Wyniki wyszukiwania

Autor	Urszula Bronisz, Andrzej Jakubowski
Tytuł	Rural Demographic Problem Areas in Poland
Title	Rural Demographic Problem Areas in Poland
Słowa kluczowe	rural areas, demographic problems, Poland
Key words	rural areas, demographic problems, Poland
Abstrakt	Demographic problem areas are perceived as one of the most important types of problem areas and require special research interest. Problem areas conditioned by population factor most often refer to rural areas. Presented article aims to identify and delimit rural demographic problem areas in Poland. The study covered rural areas distinguished on the basis of the classification of the European Commission DEGURBA The analysis enabled to identify depopulation areas, areas with disrupted population reproduction (ie areas of permanent natural decline), areas of permanent outflow of population, areas with impaired population structure by age and areas with disrupted population structure by sex in the group of people of marriage age (20-34 years). To indicate clusters of communes characterised by the presence of the unfavourable demographic phenomena and processes (rural demographic problem areas) the measure of local spatial autocorrelation (Anselin Local Moran's I) was applied. The application value resulting from the research may be the improvement of the effectiveness of public intervention carried out as part of the development policy.
Abstract	Demographic problem areas are perceived as one of the most important types of problem areas and require special research interest. Problem areas conditioned by population factor most often refer to rural areas. Presented article aims to identify and delimit rural demographic problem areas in Poland. The study covered rural areas distinguished on the basis of the classification of the European Commission DEGURBA The analysis enabled to identify depopulation areas, areas with disrupted population reproduction (ie areas of permanent natural decline), areas of permanent outflow of population, areas with impaired population structure by age and areas with disrupted population structure by sex in the group of people of marriage age (20-34 years). To indicate clusters of communes characterised by the presence of the unfavourable demographic phenomena and processes (rural demographic problem areas) the measure of local spatial autocorrelation (Anselin Local Moran's I) was applied. The application value resulting from the research may be the improvement of the effectiveness of public intervention carried out as part of the development policy.
Cytowanie	Bronisz U., Jakubowski A. (2019) Rural Demographic Problem Areas in Poland.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 19(34), z. 2: 41-53
HTML	wersja html
Pełny tekst	PRS_2019_T19(34)_n2_s41.pdf

Autor	Robert Pietrzykowski, Ludwik Wicki
Tytuł	Zróżnicowanie przestrzenne wykorzystania środków na modernizację gospodarstw rolnych z Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich
Title	Spatial Diversification of the Use of Funds for Farm Modernization From the Rural Development Program
Słowa kluczowe	PROW, inwestycje, rozwój rolnictwa, dobra publiczne
Key words	RDP, investment, agriculture development, public goods
Abstrakt	Celem pracy jest określenie zmian przestrzennego zróżnicowania wykorzystania środków na modernizację gospodarstw rolnych w Polsce w ramach Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich na lata 2007–2013 i 2014–2020. Analizą objęto okres 2007–2018. Wykorzystano dane ARiMR, GUS i Eurostat. Do oceny zmian zróżnicowania przestrzennego użyto wskaźnik autokorelacji przestrzennej Morana (Ig). Stwierdzono, że w okresie realizacji PROW 2014–2020 nastąpiły zmiany w przestrzennym rozkładzie wykorzystania dotacji na wsparcie inwestycji w gospodarstwach rolnych w stosunku do lat 2007–2013. Obserwowano wzrost intensywności wykorzystania środków na inwestycje w województwach, w których występowały duże gospodarstwa rolne, a ograniczenie aktywności w korzystaniu z tego działania w województwach z rozdrobnionym rolnictwem. Może to oznaczać, że w małych gospodarstwach nie jest generowana wystarczająca nadwyżka potrzebna do współfinansowania inwestycji rozwojowych. Działania ukierunkowane na wsparcie modernizacji gospodarstw w ramach PROW sprzyjają przede wszystkim rozwojowi gospodarstw silnych ekonomicznie.
Abstract	The aim of the study is to determine changes in utilization of spatial diversity for the modernization of farms in Poland under the Rural Development Program for 2007–2013 and 2014–2020. The analysis covered the period 2007–2018. The analysis was conducted on the basis of data obtained from ARMA, GUS and Eurostat. Moran spatial autocorrelation index (Ig) was used to assess changes in spatial diversity. It was found that within the RDP 2014–2020 there were changes in the spatial distribution of the use of subsidies to support investments in agricultural holdings. It was observed that there was an increase in the intensity of use of subsidies for investments in voivodships in which large farms prevailed, and limiting the activity in using this measure in voivodships with fragmented agriculture. This may mean that small farms do not generate sufficient surplus needed to co-finance development investments. Support for investment for modernization of farms under the RDPs can be used primarily by economically large farms. Small farms do not have sufficient funds to co-finance development investments.
Cytowanie	Pietrzykowski R., Wicki L. (2018) Zróżnicowanie przestrzenne wykorzystania środków na modernizację gospodarstw rolnych z Programu Rozwoju Obszarów Wiejskich.Zeszyty Naukowe SGGW - Ekonomika i Organizacja Gospodarki Żywnościowej, nr 124: 93-108
HTML	wersja html
Pełny tekst	EIOGZ_2018_n124_s93.pdf

