Zróżnicowanie rozwoju społeczno-gospodarczego Polski w przekroju regionalnym NUTS II

Pełen tekst

(1)Zesz yty Naukowe nr. 693. 2006. Akademii Ekonomicznej w Krakowie. Monika Musia∏-Malago’ Katedra Gospodarki Regionalnej. Zró˝nicowanie rozwoju spo∏eczno-gospodarczego Polski w przekroju regionalnym NUTS II I. Istota i zastosowanie Nomenklatury Jednostek Terytorialnych do Celów Statystycznych* Integracja Polski z Unià Europejskà oznacza∏a koniecznoÊç opracowania i przyjćia przez nasz kraj w∏asnej klasyfikacji jednostek statystycznych opartych na wzorcach unijnych. Nomenklatura Jednostek Terytorialnych do Celów Statystycznych (Nomenclature des Unites Territoriales pour des besoins Statiques – NUTS) ustanawia jednolity schemat podzia∏u terytorialnego paƒstw cz∏onkowskich Unii Europejskiej. Zosta∏ on opracowany na poczàtku lat 70. XX w. przez Urzàd Statystyczny Unii Europejskiej (Eurostat) we wspó∏pracy z odpowiednimi departamentami Komisji Europejskiej oraz urz´dami statystycznymi krajów cz∏onkowskich. Celem opracowania NUTS by∏o ujednolicenie systemu zbierania i agregacji danych o sytuacji spo∏eczno-gospodarczej poszczególnych obszarów krajów Unii Europejskiej. Polityka regionalna UE jako zadanie strategiczne zak∏ada ∏agodzenie nadmiernego zró˝nicowania mi´dzyregionalnego niekorzystnego dla ca∏ej organizacji. Celem polityki rozwoju regionalnego Unii Europejskiej jest spójnoÊç zewn´trzna i wewn´trzna, która wraz z pog∏´bianiem si´ integracji europejskiej nabiera coraz wi´kszego znaczenia. Dokonano klasyfi-. * Napisano na podstawie badaƒ statutowych: A. Haraƒczyk, M. Musia∏, Rola NUTS II w rozwoju regionalnym Polski, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 2004; J. ˚ebrowska-Cielek, NUTS – Nomenklatura Jednostek Terytorialnych do Celów Statystycznych, PARR, Warszawa 2002.

(2) 44. Monika Musia∏-Malago’. kacji regionów cz∏onkowskich UE wed∏ug kryterium wielkoÊci – na regiony du˝e, Êrednie i ma∏e – odpowiednio poziom NUTS I, NUTS II i NUTS III. Ustanowieniu NUTS towarzyszy∏o za∏o˝enie, ˝e jednolita kategoryzacja jednostek terytorialnych przyczyni si´ do ujednolicenia systemu zbierania danych statystycznych na szczeblu regionalnym, przyczyniajàc si´ do lepszej porównywalnoÊci regionów. Klasyfikacja NUTS jest wić podstawà prowadzenia regionalnych rachunków ekonomicznych i statystyki regionalnej w wymiarze spo∏eczno-gospodarczym. Ponadto zmiany w klasyfikacji NUTS mogà tak˝e wp∏ywaç na dystrybucj´ znacznych Êrodków finansowych dost´pnych w ramach polityki strukturalnej Unii Europejskiej przeznaczonych na rozwój regionalny. Nomenklatura NUTS oparta jest na podzia∏ach administracyjnych istniejàcych w krajach cz∏onkowskich, a wić obszarach okreÊlonych mianem regionów normatywnych. Granice regionów tego typu sà wyznaczone zgodnie z kompetencjami przypisanymi prawem w∏adzom regionalnym i lokalnym. Nale˝y zaznaczyç, ˝e kraje cz∏onkowskie znacznie ró˝nià si´ mi´dzy sobà pod wzgl´dem rozwiàzaƒ w tej sferze. Wspólnà jednak cechà regionów normatywnych jest to, ˝e sà jasno zdefiniowane, stanowià przy tym odpowiedni poziom do zbierania, przetwarzania i upowszechniania danych statystycznych w systemie statystyki narodowej. Przy wyznaczaniu NUTS dok∏adnie analizuje si´ struktur´ administracyjnà danego kraju oraz dost´pnoÊç danych statystycznych w przekroju regionalnym. Jednostki NUTS na poziomie regionalnym nie obejmujà obszarów o charakterze „specjalnym”, a wić przy ustalaniu NUTS pomija si´ obszary geograficzne, charakterystyczne jedynie dla pewnych typów dzia∏alnoÊci (np. strefy typowo miejskie, górnicze, rolnicze). Wyró˝nienie tak specyficznych obszarów jako jednostek NUTS mog∏oby bowiem prowadziç do braku porównywalnoÊci danych statystycznych i nieadekwatnej oceny zjawisk spo∏ecznych i ekonomicznych. NUTS jest klasyfikacjà hierarchicznà, co oznacza, ˝e regiony typu NUTS I sk∏adajà si´ z pewnej liczby jednostek NUTS II, te z kolei z pewnej liczby jednostek NUTS III itd. Nale˝y zaznaczyç, ˝e wi´kszoÊç paƒstw cz∏onkowskich nie posiada wykszta∏conej struktury administracyjnej na wszystkich poziomach klasyfikacji NUTS, zatem aby zapewniç porównywalnà siatk´ NUTS w skali Unii Europejskiej, uzupe∏niono luki w tej hierarchii w sposób sztuczny, poprzez grupowanie mniejszych jednostek administracyjnych. Tak utworzone jednostki NUTS nie zawsze jednak pokrywajà si´ z mapà administracyjnà i s∏u˝à jedynie celom statystyki regionalnej. Z kolei obszary typu NUTS IV i NUTS V (szczebel lokalny) zdefiniowane sà w sposób „oddolny”. Oznacza to, ˝e na bazie mniejszych jednostek tworzone sà wi´ksze. Najmniejsze funkcjonalne jednostki NUTS V tworzà obszary NUTS IV. Ze wzgl´du na to, ˝e obszary NUTS o charakterze lokalnym nie sà wykorzystywane w celach statystycznych w skali UE tak szeroko jak jednostki NUTS o charakterze regionalnym, tylko niektóre paƒstwa cz∏onkowskie zdecydowa∏y si´ na wprowadzenie 5-stopniowej klasyfikacji NUTS. Jednostki te-.

