-
938
-
807
-
691
-
639
-
562
Pliki do pobrania
Rynek pracy jest konglomeratem wielu subrynków, a jednym z kluczowych kryteriów podziału jest kryterium przestrzenne. Problematyka niniejszej monografii obejmuje szerokie spektrum zagadnień związanych z ilościową analizą rynku pracy w Polsce w ujęciu powiatowym. Badania przeprowadzone z zastosowaniem zróżnicowanych metod ilościowych (m.in. eksploracyjna analiza danych przestrzennych, metody wielokryterialnej klasyfikacji obiektów, niestrukturalne metody prognozowania) pozwoliły na identyfikację homogenicznych pod względem profilu gospodarczego klastrów powiatów oraz krótkookresową prognozę zatrudnienia w wyodrębnionych klastrach. Poszczególne działy gospodarki charakteryzują się odmiennymi prawidłowościami rozwojowymi i odmienną wrażliwością na zmiany koniunkturalne. Perspektywy rozwoju nie są jednakowe dla wszystkich rodzajów działalności gospodarczej, co determinuje sytuację na rynku pracy.
Monografia stanowi nowatorskie oraz rzetelne opracowanie dotyczące modelowania sytuacji na regionalnych rynkach pracy. […] Podjęta w pracy problematyka jest istotna nie tylko dla rozważań teoretycznych prowadzących do nowych rozwiązań dla funkcjonowania rynku pracy, ale przede wszystkim dla przestrzennych badań ekonomicznych.
Acedański J., Bernais J., Mastalerz-Kodzis A., Dokładność wybranych metod prognozowania wyna-grodzeń i liczby pracujących w Polsce, „Bank i Kredyt”, 2014, nr 45(2), s. 163–196.
Adamczyk P., Ocena zmian liczby pracujących na obszarach wiejskich województwa mazowieckiego, „Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej”, 2018, nr 123, s. 5–16.
Anselin L., Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1988.
Antczak E., Żółtaszek A., Przestrzenno-czasowe analizy zróżnicowania wynagrodzeń w Polsce, [w:] J. Pociecha (red.), Aktualne zagadnienia modelowania i prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych, Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Wydawnictwo Uniwersyte-tu Ekonomicznego w Krakowie, 2010, s. 283–298.
Avila Z., Mattozzi G., COVID-19: Public employment services and labour market policy responses, Policy Brief, Międzynarodowa Organizacja Pracy, sierpień 2020, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/documents/publication/wcms_753404.pdf (dostęp: 12.11.2020).
Barometr Zawodów 2019, Raport podsumowujący badanie w Polsce, Kraków 2018, https://barometrzawodow.pl/userfiles/Barometr/2019/raport_ogolnopolski_pl.pdf (dostęp: 15.11.2020).
Bartosiewicz S., Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych, „Prace Akademii Ekono-micznej we Wrocławiu”, nr 84, Wrocław 1976.
Bartosik K., Popytowe i podażowe uwarunkowania polskiego bezrobocia, „Gospodarka narodowa”, 2012, t. 260(11–12), s. 25–57.
Batóg B., Batóg J., Zmiany zatrudnienia w powiatach województwa zachodniopomorskiego w latach 2005–2011: analiza shift-share, „Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania”, 2013, nr 31, s. 105–121.
Batóg J., Batóg B., Mojsiewicz M., Rozkrut M., Wsparcie monitorowania i prognozowania rynku pra-cy przez statystykę publiczną, „Wiadomości Statystyczne”, 2016, nr 1(656), s. 12–26.
Begg D., Fischer S., Dornbusch R., Ekonomia. Mikroekonomia, PWE, Warszawa.
Bielak J., Prognozowanie rynku pracy woj. lubelskiego w wykorzystaniem metody ARIMA i ARIMAX, „Barometr Regionalny”, 2003, nr 1(19).
Bokányi E., Lábszki Z., Vattay G., Prediction of employment and unemployment rates from Twitter daily rhythms in the US, „EPJ Data Science”, 2017, DOI 10.1140/epjds/s13688-017-0112-x.
Borland J., Charlton A., The Australian Labour Market and the Early Impact of COVID‐19: An Assess-ment, „The Australian Economic Review”, 2020, vol. 53, no. 3, s. 297–324, DOI: 10.1111/1467-8462.12386.
Burdziak A., Gałecka-Burdziak E., Kubiak P., Włodarczyk P., Prognozowanie zatrudnienia według za-wodów w świecie – synteza, IPiSS, Warszawa 2013.
Cieślak M., Taksonomiczna procedura prognozowania rozwoju gospodarczego i określenia potrzeb na kadry kwalifikowane, „Przegląd Statystyczny”, 1974, t. 21.
Cliff A.D., Ord J.K., Spatial processes: models and applications, Taylor & Francis, 1981.
Costa Dias M., Joyce R., Postel-Vinay F., Xu X., The Challenges for Labour Market Policy during the COVID-19 Pandemic, „Fiscal Studies”, 2020, vol. 41, no. 2, s. 371–382.
Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Opracowanie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrud-nienia według zawodów w wybranym województwie do 2020 r., IPiSS, Warszawa 2012.
Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Prognozy liczby pracujących według poziomu wykształcenia i płci – zastosowanie metody Wintera i wielorównaniowych modeli prostych, RCSS, t. XII, Warszawa 2004.
Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Olejnik A., Prognozy liczby pracujących w przekroju województw i grup zawodów, „Polityka Społeczna”, 2014, nr 1, s. 21–27.
Dubin R., Spatial autocorrelation and neighborhood quality, „Regional Science and Urban Econom-ics”, 1992, vol. 22, issue 3, s. 433–452.
Dunn E.S., A statistical and analytical technique for regional analysis, „Papers in regional science”, 1960, vol. 6, issue 1, s. 97–112, https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.1960.tb01705.x.
Dykas P., Misiak T., Determinanty podstawowych zmiennych rynku pracy w polskich powiatach w latach 2002–2011, „Gospodarka narodowa”, 2014, nr 6(274), s. 57–80.
Employment – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Employment_-_quarterly_statistics#Employment_in_the_EU-27_sharply_impacted (dostęp: 12.11.2020).
Employment in detail – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Employment_in_detail_-_quarterly_statistics#Developments_by_type_of_occupation (dostęp: 12.11.2020).
Fischer M., Getis A. (red.), Handbook of Applied Spatial Analysis. Software Tools, Methods and Appli-cations, 2009.
Gajda J.B., Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź 1996.
Glossary: Unemployment, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Unemployment (dostęp: 01.12.2020).
Góra M., Sztanderska U., Wprowadzenie do analizy lokalnego rynku pracy, Ministerstwo Pracy i Poli-tyki Społecznej, Warszawa 2006.
Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk spo-łeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa 1989.
Growiec J., Gradzewicz M., Hagemejer J., Jankiewicz Z., Popowski P., Puchalska K., Strzelecki P., Tyro-wicz J., Rola usług rynkowych w procesach rozwojowych gospodarki Polski, „Materiały i Studia”, 2014, nr 308, Narodowy Bank Polski.
Hellwig Z., Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny”, 1968, t. 4.
Hours of work – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Hours_of_work_-_quarterly_statistics#Sharp_drop_in_the_actual_working_hours_at_EU_level_in_the_first_quarter_of_2020 (dostęp: 12.11.2020).
Internetowy Podręcznik Statystyki StatSoft. Analiza Skupień, https://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstcluan.html (dostęp: 02.12.2020).
Jewczak M., Twardowska K., Przestrzenno-czasowe analizy rynku pracy (analiza komparatywna dla województwa łódzkiego, „Studia Ekonomiczne Regionu Łódzkiego”, 2011, nr 6, s. 157–174.
Kaufman L., Rousseeuw P.J., Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley, New York 1990.
Kiniorowska I., Brambert P., Wykorzystanie analizy skupień w ocenie zagrożenia ubóstwem w Euro-pie, [w:] S. Sitek (red.), „Stare i nowe” problemy badawcze w geografii społeczno-ekonomicznej, z. 8, Polskie Towarzystwo Geograficzne Oddział Katowicki, Uniwersytet Śląski Wydział Nauk o Ziemi, So-snowiec 2018, s. 150–159.
