Ranking powiatów województwa mazowieckiego

Raport

Strona 1 z 104

RAPORT: Ranking powiatów województwa mazowieckiego Taksonomiczna analiza danych o sytuacji na rynku pracy w powiatach województwa mazowieckiego

WARSZAWA 2013

Strona 2 z 104

Opracowanie:

Robert Chrząstek

Raport współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego na zamówienie Wojewódzkiego Urzędu Pracy w Warszawie na potrzeby projektu „Mazowieckie Obserwatorium Rynku Pracy III” (Poddziałanie 6.1.1 POKL)

© Copyright by Wojewódzki Urząd Pracy w Warszawie

Strona 3 z 104

Spis treści

Wstęp ............................................................................................................................................ 5

Metodologia analizy ...................................................................................................................... 9

1. Opis metody .......................................................................................................................... 9

2. Etapy analizy........................................................................................................................ 16

Wyniki analizy ............................................................................................................................. 19

1. Dobór zmiennych ................................................................................................................ 19

1.1 Podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 i 2012 roku ...... 23

1.2 Nowozarejestrowane i wykreślone podmioty w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 i 2012 roku .......................................................................................................... 24

1.3 Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą na 100 osób w wieku produkcyjnym w 2011 i 2012 roku .............................................................................. 24

1.4 Stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec 2011 i 2012 roku .................................... 25

1.5 Bezrobotni poprzednio pracujący oraz dotychczas niepracujący do ogółu bezrobotnych na koniec 2011 i 2012 roku .................................................................. 25

1.6 Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych w 2011 i 212 roku .................................. 26

1.7 Liczba osób nowozarejestrowanych na 1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia pracy w 2011 i 2012 roku .......................................................................................................... 26

1.8 Długotrwale bezrobotni do ogółu na koniec 2011 i 2012 roku..................................... 27

1.9 Liczba osób napływających na jedną ofertę pracy w 2011 i 2012 roku ........................ 27

1.10 Pracujący na 1000 mieszkańców w 2011 i 2012 roku ................................................. 28

1.11 Średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej na koniec 2011 i 2012 roku ..................................................................................................................................... 28

1.12 Efektywność - stopa proponowanego zatrudnienia w 2011 i 2012 roku ................... 29

2. Badanie zmienności ............................................................................................................. 30

3. Normalizacja zmiennych diagnostycznych (metoda unitaryzacji zerowanej MUZ) ............ 32

Strona 4 z 104

4. Walidacja empiryczna zmiennych znormalizowanych ........................................................ 32

5. Obliczenie wskaźnika syntetycznego i klasyfikacja obiektów ............................................. 35

5.1 Ranking powiatów ......................................................................................................... 35

5.2 Klasyfikacja powiatów ................................................................................................... 40

5.3 Segmentacja powiatów metoda Warda ........................................................................ 47

6. Analizy obszarów składających się na sytuacje na ryku pracy ............................................ 53

6.1 Obszar potencjału gospodarczego ................................................................................ 56

6.2 Obszar bezrobocia ......................................................................................................... 60

6.3 Obszar przepływów na rynku pracy .............................................................................. 65

6.4 Obszar wolnych miejsc pracy i miejsc aktywizacji zawodowej ..................................... 69

6.5 Obszar zatrudnienia ...................................................................................................... 73

6.6 Obszar efektywności działań publicznych służb zatrudnienia....................................... 77

7. Ocena dynamiki zmian ........................................................................................................ 82

Zakończenie. Wnioski i rekomendacje ........................................................................................ 86

Bibliografia .................................................................................................................................. 92

Spis tabel ..................................................................................................................................... 94

Spis wykresów ............................................................................................................................. 95

Spis rysunków .............................................................................................................................. 96

Aneks. Dane użyte do budowy rankingu ..................................................................................... 97

Strona 5 z 104

Wstęp

W zasobach statystyki publicznej dotyczącej rynku pracy odnaleźć można

ogromną liczbę danych. Wiele danych pochodzi z systemu monitoringu osób

bezrobotnych i w tym obszarze opis zjawiska jest względnie dobrze obserwowany.

Mniej komfortowo wygląda jednak sytuacja w obszarze zatrudnienia, dla którego tak

wielu informacji bazy danych już nie gromadzą. Wielość publikowanych zmiennych czy

mierników wprowadza pewną trudność, która związana jest z dotarciem do

odpowiedniej zmiennej, a także z wyborem właściwych zmiennych do analizy.

Odnajdując jednak poszukiwane dane pojawiają się kolejne problemy. Związane są one

z interpretacją danych, a szczególnie z ich porównywalnością, nie zapominając także

o problemie zbyt wysokiego poziomu agregacji poszukiwanych wskaźników. Powstaje

zatem konieczność wtórnego opracowywania danych statystycznych, tak aby można

było wyciągać na ich podstawie wnioski o dużej dozie pewności.

Teoria statystyki mówi, że analiza jednej zmiennej, choć dostarcza pewnych

informacji, to jednak nie pozwala otrzymać wiedzy rzetelnej o obserwowanym

zjawisku1. Zresztą każdy pomiar zmiennej teoretycznej, wskazującej na badane

zjawisko, obarczony jest błędem. Z pomocą przychodzą tutaj miary złożone,

syntetyczne, agregowane. Na ich podstawie wyciąganie wniosków jest pewniejsze

i rzetelniejsze, niż miałoby to miejsce analizując tylko pojedyncze zmienne, nawet jeśli

będzie ich wiele. Tym bardziej, gdy jako badacze mamy do czynienia z bardzo złożonym

obiektem analizy. Takim złożonym obiektem jest z pewnością rynek pracy. Posiada

1 G. Wieczorkowska, J. Wierzbiński, Statystyka: analiza badań społecznych. Warszawa: Scholar, 2007, s. 311.

Strona 6 z 104

złożoną strukturę, a na jego obraz składa się wiele zjawisk cząstkowych, począwszy od

bezrobocia, poprzez zatrudnienie, a skończywszy na przedsiębiorcach czy działalności

powiatowych urzędów pracy. W praktyce bardzo często sytuację na rynku pracy

próbuje się przedstawiać poprzez wykorzystanie stopy bezrobocia rejestrowanego,

ewentualnie pochodzącej z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności (stopa BAEL)

czy chociażby wskaźnika zatrudnienia. Choć wskaźniki te są efektem różnych zjawisk

występujących w konkretnym miejscu, to jednak nie są one miarami złożonymi,

pozwalającymi jedną liczbą wyrazić całe spektrum zjawisk charakteryzujących rynek

pracy.

Pożądanym celem analiz staje się budowa rzetelnych miar, dostarczających

badaczowi całościowej informacji o analizowanym zjawisku. Takich informacji

dostarczyć powinien wskaźnik złożony, syntetyczny, zawierający szereg cząstkowych

wskaźników, odnoszących się do poszczególnych elementów charakteryzujących rynek

pracy. Rynek pracy jest zjawiskiem złożonym. Zjawisko złożone bowiem, to

abstrakcyjny twór obrazującym stan jakościowy, bezpośrednio niemierzalnych

rzeczywistych obiektów, opisywany przez pewną liczbę większą od jeden zmiennych,

zwanych diagnostycznymi2.

Rynek pracy sam w sobie nie jest zjawiskiem statycznym, które raz powstałe

trwa niezmiennie. Dokonują się jego przeobrażenia i transformacje. Może rozwijać się

lub przeżywać regres. Obserwacja zmian w obrębie jego struktury i cech opisujących

ową strukturę odbywa się jednak w sposób skokowy. Każdy z pomiarów, zestawiony

w szeregu czasowym, tworzy dopiero właściwy obraz rynku pracy pokazując dynamikę

procesów na nim zachodzących, a więc sytuację na rynku pracy. Nie jest zadaniem

łatwym odpowiedzieć na pytanie, w jaki sposób możemy dokonać obserwacji

procesów zachodzących w tak złożonym systemie.

Rynek pracy jest specyficznym miejscem, na którym dochodzi do interakcji

pracowników oferujących świadczenie swojej pracy z pracodawcami poszukującymi

pracowników. To specyficzny mechanizm gospodarczy regulujący wielkość podaży

2 K. Kukuła, Metoda unitaryzacji zerowanej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.

Strona 7 z 104

pracy i popyt na pracę. Z równowagą na rynku pracy mamy do czynienia, gdy podaż

i popyt pracy są równe. Z ekonomicznego punktu widzenia stan ten następuje przy

określonym poziomie płacy realnej. Jeśli podaż pracy przewyższa popyt, pojawia się

bezrobocie3. Krzywe popytu i podaży pracy mogą się przesuwać pod wpływem różnych

czynników je kształtujących. Obserwując rynek pracy należy dokonywać pomiaru także

tych właśnie czynników.

Dokonując określenia struktury złożonego zjawiska rynku pracy, w konkretnym

miejscu i czasie, wskazać należy poniższe czynniki modelujące jego stan4:

• bezrobocie, jego poziom, strukturę oraz dynamikę;

• przepływy na rynku pracy;

• zatrudnienie,

• wolne miejsca pracy;

• potencjał gospodarczy;

• efektywność działania publicznych służb zatrudnienia.

Zmiennych dotyczących wymienionych obszarów dostarcza statystyka publiczna,

dostępna w postaci publikacji Głównego Urzędu Statystycznego oraz Urzędu Statystycznego

w Warszawie, publikacji elektronicznych Wojewódzkiego Urzędu Pracy w Warszawie,

a w szczególności internetowa baza danych prowadzona przez GUS pod nazwą Bank Danych

Lokalnych. Celem zrealizowanej w raporcie analizy statystycznej, wykorzystującej wspomniane

źródła, jest opracowanie rankingu powiatów województwa mazowieckiego, który zaprezentuje

hierarchię powiatów w kontekście sytuacji na rynku pracy, a także sklasyfikuje analizowane

obiekty według podobieństwa pozycji w rankingu. Powstały ranking pozwoli na właściwe

adresowanie pomocy do konkretnych powiatów, których rozwój odstaje od wzorca.

Niniejsze opracowanie powstało na zamówienie Wojewódzkiego Urzędu Pracy

w Warszawie na potrzeby projektu Mazowieckiego Obserwatorium Rynku Pracy III.

Zamieszczone w nim zostały wyniki analizy statystycznej, w podziale na obszary

charakteryzujące rynek pracy. Zaprezentowany i omówiony zostanie ranking powiatów, a także

3 http://www.nbportal.pl (czas dostępu: 01.12.2012).

4 Wymienione obszary spójne są z podstawowymi obszarami badania rynku pracy, zaproponowanymi w publikacji: M. Góra, U. Sztanderska, Wprowadzenie do analizy lokalnego rynku pracy. Przewodnik, MPiPS, Warszawa 2006, s. 61.

Strona 8 z 104

klasyfikacja powiatów Mazowsza. Analiza prowadzona będzie z uwzględnieniem dynamiki

obserwowanych zjawisk, pozwalając na uchwycenie zmian sytuacji powiatów w czasie, poprzez

badanie zmiennych występujących w 2011 i 2012 roku. W zakończeniu raportu umieszczone

zostały wnioski i rekomendowane działania, których wykonanie prowadzić ma do poprawy

sytuacji tam, gdzie okaże się to konieczne i niezbędne.

Strona 9 z 104

Metodologia analizy

1. Opis metody

Przedmiotem analizy są powiaty województwa mazowieckiego. W skład

omawianego regionu wchodzą 42 powiaty, z czego cztery posiadają status powiatu

grodzkiego (miasta Warszawa, Płock, Siedlce, Ostrołęka i Radom). Pozostałe powiaty

posiadają status powiatów ziemskich. Stawiając sobie zadanie opracowanie rankingu

analizowanych obiektów należy dobrać do tego zadania odpowiednie narzędzia,

słowem użyć takiej metody, która przyniesie najbardziej pożądane rezultaty.

Najczęściej stosowanymi metodami prowadzącymi do uporządkowania obiektów

opisywanych przez wielość charakteryzujących je zmiennych są metody

taksonomiczne. Obejmują porządkowanie zbiorów obiektów, grupowanie

w jednorodne podzbiory oraz wybór reprezentantów tych grup. Drugą metodą często

stosowaną jest analiza czynnikowa, czyli przedstawienie wejściowego zbioru

charakterystyk, jako kombinacji liniowej nowych nieobserwowalnych struktur, w które

łączą się analizowane dane5.

Analiza taksonomiczna jest oceną poziomu zróżnicowania obiektów, opisanych

za pomocą zestawu cech statystycznych czyli zmiennych. Prowadzi ona do określenia

5 Frątczak E., Gołata E., Klimanet T., Ptak-Chmielewska A., Pęczkowski M.: Wielowymiarowa analiza statystyczna. Teoria - przykłady zastosowań z systemem SAS. Szkota Główna Handlowa w Warszawie. Warszawa, 2009.

Strona 10 z 104

skupisk tychże obiektów pod względem podobieństwa rozwoju, jak również do

otrzymania jednorodnych klas obiektów ze względu na charakteryzujące je

właściwości6. Tego rodzaju analizy poszerzają nasze informacje, wzbogacają wiedzę

o rozpatrywanej kategorii obiektów. Dzięki tej metodzie można ocenić poziom udziału

poszczególnego obiektu w tworzeniu zjawiska, a co ważne dokonać także graficznej

wizualizacji problemu7. Z tego powodu metoda ta wydaje się najbardziej adekwatna do

zrealizowania założonego celu analizy.

Analiza przeprowadzona zostanie przy wykorzystaniu taksonomicznej metody

porządkowania liniowego Hellwiga8 oraz nieliniowego z wykorzystaniem analizy

skupień dokonanej metodą Warda9. Porządkowanie liniowe stosujemy, gdy chcemy

ustalić hierarchię obiektów, czyli uporządkować je od obiektu stojącego najwyżej w tej

hierarchii do obiektu znajdującego się w niej najniżej. Metoda Warda wspomoże

w budowaniu klasyfikacji obiektów.

Samo stworzenie rankingu jest zatem procesem sortowania wierszy macierzy,

w skład której wchodzą zmienne diagnostyczne X, według pewnej reguły. Pewne

zmienne możemy określić jako „dobre” cechy obiektów, jeżeli związane z nimi wartości

liczbowe rosnąc wskazują na rozwój zjawiska (np. liczba osób zatrudnionych), a inne

określimy, jako „niedobre”, jeżeli ich wysokie wartości są niepożądane (np. stopa

bezrobocia). Aby dokonać porównania cech, zastosować należy normowanie

zmiennych. Chodzi tu o takie przekształcenie zmiennych diagnostycznych, by można je

6 K. Kopczewska, T. Kopczewski, P. Wójcik, Metody ilościowe w R, Aplikacje ekonomiczne i finansowe. CeDeWu, Warszawa 2009.

7 A. Młodak, Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej. Difin, Warszawa 2006.

8 Patrz K. Kukuła, Metoda unitaryzacji zerowanej… op.cit.

9 Opis metody znajduje się w publikacji: T. Grabiński, Analiza taksonomiczna krajów Europy w ujęciu regionalnym, Wyd. AE w Krakowie, Kraków 2003.

Strona 11 z 104

było ze sobą wiarygodnie porównywać. W ten sposób doprowadzić należy do

powstania macierzy zmiennych unormowanych Z10.

Na podstawie unormowanych wartości wykonywana jest agregacja, czyli

przeprowadza się obliczenie wartości zmiennej syntetycznej, inaczej agregatowej Q.

Poprzez sortowanie wartości liczbowej wskaźnika syntetycznego Q powstaje ranking

analizowanych obiektów.

Pierwszym krokiem w procedurze tworzenia rankingu jest dobór zmiennych

zasilających model. Jest to jedna z najważniejszych czynności wstępnych, ale

jednocześnie jedna z najtrudniejszych11. Od zmiennych wchodzących w skład modelu

zależą wartości zmienne syntetycznej i wygląd samego rankingu. Do modelu można

wprowadzić wiele zmiennych, jednak uważać należy na to, aby modelu nie zasilały

zmienne, które mierzą to samo zjawisko. Zaznaczyć jednak należy, że zbyt liczny zbiór

cech może utrudnić, a nawet uniemożliwić wykonanie poprawnej klasyfikacji12. Warto

przy tym wspomnieć, że od jakości dobranego zestawu zmiennych w głównej mierze

zależy wiarygodność ostatecznych wyników rankingu i klasyfikacji, a w końcu także

trafność podejmowanych na ich podstawie decyzji. Zatem, aby dokonać wyboru

zmiennych do analizy należy dokonać głębokiego namysły merytorycznego. Od takiej

operacji myślowej należy oczekiwać, że wybrane zmienne nieść będą informacje

komplementarne, czyli jak najmniej ze sobą skorelowane oraz nieść będą informacje

substytucyjne, wybrane cechy będą dobrze reprezentowały te wyeliminowane

z badania. Zakłada się bowiem, że cechy eliminowane będą silnie skorelowane

10 P. Kowalik, Metoda unitaryzacji zerowanej w arkuszach kalkulacyjnych, [w:] Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych. Innowacje i implikacje interdyscyplinarne, pod red. Z.E. Zielińskiego, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Handlowej, Kielce 2011, s. 240.

11 M. Walesiak, Rekomendacje w zakresie strategii postępowania w procesie klasyfikacji zbioru obiektów. XXVII seminarium nt. „Przestrzenno-czasowe modelowanie zjawisk gospodarczych”, 2006, s. 185-203.

12 A. Zeliaś, Uwagi na temat wyboru metody normowania zmiennych diagnostycznych. (w:) Kufel T. i M. Piłatowska (red.), Analiza szeregów czasowych na początku XXI wieku, Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2002.

Strona 12 z 104

z pozostawionymi. W skrócie, zmienne dobrane do modelu powinny dobrze

dyskryminować obiekty i być jednocześnie słabo skorelowane między sobą oraz silnie

skorelowane z cechami odrzuconymi.

Przechodząc, po dokonaniu wyboru zmiennych diagnostycznych, do tworzenia

rankingu obiektów, procedurę analityczną rozpocząć należy od podziału zbioru

zmiennych diagnostycznych na trzy rozłączne rodzaje zmiennych, zwane stymulantami,

destymulantami oraz nominantami. Stymulanta jest to zmienna diagnostyczna, której

wzrost oznacza wzrost oceny, a jej spadek - obniżenie oceny. Destymulanta jest to

zmienna diagnostyczna, której wzrost oznacza spadek oceny, a spadek wzrost oceny.

Nominanta zaś jest zmienną diagnostyczną, dla której istnieje określona

najkorzystniejsza wartość oceny zwana wartością nominalną13. Aby przeprowadzić

proces obliczenia wskaźnika syntetycznego konieczne jest sprowadzenie wszystkich

zmiennych diagnostycznych do roli stymulant lub destymulant. Jedną z procedur

analitycznych pozwalającą unormować zmienne jest metoda unitaryzacji zerowanej.

Pozwala ona przekształcić wartości dowolnych zmiennych diagnostycznych w taki

sposób, aby wartości po przekształceniu odzwierciedlały ocenę „pierwotnych”

elementów macierzy zmiennych diagnostycznych X. Wartości zmiennych

unormowanych tworzą macierz zmiennych Z.

Istnieje wiele metod normowania zmiennych diagnostycznych. Jednak metoda

unitaryzacji zerowanej spełnia najwięcej kryteriów, którymi należy się kierować przy

wyborze odpowiedniej metody normującej cechy ilościowe. Pozwala ona uzyskać:

1. Równość długości przedziałów zmienności wartości wszystkich cech po normowaniu.

2. Równość dolnej i górnej granicy przedziałów zmienności cech (przedział [0,1] dla

wszystkich cech unormowanych).

3. Możliwość normowania cech przyjmujących wartości dodatnie i ujemne.

4. Możliwość normowania cech przybierających wartość równą 0.

13 Z. Hellwig, Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, Przegląd Statystyczny, 1968, s.4.

Strona 13 z 104

5. Dodatnie lub równe 0 wartości cech po unormowaniu.

W celu normalizacji zmiennych statystycznych w raporcie dokonano unitaryzacji

zerowanej według poniższych wzorów14:

1. Dla stymulant:

2. Dla destymulant:

3. Dla nominant:

14 Z. Jędrzejczyk, K. Kukuła, J. Skrzypek, A. Walkosz, Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006, s. 282.

Strona 14 z 104

Gdzie:

- maksimum j‐tej zmiennej diagnostycznej

(kolumny macierzy X);

- minimum j-tej zmiennej diagnostycznej

(kolumny macierzy X).

Zmienna syntetyczna (wskaźnik syntetyczny) obliczony zostanie na podstawie

następującego wzoru15:

Przy okazji budowy rankingu wyróżniono obiekty najlepsze, przeciętne oraz

najgorsze, a więc dokonano ich klasyfikacji. W tym celu wykorzystano stałą U,

a dopasowanie obiektów przeprowadzono zgodnie z regułą16:

Gdzie:

1. Obiekty najlepsze mieszczą się w przedziale:

15 Ibidem, s.288.

16 Ibidem, s. 289.

Strona 15 z 104

2. Obiekty przeciętne mieszczą się w przedziale:

3. Obiekty najgorsze mieszczą się w przedziale:

Strona 16 z 104

2. Etapy analizy

Zanim doszło do zastosowania powyżej zaprezentowanej metody, według

podanych wzorów, procedura analityczna sprowadziła się do wykonania pięciu etapów

postępowania. Pierwszy związany był z arbitralnym wyborem zmiennych, ich doborem

pod względem logicznym. Zastosowano następujące kryteria wyboru zmiennych

diagnostycznych:

• istotność z punktu widzenia analizy zjawiska;

• jednoznaczność i precyzyjność zdefiniowania;

• wyczerpanie zakresu zjawiska;

• logiczność wzajemnych powiązań;

• zachowanie względnej proporcjonalności reprezentacji zjawisk cząstkowych;

• mierzalność;

• dostępność i kompletność ich udostępnienia.

W drugim etapie postępowania dokonano analizy zmienności za pomocą

współczynnika zmienności wyrażonego wzorem17:

Gdzie:

X - średnia wartość cechy Xj

S – odchylenie standardowe cechy Xj

17 J. Wawrzynek, Metody opisu i wnioskowania statystycznego. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, 2007, s. 37

Strona 17 z 104

Zgodnie z przytoczonym wzorem obliczenie współczynnika polega na ilorazie

odchylenia standardowego i średniej arytmetycznej. Wynik operacji przemnożono

przez 100, otrzymując wartość wyrażoną w procentach. Jednocześnie przyjęto, że

wyliczenie osiągające wartość dla zmiennej mniejszą niż 10% oznacza brak

różnicowania analizowanego obiektu przez daną zmienną. W takim przypadku należy

podjąć decyzję o wyłączeniu takiej cechy, zmiennej z dalszej analizy. W pozostałych

przypadkach im wyższa wartość współczynnika, tym większe różnicowanie obiektów

pod wpływem zmiennej, spełniające kryterium formalne doboru cech do analizy.

W trzecim etapie dokonano normalizacji zmiennych, stosując omówioną

wcześniej metodę unitaryzacji zerowanej. Dzięki temu otrzymano nowe zmiennie

znormalizowane Z, posiadające walor porównywalności ze sobą.

Czwarty etap analizy wiązał się z badaniem trafności empirycznej zmiennych

znormalizowanych. Wykorzystując współczynnik korelacji liniowej Pearsona (rp)

utworzona została macierz korelacji. Wysokie skorelowanie zmiennych, wynoszące

powyżej 0,9 oznaczały, że dane zmienne należy wykluczyć z dalszych procedur. Decyzja

taka zawsze musi jednak brać pod uwagę merytoryczne znaczenie zmiennej dla

budowy syntetycznego wskaźnika.

Piąty etap analizy polegał na obliczeniu wskaźnika syntetycznego, jego

rangowaniu oraz klasyfikacji obiektów (powiatów). Do klasyfikacji użyto także analizy

skupień z wykorzystaniem metody Warda. Przy pomocy dendrogramu zobrazowano

typowe zgrupowania analizowanych obiektów pod względem podobieństw. W ramach

tego etapu dokonano również oceny dynamiki zmian sytuacji obiektów na przestrzeni

przyjętych lat do analizy, w tym przypadku 2011 i 2012 roku. Analiza ta pozwoliła na

określenie przyrostów względnych i absolutnych, a także obliczony został indeks

zaobserwowanych zmian.

Poniżej zaprezentowany został schemat wykonywanych czynności analitycznych.

Strona 18 z 104

Rysunek 1. Schemat procedury analitycznej w ramach zastosowania metody unitaryzacji zerowanej MUZ.

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 19 z 104

Wyniki analizy

1. Dobór zmiennych

Spośród wymienionych wcześniej kryteriów doboru zmiennych diagnostycznych

ważne okazały się być kryteria związane z kompletnością i dostępnością danych

w statystyce publicznej. Nie wszystkie zmienne, które były istotne dla opisu rynku

pracy, posiadały walor kompletności. Tak było na przykład ze wskaźnikiem liczby osób

bezrobotnych przypadających na jedno wolne miejsce pracy zgłoszone do PUP. W tym

przypadku Bank Danych Lokalnych nie podał wskaźnika dla pięciu powiatów

województwa. Podobnie rzecz miała się z danymi o efektywności zatrudnieniowej czy

kosztowej PUP, gdzie Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej nie uwzględniało tych

wskaźników w każdym roku sprawozdawczym, a także pomijało w publikacji danych dla

trzech powiatów.

Urząd Statystyczny w Warszawie w 2013 roku opublikował raport z rankingiem

dzielnic pod względem atrakcyjności warunków życia. Jednym z wymiarów

cząstkowych był rynek pracy. Autorzy raportu budując zmienną syntetyczną rynku

pracy ograniczyli się do czterech zmiennych diagnostycznych18:

• - Liczba podmiotów w rejestrze REGON na 1 tys. Ludności.

• - Liczba pracujących na 1 tys. Ludności.

• - Liczba bezrobotnych na 1 tys. Ludności.

• - Odsetek długotrwale bezrobotnych.

18 Patrz Ranking dzielnic Warszawy pod względem atrakcyjności warunków życia, Mazowiecki Ośrodek Badań Regionalnych, Warszawa 2013, s. 17.

Strona 20 z 104

Według autorów omawianej powyżej analizy cztery zmienne pozwoliły zbudować

ranking dzielnic pod względem opisu sytuacji na rynku pracy. Wydaje się jednak, że

opis rynku pracy za pomocą wymienionych zmiennych nie został w pełni wyczerpany.

Opisane zostały obszary zatrudnienia, potencjału gospodarczego oraz bezrobocia. Nie

pojawiły się jednak żadne zmienne związane z realizacją polityk zatrudnienia, związane

z działalnością publicznych służb zatrudnienia. Pod uwagę jednak należy wziąć

dostępność danych dla danego okresu, a także dostępność danych dla analizowanego

poziomu agregacji (NTS-4). Wreszcie po trzecie, badacz dokonując wyboru zmiennych

zawsze powinien zwracać uwagę na to, czy kolejne wprowadzane do modelu zmienne

nie powielają informacji, które dostarczają te, które już do modelu zostały

wprowadzone. Rola badacza w takich momentach sprowadza się do dokonania selekcji

zmiennej, która wnosi większy ładunek informacyjny.

Budując model opisu rynku pracy powiatów województwa mazowieckiego dobór

cech ograniczony jest dostępnością informacji obserwowanych w założonym

w niniejszej analizie horyzoncie czasowym, odnoszącym się do 2011 i 2012 roku.

Wstępny wybór zmiennych ograniczył się zatem do wyboru poniższych cech

charakterystycznych dla rynku pracy:

1. Ludność powiatów ogółem;

2. Ludność powiatów w wieku produkcyjnym;

3. Średnie wynagrodzenie brutto w gospodarce narodowej;

4. Podmioty zarejestrowane w rejestrze REGON;

5. Nowozarejestrowane podmioty w rejestrze REGON;

6. Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą;

7. Wykreślone podmioty z rejestru REGON;

8. Stopa bezrobocia rejestrowanego;

9. Liczba bezrobotnych;

10. Bezrobotni poprzednio pracujący (przed zarejestrowaniem);

11. Bezrobotni dotychczas niepracujący;

12. Bezrobotni zarejestrowani w roku;

13. Bezrobotni wyrejestrowani w roku z powodu podjęcia pracy;

Strona 21 z 104

14. Liczba osób długotrwale bezrobotnych ;

15. Zgłoszone wolne miejsca pracy i aktywizacji zawodowej;

16. Liczba pracujących w powiatach;

17. Średnie wynagrodzenie brutto;

18. Efektywność działań Publicznych Służb Zatrudnienia.

Jak można zauważyć wymienione zmienne nie posiadają waloru porównawczego,

nie są zobiektywizowane. Wyrażone są za pomocą liczb względnych, które różnie

można interpretować w zależności od kontekstu. Z tego powodu dokonano tzw.

„wywskaźnikowania” owych zmiennych. Do tego służyły miedzy innymi trzy pierwsze

zmienne wymienione powyżej. Nowe zmienne w postaci wskaźników przyjęły

ostatecznie postać poniższych zmiennych diagnostycznych:

X1 Podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców

X2 Nowozarejestrowane podmioty w REGON na 10 tys. mieszkańców w roku

X3 Wykreślone podmioty z REGON na 10 tys. mieszkańców w roku

X4 Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą na 100 osób w wieku

produkcyjnym

X5 Stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec roku

X6 Bezrobotni poprzednio pracujący - % do ogółu bezrobotnych na koniec roku

X7 Bezrobotni dotychczas niepracujący - % do ogółu na koniec roku

X8 Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych

X9 Liczba osób nowozarejestrowanych na 1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia

pracy

X10 Długotrwale bezrobotni - % do ogółu na koniec roku

X11 Liczba osób napływających na jedną ofertę pracy

X12 Pracujący na 1000 mieszkańców

X13 Średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej na koniec roku

X14 Efektywność - stopa proponowanego zatrudnienia

Do zmiennych typu stymulant zaliczono zmienne diagnostyczne: X1, X2, X4, X6,

X12, X13, X14. Za destymulanty uznano następujące zmienne: X3, X5, X7, X8, X9, X10,

Strona 22 z 104

X11. Uznano, że dla sytuacji na rynku pracy im wyższa liczba podmiotów

zarejestrowanych w bazie REGON oraz nowopowstałych w danym roku, a także osób

fizycznych zakładających działalność gospodarczą, tym lepiej dla jego rozwoju. Za

stymulantę uznano także zmienną dotyczącą osób bezrobotnych z doświadczeniem

pracy, uważając że staż pracy zwiększa prawdopodobieństwo znalezienia pracy na

rynku. Dlatego lepiej jest, gdy osoby bezrobotne taką cechą mogą się pochwalić. Liczba

pracujących to także stymulanta rozwoju rynku pracy. Podobnie wysokość

wynagrodzenia. Zakłada się przy tym, że wyższe wynagrodzenie aktywizuje osoby na

rynku, przynosząc wymierne korzyści, które mogą stanowić bodziec wychodzenia

z bezrobocia czy bierności zawodowej. Ostatnią stymulantą jest wskaźnik stopy

proponowanego zatrudnienia, liczony jako procentowy stosunek liczny osób

zatrudnionych po udziale w aktywnej formie proponowanej przez PUP (do trzech

miesięcy po zakończeniu udziału) do liczby wszystkich osób, które uczestniczyły

w takowych formach. Im wyższa wartość wskaźnika, tym lepiej dla rynku pracy.

Destymulantami są w sposób oczywisty: znikanie firm z bazy REGON, a także

wskaźniki dotyczące bezrobocia, napływu do bezrobocia, stosunek osób napływających

do odpływających. Także saldo napływu do bezrobocia, liczba napływających na ofertę

pracy zgłoszonej do PUP czy zmiana liczby zgłoszonych wolnych miejsc pracy

w stosunku do roku ubiegłego. Nie inaczej jest także w przypadku udziału osób

długotrwale bezrobotnych, a więc pozostających w rejestrze PUP dużej niż jeden rok.

Im wyższe wartości tych wskaźników, tym gorsza sytuacja na rynku pracy.

Zmienne diagnostyczne od X1 do X4 oraz X13 dostarczają informacji o lokalnym

potencjale gospodarczym. Zmienne od X5 do X7 i X10 dotyczą obszaru bezrobocia.

Zmienne X8 do X9 dotyczą przepływów na rynku pracy. Zmienne X11 odnosi się do

obszaru wolnych miejsc pracy i aktywizacji zawodowej. Zmienna X12 reprezentuje

obszar zatrudnienia. Natomiast zmienna X14 związana jest wprost z realizowana

efektywnością działalności publicznych służb zatrudnienia w powiecie.

Strona 23 z 104

1.1 Podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 i 2012 roku19

Zmienna X1. Monitorowaniem wskaźnika zajmuje się Główny Urząd Statystyczny,

a pomiar wskaźnika odbywa się w rocznych interwałach. Wartości wskaźnika

publikowane są na stronie internetowej Banku Danych Lokalnych20.

Zgodnie z definicją podmiot gospodarki narodowej to osoba prawna, jednostka

organizacyjna niemająca osobowości prawnej oraz osoba fizyczna prowadząca

działalność gospodarczą. W systemie REGON pojęcie podmiotu gospodarki narodowej

jest tożsame z pojęciem jednostki prawnej. Samo posiadanie osobowości prawnej nie

stanowi kryterium określenia podmiotu jako jednostki prawnej.

Wskaźnik ten odnosi się do liczby i struktury ludności. Od 2010 roku został

przeliczony zgodnie z bilansem przygotowanym w oparciu o wyniki Narodowego Spisu

Powszechnego 2011.

Merytoryczne znaczenie wskaźnika polega na opisie cech analizowanych

podmiotów, związanych z ich potencjałem gospodarczym. Potencjał gospodarczy to

jeden z najważniejszych czynników rozwoju każdej jednostki terytorialnej. Wysoki

poziom rozwoju gospodarczego zazwyczaj stwarza warunki umożliwiające rozwój rynku

pracy, zatrudnienia i spadek bezrobocia. Liczba istniejących podmiotów gospodarczych

w przeliczeniu na 10 tys. mieszkańców powiatu dostarcza informacji porównawczej dla

analizowanych obiektów. Jest to statyczne ujęcie potencjału gospodarczego.

19 Definicja wskaźnika znajduje się w Ustawa z dnia 29 czerwca 1995 r. o statystyce publicznej (Dz. U. z 2012 r. poz. 591, z późn. zm.). Dane do analizy zaczerpnięte zostały z Banku Danych Lokalnych.

20 Dane pochodzące z BDL pobierane były w każdym z wymienionych w raporcie przypadków ze strony internetowej BDL: http://www.stat.gov.pl/bdl/app/strona.html?p_name=indeks (stan na dzień: 01.12.2013 r.)

Strona 24 z 104

1.2 Nowozarejestrowane i wykreślone podmioty w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 i 2012 roku

Zmienne X2 i X3, monitorowane przez GUS. Rejestr REGON jest na bieżąco

uaktualniany na podstawie wniosków zgłaszanych przez jednostki prawne. Aktualizacja

odbywa się poprzez składane wnioski o wpis do krajowego rejestru urzędowego

podmiotów gospodarki narodowej lub o zmianę cech objętych wpisem oraz wniosek

o skreślenie podmiotu z krajowego rejestru urzędowego podmiotów gospodarki

narodowej. Obie zmienne opisują cechy związane z potencjałem gospodarczym

powiatów. W porównaniu z poprzednim wskaźnikiem, w tym przypadku mamy do

czynienia z ujęciem dynamicznym potencjału. Wartości wskaźników dostarczają

informacji o zmianach w lokalnej gospodarce. Dla sytuacji na rynku pracy zmienną

stymulującą jest zmienna nowozarejestrowane podmioty gospodarcze. Zmienna

dotycząca podmiotów wykreślonych w danym okresie świadczyć może o pogorszeniu

sytuacji na rynku pracy.

1.3 Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą na 100 osób w wieku produkcyjnym w 2011 i 2012 roku

Zmienna X4, monitorowana przez GUS. Osoba fizyczna prowadząca działalność

gospodarczą w rejestrze REGON jest to osoba fizyczna będąca przedsiębiorcą

w rozumieniu ustawy o swobodzie działalności gospodarczej i inna osoba fizyczna

prowadząca działalność na własny rachunek w celu osiągnięcia zysku oraz osoba

fizyczna prowadząca indywidualne gospodarstwo rolne. Osoba fizyczna prowadząca

działalność gospodarczą jest jednym z trzech typów jednostek prawnych wpisywanych

do rejestru REGON.

Jest to zmienna merytorycznie przynależna do obszaru potencjału gospodarczego.

Ukazuje przedsiębiorczość mieszkańców powiatu. Wzrost wartości wskaźnika może być

łączony z poprawą sytuacji na rynku pracy.

Strona 25 z 104

Mazowiecki Ośrodek Badań Regionalnych opublikował w 2013 roku ranking

województw w obszarze potencjału gospodarczego. Do sporządzenia zmiennej

syntetycznej użyto trzech zmiennych: liczba podmiotów gospodarki narodowej

w przeliczeniu na 1 tys. mieszkańców; liczba zarejestrowanych bezrobotnych

w przeliczeniu na 1 tys. mieszkańców oraz nakłady inwestycyjne w przedsiębiorstwach

w przeliczeniu na 1 mieszkańca. W niniejszym opracowaniu zmienna dotyczącą

bezrobocia włączona będzie do obszaru bezrobocia. Co do nakładów inwestycyjnych,

to w czasie dokonywania selekcji zmiennych najnowsze dane dla powiatów

opublikowane przez GUS (BDL) dotyczyły powiatów za 2011 rok.

1.4 Stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec 2011 i 2012 roku

Zmienna X5, monitorowana przez GUS. Stopa bezrobocia rejestrowanego

wyrażona jest w procentach. Stanowi stosunek liczby osób zarejestrowanych jako

bezrobotne w powiatowych urzędach pracy do liczby cywilnej ludności aktywnej

zawodowo (suma zarejestrowanych bezrobotnych i pracujących, z pominięciem osób

odbywających czynną służbę wojskową oraz pracowników jednostek budżetowych

prowadzących działalność w zakresie obrony narodowej i bezpieczeństwa

publicznego). Zmienna ta merytorycznie związana jest z wyszczególnionym w analizie

obszarem bezrobocia. To statyczny pomiar sytuacji na rynku pracy na danym terenie.

Wzrost wartości wskaźnika informuje o pogarszającej się sytuacji na rynku pracy.

1.5 Bezrobotni poprzednio pracujący oraz dotychczas niepracujący do ogółu bezrobotnych na koniec 2011 i 2012 roku

Zmienne X6 i X7, wyliczone na podstawie danych monitorowanych przez GUS.

Wyrażone są w procentach. Zmienne te pozwalają uchwycić różnice jakościowe

zarejestrowanych osób bezrobotnych. Uznać należy, że bezrobotni posiadający

doświadczenie pracy mają większe prawdopodobieństwo znalezienia ponownej

Strona 26 z 104

pracy21. Z drugiej strony brak doświadczenia pracy, dotyczący także absolwentów,

oznaczać może, że osoby te będą miały pewne trudności ze znalezieniem pierwszej

pracy.

1.6 Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych w 2011 i 212 roku

Zmienna X8, monitorowana przez GUS, wyrażona w procentach. Zmienna oznacza

udział bezrobotnych zarejestrowanych w okresie sprawozdawczym do liczby cywilnej

ludności aktywnych zawodowo, tj. bez osób odbywających czynną służbę wojskową

oraz pracowników jednostek budżetowych prowadzących działalność w zakresie

obrony narodowej i bezpieczeństwa publicznego, według stanu na koniec okresu

sprawozdawczego.

Zmienna merytorycznie związana z obszarem przepływów na rynku pracy. Im

wyższa wartość zmiennej, tym gorsza sytuacja na rynku pracy.

1.7 Liczba osób nowozarejestrowanych na 1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia pracy w 2011 i 2012 roku

Zmienna X9, wyliczona na podstawie danych monitorowanych przez GUS.

„Wywskaźnikowana” zmienna, która informuje o liczbie napływających do bezrobocia

na jedną osobę, która opuściła rejestr bezrobotnych, ale z powodu podjęcia

zatrudnienia.

Zmienna merytorycznie związana jest z obszarem przepływów na rynku pracy. Im

wyższa wartość wskaźnika, tym gorsza sytuacja w obszarze i na rynku pracy.

21 Potwierdzają to założenie badania BKL, według których pracodawcy głownie poszukują pracowników z doświadczeniem zawodowym. Patrz M. Kocór, A. Strzebońska, K. Keler, Kogo chcą zatrudniać pracodawcy? Potrzeby zatrudnieniowe pracodawców i wymagania kompetencyjne wobec poszukiwanych pracowników, PARP, Warszawa 2012.

Strona 27 z 104

1.8 Długotrwale bezrobotni do ogółu na koniec 2011 i 2012 roku

Zmienna X10, wyliczona w oparciu o dane monitorowane przez GUS. Wyrażona jest

w procentach. Bezrobotny długotrwale to bezrobotny pozostający w rejestrze

powiatowego urzędu pracy łącznie przez okres ponad 12 miesięcy. Zmienna

merytorycznie związana z obszarem bezrobocia. Wzrost wartości wskaźnika oznacza

pogorszenie sytuacji na rynku pracy. Odsetek długotrwale bezrobotnych informuje

o sytuacji osób bezrobotnych. Określa jakość zjawiska bezrobocia na obszarze powiatu.

Uważa się, że im dłużej bezrobotny pozostaje w rejestrze, tym bardziej zmniejszają

się jego szanse na znalezienie pracy. Bezrobocie długotrwałe wywołuje pauperyzację

jednostki, izolację społeczną oraz wpływa na zmiany w psychice bezrobotnego22. Stąd

zmienna ta traktowana jest jako kluczowa dla określenia obszaru bezrobocia.

1.9 Liczba osób napływających na jedną ofertę pracy w 2011 i 2012 roku

Zmienna X11, wyliczona na podstawie zmiennych monitorowanych przez GUS.

Merytorycznie związana z obszarem oferty pracy.

Wskaźnik utworzony jako iloraz liczby nowozarejestrowanych osób bezrobotnych

w danym okresie i ofert pracy zgłoszonych do PUP w tym samym czasie. Oferty pracy,

to według nowej nomenklatury słownej wolne miejsca pracy i miejsca aktywizacji

zawodowej. To miejsca powstałe w wyniku ruchu zatrudnionych bądź nowo

utworzone, w stosunku do których spełnione zostały jednocześnie trzy warunki: 1)

miejsca pracy w dniu sprawozdawczym były faktycznie nieobsadzone, 2) pracodawca

czynił starania, aby znaleźć osoby chętne do podjęcia pracy, 3) w przypadku znalezienia

22 G. Węgrzy, Bezrobotni długotrwale – problem XXI wieku, dostępny w Internecie: http://mikro.univ.szczecin.pl/bp/pdf/41/21.pdf (dostęp: 01.12.2013), s. 226.

Strona 28 z 104

właściwych kandydatów, pracodawca byłby gotów do natychmiastowego przyjęcia

tych osób.

Im wyższa wartość wskaźnika, tym gorsza sytuacja na rynku racy.

1.10 Pracujący na 1000 mieszkańców w 2011 i 2012 roku

Zmienna X12, monitorowana przez GUS. Dane o pracujących dotyczą osób

wykonujących pracę przynoszącą im zarobek lub dochody. Przyjmuje się zasadę

jednorazowego ujmowania osób w głównym miejscu pracy.

Do pracujących zaliczono:

a) osoby zatrudnione na podstawie stosunku pracy;

b) pracodawców i pracujących na własny rachunek;

c) osoby wykonujące pracę nakładczą;

d) agentów (łącznie z pomagającymi członkami ich rodzin oraz osobami

zatrudnionymi przez agentów);

e) członków spółdzielni produkcji rolniczej;

f) duchownych pełniących obowiązki duszpasterskie.

Zmienna związana z obszarem zatrudnienia. Im wyższa wartość wskaźnika, tym

lepsza sytuacja na rynku pracy. Dobrym wskaźnikiem byłby wskaźnik aktywności

ekonomicznej ludności. Jednak nie jest on zdezagregowany do poziomu powiatu.

1.11 Średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej na koniec 2011 i 2012 roku

Zmienna X13 monitorowana przez GUS. Zmienna wyliczana jako procent. Obliczana

jako odsetek przeciętnego miesięcznego wynagrodzenia brutto w powiecie, bez

podmiotów gospodarczych o liczbie pracujących do 9 osób, w stosunku do średniej

Strona 29 z 104

odnotowanej w tym samym okresie dla kraju. Wielkość wynagrodzenia ma znacznie dla

rynku pracy. Zbyt niskie wynagrodzenie może nie posiadać funkcji stymulującej

zatrudnienie. Zatem im niższy dysparytet takich dochodów, tym lepiej dla rynku pracy.

Wysokie wynagrodzenie nie tylko pobudza osoby bierne zawodowo do wejścia na

rynek pracy, ale także poprawia konsumpcję w powiecie, co także wtórnie wpływa na

poprawę sytuacji na rynku pracy.

Zmienna związana merytorycznie z potencjałem gospodarczym powiatu. Wysokość

wynagrodzenia jest w dużym stopniu funkcją możliwości ekonomicznych

pracodawców.

1.12 Efektywność - stopa proponowanego zatrudnienia w 2011 i 2012 roku

Zmienna X14, wyrażona jako procent, monitorowana przez Ministerstwo Pracy

i Polityki Społecznej. Dotyczy oceny efektywności realizowanych działań

aktywizacyjnych przez powiatowe urzędy pracy.

Efektywność zatrudnieniowa (stopa proponowanego zatrudnienia) to wskaźnik

ponownego zatrudnienia, obliczony jako stosunek liczby osób, które po zakończeniu

udziału w 2012 roku w określonej formie aktywizacji uzyskały w okresie do 3 miesięcy

zatrudnienie, tj. wyrejestrowały się z powiatowego urzędu pracy lub jeżeli w okresie do

3 miesięcy od czasu zakończenia udziału w programach nie zarejestrowały się

w powiatowym urzędzie pracy, do liczby osób, które w 2012 roku zakończyły udział

w danej formie aktywizacji.

Prawidłowe adresowanie oznacza sprawną i efektywną działalność PUP. Stąd dla

sytuacji na rynku pracy ważna jest także kwestia efektywnej działalności PUP.

