Informacja

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

Wyszukujesz frazę "comparative multidimensional analysis" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Non-monetary indicators of social exclusion – A multidimensional comparative analysis of the EU-10 countries
Niemonetarne wskaźniki wykluczenia społecznego – wielowymiarowa analiza porównawcza państw UE-10
Autorzy:
Kozar, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1930578.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
social exclusion
sustainable development
multidimensional comparative analysis
wykluczenie społeczne
zrównoważony rozwój
wielowymiarowa analiza porównawcza
Opis:
Social exclusion is a complex and multidimensional process. This phenomenon is also characterised by spatial differentiation, which is illustrated by numerous indicators. Yet, insufficient attention is paid to non-monetary indicators of social exclusion. The aim of this paper was to identify the key non-monetary indicators of social exclusion (also related to the Agenda 2030 sustainable development goals) and, on their basis, to develop a synthetic measure that would make it possible to rank and compare the countries that joined the European Union on May 1, 2004. The considerations were limited to a group of non-monetary indicators of social exclusion selected by the author on the basis of the analysis of the literature on the subject, which included the Laeken indicators. Data on indicator values were taken from the Eurostat database for 2020. In the study, the method of multidimensional comparative analysis of Hellwig's development pattern was used. The analyses showed that, compared to the other countries selected for the analysis, the Czech Republic, Slovenia and Poland were in the most favourable situation in terms of social exclusion understood through the prism of non-monetary indicators.
Ekskluzja społeczna jest złożonym i wielowymiarowym procesem. Zjawisko to cechuje się również przestrzennym zróżnicowaniem, co obrazują liczne wskaźniki. Wciąż niewystarczającą uwagę poświęca się wskaźnikom niemonetarnym wykluczenia społecznego. Celem niniejszego artykułu jest zatem wskazanie kluczowych niemonetarnych wskaźników wykluczenia społecznego (związanych jednocześnie z celami zrównoważonego rozwoju z Agendy 2030) i na ich podstawie opracowanie miary syntetycznej umożliwiającej uporządkowanie oraz porównanie państw, które wstąpiły do Unii Europejskiej 1 maja 2004 r. Rozważania ograniczono do grupy wybranych przez autora na podstawie analizy literatury przedmiotu niemonetarnych wskaźników wykluczenia społecznego, w których znalazły się również wskaźniki z Laeken. Dane o wartościach wskaźników zaczerpnięto z bazy Eurostat dla 2020 r. W badaniu wykorzystano metodę wielowymiarowej analizy porównawczej wzorca rozwoju Hellwiga. Wykazano, iż na tle wybranych do analizy państw najkorzystniejszą sytuacją pod względem wykluczenia społecznego, rozumianego przez pryzmat niemonetarnych wskaźników, cechowały się Czechy, Słowenia oraz Polska.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2021, 25, 4; 40-53
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przestrzenne zróżnicowanie sytuacji pokolenia 50 plus na rynku pracy z wykorzystaniem zmiennej syntetycznej
Spatial differentiation of the situation of the 50+ generation on the labour market with the application of synthetic variable
Autorzy:
Giemza, Dawid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/581840.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
rynek pracy
starzenie się społeczeństwa
pokolenie 50 plus
wielowymiarowa analiza porównawcza
autokorelacja przestrzenna
labour market
aging of the society
50+ generation
multidimensional comparative analysis
spatial autocorrelation
Opis:
Zasadniczym celem opracowania jest porównanie sytuacji pokolenia 50 plus na rynku pracy w województwach Polski, a także identyfikacja zależności przestrzennych, łącznie (ogółem) oraz w ramach różnych obszarów (kategorii) charakteryzujących sytuację pokolenia 50 plus na rynku pracy. Badanie prowadzono zarówno w wymiarze przestrzennym, jak i czasowym, z wykorzystaniem zmiennej syntetycznej, co umożliwiało uzyskanie oceny z punktu widzenia kilku cech diagnostycznych, bowiem rynek pracy jest kategorią złożoną i stosowanie pojedynczych miar względnych mogłoby prowadzić do jednostronnej analizy. Na podstawie uzyskanych wartości zmiennych syntetycznych, za pomocą globalnej i lokalnej statystyki Morana, przeprowadzono identyfikację występowania autokorelacji przestrzennych.
The chief purpose of this study is to compare and contrast the situation of the 50+ generation on the labour market in the voivodships of Poland and to identify spatial dependencies, both generally and in individual areas characterising the situation of this group on the labour market. The study was conducted both in the spatial and temporal dimension using the synthetic variable which allowed to obtain the evaluation on the basis of several diagnostic features; this is so as the labour market is a complex category and using singular relative gauges could lead to the analysis becoming skewed. The obtained synthetic variables were used to identify the occurrence of spatial autocorrelations with the global and local Moran’s I statistics.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2020, 64, 5; 65-84
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
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