Zofia Mielecka-Kubień
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
MIGRACJE WEWNĘTRZNE W WOJEWÓDZTWIE ŚLĄSKIM
W UKŁADZIE PODREGIONÓW W 2011 R.
Wprowadzenie
Celem prezentowanego badania jest określenie wielkości i kierunków mi- gracji w województwie śląskim oraz wpływu wybranych czynników na rozpa- trywane procesy migracyjne, przedmiotem badania są natomiast wewnętrzne migracje ludności na pobyt stały w układzie podregionów w województwie ślą- skim. Zakłada się, że czynnikiem przyciągającym migrantów do określonego podregionu jest przede wszystkim poziom życia (wyrażony w niniejszym bada- niu poprzez niektóre wydatki i dochody budżetów gmin i miast na prawach po- wiatu na 1 mieszkańca oraz przeciętne miesięczne wynagrodzenia), a czynnika- mi odpychającymi – poziom bezrobocia oraz odległość miejsca, z którego ludność się przenosi do miejscowości docelowej.
W województwie śląskim wyróżnia się osiem podregionów: bielski, bytom- ski, częstochowski, gliwicki, katowicki, rybnicki, sosnowiecki i tyski, których rozmieszczenie na terenie województwa zaprezentowano na rys. 1.
Rys. 1. Stolice podregionów województwa śląskiego
1. Zastosowana metoda badania
Oprócz powszechnie stosowanych metod opisu statystycznego, zastosowa- no dwie metody specyficzne dla badania zjawiska migracji, tj.:
‒ modele potencjału grawitacyjnego (ludności) oraz
‒ modele odległości.
Modele potencjału grawitacyjnego służą do badania wzajemnego oddziaływania populacji ludzkich mieszkających na różnych obszarach, tj. w ujęciu przestrzennym.
Ogólną postać grawitacyjnego modelu wzajemnego oddziaływania dwóch ob- szarów (lub ośrodków) można zapisać jako [Chojnicki, Czyż, Ratajczak, 2011, s. 23]:
, (1)
gdzie:
Iij – wielkość wzajemnego oddziaływania, jaka zachodzi między ośrodkami lub obszarami i, j,
Mi, Mj – wielkość masy ośrodków lub obszarów i, j, dij – odległość między i a j,
c – stała.
Wzajemne oddziaływanie (tu: migracje ludności) między dwoma ośrodka- mi lub obszarami i, j o określonych wielkościach masy zmienia się więc wprost proporcjonalnie do funkcji masy tych ośrodków, a odwrotnie proporcjonalnie do funkcji odległości między nimi.
W przypadku badania wpływu kilku ośrodków lub obszarów (j) na jeden z nich (i) model potencjału grawitacyjnego (Vi) można przedstawić jako [Chojnicki, Czyż, Ratajczak, 2011, s. 23]:
. (2)
Równania (1) i (2) przedstawiają związek między zmienną zależną określa- jącą wzajemne oddziaływania populacji w ujęciu przestrzennym (Vi) oraz zmiennymi objaśniającymi (masą i odległością).
Zarówno określenie masy, jak i odległości, a także postaci funkcyjnej mogą być różne [szerzej: Chojnicki, 1966]. W niniejszym opracowaniu posłużono się następującą formułą modelu potencjału [Chojnicki, Czyż, Ratajczak, 2011, s. 108]:
( )
( )
i ij jij f d
M , M c f I = ⋅
( ) ( )
⋅ ∑
= =
n 1
j ij
j
i f d
M c f
V
, (3) gdzie:
Vi – potencjał ośrodka (obszaru) i, Pj – liczba ludności ośrodka (obszaru) j, dij – odległość między ośrodkami i a j, przy czym
ii ii i
d
v = P oznacza potencjał własny ośrodka (obszaru) i.
Przyjmuje się więc, że intensywność oddziaływania ośrodków (obszarów) zależy nie tylko od ich wielkości, mierzonej w tym przypadku liczebnością po- pulacji, lecz także od dzielących je odległości. Wzór (3) wykorzystano w pracy dwukrotnie – jako masę oddziaływania przyjęto potencjał ludności stolic podre- gionów, a następnie – ludności podregionów.
Aby ocenić wpływ odległości pomiędzy ośrodkami (obszarami) na wiel- kość migracji, wykorzystano modele odległości oparte na rozkładzie Pareto o ogólnej postaci:
y = α d - β, (4)
gdzie:
y – napływ lub odpływ ludności (w osobach),
d – odległość komunikacyjna między regionami, tu: pomiędzy stolicami podre- gionów województwa śląskiego (w km),
α, β – parametry modelu.
2. Wyniki badania empirycznego
2.1. Zastosowanie modeli potencjału do badania migracji w podregionach województwa śląskiego
Na wstępie można stwierdzić, iż zakres migracji wewnętrznych na pobyt stały w obrębie podregionów województwa śląskiego nie jest duży; w 2011 r. na 4 631 754 ludności województwa, w ramach podregionów, przemieściło się 35 989 osób1, tj. poniżej 1% (0,77%). Wielkość przepływów ludności w poszczególnych podregionach przedstawiono w tab. 1, a przepływy wzajemne pomiędzy podregio- nami województwa śląskiego w 2011 r. w tab. 2 i 3.
1 Dane GUS w Warszawie.
+ ∑
= =
n 1
j ij
j ii
i i
d P d
V P
Tabela 1 Przepływy ludności (w osobach) w podregionach województwa śląskiego w 2011 r.
ŚLĄSKIE
PODREGIONY OBECNEGO ZAMIESZKANIA bielski bytomski często-
chowski gliwicki katowicki rybnicki sosno- wiecki tyski
35989 5762 3725 3403 2883 5845 5219 5243 3909
ŚLĄSKIE PODREGIONY POPRZEDNIEGO ZAMIESZKANIA
35989 4953 3396 3144 3451 6884 5511 5386 3264
ŚLĄSKIE RÓŻNICE POMIĘDZY OBECNYM I POPRZEDNIM PODREGIONEM ZAMIESZKANIA 0 809 329 259 - 568 - 1039 - 292 -143 645 Źródło: Obliczenia własne na podstawie danych GUS w Warszawie.
Można spostrzec, iż najmniej osób wybrało podregiony: gliwicki i często- chowski, najwięcej natomiast katowicki i bielski (tab. 1), podczas gdy najwięcej osób przemieściło się z podregionów (lub w ich obrębie): katowickiego i rybnic- kiego (tab. 1). Podregiony: gliwicki, katowicki, rybnicki i sosnowiecki cechowa- ły się ujemnym bilansem przepływów wewnątrzwojewódzkich – więcej osób opuściło te podregiony niż do nich przybyło na pobyt stały.
Tabela 2 Przepływy ludności pomiędzy podregionami województwa śląskiego w 2011 r.
(w procentach napływu ludności do podregionu) PODREGIONY
OBECNEGO ZAMIESZKANIA
Razem
PODREGIONY POPRZEDNIEGO ZAMIESZKANIA
bielski bytomski często-
chowski gliwicki katowicki rybnicki sosno- wiecki tyski
bielski 100 72,9 1,8 0,5 1,8 6,2 9,1 2,8 4,9
bytomski 100 1,3 50,3 3,5 13,9 21,8 1,4 6,4 1,5
częstochowski 100 0,6 4,1 77,3 1,9 4,2 1,1 9,8 0,9
gliwicki 100 2,0 10,6 1,7 59,7 12,1 6,9 3,7 3,3
katowicki 100 3,1 10,4 2,1 7,8 53,0 2,7 13,1 7,9
rybnicki 100 3,2 0,9 0,4 6,4 3,7 78,0 1,2 6,2
sosnowiecki 100 1,4 5,0 2,8 2,1 18,0 1,3 67,7 1,6
tyski 100 5,1 1,6 0,4 3,7 25,4 10,2 4,2 49,5
Źródło: Ibid.
Zgodnie z czwartym prawem migracji Ravensteina (Każdy strumień migra- cji wytwarza równoważny przeciwstrumień (przepływy odwrotne), choć nieko- niecznie o tej samej wielkości) [Ravenstein, 1885, 1889], odpływom ludności
z podregionu towarzyszyły przypływy do podregionu – współczynnik korelacji liniowej pomiędzy tymi dwiema zmiennymi wyniósł w podregionach woje- wództwa śląskiego r(x,y) = 0,893.
