Wielowymiarowa analiza dobrobytu społeczno-ekonomicznego w ...zif.wzr.pl/pim/2011_4_8_34.pdf ·...

Dorota Mierzyńska*

Wielowymiarowa analiza dobrobytu

społeczno-ekonomicznego w Polsce

Wstęp Dobrobyt społeczno-ekonomiczny to pojęcie złożone (wielowymiarowe),

które nie jest bezpośrednio obserwowalne. Ważnym elementem poznania zjawi-

ska złożonego jest analiza porównawcza. Naturalnym wydaje się dążenie do

odpowiedzi na pytanie, czy dany obiekt (np. kraj świata, jednostka terytorialna

kraju) ze względu na poziom rozwoju jest „lepszy”, czy „gorszy” w stosunku do

innych podobnego typu obiektów w przypadku badań przekrojowych, bądź w

kolejnych jednostkach czasu w badaniach dynamicznych, innymi słowy ustale-

nie relacji porządkującej.

W artykule przedstawiona jest analiza dobrobytu społeczno-

ekonomicznego w Polsce według województw w 2009 roku w oparciu o obiek-

tywne wskaźniki uwzględniające cztery aspekty: sytuację dochodową i aktyw-

ność ekonomiczną, stan zdrowia, powszechność edukacji oraz stan środowiska

naturalnego. Do badania dobrobytu w Polsce wg województw zastosowano

metodę TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity Ideal Solution)

wywodzącą się metodologii wielokryterialnego podejmowania decyzji. Stosując

metodę TOPSIS rozwiązanie najlepsze znajdowane jest przy założeniu, że ma

najkrótszą odległość od rozwiązania idealnego i jednocześnie jest najbardziej

oddalone od rozwiązania anty-idealnego. W artykule zastosowano również ana-

lizę korespondencji (Analysis of Correspondences). Klasyczna analiza kore-

spondencji dotyczy badania zależności dwóch cech nominalnych na podstawie

tablicy kontyngencji. Istnieje możliwość poszerzenia dziedziny zastosowania tej

metody do innego rodzaju tabel, co zostanie wykorzystane do badań przestrzen-

nych dobrobytu. W artykule zaprezentowano przede wszystkim graficzne wyni-

ki analizy korespondencji. Zastosowanie metody TOPSIS i analizy korespon-

dencji pozwalają na pogłębioną analizę dobrobytu społeczno-ekonomicznego.

1. O metodzie TOPSIS Metoda TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity Ideal So-

lution) należy do grupy wielokryterialnych metod podejmowania decyzji i po

raz pierwszy została zaprezentowana w 1981 r. [Hwang, Yoon, 1981]. Metodę

tą można potraktować jako modyfikację metody taksonomicznej wzorca rozwo-

ju Hellwiga. Przyjmujemy, że w macierzy decyzyjnej Xmxn wiersze określają

badane obiekty, a kolumny – zmienne diagnostyczne, czyli xij jest wartością j-

* Dr, Zakład Ekonometrii i Statystyki, Wydział Ekonomii i Zarządzania, Uniwersytet w Białym-

stoku, [email protected]

Dorota Mierzyńska 422

tej zmiennej (j = 1, ..., n) na i-tym obiekcie (i = 1, ..., m). Macierz decyzyjna

poddawana jest normalizacji według wzoru:

m

iij

ij

ij

x

xz

1

2

dla mi ,...,2,1 oraz nj ,...,2,1 . (1)

Dany jest również wektor wag poszczególnych zmiennych diagnostycznych:

nwww ,...,, 21W , przy czym 11

n

jjw . (2)

W metodzie TOPSIS często wykorzystywane są wagi otrzymane zgodnie z ana-

lizą entropii Shannon’a [Krimi, Yusop, Hook, 2010]:

n

kk

j

j

e

ew

1

1

1, gdzie

m

iijijj zzme

1

lnln dla nj ,...,2,1 . (3)

Elementy znormalizowanej macierzy decyzyjnej są ważone:

jijij wzv dla mi ,...,2,1 oraz nj ,...,2,1 . (4)

W badaniu nie zastosowano wag przyjmując, że każda zmienna diagnostyczna

ma taki sam udział w tworzonej mierze syntetycznej.