(3) Zró˝nicowanie rozwoju spo∏eczno-gospodarczego Polski.... 45. go typu sà wykorzystywane przede wszystkim do badaƒ prowadzonych na potrzeby statystyki narodowej (g∏ównie do badania dysproporcji rozwojowych wewnàtrz poszczególnych regionów) oraz na u˝ytek polityki prowadzonej na szczeblu Wspólnoty w stosunku do obszarów lokalnych o cechach szczególnych (np. obszary górskie, problemowe obszary rolnicze czy te˝ miejskie). 13 lipca 2000 r. Rada Ministrów Rzeczpospolitej Polski przyj´∏a Rozporzàdzenie w sprawie wprowadzenia Nomenklatury Jednostek Terytorialnych do Celów Statystycznych (Dz.U. z 2000, nr 58, poz. 685)2, które zobowiàzano si´ wdro˝yç od 2001 r. Przyjćie rozporzàdzenia by∏o poprzedzone d∏ugotrwa∏à dyskusjà. Emocje wzbudza∏ podzia∏ kraju zw∏aszcza na jednostki poziomu NUTS II i NUTS III, gdy˝ tego typu regiony sà g∏ównymi adresatami polityki regionalnej UE (przy zachowaniu okreÊlonych kryteriów)3, stanowià podstaw´ do oceny stopnia zró˝nicowania regionalnego. Do maja 2004 r. Nomenklatura Jednostek Terytorialnych do Celów Statystycznych dzieli∏a Polsk´ na terytorialne, hierarchicznie powiàzane jednostki na pićiu poziomach. Poziom regionalny obejmowa∏ swym zasi´giem: – NUTS I – obszar ca∏ego kraju; – NUTS II – obszar województw (rys. 1); – NUTS III – podregiony (utworzone w sposób sztuczny, tzn. poprzez grupowanie powiatów w ramach jednego województwa. Ich liczba jest ró˝na w poszczególnych NUTS II, w zale˝noÊci od powierzchni i zró˝nicowania struktury gospodarczej województwa. Wynosi ona w województwie wielkopolskim, mazowieckim – 5, dolnoÊlàskim i Êlàskim – 4, ma∏opolskim, pomorskim, warmiƒsko-mazurskim, ∏ódzkim, lubelskim – 3, kujawsko-pomorskim, podkarpackim, podlaskim, lubuskim oraz zachodniopomorskim – 2, Êwi´tokrzyskim i opolskim – 1. Szczególnymi przypadkami sà województwa Êwi´tokrzyskie i opolskie, w których NUTS III pokrywa si´ z NUTS II (rys. 2). Poziom lokalny tworzy∏y: – NUTS IV – powiaty i miasta na prawach powiatów, – NUTS V – gminy. Z dniem 1 maja 2004 r. wesz∏o w ˝ycie Rozporzàdzenie Rady Ministrów zmieniajàce rozporzàdzenie w sprawie wprowadzenia Nomenklatury Jednostek Terytorialnych do Celów Statystycznych4, zgodnie z którym poziom NUTS I obejmuje 6 regionów, a nie jak dotychczas obszar ca∏ego kraju.. 2 Zosta∏o ono zmienione 8 lutego 2001 r. kolejnym Rozporzàdzeniem Rady Ministrów, wprowadzajàc niewielkie zmiany na poziomie NTS V. Skrót NTS u˝ywano w Polsce do odró˝nienia od nazwy analogicznych jednostek NUTS w paƒstwach cz∏onkowskich UE, 3 A.M. Gmyrek, NUTS w Polsce, „Rozwój Regionalny” 2001, nr 7/8. 4 Rozporzàdzenie Rady Ministrów z dnia 27 kwietnia 2004 r. zmieniajàce rozporzàdzenie w sprawie wprowadzenia Nomenkleatury Jednostek Terytorialnych do Celów Statystycznych (TS), Dz.U. nr 98, poz. 998..

(4) Monika Musia∏-Malago’. 46. Model NUTS w Polsce przedstawiono w tabeli 1. Tabela 1. Model NUTS w Polsce NUTS. Wyszczególnienie. Liczba jednostek. NUTS I NUTS II NUTS III NUTS IV NUTS V. Regiony Województwa Podregiony (utworzone z powiatów) Powiaty (314) i miasta na prawach powiatu (66) Gminy. 6 16 45 380 2478. èród∏o: opracowanie w∏asne na podstawie www.stat.gov.pl (stan na 31.12.2002 r.).. region centralny region wschodni region po∏udniowo-zachodni. region po∏udniowy region pó∏nocno-zachodni region pó∏nocny. Rys. 1. NUTS II w Polsce èród∏o: A. Haraƒczyk, M. Musia∏, Rola NUTS II w rozwoju regionalnym Polski, badania statutowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 2004..

(5) Zró˝nicowanie rozwoju spo∏eczno-gospodarczego Polski.... 47. Granice województw Granice województw. G´stoÊç zaludnienia na 1 km2 45. 80. 120. 160. 200. 2000. 3269 osób. 1. Jeleniogórsko-wa∏brzyski, 2. Legnicki, 3. Wroc∏awski, 4. M. Wroc∏aw, 5. Bydgoski, 6. Toruƒsko-w∏oc∏awski, 7. Bialskopodlaski, 8. Che∏msko-zamojski, 9. Lubelski, 10. Gorzowski, 11. Zielonogórski, 12. ¸ódzki, 13. Piotrkowsko-skierniewicki, 14. M. ¸ódê, 15. Krakowsko-tarnowski, 16. Nowosàdecki, 17. M. Kraków, 18. Ciechanowsko-p∏ocki, 19. Ostro∏ćko-siedlecki, 20. Warszawski, 21. Radomski, 22. M. Warszawa, 23. Opolski, 24. Rzeszowsko-tarnobrzeski, 25. KroÊnieƒsko-przemyski, 26. Bie∏ostocko-suwalski, 27. ¸om˝yƒski, 28. S∏upski, 29. Gdaƒski, 30. Gdaƒsk– –Gdynia–Sopot, 31. Cz´stochowski, 32. Bielsko-bialski, 33. Centralny Êlàski, 34. Âwi´tokrzyski, 35. Elblàski, 36. Olsztyƒski, 37. E∏cki, 38. Pilski, 39. Poznaƒski, 40. Kaliski, 41. Koniƒski, 42. M. Poznaƒ, 43. Szczeciƒski, 44. Koszaliƒski, 45. Rybnicko-jastrz´bski. Rys. 2. Klasyfikacja regionów typu NUTS III w Polsce èród∏o: Ma∏y rocznik statystyczny Polski, GUS, Warszawa 2003.. Poziom NUTS I wyodr´bnia regiony: – centralny (województwa ∏ódzkie i mazowieckie), – po∏udniowy (województwo ma∏opolskie i Êlàskie), – wschodni (województwo lubelskie, podkarpackie, Êwi´tokrzyskie i podlaskie), – pó∏nocno-zachodni (województwo wielkopolskie, zachodniopomorskie i lubuskie), – po∏udniowo-zachodni (województwo dolnoÊlàskie i opolskie), – pó∏nocny (województwo kujawsko-pomorskie, warmiƒsko-mazurskie i pomorskie)..

