koniunktura konsumencka na poziomie lokalnym w województwie

Transkrypt

Opracowanie w ramach projektu
SYSTEM PRZECIWDZIAŁANIA POWSTAWANIU BEZROBOCIA
NA TERENACH SŁABO ZURBANIZOWANYCH
ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego
w ramach
Inicjatywy Wspólnotowej EQUAL
PARTNERSTWO NA RZECZ ROZWOJU
KONIUNKTURA KONSUMENCKA NA POZIOMIE
LOKALNYM W WOJEWÓDZTWIE PODKARPACKIM I
LUBELSKIM
RAPORT I I II - SYNTEZA
ElŜbieta Wojnicka
Piotr Klimczak
Robert Pater
Współpraca
Monika Dąbrowska
Recenzent:
Prof. UG dr hab. Krystyna Gawlikowska-Heuckel
Rzeszów, listopad 2006
1
Wstęp.......................................................................................................................................... 3
1. Popytowe uwarunkowania rozwoju przedsiębiorstw (ElŜbieta Wojnicka) ............................ 3
2. Analiza determinant dochodów oraz wpływów z podatków dochodowych przedsiębiorstw i
gospodarstw domowych (Robert Pater) .................................................................................. 20
3. Klimat koniunktury dla rozwoju przedsiębiorstw w powiatach Podkarpacia i Lubelszczyzny
(ElŜbieta Wojnicka) .................................................................................................................. 31
4. Wyniki badań ankietowych gospodarstw domowych Podkarpacia i Lubelszczyzny (Piotr
Klimczak).................................................................................................................................. 36
4.1.Wyniki badania ankietowego gospodarstw domowych w województwie podkarpackim . 36
4.2. Wyniki badania ankietowego gospodarstw domowych w województwie lubelskim ....... 48
4.3. Analiza uwarunkowań dochodów i mnoŜnik inwestycyjny w regionach (ElŜbieta
Wojnicka) ................................................................................................................................. 61
Aneks 1. Dochody w gminach miejsko-wiejskich i wiejskich Podkarpacia i Lubelszczyzny. 70
Aneks 2 Wyniki analiz ekonometrycznych.............................................................................. 75
2
Wstęp
Raport stanowi podsumowanie badań prowadzonych w ramach analizy koniunktury
konsumenckiej na poziomie lokalnym w 2006 roku. W badaniu przedstawia się oszacowania
dochodów ludności i podmiotów prawnych na podstawie wpływów gmin z podatków
dochodowych oraz wyniki analizy ekonometrycznej uwarunkowań dochodów deklarowanych
przez ludność i firmy w poszczególnych gminach. Prezentowana jest teŜ w raporcie ocena
klimatu koniunktury dla rozwoju przedsiębiorstw w powiatach województw. Ponadto
przedstawione są wyniki badania gospodarstw domowych, których celem jest analiza źródeł i
wysokości dochodów, struktury wydatków, krańcowej skłonności do oszczędzania oraz
przewidywań odnośnie kształtowania się dochodów i wydatków w najbliŜszym półroczu.
Badanie jest przeprowadzane dwa razy w roku. W raporcie przedstawia się wyniki
najnowszego badania z października 2006. Na podstawie wyników ankiet przeprowadzana
jest analiza ekonometryczna uwarunkowań dochodów ludności i jej wyniki z badań
przeprowadzonych zarówno w lutym jak i październiku są przestawione w raporcie. Na
podstawie ankiet oszacowano teŜ mnoŜnik inwestycyjny w poszczególnych województwach
oraz typach gmin.
1. Popytowe uwarunkowania rozwoju przedsiębiorstw (ElŜbieta Wojnicka)
W ramach badania popytowych uwarunkowań rozwoju przedsiębiorstw na rynkach
lokalnych Podkarpacia i Lubelszczyzny szacowane są dochody przedsiębiorstw i podmiotów
prawnych w gminach i powiatach województw na podstawie wpływów gmin z tytułu
podatków dochodowych PIT i CIT. Ponadto oceniany jest klimat koniunktury dla rozwoju
przedsiębiorstw w gminach i powiatach na podstawie oceny chłonności rynków lokalnych w
postaci dochodów ludności i jej ewolucji oraz efektywności firm w postaci ich zyskowności, a
takŜe dynamiki liczby przedsiębiorstw i pracujących na danym terenie. W ramach badania
przeprowadzana jest teŜ prognoza koniunktury w poszczególnych powiatach na podstawie
planów budŜetowych gmin dotyczących wpływów z podatków bezpośrednich. PowyŜsze
analizy bazują na danych statystycznych.
Dochody osób i podmiotów prawnych na danym terenie są szacowane na podstawie
następującego wzoru:
Wzór: D = W/(A*B)
A – udział gmin w podatku w odsetkach
3
B – efektywna stopa podatkowa w odsetkach
W – wpływy gmin z podatku w zł (na mieszkańca)
D – dochód roczny przed opodatkowaniem (na mieszkańca) w gminie
Dochód przed opodatkowaniem ludności i przedsiębiorstw jest więc liczony poprzez
podzielenie wpływów gmin z podatków dochodowych przez iloczyn udziału gmin w podatku
PIT lub CIT w danym roku i efektywnej stopy wpływów z tego podatku w danym roku.
Dzięki wykorzystaniu efektywnej stopy podatkowej unika się zaniŜenia dochodu o
przysługujące ulgi. Odpowiednie współczynniki dla poszczególnych lat są takie jak
przedstawione w tabeli 1.
Tabela 1. Współczynniki do szacowania dochodów przed opodatkowaniem ludności i
podmiotów prawnych
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
efektywna
stopa PIT
15,5
15,7
15,61
15,85
15,35
15,34
15,55
16*
udział gmin w
podatku
27,6
27,6
27,6
27,6
27,6
35,71
35,71
35,71
współczynnik
efektywna
stopa CIT
udział gmin w
podatku
0,04278 0,043332
0,043084
0,043746 0,042366 0,0547791
0,055529 0,057136
29,7
26,8
25,2
24,7
23,7
16,78
16,68
16,68*
5
5
5
5
5
6,71
6,71
6,71
0,011192
3
Źródło: Obliczenia własne na podstawie Ustawa z dnia 26 listopada 1998 r. o dochodach jednostek samorządu
terytorialnego w latach 1999-2002 (Dz.U. nr 150, poz. 983 ze zmianami), Ustawa z dnia 13 listopada 2003 roku
„O dochodach jednostek samorządu terytorialnego”, Dz. U. z 2003 roku, Nr 203, poz.1966, dane Ministerstwa
Finansów, *-prognoza
współczynnik
0,01485
0,0134
0,0126
0,01235
0,01185
0,011259
0,0111923
Podmioty prawne to podmioty posiadające osobowość prawną zobowiązane do
płacenia podatku od osób prawnych. Według Ustawy z dnia 15 lutego 1992 r. o podatku
dochodowym od osób prawnych podatnikami są wszystkie osoby prawne i nie posiadające
osobowości prawnej poza spółkami: cywilnymi, jawnymi, partnerskimi, komandytowymi,
komandytowo-akcyjnymi. Zwolnione są teŜ jednostki budŜetowe. Podmioty prawne to więc
przede wszystkim spółki prawa handlowego, fundacje, stowarzyszenia rejestrowe,
spółdzielnie przedsiębiorstwa państwowe. Dla oszacowania przeciętnych dochodów
podmiotów prawnych w 2005 roku w gminach przyjęto liczbę aktywnych podmiotów
estymowaną na podstawie odsetka podmiotów aktywnych w porównaniu z liczbą podmiotów
4
prawnych zarejestrowanych w REGON. Wskaźnik ten wynosi około 55%.1 Podmioty prawne
to głównie większe – małe, średnie i duŜe przedsiębiorstwa, a stąd jest ich znacznie mniej w
gospodarce niŜ zakładów osób fizycznych, którymi są głównie firmy mikro. Kondycję mikro
firm będą więc odzwierciedlać wpływy gmin z PIT na danym terenie.
Obliczone w powyŜszy sposób wartości dochodu ludności na mieszkańca oznaczają
dochód przed opodatkowaniem deklarowany przez mieszkańców w zeznaniach podatkowych,
a więc po odjęciu kosztów uzyskania przychodu. Odzwierciedlają one dochód z pracy
najemnej, emerytury/renty oraz dochód osób prowadzących działalność gospodarczą.
Wartości te są najniŜsze w gminach i powiatach o większym udziale rolnictwa ze względu na
fakt, Ŝe nie jest ona opodatkowana według reguł PIT.
Wyniki analizy ekonometrycznej obrazującej czynniki determinujące dochody
podatkowe
ludności
przedstawione
są
w
rozdziale
2.
Wartość
dochodu
przed
opodatkowaniem jest niŜsza od dochodu do dyspozycji z badań gospodarstw domowych
GUS. Odzwierciedla to fakt występowania dodatkowych dochodów w gospodarce. Ponadto
naleŜy pamiętać, Ŝe dochody deklarowane brutto to przychody pomniejszone o koszty
uzyskania przychodu, które respondenci badań GUS prawdopodobnie równieŜ traktują jako
dochód do dyspozycji. Dochody podatkowe są znacznie bardziej zróŜnicowane między
regionami (współczynnik zróŜnicowania 33%) niŜ dochody do dyspozycji z ankietowego
badania gospodarstw domowych (współczynnik zróŜnicowania 11%) GUS. Szczególnie
dochody do dyspozycji są wyŜsze w regionach o większym udziale rolnictwa i mniej
zurbanizowanych. Najmniejsza róŜnica między dochodami podatkowymi a deklarowanymi w
badaniu występuje na Mazowszu. Dochody podatkowe są głównie pochodną dochodów z
pracy najemnej, gdyŜ dochody ze świadczeń społecznych są mniej zróŜnicowane między
regionami. W województwach o niŜszych dochodach z pracy najemnej właśnie głównie
dochody ze świadczeń społecznych i pomocy socjalnej zwiększają dochód do dyspozycji
ludności. Występuje jednak bardzo wysoka korelacja (współczynnik korelacji liniowej
Pearson’a = 0,9) między wysokością dochodu do dyspozycji ludności w regionach a
dochodami podatkowymi, a stąd dochody podatkowe na poziomie gmin i powiatów równieŜ
mogą być dobrym wskaźnikiem koniunktury konsumenckiej ludności w podregionach.
1
Liczba aktywnych podmiotów prawnych to liczba podmiotów składających sprawozdanie do GUS spośród
firm zobowiązanych do tego oraz aktywnych najmniejszych podmiotów prawnych na bazie reprezentacyjnych
badań prowadzonych przez GUS. Por. ; J.Chmiel (red) Stan sektora MSP w 2003 roku. Tendencje rozwojowe w
latach 1994-2005, MGiP i PARP, Warszawa 2005; E.Wojnicka, P.Klimczak, Stan sektora MSP w 2004 roku.
Tendencje rozwojowe w latach 1994-2004, PARP, Warszawa 2006, w druku; Działalność gospodarcza
najmniejszych przedsiębiorstw w 2004 r, www.stat.gov.pl
5
Tabela 2. Dochód rozporządzalny i do dyspozycji oraz dochód przed opodatkowaniem ludności w
regionach w 2004 roku.
do
dochód przed
Jednostka
rozporzą rozporządz rozporządz rozporzą rozporządzalny
terytorialna
dzalny
alny z
alny z
dzalny z ze świadczeń dyspozyc opodatkowani
ji
em na
ogółem
pracy
gospodarst pracy na społecznych i
innych
wa
własny
mieszkańca na
najemnej
świadczeń
miesiąc
indywidual rachunek
socjalnych
nego
Dolnośląskie
748,9
316,5
20,7
58,7
290,5
724,0
459,3
Kujawsko-pomorskie
652,8
278,5
50,0
38,4
245,6
627,8
399,7
Lubelskie
676,7
256,2
65,7
53,3
246,4
636,1
297,8
Lubuskie
654,4
267,7
-9,3
53,8
290,9
625,1
358,0
Łódzkie
730,5
342,8
31,3
34,9
267,1
697,7
431,5
Małopolskie
717,6
331,2
15,4
64,0
250,8
691,7
409,6
Mazowieckie
940,2
493,1
37,6
93,3
254,4
903,4
861,0
Opolskie
744,6
307,8
27,0
48,2
288,0
706,7
346,2
Podkarpackie
585,4
256,0
20,3
31,5
245,5
557,5
272,9
Podlaskie
644,9
258,0
59,8
60,7
214,0
620,1
323,9
Pomorskie
753,3
360,4
24,8
83,8
234,6
728,7
490,9
Śląskie
748,3
345,7
3,7
46,5
309,0
718,5
586,2
Świętokrzyskie
615,5
245,7
53,6
44,3
230,9
590,0
315,3
Warmińsko657,7
264,0
56,5
60,4
232,3
636,7
331,6
mazurskie
Wielkopolskie
700,9
328,6
36,5
56,3
240,0
679,1
459,7
Zachodniopomorskie
762,0
334,3
18,6
75,4
282,3
733,3
406,3
Polska
735,4
334,9
30,1
58,9
260,8
706,3
479,7
Źródło: Dane GUS i obliczenia na podstawie danych GUS
Oszacowane dochody podmiotów prawnych to równieŜ dochody, czyli przychody
pomniejszone o koszty, a przed opodatkowaniem, czyli zysk/strata brutto przedsiębiorstw.
Prognoza dochodów ludności i kondycji przedsiębiorstw jest dokonywana na
podstawie danych z budŜetów gmin Podkarpacia i Lubelszczyzny dotyczących planów
budŜetowych i ich wykonania w zakresie wpływów z podatków dochodowych osób
fizycznych i prawnych pochodzących z Regionalnych Izb Obrachunkowych województw.
1.1.Prognozy dochodów ludności na poziomie powiatów
Dochody deklarowane przez mieszkańców Podkarpacia i Lubelszczyzny w 2005 roku
wzrosły w porównaniu z 2004 rokiem znacznie więcej niŜ inflacja co oznacza realny wzrost
dobrobytu. W szczególności bardzo wzrosły dochody ludności na Lubelszczyźnie – w
przypadku połowy powiatów był to wzrost o ponad 20%, na Podkarpaciu w połowie
powiatów w wzrost był wyŜszy niŜ 13%. Wzrosły dochody we wszystkich powiatach poza
łańcuckim na Podkarpaciu. Ponadto w większości przypadków wzrost był większy niŜ
oczekiwany.
Na Podkarpaciu najbardziej wzrosły deklarowane dochody w powiecie rzeszowskim –
22%. Ponadto silny wzrost dochodów ludności nastąpił w powiatach leŜajskim, mieleckim,
ropczycko-sędziszowskim, przemyskim i sanockim. NajwyŜsze dochody w przeliczeniu na
6
mieszkańca miały tradycyjnie w 2005 roku powiaty grodzkie tj. kolejno Rzeszów, Krosno,
Tarnobrzeg i Przemyśl. Dochody przed opodatkowaniem w przeliczaniu na mieszkańca na
miesiąc wynosiły w miastach Podkarpacia od 660 zł w Rzeszowie do 432,1 zł w Przemyślu.
Spośród powiatów ziemskich najwyŜsze dochody zaobserwowano w stalowowolskim koło
413 zł oraz mieleckim i dębickim – około 350 zł. Najmniej średnio zarobili mieszkańcy
powiatów przemyskiego, lubaczowskiego i kolbuszowskiego – koło 175 zł na miesiąc.
Rezultaty w zakresie wzrostu dochodów w powiatach podkarpackich w 2005 roku
odzwierciedlają wzrost zatrudnienia w wyniku przyśpieszenia gospodarki z 2004 roku.
Dochody deklarowane przez ludność w 2005 roku były bardzo zbliŜone do prognoz gmin
podkarpackich z planów budŜetowych na 2005 rok. Gminy patrzą równie optymistycznie na
koniunkturę w 2006 roku i spodziewają się dalszego wzrostu deklarowanych w zeznaniach
PIT dochodów ludności. W całym regionie gminy spodziewają się, Ŝe dochody ludności
wzrosną w 2006 roku nominalnie o 6,8%. Najbardziej optymistycznie na 2006 rok patrzą
gminy powiatów kolbuszowskiego, niŜańskiego i bieszczadzki. 15% dochodów ludności
Podkarpacia generuje powiat grodzki Rzeszów. Po około 7% dochodów ludności Podkarpacia
w 2005 roku powstało w powiatach rzeszowskim i mieleckim oraz dębickim i
stalowowolskim (tabela 3). Koncentracja dochodów w stolicy regionu jest jednak na
Podkarpaciu znacznie mniejsza niŜ w lubelskim, gdzie w Lublinie powstaje blisko 35%
dochodu ludności województwa, a w kolejnym powiecie tj. puławskim niecałe 6%.
Tabela 3. Dochody ludności w powiatach podkarpackich
Powiat
bieszczadzki
brzozowski
dębicki
jarosławski
jasielski
kolbuszowski
Krosno
krośnieński
leski
leŜajski
lubaczowski
łańcucki
mielecki
niŜański
przemyski
Dynamika dochodu
2005/2004
109,7
115,8
111,8
109,5
109,8
113,1
110,6
115,7
112
120,2
113,2
86
117,5
111,9
117,5
2005/04 *
106,1
109,7
108
104,5
104
100,3
104,6
110,4
106
113,6
107
81,2
105,7
112,5
111,7
błąd prognozy
-0,03
-0,05
-0,03
-0,05
-0,05
-0,11
-0,06
-0,05
-0,05
-0,06
-0,05
-0,06
-0,1
0
-0,05
2006/05*
113,4
108
104,3
112,8
106,5
116,3
109
110,9
107,7
104,5
110,3
112,4
112,3
113,9
111,7
dochód na
mieszk. na
miesiąc w zł
w 2005 roku
udział w
dochodach
ludności
regionu 2005
(%)
249,7
216,3
344,2
252,8
293,0
169,7
554,6
277,5
235,0
256,7
174,7
292,6
351,7
225,6
183,9
0,8
2,1
6,9
4,6
5,1
1,6
4
4,6
0,9
2,7
1,5
3,4
7,1
2,3
2
7
112
105,1
-0,07
107,1
432,1
Przemyśl
115,3
107
-0,07
110,2
232,4
przeworski
119,3
115,8
-0,03
108,6
241,5
ropczycko-sędziszowski
122
115
-0,06
108,7
275,2
rzeszowski
112,8
106,6
-0,06
112,1
660,2
Rzeszów
117,4
111
-0,05
111,2
319,0
sanocki
115,3
110,6
-0,04
107,8
413,6
stalowowolski
112
106,9
-0,05
107,5
214,3
strzyŜowski
113,6
107,3
-0,06
112,5
459,5
Tarnobrzeg
111
101,9
-0,09
112,7
265,1
tarnobrzeski
112
106,8
-0,05
106,8
319,0
woj.podkarpackie
Źródło: Obliczenia IG WSIiZ na podstawie BDR GUS i planów budŜetowych gmin; * prognoza
4,3
2,8
2,6
7,1
15,1
4,5
6,8
2
3,5
1,7
100
W przeciwieństwie do Podkarpacia gminy Lubelszczyzny w 2004 roku nie były tak trafne
swoich prognozach co do dochodów ludności w 2005 roku. Okazały się one bowiem znacznie
wyŜsze od prognozowanych w powiatach ziemskich. Znikomy błąd prognozy dotyczył
powiatów grodzkich. W 2006 roku gminy województwa lubelskiego ponownie spodziewają
się znacznego wzrostu dochodów ludności – w ponad połowie powiatów oczekiwany jest
wzrost dochodów ludności o ponad 10%2. Największej poprawy moŜna się spodziewać w
powiatach janowskim, lubelskim, świdnickim oraz radzyńskim, a takŜe Białej Podlasce,
lubartowskim i krasnostawskim. W Ŝadnym powiecie nie jest spodziewany spadek
całkowitego deklarowanego dochodu.
NajwyŜszy dochód w przeliczeniu na mieszkańca mają tradycyjnie powiaty grodzkie i
jest on wyŜszy niŜ na Podkarpaciu. W Lublinie dochód na mieszkańca w 2005 roku wyniósł
blisko 862 zł i był o 17% wyŜszy niŜ rok wcześniej. W pozostałych miastach lubelskiego tj.
Chełmie, Zamościu i Białej Podlasce dochód na mieszkańca wyniósł około 580 zł i równieŜ
był istotnie wyŜszy niŜ rok wcześniej. NaleŜy oceniać, Ŝe w 2005 roku nastąpił duŜy wzrost
wynagrodzeń w lubelskim. Jednocześnie poprawiła się w lubelskim sytuacja na rynku pracy
bardziej niŜ na Podkarpaciu w 2005 roku i stąd rezultaty w zakresie dochodów ludności były
lepsze. Z powiatów ziemskich najwyŜsze średnie dochody ludności zaobserwowano w
puławskim – około 425 zł oraz ryckim, świdnickim i łęczyńskim – około 375 zł. NajniŜsze
dochody na Lubelszczyźnie w 2005 roku wystąpiły w chełmskim – około 180 zł oraz
zamojskim i janowskim – około 200 zł (tabela 4).
Tabela 4. Dochody ludności w powiatach lubelskich
2
W prognozie uwzględniono wzrost efektywnej stopy podatkowej do poziomu 16% z 15,55% w 2005 r. ze
względu na likwidację ulgi remontowej. Jednak moŜe się zmniejszyć skłonność ludzi do deklarowania dochodu
ze względu na wzrost realnych obciąŜeń podatkowych
8
bialski
biłgorajski
chełmski
hrubieszowski
janowski
krasnostawski
kraśnicki
lubartowski
lubelski
łęczyński
łukowski
opolski
parczewski
puławski
radzyński
rycki
świdnicki
tomaszowski
włodawski
zamojski
Biała Podlaska
Chełm
Lublin
Zamość
Woj.lubelskie
udział w
dynamika dochodu przed opodatkowaniem
dochodzie
osób
regionu (%)
2005/2004 2005/04*
błąd prognozy 2006/2005*
2005
3,08
123,5
109
-0,1
109
3,4
119,9
101
-0,2
103,4
1,56
119,7
110
-0,1
106,6
1,84
120,2
101
-0,2
110,9
1,14
124,5
110
-0,1
118,8
2,31
119,1
105
-0,1
111,4
3,13
126,6
112
-0,1
108,8
2,85
130,2
115
-0,1
112,5
4,1
131,4
114
-0,1
117,6
2,51
119
105
-0,1
109,5
3,46
123,4
111
-0,1
110
1,58
112
98
-0,1
111,4
1,15
129,7
115
-0,1
110,6
5,78
126,2
111
-0,1
107,3
1,75
123,5
108
-0,1
113,1
2,72
119,5
109
-0,1
102,7
3,2
121,9
106
-0,1
114,8
2,62
124,5
110
-0,1
106,8
1,19
134,1
153
0,1
109,2
2,62
125,8
111
-0,1
108,7
3,87
115
113
0
112,7
4,9
109,1
108
0
103,7
34,68
116,9
115
0
109,7
4,56
114
113
0
107,1
.
114
110
.
109,6
dochód
na
mieszk.
na
miesiąc w
zł w 2005
229,1
277,4
180,0
223,5
202,0
257,8
267,0
267,4
253,1
374,7
271,2
211,6
264,1
425,0
240,0
387,4
380,2
249,3
250,6
201,1
581,5
615,6
862,5
588,0
372,9
dynamika
doch. na
mieszk.
2005/2004
123,9
120,3
120,3
121,1
125,1
105,9
126,9
130,4
130,4
118,8
123,6
111,9
130,7
126,6
124
120,4
122
125,2
134,7
126,2
115,3
109,7
117,2
114,5
Źródło: Obliczenia IG WSIiZ na podstawie BDR GUS i planów budŜetowych gmin
1.2. ZróŜnicowanie dochodów ludności między typami gmin w 2005 roku
Porównanie dochodów róŜnych typach gmin pokazuje podobną tendencje w obydwu
województwach tj. wraz z pojawianiem się w gminie terenów wiejskich zmniejsza się średni
dochód ludności. Województwo lubelskie cechuje się większym zróŜnicowaniem między
gminami niŜ podkarpackie.3 W szczególności dotyczy to gmin miejskich – średni dochód w
przeliczeniu na mieszkańca w gminach miejskich lubelskiego wyniósł w 2005 roku 650 zł na
miesiąc, ale wynikło to głównie z wysokich dochodów w Lublinie, gdyŜ w połowie gmin
miejskich regionu dochód na mieszkańca był niŜszy niŜ 471 zł. W gminach miejskich
Podkarpacia średni dochód per capita w 2005 roku był niŜszy niŜ w lubelskim i wyniósł 523
zł, ale dysproporcja między gminami była słabsza i w połowie gmin miejskich dochód na
3
Współczynnik zróŜnicowania dochodu na mieszkańca w 2005 roku w podkarpackim wyniósł V= 50%,
natomiast w lubelskim V=60%
9
mieszkańca był niŜszy niŜ 471 zł. W gminach miejsko-wiejskich podobnie wyŜszy był
przeciętny dochód w lubelskim – 275 zł na mieszkańca przy 248 zł w podkarpackim, ale w
połowie gmin tego typu w obydwu regionach dochód per capita był niŜszy niŜ około 220 zł.
W gminach wiejskich odwrotnie wyŜszy średni dochód zarówno pod względem
zagregowanego dochodu na mieszkańca jak i mediana średniego dochodu w gminach były
wyŜsze na Podkarpaciu niŜ Lubelszczyźnie. Średni dochód w gminach wiejskich na
Podkarpaciu wyniósł 204 zł i w połowie gmin mniej niŜ 170 zł, natomiast na Lubelszczyźnie
167 zł na mieszkańca, a w połowie gmin mniej niŜ 147 zł. W 2005 roku najbardziej wzrósł
dochód ludności w gminach miejsko-wiejskich Podkarpacia i miejskich lubelskiego – o około
15% nominalnie w porównaniu do zagregowanych dochodów rok wcześniej. W pozostałych
typach gmin w obydwu regionach dochód ludności równieŜ wzrósł znacznie – o około 1112%. Szacunki wzrostu dochodów w 2006 roku pokazują, Ŝe poza gminami miejskimi
Podkarpacia spodziewany jest około 10%-owy wzrost zagregowanych dochodów w 2006
roku, a więc moŜliwość takiego zwiększenia popytu. Najmniejszej poprawy zagregowanych
deklarowanych dochodów ludności oczekują gminy miejskie Podkarpacia – niecałe 4%, choć
połowa gmin spodziewa się wzrostu o ponad 7%.
