Wybrane aspekty statystycznej analizy struktury wiekowej bezrobotnych w państwach Unii Europejskiej

Podobne dokumenty
Zakończenie Summary Bibliografia

Wykorzystanie Internetu przez młodych Europejczyków

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

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2018 roku

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

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

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2015 roku

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2015 roku

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2016 roku

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

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w 2017 roku

WPŁYW GLOBALNEGO KRYZYSU

Wynagrodzenie minimalne w Polsce i w krajach Unii Europejskiej

Akademia Młodego Ekonomisty. Mierniki dobrobytu gospodarczego. Jak mierzyć dobrobyt?

Wyzwania polityki ludnościowej wobec prognoz demograficznych dla Polski i Europy

Zmiany na polskim i wojewódzkim rynku pracy w latach

Wydatki na ochronę zdrowia w

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

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

PŁACA MINIMALNA W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ

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

Pomiar dobrobytu gospodarczego

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

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

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

Wyższa Szkoła Ekonomiczna

Aktywność zawodowa osób starszych w wybranych krajach Unii Europejskiej

Zmiany bezrobocia w województwie zachodniopomorskim w I półroczu 2017 roku

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

PRODUKT KRAJOWY BRUTTO W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM W 2012 R.

1. Mechanizm alokacji kwot

PROGNOZY WYNAGRODZEŃ W EUROPIE NA 2018 ROK

Pozycja polskiego przemysłu spożywczego na tle krajów Unii Europejskiej

Analiza wpływu dodatkowego strumienia wydatków zdrowotnych na gospodarkę

ROZDZIAŁ 21 AKTYWNOŚĆ EKONOMICZNA KOBIET I MĘŻCZYZN W POLSCE NA TLE KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ

Czy widać chmury na horyzoncie? dr Mariusz Cholewa Prezes Zarządu Biura Informacji Kredytowej S.A.

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

WPŁYW INTEGRACJI EUROPEJSKIEJ NA KSZTAŁTOWANIE SIĘ WOLNOŚCI GOSPODARCZEJ

Zatrudnienie w Polsce Iga Magda Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej

Informacja na temat rozwiązań dotyczących transgranicznej działalności zakładów ubezpieczeń w Unii Europejskiej

LUDNOŚĆ WEDŁUG EKONOMICZNYCH GRUP WIEKU W LATACH

Warunki mieszkaniowe ludności w poszczególnych krajach Unii Europejskiej

Dziennik Urzędowy Unii Europejskiej

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

SYTUACJA SPOŁECZNO-GOSPODARCZA W UNII EUROPEJSKIEJ W 2010 R.

Sytuacja osób bezrobotnych do 25 roku Ŝycia w województwie zachodniopomorskim I półrocze 2009 roku

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

PROGNOZY WYNAGRODZEŃ NA 2017 ROK

KOBIETY I MĘŻCZYŹNI NA RYNKU PRACY

BRE Business Meetings. brebank.pl

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Wspólna waluta euro

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 48/2013 TENDENCJE CENOWE. Ceny krajowe w skupie

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

Produkt krajowy brutto w województwie śląskim w 2010 r.

RYNEK MIĘSA. Wg ZSRIR (MRiRW) r.

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

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

WSPÓŁCZYNNIK AKTYWNOŚCI ZAWODOWEJ LUDNOŚCI WEDŁUG PŁCI W LATACH

Nierówności w zdrowiu spowodowane paleniem tytoniu. Witold Zatoński Warszawa, 16 listopada 2011

PRODUKT KRAJOWY BRUTTO

Obniżenie wieku emerytalnego: Straty dla przyszłych emerytów, pracujących i gospodarki

CASE-Doradcy Spółka z o.o. POZIOM WYDATKÓW NA LEKI. POLSKA NA TLE KRAJÓW OECD

Płaca minimalna w krajach Unii Europejskiej [RAPORT]

Działalność innowacyjna przedsiębiorstw w Polsce na tle państw Unii Europejskiej

Źródło: kwartalne raporty NBP Informacja o kartach płatniczych

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

(Akty o charakterze nieustawodawczym) ROZPORZĄDZENIA

Wolniej na drodze do równości

Szara strefa w Polsce

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

RYNEK ZBÓŻ. Cena bez VAT

MIEJSCE POLSKIEGO PRZEMYSŁU SPOŻYWCZEGO W UNII EUROPEJSKIEJ

Kraków ul. Miodowa 41 tel./fax: (12)

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

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

Banki i firmy pożyczkowe na rynku kredytowym. dr Mariusz Cholewa Prezes Zarządu Biura Informacji Kredytowej S.A 21 Listopada 2018 roku

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

Dlaczego jedne kraje są biedne a inne bogate?

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 49/2013

Sytuacja kobiet 50+ na europejskim rynku pracy. Iga Magda Instytut Badań Strukturalnych

SCOREBOARD WSKAŹNIKI PROCEDURY NIERÓWNOWAG MAKROEKONOMICZNYCH

dr Kamil Zawadzki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Czy równe dopłaty bezpośrednie w UE byłyby sprawiedliwe? Prof. J. Kulawik, Mgr. inż. A. Kagan, Dr B. Wieliczko

ROZPORZĄDZENIE WYKONAWCZE KOMISJI (UE)

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

Deficyt finansowania ochrony zdrowia

Ubezpieczenia w liczbach Rynek ubezpieczeń w Polsce

PODOBIEŃSTWA RYNKÓW PRACY W GRUPIE KRAJÓW UE-28

Wyzwania dla sektora finansowego związane ze środowiskiem niskich stóp procentowych

ROZPORZĄDZENIE WYKONAWCZE KOMISJI (UE)

LUDNOŚĆ WEDŁUG EKONOMICZNYCH GRUP WIEKU W LATACH

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

AKTUALNA SYTUACJA NA RYNKU PRACY MAŁOPOLSKI INFORMACJE SPRAWOZDAWCZE

KOMUNIKAT PRASOWY KOMISJA EUROPEJSKA. Bruksela, 19 marca 2013 r.

RYNEK MIĘSA. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 28/2014. TENDENCJE CENOWE Ceny zakupu żywca

Co mówią liczby. Sygnały poprawy

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

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 35/2015

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

RYNEK ZBÓŻ. Biuro Analiz i Programowania ARR Nr 27/2017

Transkrypt:

Zeszyty Naukowe nr 847 Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie 2011 Katedra Statystyki Wybrane aspekty statystycznej analizy struktury wiekowej bezrobotnych w państwach Unii Europejskiej 1. Wstęp Bezrobocie jest jednym z najważniejszych problemów gospodarczych i społecznych na świecie. Zagadnienie to może być rozpatrywane w różnych aspektach i w różnej skali (np. całej gospodarki, gospodarstw domowych). W kontekście gospodarki całego kraju bezrobocie implikuje mniejszy niż potencjalny dochód narodowy z powodu nie w pełni wykorzystanego kapitału ludzkiego. Jednocześnie brak pracy, zwłaszcza długotrwały, może stawiać wiele rodzin w trudnej sytuacji ekonomicznej. Warto również zwrócić uwagę, że zjawisko to może wywoływać u osób bezrobotnych pewne negatywne konsekwencje: niską samoocenę, depresję i inne (por. [Auer i Cazes 2002, s. 22]). Przyczyn bezrobocia jest wiele i występują one z różnym nasileniem w różnych krajach. Ekonomiści wymieniają wśród nich: niewłaściwą strukturę niektórych gospodarek, niedopasowanie struktury siły roboczej i popytu na pracę, niewystarczające kwalifikacje pracowników, postęp technologiczny, który prowadzi do wdrażania nowych, wydajniejszych technologii zastępujących pracę człowieka (por. [Begg, Dornbusch i Fischer 1997, s. 232]). W ostatnim czasie poziom bezrobocia zaczął się wyraźnie zwiększać w wielu krajach członkowskich Unii Europejskiej. W 2008 r. średnia stopa bezrobocia 1 w UE wynosiła około 7%, przy czym w niektórych krajach członkowskich prze- 1 Stopa bezrobocia wyraża udział ludności bezrobotnej w ogólnej liczbie osób aktywnych zawodowo.

48 kroczyła 10% [Glapiak 2008]. W drugiej połowie 2008 r. na istotny wzrost poziomu bezrobocia oprócz czynników strukturalnych miały wpływ czynniki o charakterze koniunkturalnym. Szczegółowa analiza struktury bezrobocia pod względem kryteriów o charakterze społeczno-demograficznym i ekonomicznym pozwala określić specyfikę tego zjawiska, która zależy m.in. od rozpatrywanego kraju. W artykule skupiono się na porównaniu struktury osób bezrobotnych w wybranych krajach pod względem dwóch cech demograficznych: wieku i płci. W analizie wzięto pod uwagę 27 państw członkowskich UE, a jako okres badania przyjęto lata 2002 2007. Dane do obliczeń zaczerpnięto z raportów Międzynarodowej Organizacji Pracy (International Labour Organisation) za pośrednictwem bazy danych brytyjskiej firmy Euromonitor: Global Market Information Database (GMID; http://www.portal.euromonitor.com) światowej bazy danych statystycznych i marketingowych, zawierającej biznesowe i statystyczne informacje o krajach, rynkach, firmach oraz konsumentach. Celem artykułu jest porównanie struktury wiekowej bezrobotnych w 27 krajach UE w aspekcie dynamicznym. W badaniach wykorzystano m.in. wskaźniki podobieństwa struktur i wskaźniki dynamiki struktur. Aby wskazać kraje najbardziej podobne i najbardziej różniące się pod względem struktury wiekowej bezrobotnych, zastosowano wybrane metody analizy skupień. Otrzymane wyniki stanowiły podstawę porównania struktury wiekowej bezrobotnych w Polsce i w pozostałych państwach członkowskich UE. 2. Struktura wiekowa bezrobotnych w krajach UE Na rys. 1 przedstawiono, jak kształtowała się przeciętna struktura wiekowa bezrobotnych w latach 2002 2007. Wzięto pod uwagę osoby aktywne zawodowo mające co najmniej 15 lat. Warto zwrócić uwagę, że w Polsce osoby w wieku produkcyjnym to kobiety w wieku 18 59 lat i mężczyźni w wieku 18 64 lat. Osoby do 17. roku życia są zaliczane do grupy w wieku przedprodukcyjnym, a kobiety od 60. roku życia oraz mężczyźni od 65. roku życia należą do grupy osób w wieku poprodukcyjnym (por. [Holzer 2003, s. 154]). Na podstawie rys. 1 można stwierdzić, że najwięcej bezrobotnych w 27 krajach UE to osoby w wieku 20 24 lat (16,9% wszystkich bezrobotnych) oraz 25 29 lat (14,1%). Najmniejszy odsetek bezrobotnych stanowią osoby mające powyżej 64 lat (0,2% wszystkich bezrobotnych) oraz osoby w wieku 60 64 lat (1,7%). Dla porównania w Polsce najwięcej bezrobotnych ma 20 24 lat (21,6% wszystkich bezrobotnych) oraz 25 29 lat (17,6%). Najmniejszą grupę bezrobotnych w Polsce tworzą osoby mające powyżej 64 lat (0,22% wszystkich bezrobotnych) oraz 60 64 lat (0,7%).

Wybrane aspekty statystycznej analizy 49 50 54 lat 9,3 powyżej 64 lat 0,2 60 64 lat 1,7 55 59 lat 15 19 lat 5,6 6,8 20 24 lat 16,9 45 49 lat 11,2 40 44 lat 10,1 25 29 lat 14,1 35 39 lat 10,9 30 34 lat 13,2 Rys. 1. Przeciętna struktura wiekowa bezrobotnych we wszystkich krajach UE (w %) Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z GMID. Przeciętną strukturę wiekową bezrobotnych, osobno dla kobiet i mężczyzn, przedstawiono w tabeli 1. Wartości procentowe dotyczące bezrobotnych mężczyzn i kobiet są podobne w poszczególnych przedziałach wiekowych. Największe różnice w tym względzie występują w przedziale 35 39 lat: bezrobotnych kobiet w tym wieku jest o 2,15 pkt procentowego więcej niż mężczyzn. Również w przedziale wiekowym 40 44 lat udział bezrobotnych kobiet jest o 1,74 pkt procentowego większy niż bezrobotnych mężczyzn. Z kolei w wieku 20 24 lat udział bezrobotnych mężczyzn przekracza odsetek bezrobotnych kobiet o 1,63 pkt procentowego. W Polsce relacje pomiędzy odsetkiem bezrobotnych kobiet i mężczyzn w poszczególnych przedziałach wiekowych są podobne do tych odnotowanych w całej UE. Największe różnice występują w przedziale wiekowym 35 39 lat: bezrobotnych kobiet w tym wieku jest o 2,71 pkt procentowego więcej niż mężczyzn. Udział bezrobotnych mężczyzn w wieku 55 59 lat przekracza o 2,63 pkt procentowego odsetek bezrobotnych kobiet (dla porównania w całej UE o 1,42 pkt procentowego). Trzecią największą różnicę w udziale bezrobotnych mężczyzn i kobiet obserwuje się w Polsce wśród osób w wieku 20 24 lat. Odsetek bezrobotnych mężczyzn przekracza odsetek bezrobotnych kobiet w tym przedziale wiekowym o 2,42 pkt procentowego.

50 Tabela 1. Przeciętna struktura wiekowa bezrobotnych mężczyzn i kobiet we wszystkich krajach UE w latach 2002 2007 Wiek (w latach) Odsetek bezrobotnych w UE Odsetek bezrobotnych w Polsce ogółem mężczyźni kobiety ogółem mężczyźni kobiety 15 19 6,80 7,31 6,26 2,19 2,41 1,96 20 24 16,88 17,68 16,04 21,61 22,79 20,37 25 29 14,07 13,95 14,20 17,56 17,52 17,59 30 34 13,17 12,66 13,72 11,77 11,49 12,08 35 39 10,91 9,87 12,02 9,52 8,21 10,91 40 44 10,13 9,29 11,02 10,53 9,75 11,36 45 49 11,21 10,89 11,55 12,27 11,25 13,35 50 54 9,31 9,68 8,93 9,73 10,20 9,23 55 59 5,62 6,31 4,89 3,90 5,18 2,55 60 64 1,73 2,22 1,21 0,69 0,91 0,46 Powyżej 64 0,17 0,14 0,16 0,23 0,29 0,15 Źródło: obliczenia własne na podstawie danych z GMID. Aby wskazać, które kraje UE były najbardziej podobne pod względem struktury wiekowej bezrobotnych, przeprowadzono grupowanie metodą Warda (por. [Dobosz 2004, s. 343]). Wykorzystana metoda skupień cechuje się dużą efektywnością, potwierdzoną w wielu badaniach empirycznych (por. [Sokołowski 2002, s. 9]). Grupowanymi obiektami było 27 państw członkowskich UE, a cechami grupującymi przeciętny odsetek osób bezrobotnych w pięcioletnich przedziałach wiekowych obliczony w latach 2002 2007. Wyniki tego grupowania przedstawiono na rys. 2. W celu wyodrębnienia grup państw jednorodnych pod względem struktury wiekowej bezrobotnych przycięto otrzymany dendrogram na wysokości wiązania 2,5. Dzięki temu można wskazać sześć grup krajów UE o podobnej strukturze wiekowej bezrobotnych: grupa pierwsza: Szwecja, Rumunia, Irlandia, Portugalia, Włochy, Hiszpania, Grecja, grupa druga: Wielka Brytania, Słowenia, Polska, Cypr, Węgry, Francja, Luksemburg, Belgia, grupa trzecia: Niemcy, Litwa, grupa czwarta: Łotwa, Estonia, Słowacja, Czechy, Bułgaria, grupa piąta: Malta, grupa szósta: Finlandia, Dania, Holandia, Austria. Składy utworzonych grup krajów można analizować pod względem ich położenia geograficznego, liczby ludności, potencjału gospodarczego i innych

Wybrane aspekty statystycznej analizy 51 zmiennych społeczno-ekonomicznych. Otrzymane składy skupień tylko częściowo odzwierciedlają geograficzne sąsiedztwo krajów, choć np. grupa czwarta obejmuje wyłącznie kraje Europy Środkowo-Wschodniej, a grupa szósta wyłącznie kraje Europy Zachodniej i Skandynawii. W pierwszej, drugiej i trzeciej grupie oprócz krajów Europy Środkowo-Wschodniej znajdują się państwa Europy Zachodniej. Odizolowana została Malta, znajdująca się w grupie piątej, co oznacza, że struktura wiekowa bezrobotnych Maltańczyków w latach 2002 2007 wyraźnie różniła się od tej w pozostałych państwach UE. Kraje Półwyspu Iberyjskiego znalazły się w pierwszej grupie, a część krajów Beneluksu należy do grupy drugiej. 10 8 Odległość wiązania 6 4 2 0 Szwecja Rumunia Irlandia Portugalia Włochy Hiszpania Grecja Wielka Brytania Słowenia Polska Cypr Węgry Francja Luksemburg Belgia Niemcy Litwa Łotwa Estonia Słowacja Czechy Bułgaria Malta Finlandia Dania Holandia Austria Rys. 2. Wyniki grupowania krajów UE metodą Warda ze względu na strukturę wiekową bezrobotnych w latach 2002 2007 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z GMID. Biorąc pod uwagę liczbę ludności i potencjał gospodarczy poszczególnych państw UE, trudno doszukiwać się prawidłowości w składzie utworzonych skupień. Zwykle w tej samej grupie obok małych pod względem liczby ludności krajów znajdują się kraje o dużej liczbie ludności. To samo dotyczy powierzchni i potencjału gospodarczego, mierzonego np. za pomocą PKB per capita w tej samej grupie obok państw o wysokiej wartości PKB na mieszkańca zwykle można wskazać

52 kraj o niskim wskaźniku PKB per capita. Zatem ani liczba ludności, ani potencjał gospodarczy poszczególnych państw nie są czynnikami, które w jednoznaczny sposób kształtują strukturę wiekową bezrobotnych. Różnice w tym zakresie należy tłumaczyć raczej odmienną strukturą demograficzną ludności poszczególnych krajów lub różnicami w strukturze zatrudnienia w działach gospodarki. Aby ustalić, które zmienne (grupy wiekowe) w istotny sposób przyczyniły się do zróżnicowania powstałych skupień, przeprowadzono jednoczynnikową analizę wariancji ANOVA. Procedura ta jest oparta na źródłach zmienności wyników. Ogólna zmienność wyników jest dekomponowana na zmienność spowodowaną ewentualnym oddziaływaniem czynnika testowego oraz na zmienność wywołaną czynnikami losowymi. Jeżeli zmienność wyników spowodowana badanym czynnikiem jest istotnie większa niż zmienność spowodowana czynnikami losowymi, wpływ testowanego czynnika uznaje się za istotny (por. [Dobosz 2004, s. 83]). Wyniki jednoczynnikowej analizy wariancji zawarto w tabeli 2. Tabela 2. Wyniki jednoczynnikowej analizy wariancji efektu grupowania krajów UE metodą Warda ze względu na strukturę wiekową bezrobotnych Wiek (w latach) Średnia (w %) Wartość F grupa 1 grupa 2 grupa 3 grupa 4 grupa 5 grupa 6 p a 15 19 7,8 5,6 3,7 5,9 27,8 13,9 53,045 0,000 20 24 18,8 18,9 11,8 15,4 20,3 13,9 9,737 0,000 25 29 17,7 16,6 10,2 13,0 10,0 11,6 12,633 0,000 30 34 13,6 12,7 11,1 11,4 8,0 10,6 4,340 0,007 35 39 11,6 11,6 12,1 10,5 7,0 11,0 2,461 0,066 40 44 9,5 10,7 13,4 11,8 7,4 10,7 8,044 0,000 45 49 8,0 10,1 12,2 11,5 9,1 9,0 8,174 0,000 50 54 6,1 8,4 12,1 11,6 6,6 8,8 21,276 0,000 55 59 4,4 4,3 10,0 7,2 3,2 8,6 5,895 0,001 60 64 2,3 1,0 3,1 1,3 0,6 1,9 1,364 0,278 Powyżej 64 0,2 0,1 0,2 0,6 0,0 0,0 1,371 0,275 a Prawdopodobieństwo testowe p < 0,05 zostało wyróżnione. Źródło: obliczenia własne na podstawie danych z GMID. W przedostatniej kolumnie tabeli 2 przedstawiono empiryczne wartości statystyki testowej F. Jest ona ilorazem wariancji międzygrupowej oraz wariancji wewnątrzgrupowej. Ma ona rozkład Fishera o k 1 oraz N k stopniach swobody, gdzie k jest liczbą grup, a N jest łączną liczbą obserwacji. Jeżeli empiryczna wartość statystyki F przekracza wartość krytyczną F α; k 1; N k, to odrzuca się hipotezę zerową o równości wariancji w k grupach. Na podstawie wyników zamieszczonych w tabeli 2 można wnioskować, że większość grup wiekowych bezrobotnych

Wybrane aspekty statystycznej analizy 53 statystycznie istotnie (na poziomie istotności α = 0,05) różnicowała powstałe skupienia krajów, z wyjątkiem trzech grup wiekowych: 35 39 lat, 60 64 lat i powyżej 64 lat. Wyniki grupowania krajów UE pod względem struktury wiekowej bezrobotnych kobiet okazały się podobne do opisanych wyników, dlatego zostaną pominięte. Nieco odmienne rezultaty uzyskano w wypadku grupowania krajów UE metodą Warda na podstawie struktury wiekowej bezrobotnych mężczyzn. Wyniki tego grupowania przedstawiono na rys. 3. Aby uzyskać porównywalność z grupowaniem przedstawionym na rys. 2, dendrogram został przycięty na wysokości wiązania 2,5. W tym przypadku można wyodrębnić cztery grupy skupiające kraje UE o podobnej strukturze wiekowej bezrobotnych mężczyzn: grupa pierwsza: Łotwa, Estonia, Niemcy, Litwa, Bułgaria, grupa druga: Słowenia, Wielka Brytania, Słowacja, Polska, Czechy, Szwecja, Cypr, grupa trzecia: Rumunia, Irlandia, Włochy, Hiszpania, Grecja, Portugalia, Węgry, Francja, Luksemburg, Belgia, grupa czwarta: Malta, Finlandia, Dania, Holandia, Austria. 9 8 7 Odległość wiązania 6 5 4 3 2 1 0 Łotwa Estonia Niemcy Litwa Bułgaria Słowenia Wielka Brytania Słowacja Polska Czechy Szwecja Cypr Rumunia Irlandia Włochy Hiszpania Grecja Portugalia Węgry Francja Luksemburg Belgia Malta Finlandia Dania Holandia Austria Rys. 3. Wyniki grupowania krajów UE metodą Warda ze względu na strukturę wiekową bezrobotnych mężczyzn w latach 2002 2007 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z GMID.

54 Liczba i skład powstałych skupień są nieco inne niż w przypadku grupowania krajów UE przedstawionego na rys. 2. Może to oznaczać, że różnice między strukturą wiekową bezrobotnych mężczyzn w niektórych państwach UE w latach 2002 2007 a strukturą wiekową wszystkich bezrobotnych mogły być większe niż w przypadku bezrobotnych kobiet. Skład utworzonych grup również tylko częściowo odzwierciedla geograficzne sąsiedztwo tworzących je państw (rys. 4), np. trzy kraje nadbałtyckie znajdują się w pierwszej grupie, część krajów Europy Środkowo-Wschodniej jest w drugiej grupie, a kraje Półwyspu Iberyjskiego oraz część krajów Beneluksu w trzeciej grupie. Grupa I Grupa II Grupa III Grupa IV Rys. 4. Skupienia krajów UE na podstawie wyników uzyskanych metodą Warda Źródło: opracowanie własne. W celu ustalenia, które zmienne określające grupy wiekowe wykazały największą zdolność grupowania, przeprowadzono jednoczynnikową analizę wariancji ANOVA, której wyniki zaprezentowano w tabeli 3. Prawie wszystkie

Wybrane aspekty statystycznej analizy 55 grupy wiekowe bezrobotnych mężczyzn w istotny sposób różnicowały powstałe skupienia krajów, z wyjątkiem grup wiekowych 60 64 lat oraz powyżej 64 lat. Tabela 3. Wyniki jednoczynnikowej analizy wariancji efektu grupowania krajów UE metodą Warda ze względu na strukturę wiekową bezrobotnych mężczyzn Wiek (w latach) Średnia (w %) grupa 1 grupa 2 grupa 3 grupa 4 F Wartość p a 15 19 5,0 5,2 6,7 16,6 15,375 0,000 20 24 13,2 18,5 18,8 15,2 10,500 0,000 25 29 11,6 15,7 17,4 11,3 16,669 0,000 30 34 10,9 11,6 13,9 10,1 14,589 0,000 35 39 10,9 10,3 12,4 10,2 4,425 0,014 40 44 12,9 10,3 10,0 10,0 7,783 0,001 45 49 11,9 10,2 8,8 9,1 6,679 0,002 50 54 11,9 9,3 6,8 8,4 15,215 0,000 55 59 8,9 5,4 3,9 7,5 7,702 0,001 60 64 2,1 2,0 1,2 1,6 0,769 0,523 Powyżej 64 0,6 0,2 0,2 0,0 1,890 0,160 a Prawdopodobieństwo testowe p < 0,05 zostało wyróżnione. Źródło: obliczenia własne na podstawie danych z GMID. Aby ocenić stopień podobieństwa struktury wiekowej bezrobotnych w krajach UE, wykorzystano następującą miarę podobieństwa struktur (por. [Podolec 1995, s. 43]): r αij = min{ αik, α jk}, (1) k= 1 gdzie: i, j numery obiektów (krajów), k numer składnika struktury, α ik udział k-tego składnika w strukturze obiektu i, α jk udział k-tego składnika w strukturze obiektu j. Wyrażenie (1) może przyjmować wartości z przedziału [0, 1]. Jeśli struktury i oraz j są całkowicie różne, wówczas α ij = 0, a jeżeli są identyczne, to α ij = 1. Wartości wskaźnika (1) obliczono dla wszystkich par krajów UE. Krajami o najwyższej wartości wskaźnika podobieństwa struktury wiekowej bezrobotnych, równej 0,961, okazały się Włochy i Grecja, co oznacza zgodność badanych struktur w obu krajach w 96,1%. W dalszej kolejności pod tym względem

56 znalazły się Belgia i Irlandia (α ij = 0,906) oraz Portugalia i Hiszpania (α ij = 0,955). Państwami o najniższej wartości wskaźnika podobieństwa struktury wiekowej bezrobotnych, równej 66,6%, są Niemcy i Malta. Oznacza to, że struktura wiekowa bezrobotnych w obu krajach była zgodna w 66,6%. Podobne wartości wskaźnika podobieństwa struktur odnotowano również w przypadku następujących par krajów: Litwy i Malty (α ij = 0,681) oraz Malty i Łotwy (α ij = 0,707). Wartości wskaźnika (1) zostały również obliczone osobno dla struktury wiekowej bezrobotnych kobiet i mężczyzn wszystkich krajów UE. Najwyższy poziom zgodności struktury wiekowej bezrobotnych mężczyzn, równy 95,6%, wystąpił w Słowenii i na Słowacji, natomiast najniższy, równy 71,3%, w Niemczech i na Malcie. Najwyższy poziom zgodności struktury wiekowej bezrobotnych kobiet, równy 96,1%, wystąpił w Luksemburgu i w Belgii, natomiast najniższy, równy 58,5%, na Litwie i na Malcie. Wartości wskaźnika podobieństwa struktury wiekowej bezrobotnych obliczone dla Polski i pozostałych krajów UE przedstawiono na rys. 5. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Austria Belgia Bułgaria Cypr Czechy Dania Estonia Finlandia Francja Grecja Hiszpania Holandia Irlandia Litwa Luksemburg Łotwa Malta Niemcy Portugalia Rumunia Słowacja Słowenia Szwecja Węgry Wielka Brytania Włochy Razem Mężczyźni Kobiety Rys. 5. Wartości wskaźnika podobieństwa struktury wiekowej bezrobotnych w Polsce i pozostałych krajach UE Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z GMID.

Wybrane aspekty statystycznej analizy 57 Pod względem struktury wiekowej bezrobotnych Polska okazała się najbardziej podobna do Słowenii, przy czym stopień zgodności porównywalnych struktur wyniósł 95,1%. Najmniej zbliżona do struktury wiekowej bezrobotnych w Polsce jest struktura wiekowa bezrobotnych na Malcie w tym przypadku obie struktury były podobne w 74,4%. Również do struktur wiekowych bezrobotnych mężczyzn i kobiet w Polsce najbardziej zbliżone okazały się struktury w Słowenii. Wskaźniki podobieństwa struktur wyniosły, odpowiednio, 94,2% oraz 92,8%. Najmniej zbliżona do struktury wiekowej bezrobotnych mężczyzn w Polsce jest struktura wiekowa bezrobotnych mężczyzn w Danii (α ij = 76,4%), a pod względem struktury wiekowej bezrobotnych kobiet Polska okazała się najmniej podobna do Malty (α ij = 66,4%). 3. Dynamika struktury wiekowej bezrobotnych W celu przeprowadzenia oceny stopnia dynamiki zmian w strukturze wiekowej bezrobotnych w krajach UE wykorzystano wskaźnik dynamiki struktur (2) (por. [Kukuła 2003, s. 41]), który umożliwia zbadanie różnicy w strukturze w dwóch okresach: υ t, t+ τ i k α i( t+ τ) = =1 2 α it, (2) gdzie: k liczba wyróżnionych grup, α i(t + τ), α it i-te wskaźniki struktury dla obiektów w okresach t + τ oraz t. Wskaźnik (2) przyjmuje unormowane wartości z przedziału [0, 1]. Jeśli porównywane struktury w okresach t + τ oraz t są podobne, czyli dynamika zmian składników struktury jest nieznaczna, to wskaźnik (2) ma wartość bliską zera. Im porównywane struktury są bardziej zróżnicowane w okresach t + τ oraz t, tym bliższa 1 jest wartość miernika (2). Na rys. 6 przedstawiono wartości miernika (2) obrazujące dynamikę zmian w strukturze wiekowej bezrobotnych w krajach UE w 2007 r. w stosunku do 2002 r. Największą dynamikę zmian w strukturze wiekowej bezrobotnych w 2007 r. w stosunku do 2002 r. zaobserwowano na Łotwie (υ 2002, 2007 = 0,156). Przesądziło o tym przede wszystkim zmniejszenie udziału bezrobotnych w przedziałach wiekowych 40 44 lat i 20 24 lat w badanym okresie o, odpowiednio, około 7 i 5 pkt procentowych. Najmniejszą dynamikę zmian w strukturze wiekowej bezrobotnych w 2007 r. w stosunku do 2002 r. odnotowano w Belgii (υ 2002, 2007 = 0,0347).

58 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 Austria Belgia Bułgaria Cypr Czechy Dania Estonia Finlandia Francja Grecja Hiszpania Holandia Irlandia Litwa Luksemburg Łotwa Malta Niemcy Polska Razem Mężczyźni Kobiety Portugalia Rumunia Słowacja Słowenia Szwecja Węgry Włochy Wielka Brytania Rys. 6. Wartości miernika dynamiki struktur bezrobotnych w przekroju wiekowym w państwach UE obliczone na podstawie danych z lat 2002 2007 Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z GMID. W największym stopniu struktura wiekowa bezrobotnych mężczyzn w badanym okresie zmieniła się w Luksemburgu (υ 2002, 2007 = 0,244). Był to przede wszystkim skutek wzrostu udziału bezrobotnych mężczyzn w wieku 20 24 lat o około 8 pkt procentowych przy jednoczesnym zmniejszeniu udziału bezrobotnych mężczyzn w wieku 40 44 lat o prawie 8 pkt procentowych w 2007 r. w stosunku do 2002 r. W najmniejszym stopniu struktura wiekowa bezrobotnych mężczyzn w rozważanym okresie zmieniła się w Belgii (υ 2002, 2007 = 0,041). W strukturze wiekowej bezrobotnych kobiet w latach 2002 2007 największe zmiany również zaobserwowano w Luksemburgu (υ 2002, 2007 = 0,2). Był to głównie skutek zmniejszenia się udziału bezrobotnych kobiet w wieku 35 39 lat o około 10 pkt procentowych i jednocześnie zwiększenia udziału bezrobotnych kobiet w przedziale wiekowym 30 34 lat o około 7,5 pkt procentowego w badanym okresie. Najniższą dynamiką zmian w 2007 r. w stosunku do 2002 r. cechowała się struktura wiekowa bezrobotnych kobiet w Holandii (υ 2002, 2007 = 0,475).

Wybrane aspekty statystycznej analizy 59 Polska pod względem dynamiki zmian w strukturze wiekowej bezrobotnych w porównaniu do innych krajów UE wypada przeciętnie (υ 2002, 2007 = 0,094). Największe zmiany w tej strukturze w 2007 r. w porównaniu do 2002 r. widoczne są przede wszystkim w wypadku bezrobotnych z grupy wiekowej 50 54 lat (wzrost udziału o 3,5 pkt procentowego) oraz w grupie wiekowej 20 24 lat (zmniejszenie się udziału o 3,2 pkt procentowego). Również za przeciętną należy uznać dynamikę zmian struktury wiekowej bezrobotnych mężczyzn w Polsce w porównaniu do innych państw UE (υ 2002, 2007 = 0,09). W wypadku mężczyzn największe zmiany w strukturze wiekowej w 2007 r. w porównaniu do 2002 r. zaobserwowano w grupie wiekowej 55 59 lat (wzrost udziału o około 3,9 pkt procentowego) i w grupie wiekowej 35 39 lat (spadek udziału o około 3,5 pkt procentowego). Wartość wskaźnika dynamiki struktury wiekowej bezrobotnych kobiet w Polsce w badanym okresie była podobna jak w wypadku bezrobotnych mężczyzn i wyniosła 0,104. Największe zmiany w strukturze wiekowej w 2007 r. w porównaniu do 2002 r. zaobserwowano w grupie wiekowej 50 54 lat (wzrost udziału o około 4,3 pkt procentowego) i w grupie wiekowej 20 24 lat (spadek udziału o około 4 pkt procentowe). 4. Zakończenie Z przeprowadzonej analizy wynika, że w krajach UE w latach 2002 2007 największy odsetek bezrobotnych stanowiły osoby młode, które dopiero zakończyły edukację na poziomie średnim lub wyższym (z grup wiekowych 20 24 lat i 25 29 lat). Wiąże się to w pewnym stopniu ze strukturą wiekową ludności krajów UE. Osoby z rozpatrywanych grup wiekowych po zakończeniu procesu kształcenia przez pewien czas (niekiedy dość długi) szukają pierwszej pracy bądź też zmieniają pracę, dlatego odsetek bezrobotnych wśród tych osób jest szczególnie wysoki. Z pewnością pełniejszą charakterystykę zjawiska bezrobocia w krajach UE można uzyskać z uwzględnieniem danych na temat osób dotkniętych długotrwałym bezrobociem (pozostających bez pracy przez co najmniej rok). Wówczas proporcje udziału bezrobotnych w poszczególnych grupach wiekowych mogą być inne. Różnice w strukturach wiekowych bezrobotnych w niektórych państwach są spowodowane m.in. specyfiką rynków pracy, odmienną strukturą zatrudnienia w poszczególnych sektorach gospodarki, różnym odsetkiem ludności aktywnej zawodowo, odmienną sytuacją demograficzną oraz różnicami w poziomie rozwoju gospodarczego krajów i regionów UE. Z grupowania państw UE za pomocą metody Warda wynika, że geograficzna bliskość niektórych krajów do pewnego stopnia znajduje odzwierciedlenie w podobnej strukturze wiekowej bezrobotnych (przede wszystkim bezrobotnych ogó-

60 łem i bezrobotnych mężczyzn). Dotyczy to np. krajów Półwyspu Iberyjskiego, większości państw nadbałtyckich oraz krajów Europy Środkowo-Wschodniej. W latach 2002 2007 największe zmiany w strukturze wiekowej bezrobotnych ogółem zaobserwowano na Łotwie. Przeanalizowano osobno zbiorowość bezrobotnych mężczyzn i kobiet największą dynamikę zmian w strukturze wiekowej odnotowano w krajach Beneluksu. Interesujące jest to, że wśród państw Beneluksu znajdują się kraje o najmniejszej dynamice zmian w strukturze wiekowej bezrobotnych. Literatura Auer P., Cazes S. [2002], Employment Stability in an Age of Flexibility: Evidence from Industrialized Countries, ILO, Geneva. Begg D., Dornbusch R., Fischer S. [1997], Makroekonomia, PWE, Warszawa. Dobosz M. [2004], Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa. Glapiak E. [2008], Bezrobotna Europa, Rzeczpospolita, 7.11.2008. Holzer J. [2003], Demografia, PWE, Warszawa. Kukuła K. [2003], Elementy statystyki w zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Podolec B. [1995], Zachowania konsumpcyjne gospodarstw domowych. Analiza ekonometryczna, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Seria specjalna: Monografie, nr 124, Kraków. Sokołowski A. [2002], Metody stosowane w Data Minig, StatSoft Polska. Selected Aspects of the Statistical Analysis of the Age Structure of the Unemployed in the Countries of the European Union The article compares the age structure of the unemployed and how it changed in the 27 countries of the EU in the years 2002 2007. To this end, indicators of structural similarity and structural dynamics were used. To determine the most similar and dissimilar countries in terms of the age structure of their unemployed, selected methods of analysing concentration were employed. The use of a single-factor analysis of variance determined those factors that essentially differentiate the created groups of countries. The results were used as the background for a comparison of the age structure of unemployed in Poland with the other countries of the EU. The data for calculation were taken from International Labour Organisation reports by way of the databases of the British firm Euromonitor: Global Market Information Database.