Description

• Title:
  A Multi-Dimensional Analysis of Local Public Service Costs in Central Europe
• Creator:
  Baron, Marcin;
  Ochojski, Artur;
  Polko, Adam;
  Warzecha, Katarzyna
• Contributor:
  University of Economics in Katowice, Department of Strategic and Regional Studies.;
  University of Economics in Katowice, Department of Spatial Economics.;
  University of Economics in Katowice, Department of Econometrics.
• Description:
  A multi-dimensional approach to understanding spatial differences of public service costs in Central Europe is at the heart of the study. It has become especially challenging to identify the linkages to demographic, economic and other territorial aspects. The paper provides an implemented investigative model on service costs. It proves the success of overcoming local data technical and methodological bottlenecks; yet, unavailable across the European territory. The research is offered as a conceptual and empirical solution especially targeted at national and international statistical agencies supporting the policy-making processes. Business intelligence data has been obtained in pursuit of reliable estimations. Financial records of local service providers originating from private and public sectors across Central Europe have been analysed, allowing for the NUTS-3 aggregation of micro-data unavailable elsewhere. The analysis is based upon the calculation of proxy cost ratios (PCR) for social services and infrastructure (social care, health care and public housing) as well as network services and infrastructure (public transportation, roads, water and sewage). Consequently, the PCRs are tested against the correlation with demographic change, population density, GDP per capita and other socio-economic variables. Spearman's rank correlation coefficient has been used to test the dependence between variables. Compared to Pearson’s correlation coefficient, it allows better description of relationship between two variables in a situation when there are many anomalies (outlying observations). The final step allows identification of clusters of similar territories regarding tested variables. The taxonomy has been based upon Ward’s method and k-means algorithm. Further possibilities of interpretative spatial research have been offered.;
  W niniejszym artykule naukowym zainteresowania badawcze koncentrują się na analizie porównawczej, której celem jest zrozumienie zróżnicowań przestrzennych w zakresie kosztów świadczenia usług publicznych w krajach Europy Centralnej. Szczególnie istotnym wyzwaniem jest identyfikacja powiązań zachodzących pomiędzy kosztami i czynnikami demograficznymi oraz gospodarczymi przedstawionych w wymiarze terytorialnym. W wyniku przeprowadzonego badania naukowego wypracowano propozycję modelowej analizy kosztów usług publicznych. Ponadto ważnym elementem prac była próba przezwyciężenia technicznych i metodologicznych przeszkód związanych z dostępnością danych na poziomie europejskim. Badanie oferuje wskazówki zarówno w sferze koncepcyjnej, jak i praktycznej możliwe do wykorzystania przez instytucje gromadzące dane statystyczne oraz podmioty wspierające procesy decyzyjne. Chcąc uzyskać bardziej wiarygodne dane wykorzystano bazy biznesowe (ang. business intelligence data). Dane finansowe dostawców usług publicznych z krajów Europy Centralnej zostały zagregowane na poziomie NUTS3 umożliwiając uzyskanie informacji niedostępnych przy wykorzystaniu innych źródeł. Analiza oparta jest na kalkulacji wskaźników kosztów (ang. proxy cost ratios – PCR) dla usług i infrastruktury społecznej (opieka społeczna, zdrowie i mieszkalnictwo publiczne) oraz usług i infrastruktury sieciowej (transport publiczny, drogownictwo, sektor wodno-kanalizacyjny). W drugim etapie zbadano korelację wskaźnika PCR z czynnikami demograficznymi oraz GDP per capita. W badaniu wykorzystano współczynnik korelacji rang Spearmana, który w porównaniu do współczynnika korelacji Pearsona pozwala na lepszy opis relacji pomiędzy zmiennymi w sytuacji występowania wielu anomalii. W ostatnim etapie pracy zidentyfikowano skupienia terytoriów podobnych ze względu na analizowane zmienne. Taksonomia oparta została na metodzie Warda oraz algorytmie k-średnich. Przedstawione zostały również dalsze możliwości interpretacyjnych badania przestrzennego.
• Object availability:
  free access
• Rights:
  © Copyright by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2014
• Date:
  2015.11.13;
  2014
• Type:
  Article
• Language:
  English
• Format:
  application/pdf
• Publisher:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relation:
  Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;309;
  6
• Identifier:
  0208-6018;
  http://hdl.handle.net/11089/13663 ;
  2353-7663
• Data provider:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Can I use it?:
  seek permission
• Type:
  image