Analiza ubóstwa w Polsce w ujęciu przestrzennym

• Authors: Sączewska-Piotrowska Anna

Title variants

EN

Poverty analysis in Poland in spatial approach

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Głównym celem artykułu jest ocena zależności przestrzennej ubóstwa w Polsce. Analiza zostanie przeprowadzona na poziomie podregionów. Analiza przestrzenna danych pozwoli ocenić ogólne podobieństwo (lub jego brak) podregionów ze względu na zasięg ubóstwa. Wyodrębnione zostaną grupy podobnych podregionów oraz podregionów różniących się od swoich sąsiadów. W badaniu zostanie wykorzystana globalna i lokalna statystyka Morana oraz tradycyjna metoda (bez wykorzystania informacji o zasięgu ubóstwa w sąsiednich podregionach).

EN

The main objective of this paper is to study spatial dependence of poverty in Poland. The analysis will be conducted on the level of subregions. Spatial analysis of the data will allowed to evaluate the overall similarity of subregions in Poland in the field of poverty. There will be separated groups of similar subregions and subregions differing from neighboring subregions. There will be used global and local Moran statistics and traditional method (without using information about poverty range in neighboring subregions).

Keywords

PL

Autokorelacja przestrzenna; Podregiony Polski; Statystyka globalna i lokalna; Ubóstwo

EN

Global and local statistics; Poverty; Spatial autocorrelation; Subregions in Poland

• Publisher: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Journal: Studia Ekonomiczne
• Year: 2016
• Volume: 289
• Pages: 138-152

Contributors

author

Sączewska-Piotrowska Anna

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach. Wydział Ekonomii. Katedra Metod Statystyczno-Matematycznych w Ekonomii

References

• Anselin L. (1995), Local Indicators of Spatial Association - LISA, "Geographical Analysis", Vol. 27(2), s. 93-115.
• Anselin L. (2005), Spatial Regression Analysis in R. a Workbook, Center for Spatiallly Integrated Social Science, https://geodacenter.asu.edu/system/files/rex1.pdf (dostęp: 15.08.2015).
• Anselin L., Bao S. (1997), Exploratory Spatial Data Analysis Linking SpaceStat and ArcView [w:] M.M. Fischer, A. Getis (eds.), Recent Developments in Spatial Analysis. Spatial Statistics, Behavioral Modelling and Computational Intelligence, Springer-Verlag, Berlin, s. 35-59.
• Anselin L., Murray A.T., Rey S.J. (2013), Spatial Analysis [w:] Little T.D. (ed.), The Oxford Handbook of Quantitative Methods. Vol. 2. Statistical Analysis, Oxford University Press, New York, s. 154-174.
• Beveridge W. (1942), Social Insurance and Allied Aervices, His Majesty's Stationery Office, London.
• Bivand R. (2015a), Maptools. Tools for Reading and Handling Spatial Objects, R package, Version 0.8-36, https://cran.r-project.org/web/packages/maptools/.
• Bivand R. (2015b), Spdep. Spatial Dependence: Weighting Schemes, Statistics and Models, R package, Version 0.5-88, https://cran.r-project.org/web/packages/spdep/.
• Booth C. (1887), The Inhabitants of Tower Hamlets (School Board Division), Their Condition and Occupations, "Journal of the Royal Statistical Society", Vol. 50, s. 326-401.
• Council Decision of 22 July 1975 Concerning a Programme of Pilot Schemes and Studies to Combat Poverty (1975), 75/458/EEC, "Official Journal of the European Communities", No. L 199/34.
• Hagenaars A.J.M., Vos K. de, Zaidi M.A. (1994), Poverty Statistics in the Late 1980s: Research Based on Micro-data, Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg.
• Kalinowski S., Łuczka-Bakuła W. (2007), Ubóstwo ludności wiejskiej województwa wielkopolskiego, Akademia Rolnicza, Poznań.
• Kopczewska K. (2011), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran, CeDeWu.pl, Warszawa.
• Ojrzyńska A., Twaróg S. (2011), Badanie autokorelacji przestrzennej krwiodawstwa w Polsce, Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica, nr 253, s. 129-141.
• Orshansky M. (1965), Counting the Poor: Another Look at the Poverty Profile, "Social Security Bulletin", Vol. 28, s. 3-29.
• Orshansky M. (1968), The Shape of Poverty in 1966, "Social Security Bulletin", Vol. 31, s. 3-31.
• Panek T. (2011), Ubóstwo, wykluczenie społeczne i nierówności. Teoria i praktyka pomiaru, SGH, Warszawa.
• Panek T., Podgórski J., Szulc A. (1999), Ubóstwo: teoria i praktyka pomiaru, Monografie i opracowania, nr 453, SGH, Warszawa.
• R Development Core Team (2015), R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, http://www. R-project.org.
• Ravallion M. (2008), Poverty Lines [w:] S.N. Durlauf, L.E. Blume (eds.), The New Palgrave Dictionary of Economics, Palgrave Macmillan, New York.
• Rowntree B.S. (1901), Poverty: Study of Town Life, Macmillan, London.
• Townsend P. (1979), Poverty in the United Kington: A Survey of Household Resources and Standards of Living, Penguin Books, London.
• Wolny-Dominiak A., Zeug-Żebro K. (2012), Spatial Statistics in the Analysis of Country Budget Incomes in Poland with R CRAN, Proceedings of 30th International Conference Mathematical Methods in Economics, s. 992-997.
• Zeug-Żebro K. (2014), Analiza przestrzenna procesu starzenia się polskiego społeczeństwa, Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania, Uniwersytet Szczeciński, nr 36(2), s. 441-456.
• [www 1] Rada Monitoringu Społecznego (2013), Diagnoza społeczna: zintegrowana baza danych, http://www.diagnoza.com (dostęp: 29.10.2014).
• [www 2] http://ec.europa.eu/eurostat/web/gisco/geodata/reference-data/administrativeunits- statistical-units (dostęp: 15.06.2015).

Identifiers

ISSN

2083-8611