BazEkon - Yadda

1

Metodologiczne aspekty pomiaru ubóstwa

100%

Falęcka A.

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu

|

2009

|

nr 11

73-82

Artykuł zawiera przegląd definicji ubóstwa, jego miar i związanych z nimi sposobów wyznaczania granic ubóstwa. Przedstawiając najnowsze dane, pokazano także kształtowanie się tego zjawiska w Polsce.(abstrakt oryginalny)

2

Priorities of Implementation of Households' Consumption Function

75%

Lipai T., Tchanturia N., Beridze T., Metreveli S.

Prace Naukowe Akademii im. Jana Długosza w Częstochowie. Pragmata Tes Oikonomias

|

2014

|

z. 8

191-198

Wzrastające dochody gospodarstw domowych są źródłem poprawy życia i dobrobytu ludzi, i zależą od rozwoju gospodarki. Podniesienie dochodów jest bardzo ważnym celem dla społeczeństwa. W Gruzji są dwa problemy związane z dochodami: podnoszenie całkowitych dochodów oraz zmniejszenie nierówności w dystrybucji. W Gruzji dochody gospodarstw domowych wyznaczamy na podstawie współczynnika Giniego. To pokazuje odchylenie rzeczywistego podziału dochodów związanych z dystrybucją. Rozwój gospodarczy będzie następować w gruzińskich gospodarstwach domowych w momencie zmniejszającego się współczynnika Giniego, co krok po kroku pozwoli na osiągnięcie równości dochodów.(abstrakt oryginalny)

3

Ocena stopnia zagrożenia ubóstwem w ramach podejścia możliwości Sena z zastosowaniem modelu MIMIC

75%

Kraszewska B.

Wiadomości Statystyczne

|

2022

|

nr 10

28-47

Ubóstwo jest problemem nie tylko dotkniętej nim jednostki, lecz także społeczeństwa. Utrudnia ono lub nawet uniemożliwia wzrost gospodarczy i rozwój społeczny kraju. Dlatego bardzo duże znaczenie mają działania, które mogą spowodować redukcję zasięgu ubóstwa, jak również udzielanie bieżącej pomocy jednostkom (gospodarstwom domowym) żyjącym w sferze ubóstwa. Głównym celem badania omawianego w artykule jest dokonanie wielowymiarowej analizy zagrożenia ubóstwem w ramach podejścia możliwości (ang. capability approach) opracowanego przez Amartayę Sena. Dodatkowym celem jest określenie determinant ubóstwa, które wzmacniają lub osłabiają zagrożenie ubóstwem, oraz zestawienie wyników oceny stopnia zagrożenia ubóstwem uzyskanych w ujęciu wielowymiarowym i jednowymiarowym. Badanie przeprowadzono dla Polski (m.in. w układzie regionalnym), na podstawie danych z Europejskiego Badania Warunków Życia Ludności (EU-SILC) zrealizowanego przez GUS w 2018 r. Operacjonalizacji pomiaru dokonano przy użyciu szczególnego wariantu modelu równań strukturalnych (Structural Equations Modeling - SEM) - modelu wielu wskaźników i wielu przyczyn (Multiple Indicators and Multiple Causes - MIMIC). Wykorzystano w nim symptomy deprywacji odzwierciedlające stopień, w jakim badane jednostki nie były w stanie zaspokoić swoich potrzeb, i uwzględniono czynniki zwiększające lub zmniejszające ryzyko ubóstwa. Wyniki przeprowadzonych szacunków uwidoczniły, że na zmniejszenie stopnia zagrożenia ubóstwem najsilniej wpływa poziom wykształcenia, natomiast za jego zwiększenie odpowiada przede wszystkim niski status aktywności na rynku pracy - bycie rencistą lub osobą bezrobotną. Najbardziej zagrożone ubóstwem w ujęciu wielowymiarowym są: makroregion wschodni, obszary wiejskie, gospodarstwa domowe rencistów i gospodarstwa nierodzinne wieloosobowe. Wyniki wielowymiarowej oceny stopnia zagrożenia ubóstwem porównano z pomiarem ubóstwa w ujęciu jednowymiarowym. Wskazano na różnice pomiędzy rankingami zagrożenia ubóstwem według makroregionów, wielkości miejscowości zamieszkania, źródła utrzymania gospodarstw domowych oraz ich typów w ujęciu wielowymiarowym i jednowymiarowym. Porównanie to pokazuje, że ujęcie jednowymiarowe jest niewystarczające do identyfikacji osób ubogich. (abstrakt oryginalny)

