Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  klasyfikacja obiektów
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Zjawisko bezrobocia obserwuje się w sytuacji, w której ludność zdolna do pracy oraz deklarująca gotowość i chęć jej podjęcia nie znajduje zatrudnienia. Rosnący od 2009 r. poziom bezrobocia stanowi jeden z najbardziej istotnych i trudnych do rozwiązania problemów polskiej gospodarki. Wynika on między innymi z przekształceń gospodarczych, wzrastającego postępu techniczno-organizacyjnego w sferze produkcji, upadku całych gałęzi przemysłu, a także z braku odpowiednich kwalifikacji, braku doświadczenia zawodowego, niewielkiej mobilności ludności oraz wysokim kosztom dojazdu do pracy. Ze względu na długoterminowość tego zjawiska można obserwować negatywny wpływ na standard życia ludności, dynamikę rozwoju gospodarczego oraz nastroje społeczne. Celem artykułu jest ocena zagrożenia bezrobociem województw Polski w latach 2005–2012. W badaniach wykorzystano dane pochodzące z Banku Danych Lokalnych GUS-u (www.stat.gov.pl).
EN
Unemployment is observed when an individual is able to work and declares his or her readiness and willingness to take employment yet is not employed. Since 2008, rising unemployment has been one of the most important and difficult problems facing the Polish economy. On one hand, Poland’s unemployment has stemmed from economic transformation, technical and organisational progress in the sphere of production, and the collapse of entire industries. On the other, the lack of qualifications and experience, low job mobility and high commuting costs are also to blame. Due to its long-term nature, it has adversely affected the Poland’s standard of living, the dynamics of economic development and sentiments in society. The main aim of this article is to assess the threat of unemployment Poland’s voivodships faced in the years 2005–2012. The study employs a number of taxonomic measures and uses data from the Local Data Bank of the Central Statistical Office.
PL
Celem artykułu jest uporządkowanie liniowe i klasyfikacja powiatów Polski Wschodniej i Północno-Wschodniej ze względu na poziom życia mieszkańców, a także przeprowadzenie analizy autokorelacji przestrzennej na podstawie syntetycznych mierników poziomu życia. Do skonstruowania syntetycznego miernika oceny poziomu życia ludności wykorzystano wyselekcjonowany zbiór zmiennych diagnostycznych. Zastosowanie miernika syntetycznego, który zastępuje złożoną z wielu różnorodnych zmiennych charakterystykę obiektów umożliwia efektywny pomiar wielowymiarowego zagadnienia, jakim jest poziom życia mieszkańców. Rozwiązanie to pozwala także na uszeregowanie liniowe badanych obiektów. Badaniem objęto 101 powiatów w województwach: lubelskim, podkarpackim, podlaskim, świętokrzyskim i warmińsko-mazurskim. Wykorzystano w nim metody TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution), Warda oraz PAM (Partitioning Around Medoids, zwaną też k-medoids method). Przeprowadzono również analizę autokorelacji przestrzennej na podstawie statystyki Morana I. Głównym kryterium doboru zmiennych była ich kompletność i dostępność dla wszystkich badanych obiektów w 2014 r. Dane uzyskano z Banku Danych Lokalnych GUS.
EN
The aim of this article is to order linearly and classify powiats in Eastern and North-Eastern Poland by the living standards of the population as well as to carry out spatial autocorrelation analysis based on the created synthetic indicators of the living standard. For the purpose of this article, a synthetic indicator was created to assess living standards of the population based on previously selected set of diagnostic variables. The use of synthetic indicators made it possible to replace the multi-variable description of objects with one statistical number. It enabled to measure a multidimensional area such as living standards of population as well as to perform a linear ordering of examined objects. 101 powiats in the Lubelskie, Podkarpackie, Podlaskie, Świętokrzyskie and Warmińsko-Mazurskie voivodeships were included in the research. The TOPSIS, Ward’s and PAM methods were used in the research. Moreover spatial autocorrelation analyses were carried out based on the Moran’s I statistics. The main criterium for selecting variables was completeness and their accessibility for all objects in the research in the year 2014. Data from the Local Data Bank were used for the research purposes.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.