Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorMedková, Tatiana
dc.date.accessioned2021-03-05T12:48:55Z
dc.date.available2021-03-05T12:48:55Z
dc.date.issued2020-12-15
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/34126
dc.description.abstractThis paper investigates the impact of gender on the individual probability of being unemployed and makes a cross‑country comparison across 13 European countries during the European recession. Applying a general logit model for each country and capital, whilst controlling for the year, as well as for individual and regional characteristics, the probability of unemployment was estimated using individual labour force data from 2011 to 2014. Cook’s distance is used to examine the differences between labour markets of capital regions (or cities) and non‑capital regions. Using the size of Cook’s distance, models are calibrated, and models which include the degree of urbanization and occupation type are evaluated. The results are presented in the form of a spatial map and show that gender affects the probability of unemployment in the majority of the analysed countries. Overall, the effect is lower in capital than in non‑capital regions.en
dc.description.abstractW niniejszym artykule zbadano wpływ płci na prawdopodobieństwo bezrobocia i dokonano porównania między 13 krajami europejskimi podczas recesji gospodarczej. Stosując ogólny model logitu dla każdego kraju i stolicy, jak również kontrolując rok oraz cechy indywidualne i regionalne, oszacowano prawdopodobieństwo bezrobocia na podstawie danych dotyczących siły roboczej w latach 2011–2014. Odległość Cooka służy do badania różnic między rynkami pracy regionów stołecznych (lub miast) a regionami niebędącymi stolicami. Korzystając z wielkości odległości Cooka, modele są kalibrowane, a modele uwzględniające stopień urbanizacji i typ zawodu – oceniane. Wyniki przedstawiono w formie mapy przestrzennej – pokazują one, że płeć wpływa na prawdopodobieństwo bezrobocia w większości analizowanych krajów. Ogólnie efekt jest mniejszy w przypadku regionów stołecznych.pl
dc.language.isoen
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;351en
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0
dc.subjectgenderen
dc.subjectlabour marketen
dc.subjectunemploymenten
dc.subjectlogiten
dc.subjectCook’s distanceen
dc.subjectpłećpl
dc.subjectrynek pracypl
dc.subjectbezrobociepl
dc.subjectlogitpl
dc.subjectdystans Cookapl
dc.titleThe Impact of Gender on Unemployment: Cross‑country and Within‑country Analysis of the European Labour Markets during Economic Recessionen
dc.title.alternativeWpływ płci na bezrobocie: międzynarodowa i wewnątrzkrajowa analiza europejskich rynków pracy podczas recesji gospodarczejpl
dc.typeArticle
dc.page.number81-96
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics, Pragueen
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesCarruthers E., Lewis K., McCue T., Westley P. (2008), Generalized linear models: model selection, diagnostics, and over dispersion, Memorial University of Newfoundland, http://www.mun.ca/biology/dschneider/b7932/B7932Final4Mar2008.pdf [accessed: 23.09.2018].en
dc.referencesDavison A. C., Snell E. J. (1991), Residuals and diagnostics, [in:] D. V. Hinkley, N. Reid, E. J. Snell (eds.), Statistical Theory and Modelling: In Honour of Sir David Cox D. V. Hinkley, N. Reid, and E. J. Snell, Chapman and Hall, London–New York, pp. 83–106.en
dc.referencesDobson J. A. (1990), An Introduction to Generalized Linear Models, Chapman and Hall, London.en
dc.referencesEurofound (2020), What makes capital cities the best places to live?, European Quality of Life Survey 2016 series, Publications Office of the European Union, Luxembourg.en
dc.referencesEuropean Commission (2013), Barcelona objectives, Publications Office of the European Union, Luxembourg, https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/130531_barcelona_en_0.pdf [accessed: 3.09.2018].en
dc.referencesEurostat (2017), http://ec.europa.eu/eurostat/data/database [accessed: 25.05.2017].en
dc.referencesFox J., Monette G. (1992), Generalized collinearity diagnostics, “Journal of the American Statistical Association”, vol. 87, pp. 178–183.en
dc.referencesKnotek E. S. (2007), How useful is Okun’s Law?, “Economic Review”, vol. 4, pp. 73–103.en
dc.referencesMusterd S., Marciaczak S., van Ham M., Tammaru T. (2016), Socio‑Economic Segregation in European Capital Cities: Increasing Separation between Poor and Rich, IZA Discussion Paper No. 9603.en
dc.referencesTepperova J., Zouhar J., Wilksch F. (2016), Intra‑EU migration: legal and economic view on jobseeker’s welfare rights, “Journal of International Migration and Integration”, no. 17, pp. 1–20.en
dc.referencesWooldridge J. M. (2002), Econometric Analysis Of Cross Section and Panel Data, MIT Press, Cambridge.en
dc.contributor.authorEmailtatiana.polonyankina@vse.cz
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.351.05
dc.relation.volume6


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako https://creativecommons.org/licenses/by/4.0