Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci

Transkrypt

1 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci Łukasz Wawrowski Katedra Statystyki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

2 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 2 / 23 Plan prezentacji 1. Wstęp 2. Ubóstwo w Polsce według płci 3. Statystyka małych obszarów 4. Rezultaty 5. Wnioski i podsumowanie 2 / 23

3 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 3 / 23 Wstęp Cel i hipoteza Cel Estymacja pośrednia stopy ubóstwa w województwach Polski z uwzględnienim podziału na płeć. Hipoteza Estymacja pośrednia umożliwia uzyskanie bardziej precyzyjnego oszacowania zasięgu ubóstwa na poziomie województw w Polsce w podziale na płeć niż estymacja bezpośrednia. 3 / 23

4 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 4 / 23 Ubóstwo w Polsce według płci Przegląd literatury Households headed by women are poorer than those headed by man. (Haughton, J., Khandker, R.S., 2009, Handbook of Poverty and Inequality, World Bank) Given the economic disadvantages facing women, female-headed households are expected to have a higher poverty rate on average than male-headed households. However, in reality, the determinants of the poverty risks that women face are more complex. (Heintz, J., 2006, Globalization, economic policy and employment: Poverty and gender implications, International Labour Organization) 4 / 23

5 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 5 / 23 Ubóstwo w Polsce według płci Głowa gospodarstwa domowego Osoba, która całkowicie lub w przeważającej części dostarcza środków utrzymania danemu gospodarstwu domowemu. Jeżeli dwie lub więcej osób dostarczają środków utrzymania w jednakowym stopniu, za głowę gospodarstwa domowego uznaje się tę osobę, która tymi środkami rozporządza. (Ustawa z dnia 2 grudnia 1999 r. o narodowym spisie powszechnym ludności i mieszkań w 2002 r.) Female-headed householder families, no husband present, who have related children under 18 years of age (NCLR analysis of data from the U.S. Census Bureau, Census 2000 Summary File 3 (SF3)) 5 / 23

6 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 6 / 23 Ubóstwo w Polsce według płci Przegląd literatury Dane statystyczne dotyczące gospodarstw domowych, które zazwyczaj stanowią podstawę analiz ubóstwa, nie uwzględniają zróżnicowania sytuacji poszczególnych członków rodzin. (UNDP, 2007, Polityka równości płci: Polska raport, Warszawa.) 6 / 23

7 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 7 / 23 Ubóstwo w Polsce według płci Stopa ubóstwa w Polsce według płci Rysunek: Oszacowania bezpośrednie stopy ubóstwa w Polsce według płci w latach Źródło: opracowanie własne na podstawie badania EU-SILC 7 / 23

8 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 8 / 23 Ubóstwo w Polsce według płci Stopa ubóstwa w Polsce według typu gospodarstwa Rysunek: Oszacowania bezpośrednie stopy ubóstwa w Polsce według typu gospodarstwa domowego w latach Źródło: opracowanie własne na podstawie badania EU-SILC 8 / 23

9 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 9 / 23 Statystyka małych obszarów Definicje Statystyka małych obszarów Grupa metod pozwalających na estymację parametrów przy małej liczebności próby z wykorzystaniem wszelkich dostępnych źródeł informacji. Mały obszar (Rao, 2003) Domena (np. przekrój społeczno-demograficzny lub obszar geograficzy), w której wielkość próby jest niewystarczająca, aby z wykorzystaniem estymatora bezpośredniego otrzymać oszacowanie charakteryzujące się odpowiednią precyzją. 9 / 23

10 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 10 / 23 Statystyka małych obszarów Estymacja bezpośrednia Estymacja oparta o schemat losowania Nie zakłada istnienia efektów losowych dla domen Nie zakłada skorelowania zmiennych y k, y l Wariancja rośnie wraz ze spadkiem wielkości próby n d Brak oszacowań dla domen niereprezentowanych w próbie n d = 0 ndt ŷ dir i=1 dt = y idtw idt ndt i=1 w idt gdzie d = 1, 2,..., D i t = 1, 2,..., T. (1) 10 / 23

11 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 11 / 23 Statystyka małych obszarów Wielowymiarowy dynamiczny Rao-Yu uzględnia skorelowanie zmiennych y k, y l, występowanie trendu w danych także jest brane pod uwagę, zakłada stacjonarność szeregu czasowego, istnienie dwóch efektów losowych: dla domeny oraz czasu EBLUP RY ŷ dt = x ˆβ+(ˆσ dt 11 2 T +ˆσ 2γ 2 t)(σ d +ˆσ 1Γ+ˆσ 2 2J 2 T ) 1 (y d X d β) (2) gdzie d = 1, 2,..., D i t = 1, 2,..., T. 11 / 23

12 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 12 / 23 Rezultaty Sposób estymacji stopy ubóstwa na podstawie EU-SILC Rysunek: Algorytm klasyfikacji gospodarstw ubogich w badaniu EU-SILC Źródło: opracowanie własne 12 / 23

13 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 13 / 23 Rezultaty Sposób estymacji stopy ubóstwa na podstawie EU-SILC Rysunek: Przykładowy zbiór wynikowy Źródło: opracowanie własne 13 / 23

14 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 14 / 23 Rezultaty Rozkład liczebności próby Rysunek: Rozkład próby gospodarstw jednoosobowych w podregionach Polsce w podziale na płeć w roku 2011 Źródło: opracowanie własne na podstawie EU-SILC / 23

15 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 15 / 23 Rezultaty Rozkład liczby reprezentantów Rysunek: Rozkład reprezentantów ubogich gospodarstw jednoosobowych w podregionach Polsce w podziale na płeć w roku 2011 Źródło: opracowanie własne na podstawie EU-SILC / 23

16 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 16 / 23 Rezultaty Model Zmienna β błąd std. (Wyraz wolny) kob. 0,1759 0,0711 Stopa bezr. długo. kob. 0,6154 0,5369 Przeciętne wyn. brutto 0,0000 0,0000 (Wyraz wolny) mez. 0,3527 0,0607 Stopa bezr. długo. męż. 0,7403 0,6739 Przeciętne wyn. brutto 0,0000 0,0000 Współczynnik korelacji pomiędzy zmiennymi objaśnianymi: ρ = 0, 62. Współczynnik korelacji pomiędzy danymi z kolejnych okresów: ρ = 0, / 23

17 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 17 / 23 Rezultaty Stopa ubóstwa według typu gospodarstwa Rysunek: Porównanie oszacowań stopy ubóstwa w jednoosobowych gospodarstwach kobiet w województwach Polski w latach Źródło: opracowanie własne na podstawie EU-SILC i BDL 17 / 23

18 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 18 / 23 Rezultaty Stopa ubóstwa według typu gospodarstwa Rysunek: Porównanie oszacowań stopy ubóstwa w jednoosobowych gospodarstwach mężczyzn w województwach Polski w latach Źródło: opracowanie własne na podstawie EU-SILC i BDL 18 / 23

19 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 19 / 23 Rezultaty Względne błędy oszacowań stopy ubóstwa Rysunek: Porównanie rozkładów względnych błędów oszacowań stopy ubóstwa w jednoosobowych gospodarstwach kobiet i mężczyzn Źródło: opracowanie własne na podstawie EU-SILC i BDL 19 / 23

20 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 20 / 23 Rezultaty Stopa ubóstwa w województwach porównanie Rysunek: Porównanie oszacowań stopy ubóstwa w jednoosobowych gospodarstwach kobiet i mężczyzn Źródło: opracowanie własne na podstawie EU-SILC i BDL 20 / 23

21 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 21 / 23 Wnioski i podsumowanie Podsumowanie pomiar ubóstwa według płci jest kwestią problemową zmiennych pomocnicznych dla wszystkich analizowanych lat w podziele płci jest niewiele jednoosobowe gospodarstwa kobiet charakteryzują się niższą stopą ubóstwa aniżeli gospodarstwa mężczyzn w latach różnice poziomów pomiędzy gospodarstwami mężczyzn i kobiet maleją przeprowadzona analiza stanowi pierwszy etap badania możliwości estymacji stopy ubóstwa według płci 21 / 23

22 Zróżnicowanie poziomu ubóstwa w Polsce z uwzględnieniem płci 22 / 23 Wnioski i podsumowanie Bibliografia Fay, R.E. i Herriot, R.A., (1979), Estimation of income from small places: An application of James-Stein procedures to census data, Journal of the American Statistical Association 74, Fay, R.E. i Diallo, M. (2015), sae2: Small Area Estimation: Time-series Models. Rao, J.N.K., (2003), Small area estimation, Wiley & Sons, New Jersey. Rao, J.N.K. i Yu, M., (1994), Small area estimation by combining time series and cross-sectional data, Canadian Journal of Statistics 22, / 23

23 Dziękuję za uwagę