Assessment of the Economic Cohesion of the Lubelskie Voivodship

• Authors: Mieczysław Kowerski , Jarosław Bielak , Dawid Długosz , Mariusz Poninkiewicz

Title variants

PL

Ocena spójności gospodarczej województwa lubelskiego

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

Cohesion is one of the most fundamental objectives of European regional policy. The basic unit of the cohesion policy in Poland is a voivodship. However voivodships in a lot of cases do not have the characteristics of a definition of region – they are not uniform in economic, social and cultural terms. That is why it seems quite legitimate to question the internal consistency within a voivodship. The aim of the article is to assess the change in differences of the Gross Domestic Product per capita in the Lubelskie Voivodship, divided into four subregions. The assessment has been made by employing statistical analysis and models of convergence for the period of 1999-2012. The research indicates that starting from 2007 we can observe sigma and beta divergence in the area under study. The metropolitan subregion of Lublin has been developing faster than other much poorer subregions and is characterized by the highest growth rate. Therefore, referring to the discussion about a “two speed Europe” it is also possible to speak – of course being fully aware of the different problems – about a “two speed voivodship.”

PL

Spójność jest jednym z podstawowych celów europejskiej polityki regionalnej. W Polsce podstawowym podmiotem tej polityki jest województwo. Jednak w wielu przypadkach województwa nie mają charakteru regionu, czyli nie są obszarami jednolitymi z punktu widzenia gospodarczego, społecznego oraz kulturowego. Dlatego całkiem uzasadnione wydaje się pytanie o spójność wewnętrzną województw. W artykule dokonano analiz statystycznych zmian PKB per capita w czterech subregionach województwa lubelskiego i oszacowano przekrojowe i panelowe modele konwergencji dla lat 1999–2012. Z przeprowadzonych obliczeń wynika, że począwszy od 2007 roku w województwie lubelskim mamy do czynienia z sigma i beta dywergencją. Lubelski podregion metropolitalny rozwija się o wiele szybciej niż pozostałe – znacznie biedniejsze podregiony. Tym samym nawiązując do prowadzonej dyskusji o „two speed Europe” można mówić, oczywiście z pełną świadomością różnicy problemów, o „two speed voivodship”.

Keywords

EN

divergence; convergence; Gross Domestic Product (GDP); Lubelskie Voivodship; NUTS 3

• Publisher: Wyższa Szkoła Zarządzania i Administracji w Zamościu
• Journal: Barometr Regionalny. Analizy i prognozy
• Year: 2014
• Issue: 3(37)
• Pages: 139-154

Contributors

author

Mieczysław Kowerski

• University of Information Technology and Management in Rzeszów

author

Jarosław Bielak

• University of Management and Administration in Zamość

author

Dawid Długosz

• University of Management and Administration in Zamość

author

Mariusz Poninkiewicz

• University of Management and Administration in Zamość

References

• Arellano, M., and O. Bover. 1995. “Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Components Models.” Journal of Econometrics no. 68 (1):29–51. doi: 10.1016/0304–4076(94)01642-D.
• Bal-Domańska, B. 2011. “Ekonometryczna identyfikacja 𝛽 konwergencji regionów szczebla
• NUTS 2 Państw Unii Europejskiej.” Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica (253):9–23.
• Barro, R.J. 1991. “Economic-Growth in a Cross-Section of Countries.” Quarterly Journal of Economics no. 106 (2):407–443. doi: 10.2307/2937943.
• Barro, R.J., and X. Salaimartin. 1992. “Convergence.” Journal of Political Economy no. 100 (2):223–251. doi: 10.1086/261816.
• Baumol, W.J. 1986. “Productivity Growth, Convergence, and Welfare — What the Long-Run Data Show.” American Economic Review no. 76 (5):1072–1085.
• Blundell, R., and S. Bonds. 1998. “Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models.” Journal of Econometrics no. 87 (1):115–143. doi: 10.1016/S0304–4076(98)00009–8.
• Cierpiał-Wolan, M., and M. Jeznach. 2014. “Szybkie szacunki PKB a jakość i wiarygodność danych.” Wiadomości Statystyczne no. 59 (2):1–16.
• Dańska-Borsiak, B. 2011. “Konwergencja czy dywergencja polskich województw? Zastosowanie dynamicznych modeli panelowych.” Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica (253):41–54.
• Duro, J.A. 2004. Regional Income Inequalities in Europe: An Updated Measurement and Some Decomposition Results. Universitat Autonoma de Barcelona, Document de Treball [working papers] (04.11): 1–44, http://www.ecap.uab.es/repec/doc/wpdea0411.pdf.
• Hajduga, P. 2014. “Strategiczne kierunki rozwoju społeczno-gospodarczego Polski Wschodniej do roku 2020 w kontekście programowania polityki spójności na lata 2014–2020.” Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy no. 12 (2):65–72.
• Hansen, L.P. 1982. “Large Sample Properties of Generalized-Method of Moments Estimators.” Econometrica no. 50 (4):1029–1054. doi: 10.2307/1912775.
• Herbst, M., and P. Wójcik. 2012. “Wzrost gospodarczy i dywergencja poziomów dochodu w polskich podregionach – niektóre determinanty i efekty przestrzenne.” Ekonomista (2):175–201.
• Jóźwik, B. 2012. “Economic Convergence in the Regions of the European Union Member States of Central and Eastern Europe.” Rocznik Instytutu Europy Środkowo-Wschodniej no. 10 (6):79–98.
• Jóźwik, B., and H. Ponikowski. 2014. Real Convergence, Economic Crises and EU Cohesion Policy. Paper read at 2014 Cambridge Business & Economics Conference (CBEC), 2014.07.1–2, at Cambridge, UK.
• Kawałko, B. 2009. “Nowy model formułowania strategii rozwoju województwa lubelskiego wobec wyzwań polityki spójności unii europejskiej po 2013 roku.” Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy no. 2 (16):29–54.
• Kliber, P. 2007. “Ekonometryczna analiza konwergencji regionów Polski metodami panelowymi.” Studia Regionalne i Lokalne no. 1 (27):74–87.
• Kormendi, R.C., and P.G. Meguire. 1985. “Macroeconomic Determinants of Growth — Cross-
• Country Evidence.” Journal of Monetary Economics no. 16 (2):141–163. doi: 10.1016/0304–3932(85)90027–3.
• Kowerski, M. 2003. “Podział województwa lubelskiego na podregiony typu NUTS 3 w świetle doświadczeń Unii Europejskiej.” Barometr Regionalny no. 3:13–20.
• Kowerski, M. 2013. “The Economic Sentiment Index as a Tool of Estimation of the Growth Rate of GDP in Regions. An Example of the Lubelskie Voivodship.” Barometr Regionalny. Analizy i Prognozy no. 11 (1):57–63.
• Kufel, T. 2011. Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL. 3rd ed. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Kusideł, E. 2013a. Konwergencja gospodarcza w Polsce i jej znaczenie w osiąganiu celów polityki spójności. Łódź: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
• Kusideł, E. 2013b. “Prognozy konwergencji gospodarczej województw Polski do roku 2020.” Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu (285):55–64.
• Kutan, A.M., and T.M. Yigit. 2004. “Nominal and Real Stochastic Convergence of Transition Economies.” Journal of Comparative Economics no. 32 (1):23–36. doi: 10.1016/j.jce.2003.09.008.
• Maddala, G.S. 2006. Ekonometria. Translated by M. Gruszczyński, E. Tomczyk and B. Witkowski. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Mankiw, N.G., D. Romer, and D.N. Weil. 1992. “A Contribution to the Empirics of Economic-Growth.” Quarterly Journal of Economics no. 107 (2):407–437. doi: 10.2307/2118477.
• Markowska-Przybyła, U. 2010. “Konwergencja regionalna w Polsce w latach 1999–2007.” Gospodarka Narodowa (11/12):86–110.
• Martin, P. 2005. “The Geography of Inequalities in Europe.” Swedish Economic Policy Review (12):83–108.
• Mátyás, L.s., and P. Sevestre. 2008. The Econometrics of Panel Data. Fundamentals and Recent Developments in Theory and Practice. 3 ed, Advanced Studies in Theoretical and Applied Econometrics. New York: Springer.
• Mazur, M. 2014. “Wschód starzeje się. Rozmowa tygodnia z prof. dr hab. Krystyną Iglicko-Okólską, demografem, rektorem Uczelni Łazarskiego w Warszawie.” Tygodnik Zamojski, 2014.12.10–16, 2.
• Modranka, E. 2012. “Zastosowanie modeli panelowych w analizie warunkowej konwergencji typu 𝛽 z uwzględnieniem zależności przestrzennych.” Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych/Szkoła Główna Handlowa (26):61–72.
• Nakamura, H. 2001. “An Empirical Reexamination of the Solow Growth Model.” Journal of the Japanese and International Economies no. 15 (3):323–340. doi: 10.1006/jjie.2001.0471.
• Próchniak, M. 2006. “Realna konwergencja typu beta (𝛽) i sigma (𝜎) w świetle badań empirycznych.” Zeszyty Naukowe/Szkoła Główna Handlowa. Kolegium Gospodarki Światowej (20):74–91.
• Próchniak, M. 2011. “Realna konwergencja w krajach Unii Europejskiej: Próba szacunków funkcji produkcji.” Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego/Szkoła Główna Handlowa (87):165–196.
• Sala-i-Martin, X.X. 1990. On Growth and States, Harvard University, Cambridge.
• Sala-i-Martin, X.X. 1996. “Regional Cohesion: Evidence and Theories of Regional Growth and Convergence.” European Economic Review no. 40 (6):1325–1352. doi: 10.1016/0014–2921(95)00029–1.
• Sawicz, B. n.d. Real Convergence of the Central and Eastern European Regions and the European Union? Biuletyn Europy Środkowej i Wschodniej – Puls Regionu (5): 19–34, http://csm.org.pl/pl/biuletyn-europy-srodkowej-i-wschodniej.
• Tkaczyński, J.W., and M. Świstak. 2013. Encyklopedia polityki regionalnej i funduszy europejskich, Unia Europejska. Warszawa: Wydawnictwo C.H. Beck.
• Wawrowski, Ł. 2014. “Wykorzystanie metod statystyki małych obszarów do tworzenia map ubóstwa w Polsce.” Wiadomości Statystyczne no. 59 (9):46–56.
• Williamson, J.G. 1965. “Regional Inequality and the Process of National-Development — a Description of the Patterns.” Economic Development and Cultural Change no. 13 (4):1–84. doi: Doi 10.1086/450136.
• Wooldridge, J.M. 2002. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. Cambridge, MA: MIT Press.