Migracje ludności na popyt stały (napływy i odpływy) koncentrowały się głównie w obrębie tego samego podregionu (średnio 64,1% przypływów oraz 64,7% odpływów), różnice pomiędzy poszczególnymi podregionami są jednak znaczne – w przypadku przypływów było to od niespełna 50% w podregionie tyskim (tab. 3) do 78% w podregionie rybnickim, dla odpływów – od ok. 45%
w podregionie katowickim i ok. 50% w podregionie gliwickim, do 84,8%
w podregionie bielskim (tab. 3); mieszkańcy podregionu bielskiego szczególnie rzadko go opuszczali. Podregion bielski cechowała także najwyższa dodatnia wartość różnicy pomiędzy liczbą osób, które przybyły do tego podregionu na pobyt stały a liczbą osób, które go opuściły (tab. 1).
Tabela 3 Przepływy ludności pomiędzy podregionami województwa śląskiego w 2011 r.
(w procentach odpływu ludności z podregionu) PODREGIONY
OBECNEGO ZAMIESZKANIA
PODREGIONY POPRZEDNIEGO ZAMIESZKANIA
bielski bytomski często-
chowski gliwicki katowicki rybnicki sosno- wiecki tyski
bielski 84,80 3,12 0,92 3,07 5,17 9,53 2,95 8,61
bytomski 0,99 55,12 4,13 14,98 11,78 0,96 4,40 1,72
częstochowski 0,42 4,06 83,62 1,88 2,09 0,71 6,22 0,98
gliwicki 1,15 9,04 1,59 49,84 5,06 3,63 1,99 2,88
katowicki 3,69 17,87 3,88 13,13 44,97 2,85 14,26 14,06
rybnicki 3,41 1,33 0,64 9,71 2,82 73,83 1,17 9,93
sosnowiecki 1,51 7,66 4,68 3,25 13,71 1,25 65,95 2,57
tyski 4,02 1,80 0,54 4,14 14,40 7,24 3,06 59,25
Razem: 100 100 100 100 100 100 100 100
Źródło: Ibid.
W tab. 4 przedstawiono wielkości potencjału całkowitego wyznaczonego zgodnie ze wzorem (3) miast-stolic podregionów (rys. 2) oraz podregionów woje- wództwa śląskiego mierzonego liczbą ludności tych ośrodków (obszarów), a także wskazano, jaki procent tego potencjału stanowi potencjał innych miast (rys. 3) lub
podregionów. Największym potencjałem całkowitym charakteryzuje się stolica województwa – Katowice, a także podregion katowicki, którego potencjał całkowi- ty jest jednak niewiele wyższy od potencjału całkowitego podregionu sosnowiec- kiego. Najwyższy udział potencjału innych ośrodków (obszarów) w potencjale całkowitym można zaobserwować w Tychach, Sosnowcu i Bytomiu oraz w podre- gionach: tyskim, bytomskim i sosnowieckim; najniższy udział cechuje natomiast Częstochowę i Bielsko-Białą oraz podregiony: częstochowski i bielski, leżące na obrzeżach województwa śląskiego.
Tabela 4 Potencjał całkowity (liczba ludności/km) miast i podregionów województwa śląskiego
oraz procent potencjału innych miast i podregionów MIASTO
POTENCJAŁ CAŁKOWITY
MIAST
PROCENT POTENCJAŁU
INNYCH MIAST
PODREGION
POTENCJAŁ CAŁKOWITY PODREGIONÓW
PROCENT POTENCJAŁU
INNYCH PODREGIONÓW Bielsko-Biała 198280,0 13,5 bielski 731013,1 10,4
Bytom 239763,8 34,0 bytomski 623430,7 38,7
Częstochowa 254978,7 7,6 częstochowski 582686,1 10,1 Gliwice 233149,5 22,0 gliwicki 608205,1 26,1
Katowice 378413,8 22,8 katowicki 977410,0 28,3
Rybnik 174156,1 23,4 rybnicki 731473,8 14,3
Sosnowiec 294696,7 36,2 sosnowiecki 917026,0 29,1
Tychy 180735,4 39,7 tyski 539793,0 38,3
Źródło: Ibid.
