TYPOLOGIA STRUKTURY AGRARNEJ WOJEWÓDZTW W UJ CIU DYNAMICZNYM Z ZASTOSOWANIEM KLASYFIKACJI ROZMYTEJ

Podobne dokumenty
ZRÓŻNICOWANIE STRUKTURY AGRARNEJ POWIATÓW WOJEWÓDZTWA MAŁOPOLSKIEGO W ŚWIETLE WYNIKÓW PSR 2010 (Z ZASTOSOWANIEM KLASYFIKACJI ROZMYTEJ)

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

TAKSONOMICZNA ANALIZA ROZWOJU TRANSPORTU DROGOWEGO W POLSCE

WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH

Rozliczanie kosztów Proces rozliczania kosztów

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Miary statystyczne. Katowice 2014

ROLNICTWO W REGIONACH. WIELOWYMIAROWE SPOJRZENIE W UJĘCIU DYNAMICZNYM

Ocena stopnia zagrożenia bezrobociem województw Polski w latach

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

MIARA ZRÓŻNICOWANIA WYPOSAŻENIA GOSPODARSTW ROLNYCH W TECHNICZNE ŚRODKI PRODUKCJI

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

Ćw. 2. Wyznaczanie wartości średniego współczynnika tarcia i sprawności śrub złącznych oraz uzyskanego przez nie zacisku dla określonego momentu.

Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach

KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K)

TYPOLOGIA KRAJÓW UNII EUROPEJSKIEJ POD WZGL DEM PODOBIE STWA STRUKTURY AGRARNEJ

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

Powiatowy Urząd Pracy w Trzebnicy. w powiecie trzebnickim w 2008 roku Absolwenci w powiecie trzebnickim

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO

4.3. Warunki życia Katarzyna Gorczyca

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 2015, 321(80)3, 5 14

Ćwiczenie 18. Anna Jakubowska, Edward Dutkiewicz ADSORPCJA NA GRANICY FAZ CIECZ GAZ. IZOTERMA ADSORPCJI GIBBSA

WYKORZYSTANIE PORTALU ALLEGRO W E-BIZNESIE SKIEROWANYM DO ROLNIKÓW

Journal of Agribusiness and Rural Development

Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej...

Politechnika Warszawska Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych ul. Koszykowa 75, Warszawa

ZRÓ NICOWANIE ROZWOJU ROLNICTWA WOJEWÓDZTWA WIELKOPOLSKIEGO W PRZEKROJU GMIN

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach

ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA HETEROGENICZNOŚCI OBIEKTÓW

PIZZA FIESTA. CO MOŻNA ZOBACZYĆ NA KOSTCE? Składniki ( ryba, papryka, pieczarki, salami, ser)

ORGANIZACJA ZAJĘĆ OPTYMALIZACJA GLOBALNA WSTĘP PLAN WYKŁADU. Wykładowca dr inż. Agnieszka Bołtuć, pokój 304,

Wiedza niepewna i wnioskowanie (c.d.)

PRAWA ZACHOWANIA. Podstawowe terminy. Cia a tworz ce uk ad mechaniczny oddzia ywuj mi dzy sob i z cia ami nie nale cymi do uk adu za pomoc

ZRÓŻNICOWANIE ROZWOJU EKONOMICZNEGO POWIATÓW POLSKI WSCHODNIEJ

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

Podstawowe pojęcia: Populacja. Populacja skończona zawiera skończoną liczbę jednostek statystycznych

U C H W A Ł A NR XIX/81/2008. Rady Gminy Ostrowite z dnia 21 maja 2008 roku. u c h w a l a s ię:

wzór Załącznik nr 5 do SIWZ UMOWA Nr /

- 70% wg starych zasad i 30% wg nowych zasad dla osób, które. - 55% wg starych zasad i 45% wg nowych zasad dla osób, które

Programowanie wielokryterialne

REGULAMIN SAMORZĄDU UCZNIOWSKIEGO GIMNAZJUM W ZABOROWIE UL. STOŁECZNA 182

Journal of Agribusiness and Rural Development

Regulamin programu lojalnościowego Bezpieczna Adrenalina w Szkole

2.Prawo zachowania masy

MATEMATYKA 4 INSTYTUT MEDICUS FUNKCJA KWADRATOWA. Kurs przygotowawczy na studia medyczne. Rok szkolny 2010/2011. tel

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

ZASOBY MIESZKANIOWE W WOJEWÓDZTWIE MAZOWIECKIM W 2013 R.

Projektowanie bazy danych

KONKURSY MATEMATYCZNE. Treść zadań

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

2) Drugim Roku Programu rozumie się przez to okres od 1 stycznia 2017 roku do 31 grudnia 2017 roku.

Szczegółowe wyjaśnienia dotyczące definicji MŚP i związanych z nią dylematów

STATYSTYKA MIĘDZYNARODOWA

str. 1 WSTĘP Instrukcja użytkowania dla zaciskarek ręcznych typów SYQ 14-20A i SYQ14-32A (lipiec 2008) Złączki F5 profil U Złączki F7 profil TH

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

III. GOSPODARSTWA DOMOWE, RODZINY I GOSPODARSTWA ZBIOROWE

Ni e r ó w n o ś c i r e g i o n a l n e w Po l s c e

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA. Dariusz Gozdowski. Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW

Wpływ modernizacji gospodarki w sferze działalności proekologicznej na jakość środowiska naturalnego w Polsce w układzie regionalnym

GŁÓWNY URZĄD STATYSTYCZNY Notatka informacyjna Warszawa r.

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

Zawarta w Warszawie w dniu.. pomiędzy: Filmoteką Narodową z siedzibą przy ul. Puławskiej 61, Warszawa, NIP:, REGON:.. reprezentowaną przez:

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

DZIENNIK URZĘDOWY WOJEWÓDZTWA ŁÓDZKIEGO

Możemy zapewnić pomoc z przeczytaniem lub zrozumieniem tych informacji. Numer dla telefonów tekstowych. boroughofpoole.

Prezentacja dotycząca sytuacji kobiet w regionie Kalabria (Włochy)

REGULAMIN RADY RODZICÓW. przy Publicznym Gimnazjum im. Ks. Jerzego Popiełuszki w Wielopolu Skrzyńskim

Zadanie 1. Liczba szkód w każdym z trzech kolejnych lat dla pewnego ubezpieczonego ma rozkład równomierny:

Harmonogramowanie projektów Zarządzanie czasem

Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. Specyfikacja warunków zamówienia

WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO. Lidia Luty

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO

STATYSTYKA REGIONALNA

REGULAMIN TURNIEJU SPORTOWEJ GRY KARCIANEJ KANASTA W RAMACH I OGÓLNOPOLSKIEGO FESTIWALU GIER UMYSŁOWYCH 55+ GORZÓW WLKP R.

7. REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH

Temat: Co to jest optymalizacja? Maksymalizacja objętości naczynia prostopadłościennego za pomocą arkusza kalkulacyjngo.

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 1: GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ

ANALIZA PRZESTRZENNA PROCESU STARZENIA SIĘ POLSKIEGO SPOŁECZEŃSTWA

KLASA 3 GIMNAZJUM. 1. LICZBY I WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE (26 h) 1. Lekcja organizacyjna System dziesiątkowy System rzymski 5-6

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Badania skuteczności działania filtrów piaskowych o przepływie pionowym z dodatkiem węgla aktywowanego w przydomowych oczyszczalniach ścieków

INFORMACJE O INSTRUMENTACH FINANSOWYCH WCHODZĄCYCH W SKŁAD ZARZADZANYCH PRZEZ BIURO MAKLERSKIE PORTFELI Z UWZGLĘDNIENIEM ZWIĄZANYCH Z NIMI RYZYK

DANE O NIERUCHOMOŚCI

REGULAMIN X GMINNEGO KONKURSU INFORMATYCZNEGO

Regulamin Obrad Walnego Zebrania Członków Stowarzyszenia Lokalna Grupa Działania Ziemia Bielska

REGULAMIN Zawodów Wędkarskich w miejscowości Komorzno w dniu r.

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

RZECZPOSPOLITA POLSKA. Prezydent Miasta na Prawach Powiatu Zarząd Powiatu. wszystkie

Ogólnopolski Konkurs ROLNIK-FARMER ROKU. XXIII edycja. Ankieta dla Grup Producentów Rolnych

Lublin, dnia 16 lutego 2016 r. Poz. 775 UCHWAŁA NR XIV/120/16 RADY GMINY MIĘDZYRZEC PODLASKI. z dnia 29 stycznia 2016 r.

Komentarz technik dróg i mostów kolejowych 311[06]-01 Czerwiec 2009

Uchwała nr 1/2013 Rady Rodziców Szkoły Podstawowej nr 59 w Poznaniu z dnia 30 września 2013 roku w sprawie Regulaminu Rady Rodziców

URZĄD STATYSTYCZNY W KRAKOWIE

Projekt MES. Wykonali: Lidia Orkowska Mateusz Wróbel Adam Wysocki WBMIZ, MIBM, IMe

ZAPYTANIE OFERTOWE. Nazwa zamówienia: Wykonanie usług geodezyjnych podziały nieruchomości

Strona Wersja zatwierdzona przez BŚ Wersja nowa 26 Dodano następujący pkt.: Usunięto zapis pokazany w sąsiedniej kolumnie

WYROK W IMIENIU RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ

Elementy cyfrowe i układy logiczne

Transkrypt:

METODY ILO CIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII, 2011, str. TYPOLOGIA STRUKTURY AGRARNEJ WOJEWÓDZTW W UJ CIU DYNAMICZNYM Z ZASTOSOWANIEM KLASYFIKACJI ROZMYTEJ Jadwga Bo ek Katedra Statystyk Matematycznej, Unwersytet Rolnczy w Krakowe e-mal: rrbozek@cyf-kr.edu.pl Bogusław Bo ek Wydzał Matematyk Stosowanej, Akadema Górnczo-Hutncza w Krakowe e-mal: bozek@agh.edu.pl Streszczene: W pracy przedstawono wynk grupowana województw pod wzgl dem podobe stwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002, 2008. Zastosowano metod klasyfkacj rozmytej. Przyj to nast puj ce grupy obszarowe gospodarstw: 1-5 ha, 5-10 ha, 10-20 ha, 20-50 ha, 50 w cej ha. Nast pne, poprzez zastosowane wybranych mernków taksonomcznych, przeprowadzono analz porównawcz uzyskanych wynków pod wzgl dem kerunku stopna zman strukturalnych w wyodr bnonych grupach, jak równe zman w zró ncowanu m dzygrupowym. Słowa kluczowe: struktura agrarna województw, klasyfkacja rozmyta, dynamka WST P Problematyka przestrzennego zró ncowana rolnctwa w Polsce jest bardzo cz sto podejmowana w publkacjach naukowych [Krasowcz n. 2006, Kukuła 2005, Poczta 2002, Watrak 1986, Zegar 2003]. Wynkem tych bada jest m dzy nnym typologa obektów (województw, powatów) ze wzgl du na ró ne krytera, jak podobe stwo struktury agrarnej, struktury zasewów, struktury u ytków rolnych, tp. Badana typologczne odgrywaj ogromn rol poznawcz jako narz dze porz dkowana zgromadzonych nformacj, a uzyskane wynk maj równe znaczene praktyczne: mog stanow podstaw do analzy przestrzenno-czasowej a nast pne do prognozowana programowana rozwoju rolnctwa.

2 Jadwga Bo ek, Bogusław Bo ek W badanach typologcznych przestrzennych stosowane s najcz cej metody taksonomczne, w wynku których otrzymuje s grupy obektów (np. województw, powatów) charakteryzuj ce s podobe stwem badanej struktury. Metod grupowana jest bardzo wele, ale na obecnym etape bada ne ma metody obektywnej, której wynk byłby nezale ny od autora. Ró ne metody stosowane do tego samego materału statystycznego daj ró ne wynk [Wysock, Wagner 1989, Putek-Szel g, Aranowsk 2005, Bogocz n. 2010]. W dotychczasowych badanach typologcznych przestrzennych autorka stosowała metod elmnacj wektorów [Bo ek 1994, 2005, 2010]. Wynk grupowana w tej metodze zale ny jest od tzw. warto c progowej zró ncowana. Newelka zmana tej warto c powoduje czasem stotne zmany w wynkach, co w przypadku bada przestrzenno-czasowych utrudna nterpretacj. Wydaje s, e w tego typu badanach bardzej przydatna jest metoda klasyfkacj rozmytej przekształcona w klasyfkacj klasyczn. Celem pracy jest typologa struktury agrarnej województw w uj cu dynamcznym. Przeprowadzono grupowane województw pod wzgl dem podobe stwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002 2008. Do grupowana zastosowano metod klasyfkacj rozmytej przekształcon w klasyfkacj klasyczn. Nast pne, stosuj c wybrane mernk taksonomczne, przeprowadzono analz porównawcz uzyskanych wynków. Badana zostały przeprowadzone w oparcu o nformacje Głównego Urz du Statystycznego lczb gospodarstw rolnych według grup obszarowych w województwach. W pracy przyj to nast puj ce grupy obszarowe: 1-5 ha, 5-10 ha, 10-20 ha, 20-50 ha, 50 w cej ha. METODA BADAWCZA Do grupowana województw pod wzgl dem podobe stwa struktury agrarnej zastosowano klasyfkacj rozmyt, któr nast pne przekształcono w klasyfkacj klasyczn. W odró nenu od klasyfkacj klasycznej, w której przynale no obektów do danej klasy opsywana jest za pomoc zmennej zero-jedynkowej, w klasyfkacj rozmytej przynale no obektu do klasy opsywana jest za pomoc zmennej c głej. S to tzw. funkcje przynale no c, które przyjmuj warto c z przedzału [0,1]. Zagadnene klasyfkacj rozmytej mo na sformułowa nast puj co. Zakłada s, e dany jest zbór Ω, lcz cy n obektów (w tym przypadku województw): P, P, 2..., P. Obekty te opsane s przez warto c r zmennych: 1 n X 1, X 2,..., X r (w pracy X l oznacza udzał lczby gospodarstw z l-tej grupy obszarowej w ogólnej lczbe gospodarstw w danym województwe). Na zborze Ω nale y tak okre l rodzn klas rozmytych: S1, S 2,..., S K ( 1 < K < n), aby spełnone były warunk:

Typologa struktury agrarnej województw 3 1. 0 f ( P ) 1 ( = 1,..., n; j = 1 K ), gdze ( ) S j,..., przynale no c obektu P do klasy K 2. f ( P ) = 1 ( = 1 n) j= 1 S j,...,, S j, f j S P oznacza stope 3. obekty, dla których stopne przynale no c do tej samej klasy s du e s bardzo podobne, natomast obekty, dla których stopne przynale no c do ró nych klas s du e s mało podobne. Utworzene klasyfkacj rozmytej polega w c na wyznaczenu dla ka dego obektu Ω f P = f P f P,..., f P, e P takego wektora ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) S1, S2 spełnone s warunk 1-3. Istneje klka metod tworzena klasyfkacj rozmytej [Jajuga 1984]. W pracy została zastosowana metoda teracyjna, wykorzystuj ca poj ce rozmytego rodka c ko c. W metodze tej w kolejnych teracjach dokonuje s zmany warto c stopn przynale no c obektów do poszczególnych klas. Procedur t kontynuuje s a do momentu, gdy te warto c przestan s zmena w stopnu znacz cym. Otrzyman w ten sposób klasyfkacj rozmyt przekształcono nast pne w klasyfkacj klasyczn, przyjmuj c, e obekt P nale y do klasy (grupy typologcznej) S j, gdy f S j ( P ) = max f ( P ) W celu oceny stopna zró ncowana m dzy otrzymanym grupam typologcznym zostały oblczone mary zró ncowana m dzygrupowego. Jako mar zró ncowana m dzygrupowego (odległo c m dzygrupowej) przyj to odległo m dzy rodkam c ko c grup [Grab sk 1992] oblczon według wzoru: r 1 * * vj = al a jl r (1) gdze a, * l * jl l= 1 a - l-ta składowa rodka c l Sl SK ko c odpowedno -tej j-tej grupy. Mara ta wyra a redn odległo przypadaj c na jedn składow struktury. Mar (1) zastosowano równe do porównana stopna zman, jake zaszły w badanych strukturach na przestrzen okresu od t τ do t: r 1 vt, t τ = α tk α ( t ) (2) τ k r k = 1 W tym przypadku v, oznacza stope zman strukturalnych, natomast α jest t t τ struktur udzałow badan w czase t = 0,1,..., n, zło on z r składowych, tzn. dana α. Mara ta wyra a przec tn zman przypadaj c na jedn jest macerz [ tk ]( n r) składow struktury α w okrese od t τ do t.

4 Jadwga Bo ek, Bogusław Bo ek WYNIKI BADA W oparcu o zaprezentowan powy ej metod, przeprowadzono klasyfkacj rozmyt województw pod wzgl dem podobe stwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002 2008. Oblczena przeprowadzono w oparcu o autorsk program komputerowy. Warto c pocz tkowe stopn przynale no c do klas rozmytych były ustalane losowo, co ne mało wpływu na klasyfkacj ko cow. Oblczena przerywano, gdy maksmum (po klasach po składowych) modułu ró ncy warto c stopn przynale no c w dwóch kolejnych teracjach było mnejsze od 0,000001. W tabelach 1,2 przedstawone s stopne przynale no c poszczególnych województw do klas rozmytych. Przyjmuj c za znacz cy stope przynale no c równy co najmnej 0,5, wyodr bnono skład poszczególnych grup (w nawasach podano warto stopna przynale no c, a w przypadku województw ne nale cych do adnej grupy lczba w nawase oznacza najwy sz warto stopna przynale no c). Tabela 1. Stopne przynale no c województw do klas rozmytych w roku 1996 województwo Klasy S1 S2 S3 S4 łódzke 0,0036 0,9598 0,0115 0,0251 mazowecke 0,0079 0,8793 0,0433 0,0695 małopolske 0,9834 0,0052 0,0030 0,0084 l ske 0,9893 0,0033 0,0018 0,0056 lubelske 0,0192 0,7872 0,0330 0,1606 podkarpacke 0,9973 0,0008 0,0005 0,0014 podlaske 0,0252 0,1239 0,7591 0,0917 w tokrzyske 0,2207 0,2958 0,0750 0,4085 lubuske 0,0211 0,0604 0,0316 0,8868 welkopolske 0,0196 0,2230 0,5933 0,1641 zachodnopomorske 0,0332 0,1546 0,5467 0,2655 dolno l ske 0,0087 0,0960 0,0220 0,8734 opolske 0,0022 0,0108 0,0032 0,9838 kujawsko-pomorske 0,0073 0,0562 0,8979 0,0386 pomorske 0,0076 0,0484 0,8928 0,0512 warm sko-mazurske 0,0277 0,0938 0,7736 0,1048 ródło: oblczena własne na podstawe Rocznka Statystycznego Województw 1997 Skład grup w roku 1996: Grupa 1 małopolske (0,9834), l ske (0,9893), podkarpacke (0,9973) Grupa 2 łódzke (0,9598), mazowecke (0,8793), lubelske (0,7872)

Typologa struktury agrarnej województw 5 Grupa 3 podlaske (0,7591), welkopolske (0,5933), kujawsko-pomorske (0,8979), pomorske(0,8928), warm sko-mazurske (0,7736), zachodnopomorske (0,5467) Grupa 4 - lubuske (0,8868), dolno l ske (0,8734), opolske (0,9838). Poza grupam znalazło s województwo w tokrzyske (0,4085). Wynk grupowana dla roku 2002 2008 s take same (w nawasach podano warto c funkcj przynale no c odpowedno w roku 2002 2008): Grupa 1 małopolske (0,9827; 0,9738 ), l ske (0,9848; 0,9644), podkarpacke (0,9965; 0,9942) Grupa 2 łódzke (0,9544; 0,9665), mazowecke (0,9375; 0,9741), lubelske (0,8649; 0,4936) Tabela 2. Stopne przynale no c województw do klas rozmytych w latach 2002 2008. województwo 2002 2008 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 łódzke 0,0041 0,9544 0,0143 0,0272 0,0028 0,9665 0,0091 0,0216 mazowecke 0,0045 0,9375 0,0222 0,0358 0,0019 0,9741 0,0085 0,0155 małopolske 0,9827 0,0053 0,0028 0,0093 0,9738 0,0079 0,0042 0,0140 l ske 0,9848 0,0044 0,0022 0,0086 0,9644 0,0101 0,0050 0,0206 lubelske 0,0110 0,8649 0,0224 0,1017 0,0318 0,4936 0,0407 0,4640 podkarpacke 0,9965 0,0011 0,0005 0,0019 0,9942 0,0017 0,0009 0,0032 podlaske 0,0132 0,0728 0,8689 0,0452 0,0150 0,0860 0,8493 0,0497 w tokrzyske 0,2181 0,2485 0,0630 0,4704 0,3101 0,1931 0,0585 0,4383 lubuske 0,0554 0,0847 0,0310 0,8290 0,0078 0,0242 0,0065 0,9615 welkopolske 0,0119 0,1294 0,7952 0,0634 0,0128 0,1559 0,7659 0,0654 zachodnopomorske 0,0410 0,2728 0,2557 0,4304 0,0419 0,3002 0,3553 0,3026 dolno l ske 0,0028 0,0182 0,0037 0,9752 0,0080 0,0741 0,0133 0,9046 opolske 0,0083 0,0606 0,0150 0,9160 0,0095 0,0363 0,0111 0,9431 kujawskopomorske 0,0031 0,0208 0,9638 0,0124 0,0026 0,0181 0,9690 0,0103 pomorske 0,0174 0,1553 0,7201 0,1072 0,0067 0,0625 0,8970 0,0338 warm skomazurske 0,0203 0,0856 0,8182 0,0759 0,0240 0,0979 0,7979 0,0803 ródło: oblczena własne na podstawe Rocznk Statystyczny Województw 2003, 2009 Grupa 3 podlaske (0,8689; 0,8493), welkopolske (0,7952; 0,7659), kujawskopomorske (0,9638; 0,9690), pomorske (0,7201; 0,8970), warm sko-mazurske (0,8182; 0,7979), Grupa 4 - lubuske (0,8290; 0,9615), dolno l ske (0,9752; 0,9046), opolske (0,9160; 0,9431). Poza grupam pozostaj : w tokrzyske (0,4704; 0,4383), zachodnopomorske (0,4304; 0,3553) Identyczny skład grup w badanych latach oznacza, e w Polsce w okrese 1996-2008 wyst puj 4 typy struktury agrarnej, wyznaczone przez 4 grupy

6 Jadwga Bo ek, Bogusław Bo ek województw. W grupe I wyst puje najw ksze rozdrobnene struktury agrarnej (tab.3). W 2008 roku w województwach tej grupy redno 81,9% gospodarstw ma powerzchn 1-5 ha, 13,4% stanow gospodarstwa 5-10 ha. Pozostałe gospodarstwa stanow znkomy odsetek. Najmnej rozdrobnona struktura charakteryzuje województwa grupy III. redn rozkład struktury jest tu najbardzej równomerny: 35,5%, 23%, 25,2%, 13,3% 3,1%. Zarówno grupa I, jak III bardzo wyra ne odbegaj od struktury ogólnokrajowej, natomast grupa II IV s do nej najbardzej zbl one. Tabela 3. redne wska nk struktury w wyodr bnonych grupach województw w latach 1996, 2002, 2008 Gospodarstwa o powerzchn u ytków rolnych w ha Grupa rok 1-5 5-10 10-20 20-50 >50 W % I 1996 82,7 14,4 2,5 0,4 0,1 2002 83,5+ 12,9-2,8+ 0,7+ 0,2+ 2008 81,9-13,4+ 3,3+ 1,1+ 0,3+ II 1996 47,5 34,4 15,9 2,1 0,1 2002 51,5+ 29,1-15,5-3,7+ 0,3+ 2008 51,5 29,2+ 14,7-4,2+ 0,5+ III 1996 34,8 23,1 29,4 11,1 1,6 2002 37,9+ 21,5-25,7-12,6+ 2,3+ 2008 35,5-23,0+ 25,2-13,3+ 3,1+ IV 1996 54,1 21,8 16,9 6,0 1,3 2002 59,3+ 18,2-13,3-6,8+ 2,3+ 2008 57,0-19,9+ 12,5-7,3+ 3,2+ Polska 1996 55,3 25,5 15,0 3,7 0,4 2002 58,7+ 21,9-13,6-4,9+ 0,9+ 2008 57,1-22,8+ 13,4-5,4+ 1,3+ ródło: oblczena własne + oznacza wzrost, - oznacza spadek udzałów Dla porównana przeprowadzono równe klasyfkacj 3-klasow w badanych latach, a nast pne podzał na 3 grupy. Okazało s, e w wynku otrzymuje s grupy: I III o takm samym składze, jak przy podzale 4-klasowym oraz grup II, która jest poł czenem grup II IV otrzymanych przy klasyfkacj 4- klasowej (take wynk otrzymuje s w ka dym badanym roku). Ponewa jednak m dzy grupam II IV s zbyt du e ró nce strukturalne (szczególne w udzałach grup obszarowych: 5-10, 10-20 20-50), dlatego przyj to klasyfkacj 4-klasow.

Typologa struktury agrarnej województw 7 Struktura poszczególnych województw ulegała przemanom na przestrzen badanego okresu w ró nym tempe ró nym kerunku. W wynku tych przeman we wszystkch grupach województw wzrosły udzały gospodarstw najw kszych, 20-50 ha powy ej 50 ha. Gospodarstwa powy ej 50 ha najbardzej zw kszyły udzały w grupe IV (z 1,3 do 3,2%) III (z 1,6 do 3,1%). Gospodarstwa 20-50 ha zw kszyły udzały w grancach od 0,7 pp. w grupe I do 2,2 pp. w grupe III. Udzały gospodarstw 10-20 ha neznaczne wzrosły w grupe I (z 2,5 do 3,3%), a w pozostałych grupach spadły od 1,4 pp. w grupe II do 4,4 pp. w grupe IV. W przypadku gospodarstw najmnejszych 1-5 5-10 ha tendencje w badanym okrese zmenały s : w okrese 96-02 wzrastały udzały gospodarstw 1-5 ha, a spadały 5-10 ha, natomast w okrese 2002-2008 tendencje odwrócły s : spadły udzały 1-5 ha a wzrosły 5-10 ha. Identyczny skład wyodr bnonych grup w badanych latach, przy do wyra nych zmanach struktury w grupach, oznacza, e badana struktura zmena s w podobnym kerunku tempe w województwach nale cych do tej samej grupy typologcznej. Potwerdzaj to warto c stopna zman strukturalnych przypadaj cych na jedn składow struktury oblczone dla okresu 1996-2002 ( v 1996, 2002 ), 2002-2008 ( v 2008, 2002 ) oraz 1996-2008 ( v 2008, 1996 ) dla poszczególnych województw (tab. 4). W województwach z grupy I struktura zmena s najwolnej - redno jedna składowa struktury zmenła s w okrese 1996-2002 o 0,0058 (tj. o 0,58 pp.), a w okrese 2002-2008 - o 0,0064 (tj. o 0,64 pp.). W całym badanym okrese jedna składowa struktury zmenła s tu redno o 0,0070 (tj. o 0,7 pp.). W grupe II zmany były w ksze redno wynosły odpowedno: 0,0237, 0,0074 0,0257. Najw ksze zmany nast pły w strukturze województwa zachodnopomorskego, gdze redno w okrese 1996-2008 jedna składowa struktury zmenła s o 0,0383 (tj. o 3,8 pp.) oraz w województwach nale cych do grupy III, gdze redno w okrese 1996-2008 jedna składowa struktury zmenła s o 0,0295 (tj. o 2,95 pp.). Oznacza to trzykrotne w ksze tempo zman w grupe III w porównanu z grup I. W grupe IV przec tne tempo zman było neco mnejsze, n w grupe III. Z tab. 4 wynka, e w okrese 1996-2002 we wszystkch województwach nast pły w ksze zmany w badanej strukturze, n w latach 2002-2008. Przykładowo: w województwach grupy III zmany przypadaj ce na jedn składow struktury wynosły tu redno 3,1 pp. w okrese 1996-2002 1,6 pp. w okrese 2002-2008. W rezultace tych zman w całym badanym okrese 1996-2008 jedna składowa struktury zmenła s redno o 2,95 pp. wadczy to o ró nym kerunku zman w badanych okresach. (Gdyby zmany w jednym drugm okrese przebegały w tym samym kerunku, wówczas zmany w okrese 1996-2008 byłyby sum zman w 1996-2002 2002-2008).

8 Jadwga Bo ek, Bogusław Bo ek Tabela 4. Stope zman strukturalnych przypadaj cych na jedn składow struktury w okrese 1996-2002, 2002-2008 oraz 1996-2008 w poszczególnych województwach. redn stope zman strukturalnych w grupach Województwa wg grup v 1996, 2002 2008, 2002 v 2008, małopolske 0,0049 0,0042 0,0043 l ske 0,0062 0,0104 0,0118 podkarpacke 0,0064 0,0047 0,0049 v 1996 redna 0,0058 0,0064 0,0070 łódzke 0,0228 0,0046 0,0235 mazowecke 0,0283 0,0077 0,0259 lubelske 0,0200 0,0099 0,0277 redna 0,0237 0,0074 0,0257 podlaske 0,0429 0,0098 0,0384 kujawsko-pomorske 0,0289 0,0128 0,0357 pomorske 0,0285 0,0182 0,0210 warm sko-mazurske 0,0321 0,0121 0,0254 welkopolske 0,0189 0,0121 0,0180 zachodnopomorske 0,0363 0,0295 0,0383 redna 0,0312 0,0158 0,0295 lubuske 0,0349 0,0215 0,0269 dolno l ske 0,0326 0,0121 0,0252 opolske 0,0205 0,0099 0,0304 redna 0,0293 0,0145 0,0275 Polska 0,02 0,0075 0,0175 ródło: oblczena własne Tabela 5. Zró ncowane m dzygrupowe struktury agrarnej w roku 1996, 2002 2008 ródło: oblczena własne grupy 1996 2002 2008 I-II 0,1407 0,1280-0,1216- I-III 0,1976 0,1821-0,1856+ I-IV 0,1143 0,0965-0,0993+ II-III 0,0972 0,0845-0,0888+ II-IV 0,0506 0,0523+ 0,0458- III-IV 0,0836 0,0857+ 0,0869+

Typologa struktury agrarnej województw 9 Zró ncowane m dzygrupowe (oblczone według wzoru (1)) przedstawono w tabel 5. Najbardzej w badanym okrese ró n s m dzy sob struktury grupy I III. Odległo medzy tym grupam wynosła 0,1976 w 1996 r. a w 2008 r. zmnejszyła s do 0,1856. Najmnejsza odległo dzel grupy II IV (0,0506 w 1996 r. 0,0458 w 2008 r.). W okrese 1996-2002 zró ncowane m dzygrupowe zw kszyło s w dwóch przypadkach: m dzy grupam II-IV III- IV. W pozostałych przypadkach zmalało. W okrese 2002-2008 w dwóch przypadkach zmalało (I-II, III-IV), a w pozostałych wzrosło. Ostateczne w okrese 1996-2008 zró ncowane m dzy otrzymanym grupam województw zmnejszyło s, z wyj tkem grup III IV (wzrost z 0,0836 do 0,0869). Wszystke pozostałe odległo c m dzygrupowe zmnejszyły s, co oznacza, e ró nce przestrzenne w strukturze agrarnej Polsk zmnejszyły s w badanym okrese. Zmany te s jednak bardzo newelke, a poza tym w w kszo c przypadków - w ostatnm okrese (2002-2008) nast pł newelk wzrost zró ncowana, zatem mo na wnoskowa, e zró ncowane struktury agrarnej m dzy grupam ne zmena s znacz co. PODSUMOWANIE W czaso-przestrzennej analze struktury agrarnej bardzo pomocnym narz dzem jest klasyfkacja rozmyta a tak e metody statystycznej analzy struktur. W Polsce w okrese 1996-2008 wyst puj 4 typy struktury agrarnej, wyznaczone przez 4 grupy województw. Grup I tworz województwa Polsk połudnowo-wschodnej: małopolske, l ske podkarpacke, gdze wyst puje najw ksze rozdrobnene struktury agrarnej. Do grupy II nale województwa Polsk rodkowo-wschodnej: łódzke, mazowecke lubelske. Najmnej rozdrobnona struktura wyst puje w województwach grupy III: podlaskm, kujawsko-pomorskm, pomorskm, warm sko-mazurskm welkopolskm. Grup IV tworz województwa: lubuske, dolno l ske opolske. Badana struktura zmena s w podobnym kerunku tempe w województwach nale cych do tej samej grupy typologcznej. Najw ksze zmany w badanym okrese nast pły w strukturze województwa zachodnopomorskego oraz w województwach nale cych do grupy III, najwolnej zmena s struktura w województwach z grupy I. Zró ncowane strukturalne m dzy grupam ne zmena s znacz co. Uzyskane wynk mog stanow podstaw do prognozowana programowana rozwoju rolnctwa w Polsce. Przy opracowywanu prognozy struktury agrarnej pownno s wyznaczy prognoz dla ka dej z poszczególnych grup typologcznych województw z osobna.

10 Jadwga Bo ek, Bogusław Bo ek BIBLIOGRAFIA Bogocz D., Bo ek J., Kukuła K., Strojny J. (2010) Statystyczne studum struktury agrarnej w Polsce. Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa. Bo ek J. (1994) Przestrzenne zró ncowane struktury obszarowej rolnctwa ndywdualnego, Wadomo c Statystyczne, nr 2, str. 42-45. Bo ek J. (2005) Struktura zasewów według metod taksonomcznych, Wadomo c Statystyczne, nr 5, str. 30 36. Bo ek J. (2010) Typologa krajów Un Europejskej pod wzgl dem podobe stwa struktury agrarnej, Acta Scentarum Polonorum, Oeconoma, 9(3), str. 17-25. Grab sk T. (1992) Metody taksonometr. Akadema Ekonomczna w Krakowe, Kraków. Jajuga K. (1984) Zbory rozmyte w zagadnenu klasyfkacj, Przegl d Statystyczny, z.3/4, str. 237-290. Krasowcz S., Ku J. (2006) Regonalne zró ncowane produkcj ro lnnej w Polsce na tle warunków przyrodnczych ekonomczno-organzacyjnych. We Jutra, 6, str. 3-5. Kukuła K. (2005) Statystyczna analza struktury obszarowej gospodarstw rolnych w Polsce. Agrobznes 2005, Prace Naukowe AE we Wrocławu, Wrocław. Poczta W., Mrówczy ska A. (2002) Regonalne zró ncowane polskego rolnctwa. W: Zró ncowane regonalne gospodark ywno cowej w Polsce w procese ntegracj z Un Europejsk. Red. W.Poczta F.Wysock. AR Pozna, str. 125-160. Putek-Szel g E., Aranowsk A. (2005) Zastosowane statystycznych metod klasyfkacj danych do ujednorodnena zborowo c neruchomo c rolnych na przykładze powatu pyrzyckego. ZN Unwersytetu Szczec skego, Prace Katedry Ekonometr Statystyk, 16, str.231-236. Watrak A.P., (1986) Przestrzenne zró ncowane gospodark rolnej w Polsce, PWN, Warszawa. Wysock F., Wagner W. 1989. O ustalanu warto c progowej zró ncowana struktur z danych emprycznych. Wadomo c Statystyczne, 9. Zegar J. (2003) Zró ncowane regonalne rolnctwa. GUS, Warszawa. TYPOLOGY OF AGRARIAN STRUCTURE OF VOIVODSHIPS IN DYNAMIC ASPECT ACCORDING TO FUZZY CLASSIFICATION Abstract: The paper presents the results of groupng procedure carred out for vovodshps accordng to the smlarty of agraran structure of farms for the data from the year 1996, 2002, 2008. Fuzzy classfcaton method was appled. The followng areal groups were establshed:1-5 hectares, 5-10 hectares, 10-20 hectares, 20-50 hectares, 50 hectares and more. Afterwards, by the applcaton of chosen taxonomc measures comparatve analyss of the results was carred out wth respect the drecton and degree of structural changes n delmtated groups as well as changes n dfferentaton between groups. Key words: agraran structure of vovodshps, fuzzy classfcaton, dynamcs

METODY ILO CIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII, 2011, str.