4

Multidimensional Poverty Among Rural Households in Ogun State, Nigeria

75%

Oyekale T. O., Aboaba K. O., Adewuyi S. A., Dada D. A.

Journal of Agribusiness and Rural Development

|

2019

|

z. 4 (54)

335-344

This study was carried out to estimate factors influencing the multidimensional poverty status of rural households in Ogun State, Nigeria. A multistage sampling technique was used to select 240 rural households. Data was obtained through the use of a structured interview schedule, and was analyzed with descriptive techniques, multidimensional poverty index and logistic regression models. The result revealed that 69% of the rural households are multidimensionally poor. It was found that (on average) the rural poor households were deprived in 41% of the weighted indicators. Another finding is that rural households were deprived in 28% of total deprivations they could experience. It was also revealed that deprivation in infrastructure contributed most to the total deprivation experienced, followed by deprivation in living standard, social capital, health and education. The study further found that household size (p < 0.05), gender (p < 0.01), off-farm income (p < 0.1), availability of community health extension workers (p < 0.05) and availability of public market (p < 0.1) significantly influence the poverty status of rural households. The study concluded that an increase in household size increases the likelihood of being multidimensionally poor while an increase in off-farm income, access to public market and health extension services reduce the likelihood of being poor. The study recommended that rural farmers diversify their livelihood sources into off-farm activities during their lean periods as this will be instrumental in reducing their poverty status. Also, infrastructural facilities such as good healthcare services and public markets should be put in place as this will go a long way in reducing the poverty status of the rural farmers. (original abstract)

5

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.

6

Kształtowanie się ubóstwa jako wynik współczesnych procesów globalizacyjnych

75%

Maśloch P.

Roczniki Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Toruniu

|

2006

|

nr 5

157-171

Artykuł niniejszy poświęcony jest problematyce ubóstwa we współczesnym świecie, stanowiąc jednocześnie próbę przedstawienia tej tematyki na tle dokonujących się procesów globalizacyjnych. Oprócz pokazania przejawów globalizacji autor zwraca uwagę na związki przyczynowo - skutkowe zachodzące pomiędzy globalizacją a ubóstwem. Rozszerzenie omawianych kwestii stanowi próba pokazania różnego oblicza "współczesnego ubóstwa" oraz wskazanie najważniejszych cech tego zjawiska. (abstrakt oryginalny)

7

Ubóstwo we współczesnej Polsce jako problem społeczno-ekonomiczny w latach 2000-2010

75%

Adamczyk M.

Zarządzanie Innowacyjne w Gospodarce i Biznesie

|

2014

|

nr 1 (18)

11-19

Celem pracy jest analiza determinantów ubóstwa w Polsce w latach 2000-2010 za pomocą programu Statistica. (fragment tekstu)

8

Ubóstwo w Polsce i Unii Europejskiej a formy jego przezwyciężania w kontekście zrównoważonego rozwoju i doświadczeń UE

75%

Biernat-Jarka A., Trębska P.

Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Problemy Rolnictwa Światowego

|

2018

|

18(33)

|

z. 1

38-47

Celem artykułu jest ocena zjawiska ubóstwa w Polsce na tle innych krajów Unii Europejskiej oraz scharakteryzowanie wybranych form przezwyciężania ubóstwa w kontekście zrównoważonego rozwoju. W artykule dokonano przeglądu literatury z tego obszaru oraz analizy źródeł wtórnych pochodzących z Głównego Urzędu Statystycznego i EUROSTAT. Ubóstwo jest zjawiskiem powszechnym i występuje we wszystkich krajach Unii Europejskiej. Około 17% obywateli Unii Europejskiej jest zagrożonych ubóstwem. Problem ten powinien być rozwiązany ze względu na zrównoważony i trwały rozwój i jest to podstawą europejskiej strategii walki z ubóstwem i wykluczeniem społecznym. (abstrakt oryginalny)

9

Faces of Poverty : Who Are the Energy Poor in Poland?

75%

Karpinska L.

Zarządzanie Publiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

|

2021

|

nr 3 (57)

23-39

Objective: The author's goal is to portray energy poor households in Poland based on several well-recognised and original indicators and some clustering techniques. In this study, I check whether the target population is identified correctly and I show possible directions in which the state energy poverty policy might evolve in this regard.Research Design & Methods: The ten-percent energy poverty measure, the ability-to-keep-home-warm, and the hidden-energy-poverty measures are used to examine the profiles of the energy poor. My source of data is the energy consumption module of the Household Budget Survey collected by the Polish statistical office in 2018. The statistical techniques include multiple linear regression, lasso regression, partitioning around medoids procedure, and hierarchical clustering, among other things.Findings: All indicators produce different rates of energy poverty, but they are consistent in describing the energy poor groups. Two similar clusters are obtained. The first group is composed mostly of retired single women occupying blocks of flats. The second group is represented mainly by working men living in families with children in stand-alone houses in remote areas.Implications / Recommendations: Although politicians might choose an energy poverty measure which gives the convenient level of energy poverty incidence, the profile of the target population does not change much. The above implies that regardless of the approach to estimating energy poverty, the profiles obtained in this study should be considered as a target population for policy actions.Contribution / Value Added: Energy poverty in Poland is often linked to low-stack emissions coming from the residential sector. The owners of single-family houses are the main target of many state programmes aimed at improving the air quality in the country as well as fighting energy poverty. In this study, I show that there are at least two target groups. The results are robust with regard to energy-poverty measuring. (original abstract)

10

A Comparison of Small Area Estimation Methods for Poverty Mapping

75%

Guadarrama M., Molina I., Rao J. N. K.

Statistics in Transition

|

2016

|

17

|

nr 1

41-66

We review main small area estimation methods for the estimation of general nonlinear parameters focusing on FGT family of poverty indicators introduced by Foster, Greer and Thorbecke (1984). In particular, we consider direct estimation, the Fay-Herriot area level model (Fay and Herriot, 1979), the method of Elbers, Lanjouw and Lanjouw (2003) used by the World Bank, the empirical Best/Bayes (EB) method of Molina and Rao (2010) and its extension, the Census EB, and finally the hierarchical Bayes proposal of Molina, Nandram and Rao (2014). We put ourselves in the point of view of a practitioner and discuss, as objectively as possible, the benefits and drawbacks of each method, illustrating some of them through simulation studies. (original abstract)

11

Fuel Poverty: a New Challenge for Social Policy?

75%

Napiórkowska-Baryła A., Witkowska-Dąbrowska M.

Olsztyn Economic Journal

|

2018

|

nr 13 (1)

45-56

W artykule zaprezentowano wieloaspektowy problem ubóstwa energetycznego. Zjawisko jest słabo rozpoznane w Polsce, choć według szacunków dotyczące co najmniej 17% populacji Polski, dla której problemem jest utrzymanie w domu komfortowej temperatury czy też opłacenie rachunków za ogrzewanie. Jedną z metod ograniczania ubóstwa energetycznego - obok termomodernizacji budynków mieszkalnych i kształtowania właściwych postaw podczas korzystania z energii, jest ekonomiczne wsparcie gospodarstw domowych, określonych mianem "odbiorców wrażliwych" dodatkiem energetycznym. Przedstawiono zakres pomocy gospodarstwom domowym w Olsztynie w latach 2014-2015. (abstrakt oryginalny)

12

Ubóstwo w Polsce w świetle badań GUS-u i Eurostatu

75%

Swatek M.

Prace Doktorantów UE

|

2009

|

Przedsiębiorstwa i rynki - warunki gospodarowania

200-210

Niniejszy artykuł poświęcony jest omówieniu metod oraz wyników badań nad ubóstwem w Polsce, opracowanych i udostępnianych przez Główny Urząd Statystyczny i Eurostat. Jego celem jest zaprezentowanie metodologii badań, a także identyfikacja czynników kształtujących ubóstwo. (fragment tekstu)

13

Społeczna geografia biedy

75%

Radziukiewicz M.

Studia i Prace Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

|

2010

|

nr 10

157-170

Ubóstwo jest złożonym zjawiskiem społecznym. W artykule przedstawiono pomiar ubóstwa, wykorzystując do tego kategorię dochodów ekwiwalentnych. Omówiono sferę ubóstwa w 2007 roku oraz scharakteryzowano tendencje zmian w sferze ubóstwa.

14

Budowa mierników agregatowych do oceny poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego

75%

Kompa K.

Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie. Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej

|

2009

|

nr 74

5-26

Najbardziej znane mierniki stosowane do porównań rozwoju społeczno-gospodarczego to wskaźnik rozwoju społecznego HDI (Human Development Index) oraz wskaźnik ubóstwa społecznego HPI (Human Poverty Index); oba wykorzystywane przez ONZ. Innym miernikiem, który ma bezpośredni związek z kategorią dobrobytu ekonomicznego oraz doktryną zrównoważonego rozwoju jest wskaźnik trwałego dobrobytu ekonomicznego ISEW (Index of Sustainable Economic Welfare). Warto zauważyć, że uwzględnianie w konstrukcji miernika syntetycznego koncepcji rozwoju zrównoważonego sprawia, że należy uwzględniać w nim dodatkowe kategorie. Budowa odpowiednich wskaźników agregatowych jest otwartym problemem badawczym, a mierniki już istniejące powinny być poddawane weryfikacji i aktualizacji przy uwzględnieniu nowych koncepcji oceny poziomu rozwoju społecznego (czy dobrobytu), zasobów gromadzonych danych statystycznych oraz doświadczeń z wykorzystania istniejących wskaźników. Dlatego celem niniejszego opracowania jest próba konstrukcji miernika agregatowego, który pozwoli na porównanie krajów Unii Europejskiej. (fragment tekstu)

15

Ubóstwo w gospodarkach rynkowych - przykład krajów UE

75%

Miłaszewicz D.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2019

|

nr 378

133-146

Ubóstwo jest wielowymiarowym zjawiskiem społecznym występującym w każdej gospodarce na całym świecie, a jego eliminacja stała się pierwszym z Celów Zrównoważonego Rozwoju (The Sustainable Development Goals - SDGs). Celem artykułu jest analiza poziomu ubóstwa i jego zmian w krajach UE podzielonych na dwie grupy: stare i nowe gospodarki rynkowe. Przeprowadzono ją na podstawie 10 wskaźników (dostępnych w bazie danych Eurostatu), określających postępy w realizacji pierwszego SDG z wykorzystaniem statystycznej analizy opisowej ich szeregów czasowych dla okresu 2005-2016 oraz syntetycznych wektorowych miar ubóstwa obliczonych dla każdego kraju. Uzyskane wyniki wskazują na znaczne zróżnicowanie ubóstwa w analizowanych grupach krajów, a także na zmiany jego poziomu w badanym okresie.(abstrakt oryginalny)

16

Household Expenditure in Africa: Evidence of Mean Reversion

75%

Olalude G. A., Yaya O. S., Olayinka H. A., Jimoh T. A., Adebiyi A. A., Adesina O. A.

