Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorKozera, Agnieszka Bernadetta
dc.contributor.authorGłowicka-Wołoszyn, Romana
dc.date.accessioned2017-11-17T14:21:55Z
dc.date.available2017-11-17T14:21:55Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/23293
dc.description.abstractA commune’s own income potential, indicative of financial self‑sufficiency, underpins the ability of its government to foster local growth. Accurate recognition of the potential levels necessary for improvement of development policies requires that, apart from considering communes’ own potential, neighbouring communes’ potential should be taken into account, especially if the neighbours are large urban centres of substantial demographic and economic capacity. This article aims to examine spatial autocorrelation of income potential of metropolitan communes of Warsaw, Poznań, Wrocław, and Cracow metro areas in 2014. The study draws on data published by the Central Statistical Office in the Local Data Bank and uses the R programme packages, such as spdep, maptools, and shapefiles for calculations.en_GB
dc.description.abstractWłasny potencjał dochodowy gmin stanowi nie tylko o ich poziomie samodzielności finansowej, ale przede wszystkim o zdolności danej JST do kreowania rozwoju lokalnego. W celu ulepszenia prowadzonej polityki rozwoju regionalnego, w identyfikacji poziomu własnego potencjału dochodowego JST należy brać pod uwagę nie tylko wewnętrzny potencjał poszczególnych gmin (m.in. demograficzny i gospodarczy), ale także uwzględnić ich lokalizację przestrzenną, a zwłaszcza oddziaływanie największych miast – metropolii. Celem artykułu jest ocena zjawiska autokorelacji przestrzennej w zakresie kształtowania się poziomu własnego potencjału dochodowego gmin w wybranych obszarach metropolitalnych – warszawskim, poznańskim, wrocławskim oraz krakowskim w 2014 roku. Badania empiryczne przeprowadzono na podstawie danych pochodzących z Głównego Urzędu Statystycznego (Bank Danych Lokalnych). Obliczenia wykonano w programie R z wykorzystaniem pakietów spdep, maptools i shapefiles.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;330
dc.subjectspatial autocorrelationen_GB
dc.subjectlocal and global Moran Ien_GB
dc.subjectmetropolitan areasen_GB
dc.subjectown income potentialen_GB
dc.subjectautokorelacja przestrzennapl_PL
dc.subjectstatystyki lokalna i globalna I Moranapl_PL
dc.subjectmetropoliepl_PL
dc.subjectobszary metropolitalnepl_PL
dc.subjectwłasny potencjał dochodowypl_PL
dc.titleSpatial Autocorrelation of Communes’ Income Potential in Selected Metropolitan Areasen_GB
dc.title.alternativeAutokorelacja przestrzenna potencjału dochodowego gmin w wybranych obszarach metropolitalnychpl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2017; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2017en_GB
dc.page.number[155]-168
dc.contributor.authorAffiliationPoznań University of Life Sciences, Faculty of Economics and Social Sciences, Department of Finance and Accounting
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesAnselin L. (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer, Dordrecht.pl_PL
dc.referencesAnselin L. (1995), Local Indicators of Spatial Association – LISA, “Geographical Analysis”, no. 27(2), pp. 93–115, https://doi.org/10.1111/j.1538–4632.1995.tb00338.x.pl_PL
dc.referencesBank Danych Lokalnych [Local Data Bank], Główny Urząd Statystyczny, Warszawa, www.stat.gov.pl [accessed: 10.10.2016].pl_PL
dc.referencesGetis A. (2007), Reflections on spatial autocorrelation, “Regional Science and Urban Economics”, no. 37, pp. 491–496, http://dx.doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2007.04.005.pl_PL
dc.referencesGetis A., Aldstadt J. (2010), Constructing the spatial weights matrix using a local statistic, [in:] L. Anselin, S.J. Rey (eds.), Perspectives on spatial data analysis, Springer, Berlin.pl_PL
