקנים

הביטוח הלאומי הוא המנגנון למימוש ביטחון סוציאלי בישראל.  וזה חתיכת מנגנון.  התקציב הכולל של הביטוח הלאומי בשנת 2016 היה 75 מיליארד שקל (זה הפעילות של הביטוח הלאומי עצמו, לא כולל גבית מס בריאות והעברתו לקופות החולים).  להשוואה תקציב משרד הביטחון  היה 56 מיליארד.

רוב התקציב הזה משמש לקצבאות שונות.  עקרון בסיסי של הביטוח הלאומי הוא שהתשלומים האלה הם אוניברסליים — כולם מקבלים אותם, בלי תלות במצב כלכלי.  גם העשירים ביותר וגם העניים ביותר מקבלים אותה קצבת זיקנה ואותה קצבת ילדים.  אבל יש הבדל מסוים בצד הגביה, שהיא פרוגרסיבית, ועשירים משלמים יותר דמי ביטוח לאומי מעניים.

הגרף הבא מראה את החלוקה של התקציב לגמלאות השונות ואיך זה השתנה לאורך השנים.  כיוון שמאז שנות ה-50 האוכלוסייה גדלה פי כמה, הסכומים כאן מנורמלים לגודל האוכלוסייה.  עד 1980 זה ברזולוציה של 5 שנים, ומאז יש נתונים (כמעט) לכל שנה.  כל הסכומים בשקלים של היום, מתוקנים לאינפלציה.  [הגרפים כאן מעודכנים לאחר הבנה טובה יותר של איך לחשב את השפעת האינפלציה]

 

gimlaot

כמו שניתן לראות הרכיב הגדול ביותר הוא קצבת זיקנה, שמשולמת לכל מי שהגיע לגיל הפרישה.  השני הוא קצבת נכות כללית, וביחד שתי הגמלאות האלה מהוות חצי מכלל ההוצאות של הביטוח הלאומי.  כל הגמלאות, חוץ מקצבת ילדים, נמצאות במגמת עליה.  עם זאת היו גם תקופות של ירידות, כשהבולטות שבהן היו אחרי תכנית הייצוב הכלכלית של 1985 ובתקופת ממשלת שרון.

אם מסכמים הכל ביחד, הביטוח הלאומי מוציא כ-8700 שקלים לשנה בממוצע על כל תושב בישראל (75 מיליארד מחולק לכ-8.6 מיליון תושבים).  אבל ברור שהכסף לא מתחלק שווה בשווה בין כל התושבים.  הגרף הבא מראה את מספר הנהנים מכל קצבה.  יצויין שהנתונים לא בהכרח מלאים: למשל קצבת אבטלה יש מאז שנות ה-70, אבל הנתונים שמצאתי באתר הביטוח הלאומי מתחילים ב-1991.

recipients

שוב, כיוון שכמובן אוכלוסיית המדינה גדלה פי כמה לאורך השנים, מה שמוצג פה הוא לא מספרים אבסולוטיים אלא האחוז מהאוכלוסייה.  אז מתחילת המאה כ-20% מהאוכלוסייה הם "לקוחות" של הביטוח הלאומי, בלי הילדים.  אם מחשיבים ילדים (כלומר מייחסים את קצבת הילדים להם ולא להוריהם) אז זה 50% מהאוכלוסייה. באופן כללי היה גידול באחוז הנתמכים בשנות ה-60 וה-70 ושוב בשנות ה-90.  בראשית שנות ה-2000 הייתה ירידה מסוימת.

בהינתן כמה כסף מושקע בכל קצבה וכמה אנשים מקבלים אותה, אפשר לחשב את גודל הקצבה הממוצעת.  שוב רואים מגמת עלייה כללית, אבל גם קטעים ארוכים של עמידה במקום וירידות בעיקר בקצבת נכים וילדים.  הערה לגבי קצבת ילדים: מה שרואים פה זו הקיצבה הממוצעת לילד לשנה שלמה — פי 12 יותר מהקיצבה החודשית שהיא המספר שנוהגים לצטט.

 

avg-gimla

שתי הגמלאות המעניינות ביותר הן קצבת זיקנה וקצבת ילדים.  קצבת זיקנה מעניינת כי היא קשורה באופן ההדוק ביותר ליציבות של הביטוח הלאומי לאורך זמן: עם הזדקנות האוכלוסייה התשלומים לקצבת זיקנה עולים, וזה צפוי להגיע למצב שבו ההכנסות לא יספיקו כדי לכסות את ההוצאות (לפי הדו"ח האקטוארי האחרון של הביטוח הלאומי, המוסד לא יוכל לעמוד בהתחייבויותיו בערך ב-2045).  הגרף הבא מראה את האחוז מהאוכלוסיה שהם זקנים, ואת הסך הכולל המשולם כקצבאות זיקנה מחולק לגודל האוכלוסייה.  כפי שניתן לראות מספר מקבלי קיצבת זיקנה משקף את אחוז האוכלוסיה שהוא בין גיל של מעל 65 למעל 70.  אבל הסכום המשולם להם עולה יותר מהר מהמספר שלהם, אם כי לא ברציפות: תקופות של עליה היו עד שנת 1985, בתקופה מממשלת רבין עד ממשלת ברק, ובעשור האחרון.  שתי תופעות נוספות ששווה לשים לב אליהן: הייתה ירידה קלה במספר היחסי של מקבלי הקיצבה אחרי העלאת גיל הפרישה ב-2004, ולאחרונה יש עליה במספר מקבלי הקיצבה כנראה כתוצאה מהעלייה באחוז הזקנים כשדור הבייבי-בום של ילידי שנות ה-50 התחילו לצאת לפנסיה.

old

 

קצבת ילדים מעניינית בגלל התהפוכות שהיא עברה וההקשרים הפוליטיים שלה.  כפי שניתן לראות בגרף הבא החלק היחסי של ילדים באוכלוסיה נמצא במגמת ירידה (אם כי נראה שהתייצב מאז 2010), ומספר הילדים שעבורם משולמת קצבת ילדים עוקב אחרי מספר זה בתקופות של כיסוי מלא.  אבל הכיסוי לא התחיל כמלא: ב-1959 הוא היה רק לילד הרביעי ואילך, ורק עד גיל 14.  ב-1965 הכיסוי הועלה לגיל 18, וב-1975 הורחב לכל הילדים.  בהמשך, הקצבה לילד הראשון בוטלה ב-1985 ולשני ב-1990, אבל הם הוחזרו על ידי ממשלת רבין ב-1993.

yeladim

 

במקביל, היו שינויים רבים בגובה הקצבאות.  עד ראשית שנות ה-90 היו צירופים שונים של התניית הקיצבה בשרות צבאי של ההורים או בעבודה כשכירים.  מאז הפרמטר העיקרי הוא מספר הילדים.  בנובמבר 2000 הועבר חוק הלפרט שהעלה מאוד את הקיצבה החל מהילד ה-5, לגובה 855 שקלים (פי 5 מהקיצבה לילד הראשון).  ב-2003 הוחזר הגלגל, ההעדפה של ילדים רבים צומצמה מאוד, ולגבי ילדים שנולדו מאותה נקודה והלאה נקבעה שוב קיצבה אחידה יותר.  כתוצאה סך התשלומים ירד באופן חד, וכיום כמעט לא נשארו עוד ילדים המקבלים קצבה גבוהה יותר.  יש הטוענים כי כתוצאה מירידת הקיצבאות ירדה הילודה במגזרים החרדי והמוסלמי.  לגבי ערבים נתוני הלמ"ס מראים שאכן יש קורלציה כזו, לגבי החרדים לא מוכרים לי נתונים נגישים שמאפשרים בדיקה.

מקורות

הנתונים מאתר הביטוח הלאומי, ובפרט מהדפים של הירחון הסטטיסטי שכוללים פירוט של הגמלאות השונות ומי שמקבלים אותן.  הדוחו"ת האקטואריים גם נמצאים באתר, והאחרון הוא לשנת 2013.

נתוני האוכלוסייה ששימשו לנירמול הם מהלמ"ס.

שחיקה

בצרוף מקרים יפה כמה ימים אחרי הפוסט הקודם נתקלתי בנתונים שהתנועה לחופש המידע קיבלה ממשרד החינוך על פרישה של מורים.  זה קשור בגלל השאלה מה הם מקצועות שוחקים.  אז מסתבר שבשנת תשע"ד (2013/4) פרשו 2153 מורים, אבל רק 165 מהם, שזה פחות מ-8%, כי הם הגיעו לגיל הפרישה.  הסיבות האחרות בגרף.  הרוב (50%) פרשו פרישה מוקדמת, מה שמותר להם כבר מגיל 50.  30% נוספים חתמו על פרישה מרצון, שמתאפשרת מגיל 60.  בהנחה שרוב המורים הן בעצם מורות, זה כבר קרוב לגיל הפרישה שהוא 62.  העסקת 30 מורים (1.4%) הוקפאה. 9 פוטרו.  השאר סיבות רעות כמו בעיות בריאות ופטירה.

ret14

מקורות

מהאתר של התנועה לחופש המידע.

חשבון פשוט

לי יש קביעות ופנסיה מובטחת, אבל לילדים שלי יהיה יותר קשה.  וכיוון שצעירים מטבע הדברים לא נוטים לתכנן לטווח של 40 שנים קדימה — מה שמתנגש עם העובדה שדווקא השקעה ארוכת טווח בחיסכון פנסיוני היא היעילה ביותר — החלטנו לפתוח להם קרן פנסיה. למרבה המזל הסטטיסטי יש לנו בן ובת, מה שאיפשר השוואה בין התנאים שהם קיבלו.  התוצאה: עבור אותה השקעה ראשונית, אותן הפקדות, ובהנחה של אותה הריבית, הוא יקבל קצבה חודשית גדולה יותר ב-16% ממנה.

כדי להבין למה צריך להבין את הרעיון הבסיסי של ביטוח.  זה בסך הכל חישוב סטטיסטי של סיכון: סיכום הפרמיות שמשלמים כולם ביחד צריך להיות גבוה מסכום התשלומים שצפוי שישולמו לכולם ביחד בסופו של דבר.  במקרה של פנסיה צוברת זה די פשוט: חישוב הקצבה החודשית הצפוייה הוא בסך הכל חלוקה של הכסף הצבור במספר חודשי הפנסיה הצפויים.  הכסף הצבור זה מה שהפקדנו פלוס הריבית ומינוס דמי הניהול (שהם בעצם הרווח של חברת הביטוח).  את חודשי הפנסיה יודעים בממוצע מנתוני תוחלת החיים.  כמובן יהיו כאלה שיחיו יותר, וחברת הביטוח תפסיד עליהם, אבל יהיו גם כאלה שיחיו פחות, ובממוצע זה יסתדר.

אז ממה נובע ההבדל בין גברים ונשים?  יש לו שני חלקים.

הראשון הוא גיל הפרישה.  בישראל (ובעוד מספר קטן של ארצות) יש פער ניכר בין הגיל שבו גברים יוצאים לפנסיה, שהוא כיום 67, לבין הגיל שבו נשים יוצאות לפנסיה, שהוא כיום 62.  אז לגברים יש 5 שנים יותר של צבירה ו-5 שנים פחות של תשלומים, כלומר כשהם פורשים יש להם יותר כסף שצריך להתחלק על פחות זמן.

השני הוא ההבדל בתוחלת החיים: נשים חיות כ-4 שנים יותר בממוצע, וחברות הביטוח יודעות את זה ולוקחות גם את זה בחשבון.  גם זה מצטרף לכך שאצל נשים צריך לחלק את הכסף שנצבר על יותר זמן, ולכן הקצבה כל חודש עוד יותר נמוכה.

הגרף הבא מדגים זאת.  נניח שמישהו ומישהי מתחילים  לחסוך לפנסיה בגיל 25.  אז לגבר יש 42 שנות חיסכון, והפרות צריכים להספיק לקצבה לתקופה של 13.1 שנים בממוצע (לפי נתוני תוחלת החיים כיום).  אצל האישה, לעומת זאת, יש רק 37 שנות חיסכון, וזה צריך להספיק ל-22.1 שנות פנסיה.  אז פלא שההפרש שקיבלנו הוא רק 16% — נראה שהוא צריך להיות גדול יותר…

ret-age

 

הגרף גם מדגים את משבר הפנסיה המאיים עלינו: תוחלת החיים הולכת וגדלה כל הזמן, וכתוצאה יש יותר שנות פנסיה שצריך לשלם בהן קצבה.  אם הקצבה היא סכום קבוע (כמו שהיא אצל וותיקים כמוני) העלייה בתוחלת החיים מעמיסה על התקציב של המשלם, ועלולה לגרום להתמוטטות.  הפתרון שהופעל במשק בשנים האחרונות הוא לעבור לפנסיה צוברת עם "מקדם קצבה שאינו מובטח".  זה אומר שהקצבה לא מובטחת מראש, והיא תמשיך לרדת ככל שתוחלת החיים תעלה.  כתוצאה המבטחים לא יתמוטטו, אבל הפנסיונרים יהיו עניים.

הממשלה רוצה גם להעלות את גיל הפרישה ולסגור את הפער בין גברים ונשים. העלאת גיל הפרישה באופן שמשקף אל העלייה בתוחלת החיים תאפשר יותר שנות הפקדה ופחות שנות קצבה, ואז הקצבאות יהיו יותר גבוהות, והפנסיונרים לא ידרדררו לעוני.  צעד קטן בכיוון הזה היה העלאת גיל הפרישה בשנתיים ב-2004.  סגירת הפער בין גילי הפרישה של גברים ונשים יקטין את הפער בין הקצבאות, אבל לא יסגור אותו, כי עדיין יש פער בתוחלת החיים.  כיום יש חקיקה (שנתונה לדיונים וויכוחים) שתעלה את גיל הפרישה לנשים בשנתיים, ל-64, באופן מדורג לאורך כמה שנים.

הן העלאת גיל הפרישה והן סגירת הפער בין נשים לגברים נתקלות בהתנגדות, כי הרבה אנשים לא ממש נהנים מהעבודה שלהם ורוצים לפרוש.  הדבר נכון במיוחד במה שנקרא "עבודות שוחקות", ואכן נתנו לעובדים בעבודות שוחקות הקלות.  אבל מסתבר שכשהגדירו מה זה עבודה שוחקת, כללו רק עבודות גבריות (כמו למשל הרמת משאות כבדים, עבודה פיזית בתנאי מזג אוויר קשים, וכו').  נשים כנראה לא יכולות להישחק.

מקורות

נתוני תוחלת חיים מהלמ"ס.

מיהו רופא?

אחד הפרסומים עם פוטנציאל להיות מעניין של משרד הבריאות נקרא "כוח אדם במקצועות הבריאות 2015".  למשל נראה שאפשר לקבל שם נתונים על השינויים לאורך זמן במספרי הרופאים והאחיות, מה שמאוד רלוונטי לדיון בנושאי העומס במערכת הבריאות, איכות השירות, ובמשתמע גם האלימות נגד נותני השירות.  זו חוברת של מעל 200 עמודים, עם עשרות גרפים וטבלאות.  חגיגה אמיתית.

רק חבל שהבסיס שעליו הכל בנוי לא משהו.  מסתבר שמשרד הבריאות לא באמת עוקב אחרי נותני השירות בשירותי הבריאות השונים.  הוא רק מפקח עליהם.  והעיקר של הפיקוח הזה הוא מנגנון הרישוי.  אז יש להם המון נתונים על רשיונות לרפואה — כמה רישיונות ניתנו כל שנה, איפה למדו מקבלי הרישיונות האלה, מה התפלגות הגילים שלהם, ועוד ועוד.  ואותו דבר גם לרופאי שיניים ורוקחים.  אבל אין להם נתונים על מי מהם אם בכלל עובד בתור רופא (או רופא שיניים או רוקח) ואיפה.  ולגבי אחיות בכלל לא יודעים הרבה, כי אחיות מעשיות (שהיו עד לא מזמן הרוב) לא היו צריכות רישוי כלל כנראה.  רק כיום, כשהן הוחלפו על ידי אחיות מוסמכות, יש על זה נתונים.  בכל אופן, הנה מה שדליתי משם.

personel

קודם כל, כל הנתונים כאן הם נותני שרות ל-1000 נפש.  בין ים הנתונים שמשרד הבריאות כבר מספק הם כוללים גם מספרים אבסולוטיים וגם מספרים לנפש (וגם הפוך, תושבים לרופא), אז לא הייתי צריך לחשב כלום בעצמי.  בנוסף, כיוון שהם בעצמם מודעים לבעיה שלא כל בעלי הרישיונות עובדים במקצוע, הם עושים שני דברים.  ראשית, הם מעדכנים את הרשימות לפי מידע אודות אנשים שעזבו את הארץ או נפטרו.  מעבר לכך, הם מבחינים בין כלל בעלי הרישיונות לבין אלה שהם עד גיל 65, בניסיון לנפות את אלה שניתן להניח שיצאו כבר לפנסיה.  אז אני השתמשתי רק בנתונים אודות אלה שהם עד גיל 65.

בנוסף, מסתבר שיש גם נתונים של הלמ"ס שנאספים במסגרת דוח כוח אדם הכללי.  הדוח הזה מכיל פרוט על המון מקצועות, כולל מקצועות ברפואה, אבל עם פחות פרוט, ועם היסטוריה מוגבלת.  בכל אופן זה שימושי בתור השוואה.  ואחרי כל ההקדמות האלה, הנה הממצאים.

  • מספר הרופאים לנפש גדל דרמטית מאז שנות ה-70, כאשר רוב העליה היא עד שנת 1985 + קפיצה בשנים 1990-1992 כתוצאה מגל העליה מרוסיה.  בשנים האחרונות יש ירידה קלה במספר הרופאים לנפש (או ליתר דיוק מספר בעלי רישיון רופא עד גיל 65), אבל מספר הרופאים בפועל לפי הלמ"ס דווקא יציב ואפילו עלה קלות בשנתיים האחרונות.  ההסבר הוא שיש יותר רופאים שממשיכים לעבוד אחרי גיל 65.
  • מספר הרופאים המומחים לנפש המשיך לעלות עד 2010.  כיוון שהם נכללים במספר הרופאים הכולל, נובע מזה שמספר הרופאים הכלליים כמו רופאי משפחה ירד קצת בתקופה 2000-2010.
  • מספר רופאי השיניים לנפש (שוב, בעלי רישיון עד גיל 65) גדל עד 1992 ומאז הוא יציב.  המספר בפועל קצת יותר נמוך.
  • מספר האחיות לנפש (עד גיל 65) ירד בכ-15 השנים האחרונות, בעוד מספר האחיות המוסמכות עולה.  כשמשווים עם נתוני התעסוקה של הלמ"ס רואים ירידה משמעותית מ-2002 ל-2009, ומאז 2009 יש התאמה מצויינת בין מספר האחיות בפועל למספר האחיות המוסמכות.  זה משתלב עם נתוני משרד הבריאות שלפיהם בשנים האלה כבר כמעט שאין עוד הסמכה של אחיות מעשיות.  המסקנה היא שכנראה הפער הנותר בין המוסמכות לכלל האחיות הן כאלה שכבר לא עובדות כאחיות.