Statistics in Transition

|

2023

|

24

|

nr 3

171-186

This paper investigates the mean reversion in household consumption expenditure in 38 African countries; the expenditure series used were the percentage of nominal Gross Domestic Product (GDP), each spanning 1990 to 2018. Due to a small sample size of time series of household expenditure, with possible structural breaks, we used the Fourier unit root test approach, which enabled us to model both smooth and instantaneous breaks in the expenditure series. The results showed non-mean reversion in the consumption expenditure pattern of Egypt, Madagascar and Tunisia, while mean reversion was detected in the remaining 35 countries. Thus, the majority of African countries are on the verge of recession once shocks that affect the growth of GDP are triggered. Findings in this paper are of relevance to policymakers on poverty alleviation programmes in those selected countries. (original abstract)

17

O wskaźniku ubóstwa w świetle metod ilościowych

75%

Raszkowski B.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Prace Katedry Ekonometrii i Statystyki

|

2001

|

nr 10

229-236

Tematem artykułu było badanie progu ubóstwa przy użyciu: tradycyjnego wskaźnika ubóstwa, stanowiącego sumą stopy bezrobocia i poziomu inflacji oraz przy użyciu wskaźnika ubóstwa opartego na indeksach łańcuchowych. Do oceny przydatności w analizach gospodarczych obu wskaźników, wykorzystano metody analizy korelacji i regresji. Autor przedstawił wyniki wykorzystania obu wskaźników w badaniach poziomu rozwoju gospodarczego Stanów Zjednoczonych, państw Grupy G7 oraz Polski.

18

Pomiar ubóstwa

75%

Biernacki M.

Ekonomia Matematyczna / Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego. Katedra Matematyki

|

1999

|

nr 3

95-104

Z przedstawionych obliczeń wynika, że ubóstwo względne w Polsce relatywnie się zmniejsza, co znaczy, że zjawisko ubóstwa dotyczy coraz mniejszej liczby osób. Z drugiej jednak strony uległa powiększeniu nierówność dochodów wśród ubogich. Ubóstwo absolutne od 1995 roku nieznacznie wzrasta. Świadczy to o tym, że warstwa ludzi bogatych, na których leży odpowiedzialność za rozwój gospodarczy, jest bardziej zainteresowana konsumpcją niż produkcją.

19

Wykorzystanie analizy skupień w ocenie zróżnicowania zagrożenia ubóstwem w podregionach Polski

75%

Kraszewska B.

Wiadomości Statystyczne

|

2016

|

nr 5

17-36

Artykuł poświęcony jest zagadnieniu wykorzystania metod analizy skupień do oceny zróżnicowania zagrożenia ubóstwem w podregionach. Na podstawie danych dotyczących rynku pracy, wynagrodzeń i opieki społecznej, opracowanych na podstawie zasobów Banku Danych Lokalnych GUS (BDL) i ich weryfikacji zmiennościowo-korelacyjnej, określono zestaw cech diagnostycznych, które posłużyły do wyznaczenia skupień podregionów podobnych pod względem zagrożenia ubóstwem. Otrzymane rezultaty porównano z wynikami prac studialnych w zakresie przestrzennej dywersyfikacji oszacowań wskaźnika zagrożenia ubóstwem ARPR (at-risk-of-poverty rate) w 2011 r., przeprowadzonych przez Ośrodek Statystyki Małych Obszarów Urzędu Statystycznego w Poznaniu we współpracy z ekspertami Banku Światowego. (abstrakt oryginalny)

20

Wpływ agregacji danych na wartość współczynnika Giniego

75%

Klepacz H., Żółtowska E.

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

|

2005

|

193 Wybrane zagadnienia ilościowych analiz ekonomiczno-finansowych

47-58

Artykuł dotyczy badania wpływu stopnia agregacji danych statystycznych na wielkość i poziom miar oraz wskaźników ubóstwa. Przeprowadzono eksperymenty numeryczne, których celem była analiza wartości współczynnika Giniego przed i po agregacji danych. Przygotowanie eksperymentu wymagało prześledzenia wyników różnych prac empirycznych.(abstrakt oryginalny)