Artur Czech , Teresa Słaby
ARTYKUŁ

(Polski) PDF

STRESZCZENIE

Artykuł przedstawia wyniki badania poziomu życia gospodarstw domowych na podstawie analizy wydatków na konsumpcję według województw. Badanie przeprowadzono z wyłączeniem stolic województw, ponieważ są one ośrodkami rozwoju i charakteryzują się wyższą konsumpcją. Do zawężenia zakresu danych skłoniła autorów ocena poziomu i struktury konsumpcji w województwie mazowieckim, która wykazała znaczne zawyżenie wyników na skutek obecności Warszawy w zbiorze danych.
W badaniu wykorzystano metody analizy taksonomicznej w postaci mierników — klasycznego oraz pozycyjnego. Analizę oparto na zbiorze cech wygenerowanych na podstawie danych za 2014 r., uzyskanych z badań budżetów gospodarstw domowych GUS. Szczególną uwagę poświęcono wydatkom gospodarstw domowych, w odniesieniu do których wykazano potrzebę konstrukcji cechy zagregowanej związanej ze spędzaniem czasu wolnego jako jednego z mierników poziomu życia.

SŁOWA KLUCZOWE

wydatki, poziom życia, miernik taksonomiczny, gospodarstwa domowe

JEL

C19, D12, R11, R20

BIBLIOGRAFIA

Bąk, I., Szczecińska, B. (2015). Jakość życia w ujęciu obiektywnym w województwach Polski. Analiza porównawcza. Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis, Oeconomica, 321(3), 15—26.

Bombol, M. (2005). Ekonomiczny wymiar czasu wolnego. Warszawa: Monografie i Opracowania SGH.

Bywalec, C. (2010). Konsumpcja a rozwój gospodarczy i społeczny. Warszawa: C.H. Beck.

Bywalec, C. (2017). Gospodarstwo domowe. Ekonomika, finanse, konsumpcja. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie.

Czech, A. (2012). Metodologiczne aspekty badań konsumpcji w ujęciu bezpośrednim. Ekonomia i Zarządzanie, 4(4), 7—17.

Czech, A. (2014). Application of chosen normalization methods in the process of construction of synthetic measure in indirect consumption research. Folia Oeconomica, (3), 231—239.

Czech, A., Lewczuk, J., Bołtromiuk, A. (2016). Multidimensional assessment of the European Union transport development in the light of implemented normalization methods. Economics and Management, 8(4), 75—85. DOI: 10.1515/emj-2016-0035.

Dębkowska, K., Jarocka, M. (2013). The impact of the method of the data normalization on the results. Folia Oeconomica, (286), 181—188.

Domański, C., Pruska, K., Wagner, W. (1998). Wnioskowanie statystyczne przy nieklasycznych założeniach. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.

Haponiuk, M. (1997). Budżet gospodarstwa domowego i rachunki narodowe. Wiadomości Statystyczne, (1), 20—28.

Hellwig, Z. (1968). Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr. Przegląd Statystyczny, (4), 307—327.

Kozera, A., Stanisławska, J., Wysocki, F. (2014). Sytuacja finansowa gospodarstw domowych zamieszkujących obszary wiejskie w Polsce po wstąpieniu Polski do Unii Europejskiej. Roczniki Naukowe Ekonomii Rolnictwa i Rozwoju Obszarów Wiejskich, 101(2), 91—101.

Kuśmierczyk, K. (2011). Ekonomiczne i demograficzne uwarunkowania konsumpcji w regionach. W: A. Kusińska (red.), Konsumpcja a rozwój społeczno-gospodarczy regionów w Polsce (s. 31—82). Warszawa: PWE.

Lira, J., Wagner, W., Wysocki, F. (2002). Mediana w zagadnieniach porządkowania obiektów wielocechowych. W: W. J. Paradysz (red.), Statystyka regionalna w służbie samorządu lokalnego i biznesu (s. 87—99). Internetowa Oficyna Wydawnicza Centrum Statystyki Regionalnej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Poznaniu.

Luszniewicz, A. (1982). Statystyka społeczna. Warszawa: PWE.

Madras, T., Mitura, M. (2014). Dochody własne miast wojewódzkich w analizie ich kondycji finansowej. Ekonomia i Zarządzanie, 6(4), 123—134. DOI: 10.12846/j.em.2014.04.09.

Maggino, F. (2013). The construction on well-being indictors: from definitions to measures and to interpretation. Śląski Przegląd Statystyczny, 11(17), 95—122.

Malina, A., Zeliaś A. (1994). Taksonomiczna analiza przestrzennego zróżnicowania jakości życia ludności w Polsce w 1994 r. Przegląd Statystyczny, 19(1), 11—27.

Malina, A., Zeliaś, A. (1997). On building taxonometric measure of living conditions. Statistics in Transitions, (3), 523—544.

Migała-Warchoł, A. (2010). Ocena zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województwa podkarpackiego. Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych, 11(2), 222—231.

Młodak, A. (2006). Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej. Warszawa: Difin.

Młodak, A. (2009). Historia problemu Webera. Matematyka Stosowana, 10(51), 3—21.

Olechnicka, A., Wojnar, K. (red.). (2013). Terytorialny wymiar rozwoju: Polska z perspektywy badań ESPON. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar Spółka z o.o.

Panek, T., Zwierzchowski, J. (2013). Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej. Teoria i zastosowania. Warszawa: SGH.

Piasny, J. (1993). Poziom i jakość życia ludności oraz źródła i mierniki ich określania. Ruch Prawniczy, Ekonomiczny i Socjologiczny, (2), 73—92.

Sompolska-Rzechuła, A. (2013). Pomiar i ocena jakości życia. Wiadomości Statystyczne, (8), 19—36.

Słaby, T. (1990). Poziom życia, jakość życia. Wiadomości Statystyczne, (6), 8—10.

Słaby, T. (2006a). Konsumpcja. Eseje statystyczne. Warszawa: Difin.

Słaby, T. (2006b). Statystyczny pomiar konsumpcji. W: M. Janoś-Kresło, B. Mróz (red.), Konsument i konsumpcja we współczesnej gospodarce (s. 81—118). Warszawa: Oficyna Wydawnicza SGH.

Słaby, T. (2007). Poziom i jakość życia. W: T. Panek (red.), Statystyka społeczna (s. 99—130). Warszawa: PWE.

Słaby, T., Czech, A. (2009). Ocena syntetyczna konsumpcji — ujęcie pozycyjne. Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego, 7(4/2), 631—645.

Słaby, T., Czech, A. (2011). Zróżnicowanie regionalne konsumpcji w ujęciu pośredniem — ujęcie statyczne i przestrzenno-czasowe. Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów SGH, (111), 7—22.

Śmiłowska, T. (1995). Zróżnicowanie poziomu i jakości życia ludności w przekroju terytorialnym, (229), Warszawa: GUS.

Xing, Z., Chu, L. (2012). Research on constructing composite indicator of objective well-being from China mainland. Statistics in Transition, 13(2), 419—438.

Do góry
Copyright © 2019 Główny Urząd Statystyczny