(6) 48. Monika Musia∏-Malago’. 2. Analiza rozwoju spo∏eczno-gospodarczego jednostek typu NUTS II Klasyfikacj´ regionów Polski w uk∏adzie regionalnym 16 jednostek NUTS II z punktu widzenia poziomu ich rozwoju spo∏eczno-gospodarczego przeprowadzono za pomocà modelowej metody statystyczno-matematycznej opartej na koncepcji wzorca rozwoju, tzw. metody Hellwiga5. Metoda ta sk∏ada si´ z kilku etapów. W pierwszym etapie zebrano informacje êród∏owe, które pos∏u˝y∏y do okreÊlenia wartoÊci mierników rozwoju. Wst´pna lista cech diagnostycznych zosta∏a ustalona na podstawie analizy merytorycznej. Wa˝ne jest, aby dobrane zmienne w istotnie pe∏ny sposób charakteryzowa∏y badane zagadnienie, zapewnia∏y syntetyczne ujćie badanego problemu oraz da∏y mo˝liwoÊç analizy poszczególnych zagadnieƒ czàstkowych. Dobór odpowiednich mierników decyduje bowiem o wartoÊci przeprowadzonych badaƒ. Jest on dokonywany w dwóch etapach. Etap pierwszy polega na doborze i typizacji szerokiego zestawu mierników, etap drugi na eliminacji z pierwotnego zestawu cech o mniejszych walorach „diagnostycznoÊci”. W celu sprowadzenia ró˝nych wartoÊci cech do wielkoÊci porównywalnych, niezb´dnych do dalszych obliczeƒ, dokonano standaryzacji zero-jedynkowej wed∏ug nast´pujàcego wzoru: – xij – xj , (1) tij = Sj gdzie: Zij – standaryzowana wartoÊç cechy j w regionie i, xij – wartoÊç cechy j w regionie i, – xj – Êrednia arytmetyczna cechy j, Sj – odchylenie standardowe cechy j. W kolejnym etapie okreÊlono charakterystyk´ uwzgl´dnianych zmiennych poprzez wyró˝nienie spoÊród nich stymulant i destymulant rozwoju. OkreÊlenie tych dwóch podzbiorów by∏o warunkiem umo˝liwiajàcym zastosowanie metody wzorca rozwoju pozwalajàcej na hierarchicznà klasyfikacj´ badanych regionów. Wzorzec zosta∏ zdefiniowany jako obiekt charakteryzujàcy si´ najwy˝szymi wartoÊciami dla stymulant i najni˝szymi dla destymulant:. 5 Z. Hellwig, Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podzia∏u krajów ze wzgl´du na poziom ich rozwoju oraz zasoby i struktur´ wykwalifikowanych kadr, „Przeglàd Statystyczny” 1968, nr 4; T. Michalski, Metody taksonomiczne w badaniach konkurencyjnoÊci gospodarek, „Gospodarka Narodowa” 1996, nr 3, s. 20; Z. Ziobrowski, Zmiany jakoÊci przestrzeni du˝ych miast w Polsce, Instytut Gospodarki Przestrzennej i Komunalnej w Krakowie, Kraków 1996..

