Regionalne zróżnicowanie kapitału ludzkiego – analiza na podstawie równania płac Mincera

Abstrakt

Głównym celem niniejszego artykułu była próba oceny zróżnicowania kapitału ludzkiego na poziomie polskich regionów (województwa, poziom NUTS-2). W tym celu wykorzystano nieidentyfikowalne dane jednostkowe pochodzące z badania przeprowadzonego przez Główny Urząd Statystyczny dotyczącego struktury wynagrodzeń w październiku 2016 roku (Z-12), dane pochodzące z badania aktywności ekonomicznej ludności (BAEL) oraz dane o oczekiwanej długości życia kobiet oraz mężczyzn. Mikrodane GUS z badania Z-12 posłużyły do oszacowania parametrów rozszerzonej regresji płac typu Mincera, osobno dla każdego województwa. W kolejnym kroku oszacowania te zostały wykorzystane jako wagi do obliczenia indeksu kapitału ludzkiego uwzględniającego stan zdrowia, poziom wykształcenia oraz doświadczenie zawodowe pracowników. Wartości wspomnianej miary oszacowano dla lat 2016 oraz 2019 (przyjęto założenie o stałości wag w krótkim czasie). Przeprowadzona analiza pozwoliła na ustalenie, które regiony cechują się najwyższym, a które najniższym poziomem kapitału ludzkiego. Zdecydowanie najwyższy poziom kapitału ludzkiego odnotowano w województwach mazowieckim, pomorskim oraz małopolskim. Do województw o najniższym poziomie rozważanej miary zaliczono lubuskie, warmińsko-mazurskie, podlaskie, podkarpackie oraz łódzkie. Porównując wartości indeksu kapitału ludzkiego pomiędzy latami 2016 oraz 2019 można stwierdzić, że regiony o najniższej wartości tej miary cechowały się również niższą jej dynamiką (wyjątek stanowiło województwo lubelskie). Taki stan rzeczy będzie prawdopodobnie sprzyjał dywergencji kapitał ludzkiego pomiędzy regionami. Przełożyć się to może tym samym na utrzymywanie się (bądź pogłębianie) różnic w poziomach rozwoju tych województw, względem regionów lepiej rozwiniętych.