מקורות

כל הנתונים (כולל אלה שמקורם בדוח כוח אדם של הלמ"ס) נידלו מתוך הפירסום "כוח אדם במקצועות הבריאות 2015" של משרד הבריאות.

ציטוט ישיר

דן בן-דוד פרסם הבוקר מאמר דיעה קצר בהארץ.  למי שלא נוהג לדפדף בעיתון הזה, הוא עוסק בתוצאות מבחן פיזה בנושא "פתרון בעיות".  שורת המפתח היא "בישראל, 39% מהילדים מוגדרים כמי שאינם מסוגלים לתכנן מראש או להגדיר מטרות משנה, הרבה יותר מכל מדינה מפותחת — וזה לא כולל חרדים שאינם משתתפים במבחני פיז"ה."  היה גם גרף שהשווה את ה-39% הזה עם ה-7-19% בשבע מדינות נבחרות אחרות.

זה עורר את סקרנותי מספיק כדי לחפש את הדו"ח האמור כדי לקבל תמונה קצת יותר מלאה — למשל, מה באמת ההתפלגות של כל המדינות שנבדקו? ומה כל סקלת התוצאות בבחינה הזו? ואיך בעצם הם בודקים יכולת לפתור בעיות? חיפוש קצר בגוגל הוביל לדו"ח המלא, שהוא כרך 5 מתוך סדרה של כרכים מלאי נתונים וניתוחים שמסכמים את מבחני פיזה של שנת 2012.  ואכן בין היתר יש שם גם את כל מה שיכולתי לבקש.  אבל מעבר לזה, הם גם ציירו כבר את הגרף שתכננתי לי בראש, ועשו את זה מצויין, אז הנה הגרף המקורי שלהם במקום שאני אצייר את זה מחדש בעצמי:

pisa12-probsolv

כל שורה מייצגת מדינה.  המדינות בשחור הן חברות ב-OECD, ואנחנו האחרונה שבהן.  המדינות בכחול אינן חברות ב-OECD.  התפלגות התוצאות במבחן בכל מדינה מיוצגת על ידי המקל עם הקטעים הצבעוניים.  האורך של כל המקלות האלה זהה, ומייצג 100% מהנבחנים.  הקטע האפור כהה משמאל מייצג את אחוז הנבחנים שנכשלו לחלוטין, ולא הגיעו אפילו לרמה 1 מתוך 6 בפתרון בעיות.  שאר הקטעים מייצגים את אחוז הנבחנים שהגיעו לכל אחת מ-6 הרמות.  המיקום של המקל נקבע לפי הגבול בין רמה 1 לרמה 2 (שהוא הגבול בין מקטעים אפורים לכחולים).  הסקלה השמאלית מראה את אחוז הנבחנים ברמה 1 או פחות, ואצלנו זה 38.9%.  הסקלה הימנית מראה את האחוז המשלים של נבחנים ברמה 2 ומעלה, ואצלנו זה 61.1%.  התוצאות האלה מעמידות אותנו בתחתית רשימת המדינות המפותחות, בדומה (וטיפה מתחת) לצ'ילה, טורקיה, והונגריה, והרחק מתחת לממוצע ה-OECD שהוא 21.4% לעומת 78.6%.  למי שזה מנחם אותו, איחוד האמירויות, בולגריה, מונטנגרו, אורוגוואי, וקולומביה במצב הרבה יותר גרוע.

כדי להעריך מה זה אומר שווה להקדיש רגע למבחן עצמו.  מה שהם קוראים "פתרון בעיות" זה בעצם איך להסתדר בחיי היומיום בעולם המודרני.  דוגמאות לשאלות שמופיעות בדו"ח הן:

  • לקנות כרטיס רכבת ממכונת ממכר כרטיסים אוטומטית.  זה מתחיל בגרסה הבסיסית שבה פשוט צריך לבחור את הכרטיס הנכון על פי רשימה של 3 מאפיינים (למשל תקנה כרטיס של שתי נסיעות במחיר מלא ברכבת בין-עירונית) לגרסאות מורכבות יותר שבהן צריך למצוא את הכרטיס הכידאי ביותר.
  • לתכנן נסיעה מעיר אחת לאחרת על סמך מפה שבה רשומים זמני הנסיעה בכבישים השונים.  שוב יש גרסאות פשוטות כמו האם ניתן להגיע תוך 20 דקות, ומורכבות יותר שבהן צריך למצוא את המסלול האופטימלי.
  • לגלות איך לתפעל נגן MP3, ולענות על שאלות כמו האם נכון שהכפתור העגול באמצע משמש לבחירת סוג המוזיקה. (כדי לענות הנבחנים יכולים לשחק עם סימולציה של הנגן על המחשב.)

הגרף לעיל הוא רק אחד מתוך עשרות שמופיעים בדו"ח ומייצגים ניתוחים מגוונים של התוצאות.  אני בטוח שכולם ישמחו לשמוע שיש סעיף אחד שבו ישראל היא חריג בולט מעל כל המדינות האחרות, בין אם הן חברות ב-OECD ובין אם לאו.  ולא, הסעיף הזה הוא לא בהצטיינות של המצויינים ביותר או בהצלחה היחסית של בנות.  למרבה הצער הסעיף הזה הוא פיזור התוצאות, או במילים אחרות אי-שוויון.  וה"הישג" נובע מכך שהמצטיינים שלנו הם פחות או יותר בסדר, מקום טוב באמצע בין המדינות המפותחות, אבל הדפוקים שלנו הם ממש ממש דפוקים.  בקצה השני, עם הפיזור הקטן ביותר, נמצאת טורקיה.

בן-דוד מסיים את המאמר שלו בשאלה הרטורית "האם יש מדיניות חשובה יותר לעתיד המשק ולאיתנות החברה הישראלית מרפורמה מבנית של מערכת החינוך מחר בבוקר?".  גם לי יש שאלה: האם יש סיבה להאמין שלשר החינוך יש אינטרס לשפר את המצב, או שבעצם האינטרס שלו הוא להמשיך לחנך את בני ובנות ישראל להאמין באלוהים כי כשאלוהים לצידך הכל יהיה בסדר (כולל הבחירות)?

עולה אבל יורד

לפני יותר מ-4 שנים כתבתי על תקציב הביטחון, אז הגיע הזמן לעדכון.  הפוסט הקודם התחיל מהשינוי בתקציב הביטחון משנה לשנה.  בעדכון להיום זה נראה כך.  (באופן מביך גם החלק הישן יותר לא זהה למה שיצא לי בפעם הקודמת, ולא הצלחתי לברר למה… אבל העיקרון דומה.)

tak-bit-chng

אז יש פלקטואציות, ולפחות חלק מהעליות החדות יותר קשורות למבצעים צבאיים גדולים.  מצד שני אחרי העליות האלה באים קיצוצים.  אם מסתכלים על התקציב עצמו, במקום על השינוי, רואים שזה לא באמת קיצוץ אלא בסך הכל חזרה למצב הרגיל:

tak-bit

עוד דבר שאפשר לראות הוא שתקציב הביטחון (מתוקן לאינפלציה) גדל בערך עד 2004, ומאז הוא די קבוע פרט לאותן עליות זמניות אחרי מבצעים גדולים.  אבל זה לא כל הסיפור.  הגרפים האלה מראים את תקציב משרד הביטחון כפי שהוא מופיע בחוק התקציב.  על הבסיס הזה באות תוספות: קודם כל יש העברות שונות במהלך השנה, ואז יש את מה שבאמת עושים.  הגרף הבא מראה את הפער בין ביצוע התקציב לבין התקציב המקורי.  התופעה שזוהתה כבר לפני 4 שנים ממשיכה במרץ: יש מגמה ברורה של עליה, ובשנים האחרונות הביצוע עולה על האישור המקורי בקרוב ל-20%.  בכל משרדי הממשלה האחרים הביצוע הוא כרגיל נמוך מהתקציב המקורי.

tak-bit-over

עד כאן תקציב הביטחון בפני עצמו.  אבל מעניין גם להשוות אותו לדברים אחרים.  כשמשווים לתמ"ג, מסתבר שתקציב הביטחון הוא אחוז קטן והולך מהתמ"ג: הוא היה מעל 9% בשנת 1992, וכיום הוא פחות מ-5%.  אבל זה קשור לכך שכל התקציב הוא אחוז קטן והולך מהתמ"ג.  מה שמעניין הוא שגם יחסית לשאר התקציב החלק של משרד הביטחון הולך ויורד, לפחות בשנים האחרונות.  יתרה מזאת, אפילו ביצוע התקציב של משרד הביטחון הוא חלק קטן והולך מביצוע התקציב כולו, למרות שהביצוע הולך וגדל יחסית לתיכנון.  הירידה הזו התחילה ב-2007, אז אולי זה קשור להמלצות של וועדת ברודט לבחינת תקציב הביטחון.  נחכה עוד כמה שנים ונראה מה יקרה כתוצאה מוועדת לוקר.

tak-bit-pct

מקורות:

אתר מפתח התקציב.  הנרמול לתמ"ג מתבסס על נתוני הלמ"ס.

הוצאות בריאות

מפעם לפעם נתקלים בשנתון הסטטיסטי לישראל של הלמ"ס בלוח שיש בה את כל מה שצריך — כל הנתונים על נושא מסויים לאורך הרבה שנים, ולא צרי לחפש השלמות ותוספות.  לוח 6.1 בשנתון של 2016 הוא כזה.  יש בו את ההוצאה הלאומית על בריאות מאז 1972 (אם כי למרבה הצער רק עד 2013), מחולקת לפי סוג ההוצאה.  הנתונים הם במחירי 2010, ומשקפים הוצאה כוללת.  כיוון שההוצאה הזו נועדה לספק בריאות לכל תושבי המדינה יותר מעניין לראות את ההוצאה לנפש, אז נירמלתי את הנתונים לפי גודל האוכלוסייה בכל שנה.  באותה הזדמנות גם עדכנתי למחירים נוכחיים.  כשמציירים את התוצאה בגרף זה יוצא כך.  הערה: הקפיצה ב-1984 נובעת משינוי בחשבונאות (התחילו לקחת בחשבון פנסיה תקציבית ובלאי) ולא משקפת שינוי אמיתי.

health-exp-pop

אז ההוצאה לנפש על בריאות הכפילה את עצמה ב-40 השנים האלה, ובאופן כללי עלתה די ברציפות פרט לתקופת ממשלת בגין ,ירידה קלה לא מוסברת בתחילת שנות ה-90, ועוד ירידה קטנה באינתיפדה השנייה.  מעניין גם להסתכל על כל רכיב בפני עצמו:

  • הוצאות אדמיניסטרטיביות התחילו לגדול רק בשנות ה-90, וגדלו פי 3 במהלך התקופה, אבל עדיין נמוכות.
  • ההוצאות לנפש על בתי חולים ומחקר הן די יציבות במהלך התקופה מאז המהפך.  בעבר הן היו בערך חצי מההוצאה הכוללת, כיום פחות משליש.
  • הגידול המשמעותי ביותר באופן אבסולוטי הוא בהוצאות על מרפאות ורפואה מונעת, שגדלו פי 2.6 וכיום הן הרכיב הגדול ביותר.
  • ההוצאות על ריפוי שיניים גדלו פי 2.4.
  • הוצאות פרטיות הן חלק קטן מההוצאות הכלליות, אבל הן רשמו את הגידול הגבוה ביותר.  ההוצאה על רופאים פרטיים גדלה פי 3.5, וההוצאה על רכישה פרטית של תרופות ואספקה רפואית גדלה פי 7.2.  ביחד מדובר כיום על הוצאה ממוצעת של כ-770 שקל לאדם לשנה.  ב-1973 זה היה כ-167 שקלים (במחירים של היום).
  • הרכיב היחידי שבו הייתה הקטנה הוא ההשקעה בתשתיות וציוד קבוע.  לאורך כל התקופה הייתה ירידה של כ-14%, אבל זה לא רציף.  ההקטנה המשמעותית הייתה מיד אחרי המהפך, כאשר ההשקעה ב-1982 הייתה פחות מחצי מזו של 1975.  בשלושים השנים מאז 1982 הייתה עלייה של 40%, אבל כאמור זה עדיין לא מפצה על הירידה ההיא.

לוח 6.3 גם מעניין כי הוא תופס רגע של שינוי מהפכני באיך שכל זה ממומן.  הכוונה להשפעות של חוק ביטוח בריאות ממלכתי שקודם על ידי חיים רמון כשהיה שר הבריאות בממשלת רבין.  החוק הזה החליף את דמי החבר בקופות החולים (שנכללים בהוצאות משקי הבית לפני 1995) במס בריאות פרוגרסיבי שנגבה על ידי המוסד לביטוח לאומי, כשהממשלה אחראית להשלמת התקציב הדרוש למימון סל הבריאות.  כמה שנים לאחר מכן נעשה צעד נוסף על ידי ראש הממשלה נתניהו, שהחליט על ביטול המס המקביל (כמובן בחוק ההסדרים).  המס המקביל היה מס על מעסיקים שהיו חייבים להכפיל את תשלומי הבריאות של העובדים שלהם (על כל שקל שעובד שילם לקופת החולים, המעביד הוסיף עוד שקל).  נתניהו ביטל אותו בטענה שזה יקטין את עלות ההעסקה ובכך יאפשר למעסיקים להעסיק יותר עובדים.  מאידך נטען שאין צורך בהכנסה מסומנת למנגנון הבריאות כי בלאו הכי הממשלה מחוייבת לכסות את עלות סל הבריאות.  אלא שלפי ניתוח של משרד הבריאות סעיפים אחרים הועברו למסגרת התקציב הרגילה ולכן חשופים לקיצוצים תקציביים שקורים מפעם לפעם, וההוצאה הציבורית על בריאות הולכת ונשחקת.  אם המס המקביל היה נשאר, הוא היה מכסה את כל ההוצאה הממשלתית על בריאות ואפילו משאיר עודף.

health-funding

קריאה נוספת

טוביה חורב וניר קידר, אור וצל בהתפתחותו ויישומו של חוק ביטוח בריאות ממלכתי, משרד הבריאות, פברואר 2010.

מקורות

כאמור לוחות 6.3 ו-6.1 מהשנתון הסטטיסטי לישראל של 2016.  לוח 6.3 מתחיל רק ב-1990.  יש לוחות דומים גם בשנתונים קודמים, אבל הם אינם מכילים אותה רמת פירוט ובפרט אינם כוללים נתונים על המס המקביל.

יוצאת דופן

הנס רוסלינג מת, האיש שהמציא וקידם גרפי פיזור שמראים את מצב האנושות ברמה של מדינות בצירים שמשקפים בריאות וכסף.  למי שלא מכיר אפשר לקבל טעימה במצגת קצרה שהוא עשה ל-BBC, ויש לו גם הרצאת TED מפורסמת ומומלצת. אחד הדברים שהוא מראה שם זה השינוי לאורך השנים של פריון ותוחלת חיים, ועכשיו מישהו העלה את זה לרשת לזיכרו.  כשמתקדמים בשנים מ-1960 עד 2013, רואים איך כל העולם שועט בקשת למעלה (תוחלת חיים גבוהה יותר) ושמאלה (פריון נמוך יותר).  אבל יש נקודה צהובה אחת יוצאת דופן, שזזה פחות מהאחרות, ודי נתקעת בכ-30 השנים האחרונות — ישראל.  בפרט כשבכל העולם הפריון יורד בהיסטריה, אצלנו הוא ירד קצת ואז עלה חזרה.  אז החלטתי להסתכל על זה ביתר פרוט.

קודם כל ההגדרה: אני מסתכל על מה שנקרא "פריון כולל", שזה מספר הילדים שאישה צפוייה ללדת במהלך חייה.  זה לא מדידה של כמה באמת נולדים, אלא הערכה.  מחשבים את זה לפי שיעור הלידות לנשים בגילים שונים כיום, בצרוף ההנחה שהשיעורים האלה ימשיכו להיות תקפים בעתיד.  שוויון באוכלוסייה מתקבל עם בערך 2 לידות לאישה.

הגרף הראשון מראה נתוני למ"ס מאז 1960, ומאשר את מה שראיתי: הפריון ירד מ-4 ל-3, ואז קצת מתחת ל-3, ואז חזר ל-3.  עדכון: הוספתי נתונים על חרדים וחילונים שלא היו במקור.

fert

 

באופן טבעי זה משקף שיקלול של אוכלוסיות שונות במדינה.  הפריון אצל יהודים היה יותר נמוך כל השנים אבל לאחרונה הוא עלה ונהייה שווה לממוצע (בניגוד לצפוי זה לא בגלל משפחות הענק החרדיות, שהיו ונשארו עם פריון גבוה, אלא בגלל החילוניות שירדו אל מתחת ל-2 ועלו חזרה).  אצל המוסלמים הייתה ירידה משמעותית בין 1965-1985, אחר כך יציבות על בערך 5 במשך 15 שנים, ומאז ראשית שנות ה-2000 שוב ירידה.  כיום הפריון שלהם כנראה שווה לזה של היהודים (הנתונים רק עד 2015).  אצל הנוצרים והדרוזים היו ירידות דומות, אבל בסופו של דבר הפריון שלהם ירד באופן משמעותי מתחת לממוצע, ומגיע כיום לרק 2 וטיפה – כמו החילונים.

פריון של 3 גדול מערך הסף 2 ולכן האוכלוסייה בישראל כל הזמן גדלה. בממוצע עולמי הפריון נמוך מאצלנו, אם כי עדיין גדול מ-2, כפי שרואים בגרף הבא.  אבל צריך גם לשים לב שערך השוויון הוא כאן תחום שמגיע עד 3.3, כי יש עדיין ארצות מתפתחות עם תמותת תינוקות וילדים גבוהה, ולכן צריך יותר לידות כדי לשמור על גודל אוכלוסייה קבוע.  במילים אחרות בארצות מפותחות הערך הוא אכן 2, אבל באחרות הוא משתנה ויכול להגיע עד 3.3.

fert-world

אז הגרף הזה אכן משקף את מה שראיתי: ב-55 השנים האחרונות הפריון בעולם ירד לחצי, מממוצע של 5 לממוצע של 2.5, בעוד שבישראל הוא ירד רק ברבע, מ-4 ל-3.  הפריון מדינות ערב גבוה מהממוצע העולמי, אבל גם הוא ירד בחצי, מ-7 ל-3.5.  ירידה משמעותית קרתה גם במדינות המפותחות, כשהממוצע של מדינות OECD הוא מתחת ל-2 מאז סוף שנות ה-80 של המאה הקודמת.

