AKTYWNOŚĆ ZAWODOWA MŁODZIEŻY A DECYZJE O PODJĘCIU STUDIÓW WYŻSZYCH – PRZYCZYNEK DO DALSZYCH BADAŃ

Teoria kapitału ludzkiego zakłada, że kształcenie młodych ludzi na uczelniach wyższych przełoży się w sposób bezpośredni na rozwój ekonomiczny i wzrost PKB. Obserwowane w wielu krajach zjawiska budzą wątpliwości co do działania tej teorii. Stan ten może wpłynąć na decyzje młodzieży, która w obecnych czasach jest szczególnie zagrożona bezrobociem. Jest to szczególnie ważne w kontekście postępującego starzenia się społeczeństwa. Analizując dane z Polski przy podziale NTS-3 pod kątem form aktywności zawodowej i korzystając z danych opisujących otoczenie młodych ludzi, pojawia się pytanie: Jakie czynniki wpływają w największym stopniu na zainteresowanie studiami wyższymi młodzieży w Polsce? Celem artykułu jest zatem wskazanie przy pomocy modelu stacjonarnego czynników które mają największy wpływ na decyzję młodzieży związaną z podjęciem studiów wyższych. Przeprowadzono modelowanie zależności przy użyciu UMNK z korektą heteroskedastyczności. Wyniki modelowania wskazują, że największy wpływ na zainteresowanie studiami wyższymi (zdefiniowanymi jako stosunek średniej ilości studentów na uczelniach wyższych w latach 2012–2014 w danym podregionie do średniej ilości absolwentów szkół ponadgimnazjalnych) mają takie cechy powiatów jak: stosunek ilości osób bezrobotnych do 24 roku życia do ilości bezrobotnych ogółem, odsetek bezrobotnych z wykształceniem średnim, przeciętne wynagrodzenie, średnia wartość dochodu na 1 mieszkańca. Przy czym bezrobocie działa negatywnie na zainteresowanie, pozytywny efekt mają przeciętne wynagrodzenie i średnia wartość dochodu na 1 mieszkańca.

Analyzing data from subregions in Poland (NTS-3) including forms of economic activity and data describing the environment of young people following question arises: What factors, affect most, the interest in higher studies of young Poles? The aim of this article is therefore to determine factors that have the greatest impact on the decision of young people associated with taking higher education using a stationary model. Modeling was carried out using UMNK with the correction of heteroskedasticity. The modeling results indicate that the greatest impact on interest in higher studies (defined as the ratio of the average number of students in higher education in 2012–2014 in the sub-region to the average number of graduates of secondary schools) have following features: the ratio of unemployed people under 24 years of age to the number of unemployed, the proportion of the unemployed with secondary education, the average salary, the average value of budget revenue of local governments per capita. At the same time, unemployment acts negatively on the interest, the positive effect comes with growth of average salary and the average value of budget revenue of local governments per capita.