Zmienna związana z obszarem efektywność działań publicznych służb zatrudnienia.

Im wyższa wartość wskaźnika, tym sprawniejsza działalność danego PUP, a co za tym

idzie lepsza sytuacja na rynku pracy.

Strona 30 z 104

2. Badanie zmienności

Zgodnie z poczynionym założeniem metodologicznym za zmienne nadające się

do dalszej analizy uznano te, których współczynnik zmienności osiągał wartość większą

niż 10%. W poniższej tabeli 1 umieszczono obliczone współczynniki dla wybranych

wcześniej zmiennych diagnostycznych.

Tabela 1. Współczynniki zmienności dla poszczególnych zmiennych diagnostycznych.

Zmienna Nazwa zmiennej

Wartość współczynnika

zmienności w %

Decyzja

X1 Podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 r. 38,2 tak

X1 Podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2012 r. 38,5 tak

X2 Nowozarejestrowane podmioty w REGON na 10 tys. mieszkańców 2011 r. 32,6 tak

X2 Nowozarejestrowane podmioty w REGON na 10 tys. mieszkańców 2012 r. 33,5 tak

X3 Wykreślone podmioty z REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 r. 32,8 tak

X3 Wykreślone podmioty z REGON na 10 tys. mieszkańców w 2012 r. 26,8 tak

X4 Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą na 100 osób w wieku produkcyjnym w 2011 r. 31,9 tak

X4 Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą na 100 osób w wieku produkcyjnym w 2012 r. 32,5 tak

X5 Stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec 2011 r. 44,0 tak

X5 Stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec 2012 r. 41,4 tak

X6 Bezrobotni poprzednio pracujący - % do ogółu bezrobotnych na koniec 2011 r. 9,4 nie

X6 Bezrobotni poprzednio pracujący - % do ogółu bezrobotnych na koniec 2012 r. 8,6 nie

X7 Bezrobotni dotychczas niepracujący - % do ogółu na koniec 2011 r. 30,0 tak

X7 Bezrobotni dotychczas niepracujący - % do ogółu na koniec 2012 r. 29,4 tak

X8 Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych w 2011 r. 34,0 tak

X8 Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych w 2012 r. 28,3 tak

Strona 31 z 104

Cd. tabeli 1.

Zmienna Nazwa zmiennej

Wartość współczynnika

zmienności w %

Decyzja

X9 Liczba osób nowozarejestrowanych na 1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia pracy w 2011 r. 13,1 tak

X9 Liczba osób nowozarejestrowanych na 1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia pracy w 2012 r. 13,3 tak

X10 Długotrwale bezrobotni - % do ogółu na koniec 2011 r. 18,9 tak

X10 Długotrwale bezrobotni - % do ogółu na koniec 2012 r. 19,8 tak

X11 Liczba osób napływających na jedną ofertę pracy w 2011 r. 54,72 tak

X11 Liczba osób napływających na jedną ofertę pracy w 2012 r. 46,94 tak

X12 Pracujący na 1000 mieszkańców w 2011 r. 48,9 tak

X12 Pracujący na 1000 mieszkańców w 2012 r. 48,0 tak

X13 Średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej na koniec 2011 r. 15,5 tak

X13 Średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej na koniec 2012 r. 15,1 tak

X14 Efektywność - stopa proponowanego zatrudnienia w 2011 r. 25,5 tak

X14 Efektywność - stopa proponowanego zatrudnienia w 2012 r. 23,5 tak

Źródło: Opracowanie własne.

Na podstawie danych zawartych w tabeli 1 dokonano redukcji liczby zmiennych

diagnostycznych. Zmienne X6 dla 2011 i 2012 roku nie spełniły warunku. Wartość

współczynnika zmienności sugeruje, że należy postrzegać je jako stałe, a nie zmienne.

Równocześnie można dokonać wyróżnienia zmiennych o największym znaczeniu dla

zróżnicowania powiatów województwa. W największym stopniu decyduje o tym: liczba

osób napływających na jedną ofertę pracy (ponad 55% i 47% odpowiednio dla obu

analizowanych lat). Mocnego różnicowania dostarcza także zmienna: pracujący na

1000 mieszkańców (48 dla 2011 i 2012 roku).

Analiza zmienności spowodowała, że do budowy zmiennej syntetycznej użyć

należy 13 zmiennych spełniających postawione w rozdziale założenie.

Strona 32 z 104

3. Normalizacja zmiennych diagnostycznych (metoda unitaryzacji zerowanej MUZ)

Normalizacja zmiennych diagnostycznych, dokonana w oparciu

o zaprezentowane w części metodologicznej wzory, przeobraziła zmienne w taki

sposób, że ich wartości sprowadzone zostały do liczb mieszczących się w przedziale od

0 do 1, przy zachowaniu odległości pomiędzy obiektami obserwowanymi dla

zmiennych przed przeobrażeniem. Nowe zmienne to zmienne znormalizowane Z.

W tym momencie możliwe jest już całkowita ich porównywalność, ponieważ różne

jednostki, w jakich dokonywany był pomiar zmiennych diagnostycznych X, uległy

standaryzacji, ujednoliceniu (tabele z wartościami zmiennych diagnostycznych

i zmiennych znormalizowanych zamieszczone zostały w aneksie raportu).

Zmienne znormalizowane stanowią podstawę do budowania zmiennej

syntetycznej i rankingu.

4. Walidacja empiryczna zmiennych znormalizowanych

W celu zbadania trafności empirycznej zestawu zmiennych znormalizowanych,

inaczej mówiąc wskaźników cząstkowych, zbudowano macierz korelacji liniowej

obliczoną za pomocą wskaźnika korelacji r Pearsona. Analiza współczynników korelacji

pozwoliła dokonać jeszcze jednego rozstrzygnięcia, co do adekwatności zmiennych do

analizy taksonometrycznej.

Przed dokonaniem analizy korelacyjnej wykonana została jeszcze analiza

rzetelności zmiennych Z. Zarówno dla danych z obrazujących zjawiska w 2011 roku, jaki

i w 2012 roku model Alfa Cronbacha pozwalał na ocenę testowanych zestawów

Strona 33 z 104

zmiennych jako rzetelne. Wartość współczynnika Alfa wynosiła dla 2011 roku 0,841 ,

a dla 2012 roku 0,781 (wartość współczynnika Alfa poniżej 0,7 pozwala podjąć decyzję

o nierzetelnym doborze zmiennych).

Jednocześnie wykonana została macierz korelacji. Wskazywała ona jednak na

dwa istotne problemy. Otóż zmienne związane z rejestrem REGON, szczególnie

zmienna Z1 i Z3 były ze sobą związane w sposób absolutny. Wartość współczynnika

r Pearsona wyniosła 0,94. Tak silne związanie cech świadczyć może o tym, że mierzą

one tę samą cechę. Podjąć należy zatem decyzję o wykluczeniu z zestawy wskaźników

cząstkowych zmiennej Z2, której zmienność przejawia się tak naprawdę w zmiennej Z1.

Podobnie należy postąpić ze zmienną Z4, która związana była ze zmienną Z1 jeszcze

silniej. Współczynnik r wyniósł bowiem w jej przypadku 0,981. Także i w tym przypadku

mniemać należy, że zmienna ta zawiera się w zmiennej Z1.

W pozostały przypadkach nie występowały już tak mocno zarysowane

problemy. Wartości współczynnika siły związku mieściły się w ramach wyznaczonych

przez założony poziom (0,9).

W dalszej analizie wzięło zatem udział 11 zmiennych. Zakwalifikowane do dalszej

procedury przedstawia tabela 2.

Tabela 2. Zmienne zakwalifikowane po badaniu korelacji liniowej Pearsona

Zmienna Nazwa zmiennej Decyzja

Z1 Podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 r. tak

Z1 Podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców w 2012 r. tak

Z2 Nowozarejestrowane podmioty w REGON na 10 tys. mieszkańców 2011 r. nie

Z2 Nowozarejestrowane podmioty w REGON na 10 tys. mieszkańców 2012 r. nie

Z3 Wykreślone podmioty z REGON na 10 tys. mieszkańców w 2011 r. tak

Z3 Wykreślone podmioty z REGON na 10 tys. mieszkańców w 2012 r. tak

Z4 Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą na 100 osób w wieku produkcyjnym w 2011 r. nie

Z4 Osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą na 100 osób w wieku produkcyjnym w 2012 r. nie

Strona 34 z 104

Cd. tabeli 2.

Zmienna Nazwa zmiennej Decyzja

Z5 Stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec 2011 r. tak

Z5 Stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec 2012 r. tak

Z7 Bezrobotni dotychczas niepracujący - % do ogółu na koniec 2011 r. tak

Z7 Bezrobotni dotychczas niepracujący - % do ogółu na koniec 2012 r. tak

Z8 Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych w 2011 r. tak

Z8 Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych w 2012 r. tak

Z9 Liczba osób nowozarejestrowanych na 1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia pracy w 2011 r. tak

Z9 Liczba osób nowozarejestrowanych na 1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia pracy w 2012 r. tak

Z10 Długotrwale bezrobotni - % do ogółu na koniec 2011 r. tak

Z10 Długotrwale bezrobotni - % do ogółu na koniec 2012 r. tak

Z11 Liczba osób napływających na jedną ofertę pracy w 2011 r. tak

Z11 Liczba osób napływających na jedną ofertę pracy w 2012 r. tak

Z12 Pracujący na 1000 mieszkańców w 2011 r. tak

Z12 Pracujący na 1000 mieszkańców w 2012 r. tak

Z13 Średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej na koniec 2011 r. tak

Z13 Średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej na koniec 2012 r. tak

Z14 Efektywność - stopa proponowanego zatrudnienia w 2011 r. tak

Z14 Efektywność - stopa proponowanego zatrudnienia w 2012 r. tak

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 35 z 104

5. Obliczenie wskaźnika syntetycznego i klasyfikacja obiektów

5.1 Ranking powiatów

Indykator o złożonej, syntetycznej postaci dla metody unitaryzacji zerowanej

otrzymujemy poprzez zsumowanie wszystkich znormalizowanych wskaźników

cząstkowych dla danego obiektu (powiatu).

Procedura rangowania, nadawania rang obiektom poprzez hierarchiczne

ułożenie wartości obliczonego wskaźnika, pozwala na utworzenie rankingu powiatów

województwa mazowieckiego ze względu na sytuację na rynku pracy. Rangi są zatem

kolejnymi liczbami naturalnymi, przypisanymi wartościom badanej cechy

statystycznej23. Odpowiadają miejscom zajmowanym przez te wartości w uprzednio

uporządkowanym malejącym (w niniejszej analizie) ciągu. Tabela 3 pokazuje końcowy

efekt w postaci zestawienia powiatów regionu. Powiaty uszeregowane zostały

hierarchicznie, w kolejności od najlepszej sytuacji na rynku pracy, do najgorszej,

zgodnie z wartością wskaźnika syntetycznego. Zatem pierwsze miejsce w rankingu

oznacza najlepszą sytuacje na rynku pracy, a 42 miejsce, najgorszą.

Tabela 3. Wskaźniki syntetyczne sytuacji na rynku pracy powiatów województwa mazowieckiego, wraz z pozycją w rankingu w 2011 i 2012 roku.

Powiat Zmienna

syntetyczna Q w 2011 r.

Zmienna syntetyczna Q w 2012 r.

Pozycja w rankingu w 2011 r.

Pozycja w rankingu w 2012 r.

Zmiana pozycji w stosunku do poprzedniego

roku m. Warszawa 8,150 8,170 1 1 0 warszawski zachodni 7,260 7,404 5 2 +3 m. Siedlce 6,827 7,060 8 3 +5 pruszkowski 7,509 6,837 3 4 -1 m. Płock 7,126 6,782 6 5 +1 grodziski 7,594 6,762 2 6 -4 m. Ostrołęka 6,479 6,665 12 7 +5

23 Patrz Mała Encyklopedia Statystyki, PWE Warszawa 1976.

Strona 36 z 104

Cd. Tabeli 3.

Powiat Zmienna

syntetyczna Q w 2011 r.

Zmienna syntetyczna Q w 2012 r.

Pozycja w rankingu w 2011 r.

Pozycja w rankingu w 2012 r.

Zmiana pozycji w stosunku do poprzedniego

roku nowodworski 6,090 6,633 16 8 +8 otwocki 6,83 6,486 7 9 -2 grójecki 6,629 6,282 10 10 0 żyrardowski 6,688 6,168 9 11 -2 ciechanowski 6,095 6,129 15 12 +3 piaseczyński 7,387 6,091 4 13 -9 miński 6,183 5,971 13 14 -1 sochaczewski 6,033 5,920 17 15 +2 sokołowski 6,551 5,794 11 16 -5 garwoliński 5,790 5,755 21 17 +4 siedlecki 6,146 5,593 14 18 -4 węgrowski 5,804 5,536 20 19 +1 płoński 5,847 5,452 19 20 -1 wyszkowski 5,681 5,393 22 21 +1 białobrzeski 5,461 5,351 25 22 +3 kozienicki 5,511 5,342 24 23 +1 legionowski 5,524 5,307 23 24 -1 mławski 6,028 5,203 18 26 -8 żuromiński 4,794 5,081 34 26 +8 ostrołęcki 4,731 5,069 36 27 +7 łosicki 5,073 4,818 29 28 +1 płocki 5,142 4,729 28 29 -1 ostrowski 4,852 4,717 32 30 +2 przasnyski 5,004 4,628 30 31 -1 pułtuski 3,846 4,611 39 32 +7 lipski 5,215 4,582 27 33 -6 sierpecki 4,739 4,537 35 34 +1 m. Radom 4,846 4,441 33 35 -2 gostyniński 5,343 4,207 26 36 -10 wołomiński 4,900 4,157 31 37 -6 zwoleński 4,430 3,920 37 38 -1 przysuski 4,236 3,838 38 39 -1 szydłowiecki 3,435 3,377 41 40 +1 radomski 3,762 3,270 40 41 -1 makowski 2,987 3,029 42 42 0

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 37 z 104

Analiza tabeli 3 pozwala zauważyć względnie stałe pozycje tylko w przypadku

kilku powiatów (kolor pomarańczowy w tabeli 3). Są to głównie pozycje pierwsza

i ostatnia w rankingu. Podkreślić należy, że swoją pozycję w porównaniu z rankingiem

za poprzedni okres (2011 rok) w rankingu za 2012 rok utrzymały jedynie trzy powiaty.

Znacząca większość zmieniła swoje położenie w hierarchii. O awansie w rankingu

możemy mówić w przypadku 19 powiatów. Największy awans odnotował powiat

ostrołęcki o 9 pozycji oraz nowodworski i żuromiński. Oba obiekty wspięły się

o 8 pozycji w rankingu. Średni przeskok w górę rankingu wyniósł 3,47 pozycji. Więcej

powiatów, bo 20 odnotowało spadek w stosunku do poprzedniego roku. Największy

z nich spotkał powiat gostyniński, który zmienił swoje położenie o 10 szczebli w dół.

Kolejne, podobne zdarzenie dotknęło powiat piaseczyński, który spadł z 4 miejsca

w 2011 roku na 13 w 2012 roku, a więc o 9 miejsc w rankingu. średnie przesuniecie

w dół wynosiło nieznacznie mniej, niż w przypadku awansu. Średni spadek wyniósł 3,35

pozycji. Spadki w rankingu odznaczały się większym zróżnicowaniem niż miało to

miejsce w przypadku awansów w rankingu. Odchylenie standardowe dla spadków

wyniosło 3,00, a dla awansów 2,76. Wniosek z tego, że awanse były bardziej skupione,

odbywały się o mniejsza liczbę pozycji, niż spadki, choć dla obu dynamicznych zmian

dominanta była wartość bezwzględna 1 (najczęściej obserwowana zmiana pozycji

o jedno miejsce w rankingu).

Pierwsze miejsce w rankingu, niezależnie od analizowanego roku, zajmuje miasto

stołeczne Warszawa. Ostatnie – powiat makowski. Również w obu okresach. Zauważyć

należy, że wysokie miejsca w rankingu zajmują powiaty położone blisko stolicy. Także

te, które posiadają status powiatu grodzkiego (poza miastem Radom, które stanowi

wyjątek) lub zlokalizowane w jego pobliżu. Świadczy to o dominującym modelu

rozwoju poprzez wzmacnianie centrów wzrostu gospodarczego, co jak widać rodzi

względne upośledzenie wśród powiatów odległych od centrów, będących w stosunku

do nich peryferyjnych. Stąd na szczycie rankingu znajduje się miasto Warszawa, powiat

warszawski zachodni, pruszkowski, miasto Płock czy Siedlce. Dolne partie okupują

niezmiennie (zmiana jedynie w obrębie własnych pozycji) powiaty: makowski,

szydłowiecki, radomski i przysuski.

Strona 38 z 104

Pamiętać należy, że wyznacznikiem, wzorcem staje się w analizie

taksonomicznej pozycja pierwsza w rankingu. Od sytuacji w powiecie zajmującym tę

pozycję zależy, jak będzie oceniona sytuacja pozostałych.

Warto podjąć próbę odkrycia, które zmienne najmocniej związane są

z wartością zmiennej syntetycznej Q dla powiatów, a co za tym idzie z ich pozycją

w rankingu. Tabela 3 przedstawia wartości współczynnika korelacji liniowej r Pearsona,

obliczonego dla poszczególnych zmiennych wchodzących w skład modelu sytuacji na

rynku pracy a zmienną syntetyczną dla poszczególnych lat analizy.

Tabela 4. Siły związku pomiędzy zmiennymi znormalizowanymi a wartością syntetyczną dla 2011 i 2012 roku

Symbol zmiennej 2011 2012

r r2 r r2 Z1 0,68 0,46 0,65 0,43 Z3 -0,43 0,19 -0,35 0,12 Z5 0,88 0,77 0,85 0,72 Z7 0,63 0,40 0,61 0,37 Z8 0,76 0,57 0,78 0,61 Z9 0,24 0,06 0,16 0,03

Z10 0,65 0,43 0,60 0,35 Z11 0,53 0,28 0,36 0,13 Z12 0,72 0,52 0,76 0,58 Z13 0,66 0,43 0,73 0,53 Z14 0,45 0,20 0,29 0,09

Źródło: Opracowanie własne.

Analiza powyższej tabeli skłania do przypisania decydującego znaczenia dla

pozycji rankingu zmiennej Z5, czyli stopa bezrobocia rejestrowanego na koniec roku.

Próbując wyjaśniać zróżnicowanie powiatów za pomocą tej zmiennej jesteśmy w stanie

wyjaśnić 77% tego zróżnicowania (wartość współczynnika r2 zamienionego na procenty

– interpretacja w kategoriach testu PRE). Kolejna zmienna o dużym znaczeniu dla

Strona 39 z 104

sytuacji na rynku pracy analizowanych powiatów, to zmienna Z8 – średnioroczna stopa

napływu bezrobotnych. Podobnie identycznie jest w obu analizowanych latach. Ważna

dla sytuacji na rynku pracy jest także zmienna Z12 pracujący na 1 tys. mieszkańców,

w obu latach. Na sytuację na rynku pracy w największym stopniu składa się zatem

obszar bezrobocia, przepływów na rynku pracy i zatrudnienia. Wymienione zmienne

były bowiem bardzo silnie związane z pozycją powiatu w rankingu.

W 2012 roku najmniejsze znaczenie w różnicowaniu sytuacji powiatów na rynku

pracy miały zmienne (słaba siła związku): Z9 - Liczba osób nowozarejestrowanych na

1 osobę wykreśloną z powodu podjęcia pracy oraz Z14 - efektywność działań PSZ.

W 2012 roku jedynie zmienna Z9 nie posiadała zbyt dużego znaczenia, jednak zmienna

Z14 była silniej związana z sytuacją na rynku pracy. Oznacza to, że na zmiany sytuacji

powiatów na rynku pracy w 2012 roku działania powiatowych urzędów pracy nie miały

znaczącego wpływu. Zauważalnie słabła rola urzędów. Pozostałe zmienne posiadały

przeciętnie silny lub silny związek z sytuacją powiatów na rynku pracy.

Wykres 1. Rozrzut wartości zmiennej syntetycznej dla 2011 i 2012 roku.

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 40 z 104

Wykres rozrzutu (wykres 1) dostarcza dowodów, że zmiany sytuacji powiatów

na rynku pracy są niewielkie. Poszczególne powiaty na wykresie rozciągnięte są liniowo

rosnąco. Widać wyraźnie, że dla powiatu makowskiego wartości zmiennej syntetycznej

w 2011 roku odpowiada identyczna wartość zmiennej syntetycznej w 2012 roku.

Zmiany sytuacji o dużej amplitudzie powodowałyby, że powiaty na wykresie rozrzutu

byłyby znacznie rozproszone po całym obszarze wykresu, a nie sytuowały się wzdłuż

linii o równaniu y=bx+a. Spostrzeżenie to potwierdza także współczynnik korelacji rang

rho Sprearmana, którego wartość wyniosła 0,938. Wielkość ta oznacza, że

obserwujemy bardzo silny związek pomiędzy sytuacjami powiatów w 2011 i 2012 roku.

Powiaty, które są wysoko w pierwszym roku, są także wysoko w kolejnym roku

przeprowadzonej analizy. Zależność ta działa także odwrotnie, gdzie im niższa pozycja

powiatu w pierwszym roku, tym niższa pozycja w drugim.

5.2 Klasyfikacja powiatów

Ranking pokazuje uszeregowanie obiektów analizy ze względu na wybrane cechy.

Odległości pomiędzy rangowanymi powiatami w rzeczywistości nie posiadają równego,

porządkowego interwału. Zachodzi zatem konieczność dokonania klasyfikacji powiatów

ze względu na odległości pomiędzy wartościami wskaźników syntetycznych dla

poszczególnych obiektów. Wykorzystując regułę podaną w rozdziale metodologicznym

(wzór, za pomocą którego przeprowadzone zostanie grupowanie powiatów) możemy

wyliczyć przedziały wartości wskaźnika syntetycznego. Zgodnie z otrzymanymi

przedziałami dokonana zostanie segmentacja, przyporządkowanie powiatów do trzech

grup. Owych grup można tworzyć więcej, jest to zawsze decyzja arbitralna badacza24.

Powstałe grupy będą nazywane zgodnie z następującą regułą: pierwsza grupa, to 24 Często klasyfikacji dokonuje się w podziale na cztery grupy. Podział ten często wykorzystywany jest w klasyfikowaniu obiektów ze względu na ich rozwój, np. przy zastosowaniu wskaźnika rozwoju Perkala.

Strona 41 z 104

powiaty o najlepszej sytuacji na rynku pracy; druga grupa tworzona jest przez powiaty

o przeciętnej sytuacji; do trzeciej grupy zaliczyć należy powiaty o najgorszej sytuacji na

rynku pracy. Tabela 5 pokazuje sklasyfikowane powiaty zgodnie z podaną procedurą.

Tabela 5. Klasyfikacja powiatów ze względu na sytuację na rynku pracy

Grupa Powiaty Klasyfikacja za 2011 r.

Klasyfikacja za 2012 r.

Zmiana grupy

I - n

ajle

psza

sytu

acja

na

rynk

u pr

acy

w 2

012

r.

m. Warszawa I Grupa I Grupa 0 warszawski zachodni I Grupa I Grupa 0 m. Siedlce I Grupa I Grupa 0 pruszkowski I Grupa I Grupa 0 m. Płock I Grupa I Grupa 0 grodziski I Grupa I Grupa 0 m. Ostrołęka I Grupa I Grupa 0 nowodworski II Grupa I Grupa Awans otwocki I Grupa I Grupa 0

II –

prze

cięt

na sy

tuac

ja n

a ry

nku

prac

y w

201

2 r.

grójecki I Grupa II Grupa Spadek żyrardowski I Grupa II Grupa Spadek ciechanowski II Grupa II Grupa 0 piaseczyński I Grupa II Grupa Spadek miński II Grupa II Grupa 0 sochaczewski II Grupa II Grupa 0 sokołowski I Grupa II Grupa Spadek garwoliński II Grupa II Grupa 0 siedlecki II Grupa II Grupa 0 węgrowski II Grupa II Grupa 0 płoński II Grupa II Grupa 0 wyszkowski II Grupa II Grupa 0 białobrzeski II Grupa II Grupa 0 kozienicki II Grupa II Grupa 0 legionowski II Grupa II Grupa 0 mławski II Grupa II Grupa 0 żuromiński II Grupa II Grupa 0 ostrołęcki II Grupa II Grupa 0 łosicki II Grupa II Grupa 0

Cd. tabeli 5.

Strona 42 z 104

Grupa Powiaty Klasyfikacja za 2011 r.

Klasyfikacja za 2012 r.

Zmiana grupy

III –

naj

gors

za sy

tuac

ja n

a ry

nku

prac

y

w 2

012

r.

płocki II Grupa III Grupa Spadek ostrowski II Grupa III Grupa Spadek przasnyski II Grupa III Grupa Spadek pułtuski III Grupa III Grupa 0 lipski II Grupa III Grupa Spadek sierpecki II Grupa III Grupa Spadek m. Radom II Grupa III Grupa Spadek gostyniński II Grupa III Grupa Spadek wołomiński II Grupa III Grupa Spadek zwoleński III Grupa III Grupa 0 przysuski III Grupa III Grupa 0 szydłowiecki III Grupa III Grupa 0 radomski III Grupa III Grupa 0 makowski III Grupa III Grupa 0

Źródło: Opracowanie własne.

Klasyfikacja zaprezentowana w powyższej tabeli świadczy o względnie

nierównym rozwoju rynków pracy w powiatach województwa mazowieckiego.

Pomiędzy 2011 a 2012 rokiem, zauważalnie wzrosły nierównomierności. Skurczyła się

liczba powiatów uznawanych za najlepsze pod względem sytuacji na rynku pracy, o trzy

powiaty. W 2012 roku do tej grupy zaliczono dziewięć powiatów, podczas gdy w rok

wcześniej grupa ta liczyła 12 powiatów. Tylko jeden powiat awansował do grona

najlepszych powiatów pod względem sytuacji na rynku pracy (powiat nowodworski).

Cztery powiaty spadły do grupy niższej, a osiem utrzymało swoje położenie z 2011 roku

(patrz tabela 6). Zdecydowanie trwałą pozycję w pierwszej grupie zajmują powiaty

centralne (miasto Warszawa, warszawski zachodni, pruszkowski, otwocki, grodziski,

nowodworski) oraz grodzkie (miasto Płock, Siedlce, Ostrołęka). Oprócz powiatu

nowodworskiego, który awansował z II grupy, zachowały one swoją przynależność do

najlepszych z 2011 roku.

Drugą grupę powiatów o przeciętnej, średniej sytuacji na rynku pracy, tworzy 19

powiatów. W porównaniu do roku poprzedniego ubytek wyniósł pięć powiatów, gdyż

w 2012 roku do II grupy zaliczono 24 powiaty. Zmiany składu tej grupy spowodowane

były po pierwsze roszadami z grupą o lepszej sytuacji. Jeden powiat przesunął się do

I grupy, przy spadku z tej wyższej grupy czterech powiatów. Po drugie, osiem powiatów

Strona 43 z 104

sklasyfikowanych zostało w 2012 roku w grupie niższej, trzeciej, a więc spadło do klasy

o najgorszej sytuacji na rynku pracy. Z 24 powiatów zajmujących środkowa klasę, 15

utrzymało się w niej w 2012 roku.

Zauważyć należy wzrost liczby powiatów zasilających najniższą III grupę

powiatów, tworzących klasę o najgorszej sytuacji na rynku pracy, z sześciu powiatów

w 2011 roku do 14 w 2012 roku. To wzrost ponad dwukrotny, bo o 133%. Oprócz

ośmiu powiatów, które spadły w 2012 roku z klasy wyższej, wszystkie powiaty

znajdujące się w III grupie w 2011 roku pozostały w tej grupie w roku następnym.

W 2012 roku do klasy najniższej, o najgorszej sytuacji na rynku pracy dołączyły

powiaty: miasto Radom, płocki, ostrowski, przasnyski, lipski, sierpecki, gostyniński

i wołomiński. Trwałe miejsce w analizowanym okresie zajmują zaś powiaty: makowski,

szydłowiecki, radomski, przysuski, zwoleński i pułtuski.

Tabela 6. Przyporządkowanie powiatów do grup klasyfikacyjnych w 2011 i 2012 roku

Grupa Liczba powiatów w 2011 r.

Liczba powiatów w 2012 r. Różnica/Zmiana

I 12 28,6% 9 21,4% -3 -25%

II 24 57,1% 19 45,2% -5 -21%

III 6 14,3% 14 33,3% +8 +133%

Razem 42 100,0% 42 100,0% - - Źródło: Opracowanie własne.

Analiza przesuwania się powiatów w obrębie utworzonej klasyfikacji wskazuje na

tendencje związane z kurczeniem się liczby powiatów we względnie uprzywilejowanej

sytuacji na rynku pracy, a nagłym wzrostem tych, w których sytuację tę można określić

jako złą. Skutkuje to wzrostem nierówności, poprawianiem się sytuacji powiatów

wiodących, jak miasto Warszawa, a pogarszaniem się sytuacji powiatów peryferyjnych,

szczególnie tych zlokalizowanych w południowych rejonach województwa. Zmiany

terytorialne w obrębie powiatów województwa przedstawiają mapy zamieszczone

w rysunkach 2 i 3.

Strona 44 z 104

Rysunek 2. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w 2011 roku

Źródło danych: opracowanie własne.

Rysunek 3. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w 2012 roku

Źródło danych: Opracowanie własne.

Strona 45 z 104

Spójność zajmowanych pozycji przez powiaty w klasyfikacji w poszczególnych

analizowanych latach nie jest wielka. Zmierzona współczynnikiem korelacji rang

Spearmana uzyskuje wartość r=0,751, co oznacza istnienie silnego związku między

pozycjami zajmowanymi w 2011 roku i 2012 roku. Inaczej mówiąc uznać należy, że

pojawia się silna, względnie trwała tendencja do zajmowania miejsc podobnych

w klasie, niezależnie od analizowanego roku. Dotyczy ona większości powiatów. Tak

wygląda analiza ilościowa klasyfikacji powiatów. Analiza jakościowa uwidacznia fakt, że

podobnie, jak miało to miejsce w przypadku omawiania rankingu, tak też przy

omawianiu klasyfikacji, w dalszym ciągu najgorsza sytuacja obserwowana jest

niezmiennie w powiatach: makowskim, szydłowieckim, radomskim, przysuskim,

zwoleńskim i pułtuskim. W 2012 roku dołączyło do nich także miasto Radom, co jest

raczej nietypowym zjawiskiem, zważywszy na generalnie dobrą sytuację miast

w województwie. Segmentacja powiatów potwierdziła hipotezę wzrostu liczby

powiatów znajdujących się w najgorszej sytuacji. Powiatów znajdujących się w takim

położeniu jest całkiem sporo, gdyż w trudnej sytuacji znajduje się już co trzeci powiat

województwa (33,3%). Jednocześnie maleje liczba powiatów będących w najlepszej

sytuacji do 21% ogółu powiatów województwa. Według klasyfikacji powiatów jeszcze

w 2011 roku więcej było powiatów o lepszej sytuacji, niż tych w najgorszej. W 2012

roku zjawisko to zostało odwrócone.

Powiaty przynależące do pierwszej grupy, o najlepszej sytuacji na rynku pracy,

charakteryzowały się względnie wysokimi wartościami dla zmiennej Z5 – ”Stopa

bezrobocia rejestrowanego”; Z7 – „Bezrobotni dotychczas niepracujący”; Z8 –

„Średnioroczna stopa napływu bezrobotnych” oraz Z11 – „Liczba osób napływających

na jedną ofertę pracy” (patrz tabela 7). Grupa pierwsza była zatem mocno związana

z dobrą sytuacja w obszarze bezrobocia i przepływów na rynku pracy.

Powiaty lokujące się w drugiej grupie, o przeciętnej sytuacji na rynku pracy,

wyróżniały się pod względem wysokiej wartości zmiennej Z11 - „Liczba osób

napływających na jedną ofertę pracy”, lecz jednocześnie niskiej wartości zmiennych Z1

– „podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców” oraz Z12 – „Pracujący

Strona 46 z 104

na 1000 mieszkańców”. Jednym słowem odznaczają się słabą sytuacją w obszarze

zatrudnienia i potencjału gospodarczego.

Trzecia grupa powiatów także związana jest z niską wartością zmiennych Z1 i Z12.

Odróżniają się jednak także niską wartością zmiennej Z13 – „średnie wynagrodzenie

w stosunku do średniej krajowej”.

Tabela 7. Średnie wartości zmiennych znormalizowanych w 2012 roku

Zmienna I grupa II grupa III grupa

Z1 0,506 0,187 0,133

Z3 0,372 0,684 0,656

Z5 0,832 0,691 0,435

Z7 0,875 0,617 0,530

Z8 0,748 0,548 0,353

Z9 0,523 0,534 0,339

Z10 0,616 0,524 0,308

Z11 0,831 0,806 0,710

Z12 0,527 0,170 0,110

Z13 0,593 0,265 0,185

Z14 0,549 0,562 0,381

Źródło: opracowanie własne.

Strona 47 z 104

5.3 Segmentacja powiatów metodą Warda

Analizy taksonomiczne można wesprzeć użyciem analizy skupień

z wykorzystaniem powiązań Warda. Metoda Warda należy do aglomeracyjnych metod

grupowania. W powszechnej opinii uważana jest za najskuteczniejszą w tworzeniu

homogenicznych skupień25. Wyniki grupowania powiatów województwa

mazowieckiego metodą Warda, ze względu na sytuację na rynku pracy w 2011 i 2012

roku przedstawiają dendrogramy zamieszczone na rysunkach 4 i 5. Zostały w nich

wyróżnione dwie grupy powiatów najbardziej do siebie podobnych. Wynikami

grupowania są diagramy drzewa (dendrogram). Liczby na osi poziomej oznaczają

odległość, a długości linii łączących poszczególne skupienia odpowiadają najmniejszym

wyszukiwanym odległościom. Należy zauważyć, że rosną one wraz z każdym kolejnym

połączeniem. Wiąże się to z faktem, że odległości wyliczane dla nowo tworzonych

skupień są zawsze większe niż odległości bazowe. W zależności od wybranej odległości,

ustalić można odpowiednią liczbę grup, skupień oraz ich skład.

Analiza dendrogramów, dla obu okresów analizy, skłania do podjęcia decyzji

o wyodrębnieniu dwóch grup powiatów, dwóch typów powiatów ze względu na

podobieństwo sytuacji na rynku pracy (patrz pionowa, czerwona linia na rysunkach

4 i 5). Przyporządkowanie powiatów do odpowiedniej grupy klasyfikacyjnych

przedstawia tabela 8. Pierwsza grupa aglomeracyjna skupia powiaty o dobrej sytuacji

na rynku pracy. Druga związana jest z gorszym położeniem. Przyporządkowanie to,

choć inne, bardziej płaskie w swojej strukturze niż miało to miejsce w przypadku

klasyfikacji taksonomicznej, ukazuje podobną prawidłowość. Z obu klasyfikacji płynie

podobny wniosek, zgodnie z którym kurczy się liczebność powiatów o względnie dobrej

sytuacji na rynku pracy. Z 20 powiatów przynależących do pierwszej grupy w 2011 roku

25 Patrz M. Wierzbińska, M. Sobolewski, Klasyfikacja powiatów województwa podkarpackiego ze względu na poziom życia ludności, „Taksonomia” nr 9, Wyd. AE im O. Langego we Wrocławiu, Wrocław 2002, s.87.; K. Łogwiniuk, Zastosowanie metod taksonomicznych w analizie porównawczej dostępu do infrastruktury ICT przez młodzież szkolną w Polsce, "Economy and Management", 1/2011, s.7-23.

Strona 48 z 104

pozostało już tylko 12 w roku następnym. Jeden powiat awansował do grona powiatów

najlepszych (powiat ciechanowski), a dziewięć kolejnych spadło do niższej,

znamionującej obiekty o gorszej sytuacji. Natomiast druga grupa powiększyła swą

liczebność z 22 powiatów w 2011 roku do 30 powiatów w 2012 roku.

Powiaty aglomerujące się w zidentyfikowane pierwsze skupienie (pierwsza

grupa) wyróżniały się ze względu na względnie dobrą sytuację w obszarze bezrobocia

i przepływów na rynku pracy, a szczególnie łączyły je wysokie wskaźniki dla zmiennych:

„stopa bezrobocia rejestrowane” (Z5); „bezrobotni dotychczas niepracujący” (Z7);

„średnioroczna stopa napływu bezrobotnych” (Z8) oraz „liczba osób napływających na

jedną ofertę pracy” (Z11).

Druga grupa związana była z wysokimi wartościami zmiennej „wykreślone

podmioty z REGON na 10 tys. mieszkańców” (Z3) oraz niskie wartości w obszarze

potencjału gospodarczego i zatrudnienia, szczególnie w przypadku zmiennych:

„podmioty zarejestrowane w REGON na 10 tys. mieszkańców” (Z1), „pracujący na 1000

mieszkańców” (Z12) oraz „średnie wynagrodzenie w stosunku do średniej krajowej”

(Z13).

Zauważyć także można pewne podobieństwo, zgodnie z którym aglomeryzacji

ulegają powiaty grodzkie i te, które położone są w stosunkowo bliskiej odległości od

miasta stołecznego Warszawy. Podobną prawidłowość zauważyć można było

w przypadku analizy klasyfikacji wykonanej na podstawie wskaźnika syntetycznego.

Strona 49 z 104

Rysunek 4. Dendrogram z wykorzystaniem powiązań Warda dla powiatów w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne

Strona 50 z 104

Rysunek 5. Dendrogram z wykorzystaniem powiązań Warda dla powiatów w 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne

Strona 51 z 104

Tabela 8. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego za 2011 i 2012 rok (metoda Warda)

Powiat Grupa w 2011 r. Grupa w 2012 r. Zmiana warszawski zachodni 1 1 0 m. Ostrołęka 1 1 0 nowodworski 1 1 0 grodziski 1 1 0 m. Siedlce 1 1 0 pruszkowski 1 1 0 m. Płock 1 1 0 otwocki 1 1 0 piaseczyński 1 1 0 żyrardowski 1 1 0 m. Warszawa 1 1 0 ciechanowski 2 1 Awans legionowski 1 2 Spadek Miński 1 2 Spadek kozienicki 1 2 Spadek wołomiński 1 2 Spadek m. Radom 1 2 Spadek sochaczewski 1 2 Spadek grójecki 1 2 Spadek pułtuski 1 2 Spadek makowski 1 2 Spadek wyszkowski 2 2 0 żuromiński 2 2 0 garwoliński 2 2 0 siedlecki 2 2 0 sokołowski 2 2 0 płoński 2 2 0 gostyniński 2 2 0 białobrzeski 2 2 0 mławski 2 2 0 węgrowski 2 2 0 zwoleński 2 2 0 Lipski 2 2 0 przasnyski 2 2 0 Łosicki 2 2 0 Płocki 2 2 0 ostrowski 2 2 0 ostrołęcki 2 2 0 sierpecki 2 2 0 szydłowiecki 2 2 0 przysuski 2 2 0

Strona 52 z 104

radomski 2 2 0 Źródło: Opracowanie własne

Strona 53 z 104

6. Analizy obszarów składających się na sytuację na ryku pracy

W szóstej części raportu nastąpi analiza poszczególnych obszarów składających

się na jedną zmienną syntetyczną mierzącą sytuację na rynku pracy powiatów regionu.

W dalszej części zaprezentowane zostaną tabele oraz rysunki pozwalające lepiej

zauważyć specyficzne prawidłowości poszczególnych obszarów. W kolejnych obszarach

zauważyć można, że miasto stołeczne Warszawa nie w każdym obszarze znajduje się na

szczycie zbudowanych hierarchii. Miasto Warszawa przewodzi rankingowi tylko

w dwóch obszarach, potencjału gospodarczego i zatrudnienia, choć niemal we

wszystkich znajduje się w pierwszej grupie klasyfikacyjnej, o najlepszej sytuacji

w obszarze. Dwa wymienione obszary w dużym stopniu decydują o pozycji Warszawy

w ogólnym rankingu. Interesującym faktem jest to, że w obszarze składowym

efektywność działań PSZ w 2012 roku, miasto stołeczne znalazło się w ostatniej,

najgorszej grupie klasyfikacyjnej.

Drugim spostrzeżeniem pojawiającym się wraz z analizą obszarów składowych

jest obserwowana względna odporność niektórych obszarów na działanie czasu.

Zjawisko to można badać wykonując analizę korelacji rang Spearmana dla

poszczególnych rankingów dla 2011 i 2012 roku. W analizie tej chodzi o sprawdzenie,

w jakim stopniu ułożenie rankingu w pierwszym roku odzwierciedla się w roku

kolejnym. Im wartość wskaźnika bliższa jedności, tym silniej dochodzi do odtworzenia

rankingu w kolejnym roku. Zauważyć więc należy, że hierarchia powiatów najmocniej

reprodukowała się dla obszaru zatrudnienia (r Spearmana = 0,994). Kolejnymi

obszarami, spójnymi pod tym względem, były: obszar bezrobocia (r=0,982) oraz obszar

potencjału gospodarczego (r=0,829). Trochę mniej spójnie hierarchia powiatów

odtwarzała się w obszarze przepływów na rynku pracy (r=0,760) oraz obszarze wolnych

miejsc pracy (r=0,757). Najsłabiej ułożenie rankingu odbudowywało się w obszarze

efektywności rynku pracy. Ilustracją dla tych obserwacji są wykresy rozrzutu

syntetycznych zmiennych cząstkowych, które pojawiają się przy okazji omawiania

poszczególnych obszarów składowych rankingu.

Strona 54 z 104

W tabeli 9 zaprezentowana została macierz korelacji, wykonana za

pośrednictwem współczynnika korelacji liniowej r Pearsona. Pokazuje ona, z jaką siłą

powiązane są ze sobą poszczególne obszary składowe zmiennej syntetycznej sytuacji

na rynku pracy powiatów województwa mazowieckiego. Obserwowane związki są tym

silniejsze, im wartość współczynnika bliska jedności. I na odwrót, tym słabsze, im

wartość współczynnika zbliża się do zera. Warto także zaznaczyć, że jeżeli

współczynniki mają ten sam znak, dodatni, to oznacza to, że wysoka wartość

współczynnika w jednym obszarze, związana jest także z wysoką wartością w innym

obszarze. Wartość ujemna oznacza, że wysoka wartość współczynnika w jednym

obszarze, związana jest z niską wartością współczynnika w innym obszarze.

Tabela 9. Korelacje liniowe r Pearsona pomiędzy obszarami składającymi się na wskaźnik syntetyczny w 2011 i 2012 roku.

Obszary Potencjał

gospodarczy Bezrobocie Przepływy na rynku

pracy

Oferty pracy Zatrudnienie Efektywność

działań PSZ

2011 2012 2011 2012 2011 2012 2011 2012 2011 2012 2011 2012

Potencjał gospodarczy - - 0,55 0,51 0,30 0,28 0,06 0,16 0,57 0,59 -0,03 -0,04

Bezrobocie 0,55 0,51 - - 0,41 0,26 0,32 0,12 0,59 0,61 0,33 0,15

Przepływy na rynku pracy 0,30 0,28 0,41 0,26 - - 0,46 0,18 0,35 0,39 0,43 0,10

Oferty pracy 0,06 0,16 0,32 0,12 0,46 0,18 - - 0,36 0,22 0,26 0,06

Zatrudnienie 0,57 0,59 0,59 0,61 0,35 0,39 0,36 0,22 - - 0,04 -0,01

Efektywność działań PSZ -0,03 -0,04 0,33 0,15 0,43 0,10 0,26 0,16 0,04 -0,01 - -

Źródło: Opracowanie własne.

Zauważyć można, że potencjał gospodarczy silnie łączy się w powiatach

z zatrudnieniem (0,57 w 2011 r. i 0,59 w 2012 r.) i bezrobociem (odpowiednio 0,55

i 0,51). Potencjał gospodarczy najsłabszy związek, który można nazwać nikłym,

wykazuje w obszarach efektywności działań PSZ oraz obszaru wolnych miejsc pracy

(ofert pacy). Słabo jest także związany z przepływami na rynku pracy.

Obszar bezrobocia, jak już wiemy, silnie związany jest z potencjałem

gospodarczym powiatu, ale jeszcze silniej z obszarem zatrudnienia. Co ciekawe

Strona 55 z 104

najsłabiej związany jest z obszarem ofert pracy zgłaszanych do PUP oraz

z efektywnością działań PUP. Bardzo ważną informacją, jaką można wyczytać z analizy

tabeli 9, jest zjawisko słabych i nikłych powiązań obszaru efektywności działań PSZ

(PUP) niemal z wszystkimi pozostałymi obszarami. Symptomatyczne jest pojawienie się

w 2012 roku ujemnej wartości, choć bardzo nikłej, w przypadku pomiaru związku

obszaru efektywności działań PUP i zatrudnienia. Oznacza ona, że wraz ze wzrostem

zatrudnienia w powiatach, malała efektywność działań PUP. Wniosek płynący z takiego

stanu rzeczy mówi, że efektywność realizacji programów pomocowych dla osób

bezrobotnych nie ma związku z poprawą zatrudnienia w powiecie. Być może liczba

aktywowanych przez PUP i następnie zatrudnionych jest zbyt niska. Albo wzrost

zatrudnienia ma swoje źródła w zupełnie innych działaniach, na przykład aktywności

przedsiębiorców, na co wskazywałaby silna korelacja pomiędzy potencjałem

gospodarczym a zatrudnieniem. Kolejnym ciekawym spostrzeżeniem jest zjawisko,

związane z ujemna wartością miernika dla obszaru efektywności i potencjału

gospodarczego powiatów. Zatem im lepsza sytuacja gospodarcza w powiecie, tym

niższa efektywność działań PSZ, podczas gdy intuicyjnie powinno być na odwrót. Może

to świadczyć o złym adresowaniu programów aktywizacyjnych prowadzonych przez

PUP. Co by jednak nie powiedzieć o istniejących lub nieistniejących związkach

pomiędzy obszarami składowymi, to jednak wysokie wartości zmiennej syntetycznej

dla sytuacji powiatów na rynku pacy najmocniej związane są z sytuacją w obszarze,

według ważności, zatrudnienia, potencjału gospodarczego, a następnie bezrobocia.

Rankingi powiatów w obszarach składających się na sytuację na rynku pracy,

zaprezentowane w niżej zamieszczonych tabelach (11 do 16), pozwalają

zidentyfikować słabe i mocne strony powiatów.

Strona 56 z 104

6.1 Obszar potencjału gospodarczego

Wysoka pozycja w obszarze potencjału gospodarczego związana jest wyraźnie

z miejskością, bliskim położeniem Warszawy (obok miasta Warszawy w I grupie

znalazły się powiaty: pruszkowski i warszawski zachodni) oraz rozwiniętym przemysłem

na terenie powiatu (elektrownia w powiecie kozienickim). Niskie pozycje w rankingu,

świadczące o słabym rozwoju pod omawianym względem, dotyczą głownie powiatów

peryferyjnych w stosunku do centrum gospodarczego, którym jest miasto stołeczne.

Stąd niskie pozycje powiatów gostynińskiego, szydłowieckiego, mławskiego,

radomskiego, żuromińskiego, czy miasta Radom (patrz tabela 11).

Zauważyć należy zmniejszenie się w 2012 roku liczby powiatów zajmujących

uprzywilejowaną pozycję pod względem potencjału gospodarczego w regionie.

W I grupie powiatów z sześciu w 2011 roku pozostały w 2012 roku tylko cztery.

Znacząco powiększyła się II kategoria powiatów o średnim potencjale gospodarczym.

Z 14 w 2011 roku liczba powiatów w tej grupie wzrosła do 30 w 2012 roku. Co

najważniejsze, żaden z powiatów znajdujących się w II grupie nie spadł w 2012 roku do

grupy niższej, choć także żaden nie awansował do wyższej. W 2012 roku do II grupy

awansowało zaś 14 powiatów znajdujących się w 2011 roku w III grupie. Ruchy te

spowodowały, że III grupa znacząco się pomniejszyła i liczyła w 2012 roku osiem

powiatów.

Na przestrzeni roku najwyższy awans zanotowało miasto Siedlce, które wspięło

się z 40 na 14 miejsce w 2012 roku. Pozostałe powiaty, albo utrzymywały swoje

pozycje sprzed roku, albo zmieniały je, jednak o niewielką liczbę szczebli. Duży awans

w rankingu zauważalny jest także w przypadku powiatu zwoleńskiego (z 33 na 16

miejsce rankingu). Jeśli chodzi o spadek, to największy odnotowano dla powiatu

piaseczyńskiego (z 4 na 20). Przez co powiat ten zmienił przynależność klasyfikacyjną

do grupy niższej.

Strona 57 z 104

Tabela 10. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze potencjału gospodarczego w 2011 i 2012 roku

Powiat Q 2011 Q 2012 Ranking 2011

Ranking 2012

Klasyfikacja 2011

Klasyfikacja 2012

m. Warszawa 2,000 2,127 1 1 I Grupa I Grupa pruszkowski 1,750 1,673 3 2 I Grupa I Grupa kozienicki 1,660 1,636 6 3 I Grupa I Grupa warszawski zachodni 1,755 1,568 2 4 I Grupa I Grupa m. Płock 1,699 1,530 5 5 I Grupa II Grupa nowodworski 1,485 1,481 8 6 II Grupa II Grupa sochaczewski 1,422 1,455 9 7 II Grupa II Grupa grójecki 1,265 1,401 15 8 II Grupa II Grupa grodziski 1,529 1,344 7 9 II Grupa II Grupa żyrardowski 1,326 1,309 11 10 II Grupa II Grupa ostrowski 1,226 1,267 19 11 II Grupa II Grupa białobrzeski 1,228 1,212 18 12 II Grupa II Grupa wołomiński 1,364 1,210 10 13 II Grupa II Grupa m. Siedlce 0,812 1,201 40 14 III Grupa II Grupa lipski 1,201 1,192 20 15 II Grupa II Grupa zwoleński 1,002 1,185 33 16 III Grupa II Grupa m. Ostrołęka 1,293 1,182 13 17 II Grupa II Grupa garwoliński 1,230 1,172 17 18 II Grupa II Grupa legionowski 1,315 1,164 12 19 II Grupa II Grupa piaseczyński 1,708 1,152 4 20 I Grupa II Grupa ostrołęcki 1,158 1,149 24 21 III Grupa II Grupa otwocki 1,276 1,147 14 22 II Grupa II Grupa miński 1,170 1,107 23 23 III Grupa II Grupa siedlecki 1,134 1,102 28 24 III Grupa II Grupa płocki 1,116 1,090 29 25 III Grupa II Grupa łosicki 1,171 1,085 22 26 III Grupa II Grupa węgrowski 1,155 1,076 25 27 III Grupa II Grupa przasnyski 1,086 1,076 30 28 III Grupa II Grupa sokołowski 1,191 1,067 21 29 III Grupa II Grupa ciechanowski 1,239 1,063 16 30 II Grupa II Grupa sierpecki 1,018 1,033 32 31 III Grupa II Grupa przysuski 1,025 1,010 31 32 III Grupa II Grupa płoński 1,150 1,007 27 33 III Grupa II Grupa pułtuski 0,854 0,996 38 34 III Grupa II Grupa wyszkowski 0,907 0,970 34 35 III Grupa III Grupa makowski 1,153 0,895 26 36 III Grupa III Grupa m. Radom 0,869 0,895 36 37 III Grupa III Grupa żuromiński 0,737 0,797 42 38 III Grupa III Grupa radomski 0,855 0,796 37 39 III Grupa III Grupa mławski 0,803 0,681 41 40 III Grupa III Grupa szydłowiecki 0,904 0,614 35 41 III Grupa III Grupa gostyniński 0,848 0,397 39 42 III Grupa III Grupa

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 58 z 104

Rysunek 6. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze potencjału gospodarczego w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Rysunek 7. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze potencjału

gospodarczego w 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 59 z 104

Z powyższych rysunków wynika, że dobra sytuacja w obszarze potencjału

gospodarczego powiatów związana jest z bliskim położeniem Warszawy lub lokalizacją

dużego przedsiębiorstwa (powiat kozienicki). W 2011 roku powiaty o najtrudniejszej

sytuacji „szczelnie” okalały powiaty centralne województwa. W roku następnym ich

liczba została zmniejszona i powiaty należące do II grupy zlokalizowane były głównie

w południowych i północnych krańcach województwa.

Wykres rozrzutu dla obszaru potencjału gospodarczego dostarcza dodatkowych

informacji o zmianach zachodzących w omawianym okresie. Otóż znaczna liczba

powiatów znajduje się pod krzywą, jaką można estymować dla powiatów znajdujących

się na wykresie. Oznacza to, że pomimo wzrostu liczby powiatów znajdujących się

w II grupie, to wartości wskaźnika cząstkowego dla obszaru ulegają zmniejszeniu

w 2012 roku. Oznacza to obniżenie się wskaźnika potencjału gospodarczego w 2012

roku.

Wykres 2. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru potencjału

gospodarczego w 2011 i 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 60 z 104

6.2 Obszar bezrobocia

Tabela 12 dotyczy obszaru analizy cząstkowej syntetycznej zmiennej obszaru

bezrobocia. Jest to kolejny obszar jednych z najmniejszych zmian usytuowania

powiatów województwa w utworzonej hierarchii. Świadczy to o stosunkowo

ustabilizowanym charakterze rozwoju lokalnego rynku pracy, w którym zmiany

zachodzą dosyć wolno, przynajmniej w obrębie analizowanego kontekstu czasu.

Zauważyć można, że w rankingu w obu latach nie dominuje już miasto Warszawa,

ale mniejsze powiaty, jak grodziski i otwocki. Miasto stołeczne Warszawa znalazło się

dopiero na trzecim miejscu rankingu w 2012 roku (czwarta pozycja w 2012 roku).

Kolejne miejsca rankingu, sklasyfikowane jako przynależące do I grupy powiatów

o najlepszej sytuacji w obszarze bezrobocia, zajęły powiaty miński oraz warszawski

zachodni. Do III grupy powiatów, o najgorszej sytuacji w obszarze, zaliczono powiaty

makowski, przysuski, szydłowiecki oraz radomski czy zwoleński. Powiaty te w okresie

roku wymieniały się wzajemnie pozycjami, zajmując sam dół rankingu. Oznacza to

względnie trwałą złą sytuację w obszarze bezrobocia dla wspomnianych powiatów.

Stabilność obszaru bezrobocia uwidacznia się, gdy popatrzy się na

przemieszczenia powiatów wewnątrz rankingu. Wiele z nich zajmuje nadal swoją

wcześniejszą pozycje. Pozostałe zmieniają się przeważnie o jedną pozycję w dół lub

w górę hierarchii. Największym przesunięciem była zmiana o najwyżej pięć szczebli.

Trochę więcej można powiedzieć o rankingu, gdy rozpatruje się opartą o niego

klasyfikację powiatów. W 2012 roku liczba powiatów znajdujących się w I grupie

wzrosła o cztery i wyniosła 13. Wynika z tego, że dziewięć powiatów nie zmieniło

swojej przynależności do I grupy klasyfikacyjnej obszaru bezrobocia. Druga grupa,

przeciętna, została nieco uszczuplona, bo liczba powiatów zajmujących tę klasę zmalała

o dwa powiaty i wyniosła 17. Jednak przyczyną tego stanu rzeczy był wspomniany

Strona 61 z 104

wcześniej awans czterech powiatów do grupy wyższej. Korzystna tendencja zachowana

została także w przypadku III grupy powiatów, tych o najgorszej sytuacji w obszarze

bezrobocia. W tym przypadku także mamy do czynienia ze spadkiem liczby powiatów.

Liczba powiatów znajdujących się w złej sytuacji zmniejszyła się o dwa powiaty, by

w 2012 roku liczyć 12 powiatów.

Wymienione ułożenie rankingu burzy pewien stereotyp Warszawy, jako miejsca

z najlepszą sytuacją, jeśli chodzi o obszar bezrobocia. Tak jest, gdy analizujemy stopę

bezrobocia. Inaczej jest jednak, gdy zwiększymy rzetelność pomiaru, poprzez

dołączenie do wskaźnika kilku innych zmiennych, także opisujących zjawisko braku

pracy, ale w innym wymiarze.

W obszarze bezrobocia najgorszą sytuację mają znów powiaty peryferyjne, jak

szydłowiecki, ale jeszcze mniej zadowalająca jest sytuacja w powiatach przysuskim,

makowskim czy radomskim. Te powiaty z roku na rok zamieniają się jedynie pozycjami

w końcowych obszarach rankingu. To te powiaty wciąż oczekują na sensowną pomoc.

Patrząc na rozmieszczenie klasyfikowanych powiatów na obszarze województwa,

stwierdzić należy, że powiaty o złej sytuacji w obszarze bezrobocia sytuują się głównie

na obrzeżach regionu. Głównie zajmują południowe i północne krańce. Podobnie jak

w przypadku potencjału gospodarczego. Najlepsza sytuacja rysuje się w powiatach

centralnych i bliskich przestrzennie stolicy. Wyjątek stanowił powiat mławski, który

dołączył do grona najlepszych powiatów, będąc przecież zlokalizowanym peryferyjnie.

Strona 62 z 104

Tabela 11. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze bezrobocia rejestrowanego w 2011 i 2012 roku

Powiat Q 2011 Q 2012 Ranking 2011

Ranking 2012

Klasyfikacja 2011

Klasyfikacja 2012

grodziski 2,864 2,789 1 1 I Grupa I Grupa otwocki 2,565 2,626 2 2 I Grupa I Grupa m. Warszawa 2,415 2,557 4 3 I Grupa I Grupa miński 2,475 2,457 3 4 I Grupa I Grupa warszawski zachodni 2,377 2,452 5 5 I Grupa I Grupa pruszkowski 2,351 2,372 6 6 I Grupa I Grupa piaseczyński 2,319 2,362 7 7 I Grupa I Grupa m. Siedlce 2,178 2,202 9 8 I Grupa I Grupa m. Płock 2,093 2,195 10 9 II Grupa I Grupa legionowski 2,188 2,177 8 10 I Grupa I Grupa nowodworski 1,918 2,105 16 11 II Grupa I Grupa mławski 2,062 2,100 11 12 II Grupa I Grupa żyrardowski 2,061 2,095 12 13 II Grupa I Grupa siedlecki 1,895 2,043 17 14 II Grupa II Grupa ciechanowski 1,983 2,025 14 15 II Grupa II Grupa wołomiński 2,050 2,003 13 16 II Grupa II Grupa grójecki 1,890 1,948 18 17 II Grupa II Grupa sochaczewski 1,869 1,942 19 18 II Grupa II Grupa płocki 1,702 1,877 21 19 II Grupa II Grupa wyszkowski 1,776 1,876 20 20 II Grupa II Grupa sokołowski 1,919 1,875 15 21 II Grupa II Grupa węgrowski 1,632 1,824 26 22 II Grupa II Grupa płoński 1,687 1,699 22 23 II Grupa II Grupa garwoliński 1,659 1,636 23 24 II Grupa II Grupa m. Ostrołęka 1,642 1,624 25 25 II Grupa II Grupa lipski 1,466 1,606 28 26 II Grupa II Grupa gostyniński 1,648 1,593 24 27 II Grupa II Grupa białobrzeski 1,542 1,572 27 28 II Grupa II Grupa kozienicki 1,392 1,485 29 29 III Grupa II Grupa m. Radom 1,392 1,431 29 30 III Grupa II Grupa ostrowski 1,233 1,334 36 31 III Grupa III Grupa łosicki 1,129 1,331 37 32 III Grupa III Grupa pułtuski 1,391 1,314 31 33 III Grupa III Grupa sierpecki 1,234 1,239 35 34 III Grupa III Grupa żuromiński 1,284 1,233 33 35 III Grupa III Grupa ostrołęcki 1,281 1,159 34 36 III Grupa III Grupa przasnyski 1,328 1,158 32 37 III Grupa III Grupa zwoleński 1,127 1,129 38 38 III Grupa III Grupa radomski 0,938 0,993 40 39 III Grupa III Grupa szydłowiecki 0,941 0,869 39 40 III Grupa III Grupa przysuski 0,734 0,650 42 41 III Grupa III Grupa makowski 0,826 0,648 41 42 III Grupa III Grupa

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 63 z 104

Rysunek 8. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze bezrobocia w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Rysunek 9. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze bezrobocia w 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 64 z 104

Analiza wykresu rozrzutu wartości wskaźnika cząstkowego skłania do

wyciągnięcia wniosku o względnej poprawie wartości wskaźnika cząstkowego dla

obszaru bezrobocia w 2012 roku. Świadczy o tym znacząca liczba powiatów, które

znalazły się ponad linią wyznaczoną przez prostą o równaniu y=x. Rzuca się także

w oczy usytuowanie obserwowanych punktów powiatów, które tworzą niemal idealną

liniowa zależność.

Wykres 3. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru bezrobocia w 2011 i 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 65 z 104

6.3 Obszar przepływów na rynku pracy

Problem przepływu siły roboczej, do i z bezrobocia, charakteryzuje znacząca

rotacja pozycji powiatów w utworzonym rankingu w okresie dwóch analizowanych lat.

Nie jest możliwe odnalezienie jakichś prawidłowości związanych z tym zjawiskiem, gdy

analizuje się jedynie dwie obserwacje występujące w czasie. Wydłużona perspektywa

z pewnością przyniosłaby więcej pewnych, rzetelniejszych informacji. O dużych

zmianach pozycji w rankingu świadczą zmiany pozycji zaistniałe w przypadku powiatu

ostrołęckiego, który dokonał awansu z 19 pozycji na 2. Także powiat ciechanowski (z 17

na 4), nowodworski (z 22 na 6) czy powiat żuromiński (z 27 na 7). Zauważyć przy tym

należy, że tak duże zmiany usytuowania w hierarchii dotyczyły na ogół jedynie górnej

części rankingu (I grupy). To w te rejony awansowało kilka powiatów. W dolnej części

rankingu, związanej z II grupą powiatów, o najgorszej sytuacji pod względem

przepływów, takich roszad nie da się już dostrzec.

Kolejną wartą do odnotowania obserwacją jest usytuowanie miasta stołecznego

Warszawy w rankingu. Zajmowała bowiem dopiero 12 pozycję w rankingu w 2012 roku

(13 pozycja w 2011 roku).

W utworzonym rankingu najlepszą sytuację pod względem przepływów na rynku

pracy legitymuje się miasto Ostrołęka. Następnie powiat ostrołęcki, miasto Siedlce,

powiat ciechanowski, warszawski zachodni, nowodworski, a także żuromiński. Powiaty

te znajdują się w I grupie, najlepszych powiatów. W porównaniu z rokiem

wcześniejszym grupa ta została uszczuplona o sześć powiatów i w 2012 roku liczyła ich

14. Dwa powiaty spotkał awans w 2012 roku do I grupy, a osiem powiatów spadek do

niższej klasy. Druga grupa powiatów o przeciętnej sytuacji powiększyła się w ciągu roku

o trzy powiaty (spadek z grupy wyższej), licząc ich w 2012 roku 18. Do trzeciej grupy

przynależało w 2012 roku 10 powiatów, o trzy mniej niż rok wcześniej. Najgorszą

sytuację zauważyć można zatem w powiatach płockim, pułtuskim, wyszkowskim,

zwoleńskim czy wołomińskim.

Strona 66 z 104

Tabela 12. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy w powiatach w obszarze przepływów do i z bezrobocia w 2011 i 2012 roku.

Powiat Q 2011 Q 2012 Ranking 2011

Ranking 2012

Klasyfikacja 2011

Klasyfikacja 2012

m. Ostrołęka 1,527 1,649 5 1 I Grupa I Grupa ostrołęcki 1,277 1,501 19 2 I Grupa I Grupa m. Siedlce 1,457 1,423 9 3 I Grupa I Grupa ciechanowski 1,306 1,421 17 4 I Grupa I Grupa warszawski zachodni 1,317 1,395 16 5 I Grupa I Grupa nowodworski 1,209 1,341 22 6 II Grupa I Grupa żuromiński 1,168 1,338 27 7 II Grupa I Grupa żyrardowski 1,577 1,314 2 8 I Grupa I Grupa sokołowski 1,626 1,295 1 9 I Grupa I Grupa przysuski 1,321 1,291 15 10 I Grupa I Grupa siedlecki 1,529 1,281 4 11 I Grupa I Grupa m. Warszawa 1,350 1,230 13 12 I Grupa I Grupa grodziski 1,401 1,221 11 13 I Grupa I Grupa garwoliński 1,339 1,212 14 14 I Grupa I Grupa białobrzeski 1,376 1,175 12 15 I Grupa II Grupa płoński 1,207 1,148 23 16 II Grupa II Grupa pruszkowski 1,469 1,129 7 17 I Grupa II Grupa piaseczyński 1,534 1,128 3 18 I Grupa II Grupa grójecki 1,452 1,087 10 19 I Grupa II Grupa węgrowski 1,506 1,081 6 20 I Grupa II Grupa m. Płock 1,191 1,068 26 21 II Grupa II Grupa przasnyski 1,060 1,017 33 22 II Grupa II Grupa otwocki 1,198 0,996 24 23 II Grupa II Grupa sochaczewski 1,281 0,971 18 24 I Grupa II Grupa sierpecki 1,167 0,938 28 25 II Grupa II Grupa mławski 1,466 0,918 8 26 I Grupa II Grupa łosicki 1,221 0,912 21 27 II Grupa II Grupa kozienicki 1,194 0,872 25 28 II Grupa II Grupa m. Radom 1,105 0,850 31 29 II Grupa II Grupa miński 1,085 0,829 32 30 II Grupa II Grupa gostyniński 1,266 0,822 20 31 I Grupa II Grupa radomski 1,136 0,788 29 32 II Grupa II Grupa ostrowski 1,128 0,652 30 33 II Grupa III Grupa szydłowiecki 0,525 0,607 41 34 III Grupa III Grupa legionowski 0,824 0,602 38 35 III Grupa III Grupa makowski 0,581 0,597 40 36 III Grupa III Grupa lipski 1,058 0,534 34 37 II Grupa III Grupa wołomiński 0,852 0,510 37 38 II Grupa III Grupa zwoleński 1,023 0,487 35 39 II Grupa III Grupa wyszkowski 0,961 0,486 36 40 II Grupa III Grupa pułtuski 0,423 0,316 42 41 III Grupa III Grupa płocki 0,799 0,297 39 42 III Grupa III Grupa

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 67 z 104

Rysunek 10. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze przepływów na rynku pracy w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Rysunek 11. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze przepływów na rynku

pracy w 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 68 z 104

Wykres rozrzutu pokazuje znaczące już rozproszenie wartości dla obserwowanych powiatów w obszarze przepływów na rynku pracy, przy czym nie do końca da się zidentyfikować przyczyny takich zmian w pozycjonowaniu się powiatów. Większość punktów leży poniżej prostej o równaniu y=x. Oznacza to, że w 2012 roku wartości dla cząstkowej zmiennej dla obszaru zmalały.

Wykres 4. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru przepływów na rynku pracy w 2011 i 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 69 z 104

6.4 Obszar wolnych miejsc pracy i miejsc aktywizacji zawodowej

Wolne miejsca pracy i miejsca aktywizacji zawodowej zgłaszane do PUP (dawniej

oferty pracy) charakteryzują się znaczną rotacją pozycji poszczególnych powiatów

w rankingach na przestrzeni dwóch lat. Względnie trwałe jawią się krańce rankingu.

Jego szczyt, klasyfikowany jako I grupa powiatów o najlepszej sytuacji w obszarze,

zajmowany jest niezmiennie przez tę samą grupę powiatów: miasto Siedlce, powiat

żyrardowski, grójecki, miasto Warszawa czy powiat piaseczyński. Podobnie, jeśli chodzi

o przeciwległy koniec rankingu, a więc III grupę o najgorszej sytuacji w obszarze. Do

kategorii tej zaliczono jedynie jeden powiat, wołomiński, który będąc „samotną wyspą”

w obu analizowanych okresach zajmuje 42 miejsce rankingu.

O rotacji zajmowanych pozycji świadczą przesunięcia w hierarchii powiatu

łosickiego (z 22 pozycji w 2012 roku na 8 w 2012 roku), żuromińskiego (z 30 na 11) czy

makowskiego (z 41 na 21). Zauważyć można także w miarę duże spadki w rankingu

powiatu mińskiego (z 9 n 18) i miasta Płock (z 4 na 27).

Klasyfikacja pokazuje zgoła odmienną obserwację, niż miało to miejsce

dotychczas. Otóż najwięcej powiatów usytuowanych jest w I grupie najlepszych

powiatów (niemal wszystkie, bo w 2012 roku w klasie tej znalazło się 37 powiatów,

o trzy więcej niż rok wcześniej). W II grupie, po awansie trzech powiatów do klasy

wyższej, znalazły się w 2012 roku cztery powiaty. Pod względem wolnych miejsc pracy

i przynależności do typu określającego sytuację w obszarze, jest to jak na razie jeden

z bardziej spłaszczonych pod względem struktury obszarów.

