Analiza przestrzennego zróżnicowania powiatów pod względem

Ewa Kusideł
Emilia Modranka
Analiza przestrzennego zróżnicowania powiatów pod względem
wpływu rozwoju ekonomicznego na ład ekologiczny
Podstawy teoretyczne
Punkt wyjścia niniejszego opracowania stanowi określenie istoty zrównoważonego
rozwoju regionalnego. Koncepcja rozwoju zrównoważonego (ang. sustainable development)
stanowiła odpowiedź na nasilające się w latach sześćdziesiątych i siedemdziesiątych XX
wieku
zjawiska
kryzysu
ekologicznego
wywołane
ubocznymi
skutkami
wzrostu
gospodarczego. Degradacja środowiska, bez względu na różnice między badanymi obszarami
w wymiarze chronologicznym, społecznym, lub kulturowym, związana była z nadmiernym
zużywaniem, przetwarzaniem, przemieszczaniem i zanieczyszczaniem zasobów przyrody.
Ówczesną istotę rozwoju stanowiło wysokie tempo wzrostu ekonomicznego. Działania
podejmowane w ramach agend i komisji ONZ miały na celu zmniejszenie skutków
oddziaływania antropogenicznych czynników degradacji środowiska. Koncepcja rozwoju
zrównoważonego, która powstała w wyniku prac komisji ONZ, polegała na harmonizowaniu
działań gospodarczych z możliwościami absorpcyjnymi środowiska naturalnego. Termin
rozwój zrównoważony został przedstawiony podczas konferencji ONZ w Sztokholmie w 1972
r. Ostateczną, obecnie funkcjonującą wersję definicji zrównoważonego rozwoju sformułował
D. W. Pierce i K. Turner, według której „zrównoważony rozwój polega na maksymalizacji
korzyści netto z rozwoju ekonomicznego, chroniąc jednocześnie oraz zapewniając
odtwarzanie się użyteczności i jakości zasobów naturalnych w długim okresie. Rozwój musi
obejmować zmiany strukturalne w gospodarce, jak i w całym społeczeństwie” (Fiedor,
Kociszewski 2010: 169-170).
Zrównoważenie rozumiane jest jako utrzymanie równowagi wewnątrz ładu
zintegrowanego,
który
dotyczy
ładu
społecznego,
ekologicznego,
przestrzennego,
ekonomicznego oraz instytucjonalno-politycznego (Borys 1999: 63-98). Do pozostałych
atrybutów omawianej koncepcji rozwoju należy samopodtrzymywanie – kreowanie bodźców
oraz zasobów niezbędnych do dalszego rozwoju, jak również trwałość – zachowanie stałych
proporcji między składowymi rozwoju w okresie jego trwania. Trwałość proporcji czynników
rozwojowych
oraz
sprawiedliwość
międzypokoleniowa
znajduje
odzwierciedlenie
w definicjach wskazujących na zdolność zaspokajania potrzeb współczesnych oraz przyszłych
pokoleń. Zgodnie z ustawą Prawo ochrony środowiska przez rozwój zrównoważony „rozumie
się taki rozwój społeczno-gospodarczy, w którym następuje proces integrowania działań
politycznych, gospodarczych i społecznych, z zachowaniem równowagi przyrodniczej oraz
trwałości podstawowych procesów przyrodniczych, w celu zagwarantowania możliwości
zaspokajania podstawowych potrzeb poszczególnych społeczności lub obywateli zarówno
współczesnego pokolenia, jak i przyszłych pokoleń” (Prawo ochrony środowiska, art. 3 ust.
50). Zapisy Agendy 21 (globalnego programu działań na XXI wiek, wdrażającego zasady
rozwoju zrównoważonego) wskazują również na mniej powszechną definicję tego procesu,
w myśl której stanowi on „ciąg zmian, w których korzystanie z zasobów, struktura inwestycji,
ukierunkowanie postępu technicznego oraz struktury instytucjonalne mają być dokonywane
w taki sposób, żeby nie było sprzeczności pomiędzy przyszłymi a teraźniejszymi potrzebami”
(Sztumski 2006: 74).
Powyższe ujęcie koncepcji zrównoważonego rozwoju wytycza nowoczesny kierunek
rozwoju gospodarki, determinowany postępem technicznym. Zadaniem nowoczesnego
wzrostu gospodarczego jest doprowadzenie do zmniejszenia presji wywieranej na środowisko
przez działalność gospodarczą. Proces ten ma być wynikiem ograniczenia zużycia surowców
naturalnych, wzrostu efektywności procesów produkcyjnych przez zastępowanie technologii
uciążliwych (przez te o niskiej materiało- i energochłonności), co w rezultacie powinno
przyczynić się do zmniejszenia zanieczyszczenia środowiska. Zasady Agendy 21 są obecnie
wdrażane zarówno na poziomie międzynarodowym, krajowym, jak i lokalnym1. Realizacja
zasad zrównoważonego rozwoju wymaga aplikacji odpowiednich metod kwantyfikujących jej
rezultaty. Odpowiednio dobrane miary pozwalają na ocenę poziomu i jakości polityki
społecznej, gospodarczej oraz ekologicznej na poziomie międzynarodowym, krajowym,
regionalnym, a także lokalnym. Ujednolicone metody gromadzenia, agregowania danych oraz
konstrukcji mierników umożliwiają dokonywanie porównań związanych z przebiegiem
procesów rozwojowych między wymienionymi rodzajami jednostek terytorialnych, będących
przedmiotem polityki rozwoju (Fiedor, Kociszewski 2010: 26).
1
Traktaty konstytuujące proces integracji europejskiej: Traktat z Maastricht, Traktat Amsterdamski, Traktat
Lizboński, artykuł 5 Konstytucji RP, dokumenty strategiczne: Polska 2025 – długookresowa strategia trwałego i
zrównoważonego rozwoju, Narodowe Strategiczne Ramy Odniesienia. Na poziomie lokalnym zasady
zrównoważonego rozwoju są wdrażane przez realizację strategii zrównoważonego rozwoju gminy (Fiedor,
Kociszewski 2010: 173).
Geneza koncepcji oraz wyżej przytoczone definicje rozwoju zrównoważonego,
wskazując na składowe rozwoju zrównoważonego, podkreślają znaczenie dwóch porządków2
– ekonomicznego i ekologicznego. Przedmiot niniejszego opracowania stanowi zbadanie
zależności przestrzennych między rozwojem gospodarczym a kształtowaniem się ładu
ekologicznego. W literaturze przedmiotu nadal podkreśla się ujemną zależność między
poziomem
rozwoju
gospodarczego
(zwłaszcza
przemysłowego)
a
poziomem
zanieczyszczenia środowiska (Tarka 2007: 79), co było punktem wyjścia dla celów
niniejszego artykułu.
Cel i metoda badania
Określenie zbiorowości statystycznej poddanej badaniu na zbiorze 379 powiatów,
stanowiło kompromis między odpowiednio niskim stopniem agregacji podstawowych
jednostek
podziału
terytorialnego,
decydującym
o
możliwościach
poznawczych
zróżnicowania badanego zjawiska, a dostępnością oraz aktualnością danych statystycznych.
Analiza powiatów, a w szczególności miast na prawach powiatu, liczących ponad 100 tys.
mieszkańców lub dużych miast należących do aglomeracji miejskich, w odniesieniu do
powiatów ziemskich, pozwala na zdiagnozowanie dysproporcji rozwoju między ośrodkami
miejskimi a obszarami peryferyjnymi. Rozwój, bez względu na jego ujęcie (jako zjawisko
opisywane statycznie, najczęściej analizowane pod kątem istotności czynników rozwojowych,
zróżnicowania przestrzennego lub jako proces dynamiczny) jest opisywany za pomocą wielu
zmiennych. Dlatego w celu kwantyfikacji poziomów ładu ekonomicznego oraz ekologicznego
(środowiskowego), posłużono się syntetycznymi wskaźnikami względnego poziomu rozwoju,
które zbudowano dla dwóch lat analizy: roku 2004 i 2009. Wskaźniki syntetyczne pozwalają
opisać za pomocą jednej zmiennej syntetycznej - wiele zmiennych diagnostycznych.
Wskaźnik względnego poziomu rozwoju jest miarą bez wzorca. Pozwala na liniowe
uporządkowanie obiektów przestrzennych w wymiarze lokalnym, bez wyznaczania jednostki
wzorcowej, stanowiącej odniesienie (pod względem wartości wskaźników diagnostycznych)
do porównań pozostałych jednostek. Wartości wskaźnika są unormowane w przedziale [0, 1].
Im są bliższe jedności, tym poziom rozwoju badanej jednostki jest wyższy. Do budowy
względnych
2
miar
syntetycznych wykorzystano
diagnostyczne wskaźniki
natężenia.
W niniejszym artykule pojęcie ładu ekonomicznego oraz ekologicznego jest używane zamiennie z terminem
rozwoju. Podstawą tego podejścia jest dwupłaszczyznowość rozwoju zrównoważonego rozpatrywanego jako
proces zachodzący w wymiarze czasowym oraz jako równowaga (ład) między składowymi w postaci czynników
ekonomicznych, społecznych, środowiskowych oraz przestrzennych.
Wykorzystując dane z Banku Danych Lokalnych GUS dokonano wyboru potencjalnych cech
diagnostycznych charakteryzujących poziom rozwoju gospodarczego oraz ekologicznego.
Selekcja cech diagnostycznych, ze względu na kryteria statystyczne, polegała na określeniu
zestawu zmiennych charakteryzujących się adekwatnością ładunku informacyjnego
i badanego zjawiska, wysoką zmiennością (Vs>10%) oraz niskim stopniem skorelowania
wartości cech potencjalnych (r(ya, yb)<0,7)3.
Postać współczynnika zmienności:
Vs 
sj
xj
100
(1)
gdzie: s j – odchylenie standardowe wartości badanej cechy,
x j – wartość średnia badane cechy.
Za pomocą współczynnika korelacji Pearsona zbadano siłę zależności liniowej między
wartościami syntetycznych mierników względnego rozwoju ekonomicznego i ekologicznego.
W celu zweryfikowania statystycznej istotności zależności między obliczonymi wartościami
miar względnego rozwoju wykorzystano test istotności dla współczynnika korelacji liniowej
(Zeliaś 2000: 276). Statystyka testu wyrażona jest wzorem:
t  r( xa , xb ) 
n 2
1  r(2xa , xb )
(2)
gdzie: r( xa , xb ) - współczynnik korelacji liniowej Pearsona,
n – liczba obserwacji.
Weryfikacji hipotezy o zerowej zależności korelacyjnej dokonano na podstawie
wartości krytycznych odczytanych z tablic rozkładu t-Studenta dla poziomu istotności 0,05
oraz 377 stopni swobody.
Należy podkreślić, że zgodnie z metodologią konstruowania miar syntetycznych
rozwoju zrównoważonego, przedstawionych w literaturze przedmiotu, kryteria statystyczne
nie powinny być nadrzędne wobec merytorycznej oceny adekwatności wskaźników
diagnostyczny (Borys, Fiedor 2008: 120). Ostatecznej filtracji wskaźników dokonano na
podstawie cech diagnostycznych proponowanych w monografii J. Korola (Korol 2007: 4853).
3
Do zbadania siły korelacji między cechami diagnostycznymi zastosowano ogólnie znany współczynnik
korelacji Pearsona.
Po dokonaniu selekcji na podstawie wyżej wymienionych zasad określono następujące
cechy diagnostyczne (por. tabela 1 i 2).
Tabela 1. Wskaźniki diagnostyczne ładu ekonomicznego
Opis
Nakłady inwestycyjne w przedsiębiorstwach na mieszkańca
Liczba podmiotów gospodarczych na 100 mieszkańców
Wskaźnik serwicyzacji – udział osób pracujących w usługach
Przedsiębiorczość
X3
w liczbie pracujących łącznie z rolnictwem indywidualnym (dla
2004 według PKD 2004, dla 2009 – PKD 2007)
Wskaźnik zatrudnienia – udział pracujących łącznie z
X4
rolnictwem indywidualnym w liczbie ludności w wieku
produkcyjnym 15-59/64
Rynek pracy
Wskaźnik obciążenia demograficznego – udział osób w wieku
X5
nieprodukcyjnym (poniżej 15 r. ż, i powyżej 59/64 lat)
X6
Przeciętne miesięczne wynagrodzenie brutto
Źródło: opracowanie własne na podstawie Banku Danych Lokalnych, GUS.
Produkcja
Oznaczenie
X1
X2
Tabela 2. Wskaźniki diagnostyczne ładu ekologicznego
Oznaczenie
Opis
Udział osób korzystających z oczyszczalni ścieków w liczbie
Y1
ludności ogółem
Jakość wód i gleb
Nakłady na środki trwałe służące ochronie wód i gospodarkę
Y2
ściekową zł w przeliczeniu na 1 mieszkańca (dane za 2008 r.)