(7) Zró˝nicowanie rozwoju spo∏eczno-gospodarczego Polski.... toj =. {. max{tij} – jeÊli xj jest stymulantà min{tij} – jeÊli xj jest destymulantà. 49. (2). Zestandaryzowane cechy sà danymi wyjÊciowymi do obliczenia odleg∏oÊci taksonomicznych pomi´dzy poszczególnymi regionami a wzorcem rozwoju oznaczonych jako Cio: m. Cio =. √∑. (tij – toj)2. (j = 1, 2, 3, ... n).. (3). j=1. Utworzona zmienna Cio wed∏ug formu∏y (3), nie jest unormowana. Aby spe∏niç ten postulat, konstruowany jest tzw. wzgl´dny taksonomiczny miernik rozwoju, który oblicza si´ wed∏ug wzoru: di = 1 –. Cio. (i = 1, 2, 3, ... n),. C0. gdzie:. – co = co + 2so. (4). (5). – co, so – Êrednia arytmetyczna i odchylenie standardowe ciàgu {cio} (i = 1, 2, 3, ... n), przy czym: – 1 Co = N. N. ∑. cio. (6). i–1. oraz So =. √. 1 N. N. ∑. – (cio – co)2.. (7). i=1. WartoÊci wskaênika rozwoju Di sà miarà unormowanà. Górnà jego granicà jest 1, niewielkie jest zaÊ prawdopodobieƒstwo wartoÊci mniejszej ni˝ 0. Sytuacja taka wyst´puje tylko w wypadku bardzo du˝ych odleg∏oÊci cechy od jej wzorca. Wyliczone wartoÊci wskaêników umo˝liwiajà monotoniczne uporzàdkowanie zbioru regionów pod wzgl´dem badanego zjawiska, wyznaczajàc jednoczeÊnie rang´ ka˝dego z nich w relacji do pozosta∏ych. Zatem im wartoÊç miary Di jest wy˝sza (tzn. bli˝sza jednoÊci), tym dany region jest mniej oddalony od wzorca i charakteryzuje si´ wy˝szym poziomem rozwoju. Ponadto wartoÊci te mogà byç podstawà oceny wskazujàcej na dystans dzielàcy dany region od jednostki modelowej (informuje o tym dope∏nienie wartoÊci Di do 1). Nast´pnie obliczono wskaênik syntetyczny wed∏ug wzoru (8). Podstawà wyznaczenia wskaênika syntetycznego sà wyliczone uprzednio wartoÊci dla ka˝dego z czynników:.

(8) Monika Musia∏-Malago’. 50. Wi =. ∑Di(cz) r. ,. (8). gdzie: ∑Di (cz) – suma wskaêników Di obliczonych dla ka˝dego czynnika, r – liczba czynników rozwoju. Do badania rozwoju spo∏eczno-gospodarczego jednostek typu NUTS II za 2002 r. przyj´to zestaw 66 wskaêników. Cechy te obejmujà potencja∏ poszczególnych województw uj´tych w nast´pujàcych uk∏adach: – zasoby spo∏eczne, – potencja∏ gospodarczy, – infrastruktura techniczna, – warunki bytu ludnoÊci, – ochrona Êrodowiska. W ramach przedstawionych czynników wp∏ywajàcych na rozwój spo∏eczno-gospodarczy województw wyró˝niono nast´pujàce mierniki: 1) zasoby spo∏eczne: – g´stoÊç zaludnienia, – odsetek ludnoÊci miejskiej, – przyrost naturalny na 1000 osób, – zgony niemowlàt na 1000 urodzeƒ ˝ywych, – saldo migracji na 1000 osób, – odsetek ludnoÊci z wy˝szym wykszta∏ceniem, – pracujàcy na 1000 osób, – stopa bezrobocia rejestrowanego, – zarejestrowani d∏ugotrwale bezrobotni (% ogó∏u bezrobotnych), – studenci w wieku 20–24 lat na 1000 osób, – nauczyciele akademiccy na 1000 studentów, – absolwenci szkó∏ wy˝szych na 1000 osób; 2) potencja∏ gospodarczy: – powierzchnia u˝ytków rolnych w ha na 1 ciàgnik, – zu˝ycie nawozów sztucznych w kg na ha, – plony zbó˝ w t z 1 ha, – zu˝ycie energii elektrycznej w gospodarstwach domowych w kWh na 1 mieszkaƒca, – produkcja sprzedana przemys∏u w z∏ na 1 mieszkaƒca, – inwestycje zagraniczne w przemyÊle w USD na 1 mieszkaƒca, – inwestycje zagraniczne w przemyÊle typu greenfield w USD na 1 mieszkaƒca, – nak∏ady inwestycyjne ogó∏em w gospodarce narodowej w z∏ na 1 mieszkaƒca, – sprzeda˝ produkcji budowlano-monta˝owej w z∏ na 1 mieszkaƒca, – sprzeda˝ detaliczna towarów w z∏ na 1 mieszkaƒca,.

(9) Zró˝nicowanie rozwoju spo∏eczno-gospodarczego Polski.... 51. – zatrudnieni w dzia∏alnoÊci badawczo-rozwojowej na 1000 osób aktywnych zawodowo, – nak∏ady na dzia∏alnoÊç badawczo-rozwojowà w z∏ na 1 mieszkaƒca, – udzielone noclegi w obiektach turystycznych zbiorowego zakwaterowania na 1000 mieszkaƒców, – przedsi´biorstwa paƒstwowe obj´te procesem prywatyzacji od 1 VIII 1990 r. na 10000 przedsi´biorstw paƒstwowych, – odsetek spó∏ek z udzia∏em kapita∏u zagranicznego, – udzia∏ dochodów w∏asnych w dochodach ogó∏em bud˝etu województwa, – wydatki bud˝etów województw w z∏ na 1 mieszkaƒca, – podmioty gospodarki narodowej zarejestrowane w rejestrze REGON na 1000 mieszkaƒców (bez osób fizycznych); 3) infrastruktura techniczna: – d∏ugoÊç sieci wodociàgowej w km na 100 km2, – d∏ugoÊç sieci kanalizacyjnej w km na 100 km2, – d∏ugoÊç sieci gazowej w km na 100 km2, – d∏ugoÊç sieci cieplnej w km na 100 km2, – ∏àcza telefoniczne na 1000 mieszkaƒców, – Êcieki oczyszczone w % Êcieków wymagajàcych oczyszczenia, – linie kolejowe eksploatowane w km na 100 km2, – drogi publiczne o nawierzchni twardej w km na 100 km2, – d∏ugoÊç linii regularnej komunikacji autobusowej w km na 100 km2; 4) warunki bytu ludnoÊci: – przeci´tne miesićzne wynagrodzenie brutto w z∏ na 1 mieszkaƒca, – mieszkania oddane do u˝ytku na 1000 zawartych ma∏˝eƒstw, – przeci´tna powierzchnia u˝ytkowa mieszkania w m2 na 1 osob´, – ∏ó˝ka w szpitalach na 10000 mieszkaƒców, – lekarze medycyny na 10000 mieszkaƒców, – lekarze stomatolodzy na 10000 mieszkaƒców, – liczba ludnoÊci na 1 placówk´ bibliotecznà, – liczba ludnoÊci na 1 sklep, – liczba ludnoÊci na 1 placówk´ pocztowà, – liczba ludnoÊci na 1 stacj´ benzynowà, – liczba samochodów osobowych na 1000 mieszkaƒców, – odbiorcy gazu z sieci (%), – abonenci telewizji kablowej na 1000 mieszkaƒców, – wspó∏czynnik wykrywalnoÊci sprawców przest´pstw; 5) ochrona Êrodowiska: – emisja zanieczyszczeƒ py∏owych w kg na 1 mieszkaƒca, – emisja zanieczyszczeƒ py∏owych w t na 1 km2, – emisja zanieczyszczeƒ gazowych w kg na 1 mieszkaƒca, – emisja zanieczyszczeƒ gazowych w t na 1 km2, – grunty wymagajàce rekultywacji w ha na 100 km2, – odpady wytworzone w t na 1 km2,.

(10) Monika Musia∏-Malago’. 52. – odpady wytworzone w kg na 1 mieszkaƒca, – Êcieki przemys∏owe i komunalne nieoczyszczone w dam3 na 1 km2, – udzia∏ lasów ochronnych w powierzchni lasów ogó∏em, – obszary chronione w m2 na 1 mieszkaƒca, – tereny zieleni miejskiej ogólnodost´pnej w m2 na 1 mieszkaƒca, – nak∏ady inwestycyjne na ochron´ Êrodowiska w z∏ na 1 mieszkaƒca, – nak∏ady inwestycyjne na gospodark´ wodnà w z∏ na 1 mieszkaƒca. SpoÊród przedstawionego zbioru mierników za destymulanty przyj´to: zgony niemowlàt na 1000 urodzeƒ ˝ywych, stop´ bezrobocia rejestrowanego, zarejestrowanych d∏ugotrwale bezrobotnych (% ogó∏u bezrobotnych), liczb´ ludnoÊci na 1 placówk´ bibliotecznà, liczb´ ludnoÊci na 1 sklep, liczb´ ludnoÊci na 1 placówk´ pocztowà, liczb´ ludnoÊci na 1 stacj´ benzynowà, emisj´ zanieczyszczeƒ py∏owych w kg na 1 mieszkaƒca, emisj´ zanieczyszczeƒ py∏owych w t na 1 km2, emisj´ zanieczyszczeƒ gazowych w kg na 1 mieszkaƒca, emisj´ zanieczyszczeƒ gazowych w t na 1 km2, grunty wymagajàce rekultywacji w ha na 100 km2, odpady wytworzone w t na 1 km2, odpady wytworzone w kg na 1 mieszkaƒca, Êcieki przemys∏owe i komunalne nieoczyszczone w dam3 na 1 km2. W tabeli 2 przedstawiono miary wskaênika rozwoju Di w badanych pićiu uk∏adach. Tabela 2. WartoÊci wskaênika Di w ramach poszczególnych czynników Wyszczególnienie DolnoÊlàskie Kujawsko-pomorskie Lubelskie Lubuskie ¸ódzkie Ma∏opolskie Mazowieckie Opolskie Podkarpackie Podlaskie Pomorskie Âlàskie Âwi´tokrzyskie Warmiƒsko-mazurskie Wielkopolskie Zachodniopomorskie. Zasoby spo∏eczne 0,235 0,201 0,201 0,127 0,237 0,384 0,472 0,056 0,079 0,261 0,271 0,270 0,159 0,050 0,348 0,274. Potencja∏ Infrastruktura Warunki bytu Ochrona Êrodowiska gospodarczy techniczna ludnoÊci 0,386 0,269 0,101 0,223 0,179 0,316 0,501 0,304 0,066 0,074 0,380 0,354 0,105 0,142 0,346 0,265. 0,408 0,353 0,195 0,184 0,358 0,504 0,284 0,334 0,256 0,167 0,338 0,811 0,259 0,186 0,307 0,173. 0,309 0,171 0,230 0,268 0,342 0,285 0,332 0,072 0,023 0,250 0,256 0,177 0,116 0,029 0,363 0,385. 0,224 0,450 0,445 0,550 0,263 0,433 0,349 0,484 0,620 0,482 0,435 –0,269 0,564 0,618 0,524 0,424. èród∏o: opracowanie w∏asne na podstawie danych GUS.. W ramach czynnika zasobów spo∏ecznych najwy˝sze wartoÊci wskaênika zanotowano w województwie mazowieckiem i ma∏opolskim. Z kolei bardzo.

(11) Zró˝nicowanie rozwoju spo∏eczno-gospodarczego Polski.... 53. wyraênie zaznacza si´ w niniejszym uk∏adzie s∏aboÊç nast´pujàcych województw: warmiƒsko-mazurskiego, opolskiego, podkarpackiego, a nast´pnie lubuskiego, Êwi´tokrzyskiego i kujawsko-pomorskiego. Opisujàc potencja∏ gospodarczy w 2002 r., wyraênie zaznacza si´ niski poziom rozwoju gospodarki województw Polski wschodniej. Maksymalne wartoÊci wskaênika koncentrujà si´ wokó∏ najwi´kszych aglomeracji miejskich w Polsce. Wysokie wartoÊci wskaênika potencja∏u gospodarczego mo˝na równie˝ zauwa˝yç w województwach zachodnich i po∏udniowych. Silne regiony wykorzystujà mo˝liwoÊç wspó∏pracy gospodarczej z regionami zagranicznymi, g∏ównie z Niemcami. Zasi´g oddzia∏ywania Berlina na terytorium naszego kraju tworzy wyzwanie dla rozwoju województw Polski oraz przyczynia si´ do aktywizacji gospodarczej zachodnich obszarów kraju poprzez rozszerzanie stref swojego oddzia∏ywania ekonomicznego i przestrzennego. Istotnym wyznacznikiem rozwoju regionów jest infrastruktura techniczna. Jej stan i poziom rozwoju jest wprost proporcjonalny do atrakcyjnoÊci inwestycyjnej danego obszaru. Niedostatecznie rozwini´ta sieç infrastruktury technicznej utrudnia swobodny przep∏yw ludzi, towarów, us∏ug, kapita∏u i czynników produkcji. Nie sprzyja inwestycjom prywatnym, bez których nie jest mo˝liwe zmniejszenie opóênieƒ rozwojowych i unowoczeÊnienie struktury gospodarczej. Ogromne braki w jej materialnym zapleczu sprawiajà, ˝e niektóre regiony stajà si´ nieatrakcyjne dla potencjalnych inwestorów, a zaistnia∏e na ich skutek utrudnienia spowalniajà rozwój gospodarczy i spo∏eczny, obni˝ajàc relatywnie standard ˝ycia ludnoÊci. Bardzo dobrà pozycj´ z uwagi na infrastruktur´ technicznà zaj´∏o województwo Êlàskie. Widoczna jest doÊç znaczna przewaga Âlàska nad pozosta∏ymi regionami w badanym rankingu rozwoju. Wzgl´dnie wysokà lokat´ w tym uk∏adzie zaj´∏o tak˝e województwo ma∏opolskie. W grupie województw o najni˝szym wskaêniku znalaz∏y si´ województwa: podlaskie, zachodniopomorskie, lubuskie, warmiƒsko-mazurskie i lubelskie. Bioràc pod uwag´ warunki bytu ludnoÊci, województwo zachodniopomorskie zaj´∏o najwy˝szà pozycj´ wÊród 16 regionów. W badanym rankingu województw zwraca tak˝e uwag´ wysoka pozycja województwa wielkopolskiego, ∏ódzkiego, mazowieckiego i dolnoÊlàskiego. Niskie wartoÊci wskaênika kszta∏tujà si´ w województwach „Êciany wschodniej”. Analizujàc czynnik zwiàzany z ochronà Êrodowiska, warto zauwa˝yç, ˝e najgorzej oceniane dotychczas województwa „Êciany wschodniej” cechujà si´ najwy˝szymi wskaênikami pod wzgl´dem Êrodowiska. W gronie regionów pod wzgl´dem najwy˝szej wartoÊci omawianego wskaênika znalaz∏a si´ równie˝ Wielkopolska. Najni˝szy wskaênik jakoÊci stanu Êrodowiska przyrodniczego posiada województwo Êlàskie. Âlàsk jest najbardziej zanieczyszczonym województwem w porównaniu z pozosta∏ymi. Jest jedynym regionem w Polsce, który w 2002 r. zanotowa∏ ujemne wskaêniki w tym zakresie. Niskà pozycj´ w analizowanym uk∏adzie zaj´∏o tak˝e województwo dolnoÊlàskie i ∏ódzkie..

