Analizy i prognozy polskiego rynku pracy: Przekrój wojewódzki

Autorzy

Barbara Dańska-Borsiak
Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Instytut Gospodarki Przestrzennej, Katedra Ekonometrii Przestrzennej
Alicja Olejnik
Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Instytut Gospodarki Przestrzennej, Katedra Ekonometrii Przestrzennej

Słowa kluczowe:

zatrudnienie, rynek pracy

Streszczenie

Monografia stanowi próbę wszechstronnego omówienia sytuacji na wojewódzkich rynkach pracy w Polsce. Opracowanie naukowe oferuje przegląd istniejących badań, umiejscawiając wyniki pracy naukowej autorów w szerokim kontekście. Szczegółowe analizy przestrzenne i czasowe poziomu zatrudnienia, a także powiązanych zmiennych ekonomicznych opisują sytuację na wojewódzkich rynkach pracy. Głównym celem monografii jest jednak modelowanie liczby pracujących w województwach w latach 1995–2018. Zbudowano modele ekonometryczne badanego zjawiska: model panelowy oraz model o równaniach pozornie niezależnych. Pozwala to nie tylko na opis powiązań ekonomicznych pomiędzy analizowanymi zmiennymi, ale także opracowanie możliwych trajektorii kształtowania się poziomu zatrudnienia w województwach do roku 2050.

Ze względu na przeprowadzone badania na poziomie regionalnym publikacja wypada niezwykle atrakcyjnie na tle konkurencji. Dodatkowo publikacja ma bardzo wysoki poziom merytoryczny, co również wyróżnia ją pod względem monografii naukowych.

Bibliografia

Anselin L. (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publications, Dordrecht.
Zobacz w Google Scholar

Arpaia A., Kiss A., Palvolgyi B., Turrini A. (2015), Labour Mobility and Labour Market Adjustmentin the EU, „IZA Policy Paper” No. 106, e Institute for the Study of Labor, Bonn, http://p.iza.org/pp106.pdf
Zobacz w Google Scholar

Beyer R.C.M., Smets F. (2015), Labour Market Adjustments in Europe and the US: How Different? „Working Paper Series” No 1767, European Central Bank, https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp1767.en.pdf
Zobacz w Google Scholar

Blanchard O.J., Katz L.F. (1992), Regional Evolutions, „Brookings Papers on Economic Activity”, vol. 1.
Zobacz w Google Scholar

Bogdan W., Boniecki D., Labaye E., Marciniak T., Nowacki M. (2015), Poland 2025: Europe’s new growth engine, McKinsey & Company, https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/economic%20studies%20temp/our%20insights/how%20poland%20can%20become%20a%20european%20growth%20engine/poland%202025_full_report.ashx
Zobacz w Google Scholar

Brandsma A., Kancs D., Monfort P., Rillaers A. (2013), Rhomolo: A regional-based spatial general equilibrium model for assessing the impact of cohesion policy, European Commission.
Zobacz w Google Scholar

Brandsma A., Kancs A., Persyn D. (2014), Modelling Migration and Regional Labour Markets: An Application of the New Economic Geography Model RHOMOLO, „Journal of Economic Integration”, vol. 29(2), s. 372–407.
Zobacz w Google Scholar

Burgess S., Fernandez-Corugedo E., Groth C., Harrison R., Monti F., Theodoridis K., Waldron M. (2013), The Bank of England’s forecasting platform: COMPASS, MAPS, EASE and the suite of models, „Working Paper” No. 471, Publications Group, Bank of England, London, https://www.bankofengland.co.uk/-/media/boe/files/working-paper/2013/the-boes-forecasting-platform-compass-maps-ease-and-the-suite-of-models
Zobacz w Google Scholar

Chamberlain G. (1978), Omitted Variable Bias in Panel Data: Estimating the Returns to Schooling, „Annales de l’inséé”, No. 30/31, s. 49–82.
Zobacz w Google Scholar

