BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Grzenda Wioletta (Warsaw School of Economics, Poland), Marszałek Agnieszka
Title
Why do Young Workers Quit Their First Job? Identification of the Risk Factors Using the Cox Model and Survival Trees
Dlaczego młodzi pracownicy porzucają pierwszą pracę? Identyfikacja czynników ryzyka z wykorzystaniem modelu Coxa i drzew przetrwania
Source
Wiadomości Statystyczne, 2024, nr 3, s. 18-37, wykr., tab., bibliogr. s. 35-37
Keyword
Rynek pracy, Ludzie młodzi, Zatrudnienie młodocianych, Modele statystyczne
Labour market, Young people, Employment of young adults, Statistical models
Note
JEL Classification: J62, J64, C14, C41
streszcz., summ.
Abstract
Według danych Głównego Urzędu Statystycznego w ostatnich latach w Polsce sytuacja młodych osób na rynku pracy znacznie się poprawiła. W konsekwencji osobom wchodzącym na rynek pracy łatwiej jest znaleźć zatrudnienie, a pracodawcom coraz trudniej zatrzymać takie osoby w organizacji. Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja ocena indywidualnych charakterystyk młodych pracowników oraz czynników związanych z wykonywaną pracą, które mają wpływ na czas trwania pierwszego zatrudnienia. W badaniu wykorzystano dane za lata 2019 i 2020 pochodzące z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności przeprowadzonego w Polsce przez Główny Urząd Statystyczny. Kluczowym elementem badań aktywności zawodowej młodych osób na rynku pracy powinno być uwzględnienie w modelowaniu dużej zmienności w czasie ich indywidualnych charakterystyk, dlatego do usta- lenia czynników ryzyka porzucenia pierwszej pracy wykorzystano model Coxa ze zmiennymi zależnymi od czasu. Stwierdzono m.in., że większe ryzyko zaprzestania wykonywania pracy istniało w przypadku osób z wyższym wykształceniem niż wśród osób z niższym wykształceniem. Oprócz rodzaju umowy o pracę duży wpływ na to ryzyko miały też tygodniowy czas pracy i pełnienie funkcji kierowniczych. Ponadto wśród respondentów wyodrębniono, z wykorzystaniem drzew przetrwania, grupy homogeniczne ze względu na czas trwania pierwszego zatrudnienia. Okazało się, że istnieje mniejsze prawdopodobieństwo rozwiązania stosunku pracy przez pracowników zatrudnionych na czas określony niż przez pracowników zatrudnionych na czas nieokreślony, ale pracujących w niepełnym wymiarze godzin. (abstrakt oryginalny)

According to Statistics Poland's data, the situation of young people in the Polish labour market has improved significantly in recent years. Therefore, on the one hand, it is easier for young people entering the labour market to find a job, and on the other, it is increasingly difficult for employers to keep such people in their organisation. The aim of this study is to identify and assess individual characteristics of young workers and work-related factors that affect the length of the time they spend in their first job. The study is based on data for 2019 and 2020 from Statistics Poland's Labour Force Survey. It is of key importance in the research on the professional activity of young people to take into account in modelling the high volatility of their characteristics over time. Therefore, we used the Cox model with time-variant variables to identify factors of risk of quitting a young employee's first job. One of the findings of the study was that people with higher education were more likely to quit their jobs than people with lower-level education. As regards work-related factors, in addition to the type of employment contract, the weekly working time and holding or not a managerial position were the important ones affecting the decision to continue or quit. Furthermore, groups of employees homogeneous in terms of the duration of their first job were identified using survival trees. We found that employees with fixed-term contracts were less likely to quit their jobs than those with permanent contracts, but working part-time. (original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. AbouAssi, K., McGinnis Johnson, J., & Holt, S. B. (2021). Job mobility among millennials: Do they stay or do they go?. Review of Public Personnel Administration, 41(2), 219-249. https://doi.org/10.1177/0734371X19874396.
  2. Arnett, J. J. (1998). Learning to Stand Alone: The Contemporary American Transition to Adulthood in Cultural and Historical Context. Human Development, 41(5/6), 295-315. https://doi.org/10.1159/000022591.
  3. Arnett, J. J. (2006). Emerging adulthood: Understanding the new way of coming of age. In J. J. Arnett, & J. L. Tanner (Eds.), Emerging adults in America: Coming of age in the 21st century (pp. 3-19). American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/11381-001.
  4. Baert, B. S., Neyt, B., Omey, E., & Verhaest, D. (2022). Student work during secondary education, educational achievement, and later employment: a dynamic approach. Empirical Economics, 63(3), 1605-1635. https://doi.org/10.1007/s00181-021-02172-7.
  5. Blanche, P., Zareini, B., & Rasmussen, P. V. (2022). A hazard ratio above one does not necessarily mean higher risk, when using a time-dependent Cox model. Research Methods in Medicine & Health Sciences, 3(2), 42-48. https://doi.org/10.1177/26320843211061288.
  6. Boon, C., & Biron, M. (2016). Temporal issues in person-organization fit, person-job fit and turnover: The role of leader-member exchange. Human Relations, 69(12), 2177-2200. https://doi.org/10.1177/0018726716636945.
  7. Bou-Hamad, I., Larocque, D., & Ben-Ameur, H. (2011). A review of survival trees. Statistics Surveys, 5, 44-71. https://doi.org/10.1214/09-SS047.
  8. Cockx, B., & Picchio, M. (2012). Are short-lived jobs stepping stones to long-lasting jobs?. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 74(5), 646-675. https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2011.00668.x.
  9. Cox, D. R. (1975). Partial likelihood. Biometrika, 62(2), 269-276. https://doi.org/10.1093/biomet /62.2.269.
  10. Cox, D. R., & Oakes, D. (1984). Analysis of Survival Data. Chapman & Hall.
  11. Das, B. L., & Baruah, M. (2013). Employee Retention: A Review of Literature. Journal of Business and Management, 14(2), 8-16. https://doi.org/10.9790/487X-1420816.
  12. De Rose, A., & Pallara, A. (1997). Survival trees: An alternative non-parametric multivariate technique for life history analysis. European Journal of Population, 13(3), 223-241. https://doi.org/10.1023 /A:1005844818027.
  13. Domurath, A., Taggar, S., & Patzelt, H. (2023). A contingency model of employees' turnover intent in young ventures. Small Business Economics, 60(3), 901-927. https://doi.org/10.1007/s11187 -022-00629-2.
  14. Eurostat. (2022). Unemployment by sex and age - annual data. https://doi.org/10.2908/UNE_RT_A.
  15. Fisher, L. D., & Lin, D. Y. (1999). Time-dependent covariates in the Cox proportional-hazards regression model. Annual Review of Public Health, 20(1), 145-157. https://doi.org/10.1146 /annurev.publhealth.20.1.145.
  16. Gadomska-Lila, K. (2015). Pokolenie Y wyzwaniem dla zarządzania zasobami ludzkimi. Zarządzanie Zasobami Ludzkimi, (1), 25-39.
  17. Główny Urząd Statystyczny. (2018). Zeszyt metodologiczny. Badanie Aktywności Ekonomicznej Ludności. https://stat.gov.pl/files/gfx/portalinformacyjny/pl/defaultaktualnosci/5818/3/1/1/zeszyt _metodologiczny_bael.pdf.
  18. Główny Urząd Statystyczny. (2019). Aktywność ekonomiczna ludności Polski I kwartał 2019 r. https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/rynek-pracy/pracujacy-bezrobotni-bierni-zawodowo-wg-bael /aktywnosc-ekonomiczna-ludnosci-polski-i-kwartal-2019-roku,4,33.html.
  19. Główny Urząd Statystyczny. (2021). Wybrane aspekty rynku pracy w Polsce. Aktywność ekonomiczna ludności przed i w czasie pandemii COVID-19. https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/rynek-pracy /zasady-metodyczne-rocznik-pracy/wybrane-aspekty-rynku-pracy-w-polsce-aktywnosc-ekonomiczna -ludnosci-przed-i-w-czasie-pandemii-covid-19,11,1.html.
  20. Grzenda, W. (2019). Modelowanie karier zawodowej i rodzinnej z wykorzystaniem podejścia bayesowskiego. Wydawnictwo Naukowe PWN.
  21. Hassan, M. M., Jambulingam, M., Alagas, E. N., Uzir, M. U. H., & Halbusi, H. A. (2023). Necessities and ways of combating dissatisfactions at workplaces against the Job-Hopping Generation Y employees. Global Business Review, 24(6), 1276-1301. https://doi.org/10.1177 /0972150920926966.
  22. Horackova, L., & Kopacek, M. (2018). Generation Y on the labour market: regional analysis of the Visegrad Group countries. Geograficke informacie / Geographical Information, 22(1), 118-130. https://doi.org/10.17846/GL2018.22.L118-130.
  23. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & May, S. (2008). Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time-to-Event Data. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470258019.
  24. Ignaczak, L. (2014). A Birth Cohort Analysis of First Employment Spells. Applied Mathematics, 5(11), 1651-1671. https://doi.org/10.4236/am.2014.511159.
  25. Ignaczak, L., Raffestin, L., & Voia, M. (2022). Do the determinants of employment duration vary across employment spells?. Applied Economics, 54(9), 1011-1029. https://doi.org/10.1080/00036846 .2021.1972084.
  26. Immervoll, H., & Knotz, C. (2018). How demanding are activation requirements for jobseekers? (OECD Social, Employment and Migration Working Papers No. 215). https://doi.org/10.1787 /2bdfecca-en.
  27. Kalbfleisch, J. D., & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781118032985.
  28. Klein, J. P., & Moeschberger, M. L. (2006). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/b97377.
  29. Lewandowski, P., & Magda, I. (2018). The labor market in Poland, 2000-2016. IZA World of Labor, (426). https://doi.org/10.15185/izawol.426.
  30. McGinnis Johnson, J., & Ng, E. S. (2016). Money Talks or Millennials Walk: The Effect of Compensation on Nonprofit Millennial Workers Sector-Switching Intentions. Review of Public Personnel Administration, 36(3), 283-305. https://doi.org/10.1177/0734371X15587980.
  31. Musinszki, Z., Vallasek, M., Melypataki, G., Horvathne Csolak, E., & Liptak, K. (2020). Workaholism and a New Generation - Labour Market Survey among Hungarian and Romanian Youth. Amfiteatru Economic, 22(14), 1227-1242. https://doi.org/10.24818/EA/2020/S14/1227.
  32. Ng'andu, N. H. (1997). An empirical comparison of statistical tests for assessing the proportional hazards assumption of Cox's model. Statistics in Medicine, 16(6), 611-626. https://doi.org/10 .1002/(SICI)1097-0258(19970330)16:6<611::AID-SIM437>3.0.C0;2-T.
  33. Pandey, D. L. (2019). Job Hopping Tendency In Millenials. NCC Journal, 4(1), 41-46. https://doi.org/10.3126/nccj.v4i1.24733.
  34. Portugal, P., & Varejao, J. (2022). Why do firms use fixed-term contracts?. Portuguese Economic Journal, 21(3), 401-421. https://doi.org/10.1007/s10258-022-00215-0.
  35. Robak, E. (2017). Expectations of generation Y connected with shaping the work-life balance. The case of Poland. Oeconomia Copernicana, 8(4), 569-584. https://doi.org/10.24136/oc.v8i4.35.
  36. Shimokawa, A., Kawasaki, Y., & Miyaoka, E. (2015). Comparison of Splitting Methods on Survival Tree. The International Journal of Biostatistics, 11(1), 175-188. https://doi.org/10.1515/ijb-2014 -0029.
  37. Steenackers, K., & Guerry, M. A. (2016). Determinants of job-hopping: an empirical study in Belgium. International Journal of Manpower, 37(3), 494-510. https://doi.org/10.1108/IJM-09-2014-0184.
  38. Wawrzonek, A. (2014). Młodzi dorośli wobec zmian na rynku pracy. Studia Edukacyjne, (33), 305320. https://doi.org/10.14746/se.2014.33.16.
  39. Żarczyńska-Dobiesz, A., & Chomątowska, B. (2014). Pokolenie "Z" na rynku pracy - wyzwania dla zarządzania zasobami ludzkimi. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, (350), 405-415. https://doi.org/10.15611/pn.2014.350.36.
Cited by
Show
ISSN
0043-518X
Language
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.59139/ws.2024.03.2
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu