Temat: Lorenz coefficient - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Wpływ poziomu gospodarczego na nierówności płac w Polsce - krzywa Kuznetsa
The Impact of Economic Level on Inequalities of Earnings in Poland - Kuznets’ Curve
Autorzy:: Kumor, Paweł
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/20196996.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: Kuznets’ curve
earnings inequality
Lorenz coefficient
GDP level
Opis:: In the article we made an attempt to estimate the impact of structural economic changes on inequalities of earnings in Poland. The processes of structural changes were represented by GDP per one employee. Inequalities of earnings were measured with Lorenz coefficient. Additionally we used a variable, representing the health human capital infant death rate in a thousand living births. On the basis of 19802006 sample we proved Kuznets’ hypothesis about the parabolic impact of GDP per one employee on inequalities of earnings. In the studied period economy was found on the left arm of the parabola. The increase of GDP level per one employee favoured the increase of inequalities. Our estimates resulted in the fact that inequalities of earnings can maximally increase by about 1.4 percentage point. We think that according to Kuznets’ hypothesis inequalities will start to fall when GDP per one employee exceeds 103,000 PLN worth. The studies confirm the negative impact of the human capital measure infant birth rate on inequalities. We hope that this article enables to better understand market mechanisms influencing inequalities of earnings.
Źródło:: Annales. Etyka w Życiu Gospodarczym; 2009, 12, 1; 245-260
1899-2226
2353-4869
Pojawia się w:: Annales. Etyka w Życiu Gospodarczym
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Procesy koncentracji w produkcji zbóż w polsce
Processes of concentration in cereal production in Poland
Autorzy:: Madej, Andrzej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2147390.pdf
Data publikacji:: 2018-12-30
Wydawca:: Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: concentration
Lorenz concentration coefficient
cereals
koncentracja
współczynnik koncentracji Lorenza
zboża
Opis:: W ostatnich latach obserwuje się spadek udziału zbóżw strukturze zasiewów w ujęciu województw, celem badań byłowięc rozpoznanie przestrzennej koncentracji ich uprawy. Do jejanalizy względem powierzchni zasiewu w latach 2010 i 2016 wykorzystanodane statystyczne GUS oraz metodę współczynnikakoncentracji Lorenza.W latach 2010?2016, mimo nieznacznego spadku liczby gospodarstwuprawiających zboża (o 11%) nastąpiła specjalizacjaw obrębie tego kierunku produkcji w gospodarstwach o powierzchnipowyżej 50 ha UR oraz skali produkcji przekraczającej20 ha na gospodarstwo.Najniższą wartość wskaźnika koncentracji Lorenza w obydwuanalizowanych latach uzyskano w przypadku uprawy zbóżogółem oraz zbóż podstawowych (KL = 0,03-0,05), co wskazywałona równomierny rozkład ich uprawy w ujęciu województw.Natomiast najwyższym poziomem koncentracji (wysokim)w obydwu latach charakteryzowała się uprawa prosa (KL = 0,61-0,65).
been decreasing in recent years, has become the reason for recognizing the spatialconcentration of their cultivation. For analysis of the spatial concentration of particularcereals in relation to the total area sown to cereals in 2010 and 2016, statistical data fromthe Statistic Poland (GUS) and the method using the Lorenz concentration index (KL)were used.In 2010?2016, despite a slight decrease in the number of farms cultivating cerealsfor grain (by 11%), there was specialization within this kind of production in farms withan area exceeding 50 ha of agricultural land and a production scale exceeding 20 ha perfarm.T he lowest value of the Lorenz concentration index in both analyzed years was observedin the total area under cereals and in the area cropped to principal cereals (KL =0.03-0.05), which indicated an even distribution of their crop areas at the voivodshiplevel. However, the cultivation of millet was characterized by the highest concentrationlevel (high) in both years (KL = 0.61-0.65).
Źródło:: Polish Journal of Agronomy; 2018, 35; 23-31
2081-2787
Pojawia się w:: Polish Journal of Agronomy
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: A new geostatistical tool for the analysis of the geographical variability of the indoor radon activity
Autorzy:: Loffredo, Filomena
Scala, Antonio
Adinolfi, Guido Maria
Savino, Federica
Quarto, Maria
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/147965.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
Tematy:: geographical variability
geostatistics
Gini coefficient
Lorenz curve
radon concentration
variogram
Opis:: The population is continuously exposed to a background level of ionizing radiation due to the natural radioactivity and, in particular, with radon (222Rn). Radon gas has been classified as the second leading cause of lung cancer after tobacco smoke [1]. In the confined environment, radon concentration can reach harmful level and vary accordingly to many factors. Since the primary source of radon in dwellings is the subsurface, the risk assessment and reduction cannot disregard the identification of the local geology and the environmental predisposing factors. In this article, we propose a new methodology, based on the computation of the Gini coefficients at different spatial scales, to estimate the spatial correlation and the geographical variability of radon concentrations. This variability can be interpreted as a signature of the different subsurface geological conditions. The Gini coefficient computation is a statistical tool widely used to determine the degree of inhomogeneity of different kinds of distributions. We generated several simulated radon distributions, and the proposed tool has been validated by comparing the variograms based on the semi-variance computation with those ones based on the Gini coefficient. The Gini coefficient variogram is shown to be a good estimator of the inhomogeneity degree of radon concentration. Indeed, it allows to better constrain the critical distance below which the radon geological source can be considered as uniform at least for the investigated length scales of variability; it also better discriminates the fluctuations due to the environmental predisposing factors from those ones due to the random spatially uncorrelated noise.
