Przejdź do treści
Studia i Prace WNEiZ US

Wcześniej: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Studia i Prace WNEiZ

nr 50/1 2017

Ocena wpływu zatrudnienia subsydiowanego na wyjście z bezrobocia

DOI: 10.18276/sip.2017.50/1-06
Cytuj

Pełny tekst jest dostępny

ISSN:2450-7733
eISSN:2300-4096
Autorzy: Beata Bieszk-Stolorz
Uniwersytet Szczeciński
Słowa kluczowe: funkcja skumulowanej częstości model hazardu ryzyko konkurujące zatrudnienie subsydiowane bezrobocie
Data publikacji całości:2017
Liczba stron:13 (83-95)
OAI-PMH:Metadane
Klasyfikacja JEL: C41 J64
Cited-by (Crossref) ?: Włącz JavaScript, aby pobrać dane cytowań.
CC BY-SA Open Access
Kod QR

Abstrakt

Głównymi celami programów zatrudnienia wdrażanych w Polsce przez urzędy pracy jest aktywizacja zawodowa bezrobotnych i zmniejszenie niedopasowań strukturalnych na rynku pracy. Wśród instrumentów zorientowanych popytowo znajdują się prace interwencyjne, roboty publiczne, prace społecznie użyteczne oraz środki na podjęcie działalności gospodarczej i na wyposażenie stanowiska pracy. Stanowią one tak zwane zatrudnienie subsydiowane. Kosztowna realizacja programów wymusza prowadzenie badań ewaluacyjnych i badań nad efektywnością tych instrumentów. Celem artykułu jest wykorzystanie bezwarunkowych modeli ryzyka zdarzeń konkurujących (Unconditional Competing Risks – UCR) do analizy wpływu zatrudnienia subsydiowanego na prawdopodobieństwo i intensywność wychodzenia z bezrobocia. W badaniu wykorzystano dane indywidualne osób zarejestrowanych w Powiatowym Urzędzie Pracy w Szczecinie.

PDF

Pobierz PDF
Podgląd PDF

Otwórz PDF

Bibliografia (17)
  1. Aly, E.A.A., Kochar, S., McKeague, E. (1994). Some Tests for Comparing Cumulative Incidence Functions and Cause-Specific Hazard Rates. Journal of the American Statistical Association, 89 (427), 994–999. DOI: 10.2307/2290925.
  2. Bieszk-Stolorz, B. (2013). Analiza historii zdarzeń w badaniu bezrobocia. Szczecin: Volumina.pl Daniel Krzanowski.
  3. Bieszk-Stolorz, B., Markowicz, I. (2012). Modele regresji Coxa w analizie bezrobocia.
  4. Warszawa: CeDeWu.
  5. Bryant, J., Dignam, J.J. (2004). Semiparametric Models for Cumulative Incidence Functions. Biometrics, 60 (1), s. 182–190. DOI: 10.1111/j.0006-341X.2004.00149.x.
  6. Crowder, M. (1994). Identifiability Crises in Competing Risks. International Statistical Review, 62 (3), 379–391. DOI: 10.2307/1403768.
  7. Crowder, M. (1996). On Assessing Independence of Competing Risks When Failure Times Are Discrete. Lifetime Data Analysis, 2 (2), 195–209. DOI: 10.1007/BF00128575.
  8. Crowder, M. (1997). A Test for Independence of Competing Risks with Discrete Failure Times. Lifetime Data Analysis, 3 (3), 215–223. DOI: 10.1023/A:1009696830515.
  9. Efektywność podstawowych form aktywizacji zawodowej, realizowanych w ramach programów na rzecz promocji zatrudnienia, łagodzenia skutków bezrobocia i aktywizacji zawodowej w 2015 roku (2016). Warszawa: Ministerstwo Rodziny, Pracy i Polityki Społecznej.
  10. Gooley, T.A., Leisenring, W., Crowley, J., Storer, B.E. (1999). Estimation of Failure Probabilities in the Presence of Competing Risks: New Representations of Old Estimators. Statistics in Medicine, 18 (6), 695–706. DOI: 10.1002/(SICI)1097-0258(19990330)18:6<695::AID-SIM60>3.0.CO;2-O.
  11. Kaplan, E.L., Meier, P. (1958). Non-parametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of American Statistical Association, 53, 457– 481. DOI: 10.2307/2281868.
  12. Klein, J.P., Moeschberger, M.L. (2003). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. New York: Springer-Verlag.
  13. Kleinbaum, D., Klein, M. (2005). Survival Analysis. A Self-Learning Text. New York: Springer.
  14. Landmesser, J.M. (2008). Modele ryzyka konkurencyjnego dla czasu trwania czynności. W: T. Trzaskalik (red.), Modelowanie Preferencji a Ryzyko ’08 (s. 371–385). Katowice: Wyd. AE w Katowicach.
  15. Marubini, E., Valsecchi, M. (1995). Analysing Survival Data from Clinical Trials and Observational Studies. Chichester, UK: John Wiley& Sons.
  16. Pepe, M.S. (1991). Inference for Events With Dependent Risks in Multiple Endpoint Studies. Journal of the American Statistical Association, 86 (415), 770–778. DOI: 10.1080/01621459.1991.10475108.
  17. Wiśniewski, Z., Zawadzki, K. (red.) (2010). Aktywna polityka rynku pracy w Polsce w kontekście europejskim. Toruń: Wojewódzki Urząd Pracy, UMK.