Tabela 5. Porównanie dochodów w róŜnych typach gmin
Mediana
(zagregowane)
dynamika dochodu dochód na mieszkańca dynamika dochodu
2005/2004
na miesiąc 2005
2006/2005-prognoza
gminy miejskie
Podkarpacie
113 (112)
491,5 (522,5)
107,2 (103,8)
Lubelskie
113,1 (115)
471,1 (650,1)
108,0 (108,6)
gminy miejsko-wiejskie
Podkarpacie
115,0 (115,5)
224,1 (248,4)
112,9 (112,9)
Lubelskie
111,3 (112,3)
220,1 (275)
111,5 (110,6)
gminy wiejskie
Podkarpacie
112,7 (111,8)
170,6 (204,6)
112,4 (109)
Lubelskie
-111
147,2 (167,2)
113,2 (111,2)
Spośród gmin miejskich najwyŜsze dochody ludności cechują stolice regionów. Szczególnie
wysokie są one w Lublinie, gdzie wyniosły w 2005 roku 863 zł na mieszkańca na miesiąc, w
Rzeszowie natomiast 660 zł. W obydwu stolicach nastąpił silny wzrost deklarowanego
dochodu ludności –w szczególności w Lublinie (16%). Dochody na mieszkańca przed
opodatkowaniem powyŜej 500 zł cechowały w 2005 roku jeszcze na Lubelszczyźnie Chełm,
Dęblin, Białą Podlaskę, Tomaszów Lubelski, Biłgoraj i Puławy, natomiast na Podkarpaciu
Krosno, Mielec, Dębicę, Łańcut, Stalową Wolę. Dochody ponad 450 zł per capita na miesiąc
a mniej niŜ 500 to głównie miasta podkarpackie tj. Jasło, LeŜajsk, Przeworsk, Tarnobrzeg i
Sanok, zaś w lubelskim Świdnik, Łuków, Lubartów. NajniŜsze dochody w 2005 roku miała
10
ludność podkarpackiego Dynowa –mniej niŜ 215 zł. Dochody na mieszkańca poniŜej 300 zł
na miesiąc dotyczyły jeszcze Radymna z Podkarpacia i Rejowca Fabrycznego z lubelskiego.
Tabela 6. Dochody ludności w gminach miejskich Podkarpacia
gminy miejskie
dochód na
dynamika dochodu dynamika dochodu
mieszkańca 2005
2005/2004
2006/2005plany
521,18
108,9
106,5
Dębica
212,19
116,2
108,6
Dynów
437,69
109,6
113,9
Jarosław
484,55
110,1
105,6
Jasło
554,62
110,6
109
Krosno
498,63
124,8
100,5
LeŜajsk
305,14
111,2
111
Lubaczów
515,68
79,8
119,7
Łańcut
505,01
120
109,7
Mielec
432,08
112
107,1
Przemyśl
480,37
115,5
106,2
Przeworsk
299,64
123,4
107,1
Radymno
660,22
112,8
112,1
Rzeszów
498,52
118,5
106,7
Sanok
530,64
114,7
107,4
Stalowa Wola
459,47
113,6
112,5
Tarnobrzeg
W 2005 roku o ponad 20% wzrosły dochody ludności podkarpackich LeŜajska, Radymna i
Mielca, natomiast na Lubelszczyźnie Tomaszowa Lubelskiego i Biłgoraja. Ponad 15%
większe niŜ w 2004 roku były deklarowane dochody ludności w Sanoku, Dynowie i
Przeworsku na Podkarpaciu oraz Kraśniku, Lublinie, Lubartowie i Białej Podlasce w
województwie lubelskim. W 2005 roku obniŜeniu uległy jedynie dochody ludności z Łańcuta.
Poza Rejowcem Fabrycznym wszystkie gminy miejskie analizowanych regionów
spodziewają się dalszego wzrostu deklarowanych dochodów ludności w 2006 roku co wiąŜe
się z oczekiwaniami wzrostu zatrudnienia w wyniku ogólnokrajowego oŜywienia
gospodarczego. Istotnej poprawy w 2006 roku spodziewają się szczególnie Łańcut, a w
województwie lubelskim Włodawa – o blisko 20%. Ponad 10%-owego wzrostu dochodu
ludności oczekują teŜ Krasnystaw, Radzyń Podlaski, Biała Podlaska, Lubartów, Hrubieszów
oraz Międzyrzec Podlaski i Stoczek Łukowski w województwie lubelskim, a na Podkarpaciu
Jarosław, Tarnobrzeg, Rzeszów i Lubaczów.
Tabela 7. Dochody ludności w gminach miejskich Lubelskich
Nazwa
Biała Podlaska
Biłgoraj
dochód na mieszkańca dynamika dochodu
na miesiąc 2005
2005/2004
581,5
531,1
115
121
dynamika dochodu
2006/2005 plany
112,7
104,2
11
615,6
109,1
Chełm
543,4
104,9
Dęblin
363,4
110
Hrubieszów
442,8
113,7
Krasnystaw
400,7
118
Kraśnik
470,1
116
Lubartów
862,5
116,9
Lublin
472,0
109,3
Łuków
339,6
110,8
Międzyrzec Podlaski
576,1
113,1
Puławy
421,4
112
Radzyń Podlaski
299,1
103,5
Rejowiec Fabryczny
341,2
110,2
Stoczek Łukowski
476,5
110,3
Świdnik
434,5
113,1
Terespol
556,3
121
Tomaszów Lubelski
333,5
113,4
Włodawa
588,0
114
Zamość
103,7
104,2
112,3
114,9
108,1
112,6
109,7
107,9
110,9
105,4
113,7
99,1
110
105,5
105,5
102,7
118,8
107,1
Najbogatsze gminy miejsko-wiejskie analizowanych regionów to Łęczna w lubelskim
z dochodem na mieszkańca w 2005 roku blisko 525 zł na miesiąc, podkarpacki Tyczyn i
lubelski Parczew z dochodem per capita około 390 zł, podkarpackie Nisko i lubelskie Ryki z
dochodem około 350 zł. Deklarowany dochód na mieszkańca powyŜej 275 zł na miesiąc
miały teŜ jeszcze Janów Lubelski i Nałęczów na Lubelszczyźnie oraz Głogów Małopolski i
Nowa Dęba na Podkarpaciu. NajuboŜsze gminy miejsko-wiejskie cechował dochód per capita
na miesiąc na poziomie około 130 zł. Te gminy to lubelski Frampol, Annopol i Tyszowce
oraz podkarpackie Narol i Radomyśl Wielki. Ponad 30% wzrost dochodów ludności w 2005
roku w stosunku do 2004 nastąpił w Ostrowie Lubelskim i podkarpackim Tyczynie. O ponad
20% wzrosły jeszcze całkowite deklarowane dochody ludności Ropczyc, Głogowa
Małopolskiego, Dukli i Sokołowa Małopolskiego w województwie podkarpackim, natomiast
w lubelskim dochody przed opodatkowaniem mieszkańców BełŜyc, Józefowa, Kazimierza
Dolnego i gminy Piaski. W Ŝadnej z gmin miejsko-wiejskich obydwu województw nie spadły
deklarowane dochody ludności w ujęciu nominalnym, jednak w Annopolu utrzymane zostały
one na poziomie z 2004 roku co oznacza spadek w ujęciu realnym.
Największej poprawy dochodu ludności w 2006 roku – o ponad 15% spodziewają się
z województwa lubelskiego Szczebrzeszyn, Zwierzyniec, Annopol, Janów Lubelski, BełŜyce,
Bychawa, Tyszowce i Poniatowa, natomiast z podkarpackiego Kańczuga, Głogów
Małopolski, Pilzno, Radomyśl Wielki, BłaŜowa, Dukla, Baranów Sandomierski, Kolbuszowa,
12
Zagórz, Sieniawa i Ulanów. Pogorszenia dochodów, spośród gmin miejsko-wiejskich,
spodziewają się jedynie lubelskie Tarnogród, Krasnobród i Ostrów Lubelski (tabela 8).
Tabela 8. Dochody ludności w gminach miejsko-wiejskich
dochód na
mieszkańca 2005
dynamika dochodu
2005/2004
dynamika
dochodu
2006/2005plany
gminy miejsko-wiejskie o najwyŜszym dochodzie
392,0
135,5
104,6
Tyczyn
352,6
107,5
105,8
Jedlicze
349,6
110,5
113,7
Nisko
327,8
124,9
104,2
Ropczyce
280,4
122,6
127,6
Głogów Małopolski
275,7
117,3
112,2
Nowa Dęba
524,5
105,9
111,5
Łęczna
385,7
119,9
107,5
Parczew
358,4
114,7
99,9
Ryki
315,7
111,3
118,8
Janów Lubelski
313,6
110,9
105,0
Nałęczów
gminy miejsko-wiejskie o najniŜszym dochodzie
173,3
115,9
107,2
P
Oleszyce
172,6
107,7
123,4
P
BłaŜowa
168,7
119,0
117,3
P
Sieniawa
158,8
108,4
104,3
P
Cieszanów
138,4
114,7
124,2
P
Radomyśl Wielki
136,1
119,6
108,4
P
Narol
176,2
114,5
107,4
L
Kock
161,3
120,9
100,8
L
Józefów
141,0
108,7
114,3
L
Frampol
133,3
100,1
121,8
L
Annopol
131,0
107,3
116,5
L
Tyszowce
P
P
P
P
P
P
L
L
L
L
L
Najbogatszą gminą wiejską obydwu regionów w 2005 roku było podkarpackie
Krościenko WyŜne, gdzie deklarowany w zeznaniach PIT dochód na mieszkańca wyniósł
około 600 zł. Wysokie dochody cechowały równieŜ podkarpackie Krasne – 460 zł oraz
lubelską Konopnicę – 440 zł. Dochód od 300 do 400 zł na mieszkańca w 2005 roku
charakteryzował podkarpackie gminy wiejskie Krasiczyn, Boguchwała, Dębica i Mielec,
natomiast z lubelskiego Łukowa, Jastków i Stary Brus (tabela 9).
Tabela 9. Dochody ludności w gminach wiejskich - gminy wiejskie o najwyŜszym
dochodzie
gminy wiejskie o
najwyŜszym
dochodzie
dochód na
mieszkańca 2005
dynamika dochodu
2005/2004
dynamika
dochodu
2006/2005 plany
13
602,7
135,4
88,2
P
Krościenko WyŜne
460,5
129,5
69,7
P
Krasne
382,7
172,2
120
P
Krasiczyn
344,6
120,6
113,4
P
Boguchwała
339,5
115,4
81
P
Dębica
330,2
110,1
113,5
P
Mielec
316,1
129
112,5
P
Świlcza
294,1
113,8
116,2
P
Trzebownisko
293,7
143,1
98,7
P
Pysznica
288,4
118,2
102,1
P
Łańcut
440,3
115,2
L
Konopnica
.
380,6
71,8
L
Łukowa
.
355,4
116,4
L
Jastków
.
350,7
55,4
L
Stary Brus
.
295,7
100,3
L
Zamość
.
291,5
102,2
L
Puławy
.
289,2
118,6
L
Głusk
.
286,0
116,4
L
Niemce
.
NajuboŜsze gminy wiejskie na Lubelszczyźnie miały w 2005 roku deklarowany
dochód na mieszkańca w wysokości zaledwie 67 zł na miesiąc i były to Wysokie i Zakrzew.
Najbiedniejsze gminy w podkarpackim to Krzywcza i Dynów, ale z dochodem per capita 104
zł. Odzwierciedla to większe zróŜnicowanie dochodów na poziomie lokalnym w lubelskim
niŜ podkarpackim (tabela 10).
W 2006 roku największego wzrostu deklarowanego dochodu mieszkańców – o ponad
25%, co moŜe wynikać z obserwacji pozytywnych tendencji na lokalnym rynku pracy,
oczekują w województwie lubelskim gminy wiejskie Jabłoń, Sułów, Tereszpol, Zakrzew,
Roskosz, Lubartów, Łuków, Tarnawatka i Baranów, natomiast w województwie
podkarpackim Bukowsko, Radomyśl nad Sanem, Dynów, Przecław, Zarzecze
i Besko.
ObniŜenia dochodów ludności o ponad 10% spodziewają się zaś podkarpackie gminy wiejskie
Przeworsk, Krościenko WyŜne, Dydnia, Dębica i Krasne oraz lubelskie Łabunie, Wierzbica,
Łukowa, Stary Brus i Rejowiec. Znacznego obniŜenia dochodu spodziewają się więc niektóre
z bogatych gmin wiejskich (tabela w aneksie 1.).
Tabela 10. Dochody ludności w gminach wiejskich - gminy wiejskie o najniŜszym
dochodzie
P
P
gminy wiejskie o
najniŜszym
dochodzie
dochód na
mieszkańca 2005
dynamika dochodu
2005/2004
dynamika
dochodu
2006/2005 plany
Tyrawa Wołoska
Dzikowiec
107,7
107,5
123,1
116,5
103,5
115,2
14
106,3
107,3
120,7
P
Laszki
105,5
105,6
123
P
Wielkie Oczy
103,8
95,2
133,4
P
Dynów
103,7
105,1
118,1
P
Krzywcza
88,7
113,2
L
Aleksandrów
.
84,9
112,1
L
Potok Górny
.
83,2
109,5
L
Obsza
.
80,6
110,4
L
Chrzanów
.
67,9
125,5
L
Wysokie
.
67,5
129,7
L
Zakrzew
.
1.3. Dochody przedsiębiorstw w 2005 roku i plany na 2006 na poziomie powiatów
Wpływy z CIT są dla gmin o wiele trudniejsze do przewidzenia niŜ wpływy z PIT.
Dlatego teŜ wpływy z CIT zrealizowane w 2005 roku dość znacznie róŜniły się od tych
załoŜonych w budŜetach gmin. Znacznie większe niŜ oczekiwane na Podkarpaciu były
wpływy z podatku dochodowego od przedsiębiorstw w powiecie przemyskim, Krośnie,
powiecie leŜajskim, bieszczadzkim, tarnobrzeskim, lubaczowskim, strzyŜowskim i niŜańskim.
Istotnie niŜsze niŜ plany były wpływy z CIT w powiatach przeworskim, mieleckim i
ropczycko-sędziszowskim. W województwie lubelskim wyŜsze od spodziewanych zyski firm
były przede wszystkim w powiecie łukowskim – ponad 5 razy większe niŜ spodziewane, a
takŜe w parczewskim, bialskim, janowskim, ryckim i Lublinie. NiŜsze od spodziewanych
zyski
mały
przedsiębiorstwa
powiatów
łęczyńskiego,
lubartowskiego,
opolskiego,
włodawskiego, świdnickiego i Chełma.
Tabela 11. Dochody podmiotów prawnych w powiatach podkarpackich
Nazwa jst
Podkarpackie
m. Krosno
Dębicki
Sanocki
m. Rzeszów
leŜajski
przemyski
jasielski
stalowowolski
ropczycko-sędziszowski
przeworski
bieszczadzki
m. Tarnobrzeg
łańcucki
róŜnica
udział w
dochody z CIT dochodzie
wykonanie/plan firm w
2005
regionie
6,4
32,0
1,7
-6,4
4,9
18,0
66,1
15,4
14,5
-14,4
-36,6
23,1
7,0
9,2
100,0
8,1
9,7
7,3
24,2
3,2
2,4
4,7
6,0
2,2
2,2
0,9
2,6
2,0
dynamika
planowana
dochód
2006/2005
.
27,7
109,6
98,2
126,0
89,6
71,5
84,6
80,2
107,9
92,9
55,9
19,3
133,2
wykonanie
planów
odnośnie
wpływów z
CIT po I
kwartale
.
23,1
13,8
32,6
20,9
0,0
39,4
39,7
43,2
20,1
19,8
104,6
24,5
33,3
dochód na
aktywny
podmiot
prawny 2005
220089
412215,7
388200,5
354270,6
314532,6
303059,2
240765,6
226987,4
210755,7
209390,0
180614,4
158306,3
153767,7
146764,2
15
-29,3
4,3
226,5
17,9
mielecki
30,9
1,1
66,9
23,0
tarnobrzeski
2,7
3,2
89,8
60,6
rzeszowski
-0,3
1,0
62,7
45,1
kolbuszowski
2,8
1,8
97,2
43,5
krośnieński
-4,7
2,9
15,7
50,2
m. Przemyśl
41,9
0,8
78,4
58,0
lubaczowski
6,2
0,6
93,8
46,8
brzozowski
27,9
0,5
65,6
42,9
strzyŜowski
11,0
7,4
32,4
117,5
jarosławski
48,0
0,6
103,9
31,5
niŜański
0,0
0,4
303,3
3,9
leski
143161,1
131095,7
129883,8
117438,0
108252,3
107511,4
96128,6
75922,9
66978,8
65777,7
61228,3
54470,0
W obydwu regionach największa część dochodów podmiotów prawnych powstaje w
stolicach województw. W Lublinie w 2005 roku zadeklarowanych było 44,6% dochodów
przedsiębiorstw województwa lubelskiego, natomiast w Rzeszowie 24,2%. Pokrywa się to z
większą koncentracją ludności w stolicy w lubelskim niŜ podkarpackim. Drugi po Lublinie
powiat Lubelszczyzny miał udział w dochodzie podmiotów prawnych w 2005 roku w
wysokości 13,6% i był to puławski. PowyŜej 5% dochodu firm regionu wytworzyły jeszcze
te ulokowane w powiecie Łęczyńskim. Niski udział w dochodach podmiotów prawnych
pozostałych powiatów odzwierciedla ich rolniczy charakter. Na Podkarpaciu przedsiębiorstwa
są bardziej równomiernie rozłoŜone. Blisko 10% dochodu podkarpackich podmiotów
prawnych w 2005 roku powstało w powiecie dębickim, od około 8% do 7% w kaŜdym z
powiatów Krośnie, sanockim i jarosławskim. 6% w stalowowolskim, blisko 5% w jasielskim i
4,3% w mieleckim.
W 2006 roku większość powiatów spodziewa się spadku wpływów z tytułu CIT.
Wzrost w swoich budŜetach załoŜyły jedynie gminy około 25% powiatów tj. na Podkarpaciu
dębickiego, Rzeszowa, ropczycko-sędziszowskiego, łańcuckiego, mieleckiego, niŜańskiego i
leskiego, natomiast na Lubelszczyźnie powiatów biłgorajskiego, hrubieszowskiego,
krasnostawskiego, kraśnickiego, łęczyńskiego, radzyńskiego i włodawskiego. Gminy chyba
zbyt sceptycznie oceniły wpływy z CIT w 2006 roku, gdyŜ po I kwartale około 60%
powiatów podkarpackich i lubelskich miało wpływy z tytułu CIT przekraczające 25%
zakładanych rocznych planów.
Tabela 12. Dochody podmiotów prawnych w powiatach lubelskich
dochód
podmiotów
prawnych
bialski
biłgorajski
chełmski
róŜnica dochody dynamika odsetek
dochód na
dochód na
udział w
z CIT
2006/2005 wykonania podmiot
podmiot
dochodzie
wykonanie/plan plan
planów po I prawny
prawny 2005 podmiotów
2005
kwartale
aktywny 2004
prawnych
58
69,6
26,9
86611,7
104560,2
1,8
-4
230,3
11,9
180511,7
130603,2
2,3
-9
87,4
33,7
93990,7
63945
0,5
16
5
108,9
57,5
118158,6
76088,8
hrubieszowski
35
78,3
24,5
63386,7
158256,1
janowski
6
115,9
18,2
290126
244098,7
krasnostawski
-16
119,1
8,6
74660,5
71197,6
kraśnicki
-22
91,2
32
117941,1
95935
lubartowski
11
89,8
99,6
72455,1
66807,2
lubelski
-28
107,1
17,4
776263,1
617559,1
łęczyński
505
33
119,3
46153,1
46574,2
łukowski
-19
98,6
35,6
137003,5
125357,2
opolski
193
34,1
99,6
24064,9
47039,1
parczewski
9
85
19
384371,3
498444,2
puławski
-12
113,2
22,9
108351,8
90365,8
radzyński
19
89
62,6
47012
70754
rycki
-31
72,9
26,9
202972,6
189453,6
świdnicki
0
0
0
93454,2
74092
tomaszowski
-18
142,9
27,8
37984,8
37837,5
włodawski
7
97,1
20,7
172058,8
128540,2
zamojski
-6
81,7
41,4
161132,3
188499,3
Biała Podlaska
-16
87,6
31,9
165759,4
218714,8
Chełm
18
98,9
33,1
252176,4
319955,7
Lublin
10
99,8
22,7
181741,9
279479,2
Zamość
.
.
.
.
216078
Woj. lubelskie
0,9
1,5
2,7
1,2
1,3
1,8
5,5
0,7
0,9
0,3
13,8
0,8
0,7
2,4
1,2
0,3
1,8
3
3,5
44,6
6,4
100
W 2005 roku najwyŜsze średnie dochody deklarowane aktywnych podmiotów
prawnych, czyli zysk brutto najwyŜsze były w powiatach lubelskich Łęczyńskim – 617 tys. zł
i puławskim – blisko 500 tys. zł oraz podkarpackim Krośnie, powiecie dębickim i sanockim –
do 412 tys. zł do około 350 tys. zł. Średnie dochody podmiotów prawnych z Lublina i
Rzeszowa były bardzo zbliŜone i wyniosły blisko 320 tys. w Lublinie i blisko 315 tys. w
Rzeszowie. Przeciętne dochody powyŜej 300tys. zł osiągnęły jeszcze podmioty prawne z
leŜajskiego. Zysk brutto w wysokości średnio od 200 do 280 tys. zł w 2005 roku miały
podmioty prawne z powiatów lubelskich Zamościa, Krasnostawskiego i Chełmu oraz
podkarpackich przemyskiego, jasielskiego, stalowowolskiego i ropczycko-sędziszowskiego.
NajniŜsze średnie dochody – poniŜej 50 tys. zł, miały w 2005 roku podmioty prawne
powiatów lubelskich parczewskiego, łukowskiego i włodawskiego. NajniŜsze średnie
dochody na Podkarpaciu – około 55 tys. i 61 tys. zł miały w 2005 roku podmioty prawne
powiatów leskiego i niŜańskiego.
Porównanie dochodów prawnych w lubelskim i podkarpackim wyraźnie pokazuje
większą zyskowność przedsiębiorstw podkarpackich niŜ lubelskich w gminach miejskowiejskich i wiejskich oraz nieznacznie niŜszą w gminach miejskich. W gminach miejskich
Podkarpacia średni dochód na podmiot prawny w 2005 roku wyniósł ponad 285 tys.zł
natomiast na Lubelszczyźnie 294,2 tys. zł. Jednak wartość mediany, była wyŜsza na
Podkarpaciu. W połowie gmin miejskich na Podkarpaciu średnie dochody podmiotów
prawnych wyniosły ponad 220 tys., a w lubelskim 177,6 tys. zł. Odzwierciedla to większą
17
polaryzację zyskowności firm na Lubelszczyźnie i ich skoncentrowanie w Lublinie i powiecie
puławskim.
W gminach miejsko-wiejskich podmioty prawne na Podkarpaciu osiągnęły dochód
przed opodatkowaniem średnio 177 tys. na podmiot, a w lubelskim zaledwie 71,1tys. zł. W
gminach wiejskich natomiast średni zysk brutto podmiotów prawnych wyniósł 101,1 tys. zł
na Podkarpaciu i zaledwie 40,5 tys. zł w lubelskim. Odzwierciedla to rolniczy charakteru
województwa lubelskiego oraz bardziej uprzemysłowionego województwa podkarpackiego,
na którego terenie znajdował się Centralny Okręg Przemysłowy, a stąd region posiada
tradycje w tym zakresie. Mimo, Ŝe ludność zamieszkująca wsie to ponad 50% mieszkańców
Podkarpacia to rolnictwo ze względu na jakość gleb nie jest ich głównym zajęciem.
Tabela 13. Dochody podmiotów prawnych w gminach róŜnego typu
Mediana (zagregowane)
dochód na aktywny podmiot prawny 2005
gminy miejskie i powiaty grodzkie
Podkarpacie
219565 (285420)
Lubelskie
177631,4 (294200)
gminy miejsko-wiejskie
Podkarpacie
118395 (177040)
Lubelskie
59928 (71117)
gminy wiejskie
Podkarpacie
19769 (101135)
Lubelskie
11472 (40515)
W Lubelskim są jednak gminy, gdzie podmioty prawne wykazały bardzo wysokie
dochody w 2005 roku. Liderami pod względem dochodów podmiotów prawnych wśród gmin
miejskich analizowanych regionów są gminy lubelskie tj. Puławy, Rejowiec Fabryczny i
Krasnystaw z przeciętnymi dochodami podmiotów prawnych od około 864 tys. zł do około
521 tys. zł. Pierwsza gmina podkarpacka – Dębica ulokowała się dopiero na czwartej pozycji
ze średnim dochodem brutto przedsiębiorstw 520,9 tys. zł. Miejsca od 5 do 7 to miasta
podkarpackie tj. Sanok, Krosno i Jarosław. Miejsca 8 i 9 to ponownie miejscowości lubelskie
tj. Terespol i Biłgoraj, a na 10 miejscu uplasował się Lublin, podczas gdy Rzeszów na 11.
Średnie dochody podmiotów prawnych w obu stolicach regionów były zbliŜone wynosząc w
Lublinie około 320 tys. zł, a w Rzeszowie blisko 315 tys. zł. NajniŜsze dochody spośród gmin
miejskich zrealizowały podmioty prawne podkarpackiego Dynowa – niecałe 28 tys. zł i
lubelskiego Stoczka Łukowskiego około 14 tys. zł.
Tabela 14. Dochody podmiotów prawnych w gminach miejskich i powiatach grodzkich
Podkarpacia i Lubelszczyzny
18
woj.
miejskie
L
L
L
P
P
P
P
L
L
L
P
P
L
P
dochód na
aktywny
podmiot
prawny 2005
863560,4
590454,6
521353,7
520862,08
466026,31
412215,71
411625,53
376079,7
328253
319955,7
314532,57
302474,83
279479,2
254761,69
woj.
miejskie
Puławy
L
Biała Podlaska
Rejowiec Fabryczny
P
m. PRZEWORSK
Krasnystaw
L
Radzyń Podlaski
m. DĘBICA
P
m. Tarnobrzeg
m. SANOK
L
Świdnik
m. Krosno
P
m. LUBACZÓW
m. JAROSŁAW
P
m. ŁAŃCUT
Terespol
L
Tomaszów Lubelski
Biłgoraj
L
Kraśnik
Lublin
P
m. Przemyśl
m. Rzeszów
L
Łuków
m. JASŁO
L
Dęblin
Zamość
L
Hrubieszów
m. STALOWA
P
m. RADYMNO
WOLA
P
m. LEśAJSK
248128,11
L
Włodawa
L
Lubartów
230123,6
L
Międzyrzec Podlaski
L
Chełm
218714,8
P
m. DYNÓW
P
m. MIELEC
191001,3
L
Stoczek Łukowski
dochód na
aktywny
podmiot
prawny 2005
188499,3
175922,8
166763,5
153767,7
130082,3
129897,74
124305,69
116483,5
112573,1
107511,45
86729,3
74366,5
73506,9
72843,81
59673,1
57630,1
27661,14
14042,7
W gminach miejsko-wiejskich i wiejskich Podkarpacia najwyŜsze przeciętne dochody
brutto miały podmioty prawne gmin wiejskich Krasiczyn i śurawica oraz miejsko-wiejskich
Nowa Sarzyna i Kańczuga. Na Lubelszczyźnie natomiast w gminie Puchaczów oraz mieście i
gminie Zwierzyniec. Gmin miejsko-wiejskich i wiejskich o średnim dochodzie brutto firm w
2005 roku powyŜej 100 tys. zł było na Podkarpaciu 40, natomiast na Lubelszczyźnie takich
gmin było zaledwie 25 (tabele 15 i 16). W aneksie 1 przedstawione są dokładne wyliczenia
dotyczące dochodów podmiotów prawnych i ludności w gminach miejsko-wiejskich i
wiejskich obydwu województw.
Tabela 15. Dochody podmiotów prawnych w gminach miejsko-wiejskich i wiejskich
Podkarpacia o najwyŜszym dochodzie (powyŜej 100 tys. zł na podmiot w 2005 r.)
gmina
gm. KRASICZYN
gm. śURAWICA
MiG NOWA SARZYNA
MiG KAŃCZUGA
gm. MARKOWA
gm. DĘBICA
MiG BARANÓW
SANDOMIERSKI
MiG GŁOGÓW MAŁOPOLSKI
gm. CZARNA bieszczadzki
gm. BIAŁOBRZEGI
dochód na
aktywny podmiot
prawny 2005
1153109,43
752462,95
704765,8
649603,7
595857,39
588652,61
456845,1
gmina
gm. TARNOWIEC
gm. MEDYKA
gm. TRZEBOWNISKO
gm. PAWŁOSIÓW
gm. BESKO
gm. SKOŁYSZYN
gm. JASŁO
413022,1 MiG RUDNIK NAD SANEM
401566,48 gm. KRASNE
398733,40 MiG CIESZANÓW
dochód na
aktywny podmiot
prawny 2005
208731,12
207228,68
204884,26
197821,30
192814,61
185310,28
175741,55
173841,9
172469,59
169781,5
19
gm. ROKIETNICA
393122,10 gm. DĘBOWIEC
gm. ADAMÓWKA
377646,87 gm. LEśAJSK
gm. PRUCHNIK
374130,21 MiG USTRZYKI DOLNE
MiG ROPCZYCE
343071,4 MiG KOLBUSZOWA
gm. KORCZYNA
330454,96 gm. CZARNA łańcut
MiG ZAGÓRZ
325658,7 MiG DUKLA
MiG JEDLICZE
255837,5 MiG BRZOZÓW
gm. RANIśÓW
249749,20 gm. KOMAŃCZA
MiG PILZNO
235717,2 MiG SĘDZISZÓW MAŁOPOLSKI
gm. WADOWICE GÓRNE
229462,28 MiG STRZYśÓW
gm. LUBACZÓW
227273,11 gm. SANOK
167191,84
149062,62
148567,0
146359,7
143648,32
127542,3
126563,9
122209,83
118395,4
117241,6
103643,47
Tabela 16. Dochody podmiotów prawnych w gminach miejsko-wiejskich i wiejskich
Lubelszczyzny o najwyŜszym dochodzie (powyŜej 100 tys. zł na podmiot w 2005 r.)
dochód na aktywny
dochód na aktywny
podmiot prawny 2005
podmiot prawny 2005
gm. Puchaczów
MiG Szczebrzeszyn
4295306,1
207060,4
MiG Zwierzyniec
gm. Rejowiec
813413,6
205941,8
gm. Mełgiew
MiG Nałęczów
573966,6
189413,7
gm. Trawniki
gm. Łaszczów
442637,7
188743,7
gm. Terespol
gm. Wólka
411238,4
184287,4
gm. Jastków
gm. Werbkowice
404277,0
173234,0
gm. Horodło
MiG Krasnobród
317824,6
164875,1
gm. Biłgoraj
MiG Opole Lubelskie
315706,1
149326,6
gm. Zalesie
MiG Poniatowa
288977,9
148859,3
MiG Janów Lubelski
gm. Baranów
280912,5
125960,7
gm. Janów Podlaski
gm. Dorohusk
254767,1
107719,9
gm. Łukowa
MiG Łęczna
223625,1
100531,5
gm. Rachanie
215942,3
2. Analiza determinant dochodów oraz wpływów z podatków dochodowych
przedsiębiorstw i gospodarstw domowych (Robert Pater)
2.1. Analiza wpływów gmin z tytułu podatków dochodowych
Dane przyjęte do analizy i załoŜenia badań
Do analizy wpływów z podatków dochodowych przyjęto najnowsze dane dla 2004 r.
Analiza została dokonana w przekroju gminnym. Dane pochodzą z Banku Danych
Regionalnych Głównego Urzędu Statystycznego. Ze względu na fakt ogólnej dostępności
danych oraz na ich objętość, w niniejszej pracy nie zamieszczono ich wartości.
Dane pochodzące ze statystyki oficjalnej, które dotyczą sytuacji gospodarczej gmin nie
są danymi wyczerpującymi. W związku z tak istotnym utrudnieniem, załoŜeniem autora było
przeanalizowanie moŜliwie jak największej gamy danych dostępnych na szczeblu gminnym.
Stąd teŜ niektóre zmienne objaśniające nie są połączone związkiem przyczynowo skutkowym
ze zmiennymi objaśnianymi. W takim wypadku mają one być pewnymi symptomami zjawisk,
które rzeczywiście są przyczyną zmienności analizowanych dochodów i wpływów z
20
podatków, lecz statystyka nie dostarcza na ich temat informacji. Dlatego teŜ część zmiennych
objaśniających naleŜy traktować jako zmienne symptomatyczne.
Analiza korelacji
Podatki dochodowe determinuje: liczba ludności, w szczególności ta w wieku
produkcyjnym oraz liczba jednostek gospodarczych. Ogólnie wraz ze wzrostem tych
wielkości, rosną wpływy z podatków dochodowych. Obserwuje się jednak bardzo słabe
zaleŜności nieliniowe w przypadku wpływu obydwu zmiennych na podatki dochodowe. W
grupie gmin o bardzo małej liczbie ludności i jednostek gospodarczych wpływy z podatków
dochodowych wzrastają mniej proporcjonalnie niŜ wzrost liczby ludności i jednostek
gospodarczych (reagują nieelastycznie). W większych gminach wzrost ten jest juŜ w
przybliŜeniu proporcjonalny. W województwie podkarpackim w nieco mniejszym stopniu te
wielkości określają podatek dochodowy od osób prawnych (korelacja z przedziału 0,8-0,9)
niŜ fizycznych (korelacja prawie pełna (r>0,95). W lubelskim zarówno liczba ludności, jak i
jednostek gospodarczych niemalŜe całkowicie określa obydwa podatki (r>0,95).
Występuje bardzo słaba (istotna na poziomie p=0,05) ujemna zaleŜność pomiędzy
powierzchnią gminy a podatkami dochodowymi w podkarpackim. Natomiast w przypadku
województwa lubelskiego nie obserwuje się takiej zaleŜności.
Liczba zatrudnionych w przedsiębiorstwach niezwiązanych z działalnością rolniczą
m.in. determinuje wysokość podatków dochodowych. ZaleŜność ta jest wyraźniejsza w
przypadku liczby zatrudnionych w sektorze prywatnym niŜ publicznym, szczególnie w
przypadku podatku dochodowego od osób prawnych. Ponownie w przypadku lubelskiego
liczba zatrudnionych poza rolnictwem w większym stopniu niŜ w gminach podkarpackiego
koreluje z wpływami z podatków dochodowych. Na podstawie bliskiego jedności wartości
współczynnika korelacji pomiędzy liczbą pracujących na rachunek własny, a wielkością
wpływów gmin z tytułu podatku dochodowego od osób fizycznych moŜna stwierdzić, Ŝe
prowadzący działalność gospodarczą na rachunek własny wnoszą istotną część podatku
dochodowego gmin.
Występuje nieliniowa zaleŜność pomiędzy wpływami z podatków dochodowych a stopą
ludności w wieku produkcyjnym. W przypadku lubelskiego na ogół dopiero w gminach o
stopie ludności w wieku produkcyjnym powyŜej 0,63% następuje istotny wzrost wpływów z
podatku dochodowego od osób fizycznych. Stopę ludności w wieku produkcyjnym obliczono
jako udział ludności w wieku produkcyjnym w ogólnej liczbie ludności. W przypadku
województwa podkarpackiego zaleŜność pomiędzy tymi zmiennymi jest bardziej widoczna.
W gminach o relatywnie niskim odsetku osób w wieku produkcyjnym wpływy z podatku od
21
osób fizycznych są niskie. Wraz ze wzrostem stopy ludności w wieku produkcyjnym wpływy
z podatku dochodowego od osób fizycznych rosną coraz szybciej.
Niska ujemna zaleŜność pomiędzy stopą bezrobotnych a dochodami gmin z podatków
dochodowych pokazuje, Ŝe nawet przy wyŜszej stopie bezrobotnych gminy mogą
wypracować relatywnie wysoki dochód.
Przeciętna zaleŜność występuje równieŜ pomiędzy poziomem przedsiębiorczości
liczonym jako liczba jednostek gospodarczych na mieszkańca a dochodami gmin z tytułu
podatków dochodowych. W podkarpackim współczynnik korelacji liniowej r≈0,5 natomiast w
lubelskim
r≈0,4.
Podobnie
jak
w
przypadku
dróg
gminnych,
takŜe
i
poziom
przedsiębiorczości wpływa na wielkość wpływów z podatków dochodowych, ale dopiero, gdy
jest on znaczący. W gminach o niŜszym poziomie przedsiębiorczości nie zauwaŜa się
istotnych zaleŜności.
Modelowanie podatków dochodowych gmin
Na podstawie analizy korelacji i wykresów rozrzutu zdecydowano się zastosować
postać potęgową modeli podatków dochodowych gmin. Wynika to z istnienia wielu
zaleŜności nieliniowych pomiędzy analizowanymi zmiennymi. Nawet w przypadku
zaleŜności pomiędzy wysokością podatku dochodowego od osób fizycznych a liczbą ludności
zauwaŜa się pewną słabą nieliniowość. W modelu nie uwzględniono stałej, poniewaŜ przy
braku czynników wpływających na dochody z tytułu podatków dochodowych, dochody te są
zerowe. Postać przyjętych modeli jest następująca:
K
P = ∏ ( xkα k )e ξ
k =1
gdzie:
P – wpływy z danego podatku dochodowego,
xk – regresory,
αk – szacowane parametry modelu,
ξ – składnik losowy.
Parametry strukturalne oszacowano klasyczną metodą najmniejszych kwadratów.
Obliczeń dokonano przy uŜyciu programu SPSS. Jako metodę doboru zmiennych
objaśniających
zastosowano
przede
wszystkim
analizę
ekonomiczną
czynników
wpływających na podatki dochodowe gmin. Dodatkowo zastosowano algorytm regresji
22
krokowej wstecznej4, aby wyeliminować zmienne współliniowe (np. liczba ludności i liczba
jednostek gospodarczych). Szczegółowe wyniki oszacowań zostały przedstawione w aneksie
2.
Na podstawie otrzymanych oszacowań moŜna stwierdzić, Ŝe istotny wpływ na
wysokość dochodów gmin z tytułu podatku dochodowego od osób fizycznych ma:
-
liczba ludności,
-
odsetek ludności w wieku produkcyjnym,
-
stopa bezrobotnych,
-
liczba pracujących w rolnictwie.
Za pomocą liczby ludności moŜna oszacować znaczną część dochodów gmin z tytułu
podatku dochodowego od osób fizycznych. Odsetek ludności w wieku produkcyjnym równieŜ
jest istotnym czynnikiem wpływającym na dochody gmin z tytułu tego podatku. Kolejną
zmienną statystycznie istotnie określającą wpływy z podatku od osób fizycznych jest stopa
bezrobotnych. Ze względu na niedostępność danych na temat stopy bezrobocia na poziomie
gmin, obliczono stopę bezrobotnych jako udział liczby bezrobotnych w ludności w wieku
produkcyjnym. Ta zmienna pokazuje stopień wykorzystania siły roboczej w danej gminie.
ZaleŜność pomiędzy stopą bezrobotnych i wpływami z podatku od osób fizycznych jest
ujemna. Ostatnią zmienną modelu podatków od osób fizycznych jest liczba pracujących w
rolnictwie. Wprawdzie rolnicy nie płacą tego podatku, ale istotność wpływu tej zmiennej w
obydwu województwach moŜe pokazywać koszt alternatywny zatrudnienia w rolnictwie.
Wzrost liczby pracujących w rolnictwie nie sprzyja koniunkturze gmin i powoduje
zmniejszenie wpływów z podatku dochodowego od osób fizycznych.
W województwie podkarpackim liczba ludności, w szczególności tej w wieku
produkcyjnym ma nieco większy wpływ na dochody gmin z podatku dochodowego od osób
fizycznych niŜ w województwie lubelskim. W lubelskim z kolei większy procentowy wpływ
ma stopa bezrobotnych (zapewne ze względu na to Ŝe jest niŜsza) oraz liczba pracujących w
rolnictwie.
Istotny wpływ na wysokość dochodów gmin z tytułu podatku dochodowego od osób
prawnych ma:
-
liczba jednostek gospodarczych,
-
odsetek ludności w wieku produkcyjnym,
4
M. Dobosz, Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników badań, Akademicka Oficyna
Wydawnicza Exit, Warszawa 2001, s. 191.
23
-
długość dróg gminnych na km2 (w przypadku lubelskiego wpływ tego czynnika jest
nieistotny).
Podobnie jak na dochody z podatków od osób fizycznych wpływała liczba ludności,
tak i na dochody z podatków od osób prawnych wpływa przede wszystkim liczba jednostek
gospodarczych. Istotny jest równieŜ odsetek ludności w wieku produkcyjnym. Długość dróg
gminnych o twardej nawierzchni na km2 powierzchni pokazuje przystosowanie gmin do
działalności gospodarczej i ogólne zaawansowanie urbanistyczne gminy.
W województwie podkarpackim wpływ ww. czynników na dochody z podatku
dochodowego od osób prawnych jest silniejszy niŜ w lubelskim.
W przypadku obydwu województw do modeli nie przyjęto liczby pracujących.
Powodem tego był fakt, Ŝe zmienna tak jest znacznie bardziej skorelowana z liczbą ludności
niŜ odsetek ludności w wieku produkcyjnym. Konieczne było więc wyeliminowanie tej
zmiennej ze względu na współliniowość, co spowodowałoby obciąŜenie oszacowań
parametrów modeli. Oprócz powyŜszych zmiennych do analizy przyjęto szereg innych,
mogących w załoŜeniu autora determinować lub być symptomami determinant wpływów z
podatków dochodowych gmin. Niemniej jednak zdecydowana większość z nich w stopniu
nieistotnym wpływała na te dochody lub była silnie skorelowana ze zmiennymi przyjętymi do
danego modelu (aneks 2). Wykluczyło to wprowadzenie ich do modeli.
Oszacowania parametrów stojących przy poszczególnych zmiennych interpretuje się
w kategoriach elastyczności cząstkowych, tzn. o ile procent wzrosną wpływy z danego
podatku dochodowego, jeŜeli analizowana zmienna objaśniająca wzrośnie o 1%.
Jako przykład moŜe posłuŜyć interpretacja parametru stojącego przy zmiennej
opisującej liczbę pracujących w rolnictwie. W przypadku województwa podkarpackiego
parametr ten przyjął wartość –0,115. Oznacza on, Ŝe wzrost zatrudnienia w rolnictwie w
gminie naleŜącej to tego województwa o 1% spowoduje, przy pozostałych czynnikach
niezmienionych, spadek wpływów z tytułu podatku dochodowego od osób fizycznych o
0,115%. Dla przykładu wzrost zatrudnienia w rolnictwie w gminie Baranów Sandomierski o 1
osobę spowoduje (przy innych czynnikach bez zmian) spadek wpływów podatku
dochodowego od osób fizycznych o ok. 1800 zł. W przypadku gminy Adamówka strata
powinna być znacznie mniejsza i wynieść ok. 120 zł.
Analogicznie interpretuje się parametry w przypadku modeli podatku od osób
prawnych.
2.2. Analiza dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw domowych
24
Wprowadzenie
Konstrukcja modeli podatków dochodowych gmin na podstawie danych poziomu
mezoekonomicznego jest w duŜej mierze ograniczona. Powodem tego jest fakt, Ŝe warunki
regionalne nie są jedynymi czynnikami określającymi koniunkturę w poszczególnych
województwach. RównieŜ impulsy makroekonomiczne w istotny sposób wpływają na
sytuację gospodarczą w poszczególnych gminach. Dodatkowo ograniczeniem badań
wpływów z podatków dochodowych był brak dokładnej statystyki na poziomie gminnym.
Dlatego teŜ konieczne stało się uwzględnienie waŜniejszych czynników makro w przypadku
modelowania podatków dochodowych.
Dane makroekonomiczne są prezentowane w postaci szeregów czasowych. To
powoduje konieczność rozszerzenia dotychczasowej analizy na kilka lat. Z uwagi na
dostępność danych oraz zmiany w podziale terytorialnym kraju, w niniejszym punkcie analizę
rozszerzono do okresu od 1999 do 2004 r. włącznie. Kwoty wpływów z podatków
dochodowych na przestrzeni tego okresu czasu nie są jednak porównywalne ze względu na
zmiany efektywnej stopy podatkowej. Dalsza analiza będzie skupiała się na modelowaniu
dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw domowych, obliczonych na podstawie wartości
dochodów gmin z tytułu odpowiedniego podatku dochodowego podzielonych przez
efektywną stopę podatkową skorygowaną o udział gmin w podatkach dla odpowiedniego
roku. Współczynniki korygujące zostały przedstawione w tabeli 1.
Tabela 1 Współczynniki korygujące PIT i CIT w poszczególnych latach
1999
2000
2001
2002
2003
Współczynnik PIT
0,04278 0,043332 0,043084 0,043746 0,042366
Współczynnik CIT
0,01485
0,0134
0,0126 0,01235 0,01185
Źródło: Obliczenia IG WSIiZ
2004
0,0547791
0,011259
Wielkości dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw domowych zostały zdeflowane
wskaźnikiem cen konsumenta, ze względu na istotny wpływ inflacji, w szczególności na
początku okresu objętego analizą. Do analizy przyjęto dochody w cenach stałych z 1998 r. Ze
względu na uzupełnienie analizy o dodatkowy zbiór potencjalnych zmiennych objaśniających
zdecydowano się modelować dochody na 1 mieszkańca.
Wybrane statystyki opisowe analizowanych dochodów per capita zaprezentowano
tabeli 2.
Tabela 2 Wybrane statystyki opisowe dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw domowych per capita w
przekroju gminnym w województwie podkarpackim i lubelskim w latach 1999 – 2004
Średnia
Dochody gospodarstw domowych
Dochody przedsiębiorstw
Mediana
Odchylenie
standardowe
województwo podkarpackie
1989,87
1792,36
878,33
337,36
74,86
739,33
województwo lubelskie
Minimum
Maksimum
Suma
101
-280,8
5283,79
12710,42
1910278
323863
25
1902,05
363,3
Dochody gospodarstw domowych
Dochody przedsiębiorstw
Źródło: Obliczenia własne
1457,65
40,93
2188,46
1644,96
101
-232,27
25050,11
36026,93
2430813
464299
Zaprezentowane dane pokazują, Ŝe dochody przedsiębiorstw na mieszkańca
charakteryzują się wyŜszą zmiennością od dochodów gospodarstw domowych. MoŜe to
oznaczać większe trudności w modelowaniu dochodów przedsiębiorstw. Dodatkowo
zmienność dochodów w lubelskim jest większa od tej w podkarpackim.
W
modelowaniu
wykorzystano
tzw.
modele
makro-mikro5.
Najczęściej
wykorzystywane są one do łączenia sfery mikro i makroekonomicznej. UmoŜliwiają ocenę
wpływu czynników makroekonomicznych na poziom mikro. Niniejsza praca stanowi próbę
konstrukcji modelu oceniającego wpływ czynników makroekonomicznych na poziom
regionalny. Obliczeń dokonano przy uŜyciu danych panelowych, a więc danych przekrojowoczasowych. Stanowią one syntezę mezoekonomicznych danych przekrojowych i danych
makro w postaci szeregów czasowych.
Skonstruowane modele są modelami liniowymi, postaci:
K
L
P = ∑ α k x k + ∑ α l xl + ζ
k =1
l =1
gdzie:
P – wysokość dochodów przedsiębiorstw lub gospodarstw domowych,
xk
–
regresory
z
poziomu
mezoekonomicznego,
xl
–
regresory
z
poziomu
makroekonomicznego,
αk, αl – szacowane parametry modelu,
ξ – składnik losowy.
Parametry strukturalne oszacowano metodą najmniejszych kwadratów dla danych
panelowych przy uŜyciu programu Gretl. Estymację przeprowadzono ponownie z
wykorzystaniem procedury regresji krokowej wstecznej. Procedura ta jest zgodna z
poprawnym
z
punktu
widzenia
metodologicznego
we
współczesnej
ekonometrii
modelowaniem od ogólnego do szczególnego6. Nabiera to szczególnego znaczenia w
przypadku istnienia licznego zbioru potencjalnych regresorów, z których nie łatwo jest
dokonać wyboru tych, które wpływają na zmienną objaśnianą w sposób zarówno
statystycznie istotny, jak i ekonomicznie interpretowalny.
5
Patrz np. N. Herault, A Micro-Macro Model for South Africa: Building and Linking a Microsimulation Model
to a CGE Model Working Paper No. 16/05, Melbourne Institute Working Paper Series, Melbourne, November
2005.
6
W. W. Charemza, D. F. Deadman, Nowa ekonometria, PWE, Warszawa 1997, s. 75-103.
26
Oprócz przedstawionych w poprzednim punkcie zmiennych mezoekonomicznych do
zbioru potencjalnych zmiennych objaśniających kształtowanie się analizowanych dochodów
przyjęto następujące zmienne makro:
a) kurs walutowy euro w złotówkach,
b) wysokość stopy referencyjnej Narodowego Banku Polskiego,
c) dynamika Produktu Krajowego Brutto dla kraju,
d) średnie
oprocentowanie
depozytów
terminowych
złotowych
gospodarstw
domowych i przedsiębiorstw,
e) średnie oprocentowanie kredytów konsumenckich dla przedsiębiorstw.
Kurs walutowy obrazuje zmiany siły nabywczej pieniądza. Wskazuje przede
wszystkim na opłacalność eksportu i importu. Spadek kursu euro oznacza większą
opłacalność importu do Polski z krajów strefy euro. Jego zwiększenie natomiast moŜe być
czynnikiem zwiększającym wolumen eksportu.
Stopa referencyjna NBP, jako podstawowa stopa procentowa banku centralnego
określa minimalną cenę operacji otwartego rynku (minimalną rentowność 7-dniowych bonów
pienięŜnych). Operacje otwartego rynku polegają na zakupie i sprzedaŜy krótkoterminowych
papierów wartościowych przez NBP na rynku międzybankowym. Jest to jedno z narzędzi
wykorzystywanych do regulowania podaŜy pieniądza. Jest ustalana przez Radę Polityki
PienięŜnej.
Dynamika Produktu Krajowego Brutto w cenach stałych z roku poprzedniego
wskazuje na tempo wzrostu gospodarczego w kraju. W analizie celowo wykorzystano dane
dla całego kraju, a nie dla poszczególnych województw, ze względu na duŜe opóźnienie
rachunków regionalnych. ZaleŜność pomiędzy dynamiką PKB, a dochodami powinna być
wprost proporcjonalna.
Biorąc pod uwagę fakt, Ŝe często przy ustalaniu oprocentowania kredytów i
depozytów banki komercyjne nie kierują się wysokością podstawowych stóp procentowych
NBP zdecydowano się wprowadzić do modelu równieŜ wysokość średniego oprocentowania
kredytów i depozytów banków komercyjnych. Te dwie wielkości mają duŜe znaczenie w
kreowaniu koniunktury i zwiększaniu dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw domowych.
Wzrost oprocentowania depozytów powoduje wzrost przychodów finansowych. Zwiększenie
oprocentowania kredytów wpływa na zmniejszenie skłonności do inwestowania i hamowanie
poprawy koniunktury.
Dane makroekonomiczne wykorzystane w analizie zaprezentowano w tabeli 3.
27
Tabela 3 Wykorzystane w analizie dane makroekonomiczne
Rok
Kurs
EUR
w PLN
Wysokoś
ć stopy
referencyj
nej NBP
Dynami
ka
realna
PKB
Przeciętne
oprocentowanie
depozytów
terminowych
złotowych
przedsiębiorstw
Przeciętne
oprocentow
anie
kredytów
dla
przedsiębior
stw
Przeciętne
oprocentowa
nie kredytów
konsumenck
ich
104.10
104.00
Przeciętne
oprocentowa
nie
depozytów
terminowych
złotowych
gospodarstw
domowych
12.91889
14.38342
1999
2000
4.2270
4.0110
16.5
19
2001
2002
3.6685
3.8557
2003
2004
4.3978
4.5340
Wskaźni
k cen
konsum
enta
12.78863
14.17925
20.1
21.2
21.3
22.9
107.3
110.1
11.5
6.75
101.10
101.40
7.873061
4.214184
8.340983
4.305302
15.7
8.8
20.8
17.7
105.5
101.9
5.25
6.5
103.80
105.30
2.886353
3.842929
2.980928
3.383467
7.2
8.3
15.8
15.9
100.8
103.5
Źródło: NBP, GUS
Modelowanie makro-mikro
Wyniki przedstawiono w aneksie 2 w załączniku 2. Spośród zmiennych
mezoekonimicznych istotny wpływ na wysokość dochodów per capita gospodarstw
domowych w gminach obydwu województw ma odsetek ludności w wieku produkcyjnym
oraz
odsetek
pracujących.
W
przypadku
wskaźników
obrazujących
sytuację
makroekonomiczna kraju, dla tych dochodów na przestrzeni analizowanego okresu istotne
znaczenie mają:
b) wysokość podstawowych stóp procentowych NBP,
c) oprocentowanie kredytów konsumpcyjnych,
d) oprocentowanie depozytów gospodarstw domowych.
Na dochody przedsiębiorstw (przeliczone na 1 mieszkańca) wpływ ma odsetek
pracujących, odzwierciedlający sytuację na rynku pracy. Odsetek przedsiębiorstw okazał się
nieistotnie wpływać na te dochody ze względu na to, Ŝe w mniejszych gminach często jedno
duŜe przedsiębiorstwo osiąga dochody znacznie większe niŜ kilka mniejszych firm.
Na dochody przedsiębiorstw spośród analizowanych czynników makroekonomicznych
największy wpływ mają następujące zmienne:
b) wysokość podstawowych stóp procentowych NBP,
c) dynamika Produktu Krajowego Brutto.
W przypadku województwa podkarpackiego dodatkowo istotny okazał się wpływ
przeciętnego oprocentowania depozytów na dochody przedsiębiorstw.
28
Występuje ujemna zaleŜność pomiędzy kursem euro, a wpływami zarówno z dochodów
przedsiębiorstw jak i gospodarstw domowych. Sugeruje one, Ŝe przy wzroście kursu euro
względem złotówki, dochody per capita obniŜają się. MoŜe to wskazywać na istotne
znaczenie cen dóbr inwestycyjnych sprowadzanych z Eurolandu. MoŜe to równieŜ wynikać z
przewaŜającego w badanym okresie ujemnego salda bilansu handlowego kraju, co prowadziło
do większego wpływu importu na sytuację gospodarczą w kraju, a więc takŜe i wysokości cen
importowanych dóbr.
RównieŜ ujemna zaleŜność występuje w przypadku wysokości stopy referencyjnej NBP
i dochodami per capita. Ich obniŜanie w sposób istotny wpływało na zwiększenie aktywności
przedsiębiorstw.
WyŜsze średnie oprocentowanie kredytów zarówno dla przedsiębiorstw, jak i
konsumentów jest czynnikiem hamującym mechanizmy napędzające koniunkturę w gminach.
DroŜsze kredyty prowadzą do mniejszych wydatków na inwestycje, hamowania rozwoju
przedsiębiorstw i w rezultacie niŜszych dochodów zarówno przedsiębiorstw jak i gospodarstw
domowych. Oprocentowanie depozytów jest stosunkowo niskie w porównaniu do
oprocentowania kredytów. Dlatego teŜ wzrost średniego oprocentowania depozytów moŜe
spowodować wzrost wartości analizowanych dochodów per capita.
Siła reakcji dochodów przedsiębiorstw na podstawowe stopy procentowe NBP zaleŜy od
przyjętej polityki banków komercyjnych. Biorąc to pod uwagę w niektórych okresach
oprocentowanie kredytów i depozytów moŜe być ze sobą silniej lub słabiej skorelowane.
Dlatego w aneksie 2 pokazano wpływ stopy referencyjnej jako jedynego czynnika makro na
dochody przedsiębiorstw. Wpływ ten jest ujemny dla obydwu województw, co potwierdza
zasadność ekspansywnej polityki banku centralnego jako czynnika poprawiającego
koniunkturę w sektorze przedsiębiorstw.
Produkt Krajowy Brutto wskazujący na ogólny poziom aktywności gospodarczej
równieŜ jest istotnym czynnikiem wpływającym na dochody gospodarstw domowych i firm.
W przypadku gmin Podkarpacia i Lubelszczyzny ta zaleŜność moŜe być nieco słabsza niŜ w
przypadku regionów bardziej uprzemysłowionych ze względu na rolniczy profil duŜego
odsetka gmin tych regionów.
W przypadku województwa podkarpackiego w większym stopniu niŜ w lubelskim na
wielkość dochodów przedsiębiorstw (na 1 mieszkańca) wpływa oprocentowanie depozytów.
Kurs złotówki oraz ogólny poziom aktywności gospodarki mierzony PKB w większym
stopniu oddziałują w podkarpackim. Na dochody per capita gospodarstw domowych
29
wszystkie przyjęte zmienne makroekonomiczne silniej oddziałują w województwie lubelskim
niŜ podkarpackim.
Współczynniki strukturalne poszczególnych równań oznaczają zmiany danego dochodu
w złotówkach, a nie jak to było w modelach w części pierwszej, w procentach. Oznacza to, Ŝe
np. jeŜeli przeciętne oprocentowanie kredytów gospodarstw domowych wzrośnie o 1 punkt
procentowy to, przy załoŜeniu klauzuli ceteris paribus, strata dochodów przeciętnego
konsumenta wyniesie ok. 162 zł w województwie podkarpackim i ok. 165 zł w lubelskim.
Ostateczny efekt będzie zaleŜał jednak od polityki banku centralnego w zakresie ustalania
poszczególnych stóp procentowych oraz od reakcji banków komercyjnych na tę politykę.
W pracy podjęto równieŜ próbę wykorzystania innych zmiennych z poziomu
regionalnego do modelowania dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw domowych, takich
jak produkcja sprzedana w cenach stałych, wydajność pracy, liczba absolwentów, czy
przeciętne wynagrodzenie. Za pomocą tych zmiennych nie udało się jednak skonstruować
spójnego modelu, który charakteryzowałby się koincydencją i brakiem efektu katalizy7.
Przyczyną tego moŜe być krótkość szeregu czasowego wykorzystywanego do objaśniania
kształtowania się stosunkowo licznej próby danych przekrojowych. Dodatkowo zmienne te
były ze sobą wysoce dodatnio skorelowane, a takŜe charakteryzowały się stosunkowo niskimi
współczynnikami korelacji ze zmiennymi objaśnianymi, a więc wysokością dochodów.
Tablicę korelacyjną dla tych zmiennych przedstawiono w aneksie 2.
7
Z. Hellwig, Przechodniość relacji skorelowania zmiennych i płynące stąd wnioski ekonometryczne, Przegląd
Statystyczny nr 1, Główny Urząd Statystyczny, Warszawa, 1976.
30
2.3. Analiza dochodów z wykorzystaniem zmiennych opóźnionych
ZaleŜności autoregresyjne
Sytuacja gmin mierzona wielkością dochodów przedsiębiorstw i gospodarstw
domowych charakteryzuje się duŜym poziomem inercji. Potrzeba długiego okresu czasu, Ŝeby
zmienić sytuację w tym zakresie. Dlatego teŜ podjęto próbę modelowania tych dochodów
przy włączeniu zmiennej autoregresyjnej, opóźnionej o jeden rok. Oznacza to wprowadzenie
zaleŜności dochodów od tych samych dochodów rok wcześniej. ZałoŜenie to wydaje się
zasadne, poniewaŜ struktura zarówno dochodów, jak i wydatków gmin nie zmienia się
dynamicznie. To sprawia utratę stopni swobody, poniewaŜ analizując wpływ dochodów
uzyskanych rok wcześniej odrzucamy rok 1999. Krótkie szeregi czasowe utrudniają dokładną
analizę w przypadku załoŜenia dłuŜszych opóźnień, gdyŜ spowodowałoby to dalsze
zmniejszenie stopni swobody.
Modelowanie dochodów z elementem inercyjnym
Przy modelowaniu wykorzystano te same zmienne co w punkcie 2 oraz dodano
zmienną autoregresyjną z opóźnieniem rocznym. Szczegółowe wyniki estymacji podano w
aneksie 2 (załącznik 3).
Wszystkie zmienne autoregresyjne są istotne na poziomie p=0,01 a więc zasadne było
załoŜenie o inercji analizowanych dochodów. Wykorzystanie tych zmiennych istotnie
poprawiło oszacowania. Uzyskane modele znacznie lepiej objaśniają zmienność dochodów
zarówno przedsiębiorstw, jak i gospodarstw domowych w obydwu województwach.
Wyniki oszacowań są zbliŜone do tych omawianych w punkcie 2.2. W obu
województwach dochody gospodarstw domowych w gminach rosły wraz ze wzrostem
odsetka pracujących a malały wraz ze wzrostem stopy referencyjnej Banku Centralnego, czyli
przy restrykcyjnej polityce pienięŜnej, która miała częściowo wpływ na spadek odsetka
pracujących
3. Klimat koniunktury dla rozwoju przedsiębiorstw w powiatach Podkarpacia i
Lubelszczyzny (ElŜbieta Wojnicka)
Metodologia
Analiza klimatu koniunktury dla rozwoju przedsiębiorstw w powiatach i gminach
województw podkarpackiego i lubelskiego została przeprowadzona na bazie danych z Banku
Danych Regionalnych GUS. Ocena klimatu koniunktury dla kształtuje się w skali od 0, 1 –
bardzo dobry klimat koniunktury, bez istotnych barier popytowych do 12 – bardzo słaby
31
klimat koniunktury, słaby popyt. Klimat koniunktury został wyznaczony na bazie oceny
czterech cech, na które złoŜyło się siedem zmiennych. Te cechy to:
1)
dochód ludności – dochód przed opodatkowaniem na mieszkańca obliczony na
podstawie wpływów gmin z podatku od osób fizycznych w 2004 roku oraz średnioroczna
dynamika tego dochodu w
latach 2002-2004 – cecha ta jest przybliŜeniem popytu
konsumenckiego i jego tendencji. Ocena klimatu koniunktury powstała poprzez
zsumowanie punktów za dynamikę oraz wysokość dochodu wyraŜonego w kategorii
średniej dla regionu wynoszącej 100. Za bardzo dobry klimat uznano sytuację gdy suma
punktów wynosiła ponad 200, ocena 1 – niskie zagroŜenia popytowe, czyli dobry klimat
gdy od 180 do 200 punktów, ocena 2 odpowiada liczbie od 160 do 180 punktów i oznacza
przeciętny klimat koniunktury, zaś ocena 3 – poniŜej 160 punktów, to słaby klimat
koniunktury
– wysokie ograniczenia popytowe. Gorsza ocena klimatu koniunktury
oznacza zarówno niski popyt konsumpcyjny jak teŜ odzwierciedla słabą kondycję
przedsiębiorstw na danym terenie, gdyŜ nie generują one dochodów ludności.
2) dochód przedsiębiorstw – dochód w przeliczeniu na podmiot prawny w 2004 roku
oszacowany podobnie jak dochód ludzi na podstawie wpływów gmin z podatku
dochodowego od osób prawnych i efektywnej stopy podatkowej CIT oraz średnioroczną
dynamikę tego dochodu w latach 2002-2004 tj. na bazie wartości zanotowanych od 2001
roku w przeliczeniu na podmiot prawny. Cecha ta stanowi przybliŜenie kondycji –
zyskowności brutto przedsiębiorstw – podmiotów prawnych w gminach i powiatach i
jednocześnie przybliŜenie popytu inwestycyjnego. Ocena klimatu koniunktury w zakresie
tej cechy została wyznaczona analogicznie do oceny dochodu ludności. Czteroletni okres,
za który zostały uwzględnione dane pozwala na wyeliminowanie efektu deklarowania
strat dla uniknięcia opodatkowania, gdyŜ trudno przypuszczać by firma mogła
funkcjonować przez 4 lata wykazując straty. Słabszy klimat koniunktury w ujęciu tej
cechy oznacza pogarszające się wyniki finansowe przedsiębiorstw powiatu/gminy.
3)
Dynamika przedsiębiorstw – średnioroczna dynamika zakładów osób fizycznych w
powiatach w latach 2001-2004 oraz dynamika podmiotów prawnych w latach 2002-2004.
Ocena klimatu w tym zakresie była dokonana na podstawie sumy dwóch dynamik w
zaleŜności od średniej sumy punktów dla dwóch województw lub w przypadku analizy dla
gmin dla danego typu gmin. Słabszy klimat koniunktury dotyczył powiatów/gmin o niŜszej
dynamice. NiŜsza dynamika oznacza zarówno niŜszą przedsiębiorczość mieszkańców jak i
więcej przedsiębiorstw, które upadają.
32
4)
Rynek pracy – średnioroczna dynamika liczby pracujących w latach 2000-2003 –
klimat koniunktury był oceniany poprzez porównanie do średniej dynamiki w regionach
bądź w danym rodzaju gmin. NiŜsza dynamika oznacza słabą zdolność przedsiębiorstw
danego terenu do generowania nowych miejsc pracy co równieŜ odzwierciedla gorszą
sytuację przedsiębiorstw.
W rezultacie najniŜsza ocena klimatu koniunktury – najwięcej zagroŜeń wyniosła 12 jednak
na poziomie powiatów ten maksymalny poziom to 7, zaś w gminach 11. NajwyŜsza ocena 0
tj. prawie brak zagroŜeń popytowych oznacza dobrą sytuację zarówno w zakresie dochodów
ludności, firm jak i rozwój przedsiębiorczości w sensie ilościowym i relatywnie dobrą
sytuację na rynku pracy. Niestety dane dotyczące dynamiki pracujących dostępne są na razie
na poziomie gmin jedynie za 2003 roku jednak długi okres pokazuje siłę rynku pracy danego
terenu w porównaniu z innymi. Oczywiście bardzo dobra ocena klimatu koniunktury nie
oznacza, Ŝe na danym terenie firmy na pewno nie będą upadać, ale pokazuje, Ŝe w powiecie
czy gminie warunki dla rozwoju przedsiębiorstw są lepsze niŜ w innych, a stąd
prawdopodobieństwo upadłości jest niŜsze. Natomiast gdy firma upadnie to łatwiej będzie jej
pracownikom znaleźć sobie w danym powiecie/gminie nowe zajęcie. Ponadto dane te mogą
być wskazówką dla pracowników firm zagroŜonych upadłością, gdzie stosunkowo najłatwiej
będzie znaleźć pracę lub rozpocząć własną działalność. Dla przedsiębiorców koniunktura w
powiecie wyraŜona przede wszystkim w dochodach ludzi i przedsiębiorstw jest wskazówką,
gdzie najlepiej rozszerzać sprzedaŜ.
Na poziomie powiatów nie zaobserwowano krańcowych ocen koniunktury. Wynika
to z faktu, Ŝe często złą koniunkturę w jednej gminie łagodzi lepsza sytuacja w ościennej
i odwrotnie. Powiat to obszar, na którym mobilność ludności jest dość wysoka ze
względu na umiarkowane koszty transportu, więc moŜna go traktować jako główny
poziom dla wydzielania lokalnych rynków pracy.
Powiaty o słabym klimacie koniunktury
Najsłabsza koniunktura da rozwoju przedsiębiorstw spośród powiatów - 7 stopnia
dotyczy powiatu lubelskiego co wynika głównie ze słabości dochodów przedsiębiorstw ( 3
stopień) oraz rozwoju sektora przedsiębiorstw w sensie ilościowym (2 stopień). Lepiej
wygląda w powiecie sytuacja w zakresie dochodów ludności i liczby pracujących.
Ponadto słaba koniunktura – 6 stopnia, dotyczy powiatu łukowskiego na
Lubelszczyźnie (słabe strony to dochody przedsiębiorstw i przedsiębiorczość, mocna strona to
dochody ludności) oraz strzyŜowskiego na Podkarpaciu (słabe strony to głównie dochody
33
przedsiębiorstw i sytuacja na rynku pracy, mocna strona to przedsiębiorczość). Słabym
klimatem koniunktury – 5 stopnia, cechują się teŜ powiaty podkarpackie: bieszczadzki (słaba
strona o głównie dynamika pracujących, zaś mocna dynamika dochodu na podmiot prawny),
lubaczowski (słabe strony to dochód firm i ludności, mocna przedsiębiorczość), niŜański
(słaba strona dochód firm, mocna przedsiębiorczość) i przemyski (niskie dochody, choć dość
wysoka przedsiębiorczość) oraz w województwie lubelskim opolski (słabe strony głównie
przedsiębiorczość i dynamika pracujących), parczewski (słaba strona głównie dochody firm),
rycki (niskie dochody firm) i włodawski (słabe strony to głównie niskie dochody firm i
dynamika pracujących).
Tabela 2. Powiaty o słabym klimacie koniunktury dla rozwoju przedsiębiorstw
Woj. Powiat
średnior dynamika średnioro dochód średnioroczn dochód
oczna podmiotó czna
na
a dynamika na
dynami w
dynamika podmiot dochodu na mieszka
ka ZOF prawnych pracujący 2004 w zł podmiot
ńca na
2002ch 20002002-2004 miesiąc
2004
2003
2004
L
lubelski
87
87
99
13149
122
176
L
łukowski
85
88
97
6100
125
199
P
strzyŜowski 102
102
74
37889
101
174
P
90
93
82
43374
162
207
bieszczadzki
P
lubaczowski 102
103
98
32180
109
140
P
niŜański
104
105
94
24089
126
183
L
opolski
87
89
93
22641
177
172
L
parczewski
101
103
97
15904
94
184
P
przemyski
102
101
77
bd
bd
142
L
rycki
91
90
95
7297
134
292
L
włodawski
100
102
93
25153
112
169
średnioroc
zna
dynamika
dochodu
mieszk.
2002-2004
101
101
99
83
Klimat
koniunktur
y (0 – b.
dobry, 12 b.
słaby)
97
98
103
101
102
104
98
5
5
5
5
5
5
5
7
6
6
5
Źródło: IG WSIiZ, L – Lubelskie, P-Podkarpackie
Powiaty o średnim klimacie koniunktury
Powiaty o średnim klimacie koniunktury – ocena na 4 punkty z czterech cech to z
Lubelszczyzny chełmski o niskich dochodach osób i słabej dynamice pracujących, zaś z
Podkarpacia miasto Przemyśl i powiat przeworski. Słaba strona Przemyśla to głównie
stagnacja na rynku pracy i niskie dochody podmiotów prawnych, natomiast powiatu
przeworskiego to dynamika pracujących i niski dochód osób.
Powiaty o klimacie ocenionym na 3 stopień to:
-
głównie ze względu na niską dynamikę przedsiębiorczości – łęczyński, puławski,
miasto Lublin i świdnicki (lubelskie)
-
głównie ze względu na słabą dynamikę pracujących – Krosno i powiat sanocki oraz
Tarnobrzeg i ropczycko-sędziszowski z Podkarpacia oraz Chełm i hrubieszowski z
Lubelszczyzny.
34
-
głównie ze względu na niski dochód podmiotów prawnych – powiat mielecki z
Podkarpacia
-
głównie ze względu na niski dochód osób – kolbuszowski z Podkarpacia i zamojski z
Lubelszczyzny
Tabela 3. Powiaty o średnim klimacie koniunktury dla rozwoju przedsiębiorstw
Woj. Powiat
średnior dynamika średnioro dochód średnioroczn dochód
na
a dynamika na
dynami w
dynamika podmiot dochodu na mieszka
ka ZOF prawnych pracujący 2004 w zł podmiot
ńca na
2002ch 20002002-2004 miesiąc
2004
2003
2004
L
chełmski
100
103
93
67734
171
136
P
m.Przemyśl
97
105
72
41691
108
430
P
przeworski
104
103
76
125123
111
183
L
hrubieszowski
107
105
95
77642
169
168
L
janowski
107
104
97
41847
111
147
P
kolbuszowski
105
103
97
75816
118
136
L
łęczyński
80
89
98
125753
168
287
L
m.Chełm
98
101
94
99732
102
510
P
m.Krosno
98
103
74
114632
125
563
L
m.Lublin
85
88
95
55876
154
669
P
m.Tarnobrzeg
103
103
93
43528
118
453
P
mielecki
103
105
99
38458
107
270
L
puławski
85
88
97
71681
208
305
P
ropczycko102
102
95
85487
109
184
sędziszowski
P
sanocki
100
104
74
80944
164
247
L
świdnicki
82
89
97
30816
219
283
L
zamojski
104
102
96
113664
240
145
średnioroc
zna
dynamika
dochodu
mieszk.
2001-2004
98
108
99
102
108
102
101
109
106
104
104
99
102
104
Klimat
koniunkt
ury (0 –
b. dobry,
12 b.
słaby)
4
4
4
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
100
98
99
3
3
3
Źródło: IG WSIiZ
Powiaty o dobrym klimacie koniunktury dla rozwoju przedsiębiorstw
Powiaty o dobrym klimacie koniunktury ocenionym na 2 stopień ze względu na niską
dynamikę liczby pracujących Biała Podlaska i Zamość na Lubelszczyźnie natomiast na
Podkarpaciu
powiat
tarnobrzeski.
Dla
wszystkich
pozostałych
powiatów
oprócz
rzeszowskiego słabą stroną jest dynamika pracujących. Powiaty, których słabą stroną oprócz
dynamiki pracujących jest teŜ dość niski dochód podmiotów prawnych to jarosławski i
stalowowolski na Podkarpaciu, natomiast powiaty, których słabością jest głównie dość niski
dochód osób to brzozowski i leŜajski na Podkarpaciu oraz bialski, krasnostawski, lubartowski,
radzyński i tomaszowski na Lubelszczyźnie. Niska dynamika przedsiębiorstw to oprócz
zagroŜenia wywodzącego się z rynku pracy kolejna słaba strona powiatu jasielskiego z
Podkarpacia.
Najlepszy klimat koniunktury dotyczy powiatów biłgorajskiego i kraśnickiego na
Lubelszczyźnie oraz miasta Rzeszów i powiatów dębickiego, krośnieńskiego i łańcuckiego na
35
Podkarpaciu. Dobra sytuacja jest teŜ w powiecie rzeszowskim, który jednak cechuje się dość
niskim średnim dochodem na podmiot prawny.
Tabela 4. Powiaty o dobrym klimacie koniunktury
Woj. Powiat
średnior dynamika średnioro
dynamika
dynami w
ka ZOF prawnych pracujący
2002ch 20002004
2003
L
P
P
P
L
P
L
L
L
L
P
P
L
L
P
L
P
P
P
P
bialski
brzozowski
jarosławski
jasielski
krasnostawski
leŜajski
lubartowski
m.Biała Podlaska
m.Zamość
radzyński
stalowowolski
tarnobrzeski
tomaszowski
biłgorajski
dębicki
kraśnicki
krośnieński
łańcucki
m.Rzeszów
rzeszowski
104
99
101
98
100
104
103
101
102
102
104
104
104
104
101
102
101
103
102
106
102
103
104
101
102
105
104
103
102
102
106
105
103
104
103
102
105
103
104
104
dochód
na
podmiot
2004 w zł
96
97
96
96
96
95
97
94
95
99
97
92
97
97
96
96
96
98
97
101
56137
43802
55603
64503
204317
106136
79032
92879
104328
73405
41902
68146
59386
116648
78728
49020
50806
65717
106208
46501
średnioroc
zna
dynamika
dochodu
na
podmiot
2002-2004
143
137
90
173
176
114
118
123
129
152
110
188
140
87
152
121
116
140
110
115
dochód
na
mieszka
ńca na
miesiąc
2004
średnioroc
zna
dynamika
dochodu
mieszk.
2001-2004
stopień
zagroŜe
nia
upadłoś
cią
168
170
210
243
195
194
186
459
467
176
325
217
181
210
280
191
218
309
656
207
100
98
97
97
99
95
99
104
105
102
98
101
100
98
98
109
99
111
106
100
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
Źródło: IG WSIiZ
Niestety dla powiatu leskiego z Podkarpacia było zbyt mało danych by moŜna ocenić poziom
zagroŜenia upadłością.
4. Wyniki badań ankietowych gospodarstw domowych Podkarpacia i Lubelszczyzny
(Piotr Klimczak)
4.1.Wyniki badania ankietowego gospodarstw domowych w województwie
podkarpackim
Metodyka badania i charakterystyka respondentów
W celu oceny kondycji gospodarstw domowych w województwie podkarpackim
Instytut Gospodarki WSIiZ w Rzeszowie przeprowadził w październiku br. badanie dotyczące
posiadanych przez nie dochodów, oszczędności, obszarów wydatkowania posiadanych
środków, planów inwestycyjnych. Badanie przeprowadzono przy pomocy telefonicznego
36
ankietowania na losowo wybranej próbie 500 gospodarstw domowych8. Wśród badanych
gospodarstw 16,8% stanowiły gospodarstwa z gmin miejskich, 28,2% z miast na prawach
powiatów (Rzeszów i byłe miasta wojewódzkie), 29,6% respondentów mieszkało w gminach
wiejskich, 24% w miejsko - wiejskich. Najliczniejszą grupę wśród badanych gospodarstw
domowych
stanowiły
gospodarstwa
trzyosobowe
(19,2%),
następnie
gospodarstwa
dwuosobowe (17,8%) i jednoosobowe (17,4%). Najmniej liczną - gospodarstwa o liczbie
sześciu i więcej osób (14,2%).
Tabela 1. Struktura badanych gospodarstw według rodzaju badanych gmin
Rodzaje gmin
Miejska
Miasta na prawach powiatu
Wiejska
Miejsko-wiejska
Udział procentowy
16,8%
28,2%
29,6%
25,4%
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 2. Struktura badanych gospodarstw według liczby osób w gospodarstwie domowym
Gospodarstwa domowe
Jednoosobowe
Dwuosobowe
Trzyosobowe
Czteroosobowe
Pięcioosobowe
Sześć lub więcej osób
Udział procentowy
17,4%
17,8%
19,2%
16,4%
15,0%
14,2%
Źródło: IG WSIiZ
Ze względu na wielkość dochodu, jakim dysponuje na osobę gospodarstwo domowe
na miesiąc najliczniejszą grupę stanowiły te z przedziału 401-600zł, co stanowiło prawie
21,2% ogółu badanych gospodarstw. Na drugim miejscu znalazły się gospodarstwa z
przedziału 201–400zł tj. 17,2% ogółu przebadanych gospodarstw. 25% gospodarstw objętych
badaniem miało dochody wyŜsze niŜ 1000 zł na jedną osobę. Natomiast 9,8% miało dochody
poniŜej 200zł.
Wyraźne są róŜnice wśród badanych gospodarstw domowych w ich ilości
przypadających na poszczególne przedziały kwotowe w zaleŜności od rodzaju gminy.
Szczególnie jest to widoczne w brzegowych przedziałach. Podczas gdy w największych
8
Gospodarstwo domowe to zespół osób mieszkających razem i wspólnie utrzymujących się (definicja
przyjmowana w spisach ludności GUS). Według spisu powszechnego GUS z 2002r. gospodarstwa
jednorodzinne stanowiły w województwie podkarpackim 78,6% ogółu gospodarstw rodzinnych. Liczba
gospodarstw dwurodzinnych na Podkarpaciu stanowiła 19,5 % ogólnej liczby gospodarstw domowych.
Gospodarstwa składające się z trzech i większej liczby rodzin stanowiły około 2% ogółu gospodarstw
rodzinnych.
37
miastach tylko 5% respondentów deklaruje miesięczne dochody na poziomie niŜszym niŜ
200zł na osobę to w gminach wiejskich jest to blisko 17%. Podobne róŜnice widoczne są w
przedziałach przekraczających 1000zł na osobę. W największych miastach regionu 37,6%
gospodarstw miało dochody na poziomie wyŜszym niŜ 1000zł na jedną osobę a w gminach
wiejskich ten odsetek kształtował się na poziomie 13,5%. Struktura rozkładu deklarowanych
odpowiedzi w gminach wiejsko –miejskich jest bardziej podobna do tej w gminach miejskich,
niŜ w gminach wiejskich.
Tabela 3. Liczba badanych gospodarstw według wielkość dochodu, jakim dysponuje na osobę
gospodarstwo domowe na miesiąc
miasta na prawach
miejsko gmina miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
7
11
25
49
PoniŜej 200zł
6
201-400zł
14
20
18
34
86
401-600zł
18
22
29
37
106
601-800zł
10
27
25
19
81
801-1000zł
13
12
15
13
53
1001-1500zł
12
32
18
10
72
1501-2000zł
7
14
5
6
32
2001-3000zł
4
4
2
2
12
powyŜej 3000zł
0
3
4
2
9
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 4. Struktura badanych gospodarstw według wielkość dochodu, jakim dysponuje na osobę
gospodarstwo domowe na miesiąc (w%)
miasta na prawach miejsko Miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
poniŜej 200zł
7,14
4,96
8,66
16,89
9,80
201-400zł
16,67
14,18
14,17
22,97
17,20
401-600zł
21,43
15,60
22,83
25,00
21,20
601-800zł
11,90
19,15
19,69
12,84
16,20
801-1000zł
15,48
8,51
11,81
8,78
10,60
1001-1500zł
14,29
22,70
14,17
6,76
14,40
1501-2000zł
8,33
9,93
3,94
4,05
6,40
2001-3000zł
4,76
2,84
1,57
1,35
2,40
powyŜej 3000zł
0,00
2,13
3,15
1,35
1,80
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Wśród badanych gospodarstw domowych najliczniejszą grupę stanowiły te, które utrzymują
się z dochodów z pracy - łącznie 58,7% wskazań. W zbiorowości utrzymujących się z pracy
przewaŜały gospodarstwa, których źródłem dochodu była praca najemna – co stanowiło 48%
utrzymujących się z pracy, następnie dochód z pracy na rachunek własny – 5,3%, dochody z
pracy zagranicą – 3,1% i dochód z pracy w swoim gospodarstwie rolnym - 2,6%. Na
niezarobkowe źródła dochodu (renta, emerytura, zasiłki) wskazało ogółem 265 badanych
38
gospodarstw domowych, co stanowiło blisko 39,2% ogółu wskazań. Dla 138 badanych
gospodarstw było to jedyne źródło utrzymania.
Tabela 5. Źródła dochodów badanych gospodarstw domowych według rodzaju gmin (liczba odpowiedzi)
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
praca najemna
58
97
81
86
322
własne przedsiębiorstwo
8
11
8
9
36
renta/emerytura
44
64
64
84
256
zasiłek dla bezrobotnych
3
1
2
3
9
dochody z rolnictwa
3
1
6
8
18
dochody z pracy zagranicą
3
4
7
7
21
inne
4
2
5
3
14
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 6. Struktura źródeł dochodów badanych gospodarstw domowych według rodzaju gmin
(w %)
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
praca najemna
47,15
53,89
46,82
43,00
47,63
6,50
6,11
4,62
4,50
5,33
renta/emerytura
35,77
35,56
36,99
42,00
37,87
2,44
0,56
1,16
1,50
1,33
dochody z rolnictwa
2,44
0,56
3,47
4,00
2,66
2,44
2,22
4,05
3,50
3,11
Inne
3,25
1,11
2,89
1,50
2,07
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Prognozowana zmiana średnich miesięcznych dochodów gospodarstw domowych w
najbliŜszym półroczu
Podkarpackie gospodarstwa domowe w większości (84%) nie przewidują, aby w
najbliŜszym półroczu nastąpiła zmiana ich dochodów. Wśród gospodarstw, które przewidują
zmianę w najbliŜszych sześciu miesiącach dominują te wskazujące na wzrost dochodów 14% ogółu badanych gospodarstw. Spadek dochodów przewiduje w najbliŜszym półroczu
tylko 2%,
39
Wykres 1. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych dochodów w najbliŜszym półroczu
1%
1% 2%
12%
84%
znaczny wzrost
bez zmian
istotny spadek
niewielki wzrost
nieznaczny spadek
Źródło: IG WSIiZ
Analiza prognozy dotyczących zmian w dochodach gospodarstw domowych przez pryzmat
rodzaju gminy nie wykazuje istotnych zróŜnicowań – rozkład odpowiedzi jest bardzo
podobny.
Tabela 7. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych dochodów w najbliŜszym półroczu według
rodzaju gminy [w%]
miasta na prawach
miejsko miejska
powiatu
wiejskie
wiejska Ogółem
znaczny wzrost
1,19
0,71
3,15
2,70
2,00
niewielki wzrost
13,10
13,48
10,24
10,81
11,80
bez zmian
85,71
83,69
85,04
83,11
84,20
nieznaczny spadek
0,00
0,71
0,79
2,03
1,00
istotny spadek
0,00
1,42
0,79
1,35
1,00
100,00
100,00
100,00
100,00 100,00
Źródło: IG WSIiZ
Oszczędności badanych gospodarstw domowych
Spośród 500 gospodarstw domowych 227 odpowiedziało w badaniu, Ŝe posiada
oszczędności (tj. 45,4% gospodarstw) a 273 zadeklarowało ich brak (tj. 54,6%). Tylko w
gminach miejskich odsetek gospodarstw mających oszczędności był wyŜszy od tych, które
oszczędności posiadają (o 2 pkt. procentowe). W pozostałych rodzajach gmin przewagę miały
gospodarstwa bez oszczędności. Szczególnie niski odsetek deklarujących posiadanie
40
oszczędności widoczny jest w gminach wiejskich tj. 40% odpowiedzi i w gminach wiejskomiejskich – 44% odpowiedzi.
Tabela 8. Gospodarstwa domowe posiadające oszczędności
powiatu
wiejskie
TAK
43
69
56
NIE
41
72
71
wiejska
59
89
Ogółem
227
273
wiejska
39,86
60,14
100,00
Ogółem
45,40
54,60
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 9. Struktura gospodarstwa domowych posiadających oszczędności (w %)
powiatu
wiejskie
48,94
44,09
TAK
51,19
NIE
48,81
51,06
55,91
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
W zbiorowości deklarującej posiadanie oszczędności 21,6% gospodarstw miało je na
poziomie niŜszym niŜ 1000zł. 45,8% deklarowało oszczędności w przedziale 1001 – 5000zł i
był to jednocześnie najczęściej wskazywany przedział posiadanych oszczędności. Na kwotę
oszczędności wyŜszą niŜ 5000 zł wskazało 74 badane gospodarstwa, co stanowił 32,6% ogółu
gospodarstw posiadających oszczędności. Tylko 8 wskazań dotyczyło posiadanych
oszczędności wyŜszych niŜ 30000 zł (tj. 3,5 % gospodarstw mających oszczędności).
RóŜni się natomiast rozkład odpowiedzi dla przyjętych przedziałów oszczędności
według rodzajów gmin. W gminach wiejskich i wiejsko - miejskich znacznie wyŜszy jest
odsetek gospodarstw domowych o niewielkich oszczędnościach nie przekraczających 1000zł
odpowiednio 32% i 21% w porównaniu z gminami miejskimi (14%) i miastami na prawach
powiatu (17%). Widoczne jest to teŜ zróŜnicowanie w wyŜszych kwotowo przedziałach
między gminami miejskimi, miejsko-wiejskimi a gminami wyłącznie wiejskimi. Na
oszczędności mieszczące się w przedziale 10000 – 30000zł wskazywał największy odsetek
gospodarstw w gminach miejsko-wiejskich (14% gospodarstw mających oszczędności) w
gminach miejskich i miastach na prawach powiatu po 11%.
Tabela 10. Oszczędności badanych gospodarstw domowych wg rodzaju badanych gmin
miasta na prawach miejsko –
Miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
około 1000zł
6
12
12
19
49
1001-5000zł
17
38
19
30
104
5001-10000zł
15
11
17
6
49
10001-30000zł
4
5
5
3
17
30000zł i więcej
1
3
3
1
8
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 11. Struktura oszczędności badanych gospodarstw domowych wg rodzaju badanych gmin
(w %)
miasta na prawach miejsko –
Miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
około 1000zł
13,95
17,39
21,43
32,20
21,59
41
1001-5000zł
5001-1000zł
10001-30000zł
30000zł i więcej
39,53
34,88
9,30
2,33
100,00
55,07
15,94
7,25
4,35
100,00
33,93
30,36
8,93
5,36
100,00
50,85
10,17
5,08
1,69
100,00
45,81
21,59
7,49
3,52
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Skłonność do oszczędzania
Zebrane dane dotyczące decyzji gospodarstw domowych odnośnie podziału dochodów
na wydatki i oszczędności wskazują, Ŝe 1/3 gospodarstw domowych w ogóle nic nie
przeznaczyłaby z dodatkowej wielkości dochodu - 1000 zł - na oszczędności. Dla 45%
gospodarstw byłaby to kwota niŜsza niŜ 500zł, dla 21% wyŜsza od 500zł. 28% ze zbadanych
gospodarstw jest skłonne przeznaczyć na oszczędności z 1000zł tylko 20% tej kwoty.
Wykres 2. Decyzje gospodarstw domowych odnośnie kwotowej wielkości oszczędności w przypadku
wzrostu dochodu o dodatkowe 1000 zł
13,60%
33,40%
7,20%
9,60%
1,20%
7,20%
7,40%
20,40%
nic
poniŜej 100 zł
100-200 zł
200-300 zł
300-400 zł
400-500 zł
500-700 zł
powyŜej 700 zł
Źródło: IG WSIiZ
Gospodarstwa domowe z gmina wiejskich charakteryzują się wysokim odsetkiem
chcących przeznaczyć pewną, najczęściej niewielką część dodatkowego dochodu na
oszczędności. Dotyczy to 12% gospodarstw z terenów wiejskich, podczas gdy ten odsetek w
pozostałych rodzajach gmin jest o kilka punktów proc. niŜszy. W wyŜszych kwotowo
przedziałach powyŜej 500zł znacznie większa skłonność do oszczędzania widoczna jest w
gminach miejskich a zupełnie niewielka w gminach wiejskich.
42
Tabela 12. Struktura odpowiedzi odnośnie decyzji gospodarstw domowych o kwotowej wielkości
oszczędności w przypadku wzrostu ich dochodu o dodatkowe 1000 zł według rodzajów gmin
miasta na
Miejsko –
Miejska
prawach powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
29,79
40,16
37,16
33,40
Nic
22,62
poniŜej 100 zł
2,38
9,22
3,15
12,16
7,40
100-200 zł
20,24
20,57
18,90
21,62
20,40
200-300 zł
9,52
6,38
6,30
7,43
7,20
300-400 zł
0,00
1,42
1,57
1,35
1,20
400-500 zł
14,29
12,06
7,09
6,76
9,60
500-700 zł
10,71
4,26
7,87
7,43
7,20
powyŜej 700 zł
20,24
16,31
14,96
6,08
13,60
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Istnieje silna zaleŜność między skłonnością do oszczędzania w podkarpackich
gospodarstwach domowych a poziomem dochodu uzyskiwanego przez te gospodarstwa
Skłonność do oszczędzania wzrasta w miarę wzrostu dochodu. Szczególnie widoczne jest to
w kategorii gospodarstw, gdzie miesięczny dochód do dyspozycji na osobę jest wyŜszy niŜ
800zł. Ponadto im wyŜszy dochód tym spada odsetek gospodarstw, które z dodatkowego
dochodu nic nie przeznaczyłyby na oszczędności.
Tabela 13. ZaleŜność miedzy skłonnością do oszczędzania a poziomem dochodów w badanych
gospodarstwach domowych
Jaki jest dochód do dyspozycji na osobę
w gospodarstwie domowym na miesiąc? Ogółem
PowyŜej
0 - 400 zł
401 - 800 zł
800 zł
Gdyby Pan/Pani miał
Nic
77
61
29
167
dodatkowe 1000 zł to ile
1 - 200 zł
31
58
50
139
z tych 1000 zł
przeznaczyłby Pan/Pani 201 - 400 zł
5
19
18
42
na oszczędności?
401 - 500 zł
14
20
14
48
PowyŜej 500 zł
8
29
67
104
Źródło: IG WSIiZ
w gospodarstwie domowym na miesiąc?
PowyŜej
0 - 400 zł
401-800 zł
800 zł
z tych 1000 zł
przeznaczyłby Pan/Pani
na oszczędności?
Nic
57,0%
32,6%
16,3%
33,4%
1 - 200 zł
23,0%
31,0%
28,1%
27,8%
201 - 400 zł
3,7%
10,2%
10,1%
8,4%
401 - 500 zł
10,4%
10,7%
7,9%
9,6%
5,9%
100,0%
15,5%
100,0%
37,6%
100,0%
20,8%
100,0%
PowyŜej 500 zł
Ogółem
Ogółem
Źródło: IG WSIiZ
43
WaŜność udziału poszczególnych kategorii wydatków w budŜetach domowych
W opinii badanych gospodarstw domowych to wydatki na artykuły Ŝywnościowe oraz
na czynsz i inne opłaty stanowią w budŜetach domowych waŜną lub bardzo waŜną kategorię
wydatków. W przypadku wydatków na Ŝywność taką opinię wyraŜają 236 gospodarstwa
domowe (47,2% ogółu gospodarstw) na 500 pytanych. WaŜność tej kategorii wydatkowej
szczególnie silenie podkreślana była w gospodarstwach na obszarach wiejskich, gdzie połowa
gospodarstw uznała ją za najwaŜniejszą kategorię w budŜecie domowym. Jeszcze większy
jest odsetek respondentów (57,2% ogółu gospodarstw) wskazujących na czynsz i inne opłaty
jako waŜną i bardzo waŜną kategorię wydatków. Tylko dla 9% podkarpackich gospodarstw ta
kategoria wydatków w domowym budŜecie została uznana za mało waŜną.
Wykres 3. WaŜność udziału poszczególnych kategorii wydatków w budŜecie badanych gospodarstw
domowych
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
ar t
yk
uły
cz
yn
Ŝyw
no
nie waŜne
sz
wy
d
i in
ne
o
ści
ow
e
atk
pła
mało waŜne
i na
ty
art
yk
tr a
uły
ns
p
wy
p
pr z
ort
oc
em
ys
zy
wy
d
ne
ki
łow
e
średnio waŜne
atk
r el
wy
d
i na
ak
s
waŜne
ed
atk
uk
sp
i na
acj
e
łat
a
oc
hro
kre
d
nę
yt u
zd
row
ia
bardzo waŜne
Źródło: IG WSIiZ
Wśród pozostałych kategorii wydatków respondenci podkreślali waŜność wydatków
na transport (dla blisko 27% gospodarstw są to wydatki bardzo waŜne lub waŜne), ochronę
zdrowia (21%) i edukację (15%). Udział pozostałych kategorii wydatków w budŜetach
44
domowych z uwagi na ich waŜność oceniany był najczęściej jako mało lub średnio waŜny.
Marginalizowanie znaczenia waŜności takich kategorii jak artykuły przemysłowe, czy
wypoczynek i relaks spowodowane jest ograniczeniami dochodowymi. W gospodarstwach o
wyŜszych dochodach wzrasta odsetek odpowiedzi uznających te kategorie jako waŜne i
bardzo waŜne. W tych gdzie te dochody są na niskim poziomie stanowią one dobra i usługi
niedostępne.
WaŜną kategorią wydatków w gospodarstwach domowych są wydatki związane ze
spłatą kredytu. Jest ona bardzo waŜną, waŜną lub średnio waŜną kategorią dla 24% badanych
gospodarstw, a odsetek ten w największych miastach i gminach miejskich jest jeszcze
wyŜszy.
Planowane wydatki inwestycyjne w najbliŜszym półroczu
Istotnych informacji o kondycji gospodarstw domowych w województwie
podkarpackim dostarcza analiza planowanych wydatków inwestycyjnych w najbliŜszych
sześciu miesiącach. Tego rodzaju wydatki planuje poczynić tylko 42% ogółu zbadanych
gospodarstw domowych. W grupie tej blisko 60% badanych gospodarstw domowych
przewiduje wydatki związane z remontem, 15% planuje zakup sprzętu AGD. Na trzeciej
pozycji pod względem waŜności znalazły się wydatki związane z zakupem samochodu (14%
gospodarstw), a następnie wydatki związane z zakupem domu lub mieszkania (ponad 7%
gospodarstw).
Wykres 4. Planowane wydatki inwestycyjne w badanych gospodarstwach domowych w najbliŜszym
półroczu [w %]
4,63%
inne
58,33%
remont
zakup
domu/mieszkania
7,41%
14,35%
zakup samochodu
15,28%
zakup sprzętu AGD
0
10
20
30
40
50
60
70
[w %]
Źródło: IG WSIiZ
45
Brak
jest
znaczącego
zróŜnicowania
waŜności
planowanych
wydatków
inwestycyjnych w gospodarstwach domowych z uwagi na rodzaj gminy. W gminach
wiejskich o kilka punktów procentowych wyŜsza jest liczba wskazań dotyczących remontu w
porównaniu z innymi gminami. W tych porównaniach wyróŜniają się teŜ miasta na prawach
powiatów wyŜszą planowaną aktywnością, jeŜeli chodzi o zakup sprzętu AGD i
nieruchomości w stosunku do pozostałych typów gmin.
Tabela 14. Planowane wydatki inwestycyjne w badanych gospodarstwach domowych w najbliŜszym
półroczu według rodzajów gmin [w%]
miasta na prawach
miejsko miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
19,30
13,95
14,29
15,28
Zakup sprzętu AGD
13,04
Zakup samochodu
15,22
12,28
16,28
14,29
14,35
Zakup
domu/mieszkania
10,87
7,02
11,63
2,86
7,41
Remont
54,35
57,89
53,49
64,29
58,33
Inne
6,52
3,51
4,65
4,29
4,63
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Wielkość kwot, które planują wydatkować gospodarstwa domowe na te inwestycje
jest zróŜnicowana. Dla blisko 68,57% gospodarstw będzie to kwota do 5000 zł, dla 17,62% z
przedziału od 5000 do 20000 zł. Wśród ogółu gospodarstw planujących wydatki 6,67% wyda
kwotę z przedziału 20000-50000 zł, a dla 7% będzie to kwota wyŜsza niŜ 50000 zł.
Wykres 5. Struktura wielkości planowanych wydatków gospodarstw domowych w najbliŜszym półroczu
7,14%
6,67%
39,05%
17,62%
29,52%
około 1000
1000-5000
5000-20000
20000-50000
powyŜej 50000
Źródło: IG WSIiZ
46
ZróŜnicowanie
miedzy
poszczególnymi
rodzajami
gospodarstw
odnośnie
planowanych wydatków związane jest z ich wiejskim lub miejskim charakterem. W
gospodarstwach miejskich i wielkomiejskich najniŜszy jest odsetek deklarujących wydatki
inwestycyjne na poziomie około 1000zł, podczas, gdy w gminach wiejskich ten odsetek jest
najwyŜszy. W kategorii planowanych wydatków powyŜej 50000zł sytuacja jest odwrotna –
znacznie wyŜszy jest odsetek w gminach miejskich niŜ wiejskich.
Tabela 15. Struktura wielkości planowanych wydatków gospodarstw domowych w najbliŜszym półroczu
według rodzaju gminy
miasta na
miejsko Miejska
prawach powiatu
wiejskie
wiejska Ogółem
33,93
35,71
49,25
39,05
około 1000
33,33
1000-5000
28,89
33,93
23,81
29,85
29,52
5000-20000
20,00
16,07
23,81
13,43
17,62
20000-50000
4,44
10,71
7,14
4,48
6,67
powyŜej 50000
13,33
5,36
9,52
2,99
7,14
100,00
100,00
100,00 100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
66% badanych gospodarstw domowych prognozuje, Ŝe w najbliŜszym półroczu w ich
gospodarstwach średnie miesięczne wydatki ni ulegną zmianie. W grupie gospodarstw, które
przewidują zmianę w najbliŜszych sześciu miesiącach dominują te wskazujące na wzrost
wydatków - 32% ogółu badanych gospodarstw (22% przewiduje niewielki wzrost, 10%
znaczący wzrost). Tylko 2% wśród badanych gospodarstw przewiduje w najbliŜszym
półroczu spadek wydatków inwestycyjnych, a tylko 1%, Ŝe będzie to spadek istotny.
Prognozy te pozwalają na wyciągnięcie wniosku dotyczącego wzrostu wydatków
gospodarstw domowych w najbliŜszych miesiącach br.
Wykres 6. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych wydatków w najbliŜszym półroczu
1% 1%
10%
22%
66%
znaczny wzrost
bez zmian
istotny spadek
niewielki wzrost
nieznaczny spadek
Źródło: IG WSIiZ
47
NajwyŜszy wzrost wydatków prognozowany jest w gospodarstwach domowych z
gmin wiejskich (38% odpowiedzi) i gminach miejsko – wiejskich (35%). NajniŜszy w
miastach na prawach powiatów (26%) oraz w gminach miejskich (28%).
Tabela 16. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych wydatków w najbliŜszym półroczu według
rodzaju gminy [w%]
miasta na prawach
miejsko powiatu
wiejskie
miejska
wiejska ogółem
znaczny wzrost
11,90
7,09
12,60
10,14
10,20
niewielki wzrost
16,67
19,15
22,83
28,38
22,40
bez zmian
71,43
71,63
62,99
60,14
66,00
nieznaczny spadek
0,00
0,71
0,79
1,35
0,80
istotny spadek
0,00
1,42
0,79
0,00
0,60
100,00
100,00
100,00
100,00 100,00
Źródło: IG WSIiZ
4.2. Wyniki badania ankietowego gospodarstw domowych w województwie lubelskim
Metodyka badania i charakterystyka respondentów
W celu oceny kondycji gospodarstw domowych w województwie lubelskim Instytut
Gospodarki WSIiZ w Rzeszowie przeprowadził w październiku br. badanie dotyczące
posiadanych przez nie dochodów, oszczędności, obszarów wydatkowania posiadanych
środków, planów inwestycyjnych. Badanie przeprowadzono przy pomocy telefonicznego
ankietowania na losowo wybranej próbie 500 gospodarstw domowych9. Wśród badanych
gospodarstw 30,8% stanowiły gospodarstwa z gmin miejskich, 21,6% z miast na prawach
powiatów (Lublin i byłe miasta wojewódzkie), 32% respondentów mieszkało w gminach
wiejskich, 15,6% w miejsko - wiejskich. Największą część badanych gospodarstw domowych
stanowiły gospodarstwa dwuosobowe (22,6%) i trzyosobowe (17,8%). Najmniejszą gospodarstwa składające się z sześciu lub więcej osób (stanowiły 13,4% ogółu przebadanych
gospodarstw), oraz pięcioosobowe (13,6%).
Tabela 1. Struktura badanych gospodarstw według rodzaju badanych gmin
Rodzaje gmin
Miejska
Miasta na prawach powiatu
Wiejska
Miejsko-wiejska
Udział procentowy
30,8%
21,6%
32,2%
15,6%
Źródło: IG WSIiZ
9
Gospodarstwo domowe to zespół osób mieszkających razem i wspólnie utrzymujących się (definicja
przyjmowana w spisach ludności GUS).
48
Tabela 2. Struktura badanych gospodarstw według liczby osób w gospodarstwie domowym
Gospodarstwa domowe
Jednoosobowe
Dwuosobowe
Trzyosobowe
Czteroosobowe
Pięcioosobowe
Sześć lub więcej osób
Udział procentowy
15,6%
22,6%
17,8%
17,0%
13,6%
13,4%
Źródło: IG WSIiZ
W 60% badanych gospodarstwach domowych w województwie lubelskim miesięczny
dochód w przeliczeniu na osobę zamykał się w przedziale od 200 do 800zł. Najliczniejszą
grupę stanowiły gospodarstwa domowe z przedziału 401-600zł, co stanowiło prawie 23,2%
ogółu badanych gospodarstw. Na drugim miejscu znalazły się gospodarstwa z przedziału 601800zł – 21,4% ogółu przebadanych gospodarstw. W 6,8% gospodarstw objętych badaniem
miesięczny dochód na osobę był niŜszy niŜ 200zł, a 3,2% miało miesięczny dochód
przekraczający 2000zł.
Porównanie odpowiedzi udzielanych przez gospodarstwa domowe z gmin wiejskich i
miejskich odnośnie poziomu dochodów wskazuje na nieco inna strukturę rozkładu wskazań
między poszczególnymi przedziałami kwotowymi. Podczas gdy w miastach na prawach
powiatu tylko 0,9% respondentów deklaruje miesięczne dochody na poziomie niŜszym niŜ
200zł na osobę to w gminach wiejskich jest to 11%. Podobnie wysoki odsetek gospodarstw o
tak niskim poziomie dochodu na osobę widoczny jest w gminach miejsko – wiejskich. Wśród
gospodarstw o dochodach powyŜej 1000 zł na osobę szczególnie wysoki odsetek (33%
respondentów) deklarujących dochody na tym poziomie mieszka w miastach na prawach
powiatu.
Tabela 3. Liczba badanych gospodarstw według wielkość dochodu jakim dysponuje na osobę
gospodarstwo domowe na miesiąc
miasta na prawach
miejsko miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
ogółem
poniŜej 200zł
9
1
7
17
34
201-400zł
16
14
15
32
77
401-600zł
45
25
17
29
116
601-800zł
42
23
14
28
107
801-1000zł
18
10
6
20
54
1001-1500zł
10
21
10
20
61
1501-2000zł
10
11
5
9
35
2001-3000zł
3
3
1
3
10
powyŜej 3000zł
1
1
2
2
6
Źródło: IG WSIiZ
49
Tabela 4. Struktura badanych gospodarstw według wielkość dochodu jakim dysponuje na osobę
gospodarstwo domowe na miesiąc (w%)
miasta na prawach miejsko miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
ogółem
poniŜej 200zł
5,84
0,92
9,09
10,63
6,80
201-400zł
10,39
12,84
19,48
20,00
15,40
401-600zł
29,22
22,94
22,08
18,13
23,20
601-800zł
27,27
21,10
18,18
17,50
21,40
801-1000zł
11,69
9,17
7,79
12,50
10,80
1001-1500zł
6,49
19,27
12,99
12,50
12,20
1501-2000zł
6,49
10,09
6,49
5,63
7,00
2001-3000zł
1,95
2,75
1,30
1,88
2,00
powyŜej 3000zł
0,65
0,92
2,60
1,25
1,20
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Wśród badanych gospodarstw domowych najliczniejszą grupę stanowiły te, które
utrzymują się z dochodów z pracy - łącznie 56 % wskazań. W zbiorowości utrzymujących się
z pracy przewaŜały gospodarstwa domowe, których źródłem dochodu była praca najemna, co
stanowiło 77% utrzymujących się z pracy, następnie dochód z pracy na rachunek własny –
9,6%, dochód z pracy w swoim gospodarstwie rolnym 8,3% oraz dochody z pracy zagranicą 5,2%. Na niezarobkowe źródła dochodu (renta, emerytura, zasiłki) wskazało ogółem 280
badane gospodarstwa domowe, co stanowiło 40% ogółu wskazań. Dla 156 badanych
gospodarstw było to jedyne źródło utrzymania.
Największy odsetek badanych gospodarstw domowych utrzymujących się z pracy
najemnej był w miastach na prawach powiatu (47%) a najmniejszy w gminach wiejskich
(39%). W strukturze źródeł dochodów widoczne jest znaczenie dochodów z pracy zagranicą
szczególnie w gminach wiejskich (5% wskazań).oraz w gminach miejskich (2,8%).
Tabela 5. Źródła dochodów badanych gospodarstw domowych według rodzaju gmin
miasta na prawach miejsko miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
praca najemna
96
63
44
95
7
12
6
12
renta/emerytura
82
53
43
91
4
1
3
3
dochody z rolnictwa
4
0
11
17
6
1
1
12
dochody ze środków
europejskich
1
1
1
3
Inne
8
2
2
9
ogółem
298
37
269
11
32
20
6
21
Źródło: IG WSIiZ
50
Tabela 6. Struktura źródeł dochodów badanych gospodarstw domowych według rodzaju gmin
(w %)
miasta na prawach
miejsko Miejska
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
47,37
39,64
39,26
42,94
praca najemna
46,15
3,37
9,02
5,41
4,96
5,33
renta/emerytura
39,42
39,85
38,74
37,60
38,76
1,92
0,75
2,70
1,24
1,59
dochody z rolnictwa
1,92
0,00
9,91
7,02
4,61
2,88
0,75
0,90
4,96
2,88
dochody ze środków
europejskich
0,48
0,75
0,90
1,24
0,86
inne
3,85
1,50
1,80
3,72
3,03
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Prognozowana zmiana średnich miesięcznych dochodów gospodarstw domowych w
najbliŜszym półroczu
Z prognoz na najbliŜsze 6 miesięcy wynika, iŜ 86% gospodarstw domowych w
województwie lubelskim nie spodziewa się wzrostu dochodów. 12% oczekuje iŜ dochody
wzrosną (9% ogółu respondentów prognozuje niewielki wzrost; 3% znaczący wzrost)
Gospodarstwa, które przewidują w najbliŜszym półroczu zmianę na „gorsze” stanowią tylko
2% ogółu respondentów.
Wykres 1. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych dochodów w najbliŜszym półroczu
1%
1%
3%
9%
86%
znaczny wzrost
bez zmian
istotny spadek
niewielki wzrost
nieznaczny spadek
Źródło: IG WSIiZ
51
Szczególnie wysoki poziom optymizmu w odniesieniu do wzrostu dochodów w najbliŜszych
sześciu miesiącach zgłaszają mieszkańcy gmin wiejskich (27% respondentów prognozuje
niewielki lub znaczący wzrost dochodów). W gminach miejskich tylko 6% badanych
gospodarstw spodziewa się wzrost dochodów.
Tabela 7. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych dochodów w najbliŜszym półroczu według
rodzaju gminy
miasta na prawach
miejsko miejska
powiatu
wiejskie
wiejska Ogółem
znaczny wzrost
1,95
2,78
1,28
3,75
2,60
niewielki wzrost
4,55
7,41
10,26
13,13
8,80
bez zmian
90,26
89,81
87,18
80,00
86,40
nieznaczny spadek
2,60
0,00
0,00
1,88
1,40
istotny spadek
0,65
0,00
1,28
1,25
0,80
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Oszczędności badanych gospodarstw domowych
Spośród 500 gospodarstw domowych 213 wskazało w badaniu, Ŝe posiada
oszczędności (tj. 42,6% gospodarstw), a 287 zadeklarowało ich brak (57,4% gospodarstw).
Największy odsetek respondentów deklarujących posiadanie oszczędności obserwuje się w
gminach wiejskich , najmniejszy w miastach na prawach powiatów (36% respondentów
deklaruje posiadanie oszczędności, 64% ich brak).
Tabela 8. Gospodarstwa domowe posiadające oszczędności
miasta na prawach miejsko powiatu
wiejskie
Miejska
TAK
60
39
36
NIE
94
69
42
wiejska
78
82
Ogółem
213
287
wiejska
48,75
51,25
100,00
Ogółem
42,60
57,40
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 9. Struktura gospodarstwa domowych posiadających oszczędności (w %)
powiatu
wiejskie
TAK
38,96
36,11
46,15
NIE
61,04
63,89
53,85
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
W zbiorowości deklarującej posiadanie oszczędności 23% gospodarstw miało je na
poziomie niŜszym niŜ 1000zł. 37% deklarowało oszczędności w przedziale 1001 – 5000zł i
był to jednocześnie najczęściej wskazywany przedział posiadanych oszczędności. Blisko 11%
respondentów deklarowało oszczędności przekraczające 30000 zł.
52
Wykres 2. Struktura wielkości oszczędności badanych gospodarstw domowych ogółem
11%
23%
8%
22%
36%
około 1000zł
1001-5000zł
5001-10000zł
10000-30000zł
30000zł i więcej
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 10. Oszczędności badanych gospodarstw domowych wg rodzaju badanych gmin
miasta na prawach miejsko powiatu
wiejskie
Miejska
wiejska
około 1000zł
14
9
5
1001-5000zł
22
16
16
5001-10000zł
18
5
9
10001-30000zł
4
3
2
30000zł i więcej
3
6
4
21
26
16
8
10
Ogółem
49
80
48
17
23
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 11. Struktura oszczędności badanych gospodarstw domowych wg rodzaju badanych gmin (w %)
powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
około 1000zł
22,95
23,08
13,89
25,93
22,58
1001-5000zł
36,07
41,03
44,44
32,10
36,87
5001-1000zł
29,51
12,82
25,00
19,75
22,12
10001-30000zł
6,56
7,69
5,56
9,88
7,83
30000zł i więcej
4,92
15,38
11,11
12,35
10,60
Źródło: IG WSIiZ
Analiza wielkości deklarowanych oszczędności przez gospodarstwa domowe w
róŜnych rodzajach gmin wskazuje na pewne prawidłowości. Gospodarstwa połoŜone w
gminach wiejskich charakteryzują się najwyŜszym odsetkiem mających niewielkie kwotowo
oszczędności do 1000zł – to aŜ 26%. W pozostałych rodzajach gmin największy odsetek
gospodarstw mających oszczędności ma je z przedziału od 1000 do 5000zł.
53
Skłonność do oszczędzania
Na pytanie, którego celem było zmierzenie skłonności gospodarstw domowych do
oszczędzania w przypadku pojawienia się nowego źródła dochodu 1/3 respondentów
wskazała na brak takiej skłonności. Całą dodatkową kwotę te gospodarstwa przeznaczyłby na
bieŜącą konsumpcje. Wśród chcących oszczędzać największy odsetek gospodarstw (29%
ogółu badanych gospodarstw) przeznaczyłby z dodatkowego dochodu 1000zł na oszczędności
kwotę powyŜej 700zł. Co dziesiąte gospodarstwo jest skłonne przeznaczyć 40-50% tej kwoty
na konsumpcję w późniejszym terminie. W pozostałych przedziałach odpowiedzi rozkładały
się równomiernie.
Wykres 3. Decyzje gospodarstw domowych odnośnie kwotowej wielkości oszczędności w przypadku
wzrostu dochodu o dodatkowe 1000 zł
29%
33%
9%
7%
10%
1% 3%
8%
nic
poniŜej 100 zł
100-200 zł
200-300 zł
300-400 zł
400-500 zł
500-700 zł
powyŜej 700 zł
Źródło: IG WSIiZ
Konsumenci w gminach wiejskich wykazują się mniejszą skłonnością do oszczędzania
w porównaniu z mieszkańcami miast. Blisko 40% respondentów z gmin wiejskich z
dodatkowego dochodu nic nie przeznaczyłoby na oszczędności, podczas gdy w gminach
miejsko-wiejskich taką deklarację złoŜyło, co 4 gospodarstwo domowe. Jednocześnie w
gminach wiejskich niski jest odsetek (19%) tych, którzy z dodatkowego dochodu
przeznaczyliby więcej niŜ 70% na oszczędności. W miastach na prawach powiatu taka
deklarację składa blisko połowa gospodarstw.
54
Tabela 12. Struktura odpowiedzi odnośnie decyzji gospodarstw domowych o kwotowej wielkości
oszczędności w przypadku wzrostu ich dochodu o dodatkowe 1000 zł według rodzajów gmin [w%]
miasta na
Miejsko Miejska
prawach powiatu
wiejskie
wiejska
Ogółem
30,56
24,36
39,38
33,80
Nic
35,06
poniŜej 100 zł
7,79
8,33
7,69
4,38
6,80
100-200 zł
5,19
3,70
11,54
10,63
7,60
200-300 zł
3,90
0,93
1,28
3,13
2,60
300-400 zł
0,65
0,00
0,00
1,25
0,60
400-500 zł
12,99
7,41
8,97
8,75
9,80
500-700 zł
5,19
1,85
15,38
13,13
8,60
powyŜej 700 zł
29,22
47,22
30,77
19,38
30,20
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Istnieje silna zaleŜność między skłonnością do oszczędzania w lubelskich
gospodarstwach domowych a poziomem dochodu uzyskiwanego przez te gospodarstwa.
Skłonność do oszczędzania wzrasta w miarę wzrostu dochodu. Szczególnie widoczne jest to
w kategorii gospodarstw, gdzie miesięczny dochód do dyspozycji na osobę jest wyŜszy niŜ
800zł. Ponadto im wyŜszy dochód tym spada odsetek gospodarstw, które z dodatkowego
dochodu nic nie przeznaczyłyby na oszczędności.
Tabela 13. ZaleŜność miedzy skłonnością do oszczędzania a poziomem dochodów w badanych
gospodarstwach domowych
w gospodarstwie domowym na miesiąc? Ogółem
PowyŜej
0 - 400 zł
401 - 800 zł
800 zł
Nic
64
75
30
169
1 - 200 zł
z tych 1000 zł
13
42
17
72
przeznaczyłby Pan/Pani 201 - 400 zł
3
8
5
16
na oszczędności?
401 - 500 zł
8
24
17
49
PowyŜej 500 zł
21
75
98
194
Źródło: IG WSIiZ
w gospodarstwie domowym na miesiąc?
PowyŜej
0 - 400 zł
401 - 800 zł
800 zł
z tych 1000 zł
przeznaczyłby Pan/Pani
na oszczędności?
Nic
58,72
33,48
17,96
33,80
1 - 200 zł
11,93
18,75
10,18
14,40
201 - 400 zł
2,75
3,57
2,99
3,20
401 - 500 zł
7,34
10,71
10,18
9,80
19,27
100,00
33,48
100,00
58,68
100,00
38,80
100,00
PowyŜej 500 zł
Ogółem
Ogółem
Źródło: IG WSIiZ
55
WaŜność udziału poszczególnych kategorii wydatków w budŜetach domowych
W opinii badanych gospodarstw domowych to wydatki na artykuły Ŝywnościowe oraz
na czynsz i inne opłaty stanowią w budŜetach domowych waŜną lub bardzo waŜną kategorię
wydatków. W przypadku wydatków na Ŝywność taką opinię wyraŜają 242 gospodarstwa
domowe (48,4% ogółu gospodarstw) na 500 pytanych. Jednocześnie dla 32% gospodarstw
znaczenie wydatków w tej kategorii jest średnio waŜne. Tylko dla około 19,8% wszystkich
gospodarstw wydatki te są mało istotną lub nie waŜną kategorią w domowych budŜetach.
Wydatki związane z czynszem i innymi opłatami (głównie za dostarczane media) są bardzo
waŜną i waŜną pozycją w domowych budŜetach dla 55,4% gospodarstw. Wydatki te
postrzegane są jako nie waŜne lub mało waŜne tylko dla 13% respondentów.
Na trzecim miejscu wśród waŜności kategorii wydatków w miesięcznym budŜecie
domowym znalazły się wydatki na ochronę zdrowia. Postrzega ją jako waŜną lub bardzo
waŜną kategorię, co 4 gospodarstwo domowe.
Na kolejnym miejscu znalazły się wydatki na edukację. Jest to waŜny lub bardzo
waŜny wydatek w domowym budŜecie dla 18% respondentów. Podobne oceny dotyczą
wydatków na transport. Marginalizowanie znaczenia waŜności takich kategorii jak wydatki
na artykuły przemysłowe, czy wypoczynek i relaks spowodowane jest ograniczeniami
dochodowymi. W gospodarstwach o wyŜszych dochodach wzrasta odsetek odpowiedzi
uznających te kategorie jako waŜne i bardzo waŜne. W tych gdzie te dochody są na niskim
poziomie stanowią one dobra i usługi niedostępne.
56
Wykres 3. WaŜność udziału poszczególnych kategorii wydatków w budŜecie badanych gospodarstw
domowych
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
art
yk
uły
cz y
n sz
wy
da
tki
i in
Ŝy w
ne
no
op
ści
łat
ow
y
e
art
na
tr a
n
yk
uły
spo
rt
wy
po
wy
da
wy
da
sp ł
a
ta
kre
na
na
prz
nek
d yt
ed u
och
em
u
i
r
r on
y sł
ka
ela
cj e
ow
ks
ę
z
e
d ro
wi
a
czy
nie waŜne
mało waŜne
waŜne
bardzo waŜne
tki
tki
średniowaŜne
Źródło: IG WSIiZ
Planowane wydatki inwestycyjne w najbliŜszym półroczu
Połowa badanych gospodarstw domowych w województwie lubelskim deklaruje
poniesienie wydatków inwestycyjnych w najbliŜszych sześciu miesiącach. Planowane
wydatki najczęściej związane są z zakupem samochodu i dotyczy to 37% gospodarstw
planujących wydatki. Na drugim miejscu ze względu na liczbę wskazań znalazły się wydatki
na zakup sprzętu AGD (23%), następnie wydatki na zakup domu lub mieszkania (22%).
57
Wykres 4. Planowane wydatki inwestycyjne w badanych gospodarstwach domowych w najbliŜszym
półroczu
inne
10,60%
remont
7,83%
zakup
domu/mieszkania
22,12%
zakup samochodu
36,87%
zakup sprzętu AGD
22,58%
0
5
10
15
20
25
30
35
40
[w%]
Źródło: IG WSIiZ
We wszystkich rodzajach gmin największa liczba wskazań odnośnie planowanych
inwestycji dotyczyła zakupu samochodów i wahała się od 32% w gminach wiejskich do 44%
w gminach miejsko – wiejskich. Szczególnie wysoki odsetek respondentów w gminach
miejskich i miejsko – wiejskich planuje zakup domu lub mieszkania. W gminach miejskich
30% gospodarstw planujących wydatki inwestycyjne wskazuje na ten rodzaj inwestycji.
Tabela 14. Planowane wydatki inwestycyjne w badanych gospodarstwach domowych w najbliŜszym
półroczu według rodzajów gmin [w%]
miasta na prawach
miejsko powiatu
wiejskie
miejska
wiejska Ogółem
Zakup sprzętu AGD
22,95
23,08
13,89
25,93
22,58
Zakup samochodu
36,07
41,03
44,44
32,10
36,87
Zakup
12,82
25,00
19,75
22,12
domu/mieszkania
29,51
Remont
6,56
7,69
5,56
9,88
7,83
Inne
4,92
15,38
11,11
12,35
10,60
100,00
100,00
100,00
100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
Wielkość kwot, którą planują wydatkować gospodarstwa domowe na te inwestycje
jest zróŜnicowana. Wśród gospodarstw mających plany inwestycyjne 38% nie wyda więcej
niŜ 1000zł (czyli, miesięcznie będzie to niewielka kwota, bo ok. 170zł). 32% wydatkujących
gospodarstw przeznaczy na to kwotę od 1000 do 5000zł, 22% inwestujących gospodarstw
58
wyda od 5000 do 20000 zł. Kwotę wyŜszą niŜ 20000 zł chce na inwestycje przeznaczyć 8%
ogółu gospodarstw planujących wydatki inwestycyjne.
Wykres 5. Struktura wielkości planowanych wydatków gospodarstw domowych w najbliŜszym półroczu
4%
4%
38%
22%
32%
około 1000
1000-5000
20000-50000
powyŜej 50000
5000-20000
Źródło: IG WSIiZ
Brak jest istotnego zróŜnicowanie miedzy poszczególnymi rodzajami gospodarstw ze
względu na ich miejski bądź wiejski charakter w odniesieniu do wielkości planowanych
wydatków. Kwotę nie wyŜszą niŜ 5000 zł na inwestycje w ciągu najbliŜszych sześciu
miesięcy planuje wydatkować od 65% gospodarstw w duŜych miastach - deklarujących
poniesienie wydatków – do 75% w gminach miejskich. Pozostały odsetek gospodarstw wyda
na inwestycje kwotę wyŜszą niŜ 5000zł. Miasta na prawach powiatu wyróŜniają się na tle
innych gmin wyŜszym odsetkiem konsumentów deklarujących nakłady przekraczające
wartość 50000 zł.
Tabela 15. Struktura wielkości planowanych wydatków gospodarstw domowych w najbliŜszym półroczu
według rodzaju gminy [w %]
miasta na
miejsko Miejska
prawach powiatu
wiejskie
wiejska Ogółem
około 1000
34,67
42,19
37,78
36,62
37,65
1000-5000
40,00
23,44
33,33
29,58
31,76
5000-20000
18,67
21,88
22,22
25,35
21,96
20000-50000
4,00
4,69
2,22
5,63
4,31
powyŜej 50000
2,67
7,81
4,44
2,82
4,31
100,00
100,00
100,00 100,00
100,00
Źródło: IG WSIiZ
59
75% badanych gospodarstw domowych prognozuje, Ŝe w najbliŜszym półroczu w ich
gospodarstwach średnie miesięczne wydatki ni ulegną zmianie. W grupie gospodarstw, które
przewidują zmianę w najbliŜszych sześciu miesiącach dominują te wskazujące na wzrost
wydatków - 23% ogółu badanych gospodarstw (12% przewiduje niewielki wzrost, 11%
znaczący wzrost). Tylko 2% wśród badanych gospodarstw przewiduje w najbliŜszym
półroczu spadek wydatków inwestycyjnych, a tylko 1%, Ŝe będzie to spadek istotny.
Prognozy te pozwalają na wyciągnięcie wniosku dotyczącego wzrostu wydatków
gospodarstw domowych w najbliŜszych miesiącach.
Wykres 6. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych wydatków w najbliŜszym półroczu
1%
1%
11%
12%
75%
znaczny wzrost
niewielki wzrost
nieznaczny spadek
istotny spadek
bez zmian
Źródło: IG WSIiZ
Tabela 16. Prognozowana zmiana średnich miesięcznych wydatków w najbliŜszym półroczu według
rodzaju gminy [w %]
miasta na prawach
miejsko miejska
powiatu
wiejskie
wiejska Ogółem
Znaczny wzrost
12,99
10,19
10,26
10,00
11,00
Niewielki wzrost
11,04
4,63
11,54
18,13
12,00
bez zmian
74,03
85,19
76,92
70,00
75,60
nieznaczny spadek
1,30
0,00
0,00
1,25
0,80
istotny spadek
0,65
0,00
1,28
0,63
0,60
100,00
100,00
100,00
100,00 100,00
Źródło: IG WSIiZ
60
Największy odsetek gospodarstw domowych prognozujących wzrost wydatków w
najbliŜszych 6 miesiącach jest w gminach wiejskich (28%) a najniŜszy w miastach na
prawach powiatów (15% wskazań).
4.3. Analiza uwarunkowań dochodów i mnoŜnik inwestycyjny w regionach (ElŜbieta
Wojnicka)
Dane uzyskane z badania 500 gospodarstw domowych w województwie
podkarpackim i 500 z województwa lubelskiego w lutym i październiku 2006 roku poddano
analizie ekonometrycznej stosując regresję logitową. Testowano wiele róŜnych modeli, z
których przedstawione poniŜej okazały się statystycznie istotne.
Analiza na podstawie badania z lutego 2006 r.
Na podstawie danych z badania gospodarstw domowych w lutym 2006 r.
przeprowadzono analizę czynników zwiększających szanse na wystąpienie wysokich
dochodów na mieszkańca w gospodarstwie domowym – powyŜej 1000 zł na mieszkańca. W
tym celu zastosowano regresję logitową. W rezultacie uzyskano przedstawione w tabelach 1-2
oszacowania parametrów w modelach, w których wartość testu wartość testu Pesaran’aTimmermann’a pozwalała na odrzucenie hipotezy, Ŝe wartości zaobserwowane i teoretyczne
zmiennej objaśnianej mają rozkład niezaleŜny, czyli, Ŝe zmienna objaśniana jest niezaleŜna
od zestawu zmiennych ją objaśniających (p<0,05).
Tabela 1. Uwarunkowania wysokich dochodów w województwie podkarpackim
Zmienna objaśniana dochód miesięczny na mieszkańca w gospodarstwie domowym większy niŜ 1000 zł
Zmienna objaśniająca
Oszacowanie
Błąd szacunku Statystyka „t” (Prob.)
parametru
stała
-2.5140
0.24018
-10.4673[.000]
0.70481
0.28636
2.4612[.014]
Miasto lub gmina miejska
0.75685
0.36989
2.0461[.041]
Respondent o wykształceniu wyŜszym
1.0949
0.30970
3.5352[.000]
Dochód z własnego przedsiębiorstwa jako
główne źródło dochodu
-2.2164
1.0253
-2.1618[.031]
Dochód z gospodarstwa rolnego jako główne
źródło dochodu
Źródło: Obliczenia własne a podstawie danych z ankiet Pseudo R2 – 0,10624; czynnik do obliczenia efektów
krańcowych = 0,082835, dobroć dopasowania = 0,87647, test Pesaran-Timmermann’a =-337,4682[0,000]
Analiza dla obu województw przyniosła podobne wnioski. Szanse na wysoki dochód
w gospodarstwie domowym są większe w przypadku gospodarstw, gdzie głównym
deklarowanym dochodem jest dochód z własnego przedsiębiorstwa, gdy respondent
deklarował wykształcenie wyŜsze oraz gdy gospodarstwo domowe jest zlokalizowane w
powiecie grodzkim lub gminie miejskiej. Ponadto w województwie lubelskim wiek
respondenta mieszczący się w przedziale od 20 do 35 lat równieŜ zwiększa szanse na wysoki
dochód gospodarstwa domowego. Szanse na wysoki dochód w gospodarstwie domowym na
61
Podkarpaciu zmniejsza główne źródło dochodu w postaci pracy we własnym gospodarstwie
rolnym, choć w modelu obejmującym razem dane z obydwu województw dochód z
gospodarstwa rolnego zmniejsza szanse na wysoki dochód dla całej próby (tabela 3).
Tabela 2. Uwarunkowania wysokich dochodów w województwie lubelskim
Oszacowanie
parametru
stała
-2.5041
0.27599
-9.0732[.000]
0.50305
0.24152
2.0829[.038]
0.81755
0.24490
3.3382[.001]
0.65673
0.25321
2.5936[.010]
Wiek od 20 do 35 lat
1.2832
0.35607
3.6039[.000]
Źródło: Obliczenia własne a podstawie danych z ankiet; czynnik do obliczenia efektów krańcowych =
0,14632; dobroć dopasowania = 0,80200, test Pesaran-Timmermann’a =-131,2689[0,000] Pseudo R2 =
0,077009
Tabela 3. Uwarunkowania wysokich dochodów w województwach podkarpackim i lubelskim
Oszacowanie
parametru
stała
-2.2795
0.16016
-14.2325[.000]
3.3188[.001]
0.60499
0.18229
0.91782
0.19645
4.6720[.000]
4.6249[.000]
1.0338
0.22353
-1.2301
0.47655
-2.5812[.010]
Dochód z gospodarstwa rolnego jako główne
źródło dochodu
Źródło: Obliczenia własne a podstawie danych z ankiet; czynnik do obliczenia efektów krańcowych = 0,11810,
dobroć dopasowania = 0,83960, test Pesaran-Timmermann’a =330,0985[0,000], Pseudo R2 = 0,080571
Oznacza to, Ŝe najlepszym gwarantem wysokich dochodów jest wykształcenie i
przedsiębiorczość oraz lokalizacja w pobliŜu chłonnego rynku jakim w większym stopniu są
zaludnione gminy miejskie. Przyczyną ubóstwa regionów podkarpackiego i lubelskiego jest
więc m.in. niska przedsiębiorczość oraz słabe zurbanizowanie.10
Ponadto
próbowano
przeprowadzić
analizę
czynników
determinujących
przewidywany wzrost wydatków lub planowane duŜe wydatki inwestycyjne – powyŜej 5000
zł w najbliŜszym półroczu. Niestety uzyskane modele w większości nie wyjaśniały
kształtowania się tych zmiennych. Jedynie wysokim prawdopodobieństwem trafności
oszacowania cechował się model wskazujący na większe prawdopodobieństwo wystąpienia
wysokich nakładów inwestycyjnych w obydwu regionach wśród respondentów o średnich
deklarowanych dochodach na mieszkańca w gospodarstwie domowym tj. 600-1000 zł oraz o
głównym źródle dochodu pochodzącym z własnego przedsiębiorstwa. Model ten jednak w
10
Niestety wartość Pseudo R2 we wszystkich regresjach była niska co znaczy, Ŝe modele w niewielkim stopniu
wyjaśniają kształtowanie się dochodów gospodarstw domowych.
62
niewielkim stopniu wyjaśnia kształtowanie się zmiennej objaśnianej tj. przewidywanych
wysokich wydatków inwestycyjnych (tabela 4). Sugeruje on jednak, Ŝe przedsiębiorcy z
regionów dobrze oceniają perspektywy rozwoju ich firm w najbliŜszym okresie i stąd będą
posiadali dochody na znaczne dodatkowe wydatki inwestycyjne w gospodarstwie domowym.
Tabela 4. Uwarunkowania wysokich przewidywanych wydatków inwestycyjnych w województwach
podkarpackim i lubelskim
Zmienna objaśniana przewidywane wydatki inwestycyjne w gospodarstwie domowym w najbliŜszym
półroczu powyŜej 5000 zł
Oszacowanie
parametru
stała
-1.3691
.094862
-14.4324[.000]
.47294
.21349
2.2153[.027]
Miesięczny dochód do dyspozycji na
mieszkańca w gospodarstwie domowym 6001000 zł
.40579
.16109
2.5190[.012]
Źródło: Obliczenia własne a podstawie danych z ankiet; czynnik do obliczenia efektów krańcowych = 0,17762 ,
dobroć dopasowania = 0,76634 , test Pesaran-Timmermann’a =[0,000], Pseudo R2 = 0,010380
MnoŜnik inwestycyjny w regionach i typach gmin w lutym 2006
MnoŜnik konsumpcyjny/inwestycyjny pokazuje jaki efekt
w postaci wzrostu
produkcji/dochodu da dany impuls w postaci wzrostu konsumpcji/inwestycji. Wartość
mnoŜnika stanowi wskazówkę dla przedsiębiorstw w jakim stopniu rozpoczęcie przez nich
działalności na danym terenie
– inwestycje, a stąd dodatkowe dochody mieszkańców,
spowoduje wzrost konsumpcji – popytu, a tym samym większe zapotrzebowanie równieŜ na
ich produkty. WyŜsza wartość mnoŜnika jest charakterystyczna dla osób o niŜszych
przeciętnych dochodach, stąd nie moŜe być jedynym wskaźnikiem potencjalnego popytu na
danym terenie, jednak będzie określała siłę efektów mnoŜnikowych jakie mogą tam zaistnieć
w przypadku określonych impulsów zwiększających wydatki (niŜsze podatki, zasiłki, dotacje
z UE, inwestycje gmin, czy przedsiębiorstw).W uproszczonym modelu, bez uwzględniania
wpływu importu, mnoŜnik konsumpcyjny/inwestycyjny jest odwrotnością krańcowej
skłonności do oszczędzania. Krańcowa skłonność do oszczędzania natomiast to przyrost
oszczędności w wyniku wzrostu dochodu do dyspozycji o jednostkę.11
Na podstawie odpowiedzi respondentów odnośnie stopnia przeznaczenia dodatkowych
1000 zł na oszczędności oszacowano krańcową skłonność do oszczędzania (KSO) w
regionach. Wartość KSO na Podkarpaciu i Lubelszczyźnie jest zbliŜona i wynosi około 30%
tj. respondenci będą skłonni przeznaczyć na konsumpcję około 70% dodatkowego dochodu.
11
Formułę mnoŜnika opracował Kahn, uczeń John’a M. Keynesa i ma zastosowanie do gospodarki w warunkach
niepełnego wykorzystania czynników wytwórczych; jest stosowany takŜe w gospodarce przestrzennej przy
tworzeniu planów rozwoju gmin.
63
Według wzoru na mnoŜnik inwestycyjny w wersji uproszczonej tj. dla gospodarki zamkniętej
przyrost dochodu narodowego w wyniku inwestycji na danym terenie jest odwrotnie
proporcjonalny do krańcowej skłonności do oszczędzania. Oznacza to, Ŝe inwestycja da w
regionach podkarpackim i lubelskim wzrost dochodu 3,3 razy większy niŜ jej wartość.
NaleŜy
zaznaczyć,
Ŝe
były
nieznaczne
róŜnice
między
województwami
odzwierciedlające róŜnice w przeciętnym dochodzie, który jest nieznacznie niŜszy a
Podkarpaciu. Dokładna wartość KSO w województwie podkarpackim wyniosła bowiem 32%
natomiast w województwie lubelskim 33%. Większe róŜnice w wartości KSO rysują się
jednak między typami gmin co teŜ odzwierciedla zaleŜność, Ŝe skłonność do oszczędzania
rośnie wraz z dochodem.
NajwyŜszą skłonnością do oszczędzania charakteryzują się
mieszkańcy powiatów grodzkich z województwa podkarpackiego i lubelskiego – z 1000 zł
dodatkowego dochodu 470 zł przeznaczyliby oni na oszczędności. W rezultacie najniŜsza jest
tam wartość mnoŜnika inwestycyjnego, gdyŜ przyrost popytu spowodowany inwestycją w
miastach będzie najniŜszy.
