Autokorelacja przestrzenna wybranych cech rozwoju gmin w województwie lubuskim

Cel – Celem rozważań jest ocena i modelowanie związków przestrzennych wybranych cech rozwoju społeczno-gospodarczego gmin w województwie lubuskim oraz identyfikacja tych gmin, dla których związki te są istotne. Metoda badań – Do badania kształtowania się zjawisk w zależności od położenia danego obiektu w przestrzeni służą metody statystyki i ekonometrii przestrzennej. Spośród nich w analizie wykorzystano globalne i lokalne miary autokorelacji przestrzennej oraz model autoregresji przestrzennej. Wzięto pod uwagę następujące cechy: stopę bezrobocia rejestrowanego, liczbę przedsiębiorstw zarejestrowanych w REGON, liczbę miejsc noclegowych w obiektach turystycznych oraz dochody gmin z tytułu podatku PIT. Wnioski – Otrzymane rezultaty wskazują na występowanie istotnych zależności przestrzennych w kształtowaniu się wyróżnionych cech oraz pozwalają określić specyficzne wzorce lokalne w regionie. Model autoregresji przestrzennej pozwala wyjaśnić związki miedzy stopą bezrobocia a liczbą przedsiębiorstw oraz nakładami inwestycyjnymi gmin. Oryginalność/wartość – W literaturze przedmiotu tego rodzaju badania przeprowadzane są albo na poziomie regionów Unii Europejskiej, albo województw lub powiatów w kraju. Rzadziej spotykane są analizy na poziomie gmin, które przeprowadzono na podstawie danych statystycznych za 2016 r.

Purpose – The aim of the considerations is the evaluation and modelling of spatial relations of selected characteristics of socio-economic development of communities in the Lubuskie Voivodship as well as identification of the communities for which these relations are of crucial importance. Research method – Methods of spatial econometrics and statistics were used to study formation of phenomena depending on the location of a given object in space. Among them, the analysis used global and local measures of spatial autocorrelation and the spatial autoregression model. The following characteristics were taken into account: the registered unemployment rate, the number of enterprises registered in REGON, the number of beds in tourist facilities and the income of communes due to PIT tax. Results – The obtained score indicates the existence of significant spatial dependencies in formation of distinguished characteristics and allows to define specific local patterns in the region. The spatial autoregression model allows to explain the relations between the unemployment rate and the number of enterprises as well as investment outlays of communes. Originality / value – In the literature on the subject it can be found that this kind of research is carried out either at the level of regions of the European Union or voivodships or districts in the country. Studies at the municipal level, which were carried out on the basis of statistical data for 2016, are less frequent.