Ochrona przyrody
Powierzchnia parków spacerowo-wypoczynkowych i lasów
Y3
i krajobrazu
w ha na 1000 mieszkańców
Korzystanie z
Udział zużycia wody przez gospodarstwa domowe w ogólnym
Y4
zasobów wodnych
zużyciu wody
Źródło: opracowanie własne na podstawie Banku Danych Lokalnych, GUS.
Jak zaznaczono wcześniej, dobór wskaźników diagnostycznych był w dużej mierze
determinowany dostępnością danych oraz ich kompletnością. Konstrukcja miernika została
przeprowadzona według następującego algorytmu.
W celu uzyskania porównywalności wartości wskaźników diagnostycznych dokonano
standaryzacji zmiennych (wartości oryginalne xij zastąpiono standaryzowanymi x*ij ).
Następnie dokonano przekształcenia:
 
zij  x*ij  min x*ij
i
(3)
gdzie: zij - względny wzorzec rozwoju, x *ij - standaryzowane wartości zmiennej xij. Na
koniec policzono miernik względnego poziomu rozwoju dla i-tego obiektu wi :
k
z
ij
wi 
(4)
j 1
maxz 
k
ij
j 1
i
Kolejnym etapem badania była weryfikacja występowania zależności przestrzennych
między powiatami pod względem poziomu rozwoju ekonomicznego i ekologicznego.
Diagnozowanie wpływu na poziom rozwoju w jednostkach geograficznych ze sobą
sąsiadujących, wymagało postawienia hipotezy o występowaniu związku funkcyjnego między
wartościami względnych miar rozwoju w określonych lokalizacjach. Podstawę tych założeń
stanowiło tzw. pierwsze prawo geografii sformułowane przez W. R. Toblera, według którego
„wszystko jest powiązane ze sobą, ale bliższe obiekty są bardziej zależne od siebie niż
odległe”. Krótko mówiąc, chodzi tu o ujemną funkcje odległości, wraz ze wzrostem której
podobieństwo obiektów pod względem badanych cech zmniejsza się (Suchecki 2010: 16).
Wobec powyższego stwierdzenia analiza autokorelacji przestrzennej między powiatami
wymagała wprowadzenia wartości określających odległość pomiędzy nimi. W tym celu
zbudowano binarną macierz sąsiedztwa o wymiarach 379x379, w której wartość 1 oznaczała
występowanie wspólnej granicy pomiędzy i-tym i j-tym powiatem, a 0 – brak granicy. Do
badania obecności globalnej autokorelacji przestrzennej poziomu względnego miernika
rozwoju ekologicznego (MWR ekolog.) oraz ekonomicznego (MWRekonom.), zastosowano
następującą postać statystyki Morana I:
n
I
1
n
n
 w
i 1 j 1
ij

n
 w x
i 1 j 1
ij
i
 x x j  x 
1 n
xi  x 2

n i 1
(7.)
gdzie wij - waga zależności między i-tym a j-tym powiatem,
xi , x j - wartości badanej cechy,
x - średnie wartości badanej cechy.
Znak statystyki Morana I unormowanej w przedziale [-1,1] informuje o rodzaju
zależności przestrzennych. Dodatnia wartość świadczy o podobieństwie sąsiednich jednostek
przestrzennych pod względem analizowanej cechy (w tym przypadku względnych mierników
rozwoju). Jednostki te tworzą skupienia. Autokorelacja ujemna wskazuje na rozproszenie
wartości badanej cechy.
Wyniki badania
Na podstawie wyżej omówionej procedury wyznaczania względnej miary rozwoju
wygenerowano wartości mierników (ładu ekonomicznego i ekologicznego) dla dwóch lat –
2004 i 2009 roku. Zależności między tymi wielkościami ilustrują poniższe ryciny.
Rycina 1. Zależność między względnym wskaźnikiem
rozwoju ekonomicznego i ekologicznego w 2004 roku
Rycina 2. Zależność między względnym wskaźnikiem
rozwoju ekonomicznego i ekologicznego w 2009 roku
0,8
0,8
r(MWRekonom, MWRekolog) =0,356
0,7
0,6
ład środowiskowy
0,6
ład środowiskowy
r(MWRekonom, MWRekolog) =0,486
0,7
0,5
0,4
0,3
0,5
0,4
0,3
0,2
0,2
0,1
0,1
0
0
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
ład ekonomiczny
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
ład ekonomiczny
Źródło: opracowanie własne w programie MS Excel na podstawie Banku Danych Lokalnych, GUS.
