PL EN


2012 | 59 | numer specjalny 2 | 261-276
Article title

Zastosowanie hierarchicznej klasyfikacji aglomeracyjnej do grupowania krajów Unii Europejskiej ze względu na strukturę i skalę produkcji gospodarstw rolnych

Authors
Content
Title variants
EN
The use of the agglomeration hierarchical classification to group the eu countries according to the structure and scale of farms’ production
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
Celem opracowania była próba delimitacji krajów w UE-27 o podobnej strukturze i skali pro-dukcji pochodzącej z gospodarstw rolnych. W badaniu położono nacisk na uwypuklenie po-dobieństwa struktur produkcji typowych dla obszarów klimatycznych UE-27 w 2008 roku, a także na wskazanie klasy, do której zakwalifikowano polskie rolnictwo. Wykorzystano dane z bazy FADN, którymi były średnie ważone przeliczone na gospodarstwo rolne z 27 krajów członkowskich UE w 2008 roku. Delimitację wykonano w oparciu o strukturę produkcji, wielkość ekonomiczną, powierzchnię użytków rolnych, wartość produkcji i dochodów z go-spodarstwa rolnego. Badanie wykonano za pomocą hierarchicznej klasyfikacji aglomeracyjnej metodą Warda. Przy czym strukturę produkcji reprezentowały 23 cechy, a pozostałe cechy były pojedyncze. Optymalną liczbę klas krajów o podobnej strukturze i skali produkcji wy-znaczono na podstawie analizy wielkości przyrostów wariancji wewnątrzklasowej w procesie łączenia klas między poszczególnymi poziomami łączeń. W ten sposób uzyskano 10 klas kra-jów. Klasy opisano według obliczonego miernika różnic średnich dla analizowanych cech.
EN
The aim of the article was an attempt at delimitation of countries in the EU-27 with similar structure and scale of the production of farms. In this study, the emphasis is placed on high-lighting the similarity of production structures typical of the climate’s areas of the EU-27 in the year 2008, and also on indicating the class in which the Polish agriculture were classified. For this research, the data from FADN database was used. This database contains weighted averages per individual farm in every of 27 UE member countries in 2008. The delimitation were made based on the structure of production, economic size, agricultural utilized area, production and income of agricultural farm. The research was conducted using the agglomera-tion hierarchic classification based on the Ward’s method. The structure of production is rep-resented by 23 characteristics; the remaining characters are represented by single variables. The optimal number of classes of countries of similar structure and scale of production was estimated on the basis of the analysis of the amount of the intra-class variance’s increment. 10 classes of countries were obtained. These classes were described by the measure of the aver-age differences for analyzed characters.
Year
Volume
59
Pages
261-276
Physical description
Contributors
  • Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu
References
  • Anderberg M. R., (1973), Cluster analysis for applications, Academic Press, Nowy Jork, San Francisco, Londyn.
  • Bański J., (2007), Geografia rolnictwa Polski, PWE, Warszawa.
  • Chmielewska B., Mierosławska A., (2007), Krajowa czy regionalna strategia rozwoju rolnic-twa i obszarów wiejskich, Zagadnienia Ekonomiki Rolnej, 2. 85-105.
  • Everitt B.S., Landau S., Leese M., Stahl D., (2011), Cluster analysis, 5th Edition, Wiley, Chichester.
  • FADN, (2012), http://ec.europa.eu/agriculture/rica/database/database_en.cfm, (dostęp luty 2012).
  • Fierla I., (red.), (2011), Geografia ekonomiczna Unii Europejskiej, PWE, Warszawa.
  • Filipiak K., (2006), Metody statystyczne stosowane do oceny regionalnego zróżnicowania rolnictwa, [w:] A. Harasim (red.), Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr 3, IUNG – PIB, Puławy, 53-60.
  • Harasim A., (2006), Dobór wskaźników do oceny regionalnego zróżnicowania rolnictwa, [w:] Harasim A., (red.), Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr 3, IUNG – PIB, Puławy, 61-69.
  • IERiGŻ, (2010), Wyniki standardowe uzyskane przez gospodarstwa rolne uczestniczące w Polskim FADN w 2009 roku. Część I. Wyniki standardowe, Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej – PIB, Warszawa.
  • Kisielińska J., (2009), Bezwzorcowa klasyfikacja obiektów w ekonomice rolnictwa, Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie „Problemy Rolnictwa Światowego”, t. 8 (XXIII), Wydawnic-two SGGW, Warszawa, 104-115.
  • Stanisz A., (2007), Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykła-dach z medycyny, T. 3. Analizy wielowymiarowe, StatSoft, Kraków.
  • Stuczyński T., Jadczyszyn J., Kukuła S., (2006), Wykorzystanie systemu informacji o rolniczej przestrzeni produkcyjnej do analiz regionalnych, [w:] A. Harasim (red.), Regionalne zróżnicowanie produkcji rolniczej w Polsce, Raporty PIB nr 3, IUNG – PIB, Puławy, 33-52.
  • Walesiak M., (2004), Metody klasyfikacji, [w:] E. Gatnar, M. Walesiak (red.), Metody staty-stycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. O. Langego we Wrocławiu, Wrocław, 316-350.
  • Walesiak M., Dudek A., (2009), Ocena wybranych procedur analizy skupień dla danych po-rządkowych, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 16, Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 47, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław, 41-49.
  • Wysocki F., (1996), Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w rozpoznawaniu typów struktury przestrzennej rolnictwa, Rozprawy Naukowe z. 266, Roczniki Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań.
  • Wysocki F., (2010), Metody taksonomiczne w rozpoznawaniu typów ekonomicznych rolnic-twa i obszarów wiejskich, Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Poznań.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.desklight-6152019d-f880-4126-bcad-e90162ab8dca
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.