Wszystkie pola: Poverty - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zjawisko ubóstwa w województwie dolnośląskim
Poverty in the Dolnośląskie Voivodship
Явление бедности в нижнесилезском воеводстве
Autorzy:: Girul, Agata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/543497.pdf
Data publikacji:: 2016-06
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: ubóstwo
wykluczenie społeczne
granice ubóstwa
stopa ubóstwa
głębokość ubóstwa
intensywność ubóstwa
poverty
social exclusion
poverty threshold
poverty ratio
poverty depth
poverty intensity
бедность
социальное исключение
границы бедности
показатель бедности
глубина бедности
интенсивность бедности
Opis:: W artykule opisano wybrane aspekty ubóstwa materialnego (ekonomicznego) w woj. dolnośląskim na tle kraju oraz innych województw, a także w przekroju powiatów dolnośląskich w 2013 r. w porównaniu do 2010 r. Porównawczą analizę ubóstwa zaprezentowano za pomocą taksonomicznego miernika syntetycznego utworzonego na podstawie zestawu trzech wskaźników diagnostycznych. Uzupełnieniem obiektywnej oceny ubóstwa była prezentacja wyników subiektywnej oceny sytuacji materialnej gospodarstw domowych w przekroju województw na podstawie wyników badań GUS w zakresie budżetów gospodarstw domowych.
The article presents selected aspects of economic poverty in the Dolnośląskie Voivodship on the background of the country and other voivodships, as well as in the cross-section of the Dolnośląskie powiats in 2013, as compared to 2010. The comparative analysis of poverty level by powiats was presented by means of taxonomic synthetic measure based on a set of three selected diagnostic indicators. A complement to the objective assessment of poverty in the Dolnośląskie Voivodship was a presentation of results of subjective assessment of material situation of households in the voivodships’ cross-section.
В статье были охарактеризованы избранные аспекты материальной бедности (экономической) в нижнесилезском воеводстве на фоне страны и других воеводств, а также в разрезе нижнесилезских повятов в 2013 г. в сопоставлении с 2010 г. Сравнительный анализ бедности был представлен с использованием таксономического синтетического измерителя разработанного на основе набора трех диагностических показателей. Дополнением объективной оценки бедности было представление результатов субъективной оценки материального положения домашних хозяйств в воеводском разрезе на основе результатов обследований бюджетов домашних хозяйств проведенных ЦСУ.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 6; 70-85
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Przestrzenne zróżnicowanie symptomów ubóstwa w Polsce
Spatial diversity of poverty symptoms in Poland
Пространственная дифференциация симптомов бедности в Польше
Autorzy:: Kaczmarek, Mirosława
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/542072.pdf
Data publikacji:: 2016-08
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: metoda k-średnich
symptomy ubóstwa
analiza ubóstwa
k-means method
symptoms of poverty
analysis of poverty
метод k-средних
симптомы бедности
анализ бедности
Opis:: Artykuł prezentuje wyniki grupowania województw, przeprowadzonego na podstawie wskaźników charakteryzujących ubóstwo. W analizie wykorzystano dane dostępne w Banku Danych Lokalnych GUS. Wyboru cech diagnostycznych dokonano kierując się współczynnikami zmienności i korelacji r Pearsona. Do grupowania województw wykorzystano metodę k-średnich. Wyodrębniono cztery kategorie województw różniące się ze względu na strukturę symptomów ubóstwa. W celu odpowiedzi na pytanie, czy w Polsce zachodzą zmiany w tym zakresie dokonano stosownego porównania dla lat 2008 i 2013.
The article presents the results of the clustering voivodships based on variables characterizing the phenomenon of poverty. The analysis is based on data available in the CSO’s Local Data Bank. The selection of diagnostic features was made on the basis of the coefficients of variation and Pearson’s r correlation coefficient. The grouping of voivodships was made using the k-means method. There were created four categories of voivodships differing in the symptoms of poverty. In order to answer the question whether the changes in the symptoms of poverty are taking place on the map of Poland, an analysis was conducted in two periods: for 2013 and 2008.
В статье были представлены результаты группировки воеводств, проведенной на основе показателей характеризующих бедность. В анализе были использованы данные из Банка локальных данных ЦСУ. Выбор диагностических признаков осуществлялся с учетом коэффициентов изменяемости и корреляции r Пирсона. Для группировки воеводств был использован метод k-средних. Были выделены четыре категории воеводств отличающихся друг от друга в отношении к структуре симптомов бедности. Для того, чтобы ответить на вопрос, происходят ли в Польше изменения в этой области, было сделано сравнение для 2008 и 2013 гг.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 8; 18-31
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Estimation of Income Inequality and the Poverty Rate in Poland, by Region and Family Type
Autorzy:: Jędrzejczak, Alina
Kubacki, Jan
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/466014.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: income inequality
poverty
variance estimation
small area statistics
Opis:: High income inequality can be a source of serious socio-economic problems, such as increasing poverty, social stratification and polarization. Periods of pronounced economic growth or recession may impact different groups of earners differently. Growth may not be shared equally and economic crises may further widen gaps between the wealthiest and poorest sectors. Poverty affects all ages but children are disproportionately affected by it. The reliable inequality and poverty analysis of both total population of households and subpopulations by various family types can be a helpful piece of information for economists and social policy makers. The main objective of the paper was to present some income inequality and poverty estimates with the application to the Polish data coming from the Household Budget Survey. Besides direct estimation methods, the model based approach was taken into regard. Standard errors of estimates were also considered in the paper.
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2014, 15, 3; 359-378
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Quality of Life and Poverty in Ukraine –Preliminary Assessment Based on the Subjective Well-Being Indicators
Autorzy:: Osaulenko, Oleksandr
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/465711.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: poverty, level of well-being
household
subjective well-being
deprivation
Opis:: The paper provides an overview of the information sources, methodology and main findings of the research of quality of life and poverty using indicators of subjective well-being applied by state statistics agencies in Ukraine. The paper describes the system of indicators for self-evaluation of the attained level of well-being, the level of satisfaction from meeting the basic living needs, and the limitations in consumption abilities of selected population groups due to hard conditions. In addition, methodological approaches in national statistics practice are discussed for the case of analysis of economic deprivation and for infrastructure development as indicator of geographic accessibility of services and non-geographic barriers causing the deprivation of access. Also, this paper reviews the factors that underlie the deprivations and define the percentage of population that is particularly affected by multiple deprivation in Ukraine. It covers the data on dynamics and analyses the distribution of deprivation by different population group, for several years. Finally, it describes further steps on the way to enhance the information capacity of subjective wellbeing studies, particularly as regards implementation of the contemporary approaches in international perspective, including Europe.
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2016, 17, 2; 237-248
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Percentile-Adjusted Estimation of Poverty Indicators for Domains Under Outlier Contamination
Autorzy:: Veijanen, Ari
Lehtonen, Risto
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/466042.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: small area estimation
poverty indicator
income data
bias correction
auxiliary information
mixed model
prediction
Opis:: Traditional estimation of poverty and inequality indicators, such as the Gini coefficient, for regions does not currently use auxiliary information or models fitted to income survey data. A predictor-type estimator constructed from ordinary mixed model predictions is not necessarily useful, as the predictions have too small spread for estimation of income statistics. Ordinary bias corrections are aimed at correcting the expectation of predictions, but poverty indicators would not be affected at all by a correction involving multiplication of predictions. We need a method improving the shape of the distribution of predictions, as poverty indicators describe differences of income between people. We therefore introduce a transformation bringing the percentiles of transformed predictions closer to the percentiles of sample values. The experiments show that the transformation results in smaller MSE of a predictor. If unit-level data from population are not available, the marginal domain frequencies of qualitative auxiliary variables can be successfully incorporated into a new calibration-based predictor-type estimator. The results are based on design-based simulation experiments where we use a population generated from an EU-wide income survey. The study is a part of the AMELI project funded by the European Union under the Seventh Framework Programme for research and technological development (FP7).
