Determinanty chtěného počtu dětí v Ugandě: výsledky

Transkript

Determinanty chtěného počtu dětí v Ugandě: výsledky
Determinanty chtěného počtu dětí v Ugandě:
výsledky mikroekonomického šetření
Michal Bauera, Julie Chytilováa a Pavel Streblova1
a
Institut ekonomických studií, Fakulta sociálních věd, Univerzita Karlova v Praze
Září 2006
Abstract
High desired fertility is an important factor contributing to the population explosion in subSaharan Africa. On a broad sample of 910 respondents from the rural areas of Uganda this paper
assesses the impact of health risks, economic contributions from children, traditional community
institutions and unequal position of women on desired fertility levels. The paper further
scrutinizes how these determinants are affected by education.
The results show that fear of diseases and involvement in traditional clan institutions increase
desired number of children. Interestingly, these effects can be remarkably mitigated through
education that improves the individual health prevention as well as reduces the influence of clans.
Economic incentives for having children seem to be less significant than other factors. In
addition, a very significant difference in desired fertility between men and women emerges,
nevertheless education leads both to reduction and convergence of desired fertility. All these
findings suggest that education stimulates a complex change in fertility preferences and underline
the importance of education as efficient tool for reducing rapid population growth.
1
Autoři jsou vděční T. Cahlíkovi, J. Hlaváčkovi, K. Koubovi a M. Mejstříkovi z Institutu ekonomických
studií a O. Bandiera, M. Ghatakovi, R. Machiavellimu, G. Rodanovi a A. Morjariovi z výzkumného
střediska STICERD na LSE za jejich podnětné komentáře. Všechny chyby jsou nicméně zodpovědností
samotných autorů. Autoři by rovněž chtěli poděkovat neziskové organizaci Uganda-Czech Development
Trust za asistenci při terénním výzkumu v Ugandě, výzkumnému středisku STICERD za technickou a
intelektuální podporu v pozdější fázi výzkumu. Autoři jsou rovněž vděčni za finanční podporu
z Výzkumného záměru IES FSV UK 2005-10, MSM0021620841.
1
1
ÚVOD A HYPOTÉZY
Průměrný počet dětí na ženu klesal ve skupině nejméně rozvinutých zemí (LDCs) během
posledních 50 let z více než 6 na méně než 3. Plodnost klesala nejrychleji v Latinské Americe a
Asii a to z 5,9 na 2,6 a méně rychle v Severní Africe a Západní Asii, z 6,6 na 3,5 dětí na ženu
(UNFPA, 2006, Makinwa-Adebusoye, 2001). Tato demografická transformace však neproběhla v
subsaharské Africe. Během posledních třiceti let se subsaharská Afrika stala regionem s
nejvyšším relativním přírůstkem populace na světě. I přes vysokou úmrtnost způsobenou
pandemií AIDS se populace mezi roky 1975 a 2005 více než zdvojnásobila z 335 miliónů na 751
miliónů (UNFPA, 2006). V současné době roste populace v subsaharské Africe průměrně o 2,2%
za rok (UN, 2004). Subsaharská Afrika je navíc nejchudší oblastí na světě a jedinou oblastí z
rozvojových zemí, kde v průběhu let 1980-2000 došlo k poklesu HDP na hlavu (UN, 2004).
Ukazatel ekonomické výkonnosti subsaharských zemí klesl v tomto období v průměru o 1%
ročně. Všechna výše uvedená data naznačují, že subsaharská Afrika je zachycena ve stavu
vyznačujícím se vysokým růstem populace a současně nízkým růstem ekonomické výkonnosti
(low growth - high fertility equilibrium).
Již od doby, kdy Malthus (1798) pesimisticky předpovídal, že síla populace a její růst jednoho
dne překonají produkční kapacitu jednotlivých ekonomik, je rozhodování jedinců o počtu
potomků intelektuálním oříškem všech systematických studií ekonomického růstu a rozvoje.
Neoklasický model růstu vyřešil problém produkční kapacity ekonomiky zavedením
technologického rozvoje do rovnice růstu, nicméně neposkytl žádná dodatečná vodítka pro
rozhodování jedinců ve vztahu k plodnosti. Slovy Beckera, Murphyho a Tamury (1990:13):
“Neoklasický model růstu odpověděl na chybu Malthusiánského modelu v zásadě ignorací vztahu
mezi populací a ekonomikou”. Během posledních desetiletí proběhlo proto mnoho debat
snažících se postihnout vztah mezi ekonomických růstem a poklesem plodnosti. Byla to
především historická zkušenost z rozvinutých a úspěšně se rozvíjejících zemí Asie a Latinské
Ameriky, která poukázala na vztah mezi zvyšujícím se životním standardem lidí a klesající
plodností. Ekonomické teorie, které se tento vliv snažily postihnout (např. Leibenstein, 1957;
Becker, 1960), argumentují tím, že nejlepším způsobem omezení plodnosti je ekonomický růst a
chápou ekonomický rozvoj jako nejlepší antikoncepci.
Otázkou však zůstává, zda a jakým způsobem lze řešit tuto problematiku v zemích subsaharské
Afriky, tedy v zemích bez ekonomického růstu. Literatura zabývající se plodností v těchto
oblastech poskytuje dvě paralelní možná vysvětlení vysoké plodnosti. První (např. Robey,
Rutstein a Morris, 1993; Westoff a Bankole, 2000) se zaměřuje na nabídkovou stranu a vidí jako
stěžejní problém nedostatek antikoncepce v rozvojových zemích. Druhý přístup (Easterlin, 1975;
Becker, 1991; Pritchett, 1994), který zdůrazňuje důležitost poptávky po dětech, vysvětluje
vysokou plodnost tím, že je spíše než nedostatkem antikoncepce výsledkem dobrovolného
rozhodnutí lidí, kteří z různých důvodů preferují větší počet dětí. Tento přístup analyzující chtěný
počet dětí je východiskem i u této statě.
V existující literatuře neexistuje širší konsensus ohledně relativní důležitosti jednotlivých
determinant chtěného počtu dětí. Jak zmiňuje např. Pritchet (1994:3): “klíčovou otázkou je, do
jaké míry je úroveň plodnosti determinována ekonomickými faktory a do jaké míry sociálními a
kulturními silami”. Tato otázka je klíčová rovněž pro navržení efektivních politik, které by
subsaharské Africe umožnily vymanit se z chudoby. Rostoucí počet odborníků a institucí (např.
World Bank, 2005) začíná klást zvýšený důraz na vliv vzdělání při rozhodování o chtěném počtu
dětí. Nicméně názory na specifické vztahy a kanály, kterými vzdělání rozhodování jedinců
ovlivňuje, jsou stále poměrně rozporuplné (např. Dreze a Murthi, 1999 nebo Axinn a Barber,
2001). Ambicí tohoto výzkumu je proto přispět k probíhající diskusi sledováním vlivu některých
klíčových parametrů na rozhodování jedinců o počtu potomků. Dále výzkum poukáže na kanály,
jejichž prostřednictvím jsou tyto parametry ovlivněny dosaženým vzděláním.
2
Hlavní faktory identifikované ve stávající literatuře jako stěžejní pro chtěný počet dětí
v subsaharské Africe mohou být shrnuty následujícím způsobem. Děti mohou být v zemědělských
oblastech považovány z pohledu rodičů za ekonomické aktivum, neboť vykonávají pomocné
zemědělské práce (Ntozi a Kabera, 1991). Nadto, většina dospělých není v subsaharské Africe
