WIELOWYMIAROWA ANALIZA KOSZTÓW LOKALNYCH USŁUG PUBLICZNYCH W EUROPIE CENTRALNEJ

Abstrakt

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.