PROGNOZA ZATRUDNIENIA W POLSCE WEDŁUG GRUP ZAWODÓW

DO 2020 ROKU

RAPORT VI

Autorzy:

Eugeniusz Kwiatkowski (red. nauk.) − wprowadzenie; pkt. 1, 4, 5; podsumowanie

Bogdan Suchecki (red. nauk.) − wprowadzenie; pkt. 1, 2, 3, 4, 5; podsumowanie

Elżbieta Antczak − pkt. 1 Artur Gajdos − pkt. 1, 3, 5 (opracowanie: pkt. 3, 5) Karolina Lewandowska-Gwarda − pkt. 3 Przemysław Włodarczyk − pkt. 1, 4, 5 (opracowanie: pkt. 1, 4) Edyta Żmurkow-Poteralska − pkt. 3

PROGNOZA ZATRUDNIENIA W POLSCE WEDŁUG GRUP ZAWODÓW

DO 2020 ROKU

Redakcja naukowa Eugeniusz Kwiatkowski Bogdan Suchecki

RAPORT VI Opracowanie Artur Gajdos Przemysław Włodarczyk

Warszawa 2013

 

Publikacja przygotowana w ramach serii „Studia i Monografie” Instytut Pracy i Spraw Socjalnych, www.ipiss.com.pl

Publikacja jest rezultatem realizacji projektu: Analiza procesów zachodzących

na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej, współfinansowanego ze środków Unii Europejskiej

w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Zadanie 2. Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia

Raport VI

ZESPÓŁ OPINIODAWCZO-WYDAWNICZY Bożena Balcerzak-Paradowska (przewodnicząca),

Marek Bednarski, Zdzisław Czajka, Krzysztof Podwójcic, Daria Szatkowska, Gertruda Uścińska, Jerzy Wratny

Recenzent

dr hab. Krystyna Melich-Iwanek

Projekt okładki Luiza Patrycja Daab

Redakcja

Beata Maria Mizerska

Redakcja techniczna Daria Szatkowska

Skład komputerowy

Janina Magnuszewska

© Copyright by Instytut Pracy i Spraw Socjalnych and Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Warszawa 2013

Wszelkie prawa zastrzeżone. Każda reprodukcja lub adaptacja całości bądź części niniejszej publikacji, niezależnie od zastosowanej techniki reprodukcji (drukarskiej,

fotograficznej, komputerowej i in.), wymaga pisemnej zgody Wydawcy

ISBN 978-83-61125-89-1

Druk: Centrum Poligrafii Sp. z o.o., 21,5 ark. wyd., nakład 500 egz.

  5

Spis treści

WPROWADZENIE (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki) ............................................ 0H0H0H7 Rozdział 1 METODOLOGICZNE ASPEKTY PROGNOZ ZATRUDNIENIA W KRAJU (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki, Elżbieta Antczak, Artur Gajdos Przemysław Włodarczyk, opracowanie: Przemysław Włodarczyk) ............................................. 1H1H1H10

1.1. Znaczenie prognoz zatrudnienia ........................................................................................... 2H2H2H11 1.1.1. Prognozy zatrudnienia a kształtowanie ścieżki kariery zawodowej .............................................. 3H3H3H11 1.1.2. Prognozy zatrudnienia a polityka edukacyjna ................................................................................ 4H4H4H15 1.1.3. Prognozy zatrudnienia a polityka rynku pracy ............................................................................... 5H5H5H17 1.1.4. Prognozy zatrudnienia a rozpoznawanie kierunków rozwoju gospodarczego

i zmian w zakresie konkurencyjności gospodarki narodowej ...................................................... 6H6H6H22 1.1.5. Prognozy zatrudnienia a weryfikacja teorii naukowych i metodologii badawczej ....................... 7H7H7H24

1.2. Założenia prognozy .............................................................................................................. 8H8H8H27 1.2.1. Przedmiot prognozy ........................................................................................................................ 9H9H9H27 1.2.2. Przekroje prognozy ......................................................................................................................... 10H10H10H31 1.2.3. Horyzont prognozy ......................................................................................................................... 11H11H11H38 1.2.4. Ogólne problemy metodologiczne prognoz ................................................................................... 12H12H12H38 1.2.5. Metodologia prognoz ...................................................................................................................... 13H13H13H39

1.3. System prognostyczny .......................................................................................................... 14H14H14H40 1.3.1. Schemat systemu ............................................................................................................................. 15H15H15H40 1.3.2. Założenia ekonomiczne .................................................................................................................. 16H16H16H42 1.3.3. Metody i modele prognostyczne ..................................................................................................... 17H17H17H44 1.3.4. Weryfikacja prognoz (ewaluacja) ................................................................................................... 18H18H18H56 1.3.5. Korekty eksperckie ......................................................................................................................... 19H19H19H57 1.3.6. Prezentacja wyników i aplikacja prognoz ...................................................................................... 20H20H20H60

1.4. Dane statystyczne i ich ograniczenia .................................................................................... 21H21H21H64 1.4.1. Wykorzystywane dane statystyczne i ich charakterystyka ............................................................ 22H22H22H64 1.4.2. Reprezentatywność danych statystycznych .................................................................................... 23H23H23H70 1.4.3. Nowe i zanikające zawody ............................................................................................................. 24H24H24H71 1.4.4. Wielozawodowość .......................................................................................................................... 25H25H25H72 1.4.5. Wieloetatowość ............................................................................................................................... 26H26H26H74 1.4.6. Szara strefa ...................................................................................................................................... 27H27H27H76

1.5. Wnioski ................................................................................................................................ 28H28H28H80 Rozdział 2 MODELE MAKROEKONOMICZNE W BADANIACH RYNKU PRACY (Bogdan Suchecki) ............................................................................................................... 29H29H29H85

2.1. Teoretyczne podstawy budowy modeli makroekonomicznych ............................................ 30H30H30H85 2.2. Przykłady i inspiracje ........................................................................................................... 31H31H31H92 2.3. Dane statystyczne ............................................................................................................... 32H32H32H107 2.4. Konstrukcja i estymacja makromodelu rynku pracy dla Polski .......................................... 33H33H33H115

 6

2.4.1. Koncepcja modelu ........................................................................................................................ 34H34H34H115 2.4.2. Specyfikacja równań i budowa modelu ........................................................................................ 35H35H35H121 2.4.3. Weryfikacja empiryczna równań stochastycznych modelu ......................................................... 36H36H36H126

2.5. Założenia makroekonomiczne – wartości zmiennych egzogenicznych .............................. 37H37H37H144 2.6. Wersja symulacyjna makroekonomicznego modelu rynku pracy w Polsce:

wyniki kompilacji i prognozowanie wielowariantowe (scenariuszowo-symulacyjne) ........ 38H38H38H149 Rozdział 3 PROGNOZA WSTĘPNA ZATRUDNIENIA W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW (Bogdan Suchecki, Artur Gajdos, Karolina Lewandowska-Gwarda, Edyta Żmurkow-Poteralska, opracowanie: Artur Gajdos) ...... 39H39H39H164

3.1. Specyfikacja modelu w przekroju grup zawodów .............................................................. 40H40H40H164 3.1.1. Propozycje specyfikacji modelu w przekroju grup zawodów ...................................................... 41H41H41H164 3.1.2. Wyniki estymacji wybranych specyfikacji modeli w przekroju grup zawodów ......................... 42H42H42H165 3.1.3. Ostateczna postać modelu w przekroju wielkich grup zawodowych .......................................... 43H43H43H168

3.2. Procedura przekodowania danych ...................................................................................... 44H44H44H173 3.3. Założenia prognozy w przekroju grup zawodów ................................................................ 45H45H45H174 3.4. Wstępna prognoza liczby pracujących w Polsce ogółem w przekroju grup zawodów ....... 46H46H46H175

Rozdział 4 KOREKTA EKSPERCKA DO PROGNOZY ZATRUDNIENIA W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW (Eugeniusz Kwiatkowski, Przemysław Włodarczyk, opracowanie: Przemysław Włodarczyk) ................................................................................ 47H47H47H186

4.1. Ocena metodologii prognozowania .................................................................................... 48H48H48H186 4.2. Ocena wyników prognoz i propozycje korekt .................................................................... 49H49H49H196

4.2.1. Założenia makroekonomiczne ...................................................................................................... 50H50H50H196 4.2.2. Prognoza zatrudnienia ogółem ..................................................................................................... 51H51H51H199 4.2.3. Prognoza zatrudnienia w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych .................. 52H52H52H203

4.3. Wnioski .............................................................................................................................. 53H53H53H212 Rozdział 5 PROGNOZA OSTATECZNA ZATRUDNIENIA W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW (Bogdan Suchecki, Eugeniusz Kwiatkowski, Artur Gajdos, Przemysław Włodarczyk, opracowanie: Artur Gajdos) ...................................... 54H54H54H215

5.1. Skorygowana prognoza liczby pracujących ogółem w Polsce ............................................ 55H55H55H215 5.2. Założenia korekty prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce w przekroju

grup zawodów ..................................................................................................................... 56H56H56H216 5.3. Skorygowana prognoza liczby pracujących w Polsce według grup zawodów .................... 57H57H57H216

PODSUMOWANIE (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki) ................................ 328

BIBLIOGRAFIA............................................................................................................. 58H58H58H334

  7

WPROWADZENIE (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki)

 

Raport ten jest kolejnym opracowaniem przygotowanym w ramach projektu ba-dawczego pt. „Analiza procesów zachodzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej”, w ramach realizowanego w nim zadania pt. „Opracowanie zintegrowanego systemu progno-styczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia”. Oprócz tego zadania w projekcie tym realizowane są ponadto dwa inne, mianowicie: „Przeprowa-dzenie badań i analiz, opracowanie 6 edycji raportu Zatrudnienie w Polsce 2008−2013” oraz „Monitorowanie efektywności polityki rynku pracy – opraco-wanie metodologii badania efektywności podstawowych aktywnych form prze-ciwdziałania bezrobociu”.

Podstawowym celem projektu jest opracowanie i dostarczenie systemu umoż-liwiającego analizowanie, monitorowanie i prognozowanie sytuacji na rynku pracy oraz ocenę efektywności usług świadczonych przez instytucje rynku pracy. System taki jest ważny dla szerokiego kręgu odbiorców, zwłaszcza instytucji publicznych służb zatrudnienia, instytucji edukacyjnych i szkolących oraz administracji rzą-dowej i samorządowej, a także osób indywidualnych podejmujących decyzje do-tyczące wyboru zawodu i zmian kwalifikacji.

W rezultacie prac prowadzonych w ramach zadania Opracowanie zintegro-wanego systemu prognostyczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowa-nie zatrudnienia przewidziane jest powstanie systemu pozwalającego na progno-zowanie zatrudnienia w skali ogólnokrajowej i poszczególnych województw nie tylko w ujęciu globalnym, ale również w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych. Tak szczegółowe przekroje prognoz zatrudnienia mają istotne znaczenie praktyczne. Pozwalają one bowiem odbiorcom prognoz uzyskać wie-dzę na temat przewidywanych tendencji rozwoju zatrudnienia w poszczególnych grupach zawodowych. Wiedza ta odgrywa ważną rolę w podejmowaniu decyzji o kierunkach kształcenia i szkoleń zawodowych, a także o wyborze zawodów z naj-większymi szansami zdobycia pracy.

Realizacja zadania Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno- -informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia, trwającego od sierpnia 2011 r. do października 2014 r., obejmuje kilka etapów. Jeden z nich polegał na przygotowaniu prognozy zatrudnienia w skali ogólnokrajowej według

 8

grup zawodów do 2020 r. W ramach prac nad tą prognozą przygotowano 7 eks-pertyz cząstkowych, których autorami byli specjaliści z zakresu ekonomii rynku pracy, ekonometrii i prognozowania. Ekspertyzy te obejmowały:

Zadanie 1.28 − Sformułowanie wniosków dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym – autorzy: Artur Gajdos, Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki, Przemysław Włodarczyk;

Zadanie 3.9 − Opracowanie koncepcji modeli prognoz zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym – autorzy: Eugeniusz Kwiatkowski, Elżbieta Antczak, Przemysław Włodarczyk;

Zadanie 3.10 – Opracowanie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym do 2020 r. – autorzy: Bogdan Suchecki, Barbara Dańska-Borsiak, Iwona Laskowska;

Zadanie 3.16 – Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do progno-zowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym i opis otrzyma-nych wyników – autorzy: Ewa Kusideł, Artur Gajdos;

Zadanie 3.18 – Opracowanie prognozy zatrudnienia w kraju według grup za-wodów do 2020 r. – autorzy: Bogdan Suchecki, Artur Gajdos, Karolina Lewan-dowska-Gwarda, Edyta Żmurkow-Poteralska;

Zadanie 3.19 – Uzupełnienia do prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r. – autorzy: Eugeniusz Kwiatkowski, Przemysław Włodarczyk;

Zadanie 3.20 – Opracowanie ostatecznej wersji prognozy zatrudnienia w kra-ju według grup zawodów do 2020 r. – autorzy: Bogdan Suchecki, Eugeniusz Kwiatkowski, Artur Gajdos, Przemysław Włodarczyk.

Raport zawiera w istocie rzeczy syntezę wymienionych ekspertyz cząstkowych. Składa się z pięciu rozdziałów oraz podsumowania, które zawiera zestawienie

najważniejszych wniosków zamieszczonych w tych rozdziałach. W pierwszym rozdziale opracowania zaprezentowano metodologiczne aspek-

ty prognoz zatrudnienia w kraju. W szczególności podkreślono znaczenie prognoz zatrudnienia w kontekście kształtowania ścieżki kariery zawodowej, polityki edu-kacyjnej oraz polityki rynku pracy, a także rozwoju gospodarczego i budowania przewagi konkurencyjnej. W rozdziale tym przedstawiono również podstawowe założenia prognozy oraz budowę systemu prognostycznego wraz z kompleksową prezentacją metodologii prognozowania. Zwrócono uwagę na kwestię weryfikacji wyników prognoz oraz przedstawiono koncepcję przygotowywania i uwzględnia-nia korekt eksperckich w procesie prognostycznym. W rozdziale pierwszym za-warto również rozważania dotyczące danych statystycznych.

W pierwszej części rozdziału drugiego zaprezentowano teoretyczne podstawy budowy modeli makroekonomicznych. Następnie przedstawiono modele ekono-metryczne, zaczerpnięte z najnowszej literatury światowej, które posłużyły jako przykład przy budowie modelu makroekonomicznego dla Polski. Szczegółowo omówiono wybrane makromodele współpracujące obecnie z systemem progno-zowania popytu na pracę w Europie. W podrozdziale 2.3 zaprezentowano bank danych statystycznych dla Polski, w którym wyróżniono zmienne charakteryzujące

  9

rynek pracy, zmienne makroekonomiczne oraz grupę deflatorów. Kształtowanie się wybranych zmiennych przedstawiono na wykresach i szczegółowo opisano. Naj-ważniejszą częścią rozdziału drugiego jest prezentacja modelu makroekonomicz-nego dla Polski, który składa się z dwóch bloków. Pierwszy stanowi podmodel makroekonomiczny zbudowany z równań opisujących: dochody osobiste ludno-ści, konsumpcję indywidualną, spożycie zbiorowe, akumulację, nakłady inwesty-cyjne na środki trwałe, majątek trwały, eksport, import oraz wartość dodaną. Dru-gim blokiem jest podmodel rynku pracy, w którym modelowana jest liczba zatrudnionych, liczba pracujących, wynagrodzenia przeciętne brutto, liczba bez-robotnych oraz liczba ofert pracy. Wszystkie równania modelu zostały szczegóło-wo omówione. Następnie wykonano kompilację równań w celu otrzymania układu symulacyjnego, który został wykorzystany do prognozowania wielowariantowego zmiennych makroekonomicznych oraz sytuacji na krajowym rynku pracy.

W rozdziale trzecim zaprezentowano wstępną prognozę zatrudnienia w kraju według grup zawodów. W pierwszym podrozdziale przedstawiono procedurę przekodowania danych historycznych z lat 1995−2010 (KZiS2007) na dane zgod-ne z obowiązującą klasyfikacją KZiS2010. W podrozdziale drugim opisano zało-żenia prognostyczne w przekroju grup zawodów. W końcowej części rozdziału (podrozdział trzeci) zawarto prognozy wstępne liczby pracujących ogółem w Polsce w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych.

W rozdziale czwartym zawarto wyniki korekty eksperckiej do wstępnej pro-gnozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów. Uwagę skupiono w szczególno-ści na ocenie metodologii i wyników prognoz oraz propozycjach korekt w zakresie założeń makroekonomicznych, przyjętych w systemie prognostycznym. W roz-dziale tym zawarto również propozycje korekt odnoszących się do wartości pro-gnoz zatrudnienia ogółem w kraju oraz w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych.

Rozdział piąty zawiera ostateczne prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów. W pierwszym podrozdziale zaprezentowano proces korygowania pro-gnozy liczby pracujących ogółem w Polsce oraz prognoz makroekonomicznych. W podrozdziale drugim przedstawiono założenia korekty w przekroju grup zawo-dów, wskazując, że wyniki końcowe stanowią efekt przeprowadzenia kilku proce-sów. W podrozdziale trzecim zaprezentowano wyniki skorygowanej prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce do 2020 r. w przekroju wielkich, dużych i śred-nich grup zawodowych.

 10

Rozdział 1 METODOLOGICZNE ASPEKTY PROGNOZ ZATRUDNIENIA W KRAJU (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki, Elżbieta Antczak, Artur Gajdos, Przemysław Włodarczyk, opracowanie: Przemysław Włodarczyk)

 

Prognozowanie zatrudnienia jest złożonym, wielopłaszczyznowym przedsię-wzięciem wymagającym wcześniejszego zaprojektowania. Konieczne są rozstrzy-gnięcia i ustalenia szeregu elementów szczegółowych mających znaczenie dla rezultatów prognozy. Elementy te składają się na ogólną koncepcję prognoz za-trudnienia w ujęciu globalnym.

Celem autorów tego rozdziału jest przedstawienie najważniejszych elemen-tów koncepcji prognoz zatrudnienia w ujęciu globalnym, a w szczególności prze-dyskutowanie problemów wyłaniających się w prognozowaniu zatrudnienia oraz wskazanie możliwych i pożądanych rozstrzygnięć tych problemów.

Na podstawie dotychczasowych doświadczeń, zwłaszcza doświadczeń wyni-kających z pilotażowej prognozy zatrudnienia dla województwa łódzkiego można stwierdzić, że do najważniejszych elementów koncepcji prognoz zatrudnienia w uję-ciu globalnym należą:

− ustalenia dotyczące znaczenia prognoz zatrudnienia, zwłaszcza określenie tych obszarów polityki gospodarczej, które powinny wykorzystywać znajomość przewidywanych tendencji zatrudnienia na przyszłość;

− ustalenia dotyczące podstawowych założeń prognozy, szczególnie sprecy-zowanie przedmiotu prognozy, jej przekrojów, a także określenie horyzontu cza-sowego prognoz; do tych założeń należy również włączyć rozstrzygnięcia doty-czące metodologicznych aspektów podejmowanych prognoz;

− wykorzystywane w prognozach dane statystyczne; chodzi tutaj nie tylko o rodzaje i źródło pochodzenia danych, ale również o problemy związane z ogra-niczeniami tych danych oraz kwestie wyłaniające się w praktyce przy progno-zowaniu;

− bardziej szczegółowe założenia związane z wykorzystywanym systemem prognostycznym, w tym podstawowe związki między zmiennymi ekonomiczny-mi, charakter zależności wykorzystywanych w prognozach oraz modele i metody prognostyczne.

  11

1.1. Znaczenie prognoz zatrudnienia

1.1.1. Prognozy zatrudnienia a kształtowanie ścieżki kariery zawodowej

Zmiana charakteru światowej gospodarki przejawiająca się stopniowym od-chodzeniem od modelu tradycyjnego i przechodzeniu do modelu gospodarki „opartej na wiedzy” sprawia, że na znaczeniu zyskuje kwestia odpowiedniego planowania kariery zawodowej. Proces ten nie ogranicza się już jedynie do po-czątkowych etapów życia człowieka, ale trwa przez całe życie. Posiadanie odpo-wiednich informacji dotyczących rozwoju sytuacji na rynku pracy umożliwia zdobycie kwalifikacji, które w przyszłości pozwolą na osiągnięcie sukcesu zawo-dowego.

Kariera zawodowa to termin zdecydowanie wieloznaczny, który zarówno w ję-zyku potocznym, jak i w terminologii naukowej odnosi się do szeregu zjawisk ma-jących istotne znaczenie dla życia zawodowego jednostek. Karierę zawodową moż-na ograniczać do jej aspektów obiektywnych, takich jak: wykonywanie zawodu, ścieżka kolejno obejmowanych stanowisk, ścieżka prac/zawodów wykonywanych w trakcie całego okresu aktywności zawodowej, ale również wzbogacić o aspekt subiektywny, w którym kariera jest postrzegana jako zbiór doświadczeń związa-nych z odgrywanymi rolami zawodowymi oraz stopień satysfakcji z jej dotych-czasowego przebiegu0F

1. W rozważanej problematyce na szczególną uwagę zasługuje kwestia odpo-

wiedniego połączenia doświadczeń i kwalifikacji zawodowych z planowaną ścieżką wykonywanych zawodów/zajmowanych stanowisk pracy, pozwalającego na realizację aspiracji jednostki, a zatem problem świadomego kształtowania ścieżki kariery zawodowej.

Różnorodność czynników mających wpływ na kształt kariery zawodowej spra-wia, że istnieje wiele teorii naukowych, których celem jest objaśnienie mechani-zmów kształtujących karierę. Do jej istotnych determinantów możemy zaliczyć czynniki mające źródło zarówno w sferze osobowości człowieka (takie jak zainte-resowania, zdolności, potrzeby, inteligencja, system wartości, koncepcja roli życio-wej, faza życia), jak i w jego otoczeniu zawodowym i społeczno-ekonomicznym (np. sytuacja rodzinna, system szkolnictwa, sytuacja ekonomiczna, w tym sytuacja na rynku pracy, uwarunkowania kulturowe). W związku z tym koncepcje teore-tyczne dotyczące kariery zawodowej wykorzystują osiągnięcia różnych nauk spo-łecznych, takich jak: psychologia, nauki o zarządzaniu, socjologia, ekonomia czy też nauki o kulturze1F

2.

__________ 1 Bańka A. (2007), Psychologiczne doradztwo karier, Print-B, Poznań, s. 13; Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodowe w gospodarce opartej na wiedzy (na przykładzie grupy zawodowej in-formatyków), Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, s. 26−27, 29−30. 2 Bańka A. (2007), Psychologiczne…, op. cit., s. 14; Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodo-we…, op. cit., s. 39−41.

 12

Teorie ekonomiczne dokonują analizy mechanizmu kształtowania się karier zawodowych z perspektywy istniejących w danej gospodarce rozwiązań instytu-cjonalnych oraz decyzji podejmowanych przez jednostki funkcjonujące w okre-ślonych warunkach gospodarczych.

Wśród teorii o charakterze ekonomicznym niosących pewne wnioski doty-czące mechanizmów kształtujących przebieg kariery zawodowej znajdujemy między innymi koncepcje odnoszące się do idei segmentacji rynków pracy 2F

3. Jed-ną z pierwszych koncepcji w tym zakresie była sformułowana przez P. Doeringe-ra i M.J. Piore’a koncepcja „dualnych rynków pracy”. Autorzy tej koncepcji przy-jęli hipotezę mówiącą, iż rynek pracy nie jest jednolity i może być podzielony na dwie części. Pierwsza z nich nazywana jest sektorem pierwotnym (ang. primary sector) lub wewnętrznym rynkiem pracy (ang. internal market). Do sektora tego najczęściej należą przedsiębiorstwa z wiodących gałęzi gospodarki. Jego cechą charakterystyczną jest wysoka stabilność zatrudnienia oraz istnienie długotermino-wych kontraktów łączących ze sobą firmy i pracowników. Pracownicy są w tych sektorach objęci ochroną związków zawodowych i mają perspektywy awansu za-wodowego. Drugim sektorem rynku pracy jest tzw. sektor wtórny (ang. secondary sector) lub zewnętrzny rynek pracy (ang. external labour market), który charakte-ryzuje się zdecydowanie niższą jakością proponowanych ofert pracy. Dostęp do pracy w sektorze pierwotnym jest ograniczony poprzez istnienie wysokich wy-mogów rekrutacyjnych oraz okresową ewaluację pracowników prowadzącą do zwolnień najmniej efektywnych jednostek. W modelu tym pracownik, który zo-staje przyjęty do pracy w przedsiębiorstwie i dostaje się na wewnętrzny rynek pracy, wybiera również określoną ścieżkę kariery zawodowej, w której awans jest w dużym stopniu powiązany ze stażem pracy. Osoby pozostające poza sektorem pierwotnym wykonują gorzej płatne zajęcia, pozbawione są ochrony i możliwości awansu zawodowego. Ich ścieżka kariery jest przypadkowa i bez perspektyw na stabilizację zatrudnienia3F

4. Z punktu widzenia pracownika istotne jest zatem, aby już w początkowej fazie kariery określić, które przedsiębiorstwa, gałęzie gospo-darki mają charakter wiodący i, należąc do sektora pierwotnego, dają najlepsze możliwości rozwoju kariery zawodowej. Informacje na ten temat możemy uzy-skać, między innymi korzystając z prognoz zatrudnienia. Rozwinięcia koncepcji segmentacji rynków pracy zaproponowali między innymi A. Okun, W. Oi oraz B. Lutz i G. Sengenberger 4F

5, a problematyka ta jest nadal rozwijana w teorii eko-nomii, np. w modelach typu insider-outsider.

__________ 3 Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodowe…, op. cit., s. 49. 4 Kryńska E. (1998), Wybrane teorie rynku pracy a prognozowanie, w: E. Kryńska, J. Suchecka, B. Suchecki, Prognoza podaży i popytu na pracę w Polsce do roku 2010, IPiSS, Warszawa, s. 33−35; Toft C. (2004), International Labour Market and Social Policy Analysis. Essays on segmentation, cross-national variation and European Union regulation, Kassel University Press, Kassel, s. 18−22. 5 Por.: Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodowe…, op. cit., s. 49; Toft C. (2004), International Labour Market…, op. cit.

  13

Druga grupa modeli ekonomicznych, które pozwalają na wyciągnięcie wnio-sków dotyczących mechanizmów kształtujących karierę zawodową, bazuje na teorii kapitału ludzkiego G.S. Beckera. Jest to teoria wyrastająca z tradycji ekonomii neoklasycznej, która stosuje właściwe jej metody analizy do sfery wykształcenia i kwalifikacji zawodowych jednostek. Zgodnie z podstawowymi założeniami eko-nomii klasycznej jednostki są w koncepcji kapitału ludzkiego racjonalne i decyzje podejmują na podstawie rachunku ekonomicznego. Rozwój osobisty pociąga za sobą konieczność poniesienia pewnych nakładów, przez które rozumiemy zarów-no koszty finansowe, jak i koszt utraconych możliwości, na przykład utracone zarobki. Pozwala on jednak na realizację życiowych celów i aspiracji, które są określane w taki sposób, aby maksymalizowały indywidualną użyteczność jedno-stek. Poziom wykształcenia i zdobyte umiejętności mają wpływ na produktyw-ność pracobiorców, co z kolei przekłada się na wynagrodzenia, zagrożenie bezro-bociem oraz możliwość awansu zawodowego. Stosunek nakładów do efektów różni się w zależności od indywidualnych uzdolnień jednostek 5F

6. Kapitał ludzki jednostki podlega nieustannym przemianom. Z jednej strony

może on być rozwijany, z drugiej zaś deprecjonowany ze względu na postęp tech-niczny i stale zmieniające się warunki pracy. Zmusza to pracobiorców do podej-mowania ciągłych wysiłków i decyzji co do rozwoju posiadanego zasobu kapitału6F

7. Jak wynika z tych rozważań proces kształtowania kapitału ludzkiego jest

ważnym i wieloaspektowym elementem życia zawodowego człowieka. Teoria kapitału ludzkiego wskazuje na konieczność świadomego planowania ścieżki kariery zawodowej z uwzględnieniem wszelkich dostępnych informacji, w tym także prognozy zatrudnienia, które dostarczają istotnych danych na temat perspek-tyw zdobycia pracy w przyszłości, a tym samym pozwalają na dokonanie wyboru zawodu dającego szansę na znalezienie pracy oraz realizację aspiracji i pełną samo-realizację jednostki w przyszłości.

W II połowie XX w. dominował model „miejsca pracy na całe życie”, w któ-rym przedsiębiorstwa stwarzały pracownikom możliwości rozwoju i awansu za-wodowego w systemie opartym na wysłudze lat i liczyły na zatrudnienie pracow-ników przez całe ich zawodowe życie. Należy jednak zauważyć, iż ostatnie lata przyniosły wiele zmian cywilizacyjnych, technologicznych i społecznych, które spowodowały przejście od tradycyjnego modelu zatrudnienia do modelu „zdolno-ści do bycia zatrudnionym przez całe życie”, w którym odpowiedzialność za kształtowanie kariery zawodowej zostaje przesunięta z przedsiębiorstwa na pra-cownika. Podejście to charakteryzuje wysoka zmienność miejsc pracy i praco-dawców, ponieważ nacisk jest kładziony przede wszystkim na zdobywanie no-

__________ 6 Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodowe…, op. cit., s. 55−56; Kryńska E. (1998), Wybrane teorie…, op. cit., s. 39−40. 7 Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodowe…, op. cit., s. 57−58.

 14

wych doświadczeń zawodowych. Praca przestaje być celem, a staje się środkiem rozwoju kariery, co uzasadnia częste przekraczanie barier organizacyjnych 7F

8. Gospodarka oparta na wiedzy to taka, w której podstawowe znaczenie mają in-

formacje. Wiedza bardzo szybko ulega dezaktualizacji. Zmiany zachodzące w go-spodarce są skokowe i nieprzewidywalne, co przekłada się również na charakter stosunku pracy i ma głębokie konsekwencje społeczne. Prowadzi to do koniecz-ności ciągłych dostosowań do zmian otoczenia gospodarczego. Wymagane jest stałe poszerzanie i modernizowanie posiadanej wiedzy i umiejętności poprzez przetwarzanie napływających informacji 8F

9. Zmiany cywilizacyjne i organizacyjne charakterystyczne dla gospodarki opar-

tej na wiedzy znajdują przełożenie na sferę zatrudnienia i rynek pracy. Uzyskanie zwiększonej elastyczności organizacyjnej przedsiębiorstwa jest możliwe jedynie pod warunkiem zwiększenia elastyczności zatrudnienia. Oznacza to ograniczenie roli pracowników stałych i zwiększenie roli pracowników peryferyjnych i outso-urcingu. Zatrudnienie przestaje mieć tradycyjny charakter etatowy i nabiera cha-rakteru kontraktowego lub projektowego9F

10. Zmniejszanie stabilności zatrudnienia powoduje również osłabienie lojalności

pracowników w stosunku do pracodawców. Łatwiej i częściej zmieniają oni miejsce pracy, a co za tym idzie, muszą być bardziej elastyczni w stosunku do zmieniają-cych się warunków rynkowych. Rosnąca konkurencja oraz zmiany charakteru sto-sunku pracy sprawiają, że to pracobiorca musi zadbać o swą konkurencyjność, we własnym zakresie pozyskując informacje pozwalające uaktualnić posiadaną wiedzę oraz podejmując kroki mające na celu zmiany lub poszerzenie specjalizacji10F

11. Podsumowując, należy podkreślić zasadniczą rolę informacji dotyczących

rynku pracy, w tym między innymi prognoz zatrudnienia dla procesu świadomego kształtowania ścieżki kariery zawodowej na każdym etapie życia człowieka. Teo-rie segmentacji rynku pracy oraz kapitału ludzkiego wskazują, jak istotne dla sukcesu zawodowego jest planowanie kariery zawodowej dla spełnienia aspiracji jednostki oraz jej satysfakcji i samorealizacji. Należy również zauważyć, iż we współczesnej gospodarce planowanie kariery zawodowej nie jest procesem, który dokonuje się jedynie na początkowym etapie życia człowieka, jak w popularnym po II wojnie światowej modelu „miejsca pracy na całe życie”. Przemiany spo-łeczne i technologiczne pociągnęły za sobą również zmiany modeli organizacyj-nych przedsiębiorstw oraz sytuacji na rynku pracy, których następstwem było przejście do modelu „zdolności do bycia zatrudnionym przez całe życie”. W mo-delu tym pracobiorcy muszą nieustannie doskonalić swe umiejętności, poszerzać

__________ 8 Pocztowski A. (2007), Zarządzanie zasobami ludzkimi. Strategie – procesy – metody, PWE, Warszawa, s. 319; Stiglitz J.E. (2006), Szalone lata dziewięćdziesiąte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 178. 9 Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodowe…, op. cit., s. 81, 85. 10 Tamże, s. 104−106. 11 Tamże, s. 112.

  15

specjalizację i zbierać doświadczenie zawodowe. Tym samym rośnie znaczenie informacji na temat perspektyw zawodowych dla możliwości odniesienia sukcesu zawodowego na każdym etapie kariery i w każdej fazie życia.

1.1.2. Prognozy zatrudnienia a polityka edukacyjna

Niezwykle ważną sferą polityki państwa z punktu widzenia wpływu na rozwój sytuacji na rynku pracy jest system edukacji. Prognozy zatrudnienia dostarczają sze-regu informacji pozwalających na sformułowanie polityki edukacyjnej, która zapewni w przyszłości dopasowanie siły roboczej do potrzeb kwalifikacyjnych i zawodowych podmiotów funkcjonujących na rynku pracy.

Reforma systemu edukacji z 1999 r. była jednym z pierwszych przejawów prowadzenia w Polsce nowoczesnej polityki edukacyjnej, której podstawowym zadaniem jest dostosowywanie systemu kształcenia do wymogów stawianych przez rynki pracy. Aktywna polityka edukacyjna jest we współczesnej gospodarce wymuszana przede wszystkim przez szybki postęp techniczny, który pociąga za sobą restrukturyzację przedsiębiorstw oraz zmiany w zakresie umiejętności i kwali-fikacji wymaganych od pracowników. Prowadzi to do konieczności wdrożenia nowych systemów szkolenia lub reformy już istniejących. Z drugiej strony, waż-nym i często zaniedbywanym aspektem polityki edukacyjnej jest dostosowanie szkolnictwa zawodowego w regionach do chłonności lokalnych rynków pracy 11F11F11F

12. Uzyskanie pozytywnych wyników w zakresie polityki edukacyjnej jest możliwe jedynie pod warunkiem posiadania odpowiedniej informacji na temat bieżących i przewidywanych tendencji zatrudnienia.

Jednym z podstawowych celów edukacji jest wytworzenie odpowiednich kwalifikacji, które umożliwią absolwentom odniesienie sukcesu w życiu zawo-dowym. W ujęciu tradycyjnym kwalifikacje zawodowe rozumiano jako „określony oraz opanowany przez ucznia zasób wiedzy, a także umiejętności przygotowawczych do danego zawodu i uprawniających jednostkę do jego wykonywania”12F

13 czy też jako: „zakres i jakość przygotowania niezbędnego do wykonywania jakiegoś zawodu”13F13F13F

14. Rozwój ekonomiczny i technologiczny oraz związane z nim przemiany cywiliza-cyjne sprawiają jednak, że zmienia się również pojmowanie edukacji i jej celów. W epoce przechodzenia od gospodarki tradycyjnej do gospodarki opartej na wie-dzy nie chodzi już wyłącznie o przekazanie uczniowi wiedzy i umiejętności zwią-zanych z wykonywaniem konkretnego zawodu, ale o kształtowanie w człowieku postaw życiowych, które ułatwią mu funkcjonowanie w nowoczesnej gospodarce. Do postaw tych należy zaliczyć między innymi: umiejętność pracy na różnych __________ 12 Winiarski B., red. (2006), Polityka gospodarcza, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 408−409. 13 Bogaj A. (2004), Kwalifikacje zawodowe w warunkach globalizacji rynku pracy – wyzwania i dylematy, w: S.M. Kwiatkowski, red., Kwalifikacje zawodowe na współczesnym rynku pracy, Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa, s. 19. 14 Jeruszka U. (2006), Kwalifikacje zawodowe. Poglądy teoretyczne a rzeczywistość, IPiSS, Warszawa, s. 56.

 16

stanowiskach i podejmowania alternatywnych ról zawodowych, zdolność do re-alizacji w ramach swego stanowiska pracy zadań o wysokiej zmienności, umiejęt-ność aktywnego uczestnictwa w życiu zakładu pracy, zgłaszania własnych inicja-tyw i ich realizacji, a także zrozumienie potrzeby ciągłego rozwoju i kształcenia ustawicznego oraz zdolności samodzielnego kształtowania wiedzy, umiejętności i doświadczenia niezbędnych w celu sprostania wyzwaniom napotykanym w zmien-nym i niepewnym otoczeniu gospodarczym14F

15. Cywilizacja informacyjna sprawiła, że rolą systemu edukacji przestaje być za-

tem przekazywanie wiedzy, ale raczej kształtowanie postaw i umiejętności uni-wersalnych. Istnieje potrzeba dostosowania programów nauczania do zachodzą-cych zmian. W zakresie nauk technicznych konieczne jest przejście od nauczania myślenia technicznego poznawczego do myślenia technicznego konstrukcyjnego poprzez kształtowanie w uczniach praktycznych umiejętności rozwiązywania problemów. W kształceniu zawodowym konieczne jest zwiększanie treści ogól-nych przekazywanych w ramach takich przedmiotów, jak matematyka, chemia, fizyka, aby rozwijać w uczniach wiedzę ogólnotechniczną i ogólnotechnologiczną, którą będą mogli pogłębić podczas bezpośredniego przygotowania do objęcia stanowiska w zakładzie pracy lub w ramach dalszej specjalizacji15F

16. Omówione zjawiska są wyrazem ogólnej tendencji do przechodzenia od wą-

skich specjalizacji, które kładły nacisk na szybką adaptację pracowników na kon-kretnym miejscu pracy, do specjalizacji o charakterze ogólnym, które wydłużają okres szkolenia w miejscu pracy, ale jednocześnie umożliwiają lepszą adaptację do szybko zmieniających się warunków rynkowych16F

17. Pierwszym krokiem w tym kie-runku była z pewnością reforma systemu edukacji z 1999 r., ale proces ten należy kontynuować i pogłębiać, reagując na ciągle dokonujące się zmiany charakteru procesów gospodarczych.

Przechodzenie od wąskich do ogólnych specjalizacji oraz charakterystyczna dla gospodarki opartej na wiedzy szybka dezaktualizacja posiadanego zasobu wiedzy prowadzą do wzrostu znaczenia kształcenia ustawicznego i samokształce-nia. Należy oczekiwać, iż w przyszłości te formy nauczania przejmą od systemu edukacji szkolnej część funkcji związanych z bezpośrednim przygotowaniem zawodowym oraz dalszą specjalizacją pracowników. Rosnąca powinna być zatem rola państwa oraz władz lokalnych we wspieraniu dostępu do tego typu kształcenia. Odpowiednie kształtowanie możliwości szkoleniowych w tym zakresie będzie miało bowiem istotne znaczenie dla dalszego rozwoju gospodarczego kraju17F

18.

__________ 15 Bańka A. (2007), Psychologiczne…, op. cit., s. 16; Bogaj A. (2004), Kwalifikacje zawodowe…, op. cit., s. 18−20; Jeruszka U. (2006), Kwalifikacje zawodowe…, op. cit., s. 56−58. 16 Jeruszka U. (2006), Kwalifikacje zawodowe…, op. cit., s. 58, 176−180, 184−186. 17 Jeruszka U. (2006), Kwalifikacje zawodowe…, op. cit., s. 185; Winiarski B., red. (2006), Poli-tyka gospodarcza, op. cit., s. 409. 18 Kryńska E. (2001), Dylematy polskiego rynku pracy, IPiSS, Warszawa, s. 127; Piotrowski M. (2004), Modele uczenia się w ustawicznej edukacji zawodowej, w: S.M. Kwiatkowski, red., Kwalifi-kacje zawodowe na współczesnym rynku pracy, Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa, s. 233.

  17

Efektywne zarządzanie opisanymi zmianami w systemie edukacji w zakresie celu i sposobów kształcenia jest możliwe jedynie pod warunkiem uzyskania wia-rygodnych informacji na temat poziomu kompetencji pracowników poszukiwa-nych w przyszłości. Informacji takich mogą dostarczyć między innymi długo-okresowe prognozy struktury zatrudnienia, które posłużą rozpoznaniu popytu na pracę według kwalifikacji, pozwalając na lepsze dopasowanie systemu edukacji do potrzeb gospodarki opartej na wiedzy18F

19. Oprócz kształtowania ogólnych założeń systemu edukacji państwo powinno

również podjąć próbę dopasowania struktury zawodowej siły roboczej do zapotrze-bowania na pracę zgłaszanego przez podmioty gospodarcze. W warunkach gospo-darki polskiej problemem pozostaje niedostateczna mobilności ludności zarówno przestrzenna, jak i pomiędzy zawodami i sektorami gospodarki. W takim wypad-ku zapewnienie równowagi na rynku pracy zależy w dużej mierze od skuteczności władz edukacyjnych oraz władz lokalnych w kształtowaniu struktury zawodowej siły roboczej na krajowym i regionalnych rynkach pracy. Chodzi tu o dopasowanie struktury szkolenia do chłonności rynków pracy poprzez określenie rozmiarów przyszłego zapotrzebowania na pracę w przekroju zawodów oraz przestrzennym, co zapewni ograniczenie nierównowagi rynków pracy, która prowadzi do po-wstawania bezrobocia19F

20. Przemiany dokonujące się na współczesnym rynku pracy stawiają poważne

wyzwanie polityce edukacyjnej. Sukces na tym polu wymaga przede wszystkim odpowiedniego rozpoznania dotychczasowych i przyszłych tendencji w zakresie struktury siły roboczej w przekrojach: zawodowym, zawodowym i sektorowym oraz zawodowym i regionalnym (przestrzennym). Tworzony system progno-styczny powinien stanowić zatem źródło informacji służących ocenie systemu kształcenia zawodowego oraz planowaniu zmian systemu edukacji w długookre-sowej perspektywie, a także wspieraniu działań mających na celu poszerzanie dostępu siły roboczej do rozmaitych form kształcenia ustawicznego.

1.1.3. Prognozy zatrudnienia a polityka rynku pracy

Jednym z podstawowych zadań państwa jest kształtowanie polityki rynku pracy w sposób pozwalający na minimalizację bezrobocia oraz jego skutków spo-łecznych. Prognozy zatrudnienia umożliwiają uzyskanie szeregu informacji służą-cych określeniu charakteru procesów zachodzących na rynku pracy oraz dokonania wyboru najwłaściwszych instrumentów polityki i ocenie skuteczności ich działania.

Polityka rynku pracy to oddziaływanie państwa na ten rynek w celu przeciw-działania bezrobociu lub łagodzenia jego skutków. W praktyce występuje wiele

__________ 19 Kabaj M. (1997), Strategie i programy przeciwdziałania bezrobociu. Studium porównawcze, Wydawnictwo Naukowe SCHOLAR, Warszawa, s. 95. 20 Jeruszka U. (2006), Kwalifikacje zawodowe…, op. cit., s. 185; Kryńska E. (2001), Dylematy…, op. cit., s. 124−125; Winiarski B., red. (2006), Polityka gospodarcza, op. cit., s. 409.

 18

modeli definiujących cele interwencji państwa na rynku pracy oraz metody służące ich osiągnięciu. Ze względu na charakter wykorzystywanych instrumentów politykę rynku pracy możemy podzielić na makroekonomiczną oraz mikroekonomiczną.

Jednym z głównych determinantów kształtujących makroekonomiczną polity-kę państwa na rynku pracy jest przyjęta koncepcja teoretyczna przyczyn bezrobo-cia. Na obecnym etapie rozwoju myśli ekonomicznej wyróżniamy dwa dominują-ce ujęcia tego problemu: neoklasyczne oraz keynesowskie.

W ujęciu neoklasycznym przyjmuje się, że rynek pracy wykazuje samoistną ten-dencję do ustalania się równowagi zapewniającej równość popytu na pracę i podaży pracy. Równość ta jest osiągana na skutek działania mechanizmu płac realnych. Utrzymywanie się stanu nierównowagi rynkowej jest wynikiem działań osłabiają-cych elastyczność płac realnych. Efekt taki mogą mieć działania związków zawo-dowych opierających się redukcjom płac, iluzja pieniężna sprawiająca, że pra-cownicy nie godzą się na obniżanie płac nominalnych, usztywniając tym samym płace realne, ustawodawstwo o płacy minimalnej prowadzące do sztucznego pod-trzymywania podaży pracy, jak również system zasiłków dla bezrobotnych, który z jednej strony skłania pracowników i poszukujących pracy do zgłaszania wygó-rowanych oczekiwań płacowych, a z drugiej powoduje ograniczenie popytu na pracę przez pracodawców, którzy są obciążeni obowiązkowymi składkami. W modelu tym bezrobocie ma charakter dobrowolny, ponieważ jest skutkiem braku zgody pracowników na akceptację warunków pracy, które ustaliły się na rynku2020F

21. Podejście neoklasyczne prowadzi do wniosku, iż przyczyną bezrobocia jest

niedostateczna swoboda działania mechanizmów rynkowych. Tym samym poli-tyka rynku pracy powinna być ukierunkowana przede wszystkim na zapewnienie warunków do nieskrępowanego działania mechanizmów rynkowych poprzez likwidację lub zmniejszenie wpływu czynników ograniczających elastyczność płac. Neoklasycy są zatem przeciwnikami aktywnej ingerencji państwa w procesy zachodzące na rynku pracy 21F

22. Koncepcja keynesowska przyczyny bezrobocia upatruje przede wszystkim

w niedoskonałości rynków. Za główny powód uznaje niewystarczający popyt na towary, który nie zapewnia pełnego wykorzystania czynników wytwórczych. W ta-kich warunkach pojawia się nadwyżka podaży pracy nad popytem na pracę i tym samym bezrobocie o charakterze przymusowym. Bezrobocie to ma według key-nesistów charakter trwały ze względu na brak elastyczności płac w dół. Ujęcie keynesowskie szansę na przywrócenie stanu pełnego zatrudnienia widzi w aktyw-nej ingerencji państwa w procesy zachodzące na rynku pracy poprzez wspieranie efektywnego popytu22F

23. __________ 21 Kwiatkowski E. (2006), Bezrobocie. Podstawy teoretyczne, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 103−106. 22 Tamże, s. 107−108. 23 Kwiatkowski E. (2006), Bezrobocie…, op. cit., s. 110−113, 118−119; Snowdon B., Vane H., Wynarczyk P. (1998), Współczesne nurty teorii makroekonomii, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 77.

  19

Model mikroekonomicznej polityki rynku pracy może przyjąć jedną z dwóch postaci: modelu substytucyjnego albo modelu komplementarnego. Model substy-tucyjny źródeł bezrobocia upatruje w niskim poziomie aktywności osób poszuku-jących pracy oraz braku sprawności instytucji rynku pracy. W modelu tym polity-ka rynku pracy ma przede wszystkim cele osłonowe. Przyjmuje się, że bezrobocie jest immanentnym elementem procesów gospodarczych i nie da się go wyelimi-nować. Zadaniem instytucji rynku pracy jest w tym wypadku łagodzenie skutków bezrobocia poprzez wykorzystanie systemu zasiłków i opieki społecznej oraz aktywizację bezrobotnych w ramach programów szkoleń, robót publicznych oraz prac interwencyjnych23F

24. W modelu komplementarnym przyczyną bezrobocia jest niedostateczna kre-

acja miejsc pracy. Poza celami osłonowymi polityka rynku pracy podejmuje rów-nież próby rozpoznania i eliminacji czynników prowadzących do destrukcji miejsc pracy. W podejściu tym za niewystarczające uznaje się oddziaływanie o charakterze wyłącznie mikroekonomicznym. Działania te wymagają również prowadzenia odpowiedniej polityki makroekonomicznej skoncentrowanej na stworzeniu warunków sprzyjających wzrostowi zatrudnienia. W praktyce oznacza to konieczność przyjęcia spójnego programu polityki społeczno-gospodarczej, której zadaniem jest promocja zatrudnienia24F

25. Realizacja wymienionych celów jest możliwa dzięki wykorzystaniu instrumen-

tów o charakterze makroekonomicznym, takich jak instrumenty polityki fiskalnej i pieniężnej ukierunkowane w zależności od przyjętego modelu na wspieranie agregatowego popytu lub tworzenie przedsiębiorcom korzystnych warunków do rozwoju zatrudnienia czy instrumenty ukierunkowane na zwiększenie elastyczno-ści oraz deregulację rynku pracy. Instrumenty te mają zatem charakter uniwersal-ny. Aktywna polityka rynku pracy jest również wynikiem wykorzystania instru-mentów mikroekonomicznych, do których zaliczamy: publiczne programy zatrudnienia, zatrudnienie subsydiowane, pożyczki na tworzenie miejsc pracy, szkolenia dla bezrobotnych, usługi pośrednictwa pracy. Ich celem jest korekta mechanizmów rynkowych oraz poprawa sytuacji poszczególnych grup bezrobot-nych na rynku pracy. Oznacza to, iż w większości przypadków programy te są adresowane do konkretnych grup osób poszukujących pracy 25F

26. Instrumenty pasywnej polityki rynku pracy służą przede wszystkim realizacji

jej funkcji osłonowej i łagodzeniu społecznych skutków bezrobocia. Zaliczamy do nich między innymi zasiłki dla bezrobotnych, odszkodowania z tytułu bezrobo-cia, świadczenia przedemerytalne i wcześniejsze emerytury. Należy jednak zauwa-żyć, iż odpowiednie kształtowanie dostępu do świadczeń wypłacanych w ramach __________ 24 Kabaj M. (1997), Strategie i programy…, op. cit., s. 66; Kryńska E. (2001), Dylematy…, op. cit., s. 37. 25 Kabaj M. (1997), Strategie i programy…, op. cit., s. 66−68; Kryńska E. (2001), Dylematy…, op. cit., s. 37. 26 Kwiatkowski E., Milewski R., red. (2005), Podstawy ekonomii, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, s. 402−403.

 20

realizacji pasywnej polityki rynku pracy może prowadzić do wzrostu motywacji osób poszukujących pracy. Badania wykazują, iż należy z uwagą kształtować takie elementy systemu, jak dostęp do świadczeń, stopa kompensacji, okres po-bierania zasiłków, gdyż zbyt łagodne regulacje w tym zakresie mogą spowodo-wać brak bodźców do podjęcia poszukiwań pracy 26F

27. W literaturze ekonomicznej rozpowszechnione jest przekonanie, iż skutecz-

ność prowadzonej polityki rynku pracy zależy w dużej mierze od odpowiedniego doboru instrumentów, jak również grup osób, do których są one kierowane. Teo-ria ekonomii wskazuje, iż w doborze adresatów programów polityki rynku pracy powinna zostać przyjęta zasada maksymalizacji efektów netto. Programy te po-winny być zatem kierowane do bezrobotnych z grup największego ryzyka, w tym w szczególności do osób bezrobotnych długotrwale, wśród których mamy do czynienia z procesem erozji kapitału ludzkiego. Jednakże ze względu na fakt, iż erozja kapitału ludzkiego jest procesem rozłożonym w czasie i nasilającym się wraz z wydłużeniem okresu pozostawania bez pracy, oczekiwanie do momentu, gdy bezrobotny stanie się bezrobotnym długotrwale przed włączeniem go do od-powiedniego programu rynku pracy, nie jest wskazane. Postępowanie takie po-ciąga bowiem za sobą zwiększone koszty ekonomiczne związane z odbudową utraconego kapitału ludzkiego, jak również koszty społeczne związane z nega-tywnymi aspektami pozostawania w grupie bezrobotnych 27F

28. Przedstawione rozważania prowadzą do wniosku, iż właściwe adresowanie

programów aktywnej polityki rynku pracy nie jest sprawą łatwą. Aby uzyskać najlepsze efekty w tym zakresie, należy kierować je już w początkowym okresie trwania bezrobocia do osób należących do grup problemowych zagrożonych bez-robociem długotrwałym. Opracowywany system prognoz zatrudnienia powinien zatem posłużyć wyodrębnieniu tych grup zawodowych i kwalifikacyjnych, które w przyszłości mogą uzyskać status grup problemowych na rynku pracy i umożli-wić stworzenie dedykowanych im programów aktywnej polityki rynku pracy, które będą ich obejmowały już w początkowej fazie bezrobocia. Programy takie powinny być wynikiem działań podejmowanych zarówno w skali całego kraju, jak i w ramach poszczególnych województw.

Innym ważnym aspektem kształtowania programów aktywnej polityki rynku pracy jest ocena wyników prowadzonych i zakończonych programów oraz ich wpływu na sytuację obserwowaną na rynku pracy. Ocena ta powinna być proce-sem wieloaspektowym i obejmować między innymi monitoring funkcjonowania programu, określenie jego efektywności oraz oszacowanie rozmiarów efektów netto programu dla rynku pracy 28F

29. __________ 27 Kabaj M. (1997), Strategie i programy…, op. cit., s. 67; Kwiatkowski E., Milewski R., red. (2005), Podstawy ekonomii, op. cit., s. 403; Kwiatkowski E., Tokarski T. (2009), Polski rynek pracy wobec wyzwań rozwojowych, w: Płowiec U., red., Polityka gospodarcza a rozwój kraju, PTE, War-szawa, s. 223. 28 Kwiatkowski E. (2006), Bezrobocie…, op. cit., s. 327−329. 29 Tamże, s. 318.

  21

Pierwsze z wymienionych zadań jest stosunkowo łatwe w realizacji, ponieważ sprowadza się do prowadzenia bazy danych dotyczących projektu, w której gro-madzone będą dane dotyczące rekrutacji do programu, jego uczestników, kosztów programu czy też liczby osób, które odmówiły udziału w programie, zrezygnowa-ły w trakcie jego trwania oraz go ukończyły. Informacje te są następnie wykorzy-stywane w procesie zarządzania programem w celu jego lepszego dopasowania do potrzeb uczestników29F

30. Dane zgromadzone w ramach monitoringu programów polityki rynku pracy

oraz dane dotyczące sytuacji na rynku pracy gromadzone przez urzędy pracy mo-gą posłużyć określeniu wskaźników efektywności wspomnianych programów na kolejnym etapie oceny. Podstawowymi wykorzystywanymi w tym celu wskaźni-kami są: stopa ponownego zatrudnienia uczestników programów aktywnej polity-ki rynku pracy, wskaźnik odmowy udziału w programie, procent osób, które pro-gram ukończyły oraz koszt zatrudnienia bezrobotnego. Należy zauważyć, iż ograniczenie się w ocenie jedynie do obliczenia wspomnianych wskaźników nie jest wystarczające, ponieważ ukazują one jedynie efektywność brutto (nominalną) programów rynku pracy. Jest to związane z faktem, iż podczas konstrukcji wy-mienionych wskaźników przyjmujemy założenie, że gdyby program nie funkcjo-nował, to nikt z bezrobotnych, którzy wzięli w nich udział, nie znalazłby zatrud-nienia30F

31. Pełna ocena efektywności aktywnych programów rynku pracy jest możliwa

jedynie pod warunkiem oceny efektów netto (realnych) tych programów, a zatem porównania bieżącej sytuacji na rynku pracy z sytuacją, która wystąpiłaby na nim przy braku funkcjonowania programów rynku pracy. Uzyskanie wiarygod-nych wyników w tym zakresie nie jest zadaniem łatwym ze względu na trudno-ści z pozyskaniem danych na temat sytuacji na rynku pracy w warunkach, w któ-rych poszczególne programy polityki rynku pracy nie byłyby prowadzone32. Wydaje się, iż wyniki prognoz zatrudnienia sformułowanych przed wdrożeniem danego programu aktywnej polityki rynku pracy mogą stanowić dobre przybliże-nie sytuacji obserwowanej na rynku pracy, gdyby program ten nie funkcjonował, a zatem mogą również znaleźć zastosowanie w ocenie funkcjonowania progra-mów rynku pracy.

Ze względu na fakt, iż prognozy zatrudnienia są formułowane w stosunkowo długim horyzoncie czasowym, pozwalają one z wyprzedzeniem określać charak-ter procesów, które będą w przyszłości obserwowane na danym rynku pracy. Jako takie powinny zatem stanowić podstawę planowania aktywnej polityki rynku pracy i formułowania jej programów. Prognozy zatrudnienia dostarczą bowiem nie tylko informacji na temat potencjalnych adresatów tych programów, ale po-__________ 30 Tamże, s. 319. 31 Kabaj M. (1997), Strategie i programy…, op. cit., s. 165, 167; Kwiatkowski E. (2006), Bezro-bocie…, op. cit., s. 319. 32 Kabaj M. (1997), Strategie i programy…, op. cit., s. 167−170; Kwiatkowski E. (2006), Bezro-bocie…, op. cit., s. 319−320.

 22

przez określenie kierunków rozwoju istniejących i nowych zawodów i związa-nych z ich wykonywaniem wymagań kwalifikacyjnych pozwolą na doskonalenie kształtu wspomnianych programów poprzez lepsze określenie sylwetki ich ab-solwentów oraz dopasowanie jej do wymagań stawianych przez rynek.

1.1.4. Prognozy zatrudnienia a rozpoznawanie kierunków rozwoju gospodarczego i zmian w zakresie konkurencyjności gospodarki narodowej

Stabilny wzrost gospodarczy wymaga rozpoznania kierunków rozwoju go-spodarczego poprzez określenie wiodących sektorów gospodarki, które mogą stać się konkurencyjne w skali międzynarodowej. Prognozy zatrudnienia dostarczają szeregu przydatnych w tym zakresie informacji.

Wzrost gospodarczy jest procesem powiększania produkcji i innych wielkości ekonomicznych w skali całej gospodarki 32F

33. Procesowi temu towarzyszą zmiany struktury wytwarzanego produktu, struktury sektorowej gospodarki, a także zmiany o charakterze jakościowym przejawiające się na przykład w organizacji społeczeństwa czy też w kształcie systemu społeczno-gospodarczego33F

34. W większości opracowań ekonomicznych tradycyjnie wyróżnia się dwa za-

sadnicze czynniki mające wpływ na tempo wzrostu gospodarczego akumulację kapitału oraz sektorową strukturę gospodarki.

Akumulacja kapitału jest często uznawana za motor wzrostu gospodarczego. Rozmiary produkcji w gospodarce zależą bowiem od rozmiarów dostępnych za-sobów pracy i kapitału oraz efektywności ich wykorzystania. Im większe są zaso-by kapitału, tym większe rozmiary produkcji. Podstawowym zadaniem polityki rozwoju gospodarczego jest zatem zapewnienie odpowiedniej dla dalszego roz-woju gospodarczego akumulacji kapitału poprzez stymulowanie oszczędności 34F

35. Inną ważną z punktu widzenia procesu wzrostu charakterystyką systemu go-

spodarczego jest struktura produkcji. Zmiany udziału sektorów ekonomicznych w produkcji ogółem są jedną z podstawowych i najwcześniej udokumentowanych prawidłowości wzrostu gospodarczego. Proces ten opisuje między innymi teoria trzech sektorów sformułowana przez J. Fourastie. Mówi ona, że wzrost gospodar-czy przekłada się na spadek udziału rolnictwa w produkcji ogółem. Udział prze-mysłu początkowo rośnie, ale wraz ze wzrostem poziomu rozwoju umożliwiają-cym wdrażanie nowatorskich rozwiązań technicznych i organizacyjnych oraz

__________ 33 Kwiatkowski E., Milewski R., red. (2005), Podstawy ekonomii, op. cit., s. 280. 34 Kwiatkowski E., Milewski R., red. (2005), Podstawy ekonomii, op. cit., s. 280; Winiarski B., red. (2006), Polityka gospodarcza, op. cit., s. 195. 35 Kwiatkowski E., Milewski R., red. (2005), Podstawy ekonomii, op. cit., s. 294; Syrquin M. (1989), Patterns o Structural Change, w: Chenery H., Srinivasan T.N., red., Handbook of Develop-ment Economics, Vol. 1, Elsevier Science Publishers, s. 211−212; Winiarski B., red. (2006), Polityka gospodarcza, op. cit., s. 199−201.

  23

towarzyszącymi mu zmianami w sferze popytu ulega ograniczeniu na rzecz pro-dukcji wytwarzanej w sektorze usług. Utrzymanie odpowiedniego tempa wzrostu gospodarczego wymaga w tym wypadku monitorowania zmian struktury produk-cji oraz podejmowania kroków zmierzających do zapewnienia równowagi pomię-dzy sektorami, której brak mógłby się przekładać na nierównowagę na rynkach produktów i czynników produkcji hamującą proces rozwoju 35F

36. Nowoczesne teorie rozwoju gospodarczego więcej uwagi poświęcają kwestii

wpływu postępu technicznego na wzrost gospodarczy. Rozwijają one koncepcję ucieleśnionego postępu technicznego, która mówi, iż postęp techniczny umożliwia wzrost produkcji tylko wtedy, gdy zostanie ucieleśniony w zasobach pracy i kapita-łu. Proces ten odbywa się na drodze budowy kapitału ludzkiego. Wzrost gospo-darczy jest zatem determinowany nie tylko przez poziom kapitału fizycznego, co było podkreślane w koncepcjach tradycyjnych, ale również przez poziom kapitału ludzkiego.

Utrzymanie odpowiedniego tempa wzrostu gospodarczego jest zatem możli-we jedynie pod warunkiem zapewnienia dopasowania występującego w gospo-darce zasobu kapitału ludzkiego do wymagań zgłaszanych przez podmioty go-spodarcze na danym etapie rozwoju.

W myśl przedstawionych koncepcji zadaniem instytucji kształtujących polity-kę i strategię rozwoju gospodarczego jest koordynacja poziomu akumulacji kapi-tału, struktury sektorowej gospodarki oraz poziomu kapitału ludzkiego z proce-sami wzrostu obserwowanymi w skali całej gospodarki oraz jej poszczególnych gałęzi. Realizacja wspomnianego zadania wymaga rozpoznania kierunków roz-woju gospodarczego oraz dopasowania wymienionych determinantów procesu wzrostu do potrzeb gospodarki i przyjętej koncepcji jej rozwoju. System progno-zowania zatrudnienia dostarcza szeregu informacji pozwalających na ocenę kie-runków rozwoju gospodarczego, kierunków przemian w zakresie struktury sekto-rowej gospodarki oraz przyszłego zapotrzebowania zgłaszanego na kapitał ludzki w przekroju zawodowym i kwalifikacyjnym. Mogą one posłużyć zarówno okre-śleniu najbardziej obiecujących kierunków rozwoju na etapie opracowywania strategii, jak również zmian, których wprowadzenie pozwoli na jej realizację na etapie wdrożeniowym. System ten powinien zatem stanowić ważny komponent diagnostyczny służący formułowaniu i realizacji strategii rozwoju gospodarczego.

Niezwykle ważnym aspektem problematyki związanej ze wzrostem gospodar-czym jest kształtowanie międzynarodowej konkurencyjności gospodarki. Pojęcie to oznacza zasoby i atrybuty, które pozwalają przedsiębiorstwom funkcjonującym na terenie danego kraju osiągać większe korzyści z tytułu udziału w międzynarodo-wym podziale pracy niż podmioty działające w zbliżonych warunkach i otoczeniu w innych krajach. Konkurencyjność ta jest wynikiem istnienia w danym kraju warunków bardziej sprzyjających wzrostowi produkcyjności czynników wytwór-

__________ 36 Branson W.H., Guerrero I., Gunter B.G. (1998), Patterns of Development 1970–1994, World Bank Institute, s. 11−17; Syrquin M. (1989), Patterns…, op. cit., s. 211−214.

 24

czych oraz zapewnieniu stabilnego i zrównoważonego rozwoju w perspektywie średnio- i długookresowej 36F

37. Ze względu na stosunkowo szeroki zakres pojęcia konkurencyjności istnieje

bardzo duża liczba jej determinantów. Są to czynniki o dużej różnorodności i zróż-nicowanej możliwości kontroli przez odpowiednie władze. Do determinantów, których kontrola jest niemożliwa zaliczamy np. czynniki geograficzne, takie jak położenie i klimat. Oprócz nich o konkurencyjności decyduje również wiele czyn-ników, które mogą być kształtowane przez aparat państwowy zarówno w długim, jak i w krótkim okresie. Czynniki te mają charakter makroekonomiczny (np. sta-bilność systemu politycznego, prawnego i odpowiednia polityka gospodarcza, perspektywy rozwoju gospodarki narodowej, otwartość gospodarki, jakość i dostęp-ność rynków finansowych, wydajność rynku pracy i jego instytucji, poziom kosz-tów pracy, perspektywy rozwoju naukowo-technicznego) oraz mikroekonomiczny (np. dostępność czynników produkcji i ich jakość, obecność konkurencyjnych przemysłów, pozycja konkurencyjna sektorów i gałęzi gospodarki, stopień rozwo-ju infrastruktury i technologii)37F

38. Wspieranie konkurencyjności gospodarki narodowej wymaga zatem rozpo-

znania kierunków rozwoju gospodarczego kraju, wyróżnienia gałęzi wiodących, które mają szansę na uzyskanie przewagi konkurencyjnej w skali międzynarodo-wej oraz określenia strategii, która poprzez odpowiednie kształtowanie determi-nantów konkurencyjności będzie prowadziła do poprawy pozycji całej gospodarki oraz wybranych branży w perspektywie światowej. Ważnym źródłem oceny wspomnianych czynników mogą być informacje zawarte w prognozach zatrud-nienia. Pomogą one wyróżnić sektory i gałęzie o tendencji rozwojowej, które po ocenie możliwości uzyskania przez nie przewagi konkurencyjnej w skali między-narodowej mogą się stać wiodące z punktu widzenia strategii rozwoju konkuren-cyjności gospodarki kraju.

1.1.5. Prognozy zatrudnienia a weryfikacja teorii naukowych i metodologii badawczej

Jednym z fundamentalnych problemów, z którymi musi się zmierzyć każda z nauk, w tym również ekonomia, jest pytanie dotyczące sposobu weryfikacji teorii naukowych, które są formułowane przez jej przedstawicieli, oraz doboru odpowiedniej do tego celu metody badawczej. System prognoz zatrudnienia może dostarczać szeregu informacji przydatnych w celu weryfikacji oraz doskonalenia istniejących teorii ekonomicznych.

__________ 37 Bieńkowski W., Czajkowski Z., Gomułka M., Brocka-Palacz B., Latoszek E., Misala J., Radło M.-J., Wersa M. (2008), Czynniki i miary międzynarodowej konkurencyjności gospodarek w kontekście globalizacji – wstępne wyniki badań, „Prace i Materiały”, nr 284, Instytut Gospodarki Światowej, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa, s. 60−61. 38 Bieńkowski W. i in. (2008), Czynniki i miary…, op. cit., s. 62, 78−84.

  25

Odpowiedzi na postawione pytania są przedmiotem badań odrębnej nauki zwanej metodologią oraz powstających w jej ramach tzw. metodologii szczegó-łowych, które podejmują próbę odniesienia koncepcji formułowanych na gruncie ogólnym do problemów charakterystycznych dla danej gałęzi nauki38F

39. Należy zauważyć, że przez lata metodologia ekonomii była zaniedbywana ze

względu na przekonanie o braku istotnego związku pomiędzy koncepcjami filozo-ficznymi, które stanowią podstawę rozważań metodologicznych, a problemami, przed którymi stają ekonomiści39F

40. Podejście takie mogło być również wynikiem znacznie szerszego problemu braku pogłębionej refleksji filozoficznej w ekonomii4040F

41. W ostatnich latach bezprecedensowy wzrost liczby publikacji na skutek rozwo-

ju mediów elektronicznych, jak również brak skuteczności polityki ekonomicznej opartej na dominujących dotychczas teoriach ekonomicznych w przeciwdziałaniu światowemu kryzysowi gospodarczemu skłaniają naukowców do ponownego podjęcia prób rozwiązania wielu kwestii metodologicznych, w tym miedzy inny-mi opracowania lepszych metod weryfikacji teorii naukowych i służących temu celowi metod badawczych 41F

42. Przekłada się to na rosnącą popularność metodologii ekonomii.

Punktem wyjścia dla współczesnej metodologii ekonomii były w znacznym stopniu prace K.R. Poppera, który zaproponował koncepcję falsyfikacjonizmu. Podejście to bazuje na konstatacji, iż twierdzeń uniwersalnych nie da się udo-wodnić, ale można je obalić, wskazując choćby jeden przypadek, który im za-przecza. Rolą naukowców jest zatem ciągłe podejmowanie prób falsyfikacji po-szczególnych teorii i zastąpienia ich lepszymi. W ujęciu tym teoria jest tym lepsza, im dłużej opiera się falsyfikacji. O ile koncepcja ta w dużym stopniu od-powiadała potrzebom nauk ścisłych, o tyle w nikłym stopniu mogła być jednak odniesiona do nauk społecznych. W związku z tym w późniejszych pracach Po-ppera pojawia się zmodyfikowane kryterium wskazujące, iż lepsza jest ta teoria, która nie tylko opiera się falsyfikacji, ale również dostarcza lepszych prognoz rzeczywistości 42F

43. Podejście to zainspirowało wielu ekonomistów, w tym miedzy innymi P.A. Sa-

muelsona, D. Gordona i – w mniejszym stopniu – M. Friedmana do podjęcia próby przeniesienia falsyfikacjonizmu na grunt metodologii ekonomii. Samuelson i Gordon __________ 39 Adamkiewicz-Drwiłło H.G. (2008), Współczesna metodologia nauk ekonomicznych, Wydaw-nictwo „Dom Organizatora”, Toruń, s. 35−36; Sosenko K. (2008), Problemy filozofii i metodologii nauk dla ekonomistów, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków, s. 23. 40 Caldwell B.J. (1993), Economic Methodology. Rationale, Foundations, Prospects, w: Mäki U., Gustafson B., Knudsen C., red., Rationality, Institutions and Economic Methodology, Routledge, London & New York, s. 44−46. 41 Wojtyna A. (2000), Ewolucja keynesizmu a główny nurt ekonomii, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa, s. 13. 42 Caldwell B.J. (1993), Economic Methodology…, op. cit., s. 46−50. 43 Blaug M. (1995), Metodologia ekonomii, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa, s. 48−51; Wojtyna A. (2000), Ewolucja keynesizmu…, op. cit., s. 15.

 26

sformułowali koncepcję operacjonizmu, w myśl której teorie ekonomiczne po-winny zawierać opis metody ich weryfikacji opartej na metodach rachunku ilo-ściowego lub jakościowego. Teoria powinna umożliwiać zatem predykcję wielko-ści ekonomicznych, a jeśli jest to niemożliwe, przynajmniej jakościowe analizy zmian tych wielkości. Dodatkowo zaś relacja, którą opisuje powinna nosić cechy stabilności dynamicznej43F

44. Milton Friedman w pracy pt. Essay on Methodology of Positive Economics

podtrzymał podstawowe tezy weryfikacjonizmu Poppera, ale jednocześnie wysu-nął tezę o nieistotności realizmu przyjmowanych w jej ramach założeń. Oznacza to, iż jako jedyne kryterium wyboru teorii przyjął on skuteczność przygotowywa-nych na jej podstawie prognoz. Podejście takie nazywamy instrumentalizmem. Było ono szeroko krytykowane, a jeden z podstawowych zarzutów dotyczył fak-tu, iż założenia pomocnicze mogą dostarczać szeregu interesujących informacji pomocniczych, które można wykorzystać chociażby w celu interpretacji uzyska-nych wyników. Akcentowano przy tym, iż funkcją nauki nie jest jedynie tworze-nie prognoz. Modele zainspirowane metodologią Friedmana miały charakter „czarnych skrzynek”. W sytuacji, gdy nie dawały dostatecznie dobrych prognoz, okazywały się nieprzydatne, bo nie objaśniały mechanizmów funkcjonujących w gospodarce, których opis można by ulepszyć i dalej wykorzystywać44F

45. W latach dziewięćdziesiątych XX w. krytyce poddano możliwość wykorzy-

stania falsyfikacjonizmu do oceny teorii ekonomicznych. Wskazywano między innymi na problemy z jego stosowaniem wynikające z wielości założeń pomocni-czych przyjmowanych w teoriach ekonomicznych, co sprawia, że nie jesteśmy w stanie w sposób niepodważalny sfalsyfikować żadnej hipotezy, gdyż brak nam pewności, czy nie była ona wynikiem zaprzeczenia jedynie założeniom pomocni-czym. Dużych problemów nastręczała również falsyfikacja teorii wykorzystują-cych elementy rachunku jakościowego, które wskazują jedynie kierunki zmian wielkości ekonomicznych. Kolejny zarzut dotyczył natomiast niewielkiej przydat-ności koncepcji Poppera do wyboru pomiędzy teoriami różnych szkół ekonomicz-nych ze względu na brak możliwości liczbowego wyrażenia różnic między nimi45F

46. Krytyka ta przyczyniła się do rozwoju koncepcji postmodernistycznych w me-

todologii ekonomii, które przenosiły na płaszczyznę ekonomiczną sformułowaną na gruncie ogólnym teorię anarchizmu metodologicznego P. Feyerabenda. Według niej każda obserwacja jest obciążona teorią, gdyż w braku dostępu do prawd abso-lutnych, obserwując otaczający nas świat, dokonujemy jego interpretacji w myśl pewnej teorii niezależnie od tego, jak prosta by ona nie była. Wszelkie oceny teorii są zatem obciążone relatywizmem i nie istnieją żadne kryteria oceny i se-__________ 44 Blaug M. (1995), Metodologia ekonomii, op. cit., s. 143−146. 45 Blaug M. (1995), Metodologia ekonomii, op. cit., s. 148−155; Wojtyna A. (2000), Ewolucja keynesizmu…, op. cit., s. 15−16. 46 Hands D.W. (1993), Popper and Lakatos in Economic Methodology, w: Mäki U., Gustafson B., Knudsen C., red., Rationality, Institutions and Economic Methodology, Routledge, London & New York, s. 63−65; Wojtyna A. (2000), Ewolucja keynesizmu…, op. cit., s. 23−26.

  27

lekcji teorii naukowych. Podejście to nie zyskało jednak popularności w naukach ekonomicznych i ma obecnie charakter marginesowy46F

47. Przedstawione rozważania wskazują na istotną rolę, jaką pełnią prognozy w pro-

cesie rozwoju wiedzy naukowej. Niezależnie od przyjmowanego przez badacza stanowiska metodologicznego stanowią one jeden z podstawowych sprawdzianów teorii formułowanych przez ekonomistów. Ewaluacja uzyskanych wyników poprzez ich porównanie z wielkościami faktycznymi może się stać podstawą wyboru naj-lepszej spomiędzy konkurujących ze sobą teorii oraz odrzucenia tych, które oka-zują się nieprzydatne w praktyce. Należy przy tym jednak pamiętać, iż w przy-padku nauk ekonomicznych brak zadowalających wyników prognostycznych nie zawsze świadczy o błędności teorii, ale może być wynikiem naruszenia w danych warunkach jej założeń pomocniczych. Testy prognostyczne nie powinny być za-tem jedynym elementem oceny formułowanych koncepcji.

Gdy dana teoria ekonomiczna nie pozwala na uzyskanie zadowalających wyni-ków prognostycznych, możliwe jest jej doskonalenie poprzez zmiany jej założeń lub metody badawczej w celu stworzenia lepszych projekcji. Podejście takie po-zwala na powiększanie istniejącego zasobu wiedzy naukowej i przyczynia się do rozwoju nauki. Ewolucja teorii i metod badawczych może prowadzić zarówno do dopasowania istniejących koncepcji do szczególnych warunków występujących w badanej gospodarce, jak również do tworzenia nowych opisów mechanizmów i prawidłowości ekonomicznych opartych na prostych modelach prognostycznych nie mających uzasadnienia ekonomicznego, które następnie staną się podstawą koncepcji uniwersalnych i modeli o charakterze przyczynowo-skutkowym.

W myśl przedstawionych rozważań budowany system prognozowania zatrud-nienia w Polsce może mieć znaczący wpływ na rozwój teorii ekonomicznej doty-czącej rynku pracy zarówno w przenoszeniu na grunt polski koncepcji rozwija-nych w światowej ekonomii oraz wykorzystywanych w jej ramach metod badawczych i dopasowywaniu ich do polskiej specyfiki, jak i w tworzeniu no-wych teorii bazujących na obserwacji procesów charakterystycznych dla polskiej gospodarki.

1.2. Założenia prognozy

1.2.1. Przedmiot prognozy

Rynek pracy stanowi część systemu gospodarczego, który obejmuje obszary związane z poszukiwaniem, podejmowaniem i wykonywaniem pracy oraz regulacje prawne i społeczne. Jest on ściśle powiązany z pozostałymi częściami gospodarki i jego analiza wymaga odniesienia do sytuacji w całym systemie gospodarczym.

__________ 47 Blaug M. (1995), Metodologia ekonomii, op. cit., s. 53, 82−84.

 28

Nie można go zatem traktować jako wyizolowanej części, ponieważ procesy za-chodzące w gospodarce wiążą go silnymi sprzężeniami zwrotnymi z rynkiem dóbr i usług oraz rynkiem finansowym.

Analiza rynku pracy jest ściśle związana ze strukturą demograficzną, obejmują-cą ludność w wieku produkcyjnym, bierną i czynną zawodowo, pracujących (w tym pracodawców) oraz bezrobotnych (rys. 1.2.1.1).

Rysunek 1.2.1.1

Demograficzna struktura rynku pracy

Źródło: opracowanie własne.

Zaklasyfikowanie jednostek do poszczególnych grup jest procesem trudnym,

co wynika z różnej definicji bierności i aktywności zawodowej uznawania za bezrobotnego lub biernego zawodowo. Dodatkowo sprawę utrudnia przenikanie się poszczególnych grup, kłopotliwe do zaobserwowania i prawie niemożliwe do określenia liczbowego.

Do prowadzenia analiz empirycznych konieczne jest dokładne zdefiniowanie poszczególnych grup w celu określenia przedmiotu badań. W Polsce głównymi źródłami informacji o rynku pracy są bieżące informacje statystyczne z przedsię-biorstw, urzędów pracy i innych instytucji dotyczące zatrudnienia, wynagrodzeń i bezrobocia, które zgodnie z odpowiednimi ustawami i prawną regulacją są okre-sowo przesyłane do GUS-u oraz specjalne badania ankietowe aktywności ekono-micznej ludności (BAEL) prowadzone przez GUS.

W statystyce urzędów pracy dane o pracujących dotyczą osób wykonujących pracę przynoszącą im zarobek lub dochód. Dane o bezrobotnych zarejestrowanych obejmują osoby, które zgodnie z ustawą o zatrudnieniu i przeciwdziałaniu bezrobo-ciu określone są jako bezrobotne. Pod pojęciem bezrobotnego należy rozumieć osobę niezatrudnioną i niewykonującą innej pracy zarobkowej, zdolną i gotową do podjęcia zatrudnienia w pełnym wymiarze czasu pracy, nieuczącą się w szkole w systemie dziennym, zarejestrowaną we właściwym dla miejsca zameldowania (stałego lub czasowego) rejonowym urzędzie pracy oraz spełniającą inne warunki zawarte w ustawie. Stopę bezrobocia rejestrowanego oblicza się jako stosunek liczby bezrobotnych zarejestrowanych do liczby cywilnej ludności aktywnej za-wodowo.

Ludność w wieku produkcyjnym

Aktywni zawodowo

Pracujący Bezrobotni

Bierni zawodowo

  29

Podstawowe kryterium podziału na aktywnych zawodowo i biernych zawo-dowo w badaniu aktywności ekonomicznej ludności (BAEL) stanowi praca, tzn. fakt wykonywania, posiadania bądź poszukiwania pracy. Do aktywnych zawo-dowo zaliczono osoby pracujące i bezrobotne. Do biernych zawodowo zalicza się osoby, które nie zostały zakwalifikowane jako pracujące lub bezrobotne. Współczynnik aktywności zawodowej to udział aktywnych zawodowo w liczbie ludności (w wieku 15 lat i więcej) ogółem oraz danej grupy. Wskaźnik za-trudnienia oblicza się jako udział pracujących w liczbie ludności (w wieku 15 lat i więcej) ogółem oraz danej grupy 47F

48. Zdefiniowanie podstawowych pojęć pozwala na określenie procesów zacho-

dzących na rynku pracy. Oczywiście stosuje się tu pewne uproszczenia, lecz ana-liza przepływu między poszczególnymi kategoriami jest jednym z głównych pro-blemów badawczych pozwalających na określenie charakterystyk rynku pracy. Analizy dynamiki i struktury omawianych procesów pozwalają na określenie cha-rakteru rynku pracy, typów bezrobocia, struktury popytu i podaży oraz podjęcia prób zdefiniowania działań mających na celu ograniczanie niekorzystnych zjawisk.

Na rysunku 1.2.1.2. przedstawiono przepływy między podpopulacjami na rynku pracy. Wzrost liczby ludności w wieku produkcyjnym (1) spowodowany jest osiąganiem odpowiedniego wieku, odpływ (2) wynika z osiągnięcia wieku po-produkcyjnego. Zmiany wewnątrz populacji pracujących (3) wynikają ze zmian charakteru zatrudnienia (miejsca pracy, zawodu). Populacja bezrobotnych zmie-nia się wskutek podejmowania pracy (5) lub utraty pracy przez aktywnych zawo-dowo (4) oraz wyrażenia chęci podjęcia pracy przez biernych zawodowo (8) lub zrezygnowania z zamiaru poszukiwania pracy (9) przez bezrobotnych. Grupa bier-nych zawodowo, prócz relacji z grupą bezrobotnych, podlega zmianom wskutek podjęcia pracy (6) lub przejścia z grupy pracujących do bierności zawodowej (7).

Rysunek 1.2.1.2

Ilościowe procesy zachodzące na rynku pracy

Źródło: Winiarski B., red. (1999, s. 468).

__________ 48 Rocznik Statystyczny Rzeczypospolitej Polskiej (2000), GUS, Warszawa, s. 120.

Ludność w wieku produkcyjnym

Aktywni zawodowo

4 1 Bezrobotni Pracujący 5

Bierni zawodowo

2 8

3

9 7 6

 30

Analizy procesów zachodzących na rynku pracy nie polegają jedynie na ilo-ściowej i jakościowej ocenie wielkości poszczególnych grup (pracujący, bezrobot-ni) lecz również na obserwacji dynamicznych procesów napływu i odpływu. Po-zwala to na ocenę rynku ze względu na jego dynamiczność, gdyż nawet duży poziom bezrobocia przy znacznej wymianie bezrobotnych (duży napływ i odpływ) może być korzystniejszą sytuacją niż mniejsza lecz stała (brak napływu i odpły-wu) liczba bezrobotnych. Inny aspekt dynamizacji rynku pracy polega na analizie przyczyn zmian liczby bezrobotnych i pracujących. Określenie czy zmiany te są skutkiem aktywizacji biernych zawodowo czy zmian w strukturze demograficznej prowadzi do wielu ważnych i interesujących wniosków.

Zgodnie z zaprezentowanymi definicjami można określić pojęcia popytu i po-daży pracy. Podaż pracy tworzy ta część społeczeństwa, która chce i może praco-wać, czyli liczba osób w wieku produkcyjnym, która jest aktywna zawodowo (pracująca lub bezrobotna).

Zależności te można przedstawić w postaci następujących równań:

LS = LP + LB gdzie: LS − podaż pracy, LP − liczba pracujących ogółem, LB − liczba bezrobotnych. Podaż pracy zależy do liczby ludności w wieku produkcyjnym i współczynni-

ka aktywności zawodowej będącego stosunkiem sumy liczby pracujących i bez-robotnych do liczby osób w wieku produkcyjnym:

LS = LL × AKT

gdzie: LL − liczba ludności w wieku produkcyjnym, AKT − współczynnik aktywności zawodowej. Popyt na pracę to zapotrzebowanie systemu gospodarczego na siłę roboczą

− określa go łącznie liczba pracujących oraz liczba wolnych miejsc pracy (liczba ofert pracy):

LD = LP + LO

gdzie: LD − popyt na pracę, LP − liczba pracujących ogółem, LO − liczba ofert pracy. Określenie przedmiotu badań jest w przypadku rynku pracy dość kłopotliwe.

Zmieniające się regulacje prawne oraz metodologia statystyki sprawiają, że na

(1.2.1.1)

(1.2.1.2)

(1.2.1.3)

  31

dynamiczne procesy zachodzące na rynku pracy nakładają się dodatkowo zmiany definicyjne. Inna definicja bezrobotnego oraz ciągłe prace nad klasyfikacją zawo-dów i specjalności sprawiają, że próby opisu ilościowego omawianych zjawisk obarczone są błędami wynikającymi ze zmian metodologii pomiaru badanych zbiorowości. Świadomość tego faktu wskazuje na konieczność prób uwzględnia-nia tych procesów w opisie zjawisk i zbiorowości oraz na potrzebę wypracowania względnie stałych standardów, które pozwolą na gromadzenie dostatecznie dłu-gich szeregów danych do budowy modeli ekonometrycznych.

W badaniu prognozowaniu będzie podlegać liczba pracujących zgodnie z de-finicją BAEL w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych ogółem oraz w sektorach ekonomicznych i województwach. Pozostałe kategorie (bezro-bocie, oferty pracy, aktywność ekonomiczna) będą występowały jako zmienne dodatkowe niepodlegające prognozowaniu w analizowanych przekrojach.

1.2.2. Przekroje prognozy

Rozważania o znaczeniu prognoz zatrudnienia wskazują, że prócz przewidywa-nia liczby pracujących ogółem w wielu obszarach niezbędne są informacje dotyczą-ce struktury zatrudnienia. Z tego względu w badaniu zostaną wykonane prognozy liczby pracujących w przekroju zawodowym, sektorowym i wojewódzkim.

Zgodnie z założeniami realizowanego projektu zostaną wykonane prognozy następujących zmiennych:

− liczba pracujących według BAEL w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych w Polsce;

− liczba pracujących według BAEL w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych według województw;

− liczba pracujących według BAEL w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych według sektorów ekonomicznych.

Przekrój zawodowy Narzędziem stosowanym w badaniach statystycznych i analizach prowadzo-

nych w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych jest klasyfikacja zawodów i specjalności na potrzeby rynku pracy, będąca pięciopoziomowym, hierarchicznie uporządkowanym zbiorem zawodów i specjalności występujących na rynku pracy. Struktura klasyfikacji, grupująca poszczególne zawody (specjalno-ści) w coraz bardziej zagregowane grupy o określonych symbolach i nazwach, umożliwia prowadzenie analiz na różnych poziomach szczegółowości, począwszy od podstawowego, jakim są poszczególne zawody i specjalności stanowiące nie-zwykle ważne kryterium klasyfikacji populacji pracujących, poprzez duże, średnie oraz elementarne grupy zawodowe, aż do poziomu najbardziej ogólnego (wielkie grupy zawodowe)48F

49. __________ 49 Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Gajdos A. (2011), Stworzenie koncepcji modeli prognoz zatrudnienia według zawodów dla wybranego województwa, IPiSS, Warszawa, maszynopis.

 32

Szczególnie istotna dla metodologii badania jest zmiana klasyfikacji zawodów i specjalności. Znaczenie problemu zmian klasyfikacyjnych dla metodologii ba-dania wskazywane było już na wstępnym etapie realizacji projektu49F

50. Od 1 lipca 201050F

51 r. obowiązuje nowa klasyfikacja zawodów i specjalności na potrzeby rynku pracy, wprowadzona rozporządzeniem Ministra Pracy i Polityki Społecznej z dnia 27 kwietnia 2010 r. (DzU nr 82 z dnia 17 maja 2010 r., poz. 537), która zastąpiła klasyfikację wprowadzoną rozporządzeniem Ministra Gospodarki i Pracy z dnia 8 grudnia 2004 r. (DzU nr 265, poz. 2644), zaktualizowaną w roku 2007 (DzU z 2007 r., nr 106, poz. 728).

Konieczność wprowadzenia nowej klasyfikacji wynikała przede wszystkim ze zmiany Międzynarodowego Standardu Klasyfikacji Zawodów (z ISCO-88 na ISCO-08), zalecanego przez Eurostat do stosowania w krajach członkowskich Unii Europejskiej. Standard Klasyfikacji Zawodów ISCO-08 został przyjęty w grudniu 2007 r. na trójstronnym Spotkaniu Ekspertów ds. Statystyki Pracy 51F

52. Obecna struktura klasyfikacji obejmuje 10 grup wielkich, 43 grupy duże

(wewnętrzny podział grup wielkich), 133 grupy średnie (wewnętrzny podział grup dużych) i 444 grupy elementarne (wewnętrzny podział grup średnich), które obejmują 2360 zawodów i specjalności 52F

53. W tabeli 1.2.2.1 zaprezentowano opis nowej klasyfikacji zawodów i specjal-

ności w kontekście jej różnic w stosunku do klasyfikacji obowiązującej wcześniej (w nawiasie stan wcześniejszy z roku 2007)53F

54. Główne zmiany, jakie wprowadzono w klasyfikacji zawodów i specjalności

z 2010 r. w stosunku do klasyfikacji z roku 2007, dotyczą przede wszystkim licz-by dużych, średnich i elementarnych grup zawodów, a wynikają z ich łączenia, podziału czy też wyodrębniania lub wprowadzania nowych, a także liczebności lub miejsca w klasyfikacji, zmiany nazw niektórych grup oraz wprowadzenia 590 nowych zawodów i specjalności, których nie było w poprzedniej ewidencji. Nale-ży jednak zauważyć, że tylko część z tych pozycji stanowią zawody czy specjal-ności stosunkowo nowe na rynku pracy – większość spośród nowo wprowadzo-nych zawodów występowała dotąd na rynku i nie były one jedynie wyodrębniane jako specjalności lub były klasyfikowane w pozycjach „pozostałe”, albo też miały inną nazwę54F

55.

__________ 50 Por. Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Gajdos A. (2012), Stworzenie koncepcji…, op. cit. 51 W BAEL uwzględniona od I kwartału 2011 roku. 52 Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnie-nia w wybranym województwie według grup zawodów do 2020 r. (łódzkie), IPiSS, Warszawa, ma-szynopis. 53 Z wyłączeniem kategorii „pozostałe”. 54 Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnie-nia…, op. cit. 55 Tamże.

  33

Tabela 1.2.2.1 Struktura grup wielkich klasyfikacji i poziomy kwalifikacji

Lp. Nazwa grupy wielkiej

Liczba grup w ramach grupy wielkiej

Liczba zawodówi specjal-

ności

Poziom kwalifika-

cji dużych średnich elemen-tarnych

1 przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy

4 (3) 11 (6) 31 (33) 141 (43) 3 + 4

2 specjaliści 6 (4) 30 (20) 98 (65) 663 (475) 4

3 technicy i inny średni personel 5 (4) 20 (17) 87 (69) 471 (314) 3

4 pracownicy biurowi 4 (2) 8 (7) 27 (20) 68 (54) 2 + 3

5 pracownicy usług osobistych i sprzedawcy 4 (2) 1255F

56 (7) 39 (21) 132 (80) 2 + 3

6 rolnicy, ogrodnicy,leśnicy i rybacy 3 (4) 9 (8) 17 (13) 54 (42) 2

7 robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy 5 (4) 14 (17) 69 (74) 396 (330) 2

8 operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń 3 (3) 14 (20) 41 (72) 334 (338) 2

9 pracownicy przy pra-cach prostych 6 (3) 11 (10) 32 (21) 98 (90) 1

10 siły zbrojne 3 (1) 3 (4) 3 (4) 3 (4) 1,2 + 4

Razem 43 (30) 133 (116) 444 (392) 2360 (1770)

Źródło: załącznik do rozporządzenia Ministra Pracy i Polityki Społecznej z dnia 27 kwietnia 2010 r. (DzU z 2010 r., nr 82, poz. 537); załącznik do rozporządzenia Ministra Pracy i Polityki Społecznej z dnia 1 czerwca 2007 r. (DzU z 2007 r., nr 106, poz. 728).

