I OBSZARÓW STATYSTYCZNYCH YCZNYCH NUTS II DO 2020 ROKU RAPORT VII

WYNIKI PROGNOZY ZATRUDNIENIA W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW I OBSZARÓW STATYSTYCZNYCH YCZNYCH NUTS II DO 2020 ROKU RAPORT VII 1

Autorzy: Eugeniusz Kwiatkowski (red. nauk.) Bogdan Suchecki (red. nauk.) Barbara Dańska-Borsiak Artur Gajdos (oprac.) Iwona Laskowska Alicja Olejnik Przemysław Włodarczyk (oprac.) 2

WYNIKI PROGNOZY ZATRUDNIENIA W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW I OBSZARÓW STATYSTYCZNYCH YCZNYCH NUTS II DO 2020 ROKU RAPORT VII Redakcja naukowa Eugeniusz Kwiatkowski Bogdan Suchecki Opracowanie Artur Gajdos Przemysław Włodarczyk Warszawa 2014 3

Publikacja przygotowana w ramach serii Studia i Monografie Instytut Pracy i Spraw Socjalnych, www.ipiss.com.pl Publikacja jest rezultatem realizacji Projektu Analiza procesów zachodzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej, współfinansowanego ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Zadanie 2. Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umoŝliwiającego prognozowanie zatrudnienia Raport VII ZESPÓŁ OPINIODAWCZO-WYDAWNICZY BoŜena Balcerzak-Paradowska (przewodnicząca), Marek Bednarski, Zdzisław Czajka, Krzysztof Podwójcic, Daria Szatkowska, Gertruda Uścińska, Jerzy Wratny Recenzenci Prof. dr hab. Janusz Witkowski Prof. dr hab. Wacław Jarmołowicz Projekt okładki Luiza Patrycja Daab Redakcja Beata Maria Mizerska Skład komputerowy Daria Szatkowska, Janina Magnuszewska Copyright by Instytut Pracy i Spraw Socjalnych and Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Warszawa 2014 Wszelkie prawa zastrzeŝone. KaŜda reprodukcja lub adaptacja całości bądź części niniejszej publikacji, niezaleŝnie od zastosowanej techniki reprodukcji (drukarskiej, fotograficznej, komputerowej i in.), wymaga pisemnej zgody Wydawcy ISBN 978-83-61125-93-8 Druk: Centrum Poligrafii Sp. z o.o. 19 ark. wyd., nakład 500 egz. 4

Spis treści WPROWADZENIE (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki)... 7 Rozdział 1 METODOLOGICZNE ASPEKTY PROGNOZ ZATRUDNIENIA W WOJEWÓDZTWACH (Bogdan Suchecki, Barbara Dańska-Borsiak, Artur Gajdos, Iwona Laskowska, Alicja Olejnik; opracowanie: Przemysław Włodarczyk)... 10 1.1. Teoretyczne podstawy budowy modeli słuŝących prognozowaniu zatrudnienia w województwach... 10 1.1.1. Modele panelowe... 11 1.1.2. Wielorównaniowe modele proste o równaniach pozornie niezaleŝnych (SUR)... 12 1.1.3. Modele wielorównaniowe o złoŝonej strukturze powiązań... 13 1.1.4. Modele ekonometryczne uwzględniające interakcje przestrzenne... 15 1.2. Dane statystyczne... 18 1.2.1. Źródła danych statystycznych... 18 1.2.2. Procedura korekty danych... 19 1.3. Wnioski... 26 Rozdział 2 MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE LICZBY PRACUJĄCYCH WEDŁUG WOJEWÓDZTW (Bogdan Suchecki, Barbara Dańska-Borsiak, Iwona Laskowska, Alicja Olejnik; opracowanie: Artur Gajdos)... 29 2.1. Kształtowanie się podstawowych zmiennych modelu... 29 2.1.1. Kształtowanie się liczby pracujących w województwach... 29 2.1.2. Kształtowanie się produktu krajowego brutto w województwach... 31 2.2. Determinanty liczby pracujących według województw... 33 2.2.1. Przestrzenne determinanty zatrudnienia... 34 2.3. Konstrukcja i wyniki estymacji modelu liczby pracujących według województw... 35 2.3.1. Konstrukcja modelu liczby pracujących według województw... 35 2.3.2. Wyniki estymacji modelu liczby pracujących według województw... 38 Rozdział 3 PROGNOZA WSTĘPNA LICZBY PRACUJĄCYCH WEDŁUG GRUP ZAWODÓW I WOJEWÓDZTW (Bogdan Suchecki, Artur Gajdos, Alicja Olejnik, Iwona Laskowska; opracowanie: Artur Gajdos)... 45 3.1. Wstępna prognoza liczby pracujących według województw... 45 3.1.1. Prognozy zmiennych objaśniających modelu... 45 3.1.2. Prognoza liczby pracujących w województwach... 49 5

3.2. ZałoŜenia prognozy liczby pracujących według grup zawodów i województw... 57 3.3. Wyniki prognozy wstępnej... 57 Rozdział 4 KOREKTA EKSPERCKA DO PROGNOZY ZATRUDNIENIA W WOJEWÓDZTWACH WEDŁUG GRUP ZAWODÓW DO ROKU 2020 (Eugeniusz Kwiatkowski, Przemysław Włodarczyk; opracowanie: Przemysław Włodarczyk)... 91 4.1. Ocena metodologii prognozowania... 92 4.1.1. Prognoza liczby pracujących ogółem w województwach... 92 4.1.2. Prognoza wojewódzka liczby pracujących w przekroju wielkich, duŝych i średnich grup zawodowych... 99 4.1.3. Dane statystyczne... 101 4.2. Ocena wyników prognoz i propozycje korekt... 102 4.2.1. Prognoza zatrudnienia ogółem w województwach... 102 4.2.2. Prognoza zatrudnienia w województwach w przekroju wielkich, duŝych i średnich grup zawodowych... 109 4.3. Wnioski... 117 Rozdział 5 PROGNOZA OSTATECZNA LICZBY PRACUJĄCYCH WEDŁUG GRUP ZAWODÓW I WOJEWÓDZTW (Bogdan Suchecki, Artur Gajdos; opracowanie: Artur Gajdos)... 120 5.1. Skorygowana prognoza liczby pracujących według województw... 120 5.1.1. Konstrukcja i wyniki estymacji modelu liczby pracujących w województwach... 120 5.1.2. Skorygowana prognoza liczby pracujących w województwach... 123 5.2. ZałoŜenia korekty prognozy liczby pracujących według grup zawodów i województw... 131 5.3. Skorygowana prognoza liczby pracujących według grup zawodów i województw... 133 PODSUMOWANIE (Bogdan Suchecki, Eugeniusz Kwiatkowski)... 246 BIBLIOGRAFIA... 250 ZAŁĄCZNIKI... 252 Załącznik do rozdziału 3 (prognozy wstępne)... 252 Załącznik do rozdziału 5 (prognozy ostateczne)... 262 6

WPROWADZENIE (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki) Raport ten jest kolejnym przygotowanym w ramach projektu badawczego pt. Analiza procesów zachodzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej, w ramach zadania realizowanego w tym projekcie pt. Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umoŝliwiającego prognozowanie zatrudnienia. Oprócz ww. zadania w projekcie tym realizowane są dwa inne zadania, mianowicie: Przeprowadzenie badań i analiz, opracowanie 6 edycji raportu Zatrudnienie w Polsce 2008 2013 oraz Monitorowanie efektywności polityki rynku pracy opracowanie metodologii badania efektywności podstawowych aktywnych form przeciwdziałania bezrobociu. Podstawowym celem projektu jest opracowanie i dostarczenie systemu umoŝliwiającego analizowanie, monitorowanie i prognozowanie sytuacji na rynku pracy oraz ocenę efektywności usług świadczonych przez instytucje rynku pracy. System taki jest waŝny dla działalności i decyzji szerokiego kręgu odbiorców, zwłaszcza instytucji publicznych słuŝb zatrudnienia, instytucji edukacyjnych i szkolących oraz administracji rządowej i samorządowej, a takŝe osób indywidualnych podejmujących decyzje dotyczące wyboru zawodu i zmian kwalifikacji. W rezultacie prac prowadzonych w ramach zadania Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umoŝliwiającego prognozowanie zatrudnienia przewidziane jest powstanie systemu pozwalającego na prognozowanie zatrudnienia w skali ogólnokrajowej i poszczególnych województw nie tylko w ujęciu globalnym, ale równieŝ w przekroju wielkich, duŝych i średnich grup zawodowych. Tak szczegółowe przekroje prognoz zatrudnienia mają waŝne znaczenie praktyczne. Pozwalają one bowiem odbiorcom prognoz na uzyskanie wiedzy na temat przewidywanych tendencji rozwoju zatrudnienia w poszczególnych grupach zawodowych. Wiedza ta ma istotne znaczenie dla podejmowania decyzji w zakresie kierunków kształcenia i szkoleń zawodowych, a takŝe wyboru zawodów z największymi szansami zdobycia pracy. Realizacja zadania Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umoŝliwiającego prognozowanie zatrudnienia, trwającego od sierpnia 2011 r. do października 2014 r., obejmuje kilka etapów. Jeden z nich polegał na przygotowaniu prognozy zatrudnienia według grup zawodów w województwach do 2020 r. W ramach prac nad tą prognozą przygotowano 7 ekspertyz cząstkowych, których autorami byli specjaliści z zakresu ekonomii rynku pracy, ekonometrii i prognozowania. Ekspertyzy te obejmowały: 7

Zadanie 3.10 Opracowanie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym do 2020 r. autorzy: Bogdan Suchecki, Barbara Dańska-Borsiak, Iwona Laskowska; Zadanie 3.16 Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym i opis otrzymanych wyników autorzy: Ewa Kusideł, Artur Gajdos; Zadanie 3.22 Opracowanie prognozy zatrudnienia według grup zawodów w kraju według obszarów statystycznych NUTS II do 2020 r. autorzy: Bogdan Suchecki, Artur Gajdos, Alicja Olejnik, Iwona Laskowska; Zadanie 3.23 Naniesienie poprawek do prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 r. autorzy: Eugeniusz Kwiatkowski, Przemysław Włodarczyk; Zadanie 3.24 Opracowanie ostatecznej wersji prognozy zatrudnienia według grup zawodów w kraju według obszarów statystycznych NUTS II do 2020 r. autorzy: Bogdan Suchecki, Eugeniusz Kwiatkowski, Artur Gajdos, Przemysław Włodarczyk. Raport ten w istocie zawiera syntezę wymienionych ekspertyz cząstkowych. Składa się z pięciu rozdziałów oraz podsumowania, które stanowi zestawienie najwaŝniejszych wniosków zawartych w tych rozdziałach. W rozdziale pierwszym podjęto podstawowe kwestie metodologiczne związane z modelowaniem i prognozowaniem liczby pracujących według zawodów w przekroju województw. Zamieszczono prezentację i analizę modeli wykorzystywanych w prognozowaniu zatrudnienia w przekroju województw. Przedmiotem analizy są trzy rodzaje modeli: modele panelowe, modele wielorównaniowe o równaniach pozornie niezaleŝnych (SUR) oraz modele wielorównaniowe o bardziej złoŝonej strukturze. Ponadto w rozdziale tym scharakteryzowano bazę danych statystycznych wykorzystaną w prognozowaniu zatrudnienia według województw. Szczególną uwagę poświecono procedurom zapewniającym spójność danych historycznych z lat 2003 2011 z wynikami Narodowego Spisu Powszechnego z 2011 r. oraz nowej metodologii pozyskiwania danych w ramach BAEL. W rozdziale drugim uwagę skoncentrowano się na dwu kwestiach. Po pierwsze, przedstawiono tendencje podstawowych zmiennych makroekonomicznych w poszczególnych województwach w latach 1995 2011, w szczególności tendencje liczby pracujących ogółem w latach 2000 2010 oraz tendencje zmian PKB w latach 1995 2011. Po drugie, przedmiotem rozdziału są modele rynku pracy wykorzystane w analizach prognostycznych. Przede wszystkim sprecyzowano zmienne objaśniające w modelach kształtowania się PKB w poszczególnych województwach oraz zmienne objaśniające w modelach liczby pracujących według województw. Przedstawiono takŝe wyniki estymacji modelu liczby pracujących według województw. Treścią rozdziału trzeciego są wyniki wstępnej prognozy zatrudnienia według grup zawodów i województw na lata 2012 2020. Zawierają one, po pierwsze, prognozy zmiennych objaśniających wykorzystanych w modelach, w szczególności 8

prognozy wojewódzkich PKB, wynagrodzeń realnych, liczby ludności w wieku 15 lat i więcej oraz nakładów na środki trwałe. Po drugie, przedstawiono w rozdziale prognozy liczby pracujących ogółem w przekroju województw na lata 2012 2020. Po trzecie, zaprezentowano szczegółowe wyniki wstępnej prognozy liczby pracujących w województwach w przekroju wielkich grup zawodowych (ze względu na obszerność materiału statystycznego pominięto tutaj wyniki prognoz w przekroju duŝych i średnich grup zawodowych). Rozdział czwarty zawiera korektę ekspercką do wstępnych prognoz zatrudnienia według grup zawodów i województw przedstawionych w rozdziale trzecim. Obejmuje ona ocenę przyjętej metodologii prognozowania oraz uzyskanych wyników prognoz. W odniesieniu do wyników prognoz przedstawiono konkretne propozycje korekt zarówno w zakresie prognoz liczby pracujących ogółem, jak i liczby pracujących w przekroju wielkich grup zawodowych. W rozdziale piątym zamieszczono ostateczne wyniki prognoz zatrudnienia według grup zawodów i województw przyjęte po dokonaniu korekt. Przedstawiono teŝ proces korygowania prognoz liczby pracujących ogółem według województw i według grup zawodowych oraz zaprezentowano wyniki ostateczne prognoz zatrudnienia w przekroju województw i grup zawodowych do 2020 r. NajwaŜniejsze wnioski wynikające z przeprowadzonych analiz ujęto w podsumowaniu. 9

Rozdział 1 METODOLOGICZNE ASPEKTY PROGNOZ ZATRUDNIENIA W WOJEWÓDZTWACH (Bogdan Suchecki, Barbara Dańska-Borsiak, Artur Gajdos, Iwona Laskowska, Alicja Olejnik; opracowanie: Przemysław Włodarczyk) W tym rozdziale przestawione zostały podstawowe kwestie metodologiczne związane z modelowaniem i prognozowaniem liczby pracujących według województw. Zaprezentowano modele znajdujące zastosowanie w prognozowaniu liczby pracujących w ujęciu wojewódzkim, w tym między innymi: modele szacowane na podstawie danych panelowych, wielorównaniowe modele proste (SUR) oraz modele wielorównaniowe o bardziej złoŝonej strukturze. Opisano równieŝ metodologiczne aspekty modelowania popytu na pracę z uwzględnieniem zaleŝności przestrzennych. W rozdziale scharakteryzowano podstawowe rodzaje danych statystycznych wykorzystywanych w przygotowanej prognozie liczby pracujących w województwach. Przedstawiono źródła danych oraz procedury słuŝące zapewnieniu spójności danych historycznych z lat 2003 2011 z wynikami Narodowego Spisu Powszechnego 2011 i nową metodologią pozyskiwania danych w ramach Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności. 1.1. Teoretyczne podstawy budowy modeli słuŝących prognozowaniu zatrudnienia w województwach Przedstawione w literaturze przedmiotu 1 doświadczenia i rekomendacje pozwalają na sformułowanie metodologicznych przesłanek modelowania i prognozowania liczby pracujących według województw. W prognozowaniu liczby pracujących według województw zastosowano: 1) modele panelowe dla danych przestrzenno-czasowych, 2) wielorównaniowe modele proste o równaniach pozornie niezaleŝnych (SUR: Seemingly Unrelated Regression), 1 Por. np. B. Suchecki, Prognoza popytu na pracę według województw na lata 2006 2010, w: B. Suchecki, red., Przekrojowe prognozy popytu na pracę w Polsce na lata 2006 2010, RCSS, Międzyresortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, Studia i Materiały, t. XV, Warszawa 2006. 10

3) modele wielorównaniowe o bardziej złoŝonej strukturze powiązań pomiędzy zmiennymi, 4) modele ekonometryczne uwzględniające interakcje przestrzenne. 1.1.1. Modele panelowe Jednym z moŝliwych rozwiązań jest estymacja modelu (a w dalszej kolejności wyznaczenie prognoz) na podstawie danych przekrojowo-czasowych dla wszystkich województw łącznie. Model ekonometryczny liczby pracujących (LP) szacowany na podstawie danych panelowych moŝna przedstawić następująco: T ln LP it = x it β + α i + εit, (i = 1,, N; t = 1,, T), (1.1.1.1) gdzie: i indykator województwa, t indykator okresu, x it = [ x kit ] wektor zmiennych objaśniających o K współrzędnych, K x1 β wektor parametrów (K 1), jednakowych dla wszystkich i oraz t, ε it ~ N(0, σ 2 ε ) dla kaŝdego i, t. W modelowaniu i prognozowaniu liczby pracujących zalecane jest stosowanie modelu ze stałymi efektami, w którym wyraz wolny α i jest efektem specyficznym dla obiektu, o jednakowym rozkładzie w grupach i w czasie, ze średnią równą 0 i wariancją równą σ 2. α W opracowaniu Suchecki i in. 2 do konstrukcji prognozy liczby pracujących na poziomie 16 województw zastosowano model panelowy z efektami stałymi opisujący zaleŝność liczby pracujących w poszczególnych województwach od realnej wielkości PKB w przeliczeniu na 1 osobę w województwie (PKBL). Proponowany model przyjął postać: lnlp it = α 0 + α 0i + β 1 lnpkbl it + β 2 t + ζ it. (1.1.1.2) W modelu tym załoŝono, iŝ elastyczności liczby pracujących względem regionalnego PKB w przeliczeniu na 1 mieszkańca są takie same we wszystkich województwach (β 1 >0). Wyrazy wolne są natomiast róŝne dla róŝnych województw. WyraŜają one wpływ wszystkich czynników specyficznych dla poszczególnych województw, pominiętych w równaniu. Składają się z części wspólnej (α 0 ) dla województwa bazowego oraz ze współczynników zróŝnicowania z wybranym bazowym województwem (α 0i ). 2 B. Suchecki, red., Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim, ASM Centrum Badań i Analiz Rynku, Łódź Kutno 2005. 11

Wyraz wolny α 0 dotyczy bezpośrednio województwa bazowego (X 0 ), zatem predyktorem liczby pracujących w województwie bazowym będzie: ln _ 0t = a 0 + b 1 lnpkbl_x it + b 2 t, (1.1.1.3) gdzie: a 0, b 1, b 2 oceny MNK parametrów modelu. Przyjmowane w modelu (1.1.1.1) załoŝenie o jednakowej we wszystkich województwach reakcji liczby pracujących na działanie poszczególnych zmiennych objaśniających, biorąc pod uwagę róŝną specyfikę województw, wydaje się silne. 1.1.2. Wielorównaniowe modele proste o równaniach pozornie niezaleŝnych (SUR) W przypadku prognozowania liczby pracujących w ujęciu wojewódzkim rekomendowanym rozwiązaniem jest zastosowanie modelu, w którym nie zakłada się jednakowego dla wszystkich województw efektu wpływu zmiennych objaśniających na liczbę pracujących. Jest to wielorównaniowy model prosty (16 równaniowy) uwzględniający jednoczesną współzaleŝność składników losowych z wszystkich równań. Model SUR składający się z 16 równań, w którym kolejne równania opisują kształtowanie się liczby pracujących w poszczególnych województwach ma następującą postać: y 1 = Xβ + ε 1 1... y16 = X16β16 + ε16 gdzie: y i liczby pracujących w i-tym województwie (i=1,,16), X i macierze zmiennych egzogenicznych w poszczególnych równaniach, β i wektory parametrów strukturalnych, ε i wektory składników losowych o wymiarach T 1, i = 1,, N. ZałoŜenie o korelacji (jednoczesnej współzaleŝności) składników losowych i-tego i j-tego równania zapisać moŝna w postaci: E( ε, ε ) = σ it js = 0 ij 1 dla t = s; dla t s, (1.1.2.1) (1.1.2.2) lub w notacji macierzowej: E( ε T iε j ) = σ iji. T 12

Macierz wariancji kowariancji składników losowych układu M równań ma postać: V = E( εε T σ 11I = σ 21I )... σ M 1I σ I σ I σ 12 22... M 2 I............ σ 1M I σ I 2M, (1.1.2.3)... σ MM I gdzie: T ε = [ ε1... ε M ] jest wektorem składników losowych ze wszystkich, kolejnych równań. Ze względu na brak powiązań pomiędzy zmiennymi endogenicznymi omawiany układ jest modelem prostym, zatem odpowiednią z tego punktu widzenia metodą jego estymacji mogłaby być klasyczna metoda najmniejszych kwadratów (KMNK) stosowana do estymacji kaŝdego równania osobno. Jeśli jednak przyjmujemy załoŝenie o korelacji składników losowych z tego samego okresu z róŝnych województw, to estymatory KMNK staną się nieefektywne. Efektywną metodą estymacji jest wówczas uogólniona wielowymiarowa metoda najmniejszych kwadratów (UWMNK). Zmiennymi endogenicznymi poszczególnych równań modelu moŝe być liczba pracujących w kaŝdym z województw lub poszczególne równania modelu SUR mogą opisywać kształtowanie się udziałów liczby pracujących w poszczególnych województwach w ogólnej liczbie pracujących w Polsce. Konstrukcję taką znaleźć moŝna, między innymi, w pracy Sucheckiego i in. 3 W równaniach specyfikowanych i testowanych dla kaŝdego województwa zmiennymi objaśniającymi były: realny poziom PKB oraz całkowita liczba pracujących w Polsce (ewentualnie iloraz tych zmiennych). W celu uwzględnienia wahań sezonowych, w równaniach uwzględniano odpowiedni zestaw zmiennych zero-jedynkowych. W tym przypadku nie zakładano jednakowego efektu wpływu PKB na kształtowanie się liczby pracujących w róŝnych województwach. 1.1.3. Modele wielorównaniowe o złoŝonej strukturze powiązań Jako narzędzia analiz i prognozowania rynku pracy proponowane są równieŝ modele wielorównaniowe o bardziej złoŝonej strukturze. Model składający się z dwóch równań (równania liczby pracujących i równania udziału liczby pracujących w danym województwie w liczbie pracujących ogółem) zastosowano np. 3 B. Suchecki, red., Prognoza zatrudnienia, op. cit. 13

w opracowaniu Suchecki i in. 4. Do prognozy liczby pracujących zaproponowano równanie w estymacyjnej postaci podwójnie logarytmicznej 5 : ln(lp_l t )=α 0 +α 1 ln(wbp/px) t +α 2 ln(pkb/lp) t +α 3 ln(lp_l t-1 ) +α 4 t + ζ t, (1.1.3.1) gdzie: LP_L t liczba pracujących ogółem w L-tym województwie w roku t, WBP/PX realna płaca przeciętna (zmienna makroekonomiczna), PKB/LP PKB na pracującego (zmienna makroekonomiczna), LP_L t-1 liczba pracujących ogółem w L-tym województwie w okresie t-1, t zmienna czasowa. Model został uzupełniony równaniem pozwalającym na modelowanie kształtowania się udziału (wskaźnika struktury): ULP_L= (LP_L) / LP, (1.1.3.2) gdzie: LP_L liczba pracujących w L-tym województwie, LP liczba pracujących ogółem w kraju. Dla równania udziałów liczby pracujących w danym województwie w liczbie pracujących w kraju zaproponowana została następująca postać: ULP_L = exp[β 0 + β 1 ln(pkb_l)], (1.1.3.3) gdzie: PKB_L produkt regionalny brutto w L-tym województwie. Bardziej zaawansowaną propozycję modelu wielorównaniowego do prognozowania liczby pracujących według województw przedstawił równieŝ B. Suchecki 6. W celu analizy i przewidywania reakcji popytu na pracę na zmiany ogólnych i specyficznych mechanizmów funkcjonowania rynków pracy w województwach, zaproponowana została ciekawa koncepcja polegająca na prognozowaniu udziału liczby pracujących w skali województwa, a następnie wykorzystaniu tak sporządzonych prognoz do prognozowania liczby pracujących w poszczególnych województwach. Zbudowany model składał się z czterech bloków równań opisujących kształtowanie się: 4 B. Suchecki, red., Prognoza zatrudnienia, op. cit. 5 Równanie uzupełnione zostało o odpowiednie zmienne sztuczne dla uwzględnienia okresów nietypowego kształtowania się liczby pracujących w rozwaŝanym okresie. 6 Por. np. B. Suchecki, Prognoza popytu na pracę, op. cit. 14

1) podstawowych zmiennych makroekonomicznych wykorzystywanych w kolejnych blokach w charakterze zmiennych objaśniających (liczba pracujących w Polsce, płaca przeciętna, deflator produktu krajowego brutto, liczba wolnych miejsc pracy), 2) udziałów procentowych (wskaźników struktury) liczby pracujących w poszczególnych województwach w ogólnej liczbie pracujących w Polsce (16 równań stochastycznych), 3) liczby pracujących w poszczególnych województwach (16 równań toŝsamościowych), 4) liczby ofert pracy w poszczególnych województwach (16 równań stochastycznych). Dla udziałów liczby pracujących według województw przejęto załoŝenie specyfikacyjne, iŝ zmiany wskaźników struktury liczby pracujących mogą zaleŝeć od zmian: PKB realnej wartości produktu krajowego brutto, WBP poziomu miesięcznej krajowej płacy przeciętnej, PC inflacji, czyli ogólnego indeksu cen konsumpcji, LP liczby pracujących w Polsce w tysiącach osób jako sumy pracujących we wszystkich województwach. Zastosowane w bloku trzecim równania przejścia w postaci iloczynów oszacowanych udziałów oraz prognozowanej liczby pracujących w Polsce pozwoliły na wyznaczenie prognoz liczby pracujących w poszczególnych województwach. Przedstawiony przegląd pozwala na przyjęcie wstępnych załoŝeń w metodologii prognozowania liczby pracujących według województw do roku 2020. Wydaje się, iŝ w przypadku prognozowania liczby pracujących w kaŝdym z 16 województw wskazane jest zastosowanie procedury dwustopniowej, polegającej na wyznaczeniu w pierwszym kroku prognoz udziałów liczby pracujących w danym województwie, następnie, z wykorzystaniem makroekonomicznej prognozy liczby pracujących w Polsce, prognoz liczby pracujących według województw. Potencjalne interakcje przestrzenne pomiędzy poszczególnymi elementami modelu wiąŝą się z koniecznością uwzględnienia ich w konstrukcji modelu. 1.1.4. Modele ekonometryczne uwzględniające interakcje przestrzenne W celu uwzględnienia w modelu ekonometrycznym zaleŝności przestrzennych, konieczne jest przyjęcie odpowiedniej macierzy wag W umoŝliwiającej skonstruowanie i włączenie do zbioru zmiennych objaśniających tzw. obrazów przestrzennych wybranych zmiennych 7. Wielorównaniowy model dla danych przestrzennoczasowych opisujący zmiany badanej cechy w poszczególnych jednostkach przestrzennych (np. w województwach, i = 1,, 16) przyjmie postać: 7 B. Suchecki, red., Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, C. K. Beck, Warszawa 2010, s. 248 255 oraz B. Suchecki, K. Lewandowska-Gwarda, A. Olejnik, Opracowanie prognozy zatrudnienia w wybranym województwie według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa 2012, maszynopis. 15

K T T 1 = 1 1 + ( X k ) 1γ1k + 1 k = 1 y Xβ W ε K T T 2 = 2 2 + ( X k ) 2γ2 k + 2 k = 1 y X β W ε K T T 3 = 3 3 + ( X k ) 3γ3k + 3 k = 1 y X β W ε K T T 4 = 4 4 + ( X k ) 4γ4 k + 4 k = 1 y X β W ε K T T 5 = 5 5 + ( X k ) 5γ5 k + 5 k = 1 y X β W ε K T T 6 = 6 6 + ( X k ) 6γ6 k + 6 k = 1 y X β W ε K T T 7 = 7 7 + ( X k ) 7γ7 k + 7 k = 1 y X β W ε T T y = X β + ( W X k ) 8γ8 k + ε 8 8 8 8 K k = 1 K T T 9 = 9 9 + ( X k ) 9γ9 k + 9 k = 1 y X β W ε K T T 10 = 10 10 + ( X k ) 10γ10 k + 10 k = 1 y X β W ε K T T 11 = 11 11 + ( X k ) 11γ11k + 11 k = 1 y X β W ε K T T 12 = 12 12 + ( X k ) 12γ12 k + 12 k = 1 y X β W ε K T T 13 = 13 13 + ( X k ) 13γ13 k + 13 k = 1 y X β W ε K T T 14 = 14 14 + ( X k ) 14 k = 1 y X β W γ14 k + ε14 K T T 15 = 15 15 + ( X k ) 15γ15 k + 15 k = 1 y X β W ε K T T 16 = 16 16 + ( X k ) 16γ16 k + 16 k = 1 y X β W ε (1.1.4.1) 16

W przypadku estymacji sugerowanego modelu przestrzennego zaproponowano, by dla kaŝdego województwa (i = 1,, 16) przyjąć następujące oznaczenia: y i wektor obserwacji i-tej zmiennej endogenicznej o wymiarach T 1, X i macierze obserwacji zmiennych egzogenicznych dla poszczególnych województw o wymiarach T K (liczba zmiennych objaśniających K moŝe być róŝna dla kaŝdej z 16 jednostek przestrzennych), X k macierz o wymiarach T 16 dla k-tej ekonomicznej zmiennej egzogenicznej w 16 róŝnych obiektach przestrzennych, W przestrzenna macierz wag o wymiarach 16 16, T W X k przestrzenny obraz k-tej zmiennej egzogenicznej o wymiarach T 16, T T (W X k ) i-ta kolumna (wymiarach T 1) macierzy będącej przestrzennoczasowym obrazem k-tej zmiennej egzogenicznej, (liczba obrazów zmiennych ob- i jaśniających K moŝe być róŝna dla kaŝdej z 16 jednostek przestrzennych), β i wektor parametrów przy zmiennych egzogenicznych, γ i wektor parametrów dla obrazów przestrzennych, ε i składniki losowe. W omawianym modelu ogólnym zaprezentowano układ równań, z których kaŝde opisuje inny obiekt przestrzenny (województwo). Takie podejście daje moŝliwość uchwycenia potencjalnych związków przestrzennych w modelu, którego równania estymowane są na podstawie danych czasowych. Punktem wyjścia opisywanego podejścia jest określenie zaleŝności przestrzennych pomiędzy obiektami przestrzennymi na podstawie efektów geograficznych oraz ekonomicznych, czyli konstrukcja macierzy W. W drugim etapie w macierzy wag przestrzennych naleŝy uwzględnić kolejne zmienne ekonomiczne odpowiednio dla wszystkich jednostek czasu i wszystkich obiektów przestrzennych, zatem skonstruować macierz obserwacji obrazów przestrzennych dla wszystkich zmiennych egzogenicznych. NaleŜy zauwaŝyć, iŝ o ile przestrzenna macierz wag W jest ustalona dla całego modelu, o tyle w poszczególnych równaniach modelu rozwaŝane są odpowiednie dla danego równania kolumny macierzy obrazów przestrzennych kolejnych zmiennych egzogenicznych. Alternatywę dla tego modelu moŝe stanowić system składający się z układów równań dla poszczególnych okresów (1,, T) przy m (1,, N) obserwacjach przestrzennych. W takim modelu zaleŝności pomiędzy województwami reprezentowane są tylko poprzez obrazy przestrzenne zmiennych: 17

K 1 1 1 T T 1 y 1 = X 1β 1 + ( W X k ) 1 γ 1 + ε 1 1 1 k k = 1 M y = X β + W + ε M K m m m T T m 1 1 1 ( X k ) mγ m 1 1 1 k k = 1 y X β W ε M y = X β + W + ε K 1 1 1 T T 1 16 = 1 6 16 + ( X k ) 1 γ 1 + 16 16 16 k k = 1 K m m m T T m 16 1 6 16 ( X k ) m γ m 16 16 16 k k = 1 (1.1.4.2) W modelu 1.1.4.2. przyjęto takie same oznaczenia, jak w 1.1.4.1. 1.2. Dane statystyczne 1.2.1. Źródła danych statystycznych W badaniu zatrudnienia w województwach planowane jest wykorzystanie bazy danych statystycznych opracowanej na podstawie informacji dostępnych w Banku Danych Lokalnych Głównego Urzędu Statystycznego oraz z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności BAEL. Zebrane dane statystyczne pochodzą z badań objętych Programem Badań Statystyki Publicznej, spisów powszechnych i administracyjnych systemów informacyjnych oraz badań ankietowych gospodarstw domowych dla wybranej próby losowej. Dane statystyczne wykorzystane w badaniu zebrano dla 16 województw polskich dla okresu 1995 2011. Przy tworzeniu banku danych uwzględniono determinanty zatrudnienia przy jednoczesnym ograniczeniu ze względu na dostępność danych statystycznych. W tabeli 1.2.1.1 zamieszczono opis 12 zmiennych zawartych w bazie danych. Symbol LP_L LP PKB_L PKB INV_L Spis zmiennych zawartych w bazie danych Nazwa zmiennej liczba pracujących ogółem w województwie L (w tys. osób) liczba pracujących ogółem w Polsce (w tys. osób) Tabela 1.2.1.1 produkt regionalny brutto wytworzony w województwie L (w cenach bieŝących, w mln zł) produkt krajowy brutto (w cenach bieŝących, w mln zł) nakłady inwestycyjne i środki trwałe w przedsiębiorstwach w województwie L (w cenach bieŝących, w tys. zł) cd. tabeli na następnej stronie 18

Symbol Nazwa zmiennej HK_L zatrudnieni w B+R wszystkie osoby związane z działalnością B+R, zarówno pracownicy merytoryczni, jak i personel pomocniczy w województwie L (w tys. osób) LL_L ludność w wieku produkcyjnym: 15 59 lat kobiety, 15 64 lata męŝczyźni w województwie L (alternatywnie 15+ z BAEL) (w tys. osób) nbr_l nakłady na B+R: nakłady poniesione w roku sprawozdawczym na prace B+R wykonane w jednostce sprawozdawczej w województwie L (w cenach bieŝących, w tys. zł) STB_L wartość brutto środków trwałych w przedsiębiorstwach w województwie L (w cenach bieŝących, w mln zł) WBP_L przeciętne miesięczne wynagrodzenia brutto w województwie L (w cenach bieŝących, w zł) WBP przeciętne miesięczne wynagrodzenia brutto w Polsce (w cenach bieŝących, w zł) WMINP płaca minimalna brutto w Polsce (w cenach bieŝących, w zł) Źródło: opracowanie własne. 1.2.2. Procedura korekty danych Opublikowanie przez Główny Urząd Statystyczny skorygowanych danych indywidualnych BAEL umoŝliwiło poprawienie danych o liczbie pracujących w poszczególnych województwach. Nowe dane przeliczone zostały zgodnie z nową metodologią i nową podstawą uogólniania wyników 8. Uwzględniono tu wyniki Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań 2011 oraz zastosowano zmiany metodologiczne mające na celu dostosowanie populacji objętej badaniem do zaleceń Eurostatu. Tabela 1.2.2.1 Współczynnik korekty (2003 2009 szacowany, 2010 2011 rzeczywisty) 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 LP_02 1,000 1,003 1,008 1,012 1,017 1,021 1,026 1,030 1,034 1,039 LP_04 1,000 1,003 1,007 1,012 1,016 1,021 1,025 1,030 1,033 1,039 LP_06 1,000 1,003 1,007 1,011 1,015 1,019 1,023 1,027 1,030 1,035 LP_08 1,000 1,003 1,008 1,012 1,017 1,021 1,026 1,031 1,037 1,040 LP_10 1,000 1,003 1,007 1,012 1,016 1,020 1,025 1,029 1,034 1,038 LP_12 1,000 1,003 1,007 1,011 1,015 1,019 1,023 1,027 1,031 1,035 LP_14 1,000 1,003 1,008 1,012 1,017 1,021 1,026 1,030 1,035 1,039 LP_16 1,000 1,003 1,007 1,010 1,014 1,018 1,022 1,026 1,030 1,034 LP_18 1,000 1,003 1,006 1,010 1,014 1,018 1,022 1,026 1,029 1,033 cd. tabeli na następnej stronie 8 Por.: http://www.stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/aneks_bael.pdf (9.05.2013). 19

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 LP_20 1,000 1,003 1,007 1,011 1,015 1,020 1,024 1,028 1,032 1,036 LP_22 1,000 1,003 1,008 1,012 1,017 1,021 1,026 1,030 1,035 1,039 LP_24 1,000 1,003 1,008 1,013 1,018 1,022 1,027 1,032 1,038 1,042 LP_26 1,000 1,002 1,006 1,010 1,013 1,017 1,020 1,024 1,029 1,031 LP_28 1,000 1,003 1,008 1,012 1,017 1,021 1,026 1,030 1,034 1,040 LP_30 1,000 1,003 1,007 1,011 1,015 1,019 1,024 1,028 1,031 1,036 LP_32 1,000 1,003 1,007 1,012 1,016 1,021 1,025 1,030 1,035 1,038 Źródło: opracowanie własne. Na podstawie korekty liczby pracujących ogółem oraz obserwowanych korekt w IV kwartale 2011 r. oraz IV kwartale 2010 r. w poszczególnych województwach ustalono korekty wygasłe na czwarte kwartały lat 2003 2009. Zastosowano tu wygładzanie proporcjonalne korekty dla województw z uwzględnieniem poprawki rzeczywistej (2010, 2011) oraz ogólnokrajowej dynamiki korekty w ogólnej liczbie pracujących. Uwzględnienie korekty dla danych historycznych umoŝliwiło uzyskanie metodologicznie spójnego szeregu danych o liczbie pracujących w województwach w latach 1995 2012. Poszczególne oznaczenia dla zmiennych o charakterze lokalnym zaprezentowano w tabeli 1.2.2.2. Numery województw zgodnie z symbolizacją GUS Tabela 1.2.2.2 Numer Nazwa województwa Numer Nazwa województwa 02 dolnośląskie 18 podkarpackie 04 kujawsko-pomorskie 20 podlaskie 06 lubelskie 22 pomorskie 08 lubuskie 24 śląskie 10 łódzkie 26 świętokrzyskie 12 małopolskie 28 warmińsko-mazurskie 14 mazowieckie 30 wielkopolskie 16 opolskie 32 zachodniopomorskie Źródło: opracowanie własne na podstawie informacji GUS. 20

