BADANIE ZRÓŻNICOWANIA SYTUACJI DEMOGRAFICZNEJ W POLSCE W LATACH

Podobne dokumenty
ANALIZA ROZWOJU SYSTEMU OPIEKI ZDROWOTNEJ W ŚWIETLE POSTĘPUJĄCEGO PROCESU STARZENIA SIĘ SPOŁECZEŃSTWA W POLSCE W LATACH

ANALIZA PRZESTRZENNA BEZROBOCIA W POLSCE

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

AUTOKORELACJA PRZESTRZENNA WYBRANYCH CHARAKTERYSTYK SPOŁECZNO-EKONOMICZNYCH

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

ROZWÓJ DEMOGRAFICZNY WOJEWÓDZTW POLSKI DEMOGRAPHIC DEVELOPMENT OF POLISH PROVINCES. Wstęp

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

ANALIZA ZJAWISKA STARZENIA SIĘ LUDNOŚCI ŚLĄSKA W UJĘCIU PRZESTRZENNYM

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Miary statystyczne. Katowice 2014

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

ANALIZA PRZESTRZENNA PROCESU STARZENIA SIĘ POLSKIEGO SPOŁECZEŃSTWA

VI MISTRZOSTWA POLSKI URZĘDÓW MARSZAŁKOWSKICH W PIŁCE NOŻNEJ LUBELSKIE 2013 ZAMOŚĆ, września 2013 r. KOMUNIKAT KOŃCOWY

ANALIZA KORELACJI DEFINICJA ZALEŻNOŚCI KORELACYJNEJ, RODZAJE ZALEŻNOŚCI KORELACYJNYCH KLASYFIKACJA METOD ANALIZY ZALEŻNOŚCI STATYSTYCZNYCH

Ocena stopnia zagrożenia bezrobociem województw Polski w latach

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Wyrażanie niepewności pomiaru

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

ZASTOSOWANIE MODELI PANELOWYCH W ANALIZIE WARUNKOWEJ KONWERGENCJI TYPU β Z UWZGLĘDNIENIEM ZALEŻNOŚCI PRZESTRZENNYCH

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

. Wtedy E V U jest równa

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami

STATYSTYKA MORANA W ANALIZIE ROZKŁADU CEN NIERUCHOMOŚCI

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

XXIII OGÓLNOPOLSKA OLIMPIADA MŁODZIEŻY - Lubuskie 2017 w piłce siatkowej

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

Matematyczny opis ryzyka

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

Badania Maszyn CNC. Nr 2

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Średnia wielkość powierzchni gruntów rolnych w gospodarstwie za rok 2006 (w hektarach) Jednostka podziału administracyjnego kraju

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności

ZASTOSOWANIE METOD WAP DO OCENY POZIOMU PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA ROZWOJU ROLNICTWA W POLSCE

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

TAKSONOMICZNA ANALIZA ROZWOJU TRANSPORTU DROGOWEGO W POLSCE

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7)

System finansowy gospodarki

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

[ ] WSPÓŁCZYNNIK EKSCESU WEKTORA LOSOWEGO. Wprowadzenie. Katarzyna Budny =, (1)

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

Dolnośląski O/W Kujawsko-Pomorski O/W Lubelski O/W. plan IV- XII 2003 r. Wykonanie

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

ANALIZA ZJAWISKA AUTOKORELACJI PRZESTRZENNEJ CEN TRANSAKCYJNYCH NA RYNKU NIERUCHOMOŒCI LOKALOWYCH

STATYSTYKA EKONOMICZNA I SPOŁECZNA

STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM

Projekt 3 Analiza masowa

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Średnia harmoniczna (cechy o charakterze ilorazu np. Prędkość, gęstość zaludnienia)

KARBOWNICZEK Dagmara doktorantka, mgr inż. ; LEJDA Kazimierz ; prof. dr hab. inż. Politechnika Rzeszowska, Katedra Silników Spalinowych i Transportu

Liniowe relacje między zmiennymi

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

Regionalne zróżnicowanie cen zbóż w Polsce w latach

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna

Transkrypt:

Studa Ekoomcze. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Ekoomczego w Katowcach ISSN 083-86 Nr 38 07 Moka Mśkewcz-Nawrocka Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Zarządzaa Katedra Matematyk moka.mskewcz@ue.katowce.pl Katarzya Zeug-Żebro Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Zarządzaa Katedra Matematyk katarzya.zeug-zebro @ue.katowce.pl BADANIE ZRÓŻNICOWANIA SYTUACJI DEMOGRAFICZNEJ W POLSCE W LATACH 005-04 Streszczee: Zachodzące od lat 80. XX w. zmay demografcze w Polsce uwdoczają wyraźy proces starzea sę społeczeństwa, a który ogromy wpływ mają procesy: rozrodczośc, umeralośc mgracj. Zjawsko to jest poważym problemem demografczym, jak społeczo-ekoomczym, gdyż prowadz do welu ekorzystych kosekwecj, tj. zwększea wydatków ze środków publczych, zma zasad fukcjoowaa systemów zabezpeczea społeczego, opek zdrowotej szkolctwa, zwększea popytu a usług opekuńcze, obżea śwadczeń emerytalo-retowych oraz zasłków socjalych, wydłużea weku emerytalego, wzrostu stopy bezroboca, masowej mgracj zarobkowej. Ze względu a wagę problemu w opracowau została przeprowadzoa aalza przestrzea potecjału demografczego w Polsce w latach 005, 008, 0 04. Słowa kluczowe: potecjał demografczy, wskaźk sytetyczy Perkala, autokorelacja przestrzea. JEL Classfcato: C0, C49, J9. Wprowadzee Zjawsko spadku populacj czy też stagacj lczby ludośc w Polsce moża obserwować już od lat 80. ubegłego weku. Na przestrze kolejych lat proces te stał sę zjawskem powszechym, a który wpływ mały róże procesy zjawska społeczo-ekoomcze powodujące z jedej stroy ujemy blas mgracyjy, z drugej ujemy przyrost aturaly. Główym celem opracowaa jest rozpozae stau zróżcowaa rozkładu przestrzeego sytuacj demografczej województw w Polsce w latach 005, 008, 0 04 oraz powatów województwa śląskego w 04 r. Po-

70 Moka Mśkewcz-Nawrocka, Katarzya Zeug-Żebro mar potecjału demografczego zostae przeprowadzoy za pomocą wskaźka sytetyczego Perkala, a badae zależośc przestrzeej a podstawe merków globalej lokalej autokorelacj przestrzeej. Dae wykorzystae w aalzach pozyskao z Baku Daych Lokalych GUS [www ]. Oblczea przeprowadzoo przy użycu programu R Cra paketu Mcrosoft Excel.. Potecjał demografczy wskaźk sytetyczy J. Perkala Potecjał demografczy jest stotym czykem determującym rozwój regoów. Przeważe jest defoway jako sła apędowa tkwąca w zasobach ludzkch, a węc przede wszystkm w lczbe ludośc jej strukturze wekowej. Pozom potecjału demografczego moża określć za pomocą wskaźka sytetyczego Perkala m [Parysek Wojtasewcz, 979]. Mara ta jako metoda porządkowaa lowego pozwala a uporządkowae obektów welowymarowych wg sytetyczego kryterum. Użyce tej metody ma a celu stworzee rakgu obektów ze względu a określoy zestaw cech. Wyższa wartość wskaźka sytetyczego ozacza korzystejszą sytuację obektu pod względem pozomu potecjału. Wskaźk Perkala szacuje sę jako średą arytmetyczą cech x' : m = j= x', =,,...,, () gdze: lczba uwzględoych cech, x' stadaryzowaa wartość j-tej cechy dla -tego obektu, x x x x j =, gdy S j x x j =, gdy S j x jest wartoścą perwotą j-tej cechy dla -tego obektu, x j jest wartoścą średej arytmetyczej j-tej cechy, S j jest wartoścą odchylea stadardowego j-tej cechy. x jest wartoścą stymulaty, () x jest wartoścą destymulaty, (3)

Badae zróżcowaa sytuacj demografczej w Polsce 7. Mary autokorelacj przestrzeej Autokorelacja przestrzea występuje w przypadku, gdy określoe zjawsko w jedej jedostce przestrzeej wpływa a zmaę prawdopodobeństwa wystąpea tego zjawska w jedostkach sąsedch [Bvad, 980]. W ujęcu ogólym dodata autokorelacja przestrzea zachodz, gdy obserwujemy przestrzee gromadzee sę, w sese lokalzacj, wysokch lub skch wartośc obserwowaych zmeych. Dla ujemej autokorelacj wysoke wartośc sąsadują z skm, a ske z wysokm, tworząc pewego rodzaju szachowcę [Sucheck, 00]. Brak autokorelacj przestrzeej ozacza przestrzeą losowość, tz. że wartośc wysoke ske obserwowaych zmeych są rozmeszczoe ezależe. W statystyce przestrzeej szacuje sę dwa typy mar autokorelacj przestrzeej: mary globale mary lokale. Globala autokorelacja wyka z stea korelacj w obrębe całej badaej jedostk przestrzeej. Mary lokale zaś wykazują zależośc przestrzee daej zmeej z jedostkam sąsadującym w kokretej lokalzacj. Do ajczęścej wykorzystywaych mar globalych ależą: statystyka I Moraa [Mora, 950] oraz statystyka C Geary ego [Geary, 954], do mar lokalych: wskaźk LISA [Asel, 995] (lokala statystyka Moraa I Geary ego C ) oraz lokala statystyka Getsa-Orda G [Gets Ord, 99]... Globala statystyka Moraa Jedą z ajczęścej stosowaych statystyk w badau autokorelacj przestrzeej jest globala statystyka I Moraa zdefowaa astępująco: gdze: x, I = = j= = j= w w ( x x)( x x) = z ( ) 0 z z x x = j S T Wz, (4) x j są wartoścam zmeych w jedostce przestrzeej oraz j, x jest średą arytmetyczą wartośc zmeej dla wszystkch jedostek, jest lczbą wszystkch jedostek przestrzeych uwzględoych w badau, S 0 jest sumą wszystkch elemetów macerzy wag, z jest wektorem kolumowym o elemetach: z = x x, W jest macerzą wag przestrzeych stopa defującą strukturę sąsedztwa, w jest elemetem zero-jedykowej macerzy wag W: T

7 Moka Mśkewcz-Nawrocka, Katarzya Zeug-Żebro, gdy jedostka -ta - tajest jest sąsadem sasademj-tej j - tej jedostk, w = 0, gdy jedostka -ta - tae ejest jest sąsadem sasademj-tej j - tej jedostk, (5) 0, gdy = j - j -elemety dagoale macerzy Clff Ord [973] udowodl, że rozkład statystyk Moraa jest asymptotycze ormaly. Zatem stotość statystycza autokorelacj przestrzeej może I S ~ N 0, : być zweryfkowaa za pomocą uormowaej statystyk ( ) I S S () I () I I E =, E() = Var = w = j= I Var( ) 0, S = ( w + w j ) = j= S S + 3S 0 I =, (6) ( ) S ( ) 0, = S w + w j, (7) = j= j= gdze E () I jest wartoścą oczekwaą statystyk Moraa, a ( I ) Var jest jej waracją. W przypadku, gdy statystyka Moraa przyjmuje wartośc S I, I, mów sę o braku autokorelacj. Gdy atomast I > I < ( ) 0 ( ) S, I > 0 ( ) S, I < 0.. Statystyka lokala Moraa, mamy do czyea z autokorelacją dodatą, zaś dla, występuje zjawsko autokorelacj ujemej. Lokala statystyka Moraa I [Asel, 995] wyzacza skupska jedostek przestrzeych merzy, czy jedostka jest otoczoa przez jedostk sąsedzke o podobych lub różych wartoścach badaej zmeej w stosuku do losowego rozkładu tych wartośc w badaej przestrze [Kopczewska, 006]. Dla estadaryzowaych wartośc zmeej stadaryzowaej werszam macerzy wag [Araba, 006] ( w = ), lokala mara Moraa ma postać: I = j= = ( x x) w ( x j x) j= = ( x x), (8) gdze wszystke elemety wzoru są zdefowae jak w statystyce I. W 995 r. Asel [995] w celu testowaa stotośc lokalej autokorelacj przestrzeej przedstawł stadaryzowaą postać lokalej statystyk Moraa:

Badae zróżcowaa sytuacj demografczej w Polsce 73 I S ( I ) ( I ) I E = ~ N( 0,), (9) Var gdze E ( I ) jest wartoścą oczekwaą lokalej statystyk Moraa, a Var ( I ) jest jej waracją: E w j= ( I ) =, Var( I ) ( k) w ( k ) w j l h + ( )( ) w lwh j =, (0) 4 k. gdze: = ( x x) ( x x) Autokorelacja ujema ma mejsce, gdy stadaryzowaa statystyka lokala Moraa przyjmuje wartośc ujeme, tz. gdy obekt jest otoczoy przez jedostk przestrzee o zacząco różych wartoścach badaej zmeej. O dodatej autokorelacj przestrzeej klastrowau jedostek przestrzeych mów sę, gdy statystyka ta przyjmuje wartośc dodate (obekt jest otoczoy przez podobe jedostk sąsedzke). 3. Aalza przestrzea potecjału demografczego w Polsce Przeaalzowao dae dotyczące ludośc dla aktualego podzału terytoralego Polsk a województwa w latach 005, 008, 0 04 oraz powatów województwa śląskego w 04 r. Dae te uzyskao z Baku Daych Lokalych GUS. W perwszym etape badań dokoao wyboru zmeych pozwalających a określee pozomu potecjału demografczego. Posłużoo sę astępującą grupą cech dagostyczych: X gęstość zaludea, X saldo mgracj w przelczeu a tys. ludośc, X 3 przyrost aturaly w przelczeu a tys. ludośc, X 4 odsetek ludośc w weku produkcyjym moblym w ogólej lczbe ludośc, X 5 odsetek ludośc w weku przedprodukcyjym w ogólej lczbe ludośc, X 6 wskaźk obcążea demografczego, X 7 współczyk femzacj.

74 Moka Mśkewcz-Nawrocka, Katarzya Zeug-Żebro Stosując metodę parametryczą Hellwga [98], wyelmowao zmee sle skorelowae z ym cecham, tj. te zmee, które są ośkam podobych formacj. Pozwolło to wyłoć zmee cetrale oraz sateltare. W skład falego zboru zmeych dagostyczych weszły: X, X, X 4, X 6 X 7 dla województw, X, X, X 4 X 6 dla powatów województwa śląskego. Przy oblczau potecjału demografczego za destymulatę uzao wskaźk obcążea demografczego, pozostałe zmee uzao atomast za stymulaty. Na podstawe wartośc wskaźka stworzoo rakg podzał a klasy o różym pozome potecjału demografczego. Wartośc wskaźka Perkala rakg dla daych dotyczących województw Polsk przedstawoo w tablcy. Pogruboą czcoką ozaczoo województwa, których pozycja w rakgu e uległa zmae, a symbole (wzrost, spadek) określają zmaę pozycj w rakgu w 04 r. w stosuku do 005 r. Tabela. Wskaźk sytetyczy Perkala opsujący pozom potecjału demografczego w województwach Polsk w latach 005, 008, 0 04 oraz rakg województw Województwa 005 008 0 04 m raga m raga m raga m raga Dolośląske 0,337 4 0,4597 3 0,3399 3 0,387 4 Kujawsko-pomorske 0,035 8-0,0567 8-0,8 0-0,0849 0 Lubelske -0,69 4-0,5547 4-0,3708 4-0,86 3 Lubuske -0,0686 0-0,067 9-0,89 9-0,97 Łódzke -0,05 9-0,76-0,850 3-0,436 5 Małopolske 0,47 6 0,958 6 0,336 4 0,3874 3 Mazowecke 0,8447 0,7596 0,7855 0,6954 Opolske 0,3830 3 0,3973 4 0,608 5 0,8 5 Podkarpacke -0,5570 3-0,704 3-0,78-0,007 8 Podlaske -0,844 5-0,78 5-0,5474 5-0,3698 4 Pomorske 0,5 7 0,033 7-0,099 7-0,0779 9 Śląske,645,473 0,866 0,7056 Śwętokrzyske -0,970 6-0,974 6-0,763 6-0,75 6 Warmńsko-mazurske -0,4-0,637 0-0,0764 8-0,0040 7 Welkopolske 0,73 5 0,983 5 0,90 6 0,070 6 Zachodopomorske -0,093-0,670-0,363-0,306 Źródło: Opracowae włase. Aalzując rezultaty porządkowaa (tabela ) moża stwerdzć, że tylko województwa: mazowecke, śląske śwętokrzyske zajęły tę samą pozycję w latach 005, 008, 0 04. W 005 r. zdecydowae ajlepszym ze względu a pozom potecjału demografczego okazało sę województwo śląske, zaraz po m województwa: mazowecke, opolske dolośląske, atomast ajgorszym okazało sę województwo śwętokrzyske. W kolejych latach

Badae zróżcowaa sytuacj demografczej w Polsce 75 sytuacja wyglądała podobe, tj. dwa perwsze mejsca w rakgu zajęły województwa śląske mazowecke, a województwo śwętokrzyske pozostało a ostatej pozycj. W 04 r. województwa: lubelske, małopolske, podkarpacke, podlaske, warmńsko-mazurske umejscowły sę a wyższych mejscach ż w 005 r., atomast województwa: kujawsko-pomorske, lubuske, łódzke, opolske, pomorske, welkopolske zachodopomorske zmeły pozycje a gorsze. Rezultaty uzyskae w wyku porządkowaa lowego obektów wskaźkem sytetyczym staowły podstawę klasyfkacj województw Polsk oraz powatów województwa śląskego ze względu a jedorode grupy z puktu wdzea osągętego stopa badaego zjawska (tj. pozomu potecjału demografczego). Całkowty przedzał zmeośc mar podzeloo a cztery przedzały klasowe, do których przypsao poszczególe powaty, wg astępujących reguł: klasa I (wysok pozom potecjału demografczego): m + S m m, klasa II (śred pozom potecjału demografczego): m m < m + S m, klasa III (sk pozom potecjału demografczego): m S m m < m, klasa IV (bardzo sk pozom potecjału demografczego): m < m, gdze: m = m, S m = ( ) m m =. = S m Za takm podejścem przemawał główe fakt, że te sposób podzału jest w praktyce badawczej bardzo często stosoway [Kuc, 0; Zelaś, 000]. Wyk przestrzeego rozmeszczea uzyskaych klas dla podzału terytoralego Polsk a województwa w latach 005, 008, 0 04 przedstawoo a mapach a rys.. W badaym okrese województw ależało do tych samych przedzałów klasowych. Przypsae do grup pozostałych województw zmeało sę w astępujący sposób: łódzke spadek z klasy III do IV, kujawsko-pomorske spadek z II do III, lubelske wzrost z IV do III, podlaske wzrost z IV do III, pomorske spadek z II do III klasy.

76 Moka Mśkewcz-Nawrocka, Katarzya Zeug-Żebro (a) (b) (c) (d) Rys.. Klasyfkacja województw Polsk ze względu a pozom potecjału demografczego w latach: (a) 005, (b) 008, (c) 0 (d) 04 Źródło: Opracowae włase. Rezultaty przestrzeego rozmeszczea uzyskaych klas dla powatów województwa śląskego w 04 r. przestawa rys..

Badae zróżcowaa sytuacj demografczej w Polsce 77 Rys.. Klasyfkacja powatów województwa śląskego ze względu a pozom potecjału demografczego w 04 r. Źródło: Opracowae włase. Podzał powatów województwa śląskego a klasy o różym pozome zaawasowaa badaego zjawska dla wskaźka sytetyczego wyraźe pokazał, że ajwyższy pozom potecjału demografczego występuje w powatach: belskm, m. Śwętochłowce, m. Jastrzębe-Zdrój, mkołowskm, racborskm rybckm, a ajższy w: m. Belsko-Bała, m. Częstochowa, m. Dąbrowa Górcza, m. Jaworzo, m. Katowce, myszkowskm, m. Sosowec. W kolejym kroku badań określoo macerze wag przestrzeych wg kryterum wspólej gracy, a astępe dokoao aalzy przestrzeej pozomu potecjału demografczego w województwach Polsk. Oblczoe wartośc globalej statystyk Moraa przedstawa tabela. Tabela. Wartośc statystyk globalej Moraa dla potecjału demografczego w Polsce w ujęcu wojewódzkm Rok Statystyka Moraa I E (I) Var (I) p-value 005 0,0054-0,0667 0,04 0,3 008-0,0477-0,0667 0,06 0,4486 0-0,638-0,0667 0,0 0,747 04-0,7-0,0667 0,03 0,8584 Źródło: Opracowae włase.

78 Moka Mśkewcz-Nawrocka, Katarzya Zeug-Żebro Na podstawe daych zawartych w tabel moża zauważyć, że wartośc statystyk globalej Moraa dla badaego okresu są estote (p > 0,05). Ozacza to, że każdy obserwoway pozom potecjału demografczego może pojawć sę w dowolej lokalzacj z rówym prawdopodobeństwem. Wartość globalej statystk Moraa oszacowaa dla daych dotyczących powatów województwa śląskego róweż była estota Dotychczas przeprowadzoe badaa pozwolły jedye a ogólą charakterystykę autokorelacj przestrzeej. W celu uzyskaa bardzej szczegółowych formacj w kolejym kroku aalzy dla każdego województwa oraz powatu województwa śląskego wyzaczoo lokalą statystykę Moraa (tabela 3 4 pogruboą czcoką zazaczoo statystyk stote). Tabela 3. Wartośc statystyk lokalej Moraa dla potecjału demografczego w Polsce w ujęcu wojewódzkm WOJEWÓDZTWA 005 008 0 04 I p-value I p-value I p-value I p-value DOLNOŚLĄSKIE -0,05 0,435-0,64 0,60-0,3 0,778-0,409 0,858 KUJAWSKO-POMORSKIE -0,535 0,930-0,633 0,963-0,795 0,989-0,875 0,994 LUBELSKIE 0,055 0,33 0,04 0,35-0,030 0,448-0,054 0,483 LUBUSKIE 0,09 0,406-0,08 0,457-0,084 0,59-0,034 0,464 ŁÓDZKIE -0,033 0,473-0,00 0,455-0,075 0,507-0,05 0,460 MAŁOPOLSKIE 0,79 0,33 0,8 0,46 0, 0,9 0,05 0,49 MAZOWIECKIE 0,74 0,030 0,68 0,050 0,364 0,55 0,93 0,7 OPOLSKIE -0,03 0,47-0,065 0,499-0,066 0,499-0,9 0,54 PODKARPACKIE -,70,000 -,54,000 -,60,000 -,505,000 PODLASKIE 0,55 0,07 0,608 0,055 0,390 0,4 0,56 0,300 POMORSKIE -0,09 0,46-0,040 0,479-0,348 0,70-0,347 0,708 ŚLĄSKIE -0,009 0,446-0,006 0,44 0,0 0,48 0,08 0,4 ŚWIĘTOKRZYSKIE -0,4 0,80-0,533 0,866-0,59 0,857-0,778 0,953 WARMIŃSKO-MAZURSKIE 0,843 0,035 0,43 0,6 0,59 0,6 0,00 0,440 WIELKOPOLSKIE -0,030 0,466 0,007 0,430-0,009 0,446-0,00 0,439 ZACHODNIOPOMORSKIE -0,0 0,465-0,06 0,468-0,08 0,46 0,089 0,380 Źródło: Opracowae włase. Grafczą terpretację tego badaa przedstawa rys. 3.

Badae zróżcowaa sytuacj demografczej w Polsce 79 (a) (b) (c) (d) Rys. 3. Wykresy stotych statystyk lokalych Moraa dla województw w latach: (a) 005, (b) 008, (c) 0 (d) 04 Źródło: Opracowae włase. W badaym okrese stote dodate wartośc lokalych statystyk Moraa uzyskao tylko w województwach: podkarpackm ( w 005 r.) lubelskm (w 005 008 r.). Ozacza to, że województwa te są otoczoe przez województwa o zacząco podobych pozomach potecjału demografczego określa sę je maem klastrów. Na rys. 3 zazaczoe są ajcemejszym kolorem. Istote ujeme wartośc lokalych statystyk Moraa uzyskao w województwach: mazoweckm (w 005, 008, 0 04 r.), śwętokrzyskm (w 008, 0 04 r.) śląskm (w 04 r.). Województwa te są tzw. lokalym outlersam, gdyż otoczoe są przez województwa o relatywe ższym pozome potecjału demografczego (rys. 3). Wyk uzyskae w kolejych latach, tj. 008, 0 04 r. dla województwa

80 Moka Mśkewcz-Nawrocka, Katarzya Zeug-Żebro podkarpackego, 0 04 r. dla województwa lubelskego, 005 r. dla województwa śwętokrzyskego oraz 005, 008, 0 r. dla województwa śląskego, wskazują brak sąsedztwa o podobym lub zacząco ższym pozome potecjału demografczego. Tabela 4. Wartośc statystyk lokalych Moraa dla powatów województwa śląskego Powaty 04 04 04 Powaty Powaty I p-value I p-value I p-value m. Żory 0,60 0,056 m. Dąbrowa Górcza 0,687 0,094 pszczyńsk -0,003 0,470 m. Śwętochłowce -0,35 0,756 m. Glwce -0,50 0,658 racborsk 0,586 0,093 żyweck -0,00 0,487 glwck 0,49 0,073 m. Ruda Śląska -0,007 0,476 będzńsk 0,030 0,49 m. Jastrzębe- -Zdrój 0,339 0,85 m. Rybk -0,0 0,483 m. Belsko-Bała -0,870 0,939 m. Jaworzo 0,046 0,446 rybck 0,88 0,003 belsk -,044 0,986 kłobuck 0,077 0,43 m. Semaowce Śląske -0,6 0,677 beruńsko- -lędzńsk 0,086 0,389 m. Katowce -0,547 0,974 m. Sosowec 0,74 0,035 m. Bytom -0,063 0,533 lubleck -0,0 0,484 tarogórsk 0,03 0,348 m. Chorzów -0,05 0,496 mkołowsk 0,0 0,340 m. Tychy 0,059 0,45 ceszyńsk -0,09 0,56 m. Mysłowce -,96 0,997 wodzsławsk -0,345 0,75 m. Częstochowa -0,459 0,738 myszkowsk -0,97 0,64 m. Zabrze 0,0 0,340 częstochowsk -0,377 0,803 m. Pekary Śląske -0,047 0,56 zawercańsk 0,35 0,85 Źródło: Opracowae włase. Grafczą terpretację badaa przedstawa rys. 4. Rys. 4. Wykres stotych statystyk lokalych Moraa dla powatów województwa śląskego w 04 r. Źródło: Opracowae włase.

Badae zróżcowaa sytuacj demografczej w Polsce 8 Istote dodate wartośc lokalych statystyk Moraa uzyskao w powatach: rybckm m. Sosowec, a stote ujeme wartośc lokalych statystyk Moraa uzyskao w powatach: belskm, m. Katowce m. Mysłowce (tabela 4). Należy róweż zwrócć uwagę, że wosk dotyczące lokalej statystk Moraa otrzymae dla województw mazoweckego śląskego oraz powatów belskego m. Mysłowce pokrywają sę z kokluzjam uzyskaym dla klasyfkacj województw Polsk powatów województwa śląskego ze względu a pozom potecjału demografczego. Jedostk te jako lokal outlers sąsadują z województwam, które ależą do klas o skm bardzo skm pozome potecjału demografczego. Podsumowae W opracowau zbadao sytuację demografczą oraz przeprowadzoo aalzę zależośc przestrzeej pozomu potecjału demografczego w województwach Polsk oraz powatach województwa śląskego. Na podstawe przeprowadzoych badań moża stwerdzć, że w latach 005 04 prawe wszystke aalzowae województwa charakteryzowały sę zmaam pozomu potecjału demografczego. Najwększe pozytywe zmay rozwoju tego zjawska oparte a wskaźku sytetyczym zaobserwowao w województwach: warmńsko- -mazurskm (zmaa o 5 pozycj z. mejsca a 7.) podkarpackm (z 3. pozycj a 8.). Zdecydowae pogorszee astapło w województwe łódzkm (spadek z 9. mejsca a 5.). Najbardzej stabla sytuacja w tym zakrese wystąpła w województwach: mazoweckm, śląskm śwętokrzyskm. Województwa te w ogóle e zmeały swojej pozycj w rakgu. Przeprowadzoe aalzy zależośc przestrzeej sytuacj demografczej w województwach Polsk oraz w powatach województwa śląskego oparte a lokalej statystyce Moraa wskazały a stee dodatej ujemej autokorelacj przestrzeej, czyl tworzee sę skupsk jedostek terytoralych (klastrów) o podobych wartoścach pozomu potecjału demografczego oraz outlersów (tj. powatów otoczoych przez jedostk o relatywe ższym pozome potecjału demografczego). Ze względu a dyamcze zmay zachodzące w strukturze demografczej w Polsce wo sę kotyuować badaa. Ich keruek powe prowadzć do rozpozaa wpływu tych zma a zjawska ekoomcze społecze [Zeug- -Żebro, 04, 05].

