Klasyfikacja województw pod względem rozwoju gospodarczego za

KLASYFIKACJA WOJEWÓDZTW POD WZGLDEM ROZWOJU GOSPODARCZEGO
ZA POMOC METOD TAKSONOMICZNYCH
ANNA MURAWSKA
Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Streszczenie
Badania dotyczce rozwoju gospodarczego stanowi jedne z najistotniejszych
zagadnie zwizanych z funkcjonowaniem krajów i regionów. Wystpuje szereg
rónorodnych wskaników makroekonomicznych charakteryzujcych rozwój
gospodarczy oraz wiele sposobów pomiaru jego poziomu i zrónicowania. Czsto do
bada rozwoju gospodarczego wykorzystuje si metody taksonomiczne i konstruuje
si syntetyczne mierniki. W celu dokonania klasyfikacji obiektów pod wzgldem
sytuacji gospodarczej w regionie mona zastosowa metody aglomeracyjne lub
metod k-rednich.
Słowa kluczowe: rozwój gospodarczy, zrónicowanie midzyregionalne, klasyfikacja, metody
taksonomiczne, analiza skupie
1. Wprowadzenie
Problematyka postpu i rozwoju gospodarczego jest jednym z najistotniejszych zagadnie
dotyczcych funkcjonowania krajów i regionów, a take społeczestwa tam zamieszkałego.
Synteza rozwoju gospodarczego wskazuje na czste łczenie tego pojcia z rozwojem
regionalnym. Procesy rozwoju gospodarczego dokonuj si zawsze w cile okrelonej
przestrzeni, przy czym dotyczy to fragmentu przestrzeni geograficznej, zwanej przestrzeni
ekonomiczn, a czynnik przestrzeni odgrywa istotn rol w kształtowaniu charakteru i dynamiki
procesów rozwoju gospodarczego regionu [9].
W kadym regionie przemiany mog zachodzi w rónych dziedzinach działalnoci
ekonomiczno-społecznej, a przejawami rozwoju gospodarczego s: systematyczny wzrost
produktywnoci pracy oraz rosnca liczba miejsc pracy, z jednoczesnym unowoczenieniem
struktury zatrudnienia, polegajcym na zwikszaniu udziału pracujcych w sektorze usług
i zmniejszaniu udziału pracujcych w rolnictwie [3].
Charakterystyczn cech struktury przestrzennej gospodarki kadego kraju s dysproporcje
w poziomie rozwoju gospodarczego regionów, których czynnikiem sprawczym moe by szereg
rónorodnych uwarunkowa, przyczyniajcych si do stymulowania bd hamowania tego
rozwoju. W tradycyjnym podejciu do czynników rozwoju gospodarczego najczciej zalicza si
zasoby majtkowe (kapitałowe), zasoby rodowiska przyrodniczego oraz zasoby demograficzne,
które stwarzaj mniej lub bardziej korzystne warunki do osiedlania si i lokalizacji rónorodnej
działalnoci gospodarczej [2]. Zmiany systemowe, transformacja gospodarki, a take postp
naukowo-techniczny, stworzyły zupełnie nowe uwarunkowania rozwoju gospodarczego
w układach regionalnych. Obok uwarunkowa tradycyjnych naley wymieni tzw. nowoczesne
czynniki rozwoju, obejmujce midzy innymi potencjał ekonomiczny, w tym struktura gospodarki
i jej zdolno do przekształce oraz potencjał społeczno-polityczny, w którym podkrela si
212
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
znaczenie predyspozycji społecznych do postpu i innowacyjnoci oraz sprawno systemu
ekonomicznego [5,6].
Rozwój gospodarczy jest kategori mierzaln, jednak z uwagi na złoony charakter tego
zjawiska nie mona go wyrazi za pomoc jednej liczby, ani te nie mona zmierzy bezporednio
[11]. Złoony charakter procesów rozwoju poszczególnych regionów wymaga wykorzystania
rónych wskaników tego zjawiska, odzwierciedlajcych wszystkie istotne cechy. W literaturze
przedmiotu mona spotka róne sposoby pomiaru rozwoju gospodarczego, a take róne typy
mierników, których liczba waha si od kilku do kilkudziesiciu. Aby odda obraz zrónicowa
przestrzennych oraz sumaryczny opis sytuacji gospodarczej czsto wykorzystuje si miary
syntetyczne, powstałe dziki zastosowaniu metod taksonomicznych, a take róne metody słuce
do klasyfikacji zbiorów wieloemententowych.
2. Cel, ródła danych oraz metody bada
Celem artykułu jest przedstawienie regionalnego zrónicowania rozwoju gospodarczego
w poszczególnych województwach w Polsce przy uyciu wybranych metod taksonomicznych.
Przesłank do realizacji tego opracowania była akcentowana w ostatnich latach konieczno
rozbudowy teorii rozwoju regionalnego, która znajduje swoje odzwierciedlenie w reformach
administracji publicznej oraz zmianach w kompetencjach organów regionalnych.
Cel główny został zrealizowany poprzez: okrelenie zmiennych opisujcych rozwój
gospodarczy, wyznaczenie cech diagnostycznych, zbudowanie syntetycznych mierników rozwoju
gospodarczego i sporzdzenie na ich podstawie rankingu województw oraz podzielenie
województw na kategorie przy pomocy wybranych metod klasyfikacyjnych.
Obliczenia zostały przeprowadzone na podstawie ródeł wtórnych w oparciu o opracowanie
statystyczne GUS „Rocznik Statystyczny Województw 2009”. Dane empiryczne, obejmujce
obiektywne wskaniki opisujce sytuacj gospodarcz, zostały zgromadzone w ujciu
przestrzennym dla 16 województw na terenie Polski w 2008 roku.
W celu zbudowania syntetycznych mierników rozwoju gospodarczego posłuono si metod
Hellwiga wzorca rozwoju, której procedura składała si z kilku etapów.
Na podstawie ogólnej znajomoci badanego zagadnienia utworzono wstpn list zmiennych,
składajc si z nastpujcych wskaników:
X01
X02
X03
X04
X05
X06
X07
X08
X09
X10
- PKB per capita w zł;
- warto brutto rodków trwałych na 1 mieszkaca w zł;
- warto dodana brutto na 1 pracujcego w zł;
- produkcja sprzedana przemysłu na 1 mieszkaca w zł;
- nakłady inwestycyjne na 1 mieszkaca w zł;
- nakłady na działalno badawcz i rozwojow na 1 mieszkaca w zł;
- dochody do dyspozycji brutto w sektorze gospodarstw domowych na 1 mieszkaca w zł;
- przecitne miesiczne wynagrodzenie brutto w zł;
- dochody budetów województw na 1 mieszkaca w zł;
- stopa bezrobocia rejestrowanego w %.
Wszystkie wskaniki po umieszczeniu w bazie danych zostały poddane wstpnej analizie
statystycznej. Dla kadej zmiennej wyznaczono miary połoenia, miary zmiennoci, obliczono
współczynniki asymetrii, skal rozpitoci oraz przeprowadzono weryfikacj hipotezy
o normalnoci rozkładu zmiennych za pomoc testu Shapiro-Wilka (Tab. 1).