Strona 70 z 104

Tabela 13. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze wolnych miejsc pracy i aktywizacji zawodowej w 2011 i 2012 roku

Powiat Q 2011 Q 2012 Ranking 2011

Ranking 2012

Klasyfikacja 2011

Klasyfikacja 2012

m. Siedlce 1,000 1,000 1 1 I Grupa I Grupa żyrardowski 0,989 0,992 3 2 I Grupa I Grupa grójecki 0,982 0,975 4 3 I Grupa I Grupa m. Warszawa 0,945 0,950 6 4 I Grupa I Grupa piaseczyński 0,999 0,934 2 5 I Grupa I Grupa płocki 0,882 0,925 11 6 I Grupa I Grupa sochaczewski 0,858 0,923 16 7 I Grupa I Grupa łosicki 0,803 0,921 22 8 I Grupa I Grupa sokołowski 0,903 0,907 8 9 I Grupa I Grupa pułtuski 0,877 0,902 12 10 I Grupa I Grupa żuromiński 0,754 0,899 30 11 I Grupa I Grupa otwocki 0,939 0,894 7 12 I Grupa I Grupa płoński 0,875 0,879 14 13 I Grupa I Grupa wyszkowski 0,843 0,877 17 14 I Grupa I Grupa pruszkowski 0,872 0,865 15 15 I Grupa I Grupa ostrowski 0,811 0,863 19 16 I Grupa I Grupa lipski 0,808 0,843 20 17 I Grupa I Grupa miński 0,902 0,840 9 18 I Grupa I Grupa m. Ostrołęka 0,876 0,834 13 19 I Grupa I Grupa przysuski 0,784 0,830 25 20 I Grupa I Grupa warszawski zachodni 0,560 0,823 38 21 II Grupa I Grupa makowski 0,358 0,823 41 21 II Grupa I Grupa białobrzeski 0,779 0,820 26 23 I Grupa I Grupa węgrowski 0,788 0,802 24 24 I Grupa I Grupa mławski 0,896 0,759 10 25 I Grupa I Grupa kozienicki 0,707 0,757 32 26 I Grupa I Grupa m. Płock 0,982 0,756 4 27 I Grupa I Grupa przasnyski 0,733 0,746 31 28 I Grupa I Grupa szydłowiecki 0,563 0,741 37 29 II Grupa I Grupa garwoliński 0,806 0,735 21 30 I Grupa I Grupa siedlecki 0,779 0,731 26 31 I Grupa I Grupa gostyniński 0,835 0,724 18 32 I Grupa I Grupa zwoleński 0,764 0,723 28 33 I Grupa I Grupa nowodworski 0,674 0,716 34 34 I Grupa I Grupa sierpecki 0,622 0,702 35 35 II Grupa I Grupa m. Radom 0,796 0,672 23 36 I Grupa I Grupa ciechanowski 0,679 0,669 33 37 I Grupa I Grupa grodziski 0,762 0,644 29 38 I Grupa II Grupa ostrołęcki 0,455 0,461 40 39 II Grupa II Grupa radomski 0,511 0,452 39 40 II Grupa II Grupa legionowski 0,576 0,446 36 41 II Grupa II Grupa wołomiński 0,000 0,000 42 42 III Grupa III Grupa

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 71 z 104

Rysunek 12. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze wolnych miejsc pracy w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Rysunek 13. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze wolnych miejsc pracy

w 2012 roku

4 Źródło: Opracowanie własne.

Strona 72 z 104

Wykres rozrzutu potwierdza rozproszenie pozycji, oznaczające zmiany zajmowanych przez powiaty pozycji w rankingu. Jednocześnie uwidacznia się tendencja do łączenia się obserwacji w chmurę o względnie małej powierzchni, co oznacza spłaszczenie struktury obszaru.

Wykres 5. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru wolnych miejsc pracy i miejsc aktywizacji zawodowych w 2011 i 2012 ro4ku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 73 z 104

6.5 Obszar zatrudnienia

To obszar o najtrwalszym mechanizmie odtwarzania pozycji powiatów

w rankingu (potwierdzają ten fakt miary korelacji liniowej). Niezmiennie I grupę

powiatów reprezentują te same dwa powiaty. Pierwsze miejsce zajmuje miasto

Warszawa, a drugie miasto Płock. Do II grupy zaliczają się powiaty grodzkie

i zlokalizowane w pobliży Warszawy. Takich powiatów jest 6 (o jeden mniej, z powodu

spadku do III grupy). Ostatnią grupę o najgorszej sytuacji w obszarze zatrudnienia

zajmują niezmiennie te same powiaty, które zamieniają się z roku na rok jedynie

swoimi pozycjami w rankingu. Mowa tu o powiatach: ostrowskim, białobrzeskim,

płockim, radomskim, przysuskim i szydłowieckim.

Wykres rozrzutu, zamieszczony poniżej (wykres 6), ukazuje strukturę wręcz

o liniowym charakterze, oznaczającym stabilność pozycji powiatów w rankingu.

Usytuowanie obserwacji, głównie w dole wykresu, świadczy o niskich wynikach

współczynnika cząstkowego. Wniosek ten potwierdza analiza klasyfikacji obiektów

analizy.

Strona 74 z 104

Tabela 14. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze zatrudnienia w 2011 i 2012 roku.

Powiat Q 2011 Q 2012 Ranking 2011

Ranking 2012

Klasyfikacja 2011

Klasyfikacja 2012

m. Warszawa 1,000 1,000 1 1 I Grupa I Grupa m. Płock 0,737 0,730 2 2 I Grupa I Grupa m. Siedlce 0,620 0,597 3 3 II Grupa II Grupa m. Ostrołęka 0,581 0,577 4 4 II Grupa II Grupa warszawski zachodni 0,519 0,487 5 5 II Grupa II Grupa pruszkowski 0,380 0,388 7 6 II Grupa II Grupa piaseczyński 0,372 0,380 8 7 II Grupa II Grupa m. Radom 0,392 0,380 6 7 II Grupa II Grupa grodziski 0,362 0,332 9 9 II Grupa III Grupa otwocki 0,310 0,316 10 10 III Grupa III Grupa nowodworski 0,298 0,316 11 10 III Grupa III Grupa sochaczewski 0,295 0,301 13 12 III Grupa III Grupa mławski 0,298 0,301 11 12 III Grupa III Grupa ciechanowski 0,261 0,265 14 14 III Grupa III Grupa sokołowski 0,238 0,245 16 15 III Grupa III Grupa żyrardowski 0,251 0,235 15 16 III Grupa III Grupa kozienicki 0,226 0,214 17 17 III Grupa III Grupa grójecki 0,201 0,204 19 18 III Grupa III Grupa miński 0,191 0,189 23 19 III Grupa III Grupa gostyniński 0,206 0,186 18 20 III Grupa III Grupa wołomiński 0,194 0,186 21 20 III Grupa III Grupa wyszkowski 0,194 0,184 21 22 III Grupa III Grupa garwoliński 0,201 0,184 19 22 III Grupa III Grupa ostrowski 0,139 0,130 26 24 III Grupa III Grupa przasnyski 0,141 0,128 25 25 III Grupa III Grupa pułtuski 0,149 0,125 24 26 III Grupa III Grupa legionowski 0,129 0,122 28 27 III Grupa III Grupa sierpecki 0,132 0,115 27 28 III Grupa III Grupa płoński 0,104 0,102 29 29 III Grupa III Grupa węgrowski 0,099 0,089 30 30 III Grupa III Grupa łosicki 0,089 0,077 31 31 III Grupa III Grupa makowski 0,069 0,066 34 32 III Grupa III Grupa siedlecki 0,077 0,066 32 32 III Grupa III Grupa lipski 0,072 0,061 33 34 III Grupa III Grupa żuromiński 0,057 0,059 37 35 III Grupa III Grupa zwoleński 0,062 0,048 36 36 III Grupa III Grupa szydłowiecki 0,065 0,046 35 37 III Grupa III Grupa przysuski 0,045 0,028 38 38 III Grupa III Grupa radomski 0,030 0,028 41 38 III Grupa III Grupa płocki 0,035 0,026 40 40 III Grupa III Grupa białobrzeski 0,042 0,015 39 41 III Grupa III Grupa ostrołęcki 0,000 0,000 42 42 III Grupa III Grupa

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 75 z 104

Rysunek 14. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze zatrudnienia w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Rysunek 15. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze zatrudnienia w 2012

roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 76 z 104

Wykres 6. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru zatrudnienia w 2011 i 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 77 z 104

6.6 Obszar efektywności działań publicznych służb zatrudnienia

Bardzo ważną kwestią dla zmian na rynku pracy jest efektywność działań

publicznych służb zatrudnienia. Tak w działaniach związanych z poradnictwem czy

pośrednictwem pracy, ale także z trafnością adresowania pomocy osobom

bezrobotnym, poprzez kierowanie ich na odpowiednie szkolenia, staże czy prace

interwencyjne. Zawsze bowiem istnieć będzie ryzyko zmarnowania środków, które

przeradza działanie w postępowanie niepozwalające osiągnąć zamierzonego efektu.

W I grupie powiatów sklasyfikowanych jako te o najlepszej sytuacji w obszarze

efektywności działań PSZ, znalazło się w obu latach tyle samo, bo 10 obiektów. Jednak

przechodziły one swoistą dla omawianego obszaru rotację. Dość powiedzieć, że na

przestrzeni roku siedem powiatów awansowało do grona powiatów o najwyższej

klasie, a trzy spadło do niższej. W II grupie powiatów znalazło się 23 powiaty (24

w 2012 roku). Tu także uwidoczniła się rotacja pozycji, gdyż dwa powiaty awansowało

do tej grupy, ale 11 spadło do niższej. W III grupie znalazło się 9 powiatów (w 2011

roku 8), z czego cztery pochodziło z II grupy, odnotowując spadek.

Pierwsze miejsce w rankingu, niezmiennie zajmuje powiat wyszkowski. Oznacza

to, że w powiecie tym najwięcej osób po odbytym aktywnym wsparciu podejmuje

zatrudnienie. Co ciekawe drugi w kolejności powiat pułtuski awansował na to miejsce

z 41 (przedostatniego), zajmowanego w 2011 roku. Świadczyć może to o pojawieniu się

zjawiska uczenia się przez PSZ efektywnej pracy z osobami bezrobotnymi. Także trzeci

w rankingu, powiat garwoliński, dokonał poprawy swojej efektywności. Awansował

bowiem z 20 miejsca w 2011 roku. Ostatnie miejsca, najniższe rankingu dzierżą

powiaty: makowski, przysuski, przasnyski, radomski, a także miasto Radom.

W powiatach tych aktywizacja osób bezrobotnych odbywała się z najniższą

efektywnością.

Strona 78 z 104

Omawiany ranking może dostarczyć cennej informacji o urzędach pracy, które

uczą się dobrze pracować, a które maja jeszcze z tym problem. Wskaźnik ten posiada

zatem bardzo doniosły charakter. Szkoda jednak, że w statystyce publiczne występują

duże luki w publikowaniu danych dla tej cechy rynku pracy. Mowa tu o efektywności

kosztowej, dla której nie wszystkie dane spełniały kryterium kompletności, przez co

niestety musiały zostać wykluczone z analizy.

Strona 79 z 104

Tabela 15. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze oceny efektywności działań publicznych służb zatrudnienia w 2011 i 2012 roku.

Powiat Q 2011 Q 2012 Ranking 2011

Ranking 2012

Klasyfikacja 2011

Klasyfikacja 2012

wyszkowski 1,000 1,000 1 1 I Grupa I Grupa pułtuski 0,152 0,958 41 2 III Grupa I Grupa garwoliński 0,555 0,816 20 3 II Grupa I Grupa m. Ostrołęka 0,560 0,799 18 4 II Grupa I Grupa ostrołęcki 0,560 0,799 18 5 II Grupa I Grupa legionowski 0,492 0,796 26 6 II Grupa I Grupa żuromiński 0,794 0,755 4 7 I Grupa I Grupa ciechanowski 0,627 0,686 13 8 II Grupa I Grupa warszawski zachodni 0,732 0,679 6 9 I Grupa I Grupa nowodworski 0,506 0,674 23 10 II Grupa I Grupa grójecki 0,839 0,667 2 11 I Grupa II Grupa węgrowski 0,624 0,664 14 12 II Grupa II Grupa m. Siedlce 0,760 0,637 5 13 I Grupa II Grupa płoński 0,824 0,617 3 14 I Grupa II Grupa białobrzeski 0,494 0,557 25 15 II Grupa II Grupa miński 0,360 0,549 34 16 II Grupa II Grupa płocki 0,608 0,514 16 17 II Grupa II Grupa sierpecki 0,566 0,510 17 18 II Grupa II Grupa otwocki 0,542 0,507 21 19 II Grupa II Grupa m. Płock 0,424 0,503 33 20 II Grupa II Grupa przasnyski 0,656 0,503 12 21 II Grupa II Grupa szydłowiecki 0,437 0,500 32 22 II Grupa II Grupa łosicki 0,660 0,492 11 23 II Grupa II Grupa gostyniński 0,540 0,485 22 24 II Grupa II Grupa ostrowski 0,315 0,471 37 25 III Grupa II Grupa mławski 0,503 0,444 24 26 II Grupa II Grupa grodziski 0,676 0,432 9 27 I Grupa II Grupa pruszkowski 0,687 0,410 8 28 I Grupa II Grupa sokołowski 0,674 0,405 10 29 I Grupa II Grupa kozienicki 0,332 0,378 35 30 III Grupa II Grupa siedlecki 0,732 0,370 6 31 I Grupa II Grupa zwoleński 0,452 0,348 29 32 II Grupa II Grupa lipski 0,610 0,346 15 33 II Grupa II Grupa sochaczewski 0,308 0,328 38 34 III Grupa III Grupa m. Warszawa 0,440 0,306 30 35 II Grupa III Grupa wołomiński 0,440 0,248 30 36 II Grupa III Grupa żyrardowski 0,484 0,223 27 37 II Grupa III Grupa m. Radom 0,292 0,213 39 38 III Grupa III Grupa radomski 0,292 0,213 39 38 III Grupa III Grupa piaseczyński 0,455 0,135 28 40 II Grupa III Grupa przysuski 0,327 0,029 36 41 III Grupa III Grupa makowski 0,000 0,000 42 42 III Grupa III Grupa

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 80 z 104

Rysunek 16. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze efektywności działań PSZ w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Rysunek 17. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze efektywności działań

PSZ w 2011 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 81 z 104

Wykres rozrzutu wskazuje na zmienność pozycji powiatów w rankingu. Dodatkowo większa liczba powiatów usytuowanych pod prostą o równaniu y=x oznacza, że obserwowane wartości zmiennej cząstkowej w kolejnym roku miały niższą wartość dla poszczególnych powiatów niż rok wcześniej.

Wykres 7. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru efektywność działań

publicznych służb zatrudnienia w 2011 i 2012 roku

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 82 z 104

7. Ocena dynamiki zmian Na zakończenie części analitycznej warto przyjrzeć się dynamice zmian

zachodzących w omawianym rankingu. Poniżej wykonane zostaną Indeksy

statystyczne. Służą do porównania zmian wartości zmiennej w dwóch okresach

czasowych. Do analizy tego rodzaju danych wykorzystuje się m.in. przyrosty absolutne

i względne, indeksy jednopodstawowe i łańcuchowe, a także indeksy dla wielkości

absolutnych i stosunkowych (ilorazowych)26.

Procedura analityczna związana jest z przeprowadzeniem operacji na dwóch

liczbach, które można porównać ze sobą przez odejmowanie lub dzielenie.

Odejmowanie dwóch liczb daje w wyniku dodatni lub ujemny przyrost absolutny

(zwany też bezwzględnym). Przyrosty absolutne informować będą o tym, o ile

jednostek wzrósł (+) lub zmalał (–) poziom badanego zjawiska w okresie (momencie)

badanym w porównaniu z okresem (momentem) przyjętym za podstawę.

Drugim miernikiem dynamiki obserwowanych zmian jest przyrost względny,

który jest ilorazem przyrostów absolutnych zjawiska do jego poziomu w okresie

(momencie) przyjętym za podstawę porównań. Przyrosty względne wyrażone są

w ułamkach lub procentach. Informują one o tym, o ile wyższy lub niższy jest poziom

badanego zjawiska w danym okresie w stosunku do okresu przyjętego za podstawę.

Trzecim miernikiem dynamiki zmian jest wskaźnik (indeks) dynamiki, który

nazywany jest stosunkiem wielkości badanego zjawiska w danym okresie (momencie)

do wielkości tego samego zjawiska w innym okresie (momencie), przyjętym za

podstawę porównań. Indeks jest wielkością niemianowaną i może być wyrażony

w ułamku lub w procentach. Jeżeli przyjmuje wartość z przedziału od 0 do 1 lub od 0%

do 100%, świadczy to o spadku poziomu zjawiska w badanym okresie w stosunku do

okresu podstawowego. Większa od jedynki (lub 100%) wartość indeksu informuje

o wzroście poziomu zjawiska. Wartość indeksu równa 1 (lub 100%) oznacza, że

wielkość zjawiska w porównywanych okresach jest taka sama.

26 Metody opisana zostały w publikacji: M. Sobczyk, Statystyka opisowa, Wyd, C.H. Beck, Warszawa 2010, s.167.

Strona 83 z 104

Tabela 16. Dynamika zmian zmiennej syntetycznej pomiędzy latami 2011 i 2012

Powiat Q 2011 Q 2012 indeks stały 2011 = 100% m. Warszawa 8,150 8,170 1,002 warszawski zachodni 7,260 7,404 1,020 m. Siedlce 6,827 7,060 1,034 pruszkowski 7,509 6,837 0,911 m. Płock 7,126 6,782 0,952 grodziski 7,594 6,762 0,890 m. Ostrołęka 6,479 6,665 1,029 nowodworski 6,090 6,633 1,089 otwocki 6,830 6,486 0,950 grójecki 6,629 6,282 0,948 żyrardowski 6,688 6,168 0,922 ciechanowski 6,095 6,129 1,006 piaseczyński 7,387 6,091 0,825 miński 6,183 5,971 0,966 sochaczewski 6,033 5,920 0,981 sokołowski 6,551 5,794 0,884 garwoliński 5,790 5,755 0,994 siedlecki 6,146 5,593 0,910 węgrowski 5,804 5,536 0,954 płoński 5,847 5,452 0,932 wyszkowski 5,681 5,393 0,949 białobrzeski 5,461 5,351 0,980 kozienicki 5,511 5,342 0,969 legionowski 5,524 5,307 0,961 mławski 6,028 5,203 0,863 żuromiński 4,794 5,081 1,060 ostrołęcki 4,731 5,069 1,071 łosicki 5,073 4,818 0,950 płocki 5,142 4,729 0,920 ostrowski 4,852 4,717 0,972 przasnyski 5,004 4,628 0,925 pułtuski 3,846 4,611 1,199 lipski 5,215 4,582 0,879 sierpecki 4,739 4,537 0,957 m. Radom 4,846 4,441 0,916 gostyniński 5,343 4,207 0,787 wołomiński 4,900 4,157 0,848 zwoleński 4,430 3,920 0,885 przysuski 4,236 3,838 0,906 szydłowiecki 3,435 3,377 0,983 radomski 3,762 3,270 0,869 makowski 2,987 3,029 1,014

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 84 z 104

W tabeli 16 zamieszczone zostały mierniki dokonujące oceny zmian

zachodzących pomiędzy obliczonymi zmiennymi syntetycznymi w 2011 i 2012 roku.

Wykorzystany został miernik nazywany indeksem stałym, którym jest wielkość

stosunkowa, powstała w wyniku podzielenia wielkości danego zjawiska w 2012 roku

przez wielkość tego zjawiska w 2011 roku. Interpretując wyniki indeksu należy

zauważyć, że przyrost dynamiki zmian dla miasta Warszawy jest niewielka, a właściwie

jest to wartość stała, gdyż wartość zmiennej syntetycznej w 2012 roku stanowi 100,2%

wartości zmiennej z 2011 roku. Dynamika ta nie może być jednak zauważalna,

ponieważ Warszawa w obu analizowanych okresach przewodziła rankingowi sytuacji

na rynku pracy.

Dla 10 powiatów zauważyć można wzrost wartości zmiennej, a pozostałe

powiaty, a więc większość, odnotowały spadek wartości wskaźnika syntetycznego.

Największe obserwowane zmiany dynamiki, polegające na wzroście wartości wskaźnika

zaznaczone zostały w tabeli 16 kolorem zielonym. Natomiast największe spadki

kolorem czerwonym.

Do powiatów o największej dynamice przyrostu wskaźnika zaliczono:

• pułtuski – 119,9% wzrostu wartości wskaźnika z 2011 roku;

• nowodworski – 108,9% wzrostu wartości wskaźnika z 2011 roku;

• ostrołęcki – 107,1% wzrostu wartości wskaźnika z 2011 roku;

• żuromiński – 106% wzrostu wartości wskaźnika z 2011 roku.

Do powiatów o największym spadku wartości wskaźnika zaliczono:

• gostyniński – 78,7% wartości wskaźnika z 2011 roku;

• piaseczyński – 82,5% wartości wskaźnika z 2011 roku;

• mławski – 86,3% wartości wskaźnika z 2011 roku;

• radomski – 86,9% warto4ści wskaźnika z 2011 roku;

• sokołowski – 88,4% wartości wskaźnika z 2011 roku;

• grodziski – 89% wartości wskaźnika z 2011 roku.

Strona 85 z 104

Wyróżnionych zostało sześć powiatów o najniższym tempie wzrostu, a właściwie

o zidentyfikowanym regresie. Informacja ta może okazać się cenna dla procesu

projektowania działań o charakterze pomocowym dla powiatów, których sytuacja na

rynku pracy jest nienajlepsza i wymaga wsparcia. Wymienione powiaty dotyka bowiem

największy ubytek potencjału, wyrażonego wskaźnikiem syntetycznym.

Strona 86 z 104

Zakończenie. Wnioski i rekomendacje

Opracowany ranking sytuacji powiatów na rynku pracy dostarcza wielu informacji

o wielowymiarowej treści. Dobrym posunięciem byłoby gromadzenie danych przez następne

lata, aby odczytać można było trwałe tendencje czy trendy w sytuacji powiatów. By

przedsięwzięcie to mogło się wypełnić, statystyki publiczne muszą wciąż być zasilane

aktualnymi danymi, cyklicznie i kompletnie, a pomiar wskaźników musi odbywać się według

tej samej metodologii. W ostatnich latach nastąpiły zmiany w definiowaniu wskaźników,

a przyczyną tego stanu rzeczy był wymóg harmonizowania zbieranych danych, z tymi

zbieranymi przez instytucje Unii Europejskiej, a konkretnie przez Eurostat. Pomimo

niedogodności spowodowanych zmianami, jest to dobry prognostyk na przyszłość, gdyż raz

ustalone zmienne będą w taki sam sposób zbierane i gromadzone w przyszłości.

Dla samodzielnego analizowania rankingu, w aneksie zamieszczone zostały wszystkie

dane dla zmiennych diagnostycznych i tych znormalizowanych. Dzięki temu każdy wskaźnik

można analizować osobno, tworzyć jego ranking, a także dokonywać klasyfikacji w oparciu

o wzory przytoczone w części metodologicznej raportu. Możliwość statystycznych działań

ograniczona jest w zasadzie jedynie wiedzą badacza, niezbędną do zastosowania

odpowiednich narzędzi statystycznych, ale także niezbędną dla przeprowadzenia wnikliwej

interpretacji otrzymanych wyników.

Na zakończenie analizy zaprezentowane zostały dane porównujące stopy bezrobocia

rejestrowanego oraz ranking sytuacji powiatów na rynku pracy w 2011 i 2012 roku (patrz

tabela 17). Na pierwszy rzut oka widać, że wskaźniki bezrobocia nie w pełni pokrywają się

z utworzonym rankingiem. Może to świadczyć o większej użyteczności rankingu, jako miary

złożonej, syntetycznej, niż wyliczony stosunek bezrobotnych do osób aktywnych zawodowo

w powiecie. Ostatni w rankingu za 2011 i 2012 rok powiat makowski, wcale nie posiadał

najwyższej stopy bezrobocia. Legitymował się nawet niższym poziomem, niż powiaty

znajdujące się wyżej od niego w rankingu (patrz powiat szydłowiecki, radomski czy

przysuski).

Strona 87 z 104

Tabela 17. Porównanie pozycji rankingu i stopy bezrobocia rejestrowanego w 2011 i 2012 roku.

Powiat Stopa

bezrobocia w 2011 r.

Stopa bezrobocia w 2012 r.

Ranking 2011

Ranking 2012

m. Warszawa 3,7 4,3 1 1 warszawski zachodni 6,2 6,6 5 2 m. Siedlce 10,1 11,5 8 3 pruszkowski 7,0 8,0 3 4 m. Płock 11,8 12,8 6 5 grodziski 6,8 7,8 2 6 m. Ostrołęka 15,3 15,7 12 7 nowodworski 13,4 13,0 16 8 otwocki 8,6 9,9 7 9 grójecki 8,1 8,6 10 10 żyrardowski 13,7 15,3 9 11 ciechanowski 17,4 17,3 15 12 piaseczyński 7,1 8,2 4 13 miński 9,6 11,2 13 14 sochaczewski 10,9 11,5 17 15 sokołowski 10,6 11,6 11 16 garwoliński 12,5 14,5 21 17 siedlecki 10,6 11,9 14 18 węgrowski 14,3 15,7 20 19 płoński 17,4 18,1 19 20 wyszkowski 14,9 15,1 22 21 białobrzeski 15,4 17,0 25 22 kozienicki 18,4 19,1 24 23 legionowski 12,9 14,7 23 24 żuromiński 22,8 23,3 34 26 mławski 13,3 15,1 18 26 ostrołęcki 18,2 18,7 36 27 łosicki 11,8 12,4 29 28 płocki 20,6 21,1 28 29 ostrowski 17,2 18,2 32 30 przasnyski 16,1 16,8 30 31 pułtuski 21,4 23,3 39 32 lipski 15,8 17,0 27 33 sierpecki 23,2 25,0 35 34 m. Radom 21,7 22,6 33 35 gostyniński 20,5 23,2 26 36 wołomiński 13,4 15,7 31 37 zwoleński 20,3 21,9 37 38 przysuski 26,6 27,8 38 39 szydłowiecki 37,1 38,0 41 40 radomski 29,6 30,3 40 41 makowski 24,9 25,6 42 42

Źródło: Opracowanie własne.

Strona 88 z 104

Pomiędzy stopą bezrobocia a pozycją w rankingu istnieje wprawdzie silny związek,

zgodny z zasadą, że im większa wartość stopy bezrobocia, tym wyższe usytuowanie

w rankingu. Jednak nie jest to zależność absolutna, nie mamy do czynienia z odbiciem tej

samej hierarchii. Powiązanie pomiędzy tak zdefiniowanymi pozycjami wyniosło 0, 842,

liczone zgodnie z procedurą obliczania korelacji rang Spearmana.

Przechodząc do formułowania generalnych wniosków o charakterze praktycznym,

wypływających z analizy wskaźników znormalizowanych i rankingu sytuacji powiatów na

rynku pacy, zaznaczyć należy, że nie istnieją idealne wskaźniki mogące w absolutny sposób

oddawać złożone zjawiska obserwowane w życiu społeczno-ekonomicznym. Należy jednak

dążyć do budowania wskaźników złożonych, które sprowadzą ogrom zmiennych do jednej

liczby, dzięki której możliwe będzie poklasyfikowanie badanych obiektów, a także ocena

stopnia ich rozwoju w obszarze analizowanej problematyki.

Zbudowany ranking pokazał względną stałość pozycji zajmowanych przez powiaty. Na

szczycie rankingu znalazło się miasto Warszawa. Na drugim biegunie usytuowany był powiat

makowski, z najgorszą sytuacją na rynku pracy. Zauważalna była pewna prawidłowość,

polegająca na kurczeniu się liczby powiatów przyporządkowanych do grup o przeciętnej

i najlepszej sytuacji na rynku pracy. W związku z tym rośnie grupa powiatów mających

najgorszą sytuację na rynku pracy. Charakterystyczne dla klasyfikacji sytuacji powiatów na

rynku pracy jest usytuowanie powiatów o najlepszej sytuacji w centrum województwa

i miastach grodzkich (z wyjątkiem miasta Radom).

Na kształt utworzonej hierarchii powiatów decydujące znaczenie miały zmienne:

„stopa bezrobocia”, „średnioroczna stopa napływu do bezrobocia” oraz: „pracujący na 1000

mieszkańców”. Małe znaczenie dla wyglądu rankingu miała zmienna „efektywność działań

PSZ”.

Dla procesów grupowania powiatów znaczenie miały obszary:

• I grupa (najlepsza) - dobra sytuacja w obszarze bezrobocia i przepływów na rynku pracy

• II grupa (przeciętna) - słaba sytuacja w obszarze zatrudnienia i potencjału gospodarczego

Strona 89 z 104

• III grupa (najgorsza) - słaba sytuacja w obszarze zatrudnienia i potencjału gospodarczego oraz niska wartość zmiennej „średnia płaca w stosunku do średniej krajowej”.

Wyniki rankingu sumarycznego, jak i utworzonego dla wyszególnionych obszarów

składających się na całościową sytuację na rynku pracy, pozwalają na wyartykułowanie kilku

rekomendowanych zadań, których realizacja prowadzić powinna do rozwoju rynku pracy

w poszczególnych powiatach.

Rekomendacje przedstawione zostały w formie tabeli, w której umieszczono adresata,

do którego są one kierowane oraz jej treść. W tabeli nie pojawia się poziom rekomendacji,

gdyż wszystkie dotyczą powiatów, które były przedmiotem analizy zawartej w niniejszym

raporcie.

Tabela 18. Rekomendacje

Lp. Adresat rekomendacji Treść rekomendacji

1.

Samorząd województwa,

MPiPS MRR

Z analizy rankingu i klasyfikacji wynika, że sytuacja wielu powiatów uległa w stosunku do 2011 roku pogorszeniu. Pomoc adresowana powinna być do znacznej ilości powiatów, tak, aby zahamować spłaszczanie struktury powiatów ze względu na poziom zmiennej syntetycznej, dążący do grupy o najgorszej sytuacji na rynku pracy. Najgorsza ogólna sytuacja wystąpiła w powiatach: makowskim, radomskim, szydłowieckim, przysuskim, i zwoleńskim. Wymienione powiaty zajmują ostatnie miejsca rankingu, wymieniając się jedynie pozycjami w kolejnym roku. W kierunku tych powiatów winna zostać skierowana pomoc.

2. Rząd,

Samorząd województwa

W obszarze rozwoju potencjału gospodarczego szczególnych środków pomocowych wymagają powiat: gostyniński, szydłowiecki, mławski, radomski i żuromiński. Powiaty te z roku na rok zajmują ostatnie miejsca w rankingu pod względem potencjału gospodarczego.

Strona 90 z 104

Cd. tabeli 18.

Lp. Adresat rekomendacji Treść rekomendacji

3.

MPiPS, Wojewódzki Urząd

Pracy w Warszawie,

Obszar walki z bezrobociem wymaga wparcia powiatów w kolejności, według najgorszej sytuacji, mierzonej pozycją powiatu w rankingu. Pomoc winna zostać skierowana do powiatów: makowski, przysuski, szydłowiecki i radomski. Pomoc powinna polegać na wsparciu procesów aktywizacji osób długotrwale bezrobotnych. Poprzez wsparcie potencjału gospodarczego powiatów zahamować można także znaczny napływ osób do bezrobocia.

4.

PUP, WUP w Warszawie

PSZ, Agencje

zatrudnienia

Instytucje wspierające rynek pracy winny rozwijać współpracę z powiatowymi urzędami pracy. PSZ winny także wspierać powiatowe urzędy w aktywnym poszukiwaniu ofert pracy, nie tylko z terenu powiatu. Pomoc w pierwszej kolejności dotyczyć powinna powiatu wołomińskiego, ale również legionowskiego, radomskiego, ostrołęckiego i grodziskiego, które według rankingu coraz gorzej radzą sobie w aktywnym poszukiwaniu ofert. Wymienione powiaty zajmują ostatnie miejsca rankingu.

5. WUP w Warszawie POKL

Powiatowe urzędy pracy powinny otrzymywać wsparcie od innych instytucji, szczególnie wsparcie eksperckie, gdzie WUP może pełnić funkcję wzmacniającą informacyjnie i badawczo powiatowe urzędy pracy. Współpraca powinna prowadzić do zwiększenia trafności adresowania ofert szkoleniowych, stażowych, zgodnie z potrzebami rynku pracy i potencjałem osoby korzystającej ze wsparcia. W pierwszej kolejności instrumenty takie powinny trafić do powiatów: makowskiego, przysuskiego, obu powiatów radomskich i żyrardowskiego. Powiaty te zajmują ostatnie miejsca rankingu opracowanego dla tego obszaru.

Strona 91 z 104

Cd. tabeli 18.

Lp. Adresat rekomendacji Treść rekomendacji

6. WUP w Warszawie

Instytucje wdrażające POKL

Wsparcie dla powiatów dotkniętych największym regresem sytuacji na rynku pracy. W analizie dynamiki zmian wartości wskaźnika syntetycznego zidentyfikowane zostały powiaty o największych stratach poniesionych w tym kontekście. Do powiatów takich należą: powiat gostyniński, piaseczyński, mławski, radomski, sokołowski i grodzki.

Strona 92 z 104

Bibliografia

1. Frątczak E., Gołata E., Klimanet T., Ptak-Chmielewska A., Pęczkowski M., Wielowymiarowa analiza statystyczna. Teoria - przykłady zastosowań z systemem SAS. Szkota Główna Handlowa w Warszawie, Warszawa 2009.

2. Góra M., Sztanderska U., Wprowadzenie do analizy lokalnego rynku pracy. Przewodnik, MPiPS, Warszawa 2006.

3. Grabiński T., Analiza taksonomiczna krajów Europy w ujęciu regionalnym, Wyd. AE w Krakowie, Kraków 2003.

4. http://www.nbportal.pl (czas dostępu 01.12.2012).

5. Hellwig Z., Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny”, 1968.

6. Jędrzejczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A., Badania operacyjne w przykładach i zadaniach, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.

7. Kocór M., Strzebońska A., Keler K., Kogo chcą zatrudniać pracodawcy? Potrzeby zatrudnieniowe pracodawców i wymagania kompetencyjne wobec poszukiwanych pracowników, PARP, Warszawa 2012.

8. Kopczewska K., Kopczewski, T. Wójcik P., Metody ilościowe w R, Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, Warszawa 2009.

9. Kowalik P., Metoda unitaryzacji zerowanej w arkuszach kalkulacyjnych, [w:] Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych. Innowacje i implikacje interdyscyplinarne, pod red. Z.E. Zielińskiego, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Handlowej, Kielce 2011.

10. Kukuła K., Metoda unitaryzacji zerowanej, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2000.

11. Łogwiniuk K., Zastosowanie metod taksonomicznych w analizie porównawczej dostępu do infrastruktury ICT przez młodzież szkolną w Polsce, "Economy and Management", 1/2011, s.7-23.

12. Mała Encyklopedia Statystyki, PWE Warszawa 1976.

Strona 93 z 104

13. Młodak P., Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difin, Warszawa 2006

14. Ranking dzielnic Warszawy pod względem atrakcyjności warunków życia, Mazowiecki Ośrodek Badań Regionalnych, Warszawa 2013.

15. Sobczyk M., Statystyka opisowa, Wyd, C.H. Beck, Warszawa 2010.

16. Walesiak M., Rekomendacje w zakresie strategii postępowania w procesie klasyfikacji zbioru obiektów. XXVII seminarium nt. Przestrzenno-czasowe modelowanie zjawisk gospodarczych, 2006.

17. Wawrzynek J., Metody opisu i wnioskowania statystycznego, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Wrocław 2007.

18. Węgrzy G., Bezrobotni długotrwale – problem XXI wieku, dostępny w Internecie: http://mikro.univ.szczecin.pl/bp/pdf/41/21.pdf (dostęp: 01.12.2013).

19. Wieczorkowska G., Wierzbiński J., Statystyka: analiza badań społecznych, Scholar, Warszawa 2007.

20. M. Wierzbińska, M. Sobolewski, Klasyfikacja powiatów województwa podkarpackiego ze względu na poziom życia ludności, „Taksonomia” nr 9, Wyd. AE im O. Langego we Wrocławiu, Wrocław 2002.

21. Zeliaś A., Uwagi na temat wyboru metody normowania zmiennych diagnostycznych. (w:) pod red. Kufel T. i M. Piłatowska, Analiza szeregów czasowych na początku XXI wieku. Wydawnictwo Uniwersytetu Mikołaja Kopernika, Toruń 2002.

Strona 94 z 104

Spis tabel

Tabela 1. Współczynniki zmienności dla poszczególnych zmiennych diagnostycznych. ...................... 30

Tabela 2. Zmienne zakwalifikowane po badaniu korelacji liniowej Pearsona ...................................... 33

Tabela 3. Wskaźniki syntetyczne sytuacji na rynku pracy powiatów województwa mazowieckiego, wraz z pozycją w rankingu w 2011 i 2012 roku. ..................................................................... 35

Tabela 4. Siły związku pomiędzy zmiennymi znormalizowanymi a wartością syntetyczna dla 2011 i 2012 roku ............................................................................................................................. 38

Tabela 5. Klasyfikacja powiatów ze względu na sytuacje na rynku pracy ............................................. 41

Tabela 6. Przyporządkowanie powiatów do grup klasyfikacyjnych w 2011 i 2013 roku ...................... 43

Tabela 7. Średnie wartości zmiennych znormalizowanych w 2012 roku .............................................. 46

Tabela 8. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego za 2011 i 2012 rok (metoda Warda) 51

Tabela 9. Korelacje liniowe r Pearsona pomiędzy obszarami składającymi się na wskaźnik syntetyczny w 2011 i 2012 roku................................................................................................................. 54

Tabela 10. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze potencjału gospodarczego w 2011 i 2012 roku ....................................................................................... 57

Tabela 11. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze bezrobocia rejestrowanego w 2011 i 2012 roku ...................................................................................... 62

Tabela 12. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy w powiatach w obszarze przepływów do i z bezrobocia w 2011 i 2012 roku. ........................................................................................ 66

Tabela 13. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze wolnych miejsc pracy i aktywizacji zawodowej w 2011 i 2012 roku ......................................................................... 70

Tabela 14. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze zatrudnienia w 2011 i 2012 roku. ............................................................................................................................ 74

Tabela 15. Ranking dotyczący sytuacji na rynku pracy powiatów w obszarze oceny efektywności działań publicznych służb zatrudnienia w 2011 i 2012 roku. ................................................. 79

Tabela 16. Dynamika zmian zmiennej syntetycznej pomiędzy latami 2011 i 2012 .............................. 83

Tabela 17. Porównanie pozycji rankingu i stopy bezrobocia rejestrowanego w 2011 i 2012 roku. ..... 87

Tabela 18. Rekomendacje ..................................................................................................................... 89

Strona 95 z 104

Spis wykresów

Wykres 1. Rozrzut wartości zmiennej syntetycznej dla 2011 i 2012 roku. ........................................... 39

Wykres 2. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru potencjału gospodarczego w 2011 i 2012 roku ..................................................................................... 59

Wykres 3. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru bezrobocia w 2011 i 2012 roku ........................................................................................................................... 64

Wykres 4. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru przepływów na rynku pracy w 2011 i 2012 roku .................................................................................................... 68

Wykres 5. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru wolnych miejsc pracy i miejsc aktywizacji zawodowych w 2011 i 2012 roku ........................................................ 72

Wykres 6. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru zatrudnienia w 2011 i 2012 roku ........................................................................................................................... 76

Wykres 7. Rozrzut wartości cząstkowych zmiennych syntetycznych dla obszaru efektywność działań publicznych służb zatrudnienia w 2011 i 2012 roku ............................................................ 81

Strona 96 z 104

Spis rysunków Rysunek 1. Schemat procedury analitycznej w ramach zastosowania metody unitaryzacji zerowanej

MUZ. .................................................................................................................................... 18

Rysunek 2. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w 2011 roku .................................. 44

Rysunek 3. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w 2012 roku .................................. 44

Rysunek 4. Dendrogram z wykorzystaniem powiązań Warda dla powiatów w 2011 roku .................. 49

Rysunek 5. Dendrogram z wykorzystaniem powiązań Warda dla powiatów w 2012 roku .................. 50

Rysunek 6. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze potencjału gospodarczego w 2011 roku ............................................................................................... 58

Rysunek 7. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze potencjału gospodarczego w 2012 roku ............................................................................................... 58

Rysunek 8. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze bezrobocia w 2011 roku ............................................................................................................................................. 63

Rysunek 9. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze bezrobocia w 2012 roku ............................................................................................................................................. 63

Rysunek 10. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze przepływów na rynku pracy w 2011 roku ............................................................................................................... 67

Rysunek 11. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze przepływów na rynku pracy w 2012 roku ............................................................................................................... 67

Rysunek 12. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze wolnych miejsc pracy w 2011 roku ......................................................................................................................... 71

Rysunek 13. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze wolnych miejsc pracy w 2012 roku ......................................................................................................................... 71

Rysunek 14. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze zatrudnienia w 2011 roku ..................................................................................................................................... 75

Rysunek 15. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze zatrudnienia w 2012 roku ..................................................................................................................................... 75

Rysunek 16. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze efektywności działań PSZ w 2011 roku .................................................................................................................. 80

Rysunek 17. Klasyfikacja powiatów województwa mazowieckiego w obszarze efektywności działań PSZ w 2011 roku .................................................................................................................. 80

Strona 97 z 104

Aneks. Dane użyte do budowy rankingu

Tabela 1. Zmienne diagnostyczne cz.1.

powiat X1_2011 X1_2012 X2_2011 X2_2012 X3_2011 X3_2012 X4_2011 X4_2012

białobrzeski 747 762 60 67 72 49 9,1 9,1 ciechanowski 741 759 64 76 75 59 9,1 9,2 garwoliński 640 655 62 64 62 45 8,5 8,7 gostyniński 700 689 81 77 98 86 8,9 8,6 grodziski 1 279 1 305 110 109 107 76 16,3 16,6 grójecki 835 852 67 69 92 47 10,2 10,3 kozienicki 642 654 51 54 58 41 8,0 8,2 legionowski 1 357 1 386 125 123 132 84 16,8 17,3 lipski 713 727 62 54 66 42 9,5 9,6 łosicki 661 680 66 60 59 45 8,5 8,7 m. Ostrołęka 1 066 1 084 97 94 116 75 12,5 12,7 m. Płock 974 1 007 84 103 101 72 11,3 11,6 m. Radom 1 100 1 118 104 103 151 85 13,5 13,7 m. Siedlce 1 030 1 061 96 99 158 65 12,0 12,3 M. Warszawa 1 995 2 070 157 171 177 90 19,4 20,0 makowski 736 739 66 59 82 59 9,6 9,6 miński 856 886 82 85 84 55 11,1 11,4 mławski 641 653 61 66 88 60 8,1 8,1 nowodworski 885 916 88 89 99 59 10,7 11,0 ostrołęcki 506 536 64 67 57 40 6,7 7,0 ostrowski 791 816 51 65 71 43 10,4 10,7 otwocki 1 189 1 211 105 101 116 75 14,9 15,2 piaseczyński 1 520 1 575 148 159 104 98 16,9 17,4 płocki 567 587 59 64 63 46 7,3 7,5 płoński 661 678 64 70 73 56 8,4 8,6 pruszkowski 1 601 1 632 124 121 150 83 19,1 19,5 przasnyski 637 650 69 61 75 49 8,2 8,2 przysuski 603 614 64 62 74 48 8,1 8,1 pułtuski 730 744 62 73 105 55 9,4 9,5 radomski 647 661 74 75 85 58 8,4 8,6 siedlecki 606 616 55 52 52 41 8,1 8,2 sierpecki 568 588 60 63 66 45 7,1 7,3 sochaczewski 997 1 012 74 71 82 54 12,3 12,4 sokołowski 672 687 60 55 53 45 8,7 8,8 szydłowiecki 669 687 74 90 84 73 8,6 8,7 warszawski zachodni 1 472 1 524 124 127 104 76 17,0 17,7 węgrowski 658 679 65 63 57 44 8,6 8,8 wołomiński 1 154 1 189 111 112 97 69 14,7 15,2 wyszkowski 789 809 77 81 99 60 10,3 10,4 zwoleński 512 533 55 57 66 35 6,8 7,0 żuromiński 626 644 74 74 102 59 8,6 8,7 żyrardowski 1 072 1 087 76 78 104 61 13,9 14,1

Strona 98 z 104

Tabela 1. Zmienne diagnostyczne cz.2.

powiat X5_2011 X5_2012 X6_2011 X6_2012 X7_2011 X7_2012 X8_2011 X8_2012 białobrzeski 15,4 17,0 73,95 75,32 26,05 24,68 1,3 1,4 ciechanowski 17,4 17,3 85,43 85,17 14,57 14,83 1,8 1,6 garwoliński 12,5 14,5 71,89 74,08 28,11 25,92 1,2 1,2 gostyniński 20,5 23,2 79,10 80,22 20,90 19,78 1,8 1,8 grodziski 6,8 7,8 86,06 84,62 13,94 15,38 1,0 1,0 grójecki 8,1 8,6 71,37 71,42 28,63 28,58 0,8 0,8 kozienicki 18,4 19,1 74,76 75,43 25,24 24,57 1,6 1,7 legionowski 12,9 14,7 78,92 82,32 21,08 17,68 1,7 1,5 lipski 15,8 17,0 69,42 70,72 30,58 29,28 1,5 1,5 łosicki 11,8 12,4 52,95 58,41 47,05 41,59 1,0 1,2 m. Ostrołęka 15,3 15,7 80,01 81,93 19,99 18,07 1,2 1,1 m. Płock 11,8 12,8 82,72 84,61 17,28 15,39 1,2 1,2 m. Radom 21,7 22,6 77,50 78,37 22,50 21,63 1,8 1,5 m. Siedlce 10,1 11,5 82,04 83,43 17,96 16,57 1,1 1,0 m. Warszawa 3,7 4,3 87,56 87,75 12,44 12,25 0,4 0,5 makowski 24,9 25,6 64,82 65,26 35,18 34,74 1,6 1,6 miński 9,6 11,2 82,41 83,90 17,59 16,10 1,3 1,2 mławski 13,3 15,1 81,29 82,11 18,71 17,89 1,6 1,8 nowodworski 13,4 13,0 79,18 81,65 20,82 18,35 1,3 1,3 ostrołęcki 18,2 18,7 70,60 71,33 29,40 28,67 1,4 1,2 ostrowski 17,2 18,2 70,13 72,36 29,87 27,64 1,4 1,3 otwocki 8,6 9,9 82,80 84,20 17,20 15,80 1,1 1,1 piaseczyński 7,1 8,2 84,28 82,28 15,72 17,72 0,7 0,8 płocki 20,6 21,1 76,69 80,07 23,31 19,93 2,4 2,2 płoński 17,4 18,1 78,24 79,14 21,76 20,86 1,7 1,6 pruszkowski 7,0 8,0 85,17 83,19 14,83 16,81 0,8 0,9 przasnyski 16,1 16,8 65,07 64,69 34,93 35,31 1,6 1,3 przysuski 26,6 27,8 67,47 68,58 32,53 31,42 1,9 1,8 pułtuski 21,4 23,3 73,26 75,54 26,74 24,46 1,9 1,8 radomski 29,6 30,3 73,53 74,43 26,47 25,57 2,2 2,0 siedlecki 10,6 11,9 72,07 75,36 27,93 24,64 1,2 1,1 sierpecki 23,2 25,0 73,90 76,07 26,10 23,93 2,0 1,8 sochaczewski 10,9 11,5 71,25 73,34 28,75 26,66 1,2 1,3 sokołowski 10,6 11,6 74,27 74,46 25,73 25,54 1,1 1,3 szydłowiecki 37,1 38,0 79,20 80,66 20,80 19,34 3,0 2,4 warszawski zachodni 6,2 6,6 84,45 85,56 15,55 14,44 0,7 0,7 węgrowski 14,3 15,7 75,31 78,04 24,69 21,96 1,1 1,3 wołomiński 13,4 15,7 80,88 81,14 19,12 18,86 1,5 1,5 wyszkowski 14,9 15,1 69,95 71,09 30,05 28,91 2,0 1,8 zwoleński 20,3 21,9 65,75 67,69 34,25 32,31 1,5 1,7 żuromiński 22,8 23,3 73,60 74,61 26,40 25,39 1,8 1,5 żyrardowski 13,7 15,3 84,64 86,26 15,36 13,74 1,5 1,5

Strona 99 z 104

Tabela 1. Zmienne diagnostyczne cz.3.

powiat X9_2011 X9_2012 X10_2011 X10_2012 X11_2011 X11_2012

białobrzeski 2,21 2,27 42,30 42,50 5,14 4,01 ciechanowski 2,04 1,85 36,40 38,20 6,64 5,75 garwoliński 2,32 2,35 39,20 41,40 4,75 4,99 gostyniński 2,10 2,43 38,50 41,20 4,31 5,12 grodziski 2,34 2,46 17,50 21,00 5,40 6,04 grójecki 2,38 2,74 35,20 33,60 2,11 2,22 kozienicki 2,31 2,44 45,20 43,50 6,23 4,74 legionowski 2,78 2,88 27,50 32,30 8,18 8,33 lipski 2,56 2,96 40,00 36,00 4,72 3,74 łosicki 2,60 2,70 39,30 35,70 4,80 2,84 m. Ostrołęka 2,05 1,89 45,00 49,80 3,70 3,85 m. Płock 2,53 2,52 35,70 36,30 2,11 4,75 m. Radom 2,33 2,59 44,50 45,20 4,89 5,72 m. Siedlce 2,21 2,22 33,80 36,00 1,84 1,93 m. Warszawa 2,75 2,76 37,80 36,20 2,67 2,51 makowski 3,19 2,83 48,10 53,70 11,46 3,97 miński 2,63 2,80 24,40 28,10 3,31 3,78 mławski 1,92 2,32 33,80 34,30 3,40 4,71 nowodworski 2,45 2,13 36,60 35,70 6,72 5,21 ostrołęcki 2,30 2,00 45,10 50,30 10,00 8,15 ostrowski 2,51 2,95 47,30 46,00 4,67 3,51 otwocki 2,58 2,67 22,70 24,00 2,76 3,16 piaseczyński 2,32 2,70 34,30 32,50 1,86 2,69 płocki 2,43 2,81 34,10 33,40 3,61 2,80 płoński 2,23 2,17 39,50 41,50 3,71 3,32 pruszkowski 2,36 2,63 34,20 33,40 3,76 3,49 przasnyski 2,50 2,52 40,10 44,50 5,84 4,86 przysuski 1,96 1,88 52,20 55,30 5,07 3,90 pułtuski 3,25 3,04 40,60 45,20 3,69 3,06 radomski 2,06 2,35 48,10 47,80 9,17 8,26 siedlecki 2,05 2,33 33,10 31,60 5,16 5,04 sierpecki 2,13 2,30 44,80 46,70 7,51 5,38 sochaczewski 2,40 2,57 32,90 33,10 3,96 2,82 sokołowski 1,97 2,19 34,50 36,60 3,29 3,00 szydłowiecki 2,50 2,32 45,90 51,50 8,39 4,92 warszawski zachodni 2,63 2,44 33,40 34,90 8,43 3,97 węgrowski 2,14 2,44 41,70 38,40 5,02 4,22 wołomiński 2,85 2,99 33,70 35,90 16,81 13,49 wyszkowski 2,42 2,83 30,70 29,10 4,19 3,34 zwoleński 2,61 2,89 43,40 43,80 5,38 5,13 żuromiński 2,24 2,01 43,20 46,90 5,53 3,10 żyrardowski 1,82 2,04 36,80 39,10 2,01 2,02

Strona 100 z 104

Tabela 1. Zmienne diagnostyczne cz.4.

Powiat X12_2011 X12_2012 X13_2011 X13_2012 X14_2011 X14_2012

białobrzeski 94 88 87,7 89,6 44,7 61,4 ciechanowski 182 186 90,1 90,4 53,0 69,0 garwoliński 158 154 87,3 87,5 48,5 76,7 gostyniński 160 155 78,9 78,1 47,6 57,1 grodziski 223 212 101,7 103,0 56,0 54,0 grójecki 158 162 96,3 95,9 66,1 67,9 kozienicki 168 166 112,2 113,2 34,7 50,8 legionowski 129 130 97,5 96,2 44,6 75,5 lipski 106 106 84,4 82,7 51,9 48,9 łosicki 113 112 81,2 80,8 55,0 57,5 m. Ostrołęka 311 308 100,4 100,8 48,8 75,7 m. Płock 374 368 122,2 123,3 40,4 58,2 m. Radom 235 231 89,9 91,1 32,2 41,0 m. Siedlce 327 316 92,8 92,7 61,2 66,1 m. Warszawa 480 474 136,2 135,6 41,4 46,5 makowski 105 108 88,5 80,4 14,1 28,4 miński 154 156 85,5 83,8 36,4 60,9 mławski 197 200 73,5 71,3 45,3 54,7 nowodworski 197 206 111,5 110,7 45,5 68,3 ostrołęcki 77 82 85,9 85,8 48,8 75,7 ostrowski 133 133 85,2 84,8 33,6 56,3 otwocki 202 206 94,1 93,2 47,7 58,4 piaseczyński 227 231 101,3 101,8 42,3 36,4 płocki 91 92 83,7 86,1 51,8 58,8 płoński 119 122 86,9 87,1 65,2 64,9 pruszkowski 230 234 123,6 117,6 56,7 52,7 przasnyski 134 132 84,9 85,6 54,8 58,2 przysuski 95 93 82,0 81,8 34,4 30,1 pułtuski 137 131 81,5 82,6 23,5 85,1 radomski 89 93 75,0 76,3 32,2 41,0 siedlecki 108 108 77,7 80,5 59,5 50,3 sierpecki 130 127 79,0 81,3 49,2 58,6 sochaczewski 196 200 94,3 99,9 33,2 47,8 sokołowski 173 178 79,0 79,4 55,9 52,4 szydłowiecki 103 100 76,7 78,8 41,2 58,0 warszawski zachodni 286 273 106,2 108,2 59,5 68,6 węgrowski 117 117 79,3 79,3 52,8 67,7 wołomiński 155 155 91,6 92,1 41,4 43,1 wyszkowski 155 154 79,3 83,3 76,1 87,6 zwoleński 102 101 80,4 83,2 42,1 49,0 żuromiński 100 105 77,0 78,1 63,3 73,1 żyrardowski 178 174 96,2 94,6 44,1 41,6

Strona 101 z 104

Tabela 2. Zmienne znormalizowane cz.1.

powiat Z1_2011 Z1_2012 Z2_2011 Z2_2012 Z3_2011 Z3_2012 Z4_2011 Z4_2012

białobrzeski 0,162 0,149 0,085 0,126 0,840 0,778 0,189 0,162 ciechanowski 0,158 0,147 0,123 0,202 0,816 0,619 0,189 0,169 garwoliński 0,090 0,079 0,104 0,101 0,920 0,841 0,142 0,131 gostyniński 0,130 0,101 0,283 0,210 0,632 0,190 0,173 0,123 grodziski 0,519 0,502 0,557 0,479 0,560 0,349 0,756 0,738 grójecki 0,221 0,208 0,151 0,143 0,680 0,810 0,276 0,254 kozienicki 0,091 0,079 0,000 0,017 0,952 0,905 0,102 0,092 legionowski 0,572 0,555 0,698 0,597 0,360 0,222 0,795 0,792 lipski 0,139 0,126 0,104 0,017 0,888 0,889 0,220 0,200 łosicki 0,104 0,096 0,142 0,067 0,944 0,841 0,142 0,131 m. Ostrołęka 0,376 0,358 0,434 0,353 0,488 0,365 0,457 0,438 m. Płock 0,314 0,308 0,311 0,429 0,608 0,413 0,362 0,354 m. Radom 0,399 0,381 0,500 0,429 0,208 0,206 0,535 0,515 m. Siedlce 0,352 0,344 0,425 0,395 0,152 0,524 0,417 0,408 m. Warszawa 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,127 1,000 1,000 makowski 0,154 0,134 0,142 0,059 0,760 0,619 0,228 0,200 miński 0,235 0,230 0,292 0,277 0,744 0,683 0,346 0,338 mławski 0,091 0,078 0,094 0,118 0,712 0,603 0,110 0,085 nowodworski 0,255 0,249 0,349 0,311 0,624 0,619 0,315 0,308 ostrołęcki 0,000 0,002 0,123 0,126 0,960 0,921 0,000 0,000 ostrowski 0,191 0,184 0,000 0,109 0,848 0,873 0,291 0,285 otwocki 0,459 0,441 0,509 0,412 0,488 0,365 0,646 0,631 piaseczyński 0,681 0,678 0,915 0,899 0,584 0,000 0,803 0,800 płocki 0,041 0,035 0,075 0,101 0,912 0,825 0,047 0,038 płoński 0,104 0,094 0,123 0,151 0,832 0,667 0,134 0,123 pruszkowski 0,735 0,715 0,689 0,580 0,216 0,238 0,976 0,962 przasnyski 0,088 0,076 0,170 0,076 0,816 0,778 0,118 0,092 przysuski 0,065 0,053 0,123 0,084 0,824 0,794 0,110 0,085 pułtuski 0,150 0,137 0,104 0,176 0,576 0,683 0,213 0,192 radomski 0,095 0,083 0,217 0,193 0,736 0,635 0,134 0,123 siedlecki 0,067 0,054 0,038 0,000 1,000 0,905 0,110 0,092 sierpecki 0,042 0,036 0,085 0,092 0,888 0,841 0,031 0,023 sochaczewski 0,330 0,312 0,217 0,160 0,760 0,698 0,441 0,415 sokołowski 0,111 0,100 0,085 0,025 0,992 0,841 0,157 0,138 szydłowiecki 0,109 0,100 0,217 0,319 0,744 0,397 0,150 0,131 warszawski zachodni 0,649 0,645 0,689 0,630 0,584 0,349 0,811 0,823 węgrowski 0,102 0,095 0,132 0,092 0,960 0,857 0,150 0,138 wołomiński 0,435 0,427 0,566 0,504 0,640 0,460 0,630 0,631 wyszkowski 0,190 0,180 0,245 0,244 0,624 0,603 0,283 0,262 zwoleński 0,004 0,000 0,038 0,042 0,888 1,000 0,008 0,000 żuromiński 0,081 0,072 0,217 0,185 0,600 0,619 0,150 0,131 żyrardowski 0,380 0,360 0,236 0,218 0,584 0,587 0,567 0,546

Strona 102 z 104

Tabela 2. Zmienne znormalizowane cz. 2.

powiat Z5_2011 Z5_2012 Z6_2011 Z6_2012 Z7_2011 Z7_2012 Z8_2011 Z8_2012

białobrzeski 0,650 0,623 0,607 0,576 0,607 0,576 0,654 0,526 ciechanowski 0,590 0,614 0,938 0,912 0,938 0,912 0,462 0,421 garwoliński 0,737 0,697 0,547 0,534 0,547 0,534 0,692 0,632 gostyniński 0,497 0,439 0,756 0,743 0,756 0,743 0,462 0,316 grodziski 0,907 0,896 0,957 0,893 0,957 0,893 0,769 0,737 grójecki 0,868 0,872 0,532 0,443 0,532 0,443 0,846 0,842 kozienicki 0,560 0,561 0,630 0,580 0,630 0,580 0,538 0,368 legionowski 0,725 0,691 0,751 0,815 0,751 0,815 0,500 0,474 lipski 0,638 0,623 0,476 0,420 0,476 0,420 0,577 0,474 łosicki 0,757 0,760 0,000 0,000 0,000 0,000 0,769 0,632 m. Ostrołęka 0,653 0,662 0,782 0,802 0,782 0,802 0,692 0,684 m. Płock 0,757 0,748 0,860 0,893 0,860 0,893 0,692 0,632 m. Radom 0,461 0,457 0,709 0,680 0,709 0,680 0,462 0,474 m. Siedlce 0,808 0,786 0,840 0,853 0,840 0,853 0,731 0,737 m. Warszawa 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 makowski 0,365 0,368 0,343 0,233 0,343 0,233 0,538 0,421 miński 0,823 0,795 0,851 0,869 0,851 0,869 0,654 0,632 mławski 0,713 0,680 0,819 0,808 0,819 0,808 0,538 0,316 nowodworski 0,710 0,742 0,758 0,792 0,758 0,792 0,654 0,579 ostrołęcki 0,566 0,573 0,510 0,440 0,510 0,440 0,615 0,632 ostrowski 0,596 0,588 0,496 0,475 0,496 0,475 0,615 0,579 otwocki 0,853 0,834 0,862 0,879 0,862 0,879 0,731 0,684 piaseczyński 0,898 0,884 0,905 0,813 0,905 0,813 0,885 0,842 płocki 0,494 0,501 0,686 0,738 0,686 0,738 0,231 0,105 płoński 0,590 0,591 0,731 0,706 0,731 0,706 0,500 0,421 pruszkowski 0,901 0,890 0,931 0,844 0,931 0,844 0,846 0,789 przasnyski 0,629 0,629 0,350 0,214 0,350 0,214 0,538 0,579 przysuski 0,314 0,303 0,420 0,347 0,420 0,347 0,423 0,316 pułtuski 0,470 0,436 0,587 0,584 0,587 0,584 0,423 0,316 radomski 0,225 0,228 0,595 0,546 0,595 0,546 0,308 0,211 siedlecki 0,793 0,774 0,552 0,578 0,552 0,578 0,692 0,684 sierpecki 0,416 0,386 0,605 0,602 0,605 0,602 0,385 0,316 sochaczewski 0,784 0,786 0,529 0,509 0,529 0,509 0,692 0,579 sokołowski 0,793 0,783 0,616 0,547 0,616 0,547 0,731 0,579 szydłowiecki 0,000 0,000 0,759 0,758 0,759 0,758 0,000 0,000 warszawski zachodni 0,925 0,932 0,910 0,925 0,910 0,925 0,885 0,895 węgrowski 0,683 0,662 0,646 0,669 0,646 0,669 0,731 0,579 wołomiński 0,710 0,662 0,807 0,775 0,807 0,775 0,577 0,474 wyszkowski 0,665 0,680 0,491 0,432 0,491 0,432 0,385 0,316 zwoleński 0,503 0,478 0,370 0,316 0,370 0,316 0,577 0,368 żuromiński 0,428 0,436 0,597 0,552 0,597 0,552 0,462 0,474 żyrardowski 0,701 0,674 0,916 0,949 0,916 0,949 0,577 0,474

Strona 103 z 104

Tabela 2. Zmienne znormalizowane cz. 3.

Powiat Z9_2011 Z9_2012 Z10_2011 Z10_2012 Z11_2011 Z11_2012

białobrzeski 0,722 0,649 0,285 0,373 0,779 0,820 ciechanowski 0,844 1,000 0,455 0,499 0,679 0,669 garwoliński 0,647 0,580 0,375 0,405 0,806 0,735 gostyniński 0,804 0,506 0,395 0,411 0,835 0,724 grodziski 0,632 0,484 1,000 1,000 0,762 0,644 grójecki 0,606 0,245 0,490 0,633 0,982 0,975 kozienicki 0,656 0,504 0,202 0,344 0,707 0,757 legionowski 0,324 0,128 0,712 0,671 0,576 0,446 lipski 0,481 0,060 0,352 0,563 0,808 0,843 łosicki 0,452 0,280 0,372 0,571 0,803 0,921 m. Ostrołęka 0,835 0,965 0,207 0,160 0,876 0,834 m. Płock 0,499 0,436 0,476 0,554 0,982 0,756 m. Radom 0,643 0,376 0,222 0,294 0,796 0,672 m. Siedlce 0,726 0,686 0,530 0,563 1,000 1,000 m. Warszawa 0,350 0,230 0,415 0,557 0,945 0,950 makowski 0,043 0,176 0,118 0,047 0,358 0,823 miński 0,431 0,197 0,801 0,793 0,902 0,840 mławski 0,928 0,602 0,530 0,612 0,896 0,759 nowodworski 0,555 0,762 0,450 0,571 0,674 0,716 ostrołęcki 0,662 0,869 0,205 0,146 0,455 0,461 ostrowski 0,513 0,073 0,141 0,271 0,811 0,863 otwocki 0,467 0,312 0,850 0,913 0,939 0,894 piaseczyński 0,649 0,286 0,516 0,665 0,999 0,934 płocki 0,568 0,192 0,522 0,638 0,882 0,925 płoński 0,707 0,727 0,366 0,402 0,875 0,879 pruszkowski 0,623 0,340 0,519 0,638 0,872 0,865 przasnyski 0,522 0,438 0,349 0,315 0,733 0,746 przysuski 0,898 0,975 0,000 0,000 0,784 0,830 pułtuski 0,000 0,000 0,334 0,294 0,877 0,902 radomski 0,828 0,577 0,118 0,219 0,511 0,452 siedlecki 0,837 0,597 0,550 0,691 0,779 0,731 sierpecki 0,782 0,622 0,213 0,251 0,622 0,702 sochaczewski 0,589 0,392 0,556 0,647 0,858 0,923 sokołowski 0,895 0,716 0,510 0,545 0,903 0,907 szydłowiecki 0,525 0,607 0,182 0,111 0,563 0,741 warszawski zachodni 0,432 0,500 0,542 0,595 0,560 0,823 węgrowski 0,775 0,502 0,303 0,493 0,788 0,802 wołomiński 0,275 0,036 0,533 0,566 0,000 0,000 wyszkowski 0,576 0,170 0,620 0,764 0,843 0,877 zwoleński 0,446 0,119 0,254 0,335 0,764 0,723 żuromiński 0,706 0,864 0,259 0,245 0,754 0,899 żyrardowski 1,000 0,840 0,444 0,472 0,989 0,992

Strona 104 z 104

Tabela 2. Zmienne znormalizowane cz.4.

Powiat Z12_2011 Z12_2012 Z13_2011 Z13_2012 Z14_2011 Z14_2012

białobrzeski 0,042 0,015 0,226 0,285 0,494 0,557 ciechanowski 0,261 0,265 0,265 0,297 0,627 0,686 garwoliński 0,201 0,184 0,220 0,252 0,555 0,816 gostyniński 0,206 0,186 0,086 0,106 0,540 0,485 grodziski 0,362 0,332 0,450 0,493 0,676 0,432 grójecki 0,201 0,204 0,364 0,383 0,839 0,667 kozienicki 0,226 0,214 0,617 0,652 0,332 0,378 legionowski 0,129 0,122 0,383 0,387 0,492 0,796 lipski 0,072 0,061 0,174 0,177 0,610 0,346 łosicki 0,089 0,077 0,123 0,148 0,660 0,492 m. Ostrołęka 0,581 0,577 0,429 0,459 0,560 0,799 m. Płock 0,737 0,730 0,777 0,809 0,424 0,503 m. Radom 0,392 0,380 0,262 0,308 0,292 0,213 m. Siedlce 0,620 0,597 0,308 0,333 0,760 0,637 m. Warszawa 1,000 1,000 1,000 1,000 0,440 0,306 makowski 0,069 0,066 0,239 0,142 0,000 0,000 miński 0,191 0,189 0,191 0,194 0,360 0,549 mławski 0,298 0,301 0,000 0,000 0,503 0,444 nowodworski 0,298 0,316 0,606 0,613 0,506 0,674 ostrołęcki 0,000 0,000 0,198 0,226 0,560 0,799 ostrowski 0,139 0,130 0,187 0,210 0,315 0,471 otwocki 0,310 0,316 0,329 0,341 0,542 0,507 piaseczyński 0,372 0,380 0,443 0,474 0,455 0,135 płocki 0,035 0,026 0,163 0,230 0,608 0,514 płoński 0,104 0,102 0,214 0,246 0,824 0,617 pruszkowski 0,380 0,388 0,799 0,720 0,687 0,410 przasnyski 0,141 0,128 0,182 0,222 0,656 0,503 przysuski 0,045 0,028 0,136 0,163 0,327 0,029 pułtuski 0,149 0,125 0,128 0,176 0,152 0,958 radomski 0,030 0,028 0,024 0,078 0,292 0,213 siedlecki 0,077 0,066 0,067 0,143 0,732 0,370 sierpecki 0,132 0,115 0,088 0,156 0,566 0,510 sochaczewski 0,295 0,301 0,332 0,445 0,308 0,328 sokołowski 0,238 0,245 0,088 0,126 0,674 0,405 szydłowiecki 0,065 0,046 0,051 0,117 0,437 0,500 warszawski zachodni 0,519 0,487 0,522 0,574 0,732 0,679 węgrowski 0,099 0,089 0,093 0,124 0,624 0,664 wołomiński 0,194 0,186 0,289 0,323 0,440 0,248 wyszkowski 0,194 0,184 0,093 0,187 1,000 1,000 zwoleński 0,062 0,048 0,110 0,185 0,452 0,348 żuromiński 0,057 0,059 0,056 0,106 0,794 0,755 żyrardowski 0,251 0,235 0,362 0,362 0,484 0,223