Search results

1

Regional differentiation of human capital – analysis based on the Mincer wage equation

100%

Mowczan D.

Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

|

2022

|

issue 69

39-50

PL

Głównym celem niniejszego artykułu była próba oceny zróżnicowania kapitału ludzkiego na poziomie polskich regionów (województwa, poziom NUTS-2). W tym celu wykorzystano nieidentyfikowalne dane jednostkowe pochodzące z badania przeprowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny dotyczącego struktury wynagrodzeń w październiku 2016 roku (Z-12), dane pochodzące z badania aktywności ekonomicznej ludności (BAEL) oraz dane o oczekiwanej długości życia kobiet oraz mężczyzn. Mikrodane GUS z badania Z-12 posłużyły do oszacowania parametrów rozszerzonej regresji płac typu Mincera, osobno dla każdego województwa. W kolejnym kroku oszacowania te zostały wykorzystane jako wagi do obliczenia indeksu kapitału ludzkiego uwzględniającego stan zdrowia, poziom wykształcenia oraz doświadczenie zawodowe pracowników. Wartości wspomnianej miary oszacowano dla lat 2016 oraz 2019 (przyjęto założenie o stałości wag w krótkim czasie). Przeprowadzona analiza pozwoliła na ustalenie, które regiony cechują się najwyższym, a które najniższym poziomem kapitału ludzkiego. Zdecydowanie najwyższy poziom kapitału ludzkiego odnotowano w województwach mazowieckim, pomorskim oraz małopolskim. Do województw o najniższym poziomie rozważanej miary zaliczono lubuskie, warmińsko-mazurskie, podlaskie, podkarpackie oraz łódzkie. Porównując wartości indeksu kapitału ludzkiego pomiędzy latami 2016 oraz 2019 można stwierdzić, że regiony o najniższej wartości tej miary cechowały się również niższą jej dynamiką (wyjątek stanowiło województwo lubelskie). Taki stan rzeczy będzie prawdopodobnie sprzyjał dywergencji kapitał ludzkiego pomiędzy regionami. Przełożyć się to może tym samym na utrzymywanie się (bądź pogłębianie) różnic w poziomach rozwoju tych województw, względem regionów lepiej rozwiniętych.

EN

The main objective of this paper was an attempt to assess the differentiation of human capital at the level of Polish regions (voivodeships, NUTS-2 level). For this purpose, we used unidentifiable unit data from a survey the Central Statistical Office conducted on the structure of wages and salaries in October 2016 (Z-12), data from the Labour Force Survey (LFS), and data on the life expectancy of women and men. The GUS microdata from the Z-12 study was used to estimate the parameters of the Mincer-type extended wage regression, separately for each voivodeship. In the next step, these estimates were used as weights to calculate the human capital index, taking into account the health condition, education, and professional experience of employees. The values of the aforementioned measure were estimated for 2016 and 2019 (the assumption of weight stability over a short time period was made). The analysis conducted made it possible to determine which regions are characterised by the highest and lowest levels of human capital. The highest levels of human capital were found in Mazowieckie, Pomorskie, and Małopolskie. The voivodeships with the lowest level of the considered measures were Lubuskie, Warmińsko-Mazurskie, Podlaskie, Podkarpackie, and Łódzkie. When comparing the values of the human capital index between 2016 and 2019, it can be concluded that the regions with the lowest value of this measure were also characterised by lower dynamics (the only exception was Lubelskie). Such a situation will probably favor the divergence of human capital between regions. This may, therefore, translate into the persistence (or deepening) of differences in the levels of development of these voivodeships, compared to more developed regions.

2

Prawo Okuna – weryfikacja z wykorzystaniem panelowego modelu VAR dla polskich województw

100%

Mowczan D.

Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

|

2023

|

issue 74

53-67

EN

The aim of the article is to present the results of the author’s own research on the relation known in economics as ‘Okun’s law’. A data panel for 16 Polish voivodeships in the years 1995–2019 was used. A panel vector autoregression (PVAR) model was used as a research tool, which captured, for example, the dynamic nature of the modelled relationship. The generalised method of moments (GMM) was used to estimate the parameters of the model. Then, the orthogonal impulse response functions (IRF) were estimated using the Cholesky decomposition. The decomposition of forecast error in the 10-year horizon was also presented. Okun’s law assumes a negative relationship between changes in the unemployment rate and the rate of real economic growth. It was originally observed empirically by A. Okun in 1962. The original exchange coefficient was approx. 0.3. This means that each additional percentage of GNP is associated with a decrease in the unemployment rate by approx. 0.3 p.p. The estimates of the impulse response functions presented in the article show the statistical significance of the impact of shocks coming from individual variables. A positive impulse coming from the real GDP growth rate resulted in a decrease in the change of the unemployment rate (and vice versa) compared to the base path. A relatively slow decay of shocks in the model can also be observed. Decomposition of the forecast error shows that approx. 31% of the variability of the changes of the unemployment rate can be explained by the real GDP growth rate. In turn, changes in the unemployment rate are able to explain only about 6% of future rates of real economic growth.

PL

Celem artykułu było przedstawienie wyników badań własnych nad relacją znaną w ekonomii pod nazwą „prawo Okuna”. Wykorzystano panel danych dla 16 województw Polski w latach 1995–2019. Jako narzędzie badawcze zastosowano panelowy model autoregresji wektorowej (PVAR), co pozwoliło chociażby na uchwycenie dynamicznego charakteru modelowanej relacji. Do estymacji parametrów modelu wykorzystano uogólnioną metodę momentów (GMM). Następnie oszacowane zostały ortogonalne funkcje reakcji na impuls (IRF) przy wykorzystaniu dekompozycji Choleskiego. Dokonano także dekompozycji błędu prognozy w 10-letnim horyzoncie. Prawo Okuna zakłada negatywną zależność pomiędzy zmianami stopy bezrobocia a stopą realnego wzrostu gospodarczego. Pierwotnie zostało ono empirycznie zaobserwowane przez A. Okuna w 1962 roku. Oryginalny współczynnik wymiany wynosił ok. 0,3. Oznacza to, że każdy dodatkowy procent PNB powiązany jest ze spadkiem stopy bezrobocia o ok. 0,3 p.p. Zaprezentowane w artykule oszacowania funkcji reakcji na impuls wskazały na istotność statystyczną wpływu szoków pochodzących od poszczególnych zmiennych. Pozytywny impuls pochodzący od strony stopy wzrostu realnego PKB powodował obniżenie się zmiany stopy bezrobocia (i na odwrót) w porównaniu do ścieżki bazowej. Zaobserwowano również stosunkowo powolne wygaszanie się szoków w modelu. Dekompozycja błędu prognozy wykazała, że ok. 31% zmienności przyrostu stopy bezrobocia może zostać wyjaśnione za pomocą stopy wzrostu realnego PKB. Z kolei zmiany stopy bezrobocia zdołały wyjaśnić jedynie ok. 6% przyszłych stóp realnego wzrostu gospodarczego.

3

Związek zróżnicowania płac z produktywnością w ujęciu terytorialnym

63%

Mowczan D., Sztaudynger J. J.

Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics

|

2022

|

vol. 312

|

issue 4

60-73

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.

Refine search results

2 Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

1 Gospodarka Narodowa. The Polish Journal of Economics

3 Mowczan D.

1 Sztaudynger J. J.

1 2023

2 2022

Regional differentiation of human capital – analysis based on the Mincer wage equation

Prawo Okuna – weryfikacja z wykorzystaniem panelowego modelu VAR dla polskich województw

Związek zróżnicowania płac z produktywnością w ujęciu terytorialnym