Darbo rinkos konjunktūros vertinimas Europos Sąjungos šalyse

The aim of this article is to find out the factors that influence the conjuncture of labour market in the European Union countries. The aspect of the developed and developing countries is also important in this econometric analysis. The conception of theconjuncture of labour market is described in this article. Moreover, the factors and measuring indicators of these factors are presentedin this analysis, too. The first difference (FD) model is used for econometric analysis of the conjuncture of labour market in the European Union countries. Two hypotheses are formulated in this article, but both are rejected.Šiame straipsnyje siekiama išsiaiškinti darbo rinkos konjunktūros pokyčius lemiančius veiksnius Europos Sąjungos šalyse bei analizuojamų veiksnių poveikį darbo rinkos konjunktūrai. Ekonometriniame modelyje sutelkiamas dėmesys ir į išsivysčiusių, ir mažiau išsivysčiusių šalių skirtumus. Straipsnyje apibrėžiama darbo rinkos konjunktūros samprata, jai įtaką turintys veiksniai bei jiems matuoti tinkami rodikliai. Darbo rinkos konjunktūrai vertinti sudaromas natūralesnis, paprasčiau interpretuojamas pirmųjų skirtumų (FD – First Difference) modelis, kuris buvo papildytas kintamaisiais aprašančiais atskirų metų įtaką. Straipsnyje taip pat suformuluotos dvi hipotezės, kurios buvo atmestos atlikus ekonometrinę analizę

Gyventojų surašymo ir demografinės statistikos duomenų jungimas: metodologiniai principai ir tyrimų galimybės

Unfavorable general demographic indicators are to a large extent predetermined by a demographic situation in some population groups. Therefore, in order to achieve a more sustainable demographic development at the country level and develop an adequate response from relevant population policies, it is necessary to measure the scale of demographic differentiation and identify population groups at risk. This requires reliable population-level data and innovative methods for measuring demographic differentials. The main aim of this work is to present advantages and capabilities of methodology for development of census-linked databases based on the linkages between census and demographic records. This study provides selected empirical examples and new scientific data on socio-economic and socio-demographic differences in mortality, first divorces, and births in Lithuania. These data can be further used for improving population policies in Lithuania and performing comparative analyses with other countries.Nepalankius bendruosius Lietuvos demografinius rodiklius dažniausiai lemia itin bloga demografinė situacija kai kuriose gyventojų grupėse. Todėl siekiant tvaresnės demografinės raidos ir adekvataus gyventojų (demografinės) politikos atsako, būtina tiksliai įvertinti demografinės diferenciacijos mastus ir tiksliai identifikuoti padidintos rizikos gyventojų grupes. Tai reikalauja naujų visos populiacijos lygmeniu patikimų duomenų ir demografinių procesų diferenciacijos bei jos įtakos gyventojų raidai vertinimo metodų kūrimo. Šio straipsnio tikslas – pristatyti Lietuvos gyventojų mirtingumo, gimstamumo ir skyrybų civilinės būklės aktų įrašų (duomenų šaltinis – Gyventojų registras) ir surašymo duomenų sujungimo metodologinius pagrindus bei Lietuvos demografinių procesų diferenciacijos tyrimų empiriniais rezultatais iliustruoti šio inovacinio metodo taikymo privalumus. Tyrimas leido gauti naujus mokslo duomenis apie Lietuvoje stebimą nepalankių demografinės raidos požymių sąryšį su specifinių demografinių problemų koncentracija kai kuriose gyventojų grupėse

Kontrabandos ekonominės prielaidos ir pasekmės

The phenomenon of perpetually existing con­traband draws attention of both the public and au­thorities. This is part of black economy, while black economy itself is a phenomenon that is neither new nor characteristic of a certain economic system. The nature of black economy is destructive as its existence contradicts to public order and interests. Black econo­my avoids state taxes; therefore, the State – in order to collect funds required for national needs – is forced to increase taxes imposed on those who do pay them. Hence, since some avoid paying taxes, while others assume a heavier tax burden, this results in unequal economic conditions for legal and illegal business and distorts conditions for fair competition. The theoretical study of the problem of contra­band is linked to the problem of tax evasion; it reveals stimuli for making a decision not to pay taxes. The decision of each individual to pay or not to pay taxes determines the scope of tax evasion. Adopting a deci­sion not to pay taxes, one faces uncertainty; any indi­vidual knows that tax evasion is illegal and subject to punishment in case this comes to light. Therefore, the economics of crime gives initial knowledge about the process of making such decisions. The major part of contraband is comprised of goods subject to excise duties – alcohol, tobacco, and fuel. One of the factors influencing contraband is great difference in prices in Lithuania and neighbour­ing countries from which contraband comes. For ex­ample, contraband cigarettes on the domestic market are approximately three times cheaper than those sold legally. The largest part of these contraband goods comes from neighbouring states – the Russian Federation and Belarus. The main negative consequences of contra­band are as follows: a relative reduction in annual government revenue; a general deterioration in eco­nomic subordination, which reduces the ability of the government to adopt rational solutions and predict their consequences; insufficient accuracy of provision of social assistance since even those who earn large income from illegal activity may receive it; natural and legal persons tend not to observe existing rules, and the failure to observe the rules may become a norm

Specialistų pasiūlos kaita sveikatos priežiūros srityje ir gydytojų poreikio bei integracijos darbo rinkoje galimybių vertinimas

The article paper analyses the supply of health care professionals in health care sector in Lithuania in terms of demographic change. On the basis of data from different studies and of the analysis carried out in this work by the author, particular attention is given to the problem of the assessment of the demand for health care professionals (physicians) in health care sector in Lithuania. When analysing the integration of health care professionals into the labour market, in addition to sociological surveys, the data of Lithuanian Statistics Lithuania Department on labour force (employment) was were used. This paper investigates explores the possibility of using different data sources for the analysis of the demand for health care professionals (physicians), as well as analyses their situation in the labour market on the basis of the scientific literature review.Straipsnyje analizuojama sveikatos priežiūros srities specialistų pasiūla Lietuvoje demografinės kaitos požiūriu. Remiantis skirtingų tyrimų duomenimis bei autoriaus atliktos analizės rezultatais didelis dėmesys šiame darbe skiriamas sveikatos priežiūros specialistų (gydytojų) poreikio darbo rinkoje vertinimo problemai. Aptariant sveikatos priežiūros srities specialistų integracijos į darbo rinką galimybes be sociologinių apklausų rezultatų buvo pasinaudota Lietuvos statistikos departamento darbo jėgos (užimtumo) tyrimų duomenimis. Šiame straipsnyje atskleidžiamos skirtingų duomenų šaltinių panaudojimo galimybės analizuojant sveikatos priežiūros specialistų (gydytojų) poreikį, atliekama jų padėties darbo rinkoje apžvalga remiantis atskirų mokslinių tyrimų duomenimis

Gyventojų senėjimas ir jo iššūkiai: suaugusių vaikų pareigos pagyvenusiems tėvams Lietuvoje

The paper addresses the questions of demographic ageing at the beginning of the 21st century and the attitudes about who should be responsible for the elderly care in Lithuania. The analysis of age structure changes revealed three ways of demographic ageing: ‘from below’ (the youngest part of the population is decreasing), ‘from above’ (the oldest part of the population is increasing), and decrease of the young working-age population. The analysis of ageing in Lithuania in the context of the EU revealed that Lithuania has moved from the group of the demographically youngest countries to the group of the oldest ones. This has happened in one decade and illustrates rapid ageing in Lithuania. Within such context, the question “Who should be responsible for the elderly care?” is of particular importance. Based on the second wave of the Generations and Gender Survey (conducted in 2009), the responses who should take care of the elderly are contradictory. The biggest part of respondents is in favour of the division of responsibilities for the elderly care between family and society. The same part of respondents considers this to be family responsibility. Meanwhile, financial support is mainly considered to be the responsibility of the society. The analysis of filial responsibilities for elderly parents revealed a high level of normative solidarity. Most respondents agree with the statement where the support type for elderly parents is not defined (i.e. that children should take responsibility for caring for their parents when parents are in need). When the types of support are defined, the respondents are also likely to agree (i.e. children ought to provide financial help for their parents when their parents are having financial difficulties; children should have their parents to live with them when parents can no longer look after themselves). Less agreement was found on the statement requiring the reorganisation of children’s lives in order to fulfil filial responsibilities (i.e. that children should adjust their working lives to the needs of their parents) and on the statement measuring gender division in care provision for elderly parents (i.e. when parents are in need, daughters should take more caring responsibility than sons). The differences in attitudes between children’s, parents’ and grandparents’ generations were not statistically significant. The logistic regressions revealed that significant predictors enhancing the chances of agreement on filial responsibilities are respondents’ gender, age, partnership and occupational statuses and type of residential area.Straipsnyje analizuojamas demografinis Lietuvos gyventojų senėjimas XXI a. pradžioje bei gyventojų nuostatos, kas turėtų rūpintis vyriausiais visuomenės nariais. Amžiaus struktūros kaitos analizė atskleidė, kad Lietuvoje demografinis senėjimas vyksta trigubai: „iš apačios“ (mažėja jauniausių žmonių dalis), „iš viršaus“ (didėja vyresnio amžiaus gyventojų dalis) ir kartu dėl migracijos mažėja jauno darbingo amžiaus žmonių dalis. XXI a. pradžioje iš demografiškai jauniausių ES šalių grupės Lietuva priartėjo prie pačių seniausių. Tai susiję su sparčiais senėjimo tempais, pagal kuriuos Lietuva atsiduria pirmoje vietoje tarp ES šalių. Sparčiai senėjant visuomenei svarbu žinoti gyventojų lūkesčius ir nuostatas, kas turėtų rūpintis pagyvenusiais žmonėmis. Remiantis antros Kartų ir lyčių tyrimo bangos (2009 metais) duomenimis, didžiausia respondentų dalis pritaria priežiūros derinimui tarp šeimos ir visuomenės ir pasisako už šeimos atsakomybę prižiūrint pagyvenusius žmones, o atsakomybė už finansinę paramą pagyvenusiems žmonėms labiausiai priskiriama visuomenei. Vertinant vaikų pareigas tėvams, nustatytas gana aukštas normatyvinio solidarumo lygmuo. Ypač didelio pritarimo sulaukia teiginys apie bendrą vaikų atsakomybę už tėvų priežiūrą, kai paramos forma nėra apibrėžta. Kiek mažesnė, bet irgi nemaža dalis respondentų pritaria teiginiams, kuriuose konkrečiau apibrėžta vaikų paramos tėvams forma: dėl finansinės vaikų paramos tėvams bei dėl tėvų gyvenimo kartu su vaikais, jei jiems reikia priežiūros. Mažiausiai pritariama vaikų darbo laiko derinimui prie tėvų poreikių bei didesnei dukterų nei sūnų atsakomybei prižiūrint pagyvenusius tėvus. Statistiškai reikšmingų skirtumų tarp vaikų, tėvų bei senelių kartų atsakymų nenustatyta

Tiesinių mišriųjų modelių taikymas kelio dangos savybių pakartotiniuose matavimuose

The data were collected by researchers at the Road Research Institute, in a study investigating the impact of differentfactors on road surface strength. In this statistical analysis, we apply linear mixed models (LMMs) to clustered longitudinal data, inwhich the units of analysis (points in the road) are nested within clusters (sample of four different road segments), and repeatedmeasures of road strength in these different points are collected over time with unequally spaced time intervals. The data arebalanced – each cluster has the same number of units, which are measured at the same number of time points. Because of correlateddata and different clusters in which data could be correlated, linear regression models are not appropriate here, and therefore linearmixed models are applied.Straipsnyje atlikta Vilniaus Gedimino Technikos universiteto Kelių tyrimo institute surinktų duomenų statistinė analizė, siekiant įvertinti įvairių veiksnių įtaką tiriamos kelio dangos laikomajai gebai. Matavimai atlikti keturiuose skirtinguose kelio ruožuose (klasteriuose), kuriuose laikomoji geba matuojama atskiruose dangos taškuose, ir matavimai tuose pačiuose taškuose kartojami skirtingais metais ir jų sezonais – turimi pakartotiniai matavimai, dėl kurių duomenys yra priklausomi. Priklausomumas gali atsirasti ir dėl klasterių, nes dėl tam tikrų, tik konkrečiam klasteriui būdingų savybių, taškai klasteryje gali būti priklausomi. Dėl šių priežasčių šioje statistinėje analizėje vietoje įprastų tiesinės regresijos modelių yra taikomi tiesiniai mišrieji modeliai (angl. Linear mixed model). Pastarieji leidžia įvertinti laikomosios gebos skirtumus ne tik tarp tam tikrų fiksuotų dangos savybių, bet ir atsižvelgti į kiekvieno klasterio ar į tyrimą įtraukto dangos taško klasteryje ypatumus bei pakartotinių matavimų priklausomumą

Tekstų nehomogeniškumo tyrimas naudojant žymeklius

The aim of the paper is to assess the distributional non-homogeneity of texts in the usage of functional words andother linguistic units. Our empirical study is based on recommended school fiction works taken from a digital library athttp://ebiblioteka.mkp.emokykla.lt. Sets of frequent word forms, called markers, are made, and their frequency counts in blocks of 50successive sentences are calculated. The frequency counts of the markers show significant excess variability (overdispersion) withrespect to a text homogeneity model usually assumed in linguistics. For chosen markers, different kinds of hierarchical binomiallogistic regression models with the author's identifier, the block length and the frequency counts of the remaining markers as explanatory variables are fitted to the block data in order to explain the observed overdispersion of the markers chosen.Straipsnio tikslas – įvertinti tekstų statistinį nehomogeniškumą pagal funkcinių žodžių ir kitų lingvistinių elementų vartoseną. Atliktas empirinis tyrimas remiasi mokykloms rekomenduojamų suskaitmenintų grožinės literatūros kūrinių biblioteka http://ebiblioteka.mkp.emokykla.lt. Apskaičiuojami sudarytų dažnų žodžių formų ar kitų kalbinių struktūrų rinkinių, juos vadinsime žymekliais, dažnumai tekstų blokuose, jungiančiuose 50 iš eilės einančių sakinių. Pastebėta, kad žymeklių dažnumai blokuose turi ženklią perteklinę sklaidą, palyginti su lingvistikoje įprastu homogeniškumo modeliu. Pasirinktoms žymeklių grupėms parinkti kelių tipų hierarchiniai binominės logistinės regresijos modeliai, naudojantys autoriaus identifikatorių, bloko ilgį ir likusių žymeklių dažnius blokuose kaip aiškinančiuosius kintamuosius, leido paaiškinti didelę dalį pasirinktųjų žymeklių perteklinės sklaidos

Specialistų pasiūlos kaitos Lietuvoje analizė ir jų kompetencijų vertinimo galimybės

This article aims to analyze the situation and the development of the labor supply in Lithuania. Much attention ispaid to possibilities of competencies identification. The analysis was carried out by using Education indicators of Lithuanianpopulation according to ISCED and classification of Lithuanian Education provided by Statistics Lithuania. Also analysis ofLithuanian labour force (employment survey) data were used. The indicators used in the article include labour supply (labourresources) distribution by education and its separate areas. A key priority of the article is the evaluation of changes in supply. Theanalysis is based on the data of labour force (employment) survey of Statistics Lithuania and its information published aboutspecialists prepared in country educational institutions.Straipsnyje analizuojama darbo pasiūlos būklė ir raida Lietuvoje, nemažai dėmesio skiriama galimybei nustatyti dirbančiųjų / darbuotojų / užimtųjų gebėjimus. Atliekant analizę naudotasi Lietuvos statistikos departamento pateikiamais Lietuvos gyventojų išsilavinimo rodikliais pagal ISCED bei Lietuvos švietimo klasifikatorių, taip pat darbo jėgos (užimtumo) tyrimų duomenimis. Straipsnyje naudojami rodikliai apima darbuotojų pasiūlos (darbo išteklių) pasiskirstymą pagal išsilavinimą bei atskiras jo sritis. Esminis šio straipsnio prioritetas – pasiūlos kaitos vertinimas. Atlikta analizė remiasi Lietuvos statistikos departamento darbo jėgos (užimtumo) tyrimų duomenimis bei informacija apie šalies mokymo institucijose parengtus specialistus

