The Taxonomy Spatial Measure of Development in the Standard of Living Analysis

Marta Ewa Kuc

doi:10.18778/0208-6018.327.10

Autor

Marta Ewa Kuc Gdańsk Univeristy of Technology, Faculty of Management and Economics

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.327.10

Słowa kluczowe:

przestrzenny taksonomiczny miernik rozwoju, poziom życia

Abstrakt

Uwzględnienie zależności przestrzennych w konstrukcji taksonomicznego miernika rozwoju zyskuje popularność w polskiej literaturze naukowej. Jednakże, nie ma jednego wspólnego stanowiska odnośnie sposobu i miejsca uwzględniania zależności przestrzennych w konstrukcji miernika syntetycznego. Wydaje się, że uwzględnienie zależności przestrzennych jest szczególnie ważne w analizach mniejszych jednostek regionalnych, gdyż są one silniej zależne od sytuacji w regionach sąsiednich. W związku z czym, w niniejszym artykule skonstruowano rankingi poziomu życia ludności w regionach NUTS-3 państw nordyckich. Wykorzystano do tego celu propozycje konstrukcji przestrzennych taksonomicznych mierników rozwoju zaproponowanych przez Antczak, Pietrzaka oraz Sobolewskiego, Migały-Warchoł i Mentela. Celem niniejszego badania jest wskazanie zalet i wad poszczególnych mierników oraz porównanie zgodności wyników uzyskanych na ich podstawie.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

A Good Life in a Sustainable Nordic Region. Nordic Strategy for Sustainable Development (2013), http://norden.diva-portal.org/smash/get/diva2:701472/FULLTEXT01.pdf.
Google Scholar

Antczak E. (2013), Przestrzenny taksonomiczny miernik rozwoju, “Wiadomości Statystyczne”, nr 7, Warszawa.
Google Scholar

Buccellato T. (2007), Convergence across Russian Regions: A spatial econometrics approach, Centre for the Study of Economic and Social Change in Europe, “Economics Working Paper”, no. 72, London.
Google Scholar

Bywalec Cz., Wydymus S. (1992), Poziom życia ludności Polski w porównaniu z krajami Europejskiej Wspólnoty Gospodarczej, “Ekonomista”, no. 5/6.
Google Scholar

Clarke M. (2005), Assessing well-being using hierarchical needs, “World Institute for Development Economics Research Research Paper”, no. 22, http://www.rrojasdatabank.info/unurp05/rp2005–22_1.pdf.
Google Scholar

Cliff A.D., Ord K. (1981) Spatial Process: Models and Applications, Pion, London.
Google Scholar

Conley T.G. (1999), GMM estimation with cross selection dependence, “Journal of Econometrics”, vol. 92, no. 1.
Google Scholar

Daly H.E., Cobb J.B. Jr. (1990), For the common good. Redirecting Economy towards Community, the Environment and a Sustainable Future, Green Point, London.
Google Scholar

Doreian P. (1980), Lineal Models with Spatially Distributed Data: Spatial Disturbances or Spatial Effects?, “Sociological Methods and Research”, vol. 9, no. 1.
Google Scholar

Fingleton B., Lopez-Bazo E. (2006), Empirical growth models with spatial effects, “Papers in Regional Science”, Regional Science Association International, Blackwell Publishing.
Google Scholar

Getis A., Aldstadt J. (2004), Constructing the spatial weight matrix using a local statistics, “Geographical Analysis”, no. 36.
Google Scholar

Global Peace Index 2015. Measuring peace, its causes and its economic value (2015), Institute for Economic&Peace, http://economicsandpeace.org/wp-content/uploads/2015/06/Global-Peace-Index-Report-2015_0.pdf.
Google Scholar

Griffith D.A. (1996), Some guidelines for specifying the geographic weights matrix contained in spatial statistical models. Practical handbook of spatial statistics, CRC Press, Bocaaton.
Google Scholar

Hellwig Z. (1968), Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasady i strukturę wykwalifikowanych kadr, “Przegląd Statystyczny”, issue 5(4).
Google Scholar

Human Development Report 2015. Work for Human Development (2015), http://report.hdr.undp.org.
Google Scholar

Khan H. (1991), Measurement and determinants of socioeconomic development: A critical conspectus, “Development and Change”, vol. 26.
Google Scholar

Kuc M. (2014), The implementation of the taxonomic spatial measure of development in the analysis of convergence in the standard of living, “Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica”, issue 6(309).
Google Scholar

LeSage J.P. (1999), The theory and practice of spatial econometrics, http://www.spatial-econometrics.com/html/sbook.pdf.
Google Scholar

Łaszkiewicz E. (2014), Operacjonalizacja zależności przestrzennych w postaci maciery wag, [in:] J. Suchecka (2014), Statysytka przestrzenna. Metody analiz struktur przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
Google Scholar

OECD Better Life Index, (2013), www.oecdbetterlifeindex.org.
Google Scholar

Pietrzak M.B. (2010), Wykorzystanie odległości ekonomicznej w przestrzennych analizach stopy bezrobocia, “Oeconomia Copernicana”, no. 1.
Google Scholar

Pietrzak M.B. (2014), Taksonomiczny miernik rozwoju (TMR) z uwzględnieniem zależności przestrzennych, “Przegląd Statystyczny”, no. 2, Toruń.
Google Scholar

Pietrzak M.B., Wilk J., Bivand R., Kossowski T. (2014), The application of local indicators for categorical data (LICD) in the spatial analysis of economic development, “Comparative Economic Research”, vol. 7, no. 4.
Google Scholar

Sobolewski M., Migała-Warcohł A., Mentel G. (2014), Ranking poziomu życia w powiatach w latach 2003–2012 z uwzględnieniem korelacji przestrzennych, “Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica”, issue 6(308).
Google Scholar

Stiglitz J.E., Sen A, Fitoussi J. (2009), Report by the commission on the measurement of economic performance and social progress, http://www.stiglitz-sen-fitoussi.fr.
Google Scholar

Suchecki B. (2010), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H Beck, Warszawa.
Google Scholar

The Global Competitiveness Report 2015–2016 (2015), http://reports.weforum.org/global-competitiveness-report-2015-2016.
Google Scholar

The Helsinki Treaty (1962), http://www.norden.org/en/om-samarbejdet-1/nordic-agreements/treaties-and-agreements/basic-agreement/the-helsinki-treaty.
Google Scholar

The Legatum Prosperity Index Ranking 2015 (2015), http://media.prosperity.com/2015/pdf/publications/PI2015Brochure_WEB.pdf.
Google Scholar

The lottery of live. Where to be born in 2013 (2013), http://www.economist.com/news/21566430-where-be-born-2013-lottery-life.
Google Scholar

Timmins T.L, Hunter A.J.S., Cattet M.R.L., Stenhouse G.B. (2013), Developing spatial weight matrix for incorporation into multiple linear regression models: an example using grizzly bear body size and environmental predictor variables, “Geographical Analysis”, issue 45.
Google Scholar

Tobler W.R. (1970), A computer movie simulating urban growth in the Detroit region, “Economic Geography”, no. 46, Supplement: Proceedings. International Geographical Union. Commission on Quantitative Methods, Clark University.
Google Scholar

World Happiness Report 2016. Volume I (2016), http://web.archive.org/web/20160322181030/ http://worldhappiness.report/wp-content/uploads/sites/2/2016/03/HR‑V1_web.pdf.
Google Scholar