המסקנה מכל זה היא שהבעייה של עודף בני אדם שיהיה קשה להאכיל אותם הולכת לפתור את עצמה.  לא מיד, ועוד וודאי שיהיו בעיות (בין היתר מסיבות פוליטיות), אבל יש להניח שתוך דור או שניים גודל אוכלוסיית העולם יתייצב, ואחר כך אולי אפילו ירד.  ואגב גם המונח "דור" משתנה, כשגיל הלידה נהייה מאוחר יותר.  אבל זה עניין לגרפים אחרים.

מקורות

הנתונים הישראלים מהשנתונים של הלמ"ס.  בשנתון 2016 זה טבלה 3.13, אבל היא כוללת מידע רק על שנים ספורות, ולפני זה ממוצעים על תחומים של 5 שנים עוקבות.  כדי לקבל נתונים יותר מפורטים צריך למצוא את הטבלאות המקבילות בהרבה שנתונים.

הנתונים על פריון נשים יהודיות, ובפרט חרדיות וחילוניות, מנייר עמדה 101 של הלמ"ס, פריון של נשים יהודיות בישראל לפי מידת הדתיות שלהן בשנים 2014-1979, שפורסם באפריל 2017.

הנתונים על שאר העולם מאתר הבנק העולמי.  מסתבר שהם אוספים נתונים כאלה.

גרף פיזור

גרף פיזור הוא כלי סופר-שימושי להראות קשר בין משתנים.  והוא גם פשוט וברור.  אז חבל לא להשתמש בו כשצריך.

זה מתחיל עם גרף מדה-מרקר שהוא כל כך בעייתי שלא יכולתי להתאפק.  הסיפור שהם רוצים לספר הוא בנושא בעלי דירות להשקעה ושוק השכירות.  ספציפית הטענה היא שיש קשר הפוך בין תשלום מס על הכנסות משכירות לבין מכירת דירות להשקעה כתוצאה מחוק המס על דירה שלישית: בערים שבהן מרבים לשלם מס כדרוש היתה רק הקטנה צנועה בביקוש לדירות של בעלי 3 דירות או יותר, בעוד בערים שבהן מרבים להעלים הכנסות הייתה הקטנה ניכרת בביקוש.  כשהם ניסו להראות את הנתונים יצא להם הגרף הבא:

themarker-bad

כדי להראות את הקשר הם ציירו שתי פונקציות, ואנחנו אמורים לראות שהן מתנהגות בצורה דומה, עם מגמת ירידה משמאל למעלה כלפי ימין למטה.  אבל

  • הנתונים הם דיסקרטים ולא רציפים.  הסידור של הערים נקבע לפי הקו האדום, אבל פחות מתאים לקו הכחול, ואין באמת רצף מחדרה לרחובות לחיפה לירושלים.
  • הסקלות שונות, וגם גדלות בכיוונים הפוכים (משלמים יותר -> הקטנה רבה יותר), מה שחייב שימוש בשני צירים.  אז הצופה צריך להשוות נקודות עם שניהם כדי לנסות להעריך מה קורה כאן.

אז איך אפשר להציג את הנתונים יותר טוב?

יש לנו אוסף נקודות, ולכל אחת יש שני ערכים.  אנחנו רוצים לראות את המגמה: כשמשנים ערך אחד, האם השני גדל או קטן באופן דומה.  אז הפתרון הפשוט והישיר להצגת נתונים כאלה הוא גרף פיזור.  במקרה שלנו הכותרת מספרת שמשקיעים ברחו כפונקציה של העלמת מס, אז אני מציע לשים את אחוז משלמי המס בציר האופקי, ואת אחוז ההקטנה בביקוש בציר האנכי.  התוצאה היא כדלהלן (הנתונים נמדדו מהגרף המקורי בערך באמצע האזור המוקדש לעיר, נקווה שזה בערך נכון…):

themarker-bad-scat

אז באמת רואים בבירור שהסיפור שלהם סביר: בערים שבהן משלמים יותר מס, הייתה הקטנה צנועה יותר של הביקוש.  וגם רואים שטבריה היא חריג שקצת מקלקל.

גרסה עוד יותר טובה מתקבלת אם הופכים את הצירים (והכיתוב שלהם) ומציגים את אותם הנתונים כך:

themarker-bad-scat-rev

לא שגרתי, אבל זה מדגים בצורה הכי ישירה את הכותרת "ככל שיותר משקיעים העלימו מס, כך הם מיהרו לברוח מהשקעותיהם".  בנוסף השימוש בערכים שליליים עם הכיתוב "שינוי" (כמו שנעשה גם בגרף המקורי) מבטל בלבול אפשרי בהבנה של "אחוז הקטנה", כשאחוז הקטנה גדול יותר משמעו ירידה גדולה יותר.

עדכון: קיבלתי הערה שאולי הקשר הוא לא לינארי אלא מתכנס לכ-50% של שינוי בדרישה, ודווקא רחובות היא החריג.  נכון.  מה שמצביע על עוד בעיה בנתונים של דה מרקר: איפה עוד ערים גדולות יחסית כמו פתח תקוה, ראשון לציון, אשדוד, אשקלון, חולון, ורמת גן?  צריך גם אותן כדי לראות אם יש באמת מגמה ומה היא.

כחלון

נכון שעוד לא עבר מספיק זמן מאז שכחלון נכנס למשרד האוצר, ובכל זאת שני עדכונים של נתונים מהעבר ואיך שהם נראים כיום.

נושא בולט על סדר היום ממשיך להיות מחירי הדירות.  אז הנה מחירי הדירות בהשוואה לאינפלציה ולמשכורות מאז 1993.  האמת, אין לי מה לחדש על מה שאומרים בכל העיתונים: מחירי הדירות פשוט ממשיכים לעלות, למרות כל מאמצי הממשלה וכחלון לעצור אותם.  המחירים ב-2016 גבוהים ב-116% (שזה אומר שהם גבוהים פי 2.16) ממה שהם היו ב-2007.  אבל חלק (קטן) מזה הוא בגלל האינפלציה.  אפשר כמובן לתקן לאינפלציה, אבל בעצם מה שיותר מעניין הוא המחירים יחסית למשכורות.  אם המשכורות היו עולות באותה מידה, לא היית בעיה.  אבל המשכורות עלו הרבה פחות.  לכן מחירי הדירות ב-2016 גבוהים ב-69% ממה שהיו ב-2007 יחסית למשכורת ממוצעת.  (הפוסט הקודם מראה גרפים שמדגימים את היחס זה עד 2014).

diyur

הנושא השני כרגיל עובר מתחת לראדאר, כי יש דברים יותר מעניינים באותו הזמן.  מדובר בחוק ההסדרים, אותו חוק כלבו שהומצא אחרי משבר האינפלציה של שנות ה-80 ומאפשר לממשלה (ובעיקר למשרד האוצר) לדחות חוקים אחרים ולהעביר כל מיני רפורמות שאחרת הם לא היו יכולים להעביר בכנסת.  משבר האינפלציה מזמן מאחרנו, אבל חוק ההסדרים רק גדל.  בפעם הקודמת תיעדתי איך נתניהו השתמש בו כדי לעקוף את הכנסת, והגדיל אותו כשנבחר לראשות הממשלה וכשמונה לשר האוצר (עוד פרטים בפוסט הקודם).  לפיד עשה צרות וניסה לצמצם את החוק הלא דמוקרטי הזה.  כחלון לעומתו אימץ את החוק בהתלהבות, והגיע לשיאים חדשים שמשאירים את השיאן הקודם שטייניץ הרחק הרחק מאחור, ואת הדמוקרטיה והכנסת עוד יותר מאחור.  הגרף מראה את אורך החוקים בדפים, שזה יותר משקף מאשר סעיפים, כי יש סעיפים של שורות ספורות ויש סעיפים של עמודים רבים.  (שתי שיטות הספירה לא יודעות להבחין בחשיבות של הנושאים המועברים ובהשפעה שלהם — בשביל זה צריך לקרוא את כל החומר ולהבין את ההקשר, וזה עבודה לדוקטורט, לא לבלוג שהוא תחביב.)  ב-2007 היועצת המשפטית של הכנסת ניסחה הנחיות על מה ראוי שיהיה או לא יהיה כלול בחוקים האלה.  מאז שנתניהו חזר לראשות הממשלה מצפצפים עליה.

hesder

מקורות

כמו בפוסטים הקודמים באותם נושאים — מחירי דירות, משכורות ואינפלציה מהלמ"ס.  מס' העמודים בחוקי ההסדרים למיניהם פשוט מעיון בחוקים כפי שהם מתפרסמים באתר הכנסת.  אבל בחלק מהמקרים זה לא נקרא בשם חוק ההסדרים אלא בשם אחר, ובשנתיים האחרונות זה מפוצל לשני חוקים שמועברים באותו היום.

מי הזיז את המיטה שלי?

לאורך השנים יצא לי לבקר במיון מפעם לפעם, אבל הצפיפות שנתקלתי בה לפני כ-10 ימים היתה יותר ממה שאי פעם ראיתי בעיני (הבהרה למודאגים: הייתי מלווה, לא החולה). והמעבר לאישפוז בפנימית לא היה יותר טוב — מסתבר שמה שתוכנן במקור כחדר משפחות הפך לחדר "המתנה", שבו אתה אמנם מאושפז אבל לא ממש במחלקה ודי מתעלמים ממך. אז החלטתי לבדוק את נושא המיטות בבתי החולים.

כרגיל התחלתי מהשנתונים של הלמ"ס כי באופן כללי יש בהם מכל טוב. ואכן יש גם טבלאות של נתונים על מיטות בבתי חולים, אבל כל פעם רק לכמה שנים אחרונות, וכמובן עם הבדלים מסויימים בין הנתונים שחוזרים על עצמם. אחרי יומיים של עבודה לאסוף משהו מסודר גיליתי מסמך של משרד הבריאות שמכיל את כל הנתונים מ-1950 עד 2014 בטבלה אחת.  בסוף החלטתי לאחד נתונים משני המקורות האלה (פרטים בסעיף מקורות בסוף), והתוצאה לפניכם.

 

beds-per-pop

קודם כל הבהרה: עם השנים האוכלוסיה במדינה גדלה באופן ניכר, וברוב המקרים גם המיטות.  מה שמעניין הוא המיטות יחסית לגודל האוכלוסיה, כלומר המיטות לנפש, וזה מה שמוצג כאן.  באופן כללי, בשנים הראשונות למדינה הייתה עליה מכ-5.5 מיטות ל-1000 נפש לכ-7 מיטות.  מ1955 עד 1980 בערך הרמה הזו די נשמרה.  אחרי המהפך היו שתי פאזות של ירידה, הראשונה עד תחילת שנות ה-90 והשניה מאז 2005 ועד היום.  בסך הכל זו ירידה של רבע מהמקסימום שהיה בשנת 1978.  כיום (ליתר דיוק 2015) מספר המיטות ל-1000 נפש הוא הנמוך ביותר שהיה מאז קום המדינה, ועומד על 5.28.

עוד יותר מעניין להסתכל על החלוקה של המיטות האלה לסוגים.  בעשור הראשון בעיקר היה סיווג מיוחד לחולי שחפת שמאז די נעלם.  הסיווגים האחרים הם:

  • אישפוז כללי – זה משקף את המחלקות של בתי החולים הכלליים, כמו זו שאני ביקרתי בה.  יש 44 בתי חולים כאלה בארץ: ממשלתיים, ציבוריים, פרטיים, של קופת חולים, וגם של המיסיון.
  • בריאות הנפש – בתי חולים פסיכיאטריים. כיום יש 12 כאלה, רובם ממשלתיים.
  • "מחלות ממושכות" – בעצם שם יפה למחלות כרוניות, שזה שם יפה למוסדות גריאטריים סיעודיים.  לפי המסמך של משרד הבריאות יש כיום לא פחות מ-305 מוסדות כאלה, רובם פרטיים וגם הרבה ציבוריים, כשרובם נוסדו בתקופה 1985-2005.
  • שיקום – 2 מוסדות.

נתחיל מלמעלה.  מספר המיטות לשיקום הוא נמוך ולא משתנה הרבה.

הדרמה הגדולה שרואים הגרף היא המעבר המסיבי ממיטות בריאות הנפש למיטות גריאטריות. מספר המיטות הגריאטריות לנפש עלה פי 2.5 ב-40 השנים האחרונות.  עיקר הגידול תואם את העליה במספר המוסדות.

לעומת זאת מספר המיטות לאישפוז פסיכיאטרי לנפש ירד בתקופה הזו בלא פחות מ-82%.  אבל לפי מקורות יודעי דבר (הגיס שלי שהוא פסיכיאטר) זה לא באמת כל כך גרוע: הירידה הזו משקפת לפחות באופן חלקי מעבר מאישפוז לטיפול בהוספיסים בקהילה.  המיטות בהוספיסים האלה לא נספרות בתור מיטות אישפוז.  הבעיה שתכנית ההוספיסים התחילה רק בשנת 2000, כך שחלק גדול מהירידה קרה כבר לפניה.  מצד שני, מנתונים שמצאתי, בשנת 2011 כבר היו פי 2.8 יותר מיטות של מגורים נתמכים בהוספיס מאשר מיטות אישפוז פסיכיאטריות.  אז יתכן שבאמת יש בזה פיצוי משמעותי על הירידה שרואים בגרף.

מה שמשאיר את הירידה במיטות אישפוז כללי.  מאז המהפך ב-1977 יש ירידה של 44%, ועל זה אין פיצוי בתכניות אלטרנטיביות.  אז איך עומדים בזה?  עד שנת 2000 לערך החיסכון במיטות היה קשור לכך שקיצרו את משך האישפוז: מ-11.5 ימים בממוצע ב-1950 לכ-4 ימים מאז שנת 2000 עד היום.  במקביל היתה עליה מסוימת בכמות האישפוזים לנפש, ולכן מספר המיטות לא קטן באותה מידה או אפילו לא קטן בכלל.  ב-15 השנים האחרונות משך האישפוז הממוצע נשאר יציב, והירידה במספר המיטות מתאפשרת כי מאשפזים קצת פחות.

shehut-gen

השאלה שנישארת היא מה גרם למה.  האם היתה התיעלות בבדיקות ובטיפולים ולכן צריך לאשפז פחות ואפשר להסתדר עם פחות מיטות, או שהקטינו את מספר המיטות וכתוצאה הרופאים נאלצים לאשפז פחות ממה שהיו רוצים.  את זה אי אפשר לדעת מנתונים סטטיסטיים.

מקורות

מקור אחד לנתונים על מיטות אישפוז הוא השנתונים הסטטיסטיים לישראל של הלמ"ס.  בפרק הבריאות יש טבלה על "מיטות בבתי חולים" (בשנים שונות מספר הפרק ומספר הטבלה הזו משתנים) עם מידע לשנים האחרונות וקצת מידע היסטורי.  צריך לעבור על המון שנתונים כדי לשחזר תמונה מלאה.

המקור השני הוא הפרסום "מוסדות האשפוז והיחידות לאשפוז יום בישראל, 2014" של משרד הבריאות, שכולל בעמ' 238 טבלה מסכמת עבור 1950-2014.  אבל הנתונים ל-1950 היו משונים (נראה כמו טעות העתקה) וסתרו את נתוני הלמ"ס, 1951-1954 היו חסרים, וגם אחרי זה הנתונים על מיטות ל"מחלות ממושכות" היו משונים (התחלה ממספר גבוה להפתיע וירידה דרמטית עם השנים).

אז בסוף איחדתי את שני המקורות.  השתמשתי במסמך של משרד הבריאות עבור השנים 1955-2014 ובלמ"ס עבור 1948-1954 (פרט ל-1949 שחסרה) ו-2015.  בנוסף השתמשתי בנתוני הלמ"ס עבור מחלות ממושכות גם לשנים עד 1958.

נתונים על הוספיסים מצאתי בשנתון הסטטיסטי ל-2012 אודות בריאות הנפש בישראל של משרד הבריאות.

נתוני משך האישפוז מאותו מסמך של משרד הבריאות שהכיל מידע על מיטות ומוסדות.

ועכשיו משהו שונה לגמרי

כמו רבים אחרים גם שני שמעתי לראשונה על מקיאוולי בתיכון, שם הוא מוצג בתור דוגמה רעה.  אבל לפני כמה שנים נתקלתי בספרו "הנסיך" בדוכן בשבוע הספר, וקניתיו, וגם קראתי בו, וסופי שנשביתי בקסמו.  מה שהוביל לפנטזיה על מה בן דמותו היה כותב כיום, בנושא בחירות ודמוקרטיה בעידן המודרני במקום נסיכויות ברנסנס.  התוצאה רצ"ב.  בלי נתונים ובלי גרפים, רק מילים.  יכול לשמש כחומר קריאה אלטרנטיבי לצפיה בתשדירי חדשות אינסופיים על תחילת עידן טראמפ.


title

(עדכון: גרסה מתוקנת הועלתה ב-24.1.2017 ושוב ב-7.2.2017 וב-14.3.2017)

על עניים ועשירים

אי שיוויון — ובעיקר אי שיוויון כלכלי בין עניים ועשירים — הוא נושא חם בשנים האחרונות, שמרבים לדון בו ולציין אותו בתור גורם חשוב בכלכלה ובפוליטיקה העולמית.  אבל עדיין קשה למצוא נתונים עליו.  בישראל עד לא מזמן לא היו בכלל נתונים רשמיים על עושר, אלא רק על הכנסות.  ואי השיוויון בהכנסות הוא לא אותו הדבר כמו אי השיוויון בעושר, כי הכנסות יכולות להשתנות בכל רגע אבל עושר מצטבר לאורך זמן וגם יכול לעבור בירושה.

