Analizy i prognozy polskiego rynku pracy: Przekrój powiatowy

Acedański J., Bernais J., Mastalerz-Kodzis A., Dokładność wybranych metod prognozowania wyna-grodzeń i liczby pracujących w Polsce, „Bank i Kredyt”, 2014, nr 45(2), s. 163–196.
Zobacz w Google Scholar

Adamczyk P., Ocena zmian liczby pracujących na obszarach wiejskich województwa mazowieckiego, „Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej”, 2018, nr 123, s. 5–16.
Zobacz w Google Scholar

Anselin L., Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1988.
Zobacz w Google Scholar

Antczak E., Żółtaszek A., Przestrzenno-czasowe analizy zróżnicowania wynagrodzeń w Polsce, [w:] J. Pociecha (red.), Aktualne zagadnienia modelowania i prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych, Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Wydawnictwo Uniwersyte-tu Ekonomicznego w Krakowie, 2010, s. 283–298.
Zobacz w Google Scholar

Avila Z., Mattozzi G., COVID-19: Public employment services and labour market policy responses, Policy Brief, Międzynarodowa Organizacja Pracy, sierpień 2020, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/documents/publication/wcms_753404.pdf (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Barometr Zawodów 2019, Raport podsumowujący badanie w Polsce, Kraków 2018, https://barometrzawodow.pl/userfiles/Barometr/2019/raport_ogolnopolski_pl.pdf (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Bartosiewicz S., Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych, „Prace Akademii Ekono-micznej we Wrocławiu”, nr 84, Wrocław 1976.
Zobacz w Google Scholar

Bartosik K., Popytowe i podażowe uwarunkowania polskiego bezrobocia, „Gospodarka narodowa”, 2012, t. 260(11–12), s. 25–57.
Zobacz w Google Scholar

Batóg B., Batóg J., Zmiany zatrudnienia w powiatach województwa zachodniopomorskiego w latach 2005–2011: analiza shift-share, „Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania”, 2013, nr 31, s. 105–121.
Zobacz w Google Scholar

Batóg J., Batóg B., Mojsiewicz M., Rozkrut M., Wsparcie monitorowania i prognozowania rynku pra-cy przez statystykę publiczną, „Wiadomości Statystyczne”, 2016, nr 1(656), s. 12–26.
Zobacz w Google Scholar

Begg D., Fischer S., Dornbusch R., Ekonomia. Mikroekonomia, PWE, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar

Bielak J., Prognozowanie rynku pracy woj. lubelskiego w wykorzystaniem metody ARIMA i ARIMAX, „Barometr Regionalny”, 2003, nr 1(19).
Zobacz w Google Scholar

Bokányi E., Lábszki Z., Vattay G., Prediction of employment and unemployment rates from Twitter daily rhythms in the US, „EPJ Data Science”, 2017, DOI 10.1140/epjds/s13688-017-0112-x.
Zobacz w Google Scholar

Borland J., Charlton A., The Australian Labour Market and the Early Impact of COVID‐19: An Assess-ment, „The Australian Economic Review”, 2020, vol. 53, no. 3, s. 297–324, DOI: 10.1111/1467-8462.12386.
Zobacz w Google Scholar

Burdziak A., Gałecka-Burdziak E., Kubiak P., Włodarczyk P., Prognozowanie zatrudnienia według za-wodów w świecie – synteza, IPiSS, Warszawa 2013.
Zobacz w Google Scholar

Cieślak M., Taksonomiczna procedura prognozowania rozwoju gospodarczego i określenia potrzeb na kadry kwalifikowane, „Przegląd Statystyczny”, 1974, t. 21.
Zobacz w Google Scholar

Cliff A.D., Ord J.K., Spatial processes: models and applications, Taylor & Francis, 1981.
Zobacz w Google Scholar

Costa Dias M., Joyce R., Postel-Vinay F., Xu X., The Challenges for Labour Market Policy during the COVID-19 Pandemic, „Fiscal Studies”, 2020, vol. 41, no. 2, s. 371–382.
Zobacz w Google Scholar

Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Opracowanie modeli ekonometrycznych do prognozowania zatrud-nienia według zawodów w wybranym województwie do 2020 r., IPiSS, Warszawa 2012.
Zobacz w Google Scholar

Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Prognozy liczby pracujących według poziomu wykształcenia i płci – zastosowanie metody Wintera i wielorównaniowych modeli prostych, RCSS, t. XII, Warszawa 2004.
Zobacz w Google Scholar

Dańska-Borsiak B., Laskowska I., Olejnik A., Prognozy liczby pracujących w przekroju województw i grup zawodów, „Polityka Społeczna”, 2014, nr 1, s. 21–27.
Zobacz w Google Scholar

Dubin R., Spatial autocorrelation and neighborhood quality, „Regional Science and Urban Econom-ics”, 1992, vol. 22, issue 3, s. 433–452.
Zobacz w Google Scholar

Dunn E.S., A statistical and analytical technique for regional analysis, „Papers in regional science”, 1960, vol. 6, issue 1, s. 97–112, https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.1960.tb01705.x.
Zobacz w Google Scholar

Dykas P., Misiak T., Determinanty podstawowych zmiennych rynku pracy w polskich powiatach w latach 2002–2011, „Gospodarka narodowa”, 2014, nr 6(274), s. 57–80.
Zobacz w Google Scholar

Employment – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Employment_-_quarterly_statistics#Employment_in_the_EU-27_sharply_impacted (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Employment in detail – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Employment_in_detail_-_quarterly_statistics#Developments_by_type_of_occupation (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Fischer M., Getis A. (red.), Handbook of Applied Spatial Analysis. Software Tools, Methods and Appli-cations, 2009.
Zobacz w Google Scholar

Gajda J.B., Ekonometria praktyczna, Absolwent, Łódź 1996.
Zobacz w Google Scholar

Glossary: Unemployment, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Unemployment (dostęp: 01.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

Góra M., Sztanderska U., Wprowadzenie do analizy lokalnego rynku pracy, Ministerstwo Pracy i Poli-tyki Społecznej, Warszawa 2006.
Zobacz w Google Scholar

Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk spo-łeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa 1989.
Zobacz w Google Scholar

Growiec J., Gradzewicz M., Hagemejer J., Jankiewicz Z., Popowski P., Puchalska K., Strzelecki P., Tyro-wicz J., Rola usług rynkowych w procesach rozwojowych gospodarki Polski, „Materiały i Studia”, 2014, nr 308, Narodowy Bank Polski.
Zobacz w Google Scholar

Hellwig Z., Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny”, 1968, t. 4.
Zobacz w Google Scholar

Hours of work – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Hours_of_work_-_quarterly_statistics#Sharp_drop_in_the_actual_working_hours_at_EU_level_in_the_first_quarter_of_2020 (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Internetowy Podręcznik Statystyki StatSoft. Analiza Skupień, https://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?https%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstcluan.html (dostęp: 02.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

Jewczak M., Twardowska K., Przestrzenno-czasowe analizy rynku pracy (analiza komparatywna dla województwa łódzkiego, „Studia Ekonomiczne Regionu Łódzkiego”, 2011, nr 6, s. 157–174.
Zobacz w Google Scholar

Kaufman L., Rousseeuw P.J., Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley, New York 1990.
Zobacz w Google Scholar

Kiniorowska I., Brambert P., Wykorzystanie analizy skupień w ocenie zagrożenia ubóstwem w Euro-pie, [w:] S. Sitek (red.), „Stare i nowe” problemy badawcze w geografii społeczno-ekonomicznej, z. 8, Polskie Towarzystwo Geograficzne Oddział Katowicki, Uniwersytet Śląski Wydział Nauk o Ziemi, So-snowiec 2018, s. 150–159.
Zobacz w Google Scholar

Koncepcja przestrzennego zagospodarowania kraju 2030, Dokument przyjęty przez Radę Ministrów 13 grudnia 2011 roku, Wydanie II zmienione, Ministerstwo Rozwoju Regionalnego, Warszawa 2012, http://eregion.wzp.pl/sites/default/files/kpzk.pdf (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Kopczewska K., Modele zmian stopy bezrobocia w ujęciu przestrzennym, „Wiadomości Statystycz-ne”, 2010, nr 5, s. 26–40.
Zobacz w Google Scholar

Korol J., Szczuczyński P., Relacje przestrzenne we wzroście gospodarczym regionów Polski z uwzględ-nieniem sektora MSP, [w:] B. Dańska-Borsiak, I. Laskowska (red.), Regionalne analizy ekonomiczne, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2017.
Zobacz w Google Scholar

Kreja K., Dudek K., Prystupa-Rządca K., Raport z badania Praca w domu 2020, 2020, https://www.kinnarps.pl/o-kinnarps/Prasa/raport-praca-z-domu-2020/ (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Kretek-Kamińska A., Żółtaszek A., Zróżnicowanie poziomu rozwoju społeczno-ekonomicznego gmin województwa łódzkiego, „Przedsiębiorczość i Zarządzanie”, t. XVIII, z. 11, cz. 1, s. 203–217, Wy-dawnictwo SAN, Łódź–Warszawa 2017, http://piz.san.edu.pl/docs/e-XVIII-11-1.pdf (dostęp: 12.07.2020).
Zobacz w Google Scholar

Kryńska E., Kwiatkowski E., Podstawy wiedzy o rynku pracy, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2013.
Zobacz w Google Scholar

Księżyk M., Ekonomia. Podejście historyczne i prospektywne, Oficyna Wydawnicza AFM Krakowskie Towarzystwo Edukacyjne, 2013.
Zobacz w Google Scholar

Kukulak-Dolata I., Kucharski L., Sobocka-Szczapa H., Włodarczyk P., Wnioski z analiz teoretycznych i wdrożeniowych dla zespołu projektującego modele prognoz zatrudnienia według zawodów dla wy-branego województwa, Zadanie 2: Opracowanie zintegrowanego systemu prognostyczno-informacyjnego umożliwiającego prognozowanie zatrudnienia w projekcie „Analiza procesów zacho-dzących na polskim rynku pracy i w obszarze integracji społecznej w kontekście prowadzonej polityki gospodarczej”, realizowane przez IPiSS w partnerstwie z CRZL, 2001, maszynopis.
Zobacz w Google Scholar

Kukuła K., Luty L., Propozycja procedury wspomagającej wybór metody porządkowania liniowego, „Przegląd Statystyczny”, 2015, R. LXII, z. 2, s. 221.
Zobacz w Google Scholar

Kurek W. (red.), Turystyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
Zobacz w Google Scholar

Kurmann A., Lale E., Ta L., The Impact of COVID-19 on U.S. Employment and Hours: Real-Time Esti-mates With Homebase Data, Working paper, sierpień 2020, http://www.andrekurmann.com/hb_covid (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Kusideł E., Branżowe prognozy liczby pracujących w Polsce, „Rynek pracy”, 2020, w druku.
Zobacz w Google Scholar

Kusideł E., Modele autoregresyjne VAR. Metodologia i zastosowania, Łódź 2000, s. 45–46.
Zobacz w Google Scholar

Kusideł E., Gajdos A., Model prognozowania liczby pracujących dla województwa mazowieckiego, Wojewódzki Urząd Pracy w Warszawie, Warszawa 2014.
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowska-Ciotucha D., Załuska U., Krupowicz J., Rólczyński T., Analiza regionalnego rynku pracy województwa dolnośląskiego, lata 2003–2005, Regionalne badanie rynku pracy. Raport współfinan-sowany przez Unie Europejska z Europejskiego Funduszu Społecznego oraz budżet państwa w ra-mach Zintegrowanego Programu Operacyjnego Rozwoju Regionalnego w związku z realizacją projek-tu nr Z/2.02/I/2.1/24/05 „Regionalne badanie rynku pracy”, 2006, http://www.rynek-pracy.darr.pl/UserFiles/File/Analiza%20rynku_Raport%20wstepny.pdf (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E., Kucharski L., Prognozy poziomu i struktury popytu na pracę w województwie podla-skim do roku 2015, [w:] R.Cz. Horodeński, C. Sadowska-Snarska (red.), Uwarunkowania rynku pracy w Polsce. Aspekty regionalne, Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Białymstoku, IPiSS, Białystok–Warszawa 2010, s. 57–76.
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E., Gajdos A., Włodarczyk P., Metodologiczne aspekty prognoz zatrudnienia, [w:] E. Kwiatkowski, B. Suchecki (red.), A. Gajdos, P. Włodarczyk (oprac.), Prognozy zatrudnienia w Polsce do 2020 roku. Syntetyczne wyniki i wnioski, Raport IX, IPiSS, Warszawa 2014.
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E., Kucharski L., Nyk M., Szubska-Włodarczyk N., Zadanie 5: Opracowanie założeń eko-nomicznych taksonomicznej analizy zróżnicowania powiatów, 2019, maszynopis.
Zobacz w Google Scholar

Kwiatkowski E., Suchecki B. (red.), Wyniki prognozy zatrudnienia w kraju według grup zawodów, i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 roku, Raport VII, IPiSS-CRZL, Warszawa 2014.
Zobacz w Google Scholar

Labour market in the light of the COVID 19 pandemic – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Labour_market_in_the_light_of_the_COVID_19_pandemic_-_quarterly_statistics (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Labour market slack – unmet need for employment – quarterly statistics, Eurostat, 2020, https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Labour_market_slack_-_unmet_need_for_employment_-_quarterly_statistics&oldid=487991#Labour_market_slack_in_the_EU-27 (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Laskowska I., Panak A., Krótkookresowe, prognozy liczby pracujących według poziomu wykształce-nia, głównych grup zawodów i wieku, [w:] System prognozowania na pracę. Prognozy popytu na pracę, część III, Rządowe Centrum Studiów Strategicznych, wyd. „Studia i Materiały”, t. XIII, Warsza-wa 2004.
Zobacz w Google Scholar

Lehmann R., Wohlrabe K., Regional economic forecasting: state-of-the-art methodology and future challenges, „Economics and Business Letters”, 2014, Oviedo University Press, vol. 3(4), s. 218–231.
Zobacz w Google Scholar

Lemieux T., Milligan K., Schirle T., Skuterud M., Initial Impacts of the COVID-19 Pandemic on the Ca-nadian Labour Market, „Canadian Public Policy”, lipiec 2020, s. 55–65, doi:10.3138/cpp.2020-049.
Zobacz w Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Analiza zróżnicowania sytuacji kobiet na lokalnych rynkach pracy w Polsce w latach 2010–2016, ,,Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, 2019, nr 2(341), s. 99–115.
Zobacz w Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Female unemployment and its determinants in Poland in 2016 from the spatial perspective, ,,Oeconomia Copernicana”, 2018, vol. 9, Issue 2.
Zobacz w Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Geographically Weighted Regression in the Analysis of Unemployment in Poland, „International Journal of Geo-Information”, 2018, no. 7(17).
Zobacz w Google Scholar

Lewandowska-Gwarda K., Modele ekonometryczne w praktyce prognozowania zatrudnienia, „Poli-tyka Społeczna”, 2014, nr 1 (tematyczny), s. 9–13.
Zobacz w Google Scholar

Łysoń P., Kraśniewska W. (red.), Analiza walorów turystycznych powiatów i ich bezpośredniego oto-czenia na podstawie danych statystycznych m.in. z zakresu bazy noclegowej, kultury i dziedzictwa narodowego oraz przyrodniczych obszarów chronionych. Końcowy raport metodologiczny (z wyni-kami analizy), Centrum Badań i Edukacji Statystycznej GUS, Warszawa 2015, https://www.nck.pl/badania/raporty/analiza-walorow-turystycznych-powiatow-i-ich-bezposredniego-otoczenia-na-podstawie- (dostęp: 17.09.2020).
Zobacz w Google Scholar

Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognoza popytu na pracę wśród kobiet i mężczyzn w województwie mazowieckim, 4P Research Mix Sp. z o.o., Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych Sp. z o.o., 2011, https://www.efs.2007-2013.gov.pl/AnalizyRaportyPodsumowania/baza_projektow_badawczych_efs/Documents/prognoza_popytu_na_prace.pdf (dostęp: 10.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognozy bezrobocia wśród kobiet i męż-czyzn w poszczególnych powiatach województwa mazowieckiego, Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych, 4P Research Mix, Łódź 2011.
Zobacz w Google Scholar

Mackiewicz M., Łaszkiewicz E., Pawłowska M., Stopolska J., Prognozy zatrudnienia wśród kobiet i mężczyzn w poszczególnych powiatach województwa mazowieckiego, Instytut Nauk Społeczno-Ekonomicznych, 4P Research Mix, Łódź 2011.
Zobacz w Google Scholar

Mackiewicz M., Krajewski P., Kuchta Z., Mazurek M., Nowakowski M., Długookresowe prognozowa-nie zmiennych ekonomicznych na podstawie bardzo krótkich szeregów czasowych, „Wiadomości Statystyczne”, 2009, nr 9, s. 33–41.
Zobacz w Google Scholar

