REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE SYTUACJI MIESZKANIOWEJ GOSPODARSTW DOMOWYCH

(1)

REGIONALNE

ZRÓŻNICOWANIE SYTUACJI

MIESZKANIOWEJ GOSPODARSTW DOMOWYCH

A^rtur Z^imny

(2)

Wstęp

C

elem niniejszego opracowania jest ustalenie przestrzennego zróżnico- wania kraju ze względu na sytuację mieszkaniową w poszczególnych wojewódz- twach. Sytuacja ta została zdiagnozowana w ujęciu podmiotowym, to znaczy z punktu widzenia gospodarstw domowych, a nie w ujęciu przedmiotowym, czyli przez pryzmat zasobów mieszkaniowych. W związku z tym w opracowaniu nie oparto się na danych pochodzących z GUS, ale na informacjach uzyskanych z „Diagnozy Społecznej 2007”¹, które odzwierciedlają subiektywne odczucia i opinie respondentów na temat ich sytuacji mieszkaniowej.

Metodologia badań

Wieloaspektowy charakter sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych sprawia, że jej ustalenie wymaga z jednej strony wykorzystania wielu zmiennych, któ- re w sposób cząstkowy opisują tę sytuację, z drugiej natomiast zastosowania miar, które pozwalają na uzyskanie syntetycznego spojrzenia na to zjawisko. W związku z powyższym w opracowaniu posłużono się metodami wielowymiarowej analizy porów- nawczej (WAP). W celu uzyskania możliwie najbardziej wiarygodnych wyników wykorzystano nie jedną, lecz trzy metody tej analizy, a mianowicie metodę wzorca rozwoju Z. Hellwiga, metodę sum standaryzowanych oraz metodę rang.

Pierwszym krokiem do ustalenia sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych za pomocą wspomnianych metod było wyod- rębnienie zbioru obiektów (województw), a następnie dokonanie wyboru wstępnej li- sty zmiennych charakteryzujących sytuację mieszkaniową w poszczególnych wojewódz- twach. Lista ta została wyłoniona na podstawie kryterium merytorycznego spośród

1 Diagnoza Społeczna 2007. Warunki i jakość ży- cia Polaków, red. J. Czapiński i T. Panek, Rada Monitoringu Społecznego, Warszawa 2007.

dostępnych danych², a składała się ona z na- stępujących zmiennych:

X Î

Î ₁ – przeciętna powierzchnia użytkowa mieszkania w m²

X Î

Î ₂ – przeciętna powierzchnia użytkowa mieszkania w m² na 1 osobę

X Î

Î ₃ – przeciętna liczba izb w mieszkaniu X

Î

Î ₄ – odsetek gospodarstw domowych, które zamieszkują samodzielnie X

Î

Î ₅ – odsetek gospodarstw domowych, których mieszkania posiadają wodo- ciąg

X Î

Î ₆ – odsetek gospodarstw domowych, których mieszkania posiadają ustęp spłukiwany wodą bieżącą

X Î

Î ₇ – odsetek gospodarstw domowych, których mieszkania posiadają łazienkę z wanną lub prysznicem

X Î

Î ₈ – odsetek gospodarstw domowych, których mieszkania posiadają ciepłą wodę bieżącą

X Î

Î ₉ – odsetek gospodarstw domowych, których mieszkania posiadają gaz z sieci X

Î

Î ₁₀ – odsetek gospodarstw domowych, których mieszkania posiadają centralne ogrzewanie

X Î

Î ₁₁ – odsetek gospodarstw domowych, które nie zalegają z opłatami za mieszkanie

X Î

Î ₁₂ – odsetek gospodarstw domowych, które nie zalegają ze spłatą kredytu mieszkaniowego

X Î

Î ₁₃ – odsetek gospodarstw domowych, których dzieci mają w domu własne miejsce do nauki

X Î

Î ₁₄ – odsetek osób zadowolonych i bardzo zadowolonych ze swoich warunków mieszkaniowych

Przedstawiony wyżej zbiór cech podda- no redukcji, eliminując tym samym cechy, które wykazywały istotne skorelowanie z pozostałymi zmiennymi, a więc wnosi- ły takie same lub bardzo podobne infor- macje o badanym zjawisku. Zastosowano w tym celu metodę zaproponowaną przez

2 Por. T. Grabiński, S. Wydymus, A. Zeliaś, Meto- dy taksonomii numerycznej w modelowaniu zja- wisk społeczno-gospodarczych, PWN, Warsza- wa 1989, s. 37.

