Wielowymiarowa analiza regionalnego zróżnicowania rolnictwa w Polsce

Transkrypt

1 Wielowymiarowa analiza regionalnego zróżnicowania rolnictwa w Polsce Mgr inż. Agata Binderman Dzienne Studia Doktoranckie przy Wydziale Ekonomiczno-Rolniczym Katedra Ekonometrii i Informatyki SGGW Opiekun naukowy: Dr hab. Bolesław Borkowski - prof. SGGW

2 Uzasadnienie tematu Przestrzenne zróżnicowanie rolnictwa było przedmiotem wielu studiów, w których udowodniono jego występowanie w Polsce. Istnieje ono na wielu płaszczyznach w przestrzeni i czasie. Rolnictwo polskie zdeterminowane jest przez znaczną liczbę zmiennych. Ważne jest, więc znalezienie i wyodrębnienie cech, które mają największy wpływ na zróżnicowanie poziomu rolnictwa w Polsce. Badaniem regionalnego zróżnicowania zajmowało się wielu autorów, jednak brak jest studium na temat czynników determinujących to zróżnicowanie. 2

3 Cele pracy Celem głównym rozprawy jest wybór cech determinujących regionalne zróżnicowanie rolnictwa w latach Do tego celu wykorzystane będą wielowymiarowe metody analizy przestrzennego zróżnicowania rolnictwa w Polsce. W realizacji głównego celu pomocne będą następujące cele szczegółowe. Wybór z potencjalnego zbioru cech ilościowych i jakościowych czynników determinujących regionalne zróżnicowanie poziomu rozwoju rolnictwa. Wyznaczenie syntetycznych mierników zróżnicowania regionalnego rolnictwa. Klasyfikacja i podział województw na grupy, w ujęciu statycznym i dynamicznym. 3

4 Hipotezy badawcze 1. Na zróżnicowanie regionalne rolnictwa ma wpływ wiele jakościowych i ilościowych czynników. Wielkość wpływu tych czynników zmienia się w czasie. 2. Najczęściej stosowane metody statystyki opisowej używane do analizy regionalnego zróżnicowania rolnictwa (wielowymiarowych danych) są niewystarczające. Istnieje konieczność wykorzystania nowych syntetycznych mierników służących do oceny i klasyfikacji obiektów, związanych z rolnictwem. 3. Mierniki te powinny być oparte jednocześnie na różnych sposobach normowania zmiennych, różnych wzorcach oraz różnych metrykach. W celu normalizacji zmiennych powinny być wykorzystane metody normowania oparte na unitaryzacji zerowanej, standaryzacji zmiennych oraz standaryzacji ilorazowej. Przy wyborze odległości nie należy opierać się na jednej metryce. Najlepszą metodą służącą do grupowania danych jest metoda oparta na dwóch wzorcach. 4

5 Metodyka badań 1. Metody analizy danych Klasyczne metody analizy danych: metoda składowych głównych, analiza odpowiedzialności, analiza skupień, analiza czynnikowa, analiza klasyfikacyjna i porównawcza. Niestandardowe metody analizy danych: GCCA (gradacyjna analiza odpowiedzialności i skupień), GAP (Generalized Association Plots). Modele ekonometryczne. 5. Materiał empiryczny W pracy podstawowym wyróżnionym regionem będzie województwo. Badania przeprowadzone zostaną na podstawie danych makroekonomicznych, statystyki masowej Głównego Urzędu Statystycznego, dla poszczególnych 16 województw. 7. Zakres czasowy badań Będzie on obejmował lata , ze względu na to, że w 1998 roku zmieniony został podział administracyjny Polski. 5

6 Potencjalne cechy charakteryzujące województwa z punktu widzenia poziomu rozwoju rolnictwa: liczba gospodarstw rolnych, powierzchnia gruntów rolnych oraz ich struktura, powierzchnia zasiewów podstawowych ziemiopłodów, jakość gleby, pogłowie i obsada (SD/100 ha UR) zwierząt gospodarskich, produkcja towarowa, pracujący w rolnictwie, wiek pracujących w rolnictwie, wielkość i stopień wykorzystania majątku trwałego. Na poziom rozwoju rolnictwa mają wpływ również cechy makroekonomiczne, w ujęciu ilościowym jak i jakościowym, takie jak np.: stopa inflacji, stopa bezrobocia, procentowy udział rolnictwa w PKB, poziom wykształcenia, dostępność i wysokość oprocentowania kredytów, poziom dotacji do rolnictwa. 6

7 Plan rozprawy doktorskiej Wstęp 1. Cele pracy i metody badań 1.1 Cel pracy i hipotezy badawcze 1.2 Metodyka badań 2. Wprowadzenie do zagadnienia 2.1 Poziom rozwoju rolnictwa 2.2 Metody pomiaru zróżnicowania regionalnego 3. Zmienne objaśniające i ich przekształcenie 3.1 Charakterystyka zakresu danych 3.2 Analiza statystyczna danych wejściowych 3.3 Metoda normalizacji badanych zmiennych 3.4 Dobór optymalny zmiennych diagnostycznych 4. Wyznaczenie syntetycznych mierników poziomu rozwoju rolnictwa 4.1 Wybór algorytmów klasyfikacji 4.2 Wybór miar obliczania odległości taksonomicznych 4.3 Problem wyboru wzorca przy klasyfikacji 7

8 Plan rozprawy doktorskiej 4.4 Wybór syntetycznego miernika rozwoju rolnictwa 4.5 Analiza statystyczna obliczeń 5. Uporządkowanie województw według syntetycznego miernika poziomu rolnictwa 5.1 Rankingi województw względem różnych metod pomiaru poziomu rozwoju rolnictwa 5.2 Podział województw na grupy o podobnym poziomie rozwoju rolnictwa 5.3 Analiza i interpretacja wyników 6. Poziom rozwoju rolnictwa w ujęciu czasowo-przestrzennym 6.1 Badanie podobieństwa dynamicznego województw ze względu na poziom rozwoju rolnictwa w latach Wielorównaniowe modele ekonometryczne opisujące relacje pomiędzy badanymi zmiennymi w wydzielonych grupach województw Wnioski Literatura Aneks 8

9 DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