Warto zauważyć także, że współczynnik korelacji liniowej pomiędzy wiel- kością potencjału całkowitego miast-stolic podregionów a napływem ludności do danego podregionu wyniósł r(xy) = 0,272, co wskazuje na istnienie dodatnie- go, ale słabego związku korelacyjnego pomiędzy tymi wielkościami.
Współczynnik korelacji liniowej pomiędzy wielkością potencjału innych ośrodków a napływem ludności do danego podregionu wynosi r(xy) = -0,023, a pomiędzy wielkością potencjału własnego ośrodka i potencjałów innych ośrodków r(xy) = -0,040, co z kolei świadczy o braku powiązań pomiędzy udzia- łem potencjału innych niż rozważane ośrodków a potencjałem własnym ośrodka i napływem do niego ludności.
Rys. 2. Potencjał całkowity (liczba ludności/km) stolic podregionów województwa śląskiego Źródło: Ibid.
Rys. 3. Procent potencjału innych miast w potencjale całkowitym stolic podregionów województwa śląskiego
Źródło: Ibid.
2.2. Zastosowanie modeli odległości do badania migracji w podregionach województwa śląskiego
Podregion katowicki
Podregion katowicki jest położony w centralnej części województwa śląskiego i składa się z sześciu dużych, wysoko uprzemysłowionych miast, położonych względem siebie w bliskiej odległości (Chorzów, Katowice, Mysłowice, Ruda Śląska, Siemianowice Śląskie, Świętochłowice). Oszacowane modele odległości (4) dla napływu i odpływu ludności z podregionu (rys. 4 i 5) cechują się dość do- brym dopasowaniem do danych empirycznych2, a znaczenie odległości dla prze- pływów ludności okazało się w tym przypadku jednakowe (ze wzrostem odległości o 1% wielkość napływu i odpływu ludności spada średnio o 0,8292%).
Najwięcej osób przybywa do podregionu katowickiego z podregionów so- snowieckiego i bytomskiego, także najwięcej osób przenosi się do tych samych podregionów oraz do podregionu tyskiego (rys. 6 i 7).
Rys. 4. Model napływu ludności do podregionu katowickiego Źródło: Ibid.
2 Ze względu na niewielką liczbę obserwacji oszacowane modele odległości mają charakter ilustracyjny i nie są w sposób szczegółowy omawiane.
Napływ do podregionu katowickiego
y* = 4633,7x-0,8292 R2 = 0,8905
0 200 400 600 800 1000 1200
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Km
Liczba osób
Rys. 5. Model odpływu ludności z podregionu katowickiego Źródło: Ibid.
Rys. 6. Napływ ludności do podregionu katowickiego (%) Źródło: Ibid.
Odpływ z podregionu katowickiego
y* = 6184,7x-0,8282 R2 = 0,7776
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Km
Liczba osób
Rys. 7. Odpływ ludności z podregionu katowickiego (%) Źródło: Ibid.
Podregion bielski
W skład podregionu bielskiego wchodzi miasto Bielsko-Biała oraz powiaty:
bielski, cieszyński i żywiecki. Są to tereny zielone województwa, a obszar ten sta- nowi także tereny wypoczynkowe. Przypuszczalnie ze względu na peryferyjne położenie podregionu bielskiego zarówno przypływy, jak i odpływy ludności w dużej mierze zależą od odległości (rys. 8 i 9). W przypadku napływu ludności do podregionu wzrost odległości o 1% powoduje spadek napływu średnio o 2,2798%, a odpływu – spadek średnio o 2,0967%. Najwięcej osób przybywa do podregionu bielskiego z podregionu rybnickiego; mieszkańcy podregionu bielskiego najczę- ściej emigrują do podregionów: rybnickiego i tyskiego (rys. 10 i 11).
Rys. 8. Model napływu ludności do podregionu bielskiego Źródło: Ibid.
Rys. 9. Model odpływu ludności z podregionu bielskiego Źródło: Ibid.
Napływ do podregionu bielskiego
y* = 2E+06x-2,2798 R2 = 0,7241
0 100 200 300 400 500 600
20 40 60 80 100 120 140
Km
Liczba osób
Odpływ z podregionu bielskiego
y* = 448491x-2,0967 R2 = 0,8175
0 50 100 150 200 250 300
20 40 60 80 100 120 140
Km
Liczba osób
Rys. 10. Napływ ludności do podregionu bielskiego (%) Źródło: Ibid.
Rys. 11. Odpływ ludności z podregionu bielskiego (%) Źródło: Ibid.
Podregion bytomski
Podregion bytomski jest złożony z dwóch miast (Bytomia i Piekar Śląskich) oraz powiatów: tarnogórskiego i lublinieckiego. W tym przypadku dopasowanie oszacowanych modeli odległości do danych empirycznych jest gorsze niż w poprzednio prezentowanych modelach (rys. 12 i 13), co świadczy o tym, że w większym stopniu inne, oprócz odległości, czynniki wpływają na migracje wewnątrz województwa śląskiego tego podregionu. Znaczenie odległości jest większe w przypadku napływu do podregionu (b = -1,4461) niż odpływu z niego (b = -1,0344). Przepływy ludności podregionu bytomskiego najczęściej koncen- trują się w podregionie katowickim (rys. 14 i 15), rybnickim i sosnowieckim.
Rys. 12. Model napływu ludności do podregionu bytomskiego Źródło: Ibid.
Napływ do podregionu bytomskiego
y* = 20286x-1,4461 R2 = 0,6242
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 10 20 30 40 50 60 70
Km
Liczba osób
Rys. 13. Model odpływu ludności z podregionu bytomskiego Źródło: Ibid.
Rys. 14. Napływ ludności do podregionu bytomskiego (%) Źródło: Ibid.
Odpływ z podregionu bytomskiego
y* = 5062,2x-1,0344 R2 = 0,4904
0 100 200 300 400 500 600 700
0 10 20 30 40 50 60 70
Km
Liczba osób
Rys. 15. Odpływ ludności z podregionu bytomskiego (%) Źródło: Ibid.
Podregion częstochowski
Ten podregion województwa śląskiego jest złożony z miasta Częstochowy oraz powiatów: częstochowskiego, kłobuckiego i myszkowskiego. W przypadku modelu dla napływu ludności (rys. 16) zwraca uwagę wyjątkowa pozycja podre- gionu sosnowieckiego, z którego napływa relatywnie więcej, niż wynikałoby to z oszacowanego modelu, osób. Odległość ma większe znaczenie w przypadku napływu do podregionu (b = -3,3738, rys. 16) niż odpływu (b = -2,9233) – rys. 17.
Najwięcej osób przybywa do podregionu częstochowskiego z sosnowieckiego, a emigruje do podregionów sosnowieckiego i bytomskiego (rys. 18 i 19).
Rys. 16. Model napływu ludności do podregionu częstochowskiego Źródło: Ibid.
Rys. 17. Model odpływu ludności z podregionu częstochowskiego Źródło: Ibid.
Napływ do podregionu częstochowskiego
y* = 2E+08x-3,3738 R2 = 0,7591
0 50 100 150 200 250 300 350 400
50 60 70 80 90 100 110 120 130
Km
Liczba osób
Odpływ z podregionu częstochowskiego
y* = 2E+07x-2,9233 R2 = 0,6449
0 20 40 60 80 100 120 140 160
50 60 70 80 90 100 110 120 130
Km
Liczba osób
Rys. 18. Napływ ludności do podregionu częstochowskiego (%) Źródło: Ibid.
Rys. 19. Odpływ ludności z podregionu częstochowskiego (%) Źródło: Ibid.
Podregion gliwicki
Podregion gliwicki jest położony w środkowej części województwa i składa się z miast: Gliwic i Zabrza oraz powiatu gliwickiego. Ze względu na położenie podregionu znaczenie odległości dla przepływów wewnątrzwojewódzkich nie jest zbyt duże (rys. 20 i 21) i podobne dla napływu (b = -1,4810) i odpływu lud- ności z podregionu (b = -1,4949). Najwięcej osób przybywa i przenosi się do podregionów bytomskiego i katowickiego (rys. 22 i 23).
Rys. 20. Model napływu ludności do podregionu gliwickiego Źródło: Ibid.
Rys. 21. Model odpływu ludności z podregionu gliwickiego Źródło: Ibid.
