Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. Dzekańsk Paweł, dr Unwersytet Jana Kochanowskego w Kelcach Przestrzenne zróżncowane nfrastruktury gmn województwa śwętokrzyskego treszczene amorząd jest pracodawcą, zlecenodawcą, klentem nwestorem. Jego dzałana mają bezpośredn lub pośredn wpływ na rozwój lokalnej gospodark, na procesy w nej zachodzące, na jakość pozom nfrastruktury. Celem artykułu jest zdefnowane opsane wskaźnka syntetycznego służącego określenu pozomu nfrastruktury gmn w województwe śwętokrzyskm na podstawe wybranych cech. Interes gmny, w aspekce secowośc powązań, stanow wypadkową efektów dzałalnośc meszkańców, przedsęborstw oraz pozostałych aktorów sceny lokalnej. Infrastruktura ma bardzo duże znaczene dla procesów zachodzących w lokalnej gospodarce. tanow pewnego rodzaju propozycję nwestycyjną oraz ofertę warunków konecznych do prowadzena dzałalnośc gospodarczej, jest warunkem stnena, a także może wpływać na wzrost konkurencyjnośc. Ocena nfrastruktury samorządu jest zadanem trudnym, wymaga uwzględnena welu różnych zmennych w możlwe pełny sposób charakteryzujących zjawsko w warunkach secowośc powązań. łowa klucze: mara syntetyczna, nfrastruktura, gmna, konkurencyjność nfrastrukturalna. KOD JEL: H61, H71, H72, H83, J58, O18 Abstract patal dfferentaton of the nfrastructure of muncpaltes of the Śwętokrzyske Vovodeshp Local government s the employer, clent, customer and nvestor. Hs actons have a drect or ndrect mpact on the local economy, on the processes takng place n t, the qualty and level of nfrastructure. The am of ths artcle s to defne and descrbe the synthetc ndcator for determnng the level of nfrastructure n muncpaltes Śwętokrzyske based on selected characterstcs. The nterests of the communty, n terms of networks, s the result of the effects of the actvtes resdents, busnesses and other local actors. Infrastructure s very mportant for the processes takng place n the local economy. It s a knd of nvestment proposal and offer the necessary condtons for dong busness, t s condton for the exstence and can also affect the growth of compettveness. Assessment of local nfrastructure s a dffcult task, requres takng nto account many dfferent varables as fully as possble characterzng the phenomenon n terms of networks. Keywords: synthetc ncator, nfrastructure, the muncpalty, the compettveness of nfrastructure. JEL CLAIFICATION: H61, H71, H72, H83, J58, O1 Wstęp Zarządzane gospodarką samorządu terytoralnego stanow umejętność oddzaływana na przebeg procesów zjawsk w nterese wspólnoty samorządowej. Fundamentem podjętych dzałań czy wykonywana zadań publcznych jest posadane własnego mena. 92
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. Czynnk ten, jak wskazuje Potoczek, można traktować jako nstrument realzacj celów podporządkowanych m zadań społeczno-gospodarczych (Potoczek 2000, s. 23-25). Infrastruktura ma bardzo duże znaczene dla procesów zachodzących w lokalnej gospodarce. tanow ona pewnego rodzaju propozycję nwestycyjną oraz ofertę warunków konecznych do prowadzena dzałalnośc gospodarczej, jest warunkem wzrostu konkurencyjnośc. Znaczene nfrastruktury w procese rozwoju wynka z faktu, że stanow ona podstawę wszelkej dzałalnośc gospodarczej, warunkując jej zakres, strukturę przestrzenne rozmeszczene. Infrastruktura może decydować o atrakcyjnośc bądź neatrakcyjnośc gmny jak wskazuje Kołodzejczyk, a węc stanow o szansach lub barerach ch dalszego rozwoju (Kołodzejczyk 2014, s. 198-207). Wyposażene w nfrastrukturę warunkuje atrakcyjność lokalzacyjną regonów. Cel metodologa badana Celem opracowana była analza przestrzennego zróżncowana pozomu nfrastruktury gmn wejskch (70 jednostek) województwa śwętokrzyskego. W tym celu zastosowano metodę bezwzorcową oraz odległość eukldesową w budowe mary syntetycznej pozomu nfrastruktury. Dokonano grupowana gmn do czterech klas, uwzględnając wartość syntetyczną oblczonej mary. Realzowana analza ma charakter statyczny oraz dynamczny, obejmujący porównane sytuacj gmn w latach 2010 2015. Dane do badana pochodzą z Banku Danych Lokalnych GU. W perwszym etape badana dokonano wyboru zmennych (stymulant destymulant) oraz ch analzy statystycznej stopna kerunku współzależnośc mędzy zmennym. Ze zboru usunęto zmenne charakteryzujące sę nską zmennoścą przestrzenną (współczynnk zmennośc ponżej 0,15) oraz wysokm skorelowanu (współczynnk powyżej 0,75; według sugest Zelasa 2000 Wysockego 1996). Nektóre potencjalne zmenne ne mogły zostać włączone do grupy analzowanych zmennych, gdyż w Banku Danych Regonalnych GU ne są gromadzone pewne dane na pozom gmn. Lsta zmennych oceny pozomu nfrastruktury gmn wejskch województwa śwętokrzyskego, co prezentuje tabela 1. 93
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. Tabela 1. Cechy opsujące pozom nfrastruktury gmn X1. X2. X3. X4. przecętna powerzchna użytkowa meszkana na 1 osobę ludność korzystająca z sec kanalzacyjnej ludność korzystająca z sec gazowej X6. X7. X8. ludność korzystająca z sec wodocągowej X9. X5. ludność korzystająca z oczyszczaln - stymulanta; D destymulanta Źródło: opracowane własne ludność na 1 placówkę bbloteczną ludność na aptekę ogólnodostępną współczynnk skolaryzacj netto (szkoły podstawowe) przychodne (ogółem) podległe samorządow terytoralnemu (stan w dnu 31 XII) Pod względem wartośc analzowanych cech poszczególne gmny charakteryzują sę różnym stopnem zróżncowana (od -11,48 do 1,75). Najwyższą zmennoścą charakteryzują sę cechy X2, X3, X5, X9. Najnższe zróżncowane wskazują cechy X1, X8 (ponżej wartośc progowej; usunęte z dalszego badana), X4, X6. Wartośc współczynnka korelacja zawerała sę w przedzale od -0,46 do 0,97 w 2010 r. od -0,49 do 097 w 2015 r. Po wyborze cech dagnostycznych przystąpono do kolejnego etapu badana, którym był proces normalzacj zmennych (metoda untaryzacj zerowej). Umożlwł on sprowadzene zmennych do porównywalnośc. tymulanty zuntaryzowano zgodne z wzorem (1): z x mnx j j = (1); maxx mnx gdze: =1,2, N; j=1,2,,p (N jest lczba obektów (gmn), a p lczbą cech); z j oznacza wartość zuntaryzowną cechy dla badanej jednostk, xj oznacza wartość j-tej cechy dla badanej jednostk, max maksymalna wartość j-tej cechy, mn mnmalna wartość j-tej cechy (Wysock, Lra, 2005). tymulanta określona przez równane (1), charakteryzuje sę tym, ż wartość jej należy do przedzału [0;1] 7. Do wyznaczena mary syntetycznej nfrastruktury wykorzystano metodę bezwzorcową, polegającą na uśrednenu znormalzowanych wartośc cech prostych, zgodne ze wzorem (2) (Dzekańsk 2016, s. 79-91): = 1 p p j= 1 z ( = 1,2,..., p) j (2); 7 Wartość 1 oznacza, maksymalną wartość wśród wszystkch gmn w całym rozważanym w artykule przedzale czasu. Wartość stymulanty równa 0 oznacza zaś, że przyjmowała ona wartość mnmalną. 94