לכן מעניין במיוחד מסמך עם הכותרת "אי שיוויון בישראל: כיצד מתחלק העושר?" שנכתב על ידי מאור מילגרום וגלעד בר-לבב מהמכון לרפורמות מבניות לפני שנה.  החלק המדליק הוא המתודולוגיה שלהם, שפרוט טכני שלה מופיע בנספח למסמך.  הבסיס הוא סקר נכסים של הלמ"ס שנערך לראשונה ב-2013, שבו שאלו מדגם מייצג של האוכלוסיה על הנכסים שלהם.  אבל יש עם זה שתי בעיות: מדגם כזה כרגיל מפספס את העשירים ביותר, ולכן הוא לא באמת מייצג, ובנוסף לרוב אי אפשר לקבל נתונים מהימנים על כל הנכסים.

למה מפספסים את העשירים ביותר?  הלמ"ס ערכו מדגם ענק של 4621 משקי בית.  אבל בישראל יש כ-2.5 מיליון משקי בית.  כך שכל אחד שעולה במדגם מייצג כ-540 משקי בית.  אז קל להבין שנראה לכל היותר אחד מה-500 העשירים ביותר, ואפילו אם נראה אחד מהם, אין שום סיכוי שנראה מדגם טוב שלהם.

ולמה זה חשוב לא לפספס את העשירים ביותר?  הסיבה היא שידוע (מאז העבודה החלוצית של פארטו בסוף המאה ה-19) שלהתפלגות העושר יש "זנב כבד".  זו תכונה סטטיסטית שאומרת שחלק ניכר מההתפלגות נמצא בזנב, כלומר בערכים הגדולים ביותר.  והתפלגות העושר היא צורה טובה להדגים את זה באופן אינטואיטיבי: העובדה שהתפלגות העושר היא התפלגות עם זנב כבד אומרת שרוב האנשים אינם עשירים (הם ב"גוף" ההתפלגות ולא ב"זנב" ההתפלגות, כלומר לא בקצה שלה, ויש להם רמת עושר "ממוצעת"), אבל רוב הכסף דווקא כן נמצא בזנב — כלומר כל הכסף של העניים ומעמד הביניים ביחד, למרות שמדובר בהמון אנשים, אינו משתווה לכסף של הבודדים העשירים ביותר.  במילים אחרות, אם תבחר אדם אקראי מכל אוכלוסית ישראל, תגלה שהוא לא עשיר.  אבל אם תבחר שקל אקראי מכל הכסף שיש בישראל, תגלה קרוב לוודאי שהוא שייך לשרי אריסון או אחד מחבריה.

אז אם רוצים לאפיין את התפלגות העושר, צריך מידע מפורט על העשירים ביותר וגם על העשירים למדי, ואת זה לא מקבלים ממדגם אקראי.

אז איך בכל זאת נקבל מידע אמין על התפלגות העושר?  הטריק שמילגרום ובר-לבב השתמשו בו מכיל שלושה רכיבים.  את הראשון כבר פגשנו: זה מדגם כללי של האוכלוסיה, שמספק מידע סביר על גוף ההתפלגות.  הרכיב השני הוא רשימות כמו "500 העשירים ביותר" שמתפרסמות מדי שנה במגזינים כלכליים, ובמקרה שלנו רשימה כזו שפורסמה על ידי דה מרקר (הם השתמשו ברשימה של 2013 — אותה שנה כמו הסקר).  זה נותן מידע פרטני ומלא למדי על הקצה הרחוק ביותר של הזנב של ההתפלגות.  הרכיב השלישי משלים את התמונה על ידי מילוי טווח הביניים בין גוף ההתפלגות לבין קצה הזנב.  את זה עושים בצורה שתתאים לצורה הכללית של ההתפלגות הצפויה, שנקראת התפלגות פארטו (על שם אותו פארטו שמצא אותה).

כדי שזה יעבוד צריך שהנתונים במדגם והנתונים על העשירים ביותר יהיו אמינים.  לגבי העשירים, אין לנו ברירה אלא להסתמך על דה מרקר.  לגבי המדגם, יש שלל סיבוכים שצריך להתייחס אליהם.  מילגרום ובר-לבב מפרטים את זה במסמך שלהם, החל מההגדרה שעושר כולל נכסים ריאליים (בעיקר דירות) ונכסים פיננסיים (השקעות הון ופנסיה צפויה), וכלה בהשוואות בין התוצאות של המדגם לבין נתונים כלכליים כלליים של הלמ"ס כדי לראות אם זה מתאים.  המסקנה היא שיש להניח שהתוצאות לא ממש מדויקות, אבל עדיין הן הרבה יותר טובות מחוסר ידע מוחלט.

כיוון שכל התהליך הזה סבוך ומורכב לא רציתי לחזור עליו, וביקשתי את הנתונים הסופיים (כלומר ההערכה של התפלגות העושר) ממאור מילגרום.  הגרפים הבאים מציגים את מה שקיבלתי ממנו.

הגרף הראשון מדגים את תהליך בנית ההתפלגות על שלושת חלקיה. ההסבר קצת טכני אז מי שלא מתעניין מוזמן לקפוץ לפסקה על מדד ג'יני.

llcd

כיוון שהתפלגויות עם זנב כבד מתאפיינות בערכים מאוד מאוד גדולים שיש להם הסתברות מאוד מאוד קטנה, הצורות הרגילות לצייר התפלגות לא עובדות.  אז מה שצריך לעשות הוא "להסתכל על ההתפלגות המשלימה בצירים לוגריתמיים".  בואו נסביר את זה.  ההתפלגות המשלימה מוגדרת להיות ההסתברות לראות ערך יותר גדול, כלומר לכל ערך x נתאים את ההסתברות שדגימה מקרית X תהיה גדולה יותר: S(x) = Pr(X > x).  ההסתברות הזו תלויה באיזו התפלגות מדובר.  במקרה של התפלגות פארטו הביטוי המתמטי של זה הוא S(x) = x -a.  אם מוציאים מזה לוג מקבלים:

log(S(x)) = -a log(x)

ולכן אם מציירים את זה כפונקציה של log(x) אמור להתקבל קו ישר שיורד בשיפוע של a-: מתחיל בצד שמאל למעלה, שמייצג את המדגם שמייצג את גוף ההתפלגות, ויורד לימין למטה, כשהקצה מייצג את העשיר ביותר (28 מיליארד שקלים בהסתברות של 1 חלקי 2.5 מיליון, כי יש רק אחד כזה מתוך 2.5 מיליון משקי בית).  החלק באמצע שמתוייג בגרף בתור "זנב מתוקן" הוא החלק שמילגרום ובר-לבב שיפצרו כדי שיקשר בין המדגם לנתונים של דה מרקר עם קו ישר.  מה שהגרף מראה זה שהכל ביחד לא יוצא ממש קו ישר, אבל בשביל נתונים כאלה זה לא רע.  השיפוע של הקו נותן את הפרמטר a של ההתפלגות, וציירתי קו עם שיפוע דומה ליד לשם השוואה.

הגרף הבא מדגים את חישוב מדד ג'יני של העושר.  על מדד ג'יני כבר הסברתי בעבר, אז כאן אני פשוט מראה את הגרף.  כפי שניתן לראות עקומת לורנץ די רחוקה מקו השיוויון, ומדד ג'יני לעושר (השטח הצבוע) יוצא 0.66, הרבה יותר ממדד ג'יני להכנסות.

gini

צורה אחרת להסביר אי שיוויון הוא על ידי ביטויים כמו "האלפיון העליון מחזיק ב-11.5% מכלל העושר במדינה", שזה יותר מפי 100 ממה שהיה להם אם חלוקת העושר הייתה שיוויונית לגמרי.  באופן כללי יותר ניתן להציג את כלל היחסים האלה על ידי הגרף הבא, שמראה שתי התפלגויות ביחד: הקו העליון הוא התפלגות העושר, כלומר כמה עושר יש למשקי הבית השונים, ואילו הקו התחתון הוא התפלגות הכסף, כלומר למי הכסף שייך.

למי שלא מכיר, גרף כזה נקרא cumulative distribution function (CDF).  זה הגרף המקורי שקודם השתמשנו במשלים שלו: הוא מתאר את ההתפלגות על ידי כך שהוא נותן את ההסתברות לראות ערך קטן יותר: לכל x נתאים את ההסתברות שדגימה מקרית X תהיה קטנה מ-x, ובסימנים: F(x) = Pr(X < x).  למשל אפשר לראות שהעושר של ה-25% העניים ביותר באוכלוסיה הוא עד בערך 200,000 שקלים, ושהעושר החציוני הוא בערך מיליון (אם מסתכלים על הנתונים המדוייקים, החציון הוא 1.18 מיליון).  האזור בגרף שבו השיפוע תלול ביותר הוא האזור שבו רוב המסה מרוכזת.  בהתפלגות העושר (הקו העליון) רואים שרוב האוכלוסיה נמצאת בין כ-200,000 שקלים לבין כ-5 מיליון שקלים.  בהתפלגות הכסף (הקו התחתון) רואים שרוב הכסף שייך לאלה שהעושר שלהם בין 2 מיליון ל-20 מיליון.

mass.gif

אבל מה שעוד יותר מעניין הוא להשוות את שתי ההתפלגויות, כפי שמודגם על ידי החיצים.  נתחיל עם ארבעת החיצים המקווקווים, משמאל לימין:

  • החץ השמאלי ביותר מראה שה-30% העניים ביותר ביחד מחזיקים רק 1% מהעושר במדינה.
  • החץ השני משמאל מראה שחצי האוכלוסיה העני מחזיק ביחד רק 8.5% מהעושר.
  • החץ השני מימין מראה שחצי מהכסף מתרכז בידי כ-10% העשירים של האוכלוסיה.
  • החץ הימני ביותר מראה שכ-22% מהכסף מרוכז בידי האחוז (המאיון) העליון.

וכמובן אפשר היה לשרטט עוד חיצים ולאפיין אותם, אבל הגרף נותן את כל התמונה ביחד.

החץ הכפול באמצע מתאר את מה שאני מכנה "היחס המשותף".  זו הנקודה היחודית שבה הסכום של שני הקווים הוא בדיוק 1, ולטעמי הנקודה הזו מייצגת יותר טוב מכל דבר אחר את "האמצע" של התפלגות העושר.  במקרה שלנו זה 2.17 מיליון שקל.  התכונה המיוחדת של הערך הזה היא מעין סימטריה הפוכה: ל-73% מהאוכלוסיה יש פחות עושר, וביחד הם מחזיקים 27% מהעושר במדינה, ובו בזמן ל27% מהאוכלוסיה יש יותר מהערך הזה, וביחד הם מחזיקים ב-73% מהעושר הכולל.

עוד מה שבולט הוא שבעצם התפלגות העושר והתפלגות הכסף לא כל כך רחוקות זו מזו.  בעולם המחשבים שבו אני עוסק כשאני לא כותב בלוגים יש התפלגויות עם זנבות הרבה יותר כבדים, ועם פערים ענקיים בין שני הקוים (למשל יחס משותף של 90 ל-10, וחצי מהמסה שייך לפחות מ-1% מהפרטים).  לטעמי האישי יש שני דברים שהם הצורמים ביותר בהתפלגות העושר.  הראשון הוא בצד שמאל, איפה שהקו העליון מתחיל מערך גבוה יחסית במקום מהקצה התחתון.  המשמעות היא של-20% מהאוכלוסיה ויותר בעצם אין כלום (ואם מדקדקים בנתונים, יש כמה אחוזים שיש להם עושר שלילי, כלומר יותר חובות מנכסים).  השני הוא השפיץ הארוך שהולך רחוק ימינה בקצה העליון.  זה אומר שהבודדים העשירים ביותר אמנם לא מחזיקים אחוז מאוד גדול מכלל העושר, אבל מצד שני העושר שלהם הוא באיזה שלושה סדרי גודל יותר משל אלה שהם סתם נורא עשירים.

בייבי בום

באחד הפוסטים הקודמים הסתכלנו על התפלגות הגילים באוכלוסיה כפי שהיא כעת.  אבל יכול להיות מעניין גם לראות איך היא השתנתה לאורך השנים.  לשם כך ציירתי את הגרף הבא.  הציר האופקי הוא השנים מאז קום המדינה.  האנכי מייצג את האוכלוסיה של כל שנה, מחולקת לפרוסות גיל של 5 שנים: גילאי 0-4, גילאי 5-9, גילאי 10-14, וכך הלאה.  צעירים עד גיל 19 צבועים בירוק, קשישים מגיל 65 באדום, וגילאי 20-64 שביניהם בכחול.

ages-pct

במבט ראשון לא נראה שיש כאן משהו מעניין במיוחד.  ניתן לראות את העליה המתמשכת באחוז הזקנים, וירידה מסויימת בילדים.  אבל במבט מעמיק יותר יש כאן סיפור.

נתחיל בקצה השמאלי.  ההתפלגות שם היא ההתפלגות בסוף 1948.  זה הזמן של העליה הגדולה עם קום המדינה, כשבשנת 1949 האוכלוסיה גדלה בכ-25% תוך שנה אחת.  שני המקורות העיקריים לגידול הזה היו עליית יהודי עירק, תימן, וארצות ערב האחרות מצד אחד, ועליית שארית הפליטה מאירופה מצד שני.  התפלגות הגילים משקפת את זה: כמעט חצי מהאוכלוסיה היו בטווח הגילים 20-45, כנראה כי ילדים וקשישים שרדו פחות בשואה.

אבל תוך כ-5 שנים טווח הגילים הזה הצטמק, בעיקר כי העולים שהגיעו לארץ החדשה הקימו משפחות והולידו ילדים.  וכך נוצר בייבי בום יחסי. השנתונים האלה שנולדו בשנות ה-50 ממשיכים להיות גדולים יחסית לשנתונים אחרים עד היום.  בגרף זה בא לידי ביטוי ב"רכס" שמתחיל משמאל למטה ומתקדם בקשת לכיוון ימין למעלה: כל פעם שילידי שנות ה-50 גדלים ב-5 שנים נוספות, רצועת הגילים הבאה מתעבה.

עוד דבר שניתן לראות הוא שהעלייה במספר הזקנים היא לא רציפה. ב-30 השנים הראשונות, מ-1950 עד 1980, אחוז הזקנים (מגיל 65 ומעלה) עלה מ-3.76% עד ל-8.72% — פי 2.3 יותר.  זה קרה כי כל הצעירים האלה שהקימו משפחות הזדקנו.  אבל ב-30 השנים הבאות, מ-1080 עד 2010, אחוז הזקנים עלה רק במעט, והגיע ל-9.87% (פי 1.13 מבתחילת התקופה).  והנה, ב-5 השנים האחרונות אחוז הזקנים קפץ והגיע כבר ל-10.97% — עלייה של פי 1.11 תוך 5 שנים.  זה קרה כי שנתוני הבייבי בום של שנות ה-50 התחילו להגיע לגיל הפנסיה.  אז יש להניח שאחוז הזקנים ימשיך לגדול בקצב גבוה יחסית בשנים הקרובות, ואז קצב הגידול יתמתן בחזרה.

כל הסיפור הזה מתבסס על הטענה שהתפלגות הגילים של ניצולי השואה הייתה לא רגילה.  אז אפשר לבדוק את זה על ידי הסתכלות על התפלגות הגילים של יהודים וערבים בנפרד.  כשמסתכלים רק על יהודים, אכן מתקבלת אותה התמונה, עם שינויים קטנים במספרים — קצת פחות ילדים וקצת יותר זקנים מאשר באוכלוסיה כולה:

ages-pct-jews

כשמסתכלים בערבים התמונה אכן שונה.  אין התפלגות יחודית בשנים הראשונות, אין בייבי בום, ואין עלייה משמעותית באחוז הזקנים:

ages-pct-arabs

אבל גם כאן יש סיפור.  ניתן לראות שיש ירידה משמעותית בילודה, וכתוצאה מכך באחוז הילדים באוכלוסיה, החל משנות ה-70 של המאה הקודמת.  ילדים ונוער עד גיל 19 הגיעו לשיא של 60.5% בשנת 1975, וירדו ל-45.2% בשנת 2015.  יש המייחסים זאת לישראליזציה שעוברת על האוכלוסיה הערבית, שנהיית יותר דומה לאוכלוסיה מערבית.  אבל הירידה היא לא רציפה.  בין 1995 ל-2005 הירידה נבלמה כמעט לחלוטין, ואז התחדשה.  השאלה היא מה קרה באותן שנים שגרם להפסקת השינוי.  שאלתי את סמי סמוחה מאוניברסיטת חיפה אם יש לו רעיון, והוא ענה כדלקמן: "זהו עשור שאחרי רצח רבין המסמן התפכחות מהסכמי אוסלו ומרעיון המזרח התיכון החדש שהובילה למהומות אוקטובר 2000, להחרמה של המגזר הערבי על-ידי יהודים, ולכאב נוכח דיכוי של האינתיפאדה. על כל אלה נכתב בדוח ועדת אור לחקר אירועי אוקטובר 2000. ילודה עשויה להיות תגובה לתחושת איום ואי-הביטחון. אינני בטוח שזהו ההסבר הנכון לתופעה דמוגרפית זו, אך אני בטוח לגבי המצב והתחושה של הערבים בעשור זה."

ואגב, עוד השוואה מעניינת היא שגם אצל היהודים הייתה ירידה בילודה ובמספר הילדים, אבל בתקופות שונות: בין 1975-1990 הייתה יציבות, החל מ-1990 הייתה ירידה כנראה כתוצאה מהעליה המסיבית מרוסיה, ובשנים האחרונות זה התייצב שוב ואפילו מפגין עלייה מזערית.  אבל עדיין אחוז הילדים אצל ערבים גבוה משמעותית מאשר אצל יהודים.

מקורות

הנתונים מהשנתונים הסטטיסטיים של הלמ"ס.  בשנים שונות אלה טבלאות עם מספר שונה שמופיעות במקום שונה בפרק האוכלוסין, אבל תמיד יש טבלה עם הנתונים האלה.  כיוון שזה הרבה עבודה לחלץ את המספרים, הסתפקתי ברזולוציה של 5 שנים במקום לאסוף אותם מכל השנתונים.  בשנים הראשונות אין נתונים על האוכלוסיה הערבית, אז המספרים של האוכלוסיה הכללית הם בעצם של היהודים בלבד.  גם פרוסות הגיל משתנות, כאשר בשנים הראשונות הטווח העליון היה +75, וכיום הוא +95.

ליבה

מפעם לפעם עולה השאלה האם לימודי ליבה באמת חשובים.  דה מרקר פרסמו היום (בלי להתכוון) הדגמה לחשיבות שלהם.  הכוונה לכתבה אודות השימוש בשאטלים כדי לאפשר לעובדים להגיע למרכזי תעסוקה שלא באמצעות רכבם הפרטי.  באמת רעיון מצויין — השאטלים מאפשרים תפעול יעיל וגמיש לכל מקום לפי הצורך, ויכולים לשמש כפיילוט לפני קביעת קו תחבורה ציבורית כדי לבדוק את הביקוש, כל זאת במחיר מצחיק יחסית להשקעות העתק בתשתיות כבדות כמו רכבות.

