Modelowanie przestrzenne charakterystyk rynku pracy

• Authors: Ewa Pośpiech

Title variants

EN

Spatial modelling of labor market characteristics

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

W artykule dokonano oceny potrzeby zastosowania liniowego modelu przestrzennego dla wybranych charakterystyk rynku pracy: pracujących ogółem, pracujących kobiet oraz pracujących mężczyzn. Jako zmienne objaśniające modelu uwzględniono zmienne demograficzne oraz zmienną z kategorii Wynagrodzenia. Badano, czy włączenie do uzyskanych modeli czynnika przestrzennego poprawi ich jakość. W rozważaniach wzięto pod uwagę dwa podstawowe modele przestrzenne: model błędu przestrzennego oraz model opóźnienia przestrzennego; w wyniku przeprowadzonej analizy wskazano i oszacowano model przestrzenny odpowiedni dla badanych zmiennych.

EN

In many cases, when considered phenomena are settled on spatial localization, the spatial factor can be very important – it can help to explain the variation of chosen characteristics and can improve the quality of estimated models. The main purpose of the paper is to identify if it is necessary to use spatial modelling for selected labor market characteristics. In the analyses two spatial models were taken into consideration: the spatial error model and spatial lag model. The models were estimated, verified and the best one was indicated.

Keywords

PL

Autokorelacja przestrzenna reszt; Charakterystyki rynku pracy; Modelowanie przestrzenne

EN

Labor market characteristics; Spatial autocorrelation of residuals; Spatial modeling

• Publisher: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Journal: Studia Ekonomiczne
• Year: 2016
• Volume: 265
• Pages: 69-79

Contributors

author

Ewa Pośpiech

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Wydział Zarządzania. Katedra Matematyki

References

• Anselin L. (2006), Spatial Analysis with GeoDa. 4. Spatial Regression, University of Illinois, Urbana-Champaign.
• Cliff A. & Ord J.K. (1970), Spatial Autocorrelation: A Review of Existing and New Measures with Applications, “Economic Geography”, Vol. 24.
• Kopczewska K. (2011), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran, CeDeWu, Warszawa.
• Kopczewska K., Kopczewski T. i Wójcik P. (2013), Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, Warszawa.
• Mastalerz-Kodzis A. i Pośpiech E. (2015), Autokorelacja przestrzenna wybranych charakterystyk społeczno-ekonomicznych, „Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych”, T. XVI, nr 4.
• Mastalerz-Kodzis, A. i Pośpiech, E. (2015), Spatial and Temporal Analysis of Labor Market Characteristics, “Folia Oeconomica Stetinensia” (na etapie recenzji).
• Pietrzykowski R. (2011), Wykorzystanie metod statystycznej analizy przestrzennej w badaniach ekonomicznych, „Roczniki Ekonomiczne Kujawsko- Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy”, nr 4.
• Pośpiech E. (2015), Analiza przestrzenna bezrobocia w Polsce, „Studia Ekonomiczne”, nr 227, s. 59-74.
• Suchecki B., red. (2010), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, C.H. Beck, Warszawa.
• Tobler W. (1970), A Computer Model Simulating Urban Growth in Detroit Region , „Economic Geography”, No. 46(2).
• [www 1] http:// http://stat.gov.pl/bdl (dostęp: 7.09.2015).

Identifiers

ISSN

2083-8611