analiza taksonomiczna

Rozdział i
Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów
Unii Europejskiej – analiza taksonomiczna
Katarzyna Warzecha1
Streszczenie
Artykuł prezentuje rezultaty porównania poziomu życia ludności Polski i
pozostałych krajów Unii Europejskiej (na podstawie określonych cech
diagnostycznych opisujących poszczególne grupy potrzeb ludności ) oraz ocenę
stopnia podobieństwa Polski do krajów UE. W badaniach wykorzystano metody
taksonomiczne (taksonomiczną miarę rozwoju Hellwiga i metodę Warda).
Okresem badawczym były lata 1995, 2000 i 2005.
Wstęp
Z roku na rok wzrasta zainteresowanie takimi kategoriami, jak: dobrobyt,
poziom życia, jakość życia, czy poziom zamożności.
Głównym celem badań było porównanie poziomu życia ludności Polski i
ludności pozostałych państw członkowskich Unii Europejskiej (zbadano 26
krajów). Analiza porównawcza poziomu życia ludności jest istotna z punktu
widzenia oceny przemian gospodarczych oraz określenia dystansu dzielącego
nasze kraje pod względem rozwoju społecznego przeprowadzona w oparciu o
wybrane metody taksonomiczne. Podjęte badania miały również na celu ocenę
stopnia podobieństwa Polski do poszczególnych krajów-członków UE ze
względu na poziom życia a także wyodrębnienie grup krajów o zbliżonym
poziomie życia.
Podstawę źródłową badań stanowiły informacje pochodzące ze źródeł
wtórnych: dane publikowane przez GUS (zawarte w Rocznikach Statystyki
Międzynarodowej), a także strony internetowe oraz publikacje poświęcone
statystykom europejskim (m. in. Statistical Yearbook, Eurostat Yearbook).
Okresem badawczym były lata 1995, 2000 i 2005.
1
Dr Katarzyna Warzecha, Akademia Ekonomiczna w Katowicach, Katedra Ekonometrii.
2 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
i.1. Poziom życia – definicja
W bogatej literaturze przedmiotu pojęcie poziom życia nie jest jednoznacznie
zidentyfikowane i nie istnieje jedna, ogólnie przyjęta definicja. Dążąc do
ujednolicenia definicji w literaturze spotyka się wiele prób określenia, czym jest
poziom życia: od definicji najwęższych, ograniczających zakres tego pojęcia do
mierzalnych elementów, aż do ujęć włączających do poziomu życia stany
bezpośrednio nie obserwowalne, a związane ze świadomością ludzką (Kubicka,
2001).
W latach 70. XX w. A. Luszniewicz zdefiniował poziom życia jako: stopień
zaspokojenia potrzeb materialnych i kulturalnych społeczeństwa przez strumień
dóbr i usług odpłatnych oraz fundusz konsumpcji zbiorowej w danej jednostce
czasu i przestrzeni (Luszniewicz, 1972). Wyróżnił on siedem podstawowych
rodzajów potrzeb: wyżywienie; mieszkanie; ochronę zdrowia; wykształcenie;
rekreację; zabezpieczenie społeczne i zagospodarowanie materialne
(Luszniewicz, 1982).
Według Z. Żekońskiego poziom życia to całokształt warunków, w jakich żyje
społeczeństwo grupa społeczno-zawodowa, gospodarstwo domowe lub
jednostka, wyrażających się przede wszystkim w udogodnieniach dotyczących
procesu zaspokojenia potrzeb indywidualnych i zbiorowych, a więc: w
warunkach, w których przebiega zachowanie konsumpcyjne, w warunkach
ekologicznych, w warunkach pracy, w warunkach czasu wolnego i sposobach
jego wykorzystania, w niektórych aspektach organizacji życia społecznego np.
bezpieczeństwa osobistego (Żekoński, 1974). C. Bywalec i S. Wydymus
twierdzili, że poziom życia to stopień zaspokojenia potrzeb ludności wynikający
z konsumpcji wytworzonych przez człowieka dóbr materialnych i usług oraz
wykorzystania walorów środowiska naturalnego i społecznego (Bywalec,
Wydymus, 1992). Według komisji ekspertów ONZ (z 1954 r.) poziom życia
obejmuje całokształt rzeczywistych warunków życia ludzi oraz stopień ich
materialnego i kulturalnego zaspokojenia potrzeb poprzez strumień dóbr i usług
odpłatnych, a także pochodzących z funduszów społecznych (Poziom życia w
Polsce…, 2004). Badania międzynarodowe poziomu życia ludności napotykają
głównie na problemy związane z uzyskaniem wiarygodnych i porównywalnych
danych statystycznych, które w pełni charakteryzowałyby opisywane zjawisko.