Na podstawie wyników testu liniowej zależności korelacyjnej otrzymano, że wartość
współczynnika korelacji między syntetyczną miarą poziomu gospodarczego i ekologicznego
powiatów wynosi r(MWRekonom, MWRekolog)=0,356 w 2004 r. oraz r(MWRekonom, MWRekolog)=0,486 w 2009
r. Badanie istotności statystycznej tych miar pozwala stwierdzić, że na poziomie istotności
0,05 oba współczynniki są statystycznie istotne. Oznacza to dodatnią zależność pomiędzy
syntetyczną miarą poziomu gospodarczego i ekologicznego: wzrost poziomu gospodarczego
idzie w parze ze wzrostem poziomu ekologicznego.
Powiaty pod względem rozwoju ekonomicznego cechowały się znacznie wyższymi
wartościami miary względnej niż w przypadku poziomu ładu ekonomicznego. 75% badanych
powiatów w 2004 roku charakteryzował poziom do 0,30 (maksymalna wartość 0,71 – miasto
stołeczne Warszawa), natomiast w przypadku ładu środowiskowego wartość ta nie
przekraczała poziomu 0,12 (maksymalny poziom 0,47 – powiat kozienicki). Różnice wartości
miar rozwoju powiększyły się w 2009, w którym 75% powiatów cechowało się wartością
miernika rozwoju ekonomicznego do 0,33 (0,72 – wartość maksymalna odnotowana dla
powiatu m. stołecznego Warszawy), natomiast do 0,11 pod względem poziomu rozwoju ładu
ekologicznego (powiat kozienicki). Należy zauważyć, że powiaty charakteryzujące się
niższym poziomem rozwoju gospodarczego wskazywały w badanych latach zbliżony (chociaż
niższy pod względem wartości miary syntetycznej) poziom rozwoju ładu ekologicznego.
Wśród powiatów wyróżniających się pod względem rozwoju gospodarczego (wysoki
poziom względnej miary rozwoju) można wskazać na duże dysproporcje w stosunku do
poziom ładu środowiskowego. Zależność ta zachodziła również w odniesieniu do powiatów
o wysokim poziomie ładu środowiskowego, któremu towarzyszyła relatywnie niska wartość
miernika kwantyfikującego rozwój gospodarczy. Jednakże skrajnie wysokie wartości miar
względnego rozwoju gospodarczego lub ekologicznego dotyczyły niewielu powiatów.
W tabeli 3 przedstawiono zestawienie dziesięciu powiatów o najwyższych i najniższych
poziomach badanych miar.
Tabela 3. Wartości względnych wskaźników rozwoju dla wybranych powiatów
Względny miernik rozwoju – ład ekologiczny
Względny miernik rozwoju – ład ekonomiczny
2004
2009
2004
2009
1 kozienicki
0,472 kozienicki
0,446 m. st. Warszawa 0,715 m. st. Warszawa 0,722
2 lubaczowski
0,403 lubaczowski
0,403 m. Płock
0,654 m. Katowice
0,623
3 m. Konin
0,323 m. Konin
0,312 m. Poznań
0,597 m. Gdańsk
0,602
4 leski
0,314 leski
0,305 m. Katowice
0,593 bełchatowski
0,600
5 gryfiński
0,276 m. Ostrołęka
0,292 m. Opole
0,533 m. Poznań
0,577
6 m. Rybnik
0,268 piaseczyński
0,271 bełchatowski
0,531 m. Opole
0,552
7 staszowski
0,263 staszowski
0,253 polkowicki
0,513 m. Sopot
0,549
8 sulęciński
0,213 m. Tychy
0,250 m. Rzeszów
0,507 lubiński
0,533
9 m. Olsztyn
0,209 m. Rybnik
0,220 m. Olsztyn
0,501 m. Płock
0,532
10 bieruńsko-lędziński 0,208 pucki
0,199 lubiński
0,494 m. Wrocław
0,529
370 kazimierski
0,037 kolneński
0,023 krośnieński
0,142 limanowski
0,161
371 makowski
0,035 suwalski
0,023 brzozowski
0,142 nowosądecki
0,160
372 strzyżowski
0,034 proszowicki
0,023 nowosądecki
0,141 skierniewicki
0,156
373 sejneński
0,033 m. Mysłowice 0,023 radomski
0,140 siedlecki
0,156
374 grudziądzki
0,031 kazimierski
0,021 strzyżowski
0,138 krośnieński
0,154
375 lipski
0,030 białobrzeski
0,021 piotrkowski
0,136 piotrkowski
0,154
376 zamojski
0,029 skierniewicki
0,016 włocławski
0,136 tarnowski
0,153
377 skierniewicki
0,027 łomżyński
0,014 chełmski
0,134 strzyżowski
0,152
378 lubelski
0,021 lubelski
0,014 zamojski
0,131 chełmski
0,145
379 m. Mysłowice
0,017 zamojski
0,012 tarnowski
0,117 zamojski
0,143
Źródło: obliczenia własne w programie MS Excel na podstawie Banku Danych Lokalnych, GUS.
Lp.
Według oceny poziomu gospodarczego na podstawie wskazanych mierników należy
wskazać na wysoki poziom rozwoju największych ośrodków miejskich. Odnosząc się jednak
do pozycji, jakie zajmowały wyżej wymienione miasta ze względu na ład ekologiczny, należy
wskazać, że miasto stołeczne Warszawa, które było na pierwszym miejscu pod względem
ładu ekonomicznego, zajmowało 330 (2004 rok) i 296 (2009 rok) miejsce pod względem ładu
ekologicznego. Katowice, zajmujące 4 miejsce pod względem ekonomicznym zajęły 99 (2004
rok) oraz 43 pozycję pod względem ładu ekologicznego. Powiat miasto Łódź w 2009 roku
zajął 49 miejsce pod względem stopnia rozwoju gospodarczego, a 33 według poziomu ładu
ekologicznego. Wyniki poprzedniego badania (por. rycina 1 i 2) wskazywały na dodatnią
i istotną statystycznie korelację między poziomem rozwoju gospodarczego i ekologicznego,
zatem przypadki wysokich poziomów rozwoju gospodarczego, któremu towarzyszą niskie
wartości poziomu rozwoju ekologicznego, należą jednak do mniejszości i dotyczą głównie
niektórych aglomeracji miejskich.
Pozycje największych ośrodków miejskich w przedstawionym rankingu świadczą o
ich wysokim znaczeniu pod względem poziomu rozwoju gospodarczego. Przestrzenne
zróżnicowanie wartości mierników syntetycznych zostało zilustrowane za pomocą poniższych
rycin.
Rycina 3. Względny miernik rozwoju – ład
ekonomiczny 2004 rok
Rycina 4. Względny miernik rozwoju – ład
ekonomiczny 2009 rok
Rycina 5. Względny miernik rozwoju – ład
środowiskowy 2004 rok
Rycina 6. Względny miernik rozwoju – ład
środowiskowy 2009 rok
Źródło: opracowanie własne w programie Arc Map 10 na podstawie Banku Danych Lokalnych, GUS.
Najwyższy poziom rozwoju gospodarczego w badanym okresie wykazywały nie tylko
miasta na prawach powiatu, ale również powiaty wysoko zurbanizowane, na terenie których
położone są aglomeracje miejskie. Należy również zwrócić uwagę na wysoki poziom rozwoju
ekologicznego, zarówno w powiatach charakteryzujących się niskim poziomem degradacji
środowiska, jak i miastach na prawach powiatu. W celu zbadania zależności między wartością
względnych mierników rozwoju w określonych lokalizacjach z wartościami tego wskaźnika
na obszarach sąsiednich, wygenerowano wartości statystyk Morana I (por. rycina 7).
Rycina 7. Wartości
2004 statystyk Morana I
2009
Wskaźnik dla ładu
ekonomicznego
p-value=0,001
p-value=0,001
Wskaźnik dla ładu
środowiskowego
p-value=0,006
p-value=0,004
Źródło: opracowanie własne w programie GeoDa na podstawie Banku Danych Lokalnych, GUS.
Na podstawie dodatnich i istotnych statystycznie statystyk Morana I należy stwierdzić
występowanie dodatniej autokorelacji przestrzennej charakteryzującej rozkład wartości
względnego miernika rozwoju dla ładu ekologicznego i ekonomicznego w badanych
okresach. Sąsiednie powiaty były do siebie podobne pod względem poziomu ładu
gospodarczego oraz ekologicznego, choć zgrupowanie wartości w trzeciej ćwiartce wykresów
dla ładu ekonomicznego świadczy o tym, że podobieństwo to wynika głównie z faktu, że
powiaty o niskich wartościach badanej cechy sąsiadują ze sobą. W celu weryfikacji tego
spostrzeżenia przeprowadzono jeszcze jedną analizę, której graficzną interpretację
przedstawiono na rycinie 8. Widzimy tam powiaty, dla których występowanie lokalnej
autokorelacji, oznaczającej skłonność pojedynczych obiektów przestrzennych do koncentracji
pod względem podobnych wartości wskaźnika, było istotne statystycznie. Kolor czerwony
oznacza powiaty wyróżniające się wysokimi wartościami miar syntetycznych, niebieski –
skupienia powiatów o niskich wartościach badanych wielkości. Jasnymi odcieniami
czerwonego i niebieskiego zaznaczono występowanie sąsiadujących odpowiednio wysokich i
niskich oraz niskich i wysokich wartości. Analizując rozkład przestrzenny poziomu rozwoju
ekonomicznego, należy wskazać na występowanie silnej zależności między powiatami
o wysokim poziomie rozwoju zlokalizowanymi w regionie warszawskim (do którego nalezą
powiaty: grodzki, pruszkowski, piaseczyński, legionowski i nowodworski w regionie
Górnego Śląska (do którego należą powiaty: cieszyński, pszczyński, katowicki, chorzowski),
w
województwie
zachodniopomorskim
(obejmującym
powiaty:
zachodniopomorski,
goleniowski) oraz w powiatach miasta Gdyni, gdańskim, sopockim i nowodworskim.
Ośrodkami charakteryzującymi się grupowaniem wysokich wartości wskaźnika
rozwoju dla ładu środowiskowego były powiaty województwa podkarpackiego (sanocki,
jarosławski
i
przeworski)
oraz
powiaty
policki
i pyrzycki
w
województwie
zachodniopomorskim. Warto również odnotować zmiany związane ze zmniejszeniem liczby
powiatów wyróżniających się wysokim poziomem ładu ekologicznego, jakie nastąpiły
w województwie podkarpackim. Przedstawione na rycinie 8 zestawienie pokazuje wyraźne
pogrupowanie powiatów na obszar zachodni, charakteryzujący się wysokim rozwojem
gospodarczym jak i środowiskowym, oraz obszar wschodni wykazujący skłonność do
koncentracji niskiego poziomu rozwoju ekonomicznego i ekologicznego. Jednocześnie
z ryciny 8 wynika, że zdiagnozowana za pomocą statystyki Morana, dodatnia autokorelacja
przestrzenna jest głównie wynikiem grupowania się powiatów o niskich wartościach miar
syntetycznych (kolor niebieski). Wynika z tego, że częściej występuje istotna statystycznie
współzależność ośrodków o niskich wartościach miary ładu ekologicznego i ekonomicznego
niż współzależność wysokich wartości tych miar.
Rycina 8. Powiaty o istotnej autokorelacji przestrzennej wartości względnych mierników rozwoju
2004
Wskaźnik
Wskaźnik dla
ładu dla ładu
Wskaźnik ekonomicznego
dla ładu
Wskaźnik dla ładu
ekonomicznego
ekonomicznegoekonomicznego
2004
2004rok
2004
2004
2009 2009
20092009
2009rok
Wskaźnik dla ładu ekonomicznego
Wskaźnik
Wskaźnik dla
ładu dla ładu
Wskaźnik dla ładu
Wskaźnik środowiskowego
dla ładu
środowiskowego
środowiskowego
środowiskowego
Wskaźnik dla ładu środowiskowego
Źródło: opracowanie własne w programie GeoDa na podstawie Banku Danych Lokalnych, GUS.
Kolor czerwony oznacza powiaty wyróżniające się wysokimi wartościami miar syntetycznych, niebieski –
skupienia powiatów o niskich wartościach badanych wielkości. Jasnymi odcieniami czerwonego i niebieskiego
zaznaczono występowanie sąsiadujących odpowiednio wysokich i niskich oraz niskich i wysokich wartości.
Wnioski
Rozwój ekonomiczny i środowiskowy jest procesem złożonym i wieloaspektowym.
