Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania przedsiębiorstwem

Maria Balcerowicz-Szkutnik * Elżbieta Sojka ** Włodzimierz Szkutnik *** Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania przedsiębiorstwem Wstęp Zarządzanie przedsiębiorstwem rozumiane w najprostszej formie jako zbiór procesów, zasad, praw oraz instytucji wpływających na to jak przedsiębiorstwo jest zarządzane, kierowane i kontrolowane nie może pominąć najważniejszego elementu tego przedsiębiorstwa, czyli człowieka. Zachwianie relatywnej stabilności na rynku pracy zdecydowanie osłabia bezpieczeństwo prawidłowego funkcjonowania gospodarki, a tym samym jej elementów, czyli przedsiębiorstw. Właściwa ocena kondycji rynku pracy zarówno w zakresie regionalnym, jak i globalnym stanowić może element oceny ryzyka w zarządzaniu przedsiębiorstwem, zwiększać jego konkurencyjność i zdolność do przetrwania w aktualnych realiach gospodarczych i finansowych. Analizy rynku pracy obejmują zarówno wielkość i strukturę zasobów pracy, czyli stronę podażową rynku pracy, jak i zgodność tej struktury z oczekiwaniami w gospodarce, czyli stronę popytową. Podaż w tym przypadku oznacza zasoby pracy równoważne z potencjałem ludności w wieku produkcyjnym, a popyt to oferty pracy kierowane przez pracodawców do potencjalnych pracowników. Istniejąca rozbieżność pomiędzy stroną popytową i podażową stanowi ryzyko w zarządzaniu przedsiębiorstwem i gospodarką w wymiarze nie tylko ekonomicznym, ale również społecznym i nawet politycznym. * Prof. UE, dr hab., Katedra Rynku Pracy, Wydział Ekonomii, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, e-mail: maria.balcerowicz-szkutnik@ue. katowice.pl, ul. Bogucicka 14, 40-226 Katowice ** Prof. UE, dr hab., Katedra Metod Statystyczno-Matematycznych w Ekonomii, Wydział Ekonomii, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, e-mail: elzbieta.sojka@ue.katowice.pl, ul. Bogucicka 14, 40-226 Katowice *** Prof. zw. dr hab., Katedra Metod Statystyczno-Matematycz-nych w Ekonomii, Wydział Ekonomii, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, e-mail: wlodzimierz.szkutnik@ue.katowice.pl, ul. Bogucicka 14, 40-226 Katowice

36 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik W zarządzaniu przedsiębiorstwem ważne są nie tylko własne zasoby pracy, ale także te, które mają konkurujące na rynku przedsiębiorstwa. Wpływa to na tworzenie się w przedsiębiorstwie wzorców zatrudnienia dających przedsiębiorstwom szansę na sprostanie wymaganiom rynku. Kompatybilna z otoczeniem struktura wpływa na kształtowanie właściwych relacji wewnętrznych i na postrzeganie przedsiębiorstwa przez otoczenie zewnętrzne. Ponadto w zależności od charakteru rodzaju produkcji (usługi, przemysł) istotny w tej strukturze jest segment zatrudnionych o predyspozycjach wpływających na wizerunek firmy, tzn. ta grupa pracowników, która ma bezpośredni kontakt z nabywcą produktu. Badania struktury zatrudnienia w przedsiębiorstwie w tym kontekście, jakkolwiek ważne w procesie zarządzania, nie stanowią ze względu na ich specyfikę problematyki niniejszego artykułu. Istotne w analizie bezrobocia są zróżnicowania występujące na rynkach pracy, co jest przejawem braku równowagi pomiędzy podażową i popytową stroną rynku pracy. Widoczne to jest w strukturach bezrobocia, dlatego współczesne badania rynku pracy powinny obejmować również wnikliwą analizę strukturalną osób bez pracy lub jej poszukujących. Czynnikami rozważanymi przy szczegółowych analizach rynku pracy powinna być płeć i wiek potencjalnego pracownika. Powszechnie wiadomo, że sytuacja kobiet na rynku pracy jest gorsza niż sytuacja mężczyzn, a bezrobocie dotyka głównie ludzi młodych do 24 roku życia. Warto również zwrócić uwagę na problem zatrudniania osób w wieku 55+, szczególnie w warunkach podwyższonego wieku emerytalnego. Istotną cechą, która w znacznym stopniu decyduje o sytuacji i szansach osób bezrobotnych na rynku pracy jest wykształcenie. Niższy poziom wykształcenia przekłada się na większe trudności ze znalezieniem zatrudnienia. Wśród osób bezrobotnych w Polsce największy odsetek stanowią osoby z wykształceniem co najwyżej zasadniczym zawodowym. Niepokojący jest tu jednak dość duży w ostatnim okresie wzrost odsetka bezrobotnych z wykształceniem wyższym (z 8,3% w 2008 do 11,6% w 2012 roku w skali całego kraju). Przyczyn tego zjawiska należy szukać w mało elastycznym systemie kształcenia i słabym dostosowaniu go do potrzeb zmieniającego się rynku pracy [Sojka, 2011, s. 253], albo niedostosowaniu samego rynku pracy do wchłaniania i przystosowania zawodowego ogólnie wykształconych osób o dużych predyspozycjach i zdolnościach.

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 37 Okres poszukiwania pracy jest również jednym z czynników określających sytuację na rynku pracy. Im ten okres jest dłuższy, tym mniejsze są szanse znalezienia pracy, natomiast większe są negatywne konsekwencje dla życia osobistego osoby bezrobotnej i jej rodziny. Jeżeli czas poszukiwania pracy przekracza 12 miesięcy brak zatrudnienia ma charakter bezrobocia długotrwałego. Zasadniczym celem artykułu jest przestrzenno-czasowa 1 analiza stanu i struktury bezrobocia w Polsce w ujęciu wojewódzkim. Analizie poddano zmiany w czasie podstawowych wskaźników charakteryzujących poziom bezrobocia z punktu widzenia różnych cech demograficzno-społecznych tj. płeć, wiek, wykształcenie, czas pozostawania bez pracy oraz staż pracy osób bezrobotnych. Rozważono również swoistą relację strony popytowej i podażowej na rynku pracy, czyli zbadano liczbę bezrobotnych przypadających na jedną ofertę pracy. Posłużono się interpretacjami graficznymi wartości mierników charakteryzujących poziom bezrobocia w postaci histogramów i kartogramów, a także sformułowano stosowne wnioski na ich podstawie. W drugiej części opracowania zbadano podobieństwo województw ze względu na zjawisko bezrobocia, które można opisać za pomocą wielu cech jednocześnie. Wykorzystano przy tym metody wielowymiarowej analizy porównawczej tzn. metodę Warda, metodę k-średnich oraz taksonomię wrocławską. Badanie przeprowadzono dla skrajnych lat badanego okresu tj. 2008 i 2012 2. Metody grupowania (klasyfikacji) pozwalają na podział zbioru n obiektów na rozłączne i niepuste podzbiory nazywane klasami, tak aby obiekty wchodzące w skład tych samych klasy były najbardziej podobne, natomiast obiekty należące do różnych klas najmniej podobne ze względu na badane zjawisko. Wśród metod grupowania wyróżnia się: metody hierarchiczne i niehierarchiczne [Balcerowicz-Szkutnik, Sojka, 2011, s. 94]. Metody hierarchiczne sprowadzają się do wyodrębnienia pełnej hierarchii skupień. Wyniki podziału przedstawiane są za pomocą dendrogramu. Przykładem metody hierarchicznej są metody dendrytowe, np. taksonomia wrocławska. Wyróżnia się tutaj dwie grupy technik łączenia procedury aglomeracyjne i podziału. W procedurach aglome- 1 Okres badawczy obejmuje lata 2008 2012, a wszelkie analizy prowadzone były w oparciu o dane GUS uzyskane z Banku Danych Lokalnych. 2 Wszelkie obliczenia przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu STATISTICA.

38 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik racyjnych obiekty traktuje się na początku jako odrębne skupienie, a proces klasyfikacji polega na łączeniu grup, aż do otrzymania jednej grupy obejmującej wszystkie obiekty analizowanego zbioru. Metoda Warda to jedna z aglomeracyjnych metod grupowania, którą spośród pozostałych wyróżnia wykorzystanie podejścia analizy wariancji do oszacowania odległości między skupieniami. W metodzie tej odległości między dwiema grupami obiektów nie można przedstawić wprost za pomocą odległości pomiędzy obiektami należącymi do tych grup. Dwie grupy obiektów przy tworzeniu drzewka połączeń, na dowolnym etapie, są łączone w jedną grupę, tak aby zminimalizować sumę kwadratów odchyleń wszystkich obiektów z tych dwóch grup od środka ciężkości nowej grupy, która powstanie w wyniku połączeń obu grup. Oznacza to, że na każdym etapie łączenia grup obiektów ze wszystkich możliwych do łączenia grup obiektów łączy się w jedną grupę te spośród nich, które w rezultacie tworzą grupę obiektów o najmniejszym zróżnicowaniu ze względu na opisujące zmienne. W metodach niehierarchicznych nie ma możliwości przedstawienia procesu tworzenia skupień za pomocą dendrogramu. Przykładem metody niehierarchicznej jest metoda k-średnich. Zbiór obiektów dzielony jest na k grup (skupień), a liczba k jest zwykle określana a priori. Obiekt jest przydzielony do skupienia, którego środek ciężkości leży najbliżej w sensie odległości euklidesowej. Za kryterium oceny jakości podziału zbioru obiektów na grupy przyjmuje się funkcję podziału, mającą zwykle postać sumy odległości euklidesowych od środków ciężkości właściwych im grup. Uzyskuje się podział zbioru obiektów na k grup, dla którego wewnątrzgrupowa wariancja osiąga minimum 3. Metoda taksonomii wrocławskiej polega na konstrukcji dendrytu, czyli linii łamanej rozgałęziającej się, lecz nie zawierającej łamanych zamkniętych, łączącej wszystkie obiekty należące do klasyfikowanego zbioru. Długości wiązadeł dendrytu są wyznaczane przez odległości pomiędzy odpowiednimi parami obiektów. Dendryt umożliwia nieliniowe uporządkowanie obiektów na płaszczyźnie. Za najlepsze uporządkowanie nieliniowe danego zbioru obiektów uznaje się takie uporządkowanie, dla którego dendryt ma najmniejszą długość. 3 Szczegółowy opis metod grupowania czytelnik znajdzie w pracy: [Panek, 2009].

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 39 2. Dynamika poziomu bezrobocia z uwzględnieniem podstawowych cech demograficznych i społecznych Jak wcześniej wspomniano bezrobocie, a właściwie jego rozmiary najłatwiej można zdefiniować jako przejaw braku równowagi pomiędzy podażową i popytową stroną rynku pracy. Jest to oczywiście podejście bardzo uproszczone i zapewne dyskusyjne, ale w podstawowych analizach użyteczne. Wpływ na rozmiary bezrobocia mają zarówno czynniki demograficzne, jak i społeczne. Szczegółowe analizy, których wyniki przedstawiono w artykule, zawężono do lat 2008 i 2012. Wybór wskazanych momentów czasowych był nieprzypadkowy, uznano bowiem, że w roku 2008 jako roku światowego kryzysu finansowego zmiany na rynku pracy były zdecydowanie widoczne, co potwierdziły inne badania [Balcerowicz, 2010 b]. Natomiast wybór roku 2012 podyktowany został dostępnością najbardziej aktualnych danych z zakresu rynku pracy. Rozważano również rozszerzenie analiz na rok 2004 jako rok przystąpienia Polski do struktur unijnych, ale ze względu na brak istotnych zmian na rynku pracy (gwałtowne zmiany spowodowane migracjami zarobkowymi były widoczne dopiero w kolejnych latach), w tym przypadku zrezygnowano z analizy. Stopę bezrobocia rejestrowanego stan w IV kwartale badanych lat przedstawiono na rysunku 1 w roku 2012 w stosunku do 2008 wzrosła w każdym z województw, przy czym najniższy poziom osiągnęła w woj. wielkopolskim (9,9%) a najwyższy, niemal dwukrotnie wyższy, wystąpił w woj. warmińsko mazurskim (21,6%). Równie wysoki poziom bezrobocia występował w województwie kujawsko-pomorskim (17,9%) i zachodnio-pomorskim (18,1%). Uporządkowanie według wzrastającego poziomu stopy bezrobocia nie uległo na przestrzeni lat zmianie, bo podobna kolejność widoczna była również w roku 2008. Zatem opierając się na tej zależności można uporządkować terytorialnie województwa w Polsce ze względu na wybrany wskaźnik (rysunek 2). Wyraźnie widoczne jest zagrożenie bezrobociem województw północnej Polski, a tradycyjnie centralne (wielkopolskie i mazowieckie) i południowe (opolskie i śląskie) charakteryzują się bardziej stabilną pozycją na rynku pracy.

40 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik Rysunek 1. Dynamika stopy bezrobocia rejestrowanego w % w Polsce według województw w latach 2008 i 2012 25 20 15 10 5 0 ŁÓDZKIE MAZOWIECKIE MAŁOPOLSKIE * ŚLĄSKIE * LUBELSKIE PODKARPACKIE * PODLASKI E ŚWIĘTOKRZYSKIE LUBUSKIE WIELKOPOLSKI E ZACHODNIOPOMORSKI E DOLNOŚLĄSKIE OPOLSKIE KUJAWSKO-POMORSKIE POMORSKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE 2008 2012 Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. Rysunek 2. Rozkład terytorialny stopy bezrobocia rejestrowanego w Polsce według województw w roku 2012 POMORSKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE ZACHODNIOPOMORSKIE PODLASKIE KUJAWSKO-POMORSKIE LUBUSKIE WIELKOPOLSKIE MAZOWIECKIE ŁÓDZKIE DOLNOŚLĄSKIE OPOLSKIE ŚLĄSKIE ŚWIĘTOKRZYSKIE LUBELSKIE MAŁOPOLSKIE PODKARPACKIE 9-12 12-13 13-15 15-16 16-18 18-20 20-22 Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA.

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 41 Czynnikiem o charakterze społecznym kształtującym poziom bezrobocia jest bezsprzecznie czas pozostawania bez pracy. Według klasyfikacji międzynarodowych osoby pozostające bez pracy dłużej niż rok uznaje się za długotrwale bezrobotne, a bezrobocie długoterminowe uznawane jest za jedną z najbardziej kłopotliwych jego form. Jest to szczególna forma bezrobocia, różniąca się w znacznym stopniu od pozostałych [Balcerowicz-Szkutnik, Sojka, 2010]. Można ująć to następująco: po pierwsze następuje swoista profesjonalizacja statusu bezrobotnego, czyli bezrobocie staje się w coraz większym stopniu sposobem na życie, po wtóre, aktywizacja bezrobotnych długotrwale jest trudniejsza niż przejściowo bezrobotnych. Długotrwałe bezrobocie w dużym stopniu zdeterminowane jest przez płeć. Znaczną część z tej grupy bezrobotnych stanowią kobiety, ponieważ są uważane przez pracodawców za pracowników mniej dyspozycyjnych i bardziej kłopotliwych (urlopy macierzyńskie lub wychowawcze, zwolnienia na opiekę nad chorym dzieckiem), zaś zakres dyspozycyjności zawodowej jest w przypadku kobiet węższy (pracują w mniejszej liczbie zawodów, zwłaszcza związanych z przemysłem ciężkim). Wiek i staż pracy są ze sobą skorelowane i wywierają podobny wpływ na czas pozostawania bez pracy. Wśród ludzi bezrobotnych dużą grupą są ludzie młodzi mający nie więcej niż 25 lat oraz osoby, które przekroczyły 50. rok życia. Zdecydowana większość długotrwale bezrobotnych to osoby, które wcześniej pracowały. W przeważającej części utracili oni pracę w związku z likwidacją zakładu lub stanowiska pracy. Najczęściej byli pracownikami przemysłu i budownictwa, rzadziej handlu prywatnego. Długoterminowość bezrobocia wynika z nieodpowiednich kwalifikacji lub wręcz ich braku bądź z niedopasowania kwalifikacji do wymogów rynku pracy. Skalę bezrobocia długoterminowego zbadano w oparciu o odsetek bezrobotnych poszukujących pracy dłużej niż 12 miesięcy w stosunku do ogółu bezrobotnych (rysunki 3 i. 4). Z analizy danych przedstawionych na rysunku 3 wynika, że odsetek osób pozostających bez pracy dłużej niż rok w grupie osób bezrobotnych jest znaczny i sięgał w roku 2008 od 26,88% (lubuskie) do 43,22 % (świętokrzyskie) [Balcerowicz-Szkutnik, Szkutnik, 2010].

42 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik Rysunek 3. Dynamika stopy bezrobocia długoterminowego w % w Polsce według województw w latach 2008 i 2012 50,0 0 45,0 0 40,0 0 35,0 0 30,0 0 25,0 0 20,0 0 15,0 0 10,0 0 5,0 0 0,0 0 ŁÓDZKIE MAZOWIECKIE MAŁOPOLSKI E * ŚLĄSKIE * LUB ELSKIE PODKARPACKIE * PODLASKIE ŚWIĘTO KRZYSKIE LUBUSKIE WIELKOPOLSK IE ZACHO DNIOPOMORSKIE DO LNOŚLĄSKIE OPOLSK IE KUJAWSK O-POMORSKIE POMO RSKIE W ARMIŃSKO -MA ZURSKIE 2008 2012 Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. Rysunek 4. Stopa bezrobocia długoterminowego w % w Polsce według województw w roku 2012 Pomorskie Warmińsko-Mazurskie Zachodniopomorskie Kujawsko-Pomorskie Podlaskie Lubuskie Wielkopolskie Mazowieckie Dolnośląskie Opolskie Śląskie Łódzkie Świętokrzyskie Małopolskie Lubelskie Podkarpackie Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. 28,35-30,26 30,26-32,16 32,16-34,06 34,06-35,96 35,96-37,87 37,87-39,77 39,77-41,67

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 43 W roku 2012 dostrzegalne były nieznaczne korzystne zmiany poziomu bezrobocia długoterminowego, którego najniższy poziom obserwowano również w województwie lubuskim (28,36%), a najwyższy w podkarpackim (41,67%). Wysoki poziom bezrobocia długoterminowego jest zdecydowanie niekorzystny zarówno w skali mikro-, jak i makrogospodarczej. Analiza rozkładu terytorialnego poziomu bezrobocia długoterminowego (rysunek 4) pozwala zauważyć wyraźny podział na wschodnią stronę kraju (zagrożoną bezrobociem w najwyższym stopniu) i zachodnią o poziomie bezrobocia długoterminowego występującego w mniejszej skali. Praktycznie taki podział pokrywa się z obszarami mniej i bardziej rozwiniętymi gospodarczo, gdzie bezrobocie generowane jest przez słabe zaplecze popytowej strony rynku pracy. Czynnikiem demograficznym mającym silny wpływ na poziom bezrobocia jest struktura wieku zasobów pracy. Odsetek młodych ludzi pozostających bez pracy w gronie ogółu bezrobotnych (rysunek 5) sięga ponad 25% (województwo małopolskie w roku 2008 i 2012), a najniższy odsetek zaobserwowano w województwie dolnośląskim (16,17% w roku 2012). Rysunek 5. Dynamika stopy bezrobocia w % w grupie wieku 18 24 lat w Polsce według województw w latach 2008 i 2012 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 ŁÓDZKIE MAZOWIECKIE MAŁOPOLSKI E * ŚLĄSKIE * LUBELSKIE PODKARPACKIE * PODLASKIE ŚWIĘTOKRZYSKIE LUBUSKI E WIELKOPOLSKIE ZACHODNI OPOMORSKIE DOLNOŚLĄSKIE OPOLSKIE KUJAWSKO-POMORSKIE POMORSKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE 2008 2012 Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA.

44 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik Na słabo chłonnym rynku pracy zainteresowanie możliwością zatrudnienia młodego pracownika, nie mającego doświadczenia zawodowego i z reguły bardziej podatnego na migrację zarobkową jest niewielkie, co przekłada się na wysoki poziom bezrobocia wśród osób w wieku 18 24 lat. Potencjalni pracownicy z tej grupy wiekowej stanowią zaplecze podażowej strony rynku pracy o poziomie wykształcenia (z reguły tylko teoretycznego) zapewne wyższym niż pracownicy w starszym wieku. Są oni bardziej kreatywni i dyspozycyjni, ale mają mniejszy poziom doświadczenia zawodowego, a pracodawcy nie zawsze odwołują się do wiedzy teoretycznej przedkładając nad nią doświadczenie zawodowe. Rozkład terytorialny stopy bezrobocia wśród młodzieży przedstawia rysunek 6. Rysunek 6. Stopa bezrobocia w % we grupie wieku 18 24 lata w Polsce według województw w roku 2012 Pomorskie Warmińsko-Mazurskie Zachodniopomorskie Kujawsko-Pomorskie Podlaskie Lubuskie Wielkopolskie Mazowieckie Dolnośląskie Opolskie Śląskie Łódzkie Świętokrzyskie Małopolskie Lubelskie Podkarpackie Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. 16,16-17,38 17,38-18,59 18,59-19,8 19,8-21,01 21,01-22,22 22,22-23,44 23,44-24,65 Widocznym jest, podobnie jak w przypadku bezrobocia długoterminowego swoisty podział kraju na części o większym i mniejszym stopniu zagrożenia bezrobociem wśród absolwentów. Nieco zakłócają tę proporcjonalność dane dotyczące województwa wielkopolskiego, w którym poziom bezrobocia młodzieży jest zdecydowanie wysoki (22,75%), stawiając je niemal na tym samym poziomie, co województwa o najwyższym wskaźniku bezrobocia wśród absolwentów, takie jak małopolskie (24,65%), lubelskie (22,34%) i podkarpackie (22,64%).

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 45 Obok wieku potencjalnego pracownika czynnikiem wpływającym na otrzymanie pracy jest bezsprzecznie wykształcenie. Wśród ogółu bezrobotnych zdecydowanie najmniejszy odsetek stanowią osoby z wyższym wykształceniem. Niestety niepokojący jest fakt, że w roku 2012 odsetek tych osób wśród ogółu bezrobotnych wzrósł w znacznym stopniu i w przypadku np. województwa lubuskiego i opolskiego niemal o 50%, czyli odpowiednio 50,46% i 48,64%. Na ten fakt ma zapewne wpływ wzrost współczynnika skolaryzacji w kraju i w konsekwencji pojawienie się na rynku pracy grupy młodych pracowników z wyższym wykształceniem. Proces kształcenia zdecydowanie wyprzedził możliwości rynku pracy w zapewnieniu atrakcyjnych miejsc pracy dla dobrze wykształconych pracowników. Rysunek 7 prezentuje dynamikę stopy bezrobocia w latach 2008 i 2012. Rysunek 7. Dynamika stopy bezrobocia w % według województw w grupie osób z wykształceniem wyższym w Polsce w latach 2008 i 2012 16,00 14,00 12,00 10,00 8,00 6,00 4,00 2,00 0,00 ŁÓDZKIE MAZOWI ECKIE MAŁOPOLSKIE * ŚLĄSKIE * LUBELSKIE PODKARPACKIE * PODLASKIE ŚWIĘTOKRZYSKIE LUBUSKIE WIELKOPOLSKIE ZACHODNIOPOMORSKIE DOLNOŚLĄSKIE OPOLSKIE KUJAWSKO-POMORSKIE POMORSKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE 2008 2012 Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. Jeśli rozważyć dodatkowo zróżnicowanie terytorialne poziomu bezrobocia wśród osób z wyższym wykształceniem to w całym przedziale czasowym od 2008 do 2012 roku wyraźnie widoczne są województwa, w których jest on zawyżony i te w których poziom bezrobocia

46 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik jest zawsze najniższy. Są to odpowiednio: lubelskie, świętokrzyskie i małopolskie, z drugiej strony kujawsko-pomorskie, zachodniopomorskie i lubuskie. Rysunek 8 przedstawia strukturę podziału terytorialnego w roku 2012. Brak jest widocznego, w przypadku poprzednich współczynników niemal pionowego, podziału Polski ze względu na wartości miernika. Rysunek 8. Struktura bezrobocia w % w grupie osób z wyższym wykształceniem w Polsce według województw w roku 2012 Pomorskie Warmińsko-Mazurskie Zachodniopomorskie Kujawsko-Pomorskie Podlaskie Lubuskie Wielkopolskie Mazowieckie Dolnośląskie Opolskie Śląskie Łódzkie Świętokrzyskie Małopolskie Lubelskie Podkarpackie Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. 7,8-8,87 8,87-9,93 9,93-10,99 10,99-12,05 12,05-13,11 13,11-14,17 14,17-15,23 Nie występuje również zgodność struktury podziału kraju według wykształcenia mieszkańców poszczególnych województw. Województwami, w których co roku największa liczba osób w przeliczeniu na 10 tysięcy mieszkańców kończy wyższe studia są tradycyjnie małopolskie i mazowieckie, ale jest to związane z liczbą wyższych uczelni w nich skupionych. Niezwykle trudno jest określić precyzyjnie poziom wykształcenia mieszkańców poszczególnych województw, gdyż takiej oceny można dokonać jedynie na podstawie wyników spisu powszechnego. Ostatni Spis Powszechny z roku 2011 pozwolił na ustalenie, że w poziomie wykształcenia ludności według województw widoczne jest wyraźne zróżnicowanie regionalne (rysunek 9).

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 47 Rysunek 9. Ludność w wieku 13 lat i więcej według poziomu wykształcenia i województw w 2011 roku Źródło: [Ludność, s. 109]. Największe różnice w poszczególnych województwach zaobserwować można wśród osób posiadających wykształcenie wyższe. Największy odsetek osób o tym poziomie wykształcenia odnotowano w województwie mazowieckim 23,6% i był on większy od średniego wskaźnika dla Polski aż o 6,6%. Kolejne województwa o stosunkowo wysokim odsetku osób o wykształceniu wyższym to pomorskie (17,6%) i małopolskie (17,2%). Dla porównania najniższym odsetkiem osób posiadających wykształcenie wyższe charakteryzowały się województwa: opolskie (13,6%), warmińsko-mazurskie (14,0%), kujawsko-pomorskie (14,1%) Analiza strony podażowej i popytowej rynku pracy skłania także do rozważenia liczby bezrobotnych przypadających na jedną ofertę pracy, gdyż dynamika zmian w tym zakresie pozwoli na stwierdzenie czy istnieje szansa szybkiej lub w miarę szybkiej stabilizacji rynku pracy, a tym samym ogólnej poprawy kondycji przedsiębiorstw i całej gospodarki. Rysunek 10 przedstawia te zależności w latach 2008 i 2012.

48 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik Rysunek 10. Liczba bezrobotnych zarejestrowanych przypadających na 1 ofertę pracy w latach 2008 i 2012 według województw 350 300 250 200 150 100 50 0 ŁÓDZKI E MAZOWIECKIE MAŁOPOLSKIE * ŚLĄSKIE * LUBELSKIE PODKARPACKIE * PODLASKIE ŚWIĘTOKRZYSKI E LUBUSKIE WIELKOPOLSKIE ZACHODNIOPOMORSKIE DOLNOŚLĄSKIE OPOLSKIE KUJAWSKO-POMORSKIE POMORSKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE 2008 2012 Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. Różnice dla poszczególnych obszarów wynoszą do kilkuset osób (śląskie w 2008 16 osób i warmińsko-mazurskie w 2008 roku 327 osób na 1 ofertę). W roku 2012 nastąpiły zmiany o niekorzystnym kierunku, bo prawie we wszystkich województwach (oprócz lubelskiego, podkarpackiego i warmińsko-mazurskiego) liczba osób bezrobotnych przypadających na 1 ofertę pracy zdecydowanie wzrosła i choć różnica pomiędzy najmniejszą i największą liczbą osób bezrobotnych przypadających na 1 ofertę pracy nie jest już tak duża (śląskie 46 osób i świętokrzyskie 218 osób), to jednak nastąpił wzrost, który w niektórych województwach był niemal trzykrotny (łódzkie, śląskie i pomorskie), zaś w przypadku województwa opolskiego ponad pięciokrotny. Na rysunku 11 przedstawiono rozkład terytorialny liczby bezrobotnych przypadających na 1 ofertę pracy, wzbogacając informacje o dynamikę zmian tych wartości w każdym z województw w kolejnych latach 2008 2011.

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 49 Rysunek 11. Liczba bezrobotnych zarejestrowanych przypadających na 1 ofertę pracy w roku 2012 według województw POMORSKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE ZACHODNIOPOMORSKIE PODLASKIE KUJAWSKO-POMORSKIE LUBUSKIE WIELKOPOLSKIE MAZOWIECKIE ŁÓDZKIE LUBELSKIE DOLNOŚLĄSKIE ŚWIĘTOKRZYSKIE 43-68 OPOLSKIE 68-93 ŚLĄSKIE 93-118 118-143 MAŁOPOLSKIE PODKARPACKIE 143-168 168-193 193-218 2008 2009 2010 2011 Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem pakietu STATISTICA. Widoczna niekorzystna tendencja zmian w analizowanym zakresie może oznaczać, że wzrostowi liczby bezrobotnych towarzyszy spadek ofert pracy w ogólnym sensie i ofert pracy, które odpowiadają zainteresowanym potencjalnym pracownikom ze względu na ich przygotowanie zawodowe, wykształcenie czy oczekiwania dotyczące wynagrodzenia za wykonywana pracę. 3. Podobieństwo województw ze względu na poziom bezrobocia Analiza statystyczna podstawowych mierników charakteryzujących rozkłady osób bezrobotnych w ujęciu wojewódzkim wykazała, że występuje znaczne terytorialne zróżnicowanie w tym zakresie. Stąd też w dalszej części analizy zbadano, w oparciu o dane z lat 2008 i 2012 4, podobieństwo województw ze względu na zjawisko bezrobocia, które można opisać za pomocą wielu cech jednocześnie. Wyjściowy zbiór potencjalnych zmiennych diagnostycznych obejmował 9 wskaźników określających strukturę bezrobotnych według płci, wieku, wykształce- 4 Stan na koniec roku.

50 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik nia, stażu pracy, czasu pozostawania bez pracy oraz inne mierniki zjawiska bezrobocia wymienione poniżej: X1 udział bezrobotnych mężczyzn w ogólnej liczbie bezrobotnych, X2 udział bezrobotnych w wieku 18 24 lata w ogólnej liczbie bezrobotnych, X3 udział bezrobotnych w wieku 55+ w ogólnej liczbie bezrobotnych, X4 udział bezrobotnych z wykształceniem wyższym w ogólnej liczbie bezrobotnych, X5 udział długotrwale bezrobotnych w ogólnej liczbie bezrobotnych, X6 udział bezrobotnych bez stażu lub ze stażem do 1 roku w ogólnej liczbie bezrobotnych, X7 bezrobotni zarejestrowani na 1 ofertę pracy, X8 stopa napływu bezrobotnych zarejestrowanych 5, X9 stopa bezrobocia rejestrowanego. Po eliminacji zmiennych quasi-stałych (współczynnik zmienności poniżej 10%) oraz zmiennych skorelowanych (współczynnik korelacji powyżej 0,7) ze zmiennymi kwalifikowanymi do badania, ostateczny zbiór zmiennych ograniczono do czterech: X2, X4, X5 i X7. 6 Warto zauważyć, że pierwsze trzy zmienne reprezentują tzw. stronę podażową rynku pracy, zaś zmienna czwarta stronę popytową. Wymienione zmienne zostały sprowadzone do porównywalności przez standaryzację. 3.1. Analiza skupień W pierwszej kolejności dokonano podziału na skupienia metodą Warda. Jako miarę odległości przyjęto odległość euklidesową. Następnie do klasyfikacji użyto metody k średnich z zadaną liczba skupień, wynikającą z dendrogramu poprzedniej metody. W wyniku grupowania hierarchicznego uzyskano dendrogramy dla danych z lat: 2008 i 2012. W górnej części rysunku 12 wyraźnie zarysowuje się podział na dwa skupienia. Jednak uprawnione wydaje się również podzielenie prawego skupienia na dwie mniejsze podgrupy, co dałoby trzy skupienia. W przypadku klasyfikacji opartej na danych 5 Stopę napływu bezrobotnych zarejestrowanych obliczono jako stosunek nowo zarejestrowanych bezrobotnych do liczby cywilnej ludności aktywnej zawodowo, tj. bez osób odbywających czynną służbę wojskową oraz pracowników jednostek budżetowych prowadzących działalność w zakresie obrony narodowej i bezpieczeństwa publicznego. 6 Zmienna X6 była silnie skorelowana ze zmiennymi X4 i X5, natomiast współczynnik korelacji między zmiennymi X2 i X3 wynosił ponad 0,9.

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 51 dla 2012 roku sytuacja wygląda podobnie możliwe jest wyodrębnienie 2 lub 3 skupień. Rysunek 12. Dendrogramy klasyfikacji województw metodą Warda dla danych z 2008 roku (u góry) i 2012 roku (u dołu) 12 Metoda Warda Odległ. euklidesowa 10 Odległość wiąz. 8 6 4 2 0 12 Metoda Warda Odległ. euklidesowa 10 8 6 4 2 0 ŚWIĘTOKRZYSKIE PODLASKIE PODKARPACKIE LUBELSKIE MAŁOPOLSKIE POMORSKIE OPOLSKIE WIELKOPOLSKIE DOLNOŚLĄSKIE LUBUSKIE ŚLĄSKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE KUJAWSKO-POMORSKIE ZACHODNIOPOMORSKIE MAZOWIECKIE ŁÓDZKIE WARMIŃSKO-MAZURSKIE KUJAWSKO-POMORSKIE PODLASKIE MAŁOPOLSKIE LUBELSKIE ŚWIĘTOKRZYSKIE PODKARPACKIE MAZOWIECKIE WIELKOPOLSKIE POMORSKIE OPOLSKIE LUBUSKIE ZACHODNIOPOMORSKIE ŚLĄSKIE DOLNOŚLĄSKIE ŁÓDZKIE Odległość wiąz. Źródło: Obliczenia własne w pakiecie STATISTICA. Dla porównania, grupowanie województw w obrębie 2 i 3 grup przeprowadzono także metodą k-średnich 7. Otrzymane składy powstałych grup województw okazały się identyczne z wynikami grupowania 7 Ustalono maksymalną liczbę iteracji równą 10 oraz sposób wyznaczania wstępnych centrów skupień sortowanie odległości i uwzględnienie obserwacji ze stałym interwałem.

52 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik metodą Warda. Co więcej, przeprowadzona w trakcie grupowania analiza wariancji wskazała, iż wszystkie uwzględnione zmienne dobrze dyskryminują skupienia, bowiem dla każdej ze zmiennych statystyka F była istotna na poziomie istotności 0,05. Poniżej podano składy trzech skupień dla 2012 roku uzyskane metodą k-średnich: 1. Skupienie 1 świętokrzyskie, podlaskie, podkarpackie, lubelskie, małopolskie. 2. Skupienie 2 pomorskie, opolskie, wielkopolskie, dolnośląskie, lubuskie, śląskie. 3. Skupienie 3 warmińsko-mazurskie, kujawsko-pomorskie, zachodniopomorskie, mazowieckie, łódzkie. Pierwsze skupienie obejmuje pięć województw leżących w południowo-wschodniej części Polski. Województwa te charakteryzuje najwyższy ze wszystkich województw udział osób długotrwale bezrobotnych w ogólnej liczbie bezrobotnych, najwyższy udział bezrobotnych z wykształceniem wyższym (podlaskie, podkarpackie, lubelskie, świętokrzyskie), najwyższy odsetek bezrobotnych w wieku 18 24 lat (małopolskie) oraz najwyższa liczba bezrobotnych przypadająca na 1 ofertę pracy (świętokrzyskie w 2012 aż 218). Najliczniejsze jest skupienie drugie, które obejmuje sześć województw leżących na zachodniej ścianie kraju. Cechą charakterystyczną tych województw są relatywnie niskie wartości zmiennych X5 i X7. Do trzeciej grupy zostały zaliczone województwa: warmińskomazurskie i kujawsko-pomorskie, w których zaobserwowano najniższy w 2012 roku odsetek bezrobotnych z wykształceniem wyższym (X4). Natomiast w województwach: zachodniopomorskim, mazowieckim i łódzkim relatywnie niski był udział bezrobotnych w wieku 18 24 lat, który wahał się od 16,9% 17,2% 8. 3.2. Taksonomia wrocławska Metodą analizy stosowaną z powodzeniem do łączenia obiektów w jednorodne grupy pod względem wielu cech jest metoda taksonomii wrocławskiej zwana też dendrytową. Prowadzi ona do powstania spójnego dendrytu stanowiącego ilustrację graficzną położenia względem siebie obiektów ze względu na ich podobieństwo 9. 8 Najniższą wartość zmiennej X2 zaobserwowano w 2012 r. w województwie dolnośląskim (16,2%), najwyższą w małopolskim (24,6%). 9 Jako miarę podobieństwa obiektów wykorzystano odległość euklidesową. Punktem wyjścia była zatem macierz odległości euklidesowych danych zestandaryzowanych.

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 53 Przy wykreślaniu dendrytu spójnego tworzą się naturalne skupienia obiektów bardzo do siebie podobnych. Tworzą one szereg niespójnych dendrytów, które określane są mianem skupień pierwszego rzędu. Poszczególne skupienia łączone są następnie ze sobą na podstawie najkrótszych połączeń między skupieniami. Otrzymuje się w ten sposób skupienia drugiego rzędu. Zakończenie tworzenia dendrytu następuje z chwilą połączenia wszystkich obiektów badanego zbioru, czyli po skonstruowaniu dendrytu spójnego. W uzyskanym dendrycie finalnym każdy wierzchołek (obiekt) występuje tylko jeden raz. Ponadto pojawia się tu najmniejsza suma odległości między poszczególnymi parami badanych obiektów, które są bezpośrednimi sąsiadami. Ostatnim etapem jest podział dendrytu na podstawie naturalnych skupień w celu wyodrębnienia grup obiektów podobnych. Uzyskuje się je poprzez usunięcie (odcięcie) z dendrytu kolejnych najdłuższych jego krawędzi 10. Na rysunkach 13 i 14 przedstawiono dendrytowe uporządkowanie województw w latach 2008 i 2012. Skupienia pierwszego rzędu zaznaczono elipsą. Przyjmując podział na 3 grupy z dendrytu spójnego usunięto 2 najdłuższe wiązadła. Rysunek 13. Dendrytowe uporządkowanie województw w 2008 roku 2 1 2 1 38 6 5 1 3 9 1 1 4 16 7 14 15 10 3 Legenda: 1 łódzkie, 2 mazowieckie, 3 małopolskie, 4 śląskie, 5 lubelskie, 6 podkarpackie, 7 podlaskie, 8 świętokrzyskie, 9 lubuskie, 10 wielkopolskie, 11 zachodniopomorskie, 12 dolnośląskie, 13 opolskie, 14 kujawsko-pomorskie, 15 pomorskie, 16 warmińsko-mazurskie. Źródło: Opracowanie własne. 10 Jeżeli zamierza się wyodrębnić z dendrytu k grup typologicznych, to należy podzielić go na k części. W tym celu usuwa się z dendrytu k 1 jego najdłuższych krawędzi. Liczba grup, na które dzielimy obiekty może być ustalona z góry (a priori) lub można zastosować tzw. podział naturalny, por. [Panek, 2009, s. 115; Ekonometria, 2003, s. 275].

54 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik Dla 2008 roku otrzymano następujące grupy województw podobnych z punktu widzenia przyjętych do badania cech diagnostycznych: 1. Skupienie 1 małopolskie (3). 2. Skupienie 2 warmińsko-mazurskie (16). 3. Skupienie 3 łódzkie (1), mazowieckie (2), śląskie (4), lubelskie (5), podkarpackie (6), podlaskie (7), świętokrzyskie (8), lubuskie (9), wielkopolskie(10), zachodniopomorskie (11), dolnośląskie (12), opolskie (13), kujawsko-pomorskie (14), pomorskie (15). Rysunek 14. Dendrytowe uporządkowanie województw w 2012 roku 1 2 14 3 10 15 13 11 16 4 9 12 8 7 6 5 Legenda: 1 łódzkie, 2 mazowieckie, 3 małopolskie, 4 śląskie, 5 lubelskie, 6 podkarpackie, 7 podlaskie, 8 świętokrzyskie, 9 lubuskie, 10 wielkopolskie, 11 zachodniopomorskie, 12 dolnośląskie, 13 opolskie, 14 kujawsko-pomorskie, 15 pomorskie, 16 warmińsko-mazurskie. Źródło: Opracowanie własne. Elementy poszczególnych skupień w 2012 roku są następujące: 1. Skupienie 1 małopolskie (3). 2. Skupienie 2 lubelskie (5), podkarpackie (6). 3. Skupienie 3 łódzkie (1), mazowieckie (2), śląskie (4), podlaskie (7), świętokrzyskie (8), lubuskie (9), wielkopolskie(10), zachodniopomorskie (11), dolnośląskie (12), opolskie (13), kujawsko-pomorskie (14), pomorskie (15) warmińsko-mazurskie (16). Analizując grupy otrzymane w wyniku podziału dendrytów w obu badanych latach można stwierdzić, iż województwo małopolskie mimo upływu kilku lat nadal tworzy grupę jednoelementową reprezentuje odmienną sytuację z punktu widzenia badanego zjawiska w porównaniu do pozostałych województw. W obu badanych latach

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 55 udział bezrobotnych w wieku 18 24 lat w ogólnej liczbie bezrobotnych w tym województwie utrzymywał się na najwyższym poziomie. Zakończenie W latach 2008 2012 w województwach Polski wystąpiły istotne negatywne zmiany w procesach aktywności zawodowej ludności, przejawiające się przede wszystkim wzrostem rozmiarów bezrobocia. Największy wzrost stopy bezrobocia rejestrowanego i to bez względu na płeć bezrobotnych, odnotowały województwa: łódzkie, podlaskie, zachodniopomorskie i kujawsko-pomorskie, najniższy zaś świętokrzyskie. Warto zwrócić uwagę, że wysoka stopa bezrobocia to dla przedsiębiorstw duża podaż siły roboczej. Oznacza to większe możliwości właściwego, doboru pracowników tańszych oraz o wyższych kwalifikacjach. Pod względem poziomu bezrobocia długoterminowego wyraźnie widoczny jest podział na wschodnią, mniej rozwiniętą gospodarczo, część kraju i zachodnią o poziomie bezrobocia długoterminowego występującego w mniejszej skali. Również stopień zagrożenia bezrobociem wśród absolwentów jest zdecydowanie wyższy w województwach leżących na południowo-wschodniej ścianie kraju. W wyniku analizy skupień uzyskano podział województw na trzy grupy homogeniczne pod względem zjawiska bezrobocia, które zostało opisane za pomocą wielu cech jednocześnie. Pierwsze skupienie obejmuje pięć województw leżących w południowo-wschodniej części Polski. Województwa te charakteryzuje najwyższy udział osób długotrwale bezrobotnych w ogólnej liczbie bezrobotnych, najwyższy udział bezrobotnych z wykształceniem wyższym, najwyższy odsetek bezrobotnych w wieku 18 24 lat oraz najwyższa liczba bezrobotnych przypadająca na 1 ofertę pracy. Najliczniejsze jest skupienie drugie, które obejmuje sześć województw leżących głównie na zachodniej ścianie kraju. Ich cechą charakterystyczną jest relatywnie niska liczba bezrobotnych na 1 ofertę pracy oraz niski odsetek osób długotrwale bezrobotnych. Do trzeciej grupy zaliczono województwa, w których zaobserwowano najniższy w 2012 roku odsetek bezrobotnych z wykształceniem wyższym oraz te, w których zaobserwowano relatywnie niski udział osób bezrobotnych w wieku 18 24 lat.

56 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik Przedstawiona analiza wskaźnikowa i taksonomiczna nie tylko opisuje stan przeszły i obecny, co może być podstawą do deskryptywnych dywagacji w innych dyscyplinach niż statystyka i ekonomia. Główne znaczenie wskaźników uzyskanych w badaniach może być podstawą do podejmowania stosownych decyzji w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Usytuowanie przedsiębiorstwa, znajomość cech demograficznych regionu ma znaczenie w opracowaniach strategii rozwoju przedsiębiorstwa. Strategia taka jako wykładnia szczególnie w rozwoju dynamicznym, stanowi podstawę w określaniu kierunków i stosowaniu wybranych metod zarządzania przedsiębiorstwem z uwzględnieniem zarządzania zasobami ludzkimi i procedurami skierowanymi w stronę zasobów zewnętrznych. Współczesne problemy gospodarcze widoczne w skali nie tylko Polski, ale i innych państw UE przenoszą się pośrednio i bezpośrednio na rynek pracy. Z jednej strony zmiany na rynku pracy są ich źródłem, a z drugiej konsekwencją. Brak stabilności rynku pracy widoczny w postaci nie zmniejszającym się bezrobociu w różnych jego formach wymaga szczególnej uwagi ze strony elit rządzących i podejmowania wspólnych kroków mających na celu ograniczenie jej rozmiarów. Podejmowane wspólne programy czy plany rozwoju o charakterze gospodarczym i społecznym takie jak Strategia Lizbońska z 2000 roku czy strategia Europa 2020 z roku 2010 zapewniają w swoich założeniach w najbliższej perspektywie osiągnięcie oczekiwanego poziomu stabilizacji na rynku pracy. Jednak, jak wskazują dotychczasowe doświadczenia, procesy zmian są długookresowe i z reguły ich efekty nie do końca są zgodne z zamierzonymi rezultatami. Pozostaje zatem droga powolnych przemian dostosowanych do możliwości podmiotów bezpośrednio w te procesy zaangażowanych, czyli zarówno pracowników, jak i pracodawców. Literatura 1. Balcerowicz-Szkutnik M., Sojka E. (2011), Metody jakościowe i ilościowe w rozwiązywaniu problemów społecznych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice. 2. Balcerowicz-Szkutnik M., Szkutnik W. (2010), Dillemas of Polish Labour Market at The Globalization Time w: Мир и Россия: Регионализм в условях глобализации, Moskwa.

Determinanty bezrobocia w Polsce jako czynniki strategii zarządzania 57 3. Balcerowicz M. (2010), Labour Market in Baltic Countries The Current Condition and Prospects of Changes, w: Econometrics. Forecasting Research Papers of Wrocław University of Economics No. 28. 4. Balcerowicz-Szkutnik M., Sojka E. (2010), Aktywność ekonomiczna starzejących się społeczeństw krajów nadbałtyckich UE, w: Pięciolecie członkowstwa Polski w Unii Europejskiej, Kotlorz D. (red.), Prace Naukowe w Katowicach, Katowice. 5. Ekonometria. Metody, przykłady, zadania (2003), Dziechciarz J. (red.), Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław. 6. Ludność. Stan i struktura społeczno-demograficzna. Spis Powszechny Ludności i Mieszkań 2011 (2013), GUS, Warszawa, dostępny na stronie: http://www.stat.gov.pl/gus/5840_14076_plk_html.htm, dostęp dnia 19.04 2013. 7. Panek T. (2009), Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, SGH, Warszawa. 8. Sojka E. (2011), Przestrzenne zróżnicowanie bezrobocia w Polsce w ujęciu statystycznym, w: Współczesny rynek pracy. Wybrane problemy, Kotlorz D. (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice. Streszczenie Zasadniczym celem artykułu jest przestrzenno-czasowa analiza stanu i struktury bezrobocia w Polsce w ujęciu wojewódzkim. Analizie poddano zmiany w czasie podstawowych wskaźników charakteryzujących rozkłady bezrobotnych z punktu widzenia różnych cech demograficzno-społecznych, takich jak: płeć, wiek, wykształcenie, czas pozostawania bez pracy oraz staż pracy osób bezrobotnych. W drugiej części opracowania zbadano podobieństwo województw ze względu na zjawisko bezrobocia, które można opisać za pomocą wielu cech jednocześnie. Wykorzystano przy tym metody wielowymiarowej analizy porównawczej tzn. metodę Warda, metodę k-średnich oraz taksonomię wrocławską. Dynamikę poziomu bezrobocia z uwzględnieniem podstawowych cech demograficznych i społecznych oraz analizę taksonomiczną przeprowadzono dla skrajnych lat badanego okresu tj. 2008 i 2012. Słowa kluczowe rynek pracy, bezrobocie, taksonomia, województwo

58 Maria Balcerowicz-Szkutnik, Elżbieta Sojka, Włodzimierz Szkutnik Territorial Diversification of Unemployment in Poland as An Element of Company Management (Summary) The major purpose of the paper is to perform space and time analysis of condition and structure of unemployment in Poland in voivodeship-based approach. Changes over time in fundamental rates that characterise distribution of unemployed people from the point of view of various demographic and social features, including gender, age, education, duration of unemployment and seniority of the unemployed were analysed. In the second part of the case study similarities between voivodeships with regard to unemployment phenomenon that can be described using a lot of qualities at the same time were studied. Methods of multidimensional comparative analysis, that is, Ward s method, k-mean method and Wroclaw taxonomy method were applied for this purpose. Dynamics of the level of unemployment while considering fundamental demographic and social features and also taxonomic analysis were performed for marginal years of the studied period, that is for 2008 and 2012. Key words labour market, unemployment, taxonomy, voivodeship