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. gdze: syntetyczny mernk w badanym okrese, z j zuntaryzowane wartośc cechy struktury mary, p lczba cech. Mara przyjmuje wartość z przedzału [0,1] 8 (Hellwg 1968). Wyznaczono także marę pozomu nfrastruktury opartą na odległośc w rzeczywstej przestrzen z metryką eukldesową, dany wzorem: 6 ( 1 sjt ) 2 j= 1 OE t = (3); 6 Mara taksonomczna (3) merzy sprowadzone do przedzału [0;1] odległośc w rzeczywstej przestrzen z metryką eukldesową tej gmny w roku t od hpotetycznego powatu-wzorca, tj. takego gmny, która charakteryzowałby sę maksymalną wartoścą każdej z badanych stymulant 9. (Tokarsk 2005). Badane obekty mogą być podzelone na 4 grupy typologczne wg wartośc medany (zgodne z założenam metody 3 średnch). Zbór obektów dzel sę na 2 podgrupy. Perwsza grupa jednostk lepsze od ogólnej medany, druga grupa pozostałe słabsze. Następne defnuje sę medany pośredne dla każdej z grup (Młodek 2006, s. 126-127). Zróżncowane wybranych elementów nfrastruktury Każda decyzja w sferze lokalzacj obektów urządzeń nfrastruktury (techncznej ekonomcznej, społecznej) wywołuje określone skutk w rozwoju danej jednostk osadnczej. Rozwój nfrastruktury stanow podstawę dla realzacj poltyk gospodarczej, czy poltyk społecznej, a powstała sprala nwestycyjna tworzy lokalny rynek pracy. Infrastruktura oddzałuje na warunk życa pracy ludnośc, stymuluje wele pośrednch zman gospodarczych przyczyna sę do trwałego rozwoju jednostek przestrzennych (zewczyk, Luty, Jaworska 2009, s. 330-334; Kwapsz 2002, s. 111-120). Gmny wejske charakteryzują sę brakem dostatecznej sec dróg, ln energetycznych oraz nższym stopnem wyposażena w seć wodocągową kanalzacyjną. Trudnośc te hamują rozwój funkcj pozarolnczych ws, ne sprzyjają nowemu osadnctwu na obszarach wejskch rozwjanu pozarolnczej dzałalnośc gospodarczej (Jarosz 2008, s. 51-55; Pawlk 2011, s. 60-70). Jak wskazuje Kozłowsk, realzacja projektów nfrastrukturalnych jest 8 Wartość blższa jednośc oznacza, że obekt charakteryzuje sę wysokm pozomem analzowanego zjawska, natomast, gdy wartośc są blższe 0 - tym obekt jest gorzej rozwnęty pod badanym względem 9 Gdyby wartość mary była równa 0, to dana gmna charakteryzowałoby sę maksymalną wartoścą każdej z badanych stymulant. Im wyższa jest wartość mary, tym nższy jest pozom nfrastruktury 95
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. jednym z podstawowych elementów procesów rozwojowych na pozome krajowym czy lokalnym. Inwestycje w nfrastrukturę powodują wzrost zatrudnena, poprawają dobrobyt społeczny poprzez jej pośredn wpływ na polepszene zdrowotnośc, bezpeczeństwa jakośc życa (Kozłowsk 2014, s. 123-132). Proces rozwoju dokonuje sę na baze spójnej, kompletnej dojrzałej nfrastruktury, ścśle zwązanej z wykorzystanem kaptału naturalnego, rzeczowego ludzkego, w ramach realzowanej poltyk rozwoju lokalnego (Chmelak 2001, s. 8-9). Przestrzenne zróżncowane taksonomcznych mar pozomu nfrastruktury gmn wejskch województwa śwętokrzyskego w 2010 roku 2015 roku przedstawono w tabel 2. Kolejność trzech najlepszych gmn wejskch w rankngu w 2010 Pawłów (powat starachowck); Zagnańsk (powat keleck); Morawca (powat keleck), w 2015 Pawłów, Morawca, Zagnańsk wg mara syntetyczna wg. metody bez wzorcowej; w 2010 Pawłów, Zagnańsk, trawczyn (powat keleck), w 2015 Pawłów, Zagnańsk, Morawca wg mara syntetyczna oparta na odległośc w rzeczywstej przestrzen z metryką eukldesową (tabela 2). 96