Z. Hellwiga, w której punktem wyjścia jest macierz R współczynników korelacji między potencjalnymi cechami diagnostycznymi, a kryterium klasyfikacji cech jest parametr r*, zwany krytyczną wartością współczyn- nika korelacji³. Ostatecznie do pomiaru sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych w ujęciu wojewódzkim przyjęto dwie cechy centralne: X₁ i X₇ oraz cztery zmienne izolowane: X₄, X₁₁, X₁₂, X₁₃, które zapewniały możliwie dokładny i wyczerpu- jący opis badanego zjawiska. Znalazły się wśród nich wyłącznie zmienne stymulanty, których większe wartości świadczyły o lepszej sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych. Statystyczna charakterystyka zmiennych wybranych do badania została przedstawiona w tabeli 1.

Z uwagi na fakt, że zmienne diagnostycz- ne przyjęte do konstrukcji zmiennej syntetycznej były wyrażone w różnych jednost- kach miary, w celu wyeliminowania wpływu tych jednostek na wynik badań dokonano standaryzacji cech. W rezultacie otrzymano macierz standaryzowaną będącą punktem wyjścia do skonstruowania za pomocą metody wzorca rozwoju Z. Hellwiga⁴ i metody sum standaryzowanych⁵ zmiennej syntetycznej określającej sytuację mieszkaniową gospodarstw domowych w poszczególnych województwach⁶.

W przypadku zastosowania metody wzorca rozwoju Z. Hellwiga i metody sum standaryzowanych wyższe wartości zmien-

3 Zob. szerzej: Z. Hellwig, Wielowymiarowa anali- za porównawcza i jej zastosowanie w badaniach wielocechowych obiektów gospodarczych, w:

Metody i modele ekonomiczno-matematyczne w doskonaleniu zarządzania gospodarką socja- listyczną, red. W. Welfe, PWE, Warszawa 1981.

Przyjęto r* na poziomie 0,5.

4 Zob. szerzej: Z. Hellwig, Zastosowanie meto- dy taksonomicznej do typologicznego podzia- łu krajów ze względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr,

„Przegląd Statystyczny” 1968, nr 4.

5 Zob. szerzej: M. Sobczyk, Syntetyczny miernik jakości środowiska przyrodniczego, w: Klasyfi- kacja i analiza danych. Problemy teoretyczne.

Taksonomia, red. K. Jajuga, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław 1995.

6 Standaryzacja cech nie jest dokonywana przy posługiwaniu się metodą rang. Zob. szerzej:

M. Stec, Analiza porównawcza miar syntetycz- nych rozwoju społeczno-gospodarczego woje- wództw, „Wiadomości Statystyczne” 2007, nr 6.

(3)

Tabela 1. Statystyczna charakterystyka cech diagnostycznych przyjętych do pomiaru sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych

Tabela 2. Wartość syntetycznych mierników sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych dla województw

Źródło: Obliczenia własne na podstawie danych z „Diagnozy Społecznej 2007”.

nej syntetycznej świadczyły o lepszej sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych w danym województwie, natomiast niższe oznaczały, że województwo charakteryzuje się gorszą sytuacją mieszkaniową. Z kolei w przypadku wykorzystania metody rang, wyższa wartość zmiennej świadczyła o gor- szej sytuacji mieszkaniowej, natomiast niż- sza wartość oznaczała lepszą sytuację.

Prezentacja wyników badań

Na podstawie wybranych cech diagnostycznych, które potraktowano jako rów- noprawne wyznaczono syntetyczne mierniki sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych dla każdego województwa. Otrzyma- ne wartości mierników pozwoliły następnie na uporządkowanie województw, a więc ich ułożenie od „najlepszego” do „najgorszego”

pod względem sytuacji mieszkaniowej. Wy- niki porządkowania zostały przedstawione w tabeli 2 (kolumny „pozycja”).

Uzyskane wartości mierników syntetycznych świadczą o znacznym zróżnicowaniu województw ze względu na sytuację miesz- kaniową gospodarstw domowych. Wyniki obliczeń wykonanych niezależnie (zgodnie z trzema metodami) wskazują jednoznacz- nie, że najlepsza sytuacja występuje w wo- jewództwach: wielkopolskim i opolskim, natomiast najgorsza w województwie lubelskim i kujawsko-pomorskim. Porównując pozycje pozostałych województw według metody wzorca rozwoju Z. Hellwiga, metody sum standaryzowanych i metody rang moż- na zauważyć, że różnią się one nieznacznie – z reguły różnica nie przekracza jednak trzech pozycji inÎplusÎlubÎinÎminusÎw przedstawio- nym rankingu⁷. Wysoki stopień zgodności uzyskanych wyników potwierdzają ponadto wartości współczynnika korelacji rang Spe- armana przedstawione w tabeli 3.

7 Wyjątek stanowi jedynie województwo święto- krzyskie, w przypadku którego różnica sięga czterech pozycji in minus według metody wzor- ca rozwoju Z. Hellwiga w porównaniu z pozosta- łymi metodami.

Parametr Cecha diagnostyczna

X₁ X₄ X₇ X₁₁ X₁₂ X₁₃ Średnia arytmetyczna 73,33 95,44 91,72 90,21 94,99 92,97 Odchylenie standardowe 6,40 2,46 4,33 1,94 2,36 2,78

Minimum 63,42 90,60 82,75 86,96 91,43 87,18

Maksimum 88,08 98,63 97,81 94,22 100,00 98,43

Współczynnik zmienności 8,73% 2,58% 4,73% 2,15% 2,49% 3,00%

Współczynnik skośności 0,99 -0,65 -0,79 0,60 0,38 -0,20

Województwo

Metoda wzorca rozwoju Z. Hellwiga

Metoda sum

standaryzowanych Metoda rang

di pozycja z_i ^pozycja wi ^pozycja

Dolnośląskie 0,2412 11 -0,3467 14 10,8333 14

Kujawsko-pomorskie 0,1395 15 -0,4927 15 11,1667 15

Lubelskie 0,0680 16 -0,8730 16 11,5000 16

Lubuskie 0,2354 12 -0,2122 11 10,0000 11

Łódzkie 0,3522 6 -0,0281 9 8,0000 7

Małopolskie 0,4092 3 0,2649 4 6,8333 3

Mazowieckie 0,2639 10 -0,2949 12 10,3333 12

Opolskie 0,5061 2 0,6513 2 5,6667 2

Podkarpackie 0,3721 5 0,3096 3 7,6667 6

Podlaskie 0,3492 7 -0,0196 8 8,3333 8/9

Pomorskie 0,3211 8 0,2144 6 7,3333 5

Śląskie 0,4067 4 0,2343 5 7,0000 4

Świętokrzyskie 0,1574 14 -0,1318 10 8,6667 10

Warmińsko-mazurskie 0,2674 9 -0,0180 7 8,3333 8/9

Wielkopolskie 0,7182 1 1,0647 1 3,6667 1

Zachodniopomorskie 0,2035 13 -0,3221 13 10,6667 13

(4)

Do grupy A należą województwa o najlepszej sytuacji mieszkaniowej, czyli wspomniane już wielkopolskie i opolskie, do grupy B województwa, w których sytuacja mieszkaniowa kształtuje się na poziomie lepszym niż „średnia krajowa”, tj.

małopolskie, śląskie, podkarpackie, pomorskie, łódzkie i podlaskie, do grupy C województwa, w których sytuacja mieszkaniowa kształtuje się na poziomie gorszym niż średnia dla całego kraju, tj. warmińsko- mazurskie, mazowieckie, lubuskie, zachodniopomorskie i dolnośląskie, natomiast do grupy D województwa o najgorszej sytuacji mieszkaniowej, czyli lubelskie i kujawsko- pomorskie. Średnie wartości zmiennych diagnostycznych w poszczególnych grupach zostały przedstawione w tabeli 4.

Województwa z grupy A charakteryzu- ją się przede wszystkim dużą powierzchnią użytkową mieszkań w m², niskim odsetkiem gospodarstw domowych, które zalegają z opłatami za mieszkanie i spłatą kredytu mieszkaniowego oraz wysokim odsetkiem gospodarstw, których dzieci mają w domu własne miejsce do nauki. W województwach należących do grupy B stosunkowo wysoki jest odsetek gospodarstw domowych, które zamieszkują samodzielnie oraz odsetek gospodarstw, których mieszkania posiadają ła- zienkę z wanną lub prysznicem. Wojewódz- twa z grupy C charakteryzują się z jednej strony małą powierzchnią użytkową miesz- kań, wysokim odsetkiem gospodarstw domowych, które zalegają z opłatami za mieszkanie oraz niskim odsetkiem gospodarstw, których dzieci mają w domu własne miejsce do nauki, z drugiej natomiast stosunkowo wysokim odsetkiem gospodarstw, które za- mieszkują samodzielnie. W województwach należących do grupy D niski jest odsetek gospodarstw domowych, które zamieszkują samodzielnie, odsetek gospodarstw, któ- rych mieszkania posiadają łazienkę z wanną lub prysznicem, natomiast wysoki odsetek gospodarstw, które zalegają ze spłatą kredytu mieszkaniowego.