Clark C. (1940), The Conditions of Economic Progress, Macmillan, London.
Zobacz w Google Scholar

Courbis R. (1972), The REGINA Model a Regional-national Model of the French Economy. „Economics of Planning”, vol. 12, s. 133–152.
Zobacz w Google Scholar

Dańska-Borsiak B. (2011), Panelowe modele dynamiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar

Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Olejnik A. (2014), Prognozy liczby pracujących w przekroju województw i grup zawodów, „Polityka Społeczna”, nr tematyczny 1, s. 21–28.
Zobacz w Google Scholar

Fisher A. (1935), The Clash of Progress and Security, Macmillan, London.
Zobacz w Google Scholar

Fourastié J. (1949), Le Grand Espoir du XXe siècle. Progrès technique, progrès économique, progress social, Presses Universitaires de France, Paris.
Zobacz w Google Scholar

Góra M., Sztanderska U. (2006), Wprowadzenie do analizy lokalnego rynku pracy. Przewodnik, Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Departament Analiz Ekonomicznych i Prognoz, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar

Halleck Vega S., Elhorst P. (2014), Modeling Regional Labor Market Dynamics in Space and Time, „Pa-pers in Regional Science”, vol. 93(4), s. 819–841, https://www.rug.nl/research/portal/files/15643172/Blanchard_Katz_PIRS_revised_version.pdf
Zobacz w Google Scholar

Haładus K., Wolak J. (2017), Analiza przestrzenna zmian stopy bezrobocia w Polsce, Polskie Towarzy-stwo Ekonomiczne, oddział w Częstochowie, https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/bitstream/handle/item/60496/haladus_wolak_analiza_przestrzenna_zmian_stopy_bezrobocia_2017.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Zobacz w Google Scholar

Hampel K., Kunz M., Schanne R., Wapler N., Weyh A. (2008), Regional Employment Forecasts with Spatial Interdependencies, [w:] C. Knobel, B. Kriechel, A. Schmid (red.), Regional Forecasting on La-bour Markets, Rainer Hampp Verlag Muenchen, Mering, s. 68–88.
Zobacz w Google Scholar

ILO, Labour Force Estimates and Projections (2017), https://www.ilo.org/ilostat-files/Documents/LFEP.pdf
Zobacz w Google Scholar

Kliber P. (2017), Prawo Okuna na regionalnych rynkach pracy w Polsce, „Przegląd Statystyczny”, t. 64(1), s. 41–57, http://www.czasopisma.pan.pl/Content/100955/PDF/Przegl%C4%85d+Statystyczny+1-17+5Kliber.pdf
Zobacz w Google Scholar

Knobel C., Kriechel B., Schmid A. (red.) (2008), Regional Forecasting on Labour Markets, Rainer Hampp Verlag Muenchen, Mering, https://pdfs.semanticscholar.org/32d7/56c6a173539cd7e5924e35cad452b90e3751.pdf
Zobacz w Google Scholar

Kriechel B., Cörvers F., Heijke H. (2008), Regional Labour Market Forecasts in the Netherlands, [w:] C. Knobel, B. Kriechel, A. Schmid (red.), Regional Forecasting on Labour Markets, Rainer Hampp Verlag Muenchen, Mering, s. 38–51.
Zobacz w Google Scholar

Krugman P. (1991), Increasing Returns and Economic Geography, „Journal of Political Economy”, t. 99, s. 483–499.
Zobacz w Google Scholar

Kusideł E. (2020), Branżowe prognozy liczby pracujących w Polsce, „Rynek Pracy”, złożone do druku.
Zobacz w Google Scholar

Kusideł E., Gajdos A. (2013), Model prognozowania liczby pracujących dla województwa mazowieckiego, Mazowieckie Obserwatorium Rynku Pracy, http://obserwatorium.mazowsze.pl/pliki/files/Model%20prognozowania%20liczby%20pracujacych.pdf
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E., Włodarczyk P. (2014), Podstawy teoretyczne analizy i prognoz rynku pracy, „Polityka Społeczna”, nr tematyczny 1, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E. (red.) (2012), Popytowe i podażowe aspekty rozwoju kapitału ludzkiego w województwie łódzkim, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E., Suchecki B. (red.) (2013), Prognozy zatrudnienia według grup zawodów, podregionów i sektorów dla województwa łódzkiego: raport X, Instytut Pracy i Spraw Socjalnych.
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E., Suchecki B. (red.) (2014), Wyniki prognoz zatrudnienia w kraju według grup zawodów i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 roku: raport VII, Instytut Pracy i Spraw Socjalnych.
Zobacz w Google Scholar

Laskowska I., Żółtaszek A. (2021), Analizy i prognozy polskiego rynku pracy. Przekrój powiatowy, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, w druku.
Zobacz w Google Scholar

Markowicz I. (2015), Statystyczna analiza przestrzennego zróżnicowania bezrobocia w Polsce, „Stu-dia Ekonomiczne – Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, nr 223, s. 247–256.
Zobacz w Google Scholar

Molle W. (1983), Industrial Location and Regional Development in the European Community, Gover Publication Company, Aldershot, Hampshire, England.
Zobacz w Google Scholar

Müller-Fraczek I., Pietrzak M.B. (2011), Analiza stopy bezrobocia w Polsce z wykorzystaniem przestrzennego modelu MESS, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 253, s. 215–223.
Zobacz w Google Scholar

Pastuszka S., Tokarski T. (2017), Przestrzenne zróżnicowanie PKB i bezrobocia w Polsce i we Włoszech oraz jego determinanty, „Wiadomości Statystyczne”, t. 3(617), s. 49–70.
Zobacz w Google Scholar

Pietrzak M.B. (2011), Wykorzystanie przestrzennego modelu regresji przełącznikowej w analizie stopy bezrobocia dla Polski, „Prace i Materiały Wydziału Zarzadzania Uniwersytetu Gdańskiego”, t. 9(4/8), s. 453–466.
Zobacz w Google Scholar

Plasman R. (2015), The minimum wages system in Belgium. The mismatch in Brussels’ Region, University of Brussels, Department of Applied Economics (DULBEA), https://www.semanticscholar.org/paper/e-minimum-wages-system-in-Belgium-e-mismatch-in-Plasman/d8ac1048eaa6baed8a4b3546659b3efe5cc8685e
Zobacz w Google Scholar

Poghosyan T. (2018), Regional Labor Mobility in Finland, „IMF Working Paper”, WP/18/252, International Monetary Fund, https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=26&ved=2ahUKEwiRs-H_nZ_nAhXRAxAIHYE2D7E4FBAWMAV6BAgCEAE&url=https%3A%2F%2Fwww.imf.org%2F~%2Fmedia%2FFiles%2FPublications%2FWP%2F2018%2Fwp18252.ashx&usg=AOvVaw3HtUvUNmwUT4XX-vK7Q2Qd
Zobacz w Google Scholar

Ratto M., Werner R., in’t Veld J. (2008), QUESTIII: An Estimated DSGE Model of the Euro Area with Fiscal and Monetary Policy, „Economic Papers” 335 July, https://ec.europa.eu/economy_finance/publications/pages/publication12918_en.pdf
Zobacz w Google Scholar

Rogut A. (2008), The Efficiency of Regional Labour Market Mechanisms in Absorbing Regional Shocks in Poland in the Context of Accession to Euro Area, [w:] Raport na temat pełnego uczestnictwa Rzeczypospolitej Polskiej w trzecim etapie Unii Gospodarczej i Walutowej, Projekty badawcze część V, Narodowy Bank Polski, Warszawa, https://www.nbp.pl/badania/seminaria_bise/RogutO.pdf
Zobacz w Google Scholar

Sala H., Trivín P. (2014), Labour Market Dynamics in Spanish Regions: Evaluating Asymmetries in Troublesome Times, „SERIEs: Journal of the Spanish Economic Association”, vol. 5(2), s. 197–221.
Zobacz w Google Scholar

Schanne N. (2010), Forecasting Regional Labour Markets with GVAR Models and Indicators, https://www.researchgate.net/publication/228448169_Forecasting_Regional_Labour_Markets_with_GVAR_Models_and_Indicators
Zobacz w Google Scholar

Sochańska-Kawiecka M., Kołakowska-Seroczyńska Z., Makowska-Belta E. (2018), Wiek jako determinanta popytu na prace w warunkach ożywienia gospodarczego i „rynku pracownika”. Analiza dla województwa łódzkiego. Raport końcowy. Badania zrealizowane na zlecenie Wojewódzkiego Urzędu Pracy w Łodzi w ramach PT RPO WŁ na lata 2014–2020 w podprojekcie Funkcjonowanie regionalnych obserwatoriów terytorialnych, https://wuplodz.praca.gov.pl/documents/1135458/8540693/Raport%20z%20badania%20Wiek%20jako%20determinta%20popytu%20na%20prac%C4%99.pdf/8817613a-da10-43a5-a9cf-6aa3aaa1b0f1?t=1546931816000
Zobacz w Google Scholar

Strategia na rzecz Odpowiedzialnego Rozwoju do roku 2020 (z perspektywa do 2030 r.), Dokument przyjęty uchwała Rady Ministrów w dniu 14 lutego 2017 r., https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwiIkIXw2_7rAhXwAmMBHSDxACAQFjABegQIA-RAB&url=https%3A%2F%2Fwww.gov.pl%2Fdocuments%2F33377%2F436740%2FSOR.pdf&usg=AOvVaw28aF21CZQJDlYhAC5ZlyNP
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B., Dańska B., Suchecka J. (1993), Modele i metody ekonometrii przestrzennej w badaniach regionalnych, Prace Instytutu Ekonometrii i Statystyki UŁ, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B., Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Olejnik A. (2014), Modelowanie i prognozowanie liczby pracujących według województw, [w:] E. Kwiatkowski, B. Suchecki (red.), Opracowanie raportu końcowego zawierającego wyniki prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 r., IPiSS, Warszawa, s. 21–28.
Zobacz w Google Scholar

Śliwicki D. (2013), Ekonometryczna analiza czynników bezrobocia długookresowego w Polsce, „Oeconomia Copernicana”, nr. 2, s. 39–56.
Zobacz w Google Scholar

Tobler W.R. (1970), A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region. „Economic Geography”, vol. 46 (Supplement), s. 234–240.
Zobacz w Google Scholar

Wilson R.A. (2008), Local and Sub-regional Medium-term Skills Forecasting in the UK, [w:] C. Knobel, B. Kriechel, A. Schmid (red.), Regional Forecasting on Labour Markets, Rainer Hampp Verlag Muenchen, Mering, s. 13–37.
Zobacz w Google Scholar

Wooldridge J.M. (2001), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, e MIT Press, Cambridge, Massachusetts–London, England, s. 247–250.
Zobacz w Google Scholar

Zellner A. (1962), An Efficient Method of Estimating Seemingly Unrelated Regressions and Tests for Aggregation Bias, „Journal of the American Statistical Association”, Vol. 57(298), s. 348–368.
Zobacz w Google Scholar

Zieliński M. (2017), Zmiany poziomu bezrobocia długookresowego w Polsce w ujęciu regionalnym, „Barometr Regionalny”, t. 15(4), s. 85–91.
Zobacz w Google Scholar

Okladka

Pobrania

Opublikowane

30 grudnia 2021

Szczegóły dotyczące dostępnego formatu publikacji: ISBN (e-book)

ISBN (e-book)

ISBN-13 (15)

978-83-8220-450-6

Inne prace tego samego autora