W rezultacie wielu autorów tego typu analiz musiało ograniczyć zakres swoich
badań (Poziom życia w Polsce…, 2004). Do zbadania poziomu życia ludności z
2
Katarzyna Warzecha
3
pośród wielu metod analizy wielowymiarowej w niniejszych badaniach
zastosowano:
• taksonomiczną miarę rozwoju Z. Hellwiga (Hellwig 1968),
• jedną z metod analizy skupień - metodę Warda (Taksonomiczna
analiza…, 2000).
i.1.1. Taksonomiczna miara rozwoju Z. Hellwiga
Macierz informacji o poszczególnych obiektach (w tym wypadku krajach
członkowskich Unii Europejskiej) można zapisać jako
 X 1   x11
X  x
X =  2  =  21
 ...   ...
  
 X m   x m1
x12
x22
...
xm 2
... x1k 
... x2 k 

... ... 

... xmk 
(1)
gdzie: xij – oznacza wartość j-tej zmiennej diagnostycznej dla i-tego obiektu
(kraju), i = (1,2,..., m) , j = ( 1,2 ,..., k ) .
Prezentowana metoda polega, ogólnie rzecz biorąc, na konstrukcji
wzorcowej zmiennej syntetycznej. Wzorcem rozwoju jest w tym przypadku
abstrakcyjny punkt P0 o współrzędnych zestandaryzowanych
P0 = [z01 , z02 ,..., z0 k ] .
(2)
Współrzędne punktu P0 określone są za pomocą następujących relacji

max zij , dla j ∈ S

=
min z , dla j ∈ D
ij

( )
z0 j
(3)
( )
gdzie: S – oznacza zbiór stymulant, tj. takich zmiennych diagnostycznych,
których wysokie wartości świadczą o korzystnej sytuacji danego obiektu,
D - oznacza zbiór destymulant, tj. takich zmiennych diagnostycznych, których
wysokie wartości świadczą o niekorzystnym położeniu danego obiektu.
Dysponując znormalizowanymi i doprowadzonymi do wzajemnej
porównywalności zmiennymi, można przystąpić do wyznaczenia odległości
między poszczególnymi obiektami od przyjętego wzorca rozwoju P0 ,
wykorzystując formułę odległości euklidesowej
3
4 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
k
di 0 =
(
∑ zij − zoj
)2
(i = 1,2 ,...,m) ( j = 1,2 ,...,k )
(4)
j =1
gdzie: k, m – to odpowiednio liczba zmiennych i liczba obiektów,
zij – znormalizowane wartości j − tej zmiennej dla i − tego obiektu,
z0 j – znormalizowana wartość wzorca dla j − tej zmiennej.
Dla unormowania wartości wskaźnika dio zbudowano względny
miernik rozwoju zi, którego wartości zawarte są w przedziale (0,1)
zi = 1 −
gdzie:
di 0
d0
d 0 = d 0 + 2S 0
1 m
d 0 = ∑ di0
m i =1
1 m
S0 =
∑ di0 − d 0
m i =1
(
(5)
(6)
(7)
)
2
(8)
Wyższa wartość miernika zi oznacza, że badany obiekt znajduje się bliżej
wzorca; według kryterium rosnącej wartości tego miernika można badane
obiekty uporządkować ze względu na poziom badanego, bezpośrednio
nieobserwowalnego, zjawiska. Syntetyczne mierniki poziomu życia zastępują
opis obiektów (krajów) przy użyciu zbiory cech diagnostycznych opisem za
pomocą jednej zagregowanej wielkości. Umożliwiają zatem numeryczny opis
złożonych zjawisk, których nie można bezpośrednio mierzyć (Berbeka, 2006).
i.1.2. Metoda analizy skupień - metoda Warda
W celu wyodrębnienia grup krajów o podobnym poziomie życia ludności można
zastosować metody oparte na syntetycznych miernikach rozwoju lub można
wykorzystać metody grupowania oparte na podobieństwie taksonomicznym
W badaniach do pogrupowania krajów Unii
obiektów wielocechowych.2
Europejskiej zastosowano metodę Warda, która należy do hierarchicznych
metod aglomeracyjnych. Grupowanie obiektów z wykorzystaniem metod
aglomeracyjnych odbywa się według poniższych kroków (Gatnar, 1998):
2
Metody oparte na podobieństwie taksonomicznym obiektów wielocechowych można
podzielić na trzy grupy: metody aglomeracyjne, dendrydowe, podziałowe.
