Analizy i prognozy polskiego rynku pracy: Przekrój powiatowy

Iwona Laskowska; Agata Żółtaszek

doi:10.18778/8220-458-2

Analizy i prognozy polskiego rynku pracy: Przekrój powiatowy

Authors

Iwona Laskowska

Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny Instytut Finansów, Katedra Ubezpieczeń

https://orcid.org/0000-0002-1657-5541

Agata Żółtaszek

Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny Instytut Gospodarki Przestrzennej, Katedra Ekonometrii Przestrzennej

https://orcid.org/0000-0003-3657-288X

DOI: https://doi.org/10.18778/8220-458-2

Keywords:

rynek pracy, powiatowe rynki pracy, struktura zatrudnienia, prognozowanie rynków pracy

Synopsis

Rynek pracy jest konglomeratem wielu subrynków, a jednym z kluczowych kryteriów podziału jest kryterium przestrzenne. Problematyka niniejszej monografii obejmuje szerokie spektrum zagadnień związanych z ilościową analizą rynku pracy w Polsce w ujęciu powiatowym. Badania przeprowadzone z zastosowaniem zróżnicowanych metod ilościowych (m.in. eksploracyjna analiza danych przestrzennych, metody wielokryterialnej klasyfikacji obiektów, niestrukturalne metody prognozowania) pozwoliły na identyfikację homogenicznych pod względem profilu gospodarczego klastrów powiatów oraz krótkookresową prognozę zatrudnienia w wyodrębnionych klastrach. Poszczególne działy gospodarki charakteryzują się odmiennymi prawidłowościami rozwojowymi i odmienną wrażliwością na zmiany koniunkturalne. Perspektywy rozwoju nie są jednakowe dla wszystkich rodzajów działalności gospodarczej, co determinuje sytuację na rynku pracy.

Monografia stanowi nowatorskie oraz rzetelne opracowanie dotyczące modelowania sytuacji na regionalnych rynkach pracy. […] Podjęta w pracy problematyka jest istotna nie tylko dla rozważań teoretycznych prowadzących do nowych rozwiązań dla funkcjonowania rynku pracy, ale przede wszystkim dla przestrzennych badań ekonomicznych.

References

Acedański J., Bernais J., Mastalerz-Kodzis A., Dokładność wybranych metod prognozowania wyna-grodzeń i liczby pracujących w Polsce, „Bank i Kredyt”, 2014, nr 45(2), s. 163–196.
View in Google Scholar

Adamczyk P., Ocena zmian liczby pracujących na obszarach wiejskich województwa mazowieckiego, „Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej”, 2018, nr 123, s. 5–16.
View in Google Scholar

Anselin L., Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1988.
View in Google Scholar

Antczak E., Żółtaszek A., Przestrzenno-czasowe analizy zróżnicowania wynagrodzeń w Polsce, [w:] J. Pociecha (red.), Aktualne zagadnienia modelowania i prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych, Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Wydawnictwo Uniwersyte-tu Ekonomicznego w Krakowie, 2010, s. 283–298.
View in Google Scholar

Avila Z., Mattozzi G., COVID-19: Public employment services and labour market policy responses, Policy Brief, Międzynarodowa Organizacja Pracy, sierpień 2020, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/documents/publication/wcms_753404.pdf (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Barometr Zawodów 2019, Raport podsumowujący badanie w Polsce, Kraków 2018, https://barometrzawodow.pl/userfiles/Barometr/2019/raport_ogolnopolski_pl.pdf (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

Bartosiewicz S., Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych, „Prace Akademii Ekono-micznej we Wrocławiu”, nr 84, Wrocław 1976.
View in Google Scholar

Bartosik K., Popytowe i podażowe uwarunkowania polskiego bezrobocia, „Gospodarka narodowa”, 2012, t. 260(11–12), s. 25–57.
View in Google Scholar

Batóg B., Batóg J., Zmiany zatrudnienia w powiatach województwa zachodniopomorskiego w latach 2005–2011: analiza shift-share, „Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania”, 2013, nr 31, s. 105–121.
View in Google Scholar

Batóg J., Batóg B., Mojsiewicz M., Rozkrut M., Wsparcie monitorowania i prognozowania rynku pra-cy przez statystykę publiczną, „Wiadomości Statystyczne”, 2016, nr 1(656), s. 12–26.
View in Google Scholar

Begg D., Fischer S., Dornbusch R., Ekonomia. Mikroekonomia, PWE, Warszawa.
View in Google Scholar

Bielak J., Prognozowanie rynku pracy woj. lubelskiego w wykorzystaniem metody ARIMA i ARIMAX, „Barometr Regionalny”, 2003, nr 1(19).
View in Google Scholar

Bokányi E., Lábszki Z., Vattay G., Prediction of employment and unemployment rates from Twitter daily rhythms in the US, „EPJ Data Science”, 2017, DOI 10.1140/epjds/s13688-017-0112-x.
View in Google Scholar

Borland J., Charlton A., The Australian Labour Market and the Early Impact of COVID‐19: An Assess-ment, „The Australian Economic Review”, 2020, vol. 53, no. 3, s. 297–324, DOI: 10.1111/1467-8462.12386.
View in Google Scholar

Burdziak A., Gałecka-Burdziak E., Kubiak P., Włodarczyk P., Prognozowanie zatrudnienia według za-wodów w świecie – synteza, IPiSS, Warszawa 2013.
View in Google Scholar

Cieślak M., Taksonomiczna procedura prognozowania rozwoju gospodarczego i określenia potrzeb na kadry kwalifikowane, „Przegląd Statystyczny”, 1974, t. 21.
View in Google Scholar

Cliff A.D., Ord J.K., Spatial processes: models and applications, Taylor & Francis, 1981.
View in Google Scholar

Costa Dias M., Joyce R., Postel-Vinay F., Xu X., The Challenges for Labour Market Policy during the COVID-19 Pandemic, „Fiscal Studies”, 2020, vol. 41, no. 2, s. 371–382.
View in Google Scholar

Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Opracowanie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrud-nienia według zawodów w wybranym województwie do 2020 r., IPiSS, Warszawa 2012.
View in Google Scholar

Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Prognozy liczby pracujących według poziomu wykształcenia i płci – zastosowanie metody Wintera i wielorównaniowych modeli prostych, RCSS, t. XII, Warszawa 2004.
View in Google Scholar

Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Olejnik A., Prognozy liczby pracujących w przekroju województw i grup zawodów, „Polityka Społeczna”, 2014, nr 1, s. 21–27.
View in Google Scholar

Dubin R., Spatial autocorrelation and neighborhood quality, „Regional Science and Urban Econom-ics”, 1992, vol. 22, issue 3, s. 433–452.
View in Google Scholar

Dunn E.S., A statistical and analytical technique for regional analysis, „Papers in regional science”, 1960, vol. 6, issue 1, s. 97–112, https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.1960.tb01705.x.
View in Google Scholar

Dykas P., Misiak T., Determinanty podstawowych zmiennych rynku pracy w polskich powiatach w latach 2002–2011, „Gospodarka narodowa”, 2014, nr 6(274), s. 57–80.
View in Google Scholar

Employment – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Employment_-_quarterly_statistics#Employment_in_the_EU-27_sharply_impacted (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Employment in detail – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Employment_in_detail_-_quarterly_statistics#Developments_by_type_of_occupation (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Fischer M., Getis A. (red.), Handbook of Applied Spatial Analysis. Software Tools, Methods and Appli-cations, 2009.
View in Google Scholar

Gajda J.B., Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź 1996.
View in Google Scholar

Glossary: Unemployment, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Unemployment (dostęp: 01.12.2020).
View in Google Scholar

Góra M., Sztanderska U., Wprowadzenie do analizy lokalnego rynku pracy, Ministerstwo Pracy i Poli-tyki Społecznej, Warszawa 2006.
View in Google Scholar

Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk spo-łeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa 1989.
View in Google Scholar

Growiec J., Gradzewicz M., Hagemejer J., Jankiewicz Z., Popowski P., Puchalska K., Strzelecki P., Tyro-wicz J., Rola usług rynkowych w procesach rozwojowych gospodarki Polski, „Materiały i Studia”, 2014, nr 308, Narodowy Bank Polski.
View in Google Scholar

Hellwig Z., Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny”, 1968, t. 4.
View in Google Scholar

Hours of work – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Hours_of_work_-_quarterly_statistics#Sharp_drop_in_the_actual_working_hours_at_EU_level_in_the_first_quarter_of_2020 (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Internetowy Podręcznik Statystyki StatSoft. Analiza Skupień, https://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstcluan.html (dostęp: 02.12.2020).
View in Google Scholar

Jewczak M., Twardowska K., Przestrzenno-czasowe analizy rynku pracy (analiza komparatywna dla województwa łódzkiego, „Studia Ekonomiczne Regionu Łódzkiego”, 2011, nr 6, s. 157–174.
View in Google Scholar

Kaufman L., Rousseeuw P.J., Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley, New York 1990.
View in Google Scholar

Kiniorowska I., Brambert P., Wykorzystanie analizy skupień w ocenie zagrożenia ubóstwem w Euro-pie, [w:] S. Sitek (red.), „Stare i nowe” problemy badawcze w geografii społeczno-ekonomicznej, z. 8, Polskie Towarzystwo Geograficzne Oddział Katowicki, Uniwersytet Śląski Wydział Nauk o Ziemi, So-snowiec 2018, s. 150–159.
View in Google Scholar

Koncepcja przestrzennego zagospodarowania kraju 2030, Dokument przyjęty przez Radę Ministrów 13 grudnia 2011 roku, Wydanie II zmienione, Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa 2012, http://eregion.wzp.pl/sites/default/files/kpzk.pdf (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

Kopczewska K., Modele zmian stopy bezrobocia w ujęciu przestrzennym, „Wiadomości Statystycz-ne”, 2010, nr 5, s. 26–40.
View in Google Scholar

Korol J., Szczuczyński P., Relacje przestrzenne we wzroście gospodarczym regionów Polski z uwzględ-nieniem sektora MSP, [w:] B. Dańska-Borsiak, I. Laskowska (red.), Regionalne analizy ekonomiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2017.
View in Google Scholar

Kreja K., Dudek K., Prystupa-Rządca K., Raport z badania Praca w domu 2020, 2020, https://www.kinnarps.pl/o-kinnarps/Prasa/raport-praca-z-domu-2020/ (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

Kretek-Kamińska A., Żółtaszek A., Zróżnicowanie poziomu rozwoju społeczno-ekonomicznego gmin województwa łódzkiego, „Przedsiębiorczość i Zarządzanie”, t. XVIII, z. 11, cz. 1, s. 203–217, Wy-dawnictwo SAN, Łódź–Warszawa 2017, http://piz.san.edu.pl/docs/e-XVIII-11-1.pdf (dostęp: 12.07.2020).
View in Google Scholar

Kryńska E., Kwiatkowski E., Podstawy wiedzy o rynku pracy, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2013.
View in Google Scholar

Księżyk M., Ekonomia. Podejście historyczne i prospektywne, Oficyna Wydawnicza AFM Krakowskie Towarzystwo Edukacyjne, 2013.
View in Google Scholar

Kukulak-Dolata I., Kucharski L., Sobocka-Szczapa H., Włodarczyk P., Wnioski z analiz teoretycznych i wdrożeniowych dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według zawodów dla wy-branego województwa, Zadanie 2: Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia w projekcie „Analiza procesów zacho-dzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej”, realizowane przez IPiSS w partnerstwie z CRZL, 2001, maszynopis.
View in Google Scholar

Kukuła K., Luty L., Propozycja procedury wspomagającej wybór metody porządkowania liniowego, „Przegląd Statystyczny”, 2015, R. LXII, z. 2, s. 221.
View in Google Scholar

Kurek W. (red.), Turystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
View in Google Scholar

Kurmann A., Lale E., Ta L., The Impact of COVID-19 on U.S. Employment and Hours: Real-Time Esti-mates With Homebase Data, Working paper, sierpień 2020, http://www.andrekurmann.com/hb_covid (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Kusideł E., Branżowe prognozy liczby pracujących w Polsce, „Rynek pracy”, 2020, w druku.
View in Google Scholar

Kusideł E., Modele autoregresyjne VAR. Metodologia i zastosowania, Łódź 2000, s. 45–46.
View in Google Scholar

Kusideł E., Gajdos A., Model prognozowania liczby pracujących dla województwa mazowieckiego, Wojewódzki Urząd Pracy w Warszawie, Warszawa 2014.
View in Google Scholar

Kwiatkowska-Ciotucha D., Załuska U., Krupowicz J., Rólczyński T., Analiza regionalnego rynku pracy województwa dolnośląskiego, lata 2003–2005, Regionalne badanie rynku pracy. Raport współfinan-sowany przez Unie Europejska z Europejskiego Funduszu Społecznego oraz budżet państwa w ra-mach Zintegrowanego Programu Operacyjnego Rozwoju Regionalnego w związku z realizacją projek-tu nr Z/2.02/I/2.1/24/05 „Regionalne badanie rynku pracy”, 2006, http://www.rynek-pracy.darr.pl/UserFiles/File/Analiza%20rynku_Raport%20wstepny.pdf (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

Kwiatkowski E., Kucharski L., Prognozy poziomu i struktury popytu na pracę w województwie podla-skim do roku 2015, [w:] R.Cz. Horodeński, C. Sadowska-Snarska (red.), Uwarunkowania rynku pracy w Polsce. Aspekty regionalne, Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Białymstoku, IPiSS, Białystok–Warszawa 2010, s. 57–76.
View in Google Scholar

Kwiatkowski E., Gajdos A., Włodarczyk P., Metodologiczne aspekty prognoz zatrudnienia, [w:] E. Kwiatkowski, B. Suchecki (red.), A. Gajdos, P. Włodarczyk (oprac.), Prognozy zatrudnienia w Polsce do 2020 roku. Syntetyczne wyniki i wnioski, Raport IX, IPiSS, Warszawa 2014.
View in Google Scholar

Kwiatkowski E., Kucharski L., Nyk M., Szubska-Włodarczyk N., Zadanie 5: Opracowanie założeń eko-nomicznych taksonomicznej analizy zróżnicowania powiatów, 2019, maszynopis.
View in Google Scholar

Kwiatkowski E., Suchecki B. (red.), Wyniki prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów, i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 roku, Raport VII, IPiSS-CRZL, Warszawa 2014.
View in Google Scholar

Labour market in the light of the COVID 19 pandemic – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Labour_market_in_the_light_of_the_COVID_19_pandemic_-_quarterly_statistics (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Labour market slack – unmet need for employment – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Labour_market_slack_-_unmet_need_for_employment_-_quarterly_statistics&oldid=487991#Labour_market_slack_in_the_EU-27 (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Laskowska I., Panak A., Krótkookresowe, prognozy liczby pracujących według poziomu wykształce-nia, głównych grup zawodów i wieku, [w:] System prognozowania na pracę. Prognozy popytu na pracę, część III, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, wyd. „Studia i Materiały”, t. XIII, Warsza-wa 2004.
View in Google Scholar

Lehmann R., Wohlrabe K., Regional economic forecasting: state-of-the-art methodology and future challenges, „Economics and Business Letters”, 2014, Oviedo University Press, vol. 3(4), s. 218–231.
View in Google Scholar

Lemieux T., Milligan K., Schirle T., Skuterud M., Initial Impacts of the COVID-19 Pandemic on the Ca-nadian Labour Market, „Canadian Public Policy”, lipiec 2020, s. 55–65, doi:10.3138/cpp.2020-049.
View in Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Analiza zróżnicowania sytuacji kobiet na lokalnych rynkach pracy w Polsce w latach 2010–2016, ,,Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, 2019, nr 2(341), s. 99–115.
View in Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Female unemployment and its determinants in Poland in 2016 from the spatial perspective, ,,Oeconomia Copernicana”, 2018, vol. 9, Issue 2.
View in Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Geographically Weighted Regression in the Analysis of Unemployment in Poland, „International Journal of Geo-Information”, 2018, no. 7(17).
View in Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Modele ekonometryczne w praktyce prognozowania zatrudnienia, „Poli-tyka Społeczna”, 2014, nr 1 (tematyczny), s. 9–13.
View in Google Scholar

Łysoń P., Kraśniewska W. (red.), Analiza walorów turystycznych powiatów i ich bezpośredniego oto-czenia na podstawie danych statystycznych m.in. z zakresu bazy noclegowej, kultury i dziedzictwa narodowego oraz przyrodniczych obszarów chronionych. Końcowy raport metodologiczny (z wyni-kami analizy), Centrum Badań i Edukacji Statystycznej GUS, Warszawa 2015, https://www.nck.pl/badania/raporty/analiza-walorow-turystycznych-powiatow-i-ich-bezposredniego-otoczenia-na-podstawie- (dostęp: 17.09.2020).
View in Google Scholar

Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognoza popytu na pracę wśród kobiet i mężczyzn w województwie mazowieckim, 4P Research Mix Sp. z o.o., Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych Sp. z o.o., 2011, https://www.efs.2007-2013.gov.pl/AnalizyRaportyPodsumowania/baza_projektow_badawczych_efs/Documents/prognoza_popytu_na_prace.pdf (dostęp: 10.12.2020).
View in Google Scholar

Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognozy bezrobocia wśród kobiet i męż-czyzn w poszczególnych powiatach województwa mazowieckiego, Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych, 4P Research Mix, Łódź 2011.
View in Google Scholar

Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognozy zatrudnienia wśród kobiet i mężczyzn w poszczególnych powiatach województwa mazowieckiego, Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych, 4P Research Mix, Łódź 2011.
View in Google Scholar

Mackiewicz M., Krajewski P., Kuchta Z., Mazurek M., Nowakowski M., Długookresowe prognozowa-nie zmiennych ekonomicznych na podstawie bardzo krótkich szeregów czasowych, „Wiadomości Statystyczne”, 2009, nr 9, s. 33–41.
View in Google Scholar

Moran P.A.P., The Interpretation of Statistical Maps, „Journal of the Royal Statistical Society”, Series B (Methodological), 1948, no. 10(2), s. 243–251.
View in Google Scholar

Müller-Frączek I., Pietrzak M.B., Analiza stopy bezrobocia w Polsce z wykorzystaniem przestrzennego modelu MESS, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 253, „Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne”, 2011, s. 215–223.
View in Google Scholar

Nazarczuk J.M., Cicha-Nazarczuk M., Wpływ SSE na sytuację na powiatowych rynkach pracy – wnio-ski z modeli panelowych, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2016, nr 292.
View in Google Scholar

Nojszewska E., Podstawy ekonomii, WSiP, Warszawa 2010.
View in Google Scholar

Nyk M., Kucharski L., Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Opracowanie podstaw teoretycznych rozbu-dowanego systemu prognozowania, 2017, maszynopis.
View in Google Scholar

Olejnik A., Olejnik J., Metody stochastyczne ekonometrii przestrzennej. Nowoczesna analiza asymp-totyczna, Wydawnictwo UŁ, 2020 (w druku).
View in Google Scholar

Ostoj I., Zintegrowana ocena stanu rynku pracy – propozycja metody, [w:] D. Kotlorz (red.), Współ-czesny rynek pracy, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 2011.
View in Google Scholar

Pater R., Diagnoza oraz prognoza zatrudnienia i bezrobocia w województwie podkarpackim do 2013 roku, „Barometr Regionalny”, 2009, nr 1(15), s. 63–76.
View in Google Scholar

Perloff H.S., Dunn E.S., Lampard E.E., Mutha R.F., Regions, Resourses and Economic, Growth, John Hopkins Press, Baltimore 1960.
View in Google Scholar

Polska Organizacja Turystyczna – Kopalnie, https://www.polska.travel/pl/poznaj-atrakcje-i-zabytki/zabytki-i-inne-atrakcje/kopalnie (dostęp: 02.12.2020).
View in Google Scholar

Pośpiech E., Analiza przestrzenna bezrobocia w Polsce, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uni-wersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2015, nr 227, s. 59–74.
View in Google Scholar

Pośpiech E., Modelowanie przestrzenne charakterystyk rynku pracy, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2016, nr 265, s. 69–79.
View in Google Scholar

Prognoza zapotrzebowania na określone zawody i lista rankingowa zawodów, Kutno 2006.
View in Google Scholar

Rolnictwo i gospodarka żywnościowa w Polsce, Praca zbiorowa pod redakcją Instytutu Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej, Wyd. Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi, Warszawa, 2019.
View in Google Scholar

http://www.w3.org/1999/xhtml" xmlns:xfa="http://www.xfa.org/schema/xfa-data/1.0/" xfa:APIVersion="Acrobat:11.0.0" xfa:spec="2.0.2">

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:32003R1059

View in Google Scholar

Rozporządzenie (WE) NR 1893/2006 Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 20 grudnia 2006 r. w sprawie statystycznej klasyfikacji działalności gospodarczej NACE Rev. 2 i zmieniające rozporządzenie Rady (EWG) nr 3037/90 oraz niektóre rozporządzenia WE w sprawie określonych dziedzin staty-stycznych.
View in Google Scholar

Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 24 grudnia 2007 r. w sprawie Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD) (Dz.U. 2007 nr 251 poz. 1885).
View in Google Scholar

Rynek pracy, edukacja, kompetencje. Aktualne trendy i wyniki badań, Raport na potrzeby Rady Pro-gramowej ds. Kompetencji, październik 2020, https://www.parp.gov.pl/component/publications/publication/rynek-pracy-edukacja-kompetencje-aktualne-trendy-i-wyniki-badan (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

Siliverstovs B., Do business tendency surveys help in forecasting employment?: A real-time evidence for Switzerland, OECD Journal: Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, 2013, DOI 10.1787/jbcma-2013-5k4bxlxjkd32.
View in Google Scholar

Sims C.A., Macroeconomics and Reality, „Econometrica”, 1980, no. 48.
View in Google Scholar

Sobczak E., Efekty strukturalne zmian zatrudnienia według sektorów zaawansowania technologicz-nego w regionach europejskich, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, 2013, nr 285, s. 123–133.
View in Google Scholar

Sojka E., Analiza sytuacji na lokalnym rynku pracy z wykorzystaniem zmiennej syntetycznej, [w:] D. Kotlorz (red.), Zróżnicowanie sytuacji na rynku pracy – ujęcie regionalne, krajowe, międzynarodowe, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice 2013, s. 33–43.
View in Google Scholar

Sompolska-Rzechuła A., Rynek pracy w powiatach województwa zachodniopomorskiego: analiza taksonomiczna, „Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu”, nr 1015, t. 2, „Agrobiznes 2004: Sytuacja agrobiznesu w Polsce po przystąpieniu do Unii Europejskiej”, s. 258–261.
View in Google Scholar

Strahl D., Propozycja konstrukcji miary syntetycznej, „Przegląd Statystyczny”, 1978, t. 25 z. 2.
View in Google Scholar

Strojna E., Żywiec-Dąbrowska E., Klasyfikacja zawodów i specjalności, Departament Rynku Pracy MRPiPS, Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Data publikacji: 29.04.2014 Data modyfikacji: 10.03.2020, https://psz.praca.gov.pl/documents/10240/54723/Klasyfikacja%20zawod%C3%B3w%20i%20specjalno%C5%9Bci%20na%20potrzeby%20rynku%20pracy%20-%202014.pdf/bca1e08c-6a33-494a-a75b-e2d7258ce796?t=1421667227000 (dostęp: 11.12.2020).
View in Google Scholar

Suchecka J. (red.), Statystyka przestrzenna. Metody analiz struktur przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2014.
View in Google Scholar

Suchecki B., Prezentacja dorobku metodyczno-modelowego oraz aplikacyjnego w dziedzinie progno-zowania makroekonomicznego, [w:] Prognozowanie popytu na pracę według kwalifikacji a potrzeby w zakresie kierunków kształcenia i szkolenia, RCSS, Międzyresortowy Zespół do Prognozowania Po-pytu na Pracę, Studia i Materiały, t. V, Warszawa 2000.
View in Google Scholar

Suchecki B., Prognoza popytu na pracę według województw na lata 2006–2010, [w:] B. Suchecki (red.), Przekrojowe prognozy popytu na pracę w Polsce na lata 2006–2010, RCSS, Międzyresortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, Studia i Materiały, t. XV, Warszawa 2006.
View in Google Scholar

Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele danych przestrzennych, Wydawnic-two C.H. Beck, Warszawa 2010.
View in Google Scholar

Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna II. Modele zaawansowane, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2012.
View in Google Scholar

Suchecki B. (red.), Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim, praca zbiorowa, ASM – Centrum Badań i Analiz Rynku, Łódź–Kutno 2005, http://www.rynek-pra-cy.darr.pl/UserFiles/File/aktualizacja%2007_07_2006/Prognoza_popytu_na_prace_w_wojewodztwie_slaskim.pdf. (dostęp: 11.11.2020).
View in Google Scholar

Suchecki B., Gajdos A., Olejnik A., Laskowska I., Opracowanie prognozy zatrudnienia według grup zawodów w kraju według obszarów statystycznych NUTS II do 2020 r., Warszawa 2013, maszyno-pis.
View in Google Scholar

Suchecki B., Dańska-Borsiak B., Gajdos A., Laskowska I., Olejnik A., Metodologiczne aspekty prognoz zatrudnienia w województwach, [w:] E. Kwiatkowski, B. Suchecki (red.), Wyniki prognozy zatrudnie-nia w kraju według grup zawodów i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 roku. Raport VII, IP-iSS-CRZL, Warszawa 2014.
View in Google Scholar

UN Statistical Division – Economic statistics – ISIC, https://unstats.un.org/unsd/classifications/Econ/ISIC.cshtml (dostęp: 01.12.2020).
View in Google Scholar

Wang Y., China – Rapid assessment of the impact of COVID-19 on employment, Policy Brief, Międzynarodowa Organizacja Pracy, czerwiec 2020, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/documents/publication/wcms_752056.pdf (dostęp: 12.11.2020).
View in Google Scholar

Ward J.H., Hierarchical grouping to optimize an objective function, „Journal of the American Statisti-cal Association”, 1963, no. 58, s. 236–244.
View in Google Scholar

Wawrzyniak K., Statystyczna analiza bezrobocia wśród osób będących w szczególnej sytuacji na ryn-ku pracy w powiatach województwa zachodniopomorskiego w latach 2010–2014, „Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica”, 2015, nr 81, s. 145–156.
View in Google Scholar

Witkowska A., Witkowski M., Próba zastosowania zmiennej syntetycznej z medianą do analizy lokal-nego rynku pracy, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zasto-sowania, „Taksonomia”, 2008, nr 15, s. 416–425.
View in Google Scholar

World Silver Survey 2020, The Silver Institute/Metals Focus, https://www.silverinstitute.org/wp-content/uploads/2020/04/World-Silver-Survey-2020.pdf (dostęp: 2.12.2020).
View in Google Scholar

Woźniak M., Prognoza stopy bezrobocia na terenie małych jednostek przestrzennych z wykorzysta-niem skrajnie różnych metod, Obserwatorium Gospodarki i Rynku Pracy Aglomeracji Poznańskiej, Poznań 2016.
View in Google Scholar

Wróbel-Rotter R., Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teo-retyczne, „Przegląd Statystyczny”, 2013, R. LX, z. 3.
View in Google Scholar

Zeliaś A., Metody statystyczne, PWE, Warszawa 2000.
View in Google Scholar

Zeliaś A., Malina A., O budowie taksonomicznej miary jakości życia, „Taksonomia” 1997, z. 4.
View in Google Scholar

Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne, Wydawnictwo Naukowe, PWN, War-szawa 2003.
View in Google Scholar

Zellner A., An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggrega-tion bias, „Journal of the American Statistical Association”, 1962, no. 57(298), s. 348–368.
View in Google Scholar

https://www.arp.pl/ (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

https://ec.europa.eu/eurostat/ramon/nomenclatures/index.cfm?TargetUrl=LST_NOM_DTL&StrNom=NACE_REV2&StrLanguageCode=PL&IntPcKey=&StrLayoutCode=HIERARCHIC (dostęp: 02.12.2020).
View in Google Scholar

https://ec.europa.eu/esco/portal/occupation?resetLanguage=true&newLanguage=pl (dostęp: 11.12.2020).
View in Google Scholar

http://geoportal.pgi.gov.pl/surowce (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

https://www.gov.pl/web/tarczaantykryzysowa (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

https://www.gov.pl/web/koronawirus/antykryzysowa-tarcza-branzowa--wsparcie-dla-firm-w-zwiazku-z-covid-19 (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

https://www.gov.pl/web/rozwoj-praca-technologia/bonturystyczny (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

https://www.gov.pl/web/edukacja/500-na-sprzet-konsultacje-rozporzadzenia (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

https://ibs.org.pl/research/system-prognozowania-polskiego-rynku-pracy/ (dostęp: 15.11.2020).
View in Google Scholar

http://www.iung.pulawy.pl/ (dostęp: 02.12.2020).
View in Google Scholar

http://www.polskawliczbach.pl/ (dostęp: 17.09.2020).
View in Google Scholar

http://prawo.sejm.gov.pl/isap.nsf/DocDetails.xsp?id=WMP20120000252 (dostęp: 02.12.2020).
View in Google Scholar