Anna Murawska
Klasyfikacja województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego
za pomoc metod taksonomicznych
213
Tabela 1. Statystyczna charakterystyka zmiennych opisujcych rozwój gospodarczy
w województwach Polski w 2008 roku
Zmienna
rednia
arytmetyczna
współczynnik
zmiennoci
[w %]
X01
28253
24,46
X02
54742
20,51
X03
71232
18,11
X04
21378
37,74
X05
5158
27,54
X06
145
101,58
X07
18513
13,47
X08
2728,52
11,87
X09
332
18,31
X10
10,6
28,17
minimum
maksimum
skala
rozpitoci
asymetria
20829
(podkarpackie)
45385
(kujawskopomorskie)
52084
(lubelskie)
10694
(lubelskie)
3526
(lubelskie)
28
(lubuskie)
14995
(podkarpackie)
2474,26
(warmiskomazurskie)
246
(lskie)
6,4
(warmiskomazurskie)
49415
(mazowieckie)
1:2,37
1,98
91809
(mazowieckie)
1:2,02
2,59
1:1,94
0,51
1:3,49
0,87
1:2,58
1,41
1:22,82
2,80
1:1,66
1,05
3771,71
(mazowieckie)
1:1,52
2,49
493
(mazowieckie)
1:2,00
1,02
16,8
(wielkopolskie)
1:2,63
0,40
100878
(mazowieckie)
37354
(mazowieckie)
9108
(mazowieckie)
639
(mazowieckie)
24856
(mazowieckie)
ródło: Obliczenia własne na podstawie GUS.
Sporód wszystkich zmiennych dokonano wyboru cech diagnostycznych. Przeprowadzona
redukcja zmiennych odpowiadała przyjtym wymaganiom metodycznym, aby uzyskany opis nie
fałszował rzeczywistoci. Zgodnie z przyjtymi procedurami [7,12], ze zbioru zmiennych
wyeliminowano te wskaniki, których współczynnik zmiennoci był niszy ni V*10%.
Nastpnie obliczono współczynniki korelacji miedzy wszystkimi rozpatrywanymi zmiennymi
i przeprowadzono redukcj zbioru zmiennych diagnostycznych za pomoc metody Hellwiga [4].
Na podstawie macierzy korelacji obliczono warto progow współczynnika r* zgodnie z reguł
zaproponowan przez E. Nowaka [8]:
r* = r02 − λ (r02 − r01 ) ,
gdzie:
r01 = min min rij
i
j
r02 = max max rij
i
j
,
,
214
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
natomiast λ mieci si w przedziale 0<λ<1 i jest liczb obran przez badacza. Przyjmujc, e
λ=0,5 obliczona warto progowa współczynnika r* wyniosła 0,56.
W nastpnej kolejnoci zmienne, dla których współczynnik korelacji co do wartoci
bezwzgldnej był wyszy ni warto krytyczna, wyeliminowano ze zbioru zmiennych (były to
tzw. zmienne satelitarne). Z kolei zmienne centralne i izolowane, czyli te, pomidzy którymi
współczynnik korelacji nie przekraczał przyjtej wartoci progowej r* utworzyły ostateczny zbiór
cech diagnostycznych, który składał si z nastpujcych zmiennych:
X01
X09
X10
- PKB per capita w zł;
- dochody budetów województw na 1 mieszkaca w zł;
- stopa bezrobocia rejestrowanego w %.
Sporód przyjtych do analizy cech dwie miały charakter stymulant (X01, X09), a jedna była
destymulant (X10). Zmienn t przekształcono w stymulant za pomoc wzoru xij := c j − xij' ,
przy czym xij s realizacjami zmiennej destymulanty, gdzie cj oznacza pewn stał [12].
W dalszym etapie analiz zmienne potraktowano jako równoprawne, przyjmujc system wag
jednostkowych. Zredukowany, ale zawierajcy najwaniejsze elementy, zestaw danych poddano
standaryzacji, zgodnie ze wzorem:
Z it =
xit − xi
si
gdzie:
n
xi =
1
xit
n t =1 ,
2
1 n
S i = ( xit − xi ) n i =1
0, 5
,
Zit – zestandaryzowana warto zmiennej diagnostycznej xi w obiekcie (jednostce czasu)
o numerze t.
Nastpnie ustalono wzorzec rozwoju, którego współrzdne okrelone były przez najwiksze,
maksymalne wartoci: zoj := max zij .
i
W stosunku do otrzymanego wzorca dla kadego badanego obiektu (województwa) obliczono
wielowymiarowe dystanse, stosujc metryk Euklidesa, któr zapisuje si wzorem:
2
k
d io = (z ij − z oj ) j =1
0,5
gdzie di0- warto taksonomicznego miernika rozwoju dla i-tego obiektu.
Nastpnie w celu unormowania zmiennej syntetycznej di0, a take w celu otrzymania takiej
miary, której rosnce wartoci wiadczyłyby o rozwoju badanego zjawiska, skonstruowano tzw.
wzgldne zmienne syntetyczne (syntetyczne mierniki) o postaci:
Anna Murawska
Klasyfikacja województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego
za pomoc metod taksonomicznych
z i := 1 −
215
d io
do
gdzie:
d o = d + 3S o
przy czym:
n
do =
1
d io
n i =1
0 ,5
2
1 n
S o = (d io − d o ) ,
n
i=1
gdzie:
d o -rednia warto nieunormowanych taksonomicznych miar rozwoju
S o -odchylenie standardowe nieunormowanych taksonomicznych miar rozwoju.
Utworzone w powyszy sposób zmienne syntetyczne z prawdopodobiestwem bliskim
jednoci przyjły wartoci z przedziału [0,1]. Skonstruowana taksonomiczna miara rozwoju
przyjmuje wartoci tym wysze, im bardziej rozwinity jest dany obiekt [12].
Na podstawie syntetycznych mierników rozwoju gospodarczego obliczonych dla wszystkich
województw sporzdzono ranking. Z kolei w celu wyodrbnienia grup typologicznych
składajcych si z województw o podobnym poziomie rozwoju gospodarczego posłuono si
aglomeracyjnymi metodami taksonomicznymi oraz metod k-rednich.
W praktycznych zastosowaniach metod klasyfikacji w badaniach ekonomicznych szczególne
znaczenie przypada hierarchicznym metodom aglomeracyjnym. Do niewtpliwych zalet tych
metod naley zaliczy to, e:
• działaj według jednej procedury (zwanej centraln procedur aglomeracyjn);
• wyniki klasyfikacji przedstawione s w postaci cigu klasyfikacji (istnieje zatem
moliwo kontrolowania procesu klasyfikacji);
• wyniki klasyfikacji mona przedstawi graficznie w formie dendrogramu (drzewka
połcze) wskazujcego na kolejno połcze midzy klasami;
• s oprogramowane w podstawowych pakietach statystycznych (np. SPSS, Statistica).
Wszystkie hierarchiczne metody klasyfikacji aglomeracyjnej działaj według centralnej
procedury aglomeracyjnej. Algorytm tej procedury jest nastpujcy:
1. Tworzy si n skupie, czyli kady obiekt badania stanowi jedn klas;
2. W macierzy odległoci szuka si pary klas najbardziej podobnych (najmniej odległych od
siebie), załómy, e s to klasy Ki oraz Kj.;
3. Redukuje si liczb klas o jeden, łczc klasy Ki oraz Kj w now klas;
4. Przekształca si odległoci midzy połczonymi klasami Ki i Kj oraz pozostałymi klasami;
5. Powtarza si kroki 2–4 do chwili, gdy wszystkie obiekty znajd si w jednej klasie.
Rónice w procedurach aglomeracyjnych wynikaj z odmiennoci definiowania odległoci
midzyklasowej. Odległo midzy połczonymi klasami K i ∪ K j i inn klas Kq jest
zdefiniowana nastpujco:
216
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
d(Ki ∪Kj , Kq ) =αid(Ki , Kq ) +αid(Kj , Kq ) + βd(Ki , Kj ) +γ d(Ki , Kq ) − d(Kj , Kq ) +δih(Ki ) +δ j h(Kj ) +εh(Kq )
( )
gdzie: αi ,α j , β,γ ,δi ,δ j ,ε s parametrami, okrelajcymi wariant metody aglomeracyjnej; a h Kq
to poziom przyłczenia klasy Kq [10].