Napływ do podregionu gliwickiego
y* = 25821x-1,481 R2 = 0,8318
0 50 100 150 200 250 300 350 400
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Km
Liczba osób
Odpływ z podregionu gliwickiego
y* = 39624x-1,4949 R2 = 0,7828
0 100 200 300 400 500 600
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Km
Liczba osób
Rys. 22. Napływ ludności do podregionu gliwickiego (%) Źródło: Ibid.
Rys. 23. Odpływ ludności z podregionu gliwickiego (%) Źródło: Ibid.
Podregion rybnicki
Podregion rybnicki składa się z miast: Rybnika, Jastrzębia Zdroju i Żor oraz powiatów: raciborskiego, rybnickiego i wodzisławskiego. Rozważając oszaco- wane modele odległości dla tego podregionu (rys. 24 i 25), warto zwrócić uwagę
na obserwację odstającą, oznaczoną na rys. 25 czarnym trójkątem, a prezentującą odpływ ludności z podregionu rybnickiego do bielskiego – wielkość tego odpływu jest znacznie większa niż wynikałoby to z oszacowanego modelu odległości, a wyeliminowanie tej obserwacji podnosi wartość współczynnika determinacji do poziomu R2 = 0,5015. Najwięcej osób napływa do podregionu rybnickiego z gli- wickiego i tyskiego, a odpływa do podregionów tyskiego i bielskiego, pomimo dość dużej odległości geograficznej je dzielącej (rys. 26 i 27).
Rys. 24. Model napływu ludności do podregionu rybnickiego Źródło: Ibid.
Rys. 25. Model odpływu ludności z podregionu rybnickiego Źródło: Ibid.
Napływ do podregionu rybnickiego
y* = 331899x-2,0982 R2 = 0,6407
0 50 100 150 200 250 300 350 400
20 30 40 50 60 70 80 90 100
Km
Liczba osób
Odpływ z podregionu rybnickiego
y* = 11953x-1,1697 R2 = 0,2277
0 100 200 300 400 500 600
20 30 40 50 60 70 80 90 100
Km
Liczba osób
Rys. 26. Napływ ludności do podregionu rybnickiego (%) Źródło: Ibid.
Rys. 27. Odpływ ludności z podregionu rybnickiego (%) Źródło: Ibid.
Podregion sosnowiecki
W skład podregionu sosnowieckiego wchodzą miasta: Sosnowiec, Jaworz- no i Dąbrowa Górnicza oraz powiaty: będziński i zawierciański. Także w tym przypadku w modelach odległości (rys. 28 i 29) można zauważyć obserwację
odstającą (czarny trójkąt na rys. 29) obrazującą wspomniany już wyżej odpływ ludności z podregionu sosnowieckiego do częstochowskiego. Przepływy ludno- ści w podregionie sosnowieckim koncentrują się najczęściej (rys. 30 i 31) w podregionie katowickim i bytomskim (napływ) oraz katowickim, bytomskim, tyskim i częstochowskim (odpływ).
Rys. 28. Model napływu ludności do podregionu sosnowieckiego Źródło: Ibid.
Rys. 29. Model odpływu ludności z podregionu sosnowieckiego Źródło: Ibid.
Napływ do podregionu sosnowieckiego
y* = 3597,6x-0,9518 R2 = 0,6841
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
0 10 20 30 40 50 60 70
Km
Liczba osób
Odpływ z podregionu sosnowieckiego
y* = 1547,6x-0,6211 R2 = 0,3861
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 10 20 30 40 50 60 70
Km
Liczba osób
Rys. 30. Napływ ludności do podregionu sosnowieckiego (%) Źródło: Ibid.
Rys. 31. Odpływ ludności z podregionu sosnowieckiego (%) Źródło: Ibid.
Podregion tyski
Podregion tyski składa się z miasta Tychy oraz powiatów: mikołowskiego, bieruńsko-lędzińskiego i pszczyńskiego. W modelach odległości oszacowanych dla tego podregionu (rys. 32 i 33) zwracają uwagę dwie obserwacje odstające
(czarne trójkąty na rys. 33) oznaczające wyższy odpływ ludności z podregionu tyskiego do podregionów bielskiego i rybnickiego niż wynikałoby to z oszaco- wanego modelu odległości. Największy napływ do podregionu tyskiego (rys. 34) jest w przypadku podregionu katowickiego, dla którego podregion tyski stanowi od lat zaplecze mieszkalne, oraz rybnickiego. W przypadku odpływu warto wspomnieć dodatkowo o trzecim podregionie – bielskim, gdzie także często emigrują mieszkańcy podregionu tyskiego (rys. 35).
