PRZESTRZENNE ZRÓŻNICOWANIE UBÓSTWA W POLSCE

• Authors: Paweł Ulman , Agnieszka Wałęga

Title variants

PRZESTRZENNE ZRÓŻNICOWANIE UBÓSTWA W POLSCE

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Badania nad problemem ubóstwa mają wieloletnią tradycję. W Polsce problematyka ta nabrała szczególnego znaczenia wraz z rozpoczęciem transformacji ustrojowej. Dodatkowo przystąpienie Polski do Unii Europejskiej, a zwłaszcza konieczność wdrożenia unijnej Strategii Spójności Społecznej, narzuciło nowe wymagania w zakresie badania tego zjawiska. Celem opracowania jest ocena poziomu i zróżnicowania ubóstwa w układzie wojewódzkim oraz dodatkowo w przekroju miast i wsi w Polsce oraz identyfikacja czynników wpływających na ryzyko ubóstwa przy założeniu różnych poziomów linii ubóstwa. Dla realizacji powyższego celu wykorzystano podejście klasyczne – oparte na wyznaczeniu linii ubóstwa oraz podejście wykorzystujące funkcję przynależności do sfery ubóstwa oparte o teorię zbiorów rozmytych. W obydwu przypadkach rozważano ubóstwo od strony monetarnej. Identyfikację potencjalnych czynników wpływających na zagrożenie ubóstwem przeprowadzono za pomocą modelu logitowego. Do realizacji celu opracowania wykorzystano indywidualne dane statystyczne pochodzące z badania budżetów gospodarstw domowych realizowanego przez Główny Urząd Statystyczny w 2012 r.

EN

Studies on poverty have a long tradition. In Poland, the issue acquired special significance with the beginning of the economic transition. Additionally, Poland’s accession to the European Union, particularly the need to implement the EU Strategy for Social Cohesion, imposed new requirements for the study of this phenomenon. The aim of the study is to assess the level and composition of poverty in the provincial system, and additionally, in cross-sectional of towns and villages in Poland and the identification of factors affecting the risk of poverty assuming different levels of the poverty line. In order to achieve these objectives, classical approach were used – based on the determining of the poverty line and the approach with the usage of a belonging function to the sphere of poverty based on the theory of fuzzy sets. In both cases, the monetary poverty is considered. Identification of potential factors affecting the risk of poverty was carried out using the logit model. To accomplish the purpose of the research an individual statistical data from the Central Statistical Office household budget survey in 2012 has been used.

Keywords

PL

Gospodarstwo domowe; ubóstwo; zróżnicowanie regionalne.; Gospodarstwo domowe; ubóstwo; zróżnicowanie regionalne.

EN

Household; poverty; regional diversity.

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2014
• Volume: 5
• Issue: 307

Dates

published

2015-05-18

Contributors

author

Paweł Ulman

• Cracow University of Economics.

author

Agnieszka Wałęga

• Cracow University of Economics.

References

• Atkinson A. B. (1983), The Economics of Inequality, 2nd edition, Clarendon Press, Oxford.
• Betti G., Cheli B., Lemmi A., Verma V. (2006), On the construction of fuzzy measures for the analysis poverty and social exclusion, “Statistica & Applicazioni” IV(1), pp. 77-97.
• Foster J. E. (1998), What is Poverty and who are the Poor? Redefinition for the United States in the 1990s, Absolute Versus Relative Poverty, “American Economic Review”, no. 88(2), pp. 335-341.
• Kleiber Ch., Kotz S. (2003), Statistical size distributions in economics and actuarial sciences, John Wiley & Sons, New Jersey.
• Lemmi A., Betti G. (ed.) (2006), Fuzzy Set Approach to Multidimensional Poverty Measurement, New York.
• Maddala G. S. (2006), Ekonometria, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Neff D. (2013), Fuzzy set theoretic applications in poverty research, “Policy and Society”, no. 32 (4), pp. 319-331.
• Panek T. (2010), Multidimensional approach to poverty measurement: Fuzzy measures of the incidence and the depth of poverty, “Statistics in Transition”, no. 11, pp. 361-379.
• Panek T. (2011), Ubóstwo, wykluczenie społeczne i nierówności. Teoria i praktyka pomiaru, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Ravallion M. (2012), Poor or Just Feeling Poor? On Using Subjective Data in Measuring Poverty, World Bank, Policy Research Working Paper no. 5968, Washington DC.
• Subramanian S. (2004), Indicators on Inequality and Poverty, World Institute for Development Economics Research, United Nations University, Research Paper No. 2004/25, Helsinki.
• Suchecki B. (ed.) (2010), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
• Topińska I. (2008), Kierunki zmian w statystyce ubóstwa, [in:] Topińska I. (ed.), Pomiar ubóstwa. Zmiany koncepcji i ich znaczenie, IPiSS, Warszawa.
• Townsend P. P. (1979), Poverty in the United Kingdom. A Survey of Household Resources and Living Standard, London.
• Wolf E. N. (2009), Poverty and income distribution, (2nd ed.), Wiley-Blackwell.
• Zadeh L. A. (1965), Fuzzy Sets, “Information and Control”, no. 8, pp. 338-353.