The aim of the study is the assessment of the spatial variation of voivodships (the largest administrative units in Poland) in terms of selected indicators describing the situation of people aged 65 and over. The study used data from the Local Data Bank of Statistics Poland (Główny Urząd Statystyczny) for the years 2005, 2010, 2015 and 2019. From the obtained set of diagnostic variables, five were used for the final analysis, including those relating to demographics, the pension security system and health infrastructure. The applied empirical method was based on the Euclidean metric as well as cluster analysis with Ward’s method.
The performed analyses indicated a variation of voivodships which is reflected by the computed distances and components of the created clusters. The results revealed a spatial variation of voivodships which is consistent with the demographic ageing in Poland. Moreover, the observed distinction of Śląskie Voivodship may have been affected by the fact that variables related to the pension security system were also considered.
demographic ageing, people aged 65 and over, cluster analysis, regional variation, Euclidean metric, Ward’s method
J10, J11
Bailey, K. D. (1994). Typologies and taxonomies: An introduction to classification techniques. Thousand Oaks.
Bernstein, I. H., Garbin, C. P., & Teng, G. K. (1988). Applied Multivariate Analysis. Springer- Verlag. https://doi.org/10.1007/978-1-4613-8740.
Długosz, Z. (1998). Próba określenia zmian starości demograficznej Polski w ujęciu przestrzennym. Wiadomości Statystyczne, 43(3), 15–27.
European Commission. (2021). The 2021 Ageing report. Economic & Budgetary Projections for the EU Member States (2019–2070). Publications Office of the European Union.
Everitt, B. S., Landau, S., Morven, L., & Stahl, D. (2011). Cluster Analysis (5th edition). John Wiley & Sons.
Główny Urząd Statystyczny. (2014). Sytuacja demograficzna osób starszych i konsekwencje starzenia się ludności Polski w świetle prognozy na lata 2014–2050. https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/ludnosc/ludnosc/sytuacja-demograficzna-osob-starszych-i-konsekwencje-starzenia-sie-ludnosci-polski-w-swietle-prognozy-na-lata-2014-2050,18,1.html.
Holzer, J. Z. (2003). Demografia. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Kaufman, L., & Rousseeuw, P. J. (2005). Finding groups in data: An introduction to cluster analysis. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470316801.
Kowaleski, J. T. (Ed.). (2011). Przestrzenne zróżnicowanie starzenia się ludności Polski. Przyczyny, etapy, następstwa. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
Kowaleski, J. T., & Majdzińska, A. (2012). Miary i skale zaawansowania starości demograficznej. In A. Rossa (Ed.), Wprowadzenie do gerontometrii (pp. 7–34). Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego. https://doi.org/10.18778/7525-788-5.02 .
Local Data Bank of Statistics Poland. https://bdl.stat.gov.pl/BDL/start, access: July, 2021.
Majdzińska, A. (2017). Zróżnicowanie terytorialne starzenia się ludności Polski. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 5(331), 71–90. https://doi.org/10.18778/0208-6018.331.05.
Nowak, E. (1990). Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych. Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne.
Panek, T., & Zwierzchowski, J. (2013). Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porównawczej. Teoria i zastosowania. Oficyna Wydawnicza SGH.
Podogrodzka, M. (2016). Przestrzenna konwergencja indeksu starości w Polsce. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 4(324), 51–65. https://doi.org/10.18778/0208-6018.324.04.
Romesburg, H. C. (2004). Cluster analysis for researchers. Lulu Press.
Roszkowska, E. (2020). Similarity of regions in terms of the structure of the elderly population – proposition of a measure. Optimum. Economic Studies, (2), 148–162. http://doi.org/10.15290/oes.2020.02.100.11.
Sarstedt, M., & Mooi, E. (2014). A Concise Guide to Market Research. The Process, Data, and Methods Using IBM SPSS Statistics (2nd edition). Springer.
Stanisz, A. (2007). Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny: vol. 3. Analizy wielowymiarowe. StatSoft.
Ward, J. H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 58(301), 236–244. https://doi.org/10.2307/2282967.
Zeliaś, A. (Ed.). (2004). Poziom życia w Polsce i krajach Unii Europejskiej. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
