The Impact of Gender on Unemployment: Cross‑country and Within‑country Analysis of the European Labour Markets during Economic Recession

Tatiana Medková

doi:10.18778/0208-6018.351.05

Autor

Tatiana Medková University of Economics, Prague

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.351.05

Słowa kluczowe:

płeć, rynek pracy, bezrobocie, logit, dystans Cooka

Abstrakt

W niniejszym artykule zbadano wpływ płci na prawdopodobieństwo bezrobocia i dokonano porównania między 13 krajami europejskimi podczas recesji gospodarczej. Stosując ogólny model logitu dla każdego kraju i stolicy, jak również kontrolując rok oraz cechy indywidualne i regionalne, oszacowano prawdopodobieństwo bezrobocia na podstawie danych dotyczących siły roboczej w latach 2011–2014. Odległość Cooka służy do badania różnic między rynkami pracy regionów stołecznych (lub miast) a regionami niebędącymi stolicami. Korzystając z wielkości odległości Cooka, modele są kalibrowane, a modele uwzględniające stopień urbanizacji i typ zawodu – oceniane. Wyniki przedstawiono w formie mapy przestrzennej – pokazują one, że płeć wpływa na prawdopodobieństwo bezrobocia w większości analizowanych krajów. Ogólnie efekt jest mniejszy w przypadku regionów stołecznych.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Carruthers E., Lewis K., McCue T., Westley P. (2008), Generalized linear models: model selection, diagnostics, and over dispersion, Memorial University of Newfoundland, http://www.mun.ca/biology/dschneider/b7932/B7932Final4Mar2008.pdf [accessed: 23.09.2018].
Google Scholar

Davison A. C., Snell E. J. (1991), Residuals and diagnostics, [in:] D. V. Hinkley, N. Reid, E. J. Snell (eds.), Statistical Theory and Modelling: In Honour of Sir David Cox D. V. Hinkley, N. Reid, and E. J. Snell, Chapman and Hall, London–New York, pp. 83–106.
Google Scholar

Dobson J. A. (1990), An Introduction to Generalized Linear Models, Chapman and Hall, London.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7252-1

Eurofound (2020), What makes capital cities the best places to live?, European Quality of Life Survey 2016 series, Publications Office of the European Union, Luxembourg.
Google Scholar

European Commission (2013), Barcelona objectives, Publications Office of the European Union, Luxembourg, https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/130531_barcelona_en_0.pdf [accessed: 3.09.2018].
Google Scholar

Eurostat (2017), http://ec.europa.eu/eurostat/data/database [accessed: 25.05.2017].
Google Scholar

Fox J., Monette G. (1992), Generalized collinearity diagnostics, “Journal of the American Statistical Association”, vol. 87, pp. 178–183.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1992.10475190

Knotek E. S. (2007), How useful is Okun’s Law?, “Economic Review”, vol. 4, pp. 73–103.
Google Scholar

Musterd S., Marciaczak S., van Ham M., Tammaru T. (2016), Socio‑Economic Segregation in European Capital Cities: Increasing Separation between Poor and Rich, IZA Discussion Paper No. 9603.
Google Scholar DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2713024

Tepperova J., Zouhar J., Wilksch F. (2016), Intra‑EU migration: legal and economic view on jobseeker’s welfare rights, “Journal of International Migration and Integration”, no. 17, pp. 1–20.
Google Scholar

Wooldridge J. M. (2002), Econometric Analysis Of Cross Section and Panel Data, MIT Press, Cambridge.
Google Scholar