zajištěna sociální sítí a lidé jsou tak v případě nemoci či ve stáří odkázáni na příbuzné a potomky
(Gille, 1985; Merrick, 2002). Děti v chudých a zdravotně rizikovějších oblastech mají rovněž
vyšší úmrtnost. Z tohoto důvodu si mnoho rodičů pořizuje větší počet dětí tak, aby mohly
vykompenzovat případnou ztrátu (Sachs, 2004; Gille, 1985). Dalším klíčovým faktorem stojícím
za chtěným počtem dětí jsou kulturní vlivy. Caldwell a Cadwell (1987) a Makinwa-Adebusoye
(2001) zdůrazňují, že tradiční africké komunity podporují vysoký počet dětí v rodinách. Tyto
tradiční komunitní vazby a vzorce chování zůstávají stále dosti významné v mnoha chudých
zemích, kde je vysoký počet dětí známkou prestiže a vyššího společenského postavení. Vysoký
počet dětí je spojen s radostí, správným životem a důkazem podpory rodu ze strany předků.
Mason a Taj (1987) se dále zabývali tím, jaký vliv má na počet dětí tradiční patriarchální
uspořádání afrických rodin. Muži jsou klíčovými rozhodovateli ohledně počtu dětí, ale nenesou
plné náklady spojené s jejich výchovou. Každodenní péče je v naprosté většině případů
zodpovědností žen. Tento efekt pak může být ještě zdůrazněn nízkými náklady příležitosti žen
(Becker, 1991).
Tyto faktory byly prezentovány převážně v teoretické rovině a jen výjimečně byly podpořeny
empiricky. Statistiké a ekonometrické práce v této oblasti jsou většinou založeny na datech z
publikací jako jsou World Fertility Survey nebo Demographic and Health Survey, které jednak
neposkytují veškeré potřebné informace a jednak neumožňují porovnávat, jak jsou jednotlivé
determinanty vnímány různými jedinci. Tento nedostatek se snažily řešit některé empirické
výzkumy na mikroúrovni v subsaharské Africe i Ugandě, ovšem většina takovýchto studií se
nezaměřuje přímo na zkoumání determinant chtěného počtu dětí, ale na nedostatky v nabídce
antikoncepce a její efekt na plodnost (Ntozi a Kambera, 1991; Kirk a Pillet, 1998).
Vzdělání coby faktor, který může ovlivnit chtěný počet dětí, bylo zmiňováno mnohými autory.
Jednotliví autoři se zaměřili na různé specifické vlivy vzdělání. Za prvé, kromě změn v chování a
hodnotách vede vzdělání ke snížení ekonomického užitku z velkého počtu dětí. Vzdělání zvyšuje
náklady příležitosti času rodičů a otevírá rodičům širší možnosti jak čas efektivně využít ve
srovnání s investicí do dětí jakožto potencionálně produktivního aktiva (Weinberger, 1987;
Becker, 1991). Za druhé, vzdělání může snížit dětskou úmrtnost. Rodiče si proto mohou dovolit
nižší počet dětí, aby dosáhli plánované velikosti rodiny (Schultz, 1994; Martin, 1995). Za třetí,
pozice žen se zvyšuje ruku v ruce se zvyšujícím se vzděláním žen, což může mít dopad na
rozhodování o počtu dětí v rámci rodiny (Pritchett, 1994). Posledním teoretickým přístupem,
kterým se budeme v naší práci zabývat, je dopad vzdělání na přijímání moderních sociálních
norem a omezení vlivu tradičních přístupů (Caldwell, 1980).
Zatímco jednotliví autoři navrhovali různé kanály, kterými vzdělání ovlivňuje chtěný počet dětí,
většina z těchto teorií nebyla empiricky testována na mikroúrovni. Weinberger (1987), Martin
(1995) a Kravdal (2002) užívali makroekonomické korelace mezi průměrnou úrovní vzdělanosti a
mírou plodnosti pro podporu jejich kauzální závislosti. Kirk a Pillet (1998) provedli podobnou
studii zaměřenou na subsaharské země, nicméně využívali rovněž pouze makroekonomická data a
nemohli tak dostatečně věrohodně identifikovat specifické kanály, kterými vzdělání působí na
chtěný počet dětí.
Analýza dat z ugandských vesnických oblastí se zaměří především na identifikaci faktorů, které
ovlivňují chtěný počet dětí. Na základě informací získaných v rámci dotazníkového šetření
budeme testovat následující hypotézy:
o
Zdravotní rizika zvyšují chtěný počet dětí.
o
Možnost využití potomků k ekonomických aktivitám zvyšuje chtěný počet dětí.
o
Tradiční kmenové ugandské instituce zvyšují chtěný počet dětí.
o
Chtěný počet dětí se liší mezi muži a ženami.
3
Kromě výše uvedených přímých vlivů testujeme v této práci, zda a do jaké míry má vzdělání
prostřednictvím těchto jednotlivých faktorů nepřímý vliv na chtěný počet dětí:
o
Vyšší úroveň vzdělání zvyšuje prevenci a snižuje riziko nemocí vnímané respondenty.
o
Vyšší úroveň vzdělání snižuje důležitost ekonomických aktivit potomků při rozhodování
o počtu dětí.
o
Vliv tradičních kmenových institucí na rozhodování o počtu dětí se snižuje s rostoucí
úrovní vzdělání.
o
Pozice ženy v rámci rodiny se zesiluje s úrovní jejího dosaženého vzdělání.
Níže uvedené schéma graficky ilustruje naznačené hypotézy.
Schéma 1: Vzdělání a jeho vliv na chtěný počet dětí
Zdravotní
rizika
Vzdělání
Ekonomický
příspěvek
potomků
Tradiční
instituce klan
Nerovná
pozice žen
4
Chtěný
počet dětí
2
STATISTICKÁ ANALÝZA
2.1
Výzkumný vzorek, průběh šetření a hlavní proměnné
Empirické dotazníkové šetření proběhlo v deseti vesnicích v zemědělské oblasti Mukono v jižní
části Ugandy pod záštitou Institutu ekonomických studií Univerzity Karlovy a Uganda-Czech
Development Trust. Celkový počet respondentů zapojených do výzkumu byl 910, přičemž
všechny dotazníky byly vyplněny v průběhu listopadu 2005. Každý z účastníků šetření odpovídal
na otázky týkající se rozhodování o počtu potomků, časové preference, ochrany proti nemocem a
otázky týkající se kooperace. Tato stať primárně analyzuje faktory ovlivňující rozhodování o
počtu potomků.
Vesnice a respondenti byli vybráni takovým způsobem, aby poskytli reprezentativní vzorek
z pohledu vzdělání, věku, pohlaví a struktury ekonomických aktivit. S ohledem na fakt, že 85%
obyvatel Ugandy žije ve vesnických oblastech s podobnou charakteristikou, lze považovat tento
vzorek za reprezentativní i z pohledu celé Ugandy. Většina respondentů jsou farmáři, dále
studenti, ženy v domácnosti, řidiči, učitelé, obchodníci atd. Rozdělení respondentů mezi
jednotlivými vesnicemi bylo následující: Kikube 105, Busagazi 42, Kateete 143, Buikwe 160,
Nakifuma 47, Bweyogerere 95, Kasolo 89, Kygaya 58, Lugasa 122 a Kirugu 49. Dotazníky byly
dvojjazyčné – v angličtině a zároveň v lugandštině. To umožnilo oslovit i méně vzdělané
obyvatele, kteří hovoří pouze lugandsky.
Každý z respondentů uvedl kolik dětí si přeje mít a dále specifikoval, které faktory jsou pro něj
při rozhodování o počtu potomků nejdůležitější. Tyto faktory, vycházející z existující literatury
zabývající se fertilitou, byly respondentům předloženy v jim srozumitelné podobě následujícím
způsobem. Dotaz na „Pomoc dětí nyní a jejich podpora ve staří“ byl použit pro získání informace
ohledně využití potomků k ekonomickým aktivitám. Faktor „Obava ze smrtelných nemocí u dětí“
sloužil pro pochopení vlivu obavy z vysoké dětské úmrtnosti. Možnost „zvýšit velikost klanu“
aproximovala vliv kulturních faktorů na rozhodování respondentů ohledně počtu potomků.
Nad rámec analýzy faktorů ovlivňujících rozhodování o počtu potomků jsme sledovali, zda a jaký
dopad mají obecnější charakteristiky, jakými jsou například věk, vzdělání a pohlaví. Vzorek byl
rozdělen do pěti skupin dle nejvyššího dosaženého stupně vzdělání: nižší základní škola
(absolvované 1-4 roky ZŠ), vyšší základní škola (5-7 let ZŠ), nižší střední škola (1-2 roky SŠ),
vyšší střední škola (3-6 let SŠ) a pomaturitní vzdělání (diplomové, bakalářské či jiné univerzitní
vzdělání). Průměrný věk respondentů je 26 let. Tabulka 1 shrnuje základní rozdělení respondentů
do jednotlivých skupin.
Tabulka 1: Rozdělení respondentů dle pohlaví, vzdělání a věku
Vzdělání
Věk
nižší ZŠ
vyšší ZŠ
nižší SŠ
vyšší SŠ
pomaturitní
Celkem
15-18
19-23
24-28
29-34
35-70
Celkem*
Počet
osob
70
210
191
374
65
910
280
188
150
105
181
904
Relativní
zastoupení
8%
23%
21%
41%
7%
100%
31%
21%
16%
12%
20%
100%
Kumulativní
zastoupení
8%
31%
52%
93%
100%
31%
52%
68%
80%
100%
* Šest respondentů neuvedlo svůj věk.
5
Počet mužů
32
99
114
209
42
496
145
105
79
57
107
493
Podíl mužů Počet žen
46%
38
47%
111
60%
77
56%
165
65%
23
55%
414
52%
135
56%
83
53%
71
54%
48
59%
74
55%
411
Podíl žen
54%
53%
40%
44%
35%
45%
48%
44%
47%
46%
41%
45%
Výhody a nevýhody tohoto typu dotazníkového šetření standardně zmiňované v literatuře jsou
samozřejmě relevantní i v případě tohoto výzkumu (detaily např. Benzion and Yagil, 2001).
Nicméně z naší strany byla podniknuta veškerá snaha, aby rizika spojená např. s nepochopením
jednotlivých otázek ze strany respondentů byla co možná nejvíce omezena. Dotazníky prošly
tříkolovým testovacím procesem na skupině 10 reprezentativních zástupců předpokládaného
vzorku a podle potřeby upravovány. Pro samotný výzkum bylo ve spolupráci s Uganda Czech
Development Trust zaškoleno přes třicet místních instruktorů, kteří díky svému vysokému
společenskému statutu v rámci lokálních komunit zajistili nejenom distribuci a retribuci
dotazníků, ale svou osobou zaštítili výzkum tak, že respondenti k vyplňování dotazníků
přistupovali otevřeně a zodpovědně. Domníváme se proto, že přestože respondenti nebyli k
vyplnění dotazníků finančně motivováni, dotazníky byly z jejich strany vyplněny s dostatečnou
péčí a rozmyslem. Při zachování vysoké úrovně výzkumu jsme se tím zároveň vyhnuli
problémům spojeným s potencionálním vlivem finanční motivace na vyplnění dotazníků (Gneezy
and Rustichini, 2000).
2.2
Zdravotní rizika
Uganda patří mezi země s nejvyšší mírou plodnosti na světě, dle UN (2004) dosahuje 6,1 dítěte
na ženu. Průměrná chtěná plodnost vyšla v našem vzorku 6,0. Není cílem této studie porovnávat
skutečnou a chtěnou míru plodnosti, nicméně zběžný pohled na tyto statistiky ukazuje, že vysoká
skutečná míra plodnosti do značné míry reflektuje preference obyvatel.
Úmrtnost dětí do pěti let věku je v Ugandě 14%. V subsaharské Africe jako takové dosahuje tato
míra dokonce 17%, zatímco v členských zemích OECD je to pouze 0,6% (UN, 2004). Výsledky
dotazníkového šetření naznačují, že nejistota pramenící z vysoké dětské úmrtnosti vede k vyšší
míře chtěného počtu potomků. U respondentů, pro něž je obava z nemocí jedním z klíčových
parametrů při rozhodování o počtu dětí, dosahuje chtěný počet dětí 9,8. Pro skupinu respondentů,
kteří obavu z nemocí neshledávají natolik důležitou, je chtěný počet dětí v průměru pouze 5,4.
Rozdíl průměrů mezi jednotlivými skupinami je dle ANOVA testu signifikantní na 1%-ní hladině
významnosti.
Graf 1 ukazuje další zajímavé výsledky. Za prvé, vzdělání snižuje chtěný počet dětí pro obě
skupiny. Za druhé, vnímání špatného zdravotního prostředí a vysoká dětská úmrtnost zvyšují
chtěný počet dětí pro všechny úrovně vzdělání. Tento rozdíl má však jasnou tendenci se
zmenšovat s vyšším dosaženým vzděláním.
6
Graf 1: Chtěný počet dětí a obava z nemocí dle dosažené úrovně vzdělání*
Ne, strach z nemocí není důležitý
Ano, strach z nemocí je důležitý
Chtěný počet dětí
20
]
15
]
10
]
]
]
]
]
]
]
5
]
0
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
* Grafy znázorňují průměrné hodnoty pro jednotlivé skupiny a 95%-ní intervaly spolehlivosti.
Dopad vzdělání je dále zdůrazněn změnou v proporci respondentů, pro něž je obava z nemocí
podstatným faktorem. Graf 2 ukazuje, že obava z nemocí klesá mezi respondenty s rostoucí
úrovní vzdělání, obzvláště strmě pak pro ty, kteří dosáhli vyššího středního vzdělání.
Strach z nemocí je důležitý pro počet dětí
Graf 2: Podíl respondentů s vysokou obavou z nemocí dle dosažené úrovně vzdělání
0,3
]
]
0,2
]
]
0,1
]
0,0
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
Efekty vzdělání mohou souviset především se změnou přístupu k ochraně před nemocemi. Tyto
výsledky jsou podpořeny i v současné literatuře. Efekty vzdělání se zabývali například Mirowsky
a Ross (1998), kteří prokázali, že lidé s vyšší úrovní vzdělání výrazně upravují své návyky tak,
aby odpovídaly vyšší úrovni prevence před nakažlivými nemocemi. Mirowsky a Ross (1998)
rovněž argumentují, že je zde zřejmá kauzalita, nikoli pouhá vzájemná závislost – vyšší vzdělání
vede k vyšší prevenci před nemocemi. Rovněž někteří další autoři, kteří se zabývají vztahem
7
plodnosti a růstu, zdůrazňují úzký vztah mezi vzděláním a přístupem k ochraně před nemocemi
(např. Blackburn a Cipriani, 2002).
V rámci našeho výzkumu byl tento vztah empiricky testován pomocí otázky týkající se ochrany
před nemocemi. Malárie je nemocí, která má značný podíl na dětské úmrtnosti, pravděpodobnost
infekce však může být výrazně snížena kvalitní prevencí (Gyapong et al, 1996 a Choi et al.,
1995). Otázku v dotazníku jsme proto zaměřili na užívání moskytiéry jakožto ochrany před
malárií. Respondenti byli dotázáni, zda moskytiéru používají či nikoliv.
Graf 3: Prevence a úroveň vzdělání: Používání moskytiéry
100%
Ano, p oužívám moskytiéru
Ne, nepoužívám moskytiéru
Procenta
75%
50%
25%
0%
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
Výsledky naznačují, že množství uživatelů moskytiéry roste pro všechny úrovně vzdělání.
Podobného výsledku dosáhla i jiná empirická studie provedená v Ugandě (Nuwaha, 2001).
Vzdělání rodičů lze proto vnímat jako faktor omezující riziko, že dítě bude nakaženo malárií.
Vzdělanější rodiče pak nemají tak velké obavy z nakažení nemocemi a nemusí proto plánovat
vyšší množství potomků jako způsob zajištění se proti vysoké úmrtnosti dětí. Naše výsledky tedy
potvrzují na mikroúrovni vztah mezi špatnými zdravotními podmínkami a vysokou mírou
chtěného počtu dětí.
2.3
Ekonomický užitek z dětí
Ve vesnických oblastech jakou je region Mukono, kde většina příjmů domácností pochází
z vlastní zemědělské činnosti, je třeba vzít v úvahu i potenciální ekonomický přínos práce, kterou
děti zastávají. Navíc, podobně jako v jiných zemích subsaharské Afriky, ani v Ugandě neexistuje
sociální systém (Reinikka and Collier, 2001), a lidé tak nemají zajištěno žádné sociální minimum,
jak je tomu v rozvinutých zemích. Pro mnoho obyvatel Ugandy je potomstvo jedinou pojistkou
pro případ nemoci či na stáří. Odpovědi respondentů v našem vzorku neposkytují zcela zřejmý
obrázek o důležitosti těchto ekonomických faktorů při rozhodování o počtu potomků. Na jedné
straně většina respondentů (59%) uvedla, že podpora dětí je důležitým faktorem při jejich
rozhodování. Na druhou stranu z daného vzorku nevyplývá žádný významný rozdíl v chtěném
počtu dětí mezi skupinou, pro kterou je ekonomický přínos dětí důležitý (6,5 dítěte), a mezi
skupinou, pro kterou je tento faktor nedůležitý (5,4 dítěte). Dle ANOVA testu nemůžeme na 5%ní hladině významnosti zamítnout hypotézu, že průměrný chtěný počet potomků je stejný pro obě
skupiny.
8
Graf 4 blíže ilustruje výše uvedené výsledky výzkumu. Odlišný přístup k možnosti využití
potomka k ekonomicky výhodným aktivitám nevytváří signifikantní rozdíl v chtěném počtu dětí
ani pro různé úrovně vzdělání. Tyto výsledky kontrastují se studiemi Weinbergera (1987) či
Kravdala (2002), které tvrdí, že vzdělání významně snižuje ekonomický užitek dětí a tlačí tak na
snižování plánovaného počtu potomků. Data naopak naznačují spíše slabý vztah mezi vzděláním
a chtěným počtem dětí skrze měnící se pohled na dítě jakožto ekonomické aktivum.
Graf 4: Chtěný počet dětí a důležitost ekonomického přínosu dětí dle dosažené úrovně
vzdělání
Ne, ekon omické přín osy
dětí pro mě n ejso u d ůležité
Ano, ekonomické p říno sy
dětí jso u p ro mě důležité
12
Chtěný počet dětí
]
]
8
]
]
]
]
]
]
]]
4
0
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
2.4
Tradiční kmenové instituce
Podle Makinwa-Adebusoye (2001:6) je v africké společnosti založené na klanech důležité zajistit,
aby plodnost zůstala nad úrovní úmrtnosti a daný klan si tak zajistil dlouhodobou perspektivu a
nevymřel: „značné zvýšení členů klanu zvyšuje sílu a prestiž klanu a snižuje pravděpodobnost
jeho vymření“. Z tohoto důvodu také existuje tlak kmenových vůdců na členy klanu, aby osobně
přispěli k růstu klanové populace vyšším počtem dětí. Sociální status mužů v tradiční ugandské
společnosti je proto úzce svázán s počtem dětí, které pomohli přivést na svět.
Data z našeho výzkumu potvrzují, že zakotvení v rámci neformálních institucí klanu značně
zvyšuje chtěný počet dětí. Lidé se silnou vazbou na klan plánují v průměru 10,5 dítěte, zatímco
lidé se slabou klanovou vazbou chtějí mít pouze 4,9 dětí. ANOVA test potvrdil rozdílnost
průměrů v těchto skupinách na 1%-ní hladině.
Úzká vazba na klan zvyšuje chtěný počet dětí pro všechny úrovně vzdělání (viz Graf 5). Nicméně
je zřejmé, že rozdíl mezi skupinami se silnou a slabou vazbou na klan není konstantní. Plánovaný
počet potomků pro respondenty se slabou vazbou na klan rovnoměrně klesá s úrovní vzdělání.
Překvapivě, lidé s úzkou vazbou na klan chtějí mít více než 8 dětí až do úrovně vzdělání
odpovídající nižší střední škole. Preference vysokého počtu dětí pak pro tuto skupinu velmi
rapidně klesá až na úroveň 5 dětí pro respondenty s vyšším středoškolským vzděláním. Lidé se
silnou klanovou vazbou v podstatě „odolávají“ dopadům vzdělání na jejich rozhodování o počtu
potomků až po úroveň vyšší střední školy. Tento výsledek poukazuje na stěžejní důležitost
absolvování celé střední školy pro omezení rapidního růstu počtu obyvatel Ugandy.
9
Graf 5: Chtěný počet dětí a důležitost klanu dle úrovně dosaženého vzdělání
Slabá klanová vazba
Silná klanová vazba
Chtěný počet dětí
20
]
15
]
]
10
]
]
]
]
5
]
]
]
0
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
Z dat rovněž vyplývá, že nejvyšší podíl obyvatel se silnou klanovou vazbou je tvořen
respondenty, kteří ukončili méně než nižší základní vzdělání. Tento fakt je ilustrován na levé
straně Grafu 6. Tento podíl je ještě výrazně vyšší v případě nevzdělaných mužů (69%, pravá
strana Grafu 6), neboť tradiční klanové uspořádání je založené na dominantní roli muže. Vzdělání
velmi rychle snižuje vliv klanu skrze pokles podílu lidí, pro které je klan důležitým faktorem při
rozhodování o počtu potomků. Podíl mužů se silnou klanovou vazbou například klesá o celých
40% v průběhu vyššího základního vzdělání.
Graf 6: Podíl respondentů se silnou kmenovou vazbou dle úrovně dosaženého vzdělání
]
0,4
0,3
]
]
0,2
]
]
0,1
Klan je důležitý pro počet dětí
Klan je důležitý pro počet dětí
Muži
Ženy
0,8
0,5
]
0,6
0,4
]
0,2
]
]
]
]
]
]
]
]
0,0
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
nižší ZŠ
pom aturitní vzd.
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
Úroveň dosaženého vzdělání
Autoři této studie si nejsou vědomi, že by existovaly srovnatelné studie užívající
kvantifikovatelná data, která by umožňovala vysledovat vztah mezi chtěným počtem dětí a
vztahem k tradičním klanovým institucím. Data ukazují pozitivní korelaci mezi vysokou úrovní
loajality ke klanu a chtěným počtem potomků. Zároveň naznačují, že střední vzdělání má
kapacitu do značné míry eliminovat dopad loajality ke klanu na rozhodování jedinců ohledně
plánovaného počtu potomků.
10
2.5
Pohlaví a nerovné postavení žen ve společnosti
Existující literatura nepředkládá jednoznačný obrázek dopadu postavení žen v rozvojových
zemích na rozhodování o počtu potomků. Bankole a Singh (1998) ukazují na základě dat z DHS
z let 1990 až 1996, že obě pohlaví preferují velké rodiny, přičemž muži chtějí z pravidla rodiny o
něco větší. Tento rozdíl je často vysvětlován tím, že v tradičních rodinách dopadá tíha péče o
potomky převážně na ženy, které berou tento fakt při rozhodování o počtu potomků v úvahu.
Mason a Taj (1987) analyzují celou škálu kanálů, které ovlivňují požadovaný počet potomků ze
strany žen. Jedním z těchto vlivů může být i touha žen v patriarchálních společnostech zajistit se
proti riziku rozvodu či opuštění ze strany manžela.
Data z našeho empirického výzkumu podporují názor, že ženy chtějí mít méně dětí než muži.
Muži chtějí mít v průměru 7,0 dětí a ženy pouze 4,8. Tento rozdíl je signifikantní na 1%-ní
hladině.
Graf 7: Chtěný počet dětí dle pohlaví a dosažené úrovně vzdělání
Muži
Ženy
15
Chtěný počet dětí
]
10
]
]
]
]
5
]
]
]
]
]
0
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom a turitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
Mnohé existující studie ukazují, že chtěný počet potomků ze strany žen klesá s úrovní vzdělání.
Martín (1995) ve své studii založené na datech z DHS odhaduje ideální velikost rodiny z pohledu
žen ve 26 rozvojových zemích včetně 10 ze subsaharské Afriky. Výsledek pro Ugandu dosahuje
průměru 7,2 dítěte pro ženy bez vzdělání a toto číslo klesá s úrovní vzdělání až na 5,1 dětí pro
nejvzdělanější ženy. Rovněž Kirk a Pillet (1998) ve studii zaměřené na plodnost v subsaharských
zemích ukazují negativní vztah mezi vzděláním a chtěným počtem dětí. Pro skupinu
subsaharských zemí s nejvyšší mírou plodnosti, zahrnující i Ugandu, dostávají tito autoři chtěnou
plodnost pro nevzdělané ženy na úrovni 6,2 dítěte a pro ženy se středoškolským vzděláním na
úrovni 4,0. Ugandská data (modrá křivka v Grafu 7) jsou v souladu s těmito pozorováními.
Úroveň chtěného počtu dětí u žen klesá pro všechny úrovně vzdělání – z průměrných 6,8 pro ženy
s méně než nižším základním vzděláním až na 4,2 pro ženy, které absolvovaly vyšší střední školu
a výše.
Veškeré relevantní studie se rovněž vyznačují tím, že nepřikládají důležitost případným rozdílům
v plánovaném počtu dětí mezi muži a ženami. Tyto studie se zaměřují převážně na chtěnou
plodnost žen, například WFS jsou postaveny především na názorech žen. Jak již bylo zmíněno
dříve, vzhledem k řadě socio-kulturních důvodů je role žen v rozhodování většinou slabá a stejně
tak jsou ženy často bezmocné při rozhodování o počtu potomků, kde jsou tradičně určující muži
(Makinwa-Adebusoye, 2001).
11
Červená křivka v Grafu 7 zobrazuje chtěný počet potomků z pohledu mužů pro různé úrovně
vzdělání. Ukazuje, že vzdělání mění preference počtu dětí u mužů mnohem výrazněji než u žen.
Nevzdělaní muži chtějí mít více než 12 dětí, zatímco muži s vyšším středním vzděláním chtějí mít
v průměru dětí pouze 5,1. Tato data v souladu s tradičně dominantní rolí mužů v ugandské
společnosti jasně ukazují, že vzdělání mužské části populace je stěžejním článkem mozaiky pro
omezení vysoké míry plodnosti.
Zároveň je zajímavé sledovat, jak se pozice ženy v rámci domácnosti mění s úrovní vzdělání,
kterého žena dosáhla. Ženy odpovídaly v dotazníku na otázku, zda je pro ně akceptovatelná
polygamie jejich manželů. Graf 8 ukazuje, že polygamie je významně méně akceptovatelná pro
vzdělané ženy v porovnání se ženami méně vzdělanými. Neakceptovatelnost polygamie vzrůstá
z 10 na více než 50%.
Graf 8: Postoj žen k polygamii dle dosažené úrovně vzdělání
100%
Polygamie mi n evadí
Polygamie mi v adí, ale nemoh u to změnit
Polygamie je pro mě nepřijatelná
Procenta
75%
50%
25%
0%
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
Získaná data naznačují zajímavé rozdíly vyplývající z odlišných preferencí jednotlivých pohlaví.
Za prvé, muži chtějí obecně více dětí než ženy. Za druhé, vzdělání má větší dopad na rozhodování
mužů než žen, což je obzvláště důležité v kontextu ugandské patriarchální společnosti. Za třetí,
vzdělání posiluje pozici žen v rodině, čímž je posílen efekt vzdělání na pokles plodnosti.
12
3
EKONOMETRICKÉ VÝSLEDKY
Předcházející statistická analýza demonstruje dopad tří faktorů na chtěný počet dětí: strach před
nemocemi, klanovou vazbu a pohlaví. Ekonomický užitek dětí se ukázal jako nesignifikantní
faktor (ANOVA test). Regresní analýza provedená níže testuje tyto hypotézy přímo. Koeficienty
parametrů jsou odhadnuty pomocí metody OLS a je předpokládáno normální rozdělení
disturbancí.
V regresní formě můžeme modelovat hypotézy následujícím způsobem:
F = b0 + b1 D + b2 H + b3 C + b4 S + e
(1)
kde F= chtěný počet dětí, D= strach z nemocí, H = ekonomický užitek dětí, C= klanová vazba, S=
pohlaví. B jsou OLS koeficienty a e je člen pro disturbance. Hypotézy jsou následující: b1>0,
b2=0, b3>0 a b4<0. Tabulka 2 prezentuje ekonometrické výsledky celého vzorku. Koeficient
determinace nabývá průměrné hodnoty pro tento typ experimentální studie (0,21), celá regrese je
signifikantní na 1%-ní hladině.
Tabulka 2: Determinanty chtěného počtu dětí v experimentu. OLS odhady (t-statistiky v
závorkách) pro celý vzorek.
Celý vzorek
Rsq=0,21 Adj Rsq=0,20
5,84 *** (9,59)
3,03 *** (6,03)
1,32 *** (3,77)
4,71 *** (10,37)
-1,36 *** (-3,84)
Intercept
Strach z nemocí (důležitý=1)
Ekonomický přínos dětí (důležitý=1)
Vazba na klan (silná=1)
Pohlaví (muž=1, žena=2)
Závislá proměnná: Chtěný počet dětí
* Signifikance na 10%-ni hladině významnosti.
** Signifikance na 5%-ní hladině významnosti.
*** Signifikance na 1%-ní hladině významnosti.
Výsledky znovu podtrhují vliv výše analyzovaných faktorů na chtěnou fertilitu. Strach z nemocí a
neformální klanové instituce zvyšují chtěný počet potomků. Muži chtějí mít více dětí než ženy.
Tyto faktory jsou signifikantní na 1%-ní hladině podobně jako v testech ANOVA testující
stabilitu středních hodnot. V kontrastu s výsledkem testu ANOVA výsledky celkové regrese
ukazují, že ekonomický přínos dětí zvyšuje počet dětí a je signifikantní na 1%-ní hladině.
Druhým cílem této studie je zkoumat specifické kanály, skrz které vzdělání může redukovat
chtěný počet dětí. Vzorek byl rozdělen na více a méně vzdělanou polovinu respondentů, aby bylo
možné porovnat koeficienty pro tyto dvě podskupiny. Tabulka 3 zobrazuje ekonometrické
výsledky obou podskupin dle modelu v rovnici (1). Na základě Chowova testu nemůžeme
zamítnout hypotézu, že koeficienty se liší na 1%-ní hladině. Koeficienty mají nižší sklon pro více
vzdělané respondenty v porovnání s respondenty s nižším vzděláním. Tato zjištění jsou v souladu
s hypotézou, že vzdělání zmírňuje efekt hlavních determinant vysoké plodnosti. V důsledku toho
tedy vzdělání přispívá k redukci chtěného počtu dětí. Nadto, intercept pro vzdělanější polovinu
respondentů je nižší o téměř 3,8 dítěte.
13
Tabulka 3: Determinanty chtěného počtu dětí v experimentu. OLS odhady pro více
vzdělanou a méně vzdělanou polovinu respondentů.
Intercept
Strach z nemocí (důležitý=1)
Ekonomický přínos dětí (důležitý=1)
Vazba na klan (silná=1)
Pohlaví (muž=1, žena=2)
Méně vzdělaná polovina
Rsq=0,22 Adj Rsq=0,22
8,21 *** (7,23)
3,24 *** (4,07)
1,27 ** (1,98)
5,54 *** (7,48)
-2,55 *** (-4,02)
Více vzdělaná polovina
Rsq=0,18 Adj Rsq=0,17
4,52 *** (12,84)
1,55 *** (4,29)
0,95 *** (4,66)
1,71 *** (5,44)
-0,56 *** (-2,68)
Kromě regresního modelu dle (1) byla provedena série regresních testů pro různé podskupiny.
Byla zafixována hodnota jedné vysvětlující proměnné a provedena regrese pro zbývající
proměnné. Tento postup umožnil pozorovat rozdíly v koeficientech po eliminaci vlivu jedné z
proměnných. Výsledky jsou v tabulkách 4 a 5.
Tabulka 4: Determinanty chtěného počtu dětí v experimentu. OLS odhady pro podskupiny
dle důležitosti strachu z nemocí a důležitosti ekonomického užitku potomků
Intercept
Strach z nemocí (důležitý=1)
Ekonomický přínos dětí (důležitý=1)
Vazba na klan (silná=1)
Pohlaví (muž=1, žena=2)
Strach z nemocí
Nedůležitý
Důležitý
5,54 *** (9,59)
11,07 *** (4,64)
Ekonomický přínos dětí
Nedůležitý
Důležitý
5,73 ***
(8,89)
7,22 *** (8,89)
2,37 ***
(4,40)
3,48 *** (4,4)
1,09 *** (3,22)
4,17 *** (9,04)
2,14
(1,56)
6,03 *** (4,31)
4,16 ***
(8,56)
5,09 *** (8,56)
-1,00 *** (-2,97)
-3,71 **
-1,13 ***
(-2,83)
-1,49 *** (-2,83)
(-2,6)
Závislá proměnná: Chtěný počet dětí
