BazEkon - Yadda

1

Klasyfikacja podregionów Polski szczebla NUTS-3 ze względu na poziom rozwoju gospodarczego

100%

Bal-Domańska B.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2012

|

nr 244 Problemy rozwoju regionalnego

509-519

Celem artykułu jest prezentacja możliwości wykorzystania drzew regresyjnych do wyodrębnienia podregionów podobnych pod względem rozwoju gospodarczego. Wyniki analizy pozwoliły na wskazanie pięciu klas podregionów (NUTS-3) Polski o zbliżonym poziomie rozwoju gospodarczego, opisanych przez wybrane predyktory (m.in. wartość środków trwałych, inwestycje, zatrudnienie). (abstrakt oryginalny)

2

Wykorzystanie klasyfikacji dynamicznej do identyfikacji wrażliwości na kryzys ekonomiczny unijnych regionów szczebla NUTS 2

100%

Markowska M., Strahl D.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2015

|

25

|

nr 385 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

166-176

Ocena kryzysu ekonomicznego może obejmować zarówno szczebel makroekonomiczny, jak i szczeble pośrednie (przedsiębiorstwa, regiony). Każda z wymienionych perspektyw ma swoją specyfikę, określającą czynniki i uwarunkowania wrażliwości na kryzys. W artykule podjęto próbę identyfikacji regionów państw Unii Europejskiej wrażliwych na zjawiska kryzysowe. Przedmiotem klasyfikacji są regiony UE szczebla NUTS 2 ze względu na przyjęte identyfikatory wrażliwości na kryzys. Okres badania obejmował lata 2006-2011. Wykorzystane zostało podejście dynamiczne zakładające, iż te same obiekty badania (regiony) występują w zbiorze poddanym klasyfikacji wielokrotnie i traktowane są jako odrębne jednostki taksonomiczne (obiekto-okresy) - ze względu na realizacje wartości cech w kolejnych latach. Takie podejście umożliwiło ocenę zmian przypisania regionów do klas w czasie. Zidentyfikowano cztery grupy regionów: odporne na kryzys, trwale wrażliwe oraz "radzące sobie z kryzysem" i regiony odstające(abstrakt oryginalny)

3

Badanie poziomu rozwoju gospodarczego powiatów Polski w kontekście podziału na jednostki terytorialne NUTS 1

75%

Rozkrut M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2006

|

13

|

nr 1126 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

343-352

Celem niniejszego artykułu jest prezentacja użyteczności metod taksonomicznych i analizy wielowymiarowej jako podstawy do identyfikacji i analizy zmian rozwoju regionów, zwłaszcza w kontekście polityki regionalnej UE. Inspiracją podjętych badań były obawy przedstawicieli władz samorządowych w Polsce związane z koniecznością wyodrębnienia jednolitych regionów zgodnie z obowiązującą w UE Statystyczną Nomenklaturą Jednostek Terytorialnych (tzw. NUTS). Ponieważ polskie w spełniały odpowiednich wymogów, związanych np. z liczbą ludności samodzielnie tworzyć regionów UE, zaistniała konieczność ich uzyskania odpowiednio dużych regionów europejskich (tzw. NUTS 1). (fragment tekstu)

4

Postęp społeczny w regionach krajów Unii Europejskiej

75%

Karmowska G.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2018

|

nr 509 Problemy ekonomii, polityki ekonomicznej i finansów publicznych

156-167

Opracowanie dotyczy oceny postępu społecznego na poziomie regionów NUTS 2 oraz jego wpływu na aktywność ekonomiczną ludności, chęć uczenia się oraz zmniejszenie bezrobocia. Obiektem badań były 272 regiony krajów UE w latach 2009 i 2016. Narzędziem analizy był indeks EU RSPI oraz wskaźniki aktywności ekonomicznej ludności. Analizy wykazały wzrost zróżnicowania między regionami zarówno pod względem liczby zamieszkującej je ludności, jak i bogactwa obywateli, mierzonego PKB per capita, oraz brak istotnego zróżnicowania średniego wieku populacji aktywnej ekonomicznie. Między PKB per capita i postępem społecznym stwierdzono silną korelację, opisaną potęgową funkcją regresji. Natomiast możliwości awansu społecznego i wolności osobiste (wymiar indeksu EU RSPI) zaledwie w 35% wpływają na aktywność ekonomiczną oraz chęć ciągłego uczenia się(abstrakt oryginalny)

5

Regional Innovation System in the Podkarpackie Against Selected Polish and EU Regions

75%

Lewandowska A., Švihlíková I.

Journal of International Studies

|

2020

|

13

|

nr 2

212-223

Innovation and innovativeness should be seen as a vast and internally complex set of measures carried out to improve management efficiency, build strong competitive positions and obtain economic benefits from enterprises, national economies and societies. A possibility of achieving these benefits is the category of competitiveness, hence, relative position of a region is measured using various indicators. The aim of the study is to analyze the level of the selected RIS indicators of the Podkarpackie against selected EU regions. The study will make it possible to understand in which area Podkarpackie performs better and in which worse? The analysis is carried out at the regional level NUTS 2. The most important approach in which quantitative indicators have been used comprehensively is EIS, which makes it possible to compare the Podkarpackie with the selected regions of Poland and the EU. Seven regions were selected for our analysis: 1 in Denmark, Germany, the United Kingdom, Czech Republic and 3 in Poland. When it comes to innovativeness, the Podkarpackie region is a Moderate Innovator. The results of our research show that the relative strengths in the regional innovation system are design applications, sales new-tomarket/firm innovations, R&D expenditures business sector, non-R&D innovation expenditures, and tertiary education. Relative weaknesses are: marketing or organizational innovations, and also life-long learning. (original abstract)

6

Human Capital in the Visegrad Group NUTS 2 Regions : Convergence or Divergence?

75%

Dańska-Borsiak B.

Barometr Regionalny

|

2018

|

16

|

nr 1

19-29

Istotnym celem polityki spójności Unii Europejskiej jest usuwanie regionalnych nierówności gospodarczych. Jednym z czynników determinujących różnice w poziomie rozwoju regionalnego jest kapitał ludzki, mogący dynamizować bądź spowalniać proces rozwoju. W literaturze przedmiotu pojawiło się wiele alternatywnych koncepcji pomiaru kapitału ludzkiego. W badaniach ilościowych bardzo często wykorzystywane są różnego rodzaju miary syntetyczne. Tego typu miarę skonstruowano też na potrzeby prezentowanego badania. Głównymi celami badania są: konstrukcja miary kapitału ludzkiego dla regionów NUTS 2 krajów Grupy Wyszehradzkiej, zbadanie, czy występują zależności przestrzenne w rozkładzie kapitału ludzkiego na badanym obszarze, analiza konwergencji regionalnej pod względem poziomu kapitału ludzkiego w latach 2001-2015. Wykorzystano koncepcję krańcowej pionowej konwergencji typu beta, która pozwala na określenie indywidualnego wkładu poszczególnych regionów w ogólny proces konwergencji charakteryzujący wszystkie badane obiekty. Do badania konwergencji zastosowano dynamiczne modele danych panelowych, a do wykrywania zależności przestrzennych - globalną i lokalne statystyki Morana. Zgodnie z oczekiwaniami, nie stwierdzono występowania zależności przestrzennych. Hipoteza o występowaniu konwergencji została natomiast potwierdzona, przy czym zidentyfikowano regiony, które osłabiają tempo zbieżności. (abstrakt oryginalny)

7

Podział przestrzeni w statystyce regionalnej krajów Unii Europejskiej

75%

Obrębalski M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Zarządzanie i Marketing

|

1997

|

5

|

nr 747 Gospodarka regionalna

7-15

Toczące się w Polsce dyskusje nad przyszłym podziałem terytorialnym kraju nie przyniosły jeszcze jednoznacznych rozstrzygnięć. Natomiast zgłaszane propozycje podziału Polski na 12, 17 czy tez 25 regionów, a także restytucji szczebla powiatowego są nadal przedmiotem rozległych prac badawczych i szeroko zakrojonych konsultacji. Nie jest jednak celem tegoż opracowania prezentacja walorów któregokolwiek z projektowanych podziałów terytorium kraju w świetle rozwiązań stosowanych w krajach Unii Europejskiej. Podkreślić należy jednak, iż w dążeniu polskiej statystyki publicznej do standardów stosowanych w krajach Unii Europejskiej konieczne staje się wdrożenie klasyfikacji NUTS do aktualnego (a także projektowanego) podziału terytorialnego Polski. (fragment tekstu)

8

Methodological Aspects of the Typology of Regions and Territorial Formations

75%

Borisova V., Bilczak M.

Olsztyn Economic Journal

|

2020

|

nr 15 (3)

229-238

W opracowaniu omówiono aspekty metodologiczne w typologii regionów i jednostek terytorialnych. Przedstawiono najważniejsze naukowe podejścia do rozwoju regionalnych systemów terytorialnych na podstawie modeli i metod, które są typowe dla terytoriów o różnych poziomach taksonomicznych i stanowiły podstawę typologii. Wskazano typologie, w których określono przyczyny atrakcyjności określonych regionów dla kapitału i siły roboczej, powiązania między podmiotami gospodarczymi. Omówiono sposoby typologii regionów w UE. Są to typologie związane z dostępnością transportową, specjalizacją ekonomiczną i strukturą funkcjonalną regionów. Większość typologii uwzględnia podstawowe czynniki rozwoju i przystosowane do potrzeb rozwiązywania zagadnień praktycznych. Szczególną rolę odgrywają typologie związane ze wzrostem gospodarczymi uwzględniające wzrost PKB na jednego mieszkańca oraz współczynnik gęstości zaludnienia.Zwraca się uwagę na wykorzystanie badań nad typologią regionów w planowaniu, modelowaniu i strategii ich rozwoju. (abstrakt oryginalny)

9

Poverty Indicators - Estimation at NUTS 4 Level

75%

Zięba A.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2009

|

Survey Sampling in Economic and Social Research

32-41

In this section studies area level random effect model as a statistical method which is proper to obtain income poverty indicators as NUTS4 level using data from European Union Statistics on Income and Living Conditions survey.

10

Klasyfikacja unijnych regionów ze względu na dynamikę charakterystyk innowacyjności (w zakresie Output)

75%

Markowska M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2012

|

nr 244 Problemy rozwoju regionalnego

66-80

W artykule podjęto badania nad zmianami w europejskiej przestrzeni regionalnej w zakresie innowacyjności typu Output na podstawie wskaźników dynamiki takich charakterystyk, jak: pracujący w przemyśle wysoko i średnio zaawansowanym technologicznie (jako % siły roboczej), patenty zarejestrowane w European Patent Office (EPO) na milion siły roboczej oraz udział pracujących w przemyśle wysoko i średnio zaawansowanym technologicznie w ogólnej liczbie pracujących w przemyśle. Regiony państw UE szczebla NUTS 2 poddano analizie ze względu na dynamikę wartości charakterystyk innowacyjności Output w dwóch okresach: biorąc pod uwagę lata 1999-2003 oraz lata 2004-2008. Badania przeprowadzono w grupach, uwzględniając globalną przestrzeń Unii Europejskiej, a więc 265 regionów szczebla NUTS 2, dla których uzyskano dane, regiony "starej" Unii (209), regiony UE 12 - 56 regionów dwóch ostatnich rozszerzeń, regiony UE 27(S) - zawierające stolice i stołeczne regiony UE, regiony UE 15(S) - zawierające stolice i stołeczne regiony UE 15 - 16 regionów, regiony UE 12(S) - zawierające stolice i stołeczne regiony UE 10+2 - 12 regionów, regiony polskie (16 województw). Ponadto dokonano klasyfikacji europejskiej przestrzeni regionalnej na cztery klasy ilustrujące pozycję regionów ze względu na intensywność zmian w dynamice przyjętych do badania charakterystyk. (abstrakt oryginalny)

11

Poziom życia mieszkańców miasta Poznania na tle innych podregionów w Polsce w 2015 roku

75%

Matuszak L.

Handel Wewnętrzny

|

2018

|

nr 4 tom 1

210-226

Jakość i poziom życia są rozumiane różnie. Jednocześnie pojęcia te często stosuje się zamiennie. Celem artykułu jest określenie poziomu życia mieszkańców największych polskich miast oraz podregionów (poziom NTS3) o największej liczebności w sześciu aspektach - warunków materialnych, pracy i czasu wolnego, zdrowia, edukacji, bezpieczeństwa i ochrony środowiska. Każdy z aspektów był określony przez wartość zestandaryzowanych wskaźników na podstawie danych z GUS z 2015 roku. Najwyższy poziom życia, określony przez dostępne w statystyce publicznej zmienne, można zaobserwować w Warszawie, a także w Poznaniu, Krakowie i Wrocławiu. Poziom życia w największych miastach jest najlepszy we wszystkich aspektach poza tym, które dotyczą środowiska oraz bezpieczeństwa. (abstrakt oryginalny)

12

Klasyfikacja europejskiej przestrzeni regionalnej szczebla NUTS 2 ze względu na innowacyjność i rozwój gospodarczy

75%

Strahl D.

Samorząd Terytorialny

|

2010

|

nr 4

17-32

Artykuł przedstawia wyniki badań nad zależnością między rozwojem gospodarczym a innowacyjnością na poziomie regionów szczebla NUTS 2 w europejskiej przestrzeni regionalnej. Realizacja podstawowego celu artykułu zawiera się w czterech etapach badawczych: pomiarze i ocenie stopnia innowacyjności na szczeblu regionalnym, pomiarze i ocenie rozwoju gospodarczego regionów, klasyfikacji regionów państw UE ze względu na innowacyjność i rozwój gospodarczy oraz próbie oceny zależności między innowacyjnością a rozwojem gospodarczym. (abstrakt oryginalny)

13

Modified Human Development Index and Its Weighted Alternative - the Case of Visegrad Four Plus Austria and Slovenia

75%

Nevima J., Kiszová Z.

Forum Scientiae Oeconomia

|

2017

|

5

|

nr 2 Innovation Activities and Human Factor in Modern Business: Measurement, Results and Impact

101-111

The paper solves the problem of alternative access towards modified human development index (MHDI) of the Visegrad Four Group Plus NUTS 2 regions. Analytic hierarchy process (AHP) is one of multicriteria decision-making methods. It is based on pairwise comparison matrices and eigenvector method. AHP enables to derive unknown/undetermined priorities of factors. The basic aim of the contribution is due to the method of analytic hierarchy process to define the position of NUTS 2 regions in period of 2004-2013 years. The sense of applying the method will be setting the ranking of NUTS 2 regions reflecting their HDI for the year. AHP is used to derive unknown or undetermined weights of macroeconomic indicators influencing the MHDI. (original abstract)

14

Innowacyjność polskich regionów - ujęcie dynamiczne

75%

Markowska M.

Biuletyn Polska Akademia Nauk. Komitet Przestrzennego Zagospodarowania Kraju

|

2008

|

nr 236

94-107

Trwające od kilku lat badania regionalnej innowacyjności pokazują także zachodzące w czasie zmiany w uporządkowaniu regionów UE. Takie zmiany dotyczą też regionów Polski. Celem opracowania jest ocena zmian innowacyjności regionów polskich szczebla NUTS 2 w ujęciu dynamicznym, z wykorzystaniem metodologii proponowanej w ramach badań European Innovation Scoreboard. (fragment tekstu)

15

Attitudes and Perceptions of Common European Currency among Residents of Northern Lubelskie Province

75%

Florkowski W. J., Juszczuk G., Golawska O.

Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu

|

2015

|

17

|

z. 6

76-81

This study identifies respondent characteristics influencing the opinion of Polish residents regarding the euro. Using data collected from 200 residents of Łuków and Biała Podlaska districts in Lubelskie Province, a decision model was specified where the choice of opinion about the euro was determined by demographic and socio-economic characteristics, household size, and location. Results show that the largest change in probability of choosing the opinion that the euro would strengthen in the future resulted from an increase in income and number of children in a household, but the probability would decrease, although by a small amount, if a respondent resided in a rural area or was fully employed. (abstrakt oryginalny)

16

A Measure for Regional Resilience to Economic Crisis

75%

Markowska M.

Statistics in Transition

|

2015

|

16

|

nr 2

293-308

The purpose of the study (presented in this article) was to develop a measure of resilience to crisis, one that may be applied to regional data. In principle, such measure can take either positive or negative values. A positive value confirms resilience to crisis, whereas a negative one confirms the absence of resilience (sensitivity/vulnerability). The measure uses growth rates referred to the previous year under the assumption that crisis results in a slowdown in growth, or even in a decline in values of important economic indicators. Growth rates are standardized by dividing values of original change rates by medians specified based on spatiotemporal data modules. Such division results in each characteristic being brought to equal validity. Simultaneously, the original character is maintained and variables are not "flattened" by the outliers. Changing destimulants into stimulants occurs during growth rates calculation. The measure of resilience to crisis is calculated as an arithmetic mean of the values of characteristics brought to comparability. The measure of resilience can be converted into the measure of sensitivity by multiplying it by (-1). The application of the proposed measure to assessing the resilience to crisis in the period 2006-2011 is presented for regions meant as the European Union NUTS2 units. The measure is based on comparable data, which allowed for using only six variables measuring changes in GDP, salaries, investments, household income, employment and unemployment. (original abstract)

17

Miasta wojewódzkie a ich otoczenie - trendy zmian sektorowej struktury pracujących

75%

Markowska M., Strahl D.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2017

|

nr 477 Gospodarka lokalna i regionalna w teorii i praktyce

135-143

Celem artykułu jest ocena trendów zmian sektorowej struktury pracujących w polskich miastach - stolicach województw i ich otoczeniu (powiatach sąsiadujących) w latach 2005-2014. Wykorzystano dane GUS (BDL) o liczbie pracujących w sektorach (rolnictwo, przemysł, finanse, handel i usługi) w wybranych jednostkach terytorialnych szczebla NUTS 4 - 18 miast będących administracyjnymi centrami polskich regionów oraz 44 sąsiadujące z nimi powiaty. Do ustalenia trendów zmian posłużyła modyfikacja miary podobieństwa struktur, co pozwoliło na wydzielenie grup miast, w których nastąpiło - w sensie upodabniania - zbliżanie (9 miast) lub oddalanie się (4) struktur pracujących w analizowanym okresie, oraz budowę prognoz zmian na trzy kolejne lata(abstrakt oryginalny)

18

Spatial Cross-Regressive Models in The Study of The Spatial Diffusion of Innovation in Central Europe

75%

Kisiała W.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2017

|

nr 476 Local and Regional Economy in Theory and Practice

97-105

W artykule modele regresji krzyżowej wykorzystano do identyfikacji procesów przestrzennej dyfuzji innowacji w regionach Europy Środkowej. Ze względu na trudności bezpośredniego pomiaru dyfuzji innowacji empiryczną część pracy oparto na miarach symptomatycznych. W badaniu starano się wykazać, w jaki sposób zmienne określające poziom innowacyjności (traktowane jako zmienne objaśniające) kształtują wydajność pracy, wyrażoną w postaci wskaźnika: wartość dodana brutto/pracujący (modelowaną zmienną objaśnianą). Przeprowadzona analiza regresyjna wykazała, że w regionach Europy Środkowej występował istotny statystycznie związek pomiędzy innowacyjnością a wydajnością pracy, również w wymiarze przestrzennych interakcji pomiędzy regionami. Modelowanie ekonometryczne pozwoliło domniemywać, że zachodziła przestrzenna dyfuzja innowacji(abstrakt oryginalny)

19

Potrzeby i możliwości rewizji terytorialnego podziału kraju wobec unijnej polityki spójności po 2020 roku

75%

Obrębalski M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2018

|

nr 518 Statystyka publiczna a samorząd terytorialny

121-135

Polskie regiony charakteryzują wyraźne dysproporcje rozwojowe, będące wyzwaniem dla krajowej i unijnej polityki spójności. Statystyczną podstawą wsparcia finansowego w ramach unijnej polityki spójności jest hierarchiczna nomenklatura jednostek terytorialnych (NUTS) oraz mierzone cyklicznie poziomy ich rozwoju wyznaczane na podstawie wysokości PKB w przeliczeniu na mieszkańca. Polityka spójności UE ukierunkowana jest na wspieranie słabszych ekonomicznie regionów szczebla NUTS 2. W celu zwiększenia efektywności tej polityki oraz niwelacji regionalnych dysproporcji w okresie programowania po 2020 roku w wielu przypadkach wskazana jest rewizja dotychczasowego statystycznego terytorialnego podziału kraju. Widoczne jest to m.in. w województwach: dolnośląskim, małopolskim, śląskim i wielkopolskim. Skuteczne rządowe i samorządowe inicjatywy w tym zakresie mogą się z pewnością przyczynić do wzrostu rozmiarów finansowego wsparcia, zwłaszcza dla peryferyjnych regionów.(abstrakt oryginalny)

20

Klasyfikacja dynamiczna regionów Unii Europejskiej szczebla NUTS 2 pod względem wrażliwości na kryzys ekonomiczny w obszarze rynek pracy

75%

Markowska M., Sokołowski A., Strahl D., Sobolewski M.

Humanities and Social Sciences

|

2015

|

20 (XX)

|

nr 22 (2)

37-50

Ocena przyczyn oraz skutków kryzysu ekonomicznego może obejmować różne poziomy gospodarowania. Analizy możliwe są zarówno na szczeblu makro, jak i na szczeblach pośrednich (to jest zarówno na poziomie przedsiębiorstw, jak i w skali regionów). Każda z wymienionych perspektyw ma swoją specyfikę określającą czynniki i uwarunkowania wrażliwości na kryzys badanych gospodarek krajów, firm czy też regionów. Ze względu na możliwości pomiaru (dane statystyczne, których zakres jest inny, m.in. w wyniku możliwości statystyki publicznej) niezbędne są również odrębne podejścia badawcze charakterystyczne dla danego poziomu. W proponowanym podejściu badawczym do obszarów wrażliwości na kryzys ekonomiczny regionów zaliczono takie sfery jak: gospodarka, gospodarstwa domowe i rynek pracy. W artykule przedstawiono wyniki klasyfikacji dynamicznej (lata 2005-2011) regionów Unii Europejskiej szczebla NUTS 2 w jednym z trzech obszarów wrażliwości na kryzys ekonomiczny, którym jest rynek pracy. Zmienne diagnostyczne stanowiły: stopa zatrudnienia i stopa bezrobocia oraz tempo zmian obu tych wskaźników. Wykorzystano podejście dynamiczne, w którym zakłada się, że te same obiekty badania (regiony) występują w zbiorze wielokrotnie poddanym klasyfikacji i są traktowane jako odrębne jednostki taksonomiczne (obiekto-okresy) - ze względu na realizacje wartości cech w kolejnych latach. Takie podejście pozwoliło na wyodrębnienie grup regionów o podobnych właściwościach ze względu na badane wskaźniki wrażliwości na kryzys ekonomiczny oraz umożliwiło ocenę zmian przypisania regionów do klas w czasie. (abstrakt oryginalny)