(12) Monika Musia∏-Malago’. 54. Na podstawie uprzednio wyznaczonych wskaêników uj´tych w ramach poszczególnych uk∏adów obliczono wartoÊci wskaênika syntetycznego rozwoju spo∏ecznego-gospodarczego regionów NUTS II (tabela 3). Tabela 3. Wskaênik syntetyczny rozwoju spo∏eczno-gospodarczego województw Polski w 2002 r. Województwa DolnoÊlàskie Kujawsko-pomorskie Lubelskie Lubuskie ¸ódzkie Ma∏opolskie Mazowieckie Opolskie Podkarpackie Podlaskie Pomorskie Âlàskie Âwi´tokrzyskie Warmiƒsko-mazurskie Wielkopolskie Zachodniopomorskie. Wi 0,312 0,289 0,234 0,270 0,276 0,384 0,387 0,250 0,209 0,247 0,336 0,269 0,241 0,205 0,377 0,304. èród∏o: opracowanie w∏asne na podstawie danych GUS.. Z przeprowadzonych badaƒ wynika, ˝e najwy˝szà pozycj´ w badanym rankingu regionów typu NUTS II zaj´∏o województwo mazowieckie. Na wysokoÊç tej pozycji wp∏yw ma przede wszystkim ranga Warszawy, gdy˝ posiada ona najlepiej rozwini´ty, ogólnie pojmowany, potencja∏. Ponadto wysokimi wartoÊciami wskaênika Wi charakteryzuje si´ województwo ma∏opolskie i wielkopolskie. Kolejnà, wysokà pozycj´ zaj´∏o równie˝ województwo pomorskie, dolnoÊlàskie i zachodniopomorskie. Najni˝szà pozycj´ rozwoju spo∏eczno-gospodarczego w badanym rankingu zaj´∏o województwo warmiƒsko-mazurskie i podkarpackie. Differentiation in Poland’s Socio-economic Development Using a Regional NUTS II Classification The Nomenclature of Territorial Units for Statistics (NUTS) establishes a uniform categorisation of territorial units in European Union Member States. It is mostly utilised to serve the needs of EU structural policy. Based on NUTS, the structural funds of the European Union are allocated to regions recognised as peripheral or lagging in terms of socio-economic development..

(13) Zró˝nicowanie rozwoju spo∏eczno-gospodarczego Polski.... 55. The goal of this article is to present the socio-economic development of Poland’s regions using a NUTS II classification. In the analysis, the author employs a model statistical and mathematical method for 2002. He uses a set of 66 indices divided into in 5 categories: social resources, economic potential, technical infrastructure, living conditions of the population, and environmental protection..

(14)