Model chtěného počtu dětí – pro skupiny s odlišných strachem z nemocí (levá strana):
F = b0 + b2 H + b3C + b4 S + e
Model chtěného počtu dětí – pro skupiny s odlišnou důležitostí ekonomického přínosu dětí (pravá strana):
F = b0 + b1 D + b3C + b4 S + e
Tabulka 5: Determinanty chtěného počtu dětí v experimentu. OLS odhady pro podskupiny
dle důležitosti klanové vazby a pohlaví
Intercept
Strach z nemocí (důležitý=1)
Ekonomický přínos dětí (důležitý=1)
Vazba na klan (silná=1)
Pohlaví (muž=1, žena=2)
Vazba na klan
Slabá
Silná
5,49 *** (8,89)
12,54 *** (4,86)
2,10 *** (4,40)
4,54 *** (2,76)
1,03 *** (8,56)
1,97
(1,27)
-0,94 *** (-2,83)
Pohlaví
3,98
4,05
1,60
5,32
Muži
***
***
***
***
(7,77)
(4,97)
(2,66)
(7,71)
3,78
1,38
0,86
3,06
-3,60 ** (-2,05)
Závislá proměnná: Chtěný počet dětí
Model chtěného počtu dětí – pro skupiny s odlišnou klanovou vazbou (levá strana):
F = b0 + b1 D + b2 H + b4 S + e
Model chtěného počtu dětí – pro muže a ženy odděleně (pravá strana):
F = b0 + b1 D + b2 H + b3 C + e
Výsledky nabízí tři zajímavá zjištění. Za prvé, pokud je respondent silně ovlivněn jedním z
faktorů vysoké plodnosti, potom je s vyšší pravděpodobností silně ovlivněn i některou z dalších
determinant. Například Uganďané se silnou klanovou vazbou reagují citlivěji na hrozbu nemocí a
chtějí se více pojistit proti jejich úmrtí. Za druhé, všechny intercepty jsou výrazně vyšší pro
skupiny, pro něž je některý z faktorů je důležitý. Za třetí, muži a ženy mají podobný intercept,
avšak muži mají výrazně vyšší hodnotu koeficientů pro všechny uvažované vysvětlující
proměnné.
14
Ženy
*** (19,13)
*** (3,66)
*** (3,55)
*** (7,87)
4
CELKOVÝ EFEKT VZDĚLÁNÍ
Výsledky z Ugandy potvrzují, že vzdělání má kritický vliv na chtěný počet dětí. Vztah mezi
těmito dvěma proměnnými je naznačen v Grafu 9. Chtěný počet dětí klesá se zvyšujícím se
vzděláním, nicméně tento efekt se liší pro různé úrovně vzdělání. K významnému poklesu
dochází u skupiny s nižším základním vzděláním, k dalšímu podstatnému poklesu dochází u
respondentů vzdělaných na střední škole. Průměrný chtěný počet dětí tak vlivem vzdělání klesá
z 9,5 na 6,5 dítěte v průběhu základní školy a dále na 4,1 v průběhu střední školy.
Graf 9: Chtěný počet dětí dle dosažené úrovně vzdělání
Chtěný počet dětí
10
]
8
]
]
6
]
]
4
2
nižší ZŠ
vy šší ZŠ
nižší SŠ
vy šší SŠ
pom aturitní vzd.
Úroveň dosaženého vzdělání
Empirické výsledky poukazující na negativní závislost mezi dosaženým vzděláním a chtěným
počtem dětí jsou v souladu s mnohými studiemi v této oblasti. Podle studií Martina (1995) a
Kirka a Pilleta (1998) chtějí mít nevzdělaní obyvatelé Ugandy v průměru o dvě děti více než ti
více vzdělaní. Výsledky naší analýzy ukazují ještě silnější dopad vzdělání – rozdíl zde činí více
než 5 dětí. Nicméně je třeba zdůraznit, že většina tohoto rozdílu je zapříčiněna faktem, že
v našem vzorku nejsou zastoupeny pouze ženy ale obě pohlaví. Pokud použijeme pouze data
vztahující se k rozhodování žen (viz Graf 7), dostaneme výsledky víceméně shodné s výše
uvedenými studiemi. Jak bylo vysvětleno výše, vzhledem k dominantní roli mužů je však zahrnutí
mužské části populace do analýzy stěžejní.
Nad rámec existujících studií tato práce rovněž analyzuje konkrétní kanály, kterými vzdělání
ovlivňuje chtěnou fertilitu. Jednotlivé faktory jsou shrnuty v Tabulce 5. Za prvé, tím že vzdělání
snižuje obavu z nemocí zlepšením prevence, necítí rodiče takovou potřebu mít mnoho dětí z
důvodu zajištění se proti riziku vysoké dětské úmrtnosti. Za druhé, kalkulace s ekonomickým
přínosem potomků je nižší pro více vzdělané rodiče, a se vzděláním tak klesá tlak na vyšší počet
dětí i z tohoto úhlu pohledu. Nicméně vliv ekonomického užitku se ukázal jako méně
signifikantní ve srovnání s ostatními faktory. Za třetí, vliv tradičních klanových institucí, které
podporují vysokou plodnost, klesá s dosaženým vzděláním. Posledním analyzovaným vlivem je
dopad vzdělání na postavení ženy v rámci domácnosti, dokladované nižší tolerancí polygamie ze
strany žen s vyšším vzděláním. Lepší postavení v rámci domácnosti pak může vést k většímu
respektování preferencí ženy ohledně počtu dětí, které jsou obecně nižší než u mužů. Všechny
tyto kanály dokládají stěžejní důležitost vzdělání pro nižší chtěný počet dětí v Ugandě.
15
Tabulka 5: Dopad vzdělání na chtěný počet dětí: shrnutí
Faktory ovlivňující chtěný počet dětí
Obavy z nemocí
Využití potomků k ekonomickým
aktivitám
Vazba na klan
Pohlaví a nerovné postavení žen
Dopad na chtěný
počet dětí
Dopad vzdělání na
důležitost daného
faktoru
Dopad vzdělání na
chtěný počet dětí
+
+
-
-
+
+
-
-
16
5
ZÁVĚRY
Rychlý populační růst v subsaharské Africe je jedním z faktorů, který podkopává šance tohoto
regionu na rychlý ekonomický růst. Ekonomiky subsaharské Afriky by musely růst o více než
2,2% ročně, jen aby udržely životní standard svých obyvatel na dosavadní úrovni, nemluvě o
konvergenci k více rozvinutým zemím. V akademické literatuře existuje mnoho studií
zabývajících se příčinami vysokého chtěného počtu dětí. V této práci jsme je široce klasifikovali
jako zdravotní rizika, možnost využití potomků k ekonomickým aktivitám, tradiční klanové
instituce a nerovné postavení žen ve společnosti. Standardně sledované korelace mezi vzděláním
a plodností postavené na makroekonomických datech neumožňují ukázat, zda a do jaké míry se
důležitost těchto klíčových faktorů mění se vzděláním. Tato práce naproti tomu využívá
mikroekonomická a sociologická data získaná z rozsáhlého průzkumu mezi 910 obyvateli regionu
Mukono v Ugandě. Stěžejním výsledkem tohoto výzkumu je kvantifikace vlivu jednotlivých
faktorů na chtěný počet dětí a dekompozice vlivu vzdělání.
Průměrný chtěný počet dětí v našem vzorku činil 6,0 dítěte, což je číslo téměř identické se
skutečnou mírou plodnosti v Ugandě, která dosahuje 6,1 dítěte na ženu. Z výsledků vyplynulo, že
obava z dětské úmrtnosti vede ke zvýšení plánovaného počtu dětí. Zároveň se porovnáním
užívání moskytiér ukázalo, že vzdělanější lidé kladou větší důraz na prevenci a ochranu před
možnými zdravotními riziky. V důsledku toho pak více vzdělaní respondenti kladli menší důraz
na rizika onemocnění dětí při svém rozhodování o počtu potomků než ti méně vzdělaní a
v konečném důsledku měli nižší chtěný počet dětí.
Získaná data rovněž poukazují na fakt, že tradiční klanové instituce vedou v Ugandě k vysokému
nárůstu v chtěném počtu dětí, v průměru až o 5,6 dítěte. Z výsledků však vyplývá i výjimečně
dobře dokumentovatelný fakt, že role těchto tradičních institucí na rozhodnutí o počtu potomků
klesá s rostoucí úrovní vzdělání. Tento efekt je zřejmý jak na základní tak i na střední úrovni
vzdělání.
Dalším zajímavým výsledkem je poukázání na rozdílné preference ohledně počtu dětí mezi muži
a ženami. Pokles chtěného počtu dětí ze strany žen související s jejich vzděláním je podobný jako
v existujících studiích zabývajících se tímto problémem. Nicméně tyto studie obvykle berou
nedostatečně v úvahu roli mužů při rozhodování o počtu potomků. Při sledování dopadu vzdělání
na chtěný počet potomků ze strany mužů je však zřejmé, že vzdělání má u mužů minimálně
stejnou důležitost při omezování plodnosti jako je tomu u žen.
Možnost využití potomků k ekonomickým aktivitám se ukázalo jako důležité pro většinu
respondentů, nicméně tento faktor statisticky významně neovlivnil chtěný počet dětí ani u mužů
ani u žen.
V obecné rovině empirické výsledky podporují tezi, že vzdělání má vliv na chtěný počet dětí
skrze více různých kanálů, než je často zjednodušeně předpokládáno. Spíše poukazují na fakt, že
vzdělání vede ke komplexní změně přístupu a preferencí ohledně chtěného počtu dětí. Změna
v přístupu se odráží jak ve zdravotních a ekonomických tak i kulturních faktorech ovlivňujících
chtěný počet dětí. Pevně věříme, že naše výsledky tímto poskytují jasnější obrázek o dopadu
vzdělání na rozhodování o počtu dětí a podtrhují, proč lze vzdělání považovat za nejlepší
antikoncepci pro subsaharskou Afriku. Tyto poznatky by rovněž měly podpořit tvrzení, že
zahraniční pomoc, jejímž cílem je omezení rychlého růstu populace, by se měla koncentrovat na
zajištění nejlépe středoškolského vzdělání pro všechny obyvatele - muže i ženy.
17
LITERATURA
Axinn, W.G. and Barber, J.S. (2001): Mass Education and Fertility Transition. American
Sociological Review, Vol. 66, pp. 481-505.
Bankole, A. and Singh, S. (1998): Couple’s Fertility and Contraceptive Decision-Making in
Developing Countries: Hearing the Man’s Voice. International Family Planning Perspectives,
Vol. 24, No. 1, pp. 15-24.
Becker, G.S. (1960): An Economic Analysis of Fertility, Demographic and Economic Change in
Developed Countries. Princeton: National Bureau of Economic Research
Becker, G.S. (1991): A Treatise on the Family. London : Harvard University Press.
Becker, G.S., Murphy, K.M. and Tamura, R. (1990): Human Capital, Fertility, and Economic
Growth. Journal of Political Economy, Vol. 98, No. 5, pp. 12-3.
Benzion, U. and Yagil, J. (2001): Decisions in financial economics: An experimental study of
discount rates, http://econ.bgu.ac.il/papers/166.pdf.
Blackburn, K. and Cipriani, G.P. (2002): A Model of Longevity, Fertility and Growth. Journal of
Economic Dynamics and Control, Vol. 26, pp. 187-204.
Caldwell, J.C. (1980): Mass Education as a Determinant of the Timing of Fertility Decline.
Population and Development Review, Vol. 6, No. 2, pp. 225-255.
Caldwell, J.C. and Caldwell, P. (1987): The Cultural Context of High Fertility in sub-Saharan
Africa. Population ad Development Review, Vol. 13, No. 3, pp. 409-437.
Choi, H.W. et al. (1995): The Effectiveness of Insecticide-impregnated Bed Nets in Reducing
Cases of Malaria Infection: A Meta-analysis of Published Results. American Journal of Tropical
Medicine and Hygiene, Vol. 52, No. 5, pp. 377-382.
Collier, P. and Reinikka, R. (2001): Uganda’s Recovery: The Role of Firms, Markets and
Government. World Bank: Washington, D.C.
Dreze, J. and Murthi, M. (2001): Fertility, Education and Development: Evidence from India.
Population and Development Review, Vol. 27, Issue 1, pp. 33-63.
Easterlin, R.A. (1975): An Economic Framework for Fertility Analysis. Studies in Family
Planning, Vol. 6, No. 3, pp. 54-63.
Gille, H. (1985): The World Fertility Survey: Policy Implications for Developing Countries.
International Family Planning Perspectives, Vol. 11, No. 1, pp. 9-17.
Gneezy, U. And Rustichini A. (2000): Pay enough or don’t pay at all, Quarterly Journal of
Economics 115, 791-811
Gyapong, J.O. et al. (1996): Rapid Community Diagnosis of Lymphatic Filariasis. Acta Tropica,
Vol. 61, pp. 65-74.
Kirk, D. and Pillet, B. (1998): Fertility Levels, Trends, and Differentials in Sub-Saharan Africa in
the 1980s and 1990s. Studies in Family Planning, Vol. 29, No. 1, pp. 1-22.
Kravdal, O. (2002): Education and Fertility in Sub-Saharan Africa: Individual and Community
Effects. Demography, Vol. 39, No. 2, pp. 233-250.
Leibenstein, H. M. (1957): Economic Backwardness and Economic Growth. New York: Wiley
Makinwa-Adebusoye, P. (2001): Sociocultural Factors Affecting Fertility in Sub-Saharan Africa.
Workshop on Prospects for Fertility Decline in High Fertility Countries, United Nations
Population Division, July 2001.
Malthus, T.R. (1798): Population: The First Essay. Michigan University Press, 1959.
18
Martín, T.C. (1995): Women’s Education and Fertility: Results from 26 Demographic and Health
Surveys. Studies in Family Planning, Vol. 26, No. 4, pp. 187-202.
Mason, K.O. and Taj, A.M. (1987): Differences between Women’s and Men’s Reproductive
Goals in Developing Countries. Population and Development Review, Vol. 13, No. 4, pp. 611638.
Merrick, T.W. (2002): Population and Poverty: New Views on an Old Controversy. International
Family Planning Perspectives, Vol. 28, No. 1.
Mirowski, J. and Ross, C.E. (1998): Education, Personal Control, Lifestyle and Health – A
Human Capital Hypothesis. Research on Ageing, Vol. 20, pp. 415-449.
Ntozi, J.P.M., Kabera, J. (1991): Family Planning in Rural Uganda: Knowledge and use of
modern and traditional methods in Ankole. Stuides in family Planning, Vol. 22, No. 2, pp. 116123.
Nuwaha, F. (2001): Factors Influencing the Use of Bed Nets in Mbarara Municipality in Uganda.
American Journal of Tropical Medicine and Hygiene, Vol. 65, pp. 877-882.
Pritchett, L.H. (1994): Desired Fertility and the Impact of Population Policies. Population and
Development Review, Vol. 20, No. 1, pp. 1-55.
Robey, B., Rutstein, S.O. and Morris, L. (1993): The Fertility Decline in Developing Countries.
Scientific American, Vol. 269, No. 6, pp. 60-66.
Sachs, J. et al. (2004): Ending Africa’s Poverty Trap. Brookings Papers on Economic Activity,
1:2004, pp. 117-240.
Schultz, T.P. (1994): Human Capital, Family Planning, and Their Effects on Population Growth.
American Economic Review, Vol. 84, No. 2, pp. 255-260.
United Nations Population Fund (2006): Annual Report 2005, New York.
United Nations (2004): World Development Indicators, New York.
U.S. Census Bureau (2004): Global Population Profile: 2002.
http://www.census.gov/ipc/wp02.html
Weinberger, M.B. (1987): The Relationship Between Women’s Education and Fertility: Selected
Findings From the World Fertility Surveys. International Family Planning Perspectives, Vol. 13,
No. 2, pp. 35-46.
Westoff, Ch.F. and Bankole, A. (2000): Trends in the Demand for Family Limitation in
Developing Countries. International Family Planning Perspectives, Vol. 26, No. 2.
World Bank (2005): Opening doors – Education and the World Bank.
http://www.worldbank.org/education
19

Podobné dokumenty

Untitled - Arcidiecézní charita Praha

Untitled - Arcidiecézní charita Praha Kromě stálých zaměstnanců se projektů ADCH Praha a pravidelných akcí, jakými jsou např. Tříkrálová sbírka a benefiční koncert, zúčastňují dobrovolníci, kteří svou činností přispívají k hladkému prů...

Více

Sestava 1 - Státní veterinární ústav Jihlava

Sestava 1 - Státní veterinární ústav Jihlava (16) vyplývá z Nařízení Komise (ES) 2073/2005, a to z bodu č. 2, kde kontaminace u krájených tepelně opracovaných masných výrobků. V průse uvádí: „potraviny nesmějí obsahovat mikroorganismy nebo je...

Více

Veřejné přínosy manželství pro web 2

Veřejné přínosy manželství pro web 2 čím mladší byly, když se jejich vlastní rodiče rozvedli (Amato & Booth, 1997). Kriminalita. Dlouhodobá studie mužů od 8 do 32 let v USA ukázala, že rozvod rodičů před 10 rokem věku dítěte je hlavní...

Více

SPOLUPRÁCE ROSTLIN A MIKROORGANISMŮ NA ODSTRANĚNÍ

SPOLUPRÁCE ROSTLIN A MIKROORGANISMŮ NA ODSTRANĚNÍ předpokládat, že za úbytek jsou zodpovědné mikroorganismy v půdě přítomné ještě před její kontaminací směsí chlorbenzoových kyselin. Na základě výsledků získaných měřením koncentrací chlorbenzoový...

Více

Cenrtopol energy a.s., ( ze dne 3.5.2013 )

Cenrtopol energy a.s., ( ze dne 3.5.2013 ) energie se stavajicim provozovatelem distnbučni sne, zastupovaru Zakaznika pri reqrstraci u OTE, a.s Zékazrnk podpisem smlouvy potvrzuje, že se seznámil s ceníkern Dodavatele a obchodnlml podrmnkar...

Více

Dobroty jaro 2014

Dobroty jaro 2014 řešení. Negativ je spousta – mnoho rybích populací jsme kvůli tomu zdecimovali, při lovu zbytečně zahyne mnoho ryb, které se do sítě připletou a jsou pak vyhozeny (až čtvrtina úlovku), velké sítě p...

Více