Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

2 Ręklewski M.

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Próba delimitacji obszaru metropolitarnego na przykładzie Bydgoszczy i Torunia z zastosowaniem metod taksonomicznych

100%

Ręklewski M.

Zeszyty Naukowe Zbliżenia Cywilizacyjne

2018

tom 14

nr 4

56-75

A The paper attempts to empirically identify the metropolitan area in the Kuyavian-Pomeranian for the cities of Bydgoszcz and Torun. Obtaining the results of the delimitation of the study were used for comparison with the formally existing Bydgoszcz-Torun Metropolitan Area (B-TOM). To accomplish the intended purpose of the identification procedure used in the work proposed by P. Swianiewicz, U. Klimska and M. Smetkowskiego. In the second approach for cognitive reasons to attempt to identify the metropolitan area on the basis of the municipalities used additionally selected methods of taxonomic so. Methods area. In addition, the results obtained delimitation tested using measures of correctness clusters to their verification.

W pracy podjęto próbę empirycznej identyfikacji obszaru metropolitalnego w województwie kujawsko-pomorskim dla miast Bydgoszczy i Torunia. Uzyskanie wyniki delimitacji posłużyły do porównania z formalnie istniejącym Bydgosko-Toruńskim Obszarem Metropolitalnym (B-TOM). Do realizacji zamierzonego celu wykorzystano procedury identyfikacji zaproponowane w pracach przez P. Swianiewicza, U. Klimską oraz M. Smętkowskiego. W drugim ujęciu ze względów poznawczych do przeprowadzenia próby identyfikacji obszaru metropolitalnego na podstawie gmin zastosowano dodatkowo wybrane metody taksonomiczne tzw. metody obszarowe. Ponadto otrzymane rezultaty delimitacji poddano weryfikacji przy wykorzystaniu mierników poprawności skupień.

Zastosowanie statystyki przestrzennej do analizy wynagrodzeń na poziomie powiatów

100%

Ręklewski M.

nr 1

38-56

The spatial differentiation of salaries is the subject of many scientific studies, both theoretical and empirical. One of the factors determining remuneration in Poland is the structure and type of business activity, specific for a given region and depending on its poviats (counties) in terms of the level of the average gross monthly salary by means of spatial autocorrelation statistical methods. The analysed statistical data for 2010–2019 come from the Local Data Bank (Bank Danych Lokalnych – BDL) of Statistics Poland. Global and local measures were used in the analysis. The calculation of the global parameters of spatial autocorrelation was based on the I Moran and C Geary statistics, while the Ii Moran statistic, which belongs to local spatial indicators from the LISA group (Local Indicators of Spatial Association), was used to identify the local autocorrelation. The statistical significance of the global statistics was verified by means of a randomisation approach based on theoretical moments. The I Moran and C Geary global statistics indicated a significant (very weak or weak) and positive spatial autocorrelation between poviats in terms of the level of average gross monthly salaries in 2010–2019, which shows the existence of spatial poviat structures of similar values, i.e. clusters with high or low values of average salaries. The increase in I Moran’s statistics and the growth of the C Geary in the analysed period indicate a decrease in the differentiation of average monthly salaries between poviats, thus signifying an increase in the dependence of spatial autocorrelation. The analysis of the results of the obtained local statistics allowed the determination of clusters of similar poviats in Poland, e.g. Mazowiecki, Pomorski and Śląski. Furthermore, the results of the analysis indicated the presence of outlier poviats.

Zróżnicowanie przestrzenne wynagrodzeń stanowi przedmiot wielu badań naukowych zarówno w ujęciu teoretycznym, jak i empirycznym. Czynnikami determinującymi wysokość wynagrodzeń w Polsce są m.in. struktura i rodzaj działalności prowadzonej przez przedsiębiorstwa, specyficzne dla danego regionu i zależne od jego lokalizacji. Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja zależności przestrzennych zachodzących pomiędzy powiatami pod względem poziomu przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń brutto z zastosowaniem statystycznych metod autokorelacji przestrzennej. Analizowano dane statystyczne za lata 2010–2019 zaczerpnięte z Banku Danych Lokalnych GUS. Wykorzystano miary globalne i lokalne. Do obliczenia globalnych parametrów autokorelacji przestrzennej posłużyły statystyki I Morana i C Geary’ego, a do identyfikacji autokorelacji lokalnej – statystyka Ii Morana, należąca do lokalnych wskaźników przestrzennych z grupy LISA (Local Indicators of Spatial Association). Istotność statystyczną statystyk globalnych zweryfikowano przy wykorzystaniu podejścia randomizacyjnego opierającego się na momentach teoretycznych. Z globalnych statystyk I Morana i C Geary’ego wynika, że w badanym okresie pomiędzy powiatami występowała istotna (bardzo słaba lub słaba) dodatnia autokorelacja przestrzenna pod względem poziomu przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń brutto. Świadczy ona o tym, że istnieją przestrzenne struktury powiatów o podobnych wartościach, a więc klastry charakteryzujące się wysokimi lub niskimi wartościami przeciętnej płacy. Wzrost wartości statystyki I Morana oraz spadek C Geary’ego w analizowanych latach wskazuje na zmniejszenie się zróżnicowania przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń pomiędzy powiatami, a tym samym na wzrost autokorelacji przestrzennej. Analiza otrzymanych statystyk lokalnych pozwoliła na wyróżnienie klastrów podobnych powiatów: mazowieckiego, pomorskiego i śląskiego, a także wskazała na występowanie powiatów odstających (ang. outliers).