Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Unemployment in Polish regions from the perspective of spatial autocorrelation

Tytuł:
Unemployment in Polish regions from the perspective of spatial autocorrelation
Bezrobocie w polskich regionach z perspektywy autokorelacji przestrzennej
Autorzy:
Chrzanowska, M.
Drejerska, N.
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
Polish region
unemployment
spatial autocorrelation
rural area
urban area
bezrobocie
typologia obszarów wiejskich
korelacja przestrzenna
statystyka
Morana
Źródło:
Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich; 2016, 103, 3; 101-116
2353-4362
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Unemployment is traditionally a phenomenon analysed by economists. Recently these investigations are often run with use of methods allowing for identification of spatial autocorrelation on the labour market. The aim of the study is to analyse spatial interrelationships of the unemployment rate between Polish regions (NUTS2) and then to verify if any results can be interpreted through a perspective of the urban-rural classification for NUTS 3 regions applied by the European Union. Research covered the period from 2004 to 2014 and was based on the data of the Central Statistical Office of Poland. The global and local Moran’s statistics were applied. Results prove existence of spatial patterns on labour market in Poland - local statistics indicate that outliers and clusters of similar regions occur.

Bezrobocie jest zjawiskiem tradycyjnie badanym przez ekonomistów. Obecnie w analizach tego zagadnienia wykorzystywane są często metody pozwalające na identyfikację autokorelacji przestrzennej na rynku pracy. Celem opracowania jest analiza relacji przestrzennych w zakresie stopy bezrobocia na poziomie regionalnym (NUTS2) w Polsce, a następnie weryfikacja, czy uzyskane rezultaty mogą być interpretowane przez pryzmat klasyfikacji obszarów wiejskich opracowanej na poziomie NUTS3 przez Unię Europejską. Badanie z wykorzystaniem danych GUS objęło lata 2004-2014. Zastosowano globalną i lokalną statystykę Morana. Wyniki potwierdziły istnienie zależności przestrzennych na rynku pracy w Polsce – statystyki lokalne wskazały na istnienie regionów nietypowych oraz klastrów regionów o podobnych charakterystykach rynku pracy.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

Prześlij opinię

Twoje opinie są dla nas bardzo ważne i mogą być niezwykle pomocne w pokazaniu nam, gdzie możemy dokonać ulepszeń. Bylibyśmy bardzo wdzięczni za poświęcenie kilku chwil na wypełnienie krótkiego formularza.

Formularz