APLIKACJA PRZESTRZENNYCH MODELI PANELOWYCH DO WERYFIKACJI HIPOTEZY ŚRODOWISKOWEJ KRZYWEJ KUZNETSA NA PRZYKŁADZIE POLSKI

Podobne dokumenty
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

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

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Ntli Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański. Zajęcia 4

Procedura normalizacji

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Journal of Agribusiness and Rural Development

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH


Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009.

ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA HETEROGENICZNOŚCI OBIEKTÓW

ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY

Propozycja modyfikacji klasycznego podejścia do analizy gospodarności

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

ANALIZA PRZESTRZENNA PROCESU STARZENIA SIĘ POLSKIEGO SPOŁECZEŃSTWA

TAKSONOMICZNA ANALIZA ROZWOJU TRANSPORTU DROGOWEGO W POLSCE

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

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

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

Badanie optymalnego poziomu kapitału i zatrudnienia w polskich przedsiębiorstwach - ocena i klasyfikacja

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

Regionalne zróżnicowanie cen zbóż w Polsce w latach

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

65120/ / / /200

BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20

MPEC wydaje warunki techniczne KONIEC

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE

PRZESTRZENNE ZRÓŻNICOWANIE WYBRANYCH WSKAŹNIKÓW POZIOMU ŻYCIA MIESZKAŃCÓW MIAST ŚREDNIEJ WIELKOŚCI A SYSTEM LOGISTYCZNY MIASTA 1

Ocena stopnia zagrożenia bezrobociem województw Polski w latach

MIARA ZRÓŻNICOWANIA WYPOSAŻENIA GOSPODARSTW ROLNYCH W TECHNICZNE ŚRODKI PRODUKCJI

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

STATYSTYKA REGIONALNA

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

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

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

Dobór zmiennych objaśniających

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

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

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

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

ZRÓŻNICOWANIE ROZWOJU EKONOMICZNEGO POWIATÓW POLSKI WSCHODNIEJ

Analiza regionalnych zmian wydajności pracy w Polsce w latach

Analiza korelacji i regresji

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO

Próba wyjaśnienia regionalnego zróżnicowania międzypłciowej luki płacowej w Polsce

Badania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Mikroekonometria 10. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn

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

Wpływ płynności obrotu na kształtowanie się stopy zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

OeconomiA copernicana 2013 Nr 3. Modele ekonometryczne w opisie wartości rezydualnej inwestycji

MATERIAŁY I STUDIA. Zeszyt nr 286. Analiza dyskryminacyjna i regresja logistyczna w procesie oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw

Journal of Agribusiness and Rural Development

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Metody predykcji analiza regresji

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej

Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)

PROBLEMY ROLNICTWA ŚWIATOWEGO

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH

TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF ORGANIC FARMING IN THE WORLD IN THE YEARS

dy dx stąd w przybliżeniu: y

EKONOMETRYCZNA ANALIZA WPŁYWU CZYNNIKÓW SUBIEKTYWNYCH NA DZIAŁALNOŚĆ SPÓŁEK NOTOWANYCH NA GIEŁDZIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH W WARSZAWIE

ELASTYCZNOŚĆ BEZROBOTNYCH WZGLĘDEM PRODUKCJI SPRZEDANEJ PRZEMYSŁU BRUTTO W WYBRANYCH WOJEWÓDZTWACH POLSKI

3.1. ODZIAŁYWANIE DŹWIĘKÓW NA CZŁOWIEKA I OTOCZENIE

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Analiza danych. Analiza danych wielowymiarowych. Regresja liniowa. Dyskryminacja liniowa. PARA ZMIENNYCH LOSOWYCH

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

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

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

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer

Analiza przestrzenna rozwoju społeczeństwa informacyjnego w Polsce

Mikroekonometria 10. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

Proces narodzin i śmierci

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

MIARY ZALEŻNOŚCI ANALIZA STATYSTYCZNA NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH WALORÓW RYNKU METALI NIEŻELAZNYCH

OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS

Analiza przestrzennych zmian regionalnego produktu krajowego brutto w Polsce w latach

APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA

A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014

Transkrypt:

lżbeta Antczak 1 Wydzał konomczno Socjologczny Unwersytet Łódzk APLIKACJA PRZSRZNNYCH MODLI PANLOWYCH DO WRYFIKACJI HIPOZY ŚRODOWISKOWJ KRZYWJ KUZNSA NA PRZYKŁADZI POLSKI 1. Wprowadzene Koneczność dzałań na rzecz ochrony środowska w Polsce wynka, w dużej merze, z transpozycj lokalnego prawa do wymagań Un uropejskej (np. stratega zrównoważonego rozwoju, 6. program dzałań na rzecz środowska ), globalnej ekowspółpracy (np. Agenda 1 4 ) oraz realzacj założeń krajowych polyk rozwoju (np. Polyka ekologczna państwa w latach 009 01. Z perspektywą do roku 016 5, Stratega Rozwoju Kraju 007 015 6, Koncepcja Przestrzennego Zagospodarowan Kraju 00 7 ). Ponadto, jedną z płaszczyzn realzowanej w Polsce strateg 1 Z d. Wsznewska. Rada U, Odnowona stratega U dotycząca trwałego rozwoju, Bruksela 006. http://ec.europa.eu/envronment/newprg/ndex.htm [dostęp 5.0.01]. 4 www.un.org/esa/sustdev/documents/agenda1/ndex.htm [dostęp 1..01]. 5 Mnsterstwo Środowska, Polyka ekologczna państwa w latach 009 01. Z perspektywą do roku 016, Warszawa 008. 6 Mnsterstwo Rozwoju Regonalnego, Stratega Rozwoju Kraju 007 015, Warszawa 006. 7 Mnsterstwo Rozwoju Regonalnego, Koncepcja Przestrzennego Zagospodarowana Kraju 00, Warszawa 011. 11

lżbeta Antczak zrównoważonego rozwoju jest środowsko, a z kole polyka ochrony klmatu uzyskała na śwece w ostatnch latach najwyższy prorytet. Problemy zwązane z jakoścą powetrza nabrały stotnego znaczena ne tylko dla ochrony środowska, lecz także dla dzałalnośc gospodarczej (lczne konwencje klmatyczne 8 ). Nezrównoważony rozwój społeczno-gospodarczy przekształca zakłóca zależnośc w systeme człowek gospodarka środowsko. Zatem warunkem zapewnena racjonalnego prośrodowskowego rozwoju oraz odpowednego wykorzystana zasobów naturalnych jest dentyfkacja poznane wzajemnych welokerunkowych relacj. Co węcej, zależnośc ulegają cągłym zmanom, powodowanym upływem czasu oraz nterakcjam przestrzennym 9. Uchwycene kwantyfkacja tych nterakcj, monorng zman pozomu zjawsk w poszczególnych regonach, kontrola efektywnośc wykorzystana zasobów Zem są możlwe m.n. poprzez zastosowane odpowednch metod, np. przestrzennych model panelowych skonstruowanych w oparcu o hpotezę środowskowej krzywej Kuznetsa (KC nvronmental Kuznets Curve) 10. Celem nnejszej publkacj jest weryfkacja hpotezy KC na pozome polskch NUS w latach 1995 010. Badane przeprowadzono na podstawe wybranych wskaźnków środowskowych opsujących emsję zaneczyszczeń gazowych pyłowych do powetrza jako zmennych objaśnanych oraz PKB na jednego meszkańca jako zmennej objaśnającej (prezentującej pozom rozwoju gospodarczego poszczególnych województw). Postawono następujące hpotezy badawcze: 1) zależnośc przestrzenne mają stotny wpływ na jakość powetrza, ) rozwój gospodarczy województw ne sprzyja poprawe stanu powetrza (realzacja krzywej kubcznej lub odwrotnej do klasycznej KC), ) przestrzenne modele panelowe precyzyjnej odzwercedlają rzeczywste zależnośc w systeme człowek gospodarka środowsko nż modele klasyczne. Modele estymowano w pakece RCran. 8 Na przykład por.: www.ochronaklmatu.com [dostęp 9.0.01]. 9 Wzajemne położene analzowanych obektów (sąsedztwo, odległość) wpływa na kształtowane sę nterakcj przestrzennych. Zob. W.R. obler, A computer move smulatng urban growth n the Detro regon, conomc Geography 1970, no. 46. 10 Z uwag na ntensywny rozwój ekonometr przestrzennej za grancą upowszechnane wynków analz oraz dostępność procedur estymacyjnych paketów programowych, przestrzenne modele panelowe zyskują coraz wększą popularność równeż w Polsce. Stosowane tych narzędz na grunce nauk ekologcznych, w tym model KC, jest znane popularyzowane za grancą (np.: J.W. Burnett, J.C. Bergstrom, U.S. State Level Carbon Doxde mssons: A Spatal emporal conometrc Approach of the nvronmental Kuznets Curve, Athens 010), ale w Polsce dopero rozpoznawane (por.. Antczak, Degradacja powetrza a rozwój gospodarczy w urope. Modele panelowe z efektam przestrzennym, Wydawnctwo UK w Krakowe, Kraków 011, s. 167 177). 114

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej.... Dobór zmennych charakterystyka próby statystycznej W modelach estymowanych w dalszej częśc nnejszej publkacj rolę zmennych objaśnanych pełną mernk degradacj powetrza: SO, NO x, CO, CO, PYŁ oraz wskaźnk syntetyczny POW równane (1). Założono, ż zmenne endogenczne, w przyblżony sposób, odzwercedlają stan środowska naturalnego (jakość powetrza atmosferycznego). Natomast za marę pozomu rozwoju gospodarczo społecznego przyjęto PKB na jednego meszkańca. Ze względu na swój loścowy charakter powyższe wskaźnk stanową równeż o efektywnośc postępów realzacj założeń zrównoważonego rozwoju (tabela1). Wartośc charakterystyk wskazują na przekrojowo czasowe tendencje w kształtowanu sę analzowanych zjawsk. Średno w latach 1995 010 substancją, która w najwększym stopnu zaneczyszczała powetrze, był CO (rozstęp 14,77), w najmnejszym stopnu pył (rozstęp 0,005). Województwam, które w najwększym stopnu przyczynają sę do degradacj atmosfery, są województwa: łódzke, śląske opolske, a tym, które traktują powetrze jako dobro luksusowe, są województwa warmńsko mazurske podkarpacke. Najwyższy średn pozom rozwoju gospodarczego (PKB na jednego meszkańca) w badanym okrese osągnęło województwo mazowecke (5 06 zł), najnższy lubelske (15 816 zł). Ponadto, wdoczne jest znaczne zróżncowane badanych regonów pod względem PKB (rozstęp 19 zł). Główne przesłank analzy jakośc powetrza prowadzonej z uwzględnenem rodzajów zaneczyszczeń poszczególnych województw to: z fakt, ż nadmerna emsja każdego z zaneczyszczeń powoduje w każdym regone nne skutk ekonomczno społeczno środowskowe; z różne źródła emsj nne sposoby redukcj pozomu polutantów w zależnośc od proflu gospodarczego województwa; z możlwośc strategcznego przecwdzałana degradacj powetrza poprzez swoste potraktowane każdego z zaneczyszczeń w badanych regonach; z możlwość ujęca charakteru proflu gospodarek poszczególnych regonów. Lczne relacje w systeme gospodarka człowek środowsko przebegają zarówno w czase, jak w przestrzen. Stąd bardzo stotną merytoryczną kwestą jest weryfkacja przestrzennego charakteru zjawsk, np. na podstawe wartośc globalnej statystk Morana I 11 (tabela ). 11 J. Le Gallo, C. rtur, xploratory Spatal data analyss of the dstrbuton of regonal per capa GDP n urope 1980 1995, Regonal Scence 00, vol. 8 (), s. 175 01. Welkośc globalnej lokalnej autokorelacj śwadczą o sle oraz rodzaju zależnośc przestrzennych. ym samym umożlwają pełnejsze, nż powszechne stosowane mary, określene struktur przestrzennych zwązków pomędzy badanym jednostkam. 115

lżbeta Antczak abela 1. Charakterystyka zmennych dla n = 56, = 16, t = 16 Wyszczególnene PKB SO NO x CO CO PYŁ średna Max ze średnej ZP 1 0 0,05 0,01 0,00 5,7 0,004 POM 07 0,01 0,005 0,00,51 0,00 LUBU 0 055 0,007 0,00 0,018 1,88 0,006 Ł 0 66 0,074 0,00 0,008 15,8 0,004 MAZ 5 06 0,08 0,01 0,00 4,89 0,00 WM 17 71 0,004 0,00 0,00 1,05 0,00 PODL 16 980 0,006 0,00 0,00 1,5 0,00 LUB 15 816 0,010 0,005 0,004,9 0,004 ŚW 17 48 0,05 0,016 0,014 8,77 0,006 MAŁ 19 488 0,019 0,009 0,015 4,0 0,005 PODK 15 847 0,008 0,004 0,00 1,6 0,00 OP 18 968 0,018 0,00 0,016 1,74 0,007 KP 0 065 0,017 0,008 0,009,88 0,006 ŚL 4 586 0,06 0,017 0,08 7,96 0,008 W 795 0,044 0,009 0,004 5,5 0,004 DLN 86 0,09 0,008 0,004 5,5 0,006 5 06 MAZ Mn ze średnej 15 816 LUB Rozstęp średnej 0,074 Ł 0,00 OP 0,08 ŚL 15,8 Ł 0,008 SL 0,004 WM 0,00 WM 0,00 PODK 1,05 WM 0,00 WM 19 0,070 0,0178 0,05 14,77 0,006 PKB produkt krajowy brutto na jednego meszkańca w zł) roczne emsje substancj z zakładów szczególne ucążlwych w tonach na meszkańca: SO dwutlenek sark, NO x tlenk azotu, CO tlenek węgla, CO dwutlenek węgla, PYŁ zaneczyszczena pyłowe lczba województw t lczba lat n = t 1 lczba obserwacj panelu ZP woj. zachodno pomorske, POM woj. pomorske, LUBU woj. lubuske, Ł woj. łódzke, MAZ woj. mazowecke, WM woj. warmńsko mazurske, PODL woj. podlaske, LUB woj. lubelske, ŚW woj. śwętokrzyske, MAŁ woj. małopolske, PODK woj. podkarpacke, OP woj. opolske, KP woj. kujawsko pomorske, ŚL woj. śląske, W woj. welkopolske, DLN woj. dolnośląske Źródło: opracowane własne. 116

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej... abela. Wartośc globalnej statystyk Morana I dla zmennych (lata 1995 010) Lata 1995 1996 1997 1998 1999 000 001 00 00 004 005 006 007 008 009 010 SO 0,17 0,18 0,1 0,09 0,0 0,06 0,08 0,09 0,10 0,09 0,07 0,08 0,09 0,1 0,08 0,1 0,0 0,0 0,06 0,08 0,1 0,08 0,08 0,07 0,09 0,07 0,14 0,1 0,10 0,08 0,09 0,06 NO x 0, 0, 0,19 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,6 0,6 0,6 0, 0,1 0,0 0,0 0,19 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,01 0,01 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 CO 0,14 0,15 0,16 0,17 0,18 0,0 0,18 0,18 0,18 0,5 0,5 0,7 0,6 0,5 0, 0, 0,04 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,01 0,01 0,01 0,01 0,0 0,0 0,0 CO 0,05 0,06 0,07 0,11 0,15 0,18 0,15 0,1 0,09 0,11 0,07 0,07 0,05 0,08 0,0 0,05 0,14 0,1 0,1 0,07 0,04 0,0 0,0 0,04 0,09 0,08 0,14 0,14 0,15 0,11 0,19 0,16 PYŁ 0,7 0,7 0,6 0, 0,4 0,1 0,5 0,1 0,19 0,15 0,1 0, 0,14 0,10 0,04 0,1 0,01 0,01 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,07 0,0 0,04 0,07 0,0 0,05 0,1 0,16 0,06 PKB 0,15 0, 0,4 0,6 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,4 0, 0, 0,4 0, 0,9 0,04 0,04 0,01 0,0 0,06 0,0 0,0 0,0 0,05 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 w górnych werszach podano wartośc statystyk Morana I kolor szary statystyk stotne, na pozomach stotnośc α = 0,01, α = 0,05 α = 0,1 czconka pogrubona wartośc ujemne weryfkacja stotnośc statystyk opera sę na testach randomzacj, węcej zob. np.: konometra przestrzenna. Metody modele analzy danych przestrzennych, red. B. Sucheck, C.H. Beck, Warszawa 010, s. 10 Źródło: opracowane własne w pakece GeoDa. 117

lżbeta Antczak W przypadku każdego z analzowanych mernków jakośc powetrza występuje zjawsko wyraźnej przestrzennej autokorelacj dodatnej. Oznacza to, ż województwa tworzą skupena o podobnych pozomach zaneczyszczeń. Natomast rozwój gospodarczy charakteryzuje ujemna autokorelacja przestrzenna, co oznacza, że województwa o nskch wartoścach mernka są usytuowane blsko województw o wysokm pozome PKB. W przypadku CO, PYŁ PKB wartośc statystyk Morana I wykazują tendencję malejącą w czase. Ne oznacza to jednak atrof zależnośc przestrzennych, a śwadczy raczej o dywergencj regonalnej. W kwest welkośc emsj zaneczyszczeń być może jest to efekt współpracy podejmowana dzałań na rzecz ekorozwoju. Jednocześne w Polsce są województwa, które w wynku procesów produkcj dzałalnośc gospodarczej nadmerne eksploatują zasoby naturalne (np. dla SO CO zjawsko autokorelacj przestrzennej nasla sę). Konsekwencją tego jest ne tylko wzrost pozomu emsj tych gazów w regonach będącym ch źródłem, lecz także transfer polutantów poza grance danego województwa. Jednym z celów publkacj była weryfkacja hpotezy o wpływe zależnośc przestrzennych na relacje gospodarka środowsko. Zatem stneje koneczność budowy wskaźnka odzwercedlającego jakość powetrza (środowska) w regonach. Polczone statystyk Morana I (tabela ) posłużyły do konstrukcj mernka syntetycznego POW, obrazującego stan powetrza. Wskaźnk składa sę z ważonych welkośc poszczególnych polutantów. Wag nadano na podstawe średnch wartośc lczby stotnych statystyczne wartośc statystyk Morana I (w poszczególnych latach analzy 1995 010) dla poszczególnych wskaźnków degradacj powetrza (tabela ): P Ô W = 0,5NO x 0,5CO 0,SO 0,1CO, dla NO x waga wynos 0,5 szesnaśce stotnych statystyk Morana I, dla CO ga wynos 0,5 szesna ce stotnych statystyk waga wynos 0,5 szesnaśce stotnych statystyk Morana I, dla SO waga wynos 0, dwanaśce stotnych statystyk Morana I, dla CO waga wynos 0,1 sedem stotnych statystyk Morana I. abela. Macerz współczynnków korelacj dla wszystkch zmennych dla = 16, t = 16, n = 56 PKB 1 PKB SO NO x CO CO POW PYŁ SO 0,18 1 NO x 0,0 0,66 1 CO 0,06 0,08 0,47 1 CO 0,08 0,67 0,90 0,7 1 POW 0,08 0,67 0,90 0,7 0,99 1 PYŁ 0,57 0,47 0,45 0,8 0, 0, 1 czconka pogrubona relacje zmennej nezależnej ze zmennym zależnym Źródło: opracowane własne w pakece SAA 11. (1) 118

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej... Za selekcją zmennych przemawały przesłank zarówno merytoryczne (o wpływe dzałalnośc człoweka na jakość środowska), jak formalne (np. współczynnk korelacj lnowej Pearsona). Ze wstępnej analzy zależnośc mędzy zmennym (wyselekcjonowanym zgodne z celem badana założenam merytorycznym teor o krzywej KC) wynka, że zwązk korelacyjne na pełnej próbe panelowej (n = 56) są nestotne (nske współczynnk korelacj mędzy PKB zmennym zależnym). Mmo to można dokonać nterpretacj kerunków tych zależnośc. Rozwój ekonomczny (dobrobyt) wpływa jedyne na spadek welkośc emsj pyłów (współczynnk korelacj: 0,57). W przypadku pozostałych zależnośc charakter oddzaływań wydaje sę poprawny, ale przy newelkej (nestotnej) sle korelacj. Z punktu wdzena charakteru próby nedoskonałośc procedur oblczenowych nestotne relacje są jedyne pozorne. Nske wartośc współczynnków korelacj (tabela ) uzyskano, poneważ ne uwzględnono specyfk danych (przekrojowo czasowych). Zatem, aby potwerdzć trafność doboru zmennych, polczono współczynnk korelacj (dla tego samego zboru kandydatek), ale osobno dla losowo wybranych województw (mazoweckego warmńsko mazurskego) w 16 okresach analzy (szereg czasowy 16 lat, t = 16) tabela 4. abela 4. Wartośc współczynnków korelacj dla wszystkch zmennych odnośne do województw mazoweckego warmńsko mazurskego Wyszczególnene Mazowecke Warmńsko mazurske Zmenna PKB PKB 1 1 SO 0,89 0,91 NO x 0,54 0,88 CO 0,51 0,89 CO 0,9 0,7 POW 0,9 0,7 PYŁ 0,95 0,79 Źródło: opracowane własne w pakece SAA 11. Na podstawe wynków zawartych w tabel 4 można stwerdzć, ż wartośc współczynnków korelacj wskazują na występowane slnych różnokerunkowych zależnośc mędzy rozwojem gospodarczym a zaneczyszczenem powetrza. W województwe mazoweckm wzrost pozomu PKB nadal powoduje wzrost emsj zaneczyszczeń gazowych wyrażonych mernkem POW (odwrotne nż w województwe warmńsko mazurskm). Z jednej strony, rozwój ekonomczno społeczny województwa mazoweckego powoduje znaczny spadek welkośc emsj PYŁ, SO w mnejszym stopnu NO x (ujemny znak współczynnków). Z drugej strony, wraz ze wzrostem gospodarczym następuje wzrost pozomu emsj CO CO. 119

lżbeta Antczak W województwe warmńsko mazurskm wzrost pozomu PKB przyczyna sę do redukcj skal zaneczyszczeń (ujemne znak współczynnków korelacj). Powyższe kerunk skala zależnośc, mędzy rozwojem gospodarczym a degradacją powetrza, znajdą odzwercedlene w wynkach przestrzenno przekrojowo czasowej analzy ekonometrycznej. Wśród częstych pożądanych własnośc szeregu czasowego pojawa sę warunek jego stacjonarnośc. Charakteryzowane wyżej zmenne poddano testow Levn Ln Chu na obecność perwastka jednostkowego dla próby o charakterze panelu (tabela 5). abela 5. Weryfkacja stacjonarnośc zmennych panelu Nazwa testu Zmenna Wartośc statystyk P value Wybór hpotezy Levn Ln Chu H 0 : występowane perwastka jednostkowego nektórych szeregów czasowych tworzących panel H 1 : brak perwastka jednostkowego w panelu PKB (lpkb) SO (lso ) NO x (lno x ) CO (lco) CO (lco ) POW (lpow) PYŁ (lpył) Źródło: opracowane własne w SAA 11. bez trendu,15 ( 4,5) z trendem 7,01 ( 6,7) bez trendu 7,4 ( 5,01) z trendem 9,01 ( 7,19) bez trendu 1,09 ( 9,5) z trendem 7,1 ( 5,04) bez trendu 1,4 (,16) z trendem,7 (,65) bez trendu,6 (,54) z trendem 5,18 ( 4,97) bez trendu,6 (,5) z trendem 5,15 ( 4,95) bez trendu 4,47 ( 5,4) z trendem 5,0 ( 6,9) 0,0 (0,000) 0,000 (0,000) H 1 0,000 (0,000) H 1 0,000 (0,000) 0,000 (0,000) 0,000 (0,000) H 1 0,08 (0,0008) H 1 0,0004 (0,0001) 0,0001 (0,000) H 1 0,0000 (0,0000) 0,0001 (0,000) H 1 0,0000 (0,0000) 0,0000 (0,0000) H 1 0,0000 (0,000) 10

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej... est Levn Ln Chu zakłada występowane perwastka jednostkowego (hpoteza zerowa). Natomast hpoteza alternatywna mów o stacjonarnośc panelu. Wartośc polczonych statystyk zawartych w tabel 5 wskazują na stacjonarność panelu w przypadku wszystkch analzowanych zmennych. Rezultaty analzy ekonometrycznej, prezentowane w dalszej częśc publkacj, wskazują na fakt dywersyfkacj województw ze względu na pozom ekorozwoju. Wynk potwerdzają równeż stotny wpływ zależnośc mędzyregonalnych na jakość powetrza kształt krzywych KC.. Ops zastosowanych metod ekonometrycznych Użytkowane środowska jest neodłącznym elementem rozwoju gospodarczego. Prześwadczene ekonomstów, ż marą sukcesu gospodarczego jest jedyne wzrost ekonomczny oraz dobrobyt materalny, w konsekwencj prowadz do gnorowana barer środowskowych oraz neuwzględnana w analzach charakteru zależnośc: człowek gospodarka środowsko. Warunkem zapewnena racjonalnego rozwoju oraz efektywnego wykorzystana zasobów naturalnych jest dentyfkacja poznane tych wzajemnych welokerunkowych relacj. Uchwycene powązań, ukazane kontrola jakośc oraz możlwośc produkcyjnych środowska jest jednym z celów metod loścowych. KC jest modelem ekonomczno ekologcznym, przedstawającym relację pomędzy pozomem dochodów PKB na osobę a popytem na czyste środowsko. Hpoteza klasycznej KC mów, że skala degradacj środowska wzrasta do pewnego momentu. Po osągnęcu ekstremum proces zaneczyszczana zostane wstrzymany (np. dzęk nwestycjom prośrodowskowym). mpryczne udowodnono, że wzrost gospodarczy wpływa na pozom degradacj środowska, przyberając kształt odwróconej lery U. Punkt przekroczena pewnego pozomu dochodów (mów sę o podwojenu dochodów bądź nawet ch potrojenu różne typy KC, tabela 6) w danej gospodarce będze punktem zwrotnym (ekstremum funkcj), po którym, pommo dalszego rozwoju gospodarczego, nastąp spadek degradacj środowska 1. Przestrzenne modele KC (np. dla danych panelowych) ne tylko potwerdzają tezę o stnenu type zwązku mędzy określonym pozomem dobrobytu a wzrostem popytu na czyste środowsko, ale także merzą wzajemną słę oddzaływana rozwoju jednego regonu na rozwój regonów sąsednch (równeż na stan środowska). 1 D. Stern, he Rse and Fall of the nvronmental Kuznets Curve, World Development 004, vol., no. 8, s. 1419 149. 11

lżbeta Antczak abela 6. ypy przestrzennych model panelowych opsanych funkcjam KC 1 Klasyczne KC Przestrzenne KC Klasyczne KC Przestrzenne KC F M R M F M R M F M R M F M R M S A R S S A R S Klasyczna KC 1 lpkb α ( lpkb) Odwrotna KC dla u ~ N (0, σ u ) ε ~ N(0, σε ) α ~ N (0, σ α ), gdze wskaźnk stanu środowska (np. powetrza) PKB mernk rozwoju gospodarczego x macerz nnych zmennych objaśnających ρ parametr opónena przestrzennego λ parametr autokorelacj (autoregresj) przestrzennej składnka losowego α efekty ustalone u, ε składnk losowy v łączny składnk losowy W macerz wag przestrzennych 14 l = α α x β u 0 α1lpkb α ( lpkb) l = α x β v v =α u 1 lpkb α( lpkb ) l = α α x β u 0 α1 lpkb α ( lpkb) l = α x β v v = α u 1 lpkb α( lpkb) xβ ρl u l = α α 1 lpkb α ( lpkb) xβ ρl W u l = α α W 1 lpkb α ( lpkb ) l = α α xβ u u = λ W ε u 0 α1lpkb α( lpkb ) l = α x β ρlw v v = α u, 0 α1lpkb α ( lpkb ) =α u u = λw u ε l = α x β v v Kubczna klasyczna KC l = α α1 lpkb α ( lpkb) α ( lpkb) x β u x ) l = α0 α1lpkb α ( lpkb β v, v = α u S A R S S A R S l = α α β ρlw u x α ( lpkb) 1 lpkb α( lpkb ) α ( lpkb) l = α α1 lpkb α( lpkb x β u, u = λwu ε x ) ) l = α 0 α1lpkb α( lpkb β ρl W v, v = α u ) α ( lpkb) α ( lpkb) l = α 0 α1lpkb α( lpkb α ( lpkb) x β v, v = α u, u = λwu ε 1 lpkb α ( lpkb ) l = α α xβ u u = λ W ε u 0 α1lpkb α( lpkb ) x l = α β ρlw v v = α u, 0 α1lpkb α ( lpkb ) x v =α u u = λw u ε l = α β v l = α α β u l x x Kubczna odwrotna KC 1 lpkb α ( lpkb ) α ( lpkb) = α0 α1lpkb α ( lpkb β v, v = α u x ) α ( lpkb) 1 lpkb α ( lpkb) α( lpkb ) l = α α β ρlw u l = α α1lpkb α ( lpkb x β u, u = λwu ε x ) ) l = α0 α1lpkb α ( lpkb β ρlw v, v = α u ) α ( lpkb ) α ( lpkb) l = α 0 α1lpkb α ( lpkb α( lpkb ) x β v, v = α u, u = λw u ε 1 Węcej na temat przestrzennych model panelowych w: konometra przestrzenna II. Modele zaawansowane, red. B. Sucheck, C.H. Beck, Warszawa, 01. 14 O macerzach wag przestrzennych zob.: bdem, s. 114. 1

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej... W nnejszej publkacj wykorzystano przestrzenne modele panelowe oparte na teor KC. Warunkem uzyskana poprawnych wnosków analzy jest spełnene określonych założeń dotyczących postac oraz metod estymacj parametrów krzywej. Przede wszystkm funkcja pownna być welomanem co najmnej drugego stopna 15. o oznacza sytuację, w której środowsko uznaje sę za dobro luksusowe oraz stopeń zaawansowana rozwoju gospodarczego kraju sprzyja degradacj bądź poprawe jakośc środowska 16. Można powedzeć, że m kraj jest bardzej rozwnęty, tym dbałość o jakość środowska pownna być wększa. Należy, oczywśce w marę możlwośc, uwzględnć specyfkę badanego regonu, wprowadzając pewne modyfkacje podstawowej wersj krzywej, np. poprzez: analzę kubcznej postac funkcj, dodatkowe zmenne objaśnające, estymację model panelowych 17 oraz uwzględnene przestrzennych zależnośc (tabela 6) 18. Wszystke zmenne ze względu na przesłank merytoryczne technczne są transformowane do postac logarytmów (pozom rozwoju gospodarczego merzonego PKB per capa zaneczyszczena środowska zawsze osągają wartośc wększe od zera). O potwerdzenu hpotezy KC śwadczą znak szacowanych ocen parametrów (wyrazu wolnego oraz stojących przy zmennych opsujących rozwój gospodarczy) 19. Jak dotychczas, ne zostały przeprowadzone badana weryfkujące hpotezę KC dla polskej gospodark na nższym pozome admnstracyjnym nż NUS1 z uwzględnenem wpływu nterakcj mędzyregonalnych 0. W nnejszym opracowanu, w celu realzacj założeń badana, estymowano przestrzenne modele panelowe KC dla województw Polsk dla okresu 16 lat, z uwzględnenem rodzajów substancj zaneczyszczających powetrze. 15 V. Costantn, A modfed nvronmental Kuznets Curve for Sustanable Development Assessment Usng Panel Data, FM (Vence), Nota d Lavoro 006, no. 148. 16 Np. K.. McConnell, Income and the demand for envronmental qualy, nvronment and Development conomcs 1997, no., s. 8 99. 17 A. Levnson, he Ups and Downs of the nvronmental Kuznets Curve, UCF/ Center Conference on nvronment, 0.11 01.1.000, Orlando (FL). 18 Na przykład:. Antczak, J. Suchecka, Spatal autoregressve panel data models appled to evaluate the levels of sustanable development n uropean countres, Fola Oeconomca Acta Unversats Lodzenss 011, no. 5, s. 1 44;. Antczak, Degradacja powetrza, op.c. 19. Antczak, Wybrane aspekty zrównoważonego rozwoju uropy. Analzy przestrzenno czasowe, Wydawnctwo Bbloteka, Łódź 01. 0. Wsznewska, Weryfkacja hpotezy środowskowej krzywej Kuznetsa na przykładze Polsk. Analza ekonometryczna, Wydawnctwo UK w Krakowe, Kraków 009, s. 75 87. 1

lżbeta Antczak 4. Rezultaty przestrzenno przekrojowo czasowej analzy ekonometrycznej Celem estymowanych przestrzennych model panelowych KC jest m.n.: z weryfkacja stnena zależnośc pomędzy rozwojem gospodarczym a jakoścą powetrza w województwach Polsk w latach 1995 010, z nadane kerunku relacjom ekologczno ekonomcznym pomar ch sły, z dentyfkacja punktów zwrotnych równowag nerównowag ekonomczno ekologcznej (wskazane pozomów PKB w zł na jednego meszkańca dla Polsk dla poszczególnych województw oraz pozomów substancj zaneczyszczających), z dentyfkacja stnena wpływu nterakcj przestrzennych na jakość środowska, ch kerunków sły, z wskazane regonów, w których jakość powetrza jest zagrożona (równeż regonów sąsednch, zgodne z przyjętą macerzą wag przestrzennych), z polczene odległośc Polsk województw od punktów równowag zwrotnych. W tabel 7 przedstawono wynk analzy ekonometrycznej (model typu FM) weryfkującej postawone hpotezy cele badana. W przypadku mernka lpow hpoteza klasycznej KC ne została potwerdzona (przyjęto hpotezę o odwrotnej krzywej Kuznetsa 1 ). Co węcej, zależnośc przestrzenne okazały sę meć stotny wpływ na jakość powetrza, a model S FM KC lepszy od modelu typu SAR. 1 Autorka publkacj estymowała równeż klasyczne przestrzenne modele dla poszczególnych zaneczyszczeń, np. dla lso przyjęto hpotezę odwrotnej kubcznej KC, dla lco odwrotnej KC, dla lpył kubcznej KC; wynk przeprowadzonych kontynuowanych badań zostaną opublkowane w przyszłośc, pytana można kerować do autork: wsznewska@un.lodz.pl. 14

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej... abela 7. Modele panelowe z efektam przestrzennym zmenna zależna lpow 1) lpow = α α l lpkb α (lpkb ) u parametr wartość t studenta błąd oceny p value const,87,71 1,04 0,000 α 1 0,77,61 0,1 0,000 α 0,04,65 0,01 0,000 α ZP =,99, POM =,67, LUBU =,54, Ł = 4,47, MAZ =,94, WM =,9, PODL =,45, LUB =,6, ŚW = 4,1, MAŁ =,87, PODK =,48, OP = 4,8, KP =,86, ŚL = 4,16, W =,99, DLN =,99 R whn = 0,58 between = 0,05 overall = 0,0 ztest Chowa na stotność efektów grupowych: F*(15, 8) = 1,71, F = 1179, F > F* znormalność rozkładu reszt: Ch - kwadrat = 7,5, z wartoścą p value = 0,0 zstacjonarność reszt: Levn Ln Chu, bez trendu H 1 dla,60 (0,000), z trendem H 1 dla 5,975 (0,000) ztest na słuszność próby panelowej: rho = 0,99 > 0 zf(,8) = 7,45, corr (lpkb,(lpkb) ; α ) = 0,11, Prob = 0,001, stotność F nad RM Punkty zwrotne (zł): 10 000 (po 1996 r.), ZP = 10 00, POM = 10 050, LUBU = 10 150, Ł = 10 050 (po 1996 r.), MAZ = 10 150 (przed 1995 r.),wm = 10 00 (przed 1998 r.), PODL = 10 00, LUB = 10 050, ŚW = 10 000, MAŁ = 10 100, PODK = 10 50, OP = 10 050, KP = 10 100, ŚL = 10 100, W = 10 00, DLN = 10 00 ) lpow = α α l lpkb α (lpkb ) ρlwpow u Oceny parametrów stotne statystyczne, ale test Chowa efektów przestrzennych wskazał: F SAR FM < F*, 1,85 <,4, SAR FM KC gorszy od FM KC S FM KC dla F (4,49), punkt zwrotny 9600 zł ) lpow = α α l lpkb α (lpkb ) u u =λw u ε parametr wartość t studenta błąd p value oceny const 6,01 6,14 0,98 0,000 α 1 1,1 4,88 0,5 0,000 α 0,06 4,9 0,01 0,000 λ 0,4 4,0 0,09 0,000 α ZP = 6,1, POM = 5,79, LUBU = 5,69, Ł = 6,61, MAZ = 6,07,WM = 5,4, PODL = 5,59, LUB = 5,77, ŚW = 6,5, MAŁ = 6,0, PODK = 5,6, OP = 6,5, KP = 6, ŚL = 6,, W = 6,1, DLN = 6,1 zr = 0,99, ztest Chowa na stotność efektów grupowych F*(15, 8) = 1,71, F = 1418, F > F*, znormalność rozkładu reszt: Shapro Wlk, W = 0,98, p value = 0, zstacjonarność reszt: Levn Ln Chu, bez trendu H 1 dla,4 (0,000), z trendem H 1 dla 5,5 (0,000) est Chowa efektów przestrzennych: F SM FM > F*,,6 >,4, S FM-KC lepszy od FM KC SAR FM KC, p value = 0,05, F (4,49) Punkty zwrotne (zł): 9900, ZP = 10 000, POM = 10 000, LUBU = 10 050, Ł = 9700 (po 1995 r.), MAZ = 9850 (przed 1995 r.), WM = 9950 (po 1996 r.), PODL = 10 100, LUB = 10 100, ŚW =9 750, MAŁ = 9900, PODK = 10 000, OP = 9750, KP = 9900, ŚL = 9800, W = 10 000, DLN = 10 000 W macerz wag przestrzennych k nablższych sąsadów, standaryzowana werszam Źródło: opracowane własne w paketach RCran, SAA 11, Gretl MS xcel. 15

lżbeta Antczak Konsekwencją przyjęca hpotezy o odwrotnej krzywej KC (znak ocen parametrów są dodatne: wyrazu wolnego α ) jest wyznaczene pozomu rozwoju gospodarczego, od którego wraz ze wzrostem PKB na jednego meszkańca następuje degradacja powetrza. Klasyczny model panelowy FM KC wskazał punkt zwrotny dla Polsk o średnej wartośc 10 000 zł na jednego meszkańca (ok. 1996 r.). Zatem oznacza to, ż do 1996 r. jakość powetrza ne spadła w wynku bogacena sę polskego społeczeństwa. Natomast przecętne od 1996 r. ntensywny dalszy rozwój społeczno gospodarczy skutkuje nadmernym trwałym zaneczyszczanem atmosfery. Mmo ntensywnych dzałań na rzecz poprawy jakośc powetrza (nwestycj, nstalacj fltrów, trendu eko ) efektów w postac zmnejszana sę welkośc emsj, aż do 010 r. ne pojawł sę wyraźny punkt zwrotny (drug punkt przełamana) na krzywej Kuznetsa. Byłby to pozom PKB, od którego wysoka jakość środowska byłaby dla polskego społeczeństwa dobrem luksusowym (warto w ne nwestować). W wynku analzy panelowej model fxed effects możlwe jest pozyskane oszacowań ocen efektów ustalonych dla poszczególnych jednostek próby. Rezultaty estymacj modelu 1 (tabela 7) wskazują, ż najwększym polutantem powetrza w latach 1995 010 okazało sę województwo łódzke (α 4 = 4,47), wzorcem ekorozwoju zaś województwo warmńsko mazurske (α 6 =,9). Dla województw polczono ekstrema funkcj. Wartośc punktów zwrotnych dla poszczególnych jednostek badana wskazują na wpływ ntensywnośc rozwoju gospodarczo społecznego na jakość środowska. Ponadto, punkty przełamana (PKB na jednego meszkańca) dentyfkują udzał w kształtowanu sę zjawska mejsce danego regonu na krzywej KC oraz jego odległość od województwa będącego wzorcem ekorozwoju antywzorcem ekorozwoju. Na przykład województwo łódzke już od 1996 r. było regonem, którego rozwój gospodarczy w najwększym stopnu przyczynał sę do degradacj powetrza w Polsce (już od 10 050 zł na meszkańca). Oznacza to, że podnoszene pozomu dobrobytu już po 1996 r. mało wpływ na pogarszane sę w tym województwe jakośc środowska. Przecwna sytuacja dotyczy województwa warmńsko mazurskego (wskazanego jako ekowzór ), w którym rozwój gospodarczy powodował wzrost pozomu analzowanego zjawska, ale tylko przed 1998 r. (PKB na meszkańca wynosło aż 10 00 zł). Wynk estymacj klasycznego modelu FM KC stanową źródło cennych nformacj na temat analzowanych zależnośc. Jednakże wartośc polczonych statystyk dla klasycznego modelu FM KC wskazywały na dość nską jakość tego narzędza (m.n. brak rozkładu normalnego, nsk współczynnk determnacj). Zatem w dalszej częśc estymowano modele SAR FM KC S FM KC, uwzględnające stnejące mędzyregonalne zależnośc przestrzenne (modele, tabela 7). Co węcej, nterakcje mędzyregonalne, uwzględnone w postac WlPOW autokorelacj przestrzennej składnka losowego, okazały sę meć stotny wpływ ne tylko na kształtowane sę jakośc powetrza w województwach sąsednch, ale także na przesunęce 16

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej... w czase punktów zwrotnych. Stwerdzono, że emsja zaneczyszczeń w regone powoduje wzrost emsj zaneczyszczeń w regonach sąsednch (λ = 0,4). Ponadto, wartość pozomu PKB, od którego dalszy rozwój gospodarczy powoduje nadmerną emsję degradację powetrza, w wynku nterakcj przestrzennych mała mejsce o rok wcześnej (PKB = 9900zł, od 1995 r) nż wskazał model klasyczny. Wzrosły równeż wartośc ocen poszczególnych parametrów (np.: const = 6,01, dla modelu klasycznego,87, α = 0,04, α = 0,06). Podobna sytuacja ma mejsce w poszczególnych województwach. Po wprowadzenu do modelu zmennej opsującej nterakcje przestrzenne pozycja wększośc województw ne uległa zmane, np. województwo łódzke nadal w najwększym stopnu zagraża jakośc powetrza w Polsce, województwo warmńsko mazurske w najmnejszym. Nastąpła zmana sły zależnośc. Wzrosły wartośc oszacowanych efektów stałych (średno o około 55% w porównanu z modelem klasycznym). Wynk estymacj modelu (tabela 7) wskazują, ż w każdym województwe uwzględnene welkośc transgrancznych emsj zaneczyszczeń spowodowało przyspeszene osągana pozomu rozwoju, od którego pogarsza sę jakość środowska, np. w łódzkm z 10 050 zł na jednego meszkańca do 9700 zł, czyl z roku 1996 r. na 1995 r., w województwe warmńsko mazurskm z 10 00 zł do 9950 zł, czyl z 1998 r. na 1996 r. W przypadku pozostałych jednostek badana, w mnejszym bądź wększym stopnu, nastąpło przyspeszene osągana pozomu rozwoju degradującego atmosferę. Ponadto, wraz z włączenem do modelu FM KC zmennej opsującej zachodzące nterakcje przestrzenne poprawła sę jakość modelu (R = 0,99, uzyskano rozkład normalny reszt, a otrzymane wynk są merytoryczne poprawne). 5. Podsumowane W nnejszej publkacj zweryfkowano hpotezę KC na pozome polskch NUS w latach 1995 010 z zastosowanem przestrzennych model panelowych SAR FM S FM. Zmenną zależną reprezentującą stan środowska naturalnego (powetrza) był syntetyczny mernk lpow, skonstruowany z ważonych welkośc emsj zaneczyszczeń gazowych. Zgodne z założenem oszacowanych krzywych (tu przyjęto hpotezę o odwrotnej KC) wyznaczono pozom rozwoju gospodarczego (PKB na jednego meszkańca w zł) jako punkt, po którym dalszy wzrost ekonomczny Na podstawe testu Chowa efektów przestrzennych model S FM KC okazał sę jakoścowo lepszy od SAR FM KC, dlatego nterpretację wynków estymacj tego perwszego odnesono do wynków estymacj modelu FM KC. Dla próby czasowej obejmującej wcześnejsze lata punkt zwrotny mógłby pojawć sę jeszcze przed 1995 r. Jednakże od 1990 r. sposób szacowana welkośc zaneczyszczeń klasyfkacj zakładów szczególne ucążlwych ulegał zmanom. Zatem 1995 r. przyjęto za bazowy w nnejszym badanu. 17

lżbeta Antczak powoduje degradację powetrza (powetrze ne jest traktowane jako dobro luksusowe). Punkty zwrotne wyznaczono dla Polsk ogółem oraz dla poszczególnych województw (atut modelu FM). Ponadto, potwerdzono hpotezę o nekorzystnym wpływe nterakcj przestrzennych na jakość powetrza (0,4 Wu ). Interakcje mędzyregonalne (emsja zaneczyszczeń wewnątrz poza grance regonu) powodują obnżene pozomu rozwoju, od którego dalszy wzrost dobrobytu zagraża jakośc powetrza w Polsce (10 000 zł dla S FM KC 9900 zł na meszkańca dla FM KC) w każdym województwe. Model przestrzenny okazał sę lepszy jakoścowo od modelu klasycznego. Wynk przeprowadzonej analzy wstępne zarysowują problem welokerunkowośc relacj w systeme człowek gospodarka środowsko. Potwerdzono równeż słuszność trafność aplkacyjną przestrzennych model na grunce nauk ekologczno ekonomcznych. Kerunkam dalszych badań będą: udoskonalene konstrukcj mernka POW, weryfkacj stanu nnych komponentów przyrody, zastąpene PKB nnym mernkam dobrobytu, estymacja model typu random effects, analza, np. dla NUS, NUS4. Bblografa Antczak., Degradacja powetrza a rozwój gospodarczy w urope. Modele panelowe z efektam przestrzennym, Wydawnctwo UK w Krakowe, Kraków 011, s. 167 177. Antczak., Wybrane aspekty zrównoważonego rozwoju uropy. Analzy przestrzenno czasowe, Wydawnctwo Bbloteka, Łódź 01. Antczak., Suchecka J., Spatal autoregressve panel data models appled to evaluate the levels of sustanable development n uropean countres, Fola Oeconomca Acta Unversats Lodzenss 011, no. 5, s. 1 44. Burnett J.W., Bergstrom J.C., U.S. State Level Carbon Doxde mssons: A Spatal emporal conometrc Approach of the nvronmental Kuznets Curve, Unversy of Georga (Athens), Workng Paper 010 ( Faculty Seres ), no 9601. Costantn V., A modfed nvronmental Kuznets Curve for Sustanable Development Assessment Usng Panel Data, FM (Vence), Nota d Lavoro 006, no. 148. konometra przestrzenna. Metody modele analzy danych przestrzennych, red. B. Sucheck, C.H. Beck, Warszawa 010. konometra przestrzenna II. Modele zaawansowane, red. B. Sucheck, C.H. Beck, Warszawa 01. Le Gallo J., rtur C., xploratory Spatal data analyss of the dstrbuton of regonal per capa GDP n urope 1980 1995, Regonal Scence 00, vol. 8 (), s. 175 01. 18

Aplkacja przestrzennych model panelowych do weryfkacj hpotezy środowskowej... Levnson A., he Ups and Downs of the nvronmnetal Kuznets Curve, UCF/ Center Conference on nvronment, 0.11 01.1.000, Orlando (FL). McConnell K.., Income and the demand for envronmental qualy, nvronment and Development conomcs 1997, no., s. 8 99. Mnsterstwo Rozwoju Regonalnego, Stratega Rozwoju Kraju 007 015, Warszawa 006. Mnsterstwo Rozwoju Regonalnego, Koncepcja Przestrzennego Zagospodarowana Kraju 00, Warszawa 011. Mnsterstwo Środowska, Polyka ekologczna państwa w latach 009 01. Z perspektywą do roku 016, Warszawa 008. Rada U, Odnowona stratega U dotycząca trwałego rozwoju, Bruksela 006. Stern D., he Rse and Fall of the nvronmental Kuznets Curve, World Development 004, vol., no. 8, s. 1419 149. obler W.R., A computer move smulatng urban growth n the Detro regon, conomc Geography 1970, no. 46. Wsznewska., Weryfkacja hpotezy środowskowej krzywej Kuznetsa na przykładze Polsk. Analza ekonometryczna, Wydawnctwo UK w Krakowe, Kraków 009, s. 75 87. Źródła secowe http://ec.europa.eu/envronment/newprg/ndex.htm [dostęp 5.0.01]. www.ochronaklmatu.com/ [dostęp 9.0.01]. www.un.org/esa/sustdev/documents/agenda1/ndex.htm [dostęp 01.0.01]. Summary he applcaton of spatal panel models to verfy the nvronmental Kuznets Curve hypothess on the Polsh example he purpose of ths paper s to verfy the KC hypothess of Polsh NUS n years 1995 010. he study was conducted for selected envronmental ndcators (emsson of gases and dusts nto the ar), as dependent varables (the envronment state), and GDP per capa explanatory varable (economc development level). Conducted spatal econometrc panel analyss was based on KC functons. here was descrbed the theoretcal bass for constructng models. stmaton was carred out by ML n RCran. he obtaned results were nterpreted and the hypotheses were verfed. Keywords: spatal panel models, nvronmental Kuznets Curve (KC), envronmental degradaton, ecodevelopment, sustanable economc development JL classfcaton: C, Q5, Q56