Abstract
Z punktu widzenia rynku pracy i gospodarki w ogóle rok 2021 wyraźnie różni się od ostatnich kilku lat. Najważniejszym tego powodem jest zniesienie ograniczeń wprowadzonych w związku z pandemią wywołaną przez wirus SARS‑CoV–2. Jednym ze skutków serii obostrzeń było pogorszenie sytuacji na rynku pracy, który również powoli zaczął się odtwarzać. W niniejszym artykule postanowiliśmy przybliżyć sytuację na rynku pracy makroregionu centralnego w Polsce w 2021 roku oraz zbadać efektywność działań podejmowanych w celu ograniczenia bezrobocia przez powiatowe urzędy pracy na wspomnianym obszarze. Badanie efektywności zostało przeprowadzone za pomocą modelu DEA, uwzględniającego niekontrolowalne wyniki. Następnie oceniono istotność i siłę wpływu zmiennych opisujących regionalne uwarunkowania na wskaźnik efektywności z modelu DEA za pomocą modelu tobitowego. Dane pochodziły z wojewódzkich i powiatowych urzędów pracy, GUS‑u oraz Ministerstwa Rodziny i Polityki Społecznej.
Przeprowadzone badanie wykazało, że w 2021 roku – w porównaniu z rokiem 2020 – sytuacja na rynku pracy się poprawiła. W makroregionie centralnym zaczęło spadać bezrobocie, choć zmiany te nie przebiegały jednakowo we wszystkich powiatach. Tylko jedna piąta powiatowych urzędów pracy w optymalny sposób przekształcała nakłady w wyniki. W pozostałych urzędach często występowała bardzo silna efektywność. Model tobitowy wskazał, które zmienne w istotny sposób wpływają na efektywność powiatowych urzędów pracy.
Zdaniem autorów nieefektywność urzędów pracy nie wynika wyłącznie ze stosowanych przez nie rozwiązań. Po ustąpieniu pandemii na rynku pracy dały się zaobserwować niekorzystne zjawiska, na które urzędy mają znikomy lub wręcz żaden wpływ. Zaliczamy do nich duży wzrost udziału długotrwale bezrobotnych w ogólnej liczbie bezrobotnych oraz dużą liczbę osób, które wielokrotnie rejestrują się jako bezrobotni. Ta grupa dobrowolnie bezrobotnych rzadko jest zainteresowana skierowanymi do nich działaniami powiatowych urzędów pracy.
Publisher
Uniwersytet Lodzki (University of Lodz)
Reference45 articles.
1. Afonso A., Schuknecht L. (2006), Public sector efficiency, „European Central Bank Working Papers”, nr 581.
2. Banker R.D., Morey R.C. (1986), Efficiency Analysis for Exogenously Fixed Inputs and Outputs, „Operations Research”, t. 34, nr 4, s. 513–521.
3. Bazyl M., Gruszczyński M., Książek M., Owczarczuk M., Szulc A., Wiśniowski A., Witkowski B. (2012), Mikroekonometria. Modele i metody analizy danych indywidualnych, Wolters Kluwer, Warszawa.
4. Brzezicki Ł. (2020), Przegląd badań dotyczących efektywności i produktywności polskiego szkolnictwa wyższego, prowadzonych za pomocą metody DEA i indeksu Malmquista, „Acta Universitatis Wratislaviensis. Ekonomia – Wroclaw Economic Review”, t. 26, nr 2, s. 19–40.
5. Cantele S., Guerrini A., Campedelli B. (2016), Efficiency of Italian universities: the effect of controllable and non-controllable environmental and operational variables, „International Journal of Public Policy”, t. 12, nr 3–6, s. 243–260, http://doi.org/10.1504/IJPP.2016.10000542