dc.referencesGłowicka-Wołoszyn R., Wysocki F. (2014), Uwarunkowania społeczno-ekonomiczne samodzielności finansowej gmin województwa wielkopolskiego, “Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Finanse Publiczne”, no. 346, pp. 34–44.pl_PL
dc.referencesJanc K. (2006), Zjawisko autokorelacji przestrzennej na przykładzie statystyki I Morana oraz lokalnych wskaźników zależności przestrzennej (LISA) – wybrane zagadnienia metodyczne, [in:] T. Komornicki, Z. Podgórski (eds.), Idee i praktyczny uniwersalizm geografii, “Dokumentacja Geograficzna”, no. 33, IGiPZ PAN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesKołodziejczak A., Kossowski T. (2016), Wykorzystanie metody autokorelacji przestrzennej do analizy ubóstwa na obszarach wiejskich, “Wiadomości Statystyczne”, no. 10(665), pp. 22–32.pl_PL
dc.referencesKopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna z wykorzystaniem programu R Cran, Wydawnictwo CeDeWu.pl, Warszawa.pl_PL
dc.referencesKossowski T., Perdał R., Hauke J. (2013), Identyfikacja efektów przestrzennych w badaniu obszarów wzrostu i stagnacji w Polsce w zakresie infrastruktury technicznej, [in:] W. Gulczyński (ed.), Lokalne i regionalne problemy gospodarki przestrzennej, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Biznesu, Gorzów Wielkopolski.pl_PL
dc.referencesKozera A., Głowicka-Wołoszyn R. (2016), Spatial autocorrelation in assessment of financial self‑sufficiency of communes of Wielkopolska province, “Statistic in Transition”, vol. 17, no. 3, pp. 525–540.pl_PL
dc.referencesLubińska T., Frank S., Będzieszak M. (2007), Potencjał dochodowy samorządu w Polsce na tle zmian ustawy o dochodach jednostek samorządu terytorialnego, Difin, Warszawa.pl_PL
dc.referencesŁadysz I. (2009), Konkurencyjność obszarów metropolitalnych w Polsce na przykładzie Wrocławskiego Obszaru Metropolitalnego, CeDeWu.pl, Warszawa.pl_PL
dc.referencesMoran P.A.P. (1950), Notes on continuous stochastic phenomena, “Biometrika”, no. 37, pp. 17–23.pl_PL
dc.referencesMüller-Frączek I., Pietrzak M.B. (2008), Wykorzystanie narzędzi statystyki przestrzennej do identyfikacji kluczowych ośrodków rozwoju województwa kujawsko‑pomorskiego, “Acta Universitatis Nicolai Copernici. Ekonomia XXXVIII , Nauki Humanistyczno-Społeczne”, vol. 388, pp. 229–238.pl_PL
dc.referencesObszar Metropolitalny Warszawy w 2014 roku (2015), Urząd Statystyczny w Warszawie, Warszawa.pl_PL
dc.referencesRaport o polskich metropoliach – Poznań (2015), www.pwc.pl [accessed: 10.10.2016].pl_PL
dc.referencesStatystyczne Vademecum Samorządowca – portret obszaru metropolitalnego (2016), Główny Urząd Statystyczny, Warszawa, http://stat.gov.pl/statystyka‑regionalna/statystyczne‑vademecum‑samorzadowca/ [accessed: 10.10.2016].pl_PL
dc.referencesStudium spójności funkcjonalnej we Wrocławskim Obszarze Funkcjonalnym (2015), Starostwo Powiatowe we Wrocławiu, Wrocław.pl_PL
dc.referencesSurówka K. (2013), Samodzielność finansowa samorządu terytorialnego w Polsce, PWE, Warszawa.pl_PL
dc.referencesSzmytke R. (2013), W kwestii metropolii i obszarów metropolitarnych, “Przegląd Administracji Publicznej”, no. 2, Uniwersytet Wrocławski, Wrocław, pp. 35–47.pl_PL
dc.referencesTobler W. (1970), A computer movie simulating urban growth in the Detroit region, “Economic Geography”, vol. 46, no. 2, pp. 234–240.pl_PL
dc.referencesUnia Metropolii Polskich, www.metropolie.pl [accessed: 10.10.2016].pl_PL
dc.referencesUstawa z dnia 27 marca 2003 roku o planowaniu i zagospodarowaniu przestrzennym (Dz.U. 2015, poz. 199 z późn. zm.) [The Act of 27 March 2003 on Spatial Planning and Development, Journal of Laws, 2015, item 199].pl_PL
dc.referencesWysocki F., Lira J. (2003), Statystyka opisowa, Wydawnictwo Akademii Rolniczej w Poznaniu, Poznań.pl_PL
dc.contributor.authorEmailakozera@up.poznan.pl
dc.contributor.authorEmailroma@up.poznan.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.330.11
dc.relation.volume4en_GB
dc.subject.jelH72
dc.subject.jelC49


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord