Income of Household Members in Poland

• Autorzy: Paweł Ulman

Warianty tytułu

Dochody członków gospodarstw domowych w Polsce

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The size of households income determines not merely the degree of satisfaction of individual needs but also ensures households' adequate social status. It causes an interest many researchers in analysis of households income. The subject of the study is the individual income of the each member of household. When analysing household budgets, financial income from one month is assigned to individual persons. Thus, the level and structure of individual income sources may be identified. The income of single persons acquired from numerous sources forms their individual income. The paper aims to show the size and sources of the Polish people income in the different cross section of the analysed sample. The statistical information is derived from the household budget survey of 2011 that is conducted annually by the Central Statistical Office of Poland. The entire set of individual observations of households constitutes 37,375 records and in the case of household members - over 100,000 records. In order to compare income distributions use is made of theoretical models of income distribution with variable parameters. This approach allows to capture the impact of individual characteristics on the shape of the distribution of income and its descriptive statistics. The theoretical distribution Burr XII has been used as a model of income distribution. Moreover quantile regression model are used for identification of determinants of individual income. (original abstract)

Poziom dochodów gospodarstw domowych wpływa nie tylko na zaspokojenie indywidualnych potrzeb ich członków, ale również zapewnia odpowiedni standard życia gospodarstwa. Z tego względu wielu badaczy wykazuje zainteresowanie analizami dochodów gospodarstw domowych. W artykule podjęto tematykę kształtowania się dochodów członków gospodarstw domowych. Na podstawie indywidualnych danych o dochodach możliwą staje się analiza struktury źródeł dochodów, kształtujących ogólny dochód badanej osoby. Celem pracy jest prezentacja rozmiaru i źródeł dochodów ludności Polski w różnych przekrojach badanej zbiorowości. Dane statystyczne zostały zaczerpnięte z Badania Budżetów Gospodarstw Domowych przeprowadzonego przez GUS w 2011 r. Zbiór danych zawierał 37375 obserwacji gospodarstw i ponad 100 tys. rekordów, zawierających informacje o indywidualnych osobach. W celu porównania rozkładów dochodów wykorzystane zostały modele teoretyczne tych rozkładów z uzmiennionymi parametrami, w szczególności zastosowano rozkład Burra typu XII. Ponadto wykorzystano regresję kwantylową dla identyfikacji determinant dochodów indywidualnych członków gospodarstw domowych. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

People's income; Household income; Regression models; Income distribution

PL

Dochody ludności; Dochody gospodarstw domowych; Modele regresji; Rozkład dochodów

• Czasopismo: Folia Oeconomica Cracoviensia
• Rocznik: 2015
• Tom: 56
• Strony: 23--34

Twórcy

autor

Paweł Ulman

• Cracow University of Economics, Poland

Bibliografia

• Gini C. (1912), Variabilitá e Mutabilitá, Tipografia di Paolo Cuppi, Bologna.
• Kleiber Ch., Kotz S. (2003), Statistical Size Distribution in Economics and Actuarial Sciences, John Willey & Sons, Inc, Hoboken, New Jeresy.
• McDonald J.B., Xu Y.J. (1995), The Generalized Beta Distribution with Application, Journal of Econometrics, 66,133-152.
• Bandourian R., McDonald J.B., Turley R.S. (2003), A Comparison of Parametric Models of Income Distribution Across Countries and Over Time, Estadistica, 55, 135-152.
• Koenker R., Bassett G. (1978), Regression Quantiles, Econometrica, 46 (1), 33-50.
• Koenker R. (2000), Galton, Edgeworth, Frisch, and prospects for quantile regression in econometrics, Journal of Econometrics,95 (2), 347-374.
• Koenker R., Hallock K.F. (2001), Quantile Regression, Journal of Economic Perspectives, 15 (4), 143-156.
• Koenker R. (2005), Quantile Regression, Cambridge University Press.
• Gould W.W. (1992), Quantile Regression with Bootstrapped Standard Errors, Stata Technical Bulletin, 9, 19-21.
• Gould W.W. (1997), Interquantile and Simultaneous-Quantile Regression, Stata Technical Bulletin, 38, 14-22.