Źródło:: Nukleonika; 2020, 65, 2; 99-104
0029-5922
1508-5791
Pojawia się w:: Nukleonika
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Differentiation of the use the computers and internet in Poland in years 2011-2015
Autorzy:: Zmarzłowski, K.
Śmiałowski, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/94801.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:: Internet use in Poland
Gini coefficient
Lorenz curve
differentiation method
Opis:: In the presented paper authors attempt to analyze the differences in the use of computers and the Internet in particular voivodships, places of residence and in different socio-economic groups in Poland in the years 2011, 2013 and 2015. To this purpose authors used data on the diagnosis of conditions and the quality of life of Polish people [8]. Gini's indicators and the Lorenz curve were used to visualize the differences in the use of computers and the Internet. The results showed that the greatest variation in the use of Internet and Computers was between students/learners, private entrepreneurs and the pensioners, annuitants and farmers. In the place of residence and the voivodeship, there were no significant differences in the use of these two above technologies.
Źródło:: Information Systems in Management; 2017, 6, 3; 246-255
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:: Information Systems in Management
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Zróżnicowanie płac w polskich województwach – analiza z wykorzystaniem popularnych miar nierówności
Autorzy:: Mowczan, Damian
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/942942.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:: zróżnicowanie płac
współczynnik Giniego
krzywa Lorenza
analizy regionalne
wage disparities,
Gini coefficient,
Lorenz curve,
regional analysis
Opis:: W artykule przedstawiono oszacowania miar nierówności płac w polskich województwach w 2014 roku wraz z krótką ich analizą. Do badań wykorzystano nieidentyfikowalne dane jednostkowe GUS dotyczące płacy brutto i pochodzące z badania Struktury wynagrodzeń według zawodów w październiku 2014 roku. Jako narzędzie analizy wykorzystano koncepcje krzywej Lorenza oraz uogólnionej krzywej Lorenza. Analizę uzupełniono o oszacowania popularnych miar nierówności – w tym o współczynnik Giniego oraz współczynnik Atkinsona, a także skróconej funkcji dobrobytu (indeks Sena). Dodatkowo przedstawiono też prostą dekompozycję ze względu na współczynnik Giniego. Analiza z wykorzystaniem krzywych Lorenza wykazała, że w pewnych przypadkach krzywe te przecinają się wzajemnie. Uniemożliwia to proste wnioskowanie o porządku tych rozkładów i jest często spotykanym problemem w badaniach empirycznych. Jak się jednak okazuje porządki generowane przez współczynnik Giniego, współczynnik Atkinsona oraz indeks Sena są relatywnie zgodne. Do regionów o zdecydowanie najwyższym poziomie nierówności płac można zaliczyć m.in. województwo mazowieckie, dolnośląskie, śląskie, pomorskie i małopolskie.
The paper presents estimates of wage inequality measures in Polish voivodships in 2014 with a brief analysis of them. Unidentified unit data of the Central Statistical Office regarding gross earnings and collected for the survey of Structure of wages and salaries by occupations in October 2014 were used for the research. The concepts of the Lorenz curve and the generalized Lorenz curve were used as the analysis tool. The analysis was supplemented with estimates of popular inequality measures – including the Gini coefficient and the Atkinson coefficient as well as the social welfare function (Sen index). In addition, a simple de-composition was also presented due to the Gini coefficient. Analysis with use of the Lorenz curves showed that in some cases these curves intersect each other. This makes it impossible to simply draw conclusions about the order of these distributions and is a frequently encountered problem in empirical research. As it turns out, the rankings generated by the Gini coefficient, the Atkinson coefficient and the Sen index are relatively consistent. The regions with the highest level of earnings inequalities includes among others: mazowieckie, dolnośląskie, śląskie, pomorskie and małopolskie.
Źródło:: Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2018, 55; 348-361
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:: Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Lorenz coefficient" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język