Search results

1

Regional household poverty and mobility analysis – a transition probability approach

100%

Mowczan D.

Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

|

2020

|

issue 63

286-302

EN

The main objective of this paper was to estimate and analyse transition-probability matrices for all 16 of Poland’s NUTS-2 level regions (voivodeship level). The analysis is conducted in terms of the transitions among six expenditure classes (per capita and per equivalent unit), focusing on poverty classes. The period of analysis was two years: 2015 and 2016. The basic aim was to identify both those regions in which the probability of staying in poverty was the highest and the general level of mobility among expenditure classes. The study uses a two-year panel sub-sample of unidentified unit data from the Central Statistical Office (CSO), specifically the data concerning household budget surveys. To account for differences in household size and demographic structure, the study used expenditures per capita and expenditures per equivalent unit simultaneously. To estimate the elements of the transition matrices, a classic maximum-likelihood estimator was used. The analysis used Shorrocks’ and Bartholomew’s mobility indices to assess the general mobility level and the Gini index to assess the inequality level. The results show that the one-year probability of staying in the same poverty class varies among regions and is lower for expenditures per equivalent units. The highest probabilities were identified in Podkarpackie (expenditures per capita) and Opolskie (expenditures per equivalent unit), and the lowest probabilities in Kujawsko-Pomorskie (expenditures per capita) and Małopolskie (expenditures per equivalent unit). The highest level of general mobility was noted in Małopolskie, for both categories of expenditures.

PL

Głównym celem niniejszego artykułu była próba estymacji i analizy macierzy prawdopodobieństw przejścia, określonej dla wszystkich szesnastu regionów Polski (województwa, poziom NUTS-2). Analiza została przeprowadzona pod kątem przejść pomiędzy sześcioma klasami wydatków (w ujęciu per capita oraz na jednostkę ekwiwalentną), ze szczególnym uwzględnieniem sfery ubóstwa. Okres analizy obejmował dwa lata: rok 2015 oraz 2016. Podstawowe pytanie dotyczyło tego, w których regionach prawdopodobieństwo pozostawania w biedzie jest największe oraz jaki jest ogólny poziom mobilności pomiędzy klasami wydatków. Do badania została wykorzystana dwuletnia podpróba panelowa oparta o nieidentyfikowalne dane jednostkowe Głównego Urzędu Statystycznego, pochodzące z badania budżetów gospodarstw domowych. W badaniu wykorzystano zarówno wydatki per capita, jak i wydatki na jednostkę ekwiwalentną, aby wziąć pod uwagę różnice w wielkości i strukturze demograficznej gospodarstw domowych. Elementy macierzy przejścia były szacowane za pomocą klasycznego estymatora największej wiarygodności. Analiza została uzupełniona ogólną oceną mobilności za pomocą indeksów mobilności Shorrocksa i Bartholomewa oraz oceną poziomu nierówności wydatków za pomocą indeksu Giniego. Wyniki pokazały, że roczne prawdopodobieństwa pozostawania w biedzie różnią się w zależności od regionu i są mniejsze dla wydatków na jednostkę ekwiwalentną. Największe prawdopodobieństwo zaobserwowano dla województwa podkarpackiego (wydatki per capita) oraz opolskiego (wydatki na jednostkę ekwiwalentną). Najniższym prawdopodobieństwem odznaczało się województwo kujawsko-pomorskie (wydatki per capita) oraz małopolskie (wydatki na jednostkę ekwiwalentną). Najwyższym ogólnym poziomem mobilności charakteryzowało się województwo małopolskie (dla obu kategorii wydatków).

2

Zróżnicowanie kapitału ludzkiego w Polsce w ujęciu regionalnym – analiza z wykorzystaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej

100%

Mowczan D.

Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

|

2017

|

vol. 51

316-328

PL

W artykule przedstawiono wyniki analiz dotyczących oceny zróżnicowania poziomu kapitału ludzkiego w polskich województwach. Wykorzystano metody wielowymiarowej analizy porównawczej, takie jak diagram Czekanowskiego oraz mierniki syntetyczne budowane w oparciu o metrykę euklidesową oraz uogólnioną miarę odległości (GDM). Podczas doboru mierników kapitał ludzki potraktowano wieloaspektowo, uwzględniając m.in. takie obszary, jak jakość pracujących, przedsiębiorczość, jakość edukacji i badań naukowych, stan zdrowia czy niedopasowania strukturalne. Analizę przeprowadzono nie tylko dla wartości uśrednionych z okresu 2004–2014, ale również w ujęciu dynamicznym, przedstawiając rankingi dla poszczególnych lat. Wyniki badań wskazują na występowanie pewnego zróżnicowania w poziomie kapitału ludzkiego pomiędzy regionami. Na podstawie diagramu Czekanowskiego udało się wyróżnić pięć grup regionów podobnych pod względem jakości kapitału ludzkiego. Jak się wydaje, największe zróżnicowanie występuje wśród regionów najlepiej rozwiniętych pod względem analizowanego zjawiska. Dodatkowo potwierdzono utrzymujący się dystans pomiędzy stołecznym województwem a resztą regionów. Analiza uporządkowania województw w czasie wykazała relatywną stabilność rankingów. Pomimo tego wydaje się, że różnice pomiędzy regionami o największym i najmniejszym poziomie kapitału ludzkiego mają tenden cję do powiększania się. Słowa kluczowe: analizy regionalne, kapitał ludzki, diagram Czekanowskiego

EN

The paper presents the results of analyzes concerning the assessment of disparities in human capital level in the Polish regions. Methods of multidimensional comparative analysis has been used such as a Czekanowski diagram and synthetic measure, built on the basis of Euclidean metrics and generalised distance measure (GDM). When selecting indicators, human capital was treated as a multifaceted phenomenon that includes such areas as: quality of workers, entrepreneurship, quality of education and research, health and structural mismatches. The analysis was performed not only for average values of the period 2004–2014, but also in dynamic way, that includes rankings for each year. The results indicate the presence of a variation in the level of human capital between regions. Based on the Czekanowski diagram, five groups of regions that are similar in terms of the quality of human can be distinguish. It seems that the greatest diversity is among the most developed regions in terms of the analyzed phenomenon. In addition, the persistent gap between the capital city region and the rest of the regions was confirmed. Analysis of order of regions through time showed a relative stability of the rankings. Despite this, it seems that the differences between the regions with the highest and lowest levels of human capital tend to spread.

3

Optymalny poziom zróżnicowania płac w polskich województwach a wzrost gospodarczy

100%

Mowczan D.

Studia Prawno-Ekonomiczne

|

2015

|

vol. XCVII

303-323

PL

W artykule poruszony został problem wyznaczania optymalnego poziomu nierówności płacowych w ujęciu regionalnym. Zaprezentowano koncepcję parabolicznego wpływu nierówności dochodowych na wzrost gospodarczy. W dalszej kolejności autor przedstawił kształtowanie się dysproporcji płacowych mierzonych współczynnikiem koncentracji Lorenza w polskich województwach w latach 2000–2010. Podjęta została również próba oszacowania wpływu tych dysproporcji na wzrost gospodarczy przy wykorzystaniu modelu ekonometrycznego. Analizy potwierdzają opisywaną relację jedynie w części. Optymalny poziom nierówności płacowych został wiarygodnie oszacowany dla pięciu polskich województw.

EN

The paper looks at the problem of optimal level of wage disparities in regional terms. First, the concept of parabolic effect of income inequalities on economic growth is presented. Author shows wage inequalities measured by Lorenz concentration ratio in Polish regions (NUTS 2) in 2000–2010. Then he tries to evaluate the influence of that disparities on economic growth using econometric model. The analysis provides only partial confirmation of above relation. Optimal level of wage inequalities, in regional term, was reliably assessed only for 5 Polish regions (NUTS 2).

4

Zróżnicowanie płac w polskich województwach – analiza z wykorzystaniem popularnych miar nierówności

100%

Mowczan D.

Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

|

2018

|

vol. 55

348-361

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.

Refine search results

3 Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy

1 Studia Prawno-Ekonomiczne

4 Mowczan D.

1 2020

1 2018

1 2017

1 2015

Regional household poverty and mobility analysis – a transition probability approach

Zróżnicowanie kapitału ludzkiego w Polsce w ujęciu regionalnym – analiza z wykorzystaniem metod wielowymiarowej analizy porównawczej

Optymalny poziom zróżnicowania płac w polskich województwach a wzrost gospodarczy

Zróżnicowanie płac w polskich województwach – analiza z wykorzystaniem popularnych miar nierówności