Wykres 1.2.2.1 Liczba (w tys. osób) pracujących w województwach (1995 2011 przed korektą; 1995 2012 po korekcie) 21

22

23

24

25

Źródło: opracowanie własne. Analogiczną korektę zastosowano do danych z BAEL o liczbie ludności Polski w wieku 15 lat i więcej (w tys. osób, IV kwartał) wykorzystywanych w modeliczby pracujących w województwach. lu ekonometrycznym słuŝącym prognozie W pierwszym kroku dokonano tu korekty liczby ludności Polski w wieku 15 lat i więcej ogółem, a następnie ustalono korekty dla poszczególnych województw. Korekty wygasły do IV kwartału 2003 r. 1.3. Wnioski Celem autorów tego rozdziału było przedstawienie podstawowych kwestii metodologicznych związanych z modelowaniem i prognozowaniem liczby pracu- źródeł danych statystycznych wy- jących w województwach oraz charakterystyka korzystywanych do przygotowania prognozy. W pierwszej części rozdziału zaprezentowane zostały modele znajdujące za- w województwach. NaleŜą do nich stosowanie w prognozowaniu zatrudnienia modele jednorównaniowe dla danych panelowych oraz modele wielorównaniowe: proste o równaniach pozornie niezaleŝnych (SUR), jak i o równaniach łącznie współzaleŝnych. Przeprowadzona analiza pozwoliła na przyjęcie wstępnych zało- pracujących w Polsce według wo- Ŝeń co do metodologii prognozowania liczby jewództw do roku 2020. Modele panelowe pozwalają na estymację modelu prognostycznego na pod- dla wszystkich województw. Naj- stawie danych przekrojowo-czasowych łącznie częściej stosuje się w tym celu model z efektami stałymi, w którym wyraz wolny jest efektem specyficznym dla kaŝdego województwa. Przyjmowane w tego typu modelach załoŝenie o jednakowej we wszystkich województwach reakcji liczby 26

pracujących na działanie poszczególnych zmiennych objaśniających, naleŝy jednak uznać za zbyt silne, jeśli weźmiemy pod uwagę wyraźną specyfikę poszczególnych województw. Często wykorzystywany jest teŝ wielorównaniowy model prosty o równaniach pozornie niezaleŝnych (SUR). Przyjmuje się w nim załoŝenie o współzaleŝności jednoczesnej składników losowych pomiędzy poszczególnymi równaniami. Model umoŝliwia dywersyfikację parametrów opisujących wpływ zmian zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Taka struktura modelu sprawia, Ŝe jest on często wykorzystywany w analizach wojewódzkich. W prognozowaniu liczby pracujących w województwach moŝliwe jest równieŝ wykorzystanie modeli wielorównaniowych o złoŝonej strukturze. Modele takie pozwalają na uwzględnienie wielu zaleŝności ekonomicznych odnoszących się do liczby pracujących w województwach, liczby ofert pracy i udziałów liczby pracujących w poszczególnych województwach w liczbie pracujących ogółem w Polsce oraz umoŝliwiają przyjęcie szeregu załoŝeń dotyczących kształtowania się podstawowych kategorii makroekonomicznych w horyzoncie prognozy. W przypadku modeli opisujących zatrudnienie w województwach wskazane jest równieŝ uwzględnienie interakcji przestrzennych poprzez wprowadzenie do modelu macierzy wag przestrzennych. Punktem wyjścia opisywanego podejścia jest określenie zaleŝności przestrzennych pomiędzy obiektami przestrzennymi na podstawie efektów geograficznych oraz ekonomicznych, czyli konstrukcja macierzy wag. W drugim etapie w macierzy wag przestrzennych naleŝy uwzględnić kolejne zmienne ekonomiczne odpowiednio dla wszystkich jednostek czasu i wszystkich obiektów przestrzennych, zatem skonstruować macierz obrazów przestrzennych dla wszystkich zmiennych egzogenicznych. Przegląd dotychczasowych rozwiązań związanych z prognozowaniem zatrudnienia w ujęciu wojewódzkim pozwolił na przyjęcie wstępnych załoŝeń do metodologii prognozowania liczby pracujących w Polsce według województw do roku 2020. Wydaje się, iŝ w przypadku prognozowania liczby pracujących w kaŝdym z 16 województw wskazane jest zastosowanie procedury dwustopniowej polegającej na wyznaczeniu w pierwszym kroku prognoz udziałów liczby pracujących w danym województwie w liczbie pracujących ogółem, a następnie prognoz liczby pracujących według województw z wykorzystaniem makroekonomicznej prognozy liczby pracujących w Polsce. Potencjalne interakcje przestrzenne pomiędzy poszczególnymi elementami modelu wiąŝą się z koniecznością uwzględnienia ich w konstrukcji modelu. W drugiej części rozdziału scharakteryzowano podstawowe rodzaje danych statystycznych wykorzystywanych w przygotowanej prognozie liczby pracujących w województwach. Przedstawiono źródła danych oraz procedury słuŝące zapewnieniu spójności danych historycznych z lat 2003 2011 z wynikami Narodowego Spisu Powszechnego 2011 i nową metodologią pozyskiwania danych w ramach Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności. 27

Do opracowania prognozy zatrudnienia w województwach wykorzystano bazę danych statystycznych opracowaną na bazie informacji dostępnych w Banku Danych Lokalnych Głównego Urzędu Statystycznego oraz danych pochodzących z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności BAEL. Dane statystyczne wykorzystane w badaniu zebrano dla 16 województw polskich dla okresu 2000 2011. Przy tworzeniu banku danych uwzględniono determinanty zatrudnienia przy jednoczesnym ograniczeniu dostępności danych statystycznych. Publikacja przez Główny Urząd Statystyczny skorygowanych danych indywidualnych BAEL umoŝliwiła opracowanie korekty dla danych o liczbie pracujących w poszczególnych województwach. Nowe dane przeliczone zostały zgodnie z nową metodologią BAEL i nową podstawą uogólniania wyników badania. W korekcie uwzględniono równieŝ wyniki Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań 2011 oraz zastosowano zmiany metodologiczne, mające na celu dostosowanie populacji objętej badaniem do zaleceń Eurostatu. Korekta polegała na obliczeniu korekt wygasłych dla czwartych kwartałów lat 2003 2009 dla poszczególnych województw na podstawie korekty liczby pracujących ogółem oraz korekt dla IV kwartału 2011 r. i IV kwartału 2010 r. Zastosowano w tym celu metodę wygładzania proporcjonalnego. 28

Rozdział 2 MODELOWANIE I PROGNOZOWANIE LICZBY PRACUJĄCYCH WEDŁUG WOJEWÓDZTW (Bogdan Suchecki, Barbara Dańska-Borsiak, Iwona Laskowska, Alicja Olejnik; opracowanie: Artur Gajdos) Przedstawione we wcześniejszych opracowaniach 9 doświadczenia i rekomendacje pozwoliły na sformułowanie metodologicznych przesłanek modelowania i prognozowania liczby pracujących według województw. W kolejnych podrozdziałach przedstawione zostaną wykorzystane w analizach dane statystyczne, konstrukcja modelu liczby pracujących, jego weryfikacja i prognozy wyznaczone na jego podstawie. 2.1. Kształtowanie się podstawowych zmiennych modelu 2.1.1. Kształtowanie się liczby pracujących w województwach Dobór odpowiedniej metody badawczej, w szczególności określenie rodzaju powiązań między zmiennymi endogenicznymi poprzedzono analizą graficzną i statystyczną kształtowania się liczby pracujących w poszczególnych województwach. Analizy graficznej dokonano na podstawie wykresu 2.1.1.1. Liczba pracujących w województwach w latach 2000 2010 jest względnie stała. Na podstawie zaprezentowanych wykresów trudno określić jednoznacznie tendencje w kształtowaniu się tej zmiennej. W województwach charakteryzujących się niŝszą liczbą pracujących (kujawsko-pomorskie, lubelskie, lubuskie, opolskie, podkarpackie, podlaskie, świętokrzyskie, warmińsko-mazurskie, zachodniopomorskie) rysują się słabe tendencje spadkowe. W pozostałych województwach poziom zmiennej jest względnie stały. W pewnych województwach moŝna zauwaŝyć występowanie silniejszej zmienności w kształtowaniu się liczby pracujących, podczas gdy w pozostałych zmienność ta jest niewielka. Wnioski ze wzrokowej analizy wykresów wskazują na duŝe zróŝnicowanie sytuacji na rynku pracy w przekroju wojewódzkim. MoŜna je potraktować jako potwierdzenie przypuszczenia, Ŝe na kształtowanie się zatrudnienia w poszcze- 9 Zob. B. Dańska-Borsiak, I. Laskowska, B. Suchecki, Opracowanie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym do 2020 r., IPiSS, Warszawa 2012, maszynopis. 29

gólnych województwach wpływają zróŝnicowane zbiory zmiennych objaśniających. Sytuacja na wojewódzkich rynkach pracy zaleŝy teŝ do pewnego stopnia od ogólnokrajowej koniunktury gospodarczej, a ponadto województwa funkcjonują w powiązaniu ze sobą w ramach gospodarki krajowej. Wykres 2.1.1.1 Liczba pracujących (w tys. osób) według województw w latach 2000 2010 2500 2300 2100 1900 1700 1500 1300 1100 900 700 500 2000 2002 2004 2006 2008 2010 _02 (dś) _10 (łd) _12 (mp) _14 (mz) _24 (śl) _30 (wp) _22 (pm) 1000 900 800 700 600 500 400 300 2000 2002 2004 2006 2008 2010 _04 (kp) _08 (ls) _16 (op) _20 (pl) _26 (śk) _28 (wm) _32 (zp) _06 (lb) _18 (pk) Uwaga: Numery województw są zgodne z symbolizacją GUS (patrz Tablica 1.2.2.2, str. 20). Dodatkowo kaŝde województwo oznaczono na wykresie dwuliterowym skrótem nazwy. Źródło: opracowanie własne na podstawie danych GUS. MoŜliwość uwzględnienia zróŝnicowania determinant zatrudnienia i współzaleŝnego funkcjonowania gospodarek województw, a co za tym idzie, zaleŝności między wojewódzkimi rynkami pracy, daje konstrukcja wielorównaniowego modelu o równaniach pozornie niezaleŝnych. 30

2.1.2. Kształtowanie się produktu krajowego brutto w województwach Zmienną objaśnianą w proponowanym modelu (patrz podrozdział 2.3) jest, oprócz liczby pracujących, równieŝ PKB według województw. Kształtowanie się tej zmiennej w okresie próby przedstawiono na wykresie 2.1.2.1. ZauwaŜyć moŝ- świadczy o kondycji polskiej go- na, Ŝe ogólna tendencja jest rosnąca, co dobrze spodarki. Wyraźnie jest teŝ widoczne zróŝnicowanie województw pod względem przeciętnego poziomu zmiennej (skala na wykresie jest róŝna dla róŝnych wojepozycja województwa mazowieckiego. wództw). Zdecydowanie dominująca jest Istnieje teŝ grupa województw (śląskie, wielkopolskie, dolnośląskie, małopolskie, łódzkie, pomorskie, kujawsko-pomorskie) ), w których poziom PKB był systema- wzrokowa wykresu wskazuje przy tycznie wyŝszy niŝ w pozostałych. Analiza tym na podobne tempo wzrostu PKB we wszystkich województwach. Przy załow województwach, moŝna potraktować Ŝeniu względnie stabilnej liczby ludności ten fakt jako sygnał niepokojący. Oznaczałoby to bowiem, iŝ w Polsce nie wystę- konwergencja (o ile liczba lud- puje efekt doganiania, a zatem idzie nie zachodzi ności jest względnie niezmienna). Wykres 2.1.2.1 Realny PKB w mln zł według województw w latach 1995 2011 31

32

Źródło: opracowanie własne na podstawie danych GUS. 2.2. Determinanty liczby pracujących według województw W modelach ekonometrycznych wykorzystywanych do prognozowania liczby pracujących w ujęciu wojewódzkim, w charakterze zmiennych objaśniających proponowane są zarówno zmienne o charakterze lokalnym, jak i zmienne makro- główną determinantą liczby pracują- ekonomiczne. Zgodnie z załoŝeniami teorii ekonomii cych według województw jest kształtowanie się produkcji w gospodarce regionu mierzone jako PKB_L. Zakładając znaczący wpływ makroekonomicznych czyn- rynki pracy województw, rozwaŝać ników wzrostu ekonomicznego na regionalne moŝna równieŝ wpływ realnego poziomu PKB w skali całej gospodarki. Na grun- zmian zatrudnienia (liczby pra- cie teorii neoklasycznej istotnymi determinantami cujących) są relacje pomiędzy płacami realnymi i wydajnością pracy. DuŜą wagę w polityce zatrudnienia przywiązuje się do kształtowania płacy minimalnej, uwa- do zatrudniania nowych pracowni- Ŝając, iŝ jej wysokość ma wpływ na skłonność ków, zwłaszcza młodych, rozpoczynających pracę zawodową. Im niŝsze wynaprzeciętnej, tym chętniej pracodawcy grodzenia minimalne w relacji do płacy zatrudniają dodatkowych pracowników. WaŜną determinantę liczby pracujących stanowić mogą czynniki demograficzne. Liczba ludności w wieku 15 lat i więcej determinuje bowiem potencjalne zasoby siły roboczej. Kolejną waŝną determi- Wahania poziomu nakładów nantę liczby pracujących stanowi stopa inwestycji. inwestycyjnych stanowią odzwierciedleniee cykliczności gospodarki. W modelach liczby pracujących dla pojedynczych województw 10 rozwaŝana była następująca wyjściowa postać modelu, która stanowiła bazę do konstrukcji modelu liczby pracujących według województw: 10 B. Dańska-Borsiak, B. Suchecki, Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do progno- województwie i opis otrzymanych wyników, zowania zatrudnienia według zawodów w wybranym IPiSS, Warszawa 2011, maszynopis; B. Suchecki, K. Lewandowska-Gwarda, E. śmurkow, Testo- na pracę według grup zawodów pod kątem wanie uniwersalności modelu prognozowania popytu zróŝnicowań wojewódzkich i regionalnych, IPiSS, Warszawa 2012, maszynopis. 33

LP_L t =f(lp_l t-1, [WBP/PX]_L t, X_L t, [WMINP/WBP], INV_L t, LL(15+)_L t, ζ t ) (2.2.1) gdzie: [WBP/PX]_L realne wynagrodzenia przeciętne w cenach produkcji, X_L produkt regionalny brutto (alternatywnie wprowadzić moŝna wartość krajowego PKB), WMINP/WBP relacja płacy minimalnej do przeciętnego miesięcznego wynagrodzenia brutto, INV_L stopa inwestycji liczona jako stosunek nakładów brutto na środki trwałe do PKB, LL(15+)_L liczba osób w wieku 15 lat i więcej, dla opisania inercji zatrudnienia: LP t-1 liczba pracujących w poprzednim okresie, lub t zmienna czasowa. 2.2.1. Przestrzenne determinanty zatrudnienia Na poziom zatrudnienia w danym województwie ma niewątpliwie wpływ ekonomiczno-społeczna sytuacja w regionach sąsiednich. Zatem, poza klasycznymi determinantami omówionymi wcześniej, waŝnymi czynnikami wpływającymi na poziom zatrudnienia są przestrzenne determinanty zatrudnienia. Analizy o charakterze przestrzenno-czasowym powinny uwzględniać fakt, iŝ województwa nie są odizolowanymi w przestrzeni niezaleŝnymi gospodarkami i mogą podlegać wpływom innych województw oraz zaleŝeć od zachodzących tam zmian o charakterze zarówno ekonomicznym, jak i politycznym. ZauwaŜymy, Ŝe wysoki poziom bezrobocia, niskie zarobki czy wysokie koszty Ŝycia w miejscu zamieszkania mogą zachęcać ludność do codziennych dojazdów do pracy, zmieniając tym samym strukturę rynku pracy. Do najistotniejszych zmiennych mających wpływ na poziom liczby pracujących naleŝy mobilność zasobów pracy, zarówno przestrzenna (migracje), jak i zawodowa (przekwalifikowanie). Bez wątpienia na strukturę rynku pracy mają wpływ równieŝ uwarunkowania demograficzne. ZauwaŜmy, Ŝe duŝa liczba osób aktywnych zawodowo w jednym województwie moŝe mieć istotny wpływ na kształtowanie się liczby pracujących w sąsiednim województwie o całkiem odmiennej strukturze demograficznej. Wówczas moŝemy obserwować migracje związane z wolnymi miejscami pracy w województwach o wyŝszym poziomie gospodarczym. Z drugiej strony liczba podmiotów gospodarczych w danym województwie moŝe równieŝ mieć bezpośredni wpływ na liczbę ofert pracy w województwach ościennych, a tym samym przyczyniać się do zwiększenia zatrudnienia w badanym województwie. Analogicznie wzrost gospodarczy w województwach sąsiednich moŝe stymulować mi- 34

gracje zarobkowe, a tym samym w istotny sposób wpływać na zmianę zatrudnienia w badanym województwie. Liczba tworzonych miejsc pracy uzaleŝniona jest od wielkości i rodzaju inwestycji, dlatego wpływ inwestycji moŝe mieć równieŝ charakter przestrzenny. ZróŜnicowanie geograficzne wynagrodzeń przeciętnych związane jest bezpośrednio z migracjami zarobkowymi. DuŜe zróŝnicowania w wynagrodzeniach pomiędzy województwami mogą skłaniać do migracji ludności, co z pewnością wpływa na strukturę rynku pracy. 2.3. Konstrukcja i wyniki estymacji modelu liczby pracujących według województw Model rynku pracy według województw jest modelem blokowo-rekurencyjnym. Zasadniczym powodem uwzględnienia bloku opisującego tworzenie wzrostu województw, jest występowanie zaleŝności rekurencyjnej między wymienionymi zmiennymi, która powinna być uwzględniona w procesie prognostycznym. Schemat blokowy proponowanego modelu przedstawiony jest na rysunku 2.3.1. Schemat blokowy proponowanego modelu Rysunek 2.3.1 Zmienne makroekonomiczne, instrumenty X, LP t zmienna czasowa i jej funkcje BLOK prerekurencyjny X_L STB L t, INV L t, [WBP/PX], L t, X t, t BLOK estymacyjny LP_L LP_L t-1, [WBP t /PX t ]_L, X_L t, [WMINP t /WBP t ], INV_L t, LL(15+)_L t Źródło: opracowanie własne. 2.3.1. Konstrukcja modelu liczby pracujących według województw Zgodnie ze schematem przedstawionym na rysunku 2.3.1, model rynku pracy składa się z dwóch bloków. Pierwszy z nich to blok prerekurencyjny. Opisuje on kształtowanie się regionalnych wartości PKB. Składa się z 16 równań stochastycznych, tworzących model prosty o równaniach pozornie niezaleŝnych. Ze 35

względu na specyfikę regionalną zbiór zmiennych objaśniających moŝe róŝnić się pomiędzy województwami. Postać ogólna oraz zbiór potencjalnych zmiennych objaśniających są następujące: X_02 = f (STB_02, INV_02, [WBP/PX]_02, X, t, ε 02 ) X_04 = f (STB_04, INV_04, [WBP/PX]_04, X, t, ε 04 ) X_06 = f (STB_06, INV_06, [WBP/PX]_06, X, t, ε 06 ) X_08 = f (STB_08, INV_08, [WBP/PX]_08, X, t, ε 08 ) X_10 = f (STB_10, INV_10, [WBP/PX]_10, X, t, ε 10 ) X_12 = f (STB_12, INV_12, [WBP/PX]_12, X, t, ε 12 ) X_14 = f (STB_14, INV_14, [WBP/PX]_14, X, t, ε 14 ) X_16 = f (STB_16, INV_16, [WBP/PX]_16, X, t, ε 16 ) X_18 = f (STB_18, INV_18, [WBP/PX]_18, X, t, ε 18 ) X_20 = f (STB_20, INV_20, [WBP/PX]_20, X, t, ε 20 ) X_22 = f (STB_22, INV_22, [WBP/PX]_22, X, t, ε 22 ) X_24 = f (STB_24, INV_24, [WBP/PX]_24, X, t, ε 24 ) X_26 = f (STB_26, INV_26, [WBP/PX]_26, X, t, ε 26 ) X_28 = f (STB_28, INV_28, [WBP/PX]_28, X, t, ε 28 ) X_30 = f (STB_30, INV_30, [WBP/PX]_30, X, t, ε 30 ) X_32 = f (STB_32, INV_32, [WBP/PX]_32, X, t, ε 32 ) W omawianym modelu przyjęto następujące oznaczenia: X_L produkt regionalny brutto w województwie L-tym, w cenach stałych; STB_L wartość środków trwałych brutto w województwie L-tym, w cenach stałych; INV_L stopa inwestycji w województwie L-tym (liczona jako udział nakładów inwestycyjnych w PKB lub nakłady inwestycyjne na pracującego); [WBP/PX]_L realne wynagrodzenie w województwie L-tym; X Produkt Krajowy Brutto; L numer województwa (L = 02, 04,,32, por. tabela 1.2.2.1.). Drugim, zasadniczym elementem modelu rynku pracy według województw jest blok opisujący kształtowanie się liczby pracujących. Składa się on z 16 równań stochastycznych, tworzących model SUR. W modelu tym uwzględnione zostały czynniki przestrzenne. WyróŜniono wpływ poziomu wynagrodzeń przeciętnych, produktu regionalnego brutto, a takŝe inwestycji w województwach sąsiednich na liczbę pracujących w danym województwie. Podobnie jak w przypadku bloku prerekurencyjnego, ze względu na specyfikę regionalną zbiór zmiennych objaśniających moŝe róŝnić się pomiędzy województwami. Postać ogólna modelu jest następująca: 36