Jednocześnie wiele zawodów i specjalności klasyfikowanych w KZiS2007

zostało przekształconych na kilka (dwa lub więcej) odrębnych zawodów i spe-cjalności klasyfikowanych w KZiS2010. Stanowi to jeden z powodów zwiększo-nej liczby zawodów ewidencjonowanych w KZiS2010.

Zgodnie z założeniami prognozowanie w przekroju zawodowym uwzględni klasyfikację zawodów i specjalności z 2010 r., a modele prognostyczne w prze-kroju zawodowym pozwolą na generowanie prognoz dla grup wielkich (10 grup), grup dużych (43 grupy) oraz grup średnich (133 grupy). W związku z tym jednym z najistotniejszych problemów zidentyfikowanych wokół budowy krajowego systemu modeli prognoz zatrudnienia według zawodów jest zmiana i przejście pomiędzy klasyfikacją zawodów i specjalności z 2007 i 2010 r. oraz uzyskanie spójnych danych. Z uwagi na fakt, że do roku 2010 obowiązywała klasyfikacja

__________ 56 W grupie wielkiej 5 znajduje się faktycznie 13 średnich grup zawodowych, mimo że tabela zbiorcza w załączniku do rozporządzeniu wskazuje na 12. W związku z tym w KZiS2010 są 133 grupy średnie.

 34

zawodów i specjalności z 2007 r., dane historyczne z lat 1995−2010 pozwalają na generowanie przekrojów zgodnie z KZiS2004(2007). Dopiero obserwacje z 2011 r. oraz klucz przejścia pomiędzy klasyfikacjami pozwalają na uzyskanie niezbęd-nych szeregów przekrojowych56F

57. Należy jednocześnie zaznaczyć, że obecnie nie istnieje jedna uniwersalna me-

toda przekodowania danych dająca satysfakcjonujące wyniki, więc zachodzi ko-nieczność ciągłego dostosowywania i udoskonalania klucza przejścia i sposobu przekodowania danych w celu zagwarantowania jak najwyższego stopnia porów-nywalności wyników prezentowanych w obu układach KZiS2007 oraz KZiS2010.

Przekrój sektorowy Wielkość zatrudnienia w dużej mierze zależy od prawidłowości rozwojowych

poszczególnych sektorów, sekcji i działów gospodarczych, które mogą charakte-ryzować się również odmienną wrażliwością koniunkturalną, co ma duże znacze-nie dla krótkookresowych i średniookresowych zmian zatrudnienia. Stąd w anali-zie i prognozowaniu zatrudnienia niezwykle istotne jest uwzględnienie przekroju sektorowego gospodarki oraz przemian jej struktury. Konieczne staje się ustalenie, jaką wrażliwością koniunkturalną charakteryzują się dominujące sektory, sekcje i działy, gdyż wpływa to na wielkość przyszłego zatrudnienia ogółem, a także zatrudnienia w przekroju zawodów57F

58. Zgodnie z trójsektorową koncepcją struktury gospodarczej, jednym z symp-

tomów zwiększania poziomu rozwoju i innowacyjności gospodarek jest zwięk-szanie udziału zatrudnionych w usługach kosztem przemysłu i przede wszystkim rolnictwa. Wysoki udział usług jest jednym z kryteriów innowacyjności gospoda-rek sprzyjającej procesowi przechodzenia do gospodarki opartej na wiedzy (GOW), co wynika z faktu, że usługi charakteryzują się najwyższą podatnością na innowacje (są tzw. nośnikami GOW)58F

59. Jak podkreślano w pierwszym etapie realizacji projektu59F

60, podstawowy pro-blemem związany z prowadzeniem analiz i prognoz w przekroju sektorowym stanowi odmienny sposób agregacji danych do czterech sektorów gospodarczych (rolniczego, przemysłowego, usług rynkowych oraz usług nierynkowych) według sekcji PKD2004 i PKD200760F

61. Dane o czterech głównych sektorach gospodarki powstają w wyniku sumo-

wania odpowiednich sekcji Polskiej Klasyfikacji Działalności – PKD2004 (zgod-nej z NACE rev. 1.1), która stosowana była w Polsce do końca roku 2009. Od

__________ 57 Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnie-nia…, op. cit. 58 Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Gajdos A. (2011), Stworzenie koncepcji…, op. cit. 59 Kusideł E., Suchecki B., Modranka E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnienia w wybra-nym województwie według grup zawodów i sektorów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszynopis. 60 Por. Kusideł E., Suchecki B., Modranka E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnienia…, op. cit. 61 Kusideł E., Suchecki B., Modranka E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnienia…, op. cit.

  35

początku roku 2010 w Polsce obowiązuje Polska Klasyfikacja Działalności 2007 (PKD2007) – opracowana w ramach „Operacji 2007”, na podstawie statystycznej klasyfikacji działalności gospodarczej NACE rev. 2 („następczyni” NACE rev. 1.1.)61F

62. Odmienność agregacji sekcji (których liczba również uległa zmianie – zwiększeniu z 17 do 21) do czterech sektorów według obu klasyfikacji zaprezen-towano w tabeli 1.2.2.2.

Tabela 1.2.2.2

Agregacja sekcji do czterech sektorów działalności gospodarczej według PKD2004 i PKD2007

4 sektory 6 sektorów Sekcje PKD2004 Sekcje PKD2007

Sektor rolniczy Rolniczy A rolnictwo, łowiectwo,

leśnictwo A rolnictwo, leśnictwo, łowiectwo i rybactwo B rybactwo

Sektor przemysłowy

Przemysłowy

C górnictwo B górnictwo i wydobywanie D przetwórstwo przemysłowe C przetwórstwo przemysłowe

E wytwarzanie i zaopatrywa-nie w energię elektryczną, gaz wodę

D

wytwarzanie i zaopatrywanie w energię elektryczną, gaz, parę wodną gorącą wodę i powietrze do układów klimatyzacyjnych

E

dostawy wody; gospodaro-wanie ściekami i odpadami oraz działalność związana z rekultywacją

Budownictwo F budownictwo F budownictwo

Sektor usług rynkowych

Handel i na-prawy; hotele i restauracje; transport, gospodarka magazynowa i łączność

G

handel hurtowy i detaliczny; naprawa pojazdów samo-chodowych, motocykli oraz artykułów użytku osobistego i domowego

G

handel hurtowy i detaliczny; naprawa pojazdów samocho-dowych, włączając motocykle

H hotele i restauracje H transport i gospodarka maga-zynowa

I transport, gospodarka maga-zynowa i łączność

I

działalność związana z zakwaterowaniem i usługami gastronomicznymi

J informacja i komunikacja

Pośrednictwo finansowe; obsługa nieruchomości i firm

J pośrednictwo finansowe K działalność finansowa i ubezpieczeniowa

K

obsługa nieruchomości, wynajem i usługi związane z prowadzeniem działalno-ści gospodarczej

L działalność związana z obsługą rynku nieruchomości

cd. tabeli na następnej stronie

__________ 62 Tamże.

 36

4 sektory 6 sektorów Sekcje PKD2004 Sekcje PKD2007

Sektor usług nierynkowych (pozostałych)

Pozostałe usługi

L

administracja publiczna i obrona narodowa; obo-wiązkowe ubezpieczenia społeczne i powszechne ubezpieczenie zdrowotne

M działalność profesjonalna, naukowa i techniczna

M edukacja N działalność w zakresie usług administrowania i działalność wspierająca

N ochrona zdrowia i pomoc społeczna O

administracja publiczna i obrona narodowa; obowiąz-kowe zabezpieczenia społeczne

O działalność usługowa ko-munalna, społeczna i indywidualna, pozostała

P edukacja

P gospodarstwa domowe zatrudniające pracowników Q opieka zdrowotna i pomoc

społeczna

Q organizacje i zespoły eksterytorialne R

działalność związana z kulturą, rozrywką i rekreacją

S pozostała działalność usłu-gowa

T

gospodarstwa domowe zatrudniające pracowników; gospodarstwa domowe produkujące wyroby i świad-czące usługi zaspokajające potrzeby

U organizacje i zespoły ekstery-torialne

Źródło: Kusideł E., Suchecki B., Modranka E. (2012), maszynopis. Należy zauważyć, że do 2006 r. dane prezentowane w podziale na sektory

ekonomiczne, pochodzące z opracowania Produkt krajowy brutto. Rachunki re-gionalne podzielone były na pięć grup sekcji PKD2004. Ponadto w odróżnieniu od sposobu agregacji sekcji PKD prezentowanego w wydaniach publikacji Pro-dukt krajowy brutto. Rachunki regionalne z roku 2007 i 2008, sekcje „działalność usługowa komunalna, społeczna i indywidualna, pozostała” oraz „gospodarstwa domowe zatrudniające pracowników” zaliczane były do sektora usług rynkowych. Oprócz zmian „lokalizacji” niektórych sekcji zmianie uległo przyporządkowanie różnych działów i klas (mniejsze działalności grupowane do sekcji). Należy zatem stwierdzić, że nie ma porównywalności pomiędzy klasyfikacjami PKD2004 i PKD2007 na poziomie sekcji, a w konsekwencji na poziomie sektorów. Pełna zgodność została zachowana jedynie na poziomie ogólnonarodowym, natomiast w dezagregacji wojewódzkiej widać już nieznaczne różnice. W przypadku po-działu sektorowego stosunkowo niewielkie różnice występują w sektorze rolnym i przemysłowym, ale już w sektorach usług rynkowych i nierynkowych różnice są

  37

znaczące. Fakty te wykluczają stosowanie wprost klasyfikacji PKD2007 w celu uzupełnienia zmiennych o aktualne wartości.

W miarę dostępu do rzeczywistych i przekodowanych przez GUS danych zgodnych z obowiązującą klasyfikacją w badaniu wykonane zostaną prognozy liczby pracujących w przekroju czterech sektorów ekonomicznych (rolnictwo, przemysł, usługi rynkowe, usługi nierynkowe) zgodnie z klasyfikacją PKD2007.

Przekrój wojewódzki Od 1 stycznia 1999 r. w Polsce obowiązuje trójstopniowy podział administra-

cyjny kraju, dzielący jego terytorium na następujące jednostki6262F

63: I stopnia – 16 województw; II stopnia – 379 powiatów, w tym: − 65 miast na prawach powiatu, − 314 powiatów;

III stopnia – 2479 gmin, w tym: − 306 miejskich, − 602 miejsko-wiejskich, − 1571 wiejskich.

Przyjmując za podstawę zasadniczy trójstopniowy podział kraju na woje-wództwa, powiaty i gminy, opracowana została Nomenklatura Jednostek Teryto-rialnych do Celów Statystycznych (NTS), która jest zgodna z klasyfikacją NUTS (Nomenclature of Territorial Units for Statistics) obowiązującą w krajach Unii Europejskiej. Klasyfikacja ta ma na celu zapewnienie zbierania, opracowywania i udostępniania na obszarze UE porównywalnych danych dla określonych staty-styk regionalnych państw członkowskich. Klasyfikacja NTS dzieli Polskę na tery-torialne, hierarchicznie powiązane jednostki na 5 poziomach, z czego63F

64: 3 określono jako poziomy regionalne: poziom 1 − regiony (6 jednostek − grupują jednostki szczebla wojewódzkiego), poziom 2 − województwa (16 jednostek), poziom 3 − podregiony (66 jednostek − grupują jednostki szczebla powiatowego); 2 określono jako poziomy lokalne: poziom 4 − powiaty i miasta na prawach powiatu (314+65 jednostek), poziom 5 − gminy (2479 jednostek). Poziomy 2, 4 i 5 są zgodne z podziałem administracyjnym Polski, natomiast

dwa pozostałe – 1 i 3 – stanowią jednostki nieadministracyjne. W badaniu, zgodnie z wymogami zamawiającego, zostaną wykonane progno-

zy liczby pracujących w przekroju wojewódzkim (NUTS2).

__________ 63 Oficjalny portal internetowy Głównego Urzędu Statystycznego, http://www.stat.gov.pl/bip/ 36_PLK_HTML. htm (10.09.2012). 64 Rocznik Statystyczny Województw 2011, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa 2011, s. 23, http://www.stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/rs_rocznik_stat_wojew_2011.pdf (10.09.2012).

 38

1.2.3. Horyzont prognozy

Proces prognostyczny wymaga ustalenia horyzontu prognozy rozumianego jako moment lub okres w przyszłości, dla którego generowane są wartości anali-zowanych zmiennych. W literaturze64F

65 rozpatrywany jest maksymalny oraz żądany horyzont prognozy. Pojęcia te są powiązane z dopuszczalnością prognozy, defi-niowaną jako wystarczający stopień zaufania odbiorcy od wykorzystania prognozy zgodnie z celem, dla którego została wygenerowana. „Maksymalny horyzont pro-gnozy jest to należący do przyszłości najdalszy moment lub okres, w którym pro-gnoza jest dopuszczalna.”65F

66 Często zdarza się, że odbiorca prognozy wskazuje żądany horyzont prognozy, który nie powinien być dłuższy od maksymalnego. Wydłużanie horyzontu prognozy wiąże się z koniecznością obniżenia wymagań dotyczących jej dopuszczalności.

Ze względu na złożoność procesu analitycznego wyznaczany jest zazwyczaj kilkuletni horyzont prognozy. Prowadzenie badań z większą częstotliwością jest kosztowne. Zbyt wydłużony horyzont prognozy prowadzi do obniżenia jej do-puszczalności. Badania zagraniczne wskazują, że najczęściej występuje horyzont pięcioletni, rzadziej dziesięcioletni.

W warunkach tego badania horyzont prognozy został określony na 2020 r., jest więc znaczny. Zważywszy na dostępność szeregów czasowych zmiennych wyko-rzystywanych do prognozowania, taką prognozę można nazwać długookresową.

1.2.4. Ogólne problemy metodologiczne prognoz

W procesie prognostycznym zastosowane mogą być dwa odrębne podejścia: top-down, czyli od ogółu do szczegółu, gdzie w pierwszej kolejności wyznacza się wartości ogólne (nadrzędne), a następnie dezagreguje się je na niższe poziomy czy przekroje, bądź podejście bottom-up – od szczegółu do ogółu, gdzie najpierw wyznacza się pożądane wartości w poszczególnych przekrojach, a następnie na ich podstawie wyznacza się wielkości ogólne.

W procesie generowania prognoz globalnych (krajowych) zastosowany zosta-nie system prognostyczny składający się z modeli zapewniających uwzględnienie specyficznych tendencji w poszczególnych przekrojach oraz zachowanie spójno-ści uzyskanych wyników we wszystkich przekrojach poddanych analizie.

Spójność wyników prognozowania zatrudnienia w przekroju zawodowym spro-wadza się do sumowania liczby pracujących w poszczególnych wielkich grupach zawodowych do przewidywanej liczby pracujących ogółem pochodzącej z modelu ekonometrycznego. Spójność prognoz (udziałów i liczby pracujących) zapewnio-__________ 65 Por. Cieślak M., red. (2004), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, PWN, Warszawa. 66 Cieślak M., red. (2004), Prognozowanie gospodarcze …, op. cit., s. 52.

  39

na jest również w przekroju dużych i średnich grup zawodowych, a także w prze-kroju sektorowym i wojewódzkim.

Zgodnie z wnioskami z poprzednich etapów badania konstrukcja prognoz zatrud-nienia w ujęciu globalnym powinna zostać przeprowadzona z zastosowaniem66F

67: − metod niestrukturalnych – modeli tendencji rozwojowej, wygładzania wy-

kładniczego, ARIMA, których zastosowanie umożliwi identyfikację tendencji roz-wojowych, wahań sezonowych oraz obserwacji nietypowych zmiennych krajowe-go rynku pracy;

− modeli przyczynowo-skutkowych (jedno- bądź wielorównaniowych) do opisu współzależności pomiędzy zmiennymi rynku pracy oraz w celu uwzględnienia za-sadniczych czynników regionalnych i makroekonomicznych, a w tym podstawo-wych instrumentów ekonomicznych.

Kombinacja metod niestrukturalnych oraz modeli ekonometrycznych pozwoli na opis zmian przekrojowych (przy braku możliwości specyfikacji zmiennych przyczynowo-skutkowych) oraz na analizy scenariuszowe tam, gdzie opis przy-czynowo-skutkowy jest możliwy.

1.2.5. Metodologia prognoz

Na podstawie doświadczeń krajowych i zagranicznych oraz zdobytych w pro-cesie generowania prognoz na poziomie wojewódzkim można wskazać kilka klu-czowych rekomendacji możliwych do wykorzystania w procesie generowania prognoz globalnych (krajowych):

− korzystanie ze spójnych danych statystycznych we wszystkich przekrojach (szczegółowe liczby pracujących muszą się sumować do liczby pracujących ogó-łem na poziomie krajowym, wojewódzkim i sektorowym);

− wykorzystanie danych rocznych z możliwością analizy danych kwartalnych; − wykorzystanie rzeczywistych danych z 2011 r. w przekroju zawodowym

zgodnym z KZiS2010 jako startowej obserwacji w procesie prognostycznym (oraz modelowanie przekodowanych danych historycznych z lat 1995−2010 we-dług KZiS2010);

− generowanie wstępnych wersji prognoz z zachowaniem spójności we-wnętrznej (w danym przekroju) i zewnętrznej (pomiędzy przekrojami) wyników prognozowania;

− korekty eksperckie odnoszące się do wszystkich analizowanych przekrojów jednocześnie w celu zapewnienia spójności uwzględnionych w nich poprawek;

− wykorzystanie jednego modelu ekonometrycznego uwzględniającego elementy analizy przestrzennej (wojewódzkiej) oraz sektorowej, generującego jedną wartość __________ 67 Kwiatkowski E., Suchecki B., Gajdos A., Włodarczyk P. (2012), Sformułowanie wniosków dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym, IPiSS, Warszawa, maszynopis.

 40

przewidywaną liczby pracujących dla Polski w przekroju wojewódzkim oraz sekto-rowym (zapewnienie sumowania kategorii do liczby pracujących ogółem);

− prognozy w przekroju zawodowym stanowiące rezultat dezagregacji wyni-ków ogółem uzyskanych dla kraju na województwa oraz sektory oraz sumowanie (korygowanie) szczegółowych przewidywań w przekroju zawodowym w woje-wództwach i sektorach do przewidywanych wartości ogółem – hybrydowa proce-dura prognozowania.

Zastosowana procedura prognostyczna pozwoli na uzyskanie spójnych wyni-ków prognozy we wszystkich przekrojach poddanych analizie. Liczba pracują-cych w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych sumuje się do przewidywanej liczby pracujących otrzymanej na podstawie modelu globalnego (jednej obowiązującej w całym procesie prognostycznym przewidywanej liczby pracujących w Polsce). Liczba pracujących w poszczególnych województwach sumuje się do liczby pracujących w Polsce ogółem. Liczby pracujących w poszcze-gólnych województwach w wielkich, dużych i średnich grupach zawodowych su-mują się do liczby pracujących w przekroju grup zawodów w Polsce ogółem. Taka spójność zachowana jest również w przekroju sektorów i grup zawodów.

1.3. System prognostyczny

1.3.1. Schemat systemu67F

68

Budowa systemu prognozowania popytu na pracę w Polsce wymaga podjęcia działań polegających na przyjęciu odpowiednich założeń prognozy, dobraniu metod i modeli prognostycznych, wygenerowaniu i prezentacji wyników prognozy oraz ewaluacji procesu prognozowania, która powinna dostarczyć wskazań do modyfi-kacji założeń i kolejnych etapów badania. Schematycznie można przedstawić ten proces jako spiralę, która w kolejnych cyklach obrazuje tworzenie (modyfikowa-nie) założeń, modeli i wyników na podstawie poprzednich doświadczeń (rys. 1.3.1.1).

Wśród najistotniejszych założeń należy wymienić przedmiot prognozy, pro-gnozowane przekroje i horyzont prognozy. Zastosowana metodologia obrazuje wybrane metody analizy danych, w szczególności metody i modele prognostycz-ne. Prezentacja wyników wymaga zastosowania odpowiednich metod wizualiza-cji i raportowania. Złożoność procesu prognostycznego pociąga za sobą koniecz-ność zastosowania odpowiedniej procedury ewaluacji, która z jednej strony powinna dostarczać informacji o błędach prognozowania, a z drugiej generować wnioski w celu udoskonalania procesu prognostycznego w kolejnym cyklu. Tak __________ 68 Opracowano na podstawie: Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Gajdos A. (2011), Stworzenie koncepcji…, op. cit.

  41

zaprojektowany system prognostyczny daje możliwość modyfikacji założeń, me-todologii oraz wyników prognoz i sprawia, że system prognozowania może od-powiadać na bieżące potrzeby użytkowników projektu.

Rysunek 1.3.1.1

Proces budowy systemu prognozowania popytu na pracę w Polsce

Źródło: opracowanie własne. Głównym elementem systemu prognostycznego są modele prognostyczne

o hierarchicznej budowie, zapewniające uwzględnienie specyficznych determi-nant oraz spójność procesu prognostycznego.

Rysunek 1.3.1.2

System modeli prognostycznych

Źródło: opracowanie własne. System modeli ma budowę modułową, która zapewnia zastosowanie różnych

metod analitycznych w poszczególnych etapach badania: Model globalny (A) – wielorównaniowy model ekonometryczny. Podmodel sektorowy (B) – wielorównaniowy model przekrojowy. Podmodel wojewódzki (C) – model z interakcjami przestrzennymi.

(A) Model globalny (krajowy) (B) Podmodel sektorowy (4) (C) Podmodel wojewódzki (16)

(D) Podmodel zawodowy (10 wielkich, 43 duże, 132 średnie grupy zawodowe)

Modyfikacja założeń

Modyfikacja metodologii

Kolejna ewaluacja

Założenia

Metodologia Ewaluacja

Wyniki

Zaktualizowane wyniki

 42

Podmodel zawodowy (D) – wielorównaniowy model prosty (tendencji rozwo-jowych, autoregresyjny, wygładzania wykładniczego, średniej ruchomej − równa-nia stochastyczne i deterministyczne).

Model globalny (A) umożliwi scenariuszowe prognozowanie liczby pracują-cych ogółem w Polsce.

Modele B i C posłużą prognozowaniu liczby i struktury pracujących w prze-krojach (przestrzennym i sektorowym), przy uwzględnieniu prognoz uzyskanych z modelu globalnego A.

Model D według wielkich, dużych i średnich grup zawodowych pozwoli na prognozowanie liczby i struktury pracujących ogółem, w sektorach i w woje-wództwach przy wykorzystaniu, odpowiednio, prognoz z modeli A, B, C.

Prognozy będą uzyskane w sposób hierarchiczny przy wykorzystaniu mode-lowania ekonometrycznego oraz zapewnieniu spójności prognoz na każdym po-ziomie dezagregacji (dla każdego przekroju).

Przyjęte założenia prognozy zostały zaprezentowane w podrozdziale 1.2., a za-łożenia ekonomiczne dotyczące metodologii prognozowania zawarto w podrozdzia-le 1.3.2. W podrozdziale 1.3.3. zaprezentowano metody i modele prognostyczne.

1.3.2. Założenia ekonomiczne

Powiązania pomiędzy rynkami w systemie ekonomicznym wskazują, że do możliwie pełnej analizy rynku pracy konieczne jest posługiwanie się takimi na-rzędziami analitycznymi, które uwzględniałyby symultaniczność zjawisk makro-ekonomicznych. Warunek taki spełniają wielorównaniowe modele ekonometrycz-ne, które zostaną wykorzystane na tym etapie badań do generowania prognoz liczby pracujących ogółem w Polsce oraz w przekroju sektorowym i wojewódzkim.

Makroekonomiczna definicja rynku pracy obejmuje następujące kategorie: podaż siły roboczej, popyt na siłę roboczą, bezrobocie (będące wynikiem niedo-pasowania podaży pracy i popytu na pracę). W gospodarce rynkowej realizuje się popyt na pracę, przy czym w przypadku ogólnym faktyczna liczba osób pracują-cych przyjmuje wartość najmniejszą spośród trzech kategorii:

a) popyt na pracujących niezbędny do wytworzenia produkcji odpowiadającej realizacji popytu finalnego,

b) podaż pracy wynikająca z ograniczeń demograficznych, c) liczba pracujących odpowiadająca popytowi na pracujących, wynikającemu

z wpływu danego czynnika produkcji. W grupie zmiennych objaśnianych w modelach rynku pracy często występuje

współczynnik aktywności zawodowej, zdefiniowany jako iloraz podaży siły robo-czej i liczby ludności w wieku produkcyjnym, odzwierciedlający skłonność (moż-liwość) populacji (ograniczonej liczbą ludności w odpowiednim wieku) do po-dejmowania lub poszukiwania pracy.

Równanie objaśniające popyt na pracujących (zatrudnionych) jest zazwyczaj przekształconą ze względu na zatrudnienie funkcją produkcji (o różnej postaci –

  43

najczęściej Cobba-Douglasa). W równaniu tym jako zmienne objaśniające wystę-pują: produkcja (PKB) oraz nakłady kapitału (inwestycje). Często jako dodatkowa zmienna pojawia się wielkość wynagrodzeń realnych lub relacja kosztów pracy do kosztów kapitału trwałego, aproksymowana przez relację realnych wynagrodzeń do realnych dochodów jednostkowych kapitału trwałego lub cen kapitału. Uwzględnienie tej zmiennej jest uzasadnione zarówno na podstawie neoklasycz-nej, jak i monetarystycznej teorii zatrudnienia. Teoria keynesowska daje zaś uza-sadnienie wprowadzenia do modelu współczynnika wykorzystania mocy wytwór-czych (lub luki pomiędzy produktem potencjalnym a faktycznym).

W wielu równaniach popytu na pracę w charakterze dodatkowej zmiennej obja-śniającej występuje zmienna czasowa. Objaśnia ona zjawisko malejącego w czasie popytu na pracujących, spowodowanego efektami postępu technicznego. Podobny efekt można osiągnąć, wprowadzając do równania popytu na zatrudnionych zmienne objaśniające postęp techniczny (techniczne uzbrojenie pracy, nakłady na B+R).

Postać funkcyjna równania popytu na pracę bywa różnorodna, jakkolwiek przeważają funkcje potęgowe. Warta wykorzystania jest też specyfikacja ECM.

W odniesieniu do formy funkcyjnej modeli popytu na pracę (bądź szerzej − modeli rynku pracy) istnieje duża różnorodność. Proponuje się równania logaryt-miczne, dynamiczne lub korekty błędem (ECM) w następującej postaci ogólnej68F

69:

LZt = f(LZ t-1,X1, X2, …Xk) + ε gdzie: LZt – zatrudnienie w okresie t, X1, X2, …, Xk – czynniki określające zatrudnienie, wśród których proponuje się: − produkcję, − wynagrodzenia, − nominalną płacę minimalną brutto, − stopę inwestycji, − stopę bezrobocia, − inne czynniki (udział sektora prywatnego, możliwości rozwoju itp.). W poszczególnych przypadkach równania tego typu mogą być modyfikowane

poprzez uwzględnianie dodatkowych zmiennych oraz relacji stosunkowych, np. relacji płacy minimalnej do płacy przeciętnej.

Modele korekty błędem (Error Corection Models) są szczególnie użyteczne w przypadku niestacjonarności zmiennych. Poza uwzględnianiem dynamicznych zależności pomiędzy zmiennymi, model ECM umożliwia jednoczesne oszacowa-nie krótko- i długookresowego wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą (tu: wielkość zgłaszanego popytu na pracujących).

__________ 69 Por. Suchecki B., Kusideł E., Gajdos A.(2006), Prognoza całkowitego popytu na pracę woje-wództwie dolnośląskim na lata 2006−2010.

(1.3.2.1)

 44

Modelowanie zatrudnienia w różnych przekrojach gospodarki można prze-prowadzić za pomocą modelu wielorównaniowego, w którym poszczególne rów-nania dotyczą konkretnego przekroju.

Funkcję podaży siły roboczej można otrzymać w wyniku maksymalizacji pre-ferencji gospodarstw domowych. Najczęściej jednak podaż pracy traktowana jest w sposób egzogeniczny.

Stopa bezrobocia wyznaczona jest bądź rezydualnie, bądź z funkcji będącej zredukowaną formą funkcji popytu i podaży siły roboczej − wówczas ta ostatnia zmienna jest zwykle wyznaczana rezydualnie.

Wielorównaniowy model rynku pracy W analizach zagregowanych elementów rynku pracy planuje się wykorzystać

dane statystyczne GUS. Zmiennymi endogenicznymi, charakteryzującymi kształ-towanie się sytuacji na rynku pracy, mogą być:

1) liczba pracujących ogółem w tys. osób, 2) liczba zatrudnionych (pracowników najemnych) w tys. osób, 3) liczba bezrobotnych w tys. osób, 4) liczba ofert pracy w województwie w tys. wolnych miejsc pracy, 5) liczba aktywnych zawodowo w województwie (suma zmiennych 1 i 3). W celu umożliwienia prognozowania wielowariantowego zbudowany zosta-

nie wielorównaniowy model rynku pracy dla Polski.

1.3.3. Metody i modele prognostyczne

Metody prognozowania służą rozwiązaniu zadań prognostycznych. W litera-turze przedmiotu można znaleźć różne klasyfikacje metod i modeli prognostycz-nych: ze względu na rodzaj sporządzanej prognozy, cel, charakter przewidywane-go zjawiska. Metody prognostyczne ogólnie dzielimy na dwie odrębne grupy: matematyczno-statystyczne i niematematyczne (zob. rys. 1.3.3.1).

Wśród metod matematyczno-statystycznych główną rolę odgrywają metody oparte na modelach ekonometrycznych. Zmienne modelu i jego postać analitycz-ną dobiera się według wskazań ekonomii, a parametry szacowane są na podstawie próby charakteryzującej wybrany fragment rzeczywistości. Heurystyczne metody prognozowania polegają na wykorzystaniu opinii ekspertów opartej na wiedzy, doświadczeniu, a często intuicji. Przewidywanie przyszłości nie jest ekstrapolo-waniem wykrytych w przeszłości prawidłowości lecz prognozowaniem możli-wych wariantów rozwoju zjawisk i wskazywaniem tych najbardziej prawdopo-dobnych (realistycznych). Metody niematematyczne wykorzystywane są głównie do prognozowania długookresowego 69F

70.

__________ 70 Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2003), Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania, PWN, Warszawa.

  45

Rysunek 1.3.3.1 Wybrane metody i modele prognostyczne

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2003, s. 16).

Prognozowanie na podstawie modeli przyczynowo-skutkowych Model ekonometryczny jedno- lub wielorównaniowy jest sformalizowanym

sposobem opisu istniejących relacji ekonomicznych, zależności między badanym zjawiskiem i czynnikami, które na nie wpływają. Wyznaczenie prognozy zmien-nej endogenicznej na podstawie modelu przyczynowo-skutkowego umożliwia poznanie kształtowania się mechanizmu rozwojowego tej zmiennej, zależnej od wielu czynników w okresie prognozowanym.

Budowa modelu ekonometrycznego, którego celem jest wyznaczenie przy-szłej wartości zmiennej opisującej prognozowane zjawisko, składa się z następu-jących etapów:

− specyfikacja zmiennych, − wybór postaci analitycznej modelu, − estymacja parametrów modelu, − weryfikacja modelu70F

71.

__________ 71 Cieślak Z. (2004), Matematyczne modelowanie procesów ekonomicznych, PWE, Warszawa.

Metody oparte na modelach deterministycznych: − naiwne − średniej ruchomej − wygładzania wykładniczego − składowej periodycznej

Metody niematematyczne (heurystyczne): − ankietowe − intuicyjne − kolejnych przybliżeń − ekspertyz − wpływów krzyżowych − delficka − refleksji − analogowe

Modele jednorównaniowe: − modele przyczynowo-

-skutkowe (statystyczne, dynamiczne, ze zmiennymi parametrami)

− klasyczne i adaptacyjne modele tendencji rozwojowej

− modele autoregresyjne (AR, MA, ARMA, ARIMA)

Modele wielorównaniowe: − proste − rekurencyjne − o równaniach

współzależnych

Metody oparte na modelach

ekonometrycznych

Metody matematyczno-

-statystyczne

METODY I MODELE

PROGNOSTYCZNE

 46

Przy sporządzaniu prognoz krótkookresowych model musi spełniać następu-jące założenia teorii prognozy ekonometrycznej:

− powinien trafnie przewidywać zdarzenia (jakość modelu musi być poddana formalnej weryfikacji);

− opisywane zachodzące relacje strukturalne powinny być stabilne w czasie (postać, parametry modelu i zbiór zmiennych objaśniających nie zmieniają się);

− rozkładu odchyleń losowych modelu powinna cechować stabilność; − powinny być znane wartości zmiennych niezależnych w momencie lub okre-

sie prognozowanym, − model można ekstrapolować poza jego dziedzinę (próbę statystyczną) 71F

72. Prognoza sporządzona na podstawie modelu z uwzględnieniem wymienia-

nych założeń jest nieobciążona. Prognozowanie na podstawie jednorównaniowych modeli ekonometrycznych Wśród jednorównaniowych modeli ekonometrycznych umożliwiających pro-

gnozowanie wyróżnić można modele statyczne, dynamiczne (w warunkach auto-korelacji składnika losowego) oraz modele ze zmiennymi parametrami.

Model statyczny Ostatecznym celem budowy modelu ekonometrycznego powinno być szeroko

rozumiane prognozowanie możliwe do przeprowadzenia na podstawie oszacowa-nych parametrów modelu. Prognozowanie jest zarazem najbardziej wymagającym z testów, jakiemu można poddać model 72F

73. Prognoza na podstawie modelu jednorównaniowego w postaci:

t

k

iitit xy ξα +=∑

=0

, t∈ [1, n]

gdzie: yt – obserwacja zmiennej objaśnianej (zależnej), xit – obserwacja zmiennej objaśniającej (niezależnej),

iα – nieznane parametry strukturalne, tξ – zmienna losowa (składnik losowy),

obejmuje następujące etapy budowy i wykorzystania tego modelu do celów predykcji73F

74: − wybór zmiennych objaśniających; − wybór postaci analitycznej modelu – określenie postaci matematycznej funkcji

opisującej zależność zmiennej objaśnianej od zmiennych objaśniających; __________ 72 Radzikowska B. (2004), Metody prognozowania. Zbiór zadań, US Wrocław. 73 Gajda J. (2004), Ekonometria, C.H. Beck, Warszawa. 74 Cieślak Z. (2004), Matematyczne modelowanie procesów ekonomicznych…, op. cit.

(1.3.3.1)

  47

− szacowanie parametrów modelu – wyznaczenie wartości ocen poszczegól-nych parametrów;

− weryfikacja modelu; − wnioskowanie na podstawie modelu – analiza ekonomiczna i wyznaczenie pro-

gnoz – konieczność posiadania wartości zmiennych objaśniających (lub ich rozkła-dów prawdopodobieństwa) w momencie lub okresie prognozowanym (wartości tych zmiennych można określić w różny sposób – najczęściej korzysta się z funkcji trendów, modeli ekonometrycznych zbudowanych dla tych zmiennych czy też prognoz zbudowanych w innych celach).

Jeżeli w odniesieniu do badanej zmiennej i oddziałujących na nią czynników założenia te są spełnione, model ekonometryczny może być narzędziem progno-zowania.

Model dynamiczny (w warunkach autokorelacji składnika losowego) Obserwowane w praktyce zjawisko inercji procesów gospodarczych nakazuje

uzupełnić zbiór zmiennych objaśniających o zmienne objaśniane opóźnione w cza-sie. Niestety, w przypadku modeli dynamicznych wyraźnie uwidacznia się zależ-ność między składnikami losowymi (zjawisko autokorelacji składnika losowego) uchylająca możliwość estymacji parametrów modelu za pomocą klasycznej me-tody najmniejszych kwadratów. Z punktu widzenia procesu prognozowania – w od-różnieniu od estymacji – brak niezależności składników losowych modelu, tj. auto-korelacja nie jest jednak zjawiskiem niekorzystnym, a takie rozwiązanie poprawia dokładność prognoz74F

75. Model ze zmiennymi parametrami Niekiedy weryfikowana hipoteza o stabilności parametrów strukturalnych jest

odrzucana na korzyść hipotezy alternatywnej. Praktyka ekonometryczna dopusz-cza przypadki konstrukcji prognoz według modeli ze zmiennymi w czasie para-metrami strukturalnymi. W takich przypadkach parametry strukturalne modelu są średnią z wartości ocen parametrów strukturalnych otrzymanych z modeli seg-mentowych (aproksymacja segmentowa).

Procedura budowy prognozy przy wykorzystaniu aproksymanty segmentowej nie wymaga znajomości postaci analitycznej jednego dobrego modelu na całym obszarze zmienności t i wprowadza zmienne parametry do modelu.

Prognozowanie na podstawie wielorównaniowych modeli ekonometrycznych Do przewidywania jednoczesnego przebiegu wielu zjawisk ekonomicznych

wykorzystuje się ekonometryczne modele wielorównaniowe7575F

76. W modelach tych prognozowanie nie dotyczy pojedynczej zmiennej, ale wektora zmiennych powią-zanych ze sobą merytorycznie. Podstawą wyboru odpowiedniej metody estymacji parametrów modelu jest klasyfikacja modeli wielorównaniowych. Od klasy mo-deli zależy również proces wyznaczania prognoz zmiennych endogenicznych.

__________ 75 Cieślak M., red. (2004), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, PWN, Warszawa. 76 Radzikowska B. (2004), Metody prognozowania. Zbiór zadań, US Wrocław.

 48

Prognozy wyznaczone mogą być za pomocą wielorównaniowych modeli pro-stych, rekurencyjnych i o równaniach łącznie współzależnych.

Model prosty W wielorównaniowym modelu prostym w żadnym równaniu w roli zmien-

nych objaśniających nie występują zmienne endogeniczne (objaśniane) bez opóź-nień czasowych, a zatem każde równanie można traktować jako niezależne od pozostałych76F

77. W celu wyznaczenia prognoz poprawnie oszacowany model prosty wystarczy

ekstrapolować w przyszłość, a wektor prognoz uzyskuje się przez mechaniczne zestawienie wielu prognoz zbudowanych na podstawie każdego z równań. Sposób sporządzania prognoz i ustalenia ich dokładności jest taki sam, jak przy progno-zowaniu na podstawie jednorównaniowego modelu ekonometrycznego, a zatem parametry każdego równania modelu mogą być szacowane osobno za pomocą klasycznej metody najmniejszych kwadratów. Jeżeli jednak składniki losowe poszczególnych równań są ze sobą powiązane, to estymator nie jest najefektyw-niejszy, co ma wpływ na jakość prognoz. W takiej sytuacji zalecane jest jedno-czesne szacowanie wszystkich parametrów modelu 77F

78, przy czym dalsza konstruk-cja prognoz jest identyczna jak w przypadku modeli jednorównaniowych.

Model rekurencyjny W modelu rekurencyjnym pomiędzy zmiennymi endogenicznymi występują

jednokierunkowe powiązania, dlatego każde równanie może być oszacowane oddzielnie klasyczną metodą najmniejszych kwadratów.

Dysponując oszacowanym modelem i wartościami zmiennych z góry ustalo-nych na okres prognozy T, dokonuje się tzw. predykcji łańcuchowej. Mechanizm prognozowania łańcuchowego jest następujący:

− w pierwszej kolejności sporządza się prognozę zmiennej endogenicznej, za-leżnej tylko od zmiennych z góry ustalonych;

− następnie buduje się prognozę dla zmiennej zależnej od i zmiennych z góry ustalonych;

− postępowanie kończy się na prognozie zmiennej, która jest ostatnią zmienną w wektorze zmiennych endogenicznych.

Model o równaniach łącznie współzależnych W modelu o równaniach łącznie współzależnych powiązania między zmien-

nymi endogenicznymi bez opóźnień czasowych są wielokierunkowe. Ilustracją tych różnokierunkowych zależności jest postać strukturalna modelu.

Każde równanie tej postaci pokazuje zachowanie się pewnego elementu struktury ekonomicznej. Cały układ równań strukturalnych pokazuje wzajemne oddziały-wanie poszczególnych elementów układu gospodarczego.

__________ 77 Cieślak M. (2004), Prognozowanie gospodarcze. Metody…, op. cit. 78 Zeliaś A. (1984), Teoria prognozy, PWE, Warszawa.

  49

W celu wyznaczenia prognoz zmiennych w modelu o równaniach łącznie współ-zależnych układ równań współzależnych należy sprowadzić do postaci równoważ-nej postaci strukturalnej modelu, w którym jedynymi zmiennymi objaśniającymi są zmienne z góry ustalone. Postać zredukowana modelu jest zatem modelem prostym.

Model ekonometryczny jako narzędzie symulacji Symulacja jest badaniem rzeczywistego systemu za pomocą eksperymentów

na modelu dającym odpowiedź na pytanie, jak zachowałby się w pewnych wa-runkach obiekt odwzorowany danym modelem. Może być to model ekonome-tryczny, obrazujący zachowanie obiektu 78F

79. Symulacja na podstawie modelu eko-nometrycznego prowadzi do uzyskania odpowiedzi na pytania79F

80: Jakie byłyby wartości zmiennych endogenicznych, gdyby zmienne egzoge-

niczne przyjęły określone wartości? Jakie powinny być wartości zmiennych egzogenicznych, by uzyskać pożąda-

ne wartości zmiennych endogenicznych? Proces symulacji może dotyczyć zmiennych występujących w modelu lub in-

nych elementów modelu: parametrów strukturalnych czy właściwości składnika losowego. Wyróżnia się różne typy symulacji:

− symulacja prosta – zmianie podlegają wartości tylko jednej zmiennej egzo-genicznej;

− symulacja złożona – zmianie podlegają wartości kilku zmiennych egzoge-nicznych jednocześnie;

− symulacja deterministyczna – oszacowane parametry modelu nie zmieniają się w czasie;

− symulacja stochastyczna – zakłócenia wprowadzane do modelu mają cha-rakter losowy, a parametry rozkładu, z którego losowane są zakłócenia, są znane.

Rezultatem symulacji są różne warianty rozwoju obiektu opisywanego przez model. W momencie, gdy prawdopodobieństwo realizacji tych wariantów jest wystarczające do celów praktycznych, mogą być one traktowane jako prognozy realistyczne.

Prognozowanie na podstawie analizy szeregów czasowych

Modele tendencji rozwojowej Klasyczny model tendencji rozwojowej to ekonometryczny model jednorów-

naniowy, którego postać analityczna jest stała w czasie, a jedyną zmienną obja-śniającą jest zmienna czasowa t lub jej funkcje80F

81:

tyt βα +=

__________ 79 Cieślak M. (2004), Prognozowanie gospodarcze. Metody…, op. cit. 80 Czerwiński Z. (1982), Matematyczne modelowanie procesów ekonomicznych, PWE, Warszawa. 81 Goryl A., Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Osiewalski J., Walkosz A. (2000), Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

(1.3.3.2)

 50

Postać liniowa funkcji trendu jest najczęściej wykorzystywana w praktyce i stosowana zawsze w przypadku, gdy można przyjąć założenie o stałych przyro-stach wartości zmiennej y w jednostce czasu. Zmienna czasowa t nie występuje w związku przyczynowo-skutkowym ze zmienną endogeniczną i jest traktowana jako syntetyczny wskaźnik zmieniających się warunków determinujących rozwój analizowanego zjawiska. Predykcja na podstawie klasycznego modelu trendu polega na ekstrapolacji funkcji trendu na okres T. Metoda ta może być wykorzy-stana do sporządzenia prognoz w przypadku, gdy postać analityczna funkcji tren-du i wartość jej parametrów strukturalnych w okresie, na który dokonuje się pro-gnozy, nie mogą ulec istotnej zmianie w porównaniu z okresem bazowym81F

82. Konstrukcja prognozy na podstawie klasycznego modelu trendu wymaga:

− oszacowania postaci analitycznej funkcji trendu na podstawie zebranych danych statystycznych,

− estymacji parametrów modelu. W wielu sytuacjach stosowanie liniowych funkcji trendu jest nieuzasadnione.

Gdy wzrost badanej zmiennej jest coraz wolniejszy, stosuje się model logaryt-miczny, którego właściwością są stałe stopy wzrostu. Inną postacią jest wielo-mianowa funkcja trendu odpowiedniego stopnia, umożliwiająca uzyskanie bardzo wysokiej zgodności modelu z obserwacjami empirycznymi. Funkcję potęgową stosuje się natomiast najczęściej w przypadku malejącego tempa wzrostu badanej zmiennej. Cechą charakterystyczną wykładniczej funkcji trendu są stałe przyrosty względne.

Wyboru postaci funkcji trendu oraz wyznaczenia ocen jej parametrów doko-nuje się na podstawie oceny jakości otrzymanego modelu.

Wykorzystanie oszacowanego modelu w procesie wnioskowania w przyszłość nie jest skomplikowane i nie wymaga odgórnej znajomości wartości zmiennych obja-śniających. Prognozę ustala się poprzez podstawienie do modelu w miejsce zmiennej czasowej numeru momentu lub okresu T, na który wyznacza się prognozę.

Modele tendencji rozwojowej są przydatne przede wszystkim do budowy prognoz operacyjnych, a więc krótko- i średnioterminowych. Wówczas zmienna prognozowana i określające ją czynniki charakteryzują się stabilnością i regular-nością, co czyni wyznaczoną prognozę bardziej wiarygodną. Stosowanie modeli tendencji rozwojowych do wnioskowania długookresowego może okazać się ry-zykowne ze względu na możliwość pojawienia się zmian jakościowych w rozwo-ju badanego zjawiska.

Model adaptacyjny. Trend pełzający Modele adaptacyjne w procesie prognostycznym wykorzystywane są w przy-

padku, gdy zmienna prognozowana charakteryzuje się trendem bez wahań okre-sowych z dużymi drganiami przypadkowymi i nagłymi zwrotami trendu 82F

83. Kon-

__________ 82 Cieślak M. (2004), Prognozowanie gospodarcze. Metody…, op. cit. 83 Tamże.

  51

strukcja prognoz opartych na klasycznych modelach tendencji rozwojowej wiąże się z brakiem pewności co do aktualności ostatnich znanych obserwacji zmiennej prognozowanej. Modele adaptacyjne pozwalają odrzucić założenie o niezmienno-ści mechanizmu rozwojowego badanego zjawiska.

Modele składowej periodycznej Składowymi szeregów czasowych oprócz tendencji rozwojowej (trendu) są

również wahania okresowe (cykliczne lub sezonowe) oraz wahania przypadkowe. Badane zjawisko może podlegać różnym wahaniom jednocześnie. Wyodrębnienie wpływu wahań okresowych na kształtowanie się wartości prognozowanej zmien-nej oraz jego uwzględnienie przy prognozowaniu podnosi precyzję prognoz. Ist-nieje wiele metod budowy modeli uwzględniających wahania okresowe.

Pierwszą jest metoda wskaźników, którą stosuje się przy prognozowaniu sze-regów charakteryzujących się wahaniami sezonowymi oraz tendencją rozwojową lub stałym (przeciętnym) poziomem zmiennej 83F

84. Prognozę wyznacza się poprzez ekstrapolację dotychczasowej tendencji. Następnie uzyskaną w ten sposób pro-gnozę wstępną koryguje się wskaźnikiem sezonowości. Głównym założeniami metody wskaźników są:

− utrzymanie w okresie prognozowania zaobserwowanej tendencji rozwojo-wej (lub stałego poziomu) zmiennej,

− stały rodzaj i siła wahań sezonowych. Inną metodą jest analiza harmoniczna stosowana w przypadku szeregów

czasowych ze składową okresową. Polega na zbudowaniu modelu w postaci sumy tzw. harmonik, czyli funkcji sinusoidalnych lub kosinusoidalnych o określonych okresach. Pierwsza harmonika ma okres równy długości okresu badanego, druga – połowie tego okresu, trzecia – jednej trzeciej okresu. Dla n obserwacji liczba wszystkich możliwych harmonik jest równa jednej drugiej n84F

85. Analiza harmo-niczna może opierać się na badaniu wahań wokół średniego poziomu (wokół war-tości parametru-stałej) bądź w powiązaniu z funkcją trendu.

W modelu służącym do wyznaczenia prognozy uwzględnia się tylko te har-moniki, których udział w wyjaśnianiu wariancji zmiennej prognozowanej jest największy. Prognozy na kolejne okresy otrzymuje się przez ekstrapolację modelu.

Modele AR, MA, ARMA, ARIMA Modele tej klasy wykorzystywane są do analizy szeregów stacjonarnych (sze-

regów, w których występują jedynie wahania losowe wokół średniej) lub niesta-cjonarnych, ale sprowadzalnych do stacjonarnych85F

86. Budowa modeli autoregresji (AR), średniej ruchomej (MA) oraz modeli mieszanych autoregresji i średniej ruchomej (ARMA, ARIMA) oparta jest na założeniu o korelacji wartości zmien-nej prognozowanej z wartościami tej samej zmiennej opóźnionymi w czasie.

__________ 84 Tamże. 85 Tamże. 86 Tamże.

 52

Prognozowanie na podstawie metod naiwnych oraz modeli adaptacyjnych Metody naiwne Prognozowanie na podstawie metod naiwnych jest najprostszym sposobem

oszacowania przyszłych wartości. W tym przypadku przyjmuje się, że wybrana obserwacja z ustalonego okresu historycznego stanowi najlepszą prognozę dla przyszłej (nieznanej) wartości szeregu czasowego86F

87. Ze względu na prostotę meto-dy te są najczęściej wykorzystywane w praktyce. Mogą być stosowane w przypad-ku niedużych wahań przypadkowych w szeregu zmiennej prognozowanej. W za-leżności od własności szeregu czasowego obliczenie prognozy polega na skorygowaniu wartości z okresu poprzedniego o pewną wielkość. Dla szeregów:

− ze stałym poziomem zjawiska w czasie i wahaniami przypadkowymi – pro-gnoza równa jest wartości z okresu poprzedniego;

− z liniową tendencją rozwojową i wahaniami przypadkowymi – prognoza równa jest wartości z okresu poprzedniego powiększonej o pewną stałą wielkość C ustaloną z góry;

− z nieliniową tendencją rozwojową i wahaniami przypadkowymi – prognoza równa jest wartości z okresu poprzedniego powiększonej o średni przyrost względ-ny poziomu zjawiska z poprzednich okresów, dla których zgromadzono materiał empiryczny (średniookresowe tempo zmian poziomu zjawiska);

− z nieliniową tendencją rozwojową, wahaniami sezonowymi i wahaniami przypadkowymi – prognoza równa jest wartości z tego samego podokresu po-przedniego cyklu sezonowości powiększonej o pewien ustalony z góry procent.

Metody średniej ruchomej Metody średniej ruchomej stosuje się dla szeregu czasowego, charakteryzują-

cego się występowaniem stałego poziomu wartości zmiennej prognozowanej (ewentualnie z odchyleniami przypadkowymi). Wykorzystanie metod średniej ruchomej polega na wyznaczeniu prognozy jako średniej arytmetycznej zwykłej bądź ważonej z ostatnich wartości zmiennej. Wadą modelu średniej ruchomej prostej jest nadawanie tych samych wag wszystkim wartościom zmiennej progno-zowanej, na których podstawie wyznacza się prognozę. W przypadku modelu średniej ruchomej ważonej prognozy wyznacza się jako średnie ważone, a wagi ustala się tak, by była realizowana zasada postarzania informacji (nowsze tenden-cje silniej oddziałują na prognozowane zjawisko)88.

Modele wygładzania wykładniczego Istota wygładzania wykładniczego polega na wygładzeniu szeregu czasowego

zmiennej prognozowanej przy wykorzystaniu średniej ruchomej ważonej. W za-leżności od składowych występujących w badanym szeregu czasowym stosuje się różne rodzaje modeli89:

__________ 87 Tamże. 88 Tamże. 89 Tamże.

  53

− prosty model wygładzania wykładniczego – wykorzystywany w przypadku występowania w szeregu czasowym prawie stałego poziomu zmiennej zakłócane-go jedynie wahaniami przypadkowymi;

− model liniowy Holta – wykorzystywany, gdy w szeregu czasowym wystę-puje tendencja rozwojowa i wahania przypadkowe;

− model Wintersa – stosowany, gdy w szeregu czasowym występuje tenden-cja rozwojowa, wahania sezonowe i wahania przypadkowe. W zależności od ro-dzaju wahań sezonowych występujących w szeregu ma zastosowanie model ad-dytywny lub multiplikatywny.

Prognozowanie analogowe Prognozowanie analogowe polega na przewidywaniu przyszłych wartości

określonej zmiennej przez wykorzystanie informacji o innych zmiennych, których zmiany w czasie są podobne90. Ogólnie metody prognozowania analogowego są użyteczne zwłaszcza w problemach:

− przewidywania postaci analitycznej funkcji trendu, − przewidywania punktów zwrotnych trendu i zmiany postaci związków po-

między zmiennymi, − przewidywania realizacji zdarzeń dotyczących badanego obiektu, wtedy

gdy zdarzenia takie wystąpiły w innym obiekcie, − określania związków pomiędzy zmiennymi w przyszłości. W zależności od celu prognozy wyróżnia się różne rodzaje metod analogo-

wych, np.: − analogie historyczne – opierają się na założeniu, że prawidłowości zmian

w czasie jednych zjawisk są przenoszone na inne zjawiska; − analogie przestrzenne – polegają na wnioskowaniu o możliwości zaistnienia

określonego zjawiska na danym terytorium, biorąc za podstawę informacje mó-wiące o wystąpieniu takiego zjawiska na innym obszarze lub innych obszarach;

− analogie biologiczne – polegają na przenoszeniu zasad budowy i funkcjo-nowania organizmów żywych na inne obiekty;

− analogie przestrzenno-czasowe – polegają na przenoszeniu prawidłowości zmian w czasie danego zjawiska z jednych obiektów na inne.

Największym problemem metodologicznym prognozowania analogowego jest określenie podobieństwa zmiennych. W przypadku prognoz ilościowych stosuje się ilościowe kryteria podobieństwa91:

− kryterium podobieństwa poziomu: dwie zmienne są podobne, jeżeli w pew-nym momencie lub okresie osiągnęły jednakową wartość. W prognozowaniu wy-korzystuje się taką sytuację, gdy zmienna prognozowana później niż porównywana osiąga ten sam poziom. Kryterium to może być wykorzystywane tylko w stosun-ku do zmiennych jednoimiennych; __________ 90 Tamże. 91 Gajda J. (2001), Prognozowanie i symulacje a decyzje gospodarcze, Wyd. C.H. Beck, Warszawa.

 54

− kryterium podobieństwa kształtu: dwie zmienne są podobne, jeżeli charakte-ryzują się podobnymi zmianami w czasie. Kryterium to może być stosowane do zmiennych jedno- i różnoimiennych.

Szczególne znaczenie w prognozowaniu zjawisk gospodarczych i procesów ekonomicznych ma metoda prognozowania na podstawie analogii przestrzenno- -czasowych. Metoda ta przebiega według następującej procedury:

1. Ustalenie zbioru obiektów, z których dane będą mogły być traktowane jako wzorce dla obiektu prognozowanego.

2. Zgromadzenie informacji o interesującej zmiennej w postaci odpowied-nio długich szeregów czasowych pochodzących z wcześniej wytypowanych obiektów.

3. Wstępna analiza podobieństwa szeregów czasowych zmiennych w po-szczególnych obiektach w stosunku do obiektu prognozowanego.

4. Określenie siły podobieństwa poszczególnych zmiennych ze zmienną pro-gnozowaną.

5. Konstrukcja prognoz cząstkowych oraz przesunięcie szeregów czasowych zmiennych objaśniających wzdłuż osi czasu tak, by pokryły się one z szeregiem czasowym obiektu prognozowanego.

6. Konstrukcja prognozy globalnej. Prognoza globalna stanowi przesunięcie szeregu czasowego obiektu prognozowanego o przeciętne wartości prognoz cząst-kowych.

Metody heurystyczne Prognozowanie heurystyczne to przewidywanie nowych obrazów rzeczywi-

stości, niekoniecznie dających się opisać za pomocą analizy przeszłości. Metody heurystyczne mają następujące zastosowanie:

− wskazywanie daty zajścia analizowanego zdarzenia, − określenie poziomu badanej zmiennej, − określenie punktów zwrotnych w przebiegu zmiennych, − prawdopodobieństwo występowania danego zdarzenia, − określenie natężenia występowania nowych zjawisk, − tworzenie ocen faktów determinujących przyszłość, − ocena przydatności utworzonych modeli do prognozowania. Metody heurystyczne często określane są jako intuicyjne. Opierają się na opi-

nii ekspertów, która jest wypadkową ich dużej wiedzy, doświadczenia, często wyobraźni i wyczucia. Przewidywanie przyszłości nie jest w tym przypadku eks-trapolowaniem wykrytych w przeszłości prawidłowości w przyszłość, lecz pro-gnozowaniem możliwych wariantów rozwoju interesujących nas zjawisk i uka-zywaniem wariantów najbardziej realistycznych.

Wśród metod opartych na opinii ekspertów największe zastosowanie mają: burza mózgów, metoda delficka, metoda wpływów krzyżowych oraz metoda an-kietowa.

  55

Burza mózgów Burza mózgów stosowana jest do rozwiązywania problemów niezbyt skompli-

kowanych, w krótkim okresie. Najczęściej stosuje się ją do projektowania i moder-nizacji organizacji i zarządzania oraz procesów produkcyjnych. Zaliczana jest do najefektywniejszych metod rozwiązywania pomysłów. Burza mózgów składa się z następujących etapów:

1. Sformułowanie tematu sesji twórczej, zebranie informacji o rozwiązywa-nym problemie.

2. Tworzenie pomysłów na zadany temat w sesjach twórczych. 3. Wprowadzanie sesji uzupełniających, w czasie których uczestnicy mogą

zgłaszać pomysły powstałe po zakończeniu sesji twórczej. 4. Dokładna analiza i ocena zebranych pomysłów z perspektywy możliwości

ich wykorzystania do rozwiązywania problemu. Metoda delficka Metoda delficka polega na opracowywaniu szczegółowych ankiet skierowa-

nych do wybitnych specjalistów z różnych dziedzin wiedzy i stopniowym uzgad-nianiu opinii poprzez informowanie ekspertów o wynikach ankiety. Na podstawie statystycznej analizy uzyskanych odpowiedzi otrzymuje się uogólnioną opinię ekspertów dotyczącą prognozy badanego zjawiska. Eksperci pracują niezależnie od pozostałych, ich odpowiedzi są anonimowe. Prognozowanie metodą delficką przebiega w kilku etapach:

1. Wybór problemów, które mają być przedmiotem prognozowania. 2. Przekazanie ankiet znacznej liczbie specjalistów. 3. Uzyskanie odpowiedzi od ekspertów. 4. Analiza otrzymanych opinii. Jeżeli zgoda została osiągnięta, można badanie

zakończyć. Organizatorzy przedstawiają ostateczne wyniki. 5. Ponowne sformułowanie pytań do ekspertów wraz z wynikami poprzedniej

ankiety, jeżeli zgoda wśród uczestników badania nie została osiągnięta. 6. Otrzymanie kwestionariuszy w drugiej turze ankietowania. 7. Zebranie i statystyczna analiza uzyskanego materiału. Metoda wpływów krzyżowych Inaczej zwana metodą wzajemnych oddziaływań. Pozwala ocenić przeciętne

prawdopodobieństwo zajścia oraz moment realizacji każdego ze zdarzeń w zbio-rze zdarzeń współzależnych. Celem metody wpływów krzyżowych jest określenie prawdopodobieństw końcowych poszczególnych zdarzeń na poziomie prawdopo-dobieństw przeciętnych, z uwzględnieniem skumulowanego wpływu wszystkich innych zdarzeń z otoczenia. Badając wzajemne oddziaływania między zdarze-niami, uwzględnia się kierunek oddziaływań, intensywność i czas, po upływie którego ujawni się wpływ rozważanego zdarzenia na współzależne zdarzenie.

Etapy prognozy: 1. Sformułowanie problemu − określenie przedmiotu i horyzontu czasowego

prognozy.

 56

2. Wybór przyszłych zdarzeń, których wystąpienie jest istotne ze względu na badany problem, oraz identyfikacja potencjalnych interakcji między nimi.

3. Budowa modelu wpływów krzyżowych − określenie par zdarzeń powiąza-nych, oszacowanie początkowych prawdopodobieństw wystąpienia oraz terminu realizacji każdego zdarzenia (korzystanie z opinii ekspertów, uzyskanych metodą delficką), określenie oddziaływań pomiędzy parami zdarzeń z uwzględnieniem sposobu, siły interakcji i okresu występowania, skonstruowanie macierzy wza-jemnych oddziaływań oraz odwzorowanie mechanizmu przyszłych wzajemnych oddziaływań zdarzeń.

4. Interpretacja wyników − analiza wyników przez ekspertów, którzy porów-nują je z własną wizją przyszłego świata i proponują ewentualnie własne oszaco-wania dla danych wejściowych.

Metoda ankietowa W odróżnieniu od metody delfickiej i burzy mózgów w metodzie ankietowej

nie wykorzystuje się wiedzy ekspertów lecz materiał ankietowy gromadzony przez zbieranie odpowiedzi na przemyślany z góry ustalony zestaw pytań skiero-wanych do losowo wybranych respondentów. Podstawowym narzędziem pomia-rowym jest kwestionariusz będący uporządkowaną merytorycznie listą pytań, na które oczekuje się odpowiedzi.

Badania ankietowe mogą być przeprowadzane jako pocztowe, prasowe, tele-foniczne, radiowe, telewizyjne, opakowaniowe oraz audytoryjne.

Prognozowanie na podstawie metod heurystycznych łączy w sobie świadome kreowanie przyszłości oraz nieświadome porządkowanie i kojarzenie informacji dotyczących analizowanego fragmentu rzeczywistości. Uzyskane prognozy są możliwym obrazem przyszłości, ale niekoniecznie ekstrapolacją dotychczaso-wych prawidłowośc91Fi92.

1.3.4. Weryfikacja prognoz (ewaluacja)

W projektowanym systemie prognostycznym do formułowania prognoz zatrud-nienia (liczby pracujących) na różnym poziomie agregacji (dla kraju oraz dla po-szczególnych województw) zarówno ogółem, jak według wielkich, dużych i śred-nich grup zawodowych mogą być stosowane dostępne metody i rodzaje modeli, m.in.: analiza szeregów czasowych, w tym wygładzanie wykładnicze, trend z sezo-nowością, modele ARIMA i VAR, jedno- i wielorównaniowe modele ekonome-tryczne, a także prognozy eksperckie i kombinowane. W związku z tym cały pro-ces wymaga sformułowania koncepcji ewaluacji systemu prognostycznego.

Weryfikacji powinny podlegać założenia prognozy, zastosowana metodologia oraz uzyskane wyniki.

Główną determinantą jakości prognoz jest jakość modelu prognostycznego. Należy jednak zwrócić uwagę na fakt, że „dobry” model w przeszłości nie musi __________ 92 Cieślak M. (2004), Prognozowanie gospodarcze. Metody…, op. cit.

  57

mieć wysokiej wartości prognostycznej. Wartość prognostyczną modelu i reguły prognozowania można określić na podstawie badania błędów prognoz ex ante i ex post, a zatem miary jakości (dopuszczalności) prognoz można konstruować na pod-stawie ocen błędów prognozowania. Mogą być one szacowane w momencie gene-rowania prognozy (błędy i miary ex ante lub ex post dla danych historycznych z okresu poza próbą estymacyjną) lub po wygaśnięciu prognozy (błędy i miary ex post).

Do oceny jakości prognoz wykorzystuje się następujące miary ex ante: − błąd średni predykcji ST ; − względny średni błąd predykcji VT. Przy założeniu znajomości realizacji zmiennej prognozowanej istnieje możli-

wość oszacowania błędów prognoz ex post. Do mierników tego typu należą: − średni błąd prognozy ME (Mean Error), − średni błąd procentowy MPE (Mean Percentage Error), − średni absolutny błąd MAE (Mean Absolute Error), − średni absolutny błąd procentowy MAPE (Mean Absolute Percentage Error), − pierwiastek z błędu średniokwadratowego RMSE (Root Mean Standard Error), − pierwiastek z procentowego błędu średniokwadratowego RMSPE (Root

Mean Percentage Standard Error). Stosowanie wymienionych mierników pozwala na ocenę jakości prognoz oraz

wybór prognozy optymalnej ze zbioru dopuszczalnych. Ze względu na prawdopodobnie małą liczbę obserwacji w przedziale empi-

rycznej weryfikacji prognoz oraz w przypadku dezagragacji wielkości całkowitej na części składowe, do oceny dopasowania prognozy do realizacji proponuje się także zastosowanie następujących mierników:

− procentowy błąd względny PE (Percentage Error), − absolutny procentowy błąd względny APE (Absolute Percentage Error), − średni ważony absolutny błąd procentowy WMAPE (Weighted Mean Abso-

lute Percentage Error). Poza ilościową analizą błędów prognoz niezbędna jest również jakościowa

analiza siły i kierunku przewidywanych zmian w konfrontacji ze zmianami rze-czywistymi. Jest to szczególnie użyteczne w przypadku prognozowania przekro-jowego, gdzie błędy ilościowe są wynikiem złożenia błędów prognoz wartości ogółem oraz błędów prognoz zmian struktury.

1.3.5. Korekty eksperckie

W trakcie tworzenia korekt do prognoz zatrudnienia dla województwa łódz-kiego w pierwszym etapie prac nad projektem napotkano następujące problemy związane przede wszystkim z odpowiednim przygotowaniem techniczno-organiza-cyjnym procesu:

− problem sekwencyjności dostarczania wyników przygotowywanych pro-gnoz, który miał istotne znaczenie dla spójności korekt;

 58

− brak odpowiedniego oprogramowania umożliwiającego interaktywne analizy wyników prognoz, prowadzący do trudności w zachowaniu jednorodności i spójno-ści zmian proponowanych na różnych stopniach dezagregacji i brak możliwości analizy ich skutków na wszystkich poziomach prognozy;

− problem formułowania uwag jednocześnie w odniesieniu do kilku kategorii zatrudnionych, utrudniający zespołom zajmującym się prognozowaniem ustosun-kowanie się do nich na kolejnym etapie projektu.

Najpoważniejszą niedogodnością był sekwencyjny charakter procesu dostar-czania wyników prognoz ekspertom. Ze względu na przyjęty terminarz wykony-wania prognoz i korekt okazało się niemożliwe rozpoczęcie formułowania uwag dopiero po zakończeniu wszystkich prac prognostycznych. Z tego względu korekta musiała być przeprowadzona metodą top-down, czyli zgodnie z terminami publi-kacji wyników prognoz. Oznaczało to wyjście od określenia ostatecznego pozio-mu prognozy zatrudnienia dla całego województwa. Jednocześnie w tym samym opracowaniu sformułowano wnioski dla prognozy zatrudnienia według zawodów. Z uwagi na brak informacji o przełożeniu efektów zmian na szczeblu ogólnym na strukturę i poziomy zatrudnienia w prognozach według zawodów udzielenie spój-nych wskazówek na potrzeby dalszej prognozy było zadaniem bardzo trudnym. Skutkiem takiego kształtu procesu tworzenia korekt było powstanie niespójności pomiędzy formułowanymi uwagami i zaleceniami, w szczególności w zakresie zmian o charakterze ilościowym dotyczących prognoz zatrudnienia w kolejnych badanych grupach i regionach.

W związku z wyborem zasady prowadzenia korekt w ujęciu od prognoz o naj-wyższym stopniu agregacji do niższych jej poziomów (czyli w ujęciu top-down) uzyskanie spójnych wyników korekty było możliwe jedynie wówczas, gdy przy-jęto założenie o nadrzędności szacunków uzyskanych na wyższym poziomie dez-agregacji danych w stosunku do wyników na poziomach niższych. W takim przy-padku uwagi formułowane na tych poziomach powinny uwzględniać fakt, iż suma zmian liczby zatrudnionych we wszystkich kategoriach na danym poziomie po-winna być zbilansowana w stosunku do zmian wynikających z korekt wykona-nych na niższym poziomie dezagregacji. W trakcie przygotowywania korekty okazało się, iż wprowadzanie takich zmian w prognozach jest zadaniem niezwy-kle trudnym, ponieważ mają one wpływ na wszystkie pozostałe wyniki.

W zgodnej opinii autorów problemem był również brak specjalistycznego oprogramowania, które pozwoliłoby na stworzenie interaktywnych tablic zawie-rających uzyskane wyniki wstępne prognoz i umożliwiło natychmiastową analizę skutków proponowanych zmian dla kategorii na poszczególnych stopniach dez-agregacji.

Analizy procesu formułowania korekt eksperckich przeprowadzone na etapie prac nad prognozą wojewódzką skłoniły autorów do przyjęcia następujących re-komendacji, które zostaną w miarę możliwości uwzględnione na etapie prac nad prognozą globalną:

  59

− przed przystąpieniem do przygotowania korekty eksperci powinni mieć za-pewniony dostęp do wyników wszystkich wstępnych prognoz zatrudnienia na każdym z rozważanych poziomów dezagregacji;

− przy formułowaniu zaleceń eksperckich metodą top-down (od najniższego do najwyższego stopnia dezagregacji) należy dokonywać zmian, które zostaną w pełni zbilansowane przez odpowiednie dostosowania innych kategorii w celu zachowa-nia stałego poziomu liczby zatrudnionych na poziomie nadrzędnym;

− wskazane jest stworzenie specjalistycznego oprogramowania umożliwiają-cego działanie ekspertów w ramach interaktywnych arkuszy pozwalających na obserwację skutków proponowanych zmian dla całokształtu prognozy;

− rekomendacje eksperckie powinny być formułowane w odniesieniu do po-jedynczych kategorii, aby zapewnić łatwość oceny stopnia ich wykonania na eta-pie przygotowywania ostatecznej wersji prognozy.

Tworzenie korekt, podobnie jak proces budowy prognoz, może być oparte na dwóch różnych podejściach metodologicznych. W pierwszym z nich, nazywanym podejściem od ogółu do szczegółu lub podejściem top-down, mamy do czynie-nia z formułowaniem uwag i wniosków, wychodząc od poziomu najbardziej ogólnego i przechodząc na kolejne poziomy o większej dezagregacji prognoz. Drugie podejście, które można nazwać podejściem od szczegółu do ogółu lub podejściem bottom-up, charakteryzuje się wyjściem od poziomu o najwyższej dezagregacji prognoz w celu przejścia na poziomy o niższej dezagragacji.

Różnice w podejściu do problemu formułowania korekt znajdują odbicie w spo-sobie transmisji efektów proponowanych przez ekspertów zmian pomiędzy kolej-nymi poziomami dezagregacji, co ma decydujący wpływ na technikę pracy w proce-sie tworzenia uwag.

W przypadku metody top-down jako pierwsza jest ustalana wartość progno-zowanej zmiennej na najwyższym poziomie dezagregacji. Oznacza to, że zmiany wprowadzone na kolejnym etapie muszą być przeprowadzone z uwzględnieniem korekt sformułowanych na etapie nadrzędnym, a zatem muszą się bilansować do sumy zmian z poprzedniego etapu. Prowadzi to do ograniczenia pola manewru ekspertów i może powodować niemożność uwzględnienia niektórych uwag w pro-cesie przygotowywania ostatecznej wersji prognozy, jeśli nie uda się znaleźć in-nych kategorii, które można by odpowiednio dostosować.

W przypadku metody bottom-up zmiany dokonywane są, rozpoczynając od prognozy o najwyższym poziomie dezagregacji i przechodząc na kolejne, wyższe poziomy. Oznacza to, iż zmiany na poziomach niższych sumują się i wchodzą do prognozy na kolejnych etapach formułowania uwag. Proponowane zmiany nie muszą się bilansować, co znacznie upraszcza procedurę formułowania wniosków. Jednocześnie efekty ich wprowadzenia obserwowane na wyższych poziomach analizy są rezultatem dostosowań na poziomie niższym, a więc nie pojawia się problem niespójności korekt eksperckich.

W przypadku prognozy dla województwa łódzkiego na niekorzyść ekspertów dokonujących korekty działał fakt sekwencyjnego spływania wyników przygoto-

 60

wywanych prognoz i nieuwzględnienia w terminarzu projektu konieczności roz-poczęcia dalszych analiz po otrzymaniu wszystkich opracowań, aby mieć pełną informację na temat efektów proponowanych zmian na każdym poziomie dez-agregacji. Metodologia tworzenia korekt sposobem top-down okazała się zatem nieskuteczna ze względu na problem niespójności części korekt. Wydaje się jed-nak, że można go łatwo rozwiązać, stosując iteracyjną metodologię hybrydową bottom-up formułowania korekt.

Jak wynika z dotychczasowych rozważań, w trakcie przygotowywania pro-gnoz na poziomie wojewódzkim należy również (w miarę możliwości) uwzględ-nić następujące propozycje:

− prognozy powinny być przygotowywane z użyciem metody iteracyjnej typu bottom-up w celu zapewnienia swobody formułowania korekt przez ekspertów, poprawy ich spójności oraz jakości i maksymalnego wykorzystania intuicyjnej wiedzy ekspertów;

− iteracyjna metoda bottom-up daje największe nadzieje na stworzenie algo-rytmów pozwalających na budowę oprogramowania komputerowego poprawiają-cego szybkość przygotowania korekt i ułatwiającego pracę ekspertów.

1.3.6. Prezentacja wyników i aplikacja prognoz

Duży oddźwięk społeczny opracowywanych prognoz zatrudnienia i waga problemu sprawiają, iż pojawia się oczekiwanie dużej szczegółowości przygoto-wywanych prognoz i ich wyników, a w szczególności dążenie do jak najdokład-niejszego określenia przewidywanych zmian o charakterze ilościowym wyrażo-nych wartościami liczbowymi. Należy jednak pamiętać, iż każda prognoza jest obciążona błędem ze względu na fakt, iż rzeczywistość, a w szczególności rze-czywistość gospodarcza nie ma charakteru deterministycznego. Należy zauważyć, iż błędy będą rosły proporcjonalnie do poziomu szczegółowości przygotowywa-nych prognoz, a w przypadku błędu pomiaru również proporcjonalnie do stopnia dezagregacji danych wykorzystywanych w analizach.

Ze względu na fakt, iż błędy są immanentnym elementem składowym każdego procesu prognostycznego, nie będzie od nich również wolna prognoza globalna zatrudnienia. Korzystając zatem z jej wyników, należy przede wszystkim opierać się na interpretacji wynikających z niej trendów oraz struktur, a nie konkretnych danych liczbowych, gdyż te mogą być obarczone znacznymi błędami. Prognoza będzie wykorzystywana nie tylko w badaniach specjalistycznych przez osoby świadome właściwości i niedoskonałości procesu prognostycznego, ale również przez przedstawicieli władz państwowych oraz osoby prywatne, dlatego ko-nieczne jest sformułowanie na stronie internetowej i w pozostałych publikacjach odpowiedniego przekazu informującego o niedoskonałościach przygotowanych prognoz i możliwościach wystąpienia odchyleń wartości rzeczywistych od prze-widywanych.

  61

Niezależnie od informacji dodatkowych publikowanych w osobnych lokaliza-cjach dobrym rozwiązaniem jest również zamieszczenie odpowiedniej klauzuli wskazującej na niedoskonałość wyników prognoz pod publikowanymi tabelami i wykresami.

Należy oczekiwać dużego zainteresowania wynikami prognozy przede wszyst-kim wśród osób niezajmujących się zawodowo kwestiami prognozowania i analiz sytuacji na rynku pracy, toteż trzeba zwrócić szczególną uwagę na sposoby pre-zentacji wyników prac prognostycznych. Do prezentacji danych najczęściej wy-korzystuje się formę tabelaryczną. Główną jej wadą jest niewielka przejrzystość szczególnie w przypadku prognoz o wysokim stopniu dezagregacji, gdy w jednej tabeli publikowana jest bardzo duża ilość informacji, co utrudnia porównywanie wyników.

Rozwiązaniem tego problemu może być zastosowanie tzw. tabel przestaw-nych, wówczas osoba zainteresowana wybiera jedynie te kategorie, na temat któ-rych pragnie uzyskać informacje. Umożliwia to łatwe poruszanie się po tabelach bez konieczności przerzucania znacznej ilości danych.

Inną formą prezentacji wyników prognoz są wykresy. Mogą one odnosić się zarówno do szeregów czasowych opisujących poszczególne prognozowane kate-gorie, jak i do obserwowanej struktury zawodów. Podobnie jak w przypadku tabel użyteczne jest przygotowanie ich w formie przestawnej, co zwiększa możliwości analizy porównawczej szczególnie w przypadku danych dotyczących szeregów czasowych.

Warunkiem koniecznym prawidłowych decyzji w zakresie polityki ekonomicz-nej, społecznej i edukacyjnej oraz sposobem zapewnienia mądrego gospodarowania zasobami siły roboczej jest właściwa informacja o możliwościach zatrudnienia. Ułatwia ona podejmowanie bardziej świadomych decyzji o inwestowaniu w kształ-cenie, czego rezultatem powinno być lepsze przygotowanie pracowników do za-wodów, na które będzie popyt. Przyczynia się to również do ograniczenia bezro-bocia strukturalnego i frykcyjnego.

Formułowanie prognoz w ujęciu kwalifikacyjnym i przestrzennym jest dzie-dziną naukowo rozwijającą się w Polsce już od kilkunastu lat. W ostatnich latach dokonywane były również próby dezagregacji prognoz na przestrzeń i zawody. Konieczność dezagregacji prognoz popytu na pracę wynika z niedopasowań kwa-lifikacyjnych i przestrzennych na rynku pracy.

W tym kontekście można stwierdzić, iż głównym celem podjętych badań w ra-mach projektu „Analiza procesów zachodzących na polskim rynku pracy i w ob-szarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej” powinna być możliwość formułowania powtarzalnych prognoz zatrudnienia oraz popytu na pracę (jeśli dostępne są dane dotyczące liczby ofert pracy) w skali ma-kroekonomicznej, a następnie według różnych przekrojów (wiek, płeć, miejsce zamieszkania) oraz zawodów (kwalifikacji) i sekcji z możliwością dezagregacji do skali regionalnej (województw).

 62

Chodzi przede wszystkim o uzyskanie możliwości oszacowania i prezentacji: − zmian w sytuacji i współzależnościach obserwowanych na rynkach pracy

i w ich otoczeniu, − występujących tendencji w okresie próby, − syntezy diagnostycznej i wniosków, − operatywnych krótko- i długookresowych prognoz. W wielu krajach rozwiniętych funkcjonują już i stanowią ważne narzędzia de-

cyzyjne informatyczne systemy prognozowania rynku pracy. Systemy takie, oprócz dostępu do aktualizowanych informacji, umożliwiają interaktywne korzy-stanie z banków danych statystycznych oraz zastosowanie odpowiednich narzędzi − metod statystycznych i modeli ekonometrycznych do formułowania prognoz zatrudnienia. Ponadto odpowiednie narzędzia obliczeniowe i analityczne zaim-plementowane w takim systemie powinny dać możliwość:

− kompilacji wyników prognozowania przy zastosowaniu różnych modeli i me-tod, a także opinii ekspertów w celu utworzenia jednej prognozy (dla jednej zmien-nej) oraz agregacji ważonej przy zastosowaniu różnych wag dla różnych kompo-nentów prognozy;

− badania i mierzenia konsekwencji różnych wariantów (kombinacji) przy zmia-nach poszczególnych składowych i wag w prognozach mieszanych, stosując ana-lizę merytoryczną sensowności;

− przetwarzania nowych informacji w taki sposób, aby różnice pomiędzy war-tościami zrealizowanymi a prognozami były rejestrowane i brane pod uwagę w trak-cie dalszych etapów analizy i prognozowania;

− łatwego adaptowania i reestymowania zapisanych w systemie modeli w przy-padku stwierdzenia takiej konieczności.

Również eksperci mogą być pytani o ich odczucia co do możliwości rewizji wcześniejszych prognoz. Tak długo, jak nowe informacje pojawiają się, proces kombinowania prognoz złożonych powinien być powtarzany.

W docelowym systemie dla Polski powinny być dostępne odpowiednie proce-dury dotyczące zarządzania komputerowym bankiem danych, w którym wszystkie dane źródłowe, informacje dodatkowe oraz formułowane prognozy są zapisywa-ne. Dostęp do takiego banku danych powinien być łatwy i dostarczać decydentom wszystkich potrzebnych informacji (obserwacje zjawisk i prognozy) potrzebnych do podejmowania decyzji. Konieczne jest opracowanie odpowiedniego menu (interfejsu użytkownika) z systemem zapytań umożliwiającego dostęp do systemu różnym użytkownikom.

Docelowo należy dążyć, aby oprócz funkcji prezentacyjnych, użytkowanie i funkcjonowanie systemu prognostyczno-informacyjnego w Polsce zapewniało:

− integrację i wybór pomiędzy różnymi instrumentami prognozowania, − zastosowanie złożonego mechanizmu kontroli tych instrumentów, − możliwość dostępu i działań (aktualizacji, rozszerzania, przetwarzania) na

komputerowych bankach danych, − analizę diagnostyczną i strategię korekcji błędów prognozowania,

  63

− sprzężenia zwrotne i możliwość zapamiętywania przez system wygenero-wanych prognoz,

− elastyczność dostosowania systemu do konkretnych, specyficznych zadań w zależności od potrzeb decydentów i okoliczności.

Najbardziej syntetyczna koncepcja systemu informacji i prognozowania rynku pracy oparta jest na trzywarstwowej strukturze Systemów Wspomagania Decyzji (SDW), wykorzystywanej szeroko w procesach informatyzacji organizacji gospo-darczych. Jest to powiązanie baz danych, systemów eksperckich i prezentacyj-nych w zaawansowane narzędzie analityczne.

Zakładano, iż każdy system analiz i prognoz może składać się z trzech odręb-nych, lecz ściśle współpracujących części:

− modułu wejściowego, który powinien zbierać dane i dokonywać ich wstęp-nej obróbki,

− modułu głównego przeznaczonego do opracowywania zebranych danych i przygotowania ich do prezentacji oraz

− modułu prezentacyjnego służącego do komunikacji systemu z użytkowni-kami finalnymi.

W przypadku systemu informacji i prognozowania rynku pracy proponowana jest następująca struktura:

Rysunek 1.3.6.1

Koncepcja modułowej budowy systemu

Źródło: Gajdos A. (2002).

A. Moduł wejściowy: hurtownia (baza) danych przechowująca dane z różnych

źródeł w jednolitej formie (GUS, urzędy pracy, BAEL, inne). B. Moduł główny: składa się z kilku części, które wykonują analizy i przeka-

zują ich wyniki do następnych podmodułów: − Baza danych operacyjnych − wybiera i przetwarza dane do formatu odpo-

wiedniego dla modelu prognostycznego,

 64

− moduł estymacyjny i weryfikacyjny − program estymujący i weryfikujący zadany model ekonometryczny,

− moduł prognostyczny i kombinacyjny − wykonuje prognozy z modelu, po-biera prognozy z hurtowni, kombinuje prognozy,

− moduł dezagregacyjny − wykorzystuje prognozy makroekonomiczne z modelu i macierze dezagregacyjne z hurtowni do wykonania prognoz szczegółowych.

C. Moduł prezentacyjny (raporty, tabele, wykresy, mapy): − prezentacja danych historycznych z hurtowni przetworzonych przez bazę

danych operacyjnych, − prezentacja wyników estymacji i weryfikacji modelu (struktura modelu,

równania, parametry, statystyki), − prezentacja prognoz makro (porównanie z innymi prognozami z hurtowni), − prezentacja prognoz zdezagregowanych (szczegółowych). Należy wskazać, że istnieją zidentyfikowane możliwości techniczne do budowy

systemu informatycznego realizującego wskazane założenia.

1.4. Dane statystyczne i ich ograniczenia

1.4.1. Wykorzystywane dane statystyczne i ich charakterystyka

Analizy przeprowadzone w ramach pierwszego etapu projektu92F

93, który pole-gał na przygotowaniu pilotażowej prognozy zatrudnienia dla województwa łódz-kiego, pozwoliły na określenie trzech podstawowych grup podmiotów gromadzą-cych dane o polskim rynku pracy. Należą do nich:

− Główny Urząd Statystyczny (GUS), − instytucje państwowe opracowujące bazy danych komplementarne w sto-

sunku do GUS, w tym: urzędy pracy, Zakład Ubezpieczeń Społecznych i urzędy skarbowe,

− instytucje i osoby prowadzące badania dotyczące sytuacji na rynku pracy. Główny Urząd Statystyczny jest podmiotem, którego statutowym celem jest

prowadzenie statystki publicznej w Polsce. Ma największą w kraju bazę danych, które są regularnie aktualizowane i uzupełniane. Charakteryzują się one wysoką jakością i reprezentatywnością. Fakt prowadzenia przez GUS oficjalnej statystyki

__________ 93 Analizy przeprowadzone w tym punkcie są w dużej mierze wynikiem prac przeprowadzonych w ramach pierwszej części projektu i opisanych w następujących opracowaniach: Kukulak-Dolata I., Kucharski L., Sobocka-Szczapa H., Włodarczyk P. (2011), Wnioski z analiz teoretycznych i wdroże-niowych dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według zawodów dla wybranego województwa, maszynopis; Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Gajdos A. (2011), Stworzenie kon-cepcji…, op. cit.; Kwiatkowski E., Suchecki B., Gajdos A., Włodarczyk P. (2011), Sformułowanie wniosków…, op. cit.

  65

publicznej sprawia, że publikowane dane obejmują dużą liczbę przekrojów, które umożliwiają prowadzenie badań o zróżnicowanym charakterze.

Innymi podmiotami powołanymi w celu gromadzenia informacji dotyczących sytuacji panującej na rynku pracy są wojewódzkie i powiatowe urzędy pracy. Dane te dotyczą szeregu kategorii ekonomicznych istotnych z punktu widzenia prognozowania zatrudnienia, takich jak: poziom bezrobocia rejestrowanego, prze-pływy na rynku pracy, dostępne wakaty i oferty pracy. Obejmują one zróżnicowane przekroje, w tym między innymi przekrój wielkich i dużych grup zawodów oraz przestrzenny. W ramach urzędów pracy realizowany jest również monitoring zawodów nadwyżkowych i deficytowych.

Dane statystyczne dostarczane przez urzędy pracy są obarczone wieloma wa-dami, które utrudniają ich wykorzystanie w procesie prognozowania zatrudnienia. Jednym z podstawowych problemów jest ich niekompletność związana z faktem, iż obowiązek sprawozdawczy dotyczy jedynie przedsiębiorstw zatrudniających powyżej 9 pracowników, co pociąga za sobą brak reprezentatywności. W części, w której gromadzone dane mają charakter reprezentatywny, pokrywają się ze sprawozdawczością GUS. Na ich niekorzyść działa również fakt, iż w większości przypadków są one publikowane w ujęciu rocznym, a jedynie najważniejsze z nich – w ujęciu kwartalnym.

Informacje dotyczące sytuacji na rynku pracy w pewnym zakresie gromadzą również instytucje państwowe, które nie są ustawowo powołane do realizacji takich zadań. Najważniejsze z nich to zakład ubezpieczeń społecznych (ZUS) oraz urzędy skarbowe. Dane przez nie gromadzone mogą być atrakcyjne z punktu widzenia tworzonych prognoz przede wszystkim ze względu na ich wysoki sto-pień dezagregacji.

Należy jednak zauważyć, iż omawiane bazy danych nie są wolne od wad. Da-ne pochodzące z ZUS nie są w pełni reprezentatywne, gdyż nie obejmują części osób biernych zawodowo, a także członków Kasy Rolniczego Ubezpieczenia Społecznego (KRUS). Statystyki gromadzone przez urzędy skarbowe pochodzą z rocznych sprawozdań podatkowych, co przekłada się na ich roczny horyzont cza-sowy. Problemem dotyczącym obu źródeł jest brak ich spójności z danymi GUS. Niewielkie doświadczenie związane z wykorzystywaniem tych danych w bada-niach ekonomicznych wynika z faktu, iż w dużej mierze nie są one podawane do wiadomości publicznej przez co utrudnione jest ich pozyskiwanie.

Ważnym źródłem danych statystycznych dotyczących rynku pracy są wyniki badań ilościowych i jakościowych prowadzonych przez badaczy oraz instytuty naukowe lub na ich zamówienie. Dane pochodzące z tego źródła mogą być nie-zwykle użytecznym uzupełnieniem zasobu informacji, gdyż w większości wy-padków stanowią one odpowiedź na niedostatki systemu statystyki publicznej prowadzonej przez GUS oraz inne instytucje państwowe.

Głównym problemem związanym z zastosowaniem danych pochodzących z wymienionych źródeł w przygotowywanych prognozach jest przede wszystkim arbitralna częstotliwość ich publikacji, co wyklucza możliwość ich wykorzystania

 66

w modelach ekonometrycznych. Niewielka jest również zwykle reprezentatyw-ność takich danych, ponieważ najczęściej są one zbierane z wykorzystaniem me-tod ankietowych, a w przypadku braku sankcji związanej z nieudzieleniem odpo-wiedzi liczba osób, które decydują się na udział w badaniu, jest zwykle zdecydowanie niższa niż liczba osób, które zostały do niego wytypowane.

Analiza dostępnych źródeł danych statystycznych o rynku pracy przeprowa-dzona w ramach I etapu prac nad systemem prognozowania zatrudnienia pozwoli-ła na sformułowanie rekomendacji zalecającej ograniczenie się do wykorzystania w ekonometrycznych modelach prognoz zatrudnienia danych pochodzących z GUS jako najpełniejszych, najbardziej reprezentatywnych i dostosowanych do potrzeb prowadzonych badań naukowych. Dane z pozostałych źródeł uznano za przydatne na etapie przygotowywania założeń prognoz oraz korekt eksperckich93F

94. W myśl analiz przeprowadzonych w tym rozdziale zasadne wydaje się utrzymanie tej reko-mendacji.

Dane gromadzone przez GUS pochodzą z trzech głównych źródeł, którymi są: − sprawozdawczość statystyczna, − Badanie Aktywności Ekonomicznej Ludności (BAEL), − spisy powszechne i specjalne. Sprawozdawczość statystyczna to podstawowe źródło danych GUS dotyczą-

cych sytuacji ekonomicznej kraju. Są one udostępniane w ujęciu rocznym oraz kwartalnym i dotyczą większości obserwowalnych kategorii ekonomicznych, wykorzystywanych w badaniach naukowych. Dane publikowane w ujęciu kwar-talnym dotyczą: bilansu płatniczego, cen w rolnictwie, przeciętnych cen detalicz-nych towarów i usług konsumpcyjnych, wskaźników cen, wyników finansowych przedsiębiorstw, finansów publicznych, handlu wewnętrznego i zagranicznego, nakładów inwestycyjnych, pieniądza w obiegu, rachunków narodowych, stanu ludności i ruchu naturalnego, podmiotów gospodarki narodowej według rejestru REGON, budownictwa mieszkaniowego, produkcji sprzedanej przemysłu, rolnic-twa, bezrobocia rejestrowanego, liczby pracujących w przedsiębiorstwach, trans-portu, turystyki oraz świadczeń społecznych i wynagrodzeń94F

95. Są one publikowane w licznych przekrojach, z których najważniejszymi z punktu widzenia tworzonego systemu prognozowania zatrudnienia w ujęciu globalnym są przekroje:

− przestrzenny, − sekcji Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD), która jest zgodna z mię-

dzynarodowymi klasyfikacjami NACE oraz ISIC, wykorzystywanymi przez in-stytucje Unii Europejskiej oraz ONZ,

− grup zawodów według klasyfikacji zawodów i specjalności (KZiS) Mini-sterstwa Pracy i Polityki Społecznej, która jest zgodna z Międzynarodowym

__________ 94 Kwiatkowski E., Suchecki B., i in. (2011), Sformułowanie wniosków …, op. cit., s. 7. 95 Kwartalne wskaźniki makroekonomiczne, GUS, http://www.stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/PUBL _kwartalne_wskazniki_makroekonomiczne_II.xls; Bank Danych Lokalnych, http://www.stat.gov. pl/bdl.

