Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Total fertility rate" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Demographic Challenges in Poland: Understanding Low Fertility
Wyzwania demograficzne w Polsce analiza niskiej dzietności
Autorzy:
Tatarczak, Anna
Janik, Gabriela
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28407774.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
population ageing
demographic analysis
total fertility rate (TFR)
fertility
dzietność
starzenie się społeczeństwa
analizy demograficzne
Opis:
Research background: The phenomenon of low fertility in Poland is a vital subject of demographic analysis. In recent years, not only have there been changes in procreative and family models, but also in the age structure of society. This is particularly significant in the context of population ageing, which is becoming increasingly evident and brings numerous challenges such as increased burden on healthcare systems, a decrease in the active workforce, and the need to secure adequate retirement funds. Despite the desire to have children, many individuals refrain from making such a decision, and the reasons for this choice are diverse. Therefore, it was essential to conduct an analysis of the factors determining fertility in Poland, considering both the economic and social aspects. Understanding how the economic situation, labour market conditions, and changes in social structure impact on the decision-making process regarding childbearing is essential. Purpose of the paper: The objective of this article was to analyse fertility rates in Poland for the period 2004-2020. The conducted research identified the factors influencing the observed state of low generational replacement and determining their intensity. Methodology/Methods/Data sources: The data used in this article were sourced from the Central Statistical Office and covered the years 2004-2020. The study was based on literature concerning demography and econometrics. Three statistical methods were applied in the analysis of fertility in Poland: the Classical Method of Least Squares (CMLS) model, the Fixed Effects (FE) estimator, and the Random Effects (RE) estimator. Fertility analysis was conducted at regional level by dividing Poland into 16 administrative units (voivodeships). A panel model was employed for the analysis, and the results were subjected to Wald, Breusch-Pagan, and Hausman tests to compare the outcomes obtained from different models. Findings: The results of the analysis indicate that the economic situation and the labour market significantly influence the decision to have children in Poland. The trend of low fertility, although showing some increase, is still characteristic of the country compared to other EU nations. The analysis of the factors determining fertility is vital for understanding the decisions of young generations of Poles regarding parenthood.
Tło badań: Zjawisko niskiej dzietności w Polsce stanowi kluczowy obiekt analiz demograficznych. W ostatnich latach obserwuje się nie tylko zmiany w modelach prokreacyjnych i rodzinnych, ale także w strukturze wiekowej społeczeństwa. Jest to szczególnie istotne w kontekście starzenia się populacji, które staje się coraz bardziej widoczne. Starzejące się społeczeństwo niesie za sobą liczne wyzwania, takie jak wzrost obciążenia systemów opieki zdrowotnej, zmniejszenie aktywnej siły roboczej i konieczność zabezpieczenia odpowiednich środków na emerytury. Mimo że wiele osób pragnie mieć potomstwo, powstrzymują się od podjęcia takiej decyzji, a przyczyny tego wyboru są zróżnicowane. W związku z tym istotne jest przeprowadzenie analizy czynników determinujących dzietność w Polsce, z uwzględnieniem aspektów zarówno ekonomicznych, jak i społecznych. Konieczne jest zrozumienie, w jaki sposób sytuacja ekonomiczna, warunki na rynku pracy oraz zmiany w strukturze społecznej wpływają na proces podejmowania decyzji dotyczących posiadania dzieci. Cel artykułu: Artykuł ma na celu analizę dzietności w Polsce w okresie 2004-2020. Wykonane badania umożliwią identyfikację czynników wpływających na obserwowany stan niskiej zastępowalności pokoleń oraz określenie ich intensywności. Metodologia/Metody/Źródła danych: Dane wykorzystane w artykule pochodzą z Głównego Urzędu Statystycznego i obejmują lata 2004-2020. Praca opiera się na literaturze z zakresu demografii i ekonometrii. W analizie dzietności w Polsce zastosowano trzy metody statystyczne: model Klasycznej Metody Najmniejszych Kwadratów (KMNK), estymator o efektach ustalonych (FE) oraz estymator o efektach losowych (RE). Następnie przeprowadzono analizę dzietności w przekroju regionalnym, dzieląc Polskę na 16 jednostek administracyjnych (województw). Do analizy wykorzystano model panelowy, a wyniki poddano testom Walda, Breuscha-Pagana i Hausmana w celu porównania rezultatów uzyskanych z różnych modeli. Wyniki/Wnioski: Wyniki analizy wskazują, że sytuacja ekonomiczna i rynek pracy mają znaczący wpływ na decyzję o posiadaniu dzieci w Polsce. Trend niskiej dzietności, chociaż obserwuje się pewien jej wzrost, wciąż jest charakterystyczny dla kraju w porównaniu z innymi państwami UE. Analiza czynników determinujących dzietność jest istotna dla zrozumienia decyzji młodego pokolenia Polaków w kwestii posiadania potomstwa.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 4; 1-14
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generalized Bayes Estimation of Spatial Autoregressive Models
Autorzy:
Chaturvedi, Anoop
Mishra, Sandeep
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1194464.pdf
Data publikacji:
2019-07-02
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
spatial autoregressive model
prior and posterior distributions
generalized Bayes estimator
admissibility and minimaxity
total fertility rate (TFR)
Opis:
The spatial autoregressive (SAR) models are widely used in spatial econometrics for analyzing spatial data involving spatial autocorrelation structure. The present paper derives a Generalized Bayes estimator for estimating the parameters of a SAR model. The admissibility and minimaxity properties of the estimator have been discussed. For investigating the finite sample behaviour of the estimator, the results of a simulation study have been presented. The results of the paper are applied to demographic data on total fertility rate for selected Indian states.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2019, 20, 2; 15-31
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies