Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Voivodeships" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Przestrzenne zróżnicowanie struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym
The dynamics of spatial diversification of the agrarian structure of voivodeships
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Bogocz, Danuta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/957513.pdf
Data publikacji:
2012-06
Wydawca:
Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
Tematy:
struktura agrarna województw
klasyfikacja rozmyta
dynamika zmian
agrarian structure of voivodeships
fuzzy classification
dynamics of changes
Opis:
Celem pracy jest ocena zróżnicowania struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym w latach 1996–2008. Obliczenia przeprowadzono na podstawie danych statystycznych GUS – liczby i powierzchni gospodarstw rolnych według grup obszarowych dla poszczególnych województw. Korzystając z metody klasyfikacji rozmytej, dokonano grupowania województw pod względem podobieństwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002, 2008. W wyniku grupowania dla każdego roku otrzymano cztery grupy o takim samym składzie. Grupę I tworzą województwa: małopolskie, śląskie i podkarpackie. Występuje tu największe rozdrobnienie struktury agrarnej. W 2008 roku w województwach tej grupy średnio 82,7% gospodarstw ma powierzchnię 1–5 ha, 14,4% to gospodarstwa o powierzchni 5–10 ha. Pozostałe gospodarstwa stanowią znikomy odsetek: 10–20 ha – 3,3%, 20–50 ha – 1,1%, powyżej 50 ha – 0,3%. Do grupy II należą województwa: łódzkie, mazowieckie i lubelskie, gdzie wskaźniki struktury kształtują się odpowiednio na poziomie: 51,5%, 29,2%, 14%, 4,2% i 0,5%. Najmniej rozdrobniona struktura występuje w województwach grupy III: podlaskim, kujawsko-pomorskim, pomorskim, warmińsko-mazurskim i wielkopolskim. Średni rozkład struktury jest tu najbardziej równomierny: 35,5%, 23%, 25,2%, 13,3% i 3,1%. Grupę IV tworzą województwa: lubuskie, dolnośląskie i opolskie. Średnie wskaźniki struktury przyjmują odpowiednio wartości: 57%, 19,9%, 12,5%, 7,3% i 3,2%. Przeprowadzona analiza dynamiki wykazała, że badana struktura zmienia się w tym samym kierunku i tempie w województwach należących do tej samej grupy typologicznej. Dotyczy to zarówno zmian wskaźników struktury, jak i dynamiki liczebności klas obszarowych.
The aim of the paper is to assess diversification dynamics of the agrarian structure of voivodeships in years 1996-2008. The calculations were made on the basis of statistical data obtained from the Central Statistical Office—the number and area of farms have been grouped by voivodeships. With the use of a fuzzy classification method, voivodeships have been divided into groups of similar agrarian structures according to data of 1996, 2002 and 2008. As a result, 4 groups comprising the same voivodeships in each year have been distinguished. Group I con- sists of Małopolskie, Śląskie and Podkarpackie voivodeships. It is characterized by the highest degree of fragmentation of the agrarian structure. In 2008 around 82% of farms had the area of 1-5 hectares, while 14.4% of them had the area of 5-10 hectares. The remaining farms repre- sent a very small proportion: 10-20 hectares—3.3%, 20-50 hectares—1.1%, more than 50 hec¬tares—0.3%. Group II consists of Łódzkie, Mazowieckie and Lubelskie voivodeships, where structure indices are as follows: 51.5%, 29.2%, 14%, 4.2% and 0.5%. The lowest degree of fragmentation is observed in group III, comprising Podlaskie, Kujawsko-Pomorskie, Pomorskie, Warmińsko-Mazurskie and Wielkopolskie voivodeships. The average structure is more regular in this group: 35.5%, 23%, 25.2%, 13.3% and 3.1%. Group IV consists of Lubuskie, Dolnośląskie and Opolskie voivodeships and average structure indices are as follows: 57%, 19.9%, 12.5%, 7.3% and 3.2%. The analysis of dynamics shows that the investigated structure changes in the same direction and at the same rate in voivodeships from the same typological group, both in respect of changes of structure indices and in respect of the number dynamics of area classes.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2012, 1(20); 21-38
1506-2635
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
    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