Baltijos šalių investicinio klimato charakteristikos

This paper examines the investment climate factors in Lithuania, Latvia and Estonia. It discusses the factors within the firm and country level; highlights relevant key factors common to all countries that affect the investment climate and increase the country’s attractiveness to foreign investors; discusses the main macroeconomic indicators, the most important foreign investors, shows real situation and considers the factors and areas that require government’s attention on investing in improving the situation; provides comparable national data allowing comparison between the countries, as well as to the overall investment climate in the Baltic countries; presents the theoretical and practical investment climate factors in the final conclusions and suggestions.Investicijų pagrindu susiformuoja ilgalaikiai santykiai tarp šalies verslo ir užsienio investuotojų. Investicijų pritraukimas įvardijamas kaip vienas iš svarbiausių ekonominį šalies augimą skatinančių veiksnių. Tačiau dėl skirtingų kiekvienos šalies finansinių, teisinių, institucinių bei kitų galimybių šis procesas skiriasi net iš pirmo žvilgsnio panašiose šalyse. Veiksnius galima suskirstyti į pradinius ir pagrindinius. Pradiniams duomenims priskiriama bendra šalies ekonominė padėtis, šalies ekonomikos rodikliai, geografinė padėtis, valiuta, rinkos dydis. Šie veiksniai yra svarbūs investuotojui, bet jų nei pasitelkiant įstatymus, nei kitas poveikio formas, įgaliotas valstybės, paveikti negalima. Antroji veiksnių grupė, kuriai valstybė turi labai didelę įtaką ir gali stipriai paveikti, susideda iš tokių veiksnių kaip mokesčių sistema, korupcijos lygis, finansavimo galimybės, politinės sistemos nestabilumas. Straipsnyje pateiktos pagrindinės Baltijos šalių investicinio klimato charakteristikos ir, pagal galimybes, palyginamieji rodikliai su ES šalių vidurkiu

Lietuvos darbo rinkos ekonometrinis modelis

Lithuanian labour market indicators, such as the total number of employees, the number of employees in the private and public sectors, the number of the unemployed, labour force, employment and unemployment rates, the relative number of employees, average monthly gross income are analysed in the paper. The experience of foreign countries and Lithuania in creating labour market models and econometric methodology has been examined. As a result, a new model of the Lithuanian labour market is produced, comprising five regressive equations, which are part of the recursive SVAR model, and four identities, which are part of balance equations. According to the logic of economic and other research, relevant connections in the economy have been specified, unknown parameters of equations have been estimated. Finally, forecasts of endogenous indicators for 2014 have been provided, and results have been compared with the projections of the main labour market indicators for 2014−2017, published by the Ministry of Finance. Calculations have been made using a statistical package Gretl.Šio straipsnio tikslas – pateikti dabartinės Lietuvos darbo rinkos statistinę apžvalgą ir remiantis Lietuvoje bei užsienio šalyse sukaupta patirtimi sudaryti ir išanalizuoti šios rinkos ekonometrinį modelį bei gauti pagrindinių rodiklių prognozes. Darbe analizuojami Lietuvos darbo rinką apibūdinantys rodikliai: bendrasis užimtųjų skaičius, užimtųjų skaičius privačiame ir valstybės sektoriuose, bedarbių skaičius, darbo jėga, užimtumo lygis, nedarbo lygis, sąlyginis darbuotojų skaičius, vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis. Apžvelgiama užsienio šalių ir Lietuvos patirtis, sudarant darbo rinkos modelius. Pateikiamas Lietuvos darbo rinkos modelis, sudarytas iš penkių regresinių lygčių − rekursinės SVAR dalies bei keturių balansinių tapatybių. Modelio pagrindu gautos rodiklių prognozės 2014 m. lyginamos su Lietuvos Respublikos finansų ministerijos skelbtomis pagrindinių darbo rinkos rodiklių projekcijomis 2014−2017 m. Skaičiavimai atlikti panaudojant statistikos paketą Gretl