The Level of Hard Competencies and the Amount of Earnings – Evaluation by Selected Nonparametric Methods
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.338.09Keywords:
competencies, earnings, nonparametric methods, relative distributionsAbstract
The article discusses the comparison of earnings achieved in groups of people who declare different levels of following hard competences: information analysis abilities, computer skills, machine operation, making calculations and foreign language skills. The analysis is based on data from the nationwide study of the Human Capital in Poland. Nonparametric statistical methods are used to evaluate the differences in earnings: the kernel estimation and the concept of relative distributions. The results show that better skills are associated with higher earnings and that there are differences depending on the type of competencies.
Downloads
References
Bilans Kapitału Ludzkiego w Polsce. Badania ludności (2013), Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, https://bkl.parp.gov.pl/pobierz.html/kwestionariusze_IV_2013.7z [dostęp: 25.06.2017].
Google Scholar
Burski J., Chłoń‑Domińczak A., Palczyńska M., Rynko M., Śpiewanowski P. (2013), Umiejętności Polaków – wyniki Międzynarodowego Badania Kompetencji Osób Dorosłych (PIAAC), Instytut Badań Edukacyjnych, Warszawa.
Google Scholar
Czarnik Sz., Strzebońska A., Szklarczyk D., Keler K. (2011), Polki i Polacy na rynku pracy. Raport z badań ludności w wieku produkcyjnym realizowanych w 2010 r. w ramach projektu „Bilans Kapitału Ludzkiego”, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
Google Scholar
Czarnik Sz., Turek K. (2012), Aktywność zawodowa Polaków. Praca zawodowa, wykształcenie, kompetencje, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
Google Scholar
Czarnik Sz., Turek K. (2015), Polski rynek pracy – aktywność zawodowa i struktura wykształcenia. Na podstawie badań ludności zrealizowanych w 2014 roku w ramach V edycji projektu Bilans Kapitału Ludzkiego, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
Google Scholar
Dziechciarz‑Duda M., Dziechciarz J. (2016), The identification of training needs for human capital quality improvement in Poland – a statistical approach, „Statistics in Transition new series”, t. 17, nr 4, s. 723–736.
Google Scholar
Górniak J. (red.) (2013), Młodość czy doświadczenie? Kapitał ludzki w Polsce. Raport podsumowujący III edycję badań BKL z 2012 roku, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
Google Scholar
Górniak J. (red.) (2014), Kompetencje Polaków a potrzeby polskiej gospodarki. Raport podsumowujący IV edycję badań BKL z 2013 r., Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
Google Scholar
Grześkowiak A. (2016a), Ocena regionalnego zróżnicowania kompetencji informatycznych w Polsce, „Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomiczno‑Społecznej w Ostrołęce”, nr 4(23), s. 233–242.
Google Scholar
Grześkowiak A. (2016b), Wielowymiarowa analiza kompetencji zawodowych według grup wieku ludności, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, nr 427, s. 122–130, http://dx.doi.org/10.15611/pn.2016.427.13.
Google Scholar
Grześkowiak A. (2017), Relacje pomiędzy poziomem kompetencji twardych a wysokością zarobków w świetle badań dotyczących kapitału ludzkiego w Polsce, „Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomiczno‑Społecznej w Ostrołęce”, nr 3(26), s. 64–73.
Google Scholar
Handcock M.S. (2016), Relative Distribution Methods. Version 1.6–6. R package, https://CRAN.R‑project.org/package=reldist [dostęp: 2.02.2018].
Google Scholar
Handcock M.S., Aldrich E.M. (2002), Applying relative distribution methods in R, Working Paper nr 27, Center for Statistics and the Social Sciences University of Washington, Seattle.
Google Scholar
Handcock M.S., Morris M. (1998), Relative distribution methods, „Sociological Methodology”, t. 28, issue 1, s. 53–97, http://dx.doi.org/10.1111/0081–1750.00042.
Google Scholar
Handcock M.S., Morris M. (1999), Relative distribution methods in the social sciences, Springer‑Verlag, New York.
Google Scholar
Kocór M., Strzebońska A., Dawid‑Sawicka M. (2012), Pracodawcy o rynku pracy. Raport z badania pracodawców i ofert pracy realizowanych w 2012 roku w ramach III edycji projektu Bilans Kapitału Ludzkiego, Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa.
Google Scholar
Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P. (2009), Metody ilościowe w R: aplikacje ekonomiczne i finansowe, Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa.
Google Scholar
Koronacki J., Ćwik J. (2005), Statystyczne systemy uczące się, Wydawnictwo Naukowo‑Techniczne, Warszawa.
Google Scholar
Kulczycki P., Hryniewicz O., Kacprzyk J. (red.) (2007), Techniki informacyjne w badaniach systemowych, Wydawnictwa Naukowo‑Techniczne, Warszawa.
Google Scholar
Liao T.F. (2002), Statistical group comparison, John Wiley & Sons Inc., New York.
Google Scholar
Morris M., Bernhardt A.D., Handcock M.S. (1994), Economic inequality: New methods for new trends, „American Sociological Review”, t. 59, nr 2, s. 205–219, https://dx.doi.org/10.2307/2096227.
Google Scholar
Parzen E. (1962), On Estimation of a Probability Density Function and Mode, „The Annals of Mathematical Statistics”, t. 33, nr 3, s. 1065–1076, http://dx.doi.org/10.1214/aoms/1177704472.
Google Scholar
Rosenblatt M. (1956), Remarks on some nonparametric estimates of a density function, „The Annals of Mathematical Statistics”, t. 27, nr 3, s. 832–837, http://dx.doi.org/10.1214/aoms/1177728190.
Google Scholar
Silverman B.W. (1986), Density estimation for statistics and data analysis, Chapman and Hall, London.
Google Scholar
Śliwicki D. (2016), Estymacja jądrowa w analizie ekonometrycznej, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń.
Google Scholar
Downloads
Additional Files
Published
How to Cite
Issue
Section