Moran P.A.P., The Interpretation of Statistical Maps, „Journal of the Royal Statistical Society”, Series B (Methodological), 1948, no. 10(2), s. 243–251.
Zobacz w Google Scholar

Müller-Frączek I., Pietrzak M.B., Analiza stopy bezrobocia w Polsce z wykorzystaniem przestrzennego modelu MESS, „Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, t. 253, „Ekonometria przestrzenna i regionalne analizy ekonomiczne”, 2011, s. 215–223.
Zobacz w Google Scholar

Nazarczuk J.M., Cicha-Nazarczuk M., Wpływ SSE na sytuację na powiatowych rynkach pracy – wnio-ski z modeli panelowych, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2016, nr 292.
Zobacz w Google Scholar

Nojszewska E., Podstawy ekonomii, WSiP, Warszawa 2010.
Zobacz w Google Scholar

Nyk M., Kucharski L., Kwiatkowski E., Kwiatkowska W., Opracowanie podstaw teoretycznych rozbu-dowanego systemu prognozowania, 2017, maszynopis.
Zobacz w Google Scholar

Olejnik A., Olejnik J., Metody stochastyczne ekonometrii przestrzennej. Nowoczesna analiza asymp-totyczna, Wydawnictwo UŁ, 2020 (w druku).
Zobacz w Google Scholar

Ostoj I., Zintegrowana ocena stanu rynku pracy – propozycja metody, [w:] D. Kotlorz (red.), Współ-czesny rynek pracy, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, 2011.
Zobacz w Google Scholar

Pater R., Diagnoza oraz prognoza zatrudnienia i bezrobocia w województwie podkarpackim do 2013 roku, „Barometr Regionalny”, 2009, nr 1(15), s. 63–76.
Zobacz w Google Scholar

Perloff H.S., Dunn E.S., Lampard E.E., Mutha R.F., Regions, Resourses and Economic, Growth, John Hopkins Press, Baltimore 1960.
Zobacz w Google Scholar

Polska Organizacja Turystyczna – Kopalnie, https://www.polska.travel/pl/poznaj-atrakcje-i-zabytki/zabytki-i-inne-atrakcje/kopalnie (dostęp: 02.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

Pośpiech E., Analiza przestrzenna bezrobocia w Polsce, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uni-wersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2015, nr 227, s. 59–74.
Zobacz w Google Scholar

Pośpiech E., Modelowanie przestrzenne charakterystyk rynku pracy, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, 2016, nr 265, s. 69–79.
Zobacz w Google Scholar

Prognoza zapotrzebowania na określone zawody i lista rankingowa zawodów, Kutno 2006.
Zobacz w Google Scholar

Rolnictwo i gospodarka żywnościowa w Polsce, Praca zbiorowa pod redakcją Instytutu Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej, Wyd. Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi, Warszawa, 2019.
Zobacz w Google Scholar

http://www.w3.org/1999/xhtml" xmlns:xfa="http://www.xfa.org/schema/xfa-data/1.0/" xfa:APIVersion="Acrobat:11.0.0" xfa:spec="2.0.2">

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/PL/TXT/?uri=CELEX:32003R1059

Zobacz w Google Scholar

Rozporządzenie (WE) NR 1893/2006 Parlamentu Europejskiego i Rady z dnia 20 grudnia 2006 r. w sprawie statystycznej klasyfikacji działalności gospodarczej NACE Rev. 2 i zmieniające rozporządzenie Rady (EWG) nr 3037/90 oraz niektóre rozporządzenia WE w sprawie określonych dziedzin staty-stycznych.
Zobacz w Google Scholar

Rozporządzenie Rady Ministrów z dnia 24 grudnia 2007 r. w sprawie Polskiej Klasyfikacji Działalności (PKD) (Dz.U. 2007 nr 251 poz. 1885).
Zobacz w Google Scholar

Rynek pracy, edukacja, kompetencje. Aktualne trendy i wyniki badań, Raport na potrzeby Rady Pro-gramowej ds. Kompetencji, październik 2020, https://www.parp.gov.pl/component/publications/publication/rynek-pracy-edukacja-kompetencje-aktualne-trendy-i-wyniki-badan (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Siliverstovs B., Do business tendency surveys help in forecasting employment?: A real-time evidence for Switzerland, OECD Journal: Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, 2013, DOI 10.1787/jbcma-2013-5k4bxlxjkd32.
Zobacz w Google Scholar

Sims C.A., Macroeconomics and Reality, „Econometrica”, 1980, no. 48.
Zobacz w Google Scholar

Sobczak E., Efekty strukturalne zmian zatrudnienia według sektorów zaawansowania technologicz-nego w regionach europejskich, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, 2013, nr 285, s. 123–133.
Zobacz w Google Scholar

Sojka E., Analiza sytuacji na lokalnym rynku pracy z wykorzystaniem zmiennej syntetycznej, [w:] D. Kotlorz (red.), Zróżnicowanie sytuacji na rynku pracy – ujęcie regionalne, krajowe, międzynarodowe, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice 2013, s. 33–43.
Zobacz w Google Scholar

Sompolska-Rzechuła A., Rynek pracy w powiatach województwa zachodniopomorskiego: analiza taksonomiczna, „Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu”, nr 1015, t. 2, „Agrobiznes 2004: Sytuacja agrobiznesu w Polsce po przystąpieniu do Unii Europejskiej”, s. 258–261.
Zobacz w Google Scholar

Strahl D., Propozycja konstrukcji miary syntetycznej, „Przegląd Statystyczny”, 1978, t. 25 z. 2.
Zobacz w Google Scholar

Strojna E., Żywiec-Dąbrowska E., Klasyfikacja zawodów i specjalności, Departament Rynku Pracy MRPiPS, Ministerstwo Pracy i Polityki Społecznej, Data publikacji: 29.04.2014 Data modyfikacji: 10.03.2020, https://psz.praca.gov.pl/documents/10240/54723/Klasyfikacja%20zawod%C3%B3w%20i%20specjalno%C5%9Bci%20na%20potrzeby%20rynku%20pracy%20-%202014.pdf/bca1e08c-6a33-494a-a75b-e2d7258ce796?t=1421667227000 (dostęp: 11.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

Suchecka J. (red.), Statystyka przestrzenna. Metody analiz struktur przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2014.
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B., Prezentacja dorobku metodyczno-modelowego oraz aplikacyjnego w dziedzinie progno-zowania makroekonomicznego, [w:] Prognozowanie popytu na pracę według kwalifikacji a potrzeby w zakresie kierunków kształcenia i szkolenia, RCSS, Międzyresortowy Zespół do Prognozowania Po-pytu na Pracę, Studia i Materiały, t. V, Warszawa 2000.
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B., Prognoza popytu na pracę według województw na lata 2006–2010, [w:] B. Suchecki (red.), Przekrojowe prognozy popytu na pracę w Polsce na lata 2006–2010, RCSS, Międzyresortowy Zespół ds. Prognozowania Popytu na Pracę, Studia i Materiały, t. XV, Warszawa 2006.
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele danych przestrzennych, Wydawnic-two C.H. Beck, Warszawa 2010.
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna II. Modele zaawansowane, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2012.
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B. (red.), Prognoza zatrudnienia w województwie śląskim, praca zbiorowa, ASM – Centrum Badań i Analiz Rynku, Łódź–Kutno 2005, http://www.rynek-pra-cy.darr.pl/UserFiles/File/aktualizacja%2007_07_2006/Prognoza_popytu_na_prace_w_wojewodztwie_slaskim.pdf. (dostęp: 11.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B., Gajdos A., Olejnik A., Laskowska I., Opracowanie prognozy zatrudnienia według grup zawodów w kraju według obszarów statystycznych NUTS II do 2020 r., Warszawa 2013, maszyno-pis.
Zobacz w Google Scholar

Suchecki B., Dańska-Borsiak B., Gajdos A., Laskowska I., Olejnik A., Metodologiczne aspekty prognoz zatrudnienia w województwach, [w:] E. Kwiatkowski, B. Suchecki (red.), Wyniki prognozy zatrudnie-nia w kraju według grup zawodów i obszarów statystycznych NUTS II do 2020 roku. Raport VII, IP-iSS-CRZL, Warszawa 2014.
Zobacz w Google Scholar

UN Statistical Division – Economic statistics – ISIC, https://unstats.un.org/unsd/classifications/Econ/ISIC.cshtml (dostęp: 01.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

