Zastosowanie statystyki przestrzennej do analizy wynagrodzeń na poziomie powiatów

Zróżnicowanie przestrzenne wynagrodzeń stanowi przedmiot wielu badań naukowych zarówno w ujęciu teoretycznym, jak i empirycznym. Czynnikami determinującymi wysokość wynagrodzeń w Polsce są m.in. struktura i rodzaj działalności prowadzonej przez przedsiębiorstwa, specyficzne dla danego regionu i zależne od jego lokalizacji. Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja zależności przestrzennych zachodzących pomiędzy powiatami pod względem poziomu przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń brutto z zastosowaniem statystycznych metod autokorelacji przestrzennej. Analizowano dane statystyczne za lata 2010–2019 zaczerpnięte z Banku Danych Lokalnych GUS. Wykorzystano miary globalne i lokalne. Do obliczenia globalnych parametrów autokorelacji przestrzennej posłużyły statystyki I Morana i C Geary’ego, a do identyfikacji autokorelacji lokalnej – statystyka Ii Morana, należąca do lokalnych wskaźników przestrzennych z grupy LISA (Local Indicators of Spatial Association). Istotność statystyczną statystyk globalnych zweryfikowano przy wykorzystaniu podejścia randomizacyjnego opierającego się na momentach teoretycznych. Z globalnych statystyk I Morana i C Geary’ego wynika, że w badanym okresie pomiędzy powiatami występowała istotna (bardzo słaba lub słaba) dodatnia autokorelacja przestrzenna pod względem poziomu przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń brutto. Świadczy ona o tym, że istnieją przestrzenne struktury powiatów o podobnych wartościach, a więc klastry charakteryzujące się wysokimi lub niskimi wartościami przeciętnej płacy. Wzrost wartości statystyki I Morana oraz spadek C Geary’ego w analizowanych latach wskazuje na zmniejszenie się zróżnicowania przeciętnych miesięcznych wynagrodzeń pomiędzy powiatami, a tym samym na wzrost autokorelacji przestrzennej. Analiza otrzymanych statystyk lokalnych pozwoliła na wyróżnienie klastrów podobnych powiatów: mazowieckiego, pomorskiego i śląskiego, a także wskazała na występowanie powiatów odstających (ang. outliers).

The spatial differentiation of salaries is the subject of many scientific studies, both theoretical and empirical. One of the factors determining remuneration in Poland is the structure and type of business activity, specific for a given region and depending on its poviats (counties) in terms of the level of the average gross monthly salary by means of spatial autocorrelation statistical methods. The analysed statistical data for 2010–2019 come from the Local Data Bank (Bank Danych Lokalnych – BDL) of Statistics Poland. Global and local measures were used in the analysis. The calculation of the global parameters of spatial autocorrelation was based on the I Moran and C Geary statistics, while the Ii Moran statistic, which belongs to local spatial indicators from the LISA group (Local Indicators of Spatial Association), was used to identify the local autocorrelation. The statistical significance of the global statistics was verified by means of a randomisation approach based on theoretical moments. The I Moran and C Geary global statistics indicated a significant (very weak or weak) and positive spatial autocorrelation between poviats in terms of the level of average gross monthly salaries in 2010–2019, which shows the existence of spatial poviat structures of similar values, i.e. clusters with high or low values of average salaries. The increase in I Moran’s statistics and the growth of the C Geary in the analysed period indicate a decrease in the differentiation of average monthly salaries between poviats, thus signifying an increase in the dependence of spatial autocorrelation. The analysis of the results of the obtained local statistics allowed the determination of clusters of similar poviats in Poland, e.g. Mazowiecki, Pomorski and Śląski. Furthermore, the results of the analysis indicated the presence of outlier poviats.