Autor	Robert Pietrzykowski
Tytuł	Zróżnicowanie dochodów gospodarstw rolniczych państw Unii Europejskiej – ujęcie czasowo-przestrzenne
Title	Income Differentials of Agricultural Farms EU Countries; Spatial-Temporarily Approach
Słowa kluczowe	dochód rolniczy, analiza czasowo-przestrzenna, współczynnik Morana
Key words	agricultural income, spatial-temporarily analysis, the coefficient of Moran
Abstrakt	Celem pracy było przedstawienie zmian w dochodach uzyskiwanych przez rolników w państwach należących do Unii Europejskiej z uwzględnieniem dodatkowych czynników jakimi są czas i lokalizacja w przestrzeni. W przeprowadzonych analizach zwrócono szczególną uwagę na państwa, które wstąpiły do Unii Europejskiej po roku 2004 (UE-11: Estonia, Czechy, Łotwa, Litwa, Polska, Słowacja, Słowenia, Węgry, Bułgaria, Rumunia i Chorwacja). Ze względu na makroekonomiczny charakter badań wykorzystano Rachunki Ekonomiczne dla Rolnictwa (RER). W pracy wykorzystano współczynnik autokorelacji Morana. W wyniku przeprowadzonych analiz stwierdzono występowanie dodatniej autokorelacji przestrzennej co potwierdziło występowanie klastrów dla państw wchodzących w skład Unii Europejskiej.
Abstract	The aim of the study was to show changes in income received by farmers in countries belonging to the European Union having regard to the factors which are time and location in space. In the performed analysis, we pay special attention to the countries which joined the EU after 2004 (UE 11: Estonia, Czech Republic, Latvia, Lithuania, Poland, Slovakia, Slovenia, Hungary, Bulgaria, Romania and Croatia). The study used data on farms, which are generally in the Eurostat database. Because of the macroeconomic nature of the research used in Economic Accounts for Agriculture (RER). The study used autocorrelation coefficient of Moran. The analyzes were found positive spatial autocorrelation in the period 2004-2013 which confirmed the existence of clusters for the countries belonging to the European Union.
Cytowanie	Pietrzykowski R. (2017) Zróżnicowanie dochodów gospodarstw rolniczych państw Unii Europejskiej – ujęcie czasowo-przestrzenne.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 17(32), z. 1: 142-151
HTML	wersja html
Pełny tekst	PRS_2017_T17(32)_n1_s142.pdf

Autor	Mariola Chrzanowska, Nina Drejerska
Tytuł	Sectoral employment diversification in rural areas across Polish subregions
Title	Sektorowe zróżnicowanie zatrudnienia na obszarach wiejskich w polskich podregionach
Słowa kluczowe	zatrudnienie, obszary wiejskie, przestrzenna autokorelacja, NUTS3
Key words	employment, rural areas, spatial autocorrelation, NUTS 3
Abstrakt	Rolnictwo, leśnictwo i rybołówstwo są nadal ważnymi sektorami zatrudnienia aczkolwiek sytuacja w tym zakresie jest w Polsce zróżnicowana w poszczególnych podregionach. Celem opracowania jest identyfikacja sektorowej struktury zatrudnienia według podregionów (NUTS3). Dane uzyskane z Głównego Urzędu Statystycznego posłużyły do sprawdzenia istnienia autokorelacji przestrzennej opisanej statystykami Morana. Uzyskane rezultaty pozwoliły na identyfikację klastra subregionów w południowo-wschodniej części kraju, gdzie zatrudnienie w rolnictwie, leśnictwie i rybołówstwie jest ważną częścią rynku pracy na obszarach przeważająco wiejskich.
Abstract	Agriculture, forestry and fishing have been still a very important part of the labour market. However, the situation is diversified across Polish subregions. The objective of the study is to investigate sectoral employment diversification in rural areas across Polish subregions (NUTS 3). In order to do it, data on the subregional employment structure provided by the Central Statistical Office of Poland was used for computation of spatial autocorrelation described by Moran’s statistics. Results of this analysis display for example a cluster of subregions in south-east Poland, where employment in agriculture, forestry and fishing is a significant trend of predominantly rural subregions.
Cytowanie	Chrzanowska M., Drejerska N. (2017) Sectoral employment diversification in rural areas across Polish subregions.Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich, t. 104, z. 4: 28-36
HTML	wersja html
Pełny tekst	RNR_2017_n4_s28.pdf

Autor	Mariola Chrzanowska, Nina Drejerska
Tytuł	Bezrobocie w polskich regionach z perspektywy autokorelacji przestrzennej
Title	UNEMPLOYMENT IN POLISH REGIONS FROM THE PERSPECTIVE OF SPATIAL AUTOCORRELATION
Słowa kluczowe	bezrobocie, typologia obszarów wiejskich, korelacja przestrzenna, statystyka Morana
Key words	rural-urban typology, spatial autocorrelation, Moran’s statistic
Abstrakt	Bezrobocie jest zjawiskiem tradycyjnie badanym przez ekonomistów. Obecnie w analizach tego zagadnienia wykorzystywane są często metody pozwalające na identyfikację autokorelacji przestrzennej na rynku pracy. Celem opracowania jest analiza relacji przestrzennych w zakresie stopy bezrobocia na poziomie regionalnym (NUTS2) w Polsce, a następnie weryfikacja, czy uzyskane rezultaty mogą być interpretowane przez pryzmat klasyfikacji obszarów wiejskich opracowanej na poziomie NUTS3 przez Unię Europejską. Badanie z wykorzystaniem danych GUS objęło lata 2004-2014. Zastosowano globalną i lokalną statystykę Morana. Wyniki potwierdziły istnienie zależności przestrzennych na rynku pracy w Polsce – statystyki lokalne wskazały na istnienie regionów nietypo­wych oraz klastrów regionów o podobnych charakterystykach rynku pracy.
Abstract	Unemployment is traditionally a phenomenon analysed by economists. Recently these investigations are often run with use of methods allowing for identification of spatial autocorrelation on the labour market. The aim of the study is to analyse spatial interrelationships of the unemployment rate between Polish regions (NUTS2) and then to verify if any results can be interpreted through a perspective of the urban-rural classification for NUTS 3 regions applied by the European Union. Research covered the period from 2004 to 2014 and was based on the data of the Central Statistical Office of Poland. The global and local Moran’s statistics were applied. Results prove existence of spatial patterns on labour market in Poland - local statistics indicate that outliers and clusters of similar regions occur.
Cytowanie	Chrzanowska M., Drejerska N. (2016) Bezrobocie w polskich regionach z perspektywy autokorelacji przestrzennej.Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich, t. 103, z. 3: 101-116
HTML	wersja html
Pełny tekst	RNR_2016_n3_s101.pdf

Autor	Natalia Bartkowiak-Bakun
Tytuł	Zróżnicowanie poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego obszarów wiejskich województwa wielkopolskiego
Title	THE DIVERSITY OF SOCIOECONOMIC DEVELOPMENT OF RURAL AREAS IN THE WIELKOPOLSKA REGION
Słowa kluczowe	rozwój społeczno-gospodarczy, obszary wiejskie, Wielkopolska, autokore­lacja przestrzenna
Key words	rural areas, Wielkopolska region, socioeconomic development, spatial autocorrelation
Abstrakt	Celem artykułu jest pomiar rozwoju społeczno-gospodarczego obszarów wiejskich Wielkopolski. Dokonano pomiaru składowych rozwoju (renta położenia, infrastruktura społeczna, infrastruktura techniczna, kapitał ludzki i społeczny, finanse lokalne) i poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego, a także stworzono typologię obszarów wiejskich Wielko­polski. Do pomiaru wykorzystano miarę syntetyczną. Rozpoznanie zależności przestrzennej możliwe było dzięki zbadaniu współczynnika autokorelacji I Morana. Otrzymane wyniki badań dowiodły występowania istotnych zróżnicowań w poziomie rozwoju społeczno-gospodarczego obszarów wiejskich Wielkopolski.
Abstract	The aim of the following article is diagnosis of the condition and diversity of socioeconomic development of rural areas in the Wielkopolska region. The object of the study was selected development conditions: location rent, infrastructural equipment, human and social capital. Proceedings conducted research which measured the socioeconomic development and made a typology of rural areas. The assumed goal was realised with the application of synthetic measure and the spatial autocorrelation (Global Moran’s I). The results of the analysis showed significant differences level of socioeconomic development of rural areas in Wielkopolska region.
Cytowanie	Bartkowiak-Bakun N. (2015) Zróżnicowanie poziomu rozwoju społeczno-gospodarczego obszarów wiejskich województwa wielkopolskiego.Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich, t. 102, z. 2: 7-13
HTML	wersja html
Pełny tekst	RNR_2015_n2_s7.pdf

Autor	Robert Pietrzykowski
Tytuł	Kształtowanie się cen ziemi rolniczej ze względu na wybrane czynniki użytkowo-rynkowe
Title	Evolution of agricultural land prices conditioned on selected utility and market factors
Słowa kluczowe	cena ziemi rolniczej, analiza przestrzenna
Key words	agricultural land price, spatial analysis
Abstrakt	Celem pracy było zbadanie zależności przestrzennych zachodzących pomiędzy ceną ziemi rolniczej a jej jakością oraz innymi czynnikami określającymi produktywność i wartość ekonomiczną nieruchomości. W pracy wykorzystano wielowymiarową analizę regresji z uwzględnieniem autokorelacji przestrzennej (model SAR). Analizowane dane dotyczyły cen ziemi rolniczej ze względu na czynniki użytkowe i rynkowe.
Abstract	The aim of this study was to investigate the spatial relationships occurring between the price of agricultural land and its quality as well as other factors determining the productivity and the economic value of property. The paper uses multivariate regression analysis of spatial autocorrelation (model SAR). The analyzed data were related to the agricultural land prices with respect to land utility and market conditions
Cytowanie	Pietrzykowski R. (2011) Kształtowanie się cen ziemi rolniczej ze względu na wybrane czynniki użytkowo-rynkowe.Zeszyty Naukowe SGGW w Warszawie - Problemy Rolnictwa Światowego, t. 11(26), z. 4: 138-147
HTML	wersja html
Pełny tekst	PRS_2011_T11(26)_n4_s138.pdf

Autor	Paweł Kobus
Tytuł	Modelling wheat yields variability in Polish voivodeships
Title	Modelling wheat yields variability in Polish voivodeships
Słowa kluczowe
Key words	wheat yield, variability, production risk, spatial autocorrelation.
Abstrakt
Abstract	The paper presents an analysis of wheat yields variability in the voivodeships of Poland. The main aim of the study was to find out what are the statistical relationships between the wheat yield variability and the following factors: arable area, size of wheat production area, share of arable land used for wheat production, land quality and average yield. For that purpose a multiple linear regression was applied. It was found out that the detected spatial autocorrelation of wheat yields variability measured by standard deviations can be explained in 75% by the fitted model. Two of the considered variables showed a significant negative effect on this variability: the logarithm of arable area and the land quality, while the other two: the average wheat yield and the wheat production area displayed a significant positive effect on the variability. The effect of share of arable land used for wheat production itself was not significant.
Cytowanie	Kobus P. (2010) .Scientific Journal Warsaw University of Life Sciences SGGW - Problems of World Agriculture, t. 10(25), z. 3: 33-40
HTML	wersja html
Pełny tekst	PRS_2010_T10(25)_n3_s33.pdf