Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Jaworska, Monika" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zmiany w poziomie rozwoju społecznego województw w latach 2010 i 2019 z zastosowaniem dynamicznego miernika syntetycznego
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Szewczyk, Janina
Jaworska, Monika
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1913318.pdf
Data publikacji:
2021-03-31
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
poziom rozwoju społecznego
województwa
syntetyczny miernik dynamiki
ranking
social situation
voivodeships
dynamic indicator of the level of development
Opis:
Celem niniejszej pracy jest porównanie poziomu rozwoju społecznego województw w okresie 2010–2019 z zastosowaniem dynamicznego miernika syntetycznego. Badania przeprowadzono na podstawie danych publikowanych przez Główny Urząd Statystyczny charakteryzujących sytuację społeczną w poszczególnych województwach w latach 2010 i 2019. Zastosowano metodę porządkowania liniowego obiektów wielocechowych, przy czym normowanie zmiennych przeprowadzono metodą unitaryzacji zerowanej. Analizę przeprowadzono w ujęciu statycznym i dynamicznym. W oparciu o wartości wskaźnika syntetycznego, który obejmował 11 cech opisujących sytuację demograficzną, rynku pracy, edukacji i warunków życia ludności, sporządzono rankingi województw pod względem poziomu rozwoju społecznego w badanych latach w ujęciu statycznym i dynamicznym. Na podstawie dynamicznego miernika syntetycznego oceniono kierunek i wielkość zmian, jakie zaszły w poszczególnych województwach w okresie 2010–2019. Badania wykazały, że tylko w 7 województwach (mazowieckim, małopolskim, pomorskim, dolnośląskim, podkarpackim, kujawsko- pomorskim i podlaskim) sytuacja pod względem przyjętego zestawu cech diagnostycznych poprawiła się, a w pozostałych uległa pogorszeniu. W 2019 roku najlepsza sytuacja była w województwach: mazowieckim, małopolskim, pomorskim i wielkopolskim, a najniższe wskaźniki odnotowano w województwach: świętokrzyskim, warmińsko-mazurskim, opolskim i zachodniopomorskim. W badanym okresie wzrosły dysproporcje między województwami pod względem badanego zjawiska. Zastosowanie dynamicznego wskaźnika poziomu rozwoju umożliwiło nie tylko uporządkowanie liniowe obiektów, lecz także ocenę kierunku i wielkości zmian w poszczególnych obiektach w badanym okresie.
The aim of the work is to compare the level of progress of social development in voivodeships during the period 2010–2019 with the application of a dynamic synthetic measure. The work is based on data published by the Central Statistical Office characterizing the social situation in individual voivodeships for 2010 and 2019. The linear ordering of multi-feature objects method was used, where the normalization of the variables was carried out using the zero unitarization method. The analysis was carried out in static and dynamic terms. In addition to the indicative values, which included 11 features describing the demographic situation, labor market, education and living conditions, the rankings of voivodeships were prepared in terms of the level of social development in the analyzed years using a static and a dynamic approach. Based on the dynamic synthetic measure, the direction and size of changes that took place in individual voivodeships in the period 2010–2019 were ranked.Research shows that only in 7 voivodeships (Mazowieckie, Małopolskie, Pomorskie Dolnośląskie, Podkarpackie, Kujawsko-Pomorskie and Podlaskie) did the situation improve in terms of the adopted set of diagnostic features, while in the other cases it worsened. In 2019, the best situation occurred in the following voivodeships: Mazowieckie, Małopolskie, Pomorskie and Wielkopolskie, and the lowest indexes were recorded in the following voivodeships: Świętokrzyskie, Warmińsko-Mazurskie, Opolskie and Zachodniopomorskie. In the examined period, the disproportions between voivodeships increased in terms of the studied phenomenon. The application of a dynamic index of development growth allowed not only linear ordering of objects, but also evaluation of the direction and magnitude of the changes in individual objects in the analyzed period.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2021, 65; 109-123
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Czynniki lokalne różnicujące natężenie przedsiębiorczości na obszarach wiejskich
Autorzy:
Szewczyk, Janina
Jaworska, Monika
Kosno, Łukasz
Wojewodzic, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1913192.pdf
Data publikacji:
2020-12-31
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
natężenie przedsiębiorczości
obszary podmiejskie
drzewo klasyfikacyjne C&RT
entrepreneurship intensity
suburban areas
CART: Classification and Regression Trees
Opis:
Przedsiębiorczość stanowi jeden z najważniejszych czynników kreowania rozwoju gospodarczego kraju. O ile w skali makro uwarunkowania do tworzenia nowych podmiotów są w całym kraju porównywalne, to w układzie lokalnym występują znaczne różnice, co wpływa na natężenie przedsiębiorczości oraz tempo jej zmian. Specyfika obszarów podmiejskich, jest ważnym elementem badań współczesnych procesów urbanizacji. Przemiany przestrzeni w sąsiedztwie dużych miast sprzyjają podejmowaniu szeroko pojętych studiów urbanizacyjnych. Celem opracowania była identyfikacja lokalnych uwarunkowań, które wpływają na zmiany natężenia przedsiębiorczości. Podjęte rozważania skoncentrowano głównie na zmiennych opisujących lokalizację poszczególnych powiatów względem ośrodków miejskich, stanowiących regionalne centra rozwoju gospodarczego. Na skalę przedsiębiorczości wpływa wiele czynników o charakterze społeczno-ekonomicznym, większość z nich jest bardzo trudna do uchwycenia w badaniach masowych. W prezentowanej pracy skoncentrowano się na kwestiach lokalizacji poszczególnych powiatów ziemskich względem ośrodków miejskich, sieci drogowej o statusie tras międzynarodowych oraz portów lotniczych. Badaniami objęty został obszar sześciu województw: dolnośląskiego, lubelskiego, małopolskiego, mazowieckiego, pomorskiego oraz wielkopolskiego. Materiał źródłowy pozyskano z Banku Danych Lokalnych GUS oraz zasobów maps.google.pl. W procesie modelowania wykorzystano jedno z narzędzi Data Miting programu Statistica 13.3, metodę interaktywnych drzew klasyfikacyjnych C&RT. Przeprowadzone analizy wykazały, że najwięcej jednostek gospodarczych zarejestrowanych było w miastach wojewódzkich, stanowiących regionalne centra rozwoju. Szybszemu wzrostowi natężenia przedsiębiorczości sprzyjały przede wszystkim gęstość zaludnienia, liczba miejsc noclegowych w przeliczeniu na 1000 mieszkańców oraz odległość od dużego miasta, czyli cechy świadczące o chłonności rynku.
Entrepreneurship is one of the most important factors required for the economic development of a country. Under macro scale conditions the creation of new subjects is similar for the whole country, while under local conditions significant differences occur. This influences the density of entrepreneurship and its pace of change. The specificity of suburban areas is an important element in studies about modern urbanization processes. The transformations of space in the vicinity of large cities contribute to undertaking general urbanization studies. The purpose of the study was to identify the local determinants which have the greatest impact on changes in the intensity of entrepreneurship. The considerations were focused mainly on variables describing the location of individual poviats in relation to urban centers, the latter constituting regional centers of economic development. The presented work focuses on the issues concerning the location of individual districts in relation to urban centers, road networks with the status of international routes and airports. The method of interactive C&RT classification trees was used in the modelling process. The analysis showed that the largest number of business units were registered in voivodeship cities constituting regional development centers, both in absolute and relative terms. Faster growths in entrepreneurship was mainly due to population density, the number of places to sleep per 1,000 inhabitants and the distance from a large city, all features that identify the market’s absorbency.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2020, 64; 265-277
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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