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. Tabela 2. Mara syntetyczna pozomu nfrastruktury gmn wejskch 2010 2015 Pozycja Gr. Pozycja 2015 2010 OE t Pawłów 0,668 0,663 1 1 0,44 0,445 Pawłów Morawca 0,569 0,606 2 2 0,494 0,468 Zagnańsk Zagnańsk 0,611 0,562 3 3 0,517 0,574 Morawca karżysko A 0,245 0,313 16 Koścelne 16 0,701 0,729 Blżyn Blżyn 0,304 0,312 17 17 0,702 0,785 karżysko Koścelne Nowy Korczyn 0,319 0,296 18 18 0,718 0,7 Nowy Korczyn Mnów 0,306 0,288 19 19 0,726 0,726 Mnów Nowa łupa 0,27 0,287 20 20 0,727 0,742 Nowa łupa Łopuszno 0,285 0,279 21 B 21 0,739 0,717 obków Perzchnca 0,234 0,223 33 33 0,797 0,787 Obrazów zydłów 0,236 0,219 34 34 0,798 0,829 Klmontów Wślca 0,233 0,209 35 35 0,801 0,835 Fałków (2) Fałków 0,176 0,205 36 36 0,806 0,786 Wślca Wodzsław 0,245 0,202 37 37 0,813 0,776 Wodzsław Oleśnca 0,205 0,187 38 C 38 0,814 0,803 Oleśnca Gowarczów 0,148 0,135 51 51 0,869 0,861 Gowarczów Imelno 0,148 0,134 52 52 0,876 0,863 Imelno Baćkowce 0,149 0,134 53 53 0,88 0,884 Mchałów Wlczyce 0,106 0,127 54 54 0,883 0,905 Wlczyce Gnojno 0,132 0,126 55 55 0,89 0,884 Gnojno łupa (Konecka) 0,104 0,103 56 D 56 0,901 0,902 łupa (Konecka) Bejsce 0,068 0,039 68 68 0,963 0,936 Bejsce Nagłowce 0,095 0,037 69 69 0,964 0,911 Nagłowce Moskorzew 0,028 0,014 70 70 0,986 0,974 Moskorzew mara syntetyczna wg. metody bez wzorcowej; OEt mara syntetyczna oparta na odległośc w rzeczywstej przestrzen z metryką eukldesową; grupa A 18; B 17; C 18; D 17 jednostek; badanem objęto 70 gmn wejskch województwa śwętokrzyskego; ze względu na objętość opracowana przedstawono w tabel jednostk najlepsze najsłabsze w grupe oraz wartość średną mary syntetycznej w grupe Źródło: opracowane własne na podstawe danych BDL GU Na końcu rankngu znalazły sę w 2010 Bejsce (powat kazmersk), Radków (powat włoszczowsk), Moskorzew (powat włoszczowsk), w 2015 Bejsce, Nagłowce (powat jędrzejowsk), Moskorzew wg mary w 2015 Bejsce, Nagłowce, Moskorzew - wg mary, oraz w 2010 Bejsce, Radków, Moskorzew, OE t. Analza pozwolła podzelć gmny wejske na 4 grupy. Wartość wskaźnka wahała sę w grancach w 2010 0,028 (Moskorzew) do 0,668 (Pawłów), w 2015 0,014 (Moskorzew) do 0,663 (Pawłów) wg mary w 2015 0,986 (Moskorzew) do 0,440 (Pawłów) 10 wg mary zaobserwować newelke przesunęca w czase (tabela 2)., oraz w 2010 0,974 (Moskorzew) do 0,445 (Pawłów), OE t. Mędzy grupam można 10 Wskazując od najsłabszej do najlepszej jednostk wg mary syntetycznej 97
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. Przemysł cężk, przeżywający obecne trudny okres, od lat rozwjał sę w północnej częśc województwa śwętokrzyskego (hutnczy powat ostroweck, metalowy powat skarżysk, maszynowy powat starachowck, odlewnczy powat koneck). W częśc połudnowej wschodnej domnuje rolnctwo (powat kazmersk, włoszczowsk, jędrzejowsk) oraz branża ogrodnczo-sadowncza (powat sandomersk). Wśród gmn, które uzyskały najwyższe mary pozomu nfrastruktury domnują jednostk środkowej północnej częśc województwa (obszar gdze rozwja sę przemysł; tworząc swoste centra lokalne regonalne). Na pozom mary wpływ ma charakter gospodarczy jednostk funkcja obszaru (przemysłowa, rolncza, turystyczna, meszkalna). Aby określć stopeń zróżncowana kerunku zman mary syntetycznej zastosowano wybrane mary dyspersj zaprezentowane w tabel 3. Welkośc te oblczano dla ogólnej wartośc wskaźnka syntetycznego. Odchylene standardowe nformuje, że wartość mary syntetycznej w poszczególnych gmnach różn sę średno od średnej arytmetycznej o 0,14 (2010 2015 dla ) oraz o 0,12 (2010 2015 dla OE t ). Rozstęp wskazuje jak duża była różnca pomędzy najlepszą najsłabsza jednostką. W badanej zborowośc różnca wynosła 0,64 (2010) 0,65 (2015) dla oraz 0,53 (2010) oraz 0,55 (2010) dla OE t.na newelke zmany wskazuje także klasyczny wskaźnk zmennośc, który wynósł 0,59 (2010) 0,61 (2015) dla oraz 0,15 (2010, 2015) dla OE t. Wraz ze wzrostem zróżncowana wydatków wartość relacj Q1/Memaleje (0,72; 0,65 dla ; 0,91; 0,90 dla OE t ; tabela 3). 98
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. Tabela 3. Zróżncowane mary syntetycznej nfrastruktury gmn Wyszczególnene (a) OE (b) t 2010 2015 2010 2015 mn 0,028 0,014 0,445 0,440 Moskorzew Moskorzew Pawłów Pawłów max 0,668 0,663 0,974 0,986 Pawłów Pawłów Moskorzew Moskorzew średna arytmetyczna 0,242 0,235 0,785 0,788 medana 0,203 0,207 0,811 0,804 odchylene standardowe 0,143 0,144 0,117 0,122 klasyczny współczynnk zmennośc 0,589 0,614 0,149 0,155 pozycyjny współczynnk zmennośc 0,374 0,385 0,080 0,099 rozstęp (max-mn) 0,639 0,649 0,529 0,546 rozstęp ćwartkowy (q3-q1) 0,152 0,159 0,130 0,159 zróżncowane kwartylowe q3/q1 2,043 2,187 1,177 1,221 odchylene ćwartkowe 0,076 0,080 0,065 0,080 skośność 1,203 0,958-1,036-0,782 q1 kwartyl 1, q3 kwartyl 3, me medana; mara syntetyczna wg. metody bez wzorcowej; OEt mara syntetyczna oparta na odległośc w rzeczywstej przestrzen z metryką eukldesową; a wartość mary blżej 1 oznacza, że obekt charakteryzuje sę wysokm pozomem nfrastruktury, wartość blżej 0 - tym obekt jest gorzej rozwnęty pod badanym nfrastruktury; b wartość mary równa 0, to dana gmna charakteryzowałoby sę maksymalną wartoścą cechy, m wyższa jest wartość mary, tym nższy jest pozom nfrastruktury; Źródło: opracowane własne na podstawe danych BDL GU. W badanych latach rozkład wartośc mary syntetycznej charakteryzował sę asymetrą prawostronną (tabela 3) dla, co nterpretuje sę jako fakt ż, regony charakteryzowały sę pozomem nfrastruktury wyższym od przecętnej mary syntetycznej 11. Dla mary OE t - asymetrą lewostronną. W celu sprawdzena zgodnośc wynków otrzymanych za pomocą dwóch metod porządkowana lnowego wyznaczono mary korelacj zaprezentowane w tabel 4. Otrzymane mary wskazują wysoką zgodność otrzymanych wynków wybranym metodam w badanych latach. Tabela 4. Zgodność wynków mar syntetycznych - - współczynnk współczynnk korelacj współczynnk korelacj tau gamma korelacja permana Kendalla OE (2010) -0,963-0,997-0,961-0,994 t współczynnk korelacj Pearsona OE (2015) -0,964-0,996-0,962-0,994 t stotność na pozome p<0,05; Źródło: opracowane własne na podstawe danych BDL GU. 11 Dodatna wartość wsp. asymetr mary syntetycznej wskazuje na asymetre prawostronną, natomast ujemny na lewostronną. 99
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. W procese rozwoju obszarów wejskch nfrastruktura stanow jeden z elementów tworzena dzałalnośc gospodarczej, warunkuje jej zakres, strukturę przestrzenne rozmeszczene. Jak wskazuje Lra, nfrastruktura gospodarcza stanow podstawę wszelkej dzałalnośc gospodarczej, wpływając na wzrost rozwój gospodarczy ws, zwększając efektywność gospodarowana, a także oddzałując bezpośredno na jakość życa ludnośc wejskej (Lra 2014, s. 320-325). Podsumowane Zastosowane metody taksonomczne pozwolły na skwantyfkowane gmn ze względu na pozom nfrastruktury w danym roku (2010, 2015), a następne na wyodrębnene czterech klas typologcznych. Najwyższym pozomem nfrastruktury charakteryzowała sę gmna Pawłow, Morawca, Zagnańsk, które okazały sę zdecydowanym lderem w rankngu. Ostatne mejsce w rankngu zajęły gmny Bejsce, Nagłowce, Moskorzew. Wartość otrzymanej mary syntetycznej uzależnona jest od lośc rodzaju przyjętych zmennych do badana. Na pozom mary wpływ ma charakter gospodarczy jednostk funkcja obszaru (przemysłowa, turystyczna, rolncza, meszkalna) oraz pozom dochodów własnych wydatków nwestycyjnych. Trudnośc w doborze dla wszystkch gmn jednorodnych parametrów opsujących pozom rozwoju społecznego spowodował koneczność zastosowana parametrów śwadczących tylko o nektórych jego aspektach. Badana poszerzają nformacje o rozpatrywanej kategor obektów. Może ona posłużyć władzom samorządowym regonu do oceny skutecznośc zastosowanych w przeszłośc poltyk regonalnej. Bblografa 1. Chmelak A., Wybrane problemy kształtowana nfrastruktury rozwoju zrównoważonego, Wydawnctwo Poltechnk Bałostockej, Bałystok 2001. 2. Dzekańsk P., patal Dfferentaton of the Fnancal Condton of the Śwętokrzyske Vovodshp Countes, Barometr Regonalny, 2016, nr 3. 3. Hellwg Z., Zastosowane metody taksonomcznej do typolog podzału kraju ze względu na pozom ch rozwoju oraz zasoby strukturę wykwalfkowanych kadr, Przegląd tatystyczny, 1968, nr 4. 100
Zeszyty Naukowe Polskego Towarzystwa Ekonomcznego w Zelonej Górze 2016, nr 5. 4. Jarosz Z., Ocena pozomu rozwoju nfrastruktury techncznej, Inżynera Rolncza, 2008, nr 2 (100). 5. Kocur-Bera K., Rozwój nfrastruktury na przykładze wybranych gmn wejskch, Infrastruktura Ekologa Terenów Wejskch, PAN, Oddzał w Krakowe, 2011, nr 1. 6. Kołodzejczyk D., Infrastruktura w rozwoju społeczno-gospodarczym gmn w Polsce, Prace Naukowe Unwersytetu Ekonomcznego we Wrocławu, 2014, nr 360. 7. Kozłowsk W., Ocena nwestycj nfrastrukturalnych w aspekce zrównoważonego rozwoju, Prace Naukowe Unwersytetu Ekonomcznego we Wrocławu, 2014, nr 365. 8. Kwapsz J., Ocena rozwoju wybranych elementów nfrastruktury techncznej województwa śląskego w latach 1995-2000, Inżynera Rolncza, 2002, nr 3 (36). 9. Lra J., Rozwój nfrastruktury gospodarczej a wskaźnk przedsęborczośc na obszarach wejskch województwa welkopolskego w latach 2004-2012, towarzyszene Ekonomstów Rolnctwa Agrobznesu, Rocznk Naukowe, 2014, tom XVI, nr 6. 10. Młoda A., Analza taksonomczna w statystyce regonalnej, Dfn, Warszawa 2006. 11. Pawlk A., Zróżncowane rozwoju społeczno-gospodarczego w województwe śwętokrzyskm, Wadomośc tatystyczne, PT, GU, Warszawa 2011, nr 11. 12. Potoczek A., Współczesne problemy rozwoju lokalnego regonalnego, Włocławek 2000. 13. Rosner A. (red.), Lokalne barery rozwoju obszarów wejskch, Warszawa 2000. 14. zewczyk J., Luty L., Jaworska M., Rozwój nfrastruktury gmn wejskch na przykładze gmny Zelonk, RN towarzyszena Ekonomstów Rolnctwa Agrobznesu, 2009, z 4, nr 11. 15. Tokarsk T., tatystyczna analza regonalnego zróżncowana wydajnośc pracy, zatrudnena bezroboca w Polsce, Wydawnctwo PTE, Warszawa 2005. 16. Wysock F., Lra J., tatystyka opsowa, Wydawnctwo AR, Poznań 2005. 17. Wysock F., Metody statystycznej analzy welowymarowej w rozpoznawanu typów struktury przestrzennej rolnctwa, Rocznk AR w Poznanu, sera: Rozprawy Naukowe, Poznań 1996, z. 266. 18. Zelaś A. (red.), Taksonomczna analza przestrzennego zróżncowana pozomu życa w Polsce w ujęcu dynamcznym, Wydawnctwo AE w Krakowe, Kraków 2000. 101