Determinanty przestrzennego zróżnicowania produktywności pracy w Polsce
Agata Luśtyk
ORCID: 0000-0002-7478-0164
lustyk.agata96@gmail.com
Uniwersytet Jagielloński w Krakowie
Mateusz Biernacki
ORCID: 0000-0001-7064-8783
mateusz.biernacki@doctoral.uj.edu.pl
Uniwersytet Jagielloński w Krakowie
DOI: 10.26366/PTE.ZG.2022.220
Download (pdf)
Cytowanie: Luśtyk, A., Biernacki, M. (2022). Determinanty przestrzennego zróżnicowania produktywności pracy w Polsce. Zeszyty Naukowe Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego w Zielonej Górze, 17, s. 5-18. DOI: 10.26366/PTE.ZG.2022.220
KODY JEL: O30, O40, O41, O47, O49Celem artykułu jest empiryczna analiza determinant produktywności pracy na poziomie wojewódzkim w Polsce. Początek stanowi przegląd literatury związanej z kategorią produktywności, przedstawione zostały jej przykładowe kwantyfikatory. Na ścieżce osiągania celu wykorzystano model regresji liniowej. Zdecydowano, że zmiennymi objaśniającymi, które najlepiej obrazują badaną kategorię są: wartość brutto środków trwałych, nakłady inwestycyjne na badania i rozwój oraz wskaźnik określający relację zatrudnionych w sektorze rolniczym (rolnictwo, łowiectwo, leśnictwo i rybołówstwo) do zatrudnionych ogółem. Przeprowadzona analiza skłania do sformułowania następujących wniosków. Po pierwsze, wyższe wartości środków trwałych brutto prowadzą do wzrostu produktywności pracy. Po drugie, zwiększenie wielkości nakładów na badania i rozwój powoduje wzrost produktywności pracy. Po trzecie, należy ograniczać poziom zatrudnienia w sektorze rolniczym, gdyż wpływa ono negatywnie na produktywność.
Słowa kluczowe: produktywność pracy; wartość brutto środków trwałych; nakłady inwestycyjne na badania i rozwój; relacja zatrudnienia w rolnictwie do zatrudnienia ogółem; regresja liniowaDeterminants of spatial differentiation of labor productivity in Poland
The aim of this article is an empirical analysis of the deteminants of productivity at the voivodeships level of Poland. The beginning is a small review of the literature related to the category of productivity with examples of its quantifiers. In the path of achieving the goal the model of linear regression is used. Variables that illustrate the analyzed cathegory in the best way are: gross value of fixed assets, R&D capital expenditure and an indicator defining the relations of people employed in the agricultural sector to total employment. The analysis leads to the following conclusions. Firstly, higher values of gross fixed assets lead to an increase in labour productivity. Secondly, higher values of the amount of expenditure on research and development lead to an increase in labor productivity. Thirdly, the level of employment in the agricultural sector should be limited as it negatively affects labour productivity.
Key words: labour productivity; gross fixed assets; R&D capital expenditure; relation of employment in agricultural sector to total employment; linear regressionSubmitted: 2022-03-13, Reviewed: 2022-04-20, Accepted: 2022-05-05, Published: 2022-05-25
Panel redakcyjny
Umożliwia przesyłanie artykułów naukowych
oraz ich recenzowanie i redagowanie.