Potencjał demograficzny a poziom rozwoju gospodarczego podregionów w Polsce w okresie 2004–2012
DOI:
https://doi.org/10.18778/0208-6018.327.14Słowa kluczowe:
demografia, taksonomiczny miernik demograficzny, zależności przestrzenne, trend przestrzenny, autokorelacja przestrzennaAbstrakt
Celem artykułu jest przestrzenna i czasowa analiza sytuacji demograficznej w Polsce w kontekście rozwoju gospodarczego kraju. W artykule przeprowadzono badanie na podstawie wyznaczonych taksonomicznych mierników rozwoju opisujących sytuację demograficzną oraz rozwój gospodarczy dla 66 podregionów (NUTS-3) na podstawie wybranych zmiennych diagnostycznych w okresie 2004–2012. W pracy dokonano analizy przestrzennych rozkładów wyznaczonych miar syntetycznych w zakresie identyfikacji trendów przestrzennych i przestrzennej autokorelacji. Porównano wyniki otrzymane dla poszczególnych lat badanego okresu, sformułowano wnioski oraz nakreślono kierunki dalszych badań.
Pobrania
Bibliografia
Andrews G.J., Phillips D.R. (2005), Ageing and Place. Perspectives, Policy, Practice, Routledge, London–New York.
Google Scholar
Bank Danych Lokalnych GUS (2016), www.bdl.stat.gov.pl.
Google Scholar
Bloom D.E., Canning D., Sevilla J. (2001), Economic Growth and the Demographic Transition, NBER Working Papers 8685, National Bureau of Economic Research, Cambridge.
Google Scholar
Cliff A.D., Ord J.K. (1973), Spatial Autocorrelation, Pion, London.
Google Scholar
Kłusek M. (2016), Taxonomic analysis of the demographic situation in Poland in the context of regional economic development in sub-regional system in the years 2004–2012, Proceedings of the 10th the Professor Aleksander Zeliaś International Conference On Modelling And Forecasting Of Socio-economic Phenomena, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków, www.pliki.konferencjazakopianska.pl, s. 62–71.
Google Scholar
Kopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran, CeDeWu, Warszawa.
Google Scholar
Kotowska I. (2014), Rynek pracy i wykluczenie społeczne w kontekście percepcji Polaków. Diagnoza społeczna 2013, Centrum Rozwoju Zasobów Ludzkich, Ministerstwo Pracy i Polityki społecznej, Warszawa.
Google Scholar
Kurek S. (2008), Typologia starzenia się ludności Polski w ujęciu przestrzennym, „Prace Monograficzne”, nr 497, Wydawnictwo Naukowe Akademii Pedagogicznej, Kraków.
Google Scholar
Meadows D.H., Meadows D.L., Randers J., Behrens W.W. (1973), Granice wzrostu, PWE, Warszawa.
Google Scholar
Meadows D.H., Randers J., Meadows D.L. (2004), Limits to growth: The 30-year update, Chelsea Green Publishing.
Google Scholar
Moran P.A. (1950), Notes on continuous stochastic phenomena, „Biometrika”, vol. 37(1/2), s. 17–23.
Google Scholar
Pietrzykowski R. (2011), Wykorzystanie metod statystycznej analizy przestrzennej w badaniach ekonomicznych, „Roczniki Ekonomiczne Kujawsko-Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy”, nr 4, s. 97–112.
Google Scholar
Schabenberger O., Gotway C.A. (2005), Statistical Methods for Spatial Data Analysis, Champion & Hall/CRC, Taylor & Francis Group, Boca Raton, London.
Google Scholar
Szulc E. (2008), Analiza struktury ekonomicznych procesów przestrzennych na przykładzie PKB w wybranych krajach europejskich, „Acta Universitatis Nicolai Copernici Ekonomia”, nr 38, s. 7–20.
Google Scholar
Tobler W.R. (1970), A computer model simulating urban growth in Detroit region, „Economic geography”, vol. 46(2), s. 234–240.
Google Scholar
Pobrania
Pliki dodatkowe
- Table 1. Parameters evaluation and their relevance to the spatial trend models of the first degree of TMR in the years 2004-2012
- Table 2. Results of testing spatial autocorrelation TMR_D in the years 2004-2012 on the assumption randomization of the trend models residuals
- Figure 1. Moran graphs for TMR_D in 2004 for residuals of models (left graph for figure 1)
- Figure 2. Belonging sub-regions to a quadrants of Moran chart for autocorrelation TMR_D in 2012 (right map for figure 2)
- Table 3. Results of testing spatial autocorrelation TMR_R in the years 2004 to 2012 on the assumption of randomization to the actual data
- Figure 3. Moran Graph for TMR_R in 2004 (left map for figure 3)
- Figure 4. Belonging sub-regions to quadrants of Moran graph for autocorrelation TMR_R in 2004 (left map of figure 4)
- Figure 1. Moran graphs for TMR_D in 2012 for residuals of models (right graph for figure 1)
- Figure 3. Moran Graph for TMR_R in 2012 (right map for figure 3)
- Figure 2. Belonging sub-regions to a quadrants of Moran chart for autocorrelation TMR_D in 2004 (left map for figure 2)