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2011, 12, 2; 345-356
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Estymacja pośrednia wskaźników ubóstwa na poziomie powiatów
Indirect estimation of poverty indicators at poviat level
Autorzy:: Wawrowski, Łukasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1046658.pdf
Data publikacji:: 2020-08-31
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: ubóstwo
estymacja pośrednia
empiryczna metoda bayesowska
poverty
small area estimation
empirical bayes method
Opis:: Dysponowanie szczegółowymi i precyzyjnymi danymi na temat ubóstwa na niskim poziomie agregacji przestrzennej jest ważne dla prowadzenia skutecznej polityki spójności. W Polsce tego typu informacje są gromadzone w ramach badań gospodarstw domowych, prowadzonych przez Główny Urząd Statystyczny, i udostępniane na poziomie kraju, regionów i wybranych grup społeczno-ekonomicznych. Oszacowania bezpośrednie w domenach, których badanie nie obejmuje, są obarczone dużym błędem szacunku. W sytuacji ograniczonej, w skrajnym przypadku zerowej, liczebności próby estymację umożliwia zastosowanie metod statystyki małych obszarów – estymacji pośredniej. Techniki te wykorzystują cechy silnie skorelowane z badanym zjawiskiem, pochodzące ze spisu powszechnego lub z rejestru administracyjnego. Celem badania omawianego w artykule jest estymacja dwóch wskaźników: stopy ubóstwa i głębokości ubóstwa na poziomie powiatów, z zastosowaniem empirycznej metody bayesowskiej (EB). Pierwszy wskaźnik informuje o skali zjawiska, a drugi – o jego intensywności, więc są one komplementarnymi miarami ubóstwa. W badaniu wykorzystano dane z Europejskiego Badania Dochodów i Warunków Życia przeprowadzonego w 2011 r. oraz Narodowego Spisu Powszechnego Ludności i Mieszkań 2011. Za pomocą metody EB, bazującej na liniowym modelu mieszanym i symulacjach Monte Carlo, uzyskano informacje o wielkości i intensywności ubóstwa na poziomie powiatów. Oszacowane w ten sposób wskaźniki pozwalają na ocenę zróżnicowania ubóstwa na poziomie lokalnym. Ponadto cechują się większą precyzją i zbieżnością z rejestrami administracyjnymi w porównaniu do rezultatów estymacji bezpośredniej.
The availability of detailed and precise data on poverty at a low level of spatial aggregation is important when pursuing an effective cohesion policy. In Poland, this type of information is gathered during household surveys conducted by Statistics Poland and is made available at country, region, and selected socio-economic group level. Direct estimates relating to domains not included in a survey are burdened with a serious estimation error. In a situation of a limited (or in extreme cases zero) sample size, an estimation becomes possible through the application of small area estimation methods – indirect estimation. These techniques use variables which are strongly correlated with the researched phenomenon and which come from a census or from an administrative register. The aim of the study discussed in the article is to estimate two indicators: the rate of poverty and the depth of poverty at a poviat level, with the application of the Empirical Bayes (EB) method. The first indicator provides information on the scale of the phenomenon and the other one on its intensity, and so they constitute complementary measures of poverty. The study used data from the European Union Statistics on Income and Living Conditions of 2011 and the National Census of Population and Housing 2011. Information about the scale and intensity of poverty at the poviat level was obtained through the adaptation of the EB method based on the linear mixed model and Monte Carlo simulations. The indicators estimated this way allow for an assessment of the diversity of poverty at a local level. In addition, they are more precise and consistent with administrative registers in comparison to direct estimation results.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 8; 7-26
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Bootstrap Method with Calibration for Standard Error Estimators of Income Poverty Measures
Autorzy:: Zięba-Pietrzak, Agnieszka
Kordos, Jan
Wieczorkowski, Robert
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/465812.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: Auxiliary information
Bootstrap
Calibration
Complex sample surveys
EU-SILC
Poverty indicators
Weighting
Opis:: The authors begin with calibration approach in sample surveys, focussing on the Eurostat approach. Next, the indicators of poverty and social exclusion are discussed as an essential tool for monitoring progress in the reduction of these problems. Most of these indicators are calculated according to the Eurostat recommendations, using data from European Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC). Complex sample design of the EU-SILC requires weighted analyses for estimates of population parameters and approximate methods of standard error estimation. In our study McCarthy and Snowden (1985) bootstrap method for standard errors estimation of income poverty measures is presented. In the next step the reweighting of bootstrap weights is applied and results of such calibration are discussed.
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2011, 12, 1; 81-96
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: A Comparison of Small Area Estimation Methods for Poverty Mapping
Autorzy:: Guadarrama, María
Molina, Isabel
Rao, J. N. K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/465671.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: area level model
non-linear parameters
empirical best estimator
hierarchical Bayes
poverty mapping
unit level models
Opis:: We review main small area estimation methods for the estimation of general nonlinear parameters focusing on FGT family of poverty indicators introduced by Foster, Greer and Thorbecke (1984). In particular, we consider direct estimation, the Fay-Herriot area level model (Fay and Herriot, 1979), the method of Elbers, Lanjouw and Lanjouw (2003) used by the World Bank, the empirical Best/Bayes (EB) method of Molina and Rao (2010) and its extension, the Census EB, and finally the hierarchical Bayes proposal of Molina, Nandram and Rao (2014). We put ourselves in the point of view of a practitioner and discuss, as objectively as possible, the benefits and drawbacks of each method, illustrating some of them through simulation studies.
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2016, 17, 1; 41-66
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Badanie ubóstwa z zastosowaniem nieparametrycznej estymacji funkcji przeżycia dla zdarzeń powtarzających się
Poverty Study Using Nonparametric Estimation of Recurrent Survival Function
Autorzy:: Sączewska-Piotrowska, Anna
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/422645.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: ubóstwo
funkcja przeżycia
zdarzenia powtarzające się
nieparametryczna estymacja
poverty
survival function
recurrent events
nonparametric estimation
Opis:: W artykule przeprowadzono analizę czasu trwania gospodarstw domowych w sferze ubóstwa oraz w sferze poza ubóstwem. W tym celu wykorzystano estymatory funkcji prze-życia dla zdarzeń powtarzających się: estymator Wanga-Changa oraz dwa estymatory za-proponowane przez Peñę, Strawdermana i Hollandera (IIDPLE oraz FRMLE). Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że prawdopodobieństwo przeżycia gospodarstw domowych w sferze poza ubóstwem przez długi czas jest większe niż w przypadku przeżycia w sferze ubóstwa. Bazując na graficznej metodzie uznano, że najlepszym estymatorem funkcji przeżycia w sferze ubóstwa i w sferze poza ubóstwem jest FRMLE. Oznacza to, że założenie o niezależności i takich samych rozkładach czasów oczekiwania na wystąpienie kolejnych zdarzeń w obrębie gospodarstw domowych nie jest słuszne.
The article analyses households’ poverty and nonpoverty duration. For this purpose survival function estimators for recurrent events were used: Wang-Chang estimator and two estimators proposed by Peña, Strawderman and Hollander (IIDPLE and FRMLE). We can conclude that survival probability for a long time out of poverty is greater than in the case of survival in poverty. Based on the graphical method we can conclude that the best estimator of survival in poverty and out of poverty is FRMLE. It means that we cannot assume that interoccurrence times within households are independent and identically distributed.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 1; 29-51
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Transfery socjalne w Polsce w kontekście ubóstwa monetarnego i wielowymiarowego
Social transfers in Poland in the context of monetary and multidimensional poverty
Autorzy:: Szulc, Adam
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/962566.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: ubóstwo monetarne i wielowymiarowe
transfery socjalne
rozkłady zamożności
monetary and multidimensional poverty
social transfers
well-being distribution
Opis:: Artykuł przedstawia wyniki badania wpływu transferów socjalnych na rozkład zamożności w Polsce w latach 2010 i 2014. Jego celem jest ocena: związku między rozkładem świadczeń i rozkładem zamożności, wpływu świadczeń na wartości wskaźników społecznych (tu: indeksów zasięgu i głębokości ubóstwa monetarnego i wielowymiarowego) oraz wpływu świadczeń na zachowania beneficjentów. Jako miary zamożności przyjęto dochód ekwiwalentny oraz wskaźnik wielowymiarowy, uwzględniający również wydatki konsumpcyjne, warunki mieszkaniowe, wyposażenie w sprzęty oraz subiektywne oceny sytuacji materialnej. Wykorzystano informacje z badania budżetów gospodarstw domowych GUS z lat 2010 i 2014. Zestawienie rozkładu dobrobytu z rozkładem świadczeń wskazuje, że premiują one przede wszystkim osoby w najgorszej sytuacji materialnej, niezależnie od sposobu porównywania tych rozkładów i przyjętej miary zamożności. W 2014 r. stopień redukcji ubóstwa jako efektu świadczeń zwiększył się w porównaniu z 2010 r., pomimo zmniejszenia liczby odbiorców. Oszacowania średniego efektu netto świadczeń biorące pod uwagę reakcje odbiorców wskazują jednak na ich silny efekt demotywujący.
The article examines the impact of the social transfers on well-being distribution in Poland in 2010 and 2014. The main purpose is to assess the relationship between the distribution of benefits and of well-being, the impact of benefits on social indicators (i.e. the incidence and intensity of monetary and multidimensional poverty) as well as the influence of benefits on the behaviour of beneficiaries. The individual well-being is measured by means of equivalent income as well as by multidimensional indicator, including also consumption, dwelling quality, household appliances and subjective evaluations of the economic position. The study is based on data for 2010 and 2014 from the household budget survey of Statistics Poland. The comparison of the distribution of transfers and well-being indicates that the benefits are definitely pro-poor, irrespectively to the method of comparison and well-being measure. In 2014, as compared to 2010, higher reduction of poverty due to the transfers took place, in spite of the reduced number of recipients. However, the estimation of the net effect of the benefits including behavioural responses suggests strong demotivation effect.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 3; 7-26
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Analiza ubóstwa w przekroju powiatów w województwie wielkopolskim z wykorzystaniem metod statystyki małych obszarów
Poverty analysis in districts of wielkopolska with small area estimation methods
Autorzy:: Wawrowski, Łukasz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/422875.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: estymacja
mała próba
statystyka małych obszarów
ubóstwo
estimation
small sample
small area estimation
poverty
Opis:: Ubóstwo jest zjawiskiem bardzo złożonym. Ograniczanie tego niekorzystnego zjawiska jest obecnie najważniejszym celem Banku Światowego. Jednak, aby tę misję realizować potrzebne są metody identyfikacji ubogich. Wskaźniki opisujące ubóstwo są jednak dostarczane na bardzo ogólnym poziomie. Otrzymanie bardziej szczegółowych informacji jest możliwe dzięki zastosowaniu statystyki małych obszarów (SMO). Jest to zbiór metod pozwalających na estymację parametrów przy małej liczebności próby z wykorzystaniem wszelkich dostępnych źródeł informacji. Głównym celem artykułu jest próba oszacowania wskaźnika zagrożenia ubóstwem na poziomie powiatów w województwie wielkopolskim przy użyciu wybranych metod SMO. Obliczenie tej miary odbędzie się na podstawie danych udostępnianych przez GUS charakteryzujących poziom życia gospodarstw domowych. Taka estymacja pozwoli uzyskanie kompleksowej informacji na poziomie lokalnym dotyczącej sfery ubóstwa.
Poverty is very complex phenomenon. Limitation of this disadvantageous phenomenon is main goal of World Bank now. Nevertheless, to realize this mission methods of identification the poor are necessary. Indicates describing poverty are provide at very general level. Getting more detailed information is possible thanks to applied small area estimation (SAE). It is the set of methods which allow estimation of parameters at small sample size with usage of all available information sources. The main goal of this article is attempt to estimate at-risk-of-poverty rate at districts in Great Poland using chosen methods of SAE. These measure will calculation based on statistics data describing life level of households in Poland provided by Central Statistical Office. That estimation give comprehensive information at local level about poverty.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2012, 59, numer specjalny 2; 248-260
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Ocena stopnia zagrożenia ubóstwem w ramach podejścia możliwości Sena z zastosowaniem modelu MIMIC
Poverty risk estimation on the basis of Sen’s capability approach with the application of the MIMIC model
Autorzy:: Kraszewska, Beata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2138868.pdf
Data publikacji:: 2022-10-31
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: zagrożenie ubóstwem
podejście możliwości
model MIMIC
poverty risk
capability approach
MIMIC model
Opis:: Ubóstwo jest problemem nie tylko dotkniętej nim jednostki, lecz także społeczeństwa. Utrudnia ono lub nawet uniemożliwia wzrost gospodarczy i rozwój społeczny kraju. Dlatego bardzo duże znaczenie mają działania, które mogą spowodować redukcję zasięgu ubóstwa, jak również udzielanie bieżącej pomocy jednostkom (gospodarstwom domowym) żyjącym w sferze ubóstwa. Głównym celem badania omawianego w artykule jest dokonanie wielowymiarowej analizy zagrożenia ubóstwem w ramach podejścia możliwości (ang. capability approach) opracowanego przez Amartayę Sena. Dodatkowym celem jest określenie determinant ubóstwa, które wzmacniają lub osłabiają zagrożenie ubóstwem, oraz zestawienie wyników oceny stopnia zagrożenia ubóstwem uzyskanych w ujęciu wielowymiarowym i jednowymiarowym. Badanie przeprowadzono dla Polski (m.in. w układzie regionalnym), na podstawie danych z Europejskiego Badania Warunków Życia Ludności (EU-SILC) zrealizowanego przez GUS w 2018 r. Operacjonalizacji pomiaru dokonano przy użyciu szczególnego wariantu modelu równań strukturalnych (Structural Equations Modeling – SEM) – modelu wielu wskaźników i wielu przyczyn (Multiple Indicators and Multiple Causes – MIMIC). Wykorzystano w nim symptomy deprywacji odzwierciedlające stopień, w jakim badane jednostki nie były w stanie zaspokoić swoich potrzeb, i uwzględniono czynniki zwiększające lub zmniejszające ryzyko ubóstwa. Wyniki przeprowadzonych szacunków uwidoczniły, że na zmniejszenie stopnia zagrożenia ubóstwem najsilniej wpływa poziom wykształcenia, natomiast za jego zwiększenie odpowiada przede wszystkim niski status aktywności na rynku pracy – bycie rencistą lub osobą bezrobotną. Najbardziej zagrożone ubóstwem w ujęciu wielowymiarowym są: makroregion wschodni, obszary wiejskie, gospodarstwa domowe rencistów i gospodarstwa nierodzinne wieloosobowe. Wyniki wielowymiarowej oceny stopnia zagrożenia ubóstwem porównano z pomiarem ubóstwa w ujęciu jednowymiarowym. Wskazano na różnice pomiędzy rankingami zagrożenia ubóstwem według makroregionów, wielkości miejscowości zamieszkania, źródła utrzymania gospodarstw domowych oraz ich typów w ujęciu wielowymiarowym i jednowymiarowym. Porównanie to pokazuje, że ujęcie jednowymiarowe jest niewystarczające do identyfikacji osób ubogich.
Poverty is a problem which concerns not only the affected individual, but also a whole society. Poverty tends to hinder or even prevent the economic growth and social development of a country. Therefore, undertaking action which could reduce poverty is of great importance, as is the provision of ongoing help to impoverished individuals (households). The main aim of the research presented in the paper is a multidimensional analysis of poverty risk in the framework of capability approach developed by Amartya Sen. The article also aims at defining the determinants of poverty which increase or decrease the risk of its occurrence, and comparing the poverty risk estimations obtained through the adoption of the multidimensional and unidimensional approach. The research concerning Poland (e.g. by regions) used data from the European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC) survey, carried out by Statistics Poland in 2018. The measurement was operationalised by means of a special variant of structural equations modelling (SEM) – the multiple indicators and multiple causes model (MIMIC). The MIMIC model used deprivation symptoms that reflected the degree to which respondents were unable to satisfy their needs. The model also took into account the factors that increase or reduce the risk of poverty. The results of the estimations demonstrate that the level of education has the most significant impact on reducing the risk of poverty, while a low activity on the job market, i.e. being a pensioner or unemployed, increases the odds of becoming poor to the greatest extent. The regions most prone to poverty in multidimensional terms are: the Eastern macro-region, rural areas, pensioners’ households and non-family multi-person households. The aforementioned results have been compared with the measurement of poverty according to the unidimensional approach. The study shows the differences between the rankings of poverty risk by macro-region, size of the place of residence, source of household income and by household type from obtained through multidimensional and unidimensional approaches. This comparison demonstrates that the unidimensional approach is insufficient for the identification of the poor.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 10; 28-47
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Niezdolność do odpowiedniego ogrzania mieszkania w gospodarstwach domowych w Unii Europejskiej i krajach stowarzyszonych
Inability to adequately heat a dwelling in the European Union and associated countries’ households
Autorzy:: Przedworska, Kornelia
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1042760.pdf
Data publikacji:: 2020-10-30
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: ubóstwo energetyczne
ubóstwo ekonomiczne
dochody gospodarstw domowych
eu-silc
energy poverty
economic poverty
household income
Opis:: Celem badania przedstawionego w artykule jest określenie poziomu ubóstwa energetycznego gospodarstw domowych w Unii Europejskiej (UE) i krajach stowarzyszonych, ocenianego na podstawie niezdolności do odpowiedniego ogrzania mieszkania. Zastosowano metodę systematycznego przeglądu literatury. Analiza, przeprowadzona na podstawie danych Eurostatu i Głównego Urzędu Statystycznego, objęła wyniki badania EU-SILC z lat 2009–2018. Wynika z niej, że średnia liczba gospodarstw domowych niezdolnych do odpowiedniego ogrzania mieszkania w Europie maleje. Jednak w niektórych krajach, takich jak Macedonia, Litwa czy Bułgaria, liczba gospodarstw domowych doświadczających tego problemu nadal pozostaje duża. W Polsce poziom omawianego zjawiska jest niższy niż średni poziom w UE. Aby pogłębić analizę dotyczącą Polski, dokonano oceny korelacji wskaźnika ubóstwa energetycznego z wysokością przeciętnego dochodu per capita w gospodarstwie domowym oraz z poziomem ubóstwa ekonomicznego. W tym celu zastosowano współczynnik korelacji r-Pearsona.
The purpose of the study presented in the article is to determine the level of energy poverty in households of the European Union (EU) and associated countries, pronounced on the basis of the household's inability to supply its dwellings with adequate heat levels. The method of systematic literature review was applied. An analysis based on Statistics Poland and Eurostat data included the results of the EU-SILC research conducted in the years 2009-2018. The analysis indicated that the average number of households unable to sufficiently heat their homes is decreasing in Europe. However, in some countries, such as Macedonia, Lithuania or Bulgaria, the number of households experiencing energy poverty is still high. In Poland, the scale of this problem is smaller than the EU average. In order to conduct an in-depth analysis for Poland, an assessment was made of the correlation between the energy poverty rate and the average income per person in a household and the level of economic poverty. For this purpose the r-Pearson correlation coefficient was applied.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 10; 49-65
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Spatial Prediction in Small Area Estimation
Autorzy:: Vogt, Martin
Lahiri, Partha
Münnich, Ralf
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/18105151.pdf
Data publikacji:: 2023-06-13
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: Fay-Herriot
CAR
poverty estimation
spatial models
Opis:: Small area estimation methods have become a widely used tool to provide accurate estimates for regional indicators such as poverty measures. Recent research has provided evidence that spatial modelling still can improve the precision of regional and local estimates. In this paper, we provide an intrinsic spatial autocorrelation model and prove the propriety of the posterior under a flat p rior. F urther, we show using the SAIPE poverty data that the gain in efficiency using a spatial model can be essentially important in the presence of a lack of strong auxiliary variables.
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2023, 24, 3; 77-94
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Robustness of The Confidence Interval for At-Risk-Of-Poverty-Rate
Autorzy:: Zieliński, Wojciech
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/465701.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: ARPR
binomial distribution
confidence interval
robustness
Opis:: Zieliński (2009) constructed a nonparametric interval for At-Risk-of-Poverty-Rate. It appeared that the confidence level of the interval depends on the underlying distribution of the income. For some distributions (e.g. lognormal, gamma, Pareto) the confidence level may be smaller than the nominal one. The question is, what is the largest deviance from the nominal level? In the paper, a more general problem is considered, i.e. the problem of robustness of the confidence level of the confidence interval for binomial probability. The worst distribution is derived as well as the smallest true confidence level is calculated. Some asymptotic remarks (sample size tends to infinity) are also given.
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2011, 12, 1; 115-126
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Poverty" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język