BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Szczuciński Przemysław (Akademia im. Jakuba z Paradyża w Gorzowie Wielkopolskim)
Title
Autokorelacja przestrzenna wybranych cech rozwoju gmin w województwie lubuskim
Spatial Autocorrelation of Selected Characteristics of Community Development in the Lubuskie Voivodship
Source
Optimum : Economic Studies, 2019, nr 3(97), s. 164-176, rys., tab., bibliogr. s. 175-176
Keyword
Rozwój lokalny, Autokorelacja przestrzenna, Modele autoregresji, Statystyka
Local development, Spatial autocorrelation, Autoregression models, Statistics
Note
JEL Classification: R12, R15, C21, C46
summ., streszcz.
Country
Województwo lubuskie
Lubuskie Voivodeship
Abstract
Cel - Celem rozważań jest ocena i modelowanie związków przestrzennych wybranych cech rozwoju społeczno-gospodarczego gmin w województwie lubuskim oraz identyfikacja tych gmin, dla których związki te są istotne. Metoda badań - Do badania kształtowania się zjawisk w zależności od położenia danego obiektu w przestrzeni służą metody statystyki i ekonometrii przestrzennej. Spośród nich w analizie wykorzystano globalne i lokalne miary autokorelacji przestrzennej oraz model autoregresji przestrzennej. Wzięto pod uwagę następujące cechy: stopę bezrobocia rejestrowanego, liczbę przedsiębiorstw zarejestrowanych w REGON, liczbę miejsc noclegowych w obiektach turystycznych oraz dochody gmin z tytułu podatku PIT. Wnioski - Otrzymane rezultaty wskazują na występowanie istotnych zależności przestrzennych w kształtowaniu się wyróżnionych cech oraz pozwalają określić specyficzne wzorce lokalne w regionie. Model autoregresji przestrzennej pozwala wyjaśnić związki miedzy stopą bezrobocia a liczbą przedsiębiorstw oraz nakładami inwestycyjnymi gmin. Oryginalność/wartość - W literaturze przedmiotu tego rodzaju badania przeprowadzane są albo na poziomie regionów Unii Europejskiej, albo województw lub powiatów w kraju. Rzadziej spotykane są analizy na poziomie gmin, które przeprowadzono na podstawie danych statystycznych za 2016 r. (abstrakt oryginalny)

Purpose - The aim of the considerations is the evaluation and modelling of spatial relations of selected characteristics of socio-economic development of communities in the Lubuskie Voivodship as well as identification of the communities for which these relations are of crucial importance. Research method - Methods of spatial econometrics and statistics were used to study formation of phenomena depending on the location of a given object in space. Among them, the analysis used global and local measures of spatial autocorrelation and the spatial autoregression model. The following characteristics were taken into account: the registered unemployment rate, the number of enterprises registered in REGON, the number of beds in tourist facilities and the income of communes due to PIT tax. Results - The obtained score indicates the existence of significant spatial dependencies in formation of distinguished characteristics and allows to define specific local patterns in the region. The spatial autoregression model allows to explain the relations between the unemployment rate and the number of enterprises as well as investment outlays of communes. Originality / value - In the literature on the subject it can be found that this kind of research is carried out either at the level of regions of the European Union or voivodships or districts in the country. Studies at the municipal level, which were carried out on the basis of statistical data for 2016, are less frequent. (original abstract)
Accessibility
The Library of Warsaw School of Economics
The Library of University of Economics in Katowice
Full text
Show
Bibliography
Show
  1. Anselin L., Rey S.J., 2014, Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL, GeoDa Press, Chicago.
  2. Brol R., 1998, Rozwój lokalny - nowa logika rozwoju gospodarczego, "Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu", nr 785, s. 11-15.
  3. Capello R., 2011, Location, Regional Growth and Local Development Theories, "Aestimum", vol. 58, pp. 1- 25.
  4. Chądzyński J., Nowakowska A., Przygodzki Z., 2007, Region i jego rozwój w warunkach globalizacji, Wydawnictwo CeDeWu, Warszawa.
  5. Ekonometria przestrzenna, 1991, Zeliaś A. (red.), PWE, Warszawa.
  6. Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, 2010, Suchecki B. (red.), Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
  7. Getis A., 2008, A History of the Concept of Spatial Autocorrelation: A Geographer's Perspective, "Geographical Analysis", vol. 40, iss. 3, pp. 297-309, DOI: 10.1111/j.1538-4632.2008.00727.x.
  8. Janc K., 2006, Zjawisko autokorelacji przestrzennej na przykładzie statystyki I Morana oraz lokalnych wskaźników zależności przestrzennej (LISA) - wybrane zagadnienia metodyczne, [w:] Idee i praktyczny uniwersalizm geografii, Komornicki T., Podgórski Z. (red.), Dokumentacja Geograficzna, nr 33, IGiPZ PAN, Warszawa.
  9. Kopczewska K., 2006, Ekonometria i  statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran, Wydawnictwo CeDeWu, Warszawa.
  10. Korol J., 2008, Ocena interakcji regionalnych w kształtowaniu poziomu rozwoju zrównoważonego, "Wiadomości Statystyczne", nr 12, s. 74-88.
  11. Ojrzyńska A., Twaróg S., 2011, Badanie autokorelacji przestrzennej krwiodawstwa w Polsce, "Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica", nr 253, s. 129- 141.
  12. Parysek J.J., 2001, Podstawy gospodarki lokalnej, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Adama Mickiewicza, Poznań.
  13. Pasieczny J., 2008, Profile gmin w Polsce - zarządzanie rozwojem i zmianami, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa.
  14. Pośpiech E., 2015, Analiza przestrzenna bezrobocia w Polsce, "Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach", nr 227, s. 59-74.
  15. Szewczuk A., Kogut-Jaworska M., Zioło M., 2011, Rozwój lokalny i regionalny. Teoria i praktyka, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
  16. Województwo lubuskie. Podregiony, powiaty, gminy 2017, Urząd Statystyczny w Zielonej Górze, Zielona Góra.
Cited by
Show
ISSN
1506-7637
Language
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15290/oes.2019.03.97.11
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu