zastosowanie modelowania miękkiego do analizy poziomu...
TRANSCRIPT
Zastosowanie modelowania miękkiego do
analizy poziomu zrównoważonego
rozwoju województw Polski
Ewa Roszkowska, Elżbieta Misiewicz, Renata Karwowska
Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomii i Zarządzania
Plan wystąpienia
2
Koncepcja zrównoważonego rozwoju
Metodologia badania
Model miękki ZR. Wyniki.
Metoda TOPSIS ZR. Wyniki.
Analiza porównawcza wyników klasyfikacji.
Wnioski.
Cel prezentacji
Celem prezentacji jest analiza porównawcza poziomu
zrównoważonego rozwoju (ZR) województw Polski z
wykorzystaniem modelowania miękkiego oraz metody
taksonomicznej TOPSIS opartej na wzorcu i antywzorcu
rozwoju.
W opracowaniu zostały wykorzystane dane statystyczne
dotyczące województw Polski za rok 2010 publikowane
przez GUS.
3
Koncepcja rozwoju zrównoważonego zakłada bezpośrednią
relację między ładem gospodarczym, środowiskowym oraz
społecznym, a harmonijny rozwój polega na zachowaniu
równowagi między nimi.
Ocena poziomu zrównoważonego w praktyce głównie oparta jest
na monitorowaniu odpowiednio dobranych wskaźników
indywidualnych opisujących społeczną, gospodarczą oraz
środowiskową sferę zrównoważonego rozwoju.
Koncepcja zrównoważonego rozwoju
4
5
Dobór wskaźników zrównoważonego rozwoju
regionów w Polsce – kryteria merytoryczne
Na podstawie dostępnych danych zaproponowano zbiór
potencjalnych cech diagnostycznych ZR, z podziałem trzy łady z
uwzględnieniem reprezentacji obszarów tematycznych.
• Ład społeczny (LS): zmiany demograficzne, zdrowie publiczne
integracja społeczna, edukacja, dostęp do rynku pracy,
bezpieczeństwo publiczne, zrównoważone wzorce konsumpcji.
• Ład gospodarczy (LG): rozwój gospodarczy, zatrudnienie,
innowacyjność, transport, zrównoważone wzorce produkcji.
• Ład środowiskowy (LSR): zmiany klimatu, energia, ochrona
powietrza, zasoby słodkiej wody, użytkowanie gruntów,
bioróżnorodność, gospodarka odpadami.
• Wskaźniki zrównoważonego rozwoju Polski (2011), GUS, US w
Katowicach
Dobór wskaźników zrównoważonego rozwoju
regionów w Polsce – kryteria statystyczne
6
Kryteria:
uniwersalność (wskaźniki posiadają uznaną powszechnie wagę i
znaczenie),
porównywalność (indykatory przedstawione zostały w postaci
wskaźników natężenia),
zróżnicowanie (współczynnik zmienności jest większy od 10%).
Ze zbioru 57 wskaźników reprezentujących wszystkie łady, na
podstawie przesłanek merytorycznych i statystycznych wybrano
31. Po analizie macierzy korelacji oraz z uwagi na ograniczenia
wynikające z modelowania miękkiego, liczba wskaźników nie
może przekroczyć liczby obiektów (województw), do budowy
modelu miękkiego wybrano 15 wskaźników.
ŁAD GOSPODARCZY
7
Wskaźniki
Zmienna
ukryta Symbol Znaczenie
LG
- ła
d g
osp
odar
czy
LG01 Wartość dodana brutto (ceny bieżące) na 1
pracującego
LG02 Wzrost PKB w stosunku do roku 2009=100 na
1 mieszkańca (w %)
LG03
Udział przychodów netto ze sprzedaży
produktów innowacyjnych w
przedsiębiorstwach przemysłowych (w %)
LG04 Odsetek osób zatrudnionych w B + R w
ludności aktywnej zawodowo
LG05 Nakłady na B+R w relacji do PKB (w %)
ŁAD SPOŁECZNY
8
Wskaźniki
Zmienna
ukryta Symbol Znaczenie
LS-
ład
społe
czny LS01 Zagrożenie ubóstwem trwałym
LS02 Przeciętny miesięczny dochód rozporządzalny
na 1 osobę w zł
LS03 Osoby dorosłe w wieku 25-64 lata
uczestniczące w kształceniu i szkoleniu (w %)
LS04 Stopa bezrobocia długotrwałego (w %)
ŁAD ŚRODOWISKOWY
9
Wskaźniki
Zmienna
ukryta Symbol Znaczenie
LSR
- ła
d ś
rodow
isko
wy
LSR01 Nakłady na środki trwałe służące ochronie
środowiska na 1 mieszkańca w zł
LSR02 Nakłady na środki trwałe służące gospodarce
wodnej na 1 mieszkańca
LSR03 Lesistość (w %)
LSR04 Zużycie energii elektrycznej na 1 mln zł PKB w
kWh
ZRÓWNOWAŻONY ROZWÓJ
10
Wskaźniki
Zmienna
ukryta Symbol Znaczenie
ZR
- zr
ów
now
ażony
rozw
ój
LG01 Wartość dodana brutto (ceny bieżące) na 1 pracującego
LG03 Udział przychodów netto ze sprzedaży produktów
innowacyjnych w przedsiębiorstwach przemysłowych (w %)
LG06 Powierzchnia gospodarstw ekologicznych w powierzchni
województwa
LS02 Przeciętny miesięczny dochód rozporządzalny na 1 osobę w zł
LS04 Stopa bezrobocia długotrwałego (w %)
LSR01 Nakłady na środki trwałe służące ochronie środowiska na 1
mieszkańca w zł
LSR02 Nakłady na środki trwałe służące gospodarce wodnej na 1
mieszkańca
LSR05 Odsetek ludności korzystającej z oczyszczalni ścieków ogólnej
liczby ludności
Modelowane miękkie
Modelowanie miękkie umożliwia badanie powiązań między zmiennymi nieobserwowalnymi.
Model składa się z dwóch części: z modelu wewnętrznego i zewnętrznego. Parametry modelu miękkiego estymowane są metodą PLS (partial least squares), która umożliwia jednoczesne oszacowanie parametrów obydwu modeli.
11
Modelowane miękkie-model wewnętrzny
12
13
Schemat modelu miękkiego
LG03 LG04 LG02
LG01
LG05 LS01 LS03
LS04
LS02
LSR04 LSR01 LSR02 LSR03
LSR01
LSR02
LSR05
LS03
LS02
LG01
LG03
LG06
Ładunki czynnikowe indykatorów zmiennej
ukrytej „ład gospodarczy”
14
LG01 Wartość dodana brutto (ceny bieżące) na 1 pracującego
LG02 Wzrost PKB w stosunku do roku 2009=100 na 1 mieszkańca (w %)
LG04 Odsetek osób zatrudnionych w B + R w ludności aktywnej zawodowo
LG03 Udział przychodów netto ze sprzedaży produktów innowacyjnych w przedsiębiorstwach
przemysłowych (w %) LG05 Nakłady na B+R w relacji do PKB (w %)
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
LG01
LG02
LG04
LG03
LG05
Ładunki czynnikowe indykatorów zmiennej
ukrytej „ład społeczny”
15
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
LS02
LS03
LS01
LS04
LS02 Przeciętny miesięczny dochód rozporządzalny na 1 osobę w zł
LS03 Osoby dorosłe w wieku 25-64 lata uczestniczące w kształceniu i szkoleniu (w %)
LS01 Zagrożenie ubóstwem trwałym
LS04 Stopa bezrobocia długotrwałego (w %)
Ładunki czynnikowe indykatorów zmiennej
ukrytej „ład środowiskowy”
16
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
LSR02
LSR03
LSR01
LSR04
LSR02 Nakłady na środki trwałe służące gospodarce wodnej na 1 mieszkańca
LSR03 Lesistość (w %)
LSR01 Nakłady na środki trwałe służące ochronie środowiska na 1 mieszkańca w zł
LSR04 Zużycie energii elektrycznej na 1 mln zł PKB w kWh
Ładunki czynnikowe indykatorów zmiennej
ukrytej „zrównoważony rozwój”
17
0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
LG01
LS02
LSR05
LS04
LSR05
LG03
LSR01
LG06
LG01 Wartość dodana brutto (ceny bieżące) na 1 pracującego
LS02 Przeciętny miesięczny dochód rozporządzalny na 1 osobę w zł
LSR05 Odsetek ludności korzystającej z oczyszczalni ścieków ogólnej liczby ludności
LS04 Stopa bezrobocia długotrwałego (w %)
LSR05 Nakłady na środki trwałe służące gospodarce wodnej na 1 mieszkańca
LG03 Udział przychodów netto ze sprzedaży produktów innowacyjnych w przedsiębiorstwach przemysłowych (w %)
LSR01 Nakłady na środki trwałe służące ochronie środowiska na 1 mieszkańca w zł
LG06 Powierzchnia gospodarstw ekologicznych w powierzchni województwa
Wyniki estymacji modelu wewnętrznego
18
)4962,0()0625,0()1093,0()0862,0(
^
2,32600,3803LS0,5186LG0,3628 LSRZR
0,9432 RSymbol
indykatora Test Stone’a-
Gaissera LG01 0,5035 LG03 0,6769 LG06 0,2179 LS02 0,2841 LS03 0,2796
LSR01 0,9602 LSR02 0,7037 LSR05 0,9686
OGÓLNY 0,476
Uporządkowanie województw według
zmiennych ukrytych
19
Województwo LG LS LSR ZR DOLNOŚLĄSKIE 3 4 9 4 KUJAWSKO-POMORSKIE 7 13 6 7 LUBELSKIE 13 15 14 16 LUBUSKIE 12 10 2 5 ŁÓDZKIE 6 9 13 11 MAŁOPOLSKIE 10 11 7 12 MAZOWIECKIE 1 1 4 1 OPOLSKIE 11 5 16 9 PODKARPACKIE 14 16 11 15 PODLASKIE 16 8 8 13 POMORSKIE 2 2 3 2 ŚLĄSKIE 4 3 15 6 ŚWIĘTOKRZYSKIE 15 14 5 14 WARMIOSKO-MAZURSKIE 9 12 10 10 WIELKOPOLSKIE 5 7 12 8 ZACHODNIOPOMORSKIE 8 6 1 3
Podział województw na grupy według
zmiennej ukrytej ZR
21
Metoda TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an
Ideal Solution) polega na wyznaczeniu odległości każdego obiektu
wielocechowego od wzorca i antywzorca rozwoju a następnie
liniowym uporządkowaniu tych obiektów.
Podstawowym narzędziem były syntetyczne mierniki osiągniętego
poziomu zrównoważonego rozwoju ze względu na poszczególne łady
dla województw Polski, będące funkcją agregującą wskaźniki
zrównoważonego rozwoju.
Na podstawie obliczonych wartości mierników syntetycznych
wyodrębniono cztery klasy typologiczne województw o różnym
stopniu zrównoważonego rozwoju.
Metoda TOPSIS
Wartości syntetycznego miernika „ład
gospodarczy” otrzymanego metodą TOPSIS
23
0,163
0,179
0,186
0,205
0,275
0,280
0,288
0,364
0,369
0,371
0,403
0,422
0,474
0,507
0,558
0,695
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800
16. PODLASKIE
15.ŚWIĘTOKRZYSKIE
14.LUBUSKIE
13.OPOLSKIE
12.ZACHODNIOPOMORSKIE
11.WARMIŃSKO-MAZURSKIE
10.KUJAWSKO-POMORSKIE
9.LUBELSKIE
8.WIELKOPOLSKIE
7.PODKARPACKIE
6.ŁÓDZKIE
5.MAŁOPOLSKIE
4. ŚLĄSKIE
3.DOLNOŚLĄSKIE
2.POMORSKIE
1.MAZOWIECKIE
24
0,163
0,317
0,333
0,439
0,466
0,475
0,481
0,487
0,500
0,558
0,569
0,591
0,633
0,664
0,673
0,723
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800
16.PODKARPACKIE
15.LUBELSKIE
14.ŚWIĘTOKRZYSKIE
13.KUJAWSKO-POMORSKIE
12.ŁÓDZKIE
11.MAŁOPOLSKIE
10.PODLASKIE
9.WARMIŃSKO-MAZURSKIE
8.LUBUSKIE
7.WIELKOPOLSKIE
6.ZACHODNIOPOMORSKIE
5.OPOLSKIE
4.DOLNOŚLĄSKIE
3.ŚLĄSKIE
2.MAZOWIECKIE
1.POMORSKIE
Wartości syntetycznego miernika „ład społeczny”
otrzymanego metodą TOPSIS
Wartości syntetycznego miernika „ład
środowiskowy” otrzymanego metodą TOPSIS
25
0,207
0,260
0,278
0,312
0,396
0,425
0,426
0,427
0,440
0,446
0,460
0,466
0,478
0,566
0,611
0,741
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800
16.OPOLSKIE
15.ŁÓDZKIE
14.ŚLĄSKIE
13.LUBELSKIE
12.WIELKOPOLSKIE
11.MAŁOPOLSKIE
10.KUJAWSKO-POMORSKIE
9.DOLNOŚLĄSKIE
8.WARMIŃSKO-MAZURSKIE
7.ŚWIĘTOKRZYSKIE
6.PODKARPACKIE
5.PODLASKIE
4.MAZOWIECKIE
3.POMORSKIE
2.LUBUSKIE
1.ZACHODNIOPOMORSKIE
27
Podział województw na grupy według
ogólnego poziomu ZR
Porównanie wyników
28
Województwo Modelowanie miękkie TOPSIS
LG LS LSR LG LS LSR
DOLNOŚLĄSKIE 3 4 9 3 4 9
KUJAWSKO-POMORSKIE 7 13 6 10 13 10
LUBELSKIE 13 15 14 9 15 13
LUBUSKIE 12 10 2 14 8 2
ŁÓDZKIE 6 9 13 6 12 15
MAŁOPOLSKIE 10 11 7 5 11 11
MAZOWIECKIE 1 1 4 1 2 4
OPOLSKIE 11 5 16 13 5 16
PODKARPACKIE 14 16 11 7 16 6
PODLASKIE 16 8 8 16 10 5
POMORSKIE 2 2 3 2 1 3
ŚLĄSKIE 4 3 15 4 3 14
ŚWIĘTOKRZYSKIE 15 14 5 15 14 7
WARMIŃSKO-MAZURSKIE 9 12 10 11 9 8
WIELKOPOLSKIE 5 7 12 8 7 12
ZACHODNIOPOMORSKIE 8 6 1 12 6 1
RSLG(T,M)=0,80, RSLS(T,M)=0,96, RSLSR (T,M)=0,88
Wnioski
Skonstruowany model miękki zrównoważonego rozwoju
prezentuje wpływ sfery gospodarczej, społecznej i środowiskowej
na rozwój polskich województw.
Wszystkie zmienne nieobserwowalne i obserwowalne zostały
zweryfikowane pozytywnie, zarówno pod względem
merytorycznym, jak i statystycznym.
Najwyższą, dodatnią zależnością korelacyjną ze zmienną ukrytą
ZR odznacza się wymiar społeczny, umiarkowaną– wymiar
środowiskowy oraz wymiar gospodarczy.
29
Wnioski
Zbudowany model zrównoważonego rozwoju pokazuje, które
wskaźniki mają najistotniejszy wpływ na trzy analizowane sfery i
na integrującą je zmienną ukrytą ZR. Są to zmienne, które
świadczą o wysokim potencjale rozwojowym regionu.
Stosując modelowanie miękkie oraz metodę TOPSIS otrzymano
zbliżone rankingi województw ze względu na zrównoważony
rozwój w ramach analizowanych wymiarów.
Wyniki badań pokazują, że województwa różnią się nie tylko ze
względu na poziom realizacji koncepcji ZR w ramach każdego z
ładów, ale także na charakter relacji miedzy nimi.
30
Wnioski
Ze względu na brak jednej, uznanej metody pomiaru poziomu
zrównoważonego rozwoju przeprowadzone badanie może być
uznane, co najwyżej za jedną z propozycji w ramach literatury
przedmiotu.
Syntetyczne mierniki poziomu ładu społecznego,
gospodarczego oraz środowiskowego województw są funkcją
wielu zmiennych diagnostycznych wziętych do badania, które
odzwierciedlają różne obszary tematyczne.
Otrzymany wynik jest pewnym kompromisem pomiędzy próbą
uzyskania oceny zróżnicowania poziomu województw ze
względu na poziom ZR, a słabością niektórych zmiennych
diagnostycznych, czy też wyborem metody badania.
31
Zastosowanie modelowania miękkiego do
analizy poziomu zrównoważonego
rozwoju województw Polski
Ewa Roszkowska, Elżbieta Misiewicz, Renata Karwowska
Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomii i Zarządzania