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:  regional data
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Ocena zróżnicowania poziomu życia nabiera szczególnego znaczenia w kontekście analizy stopnia przemian gospodarczych, porównania rozwoju wybranych obszarów między sobą czy wskazania dysproporcji życia społeczeństwa zamieszkującego dany region. Dzięki takim oce-nom możliwe staje się wskazanie dystansu dzielącego poszczególne regiony, wyodrębnienie grup o zbliżonym poziomie życia, uchwycenie podobieństw i różnic występujących pomiędzy poziomem życia w poszczególnych jednostkach administracyjnych czy określenie zagrożenia danego regionu. W opracowaniu zaprezentowano wyniki statystycznej analizy zróżnicowania poziomu życia ludności w powiatach województwa podkarpackiego. W pierwszej części niniejszej pracy skupio-no się nad istotą terminu „poziom życia” oraz na odróżnianiu poziomu życia od pokrewnych kate-gorii, takich jak: warunki życia, jakość życia czy dobrobyt społeczny. Ze względu na fakt, iż poziom życia mieszkańców danego regionu kształtowany jest poprzez wiele różnych czynników ze sfery uwarunkowań społeczno-gospodarczych oraz ekonomicznych, przeprowadzoną ocenę zróżnicowania poziomu życia oparto na cechach diagnostycznych opisują-cych m.in.: lokalny rynek pracy, opiekę zdrowotną i społeczną, infrastrukturę gospodarczą i ko-munikację, gospodarkę mieszkaniową, oświatę i kulturę oraz bezpieczeństwo. Materiał empirycz-ny stanowiły dane obrazujące wielkość cech kształtujących poziom życia pozyskane z wydaw-nictw Głównego Urzędu Statystycznego dotyczące roku 2012. W badaniu przestrzennego zróżni-cowania poziomu życia wykorzystano syntetyczny miernik taksonomiczny. W wyniku przeprowadzonej analizy poziomu życia ludności powiatów województwa pod-karpackiego wyodrębniono cztery grupy typologiczne oraz wskazano czynniki (cechy), które najsilniej różnicują pozycje powiatów.
EN
The rating of living standard's diversity gains a special meaning in the context of the extent of the of economic transformation analysis, comparison of chosen areas between each other or indicating a disproportion of the life of society residing a particular region. Thanks to such ratings it is becoming possible to indicate the distance which distinguishes particular regions to distinct groups with a similar standard of living, to notice the differences and similarities between a standard of living in the particular administrative units or to determine the risks of a particular region. In the article there were presented the results of statistical analysis of differences in living standard in the districts of Subcarphatia. The first part of the work focuses on the essence of the term “standard of living” and on distinguishing standard of living from the related categories, such as: living conditions, quality of life and social welfare. Because of the fact that the standard of living of a particular region's residents is created through many different factors of the sphere of socio-economic and economic conditions, the rating of the diversity of living was based on diagnostic features which describe, among others, the local labour market, health and social service, economic infrastructure and communication, housing, education, culture, and security. The empirical material included the data from 2012, gained by the Central Statistical Office publishers, which shows the size of the features that determine the standard of living. In the study of spatial differentiation of living the synthetic taxonomic indicator was used. As a result of the analysis the standard of living of people from Subcarpathian poviats four typological groups and were distinguished and the factors which differentiate the position of poviats were indicated.
EN
The sensitivity of statistical results to the choice of a particular zoning system is known as the Modifiable Areal Unit Problem. Level of aggregation is a significant factor determining results. Moving from point data to areal data, one should take into account aggregation and existence of spatial autocorrelation in the data. Though usually Voronoi tessellation is used in different study fields, this paper suggests it can be an alternative aggregation method to connect point and areal data in economics. Paper shows the possibility to calculate spatial average from point data and vice versa.
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.