Tabela 5. Wartości krańcowej skłonności do oszczędzania i do konsumpcji oraz mnoŜnika inwestycyjnego
w poszczególnych typach gmin Podkarpacia i Lubelszczyzny
KSO – krańcowa
KSK – krańcowa
MnoŜnik
skłonność do
skłonność do
inwestycyjny
oszczędzania
konsumpcji (1-KSO)
(1/KSO)
2,86
miejskie
0,35
0,65
3,23
wiejskie
0,31
0,69
3,13
miejsko-wiejskie
0,32
0,68
2,13
miasta
0,47
0,53
Źródło: Obliczenia własne a podstawie danych z ankiet
W gminach miejskich KSO wyniosło 0,35, czyli z dodatkowego dochodu mieszkańcy
przeznaczą średnio 65% na konsumpcję. W rezultacie dodatkowa inwestycja na tych terenach
spowoduje wzrost dochodu terytorium o około 2,9 razy wartość tej inwestycji. NajniŜsza
krańcowa skłonność do oszczędzania charakteryzuje mieszkańców gmin wiejskich – 0,31 i
miejsko-wiejskich –0,32. W efekcie mnoŜnik inwestycyjny na tych terenach wynosi około
3,2. (tabela 5). Licząc na wzrost popytu na własne towary w wyniku inwestycji na danym
terenie najbardziej opłaca się ją podejmować na terenie gmin wiejskich i miejsko-wiejskich.
Wszelkie działania pobudzające wzrost gospodarczy poprzez inwestycje takŜe na tych
terenach przyniosą największy efekt.
64
Analiza na podstawie badania z października 2006 r.
Województwo podkarpackie
Ankieta w województwie podkarpackim zawierała pytanie odnośnie preferencji
wyborczych osób w wyborach samorządowych. Uwzględnienie tej zmiennej w analizie
ekonometrycznej uwarunkowań dochodów ludności potwierdziło znaną tezę, iŜ osoby o
wyŜszym dochodzie częściej mają liberalne poglądy gospodarcze reprezentowane przez
Platformę Obywatelską. Największe szanse na to, Ŝe w gospodarstwie domowym będzie
dochód do dyspozycji na mieszkańca na miesiąc powyŜej 1000 zł występowały bowiem w
przypadku gdy respondent był sympatykiem Platformy Obywatelskiej, zamieszkałym w
mieście i o wyŜszym wykształceniu oraz gdy dochód w gospodarstwie domowym pochodził
głownie z pracy we własnym przedsiębiorstwie. Regresje uwzględniające respondentów o
innych preferencjach wyborczych niestety okazały się statystycznie nie istotne. Podobnie jak
pokazała analiza na bazie odpowiedzi z lutego, wysoki dochód występuje głównie w
przypadku przedsiębiorców z miast oraz osób z wyŜszym wykształceniem (tabela 6)
Tabela 6. Uwarunkowania wysokich dochodów ludności w województwie podkarpackim
Miesięczny dochód do dyspozycji na mieszkańca w gospodarstwie domowym powyŜej 1000 zł (P)
Oszacowanie
parametru
stała
-1,8532
0,16579
-11,1780[0,000]
0,67037
0,30200
2,2198[0,027]
Sympatyk Platformy Obywatelskiej
1,0028
0,37296
2,6887[0,007]
0,75305
0,23050
3,2670[0,001]
Zamieszkanie w mieście
1,0328
0,23114
4,4681[0,000]
WyŜsze wykształcenie
dobroć dopasowania = 0,756 , test Pesaran-Timmermann’a =-86,487[0,000], Pseudo R2 = 0,0933
Kolejna istotna regresja względem zmiennej wysoki dochód na mieszkańca w gospodarstwie
domowym pokazała, Ŝe mniejsze szanse na pojawienie się takiego dochodu są w przypadku
rodzin wielodzietnych oraz osób zamieszkałych na wsi, natomiast szanse na pojawienie się
wysokiego dochodu rosną gdy respondent ma wyŜsze wykształcenie oraz gdy głównym
źródłem dochodu w gospodarstwie domowym jest praca za granicą. Odzwierciedla to teŜ fakt,
Ŝe emigracja zarobkowa przynosi ludności wysokie dochody, a stąd trudno będzie ją
ograniczyć jeśli wynagrodzenia na Podkarpaciu nie wzrosną (tabela 7).
65
Tabela 7. Uwarunkowania wysokich dochodów ludności w województwie podkarpackim
Miesięczny dochód do dyspozycji na mieszkańca w gospodarstwie domowym powyŜej 1000 zł (P)
Oszacowanie
parametru
stała
-1,1409
0,15423
-7,3973[0,000]
0,73416
-3,0224[0,003]
Więcej niŜ 2 dzieci w gospodarstwie domowym -2,2189
1,0182
0,22980
4,4306[0,000]
Wykształcenie wyŜsze
-0,81118
0,27898
-2,9077[0,004]
Zamieszkanie na wsi
1,0384
0,49288
2,1069[0,036]
Główne źródło dochodu praca za granicą
Większe szanse na to, Ŝe gospodarstwo domowe posiada oszczędności powyŜej 10 tys. zł
występują w przypadku, gdy w gospodarstwie domowym dochód do dyspozycji wynosi
ponad 1000 zł na miesiąc na mieszkańca, gdy głównym źródłem dochodu gospodarstwa
domowego jest własne przedsiębiorstwo oraz gdy waŜną pozycję w miesięcznym budŜecie
stanowią wydatki na wypoczynek i relaks (tabela 8).
Tabela 8. Uwarunkowania wysokich oszczędności (powyŜej 10 tys. zł) w gospodarstwie domowym w
województwie podkarpackim
Oszczędności powyŜej 10000 zł (P)
Oszacowanie
parametru
stała
-4,1826
0,40034
-10,4474[0,000]
1,1014
0,58395
1,8861[0,060]
Wypoczynek i relaks (kino, ksiąŜki, fryzjer,
kosmetyczka, sport etc) stanowią waŜną
pozycję w wydatkach
2,0540
0,46471
4,4201[0,000]
mieszkańca w gospodarstwie domowym
powyŜej 1000 zł
1,3241
0,51826
2,5549[0,011]
Wzrost wydatków w najbliŜszym półroczu przewidują natomiast głównie respondenci
spodziewający się wzrostu dochodów a takŜe ci, którzy mają więcej niŜ dwójkę dzieci (tabela
9).
Tabela 9. Uwarunkowania planów wzrostu wydatków w najbliŜszym półroczu w województwie
podkarpackim
Przewidują wzrost wydatków w najbliŜszym półroczu (P)
Oszacowanie
parametru
stała
-1,0030
0,11491
-8,7287[0,000]
1,1207
0,26658
4,2039[0,000]
Przewidują wzrost dochodów w najbliŜszym
półroczu
0,28351
2,8006[0,005]
Więcej niŜ 2 dzieci w gospodarstwie domowym 0,79401
66
Województwo lubelskie
W województwie lubelskim analiza ekonometryczna odpowiedzi respondentów pozwoliła
ocenić m.in. uwarunkowania wystąpienia najniŜszych dochodów poniŜej 400 zł na
mieszkańca w gospodarstwie domowym. Jak się spodziewano większe prawdopodobieństwo
wystąpienia takich dochodów dotyczy respondentów zamieszkujących tereny wiejskie i
rodziny wielodzietne. Prawdopodobieństwo wystąpienia niskiego dochodu zmniejsza
natomiast posiadanie renty/emerytury jako głównego dochodu w gospodarstwie domowym
oraz wyŜsze wykształcenie respondenta (tabela 10).
Tabela 10. Uwarunkowania niskich dochodów ludności w województwie lubelskim
Miesięczny dochód do dyspozycji na mieszkańca w gospodarstwie domowym poniŜej 400 zł (L)
Oszacowanie
Błąd szacunku Statystyka „t” (Prob,)
parametru
-1,2286
0,21165
-5,8051[0,000]
stała
2,0062
0,29365
6,8320[0,000]
Więcej niŜ 2 dzieci w gospodarstwie domowym
-0,65401
0,25032
2,6127[0,009]
Dochód z renty/emerytury jako główne źródło
dochodu
0,58990
0,25427
2,3200[0,021]
Zamieszkanie na wsi
-1,8144
0,40709
-4,4571[0,000]
Prawdopodobieństwo tego, Ŝe respondent będzie w wieku od 20 do 35 lat zwiększa się w
przypadku odpowiedzi wskazujących na jego wyŜsze wykształcenie oraz wysoki udział w
wydatkach miesięcznych wydatków na edukację, a takŜe spłaty kredytu. Odzwierciedla to
fakt, Ŝe w ostatnich latach zwiększył się poziom skolaryzacji na szczeblu wyŜszym, a stąd
więcej osób w wieku 20-35 lat ma wyŜsze wykształcenie niŜ wśród osób starszych. Ponadto
cześć młodych osób przeznacza swoje dochody głównie na edukację, a takŜe na spłatę
kredytu (tabela 11).
Tabela 11. Prawdopodobieństwo młodego wieku respondenta w województwie lubelskim
Wiek respondenta 20-35 lat (L)
Oszacowanie
parametru
stała
-2,1936
0,18090
-12,1260[0,000]
0,76071
0,27766
2,7397[0,006]
WaŜną pozycją wydatków miesięcznych są
wydatki na edukację
0,92915
0,36574
2,5405[0,011]
WaŜną pozycją wydatków miesięcznych jest
spłata kredytu
1,8068
0,24110
7,4937[0,000]
Prawdopodobieństwo wystąpienia więcej niŜ 2 dzieci w gospodarstwie domowym w
województwie lubelskim, jak teŜ prawdopodobnie w całej Polsce, jest większe w przypadku
respondentów mieszkających na wsi lub w gminie miejsko-wiejskiej, a takŜe tych o niskim
67
dochodzie do dyspozycji na mieszkańca – poniŜej 400 zł. Regresja ta jest więc zbliŜona
znaczeniowo do pierwszej tzn. niski dochód w gospodarstwie domowym moŜe być zarówno
skutkiem jak i przyczyną wielodzietności (tabela 12).
Tabela 12. Prawdopodobieństwo wystąpienia więcej niŜ 2 dzieci w gospodarstwie domowym w
województwie lubelskim
Więcej niŜ 2 dzieci w gospodarstwie domowym (L)
Oszacowanie
parametru
stała
-3,0211
0,26790
-11,2771[0,000]
0,78560
0,31887
2,4637[0,014]
Zamieszkanie na wsi
0,89308
0,38447
2,3229[0,021]
Zamieszkanie w gminie miejsko-wiejskiej
2,1356
0,28169
7,5813[0,000]
mieszkańca w gospodarstwie domowym poniŜej
400 zł
Wzrost wydatków w najbliŜszym półroczu w województwie lubelskim przewidują
głównie osoby, które jednocześnie spodziewają się wzrostu dochodów. Ponadto większe
prawdopodobieństwo wzrostu dochodów występuje w przypadku respondentów czerpiących
dochód w własnego przedsiębiorstwa oraz z pracy najemnej. Dobrze sytuację w najbliŜszym
półroczu oceniają więc zarówno przedsiębiorcy jak i pracownicy najemni.
Tabela 13. Uwarunkowania planów wzrostu wydatków w najbliŜszym półroczu w województwie
lubelskim
Przewidują wzrost wydatków w najbliŜszym półroczu
Oszacowanie
parametru
stała
-1,8986
0,20750
-9,1501[0,000]
0,74944
0,30743
2,4377[,015]
Przewidują wzrost dochodów w najbliŜszym
półroczu
1,3931
0,36752
3,7906[0,000]
0,71836
0,23205
3,0957[0,002]
Dochód z pracy najemnej jako główne źródło
dochodu
MnoŜnik inwestycyjny na podstawie badania z października 2006
Na podstawie odpowiedzi respondentów zebranych w październiku 2006 roku
odnośnie stopnia przeznaczenia dodatkowych 1000 zł na oszczędności oszacowano krańcową
skłonność do oszczędzania (KSO) w regionach. Wartość KSO na Lubelszczyźnie okazała się
teraz o ponad 10% wyŜsza niŜ w poprzednim badaniu co moŜe wynikać z większego wzrostu
dochodu ludności w tym województwie w porównaniu do Podkarpacia co pokazują m.in.
dane o wpływach z PIT w 2005 roku i przewidywania ich duŜego wzrostu takŜe w 2006. W
województwie lubelskim respondenci chcą przeznaczyć średnio prawie 38% swojego
68
dodatkowego dochodu na oszczędności, natomiast na Podkarpaciu 26%. Oznacza to, Ŝe na
Podkarpaciu jest ciągle więcej niezaspokojonych potrzeb konsumpcyjnych niŜ na
Podkarpaciu, a stąd kaŜda inwestycja zwiększająca zatrudnienie spowoduje większy przyrost
popytu
i
dochodu
niŜ
na
Lubelszczyźnie.
Odzwierciedla to
wartość mnoŜnika
inwestycyjnego, który na Podkarpaciu wynosi 3,8, zaś na Lubelszczyźnie 2,6. Wzrost
inwestycji w wysokości 1mln zł na Podkarpaciu spowoduje przyrost produktu regionalnego
na Podkarpaciu o 3,8 mln zł, a na Lubelszczyźnie o 2,6 mln zł
NajwyŜsza wartość mnoŜnika wynikająca z najniŜszej skłonności do oszczędzania we
wrześniu 2006 cechowała gminy wiejskie i miejsko-wiejskie Podkarpacia – odpowiednio 5,1
i 3,9. Co ciekawe respondenci gmin miejskich Podkarpacia wykazali niŜszą krańcową
skłonność do oszczędzania niŜ miast Podkarpackich. Sugeruje to, Ŝe w części miast średniej
wielkości na Podkarpaciu ludność jest przeciętnie bogatsza niŜ w największych miastach
regionu. Na Lubelszczyźnie natomiast najniŜszy mnoŜnik inwestycyjny, a stąd najwyŜsza
krańcowa skłonność do oszczędzania i najwyŜsze dochody ludności cechują miasta oraz
gminy miejsko-wiejskie. NajwyŜszy przyrost popytu w wyniku inwestycji nastąpi natomiast
w gminach wiejskich i miejskich Lubelszczyzny – obwiednio 3,2 i 2,8 razy większy niŜ
wartość inwestycji (tabela 14).
Tabela 14. Krańcowa skłonność do oszczędzania i mnoŜnik inwestycyjny w gminach poszczególnych
typów na Podkarpaciu i Lubelszczyźnie
KSO w %
MnoŜnik inwestycyjny
podkarpackie lubelskie podkarpackie lubelskie
ogółem
26,2%
37,8%
3,8
2,6
miasto
27,9%
46,2%
3,6
2,2
miejskie
35,7%
36,3%
2,8
2,8
miejsko-wiejskie
25,9%
42,2%
3,9
2,4
wiejskie
19,5%
31,3%
5,1
3,2
Źródło: Obliczenia na podstawie badań ankietowych
69
Aneks 1. Dochody w gminach miejsko-wiejskich i wiejskich Podkarpacia i
Lubelszczyzny
Tabela 1. Dochody podmiotów prawnych i ludności w gminach miejsko-wiejskich Lubelszczyzny
Nazwa
dynamika
dynamika dochodu
dochód na
dochód
dochodu
2005/2004
mieszkańca na
na
2006/2005
miesiąc 2005
podmiot
aktywny
2005
121,8
100,1
133,3 36627,6
Annopol
118,7
122,3
214,8 50194,6
BełŜyce
109,3
186,2 59928,2
116,5
Bychawa
114,3
108,7
141,0
9244,3
Frampol
111,3
315,7 280912,5
118,8
Janów Lubelski
100,8
120,9
161,3
8821,6
Józefów
120
278,4
8918,6
113,3
Kazimierz Dolny
107,4
114,5
176,2
3343,5
Kock
93,6
109
220,1 164875,1
Krasnobród
111,5
105,9
524,5 100531,5
Łęczna
105
110,9
313,6 189413,7
Nałęczów
108,9
109
244,2 149326,6
Opole Lubelskie
93,5
138,2
255,0 11642,5
Ostrów Lubelski
107,5
119,9
385,7 77207,6
Parczew
109
120
199,5 45281,4
Piaski
115,2
109,7
240,9 148859,3
Poniatowa
99,9
114,7
358,4 79133,5
Ryki
111,4
197,9 207060,4
128,8
Szczebrzeszyn
97,8
110
191,0
27851
Tarnogród
116,5
107,3
131,0
7382,6
Tyszowce
125,9
118,3
245,9 813413,6
Zwierzyniec
Tabela 2. Dochody podmiotów prawnych i ludności w gminach miejsko-wiejskich Podkarpacia
gminy miejskowiejskie
dochód na
mieszkańca 2005
dynamika dochodu
2005/2004
dynamika
dochód na
dochodu
aktywny podmiot
2006/2005 plany prawny 2005
Baranów
Sandomierski
217,6
109,7
118,5
456845,1
BłaŜowa
Brzozów
Cieszanów
Dukla
Głogów Małopolski
Iwonicz-Zdrój
Jedlicze
Kańczuga
Kolbuszowa
Lesko
Narol
172,6
266,0
158,8
213,7
280,4
272,4
352,6
177,9
241,7
bd
136,1
107,7
113,8
108,4
121,6
122,6
113,2
107,5
104,5
112,5
bd
119,6
123,4
112,3
104,3
118,7
127,6
113,2
105,8
127,7
117,5
bd
108,4
-1273,7
126563,9
169781,5
127542,3
413022,1
42608,3
255837,5
649603,7
146359,7
63289,5
2929,1
70
Nisko
Nowa Dęba
Nowa Sarzyna
Oleszyce
Pilzno
Radomyśl Wielki
Ropczyce
Rudnik nad Sanem
Rymanów
Sędziszów
Małopolski
349,6
275,7
230,5
173,3
215,7
138,4
327,8
213,7
249,6
214,3
110,5
117,3
111,4
115,9
115,2
114,7
124,9
114
117,1
111,9
113,7
112,2
112,7
107,2
124,3
124,2
104,2
107,4
111,6
110,7
168,7
119
117,3
Sieniawa
176,7
121
110,8
Sokołów
Małopolski
268,7
115,7
101,9
StrzyŜów
392,0
135,5
104,6
Tyczyn
187,0
116,4
115,9
Ulanów
253,3
109,8
114,6
Ustrzyki Dolne
227,2
116,4
117,5
Zagórz
58124,2
35953,1
704765,8
1309,9
235717,2
66246,4
343071,4
173841,9
40946,8
118395,4
2880,3
29401,7
117241,6
78654,8
3131,1
148567
325658,7
Tabela 3. Dochody podmiotów prawnych i ludności w gminach wiejskich Lubelszczyzny
gmina
dynamika dochód na dochód na
gmina
dynamika dochód na
dochód na
dochodu mieszkańc
aktywny
dochodu mieszkańc
aktywny
podmiot
2006/2005 a 2005
podmiot
2006/2005 a 2005
prawny 2005
prawny 2005
121,2
105,1
3732,8
117,5
128,4
13964,0
Abramów
Modliborzyce
114,4
166,2
23102,5
118,1
171,3
50117,4
Adamów
Niedrzwica DuŜa
113,2
80,6
2973,1
115
117,2
1246,0
Aleksandrów
Niedźwiada
126,5
155,1
125960,7
105,4
92,2
4396,0
Baranów
Nielisz
117,8
85,3
5379,6
116,4
260
43808,8
Batorz
Niemce
122
120,8
11945,1
117,3
110,6
59742,8
BełŜec
Nowodwór
118,9
158,7
11384,0
109,5
75,6 bd
Biała Podlaska
Obsza
122
111,7
3174,9
117,7
97,8
12278,2
Białopole
Ostrówek
112,3
145,1
315706,1
115
172,3
1361,4
Biłgoraj
Piszczac
118,1
113,4
bd Podedwórze
111,2
134,3
3310,9
Biszcza
110,9
97,3
9262,3
112,1
77,2
18915,6
Borki
Potok Górny
112,8
95
bd Potok Wielki
120
155,5
1112,0
Borzechów
112,6
176,9
12982,2
114,6
197,6
4295306,1
Chełm
Puchaczów
108,3
147,1
14790,1
102,2
265
89327,4
Chodel
Puławy
110,4
73,3
30842,4
112
143,7
215942,3
Chrzanów
Rachanie
112,5
187,7
11433,5
114,8
114,9
1523,5
Cyców
Radecznica
156,3
65740,9
108,8
145,7
47403,6
118,5
Czemierniki
Radzyń Podlaski
71
Dębowa Kłoda
Dołhobyczów
113,4
115
106,2
121,7
Dorohusk
Drelów
Dubienka
Dzierzkowice
Dzwola
Fajsławice
Firlej
Garbów
Głusk
Godziszów
Goraj
Gorzków
Gościeradów
Grabowiec
Hanna
Hańsk
Horodło
Hrubieszów
Izbica
Jabłonna
Jabłoń
Janowiec
100,1
110,7
109,7
110,3
125,1
119,1
116,4
122,9
118,6
119
121,2
111,1
113,4
110,7
105,6
110,2
107,9
116
114,4
123,1
152,2
113,3
163,6
122,8
132,4
184,3
83,5
107,8
123,4
166,8
262,9
94,4
97,3
109,9
114,2
102,2
135,5
159,3
146,7
97,3
128,2
176
129,7
180,1
Janów Podlaski
Jarczów
Jastków
Jeziorzany
Józefów nad
Wisłą
Kamień
Kamionka
Karczmiska
Kąkolewnica
Wschodnia
Kłoczew
Kodeń
Komarówka
Podlaska
KomarówOsada
Konopnica
Konstantynów
Końskowola
Krasnystaw
Kraśniczyn
Kraśnik
Krynice
Krzczonów
Krzywda
KsięŜpol
Kurów
Leśna Podlaska
Leśniowice
Lubartów
101,8
111,9
116,4
114,4
118
175,1
82,5
323,1
120,2
103,6
bd Rejowiec
bd Rejowiec
Fabryczny
107719,9
Rokitno
15842,3
Rossosz
2214,8
Ruda-Huta
13677,7
Rudnik
1180,1
Rybczewice
23376,4
Sawin
1970,5
Serniki
62128,3
Serokomla
34232,9
Siedliszcze
4947,2
Siemień
16792,7
Siennica RóŜana
9433,4
Sitno
7856,8
Skierbieszów
12597,1
Sławatycze
13811,2
Sosnowica
90793,2
Sosnówka
317824,6
Spiczyn
bd
Stanin
2350,6
Stary Brus
1554,4
Stary Zamość
2568,7
StęŜyca
39486,6
Stoczek
Łukowski
254767,1
StrzyŜewice
376,6
Sułów
404277,0
Susiec
2412,8
Szastarka
2724,7
Tarnawatka
0
111,5
209,5
135,3
117,9
115,6
118,5
120,7
98,3
136,5
128,6
133,9
1509,2
9728,0
18965,2
9593,2
104,1
109,2
110,3
115,9
166,3
145,9
111,7
115,2
123,6
98,8
118,4
115,7
98,6
108,1
113,5
113,2
112,3
114,1
115,7
106,8
127,5
205941,8
390,4
121,2
128,4
108,6
95,2
113,9
107,7
113,4
118,7
109,5
111,2
103
115,2
105
110,6
113,1
98,5
115,2
117
55,4
113,6
120,7
118,7
133,6
17894,3
141,7
51256,7
130,8
5865,2
99,5
79805,7
108 bd
122
1086,9
97
6528,1
82,4 bd
132,7
22865,2
134,2
48427,0
175,9
9444,4
150,2
9961,2
123,6
11740,9
136,2
20055,2
149,9
7347,3
131,2
3940,0
140
297,5
112,2
2015,1
318,8
5079,4
118,1
6761,4
239,9
92851,4
141,4
10760,4
113
132,4
121,6
113,8
127,1
164,8
22357,2
115,6 bd
95,3
5254,1
105,1
6885,2
96,4
53078,6
102,9
109,3
130,1
118
107,8
240,8
133,4
125,5
1951,6
411238,4
4330,4
7923,3
6398,5
8648,5
17995,1
Telatyn
Terespol
Tereszpol
Tomaszów
Lubelski
Trawniki
Trzebieszów
Trzeszczany
117,2
107,8
111
144,6
169,4
126,5
442637,7
5931,3
1944,8
92,6
12973,9
Trzydnik DuŜy
117,4
123,6
8144,5
400,3
133,7
234,4
188,5
125,7
180,9
123,3
135,1
158,5
185,4
181,6
124,8
124,5
217,2
54317,1
42140,0
89750,2
25200,3
753,8
12504,7
8963,5
11473,0
bd
bd
22816,8
339,6
bd
1899,2
Tuczna
Turobin
Uchanie
Ulan-Majorat
Ulhówek
UłęŜ
Urszulin
Urzędów
Uścimów
Wąwolnica
Werbkowice
Wierzbica
Wilkołaz
Wilków
108,6
108,8
93,5
108,9
109,9
117,4
117
118,8
97,9
123,4
115,6
86
107,6
113,4
125,1
120,1
163
118,6
97,5
161,3
143,4
138,1
221,3
158,4
152,8
171,1
153,5
108,6
14743,5
18653,6
6337,8
12989,5
7252,2
23032,6
4808,5
16936,7
1303,4
20808,6
173234,0
6966,6
10702,5
58055,2
72
Wisznice
113,5
30519,0
4912,3
188743,7
4434,9
25843,6
11458,0
Włodawa
Wohyń
Wojciechów
Wojcieszków
Wojsławice
Wola Mysłowska
112,6
110,2
120,5
109,7
105,7
95,5
150
131,8
121,4
101
116,1
142,4 bd
7397,5
35702,8
10655,8
13003,4
21909,1
346
143,7
163,5
189
112,6
123,8
116,9
223625,1
2024,6
bd
573966,6
7764,6
26639,8
87911,9
Wola Uhruska
Wólka
Wyryki
Wysokie
Zakrzew
Zakrzówek
Zalesie
112,7
125,6
111,2
125,5
129,7
107,7
113,2
143,3
198,8
108
61,7
61,4
137,9
153,9
13141,0
184287,4
261,3
1067,7
8766,2
9356,2
288977,9
121,6
179,2
125,4
9673,1
34500,1
6772,9
100,3
Zamość
111,4
śmudź
106,6
śółkiewka
112,3
śyrzyn
268,8
99,5
141,5
187
14942,0
9550,7
50531,8
5365,0
Lubycza
Królewska
Ludwin
Łabunie
Łaszczów
Łaziska
Łomazy
Łopiennik
Górny
Łukowa
Łuków
Markuszów
Mełgiew
Miączyn
Michów
Międzyrzec
Podlaski
Milanów
Milejów
Mircze
121,2
154,9
4152,6
102,5
86,8
113
102,7
111,2
118,2
161,6
152,1
132,3
115,1
136,8
126,2
71,8
127,5
120,6
117,4
97,4
116,5
98,5
107,9
110,1
111,3
164
9675,0
Tabela 4. Dochody ludności w gminach wiejskich Podkarpacia
gmina
dochód na dynamika dynamika
gmina
dochód na dynamika dynamika
mieszkańca dochodu
dochodu
mieszkańc dochodu dochodu
2005
2005/2004 2006/2005
a 2005
2005/2004 2006/2005
plany
plany
125,1
149,1
106,8
96,6
107,3
120,7
Adamówka
Laszki
143,1
112,9
93,7
165,4
125,5
98,4
Baligród
LeŜajsk
153,1
113,2
127,3
107,0
115,8
112,7
Besko
Lubaczów
205,9
126,0
104,6
192,2
110,6
112,2
Białobrzegi
Lubenia
118,7
102,3
117,5
260,1
131,6
104,6
Bircza
Lutowiska
313,3
120,6
113,4
262,2
118,2
102,1
Boguchwała
Łańcut
152,5
112,2
106,3
110,8
117,4
115,7
Bojanów
Majdan Królewski
204,6
139,4
118,6
155,3
123,6
108,7
Borowa
Markowa
126,1
103,4
112,6
161,0
113,9
106,7
Brzostek
Medyka
141,7
106,5
109,3
243,2
112,5
113,4
Brzyska
Miejsce Piastowe
156,3
120,6
136,4
300,2
110,1
113,5
Bukowsko
Mielec
116,0
82,4
112,0
169,2
97,2
108,9
Chłopice
Niebylec
204,3
127,6
118,5
114,4
112,6
113,2
Chmielnik
Niwiska
222,6
111,7
114,4
145,4
98,8
102,6
Chorkówka
Nowy śmigród
253,1
110,9
93,1
120,4
113,9
109,4
Cisna
Nozdrzec
108,3
99,3
123,0
167,7
105,1
96,9
Cmolas
Olszanica
155,8
112,3
125,0
123,9
120,0
110,8
Czermin
Orły
196,7
113,3
115,0
150,6
109,7
93,6
Czudec
Osiek Jasielski
308,6
115,4
81,0
173,4
129,9
108,5
Dębica
Ostrów
145,8
108,1
110,0
170,3
107,1
119,3
Dębowiec
Padew Narodowa
137,7
111,5
120,4
215,4
114,6
112,5
Domaradz
Pawłosiów
133,6
111,4
110,1
114,1
112,1
108,3
Dubiecko
Pruchnik
207,4
146,9
82,7
149,3
115,1
133,4
Dydnia
Przecław
73
Dynów
Dzikowiec
Fredropol
Frysztak
94,4
97,7
118,6
157,3
95,2
116,5
131,8
113,6
133,4
115,2
102,2
113,6
Gać
Gawłuszowice
Gorzyce
Grębów
Grodzisko Dolne
Haczów
Harasiuki
Horyniec-Zdrój
HyŜne
Iwierzyce
Jarocin
Jarosław
Jasienica Rosielna
Jasło
Jawornik Polski
JeŜowe
Jodłowa
Kamień
Kołaczyce
132,7
252,4
324
160,5
158,0
184,7
118,1
145,6
127,3
181,9
141,0
164,1
177,1
238,3
130,0
115,4
192,2
106,8
152,6
118,5
107,5
109
104,0
121,9
109,4
111,7
108,4
105,1
120,5
111,5
115,7
107,0
128,8
115,0
111,1
116,2
111,6
109,1
118,3
96,3
111
108,8
109,8
109,9
117,9
117,5
117,8
122,3
110,8
117,0
108,9
109,4
113,8
119,9
95,4
116,4
107,6
Przemyśl
Przeworsk
Pysznica
Radomyśl nad
Sanem
Radymno
Rakszawa
RaniŜów
Rokietnica
Roźwienica
Sanok
Skołyszyn
Stary Dzików
Stubno
Świlcza
Tarnowiec
Tryńcza
Trzebownisko
Tuszów Narodowy
Tyrawa Wołoska
Wadowice Górne
Wiązownica
Wielkie Oczy
Wielopole
Skrzyńskie
Wiśniowa
Wojaszówka
Zaklików
Zaleszany
Zarszyn
Zarzecze
171,4
112,9
124,8
Komańcza
233,6
120,3
124,1
Korczyna
347,9
172,2
120,0
Krasiczyn
418,6
129,5
69,7
Krasne
124,2
106,0
104,3
Krempna
547,9
135,4
88,2
Krościenko
WyŜne
125,9
115,9
119,6
Krzeszów
śołynia
94,3
105,1
118,1
Krzywcza
śurawica
117,2
114,0
107,2
Kuryłówka
śyraków
198,9
186,2
267,0
159,6
102,2
116,4
143,1
97,8
113,5
88,8
98,7
135,2
153,1
154,9
125,3
106,2
112,0
153,9
171,6
102,3
129,7
287,4
253,5
150,4
267,4
261,7
97,9
175,4
129,2
95,9
114,1
106,4
109,3
125,9
106,3
107,9
112,2
101,3
130,6
123,4
129,0
101,1
118,4
113,8
109,7
123,1
111,1
103,0
105,6
101,7
94,4
113,8
107,1
118,1
125,0
119,6
118,1
103,3
118,1
112,5
101,7
125,0
116,2
103,2
103,5
122,6
117,0
123,0
114,5
151,6
207,1
197,2
251,5
197,3
134,9
117,6
110,7
122,4
108,2
117,7
112,1
105,8
112,0
116,3
105,0
111,6
128,5
142,9
223,1
245,7
116,2
113,6
123,6
112,4
106,5
104,6
Tabela 5. Dochody podmiotów prawnych w gminach wiejskich Podkarpacia
gmina
dochód na
gmina
dochód na
gmina
aktywny
aktywny
podmiot prawny
podmiot prawny
2005
2005
ADAMÓWKA
377646,87 HYśNE
1222,20 OSTRÓW
BALIGRÓD
11145,87 IWIERZYCE
17172,66 PADEW
NARODOWA
BESKO
192814,61 JAROCIN
8095,42 PAWŁOSIÓW
BIAŁOBRZEGI
398733,40 JAROSŁAW
5366,46 PRUCHNIK
BIRCZA
8811,10 JASIENICA
34430,97 PRZECŁAW
ROSIELNA
BOGUCHWAŁA
92404,38 JASŁO
175741,55 PRZEMYŚL
BOJANÓW
4611,59 JAWORNIK
3322,80 PRZEWORSK
POLSKI
BOROWA
6893,62 JEśOWE
5238,46 PYSZNICA
BRZOSTEK
13820,00 JODŁOWA
4832,62 RADOMYŚL
BRZYSKA
37,46 KAMIEŃ
15593,63 RADYMNO
dochód na
aktywny
podmiot
prawny 2005
40026,14
5439,78
197821,30
374130,21
8088,32
76319,52
8470,05
10516,57
12004,45
15336,80
74
BUKOWSKO
CHŁOPICE
CHMIELNIK
CHORKÓWKA
CISNA
CMOLAS
CZARNA
bieszczadzki
CZARNA dębica
CZARNA łańcut
CZERMIN
CZUDEC
DĘBICA
DĘBOWIEC
DOMARADZ
7072,86
47268,76
32089,31
7333,95
9321,47
52462,73
401566,48
4987,53
143648,32
12991,18
46895,35
588652,61
167191,84
21778,91
DUBIECKO
KOŁACZYCE
KOMAŃCZA
KORCZYNA
KRASICZYN
KRASNE
KREMPNA
KROŚCIENKO
WYśNE
KRZESZÓW
KRZYWCZA
KURYŁÓWKA
LASZKI
LEśAJSK
LUBACZÓW
LUBENIA
41944,26
122209,83
330454,96
1153109,43
172469,59
4696,98
29653,19
STARY DZIKÓW
STUBNO
ŚWILCZA
TARNOWIEC
TRYŃCZA
TRZEBOWNISKO
TUSZÓW
NARODOWY
11364,75 TYRAWA
WOŁOSKA
17093,08 WADOWICE
GÓRNE
10395,76 WIĄZOWNICA
4173,15 ŁAŃCUT
DYNÓW
2465,84 MAJDAN
KRÓLEWSKI
27822,55 MARKOWA
49892,45 MEDYKA
FREDROPOL
FRYSZTAK
GAĆ
10367,66
249749,20
393122,10
12934,67
103643,47
185310,28
54473,89
11376,98
1054,83
-2834,49
13152,41
149062,62
227273,11
34838,22
34807,81 LUTOWISKA
DYDNIA
RAKSZAWA
RANIśÓW
ROKIETNICA
ROŹWIENICA
SANOK
SKOŁYSZYN
SOLINA
595857,39 WIELKIE OCZY
207228,68 WIELOPOLE
SKRZYŃSKIE
26997,20 WIŚNIOWA
7458,38 MIEJSCE
PIASTOWE
GAWŁUSZOWICE
3610,87 MIELEC
8576,98 WOJASZÓWKA
GORZYCE
97372,23 NIEBYLEC
6029,78 ZAKLIKOÓW
GRĘBÓW
10289,69 NIWISKA
10426,41 ZALESZANY
GRODZISKO
2611,27 NOWY
4584,15 ZARSZYN
DOLNE
śMIGRÓD
HACZÓW
10114,79 NOZDRZEC
29556,74 ZARZECZE
HARASIUKI
38811,29 OLSZANICA
57261,78 śOŁYNIA
HORYNIEC
39918,93 ORŁY
10074,75 śURAWICA
OSIEK
5149,01 śYRAKÓW
JASIELSKI
-2788,05
3896,49
85605,23
208731,12
6523,77
204884,26
31965,84
5048,52
229462,28
19769,35
-1341,31
-1192,55
140,09
4288,87
35711,15
20570,57
49873,82
34517,99
31734,21
752462,95
29370,48
Aneks 2 Wyniki analiz ekonometrycznych
Załącznik 1
1. Współczynniki korelacji liniowej
Pearson Correlation
Podatek dochodowy
od osób fizycznych
Podatek dochodowy
od osób prawnych
podkarpackie
Podatek
Podatek
dochodowy
dochodowy
od osób
od osób
fizycznych
prawnych
,900(**)
1
lubelskie
Podatek
Podatek
dochodowy
dochodowy
od osób
od osób
fizycznych
prawnych
1
,962(**)
Sig. (2-tailed)
,000
N
160
160
213
213
1
,900(**)
,962(**)
1
,000
,000
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
,000
75
N
Ludność
Ludność w wieku
produkcyjnym
Liczba jednostek
gospodarczych
Wydatki budŜetowe dotacje
160
160
213
213
,872(**)
,977(**)
,993(**)
,952(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
,878(**)
,983(**)
,994(**)
,952(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
Pearson Correlation
Pearson Correlation
Pearson Correlation
,881(**)
,993(**)
,995(**)
,961(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
,443(**)
,584(**)
,909(**)
,865(**)
,000
,000
,000
,000
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Wydatki bieŜące
budŜetu
Wydatki majątkowe
budŜetu
Pozostałe wydatki
budŜetowe
Powierzchnia
159
159
213
213
,843(**)
,964(**)
,993(**)
,953(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
,781(**)
,894(**)
,981(**)
,954(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
Pearson Correlation
Pearson Correlation
Pearson Correlation
,742(**)
,876(**)
,982(**)
,947(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
-,194(*)
-,172(*)
-,047
-,045
,014
,030
,495
,513
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Praca najemna poza
rolnictwem w sektorze
publicznym (liczba
pracujących)
Praca najemna poza
rolnictwem w sektorze
prywatnym (liczba
pracujących)
Praca na rachunek
własny poza
rolnictwem (liczba
pracujących)
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
213
213
,988(**)
,953(**)
,000
,000
,000
,000
160
160
213
213
,933(**)
,996(**)
,956(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
160
160
213
213
Pearson Correlation
,878(**)
,924(**)
,994(**)
,953(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
160
160
213
213
Pearson Correlation
Inne dochody – najem
(liczba pracujących)
Pearson Correlation
Saldo migracji
zagranicznych
159
,901(**)
,906(**)
Pearson Correlation
Inne dochody –
własność (liczba
pracujących)
Saldo migracji
wewnętrznych
159
,798(**)
Sig. (2-tailed)
N
podkarpackie
Podatek
Podatek
dochodowy
dochodowy
od osób
od osób
fizycznych
prawnych
,720(**)
,836(**)
,000
,000
lubelskie
Podatek
Podatek
dochodowy
dochodowy
od osób
od osób
fizycznych
prawnych
,986(**)
,957(**)
,000
,000
160
160
213
213
,799(**)
,871(**)
,994(**)
,957(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
160
160
213
213
-,718(**)
-,710(**)
-,800(**)
-,760(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
-,122
-,042
-,216(**)
-,254(**)
,124
,601
,001
,000
Pearson Correlation
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
76
N
Stopa ludności wieku
produkcyjnym
Stopa bezrobocia
Długość dróg na km
kwadratowy
159
159
213
213
,523(**)
,552(**)
,350(**)
,318(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,000
N
159
159
213
213
-,113
-,160(*)
-,124
-,128
Sig. (2-tailed)
,156
,043
,070
,063
N
159
159
213
213
Pearson Correlation
Pearson Correlation
Pearson Correlation
,554(**)
,503(**)
,258(**)
,223(**)
Sig. (2-tailed)
,000
,000
,000
,001
N
159
159
213
213
,463(**)
,503(**)
,394(**)
,382(**)
,000
,000
,000
,000
Jednostki
gospodarcze na
mieszkańca
Pearson Correlation
Pracujący w rolnictwie
ogółem
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
159
159
213
213
-,131
-,139
,024
,014
Sig. (2-tailed)
,098
,079
,728
,839
N
160
160
213
213
,219(**)
,233(**)
,587(**)
,598(**)
Sig. (2-tailed)
,005
,003
,000
,000
N
160
160
213
213
,263(**)
,296(**)
,506(**)
,474(**)
,001
,000
,000
,000
Praca najemna w
rolnictwie w sektorze
publicznym (liczba
pracujących)
Praca najemna w
rolnictwie w sektorze
prywatnym (liczba
pracujących)
Pracujący na
rachunek własny w
rolnictwie
Pearson Correlation
N
160
160
213
213
Pracujący na
rachunek własny poza
swoim
gospodarstwem
rolnym
Pearson Correlation
,143
,146
,398(**)
,379(**)
Sig. (2-tailed)
,071
,065
,000
,000
160
160
213
213
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
160
160
213
213
-,190(*)
-,203(*)
-,058
-,065
,016
,010
,402
,345
77
2. Szczegółowe wyniki uzyskanych modeli, dane w tys. zł
Podkarpackie
Model Sumary(c,d)
Model
1
R
,999(b)
R
Square(a)
,999
Adjusted R
Square
,999
Std. Error of
the Estimate
,24254
Durbin-Watson
2,071
a For regression through the origin (the no-intercept model), R Square measures the proportion of the variability
in the dependent variable about the origin explained by regression. This CANNOT be compared to R Square for
models which include an intercept.
c Dependent Variable: Podatek dochodowy od osób fizycznych(ln)
d Linear Regression through the Origin
ANOVA(c,d)
Model
1
Sum of
Squares
Regression
Residual
df
Mean Square
8116,660
4
2029,165
9,118
155
,059
F
Sig.
34493,997
,000(a)
Total
8125,778(b)
159
b This total sum of squares is not corrected for the constant because the constant is zero for regression through
the origin.
Coefficients(a,b)
Unstandardized
Coefficients
Model
1
B
Ludność(ln)
Std. Error
Standardized
Coefficients
Beta
1,141
,020
1,469
Stopa ludności w
wieku
5,917
,352
,429
produkcyjnym(ln)
Stopa
-,116
,059
-,032
bezrobocia(ln)
Pracujący w
-,115
,031
-,080
rolnictwie(ln)
a Dependent Variable: Podatek dochodowy od osób fizycznych(ln)
b Linear Regression through the Origin
t
Sig.
55,910
,000
16,820
,000
-1,968
,051
-3,761
,000
78
Lubelskie
Model Summary(c,d)
Model
1
R
,999(b)
R
Square(a)
,999
Adjusted R
Square
,999
Std. Error of
the Estimate
,25110
Durbin-Watson
1,968
ANOVA(c,d)
Model
1
Regression
Residual
Sum of
Squares
9351,229
13,052
df
4
Mean Square
2337,807
207
,063
F
37076,711
Sig.
,000(a)
Total
9364,281(b)
211
the origin.
Coefficients(a,b)
Unstandardized
Coefficients
Model
1
Ludność(ln)
B
1,107
Std. Error
,017
Standardized
Coefficients
Beta
1,472
Stopa ludności w
5,018
,288
,412
wieku
produkcyjnym(ln)
Stopa
-,266
,073
-,082
bezrobocia(ln)
Pracujący w
-,171
,028
-,152
rolnictwie(ln)
a Dependent Variable: Podatek dochodowy od osób fizycznych(ln)
t
Sig.
65,907
,000
17,427
,000
-3,633
,000
-6,025
,000
79
Podkarpackie
Model Summary(c,d)
Model
1
R
,925(b)
R
Square(a)
,855
Adjusted R
Square
,852
Std. Error of
the Estimate
1,52363
Durbin-Watson
1,837
c Dependent Variable: Podatek dochodowy od osób prawnych(ln)
ANOVA(c,d)
Model
1
Regression
Sum of
Squares
2072,476
df
3
Mean Square
690,825
F
297,585
Sig.
,000(a)
Residual
350,537
151
2,321
Total
2423,013(
154
b)
the origin.
Coefficients(a,b)
Unstandardized
Coefficients
Model
1
B
Jednostki
gospodarcze(ln)
Stopa ludności w
wieku
produkcyjnym(ln)
Drogi na km(ln)
Standardized
Coefficients
Std. Error
t
Beta
Sig.
1,322
,102
2,085
12,989
,000
8,647
1,402
1,130
6,165
,000
,143
2,477
,014
,320
,129
a Dependent Variable: Podatek dochodowy od osób prawnych(ln)
80
Lubelskie
Model Summary(c,d)
Model
1
R
,877(b)
R
Square(a)
,769
Adjusted R
Square
,766
Std. Error of
the Estimate
1,51433
Durbin-Watson
2,129
ANOVA(c,d)
Model
1
Regression
Sum of
Squares
1549,808
df
3
Mean Square
516,603
F
225,276
Sig.
,000(a)
Residual
465,519
203
2,293
Total
2015,327(
206
b)
the origin.
Coefficients(a,b)
Unstandardized
Coefficients
Model
1
B
Jednostki
gospodarcze(ln)
Stopa ludności w
wieku
produkcyjnym(ln)
Drogi na km(ln)
Standardized
Coefficients
Std. Error
t
Beta
Sig.
1,245
,086
2,314
14,519
,000
8,805
1,154
1,539
7,630
,000
,047
,582
,562
,076
,131
a Dependent Variable: Podatek dochodowy od osób prawnych(ln)
81
Załącznik 2
1. Modele makro-mikro – dochody gospodarstw domowych na mieszkańca
Podkarpackie
Zmienna
Współczynnik Błąd
stand.
11535,2
867,233
Statystyka
t
13,301
odsetek pracujących
4414,12
241,297
18,293
kurs euro
-585,494
67,6181
-8,659
stopa referencyjna
-514,602
60,7410
-8,472
kredyty konsumpcyjne
-161,623
19,8618
-8,137
depozyty gospodarstw domowych
775,723
66,4808
11,668
odsetek ludności w wieku
produkcyjnym
Wartość p
<0,00001
***
<0,00001
***
<0,00001
***
<0,00001
***
<0,00001
***
<0,00001
***
Uwaga. Model nie zawiera stałej (const). Statystyka F wyznaczana jest według
wzorów z podrozdziału 4.4 w pracy Ramanathan 'Introductory Econometrics'.
R-kwadrat jest kwadratem współczynnika korelacji pomiędzy
wartościami empirycznymi a wyrównanymi zmiennej zaleŜnej.
Srednia arytmetyczna zmiennej zaleŜnej = 1993,82
Odchylenie standardowe zmiennej zaleŜnej = 874,988
Suma kwadratów reszt = 1,89961e+008
Błąd standardowy reszt = 446,697
Wsp. determinacji R-kwadrat = 0,740735
Skorygowany wsp. R-kwadrat = 0,739373
Statystyka F (6, 952) = 3634,27 (wartość p < 0,00001)
Kryterium informacyjne Akaika (AIC) = 14415,9
Kryterium bayesowskie Schwarza (BIC) = 14445,1
Kryterium infor.Hannana-Quinna (HQC) = 14427
82
Lubelskie
Zmienna
odsetek ludności w wieku
produkcyjnym
kurs euro
stopa referencyjna
kredyty konsumpcyjne
depozyty gospodarstw domowych
stand.
13848,0
2160,54
Statystyka
t
6,410
1733,03
-716,689
-721,478
-164,852
1034,81
2,217
-3,886
-2,960
-2,694
3,899
781,790
184,422
243,761
61,2004
265,395
Wartość p
<0,00001
***
0,02682 **
0,00011 ***
0,00314 ***
0,00716 ***
0,00010 ***
Kryterium infor.Hannana-Quinna (HQC) = 23159,4
83
2. Modele makro-mikro – dochody przedsiębiorstw na mieszkańca
Podkarpackie
Zmienna
stała
kurs euro
stopa referencyjna
Produkt Krajowy Brutto
depozyty przedsiębiorstw
Współczynnik
-142433
4301,11
-8029,82
-1367,63
1741,16
1363,58
Błąd stand.
45915,1
213,680
2667,93
526,611
566,015
545,157
Statystyka t
-3,102
20,129
-3,010
-2,597
3,076
2,501
Wartość p
0,00198 ***
<0,00001 ***
0,00268 ***
0,00955 ***
0,00216 ***
0,01254 **
84
Lubelskie
Zmienna
stała
stopa referencyjna
kurs euro
Współczynnik
-37977,6
13546,2
-77,0915
453,995
-2160,14
Błąd stand.
12630,4
494,643
20,6290
156,137
819,319
Statystyka t
-3,007
27,386
-3,737
2,908
-2,637
Wartość p
0,00269 ***
<0,00001 ***
0,00019 ***
0,00370 ***
0,00848 ***
85
3. Wpływ odsetka pracujących i stopy referencyjnej NBP na dochody przedsiębiorstw per
capita
Podkarpackie
Coefficients(a,b)
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
4387,768
Standardized Coefficients
Std. Error
197,751
t
Sig.
,768
22,188
,000
-,199
-5,738
,000
Beta
stopa referencyjna
-13,317
2,321
a Dependent Variable: dochody przedsiębiorstw na mieszkańca
Lubelskie
Coefficients(a,b)
Unstandardized Coefficients
Model
1
stopa referencyjna
B
10386,417
Std. Error
377,644
-47,389
4,024
Standardized Coefficients
t
Sig.
,796
27,503
,000
-,341
-11,776
,000
Beta
a Dependent Variable: dochody przedsiębiorstw na mieszkańca
86
4. ZaleŜności pomiędzy wybranymi zmiennymi mezo, a dochodami przedsiębiorstw
i gospodarstw domowych per capita
podkarpackie
Dochody
Dochody
gospodarstw
przedsiębiorstw
domowych
per capita
per capita
Pearson Correlation
Dochody gospodarstw
domowych per capita
Dochody
przedsiębiorstw per
capita
Długość linii
kolejowych w km
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Liczba osób
przylatujących na
lotnisku
Pearson Correlation
Nakłady wewnętrzne
na badania i rozwój
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Sig. (2-tailed)
N
Wartość środków
trwałych brutto
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Nakłady na inwestycje
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Liczba turystów
zagranicznych
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Ilość
sprywatyzowanych
przedsiębiorstw
Pearson Correlation
SprzedaŜ
budownictwa
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Sig. (2-tailed)
N
Liczna absolwentów z
wykształceniem
zawodowym
Pearson Correlation
Przeciętne
wynagrodzenie
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Sig. (2-tailed)
N
1,00
.
958,00
0,39
0,00 .
958,00
0,38
0,00
958,00
-0,35
0,00
958,00
0,38
0,00
958,00
-0,34
0,00
958,00
0,03
0,29
958,00
0,40
0,00
958,00
-0,41
0,00
958,00
-0,24
0,00
958,00
-0,08
0,01
958,00
0,04
0,25
958,00
lubelskie
Dochody
Dochody
gospodarstw
przedsiębiorstw
domowych
per capita
per capita
0,39
0,00 .
958,00
1,00
958,00
-0,13
0,00
958,00
0,13
0,00
958,00
-0,09
0,01
958,00
0,16
0,00
958,00
0,15
0,00
958,00
-0,08
0,01
958,00
0,09
0,00
958,00
0,06
0,09
958,00
0,09
0,01
958,00
0,07
0,03
958,00
1,00
1278,00
0,33
0,00 .
1278,00
0,11
0,00
1278,00
0,33
0,00
1278,00
1,00
1278,00
-0,06
0,02
1278,00
-
-
-
-
-
-
-0,02
0,57
1278,00
-0,13
0,00
1278,00
0,16
0,00
1278,00
0,19
0,00
1278,00
0,03
0,34
1278,00
-0,15
0,00
1278,00
0,01
0,68
1278,00
-0,10
0,00
1278,00
0,04
0,11
1278,00
0,05
0,07
1278,00
0,00
0,89
1278,00
-0,03
0,28
1278,00
0,02
0,46
1278,00
0,06
0,03
1278,00
0,04
0,19
1278,00
0,04
0,15
1278,00
87
podkarpackie
Dochody
Dochody
gospodarstw
przedsiębiorstw
domowych
per capita
per capita
Produkcja sprzedana
przemysłu
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
Wydajność pracy w
przemyśle
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N
-0,29
0,00
958,00
-0,35
0,00
958,00
0,19
0,00
958,00
0,16
0,00
958,00
lubelskie
Dochody
Dochody
gospodarstw
przedsiębiorstw
domowych
per capita
per capita
-0,15
0,00
1278,00
-0,17
0,00
1278,00
0,06
0,02
1278,00
0,06
0,04
1278,00
Uwaga: Wszystkie wartości są w cenach stałych
88
Załącznik 3
1. Modele makro-mikro z uwzględnieniem elementu inercyjnego – dochody gospodarstw
domowych na mieszkańca
Podkarpackie
Zmienna
Współczynnik Błąd stand.
stała
148,459
895,708
-27,5816
0,913588
stopa referencyjna
dochody gospodarstw domowych
na mieszkańca w czasie t-1
24,3053
161,066
2,15473
0,0184720
Statystyka
t
6,108
5,561
-12,800
49,458
Wartość p
<0,00001 ***
<0,00001 ***
<0,00001 ***
<0,00001 ***
Kryterium informacyjne Akaika (AIC) = 11055
89
Lubelskie
Zmienna
Współczynnik Błąd stand.
stała
224,383
1288,55
-18,5304
0,796405
stopa referencyjna
dochody gospodarstw domowych
na mieszkańca w czasie t-1
63,5029
300,219
5,27536
0,0115835
Statystyka
t
3,533
4,292
-3,513
68,753
Wartość p
0,00043 ***
0,00002 ***
0,00046 ***
<0,00001 ***
90
2. Modele makro-mikro z uwzględnieniem elementu inercyjnego – dochody przedsiębiorstw
na mieszkańca
Podkarpackie
Zmienna
depozyty przedsiębiorstw
kredyty dla przedsiębiorstw
dochody przedsiębiorstw na
mieszkańca
w czasie t-1
stand.
2888,08
138,398
Statystyka
t
20,868
35,9432
-28,3405
0,172515
3,591
-4,435
10,280
10,0085
6,38972
0,0167822
Wartość p
<0,00001
***
0,00035 ***
0,00001 ***
<0,00001
***
91
Lubelskie
Zmienna
stała
stopa referencyjna
kurs euro
dochody przedsiębiorstw na
mieszkańca
w czasie t-1
stand.
-22711,9
12208,5
2077,56
397,607
Statystyka
t
-1,860
5,225
-35,5419
-1479,14
281,987
0,552232
-1,774
-2,158
1,914
33,509
20,0311
685,290
147,329
0,0164802
Wartość p
0,06312 *
<0,00001
***
0,07630 *
0,03112 **
0,05589 *
<0,00001
***
92

koniunktura konsumencka na poziomie lokalnym w województwie

Transkrypt

Podobne dokumenty

ZAŚWIADCZENIE O ZAROBKACH wydane dla potrzeb ubiegania

ZAŁĄCZNIK 3 OŚWIADCZENIE O WYSOKOŚCI DOCHODÓW Ja

Deklaracja o wysokości dochodów

ZAŚWIADCZENIE O UZYSKANIU DOCHODU za miesiąc

Załącznik nr 4 do Regulaminu VI Edycja stypendiów na rok

oBJAŚNIENIA - zpsgasawa.org