Informacja

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

Wyszukujesz frazę "zagrożenie ubóstwem" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Symulacja efektów ex ante programu „Rodzina 500+”
Autorzy:
Chrzanowska, Mariola
Małgorzata Landmesser, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/580875.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
zagrożenie ubóstwem
nierówności dochodowe
polityka prorodzinna
Opis:
Celem artykułu jest prezentacja, w jaki sposób zmieni się sytuacja finansowa polskich gospodarstw po wprowadzeniu programu „Rodzina 500+”. Autorki rozważają takie efekty redystrybucyjne reformy, jak jej wpływ na zakres i głębokość ubóstwa oraz na nierówności dochodowe. Wykorzystano dane z reprezentacyjnego Badania Budżetów Gospodarstw Domowych dla Polski. Efekty programu mierzono jako różnicę pomiędzy wartościami dochodu do dyspozycji gospodarstw przed i po jego wprowadzeniu. Stosowne mierniki pozwoliły ocenić zagrożenie ubóstwem w różnych typach gospodarstw domowych oraz ocenić nierówności. Przeprowadzono również rozważania na temat alternatywnego kształtu reformy. Polskie rozwiązania zastąpiono elementami o odmiennej konstrukcji z zagranicznych systemów wsparcia rodzin, a ich hipotetyczne efekty porównano.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 38-46
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Stopień zagrożenia ubóstwem w powiatach i gminach województwa mazowieckiego
The risk degree of poverty in powiats and gminas of the Mazowieckie voivodship
Степень риска бедности в повятах и гминах мазовецкого воеводства
Autorzy:
Mikuła, Aneta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/543114.pdf
Data publikacji:
2016-07
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
zagrożenie ubóstwem
powiat
gmina
województwo mazowieckie
at risk of poverty
district
commune
Mazovian voivodship
риск бедности
повят
гмина
мазовецкое воеводство
Opis:
Celem artykułu jest przedstawienie terytorialnego zróżnicowania zagrożenia ubóstwem w powiatach i gminach województwa mazowieckiego. W badaniu wykorzystano dane Banku Danych Lokalnych GUS za 2013 r. W celu określenia stopnia zagrożenia ubóstwem zastosowano analizę wielowymiarową, uwzględniającą monetarne i niemonetarne determinanty ubóstwa. W badaniu posłużono się metodą opartą na zmiennej syntetycznej wyznaczonej metodą sum standaryzowanych. Analiza wykazała duże zróżnicowanie czynników wpływających na sytuację dochodową społeczeństwa województwa mazowieckiego. Biorąc pod uwagę wartość wskaźnika syntetycznego, największe ryzyko zagrożenia ubóstwem cechowało podregion radomski, a najniższe gminy położone w podregionach wschodnim i zachodnim, graniczących z Warszawą.
The aim of the article is to present the spatial disparities of the degree of risk of poverty in Mazovian voivodship at regional (powiats) and local (gminas) levels. In order to determine the strength of the risk of poverty multivariate analysis was used taking into account monetary and non-monetary determinants of poverty. The synthetic index for districts and communes in Mazovian voivodship was elaborated using the method of standardized sums. The study used empirical data from the Local Data Bank prepared by Central Statistical Office for 2013. The analyses show significant internal diversity in factors affecting the income situation of the Mazovian society. There is a clear difference in the level of risk of poverty between urban and rural areas. Considering the value of synthetic index, Radom powiat is characterized by the greatest risk of poverty. The lowest risk is characteristic for communes located in Warsaw east and west subregion, bordering Warsaw directly.
Целью статьи является представление территориальной дифференциации риска бедности в повятах и гминах мазовецкого воеводства. В обследовании были использованы данные из Банка локальных данных за 2013 г. Для определения степени риска бедности был использован многомерный анализ, учитывающий денежные и неденежные детерминанты бедности. В обследовании использовался метод основанный на синтетической переменной разработанной методом стандартизированных сумм. Анализ показал большую дифференциацию факторов имеющих влияние на доходное положение общества мазовецкого воеводства. Принимая во внимание значение синтетического показателя — самым большим риском бедности характеризуется субрегион с городом Радом, а самый низкий риск характеризует гмины в восточных и западных субрегионах имеющих границы с Варшавой.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 7; 60-74
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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