Kolejny etap to określenie obiektów: idealnego O+ i anty-idealnego O

– postaci:

nvvvO ,...,, 21 , (5)

gdzie Sjvv iji

j max oraz Djvv iji

j min dla n...j ,,2,1 ,

nvvvO ,...,, 21 , (6)

gdzie Sjvv iji

j min oraz Djvv iji

j max dla nj ,...,2,1 ,

przy czym S oznacza zbiór zmiennych będących stymulantami, D – zbiór

zmiennych będących destymulantami.

Następnie obliczane są odległości euklidesowe badanych obiektów od rozwią-

zania idealnego i anty-idealnego:

n

jjiji vvd

1

2 dla i = 1, 2, ..., m, (7)

n

jjiji vvd

1

2 dla i = 1, 2, ..., m. (8)

Ostatni etap to wyznaczenie względnej bliskości każdego obiektu od rozwiąza-

nia idealnego według wzoru:

ii

ii

dd

dd dla i = 1, 2, ..., m. (9)

Rozwiązanie najlepsze znajdowane jest zatem przy założeniu, że ma najkrótszą

odległość od rozwiązania idealnego i jednocześnie jest najbardziej oddalone od

Wielowymiarowa analiza dobrobytu społeczno-ekonomicznego… 423

rozwiązania anty-idealnego. Miara di przyjmuje wartości z przedziału 0,1 i

czym wyższa jej wartość, tym wyższy jest poziom dobrobytu społeczno-

ekonomicznego badanego obiektu.

2. Podstawowe informacje o analizie korespondencji Analiza korespondencji (Analysis of Correspondences) dotyczy badania

zależności dwóch cech nominalnych na podstawie tablicy kontyngencji. Metoda

ta rozwija się od lat czterdziestych XX wieku, a do jej popularyzacji przyczyni-

ła się głównie praca Greenacere opublikowana 1984 roku „Theory and applica-

tions of correspondence analysis”. Coraz częściej analizę korespondencji pró-

buje się zastosować do innego rodzaju tabel [Berenger, Verdier-Chouchane,

2007], co zostanie wykorzystane do badań przestrzennych dobrobytu społecz-

no-ekonomicznego.

Przyjęto, że w macierzy Z wiersze określają badane obiekty, a kolumny –

unormowane zmienne diagnostyczne, czyli zij jest wartością j-tej zmiennej

(j = 1, ..., n) na i-tym obiekcie (i = 1, ..., m). Wszystkie elementy macierzy Z są

nieujemne i zakładamy, że ma sens ich sumowanie, zarówno w wierszach i ko-

lumnach. Z macierzy Z otrzymuje się macierz korespondencji P w następujący

sposób:

m

i

n

jij

ij

ij

z

zp

1 1

dla mi ,...,2,1 oraz nj ,...,2,1 . (10)

W kolejnym kroku wyznacza się profile wierszowe:

n

jij

ijij

p

pp

1

, (11)

i ich wzajemne położenie w oparciu o odległości 2 wyrażające się wzorem:

n

jm

iij

ij

ij

p

ppiid

1

1

2

, dla iimii ,...,2,1, (12)

oraz analogicznie profile kolumnowe i odległości między nimi:

m

iij

ijji

p

pp

1

;

m

in

jij

ji

ji

p

ppjjd

1

1

2

, dla jjnjj ,...,2,1, . (13)

Otrzymane profile są elementami odpowiednio przestrzeni n-wymiarowej oraz

m-wymiarowej. Tworząc mapę percepcji dokonujemy ich rzutowania na taką

podprzestrzeń (najczęściej o wymiarze 2), aby zmienność chmury punktów po

ich zrzutowaniu była możliwie największa. Szczegółowy opis konstrukcji mapy

percepcji (mapy korespondencji) przedstawiono w literaturze polskiej w pracy


[Stanimir, 2005]. Przy interpretacji mapy percepcji oceniane jest dla punktów

obrazujących kategorie cech położenie [Stanimir, 2005, s.76]:

– wobec centrum rzutowania,

– względem innych punktów określających kategorie należące do tej samej

cechy,

– względem innych punktów opisujących kategorie należące do innej cechy.

3. Dobrobyt społeczno-ekonomiczny Dobrobyt społeczno-ekonomiczny to pojęcie złożone, którego definicje nie

są precyzyjne i jednoznaczne, a to komplikuje analizy i pomiar. W badaniach

naukowych nad tym zagadnieniem spotykamy się z różnorodnością podstaw

terminologicznych i metodologicznych. Z dobrobytem często utożsamiane są

takie pojęcia jak: poziom życia, warunki życia, dobrostan oraz godność życia.

Kategorie te należy traktować jako pokrewne i pozostające ze sobą w ścisłym

związku, jednak w badaniach istnieje konieczność ich określenia. Proces pomia-

ru zjawisk wielowymiarowych można podzielić na dwa etapy: identyfikacja

zjawiska i budowa miernika syntetycznego. Etap identyfikacji zjawiska musi

opierać się na merytorycznej wiedzy i poprzedzać tworzenie miernika synte-

tycznego. Opis teoretyczny pozwala na wybranie wskaźników, poprzez które

obserwowane jest badane zjawisko.

Produkt krajowy brutto jest powszechnie wykorzystywanym wskaźnikiem

aktywności makroekonomicznej. PKB często stosuje się jako wskaźnik dobro-

bytu społeczno-ekonomicznego i szeroko rozumianego postępu, co poddawane

jest krytyce (między innymi, brak aspektu społecznego i ekologicznego). Po-

dejmowane są próby konstruowania nowych wskaźników do pomiaru dobroby-

tu. W 2008 roku we Francji podjęła pracę Komisja do Spraw Pomiaru Wyników

Gospodarczych i Postępu Społecznego (Commission on the Measurement of

Economic Performance and Social Progress) powołana z inicjatywy prezydenta

tego kraju. Komisji tej przewodniczył Joseph Stiglitz, a w jej pracach brali

udział między innymi Amartya Sen i Jean-Paul Fitoussi. Prace Komisji podsu-

mowano w raporcie opublikowanym w 2009 r. [Report..., 2009], w którym

podkreśla się konieczność badań nad pomiarem dobrobytu społeczno-

ekonomicznego, ale niestety nie została zarekomendowana miara dobrobytu,

ani nawet wskaźniki, za pomocą których można byłoby monitorować postęp i

dobrobyt społeczny na świecie. Komisja wskazuje następujące aspekty w bada-

niach dobrobytu [Report..., 2009, s.14-15]: materialny standard życia, zdrowie,

edukacja, posiadanie pracy, rola jednostki w polityce i społeczeństwie oraz po-

czucie osobistego i ekonomicznego bezpieczeństwa. Komisja zwraca uwagę, że

syntetyczna miara rozwoju społeczno-ekonomicznego powinna zostać opraco-

wana przez naukowców, ale musi uzyskać powszechną akceptację i być wdra-

żana przez instytucje międzynarodowe. Miara taka byłaby pomocna w podej-

mowaniu decyzji gospodarczych i społecznych.

Na gruncie teorii zrównoważonego rozwoju, skonstruowano wskaźnik

trwałego dobrobytu ekonomicznego ISEW (Index of Sustainable Economic Wel-


fare) [Daly, Cobb, 1989], a także jego modyfikację – wskaźnik autentycznego

rozwoju GPI (Genuine Progress Indicator) [Talberth, Cobb, Slattery, 2007].

Wskaźniki te zaliczane są do grupy tzw. „zazielenionych PKB”, które mierzą

dobrobyt przede wszystkim w kontekście ekologicznym. Podstawą do oblicze-

nia wskaźnika ISEW, czy też GPI, jest wartość konsumpcji indywidualnej. Kon-

sumpcja indywidualna jest ważona indeksem nierówności dochodowych, do

wyznaczenia którego najczęściej wykorzystuje się współczynnik Giniego. Do

ważonej konsumpcji dodaje się, bądź odejmuje wydatki i dochody związane z

realizacją celów głównie ekologicznych oraz ekonomicznych i społecznych

zrównoważonego rozwoju, przy czym problemem jest wycena i oszacowanie

tych składowych. Wskaźniki GPI albo ISEW policzono tylko w kilku krajach na

świecie. Wyniki te nie są w pełni porównywalne, ponieważ w każdym badaniu

dokonano modyfikacji podstawowej formuły.

Od 1990 roku w ramach Programu Narodów Zjednoczonych d.s. Rozwoju

badany jest poziom dobrobytu na świecie za pomocą wskaźnika rozwoju spo-

łecznego HDI1 (Human Development Index). Jest on oparty na trzech podsta-

wowych czynnikach: poziomie zdrowotności, poziomie wykształcenia oraz

dostępności dóbr materialnych, które decydują o powiększaniu zdolności i moż-

liwości człowieka. Wskaźnik HDI jako miarę syntetyczną wyznacza się na pod-

stawie następujących zmiennych mierzalnych:

przeciętne dalsze trwanie życia (w latach);

wskaźnik umiejętności pisania i czytania ze zrozumieniem (w %);

ogólny wskaźnik skolaryzacji brutto (w %);

PKB w $ na 1 mieszkańca liczony według parytetu siły nabywczej waluty.

Wskaźnik HDI został opracowany i jest wykorzystywany przez międzynarodową

organizację, co przyczynia się do jego upowszechnienia, mimo wielu zastrzeżeń.

Jednym z zarzutów stawianym wskaźnikowi HDI jest nieuwzględnienie aspektu

środowiskowego.

Na potrzeby niniejszego opracowania do badania dobrobytu społeczno-

ekonomicznego w Polsce wg województw przyjęto następujące cztery aspekty:

– aspekt materialny – sytuacja dochodowa i aktywność ekonomiczna (A1);

– aspekt zdrowotny – stan zdrowia (A2);

– aspekt edukacyjny – powszechność edukacji (A3);

– aspekt środowiskowy – stan środowiska naturalnego (A4).

Poszczególne dziedziny życia są zjawiskami złożonymi i nie jest możliwy ich

pomiar za pomocą jednej liczby. Dobór zmiennych diagnostycznych jest zaw-

sze problematyczny i w literaturze przedmiotu można znaleźć wiele rozwiązań.

Opis teoretyczny badanego zjawiska powinien być ostatecznym kryterium do-

boru, jednak często jest to również dostępność i porównywalność danych staty-

stycznych w przestrzeni, a także w czasie. Na podstawie przesłanek meryto-

rycznych przyjęto zaprezentowane w tablicy 1 zmienne obserwowalne opisują-

ce poszczególne aspekty dobrobytu społeczno-ekonomicznego.

1 Sposób konstrukcji wskaźnika HDI jest omawiany w corocznym globalnym raporcie UNDP

Human Development Report, np. [HDR 2009].


Tablica 1. Zmienne diagnostyczne dobrobytu społeczno-ekonomicznego.

Aspekt Zmienne diagnostyczne

Nazwa Symbol Rodzaj

SYTUACJA

DOCHODOWA

I AKTYWNOŚĆ

EKONOMICZNA

A1

Średni miesięczny dochód rozporządzalny

na 1 osobę w gospodarstwach domowych

(w zł)

D1 S

Wskaźnik zagrożenia ubóstwem wg rela-

tywnej granicy ubóstwa (w %) U1 D

PKB per capita (w zł) P1 S

Stopa bezrobocia rejestrowanego (w %) B1 D

STAN ZDROWIA

A2

Przeciętne dalsze trwanie życia mężczyzn

(w latach) ZM2 S

Przeciętne dalsze trwanie życia kobiet (w

latach) ZK2 S

Śmiertelność niemowląt (zgony niemowląt

na 1000 urodzeń żywych) N2 D

Wskaźnik zgonów na choroby nowotworo-

we (liczba zgonów na 10 tys. mieszkańców) R2 D

Wskaźnik zgonów na choroby układu krą-

żenia (liczba zgonów na 10 tys. mieszkań-

ców)

K2 D

POWSZECH-

NOŚĆ

EDUKACJI

A3

Odsetek dzieci objętych wychowaniem

przedszkolnym (w %) P3 S

Wskaźnik skolaryzacji netto na poziomie

liceum ogólnokształcącego (w %) L3 S

Liczba studentów na 10 tys. mieszkańców W3 S

STAN

ŚRODOWISKA

NATURALNEGO

A4

Obszary prawnie chronione w % po-

wierzchni ogółem OP4 S

Udział odpadów poddanych odzyskowi w

ilości odpadów wytworzonych w ciągu roku

(w %)

O4 D

Emisja zanieczyszczeń gazowych z zakła-

dów szczególnie uciążliwych (w t na 1 mln

zł PKB)

EZ4 D

Pobór wody na potrzeby gospodarki naro-

dowej i ludności (w dm3 na 1 km2) W4 D

Ścieki przemysłowe i komunalne oczysz-

czone (w % ścieków wymagających

oczyszczania)

S4 S

Legenda: S oznacza zmienną będącą stymulantą, D – zmienną będącą destymulantą.

Źródło: Opracowanie własne.

4. Zróżnicowanie przestrzenne dobrobytu społeczno-ekonomicznego

w Polsce wg województw Metodę TOPSIS zastosowano do liniowego uporządkowania województw

w Polsce według poszczególnych aspektów dobrobytu społeczno-

ekonomicznego w 2009 roku. Natomiast wyniki analizy zaprezentowano gra-


ficznie, w dwuwymiarowym układzie współrzędnych jednoczesnych wystąpień

kategorii obu cech (województw oraz analizowanych zmiennych) czyli za po-

mocą mapy korespondencji, co pozwoliło na stworzenie grup województw o

podobnym stopniu rozwoju wg badanego aspektu dobrobytu. Wykorzystano

dane GUS dostępne w Banku Danych Lokalnych na stronie internetowej. W

przypadku zmiennej PKB per capita zastosowano informacje z 2008 roku (brak

danych z 2009 r.). W zbiorze zmiennych diagnostycznych jedynie dwie zmien-

ne: przeciętne dalsze trwanie życia mężczyzn i kobiet charakteryzowały się

małą zmiennością mierzoną klasycznym współczynnikiem zmienności, jednak

ze względów merytorycznych nie usunięto ich ze zbioru. Należy podkreślić, że

dokonany dobór zmiennych diagnostycznych jest subiektywny, oparty na litera-

turze przedmiotu.

Na rysunku 1 przedstawiono uporządkowanie województw otrzymane

metodą TOPSIS ze względu na sytuację dochodową i aktywność ekonomiczną

– A1. W rankingu według aspektu A1 najwyższą lokatę w Polsce w 2009 roku

zajęło województwo mazowieckie, kolejne pozycje – śląskie i wielkopolskie.

Pod względem sytuacji materialnej województwo mazowieckie na mapie Polski

dominuje od wielu lat, co pokazują również prezentowane badania. Ostatnie

trzy miejsca zajmują województwa: świętokrzyskie, podkarpackie i warmińsko-

mazurskie.

Rysunek 1. Uporządkowanie województw pod względem sytuacji dochodowej

i aktywności ekonomicznej w Polsce w 2009 r. (metoda TOPSIS)

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

MAZOWIECKIE

ŚLĄSKIE

WIELKOPOLSKIE

DOLNOŚLĄSKIE

ŁÓDZKIE

POMORSKIE

OPOLSKIE

MAŁOPOLSKIE

LUBUSKIE

ZACHODNIOPOMORSKIE

KUJAWSKO-POMORSKIE

PODLASKIE

LUBELSKIE

ŚWIĘTOKRZYSKIE

PODKARPACKIE

WARMIŃSKO-MAZURSKIE


Wykorzystując te same zmienne diagnostyczne na podstawie analizy kore-

spondencji utworzono mapę korespondencji (percepcji) ze względu na sytuację

dochodową i aktywność ekonomiczną w województwach. Na podstawie wzro-

kowej analizy rozrzutu dokonano grupowania „podobnych” województw we-

dług rozważanego aspektu dobrobytu społeczno-ekonomicznego. Na rysunku 2

stworzono cztery grupy. Województwa lubelskie, podkarpackie, podlaskie i


świętokrzyskie są oddalone od centrum rzutowania i leżą po jego prawej stro-

nie, a największy udział w sytuacji dochodowej i aktywności ekonomicznej tej

grupy ma wskaźnik ubóstwa (U1). W przypadku województw: kujawsko-

pomorskiego, zachodniopomorskiego, lubuskiego i warmińsko-mazurskiego

dominujący jest udział stopy bezrobocia (B1) w syntetycznym ujęciu rozważa-

nego aspektu. Po drugiej stronie centrum rzutowania najdalej znajduje się wo-

jewództwo mazowieckie, tworzące odrębną, jednoelementową grupę. Pozostałe

badane jednostki terytorialne zaliczono do grupy związanej ze zmiennymi P1 –

PKB per capita i D1 – średni miesięczny dochód rozporządzalny na 1 osobę w

gospodarstwach domowych. W mierniku syntetycznym sytuacji dochodowej i

aktywności ekonomicznej województw należących do tej grupy udział zmien-

nych B1 i U1 jest, w porównaniu ze średnią dla wszystkich województw,

mniejszy.

Rysunek 2. Mapa korespondencji – sytuacja dochodowa i aktywność ekonomiczna

w województwach w Polsce w 2009 r.

Źródło: Opracowanie własne z wykorzystaniem programu PASW Statistics 18.

