Modele zmian stopy bezrobocia w ujęciu przestrzennym

• Authors: Katarzyna Kopczewska

Title variants

Change Models of the Unemployment Rate by Space

• Languages of publication: PL

Abstracts

Wykorzystywanie metod statystycznych i ekonometrycznych pozwala na analizowanie procesów przestrzennych zmian w zależności od lokalizacji. Modele przestrzenne pozwalają uchwycić niemierzalne impulsy zewnętrzne oraz śledzić transmisję ich efektów zarówno w czasie, jak i przestrzeni. Przedstawienie graficzne zmian lokalnych z uwzględnieniem zmian w sąsiedztwie pozwala zdiagnozować istnienie zgrupowań przestrzennych (klastrów) oraz tworzenie obszarów o zbliżonych wartościach badanej cechy. W artykule podjęto próbę analizy zmian stopy bezrobocia w powiatach w okresie od stycznia 2008r. do marca 2009 r.

EN

Statistical and econometric analyses make possible to analyze spatial processes depending on phenomena location. This allows to separate and to monitor an external impulse in space and time. Graphical presented changes in surveyed areas as well as their comparison with changes in neighbouring units allow to monitor creating spatial clusters of similar values of a researched features and spatial clusters with similar phenomena. The article tries to prove that global crisis changes in unemployment rate did not show any diffusion. There were no change transfers to neighbour areas. Local changes in unemployment rates were reaction to external impulse (economic crisis). Strong regional centers (voivodship capitals) preserve their "resistance areas" of about 100 km around which make impossible to transfer impulses from neighbour areas. (original abstract)

Keywords

PL

Analiza przestrzenna; Modele ekonometryczne; Stopa bezrobocia

EN

Spatial analysis; Econometric models; Unemployment rate

• Publisher: Główny Urząd Statystyczny
• Journal: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
• Year: 2010
• Issue: nr 5
• Pages: 26-40

Contributors

author

Katarzyna Kopczewska

• Uniwersytet Warszawski

References

• Anselin L. (1988), Spatial Econometrics: Method and Models, Dordrecht, Kluwer.
• Anselin L. (2009), Spatial Regression, [w:] Fotheringham A. S., Rogerson P. A. (red.), The SAGE Handbook of Spatial Analysis, SAGE Publications.
• Bivand R., Pebesma E., Gomez-Rubio V. (2008), Applied Spatial Data Analysis, with R, Springer.
• Bivand R. with contributions by Anselin L., Assunçao R., Berke O., Bernat A., Carvalho M., Chun Y., Dormann C., Dray S., Halbersma R., Krainski E., Lewin-Koh N., Li H., Ma J., Millo G., Mueller W., Ono H., Peres-Neto P., Reder M., Tiefelsdorf M., Yu D. (2009), spdep: Spatial dependence: weighting schemes, statistics and models, R package version 0.4-34.
• Filipowicz M., Łazarczyk P. (2008), Obserwatorium rynku pracy. Wybrane zagadnienia lokalnego rynku pracy. Powiat brzeski, Wojewódzki Urząd Pracy w Opolu.
• Haining R. P. (2003), Spatial Data Analysis: Theory and Practice, Cambridge: Cambridge University Press.
• Kopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna, CeDeWu, Warszawa.
• Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P. (red.) (2009), Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, Warszawa.
• Lewin-Koh N. J., Bivand R., contributions by Pebesma E., Archer E., Baddeley A., Bibiko H., Dray S., Forrest D., Giraudoux P., Golicher D., Gomez-Rubio V., Hausmann P., Jagger T., Luque S., MacQueen D., Niccolai A., Short T. (2009), maptools: Tools for reading and handling spatial objects, R package version 0.7-23, http://CRAN.R-project.org/package=maptools.
• Pebesma E. J., Bivand R. S. (2005), Classes and methods for spatial data, in R. R News 5 (2), http://cran.r-project.org/doc/Rnews/.
• R Development Core Team (2009), R: A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, ISBN 3-900051-07-0, http://www.R-project.org
• Sztanderska U., Socha M., Grotkowska G. (2005), Rynek pracy województwa warmińsko-mazurskiego: perspektywa instytucjonalna, Międzynarodowa Organizacja Pracy