Maailma Terviseorganisatsiooni (WHO) määratluse järgi tähendab vaimne tervis heaoluseisundit, kus inimene saab realiseerida oma võimeid, tuleb toime igapäevaelu pingetega ning suudab töötada efektiivselt. Selles artiklis käsitleme „võimete realiseerimist“ ehk edukust koolis ja tööl, samuti töö ja edukusega seotud väärtusi.

Inimese psühholoogilisi vajadusi, sealhulgas vajadust olla edukas oma võimeid realiseerides ja sellega seotud motivatsiooni, kirjeldab hästi enesemääratlemise teooria (Ryan 2009). Enesemääratlemise teooria kohaselt on vaimse tervise ja heaolu hoidmiseks oluline rahuldada kolme universaalset vajadust: autonoomia, kompetentsustunne ja seotus. Edukus nii koolis kui ka tööl on nendega lahutamatult seotud.

Iseseisvad saavutused mis tahes valdkonnas tuginevad kompetentsusele ning toetavad autonoomiatunnet, olles samal ajal seotud suhtekeskkonnaga, milles inimene iga päev viibib ja toimetab. Autonoomsete eesmärkide püstitamine ja saavutamine (oma võimete realiseerimine) arendab toimetulekuviise ning vähendab selle kaudu stressi, aidates seega kaasa nii füüsilise kui ka vaimse tervise ja heaolu hoidmisele ja parandamisele (Miquelon ja Vallerand 2008). Oluline on ka saavutustega seotud väärtuste käsitlemine. Enesemääratlemise teooria järgi aitavad heaolule kaasa pigem enese realiseerimisega seotud väärtused. Väliste edukuskriteeriumide (nt palga või hinnete) liigne tähtsustamine võib, vastupidi, stressi suurendada ning selle kaudu ohustada vaimset tervist.

Edukust tervikuna on pea võimatu mõõta, seega keskendume selles artiklis kahele võrdlemisi hästi mõõdetavale valdkonnale: kooli- ja tööedukusele. Kolmanda teemana käsitleme tööga seotud väärtusi, mis moodustavad edukuse poole püüdlemise sotsiaalse tausta. Artiklis võtame vaatluse alla edukuse sotsiaal-majanduslikud mõjutegurid (nt vanemate haridus ja sissetulek, koolide sotsiaal-majanduslik taust), kodused hariduslikud ressursid ja hoiakud ning tööväärtused.

Edukus haridusteel avab rohkem tööalaseid võimalusi oma võimete realiseerimiseks. Samal ajal on oluline õpilaste edukusele ja nende võimete realiseerimisele mõeldes näha laiemat perspektiivi, kuhu kuulub ka vaimne heaolu. Seega ei räägi õpilaste kooliedukusest üksnes õpitulemused, vaid olulisel kohal on ka õpilase suhtumine õppimisse, koolis käimisest ja õppimisest saadav sisemine rahulolu ning õpimotivatsioon. Käesoleva artikli fookus on õpitulemustel; koolikeskkonnast ja õpilaste heaolust koolis on juttu Valk jt artiklis 3. peatükis. Haridusteadustes on üldteada õpimotivatsiooni ja õpilase enesetõhususe positiivne seos õpilase õpitulemustega. Samamoodi on olulised õpitulemuste seosed õpilaste episteemiliste¹ uskumustega. Nimelt on paljudes uurimustes näidatud, et küpsemad uskumused teadmiste olemuse kohta (teadusliku lähenemise pooldamine) on seotud paremate õpitulemustega nii matemaatikas kui STEM² hariduses (Mason jt 2013; Rozgonjuk jt 2022).

Eesti õpilased on osalenud rahvusvahelises haridusuuringus „Programme for International Student Assessment“ (PISA) alates 2006. aastast. Selle uuringu andmed on väärtuslikuks infoallikaks, kui on soov lisaks õpilaste õpitulemustele saavutustestides saada infot ka õpilaste õppimisse suhtumise kohta ehk teada saada, kuidas meie õpilastel koolis üldisemalt läheb.

Eesti õpilaste saavutustestide tulemused on viimastes PISA uuringutes olnud teiste maade õpilaste tulemustega võrreldes kõrged (OECD 2016; OECD 2019). PISA uuringu valimi moodustavad umbes 15-aastased õpilased, kes enamasti õpivad põhikooli viimastes klassides. Seega on neil peagi ees järgmisele õppeastmele (gümnaasiumisse) õppima suundumine. Millised näitajad iseloomustavad neid õpilasi, kes saavad valida, kuhu nad edasi õppima minna soovivad? Ja nende õpilaste haridusteed edasi jälgides: millised näitajad ennustavad neile edukust gümnaasiumi lõpus ja seega omakorda suuremaid valikuvõimalusi uuele haridustasemele suundumisel?

Neile küsimustele vastamiseks võtsime lähema vaatluse alla PISA 2015 andmed. Sel aastal osales Eesti eri paigust uuringus 5587 õpilast, mis on umbes pool Eesti 15-aastastest õpilastest (INNOVE 2016). Lisasime hiljem PISA uuringu andmetele õpilaste põhikooli lõpus tehtud matemaatikaeksami tulemused ning kolm aastat hiljem tehtud kitsa või laia matemaatika riigieksami tulemused. Seega jälgisime 2015. aastal PISA uuringus osalenud õpilaste edasist haridusteed ja püüdsime aru saada, millised PISA uuringu käigus mõõdetud kas hoiakulised või demograafilised näitajad õpilaste edasist hariduskäiku ennustavad.

library(stringr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J131=read.csv("PT1-T1.3-J1.3.1.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
J131=pivot_longer(J131,col=c("PISA.b","PISA.lo","PISA.hi", "Põhikool.b","Põhikool.lo","Põhikool.hi","RE.Lai.b","RE.Lai.lo","RE.Lai.hi","RE.Kitsas.b","RE.Kitsas.lo","RE.Kitsas.hi"))
J131$V22rtus = rep(c("b","lo","hi"),32)
J131$name = sub("\\.[^\\.]*$","",J131$name)
J131=pivot_wider(J131,names_from=V22rtus,values_from = value)

#eksamite nimed ilusamaks
J131$name[J131$name=="RE.Lai"]="RE:Lai"
J131$name[J131$name=="RE.Kitsas"]="RE:Kitsas"

#väärtuste järjekorrad selliseks nagu algses joonises
J131$X.=as.factor(J131$X.)
J131$X.=factor(J131$X., levels = levels(J131$X.)[order(c(4,8,5,3,2,6,7,1))])
J131$name=as.factor(J131$name)
J131$name=factor(J131$name, levels = levels(J131$name)[order(c(4,3,1,2))])

#joonis
ggplot(J131)+
  coord_flip()+
  geom_point(aes(x=X.,y=b,col=name),position = position_dodge(width = 0.6),cex=2.5)+
  scale_shape_manual(values=c(6,2,5,16))+
  geom_errorbar(aes(x=X.,ymin=lo,ymax=hi,col=name),position = position_dodge(width = 0.6),linewidth=0.7,width=0.3)+
  geom_abline(aes(intercept=0,slope=0),col="#668080")+
  scale_color_manual(values=rev(c("#1E272E","#f09d00","#FF3600","#668080")))+
  theme_minimal()+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  scale_y_continuous(limits=c(-0.5,0.5),breaks=seq(-0.5,0.5,by=0.1))+
  guides(col = guide_legend(reverse=TRUE))+
  theme(legend.title=element_blank(),axis.title=element_blank())

Esiteks näeme jooniselt 1.3.1, et kooliedukusega on seotud mitmesugused hoiakud, mille kohta küsiti 15-aastastelt õpilastelt PISA taustaküsimustikus. Iga hoiaku kohta oli mitu küsimust, kuid nende põhisisu saab kokku võtta järgmiste punktidega.

• Episteemilised uskumused: veendumus, et teadmiste allikaks on teaduslikud meetodid (nt et pärast eksperimendi tegemist võivad teadmised muutuda).
• Saavutusmotivatsioon: tahtmine hästi õppida ning olla parimate hulgas.
• Rõõm teadusest: huvi ja positiivne hoiak loodusteaduste suhtes.
• Enesetõhusus teaduse valdkonnas: õpilase veendumus, et ta saab hakkama erinevate teadusega seotud ülesannetega (nt seletada maavärinate põhjusi).

Kõik need neli hoiakut on positiivselt seotud nii PISA tulemuse kui ka lõpueksamitega – sealhulgas riigieksamitega, mis sooritati kolm aastat hiljem. Seosed on küll väiksed või mõõdukad, aga peaaegu alati statistiliselt olulised. Väärib tähelepanu, et need seosed ei ole seletatavad sotsiaal-majandusliku taustaga, õpilase sooga ega koduse keelega, mis olid samaaegselt mudelisse pandud.

Teiseks selgub jooniselt 1.3.1, et poisid saavad paremaid tulemusi PISA testis, kuid tüdrukutel on eelis lõpueksamitel. Erandiks on laia matemaatika riigieksam, kus poisid ja tüdrukud on võrdses seisus.