Otrzymany metodą TOPSIS ranking województw w Polsce w 2009 r. ze

względu na stan zdrowia zaprezentowano na rysunku 3. Zmienna syntetyczna

mierząca stan zdrowia przyjmuje najwyższą wartość w województwach: war-

mińsko-mazurskim, podlaskim i pomorskim, natomiast najniższą – w łódzkim,

śląskim i dolnośląskim. Ludność mieszkająca w jednym z najbiedniejszych ma-

terialnie województw – warmińsko-mazurskim – jest najzdrowsza.


Rysunek 3. Uporządkowanie województw pod względem stanu zdrowia w Polsce w

2009 r. (metoda TOPSIS)

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8


PODLASKIE

POMORSKIE

MAŁOPOLSKIE

WIELKOPOLSKIE

OPOLSKIE

PODKARPACKIE

MAZOWIECKIE

LUBELSKIE

ŚWIĘTOKRZYSKIE

LUBUSKIE

ZACHODNIOPOMORSKIE

KUJAWSKO-POMORSKIE

ŁÓDZKIE

ŚLĄSKIE

DOLNOŚLĄSKIE


Rysunek 4. Mapa korespondencji – stan zdrowia w województwach w Polsce w

2009 r.


Rysunek 4 przedstawia mapę korespondencji stanu zdrowia w wojewódz-

twach, gdzie wyróżniono trzy grupy obiektów. Najliczniejszą grupę stanowią

województwa w dolnej części wykresu (w tej grupie znajdują się między inny-

mi województwa: warmińsko-mazurskie, podlaskie i pomorskie), dla których w

syntetycznej mierze stanu zdrowia mają dominujący udział zmienne diagno-

styczne: przeciętne dalsze trwanie życia mężczyzn (ZM2) i kobiet (ZK2) oraz

wskaźnik zgonów na choroby nowotworowe (R2). Bardziej oddalone od cen-


trum rzutowania, w górnej części wykresu, są po prawej stronie województwa:

łódzkie, świętokrzyskie i lubelskie, dla których największy udział w aspekcie

zdrowotnym ma zmienna K2 – wskaźnik zgonów na choroby układu krążenia,

natomiast po lewej stronie: śląskie, dolnośląskie, zachodniopomorskie, lubuskie

i kujawsko-pomorskie z największym udziałem zmiennej N2 – wskaźnik umie-

ralności noworodków.

W tablicy 3 przedstawiono uporządkowanie województw w Polsce w 2009

roku ze względu na aspekt edukacyjny (A3) i aspekt środowiskowy (A4) z wy-

korzystaniem metody TOPSIS. Najwyższą wartość zmienna syntetyczna doty-

cząca powszechności edukacji przyjmuje w województwach: mazowieckim,

małopolskim i dolnośląskim. Ostatnie lokaty w tym rankingu zajmują woje-

wództwa: podkarpackie, warmińsko-mazurskie i lubuskie. Natomiast w proce-

durze porządkowania województw według aspektu środowiskowego wojewódz-

two warmińsko-mazurskie zajęło pierwsze miejsce, a za nim województwa:

podkarpackie i lubuskie. Na ostatnich trzech miejscach pod względem aspektu

środowiskowego uplasowały się województwa: zachodniopomorskie, łódzkie i

świętokrzyskie.

Tablica 3. Uporządkowanie województw w Polsce według aspektów A3 i A4 do-

brobytu społeczno-ekonomicznego w 2009 r. (metoda TOPSIS)

Województwo A3 A4

Poziom Lokata Poziom Lokata

Dolnośląskie 0,6914 3 0,6303 9

Kujawsko-pomorskie 0,3088 13 0,7401 7

Lubelskie 0,5446 6 0,6781 8

Lubuskie 0,1350 16 0,7900 3

Łódzkie 0,6887 4 0,4545 15

Małopolskie 0,7663 2 0,7634 6

Mazowieckie 0,8854 1 0,4930 13

Opolskie 0,3877 11 0,5050 12

Podkarpackie 0,2347 14 0,8195 2

Podlaskie 0,4815 7 0,7790 4

Pomorskie 0,4532 8 0,7639 5

Śląskie 0,3784 12 0,5666 10

Świętokrzyskie 0,3969 10 0,3786 16

Warmińsko-mazurskie 0,2170 15 0,8613 1

Wielkopolskie 0,5762 5 0,5292 11

Zachodniopomorskie 0,4100 9 0,4718 14 Źródło: Opracowanie własne.

Rysunek 5 prezentuje w dwuwymiarowym układzie współrzędnych jedno-

czesne wystąpienia województw oraz zmiennych diagnostycznych związanych

z aspektem edukacyjnym. Najdalej od centrum rzutowania znajdują się woje-

wództwa śląskie i opolskie (w tych województwach najwyższy odsetek dzieci

uczęszcza do przedszkola), które z województwem lubuskim tworzą grupę,

reprezentowaną przez zmienna P3. Grupę złożoną z województw: małopolskie-


go, mazowieckiego, dolnośląskiego i wielkopolskie reprezentuje zmienna W3 –

liczba studentów na 10 tys. mieszkańców. Natomiast do grupy województw,

które charakteryzują się najwyższym udziałem wskaźnika skolaryzacji na po-

ziomie liceum ogólnokształcącego w mierniku syntetycznym aspektu edukacyj-

nego należą: podkarpackie, warmińsko-mazurskie, świętokrzyskie i lubelskie.

Kolejną grupę stanowią województwa znajdujące się blisko środka ciężkości,

dla których w syntetycznej mierze powszechności edukacji mają w miarę rów-

nomierny udział wszystkie zmienne diagnostyczne.

Rysunek 5. Mapa korespondencji – powszechność edukacji w województwach

w Polsce w 2009 r.


Na rysunku 6 przedstawiona jest mapa korespondencji aspektu środowisko-

wego w województwach ze stworzonymi czterema grupami. Województwa łódz-

kie, opolskie, z najwyższym udziałem poziomu emisji zanieczyszczeń (EZ4),

tworzą jedną grupę, a zachodniopomorskie, świętokrzyskie, mazowieckie i wiel-

kopolskie – z najwyższym zużyciem wody (W4) – kolejną. Oprócz województw:

śląskiego i dolnośląskiego, pozostałe województwa zaliczono do jednej grupy,

którą reprezentują trzy zmienne. W ostatniej z wymienionych grup można wyróż-

nić województwa warmińsko-mazurskie, podkarpackie, lubuskie, pomorskie,

podlaskie, położone względem siebie najbliżej i są to obszary terytorialne o naj-

wyższym poziomie stanu środowiska wyznaczonego metodą TOPSIS.

Podsumowaniem powyżej przedstawionych analiz ze względu na cztery

dziedziny życia jest zbudowanie syntetycznej miary dobrobytu społeczno-

ekonomicznego z zastosowaniem metody TOPSIS. Pozwala to na uporządko-

wanie i porównanie województw w Polsce w 2009 roku z punktu widzenia ba-


danego zjawiska. Na rysunku 7 zaprezentowano ranking województw według

dobrobytu społeczno-ekonomicznego.

Rysunek 6. Mapa korespondencji – stan środowiska naturalnego w wojewódz-

twach w Polsce w 2009 r.


Rysunek 7. Uporządkowanie województw w Polsce wg dobrobytu społeczno-

ekonomicznego w 2009 r. (metoda TOPSIS)

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9

MAZOWIECKIE

MAŁOPOLSKIE

WIELKOPOLSKIE

DOLNOŚLĄSKIE

POMORSKIE

ŁÓDZKIE

PODLASKIE

OPOLSKIE

ŚLĄSKIE

LUBELSKIE


PODKARPACKIE

LUBUSKIE

ZACHODNIOPOMORSKIE

KUJAWSKO-POMORSKIE

ŚWIĘTOKRZYSKIE


Najwyższą wartość syntetycznego miernika dobrobytu mają województwa:

mazowieckie (0,7840), małopolskie (0,6306) i wielkopolskie (0,5379). Woje-

wództwa małopolskie i wielkopolskie plasowały się w czołówce rankingów ze

względu na poszczególne aspekty i były to odpowiednio lokata 8 i 3 – A1, 4 i 5


– A2, 2 i 5 – A3 oraz 6 i 13 – A4, natomiast województwo mazowieckie zajęło

1 miejsce wg aspektów A1 i A3, ale aż 8 i 13 według odpowiednio A2 i A4.

Najniższym poziomem dobrobytu społeczno-ekonomicznego charakteryzowały

się województwa: zachodniopomorskie (10-12-9-14), kujawsko-pomorskie (11-

13-13-7) i świętokrzyskie (14-10-10-16), które w czterech dziedzinach dobro-

bytu plasowały się pod koniec rankingów.