Wang Y., China – Rapid assessment of the impact of COVID-19 on employment, Policy Brief, Międzynarodowa Organizacja Pracy, czerwiec 2020, https://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---ed_emp/documents/publication/wcms_752056.pdf (dostęp: 12.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

Ward J.H., Hierarchical grouping to optimize an objective function, „Journal of the American Statisti-cal Association”, 1963, no. 58, s. 236–244.
Zobacz w Google Scholar

Wawrzyniak K., Statystyczna analiza bezrobocia wśród osób będących w szczególnej sytuacji na ryn-ku pracy w powiatach województwa zachodniopomorskiego w latach 2010–2014, „Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica”, 2015, nr 81, s. 145–156.
Zobacz w Google Scholar

Witkowska A., Witkowski M., Próba zastosowania zmiennej syntetycznej z medianą do analizy lokal-nego rynku pracy, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zasto-sowania, „Taksonomia”, 2008, nr 15, s. 416–425.
Zobacz w Google Scholar

World Silver Survey 2020, The Silver Institute/Metals Focus, https://www.silverinstitute.org/wp-content/uploads/2020/04/World-Silver-Survey-2020.pdf (dostęp: 2.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

Woźniak M., Prognoza stopy bezrobocia na terenie małych jednostek przestrzennych z wykorzysta-niem skrajnie różnych metod, Obserwatorium Gospodarki i Rynku Pracy Aglomeracji Poznańskiej, Poznań 2016.
Zobacz w Google Scholar

Wróbel-Rotter R., Estymowane modele równowagi ogólnej i autoregresja wektorowa. Aspekty teo-retyczne, „Przegląd Statystyczny”, 2013, R. LX, z. 3.
Zobacz w Google Scholar

Zeliaś A., Metody statystyczne, PWE, Warszawa 2000.
Zobacz w Google Scholar

Zeliaś A., Malina A., O budowie taksonomicznej miary jakości życia, „Taksonomia” 1997, z. 4.
Zobacz w Google Scholar

Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S., Prognozowanie ekonomiczne, Wydawnictwo Naukowe, PWN, War-szawa 2003.
Zobacz w Google Scholar

Zellner A., An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggrega-tion bias, „Journal of the American Statistical Association”, 1962, no. 57(298), s. 348–368.
Zobacz w Google Scholar

https://www.arp.pl/ (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://ec.europa.eu/eurostat/ramon/nomenclatures/index.cfm?TargetUrl=LST_NOM_DTL&StrNom=NACE_REV2&StrLanguageCode=PL&IntPcKey=&StrLayoutCode=HIERARCHIC (dostęp: 02.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://ec.europa.eu/esco/portal/occupation?resetLanguage=true&newLanguage=pl (dostęp: 11.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

http://geoportal.pgi.gov.pl/surowce (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://www.gov.pl/web/tarczaantykryzysowa (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://www.gov.pl/web/koronawirus/antykryzysowa-tarcza-branzowa--wsparcie-dla-firm-w-zwiazku-z-covid-19 (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://www.gov.pl/web/rozwoj-praca-technologia/bonturystyczny (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://www.gov.pl/web/edukacja/500-na-sprzet-konsultacje-rozporzadzenia (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://ibs.org.pl/research/system-prognozowania-polskiego-rynku-pracy/ (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

http://www.iung.pulawy.pl/ (dostęp: 02.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

http://www.polskawliczbach.pl/ (dostęp: 17.09.2020).
Zobacz w Google Scholar

http://prawo.sejm.gov.pl/isap.nsf/DocDetails.xsp?id=WMP20120000252 (dostęp: 02.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://stat.gov.pl/Klasyfikacje/doc/pkd_07/pkd_07.htm (dostęp: 01.12.2020).
Zobacz w Google Scholar

http://surowce-kopalnie.pl/ (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://pl.wikipedia.org/wiki/Kategoria:Polskie_przedsi%C4%99biorstwa_przemys%C5%82u_wydobywczego (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

https://pl.wikipedia.org/wiki/Kategoria:Kopalnie_w_Polsce (dostęp: 15.11.2020).
Zobacz w Google Scholar

http://www.wsiepolskie.pl/ (dostęp: 17.09.2020).
Zobacz w Google Scholar