Пандемията от COVID-19 оказа различно въздействие върху социалните групи в зависимост от съществуващите недостатъци, а убеждението, че тя е довела до увеличаване на неравенствата в различните области на живота, беше масово възприето. Въз основа на показатели от Рамката на ЕС за мониторинг на многостранното неравенство (MIMF), настоящият доклад показва как се е променило неравенството в областта на доходите, здравеопазването, заетостта и образованието между 2010 г. и 2020 г. В него също така се разглеждат основните движещи сили на тази промяна по време на пандемията и връзката между правителствените политики в няколко области и неравенството.
Key findings
През първата година след кризата с COVID-19 намаляването на неравенството по отношение на доходите продължи, като изравняването на неравенството в ЕС се затвърди. Същевременно за лицата, търсещи работа, и хората с ниско и средно равнище на образование беше най-вероятно да претърпят спад в доходите по време на пандемията, което води до заключението, че макар неравенството в доходите като цяло да не се е увеличило по време на COVID-19, за създателите на политики ще бъде от решаващо значение да следят отблизо тази тенденция в настоящата криза, свързана с разходите за живот.
Неравнопоставеността по отношение на здравеопазването и доходите са тясно свързани, като има почти три пъти по-голяма вероятност хората в квинтила на най-ниските доходи да имат увреждане, отколкото в групата от 20 % с най-високи доходи. По време на пандемията нарасна и неравенството в достъпа до здравни услуги според доходите: през 2020 г. рискът от неудовлетворени медицински потребности за хората в квинтила с най-ниски доходи е 5,4 пъти по-висок от този на хората в групата от 20 % с най-високи доходи, което показва как политиките, насочени към намаляване на неравенството в доходите, могат също така да намалят неравнопоставеността в здравеопазването.
Констатациите показват, че работата от дома по време на пандемията може да е създала неравенства между групите с ниски и високи доходи, докато временните работници, младите хора и хората с несигурна заетост се оказват по-уязвими на кризи. За да се гарантира, че това няма да продължи във все по-гъвкавия свят на труда след COVID, за създателите на политики ще бъде от решаващо значение да се справят с несигурната заетост и да повишат прозрачността и предвидимостта на условията на труд.
По време на пандемията наличието на подходящо оборудване за провеждане на онлайн обучение се оказва по-важно от доходите, което подчерта значението на преодоляването на цифровото разделение и достъпа до технологии за всички в дългосрочен план. Родителите и учениците, живеещи в селски райони, на които не се налага да пътуват през този период, също са по-склонни да бъдат удовлетворени от качеството на онлайн или присъственото образование, отколкото живеещите в градовете.
Способността за работа от дома създава неравенства между групите с ниски и високи доходи, което засилва неравенството между половете при грижите за деца и домакинската работа. През 2020 г. има най-голяма вероятност самотните майки да намалят работното си време поради затварянето на училища и детски заведения — ако жените продължат да полагат повече неплатен труд от мъжете под формата на грижи, това може потенциално да увеличи разликата в заплащането на жените и мъжете по време на възстановяването.
The report contains the following lists of tables and figures.
List of tables
Table 1: Indicators selected for the income inequality analysis
Table 2: OLS regression model exploring the relationship between government spending and inequality in making ends meet according to education level
Table 3: Panel OLS regression exploring general drivers of income inequality (1995–2020), EU27
Table 4: OLS regression model exploring drivers of income inequality between rural and urban households
Table 5: OLS regression model exploring income inequality by individual characteristics
Table 6: Logistic regressions on income inequality by individual characteristics
Table 7: Indicators selected for the health inequality analysis
Table 8: OLS regression model exploring the relationship between government expenditure and inequality in chronic disease
Table 9: Multilevel logit regression model on worsening health between 2019 and 2020
Table 10: Multilevel logit regression models on worsening health and mental health between 2019 and 2020
Table 11: Indicators selected for the employment inequality analysis
Table 12: OLS regression model exploring the relationship between government expenditure and inequality in opportunity in having a white-collar job
Table 13: OLS regression model exploring the relationship between gender inequality in occupations, childcare and paid leave at country level
Table 14: OLS regression model exploring the relationship between gender inequality in being employed, childcare and paid leave at country level
Table 15: Random effects within–between model showing the relationship between gender inequality in employment, over time and between countries
Table 16: Multilevel linear regression model on the number of hours worked in 2019 and 2020
Table 17: Multilevel linear regression model on the change in the number of hours worked between 2018 and 2019 and between 2019 and 2020
Table 18: Indicators selected for inequality in education analysis
Table 19: OLS regression model exploring the relationship between government spending and inequality in PISA scores
Table 20: Determinants of respondents’ satisfaction with the quality of their children’s online schooling (multilevel ordered logit model)
List of figures
Figure 1: Dimensions of life of the EU MIMF
Figure 2: Intersectional approach to effects of COVID-19 on inequality
Figure 3: Macro-, meso- and micro-level factors in income inequality during the COVID-19 pandemic
Figure 4: Heatmap showing the results of income inequality indicators by country, 2018–2019, EU27 and the UK
Figure 5: Income quintile share ratio (S80/S20) for equivalised disposable income, EU27
Figure 6: Gini coefficient of equivalised disposable income, EU27, Bulgaria, Greece and Poland
Figure 7: Odds ratio of a household having problems making ends meet (with versus without a tertiary education, 2018) against spending on education (2015, % of GDP), EU27 and the UK
Figure 8: Odds ratio of a household having problems making ends meet (with versus without a tertiary education, 2018) against spending on social protection (2015, % of GDP), EU27 and the UK
Figure 9: Scatterplot of government spending on social protection (% of GDP at time t–1) relative to the Gini index of disposable income at time t (1995–2020), EU27
Figure 10: Odds ratio of households having problems making ends meet (rural versus urban, 2018) against public investments in agricultural R&D (2015, % of GDP), EU27 and the UK
Figure 11: Households that reported that their income decreased in 2020 compared with the previous year by country (%), selected Member States
Figure 12: Households containing people aged 50+ that received financial support from the government due to the pandemic by country (%), selected European countries
Figure 13: Recipients of pandemic-related government support by country, EU27 (%)
Figure 14: Macro-, meso- and micro-level factors in health inequality during the COVID-19 pandemic
Figure 15: Heatmap presenting the results of health inequality indicators, 2018–2019, EU27 and the UK
Figure 16: Map of odds ratios of people reporting unmet medical care needs (women versus men, adjusted), 2018
Figure 17: Heatmap of odds ratio of feeling depressed for different social groups, 2018–2019, EU27 and the UK
Figure 18: Risk ratios of having a severe long-standing limitation in usual activities (disability) due to a health problem for various social groups (2010–2020), EU27
Figure 19: Risk ratios of having an unmet medical need due to high cost, distance to travel or waiting lists for various social groups (2010–2020), EU27
Figure 20: Government spending on education in 2002 (% of GDP) relative to ex ante inequality of opportunity in having two or more chronic diseases in 2019 (aged 50+), EU27
Figure 21: Macro-, meso- and micro-level factors in inequality in working life outcomes during the COVID-19 pandemic
Figure 22: Heatmap showing results of working life inequality indicators, 2018–2019, EU27 and the UK
Figure 23: Risk ratios of gender inequality in various dimensions of working life (2002–2020), EU27
Figure 24: Risk ratios of unemployment rates among various social groups (2002–2020), EU27
Figure 25: Risk ratios of employment rates among various social groups (2002–2020), EU27
Figure 26: Odds ratio of women being in employment versus men (2019) against the share of children under three years of age in formal childcare (2019, %), EU27
Figure 27: Average number of weekly hours worked in 2020 by country and contract type, selected EU Member States
Figure 28: Proportion of women who held second or third jobs by household type, 2020 (%)
Figure 29: Macro-, meso- and micro-level factors in inequality in education and learning during the COVID-19 pandemic
Figure 30: Heatmap showing results of education inequality indicators, 2018–2019, EU27 and the UK
Figure 31: Difference in tertiary education attainment as a whole in 55- to 74-year-olds and those with parents with a lower than tertiary education (2021)
Figure 32: Trends regarding inequality in education between women and men (2002–2020), EU27
Figure 33: Risk and odds ratios of NEET rates between various social groups (2004–2020), EU27
Figure 34: Government spending on education (2013, % of GDP) against P90/P10 PISA scores in mathematics (2018), EU27 and the UK
Figure 35: Parents’ satisfaction with the quality of online schooling for their children, EU27 (%)
Figure 36: Parents’ satisfaction with the quality of their children’s online schooling depending on whether they worked from home or not during the pandemic, EU27 (%)
- Number of pages
-
102
- Reference nº
-
EF22002
- ISBN
-
978-92-897-2309-1
- Catalogue nº
-
TJ-07-23-019-EN-N
- DOI
-
10.2806/439913
- Permalink