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

Refine search results

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  polish regions
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
Celem analizy przedstawionej w dalszej części artykułu jest symulacja wzrostu gospodarczego w polskich regionach i podregionach w latach 2006–2015, wykorzystująca obserwowane w przeszłości odchylenia regionalnych stóp wzrostu od stopy krajowej. Prognoza przewiduje, że głównymi ośrodkami wzrostu w badanym okresie będą metropolie warszawska i poznańska. Do 2015 r. województwo mazowieckie znacznie przekroczy średni poziom PKB na mieszkańca dla UE 27. Choć polska gospodarka zbliży się pod względem dochodów do unijnej średniej, to należy się spodziewać dalszej polaryzacji rozwoju między regionami. Najbiedniejsze polskie województwa mogą w 2015 r. osiągnąć PKB per capita zbliżony do średniego poziomu dla Polski z 2006 r.
EN
The article offers a forecast of GDP per capita growth in Polish regions (NTS2) and subregions (NTS3) between 2006 and 2015, based on the past deviations of regional economies from the national growth path. The simulation shows that highest rates are expected in two metropolitan areas – Warsaw and Poznan. The Mazowieckie region (the one including Warsaw) will become the first to surpass the average level of GDP per capita in EU27. Although Poland will generally close the GDP gap to EU, further polarisation between regions is expected. The per capita income of the most lagging Polish regions will in 2015 reach (in real terms) the 2006 level of Polish national economy.
PL
Przedmiotem artykułu jest zbadanie występowania konwergencji regionalnej w Polsce w odniesieniu do PKB na mieszkańca. Analiza przeprowadzona została dla okresu 1995–2005 na poziomie województw (NUTS 2), podregionów (klasyfikacja NUTS 3) oraz w ramach województw. Przez konwergencję rozumiane jest zmniejszanie się różnic między regionami pod względem poziomu dochodu. Zjawisko przeciwne nazywane jest dywergencją. W pracy zastosowana została metoda umożliwiająca analizę dynamiki pełnego rozkładu względnego dochodu per capita, zaproponowana przez Quaha (1993, 1996a, 1996b). Polega ona na estymacji macierzy przejścia zapożyczonych z procesów Markowa oraz wykorzystaniu nieparametrycznych estymatorów jądrowych warunkowej funkcji gęstości dla rozkładu względnego PKB na mieszkańca w kolejnych latach. Jest to metoda umożliwiająca weryfikację hipotezy o występowaniu konwergencji klubów, co nie jest możliwe przy zastosowaniu metodologii klasycznej (Barro, Sala-i-Martin 2003). Zauważalna jest silna stabilność rozkładu dochodu i brak występowania konwergencji bezwarunkowej zarówno między województwami, jak i między podregionami. I województwa, i podregiony generalnie względnie ubożały za sprawą szybszego niż przeciętny rozwoju najbogatszych województw (mazowieckie) czy podregionów (duże miasta, głównie Warszawa i Poznań). Z różnicowanie pod względem relatywnego PKB na mieszkańca rośnie w czasie zarówno dla województw, jak i podregionów. Wzorcem konwergencji, jaki daje się zaobserwować tak na poziomie NUTS 2, jak i NUTS 3, jest konwergencja klubów (polaryzacja) – regiony względnie najbiedniejsze i osobno względnie najbogatsze upodabniają się do siebie i zbiegają do różnych poziomów dochodu. Analizie poddano też występowanie konwergencji podregionów wewnątrz województw – tu również jedynym obserwowanym wzorcem konwergencji jest konwergencja klubów.
EN
The purpose of this article is to establish whether regional convergence is present in Poland in terms of GDP per capita. An analysis was conducted for the years 1995–2005 at the voivodeship (NUTS2), sub-regional (NUTS3 classification) and intra-voivodeship levels. Convergence means a reduction of income disparities between regions. The opposite phenomenon is called divergence. The author of the paper used a method – proposed by Quah (1993, 1996a, 1996b) – that enables an analysis of the full distribution dynamics of relative per capita income. It consists in the estimation of transition matrices derived from Markov’s processes and in the use of nonparametric kernel estimators of the relative density function for relative GDP distribution per capita in subsequent years. The method facilitates verification of the club convergence hypothesis, which is impossible using the classic methodology (Barro and Sala-i-Martin 2003). It is clear that income distribution is stable and that there is no unconditional convergence both between voivodeships and between sub-regions. In general, voivodeships as well as sub-regions were impoverished as a result of a faster-than-normal growth of the richest voivodeships (mazowieckie voivodeship) and sub-regions (large cities, mainly Warsaw and Poznan). The diversification of relative GDP per capita grows in time both in the case of voivodeships and sub-regions. The convergence model that can be seen both at NUTS2 and NUTS3 levels is club convergence (polarisation): relatively the poorest and – separately – the richest regions are becoming similar and converge at different income levels. The analysis also includes the occurrence of sub-region convergence within voivodeships, with the only observable convergence model being club convergence.
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.