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:  taksonomia dynamiczna
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
PL
W pracy zaprezentowano wyniki dynamicznej klasyfikacji regionów Polski na tle regionów Unii Europejskiej szczebla NUTS 2 ze względu na strukturę zatrudnionych w trzech podstawowych sektorach gospodarki: rolnictwie, przemyśle i usługach. Okres analizy obejmuje lata 2000–2012. W 2008 roku Europejska Klasyfikacja Działalności Gospodarczej została uaktualniona oraz zmieniona i dla tego roku istnieją dwa zestawy danych. Wykorzystano je do oszacowania równań regresji, które w dalszej kolejności posłużyły do przeliczenia danych dla lat 2000–2007 na system uaktualniony. Podstawowa metoda badawcza to dynamiczna analiza skupień, w której przedmiotem grupowania są obiekto-okresy (operacyjne jednostki taksonomiczne – OJT). To podejście umożliwia śledzenie zmian zarówno w czasie, jak i w przestrzeni oraz pozwala na zidentyfikowanie typowych struktur zatrudnienia. Istotna zmiana struktury zatrudnienia w regionie skutkuje przemieszczeniem się tego regionu do innej grupy. Wyniki mogą być analizowane na poziomie regionów, a także na poziomie państw. W ramach analizy skupień liczba grup jest identyfikowana przez ocenę dendrogramu uzyskanego metodą Warda, natomiast ostateczny podział dokonywany jest metodą k-średnich. Oceniana jest też stabilność grup i ich zdolność przyciągania innych regionów.
EN
The results of dynamic classification of Polish regions within the framework of European NUTS 2 units, characterized by employment structure in three sectors: agriculture, industry and services, are presented in the paper. The analysis covers 2000–2012 period. In 2008 the European Classification of Economic Activities was changed and revised and for that year two sets of data are available. They were the information base for the regression models used later to recalculate 2000–2007 data and make it homogeneous to the current system. Dynamic cluster analysis is the basic method used throughout this research. Spatio-temporal units are treated as subjects for classification (operational taxonomic units – OTU). This approach makes it possible to track changes both in time and geographical space as well as to identify typical labour market structures. Change in labour market structure is considered significant if a region is changing its group membership. The number of clusters is identified by the analysis of Ward’s method dendrogram and final partition is obtained by k-means method. Finally, the stability and attractiveness of clusters is evaluated.
PL
Celem pracy jest analiza zmian udziału zatrudnionych w nowoczesnych, rozwiniętych technologicznie usługach i przemyśle w regionach Unii Europejskiej na poziomie NUTS 2. Wykorzystano dane z lat 1999–2008, kiedy były one w miarę kompletne i porównywalne. Dla każdej cechy osobno i dla każdego regionu oszacowano tendencję rozwojową. Współczynniki trendu potraktowano jako zmienne wejściowe do analizy taksonomicznej. Przy pomocy metody Warda zidentyfikowano liczbę grup regionów, różniących się modelem dynamiki zmian zatrudnienia w analizowanych sferach. Ostateczny podział regionów ze względu na dynamikę uzyskano przy pomocy metody k-średnich. Wyniki grupowania były weryfikowane przy pomocy jednoczynnikowej analizy wariancji. Na końcu ustalono modele dynamiki typowe dla wyróżnionych grup regionów.
EN
The objective of the study is to analyze changes of employment share in modern, high-tech services and industry in the European Union regions at NUTS 2 level. The data covering the period of 1999–2008 were used since they are relatively complete and comparable. The growth tendency, separately for each quality/property and for each region, was estimated. Trend coefficients were used as input variables for the purposes of cluster analysis. By applying Ward’s method identified was the number of regional clusters, which differ by the model of employment changes dynamics in the analyzed spheres. The ultimate division of regions in terms of dynamics was obtained by using the k-means method. The results of clustering were verified by applying one-way analysis of variance. Finally the models of dynamics typical for the distinguished clusters of regions were specified.
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.