Wród hierarchicznych metod aglomeracyjnych najpopularniejszymi s: metoda
pojedynczego wizania (najbliszego ssiedztwa); metoda pełnego wizania (najdalszego
ssiedztwa); metoda rednich połcze (redniej klasowej); metoda rodków cikoci; wetoda
Warda [13].
Grupowanie metod k-rednich róni si od metod aglomeracyjnych. Idea tej metody została
opracowana ju w latach pidziesitych przez T. Daleniusa, który przedstawił iteracyjn
procedur podziału populacji na l grup, tak aby zminimalizowa wielko wewntrzgrupowej
wariancji.
Z reguły przyjmuje si, e liczba grup obiektów jest równa k i std nazwa tej metody. Blisze
szczegóły dotyczce metody k-rednich mona znale w pracy C.F. Banfielda i L. C. Bassila [1].
3. Ranking i klasyfikacja województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego
Na podstawie przeprowadzonych analiz danych empirycznych z zastosowaniem metody
Hellwiga obliczono odległoci od wzorca rozwoju dio oraz wartoci syntetycznych mierników
rozwoju gospodarczego zi dla szesnastu województw w Polsce w 2008 roku, na podstawie których
sporzdzono ranking województw pod wzgldem badanego zjawiska (Tab. 2).
Tabela 2. Ranking województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego
na podstawie syntetycznych mierników
Województwo
Mazowieckie
Dolnolskie
Pomorskie
Opolskie
Wielkopolskie
Lubuskie
lskie
Małopolskie
Podlaskie
Zachodniopomorskie
witokrzyskie
Łódzkie
Kujawsko-pomorskie
Podkarpackie
Lubelskie
Warmisko-mazurskie
dio
0,30
3,24
3,80
4,05
4,43
4,48
4,73
4,81
4,82
4,83
4,85
5,08
5,09
5,38
5,47
5,65
zi
0,963
0,607
0,538
0,509
0,462
0,456
0,426
0,416
0,415
0,413
0,411
0,384
0,383
0,347
0,336
0,314
Ranking
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
ródło: Obliczenia własne na podstawie GUS.
W wietle przedstawionych wyników stwierdzono, e zdecydowanie najwyszym poziomem
rozwoju gospodarczego charakteryzuje si województwo mazowieckie, dla którego obliczona
warto syntetycznego miernika była najwysza i wyniosła zi=0,963. W województwie
mazowieckim warto wszystkich wskaników wchodzcych w skład potencjalnych zmiennych
Anna Murawska
Klasyfikacja województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego
za pomoc metod taksonomicznych
217
diagnostycznych była najwysza w kraju (Tab. 1). Udział tego województwa w wytwarzaniu
produktu krajowego brutto przekraczał o 60% przecitn dla kraju. Inne wskaniki ekonomiczne
charakteryzujce sytuacj gospodarcz województw, zwizane miedzy innymi z rozwojem
przemysłu, wielkoci nakładów na działalno inwestycyjn, innowacje oraz badania i rozwój,
wykazuj bardzo silny zwizek korelacyjny z podstawow miar rozwoju gospodarczego, tj. PKB
per capita, co potwierdza czołowe znaczenie województwa mazowieckiego. Warto dodana
brutto rodków trwałych na jednego mieszkaca oraz warto dodana brutto na jednego
pracujcego była w województwie mazowieckim dwukrotnie wysza ni w województwach
o najniszych wartociach tych wskaników. Województwo stołeczne zajmuje najwysz pozycj
w zakresie ponoszenia nakładów inwestycyjnych, a nakłady na działalno badawcz i rozwojow
były 22 razy wysze anieli w województwie lubuskim, o najniszej wartoci tego wskanika
w kraju.
Diagram drzewa
Pełne wizanie
Odległ. euklidesowa
Dolnolskie
lskie
Wielkopolskie
Pomorskie
Kujawsko-pomorskie
Małopolskie
opolskie
Lubuskie
Zachodniopomorskie
Łódzkie
Lubelskie
Podkarpackie
Podlaskie
Warmisko-mazurskie
witokrzyskie
Mazowieckie
0
20
40
60
80
100
120
odległo wizania
Rys. 1. Grupowanie województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego metod najdalszego
ssiedztwa (pełnego wizania)
ródło: Obliczenia własne na podstawie GUS.
Na drugim biegunie w rankingu województw znalazło si województwo warmiskomazurskie z wartoci syntetycznego miernika zi=0,314. Udział tego województwa w tworzeniu
PKB jest niszy ni przecitna dla kraju o prawie 20%, a rola Warmii i Mazur w wielkoci
produkcji sprzedanej przemysłu, wartoci dodanej brutto czy nakładach inwestycyjnych jest
nieznaczna. Przecitne miesiczne wynagrodzenie w tym regionie jest najnisze w Polsce i w 2008
r. wynosiło zaledwie 2474,26 zł, a skala rozpitoci pomidzy tym województwem
218
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
a Mazowieckim, gdzie wynagrodzenia s najwysze (3771,71 zł) wynosiła 1:1,52.
W województwie warmisko-mazurskim wystpuje bardzo niekorzystna sytuacja na rynku pracy.
Podczas gdy rednio w Polsce wskanik stopy bezrobocia stanowił w 2008 roku 10,6%, to w tym
regionie był znacznie wyszy i wynosił 16,8%.
W wyniku przeprowadzonych analiz utworzono cztery kategorie województw o podobnym
poziomie rozwoju gospodarczego. W tym celu zastosowano wybrane metody aglomeracyjne,
a mianowicie: najbliszego ssiedztwa, najdalszego ssiedztwa, rednich połcze, rodka
cikoci i Warda. Rys. 1 przedstawia przykładowy dendrogram sporzdzony za pomoc metody
pełnego wizania, w której odległo midzy skupieniami jest zdeterminowana przez najwiksz
odległo midzy dwoma obiektami nalecymi do rónych skupie (tzn.: ”najdalszymi
ssiadami”).
Na podstawie sporzdzonych diagramów drzewa za pomoc wszystkich zastosowanych
metod aglomeracyjnych i przyjciu okrelonej wartoci krytycznej1 oraz uwzgldniajc ranking
województw sporzdzony za pomoc taksonomicznej metody wzorca rozwoju, wyodrbniono
cztery kategorie (skupienia) jednostek terytorialnych:
Kategoria 1 – województwa o wysokim poziomie rozwoju gospodarczego,
Kategoria 2 – województwa o rednim poziomie rozwoju gospodarczego,
Kategoria 3 – województwa o niskim poziomie rozwoju gospodarczego,
Kategoria 4 – województwa o bardzo niskim poziomie rozwoju gospodarczego.
W wyniku zastosowanych w badaniu metod aglomeracyjnych: pełnego wizania, rednich
połcze, rodka cikoci i Warda, uzyskano skupienia obiektów, w skład których weszły
identyczne województwa. Diagram drzewa utworzony metod pełnego wizania obrazuje, e
województwo mazowieckie znacznie róni si od pozostałych (Rys. 1). Dlatego do pierwszej
kategorii województw, o wysokim poziomie rozwoju gospodarczego, zaliczono tylko jedno
województwo: mazowieckie. W drugiej kategorii obiektów, o rednim poziomie rozwoju
gospodarczego znalazły si cztery województwa: dolnolskie, lskie, pomorskie i wielkopolskie.
Trzecie skupienie utworzyły województwa: kujawsko-pomorskie, lubuskie, łódzkie, małopolskie,
opolskie oraz zachodniopomorskie, w których wystpuje niski poziom rozwoju gospodarczego.
