Search results

1

Poverty duration of households of the self-employed

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2015

|

issue 1 (47)

44-55

EN

This study is one of the first attempts to discover how long households in Poland remain in poverty (out of poverty) and whether the time spent in poverty (out of poverty) depends on the socio-economic group of household. The analysis is conducted using panel data collected in the project ”Social Diagnosis” in 2000-2013. We analyze the survivor functions of staying in poverty (out of poverty) using the Kaplan-Meier method. The probability of survival for a long time in poverty is less than in the case of survival out of poverty. It should be noted that a small percentage of households remained in poverty for almost the entire period of the study. We compare the survival functions of staying in poverty (out of poverty) according to the socio-economic groups of households. For this purpose we use the log-rank test. In both cases the survivor functions are significantly different. Households of the self-employed survive longer out of poverty and simultaneously survive shorter in poverty than the other groups of households.

2

Near poverty – definition, factors, predictions

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

|

2016

|

issue 4 (54)

82-94

EN

The aim of the paper was to analyse near poverty in Poland. The first specific aim was to analyse the transitions into and out of near poverty in Poland using the Markov transition matrix. Three poverty states were considered: poverty, near poverty (an income of between 100 and 125 per cent of the poverty threshold is assumed in the paper) and above near poverty. The analysis was conducted for Poland based on the balanced panel from 2009 to 2015, the framework of the “Social Diagnosis” project. The second specific aim was to determine the factors that increase and decrease the odds of being in near poverty using bi-nomial logistic regression.

3

Dynamika ubóstwa w miejskich i wiejskich gospodarstwach domowych

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

|

2016

|

issue 7

39-59

PL

W artykule wykorzystano metodę analizy zdarzeń o czasie dyskretnym do badania dynamiki ubóstwa w miejskich i wiejskich gospodarstwach domowych. Przeprowadzono analizę z zastosowaniem nieparametrycznych estymatorów funkcji ryzyka oraz modeli logitowych, będących modelami trwania o czasie dyskretnym. Na podstawie badania dotyczącego lat 2000—2013 można stwierdzić, że gospodarstwa domowe zamieszkujące wieś przebywają krócej w sferze poza ubóstwem oraz dłużej w sferze ubóstwa niż gospodarstwa miejskie. Ponadto gospodarstwa domowe miejskie mają większe szanse na wyjście ze sfery ubóstwa i mniejsze szanse wejścia do tej sfery niż gospodarstwa wiejskie.

EN

The author used discrete-time event history methods to study poverty and non-poverty survival time of urban and rural households. To analyse there were used nonparametric estimators of hazard function and logit models, which are discrete-time survival models. On the basis on conducted analysis it can be concluded that rural households survive shorter in non-poverty and simultaneously longer in poverty than urban households. Besides, urban households have more chance of poverty exit and less chance of poverty entry than rural households.

RU

В статье был использован метод анализа событий дискретного времени для обследования динамики бедности в городских и сельских домашних хозяйствах. Анализ был проведен с использованием непараметрических оценок функции риска и логит модели, которые являются моделями продолжительности дискретного времени. На основе обследования охватывающего 2000—2013 гг можно сказать, что домашние хозяйства в сельских районах проживают короче за пределами нищеты и дольше проживают в сфере бедности чем домашние хозяйства в городах. Кроме того городские домашние хозяйства имеют больше шансов выйти из бедности и меньше шансов проживания в таких условиях по сравнению с сельскими домашними хозяйствами.

4

Badanie ubóstwa z zastosowaniem nieparametrycznej estymacji funkcji przeżycia dla zdarzeń powtarzających się

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Przegląd Statystyczny

|

2015

|

vol. 62

|

issue 1

29-51

PL

W artykule przeprowadzono analizę czasu trwania gospodarstw domowych w sferze ubóstwa oraz w sferze poza ubóstwem. W tym celu wykorzystano estymatory funkcji prze-życia dla zdarzeń powtarzających się: estymator Wanga-Changa oraz dwa estymatory za-proponowane przez Peñę, Strawdermana i Hollandera (IIDPLE oraz FRMLE). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że prawdopodobieństwo przeżycia gospodarstw domowych w sferze poza ubóstwem przez długi czas jest większe niż w przypadku przeżycia w sferze ubóstwa. Bazując na graficznej metodzie uznano, że najlepszym estymatorem funkcji przeżycia w sferze ubóstwa i w sferze poza ubóstwem jest FRMLE. Oznacza to, że założenie o niezależności i takich samych rozkładach czasów oczekiwania na wystąpienie kolejnych zdarzeń w obrębie gospodarstw domowych nie jest słuszne.