  67

Standardem Klasyfikacji Zawodów ISCO-08 oraz Międzynarodową Klasyfikacją Standardów Edukacyjnych ISCED 97.

Ze względu na przedmiot opracowywanych prognoz na szczególną uwagę za-sługują gromadzone przez GUS w ramach sprawozdawczości dane dotyczące rynku pracy. Wśród nich znajdują się informacje dotyczące: liczby pracujących, zwolnień i przyjęć do pracy, bezrobocia rejestrowanego, osób poszukujących pracy, liczby wakatów, wydanych pozwoleń na pracę dla cudzoziemców, przejść na emeryturę, aktywizacji zawodowej pracowników w wieku powyżej 50 lat, a także wynagrodzeń.

Większość danych pochodzących ze sprawozdawczości jest dostępna w prze-krojach istotnych z punktu widzenia przygotowywanych prognoz zatrudnienia. Na uwagę zasługuje jednak fakt, iż część danych nie uwzględnia przedsiębiorstw zatrudniających mniej niż 9 pracowników, ich wykorzystanie jako zmiennych objaśniających w modelach w celu prognozowania zatrudnienia ogółem nie jest zatem możliwe.

Drugim ze źródeł danych dotyczących rynku pracy opracowywanych przez GUS jest Badanie Aktywności Ekonomicznej Ludności (BAEL). Ma ono charakter reprezentacyjny, ale jest przeprowadzane na reprezentatywnej grupie ok. 55 000 gospodarstw domowych i od IV kwartału 1999 r. jest prowadzone w sposób ciągły.

BAEL jest źródłem informacji dotyczących takich wielkości ekonomicznych, jak: aktywność ekonomiczna ludności, liczba pracujących, bezrobotnych i biernych zawodowo. Wszystkie dane są publikowane w ujęciu kwartalnym i w interesujących z punktu widzenia opracowywanych prognoz przekrojach: przestrzennym, sekcji PKD oraz grup zawodów. Analiza zakresu danych z BAEL publikowanych przez GUS pozwala stwierdzić, iż jest to źródło potencjalnie przydatne do wykorzysta-nia w prowadzonych w ramach projektu badaniach.

Ważnym problemem dotyczącym wykorzystywania danych w przekroju grup zawodów pochodzących zarówno ze sprawozdawczości, jak i badania BAEL z GUS jest zmiana klasyfikacji zawodów i specjalności wprowadzona po 1 stycznia 2011 r. Zmiany klasyfikacji mają na celu uzupełnienie jej o nowe zawody i specjalności oraz wyeliminowanie tych, które przestają funkcjonować lub stają się bardzo rzad-kie. Innym powodem zmian jest konieczność zapewnienia spójności nazewnictwa i grupowania zawodów z nomenklaturą międzynarodową, co umożliwia prowadze-nie międzynarodowego pośrednictwa pracy. W przypadku zmian wprowadzonych w roku 2011 głównym powodem była potrzeba dostosowania klasyfikacji do mię-dzynarodowego standardu ISCO-08, którego stosowanie zostało zalecone krajom członkowskim przez Eurostat.

Wynikiem zmian wprowadzonych w roku 2011 jest niekompatybilność szere-gów czasowych dla lat 1995−2010, które zostały przygotowane zgodnie z KZiS 2004(2007) oraz danych z lat późniejszych bazujących na KZiS2010. Zgodnie z wy-tycznymi projektu prognozy zatrudnienia według zawodów mają zostać przygoto-wane według KZiS2010, zatem wykorzystanie danych pochodzących z GUS jest

 68

możliwe jedynie po dokonaniu przekodowania na nową klasyfikację. W tym celu GUS opracował klucz przejścia pomiędzy klasyfikacjami.

W trakcie prac nad pierwszym etapem projektu została opracowana metodo-logia pozwalająca na przekodowanie danych z KZiS2004(2007) do KZiS2010. Ze względu na fakt, iż do estymacji oszacowań parametrów modeli prognostycznych wykorzystywano dane z lat 1995−2010, które były przygotowywane zgodnie ze starą klasyfikacją najpierw opracowano prognozy zatrudnienia na lata 2011− 2020, a następnie dokonano ich przekodowania do nowej klasyfikacji według klucza dostarczonego przez GUS lub za pomocą wskaźników struktury wyzna-czonych na podstawie danych dla pierwszych trzech kwartałów roku 2011, które były publikowane przez GUS w obu klasyfikacjach. Pozwoliło to na znaczące ograniczenie liczby koniecznych przeliczeń95F

96. W trakcie prac nad prognozami zatrudnienia w ujęciu globalnym będą do-

stępne pełne dane statystyczne dla roku 2011. Możliwe będzie zatem ich wyko-rzystanie na etapie estymacji parametrów modeli prognostycznych. Oznacza to, iż konieczne może się okazać przeliczenie wszystkich wykorzystywanych danych przed przystąpieniem do estymacji. Zgodnie z rekomendacjami przedstawionymi po pierwszym etapie projektu, działanie takie powinna poprzedzić pogłębiona refleksja na temat wyboru najlepszej metody przejścia pomiędzy klasyfikacja-mi96F

97. Należy wziąć przy tym pod uwagę fakt, iż przekodowanie będzie jednora-zowe. Uzyskane szeregi danych historycznych zgodne z KZiS2010 będą mogły być wykorzystywane również przy przyszłych rewizjach prognoz. Pozostaną one aktualne dopóki nie zostanie przeprowadzona kolejna zmiana metodologii.

Ostatnim ze źródeł danych statystycznych dostarczanych przez GUS są spisy powszechne (np. Narodowe Spisy Powszechne) oraz specjalistyczne (np. Narodo-we Spisy Rolne). Dane pochodzące ze spisów zajmują szczególne miejsce w struk-turze systemu statystyki publicznej, ponieważ mają charakter badania pełnego, którym objęte są wszystkie osoby zamieszkujące na terenie danego kraju lub na-leżące do grupy, której dany spis dotyczy. Pozyskane dzięki nim informacje są opracowywane i wykorzystywane przede wszystkim w celu weryfikacji i popra-wy jakości innych danych udostępnianych przez GUS.

W trakcie Narodowych Spisów Powszechnych pozyskuje się dane dotyczące szeregu kategorii ekonomicznych, takich jak: stan i charakterystyka demograficz-na ludności, edukacja, aktywność ekonomiczna osób, dojazdy do pracy, źródła utrzymania osób, niepełnosprawność, obywatelstwo, migracje wewnętrzne, mi-gracje zagraniczne, narodowość i język oraz mniejszości narodowe i etniczne, wyznanie (przynależność do Kościoła lub związku wyznaniowego), gospodarstwa domowe i rodziny, stan i charakterystyka zasobów mieszkaniowych (mieszkania __________ 96 Pełny opis wykorzystanych metodologii dostępny jest w opracowaniach: Gajdos A., Lewan-dowska-Gwarda K., Żmurkow E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnienia…, op. cit.; Kusideł E., Suchecki B., Modranka E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnienia..., op. cit.; Suchecki B., Olejnik A. i. in. (2012), Opracowanie prognozy…, op. cit. 97 Kwiatkowski E., Suchecki B. i in. (2011), Sformułowanie wniosków …, op. cit., s. 28.

  69

i budynki). Warto podkreślić, iż ze względu na powszechny charakter badania uzyskane dane są reprezentatywne na bardzo wysokich poziomach dezagregacji. Niekorzystnie na możliwości wykorzystania danych pochodzących ze spisów wpływa jednak fakt, iż spisy mają charakter incydentalny – ze względu na wyso-kie koszty ich przeprowadzenia są one realizowane raz na 10 lat.

Pomimo pełnej reprezentatywności uzyskiwanych danych incydentalny cha-rakter spisów powszechnych sprawia, że dane z nich pochodzące nie znajdują zastosowania na etapie budowy i estymacji modeli prognostycznych. Należy za-tem rekomendować ich wykorzystanie w celu oceny stopnia realizacji wyników prognoz oraz poprawy jakości danych pochodzących z innych badań prowadzo-nych przez GUS97F

98. Przedstawione analizy dostępnych źródeł danych statystycznych pod wzglę-

dem możliwości ich wykorzystania w ramach budowy systemu prognozowania popytu na pracę będące wynikiem doświadczeń zebranych w ramach pierwszego etapu projektu pozwoliły stwierdzić, iż dane gromadzone i udostępniane przez Główny Urząd Statystyczny pochodzące z badań BAEL oraz sprawozdawczości stanowią największą i najlepszą spośród wszystkich dostępnych w Polsce baz danych.

Pierwszy etap projektu polegający na przygotowaniu prognozy pilotażowej zatrudnienia dla województwa łódzkiego był źródłem wielu doświadczeń, które pozwoliły nie tylko na rozpoznanie podstawowych trudności i problemów zwią-zanych z prognozowaniem zatrudnienia, ale również umożliwiły określenie cha-rakteru i struktury wykorzystywanych w tym celu modeli ekonometrycznych. Po dostosowaniu ich do wymogów stawianych przez prognozy o charakterze global-nym będą one również wykorzystywane w drugim etapie projektu. Zmiany te nie będą jednak miały zasadniczego charakteru.

Na podstawie doświadczeń uzyskanych na pierwszym etapie realizacji projek-tu wnioskujemy, iż bazy danych GUS zawierają informacje na temat większości kategorii ekonomicznych, które są niezbędne w celu estymacji oszacowań para-metrów modeli prognostycznych.

W ramach drugiego etapu projektu powstaną prognozy zatrudnienia w prze-krojach:

− grup zawodów, − grup zawodów i województw, − grup zawodów i sektorów gospodarczych. Jak wynika z przedstawionych rozważań, dane w takich przekrojach są dostęp-

ne w ramach baz danych GUS. Przemawia to za wykorzystaniem tego źródła do realizacji zadania.

Analizy przeprowadzone w tym rozdziale oraz doświadczenia związane z re-alizacją pierwszej fazy projektu prowadzą do wniosku, iż bazy danych GUS stanowią jedyne dostępne źródło danych, które umożliwi realizację zadań w ra-

__________ 98 Tamże, s. 12.

 70

mach drugiego etapu prac nad stworzeniem systemu prognozowania zatrudnienia w Polsce. Pozwala to na sformułowanie rekomendacji o zasadności wykorzysta-nia tego źródła w dalszych analizach.

1.4.2. Reprezentatywność danych statystycznych

W trakcie prac prowadzonych w ramach pierwszego etapu omawianego pro-jektu sformułowano wiele wątpliwości dotyczących reprezentatywności danych wykorzystywanych w celu uzyskania prognoz zatrudnienia. Pytania dotyczyły przede wszystkim zasadności użycia wyników BAEL w przekroju podregionów, dużych i średnich grup zawodów oraz w przekrojach złożonych typu grupy zawo-dów − sektory oraz grupy zawodów − podregiony.

Problem ten ma swoje źródło w reprezentacyjnym charakterze BAEL, który sprawia, że uzyskane wyniki nie są reprezentatywne na dużych poziomach dez-agregacji. Badanie jest przeprowadzane na próbie losowej o ograniczonej liczeb-ności. Nie mogą być w niej reprezentowane w równym stopniu wszystkie grupy zawodowe i jednostki terytorialne kraju. O ile przy opracowywaniu danych moż-liwe jest wyeliminowanie niedoreprezentowania określonych zawodów czy jed-nostek podziału terytorialnego poprzez zastosowanie odpowiednich mnożników, o tyle nie jest to możliwe w przypadku przekrojów złożonych. W takim wypadku wynik badania może wskazywać, wbrew stanowi faktycznemu, brak pracujących w bardzo małych grupach w związku z tym, iż istnieje niewielkie prawdopodo-bieństwo, że zostaną oni wytypowani do wzięcia udziału w badaniu.

W praktyce wyniki BAEL publikowane są w przekroju sektorów gospodar-czych na poziomie krajowym i wojewódzkim, zaś w przypadku grup zawodów tylko głównie w przekroju grup wielkich. Nasuwa to podejrzenia, iż dane na wyż-szym poziomie dezagregacji nie są reprezentatywne.

Wynikiem prac prowadzonych na pierwszym etapie projektu było przygoto-wanie prognoz zatrudnienia w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodów dla województwa i podregionów oraz wielkich, dużych i średnich grup zawodów dla sektorów gospodarczych. Dane na tak wysokich poziomach dezagregacji mo-gą nie być reprezentatywne, dlatego konieczne stało się przyjęcie rekomendacji wskazujących na postawę ograniczonego zaufania do wyników liczbowych oraz oparcie wnioskowania wyłącznie na obserwowanych tendencjach i strukturach. Jednocześnie postulowano ograniczenie szczegółowości wykonywanych prognoz w przyszłości98F

99. Na drugim etapie projektu przygotowane zostaną prognozy zatrudnienia w prze-

kroju wielkich, dużych i średnich grup zawodów w skali kraju oraz poszczegól-nych województw, a także wielkich, dużych i średnich grup zawodów i sektorów gospodarczych. Oznacza to ograniczenie poziomu szczegółowości uzyskanych wyników, ale nie rozwiązuje problemu reprezentatywności. Konieczne jest zatem __________ 99 Tamże, s. 28.

  71

podtrzymanie rekomendacji wskazującej na konieczność zachowywania ograni-czonego zaufania do uzyskanych wyników i koncentrowania uwagi na tenden-cjach zmian poszczególnych kategorii.

1.4.3. Nowe i zanikające zawody

Jednym z podstawowych ograniczeń związanych z prognozowaniem zatrud-nienia według zawodów jest kwestia zmian klasyfikacji zawodów i specjalności opracowywanej przez Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, które mogą się przekładać na spójność przedstawianych prognoz, ich jakość oraz możliwość wykorzystania w celu kształtowania polityki służącej wspieraniu zatrudnienia.

Zmiana polskiej klasyfikacji zawodów i specjalności, która praktycznie we-szła w życie od 1 stycznia 2011 r. była związana z koniecznością dostosowania jej do klasyfikacji międzynarodowej ISCO-08, zalecanej krajom Unii Europej-skiej przez Eurostat. Podstawą zmian klasyfikacji zarówno międzynarodowych jak i polskich, są jednak przede wszystkim przemiany związane z pojawianiem się oraz zanikaniem zawodów. Wśród celów dodatkowych można również wymienić uwzględnienie przemian w sferze szkolnictwa oraz regulacji rynku pracy, czy też poprawę współpracy w ramach międzynarodowego pośrednictwa pracy99F

100. Nowa klasyfikacja spowodowała liczne zmiany w zakresie liczby grup zawo-

dów, liczby zawodów i specjalności oraz ich nazewnictwa. Obejmuje ona 10 grup wielkich, 43 grupy duże, 132 grupy średnie i 444 grupy elementarne zawodów, w które wpisują się 2360 zawodów i specjalności. Wprowadzono również 564 nowe zawody i specjalności w porównaniu z KZiS2004(2007)100F

101. Zmiany w klasyfikacjach zawodów mają dość istotne znaczenie dla kwestii

prognozowania zatrudnienia. Przede wszystkim stwarzają one problemy ze spój-nością prognoz w przekroju zawodów. Możliwe jest jednak odpowiednie przeko-dowanie danych, ponieważ nowe klasyfikacje stanowią w dużej mierze adaptację istniejących. Pozwala to na zachowanie pełnej spójności uzyskanych wyników prognoz. Klucze przekodowania są publikowane razem z nową klasyfikacją. Od-powiednie procedury były już wykorzystywane na pierwszym etapie realizacji zadania ze względu na zmiany klasyfikacji zawodów i specjalności w 2011 r.101F

102. Należy przy tym zauważyć, iż wprowadzane zmiany klasyfikacji nie powinny w żadnym stopniu przekładać się na zmiany wyników ilościowych prognoz, po-nieważ − jak wskazują autorzy klasyfikacji − „większość nowo wprowadzanych zawodów występowała dotąd na rynku pracy, tylko nie były wyodrębniane jako specjalności lub klasyfikowane były w pozycjach «pozostałe», albo też miały nieco inną nazwę”102F

103.

__________ 100 Klasyfikacja zawodów i specjalności na potrzeby rynku pracy (2010), załącznik do rozporządze-nia Ministra Gospodarki i Pracy z dnia 8 grudnia 2004 r. (DzU nr 265, poz. 2644), Warszawa, s. 5. 101 Tamże, s. 7, 10−11. 102 Tamże, s. 193−369. 103 Tamże, s. 7.

 72

Inną konsekwencją związaną z wprowadzeniem zmian do klasyfikacji zawo-dów jest niewątpliwy wzrost jakości uzyskiwanych prognoz poprzez lepsze ich dopasowanie do potrzeb zgłaszanych przez podmioty zainteresowane sytuacją na rynku pracy. Przekłada się to przede wszystkim na lepszą informację dotyczącą procesów obserwowanych na wspomnianym rynku zarówno z punktu widzenia osta-tecznych odbiorców prognozy, którymi są obecni i przyszli pracownicy, jak i pod-miotów zajmujących się kształtowaniem polityki państwa w tym zakresie.

Niezwykle istotnym aspektem wykorzystania wyników prognoz zatrudnienia jest możliwość ich użycia w celu kształtowania struktury kształcenia zawodowego. Z tego punktu widzenia szczególnie ważna staje się informacja na temat kierunków rozwoju sytuacji na rynku pracy, w tym między innymi zmian w zakresie nowych i zanikających zawodów, które pozwolą na dostosowanie systemu edukacji do przyszłych potrzeb. Tylko w ten sposób możemy zapewnić odpowiednią liczbę przygotowanych kadr, które pozwolą na kontynuację zrównoważonego wzrostu gospodarczego. Zaniedbania w tym zakresie mogą przełożyć się natomiast na jego spowolnienie spowodowane niedopasowaniami strukturalnymi na rynku pracy103F

104. Jedną z możliwości podczas przygotowywania prognoz zatrudnienia jest wyko-

rzystanie w celu analizy kierunków przyszłego rozwoju zapotrzebowania podmiotów gospodarczych na wykształcenie i kwalifikacje pracowników. W tym celu koniecz-ne jest określenie przemian struktury zawodowej, poprzez prognozę zatrudnienia w nowych zawodach. Ich włączenie do analiz powinno zostać poprzedzone określe-niem warunków koniecznych do rozwoju nowych grup zawodów. Niezbędna jest w tym wypadku obserwacja przemian zachodzących w innych krajach oraz wytypo-wanie tych, które mogą zaistnieć w polskiej gospodarce. Pozwoli to uwzględnić w prognozach te grupy zawodów, na które zapotrzebowanie ma szansę pojawić się na krajowym rynku pracy i określić konieczne zmiany w systemie kształcenia.

Opisane tu podejście oznaczałoby zmianę wykorzystywanej klasyfikacji za-wodów i specjalności poprzez rozszerzenie jej o wybrany przez badacza katalog nowych zawodów. Z punktu widzenia bieżącego projektu jest to niemożliwe, ponie-waż oznaczałoby przygotowanie prognozy według klasyfikacji innej niż wymie-niona w złożonym zamówieniu, a dodatkowo w przypadku kolejnych wykonywa-nych prognoz znacząco komplikowałoby kwestię spójności wyników. Należy zatem zalecić, aby analizy tego typu były raczej wykonywane jako osobne projek-ty towarzyszące przygotowywaniu zasadniczej części prognozy zatrudnienia.

1.4.4. Wielozawodowość

Jednym z podstawowych zagadnień związanych z prognozowaniem zatrud-nienia według grup zawodów jest kwestia wielozawodowości pracowników. Dane statystyczne nie odzwierciedlają w pełni tego zjawiska. Pozyskiwane informacje __________ 104 Borkowska S., Karpiński A. (2001), Powstawanie nowych zawodów a prognozowanie popytu na pracę, w: Z. Strzelecki, red., Nowe zawody oraz elastyczne formy zatrudnienia, „Materiały i Stu-dia”, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, Warszawa, s. 9.

  73

dotyczą bowiem wyłącznie głównego wykonywanego przez respondenta zawodu, pomijają natomiast całkowicie ewentualne zawody poboczne. Jest to podejście konsekwentne z punktu widzenia statystyki, ponieważ uzyskujemy w ten sposób rzetelną informację na temat liczby pracujących w gospodarce narodowej. Po-wstaje jednak pytanie, czy fakt ten może rodzić konsekwencje dla prognozowania według zawodów.

Tworzenie prognozy zatrudnienia według zawodów polega na określeniu liczby stanowisk pracy, na których będą zatrudniani specjaliści wykonujący dany zawód. Osoby, które posiadają umiejętności i kwalifikacje pozwalające na wykonywanie różnych zawodów, mogą w takim przypadku podjąć pracę na więcej niż jednym stanowisku. Fakt wykonywania przez nie drugiego zawodu w innym miejscu pracy nie jest odnotowywany w statystykach. Przełoży się to zatem na zawyżenie prognoz zatrudnienia ogółem w porównaniu ze stanem faktycznym. Problem ten wynika jednak przede wszystkim z wieloetatowości pracownika, której konse-kwencje dla prognozowania zatrudnienia zostaną opisane w kolejnej części tego opracowania.

Innym aspektem związanym z wielozawodowością jest kwestia wykonywania przez pracowników obowiązków o zróżnicowanym charakterze zawodowym w ra-mach jednego stanowiska pracy. W literaturze przedmiotu zjawisko takie jest znane pod nazwą multiskilling. Jest ono jedną z form zwiększania elastyczności alokacji pracy w ramach organizacji. Pracownicy posiadający szerokie kwalifika-cje zawodowe mogą przechodzić pomiędzy stanowiskami pracy w zależności od bieżących potrzeb, co odbija się korzystnie nie tylko na ich perspektywach zawo-dowych, ale ma również znaczenie dla całego przedsiębiorstwa, gdyż zwiększa elastyczność jego struktury organizacyjnej i umożliwia szybką adaptację do zmieniających się warunków rynkowych104F

105. W związku z obserwowanymi obecnie zmianami charakteru procesów gospo-

darczych i przechodzeniem do gospodarki opartej na wiedzy, która charakteryzuje się koniecznością częstych i szybkich dostosowań struktury organizacyjnej przed-siębiorstw do zmieniającej się sytuacji rynkowej oraz zmian w systemie kształce-nia związanych z przechodzeniem od wąskich do szerokich specjalizacji, należy przewidywać, że multiskilling będzie zyskiwał na znaczeniu.

Zjawisko to będzie miało również przełożenie na dokładność formułowanych prognoz zatrudnienia. Wielozawodowość może bowiem powodować ograniczenie rozmiarów zatrudnienia w ramach przedsiębiorstwa, co sprawi, że podobnie jak w przypadku pracy na kilku stanowiskach formułowane prognozy zatrudnienia ogó-łem będą przeszacowane.

Obecnie skala wielozawodowości pojmowanej jako multiskilling jest w Pol-sce nadal nieznaczna. Problematyka ta jest również słabo rozpoznana w literaturze ekonomicznej. Należy jednak przewidywać wzrost znaczenia i skali tego zjawiska

__________ 105 DeVaro J., Farnham M. (2011), Two perspectives on multiskilling and product-market volatili-ty, „Labour Economics”, Vol. 18, s. 862−863.

 74

wraz z przekształcaniem się polskiej gospodarki w gospodarkę opartą na wiedzy. Z tej perspektywy problem wielozawodowości będzie w przyszłości wymagał po-głębionej analizy i ewentualnego uwzględnienia w prognozach zatrudnienia.

1.4.5. Wieloetatowość

W rozważaniach zawartych w poprzednim punkcie pojawił się temat wielo-etatowości i jej znaczenia dla prognozowania zatrudnienia. Zjawisko to jest trwałym elementem systemów gospodarczych i może mieć różne przyczyny. W niektórych przypadkach jest ono wynikiem występowania niedopasowań strukturalnych na rynkach pracy. Niedostatek osób posiadających odpowiednie kwalifikacje do pracy na określonym stanowisku może skłaniać przedsiębiorstwa do zatrudniania osób pracujących już w innym miejscu. Najczęściej sytuacja taka dotyczy wysoko wykwalifikowanych specjalistów. W innych przypadkach wieloetatowość może wynikać z konieczności znalezienia przez pracownika kolejnych źródeł dochodu. Praktyka taka jest obserwowana na przykład w rolnictwie krajów rozwiniętych, gdzie zmiany warunków i technik gospodarowania wymusiły zmniejszenie liczby gospodarstw rolnych, a spadek cen produktów będący wynikiem zwiększonej produktywności doprowadził do poszukiwania nowych źródeł utrzymania105F

106. Z punktu widzenia prognozowania popytu na pracę kwestią najważniejszą sta-

je się określenie charakteru zjawiska wieloetatowości obserwowanego w gospo-darce. Chodzi tu o stwierdzenie, czy druga praca jest podejmowana w ramach pierwotnego zawodu, czy też mamy do czynienia ze zjawiskiem wielozawodowo-ści. W zależności bowiem od charakteru tego procesu obserwować będziemy różne skutki jego wystąpienia dla prognoz zatrudnienia. W pierwszym przypadku, efektem wieloetatowości będzie przeszacowanie prognozy w odniesieniu do za-wodów, których dotyka to zjawisko. W drugim natomiast, skutki pracy w wielu miejscach będą miały mniejsze znaczenie, gdyż będą widoczne jedynie na pozio-mie prognozy zatrudnienia ogółem106F

107. Na wykresie 1.4.5.1. przedstawiono udział osób pracujących w kilku miej-

scach w liczbie pracujących ogółem w latach 2000–2012. W badanym okresie udział ten oscylował w przedziale 7–8,5%, wykazując nieznaczne tendencje male-jące. Dane wskazują również, iż zjawisko wieloetatowości charakteryzuje się sezonowością – najwyższe wartości przyjmuje w II i III kw., kiedy tradycyjnie zatrudniani są pracownicy sezonowi w takich dziedzinach, jak rolnictwo czy budow-nictwo. W latach 2010–2012 nastąpiło jednak wyraźne osłabienie wspomniane-go zjawiska, co może jednak być wynikiem zmian ogólnej koniunktury gospo-darczej.

__________ 106 Sztandar-Sztanderska U., Grotkowska G., Liwiński J. (2002), Zjawisko pracy w kilku miej-scach a prognozowanie popytu na pracę, w: Z. Strzelecki, red., Przesłanki konstrukcji systemu długookresowego prognozowania popytu na pracę, „Studia i Materiały”, t. 8, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, Warszawa, s. 141, 162−163. 107 Tamże, s. 141−142.

  75

Wykres 1.4.5.1 Udział pracujących w kilku miejscach pracy w liczbie pracujących ogółem w Polsce

w okresie I kw. 2000 − II kw. 2012 (w %)

Źródło: Internetowa baza danych Eurostat.

Tabela 1.4.5.1

Struktura sektorowa pracujących w Polsce według miejsca drugiego zatrudnienia w I kw. 2012 r. (w %)

Drugie miejsce pracy Pierwsze miejsce pracy

ogółem w sektorze przemysłowym

w sektorze rolniczym

w sektorze usługowym

Ogółem 100,00 100,00 100,00 100,00 W sektorze przemysłowym 5,63 9,03 22,73 2,59 W sektorze rolniczym 46,92 72,90 31,82 36,83 W sektorze usługowym 47,45 18,07 45,45 60,57 Źródło: obliczenia własne na podstawie: Aktywność ekonomiczna ludności Polski. I kwartał 2012 (2012), GUS, Warszawa, s. 162.

W tabeli 1.4.5.1. przedstawiono strukturę sektorową pracujących w Polsce

w I kw. 2012 r. według miejsca drugiego zatrudnienia. Z punktu widzenia podej-mowania drugiej pracy najpopularniejsze są sektory: usługowy i rolniczy. Wybie-ra je ponad 94% spośród wszystkich osób mających drugie miejsce pracy. Naj-mniej popularny jest sektor przemysłowy, co może wynikać przede wszystkim ze specyfiki pracy, która w większości przypadków ma charakter zmianowy, więc trudno pogodzić ją z innym zatrudnieniem. W przypadku pozostałych sektorów zdecydowanie preferowane są formy akordowe czy nawet nienormowany czas pracy, co zdecydowanie ułatwia pogodzenie pracy na kilku etatach.

Analizując strukturę zatrudnienia w drugim miejscu pracy z uwzględnieniem poszczególnych sektorów, zauważamy, iż w przypadku osób pracujących w przemyśle oraz rolnictwie zdecydowana większość podejmuje drugie zatrudnienie poza tymi sektorami. Zgodnie z przeprowadzonymi rozważaniami sytuacja taka

 76

ma znaczenie dla dokładności prognoz przede wszystkim na szczeblu ogólnym, ponieważ praca jest podejmowana w różnych zawodach, więc stosunkowo duże jest rozproszenie tego zjawiska w analizowanych przekrojach. W przypadku sek-tora usługowego zdecydowana większość prac dodatkowych wykonywana jest w ramach tego samego sektora. Biorąc pod uwagę specyfikę sektora, może to ozna-czać, iż podejmowane jest zatrudnienie na kilku etatach, ale w zbliżonym lub takim samym zawodzie, co będzie się przekładało nie tylko na dokładność prognoz ogó-łem, ale również na ich wiarygodność w przekroju poszczególnych zawodów.

Trwałość zjawiska wieloetatowości w polskiej gospodarce oraz jego znacze-nie dla jakości uzyskiwanych prognoz, w szczególności w przekroju zawodowym, sprawia, że powinno ono zostać w nich w miarę możliwości uwzględnione. Nie-rozwiązanym problemem pozostaje jednak brak danych na temat zawodów wy-konywanych w drugim miejscu pracy. Z tego powodu konieczne staje się prowa-dzenie dalszych badań nad charakterem wieloetatowości oraz mechanizmami, które umożliwią włączenie tych informacji do tworzonego systemu prognostycznego.

1.4.6. Szara strefa

Jednym z najpoważniejszych mankamentów oficjalnych danych statystycznych jest fakt, iż nie uwzględniają one istnienia tzw. szarej strefy. Rodzi to liczne pytania dotyczące znaczenia tego zjawiska dla gospodarki oraz procesów w niej zachodzą-cych, a także dokładności wyników prognoz zatrudnienia uzyskanych z wykorzy-staniem odnośnych danych.

Zjawisko występowania szarej strefy oraz jego konsekwencje są szeroko oma-wiane w literaturze ekonomicznej. W rozważaniach występuje ono pod różnymi nazwami. Najczęściej spotykane to „gospodarka nieformalna” lub „zatrudnienie nierejestrowane”.

Z prawnego punktu widzenia gospodarka nieformalna to wszystkie rodzaje działalności o charakterze dochodowym, które odbywają się poza ramami formal-nej regulacji prawnej107F

108. W opracowaniach o charakterze ekonomicznym, których celem jest określenie rozmiarów omawianego zjawiska w stosunku do rozmiarów produkcji rejestrowanej, dokonano operacjonalizacji analizowanej definicji i zja-wisko ograniczono jedynie do tych nierejestrowanych działań, które mają charak-ter produkcyjny (są związane z tworzeniem wartości dodanej) i powinny być bra-ne pod uwagę przy obliczaniu PNB (PKB)108F

109. __________ 108 Sassen S. (2004), Deformalizacja w wysoko rozwiniętych gospodarkach rynkowych, w: A. Karwiń-ska, A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wydawnictwo Akademii Ekono-micznej w Krakowie, Kraków, s. 29. 109 Frey B.S., Schneider F. (2004), Ekonomia gospodarki nieformalnej, w: A. Karwińska, A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krako-wie, Kraków, s. 16; Schneider F., Enste D.H. (2000), Shadow Economies: Size, Causes and Conse-quences, Journal of Economic Literature, Vol. 38, March, s. 78; Schneider F., Enste D.H. (2003), Shadow Economy, Cambridge University Press, West Nyack, NY, USA, s. 8−9.

  77

W skład gospodarki nieformalnej wchodzą trzy rodzaje zjawisk109F

110: − działania, które nie są opodatkowane i/lub nie mogą być rejestrowane ze

względów praktycznych (np. ich skala jest zbyt mała, aby było to opłacalne i możliwe do skontrolowania);

− działania, w przypadku których nie jest możliwe określenie wartości doda-nej będącej ich wynikiem;

− działania, które są sprzeczne z prawem lub związane z uchylaniem się od jego przepisów.

Gospodarka nieformalna obejmuje zatem tak różne zjawiska, jak produkcja go-spodarstw domowych, wymiana towarów o charakterze nierynkowym (np. w ro-dzinie, wśród sąsiadów), uchylanie się od płacenia podatków czy też działania otwarcie sprzeczne z prawem, jak produkcja narkotyków. Tak duża rozpiętość form działalności wchodzących w skład omawianego pojęcia prowadzi do trudno-ści w ocenie jego faktycznych rozmiarów oraz konsekwencji, jakie zjawisko to niesie ze sobą dla gospodarki formalnej. Zależą one bowiem w dużej mierze od przyjętej ad hoc definicji110110F

111. Z punktu widzenia prognozowania zatrudnienia określenie rozmiarów gospo-

darki nieformalnej oraz jej tendencji rozwojowych może pomóc w oszacowaniu stopnia, w jakim popyt na pracę zgłaszany przez oficjalną gospodarkę jest zastę-powany przez pracę nieformalną. Podjęcie analiz w tym zakresie będzie się zatem przekładać na wzrost dokładności uzyskanych prognoz. Pozwoli to na wykrycie spowodowanych istnieniem szarej strefy odchyleń rzeczywistych rozmiarów za-trudnienia od wielkości prognozowanych na podstawie danych oficjalnych. Ana-lizy te mogą mieć szczególne znaczenie w przypadku zawodów, w których ob-serwowane są silne tendencje do działalności nieformalnej. Należą do nich przede wszystkim te specjalności, które mogą być realizowane w ramach tzw. gospodarki opartej na przysługach. Są to najczęściej indywidulane prace nieformalne, takie jak drobne prace remontowo-budowlane, opieka nad dziećmi czy też pomoc domowa.

Istotnym z punktu widzenia możliwości wykorzystania informacji o rozmia-rach gospodarki nieformalnej w prognozowaniu zatrudnienia jest określenie skali tego zjawiska. Dokonując przeglądu literatury dotyczącej tego tematu, należy zauważyć, iż metody pomiaru zatrudnienia nieformalnego są stosunkowo dobrze rozwinięte. Możemy je podzielić na dwie główne kategorie: metody bezpośrednie oraz metody pośrednie. Pierwsze z nich bazują na metodach ankietowych, drugie porównują dostępne wskaźniki ekonomiczne w celu określenia stopnia ich nieści-słości wynikającego z działania podmiotów gospodarczych w szarej strefie111F

112.

__________ 110 Frey B.S., Schneider F. (2004), Ekonomia…, op. cit., s. 16; Schneider F., Enste D.H. (2003), Shadow Economy, op. cit., s. 9. 111 Frey B.S., Schneider F. (2004), Ekonomia…, op. cit., s. 16−17. 112 Schneider F., Enste D.H. (2003), Shadow Economy, op. cit., s. 15−16; Williams C.C., Winde-bank J. (2004), Metodologia pomiaru nieformalnego zatrudnienia, w: A. Karwińska, A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków, s. 109−110.

 78

Metody bezpośrednie w celu pozyskiwania danych wykorzystują standardowe metody ankietowe, takie jak kwestionariusze rozsyłane pocztą oraz różne formy wywiadu przeprowadzanego z respondentami. Pozyskiwane w ten sposób infor-macje dotyczą nabywanej oraz oferowanej przez przedsiębiorstwa i gospodarstwa domowe pracy nieformalnej. W celu potwierdzenia uzyskanych danych można porównać je z danymi dotyczącymi wydatków konsumentów i dochodów sprze-dawców pracy nieformalnej. Metody te są szeroko krytykowane za brak reprezen-tatywności, zwraca się również uwagę na fakt, że respondenci nie są zaintereso-wani udzielaniem informacji ze względu na sankcje prawne związane ze świad-świadczeniem niezarejestrowanej pracy zarówno w odniesieniu do nabywców, jak i osób świadczących ten rodzaj pracy. W przypadku pytań dotyczących nabyw-ców pracy nieformalnej istnieje również duże prawdopodobieństwo, że nie są oni świadomi rzeczywistej skali problemu112F

113. Wymienione wątpliwości co do jakości danych gromadzonych za pomocą

metod bezpośrednich uniemożliwiają zatem ich wykorzystanie w celu pozyskania danych, które można by wykorzystać w prognozowaniu zatrudnienia. Niewątpli-wie jednak mają one duże znaczenie dla rozwoju wiedzy ekonomicznej dotyczą-cej przyczyn oraz natury pracy nieformalnej113F

114. Metody pośrednie pomiaru gospodarki nieformalnej wykorzystują dane ma-

kroekonomiczne i rozbieżności w nich obserwowane. Obecnie istnieje pięć wskaźników służących ocenie rozmiarów badanego zjawiska114F

115: 1) rozbieżność w statystykach wydatków i dochodu narodowego – przejawia

się w różnicy pomiędzy stroną dochodową a wydatkową rachunków narodowych. W przypadku tej metody szacunki należy opierać na pierwszych ocenach wspo-mnianej rozbieżności, a nie na danych publikowanych ostatecznie, ponieważ jest ona minimalizowana poprzez odpowiednie zabiegi statystyczne. Wadą tej metody jest również fakt, iż rozbieżności wynikają nie tylko z istnienia gospodarki nie-formalnej, ale również z błędów w pomiarze rachunków narodowych;

2) różnica między oficjalnymi a rzeczywistymi stopami aktywności zawodo-wej – wskaźnik ten nie uwzględnia jednak osób, które świadczą zarówno pracę rejestrowaną, jak i nierejestrowaną;

3) liczba tzw. bardzo małych przedsiębiorstw – przyjmuje się, że większość nieformalnego zatrudnienia ma miejsce właśnie w najmniejszych przedsiębior-stwach, które zlecają wiele prac podmiotom zewnętrznym. Metoda ta jest niesku-teczna, gdyż z jednej strony nie wszystkie takie przedsiębiorstwa działają w sferze nieformalnej, a z drugiej – istnieje spora liczba takich przedsiębiorstw, które nie

__________ 113 Schneider F., Enste D.H. (2003), Shadow Economy, op. cit., s. 15−16; Williams C.C., Windebank J. (2004), Metodologia…, op. cit., s. 123−124. 114 Schneider F., Enste D.H. (2003), Shadow Economy, op. cit., s. 15−16; Williams C.C., Windebank J. (2004), Metodologia…, op. cit., s. 125−126. 115 Schneider F., Enste D.H. (2003), Shadow Economy, op. cit., s. 16−24; Williams C.C., Windebank J. (2004), Metodologia…, op. cit., s. 111−122.

  79

są w żaden sposób zarejestrowane. Prowadzi to odpowiednio do zawyżonych lub zaniżonych szacunków;

4) metody pieniężne – wykorzystują one różne agregaty pieniężne w celu określenia rozmiarów gospodarki nieformalnej, bazując na przekonaniu, że w celu ukrycia dochodów przed opodatkowaniem posługuje się ona gotówkowymi for-mami płatności i unika wykorzystywania formalnych instytucji sektora bankowe-go. Podobnie jak poprzednie metody, podejście to jest oparte na licznych uprosz-czeniach i może prowadzić do uzyskanie zawyżonych oszacowań;

5) metody fizyczne – opierają się na obserwacji zużycia czynników fizycz-nych w procesach produkcyjnych. Najczęściej wykorzystywanym miernikiem jest zużycie elektryczności. Badania empiryczne wskazują, że elastyczność zużycia elektryczności względem PKB jest bliska jedności. Jeżeli dane wskazują, że wzrost zużycia tego czynnika jest większy niż tempo wzrostu gospodarczego, możemy na tej podstawie wnioskować o istnieniu sektora gospodarki nieformalnej. Podob-nie jak pozostałe metody, podejście to opiera się silnie na przyjętych założeniach i łatwo można wykazać, że istnieją takie formy działalności nieformalnej, które nie powodują żadnego dodatkowego zużycia energii i innych fizycznych czynni-ków produkcji.

Przeprowadzona analiza metod szacowania rozmiarów gospodarki nieformal-nej pokazuje, że jedyną możliwą do wykorzystania z punktu widzenia prognozo-wania zatrudnienia grupą wskaźników są te, które powstają na podstawie systemu rachunków narodowych. Jak wskazuje K. Górka115F

116, nawet one nie oddają jednak rozmiarów tak ważnych zjawisk wchodzących w skład gospodarki nieformalnej, jak opieka nad dziećmi, osobami starszymi i chorymi czy też udzielanie korepety-cji. Pozostałe grupy wykorzystują miary wysoce dyskusyjne, przyjmujące bardzo mocne założenia upraszczające. Trudno również odnieść je do prognozowanych kategorii.

Wykorzystanie opisanych wskaźników pozwala ocenić skalę gospodarki nie-formalnej w Polsce. Badania przeprowadzone przez K. Górkę wykazały, że pod-czas lat 1998−2003 rozmiary szarej strefy w Polsce kształtowały się na poziomie 14−15% PKB i wykazywały wyraźne tendencje do stabilizacji. Według prze-prowadzonych szacunków wartość dodana w gospodarce nieformalnej powsta-wała przede wszystkim w sferze handlu i napraw (40−50%), przemysłu (15−25%) i budownictwa (7−10%). W strukturze zatrudnienia dominowały usługi budowlane i remontowe (26−27%) oraz prace ogrodniczo-rolnicze (24− 25%), na kolejnych miejscach znalazły się usługi sąsiedzkie (12−13%), handel (8−9%), naprawy samochodów (6−7%), usługi krawieckie (6−7%), usługi trans-portowe (5−6%), opieka nad dziećmi i osobami starszymi (4−5%), korepetycje

__________ 116 Górka K. (2004), Wielkość i struktura gospodarki nieformalnej w Polsce, w: A. Karwińska, A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków, s. 139.

 80

(4%)116F

117. Bardzo szczegółowe szacunki dotyczące charakteru i skali zjawiska pra-cy nierejestrowanej publikuje co roku GUS. W 2010 r. szacował on skalę szarej strefy w Polsce na 12,8% PKB. Strukturę zatrudnienia w szarej strefie w Polsce przedstawiono w tabeli 1.4.6.1.

Tabela 1.4.6.1

Struktura zatrudnienia (wybrane grupy zawodowe) w szarej strefie w Polsce w 2010 r. (w %)

Rodzaje wykonywanej pracy Praca główna Praca dodatkowa Handel 8,4 1,5 Usługi budowlane i instalacyjne 19,5 7,4 Remonty i naprawy budowlano- -instalacyjne 12,4 21,7 Usługi lekarskie, pielęgniarskie - 5,0 Usługi fryzjerskie, kosmetyczne 0,5 7,1 Korepetycje 0,8 4,2 Prace ogrodniczo-rolne 18,2 24,0 Działalność produkcyjna 7,8 2,7 Źródło: Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, materiał na konferencję prasową w dniu 30 sierpnia 2011 r., s. 12.

Przeprowadzona analiza dorobku teoretycznego wskazuje, iż pomimo stosun-

kowo dużej liczby publikacji na ten temat nadal nie dysponujemy metodami po-zwalającymi na uzyskanie rzetelnych szacunków skali tego zjawiska. Przytoczone dane wskazują jednak, iż gospodarka nieformalna stanowi istotny i trwały element systemu gospodarczego naszego kraju. W związku z tym zasadne jest rozważenie możliwości wykorzystania danych dotyczących szarej strefy w przygotowaniu prognoz zatrudnienia w Polsce, ale działanie takie powinno zostać poprzedzone szeroko zakrojonymi badaniami, które określiłyby wpływ tego zjawiska na roz-miary zatrudnienia w gospodarce oficjalnej oraz pozwoliłyby na wybór najlepszej dostępnej metodologii prowadzenia szacunków w tym zakresie.

1.5. Wnioski Analizy przeprowadzone w prezentowanym opracowaniu pozwoliły na sfor-

mułowanie szeregu wniosków, które znajdą zastosowanie w przygotowywanych prognozach zatrudnienia według zawodów w ujęciu globalnym.

W przedstawionych rozważaniach wykazano, że system prognozowania zatrud-nienia oraz wykonywane w jego ramach prognozy mają istotne znaczenie z punktu widzenia takich sfer aktywności podmiotów gospodarczych oraz polityki pań-__________ 117 Tamże, s. 141−143.

  81

stwa, jak kształtowanie ścieżki kariery zawodowej, polityka edukacyjna oraz poli-tyka rynku pracy, a także rozpoznawanie kierunków wzrostu gospodarczego i roz-woju konkurencyjności gospodarki narodowej. Wyniki prognoz mogą mieć rów-nież znaczenie dla ekonomii jako nauki, gdyż mogą zostać wykorzystane jako forma weryfikacji istniejących teorii oraz metod badawczych.

Z punktu widzenia możliwości kształtowania kariery zawodowej prognozy za-trudnienia dostarczają wielu informacji dotyczących przyszłych tendencji w zakre-sie popytu na pracę w określonych zawodach. Umożliwia to jednostkom dokonanie takich wyborów wykonywanego w przyszłości zawodu i ścieżki edukacyjnej prowadzącej do uzyskania wymaganych w nim kwalifikacji, jakie zwiększą jej szanse na rynku pracy. Zmiany cywilizacyjne prowadzące do przejścia od gospo-darki tradycyjnej do gospodarki opartej na wiedzy sprawiają, że pracownicy mu-szą szybko adaptować się do przemian zachodzących na rynkach oraz zmian or-ganizacyjnych w przedsiębiorstwach, będących ich wynikiem. Zdobywanie nowych kwalifikacji jest zatem jednym z podstawowych działań zwiększających szanse pracownika na utrzymanie zatrudnienia. Przygotowywane prognozy będą pomocnym narzędziem ułatwiającym wybór najlepszych kierunków rozwoju.

Jednym z najważniejszych zadań państwa w sferze polityki edukacyjnej jest rozpoznawanie tendencji zmian obserwowanych w strukturze siły roboczej w prze-kroju zawodowym, zawodowo-sektorowym i przestrzennym w celu dostosowania kierunków kształcenia do potrzeb i wymogów rynku pracy. Tworzony system prognostyczny powinien stanowić źródło informacji służących ocenie systemu kształcenia zawodowego, planowaniu zmian systemu edukacji w długookresowej perspektywie oraz wspieraniu działań mających na celu poszerzanie dostępu siły roboczej do rozmaitych form kształcenia ustawicznego.

Polityka rynku pracy ma za zadanie oddziaływanie na rynek pracy w celu przeciwdziałania bezrobociu i łagodzenia jego skutków. Prognozy zatrudnienia pozwalają z wyprzedzeniem określać charakter procesów, które w przyszłości będą obserwowane na danym rynku pracy. Powinny one zatem stanowić podsta-wę planowania aktywnej polityki rynku pracy i formułowania jej programów, umożliwiając dobór najlepszych w danej sytuacji narzędzi oraz weryfikację efek-tywności ich wykorzystania.

Stabilny wzrost gospodarczy wymaga rozpoznania kierunków rozwoju go-spodarczego poprzez określenie wiodących sektorów gospodarki, które mogą stać się konkurencyjne w skali międzynarodowej. Konieczne jest kształtowanie wzro-stu zgodnie z tendencjami światowymi oraz lokalnymi uwarunkowaniami. Pro-gnozy zatrudnienia dostarczają wielu przydatnych w tym zakresie informacji. Pomagają one wyróżnić sektory i gałęzie o tendencji rozwojowej, które mogą się stać wiodące z punktu widzenia strategii rozwoju konkurencyjności gospodarki kraju.

Proces prognozowania jest również sprawdzianem przydatności istniejących teorii ekonomicznych do analizy procesów zachodzących w rzeczywistej gospo-darce. Uzyskane wyniki prognoz mogą zatem służyć ocenie istniejących teorii

 82

oraz ich doskonaleniu poprzez ich rozwijanie lub dostosowywanie do warunków panujących w lokalnym otoczeniu gospodarczym.

Z analizy dostępnych danych statystycznych, ich jakości i szczegółowości oraz założeń prognozy wynika, że prognozowaną wielkością powinna być liczba pracujących zgodnie z definicją BAEL. Pozostałe kategorie (bezrobocie, oferty pracy, aktywność ekonomiczna) powinny występować jako zmienne dodatkowe nie podlegające prognozowaniu w analizowanych przekrojach.

Rozważania o znaczeniu prognoz zatrudnienia wskazują, że prócz prognoz liczby pracujących ogółem w wielu obszarach niezbędne są informacje dotyczące struktury zatrudnienia. W związku z tym zgodnie z założeniami projektu zostaną wykonane prognozy następujących zmiennych:

− liczba pracujących według BAEL w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych w Polsce;

− liczba pracujących według BAEL w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych według województw;

− liczba pracujących według BAEL w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych według sektorów ekonomicznych.

W badaniu horyzont prognozy został określony na rok 2020. Jest on na tyle długi, że przy dostępnych szeregach czasowych wykorzystywanych zmiennych pozwala nazwać taką prognozę długookresową.

W procesie generowania prognoz globalnych (krajowych) zastosowany zosta-nie system prognostyczny składający się z modeli zapewniających uwzględnienie specyficznych tendencji w poszczególnych przekrojach oraz zachowanie spójno-ści uzyskanych wyników we wszystkich przekrojach poddanych analizie. Przewi-dziane jest podjęcie działań pozwalających na skonkretyzowanie metodologii przy przyjętych założeniach, generowanie wyników oraz ich ewaluacji dostarcza-jącej informacji do modyfikacji działań w kolejnych cyklach badania.

Powiązania pomiędzy rynkami w systemie ekonomicznym wskazują, że do wykonania możliwie pełnej analizy rynku pracy konieczne jest posługiwanie się narzędziami analitycznymi, które uwzględniałyby symultaniczność zjawisk ma-kroekonomicznych, jak np. wielorównaniowe modele ekonometryczne wykorzy-stane na tym etapie badań do generowania prognoz liczby pracujących ogółem w Polsce oraz w przekroju sektorowym i wojewódzkim. W celu uzyskania pro-gnoz w wymaganych przekrojach niezbędne jest opracowanie modelu globalnego (krajowego) oraz spójnych z nim podmodeli: sektorowego, wojewódzkiego, za-wodowego.

Aby uzyskać satysfakcjonujące wyniki trzeba wykorzystać różne metody pro-gnostyczne. Począwszy od przyczynowo-skutkowych modeli ekonometrycznych, poprzez modele deterministyczne, a także metody heurystyczne i analogowe, szczególnie na etapie korekt eksperckich.

Przeprowadzona z punktu widzenia potrzeb projektu analiza dostępnych źró-deł danych, ich częstotliwości oraz przekrojów w połączeniu z doświadczeniami pierwszego etapu prac prowadzi do wniosku, iż jedynym źródłem danych statystycz-

  83

nych, które pozwolą na realizację zadania, są bazy danych GUS. Dane w nich gro-madzone charakteryzują się najwyższą jakością, mają najszerszy zakres oraz są naj-bardziej reprezentatywne. Na szczególną uwagę zasługują te pochodzące z BAEL.

Jednym z najważniejszych problemów związanych z danymi statystycznymi napotkanych na pierwszym etapie prac nad projektem była ich reprezentatywność, w szczególności w przekrojach łączonych (np. zawodowo-sektorowym). Na obecnym etapie, w którym przygotowane zostaną globalne prognozy zatrudnie-nia, ograniczony został poziom szczegółowości analizowanych przekrojów, co powinno się przełożyć na lepszą jakość wyników. Problemu nie da się jednak całkowicie wyeliminować. Wskazane jest zatem podtrzymanie przedstawionej wcześniej rekomendacji podkreślającej konieczność zachowywania ograniczone-go zaufania do uzyskanych wyników i koncentrowania uwagi na tendencjach zmian poszczególnych kategorii, a nie na rezultatach ilościowych.

Analiza ograniczeń związanych z danymi statystycznymi wykorzystywanymi w projekcie prowadzi do wniosku, że zagadnieniami istotnymi z punktu widzenia prac prowadzonych na obecnym etapie może być uwzględnienie w procesie pro-gnostycznym kwestii związanych z pojawianiem się nowych i zanikaniem istnie-jących zawodów oraz występowaniem szarej strefy. Przy uwzględnieniu obecnej charakterystyki danych statystycznych nie jest natomiast możliwe ograniczenie błędów prognoz wynikających z istnienia zjawisk wieloetatowości oraz wieloza-wodowości.

Pojawianie się nowych oraz zanikanie istniejących zawodów jest jedną z pod-stawowych konsekwencji postępu technicznego. Zmiany w klasyfikacjach zawo-dów mają istotne znaczenie dla kwestii prognozowania zatrudnienia, ponieważ prowadzą do kłopotów ze spójnością prognoz. Aby usunąć problem, trzeba prze-kodować dane i wyniki. Z perspektywy możliwości prowadzenia skutecznej poli-tyki gospodarczej ważna jest analiza tendencji w zakresie powstawania nowych zawodów i formułowanie na ich podstawie zaleceń dotyczących zmian klasyfika-cji oraz prowadzonej polityki. Badanie takie byłoby istotnym czynnikiem sprzyja-jącym dostosowaniu struktury siły roboczej do potrzeb rynku. Z praktycznego punktu widzenia powinno ono jednak zostać przeprowadzone w ramach osobnego projektu. W innym wypadku konieczność uwzględnienia nowych zawodów skut-kowałaby wprowadzeniem zmian do przyjętej klasyfikacji zawodów. Uniemożli-wiłoby to zachowanie spójności wyników kolejnych prognoz.

Innym problemem, który może ograniczać dokładność formułowanych pro-gnoz, jest tzw. szara strefa (gospodarka nieformalna). Zatrudnienie w gospodarce nieformalnej bardzo często zastępuje i wypiera zatrudnienie formalne. Brak in-formacji o tendencji w tym zakresie może skutkować zawyżeniem wyników pro-gnoz. Zasadne jest rozważenie możliwości wykorzystania danych dotyczących szarej strefy w przygotowaniu prognoz zatrudnienia w Polsce, ale działanie takie powinno zostać poprzedzone dodatkowymi badaniami.

Ostatnimi z analizowanych ograniczeń związanych z charakterem wykorzy-stywanych danych statystycznych były kwestie wieloetatowości oraz wielozawo-

 84

dowości. Pierwsza z nich jest związana z wykonywaniem przez jedną osobę pracy w kilku miejscach. Może to prowadzić do pojawienia się niedokładności w wyni-kach prognoz, widocznych szczególnie w przekroju zawodowym, ale mających również pewien wpływ na prognozy ogólne. Podobne efekty niesie zjawisko wie-lozawodowości, czyli wykonywania wielu zadań w jednym miejscu pracy. Obec-nie nie jesteśmy w stanie odnieść się do tych zjawisk, ponieważ dane statystyczne zbierane przez GUS uwzględniają jedynie główny zawód respondenta i nie ma informacji dotyczących zawodu wykonywanego w innym miejscu pracy. Należy zwrócić jednak uwagę na fakt, iż w związku z przemianami zachodzącymi w gospo-darce w przyszłości kwestie te mogą zyskać na znaczeniu.

  85

Rozdział 2 MODELE MAKROEKONOMICZNE

W BADANIACH RYNKU PRACY (Bogdan Suchecki)

2.1. Teoretyczne podstawy budowy modeli makroekonomicznych

Rynek pracy stanowi centralny punkt zainteresowań nauk ekonomicznych oraz polityki makroekonomicznej. Prognozowanie zatrudnienia jest złożonym i wieloeta-powym procesem, który wymaga analizy relacji zachodzących nie tylko między po-szczególnymi determinantami rynku pracy. W literaturze przedmiotu podkreśla się, że równania opisujące kształtowanie się liczby pracujących, stopy bezrobocia, wynagrodzeń przeciętnych oraz liczby ofert pracy należy rozważać łącznie, w ramach wielorównaniowego modelu makroekonomicznego.

Pominięcie wzajemnych powiązań pomiędzy rynkiem pracy a rynkami produk-tów, cen i płac, prowadzi do formułowania nierzetelnych rekomendacji w zakresie polityki rynku pracy, a w tym przeciwdziałania i łagodzenia skutków bezrobocia.

Prawidłowa analiza rynku pracy nie może więc być prowadzona w izolacji od pozostałych elementów systemu gospodarczego kraju. Doświadczenia empirycz-ne potwierdzają konieczność modelowania rynku pracy w szerszym kontekście.

W budowie modeli makroekonomicznych przyjmowane są podstawowe, alterna-tywne założenia dotyczące efektywności krótkookresowych, ilościowych dostosowań na różnych rynkach. Z tego względu w praktyce spotykamy dwa główne typy modeli: modele zorientowane popytowo oraz modele zorientowane podażowo.

W modelach zorientowanych popytowo przyjmowane jest założenie o efek-tywności rynków towarów i usług, tzn. o zrównywaniu się popytu z podażą. Wy-nika to z założenia istnienia wolnych mocy produkcyjnych i bezrobocia oraz do-statecznych rezerw dewizowych. Umożliwia to dostosowania podaży do zmian popytu w krótkim okresie bez znacznych zmian cenowych. W praktyce przyjmuje się jednak, iż ceny odgrywają ograniczoną rolę równoważącą. Niewystarczające dostosowania ilościowe mogą jednak powodować zrównanie popytu i podaży na rynkach towarów i usług. Dostosowania płacowe wynikające ze zmian stopy bez-robocia zwykle nie są dostateczne do zapewnienia pełnego zatrudnienia lub utrzy-mania poziomu naturalnej stopy bezrobocia.

 86

W konstrukcji modeli o orientacji popytowej występują zwykle cztery pod-stawowe sprzężenia zwrotne: mnożnik konsumpcyjny, mnożnik fiskalny, zasada akceleratora oraz pętla inflacyjna.

Sprzężenia popytowe Mnożnik konsumpcyjny to sprzężenie pomiędzy konsumpcją, produkcją i za-

trudnieniem. Wynagrodzenia z pracy oraz pozostałe wynagrodzenia determinują wysokość dochodów realnych ludności, które określają wysokość spożycia indy-widualnego. Wzrost spożycia prowadzi do wzrostu popytu finalnego oraz PKB. To z kolei wpływa na przyrost popytu na siłę roboczą. W konsekwencji rośnie liczba zatrudnionych i przy ustalonych cenach następuje wzrost sumy dochodów ludności.

Rysunek 2.1.1

Mnożnik konsumpcyjny w wersji pełnej i uproszczonej

Konsumpcja indywidualna

C

Dochody gosp. dom.

YD

PłaceWB

Przychody przedsiębiorstw

ImportIM

Produkcja XV

ZatrudnienieLZ

WydajnośćXV/LZ

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Welfe W., red. (2001), Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, WUŁ, Łódź, s. 203; Florczak W., Karp G., Świeczewska I., Welfe W. (2011), The structural model of the Lodz region – scenarios of regional development, w: B. Suchecki, red., Spatial Econometrics and regional economic analysis, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, s. 393.

Wynagrodzenia WB

Popyt na pracę LP

Dochody Y

Konsumpcja C

Popyt finalny XF

PKB

  87

Inwestycje

NINW

Popyt finalny

X

PKB

Popyt na pracęLP

Inwestycje

NINW

Produkcja

Q (XV)

Budżet państwa

Mnożnik fiskalny to sprzężenie między wydatkami z budżetu państwa a pro-dukcją i zatrudnieniem. Zwiększenie wydatków z budżetu państwa prowadzi do wzrostu świadczeń społecznych oraz dochodów pracowników sfery budżetowej, przez co zostaje uruchomiony mechanizm mnożnika konsumpcyjnego.

Rysunek 2.1.2

Mnożnik fiskalny Wydatki budżetu 

państwa BW

Dochody budżetu 

państwa BD

Zatrudnienie w sektorze usług nierynkowych

InwestycjeNINW

Konsumpcja indywidualna

C

ProdukcjaQ (XV)

Dochody gosp.dom. YD

Spożycie zbiorowe G

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Welfe W., red. (2001), Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, WUŁ, Łódź, s. 203.

Zasada akceleratora, czyli sprzężenie pomiędzy inwestycjami a produkcją

oznacza, iż zwiększenie nakładów inwestycyjnych wywołuje przyrost popytu finalnego oraz przyrost PKB (w warunkach istnienia rezerw czynników produk-cji). Wzrost PKB powinien prowadzić do ponownego wzrostu nakładów inwesty-cyjnych.

Rysunek 2.1.3.

Dwie wersje akceleratora

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Welfe W., red. (2001), Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, WUŁ, Łódź, s. 203; Florczak W., Karp G., Świeczewska I., Welfe W. (2011), The structural model of the Lodz region – scenarios of regional development, w: B. Suchecki, red., Spatial Econometrics and regional economic analysis, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, s. 393.

 88

Pętla inflacyjna oznacza, iż wzrost płac nominalnych powoduje wzrost kosz-tów jednostkowych, co prowadzi do nasilenia procesów inflacyjnych. Wzrost cen natomiast wywiera presję na wzrost płac.

Rysunek 2.1.4.

Schemat pętli inflacyjnej

Ceny PC

PłaceWBP

Koszty jednostkowe

Stopy procentowe

Kurs walutowy

WydajnośćXV/LZ

BezrobocieLB

ZatrudnienieLZ

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Welfe W., red. (2001), Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, WUŁ, Łódź, s. 206.

W modelach o orientacji podażowej podstawowe znaczenie ma generowa-

nie rozmiarów produkcji, a następnie podaży produktów pochodzenia krajowego i z importu. Kiedy na wszystkich rynkach realizuje się podaż, procesy gospodar-cze opisywane są przez modele w pełni podażowe. Mechanizmy gospodarcze opisywane przez sprzężenia zwrotne są wówczas inne niż w modelach o orientacji popytowej. Mamy wtedy do czynienia z:

− podażowym mnożnikiem konsumpcyjnym, − długookresowym akceleratorem podażowym, − krótkookresowym mnożnikiem handlu zagranicznego oraz − mnożnikiem wąskich gardeł. W modelach podażowych występuje także spirala inflacyjna, ale zachodzą tu-

taj dłuższe opóźnienia w dostosowaniach cenowych. W przypadku współczesnych analiz makroekonomicznych typowe jest przyj-

mowanie założeń modeli o orientacji popytowej, które uzupełniane są dodatko-wymi założeniami podażowymi.

Sprzężenia podażowe Wzrost nakładów na inwestycje rzeczowe brutto (w tym BIZ) powoduje przy-

rost środków trwałych, a w konsekwencji potencjału gospodarczego. Absorpcja importowanych nakładów na B+R ma wpływ na łączną produk-

tywność czynników produkcji, co prowadzi do wzrostu produkcji potencjalnej.

  89

Wzrost wydatków budżetu i gospodarstw domowych na oświatę i szkolnictwo wyższe powoduje pozytywną zmianę skali kształcenia, a następnie wzrost poten-cjału gospodarczego.

W konstrukcji dużych makromodeli gospodarki narodowej można wyróżnić następujące bloki równań117F

118: − krajowy popyt finalny, − handel zagraniczny, − czynniki produkcji i ich łączna produktywność, − kapitał ludzki, − nakłady na badania i rozwój, − zatrudnienie, − wynagrodzenia, dochody, ceny, − przepływy finansowe, − budżet państwa, − bilans płatniczy. Poprzez specyfikację odpowiednich równań w ramach poszczególnych blo-

ków modelowane są najważniejsze mechanizmy rozwoju w postaci sprzężeń ma-kroekonomicznych.

W opracowaniu W. Welfego i W. Florczaka118F

119 prezentowane jest syntetyczne zestawienie specyfikacji równań rynku pracy formułowanych i weryfikowanych w jednosektorowych modelach gospodarki narodowej. Selekcja modeli podda-nych analizie porównawczej pod kątem specyfikacji równań rynku pracy dokona-na została za pomocą czterech kryteriów.

Blok rynku pracy stanowił fragment modelu gospodarki narodowej, stąd w anali-zie nie uwzględniono modeli objaśniających rynek pracy, pomijających jednak jego makroekonomiczne otoczenie − przykład takich modeli znaleźć można w A. Welfe, R. Kelm (1997); W. Milo, Z. Wesoły (1997); B. Suchecki, red. (2000).

Model objaśniać musiał rynek pracy z perspektywy makroekonomicznej, dla-tego w analizie pominięto wszelkie modele o charakterze mikroekonomicznym czy regionalnym (patrz np. E. Kwiatkowski, H. Lehmann, M.E. Schaffer 1992; Tokarski i in. 1999; B. Gawrońska-Nowak, P. Kaczorowski 2000).

Model musiał się poddawać weryfikacji statystycznej, co wykluczyło z zakre-su analizy modele równowagi ogólnej oraz modele ekonomiczno-matematyczne.

Wybór modeli ograniczono do tych, które opisują gospodarki narodowe kra-jów rozwiniętych oraz rozwijających się, rokujących dużą nadzieję na dołączenie do grupy państw rozwiniętych. __________ 118 Florczak W., Karp G., Świeczewska I., Welfe W. (2011), The structural model of the Lodz region – scenarios of regional development, w: B. Suchecki, red., Spatial Econometrics and region-al economic analysis, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź, s. 392−393. 119 Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy, w: B. Suchecki, red., System prognozo-wania popytu na pracę w Polsce − część I. Podstawowa metodologia, „Studia i Materiały”, Rządo-we Centrum Studiów Strategicznych, t. IX, Warszawa, s. 116−146.

 90

Takie kryteria selekcji pozwoliły ograniczyć zakres analizy do modeli o po-tencjalnej wartości poznawczej dla konstrukcji wielorównaniowego modelu eko-nometrycznego, opisującego polski rynek pracy oraz jego makroekonomiczne otoczenie.

W tabeli 2.1.1 cytowane są wybrane przykłady specyfikacji równań rynku pracy w makromodelach dla Francji, Holandii, Niemiec, Polski, Słowacji, USA oraz dodatkowo ze znanego modelu Faira dla różnych krajów świata.

Tabela 2.1.1

Specyfikacja równań rynku pracy w niektórych makromodelach dla wybranych krajów

Kraj Równanie pracujących / popytu na pracujących

Równanie podaży siły roboczej

Równanie bezrobocia

Równanie stopy bezrobocia

Źródło Uwagi

Francja

25432

1110

lnln

)ln(lnln

TTXX

XNN

ttt

ttt

αααα

αα

+++Δ+

−+=Δ −−

NS - egzogeniczne NA

t

tt NS

UNUNR ≡

N. Brunia, A. Jugatio [1994]

-

Holandia

1

1413

2

21

2

212

2

2110

1

1

)(

−

−−

−

−−

−

−−

−

−−

−

−

+Δ+

−−

−+

−+=

−

t

tt

t

tt

t

tt

t

tt

t

tt

XJAWKM

PXPXPX

WPWPWP

NNN

NNN

αα

α

αα

NS - egzogeniczne

NA

1

1

1

1

−

−

−

−

−−

−≡Δ

t

tt

t

ttt

NNN

NSNSNSUNR

t

tt

UNRUNRUNRΔ+≡ −1

A. Knoester, [1989]

-

Niemcy )),1(( t

t

tt XFDTAX

PXWHPnND −⋅=

t

tt WH

NDN ≡

)( tt STLIVnsNS =

NA

t

ttt NS

NNSUNR −≡

Deutsche

Bundesbank, [1994]

WHP – godzinowa, przeciętna stawka płac

TAX – stopa podatków pośrednich

STLIV – standard życia

Polska

),,min( tttt NTNDNSN ≡

t

ttt

ttt

NDTIUI

NDTNDND

lnln)ln

ln(lnln

121

1110

Δ++⋅−

−+=Δ

−−

−−

ααα

13

2

1

0

−+

+

+

=

t

t

t

t

t

t

t

UNRPCWPYP

FBPLPNS

α

α

α

α

ttt NNSUN −≡

100⋅≡t

tt NS

UNUNR

W. Welfe i in., [2001]

NDT – potencjalny

popyt na pracujących

I – indykator nierównowagi

Słowacja

)ln(ln

lnlnln

113

210

−− −+

Δ+Δ+=Δ

tt

t

ttt

XNPCWPXN

α

ααα

NS - egzogeniczne

Ttt NNSUN −≡

%100⋅≡t

tt NS

UNUNR

M. Gavura, M. Tkac,

[1999]

-

Świat

143

1

1210

lnln

lnln

−

−

−

Δ+Δ+

++=Δ

tt

t

ttt

XXNMIN

NTN

αα

ααα

tt

t

t

tt

t

MCWL

NS

TL

NS

43

1

12

10

ln

ln

ln

αα

α

αα

++

+

+=

−

−

NA

tt

ttt NARNS

NNSUNR−−

≡

R.C. Fair, [1994]

Model o wspólnej specyfikacji dla krajów, NMIN – min.liczba pracujących, MC – ograniczenia podaży siły roboczej NAR – liczba pracujących w siłach zbrojnych

USA tTt e

LKX

2

11 0)1(α

αα α=−

ttt MLNS 21 αα +=

Ttt NNSUN −≡

NA

M.D. Espino, [1986]

M – liczba imigrantów Źródło: Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy, w: B. Suchecki, red., System progno-zowania popytu na pracę w Polsce − część I. Podstawowa metodologia, „Studia i Materiały”, Rzą-dowe Centrum Studiów Strategicznych, t. IX, Warszawa, s. 126−135.

Na podstawie wielu prezentowanych i analizowanych przykładów stwierdzo-

no, iż równania rynku pracy, specyfikowane w ramach ekonometrycznych modeli makroekonomicznych, nawiązują na ogół do teoretycznych koncepcji rynku pra-cy. Punktem wyjścia dla równania objaśniającego popyt na pracujących (zatrud-nionych) jest funkcja produkcji (o różnej postaci – najczęściej Cobba-Douglasa), która rozwiązywana jest ze względu na zatrudnienie będące jednym z podstawo-wych czynników produkcji. W równaniu tym jako zmienne objaśniające występu-ją produkcja oraz postęp techniczny.

  91

W przypadku korzystania z funkcji produkcji odwołanie się do teorii produk-cji prowadzi do konstrukcji funkcji zatrudnienia, w której jako dodatkowa zmien-na pojawia się wielkość wynagrodzeń realnych. Odwołanie się do funkcji kosz-tów natomiast prowadzi do budowy takiej funkcji zatrudnienia, w której jako dodatkowy argument występuje relacja kosztów pracy do kosztów kapitału trwa-łego, aproksymowana przez relację realnych wynagrodzeń do realnych dochodów jednostkowych kapitału trwałego lub cen kapitału.

Funkcję podaży siły roboczej otrzymuje się w wyniku maksymalizacji prefe-rencji gospodarstw domowych. Prowadzi to do uzależnienia zmian potencjalnej aktywności zawodowej ludności od korzyści wynikających z dodatkowego zatrud-nienia w relacji do wyjściowej sytuacji gospodarstwa domowego przy uwzględnie-niu wszelkiego rodzaju zasiłków, np. dla bezrobotnych.

Stopa bezrobocia wyznaczona jest bądź rezydualnie, bądź ze zredukowanej formy funkcji popytu i podaży siły roboczej − wówczas ta ostatnia zmienna jest zwykle wyznaczana w sposób rezydualny.

W prezentowanym przeglądzie starano się wyraźnie wskazać na stosowane uproszczenia lub aproksymacje, a także specyficzne kwantyfikacje zmiennych objaśniających kształtowanie się zatrudnienia w poszczególnych krajach.

W szczególności można zauważyć, że jeśli blok równań opisujących rynek pracy stanowi jedno z głównych ogniw systemu, wówczas analizowane są jego wszystkie komponenty. W przeciwnym razie znajduje się on w grupie równań postrekurencyjnych, zapisanych często z mniejszą dbałością.

Na wybór jednych i wykluczenie innych zmiennych z równań opisujących ry-nek pracy często wpływają własne przekonania autora modelu przejawiające się w wyborze teorii makroekonomicznej, która jest podstawą specyfikacji.

Autorzy modeli przyjmują różne postaci funkcyjne równań w zależności od własnych preferencji. Przeważają funkcje potęgowe. W licznych przypadkach autorzy jednak ograniczają się do podania specyfikacji równań jedynie w formie opisowej, bez przytaczania konkretnej postaci funkcyjnej.

Na podstawie analiz i informacji zawartych w opracowaniu W. Welfego i W. Florczaka119119F119F

120 należy jednak zauważyć pewne podobieństwa w konstrukcji rów-nań opisujących rynek pracy w modelach makroekonomicznych. Punktem wyjścia przy specyfikacji równania zatrudnienia jest w większości makromodeli funkcja pro-dukcji. Z tego względu jedyną zmienną występującą we wszystkich podejściach jest zmienna definiująca poziom aktywności gospodarczej kraju – najczęściej PKB.

Równania rynku pracy są zazwyczaj hybrydowe, uwzględniają podstawowe elementy różnorodnych teorii ekonomicznych, np. w większości równań opisują-cych popyt na siłę roboczą w roli zmiennej objaśniającej, zgodnie z neoklasyczną i monetarystyczną teorią zatrudnienia, występuje realna płaca przeciętna. W wielu przypadkach wprowadzany jest także współczynnik wykorzystania mocy wy-twórczych. __________ 120 Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy…, op. cit., s. 136−138.

 92

W równaniu zatrudnienia często wprowadzana jest zmienna czasowa, która ma za zadanie objaśnić zjawisko malejącego w czasie popytu na pracujących, spowo-dowanego efektami postępu technicznego. Ponadto w większości makromodeli komponentem rynku pracy objaśnianym na podstawie relacji stochastycznej jest liczba pracujących. Zaledwie w kilku opracowaniach modelowana jest również stopa bezrobocia. Podaż pracy wprowadzana jest najczęściej w formie zmiennej egzogenicznej.

Należy również podkreślić, że w większości dostępnych w literaturze przed-miotu modeli makroekonomicznych, rynek pracy nie jest głównym przedmio-tem modelowania. Świadczy o tym brak wszystkich elementów rynku pracy, na-wet jeśli ich zdefiniowanie wymagałoby zaledwie wprowadzenia dodatkowej tożsamości.

2.2. Przykłady i inspiracje W literaturze przedmiotu, poza omawianym w poprzednim podrozdziale przeglą-

dem syntetycznym W. Welfego i W. Florczaka120F

121, można znaleźć przykłady innych makromodeli objaśniających funkcjonowanie gospodarek krajów z uwzględnieniem równań rynku pracy.

Jednym z założeń budowy nowego polskiego systemu prognozowania popytu na pracę jest wykorzystanie zagranicznej wiedzy, sprawdzonych rozwiązań i do-świadczeń państw członkowskich Unii Europejskiej, które rozwijały swoje sys-temy prognozowania przez wiele lat121F

122. Z tego względu przy opracowywaniu makroekonomicznego modelu dla Polski, na podstawie którego wygenerowane zostaną prognozy zatrudnienia dla kraju, wzorowano się nie tylko na doświadcze-niach polskich, ale również zagranicznych. Do modeli, które były inspiracją dla autorów tego badania, należą:

− modele makroekonomiczne: − Polska: W8-P (w ramach SPPP – RCSS), − Wielka Brytania: MDM+RMDMs, − Niemcy: IAB/INFORGE,

− małe modele makroekonomiczne (Small Macroeconomic Models), − podmodele krajowych rynków pracy: − Europa: E3ME (projekt Cedefop, Czechy), − Finlandia: LTM.

Wymienione modele często charakteryzują się znacząco różnym podejściem w opisywaniu rynku pracy, co jest uzależnione od wielu czynników. __________ 121 Por.: Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy…, op. cit. 122 Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce. Raport II, Instytut Pracy i Spraw Socjalnych oraz Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Warszawa, s. 8.

  93

Model gospodarki narodowej Polski W8-P Model gospodarki narodowej Polski W8-P z założenia miał uwzględniać

wszystkie najważniejsze sprzężenia makroekonomiczne występujące w gospodarce, istotne dla objaśnienia i generowania popytu na pracę. Model ten składał się z pię-ciu grup (bloków) równań.

W pierwszym bloku równań objaśniany był popyt finalny i jego składowe oraz PKB (zmienne endogeniczne: spożycie indywidualne, spożycie zbiorowe, nakłady inwestycyjne na maszyny i urządzenia, nakłady inwestycyjne na budynki i budowle, przyrost zapasów, krajowy popyt finalny, eksport, import).

W drugim bloku, za pomocą transformowanych funkcji produkcji opisywana była podaż dóbr i usług oraz potencjał produkcyjny. Były także możliwości osza-cowania zapotrzebowania na siłę roboczą i stopy bezrobocia (zmienne endoge-niczne: produkcja, produktywność maszyn, wydajność pracy).

W trzecim bloku modelowano procesy równoważenia na rynkach dóbr oraz pracy (zmienne endogeniczne: popyt na pracujących, współczynnik aktywności zawodowej i inne).

W bloku czwartym odpowiednie równania dotyczyły przepływów finanso-wych oraz objaśniały kształtowanie się płac i cen (zmienne endogeniczne: ceny ogółem oraz ceny dla poszczególnych grup dóbr finalnych − deflatory spożycia indywidualnego oraz zbiorowego, nakładów inwestycyjnych ogółem oraz nakła-dów na maszyny i urządzenia, dochodów z pracy, eksportu i importu, a także kurs walutowy i płace przeciętne brutto).

Równania z bloku piątego umożliwiały generowanie wielkości produkcji wy-branych sekcji gospodarki – przemysłu, rolnictwa i leśnictwa, budownictwa oraz pozostałych sekcji, a także opisywały kształtowanie się dochodów z pracy, prze-ciętnych świadczeń emerytalnych, pozostałych dochodów gospodarstw domowych, wyników finansowych w sektorze przedsiębiorstw, podatku obrotowego i docho-dowego oraz dochodów i wydatków budżetu państwa ogółem.

W modelu W8-P rynek pracy opisywany był przez popyt na pracujących oraz współczynnik aktywności zawodowej. Liczbę ludności w wieku produkcyjnym potraktowano jako zmienną egzogeniczną, jej wartości w okresie prognozy wy-znaczono na podstawie prognoz demograficznych. Liczbę pracujących w modelu symulacyjnym otrzymywano z odpowiednich warunków minimum, a wielkość bezrobocia, stopę bezrobocia, podaż siły roboczej oraz potencjalny popyt na pra-cujących (jako iloraz popytu na dobra krajowe przez wydajność pracy) wyzna-czano z tożsamości.

Do najważniejszych sprzężeń zwrotnych występujących w tym makromodelu należała relacja pomiędzy konsumpcją, produkcją i zatrudnieniem – tzw. mnożnik konsumpcyjny. Wynagrodzenia determinowały wysokość dochodów realnych ludności, które określały poziom spożycia indywidualnego. Wzrost spożycia in-dywidualnego prowadził do wzrostu popytu finalnego oraz PKB, dzięki czemu mógł następować wzrost popytu na pracę. W konsekwencji rosło zatrudnienie, co przy ustalonych cenach prowadziło do ponownego wzrostu dochodów ludności.

 94

Drugim, niezwykle istotnym sprzężeniem była relacja między wydatkami bu-dżetu państwa a produkcją i zatrudnieniem – tzw. mnożnik fiskalny. Wzrost wydat-ków budżetu państwa prowadził do zwiększenia poziomu świadczeń społecznych oraz dochodów pracowników sfery budżetowej. Powodowało to uruchomienie mechanizmu mnożnika konsumpcyjnego.

Według autorów, postać modelu W8-P stanowić miała minimum dające moż-liwość kompleksowego opisania gospodarki narodowej dla okresu końca PRL i transformacji (1970−2002). Intencją autorów było utworzenie spójnego narzędzia umożliwiającego opracowywanie średnio- i długookresowych prognoz zmien-nych makroekonomicznych oraz konstrukcję alternatywnych scenariuszy rozwoju gospodarczego Polski. Przyjęcie proponowanych specyfikacji równań pozwalało określić nie tylko wysokość zgłaszanego popytu, ale również potencjalnych na-pięć występujących bezpośrednio na rynku produktu, a pośrednio również na rynku pracy. Z tego względu model dawał możliwość formułowania prognoz dotyczących rynku pracy z uwzględnieniem jego podstawowego otoczenia ma-kroekonomicznego122F

123. Założenia budowy modelu wraz z poszczególnymi równaniami szczegółowo

zaprezentowane zostały w publikacji B. Sucheckiego pt. System prognozowania popytu na pracę w Polsce. Część II. Projekt systemu, baza danych, model makro-ekonomiczny, wydanej przez Rządowe Centrum Studiów Strategicznych w 2004 r.

Wielosektorowy dynamiczny model makroekonomiczny MDM+RMDM W systemie prognozowania popytu na pracę w Wielkiej Brytanii prognozy

formułowane są na podstawie wielosektorowego dynamicznego modelu makro-ekonomicznego MDM (Mulit-sectoral Dynamic Model of economy). Model ten opisuje kształtowanie się zarówno zmiennych z zakresu rynku pracy, jak i jego makroekonomicznego otoczenia. Każda zmienna obserwowana jest w 41 sekto-rach gospodarki oraz 12 regionach123F

124. W analizach zastosowano modele korekty błędem, które umożliwiły ukazanie związków długookresowych pomiędzy za-trudnieniem i jego determinantami.

Ze względu na duży stopień dezagregacji model jest bardzo rozbudowany, zawiera ponad 5 tysięcy zależności pomiędzy zmiennymi. Główne równania mo-delu opisują kształtowanie się konsumpcji, inwestycji, zatrudnienia, eksportu, importu i cen. Pomiędzy zmiennymi endogenicznymi występuje wiele sprzężeń zwrotnych. Ważną rolę w systemie równań odgrywają również sprzężenia pomię-dzy poszczególnymi regionami i gospodarką krajową124F

125. Podmodele opisujące gospodarki poszczególnych regionów noszą nazwę

RMDM (Regional Multi-sectoral Dynamic Model of economy). Analiza przepro-__________ 123 Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy… op. cit., s. 203. 124 Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce…, op. cit., s. 18. 125 Wilson R., Homenidou K. (2012), Working Futures 2010-2020. Technical report on sources and methods, UK Commission on Employment and Skills, http://www.oph.fi/download/141061_working-futures-technical-report.pdf (14.12.2012 r.), s. 3.

  95

wadzana jest dla każdego regionu oddzielnie. W modelach tych włączono dodat-kowe informacje na temat odległości pomiędzy poszczególnymi jednostkami przestrzennymi i efektów lokalizacji, które mają duży wpływ na poziom eksportu, podaż oraz inwestycje w regionach Wielkiej Brytanii. Popyt na pracę w regionach jest zdeterminowany w modelu przez poziom produkcji, stosunek płac i cen oraz średnią liczbę roboczogodzin w regionie125F

126.

Rysunek 2.2.1 Uproszczony schemat budowy wielosektorowego dynamicznego modelu

makroekonomicznego (MDM)

RMDM 1

RMDM 2

…………

RMDM N

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki progno-zowania popytu na pracę w Polsce. Raport II, Instytut Pracy i Spraw Socjalnych oraz Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Warszawa, s. 19.

Kluczowym elementem modelu ekonometrycznego jest macierz input-output,

która określa przepływy dóbr i usług między poszczególnymi sektorami. Na pod-stawie macierzy wyznaczana jest również produkcja całkowita.

Niestety, poszczególne równania modelu nie zostały dotychczas zaprezento-wane w żadnym z raportów badania. Uproszczony schemat budowy modelu MDM przedstawiono na rysunku 2.2.1. W układzie tym zatrudnienie zależy od produkcji dóbr i usług i oddziałuje bezpośrednio na strukturę zawodową i według kwalifikacji oraz na przychody, natomiast pośrednio na poziom bezrobocia i wy-datki konsumpcyjne. W centrum modelu umieszczony został całkowity popyt na brytyjskie towary i usługi, który uzależniony jest od wydatków konsumpcyjnych

__________ 126 Tamże, s. 18−19.

 96

gospodarstw domowych, poziomu eksportu, polityki rządu oraz nakładów brutto na środki trwałe GDFCF (Gross Domestic Fixed Capital Formation). Popyt wpływa na poziom importu, brytyjską produkcję dóbr i usług oraz za pośred-nictwem tej zmiennej na zatrudnienie. W ten sposób tworzy się pętla − jedno z głównych sprzężeń zwrotnych modelu.

Głównymi zmiennymi egzogenicznymi w modelu MDM są zmienne demo-graficzne, polityka rządu oraz poziom światowej aktywności gospodarczej i cen.

Na rysunku nie uwzględniono relacji występujących pomiędzy zmiennymi w modelach regionalnych oraz kształtowania się płac i cen, które odgrywają istotną rolę w modelu.

Model MDM jest jednym z elementów szerszego podejścia modułowego pro-gnozowania popytu na pracę w Wielkiej Brytanii. Pozostałe elementy przekładają wyniki uzyskane na podstawie modelu makroekonomicznego na popyt na umie-jętności poprzez zastosowanie w odpowiedniej kolejności modeli: zawodowego, kwalifikacji, popytu odtworzeniowego na pracę, podaży kwalifikacji oraz szere-gowania kwalifikacji.

Model MDM spełnia ważną funkcję w systemie prognozowania popytu na pracę w Wielkiej Brytanii. Wykorzystywany jest w celu126F

127: − formułowania prognoz zatrudnienia według sektorów i podaży pracy we-

dług wieku i płci; − oceny perspektyw rozwoju branż lub sektorów na wysokim poziomie dez-

agregacji − podejście to odzwierciedla różne czynniki wpływające na perspekty-wy dla każdego sektora, w tym światowe otoczenie, konkurencyjność międzyna-rodową i politykę rządu;

− oceny zmieniającego się zapotrzebowania na umiejętności − pomaga zrozumieć skutki zmian w strukturze sektorowej zatrudnienia dla popytu na umiejętności.

Wielosektorowy model makroekonomiczny IAB/INFORGE W niemieckim systemie prognozowania popytu na pracę podstawą analiz

i prognoz jest opracowany w 1996 r. wielosektorowy model makroekonomiczny IAB/INFORGE (Interindustry Forcasting Germany). Model ten jest bardzo rozbudowany i wysoce zdezagragowany w układzie branżowym oraz kategorii towarów, z dużą dokładnością oddaje złożoność gospodarki niemieckiej. Oprócz zmiennych z kategorii rynku pracy, w modelu szczegółowo opisane są m.in. kon-sumpcja prywatna, wydatki rządowe, inwestycje, eksport, import, wartość dodana brutto, stopy procentowe i inne. Każdy z 59 sektorów jest szczegółowo scharakte-ryzowany, z uwzględnieniem międzysektorowych współzależności. Model wyko-rzystuje ok. 600 zmiennych dla każdego z sektorów. Zmiennych egzogenicznych jest ok. 200. Należą do nich głównie zmienne instrumentalne z zakresu polityki

__________ 127 Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce…, op. cit., s. 20−21.

  97

fiskalnej (np. stawki podatków), kursy walut oraz podaż pracy. Pozostałe zmienne są w modelu endogenizowane127F

128. Na rysunku 2.2.2 przedstawiono schemat budowy modelu IAB/INFORGE.

Na kategorie tworzące rynek pracy oddziałuje grupa zmiennych makroekono-micznych, do których należą m.in. konsumpcja, nakłady brutto na środki trwałe, eksport, import oraz ceny (ważną rolę odgrywa macierz input-output). Na poziom zatrudnienia wpływa liczba przepracowanych godzin uzależniona od poziomu produkcji i płac realnych oraz wynagrodzenia przeciętne, na które oddziałuje płaca nominalna oraz wydajność pracy.

Rysunek 2.2.2. Schemat budowy modelu makroekonomicznego IAB/INFORGE

Źródło: Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce. Raport II, Instytut Pracy i Spraw Socjalnych oraz Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Warszawa, s. 86.

__________ 128 Tamże, s. 85−87.

 98

Specyfikację równań popytu na pracę, płac przeciętnych i liczby zatrudnio-nych można znaleźć w odpowiednich opracowaniach zespołu autorów niemiec-kiego systemu prognozowania zatrudnienia128F

129. Na podstawie modelu IAB/INFORGE sformułowano prognozy zatrudnienia

według 59 niemieckich branż do 2025 r. Podstawowym założeniem jest osiągnięcie takiej prognozy, aby wyniki były interpretowalne jako scenariusze (jeżeli – to). Prognozy te dotyczą skali makro, możliwe jest jednak również opracowanie pro-gnozy na poziomie regionalnym.

Model makroekonomiczny jest jednym z modułów systemu prognozowa-nia zatrudnienia w Niemczech. Dwa kolejne służą do formułowania prognoz zatrudnienia według 54 zawodów i czterech poziomów kwalifikacji. Prognoza zatrudnienia według zawodów jest pośrednia w stosunku do prognozy według kwalifikacji129F

130. Małe modele makroekonomiczne Małe modele makroekonomiczne (Small Macroeconomic Models) służą rów-

nież do opisu prawidłowości zachodzących w gospodarce narodowej. Nie są one jednak tak rozbudowane i skomplikowane, jak makromodele opisywane w po-przedniej części podrozdziału.

Modele te składają się zazwyczaj z kilkunastu równań. Ich autorzy podkreśla-ją, że mimo to są wystarczające, by opisać złożoność gospodarki. W sposób syn-tetyczny i uproszczony przedstawiają zależności pomiędzy kluczowymi zmien-nymi makroekonomicznymi. Są bardziej przejrzyste i zrozumiałe dla odbiorcy. Ich zaletą niewątpliwie jest elastyczność, gdyż dzięki niewielkiej strukturze mo-delu z łatwością można wprowadzić zmiany w układzie równań. Na ich podsta-wie łatwo można również przeprowadzać wszelkiego rodzaju symulacje oraz formułować wnioski (interpretować wyniki). Proste konstrukcje modelowe często umożliwiają uzyskiwanie ciekawszych rezultatów niż modele duże, skompliko-wane i przez to nadmiernie usztywnione130F

131. Małe modele makroekonomiczne wykorzystywane są na ogół do opisu mniej-

szych bądź rozwijających się gospodarek. W tabeli 2.2.1 zaprezentowano synte-tyczny opis wybranych przykładów modeli tej klasy dostępnych w literaturze przedmiotu.

__________ 129 Lutz C., Distelkamp M., Meyer B., Wolter M.I. (2003), Forecasting the interindustry development of the German economy: The model INFORGE, GWS Discussion Paper 2003/2, http://www.gws-os.de/Downloads/gws-paper03-2.pdf (17.12.2012 r.), s. 13−15. 130 Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce…, op. cit., s. 86. 131 Barteczko K., Bocian A. (1996), Modelowanie polityki makroekonomicznej, PWE, Warszawa, s. 91.

 99

Tab

ela

2.2.

1 Pr

zykł

ady

mał

ych

mod

eli m

akro

ekon

omic

znyc

h

Kra

j T

yp m

odel

u L

iczb

a

rów

nań

Zm

ienn

e

endo

geni

czne

D

ane

st

atys

tycz

ne

Aut

orzy

(rok

)

Aus

tralia

W

ielo

rów

na-

niow

y m

odel

pr

osty

z a

utor

e-gr

esją

6 be

haw

iora

l-ny

ch

8 tożs

amoś

ci

– różn

ica

mię

dzy

PKB

real

nym

i po

tenc

jaln

ym

– re

alny

kur

s wym

iany

–

ceny

impo

rtu

– no

min

alne

kos

zty

prac

y –

wsk

aźni

k ce

n (2

rów

nani

a H

CPI

, CPI

)

Ban

k da

nych

ro

czny

ch z

okr

e-su

198

7−20

05

33 z

mie

nne

Ston

e A

., W

heat

ley

T.,

Wilk

inso

n L.

(2

005)

Arg

enty

na

Wie

loró

wna

nio-

wy

mod

el

o ró

wna

niac

h łą

czni

e w

spół

za-

leżn

e

6 be

haw

iora

l-ny

ch

4 tożs

amoś

ci

Głó

wne

zm

ienn

e:

– w

skaź

nik

cen

tow

arów

i usłu

g ko

nsum

pcyj

nych

–

war

tość

dod

ana

brut

to

– ku

rs w

ymia

ny w

alut

–

stop

y pr

ocen

tow

e

Ban

k da

nych

kw

arta

lnyc

h z

lat

1993−2

005

16 z

mie

nnyc

h

Elos

egui

P.,

Escu

de G

., G

areg

nani

L.,

Sote

s Pal

adin

o J.M

. (20

07)

Ban

glad

esz

Mod

el w

ielo

-ró

wna

niow

y,

rów

nani

a ty

pu

ECM

37 b

ehaw

io-

raln

ych

19 tożs

amoś

ci

Głó

wne

zm

ienn

e:

– ko

nsum

pcja

pry

wat

na

– in

wes

tycj

e pr

ywat

ne

– ka

pitał

– ko

nsum

pcja

rząd

owa

– do

chod

y rząd

u z

poda

tków

–

inw

esty

cje

rząd

owe

– w

ydat

ki rząd

owe

– ek

spor

t –

impo

rt –

war

tość

dod

ana

brut

to (w

3 se

ktor

ach)

–

PKB

–

wsk

aźni

k ce

n to

war

ów i

usłu

g ko

nsum

pcyj

nych

–

pien

iądz

w o

bieg

u

Ban

k da

nych

ro

czny

ch z

okr

e-su

198

0−20

06

70 z

mie

nnyc

h

Rah

man

M.M

., K

hato

on R

. (2

011)

cd. t

abel

i na

następ

nej s

troni

e

99

 10

0

100

Kra

j T

yp m

odel

u L

iczb

a

rów

nań

Zm

ienn

e

endo

geni

czne

D

ane

st

atys

tycz

ne

Aut

orzy

(rok

)

Filip

iny

Mod

el w

ielo

-ró

wna

niow

y,

rów

nani

a ty

pu

ECM

48 b

ehaw

io-

raln

ych

i t

echn

iczn

ych

17 tożs

amoś

ci

Głó

wne

zm

ienn

e:

– ko

nsum

pcja

pry

wat

na

– in

wes

tycj

e –

wyd

atki

rząd

owe

– ek

spor

t –

impo

rt –

PKB

–

prod

ukcj

a re

alna

(w 3

sekt

orac

h)

– w

skaź

nik

cen

tow

arów

i usłu

g ko

nsum

pcyj

nych

–

pien

iądz

w o

bieg

u –

podaż

prac

y –

zatru

dnie

nie

(w 3

sekt

orac

h)

Ban

k da

nych

kw

arta

lnyc

h z

lat

1990−2

004

81 z

mie

nnyc

h

Cag

as M

.A.,

Duc

anes

G.,

Mag

tibay

- -R

amos

N.,

Q

in D

.,

Qui

sing

P.

(200

6)

Gre

cja

Mod

el w

ielo

-ró

wna

niow

y,

dyna

mic

zny

9 be

haw

iora

l-ny

ch

3 tożs

amoś

ci

– PK

B

– ko

nsum

pcja

pry

wat

na

– in

wes

tycj

e pr

ywat

ne i

rząd

owe

– ek

spor

t zw

iąza

ny i

niez

wią

zany

z tu

rysty

ką

– im

port

– be

zrob

ocie

–

wsk

aźni

k ce

n to

war

ów i

usłu

g ko

nsum

pcyj

nych

–

stop

y pr

ocen

tow

e

Ban

k da

nych

ro

czny

ch z

okr

e-su

195

8−20

05

Kas

imat

i E.,

Daw

son

P.

(200

9)

Litw

a St

rukt

ural

ny

mod

el w

ielo

rów

-na

niow

y z

wek

-to

rową

kore

ktą

błęd

em

8 be

haw

iora

l-ny

ch

1 tożs

amość

– ko

nsum

pcja

pry

wat

na

– w

ydat

ki rząd

owe

– in

wes

tycj

e –

impo

rt –

prod

ukcj

a całk

owita

–

defla

tor P

KB

–

zatru

dnie

nie

–w

ynag

rodz

enia

prz

ecię

tne

Ban

k da

nych

kw

arta

lnyc

h z

lat

1994−2

002

19 z

mie

nnyc

h

Rud

zkis

R.,

Kve

dara

s V.

(200

5)

cd. t

abel

i na

następ

nej s

troni

e

 10

1

101

Kra

j T

yp m

odel

u L

iczb

a

rów

nań

Zm

ienn

e

endo

geni

czne

D

ane

st

atys

tycz

ne

Aut

orzy

(rok

)

Kan

dyda

ci

do U

E:

Buł

garia

C

zech

y Es

toni

a Węg

ry

Litw

a Ło

twa

Pols

ka

Rum

unia

Sł

owac

ja

Słow

enia

Mod

el S

UR

, ró

wna

nia

typu

EC

M, e

stym

o-w

ane

dla

każd

e-go

kra

ju o

ddzi

el-

nie

10 b

ehaw

io-

raln

ych

10 tożs

amoś

ci

– ko

nsum

pcja

pry

wat

na

– w

artość

dod

ana

brut

to

– in

wes

tycj

e –

eksp

ort

– im

port

– po

ziom

cen

pro

dukc

ji kr

ajow

ej

– w

skaź

nik

cen

tow

arów

i usłu

g ko

nsum

pcyj

nych

–

wyn

agro

dzen

ia n

omin

alne

–

popy

t na

pracę

– ku

rs w

ymia

ny w

alut

–

stop

y pr

ocen

tow

e

Ban

k da

nych

kw

arta

lnyc

h z

lat

1994−2

001

Mer

leve

de B

., Pl

asm

ans J

., V

an A

arle

B.

(200

3)

Wen

ezue

la

Mod

el

wie

loró

wna

nio-

wy,

rów

nani

a ty

pu E

CM

4 be

haw

iora

lne

– w

skaź

nik

cen

tow

arów

i usłu

g ko

nsum

pcyj

nych

–

war

tość

dod

ana

brut

to

– ku

rs w

ymia

ny w

alut

–

stop

y pr

ocen

tow

e

Ban

k da

nych

kw

arta

lnyc

h z

lat

1989−2

001

Arr

eaza

A.,

Bla

nco

E.,

Dor

ta M

. (2

003)

Źródło

: opr

acow

anie

wła

sne.

 102

Jednym z przykładów, na którym wzorowano się podczas opracowywania modelu makroekonomicznego dla Polski, był mały model makroekonomiczny z 2003 r. opisujący gospodarki państw kandydujących wówczas do Unii Europej-skiej, tj. Bułgarii, Czech, Estonii, Węgier Litwy, Łotwy, Polski, Rumunii, Słowa-cji oraz Słowenii, w kontekście integracji z Unią.

Model ten składa się z 20 równań, w tym 10 behawioralnych i 10 tożsamości. Wszystkie zmienne modelu zostały zlogarytmowane. Równania stochastyczne mają następującą postać131F

132: c = α1 yd − α2 (r − Δpc) (2.2.1) i = β1 y − β2 (r − Δp) (2.2.2) x = γ1 s +γ2 yEU +γ3WTR −γ4 (p − pEU) (2.2.3) z = −δ1 s +δ2 y −δ3 (e + pEU) (2.2.4) p = φ1 w +φ2 (e + pEU) +φ3 (y − ) (2.2.5) pc = κ1p + κ2(e + pEU) (2.2.6) w = λ1pc + λ2(y − n) − λ3u − λ4(pc – p) (2.2.7) n = −µ1 (w − p) + µ2y + µ3s (2.2.8) e = ζ1 (r − rEU) +ζ2 (p − ΔpEU) +ζ3 (y − yEU) +ζ4 (m − mEU) −ζ5 (f − fEU) (2.2.9) r = π1 Δp +π2 (y − ) −π3 u +π4 Δm +π5 rEU (2.2.10)

gdzie : c – konsumpcja prywatna, i – inwestycje, x – eksport, z – import, pc – indeks cen konsumpcji, w – płace przeciętne, n – zatrudnienie, e – kurs wymiany euro, r – stopy procentowe,

f – bilans handlu zagranicznego, m – pieniądz w obiegu, ns – podaż pracy, s – kurs wymiany walut, u – bezrobocie, WTR – handel światowy, y – PKB realny, yd – dochód rozporządzalny.

W modelu tym pominięto pewne bardziej skomplikowane relacje między

zmiennymi, które są zazwyczaj uwzględniane w nowoczesnych modelach otwar-tych gospodarek. Dzięki temu jednak jest on relatywnie prosty w strukturze oraz daje możliwość łatwego zastosowania w badaniach empirycznych, na przykład w celu przeprowadzania rozmaitych symulacji.

W modelu zastosowano równania typu ECM, które dały możliwość wyodręb-niania efektów krótko- i długookresowych. Układy równań były estymowane oddzielnie dla każdego kraju, dzięki temu model umożliwił porównanie badanych gospodarek. __________ 132 Merlevede B., Plasmans J., van Aarle B. (2003), A Small Macroeconomic Model of the EU- -Accession Countries, Open economies review 14, s. 228.

  103

Wielosektorowy model europejski energii – środowiska – gospodarki E3ME Wielosektorowy model europejski energii–środowiska–gospodarki E3ME (Ener-

gy–Environment–Economy (E3) Model of Europe) ma posłużyć do przeprowadzenia analizy makroekonomicznej dla wszystkich państw członkowskich Unii Europejskiej łącznie. W licznych publikacjach podkreśla się jednak, że badanie to nie stanowi substytutu działań podejmowanych na poziomie poszczególnych krajów.

W proponowanym podejściu zastosowano równania korekty błędem, które umożliwiają pomiar wpływu czynników krótko- i długookresowych, a w konse-kwencji wyznaczenie krótko- i długookresowych prognoz. Bardzo istotnym ele-mentem modelu są sprzężenia zwrotne pomiędzy gospodarką, popytem i podażą energii, populacją oraz środowiskiem naturalnym. Parametry modelu zostały oszacowane na podstawie danych statystycznych z okresu 1970–2004. Zaletą modelu jest możliwość przeprowadzania alternatywnych analiz scenariuszowych, w zależności od przyjęcia ścieżki rozwoju gospodarki Unii Europejskiej132F

133. Nale-ży podkreślić, że model ten wykorzystywany był nie tylko do analizy wpływu polityki gospodarczej w aspektach związanych ze środowiskiem naturalnym, energią i podatkami, ale również do prognozowania zatrudnienia.

Na rysunku 2.2.3 zaprezentowano uproszczony schemat powiązań pomiędzy zmiennymi w modelu E3ME.

Model E3ME stanowi podstawę analizy głównych determinant rynku pracy Unii Europejskiej. W szczególności analizuje zatrudnienie w przekroju sektoro-wym (41 sektorów), przestrzennym (dla każdego regionu) oraz płci we wszyst-kich grupach wiekowych. Niemniej jednak obok równania zatrudnienia w modelu występują również np. równania płac przeciętnych, czasu pracy oraz współczyn-nika aktywności zawodowej (kobiet i mężczyzn w różnych kategoriach wiekowych).

Na podstawie modelu E3ME wyznaczono prognozy zatrudnienia w państwach członkowskich Unii Europejskiej oraz w Norwegii i Szwajcarii do roku 2025, z dez-agregacją dla wszystkich sektorów gospodarki. Z uwagi na to, że pojawiły się pew-ne wątpliwości związane z zastosowanymi metodami ilościowymi, prognozy były konsultowane i korygowane przez ekspertów krajowych. Jednym z ważniejszych rezultatów uzyskanych na podstawie badania było wykazanie niezwykłej wrażliwo-ści poziomu zatrudnienia na stan gospodarki oraz politykę rządu.

Systemy prognozowania popytu na pracę w Czechach nie mają długiej trady-cji. Badania w tym zakresie rozpoczęto w połowie lat dziewięćdziesiątych, głów-nie z powodu braku wiarygodnych i stosunkowo spójnych w czasie danych staty-stycznych dotyczących rynku pracy we wcześniejszym okresie. Ze względu na to, że w Republice Czeskiej nie opracowano dotychczas oficjalnych prognoz makro-ekonomicznych, obecnie realizowany projekt prognozowania popytu na pracę wykorzystuje prognozy sformułowane na podstawie modelu E3ME.

__________ 133 Future skill needs in Europe: medium-term forecast. Background technical report (2009), Publications Office of the European Union, Luxembourg, s. 59−61.

 104

Rysunek 2.2.3 Schemat budowy modelu E3ME

Koszty działalności

Wielkość produkcji innych regionów

Transport i dystrybucja UEPolityka Komisji Europejskiej

Import Eksport

Całkowity popyt

Inwestycje dobra pośrednie wykorzystane

w produkcji

Wydatki gospodarstw domowych

Wielkość produkcji

ZatrudnienieDochody

Reszta świata

Regiony zewnętrzne UE

UE

Źródło: Future skill needs in Europe: medium-term forecast. Background technical report, 2009, s. 60.

Koncepcja prognozowania poziomu zatrudnienia w Czechach opiera się na po-

dejściu top-down. Model E3ME jest pierwszym modułem prognozowania popytu na pracę w Czechach. Następnie na podstawie zależności pomiędzy zmiennymi makroekonomicznymi i zmiennymi z zakresu rynku pracy wyznaczana jest progno-za liczby zatrudnionych w poszczególnych sektorach czeskiej gospodarki. Ostatnim krokiem jest opracowanie zawodowej i ewentualnie edukacyjnej struktury pracow-ników według wykształcenia i kierunków studiów133F

134. Długookresowy model siły roboczej LTM System prognozowania zatrudnienia w Finlandii jest jednym z najlepiej rozwi-

niętych w Europie, w dużej mierze za sprawą wysokiej jakości danych statystycz-nych, która wynika z wieloletniego doświadczenia fińskiej statystyki publicznej. Statystyki rynku pracy są bardzo dobrze opracowane i silnie dezagregowane na poziomie regionalnym oraz sektorowym. Dane statystyczne opisujące strukturę zawodową są dostępne od 1970 r.134134F

135.

__________ 134 Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce…, op. cit., s. 69. 135 Tamże, s. 52.

  105

W analizach rynku pracy wykorzystywane są dwa powiązane ze sobą modele − długookresowy model siły roboczej według wieku LTM (Long Term Labour For-ce Model) oraz model Mitenna opisujący zatrudnienie według zawodów i wy-kształcenia. Model LTM jest podstawą formułowania prognoz popytu i podaży pracy w powiązaniu z rachunkami narodowymi. Model, dane statystyczne i esty-macje są każdego roku aktualizowane, jednak podstawowa struktura modelu po-została niezmieniona od 1990 r. W najnowszym projekcie prognozy są połączone z wcześniejszymi wynikami dla poszczególnych gałęzi w celu nakreślenia czyn-ników wzrostu gospodarczego w okresie 1960−2030135135F

136. Poszczególne równania modelu w tym przypadku również nie zostały przed-

stawione w żadnym z raportów badań. Na rysunku 2.2.4 zaprezentowano uprosz-czony schemat budowy bloku równań modelu LTM, w którym wyróżnia się stro-nę popytową i podażową rynku pracy. Podaż opisywana jest w modelu poprzez liczbę ludności i aktywność zawodową ludności, w podziale na płeć i grupy wie-kowe oraz czas pracy. Strona popytowa analizowana jest na poziomie sektoro-wym. W modelu wyróżniany jest popyt na pracę wyrażony w roboczogodzinach oraz w osobach. Pierwsza kategoria popytu uzależniona jest od efektywności pracy i poziomu produkcji. Determinuje ona popyt wyrażony w osobach, który jest uzależniony również od czasu pracy. Na poziom bezrobocia bezpośrednio oddziałuje popyt i podaż pracy, gdyż zmienna ta jest wyznaczana jako różnica pomiędzy liczbą ludności aktywnej zawodowo i liczbą zatrudnionych. Na poziom zatrudnienia wpływa poziom PKB oraz wydajność pracy przypadająca na jednego zatrudnionego w ujęciu godzinowym skonfrontowana z rocznym czasem pra-cy136F

137. Wśród zmiennych opisujących makroekonomiczne otoczenie rynku pracy w mo-

delu uwzględniono137F

138: − PKB (produkcję) według gałęzi przemysłu i na poziomie krajowym; − nakłady kapitału na poziomie krajowym; − produktywność i produkcję przypadające na godzinę pracy na poziomie kra-

jowym; − wydajność pracy na osobę według gałęzi przemysłu i na poziomie krajo-

wym; − koszt pracy i udział nakładów pracy w tworzeniu produktu; − jakość pracy według określonych wymiarów i względny poziom płac w tych

wymiarach; − łączną produktywność czynników produkcji (TFP).

__________ 136 Tamże, s. 51. 137 Tamże, s. 55. 138 Forecasting skills and labour market needs (2006), Mutual learning programme, Summary of the Peer Review.

 106

Rysunek 2.2.4 Schemat budowy modelu LTM

Źródło: Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce. Raport II, Instytut Pracy i Spraw Socjalnych oraz Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Warszawa, s. 56.

Poziom obliczeń jest zdezagregowany aż na 56 branż, jednak wyniki są publi-

kowane na poziomie bardziej zagregowanym według takich sektorów, jak rolnic-two, leśnictwo, przemysł (elektroniczny, metalowy, drzewny, inne), budownic-two, transport, handel, finanse, usługi biznesowe, edukacja oraz pomoc społeczna.

Prognozy poziomu PKB, wydajności pracy, zatrudnienia oraz siły roboczej uzyskiwane na podstawie modelu LTM są powszechnie wykorzystywane w Fin-landii jako podstawa dalszych badań i prognoz gospodarczych. Model ten był również modyfikowany na potrzeby analiz regionalnych, struktury zawodowej, zapotrzebowania na edukację, wydatków socjalnych oraz szacowania poziomu marnotrawienia zasobów siły roboczej138F

139. W Polsce dotychczas nie opracowano zintegrowanego systemu prognozowa-

nia zmiennych z zakresu rynku pracy. Główną inicjatywą podjętą w tym kierunku

__________ 139 Tiainen P. (1999), Employment and Welfare in Finland in the Years 1860−2030. With applica-tion to European employment strategy. Appendix 3: Short description of the model used in Finnish medium and long-term projections (1991, 1995, 1999, 2003, 2007), Ministry of Labour, Labour policy study 211, Helsinki, s. 1.

  107

był System Prognozowania Popytu na Pracę (SPPP) rozwijany w latach 2004− 2006. Był to system informatyczny139F

140, który umożliwiał formułowanie prognoz popytu na pracę w skali makroekonomicznej oraz według zawodów, z możliwością dezagregacji do skali regionalnej140F

141. System wykorzystywał różne metody i modele prognozowania:

− wygładzania wykładniczego; − modele trendu (z sezonowością), jednorównaniowe, VAR, autoregresji, SUR; − prognozy makroekonomiczne, ZBSE, eksperckie. Analizy i prognozy rynku pracy z uwzględnieniem makroekonomicznego oto-

czenia wykonywane były na podstawie wielosektorowego modelu gospodarki narodowej Polski W8-P. Niestety, od 2006 r. system SPPP nie był aktualizowany ani dostępny on-line dla użytkowników.

2.3. Dane statystyczne W celu oszacowania parametrów modelu makroekonomicznego zebrano bazę

danych statystycznych dla Polski z lat 1995−2011. Składa się ona z dwóch kategorii zmiennych charakteryzujących rynek pracy i makroekonomię oraz zbioru indeksów jednopodstawowych (deflatorów), które umożliwiły wyznaczenie wartości zmien-nych w cenach stałych z 2000 r. Dane statystyczne zebrano na podstawie informacji zawartych w Banku Danych Lokalnych Głównego Urzędu Statystycznego oraz z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności (BAEL)141F

142, wskaźników makro-ekonomicznych oraz Eurostatu. W tabeli 2.3.1 zaprezentowano wykaz wszystkich zmiennych oraz ich źródła lub metodę obliczania.

Tabela 2.3.1

Spis zmiennych zawartych w bazie danych statystycznych dla Polski Symbol Nazwa zmiennej Jednostka Źródło/sposób obliczenia

Rynek pracy LB liczba bezrobotnych ogółem tys. os. GUS – BAEL LO liczba ofert pracy szt. GUS – BDL LP liczba pracujących tys. os. GUS – BBAEL LS liczba aktywnych zawodowo tys. os. LS=LP+LB

LWP liczba osób w wieku produkcyjnym (15−59/64) tys. os. GUS − BDL

cd. tabeli na następnej stronie

__________ 140 System Prognozowania Popytu na Pracę był ogólnodostępny na stronie internetowej: www.sap.uni.lodz.pl. 141 Suchecki B., red. (2003), System prognozowania popytu na pracę w Polsce. Część I. Podsta-wowa metodologia, RCSS, „Studia i Materiały” t. III, Warszawa, s. 7. 142 W bazie danych uwzględniono korektę informacji statystycznych wprowadzoną w 2011 r.

 108

Symbol Nazwa zmiennej Jednostka Źródło/sposób obliczenia Rynek pracy

LZ liczba osób zatrudnionych tys. os. GUS – BDL SB stopa bezrobocia % GUS −BAEL SO stopa ofert pracy % SO=LO/LS

WAZ współczynnik aktywności zawodowej % WAZ=LS/LWP

WBP przeciętne wynagrodzenie miesięczne brutto w gospodarce narodowej zł GUS − BDL

WBX realne przeciętne wynagrodzenie zł WBX=WBP/PX WMINP przeciętna płaca minimalna brutto w Polsce zł GUS

Makroekonomia A Akumulacja (c.s. z 2000 r.) mln zł A=AP/PA

AP Akumulacja (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

C Spożycie indywidualne (c.s. z 2000 r.) mln zł C=CP/PC CO Spożycie ogółem (c.s. z 2000 r.) mln zł CO=COP/PCO

COP Spożycie ogółem (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

CP Spożycie indywidualne (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

DRSO Przyrost rzeczowych środków obrotowych (c.s. z 2000 r.) mln zł DRSO=DRSOP/PDRSO

DRSOP Przyrost rzeczowych środków obrotowych (c.b.) mln zł Rocznik Statystyczny RP

E Eksport towarów i usług (c.s. z 2000 r.) mln zł E=EP/PE

EP Eksport towarów i usług (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

G Spożycie zbiorowe (c.s. z 2000 r.) mln zł G=GP/PG GP Spożycie zbiorowe (c.b.) mln zł

GWR światowy produkt brutto w przeliczeniu na 1 osobę USD Eurostat

IM Import ogółem (c.s. z 2000 r.) mln zł IM=IMP/PIM

IMP Import ogółem (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

KK Wartość brutto środków trwałych (c.s. z 2000 r.) mln zł KK=KKP/PKK

KKP Wartość brutto środków trwałych (c.b.) mln zł. GUS − Środki trwałe w gospodarce narodowej

NBST Nakłady brutto na środki trwałe (c.s. z 2000 r.) mln zł NBST=NBSTP/PNBST

NBSTP Nakłady brutto na środki trwałe (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

RODP Średnie oprocentowanie depozytów 12-mies. w głównych bankach komercyjnych % NBP

cd. tabeli na następnej stronie

  109

Symbol Nazwa zmiennej Jednostka Źródło/sposób obliczenia Makroekonomia

TPC Roczne tempo zmian inflacji % TPC=(PC-PC(-1))/PC(-1).

TX Roczne tempo wzrostu produktu krajowego brutto (c.s.) % TX=(X-X(-1))/X(-1)

WYD Wydajność pracy zł WYD=XV/LP WZLD Średni kurs wymiany walut USD zł NBP

X PKB (c.s. z 2000 r.) mln zł X=XP/PX

XF Popyt finalny, krajowy (c.s. z 2000 r.) mln zł XF=XFP/PXF

XFP Popyt finalny, krajowy (c.b.) mln zł GUS −Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

XP PKB (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

XV Wartość dodana brutto (c.s. z 2000 r.) mln zł XF=XVP/PXV

XVP Wartość dodana brutto (c.b.) mln zł GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

YD Dochody osobiste ludności ogółem (c.s. z 2000 r.) mln zł YD=YDP/PYD

YDP Dochody osobiste ludności ogółem (c.b.) mln zł GUS – Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

Deflatory

PA Deflator cen akumulacji

2000 r. = 1

GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

PC Wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyj-nych

GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

PE Deflator cen eksportu GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

PG Deflator cen spożycia zbiorowego PHIM Indeks cen importu światowego Eurostat

PIM Deflator cen importu GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

PKK Deflator cen wartości brutto środków trwa-łych

PNBST Deflator cen nakładów brutto na środki trwałe GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

PX Delfator cen PKB GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

PXF Deflator cen popytu finalnego GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

PXV Deflator cen wartości dodanej brutto GUS − Roczne wskaźniki makroekonomiczne cz. III

Źródło: opracowanie własne.

W dalszej części podrozdziału 2.3. zaprezentowano opisy najważniejszych

z punktu widzenia badania zmiennych.

 110

Zmienne charakteryzujące rynek pracy Dane statystyczne dotyczące zmiennych z kategorii rynek pracy zebrano na

podstawie Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności, które udostępnia naj-pełniejsze informacje w tym zakresie.

Na rysunku 2.3.1 zaprezentowano kształtowanie się liczby pracujących w Pol-sce w latach 1995−2012. Na wykresie wyraźnie widać, że zmienna charakteryzo-wała się dość dużym zróżnicowaniem w badanym okresie. W latach 1998−2003 odnotowano wyraźny spadek liczby pracujących, a w okresie 2004−2008 poziom zmiennej konsekwentnie rósł. Najniższą liczbę pracujących zarejestrowano w 2003 r. (13 678 tysięcy osób), zaś najwyższą w 2012 r. – 15 621 tys. osób.

Rysunek 2.3.1

Liczba pracujących w Polsce w latach 1995−2012 (w tys.)

Źródło: opracowanie własne.

Na rysunku 2.3.2 zaprezentowano kształtowanie się pozostałych zmiennych

z kategorii rynek pracy. Spadki stopy bezrobocia odnotowano w latach 1995−1997 oraz 2003−2008.

W okresie 1998−2002 poziom zmiennej konsekwentnie rósł, aż do 19,7%. Naj-niższą wartość stopa bezrobocia osiągnęła w 2008 r. – 6,7%. W latach 2009− 2012 zauważono ponowną tendencję rosnącą zmiennej. W ostatnim roku analizy liczba bezrobotnych wynosiła 1757 tys. osób, a stopa bezrobocia 10,2%. Tempo wzrostu liczby bezrobotnych było najwyższe w latach 1999 i 2009, zaś najniższe w latach 2006 i 2007.

Liczba osób w wieku produkcyjnym (15−59/64) konsekwentnie rosła do roku 2007, w którym osiągnęła wartość 26 132 tys. osób. W latach 2008−2010 nastąpił spadek poziomu zmiennej o 135 tys. W roku 2011 liczba osób w wieku produk-cyjnym wzrosła, natomiast w 2012 ponownie odnotowano niewielki spadek.

Liczba aktywnych zawodowo (suma osób bezrobotnych i pracujących) cha-rakteryzowała się dość dużym zróżnicowaniem w badanym okresie. Spadek po-

  111

ziomu zmiennej zarejestrowano w latach 2001−2003 oraz 2006−2007. Najniższy poziom zmiennej wystąpił w 2002 r. – 16 647 tys. osób. W latach 2008−2012 liczba aktywnych zawodowo konsekwentnie rosła, aż do 17 393 tys. osób.

Rysunek 2.3.2 Pozostałe zmienne rynku pracy w latach 1995−2012

Liczba osób w wieku produkcyjnym

Liczba bezrobotnych Stopa bezrobocia

Liczba aktywnych zawodowo Współczynnik aktywności zawodowej

 112

Liczba ofert pracy Liczba zatrudnionych

Płaca minimalna Wynagrodzenia przeciętne

Źródło: opracowanie własne.

Najwyższą wartość współczynnika aktywności zawodowej (ilorazu liczby ak-

tywnych zawodowo i liczby osób w wieku produkcyjnym) odnotowano w 1995 r. W latach 1996−1998 oraz 2000−2007 zmienna charakteryzowała się tendencją malejącą. Najniższą wartość osiągnęła w 2007 r. – 63,7%. W okresie 2008−2012 utrzymywała się tendencja rosnąca, zaobserwowano wzrost współczynnika ak-tywności zawodowej o ok. 3,16 pkt. proc.

Najniższą liczbę ofert pracy zarejestrowano w 2001 r. – 5,3 tys., a najwyższą w 2007 r. – 44,45 tys. Największe tempo wzrostu zmiennej odnotowano w latach 2002 i 2006, odpowiednio 1,56 i 1,75. W ostatnim okresie analizy (2010−2012) liczba ofert pracy charakteryzowała się tendencją spadkową.

Liczba osób zatrudnionych cechowało dość duże zróżnicowanie w badanym okresie. Najwyższe wartości odnotowano w latach 1999 i 2008, odpowiednio 9837 i 9850 tys. osób, a najniższą w 2004 r. – 8640 tys. osób.

Wynagrodzenia przeciętne (realne − w cenach stałych z 2000 r.) rosły liniowo w całym badanym okresie. Średni wzrost wynosił ok. 162,06 zł z roku na rok. Największy wzrost płac odnotowano w 1999 r., dynamika zmiennej wynosiła wtedy 1,38. Płace minimalne również konsekwentnie rosły, średnio o ok. 63,39 zł z roku na rok. Największy wzrost poziomu zmiennej odnotowano w latach 1999 i 2008,

  113

kiedy dynamika wzrostu wynosiła odpowiednio 1,34 i 1,20. W ostatnim okresie analizy wynagrodzenia przeciętne wynosiły 3522 zł, natomiast płaca minimalna 1500 zł.

Zmienne makroekonomiczne Dane statystyczne zmiennych tworzących makroekonomiczne otoczenie ryn-

ku pracy zebrano na podstawie informacji zawartych w Banku Danych Lokalnych oraz we wskaźnikach makroekonomicznych publikowanych na stronie interneto-wej Głównego Urzędu Statystycznego. Wykorzystano również informacje za-mieszczone na portalu internetowym Narodowego Banku Polskiego oraz w Eu-rostacie.

Na wykresach rysunku 2.3.3 zaprezentowano wybrane zmienne makroekono-miczne w cenach stałych z 2000 r., wchodzące w skład bilansu PKB w latach 1995−2012.

Wyznaczenie zmiennych w cenach stałych umożliwiły indeksy jednopodsta-wowe o podstawie z 2000 r. (tzw. deflatory). Dane statystyczne dotyczące defla-torów zaczerpnięto z opublikowanych przez Główny Urząd Statystyczny − wskaźników makroekonomicznych.

Rysunek 2.3.3

Wartości i tempa wzrostu zmiennych bilansu PKB w latach 1995−2012 PKB Tempo wzrostu PKB

Konsumpcja indywidualna Tempo wzrostu konsumpcji indywidualnej

 114

Konsumpcja ogółem Tempo wzrostu konsumpcji ogółem

Akumulacja Tempo wzrostu akumulacji

Eksport ogółem Tempo wzrostu eksportu ogółem

Import ogółem Tempo wzrostu importu ogółem

Źródło: opracowanie własne.

  115

Produkt krajowy brutto wykazywał tendencję rosnącą w całym badanym okresie. Największe wzrosty wartości zmiennej odnotowano w latach 1997 i 2007, natomiast najmniejsze w latach 2001, 2002 i 2009.

Wartość konsumpcji indywidualnej rosła w całym badanym okresie. Najwyż-sze tempo wzrostu zmiennej zauważono w latach 1996, 1997 i 2008, najniższe zaś w 2012 r. Konsumpcja ogółem również rosła w całym okresie analizy. Naj-większy wzrost odnotowano w początkowym okresie badania, w latach 1996− 1998, zaś najmniejszy w 2003 r.

Poziom akumulacji rósł w latach 1995−2000, 2003−2008 oraz 2010−2012. Największy wzrost odnotowano w latach 1996−2000, 2003−2008 i 2010−2011, a najwyższe tempo wzrostu zmiennej odnotowano w 2007 r. – 1,24. Największy spadek akumulacji zauważono w roku 2001 (0,866) oraz 2009 (0,885).

W przypadku eksportu ogółem spadek widoczny jest w latach 1999 i 2009, a największy wzrost odnotowano w roku 2000. Tempo wzrostu zmiennej wynosi-ło wtedy 1,232.

Na wykresie prezentującym import ogółem, wyraźnie widać lata spadku po-ziomu zmiennej – 2001, 2009 i 2012. W pozostałych okresach odnotowano wzrost importu, najwyższy w początkowych okresach analizy (1996−1998).

2.4. Konstrukcja i estymacja makromodelu rynku pracy dla Polski

2.4.1. Koncepcja modelu

Jak już wcześniej argumentowano, próba odseparowania rynku pracy od jego makroekonomicznego otoczenia prowadzi do zbyt dalekiego uproszczenia rze-czywistości. W konsekwencji badanie takie może mieć charakter niepełny i pro-wadzić do błędnych wniosków.

Z tego względu w celu objaśnienia makroekonomicznych mechanizmów de-terminujących poziom zatrudnienia konieczna jest budowa modelu rozszerzonego.

Punktem wyjścia mogą być prezentowane we wcześniejszych opracowaniach równania i schematy podstawowych zmiennych makroekonomicznych tworzą-cych rynek pracy, które mogą przykładowo przyjąć następującą postać:

Równania stochastyczne LP = f(LP-1, [WBP/PX], PKB, [WMINP/WBP], INV, ζ1) (2.4.1.1) WBPt = f(WBP-1, [PKBX/LP], PC, SB, WMINPt, ζ2) (2.4.1.2) SBt = f(SB-1, PC, WBP, SO, [PKBX/LP], ζ3) (2.4.1.3) SOt = f(SO-1, INV, ζ4) (2.4.1.4) Tożsamości WAZ = 100*LP/ LWP (2.4.1.5) LS = LP+LB (2.4.1.6)

 116

LB = SB*LS/100 (2.4.1.7) LO = SO*LWP/100 (2.4.1.8)

gdzie: WAZ – współczynnik aktywności zawodowej (w %), INW – nakłady inwestycyjne, LP – liczba pracujących, LS – liczba aktywnych zawodowo, LWP – liczba ludności w wieku produkcyjnym, PKB – produkt krajowy brutto, PKB/LP – wydajność pracy, PC − wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych, PX – indeks cen produkcji, LB – liczba bezrobotnych, SB – stopa bezrobocia (w %), LO – liczba ofert pracy, SO – stopa ofert pracy (w %), WBP – nominalne przeciętne wynagrodzenie miesięczne brutto, WMINP – płaca minimalna brutto.

Dalsza endogenizacja zmiennych objaśniających modelu (2.4.1.1−2.4.1.8),

w szczególności inwestycji i PKB, prowadzi do rozbudowania systemu wielo-równaniowego i w konsekwencji otrzymania pewnej, szczególnej postaci modelu gospodarki narodowej. Taki system powinien stwarzać możliwości przeprowa-dzania analiz scenariuszowych, w ramach których zostają uruchomione odpo-wiednie mechanizmy ekonomiczne (sprzężenia zwrotne) występujące w gospo-darce narodowej142F

143. Przyjmując więc, iż wymienione zmienne i relacje będą tworzyć podstawowe

ogniwa wąsko rozumianego modelu makroekonomicznego (jednosektorowego) powiązanego z prezentowanym blokiem równań rynku pracy, zakładamy, iż układ taki w postaci pełnej (symulacyjnej) powinien w sferze realnej generować produkt krajowy brutto zarówno potencjalny, jak i wytworzony oraz podaż i wykorzystanie czynników produkcji (w tym stopień wykorzystania środków trwałych i stopę bezrobocia) ich produktywności. Równocześnie powinien także generować ele-menty krajowego popytu finalnego (spożycie gospodarstw domowych, zbiorowe, inwestycje) oraz handlu zagranicznego. Równania poszczególnych bloków mode-lu mają więc służyć analizie zarówno dynamiki, jak i napięć (nierównowagi) na rynkach dóbr (w tym w handlu zagranicznym) i rynku pracy. Zbliżony zakres powinny mieć równania cen i płac służące analizie procesów inflacji.

__________ 143 Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy…, op. cit., s. 110−112.

  117

Biorąc pod uwagę możliwości rozbudowy poszczególnych części modelu, proponujemy w konstrukcji pierwszej wersji makroekonomicznego modelu rynku pracy dla Polski uwzględnienie tych zmiennych i sprzężeń zwrotnych, które są niezbędne nawet w przypadku najmniejszych modeli, tzn. składających się tylko z kilku lub kilkunastu równań.

Podstawowe mechanizmy, które powinny być odwzorowane w konstruowa-nym układzie równań stochastycznych i tożsamości, zaprezentowano w pierwszej części rozdziału w postaci sprzężeń zwrotnych (mnożników i pętli). Można je również streścić opisowo143F

144. W procesie działalności gospodarczej powstają dochody podmiotów ekono-

micznych (poprzez procesy redystrybucji – dochody sektorów instytucjonalnych). W wyrażeniu realnym stanowi to podstawę istnienia (zmiany: wzrostu lub spad-

ku) popytu finalnego gospodarstw domowych, instytucji publicznych i inwestorów. Uwzględniając popyt zagranicy oraz wielkość popytu krajowego na dobra

importowane, otrzymujemy produkt krajowy brutto. Wytworzona wartość dodana stanowi podstawę powstawania dochodów

podmiotów ekonomicznych. Dodatkowo inwestycje w środki trwałe (oraz w człowieka) z pewnym opóź-

nieniem powodują wzrost potencjału produkcyjnego. Z relacji potencjału produk-cyjnego do popytu na produkcję krajową obliczyć można stopień jego wykorzy-stania jako efekt stopnia niezrównoważenia rynków towarowych.

Z punktu widzenia analizy rynku pracy należy zwrócić uwagę na założenie, iż wzrosty PKB powodują z pewnym opóźnieniem przyrosty liczby pracujących, a na-stępnie wzrost sumy dochodów z pracy.

Popyt na siłę roboczą determinuje poziom stopy bezrobocia (liczbę bezrobot-nych). Wzrosty stopy bezrobocia mogą powodować następnie spadki płac prze-ciętnych i ograniczenia popytu na pracę (spadek liczby ofert pracy)144144F

145. W publikacjach przeglądowych z zakresu modelowania makroekonometrycz-

nego (np. Artus, Deleau, Malgrange 1994) znaleźć można przykłady małych jedno-sektorowych modeli makroekonometrycznych. Przykładem prezentowanym po-wszechnie w dydaktyce są model gospodarki USA Klein I (Klein 1947; 1950) oraz model Kleina-Goldbergera (Klein, Goldberger 1955). Interesujący mały ma-kromodel skonstruowany został również dla gospodarki Francji (Brillet 1994).

W naszych badaniach proponowane będzie modelowanie i prognozowanie krajowego rynku pracy z uwzględnieniem podstawowych współzależności ma-kroekonomicznych wzorowanych na tego typu małych modelach.

Punktem wyjścia połączenia rynku pracy z mechanizmami makroekonomicz-nymi może być zależność kształtowania się dochodów osobistych ludności od

__________ 144 Welfe W., red. (2001), Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, WUŁ, Łódź, s. 204. 145 Zależności te są opisywane przez krzywą Phillipsa oraz krzywą Beveridge’a.

 118

płac przeciętnych i innych świadczeń pieniężnych. Można tutaj opierać się na odpowiednich zależnościach bilansu dochodów i spożycia prezentowanych na rysunku 2.4.1.1.

Rysunek 2.4.1.1

Podstawowe kategorie ekonomiczne dochodów i spożycia gospodarstw domowych

Doc

hody

Spo

życi

e

Ogólne dochody gospodarstw domowych

Dochody z pracyFundusz świadczeń

społecznych

Świadczenia społeczne pieniężne

Dochody osobiste

Świadczenie społeczne w naturze

Spożycie z funduszów społecznych (konsumpcja społeczna)

Spożycie usług niematerialnych z

funduszów społecznych

Spożycie dóbr materialnych z

funduszów społecznych

Spożycie przez ludność produktu

narodowego (PKB)wg.MPS (prostokąt)

oraz NSA (owal)

Spożycie us ług niematerialnych z

dochodów osobistych

Spożycie dóbr materialnych z

dochodów osobistych

Spożycie z dochodów

osobistych - konsumpcja

indywidualna

Przyrost oszczędności

Wydatki na budownictwo

mieszkaniowe (akumulacja)

Ogólne spożycie przez ludność

Dochodyz tytułu własności

Dochody do dyspozycji

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Michnowska K. (1974), Makroekonomiczny rachunek konsumpcji. Studium metodyki, Statystyka Polski nr 64, GUS, Warszawa, s. 101.

Na podstawie wcześniejszych badań145145F

146, w których analizowano rolę płacy minimalnej jako instrumentu w kształtowaniu się sytuacji na rynku pracy, można zaproponować następującą specyfikację równania dochodów osobistych:

YD = f (WB, WMINP, WMINP/WBP, …) + ε1

Kolejne równania modelu powinny opisywać kształtowanie się krajowego

popytu finalnego, który składa się z: − popytu konsumpcyjnego gospodarstw domowych, − popytu instytucji publicznych (spożycie zbiorowe), − popytu inwestycyjnego oraz − zapotrzebowania na przyrost zapasów.

__________ 146 Suchecki B. (1999), Modelowanie płac, zatrudnienia i dochodów z uwzględnieniem zmian płacy minimalnej, w: S. Borkowska, red., Wynagrodzenia godziwe, IPiSS, Warszawa, s. 175.

(2.4.1.9)

  119

Podobnie jak w przypadku specyfikacji równania dochodów osobistych, rów-nież wybór postaci funkcji konsumpcji możemy opierać się na dotychczasowych doświadczeniach. Z wcześniejszych badań146F146F146F

147 wynika, iż można tutaj zapropo-nować zależność konsumpcji od realnych dochodów osobistych oraz od indeksu inflacji:

C = (YD, PC, …) + ε2

lub alternatywnie analizę równań typu Eulera dla zależności pomiędzy kon-

sumpcją a zasobami finansowymi aproksymowanymi przez stopę oprocentowania depozytów (RODP) z uwzględnieniem tempa zmian inflacji (TPC) i dochodów z poprzednich okresów:

C = (RODP, TPC, YD-1 , …) + ε2)

W przypadku spożycia zbiorowego proponowane jest równanie z uwzględ-

nieniem inercji oraz wpływu realnych wydatków budżetu na cele bieżące (BCC):

G = f (G-1, BCC, …) + ε3 W konstrukcji równania nakładów inwestycyjnych (NBST – nakłady brutto na

środki trwałe) należy uwzględnić mechanizm działania akceleratora, czyli uzależ-nić rozmiary inwestycji od spodziewanych przyrostów mocy produkcyjnych. Zgodnie z koncepcją zastosowaną we wcześniejszych badaniach147F

148 prowadzi to do uwzględnienia w zbiorze zmiennych objaśniających PKB (X) oraz opóźnio-nych inwestycji. Dodatkowo należy weryfikować wpływ stopnia wykorzystania istniejących mocy produkcyjnych:

NBST = f (NBST-1, X, WKZ, …) + ε3

Obecnie w rachunkach narodowych, aby wyznaczyć krajowy popyt finalny, na-

leży dodać spożycie ogółem i akumulację. Akumulacja składa się z nakładów brut-to na środki trwałe (NBST) oraz z przyrostu rzeczowych środków obrotowych (DRSO). Jeśli więc przyjmie się uogólnioną funkcję „inwestycji” zakładającą propor-cjonalność nakładów inwestycyjnych do akumulacji, to możliwe będzie zastoso-wanie przytoczonego równania jako równania opisującego kształtowanie się całej akumulacji:

__________ 147 Suchecki B. (2006), Kompletne modele popytu, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, War-szawa, s. 226−235. 148 Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy…, op. cit., s. 154.

(2.4.1.12)

(2.4.1.11)

(2.4.1.10a)

(2.4.1.10)

 120

A = f (A-1, X, WKZ, …) + ε3

Wartości teoretyczne (na podstawie oszacowań równań stochastycznych) kra-

jowego popytu finalnego zostaną wtedy otrzymane poprzez dodanie do siebie wyznaczonych wartości C, G i A:

XF = C + G + A

W celu wyznaczenia produktu krajowego brutto należy jeszcze dokonać spe-

cyfikacji równań eksportu i importu. Eksport, czyli popyt zagraniczny na wyroby krajowe zależy od globalnego

popytu zagranicy (H − wolumen eksportu światowego) oraz od relacji cen ekspor-tu krajowego do cen światowych PE/PH:

E = f (H, PE/PH, …) +ε4

Globalny popyt na dobra importowane zależy od poziomu aktywności eko-

nomicznej w kraju, czyli od PKB (X) oraz od relacji wskaźnika cen transakcyj-nych importu do deflatora PKB (PX):

IM = f (X, PIM/PX, …) + ε5

Przedstawione równania stochastyczne umożliwiają wyznaczanie produktu

krajowego brutto z tożsamości:

X = C + G + A + E – IM

Dalsze równania modelu makroekonometrycznego będą powiązane z mode-

lowaniem i prognozowaniem procesu produkcji, co w ujęciu makroekonomicz-nym oznacza kształtowanie się wartości dodanej brutto (funkcja produkcji). Spe-cyfikując odpowiednią funkcję produkcji, należy uwzględnić wpływ dwóch podstawowych czynników: kapitału i pracy. W modelu W-8, oprócz tych podsta-wowych zmiennych, rozważa się efekty postępu technicznego i kapitału ludzkie-go (ZA) oraz stopień wykorzystania środków trwałych (WKZ):

XV = f (K, LP, ZA, WKZ, …) +ε6

(2.4.1.12a)

(2.4.1.13)

(2.4.1.14)

(2.4.1.15)

(2.4.1.16)

(2.4.1.17)

  121

Zasoby kapitałowe można wyznaczać z równania definicyjnego:

K = K-1 + NBST gdzie: INW – inwestycje oddane do użytku lub z równania przyczynowo-

-skutkowego. W kolejnej wersji modelu makroekonometrycznego proponowana będzie dal-

sza rozbudowa o odpowiednie równania dotyczące kształtowania się zmiennych cenowych.

2.4.2. Specyfikacja równań i budowa modelu

Zakładamy, iż model wielorównaniowy konstruowany dla opisu zależności i prognozowania zarówno w zakresie ogólnej sytuacji makroekonomicznej, jak i na krajowym rynku pracy będzie składał się z kilkunastu równań. W wersji wstępnej będą to dwa połączone podmodele.

W specyfikacji równań podmodelu pierwszego punktem wyjścia jest równa-nie bilansowe (tożsamość definicyjna) produktu krajowego brutto X, który ex post powstaje jako suma konsumpcji indywidualnej C, spożycia zbiorowego G, aku-mulacji A oraz salda krajowego eksportu E i importu IM:

X = C + G + A + E – IM

Alternatywnie w drugiej wersji modelu przy założeniu, iż tempo wzrostu PKB

może być zmienną egzogeniczną, z równania bilansowego wyznaczana jest wiel-kość przyrostu środków obrotowych i rezerw DRSO:

DRSO = X–C–G–NBST–E+IM

Na podstawie publikowanych przez GUS bardziej szczegółowych danych z za-

kresu bilansu produktu krajowego brutto można wyznaczyć także wartość popytu krajowego (XF) jako sumę całkowitej konsumpcji (CO=C+G), nakładów inwe-stycyjnych brutto na środki trwałe (NBST) oraz przyrostów rzeczowych środków obrotowych (DRSO):

XF = X – (E − IM) = CO + A = C + G + NBST + DRSO

Podstawowym miernikiem produkcji krajowej jest wartość dodana brutto

(XV), która w ujęciu rzeczowym (tzn. z pominięciem podatków i dotacji: TD) jest wartością wszystkich dóbr i usług wyprodukowanych w ciągu okresu produkcyj-nego, nieużytych w procesie produkcji:

XV = X – TD

(2.4.1.18)

(2.4.2.1)

(2.4.2.1a)

(2.4.2.2)

(2.4.2.3)

 122

Suma wartości dodanej XV i zużycia pośredniego (QM) obejmującego war-tość wyrobów i usług zużytych jako nakłady w procesie produkcji (bez amortyza-cji środków trwałych) stanowi tzw. produkcję globalną (Q)148F

149:

Q = XV + QM Podstawowe zmienne bilansu PKB za lata 1995−2012 prezentowane są w od-

powiednich tabelach poprzedniej części rozdziału (w cenach bieżących, w cenach stałych 2000 r.)149F149F149F

150. Wartości realne zostały wyznaczone na podstawie publiko-wanych przez GUS indeksów dynamiki (rok poprzedni = 100) oraz indeksów jednopodstawowych o podstawie z roku 2000150150F

151. W równaniach modelu mogą występować zmienne wyrażone w cenach sta-

łych oraz ich transformacje w postaci logarytmów, przyrostów logarytmów lub temp wzrostu (przyrostów względnych). Zmiennymi objaśniającymi, oprócz in-nych zmiennych makroekonomicznych dla Polski, UE lub świata, są również odpowiednie zmienne cenowe. Wartości tych zmiennych w postaci indeksów jednopodstawowych wyznaczane są jako deflatory cenowe, tzn. ilorazy wartości odpowiedniej zmiennej w cenach bieżących przez jej wartości w cenach stałych (np. PX=XP/X).

Blok I − podmodel makroekonomiczny I.1. Dochody i spożycie YD = f ( WBP, YS, …, εyd) C = f (R, YD, TPC, εC) G = f ( X, TPC, …, εC) DOZ = YD – C CO = C + G Proponowane jest tutaj 5 równań, w tym 3 stochastyczne i 2 tożsamości: YD − dochodów osobistych do dyspozycji ludności w zależności od wynagro-

dzeń przeciętnych brutto i innych składników przychodów finansowych ludności, C − konsumpcji indywidualnej w sektorze gospodarstw domowych w zależ-

ności od realnych dochodów osobistych, realnej stopy oprocentowania depozytów i przyrostu lub tempa wzrostu ogólnego wskaźnika cen (wskaźnika inflacji), __________ 149 Uważa się jednak, iż wartość dodana brutto jest lepszym miernikiem wytworzonej produkcji niż produkcja globalna, bowiem jej rozmiary nie zależą od organizacji produkcji określonej jednost-ki i stopnia kooperacji między jednostkami. 150 Ze względu na zastosowanie odpowiednich równań tożsamościowych w procesie wykorzysta-nia modelu do analiz symulacyjnych i prognozowania należy zwrócić uwagę na konieczność za-pewnienia dokładnego bilansowania się poszczególnych wartości zmiennych w całym okresie empi-rycznej weryfikacji modelu. 151 Roczne wskaźniki makroekonomiczne (2013), cz. III, GUS; http://www.stat.gov.pl/gus/wskazniki _makroekon_PLK_HTML.htm (15.05.2013 r.).

(2.4.2.4)

  123

G – spożycia zbiorowego opisanego przez PKB (X) oraz zmiany ogólnego in-deksu cen, np.: TPC=(PC-PC(-1))/PC(-1),

DOZ = YD − C tożsamości kontrolnej dla wyznaczenia oszczędności − przy-rostu zasobów pieniężnych w posiadaniu ludności,

CO = C + G − tożsamości kontrolnej dla wyznaczenia spożycia ogółem. Należy zauważyć, iż przy budowie i weryfikacji modeli popytu zagregowanego

(ogólnych funkcji konsumpcji) możliwe są trzy podejścia obejmujące: (1) kon-strukcję i weryfikację funkcji konsumpcji typu DHSY z uwzględnieniem mecha-nizmu korekty błędem, (2) analizę równań konsumpcji Eulera, czyli wyprowadzenie aproksymacyjnych zależności pomiędzy konsumpcją i zasobami finansowymi (stopą oprocentowania depozytów) z maksymalizacji międzyokresowych funkcji uży-teczności, tj. w praktyce z warunków koniecznych (FOC) istnienia minimum tych funkcji, (3) budowę równań konsumpcji typu solved out z uwzględnieniem zaso-bów finansowych.

I.2. Akumulacja, inwestycje i majątek trwały A = f (A-1, KK, KK-1, …, εA) NBST = f (NBST-1, X, [WBP/PX],…, εNBST) KK = f (KK-1, NBST, NBST-1, …, εKK) DRSO = A – NBST Proponowane są tutaj 4 równania: 3 stochastyczne i 1 tożsamość: A – akumulacji brutto w zależności od kształtowania się majątku trwałego KK

w poprzednich okresach (typu ADL: Autoregressive Distributed Lags), NBST – nakładów inwestycyjnych na środki trwałe w zależności od kształto-

wania się PKB oraz zmian stawki płac realnych w gospodarce, KK – wielkości majątku trwałego zależnie od kształtowania się tej zmiennej

w poprzednich okresach oraz od bieżących nakładów na środki trwałe; DRSO = A – NBST tożsamości dla wyznaczenia przyrostów rzeczowych

środków obrotowych. I.3. Eksport i import E = f (XV, GWX, WTR, WZLD, …, εE) IM = f (XV, PHIM, …, εIM) Proponowane są 2 równania stochastyczne. E – w pierwszym wariancie, oprócz wpływu zmian produkcji krajowej (XV),

testowana jest specyfikacja uwzględniająca wpływ zmian poziomu światowego produktu brutto (GWX), handlu światowego (WTR) oraz stopy wymiany złotego na dolary (WZLD). W kolejnych wariantach mogą być uwzględniane zmienne dotyczące Unii Europejskiej: stopa inflacji, produkcja, poziom produkcji (GDP).

IM – import ogółem w zależności od kształtowania się wartości dodanej (cał-kowitej produkcji krajowej) oraz od światowych cen dóbr importowanych.

 124

I.4. Wartość dodana i tożsamości definicyjne Do opisu wartości dodanej proponowane jest zastosowanie specyfikacji kla-

sycznej, makroekonomicznej funkcji produkcji, tj. uwzględnienie zmian majątku trwałego, liczby pracujących oraz postępu technologicznego i organizacyjnego reprezentowanego przez zmienną czasową T:

XV= f (KK, LP, T, …, εXV) Blok makroekonomiczny zamykają dwa równania tożsamościowe pozwalają-

ce na wyznaczanie PKB oraz finalnego popytu krajowego. X = C + G + A + E – IM XF = X – (E − IM)

Blok II – podmodel rynku pracy LZ = f(LZ-1, [WBP/PX], LB, …, ζLZ) LP = f(LP-1, [WBP/PX], PKB, [WMINP/WBP], NBST, LWP, ζLP) WBP = f(WBP-1, [X/LP], PC, SB, WMINP, ζWBP) LB = f(SB-1, PC, WBP, SO, X, ζLB) LOF = f(SO-1, NBST, [X/LZ], PC, …, ζLOF) LS = LP + LB SB = 100*LB/LS WAZ = 100*LS/LWP SOF = 100*LOF/LS Podmodel rynku pracy składa się z 9 równań: 5 stochastycznych i 4 tożsamości. LZ – liczba zatrudnionych (pracowników najemnych) jest funkcją płac real-

nych w cenach produkcji (relacji płac nominalnych do zmian cen produkcji (WBP/PX), liczby bezrobotnych i innych zmiennych określających sytuację na krajowym rynku pracy;

LP – liczba pracujących ogółem, oprócz autoregresji i płac realnych w cenach produkcji wyjaśniana jest przez relację płacy minimalnej do płacy przeciętnej, na-kładów inwestycyjnych na środki trwałe w gospodarce, poziom PKB, stopę ofert pracy oraz aktualną podaż pracy tzn. przez liczbę ludności w wieku produkcyjnym;

WBP – przeciętna miesięczna płaca brutto, oprócz autoregresji, powinna zale-żeć od kształtowania się wydajności pracy (X/LP), poziomu płacy minimalnej, inflacji oraz od zmian sytuacji na rynku pracy mierzonych stopą bezrobocia;

LB – liczba bezrobotnych, oprócz autoregresji, powinna zależeć od kształto-wania się PKB, płacy przeciętnej oraz stopy ofert pracy;

LOF – liczba ofert pracy charakteryzuje się autoregresją, a ponadto powinna zależeć od stopy wydajności pracy [X/LZ], produkcji całkowitej mierzonej po-ziomem wartości dodanej (XV), przyrostu liczby bezrobotnych oraz od wielkości produkcji całkowitej w gospodarce.

Schematy powiązań pomiędzy zmiennymi w dwóch blokach wielorównanio-wego modelu ogólnego prezentowane są na rysunku 2.4.2.1.

  125

Rysunek 2.4.2.1 Schematy powiązań pomiędzy zmiennymi w dwóch podmodelach

makroekonomicznego modelu rynku pracy w Polsce

Płaca przeciętna

WBP

Dochody osobiste

YD

Spożycie zbiorowe

G

KonsumpcjaC

Oproc. depozyt.ROD

InflacjaPC, TPC

Innedochody

YS

AkumulacjaA

Nakłady inwestyc.NBST

Majątek trwałyKK

Przyrost zapasówDRSO=A‐NBST

Przyrost oszczędności DOZ=YD‐C

PKBX

Spożycie ogółemCO=C+G

EksportE

Handel światowyWTR

Kurs wymiany zl/USDWZLD

ImportIM

Ceny importu  świat.PHIM

Wartość dodanaXV

Trend: T

Liczba prac.LP

LP   Liczba pracujących

WMINPPłaca minimalna

WBPPłaca przeciętna

LBLiczba bezrobotnych

LL15+ ludność w wieku prod. 

SBStopa 

bezrobocia

LSPodaż pracy

WAZWspółczynnik aktywności zawodowej

PX , TPXIndeks cen produkcji

LOLiczba ofert pracy

PC, TPCIndeks inflacji

PKBX, TX

Nakłady inwestyc.NBST

Spożycie ogółemCO=C+G

AkumulacjaA

EksportE

SOFStopa ofert 

pracy

ImportIM

Wartość dodanaXV

Źródło: opracowanie własne.

Zmienne endogeniczne występujące w obu podmodelach zaznaczono linią

przerywaną; zmienne egzogeniczne prezentowane są w elipsach; zmienne endo-geniczne wyznaczane na podstawie równań tożsamościowych zaznaczono jako trapezy.

Łącznie konstruowany i zastosowany do formułowania prognoz makroeko-nomiczny model rynku pracy w Polsce można symbolicznie przedstawić w posta-ci uproszczonego schematu 2.4.2.2.

 126

Rysunek 2.4.2.2 Makroekonomiczny model rynku pracy w Polsce (POLMOD-2013)

Trend: 

T

Kurs wymiany zl/USD

WZLD

Inflacja

TPC, PCIndeks cen produkcji (d. PKB)

PX

Płaca minimalna

WMINPLudność w wieku prod.

LWP

Oproc. depozyt.

RODP

PKB

TX, X

Dochody osobiste

YD

Konsumpcja indywidualna

C

Spożycie zbiorowe

G

Nakłady inwestycyjne

NBST

Eksport

E

Import

IM

Wartość dodana

XV

Majątek trwały

KK

Przyrost oszczędności 

DOZ=YD‐C

Przyrost zapasów

DRSO=X‐C‐G‐NBST‐E+IM

Akumulacja

A=NBST+DRSO

Krajowy popyt finalny

XF=C+G+A

Liczba zatrudnionych

LZ

Liczba pracujących

LP

Liczba bezrobotnych

LB

Liczba ofert pracy

LO

Płaca przeciętna

WBP

Podaż pracy 

LS=LP+LB

Stopa bezrobocia 

SB=100*LB/LS

Stopa ofert pracy 

S0=100*LO/LS

Wsp. aktywnościzawodowej

WAZ=100*LS/LWPCeny 

importu  świat.PHIM

Światowy produkt brutto

GWX

Podmodelmakroekonomiczny

Podmodelrynku pracy

Zmienne egzogeniczne

Źródło: opracowanie własne.

2.4.3. Weryfikacja empiryczna równań stochastycznych modelu

W procesie estymacji i weryfikacji równań makromodelu POLMOD zastoso-wano procedurę wieloetapową, która w przypadku równań stochastycznych obejmowała: (1) wybór postaci funkcyjnej oraz (2) typu zależności, (3) estymację niezależną pojedynczych równań wraz z weryfikacją statystyczną i merytoryczną. Następnie z uwzględnieniem również równań tożsamościowych przeprowadzano: (4) kompilację w jeden uporządkowany układ równań, (5) estymację modelu 2MNK lub 3MNK. Ostatni etap polegał na próbach zastosowań zweryfikowanego i uporządkowanego układu równań (w tzw. wersji symulacyjnej) do formułowa-nia wielowariantowych prognoz, czyli przeprowadzania analiz scenariuszowo- -symulacyjnych dla alternatywnych trajektorii zmiennych egzogenicznych (in-strumentów).

Wybór postaci funkcyjnej: − liniowa, podwójnie logarytmiczna? Wybór typu zależności: − statyczna, dynamiczna, ECM ? Estymacja pojedynczych równań (MNK): − testowanie istotności zmiennych objaśniających, − testowanie autokorelacji składnika losowego, − zmienne sztuczne dla obserwacji nietypowych.

  127

Kompilacja całego modelu. Reestymacja modelu podwójną MNK (lub 3MNK). Konstrukcja i zastosowanie wersji symulacyjnej: − kompilacja, wybór trajektorii zmiennych egzogenicznych, − formułowanie prognoz wielowariantowych. Równania stochastyczne modelu estymowano w trzech podstawowych posta-

ciach: liniowej, potęgowej (podwójnie logarytmicznej) oraz jako równania korek-ty błędem (ECM – Error Correction Model) dla zmiennych w postaci zlogaryt-mowanej. W każdej postaci testowano istotność zastosowania odpowiednich zależności dynamicznych w postaci opóźnień autoregresyjnych oraz zmiennych egzogenicznych (ADL).

Wstępnej weryfikacji empirycznej prezentowanych specyfikacji równań sto-chastycznych modelu makroekonomicznego dla Polski dokonano dla postaci li-niowych. Następnie, ze względu na możliwość unormowania wartości i dogod-ność interpretacji ekonomicznej ocen parametrów, przedstawiane są rezultaty estymacji poszczególnych równań w postaci podwójnie logarytmicznej (potęgo-wej) oraz ECM dla opisu przyrostu logarytmu zmiennej objaśnianej. Oceny inte-pretowane są jako współczynniki elastyczności zmiennej objaśnianej względem poszczególnych zmiennych objaśniających.

Ze względu na konieczność aktualizacji danych na rok 2012 oraz opisywane w innych częściach tej pracy korekty wsteczne GUS podstawowych zmiennych rynku pracy (liczba pracujących ogółem, liczba bezrobotnych) estymacja równań modelu dokonywana była kilkakrotnie: najpierw na próbie 1993−2011, a osta-tecznie na próbie 1995−2012.

Dalej prezentowane są wybrane rezultaty estymacji równań modelu najpierw na próbie 1993−2011, a następnie wyniki estymacji na próbie 1995−2012 z uwzględ-nieniem danych skorygowanych i zaktualizowanych przez GUS w marcu 2013 r.

• Równanie dochodów osobistych ludności YD = f (WB, LP, …) + ε Na próbie 1993−2011 zadowalające rezultaty otrzymano dla równania autoregre-

syjnego z uwzględnieniem poziomu płacy przeciętnej jako zmiennej objaśniającej. Otrzymano ponad 97% objaśnienia zmiennej YD. Parametry przy zmiennych są istot-nie różne od zera przy 10% (lnYD(-1)) i 5% (lnWBP) poziomie istotności.

Opóźnione wartości dochodów osobistych do dyspozycji zastępują tutaj inne, stałe przychody pieniężne ze źródeł pozapłacowych. Współczynnik elastyczności wpływu inercji na poziom dochodów wynosi ok. 0,39. Natomiast elastyczność dochodów względem poziomu przeciętnej płacy realnej w Polsce oszacowano na poziomie 0,29. Oznacza to przy 10% wzroście płacy przeciętnej możliwość wzro-stu płac realnych o 2,9%.

Alternatywnym wariantem opisu kształtowania się dochodów osobistych jest równanie z korektą błędem (ECM), które umożliwia oszacowanie elastyczności długo- i krótkookresowych. W specyfikacji takiego równania testowano również wpływ zmian wskaźnika cen towarów i usług konsumpcyjnych.

 128

Tabela 2.4.3.1 Wyniki estymacji wariantów równania dochodów osobistych ludności,

próba 1993−2011

Zmienna objaśniająca/transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) lnYD

(potęgowe)dlnYD

(ecm dla log.) Wyraz wolny const 5,8648 (20,9) 8,4123 (6,91) Składnik korekty błędem ect 0,2157 (1,72) Realna płaca przeciętna w zł WB, WB (-1)* 0,2908 (2,35) 0,3343 (10,25) Dochody osobiste ludności z poprzedniego okresu YD(-1) 0,3878 (1,73)

Przyrost logarytmu PC dlnPC -0,7753 (-4,98) Zmienna 0-1: 2008 u08 -0,0371 (2,4) R2(sk) 0,973 0,784/0,989 DW 1,95 1,84 Liczba obserwacji 19 19

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

Z otrzymanych rezultatów wynika, iż dla przyrostów logarytmów otrzymano wysoki stopień objaśnienia modelu przez dane (78%) przy uwzględnieniu długo-okresowego wpływu nominalnej płacy przeciętnej brutto (ocena elastyczności: 0,33) oraz krótkookresowego wpływu inflacji (ocena elastyczności: -0,77). Przy transformacji odwrotnej, dla wielkości oryginalnych, dopasowanie jest lepsze niż w prezentowanym wcześniej modelu log-liniowym i wynosi ok. 98,9%.

Tabela 2.4.3.2

Wyniki estymacji wariantów równania dochodów osobistych ludności, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca / transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) YD

(liniowe) lnYD

(potęgowe) dlnYD

(ecm dla log.) Wyraz wolny const -443764 (11,9) -2,1504 (3,3) -1,5275 (2,0) Składnik korekty błędem ect 0,4145 (3,5) Realna płaca przeciętna w zł. WB 223,28 (53,9) 0,7114 (51,7) 0,6757 (20,1) Przyrost logarytmu WB dlnWB 0,2438 (2,73) Liczba pracujących w tys. osób LP 39,72 (15,6) 1,0451 (15,2) 1,1235 (8,3) Przyrost logarytmu LP dlnLP 1,0197 (4,9) Zmiennna 0-1: 1999+2000 u9900 -37175 (7,2) -0,0745 (7,8) Zmiennna 0-1: 2008 u08 -35537 (4,8) -0,0538 (3,9) -0,0371 (2,4) R2(sk) 0,9956 0,9949 0,7410 / 0,9948 DW 2,47 2,56 2,33 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

  129

• Równanie konsumpcji indywidualnej C=f(YD, PC, RODP, …) + ε2

Klasyczna specyfikacja równania konsumpcji zakłada zależność od dochodów osobistych i cen. Próby estymacji takich zależności w postaci liniowej i potęgo-wej wykazały, iż dla okresu próby 1995−2012 taka postać równania może być zastosowana w makromodelu ekonometrycznym dla Polski. Również odpowied-nią postacią analityczną jest tutaj równanie ECM (z korektą błędem) dla logaryt-mów zmiennych pozwalające na analizę zależności krótko- i długookresowych:

ΔlnC=a20+(α21−1)[lnC−1−β22lnYD−1−β23lnPC−1]+γ24ΔlnYD+γ25ΔlnPC+ε2 (2.4.3.1)

Tabela 2.4.3.3

Wyniki estymacji trzech postaci klasycznej specyfikacji funkcji konsumpcji, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca / transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) C

(liniowy) lnC

(potęgowy) dlnC

(ecm dla log.) Wyraz wolny const -33299 (1,9) -0,8580 (2,1) Składnik korekty błędem ect 0,2724 (2,5) Dochody osobiste do dyspozycji YD 0,9753 (36,2) 1,0585 (34,3) 0,9958 (1593) Przyrost logarytmu YD dlnYD 0,4739 (3,54) Tempo wzrostu cen konsumpcji TPC -916,76 (2,5) Przyrost logarytmu PC dlnPC -0,3055 (3,6) -0,2129 (3,1)

R2(sk) 0,9942 0,9946 0,7643 / 0,9981

DW 1,93 1,95 1,99 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

W dotychczasowych próbach empirycznych weryfikacji funkcji popytu za-

gregowanego przyjmowano, iż równania Eulera mogą być wykorzystywane do testowania teorii. Natomiast bezpośrednio konstruowane modele (ew. z uwzględ-nieniem korekty błędem) mogą być zastosowane do analizy istotności wpływu różnych zmiennych na kształtowanie się popytu oraz do formułowania prognoz.

Można wyprowadzić następującą wyjściową postać równania konsumpcji Eulera:

dlnC = α + β R + ε, gdzie: R =ln[1+(RP151F

152−TPC)]

__________ 152 Symbol RP stanowi oznaczenie nominalnej stopy zwrotu (oprocentowania depozytów). Jako aproksymantę zmiennej w modelu przyjęto RODP – średnie oprocentowanie depozytów 12-miesięcznych w głównych bankach komercyjnych.

(2.4.3.2)

 130

W modelu tym parametr β jest interpretowany jako elastyczność międzyokre-sowej substytucji. Jego wartość określa, w jakim stopniu konsument zmienia swo-ją bieżącą konsumpcję w zależności od wzrostu oczekiwanej stopy zwrotu (stopy oprocentowania depozytów). Współczynnik międzyokresowej substytucji jest ponadto równy odwrotności relatywnej awersji do ryzyka γ153. Propozycja rozbu-dowy podstawowego równania konsumpcji Eulera polega na uwzględnieniu dodat-kowo przyrostu dochodów bieżących oraz uchylenia założenia stałości krańcowej stopy podatkowej. Przy zmiennej w czasie stopie opodatkowania dochodów realna stopa zysku dla dochodów po opodatkowaniu może zawierać błędy pomiaru. Jed-ną z pośrednich możliwości sprawdzenia i uwzględnienia tego zjawiska jest de-kompozycja realnej stopy zwrotu (oprocentowania depozytów) na stopę nominal-ną po opodatkowaniu oraz inflację:

dlnC = μ+θ1(1−τ) RP + θ2 TPC + λ dlnY + εC

Dla takiej specyfikacji i postaci równania konsumpcji otrzymano następujące

rezultaty estymacji:

Tabela 2.4.3.4

Wyniki estymacji funkcji konsumpcji typu Eulera dla Polski Próba 1993−2011

Zmienna objaśniająca / transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) dlnC (ecm dla log.)

Wyraz wolny const 0,0189 (1,88) Składnik korekty błędem ect Przyrost logarytmu YD dlnYD 0,2605 (2,01) Tempo wzrostu cen konsumpcji TPC -0,0046 (-2,63) Średnie oprocentowanie depozytów 12-miesięcznych w głównych bankach komercyjnych RODP 0,0046 (2,83)

R2(sk) 0,6056/0,9917 DW 2,13 Liczba obserwacji 19

cd. tabeli na następnej stronie

__________ 153 Należy jednak zauważyć, iż w przypadku wartości współczynnika β bliskiej zeru współczyn-nik awersji do ryzyka dąży do nieskończoności, co ogranicza możliwości interpretacyjne relacji tych dwóch parametrów. Ponadto zmienna objaśniająca Rt z założenia jest zmienną losową. W związku z tym do estymacji parametrów modelu należy zastosować albo metodę zmiennych instrumental-nych (IVM), albo uogólnioną metodę momentów (GMM). W charakterze instrumentów stosuje się tutaj zmienne opóźnione: stopę oprocentowania, dochody lub stopę wzrostu konsumpcji z poprzed-niego okresu (Suchecki B. 2006, s. 221−222).

(2.4.3.3)

  131

Próba 1995−2011

Zmienna objaśniająca/transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) C

(liniowy) lnC

(potęgowy) dlnC

(ecm dla log.) Wyraz wolny const 59076 (2.6) 0,5019 (0,9) Składnik korekty błędem ect 0,2769 (1,98) Dochody osobiste do dyspozycji YD, *YD-1 *0,8666 (25,9) *0,9605 (25,5) 0,9972 (960) Przyrost logarytmu YD dlnYD 0,5199 (3,1) Tempo wzrostu cen konsumpcji TPC -901,79 (2,52) Przyrost logarytmu PC dlnPC -0,3333 (2,9) -0,2513 (2,8) Realna roczna stopa oprocentowa-nia depozytów (rod=rodp-tpc) ROD -3239,9 (4,7) -0,0155 (2,2) -0,0137 (2,2)

Zmienna zero-jedynkowa 2001+2002 u0102 -0,0374 (3,5)

R2(sk) 0,9959 0,9957 0,6420 / 0,9961 DW 1,90 2,85 2,27 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

Rezultaty estymacji wskazują na bardzo dobre dopasowanie funkcji konsumpcji

typu Eulera (ponad 99% dla wartości nominalnych realnej konsumpcji). Wartości ocen parametrów są merytorycznie sensowne, a wartości statystyk t-Studenta wska-zują, iż szacowane parametry są istotnie różne od zera przy 2%−8% poziomie istotności.

• Równanie spożycia zbiorowego G=f(X, PC, …)+ε3 Z otrzymanych rezultatów wynika, iż spożycie zbiorowe zmienia się wprost

proporcjonalnie do zmian PKB (elastyczność ~1,00), a przy wzroście inflacji o 10% można oczekiwać spadku realnej wartości tej zmiennej o ok. 1,7%. Re-zultaty estymacji równania typu ECM wskazują ponadto na istotność efektów zmian PKB i inflacji zarówno w długim, jak i krótkim okresie.

Tabela 2.4.3.5

Wyniki estymacji równania spożycia zbiorowego, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca / transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) G

(liniowy) lnG

(potęgowy) dlnG

(ecm dla log.) Wyraz wolny const 8689 (2,1) 2,5422 (3,9) -1,4279 (2,3) Składnik korekty błędem ect 0,4965 (2,5) PKB c.s. 2000 r. X 0,1905 (20,4) 1,0537 (22,8) 1,0792 (13,7) Tempo wzrostu PKB c.s. TX 0,5889 (3,2) Przyrost logarytmu X dlnX Indeks inflacji PC -21700 (3.2) -0,1785 (4,7) -0,1405 (2,72) Tempo wzrostu cen konsumpcji TPC

cd. tabeli na następnej stronie

 132

Zmienna objaśniająca / transformacja Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) G

(liniowy)lnG

(potęgowy)dlnG

(ecm dla log.) Przyrost logarytmu PC dlnPC Zmienna 0-1: od 1995 do 2010 = 1 udo10 10849 (5,5) 0,0507 (4,2) 0,0550 (5,1) R2(sk) 0,9946 0,9948 0,6857 /0,9962 DW 1,43 1,31 2,55 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

• Równanie akumulacji W przypadku próby 1993−2011 zmienna KK z uwzględnieniem opóźnień w róż-

nych wariantach równania akumulacji okazywała się nieistotna statystycznie. Również zmienna określająca realne możliwości finansowych inwestycji w po-staci stopy depozytów nie dawała zadowalających oszacowań. W tej sytuacji do opisu akumulacji brutto zastosowano jedynie zmiany całego PKB. Wyniki uzy-skane dla równania ECM (z korektą błędem) zaprezentowano w tabeli 2.4.3.6.

Tabela 2.4.3.6

Wyniki estymacji równania akumulacji, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca/transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) dlnA (ecm dla log.)

Wyraz wolny const -0,8643 (-1,25) Składnik korekty błędem ect 0,8781 (14,74) PKB c.s. 2000 r. z poprzedniego okresu X(-1) 1,3061 (4,62) Przyrost logarytmu X dlnX 5,5761 (12,14) R2(sk) 0,9150/0,9903 DW 1,77Liczba obserwacji 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

Przy bardzo dużym stopniu objaśnienia danych przez zastosowany model (ok.

93% dla przyrostów i ok. 99% dla poziomów zmiennej A) ocena długookresowej elastyczności akumulacji względem PKB wynosi ok. 1,3. Natomiast elastyczność krótkookresowa jest wysoka i wynosi ok. 5,57. Przy zakładanych wzrostach PKB świadczy to o dużej skłonności decydentów do inwestowania oraz zwiększania zapasów i rezerw.

• Równanie nakładów inwestycyjnych na środki trwałe NBST=f(NBST-1, X, X-1, t, …)+ε4

W tym przypadku dla próby 1993−2011 zastosowanie specyfikacji typu ADL(2,1) przy uwzględnieniu tylko wartości PKB w równaniu o postaci potęgo-wej dało zadowalające rezultaty zarówno pod względem dobrego dopasowania

  133

równania do danych (ok. 99%), jak i istotności wpływu zmiennych objaśnianych (p-value (signf) < 0,08). Oceny elastyczności nakładów inwestycyjnych wzglę-dem PKB wynoszą w długim okresie 0,21 oraz 2,87 w okresie krótkim (wzglę-dem przyrostu realnego PKB).

Tabela 2.4.3.7

Wyniki estymacji równania nakładów inwestycyjnych, próba 1993−2011

Zmienna objaśniająca/transformacja

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania)

lnNBST (potęgowy) Wyraz wolny const -1,2375 (-1,92) Nakłady brutto na środki trwałe z poprzedniego okresu NBST(-1) 1,256 (14,74) Nakłady brutto na środki trwałe opóźnione o dwa okresy NBST(-2) -0,4035 (-3,99) PKB X 0,2146 (2,02) Przyrost logarytmu X dlnX 2,8709 (4,77) R2(sk) 0,995 DW 1,97 Liczba obserwacji 19

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

Z estymacji równania opisującego kształtowanie się NBST na próbie 1995−

2012 otrzymano rezultaty prezentowane w tabeli 2.4.3.8.

Tabela 2.4.3.8 Wyniki estymacji trzech wariantów równania nakładów brutto na środki trwałe,

próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania)

NBST (liniowy)

lnNBST (potęgowy)

TNBST (tempa

wzrostu) Wyraz wolny const 139209 (9,7) -34,165 (14,3) -14.5967 (9.8) Autoregresja I rzędu NBST(-1) 0,1711 (2,9) 0,1652 (3,0) PKB c.s. 2000 r. X 0,8535 (13,9) 3,9173 (15,0) Tempo wzrostu PKB c.s. TX 3,3238 (12,0) Tempo wzrostu PKB z poprzedniego okresu TX(-1) 1,7490 (5,7)

Zmienna czasowa (lub lnt) T -26066 (11,7) Zmienna czasowa logarytm lnT -2,9852 (12,7) Zmienna czasowa odwrotność (1/T) oT -686698 (7,1) -17,0478 (10,9) Zmienna 0-1: 2000+2001 u0001 -5,7626 (3,8) Zmienna 0-1: 2008 u08 -4,6652 (2,6) R2(sk) 0,996 0,996 0,9536/ 0,9957 DW 2,32 2,15 2,14 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

 134

• Równanie majątku trwałego KK=f(KK-1, NBST, …) + ε6

Dla próby 1993−2011 weryfikacja empiryczna różnych specyfikacji i postaci funkcyjnych równania majątku trwałego wykazała, iż można tutaj zastosować postać liniową lub podwójnie logarytmiczną z uwzględnieniem nakładów brutto na środki trwałe z opóźnieniem trzyletnim oraz aktualnego poziomu PKB. W obu wersjach konieczne było ponadto zastosowanie zmiennej sztucznej u9394 (przyjmu-jącej wartość 1 w latach 1993 i 1994) w celu kontroli obserwacji nietypowych na początku próby statystycznej.

Reestymacja na próbie 1995−2012 wskazuje natomiast na możliwość zasto-sowania równania autoregresyjnego z bieżącą wartością nakładów inwestycyj-nych w wersji liniowej lub potęgowej, a także równania typu ECM, w którym istotne są efekty wpływu nakładów inwestycyjnych na majątek trwały zarówno w długim, jak i krótkim okresie.

Tabela 2.4.3.9

Wyniki estymacji trzech wariantów równania majątku trwałego, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) KK

(liniowe)lnKK

(potęgowe)dlnKK

(ecm dla log.) wyraz wolny const 366670 (3,4) 0,5092 (5,8) 0,5544 (5,6) składnik korekty błędem ect 0,9100 (80,5) autoregresja I rzędu KK(-1), lnKK(-1) 0,9476 (77,8) 0,9155 (93,1) nakłady brutto na środki trwałe NBST 0,4942 (8,4) 0,0598 (10,0) 0,6958 (16,5) przyrost logarytmu NBST dlnNBST 0,0529 (5,8) zmienna 0-1: 1995+1996 u9596 20123 (4,6) 0,0193 (7,1) 0,0204 (6,9) zmienna 0-1: 2011 u11 18827 (3,5) 0,0100 (3,3) 0,01053 (3,5) R2(sk) 0,999 0,999 0,8915/0,9997 DW 1,77 1,82 2,55 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

• Równanie eksportu E=f(GWR, WZLD, X, PC, …) + ε5 Dysponując próbą danych za okres 1993−2011, do objaśnienia kształtowania

się eksportu uwzględniono dwie zmienne egzogeniczne: GWR – światowy produkt brutto w przeliczeniu na 1 osobę (w USD) oraz WZLD − kurs wymiany złotego na dolary. Dodatkowo trzecią zmienną objaśniającą była wartość dodana XV reprezentu-

jąca potrzeby produkcyjne polskiej gospodarki na produkty eksportowane. Dla równania w postaci podwójnie logarytmicznej otrzymano następujące wyniki estymacji:

  135

Tabela 2.4.3.10 Wyniki estymacji równania eksportu, próba 1993−2012

Zmienna objaśniająca Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) lnE (potęgowe)

Wyraz wolny const -49,9269 (-10,19) Światowy product brutto GWX 4,3079 (3,11) Kurs wymiany złotego na dolary WZLD 0,5805 (6,18) Wartość dodana brutto XV 1,8259 (3,38) R2(sk) 0,9896DW 1,37Liczba obserwacji 19

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

W przypadku próby 1995−2012 estymacja trzech wariantów równania z uwz-

ględnieniem tylko makroekonomicznych zmiennych krajowych i ich transformacji przyrostowych również pokazała możliwość ich zastosowania w postaci symula-cyjnej makromodelu.

Tabela 2.4.3.11

Wyniki estymacji trzech wariantów równania eksportu, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) E

(liniowe) lnE

(potęgowe) dlnE

(ecm dla log.) Wyraz wolny const -128099 (3,9) 13,452 (162,9) -5,0983 (2,29) Składnik korekty błędem ect 0,5909 (4,52) Kurs wymiany złotego na dolary WZLD -21691 (4,5) -0,8921 (13,1) PKB c.s. 2000 r. X 0,4942 (8,4) 0,0598 (10,0) 1,8290 (14,2) Przyrost logarytmu X (PKB) dlnX 1,9687 (4,6) Przyrost logarytmu WZLD dlnWZLD -0,2773(3,7) Tempo wzrostu cen TPC -1697,9 (3,4) 1,8479 (41,4) Indeks inflacji PC Zmienna 0-1: 1999 u99 26712 (3,2) -0,1126 (3,7) Zmienna 0-1: 2000 0,0795 (2,4) Zmienna 0-1: 2008 u08 -0,1341 (2,6) Zmienna 0-1: 2009 u09 27682 (3,3)

R2(sk) 0,9958 0,9909 0,8469 / 0,9949

DW 1,42 2,52 1,76 Liczba obserwacji 18 18 18

W nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne

 136

• Równanie importu IM =f(XV, TX, TPC, …)+ ε6 Przy zastosowaniu danych za okres 1993−2011 dobre rezultaty otrzymano dla

równania na zmiennych zlogarytmowanych z korektą błędem przy uwzględnieniu wartości dodanej XV oraz indeksu cen importu światowego PHIM:

Tabela 2.4.3.12

Wyniki estymacji równania importu, próba 1993−2011

Zmienna objaśniająca Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania)

dlnIM (ecm dla log.) Wyraz wolny const -7,2407 (-1,97) Składnik korekty błędem ect 0,6036 (4,00) Wartość dodana z poprzedniego okresu XV(-1) 2,2751 (10,01)

Indeks cen importu światowego z poprzedniego okresu PHIM (-1) -0,6878 (-2,37)

Przyrost logarytmu XV dlnXV 4,1111 (5,56) R2(sk) 0,7015/0,9932 DW 3,10Liczba obserwacji 19

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

W przypadku wartości dodanej XV oszacowano elastyczność długo- i krótko-

okresową, odpowiednio: 2,27 i 4,11, co świadczy o silnej reakcji, zwłaszcza w krótkim okresie, zapotrzebowania na import oraz jego realizacji przy wzroście produkcji krajowej. Dla zmiennej cenowej importu światowego istotnie różnym od zera przy 5% poziomie istotności jest tylko parametr krótkookresowy – ela-styczność krótkookresowa importu względem cen światowych oszacowana jest na ok. 0,68. Oznacza to, że przy innych warunkach niezmienionych w krótkich okresach wzrosty światowych cen importu np. o 10% mogą powodować w Pol-sce spadek poziomu importu o ok. 6,8%.

W przypadku próby 1995−2012 testowano zastosowanie temp wzrostu PKB i inflacji, a także zmiennej czasowej T.

Tabela 2.4.3.13

Wyniki estymacji trzech wariantów równania importu, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) IM

(liniowe)lnIM

(potęgowe)dlnIM

(ecm dla log.) Wyraz wolny const -250739 (13,1) -13,4083 (2,5) -2,5818 (1,8) Składnik korekty błędem ect 0,3111 (2,80) Wartość dodana XV 0,7137 (33,9) 1,9495 (4,7) 1,1938 (7,6) Przyrost logarytmu XV dlnXV 3,9106 (6,5) 4,9126 (10,2)

cd. tabeli na następnej stronie

  137

Zmienna objaśniająca Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) IM

(liniowe)lnIM

(potęgowe)dlnIM

(ecm dla log.) Tempo wzrostu PKB c.s. 2000 r. TX 8338,7 (5,7) Indeks inflacji PC 1,0312 (9,5) 0,6209 (4,2) Tempo wzrostu cen TPC -2132,8 (4,4) Zmienna czasowa (trend) T -0,0392 (2,5) Zmienna 0-1: 2008 u08 33955 (3,2) R2(sk) 0,9935 0,9945 0,9072 / 0,9934 DW 2,26 2,31 2,75 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

• Równanie produkcji – wartości dodanej XV=f(KK, LP, T, …) + ε Kształtowanie się wartości dodanej w Polsce próbowano objaśnić zarówno

przy zastosowaniu klasycznej postaci funkcji produkcji Cobba-Douglasa ze zmienną czasową T w celu uwzględnienia postępu techniczno-organizacyjnego, jak i poprzez weryfikację równania typu ECM dla przyrostów logarytmów dlnXV.

W pierwszym przypadku dla próby 1995−2012 wyniki estymacji, pomimo wysokiego stopnia objaśnienia oraz statystycznej istotności parametrów struktu-ralnych, wskazywały istotną autokorelację składnika losowego (DW<1,6).

Dopiero zastosowanie całego dostępnego zakresu danych statystycznych 1993−2012 oraz zamiana liczby zatrudnionych (LZ) na pracujących (LP) pozwoli-ły na otrzymanie wyników bardziej poprawnych statystycznie.

Tabela 2.4.3.14

Wyniki estymacji trzech wariantów równania importu Próba 1993−2012 (z LP)

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) XV

(liniowe) lnXV

(potęgowe) lnXV (f.p.

CD z PTO) dlnXV (ecm

dla log.) Wyraz wolny const -207533 (4.1) -8,9920 (10,9) -3,7375 (1,44) -1,9796 (2,3) Składnik korekty błędem ect 0,8441 (8,0) Majątek trwały KK 0,1622 (2,9) 1,2873 (62,0) 0,9354 (5,6) 0,9676 (5,1) Liczba pracujących LP 27,6623 (9,8) 0,4264 (5,2) 0,3854 (5,0) 0,7008 (2,0) Zmienna czasowa (trend) T 20354,3 (7,6) 0,0113 (2,1) Przyrost logarytmu LP dlnLP 0,8740 (7,9) Zmienna 0-1:1 do 2010 r. udo10 0,0532 (4,0) 0,0478 (3,9) Zmienna 0-1: 1999 0,0421 (4,4) R2(sk) 0,9983 0,9965 0,9971 0,8078 / 0,9988DW 1,50 1,78 1,86 2,14 Liczba obserwacji 19 20 20 20

cd. tabeli na nastepnej stronie

 138

Próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) XV

(liniowe) lnXV

(potęgowe) lnXV(potęgowe

z trendem) Wyraz wolny const -561851 (7,0) -8,4184 (8,9) 3,1092 (0,4) Majątek trwały KK 0,6241 (40,3) 1,3166 (43,6) 0,4767 (2,1) Liczba zatrudnionych LZ 30,6684 (4,0) 0,3392 (7,7) 0,3507 (5,3) Zmienna czasowa (trend) T 0,0253 (3,6) Zmienna 0-1: 1 do 2010 r. udo10 43379 (3,3) 0,0544 (3,4) 0,0362 (2,8) R2(sk) 0,9933 0,9937 0,9966 DW 1,12 1,08 1,54 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

W przypadku równania z korektą błędem otrzymano również wysoki stopień

objaśnienia, brak autokorelacji oraz, oprócz współczynnika elastyczności długo-okresowej produkcji względem kapitału, dodatkowo oszacowano elastyczność krótkookresową produkcji względem zatrudnienia (ok. 0,87). Również parametr przy zmiennej czasowej reprezentujący neutralny postęp techniczno-organizacyjny jest istotnie różny od zera.

•Równanie liczby zatrudnionych LZ =f(LZ-1, WBP, LB, X, NBST, …) +ε8 Na próbie 1995−2012 estymowano warianty równania liczby zatrudnionych

z uwzględnieniem autoregresji I rzędu, płacy realnej (w cenach producenta), licz-by bezrobotnych oraz nakładów na środki trwałe NBST. Prezentowane rezultaty wskazują na dobre dopasowania, brak autokorelacji składnika losowego oraz pa-rametry statystycznie istotnie różne od zera (przy 95% poziomie ufności).

Tabela 2.4.3.15

Wyniki estymacji trzech wariantów równania liczby zatrudnionych, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) LZ

(liniowe) lnLZ

(potęgowe) dlnLZ

(ecm dla log.) Wyraz wolny const 4660,9 (9,3) 4,1803 (11,3) 5,3824 (5,6) Składnik korekty błędem ect 0,5329 (5,5) Autoregresja I rzędu LZ(-1) 0,6123 (12,5) 0,4853 (7,4) Płaca przeciętna w c.s. produkcji WBX -0,1177 (2,6) -0,0635 (3,6) Płaca przeciętna c.b. WBP -0,0770 (3,7) Liczba bezrobotnych LB -0,3472 (11,6) -0,0478 (4,0) -0,2048 (9,3)

cd. tabeli na następnej stronie

  139

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) LZ

(liniowe) lnLZ

(potęgowe) dlnLZ

(ecm dla log.) Nakłady brutto na środki trwałe NBST 0,1223 (3,0) Przyrost logarytmu LB dlnLB -0,0671 (4,6) Zmienna 0-1: 2009 u08 -0,0256 (2,8) R2(sk) 0,9710 0,9820 0,9268 /0,9804 DW 2,62 2,62 1,99 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

• Równanie liczby pracujących LP=f(LP-1,TX,TPC,X/LZ,WBP,WMINP,NBST,LWP, …)+ε9 Przy wcześniejszej weryfikacji równania liczby pracujących na próbie

1993−2011testowano postać podwójnie logarytmiczną z uwzględnieniem przyję-tych w założeniach zmiennych objaśniających, tzn. płacy realnej w cenach pro-dukcji, PKB, relacji płacy minimalnej do płacy przeciętnej (współczynnik Kaitza) oraz nakładów brutto na środki trwałe. Jedynie zmienna określająca potencjał demograficzny rynku pracy, tzn. liczba ludności w wieku produkcyjnym (15+) okazała się tutaj statystycznie nieistotna.

W przypadku ponownej weryfikacji na próbie danych skorygowanych i zak-tualizowanych z okresu 1995−2012 testowano cztery warianty równań. Oprócz zakładanych postaci liniowych, potęgowych i ECM estymowano także równanie uproszczone zakładające zależność tempa wzrostu liczby pracujących od tempa wzrostu PKB i inflacji.

Wynikało to z konieczności opracowania modelu jednorównaniowego, który mógłby być szybko wykorzystany do otrzymania kilku wariantów prognoz liczby pracujących ogółem w Polsce na lata 2013−2020. Było to konieczne ze względu na potrzeby podzespołów przygotowujących skorygowane prognozy zatrudnienia według województw, sektorów i zawodów z uwzględnieniem bilansowania do liczby pracujących ogółem w Polsce (LP).

Przyjęto założenie, iż podstawowymi instrumentami egzogenicznymi będą zmiany PKB (X) oraz inflacji (PC). Spośród kilku możliwości specyfikacji i kon-strukcji odpowiedniego równania, wybrano postać liniową ze zmiennymi wyra-żonymi jako tempa wzrostu:

TLP=100*(LP-LP(-1))/LP(-1);

TX=100*(X-X(-1))/X(-1);

TPC=100*(PC-PC(-1))/PC(-1);

TLP = a0 +a1*TX +a2*TPC +a3*u99 +ε (2.4.3.4)

 140

Tabela 2.4.3.16 Wyniki estymacji równania dla bezpośredniego prognozowania liczby pracujących

Zmienna objaśniająca Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania)

TLP (liniowe) Wyraz wolny const -2,7102 (-4,7851) Tempo wzrostu PKB TX 0,9816 (7,12) Tempo wzrostu inflacji TPC -0,1314 (-3,66) Zmienna 0-1: 1999 u99 -5,7090 (-6,20) R2(sk) 0,96006 DW 1,78 Liczba obserwacji 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

Z rezultatów estymacji dla postaci wyjściowej, liniowej względem parame-

trów i temp wzrostu poszczególnych zmiennych można odczytać wartości ocen parametrów, które są równoważne współczynnikom elastyczności. Otrzymano więc ocenę elastyczności liczby pracujących względem zmian PKB na poziomie ~ 0,996, a elastyczność względem zmian poziomu inflacji wynosi ok. -0,132.

Oprócz wariantu uproszczonego, również wyniki estymacji na próbie 1995− 2012 wersji rozszerzonych są interesujące i wskazują na wielorakie możliwości zastosowania również innego z prezentowanych równań w modelu symulacyjnym.

Tabela 2.4.3.17

Wyniki estymacji czterech wariantów równania liczby pracujących, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) TLP (linio-we, tempa)

LP (liniowe)

lnLP (potęgowe)

dlnLP (ecm dla log.)

Wyraz wolny const -2,7905 (4,9) 10925,9 (3,) -9,715 (2,2) 3,4654 (5,8) Składnik korekty błędem ect 0,5466 (7,9)

Autoregresja I rzędu LP(-1) 0,6243 (4,9) Tempo wzrostu PKB TX 0,9957 (7,2) Tempo wzrostu inflacji TPC -0,1321 (3,7) Płaca przeciętna w c.s. prod. WBX -2,3587 (12,5)

Płaca przeciętna w c.s. kons. WB -0,3163 (7,6) -0,1738 (3,5)

Przyrost logarytmu WB dlnWB -0,2167 (5,7)

cd. tabeli na następnej stronie

  141

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) TLP (linio-we, tempa)

LP (liniowe)

lnLP (potęgowe)

dlnLP (ecm dla log.)

Nakłady brutto na środki trwałe NBST 0,0478 (18,5) 0,1647 (4,0) 0,2694 (9,6)

Przyrost logarytmu NBST dlnNBST 0,3097 (14,7)

Stopa inwestycji (100*NBST/X) INW 319, 287 (9,9)

Wydajność pracy (LZ/X) WYD1 -60,63 (5,8)

Liczba ludności w wieku produkcyjnym: 15−65

LWP(*) 0,4773 (2,9)-2 1,3532 (3,4)-1

Zmienna 0-1: 1996 0,0227 (3,5) Zmienna 0-1: 1999 u99 -5,6942 (5,9) Zmienna 0-1: 2010 u10 240, 433 (2,7) 0,0166 (2,7) Zmienna 0-1: 1998+1999 -0,0365 (4,4)

R2(sk) 0,8307 /0,9601 0,9862 0,9550 0,9430/0,9849 DW 1,80 1,81 2,07 1,92 Liczba obserwacji 18 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

• Równanie płacy przeciętnej brutto WBP = f (WBP-1, [X/LP], PC, SB, WMINP, ζWBP) W przypadku próby 1993−2011 okazało się, iż większość z zakładanych de-

terminant kształtowania się stawki nominalnych płac przeciętnych miała nieistot-ny wpływ. Pozostawiając wyłącznie w równaniu zmienną zależną z poprzedniego okresu oraz poziom płacy minimalnej, otrzymano ponad 99% objaśnienia danych przez model.

Weryfikacja równania płac przeciętnych na próbie 1995−2012 wskazała na istot-ny wpływ wydajności pracy, płacy minimalnej i tempa zmian inflacji (w równaniu liniowym).

Tabela 2.4.3.18

Wyniki estymacji trzech wariantów równania płacy przeciętnej, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) WBP

(liniowe) lnWBP

(potęgowe) dlnWBP

(ecm dla log.) Wyraz wolny const 883,47 (3,6) 1,6683 (3,9) 1,8976 (3,4) Składnik korekty błędem ect 0,7495 (10,2) Wydajność pracy (X/LP) WYD 40,26 (6,3) 0,3897 (1,42) Przyrost logarytmu WYD dlnWYD 1,0209 (2,1)

cd. tabeli na następnej stronie

 142

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) WBP

(liniowe) lnWBP

(potęgowe) dlnWBP

(ecm dla log.) Płaca minimalna c.b. WMINP 1,0049 (5,9) 0,6712 (5,5) 0,5022 (4,5) Przyrost logarytmu WMINP Indeks inflacji (2000=1) PC 1,4679 (13,4) Tempo wzrostu inflacji TPC -10,5323 (3,6) Przyrost logarytmu PC dlnPC -1,4001 (5,0) Zmienna 0-1: 2000 u00 156,554 (3,1) R2(sk) 0,9969 0,9926 0,89387/0,9959 DW 1,50 1,49 1,75 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

• Równanie liczby bezrobotnych LB = f(LB-1, PC, WBP, LO, X, …,) + ζLB W przypadku próby 1993−2011 w równaniu liczby bezrobotnych, oprócz au-

toregresji, zmiennymi istotnymi okazały się: indeks inflacji (elastyczność: -0,76), wydajność pracy mierzona wartością dodaną na jednego pracującego (elastycz-ność: 1,03) oraz stopa ofert pracy (elastyczność: -0,26). Stopień dopasowania równania do danych wynosił ok. 93,6% .

Przy zastosowaniu danych z okresu 1995−2012 testowano cztery warianty równań: dwie wersje liniowe różniące się uwzględnieniem płac realnych albo płac nominalnych i inflacji, równanie potęgowe bez zmiennej płacowej oraz równanie ECM z uwzględnieniem zmian wydajności pracy, krótkookresowego wpływu cen oraz liczby ofert pracy.

Tabela 2.4.3.19

Wyniki estymacji czterech wariantów równania liczby bezrobotnych, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) LB

(liniowe I) LB

(liniowe II) lnLB

(potęgowe) dlnLB

(ecm dla log.) Wyraz wolny const 1057,86 (3,3) 4830,55 (5,5) -8,2241 (2,6) 5,9921 (2,2) Składnik korekty błędem ect 0,2740 (2,5) Autoregresja I rzędu LB(-1) 0,6244 (8,0) 0,6087 (7,0) 0,6278 (8,8) Produkt krajowy brutto (PKB) X -0,0024 (2,6) -0,0057 (3,5)

Liczba ofert pracy LO -27,638 (5,7) -24,783 (4,6) -0,4873 (6,3) -0,8744 (7,9) Płaca przeciętna c.s. Wbp/pc WB 1,1893 (3,1) Płaca przeciętna c.b. WBP 2,0391 (4,6) Indeks inflacji (2000=1) PC -2997,19 (2,4) -2,0430 (3.3) 3,6840 (4,2) Wydajność pracy X/LZ WYD1 2,7726 (3.5) 4,1511 (4,4)

cd. tabeli na następnej stronie

  143

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) LB

(liniowe I) LB

(liniowe II) lnLB

(potęgowe) dlnLB

(ecm dla log.) Przyrost logarytmu PC dlnPC -3,5745 (2,4) Przyrost logarytmu LO -0,2475 (2,4) R2(sk) 0,9450 0,9650 0,9350 0,8637/0,9624 DW 2,80 2,80 2,70 2,16 Liczba obserwacji 18 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

• Równanie liczby ofert pracy LO = f(LO-1, NBST, [XV/LP], PC, … ) +ζLOF W równaniu autoregresyjnym o postaci podwójnie logarytmicznej otrzyma-

nia prawie 94% objaśnienia zmienności liczby ofert uwzględniono tylko: nakłady brutto na środki trwałe (elastyczność ok. -1,45) oraz wydajność pracy mierzoną wartością dodaną na 1 pracującego (elastyczność ok. 2,47). Oprócz zmiennych objaśniających do równania wprowadzono zmienne sztuczne przyjmujące war-tość 1 w latach 1995 i 1996 oraz 2006 i 2007 dla kontroli nietypowych obserwacji w tych latach.

Interesujące wyniki otrzymano ponadto z estymacji równania ECM, gdzie oszacowano istotny wpływ PKB na liczbę ofert pracy zarówno w długim, jak i krótkim okresie.

Tabela 2.4.3.20

Wyniki estymacji trzech wariantów równania liczby ofert pracy, próba 1995−2012

Zmienna objaśniająca

Symbol zmiennej

Zmienna objaśniana (postać równania) LO

(liniowe I) lnLO

(potęgowe) dlnLO

(ecm dla log.) Wyraz wolny const -11,9988 (3,0) -5,1370 (4,5) -8,5889 (5,7) Składnik korekty błędem ect 0,3587 (3,3) Autoregresja I rzędu LO(-1) 0,4825 (7,0) 0,5593 (7,5) Produkt krajowy brutto (PKB) X 12,7764 (3,8) Wydajność pracy X/LZ WYD1 1,3715 (5,0) 3,3879 (7,8) Przyrost logarytmu X dlnX 8,3469 (2,4) Zmienna 0-1: 1995+1996 u9596 9,9046 (3,9) 0,7645 (4,4) Zmienna 0-1: 2006+2007 u0607 17,5664 (9,1) 0,6222 (5,0) 0,6648 (3,4) R2(sk) 0,9440 0,9380 0,6868/0,8906 DW 2,56 1,50 2,06 Liczba obserwacji 18 18 18

Uwaga: w nawiasach podano wartości statystyk t–Studenta. Źródło: obliczenia własne.

 144

2.5. Założenia makroekonomiczne – wartości zmiennych egzogenicznych

Zakończeniem rozdziału drugiego tego opracowania jest prezentacja kilku wariantów prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce do 2020 r.

Wyznaczając prognozę, należy dokonać różnorodnych symulacji, czyli niepew-nych sądów warunkowych o kształtowaniu się zjawiska, które dają odpowiedź na pytanie: co by było, gdyby…? Za prognozę należy uznać tę symulację, która jest najbardziej wiarygodna według autora badania oraz ekspertów.

Narzędziem, które posłuży do przeprowadzenia symulacji, w tym badaniu jest model wielorównaniowy zbudowany do opisu zależności i prognozowania zarówno ogólnej sytuacji makroekonomicznej, jak i na krajowym rynku pracy, szczegółowo opisany w podrozdziale 2.4.

W modelu makroekonomicznym obok zmiennych endogenicznych wyróżniane są zmienne egzogeniczne, których wartości nie są szacowane przez model w okre-sie prognozy. W procesie symulacji można wykorzystać podejście, w którym wykorzystywane są tzw. wartości zamrożone, czyli stałe wartości zmiennych egzogenicznych w okresie prognozy. Zważywszy jednak, że celem badania jest przedstawienie kilku scenariuszy rozwoju rynku pracy wraz z jego makroekono-micznym otoczeniem, wyznaczono prognozy zmiennych egzogenicznych w trzech wariantach: optymistycznym, bazowym (pośrednim) oraz pesymistycznym.

Prognozy wyznaczono przy użyciu jednorównaniowych modeli przyczynowo- -skutkowych, modeli trendu oraz modeli wygładzania wykładniczego (Holta i Brow-na). Opierano się również na najnowszych opiniach , dotyczących ścieżki rozwoju gospodarki Polski ekspertów takich instytucji, jak Ministerstwo Finansów (założe-nia z września 2012 r.), Międzynarodowy Fundusz Walutowy (założenia z kwietnia 2012 r.), Główny Urząd Statystyczny (prognozy demograficzne). Jednym z podsta-wowych dokumentów w tym zakresie było opracowanie Ministerstwa Finansów pt. Wytyczne dotyczące założeń makroekonomicznych na potrzeby wieloletnich pro-gnoz finansowych jednostek samorządu terytorialnego, z września 2012 r.

W modelu makroekonomicznym występuje osiem zmiennych egzogenicz-nych. W tabeli 2.5.1 zaprezentowano wartości tych zmiennych w okresie progno-zy w trzech wariantach: optymistycznym, bazowym (pośrednim) oraz pesymi-stycznym. Na wykresach 2.5.1−2.5.8 przedstawiono kształtowanie się zmiennych w latach 1995−2011 oraz prognozy do 2020 r.

Według sformułowanych prognoz, liczba osób w wieku produkcyjnym będzie konsekwentnie spadać w latach 2013−2020. W optymistycznym wariancie, w roku 2020 zmienna osiągnie wartość ok. 25 975 tys. osób, natomiast w pesymistycznym ok. 25 800 tys. osób. Należy zauważyć, że według o prognoz sformułowanych przez Główny Urząd Statystyczny zmienna może przyjąć jeszcze niższe wartości.

  145

Tabela 2.5.1 Prognozy zmiennych egzogenicznych w trzech wariantach: optymistycznym,

bazowym (pośrednim) i pesymistycznym w latach 2013−2020 Sym-bol Nazwa zmiennej Wartości zmiennej w okresie prognozy

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Wariant optymistyczny

LWP liczba osób w wieku produkcyjnym w tys. 26 010 26 000 25 998 25 995 25 990 25 985 25 980 25 975

PC wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych 1,40 1,42 1,49 1,50 1,52 1,55 1,60 1,62

PX indeks cen produkcji (deflator cenowy PKB) 1,42 1,45 1,49 1,50 1,53 1,56 1,60 1,64

RODP średnie oprocentowanie depozytów 12-mies. 3,20 3,00 3,34 3,60 3,11 3,40 3,55 3,67

TPC tempo wzrostu wskaźni-ka cen towarów i usług konsumpcyjnych

2,70 2,30 2,50 2,50 2,50 2,40 2,40 2,40

TX tempo wzrostu PKB 2,20 2,50 3,50 4,00 3,90 3,80 3,50 3,40 WMINP płaca minimalna 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 WZLD kurs wymiany zł na USD 3,20 2,94 2,80 2,50 2,58 2,60 2,54 2,51

Wariant bazowy (pośredni)

LWP liczba osób w wieku produkcyjnym w tys. 25 990 25 970 25 940 25 930 25 910 25 880 25 870 25 860

PC wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych 1,43 1,49 1,53 1,55 1,60 1,63 1,67 1,70

PX indeks cen produkcji (deflator cenowy PKB) 1,46 1,50 1,54 1,58 1,62 1,66 1,70 1,74

RODP średnie oprocentowanie depozytów 12-mies. 4,00 4,30 3,60 4,00 3,80 3,70 4,20 4,00

TPC tempo wzrostu wskaźni-ka cen towarów i usług konsumpcyjnych

2,00 2,20 2,50 2,70 3,00 2,80 3,00 2,90

TX tempo wzrostu PKB 1,80 2,00 3,20 3,00 3,30 3,10 3,00 3,20 WMINP płaca minimalna 1600 1680 1700 1800 1900 1950 2000 2050 WZLD kurs wymiany zł na USD 3,31 3,28 3,16 2,99 2,96 3,00 2,94 2,85

Wariant pesymistyczny

LWP liczba osób w wieku produkcyjnym w tys. 25 975 25 930 25 890 25 870 25 850 25 820 25 810 25 800

PC wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych 1,51 1,54 1,58 1,62 1,64 1,69 1,75 1,80

PX indeks cen produkcji (deflator cenowy PKB)

1,480 1,53 1,58 1,63 1,69 1,72 1,77 1,84

RODP średnie oprocentowanie depozytów 12-mies. 4,20 4,50 4,00 4,50 4,10 4,40 4,70 4,50

TPC tempo wzrostu wskaźni-ka cen towarów i usług konsumpcyjnych

2,00 2,50 3,50 3,70 4,00 4,30 3,90 4,20

TX tempo wzrostu PKB 1,50 1,30 2,00 2,20 2,50 3,00 2,80 3,00 WMINP płaca minimalna 1600 1630 1645 1675 1690 1740 1760 1800 WZLD kurs wymiany zł na USD 3,48 3,50 3,48 3,41 3,40 3,31 3,32 3,27 Źródło: opracowanie własne.

 146

Wykres 2.5.1 Liczba osób w wieku produkcyjnym w latach 1995−2012 oraz prognozy zmiennej

do 2020 r. (w tys.)

Źródło: opracowanie własne.

Przewiduje się, że wskaźnik cen dóbr i usług konsumpcyjnych będzie wyka-

zywał tendencję rosnącą. W wariancie pesymistycznym osiągnie najwyższy po-ziom w 2020 r. – 1,8.

Wykres 2.5.2 Wskaźnik cen dóbr i usług konsumpcyjnych w latach 1995−2012 oraz prognozy

zmiennej do 2020 roku

Źródło: opracowanie własne.

  147

Wykres 2.5.3 Indeks cen produkcji (deflator cenowy PKB) w latach 1995−2012 oraz prognozy

zmiennej do 2020 roku

Źródło: opracowanie własne.

Wykres 2.5.4 Poziom płacy minimalnej w latach 1995−2013 oraz prognozy zmiennej do 2020 r. (w zł)

Źródło: opracowanie własne.

Wykres 2.5.5

Kurs wymiany zł na USD w latach 1995−2012 oraz prognozy zmiennej do 2020 r. (w zł)

Źródło: opracowanie własne.

 148

Wykres 2.5.6 Średnie oprocentowanie depozytów 12-miesięcznych w latach 1995−2011

oraz prognozy zmiennej do 2020 roku

Źródło: opracowanie własne.

Indeks cen produkcji (PX − deflator PKB) będzie wykazywał tendencję ro-

snącą w całym okresie prognozy. W wariancie optymistycznym osiągnie wartość 1,64 w 2020 r., a w pesymistycznym 1,84.

Konsekwentny wzrost zostanie odnotowany również w przypadku płacy mi-nimalnej. Scenariusz optymistyczny zakłada najszybszy wzrost zmiennej średnio o ok. 100 zł rocznie. W scenariuszu pesymistycznym zmienna charakteryzuje się znacznie wolniejszym tempem wzrostu, średnio ok. 30 zł rocznie.

W różnych wariantach zakłada się, iż kurs wymiany zł na dol. będzie wyka-zywał tendencję malejącą z wyraźnymi wahaniami przypadkowymi w okresie prognozy. Średnie oprocentowanie depozytów w wariancie bazowym i optymi-stycznym będzie charakteryzowało się tendencją rosnącą po roku 2015.

Wykres 2.5.7

Tempo wzrostu PKB w latach 1995−2012 oraz prognozy zmiennej do 2020 roku

Źródło: opracowanie własne.

  149

Wykres 2.5.8 Tempo wzrostu wskaźnika cen dóbr i usług konsumpcyjnych w latach 1999−2012*

oraz prognozy zmiennej do 2020 roku

* Nie uwzględniono wartości z okresu 1995−1998 z uwagi na czytelność wykresu (w okresie tym występowały bardzo wysokie wartości zmiennej). Źródło: opracowanie własne.

Według opracowanych prognoz tempo wzrostu PKB będzie charakteryzowało

się dość dużymi wahaniami w okresie prognozy. W wariancie optymistycznym najwyższą wartość zmienna osiągnie w 2016 r., najniższą zaś w 2013 r. Tempo wzrostu indeksu cen dóbr i usług konsumpcyjnych w wariancie optymistycznym nie przekroczy wartości 2,7 po roku 2012, natomiast wariant pesymistyczny za-kłada tempo wzrostu ok. 4 w latach 2016−2019.

2.6. Wersja symulacyjna makroekonomicznego modelu rynku pracy w Polsce: wyniki kompilacji i prognozowanie wielowariantowe (scenariuszowo-symulacyjne)

W poprzednich punktach pracy zaprezentowano zarówno koncepcje ogólne, jak i konstrukcje oraz szczegółowe specyfikacje równań, a także rezultaty weryfi-kacji wstępnej wersji modelu makroekonomicznego dla Polski z uwzględnieniem krajowego rynku pracy. Przypomnijmy, iż proponowany model składa się z ponad dwudziestu równań (23) w dwóch powiązanych blokach, które nazwano podmode-lem makroekonomicznym i podmodelem rynku pracy.

W podmodelu makroekonomicznym można wyróżnić cztery układy równań stochastycznych i tożsamości opisujące:

− dochody i spożycie: YD – dochody osobiste do dyspozycji ludności, C – konsumpcję indywidualną, DOZ – oszczędności – przyrost zasobów pieniężnych, G – spożycie zbiorowe, CO – spożycie ogółem;

 150

− akumulację, inwestycje i majątek trwały: A – akumulację brutto, NBST – nakłady brutto na środki trwałe, KK – wielkość majątku trwałego, DRSO – przy-rost rzeczowych środków obrotowych;

− eksport i import: E – wartość eksportu ogółem w cenach stałych, IM – wielkość importu realnego;

− wartość dodaną i tożsamości makroekonomiczne: XV – wartość dodaną, X – produkt krajowy brutto w cenach stałych, TX – tempo wzrostu PKB, XF – krajowy popyt finalny.

W podmodelu rynku pracy analizowano natomiast: − 5 równań stochastycznych opisujących kształtowanie się: LZ – liczby za-

trudnionych, LP – liczby pracujących, WBP – płacy przeciętnej, LB – liczby bez-robotnych, LO – liczby wolnych miejsc pracy (ofert pracy) oraz

− 4 tożsamości definiujące: LS – podaż pracy, SB – stopę bezrobocia, WAZ – współczynnik aktywności zawodowej, SO – stopę wolnych miejsc pracy.

Równania stochastyczne wchodzące w skład całego modelu wielorównanio-wego były konstruowane, specyfikowane i estymowane w kilku wersjach: w wersji liniowej, nieliniowej (podwójnie logarytmicznej) oraz dynamicznej z uwzględnie-niem korekty błędem i efektów krótko- i długookresowych.

Weryfikacja empiryczna pozwoliła na wybór odpowiednich kombinacji zmien-nych objaśniających w poszczególnych równaniach. Stwierdzono również możliwość zastosowania do estymacji modelu danych z okresu 1995−2011 (17 obserwacji).

W badaniach empirycznych z zakresu zastosowań modeli wielorównanio-wych do złożonych analiz scenariuszowo-symulacyjnych najczęściej wersja wstęp-na modelu jest w różnym stopniu modyfikowana w celu otrzymania bardziej pro-stego układu równań, który będzie mógł być odpowiednio formalnie analizowany i kompilowany, a następnie wielokrotnie rozwiązywany.

Zapis modelu z uwzględnieniem odpowiedniej kolejności równań, tzn. wydzie-lenie bloków prerekurencyjnych, łącznie współzależnych oraz postrekurencyj-nych, czyli tzw. kompilacja, umożliwia zastosowanie procedury Gaussa-Seidela do formułowania wielu wariantów prognoz przy różnych założeniach dotyczą-cych kształtowania się zmiennych egzogenicznych.

W wersji symulacyjnej proponuje się więc zastosowanie układu równań li-niowych względem parametrów. W pierwszy wariancie modelu symulacyjnego produkt krajowy brutto X wyznaczany był z tożsamości. Zastosowano więc rów-nania prezentowane w postaci kodów programowych (tabela 2.6.1.).

Równania stochastyczne modelu (equation) estymowano podwójną metodą naj-mniejszych kwadratów przy zdefiniowanej liście zmiennych czysto egzogenicz-nych całego systemu. Dla tej wersji modelu symulacyjnego były to:

exogenous pc px rodp wzld wminp lwp t

gdzie: pc – indeks inflacji, px – indeks cen produkcji (deflator cenowy PKB),

  151

rodp – stopa oprocentowania depozytów, wzld – średni kurs wymiany zł/USD, wminp – płaca minimalna, lwp – liczba osób w wieku produkcyjnym w Polsce, t – zmienna czasowa t=1, 2, …, 31 (dla okresu 1990−2020). Na załączonych wykresach prezentowane jest dopasowanie do danych rze-

czywistych 1998−2011 wartości teoretycznych MNK, 2MNK oraz symulacji wstecznej dla wszystkich równań modelu.

Przy zastosowaniu procedury kompilacyjnej modelu otrzymano charaktery-styki pokazane w drugiej części tabulogramu.

Oznacza to, iż 22-równaniowy model zawiera 63 powiązania pomiędzy zmiennymi endogenicznymi i gęstość macierzy powiązań wynosi ok. 2,86. Upo-rządkowany układ zawiera 1 równanie prerekurencyjne (blok R1 dla zmiennej C), 8-równaniowy blok NS1 równań jednocześnie współzależnych, 2-równaniowy rekurencyjny blok R2, dwa bloki składające się z 2 i 5 równań jednocześnie współzależnych (nr NS2, NS3) oraz 4 równania postrekurencyjne (blok R4 dla zmiennych: LS, WAZ, YD i DOZ).

W kolejnym etapie badania skompilowany model był rozwiązywany cztero-krotnie dla poszczególnych założeń dotyczących kształtowania się zmiennych egzogenicznych.

Dla części zmiennych endogenicznych niektóre warianty prognoz, zwłaszcza wariant pośredni, mają wartości sensowne, ale w kilku przypadkach w wariancie pierwszym formułowane wartości prognoz wykazują zbyt duży wzrost lub zbyt duże spadki.

Z tego względu, a także z powodu możliwości wykorzystania publikowanych prognoz i przewidywań dotyczących PKB i inflacji w Polsce do roku 2020 (np. z Ministerstwa Finansów) podjęto próbę modyfikacji wielorównaniowego modelu makroekonomicznego w wersji symulacyjnej, przyjmując założenie, iż podstawo-wym instrumentem egzogenicznym w analizach scenariuszowo-symulacyjnych bę-dzie także zakładane tempo wzrostu PKB.

Dodatkowo, analizując kształtowanie się cen produkcji PX (deflatora PKB) oraz ich powiązanie z ogólnym indeksem cen (PC) i ze zmianami produkcji (war-tości dodanej XV), wprowadzono i oszacowano dodatkowe równanie stochastycz-ne umożliwiające endogenizację tej zmiennej:

lnPX = -2,35 + 0,1930 lnPX(-1) + 0,5304 lnPC +0,1758 lnXV +e

(5,3) (4,1) (6,5) (5,3)

R2

sk=0,9987; DW=2,31

 152

Lista zmiennych egzogenicznych została więc zmieniona i w tej wersji mode-lu symulacyjnego mamy:

exogenous tx tpc rodp wzld wminp lwp t

Należy zwrócić uwagę, iż przyjmując za punkt wyjścia wartości temp wzrostu

PKB i inflacji, wartości scenariuszowe zmiennej X (PKB w cenach stałych 2000 r.) oraz ogólnego, jednopodstawowego wskaźnika cen PC są wyznaczone każdora-zowo z zależności dynamicznych, poprzez dodatkowe równania tożsamościowe:

identity idx X = X-1 (1 + TX/100); identity idpc PC =PC-1 (1 + TPC/100)

Dla okresu prognozy zmienne PC i X są więc stosowane jako instrumenty po-

chodne. Można przyjąć, iż do przeprowadzania obliczeń, np. w trzech wariantach za-

łożeń symulacyjnych, trzeba sformułować po trzy trajektorie dla sześciu zmiennych egzogenicznych: TX, TPC, RODP, WZLD, WMINP, LWP.

Egzogenizacja zmiennej X (PKB) spowodowała konieczność zmiany struktu-ry wewnętrznej modelu symulacyjnego. Wynika to z faktu, iż mając z góry okre-ślone wartości PKB, należy wyznaczyć z tożsamości bilansowej jedną zmienną, która traktowana będzie rezydualnie. W praktyce modelowania makroekonomicz-nego zwykle jako zmienną rezydualną przyjmuje się DRSO – przyrost zapasów i rezerw. Jedna z tożsamości w modelu będzie więc następująca:

DRSO = X – C – G – NBST – E + IM

W wersji symulacyjnej nazwanej POLMOD-TX przyjęto, iż podstawowymi

instrumentami przy wyznaczaniu wielowariantowych prognoz będą tempa wzro-stu PKB (TX) i inflacji (TPC), a ponadto w niektórych równaniach zastosowano dodatkowe zmienne egzogeniczne:

RODP − stopę oprocentowania depozytów, WZLD − kurs wymiany złotego na dolara, WMINP – zmiany płacy minimalnej, LWP – liczbę osób w wieku produkcyjnym (15+) oraz T – zmienną czasową (trend liniowy).

  153

Tabela 2.6.1 Model POLMOD 2013: równania, wyniki kompilacji i charakterystyka powiązań ! Dochody osobiste equation eyd yd=a10+a11*wbp/pc+a12*lp ! Funkcja konsumpcji equation ec c=a20+a21*(rodp(-1)-100*(pc-pc(-1))/pc(-1))+a23*yd(-1)+a24*c(-1) ! Oszczednosci identity idoz doz=yd-c ! Konsumpcja zbiorowa equation eg g=a30+a31*x+a32*pc+a33*u11 ! Inwestycje brutto = akumulacja equation ea a=a40+a41*x+a42*(100*(x-x(-1))/x(-1)) ! Naklady inwestycyjne brutto na srodki trwale equation enst nbst=a50+a51*nbst(-1)+a52*a+a53*u09 ! Majatek trwaly equation ekk kk=a90+a91*nbst +a92*kk(-1) ! Eksport equation ee e=a60+a62*wzld+a63*xv ! Import equation eim im=a70+a71*xv+a72*tx+a73*(100*(pc-pc(-1))/pc(-1)) ! Wartosc dodana equation exv xv=a80*x+a82*ln(lz)+a83*t) ! Krajowy popyt finalny identity idxf xf=c+g+a ! PKB identity idx x=xf+e-im ! Tempo wzrostu PKB identity idtx tx=100*(x-x(-1))/x(-1) ! Liczba zatrudnionych equation elz lz=a140+a141*lz(-1)+a142*(wbp/px)+a143*sb+a144*u11 !Liczba pracujacych equation elp lp=a100+a102*wbp/px+a104*x+a105*(wminp/wbp)+a106*nbst ! Placa przecietna equation ewbp wbp=a110+a112*(x/lp)+a114*wminp ! Liczba bezrobotnych equation elb lb=a120+a121*lb(-1)+a122*xv/lp+a123*xv(-1)/lp(-1)+a124*so ! Liczba ofert pracy equation elo lo=a130+a131*lo(-1)+a132*nbst+a133*x/lz+a134*u0607 ! Podaz pracy identity idls ls=lp+lb ! Aktywnosc zawodowa identity idwaz waz=100*ls/lwp ! Stopa bezrobocia identity idsb sb=100*lb/ls ! Stopa ofert pracy identity idso so=100*lo/ls

cd. tabeli na następnej stronie

 154

Linkage Statistics Equations : 22 Endogenous Linkages : 63 Density of Linkage Matrix is 2.86364 Equations will be solved in the following order: Equation Associated Variable 1 1 EC 1 C 2 4 EG 4 G 3 5 EA 5 A 4 7 IDXF 7 XF 5 8 EE 8 E 6 9 EIM 9 IM 7 10 IDX 10 X 8 11 EXV 11 XV 9 22 IDTX 22 TX 10 6 ENST 6 NBST 11 12 EKK 12 KK 12 13 ELP 13 LP 13 14 EWBP 14 WBP 14 15 ELB 15 LB 15 16 ELO 16 LO 16 17 IDSB 17 SB 17 20 ELZ 20 LZ 18 21 IDSO 21 SO 19 18 IDLS 18 LS 20 19 IDWAZ 19 WAZ 21 2 EYD 2 YD 22 3 IDOZ 3 DOZ Recursive block 1 contains 1 equations. Nonlinear simultaneous block 1 contains 8 equations. Recursive block 2 contains 2 equations. Nonlinear simultaneous block 2 contains 2 equations. Recursive block 3 is empty. Nonlinear simultaneous block 3 contains 5 equations. Recursive block 4 contains 4 equations.

Źródło: obliczenia własne. Korekta wsteczna liczby pracujących ogółem (2003-2012) oraz dołączenie ak-

tualnych danych za rok 2012 do próby estymacyjnej spowodowały konieczność respecyfikacji niektórych równań modelu POLMOD-TX. Aktualne postacie li-niowe reestymowanych równań prezentowane są tabeli 2.6.2., natomiast zmienne egzogeniczne (instrumenty) oraz wykresy dopasowania do danych prezentowane są w załączonych wykresach 2.6.1. i 2.6.2.

W poprzedniej części rozdziału znaleźć można szczegółowe wyniki estymacji równań makromodelu ekonometrycznego POLMOD-TX. Z pokazanej charaktery-styki skompilowanego modelu widać, iż jest to układ równań składający się z dwóch bloków rekurencyjnych (prerekurencyjny i postrekurencyjny) oraz z dwóch bloków łącznie współzależnych (12 i 6 równań).

  155

Tabela 2.6.2 Równania, wyniki kompilacji i charakterystyka powiązań w modelu POLMOD-TX ! Dochody osobiste equation eyd yd=a10+a11*wbp/pc+a12*lp+a13*u9900+a14*u08 ! Funkcja konsumpcji equation ec c=a20+a21*(rodp(-1)-tpc)+a23*yd +a24*yd(-1) ! Oszczednosci identity idoz doz=yd-c ! Konsumpcja zbiorowa equation eg g=a30+a31*x+a32*pc+a33*u11 ! Naklady inwestycyjne equation enbst nbst=a50+a51*nbst(-1)+a52*a+a53*u09+a54*u04 ! Majatek trwaly equation ekk kk=a90+a91*nbst +a92*kk(-1)+a93*u9596+a94*u11 ! Eksport equation ee e=a60+a62*wzld+a63*xv+a64*tpc ! Import equation eim im=a70+a71*xv+a72*tx+a73*tpc+a73*u08 ! Wartosc dodana equation exv xv=a80+a81*kk+a82*lp+a83*t ! Przyrost zapasow i rezerw identity idrso drso=x-c-g-nbst-e+im ! Akumulacja brutto identity ida a=nbst+drso ! Krajowy popyt finalny identity idxf xf=x-(e-im) ! Indeks cen produkcji equation epx px=a150+a151*px(-1)+a152*pc+a153*xv ! Liczba zatrudnionych equation elz lz=a140+a141*lz(-1)+a142*(wbp/px)+a143*sb ! Liczba pracujacych equation elp lp=a100+a101*(wbp/px) +a102*nbst+a103*u9596 ! Placa przecietna equation ewbp wbp=a110+a112*(x/lp)+a113*wminp+a114*tpc+a115*u00 ! Liczba bezrobotnych equation elb lb=a120+a121*lb(-1)+a122*tx+a123*so ! Liczba ofert pracy equation elo lo=a130+a131*lo(-1)+a132*(x/lz)+a133*u0607+a134*u9596 ! Podaz pracy identity idls ls=lp+lb ! Aktywnosc zawodowa identity idwaz waz=100*ls/lwp ! Stopa bezrobocia identity idsb sb=100*lb/ls ! Stopa ofert pracy identity idso so=100*lo/ls ! Indeks cen identity idpc pc=pc(-1)*(1+tpc/100) ! pkb cs identity idx x=x(-1)*(1+tx/100)

cd. tabeli na następnej stronie

 156

Linkage Statistics Equations : 24 Endogenous Linkages : 69 Density of Linkage Matrix is 2.87500 Equations will be solved in the following order: Equation Associated Variable 1 22 IDPC 22 PC 2 23 IDX 23 X 3 3 EG 3 G 4 1 EYD 1 YD 5 2 EC 2 C 6 4 ENBST 4 NBST 7 5 EKK 5 KK 8 6 EE 6 E 9 7 EIM 7 IM 10 8 EXV 8 XV 11 10 ELP 10 LP 12 11 EWBP 11 WBP 13 15 IDRSO 15 DRSO 14 16 IDA 16 A 15 24 EPX 24 PX 16 9 ELZ 9 LZ 17 12 ELB 12 LB 18 13 ELO 13 LO 19 18 IDSB 18 SB 20 19 IDLS 19 LS 21 21 IDSO 21 SO 22 14 IDOZ 14 DOZ 23 17 IDXF 17 XF 24 20 IDWAZ 20 WAZ

Recursive block 1 contains 3 equations. Nonlinear simultaneous block 1 contains 12 equations. Recursive block 2 is empty. Nonlinear simultaneous block 2 contains 6 equations. Recursive block 3 contains 3 equations. Źródło: opracowanie własne.

W wyniku przeprowadzonych trzech rozwiązań symulacyjnych dla odpo-

wiednich układów zmiennych egzogenicznych otrzymano wartości prognozowa-ne zmiennych endogenicznych, które prezentowane są na wykresach 2.6.1 i 2.6.2.

  157

Wykresy dotyczą lat 2001−2020, czyli zawierają również część okresu próby statystycznej, co pozwala na ocenę dopasowania poszczególnych równań stocha-stycznych do danych.

Wykres 2.6.1.

Zmienne egzogeniczne TX TPC

TPX WMINP

WZLD RODP

 158

LWP

Źródło: obliczenia i opracowanie własne.

Wykres 2.6.2

Wielowariantowe prognozy zmiennych endogenicznych modelu POLMOD-TX

Dochody osobiste Konsumpcja indywidualna

Oszczędności Spożycie zbiorowe

  159

Akumulacja Nakłady brutto na środki trwałe

Majątek trwały Eksport

Import Popyt krajowy

Przyrost zapasów i rezerw Wartość dodana

 160

Liczba zatrudnionych Liczba pracujących

Płaca przeciętna Liczba bezrobotnych

Liczba wolnych miejsc pracy Podaż pracy

Stopa bezrobocia Stopa ofert pracy

Źródło: obliczenia i opracowanie własne.

  161

W tabeli 2.6.3. przedstawiono dodatkowo zestawienie założeń prognostycznych i wartości prognoz liczby pracujących ogółem w Polsce 2013−2020, a w tabeli 2.6.4 wartości prognoz wszystkich zmiennych endogenicznych modelu w wariancie pośrednim.

Tabela 2.6.3

Zestawienie założeń prognostycznych i wartości prognoz liczby pracujących ogółem w Polsce 2013−2020

1. Prognoza „optymistyczna” według wytycznych założeń makroekonomicznych MF (rok 2012 – dane aktualne GUS):

TX TPC LP^o 2012 2.0 3.7 15636.0 2013 2.2 2.7 15494.0 2014 2.5 2.3 15548.3 2015 3.5 2.5 15697.7 2016 4.0 2.5 15774.4 2017 3.9 2.5 15759.1 2018 3.8 2.4 15745.8 2019 3.5 2.4 15699.7 2020 3.4 2.4 15684.4 2. Prognoza „pesymistyczna” z uwzględnieniem uwag ekspertów: TX2 TPC2 LP^p 2012 2.0 3.7 15636.0 2013 1.5 2.0 15401.1 2014 1.3 2.5 15360.0 2015 2.0 3.5 15446.7 2016 2.2 3.7 15473.3 2017 2.5 4.0 15513.1 2018 3.0 4.3 15583.7 2019 2.8 3.9 15561.3 2020 3.0 4.2 15585.7 3. Prognoza „pośrednia”: TX3 TPC3 LP^s 2012 2.0 3.7 15636.0 2013 1.8 2.0 15447.1 2014 2.0 2.2 15611.8 2015 3.2 2.5 15651.6 2016 3.0 2.7 15616.8 2017 3.3 3.0 15656.6 2018 3.1 2.8 15630.1 2019 3.0 3.0 15610.6 2020 3.2 2.9 15643.3

Źródło: obliczenia własne.

 162

Wykres 2.6.3 Porównanie trzech wariantów prognoz liczby pracujących w Polsce 2013−2020

Źródło: opracowanie własne.

Tabela 2.6.4

Prognozy podstawowych zmiennych makroekonomicznych w Polsce 2013−2020 (ceny stałe 2000 roku, % tempa wzrostu)

Popyt 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 PKB 1177890 1193200 1217070 1243840 1274940 1313190 1349960 1390460 − tempo wzrostu (%) 1,50 1,30 2,00 2,20 2,50 3,00 2,80 3,00 Krajowy popyt finalny 1202130 1222860 1255080 1284240 1318200 1356740 1391230 1429760 − tempo wzrostu (%) 2,18 1,72 2,63 2,32 2,64 2,92 2,54 2,77 konsumpcja indywidualna 696664 711975 714850 720350 731289 742611 752592 764178 − tempo wzrostu (%) 1,01 2,20 0,40 0,77 1,52 1,55 1,34 1,54 konsumpcja zbiorowa 209069 211152 214478 218235 222639 228180 233526 239394 − tempo wzrostu (%) 5,05 1,00 1,58 1,75 2,02 2,49 2,34 2,51 nakłady inwestycyjne brutto 273801 271465 272333 279559 288610 300086 313662 325662 − tempo wzrostu (%) -1,29 -0,85 0,32 2,65 3,24 3,98 4,52 3,83 przyrost zapasów 19083 16008 23606 25328 27315 30947 32480 35527 Eksport 480550 488342 501216 518128 536157 560083 582140 606545 − tempo wzrostu (%) 1,76 1,62 2,64 3,37 3,48 4,46 3,94 4,19 Import 504785 517999 539224 558526 579417 603637 623410 645850 − tempo wzrostu (%) 3,39 2,62 4,10 3,58 3,74 4,18 3,28 3,60

cd. tabeli na następnej stronie

  163

Popyt 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Czynniki wzrostu Majątek trwały ogółem 2135550 2194580 2250950 2307940 2366420 2427510 2492110 2559260 − tempo wzrostu (%) 3,07 2,76 2,57 2,53 2,53 2,58 2,66 2,69 Wartość dodana (produkcja) 1046970 1069210 1093480 1118610 1145070 1173810 1202560 1232360 − tempo wzrostu (%) 2,35 2,12 2,27 2,30 2,37 2,51 2,45 2,48 Rynek pracy Podaż (tys. osób) 17321 17381 17326 17325 17344 17270 17125 16927 Liczba pracują-cych (tys. osób) 15394 15352 15440 15466 15507 15578 15555 15580 Liczba zatrudnio-nych (tys. osób) 9565 9280 9074 8925 8832 8802 8806 8840 Liczba bezrobot-nych (tys. osób) 2147 2483 2615 2774 2913 2893 2822 2675 Stopa bezrobocia (%) 12,40 14,29 15,09 16,01 16,79 16,75 16,48 15,80 Liczba ofert pracy (tys.) 22,216 23,161 24,268 25,383 26,446 27,355 27,995 28,539 Stopa ofert pracy (%) 0,13 0,13 0,14 0,15 0,15 0,16 0,16 0,17 Przeciętna nomi-nalna płaca brutto 3677,28 3786,68 3714,41 3773,30 3842,63 3849,85 3875,37 3894,04 Ceny Wskaźnik cen konsumpcji 1,45 1,48 1,54 1,59 1,66 1,73 1,79 1,87 − tempo wzrostu (%) 2,00 2,50 3,50 3,70 4,00 4,30 3,90 4,20 Wskaźnik cen produkcji 1,41 1,44 1,48 1,52 1,57 1,62 1,67 1,73 − tempo wzrostu (%) 2,27 2,16 2,60 2,83 3,06 3,30 3,19 3,31 Źródło: opracowanie własne.

 164

Rozdział 3 PROGNOZA WSTĘPNA ZATRUDNIENIA W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW (Bogdan Suchecki, Artur Gajdos, Karolina Lewandowska-Gwarda, Edyta Żmurkow-Poteralska, opracowanie: Artur Gajdos)

Wyniki prezentowane w tym rozdziale stanowią wstępną prognozę zatrudnie-

nia w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych, niepoddaną korek-tom związanym z wprowadzeniem metodologii i podstawy uogólniania danych z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności bazującej na bilansach opracowanych na podstawie wyników Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań 2011.

3.1. Specyfikacja modelu w przekroju grup zawodów

3.1.1. Propozycje specyfikacji modelu w przekroju grup zawodów

Nawiązując do doświadczeń krajowych i zagranicznych oraz metodologii mo-delowania i prognozowania struktury zawodowej pracujących sprawdzanej w pro-gnozie pilotażowej153153F

154, testowaniu poddano następujące typy modeli dla przekroju wielkich grup zawodowych154F

155: 1. Modele tendencji rozwojowej liczby pracujących i udziału pracujących (t – zmienna czasowa):

LP_X = f(t, εZ0)

2. Modele przyczynowo-skutkowe liczby pracujących uwzględniające jako zmienną objaśniającą liczbę pracujących ogółem (LP) i zmienną czasową:

__________ 154 Teoretyczne podstawy budowy modeli w przekroju zawodowym oraz metodologia prognozo-wania zastosowana w prognozie pilotażowej dla województwa łódzkiego została szczegółowo zaprezentowana w opracowaniu: Suchecki B., Dańska-Borsiak B., Laskowska I. (2012), Opracowa-nie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszynopis. 155 Suchecki B., Dańska-Borsiak B., Laskowska I. (2012), Opracowanie modeli ekonometrycz-nych…, op. cit., s. 115−116.

  165

LP_X = f(LP, t, εZ0) 3. Modele przyczynowo-skutkowe liczby pracujących uwzględniające jako

zmienną objaśniającą liczbę pracujących w sektorze (sektorach) dominujących w danej grupie zawodowej:

LP_X = f( LP_S, εZ0)

4. Modele deterministyczne – tablice przejścia dla wyznaczania struktury za-

wodowej na podstawie zmian struktury sektorowej z modelowaniem zmian udzia-łów sektorów w grupach zawodowych:

ULP_X= f(ULP_S_X)

gdzie: X – numer wielkiej grupy zawodowej, X = 0,…,9; S – numer sektora gospodarczego, S = 1,…,4 (1 – rolnictwo; 2 – przemysł; 3 –

usługi rynkowe; 4 – usługi nierynkowe). Dalej zaprezentowano wyniki testowania koncepcji zaprezentowanych w punk-

tach 1 i 2 (modele z punktów 3 i 4 zostały wstępnie przetestowane i nie są wyko-rzystywane w dalszych badaniach).

3.1.2. Wyniki estymacji wybranych specyfikacji modeli w przekroju grup zawodów

Model tendencji rozwojowej udziału pracujących W celu uzyskania prognozy struktury pracujących w przekroju wielkich grup

zawodowych w pierwszym kroku oszacowano liniowe modele tendencji rozwo-jowej. Na podstawie oszacowanych parametrów modeli wygenerowano prognozy udziałów pracujących w poszczególnych latach.

W czterech z dziesięciu oszacowanych modeli tendencji rozwojowej parametr stojący przy zmiennej czasowej t okazał się nieistotny, na co wskazuje wartość p większa od 0,05. Należy zatem stwierdzić, że w strukturze pracujących w tych grupach zawodowych (siły zbrojne, przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy, pracownicy biurowi, pracownicy przy pracach prostych) nie występuje wyraźna tendencja. Modele oszacowane dla pozostałych wielkich grup charakteryzowały się dość dobrym dopasowaniem do danych empirycznych (wartość skorygowanego współczynnika determinacji pomiędzy 66,8% a 96,4%), przy czym w najwyższym stopniu model trendu objaśnił kształtowanie się udziału pracujących w wielkiej grupie zawodowej „specjaliści”. Jednocześnie w grupie tej zaobserwowano najniższy względny błąd modelu (2,8%). Również w modelach dla grup wielkich: „pracownicy usług osobistych i sprzedawcy” oraz „technicy i inny średni personel” wartości błędów średnich w stosunku do średniego udziału pracujących w tych grupach zawodowych są relatywnie niskie (wynoszą odpo-

 166

wiednio 2,8% i 3,4%). W pozostałych modelach trendu, dla których oszacowanie parametru stojącego przy zmiennej czasowej t jest istotne statystycznie, względny błąd modelu nie przekroczył 6,3%155155F

156. Ze względu na niezadowalające właściwości modeli oszacowanych na pełnej

próbie historycznej w kolejnym kroku testowano również segmentowe modele tendencji rozwojowej156F

157. Model przyczynowo-skutkowy liczby pracujących (bez zmiennych sztucznych)

uwzględniający jako zmienną objaśniającą liczbę pracujących ogółem (LP) i zmienną czasową – MNK

W pierwszej kolejności oszacowano model przyczynowo-skutkowy liczby pracujących w przekroju wielkich grup zawodowych za pomocą metody naj-mniejszych kwadratów. Równania modelu przyjęły następującą postać157157F

158: LP_Z0t = α30*lnt + α50*LPt + εt0 LP_Z1t = α21*t + α31*lnt+α51*LPt + εt1 LP_Z2t = α22*t + α32*lnt+α52*LPt + εt2 LP_Z3t = α33*lnt + α53*LPt + εt3 LP_Z4t = α14*LP_Z4t-1 + α24*t + α54*LPt + εt4 LP_Z5t = α25*t + α55*LPt + εt5 LP_Z6t = α26*t + α56*LPt + εt6 LP_Z7t = α07 + α27*t + α57*LPt + εt7 LP_Z8t = α08 + α38*lnt + α58*LPt + εt8 LP_Z9t = α39*lnt + α59*LPt + εt9 Wszystkie oszacowane modele charakteryzują się istotnymi statystycznie pa-

rametrami przy zmiennej LPt na jednoprocentowym poziomie istotności. Dodat-ni znak oszacowań parametrów przy zmiennej LPt jest zgodny z oczekiwania-mi i wskazuje na dodatni wpływ wzrostu ogółu pracujących na liczbę pracujących w poszczególnych wielkich grupach zawodowych. Jednocześnie dopasowanie mo-deli do danych empirycznych należy uznać za niezadowalające. Ponadto w więk-szości przypadków nie ma możliwości wnioskowania o występowaniu autokore-lacji składnika losowego, gdyż wartości statystyki Durbina-Watsona znajdują się w obszarze niekonkluzywności (jedynie w równaniu LP_Z6 odrzucono hipotezę o braku autokorelacji, a w przypadku równań LP_Z1 oraz LP_Z9 nie odnaleziono podstaw do odrzucenia hipotezy o braku autokorelacji)158F

159. __________ 156 Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozo-wania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym i opis otrzymanych wyników, IPiSS, Warszawa, maszynopis, s. 93−94. 157 Szczegółowe wyniki oszacowań znajdują się w opracowaniu: Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych…, op. cit. 158 Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych…, op. cit., s. 99. 159 Tamże, s. 100.

  167

Wykres 3.1.2.1 Dopasowanie wartości teoretycznych liczby pracujących w wielkich grupach

zawodowych (MNK bez zmiennych sztucznych) do danych historycznych

Źródło: Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do progno-zowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym i opis otrzymanych wyników, IPiSS, Warszawa, maszynopis, s. 100−101.

 168

Dodatkowo podjęto próbę oszacowania modelu przyczynowo-skutkowego liczby pracujących w wielkich grupach zawodowych za pomocą metody MVR, gdzie równania oszacowano w dwóch odrębnych blokach – w pierwszym znala-zło się 6, a w drugim 4 równania (odpowiednio dla grup zawodowych: 2, 3, 4, 5, 7, 8 oraz 0, 1, 6, 9)160.

3.1.3. Ostateczna postać modelu w przekroju wielkich grup zawodowych

Na obecnym etapie realizacji projektu do wykonania prognoz w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych wykorzystano model przyczyno-wo-skutkowy liczby pracujących ze zmiennymi sztucznymi (zero-jedynkowymi d), których wprowadzenie było konieczne ze względu na niezadawalające wła-ściwości modeli przyczynowo-skutkowych bez zmiennych sztucznych161 oraz służyło uzyskaniu lepszego dopasowania i usunięciu autokorelacji składnika losowego. Jako zmienną objaśniającą uwzględniono liczbę pracujących ogółem (LP) i zmienną czasową. Model oszacowany został za pomocą metody najmniej-szych kwadratów.

Równania modelu ze zmiennymi sztucznymi przyjęły następującą postać162: LP_Z0 t = α30*lnt + α50*LP t + d990*d99 + d070*d060708 + εt0

LP_Z1 t = α21*t + α31*lnt + α51*LP t + d021*d02 + εt1

LP_Z2 t = α22*t + α32*lnt + α52*LP t + d082*d08 + εt2

LP_Z3 t = α33*lnt + α53*LP t + d993*d99 + d043*d040506 + εt3

LP_Z4 t = α14*LP_Z4t-1 + α24*t + α54*LP t + d034*d03 + d064*d0607 + εt4

LP_Z5 t = α25*t + α55*LP t + d025*d02 + εt5

LP_Z6 t = α26*t + α56*LP t + d016*d0105 + εt6

LP_Z7 t = α07 + α27*t + α57*LP t + d087*d08 + εt7

LP_Z8 t = α08 + α38*lnt + α58*LP t + d068*d0607 + εt8

LP_Z9 t = α39*lnt + α59*LP t + d999*d99 + d079*d07 + εt9

__________ 160 Wyniki estymacji modeli znajdują się w opracowaniu: Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estyma-cja parametrów modeli ekonometrycznych…, op. cit. 161 Patrz: podrozdział 3.1.2. niniejszego opracowania. 162 Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych…, op. cit., s. 101.

  169

Wszystkie oszacowane równania charakteryzują się istotnymi statystycznie (przy jednoprocentowym poziomie istotności) i dodatnimi parametrami przy zmiennej LPt, co wskazuje na dodatni wpływ wzrostu ogółu pracujących na liczbę pracujących w poszczególnych wielkich grupach zawodowych.

Tabela 3.1.3.1

Oszacowania parametrów modeli liczby pracujących w wielkich grupach zawodowych – model ze zmiennymi sztucznymi* (MNK)

Równanie

Zmienna

wyraz wolny LP_ZXt-1 t lnt LPt R2(sk)

błąd stan-

dardo-wy

Durbin- -Watson

LP_Z0 11,3073

(0,001)** 0,34889*10-2

(0,000) 0,74497 5,6992 2,46

LP_Z1 14,1134 (0,008)

-87,6685 (0,020)

0,619049*10-1

(0,000) 0,90761 25,4184 2,30

LP_Z2 95,3947 (0,000)

-206,399 (0,003)

0,111528 (0,000)

0,9864 44,9932 1,51

LP_Z3 164,36 (0,000)

0,802906*10-1

(0,000) 0,95766 31,1878 1,26

LP_Z4 0,477824 (0,001)

-4,78882(0,012)

0,396163*10-1

(0,000) 0,85839 25,5653 2,16

LP_Z5 29,2003 (0,000)

0,112458 (0,000)

0,98116 26,7572 1,87

LP_Z6 -86,95,9 (0,000)

0,203043 (0,000)

0,94046 86,3244 2,01

LP_Z7 -1973,96(0,000)

-55,6646(0,000)

0,336446 (0,000)

0,98535 34,2107 2,09

LP_Z8 -606,829(0,003)

121,351 (0,000)

0,117834 (0,000)

0,95948 34,1965 1,94

LP_Z9 -36,3673 (0,010)

0,747997*10-1

(0,000) 0,85749 27,4754 2,02

* W tabeli nie zamieszczono oszacowań parametrów przy zmiennych sztucznych. ** W nawiasach pod ocenami parametrów podano wartości p-value. Źródło: opracowanie własne na podstawie: Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu global-nym i opis otrzymanych wyników, IPiSS, Warszawa, maszynopis, s. 102−111.

 170

Rysunek 3.1.3.1 Dopasowanie wartości teoretycznych liczby pracujących w wielkich grupach

zawodowych (MNK ze zmiennymi sztucznymi) do wartości empirycznych

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu global-nym i opis otrzymanych wyników, IPiSS, Warszawa, maszynopis, s. 102−111.

  171

Model liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 0: Siły zbrojne cha-rakteryzuje się dopasowaniem do danych empirycznych na poziomie blisko 74,5%. Błąd standardowy modelu wynosi blisko 5,7 tys. osób, co przekłada się ma błąd względny rzędu 7,8%. Wartość statystyki DW znajduje się w obszarze niekonkluzywności. Zgodnie z oszacowaniem parametru przy zmiennej LP w mo-delu należy stwierdzić, że wzrost ogólnej liczby pracujących o tysiąc osób prze-kłada się na wzrost pracujących w wielkiej grupie zawodowej 0 średnio o niewie-le ponad 3 osoby.

Dopasowanie modelu liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 1: przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy wynosi blisko 90,8%. Błąd standardowy modelu (ponad 25 tys. osób) stanowi niewiele ponad 2,9% średniej liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 1. Wartość staty-styki DW znajdująca się w obszarze niekonkluzywności nie pozwala wnioskować na temat występowania autokorelacji składnika losowego. Oszacowanie parametru przy zmiennej LP wskazuje, że wzrost ogólnej liczby pracujących o tysiąc osób wpływa na wzrost pracujących w tej wielkiej grupie zawodowej średnio o blisko 62 osoby.

Model liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 2: specjaliści wyka-zuje bardzo dobre dopasowanie do danych empirycznych na poziomie ponad 98,6%. Błąd standardowy modelu wynosi blisko 45 tys. osób, co przekłada się na błąd względny rzędu 2,1%. Wartość statystyki DW nie pozwala wnioskować na temat występowania autokorelacji składnika losowego. Zgodnie z parametrem przy zmiennej LP należy stwierdzić, że jednotysięczny wzrost ogólnej liczby pracujących przekłada się na wzrost pracujących w grupie zawodowej specjali-stów o ponad 111 osób.

Model liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 3: technicy i inny śred-ni personel charakteryzuje się zadawalającym dopasowaniem do danych historycz-nych (blisko 95,8%). Błąd standardowy modelu wynosi blisko 31,2 tys. osób, co (w odniesieniu do średniej wartości zmiennej objaśnianej) przekłada się na stosun-kowo niski błąd względny modelu rzędu 2%. Wartość statystyki DW znajduje się w obszarze niekonkluzywności. Zgodnie z oszacowaniem parametru przy zmiennej LP model wskazuje, że wzrostowi ogólnej liczby pracujących o 1000 osób towa-rzyszy wzrost pracujących w 3 wielkiej grupie zawodowej średnio o 80 osób.

Dopasowanie modelu liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 4: pracownicy biurowi wynosi pond 85,8%. Błąd standardowy modelu (ponad 25 tys. osób) stanowi niewiele ponad 2,4% średniej liczby pracujących w analizowa-nej grupie zawodowej. Wartość statystyki DW znajdująca się w obszarze niekon-kluzywności nie pozwala wnioskować na temat występowania autokorelacji skład-nika losowego. Oszacowanie parametru przy zmiennej LP wskazuje, że jednotysięczny wzrost ogólnej liczby pracujących przekłada się na wzrost pracu-jących w 4 wielkiej grupie zawodowej średnio o blisko 40 osób.

Model liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 5: pracownicy usług osobistych i sprzedawcy wykazuje wysokie dopasowanie do danych empirycz-

 172

nych na poziomie ponad 98,1%. Błąd standardowy modelu wynosi blisko 27 tys. osób, co przy średniej liczbie pracujących w analizowanej grupie zawodowej na poziomie 1967 tys. osób daje błąd względny modelu w granicach zaledwie 1,4%. Wartość statystyki DW nie daje podstaw do odrzucenia hipotezy o braku autoko-relacji składnika losowego. Parametrem przy zmiennej LP w modelu wskazuje, że wzrost ogólnej liczby pracujących o 1000 osób przekłada się na wzrost pracują-cych w grupie zawodowej pracowników usług osobistych i sprzedawców o ponad 112 osób.

Model liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 6: rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy charakteryzuje się dobrym dopasowaniem do danych historycznych (ok. 94%). Błąd standardowy modelu wynosi ponad 86 tys. osób, co przekłada się na błąd względny modelu rzędu 3,7%. Wartość statystyki DW wskazuje na brak występowania autokorelacji składnika losowego w modelu. Zgodnie z oszacowa-niem parametru przy zmiennej LP model wskazuje, że wzrostowi ogólnej liczby pracujących o 1000 osób towarzyszy wzrost pracujących w 6 wielkiej grupie za-wodowej średnio o 203 osoby.

Dopasowanie modelu liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 7: ro-botnicy przemysłowi i rzemieślnicy wynosi ponad 98,5%. Błąd standardowy mo-delu (ponad 34 tys. osób) stanowi zaledwie niewiele ponad 1,3% średniej liczby pracujących w 7 wielkiej grupie zawodowej. Wartość statystyki DW nie daje podstaw do odrzucenia hipotezy o braku autokorelacji składnika losowego. Osza-cowanie parametru przy zmiennej LP wskazuje, że wzrost ogólnej liczby pracują-cych o 1000 osób wpływa na wzrost pracujących w 7 wielkiej grupie zawodowej średnio o 366 osób.

Model liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 8: operatorzy i mon-terzy maszyn i urządzeń charakteryzuje się dopasowaniem do danych empirycz-nych na poziomie blisko 96%. Błąd standardowy modelu wynosi ponad 34 tys. osób, co przekłada się błąd względny rzędu 2,4%. Wartość statystyki DW wska-zuje na brak autokorelacji składnika losowego. Zgodnie z oszacowaniem parame-tru przy zmiennej LP należy stwierdzić, że jednotysięcznemu wzrostowi ogólnej liczby pracujących towarzyszy wzrost pracujących w analizowanej wielkiej gru-pie zawodowej średnio o blisko 118 osób.

Model liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 9: pracownicy przy pracach prostych cechuje dopasowanie do danych empirycznych na poziomie 85,7%. Błąd standardowy modelu wynosi ponad 27 tys. osób, a błąd względny mieści się w granicach 2,6%. W modelu nie występuje autokorelacja składnika losowego. Parametrem przy zmiennej LP w modelu wskazuje, że wzrost ogólnej liczby pra-cujących o 1000 osób przekłada się na wzrost pracujących w grupie zawodowej pracowników przy pracach prostych o blisko 75 osób162F

163. W przekroju dużych i średnich grup zawodowych, ze względu na znaczną

liczbę elementów oraz problemy z identyfikacją zmiennych mogących stanowić __________ 163 Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych…, op. cit., s. 102−111.

  173

dodatkowe źródło informacji w poszczególnych równaniach modelu, nie stosowano modelowania przyczynowo-skutkowego. W przekroju średnich grup zawodowych wykonano prognozy dla udziałów tych grup w liczbie pracujących ogółem przy użyciu liniowych modeli trendu (w większości przypadków segmentowych). Dla kilku grup średnich przyjęto wartości udziałów z 2011 r. w horyzoncie prognozy, ze względu na brak możliwości dopasowania funkcji trendu. Łączne zmiany udziałów średnich grup zawodowych skorygowano następnie do sumy udziału danej wielkiej grupy zawodowej w liczbie pracujących ogółem. W ten sposób uzyskano spójne wyniki z prognozami dla wielkich grup zawodowych uzyskanych z modelu przy-czynowo-skutkowego, które sumują się do wartości uzyskanej w modelowaniu makroekonomicznym. Wyniki w przekroju dużych grup zawodów są sumą wyni-ków z odpowiednich średnich grup zawodowych163F

164.

3.2. Procedura przekodowania danych W związku ze zmianą klasyfikacji zawodów i specjalności, skutkującą bra-

kiem porównywalności danych z okresu historycznego (1995−2010) oraz danych bieżących (2011), w celu wykonania prognoz liczby pracujących w przekroju grup zawodów według obecnie obowiązującej klasyfikacją zawodów i specjalno-ści z 2010 r. (KZiS2010) konieczne było dokonanie ujednolicenia danych histo-rycznych, zgodnych z poprzednimi klasyfikacjami (KZiS2007(2004)), do obecnie obowiązującej.

Procedurę ujednolicenia danych (ze względu na przekrój grup zawodów) wy-konano w dwóch krokach (na dwóch poziomach szczegółowości).

W pierwszym kroku podjęto dwie próby uzyskania danych zgodnych z jedno-litą klasyfikacją z 2010 r. na poziomie wielkich grup zawodowych. Pierwsza po-legała na doborze kodów do elementarnych grup zawodowych, które zmieniły miejsce w klasyfikacji na poziomie wielkich grup zawodowych. Główne zmiany zaobserwowano pomiędzy grupami wielkimi 5 i 9, 5 i 4 oraz 1 i 6, a analiza uzy-skanych wyników wskazywała na dość znaczne zmiany ich udziałów, które mo-gły być skutkiem błędu w przekodowaniu, wynikającego z niejednoznaczności klucza przejścia.

Biorąc pod uwagę tę niedoskonałość, w drugiej próbie zastosowano metodę odseparowania zmian w strukturach wynikających z dotychczasowych tendencji i zmian wynikających ze zmiany klasyfikacji. Szacunkowe rezultaty tego podejścia wskazują na w miarę stabilne zmiany struktury w całym badanym okresie. W rezul-tacie uzyskano szacunkową liczbę i strukturę pracujących w przekroju wielkich grup zawodowych w Polsce w latach 1995−2010 zgodnie z KZiS2010, która two-rzy spójny szereg danych z rzeczywistymi danymi z 2011 r. (według KZiS2010). __________ 164 Suchecki B., Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow-Poteralska E. (2013), Opraco-wanie prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszy-nopis, s. 44.

 174

Ze względu na konieczność operowania na danych o wyższej szczegółowości w drugim kroku podjęto próbę przekodowania danych w przekroju średnich grup zawodowych (wymagana szczegółowość). W tym celu na podstawie klucza przej-ścia pomiędzy klasyfikacjami ustalono tablicę przejścia pomiędzy elementarnymi grupami zawodowymi z KZiS2007 na KZiS2010, której elementy wskazują na udział obserwowanej grupy zawodowej według KZiS2007 w grupie zawodowej według KZiS2010. Na podstawie tej tablicy wygenerowano szacowaną strukturę w przekroju średnich grup zawodów według KZiS2010 dla danych z IV kwartału 2010 r., którą ze względu na brak spójności z obserwacjami z IV kwartału 2011 r. skorygowano strukturą z I kwartału 2011 r. (najbardziej zbliżone dane rzeczywi-ste). W celu uzyskania spójności wyniki skorygowano ze strukturą pracujących w przekroju wielkich grup zawodowych wyznaczoną w kroku pierwszym. Proce-durę zastosowano do wszystkich danych historycznych z lat 1995−2009 (wcze-śniej również 2010).

Uzyskane wyniki dają (szacowaną) spójną informację o liczbie i strukturze pracujących w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych w la-tach 1995−2011, które mogą być wykorzystane do generowania prognoz na lata 2012−2020.

3.3. Założenia prognozy w przekroju grup zawodów Do wykonania wstępnej prognozy zatrudnienia w kraju w przekroju wielkich,

dużych i średnich grup zawodowych wykorzystano prognozę zakładającą liczbę pracujących ogółem w Polsce w 2020 r. na poziomie 16 214,4 tys. osób164F

165(wa-riant lpk2, tabela 3.2.1.) oraz zmiany liczby pracujących w przekroju wielkich grup zawodowych uzyskane z modelu przyczynowo-skutkowego (zmienne lp_zXk, tabela 3.3.1.)165F

166. W przekroju średnich grup zawodowych w większości wykonano prognozy

dla udziałów tych grup w liczbie pracujących ogółem przy użyciu liniowych mo-deli trendu (głównie segmentowych). Ze względu na brak możliwości dopasowa-nia funkcji trendu dla kilku grup średnich w horyzoncie prognozy przyjęto dla nich wartości udziałów z 2011 r. Łączne zmiany udziałów średnich grup zawo-dowych skorygowano następnie do sumy udziału danej wielkiej grupy zawodowej w liczbie pracujących ogółem, uzyskując spójne wyniki z prognozami dla wiel-kich grup zawodowych pochodzącymi z modelu przyczynowo-skutkowego, su-mujące się do wartości uzyskanej w modelowaniu makroekonomicznym. Wyniki w przekroju dużych grup zawodów stanowią sumę wyników z odpowiednich średnich grup zawodowych.

__________ 165 Por. Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych…, op. cit., s. 115. 166 Tamże, s. 120−125.

  175

Tabela 3.3.1 Wartości prognoz liczby pracujących ogółem i w przekroju

wielkich grup zawodowych 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Lp_z0k2 89,1 89,7 90,5 91,4 92,0 92,6 93,2 93,8 94,2 Lp_z1k2 999,9 1 009,5 1 022,3 1 038,0 1 048,5 1 059,3 1 071,9 1 083,9 1 094,5 Lp_z2k2 2 923,8 3 010,0 3 101,4 3 197,7 3 285,8 3 374,8 3 466,9 3 558,2 3 647,7 Lp_z3k2 1 772,4 1 782,1 1 794,8 1 810,5 1 819,1 1 827,5 1 837,7 1 846,6 1 853,4 Lp_z4k2 1 068,4 1 059,3 1 051,9 1 046,9 1 040,3 1 032,6 1 025,2 1 017,7 1 009,2 Lp_z5k2 2 342,3 2 372,6 2 407,8 2 447,8 2 478,3 2 509,2 2 542,9 2 575,3 2 605,2 Lp_z6k2 1 708,0 1 619,8 1 541,6 1 473,4 1 385,6 1 298,0 1 216,1 1 131,1 1 040,5 Lp_z7k2 2 446,7 2 388,9 2 347,9 2 323,7 2 267,0 2 210,7 2 164,1 2 112,5 2 051,8 Lp_z8k2 1 645,2 1 652,0 1 664,0 1 681,0 1 687,2 1 693,3 1 702,4 1 709,8 1 714,0 Lp_z9k2 1 102,0 1 100,2 1 102,0 1 107,2 1 105,9 1 104,7 1 105,7 1 105,7 1 103,9 Lpk2 16 097,6 16 084,1 16 124,2 16 217,8 16 209,5 16 202,7 16 226,1 16 234,4 16 214,4 Źródło: opracowanie własne na podstawie: opracowanie do zadania nr 16 (3.16); Kusideł E., Gajdos A. (2012), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym i opis otrzymanych wyników, IPiSS, Warszawa, maszynopis, s. 115; 120−125.

Na dalszym etapie prac wstępne wyniki prognoz zatrudnienia w przekroju

zawodów poddano korektom koniecznym ze względu na zastosowanie nowej metodologii i nowej podstawy uogólniania danych z Badania Aktywności Eko-nomicznej Ludności (w tym dotyczących liczby pracujących) publikowanych dla okresu po roku 2010 (włącznie) oraz wiążącą się z tym reestymacją modelu liczby pracujących ogółem oraz w przekroju wielkich grup zawodowych (na danych zgodnych z NSP2011), a także korektom na podstawie rekomendacji eksper-tów166F

167. W wyniku przeprowadzonych procesów otrzymano ostateczne wartości prognoz w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych, które pre-zentowane są w rozdziale 5 tego opracowania.

3.4. Wstępna prognoza liczby pracujących w Polsce ogółem w przekroju grup zawodów

W tym podrozdziale przedstawiono wstępną prognozę liczby i struktury pra-cujących w wielkich grupach zawodowych. Wykonano również wstępną pro-gnozę w przekroju dużych i średnich grup zawodowych, która nie jest tutaj pre-zentowana.

__________ 167 Szczegółowy opis procesu korygowania prognoz zawarto w podrozdziale 5.1. niniejszego opracowania.

 176

Tabela i wykres 0 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

siły zbrojne (0) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 0,343 0,43 0,458 0,38 0,578 0,475 0,529 0,474 0,508 0,564 0,564 0,412 0,334

Liczba osób (w tys.) 50,6 65,0 70,1 58,2 84,3 69,0 74,3 65,1 69,7 79,2 81,1 61,4 51,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Stryktura (w %) 0,424 0,543 0,57 0,531 0,553 0,558 0,561 0,564 0,568 0,572 0,574 0,578 0,581

Liczba osób (w tys.) 67,9 86,3 91,7 86,1 89,1 89,8 90,5 91,4 92,0 92,6 93,2 93,8 94,2

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 0: siły

zbrojne w ogóle pracujących w Polsce wzrósł o ok. 0,19 pkt. proc. Do roku 2005 udział ten wykazywał tendencję wzrostową na poziomie średnio ponad 0,02 pkt. proc. rocznie, po czym w roku 2006 nastąpił jego spadek do poziomu 0,33% w roku 2007. W kolejnych latach zaobserwowano ponowny wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej (0,53% w roku 2011). W horyzoncie prognozy 2012− 2020 przewidywany jest dalszy wzrost pracujących w wielkiej grupie zawodo-wej 0 w tempie poniżej 0,01 pkt. proc. rocznie.

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 0: siły zbrojne wzrosła w la-tach 1995−2011 o 35,5 tys. osób. W okresie tym liczba ta wykazywała tendencję wzrostową z wyraźną korektą w roku 2007 (spadek do 51,9 tys. osób). Zgodnie ze wzrostową tendencją obserwowaną historycznie, w latach 2012−2020 liczba pra-cujących w grupie zawodowej 0 wzrośnie o 5,1 tys. osób (średnio ok. 640 osób rocznie).

  177

Tabela i wykres 1 Struktura (w %) i liczba (w tys. osób) pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy (1) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 5,91 5,68 6,13 5,83 5,72 5,77 5,60 5,29 5,70 5,76 5,44 5,95 5,88

Liczba osób (w tys.) 872,9 858,4 938,9 894,3 833,9 838,9 786,8 725,2 781,8 809,5 782,9 886,9 912,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Stryktura (w %)

6,03 6,14 6,14 6,11 6,21 6,28 6,34 6,40 6,47 6,54 6,61 6,68 6,75 Liczba osób (w tys.)

965,5 975,8 986,3 990,1 999,9 1009,5 1022,3 1038 1048,5 1059,3 1071,9 1083,9 1094,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 1: przedstawiciele władz

publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy wzrósł w latach 1995−2011 o 0,2 pkt. proc. W początkowym okresie (lata 1995−2002) udział ten wykazywał tendencję spadkową (spadek o ponad 0,02 pkt. proc. przeciętnie w roku), po czym obserwo-wano jego wzrost (z korektą w roku 2005) na poziomie średnio 0,09 pkt. proc. rocznie. W latach 2012−2020 przewidywany jest dalszy wzrost udziału pracują-cych w analizowanej grupie zawodowej o 0,54 pkt. proc. (z 6,21% w roku 2012 do 6,75% w roku 2020).

W latach 1995−2011 liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 1 wzro-sła o 117,2 tys. osób. Liczba ta początkowo malała (o 21,1 tys. osób przeciętnie w roku), po czym w roku 2002 nastąpiło odwrócenie dotychczasowej tenden-cji i ponowny wzrost liczby pracujących w analizowanej grupie zawodowej na poziomie blisko 30 tys. osób rocznie. W latach 2012−2020 przewiduje się dalszy wzrost liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 1 na średnim poziomie ok. 11,82 tys. osób rocznie (wzrost o 94,6 tys. osób w okresie prognozy).

 178

Tabela i wykres 2 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej: specjaliści (2)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Stryktura (w %)

11,28 11,26 11,56 12,06 12,47 12,46 12,7 13,58 14,07 14,71 15,45 15,16 15,19 Liczba osób (w tys.)

1666,6 1700,8 1769,7 1850 1816,7 1811,6 1782,9 1863,6 1929,2 2066,7 2222 2260,3 2360,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Stryktura (w %)

15,32 16,43 17,25 17,84 18,16 18,71 19,23 19,72 20,27 20,83 21,37 21,92 22,5 Liczba osób (w tys.)

2451,9 2610 2773,7 2890,3 2923,8 3010 3101,4 3197,7 3285,8 3374,8 3466,9 3558,2 3647,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 2: specjaliści w latach 1995−

2011 wykazywał wyraźną jednostajną tendencję wzrostową, osiągając w roku 2011 wartość 17,84%, wobec 11,28% w roku 1995. Udział tan wzrastał w okresie historycznym przeciętnie o 0,41 pkt. proc. rocznie. W horyzoncie prognozy 2012− 2020 zakłada się utrzymanie dotychczasowej tendencji wzrostowej udziału pra-cujących w tempie nieco szybszym do obserwowanego historycznie – średnio 0,54 pkt. proc. rocznie. Zgodnie z przyjętym założeniem udział pracujących w tej grupie zawodowej wzrośnie w okresie prognozy o 4,34 pkt. proc.

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 2 wzrosła w latach 1995− 2011 o 1223,7 tys. osób, co stanowi wzrost o przeszło 73% w stosunku do warto-ści z roku 1995. W całym okresie historycznym obserwowana była wyraźna ten-dencja wzrostowa liczby pracujących. W latach 2012−2020 przewidywany jest wzrost tej liczby o 723,9 tys. osób i utrzymanie dotychczasowej tendencji na po-ziomie zbliżonym do historycznego (średni roczny wzrost o ok. 90,5 tys. osób; blisko 76,5 tys. osób rocznie w okresie historycznym).

  179

Tabela i wykres 3 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

technicy i inny średni personel (3) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 8,87 8,98 9,04 9,60 10,66 10,16 9,94 10,20 10,49 10,24 10,24 10,29 10,58

Liczba osób (w tys.) 1310,9 1355,6 1384,5 1472,8 1553,6 1477,5 1395,8 1399,3 1439,1 1439,4 1472,6 1534,0 1644,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Stryktura (w %) 10,69 11,11 11,09 11,05 11,01 11,08 11,13 11,16 11,22 11,28 11,33 11,37 11,43

Liczba osób (w tys.) 1711,0 1765,1 1783,4 1789,5 1772,4 1782,1 1794,8 1810,5 1819,1 1827,5 1837,7 1846,6 1853,4

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 3: technicy i inny średni per-

sonel wzrósł w latach 1995−2011 o 2,18 pkt. proc. Udział ten wykazywał w anali-zowanym okresie tendencję wzrostową, zyskując blisko 0,14 pkt. proc. przeciętnie w roku. W latach 2012−2020 przewiduje się utrzymanie dotychczasowej tendencji i wzrost udziału pracujących w 3 wielkiej grupie zawodowej o 0,42 pkt. proc.

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 3 wykazywała tendencję wzrostową na średnim poziomie blisko 30 tys. osób rocz-nie. W analizowanym okresie liczba ta wzrosła o 478,6 tys. osób (z 1310,9 tys. w roku 1995 do 1789,5 tys. w 2011 r.). Prognoza na lata 2012−2020 wskazuje, że dotychczasowa tendencja wzrostowa zostanie utrzymana, a liczba pracujących w analizowanej grupie wzrośnie o 81 tys. osób (przeciętny wzrost na poziomie ponad 10 tys. osób w roku).

 180

Tabela i wykres 4 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

pracownicy biurowi (4) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 6,67 6,79 7,25 7,40 7,39 7,51 7,42 7,32 6,62 6,60 6,68 7,03 7,21

Liczba osób (w tys.) 985,0 1026,2 1110,1 1135,4 1077,3 1092,1 1041,9 1005,0 907,5 927,2 960,6 1047,9 1120,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Stryktura (w %)

6,70 6,54 6,81 6,78 6,64 6,59 6,52 6,46 6,42 6,37 6,32 6,27 6,22 Liczba osób (w tys.)

1071,8 1039,5 1094,7 1098,5 1068,4 1059,3 1051,8 1046,9 1040,3 1032,6 1025,2 1017,7 1009,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2010 udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 4: pra-

cownicy biurowi podlegał znacznym wahaniom. W pierwszej części analizowanego okresu (1995−2000) udział ten początkowo wzrósł z 6,67% do 7,51%, a następnie zmalał do poziomu 6,6% w roku 2004. W drugiej części analizowanego okresu (2004−2010) obserwowano wzrost udziału pracujących do poziomu 7,21% w 2007 r., a następnie ponowny spadek do wartości 6,78% w roku 2011. Ostatecznie w ca-łym okresie historycznym udział pracujących w 4 wielkiej grupie zawodowej wzrósł o 0,11 pkt. proc. Prognoza na lata 2012−2020 zakłada spadek tego udziału o 0,42 pkt. proc. (spadek z 6,64% w roku 2012 do 6,22% w 2020).

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 4 oscylowała w całym okresie 1995−2011 r. na średnim poziomie 1043,6 tys. osób. Początkowo (1995− 1998) ob-serwowano wzrost liczby pracujących, po którym w latach 1998−2004 nastąpił znaczny spadek do poziomu 927,2 tys. osób i ponowny wzrost do 1098,5 tys. osób w roku 2011. Ostatecznie liczba pracujących w 4 wielkiej grupie zawodowej wzrosła w latach 1995−2011 o 113,5 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012− 2020 przewiduje się wystąpienie tendencji spadkowej liczby pracujących w analizo-wanej wielkiej grupie zawodowej (spadek o 59,2 tys. osób).

  181

Tabela i wykres 5 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

pracownicy usług osobistych i sprzedawcy (5) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 10,91 11,59 11,54 12,18 12,20 12,40 12,78 13,69 13,56 13,32 13,53 13,59 13,64

Liczba osób (w tys.) 1611,2 1750,5 1767,6 1867,7 1778,1 1803,4 1794,2 1877,9 1859,4 1871,8 1946,5 2026,6 2118,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Stryktura (w %) 13,94 14,17 14,00 14,05 14,55 14,75 14,93 15,09 15,29 15,49 15,67 15,86 16,07

Liczba osób (w tys.) 2230,6 2250,2 2250,9 2275,9 2342,3 2372,6 2407,8 2447,8 2478,3 2509,2 2542,9 2575,3 2605,2

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 5: pracownicy usług osobi-

stych i sprzedawcy wykazywał podczas lat 1995−2010 wyraźną, jednostajną ten-dencję wzrostową. Udział ten wzrósł w analizowanym okresie o 3,14 pkt. proc., co daje średni roczny wzrost na poziomie blisko 0,2 pkt. proc. W latach 2012− 2020 zakłada się utrzymanie dotychczasowej tendencji i tempa wzrostu (blisko 0,2 pkt. proc.).

W okresie historycznym (1995−2011) liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 5: pracownicy usług osobistych i sprzedawcy charakteryzowała się wyraźną tendencją wzrostową. W analizowanym okresie wzrosła o 664,7 tys. osób (ponad 40%). Średni roczny wzrost w tym okresie utrzymywał się na prze-ciętnym poziomie ponad 41,5 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się dalszy wzrost liczby pracujących w 5 wielkiej grupie zawodowej, jednakże tempo wzrostu będzie mniejsze od historycznego (średnio ok. 32,9 tys. osób rocznie). W latach 2012−2020 liczba pracujących w analizowanej wielkiej grupie zawodowej wzrośnie o 262,9 tys. osób.

 182

Tabela i wykres 6 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy (6) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 20,57 19,92 18,54 16,96 16,75 17,80 18,01 17,50 17,31 16,86 15,89 14,03 12,78

Liczba osób (w tys.) 3038,9 3008,3 2839,9 2600,2 2440,9 2588,2 2529,5 2401,8 2374,6 2369,5 2286,1 2092,6 1985,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Stryktura (w %) 12,34 11,94 11,66 11,23 10,61 10,07 9,56 9,09 8,55 8,01 7,49 6,97 6,42

Liczba osób (w tys.) 1974,9 1897,3 1874,7 1818,6 1708,0 1619,8 1541,6 1473,4 1385,6 1298,0 1216,1 1131,1 1040,5

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 obserwowano spadkową tendencję udziału pracujących

w wielkiej grupie zawodowej 6: rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy. Udział ten zmalał w okresie historycznym o 9,34 pkt. proc., co daje spadek o ponad 0,58 pkt. proc. przeciętnie w roku. Prognoza na lata 2012−2020 zakłada utrzymanie do-tychczasowej tendencji o zbliżonym (nieco niższym) tempie spadku (średnio ok. 0,52 pkt. proc. rocznie).

Podobnie jak w przypadku struktury zatrudnionych w wielkiej grupie zawodowej 6, również liczba pracujących podlegała tendencji spadkowej, malejąc w okresie hi-storycznym o 1220,3 tys. osób (spadek o ponad 40%). Średni roczny spadek liczby pracujących w tej grupie zawodowej podczas lat 1995−2010 wynosił blisko 76,3 tys. osób. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020, przewidywany jest dalszy spadek liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 6, którego średnie roczne tempo utrzyma się na poziomie wyższym od dotychczas obserwowanego (ok. 83,4 tys. osób). W okresie prognozy liczba ta zmaleje zatem o 667,5 tys. osób.

  183

Tabela i wykres 7 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy (7) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 19,87 19,81 19,55 19,53 18,11 17,61 16,94 15,79 15,76 15,83 15,48 15,82 16,55

Liczba osób (w tys.) 2934,4 2991,4 2994,5 2994,2 2638,8 2560,4 2378,6 2166,6 2162,3 2224,8 2226,8 2359,2 2572,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Stryktura (w %)

16,85 16,31 15,79 15,24 15,20 14,85 14,56 14,33 13,99 13,64 13,34 13,01 12,65 Liczba osób (w tys.)

2697,3 2591,7 2538,7 2469,6 2446,7 2388,9 2347,9 2323,7 2267,0 2210,7 2164,1 2112,5 2051,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 7: robotnicy przemysłowi

i rzemieślnicy charakteryzował się w latach 1995−2011 tendencją spadkową. Udział ten zmniejszył się w analizowanym okresie o 4,63 pkt. proc., a średnie tempo spadku wynosiło blisko 0,29 pkt. proc. rocznie. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się utrzymanie tendencji historycznej o nieco wyższym tempie spadku (blisko 0,32 pkt. proc. przeciętnie w roku). Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 7 zmaleje zatem w latach 2012−2020 o 2,55 pkt. proc.

W latach 1995−2010 liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 7: ro-botnicy przemysłowi i rzemieślnicy zmalała o 464,8 tys. osób. W pierwszej części analizowanego okresu (1995−2003) liczba ta wykazywała wyraźną ten-dencję spadkową, malejąc z 2934,4 tys. osób w roku 1995 do 2162,3 tys. w roku 2003. W latach 2002−2008 odnotowano wzrost liczby pracujących do poziomu 2697,3 tys. osób i ponowny spadek utrzymujący się do roku 2011. Zgodnie z prognozą, w latach 2012−2020 liczba pracujących w analizowanej grupie za-wodowej podlegać będzie tendencji spadkowej, w wyniku czego w roku 2020 będzie mniejsza o 394,9 tys. osób w porównaniu ze stanem z roku 2012.

 184

Tabela i wykres 8 Struktura i liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń (8) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 7,90 8,28 8,70 8,80 9,46 9,07 8,82 8,93 9,28 9,54 9,87 10,67 10,50

Liczba osób (w tys.) 1167,5 1250,9 1333,0 1349,5 1378,0 1318,8 1238,7 1225,9 1273,3 1341,1 1419,2 1590,4 1632,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Stryktura (w %)

10,73 10,02 9,86 10,34 10,22 10,27 10,32 10,37 10,41 10,45 10,49 10,53 10,57 Liczba osób (w tys.)

1717,5 1591,8 1584,8 1674,6 1645,2 1652,0 1663,9 1681,0 1687,2 1693,3 1702,4 1709,7 1714,0 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza). Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 8:

operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń systematycznie wzrastał (korekta w roku 2001, 2007, i 2010). W roku 2011 udział ten był większy o 2,44 pkt. proc. niż w roku 1995. Średni roczny wzrost w tym okresie wynosił zatem ponad 0,15 pkt. proc. Zgodnie z prognozą udziału pracujących na lata 2012−2020, dotychczasowa ten-dencja zostanie utrzymana, jednakże tempo wzrostu będzie mniejsze (średnio ok. 0,04 pkt. proc. rocznie). Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej tej wzrośnie w horyzoncie prognozy o 0,35 pkt. proc.

Również liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 8: operatorzy i mon-terzy maszyn i urządzeń wzrosła w latach 1995−2011 o 507,1 tys. osób (wzrost o ok. 31,7 tys. osób przeciętnie w roku). Początkowo (1995−2002) liczba pracują-cych oscylowała wokół średniej wartości 1282,8 tys. osób, po czym obserwowano systematyczny wzrost do 1717,5 tys. osób w roku 2008 i utrzymanie liczby pracu-jących na zbliżonym poziomie do roku 2011 (1674,6 tys. osób). W latach 2011−2020 zakłada się wzrost liczby pracujących w analizowanej grupie zawo-dowej do 1714 tys. osób w roku 2020.

  185

Tabela i wykres 9 Struktura (w %) i liczba (w tys. osób) pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

pracownicy przy pracach prostych (9) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Stryktura (w %) 7,67 7,26 7,23 7,26 6,66 6,74 7,26 7,22 6,70 6,58 6,86 7,06 7,33

Liczba osób (w tys.) 1133,4 1095,9 1106,8 1112,6 971,2 979,8 1020,1 991,0 919,3 925,3 986,3 1052,0 1139,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Stryktura (w %)

6,98 6,78 6,82 6,84 6,85 6,84 6,83 6,83 6,82 6,82 6,81 6,81 6,81 Liczba osób (w tys.)

1116,9 1077,6 1096,3 1107,7 1102,0 1100,2 1102,0 1107,2 1105,9 1104,7 1105,7 1105,7 1103,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza). Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 9: pracownicy przy pracach

prostych utrzymywał się w latach 1995−2011 na średnim poziomie 7%. Jednocze-śnie, udział ten podlegał w analizowanym okresie znacznym wahaniom. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020 zakłada się utrzymanie udziału pracujących w gru-pie zawodowej 9 na względnie stałym poziomie (średnio 6,82%) z nieznaczną tendencją spadkową. W roku 2020 udział ten wyniesie 6,81%.

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 9 zmalała podczas lat 1995−2011 o 25,7 tys. osób. W początkowym okresie (1995−2004) liczba ta wykazywała tendencję spadkową, po czym wzrastała i w roku 2011 osiągnęła wartość 1107,7 tys. osób. Prognoza liczby pracujących w wielkiej grupie zawo-dowej 9 wskazuje na utrzymanie tej liczby w latach 2012−2020 na średnim po-ziomie 1104,1 tys. osób (wzrost liczby pracujących w okresie prognozy zaled-wie o 1,9 tys. osób).

 186

Rozdział 4

KOREKTA EKSPERCKA DO PROGNOZY ZATRUDNIENIA W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW (Eugeniusz Kwiatkowski, Przemysław Włodarczyk, opracowanie: Przemysław Włodarczyk)

W tym rozdziale zawarto uwagi do wstępnej prognozy zatrudnienia w Polsce

według grup zawodów do roku 2020. Realizacja tego zadania wiązała się z koniecznością oceny metodologii pro-

gnozowania, a w szczególności modeli wykorzystanych do uzyskania prognozy liczby pracujących ogółem oraz metod użytych w celu przygotowania prognoz liczby pracujących w wielkich, dużych i średnich grupach zawodowych.

Dokonano również oceny uzyskanych wyników prognoz oraz przedstawiono propozycje korekt, które dotyczą założeń makroekonomicznych prognozy, wyni-ków prognozy liczby pracujących ogółem oraz prognozy liczby pracujących w wiel-kich, dużych i średnich grupach zawodowych.

Korekty biorą pod uwagę zarówno dotychczasowe tendencje rozwojowe pro-gnozowanych kategorii, jak i oceny eksperckie dotyczące przewidywanych zmian podstawowych kategorii makroekonomicznych oraz rozmiarów zatrudnienia oparte na dostępnych publikacjach specjalistycznych i intuicyjnej ocenie możli-wości przyszłego rozwoju sytuacji.

4.1. Ocena metodologii prognozowania Prognoza zatrudnienia w Polsce według grup zawodów do roku 2020 prezen-

towana w opracowaniu B. Sucheckiego, A. Gajdosa, K. Lewandowskiej-Gwardy oraz E. Żmurkow-Poteralskiej167F

168 została wykonana w trzech etapach. W pierwszym przeprowadzono prognozę liczby pracujących ogółem, wyko-

rzystując różne scenariusze dotyczące kształtowania się wartości podstawowych zmiennych makroekonomicznych w okresie 2012−2020.

Drugi etap polegał na predykcji liczby zatrudnionych w wielkich grupach za-wodowych na podstawie prognozy zatrudnienia ogółem zdezageregowanej do poziomu wielkich grup zawodowych. Prognozę uzyskano z wykorzystaniem jed-__________ 168 Suchecki B., Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow-Poteralska E. (2013), Opraco-wanie prognozy zatrudnienia…, op. cit.

  187

norównaniowych modeli przyczynowo-skutkowych pozwalających na zachowa-nie dotychczasowych tendencji rozwojowych zatrudnienia w poszczególnych grupach.

Ostatni etap był poświęcony prognozie liczby zatrudnionych w średnich i du-żych grupach zawodowych, którą uzyskano poprzez ekstrapolację trendów doty-czących udziałów poszczególnych średnich grup zawodowych w liczbie zatrud-nionych ogółem oraz agregację wyników do poziomu dużych grup zawodowych.

Estymację parametrów wszystkich modeli prognostycznych przeprowadzono, bazując na danych rocznych z lat 1995−2011.

W pierwszym etapie w celu uzyskania prognozy zatrudnienia ogółem wyko-rzystane zostały dwa typy modeli ekonometrycznych:

− model wielorównaniowy POLMOD.2013 oraz jego modyfikacja POLMOD. 2013TX,

− prosty model jednorównaniowy. Oba modele miały charakter przyczynowo-skutkowy. Model POLMOD.2013 to wielorównaniowy model gospodarki polskiej skła-

dający się z 14 równań oraz 8 tożsamości. Zmiennymi egzogenicznymi są w nim: liczba osób w wieku produkcyjnym, wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyj-nych (CPI), indeks cen produkcji (deflator PKB), płaca minimalna, kurs waluto-wy PLN/USD oraz średnie oprocentowanie depozytów 12-miesięcznych. Wśród zmiennych endogenicznych (objaśnianych przez model) znajdujemy natomiast: dochody osobiste, konsumpcję indywidualną, oszczędności, spożycie zbiorowe, akumulację kapitału, nakłady brutto na środki trwałe, majątek trwały, eksport, import, popyt krajowy, PKB, wartość dodaną, liczbę zatrudnionych, liczbę pracu-jących, płacę przeciętną, liczbę bezrobotnych, liczbę wolnych miejsc pracy, podaż pracy, stopę bezrobocia, stopę ofert pracy oraz współczynnik aktywności zawo-dowej. Na wcześniejszych etapach prac nad projektem rozważano różne wersje modelu, w tym z równaniami liniowymi, nieliniowymi oraz uwzględniającymi korektę błędem i efekty krótko- i długookresowe. Za najlepszą uznano jednak specyfikację z równaniami liniowymi.

Model składa się z dwóch podmodeli. Pierwszy nazywany jest podmodelem makroekonomicznym i służy ocenie perspektyw i uwarunkowań wzrostu gospo-darczego. Drugi składa się z równań dotyczących bezpośrednio rynku pracy i jest najważniejszy z punktu widzenia założonego celu projektu.

Podmodel rynku pracy składa się z 5 równań stochastycznych, które opisują kształtowanie się liczby zatrudnionych, liczby pracujących, płacy przeciętnej, liczby bezrobotnych oraz liczby wolnych miejsc pracy.

W omawianym podmodelu najważniejsze jest równanie odnoszące się do liczby pracujących. Zgodnie z przedstawionym modelem jest ona zależna od czte-rech zmiennych:

− przeciętnej płacy realnej, − rozmiarów PKB,

 188

− nakładów brutto na środki trwałe, − stosunku płacy minimalnej do płacy przeciętnej. Hipoteza o wpływie poziomu płac realnych na rozmiary zatrudnienia znajduje

uzasadnienie w teorii ekonomii – na gruncie koncepcji neoklasycznej. Jej autorzy – A. Marshall i A.C. Pigou − podkreślają znaczenie racjonalności podmiotów gospodarczych. Podejmując decyzje dotyczące rozmiarów zatrudnienia, porównują koszt krańcowy zatrudnienia kolejnego pracownika z jego krańcową produktywno-ścią. Wyższe płace realne przekładają się zatem na wzrost krańcowego kosztu zatrud-nienia przy niezmienionym poziomie krańcowej produktywności pracy, a w konse-kwencji na ograniczenie zatrudnienia. Prawidłowość ta jest obserwowana zarówno w skali mikroekonomicznej, jak również w skali makroekonomicznej. Uzasad-nione jest zatem oczekiwanie istnienia ujemnej zależności pomiędzy płacami realnymi a liczbą pracujących168F

169. Uwzględnienie tego czynnika determinującego zatrudnienie przez autorów prognozy jest zatem zgodne z teorią ekonomii.

Kolejnym z czynników mających istotny wpływ na liczbę pracujących są rozmiary PKB. Zależność ta jest podkreślana na gruncie teorii keynesowskiej, według której rozmiary efektywnego popytu w gospodarce przekładają się na rozmiary produkcji, pociągając za sobą zmiany zatrudnienia. Wzrost produkcji przekłada się zatem na wzrost liczby pracujących169F

170. Biorąc pod uwagę dorobek teorii ekonomii, należy ocenić pozytywnie wprowadzenie do modelu rozmiarów PKB jako zmiennej objaśniającej liczbę pracujących.

Na gruncie teorii ekonomii znajdujemy także uzasadnienie istnienia zależno-ści pomiędzy liczbą pracujących a nakładami brutto na środki trwałe, które oddają rozmiary inwestycji nowych i odtworzeniowych podejmowanych w danej gospo-darce. Inwestycje są związane z dwoma typami efektów. Efekt popytowy przeja-wia się we wzroście zatrudnienia i popytu w trakcie realizacji inwestycji. Stąd też należy oczekiwać dodatniej krótkookresowej zależności pomiędzy rozmiarami nakładów brutto na środki trwałe a liczbą pracujących. Efekt podażowy natomiast jest związany ze wzrostem potencjału produkcyjnego po zakończeniu inwestycji, co pozytywnie przekłada się na wzrost liczby miejsc pracy i wzrost zatrudnienia w długim okresie. Oba efekty sprawiają, że istnieje dodatnia zależność pomiędzy inwestycjami a liczbą pracujących. Jej uwzględnienie w analizowanym modelu jest zatem zgodne z teorią ekonomii.

Pewne dyskusje może budzić zasadność wykorzystania jako zmiennej obja-śniającej w równaniu dotyczącym liczby pracujących stosunku płacy minimalnej do przeciętnego wynagrodzenia brutto. Płaca minimalna to narzucona przez usta-wodawcę najniższa dopuszczalna wartość wynagrodzenia wypłacanego w zamian

__________ 169 Kwiatkowski E., Włodarczyk P. (2012), Determinanty zmian zatrudnienia w krajach Unii Europejskiej w latach 2005−2010, w: E. Kwiatkowski, W. Kasperkiewicz, red., Innowacyjność gospodarki, rynek pracy, determinanty wzrostu gospodarczego w procesie transformacji, Acta Universitatis Lodziensis: Folia Oeconomica, nr 268, Łódź, s. 150−151. 170 Tamże, s. 151.

  189

za świadczenie pracy. Arbitralność poziomu płacy minimalnej sprawia, że w pew-nych warunkach możliwe jest ustalenie jej na poziomie wyższym niż wynikałoby to z rachunku ekonomicznego, w którym uwzględniana jest przede wszystkim produktywność pracy. Sytuacja taka może w sposób szczególny dotyczyć grup siły roboczej o najniższych kwalifikacjach. W myśl teorii o charakterze neokla-sycznym może to prowadzić do wystąpienia dwojakich skutków ekonomicznych. Gdy płace minimalne są stosunkowo wysokie, pracodawca powstrzymuje od za-trudniania nowych pracowników, ponieważ krańcowe koszty zatrudnienia pra-cownika mogą przekraczać jego krańcowy produkt pracy. Im wyższe płace mini-malne, tym większe prawdopodobieństwo, że płaca pracownika jest wyższa od krańcowego produktu pracy. Prowadzi to do wysunięcia hipotezy o istnieniu ujemnej zależności pomiędzy wartością płac minimalnych a rozmiarami zatrud-nienia.

Zatrudnienie nowych pracowników we wspomnianych warunkach może rów-nież prowadzić do wystąpienia efektów pośrednich o charakterze długookreso-wym prowadzących do zmniejszenia rentowności przedsiębiorstwa ze względu na niską produktywność pracy przyjmowanych osób. Będzie to prowadziło do słabej konkurencyjności przedsiębiorstwa i może spowodować jego zamknięcie lub konieczność restrukturyzacji związanej między innymi z ograniczeniem zatrud-nienia. Wysoka wartość omawianej zmiennej świadczy o dużym prawdopodo-bieństwie ustalenia płacy minimalnej powyżej poziomu wynikającego z rachunku ekonomicznego. Zgodnie z opisanymi zależnościami ekonomicznymi, wzrost stosunku płac minimalnych do płacy przeciętnej może zatem prowadzić do spad-ku liczby pracujących zarówno w krótkim, jak i w długim okresie170F

171. Odmienną interpretację opisanej zależności, kładącą nacisk na krótkookresowe

konsekwencje omawianego zjawiska, można sformułować na gruncie ekonomii key-nesowskiej. Podkreśla ona znaczenie agregatowego popytu dla rozmiarów pro-dukcji w gospodarce oraz zatrudnienia. W takim przypadku stosunkowo wysoki poziom płac minimalnych w porównaniu z płacami przeciętnymi będzie świadczył o mniejszym zróżnicowaniu dochodów w społeczeństwie. Przyjmując, zgodnie z teo-rią keynesowską, iż warstwy najbiedniejsze charakteryzują się stosunkowo wysoką skłonnością do konsumpcji, stwierdzamy, iż wzrost omawianego wskaźnika będzie prowadził do wzrostu agregatowego popytu w gospodarce, a w następstwie do wzro-stu produkcji i zatrudnienia. Uzasadnione jest zatem wysunięcie hipotezy o ist-nieniu dodatniej zależności pomiędzy liczbą pracujących a stosunkiem płac mi-nimalnych do poziomu płacy przeciętnej brutto.

Zgodnie z przedstawionymi rozważaniami na gruncie teoretycznym nie mo-żemy zatem sformułować jasnej hipotezy dotyczącej pożądanego znaku relacji pomiędzy liczbą pracujących a stosunkiem płac minimalnych do płac realnych. Niemniej jednak wykorzystanie tej zmiennej w omawianym modelu znajduje pewne uzasadnienie teoretyczne i jest dopuszczalne.

__________ 171 Por.: Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy…, op. cit., s. 102.

 190

Estymacja parametrów modelu ekonometrycznego w zakresie równania doty-czącego liczby pracujących doprowadziła do uzyskania oszacowań parametrów zgodnych co do kierunku zależności z przedstawionymi oczekiwaniami wynika-jącymi z teorii ekonomii w przypadku płac realnych, PKB oraz nakładów brutto na środki trwałe. Uzyskano również dodatnie oszacowanie parametru dla zmien-nej oddającej stosunek płacy minimalnej do płacy przeciętnej. Jest to zatem osza-cowanie zgodne z hipotezami formułowanymi na gruncie teorii keynesowskich.

W celu uzyskania prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce w latach 2012−2020 przeprowadzono trzy symulacje dotyczące wartości przyjmowanych przez poszczególne zmienne egzogeniczne modelu. Uwzględniały one wariant optymistyczny, pośredni zwany też bazowym oraz pesymistyczny rozwoju sytuacji makroekonomicznej kraju. Należy podkreślić, iż przygotowane w ramach wspo-mnianych scenariuszy prognozy zmiennych egzogenicznych uzyskano z wyko-rzystaniem modeli trendu oraz wygładzania wykładniczego, a następnie poddano korekcie eksperckiej na podstawie najnowszej prognozy Ministerstwa Finansów, Głównego Urzędu Statystycznego oraz Międzynarodowego Funduszu Walutowe-go dotyczącej sytuacji makroekonomicznej Polski.

Z opisanych analiz wynika, iż zastosowany w modelu POLMOD.2013 spo-sób szacowania liczby pracujących ogółem jest zasadniczo zgodny z hipotezami formułowanymi w teorii ekonomii, a model wykorzystuje szereg informacji doty-czących kształtowania się podstawowych zmiennych makroekonomicznych, co sprawia, że użytą w tym przypadku metodę prognozowania należy ocenić pozy-tywnie.

W trakcie dalszych prac nad modelem wielorównaniowym autorzy prognozy zaproponowali jego modyfikację określoną jako model POLMOD.2013TX, po-legającą na dodaniu do równania liczby pracujących liczby osób w wieku produk-cyjnym jako kolejnej zmiennej objaśniającej. Z modelu usunięto natomiast płace realne. Zmiennymi objaśniającymi liczbę pracujących w specyfikacji są zatem:

− tempo wzrostu PKB, − stosunek płacy minimalnej do płacy przeciętnej, − udział nakładów brutto na środki trwałe w PKB, − liczba osób w wieku produkcyjnym. Zgodnie z rozważaniami nad modelem POLMOD.2013 na gruncie teorii key-

nesowskiej przyjmujemy hipotezę o dodatnim wpływie PKB na rozmiary produk-cji i zatrudnienia w gospodarce. Uwzględnienie tempa wzrostu PKB jako zmien-nej objaśniającej w modelu jest zatem w pełni uzasadnione na gruncie teorii ekonomii.

Możliwe jest również przedstawienie uzasadnienia dla istnienia zależności pomiędzy liczbą pracujących a stosunkiem płacy minimalnej do płacy przeciętnej. Trudne może być jednak określenie oczekiwań, co do kierunku tej zależności. Zgodnie z teoriami neoklasycznymi wzrost wartości tej zmiennej może prowadzić do spadku zatrudnienia zarówno w krótkim, jak i w długim okresie. Na gruncie teorii keynesowskiej możemy natomiast postulować istnienie dodatniej zależności

  191

pomiędzy wysokością płac minimalnych w stosunku do płac realnych a liczbą pra-cujących, gdyż wyższy poziom płac minimalnych będzie się przekładał na wzrost popytu, produkcji i zatrudnienia w badanej gospodarce. Podobnie jak w przypadku modelu POLMOD.2013 należy stwierdzić, że wykorzystanie tej zmiennej w mo-delu jest dopuszczalne i ma uzasadnienie teoretyczne.

Zgodnie z wcześniejszymi rozważaniami nakłady brutto na środki trwałe wy-rażają rozmiary inwestycji nowych i odtworzeniowych realizowanych w badanej gospodarce. Z wcześniejszych rozważań wiemy, iż istnieje dodatnia krótko- i dłu-gookresowa zależność pomiędzy rozmiarami inwestycji a liczbą pracujących, będą-ca skutkiem występowania efektów popytowych i podażowych inwestycji. Gdy zmienną objaśniającą jest udział nakładów inwestycyjnych w PKB, wzrost tej wartości może świadczyć o wzroście absolutnej wartości inwestycji lub spadku rozmiarów PKB przy zachowaniu dotychczasowych rozmiarów nakładów inwe-stycyjnych. W obu przypadkach możemy zatem oczekiwać wzrostu liczby pracu-jących przynajmniej w długim okresie. Uzasadnia to wykorzystanie tej zmiennej w celu objaśnienia liczby pracujących.

Wątpliwości może budzić fakt wykorzystania w modelu jako zmiennej obja-śniającej liczby osób w wieku produkcyjnym. Jest to zmienna determinująca roz-miary podaży pracy. Może ona mieć wpływ na liczbę pracujących odzwierciedla-jącą rozmiary popytu na pracę jedynie wówczas, gdy mamy do czynienia z tzw. rynkiem pracownika. Czyli wtedy, gdy liczba ofert pracy jest większa od liczby osób, które mogą ja podjąć. W takim przypadku uzasadnione jest oczekiwanie występowania dodatniej zależności pomiędzy liczbą osób w wieku produkcyjnym a rozmiarami zatrudnienia.

W warunkach polskich problemy rynku pracy leżą po stronie popytowej – wynikają z faktu, iż liczba miejsc pracy jest mniejsza niż rozmiary siły roboczej. Pomimo iż w okresie prognozy (lata 2012−2020) przewidywane jest pogorszenie sytuacji demograficznej kraju, nie wydaje się, aby proces ten postępował na tyle szybko, by spowodować zmianę charakteru sytuacji obserwowanej na polskim rynku pracy. Dodatkowo takiej zmianie będzie przeciwdziałało wydłużenie wieku emerytalnego. W ostateczności nie możemy również wykluczyć nasilenia się procesów migracyjnych z krajów słabiej rozwiniętych. Na podstawie przeprowa-dzonych analiz należy stwierdzić, iż wykorzystanie liczby osób w wieku produk-cyjnym jako zmiennej objaśniającej w równaniu liczby pracujących nie znajduje w obecnych warunkach uzasadnienia ekonomicznego.

Z analiz wynika też, że zastosowany w modelu POLMOD.2013TX sposób szacowania liczby pracujących ogółem może zostać uznany za wątpliwy z punktu widzenia teorii ekonomii. W związku z tym należy rekomendować odrzucenie modelu POLMOD.2013TX na dalszym etapie prac nad prognozą zatrudnienia.

Ostatnim z zaproponowanych modeli ekonometrycznych służących wyznacze-niu prognozy zatrudnienia ogółem jest prosty model jednorównaniowy, w którym zmiennymi objaśniającymi liczbę pracujących są:

− liczba pracujących w okresie poprzednim,

 192

− tempo wzrostu PKB, − tempo inflacji mierzonej wskaźnikiem cen dóbr i usług konsumpcyjnych (CPI). Pierwsza z wymienionych zmiennych objaśniających modelu (liczba pracują-

cych w okresie poprzednim) oddaje opóźnienia w reakcji popytu na pracę na zmianę jego determinantów. Opóźnienia te wynikają z faktu, iż dostosowania rozmiarów zatrudnienia są obarczone pewnymi kosztami. Zwiększanie zatrudnie-nia wiąże się z kosztami rekrutacji i szkoleń, podczas gdy zmniejszanie zatrudnienia z kosztami zwolnień wynikającymi na przykład z konieczności wypłaty pracowni-kom odpraw pieniężnych. Szczególnie w przypadku ograniczania zatrudnienia pra-codawcy mogą stosować praktykę tzw. chomikowania siły roboczej, w pierwszej kolejności redukując czas pracy lub wydajność pracy, dopiero w następnym kroku podejmując decyzję o ograniczeniu zatrudnienia171F

172. Przyjęte tu rozwiązanie pole-gające na wykorzystaniu opóźnionej wartości liczby pracujących jako zmiennej objaśniającej jest często stosowane w modelach ekonometrycznych popytu na pracę i w pełni uzasadnione z punktu widzenia teorii ekonomii172F

173. Zgodnie z rozważaniami zaprezentowanymi we wcześniejszych fragmentach

tego rozdziału w odniesieniu do modelu POLMOD.2013, na gruncie teorii keyne-sowskiej uzasadniona jest hipoteza o dodatnim wpływie agregatowego popytu na rozmiary produkcji i zatrudnienia w gospodarce. Uwzględnienie tempa wzrostu PKB jako zmiennej objaśniającej w modelu popytu na pracę jest zatem w pełni uzasadnione na gruncie teorii ekonomii.

Pewne wątpliwości wzbudza natomiast wykorzystanie tempa inflacji jako zmiennej objaśniającej rozmiary zatrudnienia. Na gruncie ekonomii keynesow-skiej uzasadnienie znajduje hipoteza o istnieniu dodatniej krótkookresowej zależ-ności pomiędzy inflacją a zatrudnieniem. Zgodnie z popytową teorią inflacji po-jawia się ona w gospodarce wówczas, gdy występuje w niej nadwyżkowy popyt. Dochodzi wtedy do wzmożonej konkurencji pomiędzy potencjalnymi nabywcami dóbr, która umożliwia producentom podniesienie ceny na swoje wyroby. Sytuacja taka powoduje wzrost utargu krańcowego i sprawia, że z punktu widzenia produ-centa optymalne jest zwiększanie rozmiarów produkcji, aż do zrównania się kosz-tu krańcowy z utargiem krańcowym. Wzrost rozmiarów produkcji pociąga za sobą wzrost zatrudnienia. Możliwe jest zatem wspieranie zatrudnienia poprzez prowadzenie ekspansywnej polityki pieniężnej. Wzrost tempa inflacji przekłada się tym samym na wzrost liczby pracujących.

Teorie neoklasyczne podkreślają natomiast długookresowe ujemnych skutki inflacji. Prowadzi ona do wzrostu ryzyka związanego z podejmowanymi decy-zjami gospodarczymi poprzez zwiększenie niepewności dotyczącej przyszłego poziomu cen. Ma to negatywny wpływ na rachunek ekonomiczny przeprowadza-ny przez podmioty gospodarcze i może prowadzić do zaniżania efektów związa-nych z podejmowanymi działaniami gospodarczymi oraz zawyżania kosztów ich __________ 172 Kwiatkowski E., Włodarczyk P. (2012), Determinanty zmian zatrudnienia…, op. cit., s. 151− 152. 173 Por. np.: Welfe W., Welfe A. (2004), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa, s. 69−70.

  193

uzyskania, co przekłada się na osłabienie aktywności podmiotów gospodarczych szczególnie w sferze inwestycji, gdzie podejmowane decyzje mają długi horyzont czasowy niekorzystnie wpływający na agregatowy popyt, produkcję i w konse-kwencji również na zatrudnienie. Istnieje zatem ujemna zależność pomiędzy tem-pem inflacji a liczbą pracujących.

Należy zauważyć, że − jak wynika z dotychczasowych rozważań − zarówno w przypadku, gdy inflacja wywołuje w gospodarce skutki o charakterze keyne-sowskim, jak również gdy prowadzi ona do skutków o charakterze neoklasycz-nym, jej wpływ na rozmiary zatrudnienia jest pośredni i zawsze odbywa się po-przez zmiany rozmiarów produkcji. Tym samym pojawia się wątpliwość co do zasadności wykorzystania w charakterze zmiennych objaśniających w jednym modelu prognostycznym zarówno tempa wzrostu PKB, jak i tempa inflacji.

Inflacja wpływa na rozmiary zatrudnienia za pośrednictwem PKB, rodzi się zatem pytanie, czy w analizowanym modelu nie występuje współliniowość zmien-nych objaśniających. Konsekwencją takiej sytuacji mogą być problemy z wnio-skowaniem statystycznym związane z faktem, iż zmiana wartości jednej zmiennej objaśniającej (np. tempa inflacji) pociąga za sobą zmiany wartości drugiej zmiennej (np. tempa wzrostu PKB), co uniemożliwia interpretację z wykorzystaniem zasady ceteris paribus173F

174. Jak wskazuje jednak A. Welfe174F

175, jeżeli statystyki t dotyczące oszacowań parametrów zmiennych podejrzewanych o współliniowość są zdecy-dowanie większe od 2, to współliniowość nie jest groźna. W omawianym modelu uzyskano statystyki t wynoszące 7,31 dla oszacowania parametru określającego wpływ tempa wzrostu PKB na liczbę pracujących oraz 4,93 w przypadku osza-cowania parametru opisującego wpływ tempa inflacji na liczbę pracujących. Obie te wartości są dużo większe od 2, co oznacza, że w modelu nie występuje współ-liniowość. Podsumowując, wprowadzenie do modelu tempa inflacji w charakterze zmiennej objaśniającej jest dopuszczalne z ekonometrycznego punktu widzenia, choć rzadko spotykane w praktyce ekonomicznej.

Model poddano estymacji. Uzyskano dodatnie oszacowanie parametru określają-cego wpływ tempa wzrostu PKB na liczbę pracujących, co jest zgodne z teorią eko-nomii. Oszacowanie parametru odzwierciedlającego wpływ tempa inflacji na po-ziom zatrudnienia jest ujemne, co jest zgodne z hipotezą neoklasyczną.

Prognoza zatrudnienia ogółem w Polsce dla lat 2012−2020 została przygotowa-na na podstawie dwóch scenariuszy dotyczących kształtowania się tempa wzrostu gospodarczego oraz tempa inflacji w horyzoncie czasowym prognozy. Pierwszym z nich była prognoza Ministerstwa Finansów. W opinii ekspertów Konsorcjum Ekonometrycznego prognoza ta była zbyt optymistyczna, dlatego przygotowano drugi wariant, w którym ograniczono tempo wzrostu PKB i podniesiono prognozę dotyczącą tempa inflacji.

Podsumowując, należy stwierdzić, że proponowany model jednorównanio-wy jest w pełni poprawny z ekonometrycznego punktu widzenia, choć wykorzy-

__________ 174 Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, PWE, Warszawa, s. 151. 175 Tamże, s. 156.

 194

stuje rozwiązania, które są nieczęsto spotykane w opracowaniach ekonomicz-nych. W porównaniu z modelem POLMOD.2013 model jednorównaniowy bazuje na stosunkowo ubogiej informacji dotyczącej sytuacji makroekonomicznej kraju w horyzoncie prognozy. Pomimo wymienionych wątpliwości model ten nie jest sprzeczny z teorią ekonomii, co sprawia, że można uznać za dopuszczalne wy-korzystanie w dalszych pracach prognoz uzyskanych z jego użyciem.

Drugi etap prac związanych z przygotowaniem prognozy zatrudnienia w Pol-sce według zawodów polegał na przeprowadzeniu prognozy liczby pracujących w 10 wielkich grupach zawodowych. W tym celu stworzono jednorównaniowe modele przyczynowo-skutkowe objaśniające zmiany zatrudnienia w poszczegól-nych grupach wielkich klasyfikacji zawodów i specjalności (KZiS) poprzez na-stępujące zmienne175F

176: − zmienną czasową, − liczbę pracujących ogółem, − zmienne sztuczne dodane dla lat nietypowych w celu poprawy dopasowań. W modelach tych zmienna czasowa odpowiada za wyodrębnienie specyficz-

nych dla danej grupy zawodowej tendencji rozwojowych niebędących skutkiem zmian ogólnej sytuacji na rynku pracy. Wykorzystanie jako zmiennej objaśniają-cej liczby pracujących ogółem pozwala natomiast na określenie stopnia, w jakim tendencje dotyczące całego rynku pracy przekładają się na poziom zatrudnienia w danej grupie zawodowej.

Modele te nie mają zatem typowego charakteru przyczynowo-skutkowego, ale mają raczej cechy techniczne i służą do dezagregacji prognozy zatrudnienia ogółem w celu uzyskania prognozy dla wielkich grup zawodowych z zachowa-niem charakterystycznych dla nich trendów rozwojowych. Należy zauważyć, że typowe modele o charakterze przyczynowo-skutkowym dostarczają bardziej warto-ściowych wyników prognoz niż modele służące dezagregacji prognoz uzyskanych na poziomie ogólnym. Obecnie stworzenie modeli przyczynowo-skutkowych dla grup z klasyfikacji zawodów i specjalności jest jednak niemożliwe ze względu na brak danych statystycznych, które dostarczyłyby informacji na temat podstawo-wych wielkości makroekonomicznych w przekroju poszczególnych zawodów. Problem ten potwierdzają również dotychczasowe doświadczenia praktyczne176F

177. Po uzyskaniu oszacowań modeli jednorównaniowych dla poszczególnych

wielkich grup zawodowych opracowano prognozę liczby pracujących dla wiel-kich grup zawodowych w latach 2012−2020, podstawiając wartości z prognozy zatrudnienia ogółem.

__________ 176 Procedura została opisana w opracowaniu do zadania 3.16: Kusideł E., Gajdos A., red. (2013), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym i opis otrzymanych wyników, IPiSS, Warszawa, maszynopis, s. 86−126. 177 Patrz np.: Dańska-Borsiak B. (2004), Model struktury i prognoza liczby pracujących według wielkich grup zawodowych. Zastosowanie modelu o równaniach pozornie niezależnych, w: B. Su-checki, red., System prognozowania popytu na pracę w Polsce − część III. Prognozy popytu na pracę w Polsce, „Studia i Materiały”, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, t. XIII, Warszawa.

  195

W myśl zaprezentowanych rozważań należy pozytywnie ocenić metody wy-korzystane w celu uzyskania prognozy zatrudnienia według wielkich grup zawo-dowych w latach 2012−2020.

Ostatni etap przygotowania prognozy zatrudnienia według zawodów był poświę-cony stworzeniu prognozy dla 132 średnich i 43 dużych grup zawodowych. W tym celu dokonano ekstrapolacji trendu w odniesieniu do udziałów liczby pracujących należących do poszczególnych średnich grup zawodowych w liczbie pracujących ogółem. Następnie dokonano agregacji wyników do poziomu grup dużych.

Dokonując oceny przyjętej w tym etapie metody prognozowania, należy za-uważyć, iż autorzy odchodzą tu od modeli o charakterze przyczynowo-skutkowym i prognozują zatrudnienie w średnich grupach zawodowych na podstawie modelu ekstrapolacji trendu. W modelach tego typu prognozujemy wartości zmiennych bez wnikania w zależności przyczynowo-skutkowe leżące u podstaw zmian ich pozio-mu. Chociaż za bardziej wartościowe uznaje się modele przyczynowo-skutkowe, które mają uzasadnienie ekonomiczne, to w praktyce zaleca się jednak wykorzy-stanie modeli ekstrapolacji w sytuacjach, gdy prognozy są wykonywane dla dużej liczby kategorii ekonomicznych, a znajomość badanego procesu jest stosunkowo niewielka, o ile tendencje rozwojowe procesu są stabilne177177F

178. W opisywanym etapie prognoza zatrudnienia została wykonana dla 132 śred-

nich grup zawodowych. Dodatkowo w związku z faktem, iż do poszczególnych średnich grup zawodowych należą osoby pracujące w różnych działach i sekto-rach gospodarki, nie mamy obecnie danych statystycznych o podstawowych kate-goriach ekonomicznych, które mogłyby zostać wykorzystane jako zmienne obja-śniające w modelach przyczynowo-skutkowych przy tak dużym poziomie dezagregacji. W takiej sytuacji nie jest możliwe uzyskanie prognoz liczby pracu-jących z wykorzystaniem modeli przyczynowo-skutkowych.

Warunkiem uzyskania poprawnych prognoz z wykorzystaniem modeli ekstra-polacji trendu jest stabilność tendencji rozwojowej prognozowanego procesu. W przypadku zatrudnienia możemy mieć do czynienia zarówno ze zmianami charakteru tendencji rozwojowej, jak również z wahaniami o charakterze cyklicz-nym. Jeśli długość próby jest niewielka, może nieść ryzyko uzyskania przpadko-wych wyników. W analizowanej prognozie próba czasowa obejmowała jednak okres 1995−2011, a zatem dotyczyła 16 lat. Jest to okres wystarczająco długi, aby wyklu-czyć przypadkowe tendencje w kształtowaniu się liczby pracujących w poszczegól-nych sektorach. Wykorzystanie metody ekstrapolacji trendu w celu przygotowa-nia prognozy dla średnich grup zawodowych jest zatem w pełni uzasadnione.

Prognozy dla 43 dużych grup zawodowych były wynikiem agregacji liczby pracujących w poszczególnych grupach średnich. Jest to działanie w pełni uza-sadnione ze względu na fakt, iż liczba pracujących w grupach dużych jest sumą

__________ 178 Armstrong J.S. (2001), Extrapolation for the time-series and cross-sectional data, w: J.S. Arm-strong, red., Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston-Dordrecht-London, s. 236.

 196

wartości dla wchodzących w jej skład grup średnich. Działanie takie nie narusza zatem struktury liczby pracujących w poszczególnych grupach zawodowych.

Podsumowując rozważania przeprowadzone w tej części opracowania, należy pozytywnie ocenić metodologię, a w szczególności metody wykorzystane w celu przygotowania prognozy liczby pracujących w Polsce w przekroju wielkich, du-żych i średnich grup zawodowych w latach 2012−2020.

4.2. Ocena wyników prognoz i propozycje korekt

4.2.1. Założenia makroekonomiczne

Założenia makroekonomiczne wykorzystane w celu uzyskania prognozy za-trudnienia ogółem w Polsce w latach 2012−2020 przy użyciu modelu jednorów-naniowego zostały zaprezentowane w tabeli 4.2.1.1 oraz na wykresie 4.2.1.1. Przyjęto dwa scenariusze rozwoju sytuacji makroekonomicznej kraju. Pierwszy oparto na istniejącej prognozie Ministerstwa Finansów. Drugi został opracowany przez członków Konsorcjum Ekonometrycznego i ma bardziej pesymistyczny charakter. Przewiduje się w nim uzyskanie w analizowanym okresie niższego tempa wzrostu PKB oraz wyższego tempa inflacji niż w prognozie przygotowanej przez Ministerstwo.

Tabela 4.2.1.1 Założenia do prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce w latach 2012−2020

opracowanej przy użyciu modelu jednorównaniowego (w %) Prognoza Ministerstwa Finansów

Nazwa zmiennej 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Tempo wzrostu PKB 2,5 2,2 2,5 3,5 4,0 3,9 3,8 3,5 3,4 Tempo inflacji 4,0 2,7 2,3 2,5 2,5 2,5 2,4 2,4 2,4

Prognoza Konsorcjum Ekonometrycznego Nazwa zmiennej 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Tempo wzrostu PKB 2,2 2,0 2,3 3,0 3,0 2,9 3,0 3,0 2,9 Tempo inflacji 4,0 3,0 3,3 4,0 4,5 4,0 3,5 3,0 3,3 Źródło: Suchecki B., Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow-Poteralska E. (2013), Opra-cowanie prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, ma-szynopis, s. 36−37.

Zgodnie ze scenariuszem Ministerstwa Finansów tempo wzrostu PKB w roku 2012 wyniesie 2,5%, a w roku 2013 spadnie do poziomu 2,2%. W latach 2014− 2016 będzie się charakteryzowało stosunkowo silną tendencją wzrostową, osiąga-jąc poziom 4% na koniec tego okresu. Po roku 2016 przewiduje się wystąpienie słabej tendencji spadkowej. W roku 2020 tempo wzrostu PKB wyniesie 3,4%.

  197

Scenariusz Konsorcjum Ekonometrycznego zakłada, iż tempo wzrostu PKB wyniesie 2,2% w roku 2012 oraz 2% w roku 2013, a w latach kolejnych wzrośnie, by ustabilizować się na poziomie 3%.

Wykres 4.2.1.1

Założenia do prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce w latach 2012−2020 opracowanej przy użyciu modelu jednorównaniowego (w %)

Źródło: opracowanie własne na podstawie: Suchecki B., Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmur-kow-Poteralska E. (2013), Opracowanie prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszynopis, s. 36−37.

Dokonując oceny przedstawionych scenariuszy pod względem ekonomicznym,

należy zauważyć, iż w horyzoncie prognozy znaczący wpływ na poziom i tempo wzrostu PKB Polski będą miały dwa zasadnicze czynniki:

− spowolnienie gospodarcze będące skutkiem światowego kryzysu gospo-darczego,

− napływ środków finansowych z budżetu Unii Europejskiej w ramach per-spektywy finansowej na lata 2014−2020.

Światowy kryzys gospodarczy z roku 2008 odbił się niekorzystnie na kondy-cji większości gospodarek świata, w tym w szczególności na gospodarkach kra-jów Unii Europejskiej. W ostatnich latach w Polsce nie obserwowano spadków produktu krajowego brutto w ujęciu absolutnym, co było możliwe dzięki stosun-kowo silnemu popytowi wewnętrznemu związanemu między innymi z progra-mami modernizacji i rozbudowy infrastruktury. Obecnie coraz bardziej widoczne jest jednak spowolnienie gospodarcze będące w znacznej mierze wynikiem spad-ku popytu w gospodarkach naszych wiodących partnerów handlowych. Wydaje się, iż tendencje te utrzymają się również w pierwszej części przygotowywanej prognozy, co oznacza, że należy się w tym czasie spodziewać zmniejszenia tempa wzrostu PKB.

Tendencja taka została uchwycona w obu proponowanych scenariuszach. Znalazła również potwierdzenie we wstępnych szacunkach PKB z roku 2012

 198

przygotowanych przez Główny Urząd Statystyczny. Według nich tempo wzrostu PKB osiągnęło poziom 2%178178F

179. Jest to zatem wartość niższa od wielkości przyję-tych w obu scenariuszach, chociaż prognoza opracowana przez Konsorcjum Eko-nometryczne była jej zdecydowanie bliższa. Sytuacja taka wskazuje na ko-nieczność rozważenia możliwości obniżenia prognozy tempa wzrostu PKB w początkowym okresie prognozy w kolejnych etapach prac nad projektem.

Na korzyść polskiej gospodarki w okresie prognozy będzie niewątpliwie dzia-łał napływ środków z budżetu Unii Europejskiej w ramach perspektywy finanso-wej na lata 2014−2020. Wartość środków przeznaczonych dla Polski, zapisanych w propozycji budżetowej przyjętej w trakcie szczytu Unii Europejskiej w lutym 2013 r., wynosi 105,4 mld euro, co daje (na dzień dzisiejszy) ok. 440 mld zł. Oznacza to, że wpływy z budżetu Unii Europejskiej w horyzoncie prognozy mogą sięgać ponad 62 mld zł rocznie, co stanowi ok. 4,1% obecnego PKB. Nie możemy jednak przewidzieć, jaką część zakontraktowanych środków uda się w praktyce wykorzystać. Zgodnie z danymi Ministerstwa Rozwoju Regionalnego z grudnia 2012 r. w przypadku perspektywy budżetowej na lata 2007−2013 udało się zakon-traktować wykorzystanie 84,4% przyznanych środków, a rzeczywiste wykorzy-stanie środków w grudniu 2012 r. kształtowało się na poziomie 48,5%179F

180. Należy również pamiętać, że oddziaływanie wspomnianych środków na gospodarkę jest opóźnione ze względu na procedury związane z ich pozyskiwaniem i wykorzy-staniem w ramach procesów inwestycyjnych. Ewentualnych efektów związanych z napływem środków unijnych należy zatem oczekiwać w drugiej części przygo-towywanej prognozy, a zatem po roku 2016.

Zgodnie z prognozą Ministerstwa Finansów w latach 2016−2020 przewidy-wany jest nieznaczny spadek tempa wzrostu gospodarczego z 4 do 3,4%. Scena-riusz przyjęty przez Konsorcjum Ekonometryczne zakłada natomiast stabilizację tempa wzrostu gospodarczego w tym okresie na poziomie ok. 3%. W naszej ocenie jest to prognoza bardziej realistyczna. W okresie tym powinniśmy bowiem oczeki-wać stabilizacji lub nieznacznego zwiększenia tempa wzrostu PKB w związku z po-jawieniem się pierwszych efektów wykorzystania środków unijnych oraz stopnio-wym wychodzeniem gospodarki światowej z kryzysu gospodarczego.

Prognoza Ministerstwa Finansów przewiduje w latach 2012−2020 stopniowy spadek tempa inflacji i jego stabilizację na poziomie 2,5−2,4%. Konsorcjum Eko-nometryczne przyjmuje zdecydowanie bardziej pesymistyczny scenariusz, prze-widując wzrost tempa inflacji do poziomu 4,5% w roku 2016 i stopniowy spadek do poziomu 3,3% w roku 2020.

__________ 179 Produkt krajowy brutto w 2012 r. Szacunek wstępny (2013), Główny Urząd Statystyczny, Warszawa. 180 Wykorzystanie środków UE w ramach Narodowych Strategicznych Ram Odniesienia 2007− 2013. Informacja miesięczna za grudzień 2012 r. (2013), Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa, s. 3.

  199

Należy zauważyć, że w okresie prognozy Polska zamierza podjąć próbę wej-ścia do strefy euro. Obecnie przyjmuje się, że najbardziej prawdopodobną datą akcesji będzie okres 2018−2020. Jedno z tzw. kryteriów konwergencji, które mu-szą zostać spełnione przez kraje przyjmujące nową walutę, mówi, że tempo infla-cji w roku poprzedzającym akcesję nie może przekraczać o więcej niż 1,5 pkt. proc. tempa inflacji w trzech krajach Unii Europejskiej o najbardziej stabilnym poziomie cen. Oznacza to konieczność ścisłego monitorowania i kontrolowania poziomu inflacji w okresie poprzedzającym akcesję do strefy euro. Z tego punktu widzenia należy uznać, iż propozycja Ministerstwa Finansów jest zdecydowanie bardziej prawdopodobna. Potwierdza ją również prognoza inflacji przygotowana przez Narodowy Bank Polski, która zakłada scenariusz bardziej optymistyczny. Według niej inflacja w końcu 2014 r. wyniesie ok. 1,3%180F

181. Podsumowując rozważania dotyczące założeń makroekonomicznych do pro-

gnozy zatrudnienia ogółem, postulujemy opracowanie w kolejnej fazie prac nad prognozą liczby pracujących ogółem scenariusza, który uwzględniałby prognozę tempa wzrostu PKB w latach 2012−2015 na poziomie zbliżonym lub nieco niż-szym od przyjętego przez Konsorcjum Ekonometryczne oraz prognozy tempa inflacji w całym prognozowanym okresie na poziomie zbliżonym do przyjętego przez Ministerstwo Finansów.

4.2.2. Prognoza zatrudnienia ogółem

Opracowane przez Konsorcjum Ekonometryczne prognozy liczby zatrudnio-nych ogółem w Polsce w latach 2012−2020 zostały zaprezentowane w tabeli 4.2.2.1. oraz na wykresie 4.2.2.1. Wyniki uzyskano przy użyciu modelu jedno-równaniowego oraz modelu wielorównaniowego POLMOD.2013, które omówiono szczegółowo w podrozdziale 4.1. Do prognoz przygotowanych z użyciem modelu jednorównaniowego użyto dwóch scenariuszy dotyczących sytuacji makroekono-micznej kraju. Pierwszy oparto na prognozie Ministerstwa Finansów, drugi był jego korektą przygotowaną przez ekspertów Konsorcjum Ekonometrycznego. W przy-padku modelu wielorównaniowego prognozy przygotowano z wykorzystaniem 4 scenariuszy makroekonomicznych. Dwa z nich opisywały wariant optymistycz-ny, a pozostałe wariant pośredni (bazowy) oraz pesymistyczny rozwoju sytuacji makroekonomicznej kraju.

Oceny wyników prognoz należy dokonać w odniesieniu do dwóch podstawo-wych aspektów:

− tendencji rozwojowych prognozowanej zmiennej, − poziomów prognozowanej zmiennej.

__________ 181 Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie mode-lu NECMOD (2012), Narodowy Bank Polski.

 200

Tabela 4.2.2.1 Prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce w latach 2012−2020 (w tys. os.)

Rodzaj prognozy 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Model jednorówna-niowy – MF 16 143 16 119 16 171 16 318 16 393 16 378 16 365 16 319 16 304

Model jednorówna-niowy − Konsorcjum Ekonometryczne

16 098 16 084 16 124 16 217 16 209 16 203 16 226 16 234 16 214

Model wielorównanio-wy − scenariusz optymi-styczny 1 − LP^B0

16 759 16 808 17 084 17 261 17 387 17 628 17 787 17 959 18 253

Model wielorównanio-wy − scenariusz optymi-styczny 2 − LP^B3

16 073 16 228 16 395 16 934 17 387 17 385 17 553 17 623 17 598

Model wielorówna-niowy − scenariusz bazowy − LP^B2

15 886 16 158 16 074 15 912 16 324 16 290 16 337 16 428 16 723

Model wielorównanio-wy − scenariusz pesymi-styczny − LP^B1

15 680 15 315 15 342 15 611 15 550 15 706 15 903 15 971 16 200

Źródło: Suchecki B., Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow-Poteralska E. (2013), Opra-cowanie prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, ma-szynopis, s. 25; 36−37.

Bazując na sformułowanych oczekiwaniach dotyczących kształtowania się pod-

stawowych zmiennych makroekonomicznych, należy spodziewać się, że w związku ze spowolnieniem spowodowanym przez międzynarodowy kryzys gospodarczy nastąpi stabilizacja lub nieznaczny spadek poziomu zatrudnienia w początkowym okresie prognozy. W kolejnych latach na sytuację na polskim rynku pracy powin-ny natomiast przekładać się w sposób pozytywny: wychodzenie gospodarki świa-towej z fazy kryzysu, napływ środków unijnych w ramach nowej perspektywy finansowej na lata 2014−2020 oraz ograniczenie tempa inflacji związane ze stara-niami o przystąpienie Polski do strefy euro. Można zatem oczekiwać stabilizacji liczby pracujących, a nawet pojawienia się tendencji wzrostowej w drugiej poło-wie okresu prognozy.

Wspomniane tendencje dobrze oddaje prognoza pochodząca z modelu wielo-równaniowego, która została oparta na scenariuszu pesymistycznym (LP^B1). Przewiduje ona spadek zatrudnienia w latach 2012−2014 oraz pojawienie się ten-dencji wzrostowej po roku 2016. Wydaje się również, że w trakcie dalszych prac nad projektem dopuszczalne jest wykorzystanie prognozy pochodzącej z modelu jednorównaniowego opartej na scenariuszu przygotowanym przez ekspertów Konsorcjum Ekonometrycznego, która przewiduje nieznaczny spadek zatrudnie-nia do roku 2014 oraz stabilizację liczby pracujących po roku 2016. W takim przypadku warto jednak byłoby rozważyć zaproponowaną modyfikację założeń makroekonomicznych. Powinna się ona przełożyć na wzmocnienie tendencji

  201

spadkowej w pierwszej części prognozy oraz wzmocnienie tendencji wzrostowej w drugiej części analizowanego okresu. Pozostałe prognozy uzyskane z obu mo-deli należy uznać za zbyt optymistyczne.

Ważnym punktem odniesienia przy ocenie wyników prognoz są informacje doty-czące poziomu przyjmowanego przez prognozowaną zmienną. W roku 2011 śred-nioroczna liczba pracujących w Polsce według badań BAEL wyniosła 15 562 tys. osób, a w roku 2012 – 15 590 tys. osób181F

182. Oceniając punkty początkowe uzyska-nych prognoz liczby pracujących, stwierdzamy, iż najbliżej wymienionej wartości znajduje się prognoza oparta na scenariuszu pesymistycznym, pochodząca z mo-delu wielorównaniowego (LP^B1). Zakłada ona, że liczba pracujących w roku 2012 osiągnie poziom 15 680 tys. osób. Prognozy pochodzące z modelu jedno-równaniowego przewidują znacznie wyższe poziomy zatrudnienia w początko-wym okresie. Wprowadzenie zaproponowanej modyfikacji założeń makroekono-micznych powinno jednak obniżyć prognozę w okresie początkowym. Wartości końcowe obu prognoz są zbliżone (wynoszą odpowiednio 16 200 tys. osób oraz 16 214 tys. osób) i należy je uznać za akceptowalne. Rozmiary zatrudnienia będące rezultatem pozostałych scenariuszy wydają się zbyt optymistyczne, szczególnie w odniesieniu do wartości końcowych.

Wykres 4.2.2.1

Prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce w latach 2012−2020 (w tys. os.)

Źródło: Suchecki B., Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow-Poteralska E. (2013), Opra-cowanie prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, ma-szynopis, s. 36−37.

__________ 182 Internetowa baza danych GUS – Bank Danych Lokalnych; Kwartalna informacja o rynku pracy w IV kwartale 2012 r., Główny Urząd Statystyczny, Departament Badań Demograficznych i Rynku Pracy, Warszawa 2013, s. 4.

 202

W dniu 26 listopada 2012 r. Główny Urząd Statystyczny przedstawił korektę da-nych BAEL przeprowadzoną na podstawie wyników Narodowego Spisu Powszech-nego 2011. Korekta dotyczyła danych z 2010 i 2011 r. i w przypadku średniorocznej liczby pracujących ogółem wyniosła: 487 tys. osób w roku 2010 oraz 537 tys. osób w roku 2011, co stanowi ok. 3% liczby pracujących ogółem przed korektą w roku 2010 oraz ok. 3,3% liczby pracujących ogółem przed korektą w roku 2011. Od roku 2012 dane dotyczące liczby pracujących są publikowane według nowej metodologii. Ze względu na fakt, iż nowe dane zostały opublikowane dopiero w końcu 2012 r., nie było możliwe uwzględnienie ich w opracowywanej prognozie. W pełni uzasadnione jest natomiast uwzględnienie płynących zeń wniosków przy okazji formułowania korekty oraz ostatecznej wersji prognozy.

Zaproponowana przez GUS korekta nie była identyczna dla poszczególnych lat, ale była w miarę stabilna – jej wahania dotyczyły jedynie ok. 0,3% wartości zmiennej przed korektą. Zmiany nie mogą zatem spowodować istotnego zakłóce-nia dotychczas obserwowanych tendencji dotyczących liczby pracujących ogółem oraz liczby pracujących w poszczególnych grupach zawodowych, które są skut-kiem działania determinantów makroekonomicznych lub długofalowych prze-mian obserwowanych na rynku pracy182F

183. Niewątpliwie korekta GUS powinna się przełożyć na zmianę poziomu liczby pracujących w okresie prognozy. W trakcie dalszych prac nad prognozą należy zatem pozostawić bez zmian dotychczasowe tendencje dotyczące zatrudnienia ogółem, ewentualnie uwzględniając zapropo-nowane korekty dotyczące zmian założeń makroekonomicznych, oraz obniżyć prognozowane poziomy liczby pracujących ogółem i w poszczególnych grupach zawodowych.

Podsumowując dotychczasowe rozważania, należy rekomendować wykorzy-stanie na dalszych etapach badań prognozy liczby pracujących ogółem pochodzą-cej ze scenariusza pesymistycznego modelu wielorównaniowego (LP^B1) lub prognozy z modelu jednorównaniowego po wprowadzeniu modyfikacji do zało-żeń makroekonomicznych polegających na obniżeniu prognozy tempa wzrostu PKB w początkowym okresie oraz przyjęciu zaproponowanej przez Ministerstwo Finansów prognozy tempa inflacji.

W związku z opublikowaniem korekty GUS do danych BAEL należy rozważyć obniżenie poziomu prognozy liczby pracujących ogółem, pozostawiając bez szcze-gólnych zmian prognozowane tendencje dotyczące badanych zmiennych (o ile nie wynika to ze zmian założeń makroekonomicznych prognozy).

Należy również rozważyć możliwość wykorzystania danych spójnych z za-proponowaną przez GUS korektą BAEL do prognozowania zatrudnienia w przy-szłości.

__________ 183 Patrz również: Cichocki S., Saczuk K., Strzelecki P., Tyrowicz J., Wyszyński R. (2012), No-tatka. Kwartalny raport o rynku pracy – III kwartał 2012 r., Narodowy Bank Polski, Instytut Eko-nomiczny, s. 1−2.

  203

4.2.3. Prognoza zatrudnienia w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych

W tym rozdziale zaprezentowane są oceny prognoz zatrudnienia w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych oraz sformułowane na jej podsta-wie propozycje korekt. Korekty te wynikają z:

− faktu ogłoszenia przez GUS korekty danych BAEL, w związku z wynikami Narodowego Spisu Powszechnego 2011;

− zaproponowanej w poprzednich podrozdziałach zmiany założeń makroeko-nomicznych prognozy liczby pracujących ogółem;

− oceny zgodności uzyskanych prognoz liczby zatrudnionych w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych z przewidywaniami ekspertów co do przyszłych tendencji rozwoju zatrudnienia w poszczególnych grupach zawo-dowych na polskim rynku pracy.

Korekty wynikające z ogłoszonej przez GUS korekty danych dotyczących licz-by pracujących wg BAEL w związku z wynikami NSP 2011

Jak wskazano w podrozdziale 4.2.2., w okresie prac nad korektą prognozy liczby pracujących w Polsce do roku 2020 opublikowana została informacja GUS dotycząca korekty liczby pracujących ogółem wg BAEL w związku z wynikami NSP 2011. Na jej podstawie sformułowano korektę proponującą obniżenie po-ziomu prognozy liczby pracujących ogółem o ok. 500 tys. osób przy zachowaniu tendencji zmian liczby pracujących ogółem oraz tendencji zmian udziałów po-szczególnych wielkich, dużych i średnich grup zawodowych w liczbie pracują-cych ogółem. Aby uwzględnić tę korektę na kolejnych poziomach dezagregacji, należy zatem obniżyć proporcjonalnie prognozowane poziomy liczby pracujących we wszystkich wielkich, dużych i średnich grupach zawodowych.

Propozycja korekty: obniżyć w sposób proporcjonalny poziomy liczby pracu-jących we wszystkich grupach wielkich, dużych i średnich, bazując na opubliko-wanej przez GUS korekcie danych BAEL w związku z wynikami NSP 2011.

Korekty będące wynikiem proponowanej zmiany założeń makroekonomicznych do prognozy liczby pracujących ogółem

W podrozdziale 4.2.1. została zaproponowana zmiana założeń makroekono-micznych do prognozy zatrudnienia według zawodów, która zakłada obniżenie prognozy tempa wzrostu gospodarczego w latach 2012−2015 w stosunku do pro-gnozy Konsorcjum Ekonometrycznego oraz obniżenie prognozy tempa inflacji w całym okresie prognozy do poziomu proponowanego w opracowaniu Minister-stwa Finansów bądź wykorzystanie prognozy liczby pracujących pochodzącej ze scenariusza pesymistycznego dla modelu wielorównaniowego.

Zmiana ta powinna spowodować ograniczenie poziomu liczby pracujących ogółem w latach 2012−2015 oraz zwiększenie tempa wzrostu i poziomu liczby pracujących ogółem po roku 2016. W przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych przełoży się ona natomiast na obniżenie poziomu liczby pracują-cych w grupach zawodowych, które charakteryzują się największą wrażliwością

 204

na zmiany koniunktury gospodarczej oraz na pojawienie się tendencji spadkowej udziału tych grup w strukturze pracujących ogółem w latach 2012−2015. Korekta spowoduje również zwiększenie poziomu i tempa wzrostu liczby pracujących we wspomnianych grupach oraz pojawienie się tendencji wzrostowej udziałów za-trudnienia w tych grupach w zatrudnieniu ogółem od roku 2016.

Wprowadzenie proponowanych korekt wymaga określenia tych grup zawo-dowych, które są szczególnie wrażliwe na zmiany koniunktury gospodarczej. Na poziomie grup wielkich za takie możemy uznać grupy: 3 – technicy i inny średni personel, 4 – pracownicy biurowi, 5 − pracownicy usług osobistych i sprzedawcy, 7 − robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy oraz 9 – pracownicy przy pracach pro-stych. Charakteryzują się one dość wysokim udziałem pracowników o niskich kwa-lifikacjach, których stosunkowo łatwo zastąpić nowymi pracownikami w okresie ożywienia gospodarczego, niskim poziomem uzwiązkowienia oraz relatywnie niższym poziomem ochrony zatrudnienia.

Za bardziej stabilne wobec zmian koniunktury gospodarczej należy uznać te grupy zawodowe, w których pracownicy charakteryzują się stosunkowo wysokim poziomem kwalifikacji, co sprawia, że utrata pracownika może się wiązać ze znacznymi kosztami poszukiwań osoby zdolnej do pracy na zwolnionym stanowi-sku lub wysokimi kosztami rekrutacji i długim czasem szkolenia do tej roli nowego pracownika. Do kategorii tej możemy zaliczyć osoby należące do grup: 2 – spe-cjaliści oraz 8 – operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń, a częściowo również osoby z grupy 1 – przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierow-nicy. Osłabioną reakcją na zmiany koniunktury gospodarczej charakteryzują się również te grupy, w których zatrudnienie jest wynikiem decyzji o charakterze politycznym, czyli grupa 0 – siły zbrojne oraz częściowo grupa 1 − przedstawicie-le władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy. Stosunkowo małą wrażli-wość koniunkturalną wykazują też – jak sądzimy – pracownicy z grupy 6 − rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy, ze względu na relatywnie niski odsetek pracowników najemnych w tej grupie.

Szczegółowe wyliczenie grup dużych i średnich należących do wymienionych grup wielkich klasyfikacji zawodów i specjalności, które należy uznać za szczególnie wrażliwe na zmiany koniunktury gospodarczej, zostało przedstawione w tabeli 4.2.3.1. Formułując oczekiwania dotyczące wrażliwości grup zawodów na zmiany aktywności gospodarczej, braliśmy pod uwagę oddziaływanie takich czynników, jak:

− wpływ sytuacji makroekonomicznej na aktywność gospodarczą w sekcjach gospodarki zatrudniających członków poszczególnych grup zawodowych,

− charakter dóbr wytwarzanych w ramach procesów produkcyjnych, w któ-rych uczestniczą przedstawiciele poszczególnych zawodów (za szczególnie wraż-liwe na zmiany koniunktury gospodarczej uznawaliśmy te grupy zawodowe, które zajmują się wytwarzaniem dóbr wyższego rzędu),

− stopień ochrony zatrudnienia i poziom uzwiązkowienia w poszczególnych grupach,

− stopień wykorzystania elastycznych form zatrudnienia i tzw. umów śmie-ciowych.

  205

Tabela 4.2.3.1 Propozycje korekt związanych ze zmianą prognozy liczby pracujących ogółem

Grupy wielkie Grupy duże Grupy średnie Technicy i inny średni personel (3)

średni personel nauk fizycz-nych, chemicznych i tech-nicznych (31)

technicy nauk fizycznych i technicznych (311(312)) technicy nauk biologicznych, rolniczych i technologii żyw-ności (314)

średni personel do spraw biznesu i administracji (33)

średni personel do spraw finansowych (331) agenci i pośrednicy handlowi (332) pośrednicy usług bizneso-wych (333)

średni personel z dziedziny prawa, spraw społecznych, kultury i pokrewny (34)

sportowcy, trenerzy i pokrewni (342) średni personel w zakresie działalności artystycznej, kulturalnej i kulinarnej (343)

Pracownicy biurowi (4) sekretarki, operatorzy urzą-dzeń biurowych i pokrewni (41)

pracownicy obsługi biurowej (411) sekretarki (ogólne) (412(413))

pracownicy obsługi klienta (42)

pracownicy obrotu pieniężnego (421) pracownicy do spraw infor-mowania klientów (422)

pracownicy do spraw finan-sowo-statystycznych i ewi-dencji materiałowej (43)

pracownicy do spraw finan-sowo-statystycznych (431) pracownicy do spraw ewiden-cji materiałowej i transportu (432)

pozostali pracownicy obsługi biura (44)

pozostali pracownicy obsługi biura (441)

Pracownicy usług osobistych i sprzedawcy (5)

pracownicy usług osobistych (51)

kucharze (512) kelnerzy i barmani (513) fryzjerzy, kosmetyczki i pokrewni (514)

sprzedawcy i pokrewni (52) pracownicy sprzedaży w sklepach (522(521,524))

Robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy (7)

robotnicy budowlani i pokrewni (z wyłączeniem elektryków) (71)

robotnicy budowlani robót stanu surowego i pokrewni (711) robotnicy budowlani robót wykończeniowych i pokrewni (712) malarze, pracownicy czysz-czący konstrukcje budowlane i pokrewni (713)

cd. tabeli na następnej stronie

 206

Grupy wielkie Grupy duże Grupy średnie robotnicy obróbki metali,

mechanicy maszyn i urządzeń i pokrewni (72)

formierze odlewniczy, spa-wacze, blacharze, monterzy konstrukcji metalowych i pokrewni (721) kowale, ślusarze i pokrewni (722) mechanicy maszyn i urządzeń (723)

robotnicy w przetwórstwie spożywczym, obróbce drewna, produkcji wyrobów tekstylnych i pokrewni (75)

robotnicy w przetwórstwie spożywczym i pokrewni (751) robotnicy produkcji odzieżo-wej i pokrewni (753)

Pracownicy przy pracach prostych (9)

pomoce domowe i sprzątaczki (91(94))

pomoce i sprzątaczki domo-we, biurowe, hotelowe (911(941))

robotnicy pomocniczy w rolnictwie, leśnictwie i rybołówstwie (92)

robotnicy pomocniczy w rolnictwie, leśnictwie i rybołówstwie (92)

robotnicy pomocniczy w górnictwie, przemyśle, budownictwie i transporcie (93)

robotnicy pomocniczy w górnictwie i budownictwie (931) robotnicy przy pracach pro-stych w przemyśle (932) robotnicy pomocniczy trans-portu i prac magazynowych (933)

Źródło: opracowanie własne. Odnosząc się do propozycji korekt przedstawionych w tabeli 4.2.3.1., należy

zauważyć, że w niektórych przypadkach możliwe jest wystąpienie większej wraż-liwości na zmiany koniunktury gospodarczej jedynie w okresach ożywienia go-spodarczego, którego wystąpienie w tej prognozie jest przewidywane od roku 2016. Do grup takich można zaliczyć: grupę dużą 35 – technicy informatycy oraz grupę średnią 351 – technicy do spraw technologii teleinformatycznych i pomocy użytkownikom urządzeń teleinformatycznych. W tym przypadku wskazane jest zatem rozważanie zasadności przeprowadzenia korekty polegającej na zwiększe-nia poziomu liczby pracujących i udziałów członków tych grup w liczbie pracują-cych ogółem od roku 2016.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość obniżenia poziomu zatrudnienia i udziałów w liczbie pracujących ogółem w latach 2012−2015 w grupach wiel-kich, dużych i średnich wymienionych w tabeli 4.2.3.1

Propozycja korekty: rozważyć zasadność podniesienia poziomu liczby pracu-jących i udziałów w liczbie pracujących ogółem w grupach wielkich, dużych i śred-nich wymienionych w tabeli 4.2.3.1 oraz w grupie dużej 35 i grupie średniej 351 od roku 2016.

  207

W celu zachowania pełnej spójności korekt proponowane w tym punkcie zmiany w grupach wielkich powinny wynikać z korekty prognozy liczby pracują-cych ogółem, suma korekt w grupach dużych powinna odpowiadać rozmiarom zmian w poszczególnych grupach wielkich, a zmiany w grupach średnich powin-ny się bilansować w ramach korekt w poszczególnych grupach dużych.

Korekty związane z przewidywaniami ekspertów dotyczącymi przyszłych ten-dencji rozwoju zatrudnienia w poszczególnych grupach zawodowych

Przedstawione dalej propozycje korekt są oparte przede wszystkim na przepro-wadzonej przez autorów ocenie zgodności uzyskanych wyników prognoz z dotych-czasowymi tendencjami dotyczącymi kształtowania się zatrudnienia w poszcze-gólnych wielkich, dużych i średnich grupach zawodowych oraz oczekiwaniami co do przyszłych tendencji rozwoju sytuacji na polskim rynku pracy, sformułowanymi na podstawie dostępnych publikacji specjalistycznych, a niekiedy ocen o charak-terze intuicyjnym.

Przygotowując korektę, wykonano analizy porównawcze zmian wartości pro-gnozowanej zmiennej w poszczególnych grupach wielkich, dużych i średnich KZiS w latach 2001−2010 (dane faktyczne) oraz 2011−2020 (2011 − dane fak-tyczne). Te proste porównania są jednak mało miarodajne ze względu na fakt, iż oba analizowane podokresy dotyczą innych faz cyklu koniunkturalnego, a zatem trendy w okresie prognozy mogą w znaczący sposób odbiegać od tych, które były obserwowane w okresach poprzednich. Oznacza to, iż przygotowanie korekty wymaga indywidualnej obserwacji kierunków w poszczególnych grupach zawo-dowych i oceny, czy w okresie prognozy należy oczekiwać ich kontynuacji czy też raczej odwrócenia.

Grupa wielka 0 – siły zbrojne Opracowana prognoza liczby pracujących przewiduje nieznaczny wzrost za-

trudnienia w grupie zawodowej: siły zbrojne z poziomu 86,1 tys. osób w roku 2011 do poziomu 94,2 tys. osób w roku 2020. Tendencję taką należy uznać za uzasadnioną, ponieważ zgodnie z planami Ministerstwa Obrony Narodowej Pol-ska ma dysponować 100 tys. armią zawodową. Docelowo korpus oficerski (grupa zawodowa: 01) ma stanowić 10−15% stanu osobowego armii, korpus podoficer-ski (grupa zawodowa: 02) – 30% stanu osobowego, a korpus szeregowych (grupa zawodowa: 03) 55−60% stanu osobowego. W roku 2011 w armii oficerowie sta-nowili ok. 27% stanu, podoficerowie – ok. 40%, a żołnierze szeregowi – ok. 34%. Oznacza to, że w okresie prognozy zostaną podjęte próby w kierunku zmniejsze-nia udziału oficerów i podoficerów w stanie armii oraz zwiększenia udziału żoł-nierzy szeregowych.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wystąpienia spadku zatrudnienia w grupach dużych 01 i 02 oraz ich udziału w liczbie pracujących ogółem.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wystąpienia wzrostu zatrudnienia w grupie dużej 03 oraz jej udziału w liczbie pracujących ogółem.

 208

Grupa wielka 1 – przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kie-rownicy

W przypadku pierwszej grupy zawodowej prognozowany jest wzrost liczby pracujących o 94,5 tys. osób w okresie 2012−2020. Wynik ten budzi pewne wątpli-wości wobec dotychczasowej, stosunkowo stabilnej tendencji zatrudnienia w tej gru-pie. Bardziej prawdopodobna wydaje się stabilizacja zatrudnienia w tej grupie.

Propozycja korekty: rozważyć obniżenie tempa wzrostu zatrudnienia w grupie wielkiej 1.

Z punktu widzenia dotychczasowych tendencji zasadniczych zastrzeżeń nie budzą prognozowane wartości w dużych grupach zawodowych 11−14.

Na uwagę zasługuje stosunkowo silna tendencja wzrostowa w grupie średniej 111 (przedstawiciele władz publicznych i wyżsi urzędnicy). W obecnej sytuacji należy bowiem raczej oczekiwać stabilizacji zatrudnienia w tej grupie.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wystąpienia stabilizacji zatrudnie-nia w grupie średniej 111 oraz jej udziału w liczbie pracujących ogółem.

Prognozy dla pozostałych grup średnich nie budzą zastrzeżeń. Grupa wielka 2 – specjaliści W okresie prognozy przewiduje się dalszy dynamiczny wzrost zatrudnienia

w wielkiej grupie zawodowej: specjaliści. Wydaje się on w pełni uzasadniony, po-nieważ rozwój i unowocześnianie polskiej gospodarki, szczególnie po roku 2016, będzie prowadziło do dalszego wzrostu zapotrzebowania na osoby należące do tej grupy.

Wśród dużych grup zawodowych pewne zastrzeżenia może budzić prognoza wzrostu liczby pracujących w grupie 23 (specjaliści nauczania i wychowania). Ze względu na niekorzystne tendencje demograficzne w okresie prognozy należy li-czyć się z możliwością znacznego ograniczenia tempa wzrostu zatrudnienia w tej grupie zawodowej.

Propozycja korekty: rozważyć obniżenie tempa wzrostu zatrudnienia w grupie dużej 23.

Prognozy zatrudnienia w pozostałych grupach dużych nie budzą wątpliwości. W odniesieniu do grup średnich na uwagę zasługuje stosunkowo silne tempo

spadku zatrudnienia w grupie 222 (pielęgniarki). W związku z postępowaniem procesu starzenia się społeczeństwa należy raczej przewidywać zahamowanie niekorzystnej tendencji zatrudnienia w tej grupie średniej.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wystąpienia wzrostu zatrudnienia w grupie średniej 222 oraz jej udziału w liczbie pracujących ogółem.

Niekorzystne procesy demograficzne będą się przekładały na spadek liczby osób pobierających naukę. Należy się zatem zgodzić z prognozą przewidującą spa-dek zatrudnienia w grupie średniej 234: nauczyciele szkół podstawowych i specjali-ści do spraw wychowania małego dziecka. W wątpliwość należy jednak poddać znaczny wzrost zatrudnienia w grupie 233 (nauczyciele gimnazjów i szkół po-

  209

nadgimnazjalnych). W tym przypadku należy się bowiem spodziewać stabilizacji liczby pracujących w drugiej części okresu prognozy.

Propozycja korekty: rozważyć stabilizację poziomu zatrudnienia w grupie średniej 233 od roku 2016.

Prognozy dla pozostałych grup średnich nie budzą zastrzeżeń. Grupa wielka 3 – technicy i inny średni personel Przewidywany w przyszłości nieznaczny trend wzrostowy liczby pracujących

w tej grupie wielkiej nie budzi wątpliwości z punktu widzenia dotychczasowych tendencji rozwojowych zatrudnienia w niej.

Wątpliwości może budzić natomiast prognoza zatrudnienia dla grupy dużej 33: średni personel do spraw biznesu i administracji. Z dotychczasowych tenden-cji wynika, iż wraz z dalszym rozwojem gospodarki spodziewany powinien być wzrost liczby pracujących w tej grupie.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wzrostu zatrudnienia w grupie du-żej 33 oraz jej udziału w liczbie pracujących ogółem, zwłaszcza od roku 2016.

Duże wątpliwości budzi również prognozowany spadek liczby pracujących w grupie średniej 331 – średni personel do spraw finansowych. W związku z prze-widywanym rozwojem rynków finansowych można się raczej spodziewać wzro-stu liczby pracujących w tej grupie.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wystąpienia wzrostu zatrudnienia w grupie średniej 331 oraz jej udziału w liczbie pracujących ogółem, zwłaszcza od roku 2016.

W związku z rozwojem technologii informatycznych i ich rosnącym wyko-rzystaniem w biznesie należy się również spodziewać wystąpienia szybszego niż prognozowane tempa wzrostu zatrudnienia w grupie dużej 35: technicy informa-tycy oraz w grupie średniej 351: technicy do spraw technologii teleinformatycz-nych i pomocy użytkownikom urządzeń teleinformatycznych.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wystąpienia szybszego tempa wzrostu zatrudnienia w grupie dużej 35, zwłaszcza od roku 2016.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wystąpienia szybszego tempa wzrostu zatrudnienia w grupie średniej 351, zwłaszcza od roku 2016.

Pozostałe prognozy dla grup dużych i średnich można uznać za prawdopodobne. Grupa wielka 4 – pracownicy biurowi Opracowana prognoza liczby pracujących w grupie wielkiej: pracownicy biu-

rowi przewiduje spadek zatrudnienia w okresie prognozy o 59,2 tys. osób. Spadek ten sprawia wrażenie zbyt dużego w porównaniu z dotychczasowymi tendencjami.

Nie wydaje się, aby możliwy był wzrost liczby osób pracujących w tej grupie zawodowej, chociaż takie podokresy występowały zarówno w Polsce, jak i w innych krajach Unii Europejskiej. Jest to spowodowane przede wszystkim faktem, iż pra-cownicy z tej grupy charakteryzują się stosunkowo niskimi kwalifikacjami i są stop-niowo wypierani przez osoby o wyższym poziomie wykształcenia i umiejętności.

 210

Propozycja korekty: rozważyć obniżenie tempa spadku zatrudnienia w grupie wielkiej 4, w szczególności od roku 2016.

Zastrzeżenia mogą również budzić silne spadki liczby pracujących w grupie dużej 42 (pracownicy obsługi klienta). Z dotychczasowych tendencji wynika, że oczekiwana powinna być raczej stabilizacja zatrudnienia w tej grupie lub niewiel-ka tendencja wzrostowa.

Propozycja korekty: rozważyć możliwość stabilizacji lub wzrostu zatrudnie-nia w grupie dużej 42 oraz jej udziału w liczbie pracujących ogółem, w szczegól-ności od roku 2016.

W przypadku grup średnich zbyt mocne są spadki zatrudnienia w grupach 412(413) – sekretarki (ogólne) i operatorzy urządzeń biurowych; 421 – pracowni-cy obrotu pieniężnego oraz 422 – pracownicy do spraw informowania klientów. Należy przewidywać wystąpienie zdecydowanie słabszej tendencji spadkowej w grupach 412(413) oraz 422, a w związku z przewidywaną kontynuacją rozwoju rynku bankowego – stabilizację zatrudnienia w grupie 421.

Propozycja korekty: rozważyć obniżenie tempa spadku liczby pracujących w grupach średnich 412(413) i 422 oraz stabilizację poziomu zatrudnienia w gru-pie 421 w szczególności od roku 2016.

Prognozy dla pozostałych grup dużych i średnich nie budzą naszych zastrzeżeń. Grupa wielka 5 – pracownicy usług osobistych i sprzedawcy Proces przechodzenia od gospodarki opartej na przemyśle do gospodarki

opartej na usługach będzie się w najbliższych latach przekładał na dynamiczny wzrost liczby pracujących w 5 grupie wielkiej oraz należących do niej grupach dużych i średnich. Stąd brak zastrzeżeń do prezentowanych w tej części prognoz zatrudnienia, które przewidują wzrost liczby pracujących we wszystkich grupach wchodzących w skład analizowanej grupy wielkiej.

Grupa wielka 6 – Rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy Prognoza zatrudnienia w grupie zawodowej: rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i ryba-

cy przewiduje wystąpienie zdecydowanie zbyt silnej tendencji spadkowej w okresie prognozy. Należy zauważyć, że utrzymanie dopłat dla rolników z Unii Europej-skiej w nowej perspektywie budżetowej będzie się w znaczącym stopniu przekła-dało na spowolnienie tempa spadku zatrudnienia w tej grupie oraz w należących do niej grupach dużych 61 (rolnicy produkcji towarowej) i 63 (rolnicy i rybacy pracujący na własne potrzeby), a także w grupie średniej 611 (rolnicy produkcji roślinnej). Wysoce wątpliwe wydają się również spadki zatrudnienia w grupie dużej 62 (leśnicy i rybacy), w której w ostatnich latach liczba pracujących utrzy-mywała się na stabilnym poziomie.

Propozycja korekty: rozważyć obniżenie tempa spadku liczby pracujących w 6 grupie wielkiej.

Propozycja korekty: rozważyć obniżenie tempa spadku liczby pracujących w gru-pach dużych 61 i 63 oraz stabilizację poziomu zatrudnienia w grupie 62.

  211

Propozycja korekty: rozważyć obniżenie tempa spadku liczby pracujących w grupie średniej 611.

Grupa wielka 7 – robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy Przejście od gospodarki industrialnej do opartej na usługach gospodarki post-

industrialnej będzie związane ze znacznymi spadkami zatrudnienia w 7 grupie wielkiej. Należy się zatem zgodzić z prognozami przewidującymi spadki zatrud-nienia we wszystkich grupach dużych i średnich należących do wspomnianej grupy wielkiej.

Spadek zatrudnienia w tej grupie zawodowej nie oznacza jednocześnie, że na-leży oczekiwać wystąpienia silnych tendencji spadkowych w zakresie roli prze-mysłu w polskiej gospodarce. Jest on głównie wynikiem modernizacji struktury zawodowej przemysłu, która prowadzi do zastępowania pracowników o niskich kwalifikacjach przez osoby należące do grupy operatorów i specjalistów. Na sku-tek występowania konkurencji na rynku pracy wymusza to zmianę kwalifikacji przez osoby dotychczas zaliczane do grupy robotników przemysłowych. Tenden-cje spadkowe są dodatkowo wzmacniane przez szybki spadek znaczenia rzemio-sła w gospodarce.

Grupa wielka 8 – operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń Z danych historycznych wynika, że w latach 2002−2011 istniała bardzo silna

tendencja wzrostowa liczby zatrudnionych w grupie zawodowej: operatorzy i monte-rzy maszyn i urządzeń. Prognoza na lata 2012−2020 zakłada dość słaby wzrost liczby pracujących w tej grupie.

Propozycja korekty: rozważyć podwyższenie tempa wzrostu liczby pracują-cych w 8 grupie wielkiej.

W grupach dużych zdecydowanie zbyt niskie w stosunku do dotychczaso-wych tendencji są prognozy zatrudnienia dla: operatorów maszyn i urządzeń wy-dobywczych i przetwórczych (81) oraz monterów (82).

Propozycja korekty: rozważyć podwyższenie tempa wzrostu liczby pracują-cych w grupach dużych 81 i 82.

Tendencje historyczne wskazują na konieczność stabilizacji prognozy liczby pracujących w grupie średniej 812 (operatorzy maszyn i urządzeń do produkcji, przetwórstwa i obróbki wykończeniowej metalu) oraz 816 (operatorzy maszyn i urządzeń do produkcji wyrobów spożywczych i pokrewni. Wzrostu zatrudnienia można natomiast oczekiwać w grupach 814 (operatorzy maszyn do produkcji wyrobów gumowych, z tworzyw sztucznych i papierniczych), 815 (operatorzy maszyn do produkcji wyrobów włókienniczych, futrzarskich i skórzanych), 817 (operatorzy maszyn i urządzeń do obróbki drewna i produkcji papieru) oraz 818 (operatorzy innych maszyn i urządzeń przetwórczych).

Propozycja korekty: rozważyć możliwość wzrostu zatrudnienia w grupach średnich 814, 815, 817 i 818 oraz ich udziału w liczbie pracujących ogółem.

Propozycja korekty: rozważyć stabilizację poziomu zatrudnienia w grupach średnich 812, 816.

 212

Grupa wielka 9 – pracownicy przy pracach prostych Zawody wchodzące w skład grupy 9 – pracownicy przy pracach prostych ma-

ją charakter zawodów nienowoczesnych i zanikających i dość zaskakujące jest uzyskanie prognozy stabilizacji zatrudnienia w tej grupie. Jest to jednak zrozu-miałe, jeśli zauważymy, iż w ostatnich latach znacząco wzrosła liczba osób za-trudnianych jako robotnicy pomocniczy, co może mieć związek ze wzrostem popularności tzw. umów śmieciowych. Z tego powodu ciężko jest ocenić, jak potoczy się dalszy rozwój zatrudnienia w tej grupie i uzasadnione wydaje się przyjęcie prognozy przewidującej jego stabilizację.

4.3. Wnioski Celem autorów było przedstawienie w tym rozdziale uwag do prognozy za-

trudnienia w Polsce według grup zawodów do roku 2020. Za punkt wyjścia do rozważań przyjęto ocenę metodologii prognozowania,

a w szczególności modeli wykorzystanych w celu otrzymania prognozy liczby pracujących ogółem oraz metod wykorzystanych w celu uzyskania prognoz liczby pracujących w wielkich, dużych i średnich grupach zawodowych. Podstawowym kryterium oceny była zgodność wspomnianych metod i modeli z teorią ekonomii oraz dotychczasową praktyką w zakresie prognozowania popytu na pracę.

Stwierdzono, że pozytywnie należy ocenić wykorzystane w celu uzyskania pro-gnozy liczby pracujących ogółem modele: model wielorównaniowy POLMOD.2013 oraz prosty model jednorównaniowy. Za zasadne z punktu widzenia teorii eko-nomii oraz dotychczasowej praktyki uznano również metody wykorzystane w celu uzyskania prognozy zatrudnienia w przekroju wielkich, dużych oraz średnich grup zawodowych.

Pewne zastrzeżenia sformułowano w stosunku do zaproponowanej przez Kon-sorcjum Ekonometryczne modyfikacji modelu wielorównaniowego oznaczonej jako POLMOD.2013.TX. Wobec tego postulowano odrzucenie go na dalszych etapach prac nad prognozą.

Oprócz oceny strony metodologicznej procesu prognostycznego dokonano również analizy uzyskanych wyników prognoz liczby pracujących oraz przedsta-wiono propozycje korekt. Ocenie poddano założenia makroekonomiczne progno-zy, wyniki prognozy liczby pracujących ogółem oraz prognozy liczby pracują-cych w wielkich, dużych i średnich grupach zawodowych.

W odniesieniu do zaproponowanych przez Konsorcjum Ekonometryczne za-łożeń makroekonomicznych zalecono nieznaczne obniżenie prognozy tempa wzrostu PKB w latach 2012−2015 w związku z przewidywanym osłabieniem koniunktury gospodarczej Polski, będącym skutkiem światowego kryzysu gospo-darczego. Wskazano również na zasadność obniżenia tempa inflacji w całym prognozowanym okresie do poziomu przyjmowanego w oficjalnych publikacjach Ministerstwa Finansów, ze względu na wysokie prawdopodobieństwo podjęcia

  213

przez Polskę w najbliższym czasie próby akcesji do strefy euro, która wymusi ścisłą kontrolę poziomu tej zmiennej.

W związku z zaproponowanymi zmianami założeń makroekonomicznych prognozy liczby zatrudnionych ogółem oraz przeprowadzoną przez GUS korektą danych BAEL dotyczących liczby pracujących w celu uwzględnienia wyników Narodowego Spisu Powszechnego 2011 rekomendowano obniżenie poziomu prognozy liczby pracujących ogółem i dostosowanie obserwowanych w tym za-kresie tendencji do nowych założeń makroekonomicznych, które w większym stopniu oddają cykliczną naturę procesów gospodarczych.

Przedstawiono szereg korekt, które pozwolą na uwzględnienie wspomnianych zmian w przekrojach wielkich, dużych i średnich grup zawodowych. Postulowano przy tym, aby zmiany te zostały dokonane przede wszystkim w prognozach dla tych grup zawodów, które wykazują największą wrażliwość na zmiany koniunk-tury gospodarczej. Zaliczono do nich następujące grupy wielkie KZiS: 3 – technicy i inny średni personel, 4 – pracownicy biurowi, 5 – pracownicy usług osobistych i sprzedawcy, 7 – robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy oraz 9 – pracownicy przy pracach prostych. W ich ramach wskazano odpowiednie grupy duże i średnie, na które proponowane zmiany powinny się przekładać w największym stopniu.

Dokonano również oceny zgodności uzyskanych prognoz liczby zatrudnio-nych w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych z przewidywa-niami ekspertów co do przyszłych tendencji rozwoju zatrudnienia w poszczegól-nych grupach zawodowych na polskim rynku pracy. Korekty sformułowane na tej podstawie uwzględniają zarówno dotychczasowe tendencje rozwojowe prognozo-wanych kategorii, jak również oceny eksperckie dotyczące przewidywanych zmian rozmiarów i tendencji zatrudnienia w poszczególnych wielkich, dużych i średnich grupach zawodowych, oparte na dostępnych publikacjach specjalistycznych i intu-icyjnej ocenie możliwości przyszłego rozwoju sytuacji.

Prognozy wstępne przewidywały wystąpienie wzrostów zatrudnienia w bada-nym okresie w następujących grupach wielkich: 0 – siły zbrojne, 1 – przedstawi-ciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy, 2 – specjaliści, 3 – tech-nicy i inny średni personel, 5 – pracownicy usług osobistych i sprzedawcy, 8 – operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń. W związku z przewidywanym unowo-cześnianiem polskiej gospodarki oraz przechodzeniem od gospodarki opartej na przemyśle do gospodarki opartej na usługach nie wzbudziły zastrzeżeń autorów prognozy dotyczące grup: 0, 2, 3, 5. Z tych samych przyczyn wskazano również na zasadność podwyższenia prognozy dla grupy 8 – operatorzy i monterzy ma-szyn i urządzeń. Zastrzeżenia wzbudził natomiast przewidywany wzrost zatrud-nienia w grupie 1 − przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kie-rownicy wobec stosunkowo stabilnej dotychczasowej tendencji zatrudnienia. Zaproponowano stabilizację liczby pracujących w tej grupie.

Według prognoz wstępnych spadki zatrudnienia w latach 2012−2020 powinny objąć grupy: 4 – pracownicy biurowi, 6 – rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy, 7 – robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy, 9 – pracownicy przy pracach prostych.

 214

W okresie prognozy kontynuacji będzie podlegał proces przechodzenia do gospo-darki opartej na usługach. Nie wzbudzają zatem zastrzeżeń autorów korekty przewidywane spadki zatrudnienia w grupach 7 i 9. Za zbyt mocne w stosunku do dotychczasowych tendencji uznano prognozowane spadki zatrudnienia w grupie 4 – pracownicy biurowi. Ze względu na utrzymanie dopłat z Unii Europejskiej dla rolników w nowej perspektywie budżetowej zaproponowano również osłabienie tempa spadku liczby pracujących w grupie 6 – rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy.

  215

Rozdział 5 PROGNOZA OSTATECZNA ZATRUDNIENIA

W KRAJU WEDŁUG GRUP ZAWODÓW (Bogdan Suchecki, Eugeniusz Kwiatkowski, Artur Gajdos,

Przemysław Włodarczyk, opracowanie: Artur Gajdos)

5.1. Skorygowana prognoza liczby pracujących ogółem w Polsce

W związku z przeprowadzeniem korekty liczby pracujących ogółem dla danych z lat 2003−2009 (4 kwartały), koniecznej ze względu na brak spójności szeregów danych historycznych wynikający z zastosowania nowej metodologii i nowej pod-stawy uogólniania danych z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności z okresu po roku 2010 (włącznie), oraz opublikowaniem danych makroekonomicznych dla Polski za rok 2012 zaistniała potrzeba uwzględnienia nowych i skorygowanych in-formacji dla podokresu próby (2003−2012) zarówno w procesie konstrukcji i esty-macji modelu ekonometrycznego, jak i przy formułowaniu wielowariantowych pro-gnoz kształtowania się podstawowych zmiennych makroekonomicznych i rynku pracy w Polsce.

Ze względu na potrzeby podzespołów przygotowujących skorygowane pro-gnozy zatrudnienia według województw, sektorów i zawodów z uwzględnieniem bilansowania do liczby pracujących ogółem w Polsce (LP) w pierwszej kolejności opracowano model jednorównaniowy dostarczający kilku wariantów prognoz liczby pracujących ogółem w Polsce na lata 2013−2020. Jako podstawowe in-strumenty egzogeniczne przyjęto zmiany PKB (X) oraz inflacji (PC). Równanie przyjęło postać liniową ze zmiennymi wyrażonymi jako tempa wzrostu.

Przy wyznaczaniu wartości prognoz liczby pracujących w Polsce na lata 2013−2020 przyjęto trzy scenariusze kształtowania się instrumentów, przy czym do wykonania prognozy zatrudnienia w przekroju grup zawodów wykorzystano prognozę liczby pracujących ogółem wyznaczoną z uwzględnieniem scenariusza pesymistycznego, w którym wzięto pod uwagę wszystkie zastrzeżenia ekspertów sformułowane w okresie, kiedy znane już były wskaźniki makroekonomiczne za rok 2012 oraz formułowane nowe prognozy dotyczące kształtowania się sytuacji ekonomicznej w Polsce przynajmniej w najbliższych dwóch latach.

Korekta wsteczna liczby pracujących ogółem (2003−2009) oraz dołączenie aktu-alnych danych za rok 2012 do próby estymacyjnej spowodowały również koniecz-ność respecyfikacji niektórych równań modelu POLMOD-TX, opracowanego w celu formułowania wielowariantowych (scenariuszowo-symulacyjnych) prognoz zatrud-

 216

nienia w Polsce z uwzględnieniem powiązań rynku pracy z otoczeniem makroeko-nomicznym, który (podobnie jak opisane wcześniej równanie „operacyjne”) przy wyznaczaniu prognoz jako podstawowe instrumenty przyjmuje tempo wzrostu PKB (TX) i inflacji (TPC).

5.2. Założenia korekty prognozy liczby pracujących ogółem w Polsce w przekroju grup zawodów

Skorygowane prognozy liczby pracujących w przekroju wielkich, dużych i śred-nich grup zawodowych stanowią łączny efekt przeprowadzenia kilku procesów.

W pierwszej kolejności dokonano korekty liczby pracujących w przekroju wielkich grup zawodowych zgodnie z danymi publikowanymi za IV kw. 2011 r., dla których do uogólnienia wyników badania na populację generalną zastosowano dane o ludności Polski w wieku 15 lat i więcej pochodzące z bilansów opracowa-nych na podstawie wyników Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Miesz-kań 2011. Następnie skorygowano liczbę pracujących w dużych i średnich gru-pach zawodowych proporcjonalnie do korekt dla poszczególnych grup wielkich. Suma korekt jest zgodna z korektą liczby pracujących ogółem.

W dalszej części prac dokonano reestymacji modelu liczby pracujących w prze-kroju wielkich grup zawodowych na danych z lat 1995−2011 zgodnych z NSP 2011 oraz KZiS2010. Na podstawie wyników reestymowanego modelu wygenerowano prognozy liczby pracujących w przekroju wielkich grup zawodów z wykorzysta-niem skorygowanej prognozy liczby pracujących ogółem (wariant pesymistyczny). Surowe wyniki prognoz poddano korekcie na podstawie rekomendacji ekspertów.

Następnie uwzględniono korekty eksperckie dotyczące struktury i liczby pra-cujących w przekroju średnich i dużych grup zawodowych.

5.3. Skorygowana prognoza liczby pracujących w Polsce według grup zawodów

W latach 1995−2011 udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 0: siły zbrojne w ogóle pracujących w Polsce wzrósł o ok. 0,18 pkt. proc. Do roku 2005 udział ten wykazywał tendencję wzrostową na poziomie średnio ponad 0,02 pkt. proc. rocznie, po czym w roku 2006 nastąpił jego spadek do poziomu 0,33% w roku 2007. W kolejnych latach zaobserwowano ponowny wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej (0,52% w roku 2011). W horyzoncie prognozy 2012− 2020 przewidywany jest dalszy wzrost udziału pracujących w wielkiej grupie zawodowej 0 o ok. 0,01 pkt. proc.

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 0: siły zbrojne wzrosła w la-tach 1995−2011 o 31,1 tys. osób. W okresie tym liczba ta wykazywała tendencję wzrostową z wyraźną korektą w roku 2007 (spadek do 50,6 tys. osób). Zgodnie

  217

z tendencją wzrostową obserwowaną historycznie, w latach 2012−2020 liczba pracujących w grupie zawodowej 0 wzrośnie o 1,1 tys. osób.

Grupą dużą, która w znacznym stopniu determinuje zmiany udziału oraz licz-by pracujących prognozowane w wielkiej grupie 0: siły zbrojne, jest grupa 03: żołnierze szeregowi.

Tabela i wykres 0

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: siły zbrojne (0)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,343 0,430 0,458 0,380 0,578 0,474 0,529 0,475 0,508 0,562 0,561 0,410 0,332 Liczba osób (w tys.)

50,6 65,0 70,1 58,2 84,3 69,0 74,3 65,1 69,4 78,4 79,8 60,1 50,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,421 0,538 0,565 0,523 0,546 0,552 0,555 0,554 0,554 0,554 0,553 0,554 0,554 Liczba osób (w tys.)

65,8 83,1 87,8 81,7 85,3 85,0 85,2 85,5 85,8 86,0 86,2 86,3 86,4 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 01: ofice-

rowie sił zbrojnych wzrósł o 0,051 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,02 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 01 wzrosła podczas lat 1995−2011 o 8,7 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozowany jest spadek licz-by oficerów sił zbrojnych o 3,2 tys. osób.

Ze względu na brak podziału dużej grupy zawodowej 01: oficerowie sił zbrojnych na grupy niższego rzędu (obejmuje ona tylko jedną grupę średnią (011)), dane (tabela, wykres) dla grupy średniej 011 nie są prezentowane.

 218

Tabela i wykres 01 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

oficerowie sił zbrojnych (01) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,089 0,112 0,119 0,099 0,150 0,123 0,138 0,123 0,132 0,146 0,146 0,107 0,086

Liczba osób (w tys.) 13,2 16,9 18,2 15,1 21,9 17,9 19,3 16,9 18,1 20,4 20,8 15,6 13,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,109 0,140 0,147 0,140 0,134 0,132 0,130 0,127 0,124 0,121 0,119 0,116 0,114 Liczba osób (w tys.)

17,1 21,6 22,8 21,9 21,0 20,4 19,9 19,6 19,2 18,8 18,5 18,1 17,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 02:

podoficerowie sił zbrojnych wzrósł o 0,094 pkt. proc. W latach 2012−2020 prze-widywany jest spadek udziału podoficerów sił zbrojnych w ogóle pracujących o 0,024 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 02 wzro-sła o 15,8 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spa-dek pracujących w tej grupie zawodowej o 4 tys. osób.

Ze względu na brak podziału dużej grupy zawodowej 02: podoficerowie sił zbrojnych na grupy niższego rzędu (obejmuje ona tylko jedną grupę średnią (021)), dane (tabela, wykres) dla grupy średniej 021 nie są prezentowane.

  219

Tabela i wykres 02 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

podoficerowie sił zbrojnych (02) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,125 0,157 0,167 0,138 0,211 0,173 0,193 0,173 0,185 0,205 0,204 0,149 0,121

Liczba osób (w tys.) 18,4 23,7 25,5 21,2 30,7 25,1 27,1 23,7 25,3 28,5 29,1 21,9 18,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,153 0,196 0,206 0,219 0,194 0,192 0,189 0,185 0,182 0,179 0,175 0,172 0,170 Liczba osób (w tys.)

23,9 30,3 32,0 34,2 30,4 29,6 29,1 28,6 28,2 27,7 27,3 26,8 26,4 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 03: żołnierze szeregowi wzrósł

w latach 1995−2011 o 0,035 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 prze-widywany jest dalszy wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,054 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących żołnierzy szeregowych wzrosła o 6,6 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozowany jest wzrost pracujących w tej grupie zawodowej o 8,2 tys. osób.

Ze względu na brak podziału dużej grupy zawodowej 03: żołnierze szeregowi na grupy niższego rzędu (obejmuje ona tylko jedną grupę średnią (031) dane (ta-bela, wykres) dla grupy średniej 031 nie są prezentowane.

 220

Tabela i wykres 03 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

żołnierze szeregowi (03) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,129 0,162 0,172 0,143 0,217 0,178 0,199 0,178 0,191 0,211 0,211 0,154 0,125

Liczba osób (w tys.) 19,0 24,4 26,4 21,9 31,7 25,9 27,9 24,5 26,1 29,5 30,0 22,6 19,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,158 0,202 0,212 0,164 0,217 0,227 0,235 0,242 0,248 0,254 0,260 0,266 0,271 Liczba osób (w tys.)

24,7 31,2 33,0 25,6 34,0 35,0 36,2 37,3 38,4 39,4 40,5 41,3 42,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 1: przedstawiciele władz

publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy osiągnął w roku 2011 poziom zbliżo-ny do wartości z roku 1995, przy czym zaobserwowano nieznaczny wzrost tego udziału (o blisko 0,2 pkt. proc.; z 5,91% w roku 1995 do 6,10% w roku 2011). W całym okresie historycznym udział pracujących w 1. wielkiej grupie zawodo-wej podlegał wyraźnym wahaniom. Początkowo (lata 1995−1997) udział ten wzrósł do poziomu 6,13%, natomiast w kolejnych latach (1997−2002) wykazywał tendencję spadkową, osiągając 5,72% w roku 1999 i dalej (po nieznacznym wzro-śnie w roku 2000) 5,29% w roku 2002 (spadek o 0,84 pkt. proc. w stosunku do roku 1997). Od roku 2002 obserwowany był ponowny wzrost udziału pracują-cych w analizowanej grupie zawodowej do poziomu 5,75% w roku 2004, po czym w roku 2005 nastąpiła korekta (5,44%). W kolejnych latach udział pracują-cych wykazywał tendencję wzrostową, osiągając najwyższą obserwowaną war-tość w roku 2009 (6,14%). Do roku 2011 udział ten utrzymywał się na względnie stałym poziomie, przy czym odnotowano nieznaczną tendencję spadkową. W latach 2012−2020 przewidywany jest znikomy spadek udziału pracujących w analizowa-nej grupie zawodowej o 0,04 pkt. proc. (z 6,10% w roku 2012 do 6,06% w roku 2020; średnio o 0,005 pkt. proc. rocznie).

  221

W latach 1995−2011 liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 1 wzro-sła o 80,1 tys. osób, przy czym w całym okresie historycznym podlegała zmien-nym tendencjom. Liczba ta początkowo wzrosła z 872,9 tys. osób w roku 1995 do 938,9 tys. osób w roku 1997, po czym ponownie zmalała, początkowo do pozio-mu 833,9 tys. osób w roku 1999, a następnie (po wzroście o 5 tys. osób w roku 2000) do 725,2 tys. osób w roku 2002. W konsekwencji liczba pracujących zma-lała w roku 2002 o blisko 23% w stosunku do stanu z roku 1997. W roku 2002 nastąpiło odwrócenie tendencji i ponowny wzrost liczby pracujących w analizo-wanej grupie zawodowej (z korektą w roku 2005) w średnim tempie blisko 40 tys. osób rocznie do poziomu 941,1 tys. osób w roku 2008 (wzrost o blisko 30% w po-równaniu ze stanem z roku 2002). W latach 2008−2011 tendencja wzrostowa została podtrzymana, jednak jej tempo uległo znacznemu zahamowaniu (średni roczny wzrost na poziomie blisko 4 tys. osób rocznie), a liczba pracujących utrzymywała się na średnim poziomie 948,7 tys. osób. W latach 2012−2020 przewiduje się względną stabilizację liczby pracujących w wielkiej grupie zawodo-wej 1 na średnim poziomie ok. 942,7 tys. osób, przy czym obserwowany będzie nieznaczny spadek tej liczby o 9,7 tys. osób (średnio o 1,2 tys. osób rocznie).

Tabela i wykres 1

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy (1)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

5,91 5,68 6,13 5,83 5,72 5,77 5,60 5,29 5,70 5,75 5,44 5,94 5,87 Liczba osób (w tys.)

872,9 858,4 938,9 894,3 833,9 838,9 786,8 725,2 779,3 803,2 773,3 872,1 893,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

6,02 6,14 6,13 6,10 6,10 6,10 6,09 6,09 6,08 6,07 6,07 6,06 6,06 Liczba osób (w tys.)

941,1 947,2 953,3 953,0 953,6 939,4 936,1 940,0 940,7 942,1 945,3 943,3 943,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 222

Zmiany (spadki) udziału oraz liczby pracujących przewidywane w 1 wielkiej grupie zawodowej zdeterminowane są w głównej mierze przez prognozy wyzna-czone dla dużej grupy zawodowej 13: kierownicy do spraw produkcji i usług, dominującej w ramach analizowanej grupy wielkiej.

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 11: przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i dyrektorzy generalni wzrósł o 0,24 pkt. proc. W latach 2012−2020 przewidywany jest spadek udziału pracujących w dużej grupie 11 o 0,07 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 11 wzrosła w latach 1995− 2011 o 42,1 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek liczby pracujących w tej grupie zawodowej o 10,9 tys. osób.

Tabela i wykres 11 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: przedstawiciele

władz publicznych, wyżsi urzędnicy i dyrektorzy generalni (11) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,54 0,48 0,36 0,61 0,60 0,62 0,65 0,84 0,88 0,84 0,80 0,94 0,85

Liczba osób (w tys.) 79,9 72,9 54,5 94,3 87,1 90,3 91,0 115,9 120,0 117,7 113,9 138,0 129,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,73 0,76 0,84 0,78 0,80 0,79 0,78 0,77 0,77 0,76 0,75 0,74 0,73 Liczba osób (w tys.)

114,0 118,1 130,1 122,0 125,2 122,1 120,4 119,7 118,5 117,5 116,7 115,3 114,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

  223

Tabela i wykres 111 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

przedstawiciele władz publicznych i wyżsi urzędnicy (111) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,053 0,072 0,066 0,067 0,079 0,095 0,067 0,032 0,063 0,101 0,101 0,148 0,158

Liczba osób (w tys.) 7,8 10,9 10,1 10,3 11,5 13,8 9,4 4,4 8,7 14,1 14,4 21,7 24,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,087 0,042 0,096 0,108 0,108 0,108 0,108 0,108 0,108 0,108 0,108 0,108 0,108 Liczba osób (w tys.)

13,6 6,5 15,0 16,9 16,9 16,7 16,6 16,7 16,7 16,8 16,9 16,8 16,9 Struktura Liczba osób (tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 112 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

dyrektorzy generalni i wykonawczy (112) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,488 0,411 0,290 0,547 0,519 0,526 0,581 0,813 0,814 0,743 0,700 0,792 0,693

Liczba osób (w tys.) 72,0 62,0 44,4 83,9 75,7 76,4 81,6 111,5 111,3 103,7 99,5 116,3 105,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,642 0,723 0,740 0,673 0,693 0,684 0,676 0,667 0,658 0,649 0,641 0,633 0,625 Liczba osób (w tys.)

100,4 111,6 115,1 105,1 108,3 105,4 103,8 103,0 101,8 100,7 99,9 98,5 97,4 cd. na następnej stronie

 224

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 12

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: kierownicy do spraw zarządzania i handlu (12)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,71 0,64 0,73 0,69 0,72 0,80 0,84 0,85 0,96 0,98 1,04 1,32 1,31 Liczba osób (w tys.)

105,2 96,9 111,1 106,2 104,3 116,0 117,9 116,0 131,4 137,3 148,0 193,9 198,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,49 1,37 1,46 1,49 1,50 1,53 1,56 1,59 1,61 1,64 1,66 1,69 1,71 Liczba osób (w tys.)

232,1 211,1 226,4 233,3 234,7 235,8 239,4 244,8 249,4 254,1 259,2 262,8 267,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 12: kie-

rownicy do spraw zarządzania i handlu wzrósł o 0,78 pkt. proc. Przewidywany wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej w latach 2012−2020 wynosi 0,21 pkt. proc.

Liczba pracujących kierowników do spraw zarządzania i handlu wzrosła w la-tach 1995−2011 o 128,1 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozowany jest wzrost liczby pracujących w dużej grupie zawodowej 12 o 32,4 tys. osób.

  225

Tabela i wykres 121 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

kierownicy do spraw obsługi biznesu i zarządzania (121) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,483 0,448 0,511 0,473 0,478 0,520 0,532 0,522 0,588 0,597 0,622 0,772 0,766

Liczba osób (w tys.)71,3 67,7 78,3 72,6 69,6 75,6 74,7 71,6 80,4 83,3 88,5 113,4 116,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,864 0,798 0,844 0,881 0,878 0,899 0,919 0,938 0,957 0,976 0,995 1,013 1,031 Liczba osób (w tys.)

134,9 123,3 131,3 137,6 137,2 138,4 141,2 144,9 148,2 151,5 155,0 157,7 160,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 122 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

kierownicy do spraw sprzedaży, marketingu i rozwoju (122) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,230 0,193 0,214 0,219 0,239 0,278 0,308 0,324 0,373 0,387 0,419 0,549 0,539

Liczba osób (w tys.)33,9 29,2 32,8 33,6 34,8 40,3 43,3 44,4 51,0 54,0 59,5 80,5 82,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,622 0,569 0,611 0,613 0,623 0,632 0,640 0,647 0,654 0,661 0,668 0,676 0,683 Liczba osób (w tys.)

97,2 87,8 95,1 95,7 97,5 97,3 98,2 99,9 101,2 102,6 104,2 105,1 106,4 cd. na następnej stronie

 226

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 13 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

kierownicy do spraw produkcji i usług (13) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,88 2,79 3,06 2,78 2,74 2,71 2,59 2,29 2,46 2,53 2,32 2,40 2,41

Liczba osób (w tys.)25,4 421,5 469,0 426,5 399,0 393,9 364,3 313,9 337,0 352,9 330,3 353,0 367,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,49 2,63 2,53 2,41 2,47 2,46 2,45 2,43 2,42 2,40 2,39 2,38 2,37 Liczba osób (w tys.)

389,6 405,8 392,9 376,6 386,4 378,8 375,7 375,6 374,2 373,0 372,6 370,2 368,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 13: kierownicy do spraw produk-

cji i usług zmniejszył się w latach 1995−2011 o 0,47 pkt. proc. Początkowo (lata 1995−2002) obserwowana była tendencja spadkowa udziału pracujących w tej grupie zawodowej (spadek o 0,59 pkt. proc.), po czym do roku 2011 udział ten wykazywał tendencję wzrostową (wzrost o 0,09 pkt. proc.). W latach 2012− 2020 przewidywany jest spadek udziału pracujących w grupie zawodowej 13 o 0,1 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 13 zmniej-szyła się o 48,8 tys. osób. Podczas lat 1995−2002 liczba wykazywała tendencję

  227

spadkową i uległa zmniejszeniu o 111,5 tys. osób, natomiast w latach 2002−2011 wzrosła o 62,7 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek liczby kierowników do spraw produkcji i usług o 17,5 tys. osób.

Tabela i wykres 132

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kierownicy w górnictwie, przemyśle, budownictwie i dystrybucji (132 (131))

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

2,215 2,156 2,378 2,146 2,103 2,082 1,984 1,745 1,879 1,920 1,765 1,827 1,838 Liczba osób (w tys.)

327,2 325,6 364,2 329,1 306,5 302,7 278,6 239,5 256,9 267,9 251,1 268,1 279,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,897 1,989 1,914 1,691 1,810 1,792 1,772 1,752 1,733 1,714 1,695 1,677 1,659 Liczba osób (w tys.)

296,3 307,1 297,8 264,1 283,1 276,0 272,2 270,6 268,1 265,8 264,1 260,9 258,5 Struktura Liczba osób (tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 133

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kierownicy do spraw technologii informatycznych i telekomunikacyjnych (133)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,049 0,037 0,030 0,041 0,050 0,051 0,060 0,060 0,067 0,076 0,071 0,081 0,078 Liczba osób (w tys.)

7,2 5,6 4,6 6,2 7,3 7,5 8,5 8,2 9,1 10,6 10,2 12,0 11,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,085 0,094 0,092 0,098 0,101 0,104 0,107 0,109 0,112 0,115 0,118 0,121 0,123 Liczba osób (w tys.)

13,3 14,6 14,2 15,4 15,7 16,0 16,4 16,9 17,4 17,9 18,4 18,8 19,2 cd. na następnej stronie

 228

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 134

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kierownicy w instytucjach usług wyspecjalizowanych (134)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,616 0,598 0,655 0,595 0,585 0,576 0,550 0,483 0,519 0,533 0,485 0,496 0,499 Liczba osób (w tys.)

91,0 90,3 100,3 91,2 85,2 83,8 77,3 66,2 70,9 74,3 69,1 72,9 76,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,512 0,545 0,520 0,622 0,560 0,564 0,567 0,570 0,573 0,576 0,579 0,582 0,585 Liczba osób (w tys.)

79,9 84,1 80,9 97,1 87,6 86,9 87,1 88,1 88,7 89,4 90,2 90,5 91,1 Struktura Liczba osób (tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 14: kie-

rownicy w branży hotelarskiej, handlu i innych branżach usługowych zmniejszył się o 0,36 pkt. proc. W latach 2012−2020 przewiduje się spadek udziału pracują-cych w tej grupie zawodowej o 0,09 pkt. proc.

  229

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 14 zmniejszyła się w latach 1995−2011 o 41,3 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek liczby pracujących kierowników w branży hotelarskiej, handlu i in-nych branżach usługowych o 13,6 tys. osób.

Tabela i wykres 14

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: kierownicy w branży hotelarskiej, handlu i innych branżach usługowych (14)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,78 1,77 1,99 1,74 1,67 1,64 1,52 1,31 1,40 1,40 1,27 1,28 1,30 Liczba osób (w tys.)

262,4 267,0 304,3 267,3 243,4 238,8 213,5 179,4 191,0 195,3 181,1 187,3 197,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,32 1,37 1,31 1,42 1,33 1,32 1,31 1,29 1,28 1,27 1,26 1,25 1,24 Liczba osób (w tys.)

205,4 212,2 204,0 221,1 207,3 202,7 200,5 199,9 198,6 197,5 196,7 194,9 193,7 Struktura Liczba osób (tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 141

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kierownicy w gastronomii i hotelarstwie (141)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,292 0,291 0,326 0,287 0,275 0,270 0,250 0,215 0,230 0,231 0,210 0,211 0,214 Liczba osób (w tys.)

43,2 43,9 50,0 43,9 40,1 39,3 35,2 29,6 31,5 32,2 29,9 30,9 32,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,217 0,227 0,217 0,221 0,213 0,211 0,208 0,206 0,203 0,201 0,199 0,196 0,194 Liczba osób (w tys.)

33,9 35,1 33,7 34,5 33,4 32,5 32,0 31,8 31,5 31,2 30,9 30,5 30,2 cd. na następnej stronie

 230

Struktura Liczba osób (tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 142

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kierownicy do spraw handlu detalicznego i hurtowego (142(143))

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,484 1,478 1,660 1,457 1,396 1,372 1,270 1,092 1,166 1,168 1,063 1,065 1,083 Liczba osób (w tys.)

219,2 223,2 254,3 223,4 203,4 199,5 178,4 149,8 159,5 163,1 151,2 156,3 164,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,098 1,147 1,094 1,195 1,113 1,105 1,097 1,088 1,080 1,072 1,064 1,056 1,049 Liczba osób (w tys.)

171,5 177,1 170,2 186,6 174,0 170,2 168,5 168,1 167,1 166,3 165,8 164,4 163,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 2: specjaliści w latach 1995−

2011 wykazywał wyraźną jednostajną tendencję wzrostową, osiągając w roku 2011 wartość 17,63% wobec 11,28% w roku 1995. Udział tan wzrastał w okresie histo-rycznym przeciętnie o 0,4 pkt. proc. rocznie. W horyzoncie prognozy 2012−2020 zakłada się utrzymanie dotychczasowej tendencji wzrostowej udziału pracujących w tempie nieco szybszym do obserwowanego historycznie – średnio 0,56 pkt. proc. rocznie. Zgodnie z przyjętym założeniem, udział pracujących w tej grupie zawo-dowej wzrośnie w okresie prognozy o 4,52 pkt. proc.

  231

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 2 wzrosła w latach 1995− 2011 o 1085,4 tys. osób, tj. przeszło 65% w stosunku do wartości z roku 1995. W całym okresie historycznym obserwowana była wyraźna tendencja wzrostowa liczby pracujących. W latach 2012−2020 przewidywany jest wzrost tej liczby o 695,2 tys. osób (średni roczny wzrost o ok. 86,9 tys. osób rocznie; ponad 67,8 tys. osób rocznie w okresie historycznym) do poziomu 3536,9 tys. osób.

W ramach wielkiej grupy zawodowej 2 największy wpływ na prognozowane zmiany udziału i liczby pracujących mają grupy duże 23: specjaliści nauczania i wychowania oraz 24: specjaliści do spraw ekonomicznych i zarządzania.

Tabela i wykres 2

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: specjaliści (2) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 11,28 11,26 11,56 12,06 12,47 12,46 12,70 13,58 14,05 14,66 15,38 15,07 15,09

Liczba osób (w tys.) 1666,6 1700,8 1769,7 1850,0 1816,7 1811,6 1782,9 1863,6 1921,4 2046,2 2187,3 2212,3 2297,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

15,19 16,27 17,07 17,63 18,17 18,78 19,35 19,92 20,48 21,04 21,59 22,15 22,69 Liczba osób (w tys.)

2372,8 2512,2 2655,3 2751,9 2841,7 2891,7 2972,8 3076,5 3169,2 3264,0 3364,7 3446,4 3536,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących specjalistów nauk fizycznych, mate-

matycznych i technicznych (grupa 21) wzrósł o blisko 1,1 pkt. proc. Prognozo-wany wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej w latach 2012−2020 wynosi 0,88 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 21 wzrosła podczas lat 1995−2011 o 181,3 tys. osób. W latach 2012−2020 przewiduje się wzrost liczby pracujących specjalistów nauk fizycznych, matematycznych i technicz-nych o 135,5 tys. osób.

 232

Tabela i wykres 21 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: specjaliści nauk fizycznych, matematycznych i technicznych (21)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,48 1,59 1,72 1,78 1,53 1,51 1,74 1,83 1,90 2,11 2,27 2,20 2,04 Liczba osób (w tys.)

218,4 239,6 264,1 273,6 222,5 219,5 244,8 251,5 259,3 294,2 322,5 323,6 311,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,01 2,39 2,52 2,56 2,64 2,75 2,86 2,97 3,08 3,19 3,30 3,41 3,52 Liczba osób (w tys.)

313,8 369,1 392,4 399,7 412,9 423,8 439,3 458,6 476,5 494,7 514,0 530,5 548,4 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 211

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: fizycy, chemicy i specjaliści nauk o Ziemi (211(212))

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %

0,096 0,114 0,111 0,133 0,082 0,086 0,109 0,086 0,077 0,094 0,145 0,097 0,123 Liczba osób (w tys.)

14,1 17,2 17,0 20,4 11,9 12,6 15,4 11,9 10,5 13,2 20,6 14,2 18,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,097 0,124 0,140 0,157 0,151 0,158 0,166 0,174 0,182 0,189 0,197 0,205 0,213 Liczba osób (w tys.)

15,2 19,1 21,8 24,5 23,5 24,4 25,5 26,8 28,1 29,4 30,7 31,9 33,2 cd. na następnej stronie

  233

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 213 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

specjaliści nauk biologicznych i pokrewni (213) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,139 0,182 0,199 0,216 0,175 0,136 0,137 0,160 0,259 0,313 0,256 0,257 0,242

Liczba osób (w tys.) 20,5 27,5 30,5 33,1 25,5 19,8 19,3 21,9 35,5 43,7 36,4 37,7 36,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,239 0,253 0,258 0,276 0,297 0,309 0,321 0,333 0,346 0,358 0,370 0,383 0,395 Liczba osób (w tys.)

37,3 39,1 40,2 43,1 46,4 47,6 49,3 51,5 53,5 55,5 57,7 59,5 61,6 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 234

Tabela i wykres 214 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

inżynierowie (z wyłączeniem elektrotechnologii) (214) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,715 0,742 0,813 0,825 0,730 0,740 0,860 0,912 0,897 0,978 1,073 1,064 0,965

Liczba osób (w tys.) 105,6 112,0 124,5 126,5 106,3 107,6 120,8 125,2 122,7 136,4 152,6 156,2 147,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,962 1,157 1,221 1,244 1,262 1,314 1,364 1,415 1,466 1,518 1,569 1,620 1,671 Liczba osób (w tys.)

150,3 178,7 189,9 194,2 197,3 202,3 209,5 218,6 226,9 235,4 244,4 252,1 260,4 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 215 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

inżynierowie elektrotechnologii (215) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,190 0,197 0,216 0,219 0,194 0,197 0,229 0,243 0,239 0,260 0,285 0,283 0,257

Liczba osób (w tys.) 28,1 29,8 33,1 33,7 28,3 28,6 32,1 33,3 32,6 36,3 40,6 41,5 39,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,256 0,308 0,325 0,345 0,347 0,362 0,377 0,393 0,408 0,424 0,439 0,455 0,471 Liczba osób (w tys.)

40,0 47,5 50,5 53,9 54,2 55,8 58,0 60,7 63,2 65,8 68,5 70,8 73,4 cd. na następnej stronie

  235

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 216

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: architekci, geodeci, projektanci i pokrewni (216)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,339 0,351 0,385 0,391 0,346 0,350 0,407 0,432 0,425 0,463 0,508 0,504 0,457 Liczba osób (w tys.)

50,0 53,1 59,0 59,9 50,4 51,0 57,2 59,3 58,1 64,6 72,3 74,0 69,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,456 0,548 0,578 0,538 0,585 0,609 0,631 0,654 0,677 0,700 0,723 0,746 0,769 Liczba osób (w tys.)

71,2 84,6 90,0 84,0 91,5 93,7 97,0 101,0 104,8 108,6 112,6 116,1 119,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 22: specjaliści do spraw zdro-

wia wzrósł w latach 1995−2011 o 0,23 pkt. proc. W latach 2012−2020 prognozo-wany jest wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,43 pkt. proc.

Liczba pracujących specjalistów do spraw zdrowia wzrosła w latach 1995− 2011 o 59,1 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest wzrost liczby pracujących w dużej grupie zawodowej 22 o 66,3 tys. osób.

 236

Tabela i wykres 22 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

specjaliści do spraw zdrowia (22) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,67 2,84 2,88 2,71 2,86 2,73 2,59 2,89 2,84 2,87 2,93 2,71 2,51

Liczba osób (w tys.) 394,0 428,6 440,9 414,8 417,5 396,3 363,2 396,6 388,6 400,0 417,2 398,4 382,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,61 2,69 2,84 2,90 2,99 3,05 3,10 3,16 3,21 3,27 3,32 3,37 3,42 Liczba osób (w tys.)

407,4 415,2 442,4 453,1 466,9 469,3 476,6 487,9 497,4 507,0 517,3 524,6 533,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 221 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

lekarze (221) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,393 0,438 0,450 0,404 0,419 0,406 0,425 0,487 0,488 0,514 0,541 0,440 0,400

Liczba osób (w tys.) 58,0 66,1 68,9 61,9 61,0 59,1 59,6 66,8 66,7 71,7 76,9 64,5 60,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,420 0,508 0,539 0,555 0,540 0,555 0,569 0,584 0,598 0,612 0,626 0,640 0,654 Liczba osób (w tys.)

65,6 78,4 83,9 86,7 84,4 85,5 87,5 90,2 92,5 95,0 97,6 99,6 101,9 cd. na następnej stronie

  237

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 222 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pielęgniarki (222) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,537 1,596 1,607 1,548 1,657 1,561 1,403 1,543 1,456 1,426 1,424 1,447 1,361

Liczba osób (w tys.) 227,1 241,0 246,1 237,4 241,5 226,9 197,0 211,8 199,2 199,0 202,5 212,3 207,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Struktura (w %) 1,401 1,293 1,362 1,321 1,362 1,382 1,400 1,418 1,435 1,452 1,467 1,483 1,497

Liczba osób (w tys.) 218,9 199,7 211,8 206,3 212,9 212,9 215,1 219,0 222,1 225,2 228,6 230,7 233,3

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 238

Tabela i wykres 223 Struktura liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

położne (223 (224, 227)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,228 0,237 0,238 0,230 0,246 0,232 0,208 0,229 0,216 0,212 0,211 0,215 0,202

Liczba osób (w tys.) 33,7 35,8 36,5 35,2 35,8 33,7 29,2 31,4 29,6 29,5 30,1 31,5 30,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,208 0,192 0,202 0,268 0,275 0,276 0,277 0,277 0,277 0,277 0,277 0,277 0,276 Liczba osób (w tys.)

32,5 29,6 31,4 41,8 43,0 42,5 42,5 42,8 42,9 43,0 43,2 43,1 43,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 225 Struktura i liczba osób) pracujących w średniej grupie zawodowej:

lekarze weterynarii (225) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,061 0,068 0,070 0,062 0,065 0,063 0,066 0,075 0,075 0,080 0,084 0,068 0,062

Liczba osób (w tys.) 9,0 10,2 10,7 9,6 9,4 9,1 9,2 10,3 10,3 11,1 11,9 10,0 9,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,065 0,079 0,083 0,084 0,083 0,085 0,088 0,090 0,092 0,094 0,096 0,098 0,100 Liczba osób (w tys.)

10,1 12,1 13,0 13,1 13,0 13,1 13,4 13,9 14,2 14,6 15,0 15,3 15,6 cd. na następnej stronie

  239

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 226 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

lekarze dentyści (226) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,104 0,116 0,120 0,107 0,111 0,108 0,113 0,129 0,130 0,137 0,144 0,117 0,106

Liczba osób (w tys.) 15,4 17,6 18,3 16,5 16,2 15,7 15,8 17,8 17,7 19,1 20,5 17,2 16,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,112 0,135 0,143 0,201 0,211 0,216 0,221 0,227 0,232 0,237 0,242 0,247 0,252 Liczba osób (w tys.)

17,4 20,8 22,3 31,4 32,9 33,3 34,0 35,0 35,9 36,8 37,7 38,4 39,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 240

Tabela i wykres 228 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

inni specjaliści ochrony zdrowia (228) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,344 0,384 0,394 0,354 0,367 0,356 0,372 0,427 0,476 0,498 0,529 0,429 0,381

Liczba osób (w tys.) 50,8 57,9 60,4 54,2 53,5 51,8 52,3 58,5 65,1 69,5 75,3 63,0 58,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,403 0,483 0,514 0,473 0,516 0,532 0,548 0,564 0,580 0,595 0,611 0,627 0,642 Liczba osób (w tys.)

62,9 74,6 79,9 73,8 80,6 82,0 84,2 87,1 89,7 92,4 95,2 97,5 100,0 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 23

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: specjaliści nauczania i wychowania (23)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

4,34 4,20 4,15 4,39 4,79 4,78 4,56 4,86 5,08 4,90 5,22 4,88 4,60 Liczba osób (w tys.)

640,5 634,2 636,1 673,6 698,6 695,3 639,8 667,6 694,8 683,7 742,9 715,9 700,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

4,77 4,98 5,03 4,99 5,17 5,23 5,27 5,29 5,32 5,33 5,34 5,35 5,36 Liczba osób (w tys.)

745,8 768,2 782,4 779,3 808,4 804,8 809,6 817,8 822,4 827,1 832,7 833,1 835,2 cd. na następnej stronie

  241

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 23: specja-

liści nauczania i wychowania uległ zwiększeniu o 0,65 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest wzrost udziału pracujących w dużej gru-pie 23 o 0,19 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 23 wzro-sła o 138,8 tys. osób. Prognozowany wzrost liczby pracujących w tej grupie za-wodowej w latach 2012−2020 wynosi 26,8 tys. osób.

Tabela i wykres 231

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: nauczyciele akademiccy (231)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,460 0,409 0,412 0,472 0,486 0,519 0,541 0,447 0,544 0,556 0,601 0,616 0,625 Liczba osób (w tys.)

68,0 61,7 63,0 72,3 70,9 75,5 76,0 61,4 74,4 77,6 85,5 90,4 95,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,630 0,619 0,568 0,562 0,627 0,640 0,651 0,662 0,673 0,683 0,693 0,703 0,713 Liczba osób (w tys.)

98,4 95,6 88,4 87,8 98,1 98,5 99,9 102,2 104,1 106,0 108,1 109,5 111,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 242

Tabela i wykres 232 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

nauczyciele kształcenia zawodowego (232) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,179 0,127 0,117 0,142 0,120 0,143 0,129 0,093 0,113 0,077 0,086 0,115 0,098

Liczba osób (w tys.) 26,4 19,1 17,9 21,7 17,5 20,9 18,2 12,7 15,5 10,8 12,3 16,9 14,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,120 0,116 0,124 0,130 0,135 0,142 0,148 0,154 0,161 0,167 0,174 0,180 0,187 Liczba osób (w tys.)

18,8 17,9 19,3 20,3 21,1 21,8 22,7 23,8 24,9 25,9 27,1 28,0 29,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 233 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

nauczyciele gimnazjów i szkół ponadgimnazjalnych (z wyjątkiem nauczycieli kształcenia zawodowego) (233)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,683 1,667 1,653 1,725 1,854 1,846 1,757 1,961 1,962 1,748 1,728 1,548 1,393 Liczba osób (w tys.)

248,5 251,7 253,2 264,5 270,1 268,3 246,7 269,1 268,4 244,0 245,7 227,2 212,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,396 1,614 1,644 1,567 1,621 1,621 1,617 1,612 1,606 1,599 1,590 1,580 1,568 Liczba osób (w tys.)

218,1 249,1 255,8 244,7 253,4 249,6 248,3 249,0 248,5 248,0 247,7 245,8 244,4 cd. na następnej stronie

  243

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 234 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: nauczyciele szkół podstawowych i specjaliści do spraw wychowania

małego dziecka (234) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,652 1,637 1,623 1,694 1,821 1,812 1,725 1,926 1,927 1,977 2,251 2,030 1,913

Liczba osób (w tys.) 244,1 247,2 248,6 259,7 265,3 263,5 242,2 264,2 263,6 276,0 320,2 297,9 291,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,046 1,881 1,964 1,949 1,968 1,973 1,974 1,974 1,972 1,969 1,963 1,957 1,949 Liczba osób (w tys.)

319,6 290,4 305,6 304,3 307,7 303,9 303,2 304,8 305,1 305,4 305,9 304,5 303,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 244

Tabela i wykres 235 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

inni specjaliści nauczania i wychowania (235) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,362 0,361 0,348 0,361 0,513 0,462 0,404 0,439 0,533 0,540 0,556 0,568 0,572

Liczba osób (w tys.) 53,5 54,5 53,3 55,3 74,8 67,1 56,8 60,2 72,9 75,3 79,1 83,3 87,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,582 0,746 0,728 0,783 0,819 0,851 0,881 0,893 0,903 0,914 0,923 0,933 0,942 Liczba osób (w tys.)

90,8 115,1 113,3 122,2 128,0 131,0 135,4 137,9 139,8 141,8 143,9 145,2 146,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 24 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

specjaliści do spraw ekonomicznych i zarządzania (24) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,63 1,52 1,64 1,93 2,10 2,08 2,16 2,31 2,52 2,85 2,85 3,14 3,68

Liczba osób (w tys.) 240,7 229,7 251,7 295,6 305,6 302,8 303,4 317,1 344,7 398,3 405,4 461,2 561,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

3,57 3,76 3,96 4,44 4,45 4,69 4,92 5,15 5,39 5,63 5,87 6,12 6,36 Liczba osób (w tys.)

557,5 580,8 615,9 693,9 695,8 721,7 755,5 796,3 834,6 873,9 915,1 951,6 990,7 cd. na następnej stronie

  245

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących specjalistów do spraw ekonomicz-

nych i zarządzania (grupa 24) zwiększył się o 2,81 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 udział pracujących w tej grupie zawodowej wzrośnie o 1,91 pkt. proc.

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 24 wzrosła o 453,2 tys. osób. W latach 2012−2020 liczba ta zwiększy się o 294,9 tys. osób.

Tabela i wykres 241

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: specjaliści do spraw finansowych (241)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,599 0,522 0,570 0,699 0,795 0,762 0,807 0,863 0,977 1,070 1,117 1,202 1,422 Liczba osób (w tys.)

88,4 78,9 87,3 107,1 115,9 110,7 113,3 118,4 133,7 149,3 158,9 176,4 216,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,338 1,337 1,489 1,662 1,700 1,792 1,883 1,975 2,068 2,161 2,254 2,349 2,443 Liczba osób (w tys.)

209,1 206,4 231,6 259,5 265,9 276,0 289,2 305,0 319,9 335,2 351,3 365,5 380,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 246

Tabela i wykres 243 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

specjaliści do spraw administracji i zarządzania (242 (243)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,924 0,906 0,971 1,104 1,159 1,185 1,209 1,293 1,368 1,593 1,533 1,726 2,008

Liczba osób (w tys.) 136,5 136,8 148,8 169,3 169,0 172,3 169,8 177,5 187,1 222,3 218,1 253,3 305,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,992 2,186 2,205 2,539 2,490 2,630 2,768 2,908 3,050 3,193 3,335 3,480 3,624 Liczba osób (w tys.)

311,1 337,5 343,0 396,4 389,4 405,1 425,2 449,3 472,0 495,3 519,8 541,5 564,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012-2020 – prognoza).

Tabela i wykres 244 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

specjaliści do spraw rynku nieruchomości (244) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,107 0,093 0,102 0,125 0,142 0,136 0,144 0,154 0,175 0,191 0,200 0,215 0,254

Liczba osób (w tys.)15,8 14,1 15,6 19,1 20,7 19,8 20,2 21,2 23,9 26,7 28,4 31,5 38,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,239 0,239 0,266 0,243 0,259 0,264 0,268 0,272 0,276 0,279 0,283 0,286 0,290 Liczba osób (w tys.)

37,3 36,9 41,3 38,0 40,5 40,6 41,1 42,0 42,6 43,3 44,1 44,6 45,2 cd. na następnej stronie

  247

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 25

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: specjaliści do spraw technologii informacyjno-komunikacyjnych (25)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,16 0,13 0,20 0,25 0,23 0,40 0,47 0,47 0,54 0,67 0,68 0,78 0,82 Liczba osób (w tys.)

23,3 19,8 30,6 38,7 33,8 58,3 65,4 65,2 74,3 93,0 97,0 114,8 125,4 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Struktura (w %) 0,85 0,89 1,05 1,07 1,16 1,24 1,33 1,41 1,49 1,58 1,66 1,75 1,84

Liczba osób (w tys.)133,5 136,6 163,2 167,3 181,8 191,7 203,7 217,7 231,1 244,9 259,3 272,4 286,3

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 25: specjaliści do spraw techno-

logii informacyjno-komunikacyjnych wzrósł w latach 1995−2011 o 0,91 pkt. proc. W latach 2012−2020 prognozowany jest wzrost udziału pracujących w grupie 25 o 0,68 pkt. proc.

 248

W latach 1995−2011 liczba pracujących specjalistów do spraw technologii in-formacyjno-komunikacyjnych uległa zwiększeniu o 144 tys. osób. Przewidywany wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej w latach 2012−2020 wynosi 104,5 tys. osób.

Ze względu na łączną prezentację grup średnich (251 i 252), wchodzących w skład dużej grupy zawodowej 25: specjaliści do spraw technologii informacyj-no-komunikacyjnych, informacje przedstawione dla grupy dużej 25 odnoszą się jednocześnie do obu grup średnich 251 i 252.

Tabela i wykres 26

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: specjaliści z dziedziny prawa, dziedzin społecznych i kultury (26)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,01 0,99 0,96 1,00 0,95 0,96 1,18 1,21 1,17 1,27 1,42 1,35 1,42 Liczba osób (w tys.)

149,6 148,9 146,3 153,7 138,7 139,3 166,3 165,6 159,8 177,0 202,3 198,4 216,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,37 1,57 1,66 1,66 1,76 1,82 1,88 1,93 1,99 2,04 2,09 2,15 2,20 Liczba osób (w tys.)

214,8 242,2 259,0 258,6 275,8 280,5 288,1 298,2 307,2 316,5 326,3 334,3 343,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 26:

specjaliści z dziedziny prawa, dziedzin społecznych i kultury wzrósł o 0,65 pkt. proc. Prognozowany wzrost udziału pracujących w grupie 26 w latach 2012−2020 wynosi 0,44 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 26 zwiększyła się w latach 1995−2011 o 109 tys. osób. W latach 2012−2020 przewiduje się wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej o 67,4 tys. osób.

  249

Tabela i wykres 261 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

specjaliści z dziedziny prawa (261) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,455 0,385 0,318 0,340 0,338 0,355 0,527 0,560 0,522 0,505 0,513 0,527 0,554

Liczba osób (w tys.) 67,2 58,1 48,7 52,2 49,2 51,6 74,0 76,8 71,4 70,5 73,0 77,4 84,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,544 0,629 0,623 0,627 0,646 0,667 0,687 0,708 0,728 0,748 0,768 0,788 0,808 Liczba osób (w tys.)

84,9 97,1 97,0 97,9 101,0 102,7 105,5 109,3 112,6 116,1 119,7 122,7 125,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 262 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: bibliotekoznawcy,

archiwiści i muzealnicy (262) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,123 0,154 0,147 0,117 0,104 0,089 0,112 0,116 0,121 0,139 0,106 0,080 0,073

Liczba osób (w tys.) 18,2 23,3 22,5 17,9 15,1 12,9 15,8 16,0 16,6 19,4 15,1 11,7 11,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,089 0,077 0,074 0,076 0,078 0,078 0,079 0,079 0,079 0,079 0,079 0,078 0,078 Liczba osób (w tys.)

13,9 11,9 11,6 11,8 12,2 12,1 12,1 12,2 12,2 12,2 12,2 12,2 12,2 cd. na następnej stronie

 250

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 263 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

specjaliści z dziedzin społecznych i religijnych (263) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,200 0,210 0,223 0,242 0,240 0,257 0,256 0,274 0,275 0,301 0,345 0,370 0,417

Liczba osób (w tys.) 29,5 31,8 34,2 37,2 35,0 37,4 35,9 37,5 37,6 42,1 49,0 54,4 63,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,394 0,439 0,501 0,466 0,514 0,536 0,558 0,580 0,602 0,624 0,645 0,668 0,689 Liczba osób (w tys.)

61,6 67,7 77,9 72,7 80,4 82,6 85,7 89,6 93,1 96,8 100,6 103,9 107,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

  251

Tabela i wykres 264 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

literaci, dziennikarze i filolodzy (264) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,171 0,174 0,195 0,219 0,194 0,189 0,209 0,187 0,180 0,232 0,329 0,273 0,278

Liczba osób (w tys.) 25,2 26,2 29,9 33,5 28,3 27,4 29,3 25,6 24,6 32,3 46,8 40,1 42,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,255 0,310 0,342 0,288 0,315 0,321 0,327 0,333 0,339 0,345 0,350 0,356 0,361 Liczba osób (w tys.)

39,8 47,8 53,2 45,0 49,2 49,5 50,2 51,4 52,4 53,5 54,6 55,3 56,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 265 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

twórcy i artyści (265) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,064 0,063 0,072 0,084 0,076 0,069 0,080 0,070 0,070 0,091 0,130 0,101 0,101

Liczba osób (w tys.) 9,5 9,4 11,1 12,9 11,0 10,0 11,3 9,6 9,6 12,7 18,4 14,9 15,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,093 0,114 0,124 0,200 0,211 0,218 0,225 0,232 0,238 0,245 0,252 0,258 0,265 Liczba osób (w tys.)

14,5 17,6 19,3 31,2 33,0 33,6 34,5 35,8 36,9 38,0 39,2 40,2 41,3 cd. na następnej stronie

 252

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 3

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: technicy i inny średni personel (3)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

8,87 8,98 9,04 9,60 10,66 10,16 9,94 10,20 10,48 10,22 10,21 10,25 10,54 Liczba osób (w tys.)

1310,9 1355,6 1384,5 1472,8 1553,6 1477,5 1395,8 1399,4 1433,9 1426,6 1452,0 1504,9 1605,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

10,64 11,05 11,03 10,97 10,86 10,95 10,98 10,95 10,95 10,93 10,91 10,91 10,90 Liczba osób (w tys.)

1661,7 1706,0 1715,4 1713,4 1698,0 1687,0 1686,3 1691,9 1693,8 1696,1 1699,7 1698,3 1699,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 3: technicy i inny średni perso-

nel wzrósł w latach 1995−2011 o 2,1 pkt. proc. Udział ten wykazywał w analizowa-nym okresie tendencję wzrostową, zyskując blisko 0,13 pkt. proc. przeciętnie w roku. W latach 2012−2020 przewiduje się nieznaczny wzrost udziału pracujących w 3 wielkiej grupie zawodowej o 0,04 pkt. proc.

  253

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 3 wykazywała tendencję wzrostową na średnim poziomie blisko 25,1 tys. osób rocznie. W analizowanym okresie liczba ta wzrosła o 402,1 tys. osób (z 1310,9 tys. w roku 1995 do 1713,4 tys. w 2011). Prognoza na lata 2012−2020 wskazuje, że dotychczasowa tendencja wzrostowa zostanie zahamowana, a liczba pracujących w analizowanej grupie wzrośnie jedynie o 1,1 tys. osób.

Na zmiany udziału oraz liczby pracujących przewidywane w latach 2012− 2020 w 3 wielkiej grupie zawodowej wpływają głównie prognozy wyznaczone dla dużej grupy zawodowej 33: średni personel do spraw biznesu i administracji dominującej w ramach analizowanej grupy wielkiej, a także 31: średni personel nauk fizycznych, chemicznych i technicznych.

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 31: średni personel nauk fizycznych, chemicznych i technicznych uległ zmniejszeniu o 0,38 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,13 pkt. proc.

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 31 zmniejszyła się o 33,3 tys. osób. W latach 2012−2020 przewidywany jest spadek liczby pracujących w dużej grupie zawodowej 31 o 21,1 tys. osób.

Tabela i wykres 31

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: średni personel nauk fizycznych, chemicznych i technicznych (31)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

3,01 3,22 3,15 3,10 3,05 2,91 2,68 2,67 2,65 2,45 2,43 2,48 2,56 Liczba osób (w tys.)

444,3 486,6 481,8 475,6 444,1 422,5 376,1 366,1 362,4 342,3 345,7 363,3 390,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,31 2,33 2,50 2,63 2,47 2,47 2,46 2,44 2,42 2,40 2,38 2,36 2,34 Liczba osób (w tys.)

361,1 359,7 389,5 411,0 386,0 380,7 377,8 376,3 374,1 372,0 370,1 367,3 364,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 254

Tabela i wykres 311 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

technicy nauk fizycznych i technicznych (311 (312)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,432 2,675 2,607 2,587 2,422 2,346 2,174 2,094 1,809 1,720 1,767 1,787 1,889

Liczba osób (w tys.)359,2 404,0 399,3 396,8 353,0 341,1 305,3 287,3 247,5 240,0 251,3 262,3 287,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,636 1,665 1,832 1,984 1,818 1,824 1,819 1,806 1,797 1,785 1,772 1,765 1,755 Liczba osób (w tys.)

255,5 257,0 285,0 309,8 284,2 281,0 279,4 279,0 278,0 277,0 276,2 274,7 273,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 313 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

kontrolerzy (sterowniczy) procesów przemysłowych (313) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,347 0,338 0,350 0,364 0,447 0,395 0,356 0,371 0,435 0,419 0,420 0,420 0,388

Liczba osób (w tys.)51,3 51,1 53,7 55,8 65,2 57,5 50,0 51,0 59,6 58,5 59,8 61,7 59,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,413 0,420 0,408 0,408 0,406 0,406 0,403 0,398 0,394 0,390 0,386 0,382 0,378 Liczba osób (w tys.)

64,5 64,9 63,4 63,8 63,5 62,5 61,9 61,5 61,0 60,5 60,1 59,5 59,0

cd. na następnej stronie

  255

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 314 Struktura i liczba osób) pracujących w średniej grupie zawodowej: technicy nauk biologicznych, rolniczych i technologii żywności (314)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,145 0,125 0,115 0,103 0,139 0,122 0,121 0,173 0,343 0,258 0,174 0,213 0,245 Liczba osób (w tys.)

21,4 18,9 17,6 15,8 20,2 17,7 17,0 23,7 46,9 36,0 24,8 31,2 37,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,223 0,189 0,205 0,169 0,187 0,184 0,179 0,174 0,169 0,164 0,159 0,155 0,150 Liczba osób (w tys.)

34,8 29,1 31,9 26,4 29,3 28,3 27,5 26,9 26,1 25,4 24,8 24,0 23,4 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 256

Tabela i wykres 315 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pracownicy transportu morskiego, żeglugi śródlądowej i lotnictwa (315) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,085 0,084 0,073 0,047 0,039 0,042 0,028 0,030 0,062 0,056 0,069 0,055 0,042

Liczba osób (w tys.)12,5 12,6 11,2 7,3 5,7 6,1 4,0 4,1 8,4 7,8 9,8 8,1 6,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,040 0,056 0,059 0,071 0,057 0,058 0,058 0,058 0,058 0,058 0,058 0,058 0,058 Liczba osób (w tys.)

6,2 8,7 9,2 11,1 8,9 8,9 8,9 9,0 9,0 9,0 9,1 9,1 9,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 32: średni personel do spraw

zdrowia wzrósł w latach 1995−2011 o 0,2 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest nieznaczny spadek udziału pracujących w tej gru-pie zawodowej o 0,01 pkt. proc.

Tabela i wykres 32 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

średni personel do spraw zdrowia (32) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,81 0,77 0,68 0,67 0,87 0,79 0,83 1,04 0,92 0,74 0,73 0,91 0,83

Liczba osób (w tys.)119,1 116,0 103,5 102,8 126,6 114,4 116,2 143,0 125,7 103,8 103,5 133,1 126,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Struktura (w %) 0,77 0,88 0,96 1,01 0,98 0,99 0,99 0,99 0,98 0,98 0,98 0,98 0,97

Liczba osób (w tys.) 120,3 135,3 149,8 158,3 154,0 152,6 152,3 152,5 152,3 152,2 152,2 151,8 151,5

cd. na następnej stronie

  257

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 32 zwięk-

szyła się o 39,2 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozowany jest spadek liczby pracujących w grupie zawodowej 32 o 2,5 tys. osób.

Tabela i wykres 321

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: technicy medyczni i farmaceutyczni (321)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,270 0,254 0,225 0,219 0,286 0,258 0,269 0,345 0,363 0,288 0,257 0,319 0,308 Liczba osób (w tys.)

39,9 38,3 34,4 33,7 41,7 37,5 37,7 47,3 49,7 40,1 36,6 46,9 46,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,284 0,303 0,332 0,415 0,413 0,417 0,418 0,417 0,417 0,417 0,416 0,416 0,416 Liczba osób (w tys.)

44,4 46,8 51,7 64,7 64,6 64,3 64,3 64,5 64,6 64,7 64,8 64,8 64,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 258

Tabela i wykres 322 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

dietetycy i żywieniowcy (322 (323, 324)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,053 0,048 0,043 0,041 0,054 0,048 0,050 0,066 0,091 0,070 0,056 0,069 0,071

Liczba osób (w tys.)7,8 7,3 6,6 6,3 7,8 7,0 7,0 9,0 12,4 9,8 8,0 10,1 10,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,065 0,064 0,069 0,077 0,076 0,077 0,079 0,079 0,080 0,081 0,081 0,082 0,083 Liczba osób (w tys.)

10,2 9,8 10,8 12,0 11,9 11,9 12,1 12,2 12,4 12,5 12,7 12,8 12,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 325

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: inny średni personel do spraw zdrowia (325)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,483 0,466 0,408 0,410 0,529 0,480 0,509 0,631 0,465 0,386 0,415 0,519 0,451 Liczba osób (w tys.)

71,4 70,4 62,5 62,9 77,1 69,9 71,5 86,6 63,6 53,8 59,0 76,2 68,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,421 0,510 0,561 0,523 0,495 0,496 0,494 0,490 0,487 0,483 0,479 0,477 0,473 Liczba osób (w tys.)

65,7 78,7 87,3 81,6 77,4 76,4 75,9 75,7 75,4 75,0 74,7 74,2 73,8 cd. na następnej stronie

  259

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 33 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

średni personel do spraw biznesu i administracji (33) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 4,48 4,35 4,50 5,04 5,81 5,57 5,51 5,60 5,81 5,79 5,90 5,79 6,00

Liczba osób (w tys.)661,2 657,3 689,3 772,7 846,1 810,2 774,4 768,0 795,0 808,0 839,0 850,0 914,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

6,34 6,51 6,20 6,00 6,03 6,08 6,09 6,07 6,07 6,06 6,04 6,04 6,03 Liczba osób (w tys.)

990,6 1005,0 964,1 937,4 942,4 936,0 935,4 938,2 939,0 939,8 941,3 940,1 940,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 33 uległ

zwiększeniu o 1,53 pkt. proc. W latach 2012−2020 nie przewiduje się dalszego wzrostu udziału pracujących w tej grupie zawodowej.

Liczba pracujących w grupie zawodowej 33: średni personel do spraw biz-nesu i administracji wzrosła w latach 1995−2011 o 276,2 tys. osób. Zgodnie z prognozą, podczas lat 2012−2020 liczba ta pozostanie na prawie niezmienio-nym poziomie.

 260

Tabela i wykres 331 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

średni personel do spraw finansowych (331) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,489 2,207 2,266 2,427 2,882 2,782 2,716 2,722 2,489 2,517 2,527 2,367 2,396

Liczba osób (w tys.)367,7 333,3 347,0 372,1 420,0 404,5 381,5 373,5 340,5 351,2 359,5 347,4 364,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,569 2,604 2,416 2,201 2,203 2,231 2,244 2,248 2,255 2,259 2,261 2,270 2,274 Liczba osób (w tys.)

401,3 402,0 375,9 343,6 344,4 343,6 344,8 347,2 348,9 350,5 352,4 353,2 354,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 332 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

agenci i pośrednicy handlowi (332) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,574 0,661 0,646 0,858 1,001 0,981 0,995 1,018 1,351 1,372 1,413 1,440 1,601

Liczba osób (w tys.)84,7 99,8 98,9 131,5 145,8 142,6 139,7 139,7 184,7 191,5 201,0 211,4 243,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,805 1,921 1,746 1,756 1,814 1,834 1,843 1,842 1,845 1,847 1,846 1,850 1,851 Liczba osób (w tys.)

281,9 296,6 271,6 274,1 283,7 282,5 283,0 284,6 285,6 286,5 287,6 287,9 288,5 cd. na następnej stronie

  261

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 333 Struktura i liczba osób) pracujących w średniej grupie zawodowej:

pośrednicy usług biznesowych (333) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,096 0,136 0,149 0,192 0,267 0,248 0,233 0,256 0,310 0,283 0,258 0,317 0,292

Liczba osób (w tys.)14,2 20,6 22,8 29,5 38,9 36,1 32,7 35,1 42,4 39,5 36,6 46,5 44,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,313 0,321 0,308 0,390 0,367 0,378 0,386 0,393 0,401 0,407 0,413 0,421 0,427 Liczba osób (w tys.)

48,8 49,6 47,9 60,8 57,3 58,2 59,4 60,7 62,0 63,2 64,4 65,4 66,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 262

Tabela i wykres 334 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: pracownicy administracyjni i sekretarze wyspecjalizowani (334)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,695 0,614 0,631 0,674 0,801 0,773 0,754 0,755 0,684 0,691 0,693 0,648 0,654 Liczba osób (w tys.)

102,7 92,8 96,7 103,3 116,7 112,4 105,9 103,6 93,6 96,5 98,6 95,2 99,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,699 0,707 0,657 0,697 0,673 0,672 0,666 0,658 0,651 0,643 0,635 0,629 0,622 Liczba osób (w tys.)

109,2 109,2 102,2 108,8 105,3 103,5 102,4 101,6 100,7 99,8 99,0 97,9 97,0 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 335 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

urzędnicy państwowi do spraw nadzoru (335) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,622 0,735 0,809 0,888 0,856 0,788 0,817 0,845 0,978 0,926 1,007 1,018 1,063

Liczba osób (w tys.)91,9 111,0 123,9 136,2 124,7 114,6 114,7 116,0 133,8 129,2 143,2 149,5 161,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,956 0,957 1,071 0,961 0,970 0,963 0,950 0,932 0,917 0,901 0,885 0,871 0,857 Liczba osób (w tys.)

149,3 147,7 166,6 150,1 151,7 148,3 145,9 144,0 141,9 139,8 137,9 135,6 133,5 cd. na następnej stronie.

  263

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 34 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

średni personel z dziedziny prawa, spraw społecznych, kultury i pokrewny (34) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,32 0,33 0,34 0,41 0,44 0,43 0,47 0,51 0,70 0,81 0,75 0,66 0,77

Liczba osób (w tys.)47,2 49,4 52,3 63,2 64,6 62,6 65,5 69,3 96,0 112,4 106,6 96,8 116,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,82 0,92 1,05 0,94 1,00 1,02 1,04 1,05 1,07 1,08 1,09 1,11 1,12 Liczba osób (w tys.)

128,6 142,7 162,7 146,9 156,3 157,7 160,0 162,9 165,4 167,8 170,3 172,2 174,4 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 34: średni

personel z dziedziny prawa, spraw społecznych, kultury i pokrewny zwiększył się o 0,62 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się wzrost udzia-łu pracujących w tej grupie zawodowej o 0,12 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 34 wzrosła w latach 1995− 2011 o 99,7 tys. osób. Wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej pro-gnozowany na lata 2012−2020 wynosi 18,1 tys. osób.

 264

Tabela i wykres 341 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: średni personel z dziedziny prawa, spraw społecznych i religii (341)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,176 0,170 0,157 0,160 0,203 0,244 0,220 0,214 0,289 0,302 0,268 0,295 0,354 Liczba osób (w tys.)

26,0 25,7 24,1 24,5 29,6 35,5 30,9 29,4 39,6 42,2 38,1 43,3 53,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,354 0,318 0,374 0,329 0,352 0,356 0,359 0,359 0,360 0,361 0,362 0,363 0,364 Liczba osób (w tys.)

55,4 49,0 58,2 51,4 55,0 54,9 55,1 55,5 55,8 56,0 56,4 56,5 56,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 342 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

sportowcy, trenerzy i pokrewni (342) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,032 0,036 0,044 0,060 0,057 0,044 0,060 0,070 0,075 0,065 0,069 0,057 0,047

Liczba osób (w tys.)4,8 5,4 6,7 9,1 8,3 6,4 8,4 9,7 10,3 9,1 9,8 8,4 7,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,056 0,094 0,103 0,121 0,120 0,119 0,118 0,117 0,115 0,114 0,113 0,111 0,110 Liczba osób (w tys.)

8,8 14,4 16,1 19,0 18,7 18,4 18,2 18,0 17,9 17,7 17,5 17,3 17,2 cd. na następnej stronie

  265

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 343

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: średni personel w zakresie działalności artystycznej, kulturalnej i kulinarnej (343) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,111 0,121 0,141 0,192 0,184 0,143 0,187 0,221 0,337 0,438 0,413 0,307 0,364

Liczba osób (w tys.)16,4 18,3 21,5 29,5 26,8 20,8 26,2 30,3 46,1 61,1 58,7 45,1 55,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,413 0,513 0,568 0,490 0,529 0,549 0,565 0,579 0,593 0,606 0,618 0,632 0,645 Liczba osób (w tys.)

64,5 79,3 88,4 76,5 82,6 84,5 86,8 89,4 91,7 94,0 96,4 98,4 100,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących techników informatyków (grupa 35) wzrósł w latach

1995−2011 o 0,12 pkt. proc. W latach 2012−2020 przewidywany jest wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,06 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 35 zwięk-szyła się o 20,7 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 liczba pracujących w tej grupie zawodowej wzrośnie o 8,9 tys. osób.

 266

Tabela i wykres 35 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

technicy informatycy (35) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,26 0,31 0,38 0,38 0,49 0,47 0,45 0,39 0,40 0,43 0,40 0,42 0,38

Liczba osób (w tys.)39,1 46,2 57,6 58,5 72,1 67,8 63,6 53,0 54,8 60,1 57,2 61,7 57,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,39 0,41 0,32 0,38 0,38 0,39 0,40 0,40 0,41 0,41 0,42 0,43 0,44 Liczba osób (w tys.)

61,2 63,3 49,3 59,8 59,3 59,9 60,9 62,0 63,0 64,4 65,8 67,0 68,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 351

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: technicy do spraw technologii teleinformatycznych i pomocy użytkownikom

urządzeń teleinformatycznych (351) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,158 0,207 0,258 0,277 0,424 0,399 0,368 0,333 0,340 0,354 0,325 0,305 0,275

Liczba osób (w tys.)23,3 31,3 39,6 42,4 61,8 58,1 51,7 45,7 46,5 49,4 46,2 44,8 41,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,307 0,289 0,234 0,266 0,271 0,278 0,283 0,288 0,292 0,299 0,305 0,312 0,318 Liczba osób (w tys.)

47,9 44,6 36,4 41,6 42,3 42,8 43,5 44,4 45,2 46,3 47,5 48,5 49,6 cd. na następnej stronie

  267

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 352 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

technicy telekomunikacji i urządzeń transmisyjnych (352) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,107 0,099 0,118 0,105 0,071 0,067 0,085 0,053 0,060 0,077 0,077 0,115 0,102

Liczba osób (w tys.)15,8 14,9 18,0 16,1 10,3 9,7 11,9 7,2 8,3 10,7 11,0 16,9 15,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,085 0,121 0,083 0,117 0,109 0,111 0,113 0,114 0,115 0,116 0,117 0,118 0,120 Liczba osób (w tys.)

13,3 18,7 12,9 18,2 17,0 17,1 17,3 17,6 17,8 18,0 18,3 18,4 18,6 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 4: pracownicy biurowi

osiągnął w roku 2011 wartość (6,73%) zbliżoną do wartości z roku 1995 (6,67%), jednakże w latach 1995−2011 udział ten podlegał znacznym wahaniom. W pierw-szej części analizowanego okresu udział pracujących początkowo wzrósł do

 268

7,51% w roku 2000, a następnie zmalał do poziomu 6,58% w roku 2004. W la-tach 2004−2007 obserwowano ponowny wzrost udziału pracujących w 4 wielkiej grupie zawodowej (7,18% w roku 2007), po którym nastąpił spadek do poziomu 6,5% w roku 2009. Lata 2010−2011 przyniosły względną stabilizację na średnim poziomie 6,75%. Ostatecznie w całym okresie historycznym udział pracujących w 4 wielkiej grupie zawodowej wzrósł zaledwie o 0,06 pkt. proc. Prognoza na lata 2012−2020 zakłada spadek tego udziału o 0,23 pkt. proc. (spadek z 6,47% w roku 2012 do 6,24% w 2020).

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 4 oscylowała w całym okre-sie 1995−2011 wokół średniego poziomu 1029,9 tys. osób, podlegając jednocze-śnie zmiennym tendencjom. Początkowo obserwowano wzrost liczby pracujących z 985 tys. osób w roku 1995 do 1135,4 tys. osób w roku 1998. W latach 1998− 2003 nastąpił znaczny spadek do poziomu 904,2 tys. osób (spadek o ok. 20%), a po nim obserwowano ponowny wzrost do 1093 tys. osób w roku 2007 (o blisko 21% w stosunku do roku 2003). W latach 2007−2009 liczba pracujących w analizowa-nej wielkiej grupie zawodowej uległa zmniejszeniu do poziomu 1003,5 tys. osób, po czym w latach 2010−2011 liczba ta ustabilizowała się na średnim poziomie 1050,8 tys. osób. Ostatecznie, liczba pracujących w 4 wielkiej grupie zawodowej wzrosła w latach 1995−2011 o 65 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 w analizowanej wielkiej grupie zawodowej przewiduje się wystąpienie tendencji spadkowej liczby pracujących (spadek o 39 tys. osób).

Grupami dużymi, dominującymi w ramach 4 wielkiej grupy zawodowej, które w znacznym stopniu determinują zmiany udziału i liczby pracujących przewidy-wane w analizowanej grupie wielkiej, są: 41: sekretarki, operatorzy urządzeń biurowych i pokrewni oraz 43: pracownicy do spraw finansowo-statystycznych i ewidencji materiałowej.

Tabela i wykres 4 Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej:

pracownicy biurowi (4) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)6,67 6,79 7,25 7,40 7,39 7,51 7,42 7,32 6,61 6,58 6,66 7,00 7,18

Liczba osób (w tys.)985,0 1026,2 1110,1 1135,4 1077,3 1092,1 1041,9 1005,0 904,2 918,8 946,8 1027,4 1093,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Struktura (w %)6,66 6,50 6,76 6,73 6,47 6,44 6,41 6,38 6,35 6,32 6,29 6,26 6,24

Liczba osób (w tys.)1039,9 1003,5 1051,5 1050,0 1010,9 992,5 985,3 985,8 982,8 980,7 980,4 974,8 971,9

cd. na następnej stronie

  269

Struktura Liczba osób (w %)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 41

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: sekretarki, operatorzy urządzeń biurowych i pokrewni (41)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,75 1,88 2,10 2,11 1,96 1,97 2,05 2,10 1,80 1,90 2,23 2,34 2,37 Liczba osób (w tys.)

258,7 284,4 321,4 323,7 285,9 285,9 288,2 287,5 245,8 265,3 317,1 343,3 360,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,25 2,27 2,41 2,37 2,27 2,26 2,26 2,25 2,24 2,23 2,23 2,22 2,21 Liczba osób (w tys.)

351,8 350,6 375,2 370,5 355,1 348,5 346,6 347,3 346,8 346,5 346,9 345,4 344,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 41: se-

kretarki, operatorzy urządzeń biurowych i pokrewni zwiększył się o 0,62 pkt. proc. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020 udział ten ulegnie zmniejszeniu o 0,06 pkt. proc.

 270

Liczba pracujących sekretarek, operatorów urządzeń biurowych i pokrewnych wzrosła w latach 1995−2011 o 111,8 tys. osób. W latach 2012−2020 przewidy-wany jest spadek liczby pracujących w tej grupie zawodowej o 10,3 tys. osób.

Tabela i wykres 411

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: pracownicy obsługi biurowej (411)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,231 1,272 1,408 1,469 1,417 1,406 1,468 1,529 1,312 1,339 1,625 1,636 1,647 Liczba osób (w tys.)

181,8 192,1 215,6 225,3 206,6 204,4 206,2 209,8 179,5 186,8 231,2 240,1 250,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,622 1,652 1,842 1,818 1,708 1,715 1,716 1,717 1,718 1,719 1,720 1,721 1,721 Liczba osób (w tys.)

253,3 255,0 286,5 283,9 267,1 264,1 263,6 265,2 265,9 266,7 268,0 267,8 268,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 413

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: sekretarki (ogólne) (412 (413))

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,521 0,611 0,691 0,642 0,544 0,560 0,584 0,566 0,485 0,562 0,604 0,703 0,720 Liczba osób (w tys.)

76,9 92,3 105,8 98,4 79,3 81,5 82,0 77,7 66,3 78,4 85,9 103,2 109,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,630 0,619 0,570 0,555 0,563 0,549 0,540 0,531 0,523 0,514 0,506 0,499 0,491 Liczba osób (w tys.)

98,5 95,5 88,7 86,6 88,0 84,5 82,9 82,0 80,9 79,8 78,9 77,6 76,6 cd. na następnej stronie

  271

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 42 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

pracownicy obsługi klienta (42) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,99 1,06 1,01 1,00 1,05 1,12 1,04 1,02 1,04 1,13 1,07 1,16 1,21

Liczba osób (w tys.)145,6 160,2 155,2 153,3 152,7 162,3 145,4 139,5 141,9 157,2 152,1 169,8 184,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,10 1,15 1,21 1,10 1,10 1,10 1,10 1,09 1,09 1,09 1,08 1,08 1,07 Liczba osób (w tys.)

172,1 178,0 188,2 172,0 172,2 169,5 168,5 168,8 168,5 168,4 168,5 167,8 167,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracowników obsługi klienta (grupa 42) wzrósł

o 0,11 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się nieznaczny spadek udziału pracujących w dużej grupie zawodowej 42 o 0,03 pkt. proc.

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie 42 zwiększyła się o 26,4 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozowany jest spadek liczby pracow-ników obsługi klienta o 4,7 tys. osób.

 272

Tabela i wykres 421 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pracownicy obrotu pieniężnego (421) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,511 0,554 0,560 0,538 0,630 0,626 0,592 0,589 0,662 0,739 0,670 0,657 0,688

Liczba osób (w tys.)75,4 83,7 85,8 82,5 91,8 91,1 83,1 80,9 90,6 103,2 95,3 96,4 104,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,628 0,593 0,669 0,610 0,611 0,611 0,609 0,607 0,606 0,604 0,602 0,601 0,599 Liczba osób (w tys.)

98,2 91,5 104,1 95,2 95,6 94,1 93,6 93,8 93,7 93,7 93,8 93,4 93,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 422 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pracownicy do spraw informowania klientów (422) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,475 0,506 0,453 0,462 0,418 0,490 0,443 0,427 0,375 0,387 0,399 0,500 0,520

Liczba osób (w tys.)70,2 76,5 69,4 70,8 60,8 71,2 62,3 58,6 51,3 54,1 56,7 73,4 79,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,473 0,560 0,541 0,492 0,490 0,489 0,487 0,485 0,483 0,481 0,479 0,478 0,476 Liczba osób (w tys.)

73,9 86,5 84,1 76,8 76,6 75,3 74,9 75,0 74,8 74,7 74,7 74,3 74,2 cd. na następnej stronie

  273

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 43 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

pracownicy do spraw finansowo-statystycznych i ewidencji materiałowej (43) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)3,29 3,35 3,53 3,71 3,73 3,69 3,66 3,61 3,22 2,85 2,59 2,70 2,74

Liczba osób (w tys.)486,1 505,3 541,3 569,4 543,7 536,3 513,6 496,0 441,0 397,9 368,3 396,3 417,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,57 2,42 2,30 2,39 2,30 2,28 2,26 2,24 2,22 2,20 2,18 2,16 2,14 Liczba osób (w tys.)

401,6 373,4 358,3 372,9 359,2 351,3 347,1 345,6 343,0 340,7 339,1 335,7 333,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 43 zmniejszył się w latach

1995−2011 o 0,9 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,16 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracowników do spraw finansowo-statystycznych i ewidencji materiałowej zmalała o 113,2 tys. osób. Spadek liczby pracujących w tej grupie zawodowej prognozowany na lata 2012−2020 wynosi 26 tys. osób.

 274

Tabela i wykres 431 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pracownicy do spraw finansowo-statystycznych (431) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,826 1,887 2,089 2,180 2,103 2,086 2,178 2,269 1,947 1,437 0,959 0,964 0,756

Liczba osób (w tys.)269,8 285,0 319,9 334,3 306,5 303,3 305,9 311,3 266,3 200,6 136,5 141,4 115,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,672 0,696 0,526 0,546 0,521 0,514 0,505 0,497 0,489 0,482 0,474 0,467 0,460 Liczba osób (w tys.)

105,0 107,5 81,8 85,3 81,4 79,1 77,6 76,8 75,7 74,7 73,9 72,7 71,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 432 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pracownicy do spraw ewidencji materiałowej i transportu (432) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)1,464 1,459 1,445 1,533 1,627 1,602 1,479 1,346 1,277 1,413 1,630 1,737 1,986

Liczba osób (w tys.)216,3 220,3 221,4 235,1 237,2 233,0 207,7 174,7 197,3 231,8 254,9 302,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,899 1,722 1,778 1,842 1,776 1,767 1,754 1,740 1,727 1,715 1,702 1,690 1,678 Liczba osób (w tys.)

296,6 265,9 276,5 287,6 277,8 272,2 269,4 268,8 267,3 266,0 265,2 263,0 261,6 cd. na następnej stronie

  275

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 44 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

pozostali pracownicy obsługi biura (44) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,64 0,50 0,60 0,58 0,65 0,74 0,67 0,60 0,55 0,70 0,77 0,80 0,86

Liczba osób (w tys.)94,6 76,2 92,2 89,0 95,1 107,7 94,7 82,0 75,5 98,4 109,3 117,9 131,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,73 0,66 0,83 0,86 0,80 0,80 0,80 0,80 0,81 0,81 0,81 0,81 0,81 Liczba osób (w tys.)

114,3 101,6 129,8 134,6 124,5 123,2 123,2 124,1 124,6 125,1 125,9 125,9 126,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 44: pozo-

stali pracownicy obsługi biura uległ zwiększeniu o 0,22 pkt. proc. W latach 2012− 2020 przewiduje się wzrost udziału pracujących w dużej grupie zawodowej 44 o 0,01 pkt. proc.

Liczba pracujących w grupie zawodowej 44 zwiększyła się w latach 1995− 2011 o 40 tys. osób. Zgodnie z prognozą podczas lat 2012−2020 przewidywany jest wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej o 1,8 tys. osób.

 276

Ze względu na brak podziału dużej grupy zawodowej 44: pozostali pracowni-cy obsługi biura na grupy niższego rzędu (obejmuje ona tylko jedną grupę średnią (441)), dane (tabela, wykres) dla grupy średniej 441 nie są prezentowane.

Tabela i wykres 5

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: pracownicy usług osobistych i sprzedawcy (5)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

10,91 11,59 11,54 12,18 12,20 12,40 12,78 13,69 13,55 13,30 13,50 13,55 13,59 Liczba osób (w tys.)

1611,2 1750,5 1767,6 1867,7 1778,1 1803,4 1794,2 1877,9 1852,9 1855,7 1919,9 1989,1 2069,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

13,88 14,10 13,93 13,97 14,33 14,55 14,69 14,77 14,87 14,97 15,04 15,17 15,27 Liczba osób (w tys.)

2167,9 2176,7 2167,1 2181,0 2240,6 2240,8 2256,2 2281,0 2301,0 2321,7 2344,5 2360,5 2379,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 5: pracownicy usług osobi-

stych i sprzedawcy wykazywał w latach 1995−2011 wyraźną tendencję wzrosto-wą. Udział ten wzrósł w analizowanym okresie o 3,06 pkt. proc., co daje średni roczny wzrost na poziomie blisko 0,2 pkt. proc. Początkowo (lata 1995−2002) średnie tempo wzrostu było wyższe i utrzymywało się na poziomie 0,4 pkt. proc rocznie (wzrost o 2,78 pkt. proc.). Pomiędzy rokiem 2002 a 2004 dał się zaobser-wować nieznaczny spadek udziału pracujących w analizowanej wielkiej grupie zawodowej (z 13,69% do 13,3%), a po nim nastąpił ponowny wzrost w tempie zaledwie 0,1 pkt. proc. średnio rocznie. Udział pracujących w 5 wielkiej grupie zawodowej wzrósł podczas lat 2004−2011 o 0,67 pkt. proc. i w roku 2011 osią-gnął poziom 13,97%. W latach 2012−2020 zakłada się utrzymanie dotychczaso-wej tendencji, jednak tempo wzrostu będzie nieco niższe od obserwowanego hi-storycznie (blisko 0,12 pkt. proc. rocznie).

W okresie historycznym (1995−2011) liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 5: pracownicy usług osobistych i sprzedawcy charakteryzowała się wy-

  277

raźną tendencją wzrostową. Liczba ta wzrosła w analizowanym okresie o 569,8 tys. osób (ponad 35%), a średni roczny wzrost w tym okresie utrzymywał się na prze-ciętnym poziomie ponad 35,6 tys. osób. W przeciwieństwie do udziału pracujących średnie tempo wzrostu liczby pracujących w 5 wielkiej grupie zawodowej było początkowo (lata 1995−2004) niższe i utrzymywało się na poziomie ok. 27,2 tys. osób rocznie (przyrost w tym okresie wyniósł 244,5 tys. osób), po czym w latach 2004−2011 tempo to uległo zwiększeniu do 46,5 tys. osób średnio rocznie (wzrost o 325,3 tys. osób). W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się dalszy wzrost liczby pracujących w 5 wielkiej grupie zawodowej, jednakże tempo wzrostu będzie mniejsze od historycznego (średnio ok. 17,4 tys. osób rocznie). W latach 2012−2020 liczba pracujących w tej grupie zawodowej wzrośnie o 139,2 tys. osób.

W okresie prognozy zmiany udziału i liczby pracujących w 5 wielkiej grupie zawodowej uwarunkowane są w głównej mierze prognozami w dominującej w jej ramach dużej grupie zawodowej 52: sprzedawcy i pokrewni.

Tabela i wykres 51

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: pracownicy usług osobistych (51)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,70 1,76 1,70 1,83 1,77 1,96 2,12 2,38 2,32 2,34 2,49 2,50 2,30 Liczba osób (w tys.)

250,8 265,4 259,8 280,7 257,8 285,6 298,4 326,4 317,8 327,1 354,4 367,0 350,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,33 2,63 2,60 2,73 2,81 2,86 2,89 2,92 2,95 2,98 2,99 3,02 3,04 Liczba osób (w tys.)

363,2 406,1 404,6 425,6 438,6 440,1 444,7 451,0 456,4 462,0 466,4 469,4 473,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracowników usług osobistych wzrósł o 1,03 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest wzrost tego udziału o 0,23 pkt. proc.

 278

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 51 zwiększyła się w latach 1995−2011 o 174,8 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozowany jest wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej o 34,5 tys. osób.

Tabela i wykres 511

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: stewardzi, konduktorzy i przewodnicy (511)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,146 0,130 0,076 0,097 0,117 0,114 0,078 0,146 0,147 0,119 0,111 0,120 0,103 Liczba osób (w tys.)

21,6 19,6 11,6 14,9 17,0 16,6 11,0 20,0 20,2 16,6 15,8 17,6 15,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,071 0,067 0,081 0,091 0,091 0,091 0,090 0,088 0,087 0,086 0,084 0,083 0,082 Liczba osób (w tys.)

11,2 10,3 12,6 14,2 14,3 14,0 13,8 13,6 13,5 13,3 13,2 13,0 12,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 512

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kucharze (512) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,599 0,612 0,591 0,648 0,592 0,663 0,697 0,715 0,672 0,659 0,700 0,726 0,678

Liczba osób (w tys.)88,5 92,4 90,5 99,3 86,3 96,4 97,8 98,1 91,9 92,0 99,6 106,5 103,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,669 0,739 0,710 0,736 0,750 0,767 0,780 0,790 0,801 0,811 0,821 0,834 0,846 Liczba osób (w tys.)

104,4 114,1 110,5 114,9 117,3 118,2 119,8 122,0 123,9 125,8 128,0 129,8 131,9 cd. na następnej stronie

  279

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 513

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kelnerzy i barmani (513)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,475 0,485 0,469 0,514 0,470 0,526 0,553 0,567 0,533 0,523 0,556 0,576 0,538 Liczba osób (w tys.)

70,2 73,3 71,8 78,8 68,5 76,5 77,6 77,8 73,0 73,0 79,1 84,5 81,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,531 0,586 0,564 0,565 0,591 0,604 0,614 0,621 0,629 0,637 0,645 0,655 0,664 Liczba osób (w tys.)

82,9 90,5 87,7 88,3 92,4 93,0 94,3 95,9 97,4 98,9 100,5 101,9 103,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 280

Tabela i wykres 514 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

fryzjerzy, kosmetyczki i pokrewni (514) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,249 0,290 0,303 0,297 0,315 0,317 0,345 0,419 0,410 0,455 0,530 0,520 0,450

Liczba osób (w tys.)36,8 43,9 46,4 45,5 45,9 46,0 48,4 57,6 56,1 63,6 75,4 76,3 68,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,422 0,544 0,588 0,708 0,728 0,749 0,767 0,781 0,797 0,812 0,814 0,819 0,822 Liczba osób (w tys.)

65,9 84,0 91,5 110,6 113,8 115,4 117,8 120,7 123,3 126,0 126,9 127,4 128,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 515 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

gospodarze obiektów (515 (516)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,228 0,240 0,257 0,275 0,276 0,345 0,452 0,531 0,561 0,587 0,594 0,559 0,531

Liczba osób (w tys.)33,7 36,2 39,4 42,2 40,2 50,1 63,5 72,9 76,7 82,0 84,5 82,1 80,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,633 0,694 0,657 0,626 0,645 0,646 0,644 0,640 0,636 0,632 0,628 0,625 0,622 Liczba osób (w tys.)

98,8 107,2 102,3 97,8 100,8 99,6 99,0 98,8 98,4 98,0 97,8 97,3 96,9 cd. na następnej stronie

  281

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 52

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: sprzedawcy i pokrewni (52)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

7,22 7,61 7,49 8,02 7,94 8,04 8,17 8,27 8,43 8,59 8,54 8,43 8,54 Liczba osób (w tys.)

1067,2 1149,2 1146,6 1229,3 1157,3 1168,8 1147,7 1135,0 1152,6 1198,5 1215,0 1237,8 1301,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

8,96 8,85 8,65 8,48 8,81 8,94 9,01 9,05 9,10 9,14 9,19 9,26 9,31 Liczba osób (w tys.)

1398,9 1366,2 1346,4 1324,6 1378,1 1376,3 1383,9 1397,2 1407,6 1418,3 1431,6 1440,7 1451,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 52: sprzedawcy i pokrewni

zwiększył się w latach 1995−2011 o 1,26 pkt. proc. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020 udział pracujących w tej grupie zawodowej wzrośnie o 0,5 pkt. proc.

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących sprzedawców i pokrewnych uległa zwiększeniu o 257,4 tys. osób. Wzrost liczby pracujących w dużej grupie zawo-dowej 52 przewidywany na lata 2012−2020 wynosi 73,7 tys. osób.

 282

Tabela i wykres 522 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pracownicy sprzedaży w sklepach (522 (521, 524)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 6,764 7,121 6,990 7,538 7,398 7,492 7,654 7,754 7,870 7,995 8,029 7,927 8,028

Liczba osób (w tys.)999,2 1075,4 1070,5 1155,9 1078,1 1089,3 1074,9 1064,1 1076,4 1115,8 1142,0 1163,5 1222,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

8,497 8,419 8,175 8,005 8,332 8,451 8,524 8,560 8,611 8,658 8,702 8,773 8,829 Liczba osób (w tys.)

1327,3 1299,7 1271,7 1249,9 1302,8 1301,6 1309,2 1322,3 1332,5 1343,1 1356,1 1365,2 1376,1 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 523

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kasjerzy i sprzedawcy biletów (523)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,461 0,489 0,497 0,479 0,543 0,547 0,519 0,517 0,557 0,592 0,513 0,506 0,515 Liczba osób (w tys.)

68,0 73,8 76,1 73,4 79,1 79,6 72,8 70,9 76,1 82,7 73,0 74,3 78,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,458 0,431 0,480 0,478 0,481 0,485 0,486 0,485 0,485 0,485 0,484 0,485 0,485 Liczba osób (w tys.)

71,6 66,5 74,7 74,7 75,3 74,7 74,7 75,0 75,1 75,2 75,5 75,5 75,6 cd. na następnej stronie

  283

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 53 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

pracownicy opieki osobistej i pokrewni (53) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,70 0,68 0,73 0,77 0,68 0,60 0,63 0,77 0,69 0,52 0,52 0,63 0,78

Liczba osób (w tys.)102,8 102,7 111,8 118,4 99,4 86,9 89,1 106,0 93,7 73,1 73,5 92,7 118,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,79 0,74 0,67 0,68 0,69 0,69 0,70 0,70 0,70 0,70 0,70 0,71 0,71 Liczba osób (w tys.)

122,8 113,6 104,8 105,5 107,2 106,8 107,1 107,9 108,4 109,0 109,7 110,1 110,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracowników opieki osobistej i pokrewnych

zmniejszył się nieznacznie (spadek o 0,02 pkt. proc.). W latach 2012−2020 przewi-dywany jest wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,02 pkt. proc.

 284

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 53 wzro-sła o 2,7 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się wzrost liczby pracowników opieki osobistej i pokrewnych o 3,5 tys. osób.

Tabela i wykres 531

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: opiekunowie dziecięcy i asystenci nauczycieli (531)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,328 0,321 0,345 0,364 0,322 0,282 0,299 0,365 0,323 0,247 0,244 0,298 0,368 Liczba osób

48,5 48,5 52,8 55,9 46,9 41,0 42,1 50,1 44,2 34,5 34,7 43,8 56,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,371 0,347 0,318 0,314 0,323 0,326 0,328 0,328 0,329 0,330 0,331 0,332 0,333 Liczba osób

58,0 53,6 49,5 49,1 50,4 50,2 50,4 50,7 50,9 51,2 51,5 51,7 52,0 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 532

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: pracownicy opieki osobistej w ochronie zdrowia i pokrewni (532)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,367 0,359 0,385 0,407 0,360 0,316 0,335 0,408 0,362 0,276 0,273 0,334 0,412 Liczba osób (w tys.)

54,2 54,2 59,0 62,5 52,5 45,9 47,0 56,0 49,5 38,6 38,8 49,0 62,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,415 0,389 0,356 0,362 0,363 0,367 0,370 0,370 0,371 0,372 0,373 0,375 0,377 Liczba osób (w tys.)

64,8 60,0 55,3 56,5 56,8 56,6 56,8 57,2 57,5 57,8 58,2 58,4 58,8 cd. na następnej stronie

  285

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 54 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

pracownicy usług ochrony (54) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)1,29 1,54 1,63 1,56 1,81 1,80 1,84 2,26 2,11 1,84 1,95 1,99 1,97

Liczba osób (w tys.)190,4 233,2 249,3 239,3 263,6 262,0 259,0 310,4 288,8 257,0 277,1 291,5 299,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,81 1,88 2,00 2,08 2,02 2,06 2,09 2,10 2,12 2,14 2,16 2,19 2,21 Liczba osób (w tys.)

282,9 290,7 311,3 325,3 316,6 317,5 320,5 324,9 328,6 332,4 336,8 340,2 344,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 54: pra-

cownicy usług ochrony uległ zwiększeniu o 0,79 pkt. proc. Wzrost udziału pracu-jących w dużej grupie zawodowej 54 prognozowany na lata 2012−2020 wynosi 0,19 pkt. proc.

Liczba pracowników usług ochrony wzrosła w latach 1995−2011 o 134,9 tys. osób. W latach 2012−2020 przewidywany jest wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej o 27,6 tys. osób.

 286

Ze względu na brak podziału dużej grupy zawodowej 54: pracownicy usług ochrony na grupy niższego rzędu (obejmuje ona tylko jedną grupę średnią (541)), dane (tabela, wykres) dla grupy średniej 541 nie są prezentowane.

Tabela i wykres 6

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy (6)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

20,57 19,92 18,54 16,96 16,75 17,80 18,01 17,50 17,33 16,91 15,98 14,14 12,90 Liczba osób (w tys.)

3038,9 3008,3 2839,9 2600,2 2440,9 2588,2 2529,5 2401,8 2370,9 2360,5 2272,4 2075,7 1965,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

12,49 12,12 11,86 11,44 11,02 10,65 10,26 9,88 9,50 9,12 8,75 8,39 8,02 Liczba osób (w tys.)

1950,7 1870,5 1844,6 1785,9 1723,3 1639,5 1576,2 1525,5 1469,7 1415,4 1363,8 1305,2 1250,6 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 obserwowano spadkową tendencję udziału pracujących

w wielkiej grupie zawodowej 6: rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy. Udział ten zmalał w okresie historycznym o 9,13 pkt. proc., co daje spadek o ponad 0,57 pkt. proc. przeciętnie w roku. Prognoza na lata 2012−2020 zakłada utrzymanie do-tychczasowej tendencji o nieco niższym tempie spadku (średnio ok. 0,37 pkt. proc. rocznie). W roku 2020 udział pracujących w analizowanej wielkiej grupie zawodowej wyniesie 8,02%. Wystąpienie tendencji spadkowej w 6 wielkiej gru-pie zawodowej w okresie prognozy uwarunkowane jest przewidywanymi spad-kami udziału pracujących we wszystkich dużych grupach zawodowych wchodzą-cych w jej skład.

Podobnie, jak w przypadku struktury zatrudnionych w wielkiej grupie zawodo-wej 6, również liczba pracujących podlegała tendencji spadkowej, malejąc w okre-sie historycznym o 1252,9 tys. osób (spadek o ponad 41%). Średni roczny spadek liczby pracujących w tej grupie zawodowej podczas lat 1995−2011 wynosił blisko

  287

78,3 tys. osób. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020 przewidywany jest dalszy spadek liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 6., którego średnie rocz-ne tempo utrzyma się na poziomie niższym od dotychczas obserwowanego (ok. 59,1 tys. osób). W okresie prognozy liczba ta zmaleje zatem o 472,7 tys. osób.

Grupą dużą, dominującą w ramach 6 wielkiej grupy zawodowej i w znacznej mierze determinującą prognozowane w niej zmiany udziału i liczby pracujących jest grupa 61: rolnicy produkcji towarowej.

Tabela i wykres 61 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

rolnicy produkcji towarowej (61) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)17,73 16,92 15,88 14,74 15,34 16,05 16,04 15,60 15,28 13,75 12,93 11,78 10,65

Liczba osób (w tys.)2618,3 2554,8 2431,8 2260,0 2235,0 2333,3 2252,9 2140,5 2090,6 1919,6 1839,3 1729,1 1621,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

10,40 10,27 10,09 9,72 9,37 9,05 8,73 8,40 8,07 7,75 7,43 7,12 6,80 Liczba osób (w tys.)

1624,4 1585,3 1569,1 1517,2 1465,4 1394,2 1340,4 1297,4 1249,2 1202,3 1157,8 1107,3 1060,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 61: rolnicy produkcji towaro-

wej zmalał w latach 1995−2011 o 8,01 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012− 2020 przewidywany jest dalszy spadek udziału pracujących w tej grupie zawo-dowej o 2,57 pkt. proc.

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących rolników produkcji towarowej zmniejszyła się o 1101,1 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozuje się spadek pracujących w dużej grupie zawodowej 61 o 405,1 tys. osób.

 288

Tabela i wykres 611 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

rolnicy produkcji roślinnej (611) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,170 1,779 1,329 1,250 2,185 2,079 1,541 1,543 1,579 1,898 1,883 1,536 1,532

Liczba osób (w tys.)320,6 268,6 203,5 191,7 318,4 302,3 216,3 211,7 216,0 264,8 267,8 225,5 233,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,850 2,294 2,450 2,370 2,369 2,341 2,309 2,274 2,212 2,150 2,086 2,023 1,959 Liczba osób (w tys.)

288,9 354,2 381,1 370,0 370,4 360,6 354,7 351,3 342,3 333,5 325,2 314,9 305,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 612 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

hodowcy zwierząt (612) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,567 0,677 0,531 0,464 0,481 0,363 0,410 0,341 0,476 0,440 0,430 0,389 0,328

Liczba osób (w tys.)83,7 102,2 81,3 71,1 70,2 52,8 57,5 46,8 65,1 61,4 61,2 57,1 50,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,284 0,360 0,352 0,290 0,281 0,274 0,266 0,258 0,251 0,244 0,237 0,230 0,222 Liczba osób (w tys.)

44,4 55,5 54,8 45,4 44,0 42,2 40,9 39,9 38,8 37,8 36,9 35,7 34,6 cd. na następnej stronie

  289

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 613

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: rolnicy produkcji roślinnej i zwierzęcej (613)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

14,988 14,461 14,019 13,024 12,670 13,606 14,093 13,715 13,229 11,417 10,618 9,855 8,785 Liczba osób (w tys.)

2213,9 2184,0 2147,0 1997,2 1846,4 1978,2 1979,1 1882,0 1809,5 1593,4 1510,3 1446,4 1337,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

8,265 7,615 7,284 7,058 6,722 6,437 6,151 5,867 5,610 5,356 5,106 4,863 4,621 Liczba osób (w tys.)

1291,1 1175,6 1133,2 1101,9 1051,1 991,4 944,8 906,2 868,0 830,9 795,7 756,7 720,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących leśników i rybaków zmniejszył się

o 0,11 pkt. proc. Spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej prognozo-wany na lata 2012−2020 wynosi 0,01 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 62 uległa spadkowi o 14,5 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek liczby pracujących w tej grupie zawodowej o 1,9 tys. osób.

 290

Ze względu na łączną prezentację grup średnich (621 i 622), wchodzących w skład dużej grupy zawodowej 62: leśnicy i rybacy, informacje przedstawione dla grupy dużej 62 odnoszą się jednocześnie do obu grup średnich: 621 i 622.

Tabela i wykres 62

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: leśnicy i rybacy (62) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,27 0,18 0,21 0,21 0,14 0,14 0,19 0,19 0,19 0,18 0,24 0,20 0,18

Liczba osób (w tys.)39,2 26,4 31,7 32,8 20,6 20,6 27,3 26,7 26,4 25,7 33,6 28,8 27,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,17 0,18 0,19 0,16 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,14 0,14 Liczba osób (w tys.)

27,0 28,4 29,7 24,7 23,9 23,4 23,2 23,1 22,9 22,8 22,6 22,3 22,0 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 63

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: rolnicy i rybacy pracujący na własne potrzeby (63)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

2,58 2,83 2,46 2,00 1,27 1,61 1,78 1,71 1,86 2,97 2,81 2,17 2,08 Liczba osób (w tys.)

381,4 427,1 376,4 307,3 185,3 234,2 249,3 234,7 253,9 415,2 399,5 317,8 316,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,92 1,66 1,58 1,56 1,50 1,44 1,38 1,33 1,28 1,23 1,18 1,13 1,08 Liczba osób (w tys.)

299,2 256,8 245,8 244,0 234,0 221,9 212,6 205,1 197,6 190,4 183,4 175,6 168,2 cd. na następnej stronie

  291

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 63: rolnicy

i rybacy pracujący na własne potrzeby zmniejszył się o 1,02 pkt. proc. Początko-wo (lata 1995−1999) udział ten zmalał o 1,31 pkt. proc., po czym wzrósł do po-ziomu 2,97% w roku 2004 (wzrost o 1,7 pkt. proc.) i ponownie zmalał do 1,56% w roku 2011 (spadek o 1,41 pkt. proc.). Zgodnie z prognozą na lata 2012− 2020 przewidywany jest spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,42 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 63 zmalała w latach 1995− 2011 o 137,4 tys. osób. W latach 1995−1999 liczba ta zmniejszyła się o 196,1 tys. osób, po czym ponownie wzrosła do poziomu 244 tys. osób w roku 2011 (wzrost o 58,7 tys. osób). W latach 2012−2020 prognozuje się spadek liczby rolników i rybaków pracujących na własne potrzeby o 65,8 tys. osób.

Ze względu na łączną prezentację wszystkich grup średnich wchodzących w skład dużej grupy zawodowej 63: rolnicy i rybacy pracujący na własne potrze-by informacje przedstawione dla grupy dużej 63 odnoszą się jednocześnie do wszystkich grup średnich klasyfikowanych w ramach tej grupy.

Tabela i wykres 7

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy (7)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

19,87 19,81 19,55 19,53 18,11 17,61 16,94 15,79 15,77 15,84 15,51 15,87 16,61 Liczba osób (w tys.)

2934,4 2991,4 2994,5 2994,2 2638,8 2560,4 2378,6 2166,6 2157,0 2211,4 2205,6 2328,7 2530,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

16,93 16,41 15,90 15,36 15,35 14,71 14,30 14,05 13,73 13,42 13,16 12,79 12,48 Liczba osób (w tys.)

2644,4 2532,8 2473,0 2397,7 2399,4 2266,1 2197,1 2170,1 2123,8 2082,2 2050,8 1989,9 1944,5

cd. na następnej stronie

 292

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 7: ro-

botnicy przemysłowi i rzemieślnicy charakteryzował się w większości tendencją spadkową. Podczas lat 1995−1999 udział pracujących w analizowanej grupie zawodowej oscylował wokół średniej wartości 19,37%, przy czym obserwowany był jego nieznaczny spadek (z 19,87% do 18,11%). W kolejnych latach (1999− 2005) udział ten uległ dalszemu zmniejszeniu do poziomu 15,51%, a następnie nieznacznie wzrósł do wartości 16,93% w roku 2008. Podczas lat 2008−2011 obserwowano ponowny spadek udziału pracujących w 7 wielkiej grupie zawodo-wej, aż w roku 2011 osiągnął on wartość 15,36%. Ostatecznie, udział pracują-cych w analizowanej grupie zawodowej zmniejszył się w okresie historycznym o 4,51 pkt. proc., a średnie tempo spadku wynosiło ponad 0,28 pkt. proc. rocznie. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się utrzymanie tendencji histo-rycznej o nieco wyższym tempie spadku (blisko 0,36 pkt. proc. przeciętnie w roku). Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 7 zmaleje zatem w latach 2012− 2020 o 2,87 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 7: robot-nicy przemysłowi i rzemieślnicy zmalała o 536,4 tys. osób, choć podlegała w tym okresie zmiennym tendencjom. Początkowo (lata 1995−1998) liczba ta utrzymy-wała się na średnim poziomie 2973,4 tys. osób, wykazując jednocześnie łagodną tendencję wzrostową. Podczas lat 1998−2003 liczba pracujących uległa znaczne-mu obniżeniu do poziomu 2157 tys. osób w roku 2003 (spadek o 837,5 tys. osób; 28% w stosunku do stanu z roku 1998), po czym nastąpił okres ponownego wzro-stu. Początkowo (2003−2005) tempo wzrostu było umiarkowane (średni wzrost w tym okresie na poziomie 24,3 tys. osób rocznie), a potem (2005−2008) uległo ono zwiększeniu do ok. 146,3 tys. osób średnio rocznie. Ostatecznie liczba pracu-jących w analizowanej wielkiej grupie zawodowej wzrosła w latach 2003−2008 o 487,4 tys. osób (blisko 23%). W latach 2008−2011 obserwowano wyraźną tenden-cję spadkową, w wyniku czego liczba pracujących uległa zmniejszeniu z 2644,4 tys. osób w roku 2008 do poziomu 2398 tys. osób w roku 2011. Zgodnie z prognozą, w latach 2012−2020 liczba pracujących w analizowanej grupie zawodowej podle-gać będzie tendencji spadkowej, w efekcie roku 2020 będzie mniejsza o 454,9 tys. osób w porównaniu ze stanem z roku 2012.

  293

Do grup dużych, dominujących w ramach 7 wielkiej grupy zawodowej i ma-jących istotny wpływ na prognozowane zmiany udziału i liczby pracujących zali-czyć należy grupy 71: robotnicy budowlani i pokrewni (z wyłączeniem elektryków) oraz 72: robotnicy obróbki metali, mechanicy maszyn i urządzeń i pokrewni.

Tabela i wykres 71

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: robotnicy budowlani i pokrewni (z wyłączeniem elektryków) (71)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

4,21 4,27 4,51 4,85 4,43 4,51 4,46 4,02 4,26 4,42 3,97 4,53 5,24 Liczba osób (w tys.)

622,4 645,0 691,0 743,0 645,0 655,5 626,6 551,4 582,5 617,5 564,6 665,1 798,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

5,35 5,26 5,42 5,60 5,44 5,30 5,23 5,22 5,15 5,08 5,02 4,91 4,83 Liczba osób (w tys.)

835,0 812,6 842,9 874,5 850,3 815,9 803,8 806,9 797,2 787,6 781,6 764,2 752,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 71: robotnicy budowlani i po-

krewni (z wyłączeniem elektryków) wzrósł w latach 1995−2011 o 1,39 pkt. proc. Podczas lat 1995−2005 udział ten wykazywał nieznaczną tendencję spadkową (spadek o 0,24 pkt. proc.), natomiast do roku 2011 ponownie wzrósł do poziomu 5,6% (wzrost o 1,63 pkt. proc.). W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek udziału pracujących w dużej grupie zawodowej 71 o 0,61 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba robotników budowlanych i pokrewnych (z wyłą-czeniem elektryków) zwiększyła się o 252,1 tys. osób. W latach 1995−2005 liczba pracujących w tej grupie zawodowej zmniejszyła się o 57,8 tys. osób, a od roku 2005 wykazywała wyraźną tendencję wzrostową (wzrost o 309,9 tys. osób do roku 2011). Zgodnie z prognozą, w latach 2012−2020 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 71 zmniejszy się o 97,8 tys. osób.

 294

Tabela i wykres 711 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

robotnicy budowlani robót stanu surowego i pokrewni (711) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,179 2,317 2,430 2,492 2,405 2,359 2,264 1,918 1,843 1,755 1,585 1,797 2,248

Liczba osób (w tys.) 321,9 350,0 372,2 382,1 350,4 343,0 318,0 263,1 252,0 244,9 225,5 263,8 342,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,284 2,103 2,195 2,506 2,225 2,184 2,173 2,185 2,170 2,153 2,142 2,112 2,090 Liczba osób (w tys.)

356,8 324,6 341,5 391,2 347,9 336,3 333,7 337,4 335,8 334,0 333,8 328,6 325,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 712 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

robotnicy budowlani robót wykończeniowych i pokrewni (712) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,292 1,162 1,300 1,481 1,322 1,404 1,465 1,449 1,695 1,802 1,609 1,911 2,137

Liczba osób (w tys.) 190,8 175,5 199,1 227,1 192,6 204,1 205,7 198,8 231,9 251,5 228,9 280,4 325,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,184 2,458 2,580 2,479 2,543 2,482 2,456 2,457 2,427 2,396 2,372 2,327 2,292 Liczba osób (w tys.)

341,1 379,5 401,3 387,1 397,6 382,2 377,3 379,5 375,6 371,7 369,6 362,0 357,2 cd. na następnej stronie

  295

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 713 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

malarze, pracownicy czyszczący konstrukcje budowlane i pokrewni (713) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,742 0,791 0,782 0,873 0,700 0,745 0,733 0,652 0,721 0,867 0,775 0,823 0,855

Liczba osób (w tys.) 109,7 119,5 119,7 133,8 102,0 108,4 102,9 89,5 98,6 121,1 110,2 120,9 130,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,877 0,703 0,643 0,616 0,670 0,632 0,604 0,583 0,555 0,527 0,502 0,473 0,446 Liczba osób (w tys.)

137,1 108,5 100,1 96,2 104,8 97,4 92,8 90,0 85,9 81,8 78,2 73,6 69,6 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 296

Tabela i wykres 72 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

robotnicy obróbki metali, mechanicy maszyn i urządzeń i pokrewni (72)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

6,93 6,99 6,30 6,19 5,60 5,26 4,93 4,96 4,67 4,65 4,78 4,86 4,84 Liczba osób (w tys.)

1023,5 1055,3 965,4 949,9 816,4 765,4 691,7 680,6 639,3 648,7 679,4 712,7 736,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

5,11 5,04 4,71 4,51 4,62 4,43 4,32 4,25 4,13 4,01 3,90 3,76 3,64 Liczba osób (w tys.)

797,5 777,5 732,7 704,0 721,7 682,6 662,9 655,8 638,5 621,4 607,5 585,0 567,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 72 zmniej-

szył się o 2,42 pkt. proc. Spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej pro-gnozowany na lata 2012−2020 wynosi 0,98 pkt. proc.

Liczba pracujących robotników obróbki metali, mechaników maszyn i urządzeń i pokrewnych zmalała na przestrzeni lat 1995−2011 o 319,5 tys. osób. W latach 2012−2020 przewidywany jest spadek liczby pracujących w dużej grupie zawo-dowej 72 o 154,4 tys. osób.

  297

Tabela i wykres 721 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

formierze odlewniczy, spawacze, blacharze, monterzy konstrukcji metalowych i pokrewni (721)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,518 1,580 1,426 1,329 1,219 1,214 1,241 1,307 1,079 1,032 1,148 1,330 1,357 Liczba osób (w tys.)

224,2 238,6 218,5 203,8 177,6 176,5 174,3 179,4 147,5 144,1 163,3 195,2 206,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,359 1,267 1,212 1,197 1,249 1,208 1,184 1,173 1,149 1,123 1,101 1,070 1,044 Liczba osób (w tys.)

212,2 195,6 188,5 187,0 195,3 186,0 181,9 181,2 177,7 174,2 171,6 166,5 162,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 722 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

kowale, ślusarze i pokrewni (722) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 3,378 3,288 2,997 2,945 2,588 2,377 2,132 2,203 2,232 2,200 2,137 2,044 2,050

Liczba osób (w tys.) 498,9 496,6 458,9 451,6 377,1 345,6 299,4 302,3 305,3 307,0 304,0 300,0 312,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,156 2,164 1,989 1,942 1,982 1,901 1,849 1,817 1,764 1,711 1,663 1,602 1,549 Liczba osób (w tys.)

336,7 334,1 309,4 303,2 309,9 292,8 284,1 280,7 273,0 265,4 259,2 249,3 241,4

cd. na następnej stronie

 298

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 723

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: mechanicy maszyn i urządzeń (723)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

2,033 2,120 1,881 1,921 1,795 1,673 1,553 1,450 1,363 1,416 1,491 1,482 1,429 Liczba osób (w tys.)

300,4 320,1 288,0 294,5 261,6 243,3 218,0 198,9 186,5 197,6 212,2 217,5 217,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,591 1,606 1,509 1,370 1,384 1,323 1,282 1,255 1,213 1,172 1,134 1,087 1,047 Liczba osób (w tys.)

248,5 247,9 234,8 213,8 216,4 203,8 196,9 193,8 187,7 181,8 176,7 169,2 163,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących rzemieślników i robotników poligra-

ficznych uległ zmniejszeniu o 0,31 pkt. proc. Zgodnie z prognozą na lata 2012− 2020 udział ten zmniejszy się o kolejne 0,17 pkt. proc.

W okresie 1995−2011 r. liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 73 zmalała o 42 tys. osób. W latach 2012−2020 przewiduje się spadek liczby pracu-jących w tej grupie zawodowej o 27,2 tys. osób.

  299

Tabela i wykres 73

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: rzemieślnicy i robotnicy poligraficzni (73)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,85 0,84 0,86 0,89 0,89 1,05 0,97 0,87 0,93 0,85 0,86 0,85 0,86 Liczba osób (w tys.)

126,2 127,2 132,3 136,1 129,7 153,0 136,3 120,0 126,9 119,0 121,9 124,9 130,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,80 0,67 0,61 0,54 0,55 0,51 0,48 0,45 0,43 0,42 0,41 0,39 0,38 Liczba osób (w tys.)

125,7 103,8 95,1 84,2 85,9 78,3 73,2 69,4 67,3 65,2 63,4 60,8 58,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 731 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

rzemieślnicy (731) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,607 0,591 0,611 0,629 0,571 0,622 0,632 0,652 0,631 0,527 0,552 0,566 0,548

Liczba osób (w tys.) 89,6 89,3 93,6 96,4 83,2 90,5 88,8 89,5 86,3 73,6 78,6 83,0 83,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,424 0,330 0,297 0,289 0,283 0,268 0,256 0,248 0,236 0,225 0,215 0,203 0,192 Liczba osób (w tys.)

66,3 51,0 46,2 45,2 44,3 41,2 39,4 38,3 36,6 34,9 33,5 31,6 29,9 cd. na następnej stronie

 300

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 732

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: robotnicy poligraficzni (732)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,248 0,251 0,253 0,259 0,319 0,430 0,338 0,222 0,297 0,325 0,305 0,285 0,308 Liczba osób (w tys.)

36,6 37,9 38,7 39,6 46,5 62,6 47,5 30,5 40,7 45,4 43,3 41,9 46,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,381 0,342 0,314 0,250 0,266 0,241 0,220 0,202 0,199 0,195 0,192 0,188 0,184 Liczba osób (w tys.)

59,5 52,8 48,8 39,1 41,6 37,1 33,8 31,2 30,7 30,3 30,0 29,2 28,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 74: elektrycy i elektronicy zmniej-

szył się podczas lat 1995−2011 o 0,57 pkt. proc. Spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej przewidywany na lata 2012−2020 wynosi 0,23 pkt. proc.

W latach 1995−2011 liczba pracujących elektryków i elektroników zmalała o 72,7 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewiduje się spadek licz-by pracujących w dużej grupie zawodowej 74 o 35,2 tys. osób.

  301

Tabela i wykres 74 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

elektrycy i elektronicy (74) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,02 2,01 1,84 1,91 1,86 1,66 1,63 1,67 1,65 1,56 1,57 1,44 1,42

Liczba osób (w tys.) 298,5 304,1 281,4 292,5 271,3 242,1 229,0 229,5 225,2 217,8 222,7 211,9 216,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,58 1,61 1,46 1,45 1,45 1,40 1,37 1,36 1,34 1,31 1,29 1,25 1,22 Liczba osób (w tys.)

246,2 248,5 227,6 225,8 226,0 215,6 211,2 210,8 207,0 203,3 200,6 194,9 190,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 741

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: elektrycy budowlani, elektromechanicy i elektromonterzy (741)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,738 1,731 1,580 1,640 1,600 1,432 1,402 1,438 1,416 1,277 1,322 1,217 1,141 Liczba osób (w tys.)

256,7 261,5 242,0 251,5 233,2 208,1 196,9 197,3 193,6 178,2 188,1 178,7 173,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,265 1,274 1,221 1,228 1,226 1,186 1,164 1,155 1,132 1,108 1,087 1,058 1,033 Liczba osób (w tys.)

197,6 196,8 190,0 191,7 191,7 182,7 178,8 178,4 175,1 171,8 169,4 164,6 161,0 cd. na następnej stronie

 302

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 742

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: monterzy elektronicy i monterzy instalacji i urządzeń telekomunikacyjnych (742)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,283 0,282 0,258 0,267 0,261 0,233 0,229 0,235 0,231 0,284 0,243 0,227 0,281 Liczba osób (w tys.)

41,9 42,6 39,5 41,0 38,0 33,9 32,1 32,2 31,6 39,6 34,6 33,3 42,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,311 0,335 0,242 0,219 0,220 0,214 0,211 0,210 0,206 0,203 0,200 0,195 0,191 Liczba osób (w tys.)

48,6 51,8 37,6 34,1 34,4 32,9 32,3 32,4 31,9 31,5 31,1 30,4 29,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 75: ro-

botnicy w przetwórstwie spożywczym, obróbce drewna, produkcji wyrobów tek-stylnych i pokrewni zmniejszył się o 2,59 pkt. proc. W latach 2012−2020 przewidu-je się spadek udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,89 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 75 zmniejszyła się w latach 1995−2011 o 354,6 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest spadek liczby pracujących w analizowanej grupie zawodowej o 140,2 tys. osób.

  303

Tabela i wykres 75 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

robotnicy w przetwórstwie spożywczym, obróbce drewna, produkcji wyrobów tekstylnych i pokrewni (75)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

5,85 5,69 6,04 5,69 5,33 5,12 4,95 4,26 4,26 4,36 4,34 4,18 4,26 Liczba osób (w tys.)

863,7 859,8 924,4 872,6 776,3 744,4 695,0 585,1 583,1 608,3 617,0 614,1 648,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

4,10 3,82 3,69 3,26 3,30 3,08 2,90 2,77 2,67 2,61 2,55 2,47 2,41 Liczba osób (w tys.)

640,1 590,3 574,7 509,1 515,4 473,6 446,0 427,2 413,8 404,7 397,7 384,9 375,2 Struktura Liczba osób ( w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 751 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

robotnicy w przetwórstwie spożywczym i pokrewni (751) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,167 1,252 1,400 1,376 1,331 1,362 1,348 1,180 1,165 1,102 1,128 1,078 1,080

Liczba osób (w tys.) 172,3 189,1 214,4 211,1 193,9 198,0 189,3 162,0 159,3 153,7 160,5 158,2 164,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,046 1,223 1,205 0,969 1,026 0,976 0,942 0,917 0,882 0,847 0,815 0,777 0,744 Liczba osób (w tys.)

163,4 188,8 187,5 151,3 160,5 150,4 144,6 141,7 136,5 131,4 127,1 121,0 115,9 cd. na następnej stronie.

 304

Struktura Liczba osób w (tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 752 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

robotnicy obróbki drewna, stolarze meblowi i pokrewni (752) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,202 1,106 1,243 1,097 1,182 1,105 1,085 1,000 0,986 1,027 1,118 1,103 1,137

Liczba osób (w tys.) 177,6 167,1 190,4 168,3 172,3 160,6 152,3 137,2 134,8 143,4 159,1 162,0 173,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,182 1,074 1,021 0,929 0,973 0,918 0,878 0,847 0,807 0,793 0,782 0,763 0,749 Liczba osób (w tys.)

184,7 165,8 158,9 145,1 152,2 141,4 134,8 130,8 124,8 123,0 121,8 118,8 116,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

  305

Tabela i wykres 753 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

robotnicy produkcji odzieży i pokrewni (753 (754)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 3,478 3,334 3,392 3,217 2,814 2,653 2,516 2,084 2,112 2,230 2,091 2,003 2,044

Liczba osób (w tys.) 513,7 503,6 519,5 493,3 410,1 385,7 353,3 286,0 288,9 311,2 297,5 293,9 311,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,869 1,527 1,468 1,363 1,297 1,180 1,085 1,002 0,986 0,969 0,955 0,933 0,915 Liczba osób (w tys.)

292,0 235,7 228,3 212,8 202,8 181,8 166,6 154,7 152,5 150,3 148,8 145,1 142,6 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 8: ope-

ratorzy i monterzy maszyn i urządzeń systematycznie wzrastał (korekta w roku 2001, 2007 i 2010). W roku 2011 był większy o 2,5 pkt. proc. niż w roku 1995. Średni roczny wzrost w tym okresie wynosił zatem blisko 0,16 pkt. proc. Zgod-nie z prognozą udziału pracujących na lata 2012−2020 dotychczasowa tendencja zostanie utrzymana, jednakże tempo wzrostu będzie nieco mniejsze (średnio ok. 0,11 pkt. proc. rocznie). Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 8 wzrośnie w horyzoncie prognozy o 0,9 pkt. proc.

Również liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 8: operatorzy i monte-rzy maszyn i urządzeń wzrosła podczas lat 1995−2011 o 455,5 tys. osób (wzrost o ok. 28,5 tys. osób przeciętnie w roku). Początkowo (1995−2002) liczba pracują-cych oscylowała wokół średniej wartości 1282,8 tys. osób, po czym obserwowano systematyczny wzrost do 1681,8 tys. osób w roku 2008 i utrzymanie liczby pracu-jących na zbliżonym poziomie do roku 2011 (1623 tys. osób). W latach 2012− 2020 zakłada się wzrost liczby pracujących w analizowanej grupie zawodowej do 1754,9 tys. osób.

 306

Zmiany (wzrosty) udziału oraz liczby pracujących przewidywane w 8 wielkiej grupie zawodowej zdeterminowane są w głównej mierze przez prognozy wyzna-czone dla dużej grupy zawodowej 83: kierowcy i operatorzy pojazdów.

Tabela i wykres 8

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń (8)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

7,90 8,28 8,70 8,80 9,46 9,07 8,82 8,93 9,29 9,55 9,88 10,69 10,53 Liczba osób (w tys.)

1167,5 1250,9 1333,0 1349,5 1378,0 1318,8 1238,7 1225,9 1270,0 1332,5 1404,9 1568,6 1603,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

10,77 10,06 9,91 10,40 10,36 10,49 10,60 10,71 10,82 10,93 11,04 11,15 11,26 Liczba osób (w tys.)

1681,8 1553,3 1541,3 1623,5 1619,6 1614,8 1628,3 1654,2 1674,4 1695,8 1720,3 1735,3 1754,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 81

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: operatorzy maszyn i urządzeń wydobywczych i przetwórczych (81)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

2,82 2,75 2,89 2,83 3,14 3,05 2,88 2,91 3,30 3,34 3,24 3,57 3,72 Liczba osób

416,0 415,8 443,2 433,5 457,9 444,0 403,9 399,7 451,0 465,7 461,5 524,6 566,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

3,84 3,33 3,17 3,33 3,35 3,38 3,40 3,42 3,44 3,48 3,51 3,54 3,57 Liczba osób

599,1 513,5 493,7 520,6 524,3 520,5 522,6 528,8 533,0 539,2 546,4 550,6 556,2 cd. na następnej stronie

  307

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących operatorów maszyn i urządzeń wy-

dobywczych i przetwórczych (grupa 81) wzrósł o 0,51 pkt. proc. Zgodnie z pro-gnozą, w latach 2012−2020 przewidywany jest wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,22 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 81 wzrosła podczas lat 1995− 2011 o 104,6 tys. osób. W latach 2012−2020 przewiduje się wzrost liczby pracują-cych operatorów maszyn i urządzeń wydobywczych i przetwórczych o 31,9 tys. osób.

Tabela i wykres 811

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: operatorzy maszyn i urządzeń górniczych i pokrewni (811)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

1,158 1,065 1,038 0,950 0,996 0,892 0,832 0,842 0,810 0,876 0,771 0,774 0,853 Liczba osób (w tys.)

171,0 160,9 159,0 145,6 145,2 129,7 116,8 115,6 110,9 122,2 109,7 113,5 129,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,935 0,799 0,795 0,849 0,832 0,839 0,845 0,850 0,856 0,864 0,872 0,880 0,888 Liczba osób (w tys.)

146,1 123,4 123,7 132,5 130,0 129,2 129,8 131,3 132,5 134,1 135,9 137,0 138,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 308

Tabela i wykres 812 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

operatorzy maszyn i urządzeń do produkcji, przetwórstwa i obróbki wykończeniowej metalu (812)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,291 0,334 0,363 0,392 0,372 0,371 0,345 0,413 0,451 0,410 0,342 0,504 0,442 Liczba osób (w tys.)

42,9 50,4 55,6 60,1 54,2 53,9 48,5 56,7 61,7 57,2 48,6 74,0 67,4

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,309 0,367 0,365 0,321 0,319 0,322 0,324 0,326 0,327 0,330 0,333 0,336 0,339 Liczba osób (w tys.)

48,2 56,6 56,8 50,0 49,9 49,5 49,7 50,3 50,7 51,2 51,9 52,3 52,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 813

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: operatorzy urządzeń do produkcji wyrobów chemicznych i fotograficznych (813)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,240 0,253 0,213 0,261 0,352 0,266 0,246 0,244 0,200 0,180 0,246 0,300 0,310 Liczba osób (w tys.)

35,5 38,2 32,6 40,0 51,3 38,7 34,6 33,4 27,3 25,2 35,0 44,1 47,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,308 0,276 0,252 0,252 0,263 0,265 0,266 0,268 0,269 0,272 0,274 0,276 0,279 Liczba osób (w tys.)

48,1 42,7 39,1 39,3 41,1 40,8 40,9 41,4 41,7 42,2 42,7 43,0 43,4

cd. na następnej stronie

  309

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 814 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

operatorzy maszyn do produkcji wyrobów gumowych, z tworzyw sztucznych i papierniczych (814)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,282 0,268 0,341 0,348 0,382 0,426 0,447 0,373 0,431 0,407 0,489 0,568 0,663 Liczba osób (w tys.)

41,7 40,5 52,3 53,3 55,7 62,0 62,7 51,2 59,0 56,8 69,5 83,4 101,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,792 0,614 0,596 0,770 0,769 0,776 0,783 0,789 0,795 0,804 0,812 0,821 0,829 Liczba osób (w tys.)

123,7 94,8 92,8 120,2 120,2 119,5 120,2 121,8 123,0 124,7 126,6 127,7 129,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 310

Tabela i wykres 815 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

operatorzy maszyn do produkcji wyrobów włókienniczych, futrzarskich i skórzanych (815)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,140 0,126 0,139 0,122 0,126 0,172 0,249 0,187 0,249 0,281 0,282 0,243 0,286 Liczba osób (w tys.)

20,6 19,0 21,3 18,7 18,3 25,0 34,9 25,7 34,1 39,2 40,1 35,6 43,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,383 0,291 0,224 0,239 0,270 0,271 0,272 0,273 0,273 0,275 0,276 0,278 0,279 Liczba osób (w tys.)

59,8 45,0 34,9 37,4 42,2 41,8 41,8 42,1 42,3 42,6 43,1 43,2 43,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 816

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: operatorzy maszyn i urządzeń do produkcji wyrobów spożywczych i pokrewni (816) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,295 0,289 0,289 0,301 0,306 0,310 0,270 0,359 0,457 0,449 0,363 0,399 0,373

Liczba osób (w tys.) 43,5 43,6 44,3 46,2 44,5 45,1 38,0 49,3 62,5 62,6 51,7 58,5 56,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,306 0,289 0,324 0,276 0,275 0,277 0,278 0,280 0,282 0,284 0,286 0,289 0,291 Liczba osób (w tys.)

47,8 44,7 50,4 43,0 42,9 42,6 42,8 43,3 43,6 44,1 44,6 45,0 45,4 cd. na następnej stronie

  311

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 817 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

operatorzy maszyn i urządzeń do obróbki drewna i produkcji papieru (817) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)0,106 0,128 0,146 0,159 0,193 0,211 0,180 0,166 0,221 0,247 0,252 0,257 0,244

Liczba osób (w tys.)15,7 19,4 22,4 24,3 28,2 30,7 25,3 22,7 30,3 34,4 35,8 37,7 37,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,241 0,186 0,182 0,198 0,197 0,199 0,200 0,201 0,202 0,204 0,206 0,207 0,209 Liczba osób (w tys.)

37,6 28,8 28,2 30,9 30,8 30,6 30,7 31,0 31,3 31,6 32,0 32,3 32,6 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 312

Tabela i wykres 818 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

operatorzy innych maszyn i urządzeń przetwórczych (818) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,305 0,290 0,364 0,295 0,415 0,404 0,307 0,328 0,478 0,487 0,500 0,529 0,548

Liczba osób (w tys.)45,0 43,7 55,7 45,2 60,5 58,7 43,1 45,0 65,3 68,0 71,1 77,7 83,5

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,562 0,503 0,435 0,430 0,429 0,432 0,435 0,437 0,440 0,443 0,447 0,451 0,454 Liczba osób (w tys.)

87,8 77,6 67,7 67,2 67,0 66,5 66,8 67,5 68,0 68,8 69,7 70,2 70,8

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 82 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: monterzy (82)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,48 0,51 0,53 0,45 0,62 0,56 0,68 0,64 0,81 0,96 0,88 0,98 1,01 Liczba osób (w tys.)

70,4 76,4 81,8 68,5 90,3 81,5 95,8 87,2 111,2 133,5 125,1 144,0 153,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,07 1,31 1,18 1,10 1,15 1,16 1,16 1,16 1,16 1,17 1,18 1,18 1,19 Liczba osób (w tys.)

167,0 202,5 184,0 171,6 180,0 178,0 178,0 179,4 180,1 181,5 183,2 183,8 185,0 cd. na następnej stronie

  313

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 82: monterzy wzrósł na prze-

strzeni lat 1995−2011 o 0,62 pkt. proc. W latach 2012−2020 przewiduje się utrzymanie udziału pracujących w grupie 82 na względnie stałym poziomie (wzrost o 0,04 pkt. proc.).

W latach 1995−2011 liczba pracujących monterów uległa zwiększeniu o 101,2 tys. osób. Przewidywany wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej w latach 2012−2020 wynosi 5 tys. osób.

Ze względu na brak podziału dużej grupy zawodowej 82: monterzy na grupy niższego rzędu (obejmuje ona tylko jedną grupę średnią (821)), dane (tabela, wy-kres) dla grupy średniej 821 nie są prezentowane.

Tabela i wykres 83 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

kierowcy i operatorzy pojazdów (83) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)4,61 5,02 5,28 5,53 5,69 5,46 5,26 5,39 5,17 5,25 5,75 6,13 5,81

Liczba osób (w tys.)681,0 758,7 808,0 847,5 829,9 793,3 739,0 739,1 707,8 733,3 818,3 900,1 884,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

5,86 5,42 5,55 5,97 5,85 5,95 6,04 6,12 6,21 6,29 6,36 6,43 6,50 Liczba osób (w tys.)

915,7 837,4 863,6 931,3 915,4 916,3 927,6 946,1 961,3 975,1 990,7 1000,9 1013,7 cd. na następnej stronie

 314

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W okresie 1995−2011 r. udział pracujących w dużej grupie zawodowej 83

uległ zwiększeniu o 1,36 pkt. proc. W latach 2012−2020 przewiduje się wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,65 pkt. proc.

Liczba pracujących w grupie zawodowej 83: kierowcy i operatorzy pojazdów wzrosła w latach 1995−2011 o 250,3 tys. osób. Zgodnie z prognozą, podczas lat 2012−2020 liczba ta wzrośnie o 98,3 tys. osób.

Tabela i wykres 831

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: maszyniści kolejowi, dyżurni ruchu i pokrewni (831)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,653 0,713 0,708 0,662 0,692 0,617 0,581 0,575 0,546 0,517 0,519 0,539 0,475 Liczba osób (w tys.)

96,5 107,7 108,4 101,4 100,8 89,6 81,6 78,9 74,6 72,1 73,8 79,1 72,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,446 0,385 0,366 0,378 0,368 0,367 0,366 0,365 0,363 0,363 0,362 0,362 0,361 Liczba osób (w tys.)

69,6 59,5 56,9 59,1 57,6 56,6 56,2 56,3 56,2 56,3 56,4 56,3 56,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

  315

Tabela i wykres 832 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: kierowcy samochodów osobowych, dostawczych i motocykli (832)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,957 1,059 1,125 1,188 1,259 1,202 1,148 1,175 1,095 1,109 1,232 1,328 1,233 Liczba osób (w tys.)

141,3 159,9 172,3 182,2 183,5 174,8 161,2 161,2 149,7 154,8 175,2 195,0 187,8

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,247 1,155 1,173 1,264 1,239 1,255 1,269 1,283 1,297 1,315 1,333 1,351 1,369 Liczba osób (w tys.)

194,8 178,2 182,6 197,4 193,7 193,2 194,9 198,2 200,7 204,0 207,7 210,2 213,3 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 833 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

kierowcy ciężarówek i autobusów (833) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %)2,330 2,579 2,740 2,894 3,066 2,927 2,796 2,861 2,666 2,701 2,999 3,235 3,003

Liczba osób (w tys.)344,1 389,5 419,6 443,8 446,8 425,6 392,7 392,6 364,6 377,0 426,7 474,9 457,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

3,038 2,812 2,858 3,078 3,016 3,055 3,091 3,124 3,158 3,202 3,245 3,290 3,333 Liczba osób (w tys.)

474,5 434,1 444,6 480,6 471,7 470,5 474,7 482,5 488,7 496,7 505,7 511,9 519,5 cd. na następnej stronie

 316

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 834

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: operatorzy pojazdów wolnobieżnych i pokrewni (834 (835))

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,671 0,673 0,703 0,783 0,677 0,710 0,737 0,775 0,869 0,927 1,003 1,030 1,095 Liczba osób (w tys.)

99,1 101,6 107,7 120,0 98,7 103,3 103,5 106,3 118,9 129,3 142,7 151,1 166,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,132 1,072 1,154 1,244 1,231 1,273 1,313 1,353 1,394 1,406 1,418 1,430 1,441 Liczba osób (w tys.)

176,7 165,6 179,6 194,3 192,5 196,0 201,7 209,0 215,7 218,1 220,9 222,5 224,7 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w wielkiej grupie zawodowej 9: pracownicy przy pracach

prostych utrzymywał się w latach 1995−2011 na średnim poziomie 7%. Jedno-cześnie udział ten podlegał w analizowanym okresie znacznym wahaniom. Zgod-nie z prognozą na lata 2012−2020, zakłada się spadek udziału pracujących w gru-pie zawodowej 9 o 0,27 pkt. proc. W roku 2020 udział ten wyniesie 6,53%.

Liczba pracujących w wielkiej grupie zawodowej 9 zmalała w latach 1995− 2011 o 58,4 tys. osób. W początkowym okresie (1995−2004) liczba ta wykazywała

  317

tendencję spadkową, potem wzrastała i w roku 2011 osiągnęła wartość 1075 tys. osób. Prognoza liczby pracujących w wielkiej grupie zawodowej 9 wskazuje na spadek tej liczby w latach 2012−2020 o 45,6 tys. osób.

Grupami dużymi, dominującymi w ramach 9 wielkiej grupy zawodowej, które w znacznym stopniu determinują zmiany udziału i liczby pracujących przewidywa-ne w analizowanej grupie wielkiej, są: 93: robotnicy pomocniczy w górnictwie, przemyśle, budownictwie i transporcie oraz 91(94): pomoce domowe i sprzątaczki.

Tabela i wykres 9

Struktura i liczba osób pracujących w wielkiej grupie zawodowej: pracownicy przy pracach prostych (9)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

7,67 7,26 7,23 7,26 6,66 6,74 7,26 7,23 6,72 6,62 6,91 7,07 7,36 Liczba osób (w tys.)

1133,4 1095,9 1106,8 1112,6 971,2 979,8 1020,1 991,8 918,8 923,4 982,3 1038,2 1120,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

7,01 6,82 6,86 6,88 6,80 6,78 6,75 6,71 6,67 6,63 6,60 6,56 6,53 Liczba osób (w tys.)

1094,7 1052,7 1067,5 1074,9 1063,51044,3 1036,5 1036,0 1032,1 1029,1 1027,8 1021,5 1017,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 91: pomoce

domowe i sprzątaczki oraz 94: pracownicy pomocniczy przygotowujący posiłki uległ zmniejszeniu o 0,82 pkt. proc. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewi-dywany jest spadek udziału pracujących w tych grupach zawodowych o 0,21 pkt. proc.

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących w dużych grupach zawodowych 91 oraz 94 zmniejszyła się o 99,2 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozowany jest spadek liczby pracujących w tych grupach zawodowych o 35,3 tys. osób.

 318

Tabela i wykres 91 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

pomoce domowe i sprzątaczki (91183F

184 (94)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 3,36 3,08 2,89 3,02 2,61 2,52 2,84 2,78 2,66 2,83 2,56 2,64 2,86

Liczba osób (w tys.)496,4 465,1 442,2 462,5 380,5 367,0 399,4 380,8 363,7 395,1 364,1 387,9 435,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,70 2,65 2,58 2,54 2,59 2,57 2,54 2,51 2,49 2,46 2,43 2,40 2,38 Liczba osób (w tys.)

421,8 408,7 400,9 397,2 405,7 396,1 390,9 388,4 384,7 381,3 378,6 374,0 370,4 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 911 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pomoce i sprzątaczki domowe, biurowe, hotelowe (911 (941)) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 3,242 2,970 2,781 2,905 2,511 2,421 2,720 2,645 2,527 2,690 2,428 2,513 2,726

Liczba osób (w tys.)478,9 448,5 425,9 445,5 366,0 352,1 382,0 363,0 345,6 375,4 345,3 368,8 415,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,556 2,499 2,436 2,401 2,448 2,424 2,396 2,365 2,336 2,307 2,277 2,250 2,223 Liczba osób (w tys.)

399,3 385,7 378,9 374,9 382,8 373,3 368,0 365,3 361,4 357,8 354,9 350,2 346,5 cd. na następnej stronie

__________ 184 Łącznie z grupą dużą 94 − pracownicy pomocniczy przygotowujący posiłki.

  319

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 912

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: myjący pojazdy, szyby, praczki i inni sprzątacze (912)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,118 0,110 0,106 0,111 0,100 0,103 0,124 0,130 0,132 0,141 0,132 0,130 0,135 Liczba osób (w tys.)

17,4 16,6 16,2 17,0 14,6 15,0 17,4 17,8 18,1 19,7 18,7 19,1 20,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,144 0,148 0,141 0,143 0,147 0,148 0,149 0,150 0,151 0,151 0,152 0,153 0,154 Liczba osób (w tys.)

22,5 22,9 22,0 22,3 23,0 22,8 22,9 23,1 23,3 23,5 23,7 23,8 24,0 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 92: robotnicy pomocniczy

w rolnictwie, leśnictwie i rybołówstwie zwiększył się w latach 1995−2011 o 0,4 pkt. proc. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020 udział pracujących w tej grupie za-wodowej zmaleje zaledwie o 0,01 pkt. proc.

 320

Podczas lat 1995−2011 liczba pracujących robotników pomocniczych w rol-nictwie, leśnictwie i rybołówstwie uległa zwiększeniu o 63,7 tys. osób. W latach 2012−2020 przewidywany jest nieznaczny spadek liczby pracujących w dużej grupie zawodowej 92 (na poziomie 1,4 tys. osób).

Ze względu na brak podziału dużej grupy zawodowej 92: robotnicy pomocni-czy w rolnictwie, leśnictwie i rybołówstwie na grupy niższego rzędu (obejmuje ona tylko jedną grupę średnią (921)), dane (tabela, wykres) dla grupy średniej 921 nie są prezentowane.

Tabela i wykres 92

Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: robotnicy pomocniczy w rolnictwie, leśnictwie i rybołówstwie (92)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,15 0,13 0,11 0,14 0,19 0,29 0,33 0,28 0,44 0,52 0,53 0,58 0,52 Liczba osób (w tys.)

22,5 19,5 16,3 21,3 27,3 42,1 46,8 37,8 60,5 72,9 75,2 84,4 79,7

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,56 0,65 0,55 0,55 0,58 0,58 0,58 0,58 0,57 0,57 0,57 0,57 0,57 Liczba osób (w tys.)

88,3 100,3 86,1 86,2 90,3 89,0 88,6 88,9 88,9 88,9 89,1 88,9 88,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Udział pracujących w dużej grupie zawodowej 93: robotnicy pomocniczy

w górnictwie, przemyśle, budownictwie i transporcie, pomimo znacznych wahań podczas lat 1995−2011, pozostał na niemal niezmienionym poziomie (wzrost o 0,02 pkt. proc). W latach 2012−2020 przewiduje się nieznaczny wzrost udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,02 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 93 zwiększyła się w latach 1995−2011 o 26,5 tys. osób. W horyzoncie prognozy 2012−2020 przewidywany jest wzrost liczby pracujących w tej grupie zawodowej zaledwie o 2,6 tys. osób.

  321

Tabela i wykres 93 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej: robotnicy

pomocniczy w górnictwie, przemyśle, budownictwie i transporcie (93) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 2,71 2,70 2,92 2,79 2,61 2,69 2,91 2,91 2,36 2,22 2,71 2,69 2,91

Liczba osób (w tys.)400,4 407,9 447,9 428,2 379,9 391,2 408,9 399,2 322,3 309,4 385,2 395,0 443,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

2,73 2,59 2,79 2,73 2,66 2,66 2,67 2,67 2,67 2,67 2,67 2,68 2,68 Liczba osób (w tys.)

426,1 399,8 433,6 426,9 415,2 410,3 409,8 412,2 413,3 414,6 416,7 416,7 417,8 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 931

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: robotnicy pomocniczy w górnictwie i budownictwie (931)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,635 0,688 0,749 0,777 0,784 0,811 0,792 0,771 0,644 0,648 0,806 0,714 0,825 Liczba osób (w tys.)

93,7 104,0 114,8 119,1 114,3 117,9 111,2 105,9 88,0 90,4 114,6 104,8 125,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,805 0,849 0,918 0,925 0,877 0,886 0,894 0,901 0,908 0,916 0,922 0,930 0,937 Liczba osób (w tys.)

125,8 131,1 142,8 144,5 137,1 136,5 137,4 139,2 140,6 142,0 143,7 144,7 146,1 cd. na następnej stronie

 322

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 932 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

robotnicy przy pracach prostych w przemyśle (932) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,561 1,610 1,653 1,598 1,409 1,357 1,582 1,627 1,288 1,175 1,379 1,523 1,630

Liczba osób (w tys.)230,6 243,2 253,1 245,0 205,3 197,2 222,2 223,2 176,2 163,9 196,1 223,6 248,3

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

1,517 1,415 1,540 1,532 1,500 1,500 1,497 1,492 1,489 1,485 1,481 1,478 1,475 Liczba osób (w tys.)

237,0 218,4 239,6 239,2 234,6 231,0 230,0 230,5 230,4 230,4 230,8 230,0 229,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

  323

Tabela i wykres 933 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

robotnicy pomocniczy transportu i prac magazynowych (933) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,515 0,402 0,523 0,418 0,414 0,523 0,538 0,511 0,425 0,394 0,524 0,454 0,455

Liczba osób (w tys.)76,1 60,7 80,1 64,2 60,3 76,0 75,5 70,2 58,1 55,0 74,5 66,7 69,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,405 0,326 0,330 0,277 0,278 0,278 0,277 0,275 0,274 0,272 0,271 0,270 0,269 Liczba osób (w tys.)

63,3 50,3 51,3 43,3 43,5 42,8 42,5 42,5 42,4 42,3 42,2 42,0 41,9 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 95 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

sprzedawcy uliczni i pracownicy świadczący usługi na ulicach (95) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,05 0,03 0,02 0,04 0,07 0,03 0,04 0,04 0,03 0,06 0,06 0,05 0,04

Liczba osób (w tys.)7,5 5,2 3,8 5,7 10,2 4,8 6,2 5,9 4,6 8,4 9,1 7,2 6,6

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,07 0,05 0,04 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 Liczba osób (w tys.)

11,7 7,4 5,9 4,8 4,8 4,7 4,7 4,7 4,7 4,7 4,7 4,6 4,6 cd. na następnej stronie

 324

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

W latach 1995−2011 udział pracujących sprzedawców ulicznych i pracowni-

ków świadczących usługi na ulicach zmniejszył się o 0,02 pkt. proc. W horyzon-cie prognozy 2012−2020 przewidywane jest utrzymanie udziału pracujących w grupie zawodowej 95 na stałym poziomie (0,03%).

W latach 1995−2011 liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 95 uległa zmniejszeniu o 2,7 tys. osób. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020 przewidy-wany jest nieznaczny spadek liczby pracujących w tej grupie zawodowej (o ok. 200 osób.

Ze względu na łączną prezentację grup średnich (951 i 952) wchodzących w skład dużej grupy zawodowej 95: sprzedawcy uliczni i pracownicy świadczący usługi na ulicach informacje przedstawione dla grupy dużej 95 odnoszą się jedno-cześnie do obu grup średnich: 951 i 952.

Tabela i wykres 96 Struktura i liczba osób pracujących w dużej grupie zawodowej:

ładowacze nieczystości i inni pracownicy przy pracach prostych (96) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,40 1,31 1,28 1,27 1,19 1,20 1,13 1,22 1,21 0,96 1,01 1,08 0,99

Liczba osób (w tys.) 206,7 198,2 196,7 194,8 173,4 174,8 158,7 167,4 165,9 133,9 143,3 158,1 150,0

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,90 0,82 0,84 0,96 0,88 0,87 0,86 0,85 0,84 0,83 0,82 0,82 0,81 Liczba osób (w tys.)

141,2 127,2 131,0 150,1 137,6 134,3 132,6 131,7 130,5 129,3 128,4 126,9 125,7 cd. na następnej stronie

  325

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Podczas lat 1995−2011 udział pracujących w dużej grupie zawodowej 96: ła-

dowacze nieczystości i inni pracownicy przy pracach prostych zmniejszył się o 0,44 pkt. proc. Zgodnie z prognozą na lata 2012−2020 przewidywany jest spa-dek udziału pracujących w tej grupie zawodowej o 0,07 pkt. proc.

Liczba pracujących w dużej grupie zawodowej 96 zmalała w latach 1995− 2011 o 56,6 tys. osób. W latach 2012−2020 prognozuje się spadek liczby ładowa-czy nieczystości i innych pracowników przy pracach prostych o 11,9 tys. osób.

Tabela i wykres 961

Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej: ładowacze nieczystości i pokrewni (961)

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Struktura (w %)

0,108 0,123 0,110 0,111 0,090 0,084 0,100 0,134 0,164 0,104 0,157 0,271 0,250 Liczba osób (w tys.)

16,0 18,5 16,8 17,0 13,2 12,2 14,0 18,4 22,4 14,5 22,3 39,8 38,1

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,183 0,150 0,213 0,318 0,259 0,268 0,276 0,284 0,292 0,300 0,308 0,316 0,324 Liczba osób (w tys.)

28,6 23,2 33,1 49,6 40,5 41,3 42,5 43,9 45,3 46,6 48,0 49,2 50,5 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 326

Tabela i wykres 962 Struktura i liczba osób pracujących w średniej grupie zawodowej:

pozostali pracownicy przy pracach prostych (962) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 1,291 1,190 1,174 1,159 1,099 1,118 1,030 1,086 1,049 0,856 0,851 0,806 0,735

Liczba osób (w tys.) 190,7 179,7 179,8 177,7 160,2 162,6 144,7 149,0 143,5 119,5 121,0 118,3 111,9

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,721 0,674 0,629 0,644 0,621 0,604 0,587 0,568 0,551 0,533 0,516 0,499 0,482 Liczba osób (w tys.)

112,6 104,0 97,9 100,5 97,1 93,0 90,1 87,8 85,2 82,7 80,4 77,7 75,2 Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (1995−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

Tabela i wykres 999 Struktura i liczba osób pracujących niesklasyfikowanych w żadnej grupie

zawodowej (999) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Struktura (w %) 0,006 0,013 0,027 0,038 0,038 0,034

Liczba osób (w tys.) 0,8 1,8 3,7 5,4 5,6 5,2

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Struktura (w %)

0,037 0,060 0,064 0,062 0,064 0,064 0,065 0,065 0,066 0,066 0,066 0,067 0,067 Liczba osób (w tys.)

5,7 9,3 9,9 9,7 10,0 9,9 9,9 10,1 10,1 10,2 10,3 10,4 10,5 cd. na następnej stronie

  327

Struktura Liczba osób (w tys.)

Źródło: opracowanie własne (2006−2011 – wartości historyczne, 2012−2020 – prognoza).

 328

PODSUMOWANIE (Eugeniusz Kwiatkowski, Bogdan Suchecki)

Zasadniczym celem autorów tej pracy była prezentacja wyników prognozy

zatrudnienia ogółem oraz w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodo-wych dla Polski na lata 2012−2020.

Wspomniana prognoza została wykonana w trzech etapach. W pierwszym opracowano prognozę liczby pracujących ogółem, wykorzystując wielorówna-niowy model ekonometryczny POLMOD.2013 oraz opracowane przez ekspertów scenariusze dotyczące kształtowania się wartości podstawowych zmiennych ma-kroekonomicznych w okresie 2012−2020. Drugi etap polegał na prognozie liczby zatrudnionych w wielkich grupach zawodowych na podstawie uzyskanej progno-zy zatrudnienia ogółem zdezageregowanej do poziomu wielkich grup zawodo-wych. Prognozę tę opracowano z wykorzystaniem jednorównaniowych modeli przyczynowo-skutkowych pozwalających na zachowanie dotychczasowych ten-dencji rozwojowych zatrudnienia w poszczególnych grupach. Ostatni etap był poświęcony prognozie liczby zatrudnionych w średnich i dużych grupach zawo-dowych, którą uzyskano poprzez ekstrapolację trendów dotyczących udziałów poszczególnych średnich grup zawodowych w liczbie zatrudnionych ogółem oraz agregację wyników do poziomu dużych grup zawodowych. Estymację parame-trów wszystkich modeli prognostycznych przeprowadzono, bazując na danych rocznych z lat 1995−2011 (2012).

Wstępne wyniki prognozy zostały poddane korekcie eksperckiej, która obej-mowała: ocenę metodologii prognozowania, a w szczególności modeli wykorzysta-nych w celu uzyskania prognozy liczby pracujących ogółem oraz metod zastoso-wanych do sporządzenia prognoz liczby pracujących w przekroju wielkich, dużych i średnich grup zawodowych, analizę przyjętych założeń makroekonomicznych prognozy oraz wyników prognoz wstępnych. W proponowanych korektach wzięto pod uwagę zarówno dotychczasowe tendencje rozwojowe prognozowanych katego-rii, jak i oceny eksperckie dotyczące przewidywanych zmian podstawowych zmiennych makroekonomicznych i rozmiarów zatrudnienia w analizowanym okresie, oparte na dostępnych publikacjach specjalistycznych i intuicyjnej ocenie możliwości przyszłego rozwoju sytuacji. Korekty eksperckie zostały uwzględnio-ne w ostatecznej wersji prognozy.

  329

Tabela 1 Wyniki ostatecznej prognozy liczby pracujących ogółem w latach 2012−2020

(w tys. osób) Rok 2011a) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Liczba pra-cujących 15613,0 15635,9 15401,1 15360,0 15446,5 15473,3 15513,1 15583,5 15561,5 15585,9

a) Dane faktyczne.

Źródło: Suchecki B., Kwiatkowski E., Gajdos A., Włodarczyk P. (2013), Opracowanie ostatecznej wersji prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszynopis.

Zgodnie z wynikami ostatecznej prognozy liczby pracujących ogółem, przed-

stawionymi w tabeli 1, w całym analizowanym okresie lat 2012−2020 r. należy przewidywać względną stabilizację liczby pracujących w Polsce. W roku 2020 wyniesie ona 15 585,9 tys. osób, co stanowi spadek o 28 tys. osób w porównaniu do danych z roku 2011.

Wykres 1

Prognoza liczby pracujących w Polsce w latach 2011−2020 (w tys. osób)

Źródło: Suchecki B., Kwiatkowski E. , Gajdos A., Włodarczyk P. (2013), Opracowanie ostatecznej wersji prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszynopis.

Należy jednakże zauważyć, że w trakcie okresu prognozy liczba pracujących

będzie podlegała pewnym wahaniom wynikającym przede wszystkim ze zmian sytuacji makroekonomicznej kraju (wykres 1). Z tego punktu widzenia okres ten możemy podzielić na dwa podokresy. Pierwszy z nich obejmuje lata 2012− 2014. W tym okresie należy przewidywać spadek liczby pracujących z poziomu

 330

15 635,9 tys. osób w roku 2012 do poziomu 15 360 tys. osób w roku 2014, czyli o ok. 276 tys. osób. Zmiana ta będzie spowodowana przede wszystkim spowol-nieniem wzrostu gospodarczego wywołanym przez globalny kryzys gospodarczy. W kolejnych latach (okres 2015−2020) na sytuację na polskim rynku pracy pozy-tywnie powinno przekładać się: wychodzenie gospodarki światowej z fazy kryzy-su, napływ środków unijnych w ramach nowej perspektywy finansowej na lata 2014−2020 oraz ograniczenie tempa inflacji związane ze staraniami o przystąpie-nie Polski do strefy euro. W związku z tym należy w tym okresie oczekiwać wzrostu liczby pracujących o ok. 226 tys. osób do poziomu 15 585,9 tys. osób w roku 2020.

W tabeli 2 przedstawione zostały rezultaty prognozy zatrudnienia dla Polski na lata 2012–2020 w przekroju wielkich grup zawodowych według klasyfikacji zawodów i specjalności (KZiS). Zgodnie z opracowaną prognozą w skali całego analizowanego okresu należy oczekiwać wzrostu liczby pracujących w grupach: 0 – siły zbrojne o 4,4 tys. osób w stosunku do roku 2011, 2 – specjaliści o 784,9 tys. osób, 5 – pracownicy usług osobistych i sprzedawcy o 198,8 tys. osób, 8 – opera-torzy i monterzy maszyn i urządzeń o 131,9 tys. osób. Spadki zatrudnienia nato-miast powinny być obserwowane w grupach: 1 – przedstawiciele władz publicz-nych, wyżsi urzędnicy i kierownicy o 9,1 tys. osób w stosunku do roku 2011, 3 – technicy i inny średni personel o 13,9 tys. osób, 4 – pracownicy biurowi o 78,1 tys. osób, 6 – rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy o 535,4 tys. osób, 7 – robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy o 453,5 tys. osób oraz 9 – pracownicy przy pracach prostych o 57,1 tys. osób.

Niektóre z prognozowanych tendencji mogą się wydać zaskakujące. Dotyczy to zwłaszcza prognoz dla 5 i 7 wielkiej grupy zawodowej. W grupie 5 − pracow-nicy usług osobistych i sprzedawcy założona tendencja wzrostu wielkości pro-gnozowanych wynika nie tylko z przewidywań wzrostu liczby sprzedawców (ze względu na rozwój handlu wielkopowierzchniowego tendencja ta nie powinna być silna), ale ze wzrostu liczby pracowników usług osobistych w związku ze zwiększonym zapotrzebowaniem na te usługi, do czego przyczynia się starzenie się ludności i wzrost poziomu dochodów.

Prognozowany spadek zatrudnienia w grupie 7 − robotnicy przemysłowi i rze-mieślnicy nie oznacza, bynajmniej, równie silnego spadku zatrudnienia w przemyśle, gdzie spadać będzie jedynie liczba pracowników o stosunkowo niskich kwalifika-cjach. Zgodnie z przyjętą prognozą powinna natomiast rosnąć liczba pracowników o stosunkowo wysokich kwalifikacjach (grupa 2 – specjaliści; grupa 8 – operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń), którzy częściowo znajdą również zatrudnienie w przemyśle.

Należy także zwrócić uwagę na zróżnicowany charakter reakcji zatrudnienia w poszczególnych grupach zawodowych na zmiany koniunktury gospodarczej (wykres 2). Sprawia to, że w niektórych z grup możemy oczekiwać wystąpienia w okresie prognozy zdecydowanie większych wahań liczby pracujących niż w pozostałych.

  331

Tabela 2 Wyniki ostatecznej prognozy liczby pracujących dla Polski (w tys. osób) w przekroju

wielkich grup klasyfikacji zawodów i specjalności (KZiS) na lata 2012−2020 Grupy wielkie KZiS

2011a) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

0 82,0 85,3 85,0 85,2 85,5 85,8 86,0 86,2 86,3 86,4 1 953,0 953,6 939,4 936,1 940,0 940,7 942,1 945,3 943,3 943,9 2 2752,0 2841,7 2891,7 2972,8 3076,5 3169,2 3264,0 3364,7 3446,4 3536,9 3 1713,0 1698,0 1687,0 1686,3 1691,9 1693,8 1696,1 1699,7 1698,3 1699,1 4 1050,0 1010,9 992,5 985,3 985,8 982,8 980,7 980,4 974,8 971,9 5 2181,0 2240,6 2240,8 2256,2 2281,0 2301,0 2321,7 2344,5 2360,5 2379,8 6 1786,0 1723,3 1639,5 1576,2 1525,5 1469,7 1415,4 1363,8 1305,2 1250,6 7 2398,0 2399,4 2266,1 2197,1 2170,1 2123,8 2082,2 2050,8 1989,9 1944,5 8 1623,0 1619,6 1614,8 1628,3 1654,2 1674,4 1695,8 1720,3 1735,3 1754,9 9 1075,0 1063,5 1044,3 1036,5 1036,0 1032,1 1029,1 1027,8 1021,5 1017,9

a) Dane faktyczne

Źródło: Suchecki B., Kwiatkowski E., Gajdos A., Włodarczyk P. (2013), Opracowanie ostatecznej wersji prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszy-nopis.

Na poziomie grup wielkich za takie możemy uznać grupy: 3 – technicy i inny

średni personel (spadek liczby pracujących o 11,7 tys. osób w okresie osłabienia koniunktury gospodarczej 2012−2014 i wzrost o 7,2 tys. osób w okresie 2015− 2020), 4 – pracownicy biurowi (spadek o 25,6 tys. osób w okresie 2012−2014 i znacznie słabszy w okresie dobrej koniunktury spadek o 13,9 tys. osób w latach 2015−2020), 5 − pracownicy usług osobistych i sprzedawcy (wzrost o 15,6 tys. osób w latach 2012−2014 oraz znacznie szybszy wzrost w okresie dobrej ko-niunktury o 98,8 tys. osób w latach 2015−2020), 7 − robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy (spadek o 202,3 tys. osób w latach 2012−2014 i wolniejszy spadek o 225,6 tys. osób w okresie 2015−2020) oraz 9 – pracownicy przy pracach pro-stych (stosunkowo szybki spadek o 27 tys. osób w latach 2012−2014 i znacznie wolniejszy spadek o 18,1 tys. osób w okresie 2015−2020). Charakteryzują się one dość wysokim udziałem pracowników o niskich kwalifikacjach, których stosun-kowo łatwo zastąpić nowymi pracownikami w okresie ożywienia gospodarczego, a także niskim poziomem uzwiązkowienia oraz relatywnie niższym poziomem ochrony zatrudnienia.

Za bardziej stabilne wobec zmian koniunktury gospodarczej należy uznać te grupy zawodowe, w których pracownicy charakteryzują się stosunkowo wysokim poziomem kwalifikacji, co sprawia, że utrata pracownika może się wiązać ze znacznymi kosztami poszukiwań osoby zdolnej do pracy na zwolnionym stanowi-sku lub wysokimi kosztami rekrutacji i długim czasem szkolenia do tej roli nowe-go pracownika. Do kategorii tej możemy zaliczyć osoby należące do grup: 2 – specjaliści oraz 8 – operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń, a częściowo rów-

 332

nież osoby z grupy 1 – przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierow-nicy. Osłabioną reakcją na zmiany koniunktury gospodarczej charakteryzują się również te grupy, w których zatrudnienie jest wynikiem decyzji o charakterze politycznym, czyli grupa 0 – siły zbrojne oraz częściowo grupa 1 − przedstawicie-le władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy. Stosunkowo małą wrażli-wość koniunkturalną wykazują też – jak sądzimy – pracownicy z grupy 6 – rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy, ze względu na stosunkowo niski odsetek pracowni-ków najemnych w tej grupie.

Wykres 2

Prognoza liczby pracujących w Polsce (w tys. osób) w przekroju wielkich grup zawodowych wg klasyfikacji zawodów i specjalności (KZiS) w latach 2012−2020

0 − siły zbrojne 1 − przedstawiciele władz publicznych, wyżsi urzędnicy i kierownicy

2 − specjaliści 3 − technicy i inny średni personel

4 − pracownicy biurowi 5 − pracownicy usług osobistych i sprzedawcy

  333

6 − rolnicy, ogrodnicy, leśnicy i rybacy 7 − robotnicy przemysłowi i rzemieślnicy

8 − operatorzy i monterzy maszyn i urządzeń 9 − pracownicy przy pracach prostych

Uwaga: 2011 – dane faktyczne.

Źródło: opracowanie własne.

 334

BIBLIOGRAFIA

Abbing M. (1998), Running the Economy: A Review of the Internet-Based Fairmodel,

Computational Economics 12. Adamkiewicz-Drwiłło H.G. (2008), Współczesna metodologia nauk ekonomicznych, Wy-

dawnictwo „Dom Organizatora”, Toruń. Aktywność ekonomiczna ludności Polski. I kwartał 2012 (2012), GUS, Warszawa. Arendt Ł., Ulrichs M. (2012), Dobre praktyki prognozowania popytu na pracę w Polsce.

Raport II, Instytut Pracy i Spraw Socjalnych oraz Centrum Rozwoju Zasobów Ludz-kich, Warszawa.

Arkes H.R. (2001), Overconfidence in judgmental forecasting, w: Armstrong J.S., red., Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston/Dordrecht/London.

Armstrong J.S. (2001), Extrapolation for the time-series and cross-sectional data, w: Arm-strong J.S., red., Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practi-tioners, Kluwer Academic Publishers, Boston-Dordrecht-London.

Artus P., Deleau M., Malgrange P. (1994), Modélisation macroéconomique, Edition Eco-nomica, Paris.

Atrakcyjność inwestycyjna województw i podregionów Polski 2010 (2010), Instytut Badań nad Gospodarką Rynkową, Gdańsk.

Backhouse R. (1991), Applied UK Macroeconomics, Basil Blackwell, Oxford. Bańka A. (2007), Psychologiczne doradztwo karier, Print-B, Poznań. Barteczko K., (1999), Ujęcie rynku pracy w modelach makroekonomicznych Instytutu

Rozwoju i Studiów Strategicznych, „Studia i Materiały”, t. I, RCSS, Warszawa. Barteczko K., Bocian A (1996), Modelowanie polityki makroekonomicznej, PWE, War-

szawa. Basdevant O. (2000), An econometric model of the Russian Federation, Economic Model-

ling 17. Becker G.S. (1975), Human Capital. A Theoretical and Empirical Analysis with Special

Reference to Education, Columbia University Press, New York and London. Bieńkowski W., Czajkowski Z., Gomułka M., Brocka-Palacz B., Latoszek E., Misala J.,

Radło M.-J., Wersa M. (2008), Czynniki i miary międzynarodowej konkurencyjności gospodarek w kontekście globalizacji – wstępne wyniki badań, „Prace i Materiały”, nr 284, Instytut Gospodarki Światowej, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa.

Blaug M. (1995), Metodologia ekonomii, PWN, Warszawa. BLS Handbook of Methods (1997), U.S. Department of Labor, Bureau of Labor Statistics.

  335

Bogaj A. (2004), Kwalifikacje zawodowe w warunkach globalizacji rynku pracy – wy-zwania i dylematy, w: S.M. Kwiatkowski , red., Kwalifikacje zawodowe na współcze-snym rynku pracy, Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa.

Bohdziewicz P. (2008), Kariery zawodowe w gospodarce opartej na wiedzy (na przykła-dzie grupy zawodowej informatyków), Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.

Borkowska S., Karpiński A. (2001), Powstawanie nowych zawodów a prognozowanie popytu na pracę, w: Z. Strzelecki, red., Nowe zawody oraz elastyczne formy zatrud-nienia, „Materiały i Studia”, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, Warszawa.

Bosworth D., Dawkins P., Stromback T. (1996), The Economic of the Labour Market, Longman, Essex.

Branson W.H., Guerrero I., Gunter B.G. (1998), Patterns of Development 1970–1994, World Bank Institute.

Cahuc P., Zylberberg A. (1996), Economie du travail. La formation des salaires et les déterminants du chômage, Balises, Departement De Boeck Université, Paris, Bruxelles.

Cahuc P., Zylberberg A. (2004), Labour Economics, The MIT Press, Cambridge-London. Caldwell B.J. (1993), Economic Methodology. Rationale, Foundations, Prospects, w: Mäki

U., Gustafson B., Knudsen C., red., Rationality, Institutions and Economic Methodol-ogy, Routledge, London & New York.

Cichocki S., Saczuk K., Strzelecki P., Tyrowicz J., Wyszyński R. (2012), Notatka. Kwar-talny raport o rynku pracy – III kwartał 2012 r., Narodowy Bank Polski, Instytut Ekonomiczny.

Cieślak M., red. (2004), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania, PWN, Warszawa.

Czerwiński Z. (1982), Matematyczne modelowanie procesów ekonomicznych, PWE, Warszawa.

Czerwiński Z., Gedymin W., Kiedrowski R., Panek E. (1996), Makroekonomiczny średniookresowy model gospodarki Polski KEMPO 94, IRiSS, „Z prac Instytutu”, z. 30, Warszawa.

Dańska-Borsiak B. (2004), Model struktury i prognoza liczby pracujących według wiel-kich grup zawodowych. Zastosowanie modelu o równaniach pozornie niezależnych, w: B. Suchecki , red., System prognozowania popytu na pracę w Polsce − część III. Prognozy popytu na pracę w Polsce, „Studia i Materiały”, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, t. XIII, Warszawa.

Dańska-Borsiak B., Laskowska I. (2011), Opracowanie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według zawodów w wybranym województwie do 2020 r., maszynopis.

DeVaro J., Farnham M. (2011), Two perspectives on multiskilling and product-market volatility, „Labour Economics”, Vol. 18.

Fair R.C. (1997), The U.S. Model Workbook (http://fairmodel.econ.yale.edu/wrkbook/ index.htm).

Fair R.C. (1998), Fairmodel Site, Macroeconomic Dynamics 2. Fisher A. G. B. (1945), Economic Progress and Social Security, Macmillan, London. Florczak W. (2004), Baza danych makroekonometrycznego modelu gospodarki narodowej

Polski W9-P, w: B. Suchecki, red., System prognozowania popytu na pracę w Polsce. Część II. Projekt systemu, baza danych, model makroekonometryczny, Rządowe Cen-trum Studiów Strategicznych, Warszawa.

 336

Florczak W., Karp G., Świeczewska I., Welfe W. (2011), The structural model of the Lodz region – scenarios of regional development, w: B. Suchecki, red., Spatial Economet-rics and Regional Economic Analysis, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.

Forecasting skills and labour market needs (2006), Mutual learning programme, Sum-mary of the Peer Review.

Fourastie J. (1954), Die Grosse Hoffnung des Zwanzigsten Jahrhunderts, Bund-Verlang, Koln-Deutz.

Fourastie J. (1972), Myśli przewodnie, PiW, Warszawa. Frey B.S., Schneider F. (2004), Ekonomia gospodarki nieformalnej, w: A. Karwińska,

A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Future skill needs in Europe: medium-term forecast. Background technical report (2009), Publications Office of the European Union, Luxembourg.

Gajda J. (2001), Prognozowanie i symulacje a decyzje gospodarcze, Wyd. C.H. Beck, Warszawa.

Gajda J.B. (2004), Ekonometria, Wyd. C.H. Beck, Warszawa. Gajdos A. (2002), Systemy informacji i prognozowania rynku pracy, UŁ, niepublikowana

rozprawa doktorska, Łódź. Gajdos A. (2006), Prognozy liczby pracujących na Dolnym Śląsku według wielkich i dużych

grup zawodowych, w: T. Kupczyk, red., Audyt ofert pracy, zapotrzebowania na kwali-fikacje i szkolenia na Dolnym Śląsku, Politechnika Wrocławska, Centrum Kształcenia Ustawicznego, Wrocław.

Gajdos A. (2010), Prognozy profilu gospodarczego województwa pomorskiego, w: Aktu-alny i przyszły profil gospodarczy województwa pomorskiego, ASM – Centrum Badań i Analiz Rynku Sp. z o.o., Kutno.

Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow E. (2012), Opracowanie prognozy za-trudnienia w wybranym województwie według grup zawodów do 2020 r. (łódzkie), IPiSS, maszynopis.

Gajdos A. (2002), Systemy informacji i prognozowania rynku pracy, praca doktorska, maszynopis.

Goryl A., Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Osiewalski J., Walkosz A. (2000), Wprowadzenie do ekonometrii w przykładach i zadaniach, PWN, Warszawa.

Gospodarka Polski w okresie transformacji (2000), A. Welfe, red., PWE, Warszawa. Górka K. (2004), Wielkość i struktura gospodarki nieformalnej w Polsce, w: A. Karwiń-

ska, A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wydawnictwo Aka-demii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Grip A. de, Borghans L., Willems E. (1995), Methodology of the ROA information system on occupational groups and type of education, ROA-W-1995/1E, Research Centre for Education and the Labour Market, Maastricht.

Hall S.G., Nixon J. (2000), Unemployment and the capital stock: a dynamic structural model of the UK supply side, Economic Modelling 17.

Hands D.W. (1993), Popper and Lakatos in Economic Methodology, w: U. Mäki, B. Gus-tafson, C. Knudsen, red., Rationality, Institutions and Economic Methodology, Routledge, London & New York.

  337

Harvey N. (2001), Improving judgment in forecasting, w: J.S. Armstrong, red., Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston/Dordrecht/London.

Heijke J.A.M., De Koning J., Maas R.J.M., Den Broeder G. (1985), A model of the Dutch Labour Market AMO-K, De Ekonomist 133, nr 4.

Informacja o rynku pracy w województwie łódzkim (2002−2008), Wojewódzki Urząd Pracy w Łodzi, Łódź.

Internetowa baza danych Eurostat: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/ statistics/search_ database.

Jeruszka U. (2006), Kwalifikacje zawodowe. Poglądy teoretyczne a rzeczywistość, IPiSS, Warszawa.

Kabaj M. (1997), Strategie i programy przeciwdziałania bezrobociu. Studium porównaw-cze, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.

Kabaj M. (2007), Ekonomia tworzenia i likwidacji miejsc pracy: dezaktywacja Polski, IPiSS, Warszawa.

Klasyfikacja zawodów i specjalności na potrzeby rynku pracy (2010), załącznik do rozpo-rządzenia Ministra Gospodarki i Pracy z dnia 8 grudnia 2004 roku (DzU nr 265, poz. 2644), Warszawa.

Klasyfikacja zawodów i specjalności na potrzeby rynku pracy (2010), Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Warszawa.

Krajowa Strategia Zatrudnienia na lata 2007−2013 (2005), „Monitor Unii Europejskiej”, nr 9. Kryńska E. (1998), Wybrane teorie rynku pracy o prognozowaniu, w: E. Kryńska, J. Su-

checka, B. Suchecki, Prognoza podaży i popytu na rynku pracy w Polsce do roku 2010, IPiSS, Warszawa.

Kryńska E. (2001), Dylematy polskiego rynku pracy, IPiSS, Warszawa. Kryńska E., Suchecka J., Gajdos A. (2002), Prezentacja porównawcza doświadczeń za-

granicznych w aspekcie pogłębionej analizy wyników dotychczas opracowanych pro-gnoz dla wypracowania założeń metodologicznych długookresowego systemu progno-zowania popytu na pracę w Polsce, w: Z. Strzelecki, red., Przesłanki konstrukcji systemu długookresowego prognozowania popytu na pracę, RCSS, Międzyresortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, „Studia i Materiały”, t. VIII, Warszawa.

Kryńska E., Suchecka J., Suchecki B. (1998), Prognoza podaży i popytu na pracę w Pol-sce do roku 2010, IPiSS, Warszawa.

Kucharski L. (2002), Przepływy siły roboczej w Polsce w latach dziewięćdziesiątych, Katedra Ekonomii UŁ, Łódź.

Kukulak-Dolata I., Kucharski L., Sobocka-Szczapa H., Włodarczyk P. (2011), Wnioski z analiz teoretycznych i wdrożeniowych dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według zawodów dla wybranego województwa, maszynopis.

Kusideł E., Gajdos A. (2006), Prognoza zatrudnienia i zapotrzebowania na określone zawody w woj. dolnośląskim oraz lista zawodów, ASM – Centrum Badań i Analiz Rynku, Kutno.

Kusideł E., Gajdos A., red. (2013), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym i opis otrzy-manych wyników, IPiSS, Warszawa, maszynopis.

Kusideł E., Suchecki B., Modranka E. (2012), Opracowanie prognozy zatrudnienia w wy-branym województwie według grup zawodów i sektorów do 2020 r., IPiSS, maszynopis.

 338

Kwartalna informacja o rynku pracy 2011 (2011), GUS, Departament Pracy, Warszawa. Kwartalna informacja o rynku pracy w IV kwartale 2012 r. (2013), Główny Urząd Staty-

styczny, Departament Badań Demograficznych i Rynku Pracy, Warszawa. Kwartalne wskaźniki makroekonomiczne, GUS, http://www.stat.gov.pl/cps/rde/xbcr/gus/

PUBL_ kwartalne_wskazniki_makroekonomiczne_II.xls. Kwiatkowska W. (2007), Zmiany strukturalne na rynku pracy w Polsce, Wydawnictwo

Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. Kwiatkowski E. (1980), Teoria trzech sektorów gospodarki, PWN, Warszawa. Kwiatkowski E. (1988), Neoklasyczne teorie zatrudnienia. Tradycja i współczesność,

PWN. Warszawa. Kwiatkowski E. (2006), Bezrobocie. Podstawy teoretyczne, Wydawnictwo Naukowe

PWN, Warszawa. Kwiatkowski E., Kucharski L. (2012), Uwagi do prognozy zatrudnienia w wybranym

województwie według grup zawodów i obszarów statystycznych NUTS III do 2020 r., maszynopis.

Kwiatkowski E., Kucharski L. (2012), Korekta ekspercka prognozy zatrudnienia w wy-branym województwie według zawodów i sektorów do 2020 r., IPiSS, maszynopis.

Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Gajdos A. (2011), Stworzenie koncepcji modeli pro-gnoz zatrudnienia dla wybranego województwa, maszynopis.

Kwiatkowski E., Milewski R., red. (2005), Podstawy ekonomii, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.

Kwiatkowski E., Rogut A. (2008), Regionalne zróżnicowanie sytuacji na rynku pracy w Pol-sce, w: E. Kwiatkowski, red., Zróżnicowanie rozwoju polskich regionów. Elementy teorii i próba diagnozy, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.

Kwiatkowski E., Suchecki B., Kucharski L., Gajdos A. (2012), Opracowanie ostatecznej wersji prognozy zatrudnienia w wybranym województwie według grup zawodów w ujęciu globalnym, IPiSS, maszynopis.

Kwiatkowski E., Suchecki B., Gajdos A., Włodarczyk P. (2011), Sformułowanie wnio-sków dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym, IPiSS, maszynopis.

Kwiatkowski E., Tokarski T. (2009), Polski rynek pracy wobec wyzwań rozwojowych, w: U. Płowiec, red., Polityka gospodarcza a rozwój kraju, VIII Kongres Ekonomi-stów Polskich, PTE, Warszawa.

Kwiatkowski E., Tokarski T., Kucharski L., Rogut A., Kaczorowski P. (2002), Determi-nanty popytu na prace w ujęciu regionalnym, w: Z. Strzelecki, red., Uwarunkowania prognozowania popytu na pracę oraz jego edukacyjne implikacje, RCSS, Międzyre-sortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, „Studia i Materiały”, t. IX, War-szawa.

Kwiatkowski E., Włodarczyk P. (2012), Determinanty zmian zatrudnienia w krajach Unii Europejskiej w latach 2005−2010, w: E. Kwiatkowski, W. Kasperkiewicz, red., In-nowacyjność gospodarki, rynek pracy, determinanty wzrostu gospodarczego w proce-sie transformacji, Acta Universitatis Lodziensis: Folia Oeconomica, nr 268, Łódź.

Ludność, ruch naturalny i migracje w województwie łódzkim w 2010 roku (2011), Urząd Statystyczny w Łodzi.

  339

Lutz C, Distelkamp M., Meyer B., Wolter M.I. (2003), Forecasting the interindustry development of the German economy: The model INFORGE, GWS Discussion Paper 2003/2, http://www.gws-os.de/Downloads/gws-paper03-2.pdf (17.12.2012 r.).

Mały Rocznik Statystyczny Polski 2008 (2008), GUS, Warszawa. Mały Rocznik Statystyczny Polski 2010 (2010), GUS, Warszawa. Mały Rocznik Statystyczny Polski 2011 (2011), GUS, Warszawa. Merlevede B., Plasmans J., van Aarle B. (2003), A Small Macroeconomic Model of the

EU-Accession Countries, Open economies review 14. Michnowska K., (1974), Makroekonomiczny rachunek konsumpcji. Studium metodyki,

Statystyka Polski nr. 64, GUS, Warszawa. Milo W., Wesoły Z. (1997), Empiryczne modele bezrobocia, Ekonomista nr 1/1997. Milo W., Wesoły Z., Cieśluk U. (1999), Bezrobocie, aktywność kapitałowa, ceny a wzrost

gospodarczy Polski, WUŁ, Łódź. Mutual learning programme (2006), Forecasting skills and labour market needs, Summary of

the Peer Review organized through the Mutual Learning Programme for Employment of the European Commission, Directorate General for Employment, Social Affairs and Equal Opportunities, Helsinki, 8−9 June 2006, http://www.mutual-learning-employment.net/ uploads/ModuleXtender/PeerReviews/16/GovernmentPaper.pdf (16.12.2012 r.).

Narodowy Plan Rozwoju na lata 2007−2013 (2005), Monitor Unii Europejskiej nr 9. Odrębalski M., Strahl D. (1999), Informational Range of Local Database in Poland vs.

European Infraregional Informational System – SIRE, Argumenta Oeconomica No 8. Odrębalski M., Strahl D. (2000), Statystyka regionalna w BDL – stan i zarys koncepcji

rozwoju, w: Statystyka regionalna: metody i źródła zasilania informacyjnego, Poznań. Orłowski W.M., Zienkowski L., Czyżewski A.B, Żółkiewski Z., Godowski S., Berger K.,

Gorzelak M. (2000), Wielowariantowa, średniookresowa prognoza popytu na pracę najemną w Polsce w przekroju 369 grup zawodowych, „Studia i Materiały”, t. IV, RCSS, Warszawa.

Oświata i wychowanie w roku szkolnym 2007/2008 (2009), Informacje i Opracowania Statystyczne, GUS, Warszawa.

Piotrowski M. (2004), Modele uczenia się w ustawicznej edukacji zawodowej, w: S.M. Kwiatkowski red., Kwalifikacje zawodowe na współczesnym rynku pracy, Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa.

Plich M. (2011), Perspektywy rozwoju regionu łódzkiego do roku 2015 w świetle wyników modelu symulacyjnego. Scenariusze symulacyjne, Łódź.

Pocztowski A. (2007), Zarządzanie zasobami ludzkimi. Strategie – procesy – metody, PWE, Warszawa.

Praca nierejestrowana w Polsce w 2010 r., GUS, materiał na konferencję prasową w dniu 30 sierpnia 2011 r.

Produkt krajowy brutto – Rachunki regionalne w 2009 r. (2011), Urząd Statystyczny w Katowicach, Główny Urząd Statystyczny, Katowice, Warszawa.

Produkt krajowy brutto w 2012 r. Szacunek wstępny (2013), Główny Urząd Statystyczny, Warszawa.

Projections of Occupations and Qualifications 2000/2001: Regional Results (2001), R.A. Wilson, red., Departament for Education and Employment, Sheffield.

Projekcja inflacji i wzrostu gospodarczego Narodowego Banku Polskiego na podstawie modelu NECMOD (2012), Narodowy Bank Polski.

 340

Radzikowska B. (2004), Metody prognozowania. Zbiór zadań, US Wrocław. Regiony Polski (2011), GUS, Warszawa. Roczne wskaźniki makroekonomiczne, cz. III (2013), GUS; http://www.stat.gov.pl/gus/

wskazniki_makroekon_ PLK_HTML.htm (15.05.2013 r.). Rocznik Statystyczny Pracy 2010 (2010), GUS, Warszawa. Rocznik Statystyczny Rzeczypospolitej Polskiej 2000 (2000), GUS, Warszawa. Rocznik Statystyczny Województw 2011 (2011), GUS, Warszawa. Roczniki Statystyczne Województwa Łódzkiego (2000−2010), Urząd Statystyczny w Ło-

dzi, Łódź. Rogut A. (2008), Determinanty popytu na pracę w Polsce w okresie transformacji, Wy-

dawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź. Rozporządzenie Ministra Gospodarki i Pracy (DzU nr 82 z dnia 17 maja 2010 r. poz. 537). Rynek pracy w województwie łódzkim w latach 2009−2010 (2011), Urząd Statystyczny

w Łodzi, Łódź. Sassen S. (2004), Deformalizacja w wysoko rozwiniętych gospodarkach rynkowych, w:

A. Karwińska, A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wydaw-nictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Schneider F., Enste D.H. (2000), Shadow Economies: Size, Causes and Consequences, Journal of Economic Literature, Vol. 38.

Schneider F., Enste D.H. (2003), Shadow Economy, Cambridge University Press, West Nyack, NY, USA.

Smith S. (2003), Labour Economics, Routledge, London-New York. Snowdon B., Vane H., Wynarczyk P. (1998), Współczesne nurty teorii makroekonomii,

Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Socha M., Sztanderska U. (2000), Strukturalne podstawy bezrobocia w Polsce, Wydaw-

nictwo Naukowe PWN, Warszawa. Sosenko K. (2008), Problemy filozofii i metodologii nauk dla ekonomistów, Wydawnic-

two Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków. Stewart T.R. (2001), Improving reliability of judgmental forecasts, w: J.S. Armstrong,

red., Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer Academic Publishers, Boston/Dordrecht/London.

Stiglitz J.E. (2006), Szalone lata dziewięćdziesiąte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa. Struktura wynagrodzeń według zawodów w województwie łódzkim w październiku, w latach

2001−2002 (2003), Informacje i Opracowania Statystyczne, Urząd Statystyczny w Łodzi, Łódź.

Struktura wynagrodzeń według zawodów w województwie łódzkim w październiku, w latach 2006−2008 (2009), Informacje i Opracowania Statystyczne, Urząd Statystyczny w Łodzi, Łódź.

Strzelecki P., Wyszyński R., Saczuk K. (2009), Zjawisko chomikowania pracy w polskich przedsiębiorstwach po okresie transformacji, „Bank i Kredyt”, 40(6)2009.

Suchecka J., Gajdos A. (2003), Prezentacja porównawcza doświadczeń zagranicznych doty-czących prognoz popytu na pracę w systemach informacji o rynku pracy, w: Z. Strzelecki, red., System prognozowania popytu na pracę w Polsce. Część I. Podstawowa metodo-logia, RCSS, Międzyresortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, „Studia i Materiały”, t. XI, Warszawa.

  341

Suchecki B. (1998), Konstrukcja prognostycznych modeli rynku pracy dla Polski, w: E. Kryńska, J. Suchecka, B. Suchecki, Prognoza podaży i popytu na pracę w Polsce do roku 2010, IPiSS, Warszawa.

Suchecki B., (1999), Modelowanie płac, zatrudnienia i dochodów z uwzględnieniem zmian płacy minimalnej, w: S. Borkowska, red., Wynagrodzenia godziwe, IPiSS, Warszawa.

Suchecki B. (2000), Prezentacja dorobku metodyczno-modelowego oraz aplikacyjnego w dziedzinie prognozowania makroekonomicznego, w: Prognozowanie popytu na pracę według kwalifikacji a potrzeby w zakresie kierunków kształcenia i szkolenia, RCSS, Międzyresortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, „Studia i Materiały”, t. V.

Suchecki B. (2004), System prognozowania popytu na pracę w Polsce. Część II. Projekt systemu, baza danych, model makroekonomiczny, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, Warszawa.

Suchecki B. (2006), Kompletne modele popytu, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.

Suchecki B., red. (2000), Wielowariantowa średniookresowa prognoza popytu na pracę najemną w Polsce w przekroju 369 grup zawodowych, RCSS, „Studia i Materiały”, t. IV.

Suchecki B., red. (2003), System prognozowania popytu na pracę w Polsce. Część I. Pod-stawowa metodologia, RCSS, „Studia i Materiały”, t. III, Warszawa.

Suchecki B., Dańska A. (2011), Estymacja parametrów modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrudnienia według zawodów w wybranym województwie i opis otrzymanych wyników, IPiSS, maszynopis.

Suchecki B., Dańska B., Suchecka J. (1993), Modele i metody ekonometrii przestrzennej w badaniach regionalnych, Prace Instytutu Ekonometrii i Statystyki UŁ, nr 111, seria D, Wydawnictwo UŁ, Łódź.

Suchecki B., Dańska-Borsiak B., Laskowska I. (2012), Opracowanie modeli ekonome-trycznych do prognozowania zatrudnienia według grup zawodów w ujęciu globalnym do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszynopis.

Suchecki B., Kusideł E., Gajdos A. (2--6), Prognoza całkowitego popytu na pracę w wo-jewództwie dolnośląskim na lata 2006−2010.

Suchecki B., Gajdos A. (2001), Zastosowanie modeli korekty błędem do analiz symulacyjnych, w: VII Ogólnopolskie Seminarium Naukowe: Dynamiczne Modele Ekonometryczne, Wydawnictwo UMK, Toruń.

Suchecki B., Gajdos A., (2002), Rekomendacje metodyczno-modelowe oraz założenia prognostyczne dla konstrukcji systemu długookresowego prognozowania popytu na pracę, „Studia i Materiały”, t. VIII, Wyd. RCSS, Warszawa.

Suchecki B., Gajdos A., (2007), Przewidywany popyt na pracę w województwie łódzkim do 2010 roku, w: J. Witkowski, red., Rynek pracy w województwie łódzkim. Diagnoza zawodów, ASM, IPiSS, Łódź.

Suchecki B., Gajdos A., Lewandowska-Gwarda K., Żmurkow-Poteralska E. (2013), Opra-cowanie prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, War-szawa, maszynopis.

Suchecki B., Kwiatkowski E., Gajdos A., Włodarczyk P. (2013), Opracowanie ostatecz-nej wersji prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów do 2020 r., IPiSS, Warszawa, maszynopis.

 342

Suchecki B., Olejnik A., Lewandowska-Gwarda K. (2012), Opracowanie prognozy za-trudnienia w wybranym województwie według grup zawodów i obszarów statystycz-nych NUTS III do 2020 r., maszynopis.

Syrquin M. (1989), Patterns of Structural Change, w: H. Chenery, T.N. Srinivasan, red., Handbook of Development Economics, Vol. 1, Elsevier Science Publishers B.V.

Sztandar-Sztanderska U., Grotkowska G., Liwiński J. (2002), Zjawisko pracy w kilku miejscach a prognozowanie popytu na pracę, w: Z. Strzelecki, red., Przesłanki kon-strukcji systemu długookresowego prognozowania popytu na pracę, „Studia i Mate-riały”, t. 8, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, Warszawa.

Tiainen P. (1999), Employment and Welfare in Finland in the Years 1860−2030. With application to European employment strategy. Appendix 3: Short description of the model used in Finnish medium and long-term projections (1991, 1995, 1999, 2003, 2007), Ministry of Labour, Labour policy study 211, Helsinki.

Toft C. (2004), International Labour Market and Social Policy Analysis. Essays on seg-mentation, cross-national variation and European Union regulation, Kassel Universi-ty Press, Kassel.

Tomaszewicz Ł. (1994), Raport końcowy z badań w projekcie KBN „Przemiany strukturalne w gospodarce Polskiej – modele i analizy symulacji”, Wydawnictwo IEiS, Łódź.

Ustawa o promocji zatrudnienia i instytucjach rynku pracy (DzU 2004, nr 99, poz. 1001) i jej nowelizacja z 19 grudnia 2008 roku (DzU 2009, nr 6, poz. 33).

Welfe A. (2009), Ekonometria. Metody i ich zastosowanie, PWE, Warszawa. Welfe W., red. (2001), Ekonometryczny model wzrostu gospodarczego, WUŁ, Łódź. Welfe W. (2004), Makroekonometryczny model W8-P gospodarki Polskiej – podstawowe

równania strukturalne, w: B. Suchecki, red., System prognozowania popytu na pracę w Polsce. Część II. Projekt systemu, baza danych, model makroekonometryczny, Rzą-dowe Centrum Studiów Strategicznych, Warszawa.

Welfe A., Kelm R. (1997), Zastosowanie modelu racjonalnych oczekiwań do opisu kształ-towania się płac przeciętnych w Polsce, Przegląd Statystyczny nr 2/1997;

Welfe W., Florczak W. (2003), Modele rynku pracy, w: B. Suchecki, red., System progno-zowania popytu na pracę w Polsce − część I. Podstawowa metodologia, „Studia i Ma-teriały”, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, t. IX, Warszawa.

Welfe W., Welfe A. (1996), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa Welfe W., Welfe A. (2004), Ekonometria stosowana, PWE, Warszawa. Williams C.C., Windebank J. (2004), Metodologia pomiaru nieformalnego zatrudnienia,

w: A. Karwińska, A. Surdej, red., Wokół zagadnień gospodarki nieformalnej, Wy-dawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.

Wilson R., Homenidou K. (2012), Working Futures 2010-2020. Technical report on sources and methods, UK Commission on Employment and Skills, http://www.oph.fi/ download/ 141061_working-futures-technical-report.pdf (14.12.2012 r.).

Winiarski B., red. (1999), Polityka gospodarcza, Wydawnictwo Naukowe PWN, War-szawa.

Winiarski B., red. (2006), Polityka gospodarcza, Wydawnictwo Naukowe PWN, War-szawa.

Wiśniewski Z., Zawadzki K. (2010), Aktywna polityka rynku pracy w Polsce w kontekście europejskim, Wojewódzki Urząd Pracy, Uniwersytet Mikołaja Kopernika, Toruń.

  343

Witkowski J. (2002), Badanie aktywności ekonomicznej ludności w NSP 2002, „Wiadomości Statystyczne” 4/2002.

Województwo Łódzkie. Podregiony, powiaty, gminy 2010 (2010), Urząd Statystyczny w Łodzi, Łódź.

Wojtyna A. (2000), Ewolucja keynesizmu a główny nurt ekonomii, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.

Wykorzystanie środków UE w ramach Narodowych Strategicznych Ram Odniesienia 2007−2013. Informacja miesięczna za grudzień 2012 r. (2013), Ministerstwo Rozwo-ju Regionalnego, Warszawa.

Zeliaś A. (1984), Teoria prognozy, PWE, Warszawa. Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S. (2003), Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady,

zadania. PWN, Warszawa.