Przeprowadzoną analizę uzupełniono o pomiar wpływu poszczególnych zmiennych na sytuację mieszkaniową gospo- Tabela 3. Zgodność wartości syntetycznych mierników sytuacji mieszkaniowej gospo-

darstw domowych obliczonych poszczególnymi metodami

Tabela 4. Średnie wartości cech diagnostycznych w poszczególnych grupach województw

Wyszczególnienie Współczynnik korelacji

rang Spearmana Metoda wzorca rozwoju

Z. Hellwiga / Metoda sum standaryzowanych 0,921 Metoda wzorca rozwoju

Z. Hellwiga / Metoda rang 0,936

Metoda sum standaryzowanych / Metoda rang 0,973

Parametr

Średnia arytmetyczna cech diagnostycznych

—X₁ —

X₄ —

X₇ —

X₁₁ —

X₁₂ —

X₁₃

Grupa A 84,38 95,69 94,71 92,33 96,00 96,08

Grupa B 75,36 96,25 93,06 90,04 94,62 93,71

Grupa C 68,35 96,11 91,28 89,55 95,60 91,20

Grupa D 71,11 90,78 86,04 90,59 93,27 92,93

Dysponując informacjami na temat pozycji poszczególnych województw (tabela 2) obliczono średnią arytmetyczną z trzech pozycji dla każdego województwa ( p_i ), a następnie dokonano podziału województw na cztery grupy typologiczne obejmujące jed- nostki o wartościach p_i z następujących przedziałów⁸:

8 Wykorzystano metodę klasyfikacji zapropono- waną przez E. Nowaka odwracając jednak znaki w nierównościach, gdyż bardziej pożądane były niższe wartości p_i oznaczające lepszą sytuację mieszkaniową. Por. E. Nowak, Metody taksono- miczne w klasyfikacji obiektów społeczno-go- spodarczych, PWE, Warszawa 1990, s. 93.

grupa A:

Î

Î p_i < p_i^' −s_p grupa B:

Î

Î pi^' > pi ≥ pi^' −sp

grupa C:

Î

Î p^'i+sp > p_i ≥ p^'_i grupa D:

Î

Î pi ≥ pi^' +sp

gdzie:

'

p – średnia arytmetyczna obliczona

i

dla wartości

p_i

s

p

– odchylenie standardowe obli-

czone dla wartości

p_i

(5)

darstw domowych. W tym celu obliczono współczynniki korelacji liniowej Pearsona między wartościami cech diagnostycznych przyjętych do pomiaru a wartością miernika syntetycznego.

Otrzymane wyniki wskazują, że sytuacja mieszkaniowa gospodarstw domowych jest w największym stopniu uwarunkowana po- wierzchnią użytkową mieszkań, natomiast w najmniejszym stopniu zależy od odsetka

gospodarstw, które zalegają ze spłatą kredytu mieszkaniowego.

Zakończenie

Dokonana analiza przestrzennego zróż- nicowania kraju ze względu na sytuację mieszkaniową w poszczególnych wojewódz- twach pozwala na sformułowanie dwóch zasadniczych spostrzeżeń. Po pierwsze, wszystkie trzy zastosowane metody wielowymiarowej analizy porównawczej wskazu- ją, że najlepsza sytuacja mieszkaniowa wy- stępuje w województwach: wielkopolskim i opolskim, natomiast najgorsza w woje- wództwach: lubelskim i kujawsko-pomorskim. Po drugie, sytuacja mieszkaniowa w największym stopniu zależy od powierzchni użytkowej mieszkań oraz ich wyposażenia w łazienkę z wanną lub prysznicem.

Reasumując należy podkreślić, że re- zultaty badań przedstawione w niniejszym opracowaniu powinny być traktowane dość ostrożnie. Wynika to z faktu, iż w analizie nie uwzględniono, z uwagi na brak danych, Tabela 5. Wpływ wartości cech diagnostycznych na wartość syntetycznych mierników

sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych (bezwzględne wartości współczynnika korelacji liniowej Pearsona)

Cecha diagnostyczna

d

_i

z

_i

w

_i

X₁ 0,683 0,714 0,709

X₄ 0,435 0,532 0,507

X₇ 0,552 0,578 0,485

X₁₁ 0,387 0,437 0,430

X₁₂ 0,165 0,187 0,253

X₁₂ 0,420 0,325 0,306

(6)

Regionalne zróżnicowanie sytuacji mieszkaniowej gospodarstw domowych

(Streszczenie)

Celem niniejszego opracowania było ustalenie przestrzennego zróżnicowania kraju ze względu na sytuację mieszkaniową w poszczególnych województwach, w ujęciu podmiotowym, to znaczy z punktu widzenia gospodarstw domowych. W opracowaniu oparto się na informacjach uzyskanych z „Diagnozy Spo- łecznej 2007”, które odzwierciedlają subiektywne odczucia i opinie respondentów na temat ich sytuacji mieszkaniowej.

Zastosowane metody wielowymiarowej analizy porównaw- czej wskazują, że najlepsza sytuacja mieszkaniowa występuje w województwach: wielkopolskim i opolskim, natomiast najgorsza w województwach: lubelskim i kujawsko-pomorskim oraz, że sytuacja ta w największym stopniu zależy od powierzchni użyt- kowej mieszkań oraz ich wyposażenia w łazienkę z wanną lub prysznicem.

Regional diversification of the housing situation of households

(Summary)

The aim of the study was to analyze a regional diversification of the housing situation of households in polish voivodships. The empirical material for this study was based on information from “Social Diagnosis 2007” which reflects sub- jective feelings and respondents’ opinions on their housing situation.

The applied methods of multidimensional comparative analysis show that the best situation is in voivodships: wielkopolskie and opolskie, however the worst in provinces: lubelskie and kujawsko-pomorskie. Besides, this situation mostly de- pends on usable floor space of dwellings and their equip with bathroom or shower.

Dr Artur Zimny

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Koninie, Instytut Ekonomiczny

terytorialnego rozmieszczenia mieszkań, a dokładniej mówiąc – średniej odległości miejsca zamieszkania od miejsca pracy. Wy- korzystanie informacji na temat tej odległo- ści jako wagi dla zmiennej X₁ – przeciętna powierzchnia użytkowa mieszkania w m², czyli niejako elementu korygującego tę zmienną, spowodowałoby zmianę wartości miernika syntetycznego, a tym samym przesunięcie pozycji poszczególnych województw. Często bowiem większa powierzchnia mieszkania oznaczająca lepszą sytuację mieszkaniową gospodarstwa domowego wiąże się z ko- niecznością pokonania większej odległości do miejsca pracy. Powierzchnia ta jest więc nierzadko wyrazem kompromisu między potrzebami a ograniczeniami związanymi z miejscem pracy.

Diagnoza Społeczna 2007. Warunki i jakość życia Polaków, red. J. Czapiński i T. Panek, Rada Moni- toringu Społecznego, Warszawa 2007.

Dziworska K., Trojanowski D., Kierunki rozwoju rynku nieruchomości w Polsce, w: Strategie inwe- stowania w nieruchomości, red. K. Dziworska, T.G.

Geurts, P. Lorens, Wydawnictwo „Urbanista”, War- szawa 2007.

Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawisk spo- łeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa 1989.

Hellwig Z., Wielowymiarowa analiza porównawcza i jej zastosowanie w badaniach wielocechowych obiektów gospodarczych, w: Metody i modele ekonomiczno-matematyczne w doskonaleniu zarzą- dzania gospodarką socjalistyczną, red. W. Welfe, PWE, Warszawa 1981.

Hellwig Z., Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału krajów ze względu na

Literatura:

poziom ich rozwoju oraz zasoby i strukturę wykwalifikowanych kadr, „Przegląd Statystyczny” 1968, nr 4.

Nowak E., Metody taksonomiczne w klasyfikacji obiektów społeczno-gospodarczych, PWE, Warsza- wa 1990.

Sobczyk M., Syntetyczny miernik jakości środowi- ska przyrodniczego, w: Klasyfikacja i analiza danych. Problemy teoretyczne. Taksonomia, red. K.

Jajuga, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław 1995.

Stec M., Analiza porównawcza miar syntetycznych rozwoju społeczno-gospodarczego województw,

„Wiadomości Statystyczne” 2007, nr 6.