Kwantyfikacja tego zjawiska w sposób syntetyczny umożliwiła hierarchizację badanych
jednostek pod względem poziomu osiągniętego rozwoju. Na podstawie analizy korelacji
między wartościami miar syntetycznych należy wskazać występowanie zbieżności między
osiągniętym poziomem gospodarczym a ładem środowiskowym w większości z badanych
powiatów. Jedynie nieliczne jednostki wyróżniające się pod względem poziomu rozwoju
ekonomicznego lub ekologicznego charakteryzowały się relatywnie niską wartością miary
opisującej poziom rozwoju według drugiego porządku. Tak się działo przede wszystkim
w przypadku aglomeracji miejskich, gdzie wysoki poziom rozwoju gospodarczego był
ujemnie skorelowany z poziomu ładu ekologicznego.
W artykule zwrócono również uwagę na zależności przestrzenne między powiatami
pod względem wartości miernika syntetycznego. Najwyższy poziom rozwoju wykazywały
powiaty miejskie, co może świadczyć o wysokiej polaryzacji czynników oraz działań
prorozwojowych właśnie na tych obszarach. Sytuacja ta była szczególnie widoczna
w powiatach Polski Wschodniej (w skład której wchodzi 5 województw o najniższej wartości
PKB per capita: warmińsko-mazurskie, podlaskie, lubelskie, podkarpackie, świętokrzyskie).
Statystyczna weryfikacja zależności przestrzennych między sąsiednimi jednostkami
terytorialnymi potwierdziła występowanie dodatniej autokorelacji przestrzennej. Sąsiadujące
ze sobą powiaty wykazywały skłonność do grupowania się pod względem zbliżonych
wartości mierników syntetycznych. Z przeprowadzonej analizy wynika, że największymi
biegunami wzrostu gospodarczego były obszary wyznaczone przez powiaty regionu
warszawskiego, Górnego Śląska oraz województwa zachodniopomorskiego. Wysokim
poziomem ładu ekologicznego na tle badanych powiatów wyróżniały się przede wszystkim
rejony Sanoka, Przeworska oraz Jarosławia. Zmiany w zakresie stanu środowiska naturalnego
oraz ochrony jego zasobów w powiatach bieszczadzkim i leskim przyczyniły się do obniżenia
ich wysokiej pozycji pod względem ładu ekologicznego. Niestety więcej jest skupień
grupujących powiaty o niskim poziomie rozwoju gospodarczego oraz środowiskowego
(ujemna autokorelacja przestrzenna) w porównaniu z obszarami wysoko rozwiniętymi
(charakteryzującymi się dodatnią autokorelacją). To niepokojące zjawisko pokazuje
dodatkowo tendencję pogłębiania się w czasie.
Literatura
Borys T. (1999), Pojęcie i struktura wewnętrzna koncepcji ekorozwoju, [w:] Wskaźniki
ekorozwoju, T. Borys (red.), Wydawnictwo Ekonomia i Środowisko, Białystok 1999.
Borys T., Fiedor B. (2008), Operacjonalizacja i pomiar kategorii zrównoważonego rozwoju –
przyczynek do dyskusji [w:] Rachunki narodowe. Wybrane problemy i przykłady
zastosowań,. M. Plich (red.), Główny Urząd Statystyczny, Departament Rachunków
Narodowych, Warszawa 2008.
Fiedor B., Kociszewski K. (red.) (2010), Ekonomia rozwoju, Wydawnictwo Uniwersytetu
Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2010.
Korol J. (2007), Wskaźniki zrównoważonego rozwoju w modelowaniu procesów regionalnych,
Wydawnictwo Adam Marszałek, Toruń 2007.
Łuniewska M., Tarczyński W. (2006), Metody wielowymiarowej analizy porównawczej na
rynku kapitałowym, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
Suchecki B. (red.) (2010), Ekonometria przestrzenna, Metody i modele analizy danych
przestrzennych, Wydawnictwo C. H. Beck, Warszawa 2010.
Sztumski W. (2006), Idea zrównoważonego rozwoju a możliwości jej urzeczywistnienia,
„Problemy Ekorozwoju” 2006, nr 2, s. 73-76.
Tarka D. (2007), Taksonomiczna analiza województw – aspekt ekologiczny [w:] Rozwój
regionalny podstawowe cele i wyzwania, Andrzej F. Bocian (red.), Wydawnictwo
Uniwersytetu w Białymstoku, Białystok 2007.
Ustawa z dnia 27 kwietnia 2001 r. Prawo ochrony środowiska, Dz. U. Nr 62 poz. 627.
Zeliaś A. (2000), Metody statystyczne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2000.