8 Moka Mśkewcz-Nawrocka, Katarzya Zeug-Żebro Lteratura Asel L. (995), Local Idcators of Spatal Assocato LISA, Geographcal Aalyss, No. 7. Arba G. (006), Spatal Ecoometrcs: Statstcal Foudatos ad Applcatos to Regoal Growth Covergece, Sprger, New York. Bvad R. (980), Autokorelacja przestrzea a metody aalzy statystyczej w geograf [w:] Z. Chojck (red.), Aalza regresj geograf, PWN, Pozań. Clff A.D., Ord J.K. (973), Spatal Autocorrelato, Po, Lodo. Geary R. (954), The Cotguty Rato ad Statstcal Mappg, The Icorporated Statstca, No. 5. Gets A., Ord J.K. (99), The Aalyss of Spatal Assocato by Use of Dstace Statstcs, Geographcal Aalyss, No. 4. Grffth D.A. (003), Spatal Autocorrelatos ad Spatal Flterg, Sprger, Berl- -Hedelberg. Hellwg Z. (98), Welowymarowa aalza porówawcza jej zastosowae w badaach welocechowych obektów gospodarczych [w:] W. Welfe (red.), Metody modele ekoomczo-matematycze w doskoaleu zarządzaa gospodarką socjalstyczą, PWE, Warszawa. Kopczewska K. (006), Ekoometra statystyka przestrzea z wykorzystaem programu R CRAN, Cedewu.pl, Warszawa. Kuc M. (0), The Implemetato of Sythetc Varable for Costructg the Stadard of Lvg Measure Europea Uo Coutres, Oecooma Copercaa, r 3, Polske Towarzystwo Ekoomcze Oddzał w Toruu. Mora P.A.P. (950), Notes o Cotuous Stochastc Pheomea, Bometrka, No. 37(). Parysek J.J., Wojtasewcz L. (979), Metody aalzy regoalej metody plaowaa regoalego, Studa KPZK PAN, t. LXIX. Sucheck B. (red.) (00), Ekoometra przestrzea. Metody modele aalzy daych przestrzeych, Wydawctwo C.H. Beck, Warszawa. Zelaś A. (red.) (000), Taksoomcza aalza przestrzeego zróżcowaa pozomu życa w Polsce w ujęcu dyamczym, Wydawctwo Akadem Ekoomczej, Kraków. Zeug-Żebro K. (04), Aalza przestrzea procesu starzea sę społeczeństwa polskego [w:] J. Hozer, A. Gdakowcz (red.), Metody loścowe w ekoom, t., Zeszyty Naukowe, r 8, Studa Prace Wydzału Nauk Ekoomczych Zarządzaa, r 36, Szczec. Zeug-Żebro K. (05), Welowymarowa aalza zjawska starośc w Polsce [w:] J. Mka, M. Mśkewcz-Nawrocka (red.), Metody modele aalz loścowych w ekoom zarządzau, cz. 7, Wydawctwo UE w Katowcach, Katowce. [www ] Bak Daych Lokalych Główego Urzędu Statystyczego, www.stat.gov.pl.

Badae zróżcowaa sytuacj demografczej w Polsce 83 THE STUDY OF DIVERSITY OF THE DEMOGRAPHIC SITUATION IN POLAND IN THE YEARS 005-04 Summary: The demographc chages occurrg Polad sce the 80s of the tweteth cetury clearly show the agg of the populato, whch the processes of fertlty, mortalty ad mgrato have a huge mpact. Ths pheomeo s a serous problem of demographc ad soco-ecoomc because t leads to may adverse cosequeces, e. a crease publc expedture, polcy chages the fuctog of socal securty, health ad educato, creased demad for care servces, reducg peso beefts ad socal beefts, the retremet age, crease uemploymet, mass mgrato. Because preseted problem s very mportat the study was carred out spatal aalyss of demographc potetal the years 005, 008, 0 ad 04. Keywords: demographc potetal, Perkal sythetc dcator, spatal autocorrelato.