Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorSzulc, Elżbieta
dc.contributor.authorJankiewicz, Mateusz
dc.date.accessioned2018-09-21T14:10:34Z
dc.date.available2018-09-21T14:10:34Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/25802
dc.description.abstractThe paper presents the analysis of the spatial and spatio‑temporal tendencies and dependence in matters related to the situation in the labour market of the Kujawsko‑Pomorskie Voivodeship across municipalities in the period of 2004–2015. The aim of the investigation is to verify whether, in the presence of the dependence, investing (through a growing number of enterprises) in the development of selected urban centres with a high level of unemployment can significantly reduce the unemployment rate in the whole province. The assessment of the situation in the labour market for each of the municipalities is made with the use of two characteristics, i.e. the share of registered unemployed persons in the number of the working age population and the number of business entities per 10,000 working age population. From the methodological point of view, the values of the variables are treated as realisations of spatial and spatio‑temporal stochastic processes. The spatial and spatio‑temporal tendencies and dependence were investigated using the concept of spatial and spatio‑temporal trends and spatial autocorrelation. Additionally, spatial autoregressive models for individual processes and spatial models of the dependence of unemployment on the number of business entities, for each year of the investigated period, were estimated and verified. The specification of spatio‑temporal models of unemployment, including the model which takes into consideration spatial shifts and time lags of the dependence, was carried out. The models were used for simulating the level of unemployment in the province assuming some growth in the number of business entities in selected urban centres.en_GB
dc.description.abstractArtykuł prezentuje analizę przestrzennych i czasowych tendencji i zależności dotyczących sytuacji na rynku pracy w województwie kujawsko‑pomorskim w układzie gmin w okresie 2004–2015. Celem badania jest sprawdzenie, czy – przy istniejących zależnościach – wzrost aktywności działalności gospodarczej przez zwiększenie liczby podmiotów gospodarczych w wybranych ośrodkach miejskich województwa, w których poziom bezrobocia jest wysoki, może obniżyć bezrobocie w całym województwie. Sytuacja na rynku pracy w poszczególnych gminach została oceniona na podstawie dwóch zmiennych, tj. udziału bezrobotnych zarejestrowanych w liczbie ludności w wieku produkcyjnym oraz liczby podmiotów gospodarczych na 10 tys. mieszkańców w wieku produkcyjnym. Z metodologicznego punktu widzenia wartości tych zmiennych traktuje się jako realizacje przestrzennych i przestrzenno‑czasowych procesów stochastycznych. Przestrzenne i przestrzenno‑czasowe tendencje i zależności zostały zbadane przy wykorzystaniu koncepcji trendu przestrzennego i przestrzenno‑czasowego oraz autokorelacji przestrzennej. Dodatkowo zostały oszacowane i zweryfikowane przestrzenne modele autoregresyjne poszczególnych procesów, a także przestrzenne modele zależności bezrobocia od liczby podmiotów gospodarczych w poszczególnych latach badanego okresu. Dokonano również specyfikacji przestrzenno‑czasowych modeli bezrobocia, w tym modelu uwzględniającego przesunięcia przestrzenne i opóźnienia czasowe rozważanej zależności. Modele te wykorzystano następnie do symulacji poziomu bezrobocia w województwie przy założeniu wzrostu liczby podmiotów gospodarczych w ustalonych ośrodkach miejskich.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;337
dc.subjectbusiness entitiesen_GB
dc.subjectunemploymenten_GB
dc.subjectlabour marketen_GB
dc.subjectspatial and spatio‑temporal trendsen_GB
dc.subjectspatial autocorrelationen_GB
dc.subjectspatial and spatio‑temporal autoregressive modelsen_GB
dc.subjectpodmioty gospodarczepl_PL
dc.subjectbezrobociepl_PL
dc.subjectrynek pracypl_PL
dc.subjecttrend przestrzenny i przestrzenno‑czasowypl_PL
dc.subjectautokorelacja przestrzennapl_PL
dc.subjectprzestrzenne i przestrzenno‑czasowe modele autoregresyjnepl_PL
dc.titleSpatio‑temporal Modelling of the Influence of the Number of Business Entities in Selected Urban Centres on Unemployment in the Kujawsko‑Pomorskie Voivodeshipen_GB
dc.title.alternativePrzestrzenno‑czasowe modelowanie wpływu liczby podmiotów gospodarczych w wybranych ośrodkach miejskich na bezrobocie w województwie kujawsko‑pomorskimpl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2018; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2018en_GB
dc.page.number21-37
dc.contributor.authorAffiliationNicolaus Copernicus University in Toruń, Faculty of Economic Sciences and Management, Department of Econometrics and Statistics
dc.contributor.authorAffiliationNicolaus Copernicus University in Toruń, Faculty of Economic Sciences and Management, Department of Econometrics and Statistics
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAnselin L. (1988), Spatial Econometrics. Methods and Models, Kluwer Academic, Boston.pl_PL
dc.referencesAnselin L., Florax R. J.G.M., Rey S. (2004), Advances in Spatial Econometrics. Methodology, Tools and Applications, Springer‑Verlag, New York.pl_PL
dc.referencesArbia G. (2006), Spatial Econometrics. Statistical Foundations and Applications to Regional Convergence, Springer‑Verlag, Berlin–Heidelberg.pl_PL
dc.referencesBal‑Domańska B. (2014), Identifying Regional Diversification and Spatial Dependence of Employment in EU Regions as One of Social Cohesion Indicators, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, vol. 5(307), pp. 7–26.pl_PL
dc.referencesBlinova T., Markow V., Rusanovskiy V. (2016), Empirical Study of Spatial Differentiation of Youth Unemployment in Russia, “Acta Oeconomica”, vol. 66(3), pp. 507–526.pl_PL
dc.referencesCliff A. D., Ord J. K. (1973), Spatial Autocorrelation, Pion, London.pl_PL
dc.referencesCliff A. D., Ord J. K. (1981), Spatial Processes. Models and Applications, Pion, London.pl_PL
dc.referencesCressie N. A.C. (1993), Statistics for Spatial Data, John Wiley Sons Inc., New York.pl_PL
dc.referencesGawrycka M., Szymczak A. (2010), Przestrzenne zróżnicowanie rynków pracy z punktu widzenia popytu na pracę, “Współczesna Ekonomia”, no. 1(13), pp. 47–58.pl_PL
dc.referencesHaining R. (2005), Spatial Data Analysis. Theory and Practice, 3th ed., Cambridge University Press, Cambridge.pl_PL
dc.referencesLeSage J., Pace K. R. (2009), Introduction to Spatial Econometrics, Champion Hall/CRC, Boca Raton–London‑New York.pl_PL
dc.referencesMoran P. A.P. (1950), The Interpretation of Statistical Maps, “Journal of the Royal Statistical Society”, Series B, 10, pp. 243–251.pl_PL
dc.referencesNosek V., Netrdova P. (2014), Measuring Spatial Aspects of Variability. Comparing Spatial Autocorrelation with Regard Decomposition in Internal Unemployment Research, “Historical Social Research – Historische Socialforschung”, vol. 39(2), pp. 292–314.pl_PL
dc.referencesPerugini C., Signorelli M. (2007), Labour Market Performance Differentials and Dynamics in EU–15 Countries and Regions, “The European Journal of Comparative Economics”, vol. 4(2), pp. 209–262.pl_PL
dc.referencesPillet F., Cañizares M. C., Ruiz A. R., Martínez H., Plaza J., Santos J. F. (2014), Applying the European Spatial Development Perspective in Low‑density Regions: a Methodology Based on Mobility and Labour Market Structure, “Urban Studies”, vol. 51(3), pp. 577–595.pl_PL
dc.referencesSchabenberger O., Gotway C. A. (2005), Statistical Methods for Spatial Data Analysis, Champion Hall/CRC, Boca Raton–London‑New York.pl_PL
dc.referencesSemerikova E. (2015), Spatial Patterns of German Labor Market: Panel Data Analysis of Regional Unemployment, [in:] Ch. Mussida, F. Pastore (eds.), Geographical Labor Market Imbalances: Recent Explanations And Cures, Springer, Berlin–Heidelberg.pl_PL
dc.referencesStrategia rozwoju województwa kujawsko‑pomorskiego do roku 2020 – Plan modernizacji 2020+ (The 2020 Development Strategy for the Kujawsko‑Pomorskie Voivodeship and the 2020+Modernisation Plan), http://www.mojregion.eu/files/dokumenty%20rpo/konkursy_nabory/3.1_Wspieranie%20wytwarzania%20i%20dystrybucji%20energii%20pochodzacej%20ze%20zrodel%20odnawialnych_nr_102_30_05_2017/Strategia_rozwoju_wojewodztwa_kujawsko‑pomorskiego_do_roku_2020_ _plan_modernizacji_2020+.pdf [accessed: 10.01.2017].pl_PL
dc.referencesSzulc E. (2007), Ekonometryczna analiza wielowymiarowych procesów gospodarczych (Econometric Analysis of Multidimensional Economic Processes), UMK, Toruń.pl_PL
dc.referencesSzulc E. (2011), Identification of the Structures of Spatial and Spatio‑Temporal Processes and a Problem of Data Aggregation, “Dynamic Econometric Models”, vol. 11, pp. 4–20.pl_PL
dc.referencesSzulc E., Jankiewicz M. (2017), The Labour Market Situation in Medium‑Sized Urban Centres of the Kujawsko‑Pomorskie Voivodeship and the Problem of Unemployment in the Province, [in:] M. Papież, S. Śmiech (eds.), The 11th Professor Aleksander Zelias International Conference on Modelling and Forecasting of Socio‑Economic Phenomena. Conference Proceedings, http://pliki.konferencjazakopianska.pl/proceedings_2017/pdf/Szulc_Jankiewicz.pdf [accessed: 12.05.2017].pl_PL
dc.referencesSzulc E., Müller‑Frączek I., Pietrzak M. (2011), Modelowanie zależności między ekonomicznymi procesami przestrzennymi a poziom agregacji danych (Modelling of Dependence between Economic Spatial Processes and Level of Data Aggregation), “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, vol. 253, pp. 327–344.pl_PL
dc.referencesTokarski T. (2005), Regionalne zróżnicowanie rynku pracy, “Wiadomości Statystyczne”, no. 11, pp. 67–88.pl_PL
dc.referencesVega S. H., Elhorst J. P. (2014). Modelling Regional Labour Market Dynamics in Space and Time, “Papers in Regional Science”, vol. 93(4), pp. 819–841.pl_PL
dc.contributor.authorEmaileszulc@umk.pl
dc.contributor.authorEmailmateuszj@doktorant.umk.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.337.02
dc.relation.volume4en_GB
dc.subject.jelC10
dc.subject.jelE24
dc.subject.jelR58


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord