Dzięki analizom statystycznym i ekonometrycznym możliwe jest analizowanie procesów przestrzennych w zależności od lokalizacji zjawiska. Pozwala to na uchwycenie i monitorowanie impulsu zewnętrznego w czasie i przestrzeni. Przedstawienie graficzne zmian badanych obszarów oraz ich porównanie ze zmianami w jednostkach sąsiadujących służy monitorowaniu tworzących się zgrupowań przestrzennych o podobnych wartościach badanych cech oraz zgrupowań przestrzennych, w których zachodzą podobne zjawiska. W artykule podjęto próbę udowodnienia, że zmiany stopy bezrobocia spowodowane globalnym kryzysem nie wykazały żadnych cech dyfuzji. Nie było transferów zmian do sąsiednich obszarów. Lokalne zmiany stóp bezrobocia były reakcją na impuls zewnętrzny (kryzys gospodarczy). Silne ośrodki regionalne (stolice województw) zachowują swoje „obszary oporu” w promieniu około 100 km, przez co uniemożliwione jest przenoszenie impulsów z sąsiednich terenów.
analiza przestrzenna, modele ekonometryczne, stopa bezrobocia
Anselin L. (1988), Spatial Econometrics: Method and Models, Dordrecht, Kluwer
Anselin L. (2009), Spatial Regression, [w:] Fotheringham A. S., Rogerson P. A. (red.), The SAGE Handbook of Spatial Analysis, SAGE Publications
Bivand R., Pebesma E., Gomez-Rubio V. (2008), Applied Spatial Data Analysis, with R, Springer
Bivand R. with contributions by Anselin L., Assunçao R., Berke O., Bernat A., Carvalho M., Chun Y., Dormann C., Dray S., Halbersma R., Krainski E., Lewin-Koh N., Li H., Ma J., Millo G., Mueller W., Ono H., Peres-Neto P., Reder M., Tiefelsdorf M., Yu D. (2009), spdep: Spatial dependence: weighting schemes, statistics and models, R package version 0.4—34
Filipowicz M., Łazarczyk P. (2008), Obserwatorium rynku pracy. Wybrane zagadnienia lokalnego rynku pracy. Powiat brzeski, Wojewódzki Urząd Pracy w Opolu
Haining R. P. (2003), Spatial Data Analysis: Theory and Practice, Cambridge: Cambridge University Press
Kopczewska K. (2006), Ekonometria i statystyka przestrzenna, CeDeWu, Warszawa
Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P. (red.) (2009), Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i finansowe, CeDeWu, Warszawa
Lewin-Koh N. J., Bivand R., contributions by Pebesma E., Archer E., Baddeley A., Bibiko H., Dray S., Forrest D., Giraudoux P., Golicher D., Gomez-Rubio V., Hausmann P., Jagger T., Luque S., MacQueen D., Niccolai A., Short T. (2009), maptools: Tools for reading and handling spatial objects, R package version 0.7—23, http://CRAN.R-project.org/package=maptools
Pebesma E. J., Bivand R. S. (2005), Classes and methods for spatial data, in R. R News 5 (2), http://cran.r-project.org/doc/Rnews/
R Development Core Team (2009), R: A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, ISBN 3-900051-07-0, http://www.R-project.org
Sztanderska U., Socha M., Grotkowska G. (2005), Rynek pracy województwa warmińsko- -mazurskiego: perspektywa instytucjonalna, Międzynarodowa Organizacja Pracy
