Makroekonomiczne determinanty bezrobocia na przykładzie Polski i Stanów Zjednoczonych w latach 2000–2016

 Autor:

Paulina Bernacka  

Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

 Abstrakt

Motywacja: Uzasadnieniem wyboru tematu jest duże znaczenie zjawiska długookresowego bezrobocia dla rozwoju gospodarczego oraz metod profilowania bezrobotnych, które mają zapobiegać temu zjawisku.

Cel: Celem artykułu był wybór makroekonomicznych determinant długookresowego bezrobocia w Polsce i Stanach Zjednoczonych. Analiza koncentrowała się także na omówieniu możliwości zwalczania długookresowego bezrobocia dzięki profilowaniu bezrobotnych oraz dotychczasowych rezultatów tej metody w Polsce.

Wyniki: W sposób statystycznie istotny na stopę bezrobocia oddziałują następujące zmienne makroekonomiczne: stopa bezrobocia z poprzedniego kwartału, realna stopa wzrostu PKB, stopa inflacji, stopa wzrostu udziału eksportu w PKB oraz inwestycje. W większości przypadków wpływ ten okazał się być zgodny z teorią ekonomii. W Polsce stopa bezrobocia najsilniej reaguje na zmiany PKB w przeciwnym kierunku. Można zatem oczekiwać, że stymulowanie wzrostu gospodarczego lub podejmowanie działań wspierających go w długim okresie, powinno przełożyć się na spadek stopy bezrobocia w Polsce. W Stanach Zjednoczonych na stopę bezrobocia w sposób znaczący oddziałuje zarówno stopa wzrostu udziału eksportu w PKB, jak i inwestycje.

 Bibliografia

• Buchwald, A. (2009). Efektywność aktywnych programów rynku pracy w Polsce ujęcie regionalne. Nieopublikowana praca doktorska, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Poznań. Pobrane 02.05.2017 z http://www.wbc.poznan.pl.
• Dolny, E., Wiśniewski, Z., i Wojdyło-Preisner, M. (2014). Długotrwałe bezrobocie w Polsce. W: Z. Wiśniewski, i M. Wojdyło-Preisner (red.), Diagnozowanie stopnia zagrożenia długotrwałym bezrobociem. Teoria i praktyka. Podręcznik do profilowania bezrobotnych na lokalnym rynku pracy. Warszawa: Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej i Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich.
• Eurostat. (2017). Pobrane 02.05.2017 z http://ec.europa.eu/eurostat.
• GUS. (2017). Pobrane 02.05.2017 z Pobrane 02.05.2017 z http://stat.gov.pl.
• Jaśkiewicz, M. (2016). Skutki bezrobocia dla jednostki i rodziny. Pobrane 02.05.2017 z http://www.rodon.radom.pl.
• Kośko, M. i Osińska, M. (2007a). Estymacja jednorównaniowego liniowego modelu ekonometrycznego. W: M. Osińska (red.), Ekonometria Współczesna. Toruń: TNOiK.
• Kośko, M. i Osińska, M. (2007b). Specyfikacja modelu ekonometrycznego. W: M. Osińska (red.), Ekonometria Współczesna. Toruń: TNOiK.
• MPiPS. (2014). Profilowanie pomocy dla osób bezrobotnych. Podręcznik dla pracowników powiatowych urzędów pracy. Pobrane 02.05.2017 z http://di.com.pl.
• Ręklewski, M., i Ryczkowski, M. (2016). The Polish regional labour market welfare indicator and its links to other well-being measures. Comparative Economic Research, 19(3). doi:10.1515/cer-2016-0023.
• Ustawa z dnia 20 kwietnia 2004 roku o promocji zatrudnienia i instytucjach rynku pracy (Dz.U. 2004 nr 99 poz. 1001).
• Wiśniewski, Z. (2012). Aktywna polityka rynku pracy — wybrane zagadnienia. W: M. Maksim, i Z. Wiśniewski (red.), Metody i narzędzia badania efektywności aktywnej polityki rynku pracy. Warszawa: Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich.
• Wojdyło-Preisner, M. (2009). Profilowanie bezrobotnych jako metoda przeciwdziałania długookresowemu bezrobociu. Toruń: Wydawnictwo Naukowe UMK.
• Wojdyło-Preisner, M. (2013). Narzędzie do profilowania osób wymagających szczególnego wsparcia. W: Z. Wiśniewski, i M. Wojdyło-Preisner (red.), Profilowanie bezrobotnych wymagających szczególnego wsparcia na lokalnym rynku pracy. Toruń: Wydawnictwo Naukowe UMK.