Rys. 32. Model napływu ludności do podregionu tyskiego Źródło: Ibid.
Rys. 33. Model odpływu ludności z podregionu tyskiego Źródło: Ibid.
Napływ do podregionu tyskiego
y* = 144519x-1,9646 R2 = 0,5887
0 200 400 600 800 1000 1200
0 20 40 60 80 100
Km
Liczba osób
Odpływ z podregionu tyskiego
y* = 5270,1x-1,0637 R2 = 0,2928
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
0 20 40 60 80 100
Km
Liczba osób
Rys. 34. Napływ ludności do podregionu tyskiego (%) Źródło: Ibid.
Rys. 35. Odpływ ludności z podregionu tyskiego (%) Źródło: Ibid.
3. Uwarunkowania napływu i odpływu ludności w podregionach województwa śląskiego
W końcowym etapie badania podjęto próbę identyfikacji czynników mogą- cych wpływać na wielkość napływu i odpływu z podregionów województwa śląskiego. W tym celu wyspecyfikowano dziewięć zmiennych diagnostycznych zaprezentowanych w tab. 5 oraz policzono współczynniki korelacji liniowej pomiędzy tymi zmiennymi a wielkością napływu i odpływu ludności w podre- gionach województwa śląskiego (tab. 6).
Tabela 5 Zmienne diagnostyczne i ich symbole
SYMBOL NAZWA ZMIENNEJ DIAGNOSTYCZNEJ
x1 Wydatki budżetów gmin i miast na prawach powiatu na 1 mieszkańca ogółem (zł)
x2 Wydatki budżetów gmin i miast na prawach powiatu na 1 mieszkańca na oświatę i wychowanie (zł)
x3 Wydatki budżetów gmin i miast na prawach powiatu na 1 mieszkańca na kulturę i ochronę dziedzictwa narodowego (zł)
x4 Bezrobotni zarejestrowani pozostający bez pracy dłużej niż 1 rok ogółem
x5 Bezrobotni zarejestrowani pozostający bez pracy dłużej niż 1 rok jako procent bezrobotnych ogółem
x6 Bezrobotni zarejestrowani pozostający bez pracy dłużej niż 1 rok jako procent ludności aktyw- nej zawodowo
x7 Bezrobotni w wieku 55-64 lat pozostający bez pracy przez okres dłuższy niż 1 rok jako procent ogółu bezrobotnych w wieku 55-64 lat
x8 Dochody majątkowe budżetów gmin i miast na prawach powiatu ogółem (zł) x9 Przeciętne miesięczne wynagrodzenia brutto (zł)
Tabela 6 Współczynniki korelacji liniowej pomiędzy zmiennymi diagnostycznymi (x1 – x9) a wielkością napływu i odpływu ludności do podregionów województwa śląskiego
r(y,x) x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
Napływ -0,201 0,216 0,031 0,027 -0,368 -0,348 -0,315 0,331 0,542 Odpływ 0,010 0,128 0,165 -0,080 -0,531 -0,448 -0,512 0,074 0,832
Z obliczeń wynika, iż wielkość napływu ludności do podregionu wykazuje ujemny związek z wielkością bezrobocia, mierzoną w sposób względny za pomocą zmiennych (x5, x6, x7), a dodatni – z przeciętnym miesięcznym wynagrodzeniem (x9) i dochodami budżetu gmin i miast (x8). Dodatnio skorelowane z napływem ludności okazały się także wydatki budżetów gmin i miast na oświatę i wychowa- nie (x2). Wbrew stawianej hipotezie podobne relacje zaobserwowano także w przy- padku wielkości odpływu. Ponieważ, w myśl wspomnianego czwartego prawa Ravensteina, każdy strumień migracji wywołuje przeciwstrumień, otrzymane wy-
niki mogą oznaczać, że istnienie bezrobocia hamuje procesy migracyjne (w obie strony), a wysoki poziom wynagrodzeń, czy dochodów – intensyfikuje je.
Podsumowanie
Na podstawie przeprowadzonej analizy można stwierdzić, że migracje we- wnętrzne w województwie śląskim w układzie podregionów odbywają się głów- nie w obrębie danego podregionu, chociaż różnice w tym względzie pomiędzy podregionami są znaczące.
Czynnikiem przyciągającym migrantów do danego podregionu jest jego po- tencjał grawitacyjny, o czym świadczy istnienie dodatniej korelacji pomiędzy wiel- kością potencjału całkowitego podregionu a napływem ludności do tego regionu.
Dodatnim saldem migracji (tj. większą liczbą imigrantów niż emigrantów) w ramach podregionów województwa śląskiego cechują się podregiony leżące na obrzeżach województwa, słabiej uprzemysłowione, o małym stopniu zanieczyszcze- nia środowiska. Saldo ujemne można zaobserwować w podregionach silnie uprzemy- słowionych. Podobną obserwację poczyniła Mielecka-Kubień [2010, s. 243-250].
Nie potwierdziła się hipoteza o roli bezrobocia jako czynnika wpływającego na emigrację z podregionów ani o roli wysokości wynagrodzeń, czy też dochodów podregionów jako czynników wpływających na imigracje do podregionu. Jak się wydaje poziom bezrobocia wpływa w sposób hamujący na oba rodzaje procesów migracyjnych, co może wiązać się z kosztami migrowania na pobyt stały, natomiast wysoki poziom dochodów procesy te stymuluje. Zjawisko to można wytłumaczyć na gruncie wspomnianego w tekście czwartego prawa migracji Ravensteina.
Największe znaczenie dla przepływów ludności pomiędzy podregionami wo- jewództwa śląskiego ma odległość – wielkość napływu do podregionu lub odpływu do innego podregionu szybko maleje wraz ze wzrostem odległości między nimi.
Od takiej sytuacji są jednak wyjątki (określone w pracy w formie obserwacji odsta- jących na wykresach prezentujących oszacowane modele odległości), co świadczy o możliwym wpływie także innych, oprócz odległości, czynników.
Literatura
Chojnicki Z. (1966): Zastosowanie modeli grawitacji i potencjału w badaniach prze- strzenno-ekonomicznych. Komitet Przestrzennego Zagospodarowania Kraju Polskiej Akademii Nauk, Warszawa.
Chojnicki Z., Czyż T., Ratajczak W. (2011): Model Potencjału, Podstawy teoretyczne i zastosowania w badaniach przestrzenno-ekonomicznych oraz regionalnych. Bogucki Wydawnictwo Naukowe, Poznań.
Ravenstein E.G. (1885): The Laws of Migration. „Journal of the Statistical Society of London”, Vol. 48, No. 2.
Ravenstein E.G. (1889): The Laws of Migration. „Journal of the Royal Statistical Society”, Vol. 52, No. 2.
Mielecka-Kubień Z. (2010): Migracje w woj. śląskim z uwzględnieniem podregionów.
W: J. Szaban (red.): Wspieranie aktywności zawodowej poprzez zarządzanie zjawi- skiem migracji – analiza w województwie śląskim. Raport z badań, nr projektu:
WND-POKL.06.01.01-24-098/09. Koordynator – MillwardBrown SMG/KRC.
www.stat.gov.pl – Bank Danych Regionalnych GUS.
INTERNAL MIGRATIONS IN PROVINCE SLASKIE AMONG SUBREGIONS (NUTS3) IN 2011
Summary
Migrations constitute nowadays important and actual problem. The subject of the study are internal migrations among subregions (NUTS3) in province slaskie, considered from the spatial point of view. There are applied econometric migration models, i.e.
gravitation and distance models, for inflow as well as for outflow of the migrants in subregions; an attempt was undertaken to indicate the factors influencing the level of migration in the province. It turned out that the most important factor for migrants flow are distances among the subregions. Unemployment rate in subregions seemed to hinder the migration processes while high level of wages and incomes stimulated them. Positive balance of migration was characteristic for low industrialized subregions, located in the periphery of the province, while in subregions of high level of industry the migration balance was negative.
