Autokorelacja przestrzenna potencjału dochodowego gmin w wybranych obszarach metropolitalnych
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.330.11Słowa kluczowe:
autokorelacja przestrzenna, statystyki lokalna i globalna I Morana, metropolie, obszary metropolitalne, własny potencjał dochodowyAbstrakt
Własny potencjał dochodowy gmin stanowi nie tylko o ich poziomie samodzielności finansowej, ale przede wszystkim o zdolności danej JST do kreowania rozwoju lokalnego. W celu ulepszenia prowadzonej polityki rozwoju regionalnego, w identyfikacji poziomu własnego potencjału dochodowego JST należy brać pod uwagę nie tylko wewnętrzny potencjał poszczególnych gmin (m.in. demograficzny i gospodarczy), ale także uwzględnić ich lokalizację przestrzenną, a zwłaszcza oddziaływanie największych miast – metropolii. Celem artykułu jest ocena zjawiska autokorelacji przestrzennej w zakresie kształtowania się poziomu własnego potencjału dochodowego gmin w wybranych obszarach metropolitalnych – warszawskim, poznańskim, wrocławskim oraz krakowskim w 2014 roku. Badania empiryczne przeprowadzono na podstawie danych pochodzących z Głównego Urzędu Statystycznego (Bank Danych Lokalnych). Obliczenia wykonano w programie R z wykorzystaniem pakietów spdep, maptools i shapefiles.
Pobrania
Bibliografia
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
Pobrania
Pliki dodatkowe
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