אז מה הקשר לליבה?  כדי להדגים את הירידה הפוטנציאלית בעומס בכבישים אם יהיו שאטלים, המאמר הציג את הגרף הבא.  העיגולים מסמנים את מספר העובדים בכל מרכז תעסוקה, את החלק מהם שמגיעים לעבודה בשעות השיא בבוקר, ואת החלק מאלה שעושים זאת ברכב הפרטי.  אז השטח של העיגול הפנימי האדום מייצג את הפוטנציאל להורדת העומס.

circle-area

או שלא.  שימו לב למשל לעיגולים שמייצגים את אזור התעשיה המערבי של ראשון: ס"ה 30.7 אלף עובדים, מתוכם 14.2 אלף מגיעים ברכבם הפרטי.  זה כמעט חצי.  אבל העיגול האדום הפנימי ממש לא נראה כמו חצי מהשטח הכולל — יותר דומה לרבע.

הסיבה היא כנראה שהגרפיקאי לא למד ליבה, או לחילופין שכח את הנוסחה לשטח של עיגול.  בתור שרות לציבור, הנוסחה היא  S = π ⋅ r2 (השטח S שווה לפאי כפול הרדיוס r בריבוע).  עושה רושם שמה שהגרפיקאי עשה הוא להשתמש בעיגולים שבהם הרדיוס הוא שמשקף את הערך המבוקש.  כתוצאה השטח יוצא קטן מידי בפקטור ריבועי, והגרף מטעה.  בפרט היחס בין השטחים לא יוצא נכון.  זה משפיע גם על היחס בין שלושת העיגולים בכל מקום, וגם על היחס בין העיגולים במקומות השונים.

אם עושים את זה נכון, כך שהשטח ישקף את המספר (ובהגדלה המתאימה כל פיקסל מייצג עובד אחד) הגרף נראה כך:

circles-corrected

גם מציג את הנתונים נכון וגם מעביר את המסר בצורה משכנעת יותר.

פרטים

למי שמתעניין, הצורה שחישבתי את העיגולים היא כדלקמן.  אני רוצה למצוא רדיוס r כך שלמעגל ברדיוס הזה יהיה שטח פרופורציונאלי למספר עובדים n.  כיוון שהשטח פרופורציונאלי לרדיוס בריבוע, הקשר הוא n = C ⋅ r2 כאשר C הוא מקדם הפרופורציה שמתאם בין מספרים לסנטימטרים.  לפי הגודל של הגרף מדה מרקר היה נוח לקבוע ש-30000 עובדים יהיו מיוצגים על ידי עיגול בקוטר של 3 ס"מ.  אז על ידי החלפת אגפים מקבלים  C = 30000 / 1.52 = 13333.  כעת אפשר לחזור לנוסחה המקורית ולחלץ את r.  מקבלים את הנוסחה  r = √ (n / 13333).  כך בהנתן מספר עובדים n נציב אותו בנוסחה הזו והתוצאה היא רדיוס המעגל בסנטימטרים שבו נשתמש ליצג את המספר הזה.  בהנתן הרדיוסים המחושבים יצרתי את העיגולים בפאוור פוינט.

ואגב, פתרון גרפי אלטרנטיבי שחוסך את הצורך להוציא שורש וגם מאפשר הערכה טובה יותר של יחסים הוא להשתמש במלבנים שווי רוחב במקום במעגלים.  אבל אז יחסי ההכלה פחות ברורים, וצריך להבהיר זאת במקרא.

 

תכניות באויר

img_0601s

סוף השבוע שעבר היה סוף השבוע של "בתים מבפנים" בירושלים, עם מגוון אפשרויות ביקור וסיורים באתרים שונים.  בשישי הלכתי לסיור עם האדריכל יוסי פרחי בנושא תכנית הכניסה לירושלים.  כפי שהוא אמר מההתחלה, זה לא בתים ולא מבפנים.  זו תכנית שיש לה פוטנציאל לשנות את ירושלים לגמרי, או להיות בכיה לדורות.  היא אושרה סופית וקיבלה תוקף ב-2015, וחלקים כבר בביצוע.

לזכותו של פרחי הוא תיאר את הרציונאל של התכנית היטב ובאופן משכנע.  נקודת המוצא לפי פרחי היא שאזור הכניסה לעיר הוא "לא עיר" — יש שם בעיקר חניוני אוטובוסים, ואין מרחב עירוני שבני אדם יכולים להסתובב בו.  בפרט אין שום דבר מחוץ לתחנת הרכבת החדשה הנבנית מול התחנה המרכזית.  מעבר לכך, האזור הזה הוא המקום האחרון בעיר שיש בו די שטח פנוי כדי להקים מרכז עסקים לירושלים.  התכנית שהוכנה בהתבסס על התובנות האלה שמה את המרחב הציבורי בראש, עם שדרות להולכי רגל, כיכרות, ותחבורה ציבורית.  במגרשים שבין המרחבים הציבוריים האלה יבנו מגדלים בגובה של כ-35 קומות שיכללו מגוון שימושים מסחריים (התמונה לעיל מראה מה מתוכנן לקום כפי שזה מוצג במודל העיר במרתף העיריה).  בין היתר יהיו חנויות, מסעדות, בתי קפה וכו' במפלס הרחוב, ובמגדלים יבנו גם מלונות (בחלק מהקומות) כדי להבטיח שיהיו אנשים שיסתובבו שם גם בלילה.  זה משתלב גם עם מרכז הכנסים בבנייני האומה שצפוי לגדול להיות מרכז הכנסים הלאומי של ישראל, עם עוד מלון גדול לצידו.  מגורים לא יהיו שם כדי להשאיר את כל השטח לעסקים.  מה שכבר נעשה כיום הוא חפירת חניון ענק (5 קומות תת קרקעיות) מתחת לשדרות שז"ר, בין בנייני האומה לתחנת הרכבת החדשה, כי זה עוד דבר ששכחו כשתכננו את תחנת הרכבת.

השאלה הגדולה היא האם זה יצליח והאם זה באמת יהיה טוב לעיר.  פרחי לא יכל כמובן לענות והסתפק בטענה שהם בתור אדריכלים עשו את כל מה שאפשר כדי ליצור את התנאים להצלחה.  בהחלט יתכן שהוא צודק בזה.  אבל עדיין שווה לבדוק את ההתאמה של הקונספט לעיר.

ביקורת אפשרית היא שהמוקד הענק הזה, אם וכאשר יקום, ייבש את שאר העיר, כי כל פעילות העסקים תעבור לכאן.  בפרט, כל מרכז העיר ההיסטורי יהפוך לאזור תיירות ובילוי בלבד ולא יהיה יותר לב הפעילות של העיר.  אז נכון שכבר כיום יש לו תחרות קשה מצד תלפיות וגבעת שאול, אבל אחרי שנים של דעיכה בגלל עבודות הבניה של הרכבת הקלה בשנים האחרונות התחילה התאוששות בזכות הפעילות שלה.

מה שמוביל לשאלה הבסיסית האמיתית: האם יהיה מספיק ביקוש לכל השטחים האלה?  התכנית היומרנית לכניסה לעיר מתבססת על שתי הנחות ענק: שאם יתכננו המון שטח יהיו יזמים שיממשו את זה, ושאם הם יממשו את זה יהיו עסקים שינצלו את זה והרובע יפרח.  אבל זה תלוי באופי העיר ובהתפתחות הצפויה שלה.  מתכנני התכנית והעיריה מקווים למנף את התכנית ולהשתמש בה ככוח מניע שיגרום להתפתחות תעסוקה והתפתחות עירונית.  אני סקפטי.  כל ההשוואות בין ירושלים לערים אחרות שעלו כאן בבלוג כבדרך אגב הראו שירושלים היא עיר חרדית-ערבית יותר משהיא עיר ציונית מתקדמת.  אני מהמר שהאופי הזה הוא מקור הבעיות של העיר ולא מחסור בנדל"ן.  באופן קונקרטי, אחת השאלות שנובעות מכך היא האם כל האזור יהיה סגור בשבת או לא.  נסיון העבר מצביע שכן, וזה שם סימן שאלה גדול על השיגשוג שלו ועל ההיתכנות של התבססות בין היתר על מלונאות.

בתור תזכורת, הנה שני גרפים מפוסטים קודמים.  הראשון מתאר את כוח העבודה בכל ערי ישראל שיש בהן 20,000 תושבים ומעלה.  הציר האופקי הוא אחוז תושבי העיר שהם שכירים, והאנכי אחוז התושבים שהם עצמאים (שימו לב שהסקאלות שונות לגמרי, כי יש הרבה פחות עצמאים).  שתי הערים הגדולות במדינה הן חריגים (outliers) מהפיזור הכללי: בתל-אביב יש יותר שכירים ובעיקר יותר עצמאים ממקומות אחרים, ובירושלים יש פחות.

scat-pct

הגרף השני מתאר את הצד השני של אותו דבר, דרך המשקפיים של יחס התלות: כמה תושבים תלויים למחייתם באותם אלה שאכן עובדים ומתפרנסים.  הציר האופקי הוא יחס התלות כשמחשבים אותו לפי טווחי גיל, והאנכי כשמחשבים אותו לפי נתונים מפורטים.  ושוב, בתל-אביב היחס הוא הנמוך ביותר מכל הערים בשתי השיטות, ובירושלים הוא גבוה יותר בהפרש ניכר מכל הערים הציוניות בשתי השיטות.

tlut-real

אגב, כדאי לשים לב שאוכלוסית ירושלים כמעט כפולה מזו של תל-אביב, אבל רק כ-40% הם יהודים לא חרדים.  זה יוצא איזה 330 אלף.  בתל-אביב יש כ-91% יהודים לא חרדים, שזה בערך 380 אלף.  אז ההבדל במספר התושבים מהמגזר היהודי-ציוני-יצרני לא כל כך גדול.  ובכל זאת הפעילות העיסקית בירושלים נמוכה בהרבה, ובירת העסקים של ישראל היא ללא עוררין תל-אביב.  זה בא לידי ביטוי גם בשטחי בינוי כפי שהם מופיעים בנתוני הלמ"ס (באלפי מ"ר):

מגורים משרדים ומסחר תעשיה בנקים וביטוח מלונות חניונים
תל-אביב 15687 4714 1144 408 419 1847
ירושלים 16640 1680 985 55 598 650
חיפה 9435 5814 4704 46 123 192

אז שטחי המגורים הם דומים למדי (למרות ההבדל העצום באוכלוסיה), אבל בתל-אביב יש כמעט פי 3 יותר שטחי משרדים ומסחר, כמעט פי 3 יותר שטח חניונים, ולא פחות מפי 7.5 יותר שטחים של בנקים וחברות ביטוח.  חיפה גם מפתיעה עם עוד יותר שטחי משרדים ומסחר מתל-אביב, והרבה יותר שטח תעשיה, למרות אוכלוסיה הרבה יותר קטנה. התכנית של רובע העסקים החדש בכניסה לירושלים מקיפה כמיליון מ"ר בסך הכל, מהם בערך חצי שטח עיקרי שרובו משרדים ומסחר.  גם אם כל זה יממומש ולא יבוא על חשבון אזורים אחרים בעיר עדיין יהיה בתל-אביב ובחיפה יותר מפי 2 (וזה בהנחה שהן לא תתפתחנה במקביל).

מקורות

מצגת (לא מעודכנת) על התכנית ניתן למצוא באתר העיריה.

במנהל מקרקעי ישראל נמצאת התכנית כפי שקיבלה תוקף ב-2015.  תכנית זו היא הכללית לרוב השטח, יש עוד כמה תכניות נלוות לתאי שטח ספציפיים.

נתוני השטח המצוטטים בסוף הם מפרופיל הרשויות המקומיות של הלמ"ס לשנת 2014.

דע מאין אתה בא

גלי העליה הם חלק מהותי מההיסטוריה של המדינה, ומסתבר שהלמ"ס מתחזקת נתונים על זה למאה השנים האחרונות (הנתונים על העליה הראשונה והשניה, בין 1882-1915, כלליים ביותר בלי שום פרוט, ובין 1915-1918 כנראה לא היתה שום עליה משמעותית בגלל מלחמת העולם הראשונה).  מה שהכי נגיש הוא המספרים הכוללים והחלוקה לפי יבשת מוצא, כאשר אירופה כולל את מזרח אירופה ובעיקר את ברה"מ ורוסיה, אסיה זה בעיקר ארצות ערב כמו עירק, ואפריקה זה בעיקר ארצות ערב כמו מרוקו.  התמונה הכללית היא כדלקמן:

olim

אז כידוע עליה באה בגלים.  מה שבולט מיד הוא גל העליה העצום עם קום המדינה, וגל העליה הגדול מרוסיה (ואוקראינה) בשנות ה-90 של המאה הקודמת.  ביניהם יש גלי עליה יותר קטנים ממרוקו (בעיקר בשנות ה-60) ומברה"מ (שנות ה-70), שדומים לעליה החמישית בשנות ה-30. חוץ מזה אפשר לראות את הדומיננטות המוחלטת של (מזרח) אירופה לפני קום המדינה, את המיעוט היחסי של עולים מארצות ערב בסך הכל הכללי, ועד כמה העליה מאמריקה (הצפונית והדרומית ביחד) קטנה, כשלפני קום המדינה ובשנים הראשונות היא זניחה לחלוטין.

מעבר למספרים האבסולוטיים, מעניין גם לראות מה היחס בין העליה לבין הישוב היהודי שהיה קיים כבר בארץ בכל שנה.  את זה רואים בגרף הבא, שמראה את מספר העולים לכל 1000 תושבים יהודיים.

olim-rate

כאן רואים שבאופן יחסי העליות השלישית, הרביעית, והחמישית היו לא יותר קטנות מהעליה ההמונית עם הקמת המדינה.  הצרוף של המספרים האבסולוטיים הגבוהים (170-240 אלף עולים בשנה) עם היחס העצום (שיא של מעל 250 עולים לכל 1000 תושבים בשנת 1949) מסביר את הקשיים והכשלים בקליטת העליה בשנים הראשונות.  העליה מרוסיה ארבעים שנה מאוחר יותר הייתה באופן יחסי הרבה יותר קטנה — אפילו יותר קטנה מהעליה ממרוקו בשנות ה-60 חוץ מבשנתיים הראשונות, ורוב הזמן די דומה לעליה מברה"מ בשנות ה-70 (אם כי יותר ארוכה).

מקורות

מספר העולים בכל שנה והחלוקה ליבשות מלוח 4.2 בשנתון הסטטיסטי לישראל של 2016.  הנתונים בלוח הזה לשנים שלפני קום המדינה ניתנים עבור טווחים של שנים, אז הפרוט של המספר כל שנה בא מהמידע על הקצב להלן, והחלוקה ליבשות נעשתה לפי אותו היחס לכל שנה בטווח.  האנוטציות לגבי ארצות ספציפיות מתבססות על שנתונים שונים, שכן המידע הזה ניתן כל פעם רק לגבי שנים ספורות (למשל השנתון הראשון מ-1950, לוח ג/5).

המידע על קצב העליה עד 1980 מלוח ה/1 של השנתון לשנת 1981, שנותן מספר כולל ויחס לכל שנה.  את שאר השנים השלמתי ממספר העולים הכללי לעיל מחולק בגודל האוכלוסיה היהודית כל שנה.

בלגן בגבולות (או בנתונים)

לוח 4.1 בשנתון הסטטיסטי לישראל של הלמ"ס, למי שלא מכיר אותו אישית, עוסק במספר הנכנסים והיוצאים בגבולות הארץ תוך סיווג לפי הויזה שבה השתמשו.  בגדול, זה מבחין בין ישראלים, עולים, ותיירים.  הלוח כולל גם סיכום של כל הכניסות והיציאות מאז קום המדינה.  אם נסתכל על כמה עמודות נבחרות, זה נראה כך.  המספרים מקום המדינה עד סוף 2015:

עולים ישראלים ארעיים תיירים שיוט ס"ה
כניסות 2,942,456 96,124,986 1,872,924 73,866,722 6,433,415 181,599,476
יציאות 97,227,648 1,727,218 71,806,679 6,433,415 177,502,379

אז סך הכל נכנסו לארץ 181.6 מיליון איש, ויצאו 177.5 מיליון.  חלק מעודף הנכנסים הם כמעט 3 מיליון עולים שהגיעו לכאן, אבל נטו זה פחות, כי 1.1 מיליון יותר ישראלים יצאו מהארץ מאשר נכנסו (ויש להניח שזה משקף ירידה).  לגבי תיירים, מספר אלה שבאו באניות שיט תענוגות בים התיכון שווה בדיוק למספר שיצאו — אנשי ארגון השייט לא איבדו אף אחד.  אבל בתיירים סתם יש עודף מדהים של 2.1 מיליון.  והם הטריגר לפוסט הזה.

כדי להסתכל על זה קצת יותר בפירוט, הנה גרף של ההפרש המצטבר בין כניסות ויציאות לכל סוג ויזה:

in-out-diffנתחיל בקטן — תושבים ארעיים (בעיקר עובדים זרים עם רשיונות, לא כולל מהגרים בלתי חוקיים כי הם כמובן לא נכנסים עם ויזה).  עם השנים הצטבר עודף של כ-150,000 מהם, אבל המספר הזה נוצר לפני 5-10 שנים ומאז הוא די יציב.  זה משקף כנראה את העליה במתן אשרות בתקופה זו.  לפי ויקיפדיה שימוש נרחב בעובדים זרים התחיל כבר בעקבות האינתיפדה הראשונה, אבל בנתונים אין שיקוף לכך.  להיפך: בתחילת שנות ה-90 היה גרעון כשבאופן מצטבר עזבו קצת יותר תושבים ארעיים משנכנסו…

לגבי עולים, הדבר הבולט ביותר הוא העליה התלולה במספרם החל מ-1990, שמשקפת את גל העלייה הגדול מבריה"מ לשעבר.  אחרי שנתיים זה התמתן, אבל המשיך עד תחילת שנות ה-2000.  [הפוסט הנוכחי הוא סטיה קטנה בדרך לפוסט קרוב שיסתכל בפירוט על העלייה לדורותיה].  לגבי ישראלים, מאידך, יש ירידה די רציפה, עם התגברות קטנה בקצב בשנות ה-90 (כי עולים שלא נקלטים ויורדים בחזרה נספרים כבר כישראלים).

והגענו לתיירים.  מסתבר שרוב העודף היה פחות או יותר במקביל לעלייה הגדולה של שנות ה-90, ובממוצע הקצב היה אפילו יותר גדול וגם ההפרש הכולל יותר גדול: עודף של כמעט 1.6 מיליון בין 1990 ל-2006.  זה מעלה את האפשרות של עולים שבאו בתור תיירים והחליטו להישאר.  הבעיה היא שעל זה יש נתונים בנפרד, ולפי לוח 4.3 בכל השנים מ-1969 עד 2015 רק 151,225 תיירים שינו מעמד לעולים.  מה שמשאיר אותנו עם שלוש אפשרויות:

  1. כבר יותר מעשור מסתובבים פה מעל 1.4 מיליון תיירים בלי שנשים לב.  לא כל כך סביר בהנתן שכל אוכלוסית המדינה היא רק קצת יותר מ-8 מיליון.
  2. בכל רגע נתון יש כאן כמעט 2 מיליון תיירים, וכשהם חוזרים לבתיהם אחרים באים במקומם.  זה לא רק בלתי סביר אלא בלתי אפשרי בהנתן שמלאי חדרי המלון בארץ הוא רק כ-50,000, ושחלק מהעלייה במספר היה במהלך האינתיפדה השניה, שבה כזכור התיירות ירדה כמעט לאפס.
  3. הנתונים של רשות האוכלוסין וההגירה על תיירים בשנים 1990-2010 דפוקים לגמרי.  לא נעים, אבל כפי ששרלוק הולמס אמר, אחרי שפסלת את האפשרויות האחרות מה שנשאר הוא כנראה האמת.
  4. לחילופין, תמיד יכול להיות שאני מפספס משהו.

מקורות

כאמור לוח 4.1 של השנתון הסטטיסטי לישראל של 2016 (מאתר הלמ"ס).  הלוח כולל נתונים מפורטים לכל שנה לעשור האחרון, וברזולוציה של 5 שנים לפני כן.  השלמתי את זה ברזולוציה של כל שנה החל מ-1980 משנתונים קודמים.

המספרים של עולים בגרף כוללים עולים, עולים בכוח (כאלה שלא החליטו סופית — מסתבר שניתן לשמור על מעמד כזה למשך 3 שנים), ואזרחים עולים (בעיקר ילדים שנולדו לישראלים בחו"ל).  עולים ואזרחים עולים בהגדרה לא יכולים לצאת מהארץ, כי אז הם נספרים בתור ישראלים יוצאים.  עולים בכוח יכולים להיכנס ולצאת כמה פעמים שירצו.  אז הוספתי את הנטו בין הכניסות והיציאות האלה (יש כ-80,000 יותר יציאות, כנראה עולים בכוח שהחליטו לא לעלות בסופו של דבר) למספר של העולים.

יחס תלות

בדה מרקר התפרסם לפני שבוע מאמר שסוקר את דו"ח הבריאות השנתי של ה-OECD.  בין הממצאים המצוטטים שם בהדגשה נאמר "בדו"ח התגלה שבישראל יחס התלות (היחס שבין מספר התושבים מתחת לגיל 15 ומגיל 65 ומעלה, לבין שאר התושבים – בני 15–64) הוא הגבוה ביותר במדינות הארגון. יחס זה מעיד על עומס אדיר על בני 15–64, שנושאים על גבם קבוצה גדולה של ילדים וקשישים".  זה מתקשר כמובן לנושא התפלגות הגילים, אז החלטתי להסתכל על יחס התלות ביתר פרוט — ובפרט דרך העדשה של הערים השונות בישראל (או לפחות כל אלה עם 20,000 תושבים ומעלה).

למה זה מעניין? יחס התלות מתיימר להיות מדד פשוט לעומס הכלכלי שמוטל על העובדים.  ברור שלא כל האוכלוסיה עובדת לפרנסתה: יש ילדים שצעירים מדי מכדי לעבוד, ויש זקנים שכבר הפסיקו לעבוד.  אז יחס התלות מודד כמה כאלה נתמכים בממוצע על ידי כל אחד שכן עובד.  אבל ראשית תיקון קטן — בישראל נהוג כיום לחשב את יחס התלות בצורה קצת שונה: ילדים מוגדרים להיות עד גיל 19 (לא עד 14), והנושאים בעול מוגדרים להיות הטווח 20-64 (לא 15-64).  כלומר הפלח של גילאי 15-19 עבר מ"עובדים" ל"ילדים".  זה נראה לגמרי סביר כיום.

בכל מקרה, בהנתן הפרופילים של הרשויות המקומיות שהלמ"ס מפרסמת, שכוללים מידע על התפלגות הגילים, אפשר לחשב את יחס התלות בכל עיר ועיר.  אז הנה התוצאה הראשונה, שמראה את יחס התלות כפונקציה של רמת ההכנסה.  כפי שניתן היה לנחש, העניים ביותר (חרדים ובמידה מסויימת גם ערבים) הם אלה שסובלים מיחס תלות גבוה במיוחד.  בתל-אביב ואילת היחס נמוך במיוחד, ובשאר הערים הוא די דומה.

tlut-wage

הניחוש המושכל הבא הוא שיחס התלות הגבוה נובע מילדים יותר מאשר מזקנים.  את זה ניתן לבדוק על ידי פרוק יחס התלות לשני המרכיבים האלה.  בגרף הבא הציר האופקי מייצג את יחס התלות כתוצאה מזקנים, כלומר את היחס בין זקנים לעובדים.  הציר האנכי מייצג את יחס התלות כתוצאה מילדים, כלומר את היחס בין ילדים לעובדים.  שימו לב שהסקאלה בשני הצירים שונה לגמרי, כי יש הרבה יותר ילדים (כפי שראינו גם בפוסט הקודם על התפלגות הגילים).  הקרניים שיוצאות מהראשית מייצגות יחסים שונים של ילדים לזקנים (כאמור לפי ההגדרה שילדים זה גילאי 0-19, וזקנים זה 65+).

tlut-parts

אז הנה עוד ביסוס לכך שהאוכלוסיה בישראל צעירה: אין אף עיר שיש בה יותר זקנים מילדים.  בערי המרכז (האזור הכחול מימין למטה) יש בערך עד פי 2 יותר ילדים מזקנים.  בערים הקטנות יותר (העיגולים הכחולים הקטנים יותר במרכז) יש בין פי 3 לפי 6 יותר ילדים מזקנים.  בישובים ערבים זה סביב הפי 10.  ובישובים החרדיים הצעירים, מודיעין וביתר עילית, יש פי 93  ו-83 יותר ילדים מזקנים בהתאמה (אלעד משתרכת לה מאחור עם רק פי 57).

אבל אפילו זה אולי אופטימי מדי.  הרי יחס תלות מנסה לאמוד את הלחץ על העובדים, וידוע שבמגזרים הערבי והחרדי אחוז ההשתתפות בכוח העבודה נמוך יחסית.  אז קרוב שמתבסס פשוט על גילים יהיה מטעה.  למרבה המזל הפרופילים של הלמ"ס מכילים גם מידע על מספר התושבים בכל עיר, וגם על מספר השכירים והעצמאים (שכבר הסתכלנו עליהם בעבר).  השכירים פלוס העצמאים זה העובדים, אז מההפרש בינם לבין כלל האוכלוסיה בעיר אפשר בעצם לחשב את יחס התלות האמיתי!  הגרף הבא משווה את הקרוב לפי גילים (כמו שעשינו עד כה, בציר האופקי) עם החישוב המדוייק (בציר האנכי).

tlut-real

נתחיל עם החדשות הטובות: עושה רושם שיש קשר ישר למדי בין הקרוב המבוסס גילים לחישוב האמיתי.  זה אומר שיחס התלות האמיתי גבוה יותר מהקרוב, אבל לפחות כשמשווים מקומות שונים הפער הוא בערך באותו היחס.  החדשות הרעות הן שכשמסתכלים על זה יותר בעיון, נראה שיש כאן שתי התנהגויות קצת שונות.  עבור הערים הציוניות והמעורבות (חוץ מירושלים, בית-שמש, וצפת), שמרוכזות בצד שמאל למטה, השיפוע הוא בערך 1.5.  עבור הערים הערביות והחרדיות (וירושלים, בית-שמש, וצפת), קו המגמה מוסט כלפי מעלה והשיפוע שלו בערך 1.8.  כלומר אצל הערבים והחרדים הפער בין יחס התלות האמיתי לבין הקרוב אכן יותר גבוה.

ואגב, גם כאן רואים שירושלים (בירת ישראל הנצחית והמאוחדת) היא בעצם עיר ערבית-חרדית, ואינה דומה לשאר הערים הציוניות במדינה.

מקורות

כל הנתונים מהפרופילים של הרשויות המקומיות בישראל כפי שפורסמו בשנת 2015 (יש גרסה חדשה יותר מ-2016, אבל התעצלתי להעתיק את הכל מחדש), עם נתונים מהשנים 2012-2013.

התפלגויות גילים

אחת ההערות שקיבלתי בנוגע לפוסט האחרון היא שרואים שם מהצד גם את ההבדל העצום בהתפלגות הגילים בין יהודים לערבים.  אז החלטתי להקדיש לזה מבט נפרד.  וזה מתקשר גם ל"יחס התלות", שיזכה גם הוא לפוסט נפרד בקרוב מאוד.

הצורה המקובלת להציג את מבנה הגילים באוכלוסיה היא על ידי "פירמידת גילים".  זה בעצם צרוף של שני גרפי עמודות אופקיים, אחד שמראה את התפלגות הגילים אצל גברים והשני אצל נשים.  באופן היסטורי וגם בישראל כיום זה נראה כמו פירמידה, כי האוכלוסיה כל הזמן גדלה ולכן בשכבות הגיל הנמוכות יותר יש יותר אנשים:

pyramid

אבל למרות היומרה קשה בעצם להשוות את ההתפלגות עבור נשים עם זו של הגברים.  לשם כך עדיף לדעתי להשתמש בגרף עמודות רגיל, עם עמודות שקופות — במילים אחרות, נצייר את הגרפים של התפלגות הגילים של גברים ונשים אחד על השני, ונשתמש בצבעים כי לראות איזה חלק מהעמודות חופף ומי גבוה יותר מהשני.  כך אפשר לראות בקלות הבדלים קטנים בין עמודות שמייצגות את אותם הגילים:

bars-sex

מה שרואים הוא שנולדים יותר בנים, בגילי הביניים (25-50) יש שיוויון, ואילו בגילים הגבוהים (מ-50 ומעלה) יש יותר נשים — ואכן נשים מאריכות ימים יותר מגברים.

כמובן שאת אותו הדבר ניתן לעשות כדי להשוות את התפלגויות הגילים של כל מיני קבוצות אחרות.  למשל הגרף הבא משווה את התפלגות הגילים של יהודים וערבים בישראל.  (הגובה של העמודות במקרה הזה מייצג אחוז מתוך כל קבוצה בנפרד, ולא אחוז מתוך כלל האוכלוסייה, כי יש בערך פי 4 יותר יהודים.)

bars-groups

מה שרואים כאן הוא ההבדל שממנו התחלנו — באוכלוסיה הערבית יש הרבה הרבה יותר ילדים (עד גיל 25), וביהודית הרבה הרבה יותר זקנים (מגיל 50 ומעלה).  אז כיום עדיין הערבים מתרבים בקצב יחסי יותר גבוה, אבל היהודים מאריכים ימים יותר.  וההבדלים האלה הרבה יותר דרמטיים מההבדלים בין גברים לנשים.

צורה אחרת להסתכל על זה היא שהגרף המקורי, של כל אוכלוסית ישראל, הוא בעצם צרוף משוקלל של שני גרפים די שונים זה מזה — אחד של היהודים והשני של הערבים.  אבל בעצם גם זאת עדיין לא התמונה כולה.  את הגרף של היהודים צריך לפצל למרכיבים נפרדים שמייצגים חילונים, דתיים, וחרדים, שההבדלים ביניהם גדולים מהדומה.  אבל על זה הלמ"ס לא אוספת נתונים באופן ישיר.  את מה שבכל זאת ניתן לגלות — בפוסט הבא.  רמז: כבר בגרף הזה ניתן לראות שאצל הערבים קבוצות הגיל עד 14 (או אולי אפילו 19) הן די שוות גודל, והעליה בגילים הנמוכים ביותר באוכלוסיה הכללית שייכת בעצם ליהודים.  אבל זה לא כל היהודים — זה החרדים.

מקורות

כל הנתונים האלה מטבלה 2.3 מהשנתון הסטטיסטי לישראל של הלמ"ס לשנת 2015, ומייצגים את ממוצע האוכלוסיה בשנת 2014.

פגיעה באזרחים באינתיפדה השנייה

אוי איזו תקופה נוראית הייתה האינתיפדה השנייה.  ואין כמו לעבור על רשימות הקורבנות כדי להיזכר בכל הפיגועים הנוראיים שהיו יום אחרי יום, שאת חלקם אני עוד זוכר בלאו הכי מזמן אמת, למרות שעברו כבר מעל עשר שנים.

הסיבה לעשות את זה היא בדיקת הנושא של פגיעות באזרחים חפים מפשע לעומת לוחמים.  האינתיפדה השנייה היא מקרה בוחן טוב לזה — למרבה הצער יש הרבה נתונים.  שני הצדדים טוענים לפגיעה בלתי מובחנת באזרחים בצד שלהם תוך האשמת הצד השני.  הצד הישראלי לפחות טוען לניסיון לצמצם את הפגיעה באזרחים, ולהתמקד באנשי המיליציות הפלסטינאיות השונות.  הנתונים שמובאים כרגיל לתמוך בעמדה זו או אחרת הם מספר הנפגעים — למשל, כמה ילדים ונשים נהרגו, ואולי השוואה של מספרים אלה עם המספרים של לוחמים שנהרגו.

אני רוצה להציע ניתוח קצת יותר משמעותי — מה שחשוב זה לא המספר של ההרוגים, אלא היחס בין ההרוגים בקבוצות מין וגיל שונות לגודל האוכלוסיה בקבוצות האלה.  הסיבה היא שתמיד יש הרוגים גם מבין האזרחים הבילתי מעורבים.  אז ניסיון לצמצם את זה צריך להתבטא בכך שמספרם יהיה קטן יחסית לאוכלוסיה.

הצורה להציג את הנתונים האלה היא באמצעות תרשים spie chart.  התרשים הזה מורכב משתי שכבות.  הבסיס הוא תרשים עוגה סטנדרטי שמציג את החלוקה של האוכלוסיה לפרוסות מין וגיל.  למשל בנים בגילים 0-4, 5-9, 10-14, וכו', וכנ"ל גם לבנות.  אנחנו נציג את הבנים בצד ימין ואת הבנות בצד שמאל, כשפרוסות הגיל מסודרות מהילדים למעלה אל הקשישים למטה.

השכבה השניה היא החלוקה של ההרוגים לפי אותן פרוסות של מין וגיל.  אפשר לעשות זאת על ידי תרשים עוגה נוסף.  אם החלוקה של ההרוגים בין הקבוצות היא אותו דבר כמו החלוקה של האוכלוסיה, נקבל אותו תרשים עוגה כמו הקודם.  זה יקרה אם ההרג הוא אקראי, ולכל אחד יש את אותו הסיכוי לההרג.  אבל אם לקבוצות אוכלוסיה מסוימות (למשל גברים צעירים שמשתתפים בפעילות מלחמתית) יש יותר סיכוי ליהרג, הפרוסות שמייצגות אותם תהיינה יותר עבות מאשר בתרשים המקורי.  הבעיה היא שקשה להבחין בשינויים כאלה.  אז במקום זה אנחנו נשמור את הפרוסות השונות באותו עובי שהן היו, ונאריך או נקצר אותן כדי לשקף את הנתונים על ההרוגים.  כך אם בפלח מסוים מהאוכלוסיה יש יחסית מעט הרוגים זה יבוא לידי ביטוי בכך שהפרוסה בעוגה תהייה קצרה ולא תגיע להיקף העוגה המקורית.  לעומת זאת אם בפלח אוכלוסיה מסוים יש המון הרוגים באופן יחסי, זה יתבטא בפרוסה ארוכה יותר שבולטת מעבר להיקף העוגה המקורית.

(למי שמתעניין בפרטים, נציין גם שבהצגה הזו הרדיוס של כל פרוסה מייצג את רמת הסכנה לקבוצות מין וגיל שונות — עד כמה הם נוטים ליהרג יותר או פחות מחלקם באוכלוסיה.  השטח של הפרוסה מייצג את מספר ההרוגים.  שימו לב שבפרוסות של עוגה השטח פרופורציוני לריבוע הרדיוס (כמו ששטח עיגול שווה פאי כפול הרדיוס בריבוע).  כך למשל פרוסה שהרדיוס שלה פי 2 יותר גדול מבעוגה המקורית מייצגת פי 4 יותר הרוגים ממה שהיה צפוי לפי חלקם באוכלוסיה.  לכן הרדיוס לא מיצג סכנה באופן לינארי אלא בסקלה ריבועית.)

אם ניישם את מה שתואר לעיל עבור הרוגי האינתיפדה השנייה, נוכל לראות איזה דגם נוצר.  בפרט, מה שאנחנו מצפים לראות הוא שילוב בין שני דגמים.  ההרוגים שהם הרוגים אקראיים מתוך האוכלוסיה הכללית אמורים ליצור מעגל של פרוסות עם רדיוס פחות או יותר קבוע, כי בהגדרה הרוגים אקראיים אמורים להיות מפוזרים באופן אחיד בין כל הקבוצות של מין וגיל לפי הגודל של כל קבוצה כזו.  לעומת זאת לוחמים הם כרגיל גברים צעירים, אז לוחמים הרוגים צפויים ליצר פרוסות ארוכות במיוחד בצד ימין באמצע, במקום של הקבוצות של גברים צעירים.

אחרי כל ההקדמה הזו, הנה התוצאות.  הנתונים הם בעיקרם מאתר בצלם.  ראשית ההרוגים הישראלים (פרטים על מה זה כולל בדיוק בסעיף המקורות בתחתית הדף).  הצבעים הם תכלת לאזרחים, וורוד לאזרחיות, וחאקי לחיילים.  חאקי כהה משמעו חיילים שנהרגו במהלך פעילות מבצעית, וחאקי בהיר זה חיילים שלא היו במהלך פעילות מבצעית (כולל למשל הרבה מקרים של חיילים שנסעו באוטובוסים אזרחיים שהתפוצצו).

spie-isr

בגדול מה שרואים הוא אכן מה שציפינו.  יש עיגול של הרוגים מכל הגילים והמינים, ובליטות המצביעות על ייצוג יתר של חיילים.  אבל מעבר לכך ניתן לראות שלוש תופעות:

  • יש ייצוג חסר של ילדים עד גיל 13, כלומר הם נהרגו פחות מהמבוגרים יותר יחסית לחלקם באוכלוסיה.  רואים את זה בכך שהפרוסות שמייצגות את הגילים האלה יותר קצרות.
  • חלק ניכר מהחיילים וכמעט כל החיילות נהרגו כשבעצם לא היו מעורבים בפעילות מבצעית.  אבל בכל זאת הם בולטים מעבר לפרוסות האחרות, מה שמעיד על כך שהם נהרגו יותר מאשר היה צפוי אם זה היה אקראי בהקשר אזרחי.  יתכן שהסיבה היא שהם נמצאו יותר במקומות המועדים לפורענות, למשל אוטובוסים בין-עירוניים שהיו יעד להתקפה.
  • גברים בגילי הביניים נהרגו קצת יותר מנשים, שוב אולי כי הם הסתובבו יותר בחוץ במקומות שהיו יעד להתקפות.

ועכשיו להרוגים הפלסטינים.  שימו לב שקבוצות הגיל מוגדרות קצת אחרת, כי הרכב הגילים באוכלוסיה הזו שונה למדי, ובפרט יש הרבה יותר צעירים ופחות זקנים.  כאן חאקי כהה הוא אנשים שהשתתפו באופן פעיל בפעילות עויינת בזמן שנהרגו.  חאקי בהיר הם אנשים שמוכרים כחברים באירגונים השונים (כוחות הביטחון של הרשות, החמאס, הג'יהאד האיסלמי, וכו') אבל לא עסקו בפעילות עויינת בזמן שנהרגו.  חלקם היו יעד לחיסול ממוקד.

spie-pal

גם כאן ניתן לראות שילוב של שני הדגמים הצפויים, אבל בפרופורציות לגמרי שונות.  המעגל שמייצג הרוגים אקראיים מתוך האוכלוסיה הוא הרבה הרבה יותר קטן.  זה מצביע על כך שאכן הפגיעה האקראית באוכלוסיה הכללית (ובפרט בנשים וילדים) היתה הרבה יותר נמוכה באופן יחסי.  אבל מצד שני יש הרבה יותר גברים הרוגים בכל קשת הגילים מ-13 עד קרוב ל-30.  אפשר לחשוב על שני הסברים אפשריים לכך.  הראשון הוא שגברים ערבים נמצאים בחוץ הרבה יותר, ובפרט באותם מקומות שהיו יעד להתקפות ישראליות.  השני הוא שחלקם לפחות היו בעצם לוחמים או עסקו בפעילות עויינת, אבל לא זוהו ככאלה בבסיס הנתונים של בצלם.  אני לא רואה איך ניתן להכריע בין האפשרויות, אבל הפער העצום בין המעגל האקראי לבין מספר ההרוגים הגברים מעלה לפחות אפשרות ריאלית של דיווח חסר על השתתפות בפעילות עויינת.

מקורות

כדי לצייר את הגרפים האלה צריך נתונים פרטניים על ההרוגים (בפרט גיל ומין) ואת החלוקה של האוכלוסיה לקבוצות של גיל ומין.  את נתוני האוכלוסיה לקחתי מהלמ"ס, ובפרט מלוח 2.18 של השנתון הסטטיסטי של שנת 2003 שמכיל נתונים עבור 2002.  לגרף הראשון השתמשתי בנתונים של האוכלוסיה היהודית, מתוך הנחה שזה משקף יותר טוב את קהל הנפגעים הישראלים באינתיפדה.  לגרף השני השתמשתי בנתונים אודות האוכלוסיה הערבית בישראל, מתוך הנחה שזה הקרוב הטוב ביותר שיש לי לפילוג של האוכלוסיה הפלסטינית.

המקור של רוב הנתונים על הרוגים הוא מדפי הסטטיסטיקה של בצלם.  כיוון שרציתי להתמקד באינתיפדה השנייה (שהיא התקופה הכי מדממת מבחינת פעולות טרור ופעולות שכנגד) השתמשתי בדף של ההרוגים בתקופה שלפני מבצע "עופרת יצוקה" ב-2008, ובפרט בנתונים עד סוף פברואר 2005 (שזה בערך מתי שהאינתיפדה השנייה דעכה).  הבעיה שזה לא רשימה אחת אלא המון רשימות שונות, שמוגדרות לפי צרוף של שלושה פרמטרים:

  • היכן קרה המקרה שבו נהרגו: בשטחים או בישראל
  • מי נהרג: פלסטינים, אזרחים ישראלים, אנשי כוחות ביטחון ישראלים, או אזרחים זרים
  • מי הרג אותם: פלסטינים, כוחות הביטחון הישראלים, או אזרחים ישראלים (למשל מתנחלים)

לגבי ההרוגים הפלסטינים, השתמשתי ב-5 רשימות: כל הפלסטינים שנהרגו בידי ישראלים (כוחות הביטחון או אזרחים) בכל מקום (בשטחים או בישראל), וגם אזרחים זרים שנהרגו בידי כוחות הביטחון הישראלים.  לא כללתי את הרשימה של פלסטינים שנהרגו בידי פלסטינים (צרוף של חשודים בשיתוף פעולה עם ישראל, סיכסוכים פנימיים, וכאלה שנהרגו במהלך פעולות נגד ישראל).  הסיבה היא שהמטרה היא לאפיין את המידה שישראל פוגעת באזרחים.

לגבי ההרוגים הישראלים, גם השתמשתי ב-5 רשימות: כל הישראלים (כוחות הביטחון או אזרחים) שנהרגו בידי פלסטינים בכל מקום (בשטחים או בישראל), וגם אזרחים זרים שנהרגו בידי פלסטינים.  שוב לא כללתי את הרשימה של פלסטינים שנהרגו בידי פלסטינים.  הסיבה הפעם היא שהמטרה היא לאפיין את המידה שהפלסטינים פוגעים באזרחים.

בנוסף יש באתר של משרד החוץ רשימה של כל ההרוגים בפעולות טרור מאז תחילת האינתיפדה השנייה.  השוותי את הרשימה הזו עם הרשימה של בצלם, והיו בה 58 שמות נוספים.  הסיבות לכך שהם לא נכללו ברשימות של בצלם הן שהפיגוע היה בחו"ל (למשל בהילטון טאבה, במומבסה, או בנמל התעופה של לוס אנג'לס), או שהמפגעים לא היו פלסטינים (למשל התקפה של חיזבאללה או שני המוסלמים הבריטיים שביצעו את הפיגוע ב"מייק'ס פלייס" בתל-אביב), או שההרוגים היו בעצם פלסטינים (ואולי מופיעים ברשימה של הפלסטינים שנהרגו בידי פלסטינים שבה לא השתמשתי).  אני החלטתי לכלול את כל המקרים האלה, ובכל מקרה המספר שלהם נמוך ולא משנה את התוצאות שתוארו לעיל.

המפתח לקואליציה

לפני איזה שבועיים נתקלתי במאמר תיאורטי במדעי המדינה — לא תחום שאני קורא בו אי פעם — שהפתיע אותי.  המאמר עסק בתהליך יצירת קואליציות, ובפרט בשאלה מהו המנגנון של משא ומתן בין המפלגות וכיצד קורה שבאופן אמפירי רואים שכמעט תמיד הוא מוביל לחלוקת תיקים שיוויונית לפי מספר חברי הפרלמנט שיש לכל מפלגה.  אותם זה הפתיע שנוצרת חלוקה שווה כזו, ואותי זה הפתיע שאותם זה הפתיע, כי הייתי תחת הרושם שהמפתח של יחס בין תיקים לחברי פרלמנט הוא במידה רבה נקודת הפתיחה של המשא ומתן הקואליציוני, או בכל אופן שאף מפלגה לא תסכים שמפלגה אחרת תקבל יותר ממנה.

בכל אופן זה סיקרן אותי מספיק כדי לבדוק מה קורה בארצנו הקטנטונת (המאמר התבסס על נתונים מאירופה).  אז אספתי נתונים על מספר חברי הכנסת והשרים של כל מפלגות הקואליציה בכל ממשלות ישראל, כולל אחרי שינוים מז'וריים שהתחוללו במהלך כהונת הממשלה, והרי התוצאות לפניכם.  הציר האנכי מציין את היחס בין שרים לחברי כנסת, כך שיותר גבוה משמעו יותר שרים יחסית לחברי הכנסת.  הקו הירוק לרוחב כל שנות המדינה מראה את היחס הכולל של שרים לחברי כנסת בכל קואליציה — כלומר סך השרים בממשלה חלקי סך חברי הכנסת בקואליציה.  הנקודות שמפוזרות אחת מעל השניה בנקודת הזמן של תחילת כהונתה של ממשלה חדשה מראות את היחס הזה עבור על אחת מהמפלגות שמרכיבות את הקואליציה, עם אינדיקציה לגודל המפלגה.

 

coa-key

אפשר לראות כאן מגוון דברים מעניינים:

  • התופעה הבולטת ביותר היא הנטיה כלפי מעלה עם השנים.  בשנות ה-50 כל 5-6 חברי כנסת הניבו שר אחד.  מאז תחילת המאה כ-3 חברי כנסת מספיקים כדי לקבל שר, עם הבלחות לכיוון 2.  זה קשור כמובן לעליה במספר השרים.
  • יש הרבה מפלגות שקיבלו 0 שרים למרות שהיו בקואליציה. בתקופת ממשלות מפא"י (מי שהפכה מאוחר יותר למפלגת העבודה ולמערך) בשנות ה-50 וה-60 אלא היו מפלגות ערביות קטנות (היו 3 כאלה, כל אחת עם 1-2 חברי כנסת) שנחשבו ל"מפלגות לויין" של מפא"י.  מאז המהפך אלה המפלגות החרדיות שלא רוצות שרים כי הן לא ממש מכירות במדינה.
  • יש כמה מפלגות קטנות שאצלן היחס הוא 1:1.  אלה הן בעצם סיעות יחיד שבהן הח"כ היחיד כיהן כשר.  המפורסם ביותר הוא דיין שעזב את המערך כדי לכהן כשר החוץ של בגין.
  • שאלה מעניינת היא האם מפלגת ראש הממשלה נוטה לקבל יותר שרים ממה שמגיע לה או פחות.  נראה שבשנות מפא"י החלוקה הייתה די שיוויונית, אבל לאחרונה יש נטיה די ברורה לתעדף את מפלגת השלטון.  לתשומת לב הליכודניקים המקטרים: בממשלת בגין הראשונה הם אכן קיבלו פחות מהשותפים העיקריים בקואליציה, אבל שרון, אולמרט, ונתניהו דווקא צ'יפרו אותם רוב הזמן ולפעמים בפער משמעותי.

עוד דבר שאפשר לראות הוא שהפיזור הולך וגדל עם הזמן.  בממשלות מפא"י החריגים היו מועטים ונבעו מסיעות קטנות (2, 3, או 4 ח"כים) שבכל זאת קיבלו שר אחד.  במאה הנוכחית גם מפלגות גדולות מקבלות שרים לפי מפתחות שונים למדי.  הגרף הבא מראה את ממדי אי-השיוויון, כפי שהוא משתקף ביחס בין המפתח הגבוה ביותר לנמוך ביותר בקואליציה, אבל בניכוי סיעות שאין להן שר וסיעות עם רק 1-2 חברי כנסת.

 

ratio

אז אכן בתקופת מפא"י זה היה די הוגן, פרט לממשלת החרום הלאומית שהוקמה בתקופת ההמתנה שלפני מלחמת ששת הימים שבה גח"ל (מה שהפך אחר כך לליכוד) ורפי קיבלו רק שרים בודדים.  השיא של כל הזמנים שייך לנתניהו, שהצליח להכניס את קדימה של מופז לממשלה לתקופה קצרה עם שר אחד על 28 חברי כנסת, כשמצד שני תנועת עצמאות (ברק וחברים שפרשו מהעבודה) קיבלה 4 שרים על 5 חברי כנסת.

מקורות

הנתונים לוקטו מוויקיפדיה, מהדפים המוקדשים לממשלות השונות, עם קצת בדיקות והשוואות עם אתר הכנסת.  שרים שלא כיהנו כחברי כנסת אבל היו קשורים באופן מובהק למפלגה מסויימת נספרו כשרי אותה מפלגה; מקרים בודדים בהם לא היה קשר מובהק לא נספרו.  הגרפים לא כוללים את כל השינויים בהרכבי הממשלות — כללתי את ההרכב ההתחלתי של כל ממשלה, ועידכונים כשמפלגה משמעותית הצטרפה, אבל לא כשמפלגה עזבה, כי זה כמעט אף פעם לא גרר שום שינוי במפתח חלוקת משרות השרים בין המפלגות הנותרות.

מהתנחלויות למאחזים

לא מזמן נתקלתי בקובץ נתונים של שלום עכשיו על ההתנחלויות, ועברו כ-40 שנה מהפריצה הגדולה של גוש אמונים, אז נראה שזה זמן טוב לבדוק את העובדות: האם הימין צודק בתלונותיו על הקפאות ועיכובים, או השמאל בטענותיו על תנופת בניה?  כרגיל מסתבר שיש פנים לכאן ולכאן.

יש שלוש צורות לכמת את ההתנחלויות: כמה התנחלויות יש, כמה בתים יש בהן, וכמה אנשים גרים בבתים האלה.  נתחיל בהתנחלויות עצמן.  הראשונה היתה כפר עציון, שחזרו לישב אותו כבר ב-1967. הגרף הבא מראה כמה התנחלויות נוסדו כל שנה, ואיפה.

 

new-yr

ממשלות אשכול/גולדה/רבין (הראשונה) פעלו ברוח תכנית אלון, ובנו התנחלויות בגוש עציון ובבקעה עם חריגים בודדים (למשל קרית ארבע ליד חברון).  אבל באמצע שנות ה-70 גוש אמונים החל להפעיל לחץ למען ישוב השומרון, וזכה להישגים ראשונים בתמיכת שר הבטחון דאז שמעון פרס.  זה הפך למבול אחרי המהפך, וממשלת בגין אחראית במידה רבה למפת ההתנחלויות כפי שהיא מוכרת לנו עד היום (פרט שחסר בפוסט על מורשת בגין כי אז עוד לא אספתי את הנתונים האלה).  בפרט, הדגש עבר לבנית התנחלויות בעומק השטח בין ישובים ערביים.  אבל באמצע שנות ה-80 התנופה נבלמה, ובסוף שנות ה-90 בנית התנחלויות הוחלפה בבנית מאחזים, בעיקר בתקופת ממשלת נתניהו הראשונה וממשלת שרון הראשונה.  בתחילת שנות ה-2000 גם זה רוסן, או ליתר דיוק במקום לבנות מאחזים חדשים הורסים ובונים מחדש את אותם המאחזים פעם אחר פעם.  אבל המידע על מאחזים הוא בערבון מוגבל.

אז לא בונים יותר התנחלויות.  אבל מה עושים במסגרת ההתנחלויות הקיימות?  את זה רואים בגרף הבא, שמתאר את מספר הדירות בהתנחלויות שבניתן התחילה כל שנה.  אלה נתוני למ"ס, בלי פרוט לאזורים, ויש להניח שאינם כוללים קרוונים ושאר מבנים שכאלה.  שימו לב שזה אמיתי — התחלות בניה ולא הצהרות ואישורים.

apps-yosh

אז נכון שיש פלקטואציות שונות, אבל בגדול (ובפרט בכ-12 השנים האחרונות) קצב הבניה די יציב ועומד על כ-2000 דירות בשנה, וזה היה בערך גם הממוצע בתקופת בגין.  השיא של כל הזמנים שייך לממשלת הימין הצרה של שמיר אחרי התרגיל המסריח והגיע כמעט ל-8000 דירות בשנה.

ונסיים במתנחלים עצמם.  הגרף הבא מראה את מספר התושבים בשטחים, בלי מזרח ירושלים (השכונות רמות, גילה, הגבעה הצרפתית, פסגת זאב, נווה יעקב, תלפיות מזרח, והר חומה), מסודרים בערך לפי רמת הקונצנזוס אודות מקום מגוריהם.

pop-yr

בסך הכל זה מגיע כבר קרוב ל-400,000 נפש (מספרי 2014), אבל מתוכם רק קצת יותר משליש בהתנחלויות "ממש" ובערים (אריאל, קרני שומרון, קרית ארבע, וכוכב יעקב) ממזרח לגדר ההפרדה.  7% נמצאים באזורים המקוריים של הבקעה וגוש עציון, וכמעט שליש הם חרדים בערים מודיעין עילית וביתר עילית שנמצאות על הקו הירוק.  עוד שישית נמצאת בפרוורים של ירושלים (מעלה אדומים, אזור גבעון, וגם הר אדר והר גילה).  אשר לקצב הגידול, פרט להאטות קצרות בשלהי ממשלות רבין ואולמרט מה שבולט הוא הגידול המתמיד והאחיד ב-25 השנים האחרונות שבולט במיוחד בערים החרדיות אבל קיים גם בכל שאר האזורים.

מקורות

רוב הנתונים מקובץ אקסל מפורט של שלום עכשיו.   גרסה עם נתונים עד 2011 נמצאת באתר הארגון, אבל בבקשה במייל קיבלתי גרסה מעודכנת יותר שמגיעה עד 2014 וצפויה להתפרסם בקרוב.  המידע על המאחזים לא שלם, והשלמתי אותו חלקית מתוך רשימת מאחזים מוויקיפדיה.  מקור פוטנציאלי נוסף הוא דו"ח המאחזים של טליה ששון, אבל בדו"ח עצמו אין נתונים מסודרים ואת החוברת המלווה שאמורה להכיל אותם לא מצאתי באינטרנט.

נתוני הדירות מפרסום 1506 של הלמ"ס משנת 2011 בתוספת השלמות מהשנתונים הסטטיסטיים האחרונים.

וועדות, תכנון, ומשבר הדיור

הפוסט הזה נוצר כתוצאה מכתיבת התנגדות לתכנית "מורדות רמות" שאושרה על ידי הותמ"ל (הוועדה למתחמים מועדפים לדיור), שבה מתכוונים לבנות כ-1650 דירות בהרחבה של שכונת רמות לכיוון מצפה נפתוח — בניה שכמעט כולם כולל עיריית ירושלים מתנגדים לה, ושתפגע באחד מהשטחים הטבעיים הערכיים ביותר סביב ירושלים ובעדר צבאים שחי במקום.  אחת השאלות שעלו היא — למה בכלל צריך את הוועדה הזו?

קצת רקע

למי שלא מכיר, ועדות התכנון ה"רגילות" מסודרות בהיררכיה של 3 רמות:

  1. המועצה הארצית לתכנון ובניה היא הוועדה העליונה.  היא אחראית על תכניות מתאר ארציות (למשל תמ"א 3 ההיסטורית שהתוותה את רשת הדרכים הארצית של המדינה) ועל אישור תכניות מתאר מחוזיות.
  2. הוועדות המחוזיות אחראיות על תכניות מתאר לכל מחוז, שאמורות כמובן להתאים לנאמר בתכניות מתאר ארציות, ועל אישור תכניות מקומיות.
  3. הוועדות המקומיות בכל עיר או מועצה מקומית אחראיות על תכניות בניה מפורטות, שאמורות כמובן להתאים לנאמר בתכנית המתאר המחוזית.

המבנה ההיררכי הזה נועד להכניס ראיה כוללת לתהליך התכנון ולאזן את הצרכים המקומיים עם האזוריים והארציים.  כדי לעקוף את כל התכנון המנג'ס הזה הממשלות האחרונות הקימו מערך מקביל שלם שאינו כפוף לתכניות המתאר המחוזיות ואפילו לא לרוב תכניות המתאר הארציות.  זה כולל את הרכיבים הבאים:

  1. הוועדה לתשתיות לאומיות (ות"ל) שהוקמה מכח חוק ההסדרים ב-2002.  הוועדה הזו מקבילה למועצה הארצית, ולכן יש לה הסמכות לאשר תכניות שסותרות תכניות מתאר ארציות.  עוסקת בעיקר בפרוייקטי התשתית הבעייתיים ובעלי ההשלכות הנרחבות ביותר — כבישים ארציים, מסילות ברזל, ותחנות כוח — אבל בראיה נקודתית.
  2. הוועדות לדיור לאומי (וד"ל), אחת בכל מחוז, שהוקמו ב-2011 במטרה לאשר 50,000 דירות בשנה, ופעלו עד 2015.  בסמכותן היה גם לחייב בניה של דירות קטנות ברות השגה, אך בפועל לא עשו זאת.
  3. הועדה למתחמים מועדפים לדיור (ותמ"ל), שהוקמה ב-2014 כתחליף לוד"לים.  גם ועדה זו מקבילה למועצה הארצית, והיא נועדה לטפל בתכניות גדולות של לפחות 750 דירות.
  4. מעבר לכל זה, במסגרת "רפורמת הפרגולות" (שהיא בעצם שכתוב מסיבי של כל חוק התכנון והבניה) ניתנה לשר הפנים הזכות לתת פטור מתכנון ופטור מהיתר בניה לפרויקט "חשוב" ו"זמני".  מה שכמובן מונע כלאפשרות של התנגדות לפרויקט כזה, וגם מקשה מאוד על הגשת בג"ץ, כי מה זה חשוב וזמני נתון לשיקול דעתו הבלעדי של השר.

משבר הדיור והתכנון

הסיבה (או התרוץ) להקמת הוד"לים והותמ"ל הוא משבר הדיור שגרם לעלית מחירים היסטרית מאז 2008.  הממשלה שבה ומסבירה כל פעם שהמחירים הגבוהים נובעים מחוסר היצע, וחוסר ההיצע נגרם בגלל תכנון איטי מידי.  מכאן נגזר הפתרון של ועדות שיעבדו יותר מהר ויספקו את הצורך בתכנון דירות, ולו על חשבון שיקולי תכנון וסביבה ותוך הקרבת השטחים הירוקים.

אבל מה הנתונים אומרים?

ראשית, הנה הקשר בין מחירי הדיור לבין התחלות הבניה.  (שימו לב שיש שני צירים אנכיים, כי שתי סדרות הנתונים האלה בסקלות שונות ובלתי קשורות.  כרגיל זה רעיון רע, אבל זה מאפשר להשוות את המגמה הכללית אם שתיהן מתחילות ב-0 ומגיעות בערך לאותו הגובה.)

price-vs-start

מה שרואים הוא שהשוק הגיב לעלית המחירים: כשהמחירים התחילו לעלות מיד התחילו לבנות יותר.  זה אומר שלא היה מחסור בדירות מתוכננות.  בפרט עד 2011 מחירי הדירות עלו בכ-60% יחסית ל-2007, ומספר התחלות הבניה גדל בכ-52% יחסית ל-2007.  אבל מאז 2011 התחלות הבניה נתקעו בערך באותה רמה, בעוד המחירים ממשיכים לטפס (והגיעו ב-2015 לכפליים המחירים שהיו ב-2007).

אז אולי ב-2011 נוצר מחסור בתכנון, והוד"לים והותמ"ל באמת יצילו את המצב?  למרבה המזל מינהל התכנון התחיל לפרסם לפני כמה שנים את שנתון התכנון, שכולל מידע מפורט על מספר הדירות שאושרו בכל וועדות התכנון וגם בחתכים שונים.  אז הנה כמות הדירות שתוכננה, שוב בהשוואה עם התחלות הבניה (הקו הכחול המקווקוו, שהוא בדיוק אותו הקו בגרף הזה ובגרף הקודם). [עדכון: הגרף והטקסט בהמשך עודכנו לכלול גם נתונים מ-2016]

 

plan-vs-start

אז מסתבר שאכן בשנים 2007-2011 התחילו לבנות יותר ממה שתכננו, כלומר מלאי התכנון הלך וירד.  אבל דווקא החל מ-2011 יש עליה ניכרת בתכנון, וב-5 השנים האחרונות יש עודף תכנון מדהים של כ-170,000 דירות (כלומר ב-4 שנים אלה תכננו 170,000 יותר דירות ממה שהתחילו לבנות).  והעודף הזה הוא יותר מכפול מהגרעון שנוצר ב-5 השנים הקודמות, כך שבסך הכל בעשור האחרון מלאי התכנון  גדל ביותר מ-115,000 דירות.

המסקנה המיידית היא כמובן שתכנון הוא לא צוואר הבקבוק שמגביל את ההיצע וגורם לעלית המחירים.  מתכננים המון.  ויתרה מכך, הרוב המכריע של התכנון נעשה בוועדות המחוזיות הישנות והטובות, בלי צורך לרמוס שטחים פתוחים בניגוד לתכניות המתאר.  ואגב, כיוון שאישור תכניות בועדות המחוזיות לוקח כ-3 שנים בממוצע, העליה הדרמטית באישור תכניות ב-2011-2012 מצביעה על כך שהוועדות המחוזיות התחילו לעבוד בקצב מוגבר כבר ב-2008-2009, הרבה לפני שהממשלה שמה לב שיש משבר.

ומה עם הוועדות המיוחדות?  הוד"לים, שנועדו לאשר 50,000 דירות בשנה, הגיעו בשיאן ל-13,600 דירות בשנה — פחות משליש מהיעד, בקושי 22% ממה שהועדות המחוזיות הרגילות עשו באותה שנה, ובלי לספק שום דירות במחירים סבירים לזוגות צעירים.  הותמ"ל הגיע ל-25,300 בשנתו הראשונה, טיפה יותר משליש ממה שהוועדות המחוזיות הצליחו לעשות באותה שנה, ול-37,600 בשנתו השניה, חצי ממה שהמחוזיות עשו (זאת בהנחה שבשנתוני התכנון הבאים לא יעדכנו את המספר כלפי מטה, כפי שנוטה לקרות).  אז הוועדות האלה הוסיפו רק מעט יחסית, וגם בלעדיהן היינו מגיעים כבר לעודף תכנון שמפצה על החוסר של 5 השנים הקודמות ויותר מכך.

בועת הנדל"ן

מה שמחזיר אותנו לשאלה — מה גורם למשבר הדיור ולעלית המחירים?  לפי התיאוריה הכלכלית, מנגנוני השוק היו צריכים זה מכבר להביא לאיזון בין ביקוש והיצע.  בפרט, כשההיצע גדל המחירים היו צריכים לרדת או לפחות להתייצב.  אבל בגרף הראשון ראינו שבשנים 2007-2011 המחירים וההיצע עלו בחדווה ביחד.  אני מקווה שאני לא מחדש לאף אחד אם אני טוען שההסבר הוא בריבית.  זה מודגם בגרף הבא (שוב גרף עם שני צירים אנכיים — sorry).

diyur-ribit

מה שחשוב הוא הפער בין הריבית לאינפלציה.  כשהריבית יותר גבוהה מהאינפלציה שווה לשים את הכסף בבנק.  אבל כשהריבית נמוכה יחסית לאינפלציה כסף שנמצא בבנק מאבד את ערכו, ולכן מוציאים אותו משם ומחפשים אפיק השקעה אחר — למשל דירות.  הדינאמיקה הזו באה לידי ביטוי בגרף ב-3 תקופות.  הראשונה הייתה ב-2002, כשהורידו בחדות את הריבית והיתה עליה באינפלציה.  זה גרם לעלייה בביקוש לדירות, ומחירי הדירות הפגינו עליה קלה.  אבל בנק ישראל העלה באופן דרסטי את הריבית, האינפלציה ירדה, ועליית מחירי הדירות נבלמה תוך שנה.  הפעם השניה הייתה ב-2008, כשהאינפלציה עלתה והגיעה לאותה רמה כמו הריבית.  שוב מחירי הדירות התחילו לעלות.  אבל הפעם בנק ישראל הוריד את הריבית בחדות (כדי להתמודד עם המשבר העולמי), ומחירי הדירות זינקו.  זה התחיל להתמתן ב-2011-2012, הפעם השלישית שהריבית עלתה יחסית לאינפלציה, אבל אז הריבית קוצצה שוב ומחירי הדירות חזרו לעלות.

ואגב, כולם יודעים שלריבית יש חלק מרכזי בעליית מחירי הדיור.  למשל בסקר בנק ישראל לשנת 2011 מופיע מאמר של חטיבת המחקר בבנק בו נאמר בין היתר

נמצא כי הגורם העיקרי לעלייה של מחירי הדירות בשנים 2009-2010 הוא הורדתה של הריבית המוניטרית על רקע המשבר העולמי. זו מסבירה כמחצית מהעלייה ב-2010, שהסתכמה ב-13.9 אחוזים. הורדת ריבית של נקודת אחוז אחת העלתה את מחירי הדירות ב-6.5 אחוזים.

גם ירון זליכה, לשעבר החשב הכללי במשרד האוצר, חוזר ומעלה את הטענה הזו מעל כל במה אפשרית.  במקביל, דוח הוועדה הציבורית לבחינת חסמים ניהוליים וארגוניים בתחום התכנון והבניה של משרד הפנים מדצמבר 2011 מצא כבר אז שהתכנון אינו צוואר הבקבוק, אלא חוסר השקעה של הממשלה והרשויות המקומיות בתשתיות (מים, ביוב, וכבישים — דברים כאלה שצריך בשביל שכונות חדשות).

אז לסיכום

  • הקמת וועדות כמו הוד"לים והותמ"ל זה לכל היותר מסך עשן שנועד לתת הצגה של פעילות שתסווה את חוסר ההצלחה של הממשלה בטיפול במשבר הדיור.  המחיר של המיסוך הזה הוא פגיעה לדורות בהליך התכנון ובשטחים פתוחים.
  • בינתיים משבר הדיור מעמיק ובועת נדל"ן מסוכנת הולכת ומתנפחת כתוצאה מספקולנטים ומשקיעים שמזרימים כסף לשוק הדיור.  כשהבועה תתפוצץ יהיו לזה השלכות קשות על כל המשק ועל הבנקים, כי חלק ניכר מהבועה ממומן על ידי חוב (משכנתאות).
  • פתרון אמיתי יבוא רק כתוצאה מהקטנת כדאיות ההשקעה בדירות (למשל על ידי מיסוי, כל עוד בנק ישראל לא מעלה את הריבית) וחיוב בניית דיור בר-השגה.

ההקשר

כאמור איסוף וניתוח הנתונים האלה נעשו במסגרת כתיבת התנגדות לתכנית "מורדות רמות" שאושרה על ידי הותמ"ל.  לפרטים נוספים וחתימה על התנגדות ראו באתר עמותת רמות למען הסביבה (אפשר להגיש התנגדויות עד אמצע אפריל בערך).

עדכון: אחרי תחילת שמיעת ההתנגדויות לתכנית, הותמ"ל החליטה להעביר את המשך הטיפול בתכנית לועדה המחוזית הרגילה.

מקורות

הניתוח הזה מבוסס במידה רבה על הרצאה בנושא משבר הדיור מכנס על השינויים במערכת התכנון.  יש בהרצאה עוד הרבה ניתוחים נוספים ותובנות על מה נמצא ברקע התהליכים שלא הכנסתי כאן.  גילוי נאות: זה אח שלי.

הנתונים על בינוי דירות, המחירים שלהן, והאינפלציה באים כולם מהלמ"ס.  אלה אותם נתונים שהשתמשתי בהם כבר בהקשרים אחרים.

הנתונים על הריבית מבנק ישראל, וגם אותם כבר הראיתי בעבר.

הנתונים החדשים היחידים הם בעצם נתוני התכנון, שנלקחו מהשנתונים של מינהל התכנון שמתפרסמים מאז 2011.  כשהיו נתונים חופפים השתמשתי בחדשים יותר, כי יש עדכונים (כרגיל כלפי מטה).  השנתון של 2015 מופיע רק באופן חלקי באתר, אין עדיין קובץ שלם להורדה.  הנתונים על הוד"ל מדו"ח הוד"ל מס' 11.

שכירים ועצמאים

הפרופילים של הרשויות המקומיות שמפרסמת הלמ"ס הם מקור לא אכזב למיני נתונים שאינם בראש החדשות ואיך שהם מתפלגים על פני החברה והמדינה.  למשל מה אנחנו עושים, ובפרט האם אנחנו שכירים או עצמאים.  מקובל שיש יותר שכירים, אבל אני לפחות הופתעתי מהפער: מתוך 8.1 התושבים בישראל נכון לשנת 2013, היו 3.28 מיליון שכירים, ורק 246 אלף עצמאים.  חשבון זריז מגלה שמתוך העובדים רק 7% הם עצמאים ו-93% שכירים.

פילוח הנתונים לפי ערים (כמו בפוסטים קודמים, אני מציג את כל הערים עם 20 אלף תושבים ומעלה) מראה את התמונה הבאה.  הציר האופקי הוא האחוז של השכירים מתוך אוכלוסית העיר, והציר האנכי הוא אחוז העצמאים מהאוכלוסיה.  שינו לב שהסקאלה שונה כי כאמור יש הרבה פחות עצמאים.

scat-pct

מה שמיד בולט לעין הוא שחוץ ממספר קטן של חריגים יש 3 צבירים מובהקים: ערים יהודיות, ערים ערביות, וערים חרדיות.  בערים היהודיות יש בין 40% ל-50% שכירים.  אחוז העצמאים, לעומת זאת, הרבה יותר מפוזר, ונע בין 1.5% ל-5.5% — פער של יותר מפי 3.  אצל הערבים הדברים יותר סדורים: השכירים לרוב בטווח בין 25% ל-35%, והעצמאים בין 2.5% ל-3.5%.  אצל החרדים, כצפוי, אחוז העובדים (משני הסוגים) קטן עוד יותר.  החריגה הבולטת היא העיר אילת, שהיא חריג כל כך מובהק שזה מעלה חשד של אולי טעות בנתונים.  מצד שני זו עיר שהיא גם חריגה בגאוגרפיה ובכלכלה שלה, אז אולי חריגה בכוח העבודה משתלבת עם זה.  תל אביב מובילה בגדול באחוז (וכתוצאה גם במספר) העצמאים, מה שמצביע כצפוי על הובלה כלכלית ויזמות.  ירושלים הבירה מתגלה שוב כצרוף של עיר ערבית עם חרדית, ורחוקה מהצביר של הערים היהודיות.  בין הערבים, טירה חריגה באחוז העצמאים ורהט במיעוטם.

אבל מה המשמעות הכלכלית של כל זה?  האם אחוז העצמאים משפיע על ההכנסה הממוצעת למשל? אז הנה גרף פיזור של היחס בין עצמאים לשכירים כפונקציה של רמת ההכנסה הממוצעת בכל עיר.

scat-frac

גם כאן רואים התנהגות שונה בפיזור ערים יהודיות וערביות.  בערים יהודיות יש מתאם ברור בין הכנסה ועצמאים — בערים שבהן ההכנסה הממוצעת (של שכירים ועצמאים ביחד) גבוהה יותר, יש יותר עצמאים יחסית לשכירים.  אצל הערבים אין מתאם כזה: כל הערים הערביות עניות, ובכל זאת יש בהן פיזור ניכר של היחס בין עצמאים לשכירים, ובפרט הרבה יותר עצמאים מבערים יהודיות עניות באותה מידה.

המתאם בין הכנסה ממוצעת לבין אחוז העצמאים (לפחות עבור יהודים) מעלה את ההשערה שאולי העצמאים מרוויחים יותר, והם אלה שמעלים את ההכנסה הממוצעת בעיר.  הגרף הבא בודק את ההשערה הזו, ומציג את היחס בין ההכנסה הממוצעת של שכירים (בציר האופקי) ועצמאים (בציר האנכי) בכל עיר.  הקו האפור הדק הוא קו השיוויון, ואכן נראה שהרוב המכריע של הערים הן מעל הקו הזה, כלומר עצמאים אכן מרוויחים יותר בממוצע.

scat-cmp-wage

אבל יש גם חריגים, כגון מודיעין וזכרון יעקב שבהן שכירים מרוויחים בממוצע הרבה יותר מאשר עצמאים.  יתרה מזאת, קו המגמה (הקו המקווקוו העבה) מראה תופעה מפתיעה: הפער לטובת עצמאים גבוה בעיקר ברמות הכנסה נמוכות, והוא מצטמצם ונעלם ואף מתהפך ככל שהן עולות.  אז נכון שברוב המקרים עצמאים מרוויחים יותר, ונכון שבערים (יהודיות) עשירות יותר יש יותר עצמאים, אבל שני הדברים האלה דווקא אינם קשורים זה לזה: העצמאים לא עושים את הערים העשירות עשירות יותר, אלא את הערים העניות קצת פחות עניות, אבל רק קצת, כי יש רק מעט עצמאים.

מקורות

פרסום מס' 1609 של הלמ"ס: הרשויות המקומיות בישראל 2013.

%d בלוגרים אהבו את זה: