Wykorzystanie modeli ekonometrycznych do badania satysfakcji z wynagrodzenia

• Authors: Kasprzyk Beata

Title variants

EN

Application of econometric models to measure the satisfaction with wages and salaries

• Languages of publication: PL EN

Abstracts

PL

Artykuł prezentuje wyniki badania mającego na celu podjęcie próby statystycznej analizy subiektywnego postrzegania wynagrodzeń jako głównego komponentu dochodów gospodarstwa domowego, przy wykorzystaniu określonego modelowania ekonometrycznego. Badano, czy możliwe jest wskazanie pewnych determinant społeczno-demograficznych, a jeśli tak, to w jakim stopniu mogą one wpływać na subiektywne odczucie satysfakcji z uzyskiwanego wynagrodzenia. Badanie przeprowadzono w 2015 r. na podstawie danych zebranych metodą ankietową dla próby losowej gospodarstw domowych w woj. podkarpackim, gdzie wynagrodzenia należą do najniższych w kraju. Porównano modele dwumianowe, które wykorzystano do objaśniania zmiennej jakościowej w zależności od poziomu zmiennych egzogenicznych (jakościowych i ilościowych). Modele regresji logitowej i probitowej pozwoliły określić prawdopodobieństwo odnoszenia sukcesu jako szansy odpowiedzi pozytywnej, czyli (w odniesieniu do przedmiotowego zakresu badania) stanu satysfakcji z uzyskiwanego wynagrodzenia.

EN

The article presents the results of the research attempting to make a statistical analysis of subjective perception of wages and salaries as the main component of household income, using a specific econometric modelling. It was examined whether certain socio-demographic determinants could be identified and, if so, to what extent they could influence the subjective sense of satisfaction with wage and salaries. The research was conducted on the basis of data collected using a survey method in 2015 for a random sample of households in Podkarpackie voivodship, where wages and salaries are among the lowest in the country. The binomial models used to explain the qualitative variable depending on the level of exogenous variables (qualitative and quantitative) were compared. Logit and probit regression models made it possible to determine the probability of success as a chance of a positive response, i.e. (in relation to the scope of the research) a state of satisfaction with obtained wages and salaries.

Keywords

PL

teoria płacy; wynagrodzenia; gospodarstwo domowe; model logitowy

EN

theory of wages; wages and salaries; household; logit model

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2018
• Issue: 4
• Pages: 33-57

Dates

published

2018-04-28

Contributors

author

Kasprzyk Beata

• Uniwersytet Rzeszowski

References

• Atkinson, A., Banker, R., Kaplan, R. (1995). Management Accounting. Englwood Clifts (New York): Prentice Hall.
• Borkowska, S. (1999). Wynagrodzenie godziwe. Warszawa: Instytut Pracy i Spraw Socjalnych.
• Chow, G. C. (1995). Ekonometria. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Cieślak, I., Kucharczyk, M. (2006). Międzynarodowe relacje wynagrodzeń. Analiza na podstawie wartości kapitału ludzkiego. Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy, (8).
• Cox, D. R., Wermuth, N. (1992). A comment on the coefficient of determination for binary responses. The American Statistician, 46.
• Cramer, J. S. (2004). The early origins of the logit model. Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences, (35).
• Domański, Cz. (1990). Testy statystyczne. Warszawa: PWE.
• Friedman, M. (1993). Kapitalizm i wolność. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Greene, W. H. (2000). Econometric Analysis. Upper Saddle River (New Jersey): Prentice Hall Inc.
• Gruszczyński, M. (2001). Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej.
• Gruszczyński, M. (red.). (2010). Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych. Warszawa: Wolters Kluwer Polska.
• Gruszczyński, M., Podgórska, M. (red.). (1996). Ekonometria. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Szkoły Głównej Handlowej.
• GUS (2016a). Budżety gospodarstw domowych w 2015 r. Warszawa: GUS.
• GUS (2016b). Regionalne zróżnicowanie wynagrodzeń. Pobrane z: http://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/rynek-pracy/pracujacy-zatrudnieni-wynagrodzenia-koszty-pracy/regionalne-zroznicowaniewynagrodzen,11,1.html.
• GUS (2016c). Regiony Polski. Warszawa: GUS.
• Jacukowicz, Z. (2003). Płaca i praca w warunkach przemian gospodarczych i globalizacji. W: B. Balcerzak-Paradowska (red.), Praca i polityka społeczna wobec wyzwań integracji. Warszawa: IPiSS.
• Judge, G. G., Hill, C., Griffiths, W. E., Lütkepohl, H., Lee, T., (1985). The Theory and Practice of Econometrics. New York: John Wiley&Sons.
• Kufel, T. (2011). Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystywaniem programu Gretl. Warszawa: PWN.
• Maddala, G. S. (2008). Ekonometria. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Ostasiewicz, W. (red.). (1998). Statystyczne metody analizy danych. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu.
• Panek, T., Czapiński, J. (2015). Warunki życia gospodarstw domowych. Dochody i sposób gospodarowania dochodami. Diagnoza Społeczna 2015. Warunki i Jakość Życia Polaków — Raport. Contemporary Economics, 9(4), 36—50.
• Śliwicki, D., Ręklawski, M. (2012). Wykorzystanie modeli logitowych w analizie czynników aktywności zawodowej ludności, Wiadomości Statystyczne, (2), Warszawa.
• Smith, A. (1954). Badania nad naturą i przyczynami bogactw narodów, t. 2. Warszawa: PWN.
• Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs z zastosowaniem Statistica PL na przykładach z medycyny, 3. Kraków: Statsoft.
• Särndal, C. E., Lundström, S. (2006). Estimation in Surveys with Nonresponse. Chichester: J. Wiley.
• Szreder, M. (2015). Zmiany w strukturze całkowitego błędu badania próbkowego. Wiadomości Statystyczne, (1).
• Steczkowski, J., Zeliaś, A. (1997). Metody statystyczne w badaniu zjawisk jakościowych. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
• Zając, K., (2005). Święty Tomasz z Akwinu. Jego zapatrywania socjalne i ekonomiczne. Annales. Etyka w życiu gospodarczym, (8).
• Zeliaś, A., Pawełek, B., Wanat, S. (2003). Prognozowanie ekonomiczne. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.