EN

The article analyses households’ poverty and nonpoverty duration. For this purpose survival function estimators for recurrent events were used: Wang-Chang estimator and two estimators proposed by Peña, Strawderman and Hollander (IIDPLE and FRMLE). We can conclude that survival probability for a long time out of poverty is greater than in the case of survival in poverty. Based on the graphical method we can conclude that the best estimator of survival in poverty and out of poverty is FRMLE. It means that we cannot assume that interoccurrence times within households are independent and identically distributed.

5

Analiza zmian przynależności do sfery ubóstwa z wykorzystaniem wielopoziomowych modeli o czasie dyskretnym

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Studia Ekonomiczne

|

2016

|

vol. 291

116-126

PL

Głównym celem artykułu jest identyfikacja determinant zmian przynależności do sfery ubóstwa w Polsce w latach 2000-2013. Osiągnięcie celu jest możliwe dzięki zastosowaniu wielopoziomowych logitowych modeli o czasie dyskretnym. Modele logitowe wejść i wyjść do sfery ubóstwa są estymowane w dwóch wariantach: pierwszy wariant uwzględnia liczbę lat spędzonych poza sferą ubóstwa (w sferze ubóstwa), natomiast drugi wariant uwzględnia dodatkowo wybrane charakterystyki gospodarstwa domowego i jego głowy (np. miejsce zamieszkania, wiek i płeć głowy gospodarstwa domowego).

EN

The main objective of this paper is to identify determinants of poverty status changes in Poland in years 2000-2013. To achieve this aim, multilevel discrete-time event history logit models are used. Logit models of entering (exiting) poverty are estimated in two versions – the first variant includes the number of years spent out of (in) poverty, while the second scenario includes also selected socio-economic characteristics of the household and the head of household (e.g. place of residence, sex and age of household’s head).

6

Analiza ubóstwa w Polsce w ujęciu przestrzennym

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Studia Ekonomiczne

|

2016

|

vol. 289

138-152

PL

Głównym celem artykułu jest ocena zależności przestrzennej ubóstwa w Polsce. Analiza zostanie przeprowadzona na poziomie podregionów. Analiza przestrzenna danych pozwoli ocenić ogólne podobieństwo (lub jego brak) podregionów ze względu na zasięg ubóstwa. Wyodrębnione zostaną grupy podobnych podregionów oraz podregionów różniących się od swoich sąsiadów. W badaniu zostanie wykorzystana globalna i lokalna statystyka Morana oraz tradycyjna metoda (bez wykorzystania informacji o zasięgu ubóstwa w sąsiednich podregionach).

EN

The main objective of this paper is to study spatial dependence of poverty in Poland. The analysis will be conducted on the level of subregions. Spatial analysis of the data will allowed to evaluate the overall similarity of subregions in Poland in the field of poverty. There will be separated groups of similar subregions and subregions differing from neighboring subregions. There will be used global and local Moran statistics and traditional method (without using information about poverty range in neighboring subregions).

7

Ubóstwo gospodarstw domowych osób starszych w ujęciu statycznym i dynamicznym

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Studia Ekonomiczne

|

2016

|

vol. 270

230-242

PL

W artykule zaprezentowano wyniki badań nad ubóstwem gospodarstw domowych osób starszych (60 lat i więcej) i osób młodszych (59 lat i mniej) w Polsce w latach 2000-2013. Wyniki analizy pokazują, że zasięg i głębokość ubóstwa są niższe w przypadku gospodarstw domowych osób starszych. Gospodarstwa domowe 60+ przeżywają dłużej poza sferą ubóstwa i krócej w sferze ubóstwa niż gospodarstwa domowe 59-.

EN

This article investigates poverty among nonelderly (under 60) and elderlyheaded (60 and more) households in Poland between 2000 and 2013. The analysis shows that poverty incidence and intensity is lower in the elderly-headed households. There is a significant difference in survival functions associated with age of household’ head. Elderly-headed households survive longer out of poverty and survive shorter in poverty than nonelderly-headed households.

8

Income stratification in Poland

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Studia Ekonomiczne

|

2018

|

vol. 373

42-53

EN

Income stratification is one of direct ways of social structure analysis. This stratification is one-dimensional graduation scheme on the “low income – high income” scale. This method allows to assess the share of affluent and poor groups in the whole society and to assess the changes in the structure of society through the prism of income. In this study, the division of households into seven income groups, according to relative approach was used. To divide the studied period 2000-2015 into sub-periods with similar income structures the taxonomic algorithm was used. According to this algorithm, the studied period was divided into four sub-periods.

PL

Stratyfikacja dochodowa jest jednym z bezpośrednich sposobów analizowania struktury społeczeństwa. Ten rodzaj stratyfikacji to jednowymiarowy system oceniania na skali „niski dochód – wysoki dochód”. Metoda ta pozwala ocenić udział zamożnych i biednych grup w ogóle społeczeństwa oraz zmiany zachodzące w strukturze społeczeństwa przez pryzmat dochodów. W przeprowadzonym badaniu zastosowano podział gospodarstw domowych na siedem grup dochodowych, stosując podejście relatywne. W celu podzielenia badanego okresu 2000-2015 na podokresy cechujące się podobnymi strukturami dochodów zastosowano algorytm taksonomiczny. Zgodnie z zastosowanym algorytmem badany okres podzielono na cztery podokresy.

9

Przestrzenne zróżnicowanie bogactwa dochodowego w Polsce

100%

Sączewska-Piotrowska A.

Studia Ekonomiczne

|

2017

|

vol. 316

158-171

PL

Celem opracowania jest ocena zależności przestrzennej zasięgu bogactwa w Polsce na poziomie podregionów. Szczegółowe cele to: ocena ogólnego podobieństwa podregionów ze względu na zasięg bogactwa oraz wyróżnienie grup podregionów podobnych do swoich sąsiadów oraz podregionów różniących się od swoich sąsiadów. W analizie wykorzystano statystykę globalną Morana oraz statystyki lokalne Morana. Na podstawie przeprowadzonej analizy można stwierdzić, że podregiony Polski południowo- wschodniej tworzą klaster niskich wartości zasięgu bogactwa, czyli jest to grupa podregionów o niskich wartościach zasięgu bogactwa sąsiadujących z podregionami o równie niskim zasięgu bogactwa.

EN

The aim of the paper is to estimate spatial correlation of richness range in Poland by subregions. Specific objectives are: the evaluation of the overall similarity of subregions due to range of richness and the division of the subregions into groups of subregions similar to their neighbours and subregions different from their neighbours. There were used global and local Moran statistics in the analysis. Based on conducted analysis it can be stated that subregions in south-eastern Poland form a cluster of low values of richness range (group of subregions with low values of richness range neighbouring with subregions with also low range of richness).

10

Statistical Measures of Affluence: Macroregions in Poland

63%

Wolny-Dominiak A., Sączewska-Piotrowska A.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2022

|

issue 1(995)

27-41

EN

Objective: The paper presents an analysis of the affluence in macroregions of Poland based on statistical measures of income distribution. Research Design & Methods: The analysis uses a group of measures based on the distribution of income in the population studied. The measures characterise a given population in terms of the extent and / or intensity of its affluence. Income inequality and income polarisation are also analysed. All computations are based on European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC) from 2018. Findings: Income affluence is very differentiated across Poland’s macroregions. The Mazowieckie voivodeship macroregion has the highest share of the affluent. All of the other affluence measures likewise show this region to be the most affluent. Implications / Recommendations: Basic measures of income inequality and polarisation give a good initial picture of income affluence but obtaining detailed information about this phenomenon is possible thanks to specific measures of the extent and intensity of income affluence. The results show that affluence is highly differentiated in Poland. Poland’s government would be well-advised to take appropriate measures to encourage entrepreneurs to invest capital in less affluent macroregions. Contribution: The research conducted in this paper shows how to analyse the affluence in subpopulations taking into account the distribution of income. Analysis of income affluence fills the gap in income analyses focusing most of all on poverty. All the statistica measures used provide knowledge about how the affluent greatly influence the economy, policy, and other aspects of life.

PL

Cel: W artykule przeanalizowano zamożność dochodową w Polsce w podziale na makroregiony, wykorzystując wskaźniki statystyczne oparte na rozkładzie dochodów. Metodyka badań: W analizie wykorzystano grupę miar opartych na rozkładzie dochodów w badanej populacji. Miary te charakteryzują daną populację pod względem zasięgu i (lub) intensywności zamożności. Analizowane są również nierówności dochodowe i polaryzacja dochodowa. Wszystkie obliczenia opierają się na europejskim badaniu warunków życia ludności (EU-SILC) z 2018 r. Wyniki badań: Zamożność dochodowa w makroregionach Polski jest bardzo zróżnicowana. Największym udziałem zamożnych charakteryzuje się makroregion województwo mazowieckie. Również inne mierniki zamożności pokazują, że region ten jest zdecydowanie najbogatszy. Wnioski: Podstawowe miary nierówności i polaryzacji dochodów pozwalają uzyskać wstępny obraz zamożności dochodowej, ale otrzymanie szczegółowych informacji o tym zjawisku jest możliwe dzięki określonym miarom zasięgu i intensywności zamożności dochodowej. Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że zamożność jest w Polsce zjawiskiem bardzo zróżnicowanym, co powinno skłonić rząd do podjęcia odpowiednich działań zachęcających przedsiębiorców do inwestowania kapitału w mniej zamożnych makroregionach. Wkład w rozwój dyscypliny: Przedstawione w artykule badania pokazują, jak analizować zamożność dochodową, wykorzystując miary statystyczne oparte na rozkładzie dochodów gospodarstw domowych. Wypełniają one lukę w analizach dochodowych skupiających się przede wszystkim na ubóstwie oraz dają możliwość zdobycia wiedzy na temat zamożności dochodowej, a także osób zamożnych mających istotny wpływ na gospodarkę, politykę i inne aspekty życia.

11

Income polarization in rural and urban areas

63%

Sączewska-Piotrowska A., Wąsowicz J.

Studia Ekonomiczne

|

2017

|

vol. 336

146-157

EN

The aim of the paper was to compare economic polarization (considering through the prism of income) in rural and urban areas in Poland, 2000-2015. The analysis allowed to answer the question whether middle income class in Poland is disappearing (what is connected with increase in income polarization) and whether the level of this phenomenon is associated with place of residence. There were considered three classes of households: low, middle and high income. To assess the level of income polarization the Wolfson polarization index was used. There was made an attempt to explain of direction of changes in values of polarization index in 2000-2015. The results of study were compared with results of other authors.

PL

Celem artykułu było porównanie zjawiska polaryzacji ekonomicznej (postrzeganej przez pryzmat dochodów) w Polsce w latach 2000-2015 na obszarach wiejskich i miejskich. Przeprowadzone badanie pozwoliło odpowiedzieć na pytanie, czy w Polsce zanika klasa średnia (co wiąże się ze wzrostem polaryzacji dochodowej) oraz czy stopień tego zjawiska jest związany z obszarem zamieszkania. W analizie wyróżniono trzy klasy gospodarstw domowych: o niskich, średnich i wysokich dochodach, a do oceny stopnia polaryzacji wykorzystano wskaźnik polaryzacji Wolfsona. W artykule podjęto również próbę wyjaśnienia kierunku zmian zachodzących w wartościach wskaźnika polaryzacji na przestrzeni 15 lat objętych analizą. Wyniki przeprowadzonego badania porównano z wynikami badań przeprowadzonych przez innych autorów zajmujących się problematyką polaryzacji ekonomicznej.

12

Profiles of richness in Poland

63%

Sączewska-Piotrowska A., Wąsowicz J.

Studia Ekonomiczne

|

2017

|

vol. 323

118-129

EN

The aim of this paper was to analyze the dynamics of income richness in Poland. There were used simple approach that counts number of periods above the richness line and approach examining both the length and number of richness periods. The results show that the highest proportions of never rich households were in groups of households with low-educated head, single households and households living on unearned sources. Based on estimated model it can be stated that the odds of being in higher richness categories versus in lower categories differed in statistically significant way depending on education of household’s head and socio-economic group of household.

PL

Celem artykułu była analiza dynamiki bogactwa dochodowego w Polsce. Zastosowano prostą metodę, która bazuje na zliczaniu okresów spędzonych ponad linią bogactwa oraz podejście badające liczbę i długość okresów bogactwa. Uzyskane wyniki pozwalają stwierdzić, że największym odsetkiem gospodarstw, które nigdy nie były bogate, cechowała się grupa gospodarstw z nisko wykształconą głową, grupa gospodarstw jednoosobowych oraz grupa utrzymujących się z niezarobkowych źródeł. Na podstawie oszacowanego modelu logitowego można stwierdzić, że szanse pobytu w wyższych kategoriach dochodowych, a nie w niższych kategoriach dochodowych różnią się w statystycznie istotny sposób w zależności od wykształcenia głowy gospodarstwa domowego oraz grupy społeczno-ekonomicznej gospodarstwa.

Refine search results

7 Studia Ekonomiczne

2 Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

1 Przegląd Statystyczny

1 Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

1 Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

1 2022

1 2018

3 2017

5 2016

2 2015

12 Sączewska-Piotrowska A.

2 Wąsowicz J.

1 Wolny-Dominiak A.

Poverty duration of households of the self-employed

Near poverty – definition, factors, predictions

Dynamika ubóstwa w miejskich i wiejskich gospodarstwach domowych

Badanie ubóstwa z zastosowaniem nieparametrycznej estymacji funkcji przeżycia dla zdarzeń powtarzających się

Analiza zmian przynależności do sfery ubóstwa z wykorzystaniem wielopoziomowych modeli o czasie dyskretnym

Analiza ubóstwa w Polsce w ujęciu przestrzennym

Ubóstwo gospodarstw domowych osób starszych w ujęciu statycznym i dynamicznym

Income stratification in Poland

Przestrzenne zróżnicowanie bogactwa dochodowego w Polsce

Statistical Measures of Affluence: Macroregions in Poland

Income polarization in rural and urban areas

Profiles of richness in Poland