Zakończenie W ocenie dobrobytu należy stosować w takim samym stopniu wskaźniki

gospodarcze, społeczne i środowiskowe. Uwzględnienie w analizie dobrobytu

społeczno-ekonomicznego aspektu zdrowotnego i środowiskowego spowodo-

wało, że województwa z tzw. „ściany wschodniej” (warmińsko-mazurskie, pod-

laskie, lubelskie i podkarpackie) znalazły się w środku rankingu.

W artykule przedstawiono możliwość wykorzystania i przydatność metody

TOPSIS i analizy korespondencji do badania przestrzennego zróżnicowania

dobrobytu społeczno-ekonomicznego w Polsce według województw. Dobrobyt

jako zjawisko wielowymiarowe nie jest bezpośrednio obserwowalne, stąd przy

pomiarze występuje konieczność stosowanie metod statystyczno-

ekonometrycznych. Zastosowanie metody TOPSIS i analizy korespondencji

umożliwia pogłębioną analizę zjawiska ze względu na wyróżnione jego aspek-

ty.

Literatura

1. Bank Danych Lokalnych GUS: www.stat.gov.pl, kwiecień-maj 2011.

2. Berenger V., Verdier-Chouchane A. (2007), Multidimensional measure of

well-being: standard of living and quality of live across countries, „World

Development”, vol. 35, no. 7, s. 1259-1276.

3. Borys T., Rogala P. (red.) (2008), Jakość życia na poziomie lokalnym –

ujęcie wskaźnikowe, UNDP, Warszawa.

4. Daly H.E., Cobb J.B. Jr. (1989), For the Common Good. Redirecting the

Economy Toward Community, the Environment and Sustainable Future,

Beacon Press, Boston.

5. Hwang C.L., Yoon K. (1981), Multiple attribute decision making-methods

and applications, Springer Verlag, New York.

6. Human Development Report 2009, UNDP,

hdr.undp.org/en/media/HDR_2009_EN_Complete.pdf, kwiecień 2011.

7. Krimi M.S., Yusop Z., Hook L. S. (2010), Regional Development Dispari-

ties in Malaysia, „Journal of American Science”, 6 (3), s.70-78.

8. Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance

and Social Progress (2009), www.stiglitz-sen-fitoussi.fr/documents/ rap-

port_anglais.pdf, maj 2011.

9. Słaby T. (2004), Poziom i jakość życia, [w:] Panek T., Szulc A. (red.), Sta-

tystyka społeczna, wybrane zagadnienia, Szkoła Główna Handlowa, War-

szawa.

http://www.stat.gov.pl/


10. Stanimir A. (2005), Analiza korespondencji jako narzędzie do badania zja-

wisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara

Langego we Wrocławiu, Wrocław.

11. Talberth J., Cobb C., Slattery N. (2007), The Genuine Progress Indicator

2006: A Tool for Sustainable Development, Redefining Progress,

www.environmental-expert.com/Files%5C24200%5Carticles%5C12128%5

CGPI202006.pdf, marzec 2011.

12. Zeliaś A (red.) (2004), Poziom życia w Polsce i krajach Unii Europejskiej,

PWE, Warszawa.

Streszczenie W artykule dokonano analizy dobrobytu społeczno-ekonomicznego w Polsce we-

dług województw w oparciu o obiektywne wskaźniki uwzględniające cztery aspekty:

sytuację dochodową i aktywność ekonomiczną, stan zdrowia, powszechność edukacji

oraz stan środowiska naturalnego. Do badania zastosowano metodę TOPSIS (Technique

for Order Preference by Similarity Ideal Solution) oraz analizę korespondencji (Analy-

sis of Correspondences).

Multidimensional analysis of socio-economic well-being in Poland accord-

ing to voivodeships (Summary) In this article the analysis of socio-economic well-being in Poland was taken ac-

cording to the voivodeships based on objective indexes taking into consideration four

aspects: income situation and economic activity, state of health, generality of education

and state of natural environment. The TOPSIS method (Technique for Order Preference

by Similarity Ideal Solution) and analysis of correspondences were used in the research

of socio-economic well-being.

Wielowymiarowa analiza dobrobytu społeczno-ekonomicznego w ...zif.wzr.pl/pim/2011_4_8_34.pdf ·...

Documents

Transcript of Wielowymiarowa analiza dobrobytu społeczno-ekonomicznego w ...zif.wzr.pl/pim/2011_4_8_34.pdf ·...