Koncepcja przestrzennego zagospodarowania kraju 2030, Dokument przyjęty przez Radę Ministrów 13 grudnia 2011 roku, Wydanie II zmienione, Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa 2012, http://eregion.wzp.pl/sites/default/files/kpzk.pdf (dostęp: 15.11.2020).
Kopczewska K., Modele zmian stopy bezrobocia w ujęciu przestrzennym, „Wiadomości Statystycz-ne”, 2010, nr 5, s. 26–40.
Korol J., Szczuczyński P., Relacje przestrzenne we wzroście gospodarczym regionów Polski z uwzględ-nieniem sektora MSP, [w:] B. Dańska-Borsiak, I. Laskowska (red.), Regionalne analizy ekonomiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2017.
Kreja K., Dudek K., Prystupa-Rządca K., Raport z badania Praca w domu 2020, 2020, https://www.kinnarps.pl/o-kinnarps/Prasa/raport-praca-z-domu-2020/ (dostęp: 15.11.2020).
Kretek-Kamińska A., Żółtaszek A., Zróżnicowanie poziomu rozwoju społeczno-ekonomicznego gmin województwa łódzkiego, „Przedsiębiorczość i Zarządzanie”, t. XVIII, z. 11, cz. 1, s. 203–217, Wy-dawnictwo SAN, Łódź–Warszawa 2017, http://piz.san.edu.pl/docs/e-XVIII-11-1.pdf (dostęp: 12.07.2020).
Kryńska E., Kwiatkowski E., Podstawy wiedzy o rynku pracy, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2013.
Księżyk M., Ekonomia. Podejście historyczne i prospektywne, Oficyna Wydawnicza AFM Krakowskie Towarzystwo Edukacyjne, 2013.
Kukulak-Dolata I., Kucharski L., Sobocka-Szczapa H., Włodarczyk P., Wnioski z analiz teoretycznych i wdrożeniowych dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według zawodów dla wy-branego województwa, Zadanie 2: Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia w projekcie „Analiza procesów zacho-dzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej”, realizowane przez IPiSS w partnerstwie z CRZL, 2001, maszynopis.
Kukuła K., Luty L., Propozycja procedury wspomagającej wybór metody porządkowania liniowego, „Przegląd Statystyczny”, 2015, R. LXII, z. 2, s. 221.
Kurek W. (red.), Turystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
Kurmann A., Lale E., Ta L., The Impact of COVID-19 on U.S. Employment and Hours: Real-Time Esti-mates With Homebase Data, Working paper, sierpień 2020, http://www.andrekurmann.com/hb_covid (dostęp: 12.11.2020).
Kusideł E., Branżowe prognozy liczby pracujących w Polsce, „Rynek pracy”, 2020, w druku.
Kusideł E., Modele autoregresyjne VAR. Metodologia i zastosowania, Łódź 2000, s. 45–46.
Kusideł E., Gajdos A., Model prognozowania liczby pracujących dla województwa mazowieckiego, Wojewódzki Urząd Pracy w Warszawie, Warszawa 2014.
Kwiatkowska-Ciotucha D., Załuska U., Krupowicz J., Rólczyński T., Analiza regionalnego rynku pracy województwa dolnośląskiego, lata 2003–2005, Regionalne badanie rynku pracy. Raport współfinan-sowany przez Unie Europejska z Europejskiego Funduszu Społecznego oraz budżet państwa w ra-mach Zintegrowanego Programu Operacyjnego Rozwoju Regionalnego w związku z realizacją projek-tu nr Z/2.02/I/2.1/24/05 „Regionalne badanie rynku pracy”, 2006, http://www.rynek-pracy.darr.pl/UserFiles/File/Analiza%20rynku_Raport%20wstepny.pdf (dostęp: 15.11.2020).
Kwiatkowski E., Kucharski L., Prognozy poziomu i struktury popytu na pracę w województwie podla-skim do roku 2015, [w:] R.Cz. Horodeński, C. Sadowska-Snarska (red.), Uwarunkowania rynku pracy w Polsce. Aspekty regionalne, Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Białymstoku, IPiSS, Białystok–Warszawa 2010, s. 57–76.
Kwiatkowski E., Gajdos A., Włodarczyk P., Metodologiczne aspekty prognoz zatrudnienia, [w:] E. Kwiatkowski, B. Suchecki (red.), A. Gajdos, P. Włodarczyk (oprac.), Prognozy zatrudnienia w Polsce do 2020 roku. Syntetyczne wyniki i wnioski, Raport IX, IPiSS, Warszawa 2014.
Kwiatkowski E., Kucharski L., Nyk M., Szubska-Włodarczyk N., Zadanie 5: Opracowanie założeń eko-nomicznych taksonomicznej analizy zróżnicowania powiatów, 2019, maszynopis.
Kwiatkowski E., Suchecki B. (red.), Wyniki prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów, i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 roku, Raport VII, IPiSS-CRZL, Warszawa 2014.
Labour market in the light of the COVID 19 pandemic – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Labour_market_in_the_light_of_the_COVID_19_pandemic_-_quarterly_statistics (dostęp: 12.11.2020).
Labour market slack – unmet need for employment – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Labour_market_slack_-_unmet_need_for_employment_-_quarterly_statistics&oldid=487991#Labour_market_slack_in_the_EU-27 (dostęp: 12.11.2020).
Laskowska I., Panak A., Krótkookresowe, prognozy liczby pracujących według poziomu wykształce-nia, głównych grup zawodów i wieku, [w:] System prognozowania na pracę. Prognozy popytu na pracę, część III, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, wyd. „Studia i Materiały”, t. XIII, Warsza-wa 2004.
Lehmann R., Wohlrabe K., Regional economic forecasting: state-of-the-art methodology and future challenges, „Economics and Business Letters”, 2014, Oviedo University Press, vol. 3(4), s. 218–231.
Lemieux T., Milligan K., Schirle T., Skuterud M., Initial Impacts of the COVID-19 Pandemic on the Ca-nadian Labour Market, „Canadian Public Policy”, lipiec 2020, s. 55–65, doi:10.3138/cpp.2020-049.
Lewandowska-Gwarda K., Analiza zróżnicowania sytuacji kobiet na lokalnych rynkach pracy w Polsce w latach 2010–2016, ,,Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, 2019, nr 2(341), s. 99–115.
Lewandowska-Gwarda K., Female unemployment and its determinants in Poland in 2016 from the spatial perspective, ,,Oeconomia Copernicana”, 2018, vol. 9, Issue 2.
Lewandowska-Gwarda K., Geographically Weighted Regression in the Analysis of Unemployment in Poland, „International Journal of Geo-Information”, 2018, no. 7(17).
Lewandowska-Gwarda K., Modele ekonometryczne w praktyce prognozowania zatrudnienia, „Poli-tyka Społeczna”, 2014, nr 1 (tematyczny), s. 9–13.
Łysoń P., Kraśniewska W. (red.), Analiza walorów turystycznych powiatów i ich bezpośredniego oto-czenia na podstawie danych statystycznych m.in. z zakresu bazy noclegowej, kultury i dziedzictwa narodowego oraz przyrodniczych obszarów chronionych. Końcowy raport metodologiczny (z wyni-kami analizy), Centrum Badań i Edukacji Statystycznej GUS, Warszawa 2015, https://www.nck.pl/badania/raporty/analiza-walorow-turystycznych-powiatow-i-ich-bezposredniego-otoczenia-na-podstawie- (dostęp: 17.09.2020).
Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognoza popytu na pracę wśród kobiet i mężczyzn w województwie mazowieckim, 4P Research Mix Sp. z o.o., Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych Sp. z o.o., 2011, https://www.efs.2007-2013.gov.pl/AnalizyRaportyPodsumowania/baza_projektow_badawczych_efs/Documents/prognoza_popytu_na_prace.pdf (dostęp: 10.12.2020).
Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognozy bezrobocia wśród kobiet i męż-czyzn w poszczególnych powiatach województwa mazowieckiego, Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych, 4P Research Mix, Łódź 2011.
Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognozy zatrudnienia wśród kobiet i mężczyzn w poszczególnych powiatach województwa mazowieckiego, Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych, 4P Research Mix, Łódź 2011.
Mackiewicz M., Krajewski P., Kuchta Z., Mazurek M., Nowakowski M., Długookresowe prognozowa-nie zmiennych ekonomicznych na podstawie bardzo krótkich szeregów czasowych, „Wiadomości Statystyczne”, 2009, nr 9, s. 33–41.
Moran P.A.P., The Interpretation of Statistical Maps, „Journal of the Royal Statistical Society”, Series B (Methodological), 1948, no. 10(2), s. 243–251.
Müller-Frączek I., Pietrzak M.B., Analiza stopy bezrobocia w Polsce z wykorzystaniem przestrzennego modelu MESS, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 253, „Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne”, 2011, s. 215–223.
Nazarczuk J.M., Cicha-Nazarczuk M., Wpływ SSE na sytuację na powiatowych rynkach pracy – wnio-ski z modeli panelowych, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2016, nr 292.
Nojszewska E., Podstawy ekonomii, WSiP, Warszawa 2010.
Nyk M., Kucharski L., Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Opracowanie podstaw teoretycznych rozbu-dowanego systemu prognozowania, 2017, maszynopis.
Olejnik A., Olejnik J., Metody stochastyczne ekonometrii przestrzennej. Nowoczesna analiza asymp-totyczna, Wydawnictwo UŁ, 2020 (w druku).
Ostoj I., Zintegrowana ocena stanu rynku pracy – propozycja metody, [w:] D. Kotlorz (red.), Współ-czesny rynek pracy, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 2011.
Pater R., Diagnoza oraz prognoza zatrudnienia i bezrobocia w województwie podkarpackim do 2013 roku, „Barometr Regionalny”, 2009, nr 1(15), s. 63–76.
Perloff H.S., Dunn E.S., Lampard E.E., Mutha R.F., Regions, Resourses and Economic, Growth, John Hopkins Press, Baltimore 1960.
Polska Organizacja Turystyczna – Kopalnie, https://www.polska.travel/pl/poznaj-atrakcje-i-zabytki/zabytki-i-inne-atrakcje/kopalnie (dostęp: 02.12.2020).
Pośpiech E., Analiza przestrzenna bezrobocia w Polsce, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uni-wersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2015, nr 227, s. 59–74.
Pośpiech E., Modelowanie przestrzenne charakterystyk rynku pracy, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2016, nr 265, s. 69–79.
Prognoza zapotrzebowania na określone zawody i lista rankingowa zawodów, Kutno 2006.
Rolnictwo i gospodarka żywnościowa w Polsce, Praca zbiorowa pod redakcją Instytutu Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej, Wyd. Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi, Warszawa, 2019.
http://www.w3.org/1999/xhtml" xmlns:xfa="http://www.xfa.org/schema/xfa-data/1.0/" xfa:APIVersion="Acrobat:11.0.0" xfa:spec="2.0.2">
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:32003R1059
Rozporządzenie (WE) NR 1893/2006 Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 20 grudnia 2006 r. w sprawie statystycznej klasyfikacji działalności gospodarczej NACE Rev. 2 i zmieniające rozporządzenie Rady (EWG) nr 3037/90 oraz niektóre rozporządzenia WE w sprawie określonych dziedzin staty-stycznych.
Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 24 grudnia 2007 r. w sprawie Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD) (Dz.U. 2007 nr 251 poz. 1885).
Rynek pracy, edukacja, kompetencje. Aktualne trendy i wyniki badań, Raport na potrzeby Rady Pro-gramowej ds. Kompetencji, październik 2020, https://www.parp.gov.pl/component/publications/publication/rynek-pracy-edukacja-kompetencje-aktualne-trendy-i-wyniki-badan (dostęp: 15.11.2020).
Siliverstovs B., Do business tendency surveys help in forecasting employment?: A real-time evidence for Switzerland, OECD Journal: Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, 2013, DOI 10.1787/jbcma-2013-5k4bxlxjkd32.
Sims C.A., Macroeconomics and Reality, „Econometrica”, 1980, no. 48.
Sobczak E., Efekty strukturalne zmian zatrudnienia według sektorów zaawansowania technologicz-nego w regionach europejskich, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, 2013, nr 285, s. 123–133.
Sojka E., Analiza sytuacji na lokalnym rynku pracy z wykorzystaniem zmiennej syntetycznej, [w:] D. Kotlorz (red.), Zróżnicowanie sytuacji na rynku pracy – ujęcie regionalne, krajowe, międzynarodowe, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice 2013, s. 33–43.
Sompolska-Rzechuła A., Rynek pracy w powiatach województwa zachodniopomorskiego: analiza taksonomiczna, „Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu”, nr 1015, t. 2, „Agrobiznes 2004: Sytuacja agrobiznesu w Polsce po przystąpieniu do Unii Europejskiej”, s. 258–261.
Strahl D., Propozycja konstrukcji miary syntetycznej, „Przegląd Statystyczny”, 1978, t. 25 z. 2.
Strojna E., Żywiec-Dąbrowska E., Klasyfikacja zawodów i specjalności, Departament Rynku Pracy MRPiPS, Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Data publikacji: 29.04.2014 Data modyfikacji: 10.03.2020, https://psz.praca.gov.pl/documents/10240/54723/Klasyfikacja%20zawod%C3%B3w%20i%20specjalno%C5%9Bci%20na%20potrzeby%20rynku%20pracy%20-%202014.pdf/bca1e08c-6a33-494a-a75b-e2d7258ce796?t=1421667227000 (dostęp: 11.12.2020).
Suchecka J. (red.), Statystyka przestrzenna. Metody analiz struktur przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2014.
Suchecki B., Prezentacja dorobku metodyczno-modelowego oraz aplikacyjnego w dziedzinie progno-zowania makroekonomicznego, [w:] Prognozowanie popytu na pracę według kwalifikacji a potrzeby w zakresie kierunków kształcenia i szkolenia, RCSS, Międzyresortowy Zespół do Prognozowania Po-pytu na Pracę, Studia i Materiały, t. V, Warszawa 2000.
Suchecki B., Prognoza popytu na pracę według województw na lata 2006–2010, [w:] B. Suchecki (red.), Przekrojowe prognozy popytu na pracę w Polsce na lata 2006–2010, RCSS, Międzyresortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, Studia i Materiały, t. XV, Warszawa 2006.
Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele danych przestrzennych, Wydawnic-two C.H. Beck, Warszawa 2010.
Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna II. Modele zaawansowane, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2012.
Suchecki B. (red.), Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim, praca zbiorowa, ASM – Centrum Badań i Analiz Rynku, Łódź–Kutno 2005, http://www.rynek-pra-cy.darr.pl/UserFiles/File/aktualizacja%2007_07_2006/Prognoza_popytu_na_prace_w_wojewodztwie_slaskim.pdf. (dostęp: 11.11.2020).
Suchecki B., Gajdos A., Olejnik A., Laskowska I., Opracowanie prognozy zatrudnienia według grup zawodów w kraju według obszarów statystycznych NUTS II do 2020 r., Warszawa 2013, maszyno-pis.
Suchecki B., Dańska-Borsiak B., Gajdos A., Laskowska I., Olejnik A., Metodologiczne aspekty prognoz zatrudnienia w województwach, [w:] E. Kwiatkowski, B. Suchecki (red.), Wyniki prognozy zatrudnie-nia w kraju według grup zawodów i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 roku. Raport VII, IP-iSS-CRZL, Warszawa 2014.
UN Statistical Division – Economic statistics – ISIC, https://unstats.un.org/unsd/classifications/Econ/ISIC.cshtml (dostęp: 01.12.2020).
Wang Y., China – Rapid assessment of the impact of COVID-19 on employment, Policy Brief, Międzynarodowa Organizacja Pracy, czerwiec 2020, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/documents/publication/wcms_752056.pdf (dostęp: 12.11.2020).
Ward J.H., Hierarchical grouping to optimize an objective function, „Journal of the American Statisti-cal Association”, 1963, no. 58, s. 236–244.
Wawrzyniak K., Statystyczna analiza bezrobocia wśród osób będących w szczególnej sytuacji na ryn-ku pracy w powiatach województwa zachodniopomorskiego w latach 2010–2014, „Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica”, 2015, nr 81, s. 145–156.
Witkowska A., Witkowski M., Próba zastosowania zmiennej syntetycznej z medianą do analizy lokal-nego rynku pracy, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zasto-sowania, „Taksonomia”, 2008, nr 15, s. 416–425.
World Silver Survey 2020, The Silver Institute/Metals Focus, https://www.silverinstitute.org/wp-content/uploads/2020/04/World-Silver-Survey-2020.pdf (dostęp: 2.12.2020).
Woźniak M., Prognoza stopy bezrobocia na terenie małych jednostek przestrzennych z wykorzysta-niem skrajnie różnych metod, Obserwatorium Gospodarki i Rynku Pracy Aglomeracji Poznańskiej, Poznań 2016.
Wróbel-Rotter R., Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teo-retyczne, „Przegląd Statystyczny”, 2013, R. LX, z. 3.
Zeliaś A., Metody statystyczne, PWE, Warszawa 2000.
Zeliaś A., Malina A., O budowie taksonomicznej miary jakości życia, „Taksonomia” 1997, z. 4.
Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne, Wydawnictwo Naukowe, PWN, War-szawa 2003.
Zellner A., An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggrega-tion bias, „Journal of the American Statistical Association”, 1962, no. 57(298), s. 348–368.
https://www.arp.pl/ (dostęp: 15.11.2020).
https://ec.europa.eu/eurostat/ramon/nomenclatures/index.cfm?TargetUrl=LST_NOM_DTL&StrNom=NACE_REV2&StrLanguageCode=PL&IntPcKey=&StrLayoutCode=HIERARCHIC (dostęp: 02.12.2020).
https://ec.europa.eu/esco/portal/occupation?resetLanguage=true&newLanguage=pl (dostęp: 11.12.2020).
http://geoportal.pgi.gov.pl/surowce (dostęp: 15.11.2020).
https://www.gov.pl/web/tarczaantykryzysowa (dostęp: 15.11.2020).
https://www.gov.pl/web/koronawirus/antykryzysowa-tarcza-branzowa--wsparcie-dla-firm-w-zwiazku-z-covid-19 (dostęp: 15.11.2020).
https://www.gov.pl/web/rozwoj-praca-technologia/bonturystyczny (dostęp: 15.11.2020).
https://www.gov.pl/web/edukacja/500-na-sprzet-konsultacje-rozporzadzenia (dostęp: 15.11.2020).
https://ibs.org.pl/research/system-prognozowania-polskiego-rynku-pracy/ (dostęp: 15.11.2020).
http://www.iung.pulawy.pl/ (dostęp: 02.12.2020).
http://www.polskawliczbach.pl/ (dostęp: 17.09.2020).
http://prawo.sejm.gov.pl/isap.nsf/DocDetails.xsp?id=WMP20120000252 (dostęp: 02.12.2020).
https://stat.gov.pl/Klasyfikacje/doc/pkd_07/pkd_07.htm (dostęp: 01.12.2020).
http://surowce-kopalnie.pl/ (dostęp: 15.11.2020).
https://pl.wikipedia.org/wiki/Kategoria:Polskie_przedsi%C4%99biorstwa_przemys%C5%82u_wydobywczego (dostęp: 15.11.2020).
https://pl.wikipedia.org/wiki/Kategoria:Kopalnie_w_Polsce (dostęp: 15.11.2020).
http://www.wsiepolskie.pl/ (dostęp: 17.09.2020).
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Opublikowane: 12 października 2023
Zgodnie z Komunikatem Prorektora UŁ ds. nauki dotyczącym systemu ScienceON od 15.09.2023 r. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego wprowadza dane o wszystkich publikacjach wydanych przez siebie autorstwa pracowników UŁ.
Publikacja ww. danych jest możliwa po opublikowaniu pracy w wersji ostatecznej i w terminie do 30 dni od opublikowania.
