Analiza bezrobocia w powiatach przy użyciu modelu równań strukturalnych.

• Autorzy: Mirosława Żurek

Warianty tytułu

Using Structural Equation Modeling to Analyze Unemployment in Districts.

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest analiza oraz ustalenie determinantów regionalnego zróżnicowania poziomu bezrobocia w powiatach w Polsce. Na podstawie posiadanej wiedzy teoretycznej oraz publikowanych wyników badań w tym zakresie analizie w niniejszym opracowaniu poddano zależności między wysokością stopy bezrobocia występującą w danym regionie a istniejącym w nim poziomem infrastruktury transportowej, poziomem wykształcenia, gęstością zaludnienia, liczbą miejsc pracy, odsetkiem osób zamieszkałych w mieście oraz pracujących w rolnictwie. W badaniu posłużono się metodologią modelowania równań strukturalnych (SE M) pozwalającą na jednoczesne uwzględnianie relacji pomiędzy niezależnymi i zależnymi oraz mierzalnymi (obserwowalnymi) jak i nieobserwowalnymi (ukrytymi) zmiennymi. Za zmienną niemierzalną w badaniu przyjęto infrastrukturę transportu, czyli możliwości dojazdu występujące w danym powiecie. Na podstawie przeprowadzonej analizy udało się wykazać istnienie związków pomiędzy wysokością stopy bezrobocia a istniejącym w powiecie poziomem wykształcenia mieszkańców, liczbą zawartych małżeństw, odsetkiem osób zamieszkałych w mieście oraz osób zatrudnionych w rolnictwie. Poprawnie też udało się uwzględnić w modelu zmienną niemierzalną, jaką są możliwości dojazdu, określając ją za pomocą odsetka ludności zamieszkałej w mieście, długości dróg utwardzonych w powiecie, jak i długości tras komunikacyjnych. Otrzymane wyniki pozwalają na dogłębną i szeroką analizę w zakresie poznania przyczyn zróżnicowania poziomu bezrobocia w poszczególnych powiatach całego kraju.(abstrakt oryginalny)

EN

The aim of this article is to analyze and discover reasons for district's unemployment rate variety in Poland. According to theory and published findings the study concentrates on relationships between unemployment rate in region and economic although infrastructure and social factors. The study was performed using structural equation modelling (SE M) in which relationships between dependent and independent although latent and measurable variables can be include. As a latent variable in this research transport infrastructure was adopted. It was defined using urbanization rate, road and communication way length. The research demonstrated the existence of non-positive relationships between unemployment rate in district and urbanization rate. Low educational level and high percentage of people employed in agriculture increase unemployment level in districts. Good transport infrastructure has positive influence on number of vacancy and unemployment rate. Results of the research allow to analyze in detail the reasons for unemployment rate variety in various districts.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Modelowanie równań strukturalnych; Bezrobocie

EN

Structural Equation Modeling; Unemployment

• Czasopismo: Equilibrium
• Rocznik: 2010
• Tom: 4
• Numer: nr 1
• Strony: 131--140

Twórcy

autor

Mirosława Żurek

Bibliografia

• Bollen, K. A. (1989), Structural Equations with Latent Variables, Wiley.
• Borowski P. (2004), Badanie bezrobocia metodą grupowania struktury na przykładzie woj. Lubelskiego, "Wiadomości Statystyczne", nr 2.
• Curran P. J., Bollen K. A., Paxton P., Kirby J., Chen F. (2002), The Noncentral Chi-square Distribution in Misspecified Structural Equation Models: Finite Sample Results from a Monte Carlo Simulation, "Multivariate Behavioral Research" , vol. 37, No. 1,
• Kaplan D. (2000), Structural Equation Modeling: Foundations and Extensions, Sage Publications.
• Loehlin J. C. (1987), Latent variable models: An introduction to factor, path, and structural analysis, Erlbaum.
• Matusik St. (2008), Kształtowanie się stopy bezrobocia w gminach woj. Małopolskiego, "Wiadomości Statystyczne", nr 1.
• Pearl J. (200), Causality. Models, reasoning and inference, Cambrige,
• Rozpędowska-Matraszek D. (2006), Prognozowanie bezrobocia według województw, "Wiadomości Statystyczne", nr 12.
• Śleszyński P. (2007), Zmiany liczby bezrobotnych w gminach, "Wiadomości Statystyczne", nr 2.
• Tokarski T., (2005), Regionalne zróżnicowanie rynku pracy, "Wiadomości Statystyczne", nr 11.