Spatial Autocorrelation in Assessment of Financial Self-Sufficiency of Communes of Wielkopolska Province

• Authors: Kozera Agnieszka , Głowicka-Wołoszyn Romana
• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The aim of the article was to identify the spatial effects in assessment of financial self-sufficiency of the governments of communes (gminas) of Wielkopolska province (voivodship) in 2014, employing global and local Moran I statistics. The level of the governments’ self-sufficiency was examined by positional TOPSIS method. The study was based on publicly accessible databases compiled by the Ministry of Finance (Wskaźniki do oceny sytuacji finansowej jednostek samorządu terytorialnego) and the Central Statistical Office (Local Data Bank). Calculations were performed in R with packages spdep, maptools and shapefiles. The study demonstrated that the communes of Wielkopolska province of comparable levels of financial self-sufficiency exhibited a moderate tendency to cluster. Clusters of high levels gathered around larger urban centres, especially around Poznań, while clusters of low levels – in economically underdeveloped agricultural south-eastern and northern part of the province.

Keywords

EN

financial self-sufficiency; communes; TOPSIS method; spatial autocorrelation; Moran I statistics

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Statistics in Transition new series
• Year: 2016
• Volume: 17
• Issue: 3
• Pages: 525-540

Contributors

author

Kozera Agnieszka

• Poznań University of Life Sciences

author

Głowicka-Wołoszyn Romana

• Poznań University of Life Sciences

References

• BINDERMAN, A., (2006). Klasyfikacja danych na podstawie dwóch wzorców[On a classification of objects basing on two models]. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej [Economics and Organization of Agri-Food Sector] SGGW Warszawa, No. 60, pp. 25–34.
• BINDERMAN, A., (2011). Wielokryterialne metody analizy zróżnicowania polskiego rolnictwa w 2009 roku [On Multi-Criteria Decision Methods for Study of a Level of Differentiation of Polish Agriculture in 2009]. Metody ilościowe w badaniach Ekonomicznych [Quantitative Methods in Economics], Tom XII/2, 2011, pp. 58–68.
• BIVAND, R. S., PEBESMA, E. J., GOMEZ-RUBIO, V., (2008). Applied spatial data analysis with R. New York: Springer.
• BIVAND, R. S., PORTNOV, B. A., (2004). Exploring spatial data analysis techniques using R: The case of observations with no neighbors. In: Anselin, L., Florax, R. J., and Rey, S. J., editors, Advances in Spatial Econometrics: Methodology, Tools and Applications, pp. 121–142. Springer-Verlag, Berlin.
• HELLWIG, Z., (1968). Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr [Procedure of evaluating high level manpower data and typology of countries by means of the taxonomic method]. Przegląd Statystyczny [Statistical Review], No. 4, pp. 307–327.
• HWANG, C. L., YOON, K., (1981). Multiple Attribute Decision Making Methods and Applications. Springer-Verlag, Berlin.
• JANC, K., (2006). Zjawisko autokorelacji przestrzennej na przykładzie statystyki I Morana oraz lokalnych wskaźników zależności przestrzennej (LISA) – wybrane zagadnienia metodyczne [Spatial autocorrelation as exemplified by Moran’s I statistic and local indicators of spatial association (LISA)] [w:] Komornicki T., Podgórski T. (red.): Idee i praktyczny uniwersalizm geografii. Dokumentacja geograficzna [Ideas and practical universalism in geography], 33, pp. 76–83.
• KOPCZEWSKA, K., (2006). Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran [Econometrics and spatial statistics with R Cran]. Wydawnictwo CeDeWu.pl.
• KOSSOWSKI, T., PERDAŁ, R., HAUKE, J., (2013). Identyfikacja efektów przestrzennych w badaniu obszarów wzrostu i stagnacji w Polsce w zakresie infrastruktury technicznej [Identification of spatial effects in the study of growth and stagnation areas in Poland in terms of technical infrastructure] [w:] Gulczyński W. (red.): Lokalne i regionalne problemy gospodarki przestrzennej [Local and regional problems of spatial economy]. Wydawnictwo Wyższej Szkoły Biznesu w Gorzowie Wielkopolskim, pp. 79–97.
• KOZERA, A., WYSOCKI, F., (2015). Typ funkcjonalny a samodzielność finansowa gmin wiejskich województwa wielkopolskiego [The functional type and financial self-sufficiency of rural communes of the Wielkopolska province]. Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu, tom XVII, No. 6.
• MORAN, P. A. P., (1950). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37, pp. 17–23.
• MŁODAK, A., (2006). Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej [The taxonomic analysis of regional statistics]. Wyd. Difin. Warszawa.
• MŁODAK, A., (2009). Historia problemu Webera [History of the Weber problem]. Matematyka Stosowana: matematyka dla społeczeństwa [Applied mathematics: mathematics for society], Polskie Towarzystwo Matematyczne, tom 10/51, pp. 3–21.
• PIETRZAK, M., (2010). Problem identyfikacji struktury danych przestrzennych [The problem of identification of the structure of spatial data]. Acta Universitatis Nicolai Copernici, Ekonomia XLI, Nauki Humanistyczno-Społeczne, No. 397, pp. 83–98.
• PIETRZYKOWSKI, R., (2011). Wykorzystanie metod statystycznej analizy przestrzennej w badaniach ekonomicznych [The use of statistical methods for spatial analysis in the study of economic] . Roczniki Ekonomiczne Kujawsko-Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy, No. 4, pp. 97–112.
• SIKORA, J., SZELĄG-SIKORA, A., CUPIAŁ, M., (2014). Autokorelacja przestrzenna wykorzystania pozabudżetowych środków w gminach województwa wielkopolskiego [Systems IT for agricultural businesses]. Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich, Polska Akademia Nauk, Komisja Technicznej Infrastruktury Wsi, No. IV, pp. 1317–1326.