Branżowe prognozy popytu na pracę do 2050 r. w obliczu zmian demograficznych

Ewa Kusideł

doi:10.18778/2082-4440.31.03

Authors

Ewa Kusideł Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, Katedra Ekonometrii Przestrzennej

DOI:

https://doi.org/10.18778/2082-4440.31.03

Keywords:

forecasting labour demand, forecasting labour supply, NACE sections

Abstract

The article’s main objective is to forecast the demand for labour in a given section of NACE rev. 2 in the perspective of 2050. The additional aim is to check whether the sum of forecasts for individual NACE ‘sections that create the Polish economy’s labour demand is consistent with the forecasted labour supply. Labour demand forecasts have been prepared in two stages, for two time perspectives: 2019–2030 and 2031–2050. Estimates for 2030 indicate a slight decrease in sthe number of employed people to the value of 16,286 thousand people (compared to 16,484 in 2018 – data according to LFS), and the projection for 2050 is 16,100 thousand. These relatively high values result from, among others, the optimistic forecasts of the Ministry of Finance in 2019 regarding the future growth rate of G.

Demand forecasts have been compared with the supply side in three simulations of the future economic activity of Poles: (1) at the level of Polish values from 2019; (2) at the level of 2019 average values for the EU27; (3) at the level of the maximum values for individual age groups for the EU27.

Only the third simulation guarantees that the labour demand forecast for 2050 of 16,100 thousand people can be met by a sufficient number of people able to offer this job. This simulation assumes an increase in Poles’ economic activity in individual age groups to the maximum levels recorded in 2019 in the EU27 countries, which means a significant mobilization of age groups going beyond today’s Polish definition of working age.

References

Antczak E. i in. (2019), Przekrojowe prognozy popytu na pracę do 2025 r. (z perspektywą 2050 r.), „Rynek Pracy”, 4(171).
Google Scholar

Antczak E., Kusideł E. (2020), Struktura branżowa pracujących w Polsce w latach 1995–2019 – szacunki oparte o schemat przejścia pomiędzy PKD-2004 i PKD-2007, „Gospodarka Narodowa”, w druku.
Google Scholar

Antosiewicz M. i in. (2019), Metodologia systemu prognozowania polskiego rynku pracy, „Rynek pracy”, 4(171).
Google Scholar

Cedefop (2020), 2020 skills forecast. Poland, European Centre for the Development of Vocational Training.
Google Scholar

Dane BDL, Aktywność ekonomiczna ludności (dane średnioroczne). Pracujący wg sektorów ekonomicznych i płci, https://bdl.stat.gov.pl/BDL/dane/podgrup/temat/4/380/3435 (data dostępu: 15.02.2020).
Google Scholar

Eurostat Database 1, Employment by sex, age and economic activity (from 2008 onwards, NACE Rev. 2), https://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?-dataset=lfsq_egan2&lang=en (data dostępu: 2.03.2020).
Google Scholar

Eurostat Database 2, Population on 1st January by age, sex and type of projection, https://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=proj_19np&lang=en (data dostępu: 1.08.2020).
Google Scholar

Eurostat Database 3, Activity rates by sex, age and citizenship, https://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=lfsq_argan&lang=en (data dostępu: 15.11.2020).
Google Scholar

Eurostat Indicators, Eurostat indicators on high-tech industry and knowledge – intensive services, Annex 3 – High-tech aggregation by NACE Rev. 2, https://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/htec_esms_an3.pdf (data dostępu: 8.06.2018).
Google Scholar

Gajdos A. (2016), Struktura zawodowa rynku pracy w Polsce. Systemy informacyjne i prognozy. Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.18778/8088-277-5

Gajdos A., Kusideł E. (2015), Model prognozowania liczby pracujących dla województwa mazowieckiego. Warszawa: Wojewódzki Urząd Pracy w Warszawie.
Google Scholar

Gajdos A., Kusideł E., Grochowska A. (2016), Prognozy liczby pracujących w podregionach województwa mazowieckiego w przekroju sektorowym i zawodowym. Warszawa: Wojewódzki Urząd Pracy w Warszawie.
Google Scholar

Kusideł E. (2013), Konwergencja gospodarcza w Polsce i jej znaczenie w osiąganiu celów polityki spójności. Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.18778/7525-877-6

Kusideł E., Modranka E. (2014), Prognozy liczby pracujących w przekroju sektorów i grup zawodów, „Polityka Społeczna”, 1.
Google Scholar

Kwiatkowski E. (1980), Teoria trzech sektorów gospodarki: prezentacja i próba oceny. Warszawa: Państwowe Wydawnictwo Naukowe.
Google Scholar

Kwiatkowski E. (1982), Z problematyki genezy teorii trzech sektorów gospodarki, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, 19.
Google Scholar

Kwiatkowski E., Krzetowska A. (2015), The three-sector employment structure and economic development: the comparative analysis of Poland and Ukraine in the years 1990–2013, „Economy and Forecasting”, 3.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.15407/eip2015.03.145

Kwiatkowski E., Kucharski L. (2018), Podaż pracy w Polsce – dotychczasowe tendencje i projekcje na przyszłość, „Studia demograficzne”, 1(173).
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.33119/SD.2018.1.3

Praca a obowiązki rodzinne w 2018 r. (2019). Warszawa: Główny Urząd Statystyczny.
Google Scholar

Stewart J. (1991), Ekonometrics, Philip Allan, Hertfordshire.
Google Scholar

Szukalski S. (2001), Sektor usług w gospodarce niemieckiej. Hipotezy i empiryczna weryfikacja przekształceń strukturalnych. Łódź. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
Google Scholar

Wąsowicz J. (2014), Dynamika i struktura przeobrażeń zatrudnienia w Polsce po akcesji do Unii Europejskiej, „Studia Ekonomiczne”, 167.
Google Scholar

Welfe W. (2005), Ekonometryczne modele zatrudnienia [w:] A. Zeliaś (red.), Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
Google Scholar

Welfe W. (2006), Wyzwania dla makromodelowania wynikające z przechodzenia do gospodarki opartej na wiedzy, [w:] E. Okoń-Horodyńska, K. Piech (red.), Unia Europejska w kontekście strategii lizbońskiej oraz gospodarki i społeczeństwa wiedzy w Polsce. Warszawa: Instytut Wiedzy i Innowacji.
Google Scholar

Welfe W., Florczak W. (2004), Makroekonometryczny model W8-P gospodarki polskiej – podstawowe równania strukturalne modelu, materiały przygotowane w ramach projektu KBN: PCZ 006-23 pt. „System prognozowania popytu na pracę”, Łódź.
Google Scholar

Węgrzyn G. (2015), Zmiany strukturalne na rynku pracy – modernizacja czy stagnacja?, [w:] E. Pancer-Cybulska, E. Szostak (red.), Unia Europejska w 10 lat po największym rozszerzeniu, „Prace naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, 380.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.15611/pn.2015.380.48

Wytyczne dotyczące stosowania jednolitych wskaźników makroekonomicznych będących podstawą oszacowania skutków finansowych projektowanych ustaw. Aktualizacja – październik 2019 r. (2019). Warszawa: Ministerstwo Finansów.
Google Scholar

Zajdel M. (2008), Trójsektorowa struktura zatrudnienia w Polsce jako miernik rozwoju społeczno-ekonomicznego, „Zeszyty Naukowe SCENO”, 2(8).
Google Scholar