W ostatniej kategorii województw o bardzo niskim poziomie rozwoju gospodarczego znalazło si
pi województw Polski wschodniej: lubelskie, podkarpackie, podlaskie, witokrzyskie
i warmisko-mazurskie.
1
W zastosowanej metodzie najbliszego ssiedztwa, przyjto warto krytyczn na poziomie równym 13, w metodzie
najdalszego ssiedztwa, metodzie rednich połcze, metodzie rodka cikoci i metodzie Warda, przyjto warto
krytyczn na poziomie 20.
Anna Murawska
Klasyfikacja województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego
za pomoc metod taksonomicznych
219
Tabela 3. Kategoryzacja województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego przy pomocy
wybranych taksonomicznych metod aglomeracyjnych oraz metody k rednich
Województwo
Dolnolskie
Kujawsko-pomorskie
Lubelskie
Lubuskie
Łódzkie
Małopolskie
Mazowieckie
Opolskie
Podkarpackie
Podlaskie
Pomorskie
lskie
witokrzyskie
Warmisko-mazurskie
Wielkopolskie
Zachodniopomorskie
Metoda aglomeracyjna
− najbliszego ssiedztwa
− najdalszego ssiedztwa
− rednich połcze
− rodka cikoci
− Warda
2
2
3
3
4
4
3
3
3
3
3
3
1
1
3
3
4
4
3
4
2
2
2
2
3
4
3
4
2
2
3
3
Metoda k-rednich
2
3
4
3
3
3
1
3
4
4
2
2
4
4
2
3
ródło: Obliczenia własne na podstawie GUS.
Sporód zastosowanych metod aglomeracyjnych jedynie metoda pojedynczego wizania
utworzyła skupienia obiektów nieco rónice si od pozostałych. Spowodowane to było tym, e
w metodzie tej powstaj skupienia typu „włóknistego”, co oznacza, e s one połczone ze sob
tylko przez pojedyncze obiekty, które le najbliej siebie. I tak, pierwsze skupienie utworzyło
województwo mazowieckie, drugie skupienie utworzyły województwa: dolnolskie, pomorskie,
lskie i wielkopolskie, trzecie województwa: kujawsko-pomorskie, lubuskie, łódzkie,
małopolskie, opolskie, podlaskie, witokrzyskie, warmisko-mazurskie i zachodniopomorskie,
a czwarte, tylko dwa województwa Polski południowo-wschodniej: lubelskie i podkarpackie.
W celu pogłbienia przeprowadzonych analiz, poza dokonaniem kategoryzacji województw
pod wzgldem rozwoju gospodarczego za pomoc metod aglomeracyjnych, zastosowano metod
k-rednich. W zwizku z tym, e w metodzie tej optymalna liczba skupie nie jest znana z góry,
przyjto e utworzy si cztery skupienia województw, które w moliwie najwikszym stopniu
bd róniły si od siebie. Na podstawie przeprowadzonych analiz stwierdzono, e pomimo, i
metoda ta jako narzdzie do eksploaracyjnej analizy danych, znacznie róni si od metod
aglomeracyjnych, uzyskano identyczne skupienia obiektów jak w przypadku: metody pełnego
wizania, rednich połcze, rodków cikoci oraz metody Warda (Tab. 3).
220
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 33, 2010
4. Podsumowanie
W wietle uzyskanych wyników mona stwierdzi, e na terenie Polski istnieje znaczne
regionalne zrónicowanie poziomu rozwoju gospodarczego. Regiony Polski istotnie róni si
midzy sob pod wzgldem udziału w tworzeniu produktu krajowego brutto, poziomu dochodów
ludnoci czy liczby bezrobotnych. Najwyszy poziom rozwoju gospodarczego wystpuje
w województwie mazowieckim, które dzieli znaczny dystans od pozostałych województw,
a zwłaszcza województw Polski południowo-wschodniej: podkarpackiego i lubelskiego oraz
województw Polski północno-wschodniej: warmisko-mazurskiego, poziom rozwoju
gospodarczego, wyraony przez uwzgldnione w badaniu wskaniki makroekonomiczne, jest
najniszy w kraju.
Na podstawie przeprowadzonych analiz przy zastosowaniu metod klasyfikacyjnych
stwierdzono, e istniej znacznie rónice si midzy sob skupienia jednostek terytorialnych.
Zastosowana metoda k-rednich oraz metody aglomeracyjne (z wyjtkiem metody pojedynczego
wizania), wyodrbniły cztery kategorie województw, o wysokim, rednim, niskim i bardzo
niskim poziomie rozwoju gospodarczego, w skład których weszły identyczne województwa.
Mona zatem stwierdzi, e zastosowane metody taksonomiczne, pomimo, e róni si midzy
sob algorytmami klasyfikacji, daj podobne bd takie same wyniki.
%LEOLRJUDILD
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
Banfield C. F., Bassil L.C.: A Transfer Algorithm for Non-hierarchical Classification
Algorithm AS113, Applied Statistics”, t. 26, 1977.
Batóg J., Kandyba A.: Poziom rozwoju gospodarczego Polski północno-zachodniej.
Wiadomoci Statystyczne nr 7, 1999, s. 46.
Gajewski P.: Zrónicowanie rozwoju gospodarczego w latach 90. Konwergencja w Polsce.
Wiadomoci Statystyczne, nr 11, 2003, s. 35.
Hellwig Z.: Wielowymiarowa analiza porównawcza i jej zastosowanie w badaniach
wielocechowych obiektów gospodarczych, w: W. Welfe (red.): Metody i modele
ekonomiczno-matematyczne w doskonaleniu zarzdzania gospodark socjalistyczn, PWE,
Warszawa, 1981, s. 57.
Karpiski A.: Zakres interwencji pastwa we wspołczesnych gospodarkach rynkowych.
Próba uogólnienia dowiadcze praktyki wiatowej. Zakład Narodowy im. Ossoliskich,
Wrocław, 1992, s. 49.
Malina A., Malina P.: Determinanty rozwoju regionalnego Polski, Wiadomoci
Statystyczne nr 10, 2005, s. 70–71.
Nowak E.: Zarys metod ekonometrii, PWN, Warszawa, 1997, s. 12.
Nowak E.: Problemy doboru zmiennych do modelu ekonometrycznego, PWN, Warszawa,
1984, s. 127.
Szymla Z.: Podstawy bada rozwoju regionalnego, Zeszyty Naukowe nr 3, Wysza Szkoła
Ekonomiczna w Bochni, 2005, s.102.
Walesiak M.: Metody analizy danych marketingowych, PWN, Warszawa, 1996, s. 107–108.
Wysocki F., Łuczak A.: Wielokryterialna metoda oceny rozwoju obszarów wiejskich,
Wiadomoci Statystyczne, nr 3, Warszawa 2005, s. 1.
Zelia A. (red.): Taksonomiczna analiza przestrzennego zrónicowania poziomu ycia
w Polsce w ujciu dynamicznym, AE w Krakowie, Kraków, 2000, s. 36–41.
Anna Murawska
Klasyfikacja województw pod wzgldem rozwoju gospodarczego
za pomoc metod taksonomicznych
[13]
221
www.statsoft.pl.
CLASSIFICATION OF PROVINCES IN TERMS OF ECONOMIC DEVELOPMENT
BY MEANS OF TAXONOMIC METHODS
Summary
The problems of economic development is an important matter related to the
functioning of countries and regions. There is a wide variety of macroeconomic
indicators characterizing economic development, and many ways to measure the level
and diversification. Often, issues connected with economic development is examined
using the taxonomic methods and constructs a synthetic indexes. In order to classify
objects in terms of the economic situation in the region agglomeration methods may
be used.
Keywords: economic development, regional diversity, classification, taxonomic methods,
agglomeration analysis.
Anna Murawska
Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
e-mail: [email protected]
http://www.utp.edu.pl