PODOBIEŃSTWA RYNKÓW PRACY W GRUPIE KRAJÓW UE-28

Podobne dokumenty
Zakończenie Summary Bibliografia

Zakupy on-line w europejskich gospodarstwach domowych. dr inż. Marlena Piekut Kolegium Nauk Ekonomicznych i Społecznych Politechnika Warszawska

Wyzwania polityki ludnościowej wobec prognoz demograficznych dla Polski i Europy

Wykorzystanie Internetu przez młodych Europejczyków

Badanie zróżnicowania krajów członkowskich i stowarzyszonych Unii Europejskiej w oparciu o wybrane zmienne społeczno-gospodarcze

Sytuacja zawodowa osób z wyższym wykształceniem w Polsce i w krajach Unii Europejskiej w 2012 r.

WPŁYW INTEGRACJI EUROPEJSKIEJ NA KSZTAŁTOWANIE SIĘ WOLNOŚCI GOSPODARCZEJ

1. Mechanizm alokacji kwot

Zmiany w strukturze wydatków polskich gospodarstw domowych na tle krajów UE w latach

dr Sławomir Nałęcz Z-ca dyr. Dep. Badań Społecznych i Warunków Życia Główny Urząd Statystyczny

Warszawa, 8 maja 2019 r. BAS- WAPL 859/19. Pan Poseł Jarosław Sachajko Przewodniczący Komisji Rolnictwa i Rozwoju Wsi

Podobieństwa struktur zatrudnienia w sektorze przemysłowym w krajach UE-27

Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej

Konwergencja nominalna versus konwergencja realna a przystąpienie. Ewa Stawasz Katedra Międzynarodowych Stosunków Gospodarczych UŁ

Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej analiza taksonomiczna

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Wspólna waluta euro

(4) Belgia, Niemcy, Francja, Chorwacja, Litwa i Rumunia podjęły decyzję o zastosowaniu art. 11 ust. 3 rozporządzenia

Wydatki na ochronę zdrowia w

Konkurencyjność polskiej gospodarki na tle krajów unijnych

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2015 roku

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2018 roku

Wybrane aspekty statystycznej analizy struktury wiekowej bezrobotnych w państwach Unii Europejskiej

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2015 roku

48,6% Turystyka w Unii Europejskiej INFORMACJE SYGNALNE r.

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2014 roku Porównanie grudnia 2013 i czerwca 2014 roku

OFERTA RAPORTU. Szkolnictwo wyższe analiza porównawcza Polski i wybranych krajów świata. Kraków 2012

Aktywność zawodowa osób starszych w wybranych krajach Unii Europejskiej

ROZPORZĄDZENIE WYKONAWCZE KOMISJI (UE)

Zagraniczna mobilność studentów niepełnosprawnych oraz znajdujących się w trudnej sytuacji materialnej PO WER 2017/2018

Sytuacja osób po 50 roku życia na śląskim rynku pracy. Konferencja Kariera zaczyna się po 50-tce Katowice 27 stycznia 2012 r.

Sytuacja makroekonomiczna w Polsce

Ocena zróżnicowania dostępu do Internetu w krajach Unii Europejskiej w 2014 r.

Warunki mieszkaniowe ludności w poszczególnych krajach Unii Europejskiej

KOMISJA EUROPEJSKA Bruksela, dnia C(2018) 1762 final DECYZJA WYKONAWCZA KOMISJI z dnia r. ustalająca ostateczny przydział pomocy u

WPŁYW GLOBALNEGO KRYZYSU

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2016 roku

ZAŁĄCZNIK. sprawozdania Komisji dla Parlamentu Europejskiego i Rady

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2017 roku

Konwergencja nominalna versus konwergencja realna a przystąpienie. Ewa Stawasz Katedra Międzynarodowych Stosunków Gospodarczych UŁ

Rozwój turystyki w Polsce na przykładzie danych statystycznych

ROZPORZĄDZENIE WYKONAWCZE KOMISJI (UE)

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO

Miejsce Polski w handlu zagranicznym produktami rolno-spożywczymi Unii Europejskiej. dr Łukasz Ambroziak mgr Małgorzata Bułkowska

RYNEK ZBÓŻ. Cena bez VAT Wg ZSRIR (MRiRW) r. Zmiana tyg.

Wynagrodzenie minimalne w Polsce i w krajach Unii Europejskiej

dr Kamil Zawadzki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY

C ,00 Euro z przeznaczeniem na organizację wymiany studentów i pracowników.

ZAŁĄCZNIK IV Stawki mające zastosowanie w umowie

Liczba samochodów osobowych na 1000 ludności

RYNEK JAJ SPOŻYWCZYCH. Nr 38/ września 2014 r.

Kraków ul. Miodowa 41 tel./fax: (12)

EKSPORT WYROBÓW WYSOKIEJ TECHNIKI W UNII EUROPEJSKIEJ EXPORT OF HIGH TECH IN THE EUROPEAN UNION

Konwergencja nominalna versus konwergencja realna a przystąpienie. Ewa Stawasz Katedra Międzynarodowych Stosunków Gospodarczych UŁ

RYNEK JAJ SPOŻYWCZYCH. Nr 37/ września 2013 r.

(Akty o charakterze nieustawodawczym) ROZPORZĄDZENIA

KLASYFIKACJA KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ A SZYBKOŚĆ ICH KONWERGENCJI DOCHODOWEJ

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Strategii Krajowego Ośrodka Wsparcia Rolnictwa Nr 6/2017. Cena bez VAT. Zmiana tyg. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

PRODUKT KRAJOWY BRUTTO W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM W 2012 R.

RYNEK JAJ SPOŻYWCZYCH. Nr 36/ września 2014 r.

FORUM NOWOCZESNEGO SAMORZĄDU

Ocena efektywności systemu zdrowia publicznego i opieki medycznej w krajach UE

Wykorzystanie możliwe wyłącznie z podaniem źródła

RYNEK JAJ SPOŻYWCZYCH. Nr 41/ października 2014 r.

Wykorzystanie możliwe wyłącznie z podaniem źródła

Wykorzystanie możliwe wyłącznie z podaniem źródła

Monitor Konwergencji Nominalnej

Wykorzystanie możliwe wyłącznie z podaniem źródła

Płatności bezgotówkowe w Polsce wczoraj, dziś i jutro

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 32/2017

RYNEK ZBÓŻ. Towar. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

PŁACA MINIMALNA W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ

ZAŁĄCZNIK IV Stawki mające zastosowanie w umowie

Wykorzystanie możliwe wyłącznie z podaniem źródła

Ubezpieczenia w liczbach Rynek ubezpieczeń w Polsce

Pomiar dobrobytu gospodarczego

Monitor Konwergencji Nominalnej

Ocena skutków podniesienia limitu dla zbliżeniowych transakcji kartami w Polsce bez użycia PIN do 100 PLN

RYNEK JAJ SPOŻYWCZYCH. Nr 48/ grudnia 2013 r.

RYNEK ZBÓŻ. Cena bez VAT Wg ZSRIR (MRiRW) r. Zmiana tyg. TENDENCJE CENOWE. Towar

Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w Polsce na tle państw Unii Europejskiej

Zmiany na polskim i wojewódzkim rynku pracy w latach

RYNEK ZBÓŻ. Towar. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

Gradacyjna analiza danych. Instytut Podstaw Informatyki PAN Wiesław Szczesny Emilia Jarochowska

Szara strefa w Polsce

Zróżnicowanie regionalne PKB na 1 mieszkańca według PPP na poziomie NTS 3

Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej L 165 I. Legislacja. Akty o charakterze nieustawodawczym. Rocznik lipca Wydanie polskie.

Unijny rynek gazu model a rzeczywistość. Zmiany na europejskich rynkach gazu i strategie największych eksporterów Lidia Puka PISM, r.

Statystyka wniosków TOI 2011

Edukacja a rynek pracy. dr Dariusz Danilewicz Katedra Rozwoju Kapitału Ludzkiego Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

RYNEK JAJ SPOŻYWCZYCH. Nr 45/ listopada 2014 r.

RYNEK JAJ SPOŻYWCZYCH. Nr 37/ września 2015 r.

BRE Business Meetings. brebank.pl

XXXI MARATON WARSZAWSKI Warszawa,

Statystyka i analiza danych pomiarowych Podstawowe pojęcia statystyki cz. 2. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki, Uniwersytet Szczeciński

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2017 roku

Monitor konwergencji nominalnej

ANALIZA POZIOMU ROZWOJU SPOŁECZNO-GOSPODARCZEGO POLSKI NA TLE INNYCH PAŃSTW UNII EUROPEJSKIEJ

Transkrypt:

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 289 2016 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Ekonomii Katedra Analiz i Prognozowania Rynku Pracy jaroslaw.wasowicz@ue.katowice.pl PODOBIEŃSTWA RYNKÓW PRACY W GRUPIE KRAJÓW UE-28 Streszczenie: W artykule uwagę skoncentrowano na grupowaniu rynków pracy w badanych krajach UE-28 w celu utworzenia jednorodnych klas. Procedura grupowania uwzględnia wewnętrzne zróżnicowanie rynków pracy. W badaniu zastosowano hierarchiczne metody aglomeracyjne i metodę k-średnich. Głównymi kryteriami decydującymi o przynależności rynków pracy krajów UE-28 do skupień są wskaźnik zatrudnienia oraz współczynnik aktywności zawodowej. Słowa kluczowe: rynki pracy w UE-28, metody aglomeracji, metoda k-średnich. Wprowadzenie Gospodarki narodowe, wchodzące w skład Unii Europejskiej są podmiotami badań o charakterze porównawczym. Badania tego typu mogą się sprowadzać do identyfikacji zróżnicowania pomiędzy krajami lub identyfikacji istniejących podobieństw, wraz z formalnym zakwalifikowaniem poszczególnych krajów do określonych skupień. Zarówno w pierwszym, jak i drugim przypadku, operacjonalizacja badań uwzględnia szereg cech diagnostycznych, charakteryzujących badane obiekty. Zakres przedmiotowy artykułu obejmuje wybrane zmienne, charakteryzujące rynki pracy 28 krajów członkowskich Unii Europejskiej. Na podstawie kryteriów merytorycznego i formalno-statystycznego do zbioru cech diagnostycznych w badaniu zakwalifikowano pięć zmiennych, reprezentujących podażową i popytową sytuację na rynkach pracy krajów UE-28 w 2013 r. Obok kryterium merytorycznego, kryteriami rozstrzygającymi o kwalifikacji zmiennych diagnostycznych do badania były dostępność, porównywalność i aktualność danych

Podobieństwa rynków pracy w grupie krajów UE-28 219 statystycznych. Źródłem danych była baza Eurostatu. Najbardziej aktualne dane (najczęściej publikowane przez Eurostat z dwuletnim opóźnieniem) za 2014 r. nie były dostępne w chwili rozpoczęcia badań. Badanie przeprowadzono z wykorzystaniem modułu Analiza skupień w pakiecie Statistica. Celem artykułu jest identyfikacja statystycznie istotnych zmiennych, opisujących podobieństwa rynków pracy krajów UE-28, a także tych, w największym stopniu różnicujących badane obiekty. Operacjonalizacja tego celu sprowadza się do pogrupowania badanych rynków pracy krajów UE-28 w celu utworzenia jednorodnych klas, uwzględniających ich wewnętrzne zróżnicowanie przy wykorzystaniu hierarchicznych i niehierarchicznych metod wielowymiarowej analizy porównawczej (metod aglomeracyjnych: pełnego wiązania, Warda i metody k-średnich). Przypuszcza się, że zmienne opisujące popytową stronę rynków pracy objętych badaniem, w największym stopniu determinują istniejące pomiędzy nimi podobieństwa. 1. Grupowanie rynków pracy metodą pełnego wiązania i metodą Warda Zgodnie z istniejącym dorobkiem naukowym w zakresie metod ilościowych, zbiór zmiennych, charakteryzujących zjawisko, będących w szczególności agregatem ekonomicznym, podlega ocenie za pomocą kryteriów statystycznych [Panek, 2009, s. 18-19; Strahl, 1998, s. 45-59]. Zdolność dyskryminacyjną wszystkich zmiennych oceniono na podstawie wartości klasycznych współczynników zmienności. V ( ) ε (1) x j gdzie: ε kr = 0,1 i jest arbitralnie przyjętą wartością krytyczną klasycznego współczynnika zmienności. W wyniku weryfikacji tak zdefiniowanej zdolności dyskryminacyjnej zmiennych, stwierdzono, że wszystkie zmienne charakteryzują się poziomem zmienności wyższym od przyjętego poziomu krytycznego. W pierwszym etapie badań, tj. doborze zmiennych diagnostycznych, charakteryzujących podażową i popytową sytuację na rynkach 28 państw członkowskich UE podjęto decyzję, że będzie ich sześć. Jednocześnie określono charakter tych zmiennych [Balcerowicz-Szkutnik, Sojka, 2011a, s. 10 i nast.; Mojena, 1997, s. 359 i nast.]: X 1 wskaźnik zatrudnienia osób w wieku 15-64 lat stymulanta, X 2 współczynnik aktywności zawodowej ludności w wieku 15-64 lat (stymulanta), kr

220 X 3 zatrudnieni zagrożeni ubóstwem (18-64 lat) destymulanta, X 4 nowo zatrudnieni (udział osób posiadających zatrudnienie w okresie krótszym niż 12 miesięcy w ogólnej liczbie zatrudnionych) stymulanta, X 5 stopa bezrobocia długoterminowego (15-74 lat) destymulanta, X 6 bierni zawodowo (odsetek populacji, 15-64 lat) destymulanta. Oszacowane wartości miar zróżnicowania międzygrupowego oraz wewnątrzgrupowego zmiennych diagnostycznych oraz test F, weryfikujący statystyczną istotność pokazały, że współczynnik aktywności zawodowej i bierni zawodowo jako odsetek populacji są zmiennymi, dopełniającymi się do jedności (w obydwu przypadkach statystyka F przyjęła identyczną wartość na poziomie 9,91181). W rezultacie, zmienną X 6 wykluczono z badania empirycznego. W celu transformacji destymulant w stymulanty wykorzystano przekształcenie różnicowe następującej postaci: S D xij = a bxij i = 1, 2,, n, j = 1, 2,, m; b > 0 (2) gdzie: b = 1 D a = max x ij Po przekształceniu wzoru (2) otrzymano: S D xij = max xij xij (3) W celu pozbycia się miana zmiennych i ujednolicenia rzędu ich wielkości, przeprowadzono normalizację cech diagnostycznych, wykorzystując standaryzację stymulant. Procedurze tej poddano zbiór danych wyjściowych, stosując następującą formułę: xij x j Zij = S( x j ) i = 1, 2,, n; j = 1, 2,, m (4) gdzie: x j średnia arytmetyczna j-tej zmiennej S(x j ) odchylenie standardowe j-tej zmiennej. Oceny odległości pomiędzy skupieniami dokonano na podstawie liniowego wykresu, ilustrującego odległość euklidesową pomiędzy skupieniami państw UE-28, w momencie gdy były one łączone (rys. 1). Miejsce na wykresie przebiegu aglomeracji, w którym widoczne jest wyraźne spłaszczenie oznacza, że skupienia są odległe. W sensie statystycznym miejsce to jest najlepszym punktem tzw. odcięcia. W rezultacie, miejsce podziału dendrogramu należy umieścić po 27. kroku (najdłuższa linia pionowa).

Podobieństwa rynków pracy w grupie krajów UE-28 221 8 Odległości wiązania względem etapów wiązania Odległ. euklidesowa 7 6 Odległość wiąz. 5 4 3 2 1 0-1 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 Krok Wiązania Odległ. Rys. 1. Wykres przebiegu aglomeracji (metoda pełnego wiązania). W procesie grupowania państw członkowskich UE-28 wykorzystano także wykres przebiegu aglomeracji, uzyskany po dokonaniu porządkowania metodą Warda (rys. 2) [Balcerowicz-Szkutnik, Sojka, 2011b, s. 109-110]. Wyniki analizy tego wykresu są porównywalne do tych uzyskanych w metodzie pełnego wiązania. Miejsce podziału dendrogramu należy zlokalizować po 27. kroku (rys. 2). 25 Odległości wiązania względem etapów wiązania Odległ. euklidesowa 20 Odległość wiąz. 15 10 5 0-5 0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 Krok Wiązania Odległ. Rys. 2. Wykres przebiegu aglomeracji (metoda Warda) Zastosowane metody hierarchiczne (pełnego wiązania, Warda) dały podstawę do podziału dendrogramów i sformułowania wniosku, że najlepszym rozwiązaniem jest przyjęcie dwóch grup państw UE-28 (rys. 3, 4). W przypadku metody pełnego wiązania utworzono podział na dwa następujące skupienia (rys. 3):

222 skupienie 1: Belgia, Bułgaria, Chorwacja, Cypr, Francja, Grecja, Hiszpania, Irlandia, Litwa, Luksemburg, Łotwa, Malta, Polska, Portugalia, Rumunia, Słowacja, Słowenia, Węgry, Włochy, skupienie 2: Austria, Czechy, Dania, Estonia, Finlandia, Holandia, Niemcy, Szwecja, Wielka Brytania. Belgia Malta Bułgaria Słowenia Irlandia Węgry Chorwacja Włochy Słowacja Hiszpania Portugalia Cypr Litwa Łotwa Francja Luksemburg Polska Grecja Rumunia Czechy Niemcy Estonia Wlk. Brytania Holandia Dania Finlandia Austria Szwecja Pełne wiązanie Odległ. euklidesowa 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Odległość wiąz. Rys. 3. Hierarchiczny wykres drzewa (metoda pełnego wiązania) Wyniki uzyskane metodą Warda pozwoliły na wyłonienie dwóch grup badanych państw (rys. 4): grupa 1: Belgia, Bułgaria, Chorwacja, Cypr, Czechy, Francja, Grecja, Hiszpania, Irlandia, Litwa, Luksemburg, Łotwa, Malta, Polska, Portugalia, Rumunia, Słowacja, Słowenia, Węgry, Włochy, grupa 2: Austria, Dania, Estonia, Finlandia, Holandia, Niemcy, Szwecja, Wielka Brytania. Różnica pomiędzy grupowaniem metodą najdalszego sąsiedztwa a metodą Warda sprowadza się do odmiennego zakwalifikowania gospodarki Czech. Zaskakujący jest fakt pojawienia się, takich państw jak Belgia, Francja, Irlandia i Luksemburg w jednym skupieniu z krajami Europy Środkowo-Wschodniej, np. Litwą, Łotwą, Polską, Słowacją, Węgrami oraz wieloma innymi państwami, znajdującymi się na poziomie rozwoju znacznie poniżej średniej unijnej, np. Chorwacją, Bułgarią, Rumunią. Wydaje się, że taka klasyfikacja badanych obiektów nie poddaje się sensownej interpretacji ekonomicznej.

Podobieństwa rynków pracy w grupie krajów UE-28 223 Metoda Warda Odległ. euklidesowa Belgia Malta Węgry Bułgaria Słowenia Irlandia Słowacja Czechy Hiszpania Portugalia Cypr Litwa Łotwa Francja Luksemburg Polska Grecja Chorwacja Włochy Rumunia Dania Finlandia Szwecja Niemcy Estonia Wlk. Brytania Austria Holandia 0 5 10 15 20 Odległość wiąz. Rys. 4. Hierarchiczny wykres drzewa (metoda Warda) 2. Grupowanie rynków pracy metodą k-średnich W związku z koniecznością wstępnego określenia liczby skupień w metodzie k-średnich, wykorzystano wyniki uzyskane metodami podziału dendrogramów pełnego wiązania i Warda. W rezultacie, w pakiecie Statistica określono liczbę dwóch skupień i dziesięciu iteracji. Określona na wstępie liczba iteracji okazała się wystarczająca. Odległości pomiędzy państwami posortowano, a na początkowe centra skupień wybrano państwa przy stałych interwałach [Hartigan, Wong, 1979, s. 100-108]. Zastosowanie metody k-średnich pozwoliło na wyłonienie dwóch skupień rynków pracy w krajach UE-28 oraz ich odległości od środków skupień (tab. 1). W tab. 1 widać, że w skupieniu drugim znalazły się dwa kraje, których odległości od środka całej grupy są relatywnie duże (Rumunia i Grecja). Wyniki wskazują, iż w grupie pierwszej występuje mniejsze zróżnicowanie odległości poszczególnych krajów od jej środka w porównaniu z grupą drugą. Wydaje się, że z punktu widzenia ekonomicznego kontekstu interpretacji wyników badania, metoda k-średnich charakteryzuje się większą wartością w porównaniu z wykorzystanymi wcześniej metodami hierarchicznymi (pełnego wiązania, Warda). Wynika to z mniejszego zróżnicowania wewnętrznego każdego z wyłonionych skupień rynków pracy krajów UE-28 i jednocześnie większego zróżnicowania międzygrupowego (tab. 1). W rezultacie, skład poszczególnych skupień nie budzi istotnych wątpliwości.

224 Tabela 1. Elementy skupień i odległości poszczególnych państw od środków skupień Elementy skupienia numer 1 (14 przypadków) Czechy Dania Niemcy Estonia Francja Cypr Łotwa Litwa Luksemburg Holandia Austria Finlandia Szwecja Wlk. Brytania Odległ. 0,924028 0,991712 0,590950 0,317641 0,648051 0,558516 0,624745 0,581823 0,890821 0,710153 0,413992 0,789486 0,970806 0,209144 Elementy skupienia numer 2 (14 przypadków) Belgia Bułgaria Irlandia Grecja Hiszpania Chorwacja Włochy Węgry Malta Polska Portugalia Rumunia Słowenia Słowacja Odległ. 0,709607 0,270124 0,743926 1,050654 0,827460 0,742585 0,584801 0,663397 0,594314 0,528830 0,582495 1,532392 0,483579 0,769929 Tabela 2. Analiza wariancji zmiennych Zmienna Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Analiza wariancji Między df Wewn. df F Istotn. SS SS p 17,10522 1 9,89478 26 44,94653 0,000000 15,50301 1 11,49699 26 35,05948 0,000003 1,21989 1 25,78011 26 1,23030 0,277504 10,69518 1 16,30482 26 17,05475 0,000333 14,34674 1 12,65326 26 29,47979 0,000011 Weryfikacja wyników badania, uzyskanych metodą k-średnich wskazuje m.in., że zmienne diagnostyczne Z 1, Z 2, Z 4 i Z 5 są statystycznie istotne (przy poziomie istotności 0,01). Problem z poziomem statystycznej istotności występuje jedynie w przypadku zmiennej diagnostycznej Z 3 (p = 0,277504). Oszacowane wartości statystyki F oraz wartości p pozwalają stwierdzić, że głównymi kryteriami, różnicującymi badane rynki pracy krajów UE-28 i jednocześnie decydującymi o ich przynależności do skupień są zmienne Z 1 (wskaźnik zatrudnienia) oraz Z 2 (współczynnik aktywności zawodowej). Zmienna Z 3 (zatrudnieni zagrożeni ubóstwem) w największym stopniu przyczyniła się do zróżnicowania wewnątrzgrupowego w skupieniach, choć należy pamiętać o relatywnie wysokim prawdopodobieństwie popełnienia błędu obciążającego ten wniosek (relatywnie wysoka wartość p).

Podobieństwa rynków pracy w grupie krajów UE-28 225 1,5 1,0 0,5 0,0-0,5-1,0-1,5 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Zmienne Skupien. 1 Skupien. 2 Rys. 5. Średnie wartości zmiennych dla poszczególnych grup państw Elementem uzupełniającym proces weryfikacji uzyskanych wyników badania są wartości średnie obydwu skupień. Skupienie 1 charakteryzuje się wyższymi średnimi wartościami zestandaryzowanych zmiennych diagnostycznych. Największe różnice pomiędzy dwoma skupieniami rynków pracy w krajach UE-28 występują w przypadku zmiennych Z 1 (wskaźnik zatrudnienia) i Z 2 (współczynnik aktywności zawodowej). Oszacowane wartości średnie korespondują z uzyskanymi wynikami analizy wariancji międzygrupowych oraz wewnątrzgrupowych poszczególnych zmiennych diagnostycznych. Jednocześnie, najmniejsze różnice pomiędzy skupieniami rynków pracy występują w przypadku zmiennej Z 3 (zatrudnieni zagrożeni ubóstwem). Podsumowanie Wyniki badania uzyskane z zastosowaniem metod hierarchicznych i metody niehierarchicznej pozwoliły na sformułowanie wniosków, odnoszących się do problemu badawczego, jednocześnie zapewniając podstawę do weryfikacji postawionej we wprowadzeniu hipotezy badawczej: 1. Głównymi kryteriami decydującymi o przynależności rynków pracy krajów UE-28 do skupień są dwie zmienne: wskaźnik zatrudnienia oraz współczynnik aktywności zawodowej. Pierwsza z tych zmiennych jest zmienną popytową, zaś druga zmienną opisującą podażową stronę badanych rynków pracy. W rezultacie, postawioną we wprowadzeniu hipotezę zweryfikowano jedynie częściowo, w odniesieniu do zmiennej popytowej.

226 2. Zmienną mającą najmniejszy wpływ na przynależność do grup jest odsetek osób zatrudnionych, zagrożonych ubóstwem. 3. Wyłoniona w wyniku zastosowania metody k-średnich grupa 1, charakteryzuje się wyższymi średnimi wartościami poszczególnych zmiennych diagnostycznych. 4. Wydaje się, że metoda k-średnich pozwoliła połączyć badane rynki pracy w jednorodne skupienia w sposób bardziej uzasadniony z punktu widzenia rzeczywistego, ekonomicznego ich zróżnicowania. Znacznie mniej adekwatne wyniki uzyskano za pomocą metod aglomeracyjnych (metody pełnego wiązania i metody Warda). Literatura Balcerowicz-Szkutnik M., Sojka E. (2011a), Pokolenie 50+ na europejskim rynku pracy podsumowanie poszczególnych etapów badań, Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice. Balcerowicz-Szkutnik M., Sojka E. (2011b), Metody ilościowe w finansach i rachunkowości. Wybrane zagadnienia, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice. Hartigan J.A., Wong M.A. (1979), A K-Means Clustering Algorithm, Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied Statistics), Vol. 28, No. 1. Mojena R. (1997), Hierarchical Grouping Methods and Stopping Rules: An Evaluation, Computer Journal, Vol. 20, No. 4. Panek T. (2009), Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej, Wydawnictwo Szkoły Głównej Handlowej, Warszawa. Strahl D. (red.) (1998), Taksonomia struktur w badaniach regionalnych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław. [www 1] http://ec.europa.eu/eurostat (dostęp: 22.06.2015). THE SIMILARITY OF LABOUR MARKETS IN THE EU-28 COUNTRIES Summary: The paper focuses on the clustering of labor markets in the EU-28 countries in order to form homogeneous clusters. The clustering procedure of EU countries is based on intra and inter-group differences in labor markets. The agglomerative hierarchical clustering and k-means clustering methods were used in the paper. The main criteria for deciding on countries belonging to clusters are employment rate and economic activity rate. Keywords: labour markets in the EU-28, agglomerative hierarchical clustering method, k-means clustering.