Spatial Autocorrelation of Communes’ Income Potential in Selected Metropolitan Areas

Agnieszka Bernadetta Kozera; Romana Głowicka-Wołoszyn

doi:10.18778/0208-6018.330.11

Authors

Agnieszka Bernadetta Kozera Poznań University of Life Sciences, Faculty of Economics and Social Sciences, Department of Finance and Accounting
Romana Głowicka-Wołoszyn

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.330.11

Keywords:

spatial autocorrelation, local and global Moran I, metropolitan areas, own income potential

Abstract

A commune’s own income potential, indicative of financial self‑sufficiency, underpins the ability of its government to foster local growth. Accurate recognition of the potential levels necessary for improvement of development policies requires that, apart from considering communes’ own potential, neighbouring communes’ potential should be taken into account, especially if the neighbours are large urban centres of substantial demographic and economic capacity. This article aims to examine spatial autocorrelation of income potential of metropolitan communes of Warsaw, Poznań, Wrocław, and Cracow metro areas in 2014. The study draws on data published by the Central Statistical Office in the Local Data Bank and uses the R programme packages, such as spdep, maptools, and shapefiles for calculations.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Anselin L. (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer, Dordrecht.
Google Scholar

Anselin L. (1995), Local Indicators of Spatial Association – LISA, “Geographical Analysis”, no. 27(2), pp. 93–115, https://doi.org/10.1111/j.1538–4632.1995.tb00338.x.
Google Scholar

Bank Danych Lokalnych [Local Data Bank], Główny Urząd Statystyczny, Warszawa, www.stat.gov.pl [accessed: 10.10.2016].
Google Scholar

Getis A. (2007), Reflections on spatial autocorrelation, “Regional Science and Urban Economics”, no. 37, pp. 491–496, http://dx.doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2007.04.005.
Google Scholar

Getis A., Aldstadt J. (2010), Constructing the spatial weights matrix using a local statistic, [in:] L. Anselin, S.J. Rey (eds.), Perspectives on spatial data analysis, Springer, Berlin.
Google Scholar

Głowicka-Wołoszyn R., Wysocki F. (2014), Uwarunkowania społeczno-ekonomiczne samodzielności finansowej gmin województwa wielkopolskiego, “Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Finanse Publiczne”, no. 346, pp. 34–44.
Google Scholar

Janc K. (2006), Zjawisko autokorelacji przestrzennej na przykładzie statystyki I Morana oraz lokalnych wskaźników zależności przestrzennej (LISA) – wybrane zagadnienia metodyczne, [in:] T. Komornicki, Z. Podgórski (eds.), Idee i praktyczny uniwersalizm geografii, “Dokumentacja Geograficzna”, no. 33, IGiPZ PAN, Warszawa.
Google Scholar

Kołodziejczak A., Kossowski T. (2016), Wykorzystanie metody autokorelacji przestrzennej do analizy ubóstwa na obszarach wiejskich, “Wiadomości Statystyczne”, no. 10(665), pp. 22–32.
Google Scholar

Kopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran, Wydawnictwo CeDeWu.pl, Warszawa.
Google Scholar

Kossowski T., Perdał R., Hauke J. (2013), Identyfikacja efektów przestrzennych w badaniu obszarów wzrostu i stagnacji w Polsce w zakresie infrastruktury technicznej, [in:] W. Gulczyński (ed.), Lokalne i regionalne problemy gospodarki przestrzennej, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Biznesu, Gorzów Wielkopolski.
Google Scholar

Kozera A., Głowicka-Wołoszyn R. (2016), Spatial autocorrelation in assessment of financial self‑sufficiency of communes of Wielkopolska province, “Statistic in Transition”, vol. 17, no. 3, pp. 525–540.
Google Scholar

Lubińska T., Frank S., Będzieszak M. (2007), Potencjał dochodowy samorządu w Polsce na tle zmian ustawy o dochodach jednostek samorządu terytorialnego, Difin, Warszawa.
Google Scholar

Ładysz I. (2009), Konkurencyjność obszarów metropolitalnych w Polsce na przykładzie Wrocławskiego Obszaru Metropolitalnego, CeDeWu.pl, Warszawa.
Google Scholar

Moran P.A.P. (1950), Notes on continuous stochastic phenomena, “Biometrika”, no. 37, pp. 17–23.
Google Scholar

Müller-Frączek I., Pietrzak M.B. (2008), Wykorzystanie narzędzi statystyki przestrzennej do identyfikacji kluczowych ośrodków rozwoju województwa kujawsko‑pomorskiego, “Acta Universitatis Nicolai Copernici. Ekonomia XXXVIII , Nauki Humanistyczno-Społeczne”, vol. 388, pp. 229–238.
Google Scholar

Obszar Metropolitalny Warszawy w 2014 roku (2015), Urząd Statystyczny w Warszawie, Warszawa.
Google Scholar

Raport o polskich metropoliach – Poznań (2015), www.pwc.pl [accessed: 10.10.2016].
Google Scholar

Statystyczne Vademecum Samorządowca – portret obszaru metropolitalnego (2016), Główny Urząd Statystyczny, Warszawa, http://stat.gov.pl/statystyka‑regionalna/statystyczne‑vademecum‑samorzadowca/ [accessed: 10.10.2016].
Google Scholar

Studium spójności funkcjonalnej we Wrocławskim Obszarze Funkcjonalnym (2015), Starostwo Powiatowe we Wrocławiu, Wrocław.
Google Scholar

Surówka K. (2013), Samodzielność finansowa samorządu terytorialnego w Polsce, PWE, Warszawa.
Google Scholar

Szmytke R. (2013), W kwestii metropolii i obszarów metropolitarnych, “Przegląd Administracji Publicznej”, no. 2, Uniwersytet Wrocławski, Wrocław, pp. 35–47.
Google Scholar

Tobler W. (1970), A computer movie simulating urban growth in the Detroit region, “Economic Geography”, vol. 46, no. 2, pp. 234–240.
Google Scholar

Unia Metropolii Polskich, www.metropolie.pl [accessed: 10.10.2016].
Google Scholar

Ustawa z dnia 27 marca 2003 roku o planowaniu i zagospodarowaniu przestrzennym (Dz.U. 2015, poz. 199 z późn. zm.) [The Act of 27 March 2003 on Spatial Planning and Development, Journal of Laws, 2015, item 199].
Google Scholar

Wysocki F., Lira J. (2003), Statystyka opisowa, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań.
Google Scholar