Kolmandaks näeme jooniselt, et paremat edukust ennustab ka kõrgem sotsiaal-majanduslik staatus. PISA taustaküsimustiku sotsiaal-majandusliku seisundi indeksisse on koondatud õpilase vanemate haridustase, raamatute arv kodus, digivahendite olemasolu, tubade ja autode arv kodus. See indeks ei ole seega mitte niivõrd jõukuse, vaid vanemate hariduse ja koduste hariduslike ressursside (sõnaraamatud, digivahendid) näitaja. Oluline on, et peaaegu sama suure mõjuga on nii õpilase enda kodust keskkonda iseloomustav sotsiaal-majandusliku seisundi näitaja kui ka kooli keskmine sotsiaal-majandusliku seisundi indeks.

Kirjeldasime kooliedukuse seoseid matemaatikatulemuste näitel, kuna matemaatika puhul on kõige selgem vastavus koolis õpitava aine ning PISA alatesti vahel. Sarnast seosemustrit taustateguritega (sh sotsiaal-majanduslik seisund ning hoiakud) on aga näha ka PISA lugemisoskuste testi ning PISA loodusteaduste testi puhul (viimane hõlmab küsimusi nii füüsika, keemia kui ka bioloogia õppekavast).

Koolidevahelisi erinevusi illustreerib joonis 1.3.2. Mida parem on kooli keskmine sotsiaal-majandusliku seisundi indeks, seda parem on keskmine PISA tulemus ning seda suurem on episteemiliste uskumuste skoor. Ka teised hoiakud (sh enesetõhusus valdkonnas ning saavutusmotivatsioon) on seotud sotsiaal-majandusliku taustaga, kuid need seosed ei ole nii tugevad. Lisaks paistab samalt jooniselt välja erinevus maa- ja linnakoolide vahel. Väga kõrged keskmised PISA tulemused esinevad ainult kõrgema sotsiaal-majandusliku staatusega linnakoolides.

library(stringr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(gridExtra)

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J132=read.csv("PT1-T1.3-J1.3.2.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
names(J132)=gsub("\\.", " ",  names(J132))
J132$`Linn vs maa`=as.factor(J132$`Linn vs maa`)
J132$`Episteemilised uskumused  kooli keskm `=as.numeric(J132$`Episteemilised uskumused  kooli keskm `)

## Warning: NAs introduced by coercion

#joonis
p1=ggplot(J132)+
  geom_point(aes(x=`Kooli keskmine SES`,y=`Kooli keskmine PISA koondtulemus`,size=`Kooli suurus  PISA uuringus osalevate õpilaste arv `, col=`Linn vs maa`),pch=1)+
  theme_minimal()+
  scale_color_manual(values=c("#1E272E","#FF3600"))+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  ylab("PISA koondtulemus")+
  theme(legend.position = "none")

p2=ggplot(J132)+
  geom_point(aes(x=`Kooli keskmine SES`,y=`Episteemilised uskumused  kooli keskm `,size=`Kooli suurus  PISA uuringus osalevate õpilaste arv `, col=`Linn vs maa`),pch=1)+
  theme_minimal()+
  scale_color_manual(values=c("#1E272E","#FF3600"))+
  ylab("Episteemilised uskumused")+
  scale_y_continuous(position = "right")+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  theme(legend.position = "none")

grid.arrange(p1,p2,ncol=2)

## Warning: Removed 1 rows containing missing values (`geom_point()`).

Mida nendest tulemustest järeldada?

• Õpiedukuse erinevused koolide vahel on märkimisväärsed. Osa nendest erinevustest on seletatavad sotsiaal-majandusliku tausta erinevustega.
• Sotsiaal-majanduslik taust ei mõjuta kooliedukust otse, vaid vahendavate muutujate kaudu. Sellisteks vahendavateks muutujateks on näiteks hariduslikud ressursid ning hariduse omandamist soodustavad hoiakud. Hariduslike ressursside hulka kuuluvad majanduslikud võimalused, kodused raamatud ja digivahendid, samuti vanemad ise. Parema haridusega vanematel on paremad eeldused nii lapse aitamiseks koolitöös kui ka lihtsalt harivateks vestlusteks.

• Sotsiaal-majanduslikud erinevused koolide vahel on märkimisväärsed ning tulenevad nii piirkondlikest erinevustest kui ka sarnase taustaga õpilaste koondumisest samadesse koolidesse. Sotsiaal-majanduslike erinevustega kaasnevad erinevused kooliedukust soodustavates hoiakutes.
• Kooliedukust soodustavad hoiakud mõjutavad kooliedukust sõltumata õpilase soost ja sotsiaal-majanduslikust taustast. See mõju on pikaajaline (vähemalt põhikooli lõpust keskkooli lõpuni) ning ilmneb nii PISA testi tulemustes kui ka lõpueksamites.
• Koolidevahelise ebavõrdsuse tasandamine ei sõltu seega ainult ega peamiselt õpetamise kvaliteedist ja headest õpimeetoditest. Tuleb arvestada, et osa erinevustest tuleneb kodusest taustast, sealhulgas sotsiaal-majanduslik taust ja kooliedukust soodustavad hoiakud.

Aastal 2015 küsiti PISA uuringu raames õpilastelt üks üksikküsimus: „Kui rahul sa oma eluga oled?“. PISA 2015 riikide andmete põhjal tehtud kokkuvõtva joonise järgi (joonis 1.3.3) olid Eesti õpilased oma eluga pigem rahul: 10-punktisel skaalal oli Eesti õpilaste keskmine 7,5.

Võrreldes teiste OECD riikidega oli Eesti õpilaste eluga rahulolu keskmisest pisut kõrgem. Jooniselt 1.3.3 näeme mõõduka tugevusega negatiivset seost eluga rahulolu ja matemaatikatulemuste vahel: kõige paremate matemaatikatulemustega riikides on eluga rahulolu tavaliselt keskmiselt madalam ja vastupidi. Sellest mustrist on mõned erandid: Eesti koos näiteks Soome, Šveitsi ja Madalmaadega kuulub riikide hulka, kus on keskmisest kõrgemad nii eluga rahulolu kui ka PISA matemaatikatulemused.

Sissetulek ei ole kaugeltki ainus tööedukuse kriteerium, kuid võrreldes alternatiividega (töö tähendusrikkus, kompetentsustunne, ülemuse või klientide hinnangud tööle) on see hästi ja täpselt mõõdetav (kui piirdume legaalsete sissetulekutega) ning universaalne (kõigis ametites kehtib, et suurem sissetulek on eelistatav väiksemale). Seetõttu võtame siin artiklis tööedukuse aluseks sissetuleku.

Sarnaselt kooliedukusega sõltub tööedukus suurel määral kodusest taustast. See taust tähendab investeeringuid nii otseses (majanduslikus) kui ka kaudses tähenduses (nt sotsiaalne kapital), samuti geneetilist ja sotsiaalset pärandit (nt perekonna reputatsioon, oskuste ja teadmiste edasiandmine). Koduse tausta mõju üheks väljenduseks on korrelatsioon laste ja vanemate sissetulekute vahel. Seda seost on Eesti Maksu- ja Tolliameti (EMTA) registriandmetel kujutatud joonisel 1.3.4.

Joonisel 1.3.4 on „lastena“ kujutatud Eesti elanikud, kes 2017. aastal olid 34–36-aastased. Horisontaalteljel on nende laste vanemate töine sissetulek aastal 2007 (ajal, mil suurem osa lastest oli sisenenud või sisenemas tööturule). Pered on mõlema vanema sissetuleku summa järgi jagatud protsentiilideks, st 100 võrdse suurusega grupiks, mis on järjestatud sissetuleku alusel. Erandiks on 9% peresid, kellel ei olnud sissetulekut – nemad on kujutatud kõige vasakpoolse punktina. Vertikaalteljel on kujutatud igasse protsentiilirühma kuuluvate vanemate järeltulijate (laste) keskmine sissetulek aastal 2017, samuti protsentiilskaalal. Eraldi rühmadena on kujutatud pered, kus mõlemad vanemad on sündinud Eestis, ning pered, kus mõlemad vanemad on sündinud väljaspool Eestit („segatüüpi“ pered on esitluse selguse huvides jäänud jooniselt välja).

Jooniselt 1.3.4 on näha, et seos laste ja vanemate sissetulekute vahel on mõlema rühma puhul ligikaudu lineaarne. Mida kõrgemal paiknevad vanemad sissetulekute hierarhias, seda kõrgemal paiknevad keskmiselt sissetulekute jaotuses ka lapsed. Kuigi seos on oluline, ei ole see Eestis nii tugev kui mõnes välisriigis, jäädes Põhjamaadega ligikaudu samale tasemele ja olles madalam kui Saksamaal või Suurbritannias (Corak 2016).

Seega ei määra see, kus lapse vanemad sissetulekute jaotuses asuvad, tema tulevikku nii tugevalt ära kui mõnes teises riigis ehk põlvkondadevaheline sissetulekute mobiilsus on Eestis võrdlemisi suur.

Laste ja vanemate sissetulekute vaheline seos on nii Eesti päritolu ehk kohalikes kui ka välispäritolu peredes ligikaudu sama tugev (regressioonijooned on sama tõusunurgaga, vt joonis 1.3.4). Seega ei piira välispäritolu perede lapsi oma vanemate sissetulekupositsioon rohkem kui kohalikke. Samas takistavad muud tegurid (nt vähene eesti keele oskus, piiratud sotsiaalne võrgustik jne) välispäritolu, peamiselt venekeelsete laste edukust tööturul, mistõttu välispäritolu perede laste sissetulek keskmiselt on madalam kui kohalike perede lastel.

Võrreldes omavahel välispäritolu ja kohalike perede vanemaid, teenivad välispäritolu vanemad keskmiselt vähem (vt Kivi jt 2021, joonis 1.3.4), sama kehtib ka võrreldes välispäritolu perede lapsi kohalike perede lastega. Sealjuures on sissetulekute vahe mõlemas generatsioonis ligikaudu sama suur. Seega, kuigi vanemate sissetulekute seos laste sissetulekutega ei ole Eestis väga tugev, esineb päritolupõhine vahe keskmistes sissetulekutes nii esimese kui ka teise generatsiooni sisserändajate seas.

library(tidyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J134=read.csv("PT1-T1.3-J1.3.4.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")


#joonis
  ggplot(J134,aes(x=pererank_sum,y=lapserank,col=Family.type,group=Family.type))+
  geom_point(cex=2.5)+
  geom_smooth(method="lm", linewidth=0.8,se=FALSE)+
  theme_minimal()+
  scale_y_continuous(limits=c(30,70))+
  scale_color_manual(values=c("#1E272E","#FF3600"))+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  ylab("Lapse keskmine sissetulek protsentiilskaalas")+
  xlab("Vanemate sissetuleku protsentiil")+
  theme(legend.title=element_blank(),legend.position = c(0.2,0.8))

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Vanuse ja palga seost Eestis kahel aastal (2007 ja 2017) kujutab joonis 1.3.5. Individuaalsete vanuse-palga profiilide puhul

on tüüpiline, et pärast tööturule sisenemist palk suureneb esimesed 10–15 aastat kiirelt, seejärel stabiliseerub ning langeb veidi vahetult enne pensioniiga (osadel inimestel halveneb tervis jne). Siinsed profiilid põhinevad mitte individuaalsetel, vaid ristläbilõikelistel andmetel, seega palga vähenemine ühel hetkel viitab tõenäoliselt põlvkondlikele erinevustele – 40ndates eluaastates ei hakka palgad inimestel langema, vaid nooremad põlvkonnad teenivad keskmiselt enam kui eelnevad.

Eesti elanike ristlõikelises vanuse-palga profiilis on võrreldes stabiilselt arenenud maadega (nt Soome) kaks silmatorkavat erinevust. Esiteks, palga tõus esimestel kümnenditel pärast tööturule sisenemist on Eestis järsem. Teiseks, vanuse-palga kõver saavutab Eestis maksimumi 30–40ndates eluaastates ning sealt edasi langeb. Soome andmetes on teatav langus märgatav ainult kõige madalama haridustasemega rahvastikukihis, teistes hariduskihtides tõuseb palk kogu tööea jooksul. Jooniselt 1.3.5 näeme ka, et sissetulekukõvera maksimum on 10 aastaga nihkunud paremale, hilistest 20ndatest hilistesse 30ndatesse eluaastatesse. Võime eeldada, et see protsess jätkub ning veerandsajandi pärast sarnaneb meie vanuse-palga profiil stabiilselt arenenud riikide omaga.

library(tidyr)
library(ggplot2)
library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J135=read.csv("PT1-T1.3-J1.3.5.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
J135$AASTA=as.factor(J135$AASTA)
names(J135)[1]="Aasta"

#joonis
ggplot(J135,aes(x=vanus,y=keskminepalk,col=Aasta))+
  geom_line(linewidth=1)+
  theme_minimal()+
  scale_y_continuous(breaks=c(0,500,750,1000,1250))+
  scale_color_manual(values=c("#1E272E","#FF3600"))+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  theme(legend.position="top",legend.title=element_blank())+
  ylab("Keskmine palk")+
  xlab("Vanus")

Joonis 1.3.5 iseloomustab Eesti tööjõuturu dünaamikat: järgmised põlvkonnad on olnud eelmistest edukamad; pärast iseseisvuse taastamist ei tekkinud ühte õnnelikku „võitjate põlvkonda“, kes oleks võtnud järgmistelt võimalused, nagu 1990ndate alguses kardeti, vaid iga uus põlvkond tundub olema olnud tööjõuturul eelmistest edukam.

Ühest küljest võime seda pidada õnnestumiseks – meie haridussüsteem on kohandunud uute oludega ning valmistab noori üha paremini ette, teiselt poolt toob suur põlvkondadevaheline sissetulekuerinevus kaasa mitmeid probleeme. Mainigem mõnda.

• Mitmel erialal (eriti avalikus sektoris) on paratamatult suhteliselt fikseeritud, staažiga seotud palgapoliitika. Nii ei saa me noortele õpetajatele pakkuda kõrgemat palka kui vanematele, kuigi konkurents teiste töökohtade vahel seda noorte õpetajateks meelitamisel eeldaks. Tulemuseks on õpetajaskonna vananemine ja suured eesootavad probleemid haridussüsteemis.
• Tänaste pensionile jääjate sissetulek on oluliselt väiksem kui neil, kes jäävad pensionile 20 aasta pärast. See tähendab, et sissetuleku vähenemine pensionile jäämisel on 20 aasta pärast palju järsem kui praegu ning võib saada oluliseks poliitikaotsuseid mõjutavaks teguriks.

On tõenäoline, et sarnane dünaamika – tööturule sisenevate põlvkondade palgatase ületab varasemaid – lähiaastatel jätkub. Seda tänu uue tööturule siseneva põlvkonna väiksusele võrreldes varasematega. See võib üles viia peamiselt noorte kõrgharitute keskmise palga, sest nad sisenevad tihti sektoritesse, kus vanema põlvkonna kõrgharituid on vähe või nad puuduvad sootuks. Konkurents neile tiheneb ja see väljendub palgas.

Sooline palgalõhe on Eestis endiselt Euroopa suurim (aastal 2019 Eurostati andmetel 21,7% võrreldes Euroopa keskmise 14,1%-ga). Palgalõhe põhjusi on mitmeid, kuid kokkuvõttes osutab see, et naiste võimalused oma võimete realiseerimiseks on piiratumad kui meestel.

Tööväärtused osutavad peamistele töö kaudu saavutatavatele eesmärkidele ning töö tegemise käigus avanevatele eneseteostuse võimalustele. Tööväärtusi saab motiveerivate tegurite alusel jagada laias laastus kaheks: instrumentaalsed ja ekspressiivsed. Instrumentaalsed väärtused (sissetulekud, karjäär, elukutsega kaasnev prestiiž) viitavad käegakatsutavatele tasudele või hüvedele ning ekspressiivsed ehk eneseväljenduslikud väärtused viitavad töö sisuga kaasnevatele mittemateriaalsetele hüvedele (loomingulisus, eneseareng, saavutusvõimalused) (Gesthuizen jt 2019).

1960ndatel Eestis alguse saanud süstemaatilisest noorte tööväärtuste uurimisest kokkuvõtte teinud Saarniit (2000) märgib, et varem stabiilsena püsinud tööväärtuste struktuur muutus radikaalselt 1990ndatel. Kui nõukogude perioodil väärtustati kõrgeimalt töö üldkultuurilist tähtsust ning märksa madalamalt materiaalseid eesmärke ja eriti positsiooniga seotud väärtusi, siis 1990ndate alguses leidsid väärtuste hierarhias aset süstemaatilised muutused. Pärast Nõukogude Liidu lagunemist halvenenud majanduslikus olukorras toimus tööväärtustes järsk nihe, mille tagajärjel väärtustati märksa kõrgemalt juba karjäärivõimalusi ja eriti ainelist heaolu ning omakorda varasemast märksa madalamalt töös avanevaid eneseteostusvõimalusi. Eriti kiiresti pragmatiseerusid venekeelsete inimeste väärtused, mille tagajärjel etnilised erinevused tööväärtustes muutusid väiksemaks kui 1980ndatel.

Järgnevatel kümnenditel tehtud uuringud näitavad materiaalsete tööväärtuste prevaleerimist kogu elanikkonnas. Rahvusvahelise Euroopa Väärtusuuringu (EVS) andmetel on järgnevatel kümnenditel kõrgeimalt hinnatud tööväärtuseks töö eest saadav tasu mitte ainult Eestis, vaid ka teistes turumajandusele üle läinud endistes sotsialismimaades (joonis 1.3.6). Väiksema ostujõu pariteediga maade elanikud peavad võrreldes jõukamate maade elanikega sissetulekut töö valikul olulisemaks. Selles liigituses on Eesti sarnasem Ida-Euroopa maadega kui Põhjamaadega.

library(ggplot2)
library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J136=read.csv2("PT1-T1.3-J1.3.6.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
J136$col="#6666cc"
J136$col[J136$Riik=="EESTI"]="#FF3600"
col=J136$col  

#joonis
ggplot(J136,aes(x=SKP,y=Palk))+
  geom_point(cex=4,col=col)+
  geom_smooth(method="lm", linewidth=1,col="#D93600",se=FALSE)+
  theme_minimal()+
  geom_text(aes(x=SKP+3,y=Palk+1.5,label=Riik),col="#668080")+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  theme(legend.position = "none")+
  scale_x_continuous(breaks=seq(0,200,20))+
  ylab("%")+
  xlab("SKP ostujõu pariteet")

## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'

Viimastel kümnenditel Eestis pidevalt tõusnud tööl avanevate saavutusvõimaluste tähtsustamine peegeldab kiirelt areneval tööturul üha keerukamaid töötajatele esitatavaid nõudmisi. Skandinaavia maades väärtustatakse saavutusvõimalusi Eestist kõrgemalt ning näiteks Venemaal madalamalt. Eestlaste jaoks on need võrreldes venekeelsete vastajatega ihaldatumaks eesmärgiks. Kõrgema haridusega eestimaalased väärtustavad saavutusvõimalusi kõrgemalt kui madalamalt haritud eestimaalased (joonis 1.3.7).

library(ggplot2)
library(tidyr)
#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J137=read.csv("PT1-T1.3-J1.3.7.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")

## Warning in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, :
## incomplete final line found by readTableHeader on 'PT1-T1.3-J1.3.7.csv'

names(J137)[2:4]=c("1999","2008","2018")
J137=pivot_longer(J137,c("1999","2008","2018"))
names(J137)=c("Haridus","Aasta","Protsent")


#joonis
  ggplot(J137,aes(x=Aasta,y=Protsent,col=Haridus))+
  geom_point(cex=3)+
  geom_line(aes(col=Haridus,group=Haridus),linewidth=1.5)+
  scale_y_continuous(breaks=seq(0,100,10),limits=c(0,90))+
  scale_color_manual(values=c("#FF3600","#38bf7b","#6666cc","#1E272E"))+
  theme_minimal()+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  theme(legend.position = "bottom")+
  ylab("%")

Tööturu moderniseerumine avaldub sel perioodil ka süvenenud individualiseerumises, millele osutab nende eestimaalaste osakaalu järjekindel suurenemine, kes arvavad, et inimesed ise peaksid oma toimetuleku eest rohkem vastutama. Selle arvamuse osas ei olnud soolisi erinevusi, kuid see oli rohkem levinud eesti- kui venekeelsete vastajate seas (joonis 1.3.8).

Neoliberalistliku mõtteviisi juurdumisele osutab ka üha suurem individuaalse võistluslikkuse tähtsustamine – üha rohkem on inimesi, kes leiavad, et konkurents võiks stimuleerida inimesi rohkem töötama ja uusi ideid kasutama. Samas on individuaalse vastutuse ja konkurentsi üha suurema väärtustamise kõrval kasvanud ka rahulolematus sissetulekute erinevustega – pärast 1990ndaid on vähenenud nende arv, kes leiavad, et kõrgem tasustamine paneb inimesi rohkem pingutama, ja suurenenud on sissetulekute võrdsema ümberjagamise pooldajate arv. Samuti on kasvanud nn postmaterialistlike väärtuste pooldajate hulk (Realo 2019).

library(ggplot2)
library(tidyr)
#faili sisselugemine ja andmete formaadi korrigeerimine
J138=read.csv("PT1-T1.3-J1.3.8.csv",header=TRUE, encoding ="UTF-8")
names(J138)[2:4]=c("1999","2008","2018")
J138x=J138[1:2,]
J138y=J138[4:5,]
J138x=pivot_longer(J138x,c("1999","2008","2018"))
names(J138x)=c("Rahvus","Aasta","Hinnang")
J138y=pivot_longer(J138y,c("1999","2008","2018"))
names(J138y)=c("Rahvus","Aasta","Hinnang")


#joonis1
ggplot(J138x,aes(x=Aasta,y=Hinnang,col=Rahvus))+
  geom_point(cex=3)+
  geom_line(aes(col=Rahvus,group=Rahvus),linewidth=1.5)+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = "bottom",legend.title = element_blank())+
  scale_color_manual(values=c("#6666cc","#FF3600"))+
  theme(text = element_text(color="#668080"),axis.text=element_text(color="#668080"))+
  scale_y_continuous(limits=c(1,10),breaks=seq(1,10,1))+
  ylab("Hinnang")

Tööväärtuste ja individuaalse saavutuslikkuse näitajate dünaamika näitab laiemaid heaolu muutusega kaasnevaid arenguid nii tööturul kui ühiskonnas laiemalt. Üldise heaolu tõusuga kaasnevate igapäevaste toimetulekumurede taandumine ja tööjaotuse süvenemisest tingitud üha suurenev vajadus spetsialiseeritud tööjõu järele on viimastel kümnenditel viinud üha suurema eneseväljenduslike tööväärtuste tähtsustamiseni. Kuigi töö valikul on jätkuvalt väga oluline motiveeriv tegur selle eest saadav tasu, peetakse töökoha juures üha enam oluliseks seal avanevaid saavutusvõimalusi. Kohanemist turumajandusliku ühiskonna poolt esitatavate nõudmistega näitab ka toimetulekul riigi abi asemel üha suurem iseendale lootmine. Samas taunitakse varasemast enam majandusliku ebavõrdsuse süvenemist. Muutuvate oludega on paremini kohanenud kõrgema haridusega ja eestikeelsed inimesed.

Oma võimete realiseerimine ehk edukus nii koolis kui ka tööl on oluline vaimse tervise ja heaolu komponent.

Artikli esimeses osas näitasime, et õpilaste kooliedukust mõjutavad nende vanemate haridus ja kodused hariduslikud ressursid ning hoiakud. Eesti koolide keskmistes PISA tulemustes, aga ka riigieksami keskmistes tulemustes on märkimisväärsed erinevused, need on osaliselt seletatavad õpilaste erineva sotsiaal-majandusliku taustaga ning õpilaste hoiakutega.

Vanemate sissetuleku ning laste hilisema sissetuleku vahel on positiivne seos, kuid see pole nii tugev kui paljudes teistes riikides. Seega pole laste positsioon hilisemas elus väga tugevalt piiratud vanemate poolt pakutavate võimalustega lapsepõlves. Nooremad põlvkonnad teenivad vanematest märkimisväärselt rohkem, mis ühelt poolt näitab, et meie haridussüsteem on kohanenud majanduse muutumisega, teiselt poolt aga tekitab probleeme tööturul (nt õpetaja keskmine palk on vanemaealistele motiveerivam kui noorematele, kuna keskmine palgatase on vanuserühmades erinev). Töö valikul peavad Eesti inimesed sissetulekuid väga oluliseks, kuid viimastel aastakümnetel tähtsustatakse Eestis üha rohkem eneseväljenduslikke tööväärtusi (nt saavutusvõimalusi) ning eeldatakse, et inimese peaks ise saama enda ülalpidamisega hakkama. Samas on suurenenud ka sissetulekute võrdsema ümberjagamise pooldajate hulk.

Corak, M. 2016. Inequality from generation to generation: The United States in comparison. IZA Discussion Papers, 9929.

Gesthuizen, M., Kovarek, D., Rapp, C. 2019. Extrinsic and intrinsic work values: Findings on equivalence in different cultural contexts. – Annals of the American Academy of Political and Social Science, 682(1), 60–83.

INNOVE 2016. PISA 2015. Uuringu kokkuvõte. Tallinn: SA Innove. https://www.innove.ee/uuringud/pisa-uuring/pisa-2015/, 8.12.2021.

Kivi, L. H., Järve, J., Anspal, S., Sõmer, M., Seppo, I. 2021. Are we there yet? Intergenerational mobility and economic assimilation of second-generation immigrants in Estonia. – Baltic Journal of Economics, 21 (2), 157−182. https://doi.org/10.1080/1406099X.2021.1993601.

Mason, L., Boscolo, P., Tornatora, M. C., Ronconi, L. 2013. Besides knowledge: A cross-sectional study on the relations between epistemic beliefs, achievement goals, self-beliefs, and achievement in science. – Instructional Science, 41(1), 49–79. https://doi.org/10.1007/s11251-012-9210-0.

Miquelon, P., Vallerand, R. J. 2008. Goal motives, well-being, and physical health: An integrative model. – Canadian Psychology / Psychologie canadienne, 49(3), 241–249.

OECD 2016. PISA 2015 Results (Volume I): Excellence and Equity in Education. Paris: OECD Publishing https://doi.org/10.1787/9789264266490-en.

OECD 2019. PISA 2018 Results: Combined Executive Summaries. Volumes I, II and III. https://www.oecd.org/pisa/Combined_Executive_Summaries_PISA_2018.pdf.

Realo, A. 2019. Väärtuste muutus aastatel 1990–2018 – Ingleharti kultuuriliste väärtuste dimensioonid. – Ainsaar, M., Strenze, T. (toim). Väärtused kui inimvara ja nende mõju ühiskonna arengule. Tallinn: Arenguseire Keskus, 19–35.

Rozgonjuk, D., Konstabel, K., Barker, K., Rannikmäe, M., Täht, K. 2022. Epistemic beliefs in science, socio-economic status, and mathematics and science test results in lower secondary education: A multilevel perspective. – Educational Psychology, 0(0), 1–16. https://doi.org/10.1080/01443410.2022.2144143.

Ryan, R. 2009. Self-determination theory and well-being. – Social Psychology, 84(822), 822–848.

Saarniit, J. 2000. Väärtusteadvus ja selle muutused. – Eesti noorsooraport: Eesti noorsoopoliitika ülevaade. Tallinn: Haridusministeerium, 217–225.

Tire, G., Puksand, H., Lepmann, T., Henno, I., Lindemann, K., Täht, K.,Lorenz, B., Silm, G. 2019. PISA 2018 EESTI TULEMUSED. Eesti 15-aastaste õpilaste teadmised ja oskused funktsionaalses lugemises, matemaatikas ja loodusteadustes. Tallinn: SA Innove.