4
Katarzyna Warzecha
5
-
należy utworzyć n klas zawierających pojedyńcze obiekty;
obliczyć wartość pewnej miary podobieństwa (odległości) dla wszystkich
par klas;
- połączyć dwie klasy najbardziej podobne;
- jeśli wszystkie obiekty należą do jednej klasy, to należy zakończyć pracę,
jeżeli nie to przejść do kroku 2.
Zatem punktem wyjścia w metodach aglomeracyjnych jest macierz obserwacji X
(złożona z wyselekcjonowanych zmiennych spośród wszystkich potencjalnych
zmiennych diagnostycznych przyjętych do analizy), na podstawie której
wyznaczamy macierz odległości D. Macierz odległości o wymiarach k×k można
zapisać:
 0

d
D =  21
 ...

 d k1
...
0
...
... ...
d k 2 ...
d 12
d 1k 

d 2k 
... 

0 
(9)
gdzie: dij (i, j = 1, ..., k; i ≠ j)- odległość pomiędzy i-tą i j-tą zmienną
diagnostyczną, o postaci
(10)
dij = d(Xi, Xj) (i,j = 1, ..., k)
Macierz odległości D jest podstawą tworzenia skupień, gdzie w zależności od
wybranej metody różne są kryteria łączenia jednostek w grupy. W zastosowanej
metodzie Warda funkcją kryterium łączenia jednostek w grupy jest suma
kwadratów odległości poszczególnych jednostek od środków ciężkości grup, do
których jednostki te należą (kwadraty odległości euklidesowych)3.
Korzystając z macierzy odległości dokonuje się klasyfikacji krajów na
jednorodne, typologiczne grupy ze względu na osiągnięty poziom życia
ludności.
Graficzną ilustracją grupowania obiektów są dendogramy, które pokazują
połączenia oraz powstające w kolejnych krokach skupienia. Liczbę grup określa
liczba gałęzi dendogramu, który ,,tniemy’’ (w pewnym miejscu na skali)
pionową linią. Dendogram dzielimy w miejscu gdzie odległości między
łączonymi grupami są największe.
3
Odległości między zmiennymi, w zależności od metody, oparte mogą być na:
współczynnikach korelacji liniowej, metryce euklidesowej, metryce miejskiej, węzła
kolejowego, metryce Minkowskiego.
5
6 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
i.2. Wyniki badania
W analizie badania poziomu życia ludności znaczący wpływ na rezultaty badania
ma odpowiedni dobór cech diagnostycznych charakteryzujących opisywane
zjawisko. Dobrze dobrane zmienne diagnostyczne powinny (Heffner, Gibas,
2007):
- odgrywać istotną rolę w opisie analizowanego zjawiska;
- być kompletne i dostępne;
- być ujęte w skalach: przedziałowej lub ilorazowej;
- być słabo skorelowane ze sobą by uniknąć powielania informacji;
- cechować się wysokim stopniem zmienności.
Poziom życia ludności krajów Unii Europejskiej scharakteryzowano za
pomocą mierników określających różne dziedziny życia społecznego. Na
podstawie dostępnych danych zaproponowano zbiór 22 4 potencjalnych
zmiennych objaśniających poziom życia ludności, który został podzielony na 7
grup (tab. 1).
W celu uzyskania przejrzystości prezentacji danych w poszczególnych grupach
nadano zmiennym symbol Xij , gdzie i-oznacza numer grupy (i = 1,...,7);
j-oznacza numer zmiennej w danej grupie (j = 1, ..., 7).
W dalszej kolejności badań spośród przedstawionych zmiennych (tab. 1)
dokonano wyboru tych zmiennych, które według określonych kryteriów
formalnych i merytorycznych są najważniejsze z punktu widzenia
prowadzonych badań.
Ze zbioru potencjalnych zmiennych usunięto te zmienne, dla których
współczynnik zmienności był nie większy od 10%, gdyż zmienne te uznano za
quasi-stałe, nie wnoszące istotnych informacji o badanym zjawisku i nie mające
własności dyskryminacyjnych (ze zbioru usunięto zm. o symbolach X36, X37 ).
i
Zbiór zmiennych diagnostycznych 5 podzielony został na stymulanty
destymulanty. Do zbioru destymulant zaliczono zmienne o symbolach: X11, X21,
X31, X32, X33, X43, X61, X62. Pozostałe zmienne to stymulanty. Występujące w
badaniu zmienne diagnostyczne wyrażone są w różnych jednostkach miary
a zatem nie mogą bezpośrednio podlegać agregacji. Należy poddać te cechy
procesowi standaryzacji. W tym celu zastosowano technikę unitaryzacji
4
Ograniczeniem w doborze potencjalnych zmiennych był brak kompletnych i
porównywalnych danych w badanych latach.
5
Do obliczenia syntetycznej miary rozwoju Hellwiga ze względu na brak danych dla Wlk.
Brytanii i Malty zostały usunięte zmienne X41, X42 oraz z braku kompletu danych dla roku
1995 także zmienna X75.
6
7
Katarzyna Warzecha
zaproponowaną przez D. Strahl (Strahl 1984). Zestandaryzowane zmienne
diagnostyczne stały się w ten sposób porównywalne poprzez pozbawienie ich
mian oraz sprowadzenie do postaci wielkości jednego rodzaju pod względem
interpretacji ich wartości. Dysponując znormalizowanymi wartościami
zmiennych obliczono taksonomiczną miarę rozwoju Hellwiga (zgodnie z formułą
5), często nazywaną miarą rozwoju gospodarczego.
Tabela 2 przedstawia uporządkowanie krajów Unii ze względu na poziom życia
ludności mierzony za pomocą wartości taksonomicznej miary rozwoju Z.
Hellwiga (zi ) w latach 1995, 2000 i 2005.
Analiza wyników zawartych w tabeli 26 i na wykresach 1-2 wskazuje, że w
badanych latach wystąpiły znaczne zmiany w uporządkowaniu badanych
krajów. We wszystkich badanych latach w czołówce państw, których poziom
życia ludności wykazywał najmniejsze odchylenie od wzorca rozwoju były kraje:
Francja, Niemcy, Wielka Brytania i Włochy (jedynie w poszczególnych latach
zmieniała się kolejność wymienionych krajów). Natomiast koniec rankingu jest
różny w poszczególnych latach. W 1995 roku na końcu znajdują się kraje:
Bułgaria, Estonia, Łotwa i Litwa; w 2000 roku są to kraje: Litwa (awansowała z
pozycji 26 w 1995 roku na pozycję 23 w 2000 roku), Słowacja (spadła z pozycji
22 w 1995 roku na pozycję 24 w 2000 roku), Estonia i Bułgaria (spadła z pozycji
23 w 1995 roku na pozycję 26 w 2000 roku, natomiast w roku 2005 awansowała
na pozycję 20 ); a w 2005 roku Cypr (który spadł z miejsca 15 w 1995 roku na
miejsce 23 w 2005 roku), Estonia, Dania (spadła z miejsca 7 w 1995 roku na
miejsce 25 w 2005 roku) i Słowacja. Polska w analizowanych latach najpierw w
1995 roku zajmowała pozycję 12, następnie zmniejszyła swoją odległość od
wzorca i zajęła pozycję 6 w 2000 roku, a w 2005 roku spadła na pozycję 9, tym
samym zwiększając swoją odległość od wzorca. Pozostałe kraje członkowskie,
które wraz z Polską przystąpiły do Unii nieznacznie poprawiły swoje pozycje w
2005 roku w porównaniu do 2000 roku. I tak: Estonia (z 25 miejsca na 24);
Łotwa (z 21 na 18); Litwa (z 23 na 21); Malta (z 14 na 12); Węgry, Słowenia, Rep.
Czeska (nie zmieniły swoich pozycji zajmowanych odpowiednio: 11; 13; 17).
6
W badaniach pominięty został Luksemburg, ponieważ publikowane dla tego kraju dane
znacznie odbiegają od ogólnych tendencji charakteryzujących zjawiska gospodarcze i
społeczne w krajach Unii. Z tego powodu taksonomiczna miara rozwoju Hellwiga została
obliczona dla 26 państw Unii.
7
8 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
Tabela 1. Potencjalne zmienne diagnostyczne określające poziom życia ludności
krajów Unii Europejskiej w podziale na grupy
Symbol
zmiennej
X11
X21
X31
X32
X33
X34
X35
X36
X37
X41
X42
X43
X51
X52
X61
X62
X63
Nazwa zmiennej
Nazwa grupy
Stopa bezrobocia rejestrowanego (w %)
I. BEZPIECZEŃSTWO
Udział żywności i napojów bezalkoholowych w II. WYŻYWIENIE
wydatkach ogółem (w %)
Liczba zgonów niemowląt na 1000 urodzeń
Liczba zgonów na nowotwory na 100 tys. ludności
Liczba zgonów na choroby krążenia na 100 tys.
ludności
Liczba
lekarzy na 100 tys. ludności
Liczba łóżek szpitalnych na 100 tys. ludności
Przeciętne trwanie życia kobiet w latach
Przeciętne trwanie życia mężczyzn w latach
Mieszkania oddane do użytkowania na 1000
ludności powierzchnia użytkowa mieszkania (w
Przeciętna
2
m na 1 mieszkanie)
Udział wydatków na mieszkanie w wydatkach
ogółem (w %)
Liczba studentów szkół wyższych na 10 tys.
ludności
Udział wydatków na zaspokojenie potrzeb z
zakresu kultury, rekreacji i rozrywki w wydatkach
konsumpcyjnych
ogółem
(w %)
Odpady komunalne
na 1 mieszkańca
w kg
III.OCHRONA
ZDROWIA
IV.WARUNKI
MIESZKANIOWE
V.
OŚWIATA
KULTURA
I
VI. ŚRODOWISKO
Zanieczyszczenie powietrza dwutlenkiem węgla w
tonach
osobę
Ludnośćnakorzystająca
z komunalnych oczyszczalni
ścieków w % ogółu ludności
X71
Liczba samochodów osobowych na 1000 ludności VII. KOMUNIKACJA I
X72
Przewozy pasażerów transportem kolejowym w TRANSPORT
mld.
X73
Liczbapas/km
telefonów komórkowych na 1000 ludności
X74
Liczba komputerów osobistych na 1000 ludności
X75
Liczba użytkowników Internetu na 1000 ludności
Źródło: Opracowanie własne na podstawie: Roczników Statystyki Międzynarodowej,
GUS (2006), Roczników Statystyki Rzeczpospolitej Polskiej (1996), (2002), (2005),
danych Eurostatu.
8
9
Katarzyna Warzecha
Na podstawie danych zawartych w tabeli 3 widać, iż wszystkie miary
tendencji centralnej (średnia, kwartyle) w roku 2005 przyjmują wartości wyższe
niż w latach 1995 i 2000. Co świadczy o tym, że wzrósł poziom życia ludności w
krajach Unii.
Tabela 2. Taksonomiczna miara rozwoju w latach 1995, 2000 i 2005
Miejsce Kraj
1995
Kraj
2000
Kraj
Zi
Zi
1
Włochy
0,487 Francja
0,616 Francja
2
Niemcy
0,481 Włochy
0,527 Niemcy
3
Wlk. Brytania
0,445 Niemcy
0,515 Wlk. Brytania
4
Francja
0,434 Wlk. Brytania
0,470 Włochy
5
Szwecja
0,378 Hiszpania
0,313 Hiszpania
6
Finlandia
0,328 Polska
0,311 Holandia
7
Dania
0,300 Holandia
0,282 Austria
8
Irlandia
0,274 Szwecja
0,276 Szwecja
9
Austria
0,260 Austria
0,271 Polska
10
Holandia
0,253 Portugalia
0,248 Portugalia
11
Hiszpania
0,234 Węgry
0,223 Węgry
12
Polska
0,233 Belgia
0,221 Malta
13
Portugalia
0,209 Słowenia
0,219 Słowenia
14
Belgia
0,199 Malta
0,218 Finlandia
15
Cypr
0,198 Finlandia
0,206 Belgia
16
Malta
0,187 Grecja
0,197 Grecja
17
Węgry
0,180 Rep. Czeska
0,191 Rep. Czeska
18
Rumunia
0,176 Rumunia
0,187 Łotwa
19
Grecja
0,172 Irlandia
0,180 Rumunia
20
Słowenia
0,145 Dania
0,172 Bułgaria
21
Rep. Czeska
0,142 Łotwa
0,161 Litwa
22
Słowacja
0,128 Cypr
0,159 Irlandia
23
Bułgaria
0,104 Litwa
0,145 Cypr
24
Estonia
0,091 Słowacja
0,145 Estonia
25
Łotwa
0,086 Estonia
0,128 Dania
26
Litwa
0,084 Bułgaria
0,126 Słowacja
Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych GUS i Eurostatu.
2005
Zi
0,617
0,540
0,508
0,508
0,351
0,281
0,273
0,263
0,258
0,239
0,224
0,210
0,207
0,202
0,200
0,199
0,186
0,182
0,181
0,175
0,175
0,169
0,159
0,156
0,155
0,150
Rozkład wartości współczynnika zi charakteryzuje się asymetrią
prawostronną co oznacza, że przeważały w tym czasie niższe, niż średnia,
wartości współczynnika zi. Jednocześnie w badanych latach wyraźnie wyróżniała
9
10 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
się niewielka liczba krajów o szczególnie wysokim poziomie życia ludności. Ale
zarazem zakres zmienności wartości zmiennej syntetycznej (rozstęp, odchylenie
standardowe) zwiększył się, co wskazuje, że zwiększyło się zróżnicowanie
poziomu życia ludności badanych krajów. A co za tym idzie zwiększył się dystans
między krajem o najwyższym poziomie rozwoju (Francja w 2005 roku),
a pozostałymi krajami.
Tabela 3. Charakterystyki opisowe zmiennych syntetycznych opisujących poziom życia
ludności krajów Unii Europejskiej w latach 1995, 2000 i 2005
1995 2000
2005 Charakterystyki
1995
2000
2005
Charakterystyki
0,203
0,378
0,203
0,378
Średnia
0,23 0,258 0,260 Minimum
0,084 0,126 0,150
9
Mediana
0,20
0,219 0,205 Maximum
0,487 0,586 0,617
4
Kwartyl pierwszy 0,15 0,174 0,177 Rozstęp
0,403 0,460 0,467
2
Kwartyl trzeci
0,29
0,280 0,270 Odchylenie
0,122 0,132 0,133
3
Asymetria
0,77
1,536 1,656 standardowe
Współczynnik
0,510 0,510 0,510
9 na podstawie danych
zmienności
Źródło: Obliczenia własne
z tabeli 2.
Wykres 1. Odległość krajów Unii od wzorca wg metody Hellwiga – rok 1995
Austria
Rumunia 0,500
Bułgaria
0,400
Wlk. Brytania
Belgia
Cypr
Czechy
0,300
Włochy
Dania
0,200
Węgry
Estonia
0,100
Szw ecja
Finlandia
0,000
Słow enia
Francja
Słow acja
Grecja
Portugalia
Hiszpania
Polska
Holandia
Niemcy
Irlandia
Malta
Litw a
Łotw a
Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych zawartych w tabeli 2.
10
Katarzyna Warzecha
11
Wykres 2. Odległość krajów Unii od wzorca wg metody Hellwiga – rok 2005
Austria
Rumunia 0,700
Bułgaria
0,600
Wlk. Brytania
0,500
Włochy
Belgia
Cypr
Czechy
Dania
0,400
0,300
Węgry
7
Estonia
0,200
0,100
Szw ecja
Finlandia
0,000
Słow enia
Francja
Słow acja
Grecja
Portugalia
Hiszpania
Polska
Holandia
Niemcy
Irlandia
Malta
Litw a
Łotw a
Źródło: Opracowanie własne na podstawie danych zawartych w tabeli 2.
W dalszej kolejności przeprowadzonych badań określono
podobieństwo poziomu życia ludności w badanych krajach europejskich
wykorzystując metodę Warda 8 , na podstawie której wyodrębniono grupy
krajów cechujące się podobnym poziom życia ludności w latach 1995 (wykres
4), 2000 i 2005 (wykres 5)9.
W analizie przeprowadzonej dla roku 1995 wyróżniono dwa skupiska
krajów Unii Europejskiej, które w obrębie skupiska, do którego należą są do
siebie podobne pod względem przyjętych do badania cech diagnostycznych
(wykres 4):
7
Ze względu na ograniczoną liczbę stron artykułu umieszczono wykres tylko dla roku
1995 i 2005.
8
Szacuje się, że efektywność wykrywania prawdziwej struktury danych jest o około 40%
lepsza niż następnej w kolejności metody najdalszego sąsiedztwa (Berbeka 2006, s.46)
9
Ze względu na ograniczoną liczbę stron artykułu umieszczono wykres tylko dla roku
1995 i 2005.
11
12 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
1. Austria, Belgia, Francja, Niemcy, Malta, Włochy, Finlandia, Irlandia, Szwecja,
Cypr, Słowenia, Dania, Holandia, Wlk. Brytania, Grecja, Portugalia, Hiszpania;
2. Rep. Czeska, Słowacja, Węgry, Estonia, Polska, Rumunia, Litwa, Łotwa,
Bułgaria.
Skupisko pierwsze tworzą kraje, w których poziom życia ludności jest podobny i
które znajdują się w czołówce rankingu rozwoju uzyskanego za pomocą metody
wzorcowej (tabela 2). Natomiast skupisko drugie tworzą kraje, które w rankingu
rozwoju zajmowały końcowe lub środkowe miejsca, ich poziom życia ludności
nie jest za wysoki.
W obrębie pierwszego skupiska można wyróżnić dwa mniejsze
skupienia. Pierwsze skupienie tworzą państwa: Austria, Belgia, Francja, Niemcy,
Malta, Włochy, Finlandia, Irlandia, Szwecja. Drugie skupienie tworzą państwa:
Cypr, Słowenia, Dania, Holandia, Wlk. Brytania, Grecja, Portugalia, Hiszpania.
W obrębie drugiego skupiska również można wyróżnić dwa mniejsze
skupienia. Pierwsze skupienie tworzą państwa: Polska i jej najbliżsi sąsiedzi Rep.
Czeska, Słowacja, Węgry, Estonia, Rumunia. Drugie skupienie tworzą państwa:
Litwa, Łotwa, Bułgaria.
Wykres 4. Grupowanie krajów Unii metodą Warda dla roku 1995
Austria
Belgia
Francja
Niemcy
Malta
Włochy
Finlandia
Irlandia
Szwecja
Cypr
Słowenia
Dania
Holandia
Wlk. Brytania
Grecja
Portugalia
Hiszpania
Rep. Czeska
Słowacja
Węgry
Estonia
Polska
Rumunia
Litwa
Łotwa
Bułgaria
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Odległość wiąz.
Źródło: Opracowanie własne
12
Katarzyna Warzecha
13
W analizie przeprowadzonej dla roku 2000 wyróżniono również dwa
skupiska krajów Unii Europejskiej, które w obrębie skupiska do którego należą
są do siebie podobne pod względem przyjętych do badania cech
diagnostycznych:
1. Austria, Finlandia, Irlandia, Słowenia, Dania, Holandia, Wlk. Brytania,
Szwecja, Cypr, Malta, Grecja, Hiszpania, Portugalia, Włochy, Belgia, Francja,
Niemcy;
2. Rep. Czeska, Słowacja, Węgry, Estonia, Litwa, Łotwa, Polska, Bułgaria,
Rumunia.
W obrębie pierwszego skupiska można wyróżnić trzy mniejsze
skupienia. Pierwsze skupienie tworzą państwa: Austria, Finlandia, Irlandia,
Słowenia, Dania, Holandia, Wlk. Brytania, Szwecja. Drugie skupienie tworzą
państwa leżące w basenie morza Śródziemnego: Cypr, Malta, Grecja,
Portugalia, Hiszpania, Włochy. Trzecie skupienie tworzą państwa: Belgia,
Francja, Niemcy. W obrębie drugiego skupiska wyróżniają się dwa mniejsze
skupienia. Pierwsze skupienie tworzą państwa: Polska i jej najbliżsi sąsiedzi Rep.
Czeska, Słowacja, Węgry, Estonia, Litwa, Łotwa. Drugie skupienie tworzą
państwa, które jako ostatnie przystąpiły do Unii: Bułgaria. Rumunia.
Wykres 5. Grupowanie krajów Unii metodą Warda dla roku 2005
Austria
Niemcy
Francja
Belgia
Malta
Cypr
Hiszpania
Portugalia
Włochy
Dania
Holandia
Wlk. Brytania
Irlandia
Szwecja
Estonia
Finlandia
Słowenia
Rep. Czeska
Litwa
Grecja
Łotwa
Polska
Słowacja
Węgry
Bułgaria
Rumunia
0
500
1000
1500
2000
2500
Odległość wiąz.
Źródło: Opracowanie własne
13
14 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
W analizie przeprowadzonej dla roku 2005 wyróżniono dwa skupiska
krajów Unii Europejskiej, które w obrębie skupiska, do którego należą są do
siebie podobne pod względem przyjętych do badania cech diagnostycznych
(wykres 5):
1. Austria, Niemcy, Francja, Belgia, Malta, Cypr, Hiszpania, Portugalia, Włochy,
Dania, Holandia, Wlk. Brytania, Irlandia, Szwecja, Estonia, Finlandia, Słowenia;
2. Rep. Czeska, Litwa, Grecja, Łotwa, Polska, Słowacja, Węgry, Bułgaria,
Rumunia.
W obrębie pierwszego skupiska można wyróżnić trzy mniejsze
skupienia. Pierwsze skupienie tworzą państwa: Austria, Niemcy, Francja, Belgia,
Malta. Drugie skupienie tworzą państwa leżące w basenie morza
Śródziemnego: Cypr, Portugalia, Hiszpania, Włochy. Trzecie skupienie tworzą
państwa: Dania, Holandia, Wlk. Brytania, Szwecja, Finlandia, Irlandia, Słowenia,
Estonia.
W obrębie drugiego skupiska można wyróżnić dwa mniejsze skupienia.
Pierwsze skupienie tworzą państwa: Polska, Słowacja, Węgry, Łotwa, Grecja,
Bułgaria, Rumunia. Drugie skupienie tworzą państwa: Rep. Czeska i Litwa.
W roku 2005 można zauważyć, że Grecja przesunęła się do drugiego skupienia,
czyli do krajów o nieco niższym poziomie życia ludności niż kraje należące do
pierwszego skupienia.
Zakończenie
Analizie taksonomicznej poziomu życia ludności poddano mieszkańców
26 krajów Unii Europejskiej (przy obliczaniu miary rozwoju pominięto
Luksemburg ze względu na jego nietypowość). Uzyskane rezultaty wskazują, że
w latach 1995, 2000 i 2005 w czołówce krajów najbardziej zbliżonych do
wzorca, a tym samym posiadających najwyższy poziom życia ludności znajdują
się kraje: Francja, Niemcy, Wlk. Brytania i Włochy. Natomiast państwa
cechujące się najniższym poziom życia ludności to: Bułgaria, Estonia, Słowacja,
Litwa i Łotwa. W badaniach zaobserwowano wyraźny spadek poziomu życia
mieszkańców Danii (kraj ten w 1995 roku zajmował w rankingu rozwoju pozycję
7, a w 2005 przedostatnią, czyli 25) i Irlandii (kraj ten w 1995 roku zajmował w
rankingu rozwoju pozycję 8, a w 2005 pozycję 22), a także wyraźny wzrost
poziomu życia ludności Polski (kraj ten w 1995 roku zajmował w rankingu
14
15
Katarzyna Warzecha
rozwoju pozycję 12, w 2000 roku awansował na pozycję 6, a w 2005 roku
zajmuje pozycję 9).
Wykorzystując metodę Warda można twierdzić, że duże podobieństwo
poziomu życia cechowało ludność krajów leżących w basenie morza
Śródziemnego, do Polski najbardziej podobne były kraje: Łotwa i Słowacja.
Podsumowując przeprowadzone badania należy powiedzieć, że pod
względem poziomu życia Polska wciąż znacznie odbiega od państw będącym w
czołówce Unii Europejskiej (mimo iż dystans zmniejszył się). Zmniejszenie
dysproporcji rozwojowych wymaga dłuższego czasu. Ogólnie można twierdzić,
że poziom życia we wszystkich krajach podnosi się i należy kontynuować tego
typu badania, by móc śledzić proces zmian. Można sądzić, że w przyszłości
zróżnicowanie poziomu życia ludności poszczególnych krajów europejskich
będzie ulegało zmniejszeniu, natomiast nastąpi większe zróżnicowanie
wewnątrz tych krajów (gdyż zjawisko rozwarstwienia społeczeństwa z punktu
widzenia jego dobrobytu jest typowe dla krajów wyżej rozwiniętych). Zatem
może warto by było w kolejnych badaniach prowadzić analizy poziomu życia
ludności mniejszych i bardziej jednorodnych jednostek (regionów).
Bibliografia
1. Berbeka J. (2006), Poziom życia ludności a wzrost gospodarczy w krajach Unii
Europejskiej, Kraków: Akademia Ekonomiczna.
2. Bywalec C., Wydymus S. (1992), Poziom życia ludności Polski w porównaniu z krajami
Europejskiej Wspólnoty Gospodarczej’, ,,Ekonomista’’ nr 5-6.
3. Gatnar E. (1998), Symboliczne metody klasyfikacji danych, Warszawa: PWN.
4. Heffner K., Gibas P. (2007), Analiza ekonomiczno-przestrzenna, Katowice: Akademia
Ekonomiczna.
5. Hellwig Z. (1968), Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału
krajów ze względu na poziom ich rozwoju i strukturę wykwalifikowanych kadr,
,,Przegląd Statystyczny’’ z. 4.
6. Kubicka J. (2001), Procesy integracji europejskiej a poziom życia ludności, Katowice:
Akademia Ekonomiczna.
7. Luszniewicz A. (1972), Statystyka poziomu życia ludności, Warszawa, PWE .
8. Luszniewicz A. (1982), Statystyka społeczna: podstawowe problemy i metody,
Warszawa: PWE..
9. Strahl D. (1984), Metody ekonometryczne w programowaniu rozwoju przemysłu,
Wrocław: Akademia Ekonomiczna.
10. Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu życia w Polsce w ujęciu
dynamicznym, Red. A. Zeliaś, Kraków: Akademia Ekonomiczna 2000.
15
16 Rozdział i. Poziom życia ludności Polski i pozostałych krajów Unii Europejskiej –
analiza taksonomiczna
11. Żekoński Z. (1974), Z problemów metodologicznych sformułowania społecznobytowych celów rozwoju, ,,Gospodarka Planowa’’ nr 6.
12. Rocznik Statystyki Międzynarodowej, GUS Warszawa 2006.
13. Rocznik Statystyczny Rzeczpospolitej Polskiej, GUS, Warszawa 2005.
14. Rocznik Statystyczny Rzeczpospolitej Polskiej, GUS, Warszawa 2002.
15. Rocznik Statystyczny Rzeczpospolitej Polskiej, GUS, Warszawa 1996.
16