An analysis of the determinants behind having an additional job by employees

• Authors: GRZENDA Wioletta

Title variants

PL

Analiza determinant posiadania dodatkowej pracy przez pracowników najemnych

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

Apart from having the main job, many people in Poland decide to take additional jobs. There are many potential factors which determine having a second job. These include varied needs of individuals, such as the desire to improve their material status, family situation, or the opportunities arising from human capital. In this study, apart from the aforementioned needs, the features of individuals, such as age, sex, place of residence and the features of the main workplace have been included. Unfortunately, some determinants of the studied phenomenon cannot be clearly observed or are generally unobservable. Hence, the models with unobservable heterogeneity, which were used in this study, are of particular importance in modelling this type of phenomena. The purpose of this paper was to show the demographic profile of a two-job worker. This has been done by the assessment of the impact of selected determinants on having an additional job. Furthermore, the scale of the impact of the studied determinants has been compared in the case of women and men. The study used the Bayesian logistic regression model.

PL

Wiele osób w Polsce oprócz posiadania podstawowego miejsca pracy podejmuje inną dodatkową pracę. Istnieje wiele potencjalnych czynników determinujących posiadanie dodatkowego zatrudnienia. Można do nich zaliczyć indywidualne potrzeby jednostek, takie jak chęć poprawy statusu materialnego, sytuację rodzinną, czy też możliwości wynikające z posiadanego kapitału ludzkiego. W niniejszym badaniu, oprócz powyższych uwzględniono ponadto takie cechy jednostek, jak: wiek, płeć, miejsce zamieszkania oraz charakterystyki podstawowego miejsca pracy. Niestety niektórych determinant badanego zjawiska nie można dobrze zaobserwować lub są one generalnie nieobserwowalne. W związku z tym szczególne znaczenie w modelowaniu tego typu zjawisk mają, wykorzystane w niniejszej pracy, modele z nieobserwowalną heterogenicznością. Celem niniejszego artykułu było pokazanie profilu demograficznego pracownika, który oprócz swojej głównej pracy, wykonywał jeszcze jakąś inną pracę. W toku przeprowadzonych badań dokonano oceny wpływu wybranych determinant na posiadanie dodatkowej pracy przez pracowników najemnych. Ponadto porównano skalę wpływu badanych cech w przypadku kobiet i mężczyzn. W badaniu wykorzystano bayesowski model regresji logistycznej.

Keywords

EN

additional job; logistic regression; Bayesian inference

PL

dodatkowa praca; regresja logistyczna; wnioskowanie bayesowskie

• Publisher: Uniwersytet Opolski, Wydział Ekonomiczny
• Journal: Economic and Environmental Studies
• Year: 2018
• Volume: 18
• Issue: 2
• Pages: 611-627

Dates

published

2018-06-01

Contributors

author

GRZENDA Wioletta

• Warsaw School of Economics, Poland

References

• Allison, P.D. (2009a). Fixed Effects Regression Models, Quantitative Applications in the Social Sciences. United States: SAGE Publications.
• Allison, P.D. (2009b). Logistic Regression Using the SAS®: Theory and Application. North Carolina: SAS Institute.
• Caselli, G., Vallin, J., Wunsch, G. (2005). Demography: Analysis and Synthesis, Four Volume Set: A Treatise in Population. Amsterdam: Elsevier.
• Central Statistical Office of Poland (2015). Labour force survey in Poland. I quarter 2015. Warsaw: Central Statistical Office of Poland.
• Chib, S. (2001). Markov Chain Monte Carlo Methods: Computation and Inference. In: Heckman, J. J.; Leamer, E. (eds). Handbook of Econometrics 5: 3569-3649. Amsterdam: Elsevier.
• Collett, D. (2003). Modelling binary data, 2nd edition. London: Chapman& Hall.
• Czapiński, J., Jerzyński, T. (2016). Międzynarodowy Program Sondaży Społecznych ISSP 2015. Raport. Warszawa: Instytut Studiów Społecznych.
• Eurostat (2017). Employment statistics. Available at: http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Employment_statistics#Employment_rates_by_sex.2C_age_and_educational_attainment_level. Accessed 16 February 2018.
• Eurostat (2017). Unemployment statistics. Available at: http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/File:Unemployment_rate_2005-2016_(%25)_new.png. Accessed 16 February 2018.
• Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Rubin, D.B. (2000). Bayesian Data Analysis. London: Chapman & Hall/CRC.
• Grzenda. W. (2017). The analysis of chances of young and middle-aged people for having a job using Bayesian logistic regression model. Quantitative Methods in Economics 8(1): 27 – 37.
• Landmesser, J. (2013). Wykorzystanie metod analizy czasu trwania do badania aktywności ekonomicznej ludności w Polsce. Warszawa: Wydawnictwo SGGW.
• Socha. M., Sztanderska, U. (2000). Strukturalne podstawy bezrobocia w Polsce. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Ulman, P. (2015). Statystyka Pracy. Wybrane zagadnienia. Kraków: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie.