Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 3

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  zróżnicowanie płac
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
This paper examines the gender wage gap in Polish public higher education institutions. The analysis is based on the unique web-survey data in which information about level of the salary and characteristics of the employees has been gathered. The study involves wage regression analyses in which among additional employed covariates have been: gender, experience, academic rank, type of the institution (e.g university versus economic school) and productivity. The productivity is measured in terms of the publication record. Results of the study confirm that on average women earn less than men, but this is mostly due to the differences in academic ranks, and not a consequence of wage discrimination per se. Additionally, it was shown that the variable related to productivity is not among the important determinants of one's salary. This lack of relationship between research productivity and individual academics' salaries questions the way research is assessed, and can be considered demotivating in terms of careers in Polish academia.
EN
The article attempts to determine the optimal wage differentiation in Poland’s 16 regions from 1999 to 2015. In our study, optimality is a maximum level of total factor productivity. Wage differentiation was measured by the Gini coefficient. Two hypotheses were tested and confirmed: (1) the relationship between wage differentiation and TFP is described by the parabolic function with a maximum; (2) parabolic functions differ from each other, with different optimal differentiations for each region. In this article, we try to answer the question of how the optimal wage differentiation should be estimated. Is it better to group regions with a hypothetically similar optimal wage differentiation? Or is it better to use a standardised variable approach? We conclude that it is better to use a standardised variable. It seems that this finding has a universal significance. It will make it possible to resolve disputes about whether the relationship between the differentiation of wages (or income) and the level or dynamics of economic efficiency is negative or positive. It will also help explain why many studies do not confirm the link between wage (income) differentiation and economic efficiency. In our opinion, the contradictory, and sometimes inconsistent, results are due to the use of an overly simplified model – one that omits the two confirmed hypotheses.
PL
W artykule podjęto próbę wyznaczenia optymalnego zróżnicowania płac w 16 województwach w latach 1999–2015. Optymalność to w niniejszym badaniu maksymalny poziom łącznej produktywności czynników produkcji (total factor productivity – TFP). Zróżnicowanie płac było mierzone współczynnikiem Giniego. Postawiono i potwierdzono dwie hipotezy: 1) relację zróżnicowania płac i TFP opisuje funkcja paraboliczna z maksimum; 2) funkcje paraboliczne różnią się – w województwach występują różne optymalne zróżnicowania płac. W artykule próbujemy odpowiedzieć na pytania: Jak wyznaczyć optymalne zróżnicowania płac? Czy lepiej pogrupować województwa o hipotetycznie podobnym optymalnym zróżnicowaniu płac, czy też lepiej zastosować wystandaryzowaną zmienną opisującą zróżnicowanie płac? Konkluzja brzmi: lepiej zastosować zmienną wystandaryzowaną. Jak się wydaje, wniosek ten jest uniwersalny. Pozwoli rozstrzygnąć spory odnośnie do tego, czy oddziaływanie zróżnicowania płac (lub dochodów) na poziom albo wzrost efektywności gospodarczej ma charakter negatywny, czy też pozytywny. Wyjaśni też, dlaczego wiele badań nie potwierdza występowania związku pomiędzy zróżnicowaniem płac (lub dochodów) a efektywnością gospodarczą. Przyczyną sprzeczności wyników, a czasem ich niekonkluzywności, jest, naszym zdaniem, zbyt uproszczona postać modelu – pomijająca dwie wyżej wskazane potwierdzone hipotezy.
PL
W artykule przedstawiono oszacowania miar nierówności płac w polskich województwach w 2014 roku wraz z krótką ich analizą. Do badań wykorzystano nieidentyfikowalne dane jednostkowe GUS dotyczące płacy brutto i pochodzące z badania Struktury wynagrodzeń według zawodów w październiku 2014 roku. Jako narzędzie analizy wykorzystano koncepcje krzywej Lorenza oraz uogólnionej krzywej Lorenza. Analizę uzupełniono o oszacowania popularnych miar nierówności – w tym o współczynnik Giniego oraz współczynnik Atkinsona, a także skróconej funkcji dobrobytu (indeks Sena). Dodatkowo przedstawiono też prostą dekompozycję ze względu na współczynnik Giniego. Analiza z wykorzystaniem krzywych Lorenza wykazała, że w pewnych przypadkach krzywe te przecinają się wzajemnie. Uniemożliwia to proste wnioskowanie o porządku tych rozkładów i jest często spotykanym problemem w badaniach empirycznych. Jak się jednak okazuje porządki generowane przez współczynnik Giniego, współczynnik Atkinsona oraz indeks Sena są relatywnie zgodne. Do regionów o zdecydowanie najwyższym poziomie nierówności płac można zaliczyć m.in. województwo mazowieckie, dolnośląskie, śląskie, pomorskie i małopolskie.
EN
The paper presents estimates of wage inequality measures in Polish voivodships in 2014 with a brief analysis of them. Unidentified unit data of the Central Statistical Office regarding gross earnings and collected for the survey of Structure of wages and salaries by occupations in October 2014 were used for the research. The concepts of the Lorenz curve and the generalized Lorenz curve were used as the analysis tool. The analysis was supplemented with estimates of popular inequality measures – including the Gini coefficient and the Atkinson coefficient as well as the social welfare function (Sen index). In addition, a simple de-composition was also presented due to the Gini coefficient. Analysis with use of the Lorenz curves showed that in some cases these curves intersect each other. This makes it impossible to simply draw conclusions about the order of these distributions and is a frequently encountered problem in empirical research. As it turns out, the rankings generated by the Gini coefficient, the Atkinson coefficient and the Sen index are relatively consistent. The regions with the highest level of earnings inequalities includes among others: mazowieckie, dolnośląskie, śląskie, pomorskie and małopolskie.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.